Architectural Heat Maps: A Workflow for Synthesizing Data
Notice bibliographique
Résumé
Over the last 5 years, large-scale Âdata dumps of architectural production have been made available online through project-specific websites (mainly competitions) and architectural aggregation/dissemination sites like Architizer, Suckerpunch, and Archinect. This reinforces the broader context of Ubiquitous Simultaneity, in which large amounts of data are continuously updated and easily accessed through a dizzying array of mobile devices. This condition is being exploited by sports leagues and financial speculators through the development of tools that collect, visualize, and analyze historical data for the purpose of producing speculative predictive simulations that could lead to strategies for enhanced performance. We explore the development of a workflow for deploying computer vision, SIFT algorithms, image aggregation, and heteromorphic deformation as a design strategy. These techniques have all been developed separately for various applications and here we combine them in such a way as to allow for the embedding of the historical and speculative artifacts of architectural production into newly formed three-dimensional architectural bodies. This work builds on past research, which resulted in a more two-dimensional image-based mapping and translation process found in existing imaging protocols for projects like Google Earth, and transitions towards the production of data-rich formal assemblies. Outliers and concentrations of visual data are exploited as a means to encourage innovation within the production of architecture.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».