简介：
在循环流化床锅炉行业的安全生产目标管理中，企业注重通过建立系统的管理制度来确保生产过程的安全与高效。
这份文档详细阐述了安全生产目标的各个方面，旨在预防事故、降低风险，并提升企业的安全绩效。
以下是该文件中涉及的关键知识点：1. **安全生产目标管理制度**：这是企业安全管理的核心，旨在设定明确的风险控制和绩效目标，为公司的安全生产提供指导。
该制度适用于企业内部，旨在通过设定和管理安全目标，促进持续改进。
2. **适用范围**：该制度不仅限于循环流化床锅炉行业，也适用于所有涉及安全生产的企业，它规定了目标和指标的设立、实施、监测、回顾和更新的流程。
3. **引用标准**：参照《中华人民共和国安全生产法》，确保企业在法律框架下进行安全管理。
4. **目标与指标**：目标是企业在一定时期内对安全绩效的总体期望，而指标则是实现这些目标的具体数值或标准，反映了降低风险和提升安全绩效的期望水平。
5. **职责分配**：安全生产领导小组扮演关键角色，负责整体安全管理和日常运营，制定年度目标，各部门则需将这些目标进一步分解并执行。
同时，领导小组还需监督各部门的执行情况，确保目标的实现。
6. **目标与指标的制定**：这一过程需要考虑多种因素，如安全生产方针、上级单位要求、风险评估结果、同类企业的平均及先进水平等，确保目标的合理性和可行性。
7. **目标分解与实施**：各部门需将公司目标具体化，明确到每个员工，并负责目标的实施、监测和控制，确保目标的逐层落实。
8. **目标实施情况检查与考核**：企业会定期检查目标实施情况，使用实施情况检查表和考核办法来评估进展，这有助于及时发现问题，调整策略。
9. **目标实施计划调整与修改**：根据实际情况，企业可能需要调整或修改目标实施计划，记录这些变化有助于保持计划的灵活性和适应性。
10. **目标完成效果评估**：通过完成效果评估考核表，企业能够量化评估目标的达成情况，这有利于对未来的安全管理做出调整。
11. **安全生产责任书**：签订安全生产责任书，明确各级人员的安全职责，强化责任意识，确保每个人都对自己的安全行为负责。
循环流化床锅炉行业的安全生产目标管理是一种系统性的方法，通过制定明确的目标和指标，层层分解，责任到人，以实现安全生产的全面监控和持续改进。
这种方法不仅适用于循环流化床锅炉行业，也可以被其他行业借鉴，以提升整体的安全管理水平。

BAT机器学习面试1000题系列1前言1BAT机器学习面试1000题系列21归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度？222归一化有可能提高精度223归一化的类型231）线性归一化232）标准差标准化233）非线性归一化2335.什么是熵。
机器学习ML基础易27熵的引入273.1无偏原则2956.什么是卷积。
深度学习DL基础易38池化，简言之，即取区域平均或最大，如下图所示（图引自cs231n）40随机梯度下降46批量梯度下降47随机梯度下降48具体步骤：50引言721.深度有监督学习在计算机视觉领域的进展731.1图像分类（ImageClassification）731.2图像检测（ImageDection）731.3图像分割（SemanticSegmentation）741.4图像标注–看图说话（ImageCaptioning）751.5图像生成–文字转图像（ImageGenerator）762.强化学习（ReinforcementLearning）773深度无监督学习（DeepUnsupervisedLearning）–预测学习783.1条件生成对抗网络（ConditionalGenerativeAdversarialNets，CGAN）793.2视频预测824总结845参考文献84一、从单层网络谈起96二、经典的RNN结构（NvsN）97三、NVS1100四、1VSN100五、NvsM102RecurrentNeuralNetworks105长期依赖（Long-TermDependencies）问题106LSTM网络106LSTM的核心思想107逐步理解LSTM108LSTM的变体109结论110196.L1与L2范数。
机器学习ML基础易163218.梯度下降法的神经网络容易收敛到局部最优，为什么应用广泛？深度学习DL基础中178@李振华，https://www.zhihu.com/question/68109802/answer/262143638179219.请比较下EM算法、HMM、CRF。
机器学习ML模型中179223.Boosting和Bagging181224.逻辑回归相关问题182225.用贝叶斯机率说明Dropout的原理183227.什么是共线性,跟过拟合有什么关联?184共线性：多变量线性回归中，变量之间由于存在高度相关关系而使回归估计不准确。
184共线性会造成冗余，导致过拟合。
184解决方法：排除变量的相关性／加入权重正则。
184勘误记216后记219

SupervisedHashingwithKernels简单的介绍了KSH（基于核函数的监督哈希）主要分以下几部分内容1.Kernel-BasedSupervisedHashing2.HashFunctionswithKernels3.SupervisedInfromation4.CodeInnerProducts5.GreedyOptimization6.SpectralRelaxation7.SigmoidSmoothing

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根据提供的文件信息，本文将对"Sae.J2012.2002"这一标准进行深入解析。
此文档名为“CFRSection(s):StandardsBody:eSAEJ2012:DiagnosticTroubleCodeDefinitions”，它由美国政府授权并具有法律约束力。
该文档规定了与汽车诊断故障代码（DiagnosticTroubleCodes,DTCs）相关的定义，适用于所有美国公民及居民，并且明确规定了不遵守规定的可能面临的刑事责任。
###SAEJ2012:2002标准概述####1.**背景介绍**-**发布机构**：SocietyofAutomotiveEngineers(SAE)国际汽车工程师学会。
-**标准名称**：eSAEJ2012:DiagnosticTroubleCodeDefinitions。
-**适用范围**：本标准适用于汽车行业的故障诊断系统，尤其是关于诊断故障代码（DTCs）的定义与解释。
-**法律地位**：根据美国联邦法规第40篇86部分第1806-04节(h)(1)(iii)的规定，该标准已被正式引用并具备法律约束力。
####2.**核心内容解析**-**目的**：本标准旨在为汽车行业的故障诊断提供统一的标准，确保不同制造商之间在诊断故障代码方面的兼容性和一致性。
-**主要组成部分**：-**诊断故障代码（DTCs）**：定义了一系列标准化的故障代码，这些代码用于识别车辆电子系统中的特定问题。
-**代码格式**：详细说明了如何构造DTCs以及每个字符代表的意义，确保不同制造商之间的互操作性。
-**代码含义**：对于每个DTC，都提供了详细的含义描述，包括可能的原因、故障定位和修复建议。
-**测试流程**：定义了一套测试流程，以确保车辆能够正确地生成和报告DTCs。
-**数据通信接口**：规定了数据通信接口的要求，以便通过OBD-II等接口读取和清除DTCs。
####3.**实施与合规性**-**实施要求**：所有在美国销售的新车必须遵循Sae.J2012.2002标准，确保其故障诊断系统的合规性。
-**监管机构**：环境保护署（EPA）负责监督本标准的执行情况，确保汽车制造商符合相关规定。
-**法律责任**：对于违反本标准的行为，依据美国联邦法规可能面临刑事处罚。
####4.**重要性分析**-**技术层面**：Sae.J2012.2002标准的实施促进了汽车行业内故障诊断技术的发展，提高了故障检测的准确性与效率。
-**市场层面**：统一的标准降低了车辆维护的成本，提升了消费者对汽车产品的信心。
-**环保层面**：通过对排放系统故障的及时诊断与修复，有助于减少有害物质排放，保护环境。
####5.**未来发展展望**-**技术进步**：随着汽车电子技术的不断发展，未来的Sae.J2012.2002标准可能会增加更多智能化的功能，如远程诊断支持等。
-**国际协调**：预计未来将进一步加强与其他国家或地区的标准协调，推动全球范围内故障诊断技术的标准化进程。
通过上述分析可以看出，Sae.J2012.2002标准不仅对汽车行业内部的技术规范有着重要的指导作用，同时也对保障公众安全、促进环境保护等方面产生了积极的影响。
随着技术的不断进步和社会需求的变化，这一标准将会不断完善和发展，为汽车行业的可持续发展提供强有力的支持。

1-ENVI基础知识2-影像预处理基础3-自定义坐标系4-MODIS几何校正5-地形图的几何校正6-几何校正(RapidEye几何校正)7-TM图像与SPOT图像配准8-TM图像校正（矢量上选点）9-图像融合10-图像镶嵌11-图像裁剪12-图像增强13-监督分类（样本选择）14-监督分类（分类）15-监督分类（分类后处理）16-监督分类（精度验证）17-非监督分类18-快速制图19-三维可视20-基于GLT的几何校正（风云三号气象卫星为例）21-正射校正22-正射校正（选择控制点QB校正）23-RapidEye正射校正24-构建RPC正射校正（BuildRPC）25-图像自动配准26-基于专家知识决策树分类27-决策树自动阈值分类28-面向对象图像分类(城市信息提取)29-面向对象耕地信息提取30-基于立体像对的DEM提取31-DEM分析与应用32-遥感动态监测33-林冠状态遥感变化监测34-森林砍伐监测35-耕地信息变化监测36-雷达图像基本处理37-高光谱基础38-传感器定标和大气校正39-快速大气校正40-波谱库浏览与建立41-植被识别42-矿物识别43-基于波谱沙漏工具的矿物识别44-植被指数计算和分析45-波段运算（bandmath）46-ENVI的二次开发47-IDL简介48-遥感与GIS一体化

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支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。
在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。
分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。
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