四年前
踏进工大
也曾幻想
学习的力量
四年后
即将毕业
这份作业
送给自己
那个为了梦想不曾放弃的自己
或幼稚
或成熟
都是成长的故事
从选题
到答辩
都是拼搏的力量
我们做得到
你也可以
欢迎报考浙江工业大学
*建议将手机设置成亮模式后观看*
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孤独情绪普遍存在却得不到正确认识和重视的社会大背景下，对于孤独情绪长期且错误的认知将导致很多严重的心理疾病，例如抑郁症、自闭症等。此次课题切实立足于社会隐性痛点，从视觉传达设计的角度进行孤独情绪的视觉研究以及设计表达。根据阅读大量的神经医学方面的专业研究论文以及对于社会普遍性孤独情绪的关注情况，确立了课题主要设计方向。以斋藤茂太的《孤独力》一书作为孤独情绪视觉研究绘本设计的文字基础，从插画设计、文字设计、版式设计、装帧设计等方面重新诠释“孤独力”的视觉表达，为目标人群提供更为直观以及沉浸式的“正确认知孤独以及自我”的体验。
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玩家扮演厨师的角色，利用食谱穿越于各个朝代，来寻找各个食物的特征和典故，从而搜集散落在外的食魂残页，补全食谱。世界观是具有奇幻元素的冒险类背景。
在角色设计方面更多体现的是角色的性格特征和设计亮点，从而塑造一个个独特的角色。以角色的特征和食物之间的关联，来表现美食中的文化传承。
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方案概念为游境，取自《以“游”入境》一书，书中讲述“游”是一种中国传统独特美感心态；“境”是一种主体自我解脱，从内部获得心灵自由，释放精神能量的境界。儒释道分别以“游”来表达集艺术、人格、教育、处世态度、人生境界于一体，自由的精神世界。而本次方案将围绕“游”，以及围绕“游”所产生的空间感受和文化感受，来解决孔子学院目前面临的三大问题，即怎么体现文化？怎么传播？怎么教育？
在研究过程中，我逐渐将思路从研究文化转向研究文化下人的行为方式以及儒释道影响下的具体空间和著作，来指导我更好的研究时代场所精神以及营造属于我方案的场所精神。
最终，形成以行走的“游”，功能的“游”转向心灵“游”而入境的文化空间体验。
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GO PLANK 应用压力传感器和蓝牙传输技术，实时将平板支撑变形动作映射为控制手机内小游戏的操作，使枯燥无聊的平板支撑运动变得有趣且易于坚持。手机支撑架和APP内语音提醒辅助用户科学动作，避免动作不当的误区。APP设置提醒锻炼，运动数据记录，运动成果分享交流的功能，帮助用户形成并坚持良好的运动习惯，智能化的设计让产品有了生命，仿佛成为用户的健身玩伴，大大促进用户健身热情。让“健身难，健身烦，健身懒”的城市上班族可以充分利用碎片时间，以快乐的方式获得高效的健身成果。
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该设计为活力导向下的滨水空间城市设计，设计中紧紧围绕活力展开，通过对场地及周边需求的分析和对地块内特色的挖掘，提出相应的规划目标和设计策略。根据地块的特色文化资源，相应的植入新的功能（潮文化现代服务平台、潮文化创新科技平台、潮文化云端录制平台），迎合当下，预知未来，强化与外部的交流联系，激发地块活力。同时打造以观潮节点为核心的五个景观节点，以环形方式串连各个版块空间，使其成为一个有机整体。两条放射轴线加强居住版块与核心区的联系，使得滨水景观、空间视廊得以延续。同时核心区内搭建多层平台，强化内部之间各板块的交流联系，也使得观潮视点层次化和多样化。在核心区内打造一网红观潮穹顶和特色花卉景观平台，呈现出一江潮水，一方新城的画意城市。
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素质教育改革以来，开放式教学模式一直在被提倡着，但传统的教学建筑无法适应灵活多变的教学方式。本设计从开放式教学理念出发，思考适应开放式教学模式下的新型教学空间。整体设计考虑将社区资源与教学资源整合，学校教学资源对社区开放，同时引入社区资源，促进教育多元化。
除此之外，在现在城市密度之下，僵硬的学校空间让学生们缺乏亲近自然的空间与多样化的交流空间。本设计考虑通过竖向空间组合等方式，将部分建筑山体构型化，形成曲面、建筑、坡道多个层次的空间，结合绿植，营造多种学习、玩耍空间，培养学生更多的能力。
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基于语音的物联交互系统近年来被广泛的应用到智能手机助手、智能音箱等产品中，其本质可以看作一个语音聊天机器人。目前的聊天机器人主要分为任务型对话机器人、闲聊机器人和问答机器人三种。本文的主要工作是使用前沿的语音和自然语言处理算法构建一个校园场景下的聊天机器人系统，包含任务型对话、闲聊和问答三种对话功能，涉及语音唤醒、语音识别、自然语言理解、自然语言生成等多种算法技术，并针对目前市场上大多数语音聊天机器人无法自定义唤醒词，或自定义的唤醒词仅能识别个人口音的问题，采用了一种通用的自定义语音唤醒词方案。
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本文研究并实现了基于深度学习技术的Hier-RNN以及MRNA算法。前者采用VGG16作为图像视觉特征提取网络，然后将视觉特征输入到递归神经网络中，再使用两个LSTM网络，接受池化区域向量，生成主题向量，并通过所生成的主题向量进行嵌入向量的学习和单词分布的预测，生成诊断报告。后者借助ResNet152进行全局和局部的视觉特征提取，将视觉特征输入到递归神经网络中后，先通过一个单层LSTM网络生成一句诊断结果和第一句病症描述，再通过两个LSTM网络，以上一个生成的句子和原始图像作为输入，借助视觉注意机制捕捉句子之间的依赖关系，先提取语义特征，最后实现特征到段落的转换，从而完成包含诊断结果和病症描述的诊断报告的生成工作。
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针对人机协作球杆系统的控制，一种结合高斯过程回归(Gaussian Process Regression, GPR)和深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)算法的分层式人机协作控制(Human-Robot Collaborative Control, HRCC)方法。主要研究内容和成果如下：(1) 针对HRCC过程中人体运动行为的未知性和随机性带来的不利影响，通过GPR拟合人体手部运动轨迹模型来建立人体策略感知模型作为机器人对人控制行为的前向认知模型，提升了HRCC的协作效率；(2) 在无模型的条件下，采用DDPG算法设计了一种有效的非线性控制器，并将其作为系统整体的控制策略来引导HRCC的进行，解决了传统控制策略无法直接应用于模型未知HRCC场景的问题；(3) 利用通过GPR建立的前向认知模型和采用DDPG得到的控制策略设计出机器人末端速度的控制律，通过实验的方式验证本论文方法的有效性。
我们在光阴下耕耘的到底是什么？
我想
大概是相遇吧
人生如旅
你开足了马力
踏上了属于你的最好的旅程
而我们就在风景里等你
等着相见时候的那一句：
“辛苦了，欢迎来到浙江工业大学。”
- END -
审核｜ 潘鹏程
文字撰写｜王欣然
图文编辑｜张玲莉信息来源｜设计与建筑学院
计算机科学与技术学院信息工程学院
发布|招协新媒体宣传部
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