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基于工业基础类标准的钢结构BIM全数据交互技术

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同济大学学报（自然科学版） 2024年第3期52卷 331-339页

作者：张其林唐子涵满延磊同济大学土木工程学院上海200092 上海同磊土木工程技术有限公司研发部上海200433

研究了适用于各类钢结构的基于工业基础类标准(IFC)的全数据交互技术,可以导出钢结构模型完整的几何信息与附加属性,使通用建筑BIM软件能够进行模型信息读取并编辑其中的参数化构件;可以将模型全信息导入钢结构主流详图设计软件Tekla进... 详细信息

研究了适用于各类钢结构的基于工业基础类标准(IFC)的全数据交互技术,可以导出钢结构模型完整的几何信息与附加属性,使通用建筑BIM软件能够进行模型信息读取并编辑其中的参数化构件;可以将模型全信息导入钢结构主流详图设计软件Tekla进行解析并重生成结构模型,实现模型二次编辑与施工出图。经工程实例验证,该成果应用于钢结构建筑信息模型(BIM)数据交互时信息传递完整、模型转换质量高,避免了钢结构不同设计阶段的重复建模,极大提升了设计效率。

关键词：建筑信息模型工业基础类标准全数据交互钢结构

信托制物业模式拓展社区社会资本的实践路径及其内在机理

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学习与实践 2024年第10期 101-111页

作者：张圣张其伟华东政法大学社会发展学院华东政法大学国家安全研究院社会安全治理研究中心上海交通大学国际与公共事务学院

作为社区治理的一种创新形态，信托制物业模式通过激发多主体共同参与、协同联动方式，既提升了物业管理水平、物业费收缴率和居民满意度，也较好化解了传统物业模式存在的矛盾纠纷。以H市W区为例，结合社会资本理论，发现信托制物业模... 详细信息

作为社区治理的一种创新形态，信托制物业模式通过激发多主体共同参与、协同联动方式，既提升了物业管理水平、物业费收缴率和居民满意度，也较好化解了传统物业模式存在的矛盾纠纷。以H市W区为例，结合社会资本理论，发现信托制物业模式旨在依托价值维度的信义情感融入、工具维度的数字技术赋能和主体维度的协同网络打造三方面路径,有效拓展了社区社会资本。进一步探析，可提炼出亲密性集体意识、无缝隙互动空间和多元主体资源汇聚等深层原因，进而揭示互益共同体形成的内在机理。该机理融合了互益观念、互益结构与互益场域三类核心元素，由此建构诠释其底层逻辑的三角逻辑框架，从而系统阐明机理运转可能性、稳定性和持续性。

关键词：社区治理信托制物业管理社区社会资本互益共同体

列宁对“无产阶级和农民的革命民主专政”的澄明及其重大意义

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当代世界与社会主义 2024年第1期 90-95页

作者：吕佳翼南开大学马克思主义学院

“无产阶级和农民的革命民主专政”是列宁关于俄国民主革命理论的核心,但它一经提出就受到孟什维克代表人物马尔托夫等人的误解和抨击。为此,列宁撰写了《无产阶级在我国革命中的斗争目标》等一系列重要篇章,通过梳理历史、澄清概念、... 详细信息

“无产阶级和农民的革命民主专政”是列宁关于俄国民主革命理论的核心,但它一经提出就受到孟什维克代表人物马尔托夫等人的误解和抨击。为此,列宁撰写了《无产阶级在我国革命中的斗争目标》等一系列重要篇章,通过梳理历史、澄清概念、驳斥托洛茨基的相关批评等对“无产阶级和农民的革命民主专政”的概念和内涵进行澄明。在这一过程中,列宁关于“无产阶级和农民的革命民主专政”的理论也不断发展而走向成熟。列宁这一理论具有多重意义:它充分认识到农民的革命作用,因而发展了马克思、恩格斯的革命主体理论;它在革命转折期这一特殊时刻所起的澄清误识、坚定方向的作用,彰显出特定的历史意义。这一理论不仅指导了俄国革命并在俄国革命的实践中得到了检验,而且对中国革命具有启示意义。

关键词：列宁 “无产阶级和农民的革命民主专政” 马尔托夫俄国革命

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大语言模型在电催化领域中的应用

Chinese Journal of Catalysis 2024年第4期59卷 7-14页

作者：张成翼王兴宇王子运奥克兰大学化学院新西兰奥克兰

大语言模型作为现代科技的杰出代表,已经在社会的各个领域产生了深远影响.这些模型由数十亿个神经元相互连接构建而成,集成了人类至今为止的丰富知识,具备与全球各地人们进行流畅、精确对话的卓越能力.其类人智能特性不仅使其能够应对... 详细信息

大语言模型作为现代科技的杰出代表,已经在社会的各个领域产生了深远影响.这些模型由数十亿个神经元相互连接构建而成,集成了人类至今为止的丰富知识,具备与全球各地人们进行流畅、精确对话的卓越能力.其类人智能特性不仅使其能够应对现代社会的各种挑战,更在多个科学领域中展现出巨大的应用前景.然而,目前大语言模型广泛应用的潜力尚未被完全挖掘.本文旨在深入探讨现代大语言模型在电催化领域的潜在应用,以期阐明这些人工智能驱动的模型如何助力科研人员深化对催化学科的理解,并推动催化剂的智能设计.通过对大语言模型在电催化领域应用的系统研究,我们期望能够为未来的科研工作提供新的思路和方法.本文首先分析了传统的实验法和多尺度模拟方法在催化研究中的局限性,包括资源消耗大、实验周期长、研究进展缓慢以及受人类自身能力限制等问题.随后,着重探讨了大语言模型在电催化研究中的显著优势,如突破人类认知界限、理论上具备无限知识累积能力等.尽管大语言模型展现出巨大的潜力,但仍面临泛化能力与领域专业性之间的权衡、文本限制等挑战.为应对这些挑战,本文进一步介绍了多模态大语言模型的发展及其在电催化研究中的具体应用,包括与实验者的直接互动、基于实验反馈的持续优化、预训练模型的微调以及结合视觉编码器实现多模态数据融合等.最后,强调了多模态大语言模型在光谱分析、实验路径设计、过渡状态搜索、分子结构设计、催化剂优化和问题诊断等方面的巨大潜力.总之,多模态方法在催化领域具有广泛的应用前景,能够整合多种数据源,为催化剂设计、反应机理研究和反应条件优化提供强大的工具和技术支持.最后,本文展望了大语言模型在科学研究中的作用和未来发展趋势.大语言模型在知识积累和效率提升方面展现出了出色的能力,但在创造全新知识方面,或许还无法与科学先驱相提并论.展望未来,大语言模型应当与实验和模拟方法深度融合,以增强其预测能力和多模态学习能力.通过这样的结合,大语言模型将能够更全面地辅助科学研究者,进而推动科学研究更迅速地发展.这一发展趋势不仅有助于提升科学研究的效率和准确性,还将为科学领域带来更多的创新和突破.

关键词：大语言模型电催化人工智能多模态大语言模型

多元特征驱动的超高层建筑变形状态智能学习与预测

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建筑结构学报 2024年第3期45卷 101-112页

作者：单伽锃张茜吕西林张其林同济大学土木工程学院上海200092 上海韧性城市与智能防灾工程技术研究中心上海200092

为实现基于监测数据的结构未来状态可预测,提出了一种多元特征驱动的超高层建筑变形状态智能学习与预测方法。通过信号自适应分解、响应多维特征分析与子信号相关性分析,实现结构响应数据重构与组合,并基于长短时记忆网络(LSTM)进行多... 详细信息

为实现基于监测数据的结构未来状态可预测,提出了一种多元特征驱动的超高层建筑变形状态智能学习与预测方法。通过信号自适应分解、响应多维特征分析与子信号相关性分析,实现结构响应数据重构与组合,并基于长短时记忆网络(LSTM)进行多通道学习与多步预测。利用上海中心大厦在台风“梅花”作用下的结构顶部水平位移响应实测数据,揭示位移响应数据具有超低频准静态变形与一阶模态控制振动响应的叠加特征以及时域非平稳特性。通过响应数据重构,形成三组具有不同时间尺度、振动幅值和平稳特性的子信号组合。通过3个独立LSTM模型,实现基于300个时间步数据预测未来1~60个时间步的位移响应。结果表明,在控制未来预测时间步长(60个时间步内)的条件下,所提出的数据驱动的学习预测模型能充分学习与预测已知的位移响应数据特征与物理状态,具备较高的预测精度,归一化误差可控制在10%以内,能实现对超高层建筑变形状态的准确实时预测。

关键词：超高层建筑结构健康监测变形状态 LSTM模型时序数据