D-CRANE: a database system for utilization of cranes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Crane selection is a time consuming process that involves extensive data manipulation. Several systems have been developed to assist in selecting cranes and in planning their lifts. These systems lack the support of a comprehensive database to provide information about crane configurations, their lift capacity settings, and rigging equipment. Although crane manufacturers provide data for their cranes, these data are not always consistent and do not follow a standard format. This creates frequent problems for crane users, especially when interpolating the load charts. This requires the users to make decisions based on job conditions and categories of cranes, which can lead to costly mistakes. This paper describes the development of a comprehensive database (called D-CRANE) designed to support efficient selection of cranes. D-CRANE has been developed in collaboration with an industrial partner. It includes operational information about crane geometry, lift configurations, lift capacity settings, accessories, and attachments. D-CRANE has a number of interesting features: (i) powerful graphics capabilities, featuring a multimedia environment and a practical user-friendly interface; (ii) capacity to accommodate different types of commercially available cranes; (iii) powerful storage, sorting, and query routines; (iv) flexibility in using metric and empirical units; (v) capability of operating in a network environment, and (vi) minimum disk storage space. D-CRANE is a relational database designed using entity relation diagram and is implemented using MS-Access database management system. A case example is presented to demonstrate the use and capabilities of D-CRANE.Key words: database management system, crane selection, planning critical and heavy lift.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle