论文部分内容阅读
房建工程招标阶段的造价控制除了与企业效益有关,也直接影响工程建设质量.文章通过分析招标阶段造价控制的必要性,从严审施工图纸、工程量清单招投标、招标文件编写、合同审查、EPC及模拟清单等方面给出了有效的造价控制方案.
房屋建筑工程招标阶段的造价控制策略
【摘 要】
：
房建工程招标阶段的造价控制除了与企业效益有关,也直接影响工程建设质量.文章通过分析招标阶段造价控制的必要性,从严审施工图纸、工程量清单招投标、招标文件编写、合同审查、EPC及模拟清单等方面给出了有效的造价控制方案.
【机 构】
：
福建省工程咨询监理有限公司,福建福州350001
【出 处】
：
江苏建材
【发表日期】
：
2022年1期
其他文献
为使数据管理者可以发布数据集供研究人员进行挖掘分析,对数据集采用满足差分隐私的保护算法,但其中会加入大量噪声,破坏数据可用性,因此,提出一种基于聚类的差分隐私民航旅客数据发布算法.改进聚类算法,按照数据类型的不同,对数值型属性和分类型属性分别选用不同的距离计算方法,将更可能相关的记录分为一组,降低差分隐私敏感度,结合聚类结果形成的簇,采用差分隐私保护技术对数据记录进行加噪.实验结果表明,算法能够在降低信息损失的同时防止信息泄露.
为有效辅助医生筛选乳腺癌恶性肿瘤,提出一种基于人工鱼群优化的随机森林模型.通过改进的smote加权采样等方法对原始数据集进行均衡处理,采用皮尔森相关系数法提取与乳腺癌恶性肿瘤相关性强的特征作为模型的输入,通过人工鱼群算法优化随机森林模型,寻找最优的模型参数,对乳腺癌数据集进行分类诊断.实验结果表明,所提优化模型具有较好的分类效果,准确率达97.48％,验证其可作为一种有效的辅助诊断模型.
为提高当前混沌图像加密算法抵抗选择明文攻击的能力并减轻公用网络传输负担,提出一种基于整数小波变换和二维混沌系统的多图像加密算法.采用整数小波变换对多张明文图像进行数据压缩,对压缩以后的多张明文图像进行交叉组合,通过对同时置乱和扩散操作产生的密文图像进行动态分割,可以生成多张密文图像.所提加密算法可以抵抗选择明文攻击,实现对图像数据的压缩,通过减少图像数据的冗余度减轻信道传输的负担,提高加密速度.通过MATLAB仿真实验证实了该加密算法的正确性和实用性,该加密算法可以保证图像在公用信道中传输的安全.
近几年随着国家出台一系列严厉调控政策,房地产进入管理红利时代,向管理要效益将成为房地产发展的主基调,促使房企内部各条线进行管理升级.以工程条线为例,这几年正逐步改变以往粗放式管理模式,向着精细化管理方向改变,比如:建立涵盖技术标准和管理标准的工程标准化体系,流程更加规范化,重视跨部门协同能力,提高沟通协作效率.文章从业主方精细化管理的理论角度出发,介绍当前房地产的工程管理现状,论述业主方精细化管理的必要.
建筑工程项目在开展经济管理工作时,要力求实现节约工期和成本的主要目标,从而深度优化资源配置.在开展工作时,人为因素和成本管理方面所产生的影响较为明显,因此需要深度剖析经济管理中存在的各种问题,找出相应的对策,利于企业长远发展.
针对云计算下基于属性访问控制策略容易被第三方修改造成资源被恶意访问的情况和现有策略检索方法效率低的问题,提出基于默克尔-帕特里夏树(MPT)和布隆过滤器(Bloom Filter)的属性访问控制策略管理方法.为访问控制策略集合构建一棵MPT树,通过PDP进行验证的方式监督策略是否被修改,把策略集合通过Hash函数映射到Bloom Fil-ter,通过对访问控制请求进行hash运算来完成策略检索过程.理论分析和实验结果表明,该方法能在策略被篡改时以改变根hash的方式导致PDP验证失败,提高策略的安全性,与
在建设工程中,常用的构件为混凝土结构,由于混凝土构件的主要病害问题为裂纹,对房屋工程质量有一定的影响.文章对建筑施工中混凝土裂纹的主要分类加以分析,并研究其形成的主要因素,给出具体的质量控制措施以供参考.
为有效解决不可感知性、鲁棒性和有效载荷的权衡问题,以及水印信息的高安全性问题,提出一种基于秘密共享和平稳小波变换(SWT)的音频水印算法.利用Shamir的秘密共享方案对水印信息处理得到n份秘密信息,其中n-1份安全存储在区块链中,剩余一份嵌入在根据水印信息特征产生出的哈希码选定的浊音帧中.在频域内,通过SWT和Schur分解(SD)修正浊音帧的离散余弦变换(DCT)系数,将水印自适应地嵌入到从SD获得的正交矩阵的第一列元素中.实验结果表明,该算法具有较高的不可感知性,在低通滤波、重采样、重量化、MP3压
为解决已有病毒检测机制无法很好地处理大量未知病毒及深度网络模型难以部署在嵌入式设备上应用的问题,提出一种基于轻量级深度网络的计算机病毒检测方法.采用B2M算法将病毒映射为灰度图像,提取灰度共生矩阵GLCM作为轻量级深度网络SqueezeNet的输入,将传统视觉特征与深度神经网络进行整合,实现病毒的高准确率判别.对SqueezeNet进行卷积结构和特征增强的改进,使之运行速度更快、资源消耗更低,检测精度更高.实验验证了该方法的有效性.