DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 生鲜电商企业供应商选择指标体系的建立 2.1. 供应商选择的评价指标 选择生鲜电商企业供应商受到多种复杂因素的影响，为了保证评价结果的科学和全面性，供应商选择评价体系应遵循系统性、突出重点、相互独立、定性与定量相结合的原则。 一般性的供应商选择指标有很多，在电子商务环境下一般包括服务水平、信息化程度、财务状况、供货能力、产品质量、发展潜力等。考虑到生鲜电商供应商选择的实际需要，既要保证流通速度，又要保持合适的温度、适度环境，才能保证产品的品质、降低损耗和减少污染 [ 5 ] 。 本文选取指标体系如图1中所示，9个指标中成本型指标为价格、生鲜品损耗率。效益型指标为计算机专业人员比例；制冷温控技术水平；产品合格率；质量认证级别；消费者满意度；品牌影响力；准时交货率；存货周转率。 价格：供应商采购某商品所需支付的金额。 生鲜品损耗率：损耗商品数量(质量)/总商品数量(质量) 计算机专业人员的比例：在该公司中计算机专业人员占总员工的比例。 制冷温控技术水平：依据公司中制冷温控等设备的数量、使用情况和等级进行评判。 质量认证级别：商品通过国家认证的级别进行评判。 消费者满意度：消费者对该供应商的平均满意度。 品牌影响力：品牌在行业内的知名度等进行综合评判。 准时交货率：供应商在规定时间内准时交货的概率。 存货周转率：供应商仓库内所存货物的周转效率。 图1. 供应商综合评价指标体系 2.2. 指标值的规范化 在指标评价体系之中，由于各指标之间的量纲不完全相同，为了实现评价的可能性，需要对原始指标矩阵进行规范化处理。本文假设有m个供应商，n个评价指标，构成初始的评价指标数据矩阵X： (1) 其中 i = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ; j = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ， X i j 表示第i个供应商中第j个指标的评价值。 对初始数据规范化，得到规范化指标矩阵 P = { p i j } ，其中 P i j = { x i j ∑ i = 1 m   x i j } (2) 其中 i = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ； j = 1 ， 2 ， ⋯ ， n 。 2.3. 构建加权规范化矩阵 因为各评价指标对于评价供应商的重要性不相同，所以应考虑将规范化矩阵进行加权处理。熵值法就是根据各评价指标传输给决策者的信息量的大小来确定指标权重的方法。对给定的某项指标 x i j ，指标值 的差异越大，在综合评价中所起的作用就越大。根据指标值 x i j 的差异程度，运用熵权法计算各评价指标的权重。 对规范化指标矩阵P，计算第j项指标的信息熵值： e j = − k ∑ i = 1 m p i j ln p i j (3) 其中： k = 1 ln m (在供应商数量确定后为固定值)， 0 ≤ e j ≤ 1 。 信息熵 e j 用来衡量j项指标的信息的效用值。当完全无序时， e j = 1 ，即指标的数据对综合评价的效用值为零。这里定义差异系数 h j = 1 − e j ，则第j项指标的权重为： w j = h j ∑ j = 1 n   h j (4) 其中( j = 1 ， 2 ， ⋯ ， n )。
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user: 3. TOPSIS方法的应用 TOPSIS是一种有效的多目标决策分析方法，又称逼近理想解排序法，借助多属性问题的理想解负理想解进行排序 [ 6 ] 。理想解是一个不存在的虚拟解，它的各项指标都符合供应商(评价对象)中的最好值；而负理想解是设想出来的最差解，它的各项指标都达到供应商(评价对象)的最坏解。 TOPSIS方法是通过规范化评价指标矩阵，找到矩阵中的理想解和负理想解。之后分别计算各供应商(评价对象)与理想值和负理想值的距离，将得到的距离进行排序，找到最接近理想解又最远离负理想解的评价对象。 Step 1 对权重矩阵 w j ，计算加权规范化指标矩阵V： V i j = W j P i j = ( w 1 p 11 ⋯ w n p 1 n ⋮ ⋱ ⋮ w 1 p m 1 ⋯ w n p m n ) (5) 其中( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ; j = 1 ， 2 ， ⋯ ， n )。 Step 2 确定指标理想值和负理想值，分别构成理想值向量 V + ，负理想值 V − 。 (6) V − = ( V 1 − ， V 2 − ， ⋯ ， V n − ) = { ( min v i j | j ∈ J 1 ) ， ( max v i j | j ∈ J 2 ) | i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， m } (7) 其中 J 1 是效益型指标的集合， J 2 为成本型指标的集合。 Step 3 计算各供应商(评价对象)的评价值与理想解和负理想解的距离 D i + = ∑ j = 1 n ( V i j − V j + ) 2 (8) D i − = ∑ j = 1 n ( V i j − V j − ) 2 (9) i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， m Step 4 计算各供应商(评价对象)的评价值向量与理想值向量之间的相对接近度： S i = D i − D i + + D i − (10) Step 5 按照接近度大小排序确定最优供应商(评价对象)： S i = max ( S 1 ， S 2 ， S 3 ， ⋯ ， S m ) (11)
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user: 4. 案例分析 某生鲜电商企业需要选择一家供应商作为某产品的唯一供应商，且希望与供应商达成长期合作伙伴关系。经过初步筛选，选出满足条件的共4家，分别用 S 1 ， S 2 ， S 3 ， S 4 表示。 该企业通过实际走访调查，由企业采购、销售、质检部门组成的专家小组对定性指标( B 1 ， B 2 ， B 3 ， B 7 )进行打分，并综合定量指标( B 4 ， B 5 ， B 6 ， B 8 ， B 9 )，各指标值见表1： Table 1 Value of supplier evaluation inde 供应商 B 1 B 2 B 3 B 4 B 5 B 6 B 7 B 8 B 9 S 1 5.0 4.8 4.5 15.51 0.002 0．98 5.0 9.90 9.55 S 2 4.1 5.0 5.0 16.19 0.0018 0.98 4.2 9.70 9.67 S 3 4.2 4.3 4.0 13.86 0.0010 0.99 3.1 9.59 9.54 S 4 4.1 4.1 3.5 16.95 0.0012 0.94 2.5 9.74 9.59 表1. 供应商评价指标值 根据(2)，计算出规范化的指标矩阵如表2。 Table 2 Normalized index matri 供应商 B 1 B 2 B 3 B 4 B 5 B 6 B 7 B 8 B 9 S 1 5.0 4.8 4.5 15.51 0.002 0．98 5.0 9.90 9.55 S 2 4.1 5.0 5.0 16.19 0.0018 0.98 4.2 9.70 9.67 S 3 4.2 4.3 4.0 13.86 0.0010 0.99 3.1 9.59 9.54 S 4 4.1 4.1 3.5 16.95 0.0012 0.94 2.5 9.74 9.59 表2. 规范化指标矩阵 计算各指标的熵权。根据(3)~(4)，计算出各指标的熵权为 W = ( 0.9405215 ， 0.0021741 ， 0.0058970 ， 0.0018325 ， 0.0260415 ， 0.0001331 ， 0.0233463 ， 0.0000442 ， 0.0000096 ) 构建加权规范化矩阵。根据(5)，计算的加权规范化矩阵如表3。 Table 3 Weighted normalization matri 供应商 B 1 B 2 B 3 B 4 B 5 B 6 B 7 B 8 B 9 S 1 0.27026 0.00057 0.00156 0.00045 0.00868 0.00003 0.00789 0.00001 0.00002 S 2 0.22161 0.00059 0.00173 0.00047 0.00781 0.00003 0.00662 0.00001 0.00002 S 3 0.227022 0.00051 0.00139 0.00041 0.00434 0.00003 0.00489 0.00001 0.00002 S 4 0.22161 0.00049 0.00121 0.00050 0.00521 0.00003 0.00394 0.00001 0.00002 表3. 加权规范化矩阵 确定理想解和理想解。根据(6)~(11)，求出各供应商评价值与理想解和负理想解的距离 D i + ， D i − ，和接近度 S i ，并对接近度进行排序。计算结果见表4。 Table 4 Calculation result 供应商 D i + D i − S i 排名 S 1 0.004344054 0.048808574 0.918272072 1 S 2 0.048787795 0.002868392 0.055528533 4 S 3 0.043347583 0.006999265 0.139020923 2 S 4 0.048817945 0.003472204 0.066402642 3 表4. 计算结果 根据排名得供应商优劣的排序： S 1 > S 3 > S 4 > S 2 ，根据结果对比分析，可选取 S 1 作为生鲜电商企业某产品的唯一供应商。
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user: 5. 结论 本文建立了生鲜电商企业供应商选择的评价指标体系，应用了基于熵权法的TOPSISI的供应商评价模型，避免确定权重时的主观性，利用不同的供应商选择指标关于理想值和负理想解的相对距离来区分供应商优劣，使评价结果客观，更符合实际。 通过某生鲜电商企业供应商选择中的实例应用表明，侧面证明该方法方便简洁。但TOPSIS也存在一定的缺陷，比如方法反应数据曲线之间的位置关系，无法动态反应数据变化，无法避免主观性的影响，需要进一步的研究如何避免主观性的影响，丰富完善指标体系。
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user: 摘 要 根据用户的需求提取WEB信息在WEB数据挖掘领域中起着重要的作用。本文以提取公司官网上的产品列表为目标，提出了一种基于DOM树统计关键词路径的方法来确定关键路径，根据关键路径来确定提取内容。过程主要分为候选关键词组的获取、企业公司官网产品页面的获取、web页面的DOM树建立以及确定关键路径及提取。本文提出了一种解决不同公司官网上网页结构差距较大问题的信息提取的方法。并且根据该方法实现了在汽车零部件生产厂商官网上提取需要的产品信息。 关键词 :DOM树，关键路径，关键词组，信息提取 Copyright © 2019 by author(s) 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 Web信息提取是将Web作为信息源的一类信息抽取，就是从无结构或半结构的信息抽取中，识别出用户感兴趣的数据。随着互联网技术的发展，Web成为全球企业与机构进行信息发布与应用部署的主要平台之一。大量Web网站和Web应用的出现使得Web的数据量急剧増长。Web上的海量数据蕴含很多有价值的信息。为了获得并分析利用这些有价值的信息，通常需要从Web上获取精确有用的结构化数据，然后对这些结构化数据进一步分析处理 [ 1 ] 。目前市场上已有很多信息抽取系统，比如，八爪鱼采集器就是其中之一。八爪鱼采集器主要是通过建立模版进行采集，首先选择模式和相应的网站模版，接着预览模版的采集字段，最后设置参数，运行完成数据采集。主要原理是通过正则表达式与Xpath原理来获取网页数据。该采集器主要的缺点是需要事先知道网页结构并且根据网页结构写出规则来确定Xpath。对于未知网页结构的网页采集效果较差。 目前，很多学者对Web信息提取做了一些研究并提供了设计方案。王一州提出一种基于网页聚类的正文信息提取方法，提取信息时主要根据网页的结构特征对网页进行聚类，利用相似网页集合的正文位置生产特征 [ 2 ] 。但该方法只适合提取来自同一网站的网页。孙景春在基于改进网页视觉特征分块算法VIPS基础上，通过归纳Web网页视觉特征及视觉块特征信息，提出了基于视觉块识别的网页元数据的Web页面信息提取算法 [ 3 ] 。主要用于提取主题型网页及BBS型网页的信息。马金娜提出了一种基于DOM树节点重要度的Web信息提取方法。首先将Web页面表示为DOM树，然后对DOM树结点重要度进行定义，最后基于DOM树节点重要度进行Web信息内容提取 [ 4 ] 。高峰等人结合有监督广度优先搜索策略提出了一种通用垂直的WEB信息提取方法。首先自动识别目标主题和目录页面URL，并利用URL聚类生成URL正则表达式过滤器，然后利用正则表达式过滤器和解析路径模板以及有监督的广度优先与网页赋权搜索策略进行WEB信息提取 [ 5 ] 。该方法过度依赖URL格式，当网站中不同专题的目标页面URL格式相近时，提取效果不佳。赵朗从深度学习的角度出发，在循环神经网络算法的基础上，提出了基于双层神经网络的信息提取算法 [ 6 ] 。该方法需要用户提交关键词，用户参与度较高，对用户提出的查询进行了统一规定，缺乏个性化服务。王健提出了基于Hadoop的web页面正文抽取的方法，抽取流程主要为页面预处理、网页分割、正文块识别以及正文语句合并 [ 7 ] 。该方法在对列表型页面进行抽取时显示出很强的局限性。 从以上研究中可以发现，目前学者们的研究和市场上的抽取方法都是针对某一特定类型的网站，大部分都是针对电商平台的网页信息提取。而对于网页结构及设计模式差距较大的企业官网没有提出比较好的解决方案。本文在基于DOM模型结合关键词路径的基础上提出统计关键词路径出现的次数，确定关键路径，最后确定提取内容的方法。解决了网页结构及设计模块较大的一些企业公司官网的信息提取的问题，实现了从企业公司官网提取产品信息。
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user: 2. 基于DOM树的统计关键词路径方法 互联网上的同一网站一般采取相同的模版产生同类主题，而不同的网站主题的组织形式也有很多相似之处，例如电子商务类型网站。与提取电子商务网站不同，即使在某一特定领域，不同企业公司官网的主题的组织形式往往有很大的差距。为了解决企业公司官网组织形式的差异性，本文提出了一种基于DOM树的统计关键词路径的方法。基于DOM树的统计关键词路径的信息提取主要由以下几个模块组成，分别为候选关键词组的获取、企业官网产品页面的获取、网页解析成DOM树、确定关键路径并提取信息。如图1所示。 图1. 基于DOM树的统计关键词路径的信息提取 候选关键词组的获取：与电商网站的抽取方法不同，如：基于标签的网页信息抽取方法 [ 8 ] 。同一个企业官网上不同网页的主题信息存在差异，不能通过分析相同的网页特征，产生关键词组。本文的关键词组的获取通过第三方网站来获取关键词组，并且与企业的代码一一对应。 企业公司官网产品页面的获取：在以往的信息提取中，网页的导航一般都是被视为噪音处理的。为了从企业官网首页获取产品信息的页面，导航栏成为了必须要提取的一部分。目前关于网页导航提取的研究相对较少。本文中使用关键词与正则表达式提取网页导航中的产品网页的链接。 网页解析成DOM树：一个页面可以用DOM树表示，DOM即文档对象模型，定义了HTML文档对象和XML文档的逻辑结构，给出了一种访问和处理HTML文档的XML文档的方法，可以根据HTML文档和XML文档结构形成一棵对象节点树，称为DOM树 [ 9 ] 。本文借鉴基于Jsoup的通用页面采集系统的设计与实现 [ 10 ] 中的方法利用Jsoup解析DOM树。 确定关键路径并提取信息：从选定的关键词组中，使用产品网页中的文本信息进行校正与筛选，主要运用词语相似度比较算法，进行筛选关键词组，确定最终的关键词组。从解析的DOM树中提取关键词路径，提取算法主要借鉴逆序解析DOM树及网页正文抽取 [ 11 ] 。获取每个关键词的路径，统计关键词路径。统计路径次数，路径出现最多的确定为关键路径。根据关键路径进行信息提取。
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user: 3. 相关方法介绍 3.1. 候选关键词组的获取 与以往的研究不同，企业公司官网上的每个网页的主题信息都不同，无法使用聚类的方法来确定关键词，而我们仅仅只需要提取产品页面中的产品信息。而不是需要提取每个网页的正文内容。所以候选关键词组的确定就要从第三方网站获取。本文主要从同花顺网站上获取候选关键词。同花顺官网上的产品信息如图2所示。 图2. 同花顺网站公司信息介绍 由图2可以分析出同花顺网站上企业介绍部分中会涉及到产品信息，根据这一特点我们可以根据我们的需求爬取产品名称以确定关键词组。首先我们需要爬取这些公司的代码。由于同花顺网站上的公司介绍的链接除了上市企业股票代码不同，而其他地方均相同，所以根据企业股票代码列表爬取同花顺上每个公司的介绍页面。然后根据Jsoup的选择器select选择产品名称所在的位置。以爬取汽车零部件企业官网信息为例，具体流程如图3所示： 图3. 爬取同花顺企业信息页面中的产品信息 3.2. 企业官网产品页面的获取 本文主要从同花顺网站上获取公司的官方网址，但是公司官网首页往往包含许多信息。我们根据需求，需要得到产品链接的网址。产品链接一般出现在网页的导航部分。目前研究都是提取网页的信息，对导航的信息提取的研究少之又少。本文就汽车零部件行业的企业官网进行研究，使用基于关键字与正则表达式的方法进行导航确定及产品链接的获取。流程如图4所示。 图4. 提取产品页面的流程图 1、首先解析官方首页，代码如下： Document doc = null; doc = Jsoup.connect(compan_url).get(); 2、选择所有的a标签，代码如下： Elements links = body.select(a); 3、对首页关键词进行正则匹配，代码如下： String pattern = ”.*首.*页*.”; 提取a标签的文字内容并找到和正则表达式匹配的文字内容。 4、对于找到首页的标签，寻找父节点顺应至Body标签，把标签按顺序存入Linked Hash Map，存入Linked Hash Map中而不存入hashmaip中是因为Linked Hash Map存在顺序性。最终获取到带有首页文字的路径。 5、通过得到首页的路径，开始查找与首页路径相同节点的文字内容，使用jsoup的选择器。select(“a.contains(产品)”).first()；找到产品的链接与文字内容并把文字内容和链接存入数据库中。 3.3. 企业官网产品页面的获取 网页解析成Dom树就是把HTML文档转化成DOM树的过程，将HTML文档中的元素映射成DOM树中的节点。DOM树结构如图5所示。 3.4. 确定关键路径并提取信息 根据从同花顺网站上得到的候选关键词组，然后从官网产品首页解析的DOM树，转化成xhtml代码：doc.outputSettings().syntax(Document.OutputSettings.Syntax.xml).escapeMode(Entities.EscapeMode.xhtml)；去除JS代码。然后使用NodeVisitor去遍历文本节点，这里采用深度优先遍历。把文本节点与候选关键词组进行比较，比较规则如下： 1、 ∃ X i ⊆ Y K ∨ ∃ Y k ⊆ X i ，则 ( A − { X i } ) ∪ { Y k } 。设 A − { X i } 为C， ( A − { X i } ) ∪ { Y k } 设为D。 图5. DOM树结构图 2、用C中的元素与Y K 进行词语相似度比较，若相似度 > 90%则替换。 其中候选关键词组设为A，网页文本设为B。设A = {X i |x i 为关键词}，B = {Y k |y k 为网页文本内容}。 根据比较规则得到被官网网页替换的关键词组，把关键词存入列表中。确定为关键词组。其中词语相似度比较工具用的是WordSimilarity.下一步需要得到这些关键词的路径，这里采用基于DOM树逆序解析的方法，遍历DOM树，找到关键词所在的最终子节点(一般情况是a节点)，然后逆序找到其所有的父节点，直至到body结束。然后把这些节点标签和属性对应的存入LinkedHashMap中。把所有关键词的路径都存入到一个LinkedHashMap中，然后将LinkedHashMap转化成树。通过比较数组相同元素的个数，记录相同路径出现的次数并统计出现次数。根据统计出的次数，把次数最多的路径确定为关键路径，通过关键路径用jsoup的选择器进行提取。
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user: 4. 实验结果与分析 为了验证本文提出的方法的有效性，分析了公司类型为汽车零部件的103个官方网站，其中91个官网上有产品的介绍。根据本文提出的导航栏提取规则，提取出55个官网上的产品链接信息。其中36个网站的链接未被提取出来，主要原因分为以下几点：导航为图片、导航无首页关键字、官网的首页需要进一步点击。 根据提取出的55个公司官网的产品页面，使用本文提出的基于DOM树的统计关键词路径的WEB信息提取方法进行信息提取。其中正确抽取的占比53%，抽取错误的占比35%，未抽取出来的占比7%，补充错误的占比5%。如图6所示。抽取错误的原因是确定关键词路径时发生错误，即出现最多的那条路径不是产品信息所在的路径。未抽取出来的原因是没有找到关键路径。补充错误的原因是公司官网的一些其他无关介绍和产品介绍的关键路径相同故全部提取，从而产生补充错误。 实验结果表明，本文能够有效的提取企业官网中的结构差距较大、没有具体特征规律可寻的网站上的信息，解决了网站结构差距较大提取困难的问题。由于目前大部分文献都是研究较为特定的一些网站，比如电商网站，所以本文方法在一定程度上填补了提取网页结构差别较大网页上信息的空白，给出了一种解决海量网页信息提取的方法。 图6. 基于DOM树的统计关键词信息提取结果占比图
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user: 5. 总结 基于DOM树的统计关键路径的方法对企业官网的信息进行提取，解决了企业官网结构差距比较大而带来的信息提取比较困难的问题。本文通过该方法，实现了在汽车零部件行业官网上根据需求提取产品信息。实验结果表明，本文提出的方法能够有效解决企业官网由于结构相差较大而带来的信息提取问题。
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user: 摘 要 目的：探讨远视性儿童弱视脱镜的必备条件与规律。方法：经过验光配镜矫治、遮盖疗法、应用家庭弱视治疗仪治愈后须按：1) 双眼裸眼远近视力 ≥ 1.0半年以上者，2) 眼位正常或斜视性弱视治愈后残余斜视度 < 5˚者，3) 远视屈光度 ≤ +1.00 DS，4) 远视散光度 ≤ +0.50 DC。4项指标[ 1 ]脱镜。结果：324例577只眼脱镜，1、初诊年龄与脱镜的关系：初诊时2.5~6周岁脱镜161例49.69%和7~12周岁脱镜129例39.81%脱镜率高于其他年龄组(P < 0.05)。2、初诊时屈光类型与脱镜的关系：初诊时属单纯远视脱镜384只眼66.6%，均高于单纯远视散光者脱镜61只眼10.6%和复性远视散光者脱镜132只眼22.8%。(P < 0.05)。结论：远视性儿童弱视经过治疗是能脱镜的。其规律是初诊年龄以2.5~12周岁单纯远视性弱视脱镜率高。 关键词 :远视性儿童弱视，脱镜，脱镜指标 Copyright © 2019 by author(s) 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 弱视治疗的最终目标是摘掉眼镜。脱镜的弱视眼裸眼视力必须提高到1.0以上，双眼视功能(包括同时视功能、融合功能和立体视觉)必须得以重建和恢复才能脱镜，弱视痊愈后必须由医生依据各项脱镜指标决定是否脱镜。下面就远视性儿童弱视治愈后脱镜的问题作一些探讨：
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user: 2. 资料与方法 2.1. 资料 2001年3月至2018年3月病历完整并复诊3次以上儿童弱视1362例2425只眼。采用综合疗法治愈后，按(1)双眼裸眼远近视力 ≥ 1.0半年以上者，少(2)眼位正常或斜视性弱视治愈后残余斜视度 < 5˚者，(3)远视屈光度 ≤ +1.00 DS，(4)远视散光度 ≤ +0.50 DC。4项指标 [ 1 ] 脱镜324例577只眼，脱镜率为23.79%。男179例321只眼，女145例256只眼；初诊时年龄最小2.5岁，最大17岁。远视性弱视222例444只眼，远视性屈光参差性弱视102例133只眼(包括单眼远视性屈光参差性弱视71例71只眼和双眼远视性屈光参差性弱视31例62只眼)。 2.2. 诊断及疗效评定标准 2011年6月前根据中华眼科学会全国儿童弱视斜视防治学组1996年4月通过的标准 [ 2 ] 诊断的病例都按2011年中华医学会眼科学分会斜视与小儿眼科学组“弱视诊断专家共识(2011年)” [ 3 ] 的诊断分类和疗效评价执行予以纠正的。即去除没按年龄仅凭视力低于0.9为依据诊断为弱视的病例。 2.3. 治疗方法 1) 散瞳验光配戴矫治眼镜：弱视儿童必须全面常规检查散瞳后进行电脑验光和检影验光，配戴矫治眼镜，屈光不正和屈光参差者全部配镜矫正，远视要减 + 100 D，散光要全部矫正。一定要做到经常戴镜。 2) 遮盖疗法：对双眼弱视者，经治疗有1眼矫正视力恢复到0.9以上时，即基本治愈眼进行遮盖；我们做法是上学时不遮盖，因为不遮盖眼视力差会影响学习和生活，我们釆用吉红云 [ 4 ] 所提倡的每周必须遮盖35个小时的方法：周六、周日每天遮盖12小时；周一~周五每天放学后遮盖3小时。寒暑假期按3:1遮盖。这种遮盖法，从而，提高了患儿的依从性，治疗效果得以提高。 3) 家庭弱视治疗仪的使用：由家长或本人按使用说明书操作，每天做2次治疗。 2.4. 复诊观察 每1个月复诊1次，当弱视儿童祼眼视力提高至0.6，矫正视力提高至0.9即达到基本痊愈，可以减少+0.25~＋0.50 D.S.或+0.25~+0.50 D.C.屈光度，更换镜片。
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user: 3. 结果 3.1. 初诊年龄与脱镜的关系 初诊2.5~6周岁脱镜161例49.69%和7~12周岁脱镜129例39.81%脱镜率高于其他年龄组(P < 0.05) (见表1)。 Table 1 The relationship between de-endoscopy and age at first visi 合计 2.5~6 7~12 13~16 17↑ 脱镜 324 161 129 29 5 % 100 49.69 39.81 8.95 1.55 表1. 脱镜与初诊年龄的关系 3.2. 初诊时弱视程度与脱镜的关系 初诊时弱视程度中度者脱镜339只眼(58.8%)为高(见表2)。 Table 2 Relations between the time of de-endoscopy and various types of initial diagnosi 眼数 % 弱视程度 屈光度 屈光度类型 轻 中 重 低 中 高 单 单远 复性 远 散 远散 2年 65 44 20 1 57 7 1 59 3 3 % 11.3 67.7 30.8 1.5 87.7 10.8 1.5 90.8 4.6 4.6 ~3年 176 69 105 2 111 51 14 132 20 24 ﹪ 30.5 39.2 59.7 1.1 63.1 29.0 7.9 75.0 11.4 13.6 ~4年 116 19 89 8 43 58 15 65 13 38 % 20.1 16.4 76.7 6.9 37.1 50.0 12.9 56.0 11.2 32.8 ~5年 102 14 63 25 20 53 29 57 16 29 % 17.7 13.7 61.8 24.5 19.6 52.0 28.4 55.9 15.7 28.4 ~6年 66 3 43 20 6 22 38 39 6 21 % 11.4 4.5 65.2 30.3 9.1 33.3 57.6 59.1 9.1 31.8 ~7年 21 8 13 8 13 14 3 4 % 3.6 38.1 61.9 38.1 61.9 66.7 14.3 19.0 7年↑ 31 1 11 19 9 22 18 13 % 5.4 3.2 35.5 61.3 29.1 70.9 58.1 41.9 合计 577 150 339 88 237 208 132 384 61 132 % 26.0 58.8 15.2 41.1 36.0 22.9 66.6 10.6 22.8 表2. 脱镜治疗时间与初诊时各种类型的关系 3.3. 初诊时屈光度与脱镜的关系 弱视儿童初诊时配戴眼镜属低度(球镜 ≤ 3.00 D，柱镜 ≤ 1.00 D)者脱镜237只眼41.1%，中度(球镜3.25~4.75 D，柱镜1.25~1.50 D)者脱镜208只眼(36.8%)相近(见表2)。 3.4. 初诊时屈光类型与脱镜的关系 初诊时属单纯远视者脱镜384只眼66.6%，均高于单纯远视散光者脱镜61只眼10.6%和复性远视散光者脱镜132只眼22.8% (P < 0.05) (见表2)。 3.5. 治疗时间与脱镜的关系 3年脱镜176只眼30.5%，高于4年脱镜116只眼20.1%和5年脱镜102只眼17.7%。只要坚持治疗7年以上也有脱镜者(见表2)。
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user: 4. 讨论 远视性儿童弱视经过正确治疗大部分病例是能够脱镜的。远视是引起弱视的主要原因 [ 5 ]，远视引起的弱视占屈光性弱视70%以上，而随着弱视儿童年龄的增长，眼球发育，远视度数会逐渐降低， [ 6 ] 眼镜片的度数也会减少，视力逐渐恢复正常，眼镜就摘掉了。但是也绝不能误解为弱视儿童不经过治疗就能痊愈摘掉眼镜的，因为，目前被公认的无论哪种性质弱视其直接原因都是视觉刺激不足所导致视网膜黄斑功能得不到很好地发育，产生了弱视。所以，必须釆取综合疗法治疗才能使视网膜细胞功能恢复正常，而且还须较长时间，最长要须3~5年，甚至更长些，才能恢复正常，达到消除抑制，提高视力，训练注视及进一步重建和恢复双眼视觉功能最终达到摘掉眼镜目的。 正常儿童视力发育是一个动态的渐进过程，治疗儿童弱视也要遵循渐进原则；因为需要较长时间(最短1、2年，最长要6、7年)，视细胞功能才能得以恢复。在治疗中，当弱视儿童祼眼视力提高至0.6，矫正视力提高至0.9即达到基本痊愈，每次复查祼眼视力不断提高时，可以开始选择小瞳孔验光后，毎次以0.25~0.50 D.S.或0.25~0.50 D.C.逐渐减少屈光度，更换镜片，辐度过大易复发。 一些研究证明：人类视觉发育3~4岁为关键期，可塑性最强，7~10岁为敏感期。在这期间积极治疗会取得好的效果 [ 7 ] [ 8 ]。从本组324例577只眼脱镜中，初诊时2.5~6周岁脱镜161例49.69%和7~12周岁脱镜129例39.81%，脱镜率均高于其他年龄组(P < 0.05)。可以证明在儿童视觉发育关键期和敏感期内开始治疗，效疗好，脱镜率高。 从发现儿童弱视开始治疗到治愈再到最后脱镜是一个较长的工程，医患双方都必须要有耐心和毅力，要坚持每月去医院复查和数年治疗，才能达到脱镜的要求。从本组资料看出：综合疗法治疗3~5年能脱镜。但坚持6~7年以上也有脱镜者，贵在坚持。
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user: 摘 要 光伏发电的不确定性、间歇性和波动性特征，会造成光伏发电弃光问题，掌握其特性是提高消纳的重要基础。本文基于实测数据分析光伏电站相关性。首先，给出了同一光伏电站不同时段出力的相关性和同一时段不同光伏电站出力的相关性计算方法；其次，从理论上分析云量因子和地理位置对于光伏电站出力相关性的影响；最后，以新疆阿克苏光伏电站为例，利用实测数据说明了云量因子和地理位置对同一光伏电站出力相关性的影响，以及不同光伏电站出力相关性的影响。 关键词 :相关性，光伏电站，实测数据，云量因子，地理位置 Copyright © 2019 by author(s) 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 太阳能光伏发电作为一种清洁、可再生、蕴藏量巨大的新能源，继风电之后逐渐得到人们的青睐，中国新增装机容量连续5年全球第一。而光伏的不确定性、间歇性和波动性导致光伏输出功率不稳定，从而改变系统潮流分布，对系统调峰、调频具有显著影响，造成光伏消纳困难的问题。2017年新疆阿克苏弃光量3.339亿千瓦时，弃光率高达36.07%，主要原因是对于光伏特性认识不足，导致电网调度策略不合理。因此，分析光伏出力在不同场景、不间空间尺度下的相关性特征具有重要意义 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。 目前研究光伏电站相关性主要集中在太阳辐射度、地理位置、晴空指数等方面。文献 [ 4 ] 提出以距离为尺度，计算不同位置的2个光伏电站间实测地表水平面总辐照度与晴空地表水平面总辐照度比值的相关性。文献 [ 5 ] 在已知每月逐时晴空指数均值的前提下，从气象学的角度给出了逐时晴空指数的概率密度函数。文献 [ 6 ] 利用晴空指数来描述光伏电站出力的不确定性。文献 [ 7 ] 对影响光伏出力不确定性因素的云量进行了建模。文献 [ 8 ] 从概率分布、波动特性等方面研究了光伏出力遮挡因子的随机特性，并分析了光伏出力的空间相关性。文献 [ 9 ] 对新能源发电的相关性进行了研究，提出应用经验分布函数描述风力与光伏出力的随机性。文献 [ 10 ] 阐述了风电的聚集效应及空间相关性对风电随机特性的影响。文献 [ 11 ] 给出了不考虑延时和考虑延时的风电功率相关系数计算方法，并在此基础上提出了风电功率的平均风速相关性分析方法。文献 [ 12 ] 研究了光伏电站群相关性分析，提出从单一光伏电站扩展至电站群，同向波动逐渐减小，光伏功率波动逐渐减弱。上述文献侧重于分析光伏电站输入与输出相关性，未着重分析光伏电站输出与输出之间的相关性。 本文基于实测数据分析光伏电站数据的相关性。首先，给出了同一光伏电站不同时段出力的相关性和同一时段不同光伏电站出力的相关性计算方法；其次，从理论上分析云量因子和地理位置对于光伏电站出力相关性的影响；最后，选取新疆阿克苏光伏电站数据说明了云量因子和地理位置对同一光伏电站和不同光伏电站出力相关性的影响。本文研究光伏出力的相关性，为电网调度提供认识光伏特性的基础，有利于减少弃光率。
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user: 2. 光伏电站出力相关性的计算方法 2.1. 同一光伏电站不同时段出力 同一光伏电站不同时段出力相关性，反应的是某光伏电站一段时间的出力与另一段时间的出力之间的关系。对于具有L天实测数据的某光伏电站，假设该光伏电站第j天在第 1 ， 2 ， ⋯ ， n 时刻的实测出力为： (1) 式中，n为光伏出力时长。 可获得反应同一光伏电站不同时段出力相关性的相关系数矩阵如下： (2) ρ s = r ( P α ， P β ) = ∑ i = 1 n ( P i α − P α ¯ ) ( P i β − P β ¯ ) ∑ i = 1 n ( P i α − P α ¯ ) 2 ∑ i = 1 n ( P i β − P β ¯ ) 2 (3) 式中， R s 表示L天同一光伏电站不同时段出力的相关系数矩阵， ρ s 表示第 α 天和第 β 天同一光伏电站不同时段出力的相关系数。 2.2. 同一时段不同光伏电站出力 同一时段不同光伏电站出力相关性，反应的是同一时段不同光伏电站出力之间的关系。 对于具有M个光伏电站的大型光伏基地，考虑延时T，则可获得考虑延时T的相关系数矩阵如下： R T = [ ρ T ] M × M (4) ρ T = r ( P T f ， P g ) = ∑ i = 1 n ( P i + T f − p f ¯ ) ( P i g − P g ¯ ) ∑ i = 1 n ( P i + T f − p f ¯ ) 2 ∑ i = 1 n ( P i g − P g ¯ ) 2 (5) 式中， R T 表示同一时段M个光伏电站出力的延时为T的相关系数矩阵， ρ T 表示同一时段第f号光伏电站和第g号光伏电站出力的延时为T的相关系数。 改变延时T的大小，即可得到同一时段不同光伏电站出力在不同延时情况下的相关性，从而更加准确的反映光伏电站出力之间的时空分布特性。
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user: 3. 光伏电站出力相关性的影响因素理论分析 光伏接收到的太阳辐射量的大小直接影响发电量，太阳辐射量越大，发电量越大。太阳辐射量大小与云量因子、地理位置有直接的关系。下文详细分析。 3.1. 云量因子 云量是指云遮蔽天空视野的成数，在气象上常以天空中出现的云量的多少计算天气晴朗的程度，云量因子表征云量对于光伏发电系统的输出功率影响程度，序列表示为 ε = [ ε 1 ， ε 2 ， ⋯ ， ε n − 1 ， ε n ] 。正常情况下，晴天云量因子范围为 0.9 ≤ ε i ≤ 1 ，多云天云量因子范围为 0.7 ≤ ε i < 0.9 ，阴天云量因子范围为 ε i < 0.7 。 云量因子表现为光伏输出功率限制和波动，多云天和阴天的情况，输出功率小于晴天，波动频率大于晴天，因此光伏出力序列表现为输出功率大小限制、波动，以下分析云量因子对同一光伏电站不同时段出力相关性的影响。 假设光伏电站晴天的出力序列 x ： x = [ 0 ， ⋯ ， 0 ， γ 1 x 1 ， γ 2 x 2 ， γ 3 x 3 ， ⋯ ， γ n − 2 x n − 2 ， γ n − 1 x n − 1 ， γ n x n ， 0 ， ⋯ ， 0 ] (6) 假设同一光伏电站多云天的出力序列 y ： (7) 假设同一光伏电站阴天的出力序列 y ′ ： y ′ = [ 0 ， ⋯ ， 0 ， β 1 y ′ 1 ， β 2 y ′ 2 ， β 3 y ′ 3 ， ⋯ ， β n − 2 y ′ n − 2 ， β n − 1 y ′ n − 1 ， β n y ′ n ， 0 ， ⋯ ， 0 ] (8) ρ ( x ， y ) = ( N − n ) x ¯ ⋅ y ¯ + ∑ i = 1 n ( γ i x i − x ¯ ) ( α i y i − y ¯ ) ( ( N − n ) ( 0 − x ¯ ) 2 + ∑ i = 1 n ( γ i x i − x ¯ ) 2 ) ⋅ ( ( N − n ) ( 0 − y ¯ ) 2 + ∑ i = 1 n ( α i y i − y ¯ ) 2 ) (9) ρ ( x ， y ′ ) = ( N − n ) x ¯ ⋅ y ¯ ′ + ∑ i = 1 n ( γ i x i − x ¯ ) ( β i y ′ i − y ¯ ′ ) ( ( N − n ) ( 0 − x ¯ ) 2 + ∑ i = 1 n ( γ i x i − x ¯ ) 2 ) ⋅ ( ( N − n ) ( 0 − y ¯ ′ ) 2 + ∑ i = 1 n ( β i y ′ i − y ¯ ′ ) 2 ) (10) 式(9) (10)表明，云量因子 α 、 β 、 γ 数值会影响 ρ ( x ， y ) 、 ρ ( x ， y ′ ) 之间的大小关系。 3.2. 地理位置 地理位置(纬度相同，经度不同)表现为同一出力时间，光伏开始、停止发电时间不同，光伏出力序列表现为开始、停止发电点向同一方向平移，以下分析地理位置对同一时段不同光伏电站出力相关性的影响。 假设参考光伏电站A的出力序列 x ： x = [ 0 ， ⋯ ， 0 ， x 1 ， x 2 ， x 3 ， ⋯ ， x n − 2 ， x n − 1 ， x n ， 0 ， 0 ， ⋯ ， 0 ] (11) 假设同纬度不同经度、距离A光伏电站较近的光伏电站B的出力序列 y ： y = [ 0 ， ⋯ ， 0 ， 0 ， y 1 ， y 2 ， ⋯ ， y n − 1 ， y n ， 0 ， 0 ， ⋯ ， 0 ] (12) 假设同纬度不同经度、距离A光伏电站较远的光伏电站C的出力序列 y ′ ： y ′ = [ 0 ， ⋯ ， 0 ， 0 ， 0 ， y ′ 1 ， ⋯ ， y ′ n ， 0 ， 0 ， ⋯ ， 0 ] (13) 假设条件1：在 ， 且 x i = x n − i + 1 假设条件2： x i = y i = y ′ ρ ( x ， y ) = ( N − n − 2 ) x ¯ ⋅ y ¯ + ( x 1 − x ¯ ) ( 0 − y ¯ ) + ( x 2 − x ¯ ) ( y 1 − y ¯ ) + ∑ i = 3 n ( x i − x ¯ ) ( y i - 1 − y ¯ ) + ( 0 − x ¯ ) ( y n − y ¯ ) + ( 0 − x ¯ ) ( 0 − y ¯ ) ( ( N − n ) ( 0 − x ¯ ) 2 + ∑ i = 1 n ( x i − x ¯ ) 2 ) ⋅ ( ( N − n ) ( 0 − y ¯ ) 2 + ∑ i = 1 n ( y i − y ¯ ) 2 ) (14) ρ ( x ， y ′ ) = ( N − n − 2 ) x ¯ ⋅ y ¯ ′ + ( x 1 − x ¯ ) ( 0 − y ¯ ′ ) + ( x 2 − x ¯ ) ( 0 − y ¯ ′ ) + ∑ i = 3 n ( x i − x ¯ ) ( y ′ i - 2 − y ¯ ′ ) + ( 0 − x ¯ ) ( y n − 1 − y ¯ ′ ) + ( 0 − x ¯ ) ( y n − y ¯ ′ ) ( ( N − n ) ( 0 − x ¯ ) 2 + ∑ i = 1 n ( x i − x ¯ ) 2 ) ⋅ ( ( N − n ) ( 0 − y ¯ ′ ) 2 + ∑ i = 1 n ( y i − y ¯ ′ ) 2 ) (15) 根据假设条件2，可推导下式： Δ ρ = ρ ( x ， y ) − ρ ( x ， y ′ ) = x 2 y 1 + ( y n − 1 − y 1 ) x ¯ ( ( N − n ) ( 0 − x ¯ ) 2 + ∑ i = 1 n ( x i − x ¯ ) 2 ) ⋅ ( ( N − n ) ( 0 − y ¯ ) 2 + ∑ i = 1 n ( y i − y ¯ ) 2 ) (16) 根据假设条件1，式(16)表明， Δ ρ > 0 ，即 ρ ( x ， y ) > ρ ( x ， y ′ ) 。因此，开始、停止出力时间越接近的光伏电站，相关系数越大，进而说明在同一纬度上，地理位置越接近的光伏电站，出力相关性越强。
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user: 4. 实测数据光伏电站出力相关性分析 选取的光伏电站位于新疆阿克苏地区，太阳能资源丰富，年平均总辐射辐照度约160~200 W/m 2 ，具体光伏电站信息如表1所示。光伏电站实测数据均来源于D5000自动采集数据系统，获取时间为2015年1月至12月，1分钟采集1次光伏出力值，1天共采集1440个数据值。 Table 1 Basic information of photovoltaic power statio 光伏电站 装机容量(MW) 纬度 经度 与嘉盛柯坪距离(km) 与嘉盛柯坪时差(min) 嘉盛柯坪 20 40.51 79.05 \ \ 大唐阿克苏 20 40.65 80.27 103.7 3 min 正泰拜城 20 41.8 81.87 239.7 7 min 汉能新和 20 41.22 82.78 317.05 11 min 中节能轮台 20 41.78 84.27 443.7 17 min 表1. 光伏电站基本信息 4.1. 云量因子对相关性的影响 鉴于云量主要分为典型晴天、典型多云天、典型阴天，选取不同天气下嘉盛柯坪光伏电站数据，相应的天气如表2所示，对应的功率曲线如图1~3所示。两两分别做同一光伏电站不同时段出力的相关系数计算，比较分析云量因子对于同一光伏电站出力相关性的影响。 Table 2 Cloudines 日期 编号 天气 日期 编号 天气 日期 编号 天气 7.15 A1 典型晴天 7.8 B1 典型多云天 7.26 C1 典型阴天 7.16 A2 典型晴天 7.25 B2 典型多云天 7.27 C2 典型阴天 7.17 A3 典型晴天 7.29 B3 典型多云天 7.28 C3 典型阴天 表2. 云量情况 图1. 晴天的功率曲线 图2. 多云天的功率曲线 图3. 阴天的功率曲线 经相关系数计算可得表3，统计表3中数据可得表4，最值角度排序： ρ 晴 天 、 晴 天 min > ρ 晴 天 、 阴 天 max > ρ 多 云 天 、 阴 天 max > ρ 多 云 天 、 多 云 天 max > ρ 阴 天 、 阴 天 max 。 上述分析表明，晴天与晴天的相关系数的最小值大于除了晴天与多云天组合之外的任意组合的最大值，表明同一光伏电站出力相关性最强，原因在于两者的云量因子接近且干扰因素较小。 Table 3 Coefficient of correlation under different cloud cove A1 A2 A3 B1 B2 B3 C1 C2 C3 A1 1 0.9849 0.9823 0.9760 0.9337 0.8612 0.9716 0.9271 0.7966 A2 \ 1 0.9969 0.9924 0.9554 0.8273 0.9674 0.9122 0.8369 A3 \ \ 1 0.9979 0.9580 0.8342 0.9645 0.9141 0.8563 B1 \ \ \ 1 0.9571 0.8293 0.9549 0.9113 0.8634 B2 \ \ \ \ 1 0.8339 0.9210 0.8851 0.8942 B3 \ \ \ \ \ 1 0.8713 0.8616 0.7660 C1 \ \ \ \ \ \ 1 0.9141 0.8083 C2 \ \ \ \ \ \ \ 1 0.7676 C3 \ \ \ \ \ \ \ \ 1 表3. 不同云量情况下的相关系数 Table 4 Correlation coefficient statistic 类型 晴天 晴天 晴天 多云天 多云天 阴天 晴天 多云天 阴天 多云天 阴天 阴天 相关系数最大值 0.996957 0.997957 0.971692 0.957195 0.954995 0.914192 相关系数最小值 0.982314 0.827336 0.796622 0.829308 0.766062 0.767678 表4. 相关系数统计 4.2. 地理位置对相关性的影响 以表1中嘉盛柯坪光伏电站为参考电站，大唐阿克苏、正泰拜城、汉能新和、中节能轮台光伏电站作为比较电站，5个电站几乎在同一纬度，但处于不同经度。 选取参考电站和比较电站7月同1天数据，五个光伏电站功率曲线如图4~6所示，两两分别做同一时段不同光伏电站出力的相关系数计算，比较分析地理位置对于不同光伏电站出力相关性的影响。 图4. 五个光伏电站晴天的功率曲线 图5. 五个光伏电站多云天的功率曲线 图6. 五个光伏电站阴天的功率曲线 表5，图7~9表明，晴天和多云天情况下，比较电站与参考电站的距离越远，相关系数最大值所对应延时的绝对值越大。因此，由于参考电站的出力序列的起始点和终止点晚于比较电站，比较电站的出力序列只有经过延时，不同地理位置的光伏电站出力相关性才能达到最强。阴天情况下，相关系数最大值所对应延时的绝对值无明显规律，波动较频繁，原因在于受阴天影响，光伏出力随机性大。 Table 5 Coefficient of correlation and delay of geographical location considering dela 大唐阿克苏 正泰拜城 汉能新和 中节能轮台 最大值 延时 最大值 延时 最大值 延时 最大值 延时 晴天7.15 0.9991 −1 min 0.99478 −3 min 0.9987 −4 min 0.9980 −11 min 多云天7.25 0.9991 −1 min 0.9799 −3 min 0.9811 −8 min 0.9890 −14 min 阴天7.26 0.8579 −39 min 0.8799 2 min 0.8277 −23 min 0.8809 −56 min 表5. 考虑延时的地理位置的相关系数及延时 图7. 晴天的延时特性 图8. 多云天的延时特性 图9. 阴天的延时特性
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user: 5. 结论 本文基于实测数据分析阿克苏光伏电站出力的相关性。首先给出了两种类型的光伏电站出力相关性计算方法，然后从理论上分析了云量因子和地理位置对于光伏电站出力相关性的影响，最后用实测数据分析光伏电站出力相关性。 1) 晴天与晴天的相关系数的最小值大于除了晴天与多云天组合之外的任意组合的最大值，表明同一光伏电站出力相关性最强，原因在于两者的云量因子接近且干扰因素较小。 2) 晴天和多云天情况下，参考电站的出力序列的起始点和终止点晚于比较电站，比较电站的出力序列只有经过延时，不同地理位置的光伏电站出力相关性才能达到最强。
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user: 摘 要 随着近年来量子密码技术的迅猛发展，作为其重要分支的量子安全直接通信(QSDC)技术也取得了令人瞩目的进展。本文提出了一种依托4维Hilbert空间的QSDC改进方案，该方案混合利用Bell态粒子和单光子并将3比特经典信息加载于1个量子态上以提高编码容量以及信息传输的效率和安全性。 关键词 :量子安全直接通信，量子编码，4维Hilbert空间，窃听检测 Copyright © 2019 by author(s) 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: 4. 结束语 本方案定义在4维Hilbert空间上，综合利用EPR纠缠粒子对、单光子加载机密信息，完成安全直接通信。理论上，所使用的量子编码方案一般不会因公布经典信息而造成机密泄露，方案的具体优势如下： 1) 高维Hilbert空间中，利用EPR纠缠对的幺正变换可对信息进行编码操作，多维Bell态粒子用作检测粒子可确保信道安全。 2) 单光子传输机密时，基于的是理论上已证明安全的量子信道，可提高通信的可靠度。 Table 7 Comparison of different efficiency parameter 理论方案 安全性 传输效率 ξ 量子比特率 η 编码容量 两步QSDC方案(2003) 理论安全 1 1 一个态：2 bits DL04方案(2004) 理论安全 1 1 一个态：1 bit w态高维 QSDC方案(2017) 理论安全 1.739 0.438 一个态：4 bits cluster态可控 QSDC方案(2017) 理论安全 暂无 暂无 一个态：2 bits 星型网络双向 QSDC方案(2016) 理论安全 2 暂无 一个态：2 bits Bell态粒子和单光子 混合QSDC方案(2016) 信息泄露 2 1 一个态：3 bits Bell态粒子和单光子混合 QSDC改进方案(2017) 理论安全 1.5 1 一个态：1 bit 本方案 理论安全 约为2 约为1 一个态：3 bits 表7. 效率参数对比 3) 混合利用单光子与EPR纠缠光子对，使得1量子比特可携带传输3比特经典信息，能够提高通信容量，从而提高量子比特传输率。 4) 通信双方利用经幺正变换后的粒子进行通信，可进一步完成系统双向交流，此外双方共享两个不对称信道，可有效避免量子编码攻击。 5) 方案在理论层面简明高效，量子比特利用率较高。 但本方案主要是理论研究，并没有进行过实际应用操作。方案不仅要制备并测量单光子、Bell态，还需利用好量子存储技术进行安全存储。此外，如何综合利用好单光子与Bell态粒子还存在一定的现实难度，相信在量子安全直接通信实验研究取得了突破性进展的前提下，本方案所存在的技术难题会被逐一攻破，最终实现实验实用化验证。
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user: 摘 要 在各个景点中，由于人力导游的复杂性，导致很多游客并不能够很好的自助游，并且在浏览过程中，时刻紧盯手机也会造成不良影响，将景点或展览品的解说录音，详细介绍、图片、文化故事、历史人物、视频资料等内容编辑并录入系统资料库。游客只需要打开手机上的任意二维码扫描软件，对感兴趣的景点或展览品标牌上的二维码图像进行扫描，就可以听到解说，观看视频及浏览更详细的展览信息，还可以进行分享。这样可以有效提升景区吸引力，增加旅游互动性。因此我们的掌上导游自助讲解系统带游客聆听景点背后的故事，增加旅行的乐趣和体验。 关键词 :二维码，语音解说，视频播放，详细资料 Copyright © 2019 by author(s) 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 游客在观光旅游中，浏览博物馆和美术馆所占比例约为15%。同时，伴随着文化旅游在旅行市场上的逐渐升温，自由行游客在计划行程时，将能体现目的历史、文化、艺术的景点纳入行中的比例也有所增加 [ 1 ] 。从这一发展背景来看，在行中切入碎片化智能产品是顺应自由行的发展趋势，也成为智能导游APP产品崛起的背景。现在游客自由行所占的比例也越来越大，观光游览是旅游的第一大目的，这其中就包括海量的景点，这些景点对应的受众群体也很广，因此智能导游作为朝阳行业也会越来越火 [ 1 ] [ 2 ] [ 4 ] 。在自由行中，相对传统的景区导游讲解器，智能导游APP的确优势明显。例如用户通过手机端便可使用，无需在景区租赁讲解器，省时省力。操作过程全中文，简单易懂，在用户移动过程中，也会根据其定位提供新的导览内容，具备规划路线方面的智能性 [ 3 ] 。
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user: 2. 主要技术创新分析 为了方便无编程基础的人员控制后台，我们将后台可视化。为了避免播放音频的卡顿，和安卓手机对流量的限制，我们采用了两套解决方案。1、可以插入音频，2、直接添加需要朗读语音的文字。为了方便后台管理人员增加新的景点和展品，我们采用了二维码的优势，直接生成二维码，并配好完整界面，方便打印。为了方便后台管理人员的控制，可以增加管理员，更改密码，以及找回密码。项目景点可以进行评论互动，增强趣味性进入系统可以使用定位功能，查看附近的景点、新增微信小程序，可以定位并查看附近景点，小程序自动播放视频和音频。无需下载APP。
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user: 3. 国内外同类技术对比 最早提出智能导游概念的国家是美国。在建设智能导游的过程中，美国取得了显着成效。除了实施系统的完整智能票务服务外，游客或居民还实现了实时公交线路运营状态查询。近年来，为了更好地迎合自助游客的需求，美国的“智能导游”得到了广泛的应用。在智能酒店建设方面，美国地区的目标是满足客户智能，人性化和信息需求，改善详细服务，优化管理流程，降低管理和运营成本。
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user: 4. 未来掌上导游发展趋势 未来智能导游产品将是一款基于GPS和手机的综合应用，利用GPS实时定位，接收游客的位置，传输景点的详细信息，靠近展品时自动播放信息。为用户提供从一个景点到另一个景点的最佳路径。可以预见，未来的每个景点，展厅都将配备这样的智能导游，让参观者在参观景点时真正体验现代信息技术的便利性和随机性。更重要的前景是，通过室内导航的发展，博物馆的室内展品将会得到更好的浏览体验。