机器学习在建筑垃圾处理领域的应用与现状

建筑垃圾产生量巨大,成分复杂,如果不能妥善处理,其中的沥青、石膏、重金属、油漆等物质会与周围空气、土壤、水体反应并产生有害物质,严重危害人类的生存环境。我国“无废城市”的建设要求明确提出要建设固体废物综合管理体系以提升废弃物的资源利用率的策略。建筑垃圾作为我国体量最大的城市固体废物,已成为被重点关注的对象,实现建筑垃圾资源化利用迫在眉睫。传统的建筑垃圾资源化处置通过人工、机械将建筑垃圾分类后再对建筑垃圾进行资源化利用,过程中存在管理难度大、效率低、成本过高等问题。机器学习作为人工智能的核心,已经逐渐应用到建筑垃圾处理的各个环节中,能有效提高建筑垃圾的资源化利用率。对建筑垃圾和机器学习的基本情况进行描述,介绍了建筑垃圾处理的过程,对机器学习在建筑垃圾处理领域的研究进展进行综述。最后结合我国国情,针对建筑垃圾处理领域提出几点建议,以期为实现建筑垃圾处理领域的自动化、智能化提供参考。

卡罗藻毒素研究进展

剧毒卡罗藻 Karlodinum veneficum（又称Karlod-inium micrum）作为一种典型的赤潮种，是海水养殖水域和自然水体中一种常见的裸甲藻种类，为混合营养型生物。该藻自20世纪50年代被发现以来，在过去的60年中其命名曾发生过多次变更，直到最近将其归入裸甲藻种类，被译为剧毒卡罗藻[1]（也有学者命名为剧毒卡尔藻[2]）。该藻自首次在南非被发现以来，美国南卡罗来纳州海域、切萨皮克湾、马里兰岛海湾甚至欧洲、澳洲、南美洲等多处都发生过大规模赤潮，造成大量鱼类死亡[3-7]。进入21世纪，国内也频频出现剧毒卡罗藻赤潮的相关报道。香港水域曾于2003年形成该藻高密度赤潮。2005年6月，浙江海区暴发大规模的米氏凯伦藻（Karenia mikimotoi）和东海原甲藻（Prorocentrum donghaiense）混种赤潮水样中也检测到该藻[8]。Zhou 等[9]首次对中国东海分离的一株剧毒卡罗藻进行了系列毒性检测，结果显示该藻细胞内外提取物均表现出不同强度的溶血性、鱼毒性、细胞毒性和胚胎毒性。该株剧毒卡罗藻的毒性还与种群生长期相关[10-11]。位于中国东海海区的象山湾养殖区等水样中常检出该藻或已经出现高密度生物量；山东半岛最东端的桑沟湾还爆发了高密度的单种剧毒卡罗藻赤潮，导致鱼虾大量死亡[12]。近年来，随着对该藻的关注度提高，对我国海域的剧毒卡罗藻的种类描述和监测也有所增加[13]。

基于OBE理念和思政融入的《应用翻译》课程设计——以旅游文本英译为例

在当前教学背景下,我国大力倡导让思想政治教育灵活融入到各个学科的教育教学中。“应 用翻译”教学同样面临专业知识传授与思政价值观的引导问题。本文基于 OBE 理念,结合课程思政, 对翻译专业学生的《应用翻译》课程进行课程设计。文章以旅游文本的英译为例,基于 OBE 理念进行 课程设计,坚持以学生为主体,重视成果产出,通过改革教学体系,创新教学方式,深化自我创新,落 实教师的“教”与学生的“学”,完美实现思政元素与应用翻译的融合,提升学生的语言能力,培养学生 的思辨能力与创新能力,增强国际视野。