CrisisNLP-C:中文灾害数据集

当灾害发生时,人们经常使用微博、微信等社交媒体发布文本内容,描述伤亡人员、被困人员、车辆受损及基础设施损坏等情况。如果及时有效地处理这些在线信息,构建相应的机器学习模型,对应急响应组织进行态势感知、舆情应对或者救援活动极为有用。然而,目前对于社交媒体信息的有效处理仍存在众多挑战,比如准确分类这些简短和非正式的文本数据。从根本上讲,这些任务均涉及到数据样本问题,特别是国内目前还缺乏人工标注的中文灾害数据。为此,论文收集了2018年发生的与3起自然灾害相关的微博文本数据,并按照多层级分类方法进行了人工标注。该数据集将有助于业界解决自然语言处理时缺少灾害数据样本的现状,为进一步完善灾害危机应对和舆情管理等提供支持。     

渗透压对中华绒螯蟹生精细胞体外培养的影响

渗透压是影响体外培养细胞生长和存活的重要因子.通过6种渗透压梯度下体外培养的生精细胞的贴壁率、存活率及RNA/DNA值的测定和细胞生长状况实验,研究了渗透压对中华绒螯蟹(Eriocheir sinensis)生精细胞体外培养的影响.实验结果初步确定了中华绒螯蟹生精细胞体外培养的适宜渗透压范围为900～1 000 mmol/L.     

基于爆堆形态的爆破设计参数预测及优化研究

本文针对黑岱沟露天煤矿抛掷爆破——拉斗铲倒堆生产工艺,基于爆堆形态数据,利用BP神经网络模型反演优化爆破设计参数。研究显示,BP神经网络对大量抛掷爆破数据分析处理具有较高适应性,预测效果误差在453%内,利用典型爆堆曲线预测爆破参数,输出参数值与相似历史数据对比误差在656%内,预测精度不低于93%,预测参数值可用于对露天煤矿的爆破设计方案的优化。     

人工智能技术的综合集成化及其应用

对人工智能技术在全世界的发展历史作了简要回顾.20世纪90年代提出的人工智能方法的综合集成化将成为人工智能方法发展史上的里程碑.在概述综合集成化人工智能方法产生背景的基础上,初步提出了综合集成化人工智能方法的内涵.并对作者将综合集成化人工智能方法用于矿业工程的研究成果作了概括性阐述.     

数字矿山与我国矿山未来发展

空间信息技术、数字信息技术和自动化、智能化技术飞速发展，给传统采矿业带来了前所未有的改造机遇和发展挑战。近年，国际上发达采矿国家已纷纷利用数字信息技术来改造和提升其采矿业，不仅变革了传统矿业沿袭百年的生产工艺和组织管理模式，而且极大地提高了矿山企业的生产效率和安全水平。本文结合中国科协第86次青年科学家论坛成果，介绍数字矿山概念与框架，数字矿山核心理论与关键技术以及数字矿山战略实施对策与方案，希望籍此促进我国数字矿山研究与建设的健康有序发展。     

煤矿应急救援指挥与管理信息系统

针对煤矿事故应急预案，基于煤矿局域网环境开发了矿井应急资源管理、预案演练和救灾辅助指挥系统，该系统通过信息管理子系统实现对应急管理机构、救援物资、救护装备的自动化监控与管理；通过预案演练子系统不断提高煤矿的安全管理、应急响应和安全培训的效果；通过实时救灾指挥子系统辅助指挥员启动预案，提高应急救援响应的能力。通过在木城涧煤矿应用的实践证明。本系统已经成为矿井应急资源管理、预案演练和救灾辅助指挥的重要手段。     

露天煤矿应急管理信息系统研发及应用

从露天煤矿应急管理的实际需要出发,研发了露天煤矿应急管理信息系统,将露天煤矿应急救援物资和救援队伍日常运行管控、应急救援预案学习与模拟演练融为一体。应用该系统进行应急处置或模拟演练时,救援指挥协调信息可实时、快速传递,人员、物资可及时有序高效调用,应急处置行动科学有效,救灾全过程信息自动跟踪记录,事后评估可进一步优化应急救援预案和应急指挥流程,从而提高露天煤矿应急救援管理能力。该系统部署在白音华煤业公司所属的两个露天煤矿,经过实际应用取得了较好的效果,并在此基础上不断改进和完善。     

露天煤矿安全生产隐患排查治理分析及研究

为充分做好露天煤矿安全生产隐患排查治理工作,有效减少并避免露天煤矿的安全生产事故,本文对露天煤矿安全生产隐患进行了分级、分类,以及确定了露天煤矿安全生产隐患排查治理的范围和内容;在统计分析32所露天煤矿的安全生产标准化中隐患排查治理数据的基础上,同时利用词云可视化技术,分析并找出了目前申请一级标准化达标的露天煤矿整体存在的不足,提出了改进的方向,以期能够有效地指导露天煤矿企业,落实好安全生产隐患排查治理标准化,进而保障露天煤矿的安全生产。