DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 2. 噪声环境下的环–格双层耦合网络模型 Morris-Lecar神经元模型是描述北极鹅肌肉纤维的电活动的一个神经元模型。这个模型能模拟现实神经元的激发和恢复的特性。模型包含了一个产生快的动作电位的一个Ca 2+ 流和一个K + 流。与此同时，为了维持休止态处的恒定电位，还考虑了一个漏电流。二维的ML神经元模型由下面的微分方程给出： { C d V d t = − g L ( V − V L ) − g C a m ∞ ( V ) ( V − V C a ) − g K n ( V − V K ) + I ， d n d t = λ n ( V ) ( n ∞ ( V ) − n ) ， (1) 其中 m ∞ ( V ) ， n ∞ ( V ) 和 λ n ( V ) 满足 m ∞ ( V ) = 1 2 { 1 + tanh [ ( V − V 1 ) / V 2 ] } ， n ∞ ( V ) = 1 2 { 1 + tanh [ ( V − V 3 ) / V 4 ] } ， λ n ( V ) = λ ¯ n cosh [ ( V − V 3 ) / ( 2 V 4 ) ] ， 这里t是时间变量，V是神经元的膜电位，n是K + 离子通道的活化概率。参数C， g C a ， g K ， g L ， V C a ， V K ， V L ， m ∞ ， n ∞ ， λ n ， λ ¯ n ， V 1 ， V 2 ， V 3 ， V 4 ，I的意义参见文献 [ 10 ] ，这里取 g K = 8   mS / cm 2 ， g L = 2   mS / cm 2 ， V K = − 84   mV ， V L = − 60   mV ， V C a = 120   mV ， V 1 = − 1.2 ， V 2 = 18 ， C = 20   μF / cm 2 。 此模型当调节外界电流强度时能够发现丰富的动力学行为。ML神经元是I型兴奋性还是II型兴奋性，取决于参数 g C a ， λ ¯ n ， V 3 和 V 4 的取值。当 g C a = 4   mS / cm 2 ， λ ¯ n = 1 / 15 ， V 3 = 12   mV ， V 4 = 17.4   mV 时，神经元是I型兴奋性；当 g C a = 4 .4   mS / cm 2 ， λ ¯ n = 0.04 ， V 3 = 2   mV ， V 4 = 30   mV 时，神经元是II型兴奋性。 神经元有许多不同的连接方式，如链形，环形和全局连接，使它们能够执行不同的功能。此外，大多数的哺乳动物的神经元表现出的是类型I兴奋性，如锥体细胞在脑中被认为是类型I兴奋性的 [ 6 ] ，因此考察噪声对耦合的类型I兴奋性神经元和类型II兴奋性神经元的影响很重要。下面我们构造两个网络，一个是由N个全同的类型I兴奋性ML神经元电突触耦合构成的环式子网络A，即每个神经元只跟与它最邻近的两个神经元连接组成一个环；一个是由 N × N 个全同的类型II兴奋性ML神经元电突触耦合构成的格子子网络B，即每个神经元与它最邻近的神经元耗散耦合，形成一个格子网络。此外，网络A的第i个神经元与网络B的对角线上第ii个神经元电耦合，这种耦合意味着A和B的神经元之间电突触的相互作用。 噪声环境下与格子网络B耦合的环式网络A的动力学方程如下： { C d P i d t = − g C a 1 m ∞ ( P i ) ( P i − V C a ) − g K Q i ( P i − V K ) − g L ( P i − V L ) + I 1 + g 1 ( P i − 1 + P i + 1 − 2 P i ) + g 3 ( V i ， i − P ) i + D ξ i ， d Q i d t = λ n ( P i ) ( n ∞ ( P ) i − Q i ) ， i = 1 ， ⋯ ， N . (2) 其中 m ∞ ( P i ) = 1 2 { 1 + tanh [ ( P i − V 1 ) / V 2 ] } ， n ∞ ( P i ) = 1 2 { 1 + tanh [ ( P i − V 3 ) / V 4 ] } ， λ n ( P i ) = ϕ cosh [ ( P i − V 3 ) / ( 2 V 4 ) ] ， 这里下标i指第i个神经元，其中 P 0 = P N ， P N + 1 = P 1 。参数 g C a 1 = 4   mS / cm 2 ， ϕ 1 = 1 / 15 ， V 3 = 12   mV ， V 4 = 17.4   mV 这表明网络A中的神经元是类型I兴奋性，电流 I 1 = 88   μA / cm 2 表明无噪声环境下每个神经元未耦合前都处于周期1放电状态。 ξ i 是加在第i个神经元上的高斯白噪声，它满足 〈 ξ i 〉 = 0 ， 〈 ξ i ( t ) ξ j ( t ′ ) 〉 = D δ i ， j δ ( t − t ′ ) ，D表示噪声强度，g 1 是网络A的内部耦合强度，g 3 是网络间层与层的耦合强度。 噪声环境下与环式网络A耦合的格子网络B的时空演化由下面方程描述： { C d V i ， j d t = − g C a * m ∞ * ( V i ， j ) ( V i ， j − V C a ) − g K W i ， j ( V i ， j − V K ) − g L ( V i ， j − V L ) + I 2 + g 2 ( V i − 1 ， j + V i + 1 ， j + V i ， j − 1 + V i ， j + 1 − 4 V i ， j ) + g 3 ( P i − V i ， i ) + D ξ i ， j ， d W i ， j d t = λ n * ( V i ， j ) ( n ∞ * ( V i ， j ) − W i ， j ) ， i ， j = 1 ， ⋯ ， N . (3) 其中 m ∞ * ( V i ， j ) = 1 2 { 1 + tanh [ ( V i ， j − V 1 ) / V 2 ] } ， n ∞ * ( V i ， j ) = 1 2 { 1 + tanh [ ( V i ， j − V 3 * ) / V 4 * ] } ， λ n * ( V i ， j ) = ϕ 2 cosh [ ( V i ， j − V 3 * ) / ( 2 V 4 * ) ] ， 这里下标(i，j)是指第i行第j列的神经元位置。网络B用到周期边界条件，即 V 0 ， j = V N ， j ， V N + 1 ， j = V 1 ， j ， V i ， 0 = V i ， N ， V i ， N + 1 = V i ， 1 。参数取 g C a * = 4 .4   mS / cm 2 ， ϕ 2 = 0.04 ， V 3 * = 2   mV ， V 4 * = 30   mV 使得网络B中神经元是类型II兴奋性神经元。取 I 2 = 88   μA / cm 2 使得无噪声环境下每个神经元未耦合前都处于阈下受激发状态。D表示噪声强度，g 2 是网络B的内部耦合强度，g 3 是网络间层与层的耦合强度。 下面我们通过考察子网络A的时空斑图演化，来讨论在噪声环境下层间耦合强度对双层网络时空同步的影响。以下取N = 128，g 1 = g 2 。
system: [SYSTEM]

user: 3. 环式子网络A的神经元放电行为和时空斑图 由环式网络A的构造可知，未耦合前网络A中单个神经元是周期1的神经元。当网络A与网络B耦合时，在噪声环境下神经元的放电行为会发生改变。下面以神经元1的放电行为为例来说明神经元放电行为的变化，且设 g 1 = g 2 = g 3 。 在无噪声环境中，当环式网络A未与格子网络B耦合，即g 3 = 0时，神经元1是周期1放电，见图1(a)；当两个网络耦合，耦合强度g 3 = 2时，由于耦合神经元对网络的作用，网络A的神经元1呈现出周期2的放电行为，见图1(b)；而在噪声环境中，当两个网络耦合时，受噪声和网络B神经元放电行为的影响，环式网络A的神经元1是混沌放电行为，见图1(c)。 为了进一步看清环式网络A中神经元放电状况，我们画出其放电的时空斑图，见图2。由图2(a)可以看到，无噪声环境下，当网络A未与网络B耦合时，网络A是峰放电；当网络A与网络B强耦合时，放电脉冲随时间演化沿着某个空间方向传播，前部分神经元和后半部分神经元放电脉冲传播的方向相反，如图2(b)所示。这是因为两个最近邻的神经元以几乎固定的相位差放电，也就是神经元间相位锁定，相应地就导致神经元放电脉冲沿倾斜方向的行波传播。当有噪声刺激时，网络A神经元放电振幅受到扰动，产生小范围波动，见图2(c)和图2(d)。由图中可以看出噪声的引入并没有使网络A的时空斑图发生多大的改变。可见，两个网络的耦合会影响网络A的时空斑图的演化，而噪声对网络A的时空斑图的影响很小。 下面引入一个特征相关时间参数 τ * 来定量刻画神经元的时间有序行为。定义正则自相关函数如下 图1. 网络A的神经元1的放电时序图：(a) D = 0，g 3 = 0；(b) D = 0，g 3 = 2；(c) D = 0.3，g 3 = 0.5 图2. 神经元网络A的时空斑图：(a) D = 0，g 3 = 0；(b) D = 0，g 3 = 2；(c) D = 0.1，g 3 = 0.08；(d) D = 0.1，g 3 = 2 c i ( τ d ) = [ x i ( t ) − 〈 x i ( t ) 〉 ] [ x i ( t + τ d ) − 〈 x i ( t ) 〉 ] 〈 [ x i ( t ) − 〈 x i ( t ) 〉 ] 2 〉 这里 x i ( t ) 是第i个神经元在时间t的膜电位， τ d 是时滞， 〈 · 〉 记为对时间t的平均。第i个神经元的特征相关时间由表达式 τ i ， c = 1 / T ∫ T c i 2 ( t ) d t (见文献 [ 11 ] )来估计。对每个神经元有 N 0 个数据的极限和离散样本情况，可定义 τ i ， c = 1 N 0 Δ t ∑ k = 1 N c i 2 ( τ k ) Δ t ，这里 τ k = k Δ t ， Δ t 是样本时间， N 0 Δ t 是时间序列的长度。因此，特征相关时间参数可定义为 τ * = 〈 τ i ， c 〉 ，这里 〈 · 〉 是对所有神经元的平均。特征相关时间参数又称为有序参数，用来刻画神经元网络的时间有序程度。显然，神经元放电越有序，特征相关时间越长。 下面考察网络A里神经元放电的有序程度。图3给出无噪声环境和噪声环境(取噪声强度D = 0.1)下网络A的有序参数 τ * 随着网络间耦合强度g 3 变化而变化的趋势图。由图中可以看出两种情形下网络有序参数 τ * 的变化曲线都有一个凹槽，即曲线有低谷出现，这表明网络在某些特殊的耦合强度值出现最差的时空放电秩序。这是因为在两个网络的耦合过程中格子网络B一度占着主导地位，从而牵制环式网络A，使 图3. 无噪声和噪声(D = 0.1)环境下有序参数 τ * 随网络间耦合强度g 3 的变化 其出现无序行为。两曲线均在g 3 = 1.4时出现最小值，且在其它地方取值变化不大，这表明噪声的变化对神经元的放电活动影响很小，时空斑图对噪声具有鲁棒性。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 本文研究噪声环境下的环–格子耦合神经元网络中环式子网络A的放电行为和时空斑图演化，发现神经元的放电行为和时空斑图的演化主要受两个网络耦合程度的影响。随着层间耦合强度增大，网络B会影响网络A神经元的放电有序性，在非噪声环境中网络间的耦合可以使环式网络中某些神经元的放电行为出现从周期1到周期2的转迁，而噪声会使耦合的周期1神经元出现混沌放电行为。对于格子网络B的动力学行为我们将在以后进一步研究。研究多层神经网络的动力学行为对理解和认识神经元系统的认知功能具有非常重要的理论意义。本文的结果对理解生物器官的功能及其运作机理具有一定的参考价值。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 基于认知心理学理论的二语习得是一个不断通过运用策略来理解和输出二语的心理过程。本文从认知心理学角度分析听力理解的一系列信息加工转换的认知过程，影响听力理解的因素以及认知心理学视角下的认知策略。从认知心理学角度看二语习得中的听力理解，可以更深层了解听力认知规律和心理特点，给听者和听力教学一定的参考。 关键词 :认知心理学，认知加工，记忆，二语听力，习得策略 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 听是人类语言交际活动活动中很重要的一部分，也是二语习得中的语言输入来源。Krashen (1985)的“语言输入假设”理论认为，语言习得是通过听和阅读的语言输入完成的 [ 1 ] 。所以，没有听的习得，必然会影响二语的语言输入，进而阻碍语言习得。然而，听力常常是二语学习者习得二语的阻碍。国外进行二语听力理解的研究主要从听者的主体特征、母语差异、学习经历等因素进行研究，多数为实证研究 [ 2 ] 。而国内对听力理解研究要晚于国外，但经过几十年的探究，也取得了不小的成就，主要是表现在听力策略的研究上 [ 3 ] 。自20世纪90年代起，研究者调查了来自不同地区、不同二语学习水平的学习者的听力理解策略的运用情况，并尝试建立二语学习者的英语听力策略使用模型。更多的研究者则在如何提高学习者的听力策略使用方面进行了探索。不管是对听力影响因素的研究还是听力策略的研究，都需建立在认识听解特点和过程的基础上。本文将在认知心理学视角下，结合国内外二语听力习得研究成果对二语听力习得研究作一个系统的阐述，涉及二语听解的的本质与认知加工过程、影响二语听解的因素以及提高二语听力的策略，希望结合认知心理学的二语听力习得研究对我国的外语听力教学具有重要启示意义。
system: [SYSTEM]

user: 2. 二语听力理解的认知加工 2.1. 听力理解的实质 听力理解在以往被人们认为是被动地接受语言输入的过程，因此被看做是语言技能中的接受性技能(receptive skill)。然而，根据认知心理学，理解是一个使用人类信息处理系统的认知过程，听力理解是一个主动接受加工信息的过程。大量实验也证明，听力理解是语言习得者积极主动的认知加工过程，也是听者的心理过程的呈现，是听者用外部输入信息与大脑中已有的认知经验在各种语言或非语言线索之间找到一种最合适的整合方案，以最终完成交际活动。Lado (1961)认为“听力理解就是对交际过程中的语言信号成分的认知和控制。”认知在美国心理学家卫肯宁编著的《心理学年鉴》里就是“感知世界或搜集知识，进行了解的过程或行为。”因此可以说，听力过程就是认知过程，但又不仅仅是认知过程。在Ross (1989)提出的听力加工模式中，听力理解实质上具有二元性：从语言输入的角度看，它确实是一个被动接收信息的过程；从信息处理的角度看，它又是一个主动加工的认知心理过程 [ 4 ] 。 2.2. 听力理解的认知加工过程 听力的两个认知成分是字词解码(word decoding)和理解(comprehension)。其中字词解码在书面材料的阅读中表现为将听觉符号转化为意义符号的过程，这个过程涉及语音解码(语音、语调、词汇、语法的听辨)、音形转换等因素；理解是在词汇记忆和句法识别的基础上，对材料所包含的各种非语言信息的加工和理解。Anderson (1985)将听力理解过程分为三个阶段：感知(perceptual processing)、分析(parsing)和运用(utilization)。这三个阶段在不同的认知加工方式中得以体现。听力理解的认知加工方式可分为两种，分别为“自下而上”(bottom-up process)和“自上而下”(top-town process)。 “自下而上”的听力认知加工是听力理解由低级阶段到高级阶段的认知过程，即从语音识别到句子理解再到语篇理解的认知过程。听者首先是将听觉感受器接收的语音信息由感觉记忆来接受并储存在形声记忆中，然后经短时记忆将语言刺激进行解码和编码，初步将它们辨认为词语。接下来的一个阶段是以语音识别为基础的句子理解。听者通过对词义的初步把握及句法和语义的关系分析，确定句子的命题，进而理解句子意义。最后一个阶段是以句子理解为基础的语篇理解。听者在单句理解的基础上，根据语义逻辑关系连句成篇，推测出语篇主旨和说话人所表达的真正意图。对于第二语言学习者，尤其是对初学者而言，他们对二语的句法结构、语言表达习惯、文化背景等了解不多，所以对词汇有非常大的依赖性，常常不自觉地就进行逐词听辨，即他们倾向采用自下而上的信息处理方式。听力信息在足够的注意力和对听力材料涉及到的词汇有足够的认知的前提下能被听者准确理解，但是，听者也很容易在听的过程中陷入困境。因为“自下而上”的认知加工是逐层连续演进的单向过程，每一层次都是听力理解的必要环节并且作为下一环节的前提提供信息。某词没听清，听者就会纠结于上一句的内容而错过下一句，或只听到零散的词汇而不能理解句子及语篇信息。而且这种“自下而上”的认知过程对短时记忆的依赖性很强。听者必须在极短时间内对语言信息进行解码、编码、加工和储存。根据Bussmann (2000)的研究，短时记忆的保存时限仅为十秒。Bullard (1985)在其研究中提出，本族语者在听话时则以语篇感知为主，而非逐词法，进行的是“自上而下”的认知过程。 “自上而下”的认知加工强调听者已有的知识架构对听力理解的重要性。在这一认知加工过程中，听者的认知图示(cognitive schema)起着重要作用。在接收、理解输入信息时，人们总是以头脑中已存在的信息图式为认知基础，将输入信息和头脑中已有信息图式联系起来，只有输入信息与头脑中的图式匹配，才能完成输入信息的解码、重组和储存。各层次的语言加工过程并不按固定次序进行，而是在听解过程根据语言信息的刺激灵活调整，或依次或同时亦可能逆向进行。听者在某一主题的认知图示框定的内容范围和句式结构上，或者联系上下文对单个词句进行情景意义的分析，将已有的语言知识迁移到新信息中来对听的过程中遗漏的信息进行补充或预测输入信息。图1为朱正才和范开泰提出的听力理解过程的信息处理模型 [ 5 ] 。 这表明，语言知识和非语言知识所形成的认知图示在听力理解中是同时发挥作用的，因为这涉及大脑中的工作记忆在短期记忆和长期记忆之间的信息中转。只有激活大脑长期记忆中的认知图示才能建立起与短期记忆的语言刺激的联系，进而经工作记忆的加工编码和储存。 听力理解是一个多因素综合作用的认知加工过程。在这个过程中，语音的辨析，词汇的识别，句子语篇的理解，语言文化背景，听者的记忆、心理等都对听力的认知加工过程起着不可或缺的作用。所以说，听力理解既有“自下而上”的认知过程，也有“自上而下”的认知过程。对于不同的听力材料和任务，应采取适当的听解认知方式。如，在要求补充语篇缺失词汇的听力测试中，听者采取“自下而上” 图1. 听力理解信息处理模型 的方式显然会使听解更加准确；而在要求选择与语篇内容相符的句子时，采取“自上而下”的方式可使篇章理解更整体快速，而不是专注于单个词的辨析理解，导致“顾此失彼”。可以说，“自上而下”的信息处理方式对听者的听力水平要求更高，也更能显示出听者的二语听解能力，听者应注意“自上而下”的听解认知模式的训练，以便于面对听力任务时能将两种模式综合应用。
system: [SYSTEM]

user: 3. 影响二语听力理解的因素 国内外学者对二语听力理解的影响因素做了很多假设和验证研究。如Anderson和Lynch (1988)的“基于词汇的二语听力习得研究”，探讨了词汇对听力理解的影响 [ 6 ] ；梁文霞(2009)的“学习者因素之间的交互作用及其对二语听力的影响”研究等 [ 7 ] 。总体来说，影响二语听力理解的因素主要可以分为语言因素和非语言因素。 3.1. 语言因素 语言因素是二语习得者语言文化知识的掌握熟悉程度，包括语音、词汇、语法等方面。 3.1.1. 语音 听力理解过程的第一步就是当语音信息输入时，听者根据语音、词汇、句法结构对语言信息进行解码、编码。听者对二语的语音知识(包括词汇发音、句子的语音语调、连读等语音现象)的准确掌握对二语的听辨有着很重要的影响。 3.1.2. 词汇 语音信息被识别之后，大脑中的长期记忆中储存的已有图示开始寻求与短期记忆的语音信息进行对应。桂诗春(1992)曾对学习者的心理词汇进行研究。他将词汇形式和词汇意义贮存在不同的档(语音档、句法/语义档、缀词档)里，若一个词在语音档里是空白的，那么该词在听力过程便无法被激活，这就加重短时记忆的负荷，进而阻碍听力理解 [ 8 ] 。词汇量的大小并不是影响听力理解的程度的决定因素，但准确的词汇语音和足够量的词汇认知对听力理解有着积极的作用，反之则阻碍听力理解。 3.1.3. 语法 语法知识是将词汇组合起来的粘合剂，以架构起大脑中的图示。词汇和句法结构的知识为大脑中的长期记忆作储备。当听觉感受器接收语言信号刺激时，大脑中原有图示被迅速激活以对应经初步编码加工的短期记忆，经工作记忆加工整合，获得听力理解并形成新的图示。听者也不必紧张与零散单词的听辨而影响整体语篇信息的理解。 3.2. 非语言因素 非语言因素包括心理因素、文化背景及听力策略的使用。语言层面的因素比较客观的、具体的、可量化的，而非语言层面的因素则较为抽象、模糊、难以量化。 3.2.1. 心理因素 心理因素是影响听力的主观内部因素。听者的兴趣、动机、态度、注意力、意志力以及听的过程中的情绪(如过于兴奋、焦虑等)，都是影响其听力理解的心理因素。 3.2.2. 语言文化背景 语言是文化的载体。听力材料多是反映或涉及二语国家的风俗习惯、社会制度、思维方式及价值观念等，如果听者对这些语言文化背景有所了解和熟识，那么将会促进听力理解。除了各国文化差异，其实学生所积累的知识面对他们的听力理解也会大有帮助。通过之前的语言输入(母语或二语的阅读和听解)，相关的认知图示将被建立并储存在大脑的长期记忆里，一经刺激便会被激活。 除了上述的一些语言及非语言因素以外，还有其他因素如听力材料的选择、听力环境、学生的听力习惯、记忆力和思维方式等也影响二语听力理解。
system: [SYSTEM]

user: 4. 提高二语听力习得的策略 研究把握二语听力的实质和影响因素对于探索提高二语听力水平的方法具有重要指导意义。“听力远不只是测试词汇、句法或语篇等语言能力，还测试听者的决策能力” [ 9 ] 。语言能力需要语言知识的积累，而决策能力则关系到听解过程中的各种修正和补偿策略的使用，这对听力认知加工过程尤为重要，也是本文要从认知心理语言学角度进行探究的内容。这个过程相关的策略可分为认知策略、元认知策略和情感策略。 4.1. 认知策略 认知策略包括三方面的内容：1) 对所听到的信息加以初步理解；2) 对所初步理解的信息进行长短期记忆的储存；3) 对被储存的信息从记忆中加以提取。国内关于认知策略的研究层出不穷，大多验证基于认知策略理论的听力模式能够有效提高二语听力水平 [ 10 ] ，但对认知策略的探索较宽泛，不够深入，缺乏对结合个体特征的具体认知策略指导。 4.2. 元认知策略 元认知是指“认知主体关于自己认知过程、认知结果及相关活动的知识，既包括对当前正在进行的认知过程和自我认知能力以及两者相互作用的认知，也包括对这些过程的积极监控和调节” [ 11 ] 。元认知策略包括四方面的内容：1) 听前对自己的知识及所听材料的种种限制加以检测；2) 听的过程中对本人或他人的听力效果进行检测；3) 对本人或他人的听力效果进行检测；4) 为判断听者语言运用的好坏加以检测和调整。这四方面内容可用“评估、监测和调整”来概括。Goh和Taib (2006)对10名儿童二语学习者进行了8个课时的元认知培训。培训中对受试的观察以及培训后的听力测试表明，这些学生的自信心和元认知知识均有增长，其听力测试成绩也有所提高 [ 12 ] 。Vandergrift ( 2007: 193)认为，有技巧的二语听力，并不简单是使用策略的数量问题，它需要听者灵活地将元认知策略和认知策略综合运用，以便有效调控学习过程并最终获得听力理解 [ 13 ] 。这也表明，认知心理学下的听力理解是积极主动的认知过程。此外，在认知心理学理论中，情感策略也是二语听力习得策略之一。 4.3. 情感策略 情感策略受心理因素的影响，听者的兴趣、动机、态度、注意力、意志力制约着听力的成败，也和元认知策略的使用有着一定关系。这方面的研究尚未丰富，但已经有了一些初步的探索。例如，Vandergrift (2005)发现，在动机调查中得分较低的学生，表现出对二语学习的消极态度，所采取的策略也并不是很有效。而那些动机水平较高的学生能够更加积极主动地集中注意力在听力上，而这本身就是一种元认知学习策略 [ 14 ] 。所以，不管是二语学习者还是其指导者，一定不能忽视对情感态度上的策略使用。进行听力教学和策略训练时，适当轻松的听力氛围和积极主动的心理状态会有事半功倍的效果。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结语 从认知心理学角度看二语习得中的听力理解，可以更深层了解听力认知规律和心理特点，给听者和听力教学有一定的启示。我们不能一味强调行为主义心理学所提倡的刺激—反应训练法，而是应该根据学习者的认知规律和心理特征将语言认知转化为内在语言能力。信息加工模式会导致二语听力高低水平的显著差异 [ 15 ] ，因此，二语教师和习得者应加强对听解信息加工的认知和把握，尤其在记忆力培训上应意识到记忆力并不是固定不变的。短期记忆可以通过得当的方法进行提升，如速记法、联想归纳法。长时记忆可由短期记忆积累而提升，也可通过平时语言材料的记忆内化提升。二语教师应该重视从认知心理学角度深入研究外语教学，以兴趣引导，根据个体特征分析影响听力的因素，以有效方法和策略指导，不断提高二语教学质量。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 近几年，随着科技的发展以及人们的生活水平提高，外卖这个新兴行业正在蓬勃发展，其中发展最快的莫过于是校园外卖。本文通过对校园外卖最短路线问题的优化求解，将校园内的外卖配送问题等效转化为最短路线问题，并运用Dijkstra算法求得校园外卖的最佳配送方案，编制了MATLAB程序，确定了校园外卖派送的最短路线。最后，通过实验算例验证了本文算法的有效性和可行性。 关键词 :校园外卖，最短路问题，Dijkstra算法 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 近两年，随着电子商务的兴起以及送货上门服务的发展 [ 1 ] ，电子商务已经渗透到了我们生活的方方面面，校园外卖的迅速崛起就是最好的证明。由于恶劣天气、课业繁重、睡眠不足等等原因，越来越多的同学不想起身去餐厅吃饭，他们通常会选择订外卖的方式来节约时间。对饥饿的同学来说，最希望的就是外卖能够准时到达，但是由于商家配送外卖的数量多、宿舍楼分布错乱等问题，外卖常常不能够按时送达。所以，合理规划外卖路线是十分重要的，这样不仅可以为商家留住客户，更可以为商家送出更多的外卖，节省了运输成本，使商家获得更多的利润。我们通过对最短路线的研究，将外卖配送路线问题转化为最短路线问题进行研究。目前，国内外的专家学者对最短路线的问题也进行了较为深入的研究。比如，王树西等 [ 2 ] 分析了多邻接点问题与多条最短路径问题的成因对Dijkstra算法进行了改进；周康等 [ 3 ] 给出了固定端点的最短路问题闭环DNA算法；赵礼峰等 [ 4 ] 通过迭代矩阵和下标标注法对Floyd算法进行了改进，改进后的算法能快速地计算出网络中任意两节点之间的最短路长值；冯树民等 [ 5 ] 为了简化多目标最短路算法的问题，利用理想点法的优点，探索出一种多目标最短路问题的简便算法；丁秋雷，胡祥培等 [ 6 ] 针对干扰事件导致物流配送难以顺利实施这一难题，提出基于前景理论的扰动度量方法进行求解。本文根据Dijkstra算法的思想并在此基础上做出了改进，Dijkstra算法是保证源点到各个顶点之间的路程最短的求解最短路线的方法，而改进后的算法是在保证经过所有顶点的前提下，使得总的路线最短，这样就对外卖配送路线问题给出了优化设计方案，给出了算法步骤，并编制出了MATLAB程序。
system: [SYSTEM]

user: 2. 模型建立 在校园外卖配送过程中，按时到达是一件非常重要的事。而按时到达，取决于骑手配送外卖的速度。当外卖骑手最大速度一定的情况下，路线越短，配送的速度就越快。 由于校园外卖有如下几个特点： 1) 区域密集性。学生宿舍一般是聚集在某个区域内，宿舍楼在区域内密集分布。 2) 时间确定性。订餐时间一般在从午九点到下午一点、下午五点到七点。 3) 路线复杂性。各宿舍楼之间的连通的路线繁复。。 这就意味着，外卖骑手需要在一个固定的时间、一块密集的宿舍楼区域、一段曲折蜿蜒、岔路丛生的路上配送尽可能多的外卖。倘若走错了一个路口，那很可能需要绕一圈路才能到达目的地。 由此带来的不仅是顾客的不满、骑手的金钱损失、甚至于商家的信誉损失。所以给出一条从商家到客户的最短路线是十分重要的。 现给出一个以起点(1)为起始点的有向图图G，如图1所示。 其中，在有向图图G中，存在n个连接点与m条连接各点的路径，在图一的所有路径中，不同路径有不同的权值，寻找以起点(1)为起始点，连接其余 ( n − 1 ) 个点的最短路径。 本文根据两种不同情况下提出求解最短路径的方法： 1) 单条路径最短路线求解，在图1中寻找一条路径经过其中所有的连接点，使得求得最短路径的权值和最小。 2) 多条路径最短路线求解，在图1中寻找多条路径经过其中所有的连接点，使得求得最短路径的权值和最小。 2.1. 单条路径最短路线求解(附录1) 已知起始点的位置是固定的，由起始点开始由一条最短路径连接剩下的连接点.在已知相互各点之间的权值的情况下，找出与起始点权值最小的连接点 i ，然后再以 i 点为起始点找出与它相连的权值最小的连接点，以上述规则进行迭代，每次都选取最小的权值，最终所形成的路径的权值也会是最小的，即最短路线.下面利用矩阵的形式表示上述方案： Step 1：将各点之间的权值在矩阵中表示出来， a i j 为 i 点与 j 点之间的权值，由此建立一个 n × n 的矩阵 A 。 A = ( a 11 a 12 ⋯ a 1 n a 21 a 22 ⋯ a 2 n ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ a n 1 a n 2 ⋯ a n n ) 其中，矩阵 A 中当 a i i ( i = j ) 时表示的为自身之间的距离，为避免对结果造成影响，故设为无穷大数，即 a i i = ∞ 。 Step 2：比较矩阵 A 的第一列，得出第一列的最小值 a 1 k ，即与起始点相连的点中， k 点与起始点之间的权值最小。 Step 3：再以 k 点为起点，找与 k 点之间权值最小的点。在矩阵 A 的第 k 行，比较 k 行中各个元素的大小，可得第 k 行中最小的元素为 a k m ，其含义为 k 点与 m 点之间的权值最小。输出点 m ，将元素 a k m 所在的列上所有的元素都变为无穷大值，得到矩阵 B 。 B = ( a 11 ⋯ a 1 ( m − 1 ) ∞ a 1 ( m + 1 ) ⋯ a 1 n ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ a k 1 ⋯ a k ( m − 1 ) ∞ a k ( m + 1 ) ⋯ a k n ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ a n 1 ⋯ a n ( m − 1 ) ∞ a n ( m + 1 ) ⋯ a n n ) 图1. 以起点(1)为起始点的有向图图G Step 4：以点m为起点，依照第三步的步骤进行迭代，直至路线经历所有点。根据依次输出的值的列序号就能得出单条路径情况下的最短路线。 本方案是基于迭代思想并且运用矩阵给出的算最短路径的方法，该方法简单易懂，过程相对简单，不过对于计算机要求较高，运算起来较为麻烦，对前期数据要求较为具体，但是也从迭代的方面提出了最短路径的算法。 2.2. 多条路径最短路线求解(附录2) 对于该问题的求解，我们给出两种成熟且稳定的算法： 1) 枚举法 枚举法是指找出连接上述 n 个点的所有路径，分别求出每条路径的权值，最后比较各条路径的权值 大小，从而找出最短路径。但是连接各点路径最多将会有 n ( n − 1 ) 2 条，当 n 很大时，利用枚举法将会耗费大量的时间和精力。 2) Dijkstra法 Dijkstra法是一种基于矩阵和集合的思想来求最短路径的方法，具体步骤如下： Step 1：创立两个集合 U ， V ，其中 U 集合存放源点，指路径出发的点， V 集合存放待定点，指路径到达的终点。 Step 2：比较各源点与待定点之间的权值，将权值最小的两点连线，将此待定点加入源点集合 U 。 Step 3：重复第二步，直到待定点全部加入源点集合 U 。待定点加入源点集合的顺序即路径行走的顺序。 接下来我们通过矩阵形式来表示上述过程： 首先，我们先提出两个假设： ①假设不存在孤立点，各连接点至少由一条路径与其他连接点相连； ②自身与自身相连表示权值为无穷，两点之间不相连表示权值为无穷。 根据假设，图1可用矩阵表示为 A = ( a 11 a 12 ⋯ a 1 n a 21 a 22 ⋯ a 2 n ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ a n 1 a n 2 ⋯ a n n ) 其中 a i i = ∞ ，   ( i = 1 ， 2 ⋯ n ) ， a i j = a j i ， a i j 表示为 i ， j 两点之间的权值。 ①在矩阵 A 中找到源点所对应的行向量 S 。如以点1为源点，源点矩阵 S = [ a 11 a 12 ⋯ a 1 n ] 。 ②在源点矩阵 S 寻找权值最小的 a i j ，其中 i 为源点， j 为待定点。 ③将 j 点对应的行向量加入源点矩阵 S ， S = [ a 11 a 12 ⋯ a 1 n a j 1 a j 2 ⋯ a j n ] ，在其中以无穷大替换步骤②找出的最 小值 a i j 。 对源点矩阵 S 循环实行②③步，直至源点矩阵 S 的维数与矩阵 A 相同。待定点加入源点矩阵的顺序即路径行走的顺序。 2.3. 算法比较 枚举法与迪杰斯特拉法相比，过程清晰，结果精确度高，原理简单明了，可一旦连接点的个数变多，运算过程就会变得冗杂、繁复、实际应用时问题很大。Dijkstra法的好处在于不需要数据运算，只需要进行简单的比较就能得出结果，并且能够剔除已知的结果，使得下一步过程进一步简化。由此可知，在面对实际应用时，Dijkstra法能够快速的找到最佳的多条路径最短路线方案。
system: [SYSTEM]

user: 3. 数值算例 某学校有五座宿舍楼，外卖商家与五座宿舍楼不在一处。已经给出五座宿舍楼之间的距离和五座宿舍楼与商家的距离，如表1所示。假设骑手的配送速度固定，现要求给出两种方案，一种是当只有一个外卖骑手配送外卖时的最短路线；另一种是由多位外卖骑手共同配送外卖时的最短路线。上述两种方案中，要求骑手经过所有宿舍楼且配送外卖的时间最短。 已知骑手的速度 v 一定，要求找出最佳方案，使得骑手配送外卖的时间 t 最短。再由简单的物理知识 路程(s) = 时间(t) × 速率(v)可知：“ t = s v ”，即配送路线距离越小，配送外卖所用的时间越短。由此， 将最短时间问题转化为最短路线问题。 假设外卖骑手的配送速度为 v ，配送时间为 t ，配送路线距离为 s ，其中配送速度已知。由于 t = t ( s ， v ) = s v ，故求出最短路线的距离 s 即可。 Step 1：作出路线图 根据表1的数据，做出路线图，如图2所示。 Table 1 The distance between any two point 地点编号 1 2 3 4 5 6 1 0 1500 1300 1700 1600 1800 2 1500 0 320 280 350 400 3 1300 320 0 530 180 150 4 1700 280 530 0 160 290 5 1600 350 180 160 0 240 6 1800 400 150 290 240 0 表1. 任意两地点之间的距离 图2. 由已知数据得出的路线图 Step 2：将表1使用矩阵的形式表述 A = ( 0 1500 1300 1700 1600 1800 1500 0 320 280 350 400 1300 320 0 530 180 150 1700 280 530 0 160 290 1600 350 180 160 0 240 1800 400 150 290 240 0 ) 为了使得运算过程简单方便，在此采取两个小技巧，规定自己本身相连的距离为无穷 a i i = ∞ ，   ( i = 1 ， 2 ⋯ n ) ；若两座宿舍楼不直接相连，规定它们之间的距离为无穷，矩阵变为： A = ( ∝ 1500 1300 1700 1600 1800 1500 ∝ 320 280 350 400 1300 320 ∝ 530 180 150 1700 280 530 ∝ 160 290 1600 350 180 160 ∝ 240 1800 400 150 290 240 ∝ ) Step 3：最短路线求解 ①单人配送外卖方案 通过单条最短路径求解中求解原理编译的MATLAB程序 [ U ， V ， d ] = l c x z (A) 可直接解得 U = [ 01300150240160280 ] ， V = [ 136542 ] ， d = 2130 其中，矩阵 U 储存每一步迭代过程取出的最小值；矩阵 V 储存每步迭代取出的连接点，并且连接点的顺序就是最短路径的顺序； d 为最短路径的长度。 具体路线图如图3所示 ②多人配送外卖方案 通过多条最短路径求解中Dijkstra法的求解原理编译的MATLAB程序 [ U ， V ， d ] = n d j t s l A 可直接解得 U = [ 01300150180160280 ] ， V = [ 136542 ] ， d = 2070 图3. 单人配送外卖的最短路线方案 图4. 多人配送外卖的最短路线方案 其中，矩阵 U 储存每一步迭代过程取出的最小值；矩阵 V 储存每步迭代取出的连接点，并且连接点的顺序就是最短路径的顺序； d 为最短路径的长度。 具体路线图如图4所示。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 当前，大数据、物联网等新兴科技发展为“智慧港口”建设提供了可能性。本文详尽分析了智慧港口的内涵，从物联网信息平台、物流供应链一体化、供应链金融信息平台建设三个角度分析了未来智慧港口建设的重点，并基于政府、行业、港口企业层面提出相应建议。 关键词 :智慧港口建设，物联网信息平台，物流供应链一体化，供应链金融 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 前言 随着全球经贸迅速发展和国内外政治环境的多种变化，我国航运、物流、港口的发展面临诸多机遇和挑战，经济增速放缓、产业布局失衡、港口竞争加剧、环保成本增加等都使得港口现有发展模式遭遇诸多阻力。在此背景下，推进港口服务模式创新、实现港口转型升级成为迫切需要考虑的重大战略问题。 港口是综合物流中心，是物流、商流、信息流、资金流的枢纽，是连接全球生产消费贸易的纽带。二十世纪五六十年代，世界型经济贸易初步发展，港口业务仅为装卸和仓储。随着现代物流迅速发展、信息技术的广泛应用，港口的发展模式逐渐转变为集物流、仓储、配送、报关、报检于一体的现代物流和供应链服务中心(Ross Robinson [ 1 ] (2002))。港口拥有广泛的物流网络、大量的数据信息、巨大的经济价值，其服务模式和发展模式有巨大的创新潜力。 在理论研究方面，肖凤良和董宝田 [ 2 ] (2006)提出港口物流信息共享平台的建设；王宇和李继春 [ 3 ] (2010)根据国内外物联网的研究和发展现状提出智能港口物联网技术架构；徐磊、赵爱东 [ 4 ] (2015)从智慧港口公共信息平台角度，详细阐述了平台标准制定、平台标准化设计；刘兴鹏、张澍宁 [ 5 ] (2016)认为大数据技术是智慧港口建设的重要技术支撑，基于大数据技术，从智慧港口的概念、目标和架构三个方面进行了详细阐述；马巍巍 [ 6 ] (2018)提出了智慧港口发展的四个阶段，并从自动化集装箱码头建设角度阐述了智慧港口发展重点。 在实践方面，应琳芝、俞海宏、章合杰 [ 7 ] (2011)在对国内外智慧物流及宁波市智慧物流实践分析的基础上提出了相应的对策。黄小彪 [ 8 ] (2012)提出了黄埔智慧港城的发展战略，并从发展环境、战略定位、建设路径等方面进行分析；张弛 [ 9 ] (2015)在“互联网+”背景下提出了天津港发展智慧港口的结构框架和实施方案。通过综合国内外学者对智慧港口的研究，本文认为智慧港口作为未来先进港口的发展方向，是引领我国港口发展模式创新和升级的重要路径。
system: [SYSTEM]

user: 2. 准确把握“智慧港口”的内涵 智慧港口是借助物联网、大数据、平台经济等新兴技术实现港口要素自我感知、港口生产运营智能自动、港口管理决策客观智慧、各功能模块广泛互联等，达到港口各种资源与技术的深度融合与各功能模块的联动发展，从而实现多边界属性、开放共享、系统高效、绿色环保、可持续发展的现代化港口形态。对于“智慧港口”内涵的把握，不能简单认为是各种技术在港口领域的应用和融合，而应从系统性、战略性和社会性的高度视角来考虑港口生态圈的建设。我们应把握以下几点： 在技术创新层面，智慧港口强调的是整套技术创新系统，包括港口生产、运营和管理等多方面，强调科技创新与港口业务模式创新的深度融合。技术的叠加和应用再深入，也只能称之“智能港口”，而不能称之为“智慧港口”。智慧港口是数字化技术、商业模式创新以及资产价值创新的产物。除了依托智能化等技术提高港口营运效率外，关键在于借助数字化平台实现运营模式和商业模式的转变，发现潜在需求、寻求新的经济增长点。在具体技术创新方面，未来港口将普遍应用绿色新能源技术、电子数据交换、供应链一体化、多式联运组织等，促进一系列业务创新，实现发展模式的转型 [ 10 ] 。 在具体实施层面，当前众多港口的投资与建设只是将工程贴上智慧港口的标签，其本质仍属于港口技术工程建设。我国港口众多，沿海港口与内河港口、集装箱码头与大宗散货码头、普通货物码头与危险货物码头等情况不尽相同。如何从政策制定和顶层设计层面明确不同港口智慧化建设的实施方案、如何启动和推动智慧港口的建设是重点。将用户需求置于首位，综合考察具体港口发展水平和发展环境，符合智慧港口建设的可持续发展和协调发展理念。 在社会人文层面，港口承担着一定的社会责任，其环保和可持续发展要求成为主旋律。智慧港口的建设是站在区域联防联控角度，从发展理念层面对港口建设提出的新的要求，而不是一般的技术改革问题。在长江经济带和京津冀一体化等国家战略的指导下，智慧港口需要从优化区域港口布局、变革传统运输方式等方面设计，推行环保绿色的港口能源体系，真正实现低能耗、可持续发展的物流运输。 总体而言，智慧港口的建设要义是通过新兴技术应用和商业模式创新的深度融合，实现港口运营智能化、海运物流协同化、供应链一体化和组织圈生态化，促进货物流、商流、信息流和资金流四流合一，全面优化港口的运行效率、提高服务质量、挖掘创新增值能力。
system: [SYSTEM]

user: 3. 从概念到实现 3.1. 港口物联网信息平台 实现基于数据驱动的港口物联网信息平台，是智慧港口建设的核心。港口其大量的机械设备、复杂的管理流程等特点，要求以物联网技术、云计算技术为基础，建立高集成度、高安全性的数据共享和交互平台。借助各种智能传感器、人工智能与自动化技术，实现货物的全流程监控，智能识别与自动收集港口物流链全程的货物运输仓储中箱、货、流等动态和信息 [ 11 ] 。 物联网信息平台还能集成各单元业务信息门户，如实现与船公司、铁路、货代、仓促等相关港口物流企业的连接；还能实现港口与海事、海关等口岸联检单位的连接。通过集成供应链各核心环节的信息，能够连接物流链各环节的孤立信息，提升信息共享度和透明度；从而使得港口供应链上各种资源与各利益方无缝对接与协调联动，实现基于物联网信息平台的智能化港口管理和决策。以物联网信息平台为基础，更有条件加大各种资源禀赋的整合，优化运作方式，拓展港口服务范围，形成高效、快捷的现代化智能港口。 3.2. 物流供应链一体化 实现开放、高效的物流供应链一体化服务是智慧港口建设的重要标志。随着区域港口资源整合力度加强和客户需求不断发展，港口传统发展模式缺乏足够的反应和创新能力，越来越无法顺应区域港口的激烈竞争。 实现港口物流供应链一体化，首先应改变现有的封闭运作方式，延伸港口的服务范围，通过供应链上以港口企业为主导、利益相关方参与的战略性合作，建立可达、高效的物流链服务体系，实现整个供应链价值最大化和成本最小化。其实质就是以港口物流价值链为中心，通过对资源禀赋的集成和挖掘，从而创新和延伸业务范围。应充分将港口的区位优势转化为经营优势，通过物联网信息平台，将铁路、公路、港口贸易、代理等各种信息收集、整合和分析，完成业务的有效连接与协调开展，提高物流运输各运输节点的服务效率，实现物流链价值最大化 [ 12 ] 。其次，应树立“客户需求至上”理念，拓展港口服务业务种类，提高物流价值链服务。基于港口物联网信息平台，强化物流交易等基础服务，提升用户服务质量；定制如拼箱服务中心、拖车运输交易等创新服务，从而使得港口经营具有竞争优势。以港口物流价值链为核心，打造智慧港口物流服务体系，实现一站式物流服务，从而达到物流价值链的“增值”。 3.3. 供应链金融信息平台 实现有效的港口供应链金融服务体系是智慧港口建设的亮点。随着大数据、互联网+的发展，产业互联网与金融的结合已成为大势所趋。基于货物流、商流、信息流和资金流四流合一的发展形势下，智慧港口发展模式可以倡导把物联网、云计算等新兴科技应用于港口供应链金融业务，建立供应链金融信息平台，从而发掘新的经济增长点。港口供应链金融是集成港口物流与金融业务、为供应链上的物流企业、金融机构提供给全过程的商品流通服务。利用贸易、物流交易场景，通过建立供应链金融信息平台可实现线上支付，整合资金流、构建信用体系、升级融资租赁服务等风险可控的金融服务。港口供应链金融信息平台扮演货物监管角色，与融资企业实时共享货物动态，从从而强化风控管理，保证风险可控。智慧港口应着力发展港口供应链金融的创新和探索，拓展港口服务功能，建立带有港口特色的金融生态。
system: [SYSTEM]

user: 4. 形成智慧港口建设合力 4.1. 政府层面 智慧港口的建设需要政府引导。应客观、理性、系统地评估我国港口发展现状与特点，基于可持续发展和港口生态圈视角，从空间性、生态性、技术性等多维度考察智慧港口的建设标准，确定当前着力点和重点，制定与我国港口发展现状相适应的配套政策。具体而言，主要有三点：一是加强政策引导。推广“物流链一体化”理念，制定相关政策，消除运输网络的关键壁垒；二是协助物流网信息平台建设。引导供应链各参与方与信息管理部门的合作，对优先进、优质平台给予政策性补贴，并制定对相关平台的规范监管条例。三是找准突破口，开展示范试点。结合港口发展实际，以港口物流链信息平台、港口供应链一体化、港口金融信息平台等为切入点，推进示范试点，再推广至全行业深化应用。 4.2. 行业层面 行业内部要有系统性、前瞻性眼光，结合国内外智慧港口建设的实践案例，开展研究关于智慧港口建设评价标准体系。邀请港口企业等召开意见座谈会，确保标准的制定与港口企业战略需求相适应 [ 13 ] 。其次，行业内部应时刻关注行业发展需求和行业科技前沿，组织开展前瞻性基础研究，针对智慧港口建设中的核心关键技术和突出问题，集全行业优势引领港口行业创新和改革。 4.3. 港口企业层面 港口企业应选择与港口发展现状相适应的定位，明确港口发展目标。智慧港口的建设需要多方协作，以合作共赢的模式打造智慧港口。首先应树立“客户需求至上”理念，结合自身港口经营优势，开展具有特色的服务业务，实现资源整合及优化配置，从而实现经济合理与科学发展的统一 [ 14 ] 。其次，港口企业之间可建立技术联盟，联合技术攻关，合力突破智慧港口核心技术的发展障碍，推进港口生态圈的打造。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结语 近年来，大数据、物联网等新兴科技发展在港口领域深入运用与发展，使得智慧港口的建设更加具有现实性意义。我们要超越传统的概念界定，站在系统性、战略性和社会性的高度打造港口生态圈。“智慧港口”的发展目标应不止于提供以交通运输和仓储配送为基础的现代物流服务，更在于建成高效的物流供应链一体化服务和有效的港口供应链金融服务体系。智慧港口的建成需要多领域、多行业、多利益方合力利用各方优势。随着宁波港、天津港的实践探索，智慧港口建设已经在路上。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 社区物流就是将电商O2O和物流产业相结合的良好产物。近几年，社区物流已经从几个简单的店面扩展为各个电商和物流公司互相竞争的领域，社区物流的服务范围和服务能力也随之提高，将极大改善物流最后一公里的服务效率。本文对邯郸市顺丰嘿客进行实地调查分析，设计新的运营规划，通过增强柔性化配送、增加个性化服务这两个方面来提高企业的服务能力。以期提高顺丰嘿客的企业竞争力，同时对社区物流的发展有一定的借鉴意义。 关键词 :电子商务，社区物流，O2O，顺丰嘿客 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 顺丰嘿客在全国已经有3000多家门店，是社区物流中发展较为成熟，形式较为多样的店面之一。根据走访调查，邯郸市共有9家顺丰嘿客实体店，分别在复兴区铁西北大街、水厂路与怡园街美罗城、向阳路与中华大街东行路南、和平路与东柳西街路东、滏西大街与农林路路南、邯山区农林路77号院以及丛台区和复兴区各一家，本文主要以邯郸市邯山区农林路77号院北门的顺丰嘿客实体店为研究对象进行实地调查，以此为例分析顺丰嘿客的现存问题。 农林路77号院的顺丰嘿客已经成立3年之久，周围有三个社区，分别是农林路77号院、绿水湾小区和邮政小区，店内共有1名店长和2名员工。图1为农林路77号院顺丰嘿客的位置。相比邯郸市其他的顺丰嘿客店，77号院的顺丰嘿客经营的时间较短，即使毗邻三个社区，但由于这三个社区都不是高消费群体，店内的经营情况不容乐观。
system: [SYSTEM]

user: 2. 社区物流运营模式现状分析 2.1. 社区物流概述 现在大家所说的社区物流已经不仅仅是传统的社区物流了，传统的社区物流更倾向于物流中的配送环节，只是简单的快递的配送和寄送。而现在的社区物流已经将电商O2O模式和物流行业结合起来，两者优势互补，在社区物流这一新的领域致力开创一片新的天地 [ 1 ] 。 顾名思义，社区物流就是在社区的基础上以单个的社区为单位，以售卖生活用品，以及为各个家庭提供不同的定制服务为特色，以将社区的生活变得更加便捷化、高效化为目标的物流形式 [ 2 ] 。简单来说，社区物流就是物流中真正的最后100米，也是物流服务的末端形式。随着消费模式的不断变化，新的市场机遇不断涌现，社区物流就是伴随着电商O2O模式取得飞速发展的一个行业。这个发展的机遇成就了淘宝、京东商城等大型网络商城的实体店，也迎来了各个快递行业对电商的新涉猎，社区物流是物流配送和电子商务快速发展的产物，是使物流服务更加人性化、社会化、方便快捷的举措 [ 3 ] 。 国外的社区物流发展形式比较单一，主要表现在社区自提模式和社区O2O的逐步完善上。自提模式是国外社区物流终端配送的主要模式之一，相比国内正处于初级阶段的自助服务，国外的自助提货服务要比国内的更完善和更规范，自动化程度也更高 [ 4 ] 。主要分为公共储物柜以及私人收货箱两种。 而在完善O2O模式的方面，现在运行较为成功的有Uber、JHilburn、Jetsetter等。以Jetsetter为例，它们通过一个200人的旅行报道记者网络来为会员计划出游旅行 [ 5 ] 。不过由于服务非常高端，价格也不菲。比如3个小时的咨询，具体的旅游计划加上安排服务预订需要花费200美元。而作为补偿，顾客通过 图1. 农林路77号院顺丰嘿客的位置图示 Jetsetter订购酒店则会有返利 [ 6 ] [ 7 ] 。尽管现在越来越多的人出游会选择在线旅游搜索引擎，但是更加高端的服务仍然需要依靠人工来完成。 2.2. 现有的社区物流运营模式 1) 天猫社区服务站 天猫社区服务站是天猫商城将原来的代购系统化，一方面售卖天猫商城网店上的商品，另一方面进行代购业务，也有寄收快件、手机充值等普通服务，是典型的电商O2O的模式 [ 8 ] 。天猫通过线下与消费者最直接的接触，收集消费者信息以及消费者对产品的意见，为消费者提供可以选择的、量身定做的服务，提升天猫形象的同时也为收集了消费者对商品的态度。 2) 社区001 社区001在北京、上海等地区已经发展较为成熟，就是通过将一个城市划分为若干的物流圈，在每一个物流圈内都有一个集中的物流驻点。所谓物流驻点，就是商店对某个地区进行配送的地点，商店将商品派送到物流驻点，再由物流驻点安排合适的人员进行配送。商店负责提供货物，而社区001的物流驻点则负责专门的人员将货物配送到每个客户的家里，深入到物流的末端神经 [ 9 ] 。 3) 猫屋 “猫屋”就是“mail world”，“猫屋”与天猫等电商O2O最大的区别就是没有实体店，通过互联网与社区的水果店、便利店、美甲店、小型超市合作 [ 10 ] 。“猫屋”的生意主要是以“代收快递”为基础的服务，一方面是提供包裹自提的服务，另一方面就是在合作的店面内进行O2O的社区服务，这样就可以便建立了方便、快捷、自由的最后一公里居民圈。现在的“猫屋”在网上的注册店铺已经有上万家，据称“猫屋”还与天猫、淘宝和菜鸟有线上合作，借助天猫的社区物流服务站发展自己的直营店。 4) E快送 E快送是类似于物流行业的滴滴打车，基本和滴滴打车中的快车服务相似 [ 11 ] 。做配送的人员并不是固定的，而是全体的社会人员，大家利用各自闲置的时间做配送业务，既不耽误自己的正常生活，同时也为增加了自己的额外收入，对参与配送的人员是一举两得的好事。当有客户需要时，就会出现在线需求，系统会将需求发送给和客户距离最近的人，最先抢到订单的人就去派送 [ 12 ] 。这样的系统没有分拣、仓储等环节，节约了成本，提高了利益。
system: [SYSTEM]

user: 3. 嘿客的运营现存问题 3.1. 配送业务僵硬单一 在配送方面，顺丰嘿客只是简单的将顺丰平时快递员做的工作实地化，有了固定不变的收发快递的服务站。这里所说的服务站和其他快递的收发点类似，负责代收快递以及代发快递。另外，在配送上顺丰嘿客有店内商品1.5公里内免费配送的活动，但看似方便的配送活动事实上却是所有社区物流服务点都有的运营方式，在竞争力这方面来看没有任何优势。配送方式过于单一，并没有结合社区物流的社区性进行新领域的开拓，局限了自身的发展。 3.2. 主推服务缺乏竞争力 现在顺丰嘿客的现有服务主要为经营进出口商品，将顺丰优选上的商品实体化，但这样的方式仅能维持顺丰嘿客的基本运营，并且现有的服务项目有限，宣传力度不够，导致很难有大规模的发展 [ 13 ] 。 顺丰嘿客中的商品的预购功能，是指在某个产品在未生产出来时，顾客可以根据自己的需要进行预订，待该商品生产出来再进行购买。例如，在去年中秋节的时候农林路77号院的顺丰嘿客就进行了集体“预订大闸蟹”的活动，顾客在预订时不需提交定金也可以进行预订，等到产品出售时到店验货，满意付款，不满意可以退货。虽然这样的服务无疑在电子商务盛行的今天成为了一大优势，可是这样的服务只是在小范围的“熟客”间进行，既不能起到扩展消费群体的作用，更在成本上成为一大问题。另外针对顺丰嘿客将电商O2O做到社区，让顾客可以不出门就买到商品的同时还能确保商品真实的质量，但由于商品成本问题，以及“零库存”的特点，让顺丰嘿客并不能像普通社区便利店和商场一样满足大部分人的需求。 上述现存的顺丰嘿客主推服务都存在成本高，消费群体小，不能达到扩大消费市场的作用等问题，这也是现在顺丰嘿客的主要问题。