装配式桥梁墩柱施工在现代桥梁建设中占据重要地位，其施工质量与精度直接影响桥梁的整体性能与安全。BIM与GIS技术协同在精度控制方面的研究，旨在通过BIM技术的精细化建模与GIS技术的精准空间定位，实现装配式桥梁墩柱施工过程中的高精度控制。本研究采用文献综述与实际案例相结合的方法，深入探讨二者协同的应用方式。研究成果表明，BIM与GIS协同能够显著提升施工精度，有效减少误差，从而提高施工质量与效率，为装配式桥梁墩柱施工提供了一种创新且可靠的精度控制方法，对推动桥梁建设行业的技术发展具有重要意义。

深入推进医疗卫生体制的改革，加速医疗卫生的发展，是推动我国经济社会可持续发展的一项重大措施。要实现全民健康、全方位、高质量的健康发展，就必须要提升医药卫生整体的服务水平，使其与国家的公共卫生系统相适应。档案管理是医院管理中的一项主要内容，它将为医疗技术的提升、医德医风的建设、医院资产的管理提供有力的支持。因此，深化医药卫生体制改革，加强档案管理已成为对医院综合能力的必然需求。基于此，本文重点探究新医改下医院档案管理的改进策略，以供参考。

本文探讨了数字孪生技术在机床健康状态预测与维护策略中的应用。通过构建虚拟模型实时映射物理机床的运行状态，数字孪生技术能够精确模拟机床在实际工作环境中的性能表现，提前识别潜在故障点，从而减少意外停机时间，提高设备的利用率和寿命。此外，数字孪生技术还可以优化维护计划，通过精准预测维护时间和所需资源，降低维护成本，提高生产效率。本文详细介绍了数字孪生技术的基本原理及其在机床健康管理中的应用方法，并通过实际案例验证了其有效性和可行性。未来，数字孪生技术与人工智能、物联网等技术的深度融合将进一步提升机床健康状态预测的精度和效率，为智能制造的发展提供坚实的技术支持。

随着智能科技的飞速发展，可穿戴设备市场迅速扩张，应用场景日益广泛，其性能优化成为研究热点。超低功耗芯片作为可穿戴设备续航能力的关键，对提升设备整体性能至关重要。本研究聚焦于可穿戴设备超低功耗芯片的动态时钟门控与传感器融合算法优化，通过精细化时钟控制策略、电路设计改进、数据权重分配优化及融合时机优化等方法，对现有技术与算法进行改进。实验结果表明，优化后的动态时钟门控技术与传感器融合算法在降低功耗、提升性能方面成效显著，有效推动了可穿戴设备性能的提升，为行业发展提供了有力支持。

随着现代工业的不断发展，电气自动化系统在各个领域的应用日益广泛，其稳定运行对工业生产至关重要。然而，电气自动化系统的复杂性不断增加，使得故障诊断难度大幅提高，传统诊断方法已难以满足实际需求。基于人工智能的故障诊断系统应运而生，其设计思路是通过数据采集、处理及诊断模型构建等模块，利用神经网络、支持向量机等人工智能算法，实现对电气自动化系统故障的精准诊断。在实现过程中，采用合适的编程语言与软件工具进行开发，并经过实际案例验证，该系统在诊断精准度和效率上具有显著优势。研究成果不仅提高了电气自动化系统故障诊断的水平，也为保障工业生产的稳定运行提供了有力支持，对推动故障诊断领域的发展具有重要意义。

本研究旨在实现工业园区微电网能源的高效配置与经济运行，对提升能源利用效率、降低运行成本及促进可持续发展具有重要意义。通过构建能源优化配置数学模型，考虑能源供应、需求、成本等因素，并采用多目标优化算法与遗传算法等求解，深入分析工业园区微电网中各类能源的特性及经济运行成本构成。研究表明，合理的能源优化配置与经济运行调度策略能显著提升工业园区微电网的整体性能。同时，政策支持对推动其发展起到关键作用，而新技术应用则为未来带来更多机遇。本研究为工业园区微电网的能源优化配置与经济运行提供了有效参考，助力其实现可持续发展。

建筑工程施工项目成本控制对于提升企业盈利能力和增强行业竞争力具有至关重要的意义。常见的成本控制方法包括目标成本法和作业成本法，前者通过设定目标成本来指导项目实施，后者则基于作业活动进行成本分配。在各阶段，可通过优化项目前期预算编制、施工过程材料采购与人工费用管理以及竣工阶段成本核算与审核等措施来实现成本控制。同时，需应对政策法规变化和市场材料价格波动等外部因素对成本的影响。未来，数字化技术如BIM的应用以及绿色成本控制理念将成为发展趋势。本研究旨在为建筑行业从业者提供实用的成本控制参考建议，助力企业实现可持续发展。

建筑工程施工阶段的质量控制与安全管理至关重要，直接关系到工程项目的成败以及人民群众的生命财产安全^[1][2]。质量控制策略涵盖施工前、中、后的全过程，包括施工图纸会审、材料检验、关键工序监控、施工工艺规范执行以及质量验收等环节；安全管理策略则涉及安全风险识别、预防措施制定、安全培训教育以及管理制度的建立与执行^[3][4]。通过有效实施这些策略，不仅可以显著提升建筑工程的质量与安全性，还能促进施工管理水平的整体提高，为建筑行业的可持续发展奠定坚实基础^[5][6]。

云计算架构中的IaaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务）和SaaS（软件即服务）是三种核心的服务模式。IaaS提供计算、存储、网络等基础设施资源，用户可自主控制使用逻辑；PaaS为用户提供软件开发、部署、管理等平台服务，屏蔽硬件和操作系统细节；SaaS则为客户提供软件开发、管理、部署一揽子服务，客户直接使用软件[1][2]。三者区别在于服务层次、资源管理方式及用户自主性不同，而联系在于层层递进构建云计算生态系统并发挥协同作用[5][6]。同时，它们面临安全性问题和技术兼容性挑战，未来技术创新将聚焦于虚拟化技术和容器技术，并随市场需求变化调整发展策略。本研究对深入理解云计算服务模式及其在行业中的应用具有重要意义，为云计算领域的进一步发展提供了理论支持与实践指导。

随着全球能源危机的加剧和环境保护意识的提升，建筑能耗问题日益受到关注。暖通空调系统作为建筑能耗的主要组成部分，其能耗监测与优化对于节能减排具有重要意义。数字孪生技术作为一种新兴技术，能够在虚拟空间构建与物理实体一致的模型，为暖通空调系统的实时能耗监测与优化提供了新的解决方案。本研究通过采集暖通空调系统运行数据，构建基于数字孪生的实时能耗监测模型，并利用该模型模拟结果调整设备运行策略和系统参数，实现了系统能耗的有效降低。研究成果表明，基于数字孪生的暖通空调系统实时能耗监测与优化策略具有显著的应用价值，为建筑节能减排提供了新的思路和方法。

目的：观察聚焦式体外冲击波（ESWT）治疗髂胫束摩擦综合征（ITBFS）的临床疗效。方法：采用随机数字表法将60例ITBFS患者分为观察组及对照组，每组30例。对照组常规给予非甾体镇痛药塞来昔布胶囊（辉瑞制药有限公司）口服，每天2次，每次200 mg，连续治疗4周。观察组在对照组基础上辅以聚焦式ESWT治疗，冲击区域包括髂胫束及附近臀大肌、股四头肌、疼痛点等部位，每周治疗1次，连续治疗4周。于治疗前、治疗4周后采用视觉模拟评分法（VAS）评定患者上、下台阶时的膝关节外侧疼痛，采用下肢功能量表（LEFS)、焦虑自评量表（SAS）评定患者下肢运动功能及焦虑情绪改善情况。结果：治疗后2组患者疼痛VAS评分、LEFS评分及SAS评分均较治疗前明显改善（P＜0.05），并且观察组疼痛VAS评分[（2.8±2.2）分]、LEFS评分[（72.4±4.7）分]及SAS评分[（30.9±10.5）分]亦显著优于同期对照组水平（P＜0.05）。结论：在常规口服非甾体镇痛药基础上辅以聚焦式ESWT治疗，能进一步缓解ITBFS患者疼痛及焦虑情绪，改善肢体运动功能，该联合疗法值得临床推广、应用。

本文聚焦于低碳建筑领域，旨在通过全生命周期评估构建科学合理的评价体系，并以实证分析验证其有效性，同时提出优化策略。研究首先梳理全生命周期评估理论基础，从概念、评估范畴及常用方法等方面进行阐述，为后续评价体系构建奠定基础。随后，从评价指标确定、计算方法及体系架构与权重分配等方面详细阐述低碳建筑评价体系的构建过程。通过选取具有代表性的低碳建筑案例进行实证分析，展示评价过程并分析 results. 最后，针对评价体系及低碳建筑实践提出优化策略与建议。本研究对推动低碳建筑领域的发展，提升建筑低碳性能评价的科学性与准确性具有重要意义。

随着城市化进程的加速，市政设施智能化改造已成为提升城市管理效率与公共服务质量的关键举措。T/CAIEC094-2025标准的出台，为市政设施智能化改造提供了技术规范与实施指引。本文运用文献研究法、案例分析法等，对该标准下市政设施智能化改造的成本效益展开深入分析。研究发现，智能化改造虽涉及设备采购、安装施工、软件开发与集成及后期维护等多项成本，但在能源节约、运营效率提升、市民生活品质改善、城市形象增强以及资源消耗减少与环境污染降低等方面带来显著效益。通过案例分析进一步验证了成本效益分析的合理性。本研究为市政设施智能化改造实践提供了科学依据，有助于推动行业的可持续发展。

在冬季施工背景下，混凝土施工面临诸多挑战，如低温环境导致水泥水化反应减缓，严重影响混凝土强度发展，以及温度变化对混凝土抗压强度和抗冻耐久性等性能的不利影响。混凝土冬季施工基于低温下水化反应机制及温度与混凝土性能关系的原理，通过应用保温措施如暖棚法、蓄热法、蒸汽养护法，使用外加剂如早强剂、防冻剂，以及优化施工工艺技术如搅拌、运输、浇筑和养护工艺等来保障施工质量。结合实际案例对技术应用效果进行评估，结果显示这些技术有效提升了混凝土质量和施工效率。然而，技术应用过程中也存在温度监测不准确、保温措施不到位、外加剂使用不当等问题，需通过加强温度监测管理、优化保温措施、规范外加剂使用等策略加以解决。研究混凝土冬季施工技术应用对保障建筑工程质量、安全及进度具有重要意义。

本研究旨在通过动态优化地下矿山开采参数，提升开采效率、保障安全性并提高资源利用率。研究采用机器学习技术，如神经网络算法，利用其强大的数据处理与规律挖掘能力对开采参数进行优化。通过采集地下矿山相关数据，经清洗、转换、归一化等预处理后构建机器学习模型，并运用训练、验证和测试数据集对模型进行优化。模型评估结果显示，在准确率、召回率及均方误差等指标上表现良好，验证了基于机器学习进行开采参数动态优化的有效性。研究成果在实际应用中显著提升了案例矿山的开采效率与安全性，为地下矿山开采参数的动态优化提供了具有实践价值的技术方法。

随着全球能源转型的加速推进，氢能作为一种清洁、高效的能源载体，其储运环节的安全性至关重要。氢能储运管道在长期运行过程中，极易受到氢脆损伤的影响，从而威胁整个氢能供应链的安全稳定。本研究聚焦于氢能储运管道中氢脆损伤的在线监测与寿命预测模型构建，旨在提升管道运行的安全性与可靠性。通过深入分析氢脆损伤的原理，引入声发射监测技术、无损检测技术等在线监测手段，同时综合考虑氢压、温度、材料特性等因素对管道寿命的影响，运用数学方法构建寿命预测模型。研究成果不仅为氢能储运管道的实时监测与寿命评估提供了有效工具，也为氢能产业的可持续发展奠定了坚实基础。

目的 探究客观结构化临床考试（objective structured clinical examination，OSCE）考核模式应用于重症医学科护理教学中的作用价值。方法 本次研究于2021年2月至2022年3月间50名重症医学科实习护士作为临床观察对象，对其相关资料进行回顾性分析，按照考核模式不同，分成对照组（常规考核模式）和观察组（OSCE考核模式），各25名。比对考核成绩、临床护理能力、对考核模式的满意度。结果 两组理论成绩、技能考核、技能考核等考核成绩高于对照组（P<0.05）；观察组健康教育、团队抢救协作、专科护理技能操作、病例分析、护理评估、监护技能操作等临床护理能力评分高于对照组（P<0.05）；观察组对考核模式的满意度高于对照组（P<0.05）。结论 OSCE考核模式应用于重症医学科护理教学中，有助于提高实习护士考核成绩、临床护理能力，促进护理人才培养，值得推荐。

在油气开采等领域，钻井设备至关重要，但氯化钠溶液环境会对其造成严重腐蚀，影响设备安全与使用寿命，增加维护成本。本研究利用电化学阻抗谱技术，通过合理设计实验，选取不同浓度氯化钠溶液并设置特定实验参数，采集数据并提取关键特征参数，经数学模型拟合构建了氯化钠溶液对钻井设备腐蚀速率的预测模型。模型验证结果表明，其具有较高的准确性与可靠性，能有效地预测腐蚀速率，为保障钻井设备安全、优化维护策略提供了有力的理论支持与实践指导，具有重要的实用价值。

近年来，随着制造业的快速发展，机械加工效率与质量成为提升竞争力的关键。切削参数的选择对加工效率、产品质量和刀具寿命具有直接影响。本研究旨在通过智能优化机械加工中的切削参数，提高加工效率与质量。具体采用了基于遗传算法和深度学习的AI技术，结合实际加工案例进行验证，结果显示切削时间缩短了15%，刀具磨损减少了20%。此外，研究还发现优化后表面粗糙度改善了10%。研究结论表明，AI算法在切削参数优化中具有显著优势，对未来机械加工领域的发展具有重要指导意义。

随着全球对可持续发展和节能减排的重视，新能源在智能农机装备领域的应用成为必然趋势。本研究旨在设计一种适用于智能农机装备的混合动力系统，并提出有效的能效优化方法。混合动力系统设计思路聚焦于新能源组件与传统能源组件的合理整合，通过深入分析系统架构及协同工作原理，解决关键技术难题。能效优化方法则从影响能效的因素出发，通过优化控制算法和改进部件性能等手段提升能效。研究成果不仅验证了设计方案和优化方法的可行性与有效性，也为智能农机装备向更高效、更智能方向发展提供了理论支持和技术指导，对推动农业可持续发展具有重要意义。