Evolution of the Artistic Image in the Interior Design
Notice bibliographique
Résumé
The industrial design is one of the ways to express one’s own ideas, to embody images; however, for this, one should possess a complex of knowledge and skills in the field of theory and history of design. This has determined the relevance of the presented scientific work. The purpose of the academic paper lies in establishing the effectiveness of the introduction of training courses dedicated to the evolution of the artistic image in the interior design; describing the experience of studying the evolution of artistic images in design, which helps to create design projects according to a certain style and genre; determining the attitude of students to educational and content innovations. The learning algorithm was presented in the form of 3 stages, namely: theoretical; creating a design from the textual description of Dynamic Memory Generative Adversarial Network (DM-GAN); defining genre and style compatible with genre using WikiArt; creating stylization in the interior design. The hypothesis of the research lies in the fact that the end-to-end solution for the practice of creating artistic images in the appropriate genre and style of design is the introduction of creative projects according to a well-defined algorithm. The result of the research is the successful introduction of a step-by-step method of a creative project based on using an artistic component in the interior design. In the perspective, research projects will be introduced, which on a deep theoretical basis will make it possible to correctly generate the desired artistic image in design practice, according to a specific genre, artistic stylization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».