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人力资源计划对建筑项目的影响
坦桑尼亚开放大学对应电子邮件：binmuhsinbakar@gmail.com摘要研究研究了桑给巴尔的人力资源计划对建筑项目完成的影响。本研究中使用的定量研究方法和描述性研究设计。，我们使用简单的随机探针技术从桑给巴尔进行了从180的样本中收集数据。使用用于数据插入数据的描述性统计数据，用于描述以95％置信度为95％的推论统计数据计算的描述性统计数据。调查结果表明，绩效管理中的HRP影响了项目管理中提高的有效性和问责制的功能。调查结果还表明，绩效管理中的HRP与建筑项目的完成相关且与众不同。该研究得出的结论是，绩效管理影响了在建筑项目实施中的管理领导力和教练技能的发展。这项研究建议建筑组织及其客户必须动态地了解员工的意识和灵活性，并能够为转移知识而有能力保留策略。关键字：人力资源计划，建筑项目完成介绍全球大多数建筑公司都面临着对人力资源的许多限制，例如“工艺缺陷”，其项目完成中的成本超支问题。（Muntu等，2021）。人力资源规划的建设正在管理人力资源的方式，其中关于建筑公司的发展，以促进实现其目标的各种任务。在全球范围内，据说根据目标及时完成建设的项目（Ashiru和Ashiru，2019年）。
对建筑行业的市售自主绘画机器人的审查
在建筑业中的绘画是一种危险活动，为工人带来了许多建筑风险，例如从高处掉下来，笨拙的位置肌肉骨骼疾病以及暴露于有毒物质，尤其是在狭窄的空间中。大多数建筑项目都包括绘画活动和绘画活动的重复性质，导致了几个绘画机器人的提议，目前很少有商业上可用。这些机器人在目前的状态下有一定的局限性，影响了机器人的最终生产力及其在建筑工作地点的实施。本文解决的问题是缺乏对自主绘画机器人（APR）必要要素的研究，以有效，安全地执行施工绘画活动。这表明需要评估可用绘画机器人的当前局限性，以生成可以作为提高APR效率的方法进一步研究的基础的信息。因此，这项研究的目的是确定有效的APR的特性，并将其与市售APR的特性进行比较。对Scopus数据库和Google Scholar库的相关文献进行了全面研究，介绍了定义APR性能的主要参数。该研究强调了评估APR性能以及可用机器人的当前局限性的主要特性。这项研究的结果有望为对提高APR生产率提高的研究人员提供进一步的研究领域。关键词：绘画机器人，自动移动机器人，建筑自动化，建筑安全
无人机对建筑工地的注意影响
无人机正在广泛部署在建筑中，他们与建筑专业人员之间的相互作用预计将来会增加。但是，在建筑专业人员附近的这些空中机器人的部署可能与影响工作场所安全性和健康状况的其他风险有关。这项研究探讨了无人机在与建筑专业人士不同距离上存在的注意力影响。通过以用户为中心的虚拟现实实验，要求建筑专业人员在跟踪眼睛运动的同时，通过无人机的存在来完成施工任务。结果表明，无人机的存在会影响参与者的注意状态，这些空中机器人吸引了一些建筑专业人员的注意力。参与者的注意状态也受到无人机操作距离的影响，与无人机相比，无人机靠近无人机，而持续时间较短，而不是位于较远距离的人。这项研究的贡献是通过向行业人员告知无人机对工作地点的潜在安全性影响，并协助对行业中使用航空机器人的特定法规的形式化，来确保安全的人无人机相互作用。关键词：无人机，注意力分配影响，建筑安全，人为无人机相互作用，近亲
人工智能对建筑的贡献...- bimed
摘要人工智能（IA）在学习领域中提供的潜力具有牢固的共鸣，这是促进包容性教育的必要性，正如联合国教科文组织（2021a; 2021b）和欧盟（2023）等重要国际机构所强调的那样。在其所有紧迫性中，需要将IA纳入专门针对教师的培训课程中，以便教学实践实际上可以从中受益。本文探讨了AI在SOPA教学史上对残疾学生的专业道路中整合的挑战和机遇，突出了他们的风险和机会，并指出了教学上意识到使用人工助手的重要性。<分为关键字：人工智能，包容性，教师培训。1。“人工智能”一词（IA）是指开发工具来解决传统上需要人类智能的问题的信息技术领域（Russell and Norvig，2010年）。尽管技术的发展尚未导致创建与人类智能（人工通用智能 - AGI-或“强AI”）（Searle，1990），“弱AI”，或使用模仿人类机制和行为在视觉上识别的特定任务中的诸如决定性识别的特定任务的设备的使用，并确定诸如决定的过程，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，则这些设置 - 概念和行为。语言翻译对个人，组织和社会有重大影响（Brau ner等，2023）。AI的基本要素是机器学习（ML），学习AU鞋面：一种统计方法，可以根据可用数据和累积的体验对机器进行培训以解决特定问题（Robilia＆Robilia，2020年）。
人工智能对建筑和智能建筑环境有影响：
论文类型：审查论文本研究探讨了人工智能（AI）在设计和管理可持续城市环境中的变革性作用。通过全面的文献综述，我们研究了AI，可持续建筑，智能城市，城市规划和能源效率等主题，选择了对AI对建筑环境的影响的重要见解的文章。该研究强调了AI驱动的创新（包括数据驱动的决策，能源优化和预测性维护）如何增强城市基础设施的功效，弹性和可持续性。案例研究表明，AI对节能建筑设计，智能材料选择以及智能城市系统（例如交通管理，水分配和废物管理）的影响。AI驱动的工具，例如生成设计和预测分析，使建筑师和城市规划师能够创建适应性，资源效率的解决方案，以应对全球城市化和气候挑战。然而，仍然存在诸如数据互操作性，道德问题和计算要求之类的挑战。尽管有这些局限性，AI仍准备为可持续的城市发展树立新的基准，从而促进灵活，生态友好的生态系统。AI具有重新定义城市设计和管理的巨大潜力，为全球城市挑战促进了创新，可持续的解决方案。
对建模遗传性主动脉疾病的小鼠主动脉机械特性的新颖见解
抽象的客观遗传主动脉疾病（HADS）增加了主动脉解剖和破裂的风险。最近，我们建立了一种客观的方法来测量鼠主动脉的破裂力，从而解释了临床研究的结果并评估了血管ehlers中认可的药物的附加值 - Danlos综合征（VEDS）。在这里，我们将方法应用于另外鼠标具有模型的另外鼠标。材料和方法，我们使用了Marfan综合征（MFS）的两种鼠标模型（FBN1 C1041G和FBN1 MGR），以及一个EFEMP2的平滑肌肉敲除（SMKO）和三种CRISPR/CAS9工程型敲门模型（LTBP1，MFAP1，MFAP4和TIMP1）。对两个MFS模型之一进行了为期4周的莱萨坦治疗。每只小鼠，制备三个胸主动脉的环，安装在组织拉拔器上，并单轴伸展直至破裂。结果与野生型小鼠相比，SMKO和两个MFS模型的主动脉破裂力显着降低，但在两个MFS模型中，高于对VEDS建模的小鼠模型。相比之下，LTBP1，MFAP4和TIMP1敲入模型没有主动脉完整性受损。正如预期的那样，氯沙坦治疗降低了动脉瘤的形式，但令人惊讶的是对我们MFS小鼠的主动脉破裂力没有影响。
对建筑材料选择中的AI审查
快速放松的人工智能（AI）改变了许多行业，包括建筑。AI提供了创新的解决方案，以提高建筑的各个方面的效率和有效性，其中之一是选择建筑材料。通过阅读相关文献，本研究旨在确定AI可以帮助选择建筑材料，以便更容易，快速地进行建筑材料。使用Scopus作为其主要数据库，本研究进行了文献综述。这项研究的方法始于使用钥匙字符串过滤文章的过程：（“人工智能”或AI）和（“建筑材料”或“建筑材料”）或（“效率”或“效率”或“时间”或“成本”）以查找相关文章。研究结果表明，AI可以通过各种方法（例如数据分析，材料建议，成本优化和绩效估算）来帮助提高时间和成本效率。总而言之，这项研究表明，AI具有使选择建筑材料更加高效，从而减少建筑时间，成本和环境损失的潜力。仍然，它还显着影响建筑物的监视，维护和任务自动化。
我对建模语言的愿景
本文是我论文“优化中的建模语言：编程的新范式” [21] 25年前发表的。它揭示了我为什么需要新的编程语言范式的想法。In the meantime a lot has happened: The paradigm of constraint programming has been established, new “packages” in mathemati- cal modeling in modern programming languages, as Python, Julia, C++, a.o., have popped up recently, several commercial modeling systems are on the market, such as AIMMS, MOSEL, HEXALY, and several algebraic modeling languages, as AMPL, GAMS, LINGO, etc.已扩展。我用自己的建模语言（即LPL）做出了贡献。在我作为研究人员的职业生涯开始时，我实施了LPL（线性编程语言）作为制定几种较大LP（线性程序）的工具，我们在弗里博格大学信息学系的各种现实生活项目中使用了这些工具。很快我发现这种语言符号可以用于许多其他不同的应用程序。我在语言中添加并删除了许多功能，始终在任务中找出什么是制定和建模具体问题作为数学模型的“最简单，最短，最可读，高效）的方法。它已成为许多严重且不那么严重的应用和模型的主要操场和研究对象。寻求找到我想到的建模语言到现在还没有结束的。本文收集了我作为老师，研究人员和领事的实际问题所提出的一些想法和要求，我认为这是基本的。它可能会刺激具有正式语言设计能力更多的人，而不是我挑选这些想法并做得比到目前为止更好。尽管本文描述性而不是正式，但我坚信这些想法值得写下。未来将表明它们是否落在富有成果的土壤上。
公用事业能源法规计划及其对建筑性能标准的潜在扩展
如图 ES1 所示，目前有 14 个州和哥伦比亚特区 (DC) 将公用事业从其法规支持计划中获得的能源节约归功于这些州：亚利桑那州、加利福尼亚州、科罗拉多州、夏威夷州、爱达荷州、马萨诸塞州、明尼苏达州、蒙大拿州、内华达州、新泽西州、纽约州、俄勒冈州、罗德岛州和华盛顿州。虽然这些州中的大多数都使用基本标准化的正式归因方法，但也有少数州有所不同。亚利桑那州使用视同归因方法，其中投资者拥有的公用事业公司 (IOU) 可获得高达三分之一的能源节约，这些节约来自能源法规（亚利桑那州行政法规 2022）。在新泽西州，公用事业或州政府机构不管理法规和标准计划，但该州允许将建筑能源法规和电器标准采用带来的节约计入整体节能目标，这意味着需要从其他州和公用事业管理的计划中获得更少的能源节约来实现节能目标。纽约州能源研究与发展局 (NYSERDA) 将其规范和标准计划归因于并声称其节约了能源。爱达荷州、蒙大拿州、俄勒冈州和华盛顿州的公用事业公司资助西北能源效率联盟 (NEEA) 运行的规范和标准计划；NEEA 报告了这些计划的节能效果，四个成员国的资助者声称这些节能效果。
基于隧道施工对建筑物损坏的预测 - Pure
隧道施工引起的建筑物损坏评估是一个复杂的土壤-结构相互作用 (SSI) 问题，受土壤和结构的众多几何和材料参数的影响，具有强烈的非线性行为特征。目前，人们倾向于使用机器学习 (ML) 开发数据驱动模型来捕捉这种复杂行为。鉴于真实数据（通常来自特定案例研究）的稀缺性，许多研究人员已转向通过复杂且经过验证的数值模型（如有限元法 (FEM)）创建大量合成数据集。然而，这些数据集的开发和高级 ML 算法的训练带来了重大挑战。带来了重大挑战。仅依赖案例研究得出的参数域和范围可能会导致数据分布不平衡，从而导致模型在人口较少的地区表现不佳。在本文中，我们介绍了一种通过迭代过程设计最佳高置信度数据集的策略。这个过程从系统的文献综述开始，以确定参数、它们的范围和依赖关系对 SSI 引起的建筑物损坏的重要性。从数百次 FEM 模拟开始，我们生成初始数据集，并通过敏感性分析 (SA) 研究、统计建模和在统计显著区域重新采样来评估其质量和影响。通过这种评估，我们可以改进模型的输入空间，寻找缓解输出分布不平衡的方案。重复该过程，直到数据集达到训练元模型的令人满意的平衡，从而有效地最大限度地减少偏差。我们的研究结果突出了这种方法在确定最佳和可行输入空间方面的成功，从而显著减少了输出特征的不平衡分布。这种方法不仅在我们的研究中被证明是有效的，而且还提供了一种通用的方法，可以适用于旨在生成高质量合成数据集的其他学科。