港华集团工程建设管理:品质与智慧并重

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该资源是港华集团在2021年由席丹主讲的一场关于工程建设管理和智慧交付的讲座内容。讲座聚焦于提升工程品质,通过智慧化的手段实现更高效、安全的项目管理。 在【人员管理体系】方面,港华集团强调了对关键操作和管理人员的严格要求。所有人员需持有国家认证并进行内部再认证,确保其专业能力。通过人员系统进行管理,包括定期复核、培训和教育,以保证团队的专业素质。同时,设立了各种岗位,如专业监理工程师、监理员、施工管理员等,并实施日常学习、前置培训、继续教育和测评考试,确保人员的知识更新和技能提升。 在【材料管理体系】上,港华集团注重材料的选型和质量控制。产品需通过认证、测试报告,并经过厂房审核和设计论证。采用驻厂监造的方式,对黑管的水分检查、回用料管理以及材料存放期限有明确指引。在材料验收环节,执行物理力学性能复验,并严格技术变更管理。例如,对于颜色管的选择,因其优势而被优先采用,同时提醒注意焊接面的清洁和检查,以防止回用料的掺入。 【设备工具管理体系】中,集团重视重要施工器具的信息登记和定期校验,通过工程备忘录、管理指引和技术指引等确保工具的安全有效使用。同时,提供了各类相关参考文件,如HSE体系、供应商目录、来料检验手册等,以支持风险管理、采购决策和财务管理。 【工程技术管理体系】着重于工程业务管理系统的应用,包括进度管理、质量管理、成本分析等,通过工程管理移动应用实现施工全过程的标准化控制。系统配置用于指导施工,同时制定了标准化作业指导手册,提供图文并茂的作业指南,便于一线人员理解和执行。 综上,港华集团的工程建设管理与智慧交付策略涵盖了人员、材料、设备工具和技术四个关键领域,通过严谨的管理体系和智能化手段,力求实现高品质的工程交付,提高效率,保障安全,降低风险,并促进持续改进。
2024-09-06 上传
图像识别技术在病虫害检测中的应用是一个快速发展的领域,它结合了计算机视觉和机器学习算法来自动识别和分类植物上的病虫害。以下是这一技术的一些关键步骤和组成部分: 1. **数据收集**:首先需要收集大量的植物图像数据,这些数据包括健康植物的图像以及受不同病虫害影响的植物图像。 2. **图像预处理**:对收集到的图像进行处理,以提高后续分析的准确性。这可能包括调整亮度、对比度、去噪、裁剪、缩放等。 3. **特征提取**:从图像中提取有助于识别病虫害的特征。这些特征可能包括颜色、纹理、形状、边缘等。 4. **模型训练**:使用机器学习算法(如支持向量机、随机森林、卷积神经网络等)来训练模型。训练过程中,算法会学习如何根据提取的特征来识别不同的病虫害。 5. **模型验证和测试**:在独立的测试集上验证模型的性能,以确保其准确性和泛化能力。 6. **部署和应用**:将训练好的模型部署到实际的病虫害检测系统中,可以是移动应用、网页服务或集成到智能农业设备中。 7. **实时监测**:在实际应用中,系统可以实时接收植物图像,并快速给出病虫害的检测结果。 8. **持续学习**:随着时间的推移,系统可以不断学习新的病虫害样本,以提高其识别能力。 9. **用户界面**:为了方便用户使用,通常会有一个用户友好的界面,显示检测结果,并提供进一步的指导或建议。 这项技术的优势在于它可以快速、准确地识别出病虫害,甚至在早期阶段就能发现问题,从而及时采取措施。此外,它还可以减少对化学农药的依赖,支持可持续农业发展。随着技术的不断进步,图像识别在病虫害检测中的应用将越来越广泛。