强降雨作用下排土场非饱和带中的孔隙气压力会阻碍散土体的雨水入渗，从而进一步影响排土场的安全稳定。然而传统分析方法往往将孔隙气压力视为大气压力而忽略其对排土场安全的影响。本文依托江西某矿山高台阶排土场工程，基于现场实验和调查结果，结合水平分层的排土场典型剖面，分析了传统方法与考虑孔隙气压力的高台阶排土场渗流规律及其安全稳定性，探讨了强降雨条件下孔隙气压对高台阶排土场湿润锋、孔隙水压力和边坡安全系数的影响。研究结果表明：降雨入渗初期的孔隙气压不显著，其对高台阶排土场稳定性不产生直接影响；但随着降雨的持续，孔隙气压作用开始显现，使得高台阶排土场的入渗速率降低，湿润锋下移速度变慢，孔隙水压上升变缓，强降雨对高台阶排土场稳定性的影响也出现一定延时；在降雨入渗中期，孔隙气压将保持恒定，延时效应会随入渗深度的增加而增强；在降雨入渗后期，当湿润锋下移至分层临界面时，孔隙气压平衡被破坏，将继续增大直至新的恒定值，对高台阶排土场的影响加剧；在湿润锋下移至相同深度时，孔隙气压作用下的高台阶排土场安全系数明显降低。研究成果将为强降雨条件下的高台阶排土场的长期安全运行和灾害监测预警提供理论依据

1、安全生理系统：人的感官与神经系统（感官：视觉特征、听觉特征、嗅觉和味觉、肤觉、平衡运动觉，神经系统：神经元、基本结构、大脑机能区）；人的运动和供能系统（运动：骨功能、关节、肌肉组织，供能：能量产生、能量代谢、劳动强度及其划分）。 2、安全心理学基础和原理：心理学基础和原理（心理的实质、心理过程、个性心理）安全心理学基础（对安全的认识、情感与事故、与职业病作斗争的能力和意志） 3、人的疲劳与应激现象：人在作业过程中的疲劳特点及分类，引起疲劳原因分析以及预防疲劳的措施；应激源，应激效应，应激的预防与控制。 4、人的不安全行为：人的不安全行为从心理和生理因素分析（情绪水平失调、个性对不安全行为的影响、行为的退化、注意力的分散）；人不安全行为的控制与预防（建立与维持兴趣、安全教育与培训。安全监督与检查、稳定注意力（专注）等）

针对认知无线电网络中出现的两种自私行为问题,结合分簇式认知无线电网络体系结构,提出两种相应的安全解决方案.对路由发现阶段,由信道协商过程产生的隐藏可用信道信息的自私行为,首先通过可信簇头发现自私节点,然后由簇头向目的节点发送转发节点的可用数据信道信息来避免自私行为.对拒绝转发数据包的自私行为,通过节点监视机制确定自私节点,从而避免在路由过程中将自私节点作为转发节点.为了便于检验两种安全解决方案的有效性和可行性,设计了一种分布式认知无线电网络按需路由协议.理论分析和仿真实验表明,这两种自私行为问题可严重降低网络通信性能,相应的安全解决方案是有效和可行的,可分别显著提高合作节点的平均吞吐量和网络吞吐率

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为了更加快捷、高效地判定边坡稳定与否，基于机器学习，融合主成分分析法（PCA）、参数调整、影响因素权重分析等，建立了一种边坡安全稳定性评价体系。研究发现，运用PCA可以在保留80%数据原信息的前提下将输入变量维度从六维降至三维，但此时模型效果有所下降；随机森林及梯度提升(XGBoost) 两种学习算法均可搭建有效的边坡安全稳定性评估模型，通过对其预测效果的对比分析，确定XGBoost为最佳评价模型。与此同时，采取卡方检验、F检验以及互信息法3种相关性检验手段，并通过计算评价因子的重要程度且加以可视化展示，明确了容重、坡高、内摩擦角以及内聚力4个内在因素的重要性，最终将评估结果与实际结合提出了边坡安全防护措施

一、安全形势仍然十分严竣 2003年全国共发生各类作废事故963976起,死 亡136340人,其中交通事故属重灾区,计104372人 ,其次是工矿企业,死亡17315人,与2002年相比 有所好转,各类事故发生数量下降10.5%,死亡人 数下降1.9%。 2004年1-2月,一次性死亡30人以上的特别重大 事故2起,死亡90人;特大事故10-29人的33起,死 亡436人;仅2月23-29就发生特大事故6起,死亡94 人

1 概述 2 工艺系统设计的内容和深度 3 化工管道设计 4 安全设施的设置 5 机泵的安装设计 6 设备、管道的布置和设计 7 系统安全分析

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一、食品的不安全性 安全是消费者对饮食的一项最低要求,现代社会,各个国家和地区都 非常重视食品的安全问题。 食物中毒分为急性中毒和慢性中毒,现代社会常发生食物中毒。 食物中毒的致病菌引起的中毒,有毒性物质引起的中毒。 中毒问题中的急性中毒能够及时发现和加以防止,更重要的是慢性中 毒,农业生产中的食品安全问题大都是慢性中毒,微量的有害成份造成的 慢性中毒,如:重金属、农药残留 我们现在食用的食品,给我们提供了营养和能量,同时也带来了毒 素,食品的危害性(对人产生毒害作用)来源两部分:一个是内因,一个 是外因

为了解决社交网络中用户申请加入群组的合适性判断问题，将安全多方计算技术中的求和协议与秘密比较协议相结合提出了保护私有信息的合群判定协议.其中基础协议解决一维线性模型下问题的安全求解，扩展协议对基于圆边界的多维模型情况进行判定.针对单一申请者与网络群组多用户的特点，将问题转换为两方计算模型可实现的形式，在证明了协议正确性的基础上分析协议的复杂度，并且利用安全视图的方法逐步验证了在协议执行过程中不会泄露任何个人的隐私数据.实际使用中协议能够有效地回避盲目的系统推荐和管理员离线所产生的判定时延，同时保护申请者和群组成员的隐私数据