简介：船舶漏油事故等导致海洋环境污染的案例推动了船舶污染海洋环境应急管理和立法的发展。2011年交通运输部颁布的《船舶污染海洋环境应急防备和应急处置管理规定》及最高人民法院发布的《关于船舶油污损害赔偿纠纷案件若干问题的规定》等确立了以下机制：行政主体依民事侵权程序向责任人请求返还应急费用；应急产业经营者依强制缔约合同请求支付应急处置费用；以责任社会化的方式保障应急费用的资金来源。为应对海洋石油开发等其他类型的海洋环境污染事故，我国应借鉴船舶污染海洋应急管理中的强制清污协议制度、强制保险制度、油污基金制度等，建立环境损害赔偿制度。

简介：摘要：在电力行业中，EPC 总承包模式日益重要。本研究聚焦电力设计院 EPC 总承包项目全过程费用风险管理。明确该模式下费用风险概念与分类，如设计变更、物资采购价格波动及施工增项减项等风险，可能致工程质量下降、进度延迟与资金损失。探讨风险管理策略，前期进行风险识别与评估，运用先进工具准确识别潜在风险；合同签订时采取风险规避与转移措施，细化条款合理分配责任；实施中建立费用监控与调整机制，实时监控处理费用偏差。结合案例分析策略效果与问题，为电力设计院提供可行方案，助其应对费用风险，提升项目管理水平与经济效益，也为行业风险管理提供参考，推动行业健康发展。

简介：孩子领略大自然的奥秘,掌握更多的自然界现象及奇观,有利于孩子在知识的哺育下健康地成长。环境保护部、中宣部、中央文明办、教育部、共青团中央、全国妇联等六部委,前不久联合发布了《全国环境宣传教育工作纲要（2016—2020年）》（以下简称《纲要》）,努力构建全民参与环境保护社会行动体系,推动社会共治局面。

简介：摘要：机器学习算法能够从大量数据中学习模式，为信号处理提供了新的解决方案。然而，这些算法面临计算资源限制、信号特征提取复杂性以及过拟合与泛化能力问题等优化难题。在本文中，我们对常见的机器学习信号处理算法进行了详细分析，并提出了针对性优化策略，以应对这些挑战。通过实验验证，我们展示了所提算法在信号去噪、特征提取和分类等应用中的性能提升。研究结果表明，这些优化策略有助于提升信号处理的效率和准确性，推动了机器学习在信号处理领域的深入研究和应用。

简介：摘要：在电力系统运行中，故障诊断是保障系统稳定、高效运行的关键环节。随着科技的不断发展，深度学习作为一种强大的人工智能技术，逐渐在电力系统故障诊断中展现出其独特的优势。本文将深入探讨基于深度学习的电力系统故障诊断方法，分析其原理、应用以及未来的发展趋势。

简介：摘要：随着工业自动化和智能制造的快速发展，机器视觉技术已成为工业机器人实现精确抓取的关键技术之一。本文深入探讨了基于深度学习的机器视觉在工业机器人抓取中的应用。首先概述了机器视觉与深度学习的基本概念及其在工业自动化领域的重要性。接着，详细分析了深度学习算法（如卷积神经网络CNN）在物体识别、定位和抓取规划中的具体应用。此外，还讨论了双目视觉系统如何通过深度学习算法获取深度信息，进而提升工业机器人的抓取精度和效率。最后，总结了深度学习在机器视觉中的优势及挑战，并对相关技术的进一步发展提出了建议。

简介：师范院校的环境教育担负着全面提升师范生自身的环境素质以及开展环境教育的职业素质的双重任务,"互动式合作学习"策略强调教学活动中各要素间的交互作用和交互影响,它要求教师围绕教学内容尽可能周密地设计出一系列的问题,以小组合作学习的方式,引导学生通过师生之间、学生之间、师生与教育资源之间的互动合作而积极主动地参与、反应和创造,从而正确理解人类与环境的关系,掌握环境科学知识,树立科学的环境价值观和态度,掌握环保技能,养成良好的环境行为习惯,达成提升师范生自身环境素质的目标;通过对参与互动式合作学习的体验、省思和实践,获得现代环境教育的理念和从事中小学、幼儿园环境教育的方法与技能,进而增强师范生的环境教育能力,达成全面提升环境教育素质的目标.

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