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开发盐矿开采、氢能/...的未来
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煤炭部发布的《2024 年采矿计划指南草案》做出重大改革
针对这些发展，煤炭部 (MoC) 修订了采矿计划编制框架，这是规范和推进印度煤炭开采行业的关键一步，并发布了采矿计划指南草案供咨询。这些指南是煤炭开采公司的战略蓝图，有助于有效规划、执行和监控采矿活动，同时遵守严格的环境、社会和安全标准。主要目标是通过可持续的做法优化煤炭资源开采，最大限度地减少浪费并提高运营效率。这一战略方针包括先进的技术集成，以简化运营，从而实现环境和经济可持续性。
煤炭和褐煤块的采矿计划指南草案...
mcr =矿物质（除原子和碳氢化合物矿物质）特许规则，2016年规则MM3 =百万立方米MOC = MOC = MOC =煤炭MPPA =采矿计划准备机构NABET NABET =国家认证教育和教育委员 Affected Persons PL = Prospecting Licence PWD = Public Works Department PSP = Pump Storage Projects PRC= Peak Rated Capacity QCI = Quality Council of India QP = Qualified Person SCCL = Singareni Collieries Company Limited SR = Stripping Ratio SPCB = State Pollution Control Board SWCS= Single Window Clearance System t = Tonne UG = Underground WGS84 = World Geodetic System 1984 WPI = Wholesale Price Index w.r.t= with尊重
采矿，矿物质，金属和材料（IC4M-2025）
。iime bhubaneswar分会是与基于矿物质的行业，研发和学术界进行技术互动的专业机构，以交换知识。本章的主要激活包括进行会议或研讨会，集思广益的交互式会议。本章通过认识他们的贡献并提供荣誉和奖励来鼓励矿产加工专业人士和学生。除此之外，本章还将启动国际杂志“矿产加工交易”，该期刊将发布矿产加工及其盟军领域的最新研究和创新。IIME Bhubaneswar分会得到了190多名IIME成员的支持；谁是本章成功的主要驱动力。本章不断鼓励矿产加工领域中的新专业人士和专业人士加入社会，并为改善矿物兄弟会带来智慧。
定义教育人工智能、计算机支持的协作学习、教育数据挖掘和学习分析之间的界限：需要连贯性
在过去的 20 年里，教育和技术这个广阔的领域中出现了一系列学科。自 20 世纪 80 年代初以来，人工智能与教育（AIED）这个广阔的领域应运而生，旨在结合人工智能（AI）、学习理论和教育实践来改善学习者使用计算机的学习成果（Boyd 等人，1982 年；Holmes 等人，2019 年）。在 AIED 领域中，基于计算和机器学习的力量出现了各种研究子领域，例如智能辅导系统（Aleven 和 Koedinger，2002 年）、自适应超文本系统（Eysink 等人，2009 年；Romero 等人，2009 年）和计算机支持的协作学习（CSCL）。自 20 世纪 90 年代初以来，出现了一系列 CSCL 出版物，探讨学习者和教师如何使用计算机在线协作。大量 CSCL 研究（例如 Gunawardena，1995 年；Roschelle 和 Koschmann，1996 年；Fischer 和 Mandl，2005 年；Rienties 等，2009 年）发现，支架、自我调节、任务设计和教学临场感是鼓励学习者有效合作的重要概念。2000 年代中期，第三批研究人员（例如 Baker 和 Yacef，2009 年；Rosé 等，2014 年）开始使用教育数据挖掘 (EDM)，利用更大的数据集和增加数据之间的互连来探索学习过程。自 2011 年以来，出现了第四个研究领域，即学习分析 (LA)，它专注于理解复杂的
基于物联网的稳定性评估数据挖掘框架...
摘要：增材制造工艺容易出现生产错误。具体来说，激光定向能量沉积 (DED-L) 的独特物理条件会导致意外的工艺异常，从而导致零件质量不佳。由此产生的成本和缺乏可重复性是阻碍这项创新技术更广泛采用的两大障碍。将传感器数据与生产过程前后相关步骤的数据相结合，可以更好地了解这些过程异常发生的时间和原因。在本研究中，提出了一种基于物联网的数据挖掘框架，以评估在工业级 DED-L 机器上加工 Ti6Al4V 的稳定性。该框架采用边缘云计算方法，从零件生命周期的各个步骤中高效、安全地收集数据。在制造过程中，使用多个传感器来现场监测基本工艺特性。使用适当的破坏性测试获得了 160 个打印样本的机械性能。所有数据都存储在中央数据库中，可以通过网络访问以进行数据分析。结果证明了所提出的物联网框架的成功实施，但也表明制造过程中缺乏过程稳定性。发生的部件错误只能部分与现场传感器数据的异常相关。
性别和采矿指南 - 问题，演员和倡议
ASM Artisanal and Small-Scale Mining BMZ German Federal Ministry for Economic Cooperation and Development CAHRA Conflict Affected and High-Risk Areas CSO Civil Society Organisation DRC Democratic Republic of the Congo EGPS Extractives Global Programmatic Support EITI Extractive Industries Transparency Initiative EPRM European Partnership for Responsible Minerals EU CRMA European Union Critical Raw Materials Act EU CSDDD European Union Corporate Sustainability Due Diligence Directive FPIC Free, Prior and Informed Consent GBV Gender-Based Violence GIZ Deutsche Gesellschaft für Internationale Zusammenarbeit HRD Human Rights Defender IADB Inter-American Development Bank IFI International Financial Institutions IGF Intergovernmental Forum on Mining, Minerals, Metals and Sustainable Development IGO Inter-Governmental Organisation ILO International Labour Organisation IWiM International Women in Mining LGBTIQ+ Lesbian, gay, bisexual, trans, intersex and queer persons LSM Large-Scale Mining MOOC Massive Open Online Course MSI Multi-Stakeholder Initiative NAP National Action Plan OECD Organisation for Economic Co-operation and Development PPE Personal Protective Equipment SDG Sustainable Development Goal SGBV Sexual and gender-based violence SME Small and Medium Enterprises STEM Science, Technology, Engineering and数学联合国联合国UNGP联合国商业和人权的指导原则WHRD妇女人权捍卫者WIM妇女在挖掘WRM妇女权利和采矿WRO WRO妇女权利组织
对空间数据挖掘的生成技术的调查
摘要 - 该论文重点是将生成技术集成到空间数据挖掘中，考虑到时空数据的显着增长和多样性。使用RNN，CNN和其他非生成技术中的广告，探索者探索了其在捕获时空数据中捕获时间和机关依赖性方面的应用。然而，诸如LLM，SSL，SEQ2SEQ和扩散模型之类的生成技术的出现已经为进一步增强时空数据挖掘提供了新的可能性。本文对基于生成技术的时空方法进行了全面的分析，并引入了专门为空间数据挖掘管道设计的标准化框架。通过提供详细的综述和使用生成技术的时空方法的新颖分类学，可以更深入地了解该领域中使用的各种技术。此外，本文强调了有希望的未来研究方向，敦促研究人员深入研究时空数据挖掘。它强调需要探索未开发的机会并推动知识的界限，以解锁新的见解并提高时空数据挖掘的有效性和效率。通过整体生成技术并提供标准化的框架，该论文有助于推进该领域，并鼓励研究人员探索在时空数据挖掘中生成技术的巨大潜力。
Ardea、住友金属矿业 (SMM) 和三菱商事 (MC) 成立合资企业开发卡尔古利镍矿项目 (KNP) – Goongarrie
• 为具有全球意义的 KNP – Goongarrie Hub 选定战略合作伙伴，该中心位于西澳一级矿业管辖区。 • Ardea 已签署具有约束力的合作协议，与 SMM 和 MC（财团）组建 50:50 的合资企业，这是一次重要的关键矿产合作。 • 该财团将为 DFS 成本提供 100% 的资金，最高可达商定的约 9850 万澳元预算，并协助 KNPL 优化债务融资，以获得合资企业 50% 的最终权益，Ardea 保留另外 50%。 • 交易需满足先决条件，包括 FIRB 批准和签署具有约束力的股东协议。 • 此外，Ardea、SMM 和 KNPL 已就资金支持安排达成一致，允许 DFS 活动在 2024 年第二季度继续进行。 • 交易预计将在 2024 年第三季度结束前完成。