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新版禁塑政策来了

2020年11月10日 11:58

 据安徽商报讯 新版禁塑政策来了。今年年底开始,一次性发泡塑料餐具、一次性塑料棉签、含有塑料微珠的日化产品等塑料制品将陆续和老百姓说拜拜。省发改委、省生态环境厅近日联合印发《安徽省进一步加强塑料污染治理实施方案》,建立健全塑料制品长效管理机制,有力有序有效治理塑料污染。

禁止生产销售

年底起禁止销售一次性塑料棉签

根据方案,到2020年底,我省将率先在部分地区、部分领域禁止、限制部分塑料制品的生产、销售和使用。到2022年,一次性塑料制品消费量明显减少,替代产品得到推广。到2025年,塑料制品生产、流通、消费和回收处置等环节的管理制度基本建立,塑料污染得到有效控制。

我省明确,禁止生产和销售厚度小于0.025毫米的超薄塑料购物袋、厚度小于0.01毫米的聚乙烯农用地膜。禁止以医疗废物为原料制造塑料制品。全面禁止废塑料进口。到2020年底,禁止生产和销售一次性发泡塑料餐具、一次性塑料棉签;禁止生产含塑料微珠的日化产品。

“含塑料微珠的日化产品”是啥?其实你每天都在使用。安徽商报融媒体记者了解到,塑料微珠广泛存在于沐浴剂、洁面乳、洗手液、香皂、剃须泡沫、磨砂膏、牙膏、牙粉等日常用品中,一般起到磨砂、去角质、清洁等作用。因为塑料微珠不溶于水,难降解且体积极小,难以完全被污水处理系统过滤,最终排入湖泊、河流或海洋造成生态危害。此次方案明确,到2022年底,禁止销售含塑料微珠的日化产品。

禁止、限制使用

年底起合肥城区外卖禁用不可降解塑料袋

我省还将对不可降解塑料袋、一次性餐具、宾馆酒店一次性塑料用品、快递塑料包装禁止和限制使用。

方案明确,到2020年底,合肥市城市建成区的商场、超市、药店、书店等场所以及餐饮打包外卖服务和各类展会活动,禁止使用不可降解塑料袋,集贸市场规范和限制使用不可降解塑料袋;到2022年底,实施范围扩大至全部地级以上城市建成区。到2025年底,这些区域的集贸市场禁止使用不可降解塑料袋。鼓励有条件的地方,在城乡接合部、乡镇和农村地区集市等场所停止使用不可降解塑料袋。

方案明确,到2020年底,全省范围餐饮行业禁止使用不可降解一次性塑料吸管;地级以上城市建成区、景区景点的餐饮堂食服务,禁止使用不可降解一次性塑料餐具。到2022年底,县城建成区、景区景点餐饮堂食服务,禁止使用不可降解一次性塑料餐具。到2025年,地级以上城市餐饮外卖领域不可降解一次性塑料餐具消耗强度下降30%。

到2022年底,全省范围星级宾馆、酒店等场所不再主动提供一次性塑料用品,可通过设置自助购买机、提供续充型洗洁剂等方式提供相关服务;到2025年底,实施范围扩大至所有宾馆、酒店、民宿。

到2025年底,全省范围邮政快递网点禁止使用不可降解的塑料包装袋、塑料胶带、一次性塑料编织袋等。

替代与处置

快递领域推广“瘦身胶带”、免胶带纸箱

不用或少用不可降解塑料制品,拿什么替代?我省方案明确提出,将在商场、超市、药店、书店等场所,推广使用环保布袋、纸袋等非塑制品和可降解购物袋,鼓励设置自助式、智慧化投放装置。推广使用生鲜产品可降解包装膜(袋)。建立集贸市场购物袋集中购销制。

方案提出,将在餐饮外卖领域推广使用符合性能和食品安全要求的秸秆覆膜餐盒等生物基产品、可降解塑料袋等替代产品。在快递领域推广应用“瘦身胶带”、免胶带纸箱和绿色环保包装袋。

我省还将促进生物基可降解替塑产品研发推广。鼓励有条件的市在包装材料、农用地膜等重点领域开展生物基新材料示范应用,鼓励党政机关、事业单位、国有企业优先采购生物基新材料制品。对生物基新材料年主营业务收入首次超过1亿元、3亿元、5亿元的企业,每上一个台阶分别给予一次性奖励100万元、300万元、500万元。

方案提出,电商、外卖、快递等平台企业要制定一次性塑料制品减量替代实施方案,为消费者和平台商家提供绿色包装产品选择。

在规范塑料废弃物回收利用和处置方面,我省明确将全面实施地级市生活垃圾分类,按垃圾分类标准配备布局合理、数量适宜的分类投放垃圾容器,优化垃圾分类收集和转运站点布局,适应和满足塑料废弃物分类需求。

在推进资源化能源化利用方面,我省将推动塑料废弃物资源化利用的规范化、集中化和产业化。进一步推进垃圾焚烧发电等设施建设。

政策执行

一次性塑料制品管控纳入景区酒店评级标准

在政策执行方面,我省将严格塑料制品行业准入管理。对明令淘汰的、超出淘汰截止日期的塑料制品产能,依法依规对企业采取关停、取缔等相关措施,或采取断电、断水,拆除动力装置,封存主体设备等措施淘汰相关主体设备(生产线)。严格执行差别电价和非居民用水超定额累进加价等差别化能源资源价格。

未来我省将把一次性塑料制品管控要求纳入旅游景区和星级宾馆、酒店评定评级标准。探索建立塑料原材料与制成品的生产、销售信息披露制度,探索实施企业法人守信承诺和失信惩戒。

鼓励各地采取经济手段,促进一次性塑料制品减量、替代。未来我省将加大对塑料制品产品质量监督抽查力度,加强对商场、超市、集贸市场、宾馆、酒店等场所销售、使用塑料制品的监督检查,依法查处生产销售国家明令淘汰塑料制品等各类违法违规行为,开展黑色包装袋等特定物质超标包装专项整治。

安徽商报融媒体记者刘媛媛/文

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矩阵和两个分解出的矩阵之间的近似误差最小。Ye等人提出了一种用于社区发现的深度NMF模型,其中深度学习架构可以促进NMF学习原始网络结构和社区结构之间的层次化映射。在某些情况下,社区发现的工作需要与对带有属性的内容的语义理解同时进行。为此,研究人员以一种带属性的图的形式表征网络,这种图同时包含了网络结构和节点的属性。Li等人特别针对带属性图的社区发现任务提出了一种嵌入方法,它将带有属性的社区发现看做一个NMF优化问题。为了使算法收敛,他们设计了一套可计算的迭代更新规则。基于深度稀疏滤波的社区发现邻接矩阵反映出了网络的稀疏性。嵌入对输入的成对关系进行编码,从而避免在稀疏矩阵上进行搜索。稀疏滤波(SF)是一种有效的深度特征学习算法,它只用到了一个超参数,但可以处理高维输入。SF的关键模块是针对L2正则化后的特征的稀疏性设计的简单代价函数。对于网络(尤其是在大型网络中)的社区发现,Xie等人基于深度稀疏滤波提出了一种高效的网络表征方法。他们通过一种无监督的深度学习算法划分网络,从而提取网络特征。基于社区嵌入的社区发现传统意义上,图嵌入重点关注单个的节点。Cavallari等人研究了另一种重要的、但是鲜有人探索过的图嵌入情况,他们重点关注对社区的嵌入。他们认为这种新的重要策略有益于社区发现任务。具体而言,社区嵌入的目标是在低维空间中学习一种社区的节点分布。我们可以通过过渡性(transitional)的图嵌入方法使用这种新的节点分布,从而很好地保留网络结构,这反过来可以提升社区发现的性能。此外,Tu等人提出了一种新的图嵌入模型,它同时探测每个节点的社区分布,并且学习节点和社区的嵌入。网络中的社区实际上反映了同一个社区中相似的观点、行为等高阶近似信息。Zhang等人提出了一种保留社区信息的社交网络嵌入方法来学习网络表征。他们提出的这种方法在社区检测任务中体现出了性能的优越性。4.3基于图神经网络的社区发现近年来,图神经网络(GNN)的迅猛发展表明了图挖掘和深度学习技术融合的趋势。基于GNN的社区发现被用于利用图神经网络对网络上的复杂关系进行建模,并捕获这种关系。例如,Chen等人提出的有监督社区发现GNN引入了一种非回溯的运算符,来定义边的邻接性。这种方法可以提升学习性能。对于GNN来说,运算符的选择非常方便。图卷积网络(GCN)是基于CNN研发的,它继承了快速学习的能力。面对图输入数据,GCN展现出了非常好的性能。GCN带来的巨大提升在于整合了考虑网络中实体概率分布的概率模型。例如,Jin等人通过马尔科夫随机场解决了包含语义信息的带属性网络中的半监督社区发现问题。Shchur和Gunnemann将「伯努利-泊松」概率模型整合到GCN中,用于重叠社区发现问题。通过这种方法,卷积层可以识别复杂的网络模式。五、挑战和机遇近年来(尤其是近5年来),用于社区发现的深度学习技术迅速发展。由于对现实世界具有重大的影响,这一领域持续受到研究人员的关注。尽管取得了令人欣喜的成果,在将深度学习应用于社区发现的领域中,仍然有一些挑战有待被更好地解决。下面,本文将总结这些挑战和机遇。挑战1:社区数未知长久以来,由于社区数未知而引发的挑战始终没有得到很好的解决。在机器学习领域中,社区发现经常被表示为一种无监督聚类任务。总现实世界的网络中提取出的研究数据大多是没有标签的。因此,我们很难获取有关社区数的先验知识。此外,大多数现有的深度学习社区发现方法(尤其是深度图嵌入),通过评估潜在特征空间中的节点相似度获取分类节点。然而,在后续的聚类算法中,聚类的目标数量仍然需要被事先定义。机遇:对于这一挑战,一个直接的解决方案是通过分析网络拓扑确定社区的数量,并将其整合到深度学习模型中。Bhatia和Rani等人遵循这一思想,采用基于随机游走的定制化PageRank算法,通过将图重构到一种线性的形式进行社区发现,并通过模块化的优化方法来应用调优。但是这些方法并不能保证网络中的每个节点可以被分配到特定的社区中。因此,我们需要为社区发现任务涉及新的模型,从而避免在分配社区的过程中漏掉某些节点。挑战2:网络层次网络层次反映了分层的网络结构,它将位于独立的层上的多个群组连接了起来,从而形成一个更加复杂的网络。而每一层都专注于特定的功能。对于多层网络,用于社区发现的深度学习技术必须实现对于两种层次上的表征的提取。而且他们将面临多层网络固有的挑战,这包括不同的关系类型以及不同层中不同的稀疏程度。机遇:为了区分不同种类的连接,Song和Thiagarajan提出了一种具有特殊子图设计的多层DeepWalk模型,从而保存了层次化的结构。但是他们并没有同时优化可以用于所有层的公用表征以及保留了特定层网络结构的局部表征。他们的目的是利用不同层之间的依赖,而实际上这种依赖关系经常被破坏。此外,对于新的设计来说,还应该考虑与层数增加有关的可伸缩性问题。因此,在研发用于具有网络层次的社区发现的深度学习方法的问题上,我们还有很长的路要走。挑战3:网络异质性网络的异质性指的是网络中实体类型的显著差异,而各种各样的节点集合和它们之间复杂的联系形成了异质网络。因此,我们应该通过不同于同质网络的方式研究异质网络中的社区发现。在应用和研发深度学习模型和算法时,应该解决异质网络实体上的概率分布的差异。机遇:大多数之前的深度学习方法并不是基于网络异质性研发的。Change等人设计了一种非线性嵌入函数,它被用于捕获异质组件之间的交互。因此,未来在异质网络上至少存在两个方面的研究机遇:(1)异质网络表征的深度图嵌入学习模型以及相关的支撑算法;(2)采用新型训练过程的特定深度学习模型,旨在学习隐藏层中的异构图属性。挑战4:边上带符号的信息许多现实世界中的网络具有边上的符号信息(即正关系或负关系)。在有符号网络的环境下,用于社区发现的深度学习方法面临的挑战是:通过不同的符号信息表示的节点之间的联系应该以不同的方式对待。机遇:一种可能的解决方案是,通过设计一种随机游走过程引入正关系边和负关系边。Hu等人遵循这一思路,基于词嵌入技术研发了一种稀疏图嵌入模型。但是,他们的方法在一些小型的真实世界中的有符号网络中的性能要差于作为对比基线的谱方法。另一种的可能的解决方案是重建一个有符号网络的邻接矩阵表征。然而,这又面临着另外一个问题:现实世界中的绝大部分邻接连接是正关系。Shen和Chung施加了更大的惩罚,使他们的栈式自编码器模型更加关注重建稀缺的负边而不是丰富的正边。然而,在大多数情况下,我们并不能获取关于大量节点的社区分配信息。因此,在有符号网络中,社区发现的高效的无监督方法仍然有待探索。挑战5:社区嵌入社区嵌入是一个新兴的研究领域,这种方法将对社区而不是每个独立的节点进行嵌入。社区嵌入重点关注对社区进行感知的高阶近似而不是在节点邻居之间的1阶或2阶近似。未来,社区嵌入研究面临的挑战有:(1)高昂的计算开销;(2)节点和社区结构之间的关系评估;(3)应用深度学习模型时发生的其它问题,例如社区之间的分部漂移。机遇:设想有一种智能的方法通过自动选择针对节点和/或社区的表征模块来支撑社区嵌入。为此,Philip等人建议从以下研究目标入手:(1)如何将社区嵌入整合到一个深度学习模型中?(2)如何为了「计算地更快」这样的目标直接嵌入社区结构?(3)如何优化整合好的深度社区发现学习模型中的超参数?挑战6:网络的动态性网络的动态性主要包含两种情况:网络拓扑的变化,以及在固定拓扑上的属性的变化。拓扑的变化会引起社区的演化。例如,添加或删除一个节点会影响全局的网络连接,因此它也会改变社区结构。对于静态网络来说,深度网络社区发现学习模型在面对每个网络的快照时,需要重新训练,这里面包含一些重复的工作。对于静态网络中的时序属性,技术上的挑战在于对于流数据的深度特征提取,这些流数据的概率分布和属性随时都会变化,它们引入图数据作为深度学习模型输入的另一部分。机遇:针对时间和空间维度上的动态特性,人们还没有研发用于社区发现的深度学习模型。未来的研究方向包括:(1)发现并识别社区间的空间变化;(2)学习深度模式,它同时对时序特征和社区结构信息进行嵌入;(3)为社区发现任务研发一种统一的深度学习方法,它可以同时处理空间和时间特征。挑战7:大规模网络大规模网络指的是拥有数以百万计的节点和边、大规模结构化模式以及高度动态性的大型网络。因此,大规模网络有其固有的规模特性(例如,社交网络中与规模无关的特性,节点度的米率分布特性),这些特性会影响社区发现任务中的聚类系数。此外,通过分解后的有关高维邻接关系的近似度度量,研究人员将分布式计算应用于可扩展的学习,同时他们也面临着鲁棒的学习控制和协作计算的问题。不断变化的网络拓扑进一步增加了近似度估计的难度。总而言之,大规模网络中的社区发现设计上述所有提到的挑战,以及可扩展学习方面的挑战。机遇:大规模网络(例如,Facebook和Twitter)不仅提出了挑战,也催生了设计更先进的深度学习方法的机遇。为了充分利用大规模网络中的丰富信息,社区上的聚类任务更需要具有较低的计算复杂度并具有灵活性的新型无监督算法。深度学习中用到的关键数据降维方法(即矩阵低秩近似)并不适用于大规模网络,它在分布式计算场景下的计算开销也是很高昂的。因此,人们急需新型的深度学习框架、模型和算法。研发应用于大规模网络的深度学习方法需要通过精度和速度来评估,这种评估方式可能是最大的挑战。六、结语如今,我们生活在各种各样的网络中。发现这些网络的内在功能和特征有助于我们全面地理解周围的环境(尤其是在社交网络中)。社区还原了描述社会现象的复杂关系。传统的社区发现方法曾经依赖的是统计推断和机器学习(谱聚类)。然而,深度学习的发展极大地提升了社区发现方法的计算性能,用于社区发现的深度学习方法近五年来被广泛地研究。在这篇综述文章中,Philip等人全方位地回顾了模型和算法研发方面相应的技术趋势,并针对基于深度学习领域社区发现进展做了详细的阐述。最为重要的是,这篇综述还指出了将深度学习用于社区发现任务时存在的七个重大挑战,这在一定程度上将为下一代社区发现研究指明方向。雷锋网雷锋网(公众号:雷锋网)雷锋网

2020年05月22日 11:50

租客网:一起从租房市场、租房人群中窥探城市新青年群体的租赁生活

这一年,房价似乎不怎么涨了,因此售楼处被买房的砸了一遍;房租好像涨起来了,所以中介商被租房的撕了一圈。但大家对居住的观念以及消费理念,也在政策和市场的双重影响下悄悄发生了改变。我们一起从租房市场、租房人群中窥探城市新青年群体的租赁生活~新租房行业概况截至2017年底我国流动人口规模已经达到2.5亿,而其中有67.3%的人群(1.67亿)是通过租赁私房的方式来居住的。鉴于流动人口是指离开户籍所在地的迁移人群,而很多已落户的群体依然属于租房人群,实际租房群体还要大于这个数字(达1.98亿)。1.98亿是多少人呢,你觉得一节地铁车厢很挤吧?一列地铁8节车厢,每节塞满350个瘦子就是2800个人,1.98亿人每天出门上班要70714列地铁才够用!你觉得2亿人已经很多,但实际上租房人口的每年都在涨。虽然只住20平米,未来5年还有3600万人等着挤进来。“门口的往里走走,再挤挤,还有好多人没上车呢!”新租房时代的人群画像什么鬼?租房群体当中有63%的小哥哥,只有37%的小姐姐。小编来安慰男生一下:很多情侣共同租房的情况,在统计时大部分登记为男生,而且一部分女生出于安全原因也登记为男生,还有...算了小编编不下去了,妹子很少,小哥哥们,事实就是这么残酷租房人群中,90后占了44%,95后占了24%,80后占了18%。00后占1%?快回家写作业吧,别和哥哥姐姐们抢房了租房群体中,单身51%,恋爱中34%。这下你放心了,大部分人还是单身的,有对象的那么少,肯定是大家还在寻找当中。66%的人还是爱着自己所在的城市,希望能够留下来;30%的人还在犹豫是否返回家乡;4%的人打定了注意回老家。无论在哪,愿大家能拥有自己真正追求的生活状态。48%的人目前没有买房计划,46%的人有买房计划,正在存钱中。小编猜“很享受租房生活,不考虑买房的6%的人”,一定是对【自己能存下钱】这件事已经失去信心了。不过买房这件事,当你抛开“早买房,早上车,房价上涨,不用工作人生赢家”这种心态后,会发现需求也没有从前那样迫切。高房价的恶在于让年轻人失去了追求自己所爱的勇气,也让这个社会的价值观从创造价值转向了创造房产证的价格。65%的租房群体是合租,26%的人住公寓,只有9%的人整租房间。合租是目前大部分人的选择,可以减轻自己的生活压力,尤其是在租客网租房子,还有租客的信用保障体系,让租客不管是合租还是单租都能遇到合适的房东和室友。年龄越小,合租的比例越高,95后合租比例高达84.1%,毕竟这个和收入状况以及心态有关。选择合租的原因,不出意料:83%的人因为可以分摊水电费及房租而选择合租。还有13%的同学抱着“找到另一半”的心态来合租,看来还有人把自己的婚姻大事跟房子捆绑在一起,不管是租房还是买房都是如此。对舍友的要求(复选),最多的是,82%的人要求干净卫生无不良嗜好,68%的人希望生活作息相似,62%的人希望有正当职业脾气好。干净,安静,最重要!小编感觉无形之中给房东增加了很大难处:如何把从四面八方而来的租客汇集在一起,让他们相安无事的相处,不会因为某个人扰民而半夜接到其他租客的投诉电话,不会因为他们弄坏了家中的电器和家具而被迫成为“维修工”。如此庞大的租房数据背后,牵扯的不仅仅是一个个带着梦想来到异地的追梦人,还有他们背后的房东。如何能成为一个“按时收租、没有麻烦”的包租婆/公是每一个房东的梦想。租客网的出现就是广大房东的福利,切实解决房东“两大烦心事”。第一大烦心事:房屋租赁空窗期,租客网推出了预租服务,在房屋租赁到期前,将房屋租赁信息曝光在租客平台,给需要的租客更多看房的机会。第二大烦心事:找到一个好租客,租客网推出严格的信用保障安全体系,租客在注册时必须通过平台的资质审核和实名认证,保证了租客的真实可靠和信用租房问题。让房东只管按时查收到账租金,免除了房屋空置、退逃租、破坏房屋的风险。

2020年04月30日 10:37

居间合同是什么?

居间合同,又称“中介服务合同”。是指居间人根据委托人的要求为委托人与第三人订立合同提供机会或进行介绍,而委托人须向居间人给付约定报酬的协议。特征:(1)其合同标的不是法律行为,而是介绍订约的劳务;(2)居间人在委托人与第三个订立的合同中既非当事人,亦非任何一方的代理人,而是中间媒介人;(3)它是有偿合同,居间人只有在居间产生有效结果时才可请求报酬给付。学说中有认为,居间合同为特殊契约,当事人不负有严格的合同义务;亦有学说认为,居间合同为准委托合同,适用有关委托的一般规定。

2020年04月27日 14:24