蓟县垃圾处理现状及未来的发展趋势

城市垃圾处理是一个纷繁巨大的系统工程,需要建立新的调控管理手段和城市垃圾处理产业发展模式。随着循环经济理念的引入、清洁生产方式的推行,以及废物资源化处理水平的提高,城市垃圾实现无害化、减量化和资源化是大势所趋。     

智慧学习环境中基于贝叶斯网络构建学生模型的研究

智慧学习环境是当前教育技术学界的一个前沿研究领域,从C/S架构的智能学习系统发展到B/S架构的智能化网络学习环境,学生模型仍然是其最核心的功能模块,是学生自我导向式学习情境中构建智慧学习环境的关键因素.本文采用文献分析法和实践调研法,从学生模型的分类、数据结构和建模方法等几个方面,对国内智能网络学习环境中学生模型的研究现状进行了较为详细的研究,并通过梳理近年来关于静态学生模型和动态推理模型的研究,提出了智慧学习环境中基于贝叶斯网络构建学生模型的框架,期望为智能学习系统中学生模型的理论研究和实践发展提供可借鉴的参考和经验.     

基于智能空间环境的群体行为建模研究

为了能够逼真模拟复杂虚拟环境中大规模群体行为,在国内外相关研究成果基础上提出一种基于分层智能空间环境的群体行为模型建模方法.基本思想是把传统的三维连续地理空间环境分解为一组局部智能空间环境对象,对象中不但存储有约束个体行为模型的基本约束信息,同时还储存有不同个体在环境不同区域可执行的行为信息.这样,虚拟环境中的个体可以在其所处的具体环境提供的信息的约束和指导下进行实时行为合成与决策.仿真实验表明,该方法不仅能够逼真的模拟大规模群体在复杂虚拟环境中的各种规范化行为,而且可以有效减少个体决策模型的计算量,提高模型运行效率.     

1995'中国环境经济综合核算矩阵及绿色GDP估计

基于中国环境经济综合核算体系(CSEEA)通用框架,结合1995年中国自然社会经济环境实际情况,具体构造出了1995'CSEEA,给出了1995年中国EDP及绿色GDP的实际测算结果.     

分子生物学技术在环境生物学中的应用

分子生物学技术在环境生物学中有广阔的应用潜力.主要表现在以下几个方面:核酸杂交技术是最直接的检测特定微生物系统的方式;由于PCR可以从少量复杂的微生物全细胞混合提取物中扩增含量极低的目的DNA或RNA序列,由此衍生出多种用于监测和定量特定微生物系统的相关技术;DNA多态性技术则被用来跟踪特定微生物种群的基因变异和多样性.应用荧光原位杂交技术(FISH),则可以研究微生物群落的建筑学;为了更有效地降解和整治环境中难以对付的复杂的污染物,有必要构建相应的基因工程微生物和基因工程植物.同时,转基因植物释放到环境中所带来的生态学风险以及应用分子生物学技术对其进行评估已引起人们的注意.     

环境审计推进乡村环境治理的策略探讨

近年来,乡村环境问题越来越受到社会各界的关注,不仅仅是环境与经济发展之间相辅相成的关系,更主要是习近平主席在十九大报告中提出乡村振兴战略。在此背景下开展环境审计成为乡村“五位一体”全方位发展的重要行为保障,但目前环境审计还有很多问题没有完全解决,环境审计理论与实践亟需发展和快速提高。文章针对环境审计存在的普遍问题,就环境审计如何推进乡村环境治理展开系统研究和探讨,为乡村振兴背景下开展环境审计提供依据与保障。     

区块链创新环境空间关联及影响因素研究

为加快推进区块链产业健康协同发展,借助熵值法和修正引力模型构建区块链创新环境有向关联矩阵,采用社会网络分析法探讨2016—2019年中国30个省区市区块链创新网络的空间特征,解释了中国区块链创新环境空间关联的主要影响因素。研究结果表明：1)中国30个省区市区块链创新环境参差不齐,广东、北京、浙江、江苏等东部地区拥有较好的区块链创新环境;2)中国区块链创新网络比较松散,其中广东在整个网络中具有最大的控制优势;3)东部沿海地区区块链创新网络较为紧密且溢出效应明显,凭借区位优势形成点轴发展模式;4)技术研发强度差异及对外开放程度差异越大的地区间区块链创新环境空间关联度越强,政府支持力度与地理距离对区块链创新环境空间关联产生负向溢出效应。协调中国区块链创新环境协同发展,可为推动区块链技术创新应用和建设智慧城市提供参考。     

环境中微塑料研究进展与展望

环境微塑料污染正成为整个地球表层生态系统最严重的威胁之一,受到世界多国政府的严重关切和科技界多学科的广泛研究.本文从地球科学、化学、生物学、管理学等多学科角度,系统综述了水、土、气、沉积物、生物等环境介质中微塑料的丰度分布和来源、分离与分析方法、陆海空迁移与预测、表面变化与吸附特征、生物吸收积累与生态风险、食物链传递与...     

基于动态优先级的奖励优化模型

传统的约束马尔可夫决策过程(constrained Markov decision process, CMDP)模型用来解决多目标决策的困难,但该模型缺乏通用性并且只适用于离散环境。为了解决这一问题,提出一种基于CMDP的改进算法CRODP,与强化学习(reinforcement learning, RL)算法结合,将带约束问题建模为拉格朗日公式,其中包含着深度强化学习的策略参数。然后进一步推导出模型参数的更新公式,并将其作为深度强化学习神经网络的损失函数。模型在学习过程中动态调整约束与主要目标之间的权重以确保最终策略符合给定的约束。在若干机器人平台上与基准的深度强化学习算法进行比较,显示本算法得出的最优策略能够更好地满足相应约束。     

对环境设计手绘创思应用型课堂教学的研究

环境设计手绘创思在课堂实践当中还处于探索应用阶段,教学实践需要继续完善和发展。针对环境设计手绘创思教学现状进行分析,表现在环境设计手绘创思思维单项性、盲点忽视性、教学固定化、思维定式化、题材程式化这5个方面。这5个方面明显制约了手绘创思应用型课堂的发展。针对这些制约存在的问题,对环境设计手绘创思应用型课堂进行研究。研究内容包括环境设计手绘创思教学多样化、盲点连带性、思维扩展性、思维立体化、题材无风格化这5个部分,最后环境设计教学中,手绘创思应用的问题,教会学生在应用型课堂中主动发现问题、善于分析问题与积极解决问题。