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建筑系统中的建筑绘画和设计建模策略
建筑信息建模的概念是在1970年代中期开发的，被称为建筑描述系统。今天，这一过程已成为建筑行业中广泛知识领域的关注点，并已实施以应对某些项目的整合需求，改善沟通和信息的需求。此概念是指创建用于管理项目生命周期信息的方法的一组策略，过程和技术。这项技术是使用新旧设备以及程序和潜力的建筑信息建模与计划，设计，构建，操作和管理相关的高级过程。换句话说，该技术被定义为所有施工过程的完全相关集，包括：生产，沟通和分析施工模型。根据此标准，通过实施此概念，所有项目生命周期信息都存储在共同的数据环境中。换句话说，构建信息建模是一个基于3D模型的智能过程，该过程为建筑，工程和建筑专业人员提供了洞察力和洞察力和工具，用于规划，设计，建造和管理建筑物。新的建筑技术从根本上改变了进行建设和项目管理的方式。这些技术通过提高施工过程的速度，准确性和效率来使高质量结构以较低的成本构建。另一方面，这些技术还有助于提高可持续性并减少建筑项目的环境影响。在不久的将来，这些技术有望成为建筑行业的标准，并对传统方法产生重大影响。因此，熟悉这些技术及其使用可以帮助该领域的公司和专业人员在未来的比赛中更加成功。
沙子图与弦弦图制作
很长一段时间以来，土著社会被排除在数学史领域（D'Ambrosio，1985，2001）。直到几十年前，科学的历史学家和哲学家确实抛弃了他们的研究领域，经常赋予口头传统的小规模和/或土著社会。The prevalence of the evolutionist (Tylor, 1871) and “prelogical thought” (Lévy-Bruhl, 1910) theories, arguing that these peoples had a lesser ability to abstract and generalize than ours, appears to have durably impeded the recognition of genuine mathematical practices carried out in the various indigenous societies worldwide (Vandendriessche,即将到来的2021）。在20世纪下半叶初，在这个问题上发生了重大的认识论变化，这是通过人类学家克劳德·莱维·斯特劳斯（ClaudeLévi-Strauss）的工作促进的。后者的认识论破裂似乎促使研究（在1970年代）的发展现在通常被认为是建立民族心理学的开创性作品（Vandendriessche＆Petit，2017年）。这个新生的跨学科研究领域的当前发展有助于进一步扩大我们对数学知识及其历史的看法，同时在图片中包括所有在社会群体/社会中表现出的数学特征的所有活动，通常不被认为是这样的。在地球的各个土著社会中，数学并不是通常作为自治知识类别。（Rivers＆Haddon 1902，Deacon＆Wedgwood，1934年，Austern 1939，Lévi-Strauss 1947，Pinxten等人。然而，正如许多关于“传统”社会的民族志都表明，在整个20世纪，在其各种实践中（例如日历或装饰品的制作，营地和住宅的建立，纺织品生产，导航，接航，游戏，游戏，游戏，游戏，1983，Gladwin 1986，Mackenzie 1991，Desrosiers，2012，Galliot 2015…）。因此，eTnomecatians的一个主要认识论问题是确定其中一些实践与数学活动以及如何相关的程度。为了避免受到“数学一词的西方涵义”的约束，玛西娅·阿什尔（Marcia Ascher，1935-2013）是1990年代民族心理学的创始人之一，引入了“数学思想”的概念。数学思想被定义为涉及“数字，逻辑和空间配置，尤其是这些思想在系统或结构中的布置”的想法（Ascher，1991：3）。Ascher基于使用建模工具的使用开发了一种方法，旨在揭示与
利用热拉伸法制造具有复杂特征的光纤
摘要：高纵横比聚合物材料广泛应用于从服装等日常材料到工业和医疗领域的专用设备等各种应用领域。传统的制造方法，如挤压和模塑，在整合各种材料和实现复杂几何形状方面面临挑战。此外，这些方法在提供低成本和快速原型设计方面的能力有限，而这对于研发过程至关重要。在这项工作中，我们研究了使用市售的 3D 打印机来制造纤维预制件，然后将其热拉成纤维。通过优化 3D 打印参数，我们成功制造了直径小至 200 µm 且形状复杂、特征精确到几微米的纤维。我们通过从各种材料中制造纤维（例如具有不同刚度的纤维和具有磁性的纤维）证明了这种方法的多功能性，这有利于开发肌腱驱动和磁驱动的机器人纤维。此外，通过设计新颖的预制件几何形状，我们生产了锥形纤维和具有互锁机制的纤维，也适用于医疗可控导管应用。这些进步凸显了这种方法的可扩展性和多功能性，为生产用于各种应用的高精度聚合物纤维提供了一个强大的平台。关键词：增材制造；3D 打印；预制件制造；热拉伸；多材料纤维；功能纤维；纤维致动器
使用人工智能分析非人类绘画
简单总结：理解绘画特征是一项复杂的任务，特别是对于非人类灵长类动物而言，其相关特征可能与人类不同。在这里，我们提出了一种客观分析绘画的方法。为此，我们使用深度学习（允许自动特征选择和提取）根据雌性猩猩的绘画创作季节对其进行分类。根据提取的特征，我们发现她的绘画行为存在季节性变化的证据，我们的结果支持先前的发现，即与颜色相关的特征可以部分解释季节性变化。使用灰度图像，我们证明不仅颜色包含相关信息，还包含绘画的形状。此外，这项研究表明，绘画的风格和内容都可以部分解释季节性变化。
文章AlbrechtDürer的绘图设备
在他的1525年和1538年的韦森·德·梅森（Weysung der Messung）的两个版本中，阿尔布雷希特·杜勒（AlbrechtDürer）为四种设备出版了设计，以帮助艺术家进行绘画。本作者已经重建了所有四个工具并进行了实验，在每种情况下都会绘制琵琶。论文报告了遇到的问题和时间。为了进行比较，琵琶的透视视图是几何构造的，其他图纸是徒手制作的。这两台复杂的机器被证明是不准确的，耗时的，几乎是不可行的。网格框架更快，更准确。在速度和精度方面最好的是在玻璃上追踪，在实验中，该玻璃的设置不到十分之一的时间来设置并透视了叶片的困难弯曲形式。本文遵循杜勒设备的历史遗产。复杂的机器在文艺复兴时期的文本中反复重新出版，但可以说，在实践中很少使用。相比之下，在许多教学文本中，建议使用网格的框架和玻璃跟踪，并在20世纪之前被艺术家广泛使用。
手册和绘制乘以Multiplus-II 15KVA 3偶然MPPT 250 ...
cerbo gx带有GX Touch-70显示屏和GX LTE 4G：带有GX Touch 70显示器和4G通信设备GX LTE 4G的Cerbo GX在lynx发行器上方都可见。CERBO与GX Touch 70显示屏一起是安装的监视心脏，向您展示了所有连接的设备的情况。可以使用Victron GX LTE 4G设备在您面前或从世界任何地方使用CERBO进行监视，如图纸中所示，使用VictronConnect应用程序或网站使用Victron VRM Portal。CERBO还提供远程固件更新，并允许远程更改设置。您连接到CERBO的任何内容都可以在GX Touch 70显示器上或使用：远程控制台，VRM仪表板，高级VRM小部件，VRM App Widgets和VE.Can/NMEA2000。这一切都在Cerbo手册中清楚地解释了。您可以在Victron网站上找到此手册的最新版本。
ToR TPM 工程设计技术图纸清单...
世界银行通过（SERP）支持索马里改善机构和服务提供，以加强社会契约。这是建立国家合法性和减少机构分裂的更广泛努力的一部分。索马里公民要想愿意为公共收入做出贡献，就必须相信国家有能力履行其基本职能并提供公共服务。同样的信任也需要增加用于基本服务和人道主义援助（如干旱和饥荒）的外部资金，并通过政府机构和系统引导这些资金。一方面，这需要加强国家的机构能力，另一方面，需要解决分裂问题，加强公共资源管理的透明度和问责制。
通过离线和在线房屋图测试预测阿尔茨海默氏病和轻度认知障碍
摘要 - 用于开发可靠，非侵入性和具有成本效益的方法，用于早期诊断神经退行性疾病（例如轻度认知障碍（MCI）和阿尔茨海默氏病）（AD）。在这方面，基于手写的任务在将MCI和AD患者与健康对照组（HCS）区分开来表明。但是，使用不同的符号和数据表示时，以前的工作报告了结果混合的结果。我们通过开发计算模型（卷积和经常性神经网络）来解决这一研究差距，以将MCI和AD与具有离线（扫描图像）和在线（离散时间序列）房屋图纸的HC区分开。值得注意的是，我们观察到，增强在线数据，然后将其转换为离线格式，我们称为“ Onoff-Line”的方法在二进制分类任务中产生了最佳性能结果。这些发现突出了在线表示在更准确地捕获手写动力学方面的有效性。最终，我们的工作为未来的研究开辟了新的途径，以通过手写分析来增强MCI和AD的自动诊断。索引术语 - 现实的认知障碍，阿尔茨海默氏症的不适，笔迹，绘画，深度学习，分类。
Projects Record-Building-Models and Drawings Handover ...
RECORD MODEL AND DRAWING STANDARDS AND SUBMISSION GUIDELINES ... 9 File Sharing..................................................................................................................... 9 3D (Revit) Model File Format ........................................................................................ 10 CAD Drawing File Format ............................................................................................. 10 External Reference Files (XREF) .................................................................................. 11 Model Space and Paper Space..................................................................................... 11 Title Blocks ................................................................................................................... 11 Drawing Layer Standards.............................................................................................. 12 Scale,单位和公差...........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
AI对象检测工程图中的零件和
AI对象检测用于许多不同的应用，例如自主驾驶，教育甚至日常生活（Adiguzel等，2023； Atakishiyev等，2021； Dixit等，2022）。随着Chatgpt的发布，许多人首次接触了这项技术，从那以后，对AI的兴趣一直在增加。它也适用于不同的工程任务，例如用于分析技术图纸。借助基于AI的对象检测算法，可以从这些图像中提取字母，数字和符号（Eylan等，2020，Sarkar等人2022）或对图纸内的某些对象进行分类（Dillenhöfer，2023）。这项工作展示了基于AI的工程图中零件的检测，并在第2节中介绍了其纳入工程教育的概念。