摘要:智能采矿技术的最新发展使得实时生成、收集和共享大量数据成为可能。因此,利用这些数据的机器学习 (ML) 研究正在采矿业中积极开展。在本研究中,我们回顾了过去十年发表的 109 篇研究论文,这些论文讨论了矿产勘探、开采和矿山复垦的 ML 技术。系统分析了 109 篇论文中主要讨论的研究趋势、ML 模型和评估方法。结果表明,自 2018 年以来,采矿业一直在积极开展 ML 研究,主要用于矿产勘探。在 ML 模型中,使用最多的是支持向量机,其次是深度学习模型。对 ML 模型的评估主要基于其均方根误差和判定系数。
Vel Tech 研究园区拥有完善的国家级设施、卓越中心和尖端实验室,以促进学生和教职员工的研究。研究园区与各种组织和行业合作建立了先进的实验室。研究园区有 20 多个研究实验室全面运作,积极开展产学研合作。
TLI 集团是一家领先的关键公用事业基础设施服务提供商,在爱尔兰、北爱尔兰和英国的公用事业领域开展业务。TLI 集团积极开展四个业务部门的备受瞩目的多学科项目,即:电信、电力输配电、智能能源服务以及可再生能源和工程,是一家以价值为中心的企业,其文化围绕其核心价值观建立:安全、客户、交付、灵活性、人才和团队合作。
令人担忧的是,只有 2.9% 的顾问在人口普查中将学术心脏病学列为亚专科。调查还发现,84% 的心脏病顾问在其工作计划中没有专门用于临床研究的每周工作时间。有证据表明,积极开展研究的 NHS 为患者和员工带来了巨大的价值,包括改善患者的治疗效果和提高员工的工作满意度 1 。我们需要更好地了解限制研究参与的具体问题,以确保 NHS 能够获得所需的各种人才,并确保患者从创新中获得最大收益。
这份路线图的提出是政府积极开展绿色工业倡议工作的起点。在路线图中,我们提出了新的目标、政策手段和措施。绿色工业的框架条件很广泛,涵盖了许多政策领域。因此,大部分部长级官员都积极参与了这份路线图的工作,并将继续这样做。我们还与社会伙伴、气候和环境非政府组织、商业组织、公司、各级公共行政部门、教育和研究团体以及其他创新和能力团体建立了良好的对话。