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新型防灭火材料在八矿的应用

煤矿安全 2006年第5期37卷 17-18页

作者：王根卿张银振付保山鹤壁煤电股份公司八矿河南鹤壁458000

通过新型灭火材料的应用,对处理和预防采空区和煤岩交接处自然发火及密闭周围漏风,效果非常明显。罗克休、马丽散、复合胶体及MEA防灭火材料,各有各自的适应条件,根据不同地点,不同情况,采用不同的灭火材料进行处理,能够达到预防和防治... 详细信息

通过新型灭火材料的应用,对处理和预防采空区和煤岩交接处自然发火及密闭周围漏风,效果非常明显。罗克休、马丽散、复合胶体及MEA防灭火材料,各有各自的适应条件,根据不同地点,不同情况,采用不同的灭火材料进行处理,能够达到预防和防治自然发火的目的。

关键词：新型灭火材料处理巷道采空区漏风防治自然发火

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松动爆破技术在悬移支架机采工作面的应用

中州煤炭 2009年第12期 52-53页

作者：路建法马永庆张银振河南煤业化工集团鹤煤公司八矿河南鹤壁458008

鹤煤八矿32011工作面为悬移支架机采工作面,该工作面风流中的瓦斯浓度较高,直接制约工作面的产量,严重威胁职工的生命安全。在该工作面应用松动爆破技术,使煤体瓦斯得以缓慢释放,瓦斯含量减少,瓦斯压力下降,消除了该工作面煤与瓦斯突出... 详细信息

鹤煤八矿32011工作面为悬移支架机采工作面,该工作面风流中的瓦斯浓度较高,直接制约工作面的产量,严重威胁职工的生命安全。在该工作面应用松动爆破技术,使煤体瓦斯得以缓慢释放,瓦斯含量减少,瓦斯压力下降,消除了该工作面煤与瓦斯突出发生的可能性,为安全生产奠定了基础。

关键词：悬移支架机采工作面松动爆破技术

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放顶煤工作面停产期间综合防灭火技术

中州煤炭 2011年第8期 119-120,123页

作者：张银振赵合岭焦振军周青帮河南煤业化工集团鹤煤公司八矿河南鹤壁458008

为了防止放顶煤工作面长期停产造成工作面发生火灾,影响以后工作面的生产,通过应用均压通风和对工作面采空区侧吊风障、垛煤袋、埋管注浆及注MEA等综合防灭火技术,有效阻止了松散煤体氧气的供给,减少向采空区漏风,从而降低煤层自燃危险... 详细信息

为了防止放顶煤工作面长期停产造成工作面发生火灾,影响以后工作面的生产,通过应用均压通风和对工作面采空区侧吊风障、垛煤袋、埋管注浆及注MEA等综合防灭火技术,有效阻止了松散煤体氧气的供给,减少向采空区漏风,从而降低煤层自燃危险可能,完全杜绝了向工作面采空区漏风,达到了防止自然发火的目的。

关键词：放顶煤工作面停产期间防灭火技术

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浅孔抽放技术在突出煤巷掘进工作面的应用

中州煤炭 2008年第5期 132-133页

作者：王根卿马永庆程水林张银振鹤壁煤电公司八矿河南鹤壁458000

鹤壁八矿在突出煤巷掘进工作面采用浅孔抽放技术,降低了掘进工作面的瓦斯涌出,减少了瓦斯突出指标超限次数,保证了巷道的安全掘进。

关键词：突出煤巷浅孔抽放突出指标防突技术

数智化背景下档案赋能中华优秀传统文化开发的价值和路径研究

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山西档案 2024年第6期 114-116页

作者：张银中共甘肃省委党校(甘肃行政学院) 兰州730000

档案在助力提升国家文化软实力、提供历史文化遗产资源、满足人民群众精神文化需求等方面发挥着不可替代的作用。在数智化背景下,充分利用大数据、人工智能、区块链等前沿技术,能够有效破除制约中华优秀传统文化档案开发利用的瓶颈。在... 详细信息

档案在助力提升国家文化软实力、提供历史文化遗产资源、满足人民群众精神文化需求等方面发挥着不可替代的作用。在数智化背景下,充分利用大数据、人工智能、区块链等前沿技术,能够有效破除制约中华优秀传统文化档案开发利用的瓶颈。在梳理档案参与中华优秀传统文化传承发展的基础上,分析了数智化背景下档案赋能中华优秀传统文化开发利用的现实路径,旨在为中华优秀传统文化的创造性转化、创新性发展提供新视角。

关键词：档案资源中华优秀传统文化文化遗产开发数智化

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水稻对弱光胁迫的响应及适应机制研究进展

中国生态农业学报(中英文) 2024年

作者：张银张运波长江大学农学院/农业农村部长江中游作物绿色高效生产重点实验室

水稻是我国最重要的粮食作物之一，光照对其产量和品质形成具有重要影响。随着全球气候恶化，阴雨寡照天气频发，随之带来的弱光胁迫已成为影响水稻高产稳产、优质生产的重要限制因素。水稻安全稳定、可持续生产对保障我国粮食安全... 详细信息

水稻是我国最重要的粮食作物之一，光照对其产量和品质形成具有重要影响。随着全球气候恶化，阴雨寡照天气频发，随之带来的弱光胁迫已成为影响水稻高产稳产、优质生产的重要限制因素。水稻安全稳定、可持续生产对保障我国粮食安全、满足人们对粮食的需求具有重要意义。因此，本文对近些年的研究成果进行了总结，综述了弱光胁迫对水稻形态特征(根茎叶、花器官)、生理特征(光合特性、花粉受精、同化物转运、淀粉合成)、生化特征(氮代谢、激素调节、光受体调节、抗氧化系统、渗透调节)、产量和品质的影响，重点关注了水稻在弱光胁迫下的分子响应机制，并展望了未来水稻耐荫性研究的方向和热点，指出未来要更加深入研究水稻在遗传水平上对弱光胁迫的适应机制以及挖掘相关的耐荫基因。本研究旨在为全面了解水稻耐荫分子响应机制和选育耐荫品种提供新的思路和策略。

关键词：水稻弱光胁迫产量和品质形态特征生理生化特征耐荫基因

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基于深度学习的织物瑕疵检测研究

基于深度学习的织物瑕疵检测研究

作者：张银上海师范大学

学位级别：硕士

随着社会生产力的发展和生活水平的提高,我国制造业已逐步从数量扩增向质量提升转变,同时人们对纺织品质量的要求也越来越高。目前花纹布料是工业生产中常见纺织产物,在纺织品生产过程中,受生产环境和纱线质量的影响,难免产生带有瑕疵... 详细信息

随着社会生产力的发展和生活水平的提高,我国制造业已逐步从数量扩增向质量提升转变,同时人们对纺织品质量的要求也越来越高。目前花纹布料是工业生产中常见纺织产物,在纺织品生产过程中,受生产环境和纱线质量的影响,难免产生带有瑕疵的问题面料。因此,织物瑕疵检测成为生产过程中不可或缺的环节之一。目前,国内绝大多数纺织服装企业仍依赖传统的人工检测方法,但这种方法存在速度慢、效率低等缺点。人工检测速度通常只能达到每秒0.18～0.36米,同时检测宽度仅限于1米,检测准确率仅约为70%左右,且经常出现严重的漏检和误检问题。并且,传统印花织物的瑕疵检测方法对瑕疵类型以及背景模板要求较高,无法满足工业生产过程中,各个阶段的织物瑕疵检测要求。因此,近年来许多企业和学者开始尝试将计算机视觉技术应用于面料生产过程中,以提高检测的精度和时效性。针对非印花织物瑕疵相似、印花图像背景复杂且尺寸巨大、局部瑕疵数量较少以及算法检测效率低等重要问题,本研究提出了基于YOLOv5s的双重压缩检测网络。该网络采用高效的轻量化结构,实现对非印花织物瑕疵的高效检测。通过在YDFID-1数据集和TIANCHI＿XUELANG＿AI＿2数据集上进行了大量实验,证明了所设计的网络在检测精度和效率方面能够满足工业应用的实时性和准确性要求。此外,针对复杂印花织物瑕疵检测中存在的瑕疵特征难以提取和背景干扰对检测准确度的影响等问题,本研究进一步提出了基于Cascade R-CNN网络和尺度不变特征变换(SIFT)的二阶段织物瑕疵检测方法。该方法借鉴了孪生学习的思想,同时输入模板图和待检测图像进行瑕疵检测,并利用注意力机制突出关键信息,削弱次要信息的影响。通过在布匹瑕疵智能识别数据集上的大量实验,证明了该模型在瑕疵检测任务中的有效性,能够对7类织物瑕疵进行检测和分类,平均精度均值(m AP)达到91.4%。本研究的主要工作内容可分为以下三个方面。1、本研究选取TIANCHI＿XUELANG＿AI＿2和YDFID-1两个代表性的非印花织物数据集,以及天池的比赛数据集所代表的印花织物数据集,针对以下两方面问题展开研究:非印花织物数据集瑕疵问题主要集中在特定的几类颜色,大部分与经纬交织相关,瑕疵不明显或瑕疵特征相近等情况。为了解决此前织物数据集中瑕疵数量分布不均匀的问题,本文提出集合纯色布和色织布匹,以更全面地覆盖不同类型的瑕疵。为了提高网络在瑕疵定位和分类任务中的表现,我们对这两个数据集进行了预处理。预处理过程包括调整数据集中样本的尺寸、位置、角度和对比度等参数。通过这些调整,我们成功地扩充了原有数据集的规模,使其扩大了4倍。这一操作有效地增加了训练数据的多样性,有助于提升模型的训练效果和泛化能力。印花织物数据集的瑕疵问题则集中在瑕疵多样和瑕疵复杂性两方面,因此除了基础非印花织物的预处理外,增加算法检测时利用尺度不变特征边换,进行特征预处理,然后基于双通道特征匹配成功使得瑕疵边缘信息更加突出,降低了瑕疵检测的难度。这些数据集的扩充使得网络能够更好地适应不同类型的瑕疵,并具备更准确的瑕疵定位和分类能力。通过这样的预处理策略,我们为后续的实验和评估提供了更可靠和全面的基础。2、针对非印花织物的瑕疵特点和应用难题,为更高效率地提取织物瑕疵特征,提出了基于轻量化YOLOv5s知识蒸馏网络用以精准的检测瑕疵的方法。首先,在YOLOv5s与YOLOv5l之间,加入提示学习,并且添加自适应层进行中间学习,使得特征提取能力得以提升;其次,学生网络YOLOv5s的骨干网络进行shuffle Netv2轻量化改进,加快网络训练,同时扩展网络的部署场景;最后,加入注意力机制,进一步提高瑕疵检测的分类精度,从而提高整体瑕疵检测的性能,最终,本文方法的m AP结果可以达到原有教师大模型网络效果的93%,但其网络计算量仅为教师大模型网络的1%。3、针对复杂印花织物的瑕疵检测难题,提出基于改进的Cascade-RCNN网络进行瑕疵检测。首先,基于Cascade R-CNN瑕疵检测算法,引入尺度不变特征转换算法(SIFT)模块,改进了基础网络的检测精度,SIFT算法能很好的解决待检测图片广泛存在的倾斜、偏转和迁移等问题,SIFT算法在特征提取的准确性和鲁棒性方面表现出色。为了进一步提高瑕疵检测的准确性和背景特征匹配能力,在传统的RGB三通道卷积计算基础上,本研究引入了孪生通道学习的方法。具体而言,我们通过增加相同数量的卷积层,将传统的RGB三通道扩展为6个通道,并同时输入待检测图像和对应的模板图像进行检测。进一步改善检测平均精度均值,且泛化性能提升57%。最后,加入通道注意力机制,解决不显著瑕疵问题、复杂背景误检率高的问题,最终检测平均精度均值达到91.4%。

关键词： YOLOv5 知识蒸馏 ShuffleNet轻量化 Cascade R-CNN 注意力机制

基于新型势垒结构的高性能Ⅲ-Ⅴ族化合物红外探测器研究

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基于新型势垒结构的高性能Ⅲ-Ⅴ族化合物红外探测器研究

作者：张银琳电子科技大学

学位级别：硕士

农村幼儿园教师工作满意度对继续从教意愿的影响研究 ——职业认同的中介作用

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农村幼儿园教师工作满意度对继续从教意愿的影响研究 ——职业认...

作者：张银欣闽南师范大学

学位级别：硕士