简介：摘要：随着全球经济的持续发展和国际贸易的日益频繁，船舶建造业作为重要的重工业领域，对于国家经济的增长和国际贸易的推动具有举足轻重的地位。然而，船舶建造项目涉及的资金、技术、资源等要素众多，项目的成功与否往往受到多种因素的影响。因此，对船舶建造项目进行后评价研究，不仅有助于总结项目经验，提升项目管理水平，还能为未来的船舶建造项目提供决策支持和参考。

简介：摘要：近年来，我国对煤矿资源的需求不断增加，煤矿开采越来越多。应用系统数量逐渐增加，数据不能够完全统一、系统缺乏统筹管理、功能重复建设等问题逐渐凸显。为此，以井工矿数据中心为例，详细分析了煤矿数据中心的总体架构，结合工业私有云开发平台及大数据技术建立了开放式、持续集成和部署、支持高负载弹性伸缩、满足智能化井工矿管理理念的数据中心，基于数据中心多源数据存储架构解决了矿山领域数据采集难、数据无法统一存储、业务系统孤岛和采地测专业无法及时便捷共享数据等问题，同时综合利用已有设备及其采集的系统数据，采用数据共享和计算分析工具实现生产情况和设备状态的实时掌控，提升了管理决策能力和手段。本文就煤矿私有云平台建设及应用进行研究，以供参考。

简介：摘要：建筑信息模型（BIM）作为一种集成数字化建筑设计和管理的方法，在当代建筑行业中扮演着至关重要的角色。本文旨在探讨基于BIM的设计方法，并通过对其优势和应用进行深入分析，展示其在提高设计效率、降低成本、优化建筑性能等方面的潜力。本文概述了BIM的基本概念和原理，探讨了BIM在建筑设计中的应用及其带来的益处。通过案例研究，验证了BIM在实际项目中的有效性和可行性，为BIM在建筑设计领域的推广和应用提供了有力的支持。

简介：摘要：本文探讨了工程造价估算方法与模型的研究现状及发展趋势。首先介绍了工程造价估算的概念和分类，包括定量和定性两大类方法。其次，分析了定量工程造价估算的原理、模型建立及实例分析，以及定性工程造价估算的原理、模型建立及实例分析。随后，讨论了工程造价估算模型在实际工程中的应用情况，以及未来发展趋势，强调了智能化、综合化和规范化是其主要发展方向。最后，总结了工程造价估算模型的不足之处及改进方向。

简介：摘要：新时期，国家逐渐加大环境保护与治理力度，相继出台多个环境治理政策与文件，要求各个地区有关部门能根据地方环境特征，针对性构建环境保护评价模型，并展开实证分析，及时调整不合理之处，为环境治理工作提供更多可靠数据支持。本文以提高生态环境治理效果为研究目标，围绕环境保护评价展开深入探究，指出评价模型构建要点与实证方法，以此准确找到与指出环境保护过程中存在的主要问题，希望对相关工作有所帮助。

简介：摘要：云计算技术以其弹性可扩展、高可用性、按需服务等优势，为地铁自动售检票系统的升级改造提供了强大的技术支持。为此，本文基于云计算技术，探究地铁自动售检票系统的功能特点及结构。首先概述了云计算技术的核心特点以及地铁自动售检票系统的基本功能和要求。然后探究了基于云计算的地铁自动售检票系统的整体结构，包括其总体架构、拓扑结构和软件结构。在总体架构中，系统被划分为前端交互层、云服务层和后端支撑层，实现了票务处理、数据管理和系统监控等核心功能；拓扑结构展示了系统各组件之间的逻辑关系和数据流动；软件结构则详细说明了系统软件的模块划分和交互方式，由此为地铁的高效运营和乘客的便捷出行提供保障。

简介：摘要：在信息时代背景下，信息安全问题已经成为社会各界首要关注的热点话题，通常而言，企业信息的综合价值是比个人大的多的，也正是因此，企业信息安全性的高低也决定着企业的效益发展，甚至是存亡，所以，必须要运用科学、高效的信息安全技术，确保企业的大量涉密信息不会泄露，不会被不法分子获取，提高企业的信息安全。对此，应对云计算、大数据环境加以运用，以此为基础，建立信息存储、传输和接收的安全防护网，从而完成信息数据的加密。

简介：摘要：云计算技术在广播电视领域的应用正逐渐改变传统的内容制作、存储、传输和播出方式。通过云计算，广播电视机构能够实现高效的内容存储和管理、优化的视频编解码和传输、深入的大数据分析以及灵活的云端节目制作和播出。云计算在广播电视领域的应用也面临着数据安全和隐私保护、网络带宽和延迟、行业监管和标准化以及技术人才的培养和引进等挑战。

简介：摘要：本文旨在探讨计量器具管理服务云平台的设计与分析。通过需求分析明确平台的功能定位；设计合理的系统架构，确保平台稳定性与高效性；设计核心功能模块与界面，提升用户体验；注重安全性设计，保护用户数据安全；最后，考虑平台的可扩展性和可维护性，以适应未来发展需求。本文旨在为计量器具管理服务云平台的开发提供有价值的参考。

简介：摘要：随着大数据技术的发展，招投标决策模型的研究越来越受到重视。本文基于大数据技术，构建了一个招投标决策模型，通过对招投标数据的分析，为决策者提供更加科学、准确的决策依据。

简介：摘要：本文围绕建筑安装工程的成本效益评估展开研究，对建筑安装工程的成本组成进行了深入分析，包括人力成本、材料成本、设备成本和管理成本等方面。构建了成本效益评估模型，考虑了项目的投资、运营成本和预期收益等因素，并强调了模型的灵活应用和数据收集与分析的重要性。通过模型应用案例分析，验证了评估模型在实际项目中的有效性，并指出了存在的问题和改进空间；同时，展望未来，提出了结合新技术、创新模型的发展方向，以适应建筑安装工程项目管理的新需求和挑战。本文的研究为建筑安装工程项目的经济决策提供了科学依据，促进了项目的经济效益和社会效益的最大化。

简介：摘要：本文围绕建筑安装工程的成本效益评估展开研究，对建筑安装工程的成本组成进行了深入分析，包括人力成本、材料成本、设备成本和管理成本等方面。构建了成本效益评估模型，考虑了项目的投资、运营成本和预期收益等因素，并强调了模型的灵活应用和数据收集与分析的重要性。通过模型应用案例分析，验证了评估模型在实际项目中的有效性，并指出了存在的问题和改进空间；同时，展望未来，提出了结合新技术、创新模型的发展方向，以适应建筑安装工程项目管理的新需求和挑战。本文的研究为建筑安装工程项目的经济决策提供了科学依据，促进了项目的经济效益和社会效益的最大化。

简介：摘要：本文旨在探讨建筑工程成本预测模型及其应用案例分析。通过介绍成本预测的重要性和现有模型，结合实际案例，分析建筑工程成本预测模型的应用实践，为建筑行业的成本管理提供参考和启示。

简介：摘要：针对城市发展过程中的内涝问题，本文以上海市浦东新区金桥汽车产业基地为例，通过GIS处理获取研究区不同下垫面分类信息，结合高程点位获得了研究区5m*5m的高精度数字高程图。随后分别采用Mike Urban和Mike 21构建研究区地块的一维管道和二维地表模型，并在此基础上构建Mike Flood耦合模型，模拟分析不同降雨情景下汽车产业基地的淹没历时、淹没范围和淹没深度，并综合分析基地的内涝成因。结果表明，研究区管网不达标、部分区域下垫面结构不合理等问题，会导致暴雨不能及时排出而形成内涝。

简介：摘要：本研究旨在利用深度学习技术构建一种新型的金融风险管理模型，以提高金融机构在复杂多变的市场环境中的风险管理能力。深度学习作为一种先进的机器学习技术，具有强大的特征学习和数据处理能力，能够自动提取和挖掘金融数据中的深层次信息，为风险管理提供更为准确和全面的决策支持。本研究首先介绍了金融风险管理的重要性和挑战，以及深度学习在风险管理领域的应用现状。然后，详细阐述了基于深度学习的金融风险管理模型的构建过程，包括数据预处理、特征提取、模型训练等关键步骤。在模型构建过程中，本研究采用了多种深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，以充分利用金融数据的时序性和空间性特征。

简介：摘要：本研究致力于构建一种基于风险管理的工程造价预测模型，旨在提高工程项目的成本控制和管理效率。通过综合考虑项目风险因素及其对造价的影响，构建了一套全面有效的预测框架。该模型利用历史数据和风险评估结果，结合相关算法和统计方法，对工程项目造价进行精准预测。研究结果表明，该模型能够有效识别和评估风险，提高造价预测的准确性和可靠性，为工程项目的决策提供了重要支持。

简介：摘要：本文深入研究了建筑施工项目进度管理模型的构建及其在实际项目中的应用。文中详细阐述了进度管理模型的构建过程，包括数据收集与处理、模型选择与建立、模型验证与评估等关键步骤。随后，探讨了模型在建筑施工项目进度管理中的应用研究，包括实施过程、评估效果等方面。最后，本文对建筑施工项目进度管理模型的未来发展进行了展望。

简介：摘要

简介：摘要：随着科技的飞速发展和数字化技术的广泛应用，越来越多的行业开始寻求数字化转型以提升效率、优化决策和减少风险。在建筑工程领域，顶管施工是一项关键且复杂的工程活动，涉及到众多因素，如地质条件、设备性能、人员操作等。传统的顶管施工方法往往依赖于经验判断和人工操作，难以实现对施工过程的精确控制和预测。因此，构建顶管施工数字化预测模型具有重要的现实意义和应用价值。

简介：摘要：随着城市交通复杂度的增加，传统的交通流预测方法已难以满足精准化、个性化的交通需求。为此，本文提出了一种基于神经网络的交通流预测模型。在模型设计过程中，考虑到交通流量具有显著的时间序列特性，采用深度学习中的长短期记忆网络（LSTM）进行建模。研究结果表明，与传统方法相比，神经网络模型在准确率和稳定性方面有显著提升。模型不仅能预测整体的交通流量变化趋势，也能准确预测具体路段和时间段的交通流量。此研究为城市交通规划和精细化管理提供了新的技术方案和理论依据，对解决城市交通拥堵问题具有积极的实践意义。