商业综合体动线系统及其室外公共空间设计相关问题研究 ——以某城市滨江项目沿江地块为例

来源 :深圳大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:safe110a
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
随着我国商品经济的飞速发展,人民精神需求水平日益提高,城市商业空间愈发受到公众关注。其中,动线系统和室外公共空间不仅是设计中的主要关注点和要素,更可作为整个商业建筑的点睛之笔和亮点所在,增添城市商业中心的活力。本文以环境行为学及消费心理学作为全文的理论铺垫和基础,以空间的合理性、流畅性、趣味性和活力性的分析视角来研究现当代商业综合体动线系统及外部公共空间的设计的现状情况,并以问卷调查和实地调研的研究手法,对深圳市及国内其他一二线城市的典型商业综合体进行探究。在此基础上,对室外商业空间附属的公共步行连桥进行研究,总结归纳其设计的思路和方法。进而在引导大众消费行为和自发性行为的准则下,打破传统商业动线与人的行为割裂的设计情况。最后结合某城市滨江项目沿江地块为例的具体情况和问题,提出适合该项目整体商务氛围的动线系统、室外商业公共空间和公共步行连桥的设计,以达到提高室外商业空间利用效率、提升整个片区商业活力,兼顾实用性、经济性和美观性的目的。
其他文献
随着信息化和数字化的快速发展,人们对信息传播质量的要求日益提高,作为传播最为广泛的媒体之一,数字图像的成像质量也成为了各行各业关注的焦点。然而,成像硬件、成像环境以及传输技术等条件的限制往往会降低图像的分辨率,导致图像信息的丢失。因此,如何将低分辨率图像通过算法重建为高分辨率图像始终是图像处理以及计算机视觉领域的一个热门研究方向。近几年利用深度学习算法进行图像超分辨率重建的研究逐渐增多,同时也取得
单目图像的三维人体姿态估计是计算机视觉中一项基本但富有挑战的任务,其目的是检测单目图像中的人体姿态并将其投影到三维空间中。随着科学技术的快速发展,三维视觉已成为人工智能研究和应用的热门领域,越来越多的专家学者投入到该领域的探索中。三维人体姿态估计精度一方面受图像外部遮挡、自遮挡和光线等因素影响,另一方面人体结构的特殊性也会给该问题的解决带来诸多困难。并且,如何将二维空间提升到三维空间本身是一个复杂
随着大数据、人工智能的高速发展,大数据系统平台数据量的规模呈爆炸式增长,庞大的数据量对数据存储和网络传输提出了不小的挑战,为了应对这一系列挑战,必须保证大数据平台数据存储中心的高效率存储和网络传输的高吞吐量,对平台上待存储的数据先进行压缩后再处理是应对这一挑战的有效手段,Gzip压缩算法因其压缩率高、压缩速度快被广泛应用于数据压缩领域。传统的Gzip软件压缩虽然可以实现数据压缩,但会占用通用处理器
随着大数据时代的到来,挖掘海量数据流的实时价值对于各行各业来说越来越重要。这类高速产生的流式数据通常具有实时性、动态性及持续性等特征,并且人们很难预测其未来的分布特性。分布式流处理系统可以满足企业人员处理实时数据流的需求。为了提高处理数据流的吞吐量,分布式流处理系统会利用流应用中的数据并行性。然而,倾斜分布的数据流常常会导致算子的并行实例之间的负载分配不均衡。其中,高负载的节点会拖累系统的处理速度
步态是一种流行的生物识别技术,可以远距离识别人类。它应该是唯一可以在远距离收集的生物特征。由于其独特的优势和在视频监控中的巨大潜力,在过去的20年中,许多研究人员对其进行了研究。尤其是近几年来,随着深度学习的发展,步态识别有了很大的提高。如今指纹、人脸识别的技术愈发成熟,但是步态识别技术的应用还面临许多挑战,比如摄像头视角变化、衣着变化等对识别的影响,所以我选择步态识别这个课题,希望能为解决步态识
多任务进化是进化领域中的一个新兴研究方向,主要研究如何充分利用任务之间的协同作用提高种群搜索的效率和性能。相对于传统的单任务进化,多任务进化能够通过多个任务之间的知识迁移提高算法的性能和进化的效率。基于多任务进化框架提出的单目标多任务进化算法和多目标多任务进化算法已经进化获得了优异的成果。本文对多任务进化算法进行了研究,并且对该领域做出了以下贡献:(1)提出了一个基于种群分布的两阶段知识迁移多任务
图像是日常生活中的重要信息媒介,在获取、使用等过程中,不可避免受到噪声的影响,破坏图像的质量,妨碍后续的处理。图像去噪问题是典型的病态逆问题,通常是图像迭代求解算法的关键步骤,需要利用先验信息对其进行正则化约束。通常图像去噪技术利用单幅图像的各种先验特征,结合不同滤波方法完成去噪,可采用的先验信息有限,难以有效选取特征保护图像边缘细节,且需手动多次调整参数,效率较低。近年来以卷积神经网络为代表的深
随着信息科技的逐步发展,人们越来越能更加快捷方便地获取信息。但网络技术的迅猛发展与网络信息量的快速增长,却使人们逐渐迷失在大量无效信息的包围中。信息超载问题伴随着信息科技与互联网的发展逐渐被人们重视、研究,由于信息超载问题使得人们在面对海量信息时无法有效获取自己感兴趣或者对自己真正有用的信息,使得信息整体的使用效率降低。与搜索引擎依靠特定策略和算法对用户提交的关键词进行搜索不同,作为解决信息超载问
多目标优化问题在现实生活中广泛存在,这些问题具有复杂度高,不易求解等特点,传统的数学方法难以对该类问题进行很好的求解。为解决这个问题,多目标进化算法被提出来并获得了广泛应用。多目标进化算法是启发式搜索算法中的一种,在处理多目标优化问题上,该类算法表现出了良好的鲁棒性和适用性。然而,随着目标个数的增加,这些多目标优化算法的有效性将逐渐地失效。原因是当目标数大于三个时,非支配解的数量将快速的占据整个种
多目标与超多目标优化问题广泛存在于现实世界当中,处理好这些问题具有重要的现实意义。然而,这些问题具有多个需要被同时优化且可能相互间存在冲突的目标函数,导致传统的数学方法很难进行处理。进化算法是一种基于种群的启发式算法,具有较强的搜索能力,能够解决很多传统方法无法解决的优化问题,已被广泛用于求解多目标与超多目标优化问题。近年来,为处理好超多目标优化问题,学术界提出了大量超多目标优化算法(Many-o