【摘 要】
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光面爆破是一种有效的工程爆破方法,在国内地下铝土矿山的实施处于起步阶段.为了有效控制爆破过程对采场顶板的扰动,减少顶板冒落,提高采场安全性,麦坝铝矿采场通过选择正确
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光面爆破是一种有效的工程爆破方法,在国内地下铝土矿山的实施处于起步阶段.为了有效控制爆破过程对采场顶板的扰动,减少顶板冒落,提高采场安全性,麦坝铝矿采场通过选择正确的爆破参数和合理的施工方法,有效地实施光面爆破,对采场顶板的控制取得了较为理想的成果,提高了采场的安全生产效益.光面爆破在麦坝铝矿采场的成功应用,凸显了这一爆破方式在地下铝土矿山安全生产中发挥的重要作用.
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针对中家山铅锌金银矿马山采区前期浅部民采活动遗留的空区隐患问题,开展了浅埋民采空区综合探测与治理方案研究工作.为避免民采空区次生灾害发生并消除与井下生产相互影响,
监督学习方法对于训练过程中出现的类别的分类性能较好,但在某些场景下需要识别训练过程中从未出现过的类别。零样本学习作为解决这一问题的范式,逐渐成为了机器学习、计算机视觉等领域中的热门研究课题。在本文中,我们提出了一个比较全面的关于零样本学习的综述。首先,对零样本学习进行概述,并将零样本学习按照模型训练中使用数据的不同划分了两种设定,然后描述现有零样本学习方法采取的不同语义空间。其次,对现有的零样本学习方法进行了大致分类,并简单介绍了每种类别的代表性方法。在此基础上,讨论现有零样本学习的实际应用。最后对零样本
猫场铝土矿为特大沉积型铝土矿床,在近几年开采过程中,通过开展采矿方法试验研究不断优化两率指标,回收率逐步提高到65%,但距行业标准和初步设计值相差较大。对采场各类矿量损失情况进行了统计分析,矿柱损失占损失总量的31.4%。为了提高矿柱资源回收,开展了矿柱回收技术研究,并进行现场工业试验。结果表明,矿柱回收工业试验采场回收率达到了80.16%,为类似条件下铝土矿山地下开采矿柱回收提供了理论依据和现场实践经验。
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现有推荐方法通常只利用用户-商品交互二元关系并假设用户对商品只有扁平化的偏好,却忽略了用户层次化的意图和偏好和用户交互的自然过程,即用户首先具有购买某一类型商品的意图,然后在这种意图驱动下,再基于用户偏好选择特定商品。在推荐系统中存在多种不同类型的数据我们称之异构信息,高效地整合这些异构信息有助于提升推荐性能。所以本文提出基于异构信息网络多关系嵌入的层次化意图和偏好进行推荐,本文构建异构信息网络的多关系语义空间学习节点基于特定关系的嵌入。然后利用树来建模层次化意图和偏好,充分利用了用户的结构化决策模式学习
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为进一步研究采矿方法的适用性,中关铁矿在-230 m水平13#穿脉矿体厚大位置进行了大直径垂直深孔一次回采60 m段高的采矿方法试验研究。提出了试验矿块位置及结构参数,确定了凿岩硐室、底部结构参数及掘支方式、中深孔及大直径深孔切割拉槽的炮孔布置参数、装药量及起爆方式,大直径深孔炮孔布置参数、装药量及起爆方式等;最终形成一套适用于富水破碎金属矿山井下实际的安全、高效、技术先进、经济合理的大直径阶段深孔侧向崩矿嗣后充填采矿技术,并应用于采矿生产实践,取得了较好的效果。
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