数字化交付模型数据整合路径探讨及优化

为了扩大可接纳建模数据范围,降低投标方的准入门槛,提高项目数字化交付可行性,以某公司数字工厂示范项目为研究对象,积极探索数字化交付模型数据的整合路径。在归纳整理项目涉及的模型数据类型的整合要素、关键节点及主要工具的基础上,制定了整合实施路径中的优化方向和步骤,并根据典型问题针对性地提出了改进优化方案。结果表明:1)实现了PDMS,Revit,SolidWorks,CADWorx,3DS MAX等近10款主流软件在AVEVA AIM平台的整合,为项目的数字化交付工作打下了基础;2)实施整合后,项目模型数据完整度由70%提升至95%以上,减少大量供应商及部分设计单位进行PDMS翻模的工作,有效提升了总体院的数字化交付水平和平台兼容能力;3)精准运用各类插件和接口、灵活使用二、三维转换工具等措施,可以有效解决大量问题、提高整合效率。研究结果可为数字化交付的模型数据整合优化提供解决方案及思路,并为数字化交付及智能工厂的建设工作提供技术支持。

在数据充足环境中的河口模拟:一个新的创新途径

目前,新技术的应用使对大片陆地和水域的高分辨率监测成为可能。这一技术上的进步使水环境管理工作从一个缺少数据支持的行为变为有充足数据支持的行为。同时,数值模拟、数据与数学模拟的整合、及相关的知识与信息系统也在飞速发展,这些都为解决人口密集地区和低地区域与水环境相关的问题提供了新的视角。介绍这一系列的技术进步如何产生最大的收益及所需的条件。

学生问题解决能力综合测评法研究

如何科学评测学生的问题解决能力,是当前学生问题解决能力培养的核心与难点问题。文章基于国际成型的PISA学生问题解决能力测试,利用质性和量化相结合的研究方法,综合观察数据、调查问卷、访谈实录、作品分析等,构建了Q-C-Q综合测评体系和数据整合分析模型。经过两轮教学实验发现:Q-C-Q综合测评体系是学生问题解决能力测评的系统方法,能够针对构成学生问题解决能力的六种子能力实施分项测评,有利于整合质性研究与量化研究的优势,确保对学生问题解决能力实施测评的科学性与有效性。

面向主题的专利分析系统

设计并实现了面向主题的专利分析系统。主要包括根据专利分析需求抽取专利数据放入本地专利数据源,对专利数据源进行清洗、转换生成纯净的专利基础数据库,根据不同分析主题模型从基础数据仓库中抽取、转换生成数据集市,并在数据集市的基础上建立多维立方体和KPI指标,生成专利地图完成从不同主题对专利数据进行自动分析的功能。