Ọgwụgwụ-na-ọgwụgwụ AI Workflow, Nyocha, Nzuzo na ụkpụrụ omume — Ọgụgụ isi Artificial na Civil Engineering

Uru:

Ikike ịkwanye AI na njedebe na njedebe na njikwa ọrụ na-arụ ọrụ ihe owuwu site na imewe gaa n'ihu ịkwụ ụgwọ
Ikike iji guzobe ụkpụrụ ojiji AI nke gụnyere nkwenye, nkwenye isi mmalite, nyocha nzuzo na ụgwọ n'oge ọ bụla.
Ikike ime ụkpụrụ omume ọkachamara, nzuzo data na nnabata injinia ruru eru ka ọ bụrụ akụkụ dị mkpa nke usoro ọrụ AI.

N'ime modul a, anyị tụlere AI n'oge ọ bụla nke injinia obodo, site na nyocha nhazi ruo ngụkọ kọmpụta na nchara siri ike, site na nyocha ụkpụrụ ruo BIM, site na nyocha ọnụọgụ ruo n'usoro ọrụ, site na nkọwapụta ruo OHS na ịkwụ ụgwọ ọganihu. N'ime nkeji ikpeazụ a, anyị na-etinye ọnụ ọgụgụ ndị ahụ ọnụ: anyị na-ahazi otu esi eji AI na njedebe na njedebe, njikwa na ụkpụrụ omume na ọrụ ihe owuwu, site na imewe ruo uru. Ebumnuche bụ itinye ego ọsọ ọsọ nke AI ka ị na-ejigide nyocha, nkwenye isi mmalite, nzuzo na njikwa ụgwọ na usoro ọ bụla, yana ime ka onye injinia ruru eru bụrụ akụkụ dị mkpa nke usoro ọrụ ahụ.

Map usoro usoro ngwụcha ruo na ngwụcha

Enwere ike ịchịkọta ọrụ na njikwa mmanye nke AI na usoro ndụ ọrụ a na-ahụkarị dị ka ndị a:

Ogbo

Ọrụ AI

Nlele mmanye

Nhazi/nyocha nke mbido

Ngosipụta ike dị n'ime, echiche

Usoro doro anya + ịtụ

Mgbakọ kọmpụta / ígwè gbasiri ike

Mpempe ngalaba/mkwado

Akaụntụ aka + ngwanrọ + ọkọlọtọ

Nnyocha ọkọlọtọ

map nyocha

Nkwenye sitere na ederede gọọmentị

BIM/akpaaka

Ederede, ajụjụ data

Ndabere + nnwale + koodu ọgụgụ

Ọnụ ọgụgụ nyocha/nyocha

Ọnụ ọgụgụ/ọnụ ọnụ akwụkwọ

Otu + ọkwa + nkwenye ọnụahịa

usoro ọrụ

Nkọwapụta ọrụ/ogologo oge

Dependency + ubi mgbagha

Nkọwa/akụkọ

ederede ederede

Ntụle + nkwenye njirimara

OHS

Ederede nyocha ihe egwu

Nkwado ọkachamara + ubi

ịkwụ ụgwọ ọganihu

Akaụntụ / tebụl ederede

Arịthmetic + mkpokọta + nkwekọrịta

Maapụ a na-emegharị otu ụkpụrụ ahụ n'ọkwa ọ bụla: AI na-emepụta ihe, injinia na-enyocha ma kwado. Ọ nweghị ihe nchekwa dị mkpa na-enweta na-enweghị nkwenye.

Ihe ize ndụ kachasị njọ nke usoro ọrụ a bụ na a na-ebufe njehie n'etiti usoro. Ihe owuwu ihe owuwu bụ agbụ: nyocha na-enye ụgwọ nke ọnụ ọgụgụ, ụgwọ nke ọnụ ọgụgụ na oge ọrụ, na usoro ọrụ na-enye ụgwọ ọrụ ọganihu. A na-ebufe obere mperi a na-eleghara anya n'otu ọkwa (otu na-ezighi ezi, ibu na-efu efu, ọnụọgụ na-ezighi ezi) na ọkwa na-esote dịka ọ dị ma na-eto na nzọụkwụ ọ bụla. Ya mere, nkwenye abụghị otu nlele na njedebe nke ọrụ ahụ, kama ọ bụ ọnụ ụzọ ámá nke a na-emeghachi na mgbanwe nke ọ bụla. Jide n'aka na ịlele mmepụta tupu ịnye ya dị ka "ntinye" na nzọụkwụ ọzọ; N'ihi na site n'oge ahụ gaa n'ihu, ijide njehie ahụ na-esiwanye ike ma dị oke ọnụ. Usoro ịdọ aka ná ntị a na-aghọwanye ihe dị mkpa ka usoro ọrụ AI na-eme ngwa ngwa: ọsọ ekwesịghị ịbụ ihe ngọpụ ịwụpụ nkwenye, kama ọ bụ ihe ziri ezi maka ịme nkwenye n'usoro.

Protocol nyocha nke Layered

Chịkọta njikwa anyị na-ahụ na modul n'ime otu protocol. Ihe nrụpụta AI ọ bụla ga-agaferịrị n'ụzọ kwesịrị ekwesị nke ọkwa ndị a:

Nyochaa otu na usoro: Nsonaazụ ọ bụ ezi uche n'ụzọ anụ ahụ, nkeji ndị ahụ ọ na-agbanwe agbanwe?
Nkwenye nkwekorita nke onwe: Nsonaazụ a kwenyere na usoro mechiri emechi, ngụkọta aka, ngwanrọ dị iche iche ma ọ bụ usoro nke abụọ?
Nkwenye ọkọlọtọ/isi iyi: enyochala ọnụọgụgụ, ihe, ọnụ ahịa otu site na isi mmalite yana ugbu a?
Nlele na-agbanwe agbanwe: Enwere mgbagha ọ bụla, ọnụọgụ abụọ ma ọ bụ mwepu n'ime akwụkwọ/akaụntụ?
Nyocha nzuzo: Ihe data ejiri nwere ọ nwere nzuzo azụmaahịa / data nkeonwe, ejirila ngwa kwesịrị ekwesị?
Nkwado injinia: Ọrụ ikpeazụ dị n'aka onye injinia tozuru etozu; Ebinyela ya aka?

Usoro ojiji AI nkeonwe (maka ọrụ ọ bụla)1) INPUT: Akọwala m ọrụ ahụ nke ọma na ụkpụrụ ntinye-mmetụta?2) Nzuzo: Ọ na-enwe mmetụta nke data? Enwere m onye na-amaghị aha/ihe kwesịrị ekwesị?3) Mpụta: Ajụrụ m AI maka usoro etiti na isi mmalite? 4) ỌRỤ: N'ihi ya ọ bụ n'ụzọ anụ ahụ / n'ụzọ ezi uche dị na ya?5) CROSS: M kwadoro n'ụzọ kwụụrụ onwe ya?6) ISI: Ekwenyela ọkọlọtọ / ọnụahịa / ihe?7) Nkwenye: Ọ bụrụ na e debanyere aha ya? ejighị ya.

Ndụmọdụ: Debe ụkpụrụ a dị ka ndepụta nlele na desktọpụ gị. Ka oge na-aga, usoro ndị ahụ na-aghọ ihe ntụgharị; Ma mgbe a nwara gị ịmafe nzọụkwụ na ọrụ nchekwa dị mkpa, ịdị adị nke ndepụta ahụ na-akwụsị gị. Mmejọ kacha ọnụ na-eme mgbe ị na-agba ọsọ wee sị "Aga m agbapụ ya oge a".

Ngwa ngwa adịghị ike / Ike ngwa ngwa

IKE: "Mee ọrụ a site na mmalite ruo n'isi na AI." (N'otu nzọụkwụ, na-enweghị nlekọta, ọ dịghị nzuzo na nkwenye). M ga-eme mkpebi ikpeazụ na mbinye aka, agaghị m ekekọrịta data na-enweghị atụ.

Ụkpụrụ na-adịgide adịgide nke ụkpụrụ omume na nzuzo

N'ọgwụgwụ-na-ọgwụgwụ usoro ọrụ, ụkpụrụ omume na nzuzo abụghị nlele otu oge, kama ọ bụ ihe na-aga n'ihu:

Nzuzo: A na-echekwa data oru ngo, ụgwọ, data nkeonwe (KVKK); A naghị ebugote data nwere mmetụta na ọrụ mpụga akwadoghị, a na-amanyekwa ya aha mgbe ọ dị mkpa ma ọ bụ jiri ngwa ime ụlọ.
Nghọta: eji AI anaghị ezo ezo, mana etinyeghị ọrụ na AI.
Ikike: Ọ bụ ezie na AI na-enye gị mmetụta nke obi ike n'ọhịa nke ị na-abụghị ọkachamara, ọ dịghị edochi ikpe gị; Kpọtụrụ onye ọkachamara mgbe ọ dị mkpa.
Ọrụ: Mkpebi ọ bụla na-emetụta nchekwa ụlọ dị irè site na nlekọta na mbinye aka nke onye injinia tozuru oke na ọrụ. Nke a bụ ọrụ ọkachamara yana nke iwu kwadoro.

Ịkpachara anya: Ka AI na-agba ọsọ ọsọ, nrụgide nke ịgafe nkwenye na-abawanye. Otú ọ dị, n'agbanyeghị otú AI si dị mma, mmepụta nke na-echebe ndụ na ihe onwunwe na injinia obodo enweghị ike iji ya mee ihe na-enweghị nkwado nke injinia. Mgbe ọsọ trump nchekwa, AI na-aghọ ihe ize ndụ kama ngwá ọrụ.

Obere obere atọ

Ikpe 1 - Ojiji nke ngwụcha ruo ngwụcha ziri ezi. Maka obere ihe owuwu, ụlọ ọrụ teknụzụ na-eji AI dị ka nkwado na ọkwa ọ bụla: usoro nyocha, nyocha ọnụọgụ, usoro ọrụ, nkọwapụta. Ha na-eji protocol na-enyocha mmepụta nke ọ bụla. Nsonaazụ: oge ọrụ a na-ebelata ihe dịka 30%, ọnụego njehie na-ebelata n'ihi na a na-enyocha usoro ọ bụla. AI na-enye ọsọ ọsọ, ndị injinia na-enye nchekwa.

Ikpe 2 - Njehie agbụ. Ọfịs ọzọ na-ebu nsonaazụ nyocha ọnụọgụ nke AI site na nkwenye ruo n'usoro ọrụ yana site n'ebe ahụ gaa n'ihu ịkwụ ụgwọ. Njehie nkeji mbụ (m³ kama m²) na-emerụ agbụ ahụ dum ma na-eduga n'ụgwọ ngafe. Ihe nkuzi: a ghaghị ime nkwenye n'oge ọ bụla; A na-ebufe mperi n'otu ọkwa gaa na nke ọzọ.

Ikpe 3 - ịdọ aka ná ntị nke nzuzo. Onye injinia chọrọ iji AI nyochaa data ọnụ ahịa site na ọkwa dị nro, mana nke mbụ ọ na-ewepụ data ahụ, wepụta ID ọrụ ahụ wee jiri ngwaọrụ echekwara nke ụlọ ọrụ ahụ kwadoro. Ya mere, ọ na-enweta uru ọsọ ọsọ na-enweghị ihe ize ndụ nzuzo.

Ndebiri ozugbo enwere ike iṅomi

Nlele nyocha nke ọkwa ọkwa: "Tupu ịkwaga na ọkwa ọzọ, nyere m aka ịlele mmepụta nke nzọụkwụ gara aga: - mmepụta a ọ bụ ihe ezi uche dị na ya n'ihe gbasara otu na usoro? - Olee otú m ga-esi agafe n'adabereghị onwe ya, na-atụ aro usoro- Kedu ọkọlọtọ / isi iyi / nkwekọrịta nkwekọrịta ka m ga-enyocha? Agaghị m aga n'ihu na-esote na-enweghị nkwado nke nzọụkwụ a. mmepụta: [paste]"

AKWỤKWỌ NZỌ NDỊ MGBE ỌZỌ: "Lelee ma ọ bụrụ na e nwere nzuzo nzuzo ma ọ bụ data nkeonwe (ọnụahịa, ọnụ ahịa otu, aha, ebe, ID ọrụ) na data m ga-enye AI na ọrụ a. Ọ bụrụ otú ahụ, na-atụ aro ụdị ihe na-amaghị aha / ihe nlele ka akaụntụ ahụ ka na-arụ ọrụ ma a gaghị ahapụ data dị nro. Data: [paste] "

Mmejọ ndị nkịtị

Na-ebupụta mmepụta enwetaghị nkwenye site n'otu ogbo gaa na ọkwa ọzọ na ịgbasa njehie ahụ elu n'agbụ.
Ịgafe ọkwa nkwenye site n'ịsị "AI na-arụ ọrụ nke ọma."
Ọ bụghị ịhụ na nzuzo dị ka njikwa otu oge kama dị ka njikwa mgbe niile.
Ịkwalite mkpebi dị oke nchekwa na-enweghị nkwado injinia.
Ịgafe nkwenye isi/ọkọlọtọ n'ihi nrụgide maka ọsọ.
Na-agbalị itinye ụta na AI ma ọ bụ ngwanrọ.

Na nchịkọta

Debe AI dị ka onye na-emepụta ihe na onye injinia dị ka onye na-enyocha ma na-akwado na ọkwa ọ bụla site na imewe ruo na ịgba ụgwọ.
Tinye protocol nkwenye nke oyi akwa (otu/ọkwa, nkwenye obe, nkwenye isi mmalite, nkwụsi ike, nzuzo, akaebe) na mmepụta ọ bụla.
Njehie n'otu ọkwa na-aga n'ihu na-esote; Mee nkwenye na nzọụkwụ ọ bụla.
Nzuzo, nghọta, ikike na ibu ọrụ na-edobe ụkpụrụ omume.
Ka ọsọ na-abawanye, nrụgide nke ịgafe nkwenye na-abawanye; guzogide ya.
Mkpebi ọ bụla na-emetụta nchekwa ụlọ dị irè na mbinye aka nke injinia tozuru etozu; AI enweghị ike ime nke a.

Ọrụ ngwa

Họrọ yinye ọrụ dị obere (dịka nyocha ihe dị mfe → nyocha ọnụọgụ → nhazi oge ọrụ dị mkpirikpi). Jiri AI dị ka nkwado na nzọụkwụ ọ bụla ma tinye ụkpụrụ nkwenye dị iche iche: tinye ihe mmepụta ọ bụla na nkeji/ọkwa, nkwenye, na nkwenye isi mmalite tupu ịkwaga ya na nzọụkwụ ọzọ. Nyochaa ihe egwu nzuzo dị na data ị na-eji. Na njedebe, dee na paragraf nke nzọụkwụ nke protocol zọpụtara gị na mmejọ yana ebe ị na-echekwa oge kachasị.

ndetu

[] Edobere m AI dị ka onye na-emepụta ihe na onwe m dị ka onye nyocha na ọkwa ọ bụla.
[] Etinyere m ụkpụrụ nyocha nke oyi akwa na mmepụta nke ọ bụla.
[] Ebughị m mmepụta nke otu ọkwa gaa na nke ọzọ na-enweghị nkwado.
[ ] Emere m nlele nzuzo/KVKK na data m ji.
[] Ekwenyere m ụkpụrụ ọkọlọtọ, ọnụahịa na ihe ngwaahịa sitere na isi mmalite gọọmentị.
[] N'agbanyeghị nrụgide maka ọsọ ọsọ, apụghị m usoro nkwenye ahụ.
[ ] Edobela m mkpebi ndị dị mkpa maka nchekwa na nkwado injinia tozuru oke.

Ule modul

1. Kedu ụkpụrụ bụ isi kacha zie ezie gbasara iji AI na injinia obodo?

A) AI enweghị ike dochie nnabata injinia na mgbako nchekwa dị oke egwu; Ọ bụ naanị akwụkwọ a ga-enyocha ✔
B) AI tolitere nke ọma na iji akaụntụ static na-edebanyeghị aha abụghị nsogbu
C) Ọnweghị nkwenye ọzọ achọrọ ka ihe nrụpụta AI bụ asambodo ISO
D) Injinia kwesịrị itinye aka na ihe ndị AI enweghị ike ịnapụta

Nkọwa: Mgbakọ na mkpebi ndị metụtara nchekwa ụlọ na-ebu nchekwa nke ndụ na ihe onwunwe. Ihe mmepụta AI nwere ike ịmepụta ngwa ngwa ngwa ngwa, ma ọ bụghị ihe dochie anya nyocha na nkwenye sitere n'aka onye injinia ruru eru na ọrụ; Ọrụ dịịrị onye injinia mgbe niile.

2. Kedu ihe bụ nzọụkwụ mbụ a pụrụ ịdabere na ya mgbe ị na-achọpụta oge n'etiti etiti oge nke AI-gbakọọ?

A) Nabata nsonaazụ ya ozugbo n'ihi na AI dị ka ihe ziri ezi
B) ịlele usoro na nha site na iji usoro mechiri emechi ma ọ bụ mgbako aka ✔
C) Na-atụgharị nsonaazụ ya gaa na ọnụọgụgụ ndị ọzọ ka ọnụọgụ iri gachara
D) Naanị mụbaa nha nke osisi ahụ wee gaa n'ihu

Nkọwa: Usoro emechiri emechi dị mma maka njikwa oke n'ọkpụkpụ eburula ibu (dịka wL²/8 nwere ibu ekesara n'otu n'otu). Tụnyere nọmba AI na usoro mechiri emechi ma ọ bụ ngụkọ aka na-ekpughe ngwa ngwa ntinye na mperi mgbakọ.

3. AI gbakọrọ mpaghara nkwado a chọrọ n'ime ogwe osisi siri ike. Kedu nlele a ga-emerịrị tupu iji uru a?

A) Na-amụba dayameta nkwado na-enweghị usoro
B) Naanị na-ebuli klaasị kọnkịtị
C) Nyochaa oke nkwado kacha nta na nke kachasị yana iwu ohere / mkpuchi dịka ọkọlọtọ ✔ si dị
D) Mkwado okpukpu abụọ

Nkowa: Mpaghara nkwado a gbakọrọ ezughi oke. TS 500 / Eurocode 2 ga-enyerịrị oke nkwado kacha nta na oke, ohere na iwu mkpuchi. Mgbakwunye ahọpụtara na-emezughị oke ndị a adịghị mma.

4. Mgbe ị na-agbakọ ike buckling nke kọlụm nchara, AI na-ekwu 'Ewere m ogologo nke buckling hà na ogologo kọlụm'. Kedu nzaghachi injinia ziri ezi?

A) njikwa n'ọnụ ọnọdụ na irè ogologo coefficient K; Ogologo ogologo mgbatị dịgasị iche dabere na ọnọdụ ✔
B) Na-ewere nnabata dị ka ọ dị, ọ bara uru maka kọlụm ọ bụla
C) tụọ ogologo eriri afọ ma mee ya okpukpu abụọ
D) Naanị ịba ụba ọkwa nchara zuru ezu

Nkọwa: A na-ekpebi ogologo ogologo nke buckling site na ọnụọgụ ọnụọgụ dị irè (K) dabere na nkwado na ọnọdụ njedebe; agba nkịtị anaghị aha mgbe niile. A ga-enyocharịrị na echere na oke ọnọdụ ndị ahụ ziri ezi ma họrọ ọnụọgụ K nke ọma.

5. AI na-enye ọnụọgụgụ site n'ịtụ aka n'ihe gbasara ụkpụrụ ala ọma jijiji (TBDY). Kedu àgwà kacha mma?

A) Iji uru ahụ ozugbo n'ihi na AI yiri obi ike
B) Na-akwado nọmba akụkọ na ọnụọgụgụ sitere na akwụkwọ gọọmentị, ederede iwu ugbu a ✔
C) Ịwelite ọnụọgụgụ na-enweghị usoro ka ọ nọrọ n'akụkụ nchekwa
D) Ịtinye nọmba ihe ahụ na akụkọ ahụ na-enyochaghị ya

Nkọwa: Ụdị asụsụ nwere ike ichetahie ma ọ bụ mejupụta nọmba ihe na ọnụọgụgụ (hallucinate). A ga-enyocharịrị uru ọ bụla dabere na ụkpụrụ site na ederede iwu na nke ugbu a; AI na-egosi gị ebe ị ga-ele anya.

6. Kedu ụzọ kacha mma tupu itinye akwụkwọ edemede Dynamo/pyRevit nke ị mepụtara na AI na ụdị BIM?

A) Nyochaa nsonaazụ ya site na iwere nkwado ndabere na mpaghara ma nwalee edemede ahụ na obere nlele ✔
B) Itinye ederede ozugbo na ihe niile nke ihe nlereanya ahụ n'ezie
C) Ọ bụrụ na edemede ahụ na-arụ ọrụ, ọ bụ eziokwu, ọ dịghị mkpa iji nyochaa ya.
D) Na-agba ọsọ edemede na-agụghị ya ma ọlị

Nkọwa: Edemede akpaaka nwere ike ime nnukwu ma sie ike imeghari mgbanwe na ụdị. A ga-ebu ụzọ nwalee edemede ahụ n'obere ọnụ ọgụgụ na nkwado ndabere / ihe nṅomi, nyochaa nsonaazụ ya naanị wee tinye ya na ụdị mbụ.

7. Mgbe ị na-eme ọnụ ọgụgụ nyocha na AI, ị na-ahụ mmepụta 'M gbakọọ mgbidi dị ka 45 m³'. Gịnị kwesịrị ịbụ mmeghachi omume mbụ gị?

A) Na-ede uru ozugbo na nchọpụta ahụ
B) Rịba ama ọdịiche nke otu (m³ maka mpaghara) wee chọọ usoro na njehie otu ✔
C) Jiri aka gbanwee unit ka ọ bụrụ m² wee gaa n'ihu
D) Ide nsonaazụ ya na mkpụrụedemede ka ukwuu

Nkọwa: E gosipụtara mpaghara na m² ma gosipụta olu na m³. Ngalaba m³ maka mpaghara mgbidi na-egosi njehie otu/usoro nhazi. Nyochaa otu nkeji na-agbanwe agbanwe ozugbo na-enweta njehie kachasị na ọnụ ahịa na nyocha ọnụọgụ.

8. A na-enye ụzọ dị egwu na nhazi ọrụ nke AI na-emepụta. Kedu ihe nlele kacha mkpa mgbe ị na-enyocha nke a?

A) Na-edezi agba nke mmemme
B) Naanị lelee oge ngụkọta wee gosi
C) Nyochaa ezi uche na eziokwu nke ndabere ọrụ, oge na usoro nhazi ubi ✔
D) Mbelata mmemme site n'ibelata ọnụ ọgụgụ ọrụ

Nkọwa: Ụzọ dị oke egwu dabere na mkpa (ndabere) mmekọrịta na ogologo oge nke mmemme ahụ. AI nwere ike wulite mmekọrịta mgbagha na-ezighi ezi. Ịlele eziokwu nke ndabere ọrụ, ogologo oge, na usoro nhazi ubi bụ nzọụkwụ kachasị mkpa.

9. Ị mepụtala nkọwa nka nka na AI. Enwere nkwupụta na ederede: 'A ga-enye mkpuchi nke ọkpụrụkpụ kwesịrị ekwesị'. Kedu ka ị na-eme?

A) Na-akọwapụta nkwupụta ahụ site na uru bara uru na ndidi dabere na ọkọlọtọ ✔
B) Hapụ okwu na-enweghị isi ka ọ dị, nkọwa bara uru
C) Hichapụ okwu ahụ kpamkpam ma wepụ ihe mkpuchi ahụ na nkọwapụta
D) ịgbatị ahịrị ahịrịokwu ka ọ yie ka ọ dabara

Nkọwa: Nkọwapụta ga-abụ nke a ga-atụtu na nke a ga-enyocha ya. Okwu na-edoghị anya dị ka 'ọkpụrụkpụ kwesịrị ekwesị' na-ebute esemokwu na mperi ngwa. A ghaghị ịkọwa nkwupụta ahụ site na uru na ntachi obi (dịka ọkpụrụkpụ, klas ihe) dabere na ọkọlọtọ.

10. Kedu ụzọ kachasị mma mgbe ị na-akwado AI na-akwadebe nyocha ihe ize ndụ ihe owuwu?

A) Banye aka na mbipụta AI wee kpọgidere ya ozugbo na bọọdụ ahụ
B) Hapụ naanị ihe egwu kachasị na-ehichapụ na ihichapụ ndị ọzọ
C) Ịgbanwe akara niile dị ize ndụ ka ọ dị ala
D) Nyochaa nke ọma wee mezue AI draft na ọnọdụ saịtị, iwu na usoro nrụpụta n'ezie ✔

Nkọwa: Ntụle ihe egwu bụ akwụkwọ na-ebu ọrụ iwu. AI nwere ike iwepụta akwụkwọ dị mma, mana ọkachamara / injinia OHS ga-enyocharịrị ma mechaa ihe egwu ndị ahụ dabere na ọnọdụ saịtị, iwu na usoro nrụpụta n'ezie.

11. Kedu ụzọ a pụrụ ịdabere na ya iji nyochaa ngụkọta ego mgbe ị na-agbakọ ụgwọ ọganihu na AI?

A) Nabata ma ọ bụrụ na mkpokọta dị mkpokọta
B) Na-ele anya mkpokọta n'ọkwa ikpeazụ naanị
C) Nyochaa n'onwe ya n'otu n'otu n'otu n'otu × ọnụahịa, mwepu na mkpokọta ego ✔
D) Ịha nhata ego na ugwo ọganihu gara aga

Nkọwa: Nkwụ ụgwọ agamnihu dabere na ngụkọta ihe nrụpụta (ọnụahịa ọnụọgụ × otu) yana nchikota mwepu na ịkwụ ụgwọ ọganihu gara aga. Ọ bụ iwu na ị na-elele mgbakọ na mwepụ, onyinye ọnụ ahịa otu na mkpokọta n'usoro ihe.

12. Ị gbakọrọ ikike ibu axial maka kọlụm na-eji Python na AI, nsonaazụ ya bụ 12,000 kN; ebe kọlụm bụ 30x30 cm. Gịnị kwesịrị ịbụ mmeghachi omume mbụ gị?

A) Edere nsonaazụ ozugbo na akụkọ ahụ
B) Ịbawanye akụkụ obe iji kwado nsonaazụ ya
C) Ileghara ngalaba colon anya
D) Ịhụ na usoro ahụ adịghị mma n'ụzọ anụ ahụ ma na-achọ njehie unit na usoro ✔

Nkọwa: Maka obere kọlụm cross-ngalaba, 12,000 kN dị elu n'anụ ahụ na-atụghị anya ya. Nyocha nke ịdị ọcha na-ekpughe ozugbo otu (kN/N, cm/m) ma ọ bụ njehie usoro. Ekwesịrị inyocha ntinye na usoro ahụ ruo mgbe ha nọ na oke ezi uche.

13. Kedu àgwà kacha mma n'ihe gbasara nzuzo mgbe ị na-ebugo data ọrụ ndị ahịa na AI?

A) Na-ebulite data ngwa ngwa na-enweghị aha na ịnweta nkwenye
B) Na-eche na nzuzo adịghị mkpa n'ihi na data adịlarị na AI
C) Irube isi na amụma data ụlọ ọrụ na ịghara ibugo data nzuzo / nkeonwe na-enweghị nkwado, na-amaghị aha ma ọ dị mkpa ✔
D) Kekọrịta data niile na ịhapụ ọrụ ahụ n'aka onye na-eweta AI

Nkpughe: Data oru ngo (atụmatụ, ụgwọ, data nkeonwe) nwere ike ịnwe nzuzo azụmaahịa na data nkeonwe. Ọ bụ iwu na ịghara ibulite data nzuzo na ọrụ mpụga na-enweghị nkwado ụlọ ọrụ, ime ka ọ ghara ịma aha mgbe ọ dị mkpa yana irube isi na atumatu nhazi data.

14. Mgbe ị na-etinye usoro ọkọlọtọ, AI weere ọnụọgụ nchekwa nke ibu (ntụgharị ibu ọnụ) dị ka 1.0. Gịnị bụ ezi ntule?

A) Hapụ ọnụọgụ dị ka ọ dị, AI họọrọ
B) Lelee ma mezie ọnụọgụ / ihe dị mma dịka ọkọlọtọ kwesịrị ekwesị ✔
C) Iji mee ka ngụkọta oge dị mfe site na ịtọ ọnụọgụgụ niile na 1.0
D) Na-akpachapụ anya n'ofe akụkụ kama ọnụọgụgụ

Nkọwa: N'iji nhazi ikike, ibu na nchekwa nchekwa ihe (dịka 1.4 / 1.5 na-abawanye ibu, mbelata ike ihe) bụ oke dị egwu nke na-ekpebi nsonaazụ. A ga-enyocha ma ọ bụrụ na ewerela ọnụọgụgụ nke ọma dịka ọkọlọtọ dabara adaba; 1.0 nọ n'akụkụ enweghị nchebe n'ọtụtụ ọnọdụ.

15. Kedu usoro nkwenye kachasị mma na njedebe njedebe AI na-arụ ọrụ?

A) ịdabere naanị na njide onwe onye AI
B) Dị nnọọ anya na ọhụrụ mmepụta na nkwenye
C) Mee nkwenye naanị mgbe njehie mere
D) Na-emejuputa otu / ọkwa, ntinye aka, nkwenye ọkọlọtọ na nkwenye injinia n'ụzọ dị larịị ✔

Nkọwa: Na usoro ọrụ a pụrụ ịdabere na ya, mmepụta AI ọ bụla; Ọ na-aga site n'ígwé nke otu na njikwa ọkwa, nkwenye site na usoro/software mechiri emechi, nkwenye ọkọlọtọ na nkwenye injinia tozuru oke. Ibelata nkwenye na otu nzọụkwụ na-ezochi ihe egwu.