随着资源开采变得越来越困难和昂贵，采矿和矿物加工行业正在经历大规模的数字化转型。利用来自传感器和领域专业知识的大数据，资源行业的公司现在能够提高生产率，提高资产利用率，并进行更安全的作业。
在本次网络研讨会中，我们将分享整个数字化过程的用例，从勘探、虚拟调试到生产预测。我们还将研究领域专家如何使用诸如机器学习和使用MATLAB和Simulink的第一原则建模等方法，而不必成为程序员。金宝app
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| 标题 | 演讲者(s) | 日期 |
时间 |
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|---|---|---|---|---|
| 基于机器学习的加工行业诊断模型的构建 | 教授克里斯·奥尔德里奇 西澳矿业学院 |
2020年8月11日 |
美国东部时间下午12:30 - 1:30 |
看大小 |
| 使用Simulink的虚拟调试-第1部分:模拟设计金宝app | 鲁斯-安妮·马尔尚和布兰科·迪杰斯特拉 MathWorks |
2020年9月15日 |
美国东部时间下午12:30 - 1:30 | 看大小 |
| 使用Simulink的虚拟调试。第2部分:虚拟调试金宝app |
鲁斯-安妮·马尔尚和布兰科·迪杰斯特拉 MathWorks |
2020年10月14日 |
美国东部时间下午12:30 - 1:30 | 看大小 |
| 基于机器学习和高性能计算的矿产资源模型开发自动化 |
山姆·奥利弗和伊曼纽尔·布兰查德 MathWorks |
2020年11月10 | 美国东部时间下午12:30 - 1:30 | 看大小 |
| 生产预测以支持采矿作业金宝app | 山姆·奥利弗和伊曼纽尔·布兰查德 MathWorks |
2020年12月8日 | 美国东部时间下午12:30 - 1:30 | 看大小 |
