摘要：安全第一是党和国家的安全生产方针,要将其贯彻到煤炭生产全过程中,必须从设计开始。设计是关键,应为安全生产创造良好的条件。 一、设计应为安全生产创造良好的条件 近年来,由于建设规模增长较快,设计队伍远不能满足发展的需要,加上设计任务紧迫和左的路线对设计工作的干扰,影响了设计的质量;又因有些部门法制观念不强。

摘要：本文强调,在矿井巷道布置设计时不但要满足通风、运输、行人要求,而且要考虑火灾灾变时局部反风的可能性。 文章指出要使局部反风取得成功,关键在于创造必要的条件以实现局部反风,如增掘绕道、增设风门、带自救器、在工作面下方有若干联络巷与配风巷相通等。对脱险通道允许长度的计算依据是取决于人员在巷道中和工作面的脱险速度。

摘要：隐私保护问题在当今机器学习领域日益受到关注,构建具备数据安全保障的机器学习服务系统变得越来越重要.与此同时,以英特尔SGX为代表的可信执行环境技术得到了日益广泛的使用来开发可信应用和系统.SGX为开发者提供了基于硬件的名为飞地的安全容器来保障应用程序的机密性和完整性.本文基于SGX提出了一种面向机器学习推理的安全服务系统S3ML. S3ML将机器学习模型运行在SGX飞地中以保护用户隐私.为了构建一个实用的基于SGX的安全服务系统, S3ML解决了来自两方面的挑战.首先,机器学习推理服务为了保证高可用性和可扩展性,通常包含多个后端模型服务器实例.当这些实例在SGX飞地内运行时,需要新的系统架构和协议来同步证书及密钥,以构建安全的分布式飞地集群. S3ML设计了基于SGX认证机制的飞地配置服务,来专门负责在客户端和模型服务器实例之间生成、持久化和分发证书及密钥.这样S3ML可以复用现有的基础设施来对服务进行透明的负载均衡和故障转移,以确保服务的高可用性和可扩展性.其次, SGX飞地运行在一个名为飞地页面缓存(EPC)的特殊内存区域,该区域的大小有限,由主机上的所有SGX飞地竞争,运行在飞地中应用的性能因此易受到干扰.为了满足机器学习推理服务的服务级别目标,一方面S3ML使用轻量级的机器学习框架和模型来构建模型服务器以减少EPC消耗.另一方面,通过实验发现了使用EPC页交换吞吐量作为保障服务级别目标的间接监控指标是可行的.基于该发现, S3ML提出基于EPC页交换强度来控制服务的负载均衡和水平扩展活动.基于Kubernetes、TensorFlow Lite和Occlum实现了S3ML,并在一系列模型上进行实验,对S3ML的系统开销、可行性和有效性进行了评估.

摘要：针对传统的心率检测方法在临床监护应用中存在的问题,开发了一种基于ZigBee的心率实时监测系统。该系统设计过程中采用心率传感器模块对病人的心率信息进行采集;采用Arduino UNO作为主控制器,对采集的脉搏波信号进行处理并计算出心率;同时判断数据是否异常并通过ZigBee无线通信模块将采集的数据上传至上位机软件平台。结果表明,上位机平台可以对数据进行接收、显示和存储,供医护人员后续对病人心率状况进行查询;搭建的监测系统可以实时观察监护情况,传输信号稳定可靠,进一步提高了医院的工作效率。

摘要：为了减少传统输液中医护人员对病患巡察的工作强度.解决输液过程中结束处理不及时问题.降低医疗事故发生率.设计了一套远程静脉输液监测系统。该系统利用Visual ***语言进行输液监测上位机平台的开发.通过Arduino控制板和红外光电传感器构成监测装置检测相关信息.同时通过Zigbee无线传感技术进行数据传输.上传至软件平台。结果表明.系统在上位机平台应用界面中可以同时接收多个监测终端设备的数据.以图形化的方式显示在护士站中.并且能够进行输液过程中的报警提示以及信息存储。搭建的输液监测系统可以实时观察监护情况.减轻医护人员的工作量.进一步提高了医院的工作效率以及安全性。