掘进效率评估

掏槽孔深度是影响岩巷掘进爆破效率的关键因素之一。通过对近40年相关文献的统计分析，发现掏槽孔超深深度（掏槽孔与非掏槽孔深度之差）通常设定为200mm，炮孔利用率维持在90%左右。其中，岩性对炮孔利用率的影响最为显著。 为探究掏槽孔超深深度与炮孔利用率之间的关系，进行了现场爆破试验。结果显示，当掏槽孔超深深度分别为300mm、400mm和500mm时，炮孔利用率较200mm时分别提高到93%、97%和97%，最大提升了8%。试验条件下，掏槽孔超深深度的最优值为400mm。 研究表明，适当加大掏槽孔超深深度可以显著提高炮孔利用率，但不同施工条件下最优掏槽孔深度仍需进一步研究。

在进行SQL语句性能评估时，我们通常会关注以下几个关键点： 执行计划：查看SQL语句的执行计划可以帮助我们分析查询操作的步骤，从而优化效率。常见的工具有EXPLAIN命令，能够显示查询计划的各个阶段。 执行时间：衡量SQL语句执行的时间，通常使用查询时间或响应时间来判断性能。执行时间较长的查询需要重点优化。 SQL执行效率：通过分析CPU、内存使用情况等系统资源，进一步评估SQL执行的效率，避免资源浪费。 通过以上方法，可以发现潜在的性能瓶颈，并针对性地优化SQL语句。"

介绍了优化后的燃料电池Simulink模型压缩机计算模块，详细包含效率评估。

杭州地铁盾构施工的地面隆起数据，配上掘进参数一块研究，挺有意思的组合思路。文章了像环推力、土舱压力这种关键参数怎么影响地面隆起，逻辑还蛮清晰。提到最大环总推力对隆起的影响最大——这个还挺有用的。如果你经常接触地铁盾构或者搞施工参数优化相关的研究，这篇文章的方法可以拿来借鉴下。

学习数据间有效距离度量已在多个任务（如人脸验证、零镜头学习和图像检索）中显示出优异性能。我们专注于使用丰富关系挖掘的框架，即深度非对称度量学习（DAMLRRM），以在数据子集中发现重要信息。与传统硬数据挖掘不同，DAMLRRM结合两个结构不同且长度不等的数据流，通过最小生成树连接相关区域，有效提升泛化能力。在CUB-200-2011、Cars196和Stanford Online Products三个数据集上的实验显示，DAMLRRM显著改善了现有深度度量学习方法的性能。

基于DEA的效率评估分析PPT课件（MATLAB优化算法案例详解与应用指南）.ppt

挑战： 频繁扫描事务数据库 海量候选项 候选项支持度计数工作量巨大 Apriori 算法改进思路： 减少事务数据库扫描次数 缩减候选项数量 简化候选项支持度计数 改进方法： 包括散列、划分、抽样等。

在特定应用场景下，DHP算法展现出比Apriori算法更高的效率。

DHP算法在特定应用场景下，相较于Apriori算法，展现出更高的效率。

Yarn jar hadoop-mapreduce-client-jobclient-tests.jar TestDFSIO --write --nrFiles 10 --size 1000MB TestDFSIO --read --nrFiles 10 --size 1000MB TestDFSIO --clean