Resumen

Al establecer una base de datos de casos de espacio urbano, se pueden utilizar algoritmos de aprendizaje automático y algoritmos de aprendizaje profundo para entrenar a las computadoras a aprender cómo diseñar espacios urbanos. Basándose en los conceptos básicos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo y su lógica procedimental, este documento explora el modo de generación de la red vial de tráfico, la forma del espacio del vecindario y la disposición de funciones de edificios del espacio urbano, y utiliza la extensión norte del eje verde central de la ciudad como un caso de aplicación para confirmar su viabilidad con el fin de buscar un conjunto de métodos de diseño generativo de espacio urbano basados en inteligencia artificial y proporcionar una nueva idea para el desarrollo innovador de métodos de diseño urbano.

• Materias:Cifrado de búsqueda Seguridad informática Reconstrucción virtual Detección de intrusos Sistema de programación
• Subjects:Search encryption Computer security Virtual reconstruction Intrusion detection Programming system
• Palabras claves:Base de datos; Algoritmos de aprendizaje automático; Algoritmos de aprendizaje profundo; Espacios urbanos; Red viaria de tráfico; Generación de espacios urbanos basada en inteligencia artificial.
• Keywords:Database; Machine learning algorithms; Deep learning algorithms; Urban spaces; Traffic road network; Artificial intelligence-based urban space generation.