简介：

简介：摘要：随着科技的不断发展，工程机械在工程建设中的作用日益重要。然而，由于操作复杂性和工作环境的多样性，工程机械安全事故频发。因此，研究工程机械安全控制方法具有重要的现实意义。本文首先介绍了工程机械安全控制的重要性和现状，然后详细阐述了基于模型的工程机械安全控制方法，包括模型建立、安全风险评估和安全控制策略制定。最后，通过实证研究，验证了该方法的有效性和实用性。

简介：摘要：本文以基础测绘检查为背景，基于ArcGIS模型构造器，研究其在基础测绘建库初期修改和后期检查中的应用。通过构建自动化检查模型，提高了测绘数据质量，加快了测绘作业进度。通过实例验证，ArcGIS模型构造器能够在基础测绘检查中发挥重要作用。

简介：摘要：交通大模型是一种基于大数据和人工智能技术的交通模型，通过对海量交通数据进行实时分析和处理，实现对交通状态的精准感知和预测，为交通管理、道路规划和出行服务等提供支持。道路状态预测方法包括数据收集和预处理、特征提取、模型选择和训练、性能评估等步骤。道路状态感知方法包括传感器选择和安装、数据处理和分析、道路状态推理和感知等。这些方法可为交通管理和规划提供实时、准确的道路交通信息。

简介：摘要：在当前数字化时代，会议纪要的生成已经成为了组织高效运作的一个重要环节。随着人工智能技术的迅速发展，大语言模型已经在自然语言处理领域展示了显著的潜力。本文聚焦于探讨如何利用大语言模型生成高质量的会议纪要，以提升会议效率、降低人力成本，并提高文档处理的准确性和专业性。本文介绍了大语言模型的基本原理和功能，特别是它们在理解和生成自然语言方面的能力。描述了大语言在会议纪要生成流程，模型训练的关键动作，利用大语言模型生成会议纪要的优势与局限性以及对的展望。

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简介：摘要：随着科技的飞速发展和数字化技术的广泛应用，越来越多的行业开始寻求数字化转型以提升效率、优化决策和减少风险。在建筑工程领域，顶管施工是一项关键且复杂的工程活动，涉及到众多因素，如地质条件、设备性能、人员操作等。传统的顶管施工方法往往依赖于经验判断和人工操作，难以实现对施工过程的精确控制和预测。因此，构建顶管施工数字化预测模型具有重要的现实意义和应用价值。

简介：摘要：随着城市交通复杂度的增加，传统的交通流预测方法已难以满足精准化、个性化的交通需求。为此，本文提出了一种基于神经网络的交通流预测模型。在模型设计过程中，考虑到交通流量具有显著的时间序列特性，采用深度学习中的长短期记忆网络（LSTM）进行建模。研究结果表明，与传统方法相比，神经网络模型在准确率和稳定性方面有显著提升。模型不仅能预测整体的交通流量变化趋势，也能准确预测具体路段和时间段的交通流量。此研究为城市交通规划和精细化管理提供了新的技术方案和理论依据，对解决城市交通拥堵问题具有积极的实践意义。

简介：摘要：近年来，受全球气候变化影响，我国多数城市遭遇极端暴雨天气的频率增加，出现了不同程度的内涝，造成了财产损失和人员伤亡，内涝防治工作成为水利水务事业新的热点。由气候变化、城市开发以及规划设计等方面入手，阐述了城市内涝发生的成因机理。同时，在城市气候变化规律探究、内涝综合防治体系构建、排水系统规划、规划设计标准以及内涝风险评估体系的建设等方面，探索了城市内涝防治的规划设计对策，可为城市内涝防治规划设计方案与应急管理措施的制定提供技术支撑。

简介：摘要：本文首先对单一预测模型中常用的灰色系统模型和时间序列模型进行了分析，然后将两种单一模型相结合，构建灰色时序组合预测模型，阐述了灰色时序组合预测模型精度评定以及实际应用情况。结果表明：相比灰色和时间序列单一模型，灰色—时间序列组合模型具有更高的预测精度和稳定性，在建筑沉降长期预测方面具有明显优势。

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简介：摘要：本论文旨在探讨建筑信息模型（BIM）在施工管理中的集成应用。通过综合分析现有文献和案例研究，我们发现BIM在施工管理中的应用不仅可以提高工程效率和质量，还能够降低成本并促进团队合作。具体来说，BIM在施工管理中的集成应用可以通过实时数据共享、三维模型协作、施工进度可视化等方式实现。此外，BIM还能够帮助施工管理人员进行冲突检测和资源优化，从而最大程度地提升项目的成功率和利润。综上所述，本论文旨在为施工管理领域的专业人士提供关于BIM集成应用的实用指导和理论支持。

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简介：摘要：随着计算机技术和数字建模技术的不断发展，建筑行业逐渐从传统的CAD绘图转向基于BIM（Building Information Modeling）的数字化建模。BIM可视化作为BIM技术的重要组成部分，可以更好地表达建筑设计的意图和性能，提高项目参与各方的沟通和协作效率。国内外学者对BIM可视化进行了广泛的研究和应用。研究内容包括可视化算法、可视化工具、可视化应用等方面；探讨了BIM可视化与其他技术的结合，如虚拟现实、增强现实等，为建筑行业提供了更广阔的应用前景。在现在的BIM应用中，BIM可视化在既有校园建筑中具有广泛的应用前景，可以提高既有建筑物的数据准确性和完整性、可视化评估和检测、能耗分析和优化以及改造和升级的效率和质量。

简介：摘要：黄河，中华民族的摇篮，其滩区不仅滋养着沿岸的居民，还承载着电力传输的重要使命。杆塔，作为电力网络的坚强支柱，其稳固性对电力安全至关重要。然而，黄河滩区特殊的地理与气候条件，给杆塔的稳定带来了严峻挑战。为确保电力传输的畅通无阻，我们必须深入探究杆塔在黄河滩区的倾覆机理。通过建立力学模型并进行细致解析，我们能更好地理解杆塔稳定性的影响因素，为防范倾覆风险、保障电力安全提供有力支撑。

简介：摘要：构建一种有效的建筑工程造价预测与成本控制模型。通过综合考虑历史数据、市场趋势以及项目特征，提出了基于数据驱动的模型构建方法。首先，利用数据挖掘技术分析历史数据，识别影响因素；其次，结合回归分析和机器学习算法建立预测模型；最后，采用成本控制策略提高模型精度与实用性。该模型能够为建筑工程预算编制及成本管控提供科学依据。

简介：摘要：在当前人工智能技术快速演进的背景下，智慧城市的发展策略与规划面临着全新的挑战。通过对过往智慧城市构建过程的深入分析，我们发现，主要的难题在于顶层设计方案的互操作性不足，智能设施的管理缺失，以及智慧化服务的交互性不强。这些问题显著制约了智慧城市的高效建设。同时，我们注意到，当前的规划策略在构建全面的框架体系方面存在薄弱环节。为此，本文综合探讨了智慧管理的优化、智慧设施的完善以及智慧专项规划的改进等多个方面，旨在通过多元化的解决方案，促进智慧城市的规划与建设在新的形势下能够平稳有效地推进。

简介：摘要：探讨了基于大数据技术的地铁信号设备故障预测模型。通过分析大量实时和历史数据，构建了一种有效的预测模型，能够准确预测地铁信号设备可能出现的故障，提前采取维护措施，降低故障对地铁运营的影响。研究结果表明，该模型在提高地铁运行安全性和效率方面具有显著的应用潜力。

简介：摘要：为了提高建筑施工效率和质量管理水平，本文采用先进的数据分析技术和预测模型构建方法，对施工现场数据进行了深入研究和分析。研究通过系统采集和处理施工现场的多类数据，包括人员活动、设备运行、物料使用和工程进度等，运用统计分析和机器学习算法，建立了有效的预测模型。结果显示，这些模型不仅能够准确预测施工效率和成本控制情况，还能有效优化资源配置和提升施工安全管理水平。本研究为建筑行业在数据驱动的管理和决策支持方面提供了新的思路和方法，具有重要的实践意义和推广价值。