简介：摘要：在建筑领域，施工管理显得尤为关键，利用BIM技术可以高效地处理项目中的信息整合难题，从而提升施工的效率与品质。但是，运用BIM技术进行施工管理还面临着一定的困境。为解决上述问题，必须制定BIM标准及流程，强化相关法律法规制定，开展项目实施前BIM技术投入回报评估以及不断对BIM技术优化创新。本文通过分析这些挑战和策略，提出了加强BIM技术在施工管理中应用的建议。

简介：摘要：新闻AIGC大模型，作为人工智能技术在新闻领域的深度应用，正逐步重塑媒体生态的未来趋势。研究背景在于，随着AI技术的迅猛发展，新闻内容的生成、传播与消费方式正发生深刻变革。本研究旨在探讨新闻AIGC大模型如何影响新闻生产的效率、新闻内容的丰富性以及用户体验的个性化，进而预测和分析其对整个媒体生态产生的长远影响，为新闻业的发展提供理论支持和实践指导。

简介：摘要：本文深入研究了建筑施工项目进度管理模型的构建及其在实际项目中的应用。文中详细阐述了进度管理模型的构建过程，包括数据收集与处理、模型选择与建立、模型验证与评估等关键步骤。随后，探讨了模型在建筑施工项目进度管理中的应用研究，包括实施过程、评估效果等方面。最后，本文对建筑施工项目进度管理模型的未来发展进行了展望。

简介：摘要：近年来，随着矿产资源的逐渐枯竭和矿石品位的普遍下降，如何有效提高矿石品位成为了矿业可持续发展的一个紧迫问题。配矿模型作为一种影响矿石加工成本的技术手段，能通过优化矿石的混配比例，在保证成品矿质量的前提下降低原料成本，从而达到增加经济效益的目的。本文聚焦于配矿模型在矿石加工领域的作用，通过线性规划算法对矿石加工进行配料指导，以期为矿业企业的发展提供有益启示。

简介：摘要：航天信息化是现代航天科技发展的重要标志，它涉及到多个环节。在这个过程中，大模型以其卓越的学习能力和预测能力，成为了航天信息化不可或缺的工具。大模型能够从历史数据中学习规律，预测航天器的运行状态，甚至在航天器发生故障之前就做出预警，极大地提高了航天任务的成功率和安全性。随着航天数据量的不断增加，大模型的应用将更加广泛，其在航天信息化中的作用也将愈发显著。基于此，以下对大模型在航天信息化中的应用进行了探讨，以供参考。

简介：摘要：为了优化高速公路的养护费用，本文分析了不同因素对高速公路养护费用的影响，利用灰关联方法确定了高速公路养护费用的关键影响因素，并建立了高速公路养护费用预估模型。结果表明：随着交通量、通车年数以及桥隧比的增加，年均日常高速公路养护费用不断增加；随着PQI指数的增加，年均日常高速公路养护费用不断降低；高速公路养护费用的关键影响因素为交通量；实际检测值与模型预测值的误差在10%以内，即建立的模型具有可靠性。上述研究为高速公路养护费用的优化控制及减费措施提供一定的指导。

简介：摘要：本文深入探讨了BIM（建筑信息模型）技术与工程测量数据集成在建筑工程领域的创新应用与发展趋势。BIM技术作为数字化技术的前沿，通过构建建筑的三维数字化模型，集成了建筑设计、施工和运营管理的全过程信息。

简介：摘要：在“双碳”背景之下，本项目基于中国国情，借鉴欧盟成熟的期货期权合约设计框架，设计出具有中国特色的碳期权合约，并对中国碳期权定价。期权定价的重点在于波动率模型的建立，传统的仿射随机波动率（SV）期权定价模型 不能很好的解释金融时间序列的非线性特征，于是本项目运用随机微分方程、风险中性定价原理、偏微分方程和金融计量等理论方法，对中国碳期权定价问题进行深入研究。

简介：摘要：随着科技的快速发展，机器学习在各个领域的应用日益广泛，其中包括建筑行业。建筑成本预测是项目管理中的关键环节，它涉及到资源分配、风险评估和利润预测等多个方面。传统的成本预测方法主要依赖于专家的经验和历史数据，这种方法在面对复杂多变的市场环境时，往往存在预测精度不高的问题。基于机器学习的建筑成本预测模型研究显得尤为重要。

简介：摘要

简介：摘要：本研究基于深度学习技术，提出了一种光伏功率预测模型，旨在提高光伏发电系统的效率和稳定性。首先，利用历史光伏功率数据和气象数据进行特征提取，包括光照强度、温度等。然后，采用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）相结合的方法构建预测模型，以捕捉时间序列数据中的长期依赖关系和空间信息。实验结果表明，该模型在光伏功率预测中表现出较高的准确性和稳定性，为光伏发电系统的运行和管理提供了可靠的支持。

简介：摘要：当前，国有企业纪检干部胜任力模型建设正面临着多重挑战，这些挑战涉及政治环境变化、专业能力提升、道德品质强化以及心理素质培养等多个维度。为了确保纪检工作的有效性和国有企业的高质量发展，构建一个全面、科学的胜任力模型，并采取相应对策，已成为当前国有企业纪检工作的重要任务。

简介：摘要：本文旨在探讨如何在小学数学课堂中培养学生的模型意识。模型意识是数学素养的重要组成部分，对学生的数学学习具有重要意义。文章首先分析模型意识的内涵及其在数学学习中的重要性，然后探讨了在小学数学教学中培养学生模型意识的策略，最后通过案例分析说明了这些策略的具体应用和效果。

简介：摘要：随着人工智能（AI）、物联网（LoT）、卫星遥感影像技术、车载激光和街景影像采集技术、三维GIS、智慧城市、城市信息模型等新技术以及软硬件技术的高速发展，传统测绘产品已无法满足城市管理、规划、建设、监测、应急等服务要求，虽然国家、行业已有地理实体、实景三维、BIM、CIM的产品标准，但几者融合程度不是很高，无法发挥测绘产品的最大应用，有必要对测绘产品进行重新设计和开发，建立新型地理实体模型产品，为各行各业提供测绘产品最优化的服务。

简介：摘要：随着人工智能技术的飞速发展，AI算法模型正逐步渗透到建筑施工的各个环节。施工现场的复杂性和动态性为AI提供了广阔的应用空间。从安全监控到进度管理，从质量控制到资源调度，AI算法模型的引入预示着施工现场管理将迎来革命性的变革。这些智能化的工具不仅能够提高施工效率，降低成本，还能显著提升施工质量和安全性，为建筑行业带来前所未有的发展机遇。

简介：摘要：随着信息时代的不断进步，在当今数字化、网络化的时代背景下，网络作为机构信息技术基础设施的核心组成部分，承担着教学、科研、管理等多方面的重要职能。随着信息技术的快速发展，校园网络的规模和复杂性日益增加，网络安全问题逐渐成为制约其健康发展的主要瓶颈。网络安全威胁的多样性和复杂性要求安全防御系统不仅需要具备高度的灵活性和可扩展性，而且能够实时、准确地识别和响应各种潜在的安全威胁。在这种背景下，利用人工智能技术，尤其是大模型技术来构建网络安全防御系统，显然成为一种创新而有效的解决方案。

简介：摘要：电力负荷预测是电力系统规划和运行管理的重要组成部分。随着人工智能技术的发展，基于人工智能的负荷预测模型因其高精度和适应性强的特点而受到广泛关注。本文旨在探讨如何利用人工智能技术优化电力负荷预测模型，提高预测的准确性和效率。文章分析了传统负荷预测方法的局限性，详细介绍了几种常用的人工智能技术，包括机器学习、深度学习和神经网络，并探讨了这些技术在电力负荷预测中的应用。提出了基于人工智能的电力负荷预测模型优化策略，以期为电力行业的负荷预测提供新的解决方案。

简介：摘要：随着数字乡村建设的加速，应急广播系统面临着新的需求和挑战。大模型技术，作为一种先进的人工智能技术，因其强大的数据处理和模式识别能力，在提升应急广播效率和准确性方面展现出独特的优势。本研究首先分析了数字乡村建设对应急广播提出的新需求，随后探讨了大模型应急广播技术的优势，并详细阐述了在数字乡村应用大模型应急广播面临的主要挑战。针对这些挑战，本文提出了加快网络升级改造、完善系统可维护性和建立多方联动机制等对策建议，旨在推进数字乡村有效应用大模型应急广播，从而提升应急管理能力和服务水平。

简介：摘要：本文聚焦于电力市场策略博弈的理论基础与优化模型研究。首先，概述了博弈论在电力市场中的应用，分析了非合作博弈与完全/不完全信息博弈在电力市场中的表现形式。随后，深入探讨了电力市场中的多目标优化方法，包括发电企业竞价策略优化、电网公司购电优化以及需求侧管理优化等关键领域。通过构建数学模型并求解，揭示了电力市场优化的内在机制与策略路径。最后，总结了当前研究成果，并对未来电力市场的发展趋势进行了展望，强调了技术创新与国际合作在推动电力市场可持续发展中的重要性。

简介：摘要：水文模型与模拟技术在水利工程中扮演着至关重要的角色，它们是评估和预测水文过程的核心工具。通过构建数学模型来模拟降雨、径流、蒸发等现象，这些技术可以精确地分析流域水循环及其动态变化。现代水文模型的范围从简单的经验公式扩展到复杂的数值模型，广泛应用于洪水预警、水资源管理和环境保护等多个领域。模型的持续优化和更新能够显著提升对极端气候事件和长期水文趋势的预测精度，进而提高水利工程的整体可靠性和效益。