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存在一类超轻暗物质（DM）模型，该模型可以在早期宇宙中产生玻色-爱因斯坦凝聚物（BEC），并表现为单个相干波，而不是星系中的单个粒子。 我们表明，沿着重力波（GW）信号的视线插入的通用BEC-DM光晕可能会引起GWs速度的可观察到的变化，而有效折射率仅取决于质量和质量的自相互作用。 组成DM粒子和GW频率。 因此，我们建议使用GWs速度的偏差作为BEC-DM参数空间的新探查。 借助多信使天文学天文学的方法和/或扩展了对更低GW频率的敏感性，我们的新方法将在不久的将来有效地探究整个BEC-DM参数空间。

分析阳煤集团发供电分公司第三热电厂2#锅炉主蒸汽温度持续偏低的原因:如过热器积灰严重、减温水截止阀存在漏量、入炉煤发生突变、设计不合理、省煤器鳍片改造考虑不周、过热器吸热量不足等,并进行试验分析、排查和论证,同时结合同类型电厂的成功经验,通过对2#炉高温过热器、低温过热器进行改造,解决了主汽温度偏低的问题,提高了机组的安全稳定运行性。

以徐州矿务集团有限公司垞城煤矿22109工作面压架事故为背景,基于砌体梁、关键层、"S-R"稳定性理论,综合分析了4起采场异常矿压显现特征,通过采场覆岩空间结构对比,覆岩运动规律计算验证,揭示了多坚硬层结构覆岩条件下采场"双滑落失稳矿压异常显现"机理,明确了多坚硬层覆岩结构条件下采场异常矿压预测与技术控制方向。

针对煤矿井下探水作业监工人员通过观看视频来监控卸杆作业的方式存在效率低下且极易出错的问题，提出利用三维卷积神经网络（3DCNN）模型对探水作业中的卸杆动作进行识别。3DCNN模型使用3D卷积层自动完成动作特征提取，通过3D池化层对运动特征进行降维，通过Softmax分类处理来识别卸杆动作，并使用批量归一化层提高模型的收敛速度和识别准确率。采用3DCNN模型对卸杆动作进行识别时，首先对数据集进行预处理，从每段视频中均匀抽取几帧图像作为某动作的代表，并降低分辨率；然后采用训练集对3DCNN模型进行训练，并保存训练好的权重文件；最后采用训练好的3DCNN模型对测试集进行测试，得出分类结果。实验结果表明，设置采样帧数为10帧、分辨率为32×32、学习率为0.000 1，3DCNN模型对卸杆动作的识别准确率最高可达98.86%。

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利用三维地震数据属性提取与分析的方法,对三维探地雷达数据进行属性分析、快速解译。研究表明,空洞、脱空、疏松体、富水体等城市病害体在三维探地雷达数据体的水平切片及垂直剖面上均存在明显的差异。以厦门市环岛路地下管线探测为例,进行三维探地雷达数据属性分析,通过对比,发现管线在振幅体、方差体、构造体等属性切片上都存在明显异常,其中方差体切片对管线的反映更为清晰,表明在以管线为目标的探测中三维探地雷达三维数据体的方差属性更为敏感。

在网络信息化的今天,大学生的视野越来越广阔,思想越来越开放,对于各种各样的事物充满好奇,但缺乏正确的判断能力以及辨别是非的能力。在此背景下,民办高校的学生管理出现的问题也日益凸显,为了引导学生正确的价值观,提升品行素质修养,必须采用科学的学生管理方法和培养途径。