简介:摘要:该论文旨在探讨如何利用机器学习技术优化煤炭开采效率。研究首先阐述了煤炭开采的重要性及其面临的挑战。随后介绍了机器学习在优化生产流程中的应用前景,并提出了一种基于数据驱动的智能决策模型。该模型能够综合考虑多种影响因素,包括地质条件、设备状态、人员配置等,从而实现更精准的资源调度和过程控制。论文还详细阐释了模型的构建方法和关键算法,并通过案例研究验证了其有效性。总的来说,该研究为提高煤矿生产效率提供了新的技术途径,对行业的智能化转型具有一定的指导意义。
简介:摘 要:在我国铁路建设中,为了保障铁路质量能够符合整体的建设要点,因此需要对铁路建设中的相关施工技术进行优化。在铁路路基防护施工中,其可以对铁路质量起到重要的保护作用,保证铁路能够安全运行,加强路基防护技术,得到最佳的运行效果。因此,在铁路路基防护施工中,需要确定相关要点,探究铁路隧道的防护模式。本文将就关于铁路隧道路基防护施工技术要点探究展开讨论,阐述铁路路基的基本概述,分析在铁路路基施工中,行之有效的技术体系。关键词:铁路路基;防护施工;技术体系;研究分析