环境影响评价相关法律法规汇编 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:中国环境科学出版社

作者:国家环境保护总局环境工程评估中心编

出品人:

页数:573

译者:

出版时间:2008-2

价格:80.00元

装帧:

isbn号码:9787802096943

丛书系列:

图书标签:

环境影响评价
环保法律
法规汇编
环境政策
生态保护
可持续发展
环境管理
法律法规
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具体描述

《环境影响评价相关法律法规汇编(增补本2008)》主要内容：环境影响评价是我国环境保护工作的一项重要法律制度，于20世纪70年代引入我国，经历了由部门规章到国务院条例，再到《中华人民共和国环境影响评价法》作为单项法颁布的发展过程。30年的实践，已经形成了一套完整的法律法规、政策和管理制度体系，对合理产业布局、优化项目选址、控制新的污染和生态破坏、促进产业结构升级和调整、推进清洁生产和循环经济的发展发挥了重要的作用。北京标环科技图书有限公司版权所有，未经许可擅自转载者承担法律责任。且随着区域环境影响评价和规划环境影响评价的深入实施，环境影响评价必将在可持续发展中发挥越来越大的作用。

环境影响评价的重要性及其工作的性质，决定了环境影响评价人员除了不断提高业务能力和技术水平外，还要认真学习和研究国家的相关法律法规、产业政策、技术政策和环保政策。为了方便环境影响评价人员了解和应用有关法律、法规和政策，国家环境保护总局环境工程评估中心于2005年2月编辑出版了《环境影响评价相关法律法规汇编》，系统地归纳、整理了环境影响评价及相关工作中常用的法律法规和政策，收录了1982至2004年发布的环境影响评价相关法律、行政法规、部门规章和其他规范性文件。

自2005年1月以来，我国又发布了许多新的规定，为适应环境影响评价工作的实际需要，并确保环境影响评价相关法律法规的时效性，我们汇集了2005年1月至2006年12月我国发布的行政法规、部门规章以及其他规范性文件，并补充了以前未曾收录的少量规范性文件，编辑完成了《环境影响评价相关法律法规汇编增补本2007)》。

《环境影响评价相关法律法规汇编增补本(2007)》全书分行政法规与国务院发布的规范性文件、部门规章与部门发布的规范性文件、产业政策与强制淘汰制度、环境技术政策和名录等五部分，是环境影响评价管理和技术人员的一部实用的法律法规和政策工具书，同时也适用于企业、事业单位的环境管理人员，科研院校的研究、教学人员，以及其他与环境影响评价相关的人员。

聚焦前沿科技与未来趋势：《智能系统架构与新兴计算范式》本书旨在为读者构建一个关于当代与未来信息技术核心驱动力的全面认知框架，深入探讨支撑下一代智能系统的底层架构、关键算法以及新兴的计算模式。我们专注于那些正在重塑产业格局、推动技术边界的革命性进展，而非侧重于传统的信息技术法规或环境管理实务。第一部分：深度学习的基石与前沿模型解析本部分详尽剖析了现代人工智能（AI）系统的核心——深度学习模型的发展脉络、结构原理及优化策略。第一章：神经网络的范式转移与基础理论再审本章回顾了从感知机到深度残差网络（ResNet）的发展历程，重点解析了激活函数（如 ReLU, GeLU, Swish）的数学特性及其对梯度流动和模型训练效率的影响。我们深入探讨了欠定系统中的正则化技术，如权重衰减（Weight Decay）和 Dropout 的统计学意义，并引入了贝叶斯深度学习的基本概念，用以量化模型的不确定性。第二章：Transformer 架构的精妙与演化 Transformer 模型的自注意力机制（Self-Attention）是当代大语言模型（LLM）和视觉模型（ViT）的基石。本章从矩阵运算的角度，详细拆解了多头注意力机制（Multi-Head Attention）的计算流程、效率瓶颈，以及如何通过稀疏化注意力（如 Reformer, Performer）来应对序列长度的二次方复杂度问题。此外，我们还探讨了位置编码（Positional Encoding）的最新替代方案，包括旋转位置嵌入（RoPE）及其在长文本处理中的优势。第三章：生成模型与扩散过程的数学基础本部分聚焦于近年来在图像、音频和视频生成领域取得突破的扩散模型（Diffusion Models）。章节详细阐述了马尔可夫链在正向加噪过程中的数学推导，并重点剖析了反向去噪过程（Score-Based Generative Models）中如何利用随机微分方程（SDEs）和噪声条件分数网络（NCSNs）实现高质量的样本合成。我们还对比了变分自编码器（VAEs）和生成对抗网络（GANs）的局限性，以凸显扩散模型的独特优势。第二部分：智能系统的高效能部署与异构计算智能系统的实际应用依赖于高效的硬件加速和优化的软件栈。本部分转向系统层面，探讨如何突破冯·诺依曼瓶颈，实现大规模智能计算。第四章：GPU、TPU 与专用 AI 芯片的架构对比本章对比了主流异构计算平台的架构设计哲学。我们深入研究了 NVIDIA CUDA 核心的 SIMT（Single Instruction, Multiple Thread）模型、Tensor Core 的矩阵乘法加速机制，以及谷歌 TPU 中脉动阵列（Systolic Array）如何实现高吞吐量。此外，我们还分析了为边缘计算设计的低功耗、高能效比的 ASIC 和 FPGA 平台在神经网络推理（Inference）中的应用场景与挑战。第五章：模型压缩、量化与稀疏化技术将巨型模型部署到资源受限的环境需要精细的模型优化。本章系统介绍了模型压缩的三大支柱： 1. 剪枝（Pruning）：探讨结构化剪枝（Structured Pruning）和非结构化剪枝的有效性，以及如何通过“二次训练”（Reweighting）恢复性能。 2. 量化（Quantization）：重点解析了从浮点数（FP32）到低精度定点数（INT8, INT4）的映射策略，如量化感知训练（QAT）和后训练量化（PTQ）的误差分析。 3. 知识蒸馏（Knowledge Distillation）：分析了教师模型（Teacher Model）的软标签（Soft Labels）如何指导学生模型（Student Model）的学习过程，以实现小型化网络的高效能。第六章：分布式训练与并行策略在大规模模型（如万亿参数模型）的训练中，并行化是唯一的出路。本章详细介绍了数据并行（Data Parallelism）、模型并行（Model Parallelism）以及数据与模型混合并行策略。特别是对张量并行（Tensor Parallelism）和流水线并行（Pipeline Parallelism）在跨节点通信优化上的实现细节进行了深入探讨，并讨论了 AllReduce 操作在高性能集群中的实现优化。第三部分：新兴计算范式与未来方向本部分展望了超越经典深度学习框架的计算模式，这些范式有望解决当前AI面临的算力墙、可解释性和能耗问题。第七章：神经形态计算与脉冲神经网络（SNNs）神经形态计算被视为下一代低功耗、事件驱动的计算范式。本章介绍了脉冲神经网络（SNNs）的运作机制，它通过模拟生物神经元的尖峰（Spike）进行信息传递，极大地降低了计算的稀疏性和能耗。我们探讨了 SNNs 的学习算法，如尖峰时间依赖可塑性（STDP），以及如何将传统深度网络转化为脉冲网络。第八章：量子计算在优化问题中的潜力虽然通用量子计算机仍在发展中，但量子退火（Quantum Annealing）和基于变分量子本征求解器（VQE）的算法已在特定优化问题上展现出潜力。本章分析了量子比特（Qubit）的相干性、纠缠特性，并重点探讨了如何将复杂的组合优化问题（如图论问题）映射到量子硬件上进行求解，评估其相对于经典模拟退火算法的优势。第九章：可解释性AI（XAI）与因果推断随着AI决策权重的增加，理解“为什么”变得至关重要。本章系统回顾了 XAI 的主要流派：事后解释（Post-hoc Explanations）如 LIME、SHAP 值，以及内在可解释性模型的设计原则。更进一步，我们深入到因果推断领域，探讨如何使用贝叶斯网络和结构因果模型（SCMs）来区分相关性与因果性，从而构建更鲁棒、更具决策价值的智能系统。总结本书内容高度聚焦于计算科学、算法优化、硬件架构和未来计算范式的交叉领域，为读者提供了理解支撑人工智能革命的底层技术和前沿思想的深度工具箱。它面向对高性能计算、深度学习工程化、以及下一代计算架构抱有浓厚兴趣的研究人员、高级工程师和技术决策者。