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摘要 人工智能 (AI) 已成为解决基础设施建设关键挑战(例如事故率上升、生产率不理想以及持续的劳动力短缺)的一种有前途的技术解决方案。本综述旨在彻底分析人工智能在基础设施建设领域的当前应用状况。我们分别基于 594 篇和 91 篇选定的论文进行了定量和定性分析。结果表明,当前该领域的人工智能研究主要集中在安全监控和控制以及过程管理上。机器学习、计算机视觉和自然语言处理等关键技术十分突出,智能施工现场的开发也受到了广泛关注。我们的综述还强调了未来研究的几个领域,包括拓宽人工智能应用范围、探索各种人工智能技术的潜力以及通过标准化数据集和生成式人工智能模型改进人工智能应用。这些方向有望进一步推动基础设施建设的发展,为其重大挑战提供潜在的解决方案。
第 900 节 — 杂项................................................................................................................1736 第 910 节 — 标志制作..............................................................................................................1737 第 911 节 — 标志杆................................................................................................................1740 第 912 节 — 标志坯料和面板.............................................................................................1748 第 913 节 — 反光材料.............................................................................................................1753 第 914 节 — 标志涂料.............................................................................................................1755 第 915 节 — 桅杆臂组件.............................................................................................................1757 第 916 节 — 轮廓标.............................................................................................................1759 第 917 节 — 反射器和非反射字符............................................................................................1762 第 918 节 — 野生动物警告反射系统.............................................................................................1764 第 919 节 — 凸起路面标记.....................................................................................................1765 第 920 节 —照明标准和塔................................................................................
8 例如,2022 年数字化服务占全球服务出口总额的 54%。Jordan G. Heiber,《数字贸易为何对美国和全球经济至关重要》,美国商会 (2023)。9 Robert D. Atkinson,《联邦研发政策为什么需要优先考虑生产力以推动增长并降低债务与 GDP 之比》,信息技术与创新基金会 (2019)。10 Erik Brynjolfsson 和 Lorin M. Hitt,《超越计算:信息技术、组织转型和业务绩效》,《经济展望杂志》(2000);Richard G. Lipsey 等人,《经济转型:通用技术和长期经济增长》,牛津大学出版社 (2005); Timothy F. Bresnahan 和 Manuel Trajtenberg,《通用技术:“增长引擎?”》,美国国家经济研究局,第 18-21 页 (1992 年);Erik Brynjolfsson 等人,《生产力 J 曲线:无形资产如何补充通用技术》,《美国经济学杂志:宏观经济学》(2021 年)。
俄罗斯海事船级社远洋船舶入级与建造规则已按照既定的批准程序获得批准,并于 2020 年 1 月 1 日生效。本规则的现行版本以 2019 年版本为基础,并考虑了发布前立即制定的修订。已考虑国际船级社协会 (IACS) 的统一要求、解释和建议以及国际海事组织 (IMO) 的相关决议。规则分为以下部分发布:第 I 部分“入级”;第 II 部分“船体”;第 III 部分“设备、布置和舾装”;第 IV 部分“稳性”;第 V 部分“分舱”;第 VI 部分“防火”;第 VII 部分“机械装置”;第 VIII 部分“系统和管道”;第 IX 部分“机械”;第 X 部分“锅炉、热交换器和压力容器”;第 XI 部分“电气设备”;第十二部分“制冷装置”;第十三部分“材料”;第十四部分“焊接”;第十五部分“自动化”;第十六部分“纤维增强塑料船舶的结构和强度”;第十七部分“船舶结构和操作特性附加标志中的区别标记和描述性符号”;第十八部分“集装箱船和主要用于运载集装箱的船舶结构的附加要求”。本部分内容与 IACS UR S11A“纵向强度”相同
NASA 设施和基础设施(包括办公室、实验室、发射场、试验台和风洞)是探索月球和火星、促进商业航天工业发展、开展航空研究以及研究地球和空间科学的必要组成部分。NASA 管理着价值 400 亿美元的设施资产,拥有超过 5,000 座建筑物和结构;然而,超过 75% 的基础设施已超出其设计寿命,截至 2020 年,该机构面临 26.6 亿美元的延期维护积压。为了应对这些挑战并降低当前和未来任务的风险,NASA 的设施建设 (CoF) 计划专注于通过整合为更少、更高效、可持续的设施并修复故障基础设施来现代化 NASA 的基础设施,以降低总体维护成本。
为了编写这份报告,UKGBC 召集了一个由行业专家组成的工作组,这些专家在改造自己的办公楼或客户的办公楼方面经验丰富。我们从工作组中提取了实时的匿名项目数据,以确定常见的改造措施和结果。实时项目数据与工作组的经验见解相辅相成,全面总结了潜在的改造影响和结果,包括每项改造措施以及每个改造阶段:优化、轻度改造和深度改造。总结补充了一系列现实世界的案例研究,这些案例研究提供了改造策略的实际示例,并包括一系列指标的有形成果,例如运营能源性能、EPC 评级、全生命周期碳排放和预计投资回报,以及包括健康、福祉和社会价值在内的更广泛考虑因素。