DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 3. 基于知识图谱特征学习的电影推荐模型 3.1. 知识图谱特征学习 将知识图谱特征学习辅助推荐系统学习有三种方式：依次学习、联合学习、交替学习。依次学习法学习知识图谱中的实体向量和关系向量。联合学习结合推荐算法和知识图谱特征学习，优化了端到端的训练。交替学习利用知识图谱特征学习任务来辅助推荐任务，因为推荐系统中的项目可能与知识图谱中的实体相关联，因此项目及其对应的实体可能具有相似的邻近结构，在底层和非任务特异性潜在特征空间上可能具有相似的特征 [ 8 ]。知识图谱特征学习是为了在保留原有的结构信息的同时，让每个实体和向量都得到低维的特征表示，其中基于翻译的方法广为应用，主要代表有TransE、TransH、TransR模型。 图3. 电影知识图谱部分展示 在本文的电影推荐系统构建中，记M个用户 U = { u 1 ， u 2 ， ⋯ ， u M } 和N个项目集合 V = { v 1 ， v 2 ， ⋯ ， u N } ，记U和N的交互矩阵为 Y ∈ R M × N ，用户的隐式反馈数据构成交互矩阵，y=1为有交互记录，例如观看，评论行为，否则y=0。记知识图谱 G ( ε ， R ) 由三元组 g ( h ， r ， t ) 构成，其中h表示头节点、r表示h和t的关系、t表示尾节点，其中 ε 和R表示知识图谱的实体和关系的集合。例如图3所展示，三元组(周润发，主演，卧虎藏龙)的映射即为知识图谱中所示的周润发是电影《卧虎藏龙》的主演。得到集合Y和图谱G后，可以计算出其预测函数为 y ^ u v = F ( u ， v | Θ ， Y ， G ) ，得到用户u与未交集的物品v的交互概率。 3.2. MKR电影推荐模型 通过研究基于多任务学习的知识图谱辅助推荐系统框架(MKR推荐系统框架)，本文使用交替学习法来交替学习知识图谱特征学习任务和推荐系统任务。利用推荐模型中的交叉压缩单元模块，学习并实现两个任务中的实体之间的高阶交互，并抽取两个任务的低层特征进行融合训练，从而达到更优的结果。 图4指出了MKR模型的3个部分：推荐系统部分、知识图谱嵌入部分、交叉压缩单元部分。左边推荐部分将用户和电影作为输入，提供用户对电影的显式评分，使用多层感知机(Multi-Layer Perception，MLP)和交叉压缩单元从用户和物品中学习特征，模型预测结果为用户对该电影的交互预估值，数值为0~1。右边知识图谱特征学习模块将实体和关系嵌入到低维的连续向量空间里，与此同时保证实体和关系的结构稳定。此模块将2.1中三元组 ( h ， r ， t ) 的头节点h和关系r作为输入，使用多层感知机学习头节点和关系的特征，预测尾节点(目标实体)特征，将其作为输出。 图5指出了模型中的交叉压缩单元模块，其主要利用知识图谱中的实体和推荐系统中的物品的同一性，使物品和实体的表示可以相互补充，不仅提高了泛化能力，并且避免了噪声拟合。 交叉操作是对物品v和与其相关的实体e的任一可能的特征交互进行建模，根据特征构建交互矩阵： C l = v l e l T = [ v l ( 1 ) e l ( 1 ) ⋯ v l 1 e l d ⋯ v l ( d ) e l ( d ) ⋯ v l ( d ) e l ( d ) ] (1) 式(1)中 C l ∈ R d × d 表示交叉压缩单元的第l层交叉特征矩阵，d表示交互矩阵的特征维度。 v l 和 e l 分别为第l层物品和实体的特征。压缩操作中的权值向量重新使交叉特征矩阵由 R d × d 的空间指向特征空间 R d ，将特征交叉矩阵投影到下一层的潜在表示空间，输出下一层的项目和实体的特征向量： 图4. MKR模型框架 图5. 交叉压缩单元 v l + 1 = C l w l V V + C l T w l E V + b l V = v l e l T w l V V + e l v l T w l E V + b l V e l + 1 = C l w l V E + C l T w l E E + b l E = v l e l T w l V E + e l v l T w l E E + b l E (2) 式(2)中w和b分别是训练权重和偏置参数。在本数据集中，根据用户和电影的交互历史数据，按评分对特征向量进行加权处理。评分的范围为1~5分，将评分为4分以下的赋予负值，然后经过加权得到特征向量的权重。交叉压缩单元只存在于模型的低层，通过在低层将推荐模型和知识图谱特征学习模型连接起来，实现两个任务之间知识的传递，从而有效的改善了信息的稀疏性。 3.3. MKR模型训练 MKR模型的训练采用多任务框架交替学习的方法进行特征建模和预测。其完整的损失函数由三部分组成：推荐系统部分、知识图谱特征学习部分、正则化项。 L = L R S + L K G + L R E G = ∑ u ∈ U ， v ∈ V J ( y ^ u v ， y u v ) − λ 1 ( ∑ ( h ， r ， t ) ∈ G s c o r e ( h ， r ， t ) − ∑ ( h ′ ， r ， t ′ ) ∉ G s c o r e ( h ， r ， t ) ) + λ 2 ‖ W ‖ 2 2 (3) 式(3)中u和v分别遍历用户集和项目集，J为交叉熵函数，此函数收敛。知识图谱部分为三元组的得分函数，选取的计算方式是向量内积，此函数收敛。正则化项是为了防止过拟合，其中 λ 1 和 λ 2 为超参数， λ 1 可视为两项任务的两个学习率之比，数值为负，从而确保知识图谱模块的特征学习性能。W为式(2)描述的训练权重。 MKR算法训练如算法1所示。获取电影数据集和用户评分数据集作为输入，根据用户物品交互记录，按评分对物品向量进行加权，得到对应的用户特征向量，采用多任务学习框架，交替训练推荐模块和知识图谱嵌入模块。通过交叉压缩单元模块实现推荐系统中物品和知识图谱中实体之间的信息共享，输出为物品潜在特征表示。通过计算内积的方法融合电影特征向量和用户特征向量，得到向量相似度，并以此为依据对用户行为进行预测，向用户推荐偏好电影，实现推荐。
system: [SYSTEM]

user: 4. 实验结果与分析 4.1. 数据集处理 本文所选数据集包含93956条影片数据，199814个用户，2706200次用户与电影的交互记录评分。将知识图谱和电影数据集作为输入时，需保持数据格式的统一，要对传入的数据进行预处理。对数据的预处理环节中，对电影ID、关系、评分等数据进行提取和转化，处理缺失值，使数据格式电影符合知识图谱中的数据结构标准。图6展示了数据集的整体处理流程。 首先将评分数据集划分为训练集和测试集两类，其中训练集占80%，测试集占20%，再针对训练集构建电影评分矩阵，根据评分公式计算评分S。用户对电影的满意程度随评分(1~5分)的增长而提高。若评分S大于等于4，此时的数据对应正样本，则推荐；若S小于4此时的数据对应负样本，则不推荐。利用测试集分别测试几种推荐模型，对比算法性能并选择性能最佳的算法。 4.2. 评价指标 本文使用准确率(Accuracy， ACC)和ROC曲线线下面积(Area Under Curve， AUC)作为评价推荐的性能指标。在推荐准确度上，将评分推荐分为推荐和不推荐，即评分1到3分为不推荐，4到5分为推荐。 图6. 数据集处理流程 ACC指标在预测用户是否喜欢时，通过预测正确的分类比例，从而描述推荐模型的推荐性能，基于表1的混淆矩阵，计算公式如下： A C C = T P + T N T P + F N + F P + T N (4) AUC用于二分类模型的评估，作为ROC曲线下边的面积，用来评估分类器的分类质量。根据评分数据处理后得到的正样本和负样本，计算正样本的置信度大于负样本置信度的概率，比较置信度以得到最终的AUC值。由于阈值变化影响分类结果，使用AUC则可以考虑到阈值变动，所以评估的效果更好。 Table 1 Confusion matri 系统 用户喜欢 用户不喜欢 推荐 TP FP 不推荐 FN TN 表1. 混淆矩阵 4.3. 结果分析 将训练好的用户特征矩阵和电影推荐矩阵计算所有电影的评分，进行电影推荐，图7展示了本数据集在MKR模型下返回的部分推荐结果。 图7. 电影推荐结果 另外，为了验证MKR模型的高效性，将此模型与LibFM [ 9 ]、PER [ 10 ]、DKN [ 11 ]、CKE [ 12 ] 和Wide & Deep [ 13 ] 推荐算法进行对比，用该数据集分别测试各模型，计算ACC和AUC值，并取10次实验所得数据的平均值作为最终结果，如表2所示。 Table 2 Comparison of the recommendation effect of each recommendation algorithm on the movie datase 模型 ACC AUC LibFM 0.825 0.903 PER 0.677 0.736 CKE 0.731 0.803 DKN 0.632 0.716 Wide&Deep 0.813 0.860 MKR 0.825 0.903 表2. 各推荐算法在电影数据集上推荐效果对比 从表2结果可知，相比其他几种模型，MKR模型在本数据集中取得了最佳的表现，ACC和AUC的计算结果都超越了对比算法，由此可知MKR模型使推荐效果有了显著提升。 图8. top-K电影推荐比较实验结果 为进一步验证模型的性能，本文进行了top-K场景实验，使用训练好的模型在测试集中为用户推荐电影，设置推荐电影数目为K值，使用F1@K值作为top-K推荐中的性能指标。分别在不同K值场景下计算F1@K值，并取10次计算结果的平均值作为最终结果，如图8所示。 从图8中总体来看，随着K值的增加，各模型的F1@K值呈先增大后减小的趋势，当K = 20时，MKR、LibFM、DKN模型的F1@K值达到峰值；并且MKR模型在不同K值的场景下比其他几种模型的表现结果都更好一些，证明该模型中的交叉压缩单元能有效学习用户和实体之间的知识交互，从而有效提升了推荐的整体性能。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结语 本文通过构建电影知识图谱，将其作为辅助信息，构建了MKR推荐模型，并将其应用到电影推荐系统。采用预测用户满意度评分的方法优化了推荐性能，通过评分结果来判定用户对电影的喜好程度，并将合适的电影类型推荐给用户。通过大量实验对比了MKR模型与几种常见推荐模型，采用AUC和ACC两种评价指标来预测分值，并且在top-K场景中比较了不同K值下各个模型的推荐性能。从实验结果来看，MKR模型的准确率和推荐效果明显优于其他几种模型，并且有效提升了推荐的性能。后续将考虑使用注意力机制融合知识图谱，重新设计交叉压缩单元，挖掘更多的电影信息；另外本文是在单机上进行的测试，如果数据量过大势必会影响推荐性能，因此下一步考虑采用多GPU并行的方式来实现该模型的并行计算，从而进一步提高推荐性能。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 通过分析界面布局样式设计的合理性及评价结果的客观性，探究符合用户的视觉注意规律和偏好的界面布局设计样式为目的。以五个热门短视频类APP主界面为实验材料，使用SMI眼动仪获取被试在卡片式、分割式和通栏式这三种界面布局样式中的眼动数据，并构建基于熵权法与灰度关联法的数据指标评价模型。得到被试在通栏式界面布局样式中注意更集中，对此界面设计的评价最高。因此得出个体更偏好简洁直接的通栏式布局样式。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 当今互联网高速崛起，以媒介为载体搭建起来的视觉可视化环境正逐渐改变着人们的生活状态，尤其是娱乐短视频等新兴社交媒体不断将日常的生活场景向视觉可视化环境推进，带来多感官体验，也丰富了人们的工作及娱乐生活 [ 1 ]。用户对娱乐短视频APP的信息感知有效程度受其界面布局复杂性的影响，并且用户需要提升信息加工速度才能确保短时间内接受庞大的信息 [ 2 ]。合理的界面布局设计可以通过提升用户的视觉体验来减少对界面的操作失误。 然而，以往基于用户视觉注意机制的界面交互设计研究倾向于界面视觉认知模式研究，仅针对界面的单一方面研究，很少有研究涉及分析热门短视频APP界面的可用性。因此，为了探究符合用户视觉注意规律和偏好的布局样式设计，本研究使用眼动仪器获取用户对现有娱乐短视频类APP主界面的眼动数据，以熵权法计算各指标的权重再结合灰度关联分析法对样本进行排序。本研究有助于设计师在未来进一步优化娱乐短视频类APP界面的布局设计。
system: [SYSTEM]

user: 2. 视觉注意机制研究与眼动指标选取 2.1. 视觉注意机制研究现状 视觉注意机制(visual attention mechanism)是一种重要的心理调节机制，亦是个体对感兴趣的视觉刺激物的选择能力和对视觉刺激物中最相关区域的加工能力 [ 3 ]。视觉系统作为接收信息的感知系统，能够迅速对外界信息进行反应 [ 4 ]。通常而言，外界所传递的信息在感知系统中并非同等重要，视觉系统相当于信息筛选器，会自动过滤个体不感兴趣的信息，其在视觉信息加工中的作用不可忽视。 人机交互体验的理想与否在很大程度上取决于界面布局，通过将用户的视觉注意机制与人机交互界面的设计过程进行融合能够实现更理想的人机交互体验。目前，研究者在基于用户视觉注意机制在人机界面设计方面展开了深入研究，王慧等人通过深入探究用户视觉搜索与视觉注意的规律，提出了移动应用界面的设计原则 [ 5 ]；刘春强的研究基于用户视觉选择性注意，发现用户视觉注意受网页交互界面中如内容、色彩、布局等因素的影响 [ 6 ]；叶坤武等人就从减少过度依赖计师主观经验出发，通过分析飞行员视觉注意力的分配布局，提出与之相契合的视觉注意力分配布局优化模型 [ 7 ]；吕健等人通过对视觉注意原理进行分析研究，构建了信息界面布局的美度评价模型 [ 8 ]。 个体的眼球活动与心理活动密切关联，通过眼球运动获得用户对产品信息的认知，能比可用性测试和访谈获取更多隐藏的、有价值的内容。眼动追踪技术又称视觉追踪技术，是生理测量方法的一种，通过测量眼球运动数据反映用户对视觉信息的接收程度。郭伏等人使用眼动追踪技术对用户的手游导航界面交互体验进行测量研究 [ 9 ]；王艺璇等人通过眼动实验从5种音乐APP的二级界面中筛选出最优的界面设计方案 [ 10 ]；李森等人通过眼动追踪技术对被测者视角的通讯APP导航设计方案进行评价分析出最佳的通讯APP导航设计方案 [ 11 ]。结合目前的研究情况，本文从用户的视觉注意机制出发，探究用户在视觉认知活动中相关的眼动追踪模型，构建娱乐短视频类APP主界面设计的评价体系。 2.2. 用户视觉注意机制下的眼动指标选取 眼动行为是界面刺激用户时所发生的视觉反馈活动，是用户与界面交互时主要的反馈活动特征之一。在实验中运用眼动追踪技术时应尽可能选择与用户认知活动相关的眼动追踪模型(如图1)，通常眼动数据指标可分为加工指标、搜索指标及认知指标 [ 12 ]。 图1. 眼动追踪模型数据指标 在视觉认知理论支持下，本次实验选取5个参数作为评价指标，即首次注视时间、总注视时间、平均注视时间、注视点数目、瞳孔直径(如表1)。 Table 1 The 5 selected eye tracking indicators definition descriptio 序号 眼动指标 定义 (1) 首次注视时间 (First Fixation Duration) 表示被试在注视区落入的第一个视点的注视时间。 在实验中，被试对样本界面布局的喜好程度可以用首次注视时间来检验。如用户对某区域的喜好程度越高，首次注视时间越长，与此同时，用户从界面所提取信息也就愈发困难。 (2) 总注视时间 (Total Time) 表示被试对感兴趣区域内所有注视点持续时间的总和。总注视时间可以反映被试在 界面信息加工的难易程度，如总注视时间越短说明被试获取信息越容易。 (3) 平均注视时间 (Average Fixation Duration) 表示是用户对于多个区域感兴趣其视点持续注视时间的平均值。通常而言，平均注视时间与注视界面及被试提取注视点处信息的困难程度三者间呈现明显的正比例相关。 (4) 注视点数目 (Fixation Count) 表示所有注视点的总数落入在了感兴趣的区域内。如果注视点分布过于集中或过于分散则说明界面布局设计不合理，元素分布不当，导致被试浏览效率变低。 (5) 瞳孔直径 (Pupil Diameter) 表示实验过程中被试在注视目标图像时瞳孔大小的平均值。通过对瞳孔大小变化的研究，可知被试的在实验中对样本身心感受。如被试对某个样本感兴趣时，瞳孔会放大；对某个样本不感兴趣时，瞳孔则会缩小。 表1. 选取的5个眼动指标定义说明
system: [SYSTEM]

user: 3. 基于熵权法–灰度关联分析法的眼动指标评价模型研究 3.1. 熵权法确定各指标权重 可以用来确定指标权重的方法有很多 [ 13 ] [ 14 ]，其中最常用的是主观评价法，如德尔菲(Delphi)法是将大多数专业人员的经验与主观判断整合起来的一种客观综合技术方法，缺点是它过度依赖于专家们的主观判断；层次分析法(Analytic Hierarchy Process AHP)是定性与定量相结合的方法，它是用于计算比较元素之间相对权重，从而量化决策，缺点在于必须要先构建数值判断矩阵。专家对实验中的量表的评价标准主观性较大，容易出现不一致的评价结果，而通过熵权法可以有效解决。熵权法是客观加权法，独立于专家判断，通过指标系数的变化来确定权重，能够避免了实验评价结果不一致的现象出现 [ 15 ]。通常在计算过程中某个评价指标系数的熵值越小，可以提供的信息就越多，相对应的权重系数就越大。其中信息效用值可求出指标的权重系数，使求出的结果准确可靠。本文通过熵权法确定各眼动指标的权重系数，计算过程遵循数学原则，评价结果更加科学。 具体步骤如下： 1) 构建原始数据矩阵x， x = ( x i j ) max = [ x 0 ， x 1 ， ⋯ ， x m ] ， ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ; j = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) (1) 此中 x i j 为第j项指标下第i个单元的指标值。 通过离差标准化可将原始数据标准化，解决眼动数据指标量纲不契合数量级的问题之后对此进行比较。主要处理方法如下， Y i j = max x i j − x i j max x i j − min x i j ;     i ∈ [ 1 ， m ] ，   j ∈ [ 1 ， n ] (2) Y i j = x i j − min x i j max x i j − min x i j ;     i ∈ [ 1 ， m ] ，   j ∈ [ 1 ， n ] (3) max和min分别代表样本眼动数据的最大值与最小值，公式(2)求出指标的值越小则眼动数据质量越高，公式(3)求出指标的值越大则眼动数据质量越高。 2) 计算第j项指标下第i个单元的指标值比重 j i j ， f i j = Y i j ∑ j = 1 n Y i j (4) 3) 由熵权法计算第j项指标熵值的方法如下， E j = − k ∑ j = 1 n f i j ln f i j (5) 4) 计算第j项指标信息效用值 D j ， D j = 1 − E j   ( j = 1 ， ⋯ ， n ) (6) 5) 计算第j项指标的权重 W j ， W j = D j ∑ j = 1 n D j (7) 3.2. 结合灰度关联分析法排序 灰色关联分析法是一种用于获取可靠结果的优化算法 [ 16 ]，其系统中的因素关联度可通过系统数据序列的几何关系反映，几何形状越相似则相关度越高。各类因素间关联度的分析和整体质量多层次综合指标体系优劣的评判，均可通过灰色关联分析法实现。该方法是基于相关分析方法的新的突破，较之传统的相关分析法，灰色关联分析法的最大优势在于适用于非线性模 [ 17 ]。本文将眼动数据使用熵权法计算权重系数，再通过灰度关联系数计算得到样本之间的关联度，进而确定用户对样本的喜爱程度。 具体步骤如下： 1) 确定参考系数之后，筛选得出所有评价指标比较数列中最优值组成参考数列。 x 0 = { x 0 ( 1 ) ， x 0 ( 2 ) ， ⋯ ， x 0 ( m ) } (8) 2) 计算关联系数，各指标和参考数列间理想值的关联系数为 ζ ， ζ i ( k ) = min i min k | x 0 ( k ) − x i ( k ) | + ρ ⋅ max i max k | x 0 ( k ) − x i ( k ) | | x 0 ( k ) − x i ( k ) | + ρ ⋅ max i max k | x 0 ( k ) − x i ( k ) | (9) 式中ρ为分辨系数，在(0， 1)内取值，若ρ越小，关联系数间差异越大，区分能力越强。通常ρ取0.5。 ζ i ( k ) 即比较数列x i 的第k个元素与参考数列x 0 的第k个元素之间的关联系数。 3) 计算灰色关联度 r i 为， r i = 1 n ∑ k = 1 n ζ i ( k ) (10) 式中， r i 为第i个评价目标对理想目标的灰色加权关联度。 4) 综合评价，根据各评价指标与参考序列指标的综合关联度对样本的关联度进行降序排列。样本的关联度数值越大，说明样本的界面布局样式越优。
system: [SYSTEM]

user: 4. 实验研究 4.1. 实验设备 使用德国SMI公司配套的RED眼动仪器设备获取用户的眼动数据，该设备可用于追踪被试在注视样本时的眼球运动轨迹，使用eyeso studio软件分析记录被试眼球运动数据。使用统计分析软件SPSS20.0分析眼动实验数据。 4.2. 被试 选取16位年龄在20至30岁的在校学生为被试。所有被试均无眼部疾病，视力或矫正视力正常。所有被试均有使用娱乐短视频类APP的习惯，平均每周使用时间超过30分钟。 4.3. 实验样本 选取APP store下载次数排名前五的娱乐短视频类APP，将其主界面作为案例样本研究，其界面中的图标、图片、文字等均进行模块灰色化处理(如图2)。 4.4. 实验程序 实验在安静、光源正常的实验室内进行，研究负责人告诉被试实验顺序和注意事项，然后要求被试坐在电脑设备前进行测试，保持良好的坐姿，固定头部不动，双眼直视屏幕中心，对被试进行焦点的定点测试。 图2. 眼动实验样本情况 实验开始时，首先呈现5秒“+”注视点，之后随机呈现15秒样本图，被试根据自己的习惯自由浏览，整个实验耗时约8分钟。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结果分析 5.1. 描述性统计 本研究的5个眼动指标(首次注视时间/ms、总注视时间/ms、平均注视时间/ms、注视点数量/个、瞳孔直径/mm)进行均值处理后的描述性统计(如表2)所示。 Table 2 Descriptive statistics of eye movement data during free browsin 样本 首次注视时间/ms 注视点个数/个 总注视时间/ms 平均注视时间/ms 瞳孔直径/mm 样本1 159.56 8.56 2702.86 209.71 4.06 样本2 164.75 8.57 2695.73 215.71 4.22 样本3 174.07 8.32 2543.57 207.58 4.29 样本4 181.98 8.09 2520.04 197.24 4.21 样本5 198.47 8.31 2671.82 222.13 4.19 表2. 自由浏览阶段眼动数据描述性统计 5.2. 利用熵权法确定评价指标权重和灰度关联分析法排序 5.2.1. 熵权法确定评价指标权重 1) 构建初始数据矩阵 m、n、分别为样本数量与评价指标数量，数值均为5，其中第j个评价方案的第i个指标的原始数据为 x i j ，根据公式(1)构建原始数据矩阵如下。 X = { 159.5600 8.5600 2702.8600 209.7100 4.0600 164.7500 8.5700 2695.7300 215.7100 4.2200 174.0700 8.3200 2543.5700 207.5800 4.2900 181.9800 8.0900 2520.0400 197.2400 4.2100 198.4700 8.3100 2671.8200 222.1300 4.1900 } 2) 计算指标值比重 根据式(4)计算得出指标值比重为， f = { 0.0000 0.0816 0.0000 0.1791 0.0000 0.1000 0.0000 0.2497 0.0780 0.2388 0.2525 0.4561 0.2840 0.3656 1.4510 0.3514 0.9625 1.7950 1.0000 0.5357 1.0000 0.3233 1.0000 0.0000 1.0000 } 3) 计算指标值的输出熵E 式(5)中， k = 1 ln n ，计算得出各指标的熵值E，由式(6)计算出各指标信息效用值D，(如表3)。 Table 3 Entropy method calculation weight result summar 5项指标 信息熵值e 信息效用值d 权重系数w 首次注视时间 0.7060 0.2940 24.1% 注视点个数 0.6459 0.3541 29.0% 总注视时间 0.8124 0.1876 15.4% 平均注视时间 0.7605 0.2395 19.6% 瞳孔直径 0.8580 0.1420 11.6% 表3. 熵值法计算权重结果汇总 E = [ 0.706 0.6459 0.8124 0.7605 0.858 ] 4) 计算指标值的输出熵D D = [ 0.294 0.3541 0.1876 0.2395 0.142 ] 5) 计算指标的权重 由第j项指标的熵权，由式(7)可以确定该指标的客观权重值w为， w j = [ 0.242 0.291 0.154 0.197 0.117 ] 5.2.2. 灰度关联分析法进行排序 1) 评价指标无量纲化 根据公式(2)和公式(3)处理原始数据矩阵X，得到的标准化数据矩阵为， Y = { 0.0000 0.1698 0.0000 0.3729 0.0000 0.0208 0.0000 0.5846 0.1334 0.6957 0.5208 0.8713 0.4990 0.5762 1.0000 0.5417 1.0000 1.0000 1.0000 0.6522 1.0000 0.0390 0.2579 0.0000 0.5652 } 2) 确定参考数列 从所有眼动数据的比较数列中选出最优值组成参考数列。分析注视点数目、平均注视时间、总注视时间、瞳孔直径、首次注视时间等五个指标数值发现，注视点数目、平均注视时间、总注视时间等指标值越小越好，瞳孔直径、首次注视时间等指标值越大越好。前三个指标的值越小越好，后两个指标的值越大越好。 然后，利用灰色关联度分析法排序，要从所有眼动数据的比较数列中选出最优值组成参考数列。本研究的参考数列由式(8)可以得出X。 X = [ 198.4700 8.0900 2520.0400 197.2400 4.2900 ] 3) 计算关联系数 原始数据经过标准化处理之后，计算出各指标和参考数列间理想值的关联系数 ζ ，本研究的关联系数 ζ = [ A B C D E ] 。 根据式(9)，得到如下， ζ = [ A = 0.701 0.731 0.789 0.847 1 B = 0.995 0.995 0.997 1 0.998 C = 0.333 0.342 0.795 1 0.376 D = 0.88 0.832 0.898 1 0.786 E = 0.997 0.999 0.999 0.999 0.786 ] 由式(10)得出本研究中灰色关联度 r i = [ 0.7814 0.7805 0.8962 0.9691 0.8323 ] 。 4) 综合评价 为得到各评估指标和参考序列指标之间的综合关联度，需要对样本的关联度进行降序排列(如表4)， r 4 > r 3 > r 5 > r 1 > r 2 。 Table 4 Relevance result 评价项 关联度 排名 一 0.781 4 二 0.780 5 三 0.896 2 四 0.969 1 五 0.832 3 表4. 关联度结果 灰色关联度的值即代表样本的得分情况，对5个样本进行排序，得到(如图3)所示。 图3. 实验样本排序 5.3. 布局样式结果分析 本文将实验样本的界面布局样式归纳总结为三类，卡片式、分割式和通栏式。其样本一和样本五为卡片式，样本二为分割式，样本三和样本四为通栏式。根据用户视觉注意实验数据分析得出，界面布局样式为通栏式的使用体验效果最好，界面框架简洁明了，界面元素分布有序，界面操作逻辑更简单给用户的信息可视化也更强；其次，卡片式的界面特点是内容板块较多，在用户操作逻辑上，增加了用户在选择时发生错误的可能性；最后分割式的使用效果较差，界面布局样式缺乏一致性，增加了用户认知的难度。
system: [SYSTEM]

user: 6. 结语 本文以现有的娱乐短视频类APP主界面为样本，使用SMI眼动仪器获取用户自由浏览状态下的眼动数据。通过熵权法计算出各指标权重大小并结合灰度关联度确定眼动指标和样本布局样式间的影响程度，选择最优样本的界面布局样式。研究表明，用户更偏好于直观易懂、简单操作的界面布局样式设计。研究将重点放在娱乐短视频类APP主界面的布局样式上，并未全面考虑主界面的文字大小、图标大小、界面颜色等因素。若在后续工作研究中综合考虑全面因素再进行深入研究，有助于全面提升界面布局设计的优化。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 为大幅降低光伏板受阴影遮蔽影响导致的热斑效应以及功率损失，本文把研究对象定为局部阴影条件下的光伏组件，通过对光伏组件上不同的位置进行随机遮挡，得到多种阴影条件下的阴影图像，用不同的算法对所得数据进行对比分析。利用图像配准、图像增强、图像分割等数字图像处理技术来分辨阴影区，采用中值滤波对光伏板条纹复杂所造成的影响进行去噪处理。研究实验结果表明：在模拟实验空间内，canny边缘检测法可精确分割阴影，准确得出阴影区域，不会因膨胀使得阴影区域扩大。精确的阴影区域定位有利于研究光伏组件的输出特性，提升光伏板发电效率。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 太阳能电池板长时间置于室外，鸟粪、积雪以及建筑物和云层的阴影都成为太阳能电池板表面接收光照的障碍物。由于电池板内部的组成器件以及串并联连接方式的原因，此类遮蔽物不仅会导致光伏板发电效率大幅下跌，还可能会造成发电设备损坏甚至失灵 [ 1 ]。由于阴影遮蔽导致的电气性能发生的变化：输出电流–电压(I-V)曲线变成阶梯状；功率–电压(P-V)曲线呈现多峰膝点，常见的最大功率点跟踪MPPT (maximum power point tracking)方法失效，使得最大功率点跟踪的难度加大。目前，对局部阴影下发电效率优化问题的研究，在物理层面上，虽然最初的建筑设计和定期清灰很有必要，但无法避免云层阴影的问题，而且不能及时地对阴影进行处理，发电效率仍会受到影响。在电力系统层面上，大多采用MPPT最大功率追踪法 [ 2 ]，虽维持了功率基本稳定，但不能及时缓解热斑效应对电池板的损害。 随科学技术的发展，数字图像处理技术以处理精度高、适用面宽广等优点被应用在航空航天技术、生物医学研究等领域。目前，数字图像处理技术研究可应用在光伏组件热斑诊断及优化控制系统中 [ 3 ]，它是光伏发电系统中一个重要的应用检测系统。另外西安信息工程重点实验室提出基于图像形态学的方法求取光伏板表面阴影遮蔽的面积比例，但由于膨胀导致阴影区域的占比会增加，使得电池单元个数计算不准确。为了避免这个问题，本文提出对采集的图像进行图像增强和canny边缘检测分割，分割出太阳能电池板表面阴影区域，采用中值滤波对光伏板条纹复杂所造成的影响进行去噪处理。
system: [SYSTEM]

user: 2. 不均匀光照条件下光伏阵列的输出特性 为了验证光伏阵列在阴影下的输出特性，在Matlab/Simulink中搭建了如图1所示的3 ´ 3阵列模型，每个光伏电池两端并联了一个旁路二极管，每个电池串串联一个阻塞二极管防止电流倒灌 [ 4 ]。 该阵列在标准条件下(T = 25℃，S = 1000 W/m 2 )的输出I-U和P-U特性曲线 [ 5 ] 如图2所示。 图1. 3 ´ 3光伏阵列仿真模型 图2. 3 ´ 3阵列在标准条件下的输出特性 该阵列在局部阴影下的输出I-U和P-U特性曲线如图3所示。 图3. 3 ´ 3阵列在随机阴影下的输出特性
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 为了研究阴影遮蔽对光伏板发电效率的影响，本文采用数字图像处理技术对阴影区域进行识别，利用图像增强、边缘检测等技术来识别阴影区，其中由于光伏板上表面条纹的影响，本文还采用了中值滤波去噪。又通过形态学处理与边缘检测方法的实验对比分析，由实验数据得出边缘检测算法求取的阴影百分比更接近实测值，所以选定canny边缘检测算法作为图像分割的主要技术，不会因膨胀使得阴影面积增大，致使数据不准确。进而精确得出受遮蔽的电池单元个数和阴影遮蔽的光伏组件位置。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 吴茱萸是一种具有较高药用价值的经济作物，通过种植可以产生相对较高的经济效益。一定程度上解决进贤县的农户脱贫增收。本文收集了吴茱萸的种植技术及其对生长环境的要求，分析了进贤县适宜吴茱萸生长的气候概况，根据吴茱萸生长的农业气象学原理，归纳出了相应的农业气象适宜性技术，并提出了可推广的地区。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 中药吴茱萸为芸香科常绿灌木或小乔木，是一种较常用的中药材，以未成熟果实入药，具有温中散寒、开郁止痛之功效，始载于《神农本草经》，谓其“味辛，温，主温中下气，止痛，咳逆寒热，除湿血痹，逐风邪，开腠理”，列为中品。其应用历史悠久，是散寒止痛、降逆止呕的要药 [ 1 ]。吴茱萸在我国分布广，适应性强，变种多，主产贵州，云南，四川，湖南等省，多为栽培 [ 2 ] [ 3 ]。 据1984~1994年全国中药资源普查结果显示，吴茱萸蕴藏量约24万kg，而年正常需要量一般约为100万kg [ 4 ]。因需求量大于产出量，是一种种植效益可观的特色种植项目。目前种植方式以家种为主。 吴茱萸在生产上多采用无性繁殖，苗木有伤根分蘖繁殖(根插)和枝条扦插繁殖 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]。根插繁殖：冬季落叶后到翌年春季萌芽前均可定植，但以早春定植较好，成活率高。在2~3月选生长旺盛根系发达的4~6年健壮植株做母株，刨开树干周围泥土，切断笔杆粗的部分侧根(不宜过多取，否则影响母株生长)，把它分成数段，每段长13~20厘米，作为插穗进行育苗。 枝条扦插繁殖。选择4年生以上无病虫害的优良单株作母株。在冬季落叶后或春季新梢萌发前，从母株上剪取1年生发育充实的枝条，剪成20~25厘米长的插穗，每段需有3~4个芽，然后将上端截平，下端近节处削成马耳形斜面，每50根扎成1捆用500毫克/千克生根粉(ABT)或500毫克/千克萘乙酸(NAA)溶液快速(约10秒)浸蘸下切口1~2厘米处，取出稍晾干后扦插。插时在整好的插床上按行株距10 × 5厘米划线，先用细木棒打引孔，再轻轻地将插穗插入孔内，避免碰伤皮层，插穗入土深度为穗长的1/2~1/3，插后随即按实压紧，浇1次透水，并加盖弓形塑棚增温保湿，生根发芽后拆除。加强田间管理，培育1年，当苗高50厘米以上时，即可出圃定植。 吴茱萸定植后2~3年后开花结果，并逐年增加开花结果数，经4~5年培育，产量日趋稳定，进入盛果期 [ 3 ]。植株寿命一般为15~20年，如管理得好，可延续到30~40年。
system: [SYSTEM]

user: 2. 农业气象原理 吴茱萸是多年生的药材，吴茱萸对土壤要求不严，适宜在低海拔、质地疏松的肥沃、排水良好的酸性土壤中生长，一般山坡地、平原、房前屋后、路旁均可种植，在低海拔、冬季较暖，土壤微酸性至中性的山地、丘陵等地为佳。但作苗床时要以土层深厚、较肥沃、排水良好的壤土或砂壤土为先。吴茱萸喜阳光充足、温暖、湿润的气候条件，因此常种植在温暖地带的低山丘陵地区的林缘或疏林中；对温度条件要求不严，35℃以上的高温与零下5℃的低温对吴茱萸的生长无明显影响。吴茱萸怕湿怕涝怕旱，对土壤湿度要求较高。积水容易诱发根腐病，使植株枯死，低洼积水地不宜种植。因此选地基本上都是选在山地与旱地上种植，长势都非常好，成活率也高 [ 10 ]。研究表明：干旱使吴茱萸扦插育苗、幼苗移栽、成年结果树移栽成活率降低，生长发育缓慢，果实大幅减产。浇水抗旱能明显提高幼苗移栽成活率，成年果树的成话率及果实产量，使成年果树产量成倍增长 [ 11 ]。5月份降雨日数超过15天以上时，锈病发生严重，在果实采收前会造成大量落叶，就需要采取除湿措施。当5月份降雨日在14天以下时，当年锈病发病较轻，基本上不需要防治 [ 12 ]。
system: [SYSTEM]

user: 3. 吴茱萸种植气象适用技术 进贤县海拔较低，地势东南高，西北低南部多低丘山陵，北面多湖泊，山水环绕，土壤以红壤为主，地力条件适宜吴茱萸的种植。气候上，进贤县属亚热带季风湿润气候，四季分明，雨量充沛，春季气候温和、时有阴雨绵绵；夏季是全年最长季节，初夏气候温暖，降水多而集中。盛夏高温少雨，属天气炎热，常伴干旱。7、8月份天气炎热，常有大于35℃的高温天气出现。冬季冷空气活动较为频繁，出现低于零下5℃的情况偶有发生。由于吴茱萸对温度要求不严，因此气候条件基本适宜吴茱萸的种植。地形地势原因、以及气象因素的年际变化造成各地的小气候条件不可能完全一样。因此实际生产中要依据气象条件的变化，配合适用技术，做好管理，一样能保证吴茱萸种植高产出，高收益。 3.1. 安装小气候自动气象站，加强气象灾害预警服务 在吴茱萸种植基地安装小气候自动气象观测站，在种植关键期及时测定和掌握气温、降水、湿度等各项气象因子，实时监测植株长势，园区内土壤湿度状况，并依据自动气象站监测的气象信息以及中后期的天气预报预警情况，及时采取土壤湿度调控措施。 3.2. 保持合理的种植密度 种植密度越大，吴茱萸前期产量越高；但随着树龄的增加，内膛光秃，只有表层结果，产量会下降。因此，合理的种植密度可以保证充分利用气候资源，又能获得较高产量。如成片栽培，株行距2.7 × 3.3米见方；如利用零星空地种植，株行距以2 × 3米为宜，定植时先开穴，穴宽50~60厘米，深50厘米，穴中施堆肥5~10公斤，填细土5厘米左右，然后将幼苗根系理顺，置于穴中再细土踏实，浇透定根水。定植后应根据天气情况，浇水1~3次以保证成活率。 栽植时要栽正、栽稳，使根部舒展，分层填土压实，如在春季2月或7月初栽植可不浇水，如冬季栽培，则应浇透定根水。栽后遇干旱天气，应及时浇水，抗旱保苗，以利成活。 3.3. 密切监测土壤湿度，防止出现湿涝或干旱 吴茱萸怕涝、怕阴湿。密切关注种植区土壤湿度，当出现连续降雨且量级较大时(尤其在春夏季)，及时清沟排水，降低土壤湿度以保证根系正常生长。吴茱萸怕旱，长期供水不足导致果实产量减少，果实不饱满，品质下降。因此当秋季出现较长时段无雨天气时，及时浇水。浇水方法：浇水前将苗的周围直径1米进行松土，(幼苗移栽地松土深度15厘米，移栽后的成年果树松土深度20厘米)然后浇至土壤湿透。浇水时间选择在18:00后或9:00前。 3.4. 加强冬季冻害监测 1991年冬季全市均出现了极端最低气温低于−9℃的天气(其中进贤县最低达−12.7℃)。近年来随着气候变暖，零下5℃的低温天气概率小，但不排除异常天气条件下极端天气事件发生的可能性。冬季−5℃以下的低温冻害的发生还是有可能存在。因此，加强越冬期冻害监测，如遇低温冻害天气，及时采取覆盖、熏烟等措施进行防范。
system: [SYSTEM]

user: 4. 适用推广地区 南昌地区常年(1981~2010年)平均气温在17.2℃ (安义县)~18.2℃ (进贤县) ≥ 0℃年积温6283.3℃ (安义县)~6635.1℃；年降水量1613.3毫米(南昌观象台)~1723.4毫米(进贤县)；日照时数1686.0 (新建区)~1832.9小时(南昌观象台)，气候条件基本满足吴茱萸的生长要求。统计常年(1981~2010年)中南昌地区年降水量发现，南昌地区中北部县区年降水量小于1400毫米的概率约为25%左右，而南部县区概率约为9%左右，表明北部县区干旱的发生风险大于南部县区。年降水量大于2000毫米的概率北部县区为5%左右，南部县区为12%左右。表明洪涝灾害的发生风险南部县区大于北部县区。基于存在干旱和湿涝的风险，在种植过程中注意选择有灌溉水源且排涝条件较好的地段种植。因此冬季在吴茱萸种植区需密切关注天气预报，当预报可能有寒潮来临或有低温冻害时，及时采取防范措施，避免低温冻害的发生和减轻灾害损失。 1) 适宜种植区。吴茱萸作为特种经济作物之一，一年栽种，30年受益。南昌地区是粮食主产区，为避免和粮食作物争抢土地资源，宜选择地势较高的且水源相对充足的旱地进行种植。选择冬季较温暖、土壤微酸性至中性的山地、丘陵、平坝向阳处栽培。这样既充分利用了气候资源，而又为当地药农带来经济收入。 2) 不适宜种植区。冬季严寒多风、干燥或阴湿处以及土壤过于粘重、盐碱性大的地块不适宜种植。地势低洼易涝易旱的地区。雨季来临时，易造成积涝引发锈病发生严重。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结语 本文收集整理了吴茱萸的种植技术，并根据其生长的气象学原理总结了吴茱萸种植的农业气象适宜技术，提出适宜种植区和不适宜种植区，为南昌地区吴茱萸的种植提供参考。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 动物区系研究是动物多样性保护的基础，而武陵山地区是具有国际意义的我国生物多样性集中分布的热点地区之一。为了总体把握该区域哺乳动物区系的基本面貌，我们基于最新的哺乳动物分类系统和物种保护名录，以及新近的研究成果，对该区域内哺乳动物的区系组成、县域分布和物种多样性状况进行了较为系统的整理与分析，结果表明：武陵山地区现已知哺乳动物8目27科80属135种(包括翼手目39种、啮齿目38种、食肉目22种、劳亚食虫目16种、偶蹄目11种、灵长目5种、兔形目3种、鳞甲目1种)。其中，有我国特有种25种；国家I和II级重点保护的分别为12种和15种。根据《中国脊椎动物红色名录》，有6种濒危、5种极危。列入CITES附录I、II、III的分别有12、8、8种。属于国家“三有”物种的有27种。在动物地理区划上，东洋界种类占主导地位(76.56%)。加强执法监督、科普宣教与生态文明建设是哺乳动物多样性保护的必然途径。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 生物多样性的研究与保护是当前生命科学研究的重点和热点。野生哺乳动物(Mammals)亦称兽类，是脊椎动物中躯体结构、功能和行为最为复杂，地球上适应能力最强的动物类群 [ 1 ] [ 2 ]，其在维持自然生态平衡中起着不可或缺的作用，是全球及区域生物多样性研究中最值得关注的部分。 武陵山地区，是我国南方一个非常特殊的生态区域。早在19世纪70年代，武陵山地区的动物资源就引起了国外学者的注意，我国学者则从20世纪30年代开始，对该区域的脊椎动物进行调查与研究，但仅限于对四川省(包括现今的重庆直辖市)境内的调查 [ 3 ]。直到20世纪中期，有关武陵山地区动物资源的调查也多局限于个别保护区，而对于该区域兽类的系统研究更为缺乏，相关资料仅散见于湘、鄂、川(渝)、黔的地方志、动物志、兽类志或哺乳纲下个别类群或物种的研究文献中。数据的匮乏及分散，使得该区域兽类资源的历史与现状难以总体把握。20世纪80年代，中国科学院动物研究所组织专门的考察队对该地区的兽类资源进行了较为系统的考察，共记述兽类6目14科83种 [ 4 ]。 近30多年以来，对于武陵山地区哺乳动物的研究取得了一些新的进展，但相关的文献资料仍然非常分散，缺乏系统的研究报道，而武陵山地区已被列为具有国际意义的我国生物多样性分布的热点地区之一 [ 5 ]，因此必须从整体上认识该区域内哺乳动物多样性的现状与区系特征，才能满足学科发展和自然保护实践的实际需要。为此，我们广泛查阅了有关的文献资料，并结合局部的实地考察，对武陵山地区哺乳动物的区系特征和多样性保护问题进行了较为系统的研究，以期为该区域内哺乳动物类群的深入研究和多样性保护提供参考依据。
system: [SYSTEM]

user: 2. 研究区域概况与研究方法 武陵山地区(106˚56'~111˚49'E和27˚10'~31˚28'N)，亦称“武陵山区”或“武陵山片区”，地处华中腹地和云贵高原的东缘，系我国第二阶梯向第三阶梯过渡的区域，涵盖湘(37)、鄂(11)、渝(7)、黔(16)四省(直辖市)交汇地带的71个县(自治县或县级市、区)，总面积17.5万km 2 [ 6 ]。该地区以山地山原为主，森林繁茂，山崖沟谷错综复杂，山峦海拔一般约为1000 m (100~3000 m)，主要有乌江、沅水、酉水、澧水等水系，有些河谷形成了小型冲积盆地。境内属亚热带山地季风湿润性气候，年均气温13.1℃~17.5℃，年降雨量1061~1500 mm，年均日照1095~1770 h，无霜期210~330天 [ 7 ]。其复杂的自然地理构造和优越的气候条件为哺乳动物的生存和繁殖提供了优越的生态环境。 我们主要通过中国知网、维普、万方、百度等数据库与网络检索平台，搜集截止于2021年3月10日发表的有关武陵山地区哺乳动物(或兽类)的科研论文，主要检索字段设为“哺乳类”、“兽类”或“Mammals”+“湖南”“湖北”“重庆”“贵州”，即在以“哺乳类”或“兽类”为关键词检索之后，在检索结果中分别再次以“湖南”“湖北”“重庆”“贵州”为关键词检索，从而精准定位所需要的文献。此外，为避免遗漏，进一步扩大检索面，将检索字段细化到哺乳纲以下的各个目(如“啮齿目”“食肉目”“偶蹄目”“灵长目”等)进行反复检索。同时，通过检索武陵山地区各级保护区、森林公园、保护地等的网络平台或查阅其历年综合性或专题性的调查报告上记录的信息，筛选出与本文相关的内容。我们还特别注意搜集所属区域内各地方媒体实时的野生动物调查报道(如红外相机拍摄到的最新照片与新的发现)，并结合项目组和学院老师近年野外实地考察所积累的相关资料进行综合分析，反复核实查对，最后主要参考最新版的《中国哺乳动物多样性》(蒋志刚等，2017) [ 8 ] 对各物种的中文名和拉丁名进行统一修正和编排，整理出一份有关武陵山地区哺乳动物的完整名录。基于该名录的基础数据，我们还参考相关文献和著作 [ 9 ] [ 10 ] 对这些哺乳动物物种的地理分布型、县域分布、保护级别和濒危等级等进行了系统地归类整理与分析，并就有关问题进行了讨论，提出了建议。
system: [SYSTEM]

user: 4. 讨论 编制区域物种名录是区域生物多样性深入研究与保护实践的基础性工作 [ 11 ]，本文基于武陵山地区已有的哺乳动物研究资料，依据最新的哺乳动物分类系统，首次较为全面地总结了该区域内哺乳动物的名录、分布、区系特征与物种受胁状况，为有关该区域哺乳动物区系演化相关问题的深入研究和多样性保护实践提供了比较完整的基础数据。 4.1. 物种的县域分布 武陵山地区的面积较为广阔，涵盖四省(直辖市)交汇地带的71县(县级市、区)，因此在进行该区域哺乳动物名录与分布研究时，不能将这四省(直辖市)的相关数据简单叠加，而应该以县域为单位进行反复核查与统计分析，才能得到物种的县域分布数据。 可是，以前对不同县域内哺乳动物分布情况进行调查的广度和深度差异很大，有些县域很少或几乎没有进行过专门或系统的调查，甚至完全缺乏资料，即使有点资料也是很多年以前的数据，因此表1中的分布数据主要是对以往分布数据的集成，迫切需要进行新的调查以更新数据。 通过进一步的调查，今后一方面有可能发现新的物种(如鼩鼱类、啮齿类、翼手类等小哺乳动物发现新类群或隐蔽种的可能性很大，近年梵净山管鼻蝠和壶瓶山鼩鼱的发现就是例证)，以及现有物种新的县域分布(可能是以前在该县域内没有进行过相关的调查，或虽开展过调查但没有采到过标本，或物种发生了新的迁移与扩散)，近来发现的武陵山区新记录种就有2种：华南针毛鼠(Niviventer huang)，海南白腹鼠(Niviventer lotipes)；另一方面可能发现已知物种在已知县域分布的消失，例如林麝、獐、云豹、金钱豹、穿山甲等珍稀濒危物种可能在一些分布县域内已不再能够见到。 4.2. 物种名称的变更 在资料查阅和数据整理的过程中，我们也遇到了物种名称不一致的情况。为此，我们参考相关文献 [ 12 ] [ 13 ] 对一些过去由于同物异名或未及时更新属名等引起的混淆予以了相应的订正。例如，将早期文献中记载的普通刺猬或刺猬(Erinaceus europeau) [ 14 ] [ 15 ] 改为东北刺猬(Erinaceus amurensis) [ 12 ] [ 16 ]；喜马拉雅水鼩(Chimarrogale himalayica Gray， 1842)改为利安得水鼩(C. leander)；短尾鼩(或四川短尾鼩)改为微尾鼩(Anourosorex squamipes Milne-Ed-wards， 1872)；中麝鼩(Crocidura russula)改为华南中麝鼩(Crocidura rapax) [ 12 ]。此外，根据杨天友(2020) [ 14 ] 的研究，由于一些物种归于另外的属、亚种提升为种或原纪录的物种被证实在中国没有分布等因素，我们也对该地区早期文献 [ 15 ] [ 17 ] - [ 22 ] 中记录的物种中文名和拉丁名进行了更正。 4.3. 区系特征、物种多样性及物种保护 在动物地理区划上，武陵山地区位于东洋界，大体上处于我国华中、华南、西南三大动物地理区的交汇地带，是东洋界物种(76.56%)、古北界物种(13.28%)、广布种(10.16%)南北迁移或东西往来的重要驿区，因此对于我国及国际哺乳动物区系演化与物种多样性保护具有特别重要的意义。 武陵山地区的国土面积仅占中国总国土面积的1.82%，但哺乳动物的物种数却约占中国哺乳动物的1/5，说明武陵山地区哺乳动物的物种多样性非常丰富，在我国及国际哺乳动物多样性研究与保护方面具有重要地位。 尤其是武陵山地区地质历史古老、地形构造复杂多样、沟壑纵横、喀斯特地貌发育良好、溶洞众多，特别适合于翼手目、啮齿目等小型哺乳动物的栖息、繁衍和演化；另一方面，武陵山地区地处亚热带区域，气候温暖湿润，植被茂密，也比较适合于食肉类、劳亚食虫类(鼩鼱等)、林栖型偶蹄目和灵长类等动物类群的繁育，因此今后应进一步加强对该区域内哺乳动物的基础调查与研究，特别在隐蔽种的发现方面可能还有较大的努力空间。 资源调查与基础研究需要深入推进，物种保护工作也应进一步加强。我们在实地调查中发现，即使在保护区内，也仍然存在用铁铗等工具套捕偶蹄类等动物的现象；有的农贸市场上还有兽类野味销售；有些群众野生动物保护及生态意识较为薄弱，甚至还特意驱逐蝙蝠等有益动物。显然，生物多样性的保护任重道远，但又迫在眉睫。为了促进该区域哺乳动物物种多样性的保护，我们建议：1) 对于保护区、农贸市场开展制度性的监督、监察和监管工作，坚决杜绝破坏野生动物资源及其生态环境的不良现象以及销售野生动物产品的不法行为；2) 加强科普宣传教育，充分利用各种媒体广泛宣传有关野生动物的生态知识与生物多样性保护意义，增强广大民众的物种保护意识，激励群众自觉保护动物资源及其生活环境；3) 将对野生动物多样性保护的意识教育和具体行动纳入区域生态文明建设范畴，用作学校、机关、企事业单位、农区及社区生态文明建设成效评价的重要指标。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 玉米淀粉是一种重要工业原料，但生产过程会产生大量废水，为减小对环境的污染，需要对玉米淀粉废水进行处理，以使水质能够达到排放标准。本文研究了絮凝法对玉米淀粉废水COD去除的条件，如：絮凝剂的种类、助凝剂类型、合适的水溶液pH以及絮体的沉降时间。通过多次实验结果，可以看出聚合硫酸铁作絮凝剂投加1000 ppm，阴离子聚丙烯酰胺做助凝剂投加1 ppm，水溶液pH值控制在6~8，沉降时间在30 min左右时较为合适，有较高的经济适用性。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 玉米是世界的三大粮食作物之一，每年产量可达6亿吨左右，美国和中国的玉米产量分别占据世界总产量的34%和22%，分别位于世界第一和第二位 [ 1 ]。玉米产量丰富，用途广泛，是粮食作物中用量最大的工业原料 [ 2 ]。玉米深加工产业也因此被誉为“黄金产业”。自20世纪80年代以来，玉米深加工产业开始在我国快速发展，不断引进先进技术及设备，建起了一批生产规模在10万吨甚至百万吨以上的玉米深加工企业 [ 3 ]。玉米深加工行业的发展，为提高玉米附加值、稳定玉米产区经济、稳定提高农民收益、服务三农做出了重大贡献 [ 4 ]。 其中玉米淀粉是一种非常重要的工业原料，被广泛应用于各种行业，如食品工业、制酒、制药、纺织、化工等。但是玉米淀粉生产过程用水量很大，通常为5~13 m 3 /吨玉米，也就意味着随着淀粉的生产，会产生大量的淀粉废水，有人估计每生产1体积的淀粉就会产生10~20倍的废水。废水主要来源干玉米输送洗涤水、玉米浸泡水、胚芽分离、黄浆废水等工艺过程水，除此以外，还有少量地面冲洗水。玉米淀粉废水为酸性高浓度有机废水，COD值在8000~30，000 mg/L之间，BOD值在5000~20，000 mg/L之间，SS值为3000~5000 mg/L，pH 4~6。这些废水主要含有淀粉、蛋白质、有机酸、尘土、矿物质及少量的油脂，易腐败发酵，排入江河消耗水中的氧气，促进藻类及水生植物繁殖，排入量过大时，会使得河流严重缺氧，发生厌氧腐败，散发臭味，鱼、虾、贝类等水生动物可能窒息死亡，对环境造成重大污染。 目前淀粉废水通常采用絮凝法来处理，为研究絮凝法去除淀粉废水COD的合适条件，经与邢台某集团协商，取现场二沉池出水进行水中COD的去除实验。
system: [SYSTEM]

user: 2. 水处理系统概况 2.1. 系统简介 该污水处理系统日处理污水约1.5万方，水处理工艺为厌氧 + 好氧 + 深度处理工艺，出水水质指标执行《城镇污水处理厂污染物排放标准》(GB18918-2002)一级A排放标准。 2.2. 水厂进、出水水质参数 水厂进、出水水质如表1所示： Table 1 The water quality of the in and out of the sewage treatment plan 参数 COD (mg/L) NH 4 -N (mg/L) SS (mg/L) TN (mg/L) TP (mg/L) 进水 8000 75 1200 300 50 出水 ≤50 ≤5 ≤10 ≤15 ≤0.5 表1. 水厂进、出水水质 2.3. 系统工艺简介 淀粉废水首先进入沉淀池进行沉淀，在集水池中与电厂酸碱废水及葡萄糖废水混合进行初步pH调节，然后进入生化池进行生化处理，其中厌氧系统所产生的沼气进入发电系统，污水再进入好氧系统，然后进入二沉池实现泥水分离，部分污泥回流至生化池，另一部分进入储泥池进行污泥处理；上清液经絮凝池进行深度处理，再进入三沉池沉淀，上清液溢流排出。具体工艺流程图如下(图1)： 图1. 水厂工艺流程图
system: [SYSTEM]

user: 3. 絮凝机理 絮凝沉淀法属于物理化学处理法的代表方法，将絮凝剂与助凝剂加入，使胶体溶液的稳定性降低，去除分散状态有机物的稳定性，使之形成凝聚状态的大颗粒物质，并将其从水中分离出来 [ 5 ] [ 6 ]。该方法的主要处理对象是水中的胶体杂质和微小悬浮物 [ 7 ]。无机絮凝剂、有机絮凝剂和微生物絮凝剂是絮凝剂的三类主要代表。无机絮凝剂用量小、沉降速度快、对浊度和色度去除效果较好、造价低、适用性强，主要为聚铝类絮凝剂和聚铁类絮凝剂；有机絮凝剂以季铵盐、聚胺盐和聚丙烯酰胺类絮凝剂为主；由于微生物絮凝剂具有无二次污染，毒害性小，絮凝效果好等优点，近年来逐渐成为研究焦点。对研究者而言，高效、环保、成本低的絮凝剂是研究的主要目标 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ]。