建筑工程项目管理创新策略的研究

本文针对目前建筑工程项目管理存在的问题,提出了项目管理创新原则和工程项目管理创新策略。策略内容主要为理念、机制和技术三个方面的创新,即基于服务和可持续发展的创新管理理念,涵盖物质、精神、舆论、民主和监督五个方面的激励与约束创新机制,引入物联网的项目管理创新技术。创新策略的提出,对提高建筑企业的管理水平和核心竞争力有着一定的指导意义。     

GSF——水溶性有机硅织物整理的研究

一.前言用有机硅系列产品对织物进行柔软整理,现在国内外都已经相当普遍。但目前国内使用的大部分是聚二甲基硅氧烷乳液系列产品,它有一个无法克服的缺点,乳液不够稳定,有时会破乳漂油而污染织物,另外,因它是拒水性的,整理后织物吸湿性能、透气性和抗静电性能均不够理想,为了穿着舒适和提高抗静电性能,使用亲水柔软整理剂是当今织物柔软整理的潮流之一。目前,我国出口西方国家的化纤织物多需要经过亲水整理,在国内,随着人们生活水平的提高,对衣着的要求也越来越高,对织物进行亲水整理也是大势所趋。根据国外     

半路出家，从化验员到程序员

本文节选自电子工业出版社博文视点最新图书《我是一只IT小小鸟》。一群IT小小鸟，在失望中追求希望，在迷茫中辨别方向，他们用自己的成长故事，致所有平凡而又不平常的人们：青春太宝贵，千万别浪费；要想不浪费，万事早准备。     

试析软土深基坑工程施工重大危险源的防控

软土深基坑工程地质和水文地质条件复杂,施工环境差,具有较大的风险性。本文尝试引入安全科学中能量意外释放理论和两类危险源理论,对软土深基坑施工中的重大危险源和主要事故类型进行分析,并从水土压力控制、基坑监测、事故应急救援等方面,提出了相应事故预防和控制对策。     

基于边界框标注的弱监督显著性目标检测算法

针对以往的弱监督显著性目标检测算法存在的显著目标定位不准确问题,提出一种基于边界框标注的弱监督显著目标检测算法。所提算法利用图像中所有目标的最小外接矩形框,即边界框,作为监督信息。首先基于边界框标注和GrabCut算法生成初始显著图;然后在此基础上设计了一个缺失修正模块,以得到优化后的显著图;最后结合传统方法和深度学习方法各自的优势,将优化后的显著图作为伪真值,通过神经网络学习一个显著性目标检测模型。在4个公开数据集上与6种无监督、4种弱监督的显著性检测算法进行比较的实验结果显示,所提算法在所有数据集上的最大F度量值（Max-F）和平均绝对误差（MAE）均明显优于对比算法：与同样基于边界框标注的弱监督方法SBB(Saliency Bounding Boxes)相比,所提算法的标注方法更简单,在ECSSD、DUTS-TE、HKU-IS、DUT-OMRON等4个数据集上进行实验,Max-F分别提高了1.82%、4.00%、1.27%和5.33%,MAE分别降低了13.89%、15.07%、8.77%和13.33%。可见,所提算法是一种具有良好检测性能的弱监督显著目标检测算法。     

化工园区安全风险智能化管控平台建设方案探讨

针对当前化工园区信息化水平不足,在“安全、环保、应急、产业”几个核心业务方面缺乏智慧管理和综合服务体系,利用大数据、物联网、云计算、5G通信和人工智能等技术,设计一套化工园区安全风险智能化管控平台。该平台立足化工园区综合安全应急封闭管理业务,以“防、管、控”为核心,应用物联网、AR、AI、移动互联网等高新技术,打造园区安全生产综合监管平台,为重大特大安全生产事故防范、危险化学品重大危险源风险预警、特殊作业管控、隐患排查、风险管控、可视化应急指挥调度、园区封闭式管理提供业务支持。