城市 让生活更美好

我们有理由相信,世博会虽然即将结束,但是人们会将对于城市的生活理念践行到底。在不久的将来,我们将居住在美好的城市里,不过这一切还需要我们付出不懈地努力。     

期待“无线城市生活”

“通过视频看到家里的情况,随时随地关注老人的起居和孩子的生活;下班途中,可以提前将家中的空调打开,等你回到家中就是合适的温度”……这是我们早些年经常在小说里看到的内容,很多人曾经畅想过信息化给我们的生活带来的便利和快捷,但是这些,现在在厦门真真正正实现了!     

霍普兰德太阳生活中心

1999年美国建筑师协会选择了十座本土建筑作为现阶段可持续建筑创作的范例。并把它们列为该年地球13十大绿色建筑，用以说明可持续发展的概念正在积极地和多渠道地深入建筑设计之中。其中列为首位的是位于旧金山以北霍普兰德山谷中的太阳生活中心（Real Goods Solar Living Center，Hopland California，以下简称SLC）。该中心建于1996年4月，占地约五万平方米，是美国生态制品公司REALGOODS的商品展示基地。总建筑师为伯克利加大建筑教授兼生态设计所主持西姆范德瑞，并配合景观建筑师、建筑物理学专家等各专业小组共同完成。     

城市生活垃圾资源化处理研究

本文通过对国内外城市生活垃圾资源化处理现状与技术的对比研究,发现我国在这方面的技术水平明显较低,需要学习借鉴国外的先进政策与技术,才与国际接轨。     

城市,让生活更美好

近两个月,无论是在电视、网络还是报纸上,上海世博会无疑成为各大媒体关注的焦点。这个世界博览会史上最大规模,且是首次由中国举办的世界博览会吸引了全球的目光。而博览会的主题＂城市,让生活更美好＂更是意义重大。     

城市再循环 生活垃圾的收集与处理

在日常生活当中，有什么东西是我们每天都会接触到、甚至是自己亲手制造，但又几乎一直被我们所忽略的昵？那当然是——垃圾。也许是因为这些垃圾实在是微不足道，在我们普通人的世界当中地位太低．所以它们虽然与我们每个人的日常生活息息相关，但也很少得到过我们的关注——这些垃圾从产生到最终处理，     

城市生活垃圾热解一气化一体化处理新工艺

城市生活垃圾的资源化综合利用是现代社会的重大挑战之一。填埋、堆肥和焚烧发电等传统方法具有资源化利用率低和对环境污染较严重等缺点。本文提出一种城市生活垃圾热解一气化一体化出的新工艺,本工艺由于其在缺氧状态下进行,较好地杜绝了二恶英的产生,同时其随时处理、彻底处理的特点使其避免了恶臭产生、节约了大量的土地。福建某地2年的半工业化实验证明本工艺是目前比较可行的一种生活垃圾处理方法。     

嵌入式技术让城市生活更美好——2010研祥创造之旅杭州站即将开幕

2010年6月10日下午13：30，主题为“嵌入式技术让城市生活更美好”的2010研祥创造之旅——杭州站活动将在浙江梅地亚新闻交流中心8楼国际厅隆重举行。     

强人生活杂记（下）

上期杂志刊发了《强人生活杂记（上）》后，很多读者给PCD发来邮件，索取本站的未删节版，并表达了对这位具备蜡笔小新风格的强人外婆的敬仰之情，我们在此刊发这个贴子的下篇，并祝老人家健康，快乐。[第一段]     

网上下载我的家

不断翻新、快速淘汰的生产和消费是理智的么？新奇，花哨，奢华…是设计所追求的本质么？比如日常生活中，纸板等这一类废纸是最常见的回收再生材料，但大抵多是被再加工为纸业原料。好在设计师们不会做千篇一律的事。     

重返数字空间

30年前,一部名为《电子世界争霸战》（TRON）的电影开启了人们对于未来数字时代的幻想,2011年,作为续集《创战纪》（STRONLegacy）终于千呼万唤始出来。然而在当今这个日新月异的数字战场面对各路3D侠客、CG骑士的混战厮杀,《创战纪》是否能成为新的不败战神？     

卓越科技创见艺术未来

一年一度的SXSW（South by Southwest,西南偏西）盛会如期在美国得克萨斯州的奥斯汀举办,这个囊括音乐、电影和交互式多媒体的艺术节,自1987年首届成功举办后,每届都吸引了来自世界各地的音乐人和乐队前来参加,大小唱片公司、影评人、乐评人和科技领袖更是齐聚一堂,群星闪耀在奥斯汀城心的各个角落;     

重拾童年梦想

当我们还在学校念书时,相信很多同学都会在上课无聊时用原子笔在笔记本或者教材上信手涂鸦。看到王二木的插画后,相信每个人都会有种回到学生时代的感觉,他使用原予笔作为绘画工具的插画复古而搞笑,时常围绕着自己的生活和工作展开联想。     

青春之巡PK14乐队瑞典行纪

2005年的春天，我们受到瑞典艺术家何天柏的邀请，去斯德哥尔摩的远东博物馆做一场演出。1992年当我第一次从南京的电台里听到摇滚乐时，我心里想．这是什么东西？摇滚乐又是什么东西？十多年后的现在，我正坐在架飞机上．飘洋过海地去为说着不同语言的陌生人演奏摇滚乐。你知道，这样的联系总是会让人着迷。     

PROLEGOMENA TO ANY FUTURE PROLEGOMENA

The paper by Sacks and Doyle that is the focus of this debate resembles previous papers by Cheeseman and McDermott, leaping from the observation that a specific application of some AI technology is unable to solve a problem to the conclusion that the technology itself is of limited value. We argue that claims such as this should be made more cautiously in the future, and make constructive suggestions about future qualitative physics research based on Sacks and Doyle's results.     

PROLEGOMENA TO ANY FUTURE QUALITATIVE PHYSICS

We evaluate the success of the qualitative physics enterprise in automating expert reasoning about physical systems. The field has agreed, in essentials, upon a modeling language for dynamical systems, a representation for behavior, and an analysis method. The modeling language consists of generalized ordinary differential equations containing unspecified constants and monotonic functions; the behavioral representation decomposes the state space described by the equations into discrete cells; and the analysis method traces the transitory response using sign arithmetic and calculus. The field has developed several reasoners based on these choices over some 15 years. We demonstrate that these reasoners exhibit severe limitations in comparison with experts and can analyze only a handful of simple systems. We trace the limitations to inappropriate assumptions about expert needs and methods. Experts ordinarily seek to determine asymptotic behavior rather than transient response, and use extensive mathematical knowledge and numerical analysis to derive this information. Standard mathematics provides complete qualitative understanding of many systems, including those addressed so far in qualitative physics. Preliminary evidence suggests that expert knowledge and reasoning methods can be automated directly, without restriction to the accepted language, representation, and algorithm. We conclude that expert knowledge and methods provide the most promising basis for automating qualitative reasoning about physical systems.