摘要：文章主要讨论了智慧城市数字孪生管理平台建设过程中BIM建筑信息模型的数据内容和数据价值,以及通过Visual Dataprep系统对BIM模型进行轻量化处理并融入数字孪生的方法,研究和探索了在Revit和UE4的软件环境下,BIM工程文件中的构件信息和几何体模型是如何进行分离、传递、流送的。经测试,该研究提供的基于UE4 Visual Dataprep系统的解决方案能够在程序化、自动化的前提下,高效率处理BIM模型中的构件信息和几何体模型,并按照数模分离的设计架构进行数据流送和轻量化。

摘要：为移动平台开发家装系统有助于用户深入参与设计过程,增加用户满意度,进而提高设计效率。为实现这一目的,在虚幻引擎4(Unreal Engine 4,UE4)的Gameplay框架下,针对室内家装设计需求开发软件架构,并探索与讨论了软件启动、资源加载、用户使用以及结果保存4个方面的关键问题。实践证明,本软件可以实现设计目标,提高沟通效率,助力家装设计过程。

摘要：内养生逐步成为混凝土养生技术的发展趋势。本文研究了以干拌和湿拌两种方式掺入内养生材料对混凝土力学性能的影响。结果表明,以C40混凝土配合比设计作为基准,内养生材料以干拌方式掺入的混凝土工作性较好,后期力学性能较高,抗压强度比为114%;以湿拌方式掺入的混凝土流动度损失较大,28d抗压强度明显低于干拌。在本试验范围内,内养生材料以干拌方式掺入更佳。

摘要：现有煤矸石分选方法主要依据人工设计特征对煤矸石进行识别,但特征提取过程复杂,准确率也较低。随着人工智能技术的快速发展,智能选矸成为解决煤矸石分拣问题的重要研究方向。为提高煤与煤矸石分类准确率,本文提出了一种基于AlexNet网络和风格迁移技术改进的煤矸石分拣方法。选用3×3的卷积核代替原AlexNet网络前几层中较大的卷积核,利用BN层代替LRN层和Dropout,并采用风格迁移数据增强法提高煤与煤矸石数据集的多样性。研究结果表明,与原始的AlexNet网络相比,该方法的准确率提高了1.8%,损失率下降了2.0%。此方法不仅能够满足煤与煤矸石实时检测的要求,而且具有更高的识别精度,能有效应用于煤矸石识别。

摘要：设计了一种新型的抗菌聚氨酯材料,即包载三氯生的电荷翻转的p H响应的阳离子聚氨酯胶束.通过接入的-NH2和-COOH的比例可以调控电荷翻转的位点,使其在p H 7.4环境下保持电负性,保证了胶束的长循环,在细菌感染部位由于-NH2的质子化,胶束带正电,提高了抗菌性能.不同p H条件下的动态光散射(DLS)检测数据显示了胶束表面电荷的翻转性.最低抑菌浓度(MIC)数据表明,相对于游离三氯生,将三氯生包载于胶束内核能显著提高其抗菌性能.