摘要：试验室为控制提高检测数据质量，需要围绕检测设备、材料、环境、方法以及创新关键技术五方面展开。在本文中也简单探讨了试验室检测数据质量控制的相关影响因素，希望全面深入剖析试验室所有工作内容，满足检测数据质量控制所有要求。

摘要：本文深入探讨了超声波检测技术在混凝土结构缺陷检测中的应用与优化。首先，文中强调了超声波技术在混凝土检测中的重要性，并详细分析了超声波传播的物理原理及其在复合介质中的波动传播机制。紧接着，本文描述了超声波检测技术的具体流程与操作规范，提供了缺陷诊断案例分析，并介绍了缺陷特征的定量评估方法。在此基础上，文中探讨了超声波检测技术的优化策略，包括信号处理与数据分析的高级技术、数值模拟优化以及检测参数的精确调控。最后，本文展望了综合检测技术的创新应用，通过结合其他非破坏性评估技术，为混凝土结构的健康监测和维护提供了新的视角。

摘要：近年来“未来社区”作为新理念与新技术语境下去满足人民高品质居住需求的解题思路发展迅速，但部分项目噱头大于实际，且缺少落地的经验。本文通过案例研究，以“未来社区”第一批试点且已交付的项目-台州心海上城项目为例，通过分析其一体化设计实践经验，归纳总结出了未来社区：场景实施的空间支撑、建设运营的充分协同、社区邻里的情感重塑三大设计要点，为其落地提供了可实现路径。同时为后续“未来社区”的建设提供可借鉴的经验。

摘要：高层建筑的发展反映了当代建筑的审美趋势，但同时也会引起各种环境问题，如何找到高层建筑与生态环境可持续发展间的平衡，是摆在社会大众面前的重要问题。绿色建筑采用环保材料和先进的技术理念，能够大大提高社会整体的经济效应。

摘要：古建筑是我国文化遗产的重要组成部分，因其独特的历史价值、艺术价值、科研价值，被誉为我国文化遗产的瑰宝。然而，由于古建筑年代久远，受自然环境、人为因素等影响，古建筑的保护修复工作面临着诸多困境。为了保护这些宝贵的文化遗产，必须采取科学合理的保护修复技术或加固措施，并以此为鉴优化建筑设计，以提升建筑质量。基于此，本文探讨了古建筑保护修复技术和加固措施的现实意义、具体措施和古建筑设计方案。

摘要：为了进一步发展嘉善县的教育事业，贯彻科教兴县的战略，根据《嘉善县学校布局专项规划》及《2019年度政府投资项目计划》（善发改重〔2019〕32号）精神，决定新建嘉善县思贤学校。建成后的嘉善县思贤学校布局合理、功能科学，建筑含有上海大学文化元素、绿化呈现园林特色，空间秩序真正体现“以人为本”的设计理念，力求社会、经济、环境等综合效益的整体结合。

摘要：东城区作为北京市的核心区，是北京文物古迹最为集中的区域，这里有故宫、恭王府等闻名世界的历史遗迹，也有南锣鼓巷、五道营等有老北京风韵味的胡同街巷，还有银河SOHO、崇文商圈等现代都市的办公商业，它是一个极具特色的历史与现代融糅的区域。我们经过调查研究发现在白天游客对东城区的旅游景点的关注度在北京市各区之中排名最高，但在夜间却差强人意，没有可看可赏的区域且其夜景多为自发建设的形式，存在夜景不统一、品质差、照明手法陈旧等各种问题，与北京市夜景照明规划提出的：“东方味”、“国际范”、“古都韵”的夜景目标相去甚远，且现状夜景很难勾起老北京的记忆。因此，此次照明导则以“保护的复兴”为使命和原则，以“高品质、忆乡愁”为管控目标，通过制定亮度、光色、动态、图示、安装工艺五大指标，运用简明易懂的图示手册编的形式呈现，为城市照明管理提供指导依据，以复现老城夜晚格局肌理、塑造高品质的夜间形象和活动环境，让人们在夜晚体验别样的北京东城。

摘要：以实际参与实施的案例“古堰画乡改造提升项目”为研究对象。通过勘察调研，了解这特色小镇的历史古迹和景貌。找出景区发展的优劣势，为改造提供方向性依据。剖析难点与制约因素，总结出交通欠完善问题、历史文物古建保护措施的难度、改造对原住民的影响及不确定性。围绕“微改造、精提升”指导思想，提出改造设计策略的整体思路。重点对交通游线、建筑风貌、景观节点、绿植、亮化、智慧配套等方面提出改造方案。通过改造提升让古堰画乡小镇更具文化价值、观赏价值、艺术价值、功能价值与可持续发展意义，使古堰画乡重获“新”生。

摘要：后疫情时代背景下传统景观园林设计受到了前所未有的冲击，面对各种设计状况如何应对、转型，如何将原有的景观设计进行保留改造与设计，以广西天外天康养小镇益康花园景观为例，从植物配置、空间感受、附加景观小品三个方面探讨能立足地域特色的景观设计策略，探索后疫情时代的景观设计；提出花园康养未来发展的方向并挖掘可以在花园中应用的道地中草药植物，高度重视本土植被，使益康花园的建设深入人心，总结出设计伦理下疗愈景观设计当遵从的设计原则，从而实现景观设计康养疗法功效的最大化。

摘要：随着经济社会的发展，高层住宅项目逐渐成为了住宅项目建设中的主力军。能够快速、准确的对项目造价进行预测、控制，是项目管理的重点。不少学者基于BP神经网络等方法对住宅造价的预测方法进行过研究。为了在传统预测方法的基础上改善预测结果的精度和稳定性，文章提出一种基于GA-SVM模型的造价预测模型。该模型利用GA算法对SVM模型核参数及惩罚系数进行优化，并基于已有的工程造价历史数据进行学习与预测。在此基础上，文章将该模型与BP神经网络、其他参数下的SVM模型进行对比。结果表明，该模型效率较高、误差较小，在高层住宅造价工作中有较好应用前景。