文献类型：期刊文章

作　　者：李力[1] 张婧[2] 瓦希德·穆萨维[3] 卢德格尔·霍夫施塔特[3] 董嘉[4]

LI Li;ZHANG Jing;Vahid MOOSAVI;Ludger HOVESTADT;DONG Jia

机构地区：[1]东南大学建筑学院建筑运算与应用研究所,南京210096 [2]爱坤(上海)建筑设计有限公司,上海201705 [3]苏黎世联邦理工大学CAAD研究所,苏黎世 [4]南京师范大学美术学院,南京210046

出　　处：《新建筑》

基　　金：国家重点研发计划课题(2017YFC0702302);国家自然科学基金青年项目(51808104);国家自然科学基金面上项目(51978139,51978141);中央高校基本科研业务费专项资助项目(2242020R40076)。

年　　份：2021

期　　号：2

起止页码：37-41

语　　种：中文

收录情况：SCOPUS、普通刊

摘　　要：传统城市设计方法多依赖建筑师依据场地环境、规章导则及自身经验进行综合判断。随着数字化城市的发展,来自网络地图、社交媒体、泛在式设备、移动运营商等与城市相关的数字信息急剧增加,在更广泛的时空维度上提供了客观数据依据。如何辨析、获取、分析、利用这些数字信息指导城市设计,成为一个亟待探索的课题。文章以城市更新项目为例,探索了大数据应用的三种不同范式——数据循证、案例检索及学习式生成;结合设计案例,探讨它们在不同场景中的应用形式,并对三种范式进行比较。

关 键 词：大数据 深度学习  城市更新 卷积自编码神经网络  Pix2Pix神经网络  

分 类 号：TU18]