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蔡安辉,潘冶,孙国雄,阮许平
《中国工程科学》 2004年 第6卷 第1期 页码 68-73
王梦恕,张梅
《中国工程科学》 2009年 第11卷 第12期 页码 4-8
铁路隧道的建设正处于前所未有的大发展时期，笔者在总结大量工程成功经验和失败教训的基础上提出了铁路隧道建设的基本理念：隧道必须建成遗产工程；隧道必须进行科学的风险评估；隧道建设必须合理工期、合理造价、合理合同、合理施工方案和设计原则；隧道必须进行信息化施工。提出了单双线隧道选择、隧道纵坡及辅助导洞设置、支护结构设计以及快速施工等隧道设计原则。隧道建设的理念和设计原则可指导今后铁路隧道的规划、设计和施工。
龙翔
《中国工程科学》 2007年 第9卷 第11期 页码 167-171
人类正在步入技术社会，在技术已经成为我们的生活方式的社会中，作为技术发明和技术应用的主 体———工程师，其伦理取向和伦理责任意识将直接影响到人类的生存和发展。从伦理的角度规范和控制工 程师的行为已经成为必然。文章探讨了现代技术社会工程师应该遵循的五项基本伦理原则。
任宏,张巍,曾德珩
《中国工程科学》 2011年 第13卷 第8期 页码 94-96
CAR-T细胞产品的质量控制和非临床研究——一般原则和关键问题 Review
李永红, 霍艳, 于雷, 王军志
《工程（英文）》 2019年 第5卷 第1期 页码 122-131 doi: 10.1016/j.eng.2018.12.003
杨茂胜,陈跃良,郁大照
《中国工程科学》 2008年 第10卷 第5期 页码 46-50
用BP神经网络算法对多处损伤加筋板的剩余强度数据进行训练学习，将预测值和3种经典分析方法的计算值与实验值进行对比，结果表明，ANN法预测值与实验值吻合得最好，LMC修正法和WSU3修正法次之，Swift塑性区连通法最差。最后用所建立的BP网络对不同主裂纹半长和韧带长度的剩余强度进行了预测，结果发现，在其他参数不变的情况下，不管是双筋条还是三筋条加筋板，剩余强度总是随主裂纹半长的增加而成线性降低，随韧带长度的增加而成线性增加，但双筋条加筋板比三筋条加筋板对主裂纹半长和韧带长度的变化更加敏感。
王秀英,谭忠盛,王梦恕,张民庆
《中国工程科学》 2010年 第12卷 第8期 页码 107-112
宜万铁路岩溶隧道地质条件复杂、岩溶形态多样，高压富水溶腔段是岩溶隧道治理的重点和难点。在对充填型溶腔进行富水分级的基础上，制定岩溶隧道的防排水原则。对于可以排放的溶腔，研究总结了使岩溶水的排放得到合理控制的总体方案和安全保障方案。对于采用“以堵为主”原则进行处理的高压富水充填岩溶，研究总结了相应的全断面帷幕注浆技术、隧道周边超前预注浆技术，并提出了外堵内固周边注浆新技术，在保证安全的前提下极大地加快了施工进度宜万铁路岩溶隧道的结构防排水按照“因地制宜、堵排结合、多道防线”的原则进行。
张建楠,李莹莹,顾宴菊,朱烨琳,何前锋
《中国工程科学》 2020年 第22卷 第4期 页码 93-100 doi: 10.15302/J-SSCAE-2020.04.012
关键词： 数据共享，健康医疗，共享行为，基本原则
基于碳纳米管场效应管的新型三元半加器及乘法器 Article
Sepehr TABRIZCHI,Nooshin AZIMI,Keivan NAVI
《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年 第18卷 第3期 页码 423-433 doi: 10.1631/FITEE.1500366
大数据的分布式机器学习的策略与原则 Review
Eric P. Xing,Qirong Ho,Pengtao Xie,Dai Wei
《工程（英文）》 2016年 第2卷 第2期 页码 179-195 doi: 10.1016/J.ENG.2016.02.008
大数据的发展已经引领了对能够学习包含数百万至数十亿参数的复杂模型的机器学习系统的新需求，以保证足够的能力来消化海量的数据集，提供强大的预测分析（如高维潜特征、中介表示和决策功能）。考虑到如此“大”的机器学习系统可以极大地从根植于机器学习的统计和算法的理解中受益——因此，机器学习的研究人员应该不会回避这样的系统设计——我们讨论了一系列从我们近来对工程尺度的机器学习解决方案的研究中提炼的原则和策略。这些原则和策略从机器学习的应用连续跨越到它的工程和理论研究，以及大型机器学习的系统和架构的发展，目标是了解如何使其有效、广泛地适用，并以收敛和缩放保证支持。通过揭示机器学习程序所独有的，而非常见于传统计算机程序中的基础性的统计和算法上的特点，并通过剖析成功案例，以揭示我们如何利用这些原则来同时设计和开发高性能的分布式机器学习软件以及通用的机器学习框架，我们为机器学习的研究人员和从业者提供了进一步塑造并扩大机器学习与系统之间的领域的机会
标题 作者 时间 类型 操作
刘加平：混凝土耐久性提升关键技术（2019年7月6日）
刘加平(高级职称)
2021年01月27日
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