规律发现

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RFP提案：FindData项目名称链接到RFP：RFP类别devtools-libraries提案人：finddataio您是否同意在MIT和APACHE2许可下开放您代表该RFP和双重许可所做的所有工作的源代码？是项目简介概述互联网和区块链每天都会生成大量数据，包括由应用程序，行为和机器生成的数据。通过数据的管理和分析，我们可以发现数据中包含的巨大价值，并了解和洞察事物的内在本质。大数据已经成为人类了解世界的一种手段，数据正在不断改变人们的生活方式，经济规则，商业模式，甚至推动着整个社会和经济的创新与变革。基于全球区块链节点网络资源，创建了一个高度可配置但易于操作的数据采集机器人和数据资产

统计分析了鹤壁三矿在勘探和开采过程中瓦斯涌出量的变化情况，探讨了影响瓦斯赋存的地质因素，并研究了瓦斯赋存和运移的地质条件。研究结果揭示了影响瓦斯分布的地质规律，对矿井通风设计和采掘布置具有指导意义，有助于采取针对性的瓦斯防治措施。

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社团发现代码Matlab微小障碍物发现冯雪创作的官方Matlab实现，ICRA 2019介绍该存储库包含微小障碍物发现新框架的官方Matlab实现。这篇论文已被IEEE机器人与自动化国际会议(ICRA) 2019接受。Python/ROS的官方实现即将推出。注：此版本在原作的基础上略有改进，训练代码略有改动，ROC性能有所提升。为了提高效率，基本边缘检测算法使用结构化边缘检测[1]。系统中的模块在很大程度上得到了加速，尽管仍有很大的改进空间。在实例级评估中，IoU被定义为预测提议和真实边界框之间的交集，可以在./evaluation/Func_evaluation_DR.m找到引文。如果你觉得

关联规则：数据中潜藏的宝藏 关联规则挖掘是从海量数据中提取隐藏规律的一种方法。它揭示了变量之间存在的联系，帮助我们理解数据背后的故事。例如，购买面包的顾客也经常购买牛奶，这就是一个关联规则。通过挖掘这些规则，我们可以预测未来趋势，优化决策，并发现新的商机。 关联规则分析的核心是寻找数据中的频繁项集和关联规则。频繁项集是指经常一起出现的项目集合，而关联规则则描述了这些项目之间的关系强度和可信度。 关联规则挖掘广泛应用于各个领域，包括： 市场营销: 分析顾客购买行为，制定精准营销策略 推荐系统: 向用户推荐可能感兴趣的产品 金融风控: 识别潜在的欺诈行为 医疗诊断: 辅助医生进行疾病诊断 关联

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岩渣是TBM掘进过程中岩机作用的直接产物，其粒径分布规律是评估TBM地质适应性、掘进效率和刀具消耗的重要依据。针对刀具消耗问题，以兰州水源地建设工程输水隧洞为例，对不同岩体条件下TBM掘进过程中产生的岩渣进行了现场量测与筛分试验，并对实测岩渣粒径数据进行了统计分析和理论分布函数拟合。分析总结了TBM掘进过程中刀具消耗的规律，并探讨了刀具消耗与岩体条件、滚刀直径、岩渣级配及粒径分布参数之间的关系。

寺河井田煤层气井高产区随排采时间推移而扩大，低产区则逐渐缩小，产能区域差异显著。构造、含气性、渗透率是控制产能分布的地质因素，其中含气性与产能分布最为一致，构造通过影响含气性间接控制产能分布，高渗透率区域产能与渗透率显著相关。压裂、储层伤害、井下采掘活动等工程因素也影响产能，尤其是储层伤害和井下采掘活动影响较大。合理规划井上下联合开采时间关系，可优化气井产能。

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