简介：摘要：本文旨在探讨建筑信息模型（Building Information Modeling，BIM）在建筑工程中的应用及其带来的效益，并对其进行评估。摘要将概述本文的研究目的、方法和结果，以及这些结果对于建筑行业的重要性。

简介：摘要：随着移动互联网应用的发展普及，优质的客户体验已成为产品的核心竞争力。我公司产品监测存在着单线拨测无法发现新型用户体验投诉场景、复杂场景下真实用户感知监测困难、无全面有效的综合用户感知闭环提升体系等业务等诸多问题短板益。基于以上痛点，本文创新开展多维融合，深拓场景，建立了品质服务与客户体验评测新模型，从而全面采集真实用户感知问题，形成了多维融合的场景化监测机制，取得了客户投诉与产品整体满意度均有显著改善的目的。最后对相关优化措施和效果进行了总结。

简介：摘要：依托AIoT多维数据融合技术，在纵向精准挖掘各类目标活动规律，提出基于AIoT多维数据融合的特定目标分析模型的应用与探索，实现特定目标及各类关联事件的事前预警基础上，横向延伸挖掘方向，基于大数据架构体系，通过对各类业务数据深度融合，从同轨、同行等角度，挖掘更多潜在关系，并通过时空关系建立大数据模型，扩大社会治安防控层面影响力。

简介：摘要：本研究基于云模型开发了一种竞争力评价方法，通过构建评价指标体系和运用评价算法，实现了对企业质量竞争力的准确评分析验证了该方法的有效性，并提出了助于企业进行自我评估和优化策略制定，提高市场竞争力。。

简介：[摘要]随着信息化战争形态的不断深入发展，武器装备的复杂程度越来越高，目前系统工程的方法正经历着从传统基于文档的形式向基于模型的方式转变。基于模型的系统工程（Model Based Systems Engineering，MBSE）是开发和维护高复杂系统的关键，其提供支持系统需求分析、功能分析、架构设计、需求确认和验证活动所需的形式化的建模和模型执行手段，通过对系统静态结构和动态行为进行建模，构建形象化的系统模型来表达系统逻辑、描述系统功能，并对其进行虚拟验证，满足复杂武器装备的研制需求。

简介：摘要：由于消费品中如果含有化学成分超标问题，会对消费品使用者健康安全产生不良影响，所以需要通过对消费品进行化学分析检测的方式，确定产品安全性，以便最大限度保护消费者健康和合法权益。文章将通过构建消费品化学分析混合定量测试数学模型的方式，通过对模型的建设和应用分析，确定其是否符合消费品化学物质定量检测要求，以便合理对该模型展开应用，高质量完成消费品化学检测。

简介：摘要：可扩展模型驱动的脚手架平台代表着现代软件开发的前沿趋势，它将模型驱动开发（MDD）的理念与可扩展性相结合，为开发人员提供了一种创新的方法来构建应用程序。本文介绍了可扩展模型驱动的脚手架平台的设计和功能，以及其在不同领域的应用案例。这些平台不仅提高了开发效率，还降低了错误率，促进了模型驱动方法的应用。未来，随着技术的不断发展，可扩展模型驱动的脚手架平台将继续演进，为软件开发提供更强大的工具和框架。

简介：

简介：摘要：随着矿产资源勘探的不断深入和技术的不断发展，成因地质模型法在矿产普查勘探中的作用日益凸显。成因地质模型法是一种通过对地质过程和地质构造进行分析，建立起相应的地质模型，从而指导矿产勘探工作的方法。本文将从成因地质模型法的概念和原理、在矿产普查勘探中的应用以及未来发展趋势等方面进行探讨。

简介：[摘要] 切丝水分是制丝生产环节的一项重要工艺指标切丝后物料含水率的符合性和稳定性对烘丝工序的过程控制稳定具有重要作用。现在一般采用倒推的方法推算回潮出口含水率从而实现切丝后物料含水率的控制，存在切丝水分合格率仍需提高、人工预测偏差大且耗时长等问题。本文通过使用不同模型，对切丝水分进行预测，从而分析不同模型下预测结果的准确度。

简介：摘要：

简介：摘要：空气质量是人们关心的重要问题之一，其受到多种因素的影响，其中气象因素被广泛认为是空气质量的主要影响因素之一。本文旨在综述空气质量与气象因素之间的关联分析方法和预测模型构建方法，并讨论这些方法在实践中的应用和局限性。通过对与空气质量相关的气象因素进行统计和建模分析，可以揭示两者之间的关联性，并为空气质量的改善和预测提供依据。

简介：摘要：信息技术水平的不断提高为大数据技术发展提供了便利条件，大数据信息资源管理工作也越来越受到重视。多源异构数据融合，负责将来源不同的多模态数据进行有效整合，完成数据互补与关联，进而实现信息增强。目前，大多数已有研究的关注重点集中在大数据治理流程与多模态深度学习，很少有工作研究讨论完整的多源异构数据融合技术框架。因此，在综述关键技术基础上，本文首先分析政务数据安全的重要意义，对于相关模型的构建问题进行了研究和分析，希望对于行业的发展起到促进作用。

简介：摘要

简介：摘要：本研究旨在探讨基于深度学习的军事大数据特征提取与预测模型构建。通过对军事大数据的特点与挑战进行分析，揭示了深度学习在大数据处理中的优势。针对军事大数据，建立了相应的数据集并应用深度学习算法进行特征提取，包括性能评估、可视化与解释以及应用案例。进一步地，设计了基于深度学习的军事大数据预测模型，包括模型架构设计、数据准备、训练与优化等方面的内容。实验结果表明，所提出的模型在军事领域具有潜在应用前景。

简介：摘要：移动机器人路径规划与跟踪控制技术的背景和意义在于它们的实用性和广泛应用。通过深入研究这两方面的技术，我们可以提高机器人的自主行动能力和运动性能，为我国的机器人产业注入新的活力。同时，这一研究也有助于培养一批具有创新能力的高素质人才，为我国科技创新和产业升级贡献力量。

简介：摘要:近年来，随着全球烟草市场的不断扩大和供应链管理的重要性日益凸显，烟草供应链中的物流网络优化问题越来越受到研究者和决策者的关注。烟草供应链的物流网络在确保烟草产品及时交付的同时，也面临着诸多挑战，包括高成本、低效率和资源浪费等。因此，建立高效的物流网络优化方法和数学模型对于提高物流运作效果、降低成本以及实现可持续发展至关重要。本文旨在研究烟草供应链中物流网络的优化与模型建立问题，以为烟草供应链的发展提供有益的参考和决策支持。

简介：摘要：本文探讨了如何在工程经济评价中纳入可持续发展因素，并建立了相关模型。首先介绍了传统工程经济评价的局限性和可持续发展观念的重要性。接着详细阐述了如何构建一个综合评估模型，该模型不仅考虑经济效益，还充分考虑环境、社会和治理因素。最后，通过案例分析验证了该模型的实用性和有效性。

简介：摘要：本文探讨了物联网技术在智慧城市信息模型设计中的应用。通过分析物联网技术的特点和优势，研究了其在城市信息模型设计中的应用场景和关键技术。物联网技术可以实现城市感知设备的互联互通，提供实时数据采集和传输，为城市信息模型的建立和更新提供支持。同时，物联网技术还可以促进城市信息的共享和协同，实现城市管理的智能化和高效化。

简介：摘要：本文针对市政工程施工中经营绩效的评价进行深入探讨。鉴于市政工程施工的复杂性和多元性，借鉴和运用相关的经营管理理论，构建了具有可操作性的经营绩效评价模型。模型选择了财务指标、工程质量、客户满意度、员工满意度等维度对施工项目进行评价。通过实证分析，验证了该模型的精确性和有效性。鉴此，为市政工程施工项目的管理决策提供了有效且便捷的策略工具。