DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 结论 目前，喜旱莲子草的潜在分布区仍大于实际分布区，在已被入侵的28个省市中，四川西部、陕西和河北北部、以及甘肃、山西、辽宁和云南的大部分地区还未受到该物种的入侵，但这些地区目前已被入侵区域所包围，有较大的潜在入侵风险。 物理防除在喜旱莲子草入侵初期、入侵面积较小时可快速有针对性的去除该草，只能作为较小范围内解决喜旱莲子草草害的短期方案。 化学防除在喜旱莲子草大面积爆发时可快速减少喜旱莲子草的地上生物量，但会将新的污染物引入环境中，仅适用于特定的区域。 莲草直胸跳甲只在其适生范围内起到防控作用，但其在我国的分布范围远小于喜旱莲子草，引入初期在部分地区取得了较好的防控效果，但长期来看效果并不理想，且作为外来物种对我国生态系统的潜在威胁也需要进一步研究。 微生物除草剂发酵及剂型加工困难，影响了其商品化进程，目前尚处于研究阶段。 植物替代是控制喜旱莲子草入侵、保持当地生态环境健康和稳定发展的一种有效措施，在严重入侵的地区，可人工去除喜旱莲子草后，配植繁殖能力高、建叶成本低、光合速率和资源利用率高的本地功能群植物，进行抚育管理，逐步恢复当地生态。
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user: 5. 展望 喜旱莲子草在我国的蔓延危害仍在继续，严重影响了生态可持续发展，其生长繁殖的侵略性决定了防控工作的艰巨性和复杂性，单一方法难以有效防治，必须引起各级政府的重视，增强民众防治意识。在防控工作上，从喜旱莲子草与环境的整体关系出发，采取“预防为主，综合防控”的策略：1) 进行科学预测，定期分区分类普查，全面了解喜旱莲子草的分布和危害状况，并制定科学、便捷、高效的监测预警管控机制 [ 48 ]，及时进行风险预警，以便有关部门指导工作，各相关部门应统筹编制防治规划、风险预警方案来指导喜旱莲子草的防治。2) 将喜旱莲子草纳入我国植物检疫名单，构建良好的植物检疫工作体系，合理有效利用科学检疫技术，搭建国际国内信息技术共享平台 [ 49 ]，阻止喜旱莲子草的远距离传播，严防喜旱莲子草从国外或国内传播到我国未发生地区。3) 对利用喜旱莲子草进行经济活动、科学研究和环境治理的场所要加强监管，防止其不恰当的废弃物处理方式导致喜旱莲子草逸出扩散。4) 引入公众参与机制，全面宣传喜旱莲子草的危害及成因，普及喜旱莲子草防控知识和技术，提高广大群众防控喜旱莲子草的自觉性和积极性，减少无意识的人为传播行为。5) 采用物理、化学、生物有机结合的方式进行综合治理，在每年喜旱莲子草出芽前就开始进行有效防除，及时阻止喜旱莲子草的进一步入侵和爆发。加强针对性的基础研究和以生物防治为主的实际应用研究，进行综合治理示范与推广。6) 加大生态环境治理力度，逐步改善环境污染和生态破坏状况，以创造不利于喜旱莲子草生长的环境，遏制喜旱莲子草增殖。
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user: 摘要 为了解输变电工程对周围环境的电磁污染影响状况，以不同等级输变电工程为研究对象，探讨变电站和输电线路的工频感应电场强度和磁场强度数值的变化。结果表明，常见的110 kV和220 kV变电站及输电线路的电磁辐射数值均满足国家相关法律法规要求，对周围的电磁环境影响不大，但是750 kV特高压变电站及输电线路对周边的电磁环境有较大影响，建议变电站在建设的过程中采取接地、屏蔽、种植植物隔离带等措施，尽可能减少工频电磁场、噪声对环境的影响。
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user: 1. 引言 随着科学技术的快速发展和电力设施的广泛建设，电磁环境影响作为一个新的环境问题已经引起世界各国的高度关注，各国不断加强电磁辐射污染防治防护领域的工作。世界卫生组织(WHO)极为重视电磁辐射与人体健康问题，随着公众环保意识也不断提高，对于输变电工程电磁环境影响的投诉日益增多，因此，了解不同等级输变电系统的电磁特点及其对环境的影响是非常必要的。许多人对此作了不同的研究，刘茵 [ 1 ] 等人对上海市某110 kV输变电工程的电磁影响进行了预测与分析，发现满足一定变电站建设和输电线路架线要求的前提下，110 kV输变电工程其附近的电磁环境影响符合环境保护要求。李静静 [ 2 ] 等人以宁波市建设某220 kV输变电工程为研究对象，预测及评价了220 kV输变电工程电磁环境影响，侯云 [ 3 ] 等人对湖南省4座500 kV变电所和5条500 kV输变电线路工频电磁场强度进行了现场监测，初步弄清了湖南省500 kV高压输变电工程工频电磁辐射的现状，并就其对环境的影响作了分析，提出了预防措施。以上研究均取得了一定的成果，但是仅仅谈论了某个地区某个千伏数变电站电磁环境的影响，对于不同地区、不同千伏数变电站电磁环境研究甚少。综合部分文献110 kV、220 kV和750 kV不同变电站电磁环境数据，对比分析工频电、磁场强度数据，研究不同千伏等级变电站电磁环境影响的共性及差异。
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user: 2. 电磁环境污染因素 变电站的电磁产生来源于主变压器、高压断路器、隔离开关、电压(电流)互感器、高压电抗器、高压电容器以及母线、高压避雷器等部件在运行过程中产生的电磁影响综合而成 [ 4 ]。变电站内高压设备的上层有互相交叉的带电导线，下层有各种高压电气设备以及连接导线，电极形状复杂、数量多，在其周围形成了一个比较复杂的高交变工频电磁场，这种电磁场对周围产生静电感应；同时，高压输电线路工作时，随着电压等级升高，相对地面产生的静电感应逐渐增大，从而形成电磁环境影响 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。因此，高压变电站和高压输电线路是电磁场污染产生的两个主要因素。
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user: 4. 结论 不同规模变电站电磁场强度不同，电压等级越高的变电站对周围电磁环境影响越大。正常运行情况下110 kV、220 kV和750 kV变电站及输电线路的工频电、磁场数据均随着电压数的增加呈现升高的趋势；不同等级的高压变电站，其工频电场强度和磁场强度的最高值会出现在变电站0~20 m范围内，电压等级越低，该范围越小；无论电压是多少，其输变电工程的工频电场强度和磁场强度一般情况下随着监测点与变电站距离的增加逐渐降低；常见的110 kV、220 kV变电站及输电线路的工频电磁场强数值均可以满足国家相关法律法规要求，对周围的电磁环境影响不大，但是750 kV变电站电磁设备附近及输电线路边相下的工频电场值较高；正常运行情况下，不同高压变电工程，对环境的影响主要体现在工频电场方面，而工频磁感应强度一般均小于国内外环境保护评价标准限值。高压输变电工程所产生的工频电场、磁场对人身安全、健康以及周围环境在环评和设计确定的环境防护距离外，影响程度较低。
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user: 摘要 为进一步增强能见度观测数据的密度和精确度水平，凸显气象要素观测的自动化水平，提出了通过可智能算法可自动识别被扫描区域的低能见度区域的HV12型水平能见度空间分布雷达系统。详细介绍系统的工作原理、主要性能、设备组成、安装维护方法、用户界面和故障维修方法，为用户日常管理维护和故障排除提供经验与借鉴。
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user: 1. 引言 能见度作为重要的气象观测要素，对社会生产和人民生活的影响较为广泛。同时，能见度资料也是台站地面气象观测业务中视程障碍现象自动判定的重要依据 [ 1 ]。特别是近些年来，大范围雾、轻雾、霾天气出现的频率不断上升，持续时间也越来越长，给交通运输和人们的日常出行带来了很大的不便。在众多不同原理的能见度测量仪器中，HV12能见度空间分布激光雷达具备许多优势，尤其是在便携式、小型化的实际应用中，越来越被各行业和科研单位重视 [ 2 ]。 HV12能见度空间分布激光雷达(以下简称激光雷达)根据后向散射原理，使用激光雷达对一定区域内的大气进行水平和垂直扫描探测，获取探测路径及扫描平面内气溶胶消光的空间分布，通过智能算法可自动识别被扫描区域的低能见度区域，起到预警作用 [ 3 ]。在气象业务中根据能见度仪的观测，可以自动判别如轻雾、雾、霾等视程障碍天气现象，并可及时发布预警等报告信息。它主要应用于机场、舰船、桥梁、水文气象观测领域和港口等。该激光雷达结构简单，工作稳定性好，可靠性高，能耗低，使用维护方便。
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user: 2. 工作原理 根据后向散射原理，应用激光雷达技术，对探测区域上方一定高度内的水平大气进行测量，能够获得大气在激光雷达视线上随距离分布的后向散射廓线，通过距离矫正、斜率拟合或积分求解等方法可以计算大气消光在该视线上的分布，再通过能见度与大气消光的关系式( V = − ln ε / σ )和经验参数 ε = 0.05 ，则可得到能见度在该视线上的分布，从而达到实时监测激光雷达视线路径上的大气能见度分布的目的 [ 4 ]。 对散射能见度激光雷达而言，其激光雷达方程可写为 [ 4 ]： p ( z ) = C O ( z ) β ( z ) z 2 e − 2 ∫ 0 z σ ( z ′ ) d z ′ (1) p ( z ) 是z距离上的回波信号，C是激光雷达的系统常数， O ( z ) 是z距离上的重叠因子， β ( z ) 和 σ ( z ) 分别是z距离上大气的体后向散射系数和消光系数。 当气溶胶消光比大气分子消光强时，可假设， k b ， k a 都是常数， k a 的取值范围在0.7~1.3之间，通常可取为1。则，通过计算稳定的后向积分法可求解大气消光系数 [ 4 ]： σ ( z ) = X ( z ) X ( z m ) σ ( z m ) + 2 k a ∫ z z m X ( z ′ ) d z ′ (2) 其中，称为距离矫正信号， X ( z m ) ， σ ( z m ) 是远端 z m 处的边界条件。并且，通过数值模拟发现，后向积分法会使得单纯由边界误差引起的大气消光系数反演误差随距离减小而减小，即误差收敛。 另外，使用能见度–消光关系公式 [ 4 ]： V = − ln ( 0.05 ) σ (3) 根据前散能见度仪的测量结果 V 0 计算 σ 0 ，由于大气消光近似水平一致，且后向积分法的求解误差收敛，故假设 [ 4 ] σ m ≈ σ 0 (4) 把 σ m 带入后向积分法的边界条件中，可计算消光系数的水平分布 σ ( z ) ；再把 σ ( z ) 回代入此公式，可得等效大气能见度的水平分布 V ( z ) [ 4 ]。
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user: 3. 设备组成 激光雷达由主机、旋转云台和支架组成，如图1所示： 图1. 设备组成
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user: 4. 使用方法 1) 设备安装 在开始安装激光雷达前应先制定一个安装计划，以便安装顺利进行。 一、场地：准备一块开阔场地，保证待测区域无遮挡物及人造强光。 二、安装地基：按照附录二：HV12能见度空间分布激光雷达地基图准备水泥地基。 三、连接电缆：将场地的电源线、通讯线及接地线分别与设备的电源端口、通讯端口接地端口相连，并将通讯线与后台计算机串口相连。 接地用于保护激光雷达内的电子部件免遭雷击，并防止射频干扰；激光雷达的接地是通过接地电缆来实现的。接地电缆是一根截面积为大于10 mm 2 接地线(黄/绿双色)，用来连接底座的接地端子，使仪器良好接地。这样做不仅可以提高设备的安全性，还可以防止激光雷达受雷电冲击的影响 [ 5 ]。 2) 处理软件安全物料如表1所示； Table 1 Preparation of materials for processing software installatio 软件资源 操作系统 Windows 7或以上版本 系统类型 64位/32位操作系统 硬盘资源 500GB或以上 内存资源 8GB或以上 硬件资源 计算机主机 主频：2.4GHz或以上，含光驱，PCI接口 HV12能见度空间分布激光雷达随机光盘 随产品发货 表1. 处理软件安装物料准备 3) 内容和界面介绍 该软件有三个主要窗口界面，分别是主窗口(见图2)、信号曲线窗口(见图3)、历史图像窗口(见图4)。 图2. 主窗口 左侧为扫描彩图，右侧上半部分为测量结果，右侧下半部分为系统的工作状态指示。 设备正常运行时，三个设备状态前的指示灯为绿色；当尝试连接设备时三个设备状态前的指示灯变为黄色，当影响设备正常运行的因素出现时，设备状态前的指示灯变为红色，进行故障报警，并且在设备状态字样下方罗列出故障原因 [ 6 ]。 图3. 信号曲线窗口 左侧为散射信号廓线，中间为能见度廓线，右侧上半部分为HV12能见度空间分布激光雷达测量结果，右侧下半部分为历史时间列表。 图4. 历史图像窗口 切换到该窗口后用户可以在下方开始与结束的时间框中选择时间进行扫描查询，查询结果会在右侧扫描记录下拉框中显示，用户可以选中某个扫描结果进行绘制图像 [ 7 ]。 a) 各窗口间的切换 点击所标示的按钮进行相应窗口的切换。 b) 调试界面启动 点击“设置”→“调试界面”→输入正确密码，即可启动调试界面。处理软件工作于调试模式时需要启动调试界面，调试界面能设置影响设备正常运行的核心参数，设备出厂前已配置完成，不对用户开放，亦严禁用户通过其他方式方法启动调试模式和调试界面。此处不对该功能进行介绍。 c) 历史数据查询 该功能实现对某个特定历史时刻的数据进行查询。打开软件→点击“信号曲线”→点击下拉菜单→在下拉菜单中选择需要查询数据的日期，在时间列表中选中需要查询数据所在的具体时刻，在屏幕左半部分会出现所选时刻的数据。 d) 历史图像查询 该功能实现对某个特定历史时段的数据进行查询。历史图像查询分为两步： I) 时间间隔查询 在开始与结束时间标签中选择想要查询的时间范围然后点击查询，软件会将该时间范围内的扫描记录查询出来并显示在右侧扫描记录下拉框中。 II) 扫描记录选择 通过上一步时间范围的选择后在扫描记录下拉框中会显示“水平扫描2019-02-14 09:06:00至2019-02-14 09:43:00”字样的选项，用户可以根据需要选择想要查看的记录然后点击右侧绘制按钮进行历史图像绘制。
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user: 5. 设备维护方法 激光雷达的窗口保护玻璃应保持清洁以便得到准确的测量结果，窗口变脏时，激光能量会变小，将影响设备的量程及准确度。通常窗口玻璃需一星期清洁一次，但有些多风多尘的地方及雨雪天气后应清洁更频繁 [ 8 ]。 用无尘布或脱脂棉沾纯净水或无水乙醇擦拭窗口玻璃，擦拭时注意不要划伤玻璃表面。 如果发生落雪，结冰等情况时设备会自动探测并清除 [ 9 ]。
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user: 6. 故障排除 查看设备运行状态或人员观察HV12能见度空间分布激光雷达设备，对照如表2所示的故障及排查操作一览表进行故障排查操作。如设备有其它异常，请联系厂家 [ 10 ]。 Table 2 List of failure and troubleshooting operation 序号 故障 排查操作 1 计算机与设备无法通讯 重启处理软件；重新设置处理软件数据库路径；检查通讯线线路是否正常；检查电源是否正常供电；重启设备；请与生产厂联系 2 供电故障 检查电源是否正常供电 3 风扇故障 联系厂家 4 窗口污染检测超限 清洁窗口 5 对时异常 重启设备和处理软件，否则联系厂家 表2. 故障及排查操作一览表 注意事项： 1) 切忌在通电状态下插拔设备内部接线； 2) 仪器上带有AC220V的危险电压，请注意安全； 3) 对设备的维修必须是经过厂方认可的有资质的人员进行； 4) 设备发射的激光对人眼有一定的危害性，请勿直视发射窗口。
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user: 7. 小结 随着气象事业的现代化水平快速提升，HV12型水平能见度空间分布雷达在气象业务中根据能见度仪的观测，可以自动判别如轻雾、雾、霾等视程障碍天气现象，并可及时发布预警等报告信息，在气象观测中发挥重要的作用。本文详细介绍系统的工作原理、主要性能、设备组成、安装维护方法、用户界面和故障维修方法，为用户日常管理维护和故障排除提供经验与借鉴。
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user: 摘要 通过对我院PB840呼吸机近年来常发生的故障进行总结，介绍了PB840呼吸机的常见的4种故障。本文从故障现象切入，对故障原因进行了分析，提出了具体的排除方法，指出了对呼吸机进行定期检测和维护保养的重要性。
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user: 1. 引言 呼吸机是临床科室抢救危重患者使用频率较高的设备之一。呼吸机是根据人体呼吸生理学的基本原理，借助机械通气，将含氧量大于空气的混合气体送入肺内，产生强制通气，保障患者呼吸的机械装置 [ 1 ]。我院目前拥有PB840呼吸机共32台，其中ICU 28台，大约占了全院的87%。本研究针对临床上使用的泰科PB840呼吸机常见故障维修进行了总结，为临床工程师提供参考资料。
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user: 2. 故障及分析 2.1. 故障一 故障现象：设备开机，红色报警DEVICE ALERT，黄色报警INOPERATIVE BATTERY，无法正常工作。 维修过程：电源指示灯亮说明AC供电正常，怀疑备用电池电量低或已经损坏，关机接交流电给呼吸机充电8小时，低电池报警仍存在，重新开机做一遍EST测试，当主机故障安全阀指示灯开启，此时1秒内按下TEST键，进入扩展自检EST测试程序，按提示逐步测试，发现电池测试这一项无法通过，拆开主机，用万用表检查系统电压和电池电压(+12，+5VDC)，排除电源模块故障，故确定电池故障，更换新电池后报警消除。 故障分析：经查阅资料，交流电供电不足或停电时，为确保呼吸机正常工作必须安装备用电池，充足的电池至少使呼吸机工作30分钟，备用电池正常寿命为2~3年，应定期检查电池电量，如发现电池损坏，必须及时更换。造成此次故障的原因有可能是电池使用时间过长而到达使用寿命，或者平时维护保养不到位对电池的造成了损伤进而降低了电池的预期寿命。 2.2. 故障二 故障现象：屏幕显示正常，触摸屏反应慢，有时触摸失灵，无法调节参数，报警提示“SCREEN BLOCK”。 维修过程： 原理：经查阅资料，故障为图形用户界面(GUI)触摸失灵，分析可能光感应被阻断或者触摸屏幕出错。触摸屏电路由多个红外发射管、红外接收管组成，若触摸屏外框或电路灰尘过多，造成红外发射及接受二极管光路传输阻隔 [ 2 ]，同时，光电发射接收电路损坏也会导致触摸屏故障，后者可更换触摸屏电路解决。 过程：此案例我们由最简单的清理屏幕四周边框灰尘入手，用无水酒精进行擦拭，再用半干棉布擦干，如触摸屏正常，则为灰尘过多导致接收二极管无法检测光信号，从而GUI触摸失灵。 故障分析：触摸屏失灵大部分为灰尘过多造成的故障，硬件电路损坏很少见，本案例中呼吸机位置离窗户较近，正值北方春季风大空气干燥，灰尘容易布满屏幕，导致触摸屏失灵，科室在使用过程中应定期清理屏幕及边框处灰尘，减少此类故障的发生。 2.3. 故障三 故障现象：呼吸机报警氧浓度过低，潮气量正常。 维修过程： 氧浓度报警主要由两大原因导致： 1) 供氧中心或空气压缩器压力达不到要求； 2) 氧电池失效造成无法监测 [ 3 ]。 首先我们检查供氧接口是否连接完好，减压阀指示压力是否达标，一般气源输入压力应不低于345 kpa，其次检查空气压缩机工作是否正常。如以上压力正常，按(纯氧定标)键，开始定标氧浓度，完成后若氧浓度继续报警，基本确定氧电池损坏，更换新的氧电池后重新定标，报警消失，呼吸机工作正常。 故障分析：PB840呼吸机氧浓度传感器使用化学方法产生电流的电池检测氧浓度(俗称氧电池)，呼吸机稳定工作后，如果氧浓度测量值与设定值偏差超过7%以上，持续时间超过30秒，这时会提示氧浓度过高或过低报警。氧电池寿命为正常使用2年或一万个小时左右，氧浓度报警大多为长期使用氧电池失灵导致，更换氧电池即可解决故障。 2.4. 故障四 故障现象：开机后提示“NO AIR SUPPLY”无空气供应。 维修过程：本呼吸机采用压缩机供气，当气源压力过低时会影响呼吸机部分性能提示报警，我院统计维修的空气压缩机故障主要有以下几种情况： 1) 压缩机不启动，检查供电模块，首先查看保险丝，其次检查启动电容，如损坏更换即可。 2) 压缩机启动但报警仍然存在，应检查压缩机积水杯及周边管路接头是否漏气，如需要更换管路和接头。检查进气过滤网是否过脏堵塞导致进气不足。拆下过滤器挡架，用中性肥皂水清洗干燥后装上。 3) 压缩机电路故障，本案例中供电电源和压缩泵工作正常，经过仔细排查电路板，发现电磁阀供电接口连接脱落导致电磁阀不工作无法通气，维修接头后测试开机正常，报警消除。 故障分析：压缩机为呼吸机工作提供充足的空气压力，工作时间长，运行环境受空气质量影响大，应保持房间干净，定期清洗进气过滤网，以减少故障的发生。
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user: 3. 总结 呼吸机在医院临床工作中有着不可或缺的作用，在新冠肺炎疫情期间，美敦力公司生产的PB840型呼吸机由于安装独立可消毒的吸入和呼出高效细菌过滤器，可有效防止新冠病毒进入病人肺部，也可防止呼吸机在排出的气体中存在新冠病毒从而污染病房，从而降低了交叉感染。呼吸机对于病情危重的患者来说更是救命的设备。在使用呼吸机的过程中难免会遇到故障，这时需要尽快找出故障原因及时解决问题，医疗设备的三级维护保养要落实到位，维护中出现的问题及时解决，从而保证临床上使用呼吸机的安全性和患者的利益。
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user: 摘要 为评价土壤盐渍化区植物水土保持能力和对盐渍土环境的适应能力，本项研究选取两种水土保持植物垂穗披碱草(Elymus nutans Griseb.)和老芒麦(Elymus sibiricus Linn.)为供试植物，通过室内种植的方式对这两种植物进行实验盆种植并对这两种植物开展盐胁迫试验，盐胁迫结束20 d后分别测定植物株高和干重，以及植物叶片脯氨酸含量、丙二醛含量、叶绿素含量和相对电导率以及单根抗拉强度，在此基础上以上述测定值及其增量为评价指标，借助于隶属函数对2种供试植物耐盐能力和水土保持能力进行评价，评价结果表明垂穗披碱草和老芒麦耐盐能力分别为0.54和0.52，且2种植物水土保持能力和耐盐能力综合评价值分别为0.55和0.48，即垂穗披碱草对盐渍土环境的适应能力和水土保持能力大于老芒麦。该研究结果可为土壤盐渍化地区开展水土保持治理、环境恢复和生态保护提供理论价值和思路，同时，亦可为类似地区开展上述工程试验提供实际指导。
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user: 1. 前言 近年来受气候变化、不合理的灌溉以及伴随城市扩张而来的工程开挖等行为的影响，我国青海东部北地区水土流失具有逐渐严重的趋势 [ 1 ]。为应对该区水土流失问题，相关学者开展了大量的理论与试验研究，如胡夏嵩等(2009) [ 2 ] 发现生长于该区的灌木柠条锦鸡儿(Caragana korshinskii)、白刺(Nitraria tangutorum)、霸王(Zygophyllum xanthoxylon)、四翅滨藜(Atriplex canescens)可显著提高植物生长区土体强度，从而实现降低水土流失程度的目的，卢海静等(2013) [ 3 ] 发现生长于该区的草本植物可发挥其根系数量较多的优势以实现提高边坡稳定性，降低土壤侵蚀量的目的，余芹芹等(2012、2013) [ 4 ] [ 5 ]、刘亚斌等(2018ab) [ 6 ] [ 7 ]、周林虎等(2019) [ 8 ] 分别采用室内直剪、现场直剪试验、室内拉拔摩擦和现场拉拔试验分析了灌木植物(柠条锦鸡儿(C. korshinskii)、白刺(N. tangutorum)、霸王(Z. xanthoxylon)、四翅滨藜(A. canescens)、枸杞(Lycium chinense))提高边坡稳定性和降低水土壤侵蚀的力学机理，认为灌木根系提高土体抗剪强度，降低水土流失的力学机理在于灌木根系对土体的加筋作用、摩擦作用和牵引锚固作用。然而，在该区土壤盐渍化程度日益加重的背景下 [ 9 ]，上述植物在盐渍土环境中是否能够正常生长从而发挥其固土护坡能力值得商榷。 基于上述论述，本研究提出在盐渍化地区种植若干种具备较强耐盐能力的水土保持植物，通过植物发挥其根系固土护坡能力以降低该区水土流失程度的设想。在查阅相关文献和资料的基础上 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ]，选择了两种水土保持能力较强的披碱草属植物垂穗披碱草(Elymus nutans Griseb.)和老芒麦(Elymus sibiricus Linn.)为供试植物，然后通过温室种植方式对这2种植物进行种植，然后采用Na 2 SO 4 溶液对其展开盐胁迫，待盐胁迫结束后，测定其生长指标、生理指标和根系力学强度，在此基础上，以这2种植物生长指标、生理指标和根系力学强度指标为评价因子，通过隶属函数分析法 [ 13 ]，对2种植物耐盐能力和水土保持能力进行评价。该研究结果对于我国盐渍土地区开展水土保持和生态保护研究具有较强的理论价值，同时对相类似地区开展荒山绿化、生态治理和恢复亦具有较强的实际指导作用。
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user: 2. 试验区概况 研究区西宁盆地及其周边地区位于青藏高原东北部和黄土高原西缘的交接地带，区内独特的地质、地理、气候条件决定了该区生态环境的脆弱性、不稳定性和难以恢复性 [ 14 ]。该区水土流失较为严重，据统计，区内水土流失面积为289.5 km 2 ，占区总面积的63.0%，年均土壤侵蚀模数5000 t/km 2 ·a [ 15 ]，土壤侵蚀种类主要有水蚀、风蚀和重力侵蚀等3种类型 [ 15 ]。此外，该区是我国土地盐渍化程度强烈发育的地区之一 [ 16 ]，区内年降雨量稀少，且降雨集中，蒸发量大，气候寒冷、干燥，属于典型的高原大陆性气候 [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ]。区内独特的气候和地貌特征，致使区内土地盐碱化现象十分突出 [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ]。区内盐渍化土地主要分布于河湟谷地、湟水河南岸山前倾斜平原等地带 [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ]，土层含盐量一般大于0.3%，小于1.3% [ 16 ] [ 18 ]；盐渍土类型以硫酸盐(Na 2 SO 4 ·10H 2 O和MgSO 4 ·7H 2 O)为主，盐渍化程度为中等 [ 18 ] [ 19 ]。
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user: 3. 试验方法与材料 3.1. 供试植物介绍 垂穗披碱草(E. nutans)为禾本科，小麦族，披碱草属植物，属多年生疏丛草本植物。其根系为须根型，根系发达，多集中在15~20 cm的土层中，须根长0.3~0.5 m [ 10 ]。具有抗旱、耐碱、抗风沙、分蘖能力强、生长旺盛等特点 [ 10 ] [ 20 ]，是较好的水土保持、固沙和护坡物种 [ 20 ]，主要分布于西藏、云南、四川、新疆、甘肃、陕西、河北、内蒙古等地 [ 10 ]。 老芒麦(E. sibiricus)为禾本科，小麦族，披碱草属植物，株高60~90 cm [ 10 ]，其根系为须状根，根长约为30~50 cm，具有生长旺盛、分蘖能力强、耐寒、耐旱、耐盐碱、耐践踏、根系入土深、越冬性强等特点 [ 10 ]，具有较强的幼苗生长势和容易迅速形成良好的植被覆盖，可常用于土体侵蚀较为严重的地方植被恢复 [ 10 ] [ 20 ]，主要分布于东北、内蒙古、河北、山西、陕西、甘肃、宁夏、青海、新疆、四川、西藏等省区 [ 10 ]。 3.2. 植物种植及生长指标测定 将垂穗披碱草和老芒麦种子用浓度为95%的酒精浸泡3~5 min后，然后用蒸馏水清洗3~5次，再用浓度为150 ppm的赤霉素浸泡24 h，最后将其播撒于盛有培养基质的实验盆(培养基质由体积比为3:1的腐殖质和珍珠岩配制而成，实验盆尺寸为：38 cm × 24 cm)中进行种植，种植量根据千粒重和营养面积确定。植物发芽后，每5 d用蒸馏水对植物进行浇灌，浇灌量根据称重法确定，每次在固定时间进行浇灌，即于当日中午12:00前完成。待植物出芽30 d后，对植物进行盐胁迫处理。由于研究区盐渍土主要类型为硫酸盐渍土，本研究采用的胁迫材料为Na 2 SO 4 溶液，浓度分别为0 mmol/L、30 mmol/L、60 mmol/L、90 mmol/L和120 mmol/L，胁迫量为1.1 L。为了确保所得数据具有代表性，每个浓度均进行20盆重复。整个试验过程均在温室开展，环境温度为10℃~25℃，光照条件为自然光照，土壤湿度为12%~20%。在胁迫过程中，为了避免盐冲击，胁迫分3次进行，时间间隔为1 d，第1次为0.2 L、第2次为0.3 L、第3次为0.6 L，待盐胁迫结束20 d后，对植物进行预处理。其方法为将需采集的试样盆中的土体缓慢倒出，挑选生长量相对较为一致的植物作为试验对象，将附着于根系上的培养基质颗粒去掉，然后用自来水清洗若干次，直至根系上未附着培养基质为止，再用蒸馏水清洗3~5次。在取样和清洗过程中，避免对植物叶片和根系造成损伤，从而影响试验结果。待预处理结束后，即对植物进行采样，采样过程如下：首先将采集到的供试种植物样品用蒸馏水冲洗干净，以去掉附着在根系上的培养基质，用滤纸拭干植物表面水分，根据植物属种和Na 2 SO 4 溶液浓度对其进行编号，然后采用卷尺测量植物株高，再将垂穗披碱草和老芒麦分别放入温度为70℃的烘箱中烘至恒重，使用天平称量其干重。为确保测量数据的有效性和代表性，以上测量过程中，所有植物株高和干重测定均按10~15次进行重复。 3.3. 生理指标测定 为研究在5种浓度的Na 2 SO 4 溶液胁迫处理下，垂穗披碱草和老芒麦叶片丙二醛含量、脯氨酸含量、叶片相对电导率和叶片叶绿素含量。本研究待垂穗披碱草和老芒麦盐胁迫处理结束后第20 d时，从每个试验样盆中随机挑选若干株生长正常的植物作为试验材料，用剪刀剪取其叶片部分，并用自来水将所剪取的植物叶片冲洗3~5遍，然后再用蒸馏水冲洗3~5遍，最后用滤纸吸收叶片表面水分，放入温度为4℃的冷藏箱中待用。脯氨酸含量测定采用酸性茚三酮比色法 [ 21 ]，丙二醛含量测量采用硫代巴比妥酸比色法 [ 22 ]，相对电导率测试采用电导法 [ 23 ]，叶绿素总量测试采用乙醇丙酮等量混合液法 [ 24 ] (图1)，以上每个试样均进行3个重复。 图1. 供试种植物4项生理指标试验测定过程。(a) 植物叶片叶绿素提取；(b) 植物生理指标测定 3.4. 根系力学指标测定 为测定两种草本单根抗拉性能指标，待盐胁迫结束20 d后，对两种植物根系进行了单根拉伸试验。本研究所采用的单根拉伸试验仪的工作原理和基本结构类似于电子万能试验机，主要包括单根拉伸系统和数据采集系统 [ 25 ]。当植物单根夹持完毕后，开动仪器，使被夹持的单根受到张拉，数据采集系统自动采集并记录单根所有拉力和相应伸长量，直至单根发生破坏。在试验过程中为避免单根被拉出夹具，用橡皮胶带将夹头包裹以增加其与根体的摩擦力，根段长度为40 mm。此外，为确保根径、单根抗拉力和单根抗拉强度等值具有一定的代表性，单根数量为40条。本研究中植物单根抗拉强度按文献 [ 25 ] 进行计算。 3.5. 数据统计与分析 为定量分析盐溶液胁迫处理对上述植物生长指标、生理指标和力学指标的影响，本研究采用方差分析(ANOVA)在0.05和0.01显著水平下，利用最小显著差数法(LSD)进行多重比较 [ 26 ]，以Na 2 SO 4 胁迫溶液浓度(mmol/L)作为自变量，以生长指标、生理指标和根系力学指标为因变量，分析盐溶液胁迫处理下，垂穗披碱草和老芒麦生长指标、生理指标和根系力学指标响应。此外，为了综合分析2种植物的耐盐能力和水土保持能力，本研究以上述生长指标、生理指标和力学指标为评价因子，采用隶属函数评估法，对2种植物耐盐能力和水土保持能力进行评价。本研究所有图均通过OriginPro8软件进行绘制，方差分析通过SPSS 12.0软件完成，隶属函数分析通过Excel软件完成。
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user: 5. 结论 随Na 2 SO 4 溶液浓度由0 mmol/L增加至120 mmol/L，垂穗披碱草和老芒麦生长指标总体上表现出降低的变化特征；盐胁迫条件下2种供试种植物叶片脯氨酸、相对电导率、丙二醛含量等4种生理指标的含量，随胁迫液Na 2 SO 4 溶液浓度增加表现出逐渐增加的变化特征，叶片叶绿素含量则随Na 2 SO 4 溶液浓度增加表现出逐渐降低的变化特征，且浓度愈高该变化幅度相对愈显著；随着盐胁迫浓度增加，2种草本植物根系单根抗拉力表现出减小的变化特征，而其单根抗拉强度则表现出逐渐增加的变化特征，且垂穗披碱草单根抗拉力和抗拉强度均高于老芒麦；通过采用隶属函数综合评价结果表明，垂穗披碱草耐盐能力和水土保持能力综合评价值为0.55，老芒麦为0.48，垂穗披碱草耐盐能力和水土保持能力强于老芒麦；本项研究成果为青海西宁盆地及周边盐渍化地区开展生态修复、环境治理以及类似地区实现科学有效防治土地盐碱化、水土流失、浅层滑坡、土地沙化等地质灾害的发生，提供重要实验依据并起到理论指导的实际意义。
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user: 摘要 圣麦20是山东圣丰种业科技有限公司以济麦22为母本、山农20为父本杂交选育而成的冬小麦新品种，该品种是具有高产、优质、抗倒和抗病性好等特点的一个优良品种。2019年通过山西省农作物品种审定委员会审定。该品种适宜在山西南部中熟冬麦区及黄淮冬麦区水地示范和推广种植。
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user: 1. 引言 圣麦20是山东圣丰种业科技有限公司以济麦22为母本、山农20为父本杂交选育而成的冬小麦新品种。2019年山西省农作物品种审定委员会审定通过，审定编号为晋审麦20190001。
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user: 2. 选育经过 圣麦20是以引进的山东省农科院选育的济麦22为母本，以引进的山东农业大学选育的山农20为父本组配杂交种，对杂交后代通过改良系谱法多年选择、测产和鉴定，2015年选育而成。同年参加山西省南部中熟组高产区试一年试验，2016~2017年参加区试二年，2017~2018年参加生产试验，2019年山西省农作物品种审定委员会审定通过。其选育系谱图如图1。 图1. 圣麦20选育系谱图
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user: 3. 特征特性 3.1. 植物学特性 半冬性，生育期238天，比对照良星99早熟1天。幼苗半直立，叶片宽短，叶色深绿，分蘖力强。株高73厘米，株型半紧凑，茎秆弹性好。茎叶有蜡质，旗叶直立，穗层整齐，熟相好。穗型长方型，穗长6.7厘米，秆黄、短芒、白壳。护颖卵圆形，颖肩圆肩，颖嘴直，小穗密度中等。粒形卵圆，粒色白，粒角质较饱满。亩穗数43.3万，穗粒数33粒，千粒重44.1克。 3.2. 抗病性鉴定 2016~2017年度、2017~2018年度山西农业科学院植保所抗病性接种鉴定，中感条锈病，中感叶锈病，免疫白粉病。尤其近几年，随着麦田肥水条件的改善及高产田群体密度加大，小麦白粉病发病逐年加重，感白粉病小麦叶片早枯，千粒重下降，造成减产，因此抗白粉病成为评价一个小麦品种的重要指标。免疫白粉病是圣麦20的一大突出优点，同时也是高产、稳产的一大保障。 3.3. 品质分析 2016年农业部谷物及制品质量监督检验测试中心(哈尔滨)检测，籽粒容重801克/升，粗蛋白(干基) 14.31%，湿面筋30.6%，稳定时间2.3分钟；2017年农业部谷物及制品质量监督检验测试中心(哈尔滨)检测，籽粒容重818克/升，粗蛋白(干基) 14.85%，湿面筋34.3%，稳定时间4.8分钟。
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user: 4. 产量表现 2015~2016年度参加山西省南部中熟冬麦区水地组品种区域试验，平均亩产549.4千克，比对照良星99增产4.6%；2016~2017年度续试，平均亩产576.7千克，比良星99增产4%。两年区域试验平均亩产563.0千克，比良星99增产4.3%。2017~2018年度参加生产试验，平均亩产447.4千克，比良星99增产5.5%。该品种适宜在山西南部中熟冬麦区水地种植。黄淮麦区各省可引种示范种植。
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user: 5. 栽培技术要点 5.1. 种子处理 播种前种子要精选，晾晒以提高种子生活力、发芽势和发芽率；播种前种子包衣或拌种可杀死或杀伤病原菌、虫卵或幼虫等有效预防土传，种传病害及地下害虫 [ 1 ]。 5.2. 施足底肥 底肥以农家肥为主，配合施用磷钾肥和氮肥，一般亩施有机肥1500~2000公斤、氮肥30~35公斤、磷肥40~45公斤、钾肥10~15公斤。另外，对缺乏锌、钼、硼等微量元素的土壤，应根据缺素情况，在底肥中适当添加微肥，以提高土壤肥力。 5.3. 提高整地质量 适当加深耕层，破除犁地层，加深活土层。整地要求地面平整、明暗坷垃少而小，土壤上松下实，促进根系发育。 5.4. 坚持足墒播种，提高播种质量 在保墒或造墒的基础上，用精选的种子机械播种；要求下种均匀，深浅一致，适当浅播，播种深度3~5 cm，行距23~25 cm，等行距宽幅播种，确保播种质量。 5.5. 适期适量播种 圣麦20属多穗型品种，适宜播种期10月上中旬，每亩适宜基本苗15~18万。 5.6. 田间管理 5.6.1. 病虫害管理 圣麦20是一个高产、稳产、多穗型品种，在高产栽培条件下，仍要认真贯彻“预防为主，综合防治”的方针，对本地常年易发病害，做好病虫测报，及时准确地进行防治，田间注意防治条锈病、叶锈病、白粉病和蚜虫等病虫害 [ 2 ]。 5.6.2. 杂草防治 杂草的防治时间在11月上中旬，除草剂种类繁多，根据田间杂草类型准确选择合适的除草剂，按照要求进行喷施，切不可随意加大药量，或错过有效安全施药期。为保证喷施效果，保证土壤适宜湿度，在土壤墒情良好时应用化学除草剂均匀喷施，喷药时气温最低温度不低于4℃时 [ 3 ]。
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user: 6. 适时收获 蜡熟末期收获，此时圣麦20小麦籽粒的千粒重最高，营养品质和加工品质也最佳 [ 4 ]。提倡机械收获，秸秆还田。
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user: 7. 结语 圣麦20是山东圣丰种业科技有限公司选育的一个矮杆多穗型冬小麦高产优质品种，2019年山西省农作物品种审定委员会审定通过。该品种具有高产优质、矮杆抗倒、抗寒性好、抗病性好、白粉病免疫及产量三要素协调等突出优点，适宜在山西南部中熟冬麦区水地种植，黄淮麦区各省可引种示范种植。
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user: 摘要 语气作为一种重要情感表达信息，对说话人内容的表达起着重要作用。目前语音合成系统缺乏对语气的良好支持，合成语音也表现出乏味、单一的缺点。为了解决上述问题，提高合成语音的自然度，本文将统计参数语音合成(Statistical Parameter Speech Synthesis， SSPS)与具有强学习能力的变分自编码(Variational Autoencoder， VAE)模型相结合，以无监督的方式学习说话人潜在的语气信息，再通过加入分类器提高模型语气学习的准确率。我们提出了语气语音合成的系统框架，分为三部分：声学模型、语气模型以及合成模型。待合成的目标文本和语气分别利用声学模型与语气模型重构出的包括基频F0的声学特征。最后，将声学特征输入到WORLD声码器合成出带有目标语气的语音信号。本篇文章使用Blizzard Challenge 2018作为模型训练的语料库，最后通过实验结果表明，所提出的模型具有良好的语气生成性能。
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user: 1. 引言 语音合成又称为文语转换技术(Text-to-Speech Synthesis， TTS) [ 1 ]，是一项广泛应用于文本阅读器与人机交互的技术。因而语音合成技术愈发受到研究学者的关注，语音合成的方法从最早的拼接法语音合成 [ 2 ] 和统计参数语音合成 [ 3 ]，到近年来以直接输入文本或注音字符指导语音合成的端到端语音合成系统不断发展，使得合成语音的质量不断提高，几乎接近于人类的语音质量 [ 4 ]。但尽管如此，目前合成的语音普遍缺乏情感色彩以及语气信息。在日常对话中，语气(Mood)是表示说话人对某一行为或事物现象的看法和态度 [ 5 ]。在不改变句子所陈述内容事实的同时可以给话语信息带来广泛的情感色彩。中英语气大致可以分为陈述句、疑问句、感叹句、祈使句，当然每种语气可以细分到更小的粒度，如疑问句可以分为是非疑问句，特指疑问句等 [ 5 ]。而本文主要讨论陈述语气、感叹语气与疑问语气。 为了提高合成语音的自然度，论文 [ 6 ] 从情感方面，提出一种迁移学习与自学习情感表征的情感语音合成方法，构建出端到端情感语音合成器，实现个性化语音合成。同时论文 [ 7 ] 中采用VAE模型分别用来对噪声、基频、说话能量和音素时长进行学习，实现说话人的语音控制。目前对语音合成的研究大多在情感以及韵律、音调等进行研究，但是合成语音在语气上的表达没有考虑在内。所以本文主要研究目标是在语音合成系统中将语气信息考虑在内，对输入文本，实现特定的语气输出，达到语气控制。 相比论文 [ 8 ] 中将VAE引入端到端语音合成，虽然可以达到有效合成带有风格的语音，提高自然度。但是对于端到端语音合成的方法存在需要大量语料库训练、模型复杂度高、合成语音速度缓慢等缺点。所以在本文中，我们主要采用统计参数语音合成方法，其系统主要由文本分析、声学建模、声码器三个模块组成。在声学建模的训练过程，我们加入语气模型的训练并引入变分自编码模型(Variational Autoencoder， VAE) [ 9 ] 以无监督学习的方式捕捉声学特征F0的语气信息，更好的模拟说话人个性的整体语言特性。提出了一个称为语气语音合成的系统，包括模型训练与合成两部分(详细介绍见2.2节)，尝试在不改变语义信息表达的情况下，实现带有语气的语音合成。最后通过主观与客观的评测方法对语气语音合成的性能进行评估。
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user: 2. 模型 在这一部分，我们首先介绍与回顾一下VAE的概念以及模型的相关细节，并且给出关于损失函数的理解。最后对于我们提出的语气语音合成系统进行论述。 2.1. Variational Autoencoder (VAE) 与生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks， GAN)一样，VAE是生成模型 [ 10 ] 的一种，其主要目标是以无监督学习方式 [ 11 ] 对输入高维数据信息的特征进行表征学习 [ 12 ]，并且最终让生成数据和原始数据分布的分布尽可能接近。VAE是由Kingma等人于2014年提出 [ 9 ]，如图1为经典的隐变量概率模型示意图。 图1. VAE的概率图模型表示：其中X为观测数据，N为样本数，Z为隐变量，∅为变分参数，θ为模型参数 橙色线部分表示推断过程，通过编码器(Encoder)实现。是对观测数据X与隐变量Z进行建模，目的是确定关于隐变量Z的后验分布概率分布 p θ ( z | x ) ： p θ ( z | x ) = p θ ( Z ) p θ ( x | z ) p θ ( x ) (1) 但是对于真实的后验概率分布 p θ ( z | x ) 难以显式计算 [ 13 ]，而变分推断(Variational Inference) [ 14 ] 提供了此类问题的解决方法。通过引入识别模型 q ∅ ( z | x ) 去逼近无法确定的后验分布 p θ ( z | x ) 。对于识别模型与真实后验分布的匹配程度，可以通过Kullback-Leibler (KL)散度 [ 15 ] 来衡量优劣。那么，对于概率分布p(x)与q(x)的KL散度定义为： D K L ( p | | q ) = − ∫ p log q p d y (2) 对于蓝色线部分表示生成过程，可以通过解码器(Decoder)实现。VAE框架中对于隐变量采用了重参数技巧(Reparameterization Techniques)，作为神经网络的编码器根据样本 x i 学习计算出均值 μ ( x i ) 与方差 μ ( x i ) ，所以我们通过从噪声分布采样得到隐变量： z i = μ ( x i ) + δ ⋅ σ ( x i ) ，     δ ~ N ( δ ; 0 ， 1 ) (3) 而生成模型的目标是希望由推断产生的隐变量变分概率分布拟合出观测数据x的近似概率分布 p θ ( x | z ) ，即： p θ ( x | z ) = ∏ i = 1 N N ( x i ; μ ( z i ) ， σ ( z i ) ) (4) 所以编码器与解码器的模型结构实现了推断与生成过程，通过联合训练学习，只要优化变分下界ELBO (Evidence lower bound Objective)： L ( θ ， ∅ ; x ) = − K L [ q ∅ ( z | x ) | | p θ ( z ) ] + E q ∅ ( z | x ) [ log p θ ( x | z ) ] (5) ELBO中第一项是编码器推断近似后验分布的误差称为KL损失，而第二项起着解码器的作用，是对隐变量z进行重构出观测数据x的重构误差。 2.2. 基于VAE的语气语音合成模型 本文为了实现有效表征学习说话人的语气特征，我们将VAE模型引入语气语音合成系统。论文 [ 16 ] 提出了一种基于VAE的语音合成基频离散化表征方法，但无法有效进行特定语气的合成。为此，本文进一步提出基于VAE的带有分类器辅助的基频离散化学习方法，进行语气语音合成。如图2所示，该系统分为三个部分。 图2. 基于VAE的语气语音合成框架 本模型包括模型训练和目标语音的合成两个阶段。其一在模型训练部分，如图2绿色框图部分所示，包括声学模型的训练和语气模型的训练。声学模型是以待合成文本特征作为输入，输出是合成语音所必须的声学特征，如谱参数MGC (Mel-Generalized Cepstral)、BAP (Band Aperiodicity， BAP)、VUV (Voice， Un Voice)及基频参数F0 (Fundamental Frequency)等 [ 17 ]。而声学模型的训练，是以语料库提取的声学特征 [ 16 ] 作为训练目标，对声学参数分布进行建模。声学模型算法从传统的基于HMM到基于神经网络的声学模型，发展为近年来的基于端到端的声学模型，使得统计参数语音合成逐渐发展，而本文主要采取神经网络声学模型 [ 18 ]。通常声学特征F0反映出说话人的音调高低，其曲线的包络在语气控制中起着尤为重要的作用，所以提出的语气模型是以F0对语气进行建模，达到合成语音带有语气控制。 语气模型中使用了典型的编–解码结构，编码器(Encoder)可以学习输入输入数据的潜在特征，把数据压缩至潜在空间表示，而解码器(Decoder)则根据学习到的低维特征，从潜在空间中重构出原始数据。将提取到的声学特征F0作为编码器的输入，通过编码器学习并计算出隐变量z的均值 μ 和方差 σ 。对于k个不同种类的语气，预期学习到k个不同组合的均值与方差，即k个高斯分布代表不同语气。如前所述，根据重参数技巧，可以从噪声分布中进行采样得到表征语气的隐变量，得到的Z的分布应该近似逼近混合高斯模型，计算两者KL散度为： D k L = K L [ p θ ( z ) | | ∑ k = 1 k π k N ( x | μ k ， σ k ) ] (6) 我们通过训练离散化的神经网络得到表征不同语气的均值 μ k ，最终利用重采样技巧得到隐变量 z ˜ 。将隐变量 经过解码器重构得到声学特征F0，即所谓的生成模型。与此同时为了提高模型学习到语气信息的准确度，我们将采样得到的隐变量 z ˜ 作为已经训练好的分类器输入，计算其输出目标语气的概率： S ( m i ) = e m i ∑ j = 1 n e m j (7) 其中n为语气标签类别个数，因此整个语气模型的损失函数为： L o s s = K L [ q ∅ ( z | x ) | | p θ ( z ) ] − E q ∅ ( z | x ) [ log p θ ( x | z ， t ， m ) ] − S ( x i ) + D k L (8) 损失函数中的第一项为编码器推断近似后验分布的误差，第二项是通过隐变量z、文本t以及语气m重构出观测数据的误差，当然 S ( x i ) 为分类器的损失函数， D k L 为隐变量z与高斯混合模型的KL散度。 其二紫色框图为语音合成部分，将待合成文本输入到训练好的声学模型生成合成所需要的声学特征，同时待合成文本与语气模型中重采样得到表征语气信息的隐变量 z ˜ 一同输入到解码器重构F0。最后利用声码器，例如WORLD [ 19 ]，实现从声学特征中重构出语音波形，产生带有语气的语音合成。
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user: 3. 实验与结果分析 3.1. 数据库 基于语气语音合成系统训练的语料库要求语音数据在语气种类上尽量丰富，有着丰富情感色彩，并存在与语音数据相对应的文本。我们采取Usborne公司出版发行的语料库Blizzard Challenge 2018 [ 20 ]，该语音共包含6.5小时，约7250个句子的专业录音。演讲者的名字叫Lesley Sims，她是一位以英语为母语的女性，通过以故事表达的方式讲述给4~6岁的观众。这种带有丰富变化语气的语音更加有利于VAE在其潜在空间中捕捉到更多的语气变化，学习各种语气种类的特征。考虑到语气系统的复杂性，加之时间有限，故而本文主要考虑对陈述语气、疑问语气以及感叹语气在语音合成中实现语气语音合成。为了有效地生成隐变量混合高斯模型，提高模型学习语气的确率，模型中引入了分类器进行语气判断。因此，数据预处理阶段，我们需要对语音文本自动进行标签，区分出语气种类即陈述语气、感叹语气以及疑问语气。如表1为所举样例文本： Table 1 Text pre-processin 序号 语气种类 文本示例 S1 疑问语气 Do you remember me? S2 疑问语气 Do you want to be eaten? S3 陈述语气 A man in a blue tunic nodded to the Duke. S4 陈述语气 He followed Titania as she walked through the forest， nagging her until the Queen’s head ached. S5 感叹语气 I love you! S6 感叹语气 Oh， no! 表1. 语音文本预处理 3.2. 实验评估 实验在Ubuntu18.04系统下，基于PyTorch平台实现对模型的训练。对于提出的语气模型具有自动编码器结构，通过对F0特征进行有效信息编码学习和重建出目标语气F0。MLPG [ 21 ] 使用全局标准差来生成F0轮廓，最后使用WORLD声码器从声学特征中恢复语音波形。 我们从语料库中选取了三种不同语气的F0轮廓图，如图3~5可以看出不同种语气的F0轮廓图呈现出不同的趋势。图3中图3(a)，图3(b)分别对应表1中S1与S2，疑问语气句尾呈现语调上升趋势，侧重表达疑问的内容。对于图4中图4(a)，图4(b)分别对应表1中S3与S4，除去异常时间数据下F0值，陈述句往往表现出语气舒缓，平稳的特征。图5所示图5(a)，图5(b)分别对应表1中S5与S6，感叹语气F0轮廓与陈述语气大有不同，表现出起起伏伏，感情色彩强烈。 图3. 疑问语气F0轮廓图 图4. 陈述语气F0轮廓图 图5. 感叹语气F0轮廓图 本文从主观与客观两个方面对语气语音合成性能做出评估。如图6所示为待合成文本在提出的系统下合成的目标语音的声学特征F0曲线即合成语音的客观评价。其中，易知语句1为陈述句：“This is an Usborne audio production.”；语句2为疑问句：“Is this part of the show?”；语句3为感叹句：“Oh dear!”。可以看出不同的语气具有明显不同的基频特性，反映了说话者语调的变化。并且其基频轮廓特性和图3至图5相应的语气呈现一致的轮廓。实验结果表明，提出的语气语音合成系统可以合成带有语气的语音，并且在不同语气上有较好的区分度。 图6. 合成不同语气的F0图 最后，我们同时也采用了主观意见评分(Mean Opinion Score， MOS)对本语气语音合成系统进行进一步的性能评估。MOS是语音合成领域测评中主流使用的评分方法之一，且因为语音合成的目的与MOS方法都是基于评测人的主观感受，所以具有说服性。我们随机选取15句进行语音合成实验，4位评测人进行主观打分(分值为1~5，保留一位小数)，最后计算加权平均数。如图7所示，4位评价者对合成的语音MOS打分较为接近，评价较为一致。表明合成的语音带有明显语气节奏，可懂度高。 图7. 主观评测结果
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user: 4. 总结 在本篇文章中，我提出一个语气语音合成系统模型，主要包括语气模型、声学模型、合成模块。我们主要对于表征语气信息F0进行建模，希望解决当前语音合成系统在语气输出上的短板。我们通过VAE网络学习句子潜在的语气信息，通过离散化神经网络与分类器提高模型学习的准确率。最后通过实验表明，对于待合成的文本输入，借助WORLD声码器重构语音波形，可以输出预期目标语气的合成语音，更具表现力。整个系统可以达到很好的性能。未来的下一步工作会增加研究语气的种类与中英文语气语音合成的实现。
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user: 摘要 当今社会发展日新月异，互联网经济下零售业面临一定的挑战，既存在着成本上涨的问题，也面临着电商的冲击。目的：在挑战与机遇并存的条件下，如何运用设计思维为大型零售超市提供设计策略分析，提升用户的购物体验，打造用户交流社区，促进消费者间的交流，从而帮助大型超市完成时代转型，提升市场业绩。方法：先从用户体验的角度出发，对国内现有5家大中型零售超市进行田野调查、10位用户深入访谈、96位目标用户线下调研，收集相关调查结果，然后在设计思维角度上对调研结果进行分析，从而提出设计策略。结论：利用新零售模式，加快大型超市升级转型，线上线下相融合支持线上选购支付，线下自行提货，送货。结合社区化运营，增强用户粘度。多入口运营策略，利用微信小程序进行转型升级策略实施，消费引流。
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user: 1. 引言 互联网技术的发展促使人们的生活方式发生更多元化的改变，各行业都在加快推动互联网技术与实体经济的深度融合，利用互联网技术推动居民消费升级。受网购、外卖等线上销售渠道的影响，传统大型超市面临转型挑战，需要改善现在的购物体验等问题。目前，有诸多学者对大型超市升级做了研究，有学者认为未来超市的发展方向可以结合新零售，利用互联网、智能云端等技术手段，打造现代化物流的购物方式 [ 1 ]；也有学者认为服务设计是未来的发展方向，以服务设计理论为基础，探索构建优质的新零售形式，从而优化用户的购物体验 [ 2 ]，尝试探索解决大型零售超市面临的问题，但存有不足之处。本文通过总结已有的研究成果，从消费者的生活需求出发对大型超市做进一步探索，在提升用户购物体验的同时，促进超市向数字化方向转型，塑造新零售场景下大型超市的新模式。
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user: 2. 大型超市的发展现状 2.1. 大型超市的概述 超市是以顾客自选方式经营的综合性商场，商品种类繁多以满足消费者的日常生活。目前大型超市还没有统一的定义，一般认为大型超市应满足以下几点：营业面积在2500平方米以上；商品种类齐全；企业重视自身的品牌宣传；以自选购物作为主要的销售模式；于此同时各大超市配有与其营业面积相符合的停车场。 2.2. 大型超市的痛点 大型超市一般坐落于城市中人口较为集中的位置，因此了解消费者的实际需求变得至关重要，通过调研家乐福、沃尔玛、世纪华联三大类型超市，对杭州、上海、广州三个城市的10位用户进行深入访谈(3位单身青年、4位家庭主妇、3位退休老人)，多角度了解超市用户购物需求，挖掘用户痛点，总结特征，为后续定量调研做铺垫。通过调研访谈的总结，分析出痛点，如图1所示。 图1. 用户访谈中的痛点总结(图片来源：作者自绘) 2.3. 产生大型超市痛点的原因 国内大型超市较多但自2010年以来，零售行业增速放缓，面临顾客流失率高，企业利润率下降的局面。其原因可以总结为以下四点： 2.3.1. 利润与成本 大型超市的毛利率不高，平均毛利率在20%左右，因此，很多传统超市利用薄利多销生存策略。 2.3.2. 坪效低 “坪效”是单位面积的盈利能力，由于大型超市占地面积较大，单位面积所产出的营业额较小，加之租金成本的上涨，其坪效变得越来越低。 2.3.3. 流量 大型超市大多设置在人口较为密集的住宅区，成本较高。近几年来电商的兴起使得用户购物习惯发生改变，电商在很大程度上将一部分大型超市的人流量带到了线上购物。 2.3.4. 服务理念 整体大型超市的购物模式转变不足，没有针对不同的购物群体，提供以用户为中心的超市购物服务模式。 此外，消费者购买方式、购买心理也发生着巨大的变化，很多大型超市没有及时做出相应地调整而适应用户心理的变化 [ 3 ]。受网上购物、直播带货等多种线上电子商务的冲击，大型零售超市发展放缓，正面临着转型和改革的困境。在此情况下，新零售应运而生，成为目前大型超市的发展方向。