《魔兽世界：巫妖王之怒》是一款深受全球玩家喜爱的大型多人在线角色扮演游戏，其丰富的剧情、多样化的游戏机制以及精致的画面让无数玩家沉浸其中。在游戏的“巫妖王之怒”版本中，药材和矿石是玩家进行装备升级、制药等活动的重要资源，寻找这些资源的效率直接影响了玩家的游戏体验。 此压缩包提供的是一款针对“巫妖王之怒”版本的药材矿石光柱显示补丁，它的主要功能是增强游戏内的资源定位。在原版游戏中，玩家寻找药材和矿石需要通过视觉观察地图上的小图标或者通过角色的专业技能探测。而应用此补丁后，药材和矿石的位置将以更明显的光柱形式显示，使玩家能够更快速、直观地找到资源，极大地提高了采集效率。 补丁的安装过程相对简单，只需将压缩包解压后，将其中的"patch-4.MPQ"文件移动到客户端的相应位置，通常是游戏的"Interface"或"Addons"文件夹内，然后覆盖原有的文件。在操作前，请确保备份原有文件，以防万一出现问题可以恢复。同时，为了确保补丁能正常工作，玩家可能需要关闭任何可能与之冲突的第三方插件。 "安装txt"文件通常包含详细的安装指南和注意事项，它会指导用户如何正确地进行文件替换，以及在遇到问题时如何解决。在安装过程中，仔细阅读并按照文本中的步骤操作是非常重要的，这能避免因误操作导致的游戏运行异常。 这款补丁的出现，不仅优化了玩家的资源采集体验，也反映出《魔兽世界》社区的活跃和创新精神。玩家通过自行制作和分享这样的工具，提升了游戏的乐趣，同时也推动了游戏生态的多元化发展。然而，需要注意的是，使用非官方补丁可能存在一定的风险，如潜在的兼容性问题、安全风险或是违反游戏服务条款等，因此在使用时要谨慎评估。 "魔兽世界巫妖王之怒版本药材矿石光柱显示补丁"是一款旨在提高玩家游戏效率的实用工具，通过增强资源显示，使得采集过程更加便捷，为玩家带来了更流畅的游戏体验。然而，使用此类补丁需谨慎，遵循游戏规则，才能更好地享受游戏的乐趣。

《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

为了探索硫化矿石的自燃倾向性评价新方法,尝试利用AHP-TOPSIS综合评判模型对新疆某高硫铜矿矿石的自燃倾向性进行评价。选取样品的氧化增重率、自热点和自燃点作为矿石自燃倾向性的3个主要影响因素,利用AHP法和TOPSIS法对这3个因素进行了分析,结果表明:利用AHP法得到这3种因素的权重分别为0.493、0.196、0.311;结合TOPSIS法,运用AHP-TOPSIS综合评判模型得到该矿矿石的自燃倾向性等级,评价结果符合矿山实际情况。

矿石数据集（包含4500张左右矿石图片） 矿石图片，均是网络上爬取获得。其中训练集包括“玄武岩”、“花岗岩”、“大理石”、“石英岩”、“煤”、“石灰石”、“砂岩”七种矿石图片。测试集包括24张相应的七种矿石图像。

本文主要运用非线性预测算法及数据处理相关知识，以矿石加工质量控制问题为研究对象，综合运用线性插值、BP神经网络和数据离散化等方法对问题给出求解的过程和结果。

目前对矿石加工的质量要求越来越高，因此需要在加工过程中对其进行质量测试，保证加工质量的准确度[1]。本文主要运用非线性预测算法及数据处理相关知识，以矿石加工质量控制问题为研究对象，综合运用线性插值、BP神经网络和数据离散化等方法对问题给出求解的过程和结果。 针对问题一，首先根据实际情况使用删除法或线性插值法对数据进行预处理。经过皮尔逊相关系数分析，计算指标A、B、C、D之间的相关性，根据计算结果所得的相关系数表可知，各指标之间不具有显著相关性。根据附件1中所给的数据以及对数据的处理结果，以系统调温区间的平均温度作为基数据，将产品质量和原矿参数按照基数据划分，得出产品质量、温度、原矿参数之间的一一对应关系。选择BP神经网络模型，以系统温度、原矿参数作为输入数据，产品质量作为输出数据，训练神经网络，得到系统温度、原矿参数和产品质量之间的关系。根据题目所给2022-01-23两组系统温度，选择当天原矿参数输入神经网络，输出产品质量结果。 针对问题二，同样采用BP神经网络模型。以原矿参数和产品质量为输入数据，系统温度为输出数据，训练神经网络，得到系统温度与原矿参数、产品质量的关系，根据问题2所

基于bp神经网络的矿石加工质量控制问题 摘要 本文主要研究温度等因素对矿石加工质量控制问题。提高矿石加工质量，对节约不可再生资源和能源，推动节能减排，助力“双碳”’目标的实现，具有重要的意义。 针对问题一，我们要实现在给定系统温度和原矿参数的情况下，预测可能性最大的产品的指标。由于在刚开始调温时，系统还未稳定，所以指标参数会有大幅度变化。因此我们要首先对附件一中的数据进行预处理，去除其中的不正常数据。同时，将系统一和系统二的温度，四个原矿参数作为输入，四个产品指标作为输出，利用bp神经网络训练它，用训练好的神经网络，来预测题目已知温度和原矿参数条件下的产品指标。最终得到结果为：80.9556、22.1783、10.6264、21.6435和78.3544、26.4780、13.5826、28.2638。 针对问题二，问题二与问题一的问法正好相反，要我们通过其他数据来预测系统一和系统二温度。也可以使用bp神经网络来求解。不同的是，问题二的模型应改为八输入二输出。最终得到的结果为：1757.2，389和1854.5,405.6。 针对问题三，同样可以采用BP神经网络预测模型来预测产

2022年五一赛B题一等奖论文，西南交通大学作品； 本文针对矿山加工质量控制问题进行研究，采用多元线性回归、BP 神经网络 预测、人工神经网络评价模型，旨在对矿石温度、指标、产品合格率做出预测。 针对问题四，在神经系统输出层中通过合格率给系统设定温度导出温度数据。 采用 Sobol 法进行敏感度分析，得出指标 B 的敏感性最大，A 和 C 次之，指标 D 的敏感性最小。利用 Matlab 计算系统设定温度的预测值与实际值的误差，发现误 差值较小，准确性较高，经计算得出合格率为 80%，满足要求，此时系统Ⅰ温度为 1329.27，系统Ⅱ温度为 884.00。

2022年五一赛B矿石加工质量控制一等奖--江苏师范大学做作品，仅供参考学习，博主版权所有。 本文针对影响矿产加工因素问题进行研究，采用多元线性回归等模型，旨在为矿产 加工提出最优方案。 针对问题一，采用回归分析分别对质量指标 A、B、C、D 与系统温度、原矿参数的 六个因素建立多元线性回归模型

2022年五一数学建模联赛B题成品，自己做的参赛论文，代码数据都在，有任何问题可以咨询我，可以学习参考和作业使用。原创成品欲购从速