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基于深度卷积神经网络的建筑施工进度信息集成方法
1
作者
李健
邱坤
《长江信息通信》
2025年第1期70-72,共3页
针对建筑施工进度信息集成中的分类冗余问题,文章提出基于深度卷积神经网络的集成方法。采用RFID标签唯一标识信息单元,避免冗余。通过构建深度卷积神经网络模型,实现动态信息共享。中间件队列和信息类别选择确保实时性。实验证明,该方...
针对建筑施工进度信息集成中的分类冗余问题,文章提出基于深度卷积神经网络的集成方法。采用RFID标签唯一标识信息单元,避免冗余。通过构建深度卷积神经网络模型,实现动态信息共享。中间件队列和信息类别选择确保实时性。实验证明,该方法集成度高、无冗余,适用于复杂施工环境,具有推广价值。
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关键词
深度卷积神经网络
建筑施工
施工进度
信息
集成
方法
信息集成编码
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职称材料
题名
基于深度卷积神经网络的建筑施工进度信息集成方法
1
作者
李健
邱坤
机构
枣庄职业学院
出处
《长江信息通信》
2025年第1期70-72,共3页
文摘
针对建筑施工进度信息集成中的分类冗余问题,文章提出基于深度卷积神经网络的集成方法。采用RFID标签唯一标识信息单元,避免冗余。通过构建深度卷积神经网络模型,实现动态信息共享。中间件队列和信息类别选择确保实时性。实验证明,该方法集成度高、无冗余,适用于复杂施工环境,具有推广价值。
关键词
深度卷积神经网络
建筑施工
施工进度
信息
集成
方法
信息集成编码
Keywords
deep convolutional neural network
building construction
construction progress
information integration method
information integration coding
分类号
TU17 [建筑科学—建筑理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度卷积神经网络的建筑施工进度信息集成方法
李健
邱坤
《长江信息通信》
2025
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