赞比亚ICHIMPE铜钴矿矿床特征及成因

赞比亚ICHIMPE铜钴矿是赞比亚—刚果(金)铜矿带上的一个典型铜钴矿床,矿体赋存于下罗安组含矿建造中。在总结前人研究成果的基础上,论述了矿床的地质背景、含矿建造特征及矿床地质特征,并初步探讨了矿床成因及成矿规律,以期对本区的进一步探矿及评价起到促进作用。     

某锡矿水文地质特征分析与涌水量预测

矿坑涌水量预测是一项比较困难和复杂的工作。在分析某锡矿区矿床水文地质特征的基础上,采用水文地质比拟法和地下水动力学法对矿坑涌水量进行了初步预测,为矿山设计与施工提供参考。     

基于监督核哈希生成视觉词袋模型的图像分类

为了解决大规模数据集下传统视觉词袋模型生成时间长、内存消耗大且分类精度低等问题,提出了基于监督核哈希(Supervised Hashing with Kernels,KSH)的视觉词袋模型.首先,提取图像的SIFT特征点,构造特征点样本集.然后,学习KSH函数,将距离相近的特征点映射成相同的哈希码,每一个哈希码代表聚类中心,构成视觉词典.最后,利用生成的视觉词典,将图像表示为直方图向量,并应用于图像分类.在标准数据集上的实验结果表明,该模型生成的视觉词典具有较好的区分度,有效地提高了图像分类的精度和效率.     

舰载ESM设备的作战环境适应性分析

以舰载ESM所面临的多种作战环境的挑战为依据，对舰载ESM应具备的作战能力和一些关键问题进行了分析探讨，也提出了一些相应的解决途径，为舰载ESM设备的作战需求分析及试验评估提供一些思路和参考。     

河南栾川某铜矿床地质特征及赋存规律

对河南栾川某铜矿床的成矿地质背景、矿床地质特征等进行综合分析,总结矿体的赋存规律,并指出矿床成因,对矿山进一步勘探有指导作用,对同类型矿床具有一定借鉴意义。     

改进的多标签深度学习车辆属性识别研究

为了打击假牌、套牌车及以汽车为作案工具的犯罪,且由于传统单一的车型或颜色识别已显得力不从心,因此,提出了改进的多标签深度学习车型与颜色识别模型.该模型利用卷积神经网络自主学习有用特征,利用小卷积核构建深层网络提升模型对复杂函数的表达能力,以全局平均池化取代部分全连接层,减少参数与模型所占空间内存;并利用“单模型多标签”特性将车型与颜色信息融合,使提取到的特征表现力更强.在自建数据集下的实验结果表明,该模型能获得较好的识别结果和较高的准确率,特别是对相同子品牌的不同年款的大规模车型和颜色识别效果更佳,在刑侦稽查时能有效缩小搜索范围并迅速锁定类似目标车辆信息.     

复杂条件下采用人机对话方式圈定露天最终境界

露天境界优化及圈定是矿山设计及生产经营工作中的核心环节,直接关系到矿山生产能力、经济效益、边坡安全、采矿设备选择等。利用3DMine软件选择Lerchs-Grossmann优化方法对某矿露天境界进行一次圈定,在此基础上,考虑露天开采的可行性,采用人机对话方式进行圈定,结果更为精确合理,为矿山建设及生产提供技术支持。     

露天矿三维设计一体化应用研究

以国内某金矿为例,利用3DMine矿业三维软件,运用统计学原理、三维可视化技术、计算机图形技术,建立地表地形、矿体实体和块体模型.在此基础上进行露天开采境界优化、采剥进度计划编制、以及排土场和道路等一体化设计.结果直观地反映了露天开采的时间、空间动态关系,设计高效精确,为矿山生产管理提供帮助.