L'Image de la Liquidité qui Symbolise le Progres

Victor Hugo était le plus grand écrivain du dix-neuvième siècle. Il n'était non seulement poète, romancier, et dramaturge, il était prophète aussi. Après avoir commencé sa vie cornme conservateur, il est devenu plus libéral en soyant partisan du mouvement socialiste qui dominait depuis la Révolution Française. Parce qu'il a représenté ce mouvement humaniste dans ses oeuvres, il était très aimé par le peuple qui l'a considéré comme visionnaire. Chez Hugo, le rôle décrivain était d'annoncer l'avenir selon les idées de l'époque, d'illustrer une vision du monde exemplaire, et de guider l'humanité vers le meilleur. C'est une mission de progrès qu'il a essayé d'accomplir dans Les Misérables avec l'image de la liquidité. Cette image qui est illustrée par l'océan, la nature, l'amour, l'argent, l'effacement, et la Bataille de Waterloo, nourrit, transforme, et crée. Elle symbolise le progrès car il n'y a que de mouvement et de fléxibilité qui sont nécessaires pour promouvoir de la croissance. La rigidité qui se trouve dans les lois, l'ancien régime, et les égouts de Paris stagne et étouffe. Rien ne pousse, rien ne bouge, et rien ne s'améliore. C'est seulement la liquidité qui peut atteindre le progrès soit la croissance physique, spirituelle, ou matérielle, soit l'amour réalisé, soit l'égalité et la paix

De bouw uit de knoop ...

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Non-Stop Architecture

De tentoonstelling 'Non-Stop Architecture' draait om de vraag: "Hoe kan architectuur anticiperen op verandering?". Ze laat architectuur zien als onderdeel van het denken. Dat zelfde denken manifesteert zich ook in allerlei andere domeinen van de geest. Doch in Non-Stop Architecture zijn alleen verkenningen op het gebied van architectuur en design, beeldende kunst en muziek te zien. Op die terreinen is gezocht naar 'produkten' die expliciet op verandering vooruit kunnen lopen. De ontwerpers hebben bewust rekening gehouden met een 'open eind', met het onvoorspelbare van toekomstige ontwikkelingen.Building TechnologyArchitectur

Bibliografie C.G.J. Vreedenburgh

Civil Engineering and Geoscience

The Shell with Double Curvature Considered as a Plate on an Elastic Foundation

Civil Engineering and Geoscience

Lights in the Night: Outage Identification using Remote Sensing in India

Electricity is essential in the modern world. Although India is near reaching 100% electrification, for many of its citizens, reliable access to electricity is still a major issue. It is not clear how, when, and where the reliability issues arise. Previous studies have not shed light on electricity outages at a granular level. Furthermore, identifying outages is difficult without proper metering. This research aims to acquire insight into how electrical outages vary during the nighttime in the Uttar Pradesh, one of the states experiencing the most outages in India. Remote sensing data in the form of nighttime radiance, wind, precipitation, temperature, air quality, land cover, and population are used to identify outages, as they have been identified in the literature to be influencing or correlated with outages. Using a Random Forest (RF) classification algorithm, outages are identified in India for the year 2018. The RF is trained on Electricity Supply Monitoring Initiative (ESMI) real-time electricity household senors. RF is cross-validated using multiple strategies to accurate measure the performance and to ensure no data leakage. Using the resampling technique Synthetic Minority Oversampling technique (SMOTE), the performance of the RF is increased for outage classification. RF is used to classify three classes: Never Access, Normal Access, and Outage. The distribution of these three classes is highly imbalanced, with the Outage class being in the minority.To further validate the methodology, the spatial and temporal sampling was done during cross-validation. Using this method, 91% of Never Access samples were categorized as such, with a precision of 84%. 69% of Normal Access samples were categorized as such, but with 84% precision. The performance of the outage classification is the worst. Nonetheless, 55% of the Outage samples were categorized as such, although with a precision of just 39%. A map is created for Uttar Pradesh showing the results of the rates for each of the classes in 2018 between 00:00 and 02:00 with a spatial granularity of 0.1° x 0.1°. The map indicate that the electricity usage during the nighttime in Uttar Pradesh is in large parts of the state non-existent. The map be used as a precursor for future field work and help policymaker and researchers identify reliability and fairness issues.Engineering and Policy Analysi