論文の概要: A vision-intelligent framework for mapping the genealogy of vernacular architecture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.18552v1
• Date: Sat, 24 May 2025 06:39:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-03 13:56:49.817356
• Title: A vision-intelligent framework for mapping the genealogy of vernacular architecture
• Title（参考訳）: 頂点アーキテクチャの系図マッピングのための視覚知能フレームワーク
• Authors: Xuan Xue, Yaotian Yang, Zihui Tian, T. C. Chang, Chye Kiang Heng,
• Abstract要約: 本研究は,研究者の直感を高めるため,知的技術を組み込む研究枠組みを提案する。 シンガポールのチャイナタウンにある1,277の歴史的店舗の様式的分類について検討する。 発見は1980年代と1990年代にシンガポールの都市再開発庁が制定した年代分類を超えて拡大した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6520865430314056
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The study of vernacular architecture involves recording, ordering, and analysing buildings to probe their physical, social, and cultural explanations. Traditionally, this process is conducted manually and intuitively by researchers. Because human perception is selective and often partial, the resulting interpretations of architecture are invariably broad and loose, often lingering on form descriptions that adhere to a preset linear historical progression or crude regional demarcations. This study proposes a research framework by which intelligent technologies can be systematically assembled to augment researchers' intuition in mapping or uncovering the genealogy of vernacular architecture and its connotative socio-cultural system. We employ this framework to examine the stylistic classification of 1,277 historical shophouses in Singapore's Chinatown. Findings extend beyond the chronological classification established by the Urban Redevelopment Authority of Singapore in the 1980s and 1990s, presenting instead a phylogenetic network to capture the formal evolution of shophouses across time and space. The network organises the shophouse types into nine distinct clusters, revealing concurrent evidences of cultural evolution and diffusion. Moreover, it provides a critical perspective on the multi-ethnic character of Singapore shophouses by suggesting that the distinct cultural influences of different ethnic groups led to a pattern of parallel evolution rather than direct convergence. Our work advances a quantitative genealogy of vernacular architecture, which not only assists in formal description but also reveals the underlying forces of development and change. It also exemplified the potential of collaboration between studies in vernacular architecture and computer science, demonstrating how leveraging the strengths of both fields can yield remarkable insights.
• Abstract（参考訳）: 春季建築の研究には、建物を記録、注文、分析し、物理的、社会的、文化的説明を調査することが含まれる。 伝統的に、このプロセスは研究者によって手動で直感的に行われる。 人間の知覚は選択的であり、しばしば部分的であるため、アーキテクチャの結果として生じる解釈は、常に広く、緩やかであり、しばしば、予め設定された線形な歴史的進歩や粗雑な地域境界に固執する形式的記述に依存している。 本研究は,言語アーキテクチャの系譜のマッピングや解明における研究者の直感を高めるために,知的テクノロジーを体系的に組み立てることのできる研究枠組みを提案する。 シンガポールのチャイナタウンにある1,277の歴史的店舗の様式的分類について検討する。 発見は1980年代と1990年代にシンガポールの都市再開発庁(Urban Reevelopment Authority of Singapore)によって確立された年代分類を超えて拡大し、時間と空間にまたがる商店の正式な進化を捉えるための系統学的なネットワークが提示された。 このネットワークは、店舗のタイプを9つの異なるクラスターにまとめ、文化の進化と拡散の同時証拠を明らかにしている。 さらに、シンガポールの店舗の多民族的性格に批判的な視点を与え、異なる民族集団の文化的影響が直接収束ではなく平行進化のパターンに繋がったことを示唆している。 我々の研究は、形式的な記述を補助するだけでなく、発達と変化の根底にある力も明らかにする、春季建築の定量的な系譜を推し進めている。 また、両分野の強みをいかに活用すれば驚くべき洞察が得られるかを実証した。

関連論文リスト

• Federated Retrieval-Augmented Generation: A Systematic Mapping Study [6.108593045873404]
  Federated Retrieval-Augmented Generation (Federated RAG)は、Federated Learning (FL)とRetrieval-Augmented Generation (RAG)を組み合わせる。 RAGは、外部知識のアウトプットを基礎にして、言語モデルの事実精度を向上させる。 本稿では,2020年から2025年の間に出版された文献を対象とした,フェデレートRAGの体系的マッピング研究について紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-24T23:45:12Z)
• Graph Foundation Models: A Comprehensive Survey [66.74249119139661]
  Graph Foundation Models (GFMs)は、構造化データにスケーラブルで汎用的なインテリジェンスを提供することを目指している。 この調査は、GFMの概要を包括的に提供し、モジュラーフレームワークの下での多様な取り組みを統合する。 GFMは構造化データに対するオープンエンド推論の基盤となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-21T05:08:00Z)
• Scaling Laws and Representation Learning in Simple Hierarchical Languages: Transformers vs. Convolutional Architectures [49.19753720526998]
  合成データセット上でのニューラルネットワーク性能に関する理論的スケーリング法則を導出する。 局所性と重み共有によって生成過程の構造が整った畳み込みネットワークは、性能の高速化を享受できることを示す。 この発見は、ニューラルネットワークのスケーリング法則に基づくアーキテクチャ上のバイアスを明らかにし、モデルアーキテクチャとデータの統計的性質の間の相互作用によって表現学習がどのように形成されるかを強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-11T17:44:14Z)
• Large Language Model Agent: A Survey on Methodology, Applications and Challenges [88.3032929492409]
  大きな言語モデル(LLM)エージェントは、目標駆動の振る舞いと動的適応能力を持ち、人工知能への重要な経路を示す可能性がある。 本調査は, LLMエージェントシステムを方法論中心の分類法により体系的に分解する。 私たちの作業は、エージェントの構築方法、コラボレーション方法、時間の経過とともにどのように進化するか、という、統一されたアーキテクチャの視点を提供します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-27T12:50:17Z)
• Cognitive Neural Architecture Search Reveals Hierarchical Entailment [7.649444920992484]
  最近の研究では、脳は以前考えられていたよりも浅くなっていることが示唆されている。 進化的ニューラルアーキテクチャによる脳適応のための畳み込みネットワークアーキテクチャを最適化すると、明確な表現階層を持つモデルで結果が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-16T14:13:04Z)
• Unsupervised Graph Neural Architecture Search with Disentangled Self-supervision [51.88848982611515]
  教師なしグラフニューラルアーキテクチャサーチは、文献では未発見のままである。 本稿では,Distangled Self-supervised Graph Neural Architecture Searchモデルを提案する。 我々のモデルは、教師なしの方法で、いくつかのベースライン手法に対して最先端のパフォーマンスを達成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-08T05:23:55Z)
• Getting aligned on representational alignment [93.08284685325674]
  本研究では,認知科学,神経科学,機械学習における表現的アライメントの研究を行う。 重複する関心にもかかわらず、これらの分野の間には知識の伝達が限られている。 本稿では,表現アライメント研究のための共通言語として機能する統一フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-18T17:47:58Z)
• Is attention required for ICL? Exploring the Relationship Between Model Architecture and In-Context Learning Ability [39.42414275888214]
  そこで本研究では,テキスト内学習タスクのスイート間で因果言語モデリングが可能な13のモデルを評価する。 検討されたアーキテクチャはすべて、以前文書化されたよりも幅広い条件下でコンテキスト内学習を行うことができる。 いくつかの注意すべき代替手段は、トランスフォーマーよりもコンテキスト内学習者と競合することがある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-12T05:43:06Z)
• Methodological Foundation of a Numerical Taxonomy of Urban Form [62.997667081978825]
  本稿では, 生物系統学から得られた都市形態の数値分類法を提案する。 我々は同質の都市組織タイプを導出し、それら間の全体形態的類似性を決定することにより、都市形態の階層的分類を生成する。 フレーミングとプレゼンを行った後、プラハとアムステルダムの2都市でテストを行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-30T12:47:52Z)
• Progressive growing of self-organized hierarchical representations for exploration [22.950651316748207]
  中心的な課題は、発見された構造の地図を段階的に構築するために、どのように表現を学ぶかである。 永続的な表現を構築し、探索プロセスを通して破滅的な忘れ物を避けることを目的としている。 第三に、エージェントの発見を粗い方法で構造化できる表現をターゲットとする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-13T15:24:42Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。