深度神经网络及目标检测学习笔记 https://youtu.be/MPU2HistivI 上面是一段实时目标识别的演示，计算机在视频流上标注出物体的类别，包括人、汽车、自行车、狗、背包、领带、椅子等。 今天的计算机视觉技术已经可以在图片、视频中识别出大量类别的物体，甚至可以初步理解图片或者视频中的内容，在这方面，人工智能已经达到了3岁儿童的智力水平。这是一个很了不起的成就，毕竟人工智能用了几十年的时间，就走完了人类几十万年的进化之路，并且还在加速发展。 道路总是曲折的，也是有迹可循的。在尝试了其它方法之后，计算机视觉在仿生学里找到了正确的道路（至少目前看是正确的）。通过研究人类的视觉原理，计算机利用深度神经网络（Deep Neural Network，NN）实现了对图片的识别，包 括文字识别、物体分类、图像理解等。在这个过程中，神经元和神经网络模型、大数据技术的发展，以及处理器（尤其是GPU）强大的算力，给人工智能技术 的发展提供了很大的支持。 本文是一篇学习笔记，以深度优先的思路，记录了对深度学习（Deep Learning）的简单梳理，主要针对计算机视觉应用领域。 一、神经网络 1.1 神经元和神经网络 神经元是生物学概念，用数学描述就是：对多个输入进行加权求和，并经过激活函数进行非线性输出。 由多个神经元作为输入节点，则构成了简单的单层神经网络（感知器），可以进行线性分类。两层神经网络则可以完成复杂一些的工作，比如解决异或问题，而且具有非常好的非线性分类效果。而多层（两层以上）神经网络，就是所谓的深度神经网络。 神经网络的工作原理就是神经元的计算，一层一层的加权求和、激活，最终输出结果。深度神经网络中的参数太多（可达亿级），必须靠大量数据的训练来“这是苹在父母一遍遍的重复中学习训练的过程就好像是刚出生的婴儿，设置。．果”、“那是汽车”。有人说，人工智能很傻嘛，到现在还不如三岁小孩。其实可以换个角度想：刚出生婴儿就好像是一个裸机，这是经过几十万年的进化才形成的，然后经过几年的学习，就会认识图片和文字了；而深度学习这个“裸机”用了几十年就被设计出来，并且经过几个小时的“学习”，就可以达到这个水平了。 1.2 BP算法 神经网络的训练就是它的参数不断变化收敛的过程。像父母教婴儿识图认字一样，给神经网络看一张图并告诉它这是苹果，它就把所有参数做一些调整，使得它的计算结果比之前更接近“苹果”这个结果。经过上百万张图片的训练，它就可以达到和人差不多的识别能力，可以认出一定种类的物体。这个过程是通过反向传播（Back Propagation，BP）算法来实现的。 建议仔细看一下BP算法的计算原理，以及跟踪一个简单的神经网络来体会训练的过程。
基于深度学习的图像字幕生成方法研究 发表时间：2019-02-28T15:08:21.577Z 来源：《基层建设》2018年第36期作者：王珊珊 [导读] 摘要：几年之前，由于计算能力的不足以及大规模图像字幕数据集的缺少，这就导致了国外很少有人做这方面的研究，其所得到的结果也让人不尽满意，在国内更是鲜有人涉及这个方向。 华风气象影视技术中心北京 100000 摘要：几年之前，由于计算能力的不足以及大规模图像字幕数据集的缺少，这就导致了国外很少有人做这方面的研究，其所得到的结果也让人不尽满意，在国内更是鲜有人涉及这个方向。不过，随着近两年计算机运算能力的提高、深度学习（DL）的发展以及众多大规模图像字幕数据集的出现，这才使得这项任务重新回归到人们的视野并逐渐成为了计算机视觉与自然语言处理领域中的一个研究热点。本文就图像字幕生成任务中所涉及的深度学习算法，在总结前人提出的各种网络及其成效的基础上，研究适合图像字幕生成任务的深度学习模型，为该研究方向提供一定的指导意义。 关键词：深度学习；图像字幕；生成方法 1图像字幕生成概述 图像字幕生成是继图像识别、目标定位、图像分割后又一新型计算机视觉任务。在计算机视觉发展的初期，研究者们尝试利用计算机程序来模拟人类视觉系统，并让其告诉我们它看到了什么，这也就是最基本的图像识别。继图像识别之后，人们又提出更高的要求，即在识别的基础上确定目标在图像中的位置或将其从图像中分割出来。但是，上述任务都是将图像划分到一个或者多个离散的标签中去，它既没有描述出图像中各个对象的关系，也没有给出图像中正在发生的事情。为此，图像字幕生成应运而生，图像字幕生成方法也开始逐渐产生、发展并不断成熟起来。上个世纪七十年代，研究者们认为要让计算机理解它所看到的是什么东西时，必须像人眼一样具有立体视觉。在这种认知的情况下，研究者们希望把物体的三维结构从图像中恢复出来，并在此基础上再让计算机理解和判断。到了八九十年代，研究人员发现要让计算机理解图像，不一定要先恢复物体的三维结构，而是靠物体所具有的一些表面或局部特征。例如，当计算机识别一个苹果时，假设计算机事先知道苹果的形状纹理等特征，并且建立了这样一个先验知识库，那么计算机就可以将看到的物体的特征与先验知识库中的特征进行匹配。如果能够匹配，计算机就可以被认为理解了这个物体。随后，研究者们又利用这些特征，设计各种分类器来达到理解图像的目的。在计算机理解图像的基础上，研究者们又设计不同的算法来实现目标定位、图像分割、简单的图像字幕生成。其中，传统的图像字幕生成方法就是在得到图像里面的不同物体的基础上，采用自然语言处理技术通过一些检索的方法生成对应的字幕描述。 2基于深度学习的图像字幕生成方法研究 深度学习是机器学习（ML）领域中的一个新的研究方向，它的概念来源于人工神经网络（ANN）的研究，其实质就是通过构建机器学习模型和利用海量的训练数据，来逐层变化特征，以提升分类或者预测的准确性。同传统的机器学习方法一样，深度学习也有监督学习和无监督学习之分，不同学习框架下建立的学习模型也是不同的。 2.1基于卷积与循环神经网络的图像字幕生成 2.1.1基于卷积神经网络的图像特征提取 图像特征提取是指计算机经过一系列算法将一幅原始RGB图像转化成一个特征向量或一个特征矩阵，该向量或矩阵就在其空间中代表了这幅图像。图像特征一般包括低级特征和高级特征。常见的低级特征包括颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。低级特征的优点是计算简单直接，缺点是对图像敏感，不能反映图像本身所包含的对象信息。图像的高级特征是指该特征包含了一定的语义信息，利用该特征可以更加容易地识别该图像所包含的内容。本文将利用最先进的卷积神经网络结构进行图像特征提取，常见的有AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet等，这些网络在ImageNet图像分类比赛（ImageNet是由美国斯坦福大学计算机视觉实验室建立的，目前世界上最大的图像识别数据库）中可以达到与人类相媲美的优异结果。本文同大多数计算机视觉应用一样，将采用在ImageNet数据集上预训练好的卷积神经网络，然后通过迁移学习的方法将其用于图像字幕生成任务。对于上述任何一个卷积神经网络可以将其简化成如下图的结构： 2.1.2基于循环神经网络的语言建模与生成 图像可以通过卷积神经网络转变成含有高级语义信息的特征向量。类似的，对于句子也要将其转换成向量才能方便后续处理。一般的，句子往往是由很多个单词组成，将每个单词转变成成一个有意义的词向量比向量化整个句子处理起来更加灵活。有了词向量以后，句子则可以通过一系列按顺序排列的词向量表示。为了能表示出所有字幕，本章将字幕集出现过的所有单词组成一个集合，并将该集合形象化地称为“字典（V ocabulary）”。对于字典里的所有单词，可以将其按顺序排列，并将其序号作为其唯一索引。假设字典的大小为V，即字典共包含V个单词。对于每一个单词，为了方便可以将其进行独热（One-hot）编码，即用长度为V的向量S表示，该向量除了单词对应的索引位为1以外其余全部为0。one-hot编码只是给出了单词的唯一索引信息，想要将其应用在其他任务中就必须将其特征向量化，即word2vec （Word to Vector）。常见的word2vec模型有CBoW（Continuous Bag of Words）模型、Skip-grams模型，采用这些模型就必须单独将其在语料库上训练，这同样会导致模型不能进行端到端训练。近些年，研究证明循环神经网络是一种非常适合该任务的时序模型，它不仅可以根据语句的上下文信息完成word2vec，还可以非常方便地生成新的句子。 2.2基于注意力机制模型的图像字幕生成 2.2.1图像特征提取 上一节的图像字幕生成模型所提取的图像特征是来自卷积神经网络最后的全连接层，它是一个一维向量。因此，它只包含了图像全局的语义信息，而丢失了图像内容之间的位置信息。对于图像的卷积运算来说，它有一个很好的特点，就是卷积的结果能够保留输入图像大致的位置信息。因此，不含有全连接网络的卷积神经网络同样具有这个性质。根据上述思想，为了将每个特征向量与二维图像内容的位置
模型的细致程度，英文称作Level of Details，也叫作Level of Development。描述了一个BIM模型构件单元从最低级的近似概念化的程度发展到最高级的演示级精度的步骤。美国建筑师协会（AIA）为了规范BIM参与各方及项目各阶段的界限，在其2008年的文档E202中定义了LOD的概念。这些定义可以根据模型的具体用途进行进一步的发展。LOD的定义可以用于两种途径：确定模型阶段输出结果（Phase Outcomes）以及分配建模任务（Task Assignments）。 模型阶段输出结果（Phase Outcomes） 随着设计的进行，不同的模型构件单元会以不同的速度从一个LOD等级提升到下一个。例如，在传统的项目设计中，大多数的构件单元在施工图设计阶段完成时需要达到LOD300的等级，同时在施工阶段中的深化施工图设计阶段大多数构件单元会达到LOD400的等级。但是有一些单元，例如墙面粉刷，永远不会超过LOD100的层次。即粉刷层实际上是不需要建模的，它的造价以及其他属性都附着于相应的墙体中。 任务分配（Task Assignments） 在三维表现之外，一个BIM模型构件单元能包含非常大量的信息，这个信息可能是多方来提供。例如，一面三维的墙体或许是建筑师创建的，但是总承包方要提供造价信息，暖通空调工程师要提供U值和保温层信息，一个隔声承包商要提供隔声值的信息，等等。为了解决信息输入多样性的问题，美国建筑师协会文件委员会提出了“模型单元作者”（MCA）的概念，该作者需要负责创建三维构件单元，但是并不一定需要为该构件单元添加其他非本专业的信息。 在一个传统项目流程中，模型单元作者（MCA）的分配极有可能是和设计阶段一致的–设计团队会一直将建模进行到施工图设计阶段，而分包商和供应商将会完成需要的深化施工图设计建模工作。然而，在一个综合项目交付（IPD）的项目中，任务分配的原则是“交给最好的人”，因此在项目设计过程中不同的进度点会发生任务的切换。例如，一个暖通空调的分包商可能在施工图设计阶段就将作为模型单元作者来负责管道方面的工作。 LOD被定义为5个等级，从概念设计到竣工设计，已经足够来定义整个模型过程。但是，为了给未来可能会插入等级预留空间，定义LOD为100到500。具体的等级如下： 模型的细致程度，定义如下： 100. Conceptual 概念化 200. Approximate geometry 近似构件（方案及扩初） 300. Precise geometry 精确构件（施工图及深化施工图） 400. Fabrication 加工 500. As-built 竣工 LOD 100–等同于概念设计，此阶段的模型通常为表现建筑整体类型分析的建筑体量，分析包括体积，建筑朝向，每平方造价等等。
深度神经网络全面概述从基本概念到实际模型和硬件基础 深度神经网络(DNN)所代表的人工智能技术被认为是这一次技术变革的基石(之一)。近日，由IEEE Fellow Joel Emer 领导的一个团队发布了一篇题为《深度神经网络的有效处理：教程和调研(Efficient Processing of Deep Neural Networks: A Tutorial and Survey)》的综述论文，从算法、模型、硬件和架构等多个角度对深度神经网络进行了较为全面的梳理和总结。鉴于该论文的篇幅较长，机器之心在此文中提炼了原论文的主干和部分重要内容。 目前，包括计算机视觉、语音识别和机器人在内的诸多人工智能应用已广泛使用了深度神经网络(deep neural networks，DNN)。DNN 在很多人工智能任务之中表现出了当前最佳的准确度，但同时也存在着计算复杂度高的问题。因此，那些能帮助DNN 高效处理并提升效率和吞吐量，同时又无损于表现准确度或不会增加硬件成本的技术是在人工智能系统之中广泛部署DNN 的关键。 论文地址：https://https://www.doczj.com/doc/d912332858.html,/pdf/1703.09039.pdf 本文旨在提供一个关于实现DNN 的有效处理(efficient processing)的目标的最新进展的全面性教程和调查。特别地，本文还给出了一个DNN 综述——讨论了支持DNN 的多种平台和架构，并强调了最新的有效处理的技术的关键趋势，这些技术或者只是通过改善硬件设计或者同时改善硬件设计和网络算法以降低DNN 计算成本。本文也会对帮助研究者和从业者快速上手DNN 设计的开发资源做一个总结，并凸显重要的基准指标和设计考量以评估数量快速增长的DNN 硬件设计，还包括学界和产业界共同推荐的算法联合设计。 读者将从本文中了解到以下概念：理解DNN 的关键设计考量;通过基准和对比指标评估不同的DNN 硬件实现;理解不同架构和平台之间的权衡;评估不同DNN 有效处理技术的设计有效性;理解最新的实现趋势和机遇。 一、导语 深度神经网络(DNN)目前是许多人工智能应用的基础[1]。由于DNN 在语音识别[2] 和图像识别[3] 上的突破性应用，使用DNN 的应用量有了爆炸性的增长。这些DNN 被部署到了从自动驾驶汽车[4]、癌症检测[5] 到复杂游戏[6] 等各种应用中。在这许多领域中，DNN 能够超越人类的准确率。而DNN 的出众表现源于它能使用统计学习方法从原始感官数据中提取高层特征，在大量的数据中获得输入空间的有效表征。这与之前使用手动提取特征或专家设计规则的方法不同。 然而DNN 获得出众准确率的代价是高计算复杂性成本。虽然通用计算引擎(尤其是GPU)，已经成为许多DNN 处理的砥柱，但提供对DNN 计算更专门化的加速方法也越来越热门。本文的目标是提供对DNN、理解DNN 行为的各种工具、有效加速计算的各项技术的概述。 该论文的结构如下：
基于深度学习的图像识别 摘要：本文讨论了两种实现图像识别的深度学习(Deep Learning,DL)方法：卷积神经网络（Convolution Neural Network,CNN)与深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)。 关键词：深度学习，卷积神经网络，深度信念网络 1前言 在计算机图像处理中，最困难但又最让人兴奋的任务就是让机器可以实现图像分类，从而通过图像识别物体的种类。 这项任务很难实现。在数据库中的图像总是在不同状态下记录的。这意味这光线与角度的多变性。 而可运用的计算能力的限制是一大障碍。我们不可能像让人类识别图像一样让机器识别图像。计算能力的限制导致可供训练与测试的数据有限，而模型的复杂程度也受到限制。 但是，目前这种情况得到极大的改善。综合多CPU/综合多GPU系统（multi-CPU/multi-GPU systems)使得运行高速神经网络成为现实，而费用也可以负担得起。人们对深度学习模型在图像识别与机器学习中的应用兴趣渐浓，而与之对抗的传统模型日渐式微。目前最具意义的研究方向就是运用深度学习模型，处理综合数据库中的图像识别问题。 本文主要关注深度神经网络（DNN）在图像识别在的作用。 深度神经系统主要有多层特征提取单元组成。低层特征提取单元提取了简单特征，之后依照该单元的规模进行学习，并按该单元的权重或参照物将特征反馈给高层特征提取单元。而高层特征提取单元可以提取更复杂的特征。 目前有一些实现深层学习网络的方法。深度信念网络（DBN）一个多层生成模型，而每一层都是一个统计编码器（statistical encoder)。这些统计编码器都是基于附属于它的更低层的结点（unit）。而这种训练主要关注训练数据中的最大化概率。 DBN在众多领域都有成功运用，如手写数据识别与人类手势识别。 另一个深度学习模型是卷积神经网络（CNN），与相似层次尺寸的标准化前向反馈网络不同，这个模型所需的连接与参照物比较少，使其训练也更简单。 层次深，规模大的DNN结构往往可以产生最好的结果。这意味这我们需要数量巨大的基础样本与种类丰富的训练样本，以确保面对状况多变的数据时，我们的训练数据仍代表性。 2 模型介绍 人类的视觉系统可以在多种情况下高效识别物体，而对计算机算法，这个任务并不简单。 深度神经网络便是模拟哺乳动物视觉网络。这已被验证为这项任务的最佳实现方案。目前,有人已运用这种模型，设计出识别准确性可能高于人类的机器图像识别系统。 2.1 卷积神经网络（CNN） 卷积神经网络系统（CNNs）是专注处理图案识别的多层网络系统。它是多层感知器（Multi-Layer Percentrons，MLPs）的变体，灵感来自于生物系统。 CNNs是分层型（hierarchical）神经网络。通过运用卷积计算（convolution）将集成层（pooling layers）交织起来，CNNs可以实现特征信息的自动提取，形成可完成最终分类的一系列全连接的网络层次。 卷积神经网络 结构：输入，卷积，深层取样（sub-sampling)/总集成与分类层（max-pooling and classification layers) 2.1.1 卷积层（Convolution layer） 卷积成通常可由特征图（feature map）的数目，核（kernel）的大小(sizes)，与先前层的联系来展现。 每一层都包含了相同维度的特征图M，如 ) , ( y x M M；这些特征图可以通过先前层的一系列卷积运算得到。而在这些运算中，它们之间有相互关
BIM建模技术 一、单选题 1. 在设置视图范围中，以下说法不正确的是（） A. 顶高度一定大于底高度 B. 视图深度标高一定大于底标高 C. 视图深度标高一定小于或等于底标高 D. 剖切面高度在顶高度和底高度之间 答案：B 2. 在Revit 项目浏览器中，在三维视图名称上右键，然后选择“显示相机”，在绘图区域中相机显示为（） A. 蓝色空心圆为焦点，粉色原点为目标点 B. 蓝色空心圆点为目标点，粉色圆点为焦点 C. 焦点和目标点均为粉色圆点 D. 焦点和目标点均为蓝色空心圆点 答案：A 3. 下列各类图元，属于基准图元的是？（） A. 轴网 B. 楼梯 C. 天花板 D. 桁架 答案：A 4.在精细视图下，管道默认为下述（）方式显示。 A. 单线 B. 双线
D. 网格 答案：B 5. 在平面视图中可以给一下哪种图元放置高程点（） A. 墙体 B. 门窗洞口 C. 楼梯 D. 线条 答案：C 6.在2F（2F 标高为4000mm）平面图中，创建600mm 高的结构梁，将梁属性栏中的Z轴对正设置为底，将Z 轴偏移设置为-200mm，那么该结构梁的顶标高为（） A. 4600mm B. 3400mm C. 4400mm D. 4800mm 答案：C 7.对于大型的模型，如果放在一个大模型里，最终的Rvt 文件会非常大。所以常需要在建模之前对模型进行分块建模的计划。关于模型拆分原则下属表达错误的是（） A. 按照专业拆分 B. 按照楼号拆分 C. 按照楼层拆分 D. 按照房间使用属性拆分 答案：D 8.在门的类型属性对话框中，点击左下角的预览会出现预览视图，不包含以下哪种视图（）。 A. 三维视图 B. 立面视图
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910266295.X (22)申请日 2019.04.03 (71)申请人 上海乐言信息科技有限公司 地址 200030 上海市徐汇区番禺路1028号 数娱大厦8楼 (72)发明人 褚善博 沈李斌 (51)Int.Cl. G06F 16/332(2019.01) (54)发明名称 一种基于深度生成模型的半监督问答对归 纳方法和系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于深度生成模型的半 监督问答对归纳方法和系统，该方法包括以下步 骤：通过候选问答对生成方法从输入的对话数据 中整理出候选问答对；通过采用基于深度生成模 型的问答对评价方法对所述候选问答对打分；根 据所述候选问答对打分结果利用问答对筛选方 法得到高质量问答对；通过半监督学习方式对所 述深度生成模型进行预先训练后再应用到所述 问答对评价方法中。通过以上方式能够进行自动 化的问答对归纳，极大减少了人工参与并获取高 质量的问答对。权利要求书4页 说明书13页 附图3页CN 109933661 A 2019.06.25 C N 109933661 A
权 利 要 求 书1/4页CN 109933661 A 1.一种问答对归纳方法，其特征在于，问答对归纳的自动化方法包括以下步骤： 通过候选问答对生成方法从输入的对话数据中整理出候选问答对； 通过采用基于深度生成模型的问答对评价方法对所述候选问答对打分； 根据所述候选问答对打分结果利用问答对筛选方法得到高质量问答对； 通过半监督学习方式对所述深度生成模型进行预先训练后再应用到所述问答对评价方法中。 2.一种问答对归纳方法，其特征在于，问答对归纳的自动化方法包括以下步骤： 通过候选问答对生成方法从输入的对话数据中整理出候选问答对； 通过采用基于深度生成模型的问答对评价方法对所述候选问答对打分； 根据所述候选问答对打分结果利用问答对筛选方法得到高质量问答对； 通过半监督学习方式对所述深度生成模型进行预先训练后再应用到所述问答对评价方法中。 3.根据权利要求1所述的问答对归纳方法，其特征在于，所述问答对评价方法使用的半监督学习方式训练的深度生成模型可采用序列到序列（Sequence to Sequence）的深度生成模型，如，基于Transformer的Sequence to Sequence模型，和基于LSTM和GRU等的 encoder、decoder的sequence to sequence模型，还可采用统计机器翻译中用到的生成模型。 4.根据权利要求3所述的问答对归纳方法，其特征在于，所述基于Transformer的Sequence to Sequence模型参数设置为：multi-head的数量设置为8，encoder和decoder中layer为6，进一步地，所述模型的输入端使用预训练的字向量拼接所述字的位置向量，进一步地，使用word2vec训练字向量，字向量维度设置为100。 5.根据权利要求3所述的问答对归纳方法，其特征在于，所述半监督学习方式训练的深度生成模型采用的可采用自学习(Self Learning)的半监督方法、基于EM（Expectation Maximization）算法的生成式半监督方法以及基于图的半监督学习等。 6.根据权利要求5所述的问答对归纳方法，其特征在于，所述采用自学习方式训练的基于Transformer的Sequence to Sequence模型训练步骤进一步包括： 通过问答对生成方法从训练用对话数据中获得训练数据，进一步，从中采样，其中，采样部分数据标记为“未审阅有效问答对”，生成数据集De，剩余部分标记为“未审阅问答对”，生成数据集Dw； 通过人工审阅过程对所述“未审阅有效问答对”数据集De进行审核，得到高质量的问答对数据集Dc； 使用所述数据集Dc与所述数据集Dw作为训练数据，采用所述自学习方式对所述基于Transformer的Sequence to Sequence模型进行训练。 7.根据权利要求6所述的问答对归纳方法，其特征在于，所述问答对生成方法可通过基于启发式规则实现，执行步骤进一步包括： 将训练用对话数据中问题语句和回复语句按照长度过滤，筛选出满足长度条件的对话语句； 按照位置顺序，分别判断每个回复语句在所述对话语句中是否位于两个问题语句之间，或者是否紧接最后一个问题语句且位于所述对话语句的结束句处，若是，寻找对应回复 2
BIM 模型深度标准 一、定义 模型的细致程度定义了一个BIM模型构件单元从最初级的概念化的程度发展到最高级的竣工级精度的步骤。 按照BIM模型的运行阶段不同，从概念设计到竣工设计共划分为五个阶段： 1.0 –等同于概念设计，此阶段的模型通常为表现建筑整体类型分析的建筑体量，分析包括体积，建筑朝向，每平方造价等。 2.0 –等同于方案设计，此阶段的模型包含普遍性系统包括大致的数量，大小，形状，位置以及方向。 3.0 –模型单元等同于传统施工图和深化施工图层次。 4.0 –此阶段的模型被认为可以用于模型单元的加工和安装。 5.0 –最终阶段的模型表现的项目竣工的情形。 模型深度按不同专业进行划分，包括建筑、结构、机电专业的模型深度。 模型深度应分为几何和非几何两个信息类型。 二、各专业模型深度标准 2.1建筑专业 建筑专业BIM模型深度等级应符合表2.1-1建筑专业几何信息深度等级表和表2.1-2 建筑专业非几何信息深度等级表的规定。 表 2.1-1 建筑专业几何信息深度等级表
表 2.1-2 建筑专业非几何信息深度等级表
2.2结构专业 结构专业BIM模型深度等级应符合表2.2-1结构专业几何信息深度等级表和表2.2-2 结构专业非几何信息深度等级表的规定。 表 2.2-1 结构专业几何信息深度等级表
表2.2-2 结构专业非几何信息深度等级表 2.3机电专业 机电专业BIM模型深度应符合表2.3-1 机电专业几何信息深度等级表和表
2.3-2 机电专业非几何信息深度等级表的规定。 表 2.3-1 机电专业几何信息深度等级表
深度神经网络及目标检测学习笔记 ｈｔｔps://youtu.bｅ/MPU2ＨistivI 上面是一段实时目标识别的演示，计算机在视频流上标注出物体的类别,包括人、汽车、自行车、狗、背包、领带、椅子等。 今天的计算机视觉技术已经可以在图片、视频中识别出大量类别的物体，甚至可以初步理解图片或者视频中的内容，在这方面,人工智能已经达到了３岁儿童的智力水平。这是一个很了不起的成就,毕竟人工智能用了几十年的时间，就走完了人类几十万年的进化之路,并且还在加速发展。 道路总是曲折的，也是有迹可循的。在尝试了其它方法之后，计算机视觉在仿生学里找到了正确的道路(至少目前看是正确的)。通过研究人类的视觉原理,计算机利用深度神经网络(ＤｅeｐＮｅuｒal Nｅtwork，NＮ)实现了对图片的识别,包括文字识别、物体分类、图像理解等。在这个过程中,神经元和神经网络模型、大数据技术的发展，以及处理器(尤其是GPU）强大的算力，给人工智能技术的发展提供了很大的支持。 本文是一篇学习笔记,以深度优先的思路,记录了对深度学习(Deｅp Learning）的简单梳理,主要针对计算机视觉应用领域。 一、神经网络 １．1 神经元和神经网络 神经元是生物学概念,用数学描述就是:对多个输入进行加权求和,并经过激活函数进行非线性输出。 由多个神经元作为输入节点,则构成了简单的单层神经网络（感知器),可以进行线性分类。两层神经网络则可以完成复杂一些的工作,比如解决异或问题，而且具有非常好的非线性分类效果。而多层(两层以上)神经网络,就是所谓的深度神经网络。 神经网络的工作原理就是神经元的计算，一层一层的加权求和、激活，最终输出结果。深度神经网络中的参数太多（可达亿级），必须靠大量数据的训练来设置。训练的过程就好像是刚出生的婴儿，在父母一遍遍的重复中学习“这是苹
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列 目录： 一、概述 二、背景 三、人脑视觉机理 四、关于特征 4.1、特征表示的粒度 4.2、初级（浅层）特征表示 4.3、结构性特征表示 4.4、需要有多少个特征？ 五、Deep Learning的基本思想 六、浅层学习（Shallow Learning）和深度学习（Deep Learning） 七、Deep learning与Neural Network 八、Deep learning训练过程 8.1、传统神经网络的训练方法
8.2、deep learning训练过程 九、Deep Learning的常用模型或者方法 9.1、AutoEncoder自动编码器 9.2、Sparse Coding稀疏编码 9.3、Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波尔兹曼机 9.4、Deep BeliefNetworks深信度网络 9.5、Convolutional Neural Networks卷积神经网络 十、总结与展望 十一、参考文献和Deep Learning学习资源 接上 注：下面的两个Deep Learning方法说明需要完善，但为了保证文章的连续性和完整性，先贴一些上来，后面再修改好了。 9.3、Restricted Boltzmann Machine (RBM)限制波尔兹曼机
假设有一个二部图，每一层的节点之间没有链接，一层是可视层，即输入数据层（v)，一层是隐藏层(h)，如果假设所有的节点都是随机二值变量节点（只能取0或者1值），同时假设全概率分布p(v,h)满足Boltzmann 分布，我们称这个模型是Restricted BoltzmannMachine (RBM)。 下面我们来看看为什么它是Deep Learning方法。首先，这个模型因为是二部图，所以在已知v的情况下，所有的隐藏节点之间是条件独立的（因为节点之间不存在连接），即p(h|v)=p(h1|v)…p(h n|v)。同理，在已知隐藏层h的情况下，所有的可视节点都是条件独立的。同时又由于所有的v和h满足Boltzmann 分布，因此，当输入v的时候，通过p(h|v) 可以得到隐藏层h，而得到隐藏层h之后，通过p(v|h)又能得到可视层，通过调整参数，我们就是要使得从隐藏层得到的可视层v1与原来的可视层v如果一样，那么得到的隐藏层就是可视层另外一种表达，
摘要：人工智能的飞跃发展得益于深度学习理论的突破以及移动互联网创造的大数据。本文梳理了人工智能、机器学习、深度学习的概念以及发展历程；介绍了深度学习基本理论、训练方法、常用模型、应用领域。 关键词： 机器学习、人工神经网路、深度学习、语音识别、计算机视觉 1.概述 2017年5月27日，围棋世界冠军柯洁与Google围棋人工智能AlphaGo的第三场对弈落下帷幕。在这场人机大战中，世界围棋第一人0:3完败于围棋人工智能。人工智能以气势如虹的姿态出现在我们人类的面前。人工智能AI（Artificial Intelligence）从此前的学术研究领域全面进入大众视野。整个业界普遍认为，它很可能带来下一次科技革命，并且，在未来可预见的10多年里，深刻得改变我们的生活。 、人工智能、机器学习、深度学习 什么是人工智能人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。上世纪50年代人工智能的理念首次提出，科学家们不断在探索、研究，但是人工智能的发展就磕磕碰碰。人工智能的发展经历了若干阶段，从早期的
逻辑推理，到中期的专家系统，直到上世纪80年代机器学习诞生以后，人工智能研究终于找对了方向。 机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说，机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型对真实世界中的事件作出决策与预测的一种方法。基于机器学习的图像识别和语音识别得到重大发展。人工神经网络（Artificial Neural Networks）成为机器学习中的一个重要的算法，其中反向传播算法（Back Propagation）是最常用的ANN学习技术。基于BP算法的人工神经网路，主要问题是训练困难、需要大量计算，而神经网络算法的运算需求难以得到满足。进入90年代，神经网络的发展进入了一个瓶颈期。其主要原因是尽管有BP算法的加速，神经网络的训练过程仍然很困难。因此90年代后期支持向量机(SVM)算法取代了神经网络的地位。【SVM是个分类器，通过“核函数”将低维的空间映射到高维的空间，将样本从原始空间映射到一个更高维的特质空间中，使得样本在这个新的高维空间中可以被线性划分为两类，再将分割的超凭你们映射回低维空间。】 2006年，加拿大多伦多大学教授、机器学习领域的泰斗Geoffrey Hinton在《科学》上发表了一篇文章，开启了深度学习在学术界和工业界的浪潮。这篇文章有两个主要观点：1、多隐层的人工神经网络具有优异的特征学习能力，学习得到的特征对数据有更本质的刻画，从而有利于可视化或分类；2、深度神经网络在训练上的难度，可以通过“逐层初始化”（layer-wise pre-training）来有效克服，在这篇文章中，逐层
左右（视差）一致的非监督式单目深度估计 摘要 以学习为基础的方法已经在对单张图片的深度估计上取得了可观的结果。大多数现有的方法是将深度预测作为监督式的回归问题来处理，然而这种方式需要大量相应的真实深度数据用于训练。然而，单单从复杂环境中获取高质量的深度数据就已经很有难度了。我们将在本文中对已有方式进行创新，不再对深度数据进行训练，而是训练更容易获得的双目立体连续镜头。 我们提出了一种新颖的训练目标，即使在缺少真实深度数据的情况下，仍然能够使用卷积神经网络来完成单张图片的深度估计。利用极线几何限制，我们通过训练有图像重构损失函数的网络生成了视差图像。我们曾发现单独进行图像重构会导致深度图像质量很差。为了解决这个问题，我们提出了一个新颖的训练损失函数，可以使左右图像产生的视差趋于一致，以此来提高当前方式的表现和健壮度。我们的方法在KITTI 驾驶数据集上展示出艺术般的单目深度估计效果，甚至优于基于真实深度数据的监督式学习的效果。 1.简介 在计算机视觉领域，对图片进行深度估计已经有了很久的历史。目前的成熟方式依赖于连续动作、X 射线下的形状、双目和多视角立体模型。然而，多数的上述技术是基于可获取相关场景的观测数据的假设。其中，数据可能是多角度的，或者观测是在不同的光线环境下进行的。为了突破这个限制，近期涌现出大量在监督式学习下对单目深度识别的讨论。这些方法试图直接在线下通过大量真实深度数据训练的模型来对图像中的每一个像素进行深度估计。这些方法虽然已经取得巨大的成功，但是是建立在可获取大量图像数据集和相应的像素深度的情况下的。 在单张图像里获取不受外表干扰的场景形状是机器感知的基础问题。很多此类的应用，比如在计算机图形学中合成对象的插入、在计算机摄影学中对深度的合成、机器人抓握，会使用深度为线索进行人体姿
深度神经网络语音识别系统快速稀疏矩阵算法 一. 背景 1.1语音识别、深度神经网络与稀疏矩阵运算 深度神经网络(DNN)已经广泛应用在当代语音识别系统中，并带来识别率的极大提高。一个典型的深度神经网络如图1所示，其中包含一个输入层，多个隐藏层，一个输出层，每层有若干个结点，每个结点的输入由前一层的结点的输出经过线性叠加得到，并通过一个线性或非线性的激励函数，形成该结点的输出。 图1 DNN结构 在进行语音识别系统模型训练和识别时，语音数据被分成短时语音帧，这些语音帧经过信号处理之后形成一系列语音特征向量，输入到DNN的输入层，经过神经网络的各个隐藏层，最后进入输出层，形成识别器可用的概率值。 可见，在进行DNN操作时，主要计算为输入向量在整个神经网络的前向传导。这些传导运算可以抽象为矩阵运算。具体而言，将第t层结点的所有结点输出表示成一个向量OU t ,将第t层到第t+1层之间的网络联接系数表示成A t, 则第t+1层结点的输入IN t+1可以表示成IN t+1 = A t x OU t 其输出表示为OU t+1 = f (IN t), 其中f为激励函数。 当前语音识别系统中所用的神经网络一般为5-10层，每层结点数为1000到10000，这意味着网络矩阵A t 相当庞大，带来巨大的计算压力。如何快速进行矩阵运算，是一个急需解决的问题。 稀疏矩阵为减小计算量提供了可能。通过将矩阵中绝大部分元素置零，一方面可以节约随储空间，同时可以极大减小计算总量。然则，稀疏矩阵本身的存储和数据索取都需要相应的空间和时间，简单对矩阵依其元素值的大小进行稀疏化并不会提高计算效率。本发明提出一种通过改变稀疏矩阵的拓朴结构对稀疏矩阵进行快速计算的方法。 在下文中的背景知中，我们将简单的介绍一下稀疏矩阵的存储方式和对拓朴结构进行修正过程中需要用到的遗传算法。
本技术涉及三维体素模型的建模领域，其公开了一种基于深度学习的创意三维体素模型的建模系统的构建方法，构建一种可自动生成具有创意性的三维体素模型，同时具有可交互编辑功能的建模系统。该方法包括：A、制作三维模型的体素数据集以及组成三维模型的语义部件数据集；B、搭建三维模型的生成模型以及三维模型组成部件的生成模型，并采用体素数据集和语义部件数据集分别进行训练；C、基于训练后的三维模型的生成模型中的编码器和训练后的三维模型组成部件的生成模型中的编码器构建语义结构模型，并进行训练；D、将训练后的语义结构模型整合入系统中作为建模算法，同时为用户提供交互界面以及针对生成的三维模型组件的可控编辑接口。 权利要求书 1.基于深度学习的创意三维体素模型的建模系统的构建方法，其特征在于， 包括以下步骤： A、制作三维模型的体素数据集以及组成三维模型的语义部件数据集； B、搭建三维模型的生成模型以及三维模型组成部件的生成模型，并采用体素数据集和语义部件数据集分别进行训练；
C、基于训练后的三维模型的生成模型中的编码器和训练后的三维模型组成部件的生成模型中的编码器构建语义结构模型，并进行训练； D、将训练后的语义结构模型整合入系统中作为建模算法，同时为用户提供交互界面以及针对生成的三维模型组件的可控编辑接口。 2.如权利要求1所述的基于深度学习的创意三维体素模型的建模系统的构建方法，其特征在于， 步骤A中，基于已知数据集ShapeNetCore，并进行人工的分类和对齐来制作三维模型的体素数据集；然后利用MeshLab软件对ShapeNetCore数据集提供的三维模型的部件根据语义结构进行分割和分类，以此制作组成三维模型的语义部件数据集。 3.如权利要求1所述的基于深度学习的创意三维体素模型的建模系统的构建方法，其特征在于， 步骤B中，采用整体变分自编码器作为三维模型的生成模型，采用部件变分自编码器作为三维模型组成部件的生成模型；采用KL散度和二进制交叉熵作为损失函数，利用体素数据集中的数据训练所述整体变分自编码器；采用KL散度和二进制交叉熵作为损失函数，利用三维模型的语义部件数据集中的数据训练所述部件变分自编码器。 4.如权利要求3所述的基于深度学习的创意三维体素模型的建模系统的构建方法，其特征在于， 所述整体变分自编码器和部件变分自编码器均采用编码器-解码器的结构，编码器和解码器均由深度卷积神经网络组成；其中，部件变分自编码器采用的卷积层数少于整体变分自 编码器采用的卷积层数。 5.如权利要求1所述的基于深度学习的创意三维体素模型的建模系统的构建方法，其特征在于，
编写依据： 设计企业BIM实施标准指南 建筑工程设计信息模型应用统一标准 建筑工程设计信息模型交付标准 建筑工程设信息模型分类和编码标准 北京市地方标准《民用建筑信息模型（BIM）设计基础标准》 中色科技股份有限公司建筑工程设计信息模型交付标准 设计院BIM建模标准 中南集团BIM课题组——协调建模工作标准 建筑专业BIM建模规范 一、建模方法 1.建模总则 1.1.模型拆分原则 1.1．1. 按建筑分区 1.2．1. 按楼号 1.3．1. 按施工缝 1.4．1. 按单个楼层或一组楼层 1.5．1. 按建筑构件，如外墙、屋顶、楼梯、楼板 1.2.文件命名规则 1.2.1.在服务器\\192.1.6.77中由管理员建立子项目名称文件夹（依据计划表的子项目名称来建），设计人员在子项目名称文件夹中建立项
目名称，若一个子项中含有多个分子项，可以在“建筑专业中心文件”夹中并列建立另一个分子项文件。 如\\192.1.6.77（服务器）重庆汇程铸锭铣床（子项名称文件夹）建筑专业中心文件锯切机铣床控制室/破碎机隔音罩（另一个分子项）。 1.2.2.原点文件夹与此命名相同。 1.2.3.存到本机上的文件命名规则是在分子项名称后加“本地”两字。 如锯切机铣床控制室（本地） 1.3.模型定位基点设置规则 以项目基点作为纵横轴的左下角交点，其目的便于各专业的链接时自动原点对原点，及碰撞检查的需要，建立轴网后再隐藏项目基点。 1.4.轴网与标高定位基础规则 1.4.1．使用相对标高，±0.000即为坐标原点Z轴坐标点；建 筑、结构、电气和公用专业使用自己相应的相对标高。 1.4.2．建筑专业建立原点文件（包含轴网和标高），上传到服务器。 结构、电气和公用专业复制监视建筑原点文件，步骤如下：第一步：插入——链接REVIT——打开“服务器文件夹中的原点文件”定位选择“自动原点到原点” 第二步：协作——复制/监视——复制——选择链接“ ——再次点击“完成” 第三步：插入——管理链接——卸载原点文件 1.5.工作集划分规则 1.5.1.利用协作——工作集工具，为项目新建工作集，命名为“混
BP神经网络及深度学习研究 摘要：人工神经网络是一门交叉性学科，已广泛于医学、生物学、生理学、哲学、信息学、计算机科学、认知学等多学科交叉技术领域，并取得了重要成果。BP（Back Propagation）神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。本文将主要介绍神经网络结构，重点研究BP神经网络原理、BP神经网络算法分析及改进和深度学习的研究。 关键词：BP神经网络、算法分析、应用 1引言 人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ），作为对人脑最简单的一种抽象和模拟，是人们模仿人的大脑神经系统信息处理功能的一个智能化系统，是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。人工神经网络以数学和物理方法以及信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象，并建立某种简化模型，旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。 人工神经网络最有吸引力的特点就是它的学习能力。因此从20世纪40年代人工神经网络萌芽开始，历经两个高潮期及一个反思期至1991年后进入再认识与应用研究期，涌现出无数的相关研究理论及成果，包括理论研究及应用研究。最富有成果的研究工作是多层网络BP算法，Hopfield网络模型，自适应共振理论，自组织特征映射理论等。因为其应用价值，该研究呈愈演愈烈的趋势，学者们在多领域中应用[1]人工神经网络模型对问题进行研究优化解决。 人工神经网络是由多个神经元连接构成，因此欲建立人工神经网络模型必先建立人工神经元模型，再根据神经元的连接方式及控制方式不同建立不同类型的人工神经网络模型。现在分别介绍人工神经元模型及人工神经网络模型。 1.1人工神经元模型 仿生学在科技发展中起着重要作用，人工神经元模型的建立来源于生物神经元结构的仿生模拟，用来模拟人工神经网络[2]。人们提出的神经元模型有很多，其中最早提出并且影响较大的是1943年心理学家McCulloch和数学家W.Pitts在分析总结神经元基本特性的基础上首先提出的MP模型。该模型经过不断改进后，形成现在广泛应用的BP神经元模型。人工神经元模型是由人量处理单元厂泛互连而成的网络，是人脑的抽象、简化、模拟，反映人脑的基本特性。一般来说，作为人工神经元模型应具备三个要素： (1)具有一组突触或连接，常用 w表示神经元i和神经元j之间的连接强度。 ij (2)具有反映生物神经元时空整合功能的输入信号累加器 。