DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 结论 胃癌是世界上最常见的癌症之一，尽管在过去一个世纪中，胃癌的发病率在全球范围内有所下降，但胃癌仍然是全球范围内的主要杀手。由于早期胃癌无特异性改变，大多患者发现已经处于进展期，手术、辅助放化疗的快速发展在一定程度上提高了胃癌患者的生存期，但由于化学药物抗性等原因胃癌患者的生存率比较低。因此识别与胃癌相关的分子标志物，为胃癌患者提供个体化治疗以提高治疗效果尤为重要。 DNA拷贝数的变异也就意味着在DNA的复制过程中某些基因的增添或者删减，这必然会导致某些基因的表达发生改变，即高表达或者低表达。本文基于生物信息学的方法，对375例胃癌组织和32例正常组织的基因表达数据以及DNA拷贝数变异数据进行联合分析，筛选出946个共有的上调差异基因和921个共有的下调差异基因。对这些差异基因进行GO富集分析显示，81%的差异基因参与了GO术语的生物过程，包括趋化因子的信号通路，胞间信号的传导，细胞分化，DNA复制，细胞增殖的正向调控以及细胞粘附等生物过程。已有相关研究证明了趋化因子的信号通路和细胞粘附等生物过程在胃癌的发生发展过程中的作用。KEGG通路分析结果显示，这些基因显著富集于PI3K-Akt信号通路、ECM-受体相互作用、Wnt信号通路以及胃酸分泌等。PI3K-Akt信号通路在胃癌中的作用已有研究表明。通过String数据库构建差异基因的蛋白质相互作用网络，并结合生物信息软件CytoScape的插件MCODE，找出了网络中联系最为紧密的两个子网络，联合MalaCards疾病数据库找出了8个与胃癌相关的基因，运用CytoHubba插件重建了与这八个基因联系最为紧密的网络。最后筛选出该网络中基因拷贝数与基因表达呈正相关的26个基因。 总之，本文为了更深入地了解与胃癌发生发展过程相关的基因和信号通路，整合分析了TCGA数据库中胃癌的RNA-Seq和DNA Copy Number数据，运用生物信息学的方法筛选26个既发生差异表达又发生DNA拷贝数变异的驱动基因。GO功能富集分析和KEGG通路分析显示，这些基因显著富集于PI3K-Akt信号通路、ECM-受体相互作用、Wnt信号通路以及胃酸分泌等通路，这些基因和信号通路可能与胃癌的发生发展有关。其中的19个基因在胃癌发生发展过程中的作用已有相关文献报道且得到了临床证明，剩余的AGT、PRKACG、F2、KNG1、GNGT1、SH3GL2和RHOV等基因中，AGT、PRKACG、F2和KNG1都参与了癌症途径，GNGT1参与了PI3K-Akt信号通路，但在胃癌的发生发展过程中的作用尚无相关报道，有待进一步的研究和临床证明。
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user: 摘要 网络流量预测是网络安全领域重要的研究方向之一，精准预测网络流量的趋势和峰值，并针对现有信息安全系统发现网络中可能存在的安全问题做出提前预警。随着各传感器的大量部署，系统已拥有大量可用数据，但是缺乏行之有效的分析方法，为此本文通过深度学习的方式对网络流量预测建立模型，提出一种基于LSTM神经网络的流量预测模型，并与ARIMA模型比较验证LSTM网络模型具有更好的性能，验证了该模型在网络流量预测中的适用性与更高的准确性。
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user: 1. 引言 随着网络技术的高速发展和互联网技术的普及，网络已经成为人们工作、生活必不可缺的一部分 [ 1 ]。传统的网络流量预测主要凭借主观经验，根据历史数据和个人经验进行流量的预测判断，该类方法误判的几率较大，不能够对流量变化趋势做出准确判断，预测结果较实际数据存在明显偏差。如果基于大量历史数据并且实时掌握目前网络状况，进行流量预测，其结果会更加可靠，因此提出了网络流量预测分析模型。 近年来，许多流量预测模型被提出，其中包括统计与回归方法 [ 2 ]，基于流量的方法 [ 3 ] 和机器学习方法 [ 4 ]。目前被广泛认可的自回归积分滑动平均模型(Autoregressive integrated moving average model，简称ARIMA)，已于20世纪70年代应用在网络安全领域，目的是预测网络系统的状况，并且逐渐成为新的预测模型的比较对象。ARIMA在数据规则变化时表现出良好性能，但是当数据不规则变化时，预测的误差较大。同时随着计算性能逐渐提高，传感器技术的成熟，能够感知采集大量数据，由此引发的“数据爆炸”的问题越来越受到重视，传统的方法由于维度的局限性难以适应现在预测需求，因此目前急需新的处理大数据的预测模型。 上述研究方法虽然能初步地解决流量预测的问题，但是没有考虑到内部深层细粒度特征。随着机器学习技术的发展，深度学习以其强大的特征提取能力，基于深度学习的预测模型逐渐成为新趋势。到目前为止，深度学习技术已经在自然语言处理、语音识别和计算机视觉领域取得显著成功，并向其他领域应用广泛扩展，其中时间序列分析为新的扩展方向之一。网络流量预测分析可以抽象成时间序列问题，目前循环神经网络模型(Recurrent neural network，简称RNN)被广泛认可，但是根据以往研究表明，传统的RNN方法性能难以满足需求，对10分钟后的数据难以预测，为此本文提出将长短期记忆网络模型(Long short-term memory，简称LSTM)用于网络流量的预测，该方法具有较高的准确性，与ARIMA模型对比性能提高近70%。
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user: 2. 流量预测 流量预测作为网络安全的重要研究方向之一可以抽象为时间序列预测问题，时间序列预测虽然作为机器学习的重要领域之一，但与其它机器学习问题不同，关键区别在于固定的数据序列约束以及提供的约束条件。时间序列预测问题涉及许多时间分量，而这往往是问题解决的难点，并且不能简单地使用机器学习算法解决。时间序列预测为根据当前和过去采集到的数据，分析预测出未来几分钟到几个小时的可能状况。此类问题与网络流量预测问题、交通预测问题十分类似，两类都可以归结为时间序列预测的研究问题，随着深度学习的高速发展，为两类问题的解决提供新的研究思路和方法。 人工神经网络(Artificial neural network，简称ANN)自20世纪80年代以来被广泛应用于时间序列预测问题中，众所周知的ANN网络模型有以下几种：多层感知器(Multi-layer Perceptron，简称MLP)、循环神经网络、径向基网络(Radial basis function network，简称RBFN)，以及其他多种模型。ANN出现之前，线性统计方法为预测的主流方法，但是该方法存在严重局限性，不能够捕获到复杂现实世界中的非线性关系 [ 5 ]，同时Makridakis组织的一次大规模的预测竞赛的结果也表名，数据中存在不同程度上的非线性，不能通过线性统计方法处理。然而ANN作为广义非线性预测模型，能一定程度上捕获数据中的非线性关系，因此得到广泛的普及。随着科技进步，机器计算能力大幅度提升，Hinton于2006年提出深度学习概念 [ 6 ]，深度学习提供的高维度空间以及低维嵌套结构，有效解决了非线性降维方法无法解决的问题。Enzo Busseti等 [ 7 ] 创新性的将深度学习应用于时间序列预测中，探索出不同模型预测精度不同的结论。 RNN同样作为目前解决时间序列预测的主流方法之一，也可应用于网络流量预测问题中，由于RNN的提出，目前许多模型都是基于RNN的改进。但是RNN在面对长期时间序列表现出来的性能欠缺误差较大的问题，迫使我们寻找更好的方法，由此提出将LSTM模型应用在时间序列预测问题中。李高盛等人于2019年对LSTM模型进行相关研究 [ 8 ]，LSTM神经网络模型由三层构成，其中隐藏层由内存块组成，并且能够通过训练方法自动确定参数，与现有的方法相比无疑是一种创新点。
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user: 3. 相关工作 流量预测具备时空复杂性，未来流量的预测需要大量数据作为基础，但是因为设备流动性大的原因，数据的采集往往较为困难。本节将首先介绍数据集获取的方法，然后详述涉及的RNN和LSTM模型的相关知识。 3.1. 数据的获取 网络数据的获取是指以一定时间为周期，通过采集设备获取特定区域内的流量数，并进行处理和存储。由于设备流动性大的问题，采集的数据仅能在一定程度上反应此时的网络流量，但是已然具有参考价值。目前有多种方式获取网络流量数据，本数据集的获取方式为通过WiFi和移动网络信息获取实时流量。通过移动设备连入网络的数量评估区域内流量，该技术不需要昂贵的基础设施，成本低廉。 3.2. RNN模型 传统神经网络相邻层之间的节点完全连接，而同一层的节点没有任何联系，由于节点之间需要相互交互，导致这种类型的网络模型在处理时间序列预测问题上性能欠佳。RNN中的隐藏单元可以接收到先前状态对当前状态的反馈。图1展示了一个基本的RNN架构。 图1. RNN架构 在这种结构中，输入向量逐次送入RNN中，而不像传统神经网络一样采用固定数量的输入方式，同时能够根据实际情况确定RNN的深度。最终的输出结果不仅受当前输入值的影响，还受先前隐藏层输出结果的影响。以下用数学模型表示： t i = W h x x i + W h h x i − 1 + b h h i = σ ( t i ) s i = W o h h i + b y (1) o ^ = g ( s i ) 公式中 x i 表示输入变量， W h x 、 W h h 和 W o h 为权重矩阵， b h 和 b y 是偏差向量， σ 和g为Sigmoid函数， t i 、 h i 和 s i 为临时变量， o ^ 为输出变量。损失函数如下： f = ∑ i ( ‖ o ^ i − o i ‖ / 2 ) (2) 其中 o i 表示真实输出。 t + 1 处的输出由 t + 1 处的输入和历史数据共同决定。由于梯度的问题，RNN模型的精度随时间的推移下降，最终导致输出误差较大。 3.3. LSTM模型 LSTM模型在RNN模型的基础上进行改进，通过将隐藏层作为记忆单元，能够解决短期和长期时间序列的相关性问题。图2给出记忆单元的结构图，存储单元位于整个记忆单元的核心处，用红色圆圈表示。输入为已知数据，而输出则是预测的结果。在记忆单元中存在三个门，分别为输入门、遗忘门、输出门，通过绿色圆圈在图中标识。每个单元的状态用 S t 表示，每个门的输入由预处理数据 X t 和先前 S t − 1 状态组成。蓝色点代表汇聚点，虚线是前一状态函数。以记忆单元中信息的流动为基础，状态的更新和输出可以归纳为公式3： 图2. LSTM记忆单元设计 i t = σ ( W ( i ) X t + U ( i ) S t − 1 ) f t = σ ( W ( f ) X t + U ( f ) S t − 1 ) o t = σ ( W ( o ) X t + U ( o ) S t − 1 ) S ˜ t = tanh ( W ( c ) X t + U ( c ) S t − 1 ) (3) S t = f t ∘ S t − 1 + i t ∘ S ˜ t O t = o t ∘ tanh ( S t ) 公式中的 ∘ 表示Hadamard乘积， i t 、 f t 和 o t 表示三种不同的门， S ˜ t 为新状态的记忆单元， S t 为最终状态的记忆单元， O t 是最终输出的存储单元。 W ( i ) 、 W ( f ) 、 W ( o ) 、 W ( c ) 、 U ( i ) 、 U ( f ) 、 U ( o ) 和 U ( c ) 为系数矩阵。 经由不同功能门后，LSTM记忆单元可以捕获短期和长期时间序列中复杂的相关特性，相比RNN模型性能明显提高。
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user: 4. 实验分析 4.1. 数据集分析 实验数据集来源于2018年某火车站整个候车室的设备流量信息，候车室提供WiFi接入点，每个数据采集点以一分钟为周期采集连入的设备量，通过该数据反应此时网络数量。整个数据集由1000组数据组成，时间从2018年9月10日18时55分开始到2018年9月11日11时34分结束，图3为数据集的折线图，反应出数据的变化趋势。从图中反应的网络流量信息中可以看出，设备数量从开始到9月10日20时13分达到峰值，随后数量逐渐减少，至9月11日4时26分到达谷底，后又呈逐渐升高的趋势，由此可以看出数据集不是固定的，在此进一步分析序列的自相关性如图4所示，图中表现了前210个点之间存在明显的正相关性，210到630的数据存在负相关性，剩下数据相对而言相关性较弱。 图3. 数据集折线图 图4. 数据集自相关图 4.2. 评估标准 本实验采用均方误差(Mean squared error，简称MSE)和均方根误差(Root mean square error，简称RMSE)评估模型的精确度，预测模型越准确MSE和RMSE的值越小，因此许多预测模型会以MSE或RMSE的值作为衡量模型好坏的标准。 MSE = 1 N ∑ t = 1 N ( o b s e r v e d t − p r e d i c t e d t ) 2 RMSE = 1 N ∑ t = 1 N ( o b s e r v e d t − p r e d i c t e d t ) 2 (4) 4.3. 实验结果 本次实验的实验环境为：CPU为Intel core i5-9400F 2.90 GHz，操作系统Windows10 16位，内存为16GBDDR。本次实验首先用LSTM模型在不同迭代次数参数下的结果，然后列举ARIMA模型在不同(p， q， d)下MSE的误差值，选取最优LSTM模型和最优ARIMA模型进行比较。 设置不同迭代次数，LSTM预测出模型的准确度不同，若迭代次数少LSTM模型可能还未到平稳状况就被迫中止，相反若迭代次数多，不止程序运行时间过长，并且会影响最后模型的准确度。图5给出在50、100、150、200、250、300、350、400迭代次数下LSTM模型的RMSE误差盒式图，从盒式图中可以看出，当迭代次数为150时RMSE的平均值最小为19.992，由此将该参数设定为LSTM模型的最优参数。 ARIMA作为经典的时间序列预测模型，算法和参数调整方面已较为成熟，在此列举不同(p， q， d)参数下ARIMA模型MSE误差值，见表1。表中可以看出，针对此数据集，ARIMA参数在(2， 1， 1)情况下性能最优，因此选择参数(2， 1， 1)的ARIMA模型作为最优ARIMA模型。 图5. 不同迭代次数误差值的盒式图 Table 1 The result of ARRIMA mode p q d MSE 0 0 0 1，354，174.552 0 0 1 348，440.530 0 1 0 1357.026 0 1 1 1357.585 0 1 2 1369.117 0 2 0 2532.257 0 2 1 1319.250 1 0 0 1355.588 1 1 0 1363.889 1 2 0 2195.089 2 1 0 1381.750 2 1 1 1316.503 2 2 0 2041.721 4 1 0 1394.358 4 1 1 1324.233 表1. ARRIMA模型运行结果 上面分别介绍了LSTM最优模型的RMSE误差和ARRIMA最优模型的MSE误差，由于RMSE和MSE之间存在以下规则， RMSE 2 = MSE (5) 在此将LSTM模型取得的RMSE误差值转化成MSE误差值，结果为399.640，由此可以算出LSTM模型相较ARRIMA模型，性能提高69.64%。图6给出LSTM模型的预测曲线，蓝色为原始数据集，橙色为预测模型给出的预测数据集。 图6. LSTM模型预测图
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user: 5. 总结与展望 本文创新性地提出了一种网络流量预测模型，实验表明，方法可以很好地拟合数据集的流量曲线，验证出LSTM模型相比ARIMA模型性能提高明显，并能准确地预测出未来一段时间的变化趋势。网络流量预测模型的建立受各种因素影响，因此在未来工作中，作者将在更为广泛的数据集上应用，构建更加完善准确的网络流量预测模型。
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user: 摘要 目的：观察参麦注射液防治恶性血液病化疗中胃肠道反应的疗效。方法：2016年1月~2017年12月，我院选择60例恶性血液病化疗病例，随机分成实验组及对照组2组，实验组化疗过程中应用参麦注射液，对照组不加用参麦注射液，观察化疗过程中胃肠道副反应。结论：应用参麦注射液(正大青春宝药业有限公司生产)静滴防治胃肠道副反应收到明显效果。
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user: 1. 前言 血液系统恶性肿瘤和实体肿瘤不同，不适合手术和放疗，大多数都需要化疗，化疗耐受性是影响疗效的主要因素之一。我们需要通过药物来减轻化疗不良反应，增加机体耐受性，为既定方案取得良好疗效提供保障和机会。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 一般资料 所选病例60人，年龄在45周岁~65周岁之间，均为恶性血液病住院患者，诊断均符合《血液病诊断及疗效标准》(张之南主编，第2版，北京科学出版社)。其中，男35例，女25例，急性髓细胞白血病13例，急性淋巴细胞白血病10例；恶性淋巴瘤15例，多发性骨髓瘤15例，慢粒急淋变2例，慢淋进展3例，原发性巨球蛋白血症2例，体能PS评分均在70分以上，无胃肠道器质性病变，膈肌病变，高颅压或引起顽固性呕吐相关病因，化疗前一周无恶心呕吐症状，无止吐药物应用史。均对参麦无过敏反应，60例病人中，初诊诱导化疗15例，早期巩固化疗25例，晚期强化治疗20例。 2.2. 化疗方案与止吐药物 急非淋IA方案，伊达比星8~12 mg/m 2 /d，d 1~3，阿糖胞苷0.1 /m 2 /d，d 1~7。急淋VDP方案：长春地辛4 mg qw d 1.8.15.22，柔红霉素45 mg/m 2 /d，d 1~3，强的松1~2 mg/kg/d d 1~14，0.5~1 mg/kg/d，d 15~28；恶性淋巴瘤，弥漫大B细胞淋巴瘤CHOP方案：环磷酰胺0.5/m 2 d 1，表柔比星60~90 mg/m 2 d 1，长春地辛4 mg d 1，强的松1 mg/kg/d，d 1~5，T细胞淋巴瘤CHOP方案，铜钱，或GDP方案，吉西他滨1.0/m 2 /d d 1，8，顺铂30 mg d 1~4，地塞米松40 mg d 1~4，多发性骨髓瘤VAD方案，长春地辛1 mg/d，d 1~4，多柔比星10 mg/d，d 1~4加或不加硼替佐米1.3 mg/m 2 ，d 1，4，8，11。慢粒急淋变同急淋，急髓变同急非淋，慢性淋巴细胞白血病进展及原发性巨球蛋白血症化疗方案：FC方案，福达拉滨25 mg/m 2 ，d 1~3，环磷酰胺250 mg/m 2 ，d 1~3，化疗药物剂量按个体每平米体表面积用药的中等剂量给药，止吐药物剂量按中等剂量给药。60例病人随机分成参麦组及对照组，参麦组化疗同时给予参麦40~60 ml/d于5%葡萄糖250 ml中，共7~10天，VDP方案化疗是与化疗同步。 2.3. 胃肠道副反应分级及疗效评价 [ 1 ] 按WHO标准观察恶心呕吐表现0级，无症状，I级：恶心；II级：偶尔呕吐；III级：频繁呕吐；IV级，频繁呕吐，难以控制。止吐效果评价：CR：完全缓解，无呕吐，PR：部分缓解，呕吐1~2次/天，轻度缓解MR：3~5次/天；NR：无效，呕吐大于6次/天。以CR + PR计算有效率。 2.4. 统计学方法 采用X 2 检验，P < 0.05，有统计学意义。
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user: 3. 胃肠道副反应分级及疗效评价观察结果，见表1 Table 1 The grade of gastrointestinal reactions and the evaluation of therapeutic efficac 实验组30例 对照组30例 胃肠道副反应分级 0级 12例 0级 8例 I级 11例 I级 7例 II级 6例 II级 10例 III级 1例 III级 4例 IV级 IV级 1例 止吐疗效评价 CR 12例 CR 8例 PR 17例 PR 14例 MR 1例 MR 6例 NR NR 2例 有效率 95.00% 73.33% 表1. 胃肠道副反应分级及疗效评价 通过上表可以得出结论，实验组止吐有效率明显高于对照组，P < 0.05，有统计学意义。
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user: 4. 讨论 化疗是治疗血液系统恶性肿瘤的主要手段之一，大多数化疗药物均可引起程度不等，不同类型的胃肠道反应，主要表现为食欲不振，恶心呕吐，腹泻，便秘 [ 2 ]，往往严重影响既定方案的顺利完成，化疗药物在抑制和杀死肿瘤细胞的同时对机体正常细胞也有一定的毒副作用，特别是对增生活跃的组织细胞如血细胞，胃肠道细胞等 [ 3 ]，在化疗时就会产生相应的副反应，所有化疗药物均可引起消化道反应，比如口腔溃疡，食欲不振，恶心呕吐，腹痛腹泻。参麦注射液由纯中药人参和麦冬提炼而成，药理研究证明人参具有“适应源”样作用，即能增强机体对有害刺激的防御能力。具有明显的抗应激作用，提高免疫功能 [ 4 ]。麦冬具有养阴润燥，清热除烦，与人参配伍，能增强人参的作用，以其甘寒之性制约人参之温性，使其趋于平衡。参麦通过静脉给药，不仅可以迅速进入体内，尽快发挥其药效，同时也避免了化疗病人口服给药容易引起呕吐的弊病，参麦对白细胞减少疗效亦为显著 [ 5 ]，总之参麦注射液配合化疗有明显的增效减毒作用，减轻化疗所引起的恶心呕吐，食欲不振症状，与枢丹等止吐药合用有增效协同作用，是较好的止吐辅助良药，值得临床推广应用。
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user: 摘要 随着世界的发展和进步，我国环境废水的排放已成为环境污染的主要原因之一，威胁着国民生活和安全，亟待开发新型高效的脱除方法和材料。杂多酸(POM)是一种环境友好型催化剂，反应后无污染物，杂多酸光降解催化的效果好，从而普遍地应用于各个科研领域。本文围绕使用共沉淀法合成一种新型杂多酸催化剂H 7 Co II W 11 0 39 Sn IV OH，与半导体催化剂二氧化钛(P25)的复合，利用罗丹明B溶液和甲基橙溶液作为有色染料，对比加入两种催化剂的量的不同，对杂多酸和P25相互掺杂催化效果进行研究，运用SEM、XRD和IR等表征手段对杂多酸和复合催化剂的外貌、结构、性质等进行表征分析。研究表明当杂多酸和P25掺杂比例为1:1时，光照下降解染料的反应活性最优。
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user: 1. 引言 随着时代在发展，世界人口数量增多的同时，资源缺乏和生态污染的问题渐渐浮现出来，清洁资源的开发和利用和生态治理等研究领域获得越来越多学者的关注。在众多的资源开发和生态治理的手段上，许多专家和学者更青睐于具有低成本和可再生等很多优点的太阳能源的利用上。太阳能的开发主要是利用太阳能转变体系来实现能源的转变，其主要的转化步骤是太阳光映射在对光敏感的材料上面然后生成电子和空穴对，这些电子和空穴对可以发生氧化反应与还原反应从而导致太阳能转化为化学能 [ 1 ]。 TiO 2 是目前为止最具有使用价值和被推崇的一种光催化剂，它可以使各种污染物分解。TiO 2 是一种环境友好型高活性光催化剂，具有无毒、无二次污染等优点 [ 2 ] [ 3 ]，在有机物污水处理方面有极其重要的应用价值。董振海等人使用纳米TiO 2 降解含有活性红K-2BP染料的模拟废水。当溶液为弱酸性和碱性时，光催化剂可以将化学需氧量去除70%，反应后废水的生物降解性明显提高 [ 4 ]。郭佳等用TiO 2 作为光催化剂降解头孢曲松钠，在紫外光下5小时降解率为93.4%。模拟日照条件下5小时的降解率为73.8%。与传统方法相比对能源的要求显著降低 [ 5 ]。 在我国，排出的废水中比重较大就是染色废水，一定程度上带来了较为严重的生态污染和环境破坏等问题，同时染色废水中含有大量的化学物质，对广大公民的衣食住行生活质量也有着很大负面影响。然而染色废水的物理成分和化学成分比较复杂，浓度高，有毒，颜色较深，因此染色废水的整治一直是废水整治中的难关。寻找出一种有效并快速解决染料废水处理的技术成为了众多专家和学者们的研究方向。 Damyanova等人使用了比表面积测试法、傅氏转换红外光谱、程序升温脱附法等方法，对载体二氧化碳上的H 3 PO 4 ∙12MoO 3 的物化、催化性质进行了检测，当二氧化钛在523 K下对其进行初步升温实验时，H 3 PO 4 ∙12MoO 3 不会被拆分，而作为HCOOH脱水生成C 2 H 6 O的酸催化剂具有较高的选择性 [ 6 ]。Li等通过溶胶–凝胶法合成了POM/TiO 2 ，使用UV、FTIR、XRD等手段表征说明POM/TiO 2 能够保持POM的稳定结构，并且POM/TiO 2 能有效地净化有毒气体(NH 3 、NO 2 ) [ 7 ]。因此，把杂多酸有效地负载于载体上，不仅能很大程度上提高其比表面积，还能做到重复使用，为杂多酸催化剂开辟了更加广阔的应用前景 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]。 杂多酸具有很好的光解催化性质，是有着高效率的污物降解催化剂，它们有光降解催化功能，又具有酸性物质的特殊性质。杂多酸可以分为Keggin结构、Waugh结构、Dawson结构、Anderson结构和Silverton五种结构，其中，Keggin结构是最普遍存在的。杂多酸具有稳定的分子结构，无论溶液中的相是否均匀，POM都可以发生反应。POM对环境没有污染，对设备伤害性性很小，是一类很被推崇的绿色催化剂。杂多酸具有很多优点，因此可以广泛应用于各种化学领域，如药物化学、表面化学等。 POM作为没有二次污染的清洁催化剂，能够有效率地降解多种难分解的污染物。在对环境友好的催化反应中，所面临的环境大多数是水溶液环境，而大多数的POM都能在水和极性溶剂中溶解，在反应中很难得到二次使用。根据很多文章显示，大部分POM能够高效地对各种不同的化学污物氧化分解 [ 11 ] [ 12 ]。但不能溶度的POM单位质量物料所具有的总面积比较小(l~10时/s)，从而干扰了催化剂的使用情况 [ 13 ]，要使POM的单位质量物料所具有的总面积增加和其使用效率减小，最大程度地发挥其反应活性，需要选择最合适的载体来固载POM。 近年来的研究中，多金属氧酸盐负载TiO 2 对水中的有机物表现出良好的光降解性能 [ 14 ] [ 15 ]，所以将TiO 2 用做载体，负载POM是把这两个都对紫外光和可见光敏感的物质相结合，是值得探索的新的光催化剂体系。 我们将POM与TiO 2 按不同比例混合后，对其进行结构和光谱表征，并通过对有机染料的降解实验效果，得到POM与TiO 2 最好比例的性能以及最优的催化效果。
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user: 2. 实验 2.1. 试剂与仪器 2.1.1. 试剂 Na 2 WO 4 ∙2H 2 O (分析纯)，Co(AC) 2 ∙4H 2 O (分析纯)，SnCL 4 ∙5H 2 O (分析纯)，罗丹明B溶液(RhB) (分析纯)，甲基橙溶液(MO)(分析纯)，P25催化剂，浓盐酸，冰醋酸，去离子水。 2.1.2. 仪器 磁力搅拌器：RCT basic，电子天平：BS 323S，pH试纸(广泛和精细)，循环冷凝水箱，电热恒温鼓风干燥箱，离心机(型号H1850，厂家长沙湘仪离心机仪器有限公司)，氙灯(CERAMAX LX-300)，滤光片(×420)，X射线衍射仪，扫描电子显微镜，紫外可见吸收光谱仪，红外光谱仪，普通玻璃仪器等。 2.2. 实验过程 2.2.1. 制备杂多酸催化剂 (1) 配制4 mol/L的HCl溶液：量取8.0625 ml浓盐酸和33.875 mL水，酸入水中稀释，此步骤在通风橱中操作完成。完成后放置在通风橱中备用。 (2) 配制Na 2 WO 4 ∙2H 2 O溶液：称量质量9.1 g Na 2 WO 4 ∙2H 2 O粉末，倒入装有50 mL去离子水的烧杯中，搅拌至固体完全溶解(大约需要20 min.)。 (3) 调节pH值：将醋酸滴入正在搅拌的钨酸钠溶液中，直至溶液的pH值为6时停止滴加。 (4) 将(3)中得到的溶液倒入三口烧瓶在油浴锅中，插入球形冷凝管并固定，接入循环冷凝水(上进下出)，边加热边搅拌，设定温度从80℃逐步增加至120℃，直至溶液沸腾。 (5) 称量0.6 g Co(AC) 2 ∙4H 2 O固体溶解到10 mL去离子水中，搅拌至固体完全溶解。称量1.8 g SnCL 4 ∙5H 2 O固体溶解到2.5 mL的去离子水中，搅拌至固体完全溶解。然后将两种溶液分别加入到沸腾的(4)中的三口烧瓶内，与溶液混合(如图1(a)所示)。 (6) 溶液正在沸腾时，用步骤(1)中配好的4 mol/L HCl溶液调节混合溶液的pH值，当溶液的pH等于2时，停止滴加HCl溶液，插入塞子，保持烧瓶80℃加热3个小时。 (7) 3个小时后，关闭循环冷凝水，关闭油浴加热，取出三口烧瓶，将溶液等量倒入2个离心管中放进离心机对称位置，转速4000 rpm，时间15 min.，对样品溶液进行离心后获得样品沉淀物。移去上清液，洗涤沉淀再离心，重复三次后，将离心管中最后的沉淀放入烘干机中烘干24小时，得到杂多酸样品(POM)，样品烘干后研磨至粉末状后储存(图1(b))。 (8) 得到的POM粉末与TiO 2 粉末放入研钵中研磨30 min，使之相互充分混合掺杂。 图1. 实验制备(a)杂多酸混合溶液(b)和杂多酸粉末 2.2.2. 罗丹明溶液(RhB)和甲基橙溶液(MO)的配制 配制浓度为5 pbm的罗丹明B溶液：称取0.001 g罗丹明B固体，放入200 mL去离子水中，搅拌至固体完全溶解。根据同样方法配制5 pbm的甲基橙溶液。实验所用到的有色溶液均来自此RhB和MO储备液。 2.2.3. 罗丹明溶液(RhB)和甲基橙溶液(MO)的降解实验 采用氙灯作为光源，以质量浓度为5 ppm、体积为10 mL的RhB溶液或MO溶液为目标降解物，取10 mg POM置于装有有色溶液的石英管中，开启光源，在磁力搅拌器作用下对目标催化剂进行光催化反应，每隔1小时取样1 mL，滴入小样品管内，每组取样三次。按此方法共做20组实验，具体实验条件参考表1。 Table 1 Specific conditions of degradation experimen 有色染料(10 mL) 杂多酸(mg) P25 (mg) 滤光片截止波长 取样时间间隔 RhB 10 0 无 1 h RhB 5 5 无 5 min. RhB 0 10 无 10 min. RhB 2.5 7.5 无 5 min. RhB 7.5 2.5 无 5 min. MO 10 0 无 1 h MO 5 5 无 5 min. MO 0 10 无 10 min. MO 2.5 7.5 无 5 min. MO 7.5 2.5 无 5 min. RhB 10 0 ≥420 nm 1 h RhB 5 5 ≥420 nm 45 min. RhB 0 10 ≥420 nm 45 min. RhB 2.5 7.5 ≥420 nm 1 h RhB 7.5 2.5 ≥420 nm 45 min. MO 10 0 ≥420 nm 1 h MO 5 5 ≥420 nm 45 min. MO 0 10 ≥420 nm 1 h MO 2.5 7.5 ≥420 nm 1 h MO 7.5 2.5 ≥420 nm 1 h 表1. 降解实验具体条件 灯源：300W 氙灯(CERAMAX LX-300)。 2.3. 催化剂的表征手段 通过配备有Quanta 200FEG扫描电子显微镜的S5500高分辨率扫描电子显微镜(型号S-4800型，厂家HITACHI日立公司)检查形态和粒度，加速电压为0.5~30 kV。 实验所用X射线衍射仪(XRD)型号和厂家是XRD-6000日本岛津公司，对样品进行X射线照射，并分析其衍射图谱。相关参数设置为：Cu-Kα靶，操作电压为40 kV，操作电流为200 mA，扫描速率为5˚/min，扫描步长为0.02˚，扫描范围为8~80˚。 催化剂的官能团可以使用傅里叶变换红外光谱仪(型号iS10，厂家ThermoFisher)进行测定，通过光谱中的为植物吸收峰的位置、形状和强度，可以确定该未知物分子中包含的基团，进而确定分子组成和结构。 实验利用紫外–可见吸收分光光度计(型号Lambda 750 UV/Vis/NIR，厂家PerkinElmer，美国)上记录紫外–可见漫反射光谱(UV-Vis DRS)，以分析催化剂样品的可见光吸收情况。 染料罗丹明B和甲基橙的光催化降解反应在Pyrex玻璃容器反应池中进行。将光催化剂(1 g∙L −1 )分散在含有给定量污染物(C 0 = 5 ppm)的水溶液中。将悬浮液在黑暗中搅拌30分钟，以在用300 W氙灯照射之前在染料和光催化剂之间建立吸附/解吸平衡。通过冷却水流将反应溶液的温度保持在11 ± 2℃。用紫外–可见光谱仪通过比色法监测RhB和MO的浓度。RhB和MO的λmax分别为553 nm和467 nm。降解后和降解前的UV-Vis DRS显示出对应于染料的吸光度降低，并且在光催化降解后溶液变为无色。
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user: 3. 结果与讨论 3.1. 材料的形貌和物相分析 用扫描电子显微镜对杂多酸和复合催化剂的表面形貌进行观察，可以看到POM呈无定型状态，每个固体小颗粒大约5 nm (如图2(a)，图2(b)所示)。当POM与TiO 2 复合后，TiO 2 的粒径为几十到几百纳米，而POM纳米粒子则均匀的分散包裹在TiO 2 块体的表面。 图2. POM和PT的SEM图像，(a)， (b)为POM图像，(c)， (d)为PT图像 图3是POM和PT的X射线晶体衍射图谱，以及PDF#21-1272-TiO 2 标准卡片。POM的XRD图谱表明POM具有非晶结构，其XRD图案没有出现尖锐的衍射峰。对于复合催化剂PT，其衍射图谱与TiO 2 的PDF#21-1272-TiO 2 标准卡片基本符合，说明PT复合催化剂很好的保留了TiO 2 的晶体结构。在催化剂制备的过程中，POM的无定形结构不影响TiO 2 的典型晶体结构。 图3. POM与PT的XRD光谱 3.2. 材料的光谱分析 具有Keggin结构的新型多金属氧酸的FT-IR光谱(图4)显示了多金属氧酸盐的指纹(1200~400 cm −1 )存在四个特征峰，υas (WeOd)，υas (WeObeW)，υas (WeOceW)和δ (CoeOa)。943，873和760 cm −1 的三个波段可分别为W=Od，W-Ob-W和W-Oc-W的反对称和伸展振动 [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ]。442 cm −1 的波段来自O-CO-O的弯曲振动 [ 19 ] [ 20 ]。这些红外结果表明，新的多金属氧酸盐具有Keggin结构。通过ICP测量分析新的多金属氧酸盐的组成。结果表明，金属元素Co，W，Sn的实际质量分数分别为1.21%，64.06%和3.97%，接近理论值：1.89%，64.96%和3.82%。因此，相应的化学式为H 7 Co II W 11 O 39 Sn IV OH。 图4. POM的红外光谱 图5. POM和PT的紫外可见吸收光谱 由图5中POM和PT的紫外–可见吸收光谱可知，这两种材料在紫外光区有较强的吸收，并且在波长500 nm~550 nm的范围有一个小的吸收峰，主要源于POM的吸收。可见POM和PT复合催化剂在紫外光区和可见光区都有一定的吸收，可以用光源对催化剂进行激发，为光催化降解有机污染物反提供了可能性。 3.3. 材料的光催化性能研究 POM和P25复合催化剂在紫外光和可见光下催化降解罗丹明B溶液和甲基橙溶液的实验进行了系统的验证与讨论。根据实验结果，如图6所示，对于加入催化剂的比例不同，催化活性的变化也不同，在氙灯照射并且未加滤光片的情况下，当复合催化剂中POM和P25复合比例为1:1时染料颜色变化明显，因此可得此种情况催化效果最好。 图6. RhB和MO在不同催化剂下的降解效果图(部分) (各顺序依次为加入POM和P25的量，取样的时间间隔，灯光照射条件(a)：10 mg，0 mg，1 h，紫外光；(b)：5 mg，5 mg，5 min，紫外光；(c)：0 mg，10 mg，1 h，可见光；(d)：0 mg，10 mg，10 min，紫外光；(e)：10 mg，0 mg，1 h，紫外光；(f)：0 mg，10 mg，10 min，紫外光；(g)：10 mg，0 mg，1 h，可见光；(h)：0 mg，10 mg，1 h，可见光) 图7. POM，TiO 2 和PT对RhB的降解速率(左图为氙灯未加滤光片，右图可见光) 我们选取最优比例的复合催化剂对染料进行降解并对比(如图7所示)。在氙灯照射下，单独的TiO 2 作为催化剂时，RhB溶液完全降解需要1.5 h，单独POM作为催化剂时，完全降解需要2.0 h，而复合催化剂只需要1 h即可完成反应。在可见光照射下，单独的TiO 2 作为催化剂时，RhB溶液完全降解需要2.0 h，单独POM作为催化剂时，完全降解需要2.5 h，而复合催化剂只需要1.5 h即可完成反应。虽然总体反应时间，可见光照射下明显比全光谱下所需时间延长，但是仍然有一定的活性，这与催化剂在可见光区的吸收相对应。从活性上来讲，复合催化剂PT的活性明显优于单独的TiO 2 或者POM。
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user: 4. 总结 本文围绕制备新型杂多酸POM与TiO 2 的复合催化剂，用SEM、XRD、IR等仪器对POM及复合催化剂的外观、结构、性质等进行表征，并考察其在氙灯照射及可见光照射下降解有机染料罗丹明B和甲基橙的催化反应性能。实验结果表明在POM与TiO 2 掺杂比例为1:1时催化活性最优。同时复合催化剂的活性明显优于单独POM或单独TiO 2 催化剂。本文将POM与一种半导体催化剂TiO 2 进行复合的过程，对于POM和其他半导体催化剂(如NiO，Fe 2 O 3 等)的性质、结构及催化活性等也值得拓展探索研究。
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user: 摘要 为了研究卷积神经网络在人脸表情识别中的应用，设计了一种10层的卷积神经网络模型识别人脸表情，最后一层用Softmax函数将表情的分类结果输出。首先，研究了卷积神经网络的卷积和池化算法并设计了模型的结构。其次，为了更形象地展示卷积层提取的特征，把提取的特征做了可视化处理并以特征图的形式展示。本文的卷积神经网络模型在Fer-2013数据集上进行了实验，实验结果展示了识别率的优越性。为了验证模型识别的泛化能力，最后自制了一个自然状态下的人脸表情数据集，并对人脸图片做了裁剪，灰度化以及像素调整等一系列的预处理。用本文模型识别该数据集中的人脸表情图片，识别的准确率达85.1010%。
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user: 1. 引言 随着人工智能的发展，人机交互被广泛研究。根据人类的表情让机器去学习人类的情感是人机交互的一个重要研究部分。人脸表情识别从广义上来讲是一个交叉学科，它的研究涉及计算机视觉，图形图像处理以及心理学等。研究人脸表情识别能够促进更好的人机交互，也是人机交互中一个不可或缺的部分。 研究人脸表情识别的目的：1) 在人机交互中更好地理解人类的情感，从而提升人机交互的体验；2) 在视频片段中可以对人脸表情进行跟踪和识别；3) 研究人脸表情的编码模式，从而更有利于传输以及存储有人脸表情的图片。人脸表情识别在安防，心理学，医疗，客户满意度分析以及网络教学等领域有着广阔的应用前景。 从上世纪70年代开始研究人类面部表情，并对人类的表情进行了分类。在传统的表情识别系统中，把这一过程分为了特征提取和表情分类。提取脸部特征的方法有Gabor滤波器 [ 1 ]；方向直方图HOG；离散余弦变换(DCT)和尺度不变特征变换(SIFT)等，然后利用SVM [ 2 ] 或者PCA [ 3 ] 对表情进行分类。随着深度学习的发展，深度学习被应用在了表情识别中。深度神经网络模型能够同时提取图像特征和图像分类，因此也为表情识别带来了极大的便利。 在计算机视觉中，卷积神经网络由于自身的卷积与池化操作，因此在处理图形图像中比其他的神经网络有更好的性能。本文设计了一种新颖的卷积神经网络结构进行表情特征的提取与分类。本文的模型借鉴了VGG网络的思想，设计了一个卷积网络结构，并对网络结构的参数进行了调整。我们受到GoogLeNet [ 4 ] 网络的启发在卷积神经网络的第一层添加了一个1 * 1的卷积核来增加输入的非线性表示。最后在全连接层我们通过丢弃一部分神经元，来简化了模型的复杂性。 本文的贡献：1) 借鉴VGG网络思想设计了一种新的卷积神经网络结构。2) 通过Fer-2013数据集训练模型并验证模型识别的准确率。3) 自制了一个在自然状态下人脸表情数据集，并根据自制的数据集验证模型的识别泛化能力。
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user: 2. 相关工作 卷积神经网络分为正向传播和反向传播两个过程，正向传播进行卷积和池化操作，这两个操作是为了提取图像特征和处理图像特征。反向传播是采用BP算法传递误差，从而使用优化算法进行模型参数的更新。 2012年在ILSVRC挑战赛中，Krizhevsky等人 [ 5 ] 将深度卷积神经网络用于图像分类中，并在挑战赛取得了很好的效果，自此卷积神经网络被广泛应用在图像识别中。陈等人 [ 6 ] 研究了卷积和池化算法识别人脸表情，指出固定池化的一些局限性，并提出动态自适应的池化算法。卢等人 [ 7 ] 和Jeon等人 [ 8 ] 分别通过设计一种卷积神经网络模型进行表情识别，表情识别的准确率不太理想。Arriaga [ 9 ] 等人分别设计了同时识别性别和表情的卷积神经网络。徐等人 [ 10 ] 设计了并行的卷积神经网络识别表情，在模型训练过程中减少了训练时间。为提高识别的准确率，卷积神经网络通常还会融合另一种模型进行表情识别 [ 11 ] [ 12 ]。例如王等人 [ 11 ] 融合了卷积神经网络和支持向量机，卷积神经网络只提取特征，用支持向量机代替全连接层进行分类。黄等人 [ 13 ] 和李等人 [ 14 ] 分别提出了跨连接的卷积神经网络，不同卷积层提取的特征不同，利用跨连接保留不同层的特征从而提高识别率。钱等人 [ 15 ] 使用卷积神经网络提取了不同视角下的人脸表情特征，从而提取的特征比较准确详细更有利于分类表情。
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user: 3. CNN结构设计 卷积神经网络是一种在提取图像特征方面有独特优势的神经网络。表情识别是属于分类监督性学习，利用含有标签的表情图片训练一个卷积神经网络的分类模型。卷积神经网络模型的正向传播是卷积和池化操作，利用反向传播算法传递误差，使用随机梯度下降(stochastic gradient descent， SGD)优化算法对模型的参数进行训练和优化。本文设计的用于表情识别的卷积神经网络由输入层，4个卷积层，3个池化层，2个全连接层和SoftMax层组成，其结构如图1。 图1. 本文的卷积神经网络结构 3.1. 卷积层 卷积神经网络的卷积层在人脸表情图片上进行卷积操作，提取人脸表情特征。输入层直接用图片像素作为输入值，然后对输入值进行卷积操作。本文采用了不同大小的卷积核进行特征提取，不同大小的卷积核代表了感受野的不同，因而使用了不同的卷积核提取不同感受野的表情特征，卷积层的表达式如公式1。 C i = f ( x ∗ w i + b i ) (1) 其中C i 表示第 个卷积得到的输出结果， 表示激活函数，激活函数选择了修正线性单元函数(Rectified Linear Units， ReLU)，x表示输入的图像值，*表示卷积操作，w i 表示第 个卷积核，b i 表示第 个卷积核的偏置。ReLU函数的表达式如公式2。 ReLU ( y ) = { y ， y ≥ 0 0 ， y < 0 (2) 其中 y = x ∗ w i + b i 。本文总共使用了4个卷积层，卷积核大小依次为：1 * 1，5 * 5，3 * 3，3 * 3，卷积核个数依次为32-32-64-128。卷积层之后经过激励层输出，我们在第二层卷积之前使用了1 * 1的卷积核是为了增加输入的非线性表示，同时加深了模型的网络结构，提升模型的表达能力。图片的输入为48 * 48的矩阵，使用32个1 * 1的卷积核卷积后，输出32个48 * 48的特征图。第二层卷积使用5 * 5的卷积核是为了首先在大的感受野内提取特征，之后缩小卷积核的尺寸，在更小的区域内提取特征。在48 * 48的特征图上使用5 * 5的卷积核进行卷积，得到32个(48 – 5 + 1) * (48 – 5 + 1)的特征图，使用32个卷积核是提取了32个不同的局部表情特征，第三和第四个卷积层分别使用了3 * 3的卷积核，每一层网络具体的参数值见表1。 卷积神经网络的每一层卷积操作都进行了特征提取，本文对每一层不同卷积核提取的特征进行了融合，并对提取的特征图进行了可视化展示。使用了Fer2013数据集中的一张人脸表情图片做了演示，每一层卷积操作提取特征后的特征图如图2所示。 Table 1 The parameters of CN 网络层 输入尺寸 卷积核大小 池化区域 步长 有无填充 输出尺寸 Layer 1 (卷积) 48*48 32@1*1 1 无 32@48*48 Layer 2 (卷积) 32@48*48 32@5*5 1 无 32@44*44 Layer 3 (池化) 32@44*44 2*2 2 无 32@22*22 Layer 4 (卷积) 32@22*22 64@3*3 1 无 64@20*20 Layer 5 (池化) 64@20*20 2*2 2 无 64@10*10 Layer 6 (卷积) 64@10*10 128@3*3 1 有 128@10*10 Layer 7 (池化) 128@10*10 2*2 2 无 128@5*5 Layer 8 1*3200 全连接层 Dropout(0.6) 1*2048 Layer 9 1*2048 全连接层 Dropout(0.4) 1*1024 Layer 10 1*1024 SoftMax层 1*7 表1. 卷积神经网络结构的参数 图2. 卷积后的特征 3.2. 池化层 卷积神经网络的池化层通常设计在卷积层之后，特征图的数量会随着卷积层数的增加而增加，然而特征维数的增加会造成维度灾难，因此在卷积层后面通常连接池化层进行降维。本文利用了最大池化操作保持一个池化区域中最显著的特征。池化层可表示为如公式3。 S i = d o w n ( max ( y a ， b ) )       a ， b ∈ p i (3) 其中S i 表示第i个池化区域的最大池化结果，down(∙)表示下采样过程(保留池化区域的最大值)，y a ，b 表示池化区域中的值，p i 表示第i个池化区域。本文网络结构的第三层是池化层，输入第三层的特征图是44 * 44，池化区域为2 * 2，所以在特征图中，2 * 2代表一个池化窗口，每个池化窗口得出一个最大池化结果，因而特征图最终池化的结果为(44/2) * (44/2)。每一层池化层的参数详见表1。 3.3. 全连接层 全连接层的神经元和上一层的神经元两两相连接，从而把特征维度转化为一维数据。本文最后一层池化层连接全连接层，最后一层池化层输出128个卷积的5 * 5的特征图，转化为一维数据为：128 × 5 × 5 = 3200，然后输入1 × 3200的数据到全连接层，全连接层的表示如公式4。 Full = f ( w × z + b ) (4) 其中Full表示全连接层输出结果，f(∙)是ReLU激活函数，w代表连接的权重值，z是输入全连接层的值，b是偏置，本文的网络结构设计了两个全连接层，为了降低网络结构的复杂度和防止过拟合，采用了神经元的随机失活(Dropout)。 3.4. Softmax 本文网络结构的最后一层是SoftMax函数把人脸的7种表情进行分类。本层有7个神经元，每个神经元代表一个表情类别，针对每个输入的人脸图片，SoftMax层的7个神经元分别输入0到1之间的概率，输入概率值最大的神经元，则代表此神经元对应的表情概率最大。SoftMax分类的表示如公式5所示。 p ( y = c | m ; w ) = e w c × m ∑ i = 1 k e w i × m (5) 其中 p ( y = c | m ; w ) 表示输入的图片m是表情种类 的概率，w为权重参数值(待拟合)，k为类别总数7。表情种类c的取值为{0， 1， 2， 3， 4， 5， 6}。
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user: 4. 实验 本文的实验使用python实现，是基于Keras的深度学习平台上进行，另外我们把其中对比的两篇论文中的模型也使用了Python进行了复现，为了对实验结果公平比较，我们使用了统一数据集对不同模型进行了训练。 4.1. 数据集 本文使用了两个数据集，一个是Fer2013 [ 16 ] 人脸表情数据集，另一个是我们自制的数据集。Fer2013表情数据库有35，886张人脸表情图片，其中训练集有28，708张，验证集和测试集各有3589张。每张灰度图片的大小都是48 * 48，数据集共有7种表情如：生气，厌恶，恐惧，开心，伤心，惊讶，中性。 Fer2013数据集是在实验室环境下进行的采取，从而不能很好的验证模型在自然状态下的人类表情的识别情况，因此我们从网络上搜索了人类在自然状态下一些表情图片，然后对图片的尺寸，像素，背景等进行了预处理，把图片统一转换为了灰度图。最终形成一个小型的数据集。自制数据集上人脸表情分为了7种表情，共396张图片。本文使用了以上两个数据集共同验证提出的卷积神经网络模型的性能。 4.2. 模型的训练 为了训练更准确的模型，更高效率的利用表情图片，对表情图库经过一系列的随机变换进行了数据扩增，如图3。 图3. 数据增强 本文利用的损失函数是多分类的交叉熵损失函数，如公式6： loss = − ∑ i = 1 n y i 1 log a i 1 + y i 2 log a i 2 + ⋯ + y i 7 log a i 7 (6) 其中a是神经元实际的输出值，y是期望输出值。 训练目标就是最小化损失值，用反向传播算法传播误差值，采用SGD优化算法沿着梯度下降的方向更新参数值。SGD算法如公式7： ∂ l o s s ∂ θ i 1 = − ∑ i = 1 n θ i 1 a i 1 (7) 故而参数更新如公式8： θ j = θ j − a ∂ l o s s ∂ θ j (8) 其中θ j 是待更新参数，a为学习率， ∂ l o s s ∂ θ j 在梯度下降方向减少的值。本模型中的学习率为0.01，为了让训练收敛到最佳结果，本文设置随着训练次数的增加学习率逐渐衰减，故而学习步长逐渐减小。 本文首先使用了Fer2013数据集中的训练集训练模型，然后用验证集验证识别的准确率，当验证集的准确率下降，损失值上升的时候，停止训练。 4.3. 实验结果与分析 本文把卢 [ 7 ] 等人提出的卷积神经网络模型，李 [ 14 ] 等人提出的LeNet-5模型用python进行了复现。并用Fer2013数据集训练并在测试集上计算了准确率。本文的模型，卢 [ 7 ] 等人的模型以及李 [ 14 ] 等人的模型的训练结果分别如图4~6。 对于训练结果，我们分别选取在验证集上准确率最高的训练模型，各种模型在测试集中的准确率总结如表2。从表2中可以看出我们提出的模型在测试集上的准确率相对较高，准确率为：72.92%。 Table 2 The accuracy of all mode 迭代次数 验证集准确率 测试集准确率 文献 [ 7 ] 76 0.5811 0.6455 文献 [ 8 ] 0.7074 LetNet模型 [ 14 ] 116 0.5646 0.7142 本文模型 76 0.6400 0.7292 表2. 各模型的准确率 图4. 本文模型的训练结果 图5. 卢等人模型的训练结果 图6. 李等人模型的训练结果 本文的模型用Fer2013数据集训练后并保存训练模型，然后用训练的模型识别我们自制数据集中的图片，例如单个图片识别结果如图7。我们对整个我们自制的数据集进行识别，识别结果的混淆矩阵如表3。 Table 3 Our dataset confusion matri 预测 生气 厌恶 恐惧 开心 伤心 惊讶 中性 识别率 实际 生气 33 0 3 0 0 1 0 89.1891% 厌恶 5 10 0 2 3 0 2 45.4545% 恐惧 0 0 22 0 1 13 2 57.8947% 开心 1 0 1 134 0 0 5 95.0354% 伤心 0 0 2 1 20 0 7 66.6667% 惊讶 0 0 1 2 0 39 1 90.6977% 中性 1 0 2 2 1 0 79 92.9412% 表3. 识别自制数据集的混淆矩阵 图7. 表情识别结果 从混淆矩阵中，我们可以看出开心，中性，惊讶表情的识别的准确率比较高，但是在识别厌恶和恐惧表情时识别效果比较差。对于厌恶表情，每个人的表达方式不同，面部表情也有很大差异，所以在识别厌恶表情时，识别结果比较零散，可能会识别成各类表情。识别恐惧表情时，易识别于惊讶，主要是提取眼睛部位的特征时，恐惧和惊讶都容易让人的瞳孔放大，因此恐惧会识别为惊讶。在自制的自然状态下的表情数据集上总体的准确率为337/396 = 85.1010%。 在表情识别中我们分析了人脸表情和表情识别中存在的几个难点，人类是一种复杂的动物，内心世界也是很丰富的，人脸上的表情有时是多种情感交织在一起，例如人脸表情可能同时存在惊讶，生气，无奈等多种表情，这对于识别就有一定难度。人类有时不同的表情可能表达相同的情感，相同的表情针对不同的人可能情感不同，这就要求严格的提取人脸的细微特征。最后，人类的五官特征都有各自的特色，不能一概而论，例如在表情识别过程中大眼睛的人的表情更容易识别成惊讶或者恐惧。
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user: 5. 结论 卷积神经网络能够自动隐式地学习人脸的表情特征，无需人为提取，可以使用图像的像素点作为输入进行训练模型。本文利用了卷积神经网络处理图片的优点，设计了一种卷积神经网络结构模型进行人脸表情的识别。使用表情数据集Fer2013训练模型，在该数据集上的实验结果表明了所提出方法的优越性。另外我们在自制的自然状态下的数据集上测试该模型的识别泛化能力，泛化能力相对较好。卷积神经网络需要大量的数据集训练，训练的模型才能学到很好的分类效果，因此收集更多自然状态下的人脸表情的图片训练模型，表情识别的模型将更具有泛化能力。
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user: 摘要 为了对河南省的培育品种豫南黑猪的皮肤肿瘤进行初步诊断，试验对4例患病个体进行了临床诊断和病理学组织观察，手术切除肿瘤组织后进行病理组织切片制作和HE染色观察。结果表明：4例患病个体是典型的猪黑色素瘤，主要的病理学变化特征为肿瘤组织排列紊乱，表皮的棘细胞层和基底层的柱状细胞之间有黑色素瘤细胞，呈梭形，椭圆形，体积较正常细胞大，内含有黑色素颗粒。
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user: 1. 引言 黑色素瘤是由黑色素细胞突变为恶性黑色素瘤细胞而来，表现为良性或恶性。人黑色素瘤一般表现为恶性，是全球致死率最高的皮肤肿瘤，2018年全球新增皮肤黑色素瘤患者约287723万例，死亡60712例 [ 1 ]。猪黑色素瘤一般为良性，多发于黑猪品种，天然发生或者在出生后几周龄发生，不受紫外线影响，会转移到内脏器官且有自发性消退现象，致死率较低 [ 2 ]。国际上，在杜洛克猪以及杜洛克猪与伊比利亚猪的杂交群体中曾有皮肤黑色素瘤病例的报道 [ 3 ] [ 4 ]。目前有MeLiM，Sinclair和MMS-Troll三种家猪黑色素瘤模型，研究发现，黑色素瘤的发生没有性别和部位偏好性 [ 5 ]，疾病的外显率不足100%，遗传模式均未知。其中，以MeLiM家猪群体的研究最为系统。研究者推测MeLiM群体受两个抑癌基因和一个显性基因控制 [ 6 ]，通过基因连锁分析发现了MC1R [ 7 ] 和KIT [ 8 ] 基因与疾病具有一定的相关性，RACK1 [ 9 ] 基因则存在过表达现象，通过全基因组关联分析检测到了16个染色体影响区段 [ 10 ]，利用转录组测序分析发现lncRNA和一些miRNA [ 11 ] 在疾病发生中发挥着作用。国内暂时没有猪黑色素瘤的研究报道。河南地方猪的培育品种豫南黑猪拥有淮南猪和杜洛克猪血统，近些年来，在它选种选育过程中，发现一些疑似患有黑色素瘤的个体，从中挑选4头进行诊断。现就这4例豫南黑猪黑色素瘤临床特征及组织病理学特征进行报告。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 实验动物 4头患病猪出生于2017~2018年之间，来自河南省三高农牧股份有限公司，根据出生先后顺序，将其编号为1号，2号，3号，4号患病猪。手术切除肿瘤后，用10%的福尔马林(购自北京索莱宝科技有限公司，货号G1260)固定并制片后进行组织病理学检查。 2.2. 手术切除及切片制备 手术在动物医院进行，术前保定患病个体，对患病个体的肿瘤组织周围做表面浸润麻醉。手术切除肿瘤组织，采集肿瘤组织做切片，10%的福尔马林固定。3号猪在手术过程中死亡，解剖后发现肺脏和脾脏也有疑似黑色素瘤组织，故同时采取肺脏和脾脏带有肿瘤的组织做切片。将固定好的肿瘤组织切成大小为2.0 cm × 2.0 cm × 0.2 cm的小组织块，再经脱水透明、浸蜡和包埋后，用切片机制成5 µm厚的切片，经展片、贴片、烘片并脱蜡，用HE染色试剂盒按常规HE染色后，脱水封固制片。