本文作者:linbin123456

山东滨州信托计划

linbin123456 2023-09-25 134
山东滨州信托计划摘要: 山东滨州信托计划山东滨州信托计划新品上线! 山东地级市主城区稀缺政信!AA主体担保(第二大平台),安全保障高! 一年期高收益,非网红! 胜利油田的主产区之一! 区域经济实力强劲![...
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山东滨州信托计划
山东滨州信托计划
新品上线! 山东地级市主城区稀缺政信!AA主体担保(第二大平台),安全保障高! 一年期高收益,非网红! 胜利油田的主产区之一! 区域经济实力强劲!
[山东BZ信托计划]
 [基本要素] 1亿,12个月,季度付息(3.15/6.15/9.15/12.15) [预期收益]: 30万-100万-300万: 9.0%-9.2%-9.5%
 [资金用途]:用于补充流动性资金。
 [项目亮点]:
1AA担保方:HZY,总资产159.96亿元,是区域内第二城投平台,实控人为BZ市BC区财政局。公司是BC区基建主体之一,业务持续性较好,再融资与担保能力强。
2债权方:DXKG,国有独资,实控人为BZ市BC区财政局,受政府支持力度大。资产负债率低至31.4%,偿债和再融资能力强。
3债务方:DXJT,实控人为BZ市BC区财政局,主要业务为基础设施建设项目投资、国有资产的管理与经营等,资产负债率近27%。
 [区域优势]: BZ市是山东省辖地级市,地处环渤海经济圈、济南都市圈“两区两圈”叠加地带。2022年GDP实现2975.15亿元,一般公共预算收入275.66亿元。 BC区为BZ市中心城区,是BZ市政治、经济、文化中心,是我国第二大油田一一胜利油田的主产区之一。2022年GDP实现546.76亿元,一般公共预算收入45.03亿元,税收收入占比高达近70%。区域经济实力强劲,一般公共预算收入较为稳定且质量较好。

山东滨州信托计划

优质知识分享:

并在实际的项目设计流程中逐渐发挥作用,它能够简化设计流程、提高设计效率

    利用人工智能技术完成建筑设计工作将成为未来建筑行业发展的趋势

    论文以人工智能建筑师“小库xkool”为例,介绍了“小库xkool”软件参与建筑设计的过程,对人工智能技术在建筑设计中的应用做了初步探讨

     【关键词】人工智能;建筑设计;实践应用;场地设计 1引言 近年来,伴随着信息技术的发展,人工智能的应用无处不在,包含金融、影像、自动驾驶、医疗等各个领域,使得诸多行业能够简化工作流程、降低投入、加快工作效率,为行业的健康发展带来深远的影响

    随着相关技术的不断成熟,人工智能也开始应用于建筑设计、场地设计之中,“小库xkool”就是将人工智能技术运用到建筑设计中的开始【1】

    本文以“小库xkool”人工智能建筑师为例,探讨人工智能技术在建筑设计中的应用

     2人工智能建筑设计软件简述 人工智能不同于单一的自动化,其根本区别就是前者会通过深度学习算法,从大量的经验数据中提取出具有规律性和特征性的属性,掌握它们的共性和关联规则,并做出总结归纳

    当对这些数据的规则掌握到一定程度后,对后期输入的信息能做出准确的判断

    与传统的自动化判断方法相比,自动化是判断输入端的数据是否满足人为设置的条件,并将结果呈现在输出端

    人工智能算法对信息的分析则要通过大量数据的训练,经过自我学习,才能建立数学模型,具备分析不同场景的能力

    与传统的建筑设计业相比,有人工智能技术加持的建筑设计行业,带来的将是前所未有的高效率工作环境

    人工智能算法通过判断不同场景,在建筑师输入场地、容积率需求等经济技术指标后,软件通过运算在最短时间给出推荐的楼型组合,不同参数之间高效协同,大大提高了设计效率

    实时呈现,所见即所得

    并且能够再次排查设计项目中的错误,如日照需求、规范要求,等等

    另外,人工智能设计平台能够在每一个过程中给出方案的分析结果,生成方案报告【2】

     3“小库xkool”的功能介绍 用大数据来解决建筑设计问题在行业内尚存争议,但有人工智能算法加持,智能建筑师能够判断建筑方案实际的场景和需求,以大数据作为方案评估的基础,多角度为设计师推荐最佳的方案选型,可以最大化场地的商业价值

    “小库xkool”的原型“云端SaaS系统”就是能够帮助建筑师在输入场地信息后,快速生成多个方案的产品【3】

    人工智能建筑师“小库xkool”将大数据、云技术、人工智能等多种科技界领先的技术运用在实际建筑设计中,建筑师只需要一台能够联网的设备,就能通过设计平台完成场地设计、建筑选型等前期工作

    不同建筑师之间互相合作,也能获得实时的修改反馈

     4“小库xkool”在建筑设计中的应用 设计师通过“小库xkool”人工智能设计平台,导入场地信息

    首先输入基地指标,如是否严格日照、考虑山地,基地总面积以及容积率需求,如图1所示,此时人工智能建筑师在后台会评估场地,分析场地周边的功能以及商业价值,同时能够考虑周边日照影响

    图1用地指标设置面板在这个过程中,建筑师无须上传场地CAD文件,只在平台中圈出基地范围,周边环境和其他信息都会同步考虑在内

    接着输入功能户型比的配置参数,如建筑限高、密度、绿地率、车位配比、功能配比(住宅、商业、办公)等,再搭配场地内的楼型组合

    输入每个楼型的单位造价,生成方案,即可在几种强排方案中选择满足建筑师需求,同时将利润最大化的设计产品,如图2所示

    图2功能户型比设置面板此时,“小库xkool”能够迅速提供方案的经济技术指标,给出不同方案的评价

    建筑师可以直接生成智能PPT用于项目汇报,其中包含场地分析和项目分析等,如图3所示

    从目前来看,“小库xkool”能够代替建筑师完成住宅方案的强排工作

    考虑到规划要求、规范限制、日照、商业热度、交通等环境因素,在短时间内给出几种场地利润最大化的方案

山东滨州信托计划

    与Grasshopper优化强排方案相比,“小库xkool”在直观性上更具优势,后者不仅具备更高的工作效率,也无须过高的学习成本

    当前,人工智能建筑设计方式不具备创造建筑的理念和表现力,在建筑设计领域想让人工智能技术和设计师一样具备发散思维、自由创作的能力,还需要技术上的继续迭代,但“小库xkool”的诞生预示着人工智能技术正在给建筑设计行业带来巨大的改变【4~8】

     5人工智能建筑设计的优势 从用地价值的评估到住宅建筑强排的阶段,传统的建筑设计方式中存在诸多反复修改的过程

    采用人工智能技术加持的智能设计方式会大大降低工作时长和设计成本,提高设计效率

    建筑师只需将场地位置、容积率等参数输入到软件界面,通过自身的运算成果评估方案,将最佳的成果推荐给建筑师,大大地降低了前期投入的时间和人力成本

    另外,智能设计方法还能够在短时间内生成多个方案,也保证了工作的高效性和精确性

    一个方案的产生到落地,需要满足政府对开发商提出的硬性指标(如建筑密度、容积率等),对开发商而言,需要将建筑的利润最大化,每一个步骤都需要对方案反复地调整,而方案的表达和呈现更需要时间

    运用人工智能技术的智能设计方式,在各种指标的限制下快速创造利润最大化的方案,极大地改变当前行业的现状,摆脱硬性指标对方案构思和创意实现上的束缚

    人工智能配合大数据,能够精准地反映场地及周边环境,人的行为需求和规律

    通过海量的数据基础进行整理和分析,能够更加客观可靠地反映场地的经济价值

    同时,对技术指标的修改也能够及时地反映在方案中,以更直观的方式将方案的分析结果输出给建筑师

    另外,伴随着云技术的应用,智能设计方式能降低设计过程中的硬件费用,有助于控制设计成本,同时,使随时随地查看或修改方案成为了可能【5】

    当下人工智能创作尚停留在强排阶段,未来人工智能技术还可能学习建筑师设计手法和设计风格,引入美学创造

    这个能力并不意味着人工智能在未来完全取代建筑师的职位,而是将建筑师的设计智慧加以归纳和总结,融合当下的逻辑风格和设计思维,以深度学习的方式理解建筑师的风格,协助建筑师完成方案创作

     6结语 时代的发展和人类对物质的需求改变着建筑学领域需要解决的问题

    当前建筑设计领域的矛盾,一边是城市建设对设计行业日益增多的需求,一边是传统设计方式流程复杂、效率较慢,设计方式已经难以满足现代人对建筑更高的需求

    目前,人工智能技术在地产方案中的强排阶段已经具备了应用价值,并为后期的设计决策提供了参考依据

    在人工智能产业飞速发展的今天,建筑师应该开始了解并接受建筑领域人工智的能相关软件,将其运用于辅助方案设计的过程中,脱离重复的方案修改和再优化,使建筑师更专注于方案设计本身,创造建筑价值,促进行业的健康发展

     参考文献 【1】何宛余,杨小荻.人工智能设计,从研究到实践【J】.时代建筑,2018(1):38-43. 【2】朱晓琳,何犹卿,李浩南.科技改变未来——NVIDIA访谈实录【J】.建筑技艺,2017(9):64-67. 【3】刘德明,张睿南.基于AI技术的大跨建筑“找形”方法探讨【J】.城市建筑,2018(8):10-14. 【4】格哈德•施密特,徐蜀辰,苗彧凡.人工智能在建筑与城市设计中的第二次机会【J】.时代建筑,2018(1):32-37. 【5】金展.人工智能——智能建筑下一个应用竞技场【J】.智能建筑,2017(12):22-24. 【6】王波,蒋鹏,卿晓霞.人工智能技术及其在建筑行业中的应用【J】.微型机与应用,2004(8):4-7. 【7】黄珂.智能控制技术在智能建筑中的应用【J】.低碳世界,2016(18):164-165. 【8】楚荣珍,周向宁,李顺刚.人工神经网络及在建筑施工中应用【J】.工业建筑,2006(S1):962-964+967.  

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作者:linbin123456本文地址:http://ccbca.org.cn/zhengxinxintuo/65980.html发布于 2023-09-25
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