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用于建筑遗产分析的机器学习和深度学习：激光扫描和基于无人机的测量应用程序对复杂的空间网格结构
摘要：从基于现实的数据开始的3D几何形状的重建是具有挑战性的，并且由于对现有结构进行建模和建筑遗产的复杂性的困难，因此具有挑战性且耗时。本文介绍了一种方法论方法，用于对测量产出的自动分割和分类，以改善从激光扫描和摄影数据的解释和构建信息建模。的研究重点是测量19-20-21世纪后期的网状，空间网格结构，这是我们的建筑遗产的一部分，这可能需要监视维护活动，并依赖于人工智能（机器学习和深度学习），用于以下方面： 加工。专注于博洛尼亚（Bologna）的钢中的网格结构的案例研究，这项工作就数据准确性，几何和空间复杂性，语义分类和组件识别提出了许多关键问题。
研究文章调查学龄前儿童的看护人对食品添加剂风险管理的认识水平：推荐的调查证据
本研究旨在确定幼儿儿童与食品添加剂相关风险的看护人的认识程度。它还强调了重要的问题，这些问题有助于更高的风险和建议，以提供更好的实践。这项研究取决于定量调查方法，以评估看护人对食品添加剂的认识水平以及它们对学龄前儿童带来的潜在风险。它探讨了教育水平之间的关系，以衡量知识对食品添加剂风险管理实践的认识的不同问题。该研究还利用风险热图来定义大多数有关风险领域的信息。研究结果表明，需要教育学龄前儿童的护理人员有关食品添加剂相关的潜在风险。表明，知识水平与食品添加剂风险的不同领域之间没有显着关系。尽管有64.47％的人不知道添加剂中的蝗虫豆胶可能会导致血管性水肿。不同问题中的意识水平各不相同，表明知识存在差距。研究表明，有70.25％的人不了解标签上有关食品添加剂的信息，这提高了透明度在食品标签实践中的重要性。这项研究的结果表明，学龄前儿童的护理人员在塑造这些儿童的饮食习惯和健康结果中的重要作用。这项研究扩展了该领域的知识，因为它专注于学龄前儿童的护理人员。他们强调需要启动有针对性的教育计划，采用透明的食品标签实践，倡导对食品安全水平进行持续监视，并进行持续的科学研究，以最大程度地减少与食品添加剂相关的健康风险。它强调了需要教育学龄前儿童的护理人员就食物添加剂风险，倡导透明标签的倡导者，并强调正在进行的监视和教育，以减轻与食品添加剂相关的健康风险。
调查心脏病学家的采用趋势
在心脏病的迅速发展领域中，开创性药物正在重塑临床实践，36在广泛的临床试验中支持，FDA批准1。这些进步针对的是慢性37条，严重影响全球医疗保健成本，发病率和死亡率。在美国，心脏38次失败的年度医疗保健费用为39.2至600亿美元，与高脂血症相关的费用为39美元，达到154.7亿美元，其中一半以上的美国成年人具有很高的LDL水平（图1）2,3。预测40表明，到2030年，心力衰竭的经济负担可能会增加到700亿美元，其中41 2024年的药品成本为50亿美元，而2030年则不确定。高利皮血症的2030年预计成本约为11-16420亿美元，考虑到2.5％的增长率（图1）5。这些估计基于建模和历史43趋势，强调了对减少医疗费用的有效管理策略的迫切需求，并改善了患者的预后，突出了45个医疗保健系统中心力衰竭和血脂异常引起的财务压力。46
2025建筑测量学士学位
出版日期：此信息截至10月24日。2025，适用于从指定摄入期开始的学生。它仅出于信息目的而提供，并且不构成任何个人和维多利亚大学之间的合同。学生从不同的摄入量开始或由于信用或其他因素而无法遵守计划的学生应咨询其课程和单位顾问的入学帮助
调查生成式人工智能的经济预期
Muth (1961) 的理性预期假说仍然是宏观经济学和金融学中占主导地位的信念模型。它的主导地位并不难理解：理性预期为建模经济行为提供了一种可行的方法（Lucas (1972)），同时限制了计量经济学家的自由度（Lucas (1976)）。然而，理性预期从来就不乏证据和其他理论来质疑其主导地位。这些模型将我们置于 Sims (1980) 提出的替代预期的“荒野”中。2 成功探索这片荒野的尝试主要依靠调查数据来寻找信念的代理（Coibion 和 Gorodnichenko (2015)、Bordalo 等人（2020）、Angeletos 等人（2021）、Nagel 和 Xu (2022a)、Lochstoer 和 Muir (2022)）。在本文中，我提出了一种使用大型语言模型 (LLM) 的新信念代理来源。LLM 是一类旨在学习人类语言结构的统计模型。这些模型通过估计给定文档中所有先前观察到的标记的标记 si 的概率来实现此目标，
http://dx.doi.org/10.18576/jasu/ 0 4 0 2 0 1 通过 BIM 实现工料测量实践的创新变革，Big
收稿日期：2019年8月11日 修订日期：2019年8月30日 接受日期：2019年10月23日 发表日期：2020年6月1日 摘要：与许多建筑行业职业一样，工料测量 (QS) 已经存在很多年，并且经历了许多变化，以反映更广泛的行业和社会的发展。从 1980 年代开始，计算机开始大量出现在设计过程中，从而导致建筑信息模型的兴起，这尤其导致了设计和建筑领域的重大变化。例如在英国，BIM 的普及和传统工程量清单的消亡，同时智能建筑/城市兴起，利用大数据 (BD)、人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)。这意味着 QS 实践需要反思可以提高建筑质量和生产力以及他们自身的专业发展的新兴产品和服务。随着传统 QS 角色的减少和对施工速度的关注度增加，工料测量师在处理高级客户（如 BIM 经理和项目经理）的数据驱动需求时，可能会有不同角色的机会。此外，在与时间限制较少、创新性较差的客户打交道时，需要提高传统 QS 实践的市场价值，这无意中导致了技能差距，从而使实践能够对传统服务收取更高的费用。本研究是一项基于二手数据的探索性研究，旨在了解 BIM 的采用和相关技术进步，这些进步代表了 QS 专业人员的创新和新兴角色，以满足行业日益增长的需求。研究结果将激发和支持对实践、专业教育以及实现英国 2025 年建筑目标所需的态度行为进行变革的需求。
个人生态学 - 测量工具（x3）
i。自我评估（等级）您的学习优势和能力在指示的线上（相当弱 - 武器 - 平均 - 强 - 强 - 非常强）ii。将您的排名号码转移到第9页的条形图调查中，并根据指定的数字为其涂上颜色。在P 10
B-02 - 测量
B-02 - 测量 B-02.1 - 一般测量指南 设计师应在方案设计阶段开始时与大学项目经理、未来居住者和业主代表协商，审查方案并确定项目要求。 现有条件 大学努力为设计师提供准确的竣工图。但是，由于大学的许多建筑都年久失修，而且一些建筑经历了多次翻修，竣工图并不总是可用的。当任何有关项目现有条件的信息不准确或不充分时，设计师有责任通知项目经理。 现场公用设施信息 关于现有结构状况、需要解决的维护项目以及现有结构中的危险材料的其他信息可供参考。这些信息不应被视为完整或准确的。设计师负责审查现有设施的记录文件，以确定所有公用设施和地下设施与相邻建筑物或正在翻修的建筑物的衔接，包括雨水管和地基排水管，并确定项目范围内的所有公用设施，包括受项目工作影响的区域。项目影响范围包括可能位于主要项目现场之外但属于项目一部分的改进，例如公用设施扩建、车道和道路。场地和现有条件信息设计师应联系工程信息系统和能源服务部门以获取最新的施工信息。他们将为改造项目提供公用设施图纸和记录图纸。大学不能保证这些信息的准确性。鉴于公用设施基础设施的复杂性以及北卡罗来纳大学教堂山分校三个校区景观的重要性，在原理图设计阶段完成地表和地下特征条件调查至关重要。所有大学公用设施对地表和地下特征调查的审查也至关重要。
调查教师的偏好和界限......
摘要。编排工具可以支持 K-12 教师促进学生学习，尤其是在旨在满足课堂利益相关者的需求时。我们之前的工作表明，在课堂上动态配对学生进行协作学习时，需要人机共享控制，但对每个代理应扮演的角色提供的指导有限。在本研究中，我们设计了故事板，用于当使用基于 AI 的自适应数学软件进行个人和协作学习时，教师、学生和 AI 共同编排动态配对的场景。我们调查了 54 名数学教师的共同编排偏好。我们发现，教师希望与 AI 共享控制权，以减轻他们的编排负担。此外，他们希望 AI 提出带有解释的学生配对，并识别有风险的配对提议。然而，即使老师很忙，他们也不愿意让 AI 自动配对学生，也不太愿意让 AI 覆盖老师提出的配对。我们的研究有助于了解教师与人工智能和学生分享学生配对任务和控制权的需求、偏好和界限，以及人机协同工具的设计含义。
卫星图像测量鲸鱼的潜力
摘要：非常高分辨率（VHR）卫星图像的出现（少于1 m的空间分辨率）正在生态和保护生物学领域创造新的机会。次级分辨率图像的进步在实地特征的检测和识别方面提供了更大的信心，从而扩大了可能的研究问题领域。迄今为止，VHR图像研究主要集中在陆地环境上。但是，在过去的二十年中，使用该技术检测鲸类动物已经取得了进步。随着计算能力和传感器分辨率的进步，使用VHR卫星图像具有自动检测和分类过程的VHR卫星图像的大规模VHR海洋调查的可行性有所增加。对自动调查的初步尝试显示出令人鼓舞的结果，但需要进一步的发展来确保可靠性。在这里，我们讨论了可以使用VHR卫星图像来解决鲸鱼保护中的紧急问题的未来方向。我们强调了当前对自动检测的挑战，并将该技术的使用扩展到所有海洋和各种鲸鱼。为了实现盆地规模的海洋调查，目前不可行任何传统的测量方法（包括船基和航空调查），未来的研究需要生物学，计算科学和工程学之间的合作努力，以克服目前对该平台使用的挑战。