探讨目视检测在钢结构中的现状及重要性

对钢结构进行焊接质量检测的过程中,可以利用无损检测方式,对其内部结构进行针对性的检查.例如,在对焊缝内部缺陷进行检测中,就可以使用超声检测与射线技术,而在焊缝表面的缺陷型检测中,就可以利用磁粉或者渗透的方式进行检测分析.但是伴随着当下建筑行业的发展,也经常需要使用目视检测的方式,提升检测整体效率,这也是无损检测技术的重要类型之一,本文就针对目视检测在钢结构应用的现状以及重要性进行阐述.     

结合结构学习的多头密集连接图池化模型

目的:利用图神经网络，构建带有结构学习的多头密集连接图池化模型并用于图分类任务。方法:首先，用图卷积神经网络提取节点的初始特征。其次，用多头密集连接网络学习节点重要性得分，并根据得分进行节点采样得到池化图。之后，对池化图中的节点进行结构学习，以保证图结构的完整性。最后，将学到的图表示放到分类器中，完成图分类任务。结果:与其他图分类模型在七个广泛使用的数据集上进行实验对比，我们构建的模型在五个数据集上的分类结果达到最优。结论:结合结构学习的多头密集连接图池化模型在图分类任务中具有先进性。     

浅谈监理交底工作的一些做法

认为监理可通过交底工作,做好一些预控工作,作为我们监理人坚持和努力的工作目标。监理要努力做好对建设工程不同对象、不同时段、不同施工内容等实施监理交底工作,通过监理交底,让参建各方都能理解、配合和支持监理工作。论述了监理交底工作的重要性,结合工程实践对交底工作的具体做法做了阐述,有较强的实践意义。     

GOS+MU:一种查询对象选择新方法

在分析单一MU(Most Uncertainty)采样缺陷的基础上,提出一种"全局最优搜寻"方法 GOS(Global Optimal Search),并结合MU共同完成查询选择。GOS+MU方法中,GOS着眼全局寻找目标,在应用环境能提供的训练样本数量有限、分类器受训不充分时,该方法选择的对象学习价值高,能快速推进分类器学习进程;MU则能够在GOS采样失效情形下,利用分类器当前训练成果,选择查询不确定性最强的样本补充训练集。通过对网络商品的用户评论进行分类仿真,并比较其他采样学习方法的效果,证明了GOS+MU方法在压缩学习成本、提高训练效率方面的有效性。     

采用八叉树和OSG分页结点的海量点云三维可视化

针对现有海量点云可视化方法存在索引构建时间长、内存占用大等问题，研究一种八叉树索引结合OSG分页结点的快速可视化方法，可在占用较小内存的基础上快速建立点云索引并实时调度。采用八叉树索引结构对海量点云进行数据组织，建立各层级的八叉树结点并以文件映射的方式分块保存，对结点文件重组织转换为支持OSG渲染引擎的多分辨率点云数据。采用基于OSG分页结点的实时调度技术，对海量点云进行高质量可视化。与目前两款主流的点云数据处理商业软件进行实验对比分析，结果表明所提方法具有索引建立速度快、内存占用小等优点，同时可视化交互更加流畅，适用于各种配置计算机下海量点云数据的调度管理与实时可视化。     

建筑工程中安全管理的重要性

在建筑工程发展过程中安全管理是十分重要的。本文重点对建筑工程中安全管理的重要性和管理中存在的不足进行有效的分析,从而促进质量更高的安全管理工作,保证施工人员的人身安全,避免财产损失,以期为建筑企业提供借鉴,促进建筑行业进一步的发展。     

招投标在建筑工程经济管理中的重要性分析

随着当下经济和社会的不断发展,对于建筑工程的管理工作也需要不断调整进行提升。包括对建筑施工过程中各个方面的管理,对于成本的控制。这样才能够尽可能降低建筑工程的成本,使用提升工程整体的经济效益,从而在市场上获得更强的竞争力。投招标在建筑工程经济管理之中具有不可替代的重要性。本文中针对投招标的相关问题,从多个方面进行了阐述和解释,供相关建筑工程建设部门参考。     

论石油化工油品化验工作的重要性和安全性

在石油化工生产活动中,油品的化验工作起着至关重要的作用,化验过程的规范操作以及化验结果的可靠性将直接关系到整个化工油品的质量以及生产过程的安全性。本文拟结合笔者的工作经验,对油品化验工作的重要意义与安全性进行分析,以期为石油化工油品生产质量的稳步提升提供一定的参考。