Development of A Smart Database for Construction Inventory Management Using Deep Learning to Eliminate Supply Chain Bottlenecks Post COVID-19
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
The COVID-19 pandemic has sent shockwaves down the supply chains of industries. The Architecture, Engineering, and Construction (AEC) industry is used to cyclical downturns, but the speed and strength with which COVID-19 has struck are unprecedented. Projects are being delayed or canceled. Supply chains are under threat. National and International policies are being revamped to deal with the transformed landscape. In 2019, the USA receives more than 530 thousand metric tons of steel from Russia, Germany, Italy, Canada, Mexico, and other such countries. The US building industry is dependent largely on other countries for the supply of raw materials, which make the construction industry at risk due to trade restrictions that have ensued in the post COVID world. One way to deal with such a changing environment is to diversify the dependence portfolio in supply chains to reduce shocks. The other alternative is to look to build an inventory based on predictive analytics. This research aims to implement the two reactionary measures of portfolio diversification and inventory infrastructure development by leveraging predictive analytics and big data. The project will be mainly divided into three phases – PHASE 1 will be mainly focused on the gathering of the relevant manufacturer and supplier data of construction materials both within and external to geographical borders of the USA. PHASE 2 will focus on the selection and integration of algorithms with the live database that has been created in phase 1. PHASE 3 will be devoted to the creation of custom-made user interfaces for the project owners. This phase will also focus on the automation of live reports, notifications,s, etc. to be sent to project owners. The deep learning algorithms would need continuous feedback and improvement to increase their credibility and reliance on a continuous basis. Thus, it will help to reduce the risks generated through uncertainties by developing a resilient smart responsive database that will provide stockholders accurate data and predictions in response to the market and industry behavior.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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