温州某工业建筑室外风环境的CFD模拟分析

建筑室内风环境受室外风环境影响很大,尤其是自然通风、建筑防风效果受室外风环境决定性影响。通过采用Fluent对温州某工业建筑的室外风环境进行了模拟计算,对比分析了2个规划方案在冬夏2种工况下的速度场与压力场。在模拟结果分析基础上,提出了建议规划方案。     

减少制革工业对温州的环境影响

制革是浙江轻工业的特色产业、轻工出口的支柱产业。温州是浙江制革工业的重要基地,引进先进科技,改造传统制造方法是温州制革必经之路。     

温州市单核细胞增生李斯特菌的毒力基因及血清学分型和分子分型研究

目的了解温州市近十年单核细胞增生李斯特菌分离株的血清型、毒力基因及分子分型特征。方法用聚合酶链式反应(PCR)方法对单核细胞增生李斯特菌进行血清型及毒力基因检测;用多位点序列分型(MLST)方法对单核细胞增生李斯特菌进行分子分型,并绘制MLST数据的最小生成树。结果 97株单核细胞增生李斯特菌分离株分为4种血清型,以血清型1/2b、1/2a为优势血清型,占比分别为48.45%(47/97)、35.05%(34/97);而毒力基因iap、prfA基因阳性率均为100.00%(97/97),hlyA、inlA基因阳性率均为97.94%(95/97),plcB基因阳性率为96.91%(94/97)。其中患者分离株5种毒力基因阳性率均为100.00%(6/6)。97株单核细胞增生李斯特菌分离株得到20个MLST型别,其中ST87型是优势型别,其次为ST121和ST9,ST1和ST779型是患者特有的,ST2、ST3、ST5型分布于食品和患者分离株。结论温州市不同来源的单核细胞增生李斯特菌分离株分子型别呈多态性,食品和患者分离株存在相同的ST型,且这些菌株大部分携带毒力基因,具有潜在的致病性,因此食品中单核细胞增生李斯特菌污染的潜在风险不容忽视。     

城市教育设施规划探索--以温州市城市教育设施规划为例

为解决城市教育设施的空间布局难落实与建设标准难确定的问题,温州市城市教育设施规划修编根据学生的不同年龄段将城市教育设施分成基础教育设施和非基础教育设施,并根据其特点与布局原则进行分析,采取不同策略,建立指标控制体系,构建“二层六系”的规划框架。     

从温州鞋被烧看我国皮革制品今后的出口策略

发生在西班牙的焚鞋事件无疑给在外投资的中国商人敲响了一记警钟，本文分析了温州鞋被焚的原因，概述了其所产生的问题，总结了中国的企业家们应该这样来应对这种挑战。     

电力供需均衡与需求侧管理策略选择——基于温州电网的个案分析

电力供需失衡首先表现在电力供应紧张,需求得不到满足,其已成为制约部分发达地区经济和社会发展的不利因素,因而需提出有针对性的解决方案。以温州电网为个案,围绕温州地区电力供求现状及发展趋势,介绍了当前电力需求侧管理的主要手段、效果及存在的问题,并就建立电力需求侧管理的机制、构建电力需求侧管理策略体系等内容作初步探讨。     

温州市“515”防洪工程存在问题及解决对策

温州市“515”防洪工程自2005年实施以来,在建设管理过程中也存在一些困难和问题,主要表现为工程建设推进难、项目监管难、设计变更多,超概现象多、合向履行不到位等．建议针对这些问题建立高效的前期工作机制、落实好项目法人责任制,通过加强合同管理,促进工程建设各方责任主体认真履行职责,确保工程质量、安全、进度和投资等目标按合同约定落实到位．     

温州半岛浅滩二期围涂工程促淤方案初步研究

随着高滩资源的日益减少,低滩资源的开发利用逐渐引起沿海各地政府和技术人员的重视。低滩围垦的关键问题是促淤方案的比优。以温州浅滩二期围涂工程为例,提出了筑坝促淤方案,并通过模型试验研究,验证了方案的可行性。     

人文与山水视角下温州洞天福地特征 研究

温州作为浙江道教洞天福地的三大聚集地之一,其迥异的自然山水和历史人文充分反映温州洞天福地的入世特性。当地道教洞天福地中冗杂的民俗信仰与文人隐士的笔墨纷宏著述,很大程度上得益于温州洞天福地与社会生活之间的互通性。这种互通性不仅表现在它的人文历史方面,也从其山岳和水文等自然景观中显露出来。据其山岳水文等自然景观的特征,在风景园林视角下得出温州一洞四福地景观在选址和布局上所具备的独特地域特点:择址在其本身临近江海的基础上循"坐山之内隅"原则,且各洞天福地"山岳海拔多不过百";布局遵"虚围实合的山川之势"和"立于水网,靠于江流,面向海洋"之态。其选址原则和布局模式确保了温州洞天福地"避灾"和"藏风纳气"特性的同时又维系了其入世性,保障了洞天福地中修道者的日常生活。温州洞天福地从自然到人文景观无不涉及现实追求和世俗表现,旨在发掘其地域性特征,丰富浙江洞天福地研究。     

Sentiment analysis of Chinese microblogging based on sentiment ontology: a case study of ‘7.23 Wenzhou Train Collision’

Sentiment analysis of microblogging texts can facilitate both organisations’ public opinion monitoring and governments’ response strategies development. Nevertheless, most of the existing analysis methods are conducted on Twitter, lacking of sentiment analysis of Chinese microblogging (Weibo), and they generally rely on a large number of manually annotated training or machine learning to perform sentiment classification, yielding with difficulties in application. This paper addresses these problems and employs a sentiment ontology model to examine sentiment analysis of Chinese microblogging. We conduct a sentiment analysis of all public microblogging posts about ‘7.23 Wenzhou Train Collision’ broadcasted by Sina microblogging users between 23 July and 1 August 2011. For every day in this time period, we first extract eight dimensions of sentiment (expect, joy, love, surprise, anxiety, sorrow, angry, and hate), and then build fuzzy sentiment ontology based on HowNet and semantic similarity for sentiment analysis; we also establish computing methods of influence and sentiment of microblogging texts; and we finally explore the change of public sentiment after ‘7.23 Wenzhou Train Collision’. The results show that the established sentiment analysis method has excellent application, and the change of different emotional values can reflect the success or failure of guiding the public opinion by the government.