Microsoft:registered: Windows:registered: Services for UNIX (SFU) 3.5 产品是一个软件包集合，适用于需要使用 Windows 平台的 UNIX 用户和管理员。 此软件包中包含的跨平台网络服务可让您将基于 Windows:registered: 和 UNIX 的环境集成在一起。此软件包中还包含一个完整的称为 Interix 的 UNIX 系统环境，此系统环境在 Windows 上安装和运行，并且与 Windows 子系统并存。 此环境带有数百个 UNIX 实用程序（如 ksh、csh、awk 和 telnet）和一个用于开发 UNIX 应用程序的完整的 C 和 C++ 编程开发环境。随着 SFU 3.5 的发布，此开发环境现在包含对 POSIX 线程 (Pthread) 和 POSIX 信号函数的支持。

通过图像预处理、几何纠正、影像融合、数字镶嵌和图像增强等影像处理方法,制作了安徽省SPOT-5遥感影像图,采用面向对象的分类解译方法,对矿山开采造成的地面塌陷、崩塌、滑坡和水体污染等地质环境问题进行了逐一解译。安徽省地面塌陷区主要集中在淮南、淮北和宿州市,滑坡主要分布在露天开采的铁矿、石灰岩矿和方解石矿区。表明SPOT-5遥感影像数据能够有效地应用于矿山地质环境调查。

遥感技术可宏观的对地质结构的描述,因此遥感解译可以为公路的设计和施工提供必要的数据。尤其是在矿区进行公路施工,更应当利用遥感解译的技术提高公路工程的合理性,避免与矿区的生产和发展发生冲突。

在将机器学习应用于粒子物理学的过程中，一个持续的挑战是如何超越歧视来学习基础物理学。 为此，一个强大的工具将是无监督学习的框架，在该框架中，机器无需参考预先建立的标签，即可学习对其进行训练的数据的复杂高维轮廓。 为了处理这样一个复杂的任务，必须基于对数据的定性理解，智能地构建一个不受监管的网络。 在本文中，我们围绕数据背后的物理先导模型来构建神经网络的架构。 除了使无监督学习变得易于处理外，该设计还缓解了性能和可解释性之间的现有紧张关系。 我们将框架称为Junipr：“来自不受监督的可解释PRobabilistic模型的喷气机”。 在这种方法中，组成射流的粒子动量集合被聚类为神经网络依次检查的二叉树。 训练不受监督且不受限制：网络可以决定数据与所选树形结构几乎没有对应关系。 但是，当存在对应关系时，沿树的网络输出具有直接的物理解释。 瞻博网络模型可以通过统计上的最佳似然比检验执行判别任务，并且它们可以使喷气树中每个分支的辨别力可视化。 此外，瞻博网络模型提供了可以从中得出事件的概率分布，从而提供了数据驱动的蒙特卡洛生成器。 作为第三种应用，瞻博网络模型可以对一个（例如，模拟的）数据集的

HP为企业提供了在高性能HP INTEGRITY服务器上同时运行Linux、HP Unix 和windows的能力，可以无缝的融入企业现有环境。

以预测矿井瓦斯相对涌出量为研究目的,运用缓冲算子理论,建立了灰色系统模型,并将该模型应用到某矿井的瓦斯涌出量预测分析中,对该矿历年来相对瓦斯涌出量进行了灰色生成,建立了灰色预测,对照精度检验可知,达到了一级精度,预测结果可靠。

基于MATLAB的灰色模型在矿井瓦斯涌出量预测中的应用，曹爱虎，陈凯，采用灰色系统预测中的GM(1，1)模型，利用MATLAB强大的矩阵处理功能进行编程，以某矿井等时间间距的瓦斯涌出量为原始数据序列，建立矿

以矿井瓦斯涌出量的预测为主要研究目的,讨论了GM(1,1)方法适用于单一指数增长模型、对预测序列数据异常情况难以准确预测的局限性,依据灰色灾变预测原理,利用线性回归适用短期预测的特点,提出了基于GM(1,1)与线性回归组合预测矿井瓦斯涌出量的新方法.应用结果表明:该方法能很好地解决历史数据的跳变问题,使预测结果更为可靠、精确.

以预测矿井瓦斯相对涌出量为研究目的,通过灰色系统的建模、关联度分析及残差辨识为基础,建立了灰色系统理论模型,并将该模型应用到某矿瓦斯涌出量预测分析中,对该矿历年来相对瓦斯涌出量进行了灰色生成,建立了灰色预测系统;由后验差检验结果、对照精度检验等级可知,灰色系统预测矿井瓦斯涌出量的拟合精度好,预测结果正确可靠,反映出了矿井瓦斯涌出量的客观存在与发展态势.

为了准确预测矿井瓦斯涌出量,介绍了灰色预测理论模型的建模方法与模型精度评定方法,阐述了采用等维新息模型进行矿井瓦斯涌出量分析的特点。并以顾桥煤矿1116(1)工作面相对瓦斯涌出量统计数据为实例,利用等维新息模型对其瓦斯涌出量趋势进行预测,分析了等维新息模型的合理维数,取得了较好的预测结果,并得到了具有实用价值的预测模型。