日本老人院建筑调查与分析——以日本德洲会的几所老人院为例

日本作为世界排名第一的老龄化国家,在如何应对人口老龄化这一社会问题上有其独特的经验.本文以笔者在日本实地考察的多个"德洲会"老人院为例,分析日本公费和自费老人院的经营理念和建筑设计特点.     

热带滨海度假酒店客房设计要点

客房是酒店中最小、重复率最高的面客空间,本文提出优秀的热带滨海度假酒店的客房设计需以充分利用景观资源为前提,功能组织上力求创新,在结构形式及机电设备方面尽可能经济合理,共同为室内设计创造良好的外部条件.     

用于跨库语音情感识别的DBN特征融合方法

跨数据库语音情感识别中,将不同尺度上提取的情感特征进行融合是目前的技术难点。本文利用深度学习领域的深度信念模型,提出了基于深度信念网络的特征层融合方法。将语音频谱图中隐含的情感信息作为图像特征,与传统情感特征融合。研究解决了跨数据库语音情感识别中,将不同尺度上提取的情感特征进行融合的技术难点。利用STB/Itti模型对语谱图进行分析,从颜色、亮度、方向三个角度出发,提取了新的语谱图特征;然后研究改进的DBN网络模型并对传统声学特征与新提取的语谱图特征进行了特征层融合,增强了特征子集的尺度,提升了情感表征能力。通过在ABC数据库和多个中文数据库上的实验验证,特征融合后的新特征子集相比传统的语音情感特征,其跨数据库识别结果获得了明显提升。      

听觉注意模型的语谱图语音情感识别方法

在语音情感识别技术中,由于噪声环境、说话方式和说话人特质原因,会造成实验数据库特征不匹配的情况。从语音学上分析,该问题多存在于跨数据库情感识别实验。训练的声学模型和用于测试的语句样本之间的错位,会使语音情感识别性能剧烈下降。本文据此所研究的选择性注意声学模型能有效探测变化的情感特征。同时,利用时频原子对模型进行改进,使之能提取跨语音数据库中的显著性特征用于情感识别。实验结果表明,利用文章所提方法在跨库情感样本上进行特征提取,再通过典型的分类器,识别性能提高了9个百分点,从而验证了该方法对不同数据库具有更好的鲁棒性。      

基于循环神经网络和注意力模型的文本情感分析

将循环神经网络中的长短期记忆网络和前馈注意力模型相结合，提出一种文本情感分析方案。在基本长短期记忆网络中加入前馈注意力模型，并在Tensorflow深度学习框架下对方案进行了实现。根据准确率、召回率和◢F◣▼1▽测度等衡量指标，与现有的方案对比表明，提出的方案较传统的机器学习方法和单纯的长短期记忆网络的方法有明显的优势。     

热带滨海度假酒店设计初探——以海南清水湾雅居乐卓美亚度假酒店为例

现代都市生活中紧张忙碌的人们,渴望将远离尘嚣的热带海岛作为放松心情的度假旅游目的地。以我国热带型海岛——海南岛为例,目前除亚龙湾、三亚湾、大东海等已经开发成熟的滨海度假酒店集群外,在清水湾、海棠湾、石梅湾等新开辟的有优质沙滩资源的海湾,新的更大规模的度假酒店集群正在如火如荼地建设之中。文章主要以海南清水湾雅居乐卓美亚度假酒店(下文简称卓美亚酒店)为例,来探讨这一类型酒店的特征。     

日本站前广场形态与路径研究

作为城市复合功能的组成部分和重要城市空间节点,日本站前广场的设计思想和手法进入了成熟的模式化发展和适度创新阶段。该文以近几年完成改造更新并投入使用的日本车站和站前广场为例,站在城市再开发的视角,从城市空间序列、功能构成、路径等空间要素入手,探求站前广场在城市区域再开发中的角色、现状及趋势。     

海南五星级滨海度假酒店标准客房设计

以海南五星级滨海度假酒店为例,从功能组织、面宽与面积、室内设计等方面出发,探讨标准客房在建筑设计中,如何充分利用景观资源,为室内设计创造良好的外部条件,实现精细化设计的目标.