为了研究煤矿露天开采对自然植物与土壤因子的影响；以内蒙古胜利矿区为研究区，采用野外生态学调查方法对采矿区周边不同距离草地进行植物群落调查，采集距矿区不同距离土壤样品进行实验室分析。结果表明：（1）距矿区边界100m处，草地自然植物群落以糙隐子草（Cleistogenessquarrosa）、寸草苔（Carex duriuscula）和小画眉草（Eragrostis minor）为主；距离煤矿400 m处植物群落以大针茅（Stipa grandis）、克氏针茅（S. krylovii）和冰草（Agropyron cristatum）为主，900 m处以大针茅、小画眉草和糙隐子草为主；距离煤矿1900 m处，以克氏针茅、糙隐子草和大针茅为主。（2）与对照区相比，距离矿区越近，植物多样性指数显著降低，群落相似性降低，土壤含水量、有机质（SOM）、硝态氮（NO3--N）和速效磷（AP）均显著减少。（3）远离矿区的位置土壤肥力要好于矿区附近，煤矿开采对一定范围内的土壤肥力产生影响，矿区周边土壤养分的空间异质性呈不同程度的变化趋势。（4）冗余分析(RDA)表明，植物多样性指数与土壤含水量、有机质、

通过使用IBM System Storage SAN04B-R多协议路由器，您可以创建多种IBM System Storage中端和企业存储区域网络(SAN)基础设施简化和业务连续性解决方案。IBM Power Systems和System x系列基础设施简化解决方案包括使用IBM System Storage磁盘阵列、磁带库和IBM Tivoli Storage Manager数据保护软件在城区和全球IP网络上实现的容灾技术。通过使用光纤通道路由，您还可以合并分离的SAN孤岛。通过可选配的高性能扩展和FICON CUP激活特性，该解决方案还可以提供对于System z服务器的支持。

为研究纳林河二号矿井综采工作面支承压力分布特征,采用微震和应力在线监测技术对纳林河二号矿井31102工作面辅运顺槽煤体垂直应力进行了现场实测。研究表明,辅运顺槽超前影响距离约150 m,超前60 m左右进入剧烈影响区,工作面滞后影响距离约350 m,其中150～300 m为动压影响剧烈区;辅运顺槽一侧侧向压力峰值位于距离采空区18 m左右的煤柱内;超前工作面60 m至滞后工作面300 m范围内辅运顺槽应加强支护。现场应用实践表明该支护距离满足现场强矿压防治需要。

使用型监控摄像头镜头可视距离和角度表对照表，简单、直观的测量摄像头视角。

煤矿井下大巷中部分水泥路段存在浮煤和水的混合物，使行驶路面的摩擦因数降低，导致在煤矿井下无轨运输车辆紧急制动时直接抱死轮胎，不但增加轮胎的损耗量，而且行驶方向不受控制，严重时可能撞击大巷侧壁，威胁着车辆、货物和人员的安全。为此，设计了一种解决煤矿井下无轨运输车辆紧急制动时防止轮胎抱死的系统，从而降低了煤矿井下巷道发生交通事故的伤害程度，为解决无轨运输车辆的紧急制动提供了一种方案。通过现场验证试验，取得了较好的效果。

这是用于非目标排序和拥挤距离方法（MOBO2）的多目标bo黑猩猩优化程序（MOBO）的Matlab代码。 开发了三个版本的MOBO， 例如采用网格索引方法的 MOBO (MOBO1)、采用非支配排序和拥挤距离方法的 MOBO (MOBO2) 和采用分解技术的 MOBO (MOBO3)。 通常，在这三个版本中，与其他两种方法相比，MOBO2方法具有更好的性能。 这是为解决无约束的优化问题而编写的。 然而，它也可以用惩罚函数方法解决约束优化问题。 用户应编写自己的目标函数并进行相应的修改。 根据问题的需要修改通用参数和算法特定参数。 有关 MOBO 算法的详细信息，请参考并引用如下所述： Das，AK，Nikum，AK，Krishnan，SV等。 Multi-objective Bonobo Optimizer (MOBO)：一种用于多标准优化的智能启发式算法。 Knowl Inf S

通过N个窄带宽的信号进行合成，得到一个大带宽的信号，有效地提高距离分辨率。参数都可以自己设置。

利用谱聚类算法，根据节点间的电气距离，对电力系统进行分区

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在发展了将经典相空间函数与量子力学算符相对应的数学方法之后，该算术算符在Weyl的意义上具有对基本规范算符的对称排序，因此将该方法应用于了经典变量的经典单项函数的无穷系列。 这些不仅包括幅度的纯幂，还包括相位φ的基本周期函数及其量子力学对应关系。 在用数字表示的状态中，所有考虑的算子都将Jacobi多项式作为基本的构成要素。 鉴于由于其不确定性而导致的正常有序量导致引入了次泊松和超泊松统计量的概念，（Weyl）对称有序量的相似量为正定且满足不等式。 当次泊松统计和超级泊松统计的概念用于定义状态的非经典性时，这是有问题的，因为在正常顺序中提到的度量并不能以唯一的方式确定泊松统计在其中间，而是仅确定大量统计从希尔伯特-施密特距离的意义上讲，这与所讨论的Poisson统计量可能相去甚远。