DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. COVID-19疫情溯源的几种学说 现在可以确定北京本次突然爆发的COVID-19疫情与湖北包括武汉没有关系，而与北京新发地农产品批发市场有关。武汉COVID-19疫情爆发之初，中国疾控中心2020年1月1日在武汉华南海鲜市场采集环境样本515份；1月12日，武汉病毒研究所专家再次在华南海鲜市场采集野生动物贩卖商铺相关标本70份。在585份环境样本中，检测到33份样品含有SARS-CoV-2，并成功在阳性环境标本中分离出病毒。北京本次疫情与武汉爆发疫情的溯源有一个共同点，那就是都与海鲜市场有关。 到底什么是北京出现的SARS-CoV-2的载体，还需要进一步的科学研究。目前的研究显示，海产品虽然不太可能携带SARS-CoV-2，但并不能排除冷链运输过程中感染病毒并存活的可能性。专家表示，“如果海鲜生活的环境中有病毒的话，海鲜就可能会携带病毒，SARS-CoV-2在海水里可存活3个月。此外，海鲜一般冷藏运输，更容易让病毒存活。所以，在养殖环境、运输存储过程中，海鲜都有可能被病毒污染，再传递到人体，存在这种可能性”。 从传播和扩散上来说：无意泄漏说、人为布撒说；从起源来说：单源说、多源说。 一直以来，全球科学家的SARS-CoV-2溯源工作都是基于“人传人”的假设开展。这个假定在SARS期间是被验证过的，因为北京的确作为中国人流最集中的地方大规模爆发。但是COVID-19的溯源工作一直很艰难，尽管全球已经感染了1400多万人，全球一流的科学家采集了大量样本进行交互验证，但是得出的结论却越来越自相矛盾，距离人传人的假设越来越远。最近的大规模研究是来自英国，英国COVID-19基因组学联盟(Cog-UK)彻底否定了单一“零号病人”引发整个英国疫情的观点，发现英国最初的COVID-19病例大多来自欧洲国家。要注意这项研究是基于国际旅行数据开展的，也就是人传人的假定。但是基于这个假设竟然发现英国的疫情并非只有一个源头，而是至少有1356个源头 [ 2 ]。 这为我们前文提出的COVID-19起源的多源性学说提供了一个重要的证据。在这篇论文中，根据已有的流行病学和基因测序研究结果，我们倾向于武汉新冠疫情的起源应该主要是多源性学说，第二位可能是美军无意泄漏的，第三位才是人为的“阴谋论” [ 3 ]。 鉴于病毒疫情溯源工作的艰巨性 [ 4 ]，有些病毒至今尚未溯源成功。这次北京新发地爆发COVID-19疫情，人为布撒病毒的阴谋论甚嚣尘上，而无意感染海鲜带毒入京只是一种几率不特别大的可能性事件。
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user: 3. 人为布撒SARS-CoV-2的“阴谋论”几率进一步增加 美国从无意泄漏SARS-CoV-2到人为操纵SARS-CoV-2的可能性进一步增大，值得引起大家注意。下述的七大方面问题值得人们深思。 一是2019年12月8日，武汉出现第一例COVID-19患者，随后武汉大规模爆发疫情。2020年6月10日，北京发现与武汉COVID-19病例没有关系的第一例COVID-19患者，短短三天就从一例患者增加到了46人咽拭子阳性，可以初步判断武汉出现的病毒与北京出现的病毒并无关联，但武汉华南海鲜市场与北京新发地海鲜批发市场，何其相似乃尔？时间差半年，美国泄漏病毒到武汉爆发疫情正好差半年。气候虽差异大，但海鲜市场环境气温(5~15度)差不多，人为因素的可能性进一步增大。 二是北京和武汉在中国的地位都十分重要。武汉是中国的交通枢纽，也是中国重要的经济中心之一。疫情爆发时正值春节前夕中国人回家过年的春运高峰期间，再加上病毒出现的华南海鲜市场离汉口火车站很近，很容易将病毒扩散到全国各地。北京是中国的政治中心，2003年非典最先在广州出现，但最后在北京爆发。武汉是一座1100万人口的大城市，北京则是一座超过2150万人口的大城市，如果北京大规模爆发疫情，其影响可能要远远超过武汉。从2003年的非典到2020年的新冠，我们能够隐隐感觉某种特别的意味。 三是2020年6月13日，湖北省重大突发公共卫生事件应急响应从二级降为三级。而就在这个时候，北京突然又爆发了疫情，而且武汉与北京出现SARS-CoV-2虽无关联，但其出现的方式却是如此的相似，这是否意味着有某种势力不愿意让中国消停，只是将事件的地点从武汉放到了北京呢？过了春运，武汉这个交通枢纽就失去了“最大利用的价值”，现在中国最重要的地方当然是首都北京，于是北京新发地这个世界上第三大的农副产品贸易市场就诡秘地出现了SARS-CoV-2。 四是当前全球COVID-19疫情仍未得到有效控制，截至北京时间2020年7月19日21时34分，根据美国约翰斯–霍普金斯大学发布的统计数据显示，全球215个国家和地区，累计确诊COVID-19病例14，317，239例，累计病亡602，865例。其中最为严重的美国累计确诊COVID-19病例3，712，604例，累计病亡140，120例。美国8个州新冠肺炎确诊病例分别超10万。流行病学专家认为，未来3个半月里美国的COVID-19确诊病例会增加约100万。美国传染病学专家福奇表示：防疫已经朝错误方向发展。华盛顿大学模型预测：10月前美国死亡病例将超20万。由于美国防控不力，这次疫情给美国的经济带来了沉重打击。中国是控制疫情比较成功的国家，而且已经开始全面复工复产，美国等少数国家对中国一直怀恨在心，不愿让中国这边风景独好。 五是现在已经有很多科学研究成果告诉我们，这次全球疫情的源头并不在武汉。美国在全球有数百所高等级生物研究机构，而且美国德特里克堡生化研究基地去年7月被紧急关闭，在此期间和之前美国还举行了大规模生物战演练。人们有理由怀疑，这次全球爆发的COVID-19疫情与美国有关 [ 3 ]。 六是一段时间以来以美国为首的国际某些势力一直在拿这次疫情攻击中国，要求对中国进行调查，并要求进行追责和索赔。他们的企图刚在世界卫生组织大会上遭遇失败，北京就再现COVID-19疫情，说明了什么问题？ 七是现在的战争形态已经远远超出我们能够理解的军事战争形态，现代战争形态已经扩展到了全方位、全领域、全时空、多形态、多维度、无政治底线的阶段，生物战争、基因战争、粮食战争、种子战争都在暗地里激烈进行。最近中国宣布人口超过14亿，人均GDP过1万美元，中国正在稳步发展。西方发达国家所有人口加起来也就10多亿，如果中国14亿人都过上了发达国家的生活，那他们去掠夺谁？所以他们绝不会甘心让中国进入发达国家行列，一定会对中国发动最猛烈的攻击，生物战、基因战或许就是他们选择的突破口。从武汉到北京，从中国的交通枢纽到中国的政治中心，COVID-19疫情的走势似乎已经告诉我们某些东西，对此我们需要高度警惕。 特别值得令人深思的是，2020年5月29日，当美国深陷疫情和黑人之死的大暴乱之中时，美国总统特朗普突然发了条推特且只有一个词：CHINA！当时没有人明白特朗普这是何意？仅仅是甩锅吗？要知道，用大写字母，需要不断的切换按键。一向急性子的特朗普如此不嫌费事、令人费解。尤其是还加了一个感叹号，这绝不是率性而为，而是意有所指。看到大家无法猜出自己的用意，5天后在接受福克斯广播电台采访时，特朗普非常认真的说：“我想问的是，……COVID-19疫情在武汉爆发，为什么它在中国没能传开，却传到了世界各地？它传到了欧洲，传到了美国，传遍了世界，却没有传到北京。这事可真奇怪。”这句话有两个重点。第一、特朗普不理解为何疫情在武汉爆发后，没能传到全中国。潜台词是说，病毒原本就应该传遍中国的。第二、疫情能传遍全世界，为何没能传到北京？显然，在特朗普看来，疫情原本就应该传到北京竟然没有传到，这让特朗普感到很意外。在特朗普发出推特“CHINA”的12天后、接受福克斯广播电台采访7天后，北京海鲜市场就爆发了COVID-19疫情，中间所隔时间正好是染毒、运输和潜伏期所需的时间！但北京出现的COVID-19疫情实在太突然、太集中、太诡异，简直就是武汉COVID-19疫情爆发的翻版 [ 5 ]。 2020年6月12日16时-24时，北京市新增新冠肺炎确诊病例4例，4例病例均有新发地活动史。北京最大的农副产品批发市场——新发地市场三文鱼案板上检测出 SARS-CoV-2 [ 6 ]，这说明病毒并没有离我们远去。
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user: 4. 美国全面围剿中国的行动正在不断加码 当前，世界正经历前所未有的困难，几乎所有国家都受到COVID-19疫情的严重困扰，全球经济备受冲击，不稳定不确定因素在原有基础上显著增多。 当前中美矛盾与冲突愈演愈烈，贸易战、金融战、科技战、舆论战、外交战愈来愈激烈；美方最近在香港、南海、台湾、新疆维吾尔人权法案、华为、留学生等诸多方面动作频繁；不断挑战中国底线，中国周边又开始摩擦不断：朝鲜半岛又开始不平静，中印边境冲突再起，日本6月22日通过把钓鱼岛的所谓“行政区划”更名议案；美国对中国在美国上市公司、对中国赴美留学生、对在美华裔学者科学家开始动手。在这种形势下，我们一定要防犯美国对中国发动各种新形式的、有时甚至是不知不觉的、不见硝烟的战争(包括生物战在内的各种非传统战争等)。 疫情发生以来的八个月时间，美国执政当局(包括特朗普政府和美国国会)继续强化对我的打压力度，如全面限制两国人员往来；取消对中国和香港的WTO发展中国家优惠待遇；对华为及其子公司增加新的刑事指控；将5家中国媒体定义为“外国政府职能部门”；签署“台北法案”；派军舰到台海、南海挑衅；将SARS-CoV-2污名化为“中国病毒”并试图写入安理会决议；声言要扣押中国购买的美国国债作为赔偿，对我进行疫后“清算”；白宫发布对美国对中国的战略方针；将所谓“2020年维吾尔人权政策法案”签署成法等。可以肯定，还会有更多动作陆续出台。我们必须有“脱钩”最终难以避免的清醒认识。对美国执政当局继续对我国实施全方位多领域递进性的打压，一心一意要同我国“拼到底”的心态和政策做法，我们切不可低估，更不能畏惧。我们面对的困难和挑战将是空前复杂、空前严峻的。当前尤要防范美对我国追责索赔的风险 [ 7 ]。 鉴于当前国际形势日益复杂，建议：一是国家层面增强战争意识，做好应对生化战的各项准备工作；二是除了北京，上海、广州、深圳等中国经济中心要进一步提高警觉，防止敌对势力投毒，破坏我国经济健康发展；三是在研究结果出来之前暂时停止部分农副产品进口，特别是要暂停海鲜等产品的进口。 从武汉到北京，从交通枢纽到政治中心，人们能够感觉到种种诡异现象正在我国发生。我们必须提高警惕，做好各种防犯工作，防止敌对势力破坏我们刚刚取得的大好局面。
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user: 5. 小结与展望 北京新发地COVID-19疫情溯源分两种情形：一是与美国关系不大的多源性学说，另一种可能是人为布撒的＂阴谋论＂。种种迹象表明：人为因素的可能性进一步增大。 有人十分形象地指岀：2003年非典 → 果子狸“陆战队”，从广州到北京爆发；2019年SARS-CoV-2 → 蝙蝠“空战”武汉(也可能是通过“海战”过来的)，扩散全国；2020年欧洲SARS-CoV-2 → 深海“海战”北京；未来后新冠时代一定是特战或综合战！ 科学家正在奋力研发药物和疫苗 [ 8 ] [ 9 ]，以期彻底战胜全球COVID-19疫情。 新冠肺炎疫情对全世界是一次严重危机，我们坚信，全球相互声援，相信科学，相信技术，相信科学家，相信善良，并肩奋斗，积极分享防控经验，定能化危成机，人类终将可控来势凶猛的疫情传播。 我们应在党中央和习总书记的坚强领导下，继续贯彻执行邓小平同志的国际方略：“对于国际局势，概括起来就是三句话：第一句话，冷静观察；第二句话，稳住阵脚；第三句话，沉着应付。不要急，也急不得。要冷静、冷静、再冷静，埋头实干，做好一件事，我们自己的事”。不当“世界领袖和世界警察”！坚决叫停那些假大空的各类口号和赔本赚吆喝的各种国际项目，尽量避免刺激那些“眼红”国家围堵中国，暗中不断发展壮大自己，让我国不断强大起来，为人类和平与发展贡献恰如其分的力量！ 新冠肺炎疫情对全世界是一次严重考验，随着美国大选临近，其政客屡屡突破科学底线，将胜选置于民众生命之上，导致疫情不断蔓延恶化。新冠病毒源于何处，需要科学家的探索研究数据证据，绝不需要政客的胡言乱语。科学家探究到的真相是捍卫真理者的座名铭。 只有充分准备战争，才能避免战争。我们全体国人要努力克服盲目自大倾向，始终保持谦虚谨慎态度，要进一步认清美国的帝国主义本质，谋定一切应对全球局势变化之策，继续沿着繁华中华的正确大道勇敢地匍匐前行！
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user: 摘 要 DDoS攻击是网络安全领域面临的一个重大问题。本文旨在提高DDoS攻击检测分类的能力，提出新的改进的随机森林算法，并在此基础上提出一种检测DDoS攻击的改进随机森林分类模型。利用公开的CICIDS2017数据集进行验证，实验表明，与随机森林、决策树、支持向量机算法相比，提出的算法在精确率、召回率和F1值方面显示出显著的改善。 关键词 :机器学习，随机森林，OPRFM模型，HTTP-DDoS Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着DDoS攻击的日益猖獗及其规模的不断增大、攻击方式的日渐复杂，特别是随着大数据及其相关技术的飞速发展，互联网上的网络流量已经出现了高度的复杂性以及访问流量的激增，给传统的DDoS攻击检测带来了十分严峻的考验，因此需要一个能应对目前大流量DDoS攻击的问题的检测方法。 随机森林(RF)作为一个性能良好的组合分类器算法，已经被广泛用于网络安全领域。文献 [ 1 ] 为了准确预测物联网系统的攻击和异常，比较了几种机器学习模型的性能。使用的机器学习算法有Logistic回归(LR)、支持向量机(SVM)、决策树(DT)、随机森林(RF)和人工神经网络(ANN)。分别使用准确性、精确性、召回率、F1值和AUC作为性能比较的评估指标。实验证明，使用决策树、随机森林和人工神经网络的精度达到99.4%，综合其他指标证明随机森林的性能相对较好。文献 [ 2 ] 中利用网络包的参数HTTP-GET、POST-Request和Delta-Time进行计算找出可能攻击的准确度，利用朴素贝叶斯、朴素贝叶斯多项式、多层感知、RBF网络、随机森林等分类器对攻击生成的数据集进行分类，并且通过混淆矩阵，比较了各算法的准确率、真阳性率、假阳性率，实验证明随机森林分类器在各方面的性能存在着优势。文献 [ 2 ] 指出利用机器学习算法可以有效地捕获DDoS攻击流量所表现出的流量模式并对一些有监督的机器学习算法进行了评价和排序，性能评估使用多准则决策辅助软件Visual Promethee，分析证明了基于集成的分类器的有效性。文献 [ 3 ] 综述了利用人工智能技术检测DDoS攻击的最新进展，提出了可用于检测DDoS攻击的特征，如数据包数量、数据包大小的平均值、时间间隔方差、数据包大小方差、字节数、数据包速率和比特率。在这些人工智能技术中，文献建议使用随机森林树对恶意流量和正常流量进行分类，以获得更好的性能。 随机森林具有自动特征分析的能力，其变量重要性可以作为高维数据处理的特征选择工具，并且基于多维特征的数据分类运行效率更高，实现起来相对简单同时对噪声鲁棒性很强。随机森林由大量的决策树组成，构建过程引入了随机操作过程，同时包括样本子集和特征子集的选择，能提高分类精度并且获得更好的泛化能力。但是传统的随机森林算法只考虑每个特征对于分类的重要性，由于发起DDoS攻击的攻击者产生的变量之间的相关性很强，使得随机森林选出的变量之间冗余性很大，这样会严重影响准确性。因此，本文针对随机森林这一不足进行改进，并在此基础上提出一种检测DDoS攻击的改进随机森林分类模型(OPRFM)，首先，采用随机森林算法对特征重要性进行排序和降维。其次，将所选特征与改进的随机森林算法相结合，将构建决策树过程中的度量值作为各决策树的权值，建立检测分类预测模型。 本文的主要工作为： 1) 针对DDoS攻击者流量特征变量的冗余性较大的问题，对随机森林算法进行改进，并且介绍了详细的改进过程。 2) 在此基础上，提出一种检测HTTP-DDoS攻击的改进随机森林分类模型(OPRFM)，并且在公开数据集上进行了验证。
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user: 2. 随机森林算法介绍 2.1. 算法分析 OPRFM的实现是基于传统的随机森林(RF)算法。RF是Breiman [ 4 ] 在2001年提出的一种集成算法，是目前在机器学习领域相当热门的集成学习技术之一。 随机森林是一种组合决策树模型，首先是利用Bagging方法将原始训练集中进行采样重组，然后再对重组后的数据利用随机特征抽取方法生成决策树，由多棵决策树形成森林。对于随机森林来说，森林中树与树之间的相关性越强，整个分类的性能就会相对较差。但是相比于单个的决策树来说，随机森林可以避免过拟合的现象，分类精度相对较高，稳定性也更好；同时，相比较于其他多分类器集成方法，随机森林在处理数据噪声方面来说更加稳定 [ 5 ]。 从上述分析可得知，随机森林是通过两个“随机”机制来解决单一分类器容易发生的过拟合的现象。 1) 随机选择训练数据。随机森林从原始训练集数据中有放回地随机抽取样本生成训练数据，重新组合的训练集是原始训练数据集中的子集，因为新的训练子集各不相同，所以，森林中的决策树的生长过程存在随机性。 2) 随机选择训练数据的特征属性变量。随机森林在决策树的构建过程中，不进行任何的剪枝操作，除此之外，也增加了对特征属性变量选择的随机性。由于各决策树有不同的生长过程，因此，增加了随机森林的又一个随机因素。 2.2. 算法特点 1) 能够计算特征对于分类目标的重要性，并且由于单个决策树的生长速度快，所以总体的分类速度就快，对于大样本数据能够高效的处理。 2) 对噪声数据有较强的健壮性。 3) 通过在结点处随机选择特征进行分类，能够提高分类精度，同时有能很好的解决过拟合问题。 图1. 随机森林分类器的框架 如图1所示，以下是建立随机森林分类器的主要步骤： 1) 选取训练集：每棵决策树对应一个训练集，从原始训练数据集中随机抽取N个训练子集构建N棵决策树，剩余的未被抽取到的数据则作为测试集。 2) 构建每棵决策树：随机森林随机的从所有特征中随机选择一定数量的特征构建子树而不使用所有的特征，说明随机森林可以处理很高维度的数据，然后根据某种策略进行树的分裂。 3) 多数投票：输入到随机森林里的样本进行整个森林的遍历，每个分类器都得出一个结果，最终由这多个结果进行多数投票得到。
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user: 3. 随机森林算法的改进 一般的随机森林算法只是简单地将所有的子决策树组合在一起，所有的决策树在进行分类投票时具有相同的权重值，然而发起DDoS的攻击者所控制的傀儡机之间产生的流量的相关性很强，造成特征之间的冗余性很大，这会使得真实的数据集上的冗余特征导致随机森林的性能降低。因此，我们对随机森林算法进行改进，通过对不同的决策树赋予不同的权值，同时对每个决策树赋予不同的权重。改进的随机森林算法结构如图2所示。 图2. 改进随机森林算法结构图 1) 在K-折交叉验证的启发下，采用K-折划分的方法，将原始数据集D划分为K个子集，如图3所示，然后，其中 K − 1 个子集作为训练集用来训练n个决策树，通常使用CART树或者C4.5树，最后一组数据则用来作为测试集，从而得到n个子决策树的分类准确率 P n ， P n = { p 1 ， p 2 ， p 3 ， ⋯ ， p n } 。不断地重复上述步骤，直到每个子集在一次迭代中都被用作测试集，在每一次迭代中，我们利用公式计算每个子决策树的权重 w i 。 w i = P i − min ( P n ) (1) 因此利用式(1)可以得到每个字决策树的累计权重为： S u m w i = ∑ i = 1 K w i (2) 2) 然后将样本x通过随机森林分类器进行检测分类，然后进行加权统计，属于C类别的总得票数记为 L c ，则 L c = ∑ h = 1 H H c ， x ( x ) ∗ S u m w i (3) 式(3)中， H c ， x ( x ) 的取值根据样本x经过决策树的分类结果而定，若结果为C类，则取值为1，否则取值为0。 3) 经由以上步骤，选出得票数最多类别 C x 作为样本x的最终类别 C x = arg max ( L c ) (4) 图3. 数据集分割图 [ 7 ]
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user: 4. 基于OPRFM的DDoS攻击检测分类模型 4.1. 模型设计 针对HTTP-DDoS攻击，本文提出的改进随机森林分类模型(Optimized Random Forest Model， OPRFM)主要包括特征向量提取模块和检测分类模块两部分。其检测模型框架如图4所示。 图4. 改进随机森林分类模型框架图 1) 特征向量提取模块。将特征属性进行优化，生成优化特征属性向量集合，通过特征排序提取具有代表性的特征属性并生成特征向量集合，具体步骤如下： ① 使用当前特征集通过应用RF算法建立模型。 ② 计算当前特征集中每个特征的变量的重要性得分I，并根据特征变量的重要性得分I按降序排列每个变量。 ③ 从当前特征变量中删除无意义的和不重要的特征以获取新的特征集。 采用随机森林排序法来衡量攻击者的特征，并减少攻击者预测的维度，有效的提高预测效率。 2) 检测分类模块。该模块使用改进的随机森林算法分类器，该分类器由训练子模块、检测分类子模块组成，旨在利用改进的方法生成改进随机森林分类器并对测试集进行检测分类。步骤如下： ① 将特征向量提取阶段生成的特征向量集合作为训练模块的输入。按比例抽取一部分数据作为待训练子集训练分类器并生成训练后的决策树集，将剩余数据作为测试数据。 ② 决策树构造选择模块将训练数据集D划分为K个子集，然后， K − 1 个子集作为训练集用来训练n个决策树，最后一组数据作为测试数据，得出每棵决策树的分类正确率，每次迭代过程中得出每棵决策树的权重值，最后得出决策树的累计权重。 ③ 检测分类模块将步骤①里的剩余数据作为训练后的决策树集的输入，得出分类结果集，同时使用训练模块得到的权重值进行加权投票，得出最终分类结果。 4.2. 特征向量提取 攻击者有许多特征，可分为两大类：流量特征、行为特征。不同的攻击规模会影响这些特征的集合。如果将所有的特征(维度)都考虑在内，这将导致算法在应用时在时间和空间上的巨大成本，进而对算法的性能产生严重的影响。因此，首先使用RF来减小数据的尺寸，提高模型检测的准确率，构造一个快速低消耗的模型。 RF方法可以根据特征(变量)的重要性对特征(变量)进行排序，从而减少维数，删除不重要的特征。其核心思想是通过在每个特征中加入噪声来计算预测的精度下降程度。RF算法中每个特征x的重要性计算如下： 1) 对于RF中的每个决策树，使用相应的袋外(OOB)数据来计算OOB误差记为 e r r O O B 1 ，袋外(OOB)数据指的是在构建决策树的过程中未使用的其余数据。OOB数据约占所有数据的三分之一，OOB数据可以用来评价决策树的性能。 2) 对所有OOB数据在特征x中随机加入噪声干扰，然后再次计算OOB误差记为 e r r O O B 2 。 假设RF中有N棵树，特征x的重要得分可以通过以下公式计算： I x = ∑ j = 1 N ( e r r O O B 2 j − e r r O O B 1 j ) N (5) 通过将噪声随机添加到特征中，袋外数据的精度显著降低，这说明该特征对样本的分类结果影响很大，即具有较高的重要性 4.3. 检测分类 检测分类模块由两个子模块组成，分别是训练子模块和检测子模块。 1) 训练模块的作用是构造决策树集并计算相对应的权重值，具体过程为：将特征提取阶段生成的特征向量集合划分为K个子集，然后， K − 1 个子集作为训练集用来训练n个决策树，最后一组数据作为测试数据，得出每棵决策树的分类正确率，然后每次迭代得出每棵决策树的权重值并最终得出累计权重值。训练模块流程如图5(a)所示。 2) 检测模块的作用是对测试样本集进行检测分类并对分类效果进行评估。具体流程为：将测试集输入到决策树集合中得到分类结果，并且应用子决策树的累计权重对分类结果进行加权投票，得出最终分类结果，计算各值来评价分类器的分类效果。检测分类模块流程图如图5(b)所示。 图5. 检测过程流程图
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user: 5. 实验结果与分析 本小节，我们通过实验来验证所提出的用于HTTP-DDoS攻击检测的OPRFM模型在精确率、召回率以及F1值方面的优越性。我们实验的软件和硬件配置如表1所示。 Table 1 Experimental environment configuratio 硬件配置 软件环境 Intel core i7-8750 CPU @2.20GHz Windows10 x64操作系统 8.0GB RAM Anaconda3 表1. 实验环境配置 5.1. 实验数据 实验数据集是CICIDS2017，由加拿大网络安全研究所开发 [ 6 ]，用于检测网络异常。该数据集包含良性和最新的常见攻击。该数据集基于各种应用层协议(如HTTP，FTP，HTTPS和SSH)使用不同的可用工具生成25个用户的抽象行为，为期5天。最初，他们在周一捕获了正常的网络流量并标记为Benign。从周二到周五，他们捕获了针对各种类型攻击的入侵流量，例如DoS/DDoS，暴力攻击和Web攻击等。本章中，我们使用了包含DDoS攻击数据和良性数据的周五的数据集。数据被标记为两类，分别为DDoS攻击类和良性类，每条数据有79个特征项。 5.2. 特征向量提取 为了选取具尽可能多的无关特征属性，本文采取随机森林算法对特征属性进行优化排序。随机森林算法是通过在每个特征中加入噪声来计算预测的精度下降程度，从而计算特征(变量)的重要性值I。采用上述算法的排序结果如表2所示。表2列出了79个特征属性经过排序后排名在前22的特征属性。 Table 2 Value of feature No. Feature I 1 Avg Fwd Segment size 0.067 2 Packet Length Variance 0.065 3 Packet Length Mean 0.056 4 Fwd Packet Length Mean 0.051 5 Min_seg_size_forward 0.047 6 Max Packets Length 0.03 7 Bwd Packet Length Std 0.027 8 Fwd Packet Length Std 0.027 9 Flow Bytes/s 0.026 10 Init_Win_bytes_backward 0.021 11 Fwd Packet Length Min 0.021 12 Fwd Packet Length Max 0.021 13 Avg Bwd Segment Size 0.020 14 Init_Win_bytes_forward 0.019 15 Bwd Packet Length Mean 0.019 16 Subflow Fwd Bytes 0.018 17 Subflow Bwd Packets 0.017 18 Min Packets Length 0.017 19 Total Length of Fwd Packets 0.017 20 Total Backward Packets 0.016 21 Bwd Header Length 0.014 22 Fwd Header Length 0.013 表2. 特征I值 在特征向量提取阶段，将原始数据集的特征向量集合作为输入，选取不同数量的特征进行实验，实验结果图6所示。 图6. 特征数量与ACC关系图 由图6可知，在考虑如何选取特征属性的数量时，特征属性数量大于15后，ACC值较高并趋于平稳。 5.3. 评价标准 为了评价所构造的分类器的分类效果，本文采用准确率(Precision，简记 P r )、召回率(Recall，简记 R c )及F1值作为实验的评价标准。公式如下： A C C = T P + T N T P + T N + F P + F N (6) P r = T P T P + F P (7) R c = T P T P + F N (8) (9) TP (true positive)，表示正样本被识别为正样本的比例。 FP (false positive)，表示正样本被识别为负样本的比例。 FN (false negative)，表示负样本被识别为正样本。 TN (true negative)，表示负样本被识别为负样本。 我们使用准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、F1 (F-Measure)值、训练时间和预测时间来对提出的改进随机森林算法分类模型进行评估。 5.4. 实验结果与分析 1) 实验结果 在改进的随机森林算法模型分类实验中，将5.2节中的实验结果生成的特征向量数量为15个的特征向量集合作为输入。实验结果如表3所示。 Table 3 Improved random forest algorithm experiment result tabl Precision Recall F1-score BENIGN 1 0.99 0.99 DDoS 0.99 0.98 0.97 Avg/total 0.99 0.985 0.98 表3. 改进随机森林算法实验结果表 实验结果由表3可知，改进后的随机森林分类器具有较好的检测分类效果，总精度达到99%，对于正常用户，检测率为100%，对于DDoS攻击，检测率达到99%。 2) 对比分析 根据5.2节中的特征提取阶段生成的优化特征集合作为对比实验的输入，将改进的随机森林算法与其他几种分类算法进行了比较(传统的随机森林算法、决策树、支持向量机)，实验结果如表4所示。 Table 4 Performance comparison of each classifie 算法 Precision Recall F1-Score 随机森林 0.9469 0.9571 0.9483 支持向量机 0.8346 0.84 0.8377 决策树 0.8821 0.9040 0.89 改进随机森林 0.9983 0.9905 0.9890 表4. 各分类器性能比较 由表可知，改进的随机森林分类精度高达99%，优于传统的随机森林算法，并且明显优于其他几类分类算法；是因为随机森林是一种集成机器学习算法，在性能方面，优于单个的分类器。在此过程中，还计算了训练时间，如图7所示。改进的随机森林算法相比于传统的随机森林算法建模时间较长，因为是对RF算法根据每次的迭代计算权重，导致分类效果提高，但建模时间相对增加。 图7. 不同分类器建模时间对比
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user: 6. 结论 本文首先介绍了随机森林的组合多分类器分类方法，分析了该算法相比于其他分类算法的优越性。根据应用层HTTP-DDoS攻击特征原理，改进了传统的随机森林算法，在此基础上设计了基于该算法的检测分类模型(OPRFM)，并对该模型的各个阶段以及各个模块和检测方法检测步骤做了详细的分析，该检测方法对特征属性进行降噪声和消除相关性，从而达到准确检测的目的；最后，通过实验分析，在HTTP-DDoS检测方面，与传统随机森林、决策树、支持向量机等算法相比，该算法在各项指标，特别是精确率、召回率和F1值方面都有显著的改进。 从研究的局限性来看，加入特征排序和权重计算过程确实意味着建模在时间上比其他算法有更高的成本。在未来的研究中，可以考虑在时间效率和整体预测精度方面的提高，可以采用并行化的方式来提高处理效率。
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user: 摘 要 为研究动车组车体疲劳强度是否符合设计要求，采用主S-N曲线法分别评估车体在EN12663标准中疲劳工况下的疲劳强度和在实测低频载荷谱下的疲劳强度，并将两种工况下的计算结果进行对比。结果表明：在两种工况下车体疲劳强度都符合设计要求；使用EN12663标准提供的工况计算出来的疲劳寿命值更小，按照标准进行设计是十分安全的。 关键词 :疲劳寿命评估，主S-N曲线法，车体，载荷谱 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着运行里程日益增长，动车组已经陆续进入五级修阶段。原有检修制度按照国外方式引进，在动车组运行初期保证了动车组的安全运行，但随着我国高速铁路网拓展，动车组类型和数量也越来越多，原有检修制度中的问题逐渐凸显，疲劳问题正是这些问题中最重要的一个。传统的实验室碰撞过程存在着耗资大，耗时长等缺点。国外的许多国家已经用数值仿真代替碰撞试验，如San Román等人从结构有限元分析出发，在国际铁路联盟标准的基础上提出了焊接构架强度试验的方法；Jung I H等人通过模态应力恢复法预测了车辆结构的疲劳寿命 [ 1 ]。本文针对动车组车体关键部位剩余疲劳寿命是否符合设计要求的问题，采用美国新奥尔良大学的董平沙教授团队 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 提出的主S-N曲线法对车体疲劳强度进行评估。
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user: 2. 主S-N曲线法 美国ASME标准针对于焊接结构的疲劳寿命评估提供了一种新方法，即主S-N曲线法。该方法由美国新奥尔良大学Pingsha Dong博士发明，是一种可以相对准确计算焊缝疲劳寿命的最新方法。该方法采用网格不敏感结构应力MSS计算方法(Mesh-insensitive Structural Stress Method)及一条主S-N曲线(Master S-N)预测焊接结构焊缝上的疲劳寿命，很好地解决了名义应力法在评估过程中的局限性。 结构应力是由外力引起的，反映了焊缝上与应力集中相关的应力。焊接接头的疲劳破坏模式分为两种，即裂纹从焊根处沿着焊喉方向扩展和焊趾处沿板厚方向扩展。试验表明，第一种破坏模式可以通过改善焊接方式避免，因此这里主要研究第二种破坏模式。此时焊趾处的应力沿板厚方向呈非线性分布，如图1所示。焊趾处总应力为 σ z ， σ z 可以分解为膜正应力 σ m 、弯曲正应力 σ b 与非线性峰值应力 σ n 。其中 σ n 是自平衡的缺口应力，膜正应力 σ m 和弯曲正应力 σ b 之和定义为结构应力 σ s ，结构应力与外力平衡。   τ ( z ) 为焊趾处剪切应力，t为板厚， F y 为 y 轴方向的线载荷， M x 为x轴方向的线力矩 [ 5 ]。 图1. 焊趾处应力分布 在实际应用时，结构应力的计算是根据能量守恒原则由节点力求得的。组成结构应力 σ s 的膜正应力分量 σ m 和弯曲正应力分量 σ b 分别由作用在其板厚截面上的轴向线力f和线力矩m导致，进而可按材料力学的简单梁公式计算结构应力为： σ s = σ m + σ b = f t + 6 m t 2 (1) 而轴向线力f和线力矩m则由节点力向量F和节点力矩向量M计算得出： { f = F L − 1 m = M L − 1 (2) 式中L为等效转换矩阵，由节点间的距离决定。 等效结构应力是在结构应力的基础上综合考虑了板厚、加载方式、缺口效应等因素之后，通过断裂力学原理推倒出来的。等效结构应力转化方程为 [ 6 ]： Δ S s = Δ σ s t ( 2 − c ) / 2 c I ( r ) 1 / c (3) 以等效结构应力变化范围 Δ S s 为参数的主S-N曲线的焊趾疲劳寿命计算公式为： N = C d 1 / h Δ S s 1 / h (4) 式中：m = 3.6；T为板厚； I ( r ) 为弯曲度比r的无量纲函数； C d 及h为主S-N曲线试验常数，见表1；N代表疲劳寿命的循环次数。 Table 1 Main S-N curve parameter tabl 统计依据 C d h Mean 3495.13 0.28 +2σ 5273.48 −2σ 2316.48 +3σ 6477.6 −3σ 1885.87 表1. 主S-N曲线参数表 由于主S-N曲线突破了传统方法S-N曲线与接头类型不易贴合、计算应力与试验加载值不易贴合、网格敏感等局限性，故本文选用主S-N曲线法对车体进行疲劳寿命评估。
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user: 3. 车体有限元模型的建立 3.1. 建立有限元模型 利用HyperMesh17建立车体有限元模型，网格以四节点薄壳单元为主，三角形单元为辅，采用柔性单元模拟车辆吊挂设备。整体有限元视图如图2所示。 3.2. 危险焊接接头位置的选取 根据EN12663标准对车体模型进行疲劳工况加载，在车体上选择第一主应力大的焊缝作为危险焊缝进行疲劳寿命计算。除了EN12663标准疲劳工况中涉及的伸缩、横移、纵向三种运动形式外，车体还有点头、摇头、侧滚的运动形式，所以除了根据EN12663标准选择的焊缝外，还分别通过三个转动工况按上述原则选择可能的危险焊缝进行补充。最终在车体上共选择了45条焊缝进行疲劳寿命的计算。部分焊缝第一主应力值见表2。典型危险焊缝44号焊缝有限元视图见图3。 图2. 车体有限元模型 Table 2 The first principal stress value of some welds (MPa 焊接接头编号 牵引制动 横向振动 垂向振动 焊缝位置 1 0.0178 14.504 0.2189 车钩处 38 0.5157 0.1121 1.2846 车顶空调支座附近 39 2.6039 0.1248 0.231 车顶空调支座附近 40 2.2059 0.0804 0.2549 车顶空调支座附近 44 0.347 0.0961 0.2462 二位端门角 表2. 部分焊缝第一主应力值(MPa) 图3. 44号焊缝有限元视图
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user: 4. 车体疲劳强度分析 4.1. 根据EN12663标准进行加载时的疲劳寿命计算 根据EN12663标准对车体模型进行疲劳工况加载，在车体横纵垂三个方向分别施加±0.15 g加速度。在底架与转向架连接处约束垂向、横向位移，在车钩座处约束纵向位移。通过Ansys计算得出车体焊缝各个节点的节点力，通过疲劳寿命计算软件Fe-Weld，得到车体各个焊缝循环一千万次的损伤 [ 7 ]。参考EN12663标准可知，车体运行30年产生的损伤值等同于在疲劳工况下循环一千万次产生的损伤值，因此可以计算出各个焊缝的设计寿命。疲劳寿命较短的焊缝为44号焊缝，设计寿命为48.24年，减去运行十年，得到剩余寿命为38.24年。44号焊缝的结构应力及等效结构应力图如图4所示，寿命最短的五条焊缝在EN12663标准给出的疲劳工况下的剩余寿命如表3所示。 图4. 44号焊缝的结构应力及等效结构应力 Table 3 Remaining life of 5 dangerous welds under standard fatigue condition 焊缝名称 总损伤 剩余寿命(年) weld_44 6.22E−01 38.24 weld_40 1.38E−01 171.76 weld_38 1.13E−01 211.15 weld_39 9.80E−02 245.22 weld_1 6.49E−02 375.37 表3. 标准疲劳工况下5条危险焊缝剩余寿命 4.2. 实测低频载荷谱下的疲劳寿命计算 根据车体在线路运行时的实测低频载荷谱进行加载，约束条件同4.1节。然后利用基于主S-N曲线法的疲劳寿命评估平台Fe-Weld对车体的疲劳寿命进行计算。典型的实测低频载荷谱如图5所示。 图5. 启动工况下浮沉运动加速度载荷谱 按照实测低频载荷谱进行加载，其中寿命最短的五条焊缝的剩余寿命如表4所示。计算结果显示，44号焊缝剩余寿命最短，剩余寿命为39.97年。其余焊缝寿命较长，有较好的抗疲劳性能。 Table 4 The remaining life of 5 dangerous welds under the measured low frequency load spectru 焊缝名称 总损伤 剩余寿命(年) weld_44 3.00E−01 39.97 weld_2 3.03E−02 484.52 weld_40 1.37E−02 1084.01 weld_38 1.02E−02 1460.41 weld_39 4.91E−03 3045.47 表4. 实测低频载荷谱下5条危险焊缝剩余寿命
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user: 5. 结论 参考EN12663标准进行工况施加，对动车组车体进行了设计疲劳寿命评估。结果表明设计寿命最短位置出现在焊接接头编号为44的焊缝焊趾处，估算的设计寿命为48.24年，符合设计标准要求，有较好的抗疲劳强度。目前该车已经运行了十年，则剩余寿命为38.24年。 在实测低频载荷谱下对车体的危险部位进行疲劳寿命评估，根据车体的有限元计算结果，得到各条焊缝上的结构应力。选取铝的主S-N曲线，第44条焊线的剩余寿命最短，为39.97年。 通过车体在两种工况下的剩余寿命计算结果可知，根据EN12663标准进行计算的车体剩余寿命结果更短，表明了EN12663标准中的工况是偏于保守的，按照标准进行设计是完全可靠的。
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user: 摘 要 “互联网+”大背景下，高校信息化教学方式如雨后春笋，其中以超星学习通为主要工具的移动教学，在安徽省应用型本科院校教学中具有重要的作用。当前，由于受疫情影响，高校延迟开学，为了弥补学生学习空档期，以超星学习通为载体进行线上教学，使得“停课不停学”成为可能。超星学习通辅助于应用型本科院校的食品微生物检验教学，可将线下内容与线上的教学资源紧密结合、教师的主导作用与学生的主体作用相结合、过程性评价与终结性评价相结合等，从而丰富教师的教学内容，提高学生学习的积极性、主动性和创造性。 关键词 :超星学习通，疫情，应用型本科院校，食品微生物检验 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着“互联网+”和各种移动设备的迅速普及，移动学习在后慕课时代高等教育中具有重要的作用。移动学习主要是借助于移动电子设备，以便在任何时间、任何地点进行学习 [ 1 ]，疫情期间，移动学习模式为线上教学提供了便利。 移动学习对电子移动计算设备具有较高的要求，即在有效地呈现学习内容的情况下能够满足教师与学习者之间的双向交流 [ 2 ]。近年来，一些学者对智能手机的移动学习进行了相关研究，但基于智能手机的移动学习在应用型本科院校食品微生物检验理论教学中研究较少。如何将移动学习与食品微生物检验理论教学有机结合，培养学生自主学习、体验探究、总结反思等学习能力，转变学生由被动学习到主动学习的状态，是应用型本科教师所要思考的一个重要问题。
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user: 2. 移动教学的使用现状 信息化大背景下，多种多样的教学方式可满足不同高校在教学上的选择，如慕课、翻转课堂、微课以及移动教学 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。目前以超星学习通为主要工具的移动教学，在安徽省应用型本科院校教学中承担重要的作用。 移动教学(Mobile Learning)是指借助于移动设备可在任何时间、任何地点、发生的学习，移动学习所使用的移动设备必须能够有效地呈现学习内容并且提供教师与学习者之间的双向交流。移动教学的主要工具是超星学习通，简单地讲，“超星学习通” = “手机” + “课堂”，是一种轻松教学的移动端工具，其具有以下优势。 2.1. 资源充足，便于备课 超星学习通中资源充足、形式多样，含有各类图书、学术视频、报刊杂志、专业期刊、论文数据等专业类资源，也含有思政教育类的题材，教师可通过一键导入的方式将课程所需资源分享给学生，同时教师也可借助这一平台开展爱国主义、法制诚信以及生命健康等思政教育课程。 2.2. 反馈及时，了解学情 “停课不停学”，线上教学如何保证学生学习的自觉性？学习通中的签到功能，可自动记录学生的考勤情况，便于老师查看学生实时签到情况；随堂测验功能，帮助老师了解学生对课堂知识的掌握情况，并以此作为依据来调整教学内容和教学方法；课堂讨论功能，为老师和学生提供相互交流的机会，以便及时发现问题进行解决，达到彼此促进的目的；此外老师可利用该平台发布、收集作业，有效的减少作业批改时间，并及时给学生反馈。 2.3. 利于师生沟通，增强师生互动 超星学习通相当于“学习版的微信”，教师利用该软件发布的消息，学生可得到实时信息。通过笔记“朋友圈”，老师可关注学生的学习动态，学生也可关注老师的动态；利用直播，老师与学生可以分享彼此的所见所闻。 2.4. 基于大数据，便于考核评价 超星学习通采用任务驱动教学模式，在学生完成课程教学视频、签到、讨论、阅读、答题、作业、直播、笔记等一系列学习活动过程中，对学生的学习进行过程性评价。通过专业的大数据分析，可以了解学生学习的实时进度、学习活跃度、成绩分布、综合测评、教学统计和全国数据对比，并生成一份学生专属的大数据报告。
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user: 3. 食品微生物检验的教学现状 食品微生物检验是食品质量与安全专业教学体系中的核心课程，是一门应用性与实践性很强的课程。我讲授的食品微生物检验课程所用教材由青岛农业大学李凤梅老师主编，本书以食品微生物理论为基础，以食品安全为切入点，阐述了食品微生物检验基础共性内容。食品微生物检验具有较强的应用性和实践性，涉及到的检测方法内容较多，课堂上以教师讲授为主，学生参与度不高，导致学生学习兴趣不浓厚，对知识点的掌握不牢固，在课堂上容易出现教师教得“辛苦”学生听得“痛苦”的局面。另外，食品微生物检验作为一门专业基础课程，考核方式和评价方式较为单一，主要是以闭卷考试的方式对学生进行检测，这就容易导致学生不重视平时的学习过程，在临近考试的时候以突击的方式备考，考试结束后忘记知识点，难以达到深入理解食品微生物检验的基本理论并应运这些基本理论去解决实际问题的目的。 学习通应运于食品微生物检验教学中，具有两个重要的作用。 3.1. 提供素材来源 食品微生物检验涉及的国标和检测方法较多，课堂上单纯的讲解国标及操作方法会使得教学内容枯燥无味且在时间上也不允许。通过在学习通里导入国标检测视频，可以有效地解决教学内容枯燥这一问题，使得学生在观看视频演示的过程中了解掌握国标和对应的检测步骤；此外，为解决教学内容多和教学时间少的矛盾，可将学习通中的教学资源库里相关内容作为课外拓展添加到对应的章节中，便于同学们利于课外时间进行学习。 3.2. 有效反应学生的学习状态 著名心理学家布鲁纳说：“学习者不应是信息的被动接受者，而应是知识获取过程的主动参与者。”学生登录学习通进行学习时其过程会被自动记录，教师可根据记录后得到的统计数据及时调整教学内容与方法，对于学生不易掌握或易混淆的知识点，通过在学习通设置任务点或者练习题的方式可以有效地解决，对能够及时完成学习任务的同学进行奖励，同时对于学习状态欠佳的同学可以做到及时发现，及时沟通，对症下药。
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user: 4. 超星学习通辅助于食品微生物检验教学 4.1. 线上线下教学资源相结合 食品微生物检验具有较强的应用性和实践性，为了让学生更好的理解以实验为支撑材料的理论来源，我们可借助学习通这一网络平台，可在“我的课程”里上传资料、或利用资料控件中添加在线视频资料这一功能在线查找、或将网页中查找到的视频资源以添加网址的方式添加到资料控件中，如在讲述常见食品的微生物检验(饮用水、肉制品、乳制品、蛋制品与罐头食品)这章内容中过程中，可以将视频演示与老师讲授结合在一起，降低学生对单纯的内容讲解产生的抵触情绪，使得教与学的过程能够形象化。与此同时，可将在学习通里直接上传资料(如教学大纲、电子教案、PPT课件，图片，视频，文献以及该学科最新研究成果等)、在线查找资料(会议、报告、讲座)、或以添加网址的方式提供资料等作为任务点督促学生课前预习，课后复习。 上课之前教师可在课程目录里编辑每章所要学习的内容，上传本章节课程中的关键部分或者设置一些基础性的题目，检测同学们的预习，了解与掌握的情况。根据学生反馈的情况，老师在课堂上有针对性地讲授知识点，对学生学习的盲点或误区进行引导和启发。 4.2. 教师的主导作用与学生的主体作用相结合 “互联网+”时代下，电子产品已经成为学生学习与生活的重要组成部分，对于大学生来讲，电子产品中的手机更是占据了他们学习和生活的大部分时间，如何使学生通过手机这一平台，将空余时间充分利用起来，在物尽其用的同时，也能享受学习的过程。教师可以将视频录制作为课堂的考核指标。对于老师所布置的作业或任务，比如细菌生化试验的原理、食品中常见致病菌的检测步骤等，同学们可采用录制视频的方式去完成；此外，同学们也可以将自己所学的知识与当下疫情相结合，拍摄疫情期间如何科学地防止或减少微生物污染食品等小视频，并将其上传至学习通中的班级群，对于录制比较好的视频可在课堂上播放，如此，可提高学生学习的积极性、主动性与创造性，使得同学们感觉到自己就是学习的主角并且能够学以致用，从而实现在日常课堂教学中以学生为主体的教学目标。 4.3. 过程性评价与终结性评价相结合 我所讲授的食品微生物检验课程共48学时，其中理论部分24学时，实验部分16学时，采用闭卷考试的方式进行考核，因此容易造成学生对平时的学习过程重视程度低。过程性评价是一种新课程的评价理念，相比于终结性评价，过程性评价更加注重对学生学习过程的考核，即具有及时的反馈调节作用。 目前，我所讲授的食品微生物检验课程，其过程性评价主要包括考勤、作业和实验实践三方面，其中考勤占比30%，作业占比30%，实验实践占比40%。对于考勤，根据教学安排采用普通签到、手势签到、位置签到及二维码签到中的任一一种定时发放。并且每一次签到都有记录，便于进行统计。对于作业这块，不管是老师还是学生要利用整个空余的时间去批改作业或者完成作业都是一件比较困难的事情。利用该平台，学生可以充分利用碎片化时间去完成作业，老师也可以充分利用碎片化时间去批改作业，使得琐碎的时间得到最大化的利用，另外可根据学生做题的情况给定不同的分数，每次作业之后，分数都会自动保留，便于后期的作业统计。 临近学期末，作业统计是一项重要的工作。在传统的教学过程当中，作业以纸质版为主，统计起来繁琐且费时。相比而言，教师在学习通上布置的作业，每次批改后分数会自动保存，学期末教师可设置不同权重进行统计，如：学生提交的次数、教师批阅的次数、主观题的数量、客观题的数量、学生的平均成绩或者不同权重下的学生成绩等，并可通过一键导出的方式获得相对应的Excel工作表。
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user: 5. 结论 疫情期间，基于超星学习通的食品微生物检验线上教学，可有效地整合课程教学资源，强化学生学习能力，便于过程性评价，丰富教师的教学内容，提高学生学习效果，使得“停课不停学”能够有效地推行。
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user: 摘 要 我国经济发展进入新常态时期，产业结构的转型升级势在必行，文化产业和旅游产业作为绿色朝阳产业和战略性支柱产业，为社会经济发展提供了新的增长点。我国于2018年组建文化和旅游部，将文化产业与旅游产业进行全方位整合，加速推进文化产业与旅游产业的融合发展，明确显示了文旅产业融合的必然性和必要性。本文研究了文化产业与旅游产业互动融合的理论基础；在此基础上，对南昌市文化产业与旅游产业融合的现状进行了分析，探讨了南昌市文化产业与旅游产业融合过程中存在的问题，由此提出了相应的对策建议。 关键词 :文化产业，旅游产业，产业融合 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着当前社会生产力发展的进一步提速，中国经济发展开始步入全新的阶段，现面临“经济新常态”的挑战。在社会主义发展新时期，为了实现社会主义经济文化大发展大繁荣，破解经济发展过程中遇到的难题，必须贯彻五大发展理念：创新、协调、绿色、开放、共享。同时，在全国经济走向新常态的大背景下，机遇与挑战并存，国民经济发展也面临着机遇，发展低碳化势在必行，作为“绿色朝阳产业”的文化和旅游产业逐步成为各省实现寻找经济增长点的优先考虑方向，文化与旅游两大产业的融合发展成为我国产业全面转型和国民经济结构升级过程中不可忽视的一个重要环节。2018年3月，中华人民共和国文化和旅游部经第十三届全国人大第一次会议批准正式设立，文化产业和旅游产业融合发展情况越发受到国家层面的关注和重视，为文化产业和旅游产业突破传统发展模式带来机遇。 南昌市作为江西省的省会城市，有着历史悠久的文化底蕴，丰富的自然资源，这一优势推进了文旅产业的融合。自“十三五”计划中明确文旅融合的必然性，南昌市政府响应国家号召，采取了多层次、深广度的融合策略，初步取得成效。具体体现在旅游人数和收入的明显增加上，2018年，南昌市全年实现旅游总人次15，102万人次，比上年增长25.2%，旅游综合收入1520亿元，增长26.2%，这其中南昌市独特的文化产生的效应是不可替代的，尽管如此，南昌市文旅产业融合还是存在许多不可忽视的问题，例如规模不大、效益不高、融合方式不深入、忽视文旅资源等问题，不利于产业融合的稳步推进 [ 1 ]。因此，探究南昌市文化产业和旅游产业科学合理的深度融合路径，具有十分重要的现实意义。