基于BIM技术的家装智能定制和管理平台系统的构建研究

来源 :兰州文理学院学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:sdngam
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通过整合传统家装链上的各环节和各生产厂商的家装部品,基于BIM技术与VR、AR、大数据、装配式和物联网技术的结合,构建设计系统、算量报价、部品定制、装配施工、运维管理等后端系统线上化的家装智能定制和全生命周期管理平台,满足家装部品智能定制、装配施工和智能运维管理的应用需求,实现了家装信息化模型的全生命周期应用.
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以蛋糕粉、富铬发芽糙米粉、陈皮、山楂等为主要原料,通过正交试验,结合感官评价和质构分析测定,确定富铬发芽糙米山楂陈皮戚风蛋糕的最佳配方工艺.结果表明:在上火温度170℃,下火温度160℃,烘烤时间35 min条件下,富铬发芽糙米山楂陈皮戚风蛋糕的最佳配方为蛋液300 g,纯牛奶70 g,蛋糕粉70 g,白砂糖70 g,蜂蜜20 g,陈皮粉15 g,玉米油40 g,富铬发芽糙米粉20 g,玉米淀粉20 g,山楂末6 g,塔塔粉6 g,食盐2 g.
针对创新型人才培养与课堂教学质量之间的紧密联系,在对面部表情与课堂教学效果进行关联分析的基础上,利用深度学习技术,重点构建出切实可行的课堂教学效果评价模型并应用于教学实践.借助神经网络学习软件TensorFlow,对日本女性表情数据集模型进行了训练和测试,并将ResNet50算法和Random Forest等4种机器学习算法进行对比分析.实验结果表明ResNet50算法在训练集和测试集中的效果最优,在ROC曲线图中,表现效果也最好,能够有效区别Jaffe数据库中的7种不同表情.本文提出的模型能够获取课堂教
当前动态序列人脸表情识别方法对人脸表情细节识别能力较差,导致人脸表情识别精度较低.针对这一问题,设计基于位移特征与个性化学习的动态序列人脸表情识别方法.选择积分图法获取动态序列人脸表情图像,应用人脸特征弱分类器完成图像预处理工作.构建动态序列人脸表情位移特征提取模型,提高人脸表情特征提取精度.将个性化学习算法与光流法相结合,确定人脸表情关键点,实现动态序列人脸表情识别.实验结果表明,个性化学习识别方法可有效获取人脸表情细节,提高识别效果,所设计方法对于动态序列人脸表情识别具有重要意义.
金融市场迅速发展,民众投资意识不断增强,股票成为一个极为广泛的投资手段,股票价格的分析预测对社会发展和民众投资具有重要意义.针对股票价格易受其他因素影响的问题,本文基于ARIMA与GRU建立了一种股票价格预测模型.根据股票价格涨跌变化规律,使用ARIMA模型抓取数据的线性特征,使用GRU模型抓取数据的非线性特征,选取合适的参数以及网络优化算法调整网络以获得更好结果,其后与其他模型的预测结果进行了对比.实验结果表明:文中所采用的预测算法效果好于单一模型预测效果,具有较好的实用性.
小麦在新疆粮食生产中占有主导地位,是全疆商品粮的重要构成部分.选取新疆1999~2020年的耕地灌溉面积、农用化肥施用量及农业机械总动力三组时间序列数据作为解释变量,分别利用ARIMAX模型、BP神经网络算法以及它们的组合模型预测新疆小麦产量、新疆小麦播种面积、全国小麦种植结构.经过模型检验与评价,三种模型都具有较好的预测结果,其中组合模型的预测精度最高,达到优化的效果.分析结果表明:影响新疆小麦产量的主要因素为耕地灌溉面积和农用化肥施用量;小麦播种面积与耕地灌溉面积呈现较强的正相关关系;全国小麦种植结构
深度神经网络属于机器学习领域的一项技术,实现了对高复杂性数据的建模.为了解决深度神经网络的过拟合问题,提高模型的鲁棒性,引入了正则化处理方法和指数加权移动平均算法,通过在损失函数中加入描述模型复杂化程度的因素,抑制模型在训练过程中可能出现的异常值,增强深度神经网络模型在未知数据上的健壮性.仿真实验结果显示优化方法有效可行.
研究了拉盖尔-高斯光束经过双缝衍射后的条纹分布和光强大小的影响因素.结果表明:双缝衍射图样是一组平行于狭缝且明暗交替分布的条纹,中央零级出现了两条主极亮条纹,次极亮条纹的光强随着条纹级数的增加逐渐减小;衍射条纹的分布跟拓扑荷数、衍射距离、狭缝宽度、狭缝间距和光斑大小等紧密相关.研究结果可能在涡旋光束拓扑荷数的测量及信息传输方面具有潜在的应用价值.
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为了改善肥胖男大学生的身体形态,调节其心理,探讨了高强度间歇训练对肥胖男大学生减脂的干预效果.选取24名符合标准的肥胖男大学生作为试验对象,进行为期12周的高强度间歇训练(HIIT)干预,对比两组大学生干预前后的身体成分指标变化.结果显示,干预前身高、年龄、体重、BMI、体脂率、去脂体重、甘油三酯(TG)均没有呈现出差异性,t值分别为-0.318、-0.300、-0.627、-0.777、0.599、-0.768、0.168;干预后两组肥胖男大学生的体重、BMI、体脂率、去脂体重、甘油三酯(TG)中t值分
为节省生产材料,降低成本,满足绿色生产目标,现安徽儒特实业有限公司要求对研磨机底座进行重新设计.利用有限元分析法对研磨机底座进行轻量化设计,采用改变底座底板的现有结构尺寸.轻量化设计后的底座重量减少了4.99 kg,约占整体质量的18.05%;底座承受最大应力值为40.043 MPa,相比设计前减少了10.816 MPa;底座安全系数由原来4.9156的提高到5.6809.设计结果表明:轻量化设计后的产品不仅满足生产要求,同时提高了生产效益.