1 使用glm4-flash免费的API进行文本QA问答数据抽取，40个煤矿领域安全的规章文本，最终抽取出837个样本共8万token进行微调 2 使用第一步抽取的文本QA问答数据基于glm4-flash微调出一个煤矿安全大模型，并进行测试 在人工智能领域，文本问答系统一直是一个热门的研究方向，尤其是在特定领域内，如矿山安全，这样的系统能够有效地提供专业信息查询和问题解答。本项目展示了如何利用glm4-flash免费API进行文本问答数据的抽取，以及基于这些数据训练和微调一个针对煤矿安全的大模型。 项目从40个煤矿领域的安全规章文本中抽取了837个样本，总共涉及8万token（token是文本处理中的一个单位，可以是一个词、一个字母或一个符号）。这一步骤至关重要，因为它决定了模型能否获取到足够且高质量的数据来进行学习。通过使用glm4-flash的API，研究人员能够有效地从这些规章文本中识别和抽取出与问答相关的数据，为后续的模型训练提供了原材料。 接下来，使用第一步中抽取的问答数据对一个基础模型进行了微调。微调是指在预训练模型的基础上，用特定任务的数据对模型进行进一步的训练，以提高模型在该任务上的表现。在这个案例中，研究人员将模型微调为一个专门针对煤矿安全问答的“大模型”。这个模型经过微调后，不仅能够理解煤矿安全相关的专业术语和概念，还能够对相关问题给出准确的答案。 在这个过程中，所用到的技术和方法包括自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）、以及深度学习等。特别是，深度学习中的预训练模型如BERT、GPT等，因其强大的语义理解和生成能力，在文本问答系统中扮演了重要角色。而glm4-flash API的使用，显示了利用现有工具和资源，即使是免费的，也可以取得相对良好的效果。 此外，本项目的研究成果不仅仅限于模型的训练和微调，还包括了模型的测试阶段。测试是一个验证模型性能和准确度的重要环节，通过一系列的测试，可以确保模型在实际应用中的可靠性和稳定性。对于煤矿安全这样一个对准确性要求极高的领域，这一点显得尤为重要。 本项目的标签为“数据集”、“矿山安全”和“大模型”，这准确地概括了项目的核心内容和应用方向。数据集是人工智能研究的基础，提供了模型学习的材料；矿山安全强调了应用的领域和目的；大模型则体现了模型的规模和复杂性，以及背后的技术深度。 该项目展示了如何利用现有资源进行高效的数据抽取，进而训练出一个针对特定领域（煤矿安全）的问答大模型。这种方法论不仅适用于矿山安全领域，也可以被广泛地应用到其他专业领域，推动人工智能在更多场景中的实际应用。

《基于YOLOv8的智慧矿山矿石粒度分析系统》（包含源码、可视化界面、完整数据集、部署教程）简单部署即可运行。功能完善、操作简单，适合毕设或课程设计

矿山大模型最佳实践白皮书.pdf

智能矿山项目建设整体解决方案是针对煤矿行业的现代化转型而设计的一套综合策略。智慧矿山的概念结合了信息技术、物联网、大数据分析以及人工智能等先进技术，旨在提高矿产开采的安全性、效率和可持续性。以下是对这一主题的详细阐述： 一、智慧矿山的核心理念 智慧矿山的目标是实现矿山的数字化、网络化和智能化，通过信息化手段对矿山生产过程进行实时监控和智能决策，减少人工干预，降低生产风险，提升资源利用率。 二、智能矿山的关键技术 1. 物联网技术：通过部署各类传感器，实时采集矿山环境和设备状态数据，实现远程监控。 2. 大数据分析：对海量数据进行处理和分析，预测潜在问题，优化生产流程。 3. 人工智能：利用机器学习算法，自动分析数据，提供决策支持。 4. 5G通信技术：高速、低延迟的无线通信，确保矿山内外部信息的快速传输。 5. 数字孪生：构建矿山的虚拟模型，模拟真实环境下的生产过程，进行试验和优化。 三、智能矿山项目建设步骤 1. 需求分析：明确矿山的业务需求，确定智能化改造的重点领域。 2. 设计规划：制定整体解决方案，包括硬件设备布局、软件系统架构等。 3. 系统集成：整合各种软硬件资源，确保各系统间协同工作。 4. 数据平台建设：建立统一的数据中心，实现数据的集中管理和分析。 5. 应用开发：根据业务需求开发定制化的应用，如安全预警、生产调度等。 6. 实施部署：按照规划进行设备安装和系统上线。 7. 运维与优化：持续监控系统运行，及时调整优化，确保高效稳定。 四、解决方案的内容 "精品"智能矿山项目建设整体解决方案（煤矿）.docx文件可能详细涵盖了以上各个阶段，包括但不限于项目背景、目标设定、技术路线、实施计划、预期效果以及风险管理等内容。此文档应为项目管理者提供了全面的指导，以确保智能矿山项目的顺利实施。 五、项目计划书的重要性 项目计划书是项目执行的蓝图，它明确了项目的目标、范围、时间表、预算和责任人，有助于确保所有参与者对项目有共同的理解，从而提高执行效率和成功率。 六、建设方案与Word方案 在实际操作中，通常会将详细的建设方案编写成Word文档，便于编辑、修订和分享。这种格式的方案更便于团队协作，可以清晰地展示项目的各个部分，包括技术细节、实施步骤、资源分配等。 智能矿山项目建设整体解决方案旨在通过先进的技术手段，实现煤矿行业的现代化升级，提高生产效率，保障作业安全，推动行业的可持续发展。这一过程中，项目计划书、建设方案以及相关文档的编制与执行至关重要。

为获得更为优越的露天矿山境界,构建了集经济时间序列预测、矿岩时间属性赋值和动态经济指标计算为一体的境界全动态优化方法。金属价格是矿山境界优化过程中最重要的因素之一,以金属价格历史数据为平台,通过创建合适时间序列模型,对未来价格做出预测,以预测结果为基础,运用L-G图论法生成系列境界方案,根据矿山实际情况编排进度计划,实现矿岩块参数赋值,将预测结果代入到矿岩块体模型中,计算境界净现值(NPV),经多方案比较确定最优境界。以某铜矿山为例,通过对近50 a伦敦金属交易所(LME)铜精矿季度平均结算价格分析处理,建立了自回归求和移动平均模型(ARIMA),实现了未来15 a铜价预测,最终确定了矿山经济最优境界。建立于金属价格预测基础上的境界动态优化方法所得方案NPV更接近生产实际,其优化结果可更好为矿山设计及未来生产提供基础支撑。

为更好把握国家自然科学基金委员会未来对矿山开采沉陷类项目优先资助领域,更加有力地服务于矿山安全绿色高效开采,从国家自然科学基金委员会对矿山开采沉陷类项目总体资助情况、项目类别、依托单位分布情况、项目资助主要领域等方面,分析了1997—2016年间矿山开采沉陷类基金项目资助现状,提出在今后5~15 a内,应紧紧围绕矿山绿色开采的战略目标,重点资助开采沉陷类主要研究方向和优先发展领域,阐明了相关保障措施与建议,以期为开采沉陷科研工作者提供参考。

根据某矿山锅炉厂的实际运行情况,提出了一种基于SPCE061A的锅炉水温监测系统的设计方案。该系统可实时采集、记录、显示锅炉水温,当温度超过一定限度时发出声光报警;并采用串行通信方式将测量到的水温数据发送到上位机,由上位机监控软件对现场水温进行处理、显示。试运行结果表明,该系统效果良好。

将广义三棱柱(GTP)的辅助几何要素———对角线———修正为四面体,解决了R3DGM(真三维地学模型)中数据组织与几何要素的不一致和空间操作中的几何裂缝问题.修正后的GTP模型集成了TIN,GTP和四面体模型的优点,构建算法简单且空间操作无缝.R3DGM过程分3步进行:①根据钻孔孔口数据点与断层露头约束,按约束Delaunay法则生成地表不规则三角网(CD-TIN);②按地学推理规则,将CD-TIN中三角形沿钻孔迹线向下扩展生成GTP;③根据最小顶点标识法,将GTP模型转换成四面体.介绍了基于GTP修正构建的三维数字地质模型的任意平面剖切、虚拟开挖、空间查询等可视化方法.并结合北京CBD地下三维集成建模与空间操作,展示了模型构模及空间操作效果.

针对现有OFDM符号定时同步算法存在训练序列构造复杂、定时精度较低的问题,提出了一种基于线性调频序列的定时同步算法。该算法利用线性调频序列及其负共轭构成序列帧结构,实现了OFDM符号定时同步。Matlab仿真结果表明,该同步算法的训练序列相关峰更加尖锐,可以更精确地确定OFDM符号的起始位置。最后,利用DSP芯片设计实现了一个简单的OFDM基带通信系统,通过收发数据的一致性验证了该同步算法的正确性。

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。