XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数据获取
建议引用：Regona, Massimo；Yigitcanlar, Tan；Xia, Bo；Li, Rita Yi Man (2022)：人工智能在建筑行业应用的机遇与挑战：PRISMA 评论，《开放创新：技术、市场与复杂性》期刊，ISSN 2199-8531，MDPI，巴塞尔，第 8 卷，Iss。1，第 1-31 页，https://doi.org/10.3390/joitmc8010045
摘要：人工智能 (AI) 是一种强大的技术，具有多种功能，如今在所有行业中都开始显现出来。然而，与其他行业相比，人工智能在建筑行业的普及程度相当有限。此外，尽管人工智能是建筑环境研究的热门话题，但研究建筑行业人工智能采用水平低的原因的综述研究有限。本研究旨在通过确定人工智能的采用挑战以及为建筑行业提供的机遇来缩小这一差距。为了实现这一目标，该研究采用了 PRISMA 协议的系统文献综述方法。此外，文献的系统综述侧重于建筑项目生命周期的规划、设计和施工阶段。审查结果表明：(a) 人工智能在规划阶段特别有益，因为建筑项目的成功取决于准确的事件、风险和成本预测；(b) 采用人工智能的主要机会是通过使用大数据分析和改进工作流程来减少花在重复任务上的时间； (c) 将人工智能融入建筑工地的最大挑战是该行业的碎片化性质，这导致了数据获取和保留的问题。研究结果为建筑行业的各方提供了有关人工智能适应性的机会和挑战的信息，并有助于提高市场对人工智能实践的接受度。
经济 - 企业 - 非中心 - 公路 - ...
该报告由Fraym为联合国非洲经济委员会中部非洲次非洲次区域委员会（UNECA）编写。这项工作是由UNECA中部非洲次区域办公室主任安东尼奥·佩德罗（Antonio M. A. Pedro）执导的。该报告的主要作者是Fraym的分析团队负责人Marina Tolchinsky和Fraym的数据分析师Geoffrey Tam。这项工作由UNECA资助。UNECA合作者包括Lot Tcheeko，Adama Ekberg Coulibaly，Andre Nonguierma，Jean-Marc Kilolo，Tidjani Chetima，Robert Lisinge，Namegabe Mastaki和Ahmed Al-Al-Al-Al-Al-Al-Al-Al-Al-Al-Al-Al-Al-Al-Al-Al-Al-Al-Al-Al-Al-Al-Al-Al-Al-Al-Al-Al-Al-Al-Al-Al-作者还感谢专家工作组在2020年12月8日在中部非洲的道路走廊重新配置的专家工作组会议上提供的分析的建议和反馈。Fraym的贡献者包括Krsna Powell，Jonathan Tan，Erica Turner和Jonathan Kumaresan。Fraym的许多其他人在数据获取，处理，清洁和建模方面贡献了宝贵的工作，这使本报告中的分析成为可能。本报告的本报告的主要接触是Antonio M. A. Pedro。Fraym的主要联系人是Marina Tolchinsky（m.tolchinsky@fraym.io）。
程序
摄影测量，遥感和地理信息学的进步是斯图加特大学的摄影测量和地理信息学研究所和OpenPhowo Partners希望在Stutttgart的第59次摄影周（Phowo）中告知Stuttgart的第59周至4月1日（星期二）4月1日（星期二），4月1日，星期五，2025年4月4日，星期五。两年一次的活动是由卡尔·普尔弗里奇（Carl Pulfrich）于1909年作为“摄影测量法”的“度假课程”发起的；自1973年以来，它一直在斯图加特大学举行。多年来，遥感和地理位置以及摄影测量法已成为本次会议的主要主题领域。今天，摄影测量周享有国际认可，作为升级研讨会和经验交换的平台。讲座将重点关注以下主题的趋势和成就：•传感器和数据获取•摄影测量，计算机视觉和遥感•地球信息学•演示文稿将以英语为单位。将分配足够的时间进行讨论。该计划将在下午在实际例子上进行示范和竞争。边缘活动将为个人联系提供足够的机会。我们期待在斯图加特与您会面。
可再生能源支持和访问项目
拟议的项目将资助网格基础架构的升级，包括（1）第2*25MW公用事业规模的电池存储能源系统（BESS）； （2）静态同步补偿器（STATCOM）; （3）加强电力系统的控制和调度（监督控制和数据获取的升级 - SCADA），以及通过离网的太阳能计划中的农村电气化和乡村电气化，并在两个农村村庄和Kgatleng的两个农村村庄扩展，包括66 kV的传输线（160 km），以及与洛比特（Lobatse）的群体以及Mabuel septions and Mabuel and Mob sentation and Mobs and Mot abate and Mot abate and Mot abate and Mot abate and Morbatse and Morbatse and Morbatse and Morbatse and Morbatse，以及Sikwane和Oliphant在Kgatleng。投资将加强BPC传输网络，并增加供应新的负载和吸收新的VRE生成的能力，从而为BPC释放了未来的机会产生额外的收入并增加SAPP的电力贸易。此外，该项目将为机构能力的建设提供技术援助（TA），并为在IRP计划下计划的可持续和银行业项目的发展提供支持，并在这方面授权主要利益相关者。
从高渗透合金到具有高熵的合金：材料科学和工程的新范式，用于推进可持续冶金
高渗透合金（HEAS）的开发标志着合金设计的范式转移，从传统的方法中转移到了优先考虑较小元素增强的优先基础金属的传统方法。HEAS相反，没有单个主导成分的多个合金元素，从而扩大了合金设计的范围。这种转变导致创建具有高熵（AHES）家族的各种合金，包括高熵钢，超级合金和金属层间，每种都强调了需要考虑其他因素，例如堆叠故障能量（SFE），晶状体失误和抗形边界能量（抗形边界能量（APBE）），这是由于对显微镜的影响而产生的重大影响。在合金中利用多个元素为开发来自多组分废料和电子废物的新合金的有希望的可能性，从而减少了对关键金属的依赖，并强调了对高级数据生成技术的需求。凭借这些多组分原料提供的巨大可能性，建模和基于人工智能的工具对于有效探索和优化新合金至关重要，从而支持冶金中的可持续发展。这些进步要求重新构想合金设计框架，强调强大的数据获取，
通过游戏化方式监控建筑信息
摘要：为了实现高效的设施管理，监测建筑信息（如能耗、室内温度、占用率以及建筑结构变化）非常重要。在本文中，我们提出了一种通过游戏化监测建筑信息的新方法。在我们的方法中，设施的员工通过玩竞争性手机游戏来记录建筑元素的状态。传统上，外部传感器用于自动收集有关建筑物使用的信息。与此相反，我们的方法利用员工的个人手机作为传感器来识别感兴趣的对象并报告其状态。此外，我们建议使用众包作为数据收集工具。这样，手机游戏的用户就可以收集积分并相互竞争。游戏结束时，获胜的团队将获得奖励。我们利用各种游戏化策略来提高用户收集建筑数据的积极性。我们扩展了具有时间域的传统 3D BIM 模型，以便能够跟踪建筑物随时间的变化。最后，我们对真实用例建筑进行了实验，其中员工使用我们的系统持续了三个月。我们在实验后研究中研究了我们的方法和激励策略。我们的结果表明，游戏化可以成为建立信息监控的可行工具。此外，我们注意到，激励在游戏化的数据获取中起着关键作用。
使用同步子辐射相对比度摄影
X射线相对比微型计算机断层扫描使用同步加速器辐射（SR PHC-µCT）具有独特的3D成像功能，可视化人脑的微结构。其对未染色软组织的适用性是积极研究的领域。从组织块中获取图像，而无需按照常规组织学中的要求将其分为薄片，从而可以研究其自然3D空间中的微观结构。本文提出了一个详细的逐步指南，用于成像未染色的人脑组织，该分辨率是在Syrmep上实现的一些SR PHC-µCT的分辨率，即Elettra的硬X射线成像光束线，Italian同步器设施。我们介绍了血管和神经元如何出现在以5μm和1 µm Voxel大小获得的图像中出现的示例。此外，该提议的方案可用于研究重要的生物底物，例如神经苯胺或链氨基链酰胺。可以使用经典组织学方法验证的特定定制的分割工具来研究其空间分布。总而言之，使用所提出的方案（包括数据获取和图像处理）提供了SR PHC-µCT，提供了可行的手段，可以在3D中以细胞水平的细胞水平获取有关人脑解剖结构的信息。
利用新颖的方法对航空航天结构进行健康监测...
摘要：从原始传感器数据中提取的诊断潜力健康指标 (HI) 是数据驱动的复合结构诊断和预测的重要特征。本文研究了从使用光纤布拉格光栅 (FBG) 和声发射 (AE) 数据获取的应变中开发的新损伤敏感特征是否适合用作 HI。对单条复合板进行了两次疲劳试验。在以冲击损伤或人工脱粘的形式引入初始损伤后，对面板进行恒定和可变振幅压缩-压缩疲劳试验。通过 FBG 和 AE 进行应变感应是两种有前途的结构健康监测 (SHM) 技术，用于监测损伤增长，并通过相控阵超声进一步验证。几个 FBG 被纳入特殊的 SMARTapes TM 中，这些 SMARTapes TM 沿着加强筋的脚粘合以测量应变场，而 AE 传感器则策略性地放置在面板的外皮上以记录声发射活动。从 FBG 和 AE 原始数据中提取了几种 HI，它们的行为有望用于复合材料结构在使用过程中的损伤监测。为了进一步评估 HI 的行为和适用性，在整个实验过程中使用相控阵相机在多个时间点进行测量，从而提供基于超声波的损伤评估。
PTGB：用于脑网络分析的预训练图神经网络
人脑是神经生物系统的中央枢纽，以复杂的方式控制行为和认知。神经科学和神经影像分析的最新进展表明，人们对大脑感兴趣区域（ROI）之间的相互作用及其对神经发育和疾病诊断的影响越来越感兴趣。作为分析图结构数据的强大深度模型，图神经网络（GNN）已被应用于脑网络分析。然而，训练深度模型需要大量标记数据，由于数据获取的复杂性和共享限制，这些数据在脑网络数据集中往往很少。为了充分利用可用的训练数据，我们提出了 PTGB，这是一个 GNN 预训练框架，它可以捕捉内在的脑网络结构，而不管临床结果如何，并且很容易适应各种下游任务。 PTGB 包含两个关键组件：（1）专为大脑网络设计的无监督预训练技术，能够从没有特定任务标签的大规模数据集中学习；（2）数据驱动的分区图谱映射管道，可促进具有不同 ROI 系统的数据集之间的知识转移。使用各种 GNN 模型进行的广泛评估表明，与基线方法相比，PTGB 具有稳健且卓越的性能。
2024 财年国会指示支出请求指南
NOAA ORF 特别项目 项目应涉及渔业、海洋哺乳动物、海洋、沿海问题、气候、天气、4 大气研究、数据获取和预报项目。不接受建设项目。 DOJ 伯恩自由裁量权 小组委员会将接受伯恩自由裁量权项目的 CDS 请求。项目应为刑事司法系统提供额外的人员、设备、物资、合同支持、培训、技术援助和信息系统。最终法案中资助的 CDS 请求将受 2 CFR 第 200 部分和 DOJ 拨款财务指南的要求约束。允许的成本是符合 2 CFR 第 200 部分 E 分项中规定的原则的成本，以及拨款计划授权立法允许的成本。要获得联邦奖励的允许，成本必须合理、可分配且对项目必要，还必须符合资助法规和机构要求。该资金不能用于土地收购或建设。司法部警察执法技术和设备小组委员会将接受 CDS 对警察执法技术和设备的请求，以开发技术和自动化系统，协助执法机构调查、应对和预防犯罪。接收者应包括州、地方、部落和领土政府及其公共机构（例如，警察和/或