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矿井建设的三大工程中,以井巷工程的工程量最大,施工期最长。为了缩短建井期,在井巷工程中组织多头掘进是一项有效的措施。能否组织多头掘进,往往取决于掘进通风能力。随着井下采掘速度的加快以及有毒有害气体的增多,建井期间二期工程普遍采用的局扇群向井下工作面压入式供风难以满足风量要求。葫芦素煤矿在主扇风机投运前采用了地面安装临时辅扇的方式向井下抽出式通风,井下形成全负压通风系统,有效地解决了井下风量不足的问题,为同类矿井的建设提供了宝贵经验。

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DLT 1648-2016 发电厂及变电站辅机变频器高低电压穿越技术规范

基于机器学习实现发电厂辅机故障预警系统源码+项目说明.7z 针对电厂辅机故障率高，传统的基于机理的模型预警不及时，经常误诊的问题，设计了基于机器学习的新型故障预警模型 面对三种不同的使用场景，分别设计了基于聚类和关联规则的预警模型、基于随机森林的预警模型、与基于多元高斯分布和人 工神经网络的预警模型 使用某电厂一次风机的实际数据进行验证，所设计的三种预警模型能够提前约60min发出预警，给电厂运行人员提供指导 除了以上的算法，还使用一分类、支持向量机、XGBoost算法等对数据进行了处理

针对传统计算机辅助检测系统中肺结节检测存在大量假阳性的问题,提出一种基于三维卷积神经网络的肺结节识别方法。首先,将传统二维卷积神经网络扩展为三维卷积神经网络,充分挖掘肺结节的三维特征,增强特征的表达能力;其次,将密集连接网络与SENet相结合,在加强特征传递和复用的同时,通过特征重标定自适应学习特征权重;另外,引入focal loss作为网络的分类损失函数,提高对难样本的学习。在LUNA16数据集上的实验结果表明:与当前的主流深度学习算法相比,所提网络模型在平均每组CT图像中假阳个数为1和4时的检出率达到了0.911和0.934,CPM得分为0.891,优于大部分主流算法。

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