现代煤化工行业挥发性有机物管控问题分析

分析了现代煤化工行业存在的VOCs管控相关产业政策、标准要求与产业发展不匹配,泄漏检测与修复(LDAR)工作推进缓慢、VOCs排放量核算不准确和VOCs治理工作难开展等问题。提出如下建议:在LDAR工作方面,重新认识LDAR工作、源头控制和增加泄漏情况数据统计环节;在VOCs排放量核算方面,全面识别企业VOCs排放源项、准确收集VOCs核算所需参数和控制采样分析误差;在VOCs治理方面,尽快制定VOCs排放有关标准、识别VOCs管控重点和开发VOCs过程及末端治理技术。

去卵巢骨质疏松大鼠骨组织肥大细胞增生及其病理学意义

目的观察肥大细胞在去卵巢骨质疏松大鼠骨组织中的分布,探讨肥大细胞增生与绝经后骨质疏松症之间的关系。方法 3月龄健康雌性SD大鼠20只,随机分为假手术组(Sham组)和去卵巢组(OVX组),卵巢去除后3个月,采集和分离血清样品测定血清雌二醇、碱性磷酸酶(alkaline phosphatase,ALP)、骨保护素(osteoprotegerin,OPG)和核因子κB受体活化因子配体(receptor activator of NF-κB ligand,RANKL),收集股骨近端干骺端、胫骨近端干骺端组织样品进行常规组织切片制作和肥大细胞的甲苯胺蓝染色,并计数单位面积肥大细胞的数量。结果 OVX组大鼠血清雌二醇、OPG含量较Sham组显著降低(P<0.01),血清ALP、RANKL含量较Sham组显著增高(P<0.01);组织化学染色结果显示肥大细胞主要分布于大鼠胫骨、股骨骨髓腔中,OVX大鼠胫骨、股骨骨髓腔肥大细胞数量较Sham组显著增多(P<0.01)。结论 3月龄大鼠卵巢去除后3个月呈现骨质疏松症状,骨髓腔肥大细胞数量与骨质疏松呈正相关,可作为绝经后骨质疏松症诊断和治疗的依据。

现代煤化工行业挥发性有机物管控问题分析

分析了现代煤化工行业存在的VOCs管控相关产业政策、标准要求与产业发展不匹配,泄漏检测与修复(LDAR)工作推进缓慢、VOCs排放量核算不准确和VOCs治理工作难开展等问题。提出如下建议:在LDAR工作方面,重新认识LDAR工作、源头控制和增加泄漏情况数据统计环节;在VOCs排放量核算方面,全面识别企业VOCs排放源项、准确收集VOCs核算所需参数和控制采样分析误差;在VOCs治理方面,尽快制定VOCs排放有关标准、识别V0CS管控重点和开发VOCs过程及末端治理技术。

我国砖瓦行业面临的环境问题与对策建议

我国砖瓦行业当前既面临大气污染攻坚的压力,也面临绿色发展的机遇;存在行业转型发展压力大、污染治理能力较差、环境管理相对困难和淘汰落后产能任务较重等制约因素和环境问题。结合砖瓦行业发展趋势、全国砖瓦行业环保专项督查、京津冀及周边地区“2+26”城市和汾渭平原11城市共39个城市环境监督帮扶成果,提出如下政策建议:积极推进行业结构改革,大力发展先进、高质量产品;规范污染治理技术,提升末端治理水平;加大对生产及运输各环节无组织排放的管控力度;推进产业政策落地,倒逼行业升级改造;加强政策保障,激发企业治污的内生动力。

基于深度学习的个性化对话内容生成方法

人机对话系统是人机交互领域一个非常重要的研究方向,开放域聊天机器人的研究受到了广泛关注。现有的聊天机器人主要存在3个方面的问题:①无法有效捕捉上下文情境信息,导致前后对话内容缺乏逻辑关联。②大部分不具备个性化特征,导致聊天过程千篇一律,且前后对话内容可发生矛盾。③倾向于生成"我不知道"、"对不起"等无意义的通用回复内容,极大降低用户的聊天兴趣。本研究中利用基于Transformer模型的编解码(Encoder-Decoder)结构分别构建了通用对话模型和个性化对话模型,通过编码历史对话内容和个性化特征信息,模型可以有效捕捉上下文情境信息以及个性化信息,实现多轮对话过程,且对话内容符合个性化特征。实验结果表明,基于Transformer的对话模型在困惑度(perplexity)和F1分数评价指标上相比于基线模型得到了一定的提升,人工评价显示模型可以正常进行多轮交互对话过程,生成内容多样性高,且符合给定的个性化特征。

CrowdDepict:多源群智数据驱动的个性化商品描述生成方法

随着网上购物逐渐发展,在无法接触到实体商品的情况下,商品描述显得尤为重要。传统人工撰写的商品描述语对所有用户展示相同的商品信息,但没有考虑到不同用户所关注的不同属性,并且人工撰写的效率无法与产品增长速度相匹配,因此如何自动生成个性化产品描述成为前沿研究问题。主要研究个性化商品描述内容生成,考虑用户的个性化特征,对每个用户生成对应其兴趣点的商品描述文本。因为个性化商品描述数据集的缺失,提出CrowdDepict方法,通过豆瓣、京东等公开数据源获取商品描述相关语料处理,利用商品评论等数据,生成商品个性化描述。实验结果表明,提出的个性化商品描述模型可根据用户偏好自动生成个性化的商品描述,内容覆盖用户兴趣与产品特点,文本表达流畅。

多源异构数据融合的智能商业选址推荐算法

随着社交媒体和基于位置网络服务的快速发展,基于海量用户生成数据进行智能推荐成为研究热点。然而,已有工作主要面向在线产品推荐,在如何利用物理空间的多维异构数据进行推荐方面研究较少。文中以城市商业选址为背景,利用社交媒体上的用户签到数据、小区房价数据以及各种POI数据等多源城市数据,在数据预处理基础上进行多侧面商业特征和地理特征提取,提出基于随机森林的商业选址推荐方法。使用北京地区的多源城市数据建立模型,通过排序评价指标NDCG对实验结果进行评估。结果表明所提出的方法具有较好的推荐性能。

视觉群智感知应用综述

近年来,通过图片、视频等进行感知的视觉群智感知已经成为移动群智感知的主要方式,是当前的研究热点之一。视觉群智感知要求用户以图片或者视频的形式获取真实世界中感知对象的细节信息,在各个领域都有较为广泛的应用。但是国内目前还没有文章对视觉群智感知的发展与现状进行总结。鉴于这种情况,文中综述了视觉群智感知的最新应用,包括平面图生成、室内场景重建、室外场景重建、事件重构、室内定位、室内导航、灾难救援和城市感知等;并对视觉群智感知目前面临的一些独特问题进行了总结。