滑坡监测

贝加莫大学工程学院针对贝加莫省开发了一种简化的GIS方法，用于滑坡风险评估。该方法易于理解、快速、不严谨，但可靠性好。研究计划进一步完善风险模型，并尝试更严格的方法以优化成果。

针对中小型滑坡灾害的特点，比较了各种稳定性评估方法的优缺点，得出工程类比法更加适用于当前中小型滑坡灾害隐患点状态的评估现状。创新性地将一种多元统计分析的判别函数法应用到滑坡灾害隐患点的状态评估中，建立了一种基于历史资料的工程类比方法。 首先，确定了影响中小型滑坡灾害的主要因素，并根据历史数据分析了各影响因素指标与滑坡稳定性之间的相关性。随后，将稳定性作为多维统计变量，投影至一维直线，尽可能区分不同稳定性类别的投影点。接着，通过距离判别法建立了判别准则，并选取重庆市武隆地区为例进行实际评估，验证了方法的准确性及适用性。

SqlServer2005Express中的事件监测器

可以实时监测数据库的运行状态和执行的SQL语句，以便分析资源消耗情况并进行优化。

中科正奇饮食业油烟监控系统简介： 一、执行标准：- GB18483-2001《饮食业油烟排放标准(试行)》- HJ212-2017《污染物在线监控（监测）系统数据传输标准》- DB11/1488-2018《餐饮业大气污染物排放标准》- SZDB/Z 254-2017《饮食业油烟排放控制规范》- HJ/T76-2007《固定污染源烟气排放连续监测系统技术要求及检测方法》 二、油烟监测外观：可视外窗型 显示页面选型：4.3寸触摸液晶屏 油烟测量原理：电化学式油烟微粒荷电原理、红外 颗粒物测量原理：光散射式 非甲烷总烃测量原理：电化学、红外 三、硬件功能选型：- 实时监测油烟、颗粒物、非甲烷总烃

数据库数据变动监测工具是用于追踪和记录数据库中数据变动的重要工具。这类工具的主要目标是实时或定时监测数据库中的插入、更新、删除操作，以便在数据发生变化时及时通知用户或系统，确保数据的一致性和完整性。数据库数据变动监测工具在大数据量和高并发环境下尤为重要，能够快速响应数据变更并精确跟踪。其功能包括实时监测、审计追踪、事件触发、性能优化、可视化展示、数据同步、报警机制、权限管理和定制化配置。这些工具广泛应用于金融交易系统、电商网站、物联网设备等场景，为企业数据管理提供强大支持。

在维护ORACLE数据库的过程中，日常监测显得尤为重要。通过定期检查数据库性能和运行状况，可以有效预防潜在的问题。

气候异常监测是气候变化研究中的关键领域，识别和分析气候系统中的突发现象，如极端高温、暴雨、干旱等对生态环境、社会和经济活动的重大影响。本主题下的四个MATLAB文件包括：MK突变检验、MKtest1.m、MKTEST.M和TTEST.M。MK突变检验是一种非参数方法，用于检测时间序列中的单调趋势或突变点，特别适用于非正态分布的数据。MKtest1.m和MKTEST.M可能是不同版本或扩展功能的实现，TTEST.M则用于比较不同时间段或地点的气候数据。这些工具为科研人员提供了多方面的分析能力。

结合粗糙集和遗传神经网络，提出一种融合建模方法用于滑坡灾害预测。通过建立决策表并进行约简，利用粗糙集提取影响因素，再以这些因素支持度配置BP神经网络初始权值。该模型有效去除冗余信息，提升了运算速度和预测精度，在工程实践中具有应用价值。

利用R语言对矿井监测系统数据进行回归分析，建立煤矿己15-x采面瓦斯浓度的回归方程。通过分析方程，确定瓦斯浓度主要影响因素，提出优化瓦斯治理建议，提升矿井安全生产水平。