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智慧工地，作为现代建筑施工管理的创新模式，以“智慧工地云平台”为核心，整合施工现场的“人机料法环”关键要素，实现了业务系统的协同共享，为施工企业提供了标准化、精益化的工程管理方案，同时也为政府监管提供了数据分析及决策支持。这一解决方案依托云网一体化产品及物联网资源，通过集成公司业务优势，面向政府监管部门和建筑施工企业，自主研发并整合加载了多种工地行业应用。这些应用不仅全面连接了施工现场的人员、机械、车辆和物料，实现了数据的智能采集、定位、监测、控制、分析及管理，还打造了物联网终端、网络层、平台层、应用层等全方位的安全能力，确保了整个系统的可靠、可用、可控和保密。 在整体解决方案中，智慧工地提供了政府监管级、建筑企业级和施工现场级三类解决方案。政府监管级解决方案以一体化监管平台为核心，通过GIS地图展示辖区内工程项目、人员、设备信息，实现了施工现场安全状况和参建各方行为的实时监控和事前预防。建筑企业级解决方案则通过综合管理平台，提供项目管理、进度管控、劳务实名制等一站式服务，帮助企业实现工程管理的标准化和精益化。施工现场级解决方案则以可视化平台为基础，集成多个业务应用子系统，借助物联网应用终端，实现了施工信息化、管理智能化、监测自动化和决策可视化。这些解决方案的应用，不仅提高了施工效率和工程质量，还降低了安全风险，为建筑行业的可持续发展提供了有力支持。 值得一提的是，智慧工地的应用系统还围绕着工地“人、机、材、环”四个重要因素，提供了各类信息化应用系统。这些系统通过配置同步用户的组织结构、智能权限，结合各类子系统应用，实现了信息的有效触达、问题的及时跟进和工地的有序管理。此外，智慧工地还结合了虚拟现实（VR）和建筑信息模型（BIM）等先进技术，为施工人员提供了更为直观、生动的培训和管理工具。这些创新技术的应用，不仅提升了施工人员的技能水平和安全意识，还为建筑行业的数字化转型和智能化升级注入了新的活力。总的来说，智慧工地解决方案以其创新性、实用性和高效性，正在逐步改变建筑施工行业的传统管理模式，引领着建筑行业向更加智能化、高效化和可持续化的方向发展。
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该代码实现了基于机器学习的车辆价格预测模型，利用不同回归算法（如线性回归、随机森林回归和 KNN 回归）对车辆的当前价格（current price）进行预测。代码首先进行数据加载与预处理，包括删除无关特征、归一化处理等；然后使用不同的机器学习模型进行训练，并评估它们的表现（通过 R²、MAE、MSE 等指标）；最后通过可视化工具对模型预测效果进行分析。目的是为车辆价格预测任务找到最合适的回归模型。 适用人群： 数据科学家和机器学习工程师：对于需要进行回归建模和模型选择的从业者，尤其是对车辆数据或类似领域有兴趣的。 企业数据分析师：在汽车行业或二手车市场中，需要对车辆价格进行预测和分析的专业人员。 机器学习学习者：希望学习如何使用 Python 实现机器学习模型、数据预处理和评估的初学者或中级学习者。 使用场景及目标： 汽车定价与估值：用于为汽车或二手车定价，尤其是当需要预测车辆的当前市场价格时。 汽车行业市场分析：通过数据分析和回归预测，帮助汽车销售商、经销商或市场分析师预测未来的市场价格趋势。 二手车市场：为二手车买卖双方提供价格参考，帮助制定合理的交易价格。
基于模型预测控制(mpc)的车辆道，车辆轨迹跟踪，道轨迹为五次多项式，matlab与carsim联防控制
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基于Python实现的医疗知识图谱的知识问答系统源码毕业设计（高分项目），本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的，评审分达到98分，资源项目的难度比较适中，内容都是经过助教老师审定过的能够满足学习、毕业设计、期末大作业和课程设计使用需求，如果有需要的话可以放心下载使用。 基于Python实现的医疗知识图谱的知识问答系统源码毕业设计（高分项目）基于Python实现的医疗知识图谱的知识问答系统源码毕业设计（高分项目）基于Python实现的医疗知识图谱的知识问答系统源码毕业设计（高分项目）基于Python实现的医疗知识图谱的知识问答系统源码毕业设计（高分项目）基于Python实现的医疗知识图谱的知识问答系统源码毕业设计（高分项目）基于Python实现的医疗知识图谱的知识问答系统源码毕业设计（高分项目）基于Python实现的医疗知识图谱的知识问答系统源码毕业设计（高分项目）基于Python实现的医疗知识图谱的知识问答系统源码毕业设计（高分项目）基于Python实现的医疗知识图谱的知识问答系统源码毕业设计（高分项目）基于Python实现的医疗知识图谱的知识问答系统源码毕业设计（高分项目）基于
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在 MATLAB 中进行人脸识别可以通过使用内置的工具箱和函数来实现。MATLAB 提供了计算机视觉工具箱（Computer Vision Toolbox），其中包含了用于图像处理、特征提取以及机器学习的函数，可以用来构建一个人脸识别系统。下面是一个简化的教程，介绍如何使用 MATLAB 进行人脸识别。 ### 准备工作 1. **安装必要的工具箱**：确保你已经安装了“计算机视觉工具箱”和“深度学习工具箱”。如果没有，可以通过 MATLAB 的附加功能管理器安装它们。 2. **获取数据集**：准备一个包含不同个体的人脸图像的数据集。你可以自己收集图片，或者使用公开的数据集如 AT&T Faces Database 或 LFW (Labeled Faces in the Wild) 数据集。 3. **安装预训练模型（可选）**：如果你打算使用深度学习方法，MATLAB 提供了一些预训练的卷积神经网络（CNN）模型，比如 AlexNet, GoogLeNet 等，可以直接加载并用于特征提取或分类。 ### 步骤指南 #### 1. 加载人脸检测器 ```matlab face
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