水平分层进路充填采矿法中降低尾砂贫化率的方法研究

应用充填采矿法进行地下矿山开采的企业,在实际生产中都面临着共同的一个难题。尾砂的混入造成矿石贫化,时刻影响着企业的利润和生产效率。如何在矿山企业将本增效的关键时期,降低贫化率,降低成本提高劳动生产效率呢?本文作者结合自身的实际工作经验,分析研究了地下矿山水平进路充填采矿法中尾砂贫化率的原因,及其降低方法。     

水文地质勘探分层抽水试验孔钻井工艺研究

随着我国经济的快速发展,我国对地下空间的开发利用日益增多,迫切需要采用高效的技术手段进行地下空间的开发。为了保证地下空间的充分利用,科学和技术是其实施的先决条件。水文学探测技术是目前普遍采用的一种分层抽水技术,它在减少钻井费用的同时,也能确保其实验的顺利进行。本文通过一个实际的勘探项目,分析了分层抽水试验的钻探技术,为进一步加强水文地质勘查工作提供参考。     

真空管网吸水联合堆载预压法试验研究

真空管网吸水联合堆载预压法是浙江省交通规划设计研究院在传统真空预压的基础上研制出的一种新型软基处理方法,2005年首次在申嘉湖高速公路工程中对该方法进行了原型试验研究。本文介绍了试验段工程概况及试验段的设计与施工情况,并重点介绍了试验段现场的观测成果并对其进行了讨论分析。     

基于信息系统一体化联合试验的数据采集研究

1概述新技术特别是信息技术的发展,使武器装备日趋体系化、系统化,不同种类、不同功能的武器装备通过信息的集成形成的完整系统。目标侦察与监视、目标信息处理与传输、精确打击与毁伤评估实现一体化,以形成＂军事大系统＂。传感器获取目标的参数,作战系统确保相关信息顺畅流动,指控系统保证武器的正确发控,正是系统的作用,才能使武器装备的作战能力最大化。     

化学电源振动试验夹具设计和制造方法研究

本文主要对用于振动试验用夹具的设计和制造方法进行研究。     

中国生态系统研究网络的创建及其观测研究和试验示范

改革开放后我国经济迅猛发展,高速的农业发展和区域开发加大了对生态环境的压力。为促进生态环境建设与社会经济协调发展,中国科学院于1988年前瞻性地提出并创建了中国生态系统研究网络（chinese ecosystem research network,CERN）,组织开展不同尺度、不同区域的生态系统观测、试验,为我国的农业生产和生态环境建设提供理论依据、技术支撑和示范样板。“中国生态系统研究网络的创建及其观测研究和试验示范”项目由孙鸿烈院士领导实施,该项目荣获2012年度国家科学技术进步一等奖。     

目标导控式教学法在瑜伽教学中的实验研究

将目标导控式教学法引入瑜伽课堂．该教法针对学生的个体差异性,制定切实可行的学习目标。实验表明实验班学生在提高身体素质、动作技能及编排上都优于对照班,能促进学习的主动性,提高课堂教学效果。     

某铜锌矿选矿小型试验研究

根据某铜锌矿矿石性质特性进行小型试验,初步探索处理该矿石的选矿工艺:采用为浮重原则流程,浮选回收铜、锌,获得最终铜精矿、锌精矿,浮选尾矿进行硫砷分离,获得硫精矿和最终砷精矿。铜锌浮选分离为流程的关键作业,试验进行了3种浮选方案比较,捕收剂以Z-200效果较好,工艺以优先有氰浮选结果较优。     

Social media competitive analysis and text mining: A case study in the pizza industry

Social media have been adopted by many businesses. More and more companies are using social media tools such as Facebook and Twitter to provide various services and interact with customers. As a result, a large amount of user-generated content is freely available on social media sites. To increase competitive advantage and effectively assess the competitive environment of businesses, companies need to monitor and analyze not only the customer-generated content on their own social media sites, but also the textual information on their competitors’ social media sites. In an effort to help companies understand how to perform a social media competitive analysis and transform social media data into knowledge for decision makers and e-marketers, this paper describes an in-depth case study which applies text mining to analyze unstructured text content on Facebook and Twitter sites of the three largest pizza chains: Pizza Hut, Domino's Pizza and Papa John's Pizza. The results reveal the value of social media competitive analysis and the power of text mining as an effective technique to extract business value from the vast amount of available social media data. Recommendations are also provided to help companies develop their social media competitive analysis strategy.