掘进参数

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。

在此阶段可以设置机器学习算法的参数。参数设置通常可以改善算法的性能。

为了实现快速掘进，必须构建高精度的掘进前方二维地质模型。本研究以沁水煤田某矿区XY-S工作面为例，利用三维地震解释数据，结合巷道掘进中实测的煤层底板高程信息，动态更新三维地震速度场，精确预测掘进前方煤层底板的高程。研究结果表明，通过实时更新煤层底板高程，更新地质剖面，掘进前方预测误差逐步减小，特别是在实测点前方25 m和50 m范围内，预测精度显著提高，最小绝对误差分别为0.2 m和0.45 m。未来若能增加实测数据密度和均匀性，预测精度将进一步提升，为快速掘进提供更精确的导航数据。

参数使用方法：详细介绍 Informatica 参数的使用方式。 参数的使用：提供 Informatica 参数的完整列表和说明。

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。

以某矿1302工作面冲击地压表现为研究背景，通过对冲击地压表现进行统计分析，确定了其发生的基本特征。根据冲击地压的主要影响因素，提出了钻孔卸压和爆破卸压两种冲击地压治理方法。在实施危险区域解决方案后，通过钻屑法监测结果分析，发现峰值应力向煤体深部转移，取得了良好的治理效果。

Kafka，一个基于Scala和Java语言构建的开源流处理平台，由Apache软件基金会开发。作为分布式发布订阅消息系统，Kafka以其高吞吐量著称。

MTS_SERVICE：服务器名称MTS_DISPATCHERS：调度器数量MTS_SERVERS：可启动服务器进程数量MTS_LISTERNET_ADDRESS：SQL*NET 监听器地址MTS_MAX_SERVERS：服务器进程的最大数量

正态分布参数估计命令：[muhat, sigmahat, muci, sigmaci] = normfit(X, alpha) (默认alpha为0.05)其中：- muhat：均值点估计- sigmahat：标准差点估计- muci：均值区间估计- sigmaci：标准差区间估计