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面向稀疏大数据的降维算法在代码推荐系统中的研究与应用: 随着互联网技术的蓬勃发展和设备存储能力的不断提升，各工业和研究领域中所需处理的数据规模越来越大，其中不乏一些数据具有出稀疏、高维的特点。稀疏高维数据增加了运算的时间和内存开销，并且可能会对算法的结果产生影响，带来“维度灾...; 陈然; 关键词：开源社区数据挖掘

Biot二维固结问题的粘弹性解答被引量：3: 2003年; 以有关文献关于Biot二维固结问题的弹性解为基础 ,对各向同性有限厚地基 ,运用李氏比拟法对其粘弹性解答进行了分析 ,并对广义Voigt模型及其特例Mechant模型写出了解的具体形式 .; 任红林杨敏陈然谢兰捷

生成式算法在风景园林生成设计中的适应性研究: 2024年; 【目的】测试目前常见的生成式算法在风景园林生成设计中的表现,尝试探讨不同的生成式算法在各个设计环节应用的优劣势。【方法】构建“方案文本生成—场地布局生成—平面图渲染—效果图生成”的风景园林方案生成设计理论框架,在同一个输入条件下测试不同算法在各个设计环节的表现。【结果】方案文本生成算法方面,测试了大语言模型及其在下游应用中的适应性调整方法,包括二次预训练及微调、检索增强生成、多代理系统的方法;图像生成算法方面,测试了大型文生图预训练模型及微调方法、图像结构控制方法;另外,将文生图模型与基于生成对抗网络的布局生成算法、参数化三维模型生成系统结合,并测试其在各个阶段的表现。【结论】目前大型预训练模型以其在通用领域的生成能力为生成设计领域提供强有力的支撑,但预训练模型提供的只是基础的通用能力,从通用领域到风景园林领域的适应性研究还需要检索、控制、微调等多种技术手段协作以开发全面的技术体系。; 陈然罗晓敏何越衡赵晶; 关键词：风景园林人工智能

基于样式生成对抗网络的风景园林方案生成及设计特征识别被引量：5: 2023年; 【目的】人工智能算法能否有效习得风景园林设计特征是一个值得探讨的问题。【方法】采用样式生成对抗网络2代(style generative adversarial network2,StyleGAN2)算法,通过算法训练生成风景园林设计方案;之后拆解StyleGAN2算法中的w向量,采用主成分分析(principal component analysis,PCA)降维方法和无监督学习K均值聚类方法可视化w向量特征;最后根据w向量的数据特征和生成结果的关联,分析算法对设计方案特征的提取能力。【结果】StyleGAN2可以为不同类型的场地生成高质量和多样化的设计方案,并且可以识别和提取一些高维抽象设计特征,如植被密度、水域面积、铺装面积、道路网络结构等。【结论】神经网络不仅可以识别图像形态特征,还可以在没有人类指导的情况下,无监督学习识别部分抽象的高维设计特征。但目前大部分设计特征耦合性较高,这是风景园林工作的复杂性和算法低可解释性共同导致的,需要未来进一步探索。; 陈然赵晶; 关键词：风景园林神经网络可解释性

软土地区埋地输水管道在堆土荷载下的受力分析被引量：1: 2015年; 文章采用两阶段法,即采用解析解与有限元相结合的方式对埋地管道进行受力特性分析。在第一阶段采用Boussinesq解得到堆土引起管道的附加荷载,采用斯肯普顿法得到土层因堆土而产生的沉降位移,再考虑管道本身的刚度的影响得到管道的附加位移;在第二阶段对管道采用有限元计算,运用ABAQUS软件建立管道的受力模型,将附加荷载和附加位移施加于管道,考虑管道内压等因素影响,得到管道的受力状态。最后通过上海市一处原水管道破坏案例进行分析,得到软土地区埋地管道的破坏主要是由于堆土引起下方软土固结沉降,导致管道严重变形而发生破坏的结论。; 陈然雷震宇; 关键词：埋地管道固结理论

Biot粘弹性固结问题的解析解理论研究: 该文根据已有的线弹性解答,按照李氏比拟法对饱和软粘土的Biot粘弹性固结理论进行了研究.首先对软粘土的流变性质、粘弹性本构模型及李氏比拟法Biot多维粘弹性固结问题求解中的应用作了简单介绍;随后以有关文献的弹性解为基础,...; 陈然; 关键词：饱和软粘土流变性质; 文献传递

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陈然