XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System建筑材料
致总统关于潜在关税的信
2025 年 1 月 31 日 尊敬的唐纳德·J·特朗普 美国总统 白宫 宾夕法尼亚大道 1600 号 华盛顿特区 20500 主题：对来自加拿大和墨西哥的建筑材料征收关税 尊敬的特朗普总统： 我们国家正面临严重的住房短缺和负担能力危机，您在上任第一天就发布了一项旨在增加住房供应和负担能力的行政命令，从而认识到了这一点。降低住房成本需要协调一致的努力来消除建筑障碍，无论是监管、劳动力还是供应链相关障碍。全国住宅建筑商协会 (NAHB) 随时准备与您合作实现这些目标。然而，我们严重担心，拟议对加拿大和墨西哥征收 25% 的关税将产生相反的效果，从而减缓国内住宅建筑业的发展。住宅建筑商面临的一个持续挑战是建筑材料的成本和可用性。自 2021 年 1 月以来，住宅建筑投入的价格上涨了 30% 多一点。我们的行业严重依赖多样化且具有成本效益的建筑材料供应链，例如木材、钢铁、石膏和铝。虽然房屋建筑本质上是国内的，但建筑商依赖国外生产的零部件，加拿大和墨西哥占建筑材料进口的近 25%。对这些进口产品征收额外关税将导致材料成本上升，最终将以房价上涨的形式转嫁给购房者。关税增加导致的供应链进一步中断，加上对材料的需求增加，也可能阻碍受自然灾害影响地区的重建工作，而您已承诺尽快帮助这些地区重建。NAHB 的成员明白，您在考虑整体贸易政策时，心中有更大、更善意的政策目标。然而，我们恭敬地请求您考虑关税对难以负担得起住房的美国人的影响，并将关键建筑材料排除在此类行动之外。我们期待与您合作，创造就业机会，促进我们的经济，并为所有美国人提供安全且负担得起的住房。
DOE草案最终不可利用电池Dairyland.pdf
豁免摘要：美国能源部（DOE）清洁能源示范（OCED）正在发布一项项目，对《美国建筑公司》第70914条的制成品和建筑材料的制成品和建筑材料的不可利用性豁免，购买了《美国的美国法案》（BABA）（BABA）（BABA）（BABA）（BABA）（BABA）L.编号117-58）适用于奶牛场电力合作社（Dairyland）的一项联邦财务援助奖。这种有限的非可用性豁免允许奶牛场及其组件电池容器和外壳（也称为电池储能系统（BESS））购买不合规的Invinity Energy Systems（Invinity）电池组。
Jessica A. Rosewitz，PE，博士
随着建筑行业的快速发展和 CPM 就业前景的不断扩大，该学科正处于需求旺盛、需要可持续创新的转折点。可以利用各种联系并与不同的教师和学生建立持久的合作关系：在机器人技术方面，可以促进沟通，通过监控和任务自动化提高工人安全，缩短施工时间和延误，并雇用无人机劳动力；在工业工程方面，可以通过预制和自动化加速施工，并利用 BIM 等参数化建模来改进制造工艺；并与材料和环境科学家合作，为可持续建筑世界设计“绿色”建筑材料，推动现代建筑材料的创新。
EDRS 提供的复制品是最好的... - ERIC
本入门书由“儿童防护社区”运动的健康建筑委员会编写，是系列报告中的第三份。该运动旨在将全国各地的当地努力联系起来，提高人们对儿童健康有毒威胁的认识，并促进对儿童最有保护作用的预防措施。在介绍之后，第二章“儿童的特殊弱点”讨论了儿童为何更容易受到毒素的伤害以及他们受到的保护不足。第三章“学校和建筑材料中的毒素”解释了学校中最常见的有毒物质的威胁。虽然来自铅和石棉等建筑材料的威胁正在消退，但霉菌、乙烯基和地毯中的有毒烟雾带来了新一代危害。第四章“建筑材料：从危险到更健康的选择”将第三章中确定的危害放在背景中，确定特别有问题的建筑材料。第五章“室内环境”讨论了改善室内空气质量和照明的方法以及避免使用有毒化学品的维护实践。第六章“设计一所健康的学校”概述了从构思到完成设计和翻新学校的漫长过程。它解释了如何建造或翻新一所健康的学校以避免或最大限度地减少有毒危害。第七章“让您的学校社区参与进来”解释了如何动员对健康校舍的支持，并与建筑师、学校董事会和承包商合作，确保儿童在学校的健康受到保护。最后，第八章“孩子的安全掌握在我们手中”，介绍了家长可以采取哪些措施来识别和解决学校中一些最常见的环境健康问题。（包含 70 个参考资料和 23 个资源。）(EV)
PA UCP 目录仅包含 SBE 信息 09-05-17.xlsx - PHL.org
Acorn Supply & Distributing, Inc. Gail Cather 家居用品批发商；木材、胶合板、木制品和木板；砖、石和相关建筑材料；屋顶、墙板和绝缘材料；其他建筑材料；其他商用设备；金属服务中心和其他金属；电器及设备、配线用品及相关设备；电气和电子设备、电视和收音机；管道和供暖设备及用品（水暖）；暖风供暖和空调设备及用品；制冷设备及用品；建筑和采矿（油井除外）机械和设备；工业机械和设备；工业用品；服务机构设备和用品；体育和娱乐用品；其他杂项耐用品；其他化学和相关产品；油漆、清漆和用品。
机器学习在材料科学中的应用进展：从非二维到二维材料
建筑材料，尤其是用于大型基础设施项目的建筑材料，需要精确的机械性能。传统上，确定这些性能需要大量且耗时的实验测试。机器学习 (ML) 的出现为有效预测这些性能提供了一条新途径。Babatunde Abiodun Salami 等人 (2022)[1] 利用 232 个实验结果应用 ML 模型（例如人工神经网络 (ANN)、基因表达编程 (GEP) 和梯度提升树 (GBT)）来预测轻质泡沫混凝土的抗压强度。他们发现 GEP 模型在预测泡沫混凝土的抗压强度方面优于其他模型，并且开发的模型可用于优化混合物设计，从而加速开发过程。
