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在撤退途中遇到煙氣有危險時，應(yīng)偑帶好自救器盡快通過捷徑繞到新鮮風(fēng)流中去。④在煙霧不嚴(yán)重的情況下，應(yīng)盡量弓身彎腰，低頭快速前進(jìn)，如果煙霧大，視線不清或溫度高，應(yīng)盡量貼著巷道底板和巷道壁摸著軌道或者管道等，快速爬行撤退。⑤在高溫濃煙的巷道里撤退時還應(yīng)注意利用巷道積水浸濕毛巾、衣物或往身上淋水等辦法進(jìn)行降溫，視頻智能安監(jiān)分析，或利用隨身衣物件遮擋頭面部，視頻智能安監(jiān)分析多少錢，防止高溫?zé)煔獾拇碳?。視頻智能安監(jiān)分析

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人工智能大模型的應(yīng)用已經(jīng)儲存了相當(dāng)數(shù)量的數(shù)據(jù)。但要想推動大模型與礦山領(lǐng)域結(jié)合，依然需要礦山領(lǐng)域的數(shù)據(jù)來提供支撐。傳統(tǒng)人工智能大模型都是通用的，礦山企業(yè)提供場景和數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)人工智能大模型結(jié)合，就建立了數(shù)據(jù)結(jié)合模型，可以據(jù)此進(jìn)行具體模型的開發(fā)，應(yīng)用到各個礦山領(lǐng)域中，比如無人駕駛、智能選礦等。通過實踐可以看到，小模型開發(fā)完以后，對使用場景有60％到70％的限制，但大模型的精度換到另一個場景之后，只需要做微調(diào)就可以達(dá)到90%以上，這就是大模型帶來的價值。視頻智能安監(jiān)分析

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