DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 模型在移动支付盈利测算的应用 由于所收集到的数据只是青岛四分之一的公交情况，如果估计整个青岛市全部得以实现移动支付的公交车的盈利情况。如果估计第三方盈利的情况，必须得知道青岛在某个时间段内的使用移动支付方式的全部乘车人数。在这里要首先利用所收集到的原始数据，对乘客进行估算，然后在对第三方支付的盈利进行估计。 4.1. 移动支付乘客人数的预测 由于数据没有明显的季节性波动，在这里使用较为简单的频率方法。操作流程如下： 先计算28天内各个时间段的MP/CP的值，接着再分别求其平均值，即各个时间段的移动支付人数与刷卡支付的比值。周末与非周末的MP/CP分别记为 x i i = 1 ， 2 ， … ， 8 统计出总体各个时间段的平均值(包括Null值)将其分别记为 r i i = 1 ， 2 ， … ， 8 则总支付人数的估计值如下： R = ∑ i = 1 8 x i r i (4.1) 根据原始数据，很容易算出r i 的值，根据公式(4.1)就可以得到总体的移动支付人数R。 4.2. 盈利情况的实证分析 以五月份的数据为例，得出如表7、表8： Table 7 MP/CP in Ma 时间段 [0， 7] [7， 9] [9， 12] [12， 14] [14， 17] [17， 19] [19， 22] [22， 24] 1 0.132 0.475 0.313 0.477 0.337 0.523 0.360 0.531 2 0.129 0.465 0.318 0.477 0.331 0.513 0.357 0.502 3 0.128 0.465 0.322 0.478 0.333 0.509 0.358 0.522 4 0.130 0.470 0.320 0.485 0.336 0.518 0.360 0.550 5 0.127 0.467 0.319 0.479 0.330 0.523 0.357 0.548 6 0.128 0.463 0.317 0.483 0.325 0.521 0.353 0.531 7 0.132 0.465 0.313 0.471 0.326 0.516 0.346 0.552 表7. 五月份各个时间段MP/CP Table 8 Average value of May in each perio 时间段 [0， 7] [7， 9] [9， 12] [12， 14] [14， 17] [17， 19] [19， 22] [22， 24] 1 5131 103，356 46，386 36，135 40，278 79，535 35，240 8908 2 4393 95，589 45，223 36，155 46，475 77，720 37，605 8908 3 4596 97，894 45，358 36，415 46，951 76，609 36，032 9407 4 4622 96，896 44，887 35，664 45，980 77，530 36，984 9815 5 4570 94，143 43，970 35，691 46，135 74，076 39，751 12，704 6 3455 70，159 50，771 43，327 51，842 67，705 43，094 14，453 7 3479 49，719 52，878 49，245 60，387 66，590 43，247 12，818 表8. 五月份总体各个时间段平均值 根据公式(4.1)得到总的乘车人数为1，042，503人，根据公式(3.2)可得整个五月份的盈利约为34.8万元。同理可得二月份营业利润约为36.5万元，八月份约为34万元，十一月份约为31.5万元。
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user: 5. 结论 前面研究了第三方移动支付平台的盈利情况，运用多元线性回归分析的方法提出了第三方支付盈利的数学算式。现总结如下： 1) 试运营期间移动支付人数随时间的增长逐渐增多，从各个时间段看，移动支付在上午增加的趋势不很明显，而下午就比较明显；[0， 7]这个时间段移动支付的波动性比较大。 2) 下午的移动支付次数比上午要有所增加，但是在上午[7， 9]这个时间段不论是移动支付还是刷卡支付都比下午的[17， 19]这个时间段要多。 3) 周末移动支付的人数明显增多，且移动支付的峰值比非周末时段延后一小时。 通过了解公交第三方支付的盈利模式可知手续费、沉淀资金收入、服务费和广告费等影响第三方支付盈利的主要因素，本篇论文通过青岛市支付方式的数据建立了多元线性回归模型。通过分析可以知道使用移动支付的乘车人数越来越多，换句话说，社会对于移动支付的认可度是不断增加的。所以，政府及相关部门可以制定一些倾向于公交移动支付的政策。
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user: 摘要 课堂教学评价是教学管理的重要组成部分之一，但依赖于督导教师完成该项工作的管理形式难以全面评价并反馈学生课堂学习状态。同时，我国高校的课堂监控视频数据被大量搁置未发挥作用。基于此，本文将传统教学管理与人工智能有机结合，提出学生课堂学习状态智能检测算法，采用K-means++聚类算法对目标候选框的个数和宽高比进行聚类分析，搭建双YOLO网络模型对课堂监控视频中学生的课堂行为进行分析，实时、精准地反馈学生的课堂学习状态，并对结果进行评分分级辅助督导教师进行课堂教学评价任务以提高教学管理效率。经过测试实验，本章提出的双YOLO网络模型的准确率为86.62%，且每帧教室监控图像的计算时间0.2 s。
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user: 1. 引言 国务院于2012年10月1日实施了《教育督导暂行规定》，明确将教育教学水平、教育教学管理等教育教学工作情况纳入教育督导工作范围，为高校建立和完善教学质量保障与监控体系提供了重要依据。通常，教学评价需要涉及整个教育教学工作：对学生的知识掌握程度的评估，对课堂学生学习投入度专注度参与率的考察，对教师教学水平、教学方式和教学过程的评价。目前，高校课堂教学质量的评价主要由教学督导工作组 [ 1 ] 完成，督导评价结果也成为了衡量和提升教学质量的核心内容。但是依赖于督导组进行课堂教学评价现阶段仍存在以下2个方面的问题： 1) 课堂教学评价数据客观性不强：一方面，针对某门课程的课堂评价通常是由督导组随机选择两次听课的时间段，通过课堂旁听的方式综合老师的授课内容以及学生的课堂状态进行现场评价，未进行其他课时的课堂评价，评价参考数据不全。 2) 课堂教学评价任务繁重：由于督导老师人数有限，学生课时数量巨大，完全依赖于督导老师对全部的课堂质量进行评价是极具挑战性的。 综上，仅依赖于督导老师的课堂教学质量评价难以全面并实时反馈课堂学生学习状态，利用人工智能技术对海量的监控视频数据进行智能评价是教学管理亟需的一项现代教育信息技术。 近年来，深度卷积网络在计算机视觉和模式识别中得到了广泛的应用，例如首先生成一系列的候选区域，然后再进行精确分类的Fast R-CNN [ 2 ]、Faster R-CNN [ 3 ] 等，然而以上方法由于存在重复卷积、计算开销大问题难以用于实时的场景检测；相反，以SSD [ 4 ] 和YOLO [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] 三个版本为代表的单阶段检测算法，可以从原始图像直接进行目标预测，在速度和精度上大大提升，其在人脸识别 [ 8 ]、车牌号识别 [ 9 ] 等目标检测领域得到了广泛的应用，其中YOLOv3的精度和SSD相当，但速度要快上3倍，更适用于对实时性要求高的场景。 目前基于课堂监控视频的研究主要是针对课堂人数统计 [ 10 ] 和人脸识别考勤 [ 11 ]，未涉及对学生课堂状态的检测，本文在YOLOv3网络的基础上，提出基于高校监控视频的学生课堂学习状态智能检测算法，其创新点主要体现在以下几个方面： 1) 首次将人工智能技术应用于海量的课堂监控视频中，实时检测学生的课堂状态并对其检测结果进行统计分析，为课堂教学质量评价提供参考； 2) 在课堂监控视频中，单个YOLOv3网络模型检测的后排学生课堂学习状态无法达到很好的检测效果。造成该结果主要有三个原因：一是后排的学生由于距离原因动作轮廓比较模糊，二是监控设备像素有限无法保证教室后方学生行为的清晰度，三是在教室人数较多的前提下，学生过于密集造成的部分遮挡。针对以上的图像多尺度问题，本算法设计了双YOLOv3神经网络算法，先训练人体定位检测模型用于检测学生的位置，在尽可能较全定位教室人体位置后，在人体定位检测模型的基础上对相应位置的学生做二次检测，进一步检测学生的行为，同时使用K-means++聚类算法对标注的训练集数据进行聚类分析，然后预测出学生的课堂学习状态，在提高检测精度的结果上改进图片中远景角度的学生漏检问题。
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user: 2. 学生课堂学习状态智能检测算法概述 2.1. K-means++聚类算法 YOLOv3 [ 7 ] 在对预测框进行预测的时候，借鉴了Faster R-CNN中的先验框思想。先验框是一组可以通过人工标注得到的宽高固定的初始预测框，不同的数据集聚类得到的先验框的个数和宽高各不相同。Yolov3使用了K-means聚类算法对数据集中的样本框进行聚类分析，得到最有可能的样本框的形状，但是K-means聚类算法的结果受聚类初始化中心点选取的影响较大。因此本文采用K-means++聚类算法对学生课堂视频数据集进行了聚类分析，从输入的数据集中随机选取一个点作为第一个中心点，以初始中心点彼此尽可能远离为原则，减少了初始化聚类中心点选取对聚类结果的影响，聚类得到的先验框更贴近数据集标注的目标框。 d ( box ，   centroid ) = 1 − arg max ∑ i = 1 k ∑ j = 1 n k I O U ( box ，   centroid ) n (1) 公式(1)中，box表示样本，centorid表示簇的中心，表示第k个聚类中心样本数，n表示总样本数。表示簇的中心矿和聚类框的交并比，IOU越大，距离越小。 图1. 双YOLOv3网络模型训练流程图 图2. 双YOLOv3网络模型测试流程图 按照上述方法，在学生课堂状态数据集中使用K-means++算法重新对标注信息进行聚类，得到的9组anchor值为：(10，13)、(16，30)、(33，23)、(30，61)、(62，45)、(59，119)、(116，90)、(156，198)、(344，319)。 2.2. 双Yolov3网络模型 YOLO是一个基于卷积神经网络(CNN)的实时物体检测算法。神经网络把图片分成不同的区域，然后给出每个区域的边框预测和概率，并依据概率大小对所有边框分配权重。作为目前最先进的目标检测算法，YOLO v3主要经过了三次迭代，检测效果更加准确，功能也更强大，更实用。 针对运用yolo算法进行学生课堂行为识别以达到检测教学质量这一目的，本文将学生的课堂学习状态分为五类：正常听课(Normal)，阅读和记笔记(Read)，玩手机(Phone)，睡觉(Sleep)，左顾右盼等其他未正常听课行为(Abnormal)。算法包括课堂学生人体定位模型和学生课堂学习状态识别模型，其整体流程分为训练和测试两个阶段，主要流程如图1、图2所示：在训练阶段，首先通过图像采集系统采集课堂监控视频数据，分别对人体定位和学生课堂学习状态识别两个特征进行数据标注，然后搭建双YOLOv3网络并设置网络参数，将标注的数据集输入到双YOLOv3网络，最后训练人体定位模型和学生课堂学习状态识别模型。在测试阶段，首先使用人体定位模型检测出学生的位置，然后使用学生课堂学习状态识别模型在其检测出的学生位置预测框中进一步识别学生的学习状态，最后统计分析检测结果并存入数据库，有效改进原始YOLOV3网络模型漏检率高的问题。
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user: 3. 实验与分析 3.1. 训练数据集介绍 考虑到不同教室的摄像头角度、教室中学生座位疏密及学生每节课的座位不同等多种因素可能会导致学生课堂学习状态识别模型训练测试结果造成偏差，本研究设置以下数据采集方案： 1) 采集同样规模教室的两个月时间间隔内学生上课时间段的监控视频，尽量选择摄像头视角较为清晰，教室上课人数不算过于密集且学生人员位置不固定的教室。 2) 人工筛选出了1000张具有代表性的样本分布相对均匀的学生课堂学习状态数据集。 3) 使用标注工具labelImg对图片进行标注，对象类别信息和位置信息在标注过程中会被保存到对应的xml文件下。 图3是数据集标注样本框的中心点的分布散点图，数据集标注样本框的中心点主要分布在图片长宽比例的0.2~0.8之间。 图3. 标注样本框的中心点的分布散点图 3.2. 训练环境和训练参数 本文数据集的训练基于Windows10 64位系统，使用Nvidia GeForce RTX2080Ti显卡、CUDA10.0和cuDNN调用GPU加速训练。图像训练前被降采样到416像素 × 416像素，训练中每轮迭代(Iteration)的样本数量(batch)为64；为了节省内存，每一轮样本又被平均分成16组(subdivision)输入网络参与训练前向传播。batch越大，每次训练提取的样本特征越多，训练效果越好，subdivision越大，内存占用越小。为了防止模型训练出现过拟合，本研究将模型初始学习率(Learning rate)设置为0.001，并在迭代2000次、4000次时衰减10倍以减少loss波动。通过公式(2)计算卷积核个数(filters)到人体定位模型的卷积核大小为18，学生课堂学习状态识别模型的卷积核大小为30。 filters = filters = 3 × ( 5 + num ( classes ) ) (2) 由图4所示，图4(a)和图4(b)分别为人体定位模型和学生课堂学习状态识别模型训练的平均损失函数图，随着训练迭代次数的增加，损失值逐渐减少，趋势逐渐平稳，当平均损失值在1.0上下浮动，达到理想的训练效果。因此本研究选取迭代5000次的模型作为最终的人体定位模型。选取迭代8000次的模型作为最终的学生课堂学习状态识别模型。 3.3. 评价指标 1) 混淆矩阵实验及结果 混淆矩阵是用来总结一个分类器结果的矩阵。用于观察模型在各个类别上的表现，可以计算模型对应各个类别的准确率、漏检率、误报率。本研究混淆矩阵评价的符号定义如表1所示，Y = 0表示样本的实际类别为负例，Y = 1表示样本的实际类别为正例； Y ^ = 0 表示模型预测的结果为负例， Y ^ = 1 表示模型预测的结果为正例。 图4. 模型损失函数图像 Table 1 Confusion matri 模型预测的结果 Y ^ = 1 Y ^ = 0 样本的实际类别 Y = 1 真正例(True Positive， TP) 假负例(False Negative， FN) Y = 0 假正例(False Positive， FP) 真负例(True Negative， TN) 表1. 混淆矩阵 Table 2 Test results of original YOLO network model and double YOLO network mode 原始YOLO网络模型 双YOLO网络模型 预测结果 样本总数 所占比例 预测结果 样本总数 所占比例 准确识别的数量 14，521 22，534 64.44% 19，518 22，534 86.62% 误报的数量 2995 22，534 13.29% 507 22，534 2.25% 漏检的数量 5018 22，534 22.27% 2509 22，534 11.13% 表2. 原始YOLO网络模型和双YOLO网络模型的测试结果 其中，NTP表示样本的真实类别是正例，其模型的预测结果也是正例的真正例样本数量；NTN表示样本的真实类别是负例，其模型将其预测成正例的真负例样本数量；NFP表示样本的真实类别是负例，但模型将其预测成为正例的假正例样本数量；NFN表示样本的真实类别是正例，模型将其预测成为负例的假负例样本数量。三种评价指标的定义如下： 准确率 = NTP/(NTP + NFP)：被正确分类的学生学生课堂学习状态样本比例； 误报率 = NFP/(NFP + NTP)；被错误分类的学生学生课堂学习状态样本中假正例的比例； 漏检率 = NFN/(NFP + NTP)；被错误分类的学生学生课堂学习状态样本中假负例的比例。 测试数据中含有500张教室监控图片，内含22，534条学生课堂行为记录，人体定位模型的检测效果如图5所示，原始YOLO模型和双YOLO模型的测试对比结果如表2所示，教室学生课堂学习状态检测结果图对比如图6所示。 分析表2得，使用双YOLO网络的学生课堂学习状态智能检测算法的准确率为86.62%，漏检率为11.13%，误报率为2.25%，相较于原始YOLO网络算法的准确率为64.44%，漏检率为22.27%，误报率为13.29%，本文算法的准确率更高，漏检率更低。 图5. 人体定位模型的检测效果 图6. 教室学生课堂学习状态检测结果图
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user: 4. 学生课堂状态智能检测系统设计 本文在基于双YOLO网络的学生课堂学习状态智能检测算法上，设计了学生课堂状态智能检测系统，通过训练好的YOLOv3模型检测出教室的学生人数和学生的学习状态，面向教学管理人员，软件操作流程精简，减轻教学管理人员的负担，对学生的出勤率和课堂关注度等情况作出评价。 学生课堂状态智能检测系统主要包括3大功能：预览课堂监控功能，学生人体定位检测功能和学生课堂学习状态检测功能，在加载模型后，可以对课堂监控视频进行实时的学生人数统计和学生状态识别，图7为本系统的流程图：加载学生课堂状态智能检测模型后，首先进行课堂监控视频的选择与预览，接着进行学生人体定位检测或学生课堂学习状态检测两种功能选择，最终根据课堂监控视频，实时显示可视化结果并进行相关统计。 图7. 学生课堂状态智能检测系统流程图 Table 3 Classroom evaluation score evaluation criteria and situation analysi 课堂评价等级 课堂评价得分 情况分析 A (优秀) ≥85 班级85%以上学生都在认真听讲或记笔记，学生精力集中，课堂专注度高 B (良好) ≥70 班级70%以上学生在认真听讲或记笔记，学生课堂专注度良好 C (一般) ≥50 班级仅有超过50%的学生在认真听讲或记笔记，学生课堂专注度一般 D (不佳) <50 班级学生认真听讲或记笔记人数不到总人数的50%，学生课堂专注度不佳 表3. 课堂评价得分评判标准及情况分析 图8. 应用程序用户界面展示及课堂评价结果展示图 表3中所提到的课堂评价得分结合了权重为80%的认真听课率与权重为20%的课堂出勤率：其中认真听讲率为双YOLO网络模型检测出的学生课堂中正常听讲和阅读记笔记两种学习状态占总体学习状态的比例；课堂出勤率为通过人体定位模型检测出的学生人数占班级实际人数的比例。通过划分课堂评价得分标准，本研究将学生课堂状态从班级大多学生注意力集中、专注度高的课堂状态到班级大部分学生注意力不集中、专注度的课堂状态低分为A (优秀)，B (良好)，C (一般)，D (不佳)四个等级。自习课的学生学习状态评判同理。其中在C (一般)，D (不佳)两个等级中，根据实际上课情况和老师教学任务的安排，如出现phone (玩手机)、abnormal (左顾右盼)等学生课堂状态大于40%的情况可能为教师在课堂上发布了雨课堂签到答题、学生小组学术讨论活动等教学任务，此时应以实际情况确定最终标准。 如图8(a)所示为在一段实时监测的教室人数为45人的监控视频中截取的应用程序用户界面展示，通过课堂评价结果展示图8(b)可看出该堂课的出勤率为100%，认真听讲率为78%，学生课堂状态为B(良好)等级，正常听课及阅读约超过课堂总人数的70%，学生在课堂上精力较为集中，课堂专注度良好。
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user: 5. 结论 本文利用人工智能领域中的计算机视觉技术，创新搭建双YOLO网络模型并结合K-means++聚类算法对课堂监控视频中学生的课堂状态进行检测和分析，有效提高了模型检测结果的准确率。但是本研究提出的项目还存在一些待改进之处，如教室内部人数过多造成的拥挤现象导致学生行为(尤其是手部动作特征)被遮挡住，导致神经网络模型的识别准确率较低。本文算法可以充分利用课堂视频监控资源进行学生人体定位和学生课堂学习状态的实时检测，并由学生课堂状态智能检测系统通过课堂评分向高校老师及领导准确实时反馈课堂及自习课的学生学习状态，打破高校监控视频被机械记录并搁置的现状，推动了人工智能技术在高校教学服务中的应用，提高了教学管理的效率各个高校的教学，实现了共同构建融合信息技术的高校人才培养体系的目的。
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user: 摘要 十四五规划以来，国家和社会高度重视健康，在2013年国务院就正式发布《关于健康服务业发展的若干意见》中明确指出了身心健康对于人民群众、对社会的重要性，同时对健康服务业的发展提供了政策上的支持。伴随着全民健康号召的提出，人们对餐桌的追求已经不仅仅是大鱼大肉，而是追求营养均衡、高颜值、绿色的食品。在“轻食主义”逐渐流行的背景下，不仅仅影响着消费者的用餐理念，也促进着现有餐饮企业的转型升级。本论文通过对我国餐饮业现状与轻食餐饮业的现状对比，进而对轻食主义餐饮业未来的发展前景以及存在的问题做出分析。
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user: 1. 引言 近年来，随着全民健康号召的提出，致使健身市场高速增长，健康管理、运动营养品的相关领域均保持着10%以上的增速。从国家统计局发布的报告来看，餐饮收入总额持续增长，为消费新动能。伴随着餐饮消费的增加，新一代的消费群体追求“健康”与“美”的饮食，人们对餐桌的追求已经不仅仅是大鱼大肉，而是追求营养均衡。并且轻食进入中国的时间较短，头部品牌尚未出现，竞争分散。所以轻食餐饮行业未来的发展空间值得我们去分析和探究。
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user: 2. 轻食餐饮业的发展背景 以PEST分析模型为工具(PEST分析是指宏观环境的分析，宏观环境又称一般环境，是指一切影响行业和企业的宏观因素。对宏观环境因素作分析，不同行业和企业根据自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对政治(Political)、经济(Economic)、社会(Social)和技术(Technological)这四大类影响轻食餐饮业的主要外部环境因素进行分析。简单而言，称之为PEST分析法。)来分析轻食餐饮行业的发展背景。 P：十三五规划以来，国家和社会高度重视大健康，在2013年国务院就正式发布《关于促进健康服务业发展的若干意见》，明确指出了身心健康对于人民群众、对社会的重要性，同时对健康服务业的发展提供了政策上的支持。 E：从国家统计局发布的报告来看，2018年一季度，全国居民人均可支配收入达到7815元，比上年同期名义增长8.8%，扣除价格因素，实际增长6.6%。 S：伴随着人均收入的增多，人们对餐桌的要求已经不仅仅是大鱼大肉，而是追求营养均衡；除此之外人们对于美的认知和追求更加强烈，更多的表现在健身、塑性等方面，与此同时由于肥胖而导致的疾病引起了人们的普遍关注，从而使人们更加重视饮食的健康问题。 T：AI智能的发展、其他高科技技术的进步都对线上健康减肥市场提供了一定的发展条件。 据《朝日新闻》报道，雀巢的日本公司在日本推出了一项新型免费服务，人们在吃饭时使用智能手机拍摄食物照片，利用通信软件“LINE”发送给雀巢日本官方的账号，即可通过人工智能分析出食物的卡路里及营养成分含量。此外，该账号还可根据用户年龄分析其蛋白质、脂肪等营养成分摄入量是否不足，并且后期开始发售可根据个人情况补充营养成分的绿色健康餐。 作为AI巨头之一的谷歌，他们正在开发一款名为Google Coach的可穿戴式健康健身助理。Google Coach可以通过分析用户的健身和生理数据，为用户推荐合适的健身方式、追踪用户的健身进度。如果用户错过Google Coach提供的健身计划，Google Coach还会为用户提供一些推荐的替代解决方案来进行弥补。Google Coach的服务不仅仅是监控用户的各项活动数据，还会根据用户的身体素质推荐合适的营养配餐。它会为用户提供未来一周内的饮食安排，遵循健身运动“三分靠练，七分靠吃”的原则，真正地像一个健身教练一样为用户指定周密的减肥计划。 另外，Google Coach还可以为用户提供一些日常的健康提示，比如需要饮用多少水，何时服用药物，或者应该走多少步等等。轻食餐饮业可以与这些高科技公司合作，可以更好的发展轻食餐饮业，也可以达到对轻食主义宣传的目的，在网络上掀起轻食主义的浪潮，综上轻食餐饮业有良好的发展空间
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user: 3. 轻食主义概念和特点 3.1. 轻食主义的概念 “轻食主义”一词最早起源于欧洲，外文名为“Lunch”，其原意为少而且容易吃饱的食物，词义被扩大丰富，演变成低脂肪、低热量、少糖、少盐且富含高纤维和营养的食物。 “轻”的不只是轻食食物的卡路里轻，同时也是消费者在食用过程中的状态：在无负担，无压力，消费者能够身心放松的心情下去享受食物；在这里，“食”当然是美食，均衡的营养搭配，健康绿色的食材选用都是必不可少的。轻食不仅仅是一种饮食习惯，更代表一种均衡、自然、健康的生活方式。现代社会，随着人们的物质生活水平不断提升，人们更加追求在食物的品质。 3.2. 轻食产品的特点分析 1) 食材较轻。随着时代的发展，轻食逐渐变成低脂、低热量、少糖、少盐且富含高纤维和营养的食物的总称。同时还要食材简单、分量小、耗时少且吃得饱，这就要求轻食的食材要“轻”，但不只是限定卡路里数，更是体现在食材“轻”还体现在人食用后刚好满足身体需求。不会带来负担，让人身心愉悦 [ 1 ]。 2) 烹饪技法轻。从烹饪食物常用的辅助材料和工具中细解“轻食”的意义，尽可能选用环保绿色、健康的炊具，让厨房少产生油烟。用科学的方法打造“轻食代”。例如电蒸炉，在不破坏食物分子结构的前提下，达到原汁原味的目的；空气炸锅，用空气代替原本煎锅里的热油，用近似太阳热风在密闭的锅内对流加热，令食材无需滚油也能近似达到油炸的效果。 3) 售卖携带方式轻。轻食有一层含义是“轻餐”，这意味着它非常方便快捷。销售模式可分办事处销售、门市(销售中心)销售、人员推销、会议展销、邮购式销售、国际互联网的网上销售、集市销售与流动销售等方式。能够在各种场合、时间、方便售买和携带。
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user: 4. 我国餐饮业现状与轻食餐饮业的现状的对比 我国餐饮行业呈现出以下4个特点： 1) 由价格竞争、产品质量的竞争，发展到产品与企业品牌的竞争，文化品位的竞争在餐饮业发展初期，餐饮企业之间主要是打价格战，而随着经济的发展与时代的进步，消费者用餐既要求满足生理需求，又注重心理需求。因此，越来越多的经营者把注意力转向打造自己的品牌，提高企业的文化品位。 2) 由偏小城市向大中城市发展，由在本地发展走向外地发展几年来涌现出的一批大的餐饮公司和连锁企业，一个共同的特点是它们都寻求向外地扩张，立足和占据外地市场，甚至打进中心城市和国际性大都市。如今，地域的概念已经淡化，餐饮企业竞争的市场半径大大延长。 3) 由单店竞争、单一业态竞争，发展到多业态、连锁化、集团化、大规模的竞争起初的餐饮业企业与店铺相对独立，样式单一；而如今各种连锁加盟店铺与国际化的餐饮具有更大的规模，种类多样，大规模的企业联合形成餐饮集团，实现餐饮产业的多样化与国际化。 4) 中外餐饮企业竞争加剧 随着外资不断涌进中国餐饮市场，我国餐饮业面临着国外餐饮品牌的强大挑战，与国外餐饮相比，国内餐饮企业在管理、服务方面的差距较大。加入WTO后，更多外资餐饮企业的进入加剧我国餐饮行业的竞争。国外餐饮企业进入中国，对我国餐饮服务质量标准、文化氛围、饮食结构等将产生深刻影响。而中国本土品牌餐饮走出去步伐较慢，竞争力不强 [ 2 ]。
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user: 5. 轻食餐饮行业的未来发展空间及面对的困难 5.1. 未来发展空间 随着中国人均收入的增加，并且90、00后(90后是指1990年1月1日至1999年12月31日出生的一代中国公民，有时泛指1990年以后至2000年之间出生的所有中国公民。00后是指2000年1月1日至2009年12月31日出生的中国公民，有时也泛指出生于二十世纪九十年代末期的人。)已经成为了消费的主力军，他们对美食的追求不仅仅是餐桌上的大鱼大肉，而是最求高颜值、营养均衡的轻食、健康餐，所以现在我国轻食餐厅的数量逐渐增多，对轻食的需求的人的数量也越来越多，所以以轻食主义为主题的绿色快餐厅在我国有很大的发展空间。基于我们对许多轻食餐厅的营业情况进行分析发现，人们越来越倾向于走入轻食店消费。轻食餐饮不再只是理论，而真正的融入到我们的社会生活中去。并且将为中国餐饮业的转型升级提供新的机遇。因此，在轻食主义的热潮下，餐饮业将会有更好的发展前景 [ 3 ]。 5.2. 面对的困难和问题 1) 中国目前对轻食主义概念的认识不具有普遍性，产品受众范围小，普遍适用于有健身和健康生活理念的人群，符合部分年轻人的消费观念。人们印象中的轻食就是沙拉并且认为沙拉是冷食，不太适合秋冬季食用，而中国人的秋冬餐更加偏向于热餐或暖餐，所以，一旦进入秋冬季节，选择轻食的人会越来越少，销量也会下降。 2) 因轻食主义主打的是健康无添加的食品所以其保质期短并不能满足线上方面国内外无互联网用户的需要，线下方面无法满足店铺配送范围外顾客的需求。其次，轻食食材在选择和搭配上，主选新鲜营并且要保证热量范围不会给身体带来过多负担的蔬菜和肉类，食材必须新鲜，但是很多水果和蔬菜的保鲜时间非常短，如果轻食餐厅食材管理不当，损失就会相当惨重。 3) 价格上壁垒，轻食主义的食材使用的是高端、新鲜健康的食材食材成本高导致轻食总体价格偏高，大部分人收入尚可，观念先进，才有这样的消费需求并且不是生活必须品，消费弹性大，回头客很难培养。
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user: 6. 轻食餐饮业发展的策略 6.1. 从行业角度——打造轻食平台 轻食作为餐饮界的新生行业，目前还没有权威平台要求、把控轻食的品质，调研发现，部分餐厅和品牌借助“轻食”的名义售卖高热量、高脂肪的食物欺骗消费者，这对真正想做好轻食、传播轻食主义的餐厅来说是一种不公平的恶性竞争。若能打造一个轻食品质认证机构，或者供各轻食品牌相互监督、交流合作的平台，势必可使轻食长远地走下去 [ 4 ]。 打造本地化的轻食平台，提供一种面向轻食餐饮、娱乐等生活服务类商家的常态化的“线上 + 分销”解决方案。与以往的普通团购不同，商家可在平台上开设“线上的品牌专卖店”，长期售卖多款轻食产品，而且营销方式上更多元化，不仅仅是比拼折扣，还可以建立粉丝社群，分享健康饮食理念，组织轻生活的娱乐活动 [ 4 ]。还可以与健身房、医疗机构、瑜伽馆和线上的一些健身app等机构进行合作，从而可以通过更多健身的人来传播轻食文化。轻食平台的定位就是专注于轻食品牌的认证与质量把控，通过让商家在平台上开设专卖店，以“促销 + 分销”的形式售卖产品，打造本地轻食生活服务平台。这个平台可以帮助商家将多余的生产和服务能力进行打包出售，减轻负担，提高效益；通过缩短供应链和无店铺化，可以解决轻食产品保质期。 6.2. 从商家角度——不断融合创新 把轻食做好要注重本土化，中西方的烹饪方式不同，轻食产品要适合中国人的口味，才会在中国拥有众多的受众群体，才会在中国站稳脚跟，被越来越多的轻食主义消费者所拥护 [ 5 ]。 商家也可以通过提供“轻食”产品的个性化健康饮食定制服务与健康咨询服务对每位用户的需求有一定的了解，与此同时邀请多位健康管理师、营养分析师及星级厨师坐镇网络平台，其咨询项目主营饮食个性化定制方面，但在对人群或个人健康和疾病的监测、分析、评估以及健康维护和健康促进方面、饮食烹饪等相关方面顾客也可进行咨询。对于不同用户的个性化需求，商家可以设计了一套完善的饮食问卷调查评估体系，在每位欲参与个性化健康饮食定制服务的用户进行咨询前，商家的后台工作人员都将会事先通过该体系了解每位用户的口味与喜好，为客户与商家减少时间的浪费，同时也可更为方便快捷地对于每位客户的具体情况及需要设计健康饮食方案，提高咨询效率。在APP上，商家可以为不同的用户准备了多种形式的轻食方案，同时，顾客也可以在自选区中自行选择食材与烹饪方式，厨师可以根据顾客的选择，极力配比出最佳的比例，力求在形式固定的前提下烹饪低脂肪、低热量、低糖分且高纤维、高饱腹感的食物，在保证正常膳食结构和一定热量的前提下，遵循简单、均衡、健康的饮食理念。在营养价值评析方面，随餐会配送一张顾客所选食物的营养价值评析表，倘若顾客所选食物为轻食方案之外，且为自选烹饪方式，具有专业性与权威性的营养成分指标体系对照表进行用户该餐的营养价值评估，并对其用户的饮食方式进行建议，力求引领社会健康饮食的风尚。 6.3. 从消费者角度——形成品牌文化 消费者消费地不仅是轻食的餐饮业，更是对健康自然绿色的饮食文化的追求，如果一个品牌能打造良好的绿色自然的轻食品牌文化，而品牌文化核心是轻食文化的内涵，他们购买一种品牌的商品是对这种文化的追求，他们对品牌的选择和忠诚并不是直接建立在产品上的，而是建立在品牌文化和精神内涵上的，因此我们要俘获消费者的心，从而扩大对轻食品牌文化的宣传。
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user: 摘要 本文探究了我国外贸依存度与其影响因素的关联程度以及我国外贸依存度在当前环境政策下的变化情况，利用1990~2017共28年的数据由“总活动”法计算出我国的外贸依存度，并且与经典计算公式所得的名义外贸依存度作比较，针对其影响因素进行了灰色关联度分析，进一步运用灰色马尔科夫模型预测了我国未来三年的外贸依存度。分析结果表明：我国的外贸依存度在修正后没有名义上那么高；对其影响程度较大的是人口总数、CPI、汇率和第三产业占比；马尔科夫修正后的GM(1，1)模型可以预测到我国外贸依存度的细微波动情况，预测精度高达99.33%，较GM(1，1)模型，预测精度提高了约2%。
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user: 1. 引言 对外贸易依存度衡量了一个国家对外开放程度以及参与国际竞争和分工的程度 [ 1 ]。经历了2018年中美贸易摩擦，国内经济有所调整，我国当年对外贸易依存度约为33.9%，较十年前下降了约35%。外贸依存度改变，相应地对外经济格局会发生一定的改变。因此，研究和分析我国外贸依存度问题，对我国的经济健康、持续、安全发展具有重要意义。 在外贸依存度计算方面，沈利生 [ 2 ] 的“总活动”法，赵勇 [ 3 ] 的投入产出法，李昕等 [ 4 ] 的GDP修正法都在一定程度上修正了传统的外贸依存度，使其能更好地反映我国外贸经济实际发展状况。在外贸依存度影响因素方面，Kuznets Simon [ 5 ] 通过比较多国的外贸依存度，发现一个国家的外贸依存度与此国的人口数量成反比。Catao等 [ 6 ] 构造了出口贸易函数，且将此函数纳入了阿根廷的出口贸易影响因素分析，通过多因素协整检验进而建立误差修正模型。穆学英等 [ 7 ] 的研究表明：对我国近十年外贸依存度影响较大的是产业、外贸结构、贸易政策和汇率，而近年我国外贸依存度不断降低主要是因为改善了外贸和产业结构。申童童 [ 8 ] 分析了1978~2015年中国对外贸易依存度受经济规模、加工贸易、汇率、产业结构等因素的影响，最后给出了优化产业结构、调整贸易结构和扩大内需的建议。 但是，现有的文献研究的统计方法都比较单一，在研究其影响因素时都是以国际通用的对外贸易依存度计算方法为前提，并且也未考虑对我国外贸依存度进行预测研究。于是，本文先采用沈利生 [ 1 ] 的“总活动”法进行外贸依存度的修正计算，然后用灰色关联法分析各因素对我国外贸依存度影响大小，最后用马尔科夫修正的灰色预测法预测2018~2020年的我国外贸依存度。
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user: 2. 数据来源与研究方法 2.1. 数据来源 本文搜集了1990年到2017年的国内生产总值(亿美元)、人民币兑美元的汇率、对外直接投资实际额(亿美元)、第三产业占GDP比重、我国居民价格消费指数、我国年末总人口数(万人)、服务贸易额(亿美元)、出口总额(亿美元)、总产出(亿元)、进口总额(亿美元)共10个指标的年度数据，数据均来自于国家统计局。 2.2. 研究方法 2.2.1. 我国外贸依存度的修正计算法 经典的外贸依存度计算公式(4)没有考虑到中国大进大出的贸易特点，导致计算出来的外贸依存度普遍偏高 [ 9 ]。因此，本文采用沈利生教授的“总活动量”法 [ 1 ] 来计算我国的外贸依存度，把内需与外需对贸易的影响综合起来考虑，将经典公式中的GDP用总活动代替，计算出来的外贸依存度可以合理的表达出我国对外贸易在经济总活动的有关部分。具体的计算公式如下： 总 活 动 = 进 口 + 总 产 出 (1) 总 活 动 = GDP 增 加 值 率 (2) 修 正 外 贸 依 存 度 = 进 口 + 出 口 总 产 出 (3) 名 义 外 贸 依 存 度 = 进 口 + 出 口 GDP (4) 2.2.2. 灰色关联度分析 灰色关联度分析 [ 10 ] 通过确定参考序列和比较序列的几何形状相似程度来判断其联系是否紧密，对数据的样本量和分布要求较低，并且计算方法简单。分析步骤如下： 第一步：选择一个参考序列： h 0 ： h 0 = { h 0 ( 1 ) ， h 0 ( 2 ) ， ⋯ ， h 0 ( n ) } ；s个比较序列： h i ： h i = { h i ( 1 ) ， h i ( 2 ) ， ⋯ ， h i ( n ) } ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， s 。 第二步：用初值法进行无量纲化处理： y i ( k ) = h i ( k ) h i ( 1 ) (5) 式中： i = 0 ， 1 ， ⋯ ， s ； k = 1 ， 2 ， ⋯ ， n 。 第三步：求差序列 d i ，即每个比较序列与参考序列对应元素之间的差的绝对值。 d i = | y 0 ( k ) − y i ( k ) | (6) 进而可得到差序列为： d i = { d i ( 1 ) ， d i ( 2 ) ， ⋯ ， d i ( n ) } ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， s (7) 第四步：求关联系数 η i ( k ) 。双重最小值就是先找每一个差序列的最小值，然后在这些最小值中找到更小的那个数就是双重最小值，双重最大值同理。 η i = d min + ρ d max d i + ρ d max ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， s (8) 式中： d min ， d max 为差序列的双重最小值和最大值， ρ 为分辨系数( 0 < ρ < 1 )，一般取0.5。 第五步：计算关联度 γ i 。 γ i = 1 n ∑ k = 1 n η i ( k ) ，( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， s ; k = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) (9) 第六步：按照灰色关联度大小进行排序，结合实际意义进行分析，得出相应的结论。 2.2.3. GM(1，1)模型 设变量 X ( 0 ) = { X ( 0 ) ( i ) ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n } 为一非负单调原始数列，为建立灰色预测模型：首先对 X ( 0 ) 处理，得到一次累加序列： X ( 1 ) = { X ( 1 ) ( k ) ， k = 1 ， 2 ， ⋯ ， n } (10) 其中 X ( 1 ) ( k ) = ∑ i = 1 k X ( 0 ) ( i ) = X ( 1 ) ( k − 1 ) + X ( 0 ) ( k ) (11) 对 X ( 1 ) 建立如下白化形式的微分方程，即GM(1，1)模型。 d X ( 1 ) d t + a X ( 1 ) = u (12) 求解上述白化形式的微分方程得： X ^ ( 1 ) ( k + 1 ) = ( X ( 0 ) ( 1 ) − u a ) e − a k + u a (13) 其中k为时间序列。 由于GM模型求解出来的是一次累加序列的预测值，须将GM模型所得数据 X ^ ( 1 ) ( k + 1 ) 累减生成 X ^ ( 0 ) ( k + 1 ) 才能得到原序列的预测值。 X ^ ( 1 ) ( K ) = ∑ i = 1 k X ^ ( 0 ) ( i ) = ∑ i = 1 k − 1 X ^ ( 0 ) ( i ) + X ^ ( 0 ) ( k ) X ^ ( 0 ) ( k ) = X ^ ( 1 ) ( K ) − ∑ i = 1 k − 1 X ^ ( 0 ) ( i ) (14) 2.2.4. 灰色马尔科夫模型 第一步，计算GM(1，1)预测值和真实值间的相对误差，由相对误差划分状态区间 E i = [ L i ， H i ] 。 第二步，计算状态转移概率矩阵。 p i j 为马尔科夫链的一步转移概率： p i j = m i j M i (15) 其中， m i j 为状态 E i 转移到状态 E j 的次数， M i 为状态 E i 出现的次数。 p i j ( k ) ( n ) = p ( x t + k = j | x t = i ) 称t时刻从状态i经过k步到达状态j的概率。因此，k步转移概率矩阵为： p ( k ) = [ p 21 ( k ) ⋯ p 2 n ( k ) ⋮ ⋱ ⋮ p n 1 ( k ) ⋯ p n n ( k ) ] (16) p i j = max { p i 1 ， p i 2 ， ⋯ ， p i k } (17) 若目前状态为 E i ，下一时刻的状态 E j 出现的概率最大，则 E j 为下一个时刻状态的预测结果。 第三步，根据GM(1，1)预测结果、马尔科夫状态转移概率矩阵和状态区间对灰色预测值进行修正，得到的修正值为y为： y = X ( k ) ( 0 ) × [ 1 − 1 2 ( L i + H i ) ] (18) 其中， X ( k ) ( 0 ) 为灰色预测结果 [ 11 ] [ 12 ]。
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user: 4. 结论及建议 4.1. 结论 “总活动”法计算出的外贸依存度结果较于经典计算公式的结果低了19%~50%，且“总活动法”的结果更契合我国对外贸易发展的特点。通过灰色关联度分析，总人口数、居民消费价格指数、人民币兑美元的汇率、第三产业占GDP比重对我国外贸依存度的影响程度最大。马尔可夫修正后的GM(1，1)模型敏感地捕捉到了我国外贸依存度的微小波动，预测精度较GM(1，1)模型提高了2%，弥补了GM(1，1)模型只能预测大体趋势的缺点。 4.2. 建议 在这个经济全球化日益加深的时代，对外贸易是不可避免的，但是过度依赖国外经济势必会给我国经济增添过大的风险，特别是近年来，国际市场环境存在较多变数，贸易保护主义抬头，全球贸易冲突频发，使我国对外贸易不确定性因素增加，外贸风险加大。于是，本文就所选取的因素在一系列分析后结合对应结论，提出以下针对性意见： 第一，促进技术、知识产权等服务贸易的发展，重点发展第三产业。我国的外贸从贸易方式上可以分为货物贸易和服务贸易，从对我国GDP的贡献率上可以分为第一产业、第二产业和第三产业，而服务贸易也是包括在第三产业的，所以从两个角度都可以看出服务贸易在我国对外贸易中扮演着重要的角色。另外，与货物贸易相比，服务贸易还有很大发展空间，特别是在电子商务人工智能方面，而我国当前需要合理地降低外贸依存度，可以通过改善贸易结构来调整我国外贸依存度。 第二，要结合我国经济发展的特点，客观全面地看待我国外贸依存度。面对我国外贸出现的新问题、新挑战，我们不要反应迟钝或反应过度，要顺应潮流，以更大的开放去解决各种难题。但是也不要忘了提升外贸的质量，这便主要落脚在优化结构上面，落在提高有效供给水平方面。
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user: 摘要 羊木河域发源于秦岭南麓的川陕交界地带，属于中小型河流，全长约为15 km。近年来，由于对羊木河流域缺乏科学的开发利用和有效的环境保护手段，致使羊木河流域水环境状态变差、水生生态系统遭到一定程度的破坏。为此，对羊木河整个河段流域展开了详细地调研调查，其中包括河道侵蚀、水质状况、河流中的动植物种类、河流开发情况等一系列内容。通过对羊木河流域及其周边环境的详细调查，以调查数据和结果为基础，为羊木河流域水环境的保护和污染防治，提出具有建设性的整治方法。
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user: 1. 引言 在2017年党的十九大报告中，习近平同志提出“绿水青山，就是金山银山”的理念，并提出要坚持将节约资源和保护环境作为基本国策。因此研究人类生存的整个生态系统或其中的某组成部分，对于科学地管理改善我们的生活环境都十分重要。其中水是生态系统的基本组成部分，也是生物生存基本需求物质之一。陆地生态系统中的生物生存主要以淡水为主，而陆地上的淡水主要存在于冰川、河流、湖泊和地下。通常，人类就聚居于河流周围，除了许多河流附近平坦地境上的城市，也有许多近傍在中小型河流的小镇和村庄。而随着人类社会经济的发展，伴随对自然资源的索取与破坏，河流的健康就受到一定程度的影响 [ 1 ] [ 2 ]。因此研究中小型河流是有必要的。 目前，关于中小型河流的研究，国内外已有许多研究 [ 3 ] - [ 11 ]。主要包括污染的点源排放、河流生态系统健康评价、水安全评价体系的研究、生态护岸分析、治理方案设计和相关工程设计、纳污能力的计算研究等，涵盖科学理论、工程技术等。中小型河流通常是大江大河的源流，如果中小型河流的生态系统健康状况出现问题，也会对大江大河的生态系统健康状况造成一定影响；此外中小型的河流附近拥有众多的居民，居民的生活用水多来自河流，中小型河流域的水环境健康状况对居民的身体健康也存在较大影响。 本文主要以羊木河为研究对象，对羊木河整个河段流域展开了详细地调研调查。调查主要内容包括：① 对河流中的动植物种类进行调查统计，并研究生物间的生态链、生态网；② 对沿河近岸工厂、小区情况、污水排放以及水质状况近行调查；③ 对河流域的开发利用状况和河道侵蚀状况等一系列内容进行调查。通过以上对河流的详细情况的研究，对羊木河流域的健康状态进行评价分析，为羊木河的污染防治、生境保护做出具有建设性的建议。
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user: 2. 羊木河概况 羊木河流域全域以羊木镇上游3 km处起，东至明月峡景区。位于秦岭南麓，辖于四川省广元市朝天区，属于中小型河流，全长约15 km (图1)。所在地区属于湿润季风气候，气候与季节相关，冬春多风、夏秋多雨。 图1. 羊木河流域鸟瞰图
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user: 4. 总结与建议 4.1. 总结 从水质方面看，羊木河水环境质量执行国家《地表水环境质量标准》(GB3838-2002)中III类水域标准。从2018年初至2019年底的区环保局公布的监测数据看，羊木河水质长期处于I类水域标准；另外从某环保公司的监测数据可得，羊木河大部分水质理化参数达标，除磷含量略高于III类标准，其余检测项目数据均低于III类标准。 从羊木河内生物群落的相关信息来看，目前羊木河水生生态系统处于较健康与健康状况之间。当然，在羊木河水生生态系统调查的过程中，也发现了一些问题。如私自挖取河沙、禁渔期渔猎等活动，这些活动对水生生态系统的影响较大，会使羊木河水质变差、鱼类繁育环境变差，从而使得生物数量异常变动。 此外，羊木河的水资源安全问题也应该重视，主要表现在水量问题上，而该水量问题主要是由于羊木河域周围及其上游地区降雨的季节性差异导致。 4.2. 建议 通过以上的调查，关于羊木河的治理应主要集中于水生生态环境的维持与保护、河道行洪排涝能力的提高、河流环境管理制度的长效运行。为此，在总结前人经验的基础上，为羊木河的治理提供以下建议： 1) 制定完善羊木河管理制度，确保河内进行的任何活动都有章可循，对河流的一切开发利用活动要严格遵守相关规定与标准，同时重视群众监督的力量。 2) 严格执行《地表水环境质量标准》，确保城镇生活污水与工业污水在得到标准化处理后，再排入羊木河中。 3) 禁止一切违反规定的河道破坏活动，例如河道开挖、河沙挖取等。这些活动在影响水质理化参数的同时，也会破坏各种生物的生长繁育场所，从而使得羊木河水生生态系统的生态失衡。 4) 加强科学环保意识教育。政府要加强对百姓环保意识的灌输与引导。 5) 加强对农业活动的管理。例如对农作物施加有机肥，可以减少化肥农药的用量。另外作物秸秆本身含有较丰富的养分，可以推行秸秆还田等措施。 6) 建立生态护岸。生态护岸不但有利于水生态系统的恢复，而且对雨水径流、农田退水等产生的面源污染起到有效拦截的作用，地表营养物(N，P)不会直接入河，从而有效控制水体富营养化 [ 16 ]。
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user: 摘要 目的：了解疫情时期高年级大学生的职业期望、择业焦虑及心理弹性情况，分析心理弹性在职业期望和择业焦虑之间的作用。方法：采用职业期望量表、择业焦虑量表及心理弹性量表对河北省某高校971名高年级大学生进行问卷调查。结果：年级、专业和家庭平均月收入在择业焦虑上存在显著差异(F = 8.646， t = 2.59， F = 4.502， P < 0.01)；家庭平均月收入和毕业去向在职业期望上存在显著差异(F = 4.567， F = 7.308， P < 0.01)；性别、家庭平均月收入、是否接受过就业指导在心理弹性上存在显著差异(t = 3.539， F = 5.792， t = 3.539， P < 0.01)。职业期望与择业焦虑呈显著正相关(r = 0.181， P < 0.01)，职业期望与心理弹性呈显著正相关(r = 0.367， P < 0.01)，心理弹性和择业焦虑呈显著负相关(r = −0.114， P < 0.01)。心理弹性在职业期望和择业焦虑的间接效应表现为遮掩效应，间接效应与直接效应的比值为33.75%。结论：大学生的职业期望可以直接影响择业焦虑，也可以通过心理弹性的遮掩效应间接对择业焦虑产生影响。
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user: 1. 引言 2019年12月以来，新冠肺炎的爆发让全球陷入困境，疫情冲击下，这两年我国高校毕业生求职压力空前增大，大学生的求职环境发生了翻天覆地的变化，“就业”一词成为了年度高频词之一，受到各界的广泛关注(李涛等，2020)。疫情不仅给应届毕业生带来了前所未有的压力，而且这种压力也蔓延至次毕业年级及低年级大学生，压力之下是大学生们无尽的择业焦虑问题，故了解大学生的择业焦虑水平，及时针对大学生的就业心理问题进行干预成为高校面临的重要问题之一。职业期望是人对某种职业的渴求或向往，既是个人内在职业价值观的外在表现，又是决定个人职业选择的内在动力源(吴谅谅，李宝仙，2001)。择业焦虑是大学生在面临择业的过程和结果时表现出来的一种紧张不安且强烈持久的情绪体验，同时伴随认知、行为和生理上的变化(华竞芳，2011)。前人研究结果多为准毕业生为就业苦恼，而现在越来越多的新生刚进大学时就担心所读专业将来找不到工作。甚至有部分学生极端地认为“毕业即失业”，并且为此感到焦虑(毛俊青，2013)。心理弹性是在有危机、压力或重大变化的事件，个体具有积极应对的心理素质(邱婷，谭文，2012)。心理弹性是一种应对生活中消极生活事件的能力，能帮助个体适应不同的生活压力事件(Wagnild， 2009)。已有研究表明，职业期望和择业焦虑有相关性，职业期望越高就越容易产生焦虑(薛文宗，2012)。心理弹性可以负向预测择业焦虑(高慧等，2021；李欧，2015)。心理弹性水平与择业焦虑呈显著的负相关，心理弹性水平越高，择业焦虑水平越低(柴丽红等，2020)。本文在参考前人理论和梳理相关文献的基础上，提出的假设是，当个体的职业期望较高时，会导致择业焦虑，当此时个体的心理弹性水平较高时，便可以缓解个体的择业焦虑问题，可以通过提高大学的心理弹性水平来帮助大学生降低职业期望所导致的焦虑水平。本文以低风险地区河北省某高校为例，调查高年级大学生的择业焦虑、职业期望、心理弹性的现状以及三者之间的关系。并为高校了解疫情期间大学生的就业心理现状提供依据，为大学生就业心理问题提供指导和帮助。
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user: 2. 对象与方法 2.1. 对象 采用随机抽样法对河北省某高校1100名高年级大学生进行问卷调查，剔除无效问卷后，最终获得有效问卷971份，有效回收率为88%。在971名调查者中，男生293人(30.2%)，女生678人(69.8%)；大三年级442人(45.5%)，大四年级455人(46.9%)，大五年级74人(7.6%)；医学类587人(60.5%)，非医学类384人(39.5%)；家庭平均月收入3000元以下350人(36.0%)，3000~5000元317人(32.6%)，5000~7000元136人(14.0%)，7000~10，000元93人(9.6%)，10，000元以上75人(7.7%)；接受过就业指导的学生479人(49.3%)，没有接受过就业指导的学生492人(50.7%)；毕业后选择读研深造644人(66.3%)；求职应聘265人(27.3%)，创业62人(6.4%)。 2.2. 方法 2.2.1. 职业期望量表 本文选用吴谅谅、李宝仙编制的职业期望量表，包含地位声望、自我发展、稳定性三个维度，共21题。采用Likert五点计分法，均为正向题，相加得总分。具有较好的信效度，Cronbach’s α系数为0.892，该量表被广泛使用(杨泽明，2010)。 2.2.2. 择业焦虑量表 本文选用张玉柱等编制的大学生择业焦虑量表，该量表共有四个维度：就业竞争压力、缺乏就业支持、自信心不足、担忧就业前景，共26题。采用Likert五点计分法，分值越高代表就业焦虑程度越高，Cronbach’s α系数为0.912，该问卷具有较好的信效度，被广泛使用(张玉柱，陈中永，2006)。 2.2.3. 心理弹性量表 本文采用于肖楠和张建新结合我国国情和特殊的文化背景将Connor和Davidson的韧性量表(CD-RISC)翻译成中文版，量表包括25题，包括三个维度：坚韧、自强、乐观。采用Likerts五点计分法，评分范围0~100分，总分越高，表示个体的心理弹性水平越高。各维度Cronbach’s α系数为 0.60~0.88，具有较好的信效度(王思爽，2020)。 2.3. 统计学处理 采用SPSS 26.0对数据进行统计分析，统计方法主要涉及描述统计、相关分析、独立样本t检验、单因素方差分析、回归分析、Bootstrap检验等。