简介:摘要:此次新冠肺炎疫情,让公众重新审视公共健康与社区景观的关系。在面对疫情这类突发情况时,我们如何通过景观设计为社会提供一个卫生健康的环境?在探索未来社区景观发展的道路上,景观设计师们开始利用绿色、生态、智能化、可持续的设计理念给居民创造舒适、安全、便捷的生活环境。结合疫情期间国家推出的相应政策,打造韧性景观空间,完善社区景观的公共卫生应急机制,这样的社区景观能做到及时的预防和防控,并在疫情后快速恢复社区生活和管理运作。社区景观作为城市规划空间中的基层空间单元。提高社区的抗击重大疫情和防灾减灾的能力,能起到保护居民的生活生产安全的作用。这场疫情带给景观设计师们最深刻的启示是:重新思考社区景观的设计理念和方法,使其成为保障居民公共健康的绿色社区。
简介:摘要:工业物联网(IIoT)环境下,生产设备的运行状况直接关系到工厂的生产效率和产品质量。及时发现设备异常并评估其健康状态,对于预防设备故障、减少经济损失至关重要。本文提出了一种基于数据驱动的异常检测和健康评估方法。首先构建了一个多源异构传感器数据融合框架,实现对设备运行全生命周期数据的高效采集和处理。然后,采用深度学习方法对设备数据进行异常检测,识别潜在故障模式。最后,设计了一种综合评估模型,融合多种评价指标,对设备健康状态进行定量评估。我们在实际生产场景中对该方法进行了验证,结果表明它能够及时发现异常情况,并得出设备健康水平的可靠评估。相比于传统方法,该方法具有更强的适用性和准确性。