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Optimization in AEC-AI 4.0 Industry Multi-level Adaptive Methodology for Knowledge Mapping
Indexado
WoS WOS:000894285700064
Scopus SCOPUS_ID:85136920368
DOI 10.1007/978-981-19-2397-5_65
Año 2023
Tipo proceedings paper

Citas Totales

Autores Afiliación Chile

Instituciones Chile

% Participación
Internacional

Autores
Afiliación Extranjera

Instituciones
Extranjeras


Abstract



Architecture, engineering, and construction (AEC) is characterized by the maintenance of “status-quo,” and in some areas the lagging innovation. The advances in Industry 4.0—powered by artificial intelligence (AI)—will drive all business sectors toward innovation. We present a method for analyzing textual concepts in a corpus of research literature relevant to the AEC, AI, and Industry 4.0. Our findings suggest that a target concept can be assessed at the macro-, meso-, and microscopic levels in a multi-level specification.

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Disciplinas de Investigación



WOS
Sin Disciplinas
Scopus
Computer Networks And Communications
Control And Systems Engineering
Signal Processing
SciELO
Sin Disciplinas

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Publicaciones WoS (Ediciones: ISSHP, ISTP, AHCI, SSCI, SCI), Scopus, SciELO Chile.

Colaboración Institucional



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Autores - Afiliación



Ord. Autor Género Institución - País
1 Maureira, Carlos Hombre Pontificia Universidad Católica de Valparaíso - Chile
Universidad Bernardo O'Higgins - Chile
2 ALLENDE-CID, HECTOR GABRIEL Hombre Pontificia Universidad Católica de Valparaíso - Chile
3 GARCIA-CONEJEROS, JOSE ANTONIO Hombre Pontificia Universidad Católica de Valparaíso - Chile
4 Yang, XS -
5 Sherratt, S -
6 Dey, N -
7 Joshi, A -

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Financiamiento



Fuente
Pontificia Universidad Católica de Valparaíso

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Agradecimientos



Agradecimiento
Pontificia Universidad Catolica de Valparaiso: Proyecto 039.414/2021, "Sustainable Business Model Innovation for Construction 4.0".

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