探索岩巷大倾角上山掘进普通综掘机施工技术,并应用于东易煤矿9-4回风斜巷28°上山岩巷掘进工作面。采用EBZ160悬臂式综掘机破岩,截割下的岩渣铺垫在巷道底板,建立坡度15°的掘进施工平台,综掘机在其额定爬坡能力范围内工作,实现岩巷大倾角上山综掘机掘进。实践证明:该技术方案突破了综掘机最大爬坡能力18°的制约,减轻了工人劳动强度,降低掘进成本,提高了掘进单进水平,实现了安全快速掘进。

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针对大角度斜井掘进施工过程中光爆成型质量偏低的现象,通过对井筒在400 m处的施工情况分析,制定了一系列的对策,有针对性的解决钻眼质量低、看线、轮尺不准确不按轮尺图点眼、周边眼布置不合理和周边眼装药量取定不合理等情况,结果表明:可节省大量施工材料,降低成本;光爆成型质量的提高,也节约了巷道成型和爆破所必须的人工。

在当今信息技术飞速发展的时代，智能化已经成为许多领域的趋势，尤其在客户服务领域，智能客服对话系统扮演着越来越重要的角色。智能客服对话系统的核心在于理解用户意图和提供精准的服务。实现这样的系统，需要深度学习和自然语言处理技术的支持，其中，大模型技术的应用是关键。 大模型是人工智能领域的一个重要分支，它通过构建大规模的深度神经网络模型，使用大量的数据进行训练，从而达到较高的理解和生成自然语言的能力。这些模型能够处理复杂的语言模式，并能在广泛的上下文中进行推理和理解，这对于客服系统来说是至关重要的。 基于大模型的智能客服对话系统，通常需要具备以下几个关键技术能力。首先是自然语言理解能力，系统需要理解用户的查询和反馈，无论是明确的还是含糊不清的。其次是对话管理能力，系统要能够维持对话的连贯性，管理上下文信息，并能够处理多轮对话。然后是自然语言生成能力，系统需要生成适合的回复，包括回答问题、提供解决方案或者执行某些任务。最后是个性化服务能力，系统要能根据用户的偏好、历史行为和情境信息提供定制化的服务。 在技术架构上，SpringAI作为中间件，起到了连接大模型和Spring项目的桥梁作用。SpringAI不仅优化了数据的输入输出流程，而且使得对话系统的维护和扩展变得更加容易。它将大模型的复杂算法封装起来，对外提供简洁的API接口，这样开发者就可以专注于业务逻辑和用户界面的设计，而不必深入了解机器学习模型的内部细节。 此外，大模型在智能客服对话系统中的应用，还涉及到系统的可扩展性和性能优化。由于对话系统的应用场景通常要求高并发和低延迟，所以大模型需要部署在具有足够计算资源的平台上，并且要进行优化以减少响应时间，确保能够处理大量的用户请求而不出现瓶颈。 综合来说，基于大模型实现的智能客服对话系统是融合了深度学习、自然语言处理以及高性能计算技术的综合产物。它通过深度学习模型捕捉语言的细微差别，利用自然语言处理技术进行有效沟通，结合高性能计算保障系统稳定运行，从而为用户提供一个高效、便捷和人性化的服务体验。智能客服对话系统的发展，不仅能够提高企业的运营效率，减少人力成本，还能大大提升客户满意度和忠诚度。 由于智能客服对话系统的重要性，许多公司和研究机构正投入大量资源进行开发和优化。随着技术的不断进步，我们可以预见到未来的客服行业将变得越来越智能化，服务质量和用户体验也将得到显著提升。

大倾角岩巷下山掘进一直是煤矿掘进施工的难题,富山煤业公司在主斜井延深开拓掘进中,通过对下山掘进中影响进尺水平的下山掘进面积水难排、下山扒装和提升运输困难、下山掘进面难以平行作业等问题的分析研究,分别采用更换新设备、重组工序、优化工艺等方法,实现能力综合配套,单月进尺大幅提高。

从多个udp组播接收大量视频灌包数据，通过回调函数实现，由回调函数参数获取数据内容和udp地址编号，在大量数据时可实现数据的稳定接收，一般不会丢失数据，当前支持2个udp组播地址。 用QT工具开发，测试代码中包含使用方法，在.pro文件中配置开发库，在代码中包含.h文件。

用Matlab实现sgd,adam,admm,proximal_grad,rmsp,fista,adaptive_grad,subgradient等优化算法，来求解拉索问题和逻辑回归问题。利用SVM和Matlab代码来读取数据集，能够实现一定的效果。 （需要自己安装SVM） 在当前大数据和人工智能快速发展的背景下，优化算法的研究与应用成为了一个极其重要的领域。《优化理论及应用》大作业要求学生深入理解并实现多种先进的优化算法，并将它们应用于解决实际问题，如拉索问题和逻辑回归问题。这些算法包括随机梯度下降（SGD）、自适应矩估计（Adam）、交替方向乘子法（ADMM）、近端梯度法（Proximal Gradient）、随机平均梯度下降（RMSP）、快速迭代收缩阈值算法（FISTA）、自适应梯度算法（Adaptive Gradient）和次梯度法（Subgradient）。 随机梯度下降法是最基本的优化算法之一，通过每次迭代使用一个或一小批样本的梯度来更新模型参数，能够有效处理大规模数据集。自适应矩估计（Adam）是一种用于深度学习的优化算法，它结合了动量法和RMSprop算法的特点，通过计算梯度的一阶矩估计和二阶矩估计来调整学习率，从而提高收敛速度和优化性能。 交替方向乘子法（ADMM）是一种求解分布式优化问题的算法，它将一个全局问题分解为多个子问题，并通过交替迭代的方式进行求解，特别适用于处理约束优化问题。近端梯度法（Proximal Gradient）是一种用于求解包含非光滑项的优化问题的算法，它通过引入近端算子来简化问题求解过程。 随机平均梯度下降（RMSP）是随机梯度下降的一种变体，它通过在每次迭代中使用一个随机样本集合的平均梯度来更新参数，从而提高稳定性和收敛速度。快速迭代收缩阈值算法（FISTA）是在梯度下降算法基础上提出的一种加速算法，它通过引入加速项来加快收敛速度。 自适应梯度算法（Adaptive Gradient），又称AdaGrad，是一种自适应调整每个参数学习率的优化算法，特别适合于稀疏数据的处理。次梯度法（Subgradient）是处理优化问题中非可微分函数的一种方法，它通过计算次梯度来进行参数更新，广泛应用于非光滑优化问题。 在实现这些算法时，学生需要熟悉Matlab编程环境，能够利用Matlab进行编程并解决优化问题。此外，学生还需要利用支持向量机（SVM）来处理数据集，SVM是一种强大的机器学习算法，它通过在特征空间中寻找最优超平面来实现分类和回归任务。在大作业中，学生需要自行安装SVM，并编写Matlab代码来读取和处理数据集，然后运用上述优化算法来训练模型，并尝试实现一定的效果。 通过完成这项大作业，学生不仅能够深入理解各种优化算法的理论基础和计算方法，而且能够通过实践操作提高自己的编程能力和解决实际问题的能力。这不仅对学术研究具有重要意义，而且对于未来进入工业界或从事相关领域的研究工作也具有很大的帮助。

人工智能是指通过计算机系统模拟人类的智能行为，包括学习、推理、问题解决、理解自然语言和感知等。 大数据指的是规模巨大且复杂的数据集，这些数据无法通过传统的数据处理工具来进行有效管理和分析。 本资源包括重邮人工智能与大数据导论实验课相关实验课：Python 控制结构与文件操作，Python 常用类库与数据库访问，Python 网络爬虫-大数据采集，Python 数据可视化，Python 聚类-K-means，Python 聚类决策树训练与预测，基于神经网络的 MNIST 手写体识别 重庆邮电大学通信与信息工程学院作为一所专注于信息科学技术和工程的高等教育机构，开设了关于人工智能与大数据的导论实验课程。该课程旨在为学生提供实践操作的机会，通过实验课的方式加深学生对人工智能与大数据相关知识的理解和应用能力。 课程涉及到了人工智能的基本概念，这是计算机科学领域中一个非常重要的分支。人工智能的研究包括多个方面，如机器学习、自然语言处理、计算机视觉、专家系统等。其中机器学习是指让计算机通过数据学习，不断改进其性能指标的方法。人工智能技术的应用领域极为广泛，包括但不限于自动驾驶汽车、智能语音助手、医疗诊断支持系统等。 大数据是一个相对较新的概念，它涉及到对规模庞大且复杂的数据集进行存储、管理和分析。这些数据集的规模通常超出了传统数据处理软件的处理能力。大数据的分析通常需要使用特定的框架和算法，例如Hadoop和Spark等。通过对大数据的分析，可以发现数据之间的关联性，预测未来的发展趋势，从而为决策提供支持。 本实验课程具体包含了多个实验内容，涵盖了以下几个方面： 1. Python 控制结构与文件操作：这部分内容教会学生如何使用Python编程语言中的控制结构来处理数据，并进行文件的读写操作。控制结构是编程中的基础，包括条件语句和循环语句等，而文件操作则涉及对数据的输入输出处理。 2. Python 常用类库与数据库访问：在这一部分，学生将学习Python中的各种常用类库，并掌握如何通过这些类库与数据库进行交互。数据库是数据存储的重要方式，而Python提供了多种库来实现与数据库的连接和数据处理。 3. Python 网络爬虫-大数据采集：网络爬虫是数据采集的一种手段，通过编写程序模拟人类访问网页的行为，从而自动化地从互联网上收集信息。这对于大数据分析尤其重要，因为大量的数据往往来源于网络。 4. Python 数据可视化：数据可视化是将数据转化为图形或图像的处理过程，目的是让数据的分析结果更加直观易懂。Python中的Matplotlib、Seaborn等库能够帮助学生创建丰富的数据可视化效果。 5. Python 聚类-K-means：聚类是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象划分为多个簇。K-means算法是聚类算法中的一种，它通过迭代计算使聚类结果的内部差异最小化。 6. Python 聚类决策树训练与预测：决策树是一种常用的机器学习算法，它通过一系列的问题对数据进行分类。在本实验中，学生将学习如何使用决策树进行数据训练和预测。 7. 基于神经网络的 MNIST 手写体识别：MNIST数据集是一个包含了手写数字图片的数据集，常用于训练各种图像处理系统。本实验将介绍如何使用神经网络对这些图片进行识别，这是深度学习中的一个重要应用。 以上内容涵盖了人工智能与大数据领域中一些核心的技术和应用，通过这些实验内容，学生能够更深入地理解理论知识，并在实践中提升解决问题的能力。 此外，报告中还提及了需要学生自行配置环境的部分。这是因为人工智能与大数据处理通常需要特定的软件环境和库的支持。例如，进行深度学习实验时，可能需要安装TensorFlow、Keras或其他深度学习框架。而进行数据可视化实验，则可能需要安装相应的绘图库。 重庆邮电大学的这份实验课报告，不仅让学生了解了人工智能与大数据的基本理论知识，还通过实际的编程实践，帮助学生将理论转化为实际操作技能，为未来在相关领域的深入研究和职业发展奠定了坚实的基础。

(一般小説) [大藪春彦] 大藪春彦12冊(v0.9修正版)[ルビ有TXT版][星空文庫]

西安电子科技大学计科院作为中国电子科学与技术领域的重要教育基地，向来以严谨的教学风格和高水平的科研实力著称。大作业及实验报告是该学院教学活动中的重要组成部分，它们不仅体现了学生对知识的理解和应用，同时也反映了教师的教学质量和教学方法。 大作业及实验报告通常包含了理论知识与实践技能的结合。在完成过程中，学生需要对所学课程的理论知识进行深化理解，并通过实验和实践来验证理论的正确性，解决实际问题。例如，计算机科学与技术专业的学生可能需要完成包括编程、算法设计、系统开发等环节在内的大作业。这些作业不仅要求学生掌握必要的编程语言知识，还要求其具备解决问题的思维和创新能力。 专业选修课程在其中也扮演着关键角色，提供了学生根据个人兴趣和职业规划选择学习方向的机会。通过选修课程，学生可以进一步深入学习某一领域，为未来的职业生涯打下坚实基础。专业选修课程的设置也丰富了学生的学习内容，促进了知识面的拓展。 大一、大二和大三的课程设置体现了从基础到专业深入的递进关系。大一的课程通常注重基础理论的构建，为后续专业学习奠定基础。大二则开始引入一些专业基础课程，加深学生对专业知识的理解。到了大三，课程内容更加专业和深入，开始涉及前沿技术和理论，以及与工业界接轨的实际问题。网络方向作为计算机科学与技术专业的一个重要分支，在课程设置中占有相当比重。 在网络方向的学习中，学生将接触到计算机网络基础、网络安全、网络协议分析等课程。这些课程不仅需要学生具备扎实的网络理论知识，还需要通过实验来加深理解。例如，通过实验可以对TCP/IP协议的运行机制进行模拟和分析，了解数据在网络中的传输和处理过程。 此外，实验报告的撰写也是教学过程中的重要环节。在实验报告中，学生需要详细记录实验目的、实验过程、实验结果以及对实验结果的分析和讨论。这不仅是对学生实验能力的考察，也是对其科学研究能力的培养。撰写实验报告的过程有助于学生形成科学严谨的思维方式，为将来从事科研或技术工作打下良好基础。 解压所有文件说明-1类.docx和README.md文件则为理解整个压缩包内容提供了指导。这些文档可能包含了文件的解压方法、文件清单以及对大作业和实验报告要求的详细说明。学生和教师可以依照这些文档的指引，快速准确地获取所需的资源和信息，确保教学和学习活动的顺利进行。 西安电子科技大学计科院的大作业及实验报告是对学生专业技能和理论知识的综合检验，专业选修课为学生的个性化发展提供了空间，而网络方向的学习则是培养学生网络知识与技能的重要途径。整个学习过程中，实验报告的撰写和阅读是理解和应用知识的关键环节，而解压说明文档则是帮助师生顺利获取和利用教学资源的有力工具。