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基于数字孪生的智慧工地管理系统与BIM数据融合技术研究
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摘要:
本研究聚焦于基于数字孪生的智慧工地管理系统与BIM数据融合技术,旨在探索如何通过这两项技术的融合提升建筑工程管理的智能化水平。研究内容涵盖数字孪生与BIM数据融合技术的原理分析、在智慧工地管理系统中的应用场景探讨,以及应用过程中面临的挑战与应对策略。研究方法采用文献综述与案例分析相结合的方式,通过对现有研究成果的梳理和实际工程案例的剖析,深入探究融合技术的应用效果。研究成果表明,数字孪生与BIM数据融合技术能够有效实现工程进度的实时监控、安全隐患的提前预警以及工程质量的精准控制。结论指出,尽管该技术在应用中面临数据兼容性、技术集成难度及成本控制等挑战,但随着与新兴技术的进一步融合和应用拓展,其在智慧工地管理领域具有广阔的发展前景。
安全生产的重要法宝
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油品计量系统中的自动化控制与智能化监测技术研究
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不同家庭教养方式下中学生的情绪调节能力差异及对策研究——基于社会支持理论的视角
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高频B超检查对乳腺疾病血流分级诊断符合率的影响
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摘要:
目的:研究分析高频B超检查对乳腺疾病血流分级诊断符合率方法的影响。方法:纳入我院2017年12月至2019年6月期间收治的乳腺疾病患者78例为研究对象,所有患者入院后均接受病理学检查确诊,其中恶性病变者34例,良性病变者44例,所有患者均接受高频B超检查,就其对乳腺疾病血流分级诊断符合率进行评估分析。结果:本组患者中44例良性病变者,病灶区域血流分级主要在0~Ⅰ级,占比达97.73%,34例恶性病变者,病灶区域血流分级主要在Ⅱ~Ⅲ级,占比达88.24%,同时良性病变组患者PSV、RI等血流参数均显著小于恶性病变组(P<0.05),良恶性病灶具有显著的差异,可作为良恶性鉴别的有力依据。结论:对乳腺疾病患者开展高频B超检查,通过病灶区域血流分级及血流参数评估,能够有效进行良恶性鉴别,诊断符合率较高。
基于中学生物学核心素养开展深度学习策略——以“基因指导蛋白质的合成”的教学为例
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