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使用小型无人机进行施工工程量估算
多个交通运输部 (DOT) 报告称，他们使用无人机系统 (UAS) 作为不同施工阶段的多项任务的工具，例如施工前测绘和测量、施工进度跟踪、质量控制、数量估算、交通控制检查/监控和安全检查。几乎所有州交通运输部都在使用小型无人机系统 (小型 UAS) 来提高安全性并更快更好地收集数据 (AASHTO 2019)。UAS 的快速增长市场刺激了其在经济各个领域的应用扩展 (Zhou 2018)。小型 UAS 用于各种数量估算/验证任务，包括土方工程、库存和铺路估算。施工量估算是基础设施建设项目中一项重要的成本项目。由于土方工程和库存在很大程度上受不稳定施工条件的影响，因此它们可能会影响施工期间的成本控制。对业主和承包商来说，准确估算实际的土方工程、库存和铺路量都很重要。
第 3 学期 先进加工工艺 5 ECTS
目标 为了在全球工业环境中保持竞争力，向可持续和绿色加工和生产工艺的过渡似乎是关键一步。这意味着必须考虑和转变该链中涉及的加工工艺的每个环节，从而提出需要回答的重大科学和技术问题。因此，本课程将介绍制造业的未来挑战，并浏览 i) 加工原理与整个生产过程相联系的背景，ii) 制造过程建模和优化的要求，iii) 主要输入数据的特征，特别强调能源效率和环境足迹，以及 iv) 如何建立战略方法来制定工艺的技术/经济计划和质量。 关键词：加工、切屑形成、热机械负荷、效率、建模、表面完整性
灵活员工工作安排的指南
作为一所国际私立，全面的研究大学，致力于通过面对面的社区互动来创造和共享知识，波士顿大学为员工提供了灵活的工作安排，以支持该大学的使命，该使命是促进波士顿大学作为首选雇主的雇主。虽然灵活的工作安排不是权利或大学范围内的福利，但这些准则认识到，它们可以增强许多机构目标，包括招聘和保留员工，业务连续性，增强对大学战略计划计划的支持以及环境可持续性。虽然期望大多数员工都会在大部分工作周上进入校园，但该准则为各个学校，学院和部门提供了适当的灵活性，以满足其任务和员工的需求。
实现经济民主化还是引入经济风险？新冠疫情期间的零工工作
尽管零工经济的增长与新经济中经济不稳定性增加相吻合，但我们对零工工作（与其他自营职业安排和非零工工作相比）可能在多大程度上加剧美国家庭的经济不安全感知之甚少。我们在文献中填补了这一空白，该文献以一项独特的全国性调查中的 4,756 名工人为样本，捕捉了新冠疫情期间非标准工人（例如基于应用程序和平台的零工和其他自营职业工人）的经济困难。利用机器学习来考虑潜在内生性的广义增强回归模型的结果表明，在疫情期间，零工工人经历的经济困难明显大于非零工和其他自营职业工人。例如，在疫情期间，与非零工和其他自营职业工人相比，零工工人更有可能遭遇粮食不安全、被驱逐和跳过医疗。虽然疫情爆发前家庭流动资产储备减少了零工工作对经济困难的影响，但家中有未成年子女则增加了这种影响。因此，与民主化的创业机会相反，这些发现表明，零工经济的扩张可能会加剧劳动力市场的不平等，而富有的家庭则受到保护，免受零工经济带来的不利经济后果。我们讨论了这些发现对减少不平等的劳动力市场政策的影响，包括考虑到家庭和劳动力市场相互联系的政策。
员工工作场所策略提案表
主要远程工作场所策略，工作在远程位置进行，仅偶尔或“按需”亲自到场。（仅在有限情况下可用）弹性工作制一种工作场所策略，为员工及其经理提供更大的自由度来确定他们在标准工作时间以外的工作时间表，或根据运营需求或员工个人需求将工作时间表从一周更改为下一周。在弹性工作制安排下，员工可能需要在指定时间内工作标准数量的核心小时数，但可以自行决定在工作日的其他时间完成其余所需小时数。例如，员工可能需要从上午 10 点到下午 2 点亲自到场，并允许在核心工作时间之外完成其余工作时间。弹性工作制不会改变工作周所需的标准工作小时总数。压缩工作周一种工作场所策略，员工每天在更少的工作日内工作更长的时间（例如，员工可能不是每周工作五天，每天工作八小时，而是每周工作四天，每天工作十小时）。兼职 每周工作时间至少为 18.75 小时，但少于 37.5 小时的，即为兼职，可享有按比例分配的休假、假日和病假。每周工作时间少于 18.75 小时的员工没有资格享受福利。请参阅《员工手册》第 2.2 节。 工作共享 一种工作场所策略，其中两个员工共同承担一个全职职位的职责。工作共享不同于兼职工作，因为工作共享伙伴在工作分配上应可互换，并且在所有方面都代表同一个员工。工作共享参与者每周至少工作 18.75 小时，并享受兼职福利。
新材料和零部件的再制造和先进加工工艺
姓名：Gevorkyan，E. S.，作者。标题：新材料和部件的再制造和先进加工工艺：再制造和先进加工工艺 / E.S.Gevorkyan，M. Rucki，V. P. Nerubatskyi，W. Ż urowski，Z. Siemi ą tkowski，D. Morozow，A. Kharatyan。说明：第一版。| 佛罗里达州博卡拉顿：CRC Press，2022 年。| 包括参考书目和索引。| 摘要：“材料和部件的再制造和先进加工工艺介绍了加工新材料和修复部件的当前和新兴技术。它还研究了新材料的当代加工工艺、部件的保护和修复方法以及智能加工工艺。它主要从再制造和保护性表面工程的角度介绍了保护和修复部件的创新方法。本书面向机械、材料和制造工程领域的研究生、研究人员和工程师”——由出版商提供。标识符：LCCN 2021037850（印刷版）| LCCN 2021037851（电子书）| ISBN 9781032111568（精装本）| ISBN 9781032111575（平装本）| ISBN 9781003218654（电子本）主题：LCSH：机械加工。分类：LCC TJ1185 .G477 2022（印刷版）| LCC TJ1185（电子书）| DDC 621.9/02--dc23/eng/20211029 LC 记录可在 https://lccn.loc.gov/2021037850 上获得 LC 电子书记录可在 https://lccn.loc.gov/2021037851 上获得
员工工作文件937-比较思维和...
对比，ML Tictactoe播放器学会了不要从游戏数据库或反复玩游戏中丢失游戏。在更复杂的问题中，对基于规则的AI进行编程，该规则可以预期系统中所有可能的状态很快变得不可行。mL方法通常分为三类：监督学习，不受欢迎的学习和强化学习。在监督学习中，ML算法从数据中学习输入和输出对之间的关联。输出是监督信号，模型学会从输入中推断出来。例如，一个计算机从包含借款人（输入）特征的数据集中学习（输入）（输出）。然后使用该模型来预测未来的借款人是否可能默认。在无监督的学习中，ML模型在输入数据中发现模式。没有输出（监督信号）。例如，一个无监督的ML模型群集借款人会根据其相似性或识别相对于整个数据集的异常数据点。在增强学习中，计算机代理试图在导致最大奖励的环境中识别动作顺序。代理需要探索环境以学习最佳策略。例如，强化学习者通过多次对抗来掌握棋盘游戏来掌握棋盘游戏。该系统的设计使得代理在赢得游戏时会获得奖励，并且在输掉比赛时会受到惩罚。，2018年），监督模型，从图像中检测皮肤癌（Esteva等人，2018年）。代理人仅编程以寻求奖励，但是在开始学习之前，没有任何策略配备任何策略。近年来，AI的许多里程碑成功，例如强化学习代理人玩耍（Silver等人，2017年），或者可以编写连贯文本的无监督语言模型（Brown等人，2020）基于深度人工神经网络，也称为深度学习。通过将输入数据从网络中的图层传递到图层，以越来越抽象的方式表示。提供了足够的数据点，可以从其中学习有意义的表示，深度学习模型可以从非结构化高维数据（例如图像，文本和声音）中提取信号。这是一项更传统的ML方法的任务。在许多AI应用中，人类和机器共同运行既稳定又有效的系统。财务系统也不例外。对于财务系统，稳定性是指吸收冲击的能力，同时防止对真实经济的破坏（Schinasi，2004年）。许多出色的论文已全面审查了AI在财务部门的应用，几项研究集中在其财务稳定性的暗示上（金融稳定委员会，2017年； Danielsson等人。，2019年； Gensler和Bailey，2020年）。我们的论文重点关注这些应用程序（从交易和贷款到监管和政策制定）最好地说明了人类和机器的一些优势和劣势。，2006年； Bacoyannis等。，2015年）。例如，在算法交易中使用AI具有明显的执行速度和同时考虑大量信息的能力（Nevmy-Vaka等人。此外，算法交易者不太可能犯错或有偏见的非理性决定（Jain等人，但大多数AI代理都是
人工智能背景下的员工工作重塑
摘要：人工智能的高效计算能力和快速学习能力给各行各业带来深远影响。人工智能的运用，改变了员工在工作中的工作方式，员工必须适应人工智能在工作中的工作场景，处理与人工智能之间的关系，学会如何配合人工智能工作，因此必须重新定义工作的意义，在完成工作时根据其工作任务和工作关系的变化，做出认知和操作上的调整，充分发挥员工自身的主观能动性去完成特定的任务，提升工作满意度和工作绩效，实现人工智能背景下员工工作还原，具有重要的理论和现实意义。