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AEC 备忘单 A3 中的 AI
我们仍处于 AI 革命的早期阶段，但 AI 为 AEC 带来了更美好的未来 - 有许多有用的工具！在短期内，我预计公司将大力投资研发，公司开始在试点项目上测试 AI 工具。在中期，我预计公司将开始将 AI 整合到他们现有的工作流程中。从长远来看，我预计 AI 将改变我们当前的流程，公司将大力投资 AI 相关教育。
RCHS-AN (AECP) - 美国陆军招募司令部
a.士兵必须符合《军人武器条例》第 40-501 章第 2 章、DODI 6130.03 规定的任命资格，同时符合《军人武器条例》第 600-9 章和陆军指令 2022-11 规定的身高/体重要求。如果需要，必须包括最新的体脂含量工作表 DA 表格 5500/5501；由执行体检的提供者进行审查。招聘人员将遵循招聘政策来处理任命体检。b.士兵必须能够接受批准的任命体检。AMEDD 招聘人员将通过适当的渠道处理所有豁免，以确保士兵仍然有资格被任命为军官。c.士兵必须在 AECP 申请日期之前完成所有培训服务义务。如果士兵目前正在参加或计划参加 MOS 培训以获得批准的重新分类、入伍和/或重新入伍合同，则不会考虑该士兵。但是，如果士兵计划参加培训，士兵可以请求取消自愿重新分类、培训或放弃重新入伍合同 IAW AR 601-280。正规陆军士兵将向其职业经理、美国陆军人力资源司令部 (HRC) 申请培训服务义务和分支释放豁免。USAR 和 ARNG 必须提供其指挥链中第一位将军 (GO) 的组件释放。d.士兵必须具备 MOS 资格，在 2023 年 8 月 1 日的申请截止日期前，服役时间 (TIS) 至少为四年，联邦现役服务总年限不超过 12 年。可以申请豁免；不保证豁免批准。士兵还必须至少拥有 E-4 (P) 等级并在 2023 年 8 月 1 日的申请截止日期前完成基础领导力课程 (BLC)（BLC 不予豁免）。TIS 豁免将由 USAREC 项目经理处理。e. 士兵必须能够在 34 岁之前完成所有学位要求和委任。这通常意味着士兵在开始护理计划时不得超过 31.5 岁，除非参加加速计划。可以根据具体情况申请豁免。年龄豁免将由 USAREC 项目经理处理。f. 士兵的平均绩点 (GPA) 必须至少为 3.0，该成绩是根据他们就读过的所有大学水平的成绩单计算得出的。护理学校会将总平均绩点计算结果写在录取通知书上。豁免将根据具体情况进行考虑。项目经理将处理 GPA 豁免。g. 之前参加过任何其他委任计划（ROTC、OCS、IPAP 等）并且因任何原因退出该计划的原因将根据具体情况进行考虑。
Vikas Kumar Ravat博士
1.5.2农业系统的范围：1.6农场效率度量1.8农业资源管理1.8.8.1自然资源管理的主要策略1.9让我们总结1.10关键术语1.11答案1.11检查进度的答案。 2.2 Nature of Agricultural Production Function: Cobb-Douglas 2.2.1 Criticisms of C-D Production Function 2.2.2 It‘s Importance 2.2.3 Conclusion: 2.3 Nature of Agricultural Production Function: Spillmans 2.4 Risk and Uncertainty in Agricultural Production and Prices 2.4.1 Strategic vs. Tactical Risk with Uncertainty 2.4.2 The Domain of Risk and Uncertainty 2.5 Decision theory 2.5.1 Decision-Making at the Farm Level
AEC 行业的对话式人工智能
开发一个可以交谈和理解人类语言的系统的想法早在 1200 年代就出现了。随着人工智能 (AI) 的进步，对话式人工智能在 2010 年随着 Apple 的 Siri 的推出而成熟。对话式人工智能系统利用自然语言处理 (NLP) 通过语音和文本理解并与人类交谈。这些系统已部署在航空、旅游和医疗保健等领域。然而，对话式人工智能在建筑工程和施工 (AEC) 行业的应用滞后，人们对对话式人工智能的研究状况知之甚少。因此，本研究对 AEC 行业的对话式人工智能进行了系统回顾，以提供对当前发展的见解，并进行了焦点小组讨论以强调挑战并验证机会领域。研究结果表明，对话式人工智能应用对 AEC 行业具有巨大的好处，但目前尚未得到充分探索。强调了正在探索的主要挑战并讨论了干预措施。最后，预测并验证了对话式人工智能的机会和未来研究方向，这将提高行业的生产力和效率。这项研究展示了一个快速崛起的研究领域的现状，也是 AEC 领域的首次尝试。其研究结果将为新领域提供见解，对 AEC 行业的研究人员和利益相关者大有裨益。
AEC-FM 中的数字孪生技术回顾...
建筑、工程、施工和设施管理 (AEC-FM) 行业越来越受到监控传感器网络数据和控制自动化系统的数字技术的影响。数字孪生等数字技术的进步通过整合物理世界和数字世界，提供了建筑物及其资产的高级表示。本文探讨了 AEC-FM 领域的模式、差距和趋势，并为建筑管理的数字化和自动化解决方案做出了贡献。这项工作涵盖了广泛的研究主题，从复杂模型的智能信息管理到建筑信息管理和建筑系统的交互，研究人员越来越有兴趣使用数字孪生来管理他们的信息，并开发新的研究方向，重点是数据交换和建筑信息模型 (BIM) 和设施管理 (FM) 的互操作性。在对多个数据库进行完整的文献计量搜索并遵循选择标准后，77 篇关于 AEC-FM 行业数字孪生应用的学术出版物被标记并进行了相应的聚类。本研究详细分析了关键技术的概念，包括“设施生命周期管理中的数字孪生”、“数字孪生信息集成标准”、“基于数字孪生的以居住者为中心的建筑设计”、“基于数字孪生的预测性维护”、“用于设施维护的语义数字孪生”和“基于数字孪生的人类知识”。研究结果表明，信息标准化是数字孪生在 AEC-FM 行业实际使用之前必须克服的第一个主要障碍。在此基础上，本文提出了建筑管理数字孪生的概念框架，作为未来研究的起点。
