简介：摘要：在建筑工程中，沉降观测是非常重要的一项内容。地基沉降监测在建筑工程领域具有关键意义。地基沉降是一种常见且有潜在危险的问题，可能导致建筑结构损坏和安全隐患。因此，及早发现和有效应对地基沉降问题至关重要。本文首先分析测量误差产生的来源，其次探讨沉降观测方法，然后对监测系统与数据分析，最后就数据处理模型进行研究，旨在为工程师和研究人员提供必要的信息，以确保建筑工程的结构安全和可靠性。

简介：摘要：随着工业4.0时代的到来，物联网技术在设备健康监测与预测性维护中的应用日益广泛。本文首先介绍了物联网技术的基本概念及其在设备维护领域的应用背景，然后详细阐述了基于物联网的设备健康监测与预测性维护方法，包括数据采集、处理、分析和预测等关键环节，最后讨论了该方法的实施效果及面临的挑战。本文旨在为相关领域的工程技术人员和研究者提供有价值的参考和指导。

简介：摘要：逆流罐式煅烧炉作为一种常用的工业炉具，逆流罐式煅烧炉的停炉和烘炉操作控制对于设备的安全稳定运行和产品质量的保证至关重要。合理的停炉操作可避免设备的损坏和危险情况的发生；而烘炉操作的控制则能够确保产品的烘干效果和生产效率。本文通过对逆流罐式煅烧炉停炉及烘炉操作的研究，总结出一套操作策略，并分析了其对产品质量和生产效率的影响。

简介：摘要：本论文研究了智能电网中基于物联网技术的电力设备在线监测与故障预测方法。随着电力系统的不断发展，电力设备的可靠性和安全性显得尤为重要。通过将物联网技术应用于电力设备监测，我们能够实时收集电力设备的运行数据，通过数据分析和机器学习算法，实现对设备状态的在线监测与故障预测。本研究提出了一种基于物联网的智能电网监测与预测系统框架，包括数据采集、数据分析、模型建立和预测等关键步骤。实验结果表明，该系统能够有效提高电力设备的运行可靠性，降低故障率，从而促进智能电网的稳定运行和可持续发展。

简介：摘要：安徽晋煤中能化工生产中仪表的在线监测和预测性维护至关重要，可以帮助企业提高生产效率，减少故障频率，降低维护成本，保证生产安全。基于物联网技术的化工自动化仪表在线监测与预测性维护系统，已经逐渐成为化工企业的必备工具。物联网技术使得化工企业的仪表可以实现远程监测和控制，管理人员可以随时随地通过互联网对仪表进行监测和故障诊断。通过实时监测仪表的运行数据，可以提前发现仪表的异常情况，及时进行维护，避免因故障导致的生产事故。

简介：摘要：本文旨在探讨利用物联网技术改进建筑施工现场的安全管理和风险预测方法。通过引入物联网技术，可以实时监测施工现场各项数据，提高安全管理水平和减少事故风险。本研究将探讨物联网技术在建筑施工领域的应用，以提升施工现场的安全性和高效性。

简介：摘要：本文研究基于物联网技术的电力系统设备状态监测与预测模型，旨在提高电力系统设备的可靠性和安全性。首先介绍了物联网技术在电力系统中的应用前景，接着提出了一种基于物联网技术的设备状态监测与预测模型，包括传感器部署、数据采集与处理、状态诊断与预测等关键步骤。最后，通过对该模型的仿真实验验证了其有效性和可行性，为电力系统设备状态监测与预测提供了一种新的方法和思路。

简介：摘要：作为一名班主任“教书育人”有着更深刻的内涵：不仅仅意味着，一名班主任对于班集体的整体建设要有思想，有规划，对个体的发展要有创造、有追求、有超越，给良种一片沃土，给孩子一片天空。

简介：摘要：由于软件规模的不断扩大以及复杂度的升高，对软件质量的要求也越来越高，软件缺陷预测技术对于软件质量的保证有着非常大的作用，能够使得软件的可靠性得到提升。软件缺陷预测将会通过对于缺陷数据的挖掘，设计出相关的度量元，然后再根据多种方法来实现预测模型的构建，以达到预测软件缺陷的目的，可以更加合理有效的分配开发资源。本文对于软件缺陷预测技术近年来的一些论文进行了整理，同时对缺陷的产生进行了探讨。

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简介：摘要：近年来，我国对电能的需求不断增加，电网企业越来越多。电网企业成本开支较大，但在国家加大电网企业监管、电力体制改革向纵深发展的大背景下，电网企业成本开支金额和范围受到限制。本文首先对电费实收业务概述，其次探讨电力企业电费核算管理中存在的问题，最后就实收电费预测进行研究，以期降低电网企业财务费用与资产负债率，更好地服务电力体制改革。

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简介：摘要：随着房地产市场的不断变化和竞争加剧，准确预测房价趋势对于市场参与者至关重要。传统的统计方法在处理大规模数据时存在局限性，而人工智能技术的兴起为解决这一难题提供了新思路。本文旨在探讨人工智能预测模型在房地产市场价格预测中的应用效果，并结合当前房地产市场走势进行深入分析。

简介：摘要：随着工业物联网、机器学习、AR等技术的兴起，航空维修技术不断迭代升级，维修理念也在从以定期检查、提前更换为主要维修手段的预防性维修转向基于数据分析、趋势分析的预测性维修。预测性维修可以有效实现由被动维修向主动维修的转变，预先识别故障早期征兆，制定最佳维修方案，减少维修保障费用，提高系统安全性。预测性维修是减少维修工作量和维修资源、提高装备可用性的新的维修模式，预测性维修通过优化维修资源和过程、以最少的维修工作达到最高装备可用性。目前，EASA等都在尝试开发预测性维修技术，提高维修效率，降低维修成本，提升飞机的运行品质和安全运行水平。本文系统分析前人的研究工作，分析发展障碍和挑战，从技术和管理的角度论述了在装备预测性维修中应用深度学习技术的启示。

简介：摘要：对公路路面质量现状的深入分析，构建有效的路面质量预测模型，并提出相应的提升方案，采用传统的路面质量评估手段与先进的无损检测技术，结合国际评估标准，对当前路面质量问题进行了全面分析。在预测模型研究方面，探讨了统计模型、机器学习模型以及深度学习模型的应用与比较，并对模型进行了优化与应用。在路面质量提升策略上，提出了材料与工艺优化、预防性养护措施以及智能化管理手段等方案，制定详细的实施计划，并对方案实施进行了监控与效果评估。

简介：摘要：转辙机作为铁路运输系统岔道控制系统的重要组成部分，其故障会对铁路运输安全产生显著影响，因此在实践中做好转辙机的故障预测并开展针对转辙机故障的有效管理具有十分重要的意义。结合目前的工作实践做分析，转辙机的故障预测准确性以及健康管理的有效性与相关技术有着密切的联系，因此在实践中要结合当前技术环境来甄别和选择转辙机的故障预测与健康管理技术。文章从实践效果出发对转辙机的故障预测与健康管理技术进行分析与讨论，旨在为实践工作提供参考与指导。

简介：摘要：在建筑工程管理中，成本预测与控制是确保项目经济效益的关键。有效的成本管理不仅影响项目的财务成功，还关系到项目按期完成和资源的合理利用。本文首先强调了成本预测在建筑工程中的重要性，接着介绍了几种主要的成本预测方法，包括参数估算法、案例比较法、风险分析法和人工智能预测。在此基础上，文章探讨了成本控制的具体措施，如全过程成本管理、采用先进技术手段、完善激励约束机制和加强成本分析与评审。通过这些策略的实施，项目团队可以有效地预测和控制建筑工程的成本，从而提高项目的财务性能和竞争力。

简介：摘要：

简介：摘要：随着科技的飞速发展，近年来，机械系统的疲劳可靠性问题已成为业界和科研领域关注的焦点。由于机械系统内各个关键部位所承受的载荷以及各个零部件的强度都带有显著的不确定性，复杂系统内部各潜在失效点的疲劳寿命展现出明显的随机特性。因此，我们不能简单地将整个机械系统的疲劳寿命等同于系统中最为薄弱的零件或部位的寿命。相反，我们必须将系统的失效及其概率寿命预测视为一个整体的系统失效和可靠性问题来处理。