微震事件检测

通过词频、词增长率和TF-PDF算法提取突发词集合，利用突发词表示文本，结合微博突发事件描述特征进行文本过滤，并提出“绝对聚类”算法对突发事件文本进行聚类。根据微博回复和转发数加权计算热度，检测各事件中热度最大的突发事件，有效检测微博突发事件。

本研究基于工作面微震事件释能规律的统计分析，探讨了微震能量随时间变化的趋势。研究发现高能量微震事件是冲击地压发生的必要条件。以大同忻州窑煤矿为例，应用ARIMA季节性模型和门限自回归模型预测未来微震释能趋势，比较了两种方法的优缺点及适用条件；同时，利用微震能量方差变化特征函数，提出了冲击危险模式的识别方法。研究结果显示，周期性明显的高能量微震事件，ARIMA季节性模型能有效预测其释能趋势，而门限自回归模型适用于预测释能趋势周期性不显著的高能微震事件。微震能量方差变化特征函数判别准则可有效预警冲击地压的发生。

Matlab开发：HeikeLeutheuserWaveED。该项目专注于心电图信号中三种波事件的检测算法，包括瞬时P波和T波的检测。

ADO数据库控件与数据绑定控件

JAS-mine 基于 Java，专注于为离散事件仿真（含基于代理模型和微仿真模型）提供独特的仿真工具。为了构建大规模、数据驱动的模型，JAS-mine 选择使用软件开发社区中的标准开源工具。JAS-mine 内置数据库通信工具，并提供代理建模和动态微仿真中常用工具，如实验设计、运行时监测、图形化可视界面、I/O 通讯、统计分析等。JAS-mine 源代码托管于 GitHub，核心存储库地址：https://github.com/jasmineRepo/JAS-mine-core，GUI 存储库地址：https://github.com/jasmineRepo/JAS-mine-gui。

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。

以实例演示事件风暴的实际应用

Oracle事件追踪是一项关键任务，在数据库管理中起着重要作用。

oracle诊断事件及详细分析10053事件

博客中总结了 Oracle 中的序列等待事件，包括共享队列竞争 (enq SQ - contention)、行缓存锁 (row cache lock)、DFS 锁句柄和共享虚拟内存竞争 (enq SV - contention)。