DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 棕地开发的策略与建议 5.1. 棕地开发的策略 建立景观安全格局，划定可建与不可建区。基于GIS的系统分析，包括地形、植被、水文以及视觉分析，建立完整的景观生态安全和视觉感知格局。这一景观安全格局由生态高度敏感区视觉高度敏感区所构成，包括以下几个部分：缓冲带、栖息地斑块、景观生态走廊、视觉敏感区(老工业基地遗址)，划分可建区、保护区、敏感区、植被区。该规划在功能分区与结构上强调保护–旅游–休闲为一体的生态旅游特色。根据现状地形以及土地适宜性分析，将棕地分为三个区(绝对保护区、主体建筑区、缓冲保护区)进行不同的开发。某些棕地经过合理的改造与保存，可以塑造强烈的城市特色文化和市民场所意识。作为棕地内生物多样性载体的园林绿地，棕地绿地建设的目标也不应单纯追求植被覆盖率和绿化面积，提高生物的多样性，使其较高的空间异质性和生态功能，使生态系统达到一定的稳定性和调节性。 在棕地的规划建设中注意园林形式美的同时应充分利用植物种类的生物学和生态学特性，实行乔、灌、草、藤的合理配置，充分利用空间资源，构成一个稳定的、多物种长期共存的复层、立体植物群落，提高环境的多样性和自然度。棕地内绿地系统规划和园林景观建设中遵循生态学原理、仿效自然群落机制选择植物种类并进行合理配置，不仅可以增加棕地生物多样性，还要对重金属污染的土壤具有净化作用，也能实现棕地内的绿地生态系统在管理投入较低的条件下自我维持。对棕地的合理开发可将其转变为多种用途的土地，如房地产、商业、绿地(景观公园)、轻型无污染工业区以及交通枢纽站等，在这个建设的过程中景观格局发生改变。 5.2. 棕地开发的建议 1) 完善法律体系并建立监管机构 完善的法律制度和健全的监管机构是推进棕地治理再开发的必备条件，法律制度能有效保证棕地开发的资金来源，监管机构能确保棕地不会被污染恶化。 2) 完善棕地数据库 棕地数据库能记录棕地在各个时间段的污染情况和治理情况，为政府管理部门提供完善的用地健康状况和土地治理信息及治理过程资料。 3) 棕地分级治理、分级开发 在棕地数据库的基础上按照棕地不同分块的污染情况，对不同分块实行分级治理，制定不同的分级开发策略，这样才能经济有效的实现棕地再开发。 4) 建立政府、企业和民间的协同机制 棕地的开发需要政府部门的监管作用，企业自身环保意识的提高，还应该发挥民众的监督作用，通过三者的协同配合，才能使棕地更有效的再开发。
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user: 6. 结论与不足 对棕地开发过程中拟用到的景观生态学进行归纳总结，利用总结的表达式对棕地景观进行分析，主要应用景观生态学斑块–廊道–基质的原理对棕地的开发提出看法和建议，为以后的棕地开发具有指导意义。棕地在规划开发的过程中引起景观斑块、廊道、基质的显着变化，研究中用景观格局的变化来表征棕地利用生态效应。 棕地的开发建设伴随着物质、能量和信息的流动，同时棕地的生态系统发生改变，景观的生态功能也在发生变化，生物的多样性也在变化。 景观生态规划注重解决人与自然和谐、人与土地利用之间的和谐关系，它促使我们能更加深刻地理解土地，更加合理地利用土地，确保其在未来能实现可持续的发展。 受专业和知识的限制，对棕地开发的过程的分析稍浅显；本文由于数据的缺乏，减少了对方法的具体应用，降低了文章的说服力，还不得不写成概述；另外没有具体的棕地作为描述对象，只是简单的假设为废弃的工业用地，导致描述较为笼统。
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user: 摘 要 本文简要分析了石墨烯二维蜂窝状晶体结构和独特的二维电子气结构，并针对近几年国内外石墨烯霍尔效应、反常霍尔效应、量子霍尔效应和反常量子霍尔效应等性质作了概述。其次分析了石墨烯的电输运特性，阐述了石墨烯材料研究中遇到的问题，并对其发展趋势做出了预测。 关键词 :石墨烯，量子霍尔效应，电输运性质，量子反常霍尔效应 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 石墨烯是石墨的单原子层结构，由碳原子构成正六边形网格。它是继石墨、金刚石、富勒烯、碳纳米管之后又一种碳的同素异形体。2004年，英国曼彻斯特大学物理学家安德烈·盖姆(A. K. Geim)和康斯坦丁·诺沃肖洛夫(K. S. Novoselov)，用微机械剥离法成功从石墨中分离出石墨烯，获得2010年诺贝尔物理学奖。石墨烯独特的电子性质，在器件应用上展现出巨大的应用潜力，被认为是最有可能取代硅的新型电子材料 [ 1 ] ，与碳纳米管不同，石墨烯大的共轭体系使其具有极强的电子输运能力 [ 2 ] ，极高的电子迁移率、光吸收率、热导率，强度高达130 GPa，高比表面积达2600 m 2 /g，最小霍尔电导率4 e 2 /h、良好的半整数量子霍尔效应 [ 3 ] 。科研人员发现在室温下石墨烯表现出量子霍尔效应，在温度4 K以下表现出反常量子霍尔效应 [ 4 ] 。 在1879年，美国物理学家HALL在实验中发现了著名的“霍尔效应”。在1881年，HALL研究磁性金属的霍尔效应时又发现“反常霍尔效应”。反常霍尔效应与霍尔效应最本质的区别在于，霍尔效应是由于运动的电子受到外部磁场作用的洛伦兹力，使其运行轨道发生偏转。而反常霍尔效应是由于材料本身内部的自身磁化，使运行的电子轨道发生偏转，是一种全新的物理现象。反常霍尔效应不需要额外施加外部磁场。 在1979年，K. Von Klitzing，G. Dorda等人在研究二维体系的霍尔效应实验时发现了整数量子化平台，即整数量子霍尔效应。D. Tsui、H. Stormer和A. Gossard发现了分数量子化平台，称之为分数量子霍尔效应。1988年，Haldane首次通过在六角蜂窝状晶格体系中引入交错的磁通量(总磁通量为0)发现：在破坏了时间反演对称性后，即使无外磁场存在，也可打开一个非平庸体能隙来实现量子霍尔效应．为区别于传统的强磁场导致的量子霍尔效应，零磁场时形成的霍尔电导量子化的现象被称为量子反常霍尔效应 [ 5 ] 。 量子霍尔效应的实现不仅需要强的磁场还需要极低的温度条件，而与之相对的量子反常霍尔效应的优势在于不需要外加强磁场，即可实现无损耗的手性边缘状态，量子反常霍尔效应的发现极大地促进了量子电子器件的发展。
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user: 2. 石墨烯的晶体结构和电子结构 2.1. 石墨烯的晶体结构 石墨烯是单层碳原子周期性规则排列所形成的二维平面具有非常稳定的结构。其单层的厚度为0.35 nm，其以sp 2 杂化形成六角蜂窝状的碳原子之间的碳碳键的键长为0.142 nm。单层石墨烯的理想比表面积为2630 m 2 /g，具有稳定的结构、拉伸弹性模量、抗拉强度较高以及具有优良的导热性能、零带隙、较高的电子空穴迁移率 [ 6 ] 。如图1所示，石墨烯的晶体结构。 图1. 石墨烯的晶体结构 [ 6 ] 2.2. 石墨的烯电子结构 石墨烯具有二维蜂窝状平面结构，其优异的电学性能取决于其独特电子结构。石墨烯的蜂窝状结构可以看作是两个互相贯穿的三角形栅格。梁丹祥等人对石墨烯电子结构的分析中表明，石墨烯晶体结构中每个元胞包含两个碳原子，四个价电子的其中三个分别与邻近碳原子产生sp 2 轨道杂化形成三个σ键，另外一个P轨道电子贡献给非局域化的π和π*键，分别形成最高占据电子轨道和最低非占据电子轨道。而石墨烯的π键与π*键在布里渊区K点处退化，费米面收缩成一个点 [ 7 ] 。石墨烯中电子的独特的狄拉克费米子行为，使得石墨烯的能带结构，有着特异的结构和性质。用2 + l维的狄拉克方程描述石墨烯的电子结构，如图2所示。
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user: 3. 石墨烯的霍尔效应 量子霍尔效应(QHE)是量子现象发生在真正宏观尺度上的一个例子，自1980年发现以来一直引起人们极大的兴趣。QHE促进了一个新的计量标准的建立，即电阻量子h/e 2 ，它只包含电子电荷的基本常数e和普朗克常数h。与许多其他量子现象一样，QHE的观察通常需要低于液氦的沸点的温度。人们期望在适当的环境条件下观察到明显的量子现象，以及在室内或至少在液氮温度下进行计量学的实际需求，成为科研人员巨大的动力源泉。 2005年，Yuanbo Zhang等 [ 9 ] 人在石墨烯的量子霍尔效应实验观察中，通过掺杂硅晶片上的Kish石墨(东芝陶瓷)中提取了高迁移率石墨烯样品，并通过电子束光刻热蒸发Au/Cr (分别为30 nm和5 nm)限定了用于传输测量的多个电极，使用霍尔棒型电极配置，通过向Si衬底施加栅极电压V g 控制石墨烯样品中的电荷密度，测量磁致电阻R xx 和霍尔电阻R xy 如图3所示。 石墨烯高迁移率使研究极端磁性量子极限中的输运现象成为了可能，图3(a)所示，当T = 30 mK和V g = 15 V，霍尔电阻(黑色)和磁致电阻(红色)。在固定栅极电压V g > V Dirac ，R xy 和R xx 作为磁场B的函数。在高磁场下，R xy (B)呈现平台，平台对应h/e 2 v值，而R xx 正在消失，表现出霍尔效应。在低磁场下QHE特征转变为SdH振荡之前观察到至少两个定义明确的平台，其值为(2e 2 /h) −1 和(6e 2 /h) −1 ，随后发展为(10e 2 /h) −1 平台。图3(b)所示在1.6 k时测量，固定磁场B = 9 t时的霍尔电阻(黑色)和磁致电阻(橙色)栅极电压的函数。 图2. 石墨烯电子能带结构图 [ 8 ] 图3. 石墨烯的量化磁致电阻和霍尔电阻 [ 9 ] 2007年，K. S. Novoselov等人 [ 10 ] 证明了，由于石墨烯中狄拉克费米子表现为无质量的相对论粒子，并在一般环境下几乎不发生散射的独特电子特性，石墨烯的单层碳原子紧密堆积在蜂窝晶格中，即使在室温下也可观察到QHE如图4所示。 图4. 石墨烯中的室温QHE [ 10 ] 实验用的是尺寸为2毫米的石墨烯霍尔棒，其光学显微照片如图4(a)所示。霍尔电导σ xy 和纵向电导率ρ xx 是栅极电压(V g )的函数。如图4(b)所示，Vg的正值诱发产生电子，V g 的负值诱导产生空穴。在300 K，29 T的磁场中，电子浓度n = (7.2 × 10 10 cm −2 ∙V −1 )V g [ 11 ] [ 12 ] 。在室温下其σ xy 以电子和空穴的2e 2 /h显示出平台，而ρ xx 接近零(<10欧姆)，显示出活化能ΔE ≈ 600 K，石墨烯室温下表现出了量子霍尔效应。 2011年薛其坤等人 [ 13 ] 对石墨烯的朗道能级和量子霍尔效应进行了探讨。石墨烯的费米能级通过背面门电压进行调节。由于单层石墨烯的载流子为无质量的狄拉克费米子，朗道能级的能级峰出现在(E = 0)狄拉克点，调节背面门电压，费米能级穿过狄拉克费米点，此时霍尔电导的平台发生了跳跃，而相对应的纵向电导则出现极大值。霍尔电导的平台±(1/2)，±(3/2)，±(5/2)，∙∙∙∙∙∙∙处表现为半整数的量子霍尔效应 [ 11 ] 。当石墨烯为双层结构时，其载流子为有质量的狄拉克费米子，当调节背面门电压，费米能级穿过零能级时，霍尔电导就会出现两个量子平台的跳跃，霍尔电导平台出现在±1，±2，±3，∙∙∙∙∙∙∙等处表现为整数的“量子霍尔效应” [ 11 ] 。 2014年，乔振华，任亚飞等人 [ 12 ] 通过理论模型预言在石墨烯体系中引入交换场破坏时间反演对称性。并通过考虑Rashba自旋一轨道耦合，在狄拉克点打开一个拓扑非平庸的量子反常霍尔效应体能隙，进一步分析解释石墨烯量子霍尔效应的物理根源．讨论了几种实验原型，通过外部操控在石墨烯中实现量子反常霍尔效应。 2014年，Zhenhua Qiao等人 [ 14 ] 通过将石墨烯邻近耦合到反铁磁绝缘体破坏的时间反转对称性和自旋轨道耦合来实现量子反常霍尔效应。其通过第一性原理对吸附在BiFeO 3 (111)表面上的石墨烯进行计算模拟，发现石墨烯中的邻近感应交换场约为70 meV，以及Rashba自旋-轨道耦合能够打开拓扑非平庸带隙。间隙的大小取决于石墨烯和薄膜基底之间的间距，并可通过施加外部压力通过实验进行调整。 量子霍尔效应在低耗能、高速电子器件的发展过程中起到决定性作用，由于量子霍尔效应使得低耗能、高速电子器件的制备成为可能。但是量子霍尔效应的实现需要在外部施加强磁场，而对于体积庞大的强磁场设备不仅价格昂贵而且尺寸巨大，相对于微小的电子器件，显然不适用。而量子反常霍尔效应作为霍尔效应家族的一员，其于量子霍尔效应最大的不同是量子反常霍尔效应的实现仅仅取决于材料本身的磁化，而不需要额外施加强磁场，使微型、低耗能、高速的电子器件的制备成为可能。从而解决电子器件发热问题和摩尔定律的瓶颈问题。这意味着将来计算机无论是性能还是品质都会发生质的飞跃。
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user: 4. 结论 自2004年英国曼彻斯特大学安德烈·海姆和康斯坦丁·诺沃肖洛夫从石墨中成功地分离出石墨烯，证明了石墨烯可以单独稳定的存在以来，石墨烯成为材料研究的新宠儿，有关石墨烯的性能和应用成为研究的热点。石墨烯凭借完美的杂化结构、极强的电子输运性能、极高的电子迁移率，较高的热导率等等优异的性能，使得石墨烯电子器件比硅器件具有更高的运行效率，成为代替硅的最佳候选材料。 霍尔效应对当今科技影响深远，仅汽车领域用到的霍尔电子器件就包括：信号传感器、ABS系统中的速度传感器、汽车速度表和里程表、液体物理量检测器、各种用电负载的电流检测及工作状态诊断、发动机转速及曲轴角度传感器等。而量子霍尔效应表现为霍尔电导出现平台，纵向电阻接近于零，可用于制造低耗能，高效率，高速度的电子器件。 石墨烯霍尔效应的发现，都不同程度地推动了材料科学的发展，并对当今科学技术有着深远的影响。石墨烯的二维电子结构，是典型的拓扑绝缘体，是将霍尔效应用于实际的最佳材料。但要想实现石墨烯电输运特性的实际应用，还有许多问题需要解决，还需要大量的基础研究工作。
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user: 摘 要 利用Mn-Fe-Co-Ni-Cu-Ti-C体系微波反应生成TiC颗粒增强Mn x FeCoNiCu基复合材料，运用X射线衍射(XRD)、扫描电镜(SEM)以及能谱(EDS)进行物相、组织的分析，运用显微硬度计对样品硬度进行分析。结果表明：高熵合金中反应生成TiC颗粒均匀地分布在基体中，并且随着Mn含量的增加，Ti和Mn的富集减少，TiC的生成量增加，基体的衍射峰位左移。随着TiC的添加比例增加，Ti和Mn的富集增加，基体的衍射峰位右移。同时，材料的硬度随着Mn含量的增加和TiC的质量分数的增加而提高。 关键词 :高熵合金，微波合成，X射线衍射，能谱分析 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. 前言 到目前为止，人类己经成功开发了包括：钛基合金、镍基合金、铁基合金、铝合金、铜合金、镁合金等 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 在内的30余种成熟的合金体系，合金体系的研究趋近于饱和。针对这一现状，台湾学者叶均蔚 [ 5 ] 于1995年提出新的合金设计理念——多主元高熵合金，这突破了传统的合金设计理念。传统合金的设计，是通过添加特定的少量合金元素(溶质)来改善基体金属(溶剂)的性能，当合金元素的添加过多时会产生很多的化合物，尤其是脆性金属间化合物的出现，导致合金的性能恶化。而多主元高熵合金一般由5~13种主要元素组成，且每种元素的摩尔含量介于5%~35%，更容易形成多组元固溶体相而不是脆性金属间化合物 [ 6 ] 。高熵合金具有高硬度、高耐磨性、高温稳定性以及优异的拉伸性能等特点 [ 7 ] [ 8 ] 。目前，科研工作者们对高熵合金的研究日渐成熟，比如有高熵合金的相形成规律，混合熵、混合焓和原子尺寸在合金形成固溶体中的作用，特定性能高熵合金的设计，以及高熵合金的拉伸性能、强化机制等力学行为的系统研究都取得了很大的进展 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] 。但是基于高熵合金基的复合材料的研究较少 [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] ，本文主要研究TiC颗粒增强Mn x FeCoNiCu高熵合金，通过微波烧结，对烧结后的样品进行x射线衍射(XRD)分析，扫描电镜(SEM)分析，分析其中的TiC颗粒的分布情况以及Mn含量对组织的影响。
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user: 2. 实验 将金属Ni粉(纯度99.8%)、Ti粉(纯度99.5%)、Mn粉(纯度99.7%)、Co粉(纯度99.6%)、Fe粉(纯度99.4%)、Cu粉(纯度99.5%)、C粉(纯度99.8%)按照一定的比例配置粉末。在Mn x FeCoNiCu/TiC高熵合金基复合材料中，高熵合金基体各组元除Mn外均为等摩尔比，即Fe原子、Co原子、Ni原子、Cu原子的数量之比为1:1:1:1。同时，其中的Mn原子含量即x值分别为0.2、0.6、1.0。根据计算，配制不同TiC增强体质量分数(5%，10%)的粉末各20 g。将配制好的粉末放入干燥箱中干燥，然后装入球磨罐，进行球磨4个小时。球磨结束后，将混合均匀的粉末放入压力机中压块。然后，将装有压块的坩埚放入微波烧结炉(图1)内，关闭法兰，抽真空，并打开冷却和真空，设置加热降温程序进行烧结，待炉温低于300℃后，可取出样品。其中，表1展示了本实验中使用的各类仪器设备型号及生产厂家。 图1. 真空微波炉反应室示意图 Table 1 Experiment with using the device lis 设备 型号 生产厂家 行星式球磨机 QM-ISP 南京大学仪器厂 液压式万能试验机 WE-30B 长春试验机厂制造 真空烧结炉 WZDJQ-20 北京机电研究所 扫描电镜 Quant 250FEG FEI Quanta 250FEG X射线衍射仪 Bruker-AXS D8 Advance Bruker 显微硬度仪 HVS-1000Z 上海钜惠仪器制造有限公司 表1. 实验使用设备列表
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user: 3. 结果和讨论 3.1. 原位反应生成TiC 图2为微波烧结制备的TiC/MnFeCoNiCu系样品组织结构SEM照片及EDS图谱，从图2(a)中可以看出，图中分布着很多颗粒状和团簇状的物质。结合EDS图谱分析可以得知A相为TiC相，其中小颗粒为未生长完成的TiC颗粒，B相为基体相。 图3为TiC/MnFeCoNiCu系反应产物和高熵合金基体XRD图，从图中可以看出，有几个强度比较高的峰和一些较低的峰。根据峰位分析可知，强度较高的峰为基体的峰，可以得出基体为面心立方(FCC)结构，而强度较低的为TiC的峰，因为材料中TiC的含量比较低，所以峰强明显低于基体的，但依然可以验证高熵合金基体中发生了化学反应生成了TiC。 3.2. Mn含量对高熵合金组织与结构的影响 图3为TiC质量分数为5%时，不同Mn含量的样品的SEM照片及对应的XRD图，经过能谱分析可知，细小的颗粒状的物质为TiC，大块黑色的团簇状物质为Ti和Mn的富集。从图中可以看出，加入不同比例的Mn之后，颗粒状的TiC生成量增加，Ti和Mn的富集量减少，分析其原因可能是加入的Mn的量比较少时，Mn更容易和加入的少量的Ti富集；而当Mn含量增加时，由于加入的Ti的量过少，不足以和Mn产生偏聚，Mn更倾向于融入基体当中，Ti反而更容易和C发生反应产生TiC。从XRD图片可知，高熵合金基体的特征峰并没有发生显著变化，说明该复合材料晶体还保持原有晶型。但是随着Mn 图2. 微波烧结制备的TiC/MnFeCoNiCu样品组织结构SEM照片及EDS图谱 图3. TiC/MnFeCoNiCu系反应产物和高熵合金基体XRD图 含量的增加，能明显的看到基体的特征峰的峰强度增加，且峰位略有左移，说明Mn含量对晶体结构产生了一定的影响。原因可能是Mn的原子半径略高于Co和Ni的原子半径，当Mn原子融入到基体中时，使面心立方结构的基体晶面间距增大，根据布拉格方程可知，θ角减小，从而峰位左移。 3.3. TiC含量对高熵合金组织和结构的影响 图5(a)和图5(b)分别是TiC的质量分数为10%、5%时的SEM照片，图5(c)为TiC质量分数分别为10%、5%时的XRD图。从SEM照片可以看出，相同Mn含量，随着TiC的量的增加，团簇状的黑色物质增多，即Ti和Mn的富集增多，而XRD图中的基体的特征峰峰位略有右移。分析可能原因是Ti元素加入量增加，Mn更容易与Ti发生偏聚，从而基体中Mn含量减少，晶面间距减小，因此峰位右移。同时，峰强度减小，这可能是因为TiC的比例增加使面心立方结构的基体中产生了内应力，破坏了衍射晶面的整体性，从而使衍射强度降低。 3.4. Mn含量以及TiC含量对材料显微硬度的影响 表2为不同Mn含量和不同TiC含量的样品的显微硬度的测量结果，从表中可以得出，随着Mn含量的增加，显微硬度值不断增加。结合图4中的SEM照片可知，随着Mn含量的增加，样品表面的孔洞减少，说明Mn元素的增加提高了材料的致密性，从而有利于硬度增加。同时，能明显的发现TiC质量分数较少时，硬度有所降低。结合图5中的扫描照片可知，TiC质量分数为5%时，增强颗粒粒径明显变大，颗粒之间的间距增加，增强颗粒的弥散强化作用减弱，从而硬度有所降低。综合这两个原因可知，提升Mn含量和TiC的质量分数能提高硬度。 图4. TiC质量分数为5%时，不同x值的复合材料TiC/Mn x FeCoNiCu的SEM照片及对应的XRD图。(a) Mn含量为0.2；(b) Mn含量为0.6；(c) Mn含量为1.0 图5. 不同TiC质量分数的TiC/MnFeCoNiCu系的SEM照片和XRD图。(a) TiC质量分数为10%；(b) TiC质量分数为5% Table 2 Microhardness with different Mn content and different TiC mass fractio Mn含量 0.2 0.6 1.0 TiC5wt%显微硬度(HV) 142.7 158.1 218.7 TiC10wt%显微硬度(HV) 177.6 199.3 254.6 表2. 不同Mn含量和不同TiC质量分数的显微硬度
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user: 4. 结论 综合以上分析和讨论，可以得到以下结论：利用微波合成复合材料TiC/Mn x FeCoNiCu，TiC可以生成并较均匀地分布在高熵合金基体中，但是Ti、Mn容易结合且随着TiC和Mn的加入量的不同结合的能力也不同。当TiC的含量一定时，随着Mn含量的增加，融入基体中的Mn的量增加，从而促进了TiC的反应生成，组织由大块的Ti、Mn团簇状物质变成细小弥散的TiC颗粒。而当Mn含量一定时，随着TiC的比例增加，Ti、Mn富集增加，组织中大块的团簇状物质增多。同时，提高Mn含量和TiC的质量分数能提高材料的硬度。
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user: 致 谢 感谢南京理工大学重点毕业设计、国家自然科学基金(批准号：51371098，51571118)和江苏省自然科学基金(批准号：BK20141308)对本项目的支持。
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user: 摘 要 网络劳务众包平台的兴起，促进了电子商务任务定价机制的发展。传统任务定价方案易受地理分布、会员数量及信誉值影响，导致部分区域的任务完成率较低。本文基于区域定价模型以及任务打包方案，在控制成本前提下，对任务格局进行重新划分。运用Logistic 回归确定完成率方程，通过系统聚类法，对距离较近的任务打包分类，形成新的任务格局。以会员密集程度等参数为自变量，回归分析得到不同区域任务定价方程，进而模拟完成率，形成新定价模型。新定价模型任务价格更为合理，模型评价结果显示其可以有效提高任务完成率，降低总体成本，提高劳务众包平台交易效率，进而为平台增收。 关键词 :劳务众包，定价方案，回归分析，系统聚类 Copyright © 2018 by author 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. 研究背景 劳务众包是2006年由Howe提出的商务概念，指公司或者机构把原来由员工执行的工作，以任务的形式外包给非特定大众实施的做法 [ 1 ] 。劳务众包是一种新的合作模式，基于特定任务活动进行，通常由三部分构成：发包方、接包方及中介机构。其中，中介机构是连接任务活动参与双方(发包方、接包方)的桥梁。随着电子商务的发展，中介机构目前主要通过网络平台实现，即网络劳务众包平台 [ 2 ] 。 网络劳务众包平台分为商用众包平台和社交平台两类。商用众包平台以任务商品化为导向，协调任务需求与劳务供给，并向任务发起方收取一定管理费用。商用众包平台管理规范，适合处理大型任务，例如Mturk、Crowd Flower等。社交平台以任务社交化为导向，任务双方通过社交平台进行沟通，并通过嵌入式应用进行实施。社交平台轻便快捷，适合处理中小型任务，例如Facebook等 [ 3 ] 。 在平台运营过程中，逐渐形成需方定价、供需双方商议定价和供方定最低价格三种任务定价机制，李忆认为上述机制均存在缺陷，需方定价由于需求方掌握定价主动权会导致价格偏低，双方商议定价会造成交易效率低，供方定最低价格会使市场价格高于其使用价值 [ 4 ] 。浦东平认为任务价格是劳务供给方和需求方双向选择得以维系的根本，会员青睐于难度低、标价高的任务，而企业期望以低成本得到高质量的成果 [ 5 ] 。Mason W 通过对众包任务设定不同价格后发现定价过高并不会提高成果质量只会增加成本，而定价过低则难以吸引会员从而影响任务完成率 [ 6 ] 。因此，网络劳务众包平台在运行过程中，为节约成本、提高任务完成率，需要优秀的任务定价方案。 传统任务定价方案易受地理分布、会员数量及任务质量影响，导致任务完成率空间分布不均，部分区域完成率较低。本文基于区域定价模型以及任务打包方案，在控制成本前提下，对任务格局进行重新划分。模型评价结果显示其可以有效提高任务完成率，进而增加平台创收。
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user: 2. 定价模型 本章分析任务价格的影响因素，并根据各影响因素的相关性，得出网络劳务众包平台的任务定价模型。 2.1. 价格影响因素 本节基于国内知名劳务众包平台在广东的任务完成情况 [ 7 ] ，对任务与成员的地理分布进行汇总划分，如图1所示。图中A、B、C为三个面积相等的区域采样，覆盖总任务量的84.6%，达到正态分布σ标准， 图1. 任务与成员分布图 具有采样代表性。 2.1.1. 任务密集程度 任务分布呈现聚集状态，不同地区任务密集程度有明显区别，分析结果如表1所示。A区域任务分布密集，人均任务量较大，竞争较完全，价格水平低；C区域任务分布稀疏区域，会员数量相对较少，任务定价水平较高。两个区域中，定价为65~80元的任务占总任务比例差距大。 2.1.2. 会员密集程度 会员分布与任务分布大致重合，呈现一定程度的聚集现象，任务分布密集的区域会员分布也较密集，据此研究任务定价规律。由几何知识推导可知，当经纬度跨度不大时，地表两点间距离可近似由公式1计算： d A B = π R 180 ( θ A − θ B ) 2 + ( φ A − φ B ) 2 (1) 其中， d A B 表示任务 A 与会员 B 之间的距离， R 为地球半径(取平均半径6371千米)， θ 为经度值， φ 为纬度值。 统计与任务点距离小于1公里的会员数量，并计算不同会员数量下各个任务点价格的平均值。各个任务点周围1公里内会员数在0~16之间，74%的任务周围1公里内至少有1个会员，如图2所示。从图中可知，会员分布密集区域的任务定价较低，会员分布稀疏区域的任务定价较高。 由于任务地区分布与会员地区分布相近，任务分布密集区域，会员分布也较密集，因此，任务定价规律大致如下： 1) 任务分布密集程度与定价水平负相关； 2) 会员分布密集程度与定价水平负相关； 3) 任务密集区周边，会员分布较稀疏地区任务定价较高。 图2. 任务点1公里内不同会员数目对应任务数量及价格均值 Table 1 Basic information of tasks and members in A， B， 区域类别 A区域 B区域 C区域 全部区域 任务数 390 197 119 835 会员数 746 461 444 1877 人均任务数 0.52 0.43 0.27 0.44 平均任务价格 68.36 69.47 69.52 69.11 平均信誉值 262.58 288.52 100.22 278.13 表1. A、B、C区域任务、会员基本情况 2.1.3. 任务完成率 任务完成情况主要受到任务价格影响。由图3可知，任务定价范围为65~85元，73%的任务定价在65~70元。任务完成情况较差的区域，人均任务量较小，会员分布较密集，77%的任务价格位于最低价格范围(65~70元)；任务完成情况较好的区域，50%的任务定价在70元以上。当任务定价较低时，即使位于会员密集区，任务完成率也较低，当任务价格较高时，即使位于人口较分散区域，任务完成率也较高。 完成率还受会员信誉值的影响。任务完成情况较好的区域，会员信誉水平普遍偏高；完成情况较差的区域，会员信誉水平偏低。 2.2. 定价模型 商品定价主要由供求关系决定，结合图1，当前任务供应小于会员的需求，会员可以通过竞争获得任务。为在控制成本情况下提高任务完成率，设计定价方案，运用任务打包、价格调节，对定价分区研究。 2.2.1. 区域定价方程 为了调节区域不合理的价格，运用多元回归方法，求出各个区域的价格、任务完成率的线性回归方程，并进行参数调节，在约束条件内，实现任务完成率的提高。 任务价格与任务密集程度、会员密集程度有关系，任务完成率与任务密集程度、会员密集成度、任务价格、会员信誉值有关，据此设定如下三个参数： 图3. 各个价格水平下任务完成数量和完成率 1) 人均任务量： ρ = T i M i ；2) 信誉程度： C i = ∑ i c i j M i ；3) 限额水平： L i j = ∑ j l i j M i 其中， T i 表示第 i 个任务周围1公里以内任务数量， M i 表示第 i 个任务周围1公里以内会员数量， C i 表示第 i 个任务周围1 km以内所含会员对应的信誉值， l i j 表示第 i 个任务周围所含会员对应的限额， r i 表示第 i 个任务点的定价， p i 表示每一个任务完成的概率。 因此，任务价格表达式为 P = α M i + β (2) 任务完成指数表达式为 F i = ϕ M i + φ l i j + δ r i (3) 任务完成率表达式为 p i = 1 1 + e − f i (4) 根据已知定价，不同任务点价格并不是任意给定的，统计各任务点周围1公里以内的会员人数、其周围会员信誉均值、限额水平，猜测任务点的定价以及任务的完成情况还与上述因素有关，通过SPSS 软件使用多元线性回归的方法对各个因素相关性进行确定，经过多次变量排查，发现与定价直接相关的是该任务点所在地周围的会员密集程度。考虑任务点的完成情况，通过Logistic逻辑回归模型，确定了影响任务点完成情况的因素。 其中，会员密度、信誉等因素客观存在基本无法改变，为改善任务完成情况，只能通过改变任务定价来实现，通过分析得出，任务的完成率与任务定价呈正相关，将各个区域定价方程的回归系数修正，从而可以提高各个区域价格水平，从而提高任务完成的可能性。 综合来看，定价调节后，各个区域任务定价，有的提高，有的降低，增减互补，使得APP平台对于所有参与任务的会员所付薪资整体没有较大的变动。定价方案的调整在一定程度上改变了以前任务完成率高低不均的情况，对于任务完成较好的地区实行降价，对于任务完成不好的地区实行适当的提价措施，激励会员，提高任务完成率，无论是对于平台，还是会员个人，定价调节都是合理而可行的。 2.2.2. 任务打包 任务打包不仅可以提高效率，还可以在一定程度上节约时间与金钱成本。 1) 层次聚类 对于不同任务之间，采用系统聚类法。首先，将每个任务点视为一类，计算两点之间距离d，将距离最近的点合并为一类；其次，始终选取所的距离中最小距离的两者将其合并为一类，计算新生成类与旧类之间的相似度；重复操作，直至所有点合并到一类中。对各个任务点之间的距离进行系统聚类分析，保证每个打包任务内包含的任务点不超过6个。 2) 打包后的任务定价 对于打包后的任务，计算打包价格。打包在一起的任务距离较近，区域差异不明显，因此取打包内所有任务平均价格作为新的任务定价，并代入计算任务完成情况。在打包数据中，各个任务点会员密集程度、会员信誉值的平均值分别作为打包任务的会员密集度、信誉值，代入任务定价方程，求出新的任务定价。 打包后的成本相较之前的成本下降，进行打包之后任务完成率有所提高。对于没有进行打包发布的任务，则根据原有在这一区域内的定价规则来决定其价格，并根据实际执行情况对定价进行优化调整，以求达到更好的任务完成率。 当任务分布集中时，能打包发布的任务数量增多，可以适当调整定价方程系数，以提高完成率。当任务均为单个发布时，会员每完成一个任务均需要领取一次，过程复杂。对平台来说，每个任务单独发布时，单独计价会使成本升高，聚集的任务可能会有多个用户争相选择，反而不利于任务的完成，实行打包之后，集中的任务一次性领取，操作过程更加简便。
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user: 3. 模型评价 根据任务分布的地理位置特征分类进行分析，建立适应不同地区特征的定价模型，计算多个参数值，通过代入各个区域任务价格方程确定任务定价，通过代入完成率方程确定完成率的最优方案。由表2可知，分区域对定价调整后，成本降低，结合完成率预测公式，总体任务完成率提高了2%。 模型优点：根据任务地理位置特征分类，对任务价格的确定更加符合任务地点的实际情况；考虑打包、不打包两种任务分类情况，进行定价，有利于降低企业成本；分析会员密集程度、人均任务量、信誉程度等多个参数对价格的影响，确定合理定价。 模型缺点：对所有任务的总体定价情况缺乏较为准确的描述；对影响定价的参数考虑尚不全面；模型的定价方程参数选取仍有调整余地，任务完成率还有提高的空间。
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user: 4. 总结 本文提出了采用区域定价方程和任务打包方式为平台任务进行定价的方法，解决了部分区域任务完成率较低的问题。运用Logistic回归、系统聚类法，对距离较近的任务打包分类，回归分析得出打包情况下不同地区任务的定价方程，进而模拟任务完成率，形成新定价模型，任务打包成本降低，完成率提高。平台还可通过优化信息交流平台，健全会员信息体系，大力进行平台推广等措施，提高平台运行效率，吸引更多会员，制定更合理格的价方案，保持平台的活力，获得更多收益。 Table 2 The comparison before and after optimized price A区域 B区域 C区域 优化前平均价格(元) 71.20 73.64 69.49 优化后平均价格(元) 69.99 70.74 67.99 表2. 优化前后任务价格对比
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user: 摘 要 采取液氮冷冻粉碎技术将猪小肠粘膜下层脱细胞基质(SIS， Small Intestinal Submucosa)粉碎，再通过预处理将SIS材料中的三种活性生长因子包括碱性成纤维细胞生长因子(FGF2)、转化生长因子(TGFβ1)和血管内皮生长因子(VEGF)释放出来，以便采用特异性酶联免疫(ELISA)试剂盒检测，进而得到样品中三种活性生长因子的含量。两种不同的SIS产品(VIDASIS TM 和Biodesign ® )中的检测结果表明：VIDASIS TM 中TGFβ1的的含量为8375 ± 2125 pg/g、VEGF的含量为5486 ± 1043 pg/g、FGF2的含量为3990 ± 1372 pg/g；Biodesign ® 中TGFβ1的的含量为11517 ± 331 pg/g、VEGF的含量为5432 ± 272 pg/g、FGF2的含量为5417 ± 947 pg/g。 关键词 :猪小肠粘膜下层，脱细胞基质，转化生长因子，碱性成纤维细胞生长因子，血管内皮生长因子 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 猪小肠粘膜下层脱细胞基质(SIS， Small Intestinal Submucosa)是猪小肠粘膜下层通过脱细胞、成型和灭菌等工艺制备而成的膜状材料，具有生物相容性高、生物可降解和可吸收等优点，广泛用于肌腱、硬脑膜、腹壁和皮肤等组织的修复或重建 [ 1 ] [ 2 ] 。传统修补术手术时间较长、张力大等缺点影响患者的恢复，SIS材料可在一定程度上改善这些缺陷，其诱导细胞黏附生长、感染率低等特点可证实SIS是一种良好的动物源植入材料。SIS补片的成分主要包括I、III型胶原、纤维连接蛋白和多种生长因子(TGF-β、VEGF和FGF等) [ 2 ] [ 3 ] 。生长因子是由多种细胞分泌，作用于特定的靶细胞，调节细胞分裂、基质合成与组织分化的细胞因子，有助于细胞功能的增强和血管化的形成 [ 4 ] [ 5 ] 。在体内组织中，细胞、生长因子及ECM共处于一个动态环境之中，三者之间的多重相互作用构成了体内细胞生存的微环境 [ 6 ] 。它们是高活性、多功能的多肽或蛋白质，主要在近距离发挥局部作用，它们与受体的亲和力极高，也极容易受外界影响而失活。创面愈合是一个复杂的生物学过程，生长因子在改善各种生理和病理状态、促进组织再生、修复及创伤愈合过程等方面日益发挥着重要的作用，其关键在于在促进肉芽组织形成的同时，加速创面再上皮化进程 [ 7 ] 。 TGF-β是一种丰富的骨基质蛋白，也是一种肽类抗炎症生长因子，广泛存在于正常组织及转化细胞中，在血小板和骨组织中含量较高，在骨形成和骨重建过程中发挥着极其重要的作用，可以通过控制免疫细胞(T细胞、B细胞等)的增殖、分化和活化来进行免疫调节，促进伤口愈合以及血管发生等 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 。VEGF是对血管内皮细胞具有高度特异性的血管源性生长因子，由血小板、血管平滑肌细胞、内皮细胞、成骨细胞或肿瘤细胞等合成和分泌，对于新血管形成至关重要，具有增加血管通透性和促进内皮细胞增殖等功能，还具有保护神经的作用，其中对VEGF的研究最多也最深入 [ 8 ] [ 11 ] 。FGF是一组具有相似结构特征的多肽，广泛存在于机体组织内，目前已知FGF家族至少包括23个可编码相关结构蛋白的基因。FGF具有很强的促细胞分裂和增殖活性的作用，可诱导毛细血管的生成。在FGF2提取中使用到肝素，肝素与FGF2结合形成稳定的复合物，可以保持此类生长因子的生物活性，肝素也可以直接结合到FGF2受体上 [ 6 ] [ 8 ] [ 12 ] 。 ELISA试剂盒多用于检测血清或血浆中的生长因子，而组织中的生长因子不易提取和检测，本实验采用三种方法对样品进行预处理，进而释放出SIS中的活性生长因子，再通过ELISA试剂盒检测生长因子的含量，通过对比筛选出SIS中不同生长因子适宜的前处理方法，并与进口同类产品中生长因子的含量进行了比较。
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user: 2. 实验部分 2.1. 主要材料 SIS (VIDASIS TM )由北京博辉瑞进生物科技有限公司提供；SIS (Biodesign ® )购自美国库克公司；ELISA试剂盒购自武汉云克隆科技股份有限公司；尿素购自西陇化工股份有限公司；肝素钠购自国药集团化学试剂有限公司；I型胶原酶购自北京欣经科生物技术有限公司。 2.2. 主要仪器 冷冻粉碎机(LT-100)，中科耐驰(北京)技术有限公司；LGJ-100F真空冷冻干燥机，北京松源华兴科技发展有限公司；HC-2518R高速冷冻离心机，安徽中科中佳科学仪器有限公司；Thermo全波扫描多功能酶标仪VARIOSKAN FLASH，美国Thermo Fisher公司。 2.3. 主要试剂的配制 1) Buffer 1：2.5 mg/mL肝素钠；2 mol/L尿素。 2) Buffer 2：50 mmol/L Tris-HCl，pH 7.4；0.36 mmol/L CaCl 2 。 2.4. 实验方法 2.4.1. 冷冻粉碎步骤 将干燥SIS补片材料用无菌手术剪刀剪成尺寸小于1 × 1 cm 2 的小片，便于SIS材料进入粉碎机内部；将粗碎的SIS材料放在进料台上，使用不锈钢进料棒将SIS材料送进冷冻粉碎机进料口，并向进料口处持续注入适量液氮，在进料口处混合SIS与液氮，利用粉碎机粉腔体内部的负压，使SIS粉料与液氮吸入粉碎腔，粉碎温度−196℃；粉碎腔出口处设有不锈钢筛网，孔径80~100目，利用出口处的正压，将符合尺寸的SIS粉送出粉碎腔，出口处用透气性好的无菌布袋收集粉碎好的SIS粉料；在停止供液氮后需迅速将SIS粉料放入无菌密封罐或自封袋中备用，待恢复室温后方可打开取用。 2.4.2. 活性生长因子提取方法 通过以下三种方法分别提取三种活性生长因子： 方法一：称取SIS材料粉碎后样品5 mg，加入1 mL Buffer 1，高速低温匀浆20~30 min至液体呈胶体状，14000 rpm高速离心30 min，提取上清液，定容到1 mL，4℃保存。 方法二：称取SIS材料粉碎后样品5 mg，加入1 mL Buffer 1，高速低温匀浆20~30 min至液体呈胶体状，于4℃匀速搅拌24 h，14000 rpm高速离心30 min，提取上清液，定容到1 mL，4℃保存。 方法三：称取SIS材料粉碎后样品50 mg，加入8 mL Buffer 2，100℃变性10 min，冷却后加入200 μg胶原酶I，于37℃酶解1 h，离心取上清；沉淀加入8 mL Buffer 2和200 μg胶原酶I，于37℃酶解1 h，离心取上清；反复至第五次提取上清；将上清液合并冻干收集并称重。称取5 mg冻干物加入1 mL Buffer 1，4℃保存。 方法一和方法二通过不同的处理方法尽可能多地释放生长因子，方法三则通过酶解的方式去除胶原蛋白等高丰度物质，进而提取生长因子。三种方法经高速离心之后上清液中主要含有生长因子及其他微量蛋白，由于ELISA试剂盒是基于抗原抗体特异性结合的检测方法，故上清液中其他物质对检测几乎无影响。 2.4.3. ELISA检测方法 TGFβ1和VEGF采用双抗夹心ELISA法，FGF2采用竞争抑制ELISA法。 将三种方法处理的样品按ELISA试剂盒说明书操作，操作步骤如下(以TGFβ1为例)： 1) 加样：分别设置标准孔、待测样品孔、空白孔，依次加入100 μL不同浓度的标准品和样品，空白孔加标准品缓冲液，酶标板覆膜后37℃温育1 h，弃去液体后甩干； 2) 每孔加检测溶液A工作液100 μL，37℃温育1 h，弃去液体，每孔用350 μL洗涤液洗涤1~2 min并甩干，该过程重复3次； 3) 每孔加检测溶液B工作液100 μL，37℃温育1 h，弃去液体，每孔用350 μL洗涤液洗涤1~2 min并甩干，该过程重复5次； 4) 每孔加90 μL TMB底物溶液，37℃避光显色(10~20 min)，每孔加50 μL 终止溶液终止反应，轻轻摇匀； 5) 立即用酶标仪在450 nm波长测量各孔的光密度值(O.D.值)； 6) 根据标准品建立标准曲线，代入公式得到样品中活性生长因子含量，再换算成其在SIS补片样品干重中的含量。
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user: 3. 结果与讨论 3.1. 检测结果 3.1.1. TGFβ1检测结果 根据ELISA试剂盒不同浓度的TGFβ1标准品在450 nm波长下的光密度值(O.D.值)做成标准曲线，如图1所示。 如图2所示，通过方法一检测VIDASIS TM 中TGFβ1的含量为5391 ± 370 pg/g，Biodesign ® 中TGFβ1的含量为6702 ± 230 pg/g；方法二检测VIDASIS TM 中TGFβ1的含量为8375 ± 2125 pg/g，Biodesign ® 中TGFβ1的含量为11517 ± 331 pg/g；方法三检测两种SIS补片中TGFβ1的含量基本为零。 3.1.2. VEGF检测结果 根据ELISA试剂盒不同浓度的VEGF标准品在450 nm波长下的光密度值(O.D.值)做成标准曲线，如图3所示。 如图4所示，通过方法一检测VIDASIS TM 中VEGF的含量为3974 ± 871 pg/g，Biodesign ® 中VEGF的含量为5213 ± 737 pg/g；方法二检测VIDASIS TM 中VEGF的含量为5486 ± 1043 pg/g，Biodesign ® 中VEGF的含量为5432 ± 272 pg/g；方法三检测两种SIS补片中VEGF的含量基本为零。 3.1.3. FGF2检测结果 根据ELISA试剂盒不同浓度的FGF2标准品在450 nm波长下的光密度值(O.D.值)做成标准曲线，如图5所示。 如图6所示，通过方法一检测VIDASIS TM 中FGF2的含量为3990 ± 1372 pg/g，Biodesign ® 中FGF2 图1. 不同浓度TGFβ1标准品的O.D.值标准曲线 图2. 不同样品前处理方法的TGFβ1检测结果对比 图3. 不同浓度VEGF标准品的O.D.值标准曲线 图4. 不同样品前处理方法VEGF检测结果对比 图5. 不同浓度FGF2标准品的O.D.值标准曲线 图6. 不同样品前处理方法FGF2检测结果对比 的含量为5417 ± 947 pg/g；方法二检测VIDASIS TM 中FGF2的含量为2668 ± 384 pg/g，Biodesign ® 中FGF2的含量为2887 ± 154 pg/g；方法三检测两种SIS补片中FGF2的含量基本为零。 3.2. 讨论 本研究对猪小肠粘膜下层脱细胞基质中的三种生长因子(TGFβ1、VEGF、FGF2)进行检测，由于生长因子对温度非常敏感，样品前处理过程均处于低温条件下。Buffer 1中加入肝素钠，可使生长因子和肝素结合从而保持并促进其活性，肝素是糖胺聚糖(GAG)的一种，糖胺聚糖也是脱细胞基质(ECM)的重要组成部分，许多活性生长因子通过肝素HS分子紧密结合到特定的ECM中 [ 6 ] ，其中FGF2与肝素结合是研究最透彻的。 参考文献 [ 13 ] 和文献 [ 14 ] 中活性生长因子的提取方法时，由于两种SIS产品VIDASIS TM 和Biodesign ® 在生产过程中有除去蛋白酶(胰酶等)的工艺，故Buffer 1中加入肝素和尿素即可，不必加入各种蛋白酶抑制剂的混合物。方法一采用ELISA试剂盒说明书中样品预处理步骤，SIS被高速匀浆成胶体状态，生长因子释放出来并与肝素结合保持活性；方法二中SIS被匀浆成胶体状再低温搅拌24 h，使生长因子充分释放出来；方法三先用胶原酶将SIS中的胶原蛋白酶解，使低丰度蛋白(纤维连接蛋白和生长因子等)释放出来，但检测过程中发现几乎检测不到生长因子，可能是处理过程中100℃的高温会导致生长因子变性，失去活性的生长因子不能与试剂盒中的固相载体结合。TGFβ1和VEGF用方法二检测含量最高，但FGF2用方法一检测含量最高，因为肝素与FGF2结合不但可以保持其活性，还会抑制此类活性生长因子的释放 [ 6 ] 。组织中生长因子释放难、检测方法单一的问题需要进一步探究，从而建立新的更为简便、准确的检测方法。
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user: 4. 结论 生长因子对提取条件要求非常严格，不同的生长因子由于其种类和作用机制的不同，其适宜的提取方法也不尽相同。该实验通过对SIS材料生长因子的预处理方法的比较，得到三种生长因子(TGFβ1、VEGF、FGF2)最适宜的提取方法并检测其含量。其中VIDASIS TM 中TGFβ1的的含量为8375 ± 2125 pg/g、VEGF的含量为5486 ± 1043 pg/g、FGF2的含量为3990 ± 1372 pg/g；Biodesign ® 中TGFβ1的含量为11517 ± 331 pg/g、VEGF的含量为5432 ± 272 pg/g、FGF2的含量为5417 ± 947 pg/g。
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user: 摘 要 异常事件检测是智能监控系统中的重要一环，尤其是对复杂的监控视频场景而言。近年来研究者提出了很多的算法来检测视频中的异常事件，然而它们中的大多数都需要在建模过程中给模型设定一系列的参数，这样不仅调参麻烦，而且在更换检测场景时需要重新设定参数。本文提出了一个基于非参数模型的异常检测算法，通过基于运动趋势的向量合并方法来构造并维护一个向量集合，并运用聚类生成出不同的事件簇，同时提出了一个预检测步骤以此来提高算法在稀疏场景下的检测效果。本文选取了一些已有的检测算法进行了对比实验，最后的实验结果表明，本文提出的检测模型在检测率以及时间性能上均有一定的优势。 关键词 :异常事件检测，监控视频，向量合并，动态聚类 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 随着社会的不断发展，人们对公共安全的需求变得越来越大，为了方便管理，如今越来越多的公共场合部署了视频监控设备，而监控系统也逐渐成为维护公共安全不可缺少的一环。然而一般意义下的异常事件拥有突发性等特点，为了能够在第一时间了解到异常事件的情况，通常需要花费较多的人力来长时间地盯着监控屏幕来进行观察 [ 1 ] ，这样不仅会使人产生疲劳，而且容易疏忽掉一些不显眼的事件。所以，复杂场景下的监控视频异常事件自动检测识别作为智能视频监控系统的核心课题，正在受到越来越多研究者的关注，然而由于光照变化、相互遮挡、重叠、无规律运动 [ 2 ] 以及异常事件定义不清晰 [ 3 ] 等的影响，使得复杂场景下的异常事件检测成为一个极具挑战性的问题。 对于复杂场景下的异常事件自动检测，如今已经有一些效果较好的方法被提出，比如Feng [ 4 ] 等人将监控视频中那些目前为止没有出现过的、或者是出现频率很低的运动事件定义为异常事件，并提出了一个两层的聚类模型，通过对运动特征向量的聚类分析来对视频中的运动事件进行分析判断，以此来进行异常事件检测。 然而本文在对该方法进行实验的过程中发现，当监控视频场景中存在正常事件和异常事件的运动方向一致、而运动速度存在差异时，算法的检测效果不理想，异常事件经常会被漏检，如图1第一行所示，该场景当前为止未出现过自行车，而算法也始终未能将其检测出来；同时该算法在稀疏监控场景下随着检测的进行，出现误检的概率会逐步地变高。本文针对上述的两个问题，分析了问题出现的原因，并提出了针对性的改进。最后的实验结果表明，本文提出的改进使得算法在检测率以及时间效率上均有了较大的提升。本文的主要工作如下： · 对原算法在某些特定场景下检测出现偏差的原因进行了实验分析； · 基于对问题的实验分析，分别采用基于运动趋势合并的方法来维护大小固定的字典集合以及预检测的方法来排除背景特征对检测的干扰。 图1. 对应场景检测结果 本文剩余部分的内容组织如下：第二章为相关工作，主要展示了一些已有的检测方法并将其分为两类来进行了介绍；第三章则对出现的问题进行了详细的分析；第四章对于检测效果不理想的场景，根据实验分析提出了针对性的检测模型；第五章展示实验分析，对提出的算法进行了实验评估；总结则位于最后的第六章。
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user: 2. 相关工作 对于视频当中异常事件的自动检测识别，针对不同的视频场景以及异常事件定义，已经有大量检测算法被提出并应用到实际的场景当中。对于已有的方法，按照算法的思想大致上可以分为：基于追踪的和基于模型的两大类。 其中，基于追踪的方法属于一般性的方法。在该模型下，算法对视频当中的运动物体分别进行追踪，形成连续不间断地运动轨迹 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] ，并用一条或多条轨迹来代表其中的某个运动物体。Shu et al. [ 9 ] 对于无人机航拍得到的视频从中提取出大量轨迹特征，用与或图来对事件类型进行分类，并运用马尔柯夫链及动态规划来识别轨迹特征段所代表的具体事件类型；Cui et al. [ 10 ] 则是对时空兴趣点进行追踪来得到相应的运动轨迹，通过计算不同轨迹之间的相互作用能来描述与目标对应行为之间的关系，并运用支持向量机(Support Vector Machines， SVM)来对轨迹特征进行分类来检测异常事件；而在 [ 11 ] 中，Wu等则是从视频人群中计算出光流质点轨迹并用概率模型进行建模，最后运用极大似然估计来判断异常。 基于追踪的方法一般情况下都是通过追踪视频当中每一个运动物体的轨迹来实现的，在该模型下，异常事件的检测是通过对提取出来的轨迹特征进行比较计算来识别，由于轨迹只考虑运动物体的前景信息，从而该方法能够尽可能地降低背景噪声对检测造成的影响。但是另一方面，对于拥挤的视频场景而言，场景当中同一时间通常包含有较多的运动物体，这种情况下同时追踪视频当中所有运动物体的运动轨迹是十分困难的 [ 12 ] ：不仅计算量十分巨大 [ 13 ] ，会降低算法对于异常事件的检测速度；而且由于场景中有较多的运动物体，那么运动物体之间出现重叠、交错的情况 [ 14 ] [ 15 ] 也就在所难免，而这种情况下的轨迹可能无法被正确追踪，导致轨迹前后所描述的并非是同一个运动物体。这就使得基于追踪的方法对于拥挤场景而言存在诸多挑战，不太适用。 综上所述，轨迹特征在复杂场景中的描述能力较差，为了解决基于追踪的方法在拥挤场景当中所面临的问题，基于模型的方法通常情况下用其他更加一般的特征来对事件进行描述 [ 16 ] - [ 21 ] ，通过对特征向量的计算处理来判断异常事件的出现。Zhao et al. [ 22 ] 将方向梯度直方图或光流直方图(Histogram of Optical Flow， HoF)特征描述子运用稀疏编码的方式计算出一组相互正交的基向量，运用正交基向量的稀疏重构来进行运动特征的异常判断；而Lu et al. [ 23 ] 则将稀疏编码检测进行了改进，将正交基向量组拆分成一系列小的向量组，并运用这些向量组分别计算各自的重构误差，最后通过所有误差联合判别的方式来进行场景异常事件的判断；Li et al. [ 24 ] 则是针对HEVC (High Efficiency Video Coding)视频压缩域的特征提出了一种特定的运动特征描述方法，并通过对该特征进行线性预测的方式来判断异常。同时，机器学习算法也被大量运用在模型的异常检测当中，Wang [ 25 ] 等人则将one-class SVM以及核化主成分分析应用其中，通过正常的训练数据集来训练分类器，然后通过训练好的分类器来对检测视频进行异常事件检测；而在 [ 26 ] 中作者将视频图像当中的显著性信息与HoF特征相结合，通过简化的卷积神经网络来提取出高层运动特征，并运用SVM来判断高层特征所描述的运动是否属于异常。