个人介绍

高雯，硕士研究生导师。博士毕业于清华大学，主要从事建筑设计与人工智能、智能性能化设计等研究。发表期刊会议论文十余篇，其中SCI-JCR Q1与中科院一区论文5篇，篇均影响因子9.83。曾获中国房地产业协会科学技术一等奖、中国建筑学会第十四届建筑物理大会优秀论文奖等。参编北京市《超低能耗公共建筑设计标准》等标准。

*长期招收建筑学、计算机、软件工程等相关专业研究生从事建筑与人工智能交叉研究。

研究方向

1.建筑设计与人工智能

2.智能性能化设计

科研项目

1.国家自然科学基金青年基金项目，时序数据驱动的办公建筑三维设计流程效率机理认知及其提升方法，2024-2026，主持。

2.中国博士后科学基金项目，基于图的三维建筑设计流程效率智能感知与诊断技术，2023-2024，主持。

荣誉和获奖

1.中国房地产业协会科学技术一等奖（3/15）：基于人工智能的住宅与商业建筑空间效率及绿色性能提升关键技术，2022年。

2.中国建筑学会第十四届建筑物理大会优秀论文奖：建筑三维建模过程数据结构自动表征方法探究，2021年。

3.清华大学建筑学院优秀博士论文：面向精细化建筑设计流程的认知智能辅助设计方法研究，2022年。

主要论文论著

1.W. Gao, S. Lu, X. Zhang, Q. He, W. Huang, B. Lin, Impact of 3D modeling behavior patterns on the creativity of sustainable building design through process mining, Automation in Construction (SCI-JCR Q1). 150 (2023) 104804.https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.autcon.2023.104804.

2.W. Gao, X. Zhang, Q. He, B. Lin, W. Huang, Command prediction based on early 3D modeling design logs by deep neural networks, Automation in Construction (SCI-JCR Q1). 133 (2022) 104026.https://doi.org/10.1016/j.autcon.2021.104026.

3.W. Gao, C. Wu, W. Huang, B. Lin, X. Su, A data structure for studying 3D modeling design behavior based on event logs, Automation in Construction (SCI-JCR Q1). 132 (2021) 103967.https://doi.org/10.1016/j.autcon.2021.103967.

4.W. Gao, X. Zhang, W. Huang, S. Shi, Command2Vec: Feature Learning of 3D Modeling Behavior Sequence—A Case Study on “Spiral-stair,” in: Proceedings of the 2021 DigitalFUTURES, Springer Singapore, Singapore, 2022: pp. 45–54.https://doi.org/10.1007/978-981-16-5983-6_5.

5.W. Gao, B. Lin, Study of data and knowledge-driven, next-generation cognitive intelligent building design automation (In Chinese), Contemporary Architecture，2022, 30(6): 29-32

6.Y. Li,W. Gao, B. Lin, From type to network: a review of knowledge representation methods in architecture intelligence design, Architectural Intelligence. 1 (2022) 4.https://doi.org/10.1007/s44223-022-00006-9.

7.Q. Liu,W. Gao, Z. Huang, W. Huang, 3D modeling Logs Based Design Process Mining Method and Its Application for Design Education, in: S. Nazir (Ed.), Training, Education, and Learning Sciences. AHFE (2022) International Conference., AHFE Open Access, AHFE International, USA, 2022: p. vol 59.https://doi.org/10.54941/ahfe1002384.