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基于BIM的装配式建筑智慧化管理体系研究

为提高装配式建筑管理水平，提出慕于BIM的装配式建筑智慧化管理体系。利用BIM技术，录入各个阶段的建筑信息，构建基础信息构架，在BIM信息库中提取信息结果，构建建筑相关结构的三维动态，模拟建筑施工作业全过程，为施工项目管理提供依据。描述建筑几何信息和非几何信息，为管理者提供相关数据信息资料，使其通过观察BIM建筑模型，全面监控建筑的运维阶段。选取写字楼作为验证对象，结果表明，相比传统管理体系，此次体系使建筑管理工作更加高效简单，日．提高了资源使用率和资产回收价值。

  • 2021-04-25
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互联网+_背景下具有协同育人特色的土建类专业实践教学体系研究

当前，土建类专业实践教学存在教学内容与岗位需求脱节、教学条件与现实需求矛盾、教学过程与生产过程错位、教学模式与个性化需求冲突、支撑体系和管理保障乏力等现实困境。“互联网+”具备跨界融合、创新驱动、重塑结构、尊重人性、开放生态、连接一切六大特征，基于此构建实践教学体系是构建校企协同育人共同体的载体、满足人才供给侧与需求侧平衡的必然要求，是推进职业教育现代化的必由之路。对此，要从校企协同重构目标体系、重建课程体系、优化教学资源、改革教学模式、共建管理平台、完善教学保障、改革考核评价七个维度构建土建类专业实践教学体系。

  • 2021-04-21
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【汽车电子与软件】万字长文带你了解汽车软件行业

回顾汽车产业发展历史，汽车产业经历了从机械时代到电子时代到如今向软件时代 迈进的发展历程。上个世纪 80 年代以来 ECU 开始不断上车，汽车行业以 Tier1 为 中心通过增加 ECU 来提升车辆功能，这一过程中汽车软件以和硬件深度耦合的方式得到发展；现如今，各汽车企业生产的不同车型的硬件配置已逐渐趋同，成本和功能改善空间有限，而新能源和智能化逐渐获得成功，汽车软件开始成为车企打造 差异化的核心要素，汽车行业逐渐迈向软件定义汽车（Software Defined Vehicles， SDV）的时代。

  • 2023-04-10
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基于结构共用的智能电动车辆传感器优选配置与节能控制

基于结构共用的智能电动车辆传感器优选配置与节能控制

  • 2022-05-12
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认知盈余

认知盈余

  • 2022-04-14
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2021年区块链安全能力测评与分析报告

随着区块链技术在建设新型基础设施、发展数字经济等方面不断发挥积极重要作用，区块链基础设施作为对上承载各类区块链应用、对下衔接网络基础设施的核心枢纽，其安全发展逐渐成为推动区块链业务主流化的决胜关键所在。 为了提升区块链基础设施乃至区块链生态整体安全水平，中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）安全研究所基于2020年11月-2021年1月间举办的首轮区块链安全能力测评中发现的安全问题，发布了《区块链安全能力测评与分析报告（2021年）》。 报告梳理了当前区块链基础设施在系统账户权限管理、隐私保护、密码机制、共识机制、智能合约、安全运维各领域的安全情况。其中，权限管理和密码机制领域安全能力不一，在账户管理、数据流管理、密钥存储、密钥泄露重置等领域安全能力有待加强；共识机制自研比例较高但安全性缺乏验证；隐私保护、智能合约和系统运维等领域安全技术手段较为单一，第三方安全能力和区块链专业安全防护能力有限。

  • 2021-07-01
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智能制造装备机器视觉检测识别关键技术及应用研究

随着工业4．0时代的到来，发展智能工厂和智能制造产业已经成为各国的共识。智能制造过程十分复杂，通常由多个环节构成，每一个环节都采用一到多种智能制造装备完成。智能制造装备的环境感知和智能控制技术是高适应性、高精度、智能化作业的根本保障，也是研制智能制造装备必须首先解决的技术难题。传统的感知控制方法无法满足智能制造装备实时、高精度、模块化、无损感知等需求，而机器视觉检测控制技术则为该技术难题的解决提供了一种最优方案，因此机器视觉检测控制技术成为国内外研究的热点。为了提高智能制造装备的适应性和智能化程度，本文研究了一种采用工业机器人上下料+视觉检测识别+机器人分拣码垛组成的机器视觉检测控制系统，并围绕该系统精密自动化上下料、表面缺陷检测、码垛计数三个技术难题开展研究。

  • 2021-06-25
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大数据视域下高校数据治理优化路径研究_周炜

大数据背景下,高校信息化建设进入了一个新的发展阶段,如何全面提升数据质量、高效整合数据资源、快速形成数据资产、创新深化数据应用更好地服务于高校的精准管理和科学决策是亟需解决的现实问题。开展数据治理是提升数据管理和应用能力的有效途经,文章在阐述高校数据治理内涵和实施意义的基础上,采用问卷调查法对当前国内高校数据治理机构设置及职能定位进行调查分析,归纳总结了四类数据治理牵头部门的主要功能以及国内高校在实施数据治理时普遍面临的五个问题。从数据全生命周期管理的角度提出了高校数据治理框架,并在此基础上构建了优化数据治理实施路径四要素模型,从体制机制、统一数据平台、数据标准、队伍建设四个维度就高校如何高效实施数据治理进行了探讨,对推动高校数据治理工作进一步发展具有借鉴和参考作用。

  • 2021-06-21
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