XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System土木工程
检查气候变化对土木工程中水资源管理的影响
水资源管理长期以来在土木工程中发挥了至关重要的作用，是满足人类至关重要需求并促进可持续发展至关重要的基本领域之一。鉴于水资源，尤其是在干旱和半干旱地区的水资源有限和分散，因此与水资源的供应，分配和保护有关的项目的设计和实施始终被认为是该领域的主要优先事项。在整个历史上，土木工程师都开发了水资源管理系统，例如大坝，灌溉运河，城市供水网络，水处理系统和废水处理厂，所有这些都直接影响了生活水平的改善以及人类社会的福利（Metcalf＆Eddy，2014年）。然而，近几十年来的快速气候变化对这些关键基础设施提出了新的挑战，这些基础设施需要重新评估和适应水资源管理策略。
岩洞工程指南 - 香港 - 土木工程拓展署
C. Franks 博士（2014 年 11 月 13 日之前） 何耀强先生（自 2015 年 7 月 31 日起） 林志雄先生（2015 年 1 月 3 日至 2015 年 7 月 30 日期间） 梁佩桦先生（自 2014 年 11 月 13 日起） 吴克昌博士（2015 年 1 月 3 日之前） K. Roberts 先生 黄俊峰先生（自 2015 年 1 月 3 日起） F.W.Y. Ko (秘书) 香港铁路有限公司 (土力工程部) A. Yates 先生 香港岩土及土力环境专家协会 C. Chan 先生 伦敦地质学会 (香港区域小组) C. Jack 先生 (2013 年 8 月 13 日之前) R. Sung 先生 (自 2013 年 8 月 13 日起) 香港地质学会 R.S.M.陈先生 香港隧道学会 G. Page 博士 香港工程师学会 (土力分部) E. Chung 先生 香港工程师学会 (土力分部) – 岩洞及隧道工程工作小组 F. Desaintpaul 先生 (2014 年 3 月 25 日之前) D. Salisbury 先生 (自 2014 年 3 月 25 日起) 英国材料、矿物及采矿学会 (香港分会) G. Bridges 先生 英国采石学会 (香港分会) P. Fowler 先生
智慧城市与土木工程：融合技术促进城市发展
本研究论文探讨了智慧城市与土木工程的交集，研究了技术整合如何推动可持续城市发展。该研究调查了先进的基础设施、物联网设备和数据分析在优化资源利用、增强市民服务和提高城市整体复原力方面的作用。通过案例研究和分析，本文旨在深入了解智能技术与土木工程实践相结合所带来的挑战和机遇，全面了解现代城市规划和发展不断变化的格局。本研究论文探讨了技术与土木工程的融合，以促进智慧城市和城市发展。通过研究技术创新与传统土木工程实践之间的共生关系，该研究探讨了它们对基础设施、可持续性和城市生活的共同影响。摘要介绍了将技术与土木工程融合以促进更智能、更具复原力的城市环境演变的变革潜力、挑战和影响的关键见解。
土木工程中人工智能应用的进展和障碍：深入回顾
人工智能 (AI) 已成为各个领域的变革力量，其彻底改变城市建筑的潜力越来越受到认可。本文详细研究了人工智能在公共建筑建设中的应用，强调了其成就、挑战和未来前景。审查涵盖了土木工程的各个方面，包括审查流程、分析、设计、施工管理、岩土工程、交通规划和施工监督。机器学习和遗传算法等人工智能方法被用于分析和设计，以增强流程、预测材料行为和推进医疗保健应用。在施工管理中，人工智能用于项目调度、资源分配、风险评估和安全管理。人工智能的岩土应用提供了精确的土壤特性估计、土壤损伤评估和地基施工改进。先进技术有助于交通规划、交通预测、智能交通系统和基础设施增强。此外，人工智能在公共基础设施的监测和维护方面发挥着至关重要的作用，包括桥梁检查、管道完整性评估以及通过图像处理和数据分析进行早期缺陷检测。尽管取得了重大进展，但人工智能在土木工程中的广泛应用仍然存在挑战，包括数据可用性、人工智能模型定义、道德问题以及协作努力的必要性。应对这些挑战需要研究人员、从业者和政策制定者的共同努力。最终，人工智能与土木工程的融合展示了其提高基础设施系统效率、安全性和可持续性的潜力。本综述总结了当前的知识，强调了挑战，并提出了未来研究的方向，以推进人工智能在土木工程中的融合。
ERDC SR-18-3“无人机系统支持美国陆军工程兵团土木工程中的环境应用”
静态基础设施与动态多样景观的结合为导航、风暴损害减少和生态系统健康带来了管理挑战，而这些挑战在自然灾害期间会加剧。为了完成美国陆军工程兵团 (USACE) 的洪水风险管理 (FRM) 任务，需要准确和更新地识别环境、物理和基础设施特征。美国陆军工程兵团已经确定了许多有助于降低灾害风险的研究和开发 (R&D) 机会，包括具有成本效益的技术，例如用于准确、详细和及时的二维和三维监测沿海和河流景观的无人机系统 (UAS) 技术。为此，美国陆军工程兵团洪水和沿海系统研发计划已启动一项工作，重点是确定和开发可防御且一致的基于 UAS 的方法和数据产品，以帮助实现 FRM 目标。具体而言，本报告重点关注确定 UAS 技术在支持与 FRM 相关的环境任务和应用方面的作用。虽然它没有涉及已经建立和发布的操作分类、指导和政策，但该报告确实包括了对 USACE 相关环境需求的区域反馈的技术审查，并评估了基于 UAS 的数据产品研究和开发的作用。
研究智能材料在土木工程结构的振动控制中的应用
摘要。挑战与自然资源的消耗，自然风光，极端天气条件或人口过多一样严重，需要智能解决方案，尤其是在建筑中。本文回顾了目前在民用结构中应用或开发的基于智能材料的技术，重点是智能材料用于致动或传感。给出了智能材料的定义和分类后，研究的材料（即压电材料，记忆材料，磁性流体）用于建筑和土木工程中的应用。尽管某些材料在应用方面已经非常有利，但另一些材料仍然需要对现实世界的建筑应用进行进一步研究。应在不久的将来通过系统的研究工作来合并这项审查。
2024信息手册Vitree（1月）-2025 ...用于...M.Tech智能移动性B.技术电气和计算机科学工程B. Tech。土木工程B. Tech。土木工程
po_01：具有在工程应用中应用数学和科学的能力。po_02：对与主题相关的概念和当代问题有清晰的了解，并将其应用于识别，制定和分析复杂的工程问题。po_03：具有设计组件或产品的能力，并具有现实的限制，包括公共卫生，安全，安全，文化，社会和环境PO_04：具有设计和进行实验的能力，分析和解释数据，以及具有信息PO_05的分析和解释的能力，可以使用技术和现代工具和现代工具，以实践的能力和现代工具，以实践的能力，并具有现代化的工具和工具。 to assess social issues (societal, health, safety, legal and cultural) and engineering problems PO_07: Having adaptive thinking and adaptability in relation to environmental context and sustainable development PO_08: Having a clear understanding of professional and ethical responsibility PO_09: Having cross cultural competency exhibited by working as a member Or in teams PO_10: Having a good working knowledge of communicating in English – communication with engineering community and society PO_11: Having a good cognitive load management与项目管理和金融有关的技能PO_12：有兴趣并认识到需要独立和终身学习的需求
第 374 土木工程中队和日本自卫队通过 CBRN 训练提高互操作能力
2024 年 6 月 21 日作者：斯宾塞·托布勒中士 第 374 空运联队公共事务部 第 374 工程兵中队的应急管理排于 6 月 6 日和 11 日在日本横田空军基地接待了日本航空自卫队和日本陆上自卫队的成员，进行双边应急管理培训。 培训涵盖了广泛的化学、生物、放射和核主题，包括危险材料讲座、适合任务的防护装备实践培训和净化程序。 第 374 工程兵中队指挥官迈克尔·普卢格 (Michael Plueger) 中校表示：“这些训练演习的目的是建立与日本盟友的关系，让我们熟悉彼此的装备、战术、技术和程序，并最终实现联合行动。” 6月6日，航空自卫队作战系统作战中队的成员参加了CBRN响应课程，学习了应急管理的基础知识。航空自卫队人员在模拟训练中使用了自己的个人防护装备（PPE）。 “这是他们第一次使用我们自己的个人防护装备进行实际操作培训，”第 374 土木工程中队应急管理联络官 Yukihide Hirano 解释道。“这是我们分享知识并向他们展示美国空军如何处理 CBRN 响应的机会。” 6月11日，日本陆上自卫队练马驻地化学防御队成员访问横田空军基地，进行双边及专家交流。第374工程兵团和日本陆上自卫队都进行了实战训练，以识别污染区域、在污染区域周围设置警戒线并进行净化训练。他们还讨论了每台设备之间的异同，回顾了其功能，并讨论了改进方法。 双边训练体现了我们加强与盟军关系的决心，促进地区安全，并帮助部队做好准备，以便在必要时迅速取得成果。 “太平洋和平是我们共同的愿望，”普弗鲁格说。“为了维护和平，我们必须遏制战争。我们必须向该地区的潜在对手证明，我们有能力应对他们可能考虑的任何类型袭击。”
自学报告
Aswin R 安置土木工程 CTS -GenC 4,00,000.00 Charanya.S 安置土木工程 CTS -GenC 4,00,000.00 Deepika B 安置土木工程亚马逊 28,60,000.00 Dhanush. J. S 实习 土木工程 MyCaptain 4,50,000.00 Dinesh Kumar S 实习 土木工程 L1 Supply 3,00,000.00 Gobbika E 实习 土木工程 CTS -GenC 4,00,000.00 Gokul S 实习 土木工程 Wipro 3,50,000.00 Grandhe Vishnu Prathap 实习 土木工程 Deloitte (USI) 7,60,000.00 Harapriya S 实习 土木工程 CTS -GenC 4,00,000.00 HARI PRIYA R 实习 土木工程 Infosys 3,60,000.00 RM Jyothir Adithya Skandan 实习 土木工程 Infosys 3,60,000.00 Kiruthik Raja B 实习 土木工程 CTS -GenC 4,00,000.00 Manikandan G Ganesan职位 土木工程 Mahindra Consulting Engineers 3,00,000.00 Mohamed Ariff AC 职位 土木工程 Qspiders 3,50,000.00 Narenthiran 职位 土木工程 LatentView 6,50,000.00 Naresh Ashwen Ve S 职位 土木工程 CTS -GenC 4,00,000.00 Naveen Kumar R 职位 土木工程 L1 Supply 3,00,000.00 Nijanthan S 职位 土木工程 Wood 4,20,000.00 Niveditha KS - 职位 土木工程 L&T Construction 6,00,000.00 Pavithranathan VM 职位 土木工程 TCS Digital 7,20,000.00 Prabhakaran P 职位 土木工程 LatentView 6,50,000.00 Rajkumar P 职位 土木工程 CTS -GenC 4,00,000.00 Rakshitha S 土木工程安置 Technip 5,80,000.00 Roshna R 土木工程安置 CTS -GenC 4,00,000.00 Sabarinathan KP 土木工程安置 Infosys 3,60,000.00 Samundeeswari P 土木工程安置 CTS -GenC 4,00,000.00 Sanjay Rajan S 安置 土木工程 TCS Ninja 3,90,000.00
复杂模糊粗糙弗兰克聚集算子概念下的土木工程人工智能工具分类
近来，研究人员试图处理最多的信息，并使用那些不会丢失数据或信息丢失最少的技术和方法。模糊集和复杂模糊集等结构无法讨论上近似值和下近似值。此外，我们可以观察到模糊粗糙集无法讨论第二维，在这种情况下，可能会丢失数据。为了涵盖以前想法中的所有这些问题，笛卡尔形式的复杂模糊粗糙集概念是当今的需求，因为这种结构可以讨论第二维以及上近似值和下近似值。为此，在本文中，我们开发了笛卡尔形式的复杂模糊关系和复杂模糊粗糙集理论。此外，我们基于弗兰克 t 范数和 t 范数提出了复杂模糊粗糙数的基本定律。可以将整体输入转换为单个输出的基本工具称为聚合运算符 (AO)。因此，基于 AO 的特征，我们定义了复杂模糊粗糙 Frank 平均值和复杂模糊粗糙 Frank 几何 AO 的概念。利用已开发的理论来展示所提供方法的重要性和有效性是必要的。因此，基于已开发的概念，我们为此目的定义了一种算法以及一个说明性示例。我们利用引入的结构对土木工程 AI 工具进行分类。此外，对所提供方法的比较分析表明，与现有概念相比，引入的结构有所进步。