XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System成本超支
数字孪生与深度学习的集成有助于……
摘要。众所周知，建筑、工程和施工 (AEC) 行业面临着资源规划、风险管理和物流方面的挑战，导致设计缺陷、项目交付延迟、成本超支和合同纠纷。这些挑战促使人们研究应用先进的机器学习算法，如深度学习 (DL)，以帮助诊断和规范分析原因和预防措施。建筑 4.0 通过不断创新实现数字化和智能化，以实现自动化、生产力和可靠性的大幅提升。数字孪生作为建筑 4.0 规划和过程控制与自动化的下一个层次，将结合认知功能，能够感知复杂和不可预测的行为，并推理动态策略以优化流程，从而支持决策。然而，人们仍然缺乏对 DT 集成、DL 和 IoT 的真正影响的认识，所有这些都与具有主动认知能力的自学习混合模型有关，以实现智能规划和施工。本研究通过探索性分析来识别和弥补这一差距，探讨了 DT 和 DL 的整合潜力，以促进智能规划和建设。数据是通过访谈、焦点小组和调查等混合方式从全球行业专家处收集的，重点关注适用性和互操作性
为冷战重新武装 1945-1960
在整个二十世纪下半叶，新技术的引入使陆军、海军、空军和海军陆战队使用的飞机、导弹、舰船、卫星、陆地车辆、电子设备以及许多其他武器和支持系统取得了显著进步。但与此同时，开发和生产这些系统的项目经常导致大量成本超支和进度延误，扰乱了国防部和国会的预算和计划。在过去五十年中，“国防采购”一词已从“采购”、“研发”和“生产”演变而来。在同一时期，国防采购的管理逐渐改善，但并非没有重现和重新经历过去采购管理问题的痛苦时期。我认为，这些痛苦时期在很大程度上是由于缺乏全面的国防采购历史，甚至没有正式的经验教训记录。 2001 年夏末，美国陆军军事历史中心邀请我在一个研讨会上发表主旨演讲，标志着一项多卷研究和写作项目的开始，该项目旨在编写一部涵盖 1945 年至 2000 年期间的国防采购综合史。该项目得到了国防部采购、技术和后勤部副部长 Jacques Gansler 博士的认可和赞助。首席部长
SAE 的制造管理新标准
有趣的是，在军用规格改革期间取消的一些旧标准也存在同样的问题。在 20 世纪 90 年代，为了响应改革和立法，我们的许多军用标准被取消，取而代之的是商业标准。虽然当时国防部认为取消这些标准是合理的，但后来我们意识到，许多商业标准并非为国防合同而开发或构建的，因此，其实施并不统一。因此，我们在要求采用标准化方法以确保流程已准备好供承包商开发和生产方面的能力存在差距。当政府问责局在各种报告中发布调查结果时，这一立场得到了进一步回应，这些报告指出，一些标准的丧失造成了成本超支、进度延误和质量问题。尽管问题仍然存在，但直到 2011 年，在经过多年尝试运行一个不可行的系统之后，国防标准化委员会（在国防部系统工程副助理部长斯蒂芬·P·韦尔比先生的领导下）才允许各军种回顾一些在军事规格改革中被取消的标准，并提出一个商业案例来说明为什么应该恢复这些标准。这是一次史诗般的活动，委员会回顾了一些已做出的决定，并重新审视了一些取消的决定。我一直赞同韦尔比先生的观点，即技术标准支持
建筑工程项目的风险管理
摘要 本调查旨在确定导致亚的斯亚贝巴建筑项目发生风险的主要风险因素。研究参与者位于亚的斯亚贝巴，是一级承包商和顾问。为了实现其目标，本研究采用了混合方法研究设计方法。它还实施了描述性研究设计，目的是描述研究问题的情况和事实。进行了问卷调查，从 100 人的简单随机样本中收集数据。通过社会科学统计软件包/IBM SPSS 24/分析收集的数据，并通过频率表、图形和图表等统计工具呈现结果。研究结果表明，根据对建筑项目中发生风险的概率的评估，确定了 5 个关键风险因素。这些是“高通货膨胀率”、“客户延迟付款”、“资源管理不善”、“腐败风险”和“经济不稳定”，它们对项目目标有影响。财务因素是参与者认为最重要的风险类别。因此，确定的两个最关键的风险是工期超支和成本超支。研究还指出，为了有效减轻风险，风险转移和降低措施是参与者认可的主要策略。进一步调查研究意见发现，人们缺乏风险管理知识，需要改进。研究结论是，顾问和承包商以及其他利益相关者需要齐心协力，改善建筑行业的风险管理环境。
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）。
年度报告 - SpiceJet
本年度报告包含“前瞻性陈述”，这些陈述基于我们对公司、行业、经营所在市场的经济状况以及某些其他事项的当前期望、假设、估计和预测。通常，这些前瞻性陈述可以通过前瞻性术语的使用来识别，例如“预期”、“相信”、“估计”、“期望”、“打算”、“将”、“预测”、“寻求”、“应该”和类似表述。这些陈述包括但不限于关于我们的业务战略的讨论以及对我们的市场地位、未来运营、利润率、盈利能力、流动性和资本资源的期望。这些陈述受已知和未知风险、不确定性和其他因素的影响，这些因素可能导致实际结果或成果与前瞻性陈述所暗示的结果大不相同。可能导致实际结果或成果与前瞻性陈述所暗示的结果不同的重要因素包括但不限于收益波动、外汇汇率波动、我们管理增长的能力、航空业的激烈竞争（包括可能影响我们成本优势的因素）、工资波动、我们吸引和留住高技能专业人员的能力、各种参数上的时间和成本超支、我们管理国际业务的能力、航空旅行需求减少、损害赔偿责任、政府财政激励措施的撤销或到期、政治不稳定、筹集资金的法律限制或影响我们行业的一般经济状况等风险和不确定性。鉴于这些和其他不确定性，您不应得出结论认为任何前瞻性陈述中提及的结果或成果将会实现。本年度报告中包含的所有前瞻性陈述均基于我们在此日期可获得的信息，除非法律要求，否则我们不承诺更新这些前瞻性陈述。
投资者介绍
本新闻稿中有关我们未来前景的某些陈述属于前瞻性陈述。前瞻性陈述本质上涉及许多风险和不确定性，可能导致实际结果与市场预期存在重大差异。这些风险和不确定性包括但不限于我们管理增长的能力、全球 IT 服务公司之间的激烈竞争、可能影响我们盈利能力的各种因素（例如工资上涨或卢比升值）、我们吸引和留住高技能专业人员的能力、固定价格、固定时间框架合同的时间和成本超支、客户集中度、对技术人员跨境流动的限制、我们管理国际业务的能力、我们重点关注领域的技术需求减少、电信网络中断、我们成功完成和整合潜在收购的能力、我们服务合同的损害赔偿责任、TCS 进行战略投资的公司的成功、政府财政激励措施的撤销、政治不稳定、在印度境外筹集资金或收购公司的法律限制、未经授权使用我们的知识产权、网络攻击或安全漏洞、流行病、自然灾害以及影响我们行业的一般经济状况。 TCS 可能会不时做出额外的书面和口头前瞻性陈述，包括我们向股东提交的报告。这些前瞻性陈述仅代表公司当前的意图、信念或期望，任何前瞻性陈述仅代表其作出之日的观点。公司不承担修改或更新任何前瞻性陈述的义务。
站点可再生能源正确方法
场地可再生能源权利：加速美国中部清洁绿色可再生能源建设 大自然保护协会。2022 年 2 月 1 日。场地可再生能源权利：加速美国中部清洁绿色可再生能源建设。大自然保护协会的大平原可再生能源计划。http://www.nature.org/siterenewablesright 简介 大自然保护协会支持可再生能源的快速扩张，同时保护野生动物和自然栖息地。本文总结了保护协会场地可再生能源权利分析中包含的数据和假设，以及我们打算如何使用结果。场地可再生能源权利分析包括与风能和光伏 (PV) 太阳能开发相关的关键野生动物区域的地图，这些地图可用于通过优先考虑避免区域来确定项目不太可能遇到重大野生动物相关冲突、延误和成本超支的区域。这些地图旨在作为重要的信息来源，为项目选址过程的早期筛选提供信息。它们可用于为电力购买者提供尽职调查分析，并支持州和联邦可再生能源选址指导的应用，例如美国鱼类和野生动物管理局的陆基风能指南。通过将风能的主要野生动物避风区与其他土地适宜性因素相结合，我们证明，美国中部地区可以开发超过 1,000 GW 的风能，这些风能仅存在于保护影响较小的地区。结果表明，我们可以加速实现清洁、低影响的能源未来——既能推进能源和气候目标，又能避免对野生动物及其栖息地产生影响。
大坝投资的事前经济分析
大型水坝的建设引发了人们强烈的热情。支持者认为，水坝可以避免灾难性的洪水和干旱造成的损失，改善航运，并为灌溉计划提供水力发电和可控的水源。批评者认为，水坝会破坏生态系统和土著文化，导致河流自由流动，成本超支（Ansar 等人，2014 年）。不同学科的人士在这场辩论中站在不同的立场上。工程师通常关注效益，而生态学家、社会学家和人类学家则关注成本。几十年来，经济学家一直试图找到一种合理的方法来衡量大型水坝的效益和成本，以弥合支持者和批评者之间的分歧。正如本文所述，经济学家的这一努力既复杂又具有挑战性，而且只取得了有限的成功。当然，使用成本效益分析来评估水坝项目并不是经济分析第一次卷入涉及大型复杂水利项目的激烈辩论之中。正如 Banzhaf (2009) 所记录的，成本效益分析的起源可以追溯到关于如何为多目标水利工程相关的政策决策提供信息的争论。这段历史有助于当今的读者了解成本效益分析工具是如何演变的，以及它们所认为的缺点是如何激发新研究的。我们认为，从与建造大型新水坝相关的决策分析中吸取的教训对于评估当前关于拆除水坝（大型和小型）的决策以及一般的大型水利工程同样重要。
人工智能的进化：现实证明了炒作的合理性
然而，Google Brain 于 2017 年发表的论文“Attention is All You Need”提出了一种名为 Transformer 的新型神经网络架构，该架构改进了长短期记忆等循环神经网络架构。5 Transformer 架构采用允许并行处理的自注意力机制，从而实现更高效的数据存储和计算，并减少训练和微调基础模型的时间和成本。6 BofA Global Research 的观点是 3 全面：专家系统的回报 (1989)。专家系统将 if/then 规则应用于数据以产生新的见解，并由德州仪器等公司实施，通过使某些流程快 20 倍并通过减少成本超支和准备费用平均每年减少 200 万美元开支，从而提高了生产力和效率。美国运通将其信贷授权人的效率提高了 45-67%。 4 微调是指使用结构化数据训练预训练模型的过程，以生成相对于原始模型而言性能更佳的专用应用程序，用于特定任务。 5 Transformer 模型还改进了 AI 应用程序的功能，因为神经网络（本质上是基础模型的大脑）能够更好地将语言语境化。例如，“bank”可能表示金融机构或河边，但查看句子中单词前后的上下文以确定含义会很有帮助。Transformer 模型通过使用句子中的所有单词（而不仅仅是之前的单词）来查找上下文，从而确定“bank”的含义。换句话说，该模型双向查找上下文，这就是“BERT”中“B”的含义。BERT 代表 Transformer 的双向编码器表示，是一种神经网络架构。 6 您所需要的只是注意力 (2017)