浙江杭嘉地区水体藻毒素及富营养化状况调研

通过对嘉兴运河干流、新塍塘等河流20个采样点藻毒素及水质富营养化指标调查、评价、发展趋势分析,得出嘉兴市主要湖泊和水系的微囊藻毒素(MC-LR)分布状况及年内变化规律,为当地监管部门监测及控制微囊藻毒素提供支持与参考。采用定位仪(GPS)对各个湖泊水体进行定位,以ELISA免疫法检测MC-LR浓度,以卡尔森指数方法评价水体营养状态。结果表明, 20个采样点中,王江泾和洛东大桥2处水体全年平均藻毒素含量最高,分别为0.53μg/L和0.49μg/L。2处采样点6月份和7月份藻毒素含量在全年最高,分别为2.83μg/L和2.44μg/L。南湖中心与湘家荡的水体相比,富营养化程度更高。ELISA法能快速、灵敏地检测MC-LR含量,嘉兴地区水体6月份和7月份的微囊藻毒素含量在某些区域已超过饮用水标准,提示当地需加强监测及防控力度。     

检测位置对墙体传热系数最小二乘辨识精度的影响

众所周知墙体传热系数检测位置对墙体传热系数检测的影响很大,因此,检测时需要确定合适的检测位置,以减小墙体传热系数现场检测的误差。对墙体模型的建立进行了介绍,采用AN-SYS软件模拟了外墙角墙体和带窗墙体的温度场与热流场,再根据最小二乘递推法辨识理论,通过Matlab软件编制程序,辨识得出墙体的传热系数,并研究了测试位置对外墙角墙体和带窗墙体传热系数辨识精度的影响,得出了外墙角墙体和带窗墙体边缘影响的范围以供参考。     

宁德滩涂软土工程特性研究

宁德海域分布深厚淤泥。通过多种勘探手段对宁德滩涂淤泥的研究,查明了该地层的岩土工程特性,探寻了测取其各种地质参数的最佳试验方法和组合,通过对力学参数与深度的规律性研究,总结了采用静力触探推算宁德滩涂淤泥不排水抗剪强度的经验公式,验证了原位测试手段在查找岩土规律性方面的优势,对今后宁德海积软土区域的综合勘探和工程建设有指导意义。     

双碳目标下平台治理对气候变化的影响及应对策略——以阿里巴巴碳中和行动为例

碳减排已成为国际社会的共识,传统的碳减排政策更多注重从“供给侧”发力,抓住主要碳排放源而忽视社会面参与在应对气候变化中的巨大潜力。文章以阿里巴巴碳中和行动为例,分析了在互联网3.0背景下,互联网平台因其联结性、数据能力和影响力,具备引导和动员社会面参与碳减排的能力,但企业追求利润最大化与应对气候变化之间依然存在矛盾,可通过加强顶层设计、赋予平台碳减排法律义务、优化碳市场激励机制、完善平台公司治理体系以及创新减排模式应对气候变化。     

基于蛋白损伤污染物毒性评价的luxCDABE生物发光载体的构建

目的构建含完整lux CDABE基因盒的PUCD-dna K重组发光载体,用于对蛋白损伤污染进行毒性评价。方法用PCR法从大肠杆菌W3110中扩增dna K基因,将PCR产物测序后与Gen Bank中dna K序列进行BLAST比对。将dna K片段及PUCD615载体均用Bam H I、Eco R I双酶切,连接后电转化导入宿主菌JM109。挑取克隆,提取质粒用PCR鉴定,阳性克隆再进行测序。结果 dna K基因PCR扩增产物得到206 bp片段,PCR产物测序后BLAST比对同源性为100%,表明扩增序列正确。PUCD-dna K测序结果表明序列含有dna K基因及PUCD615载体上的基因,且与载体连接处正确地出现对应的酶切位点。结论 PUCD-dna K载体构建成功。含lux CDABE全基因盒作为报告基因的载体PUCD615可克服lux AB必须外加底物(脂肪醛)才能实现生物发光的缺点,通过优化连接及转化条件,可将大片段的PUCD615载体与短片段的插入序列连接成功,构成重组载体。     

A~2/O复合工艺处理城镇污水工程实例

阐述了A2/O复合工艺的工艺流程和运行特点,结合县级城镇污水处理工程实例,研究了该工艺对有机物、氮、磷的去除效果,结果表明：该工艺在运行中有良好的处理效果,是适合于中小型城镇污水处理厂的工艺。     

酒店建筑设计论坛

PENG LIXIAO：HOTEL BUILDING DESIGN彭礼孝：酒店建筑设计随着酒店建筑设计量的增大,人们对酒店品质要求的提高,高品质的酒店不断地出现。在酒店设计中,设计师在探索建筑学的空间秩序外,对人性化的体验,对酒店运营的规律,还在不断学习中。如何保证酒店设计的地域化？如何给使用者提供很好的生活体验？如何...     

天然气过滤器滤芯工艺计算

文章从工艺设计的角度通过过滤除尘机理,测算了滤料中过滤器的惯性捕捉效率、布朗扩散效率、直接拦截效率以及各种效应的联合效应得出所能达到的过滤总效率,根据压降测算出不锈钢烧结金属纤维毡的过滤精度和使用寿命,保证过滤器的使用提供了理论依据。     

一种基于标签和协同过滤的并行推荐算法

针对基于用户打分的传统协同过滤推荐算法存在准确率较低以及计算延时的问题,提出了一种基于标签与协同过滤的并行混合推荐算法。该算法通过计算标签的词频-逆文档频率(TF-IDF)值降低流行标签的权重,根据用户的历史行为预测用户对其他资源的偏好值,最后依据预测偏好值排序产生Top-N推荐结果。对该算法的计算效率与复杂度进行了理论分析,并且通过并行编程模型MapReduce使其得到了实现,最后在实验中进行了它与Apache软件基金会项目Mahout的协同过滤算法的对比分析。实验结果表明该算法有较高的准确性,能有效地提高推荐效率。