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本发明公开了一种土建施工任务自动调度方法及系统，包括构建表征施工任务要素及其关联关系的异构图模型；利用图神经网络对异构图模型进行处理，以挖掘工序间的依赖关系并提取与不确定性相关的风险关联特征，形成施工状态图谱；基于施工状态图谱构建贝叶斯网络；通过贝叶斯网络进行概率推理，量化不确定性因素的影响，并将表征风险传导的关键信息反馈至图神经网络，以动态修正其对工序依赖关系的识别；融合图神经网络输出的依赖约束与贝叶斯网络输出的风险量化结果，生成施工任务调度方案；根据现场施工反馈数据，同步更新异构图模型、图神经网络及贝叶斯网络，实现调度方案的闭环迭代优化。

本发明公开了一种大数据的消防安全监测管理方法及系统，通过对采集的数据依次进行清洗、去噪和归一化处理，得到标准多模态数据；利用改进的多尺度卷积神经网络提取所述标准多模态数据的环境趋势特征、空间分布特征和时序周期特征，并对特征进行对齐和融合，得到特征多模态数据；建立基于CTHMM连续时间隐马尔可夫模型的风险状态评估模型，将系统的安全状态定义为隐藏状态，将所述特征多模态数据作为观测序列，输出消防风险评估指数；基于所述消防风险评估指数，利用分层决策机制对火灾风险进行分级，并根据风险等级触发相应级别的预警机制。实现消防管理从被动处置向主动预警转变，显著降低火灾发生概率。

本发明涉及施工安全评估技术领域，具体为一种土建施工安全风险评估方法及系统，包括以下步骤：实时监测结构支撑状态，生成风险标签并分类归档，输出施工风险评估结果。本发明中，通过对结构构件支撑状态的实时监测，结合载荷变化数据形成风险等级标签，以状态转换节点为基准建立载荷演变的对比结构，再结合强度等级划分标准进行标签生成与分类归档，实现构件级风险的识别与分区分级管理，基于作业阶段进度信息完成风险数据的聚合与关联，形成与时间、区域双向关联的评估结构，整体提升风险识别的实时性与精度，增强评估结果的客观性与可操作性，消除人工主观判断造成的干扰，提高施工现场风险预警与安全决策的时效性与针对性。