DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 算法 从目标函数及其约束条件可知，要求解最优化的解是NP难题。考虑到粒子群优化算法具有求解速度快、求解效果好等优点，为了获得最优解，本文采用粒子群优化算法进行求解。粒子群优化算法是一种通过粒子间互相学习而指导搜索最优解的智能化算法。粒子群优化算法的两个关键参数是粒子的位置和粒子的速度。 4.1. 算法分析 本文中，粒子的位置是指一个资源恢复方案。粒子的速度是指粒子从一个粒子位置向更优化的粒子位置运动的过程。使用 X i = [ x i 1 ， x i 2 ， ⋯ ， x i D ] 表示由D个粒子位置构成的向量，被定义为第i个恢复方案。其中，D表示需要恢复的故障底层节点 F n 和故障底层链路 F e 构成的集合。集合中的每个元素 x i j 表示当前的故障底层资源是否恢复，取值为二进制数值。当其取值为1时，表示对当前的故障底层资源进行恢复。当其取值为0时，表示对当前的故障底层资源不进行恢复。 粒子的速度用来表示资源恢复方案的优化策略，使用向量 V i = [ v i 1 ， v i 2 ， ⋯ ， v i D ] 表示。其中，向量元素 v i j 表示第j个需要恢复的网络资源的恢复状态是否需要改变。当 v i j = 0 表示需要进行改变。当 v i j = 1 表示不需要进行改变。每个粒子运动时，使用 X p b 表示其历史最优的位置，使用 X g b 表示全局历史最优的位置。 在粒子群优化算法中，为了对恢复方案进行优化，一般采用粒子的加法、减法、乘法三种运算。粒子的加法运算使用 ⊕ 表示，用于计算恢复方案的优化策略。计算方法如公式(6)所示。其中， P i 和 P j 表示采取现有恢复方案的概率，且 P i + P = 1   ( 0 ≤ P ≤ 1 ) 。当某个恢复方案的概率不确定时，使用*表示。例如， 0.1 × ( 1 ， 0 ， 0 ， 1 ， 1 ) ⊕ 0.9 × ( 1 ， 0 ， 1 ， 0 ， 1 ) = ( 1 ， 0 ， * ， * ， 1 ) 。其中，第一个*表示当前故障资源的恢复方案是以0.1的概率取0，以0.9的概率取1。 V i   和   V j   的 优 化 策 略 = P i V i ⊕ P j V j (6) 减法运算使用 Θ 表示，用于比较两种恢复方案的区别。计算方法如公式(7)所示。计算方法为比较每维度上的取值。如果相等，减法的计算结果为1。如果不相等，减分的计算结果为0。例如， ( 1 ， 1 ， 0 ， 0 ， 0 ) Θ ( 1 ， 0 ， 1 ， 0 ， 1 ) = ( 1 ， 0 ， 0 ， 1 ， 0 ) 。 X i   和   X j   区 别 = X i Θ X j (7) 乘法运算使用 ⊗ 表示，用于计算出新的更加优化的方案。计算方法如公式(8)所示。 例如， ( 1 ， 1 ， 1 ， 0 ， 0 ) ⊗ ( 1 ， 0 ， 1 ， 1 ， 1 ) 表明恢复方案中第二个需要恢复的网络资源的恢复方案需要调整。 粒 子 位 置   X i   的 新 位 置 = X i ⊗ V i (8) 基于上述计算方法，可以得到粒子位置的优化方法如公式(9)，粒子速度的优化公式如公式(10)。 X i + 1 = X i ⊗ V i + 1 (9) V i + 1 = P 1 V i ⊕ P 2 ( X p b Θ X i ) ⊕ P 3 ( X g b Θ X i ) (10) 4.2. 算法描述 通过粒子群算法的过程分析，本文提出的基于粒子群的虚拟业务故障恢复算法(Virtual Service Failure Recovery Algorithm based on Particle Swarm， VSFRAoPW)如表1所示。算法包括下面七个步骤。1) 构建二层关联模型：顶层节点为故障资源，底层节点为虚拟业务，从顶层节点到底层节点的连线，表示当前的故障资源为其连接的虚拟业务提供网络资源。2) 构建故障资源的二进制字符串。使用故障的网络节点集合 F n 、故障的网络链路集合 F e 构建一个二进制字符串 X i ，每位表示当前网络资源是否被恢复。3) 参数初始化。根据粒子群建模和分析可知，需要初始化的参数包括算法的迭代次数MG、粒子群规模N、随机生成粒子的初始位置 X i 、随机生成粒子的初始速度 V i 。4) 计算初始位置。虚拟网业务故障恢复问题的目标函数为公式(5)，所以，将公式(5)设置为每个粒子位置的适应度函数值 f ( X i ) 。5) 粒子速度和粒子位置更新。在恢复虚拟网业务时，需要满足的业务资源分配约束包括底层节点分配资源约束、底层链路分配资源约束。所以，判断各个粒子位置是否符合约束条件时，将约束条件设置为公式(1)到公式(4)，并进行相应操作。6) 更新全局最优初始位置和个体最优初始位置。通过判断全局最优初始位置 X g b 和个体最优初始位置 X p b 的取值，对全局最优初始位置和个体最优初始位置进行更新。7) 判断是否达到结束条件。判断的条件为最大的迭代次数MG；如已达到最大迭代次数，输出最优的 X i 。 Table 1 Virtual service failure recovery algorithm based on particle swar 输入：虚拟网 G V = ( N V ， E V ) 、底层网络 G S = ( N S ， E S ) 、发生故障的网络节点集合 F n 、发生故障的网络链路集合 F e 、节点总恢复资源 R e n 、链路总恢复资源 R e e 、迭代次数MG、粒子群规模N； 输出：发生故障的网络资源的恢复方案 X i 1) 构建故障资源和虚拟业务的二层关联模型。基于故障资源和虚拟业务的映射关系，构建二层关联模型； 2) 构建故障资源的二进制字符串 X i ，每位表示当前网络资源是否被恢复； 3) 参数初始化。初始化的参数包括迭代次数MG、粒子群规模N、随机生成粒子的初始位置 X i 、随机生成粒子的初始速度 V i ； 4) 计算初始位置。使用公式(5)计算每个粒子位置的适应度函数值 f ( X i ) ，并将最优的初始位置 X i 设置为全局最优初始位置 X g b ，将每个粒子的初始位置 X i 设置为个体最优初始位置 X p b ； 5) 粒子速度和粒子位置更新。判断各个粒子位置是否符合约束条件，并进行相应操作。如符合公式(1)到公式(4)的约束条件，使用公式(6)、公式(7)分别对粒子速度、粒子位置进行更新；如不符合约束条件，随机生成新的粒子位置和粒子速度。 6) 更新全局最优初始位置和个体最优初始位置。对全局最优初始位置 X g b 、个体最优初始位置 X p b 进行更新。当 f ( X i ) < f ( X p b ) 时，设置 X p b = X i ；当 f ( X p b ) < f ( X g b ) 时，设置 X g b = X p b 。 7) 判断是否达到结束条件。判断是否达到最大的迭代次数MG；如已达到最大迭代次数，输出最优的 X i 。否则，返回步骤5。 表1. 基于粒子群的虚拟业务故障恢复算法
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user: 5. 性能分析 实验环节使用GT-ITM [ 9 ] 工具生成网络拓扑环境。在底层网络方面，底层网络节点数量从100个增加到700个，用于描述不同网络规模环境下的网络环境。每个底层节点的资源、每条底层链路的资源，都服从(10， 30)的均匀分布。在虚拟网络方面，虚拟网络节点数量服从(10， 30)的均匀分布，每个虚拟节点的资源、每条虚拟链路的资源，都服从(1， 5)的均匀分布。因底层链路故障和底层节点故障的恢复类似，本文实验以底层链路故障为研究对象。在仿真底层链路故障方面，每条链路发生故障的概率为0.05。当某条底层链路发生故障后，其剩余的链路容量服从(0， 10)的均匀分布。 在算法比较方面，将本文算法VSFRAoPW与启发式恢复算法(Heuristic recovery algorithm， VSFRAoHR)进行比较。算法VSFRAoHR以恢复故障业务数量最大化为目标，采取优先恢复资源需求少的虚拟网业务对应的底层网络链路资源。在比较指标方面，使用故障恢复率、用户满意度两个指标进行评价。故障恢复率是指被成功恢复的发生故障的虚拟网业务数量在总的虚拟网业务数量种的占比。用户满意度u使用公式(11)计算。其中， f l o w θ 表示恢复的虚拟网业务的流量。 f θ 表示恢复的虚拟网业务的数量。 Θ 表示已成功恢复的虚拟网业务集合。 Ω 表示需要恢复的虚拟网业务集合。 α 和 β 是调节恢复业务流量和恢复业务数量的权重因子。从公式(11)可知，恢复的虚拟网业务的数量和流量越多，公式(11)的分子越大，用户满意度 u 的取值越大，算法恢复的效果越好。 u = α ∑ θ ∈ Θ f l o w θ + β ∑ θ ∈ Θ f θ α ∑ ϕ ∈ Ω f l o w ϕ + β ∑ ϕ ∈ Ω f ϕ (11) 故障恢复率的实验结果如图1所示。X轴表示底层网络节点的数量从100个增加到700个，用于验证不同的底层网络规模下算法的性能。Y轴表示虚拟网业务故障的恢复率。实验中使用的底层链路恢复资源总量为300个。从实验结果可知，随着底层网络规模的增加，两个算法的虚拟网业务故障恢复率都在降低。这是因为底层网络规模增加，发生故障的虚拟网业务数量增加，需要的恢复资源也需要增加。从两个算法的性能分析方面，各种网络环境下，本文算法的虚拟网业务故障恢复的恢复率都高于对比算法。这是因为本文算法采取的粒子群优化算法，可以较好的获得全局最优解，从而提升虚拟网业务的恢复成功率。 图1. 虚拟业务故障的恢复率比较 恢复资源总量对用户满意度影响的实验结果如图2所示。图中X轴表示恢复资源的总量从100个增加到500个。Y轴表示用户满意度取值。实验结果展示了底层网络节点数量在400个的网络环境下的用户满意度情况。从图可知，随着恢复资源总量的增加，两个算法下的用户满意度都在增加，这是因为恢复资源总量增加后，可以恢复更多的发生故障的底层网络资源，从而恢复了较多的发生故障的虚拟网业务。从两个算法的用户满意度分析可知，各种恢复资源总量环境下，本文算法的用户满意度都高于比较算法。这是因为本文算法能够找到最优的恢复策略，从而恢复了较多发生故障的虚拟业务。 图2. 恢复资源总量对用户满意度影响
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user: 6. 总结 网络切片环境下，网络故障恢复已成为一个重要的研究内容。但是，已有研究对于有限资源约束下的网络故障恢复能力还需进一步提升。为解决此问题，本文将虚拟网服务恢复问题建模为失效业务恢复数量最大化问题，提出了网络切片下基于粒子群的虚拟业务故障恢复算法，并通过实验验证了本文算法能够恢复更多的发生故障的虚拟网业务。由于虚拟网承载在底层网络上，存在多个虚拟网资源共享同一底层网络资源的情况。所以，如果能够恢复被较多虚拟资源共享的底层链路资源，将有效提升虚拟网服务故障的恢复能力。下一步工作中，将基于本文的研究成果，基于虚拟网和底层网络的映射关系，进一步提升虚拟网业务的故障恢复能力。
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user: 摘要 中肝切除是肝脏手术中间较困难的一种方式，通常中肝切除指S 4 、S 5+8 或S 4+5+8 段的切除，鲜有合并S 7 段的中肝切除。在合并S 7 段的扩大中肝切除时，需要保留S 6 段有独立且完整的回流静脉。本文报道1例肝肿瘤侵犯S 4+5+8 段、S 7 段、RHV、中肝静脉(middle hepatic vein， MHV)，且S 6 段回心血流在根部有癌栓浸润患者，行保留肝脏S 2 、S 3 、S 6 段，联合下腔静脉癌栓取出并部分IVC切除，同时将保留的S 6 肝静脉与IVC再次吻合的手术经过。
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user: 1. 前言 中肝切除是肝脏手术中间较困难的一种方式，吴孟超曾指出：中肝切除是“禁区中的禁区” [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。通常中肝切除指S 4 段、S 5+8 段或S 4+5+8 段的切除，鲜有合并S 7 段的中肝切除。而合并S 7 段的中肝切除时，往往需要保留的S 6 段有独立且完整的回流静脉(因为S 7 及S 8 段切除意味着右肝静脉(right hepatic vein， RHV)被切除)，这时S 6 段的回流静脉是通过右后下静脉(inferior right hepatic vein， IRHV)完成。我们近期完成一例手术，肿瘤不但侵犯S 4+5+8 段，更侵犯S 7 段、RHV、中肝静脉(middle hepatic vein， MHV)，且S 6 端回心血流在根部有癌栓浸润。更危险的是经RHV、MHV，回心的下腔静脉(inferior vena cava， IVC)内有巨大癌栓直至右心房口。多重困难叠加下，我们完成了S 4 、S 5+8 、S 7 段，MHV，RHV切除，联合下腔静脉癌栓取出并部分IVC切除，同时将保留的S 6 肝静脉与IVC再次吻合，现病例报告如下。
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user: 2. 临床资料 2.1. 一般情况 患者男性，50岁，体重：80 kg，身高：173 cm 既往乙型病毒性肝炎(HBsAg， HBeAb+， HBcAb+)病史20余年，未规律抗病毒治疗，乙肝肝硬化病史10余年。2019年3月4日行TACE、膈下动脉栓塞术。术前ICG15 = 10%，按照Takasaki功能检测表 [ 4 ]，可切除标准肝体积依表示为60%。 图1. ICG15 值为10%，按图所示理论肝切除值为60% 患者标准肝体积 [ 1 ] SLV = 11.508 × 体重(kg) + 334.024 = 1254.66 ml，40% SLV (ml) = 501 ml。残肝体积(future liver remnant， FLR) = (术前CT测得全肝体积 − 术中切除肝脏体积) = 725 ml。 2.2. 术前影像 CT影像：图2、图3；3D重建：图4~8。肿瘤位于S 5+8 、S 4 、及S 7 ；下腔静脉上段及肝中、肝右静脉管腔栓子形成。 图2. 术前CT：下腔静脉(inferior vena cava， IVC )上段内可见癌栓 图3. 术前CT：肝左静脉(红色箭头)，肝右、肝中静脉癌栓填充显示不清 图4. 3D重建：病灶体积：约510 ml；右肝：1300 ml；左外肝：425 ml 图5. 3D重建：病灶：约510 ml；S6：320 ml；S2+3：425 ml 图6. 肝中、右静脉受侵犯(紫色)；肝上下腔内癌栓(黄色) 图7. 肝内静脉系统、肝上下腔内癌栓(黄色) 图8. 门静脉肝静脉系统，肝上下腔内癌栓(黄色) 图9. 肝右后下静脉(红箭头)，下腔静脉内癌栓(蓝箭头) 并且在肝右后下静脉汇入下腔静脉处，发现已有癌栓形成(图9)，术中右后下静脉联通部分下腔静脉的前壁一同切除。 另外可看到S 6 回心血流还可以通过MHV，RHV回去，这意味着要保留S 6 ，必须在术中绝对保证S 6 的入肝血流通道和回心血流通道通畅，而入肝血流没有受大影响，出肝血流需要在肝内进行S 6 肝静脉和下腔静脉重建才可以(图12)。
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user: 3. 手术过程 探查腹腔无肿瘤破裂及转移结节，决定按计划实施手术。按照Takasaki Glisson蒂横断法 [ 5 ] 解剖肝门部，将左、右前、右后肝蒂解剖出来并悬吊(图10)。 B超探查下腔静脉癌栓，证实其上缘与右心房口约1.5 cm距离，确定S 6 ，S 7 之间界限，并在肝脏表明标识(图11、图12)。 图10. (a) 左、右前、右后肝蒂悬吊；(b) Takasaki Glisson蒂解剖模式图 图11. 术中超声腔静脉内癌栓 图12. 肝脏表面标识 阻断右前，右后肝蒂，在S 6 ，S 7 之间进行肝脏解剖切离，在肝内将S 6 的肝静脉解剖出来，注意保护，以备吻合(图13)。 图13. (a) 肝内解剖S6肝静脉；(b) S6肝静脉(白色箭头) 松开右后肝蒂阻断后再阻断左肝蒂，在肝圆韧带右侧缘进行解剖分离(图14)。 图14. 肝圆韧带(黄色字体)；右侧分离切除S4段 图15. 取栓后连续缝合IVC (黄色虚线区域) 当肿瘤两侧缘均分离至接近第二肝门处时，此时在下腔静脉癌栓上方放置阻断钳，同时将肝下下腔静脉阻断，将肝脏肿瘤从两侧交替向第二肝门处分离，并结扎切断RHV，MHV与S 6 之间联系。沿RHV切除下腔静脉前壁一部分，并将癌栓完整取出将肿瘤连同IVC部分前壁及癌栓整体移出体外，并缝合关闭IVC前壁(图15)。 将S 6 肝静脉与下腔静脉前壁行端侧吻合(图16，图17)，检查肝脏创面关腹。术中出血量约5000 ml。 图16. S6段肝静脉与下腔静脉吻合 图17. 肝(S4， S5， S8， S7)切除 + 下腔静脉切开取栓，S6段肝静脉与下腔静脉吻合术
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user: 4. 术后管理和随访 4.1. 术后恢复情况 术后患者生命体征尚平稳，严格控制出入量，监测中心静脉压，静脉输液，补充维生素，每日供能约1800 kcal。术后即开始抗病毒、保肝、激素、新鲜血浆输注、抗炎、止血等对症治疗，尽早经口饮食，于术后3周出院，恢复平稳，术后2月后复查上腹部CT示S6肝静脉支重建后回流至下腔静脉(图18)。 4.2. 术后病理 低分化肝细胞腺癌伴坏死，肿瘤大小10 cm × 10 cm × 8 cm，切缘未见癌组织，周围肝组织中–重度脂肪变性(图19(a)，图19(b))。免疫组化：Ki-67(+25~50)%，GPC3(−)，Hep(+)，AFP(−)。 图18. S6肝静脉支重建后回流至下腔静脉(红色箭头) 图19. (a) 术后标本大小20 × 15 × 10 (cm)；(b) 术后病理：中分化肝细胞腺癌HE染色(100倍)
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user: 5. 讨论 中肝肿瘤也称中央型肝脏肿瘤，是指与门静脉分叉部、三支主肝静脉与IVC汇合部及肝后IVC主干的距离在1 cm范围内的肿瘤，S 1 、S 4 、S 5 、S 8 段肿瘤多属于中央型肝肿瘤 [ 6 ]，而大肝癌是指瘤体直径 > 5 cm，巨大肝癌是指瘤体直径 > 10 cm。 巨大中肝肿瘤由于位置特殊，瘤体巨大，手术风险较高，由于瘤体占据中央位置，在术中切除左侧切缘时，误伤左肝蒂，则将被迫切除左三叶，同理，损伤右肝蒂可能被迫切除右三叶，而非计划的三叶切除可能导致术后肝功能衰竭，甚至死亡；因此，熟悉肝脏解剖病因采用的是正确的切除方法极为重要。 此例手术的难点在于单纯中肝切除风险已经较大。肿瘤又侵犯致S 7 段，同时MHV、RHV均受侵，并有癌栓沿此静脉至IVC并向心房口延伸。同时，S 6 段虽有独立的注入IVC的右后下静脉(见图7)，但其入IVC处有癌栓侵及(见图9)。因此该S 6 段或者不能保留，或者采用肝内肝静脉重建的方式解决。即将引流S 6 段的右后(下)静脉与IVC重新吻合才能保留住S 6 。Makuuchi [ 7 ] 指出只有在肝内完成肝静脉切除重建的外科医生才是真正的肝脏外科医生。由此可见，肝内肝静脉重建的困难与风险相对较大，主要原因在于肝静脉血管壁菲薄、纤细、易撕裂，但是在该例手术中，我们明确测算肝脏需保留体积是501 ml。而单纯扩大左三肝切除(S 1+2+3 、S 4+5+8 、S 7 段)，仅剩S 6 段体积为320 ml，这绝对会导致术后肝衰竭。如果单纯右三叶切除(即S 6+7 ，S 4+5+8 段)，剩余S 1+2+3 段的体积为425 ml，也小于501毫升的最低标准。因此，留给我们的选择方案有三种：第1种是先做PVE，待右侧肝脏萎缩，剩余左侧S 1+2+3 段代偿增大后行手术；第2种是肝脏分割和门静脉结扎的分阶段肝切除手术(associating liver partition and portal vein ligation for staged hepatectomy， ALPPS)，待S 1+2+3 段代偿增大后再行手术。第3种是做S 7 、S 4+5+8 段、部分IVC壁切除、癌栓取出、S 6 段IRHV与IVC重建。这种扩大的中肝切后预留肝体积为425 + 720 = 745 ml，大于501的测算值。 在这三种术式的选择中，前两种手术难度及风险较小，但等待时间较长切合并两次手术打击。在等待期间内癌栓是否会脱落，导致急性肺动脉栓塞而死亡等，我们无法预知。第3种手术方式对患者只有一次手术打击，在癌栓脱落前及时手术阻止其发生，是较合理的方法，但手术难度系数较大，最终我们选择了第3种手术方式，并最终获得了成功。 通过这类手术提示我们尽管保留肝体积大于测算体积会降低术后肝衰的风险。但在实际工作中如果术后管理不当，仍有较大的肝衰风险，术后盐水出入量要很慎重 [ 8 ]，血浆适当多用，在恰当的时机给予激素冲击治疗 [ 9 ]，尽早恢复胃肠进食，以减少静脉补液量等等，都是在管理这种临界状态下极限肝切除的正确方式。反之非及时和不正确的处理，术后肝衰风险会增大。 总之，对于这种扩大肝切除，合并下腔静脉癌栓取出同时肝内肝静脉与IVC重建的复杂病例，术前详细的检查，缜密的评估完善的手术预案，精准的手术操作，科学的术后管理，必须环环相扣、协调一致，才能达到理想的手术效果。
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user: 同意书 该病例报道获得病人知情同意，并已签署知情同意书。
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user: 摘要 本文通过与4G通信基站对比，简要介绍了4G和5G通信系统之间的主要相似性和差异，并分析了5G通信基站的工作特性对于测量其电磁辐射值的影响，最后选取某5G通信基站，实地测量了该基站的电磁辐射情况，总结了在不同条件下5G通信基站电磁辐射环境的变化规律。由监测结果得出，与4G通信基站不同，5G通信基站的电磁辐射值分布在空间上有明显差异，且受到多种因素(包括：5G基站工作模式、5G终端的位置、5G终端的网速等)的影响而随动。该研究对于5G通信基站辐射环境监测工作提供了理论帮助，并推动了5G基站选址与建设工作。
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user: 1. 引言 随着社会经济与科学技术的高速发展，人们对于移动通讯网络的要求越来越高，因此，第五代移动通信技术(5G)迅速走进我们的生活。5G通信网络作为新一代无线移动通信网络，将以全新的网络架构、提供至少十倍于4G的峰值速率、毫秒级的传输时延和千亿级的连接能力，开启万物广泛互联 [ 1 ] [ 2 ]。 相比于4G技术，5G技术主要的技术特点之一在于使用了更高的信号频率。由于使用了更高的频率范围，基站的信号覆盖区域变小，基站的数量将大幅度增加，于是有民众认为5G基站更多、频率更高，担心电磁辐射更严重，这导致5G移动通信基站部署面临选址困难的问题 [ 3 ]。而且，5G通信技术应用了大规模多输入多输出(MIMO)天线和和相控阵天线波束成形等关键技术，这使得波束将聚焦用户，波束主瓣方向随着用户移动时刻发生变化，这个特点决定了5G基站电磁辐射的研究与传统的基站有着本质区别。 目前，国内开始了大力建设5G通信基站的热潮，而关于5G通信基站的电磁辐射研究还处于初步发展阶段，传统的电磁辐射监测技术不能完全适用于5G通信基站 [ 4 ] [ 5 ]。因此，本文对5G基站工作特性及电磁辐射影响作了详细探讨，并对5G基站的电磁辐射进行了实地测试，研究了5G通信基站电磁辐射分布规律。
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user: 2. 5G通信技术与4G通信技术的相似性和差异 2.1. 5G技术与4G技术的基本特点 1) 频率与带宽。4G通信技术只使用低于6 GHz的频率，但5G技术支持两种频段(FR)：频段1，通常称为亚6 Ghz，范围从450 MHz到7125 MHz；频段2，通常称为毫米波，范围从24 GHz到50 GHz。频段1的最大带宽为100 MHz，而段2的最大带宽为400 MHz。这些值比4G通信带宽(20 MHz)要大得多 [ 6 ]。 2) 正交频分复用技术(OFDM)。4G通信和5G通信都使用正交频分复用技术(OFDM)。在4G通信技术中，子载波间隔固定等于15 kHz，而5G通信技术采用了可变子载波间隔。子载波间隔可以被选择为等于2 μ ·15 kHz (μ = 0、1、2、3、4)，等于4G通信子载波间隔的2 μ 倍。这两种通信技术的调制方案是相似的，包括二进制相移键控(BPSK)、正交相移键控(QPSK)和正交幅度调制(16阶、64阶和256阶)。4G通信和5G通信的帧的时间长度都等于10 ms，并且每个帧由10个子帧组成，每个子帧的时间长度为1ms。然而，5G通信技术采用不同的数字命理学，子帧中的OFDM符号数量与4G通信不同。在5G通信技术中，子帧被划分在每14个OFDM符号(12个符号用于扩展循环前缀)的2 μ 时隙中 [ 7 ]。 3) 物理资源结构。在4G通信和5G通信中，最小的物理资源是由频域上的一个子载波和时域上的一个OFDM符号组成的资源元素(RE)。在5G通信中，根据所采用的数字命理学，RE以不同的方式映射到时频域。多个RE可以组成资源块(RB)，RB在频域中由12个连续的子载波组成。最后，多个RB组成资源网格(RG)，RG代表了一个时隙(Slot)中的传输信号 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]。 2.2. 接入模式：频分双工(FDD)与时分双工(TDD) 通信信号的接入方式对于通信基站信号传输功率的影响至关重要。5G通信系统主要采用时分双工(TDD)模式，其中下行链路和上行链路传输共享相同的载波频率，由严格的时间表来进行区分。而4G通信系统使用的首选接入模式是频分双工(FDD)(尽管4G系统也允许少数几种TDD配置)，其中下行链路和上行链路传输占用不同的频率。图1显示了4G(a)和5G(b)源的零跨度测量结果，即给定频率下接收功率随时间的演变 [ 11 ]。 图1. 4G频分双工(FDD)源(a)和5G时分双工(TDD)源(b)的零跨度测量结果 与FDD源相比，TDD源所产生的电磁辐射强度是相当不同的。在FDD系统中，源是“始终开启”的，即在载波频率处的传输是连续的。 2.3. 无源与有源天线：波束扫描 从4G网络到5G网络的主要改进是使用有源天线。借助这种智能天线，运营商可以最大限度地利用其有限的频谱资源来增加网络容量。在5G通信技术出现之前，天线被设定为一个固定的辐射模式，其形状和波束方向不会随时间改变。配备有源天线的5G通信系统能够合成指向不同方向的多个波束，并根据电磁环境进行动态重构。与4G通信系统相比，5G广播频道的传输模式大大改变。图2为4G通信基站(a)中使用的固定波束以及CRS(b)接收功率的对应零跨度测量结果 [ 12 ]。 相比于4G通信系统，图3(a)显示了5G通信系统传输SSB的动态波束扫描技术。每个波束与同步信号PBCH块(SSB)的传输相关联。图3(b)显示了SSB接收功率的相应零跨度测量结果。由图可知，由于波束扫描技术，SSB中导频信道的接收功率在时间上不再是恒定的。因此，在进行5G通信基站辐射环境的监测时，应该监测足够长的时间以获得更准确的结果。 图2. 由4G无源天线(a)和小区参考信号(CRS)接收功率电平(b)的零跨度测量结果 图3. 由5G有源天线(a)合成的波束扫描和同步信号块(SSB)接收功率电平(b)的零跨度测量结果 2.4. 无源与有源天线：波束赋形 用于5G通信基站的有源天线还能够实现波束赋形，即用于高增益定向信号传输的信号处理技术。这项技术可以克服信号传输的路径损耗，尤其是在3 GHz及更高频率下。波束形成是通过组合天线阵列来实现的。由于5G通信系统的波束赋形技术，通信基站可以向用户设备合成高增益定向信号以提高数据传输效率 [ 13 ] (图4)。 图4. 有源天线波束赋形技术示意图 这一特征对于5G通信基站的电磁辐射环境监测有很大影响。在5G通信系统中，与广播信道(即，打包到SSB中的信号)相关联的接收功率不再是最大可接收功率电平的参考，因为实际数据传输可以通过具有比SSB波束更高增益的波束赋形专用模式来传输。因此，在进行5G通信基站辐射环境的监测时，应该考虑到电磁辐射情况在空间上的分布规律。
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user: 3. 5G通信基站电磁辐射环境监测 3.1. 电磁辐射环境监测原理 确定最大电磁辐射的一种测量方法就是所谓电磁场(EMF)测量。根据《5G移动通信基站电磁辐射环境监测方法(试行)》(HJ 1151-2020)的要求，测量5G移动通信基站电磁辐射环境时应使用选频式电磁辐射监测仪，监测仪器的检波方式为方均根检波方式。这种监测方式基于功率监测(dBm)，通过天线系数(dB/m)和/或天线孔径(m 2 )，可以将功率测量结果转换为功率密度(W/m 2 )或电场强度(V/m) (见图5) [ 14 ] [ 15 ]。 图5. 功率、功率密度和电场强度的关系 3.2. 5G通信基站电磁辐射环境实测 为了研究5G通信基站在不同影响条件下的电磁辐射值大小及变化规律，本文对某5G通信基站进行了实地监测，并对监测结果进行了分析。 3.2.1. 监测方法 采用《移动通信基站电磁辐射环境监测方法》(HJ972-2018)和《5G移动通信基站电磁辐射监测方法(试行)》(HJ 1151-2020)两种方法进行对比监测。 3.2.2. 监测站点情况 该5G通信基站为屋面抱杆架设，该基站架设有电信5G天线，并同时还架设2G及4G天线。 3.2.3. 监测仪器 本次监测选用监测仪器为：射频综合场强仪SEM-600和射频选频分析仪SRM-3006，两台仪器对基站的电磁辐射影响进行了同步监测，监测仪器和基站的工作频段见表1。 Table 1 Frequency range of operator base station and monitoring equipmen 基站及仪器 频段(MHz) 2G、4G 800~2500 电信5G 3400~3500 SEM-600 0.1~6000 SRM-3006 75~6000 表1. 运营商基站及监测仪器工作频段 3.2.4. 实地监测及监测结果 在该通信基站附近进行了两次监测，基站监测时，5G终端采用数据传输场景，基站周围没有其他5G终端使用5G网络，测试终端上网速率为900 M/s，基本占用整个5G基站的带宽资源。第一次监测选取基站附近的3个监测点位分别进行监测，主要探究5G通信基站与4G通信基站的辐射环境情况对比，以及5G通信基站电磁辐射值在基站附近空间上的分布规律；第二次监测选取该基站附近的某一个固定测点(距离天线的水平距离为48 m，高差为17 m)进行监测，主要探究基站处于不同工作模式时的电磁辐射环境情况。 1) 第一次监测结果见表2。 Table 2 First monitoring result 监测点位 水平距离(m) 高差(m) 监测仪器 监测结果(W/m 2 ) 未使用5G终端 5G终端数据传输 5G终端离开测点10 m 1 13 2 SEM-600 0.0821 1.2642 / SRM-3006 0.0011 0.8658 2 / / SEM-600 0.1163 0.2084 SRM-3006 0.0017 0.0523 3 53 18 SEM-600 0.0051 0.3487 0.2273 SRM-3006 0.0010 0.2311 0.1182 表2. 第一次监测结果 根据表2的监测结果可以发现，当使用5G终端上网时，相对未使用5G终端进行数据传输，基站电磁辐射的测值明显升高，该现象出现在所有测点的监测数据中，且与所使用的监测仪器无关。因此可以得出，基站在进行5G通信时的电磁辐射值比基站进行4G通信时要高。 在通信基站的工作模式固定时，对比不同点位处的监测数据可以发现，在基站处于4G通信模式时，随着与基站水平距离的增大，监测数据逐渐减小，这符合4G通信基站的电磁辐射值分布规律；而在基站处于5G通信模式时，这一规律并没有出现，在近场区(监测点位2)，电磁辐射值较小，主要是受到天线副瓣的影响，而在远场区(监测点位1和3)，电磁辐射值随着距离的增加呈衰减趋势。 值得注意的是，在常规监测时，5G终端与监测点位保持一致。因此，在监测点位3进行了5G终端位置变化造成5G基站电磁辐射变化的特殊测试，当5G终端离开监测点位10 m时，SEM-600的测值由0.3487 W/m 2 下降为0.2273 W/m 2 ，SRM-3006的测值由0.2311 W/m 2 下降为0.1182 W/m 2 。这一规律说明相对2G和4G基站，5G基站的电磁辐射方向性更强，能够针对终端的具体位置调整电磁波的波束方向，该结果印证了5G通信系统波束赋形技术，这一特性与4G通信系统不同。 2) 第二次监测结果见表3。 Table 3 Second monitoring result 监测仪器 工作模式 未使用5G终端 使用1个5G终端数据传输 使用2个5G终端数据传输 使用1个5G终端视频交互 使用2个5G终端视频交互 SEM-600 0.0065 0.0136 0.0125 0.0068 0.0057 SRM-3006 0.0005 0.0052 0.0059 0.0009 0.0012 表3. 第二次监测结果 根据监测结果可以看出，无论在何种工作模式下，当两台5G终端同时工作时，基站的带宽资源要分享给两个用户使用，两个用户共享900Mb/s的网速，电磁辐射测值与一个5G终端工作时的测值没有明显变化。 对比未使用5G终端，在视频交互场景下电磁辐射测值升高不明显，而在数据传输场景时的电磁辐射测值升高比较明显。主要是5G终端在视频交互场景下的网络资源占用相对数据传输场景下较少，网络速率通常为2-5Mb/s，而5G终端在数据传输场景下的网络资源占用较高，网络速率可以达到900Mb/s的峰值。因此，可以得出5G基站的电磁辐射和网络资源占用成正相关，这一特性与4G通信基站不同。 在监测过程中还发现，5G基站的电磁辐射测值和5G终端的网速有关，因为5G主要为TDD(时分双工)技术，上下行共用相同频段，当5G终端进行下载(数据从基站到终端)时，网速较高，则电磁辐射测值较大；当5G终端进行上传(数据从终端到基站)时，网速相对较低，电磁辐射测值和未使用5G终端时的测值相当。
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user: 4. 结论 本文通过对比4G和5G系统之间的主要相似性和差异，分析了5G通信基站的工作特性对于测量其电磁辐射最大值的影响，最后实地测量了5G通信基站的电磁辐射情况，总结了在不同条件下5G通信基站电磁辐射环境的变化规律。得出以下结论： ① 相比于4G通信技术，5G通信技术在频率带宽、正交频分复用技术(OFDM)和物理资源结构等方面有了明显提升。5G通信系统主要采用时分双工(TDD)模式，其中下行链路和上行链路传输共享相同的载波频率，由严格的时间表来进行区分。并且，5G通信基站采用有源天线实现了波束扫描和波束赋形技术，提高了通信基站对用户设备传输数据的效率。 ② 在各个监测点位，当使用5G终端上网时，相对未使用5G终端进行数据传输，基站电磁辐射的测值明显升高，该现象与所使用的监测仪器无关。 ③ 4G通信基站的电磁辐射值在基站所处位置最高，而后随着与基站的水平距离增大而逐渐减小；而5G通信基站的电磁辐射值在近场区较小，而在远场区，电磁辐射值随着与基站水平距离增大而逐渐减小。 ④ 相对2G和4G基站，5G基站的电磁辐射方向性更强，能够针对终端的具体位置调整电磁波的波束方向，这就是5G通信系统的波束赋形技术。 ⑤ 当两台5G终端同时工作时，基站的带宽资源要分享给两个用户使用，两个用户共享900Mb/s的网速，电磁辐射测值与一个5G终端工作时的测值没有明显变化。 ⑥ 对比未使用5G终端，在视频交互场景下电磁辐射测值升高不明显，而在数据传输场景时的电磁辐射测值升高比较明显，所以，5G基站的电磁辐射和网络资源占用成正相关。 ⑦ 由于5G通信系统的TDD (时分双工)技术，当5G终端进行下载(数据从基站到终端)时，电磁辐射值增大，当5G终端进行上传(数据从终端到基站)时，电磁辐射值和未使用5G终端时的测值相当。 综上，与4G通信基站相比，5G通信基站的电磁辐射值分布规律在空间上具有明显的差异，且受到多种因素的影响而随动。因此，传统的通信基站电磁辐射测量方法无法满足5G通信基站的电磁辐射环境监测，在进行5G基站的监测时，应该严格按照《5G移动通信基站电磁辐射监测方法(试行)》(HJ 1151-2020)的要求，充分考虑不同的基站工作场景，并合理选点。
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user: 摘要 随着生产力水平和科学技术的提升，各行各业不断投入大量的设备，设备管理系统成为企业高效管理和利用设备资源的重要工具。然而当前存在的设备管理系统并不能满足现代化企业的需求，存在种种缺陷：重要设备监控力不足，设备追寻困难，管理流程不够便捷，却少预防性维护及有效数据分析。本文设计的基于Vue前端框架、SpringBoot后端框架的设备管理系统，提供设备采购管理、设备出入库管理、设备预约与出借管理、设备巡检、设备维修、设备处置管理等功能，将设备的全生命周期交由系统管理，实现对设备及信息的一体化管理，并通过人脸识别、NFC、DFID、GPS等技术，保障设备安全性，通过OCR、语音输入、即时通讯、数据分析预测等功能提高用户体验。
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user: 1. 引言 随着科学技术的发展，设备的种类、数量越来越多。如何提高设备管理的效率，优化企业资源成为企业的迫切需求。然而当前存在的设备管理系统并不能满足现代化企业的需求，设备管理的种种缺陷逐渐暴露：对企业中不同重要程度的设备使用同样的管理方式，重要或特殊设备监管力度不足，导致设备追寻困难，设备丢失难以追踪负责人；管理流程不够便捷，盘点效率低；设备数据信息混乱，更新不及时；缺少预防性维护及有效数据分析，无法优化企业设备资源。 为此设计基于人脸识别 + RFID技术的设备管理系统，利用现代化的手段，有效保管设备资产，实现设备分级管理，同时兼顾实际生产研发过程的便利性，简化设备借用流程。同时提供标准化、精细化的企业设备管理，围绕设备的“进、出、维、修、检”各个环节追踪设备的整个生命流程，帮助管理员追寻设备状态，追踪责任人。并通过人脸识别、安全预警等功能，保障设备信息安全性和保密性。
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user: 2. 需求分析 图1中给出系统总体需求图，按照角色进行功能划分，具体需求如下： 1) 普通用户 ①设备预约：用户可以进行设备的预约使用，可以在查看设备的使用状态下选择具体的预约时间。若该时间段设备已被借用，系统会推荐类似设备供用户选择。用户也可以选择与在借者已经即时通讯，人性化沟通交流。 ②设备借还：用户成功预约设备后，可以在预约时间对设备进行借用。 ③设备报修申请：用户在使用设备时，发现设备损坏，可以提交报修申请，上传设备损坏照片及其他信息。 ④提交采购建议：用户可以提交采购申请，要求购入某设备。 ⑤消息通知：用户可以接收申请审批通过，设备借用到期等通知。 2) 各级经理 ①系统管理：管理员可以对公司内部组织结构，部门、人员、角色进行管理。可以维护公司员工的资料信息和公司内部管理体系 ②审核管理：审核采购申请、预约申请、处置申请。可以更加细化的审核和管理设备，保证公司内部设备的安全性与可追踪性。 ③设备管理：分为购置管理、设备台账、设备折旧、设备处置、标签打印五个小模块，可以对设备生命周期进行详细追踪记录，设备状态透明可见。 设备处置下划分设备转移、设备报废、设备变卖、设备调拨四个小模块，对不同设备申请进行具体的管理。 ④设备维护管理：分为维修管理和巡检管理。管理员可以查看设备维修工单，设置巡检计划，查看发布巡检任务。 ⑤数据分析：查看各项数据报表及分析。查看设备数量分布情况，查看设备综合效率、设备利用率、设备故障分析等。 3) 维修人员 ①消息通知：可以接收维修通知。 ②完成维修单：查看维修单并完成任务。 4) 巡检人员 ①消息通知：可以接收巡检通知。 ②完成巡检任务：查看巡检任务并登记巡检情况。巡检时，可使用手机端集成的NFC读取设备信息，并完成盘点信息记录。 图1. 系统总体需求分析
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user: 3. 系统设计 3.1. 系统架构 本系统前端部分采用Vue框架，Vue是一套用于构建用户界面的渐进式框架。Vue的核心库只关注视图层，不仅易于上手，还便于与第三方库或既有项目整合。另一方面，当与现代化的工具链以及各种支持类库结合使用时，Vue也完全能够为复杂的单页应用提供驱动 [ 1 ]。 本系统后端采用Spring Boot框架，该框架可以快速构建企业级的应用程序，简化开发的繁琐配置，从而极大的提高了开发的效率，简化了部署流程 [ 2 ]。 系统整体架构设计如图2所示，系统提供Web网页端和移动端两大服务端口。系统主要由系统管理、审核管理、设备管理、维护管理、数据分析五大功能模块组成，各模块之间相互协作。 图2. 系统架构图 3.2. 系统流程 1) 普通用户 普通用户可进行设备预约，设备借用与归还，设备报修等功能。设备借还序列图如图3所示，设备报修序列图如图4所示。 2) 各级经理 经理可进行系统管理、审批管理、设备管理、维护管理。经理序列图见图5。 3) 维修人员 维修人员接收维修任务并完成维修工单，序列图见图6。 4) 巡检人员 维修人员接收巡检任务，并使用手机NFC对设备进行盘点，填写信息，序列图见图7。 图3. 用户设备借还序列图 图4. 用户报修序列图 图5. 经理序列图 图6. 维修员序列图 图7. 巡检员序列图
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user: 4. 系统实现 4.1. 关键技术 1) Opencv + ArcFace ArcFace是虹软视觉开放平台提供的人脸识别SDK基于专业的人脸识别算法，为用户免费提供人脸识别技术为支撑的人脸检测、人脸比对、人脸追踪、活体检测、人证比对等产品。本项目通过使用ArcFace接口开发人脸门禁，人脸借用功能及警报装置 [ 3 ]。 OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列C函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。本项目在基于ArcFace的人脸识别算法基础上，使用OpenCV进行视频流的抓帧处理，将每一帧图片进行灰度处理及均衡直方图处理，对图像进行增强，提高人脸识别的准确率。 本系统将此技术应用于三个方面。第一个方面应用于设备的仓储式封闭管理，通过人脸识别验证身份开启仓库大门。第二个方面是使用此技术识别借用人身份进行设备借用。第三个方面是在设备带出公司时，通过人脸识别确认带出人。 2) RFID技术 无线射频识别即射频识别技术(RFID)，是自动识别技术的一种，通过无线射频方式进行非接触双向数据通信，利用无线射频方式对记录媒体(电子标签或射频卡)进行读写，从而达到识别目标和数据交换的目的。一套完整的RFID系统，是由阅读器与电子标签也就是所谓的应答器及应用软件系统三个部分所组成，其工作原理是阅读器(Reader)发射一组特定频率的无线电波能量，用以驱动电路将内部的数据送出，此时Reader便依序接收解读数据，送给应用程序做相应的处理。 本系统使用RFID技术对设备进行读取，简便了设备借用的操作，并在公司出口处设置装置，能有效防止设备非法带出公司。 3) NFC技术 NFC (Near Field Communication)，即近距离无线通讯技术，是一种短距离的高频无线通讯技术，允许电子设备之间进行非接触式点对点数据传输交换数据。NFC技术由免接触式射频识别演变而来，并向下兼容RFID，主要用于手机等手持机设备中提供M2M通信 [ 4 ]。在本系统中，考虑到公司经营成本、用户使用便捷度等方面，提供公司另一种方案，使用NFC技术进行盘点等操作。 4.2. 场景搭建 本设备管理系统设计了多个功能使用场景，并提供环境搭建方案。 1) 人脸识别蓝牙门禁实景 人脸识别蓝牙门禁系统用于借用设备模块，将摄像头摆放在封闭式仓库入口前。设备在被预约后，借用人来到设备仓库，通过人脸识别进行身份和系统验证，系统根据预约情况返回信息，若已预约可以触发蓝牙门禁开关开启，反之则不会开启，实现了智能安全的识别门禁开关，保证了设备借用的流程的安全便捷性 [ 5 ] [ 6 ]。具体流程如图8所示。 图8. 人脸识别蓝牙门禁系统 2) 人脸识别 + RFID借用系统搭建 设备借用系统包括信息屏幕，人脸识别摄像头和RFID读写读写器，借用人首先要经过人脸识别的验证，保证是借用人本身来借用设备，防止第三者作弊行为的发生，此时信息提示屏幕会提示人脸识别已经通过可以进行RFID卡读写确定借用设备的流程，在成功读取到设备信息后提示屏幕会显示借用人身份信息和设备信息，在两项流程都顺利完成后，设备借用过程结束 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]。系统搭建及流程图见图9所示。 图9. 人脸识别 + RFID借用系统 3) 设备安全警报装置 在设备非法带出公司时，会产生设备安全警报。公司出口处装有RFID读写器，可识别设备上的RFID标签，当员工持有设备通过门禁时，检测设备是否未经允许带出公司，若违规，员工会被人脸识别装置捕获人脸信息，同时触发报警装置，提示管理人员发现非法行为的发生，保证了重要设备的安全性 [ 10 ] [ 11 ]。系统搭建及流程图见图10所示。 图10. 人脸识别 + RFID报警装置 4.3. 功能实现 1) 设备入库 管理员在进行设备入库时，填写设备信息，在进行大量设备入库时，可以使用Excel批量导入功能，提高工作效率。同时，移动端提供OCR文字识别和语音输入功能，使入库操作更为便捷。OCR文字识别功能和语音输入功能使用百度SDK进行实现，简便开发流程，且准确率高。图11为设备入库界面图。 图11. 设备入库界面图 2) 设备预约 用户在使用设备之前，需要进行设备预约，填写设备信息及预约信息，提交表单。等待管理员审核。若设备已经被预约，可以选择系统提供的即时通讯功能，与当前预约人联系交涉，进行设备转借。或选择系统提供的设备推荐功能，使用其他设备。设备预约图见图12。 图12. 设备预约界面图 3) 审批处理 管理员接收来自用户提交的预约申请、采购申请、处置申请。选择同意或驳回。当前审批节点同意后，转入下一审批节点。若全部通过，则审批结果通过，若某一环节驳回，则审批结果为驳回。审批管理图见图13。 4) 设备转借 员工之间可进行设备转借，当前在借人和转借人都需要先进过人脸验证，确保为本人操作。当前借用人选择转借设备，展示转借二维码，转借人扫描二维码即可快速完成转借。 5) 设备报修 员工在使用设备时，设备发生故障，可选择设备报修。提交故障信息并拍摄图片，管理员接受到报修申请，指派维修人员进行维修。图14为报修界面图。 6) 设备维修 维修人员接收到维修通知，可查看设备故障信息，并选择开始维修，维修结束，填写维修信息并上次维修图片，可将维修原因及处理方法加入维修知识库。图15为维修工单界面图。 图13. 审批处理界面图 图14. 设备报修界面图 图15. 设备维修界面图 图16. 设备巡检界面图 7) 设备巡检 巡检人员接收到巡检通知，可查看巡检任务，并在指定时间，指定范围进行设备盘点。系统使用GPS定位确保巡检人员在指定范围内进行操作，并且巡检人员完成任务需上传图片，以此避免虚假巡检。巡检任务界面图见图16。
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user: 5. 系统性能分析 经过测试，系统各功能模块运行无误，正常显示界面，交互性良好，能对用户操作进行提示，系统响应及时，基本满足设备管理需求，能提供稳定良好的服务。 使用压力测试，模拟100个客户端对系统进行并发操作，所有请求在4 ms内完成，每秒处理53，078.56次请求。由于系统使用Redis缓存加快访问速度，提高了响应速度，有效解决高并发问题并提高系统性能。
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user: 6. 系统亮点分析 1) 设备全生命周期一体化管理 设备管理系统提供的设备采购管理、出入库管理、设备预约与出借管理、设备巡检、设备维修、设备报废管理等功能，将设备从采购到报废的生命周期交由系统管理，实现设备全生命周期管理的目标，达到对设备及信息的一体化管理。生命周期一体化管理利于设备各阶段状态信息的记录与同步，实时反馈给系统，做到有条不紊的管理上万台设备。信息一体化便于管理人员查看设备及相关信息，设备生命周期以时间轴的形式展现，清晰直观，有利于管理员查看设备生命周期各阶段状态及设备追寻。 2) 便捷化的操作模式 考虑到新企业入驻或设备台账更新等场景下大量设备入库的问题，系统提供了Excel批量导入功能，企业可上传原有设备台账Excel进行一键入库，大大提高工作率。同时，提供OCR文字识别录入、语音输入功能，解放双手，不再需要输入繁多的设备信息，真正实现便捷入库。通过将RFID集成到APP端，帮助巡检人员快速完成巡检，巡检员只需一部手机即可完成巡检操作。 3) 配套的人脸识别设备安全保障系统 考虑企业中重要设备或机密设备的安全保障问题，系统提供配套的人脸识别设备安全保障应用套件包括人脸识别蓝牙门禁及人脸识别 + 电子围栏 + RFID警报装置。人脸识别蓝牙门禁用于重要设备的仓储式封闭管理，用户需经过预约审核及人脸审核才能进入仓库借用设备，同时记录下进入仓库的人及时间。人脸识别 + 电子围栏 + RFID警报装置用于在公司门口增设卡口，当设备未经允许非正常带出公司，能够记录员工人脸、时间并自动报警。 4) 提供先进有效的反人为作弊手段 考虑到各环节都出现人为作弊情况，为更有效保管企业设备资产，本系统通过人脸识别、GPS等提供先进有效的反人为作弊手段。在各环节增设人脸识别环节，确保本人操作，设备转借需双方现场扫码确认才可完成转借操作；设定GPS误差范围，只有在误差范围中才可提交巡检数据，按计划执行巡检内容和记录GPS位置，巡检完成现场拍照，避免巡检不尽责、不到位；同时对长时间借用设备员工展开随机抽查，员工需完成系统指定任务，防止非本人借用情况。 5) 科学全面的数据分析平台 系统收集、加工、整理设备管理明细数据，以图形、图表方式实时展现给管理员，清晰直观；故障概率预警模块，训练概率预测模型，提前一步告知管理员设备的故障状态及时维护提高寿命上限，节约成本；采购建议模块根据企业设备使用率提供最优设备采购建议，报废预测模块根据设备生命周期预测设备寿命，真正实现科学有效的管理设备，助力企业未来设备规划。
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user: 7. 结束语 本系统是将设备管理领域的专业经验，与强大的任务流程管理平台及最新的移动信息技术结合在一起，专门为企业的设备管理打造的一款专业的设备管理软件。它提供对设备全生命周期的管理，实现对设备的可追溯性，帮助企业优化设备管理流程，提高设备资源的利用率，节约维修成本，提高企业总体效率，并且利用人脸识别、RFID等技术提高设备信息安全性和保密性，解决对重要设备的管理问题。
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user: 摘要 文章提出了一种基于决策基因的改进遗传算法(Gene-Decision Genetic Algorithms， GDGA)，同时优化BP神经网络的隐含层节点数及初始权值、阈值，构建了GDGA-BP模型。首先，在进行遗传算法编码时采取了两种不同的编码方式，设计了决策算子以解决隐含层节点数对编码染色体长度的影响；然后在遗传算法流程中增加了染色体的锁存及调用，保证在迭代时遗传信息不会丢失，并对该算法做出自适应改进；最后通过对干熄焦烧损率的仿真及工艺实验，验证了该模型的优良性能及实用性。
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user: 1. 引言 BP神经网络是一种多层前馈网络，算法以梯度下降为基础，主要特点是信号的前向传递及误差的反向传播，其拓扑结构由通过权值、阈值相关联的输入层、隐含层、输出层构建。随着模型预测应用的发展，BP神经网络开始用来解决越来越复杂的工业数据拟合问题，算法局限性也越来越凸显。因此必须设计一种高效的优化方法，来代替经验操作，以找到网络结构及关联参数的最优组合。 作为人工智能领域的一个重要分支，遗传算法在整体搜索和优化计算方面不依赖于梯度信息，其高度的全局寻优能力更适用于大规模并行分布处理场景。但需注意的是，在与BP神经网络有机结合中，必须对传统遗传算法的编码及解码规则进行改进，以应对在同时优化网络结构及初始参数时，权值及阈值个数因为隐含层节点数发生改变而造成的编码染色体长度变化的问题 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。
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user: 2. BP神经网络及遗传算法概述 2.1. BP神经网络相关概述 根据映射定理可知，单隐含层BP神经网络可以通过调整各设定参数在任意 ε 平方误差范围内对目标函数进行逼近。所以在处理实际问题时，设计单隐含层的BP神经网络在理论上便可以满足应用需求，其空间结构最终只与隐含层节点数相关。 如图1所示为典型的单隐含层BP神经网络拓扑结构图，其中n为输入层节点数， X 1 ， X 2 ， ⋯ ， X n 是神经网络的输入；m为输出层节点数， Y 1 ， Y 2 ， ⋯ ， Y m 是神经网络的预测输出； w i j 和 c j k 为神经网络的权值， h r 和 o s 为隐含层及输出层的阈值。 图1. 单隐含层BP神经网络拓扑结构图 设 为初始设定的最大隐含层节点数，则有表1所示权值、阈值个数关系。 Table 1 The number of weights and threshold 分类 个数 符号表示 输入层至隐含层权值 l ∗ n w 11 w 12 ⋯ w l 1 ⋯ w l n 隐含层至输出层权值 l ∗ m c 11 c 12 ⋯ c l 1 ⋯ c l m 隐含层阈值 l h 1 h 2 ⋯ h l 输出层阈值 m o 1 o 2 ⋯ o m 表1. 权值、阈值个数 2.2. GA遗传算法相关概述 遗传算法是对自然进化过程的模拟，它的基本原理是将问题的解映射到遗传空间的染色体基因上进行操作，进而寻求问题的解 [ 4 ]，由此整理出GA算法的数学模型为式(1)所示： G A = ( c ， f ， P 0 ， P ， s ， j ， b ， t ) (1) 式中，c为编码及解码规则；f为适应度函数，是遗传算法在进化搜索中的唯一依据，用以评价一个解的好坏；P 0 为初始总群，初始化种群为随机产生的种群规模为P的初始个体，既P个染色体；s为选择操作、j为交叉操作、b为变异操作；t为停机条件。既根据设定的条件终止算法的运行并输出最终的结果，可以是迭代次数，也可以是个体适应度值等其它设定条件。