在当前的全球气候变化大背景下，山洪灾害频发且破坏力巨大，给山区居民的生命财产安全带来了严重威胁。山洪灾害具有突发性强、破坏力大的特点，现有的监测预警系统存在多种局限性，如多源数据融合不足、监测数据分散且滞后、应急响应机制不完善、复杂地形影响预测精度、传统模型精度不足等。为了解决这些问题，AI大模型驱动的山洪监测预警系统建设方案应运而生。 该项目的建设方案涉及多方面内容，从项目背景与需求分析开始，逐步深入到系统总体架构设计、关键技术实现、核心功能模块、实施路径与试点案例、效益评估与推广价值。项目背景与需求分析部分，详细描述了山洪灾害的现状与挑战，指出现有监测系统的不足，并且列举了传统监测方法的具体局限性。紧接着，方案中提出了AI技术应用的必要性，包括多模态数据处理能力、时空预测优势、自适应学习机制、智能决策支持、人机协同交互以及系统扩展性强等六大方面。 系统总体架构设计方面，方案提出了包含感知层、传输层、平台层的三层架构设计。感知层主要负责多源数据采集，包括气象水文传感器、遥感卫星数据、地质监测设备等；传输层主要实现混合通信网络的构建，包括卫星通信、5G专网、北斗短报文、LoRa传输、Mesh自组网传输技术组合等；平台层则聚焦于AI核心引擎的开发，包括多模态大模型训练、自适应预警生成、实时动态风险评估、仿真推演模块、知识图谱推理以及模型持续优化等。 关键技术实现部分，方案详细介绍了深度学习降水预测模型，以及AI模型在捕捉降雨-径流-地形非线性关系方面的优势。核心功能模块则涵盖了智能预警信息发布、智能决策支持系统、人机协同交互界面等。实施路径与试点案例部分，方案计划通过具体案例来验证系统的可行性和有效性。效益评估与推广价值部分，方案会对项目的社会价值、经济效益和推广潜力进行全面评估。 整个方案强调了AI大模型在提高山洪灾害监测预警系统准确性和时效性方面的潜力，旨在通过技术创新，更好地保障山区居民的安全，减少山洪灾害带来的损失。

为预测尾矿坝竖向位移,在分形理论的基础上,利用常维分形和变维分形两种方法,对尾矿坝竖向位移的监测数据进行分析和预测,得出结论:对于不能直接利用常维分形方法分析的数据,可以利用变维分形的方法对数据进行N阶累计和处理后,使得各段分维形数非常接近,利用前面已知的分维形数预测下一段的分形维数,再计算出后面竖向位移,所得预测数据与实际监测数据相对误差较小.

在本项目中，我们利用了Echarts这一强大的前端可视化库来构建一个水质情监测的大数据模板，用于实现水质情况的实时监测与预警系统。Echarts是百度开发的一个开放源代码的图表库，它提供了丰富的图表类型，如折线图、柱状图、饼图等，适用于各种数据可视化需求。下面我们将详细探讨这个系统的几个核心组成部分。 "重点水质量检测区"是指在系统中特别关注的一些区域，这些地方可能存在高污染风险或者对环境有重大影响。系统会持续收集这些区域的水质数据，并通过Echarts图表展示出来，帮助决策者及时了解水质变化，以便采取相应的保护措施。 "水质量分布情况"是系统的核心功能之一，它利用地图或者热力图等形式，展示了不同地区的水质状况。用户可以通过交互式地图查看全国或特定区域的水质分布，颜色深浅表示水质的好坏。这有助于识别污染热点，以便进行更深入的调查和治理。 "企业污染排放情况"模块则关注于工业企业的排污行为。系统可能接入企业的排放数据，通过条形图、堆叠柱状图等方式，展示各企业在不同时间段的排污量，便于监管机构监控和管理企业的环保责任。 "水质类别占比"这部分通常用饼图来展示，反映了各类水质（如I类、II类、III类、IV类、V类及劣V类）在总体中的比例，直观地反映出当前水质的整体状况。这对于评估水质总体趋势和制定改善策略非常有用。 "主要地区水流量"可能通过折线图来展示，显示不同流域或河流的流量变化，这对于洪水预警、水资源管理和规划都具有重要意义。 在这个项目中，"index.html"是主页面，包含整个应用的结构和Echarts图表的配置。"index.png"可能是首页的预览图片，展示系统的基本界面。"image"文件夹可能包含用于图表背景或地图的图像资源。"css"文件夹包含了样式表，用于定义页面的布局和视觉效果。而"js"文件夹则包含JavaScript代码，包括Echarts的实例化、数据处理和交互逻辑。 这个基于Echarts的水质监测系统是一个集数据采集、分析和展示于一体的平台，通过多种图表形式，为环保部门和公众提供了直观、实时的水质信息，对于环境保护和水资源管理有着重要的价值。

主控STM32f103c8t6 。利用 DHT11 和烟雾传感器，进行温湿度检测和烟雾值检测，并实时在LCD屏幕上进行数值显示，同时通过串口通信将数据信息传至上位机显示。当检测到温湿度高出设定阈值，将打开排风扇进行通风；当检测到有烟雾时，将关闭通风风扇防止火灾蔓延，开启蜂鸣器警报并持续向上位机发送警报信息。

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对矿区进行地质灾害动态监测预警是一项刻不容缓的工作,通过对矿区长期、动态的监测,可以及时掌握矿区的沉降规律和破坏程度,以便及时地预测可能发生的灾害,为矿区的规划、治理和发展提供依据。文中主要研究了"3S"技术支持下的矿区地质灾害动态监测预警技术方案,该方案为首先对地质灾害点进行分析,确定该地质灾害点的危险等级,针对各地质灾害点制定各自的动态监测方案,根据所制定的监测方案实施监测预警。说明了监测预警系统中"3S"技术的相互集成和分工,并对系统的运行情况作了详细的介绍。

在分析输送带发火机理和现有输送带监测技术的基础上,提出一种基于红外热像技术的输送带火灾监测方法。结合红外热像技术实时视频显示、动态识别和非接触式测温等特点,从热像仪测点布置、红外信息处理和输送带火灾的预警与响应等3个方面探讨了热像仪布置方式和红外信息传输方法。分析了红外热像技术应用于矿井输送带火灾监测中存在的难题,最后提出相应的解决对策。

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学院网络安全监测预警和信息通报工作管理办法.docx

基于深度学习的网课专注度监测预警系统源码+全部数据.zip通过对用户注意力情况监测，对用户注意力情况进行分析。根据注意力分析结果，可以对用户进行语音提示，并且将注意力分析结果通过led屏幕展示给用户。可以根据用户自身使用需求对各功能进行用户个性化设置。主要通过眼部特征、嘴部特征、头部特征三个主要的特征值来进行注意力集中情况分析。当用户眼部特征呈现出眨眼状态，根据视频中每帧图片检测眼睛长/宽的值是否大于阈值，超过一定次数范围则判断用户处于注意力不集中状态；当用户嘴部特征呈现打哈欠状态，根据张口度与张口时间，若超过阈值一定范围和次数则判断用户处于注意力不集中状态；将用户头部转换为3D模型，当用户呈现出瞌睡点头状态，根据各头部关键点位置变化计算其角度变换大小，若超过一定角度范围则判断用户处于注意力不集中状态。