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管理大流行后建筑业的劳动力生产率
建筑行业受到19日大流行的重大影响，既有前所未有的挑战和变革的机会。劳动力短缺，遵守增强的健康和安全法规，以及采用数字技术的快速加速已集体重塑了该行业的运作方式。这些破坏需要重新评估传统劳动力管理实践，强调韧性和创新。本文探讨了在大流行时代提高劳动力生产率的关键策略。中央主题包括利用高级技术，例如自动化，建筑信息建模（BIM）和可穿戴安全设备；采用灵活的工作实践来满足不断发展的劳动力需求；并实施全面的培训计划，以弥合技能差距并促进适应性。本文还研究了政策和行业合作在塑造可持续实践中的作用，强调了公私伙伴关系的重要性以及政府对技术投资的支持。建议专注于培养建筑团队中的韧性，适应性和包容性文化，以减轻劳动力短缺并提高整体运营效率。案例研究说明了数字工具和创新劳动力策略的成功整合强调了这些方法的可行性和好处。通过采用这些策略，建筑行业可以在面对未来的不确定性的情况下将自己定位为可持续增长，提高生产率和韧性提高。
使用多回波径向闪光和基于模型的重建∗
并行成像压缩传感（图片）技术具有图形算法和基于模型的方法被证明是参数量化的有效效果，后者提供了增强的图像详细信息。与常用的多回波EPI方法相吻合，提出的径向技术显示了改进的空间分辨率（1.1×1.1×1.1×3 mm 3 vs. 2-3×2-3×3 mm 3），并减少了失真。定量r ∗ 2结果之间有两个采集策略之间的良好一致性。此外，可以合成高分辨率，无失真的r ∗ 2加权图像，其中包含互补信息。结论：这项工作证明了径向易于运动的可行性，可进行运动稳定定量r ∗ 2胎儿脑的映射。这种提出的多回波径向闪光与基于校准模型的重建结合，以1个标称分辨率为1。1×1。1×3 mm 3在2秒内。 关键字：r ∗ 2映射，胎儿MRI，无失真，多回波径向闪光，基于模型的重建1×3 mm 3在2秒内。关键字：r ∗ 2映射，胎儿MRI，无失真，多回波径向闪光，基于模型的重建
降钙素基因相关肽（CGRP）拮抗剂政策94002：乳房重建和相关程序
定义：进行乳房重建和相关程序，例如乳头纹身，乳房植入物插入和乳房重建手术，以重新建立医学上必要的乳房切除术，病情，疾病，损伤或先行异常的正常外观。乳房植入物的潜在并发症包括植入物破裂和囊膜染色。手术干预，例如去除植入物，人心理囊膜切开术或周围的囊囊切除术，以解决植入物破裂或囊膜缔合。在没有医学上必要的乳房切除术，医疗状况，损伤或先天性异常的情况下，执行的乳房重建和相关程序是为了改变或增强乳房的美学外观。医疗必要性：
联合气候重建中的不确定性定量的可耦合过程建模
摘要AnyExperimentWithClimateModeModeliesReliesonapentiallyLargesetofSpatio-temorporalBundaryConditions。这些可以代表系统的初始状态和/或强迫在整个实验过程中驱动模型输出。这些边界条件通常是使用气候建模研究中的可用重建固定的；但是，实际上，它们是高度不确定的，不确定性是未量化的，并且对实验产出的影响可能相当大。我们对这些不确定性的有效量化结合了来自多个模型和观察结果的相关数据。从Coex-RangeAbility模型开始，我们开发了一个可共交易的过程模型，以捕获变量的多个相关的时空场。我们证明，对此表示中的参数的进一步交换性判断会导致层次模型的贝叶斯线性类比。我们使用该框架在最后的冰川最大值（23-19 kya）下提供海面温度和海冰浓度边界条件的联合重建，并使用它使用著名的冰耦合大气层和冰形模型来强制冰盖模拟集合。我们证明，鉴于我们的不确定性，这些实验中通常使用的现有边界条件是令人难以置信的，并证明了对冰盖模拟使用更合理的边界条件的影响。本文的补充材料可在线获得，包括对可再现工作的材料的标准化描述。
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。
建筑业的人工智能技术
摘要：人工智能 (AI) 是一种强大的技术，可在整个建筑项目生命周期中使用。由于缺乏专业知识和研究，将人工智能技术纳入建筑行业的过渡被推迟。公众对人工智能技术的看法、其应用领域、前景和建筑行业的制约因素也存在知识差距。本研究旨在通过分析社交媒体数据来探索人工智能技术在澳大利亚建筑业的采用前景和制约因素。本研究采用社交媒体分析以及 Twitter 消息的情绪和内容分析 (n = 7906) 作为方法论。结果表明：(a) 机器人、物联网和机器学习是澳大利亚最受欢迎的人工智能技术；(b) 澳大利亚公众对人工智能的看法大多是积极的，同时也存在一些负面看法；(c) 澳大利亚各州/领地对人工智能的机遇和制约因素有不同的看法；(d) 节省时间、创新和数字化是最常见的人工智能前景； (e) 项目风险、数据安全和能力不足是最常见的 AI 制约因素。这项研究首次通过分析社交媒体数据来探索澳大利亚建筑业采用 AI 技术的前景和制约因素。研究结果为建筑业提供了公众对 AI 采用的看法以及前景和制约因素的信息。此外，它提倡寻找利用 AI 技术的最有效方法。该研究有助于将公众对 AI 采用的看法以及前景和制约因素纳入建筑业技术采用的考虑因素。
参考文献：Kyivska, Kateryna/Tsiutsiura, Svitlana (2021)。人工智能在建筑行业的应用及现有技术分析。在：技术审计与生产储备 2 (2/58)，S. 12 - 15。http://journals.uran.ua/tarp/article/download/229532/229389/525987。doi:10.15587/2706-5448.2021.229532。
研究对象是信息技术在建筑行业中的应用过程。最棘手的领域之一是通过引入数字技术来提高建筑行业的效率。所进行的研究基于使用人工智能实施的方法的应用。该研究使用机器学习和模糊逻辑方法来标记视觉数据并分析其潜在威胁，以及降低所有可能的风险。这种方法的主要特点是，使用机器学习技术，可以在项目风险影响其利润之前降低项目风险。因此，将人工智能与 BIM 技术结合使用，可以根据实时数据、过去活动和其他因素预测建筑项目的工作，从而优化施工流程。随着人工智能继续分析公司数据，实施数字化流程所带来的好处将在未来项目中变得更加明显。这是因为所提出的使用模糊逻辑的方法具有许多特点，特别是，机器学习算法处理的信息越多，它们就越复杂。因此，它们提供了更多有用的信息并允许做出更好的决策。这为在项目工作中最大限度地降低风险和有效分配资源提供了机会。与传统信息技术相比，人工智能可用于构建基于知识的安全管理系统，并结合统计概率来帮助降低建筑项目的安全风险。关键词：人工智能、信息技术、BIM 技术、机器学习、建筑行业自动化。
SPAR3D：从单幅图像实现稳定的点感知三维物体重建
从单目图像重建3D物体是计算机视觉领域的一个基本问题。高效的重建系统能够开辟广泛的应用领域，包括增强现实、电影制作和制造业。单目3D重建也是一个复杂的逆问题：虽然可见表面可以通过阴影估计，但预测遮挡表面需要强大的3D物体先验知识。我们的领域已经在两个不同的方向上出现了分歧：前馈回归[2、10、19、24、25、27、37、53、54、59-62、65、66、69]和基于扩散的生成[6、8、9、26、29、31-35、39、46-48、68、71]。尽管在两个方向上都取得了重大进展，但每个方向都有根本的局限性。基于回归的模型在粘附图像中的可见表面方面非常有效，并且推理速度通常很快。然而，它们对图像和 3D 之间的双射映射做出了过于简单的假设。这一假设在学习目标中引入了模糊性，导致遮挡区域的表面和纹理估计不佳。另一方面，基于扩散的方法是生成性的，不能预测统计平均值。然而，在建模高分辨率 3D 时，它们在推理时的迭代采样计算效率低下。此外，[27] 等先前的研究表明，扩散生成的 3D 模型与输入图像中可见表面的对齐效果较差。我们如何才能兼顾两者的优点而又避免它们的局限性？有鉴于此，我们提出了 SPAR3D，它将 3D 重建过程分为两个阶段：点采样阶段和网格划分阶段。点采样阶段使用扩散模型生成稀疏点云，然后是网格划分阶段，将点云转换为高度详细的网格。我们的主要思想是将不确定性建模转移到点采样阶段，在此阶段，点云的低分辨率允许快速迭代采样。随后的网格划分阶段利用局部图像特征将点云转换为具有高输出保真度的详细网格。减少点云网格划分的不确定性进一步促进了逆渲染的无监督学习，从而减少了纹理中的烘焙照明。我们的两阶段设计使 SPAR3D 的性能显著优于以前的回归方法，同时保持了高计算效率和对输入观测的保真度。我们方法的一个关键设计选择是使用点云来连接两个阶段。为了确保快速重建，我们的中间表示需要轻量级，以便能够高效生成。另一方面，它应该为网格划分阶段提供足够的指导。这
对普通话鱼幽门的全球反应对急性兰纳维病毒（MRV）感染的全局反应揭示了血清炎的形成，然后是腹水
利基结构是通过生物对环境进行变化的过程，反过来也推动了自己的进化。虽然已经描述了野生或人类社会中许多利基结构的例子，但很少能证明在人类控制下的环境中，很少有一个明显的构造典范。工业醋生产是乙酸细菌进行的发酵。重要的是，乙酸细菌产生乙酸，其酸度的增加选择了酸性较低的酸性细菌。剩余的乙酸细菌继续产生更高水平的酸度，导致定向选择，从而驱动总体人群的酸度耐受性较高，同时降低人群的遗传多样性。将对这种利基结构进行描述和建模，并讨论野生种群中利基构建可能的自限制约束的影响。
利用人工智能优化建筑行业的项目管理和降低风险
建筑行业正越来越多地采用人工智能 (AI) 来优化项目管理流程并增强风险缓解策略。随着建筑项目日益复杂，工期紧迫、法规不断变化且成本高昂，传统的项目管理和风险评估方法往往效率低下且容易出现人为错误。人工智能技术，尤其是机器学习和预测分析，通过提供数据驱动的洞察、改进决策制定并自动化各种项目管理任务，提供了强大的工具来应对这些挑战。通过分析历史数据和实时项目信息，人工智能可以预测潜在风险，例如工期延误、成本超支和安全隐患，从而实现主动干预。人工智能工具有助于简化项目进度安排、资源分配和绩效跟踪，确保项目按计划进行且不超出预算。此外，人工智能还可以优化供应链管理，减少材料浪费并确保资源的及时可用性。机器学习算法可以不断从项目数据中学习，随着时间的推移提高其预测准确性并适应不断变化的条件。本文探讨了人工智能在转变建筑项目管理和风险缓解策略方面的作用。本文探讨了人工智能在风险评估、安全管理、成本估算和进度优化等领域的具体应用。建筑行业的案例研究和案例凸显了人工智能工具在实际项目中的成功应用，并展示了项目成果的切实改善。本文还探讨了人工智能在建筑行业应用面临的障碍，包括数据质量、集成挑战以及对专业技能的需求。最终，将人工智能融入建筑项目管理，有望打造更高效、更具成本效益、更具风险抵御能力的项目。