DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 大数据技术流程 大数据技术的主要流程可以分为：数据生成和获取、数据预处理、数据存储、数据计算分析挖掘、数据结果应用。 4.1. 数据生成和获取 数据的来源多种多样，可以来自物联网、互联网、各类传感器等。同时数据的方式也是多种多样的，可以是数字、文字、声音、图片、视频等。中国工程院李德毅院士认为：大数据的主要来源有三方面: 自然界的大数据、生命和生物的大数据和社交大数据。自然界的大数据主要是机器与机器交互产生的数据，主要通过各类传感器来采集 [ 4 ]。生命和生物的大数据主要研究基因组学、蛋白质组学、代谢组学等生物学数据。社交大数据主要来源于人类社会活动，而互联网通常为其载体。目前大数据的主要研究对象集中在社交数据和自然数据，同时生命和生物的大数据对医学方面的贡献也不容小视。 4.2. 数据预处理 现实中收集到的真实数据通常都是不完整的脏数据，没有办法直接进行数据挖掘和处理。所以为了提高数据的质量，通常需要对获取到的数据进行预处理，也就是在主要的数据处理之前对数据做出的一些基本处理。 数据预处理的内容主要有：数据审核、数据筛选、数据排序。数据审核主要审核数据的准确性、适用性、及时性、一致性。数据筛选是对审核过程中发现的错误进行纠正的过程，通常包括两方面内容：剔除不符合要求的数据、筛选出符合条件的数据。数据排序是按照一定的顺序把数据进行排列，以便于研究者进一步观察和分析。 数据预处理的主要方法有数据清理、数据集成、数据变换、数据规约。数据清理的主要目的为格式标准化、清除异常数据、纠正错误。数据集成是将多个数据源中的数据结合起来统一存储。数据变换是利用规范化、平滑聚集、数据概化等方式将数据转变成有利于数据挖掘的形式。数据规约可以得到规约表，节省挖掘分析时间且仍然能保持数据的完整性。 4.3. 数据存储 传统的数据存储方式可以分为块存储、文件存储、对象存储，大数据的存储方式可以分为分布式系统、NoSQL数据库、云数据库。分布式系统主要包含分布式文件系统HDFS、分布式键值系统。其中分布式文件系统是一个高度容错性系统，适用于批量处理并且能够提供高吞吐量的数据访问。分布式键值系统可以用于存储关系比较简单的半结构化数据，其存储和管理的是对象而不是数据块。NoSQL数据库的发展是由于关系型数据库已经无法满足大量数据的管理需求，而NoSQL数据库可以存储超大规模的数据，具有较好的横向扩展能力。云数据库是基于云计算技术发展的一种共享基础构架的方法，是部署和虚拟化在云计算环境中的数据库。 大数据存储技术路线包括分布式架构、大数据一体机、MPP混合构架。其中分布式构架包括Hadoop、MapReduce等，随着相关技术的不断进步，其应用场景也将逐步扩大。大数据一体机是专门为大数据分析处理而设计的软硬件结合的产品，具有良好的稳定性和纵向扩展性。MPP混合构架重点面向行业大数据，通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术，再结合MPP架构高效的分布式计算模式，完成对分析类应用的支撑，具有高性能和高扩展性的特点。 4.4. 数据分析挖掘 数据分析和挖掘就是从大量的数据中提取出隐含在其中的、具有潜在价值的信息，是统计学、人工智能、数据库技术的综合运用。 大数据的计算分析框架主要包括批处理框架、流处理框架、交互式计算框架、混合处理框架、图数据处理框架。 批处理框架是以MapReduce为代表的，MapReduce是一个基于集群的高性能并行计算平台。Map表示映射，Reduce表示化简，所以MapReduce可以理解为把一堆杂乱无章的数据按照某种特征归纳起来，然后处理并得到最后的结果。MapReduce具有易于编程、良好的扩展性、高容错性、适合PB级以上海量数据的离线处理等特点。 流处理框架Storm是一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm集群包含一个主控节点和若干个工作节点，主控节点接受任务并分配给工作节点执行。Strom具有可持续流处理、可扩展、高容错、高可靠、结构丰富、支持多语言开发等优势。 交互式计算框架Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时还保证了高容错性和高可伸缩性。Spark的核心概念是RDD(resilient distributed dataset)，指的是一个只读的、可分区的分布式数据集。RDD除了提供内存存储和各种类型并行计算外，还可以自动从故障中恢复，实现了基于Lineage的容错机制 [ 4 ]。 混合处理框架Lambda是在结合了批处理和流处理两种架构的混合架构。在处理数据时，分别将数据送入批处理层和实时处理层，这样可以使得得到的结果更加快速且精确，该混合框架对不同业务需求进行了良好的平衡 [ 4 ]。 图处理框架Pregel是一个用于分布式图计算、基于整体同步并行计算模型的计算框架。Pregel是以节点为中心进行计算的，每个节点在初始时处于活跃状态，完成计算后进入不活跃状态。Pregel具有良好的容错机制、可以持久性存储、采用主/从结构实现整体功能等特点。 在数据分析挖掘的过程中，可视分析是十分重要的方法，其可以充分挖掘人对于可视化信息的认知能力优势，帮助人们更直观高效地了解大数据隐含的信息。数据可视化分析是指在数据分析的同时利用支持信息可视化的用户界面或人机交互方式，融合人的认知能力和计算机的计算能力，便于获得大规模复杂数据洞察力的一门技术 [ 5 ]。其通常可以分为2D法和多维法，例如时间可视化、层次法可视化。
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user: 5. 大数据应用 大数据已被广泛的认为是创造新价值的利器，具有无可估量的资源价值。大数据对人类的贡献已扩散到各个领域，推动各个领域的快速发展，例如医疗、教育、商业、工业、农业等。 在医疗方面，通过采集和分析医疗机构产生的实验室记录、用药记录、手术记录、住院记录、急诊记录等各类大数据，总结出其隐含价值并应用在未来的医学研究中 [ 6 ]。 大数据还可以应用在智能电网、工业互联网、排水系统、智能交通等工业领域，通过传感器等采集数据装置，收集大量数据进行分析和处理，最终得到优化方案或改进措施。 在商业领域，股票、保险、银行等行业仍离不开大数据的应用。通过大数据技术可以利用股票走势数据、保险报销人群数据、银行汇率数据等得到一些预测数据，帮助人们更好的选择有利的商业方向。 总之，大数据对社会做出的贡献体现在方方面面，使得各行各业的发展更具有规划性和方向性。大数据时代为人们提供了便利、高效、高品质的生活环境，给人们的生活带来了翻天覆地的变化。
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user: 6. 大数据面临的挑战 6.1. 技术方面的挑战 首先从网络方面考虑，大数据的传输需要一个超高速的网络来进行支撑，这对目前的网络技术是一个十分重要的挑战。其次从机器学习方面来看，机器学习等分析算法需要更加智能化、高效化发展，才能更好的适应大数据时代。最后从数据存储方面，获取到的数据经过预处理后需要更加高效的存储方式。 6.2. 政策方面的挑战 大数据的兴起也为人们带来一些负面的影响，例如隐私泄漏这一关键问题。尤其是在网络方面，人们的个人信息基本上一览无余。在平时生活中甚至会在不知情的情况下被泄漏了个人信息，总是会接到各类推销电话。所以政府机关应尽快建立大数据背景下完善的信息安全法律法规体系，建立大数据技术的行业通用标准，才能有效减少大数据带来的消极影响 [ 7 ]。 6.3. 国际关系方面的挑战 大数据蕴含着丰富的政治经济文化社会信息，一个国家的科技发展、社会动向、经济浮动、军事行动、国家安全等信息均可以利用大数据技术分析并传递出来 [ 8 ]。所以各个国家应时刻注意本国重要信息安全问题，警惕非法泄漏信息，力争掌握数据信息的主动权。这样以来，可以有效防止因数据信息权力争夺导致的科技战争。
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user: 7. 大数据未来展望 大数据时代的有些未来是可以预见的。首先是数据库能力的提升，谷歌的Spanner和亚马逊的 Redshift都体现了这种变化：数据库的能力越来越强，它可以解决很多大数据的问题。而同时数据也将逐渐趋于资源化，资源化是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因此，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。 其次，大数据未来会与云计算更加紧密深入地结合。大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。物联网、工业互联网等新兴计算形态，将让大数据营销发挥出更大的影响力 [ 9 ]。目前，工业互联网平台的应用还处于发展的初级阶段，而工业互联网平台的未来，则需要设备物联和系统互联全面打通。所以应当在数据管理和分析应用方面为工业互联网平台赋能 [ 10 ]。而大数据技术未来在物联网方面的应用可以在统计技术标准、优化数据安全管理、控制成本投入等方面进行着重发展和改进 [ 11 ]。 最后，未来的大数据会和人工智能这一当今热门核心技术进行完美地结合。我们可以通过人工智能技术给大数据建立更好的索引，人工智能促进大数据发展和大数据融合会是一个很重要的发展方向。虽然人工智能技术是大数据分析的利器，但面临大数据问题时，现有的机器学习、深度学习、计算智能等人工智能分析方法、大数据平台都存在许多不足，难以有效解决大数据的诸多问题 [ 12 ]。目前进一步研究的主要方向有：分布式深度学习算法、设计机器学习模型并行策略、分布式优化算法、优化分布式集群环境、分配深度神经网络的并行训练、优化深度学习参数、建立先进的大数据平台等。
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user: 8. 小结 本文针对大数据的概念、特性、起源和现状进行了详细讲解。并对大数据的主要技术：数据生成和获取、数据预处理、数据存储、数据分析挖掘进行了综合性描述。最后阐述了大数据对各行各业的积极贡献和影响，并提出了大数据技术现在仍面临的技术、政策、国际关系方面的挑战以及大数据未来发展趋势的展望。 在大数据技术发展的关键阶段，我国应该积极倡导大量科学研究投入到大数据的应用研究中。将大数据技术应用到各个领域，并与人工智能、深度机器学习、云计算等关键技术相结合，建立自己的数据科学体系、政策体系、人才体系等。
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user: 摘 要 设置15℃、20℃、25℃、30℃、35℃、40℃六个不同梯度的温度，在各个温度的条件下观察陕北Q型烟粉虱各个时期的生长状况。构建不同温度下陕北Q型烟粉虱实验种群生命表。实验结果表明：在20℃~35℃温度范围内，陕北Q型烟粉虱的成长期随温度的升高而缩短。卵期、若虫期和世代历期的发育起点温度分别为10.38℃、12.89℃、11.21℃；有效积温为632.38、842.45、1227.39日度。种群趋势指数(I)均大于1，内禀增长力(r m )均大于0，Q型烟粉虱种群呈增长趋势。该虫发育适宜温度为25℃~30℃。 关键词 :Q型烟粉虱，温度，实验种群，生命表 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 烟粉虱Bemisia tabaci (Gennadius)属同翅目粉虱科，是世界性主要害虫之一 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] ，可通过刺吸植物汁液，传播病毒等多种方式对农业经济造成严重危害，自2000年以来，陕北地区Q型烟粉虱开始暴发，近些年，越发猖獗，全面暴发，严重的影响了烟农的生产积极性，对农民的收入造成了不可估计的损失 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] 。关于Q型烟粉虱在陕北烟区的发生世代，活动规律和最佳防治时期等问题尚不清楚。鉴于此，本研究通过在不同温度梯度的条件下构建Q型烟粉虱实验种群生命表 [ 8 ] [ 9 ] 。了解当地温度对该虫种群生活史的影响，为陕北Q型烟粉虱预测预报和综合防治提供科学依据 [ 10 ] [ 11 ] 。
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user: 2. 试验设计与研究方法 2.1. 供试虫源 2016年6月上旬从陕北宜川县、富县、甘泉县、宝塔区、靖边县的烟区大量捕捉烟粉虱成虫经延安大学动物实验室鉴定，置入养虫笼(80 cm *80 *cm *160 cm)中，将新鲜烟叶洗净，放入盛有大约50 mL自来水的烧杯(100 mL)中，水淹没烟叶基部，待烟叶面的水自然风干后移入养虫笼，置于自然光下，待其产卵，以获得各龄期试虫。 2.2. 温度 本试验设置15℃、20℃、25℃、30℃、35℃、40℃共6个处理。 2.3. 方法 2016年6月下旬在延安大学动物生物实验室实验，每个处理160头若虫，重复3次。每天分别于上午8:00，中午14:00，下午22:00观察其发育历期、蜕皮及产卵等情况 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 。 2.4. 不同虫态发育起点温度和有效积温的测定 计算公式为 [ 6 ] [ 7 ] ： 1) 发育起点温度： C = ∑ V 2 ∑ T − ∑ V ∑ V T n ∑ V 2 ( ∑ V ) 2 2) 有效积温： K = n ∑ V T − ∑ V ∑ T n ∑ V 2 ( ∑ V ) 2 2.5. 实验种群生命表的组建 根据实验数据，组建不同温度下Q型烟粉虱实验种群生命表，计算种群趋势指数I及内禀增长力r m [ 8 ] [ 9 ] 。 预计下一代产虫量 = 该温度下产虫前期存活数(雌成虫) × 平均产虫量。 种群趋势指数： I = N n + 1 / N n ； ( N n + 1 为新一代虫量，N n 为上代虫量)； 内禀增长力： r m = ( ln R 0 ) / T ； R 0 = N t / N 0 (N t 为经过一个世代的虫量，N 0 为开始时的虫量)； R 0 为净增殖率；T为世代历期。 2.6. 数据处理 实验数据采用Microsoft Excel 2016和SPSS19.0软件进行统计与分析。
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user: 4. 讨论 国家倡导优质、特色、生态、安全的烟叶生产理念，促进资源节约利用和生态环境保护，大力推广绿色生态发展技术。因此，大力开展对烟草害虫Q型烟粉虱的深入研究，探索其发生规律和监控技术，进行综合治理，是确保烟草种植业健康发展的重要举措。Q型烟粉虱种群生命表实验结果表明：温度对Q型烟粉虱的存活率影响明显，在20℃条件下，Q型烟粉虱的世代存活率为11.78%，而在40℃条件下，世代存活率仅为4.78%，说明较低和较高的温度都不利于该虫存活。从不同温度下Q型烟粉虱实验种群生命表看出，25℃~30℃范围内该虫的内禀增长力(r m )和种群趋势指数(I)较高，Q型烟粉虱的发育适宜温度为25℃~30℃，说明在25℃~30℃该虫的种群增长较快，危害严重，这与生产实践中Q型烟粉虱危害情况较为一致。这为做好Q型烟粉虱的预测预报和防治工作提供了一定的科学依据。
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user: 摘 要 为了减轻不动产统一登记权籍调查过程中的工作量，实现“房地合一”的管理及不动产统一编号，本文参考不动产登记数据库标准，解决不动产权籍调查中宗地数据的编辑、房地产数据编辑、数据检查、成果输出、数据交换、电子档案管理等几个问题，提高项目生产效率，保证智能权调系统成果数据与不动产登记数据库高度匹配，同时实现智能权调系统数据生产和成果质量控制一体化。 关键词 :权籍调查，不动产，房地一体化 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 为推进新型城镇化建设和城乡发展一体化的要求，结合2015年3月1号《不动产登记暂行条例》 [ 1 ] 和2016年1月1号《不动产登记暂行条例实施细则》 [ 2 ] 两项重要法律法规的有关要求，建立城乡统一的建设用地市场，让农村不动产与城市房屋一样，可以平等入市、公开交易，使广大农民增强获得感 [ 3 ] 。解决不动产统一登记权籍调查过程中高效率的工作要求与低效的工作方式之间的矛盾，迫切需要使用先进的技术提升工作效率。 不动产权籍调查是以地籍调查为基础，在此基础上进行了扩展 [ 4 ]，不动产统一登记权籍调查主要包括集体土地、宅基地、建设用地、房屋等建筑物、构筑物等基本信息调查和权籍调查数据库建设。为了提高不动产权籍调查项目生产效率，实现与不动产登记数据库的无缝对接，达到快速高效地进行不动产数据采集、编辑、制图及数据库建设的目的，有必要开发一套智能不动产权调系统。2016年，谭中华提出采用跨平台方式，进行不动产权籍调查系统建设，但是在提高开发效率的同时对系统流畅性产生了一定的负面影响 [ 5 ] 。由于不动产权籍调查有专业人员开展工作，人员固定，对系统运行效率要求很高。AutoCAD作为桌面端的计算机辅助制图平台，具有良好的用户界面，通过交互菜单或命令行方式便可以进行各种操作，可以极大的提高作业人员的生产效率。因此，本文提出在AutoCAD平台下进行二次开发，利用NetTopologySuite、GEOAPI等开源库做支撑，详细分析了当前阶段不动产统一登记权籍调查的系统架构及功能设计，设计并开发了智能不动产权调系统。
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user: 2. 总体设计 2.1. 系统架构 系统的建设采用分层思想设计，形成基础层、数据层、支撑层、业务应用层、用户层等多层分布式应用体系架构。分层结构可以降低层与层之间的依赖程度，需求变更时很容易用新的实现来替换原有层次的实现，有利于标准化和各层逻辑的复用。系统体系结构如图1所示。 基础层：基于不动产统一登记基础数据的智能权调系统以单机版的模式运行，硬件平台采用个人计算机，软件环境需要用户在windows系统下，安装AutoCAD2016，Access数据库等基础环境。 数据层：基于不动产统一登记基础数据的智能权调系统中，使用到的数据包括：元数据、影像数据、基础地理空间数据、不动产属性数据库、不动产空间数据库、电子档案六部分。 支撑层：作为基于不动产统一登记基础数据的智能权调系统的支柱，负责数据库的管理、CAD图形数据的管理、权籍数据的管理、成果数据的共享等。 业务应用层：提供权籍调查测绘需要的所有功能，包括宗地数据编辑、房产数据编辑、数据库管理、 图1. 系统体系结构 成果输出、数据检查、数据交换、数据维护、电子档案管理、扩展功能模块9大模块。 用户层：本系统的用户包括测绘单位和数据库管理系统。测绘单位使用该软件完成权籍数据的生产。用本软件生产出来的软件，要满足不动产登记数据库标准，与不动产数据库无缝对接。 2.2. 详细设计 为解决不动产权籍调查中提到的关键技术，将系统进行模块化开发，系统功能模块主要分为：宗地数据编辑、房产数据编辑、面积分摊、成果输出、数据库管理、数据检查、数据维护、电子档案管理、扩展功能、数据交换九个模块。系统整体操作流程如图2所示。 宗地数据编辑模块：宗地数据编辑主要是不动产权籍调查中宗地数据编辑，包括权属线、宗地属性、界址线属性、界址点属性的编辑及生成界址点坐标表、宗地影像附件归档。 房产数据编辑模块：主要实现绘制自然幢边线、修改自然幢属性、层图编辑、层属性编辑、户属性编辑等功能。 面积分摊模块：主要实现墙线预处理、添加删除层、定义多边形、制定复式、指定阳台、外墙管理、批量面采集、功能区管理、分摊计算、分摊级别计算等功能。 成果输出模块：结合AutoCAD的出图功能，在保证出图后，原有图形比例不变的情况下，生成各种纸张大小的图形。主要实现生成宗地图、生成界址点坐标表、生成房地产查丈原图、生成房产分层图、生成房产分户图、生成房屋调查表，支持批量成图等功能。 数据库管理模块：主要实现配置数据源、属性字典表建立、数据库备份与还原等功能。数据库的设计采用“不动产单元(客体)–权力–权利人(主体)–登记业务”四位一体的数据模型设计思路，将权利人的合法权利锚固在不动产单元上 [ 6 ] 。 图2. 系统整体流程 数据检查模块：主要实现包括属性检查、拓扑检查、逻辑一致性检查、空间与属性数据关联性检查等功能。 数据维护模块：数据生产过程中，不可避免的会存在一些信息重复、遗漏等问题，本模块主要实现界址点维护、不动产编码维护、坐落维护、坐标系信息维护等功能。 电子档案管理模块：主要实现根据宗地编号、宗地名称检索宗地，挂接电子档案、地图选点检索宗地，挂接电子档案；图片上传，支持批量操作；录入装订号、装订人、装订时间等信息；执行归档处理等功能。 扩展功能：实现生成滴水线、面积计算器等功能。 数据交换模块：主要实现数据共享、第二次全国土地调查数据接入、与现有数据成果的映射等功能。
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user: 3. 解决的问题 3.1. 解决不同类型宗地不动产单元编号问题 不动产权籍调查中，主要包括宗地、界址点、界址线、权利人、土地权属来源证明材料、幢、层、功能区，所有的数据调查，全部以不动产单元为主线，解决不同类型宗地不动产单元的统一编号问题。 1) 宗地上所有房屋属于同一权利人所有或多人共有，该宗地及宗地上的所有幢，划分为同一个不动产单元，权利类型为个人所有或共有，权利人、宗地、宗地上的所有幢、权属来源证明材料的不动产单元号相同。 2) 宗地上多幢房屋属于不同权利人，一般按照多宗地处理，每一宗地不动产单元划分按照一宗地上所有房屋属于同一权利人或多人共有情况的情况处理。 3) 宗地上一幢房屋具有多个权利人，按照界线固定，且具有独立使用价值的幢、层、套、间等封闭空间划分不动产单元，宗地的不动产单元号定作物单元编码部分全部为0，每个不动产单元的不动产单元号根据《不动产单元设定与代码编制规则(试行)》中规定的7层编码方式进行完整编码，每个不动产单元有相对应的权利人、权属来源证明材料等相关资料。 4) 同一个权利人有多套房屋的，每一套为一个不动产单元。 3.2. 实现与不动产登记数据库的无缝对接 在不动产权籍调查过程中，能否保证生产的数据完全适应不动产登记数据库的标准，成为不动产权籍调查系统建设成功的重要标志。在农村不动产统一登记的工作中，涉及大量的空间数据和属性数据，对发证工作的顺利进行尤为重要 [ 7 ] 。目前各行业、各地区不动产登记信息数字化程度和标准不统一，登记资料分散保存在各级不同部门，数据标准互不衔接，数据格式也大部分不统一 [ 8 ] 。因此，在设计不动产数据库时，完全参照不动产登记数据库标准。以宗地(宗海)为底盘，以不动产单元编码为纽带，关联不动产单元的自然属性、权利信息、权利人信息、权利限制信息及登记业务过程等信息 [ 9 ]，数据生产中，AutoCAD平台的使用已经相当成熟，因此，在不动产登记数据库标准中的空间要素属性，本系统全部以AutoCAD中图形的扩展属性的形式保存，在不动产登记数据库标准中的非空间要素数据属性，本系统采用基于Windows操作系统下的集成的Access数据库的形式保存，且与不动产统一登记数据库表结构保持一致，实现与不动产登记数据库的无缝对接。 3.3. 实现“房地合一”管理 房产测绘已是不动产的登记的过程中不可或缺的一个重要环节 [ 10 ]，为了解决由于“房、地”实行分开登记造成的房产档案归集分散、权属不清、利用不准的问题，就要实现“房地合一”的管理 [ 11 ]，而实现“房地合一”的关键问题，在权籍调查中就要支持房产面积的分摊计算。农村房屋建筑形式多样，结构多而杂，特别是一些老宅，年代久远，房屋变化大，给房产测绘工作带来了不小的挑战 [ 12 ] 。本系统按照《湖南省房产面积测算及共有建筑面积分摊规则》，满足房屋建筑面积、房屋使用面积、房屋产权面积等的面积计算。分摊成果的数据结合不动产统一登记标准，生成标准的不动产面积测量报告。 图3. 幢层信息 图4. 不动产单元管理 3.4. 满足智能权调系统数据生产和成果质量控制一体化 没有达到质量标准的数据是无效的数据，数据质量是数据生产的重中之重，数据成果，通常要经过多级检查，本系统在设计过程中，就充分考虑数据的质量，在数据生产的过程中，就要对数据进行属性检查，数据关联性检查，数据一致性检查，拓扑检查，达到提高数据的质量的目的，大大减少数据检查人员的工作量，同时也能避免数据合并入库过程中的异常。 3.5. 数据成果支持三维模型的创建 我国传统的不动产登记是基于二维平面的登记，由土地登记和房屋登记组成。随着地上和地下空间逐渐被开发利用，土地的使用权不再拘泥于地表不动产产权的登记管理已不再是在二维地表上所定义的宗地，需要将土地权转化为空间权，以满足三维地籍形态下的管理需要 [ 13 ] 。郭仁忠同时提出，三维地籍不仅要满足二维面的管理，还要满足三维体的管理 [ 14 ]，测绘部门的不动产测绘工作也存在由生产向服务转型的问题，综合性成果如包括图、表、文字等多媒体信息在内的成果报告书等成为不动产测绘成果的趋势 [ 15 ]，三维不动产模型的创建，也会提升测绘部门的服务质量。本次不动产权籍调查数据成果也将适应不动产登记发展的趋势，生成的数据成果支持三维场景展示。
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user: 4. 成果应用 系统编写完成后，对农村集体独栋房屋开展不动产数据生产，在株洲房地一体化试点项目，衡阳房地一体化试点项目中，运行良好。高效、便捷的录入宗地数据、房产数据，自动编制不动产单元号，统一管理权利人信息，完全满足不动产权籍调查项目数据生产。 系统的主要界面如图3，图4。
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user: 5. 结论 本系统可以满足农村集体房屋的不动产数据生产和城市商品房、商住综合楼的不动产数据生产，可以生成符合国家标准的不动产测量报告。成果主要用于不动产权籍调查项目，大大减少了内业数据及整理入库总工作量，目前本系统在株洲市进行项目试点，随后将在整个湖南省开展不动产权籍调查项目，本软件将会得到大面积的推广应用。
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user: 摘 要 像控点是航空像片进行几何纠正及地理定位时重要的基准数据源，为了实现航空摄影中像控点的快速定位，本文通过研究基于相位一致性原理的异源影像匹配，将像控点标定在目标航空影像上，并以湖南省某区域不动产成果数据为例对本文的算法进行对比实验论证算法的有效性。 关键词 :相位一致性，像控点，异源影像，标定 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 近年来，随着摄影测量技术在生产生活中的不断应用，大量像控点信息被采集整理用于影像纠正及定位，并将其纳入数据库系统进行管理 [ 1 ] [ 2 ] ，大大方便了航空摄影测量作业。然而，像控成果的应用却仍以目视判别为主，在目标航空影像中人工判别像控点所在地面位置，耗时耗力、作业量大且判别效率与精度较低 [ 3 ] ，成为制约摄影测量生产效率的重要因素之一。计算机视觉技术的不断深入研究与应用使影像的精确识别正逐步成为可能。诸多学者对影像的机器识别技术进行了深入研究，基于特征的多源影像特征关系匹配技术实现多源遥感影像的匹配 [ 4 ] [ 5 ] 。对多源影像进行基于灰度的多级概率松弛整体匹配，实现了SPOT全色和TM多波段影像的配准 [ 6 ] 。计算机视觉技术的研究为目标定位提供了坚实的技术支撑 [ 7 ] ，但基于计算机视觉技术的点目标精确定位方法却鲜有研究，并未形成有效的技术方案体系。 针对上述问题，本文以快速定位像控点为研究目标，通过对像控点影像与目标航空影像匹配及像控点在目标航空影像上的精确标定方案进行深入研究，提出一种基于相位一致性原理的像控点精确标定算法，有效实现像控点在目标航空影像中的精确定位，通过实验对本文研究的算法进行分析以确定该算法的可靠性、稳定性与准确性。
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user: 2. 算法原理 利用目标航空影像的POS数据及像控点坐标在目标航空影像中对像控点进行初步定位并建立目标航空影像的匹配窗口，将像控点影像与该窗口影像进行匹配后在目标航空影像中标定像控点。算法实施主要包括四个步骤：建立匹配窗口、特征点检测、特征点匹配及像控点标定。 2.1. 建立匹配窗口 为加速算法运行速度，保证匹配结果精度，在进行影像匹配前需要建立目标航空影像的影像匹配窗口。匹配窗口建立步骤为： 1) 定位像控点：利用共线方程结合POS数据将像控点地理坐标换算以像主点为原点的像平面坐标，再将其换算为影像像素行列号，由于目标航空影像在成像时与像空间辅助坐标系存在相对旋转，因此首先将像平面坐标进行旋转变换，变换公式为： { x = x cos ( k ) − y sin ( k ) y = x sin ( k ) − y cos ( k ) (式1) 式中k 表示外方位元素中的Z轴旋转角， 表示旋转后像平面坐标，得到像平面坐标后再将其换算为影像行列号，换算公式为： { H = x + i m a g e l / 2 L = y + i m a g e c / 2 (式2) 式中 ( H ， L ) 表示像控点所在行列号， ( x ， y ) 表示像控点的像平面坐标， ( i m a g e l ， i m a g e c ) 分别表示影像的长度与宽度。 2) 裁剪匹配窗口：以第1)步计算行列号对应像素为中心，裁剪800*800像素大小的影像作为匹配窗口，参与下一步影像匹配。 2.2. 特征点检测 由于像控点影像数据来源与目标航空影像不同，其亮度、对比度及纹理等信息具有明显差异，针对异源影像的匹配采用相位一致性特征点检测算法 [ 8 ] ，该方法选取6个方向和4个度的Log-Gabor小波变换，计算相位一致性测度 P C ( θ ) ，得到最大矩M，计算公式为： M = 1 2 ( c + a − b 2 − ( a − c ) 2 ) a = ∑ ​ ( P C ( θ ) cos ( θ ) ) 2 (式3) b = 2 ∑ ​ ( P C ( θ ) cos ( θ ) ) ∗ ( P C ( θ ) sin (θ)) c = ∑ ​ ( P C ( θ ) sin ( θ ) ) 2 其中，对于影像上的任意点 ( x ， y ) ，若该点最大矩 M > T 1 ，则该位置为边缘点。其中，T1为边缘点检测阈值。对最大矩M后进行归一化处理，将归一化处理结果乘以灰度最大值255从而生成基于相位信息的边缘影像，突出影像边缘信息，再结合FAST角点提取算法对该影像进行角点提取即可得到影像特征点。 2.3. 特征点匹配 对2.2中提取出的特征点建立特征描述符：采集特征点统计梯度方向直方图生成近似的特征描述符，具体步骤为： 1) 以特征点为中心选择100*100的图像区域作为特征区域； 2) 对特征区域进行划分，使其成为25*25的16个子区域； 3) 每个子区域统计4个方向的梯度方向直方图，16个子区域共得到64维的特征向量作为特征描述符。 对异源影像匹配采用归一化相关函数作为匹配测度进行匹配，归一化相关函数公式为： dis ( k i ， k j ) = 〈 k i ， k j 〉 | k i | ∗ | k j | (式4) 其中， k i ， k j 分别表示影像的两个特征描述符。 由于异源影像差异往往较大，匹配测度的单一极值点不一定是正确的匹配点，造成一定量的误匹配点存在，因此，需要在已匹配的点对的基础上利用随机抽样一致性算法(RANSAC)对匹配点进行剔除提纯，剔除误匹配点，得到正确匹配的特征点对。 2.4. 像控点标定 利用正确匹配的特征点对结合最小二乘原理可求得仿射变换模型的六个参数，建立像控点影像块中像控点行列号与目标航空影像中像控点行列号的映射关系。最后根据仿射变换公式将像控点影像块中的像控点位置换算至目标航空影像，完成像控点在目标航空影像上的标定。仿射变换公式为： { X = a 1 x + a 2 y + a 3 Y = b 1 x + b 2 y + b 3 (式5) 其中， ( x ， y ) 为像控点在像控点影像块上的坐标， ( X ， Y ) 表示像控点在目标航空影像上的坐标， a 1 ， a 2 ， a 3 ， b 1 ， b 2 ， b 3 是目标航空影像与像控点影像之间的仿射变换参数。 由像控点的在像控点影像上的行列号坐标，并将此坐标代入式5中即可计算出像控点在目标航空影像上的行列号坐标，完成像控点在目标航空影像上的标定。
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user: 3. 实验分析 3.1. 实验数据 实验以湖南省某区域不动产成果数据作为测试数据，实验数据包括航空影像及相应POS数据、原始航空影像的相机参数及区域内像控成果资料。原始影像航空大小为11，704*7920像素大小，图1为航空影像。 3.2. 实验分析 1) 建立影像匹配窗口 实验首先建立影像匹配窗口，在目标航空影像上裁剪出500*500像素大小的影像作为影像匹配窗口，图2、图3中图3(a)为目标航空影像裁剪之后的影像匹配窗口，图3(b)为与目标航空影像对应的像控点影像，从图上可以看出目标影像匹配窗口与像控点影像成像差异较大，纹理不一致，为异源影像。 图1. 原始影像 图2. 实验数据1 2) 特征提取与特征匹配 使用本文的算法对实验数据进行特征提取与特征匹配，结果图如图4、图5所示，从图中可以看出本文的特征提取与特征匹配算法匹配结果较为正确，对于角点及拐点的检测较为准确，经过随机抽样一致性算法对匹配点对进行剔除提纯得到的匹配点对少而精确，为了为确定本文研究算法优劣，使用sift特征匹配算法与本文研究的算法进行对比，图6、图7为sift特征匹配算法的匹配结果图，图6匹配结果大致正确，但存在少量的误匹配点，且得到的匹配点对数较多，图7匹配的点对较少，且出现匹配错误，实验可以看出本文的算法对异源影像匹配具有较好的稳定性。 3) 像控点标定 利用正确匹配的特征点对计算影像匹配窗口与像控点影像的仿射变换参数，由仿射变换参数及像控点坐标计算出像控点在影像匹配窗口的位置，本文的算法标定结果如图8所示，由图8可以看出本文算 图3. 实验数据2 图4. 匹配结果1 图5. 匹配结果2 图6. Sift特征算法匹配结果 图7. Sift特征算法匹配结果2 图8. 实验数据2 图9. Sift特征算法标定结果 法能够精确地将像控点标定在目标航空影像上，sift算法标定结果如图9所示，像控点P00201在影像匹配窗口上的标定存在误差，像控点P00200由于影像匹配失败，导致像控点P00200在影像匹配窗口没有标定结果。从标定结果可以看出，本文的特征提取与特征匹配算法计算出的影像匹配窗口与像控点影像的仿射变换参数正确，因此标定结果精确。
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user: 4. 结论 像控点目标精确标定是实现像控点重复利用、提高航空摄影测量作业效率的技术基础，对于提高摄影测量技术的高效性与实时性具有重要意义。本文采用相位一致性原理有效实现像控点影像与目标航空影像两种异源影像精确匹配，并将匹配结果应用于目标航空影像的像控点精确标定，使用湖南省某区域不动产成果资料进行实验分析，实验结果表明基于相位一致性原理的像控点精确标定算法能够准确快速地完成目标航空影像的像控点精确标定工作，减少航空影像处理中像控刺点的工作量，提高作业效率。
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user: 摘 要 要全面贯彻落实《关于全面贯彻落实河长制的意见》提出的相关问题，有必要对我省水系水下地形和河流两岸的地理信息数据进行完善和更新。同时合理的水下地形及河流两岸的地理信息数据获取，可以为航道整治、管理，水运畅通，水库动态监测、流域智能决策系统等关乎民生的大事提供有力的数据支撑。本项工作内容是以湘江长沙段为试点河段，并对其进行水下地形测量和河道地理信息补充采集。在配合点云采集、调绘获得的水岸地形数据综合处理，获得水上水下综合地形图。利用相应软件，编辑处理水下地形数据，获得水下DEM。 关键词 :河长制，河岸点云采集，水下综合地形图，全景影像数据 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 全面推行河长制是以习近平同志为核心的党中央从人与自然和谐共生、加快推进生态文明建设的战略高度作出的重大决策部署，是破解我国新老水问题、保障国家水安全的重大制度创新。一年多来，在党中央、国务院的坚强领导下，在各地各部门的共同努力下，河长制工作取得重大进展，提前半年实现全面建立河长制目标，河湖管理保护进入新阶段。 2016年12月，中国中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于全面贯彻落实河长制的意见》，并发出通知，要求各地区各部门结合实际认真贯彻落实。 湖南省是一个河流众多，水系发达的省份。要全面贯彻落实《关于全面贯彻落实河长制的意见》提出的相关问题，有必要对本省水系水下地形和河流两岸的地理信息数据进行完善和更新。同时合理的水下地形及河流两岸的地理信息数据获取，可以为航道整治、管理，水运畅通，水库动态监测、流域智能决策系统等关乎民生的大事提供有力的数据支撑。而且目前的湖泊、河流地理信息数据相对比较缺少，因此有效、有序开展水系水下地形和河流两岸的地理信息数据采集工作尤为重要和迫切。
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user: 2. 主要工作任务 本项工作内容是以湘江长沙段为试点河段，并对其进行水下地形测量和河道地理信息补充采集。包括： 1) 近岸全景影像与点云采集：根据湘江宽度，考虑近岸全景与点云沿两岸分别采集。采集总长度为：74 × 2 = 148 km。 2) 水下地形测量：试点河段里程为74 km。 具体范围见图1红线断所示。
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user: 4. 结论 1) 综合考虑湖南省省情，结合已有地理信息数据，对本项目确定的试点河段进行河道全景数据采集、河岸点云采集、水下地形测量等工作，最终形成近岸及水下综合地形图及全景影像数据。 2) 根据需求导向，到数据利用的相关部门征求意见，从顶端设计，将数据成果应用起来，开发相关的管理系统，满足河长制建设或其他行业对水下地形测量的应用需求。 3) 结合河长制内容，形成一套适用于河长制管理的数据标准，逐步推广至全省的水下地形测量，逐渐形成一套省内标准规范。
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user: 摘 要 本文选取了新疆财经大学9个专业的学生在2003年~2016年间的高考数学成绩与本科时期10个学期的线性代数成绩、微积分成绩、概率论成绩进行整理统计，借助MATLAB、Spss进行数据整理，研究探讨高考数学成绩与大学部分数学类代表性课程成绩之间的灰色关联度，发现部分数学类代表性课程与高考数学成绩的关联度很高，再运用方差分析和协方差分析对影响大学数学成绩的各个因素进行了讨论，得出任课教师的教学水平对于大学数学成绩的分析上没有显著差异，而高考数学成绩则对大学数学成绩有显著影响，在此基础上我们分析其形成原因并同时就大学数学学习的特点给出建议。 关键词 :灰色关联度分析，方差分析，协方差分析 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 数学是一门重要学科，对于所有数学类和非数学类专业的学生而言，数学是专业学习的必备基础，这一观点已基本形成专家的共识，故大学所有的理科专业和绝大部分文科专业将数学课程列为必修基础课程，那么数学对于大学课程的学习是否真的很重要 [ 1 ] ？吴艳萍等对某大学三个专业的大学生的数学成绩进行整理统计。借助EXCEL、灰色关联度进行数据分析，研究探讨高考各科成绩与大学高等数学考试成绩之间的灰色关联度 [ 2 ] 。郑楚云通过实证分析来阐明数学对其它专业课的影响程度，首先利用描述性统计方法得到成绩的大致分布，再利用相关分析给出数学课程之间的成绩、专业课之间的成绩、数学与专业课之间的成绩间存在的相关关系，希望藉此进一步提高人们对数学重要性的认识 [ 1 ] 。汪朝杰等通过对某大学毕业生的高考成绩与本科期间在校成绩进行统计分析，研究发现高考成绩与在校的学期成绩有较大的相关性，且高考成绩对在校学期成绩的影响因专业的不同而不同 [ 3 ] 。那么数学的重要性程度在不同的数学类课程中是否有差异？本文试图通过灰色关联度分析和协方差分析探讨上述问题，通过分析可以定量地说明数学的重要性，这对提高学生数学学习的自觉性和紧迫感，提高数学和其他课程学习的质量有重要意义。
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user: 2. 研究方法及研究对象 2.1. 研究方法 灰色系统是指信息的一部分已知但信息的一部分未知的系统。在现实生活中，人们不能理解所有内部结构、参数及其特征的许多实际问题。他们只能根据一些惯性思维逻辑和推理来构造模型。这个模型只能被看作是人们对实际问题的认识。问题的“反射”或“近似”。高考数学成绩对数学和物理成绩的影响是一个很大的问题，关系到学生在专业课上的学习能力。但同时，它也是一个抽象的灰色系统。线性代数、微积分和概率论等数学和物理学科都受到高考数学成绩的影响，但难度较大。 灰色系统提出了关联度分析方法，即根据因素之间发展态势的相似或相异程度来衡量因素间关联的程度，它揭示了事物动态关联的特征与程度。由于以发展态势为立足点，因此对样本量的多少没有过分要求，也不需要典型的分布规律。 很多不可忽略的随机干扰项一般都会影响到大学成绩，而且有些随机因素是很难人为控制的，但又会对结果产生显著的影响。如果忽略掉这些因素的影响，则有可能得不到准确的结论，协方差分析是将难以控制或者不可能控制的因素作为协变量，在排除协变量影响的条件下，分析自变量对因变量的影响，从而更加准确地对控制因素进行分析和评价。本文研究学生现在的考试成绩在排除他们自身高考数学知识基础的影响外，是否还受四种不同教学方法教学效果好坏的影响。 2.2. 研究对象及数据处理 灰色关联度分析采用新疆财经大学2003年6月至2015年6月10个学期的线性代数成绩、微积分成绩、概率论成绩(共9个院系，1325个数据)作为实验数据，协方差分析采用2015年6月9个院系9个班的线性代数成绩来分析，这些学生由4个不同的任课教师授课，即分为4组，然后每组随机抽取23个同学的线性代数成绩，再找到这23个同学的高考数学成绩，以此进行协方差分析。
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user: 3. 基于MATLAB的灰色关联度分析 3.1. 选择参考数列与比较数列 参考数列是反映系统行为特征的数据序列，比较数列是影响系统行为因素组成的数据列，本文将高考数学成绩作为参考数列，将线性代数成绩、微积分成绩、概率论成绩作为比较数列。 3.2. 对各数列进行无量纲化处理 由于数据中各变量的物理意义不一样，导致数据的量纲不一定相同，为了便于比较，或得到相对正确的结论，所以在进行分析之前，要对数据进行无量纲化的处理。 筛选出高考数学成绩、大学线性代数成绩、微积分成绩、概率论成绩的极大值和极小值，根据公式进行无量纲化处理。 设序列 x = ( x ( 1 ) ， x ( 2 ) ， ⋯ ， x ( 10 ) ) ，则公式为 f ( x ( k ) ) = x ( k ) − min x ( k ) k max x ( k ) k = y ( k ) 。 3.3. 计算参考数列与比较数列之间的灰色关联系数 设参考数列为 x 0 = { x 0 ( k ) | k = 1 ， 2 ， ⋯ ， 10 } = ( x 0 ( 1 ) ， x 0 ( 2 ) ， ⋯ ， x 0 ( n ) ) 其中 k 表示时刻。此时有3个比较数列 x i = { x i ( k ) | k = 1 ， 2 ， ⋯ ， 10 } = ( x i ( 1 ) ， x i ( 2 ) ， ⋯ ， x i ( 10 ) ) ， i = 1 ， 2 ， 3 。 则称 ξ i ( k ) = min s min t | x 0 ( t ) − x s ( t ) | + ρ max s max t | x 0 ( k ) − x i ( k ) | | x 0 ( k ) − x i ( k ) | + ρ max s max t | x 0 ( k ) − x i ( k ) | 。 其中 ρ ∈ [ 0 ， 1 ] 为分辨系数，用来比较数列 x i 对参考数列 x 0 在 k 时刻的关联度，一般地，分辨系数 越大，分辨率越大，反之越小。 3.4. 计算关联度 描述比较数列与参考数列在某时刻关联程度用关联系数来表示，由于每个时刻都有一个关联数，使 信息显得过于分散，不方便比较，为此我们给出关联度为： r i = 1 n ∑ k = 1 n ξ i ( k ) 关联度把过于分散的信息集中处理，即把各个时刻的关联系数集中为一个平均值。 值越接近于1，说明它们之间相关性越好。 高考数学成绩与大学线性代数成绩、微积分成绩、概率论成绩的关联度如表1所示。 3.5. 关联度的排序 因素间的关联程度是用关联度的大小次序来描述的，关联序是将m个子序列对同一母序列的关联度按大小顺序排列起来，反映了对于母序列来说各子序列的优劣关系。 从表1中可以看出，高考数学成绩与大学线性代数成绩、微积分成绩、概率论成绩的关联度分别为0.6877、0.6793、0.6768，按照关联度排序，可知比较数列与参考数列的关联度从强到弱依次为概率论、线性代数、微积分。
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user: 4. 基于SPSS的协方差分析 4.1. 协方差统计原理 以单因素为例，总的离差平方和为： Q 总 = Q 控 制 变 量 + Q 协 变 量 + Q 随 机 因 素 采用F检验，计算F统计量的公式为： F 控 制 变 量 = S 控 制 变 量 2 S 随 机 因 素 2 ，   F 协 变 量 = S 协 变 量 2 S 随 机 因 素 2 其中， S 2 表示的是相应变量的均方值。 显然，相对于随机因素引起的离差，则协变量带来的离差较大，即 F 协 变 量 值较大，说明引起观测变量变动的主要因素之一是协变量，观测变量的变动可以由部分协变量来线性表示；反之，说明协变量则对观测变量没有显著的影响。在排除了协变量对观测变量的影响后，控制变量对观测变量的影响同方差分析。本文中，我们将组别作为控制因素，高考数学成绩作为协变量，在之前的灰色关联度分析中我们已经得出高考数学成绩与大学部分数学类代表性课程之间有较高的关联度，那么在协方差分析中，我们加入不同组别(即不同的教学方法)这一控制因素，来研究学生大学数学成绩是否还受到老师教学方法不同这一因素的影响 [ 4 ] 。 4.2. 协方差分析步骤 首先，对实验数据进行方差齐性检验，表2是方差齐性检验结果，由于其相伴概率值Sig = 0.632 > 0.05，因此认为各组的方差具有齐性。 接下来进行协方差分析(表3)，给出假设。 Table 1 Correlation degre 概率论 线性代数 微积分 0.6877 0.6793 0.6768 表1. 关联度 Table 2 Difference dependent test variables: linear algebra score F df 1 df 2 P 0.576 3 207 0.632 表2. 方差齐性检验因变量：线性代数成绩 原假设：协变量对观测的线性影响是不显著的。 备择假设：协变量对观测的线性影响是显著的。 在做协方差分析前，一定要对模型满足协方差的基本条件做出检验。同时还要注意，在正式进行协方差分析时，不能将协变量和控制变量的交互作用加入分析模型中，否则可能得到相反的结果，由于前提是排除协变量的作用，它不能与控制变量产生交互作用。 表3主要是检验在5%的显著性水平下，控制变量与协变量是否具有交互作用的结果，从表中看出组别与入学成绩的交互作用项Sig = 0.834 > 0.05，可认为它们之间没有交互作用。 上述分析可知，这些数据满足协方差分析的两个基本条件：方差齐性和协变量与控制变量之间没有交互作用，因此数据可用协方差分析来处理。 表4可以看出，在5%的显著性水平下，组别所对应的P值 = 0.255 > 0.05，说明分组情况即不同的教学方法对理科成绩没有显著的影响，入学成绩所对应的P值 = 0.000 < 0.05，说明高考入学成绩对理科成绩有显著性的影响。
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user: 5. 结论与建议 通过对新疆财经大学各专业学生的高考成绩与本科时期10个学期的线性代数成绩、微积分成绩、概率论成绩进行灰色关联度分析，可得出高考数学成绩与大学生数理成绩，如线性代数、微积分、概率论有较大的关联性，为了进一步探讨影响大学生数理成绩的影响因素，本文又运用了方差分析得到高考数学成绩对数理类专业课综合成绩是有显著性的影响的结论，引入四种不同的教学方案进行协方差分析后，发现四个教师的教学方法并没有显著差异，说明影响学生成绩的关键因素还在于学生自身的数学基础和学习方法。 我们的教育工作者应当充分重视高考数学成绩所带来的影响，只有准确掌握学生高考数学成绩，才可以精准采取分类辅导的形式，对部分高考数学成绩较差的学生进行重点关注。老师不仅要充分调动他们学习的积极性，也要在生活方面给予关注，解决他们在学习生活中遇到的各种困难，以此提高他们的大学数学成绩，但一味地以高考数学成绩为依据开展工作是片面的，因为随着时间的推移，高考成绩对大学学习的影响是减弱的，教师应该在每个阶段开展不同形式的帮扶教育工作，以此我们给出以下关于学习数学的一些建议，以便帮助在校大学生能更好地学好数学，得到好的成绩 [ 5 ] 。 5.1. 注重数学教育观念的培养 大学数学课堂的教育观念应强调以学生为主体，只有让学生更多地参与课堂学习，学生才能真正融入课堂，让学生自己给出问题并解决问题，逐渐脱离对老师的依懒性，给课堂营造浓厚的学习氛围。 Table 3 Interaction test between covariate and dependent variabl 源 III型平方和 df 均方 F P 组别 502.878 3 167.626 0.519 0.669 高考数学成绩 21，481.092 1 21，481.092 66.543 0.000 组别 * 高考数学成绩 278.601 3 92.867 0.288 0.834 表3. 协变量与因变量交互作用检验 Table 4 Covariance analysi 源 III型平方和 df 均方 F P 组别 1308.178 3 436.059 1.365 0.255 高考数学成绩 21，673.921 1 21，673.921 97.844 0.000 表4. 协方差分析 5.2. 突出数学的实用性和专业性 大学数学教育至今没有得到公众普遍的认可，主要是纯数学的实用性不是很强，因此在数学课堂的教学上，教师多设计与实际生活相关的数学问题，让学生对数学问题在实际生活中得以体会，这样也有助于他们对数学观念的改变，更积极在生活中去探索数学、学习数学，而不仅仅停留在课堂上。 5.3. 数学课程与其他课程的结合 现代科技已经不再是一门课程所能覆盖的，同样数学的应用也越来越广泛，很多领域都涉及到数学知识的应用，教学课堂能够更多的与其他相关联的课程结合在一起学习，势必对学生的综合学习能力和科研探索能力有一个质的飞跃 [ 6 ] 。
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user: 摘 要 最小生态安全距离的提出最初是为解决城镇化进程中的环境问题，但其在生态安全格局构建和生物多样性保护等生态学主题上同样具有重要意义。本文基于生态安全理论、大气污染扩散与控制理论以及生态城市建设等基础理论，从多个角度深入挖掘最小生态安全距离的生态学意义和内涵，并结合大气污染扩散模型和最小累积阻力模型，探索最小生态安全距离的测算方法与应用前景。研究表明：1) 最小生态安全距离旨在满足生态系统良性循环、生态系统服务功能正常运转以及环境容量不超载，作为复合生态系统的城市之间或城市各功能单元之间在社会经济活动空间上必须间隔的最小距离；2) 该距离受区域资源环境承载力、环境本底和区域发展目标的约束；3) 最小生态安全距离可综合应用于城市生态安全格局构建、生物多样性保护、城市生态规划和大气污染控制等领域，其在区域生态安全格局构建和减缓城市交叉复合污染方面前景更加广阔。最小生态安全距离的确定是一个综合性的建模求解过程，需要多学科理论和技术的支持，并通过大量丰富的实证研究，才能拓展和深化最小生态安全距离的生态学意义和内涵。 关键词 :最小生态安全距离，生态安全格局，复合污染，测算模型 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 “最小生态安全距离”是国家环保部于2014年3月在我国环境保护工作会议中首次提出的全新概念。会议提出“城市之间最小生态安全距离，减少城镇化进程中的环境问题，通过设置城市之间空间距离的红线，避免交叉和重叠污染，实现区域生态安全和可持续的双重目标”。最小生态安全距离除了应用于城市间距离的合理规划外，在生物多样性保护、生态安全格局构建等生态学主题上具有重要意义。目前，国际上尚没有“最小生态安全距离”这一提法。到目前为止，除了笔者已发表的几篇文章外 [ 1 ] ，国内少见其它关于最小生态安全距离概念的阐述和深入解释。本文拟通过对最小生态安全距离定义和内涵的进一步阐述，以厘清最小生态安全距离的生态学意义，在此基础上探讨最小生态安全距离测算的模型和应用前景。