DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 结果与分析 3.1. 文献产出时间序列与期刊共被引分析 近30年来WOS中关于全球变化生态学的文章逐年发文均势如图1所示，有关于全球变化生态学的文章产出呈逐年上升趋势，年均发表337篇，但在2004年之前，文献产出数量相对较少，仅有224篇，年均发表16篇，仅占总发文数量的2.24%。自2004年开始，文章发文量出现明显上升，共发表9892篇，占总发文量的97.75%，年均发表618篇，为总年均发表量的1倍，发文量明显增加，并于2020年达到最高值。2004~2020年有关于全球变化生态学的文章呈快速增加趋势，表明自2004年开始，研究学者开始广泛关注全球变化生态学方面问题，并于近年一直得到众多学者的关注，该问题可能在接下来一段时间内都是研究热点。对全球变化生态学的文献进行共被引分析，可以在一定程度上反映全球变化生态学的研究热点，如图2、图3所示，被引用最高的期刊为《Science》，共被引用6034次，其次为《Nature》、《PNAS》、《ECOLOGY》、《GLOBAL CHANGE BIOL》等期刊，排名前20的期刊更侧重于生态学领域。 图1. 逐年发表论文数量(1990~2020) 图2. 期刊共被引分析共现网络 图3. 各期刊引用次数统计 3.2. 主要发文国家、机构、作者分析 通过对全球变化生态学近30年发文主要国家与机构进行分析(图4)发现，发文量最多的国家是美国，共发表3472篇文献，约占总文献数量的33%，其次为中国(1557篇，15%)，以及英国、德国、加拿大、澳大利亚等国家，近三十年来，美国等发达国家在全球变化生态学领域占主导地位，中国在相关领域的研究也有举足轻重的地位，但同美国仍有不小的差距。机构发文量排名前5的机构分别为：中国科学院、中国科学院大学、西班牙国家研究委员会、不列颠哥伦比亚大学、美国华盛顿大学(图5)，中国科学院和中国科学院大学作为我国具有国际知名度的研究机构和科研院校，为我国全球变化生态学研究作出了突出贡献。发文量排名前10的机构共发文2017篇，占总发文量的19%，发文量在50篇以上的机构共有45所，发表了49%的文献，说明各机构发文较为分散，机构间的合作仍有待加强。相关发文量最多的作者有：JENSCHRISTIAN SVENNING、A TOWNSEND PETERSON、ROBBY STOKS、ANTOINE GUISAN、JOSEP PENUELAS，均发表了10以上的论文，作者合作网络图(图6)表明各作者之间开展的合作相对较少，关联性较差。 图4. 国家合作共现网络 图5. 研究机构合作共现网络 图6. 作者合作共现网络 3.3. 文献关键词共现分析 关键词共现网络由被分析文献关键词提取分析得出，可以指示研究热门领域与学科整体研究过程及其未来发展趋势 [ 9 ] [ 10 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ]。全球变化生态学近三十年发文中介中心性最高的关键词包括：气候变化、生物多样性、响应、保护、全球变化、多样性、耦合等(图7)，这些关键词分别出现了3095次、1162次、995次、814次、796次、780次、704次，表明全球变化生态学在研究过程中更多关注气候变化与生物多样性，以及在全球变化背景下生态系统对全球变化的响应以及全球变化与生态系统的耦合关系上。在时间分布上(图8)，1990~1993年研究者更多关注气候变化、植被、森林、生长、营养等方面内容。1994~1997年则在此基础上增加了生物多样性、生态保护、种群数量、生态演进等内容，表明该时期全球变化生态学已经从初期的基础理论研究逐步转向生态保护以及生态系统演进等方面的研究。1998~2001年新增动态变化、生态管理、可持续发展、中国等内容表明该时期的研究重点为生态系统在全球变化背景下的动态演化以及管理措施，可持续发展也被众多的研究者关注，同时该时期为中国全球变化生态学的开端。2002~2005年，该时期研究重点为生态系统服务、分配、土地利用，2006~2009年研究重点为脆弱性分析，其后均为在此基础上开展的相关研究。 图7. 云南地区全新世高频关键词及其共现关系 图8. 云南地区全新世高频关键词及其共现关系
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user: 4. 结论与讨论 全球变化生态学研究是近来全球变化与生态学的热点研究领域 [ 13 ]，通过对WOS近30年全球变化生态学文献进行知识图谱分析，其结果表明2004年之前针对全球变化生态学的研究相对较少，但就关键词时区共现网络图而言该时期的文献已经奠定了整个学科的研究内容与基础，2004年之后发文量逐年增加，并均在前人研究的基础上结合生态学相关内容进行了更有深度的研究。以美国为首的发达国家在全球变化生态学领域占有主导地位，我国相关学者也为该学科研究作出了巨大贡献。2006年之后新出现的高频关键词较少，并一直保持到了2020年，但发文量依然呈逐年增加的趋势，表明该学科现今仍是全球变化与生态学领域的研究热点，但在下一步的研究过程中仍需结合多学科内容，提出新的研究热点，为该学科注入新的活力。此外，本文研究结果表明，不同国家、机构、作者之间所开展的合作研究相对较少，因此在下一步的研究过程中应加强学术交流，以促进该学科的发展。
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user: 摘要 针对疫情的实时监控和预测困难等问题，本文采用爬虫技术爬取大量疫情数据，采用大数据分析处理技术对疫情数据源进行清洗与聚类统计，采用SEIR模型与遗传算法对疫情变化趋势进行预测，采用Vue.js与Echarts进行可视化展现，以实现疫情监控与预测。
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user: 1. 引言 当前，全球新冠肺炎疫情状况高烧不退，并且可能在未来较长的时间内持续存在，如果能实时的监控疫情分布并且预测其变化趋势，那么对疫情防控，及其策略的调整，有着重要的参考价值。因此一款能够实时、直观、全方位的监控疫情，并且能够动态预测疫情变化的系统非常有必要。 就目前来看，市场上有一些针对疫情可视化展现与预测的系统或平台，但是存在系统功能单一，或是在疫情可视化展现和预测方法上的问题或缺陷。 从疫情数据可视化方面来看，当前，权威的疫情消息，都由各地卫建委每天以文字的形式发布，信息往往缺乏全面性和直观性，容易引起视觉疲劳，无法直观的掌握疫情严重程度，以及与周边地区的疫情对比情况，这降低了用户的敏感度，不利于疫情防控的全面进行。 从疫情变化趋势预测方面来看，因为在疫情发展初期，疫情传播动力学研究建模过程中，缺乏足够的原始数据，所以较难对疫情发展态势进行准确预测。再加上证据表明不易被有效隔离的潜伏期患者具有较强的病毒传播能力，而研究人员之前建立的疫情传播动力学模型忽略了潜伏期患者导致的传播风险。 综上，尽管目前已经提出了众多的疫情发展趋势预测方法，但疫情的变化往往受国家政策、人民防控意识、地区医疗水平等难以量化因素影响，且不同地区的情况各不相同，这就导致传统的预测方法难以令人满意的效果，当前阶段仍有必要对COVID-19疫情传播规律进行研究，这对疫情的态势分析和防控指导等有着现实意义。 为更好的服务于疫情防控，本文围绕“疫情可视化监控”与“疫情发展趋势预测”展开。 对于疫情可视化监控，系统提供了“疫情分布大屏”，它能直观的查看世界疫情点状分布图，用户可以指定日期并查看详细到市区的累计确诊、现有确诊、死亡人数、治愈人数的疫情分布地图。不仅如此，为了让用户直观地比较不同地区的疫情数据，系统还提供了以国家或省份/市区划分的疫情统计表格，以便对不同地区的疫情数据进行横向比较。 对于疫情发展趋势预测，系统提供了“开放性疫情预测模型”，利用大数据和DE差分算法对全球的大规模疫情数据进行参数寻优，并把最优参数导入SEIR (疫情预测模型)模型进行预测拟合。从而得到了各地区的感染人数预测、治愈人数预测、床位警示预测。不仅如此，为了保证模型的普适性，系统开放了模型中部分参数，用户可根据本地情况对参数调整并查看调整后的预测结果。
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user: 2. 总体设计 结合功能需求，系统设计了四大功能模块，分别是数据获取、数据分析、后台服务、前台页面。通过四个功能模块组成系统，以实现疫情可视化监控和预测功能，系统总体功能设计如图1所示。
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user: 3. 数据获取模块设计 3.1. 数据爬取 为了爬取大量的疫情数据，必须充分考虑到爬虫在爬取数据中可能遇到的各种问题，例如反爬虫、网络连接超时、爬取耗时过长等。因此为系统设计了基于Python语言的Scrapy [ 1 ] 爬虫框架的爬虫代码。Scrapy框架是基于Python语言的爬虫框架，Scrapy爬虫框架与传统爬虫框架(如Requests、Urllib)相比，有着诸如爬取效率高、异步请求、非阻塞等特点，并且可以基于配置省略大量需要手写的功能代码，例如IP代理、随机延时请求、失败重试等功能。 结合具体所需爬取的疫情数据，得到数据爬取流程，如图2所示。 图1. 系统总体功能图 图2. 数据爬取流程图 3.2. 数据清洗 考虑到系统爬取的疫情数据源分为国内中文数据和国外英文数据，为了方便用户查看疫情数据，必须将外源英文数据进行中文翻译处理。因此为系统设计了基于Python语言的translate框架的文本翻译代码，translate是一个用python编写的简单而强大的翻译工具，支持多个翻译提供商，能够轻松的将输入的文本翻译成所需语言的文本。 结合系统所需数据的格式要求，得到数据清洗算法步骤如下。 Step1：加载数据库中的疫情源数据； Step2：创建用于匹配英文的正则表达式对regex； Step3：创建translate实例对象trans； Step4：迭代疫情源数据，设置迭代对象为Itemi； Step5：使用regex对Itemi进行判断，如果是英文数据则转至Step6，否则转至Step7； Step6：使用trans对象对Itemi进行中文翻译处理； Step7：保存Itemi对象到数据库中。
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user: 5. 后台服务模块设计 为了方便的读取数据分析模块统计与预测的数据结果，同时给用户在前台页面良好的响应体验，后台服务应该满足与数据分析模块有良好的兼容与对接能力，同时能满足一定的高并发条件下的性能要求。 因此系统后台服务选用了Java语言编写的SpringBoot [ 8 ] 框架，SpringBoot框架拥有项目快速搭建、与主流框架无配置集成、云计算天然集成等特点，这使得后台服务能够轻松地对接本系统的大数据框架，进而在快速完成开发的前提下，还能够轻松的读取大数据模块处理的结果。 本文采用的SpringBoot架构设计如图4所示。 图4. SpringBoot后台框架设计图
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user: 6. 前台服务模块设计 环绕式页面布局 环绕式布局它是在界面设计中最灵活的布局之一。环绕布局将内容分成多个有意义的部分，不仅充分的利用了屏幕空间，还能让用户一目了然的了解页面所包含的内容。 本系统前台页面采取的布局方式为环绕式布局，设计图如图5所示，其中具体布局块解释如下： ① 放置标题。 ② 放置数据地图。 ③ 放置疫情确诊人数。 ④ 中放置全球国家(地区)目录，点击目录在区域②的地图上显示该国疫情情况，由于医院数据量大，区域有限所以设置一个滚动条可以下拉查看更多数据。 ⑤ 放置当前时间信息。 ⑥ 放置根据国家(地区)搜索详情疫情的搜索栏。 ⑦ 放置一个日历，主要用于根据日期在区域展示全球各地区当天的疫情情况。 ⑧ 放置一个折线直方图，展示某地区当月每日疫情变化情况。 ⑨ ⑩ ⑪ ⑫ 分别放置四个按钮，使区域②分别展示这四个疫情指标的分布情况。 图5. 页面布局设计图
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user: 7. 项目实现 根据上述总体设计和关键技术实现逻辑，完成系统全部代码的编写。并将编写的程序台部署在 Linux服务器上运行。通过测试该系统实现了系统需求的基本功能。即用户可点开浏览器便可查看到系统页面，具体实现效果如图6至图7所示。 图6. 疫情可视化大屏界面图 图7. 疫情预测界面图
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user: 8. 总结 系统以更好的实现疫情数据可视化监控与发展预测为开发目的，使用了Scrapy爬虫框架爬取了大量疫情数据源，使用了Spark大数据处理框架清洗并聚类统计了大量疫情数据，重点讨论了在疫情发展预测分析中SEIR模型的使用，在模型初始化参数上，系统使用DE差分进化算法并结合大量真实疫情数据，针对不同地区，拟合出其最优的模型初始化参数，从而得到了更好的预测拟合效果，为利用大数据技术实现疫情可视化监控和普适性的疫情模型预测提供实现的方法与思路。
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user: 摘要 近几年，人们围绕人物图像合成技术展开了多项研究，姿态转换就是其中一个。作为条件输入的姿态信息的引导有局限性，视角变换时生成模型难以处理复杂的人物外观特征。注意力机制可以有效提取图像中的重要部分，通过将提取特征用的残差块嵌入到残差注意力模块中，通过短跳跃连接来逐步学习姿态相关性，自适应地选择空间像素，充分利用姿态转换过程中的全局空间信息，提高生成网络的表征能力，生成具有目标姿态的高质量人物图像。在多类别大型服装数据集DeepFashion上进行测试，验证了所提出算法的有效性。
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user: 1. 引言 近几年，随着深度学习中生成对抗网络(Generative Adversarial Network， GAN) [ 1 ] 的发展，人物图像合成技术受到越来越多的关注，已经成为一个研究的热点问题，在图像编辑、电影制作、行人重识别和虚拟换衣等方向上有广泛的应用 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。通过姿态节点引导的人物图像合成是目前最流行的方法之一，生成具有目标姿态的人物图像实现姿态转换技术的实现，可以方便用户在线上服装类购物平台了解更多的信息，也可以促进虚拟试衣间的完善。然而，由于人体是非刚性的，在姿态变换的过程中可能会引起合成图像中人物的变形和伪影的产生，同时，在不同视角下的不同姿态的人物外观有很大的不同，这使得生成网络必须具有捕捉图像分布中大范围变化的能力和推理被遮挡区域像素的能力。另一方面，服装的纹理和人物外观的细节在生成过程中很容易丢失。因此，目前的人物图像合成技术还存在着许多挑战。 文献 [ 5 ] 通过对人体的3D模型进行建模，再将3D人物渲染到2D图像中，这种方法通常比较耗时，并且计算量很大。文献 [ 6 ] 首先提出用两阶段的模型来实现人物图像的合成，但这种coarse-to-fine策略的计算步骤很复杂。随后文献 [ 7 ] 在之前的基础上将图像的前景、背景和人物的姿态分解和编码成不同的特征，通过一定的组合方式再把它们结合在一起生成目标姿态人物图像，虽然提升了对生成过程的编码控制，但是最后生成的图像质量并不高。文献 [ 8 ] 通过提出一种神经网络中跳跃连接的变体来解决因姿态不同造成的人物外观的像素错位，这种方法不适用于形变较大的姿态转换。 受人类感知过程的启发，注意力机制在计算机视觉领域中常用来提取重要区域的特征 [ 9 ] [ 10 ]。同时残差网络ResNet [ 11 ] 的提出有效解决了网络退化和网络难训练的问题，被广泛应用于深层网络中。 综上所述，本文提出了基于嵌套残差注意力模块的人物姿态转换方法。一方面，保留了传统提取特征用的残差模块用于优化深层网络的优势，同时为了减少静默神经元的出现本文将里面的激活函数替换成LeakyReLu [ 12 ]。另一方面，将残差模块嵌入在注意力模块里，可以在深层网络传播过程中根据注意力机制的动态变化学习全局特征的局部相关性，高权重聚集重要信息，通过多方位残差学习融合特征信息，使得人物图像可以递进式转换姿态，相比之前的方法不会丢失更多细节，平缓地完成姿态转换的过程，同时添加Style Loss [ 13 ] 损失函数来引入Gram矩阵提升姿态转换前后图像风格的匹配程度，使生成图像的风格和原图像风格保持一致。
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user: 2. 基础理论 2.1. 人体姿态估计 基于深度学习的人物图像合成算法往往通过OpenPose [ 14 ] 做姿态估计。OpenPose用热力图 S = ( S 1 ， S 2 ， ⋯ ， S j ) 来表示要检测的关节点数，用向量图 L = ( L 1 ， L 2 ， ⋯ ， L c ) 来表示要检测的关节对数。通过2D高斯分布建模，第k个人的第j个关节点在p点的热力图 S j ， k * ( p ) 可表示为： S j ， k * ( p ) = exp ( − ‖ p − x j ， k ‖ 2 2 σ 2 ) (1) 其中， x j ， k 表示坐标位置， σ 用于控制峰值的范围。 通过关节联通区域(Part Affinity Fields，PAFs)建模骨骼区域，对骨骼区域内的每一个像素点使用2D向量表征位置和方向信息。第k个人的第c对关节对在p点的向量图 L c ， k * ( p ) 可表示为： L c ， k * ( p ) = { x j 2 ， k − x j 1 ， k ‖ x j 2 ， k − x j 1 ， k ‖ 2 ，     if   p   on   l i m b c ， k 0 ，                                               otherwise (2) 得到各个关节点的坐标热力图和关节对的向量图后，将各个关节连接成一段骨骼，快速对应到不同人物个体中。图1为OpenPose做双向匹配的示意图。 图1. OpenPose双向匹配 2.2. 注意力机制 注意力是人类大脑中一项不可或缺的复杂认知功能，人们会无意识地对外界输入的大量信息在大脑中初步筛选出重点部分，并暂时性地忽略其它部分，这种能力就叫做注意力。深度学习中把注意力机制分为软性注意力机制和硬性注意力机制，考虑到硬性注意力机制不方便通过反向传播方法进行训练，一般常用的是软性注意力机制，计算所有输入信息的加权平均，再输入到神经网络中。能够以高权重去聚焦重要信息，低权重去忽略不相关的信息，并且还可以不断调整权重，有很高的可拓展性。其基本网络框架如图2所示。在由卷积层、池化层等常见操作层构建出来的卷积神经网络中，每一层对于一副图像的所有空间特征是一视同仁的，为了让网络更加关注重点区域，通常会在网络中添加一层或几层注意力模块 [ 15 ] 来获得想要的信息。 图2. 注意力机制
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user: 3. 本文算法 3.1. 嵌套残差注意力模块 针对于通过姿态节点引导的人物姿态转换任务，将人体姿态估计得到的姿态节点和人物外观信息结合在一起做卷积可能会造成语义信息的缠结和混乱，因此本文提出将姿态信息和外观信息分成两个分支来处理。从姿态信息分支中提取特征注意力，对全局姿态信息进行编码，再通过嵌套残差注意力模块将软注意力机制下提取出的掩膜自适应选择外观信息分支中的人物特征信息，加强全局特征和局部特征的依赖性。不同于以往大多数双支路网络在提取特征过程中互不干扰的做法，本文的两个分支相互作用，不仅外观信息分支会受到引导姿态的影响，姿态信息分支也会随着人物外观特征的更新而更新。 虽然网络层数越深能提取的特征更加丰富，但也存在着难训练、优化效果差等问题。为了解决上面提到的问题，发挥重要作用的就是残差学习。ResNet通过短路机制引入残差单元，在恒等映射的基础上避免了由深度网络引起的网络退化问题。不仅可以通过残差学习来提取深层特征，同时还可以将短跳跃连接和注意力机制相结合，提取出深层的高级语义信息来引导人物外观特征图的形成，使得人物外观在姿态转换的过程中不会产生巨大的形变。以下有两个把残差块嵌入在注意力模块里的好处：(1) 通过在外观信息分支做短跳跃连接，使得注意力因子的影响范围得到可控，在生成网络面对形变大的姿态转换场景时可以更好地保留特征。(2) 通过把外观信息经过注意力提取后的通道特征叠加到外观信息上，对引导的姿态提供一个反馈信息，起到一个修正作用。图3为本文提出的一个嵌套残差注意力模块的结构图。其中，conv为若干层卷积操作，concat为特征图在通道层进行叠加操作。 此外，传统的残差模块将ReLu函数 [ 16 ] 作为激活函数，当它的输入值为负的时候，输出始终为0，其一阶导数也始终为0，这样会导致神经元不能更新参数，这种现象叫做“Dead Neuron”。为了避免“Dead Neuron”的发生，本文将内部的残差块激活函数替换为泄漏型修正线性单元Leaky ReLU函数。Leaky ReLu函数的表达式如下： F ( x ) = { x ， x ≥ 0 0.01 x ， x < 0 (3) 该函数的输出对负值输入有很小的坡度，由于导数总是不为零，这能减少静默神经元的出现，允许基于梯度的学习，解决了ReLu函数进入负区间后神经元不能学习的问题。 图3. 嵌套残差注意力模块 目前的姿态转换方法中，大多通过第二次训练做一个加强模块来增强人物图像中的衣服纹理，将姿态和人物外观看作两个单独的问题，是忽略了它们之间的相关性，在这样的基础上人物外观信息的生成和姿态的正确转换很难达到一个优势的平衡点。而在本文提出的人物图像姿态转换网络的生成过程中，把这两个分支通过注意力机制联系在一起，随着每一个嵌套残差注意力模块的更新，经过Sigmoid函数生成大小为 H × W × 1 的注意力图， H × W 为特征图空间大小，得到的权重值范围在[0， 1]，使得像素注意力权重在目标区域越接近1，在非目标区域越接近0。网络在局部上可以把源人物图像中的像素块转移到目标姿态中对应的位置上去，在全局上可以学会人体各个部位的连接关系，从而推理出因视角局限性而未观察到的外观信息，被分配到权重越大的像素在生成过程中得以保留，权重越小的像素则会被逐步清除。 经过多个嵌套残差注意力模块后，再通过连接2个反卷积层恢复图像的分辨率，使其和输入图像保持同样的大小。 3.2. 目标函数 L1最小化绝对误差损失虽然能以清晰的边缘重建为代价函数去除斑点和伪影，但是基于像素级的损失函数无法判断生成图像和真值样本的相似性，比如两张一样的图像，只不过在位置上有一点点偏移，这两张图像得到的损失值可能会非常大。为了让生成图像与网络的输入条件更匹配，根据条件生成对抗网络(conditional Generative Adversarial Network， cGAN) [ 17 ] 通过改变标签得到条件相关的生成图像的原理，把对抗损失里的概率表达转换成条件概率来训练判别器使得生成器生成的图像越接近目标条件。 生成网络的目的是将目标姿态的人体解析图迁移成人物图像的风格。Gram矩阵是特征图之间的偏心协方差矩阵，通过计算各个维度的内积来度量它们的互相关程度。对于特征图来说，浅层网络提取出的是局部的纹理细节特征，深层网络提出的是更抽象的轮廓、大小等信息，由这些向量计算出来的Gram矩阵可以把图像特征之间隐藏的联系提取出来，也就是各个特征之间的相关性高低。因此，本文引入了Style Loss来比较每一层特征图的Gram矩阵判断生成图像和真值图像的风格的相似性。Gram矩阵通过以下公式来计算： G j ϕ ( x ) c ， c ′ = 1 C j H j W j ∑ h = 1 H j ∑ w = 1 W j ϕ j ( x ) h ， w ， c ϕ j ( x ) h ， w ， c ′ (4) 其中， C j H j W j 分别指的是相对应的通道值和空间值， ϕ j ( x ) 指的是图像经过VGG-16 [ 18 ] 特征提取网络得到的第j层中间层的特征图。通过比较每一层特征图的Gram矩阵，再计算它们之间的欧式距离，最后将不同层得到的损失相加得到最后的Style Loss。风格损失通过下面公式计算得到： l style ϕ ， j ( y ^ ， y ) = ‖ G j ϕ ( y ^ ) − G j ϕ ( y ) ‖ 2 2 (5)
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user: 4. 实验及其分析 4.1. 数据集 本文实验使用的数据集为香港中文大学多媒体实验室提供的多类别大型服装数据集DeepFashion中的子集‘In-shop Clothes’，其中包含52712张人物图像，7982种衣服商品，本文将48674张图像划分为训练集，剩余的4038张图像作为测试集。训练时，batch_size设置为8，Epoch设置为800，生成器和判别器均使用Adam优化器。实验部分从定性和定量两个方面评估所提出的嵌套残差注意力模块方法的有效性。 4.2. 评价标准 由于本文做的是生成任务研究，通过肉眼观察可以评判出生成图像的质量好坏。另一方面，本文从数值定量方面比较了之前提出的2种比较主流的人物图像姿态转换算法，包含基于编码控制的PG2算法 [ 6 ]，和基于跳转连接变体的Deform算法 [ 8 ]。 本文使用的评价指标为衡量生成图像质量中常用的结构相似性(Structural Similarity Index Measure， SSIM) [ 19 ] 和起始分数(Inception Score， IS) [ 20 ]。SSIM指标比较了生成图像和目标图像的亮度、对比度以及结构，SSIM值越大和目标图像结构越相似。SSIM值可通过下面公式计算： SSIM ( x ， y ) = ( 2 μ x μ y + C 1 ) ( 2 σ x y + C 2 ) ( μ x 2 + μ y 2 + C 1 ) ( σ x 2 + σ y 2 + C 2 ) (6) 其中， μ x 和 μ y 分别代表图像x和图像y的均值， σ x 和 σ y 分别代表它们的方差， σ x y 代表图像x和图像y的协方差， C 1 和 C 2 为两个取决于图像像素值的随机常数，避免除零。 IS指标比较了生成图像和目标图像的清晰度和多样性，IS值越大，意味着生成的图像质量越高。IS值可以通过下面公式计算： IS ( G ) = exp ( E x ~ p g D KL ( p ( y | x ) | | p ( y ) ) ) (7) 其中，x为生成图像，y为生成图像输入到分类网络中得到的向量，D KL 为对 p ( y | x ) 和 p ( y ) 求KL散度。 4.3. 定性分析 图4所示是本文提出的嵌套残差注意力模块数量从1到9分别得到的注意力热力图。可以看出从AM1到AM3的时候由于网络比较浅，能学习到的语义信息还不能描述出具体的人体轮廓。从AM4到AM6的时候，能看出靠近目标姿态的区域权重逐步增大，网络可以通过残差注意力模块正确学习到姿态信息，并和人物信息相融合。从AM6到AM9的时候，能看出区域轮廓从点线到块的转变，此时通过掩膜提取得到的是有连接性的语义信息，这意味着姿态转变过程中，覆盖区域的像素可以直接迁移过来，而不属于目标姿态中的区域则会为赋予低权重。说明嵌套的残差注意力模块在深度网络的训练效果下可以取得有效的注意力提取。 从图5可以看出，不管是从正面到侧面、侧面到正面、反面到正面，以及姿态转换的视角远近不同，本文提出的人物图像姿态转换方法都可以较好地保留人物的外观细节特征(脸部和头发)，还有衣服的完整形状和人体的正确轮廓，同时可以恢复目标姿态中在源图像被遮挡或者覆盖的像素，接近真值样本。 图4. 注意力热力图 图5.与其它方法的定性比较 4.4. 定量分析 表1为各人物图像姿态转换算法的SSIM值和IS值的对比，可以看出本文算法相较之前的方法均取得了最高的SSIM值和IS值，SSIM值比之前最好的分数提高了3.84%，IS值比之前最好的分数提高了4.02%。由此可以看出，本文提出的方法生成的图像不仅清晰度高，不容易失真，并且和目标图像具有更相似的结构。 Table 1 Comparison of SSIM and IS values with other method 指标 PG 2 Deform 本文算法 SSIM 0.614 0.756 0.785 IS 3.228 3.362 3.497 表1. 与其它方法的SSIM和IS值的比较 表2对比了各人物图像姿态转换算法的推理时间，可以看出本文算法的推理时间最短。本文提出的算法是端到端训练，结构简单，具有轻量级嵌入的优势，不同于之前的一些方法需要经过两阶段coarse-to-fine的合成，能很好地满足有实时性要求的应用场景。 Table 2 Comparison of inferencing time with other method 指标 PG 2 /FPS Deform/FPS 本文算法/FPS 推理时间 17.367 9.336 8.912 表2. 与其它方法的推理时间的比较 综上所述，定量分析的结果与定性分析结果一致，充分表明本文算法的优越性，在姿态转变较大的场景中能较好地应对遮挡和外观形变等挑战。
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user: 5. 结束语 本文针对现有的人物图像姿态转换算法生成的人物图像清晰度不高，人物外观容易变形和产生伪影等问题，提出了一种嵌套残差注意力模块，集合了残差模块和注意力模块原本的优势，通过姿态信息分支的引导提取注意力掩膜改变外观信息分支中空间特征的权重，使生成网络具有捕捉图像分布中大范围变化的能力，实现平缓的姿态转换。在公开数据集上测试表明，从定性和定量两方面本文算法都很好地解决了上述提到的问题，本文提出的姿态转换算法相比其它主流算法能够生成更清晰、更精确以及保留更多细节信息的人物图像，生成的图像结构分布也与真实分布更为接近。
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user: 摘要 地温就是地热，即地球内部储存着的巨大的热能，矿井地温场是煤矿生产安全过程中一个重要的指标，也是学者们关注的焦点。在深井开采过程中，地热是导致井下热害的主要原因。随着我国煤炭工业的发展，矿井深度不断增加，热量源源不断的从向导围岩传递到井下工作面，使工作面气候环境恶化，危害矿山生态安全。本文通过对地层、构造、岩浆、地下水的分析，基于地质热学和热力学理论，系统地较全面地阐述了淮北矿山地温场的分布规律及引起地温异常的影响因素，为淮北矿区矿井热害控制提供基础技术参数。
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user: 1. 引言 淮北煤田位于华北板块东南缘，东以郯庐断裂与扬子板块相隔，西以夏邑断层为界与河南沉降带为邻，北以丰沛断裂与丰沛隆起相接，南以太和–五河断裂为界与蚌埠隆起相邻，淮北煤田位于华北板块东南缘、郯庐断裂左侧，构成徐宿弧形推覆构造带的前缘及外缘带，该区特殊的构造位置、构造形态以及丰富的煤炭资源引起了广泛的关注。 淮北煤田位于安徽省北部，已探明地质储量67亿吨，煤种范围从气煤到贫煤，其中肥煤和焦煤占储量的一半以上。主要含煤地层为中、下二叠统下石盒子组和山西组，总厚度达1200米，含煤5~25层，煤厚7.1~21.95米，可采2~12层，可采总厚4.5~18.5米。以气煤、肥煤、焦煤为主 [ 1 ]。 其中淮北煤田地史演化阶段划分和地热场特征如表1所示。淮北煤田在加里东运动以后，石炭–二叠纪及早三叠世地层连续沉积，地层的原始厚度大。中、晚三叠世的印支事件，使中国东部地区经历了华北与华南板块的碰撞–拼贴，完成统一的中国古大陆，形成近EW向的特提斯洋构造域。 淮北煤田大致以宿北断裂为界、丰涡断裂和南坪断裂为界分为4个分矿区，分别为宿北断裂以北、丰涡断裂以东的濉肖矿区，宿北断裂以南、丰涡断裂以西的涡阳矿区和宿北断裂以南、丰涡断层以东和南坪断层以西的临涣矿区以及宿北断裂以南、南坪断层以东的宿县矿区。 Table 1 The division of Huaibei coalfield geological history evolution stage and geothermal field characteristic 地质年代 构造运动期次 埋藏特征 地温梯度/C∙hm −1 古地热场特征 煤化作用特征 C 2 ~T 3 海西–印之 煤层先慢速后快速埋藏 25 正常 深成变质作用 J1~J2 燕山早期 煤层埋深稳定波动 25 正常 停滞 J3~K1 燕山中期 煤层埋深显著减小，构造分异显著 5~7 异常高热 区域热变质作用 K2~现代 燕山晚期–喜山期 煤层埋深显著减小增大，构造分异显著 1.64~1.94 正常 煤化作用停止 表1. 淮北煤田地史演化阶段划分和地热场特征
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user: 2. 淮北矿区地温参数及变化规律 地球本身蕴藏着巨大的热量，并由地球的内部不断地向外扩散，因而影响地下温度的变化，越接近地表这种影响越小 [ 2 ]。查阅大量矿区地温数据得知，在地壳表面淮北矿区地温随深度增加而升高，并且各个水平变化的趋势也基本保持一致，和地温梯度分布特征相似。淮北煤田恒温带深度一般在20 m左右，恒温带的温度一般在17℃左右 [ 3 ]。 查阅相关资料绘制了淮北煤田地温梯度分布图。可以看出，淮北煤田总体地温分布规律为西高东低、南高北低。其中宿县、临涣和涡阳矿区地温梯度大多属介于2~2.8℃/hm的地温正常区域，且基本连续成片分布，占总面积的1/2以上；在涡阳矿区信湖井田、徐广楼等勘查区、临涣矿区的任楼井田、许疃井田、邵于庄勘查区以及祁南井田等位置，出现地温梯度大于3℃/hm的高温异常区，宿北断裂以北的濉萧矿区是淮北煤田低温负异常区的集中区段。低温异常区位于徐宿弧形推覆构造的上盘，地温梯度均在1.6℃/hm以下 [ 4 ]。
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user: 3. 矿区地温异常因素分析 从以上地温分布规律可以看出，淮北矿区地温异常因素的热源主要来自地球内部，深度越深地温越高，越接近地表影响越小并且每个方向水平变化的趋势也基本一致，现对淮北矿区引起地温异常因素分析如下。 3.1. 基底起伏和褶曲构造对地温的影响 1) 基底起伏和褶曲构造：在一定深度的范围内，基底隆起区大于邻近沉陷区，背斜区大于邻近向斜区，地温梯度大 [ 5 ]。基底起伏和褶曲构造对热流传递的控制最为突出，隆起区上部即背斜构造轴部热流值容易集中，具有较高的地温、地温梯度和热流值 [ 6 ] (如图1所示)。 图1. 褶皱构造及热流传导方向示意图 2) 断裂构造：断层的存在既可以实现热流值的阻隔，又能导致热流的传递和运移，所以断层带(尤其是较大的断层带)附近，常产生热流的高低异常现象 [ 7 ]。淮北煤田西部部分矿区内发育多条落差大、延伸长和角度高的张性正断层，成为导通地下水和岩浆岩倾入的主要通道。致使地下深部热流源源不断地输送到上部，改变了原始的热流状态，形成目前较高热流值地区 [ 8 ]。 3.2. 岩石导热性对地温的影响 地温梯度除了受到深部构造运动及大地构造热背景影响外，地壳浅部岩石热导率对其也有较大的影响。岩性结构是影响地温及地温梯度在纵向变化的重要因素之一。地球内部的热量是通过岩石向外传导的。岩石的导热率，主要反映岩石导热的快慢 [ 9 ]。不同的岩石具有不同的传导热的能力，由于煤层岩石导热性的差异，上覆松散层地温梯度较高，且松散层起到阻碍底部热流散失的作用，致使淮北地温场受上覆松散层厚度的影响较大。井田内松散层厚度与地温成正比，由于淮北矿区局部有巨厚煤层，一般其附近容易出现地温异常。一般来说，热导率低的岩层具有高的地温梯度，热导率高的岩层具有低的地温梯度。热导率不同，热传导性能也有所差异 [ 10 ]。 3.3. 岩浆活动的影响 岩浆活动对地温场影响主要取决于两方面：一是岩浆倾人或喷出的地质年代，年代越新，对现今地温场的影响越大，二是岩体规模、产转与性质侵入时间较远，岩体规模不大，因而对其现今地温场影响较小 [ 11 ]。岩浆的喷溢对含煤地层的沉积基底起到了填平补齐的作用，为淮北局部矿区含煤地层提供了良好的沉积基底，进而影响局部地温异常表现。其次，小型频繁振荡引起海水进退，对局部地温地温异常亦有影响，矿区局部玄武岩为弱含水层，起隔水作用，对含煤地层水文地质条件有很重要的影响进而影响局部异常。 3.4. 地下水活动对地温的影响 地下水是最活跃的地质因素，在地壳浅部分布广泛，易于流动，且热容量大，对围岩温度场有重要影响。在受冷水源补给的地下水，不断吸取由围岩散发的热量，从而降低围岩的温度 [ 12 ]。一般情况下，地下水垂直运动对围岩温度场的影响比水平运动明显得多，地下水活动方式不同，对围岩温度场产生影响的结果也不同，地下水与围岩间温度高低的不同，可对围岩起到增温、恒温和降温作用，而断裂则是深部热水向上运移的良好通道，随着开采深度的不断增加，由深部热水导致的地温异常问题也将日益突出，当低温地下水向下运动时，将引起围岩温度降低，出现低温异常，当深循环的地下水在循环过程中被岩温加热，并在有利的地质条件下向上涌流时，将在通道及其上方引起局部温度升高，形成局部热量异常，例如导水断层带内的热水集中上涌会使得断层附近的岩温升高，而当地下水径流缓滞或者当地下水沿等温面运动时，则会引起围岩的温度平衡 [ 13 ]。
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user: 4. 淮北矿区部分矿井地温预测 总体上，淮北煤田现今地温梯度区域性差异明显，表现为南高北地，西高东低的特征，此外，在垂向分布上，虽然各个钻孔地温梯度和深度的变化趋势基本一致，但是各井田测温孔的地温梯度却大小不一，且地温梯度随深度增加而减小的程度也有所不同，处于背斜轴部或松散层较薄的井田变化速率明显较大，相反，处于向斜轴部、松散层覆盖较厚的井田则相对较小，即背斜隆起区地温梯度相对较高，向斜凹陷地区地温梯度偏低。现今地温场是占地温场演化与构造演化是相伴而生、相互影响的 [ 14 ]。所以，现今地温场分布首先取决于研究区所处的大地构造部位以及区内构造格局。
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user: 5. 结语 全面开展两淮煤田现今地温场特征的研究工作、查清深部煤炭资源的开采地温地质条件、评价区内地热资源并分析其利用前景是十分必要的 [ 15 ]。地温随着深度的增加逐渐增大，深部地温的预测在能源盆地及煤矿开采中都有着非常重要的作用。地温场的分异对煤层气赋存特征及煤层气开发技术选择有显著影响 [ 16 ]。研究成果将对实现矿区安全高效生产和地热能资源利用的重要保障，也对矿区深部开采热害治理和地热资源的综合开发利用具有重要的指导意义，同时也对类似矿区地温地质研究有较大的参考价值，具有较广阔的应用前景。
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user: 摘要 自动发音检错是为了满足第二语言学习者发音练习的需求，而先进的自动发音检错系统通常取决于声学模型识别率。随着深度学习技术的发展，端到端声学模型算法已经逐渐成熟，为发音检错算法研究提供的新思路。本文首先构建了基于连接时序分类(Connectionist Temporal Classification， CTC)算法的端到端发音检错声学模型架构。其次，基于二语迁移现象，L2发音往往带有其母语的音素特征，本文利用迁移学习算法提高基于母语的声学模型性能，从而提高发音检错准确率。通过迁移中文母语音素特征的声学模型相比于只使用英文母语的声学模型在错误音素率上有所下降，并且训练时间减少了7.3%。在发音检错性能上检错正确率提升了2.06%。
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user: 1. 介绍 随着经济全球化的发展，越来越多的人渴望学习除母语外的第二语言。计算机辅助语言学习(Computer-Assisted Language Learning， CALL)技术 [ 1 ] 可实现随时随地可访问性的语言自主学习 [ 2 ]。如今，市场上的CALL软件如雨后春般出现，可满足第二语言教学老师的匮乏，也可满足日益增长的学习者个性化的需求 [ 3 ]。专注于为学习者提供L2发音练习的CALL系统通常称为计算机辅助发音训练系统(Computer-Assisted Pronunciation Training， CAPT)，CAPT系统可以有效地处理和分析学习者说出的语音信号。然后对语音进行定量或定性评估。然后反馈给学习者其发音的评分。自动发音检错 [ 4 ] (Automatic Pronunciation Error Detection， APED)模块是CAPT系统的核心。能够准确检测出学习者的错误发音。 最近，端到端声学模型在自动语言识别(Automatic Speech Recognition， ASR)上取得了优良成绩。端到端声学模型与传统基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model， HMM) [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] 不同，不需要在帧级别上对齐标签。另外，考虑到APED系统往往满足的是学习除母语外第二语言的人群，如欧洲人学习中文，日本人学习英文。基于二语迁移现象，L2发音往往带有其母语的音素特征。本文利用迁移学习算法提高母语的端到端声学模型性能，从而提高发音检错准确率。最终本文构建基于迁移学习的端到端APED系统。在本文中，我们的端到端APED系统在第2节中介绍。在第3节中，进行实验与分析。最后，结论是在第4节中描述。
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user: 2. 端到端APED 本节主要对端到端APED系统进行介绍。端到端声学模型主要将音频信号识别为音素序列。选择性能优异的声学模型是提升APED系统性能关键任务。识别率高的声学模型识别的音素序列经过序列比对算法比对，能够在识别与纠正学习者口音的绝对发音错误工作中表现出色。即通过声学模型识别的句子音素序列直接判断发音中哪些音素出现漏读，插入，替换等错误。 2.1. 特征提取 特征提取的目的是将语音波形数据转换成适合声学模型训练的声学特征参数。特征参数应具有一定的区分能力，以便声学建模单元之间能够相互区分开，实现准确的识别。音素识别中常用的特征有Mel频率倒谱系数(MelFrequency Cepstrum Coefficients， MFCC)和感知线性预测系数(Perceptual Linear Predictive， PLP)。MFCC特征更符合人耳的听觉特性，在提取的过程中一般会把相位谱丢弃，使用“Mel滤波器组”进行滤波，再使用离散余弦变换去掉维与维之间的相关性 [ 8 ]。PLP特征是一种基于听觉模型的参数，在噪声环境下性能会稍好一些。由于本文选取的语料库都是低噪的环境下录制完成的。所以选取的特征为Mel频率倒谱系数。MFCC 提取过程一般分为预加重，分帧，加窗，快速傅里叶变换，梅尔滤波器组，离散余弦变换。预加重，分帧，加窗是各种声学特征提取都会有的预处理过程。主要是将连续的音频模拟信号转换几十毫米一帧高频特性有所提升的数字信号。快速傅里叶变换将时域信号转成频域信号可以获得更多有效的发音信息。使用“Mel滤波器组”进行滤波，再使用离散余弦变换去掉维度之间的相关性。 2.2. 基于CTC的端到端声学模型 当前，端到端自动识别模型有两种主要架构，一种是基于CTC算法模型，另一个是基于注意力的Seq2seq模型。前者更适合于时间序列建模。本文采用是基于连接时序分类(CTC)端到端模型算法。循环神经网络(Recurrent Neural Network， RNN)一般以序列数据为输入，通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征，一般也是以序列形式进行输出。考虑到母语语音语料库和L2非母语语料库中音频数据是句子，选择一种特殊的卷积神经网络–长短记忆神经网络(Long And Short Memory Neural Network， LSTM)作为本模型神经网络 [ 9 ]。相比与普通循环神经网络有效解决了长期依赖问题。LSTM通过加入3个门，即遗忘门、输入门及输出门，这种独特的结构使得误差在传播过程中无需逐层归因，部分误差可以直接传递给下一层网络。输入门通过Sigmoid函数决定要更新的值。 f t = σ ( W f ⋅ [ h t − 1 ， x t ] + b f ) (1) 其中 W f 为输入门权重， b f 为输入门偏置。 f t 的值在0至1之间。 遗忘门维护着LSTM网络的“状态”值。 i t = σ ( W i ⋅ [ h t − 1 ， x t ] + b i ) (2) C t ˜ = tanh ( W c ⋅ [ h t − 1 ， x t ] + b c ) (3) C t = f t ∗ C t − 1 + i t ∗ C t ˜ (4) 其中 C t 为更新上一个神经元“状态”值 C t − 1 所得。其中 W i 、 W c 为遗忘门权重， b i 、 b c 为遗忘门偏置。 最终输出门基于神经元状态值 C t 要输出什么 o t = σ ( W o ⋅ [ h t − 1 ， x t ] + b o ) (5) h t = o t ∗ tanh ( C t ) (6) 其中 W o 为输出门权重， b o 为输出门偏置。“状态”值经过tanh函数输出与输出门输出 o t 相乘最终得到神经元输出 h t 。 CTC的损失函数最大似然为： L ( S ) = ∑ ( x ， z ) ∈ S L ( x ， z ) (7) L ( x ， z ) = − ln ∑ u = 1 | z ′ | α ( t ， u ) β ( t ， u ) (8) 其中， | z ′ | 表示Z对应的标签长度， α ( t ， u ) β ( t ， u ) 表示t时刻经过节点u的所有路径的概率和。 2.3. 基于迁移学习端到端APED 迁移学习通过模拟人使用类比进行学习的能力，将在源领域中学到的知识迁移应用到目标领域中，放宽了对训练数据的限制，可以很好地解决标注样本量少的问题。迁移学习尤其是深度迁移学习 [ 10 ]，被广泛应用于图像和文本领域的小样本学习。APED系统往往是满足学习第二种语言的学习者需求。本文研究的是汉语母语的英语为第二语言(ChineseL2)的发音检测问题。利用迁移学习在深度神经网络上的应用，将声学模型在汉语母语，即，Chinese L1，语料库上训练后的参数迁移到训练英语母语，即，EnglishL1，语料库的过程中来。以这种方式去提升端到端APED性能。基于迁移学习的端到端APED如图1。 图1. 基于迁移学习端到端APED
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user: 3. 实验结果与分析 3.1. 语料库 本文选择Timit作为English L1母语语音语料库 [ 11 ]。是由来自美国八个主要方言地区的630个人每人说出给定的10个句子，所有的句子都在音素级别上进行了手动分割，标记。ChineseL1母语语音语料库选取的是标贝科技有限公司录制标注的中文标准语音库，录音环境的信噪比不低于35 dB。音频格式为WAV，采样率为48 KHz [ 12 ]。 另外，本文制作了小型的English L2语音语料库DHU10。收集10名东华大学同学(4名男性和6名女性)朗读的400句英文音频数据，并且有语言学老师对发音有错误的音素进行标注。 3.2. 实验配置 本文实验参数设置：以帧长25 ms、帧移为10 ms对语言音频数据提取特征，Mel滤波器数目为39，最终得到39维MFCC特征。Batch size大小为64，数据输入LSTM网络前进行padding操作以保证输入数据的长度一致。每层LSTM均包含150个单元，实验对选择2至5层LSTM进行比对。Dense层输出维度和softmax层单元数为语料库的标签种类数目。声学模型的迭代次数统一为200次。 3.3. 基于迁移学习的模型训练 端到端声学模型训练用时为12小时18分钟，基于迁移学习端到端声学模型用时为11小时24分钟。训练时间减少了7.3%。图二是声学模型的损失函数值随时间的下降趋势。如图2显示：迁移学习声学模型因为保留着中文音素的特征。所以训练前期损失函数值下降更加快。 图2. 损失函数随时间变化 3.4. ASR性能与结果 单词错误率(Word Error Rate， WER)是评估ASR性能最重要指标。本文主要关注音素级别的识别和检测性能。因此，我们使用音素错误率(phone error rate， PER)作为自动识别系统性能指标。 PER = S + D + I N ∗ 100 % (9) 其中N是音素总数。S，D和I表示音素替换、插入错误、漏读个数，分别是通过Needlen man-Wunsch获得的算法比较模型识别后序列与原序列所得。 根据表1的结果得出。端到端声学模型在2~4层LSTM网络中，随着层数上升音素的错误率逐渐下降。在采用5层的LSTM网络时上升，是因为English L1 语料库TIMIT数据不够导致的欠拟合问题。迁移学习端到端声学模型采用5层的LSTM网络时音素错误率仍然下降，一定程度上解决了样本小的问题。且在2~5层上的LSTM网络音素错误率均小于迁移学习端到端声学模型的声学模型。说明L1、L2母语语料库之间进行迁移的声学模型比直接使用L2母语语料库的更适合APED。 3.5. APED性能与结果 APED的性能指标相比与ASR的来说较为复杂。本文绘制了图3的参数变量类树图。更加方便理解各个参数变量的含义。对正确的音素发音识别正确为TA，反之为FR。对错误的音素发音识别为正确音素为FA，反之为TR。 Table 1 Phoneme error rate of acoustic mode 网络层数 声学模型 phone error rate(%) 2 3 4 5 端到端声学模型 25.48 17.62 14.30 15.22 迁移学习端到端声学模型 22.31 14.31 13.64 13.23 表1. 声学模型的音素错误率 图3. 参数变量类树图 APED的精度，召回率以及F-measure指标的定义分别为公式10、11、12： Precision = T R T R + F R (10) Recall = T R T R + F A (11) F - m e a s u r e = 2 Precisio n ∗ Recall Precision + Recall (12) 系统的纠错正确率为如下公式： DetectionAccuracy = T A + T R T A + F R + F A + T R (13) 采用English L2语音语料库DHU10验证APED系统的性能。验证的性能结果为下表2。 Table 2 APED system performance result Precision Recall F-measure Detection Accuracy 端到端APED 55.31% 79.23% 60.08% 86.17% 基于迁移学习端到端APED 58.12% 81.05% 64.39% 88.23% 表2. APED系统性能结果 实验数据显示。基于迁移学习端到端APED相比端到端APED检错正确率提高2.06%。经过L1母语语音语料迁移。APED系统学习了学习者的母语发音特征，有利于系统对学习者进行L2发音检错。
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user: 4. 总结 实验表明，基于迁移学习端到端声学模型相比端到端声学模型无论在ASR性能上和APED性能上都更优。APED系统主要满足学习者学习第二语言的需求，结合这一特点。本文提出的基于迁移学习APED有着实际应用意义。
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user: 摘要 微生物与其资源间的化学计量不平衡决定了微生物的元素限制，这将改变其碳与养分的利用效率，最终影响微生物驱动的生物地球化学循环。人类活动引起的一系列全球变化，例如，气候变暖、大气CO 2 浓度升高、氮沉降等会显著改变环境中资源养分的可利用性，这将导致微生物与其资源间的化学计量不平衡，最终影响微生物的代谢和养分循环过程。作为陆地生态系统最稳定的碳库，高纬度的北方森林对气候变化高度敏感，其碳储存的变化将会改变全球碳收支。本文结合以往研究中微生物应对化学计量不平衡的适应策略，对全球变化背景下北方森林土壤微生物应对资源改变的适应机制及研究进展进行了综述，以期进一步理解微生物分解者对陆地生态系统养分循环的调节作用。
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user: 1. 引言 北方森林作为陆地生态系统最稳定的碳库，其碳储量达到(272 ± 23) Pg碳 [ 1 ]，相当于大气圈中碳储量的50% [ 2 ]。然而，在气候变化的背景下，高纬度北方森林生态系统正面临着明显的全球变暖，这可能导致森林中稳定的碳库碳释放和相关土壤功能的改变 [ 3 ]，进而导致生态系统功能发生变化。土壤微生物作为全球生物地球化学循环的重要参与者，具有广泛的生理与功能多样性，在凋落物分解、土壤有机质的转化、土壤碳固存以及养分循环等过程起到重要的作用 [ 4 ] [ 5 ]。土壤中大量的有机碳被微生物转化、储存和呼吸 [ 6 ]。虽然微生物生物量仅占土壤有机质的小部分，但它很大程度驱动了生态系统尺度上的碳(C)、氮(N)和磷(P)的循环 [ 7 ]。因此，研究土壤微生物对碳氮磷循环的调控机制对认识全球变化背景下生物地球化学循环具有重要意义 [ 8 ]。 微生物与其基质之间的化学计量关系是控制元素循环的一个重要因素 [ 7 ]。这些元素的比例是对自然复杂性的简化 [ 9 ]，微生物可以通过生态化学计量学理论与生态过程联系起来 [ 10 ]。生态化学计量学理论(Ecological Stoichiometry Theory， EST)作为一个重要的方法被广泛应用于从亚细胞尺度到生态系统尺度营养动态、限制和生物量生产的预测 [ 10 ] [ 11 ]。其中，化学计量不变性(即内稳态)是微生物生态化学计量学的核心概念。根据“Shelford耐受定律”可知，即使外界环境不断变化，有机体会具备一个负反馈机制，即消费者与底物的化学计量比保持一种相对稳定的格局，这种相对稳定的状态被定义为“内稳态” [ 12 ]。基于全球范围的研究显示，作为土壤微生物的重要资源，植物凋落物在植物物种、生命形式以及系统发育类群之间存在较大的差异 [ 13 ] [ 14 ]，因而凋落物的C:N:P比值很宽且具有较大的变异性 [ 15 ]。虽然，随着植物资源分解转化为有机质，资源化学计量变异性降低 [ 16 ]，但同其他资源一样，有机质的C:N:P在不同生态系统类型的群落中也存在着显著差异 [ 17 ]。已有研究表明，资源C:N增加10倍的同时，微生物生物量C:N仅增加1.3倍 [ 17 ]。因此，土壤微生物必须应对时空变化导致的资源化学计量的失衡。 微生物应对元素失衡的适应机制已被报道 [ 8 ] [ 15 ] [ 18 ]，可以总结为以下四个主要方面：第一，微生物化学计量可塑性，即微生物可以调节其生物量C:N:P比例满足基质元素组成的变异 [ 9 ] [ 19 ]；第二，微生物胞外酶化学计量的调整，微生物通过分泌胞外酶改变直接底物的元素组成，胞外酶会优先分解满足其营养需求的化合物 [ 20 ] [ 21 ] [ 22 ]；第三，微生物资源利用效率的调整，微生物吸取底物后，通过调节元素利用效率使元素矿化并排出多余元素 [ 15 ] [ 23 ]；第四，通过分解来自外部来源的基质，最有效地获取相对稀缺元素的微生物丰度会增加 [ 24 ]。尽管以上四种机制已被提出，但每种机制的相对贡献程度需要进一步评估。因此，本文围绕以上四种微生物适应机制，综述目前北方森林土壤微生物应对化学计量不平衡响应的研究进展。通过分析当前研究不足，进一步提出亟需关注的科学问题。
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user: 2. 化学计量可塑性的研究进展 微生物生物量C:N:P对化学计量不平衡响应主要有两种调节机制，即微生物通过过量储存元素(非内稳态)或通过改变群落结构和生物量化学计量同步变化来适应化学计量的不平衡 [ 15 ]。尽管以往的研究报道了微生物生物量C:N:P具有恒定的摩尔比(60:7:1) [ 25 ] 以及全球范围内微生物C:N:P为42:6:1 [ 17 ]，但生态化学计量学的另一重要理论——“生长速率理论”认为生物体通过改变他们的C:N:P比值适应生长速率的改变 [ 12 ]。高生长速率意味着富含磷的核糖体RNA的投资，导致N:P值的减小 [ 26 ]。Zhou等 [ 27 ] 整合分析发现土壤有机碳和全氮对土壤微生物C:N的解释度与气候条件的解释度相一致，这说明面对资源的变异，微生物会表现出非内稳态。同样Xu等 [ 17 ] 研究也报道了资源C:N与微生物生物量之间的正相关，尽管这种关系随着资源比的变异表现出强烈的抑制。因此，微生物生物量C:N:P对资源C:N:P变化的调整，即非内稳态，可能有助于微生物群落适应化学计量失衡。相比土壤微生物的非内稳态调节，许多研究认为微生物生物量C:N:P的可塑性是由于微生物群落结构的变化导致的 [ 5 ] [ 8 ] [ 15 ] [ 24 ]。Zhou等 [ 5 ] 通过整合分析的方法得到，随着演替变化，土壤碳氮比显著增加的同时，真菌/细菌比例快速增加。这种为适应资源由高质量向低质量变化，微生物群落做出的由r对策向k对策的转变，可能表明了群落结构和生物量化学计量的同步变化是导致微生物化学计量可塑性的原因。然而，导致微生物群落变化的可能原因有很大的不同 [ 15 ]，因此对于微生物化学计量可塑性的机制还需进一步的研究。 最近一项对北方森林火烧后不同植被恢复阶段的研究发现，尽管土壤C:N发生显著改变，微生物生物量C:N仍保持不变 [ 28 ]，在受到严重干扰后，土壤微生物会主动调节其生物量C:N。相反，土壤微生物C:P和N:P的变化较大，这可能与资源磷过量有关，此时微生物变得非常不稳定 [ 19 ]，以多聚磷酸盐形式的细胞磷储存可达到累积干质量的10%~20% [ 29 ]，从而强烈的影响微生物生物量的C:N:P。然而，与全球尺度的研究相反，土壤微生物生物量C:N与真菌/细菌之间没有发现高度的相关 [ 28 ]。此外，对北方森林氮沉降的研究发现，施氮会导致土壤微生物氮(MBN)的增加，导致MBC:MBN显著降低 [ 30 ] [ 31 ]，但微生物C:N的改变与细菌和真菌的优势地位转变无关 [ 30 ]。尽管微生物很大程度上存在内稳态，土壤微生物生物量C:N:P也表现出相对的弹性，在群落和不同生态系统类型之间存在显著的差异，但C:N:P的变化是否可能预测微生物群落(结构)有待进一步研究。