基于BIM+GIS的建设管理平台在施工中的应用

来源 :现代信息科技 | 被引量 : 0次 | 上传用户:luckylzh_luo
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
为解决城市基础设施项目面临施工环境复杂、施工工期紧、管理协调要素多、信息化程度低等问题,文章结合BIM与GIS技术针对建设项目施工管理中存在的问题进行探讨,通过建立BIM+GIS数字化管理系统,结合BIM模型、WebGIS、大数据应用及分析等手段,深入解析施工中存在的管理短板,为该类项目在施工过程中的管理提供数字化、精细化管理的平台和工具.
其他文献
一般人流量密度大的场所容易发生行人走失的情况,如:车站、游乐园、广场.针对此类人流量大的密集场所中发生的行人走失情况,提出一种基于TransReID的智能寻人系统,结合跨镜技术在场所内对行人目标进行检测搜寻.TransReID在Transformer的基础上做了网络结构层的改进,提高了鲁棒特征提取效率.对比CNN网络结构有了很大的提升,TransReID在对行人目标重识别上也有着更好的综合性能.
近十年来,传统的图像检测与匹配算法进入瓶颈期,以深度学习为首的图像特征检测与匹配正展露尖角,将传统算法和深度学习相互融合已是大势所趋.文章简要叙述了几种经典检测算法中特征描述子的生成流程,从数学角度严谨地阐述了局部描述子对图像存在噪声、光照和旋转变化等干扰因素具有良好鲁棒性的原理,并分析讨论了其性能及优缺点.
发达国家利用信息平台进行医疗、养老信息的协同,做到了医疗、养老服务的无缝衔接.文章梳理了加拿大、澳大利亚、美国、日本四个发达国家医养结合信息平台的构成,分析了平台在医养事务中的重要协调作用,总结了平台在政府的支持和政策的引导下,整合了医养设施信息、建立了全国性的数据库和有效的信息反馈机制、发展电子健康记录等共性特征,并据此提出一个适合我国的医养结合信息平台的构建框架,为我国医养结合信息平台的建设提供参考.
疫情后,互联网消费金融在国民经济复苏增长中发挥积极作用,但因其产品本身特殊性及过快的发展性,也伴随大量的风险.文中在算法可解析性、模型应用性(识别性、准确性、低成本、稳定性)基础上构建了混合特征选择模型CatBoost-LightGBM,并将此模型应用于某知名信贷平台.结果表明,混合特征选择模型CatBoost-LightGBM在综合评价上显著优于单一模型,对基础模型LR有0.19的提升,对基础特征的LightGBM、XGboost等模型有0.03的提升.
链路状态路由协议OSPF是目前业内使用最为广泛的IGP,协议原理复杂.基于Packet Tracer进行多区域OSPF仿真实验设计,充分体现分层路由思想,结合链路状态数据库分析和路由分析,对比区域内部路由器和区域边界路由器LSDB和路由表项的异同,明确多区域关系,以及收敛后各区域LSDB的同步状.实验逻辑清晰,有助于学生在实际应用场景中灵活运用相关理论正确部署OSPF路由协议.
目前教师主要借助于QQ等社交软件对教学资源进行分享,教学资源通常没有添加水印及加密,容易被随意传播和使用,教学资源的内容由人工审核,容易有疏漏.通过Python构建个性化教学资源分享平台,可以方便教师分享教学资源,同时可以对教学资源进行内容审核、格式转换、添加水印及加密.平台会自动将教学资源的链接、密码等发送到学生邮箱,记录访问该资源的用户信息,教学资源会得到合理的使用及有效的保护.
K-means是最常用的批量聚类方法,然而该算法需要多次迭代并不能直接用于数据流聚类.文章基于自适应谐振理论(ART),提出一种针对数据流聚类的自适应两阶段聚类算法(ATPC).该算法分为在线自适应微聚类和离线全局批量聚类两个阶段,自适应生成微簇,具有线性计算复杂度.在MOA平台上真实与模拟数据流的实验结果验证了ATPC方法的高效性.
建设工程招投标是维护市场经济公平竞争和经济建设健康发展的一个重要举措.因投标过程中涉及大量交易活动而受各界关注.为提高建设工程招投标环节风险预警能力,避免违法违纪问题出现,文章采用聚类算法构建风险预警模型,探究工程招投标交易活动中风险预警方法,并进行实证分析.结果表明该方法对工程招投标过程中涉嫌的围标、串标行为风险预警效果显著,对行业监管部门和协会净化市场生态具有较高的借鉴性和推广性.
随着物流行业的蓬勃发展,在信息时代的大背景下,物流园区设施合理高效的布局规划显得尤为重要.针对宝祥物流园区的设施布局所存在的诸多不合理问题,采用系统布局规划(SLP)方法对宝祥物流园区进行了物流和非物流关系分析,绘制出物流园区各作业单位位置相关图,根据相关图与各功能区的面积需求,结合实际情况,设计出物流园区内设施布局的两个备选方案,评价选择出最优的物流园区设施布局方案.
学生在校期间产生的数据,可用以分析和挖掘与学风建设有关的因素,并有针对性地对学生加以引导,从而提升高校在学风建设和管理方面的成效.在高校智慧校园建设的基础上,通过基于关联分析模型的数据挖掘方法,对高校一卡通、教务信息系统、学生工作数据等多个源渠道的数据信息进行分析,为高校的学风建设提供精准的技术支撑和决策辅助.