Augmented reality application areas for the architecture, engineering, and construction industry
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
Augmented reality (AR) is among the technologies that have the potential to advance the Architecture, Engineering, and Construction (AEC) industry. Yet, studies show that there remain challenges in applying AR in AEC. According to the literature, the use of AR is focused on the construction phase to address performance, supervisory, and safety-related concerns. However, other phases of AEC projects could also benefit from this technology. Accordingly, this chapter provides an application-centric study to assess the state-of-the-art applications areas of AR in the AEC industry. Various applications have been identified as visualization and simulation; in-situ experience; real-time information retrieval; maintenance, inspection, and repair; project documentation; heavy equipment operation; educational training; health and safety; site navigation; and automated measurements. To further explore these application areas, a case study was conducted using the AR solution of Trimble XR10 with HoloLens 2 in a precast construction context. The results show that existing AR technologies and systems for simulation/visualization and construction quality control are still immature. The study highlighted the current use cases, the potential for technology improvements, and the obstacles that hinder the widespread AR implementation in the AEC industry. Considering these factors, further directions and future research paths for innovators are proposed.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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