钙钛矿

该项目包含了使用密度泛函理论（DFT）计算的钙钛矿型电催化剂的电子结构特性。存储库中的Python代码和原始数据可用于重现Zheng Li、Luke E. Achenie和Hongliang Xin的研究成果。其中，'density_state_descriptor.py'文件包含状态电子密度的特征函数，而'compositional_descriptor.py'文件则描述了钙钛矿结构中原子性质的相关信息。项目还提供了'train.csv'和'test.csv'文件，用于模型的训练和预测。

该程序从钙成像数据的感兴趣区域提取荧光水平的平均值。在刺激前的基线水平用于将数据标准化为基线百分比，并使用基线Ca2+活性的标准偏差。通过固定刺激间隔的重复刺激，结合已知的扫描和采样时间，可以进行Ca2+尖峰的快速插值。数据格式为.txt文件，并可保存为.tif和.ai格式的图像，以及.xlsx表中的规范化值。程序将重复刺激后的数据进行叠加，并采用选择的插值方法对响应进行内插。

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。

黄陵矿北二一号巷道注浆修复效果评估采用统计分析、物探、钻孔窥视综合方法，验证注浆加固对巷道维护的有效性。声波检测、物探分析为优化注浆参数、提升加固效果和保障巷道寿命提供了依据。

露天矿卡车超载运行导致的事故严重，带来巨大的经济损失。分析显示，矿用卡车超载和偏载现象普遍，原因包括人为因素和设备问题。超载和偏载对卡车运行的安全隐患和危害体现在多个方面，包括制动失灵、翻车、底盘损坏等。为防范卡车超载和偏载，提出具体措施和策略，包括加强管理、优化装车质量、提升设备性能等，以提高卡车效率、降低成本、确保安全运行。

CIAtah（发音为cheetah；以前是calciumImagingAnalysis [ciapkg]）是用于对单光子和双光子成像数据集进行钙成像分析的软件包。最新代码可在GitHub上找到：https://github.com/bahanonu/calciumImagingAnalysis。请参阅GitHub或https://git.io/ciapkg_docs获取详细自述文件和信息。软件包包括GUI，允许用户执行大规模批处理分析，可通过存储库中的“calciumImagingAnalysis”类访问。还提供命令行就绪的分析管道。主要功能包括预处理、细胞提取、细胞分类等。此外，还包括用于动物位置确定的代码。

【数据库实验教学指南(矿大版)】包括数据库创建与操作以及SQL查询两部分内容。学生将学习如何使用CREATE SCHEMA创建数据库，如何建立多个表并设置外键关系以确保数据完整性。实验还涵盖了SQL查询的复杂操作，包括联接多个表、嵌套子查询和索引的应用。通过这些实验，学生能够深入理解数据库设计、SQL语句和数据管理的关键概念。

针对煤矿矿震分类缺乏定量化指标、矿震传播规律不明确、危险性矿震难以识别等问题，综合运用数值模拟、理论分析及现场实测方法，对煤矿矿震进行了分类。通过UDEC数值模拟模拟了震动波在节理岩体中的传播过程，并结合微震监测数据，统计分析了矿震震动波传播过程中质点峰值速度和震动波能量的衰减规律，初步探讨了危险性矿震的判别方法。研究结果显示：煤矿矿震可分为采动破裂型、巨厚覆岩型和高能矿震型3种，其中高能矿震型可进一步分为煤体内爆型、顶板失稳型和断层活化型。根据矿震对井下人员或设备造成的影响，可将矿震分为正常矿震和危险性矿震两大类。矿震震动波传播受多种因素影响，特别是在煤岩体中，不连续面对震动波传播起着显著作用。研究揭示了不连续面对震动波应力传递的阻断机制：当震动波传递的应力超过不连续面强度时，不连续面发生破坏，介质的不连续性阻断了震动波应力的传播。质点峰值速度与震动波能量在传播距离上呈负指数关系，这在实测中得到了验证：某矿区实体煤区域和采空区域的质点震动速度吸收系数分别为0.00375和0.0076，震动波能量吸收系数分别为0.0075和0.015。

在露天煤矿卡车运输成本管理中，燃油消耗统计分析是管理工作的重要经济指标之一。从卡车运用工程角度来看，卡车通过消耗燃油输出了运输功率。针对某超大型露天煤矿的多型矿用卡车数据样本，笔者提出了以kg/100 t.km为单位的燃油消耗指标，并对其进行了正态分布曲线拟合和卡方验证。通过统计描述分析了近期油耗指标的影响因素。

菲萨是一个Python工具箱，专为快速图像信号分离分析（FISSA）而设计，特别适用于处理双光子钙成像数据中的细胞体信号。它支持从tiff格式图像和导出的zip文件中的ROI读取图像，也可以处理numpy数组。菲萨兼容Python 2.7及以上版本，并推荐使用Python 3。在Ubuntu、Windows和Mac OSX系统上进行了广泛测试。详细API文档可在线获取。