摘要：针对高瓦斯和突出矿井在瓦斯抽采作业过程中出现的抽采工作面分散、人工巡检数据不能溯源、抽采计量数据或统计计算数据不能在线实时分析等难题,基于智慧矿山理念研究与设计了一套瓦斯抽采智能管控平台,介绍了该管控平台总体设计,详细阐述了该管控平台关键技术。通过在保德煤矿进行实际应用表明,该管控平台能够实现电池供电、无线采集、无线定位、无线传输、融合分析、智能管控等功能,瓦斯抽采在线计量精准、数据溯源准确、效果评判实时、过程管控智能、安装维护方便,能够显著提高煤矿瓦斯抽采水平,降低瓦斯事故风险,有效保障工作面的安全高效生产。

摘要：本文深入探究了跨学科主题教学对初中生地理思维能力进阶的促进作用,该探究根植于新课程标准的严格要求之下。通过巧妙融入传统文化精髓、利用信息技术构建生动情境以及组织丰富的学科实践活动等多元化策略,有效实施了跨学科教学模式。实证性数据分析揭示,这种教学模式显著增强了学生解决综合性问题的能力,激发了其创新思维活力,并且促进了知识迁移能力的跃升与合作意识的深化。此外,研究还着重指出,在教学设计的层面上,亟需进一步强化目标导向性,并建立健全的评价反馈机制。

摘要：自2024年秋季起,一年级统编语文教科书进行全面修订。通过梳理修订版一年级下册统编语文教科书识字单元的内容发现,识字表与写字表都有了新变化,内容更加契合一年级学生的学习认知特点。在教学中,教师要深入对比修订前后识字内容的差异之处,准确理解编者的设计意图,有针对性地引导学生开展形式多样、内容丰富的识字实践活动,积极探寻汉字的结构规律,逐步培养学生对汉字的深厚情感。

摘要：在新时代思想政治教育的背景下,场馆思政课作为创新教学形式,逐渐成为提升学生思想政治素质的重要途径。为了增强思政教育的实践性和感染力,沉浸式教学理念得到了广泛应用。本文对场馆思政课中的沉浸式教学原则与策略进行了深入研究,探讨了如何利用场馆资源、设计互动情境、实施跨学科融合以及创新技术手段,以提高教学效果。沉浸式教学能够有效提升学生的参与感与情感共鸣,促进思想政治理论的深刻理解与内化,为新时代思政教育改革提供了新的思路与实践路径。

摘要：现有基于图像语义分割网络的地震初至拾取方法通常采用两种标签标定与初至判定方式,一是将地震信号划分为初至前与初至后,通过掩码分割来拾取初至;二是将地震信号划分为初至时刻与非初至时刻,通过提取每道置信度最高点来实现初至拾取.前者由于掩码边缘模糊问题,存在局部区域连续性的初至错误拾取现象;后者因为正负样本比例悬殊,容易导致网络难以拟合,无法适用于初至波型复杂且尺寸较大的地震单炮中.基于此,提出一种双通道掩码交互的地震初至拾取方法,通过宽带状初至范围掩码来保证网络的初至特征识别能力,通过线状优选初至掩码来增强网络的初至精确拾取能力,有效避免现有方法的不足.理论实验表明,该方法具有较好的抗噪性,通过在低噪声水平数据中训练后可泛化至更高噪声水平数据中.将该方法应用于实测资料中时,较现有方法取得了更高初至拾取精度,拾取误差为0 ms的道数占比高达75.9%,分别较STUNet、SegNet和Res-Unet提升了7.1%、26.8%和15.6%,大幅提升了高质量地震初至拾取的效率.同时该方式采用轻量化网络模型,推理效率高,易于工程部署,具有实际应用价值.

摘要：针对煤矿瓦斯抽采业务系统数据采集分散、各业务系统数据格式、描述不一致、数据集成融合共享困难等问题,设计了数据集成标准、数据交互标准、数据存储描述标准;以多协议适配技术为基础,设计了数据采集服务;基于Swagger框架,通过JWT认证与token鉴权方式,设计了数据交换服务;采用NET 5.0 Worker Service框架,设计了集非标准数据转换、标准数据解析于一体的数据解析服务,以SQL Server、Redis、Hbase构建数据存储中心。现场应用表明,该软件实现了瓦斯抽采多业务系统数据融合,具备多源异构数据采集能力,可横向扩展采集协议,为瓦斯抽采智能业务分析奠定了数据基础。

摘要：针对传统采用电化学原理的氧浓度检测传感器存在寿命短、受环境变化影响测量精度的问题,设计基于新型长寿命无铅氧浓度检测原理,研制了一种长寿命高精度矿用氧气浓度传感器。该传感器采用模块化设计架构,分布式微处理器数据采集方法,实现了多种测量数据的实时采集、补偿及数据融合解调,达到了更高的环境适应能力及氧浓度的高精度测量,传感器工作寿命较普通电化学式传感器高出3倍以上。

摘要：现有基于深度强化学习(DRL)的机器人轨迹规划方法通常效率低下，且容易陷入局部最优解。为解决上述问题，设计了一种好奇心网络，并基于此提出了策略—估值—好奇心框架(A-C-C),A-C-C使智能体以更接近人类的方式处理问题，更关注探索的过程而不是结果。通过加强对未知区域的探索，A-C-C框架能够有效地提高DRL方法的学习效率并避免局部最优解。实验结果表明，A-C-C框架可以与不同的奖励函数结合，使得探索效率加快43.6%～101.2%,同时可以使得收敛均值提高4.8%～6.4%。