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基于BIM技术的建筑工程高支模监测应用与研究

当前建筑工程的体量规模、设计复杂性逐渐增长,建筑物平面布局、结构类型变得新颖多样,大跨度大截面 梁、高空间建筑物增多,这对建筑施工支撑体系设计提出了更高要求,表现为支撑体系更高大、更复杂、更细致,支 撑体系施工过程中的安全、稳定是保证工程项目安全、顺利实施的关键。 结合具体案例,在高支模施工过程中运用 基于 BIM 技术的监测技术,通过对支撑体系进行受力计算、施工监测、数据分析,确保了高大模板支撑架体科学、安 全实施。

  • 2021-04-25
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高速铁路智能基础设施发展关键技术研究

针对高速铁路基础设施运维现状及需求,深入调研各类智能系统体系架构设计思路以及各类前沿智能化技术的功能发展趋势。阐明智能基础设施的概念、内涵及特征。给出智能基础设施总体构架及关键技术,对智能感知体系、智能分析处理平台、智能运维系统三大核心模块的关键技术及应用方法进行阐述;结合各技术在各时间节点的成熟度预期,提出2020—2035年的智能高速铁路基础设施分阶段实施的技术路线,为各时间段进行智能基础设施研究及建设提供参考。

  • 2021-04-25
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建筑生命周期碳排放评价函数多目标优化算法

碳排放量一旦超标,会使全球气温升高,导致南北极冰川融化。形成自然灾害。为此提出一种建筑生命周期碳排放评价函数多目标优化算法,通过对建筑物的规划设计、施工阶段、运行维护阶段以及拆除阶段二氧化碳总排放量进行计算,获得排放的碳系数,再找出帕累托最优解集以及帕累托前端,决策者依据实际需求,解决建筑工程内多目标优化问题,最后计算非劣解集到达帕累托最优解集间距离、分散性以及错误率,完成对建筑物的碳排放量多目标优化评价。仿真结果证明,所提方法得到的碳排放量的数据更加准确,可更有效完成评价。

  • 2021-04-25
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面向智能建造专业的工程制图课程建设

智能建造专业是以土木工程为基础,融合建筑学、机械工程等多学科知识的新兴交叉学科,传统的工程制图课程教学模式难以满足智能建造专业的培养需求。同济大学从教学内容、教学设计、实践教学等方面开展了面向智能建造专业的工程制图课程建设,取得了良好的成效,相关措施和成果可以为高校智能建造专业的制图类课程建设提供借鉴和参考。

  • 2021-04-25
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大力发展工业互联网,夯实产业数字化转型新基础

剖析了在经济下行压力加大的形势下,加速数字化转型是应对挑战、培育新动能的核心方案。提出工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的关键基础设施和新兴业态与应用模式,是支撑实现数字化转型的基本力量,并就如何提升工业互联网赋能数字化转型的能力给出建议。

  • 2021-04-25
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5G+工业互联网应用实践

5G 的高速率、大容量以及超可靠低时延的特性在工业互联网场景中得到应用。在工业企业数字化转型的过程中,5G 无线传输技术将分散在企业内的生产实时数据及时上传至工业互联网平台,以做进一步分析处理;5G 网络切片技术结合工业互联网平台提供的边缘计算能力,为网络提供了更低的时延、更好的灵活性和安全性;5G 大宽带技术可以将工业视频实时回传,并利用人工智能技术进行分析,极大地提高了企业的现场管控能力;5G 的定位技术给制造业智能巡检带来了新的技术选择。

  • 2021-04-25
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人工智能应用于婚恋交友的现在与未来

目前,人工智能已广泛应用于人类社会生活的方方面面,其发展的迅速性与广延性受到许多算法研究者的关注,人工智能相关算法也不断得以演进与优化。人工智能应用于婚恋交友是近几年兴起的新事物,利用人工智能帮助人类寻找合适的恋爱对象值得研究。分析人工智能应用于婚恋交友的现状、主要算法技术及存在的缺陷,并在此基础上对未来人工智能在婚恋交友中的应用作出设想,提出未来发展趋势。

  • 2021-04-24
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人工智能辅助低、高年资规培医师对CT肺结节检测效能的对比研究

目的:探讨不同年资规培医师在 CT 独立阅片及应用人工智能辅助阅片模式下对肺内结节的检测效能是否有差异,并分析低年资规培医师在应用人工智能辅助阅片后,能否达到高年资规培医师对肺结节的检测水平。 方法:收集 180 例患者的胸部 CT 图像,分别由 2 名低年资、2 名高年资规培医师进行独立阅片并标注肺结节,经过 2 周洗脱期后,再次对相同病例借助人工智能软件进行阅片并标注结节,记录结节的位置、大小、密度及标注时间。 将各组标记结果与金标准进行比较,记录真阳性、假阳性及假阴性结节数,计算结节检测敏感度及人均假阳性结节数。 采用 Kappa 检验分析低、高年资规培医师对肺结节检测的一致性,采用 Wilcoxon 秩检验(配对样本)比较低、高年资规培医师独立阅片及借助人工智能辅助阅片的诊断敏感度、人均假阳性结节数和阅片时间。

  • 2021-04-23
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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