具体描述
《 命题点全面解读》系列丛书的编写体例是：命题规律解读通过辅导用书编写委员会对造价工程师执业资格考试的命题规律的准确定位，深度透视命题规律，帮助应试者理顺备考思路。命题点解读一种话题就是一种考点，一段材料就是一段积累。辅导用书编写委员会将造价工程师执业资格考试的命题要点作了深层次的剖析和总结，帮助应试者有效形成基础知识的提高和升华。
历年考题诠解辅导用书编写委员会依托历年众多真题，赋予专业讲解，全面引领应试者答题方向，悉心点拨应试者破题技巧，有效突破应试者的思维固态。
热点试题全解辅导用书编写委员会在编写过程中，遵循考试大纲，结合考试教材，经过潜心研究、精心策划、重点筛选后编写出难易符合考试要求的典型试题，帮助应试者巩固已掌握的知识。
《2010全国造价工程师执业资格考试辅导用书》系列丛书的特点是：
“地毯式”搜索命题点——使考点插翅难飞；
“闪电式”速记命题点——把考试当作一场游戏；
“题库式”活用命题点——让命题者无计可施。
现代土木工程项目管理前沿技术与应用 本书聚焦于当前土木工程领域，特别是大型基础设施建设项目中，信息技术与管理科学的深度融合与创新实践。 本书旨在为土木工程领域的工程师、项目经理、规划师以及相关领域的管理者提供一套系统、前沿且高度实用的项目管理知识体系和技术应用指南，旨在提升复杂工程项目的全生命周期管理效率、质量和风险控制水平。 第一部分：土木工程项目管理体系重构与数字化转型基础 本部分深入探讨了在新时代背景下，传统土木工程项目管理模式面临的挑战，并系统阐述了向数字化、智能化管理转型的必要性和实施路径。 1.1 基础设施建设的宏观趋势与管理范式变革： 分析全球及区域性基础设施投资的结构性变化，从“建造”为主向“建造-运营-维护”一体化管理转变的要求。重点解析了精益建造（Lean Construction）理念在土木工程中的具体落地策略，包括价值流图析、拉动式生产系统在超大型工程（如高铁、超高层建筑、特大型桥梁）中的应用案例与效果评估。 1.2 建筑信息模型（BIM）的深化应用与协同平台构建： 不仅关注BIM在设计和施工阶段的模型创建，更侧重于BIM 5D（成本）、6D（可持续性/能耗）和7D（设施管理）的集成应用。详细介绍了多专业协同平台（CDE）的搭建、数据标准的制定（如IFC、COBie）以及如何利用BIM进行碰撞检测、工程量精确计算和施工模拟（4D/5D）。本书提供了一套从项目启动到竣工交付的BIM实施路线图。 1.3 法律、合同与供应链风险的集成管理： 鉴于土木工程项目合同复杂性高、周期长，本书着重分析了FIDIC（菲迪克）合同体系在不同风险分配模式下的适用性，特别是针对设计变更、索赔和不可预见的地质条件的合同条款应对策略。引入了供应链金融与工程保险在大型项目中的应用，探讨如何通过合同机制锁定关键资源供应和管理供应链中断风险。 第二部分：工程项目进度与资源优化的高级技术 本部分着眼于提升项目执行层的效率，引入先进的调度理论和资源平衡技术，以应对复杂的工序依赖和资源稀缺性问题。 2.1 复杂网络计划的动态优化： 超越传统的关键路径法（CPM），本书详细介绍了具有资源约束的项目调度（RCPSP）的求解方法，包括启发式算法、元启发式算法（如遗传算法、禁忌搜索）在解决大规模、多任务依赖工期优化中的应用。结合实际案例，演示如何利用软件工具进行日历优化、资源平衡和进度风险评估（如蒙特卡洛模拟）。 2.2 施工现场的物联网（IoT）与实时监控： 探讨如何利用传感器技术、RFID和无人机技术对施工现场的关键资源（如大型设备、主要原材料）进行实时定位和状态监测。重点阐述了如何将采集到的海量实时数据（位置、振动、环境参数）与项目管理信息系统（PMIS）对接，实现进度偏差的即时预警和响应机制。 2.3 施工机器人与自动化技术在质量控制中的作用： 分析了预制装配式建筑（PC/MiC）对项目管理带来的结构性变化。探讨了喷涂机器人、智能焊接设备等自动化施工技术在提升质量一致性和缩短工期的潜力，以及管理者如何将这些先进设备的维护、校准和数据回馈纳入项目计划。 第三部分：工程项目质量、安全与可持续性管理 本部分关注工程项目的社会责任和长期价值，强调质量保障、安全文化构建及绿色建造标准的集成实施。 3.1 基于风险的质量保证（RBA）体系构建： 阐述了如何将质量管理从传统的“检验”转变为基于风险等级的“预防”。详细解析了关键工序的质量控制点（KQC）识别、过程参数的统计过程控制（SPC）应用，以及如何利用历史项目数据进行质量绩效预测和早期干预。 3.2 沉浸式技术在安全培训与隐患排查中的应用： 深入研究了虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术在构建高风险作业场景模拟训练中的优势。同时，介绍了如何利用AR技术辅助现场巡检人员进行实时规范比对和缺陷标注，从而实现零事故目标下的安全管理闭环。 3.3 绿色基础设施与生命周期环境评估（LCA）： 针对日益严格的碳排放和可持续发展要求，本书阐述了如何将建筑材料的碳足迹计算纳入5D BIM流程。分析了绿色建材的采购标准、废弃物最小化策略，以及如何通过精细化的运维数据（6D BIM）来优化建筑的长期能源消耗绩效。 第四部分：高级项目控制与决策支持系统 本部分面向项目高层管理者，探讨如何利用数据分析和人工智能技术支持复杂决策。 4.1 挣值管理（EVM）的高级应用与绩效预测： 详细介绍了挣值分析（EVA）的局限性，并引入了技术绩效指数（TPI）、成本绩效指数（CPI）的波动分析，以及如何结合概率预测模型（如PERT、Beta分布）对项目完工尚需成本（ETC）和完工总成本（EAC）进行更准确的预测。 4.2 施工项目的人工智能（AI）辅助决策： 探讨了机器学习（ML）在土木工程管理中的潜在应用，包括：基于历史案例的学习进行工期和成本估算的优化；利用自然语言处理（NLP）技术自动分析合同条款和变更指令；以及利用神经网络模型预测关键施工节点的风险概率。 4.3 项目组合管理（PPM）与战略对齐： 对于大型投资机构和业主方，本书提供了如何将单个工程项目纳入更宏观的项目组合管理框架中。如何通过战略匹配度、资源共享度等指标对不同项目进行优先级排序，确保资源投入与组织战略目标的一致性。 本书的特色在于其高度的工程实践导向，它不仅仅是理论的梳理，更是一套融合了最新信息技术与精益管理理念的、针对当代复杂土木工程项目的实战工具箱。
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