嫣然一笑做“分享”

石嫣说:作为一个学农业经济的博士生,面对着现在频频爆发的食品安全危机,我最想做的是呼吁更多的城市的市民,能够更多去关注农村,关注农民的生活。2013年8月的一天,下午3点左右。北京的骄阳似火,烤得通州西集镇马坊村的地里火辣辣的。石嫣拿起草帽戴在头上,跟志愿者——一个大三的女生范洁一块,从"分享收获"在村里的办公室走到生产     

光大国际获得IFC7000万美元贷款

世行银行集团成员之一IFC(国际金融公司)6月5日宣布,拟向国内领先的环保企业——中国光大国际有限公司提供7000万美元贷款,支持其建设3家水厂,这一项目将推动国内水务产业发展并提升水效。中国政府近年来采取全方位措施减少水污染和提高用水效率,包括发布一系列全国和地方性的经济和环保政策。这一举措在污水处理行业成效明显,打造了多     

各省动态

甘肃：加强大气污染防治 甘肃省委常委会近日讨论通过《甘肃省大气污染防治行动计划实施意见》。根据《意见》,到2017年,14个市州政府所在城市可吸入颗粒物（PH10）浓度较2012年要下降15％以上。《意见》出台后,甘肃省级财政大气污染治理预算资金将由1．5亿元增加到3亿元,以“以奖代补”方式,对八大重点工程给予引导性资金支持。     

高危行业事故应急科技服务实用性平台研究

针对当前我国高危行业应急平台建设中存在事故应急救援决策支撑弱、应急救援服务能力差的缺陷,以“江苏省高危行业事故应急科技服务平台”项目为背景,提出高危行业事故应急科技服务平台的总体建设架构;并以此为基础提出建立应急信息共享,预案可视化与推演,事故后果分析模拟,应急救援决策支持,应急咨询、培训、评估,事故现场快速监测六大子平台。以期利用VR、GIS、人工智能等先进技术,从功能、系统、体系三个层面完善高危行业事故应急科技服务平台建设内容,从而为政府门提供应急决策支持、为企业和社会公众提供应急科技服务。     

基于遗传-支持向量机和遗传-径向基神经网络的有机物正辛醇-水分配系数QSPR研究

基于遗传算法(GA)的因子筛选和支持向量机(SVM)的非线性回归,提出了1种改进的有机物定量结构-性质相关(QSPR)建模方法--遗传-支持向量机(GA-SVM),并将其用于38种食品工业常用有机物正辛醇-水分配系数(Kow)的QSPR建模.结果显示,QSPR模型选取了分子量、Hansen极性、沸点、含氧率和含氢率5种参数;模型的预测值与实测值间的误差平方和(SSE)、均方差(RMSE)和决定系数(R2)分别为0.048、0,036和0.999,表明模型具有较强的预测能力;同时,交叉验证的结果(SSE=0.295,RMSE=0.089,R2=0.995)也表明,模型具有良好的稳健性,因此,GA-SVM算法适用于对有机物正辛醇-水分配系数的QSPR建模.此外,将基于GA-SVM的QSPR模型分别与基于遗传-径向基神经网络(GA-RBFNN)和基于线性算法的模型进行了比较,结果表明,应用GA-SVM建立的QSPR模型无论从稳健性还是预测能力上都优于应用其它2种算法建立的模型,因此,GA-SVM算法比GA-RBFNN和线性算法更适合于对有机物正辛醇-水分配系数进行QSPR建模.     

上海市城郊臭氧浓度变化分析及模拟预报

利用上海市普陀、南汇、淀山湖3个臭氧观测站2005年的臭氧小时观测资料,首先对市区和郊区的大气臭氧浓度的污染特征和变化情况进行了分析,结果表明,上海市郊区的臭氧浓度和污染水平高于市区,且臭氧浓度日变化在市区呈现明显的双峰现象,而郊区则是单峰型变化规律。然后运用基于统计学理论的最小二乘支持向量机（LSSVM）方法对3个站的日（24h）平均和白日（12h）平均以及日最大值臭氧浓度进行预测,得到较好的预报效果。     

仇保兴：凡财政支持建筑必须是绿色建筑

住房和城乡建设部副部长仇保兴在第四届国际智能绿色建筑与建筑节能大会上表示,建设部将根据建筑的成品品质决定给予财政支持。今后,凡是财政拨款、财政补助的建筑,包括廉租房、经济适用房都必须是节能的绿色建筑,都必须进行强制性的能效标识的评价,都必须达到建筑节能的最低标准。     

杜大伟：世行贷款助推节能减排

记者5月28日从世界银行中国代表处获悉,世界银行日前批准了三个新的中国贷款项目,以帮助中国提高能源使用效率,减少电厂污染排放。据介绍,这三笔贷款总额为4．41亿美元,占世界银行2008财年对中国贷款计划额度近三分之一,用于支持能效融资项目、山东烟气脱硫项目和第三辽宁中等城市基础设施项目。     

万钢：海归报国正当时

6月28日,科技部部长万钢在“华创会”上发表演讲,热忱鼓励广大海外优秀人才回国服务。“改革开放30年来,中国政治、经济、文化、社会建设都取得了举世瞩目的成就。开放的中国,需要广大海外高层次人才的智力支持。海外优秀人才回国创业,现在正是时候。”     

次贷危机的成因、影响及启示

所谓“次贷”是指美国的次级住房抵押贷款。 在美国,住房抵押贷款被划分为三类,它的分类标准主要依据信用分值（FICO）、负债比率、信用特征三项指标。第一为优质的住房抵押贷款,其FICO Score〉670,负责比率在36％～38％之间,此类借款人有稳定可靠的收入来源,良好的信用记录、债务负担合理,还款能力较强;第二类是介于“优贷”和“次贷”之间的ALT—A,根据FICO Score〉630;620;580,负债比率为45％;