人工干预分析

智能综放开采不仅涉及采煤机割煤，还需考虑支架后部放煤及顶煤回收。相比智能综采工作面，智能综放工作面设备更多、工况更复杂，生产中异常频发，导致人工干预频繁。为保障智能综放开采顺利进行，设计了智能综放工作面自动运行与人工干预分析系统。系统定义了自动化率、开机率、移架率、记忆割煤率和自动放顶煤率等关键指标，通过采集设备和采煤信息，判断设备运行状态，实现自动化率统计分析。依据运行状态门限和设备工作流程，建立了状态门限知识库，用于识别人工干预前的设备状态，判断是否解除自动化运行条件。基于专家知识分析形成规则库，实施人工干预控制，并分析干预原因。应用结果表明，该系统能够评估自动化率并优化生产系统控制逻辑。

在 Oracle SQL 中，通过提示干预执行计划。提示指示优化器使用指定路径或连接类型生成计划，以优化语句性能。提示可用于指定：- 优化器类型- 优化目标（全行或首行）- 访问路径（全表扫描、索引扫描、rowid）- 连接类型- 连接顺序- 并行度

在基于代价的优化器中，Oracle通常会选择合适的优化器，但有时也会选择低效的执行计划。此时，DBA可以通过HINTS提示干预优化器，强制指定存取路径或连接类型，以提高语句执行效率。 在Oracle中，HINTS提示可用于实现以下干预： 优化器类型 优化目标（all_rows或first_rows） 表访问路径（全表扫描、索引扫描或rowid） 连接类型 连接顺序 语句并行程度 HINTS提示通过添加到语句中来实现，从而影响优化器的执行计划生成。

人工神经网络具有大规模并行性、集团运算和容错能力，以及信息的分布式表示能力。它还拥有学习和自组织能力，多层系统解算能力强，能够有效处理实际问题。

随着技术的不断进步，中国的人工智能产业正在迅速发展。人工智能技术已经在各个行业中得到广泛应用，对经济和社会的影响日益显著。未来，预计人工智能将继续推动中国经济转型升级。

基于代价的优化器通常能够选择正确的优化路径, 但有时也会做出不佳的选择, 导致语句执行缓慢。这时DBA就需要干预, 指示优化器使用特定的存取路径或连接类型生成执行计划。 ORACLE通过hints提示机制实现对优化器的干预。hints指示优化器按照DBA的意愿生成执行计划。 hints可以用来实现: 指定优化器类型 设定基于代价优化器的优化目标 (all_rows 或 first_rows) 选择表的访问路径 (全表扫描、索引扫描、rowid访问) 指定表之间的连接类型 确定表之间的连接顺序 控制语句的并行程度

我国人工湿地净化污染河水的应用效果统计分析 本研究汇总分析了我国不同类型人工湿地处理污染河水的应用案例。研究涵盖了表面流、水平潜流、垂直流和组合工艺等主要湿地类型，并收集整理了各案例的湿地位置、占地面积、工艺流程、几何尺寸、填料材料、植物种类、进水浓度、水力负荷、水力停留时间以及主要污染物去除率等关键信息。 通过构建人工湿地数据库，本研究系统分析了不同类型湿地对 COD、CODMn、BOD5、TP、TN、NH4+-N、NO3--N 和 SS 等污染物的去除效果，并总结了各类型湿地在国内污染河水治理中的地理分布特点和适用条件，为未来人工湿地的设计和应用提供参考。

亚复杂系统干预规则挖掘是数据挖掘领域的新领域。综述了亚复杂系统干预规则研究的背景和典型问题，并通过实例描述了干预规则挖掘领域的基本概念和术语，如干预相关度、传递相关度、干预分型和干预代数等。介绍了亚复杂系统干预规则挖掘的初步探索和成果，包括朴素干预规则和数值型干预规则挖掘算法，以及基于密度的数据流干预分析模型及相关结果。

20 世纪 50 年代中期，计算机主要用于科学计算，数据处理以人工方式进行。这种方式存在两个弊端： 应用程序之间存在强依赖性，缺乏独立性。 不同应用程序的数据组之间可能存在大量重复数据，导致数据冗余。

人工蜂群算法（ABC）是受蜜蜂行为启发的优化算法，无需了解问题具体信息，通过人工蜂个体的局部寻优，让群体中全局最优值逐渐显现，具有较快的收敛速度。