大型建筑装修工程建设项目管理分析

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针对建筑装修工程项目管理中存在的资源浪费、施工组织不合理等问题,通过优化装饰装修技术、联合组织保障措施、加强合同管理和材料管理等方式,解决装修工程中资源优化配置问题,实现大型装修工程的功能定位。
其他文献
复杂网络作为一种优秀的数学模型,被广泛应用于各种学科领域。复杂网络拓扑特性的研究一直是复杂网络理论研究的重点。研究复杂网络的拓扑特性对理解网络结构与网络行为间的关系具有重要意义。2005年,复杂网络的分形特性被揭示,分形特性被誉为复杂网络的第三大基本拓扑特性,也因此成为了复杂网络中一个新的研究方向,近十多年来受到了国内外研究人员的广泛关注。本文主要研究复杂网络分形算法及其应用,具体工作如下:(1)
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随着计算机技术的发展,信息存储的方式发生了改变,电子存储格式以其占用存储空间小、不易受环境影响、易于阅读检索等诸多优点而被广泛使用。因此,将传统的纸质印刷品转换为电子文本、使“纸张信息”数字化成为热门研究领域。然而,对于复杂的文档图像,直接进行光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)操作时,图片、表格以及其他非纯字符的部分大大降低了识别的效率与准确性。因此
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<正>8月14日,云南省农业农村厅在曲靖市举办全省绿色种养循环农业试点现场观摩培训班。副厅长左荣贵出席培训会议并讲话。会议指出,绿色种养循环是提升耕地质量、保障粮食安全的迫切需要,是有效推进化肥减量增效、积极应对施肥成本上升的迫切需要,是推进控污减排、促进农业绿色低碳发展的迫切需要。2021年云南省开始在昆明市寻甸回族彝族自治县等28个县(市、区)开展绿色种养循环农业试点,
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目前,在很多场景下需要对文档、证件等物体进行拍照保存。然而,在图像采集的过程中,存在诸多因素导致采集得到的图像中包含大量的背景冗余信息,因此,针对矩形目标检测的算法研究尤为重要。由于文档或证件等目标的种类和样式千变万化,且拍摄的背景复杂多样,从而导致矩形检测算法很难精确地从图像中提取出矩形目标,对干扰的鲁棒性也较弱。针对以上问题,本文对自然场景下的矩形目标检测算法进行了深入研究,主要研究工作如下:
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历史概念既是概念名称,又与具体的历史事物相对应,而历史事物都有动态的演化进程。因此,教师不能满足于“静态”呈现历史概念,而要把历史概念及其对应的具体事物,放到相应的时空中去考察和理解,以发展变化的动态眼光站在时空的大视野中去解释,引领学生洞察其“演进”窾要,把握其“演进”本质。如此,教师才能引领学生把握历史概念解读的要义,使其学会用动态的思维去理解历史概念。
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随着深度学习的迅猛发展,自然场景文本检测与识别技术已经成为了许多研究者的重点研究课题,在各个领域中应用广泛,如无人驾驶、实时翻译、盲人辅助、自动化办公等。然而,由于自然场景图像背景的复杂性、图像中文本的多样性以及图像质量的参差不齐,自然场景下的文本检测与识别仍然面临着巨大的困难和挑战。本文将自然场景下的文本检测与识别分为两个任务进行研究,具体内容如下:针对单词的漏检、长文本行的错误拆分问题,提出了
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为了及时发现公路路面内部病害,并且不破坏路面结构,采用三维探地雷达对公路进行病害检测。阐述三维探地雷达的基本原理,并结合工程实例,对某公路采用三维探地雷达进行病害检测,采用钻芯检测进行验证,对其检测结果进行分析,并提出相应的处治建议。结果表明:三维探地雷达在公路病害检测中的应用,能够较为准确地反映路面内部病害状况,便于养护人员及时采取有效措施对病害进行处治,避免病害的进一步发展。
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近年来,随着深度学习技术的飞速发展,基于有监督的深度学习方法在图像分类领域效果突出。在图像分类任务中,为了能够获得更加优异的分类精度,需要大量带标签的数据集作为技术支撑。然而,对于大量数据的标注工作,其成本是非常巨大的,并且训练得到的分类器对于未见过的类别其分类难度较大。零样本学习的出现就是为了实现对从未见过的类别进行识别。虽然目前基于零样本学习的图像分类方法已经取得了良好的进展,但是依然存在许多
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沥青路面拥有行车舒适性高、行车噪音小、施工养护较为简便等诸多优点。但是有关调查表明,沥青路面在建成后2到3年容易出现诸如裂缝、离析、层间黏结不良、车辙等形式的损坏。然而,由于路面病害结构的复杂性与隐蔽性,传统的检测技术难以适应当前道路建设的发展。三维探地雷达作为一种新型无损检测设备,兼顾无损、高效、精确、连续和数据处理简单的特点。基于此,为更加精准快速地检测沥青路面病害,掌握三维探地雷达的使用方法
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