渗滤液浸沥下稳定化飞灰中重金属的浸出行为

稳定化飞灰与生活垃圾混合填埋过程中,在渗滤液浸沥作用下,存在稳定化飞灰中重金属溶出的风险.为探究渗滤液浸沥环境下稳定化飞灰中重金属的浸出行为,基于浸提实验,以填埋场早期、晚期渗滤液为浸提剂,研究了不同液固比(10:1、20:1、30:1、50:1、100:1、150:1、200:1)条件下磷酸稳定化飞灰、螯合剂稳定化飞灰中重金属(Cd、Cu、Zn、Pb、Cr、Ni)的浸出行为.结果表明:随着液固比的增加,浸出液中Cd、Cu和Zn浓度先上升后下降,在液固比20:1时达到最大值,Pb的浸出浓度随液固比的升高整体呈现缓慢增加的趋势,Cr、Ni浸出浓度变化较小,液固比对其影响不显著;Cd和Cu在早期渗滤液浸沥环境下更容易浸出,Zn、Pb、Cr、Ni在早期、晚期渗滤液浸沥环境下差别不大.在两种渗滤液浸沥环境下,螯合剂稳定化飞灰比磷酸稳定化飞灰具有更好的稳定性.

基于多层结构模型的生物信息分析平台研究

针对生物信息分析平台的构建,给出一种复合C/S、B/S的多层体系结构模型——BIOCMSM,并以构建新城疫病毒(NDV)生物信息分析平台为例,研究了该多层结构模型的实现过程。实验证明,BIOCMSM较好地解决了生物数据更新、数据集成、应用集成等问题。

垃圾焚烧飞灰重金属毒性浸出评价方法研究进展

垃圾焚烧飞灰产生量大且属于危险废物,其妥善处理是垃圾焚烧全过程污染控制的重点,选择适宜的重金属毒性浸出评价方法对飞灰的污染控制尤为重要。针对国内外涉及飞灰重金属毒性浸出常用评价方法进行了系统总结,分类比较了相关评价方法实验参数/条件和应用背景的差异性,重点分析了主流模拟场景类方法的应用情况及其局限性,剖析了当前评价方法存在的问题,并为研究者和管理者选择合适的毒性浸出方法给予了指导性建议。指出为实现对飞灰的精细化管理,应当根据社会、环境及科技变化及时更新方法内容,尤其在方法的应用中应充分考虑环境条件的多维性(如处置环境的多元化),同时更应基于现实需求(如污染物赋存的长期稳定性)探索符合我国国情且因地制宜的飞灰重金属毒性浸出评价方法。

基于游戏驱动的数据库课程教学改革研究

针对当前高校《数据库原理及应用》教学中,涉及专业较多、学生能力参差不齐、学习积极性差等问题,该文探讨了基于游戏驱动的《数据库原理及应用》课程教学方法。该方法将课程中主要的知识点,以一定的形式隐含在游戏中,学生以游戏通关的形式逐一练习掌握。通过基于游戏驱动的教学,可以在一定程度上调动学生的学习兴趣及积极性,且能够提高学生学习的灵活性,实现一定范围内的因材施教。

生物信息学中的数据库技术

生物信息学是近年来发展最快的学科之一,各类生物信息数据库不断的涌现。随着生物分子数据量的迅速膨胀,数据结构日趋复杂,生物信息学对数据库技术提出了更高的要求。本文讨论了目前生物信息学中数据库技术的发展现状、面临的问题和未来趋势,主要包括数据库管理、数据库分析、数据库集成等。

基于密度K中心方法的核酸序列聚类

针对传统K中心聚类算法存在的初始化敏感、聚类结果多样化等问题,提出一种基于密度的K中心聚类方案,并与序列比对、动态规划等方法有机地融合在一起,实现了对核酸序列的聚类分析。实验表明,该方案与传统K中心聚类算法相比较,初始化较理想,迭代次数较少,聚类效果更优。

超滤膜分离纳滤浓缩液中腐殖质的影响因素研究

纳滤浓缩液中HS纯度达80%以上,可资源化程度较高,选择适宜孔径的超滤膜可对其进行有效分离.选择切割分子量为3kDa的超滤膜,研究在不同压力(0.2、0.3、0.4、0.5 MPa)和不同浓缩比(2、5、10、15、20)条件下对HS的截留效率,研究结果表明:随着压力的升高和浓缩比的增大,HS截留率均呈下降趋势,其高低主要受FA截留效率的影响;当驱动压力为0.3 MPa、浓缩比为10时,分离效果较为适宜,HS截留率为39%,纯度为69%.

基于计算思维的大学计算机基础教学改革研究

工具论主导的大学计算机基础教学已经不能满足当前高校人才培养的实际需求。在计算思维理论的指导下,采用系统、整合与多元化的思想方法,从教学过程、内容、方案、手段和考核评价五个方面探索大学计算机基础教学新模式。研究证明,将计算思维融于整个教学过程是提高大学计算机基础教学质量和水平、促进学生信息素养培养的有效途径。

基于Z曲线的核酸序列可视化分析平台研究

随着Z曲线的提出,用几何学的方法研究DNA序列得到了发展。利用Z曲线的思想对核酸序列的可视化分析平台的构建进行了研究,提出了基于包围盒的多精度抽稀算法,实现了从DNA序列到三维空间点和曲线的直接转换。

物联网在云南极小种群野生植物保护中的应用研究

极小种群物种大多为我国特有植物,具有不可替代的生态、经济、科学和文化价值,对于我国未来发展具有重大意义.中国极小物种保护工作形式严峻,因此,对于濒危植物物种的监测已迫在眉睫.大部分极小物种缺少有效的监测体系,所以同时具备集成传感器技术、远程遥测监控技术和数据判读技术优点的物联网技术成为进行生态环境监测和极小物种监测的重要手段,基于物联网技术对极小植物进行监测及环境分析成为植物保护的首选.

计算机基础课程建设及教学改革创新

随着计算机应用技术的飞速发展，以我校大学计算机基础教学为例，根据学生专业特点分层教学和教学模式的转变，以及如何构建教学资源库为主要改革措施，提高计算机基础的教学效率和教学质量。

基于林业大数据的生物信息云平台的构建研究

针对林业生物信息学中的数据量大、存储成本高、分析及利用技术门槛高等问题,该文提出一种基于林业大数据的生物信息云平台的设计方案。该平台拟整合多个国际数据库中林业相关的基因组、转录组、表达和功能等常用数据,构建以林业为主的生物信息学大数据平台,为林业研究人员提供综合的生物信息数据服务（DaaS）。在该大数据基础上,构建以现有计算机服务器为基础的硬件服务平台（IaaS）,以网络化linux操作系统为基础的虚拟分析平台（PaaS）,以及以常用生物信息学分析软件为基础的个性化可定制软件服务平台（SaaS）,最终为林业研究人员提供一站式的虚拟易用的生物信息学云服务。

大数据时代下数据库课程教学改革研究

针对大数据时代下数据库技术的新需求,该文探讨了基于关系和非关系数据库结合的《数据库原理与应用》的课程教学方案。首先总结了新需求中涉及的主要技术知识点,构建了课程知识树。其次基于相关知识点,开发了《数据库原理与应用》实验实训系统。实践证明,该方案能够满足大数据时代下的数据库技术需求,且在一定程度上提高学生学习的灵活性,实现一定范围内的因材施教。

关于环境保护与经济发展关系的探讨与研究

本文结合聊城市经济社会发展和环境保护工作实际,阐述了环境保护与经济发展的关系,提出了实现环境保护与经济发展共赢的途径。

初沉+UASB+A/0工艺处理啤酒废水浅析

分析、总结了采用初沉+UASB+A/0工艺处理啤酒废水的工程设计、调试和实际运行情况。实践表明,初沉+UASB+A/0工艺处理啤酒废水是行之有效的,能广泛应用于啤酒废水处理的实际工作中。

加快建设生态文明城市 促进经济社会可持续发展

党的十七大明确提出了建设生态文明的战略任务,这是党中央在深刻认识和把握经济社会发展规律、人类文明发展趋势基础上作出的重大决策,是对环境保护基本国策的新提升、社会主义文明体系的新丰富和执政兴国理念的新发展。本文结合聊城建设生态文明市的重大战略部署,提出了欠发达地区建设生态文明的途径。

计算机网络专业课程改革研究

针对计算机网络专业课程教学中教学改革问题,归纳了常见的教学改革方向和方法,分析了各种方法之间的特点。结合实际教学实际提出了新的网络课程思路,详细论述了课程内容改革,课程方法改革和学生评价方法,分析了不同的改革在实际应用中存在的问题,最后对基于可操作性和可控性的原则提出了改革的新思路。

计算机网络专业课程改革研究

针对计算机网络专业课程教学中教学改革问题,归纳了常见的教学改革方向和方法,分析了各种方法之间的特点。结合实际教学实际提出了新的网络课程思路,详细论述了课程内容改革,课程方法改革和学生评价方法,分析了不同的改革在实际应用中存在的问题,最后对基于可操作性和可控性的原则提出了改革的新思路。

纳滤浓缩液腐殖质组成及分子量分布特性

采用超滤装置对纳滤浓缩液的腐殖质组成及分子量分布特性进行分析。研究结果表明:纳滤浓缩液中TOC(总有机碳)主要以腐殖质为主,约占总TOC含量的82%,腐殖质中以FA(富里酸)为主,约占总TOC的72.2%,HA(胡敏酸)含量较低,仅占9.8%。逐级超滤分离实验表明,纳滤浓缩液中有51.3%的腐殖质分子量小于1 k Da,大于10 k Da仅占3.45%;FA主要以分子量<1 k Da的小分子有机物为主,HA则主要集中在3 k Da以上。

基于多视图集成的鸟鸣分类研究

【目的】尝试融合多视图特征来最大化特征信息,提出多视图级联集成卷积神经网络(MVC⁃CNN)鸟鸣音分类方法,构建泛化性较强的鸟鸣分类模型,以促进鸟类物种多样性保护和生态环境智能监测的深入研究。【方法】以16种鸟鸣音频数据为研究对象,采用短时傅里叶变换(STFT)、小波变换(WT)和希尔伯⁃特黄变换(HHT)等特征提取方法生成鸟鸣音的3类谱图以构成多视图特征数据,并作为卷积神经网络(CNN)的输入,训练不同视图的基分类器STFT⁃CNN、WT⁃CNN和HHT⁃CNN;分别采用Bagging和Stacking集成方法构建了多视图Bagging集成卷积神经网络(MVB⁃CNN)模型和多视图Stacking集成卷积神经网络(MVS⁃CNN)模型。以CNN强大的特征提取能力,提出了多视图级联集成卷积神经网络(MVC⁃CNN)模型,将不同视图经CNN提取得到的深度特征级联融合,以支持向量机(SVM)为最终分类器获得分类结果。【结果】构建的基分类模型WT⁃CNN、STFT⁃CNN、HHT⁃CNN的准确率分别为89.11%、88.36%和81.00%;多视图集成模型MVB⁃CNN和MVS⁃CNN的准确率分别为89.92%和93.54%,多视图级联集成模型MVC⁃CNN的准确率为95.76%。MVC⁃CNN模型准确率比单一视图基分类模型提升6.65%~14.76%,比MVB⁃CNN和MVS⁃CNN提升5.84%和2.22%。【结论】研究提出的MVC⁃CNN模型能充分结合鸟鸣多视图特征的优势,有效提升鸟鸣分类效果,具有较高的稳定性和更好的泛化能力,为多视图鸟鸣音分类研究提供技术方案。