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2024 conference-paper

Application and Optimization of Artificial Intelligence Algorithms in Cost Management in Civil Engineering

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Résumé fourni par la source

Artificial intelligence (AI), as a key force driving industrial transformation in the new era, is profoundly changing various industries, especially in the field of civil engineering, where its potential is particularly significant. This system not only accelerates the comprehensive digital transformation of the civil engineering industry, but also greatly improves the accuracy and efficiency of engineering costs, becoming an important path to achieve automation, informatization, and even intelligent management. The AI based civil engineering cost management system discussed in this article innovatively integrates big data processing, machine learning (ML) algorithms, and deep learning (DL) technology, which can automatically analyze massive engineering data and achieve fast and accurate estimation of engineering costs. This system not only reduces the workload of cost engineers and minimizes human errors, but also significantly improves the timeliness and accuracy of cost forecasting, providing strong data support for project decision-making. The experimental results show that this system not only successfully reduces the time cost of engineering cost calculation, but also helps project managers make more scientific and reasonable decisions in cost control and resource allocation through intelligent optimization algorithms.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Application and Optimization of Artificial Intelligence Algorithms in Cost Management in Civil Engineering
Date Crossref
18/10/2024
Éditeur
IEEE
Type
proceedings-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude et ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Institutions déclarées

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