DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 研究区基底残块划分的时代依据分析 5.1. 多宝山矿集区的科洛金矿床前寒武纪年龄信息 [ 2 ] 1) 细粒石英闪长岩：采自钻孔中的矿体底板位置，锆石阴极发光图像(图4)显示有清晰规则的韵律环带。 图4. 科洛金矿细粒石英闪长岩锆石阴极发光图像 [ 2 ] 对挑选出的30粒锆石进行测年工作，所有点均处于谐和曲线上及其附近，存在2508.3 Ma、2088.1 Ma、1665.4 Ma、1641.8 Ma、1259.9 Ma、1111.3 Ma、910.0 Ma、846.4 Ma、815.4 Ma、815.3 Ma、805.5 Ma、745.9 Ma、711.4 Ma共13粒残留的早–晚前寒武纪锆石年龄信息。 2) 闪长玢岩：采自矿体外围路堑露头，坐标为：49˚18'55''，125˚29'24''。锆石阴极发光图像(图5)显示多数有清晰规则的韵律环带。 图5. 科洛金矿闪长玢岩锆石阴极发光图像 [ 2 ] 对挑出的62粒锆石的63个点进行测年工作，除9个点谐和度较低外，其余54个点均处于谐和曲线上及其附近。其中12个点的 206 Pb/ 238 U年龄值较集中并得出谐和年龄为103.6 ± 0.5 Ma，MSWD = 0.13，而其平均年龄为103.6 ± 1.8 Ma，MSWD = 2.6。这一年龄解释为闪长玢岩的结晶年龄。 该样品还存在2536~2630 Ma (n = 3)、2249 Ma (n = 1)、1475~1811 Ma (n = 8)、1069~1131 Ma (n = 4)、1005~1008 (n = 3)、939~951 (n = 3)、897~903 (n = 2)、817 (n = 1)、423~464 Ma (n = 6)、330~344 (n = 3)、274~287 Ma (n = 3)和180~192 Ma (n = 3)等多组年龄。2536~2630 Ma~817 Ma年龄数据区间显示捕获的残留新太古代、古元古代、中元古代、新元古代前寒武纪锆石特征，说明本区有古老基底(新开岭岩群、落马湖岩群等)存在。 5.2. 多宝山矿集区的孟德河金矿床前寒武纪年龄信息 [ 2 ] 1) 辉长闪长岩：采自矿区钻孔内，锆石阴极发光图像(图6)显示有清晰规则的韵律环带。 对54粒锆石的55个点进行测年，有11个点谐和度较低，其余44个点均处于谐和曲线上及其附近，并得出了2组谐和年龄。第一组20个点的 206 Pb/ 238 U年龄值较集中，得出谐和年龄为404.1 ± 5.0 Ma，MSWD = 6.2，第二组4个点的 206 Pb/ 238 U年龄值较集中，得出谐和年龄为211.5 ± 4.3 Ma，MSWD = 0.092。该样品年龄谐和曲线中还存在1664~2036 Ma (n = 7)、1067 Ma、739~803 Ma (518.7 Ma)多组前寒武纪年龄值，反映捕获了古元古代、中元古代、新元古代前寒武纪残留锆石的特征，说明该区有古老基底存在。 图6. 孟德河金矿辉长闪长岩锆石阴极发光图像 [ 2 ] 2) 白云母糜棱片岩：锆石阴极发光图像(图7)显示有清晰规则的韵律环带。 图7. 孟德河金矿白云母糜棱片岩锆石阴极发光图像 [ 2 ] 对54粒锆石的56个点进行测年工作，有4个点谐和度较低，其余52个点均处于谐和曲线上及其附近，其中26个点的 206 Pb/ 238 U年龄值较集中，得出谐和年龄为245.8 ± 1.7 Ma，MSWD = 0.58。该样品年龄谐和曲线中还存在922 Ma (n = 1)，740~755 Ma (n = 2)等多组前寒武纪残留锆石年龄值，显示捕获了新元古代早、晚期锆石，说明本区基底残块的存在。 5.3. 多宝山矿集区的永新金矿床前寒武纪年龄信息 [ 2 ] 1) 糜棱片岩：采自矿区钻孔中，锆石阴极发光图像(图8)显示多数有清晰规则的韵律环带。 图8. 永新金矿糜棱片岩锆石阴极发光图像 [ 2 ] 图9. 永新金矿变质安山岩锆石阴极发光图像 [ 2 ] 对35粒锆石的37个点进行测年，有1个点谐和度较低，其余36个点出现3组谐和年龄，其中一组10个点锆石 206 Pb/ 238 U谐和年龄为380.1 ± 0.5 Ma，MSWD = 0.25，第二组6个点锆石 206 Pb/ 238 U谐和年龄为404.7 ± 2.6 Ma，MSWD = 1.4，第三组3个点锆石 206 Pb/ 238 U谐和年龄为1863 ± 21 Ma，MSWD = 6.3。其中1863 Ma的残留锆石年龄代表了古元古界老基底残块的存在。 2) 变质安山岩：采自矿区钻孔内，锆石阴极发光图像(图9)显示有清晰规则的韵律环带。 测试了30粒锆石30个点，有2个点谐和度较低，其余28个点均处于谐和曲线上，并出现多组年龄数值区间，其中一组为13个点的 206 Pb/ 238 U年龄较一致，其加权平均值为474.5 ± 2.5 Ma，MSWD = 2.0；另一组为4个点的 206 Pb/ 238 U加权平均值为892 ± 7.0 Ma，MSWD = 1.3；同时谐和曲线上还有1340 Ma (n = 1)，619~771 Ma (n = 2)、540~568 Ma (n = 4)多组年龄数据区间，后两组指示捕获的残留中元古代、新元古代锆石特征，说明本区存在基底残块。
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user: 6. 多宝山矿集区基底残块研究的大地构造意义 1) 避免目前显生宙造山带研究的误区：缺少前寒武纪历史、较古老的基底残块或中间地块(微陆块)。 在中国地质图上，三个古陆块(华北、塔里木、扬子)夹持于北西西–近东西向巨型构造带中，颇似一块构造岩大标本的图像，东部又受到北北东向巨型构造带的叠加修饰。这也印证了中国大地构造“块带镶嵌”构造格局的论断 [ 10 ]。多宝山矿集区基底残块的发现，显示本区所处中亚造山带是显生宙再生洋盆–古亚洲洋开合的结果，因此应重视基底残块或中间地块(微陆块)的识别。乌拉尔造山带研究中过多的强调了华力西期板块俯冲及弧后伸展过程 [ 11 ]，忽视了基底残块的恢复及更早期洋盆开合史研究，则是应该吸取教训的。 2) 探讨板块构造体制的启动时间：新太古代–古元古代 [ 12 ] - [ 21 ]。 蛇绿(混杂)岩带与(古)绿岩带的区别与联系一直是困扰地质学家的问题。这涉及到(古)绿岩带的构造环境定性问题亦即板块构造体制的启动时间问题。大陆区古缝合线的恢复重要标志就是蛇绿(混杂)岩带代表的古洋壳残片(块)。“陆内造山带”的真实意义直接关系到大陆动力学及洋板块构造体系“登陆”。多宝山矿集区基底残块的发现及变质变形特征研究，显示本区所在区域自早前寒武纪以来的多次升降、开合的壳幔相互作用简史。板块构造体制启动时间上溯到早前寒武纪的思维模式，使显生宙造山带的基底岩石变质变形及混合岩化或深熔现象更易于理解。 3) 探讨大地构造格架模式：克拉通或地盾“块夹带”模式(含陆内或板内造山带)、显生宙造山带“带夹块”模式(中亚造山带横向结构模式：核心强带为线状构造带，陆缘或前陆附近弱带为块带镶嵌构造带)。 亚洲大地构造图显示了中国版图内具有巨型镶嵌构造带样式特征 [ 10 ]，似可初步归纳为两类：克拉通或地盾“块夹带”模式(含陆内或板内造山带，老块夹新带)、显生宙造山带“带夹块”模式(新带夹老块)。多宝山矿集区基底残块的发现及存在构造形式研究，对显生宙造山带大地构造格架模式的建立可提供一定的启示。这也与亚洲地质图编图组将亚洲地层构造分区划分为北亚大陆区、中轴大陆区(含华北克拉通等)、南亚大陆区这三个大陆区及三者中间的北亚陆间区、南亚陆间区两个陆间区的“五分格局、3 + 2结构”(另外叠加环太平洋区)学术观点基本吻合 [ 22 ]。
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user: 7. 结论与建议 7.1. 结论 1) 在多宝山矿集区显生宙复合造山带中，存在较古老的呈基底残块形式产出的前寒武纪变质基底岩系(块)。根据其变质岩石的矿物及地球化学特征及原岩恢复等，初步划分为两大套岩系：太古–新元古代早期中深变质岩群(新开岭岩群、兴华渡口岩群)、太古宙–新元古代早期糜棱岩化(混合)花岗质片麻杂岩；新元古代晚期–早寒武世浅变质岩群(落马湖岩群、倭勒根岩群)、新元古代晚期–早寒武世糜棱岩化片麻状花岗质杂岩。这两大套岩系可代表研究区前寒武纪的两期开合作用产物，共同构成显生宙以来复合造山带的古老变质结晶基底。 2) 研究区基底残块锆石U-Pb年龄的时代跨度很大，从新太古代(2630~2564 Ma)经元古代(2088.1~1259.9~619 Ma)直到早寒武世(518.7 Ma)都有，反映了早前寒武世以来本区构造–沉积–岩浆活动的旋回性和强烈活动性(古地槽区)，暗示本区所在古亚洲洋盆发育之前更古老洋盆的多期次开合史。可说明研究区基底构造层次至少经历了早前寒武世、晚前寒武世两大期的构造岩浆沉积变质成矿事件。 3) 多宝山矿集区基底残块的发现及深入研究有重要的大地构造意义，补全了显生宙复合造山带的前寒武纪演化史，有助于进一步完善造山带结构模式。以往仅认同较单调的造山带结构(带状增生，几乎不含基底残块或微陆块)，通过本次工作初步确立复合造山带中“带夹块”结构，进一步丰富了造山带的内涵(如中亚造山带规模的巨型造山带，核部常表现为线状特征的增生带结构，两侧过渡为块带镶嵌结构，陆块区或板块边缘则为块夹带结构)。 7.2. 建议 1) 加强对多宝山矿集区显生宙复合造山带中较古老的基底残块特征的基础地质综合研究、变质及构造地质专题研究，合理归纳所处中亚造山带的结构特征和造山过程开合演化史。 2) 加强多宝山矿集区显生宙复合造山带特征及其控制铜钼金银多金属成矿作用的矿产专题研究，并指导区内相关矿产规划部署和具体勘查工作。
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user: 摘要 李商隐无题诗的留白基于绘画与文学的共通之处，其审美价值主要体现在主题多义、想象丰富和心理期待三个方面。主题多义带给读者不同的审美感受，形成了李商隐无题诗艺术表现的不同。想象丰富构成了读者与诗人之间的纽带，增强了读者的共鸣。心理期待则形成了李商隐无题诗对读者的不断吸引。
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user: 1. 引言 老子曾有“天下万物生于有，有生于无” [ 1 ]、“大音希声、大象无形” [ 2 ] 的论断。正是达到了无声无形无名的状态，才能包容万物，使一切都具有了潜在的可能性。佛家禅宗思想主张“五蕴皆空……色不异空，空不异色，色即是空，空即是色” [ 3 ]、“处有不有，居无不无” [ 4 ]，有无之别亦归于人的内心。这样的哲学思考深植于中国古代文人内心，任何艺术创作都伴随着有和无、虚与实的协调、平衡，无题诗也是由有限的语言和无限的想象共同构建的。 假如绘画中的空白之处仍然是画作的一部分，音乐中的停顿仍然是乐曲的一部分，那么，诗歌中的留白也是文学作品的一部分。它的存在，完成了诗人对于表述性内容和非表述性内容的对接，满足了诗人对于情感表达的需要。更重要的是，无题诗的留白在阅读审美方面给读者留下了充分的想象空间，使得它自身具有了更多的审美价值。 李商隐无题诗无论是在创作数量上，还是艺术成就、后世影响方面，都堪称典范。从李商隐无题诗的留白艺术出发，可观其审美价值主要体现在主题多义、想象丰富和心理期待这三个方面。
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user: 2. 主题多义的审美价值 无题诗的留白丰富了其主题内涵。无题诗名为无题，事实上题旨还是确定的。由于诗人并没有将题旨言明，读者在阅读过程中赋予了无题诗更多的读者理解意义上的主题内涵。无题诗的主题成为了作者与读者共同完成的部分。 无题诗并非李商隐独创。古代歌谣多为口头创作，原本无题，后经文人整理著录得以收入典籍。随着文人创作自觉意识的产生，诗歌渐次有题，但是如果所抒其情不为世俗所容，抑或歌者情思婉曲难言，即以“无题”命名，亦未尝不可。因此，诗歌从“无题”到“有题”是文人主体意识增强的结果，而在“有题”的诗歌发展中生出“无题”的旁支则是文人有意为之、艺术创新的结果。《全唐诗》中除了李商隐，以“无题”命名者寥寥，独独到了李商隐笔下，“无题”之作大增，且极具艺术魅力。至此，李商隐以无题诗著称，无题诗因李商隐闻名。虽然学界对于李商隐的关注到了清朝才逐渐兴盛，但是各家研究伊始，无题诗就以其独特的艺术风貌成为李商隐研究中的重点。 李商隐所谓的无题诗并非真的无主题、无主旨，而是其题旨出于某种原因难以明言。李商隐一生都在各个幕府之间奔波，因为党争波及他的人生遭际，造成了他在政治选择上的矛盾，加之李商隐在情爱之路上的坎坷，这些都体现在了他所作的无题诗中。同时，时世、家世、身世等各方面促成了李商隐易于感伤、内向深沉的性格和心态，这些也都促使李商隐将自身性格中的矛盾不安投射到无题诗的创作之中，形成了无题诗朦胧多义的特点。主题多义的留白是李商隐无题诗最显见的审美价值。 以李商隐《无题二首》“凤尾香罗薄几重”这两首诗为例，清代冯浩认为这是李商隐在“将赴东川，往别令狐，留宿而有悲歌之作也。” [ 5 ] 即为李商隐与令狐绹相别之作。而苏雪林在《李义山恋爱事迹考》中认为其诗写的是李商隐与宫嫔幽会之后，宫嫔返回内苑，李商隐重至幽会之地所作。这两种不同的题旨解读，便形成了这两首无题诗的不同内涵。在不同内涵的解读之下，诗歌的指向性以及语言修辞上的艺术表现手法都产生了很大的差异。在前者看来，此诗延续了《诗经》的比兴传统，女子作喻，象征的是友人，诗中的感情也是与友人之间的恋恋不舍之情，或者更延伸至人生离别本为常态的悲生之念。在后者看来，这两首诗更近于表面意义，以女子的口吻写出了两个女子不幸的爱情经历，这就将诗歌主题限定在了爱情诗的范畴，诗歌的修辞手法也并无象征之意。 无题诗的留白是诗歌在客观上形成了主题的空缺或者隐藏，从而呈现出“白”的效果。主题留白的本质是在主题的表达上留有余地，造成主题的多义性理解，这样的理解带给读者不同的审美感受，这也是无题诗主题留白的审美价值。
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user: 3. 想象丰富的审美价值 无题诗的留白延展了它的想象。读者的想象可以发生在作品确定的主旨中，也可以发生在作品不确定的主旨中。甚至，作品中不确定的因素越多，读者可以发挥想象的余地越大。在无题诗的留白处，读者可以发挥自己的想象，将自己的情思、学识带入无题诗的解读中。李商隐的无题诗被后世一代又一代文人反复解读，读者未必真的要从中追寻到什么至真之理，但是这种融入了读者自身认知，由读者参与完成的诗歌解读过程本身，也是审美的一部分。无题诗的留白在某种程度上将诗歌做成了一个半成品，余下的部分，主动权交到了读者手中，需要由读者完成。这在读者看来，是一个惊喜。 李商隐《无题四首》“来是空言去绝踪”这一诗中，除了主题的多义之外，诗中的内容也并不明晰。诗中男子对于女子的思念，让人联想到男子曾与女子之间有过美好的相会，或者是海誓山盟，也有过关于今后相会的约定，但是这样的情景都已经不在。既没有发生在现实中，也没有描述在诗歌的画面中。读者从当下诗歌的描绘中只能看到此时的一个画面，看到男女主人公相爱到分离过程中短短的一个瞬间，而且是男子独自承担分离之苦，想要通信却又被某种原因阻隔的失意画面。但是通过这样一个有些支离破碎的画面，读者可以用自己的想象将这样的一个爱情故事补充完整。 诗歌原本就是言简意赅之作，短小的篇幅中承载的意蕴越丰富，带给读者的想象也就越丰富，其审美价值就越高。无题诗的留白对于诗歌本身而言并非需要填充的空白之地，而是将诗歌所呈现的画面像素降低，造成诗歌艺术形象的朦胧，进而将诗歌表现中的不确定性发挥到极致。 同时，想象的存在增强了它与读者之间的共鸣。人类情感的某些方面原本就是不可言说之物。几乎所有的情思都不可能用语言表述殆尽。言与意、言与情之间可以无限接近，却不可能完全重合。当所有的艺术形式都在以表述感情为务的时候，无题诗却以留白的方法传达了情感的不可表述性。这对于欣赏者而言，是具有极强的共鸣感的。李商隐无题诗中所表达的情感到底是对妻子的爱恋，还是情人的爱恋，抑或是对政治、对友情的寄托，这些我们或者都不能准确指出，但是作为读者，唯一可以感受到的，便是其无题诗中那种不可言说的，可望而不可及的感情。这种矛盾而幽深的感情体悟是真切的，读者也是可以感知并认同的。在一定意义上来说，无题诗留白部分所传达的情思反而更接近人类情感的真实状态。这让阅读者产生了更强的共鸣感。 即如李商隐无题诗中所表现出的爱情的悲剧，虽然带有诗歌艺术化的成分，但是在现实的社会人生中，它们是真实存在的，爱情中的不完美也是人所共知之事。当读者将现实中的体验带入诗歌中时，李商隐的无题诗便具有了双重震撼，读者也从这样的震撼中获得了更多的审美愉悦。
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user: 4. 心理期待的审美价值 无题诗的留白加强了读者的心理期待。人类总是试图将世间万物确定下来，不幸的是，这个世界终究是一个不确定的世界。不是所有的事物都可以量化或是具体确定。在某种程度上，作品离开作者之时，就变成了一个可供咀嚼玩味的独立存在之物。读者对于作品的品读，因了时代的变迁、读者的素养而有所差异，但是每一代的读者对于想要将作品诸多方面确定下来的好奇与期待却从未改变。好奇的存在，构成了人类进步的必要因素之一。当读者把这样的好奇放到文学中，想要将文学的诸多方面都确定下来时，文学就有了审美的意义。文学在人类所创造的诸多事物中本就属于不具有太多量化内容的无解之物，因此，读者只能在作品中寻找到模糊的答案。而诗歌语言的简洁性又决定了它所蕴内涵的丰富性，无题诗则将这种无解、模糊和丰富的内蕴融为一体。 无题诗在心理期待方面的留白，一方面是在题目上的留白，读者在接触诗歌之初，便对“无题”之题目产生了想要追寻诗歌主题的心理期待；另一方面则是在内容上的留白，即读者读过诗歌之后并不能从中获得满足，从而产生了想要查找更多真相，查找更多诗歌文字所掩盖的诗歌密码的心理期待。无论是哪一种心理期待，对读者而言，无题诗的留白是永远可以期待的部分。 李商隐的诗歌中，有一类诗歌虽并不以《无题》为题，但本质上仍是无题之作，且与无题诗的表现相似，亦可将其划归为无题诗的类别。即如《锦瑟》一诗，其诗题不过是将首二字作为题目，诗作本身并无固定的主题。对于这一首诗，从宋明开始，研究者就试图将它的主题确定下来。一千多年以来，关于这首诗主题的阐释多达几十家，但是直到今天，它的主题仍是众说纷纭，难以确定。这种结果的出现固然是因为李商隐并没有将此诗的主题明确记录告知读者，而这样的模糊性本身就引起了万千读者的好奇，也就形成了它的审美价值所在。 再以李商隐《无题》“相见时难别亦难”为例，作为读者而言，只能从中读出诗中表达的爱情相守的艰难，但是如果想确定这首诗到底所指的是哪一段爱情，却并不能如愿。甚至由于颔联“春蚕到死丝方尽，蜡炬成灰泪始干”所具有的情感指向的模糊性，亦有学者将其内涵确定为既可言情，亦可喻道，包括后世读者，摒弃了诗歌本身的意蕴之后，往往将之表达为更多联想之物。这些想必都是诗人创作之初始料未及的。 通俗易懂、浅近直白的诗歌固然有其口语化、易接受的优势，但是受限于语言表达的明晰性，它在调动读者深入解读的心理需求方面却有所不及。能够不被读者一目了然，引起读者玩味兴致的诗歌，无疑激发了读者更多的好奇和心理期待，引起了读者想要继续探求其中奥秘的强烈的欲望。这样的一种期待心理具有浅白诗歌所不具有的审美感受。不管李商隐无题诗中确定的部分占比如何，其留白部分永远都是最能吸引读者的好奇与期待，永远让人不断求索之处。无题诗留白的审美价值便恰恰在于读者的这种心理期待。 综上，李商隐无题诗的留白根植于中国古代有无相生的理论。由中国绘画技法延伸至文学的艺术表现手法，留白的存在增加了无题诗的艺术魅力。主题的多义性、想象的丰富性以及心理的期待性从不同侧面构成了李商隐无题诗的审美价值。经由留白这一艺术表现技法的解读，李商隐无题诗的审美价值更全面地呈现于读者面前。
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user: 摘要 当今社会，大数据时代各类信息发展迅速，其中区块链的发展尤为重要，因其具有着去中心化性、透明性、开放性、数据不可修改、可追溯性被广泛应用于各领域。本文主要对区块链在教育、金融、医疗、农业领域方面应用做出论述，对现阶段区块链技术发展面对的挑战进行分析。
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user: 1. 引言 当今社会，互联网发展极其迅速，而在互联网的覆盖下，每个人之间的信任度逐渐降低。区块链的发展，因其具有着去中心化的特性，解决了传统中心化系统所依赖的中央权威、信任度低、共识的成本高、安全性低等问题，被逐步应用到医疗、金融、教育、农业等生活服务行业领域。区块链技术也成为各个领域自主创新的突破口。陈杰等 [ 1 ] 对区块链工作方式概括为分布式、公开性、加密性、独立性、匿名性五个特点。邓上煜等 [ 2 ] 对区块链技术的原理进行介绍，将其概括为链式规则和去中心化。舒航等 [ 3 ] 对区块链的架构归纳为：数据层、网络层、激励层、合约层、应用层五个组成部分。王璐等 [ 4 ] 对区块链的关键技术整理为：加密技术、共识机制、智能合同。 文章通过对区块链进行简要分类，对其国内外发展进行概述，分别从教育领域、金融领域、医疗领域、农业领域对区块链的应用做出论述，对区块链技术现阶段存在的问题进行分析和解决，将区块链技术应用于中国红十字会进行展望。
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user: 2. 区块链的分类 曾诗钦等 [ 5 ] 对区块链技术应用场景的不同，将其分为公有链、私有链、联盟链。公有链通常无特定的组织机构和管理机构，节点按照系统的规则自由接入网络，其信息具有可靠性以及公开性。私有链也被称为许可链，区块链的节点必须经过认证才可加入，修改或者读取有一定的限制，一般运用于企业内部。联盟链是由几个组织发起，在公有链和私有链之间。 白宇嘉等 [ 6 ] 依据互联类型，又可将区块链分为单链，侧链以及互联链。单链需要独立操作的区块链系统。侧链是遵循侧链协议的所有区块链。互联链是不同区块链互连互通形成区块链网络。 区块链按照其独立的程度来划分，还可以分为主链和侧链。主链是指在生产环境中的区块链系统。侧链不是指某个特定的区块链，而是指遵照着侧链协议的全部区块链技术模型由自上而下的数据层、网络层、共识层、激励层、合约层和应用层构成。
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user: 3. 国内外发展现状 许晔 [ 7 ] 对我国国内区块链发展现状进行概括：根据世界知识产权显示，我国阿里巴巴企业在区块链有关技术专利申请方面位居前列，而区块链技术也逐步渗透到硬件制造，产业服务，安全服务，人才服务等。从产业构成来看，我国有秘猿科技提供智能合约服务，阿里健康等应用区块链技术。区块链分布式账本也吸引各个行业的关注，用其技术与实体经济产业相结合，区块链的价值也得到的广泛的肯定。 国外发展现状：国外学者关于区块链技术有关研究比较早，欧盟成立欧洲区块链观察论坛；英国则应用区块链技术在金融领域，从而达到减少金融欺诈，降低成本的目的；中东地区在政府的带领下探索着新技术的应用。相信在未来，区块链技术将成为全球各个国家相互竞争的主要技术层面。
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user: 4. 区块链在各领域方面的应用 4.1. 区块链在教育领域的应用 区块链系统对于学生征信，学术，以及在有关就业方面的问题具有重要的价值。而在教育领域利用区块链的开放性数据进行共享，利用智能合约对贫困学生进行捐助，利用加密性特点对校园数据进行安全防护。 陈露璐 [ 8 ] 介绍了国外教育领域与区块链技术相结合的模式，详细分析了国外区块链技术在教育领域中展开的四种主要应用：保障学生信息安全与学习技能权威认证；学生思维共享与知识产权保护；贫困学生与社会捐助者通过智能合约达成协议，减轻学生经济负担；构建大学教学资源共享新模式。 黄磊 [ 9 ] 对区块链技术在教育领域的应用展开讨论，对现阶段这种新模式所带来的挑战进行分析。第一，他认为区块链技术可以实时更新教学信息，既可上传又可下载其中的信息，丰富了学生知识内容。第二，将学生学籍信息和区块链技术相结合，时刻记录着学生的学习技能。第三，利用区块链技术对学生成绩的评定以及对教师能力的考核。并且还对现阶段区块链技术还面临着操作问题，管理问题，发展问题进行分析。 沈丹丹 [ 10 ] 通过资源信息管理、资源交易、数据信息记录、资源信息共享四个方面，构建区块链技术数字化教育资源共享结构，推进现代化教育发展，解决了教育资源共享等诸多问题。 4.2. 区块链在金融领域的应用场景研究 区块链技术在金融领域利用其加密性、去中心化、可追溯性主要解决信用问题、成本问题、真实性问题、溯源问题。 夏霁渲 [ 11 ] 对现阶段区块链技术在金融领域的发展过程进行探讨，然后以蚂蚁金服为例，从三个方面分析了区块链技术创新型应用。第一，解决了传统跨境支付安全低，成本高，效率低的问题。第二，通过区块链技术降低信息不对称，解决网络存在的信用问题。第三，解决以往供应链金融中融资困难，风险高等问题。 彭朝晖 [ 12 ] 则将区块链技术应用在金融交易底层架构，提升当今金融交易效率。利用区块链的安全性，提升数字货币的交易模式。通过建设去中心化金融机构和基于区块链技术的智能合约，提升现阶段金融领域发展模式。 王希峰等 [ 13 ] 通过对现阶段区块链技术所面对的挑战和区块链在金融领域多种模式的应用进行分析。提出区块链技术要与实体经济相融合，合理推进金融创新发展，既不能离开实体经济，又要实在金融领域的改革发展。 4.3. 区块链在医疗方面的应用 在积极推进“区块链+”的同时，区块链技术如今已经深层次改变着人们的生活，其中在医疗领域也逐渐发生着变化。利用具有区块链的加密性、开放性、去中心化的特性将其应用于医疗领域。 安林洁 [ 14 ] 指出传统医疗数据信息存在着安全性低，难共享，容易被篡改等问题。利用区块链去中心化，不可篡改的特点，保障了数据信息的安全性。通过区块链技术实现全国各医院的先进医疗数据资源以及医疗设备的共享。利用区块链技术还可以建立网络健康数据中心，将患者的医疗病史通过数据形式存储。 陈碧江 [ 15 ] 将区块链技术应用于病人的电子健康档案的建设。传统患者无法了解自己的病史，通过建立基于区块链技术的电子病历，可以在不同医院查看以往病史，同时也保障了患者医疗数据的安全性。区块链技术还可以对医生的技能证书进行认证，减少患者和家属的担忧。 除此之外，区块链还应用于医药理赔、药品流通、医疗审计、医药监管等方面。实现数据共享，数据可靠，深化医疗体制，提升医疗服务效率。 4.4. 区块链在农业领域的应用 通过利用区块链技术的可追溯性对农业农产品进行追踪，通过智能合约解决农民贷款问题。 陈萍 [ 16 ] 指出虽然区块链技术现阶段在许多领域还处于试验阶段，但对于农业领域来说，区块链技术可推动农业生产现代化、智能化发展。基于区块链技术与农业小额信贷相结合，通过对农民信用进行记录与评估，解决长期以来农民贷款难的问题。 郑熙 [ 17 ] 指出区块链技术与农业供应链发展模式。通过对农产品的来源以及销售信息进行收集，生产厂家与消费者实时观测农产品基本信息，确保食品安全质量。
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user: 5. 区块链技术存在的问题 “区块链+”模式已经渗透到各个领域中，要想发挥其优势，需要我们不断应对来自各个方面的挑战和威胁。 熊熊，张瑾怡 [ 18 ] 认为虽然区块链在各领域的应用出现前所未有的增加，但是因现阶段区块链技术不成熟，还有许多方面的限制，对于区块链的匿名性，当前我们应用密码学对数据信息进行加密，数据内容受到保护，如果公钥或者私钥有一方被盗取或者丢失，则数据信息无法被找回。 针对用户的公钥或者私钥中一方被盗或者丢失问题，我们可以将其记录于U盘、硬盘进行多重加密保护，还可以利用比特元以及P钱包对私钥进行找回。 顾欣，徐淑珍 [ 19 ] 对区块链技术中的智能合约存在的安全问题进行分析，参与者双方对合约协议达成一致，智能合约就会自动执行相应的合约。无需第三方干预，但现阶段，存在合约代码非法操作以及未对代码进行检验的问题，导致合约无法正常运行。 针对智能合约存在的问题，可采取GAS消耗法，通过合约代码中每一步或者代码消耗一定的代币以及控制合约运行时间、限制合约运行步骤来确保合约的安全运行。 宋波 [ 20 ] 对区块链技术发展剖析，认为区块链技术完全去中心化不能达到，如果交易双方有一方的信用出现问题，交易内容没有紧急撤回，就会造成一定经济损失。 对于交易双方出现的信用问题，可通过建立严格的问责机制以及监管制度，进一步保证交易时候的安全性和合法性。 区块链如今正如人们所讨论的变革着互联网时代，在发挥其最大潜能的同时，时刻面对各种各样的挑战，用理性头脑去认识本质特征，服务于人类。
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user: 6. 区块链发展前景以及展望 区块链技术已被推上了现代舞台，在各领域大展身手。在科技方面，迅雷、微软、阿里巴巴、京东等公司积极引入区块链技术，解决现实运作过程产生的问题。在交通方面，区块链技术可以解决数据共享、数据安全防护以及公路收费等问题。 对于区块链的发展前景我们既要秉持乐观的态度，又要在其应用发展上不能盲目跟随。其发展应用应当与实际效果相联系。例如，区块链还可以应用于中国的红十字会，如今红十字会的捐款用途以及捐款人没有做到透明化、公开化，导致许多爱国志士对该组织信任度降低，区块链因其具有着去中心化、透明性、开放性被广泛应用。如果将区块链技术应用于红十字会中，无需第三方参与，将捐款人与受助者或者受助单位直接连接，实现捐款去中心化。捐款人可以实时观察捐款用途信息，做到信息透明化。将每一位捐款人信息以及款项上传到区块链中，做到信息公开化。通过应用区块链技术，增加人们的信任度，使广大公民投入到对祖国的建设中去。对于我国来说，我们对区块链的应用秉持开放的态度，积极研究、开发、完善区块链的适用领域，有效的解决实际问题。 区块链因其去中心化、开放性、透明性、可追溯性、数据不可修改性被应用于各行各业中。其新思想和新理念不断推动社会向前发展，本文主要对区块链的国内外发展以及其在教育、医疗、金融、农业的应用领域做出论述，然后对区块链现如今面临的巨大挑战做出分析。然而我国在区块链技术方面还处于起步阶段，希望在未来我们利用区块链技术领域做出不断的突破。
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user: 摘要 高光谱成像(Hyperspectral Imaging， HSI)数据可以在狭窄和连续的波段中收集数据，即使在差异很小的情况下，也可以检测到不同类别的数据。然而，光谱变异性和阴影效应会限制任何HSI的分类精度。与HSI相比，激光雷达数据(LiDAR)是HSI的一个很好的补充，因为它提供了高度信息和来自不同物体的多次回波数据。在激光雷达数据的辅助下，通过HSI分类的预处理和深度残差网络分类，可以有效解决阴影效应光谱变异性的问题。除此之外，来源于点云数据的数字高程模型(Digital Elevation Models， DEM)也能够提高HSI分类性能。通过在MUUFL港湾高光谱和激光雷达机载数据集上进行实验的结果表明，采用两种DEM栅格层结合HSI的分类准确率为98.16%，而仅采用HSI数据集独立学习方法的分类准确率为96.3%。并且随着精度的提高，标准偏差从0.304降低到0.150。
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user: 1. 引言 随着目前高光谱成像系统技术的发展，成像光谱仪采集到的数据越来越精细丰富。一方面HSI的空间分辨率和光谱分辨率越来越高，与普通的遥感图像如多光谱图像相比，HSI波段更多，光谱波段覆盖的范围更加广，蕴含的信息量更丰富，其形成的三维数据有效的结合了地物目标的空间信息和光谱信息，能够有效反映地物目标的信息，因此HSI被越来越广泛地应用在各个领域，如农业 [ 1 ]、矿物鉴定 [ 2 ]、景观分类 [ 3 ] 等领域。然而，HSI的分类常常遇到光谱变异性问题，给地物 [ 4 ] [ 5 ] 的识别带来很大困难。有几种方法被提出来解决这个问题，如光谱解混 [ 6 ] 和特征变换 [ 7 ]。几何结构是 [ 8 ] 目标识别的另一个重要因素。但实际上，HSI几乎无法检索高大物体(例如树木) [ 9 ] 下方的光谱信息。虽然不同高度的邻域对象通常会产生阴影，从而使相邻像素 [ 10 ] 的光谱特征变得模糊，但这种效果还因与给定物体相关的光谱可变性而变得更加复杂。此外，由于反射光谱主要来自地物表面，因此HSI检测垂直结构的能力受到限制。并且随着高光谱成像系统技术的进一步发展，HSI所含有的光谱信息会越来越多，越来越高维的高光谱数据也对高光谱遥感对地观测技术提出了更加复杂的要求。 激光成像探测和测距(LiDAR)数据可以提供精确的三维空间信息。激光成像技术能够实现地形高程信息的实时获取，尤其对阴影问题的求解具有重要的参考价值。与HSI相比，激光雷达获取的点云数据往往缺乏丰富的光谱信息。因此，LiDAR与高光谱遥感数据的融合可以有效地进行 [ 11 ] 互补。激光雷达和HSI融合在森林监测 [ 12 ] [ 13 ] 和城市景观分类 [ 11 ] 中得到了有效的研究。这种多源遥感数据融合不仅可以利用HSI的丰富的光谱信息，还协助解决了在HSI分类中由于利用高程信息，如点云数据生成的数字高程模型(DEM)所带来的光谱变化和阴影效应的问题。 充分利用丰富的光谱特征和空间特征是HSI和激光雷达数据融合的重要内容。好的分类通常需要有效的分类器进行特征提取或者特征挖掘来获得代表性特征。深度学习网络将特征提取和分类器训练过程嵌入到一起，在典型特征学习中被证明具有很大的潜力。许多论文已经证明了深度学习网络在高光谱遥感图像处理方面有很好的表现 [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ]。特别是卷积神经网络(CNN)及其扩展网络可以从HSI中学习光谱信息和空间信息 [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ]。深度学习网络可能会遇到退化问题。例如，当网络深度增加时，精度可能出现饱和，甚至降低 [ 16 ]，这已经被证明既不是过拟合问题，也不是梯度消失或梯度爆炸问题。因此，何凯明在2015年提出了通过残差连接来解决退化问题。实验结果表明，深度残差网络(Deep residual network， ResNet)能够很好地解决网络退化问题。与CNN相比，光谱空间残差网络被证明能够带来更好的效果 [ 20 ] (spatial-spatial residual network， SSRN)，它利用了光谱残差和空间残差两个模块，从光谱残差块和空间残差块中学习特征。由于它的残差连接，从高维光谱数据中学习多层网络特征可以很好地解决网络退化现象。因此，当有更多的激光雷达数据特征可以用于辅助HSI分类时，SSRN就能够从丰富的信息中学习到更多的高级特征。 综上所述，为了缓解HSI中阴影效应和光谱变异性问题的影响，本文利用3D-SSRN对基于HSI和激光雷达数据融合的分类进行了探索。为了降低光谱变异性的影响，本文对HSI的数据进行预处理，并在与激光雷达数据进行特征融合前进行降维。与常用的降维方法不同，本文使用了原型分析 [ 21 ] 的特征估计模型对数据进行降维处理。
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user: 2. 方法描述 为了解决HSI分类中的光谱变异性和阴影效应问题，本文利用激光雷达数据对HSI进行辅助分类。鉴于HSI的光谱波段众多，激光雷达数据回波数据多，本文使用了特征降维、不同特征融合、深度学习分类等方法。因此，下面将对这些方法按过程顺序进行介绍。 2.1. 对HSI进行基于原型分析的降维处理 针对高光谱图像数据中存在的数据冗余和光谱变异性问题，本文通过特征变换和特征选择来缓解。具体来说采用基于原型分析的特征挖掘模型(Archetypal Analysis， AA)对HSI数据进行特征选择 [ 22 ]。AA算法目标是找到原始数据 X ∈ R M × N 中最能描述原始数据组成部分的K个凸包 [ 23 ] [ 24 ]，凸包是包含数据 X 的最小凸集。AA的目标函数如公式1是为了得到最优的 C 和 S arg min C ， S ‖ X − X C S ‖ 2 s . t .   | c k | 1 = 1 ，   | s n | 1 = 1 ，   C ≥ 0 ，   S ≥ 0. (1) 在这个公式中，约束 | c k | 1 = 1 和约束 C ≥ 0 使特征矩阵 A = X C 为观测数据的加权和，同时约束 | s n | 1 = 1 ， S ≥ 0 要求用特征向量 X C ∈ R M × K 的加权和逼近 X n 。其中，M为数据样本的数量，K为N个原始特征生成的新特征的数量。 特征矩阵 A = X C 代表特征转换的过程，具体来说，矩阵A中每个生成的新特征，都可以和矩阵C中的非负元素一一对应。因此，利用AA算法对高光谱数据进行特征变换后选择具有代表性的特征来实现降维。假设 X 为N个波段的高光谱数据，A中的K个原型特征为AA算法生成，则可以对目标函数(1)进行优化，得到最优矩阵C。生成不同数量的原型特征会保存不同百分比的信息。 可以通过分析AA算法得到的不同百分比的变化来评估K个原型特征保存了多少原始数据信息。如果当前模型保留的数据信息在可接受范围内，通过AA算法的多端元选择规则，根据索引集Ω从索引矩阵C中选取光谱，可以得到原始数据的目标波段，如公式2 Ω = { Ω k ， k = 1 ，   2 ，   ⋯ ，   K } ， Ω k = { i | c k ( i ) > 0 ，   i = 1 ，   2 ，   ⋯ ，   N } . (2) 2.2. HSI和激光雷达数据的预处理和特征融合 当图像中存在阴影效应时，HSI的光谱特征比较稀疏，对不同类别地物的表达能力不足，因此模型的识别分类效果有限。例如，HSI通常不能很好的对树的阴影部分和建筑物的阴影部分中的地物进行分类。此外，仅用HSI也很难将树与草、建筑物与道路的连接点分开。在这种情况下，激光雷达数据可以为反射率数据提供额外的仰角信息。因此，对HSI进行反射率特征和高程特征的融合是提高分类性能的关键。 一般情况下，激光雷达通过对同一地物目标进行多次扫描提供回波数据，回波数据提供了目标的垂直结构信息。充足的垂直结构信息被认为能够对HSI分类提供有效的帮助。在构成点云数据的多次回波数据中，第一次回波数据和最后一次回波数据对于生成目标垂直结构信息的数字高程模型具有重要作用。因此，本文利用第一次和最后一次回波产生的DEM光栅图像作为激光雷达数据的一部分特征，将其与降维后的HSI融合进行进一步识别。 2.3. 利用三维残差网络进行分类 虽然卷积神经网络可以直接从HSI和激光雷达数据融合的三维数据中提取出光谱–空间特征，但是随着网络层数的增多，卷积神经网络模型的分类精度可能会降低。ResNet有助于解决这一问题，因此本文利用了融合了卷积神经网络和三维残差结构的三维卷积光谱空间残差网络SSRN [ 20 ] 进行分类。整个三维剩余网络如图1所示。该框架采用了带有连续有监督光谱空间残差块的网络。光谱残差块和空间残差块从融合后的图像立方体中分别提取出可学习的光谱特征和空间特征，SSRN可以看作是卷积神经网络卷积层的扩展。与三维卷积神经网络相比，SSRN具有残差连接，网络结构也更深。一方面，可以通过残差连接来减少精度下降，提高分类精度。另一方面，两个连续的残差块分别学习了光谱特征和空间表示，通过它们可以提取出更多的可识别特征。 图1. 激光雷达数据协助下的高光谱图像三维残差网络分类流程图
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user: 3. 实验与分析 本文在MUUFL数据集 [ 25 ] 上进行了实验，MUUFL数据集的数据采集地点是南密西西比海湾公园校园，高度为3500英尺，空间分辨率为1米，数据大小为220 × 325像元，64个光谱波段，波长单元为2纳米，地物一共有12个类别，如表1所示。 同时，本文分析了影响训练过程时间和分类性能的多个因素，包括批量大小，空间尺寸大小，学习率。本论文还与SSRN模型进行了比较。为了验证本文激光雷达的有效性，本文测试了只包含光谱特征学习部分的数据、只包含空间特征学习部分的数据和只包含LiDAR特征学习部分的数据。 Table 1 The categories， quantities， and proportions of each labe 类别 数量 比例 无标签地物 17，813 24.91 树木 23，246 32.51 草地 4270 5.97 混合地面 6882 9.63 泥沙 1826 2.55 道路 6687 9.35 水 466 0.65 建筑物 2233 3.12 建筑阴影 6240 8.73 人行道 1385 1.94 黄色路缘 183 0.26 布板 269 0.38 表1. 各标签的类别、数量和比例 3.1. 参数设置 为了寻找最适合该模型的参数设置，我们分析对比了影响训练时间和分类性能的三个主要参数。这三个参数分别是训练数据的批量大小、卷积滤波器的空间尺寸大小和学习率。通过对不同的参数值进行测试，以找出效果最好的参数。在分析比较每个参数的过程中，保留具有最高分类性能的模型参数数值，并以此参数的数值为基础进行对下一个参数的分析。 训练数据的批量大小直接影响模型的优化程度和优化速度。因此，首先对批量大小对分类精度的影响进行分析总结，见表2。从实验结果可以看出，当批量大小由2增加到4时，分类性能出现显著增长，然后逐渐上升，在达到128时分类性能最好，当批量大小达到256的时候开始下降。当批量大小为128时，模型在MUUFL数据集上可以得到最好的分类精度。 学习率控制着每次迭代的特征学习进度，学习率设置不当会导致收敛速度变慢。实验中，本文的学 Table 2 Classification accuracy with different batch size 批量大小 精度(%) 2 78.27 4 95.01 8 96.17 16 96.80 32 97.04 64 97.10 128 97.34 256 96.95 表2. 不同批量大小的分类精度 习率设置从0.01到0.000001来测试不同学习率对实验结果的影响，如表3所示。根据表中的结果，当学习率为0.0003时，模型在MUUFL数据集上会得到最好的分类精度。 Table 3 Classification accuracy with different learning rate 学习率 精度(%) 0.01 90.13 0.003 93.27 0.001 94.92 0.0003 97.43 0.0001 97.08 0.00003 97.04 0.00001 94.32 0.000003 90.92 0.000001 81.69 表3. 不同学习率的分类精度 由于深度神经网络具有卷积结构，卷积核对其在特征学习过程中的空间信息学习能力起着重要作用。因此，卷积核的大小显著影响特征学习性能。在实验中，我们将卷积滤波器的大小从3 × 3逐渐增加到11 × 11来研究卷积核大小对特征学习性能的影响。表4给出了随卷积核大小变化而变化的分类精度。根据实验结果可以总结出，与7 × 7相比，卷积核的过小和过大都会导致分类性能的变差。因此，在最终对MUUFL数据集进行分类实验时，我们将大小设为7 × 7作为卷积滤波器大小参数值，图2为图像在批处理大小为128，学习率为0.0003，卷积滤波器大小为7×7时的分类结果图。 Table 4 Classification accuracy with different convolution filter size 卷积核大小 精度(%) 3 × 3 92.40 5 × 5 96.47 7 × 7 97.40 9 × 9 96.83 11 × 11 96.63 表4. 不同卷积核大小的分类精度 图2. 分类结果图 3.2. 数据降维 从HSI中得到的光谱特征和从激光雷达数据中得到的高程特征包含着不同的特征信息。预处理使得这些不同的特征信息能够被融合。首先使用AA [ 21 ] 对原64维HSI进行波段选择从而降低数据的维度。分别保留不同数量的选择波段结果进行分类的性能如表5所示。可以看出，降维后数据的维数与分类准确率和训练时间成正比。但当数量达到40时，分类精度并没有得到明显提高。因此，根据实验的数据，本文选择了40个光谱波段，用于与激光雷达数据进行特征融合和分类。 Table 5 Classification performance derived by using different dimension of spectral dat 维数 数据方差(%) 分类精度(%) 训练时间(s) 1 6.94 94.70 5022 2 99.09 94.52 5044 3 99.66 94.57 6245 4 99.74 95.05 6267 5 99.79 95.51 7614 10 99.93 95.65 10，209 20 99.96 96.38 16，760 40 99.98 97.40 29，381 64 100 97.43 43，735 表5. 利用不同维数的光谱数据得出的分类性能 3.3. 特征融合 MUUFL数据集提供了激光雷达点云数据第一次和最后一次回波的光栅图像数据(如图3(a)，图4(b))。这两幅图像包含了地面的地物高程信息，通过不同的特征融合方式辅助光谱图像数据进行分类。除了将图3(a)第一次回波数据和图3(b)最后一次回波数据与40个光谱波段进行特征融合外，还对第一次回波和最后一次回波的高程信息差图像(如图3(c)所示)与40个光谱波段的特征融合进行了分类验证。如表6所示，任何激光雷达信息辅助HSI分类都有助于提高精度和降低标准差。其中，同时融合首次回波和末次回波能够获得最佳的分类精度。同时，单独的光谱数据和融合数据得到的分类图分别如图4(b)，图4(c)所示，图5为有HSI生成的RGB图像和最终得到的分类图。 图3. (a) 第一次回波图像；(b) 最后一次回波图像；(c) 第一次回波和最后一次回波的高程信息差图像 图4. 由高光谱数据(b)和高光谱融合激光雷达数据(c)得到的分类图 Table 6 Classification accuracy under feature fusion of 40 spectral bands and different elevation feature from LiDAR dat 不同的高程信息 精度 标准差(%) 无高程信息 97.40 0.30 融合第一次回波数据 97.86 0.15 融合最后一次回波数据 97.84 0.15 融合首次和末次回波数据 98.16 0.15 表6. 40个光谱波段与不同高程特征融合的激光雷达数据分类精度 图5. (a) 显示由HSI生成的RGB图像；(b) 分类地图
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user: 4. 结语 本文通过三维残差网络探索了利用激光雷达数据辅助HSI进行分类。同时通过对HSI进行AA降维，缓解了在HSI分类中由于光谱变异性和阴影效应可能造成的误分类。在MUUFL高光谱和激光雷达数据集上进行了分类实验。 本文是首次使用AA模型进行光谱波段选择。从实验结果可以看出，利用AA模型进行降维可以使三维残差网络对HSI的分类更加有效和精确。在此过程中去除了冗余的数据和噪声。将激光雷达数据与高光谱数据在特征层次上进一步融合后，分类结果相比较于单独的HSI再次得到提高。这意味着，在识别高光谱图像中的地物时，激光雷达数据包含的高程信息与高光谱中包含的光谱信息是互补的。结果还显示，在提供多种回波数据的情况下，使用来自第一次回波数据和最后一次回波数据比只使用单独一层回波数据能够得到更好的分类效果。在整体分类精度提高的同时，标准差也从0.3降低到0.15。这意味着可能是由于激光雷达数据有助于缓解光谱变异性问题，减少了分类精度误差的波动。虽然HSI中的一些相同地物具有不同的光谱信息，但它们的高度信息往往是相同的。同样，对于具有相同光谱的不同物体，只要它们的高程信息不同，我们就可以通过激光雷达数据进行区分。 我们所有的实验都是使用有监督光谱空间残差网络SSRN进行的。事实上，它已被证明在 [ 20 ] HSI分类中有着良好的性能。通过对HSI和激光雷达数据融合数据进行光谱空间特征学习的连续残差块，保证了该网络在处理多源遥感数据融合任务时具有更强的分类能力。
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user: 摘要 电压门控钠离子通道广泛分布于可兴奋细胞的细胞膜上，参与动作电位的产生及传导，主要负责调控动作电位的初始上升相。钠离子通道是最重要的心脏离子通道之一，分布于窦房结、传导系统、心房肌和心室肌，是一类抗心律失常药物的靶蛋白。心脏钠通道的表达正常与否直接影响到心脏的生理病理功能，其功能获得性和功能缺失性的突变均会导致相关心脏疾病的发生。本文阐述了心脏钠离子通道(Na v 1.5和Na v 1.8)的结构及功能，以及通道异常表达时相关疾病的研究现状，为药物临床应用前的心脏毒性研究及心血管药物的研究开发和临床应用提供重要的理论依据。
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user: 1. 引言 电压门控钠离子通道(Voltage-gated sodium channels， VGSCs)广泛存在于人体中，主要分布在心肌、骨骼肌、神经细胞膜上，负责调控动作电位的初始上升相。VGSCs在轴突和肌肉中的分布最为密集，常常是该组织中数量最多的离子通道。以哺乳动物的心肌细胞为例，每个心肌细胞表达的VGSCs可达到十万多个，每个浦肯野纤维表达的VGSCs可达到一百多万个，通过心脏VGSCs的离子流直接决定着心房肌、浦肯野纤维和心室肌的兴奋性和传导性。鉴于心脏钠离子通道在心脏电兴奋性中的重要作用，其功能获得性及功能缺失性的突变与一系列心脏相关疾病密切相关，如长QT综合征(Long-QT syndrome， LQTs)，Brugada综合征(Brugada syndrome， BrS)，病态窦性综合征(Sick sinus syndrome， SSS)，进行性心脏传导疾病(Progressive cardiac conduction disease， PCCD)和扩张型心肌病(Dilated cardiomyopathy， DCM)等。
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user: 2. VGSCs的结构和功能 GSCs由一个α亚基(230~260 kDa)和一个或多个β亚基(33~36 kDa)组成，其中α亚基和β亚基通过二硫键或非共价键相连接。α亚基是其主要的功能性亚单位，是由约2000个氨基酸残基组成的跨膜蛋白，跨膜部分由4个同源结构域组成，每个结构域又包含了六个跨膜片段，即S1~S6 (图1)。其中，S5-S6以及二者之间的片段SS1和SS2形成了跨膜孔道结构的外庭。β亚基不参与构成VGSCs的孔状结构，主要是对α亚基的表达、电压依赖性、动力学以及稳定性等起到一定的调节作用[ 1 ] [ 2 ]。 目前，人源VGSCs的α亚基已发现至少9种，分别命名为Na v 1.1~Na v 1.9，由9种不同的基因编码(SCN1A-SCN5A， SCN8A-SCN11A)，具有高度的同源性及组织特异性。 2.1. 心脏中表达最为丰富的VGSCs~Na v 1.5 在人类和小鼠的心脏中可以检测到Na v 1.1~Na v 1.5通道亚型的表达，其表达水平略有差异[ 3 ] (图2)，其中，位于染色体3p21由SCN5A编码的Na v 1.5的表达最为丰富，遍布于所有类型的心肌细胞，包括窦房结、传导系统、心房肌和心室肌，定位于所有的亚细胞膜结构，如闰盘区、外质膜和T管系统等，对心肌细胞兴奋的产生及传导具有重要的意义。在人及猪的全心脏中，Na v 1.5的表达明显高于其在小鼠及大鼠全心脏中的表达，说明越高级的哺乳动物心脏中Na v 1.5占据的比例越高，起到的作用也越重要。在SCN5A基因敲除的小鼠中，SCN5A − /− 的小鼠心室形态发生严重缺陷，导致了宫内致死；SCN5A +/− 的小鼠会正常存活，但是存在心脏缺陷，如房室传导阻滞、心肌内传导延迟、室性心动过速等。Na v 1.5决定了心脏的兴奋性，是目前公认的表达最丰富也最为重要的心脏钠离子通道。 图1. VGSCs的结构 图2. VGSCs在不同哺乳动物心脏的转录水平[ 3 ] 2.2. 表达在心脏神经丛中的VGSCs~Na v 1.8 早期研究结果证实，位于染色体3p21-22由SCN10A编码的Na v 1.8主要表达在背根神经节的小直径神经元及三叉神经元中，具有慢激活和慢失活的特点，与神经痛、炎性痛等疼痛症密切相关[ 4 ] [ 5 ]。然而，近几年，有报导发现Na v 1.8在鼠心脏神经丛中具有明显表达[ 6 ]，在人的心脏神经丛及心肌细胞中均有表达[ 7 ]，因此猜测Na v 1.8对调节心脏神经丛中的神经元功能具有重要的作用，并且初步证明了其与心脏房室传导阻滞和心房颤动的发生密切相关。还有研究发现，SCN10A会通过增强子/启动子的相互作用来影响SCN5A的表达，并有研究证明SCN10A的基因突变后可以通过控制SCN5A的转录水平从而影响心脏传导参数[ 8 ]，因此，Na v 1.5的表达水平对这种相互作用至关重要，是影响心脏传导的决定性因素。还有研究发现，Na v 1.8特异性的抑制剂A-803467可以缩短心肌细胞的动作电位，缩短PR间期，说明Na v 1.8可能会延长心脏的传导[ 9 ] [ 10 ]。
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user: 3. 心脏VGSCs相关疾病 3.1. LQTs LQTs是一种遗传性的心律失常疾病，指的是心电图中QT间期的延长，与心室的复极化有关，会产生多态性室性心动过速、晕厥和猝死[ 11 ]。遗传性的LQTs被分为13个亚型，LQT1~LQT13，其中LQT1、LQT2及LQT3是最常见的遗传形式，与心脏离子通道的基因突变有关。LQT3与SCN5A的基因突变密切相关，常在休息或睡眠时发病，其患者表现为心律失常，且常伴有心动过缓。已发现数千种与LQTs相关的基因突变，其中，有15%的突变体来自于SCN5A，它们广泛分布于蛋白质中，导致钠离子通道活性的增强。如，SCN5A的突变体ΔKPQ (Lys-1505、Pro-1506及Glu-1507)、N1325S、R1644H、I1768V、E1784K和L1786Q等[ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]。LQT3可由Na v 1.5功能获得性的突变引起的，导致了去极化钠电流的增多。LQT3相关的基因突变还可以加快从失活状态的恢复，干扰电压依赖性的激活，并增加通道的电流密度[ 16 ]。 3.2. BrS BrS是一种染色体遗传病，由于心电图的动态及可变性，使其往往难以诊断。BrS心电图表现有三种形式：1型表现为下斜型ST段抬高≥0.2 mV，T波负向；2型表现为马鞍型ST段抬高，起始部分抬高≥0.2 mV，下凹部分抬高≥0.1 mV；3型表现为马鞍型或下斜型ST段抬高<0.1 mV [ 17 ] [ 18 ]。BrS患者会产生室性心律失常、晕厥甚至猝死，经常发生在年轻的群体中，且常在休息或睡眠时发病。与LQT3不同，BrS是由Na v 1.5功能缺失性的突变引起的，会使钠电流峰值降低，减慢从失活状态的恢复，通道蛋白运输的阻滞，并导致钠通道的缺失[ 19 ]。约有10%~30%的BrS病例是由于SCN5A的突变造成的，如A124D、V1378M、E1784K和R2012H等[ 19 ] [ 20 ] [ 21 ]。还有报导显示，一些SCN5A的突变在较高的温度下会进一步的降低钠电流的峰值，导致心律失常[ 22 ]。近些年有研究发现，BrS与SCN10A的突变也密切相关，由于SCN10A的突变导致的BrS约占其患者的16.7%，这表明SCN10A是一种主要的BrS的敏感基因。与其他原因导致的BrS患者相比，SCN10A突变导致的BrS患者具有更明显的症状及较长的PR、QRS间期，这可能与突变的Na v 1.8和Na v 1.5在体内的相互作用有关[ 23 ]。 3.3. SSS SSS是一种由窦房结功能障碍而引起的心脏疾病，在SSS中，窦房结的起搏功能被破坏，导致冲动传导的改变，多发生在50岁以上的人群中[ 24 ]。SSS的心电图特点会表现出窦性心动过缓、窦性停搏、窦房传导障碍、房性快速心律失常[ 25 ]。SSS的患者会发生中枢神经系统或心血管系统的改变，以及一些其他症状，如头晕、判断失误、消化不良，在运动过程中，许多患者会产生胸痛、呼吸困难或疲劳。SSS可由先天(如特发性退行性纤维化浸润、淀粉样变性和心肌病)或非典型(如高钾血症、低氧血症)等因素引起的，从而改变了窦房结结构或功能[ 25 ]。最典型的SSS的生理特征是由SCN5A的突变导致的，SCN5A功能缺失性的突变会降低窦房结与周围心房之间的电耦合，从而导致传导阻滞；SCN5A功能获得性的突变会延长窦房结的动作电位，影响其复极化，从而导致窦性心律的降低[ 26 ] [ 27 ]。 3.4. PCCD PCCD是一种具有遗传倾向的心脏传导系统疾病，又被称作Lev-Lenègre综合征，临床表现为心脏传导速率变慢，并伴有传导阻滞，会导致晕厥甚至猝死。在传导异常的患者心室发现了纤维组织的沉积[ 28 ]。与PCCD相关的SCN5A的突变，会使心脏钠通道的密度减少，激活减慢，动作电位的上升幅度减慢，心肌细胞传导速度减慢，从而导致传导阻滞。在SCN5A基因中，由于点突变或单倍不足导致的功能缺失性突变，导致有效通道的确实，与PCCD密切相关[ 29 ] [ 30 ]。 3.5. DCM DCM是一种心脏疾病，其特征是心室扩张和收缩力的改变，从而降低收缩功能，临床表现为心力衰竭、心律失常[ 31 ]。大约30%的自发病患者有家族史，这表明DCM具有家族遗传性。有研究表明，1.7%的DCM病例与SCN5A突变有关，突变后会产生电兴奋性障碍，对兴奋性的影响可能会导致心室扩张，如位于电压敏感区的突变体R222Q和R225W [ 32 ] [ 33 ] [ 34 ]。SCN5A突变还可能会使H + 通过突变的通道泄露，从而引起心肌细胞酸化，导致DCM的发生[ 35 ]。