建立领域版图
比较风环境与热环境中常见的研究对象、方法和评价量,快速形成整体语境。
Knowledge domains
从两个领域入口开始。相同的交互语言用于比较文献、方法、任务、物理量与证据层级;不同图谱分别聚焦空气流动与热环境机制。
WIND ENVIRONMENT
从建筑、测点与网格等图结构出发,追踪 GNN 方法、风场任务、物理量与验证证据之间的连接。
THERMAL ENVIRONMENT
从城市形态与热舒适问题出发,追踪模拟工具、图学习任务、数据来源与评价指标之间的连接。
Ways to explore
这不是一份把文献堆在一起的目录。图谱把研究对象、图结构、方法、任务与证据连接起来,帮助你从“领域里有什么”走向“为什么这样建模、证据支持到哪里”。
比较风环境与热环境中常见的研究对象、方法和评价量,快速形成整体语境。
从一个方法或物理量出发,查看它连接的任务、数据与文献,理解建模选择的上下游。
区分可视化线索与可支持的结论,结合证据标识判断哪些关系值得继续核验。
Graph grammar
图谱可视化的意义不在节点数量,而在关系是否可解释。沿着对象、关系、任务和证据四层阅读,才能把漂亮的网络转化为可复核的研究线索。
文献、建筑、测点、网格、方法或物理量,都可能成为节点;定义不同,问题也随之改变。
邻近、引用、使用、预测或验证等关系必须有明确语义,而不是只因相似就连线。
同一图结构可用于分类、回归、场重构、校正或解释;任务决定需要保留的信息。
摘要线索、全文证据与实验验证的支持强度不同,图上相连不等于因果成立。
Learning resource
沿着图论、城市网络分析与图神经网络的发展脉络,了解 GNN 如何进入城市网络、建筑性能、结构工程、基础设施、数字孪生与环境模拟,再聚焦风环境与热环境中的具体问题。
Evidence promise
ASG 的目标不是替你下结论,而是把概念、来源和证据放在同一阅读路径中。每一条值得使用的线索,都应能回到可核验的来源。
共现、使用与关联帮助发现问题,但不能自动推导因果或普适结论。
元数据、摘要、全文摘录与实验结果承担不同角色,回答应与证据强度匹配。
知识图谱用于定位和组织;正式研究判断仍需核验论文、数据与验证条件。
How to explore
图谱不是结论本身。先定位研究语境,再查看局部关系,最后结合证据等级判断哪些内容可作为可靠线索。
从风环境或热环境入口进入对应的对象、问题与方法体系。
搜索文献、方法或物理量,并聚焦它们的局部邻域与关系。
结合节点详情、关系类型与证据标识,区分研究线索和可支持结论。