第十一章建设工程招标管理 一、依法必须招标的建设项目 不允许将项目化整为零规避招标。国家计委颁布《工程建设项目招标范围和规模标准规定》必须招标的项目有: 1、施工单项合同估算价在200万元以上 2、重要设备、材料等货物的采购,单项合同估算价在100万元以上

针对机器或设备的剩余寿命（Remaining useful life, RUL）预测精度低的问题，提出基于一维卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）和双向长短期记忆（Bidirectional long short-term memory, BD-LSTM）的集成神经网络模型。为了更好地抽取时间序列上的特征，以及产生更多的训练样本，采用滑动窗口对数据进行处理，同时采用卡尔曼滤波对数据进行降噪处理，将数据标准化以及设置RUL标签。与人工提取特征不同，利用一维CNN对数据进行特征提取，并舍弃了CNN中的池化层。然后将提取到的高维特征输入到BD-LSTM进行回归预测，并采用Bagging的方式对此神经网络进行集成来预测RUL。最后通过在NASA的数据集上验证该模型的有效性，以及相比于其他机器学习或者深度学习模型的优越性，实验表明所提模型在RUL预测方面更加准确

一、隧道勘测的一般规定 制定勘测计划 勘测计划包括对既有资料的收集和调查、地质勘察、环境调查、施工 条件调査、调查采取的方法等内容

3流体通过多孔介质的水力学 3.1固定床流动的水头损失 清洁滤层: 层流条件下(0.5mm~1.0mm,4.9~12.2m/h) 采用 Kozeny方程(量纲一致)

主要讨论高层建筑结构顺风向静动 力风荷载的计算,采用前面所述风振动 力分析的原理和方法,即按风振随机振 动的振型分解法,且一般只考虑第一振 型的影响

矿区废弃地为室外大型非结构化环境，包含多种类型的障碍物且存在诸多不确定性因素，给移动机器人全覆盖路径规划造成了极大的困难。本文使用牛耕式单元分解法结合生物激励神经网络算法完成移动机器人对矿区废弃地的全覆盖路径规划。首先，针对矿区废弃地已知环境，采用牛耕式单元分解法对复杂环境做出区域分解，将具有综合复杂性的地图分解为多个不含障碍物的子区域；然后，根据子区域的邻接关系构建无向图，采用深度优先搜索算法确定子区域间的转移顺序；最后，采用生物激励神经网络算法确定子区域内部行走方式以及子区域间路径转移。仿真结果表明，生物激励神经网络算法在解决机器人路径转移问题方面比其他路径规划算法更高效，所得的方法能够处理复杂的非结构化环境，完成废弃矿区移动机器人的覆盖路径规划

在水利水电、铁路和公路桥梁及工民建等工程建设中,常采用挡土墙来支撑土坡或挡土 以免滑塌。例如:支挡建筑物周围填土的挡土墙(图6-1a),房屋地下室的侧墙,(图6-1b) 桥台,图(6-1c),水闸边墙,(图6-1d)等。这些结构物都会受到土压力的作用,土体作用 在挡土墙上的压力称为土压力

一、水处理和水工业 目前,水资源短缺和水环境污染造成的水危机已经成为我国社会经济发展的重要制约因 素,为此,必须采用保护和利用相协调的水资源开采利用模式,通过对污水的净化和水体保 护,使水资源不再受到破坏并能实现良性的再生循环没有水的可持续利用和保护,社会经济 的可持续发展就不可能实现

目标:选定任一你感兴趣的发酵产品,如 ,A, 抗生素,淀粉酶,确定该菌种的筛选模型、 采样方式,稀释倍数和方法,确定特定产 物微生物的筛选方案及影响因素

1.分块矩阵的概念 对于矩阵A,采用一种分法,即用若干条纵线和横线分成一 些小矩阵,每一个小矩阵称为A的子块,以子块为元素的形 式上的矩阵称为分块矩阵.在进行行数与列数较大的矩阵 的运算时,常将矩阵分块,以便使运算简化 例如3×4矩阵