DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 精神性是涉及生命意义、增强与万物之间意义联系，具有终极关怀性质的个人内在心理建构。从精神性的研究历程而言可将其分为宗教的精神性、人文的精神性以及科学的精神性(卢川，郭斯萍，2014)。精神性是一个人的内在支持系统，它可以从认知、情感和意志等多方面对个体的生活产生作用。就内在自我层面而言，精神性是一种整合身心的积极力量，它能激发个人的生命意义与成就感，带来生命的正能量，促进个体成长，并提升个人的生活质量。就与外在世界的互动层面而言，精神性能增进个体与他人、宗教信仰乃至宇宙万物之间紧密联系，并强化个人的生命意义与价值。精神性不仅强化了个体的存在意义，而且强化了和外在世界联系，不管是与他人、与宗教信仰、与自然环境，还是超自然的无形力量的联系。国内外的实证研究也发现，精神性与个体的行为密切联系，如精神性与幸福的关系及心理健康的关系(Davis & Kiang， 2020; Zeidner & Zevulun， 2018)，宗教信仰与亲社会行为的关系(董梦晨等，2015)。藏民族是一个宗教文化非常浓厚的民族，很多藏族青少年从小深受其民族宗教文化的影响，虽然当代藏族青少年从小也受到了良好的科学教育和多元民族文化的影响，但他们的宗教精神性的发展及存在特征仍然是一个值得研究探讨的问题。 Markus和Kitayama (1991)从跨文化视角提出了自我建构理论。认为自我概念的形成和发展与文化存在密切关系，西方独立文化建构独立自我的概念，东方关系文化建构依存性自我概念。依存型建构和独立型建构是基于文化因素的两种不同自我建构方式，对个体的认知、情感、动机和行为有不同的作用。独立型自我建构所发展形成的自我概念的个体在人际交往中“以自我为中心”，社会联结动机较低；依存型自我建构发展形成的自我概念的个体在人际交往中与他人保持较近的人际交往距离，有着较强的社会联结需求。Markus & Kitayama (1991)也指出在独立和相互依存的文化中，个人的自我概念有很大的多样性，同时不同文化所建构的自我概念之间也有很大的相似性。但无论独立自我概念或依存自我概念在建构过程中，都无法脱离文化背景。大量研究证明这种不同自我概念形态的个体在认知加工、学习模式、动机等方面存在很大差异。如互依自我与独立自我的个体在怀旧诉求上偏好不同、信息加工深度也不同。藏民族具有独特的藏传佛教文化，根据Markus文化建构自我的理论，我们推断，生活在藏族宗教文化背景下的藏族青少年会形成独有的宗教性自我概念。 Rogers认为，每一个体都存在一个自我图式，而且对我们自己相关的信息往往能够得到更深度的加工和编码，因此，当需要对信息进行回忆时，回忆的效果都要好于其他的信息，即存在自我参照效应(SRE)。研究者们认为，我们可以通过自我参照效应是否存在从学理上推断出个体自我概念的内在构成及影响因素。Czienskowski & Giljohann (2002)采取自己、朋友和语义三种条件，将自我参照和好友参照进行比较，发现两者成绩同样的好。这说明了朋友参照效应的存在及朋友对自我概念的重要影响。还有研究发现，民族参照效应具有内隐性的特点，在外显的指标上并未表现出来(周爱保等，2010)。徐科朋等(2014)的研究发现，当个体对其所在群体高度认同的时候，会出现强烈的群体参照效应。这些研究，从学理上揭示了诸如亲密朋友，高认同群体及自我民族文化等对个体自我概念形成的重要作用。 自我参照效应的R/K范式与经典范式有一些相似之处，在学习阶段，被试的任务与经典SRE范式的任务相类似，但学习完成后，被试需要对每个词做更详细的判断。具体为：首先判断哪些词语是前面见过的、哪些词语是前面没见过的。如果被试判断一个词见过，则还要继续判断是R还是K。R就是“remember”，代表被试不仅见过该词，并且还记得该词呈现时的相关场景和细节，主要是反映自我觉知的能力；K就是“know”，代表被试虽然判断为见过该词，但是记得不是很清楚，而且并不记得该词呈现时的相关场景，仅仅记得自己“见过”，主要是一种熟悉感、知道感，反映的是一般觉知的能力。实验结果表明，在再认正确率指标上的结果和R/K反应上的结果不同，被试在再认正确率上自我参照效应并没有得到体现，但是在R反应上得到了体现。这说明在精准反映被试自我意识的程度上，R反应比再认正确率灵敏度更高。这是由于R反应更多地让被试回忆细节和经验，在这个过程中含有很多与自我意识相关的东西。而K反应由于不涉及当时具体的细节和经验，所以不具备自我指向的成分。因此，R反应更能体现自我意识，成为我们观测实验结果的主要指标。 研究者常应用记忆的自我参照效应是否存在，以及效应量的大小作为评定指标，以此为依据推断不同文化背景中影响自我概念形成的外部因素，或者推断不同文化背景中的人的自我概念的构成成分。大量研究从宏观角度分析了东西方文化和民族文化差异，发现了亲密关系的重要他人及亲密度不同的群体均存在记忆参照效应，但藏族是一个宗教文化非常浓厚的民族，其中宗教人物的社会影响特别大，那么，受良好教育的藏族大学生是否仍然受宗教文化的深刻影响，或者在其自我概念中，其宗教人物仍然占有极为重要的地位，将是本研究要探索的目的。
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user: 2. 研究方法 2.1. 被试 抽取拉萨藏族大学生36名，成都藏族大学生35名为被试。所有人视力正常，右利手，均熟练使用汉藏双语。 2.2. 实验材料 参考黄希庭和张蜀林(1992)两人编制的特质词。从中挑选300个人格特质词作为实验的预备材料，所有形容词均为双字，褒贬义各半。选取藏族大学生15名，要求对这300个人格形容词从意义度和熟悉度两方面进行五点评分。剔除掉意义度和熟悉度低于3分的词语，最后选出242个人格形容词作为正式实验的实验材料。其中两个词汇为练习阶段的材料，其余的240个形容词中，其中120个词作为学习阶段的旧词，120个词作为测验阶段的新词。每一个参照组的词语都保证褒贬义词各占一半。 2.3. 实验设计 采用5 (参照条件：自我、母亲、释迦牟尼、活佛和语义判断) × 2 (生活地区：藏地和汉地)二因素实验设计。其中参照条件为被试内设计，分别对形容词进行5点评估(“1代表非常不适合，2代表比较不适合，3代表不确定，4代表比较适合，5代表非常适合”或“1——强贬义/2——弱贬义/3——中性/4——弱褒义/5——强褒义”)。实验的因变量为正确再认率以及R/K判断率。实验过程中，为了避免顺序效应对被试的成绩产生影响，5个参照条件采取拉丁方设计呈现。生活地区均为被试间设计，生活地区包括两个水平，分别为汉地(持续时间在1年以上)和藏地。 2.4. 实验过程 用E-prime2.0编写实验程序。实验程序包括三个部分：学习、干扰、测验。 学习阶段：在显示屏上呈现一个“+”，时长500 ms，“+”消失后，在显示屏上呈现一个人格特质词，2秒之后消失。形容词消失后呈现相应的问题(“你认为这个词适合描述你自己/你的母亲/释迦牟尼/活佛吗？”，语义组则是“你认为这个词是褒义还是贬义？”)和完成5点评价量表任务。量表任务不限时长，直到被试做出选择，程序才会继续呈现下一词汇。干扰阶段：为防止被试进行复述，在评价任务结束后，屏幕出现指导语，提示被试做两位数的加减法运算，时间约为2分钟。测验阶段：要求被试对在学习阶段见过其中的120个词，和另外120个是被试没有见过的做“见过”(F)/“没见过”(J)的决策。如果被试认为这个词见过，即“F”，就需要继续判定是“R”还是“K”。“R”反应代表被试不仅见过，而且还记得出现该词的时候的相关场景和细节。“K”反应是指被试仅仅记得自己“见过”，但不记得细节。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 藏族大学生在各参照条件下的总体分析 3.1.1. 再认正确率的总体分析 各参照条件下的再认正确率描述性统计结果如下表1所示。 Table 1 Descriptive statistics of recognition accuracy under reference condition 再认率 自我 母亲 释迦牟尼 活佛 语义 M 0.76 0.77 0.73 0.72 0.61 SD 0.12 0.12 0.15 0.15 0.12 表1. 各参照条件下再认正确率的描述性统计 再认正确率做重复测量方差分析结果显示：参照条件主效应显著(F = 41.481， P < 0.01)。对再认正确率进行事后多重比较，结果表明，释迦牟尼、活佛参照组显著低于自我组；母亲组与自我组没有显著差异。释迦牟尼组与活佛组之间没有显著差异。四个参照组均显著高于语义组。这说明在再认正确率指标上，释迦牟尼、活佛虽然和自我有差异，但也显著高于语义组，这说明这两类宗教人物依然出现了回忆的优势效应，表现出了与藏族大学生自我概念的密切联系。 3.1.2. R比率的总体分析 在各参照条件下的R比率进行描述性统计分析，结果如下表2所示。 Table 2 Descriptive statistics of R ratio under reference conditions of Tibet college student 再认率 自我 母亲 释迦牟尼 活佛 语义 M 0.56 0.57 0.56 0.53 0.39 SD 0.16 0.16 0.17 0.16 0.13 表2. 藏族大学生在各参照条件下R比率的描述性统计 对R比率进行重复测量方差分析，结果显示参照条件主效应显著(F = 49.97， P < 0.01)。进一步对R比率做事后多重比较，结果发现，释迦牟尼参照、母亲参照分别与自我参照的R比率没有显著差异；活佛参照的R比率显著低于自我参照与母亲参照和释迦牟尼参照。以上四个参照组均显著大于语义判断组。这说明在R比率指标上，母亲、释迦牟尼完全进入了藏族大学生的自我概念中，出现了母亲参照效应和释迦牟尼参照效应。藏族社会的活佛参照虽然和自我参照有差异，但也显著高于语义组，这说明现实世界的宗教人物依然出现了回忆的优势效应，从理论上讲仍与自我存在密切联系。释迦牟尼显著高于活佛参照组，说明释迦牟尼在个体的自我概念中的作用大于活佛，表现出了差序性；另一方面现实社会中的活佛对于藏族大学生自我的影响要小于母亲的影响，重要程度不及母亲，而释迦牟尼与家庭中的母亲的影响则相当。 3.1.3. K比率的总体分析 在各参照条件下的K比率进行描述性统计分析，结果如下表3所示。 Table 3 Descriptive statistics of K ratio under reference conditions of Tibet college student 再认率 自我 母亲 释迦牟尼 活佛 语义 M 0.21 0.20 0.19 0.20 0.22 SD 0.12 0.11 0.11 0.11 0.08 表3. 藏族大学生在各参照条件下K比率的描述性统计 对K比率进行重复测量方差分析，结果显示参照条件主效应不显著(F = 1.902， P > 0.05)。这说明在K反应指标上，藏族大学生并没有出现自我参照效应以及宗教精神性自我参照效应。 3.2. 藏汉两地藏族大学生自我参照效应对比 3.2.1. R比率上的效应分析 对藏族大学生在不同参照条件下的R比率进行5 (参照条件：自我、母亲、释迦牟尼、活佛、语义) × 2 (生活地区：汉地、藏地)的重复测量方差分析。两个个自变量中，生活地区是被试间变量，参照条件是被试内变量。结果发现：在R比率指标上，参照条件的主效应显著(F = 52.219， P < 0.01)，生活地区主效应显著(F = 5.702， P < 0.05)，参照条件和生活地区的交互作用显著(F = 5.215， P < 0.01)。 对参照条件与生活地的交互作用进行简单效应分析，结果表明，在藏区生活的被试中，参照条件主效应显著(F = 26.452， P < 0.01)。事后多重比较发现，母亲参照组、释迦牟尼参照组、活佛参照组分别与自我参照组没有显著差(P > 0.05)，宗教人物之间没有显著差异(P > 0.05)，宗教人物与母亲没有显著差异(P > 0.05)，所有人物参照条件均显著高于语义判断组(P < 0.01)。说明在R反应上，藏族大学生存在自我参照效应、宗教人物参照效应和母亲参照效应，宗教人物没有出现差序性，说明它们在藏族大学生自我概念中具有同地位。 汉地生活的藏族被试中，参照条件主效应显著(F = 29.767， P < 0.01)。母亲参照、释迦牟尼参照分别与自我参照间没有显著差异，活佛参照显著低于自我参照。释迦牟尼参照、活佛参照均显著小于母亲参照。以上四种参照条件均显著高于语义判断组，表现出在R反应上，藏族青少年存在自我参照效应、释迦牟尼参照效应以及母亲参照效应。现实生活中的活佛虽没有完全进入被试的自我概念，但加工程度高于语义，出现了记忆的优势效应，表现出与自我概念仍有密切关联。 对生活在藏地的被试和生活在汉地的被试在五个参照任务组上的R比率进行独立样本T检验，结果发现，藏区被试在释迦牟尼参照组、活佛参照组、信仰藏传佛教的人参照组上的R比率显著高于汉地被试(释迦牟尼：t(132) = 2.166，P < 0.05；活佛：t(132) = 2.908，P < 0.01；信仰藏传佛教的人：t(132) = 3.027，P < 0.01)；自我参照和母亲参照间没有显著差异(自己：t(132) = 1.156，P > 0.05；母亲：t(132) = −0.929，P > 0.05)。 3.2.2. K反应上的效应分析 对藏族大学生在不同参照条件下的K比率进行5 (参照条件：自我、母亲、释迦牟尼、活佛、语义) × 2 (生活地区：汉地、藏地)重复测量方差分析。两个个自变量中，生活地区是被试间变量，参照条件是被试内变量。结果发现，在K反应指标上，参照条件主效应不显著(F = 1.821， P > 0.05)，生活地主效应不显著(F = 0.012， P > 0.05)，参照条件与生活地交互作用显著(F = 2.633， P < 0.05)。
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user: 4. 讨论 4.1. 藏族大学生总体的自我参照效应 本实验采用特质词判断法的R/K范式对藏族大学生记忆的自我参照效应进行了考察，除了母亲和自我，还加入了藏传佛教中的两类人物：释迦牟尼、活佛。在这两类佛教人物中，释迦牟尼是藏传佛教中最为神圣的人物，是高高在上的佛，信众们对他充满敬畏与虔诚，是宗教人物中最崇高的人物。而活佛是佛在现实世界的化身，具有极高的宗教威望，受到藏族民众的尊敬与朝拜。在藏族人民的生活中，只要遇到重大事件，常会去寺院请示活佛的指点。因此，活佛对于藏族人民具有重要的现实意义。宗教人物的神圣程度从理论上来讲是具有差序之分的，以往对个体关系自我的研究中，采用的参照对象往往只有父母和好友，本研究试图结合藏族大学生的文化背景，将藏传佛教中的人物也加入研究，释迦牟尼和活佛与母亲一样，属于被试的重要他人，并且以信教内群体来考察其对宗教内群体的认同特点。实验结果发现，从总体来看，在再认正确率指标上，藏族大学生关于释迦牟尼、活佛的再认正确率显著低于关于自我的再认正确率，但显著高于语义判断组，这说明释迦牟尼、活佛与自我仍存在密切联结。而母亲组的再认成绩与自我组没有差异，这说明母亲作为对于个体来讲具有重要意义的他人，完全进入了个体的自我概念里。而当我们进一步考察R/K反应指标时发现，释迦牟尼参照组、母亲参照组与自我参照组的R比率没有显著差异，活佛参照组显著低于自己，但显著高于语义，也存在记忆的优势效应，与自我仍有关联。这说明R反应上，母亲、释迦牟尼活、活佛均进入了藏族大学生的自我概念，形成了稳定的宗教的精神性自我。而再认正确率指标上释迦牟尼并没有完全进入自我概念，因为从理论上讲再认正确率反映的是比较外显的加工，R指标比再认正确率指标能够更加灵敏的反映被试的自我意识成分，所以在外显的指标上没有能够完全展现出来。同时，由结果我们得知，再认率指标上释迦牟尼参照组、活佛参照组间没有显著差异，而R比率上释迦牟尼组显著高于活佛组，这说明释迦牟尼处在个体的自我图式中更中心的位置，对自我影响最大，但这种层级区分表现得比较内隐。另一方面，释迦牟尼参照组、活佛参照组的再认率显著低于母亲参照组。但进一步参考R指标发现，释迦牟尼参照组和母亲参照组没有显著差异，活佛参照组、信教的人参照组依然显著低于母亲参照组。这说明了藏族大学生的自我概念里，活佛对个体自我的影响是不及母亲的，母亲是更为亲密、重要的人物；释迦牟尼在外显的层面上低于母亲，但在内隐的指标上和母亲没有差异，这不仅说明释迦牟尼和母亲对藏族大学生的自我概念有着同样的影响，还说明关于释迦牟尼的认同具有内隐性的特点。在K反应指标上五个参照组之间的成绩并没有出现显著差异，这说明K反应上并没有出现自我参照效应。 综上可以明显发现，藏族大学生存在稳定的宗教精神性自我。 4.2. 生活地区对于藏族大学生自我参照效应的影响 本研究欲从R/K反应指标分别来看生活地区对于被试自我参照的影响。结果显示，R反应上，生活在藏地的被试，母亲、释迦牟尼、活佛全都进入了自我概念，宗教人物没有出现差序性特征，并且宗教人物和母亲的影响没有出现差异。对于生活在汉地的被试，释迦牟尼和母亲进入了被试的自我概念，活佛没有完全进入被试的自我概念，但与自我仍然存在密切关联，这可能是由于释迦牟尼是藏传佛教中最神圣的存在，藏族大学生从小从父母与社会中获得了对释迦牟尼的神圣感和敬畏感，释迦牟尼的形象根深蒂固的存在于藏族大学生的自我意识中，处在自我图式的中心位置，即使生活环境改变，释迦牟尼与自我的联结并不会削弱。同时母亲的R比率高于释迦牟尼、活佛，这意味着对于生活在汉地的被试，宗教人物对于个体自我的影响不再与母亲同等重要，而是比母亲的影响低。分析其原因，可能身处异文化背景中，使其行为表现出了显著的文化框架效应，但母亲作为青少年生活中最亲密的人物，其重要性不会随生活地的变化而发生改变。 参考T检验的结果可以知道，藏地被试在释迦牟尼参照组、活佛参照组上的R比率显著高于汉地被试，自我参照组和母亲参照组没有显著差异，这也进一步说明了生活在宗教文化背景下的被试，其宗教人物与自我的联结强度是高于生活在汉地的被试的，也就是说，文化对于被试的自我构建和发展具有十分重要的影响，宗教精神性自我是会随文化环境的改变而发生变化。
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user: 5. 结论 1) 藏族大学生具有明显稳定的宗教精神性自我。 2) 在宗教精神性自我中，不同宗教人物的影响力存在差异。 3) 宗教精神性自我会随个体生活的社会文化背景的改变而发生改变。
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user: 摘要 课堂学习状态判别是了解学生课堂学习情况及教师授课情况的关键步骤，轻量化网络能够提高学习状态的判别精度，轻量化网络是在神经网络算法的基础上进行优化的网络，在本文中，我们采用改进的轻量化网络Mobilnetv2对教室课堂学生学习状态进行判别，实验结果表明，通过提出的方法得到的课堂学生学习状态判别最高达到了99.00%的精度。
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user: 1. 引言 学生课堂学习状态的研究与学生课堂学习效率及教师授课情况反馈息息相关，可作为学生课堂学习效率及教师授课情况的评价指标之一。目前课堂场景中对于学生课堂学习状态的研究主要从课堂学习行为 [ 1 ]、课堂疲劳状态 [ 2 ]、课堂人脸检测及关注度研究方面 [ 3 ] 展开，本文主要的工作是在已经检测出学生头部的基础上，对课堂中学生头部状态进行分类判别。 在计算机视觉和模式识别中，图像分类常用基于卷积神经网络的分类模型进行研究，1998年，LeNet模型 [ 4 ] 诞生，是最早的卷积神经网络之一，最早应用与MNIST [ 5 ] 手写识别数字的识别；该模型参数少且结构单一，并不适用于复杂的图像分类任务。2012年，AlexNet模型 [ 6 ] 作为ILSVR的冠军网络被人们认识，该模型使用ReLU [ 7 ] 激活函数，大大提高了训练速度，同时使用了随机失活操作，避免了一定程度上的过拟合，但对图像特征的描述及提取仍然有限。GoogLeNet模型 [ 8 ] 是ILSVR2014的冠军网络，最大特点在于引入Inception模块，该模块有四个分支且可以跨通道组织信息，大大提高了参数的利用效率，但同时也增加了计算量和出现过拟合。VGGNet模型 [ 9 ] 是ILSVR2014的亚军网络，由AlexNet模型发展而来，在卷积层使用较小的卷积核并采用多尺度训练策略，但是模型深度增加导致训练速度缓慢。ILSVR2015的冠军网络是ResNet模型 [ 10 ]，该模型旨在解决网络模型加深而错误率提高的问题，当模型复杂以后，随机梯度下降(SGD) [ 11 ] 的优化变得更加困难，而模型达不到好的学习效果。Residual结构的提出，对卷积神经网路的发展产生了重要的意义。2016年，ResNeXt [ 12 ] 通过重复一个构建块来构建，聚合了一组具有相同拓扑结构的转换，在保持复杂的限制条件下，增加基数也能很好地提高分类精度。SENet模型 [ 13 ] 是ILSVR2017的冠军网络，该网络通过额外的分支来得到每个通道的权重，自适应地校正原各通道激活值响应。2017年Mobilenet模型 [ 14 ] 提出，作为Mobilenet系列的第一个版本，该模型主要采取可分离卷积的方式，降低参数量却不降低精度。2018年Mobilenetv2模型 [ 15 ] 在Mobilenetv1的基础上加入倒残差结构，从原来的残差结构进行降维到升维变成从升维到降维。保留了低维的信息特征。 图像分类虽然层出不穷，但是对于不同的研究目标有不同的适用网络，本文针对教室场景，以学生头部为目标，改进Mobilenetv2模型对学生头部图像进行分类，最后进行学习状态的判别。
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user: 2. 基本原理 2.1. Mobilenetv2 MobileNetv2 [ 15 ] 网络由google团队在2018年提出，在MobileNetv2网络中的重点是倒残差结构，如图1所示，(a)是Resnet网络中的残差结构，(b)是MobileNetv2中的倒残差结构。在残差结构中是1 × 1卷积降维到3 × 3卷积再到1 × 1卷积升维，在倒残差结构中正好相反，是1 × 1卷积升维到3 × 3卷积再到1 × 1卷积降维。这样做的原因在于高维信息通过ReLU激活函数后丢失的信息更少，而低维的运用ReLU激活函数信息丢失比较多，所以在最后一个1 × 1的卷积层使用线性激活函数，来保留低维的信息特征。 图1. 残差块与倒残差块 表1是MobileNetv2网络的结构表，其中t代表的是扩展因子(倒残差结构中第一个1 × 1卷积的扩展因子)，c代表输出特征矩阵的通道，n代表倒残差结构重复的次数，s代表步距(注意：这里的步距只是针对重复n次的第一层倒残差结构，后面的都默认为1)。步距不同的网络结构如图2所示。 Table 1 MobileNet v2 network structur Input Operator t c n s 224 2 × 3 Conv2d - 32 1 2 112 2 × 3 2 bottleneck 1 16 1 1 112 2 × 16 bottleneck 6 24 2 2 56 2 × 24 bottleneck 6 32 3 2 2 8 2 × 3 2 bottleneck 6 64 4 2 1 4 2 × 64 bottleneck 6 96 3 1 1 4 2 × 96 bottleneck 6 160 3 2 7 2 × 160 bottleneck 6 320 1 1 7 2 × 320 Con2d 1 × 1 - 1280 1 1 7 2 × 1280 Avgpool 7 × 7 - - 1 - 1 × 1 × 1280 Con2d 1 × 1 - k - 表1. MobileNet v2网络结构 图2. Stride不同的网络结构 2.2. 激活函数 2.2.1. ReLU函数 ReLU函数是目前深度学习中用得较多且广受欢迎的非线性激活函数。在 x ≥ 0 时才有非零输出，在 x < 0 时输出为0，将ReLU函数定义为： f ( x ) = max ( 0 ， x ) (1) 且函数曲线如图3所示。 图3. ReLU函数曲线 经过求导计算，可得(1)的导函数为： f ′ ( x ) = max ( 0 ， 1 ) (2) 由(2)可知，ReLU函数其实上是最大值函数，与Sigmoid及Tanh函数相比，当输入值为正数时，ReLU函数运算非常简单且快速，同时也避免了梯度消失。拥有更加好的网络性能。当输入为负数时，ReLU是完全不被激活的，ReLU函数就会和Sigmoid及Tanh函数存在一样的问题。 2.2.2. Swish函数 Swish函数是x与sigmoid函数的结合，公式为 (3) 且函数曲线如图4。 图4. Swish函数曲线(β = 1) 对(3)求导可得： (4) 由(4)可以看出，β是个常数且Swish激活函数具备有下界、平滑、非单调的特性。其也被看成是介于线性函数与ReLU函数之间的平滑函数。Swish激活函数在正值区域可以达到任何高度，避免了由于封顶而导致的梯度饱和。对负值区域，与ReLU相比，有轻微的梯度流。平滑的激活函数允许更好的信息深入神经网络，从而得到更好的准确性和泛化。
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user: 3. 方法 3.1. 数据增强 在深度学习中，样本数量越多，训练出来的模型效果越好，模型的泛化能力越强。由于自建数据集的样本数量不是很多，为了提高模型的泛化能力，本文采用了三种方法对原有的数据进行增强，包括颜色扰动、高斯噪声滤波以及水平翻转。颜色扰动，指在某一个颜色空间通过增加或减少某些颜色分量，或者更改颜色通道的顺序。高斯噪声就是符合高斯正态分布的误差。有时我们需向标准数据中加入合适的高斯噪声来让数据变得有一定误差，从而让数据变得更具有实验价值。水平翻转是翻转中的一种，它是以坐标y轴为对称轴进行操作的过程，我们在这里使用水平翻转而没有使用全方位翻转的原因在于我们的数据具有一定程度的相似性，而且我们识别抬头低头的状态多数都是从正常的视觉出发，为了让数据增强具有合理性，我们使用了水平翻转。操作效果图如图5。 其中(a)表示原图，(b)表示经过颜色扰动后的图，(c)表示添加高斯噪声后的图，(d)表示水平翻转后的图。 3.2. 更换激活函数 激活函数是在激活层起主要作用的非线性函数，Mobilenetv2模型用到的激活函数为ReLU6，ReLU6其实是ReLU函数的变形，它的定义如下式： (5) 且函数曲线如图6。 ReLU6函数实际上是把ReLU函数取了上界，但当在负值区域，容易出现函数失活的问题，所以考虑一种更好的激活函数Swish来替代ReLU6。 图5. 数据增强效果图 图6. ReLU函数曲线图
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user: 摘要 为了说明乡土树种为何能耐受重金属等不良环境因子的胁迫，以及乡土树种根际土壤微生物群落与环境因子的相互关系，用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)，分别测定了枫香、银杏、紫玉兰、国槐等乡土树种根际土壤Mn、Pb、Zn、Cu、Cd、As等重金属的含量，利用lltmina高通量测序手段，对乡土树种根际土壤细菌群落进行比较分析。结果表明：① 枫香、银杏、紫玉兰、国槐对重金属元素Mn、Zn、As、Pb有较强耐性；② KQ (矿区)组变形菌门、绿弯菌门、硝化螺旋菌门、芽单胞菌门的丰度明显高于FKQ (非矿区)组；③ 矿区乡土树种根际土壤特征微生物为硝化螺菌属与根瘤菌属，推测二者的作用主要是通过改变土壤中的氮环境，增强植物固氮循环，提高植物代谢能力，从而强化植物对重金属的耐受性。由此可见，重金属对乡土树种根际土壤微生物多样性和细菌群落结构具有重要的影响，根际土壤微生物对植物的重金属耐性及吸收能力具有重要的调控作用。
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user: 1. 引言 近年来，随着我国经济的高速发展及工业化进程的加快，土壤重金属污染的程度也不断加剧。据2014年的《全国土壤污染状况调查公报》报道，受Cd、Pb、Hg、Cr、Zn、Ni、As、Cu等重金属污染的土壤占19.4%，其中，受Cd、As、Pb等重金属污染的耕地面积达2 × 10 5 km 2 ，约占耕地总面积的1/5 [ 1 ]。目前，土壤重金属污染治理主要有物理修复、化学修复和生物修复。物理修复成本较高，化学修复易对环境造成二次污染；生物修复操作简单，但占地面积大，修复时间较长，且目前发现的超累积植物(hyperaccumulator)数量不多，生物量小，因而该技术仍未得到大面积的推广应用。目前，对土壤重金属污染修复的研究大多集中在草本植物方面，而对木本植物少有涉及。 河池地处桂西北，矿产资源丰富，其中锌、锡、锑、铟产量在全国占有重要地位，所辖的南丹县是全国最大的锡和锌生产基地，还伴生有大量的镉、银、钨、铅、铜、锑、铟、镓、镉、硒等稀散金属及硫、砷等非金属矿产 [ 2 ]。本研究从乡土树种对土壤重金属的耐受性、吸收能力及根际土壤微生物多样性角度考虑，利用lltmina高通量测序技术，从细菌多样性、群落结构及其与土壤化学性质的相互关系等方面，比较分析矿区与非矿区乡土树种根际土壤细菌对重金属的响应程度，以期在今后的实际运用中，分别发挥植物、微生物修复的优点，构建利用乡土树种根际土壤微生物协同处理矿区或其他重金属异常区土壤重金属污染的技术方法。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 样品采集与处理 采样点主要选择在河池市境内的选矿厂、冶炼厂、矿物运输的交通要道等区域。以南丹矿区为中心，尽量选择重金属污染比较严重的区域进行野外调研和样品采集，用GPS进行定位。 2019年10月中旬至2020年5月下旬，先后多次到河池有色金属矿区、冶炼厂及土壤重金属异常区周围进行调研采样。选择长势比较一致的植株，每种乡土树种均采集3株以上不同植株的根际土壤样品和叶片样品。为了更好地说明不同重金属胁迫对植物根际土壤微生物多样性的影响，同时采集非矿区相应乡土树种的根际土壤样品和叶片样品作为对照。 土壤样品采集时，按梅花形采样法采集相应植株树冠垂直投影范围内0~20 cm的根际土，用四分法取样，一部分土壤样品存于灭菌的塑料自封袋中，低温保存，尽快带回实验室，并放入−86℃超低温冰冻箱中保存，用于土壤微生物DNA序列测定及微生物多样性分析；另一部分土壤样品经自然风干、研磨过筛后，密封于塑料封口袋中，供土壤理化性质及重金属含量的测定。 采集叶片样品时，尽量采集不同部位的正常叶片，保持叶片完整，同时做好相应的采样记录。将叶片样品带回实验室后，及时用清水和去离子水洗涤，超声洗净后，置于105℃的电热鼓风恒温干燥箱中杀青30 min，再将温度调至60℃烘干，研磨粉碎，过100尼龙筛，装入塑料封口袋中，阴凉干燥处保存，备用。 2.2. 实验方法 2.2.1. 土壤理化性质的测定 水分含量测定用重量法，土壤全氮测定用半微量凯氏法 [ 3 ]，土壤全磷测定用NaOH熔融—钼锑抗比色法 [ 4 ]，土壤全钾的测定用NaOH熔融—火焰光度法 [ 4 ]。 2.2.2. 重金属含量的测定 土壤样品和叶片样品重金属含量的测定，用湿法消解，电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)进行 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]。 2.2.3. 土壤微生物DNA序列的测定 利用Fast kit DNA试剂盒提取根际土壤总DNA，储存于−20℃冰箱中保存备用。扩增16S rRNA基因的V3-V4区域，并送至MiSeq测序平台测序 [ 10 ]。其主要流程为：样品制备→核酸质检→PCR扩增→产物纯化制备→文库质检→MiSeq上机测序。 2.2.4. 数据处理 每个样品均做3个重复，结果取平均值，数据处理分析用Excel 2010和SPSS 22.0进行 [ 11 ]。高通量测序数据使用QIIME1 Pipeline V1.9.0处理和分析原始序列 [ 12 ]。ANCOM，ANOVA，Kruskal Wallis，LEfSe和DEseq2等方法被运用来鉴定分组和样本间丰度有差异的细菌 [ 13 ]。 Alpha多样性以及Beta多样性的分析主要用qiime2 diversity插件完成。Alpha多样性指数是对某个样品中物种多样性的分析，包含样品中的物种组成的丰富度和均匀度两个因素，通常用ObservedOTU，Shannon以及Faith’s Phylogenetic Diversity等指数来评估某个样本的物种多样性，指数越高，表明样本的多样性越复杂。 β多样性分析(β diversity)根据样本的OTU丰度信息计算Bray Curtis，Weighted Unifrac和Unweighted Unifrac距离来评估不同样品间的微生物群落结构差异。
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user: 4. 讨论 4.1. 重金属对根际土壤细菌多样性的影响 随着矿物开采、金属冶炼加工、化工生产、化肥农药施用等人类活动强度的不断增加，重金属污染已成为当今人类社会面临的突出问题。土壤是一个复杂的体系，其容纳量有限，随着有毒有害物质的积累，最终必定会导致土壤环境的恶化。土壤微生物是土壤的重要组成部分，其活性和群落结构变化是衡量土壤质量的重要指标 [ 14 ]。相关研究结果表明，土壤微生物群落的变化，可以敏感地反映土壤重金属污染的状况 [ 15 ]。本研究结果表明，从细菌Alpha-多样性Chao指数和Shanno指数来看，FKQ均大于KQ。一些研究者发现，土壤受到重金属污染后，在一定时间内，微生物多样性呈下降趋势，但这种影响因土壤类型、重金属污染剂量和污染周期长短而异 [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ]，本研究所得的结果与之相似。 图8. 属水平微生物物种与表型之间的相互关系热图 4.2. 重金属对根际土壤细菌群落结构的影响 实验结果表明，土壤重金属背景不同，即KQ与FKQ 对乡土树种根际细菌群落结构(Beta–多样性)有显著影响。基于PCoA结果发现，KQ与FKQ细菌群落沿Axis.1轴出现显著分离，说明KQ与FKQ根际土壤细菌群落结构的差异明显。 通过对实验结果的比较分析可知，在门水平上，在KQ组与FKQ组中，根际细菌群落变形菌门、放线菌门、绿弯菌门、硝化螺旋菌门、芽单胞菌门为优势菌门，这与赵立君 [ 19 ] 等人的相关研究结果一致；在属水平上，KQ组乡土树种根际特征微生物为根瘤菌属、硝化螺菌属，说明这两种特征菌属对重金属有较强的耐受性，由此推测，生活在矿区的乡土树种，之所以能够很好地适应矿区重金属污染的环境，并且生长良好，可能与其根际特征微生物密切相关。硝化螺菌属于硝化细菌，硝化细菌是完成氮循环的关键细菌 [ 20 ]，它能将土壤中的氨或铵盐转变为硝酸盐，增加植物可利用的氮素；根瘤菌属是一类固氮细菌，可通过改变土壤中的氮环境来提高植物的氮循环，增加植物的抗逆性，从而对重金属矿区和工业废弃地的土壤污染起到修复作用，这与黄兴如 [ 21 ] 及张洁 [ 22 ] 等人的研究结果一致。 4.3. 根际细菌群落与土壤环境的相互关系 利用RDA分析细菌群落时发现，土壤理化性质中的pH和TP对细菌群落分布的有较大的影响；As、Cu、Zn、Pb等重金属元素对乡土树种根际土壤微生物具有较大影响，其中，硝化螺菌属和芽胞梭菌属与Zn、Pb具有极显著的正相关，这与王梦姣 [ 23 ] 等人的研究结果相似。
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user: 5. 结论 通过以上实验数据及分析讨论，可以初步得到以下结论： 1) 根际土壤微生物对植物吸收重金属具有重要的调控作用。 2) 乡土树种枫香、银杏、紫玉兰、国槐对重金属元素Mn、Zn、As、Pb有较强耐性，之所以能在重金属含量较高的土壤环境中正常生长，与其根际土壤细菌群落结构多样性密切相关。 3) 重金属对不同乡土树种根际土壤细菌群落具有较大的影响，其中，KQ组变形菌门、绿弯菌门、硝化螺旋菌门、芽单胞菌门的丰度明显高于FKQ组；在属水平上，矿区乡土树种(KQ组)根际土壤特征微生物为硝化螺菌属与根瘤菌属，可能通过改变土壤中的氮环境，增强植物的固氮作用和氮循环，提高植物代谢能力，从而强化植物对重金属的耐性。
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user: 摘要 密钥协商算法允许参与者在非安全信道中交换信息共同协商会话密钥用于保密通信，是密码学中最关键技术之一。本文基于RLWE困难问题，利用四舍五入密钥共识算法，Filtering引理及哈希函数，设计了一个新的基于RLWE困难问题的认证密钥协商算法。新的认证密钥协商算法具有高效与可证明安全的特点。
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user: 1. 引言 格是一种建立在偏序集合上的代数结构，起源于1611年开普勒提出的关于容器内堆放等半径小球所达最大密度的猜想。后来格作为一种密码分析工具用于攻击破解密码体制 [ 1 ] [ 2 ]。1996年，美国布朗大学的Jeffrey Hoffstein、Jill Pipher和Joseph H. Silverman三位数学教授发明了一种公钥密码体制NTRU [ 3 ]。2009年，Gentry基于格密码构造了首个全同态密码方案 [ 4 ]，格密码得到极大的发展。2015年美国国家标准研究和技术研究学院发布了“后量子密码报告” [ 5 ]。报告表明，由于计算机运算速度的不断提高，现有的公钥密码在未来面临着极大的挑战。NIST在全球范围内征集后量子密码算法标准。具有抗量子计算的格密码公被认为最具竞争力的后量子算法。尤其近几年格密码得到快速发展，许多优秀的研究成果 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 如雨后春笋一般出现。 近几年国内在后量子密码算法研究方面也取得了很大的进展。2018年6月，由国家密码管理局指导，中国密码学会同密码行业标准化技术委员会，商用密码检测中心共同组织实施，全国密码算法设计竞赛开始，历时一年半，于2019年12月分别遴选出公钥密码算法和分组密码算法一、二、三等奖 [ 9 ]。 国内外格密码发展一片欣欣向荣，产生很多优秀的算法。 [ 10 ] [ 11 ] 等论文直接使用格困难问题设计密钥封装方案，具有高效与可证明安全性的特点。J. W. Bos，L. Ducas，E. Kiltz，T. Lepoint等人提出了一种基于CCA安全加密的可认证密钥交换通用结构 [ 12 ]，在此论文中提到了一种通用的数字签名方案，具有简单直接的特点，但签名过程较为繁琐效率低，且有私钥泄露的风险，不具备完全向前保密性。 [ 13 ] [ 14 ] 提出将密钥共识机制与RLWE困难问题相结合的方案，此类方案较为成熟，现在仍未发现有效的破解方案，丰富了密钥封装方案的思路。但是这些密钥协商方案没有认证的功能，也就是在密钥协商过程中没有对双方的身份和收到的消息进行认证。 本文基于RLWE困难问题，结合数字签名技术，设计了一种更加安全高效的具有认证功能的密钥协商算法。算法仅用一对密钥对进行加密处理，通过中止技术来解决私钥泄露问题。由于在签名方案中，不存在交互，因此签名者不需要将中止的签名包含到最终签名中。如果签名者需要中止，他只需重新运行协议，直到获得正确范围内的签名。这样可以提高签名效率，从而保证通信的安全性，高效性，真实性，不可抵赖性和完整性。
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user: 3. 基于RLWE认证密钥协商算法 根据我们在预备知识中介绍的数字签名与密钥协商的知识，本文提出一个基于格的可认证密钥协商方案，方案介绍如下： 密钥生成：这里使用种子seed生成矩阵 (1) R q 的系数 (2) 随机生成私钥 (3) 生成公钥 数字签名验证： Initiator → Responder (1) 使用密钥对对Initiator公钥进行数字签名 (2) ，对Y 1 进行验证 Responder → Initiator (1) ， 使用临时密钥对 和V进行数字签名 (2) 密钥协商： (1) ， (2) (3) (4) (5) (6) 总流程图如下所示： Initiator Responder R q 的系数 公钥 和私钥 为对 数字签名返回值 为返回的辅助验证信号，c为返回HASH值 通过验证算法继续，未通过算法中断，重新开始
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user: 4. 算法分析 4.1. 正确性分析 由第二章方案流程图可知： 。 故 因为我们 均随机取自均匀二项分布 ，他们都是很小的取值，因此可以确定 ，由1.5可知，当我们密钥共识的两个输入值距离 ，时，就可以推出 。密钥共识算法的正确性与安全性已证，请看1.5。 4.2. 安全性分析 1) CCA2可证明安全。我们在这里设计一个游戏G0 Game G0： 在此游戏中，任意一个敌手A都不能以绝对的优势可以分辩出 和 那个是算法产生的，那个是随机选取的，即绝对值 是可忽略的。 2) 已知密钥安全：对于参与多个协议的参与者，一次共享密钥的泄露不会影响其他共享密钥的安全进行，换句话说，攻击者A无法根据本次的共享密钥得出参与者的其他共享密钥，称为该方案满足已知密钥安全。 此方案共享密钥的生成不仅与参与者的公钥和私钥有关，且与含噪声的四舍五入KC协议有关，K 1 ，K 2 是在一个范围内近似相同，所以攻击者即使知道共享密钥的值，也不能推测出关于密钥对的相关信息，即满足已知密钥安全。 3) 可抵抗中间人攻击：由于数字签名的存在，此算法可以抵抗中间人攻击。此数字签名具有安全性与不可复制性。有主动性敌手，在不知道私钥的情况下，没有办法攻击成功。由于数字签名特点，也使这个算法具有了密钥泄露伪装安全，即在一方长期泄露密钥的情况下，仍没有办法通过数字签名认证，从而实现共享密钥生成。 4) 密钥控制安全：由于本方案中密钥的建立是由所有参与者的密钥对信息共同参与生成，因此共享密钥的生成是具有随机性和不可预测性，任何一个参与者或者敌手都不能把共享密钥设定为某个确定的值，此方案符合密钥控制安全。 4.3. 效率分析 本方案是在环格的基础上设计的一个带数字签名的密钥协商方案，相对于标准格，R-LWE相对于LWE 允许在相同通信量的情况下传输更大的消息。此方案中使用的基于RLWE的密钥协商协议与其他协议方案相比较，相应计算量和通信量明显减少，是一种简洁高效的后量子PAKE协议，这里 [ 14 ] 对此密钥协商方案有详细效率分析。而我们在前面讲过，CCA 安全公钥加密的认证密钥交换通用构造在数字签名部分具有效率低的缺点，而我们改进使用基于R-LWE带异常终止的数字签名，相对于其他数字签名具有更好安全性与高效性。因此整个方案相对于使用CCA 安全公钥加密的认证密钥交换通用构造效率更高。
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user: 5. 总结 本文是在阅读大量相关文献后设计的一个在格R-LWE困难问题上可认证密钥协商方案。该方案使用了密钥协商与数字签名，具有安全性，高效性，真实性，不可抵赖性和完整性的特点，但仍存在着效率以及实用性的问题，下一步准备把这个方案与现实场景相结合，提高它的实际工作效率，实现这个方案的价值。
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user: 摘要 针对传统服饰体验设计评价中缺乏刺绣的感性意象研究，本文提出一种基于KE-PCA法融合眼动数据的黎平县苗侗民族服饰刺绣绣种–意象认知评价方法。首先，运用KE法提取代表性视觉意象集，使用系统聚类法提取代表性意象词对；其次，使用眼动追踪技术提取代表性绣种工艺，要求专业绣娘制作单一代表性样本实物组成代表性样本图集；接着，获取主观评价和眼动生理数据采用单因素方差分析筛选指标；最后，基于PCA法融合多维指标建立综合评价模型。最终依次计算刺绣绣种–意象评价综合特征值，以此获得绣种–意象排序关系，继而提炼出与用户视觉认知关联的绣种及其权重排序推断出刺绣体验设计的优选方案，并以苗族刺绣制品为例验证其可行性。本文旨在为协助面向用户感性体验的服饰刺绣创新设计和感性服饰体验设计提供民族服饰刺绣的意象选择和参考。
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user: 1. 引言 黎平县是一个以苗族、侗族为主的少数民族聚集地，位于贵州省的东南方向，与湖南、广西两地接壤。精湛的刺绣工艺、大胆的用色和富有思想内涵的图案，形成当地独具特色的服饰设计风格 [ 1 ]，刺绣作为服饰设计中最具装饰效果的要素之一，不同的刺绣绣种可以诱发人产生丰富的视觉。同时，诸多学者针对不同文化背景下衍生的刺绣技艺展开研究 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]，证明刺绣针线中赋有独特的“语言”，人们通过这些文化产物去了解蕴含在其中的民族历史发展、文化演变和民族情愫等内隐性信息 [ 5 ]，再经过大脑认知识别处理后以语言进行表述的抽象表征 [ 6 ]，这个过程称为感性意象认知过程。 随着服饰装饰设计多样与个性化的发展，消费者在消费过程中不再满足于款式、色彩、材质的基本需求，逐渐注重视、触等知觉与大脑记忆组成的感性体验设计。服饰感性体验设计是一个集生理和心理层次多个因素于一体的复杂设计过程，服饰感性体验是依托人的感官而存在的。 研究表明，在人的感知系统中，视觉系统的基本功能是对外界对象属性进行直观的识别，根据认知视觉运动理论 [ 7 ]，人的眼球运动蕴含着有关人的意图和行为的大量丰富信息 [ 8 ]，眼动测量技术作为一种评估视觉信息手段逐渐普遍化进入我们的视野当中，具有准确性高、稳定性好、干扰性低、简单易操作等优点，是一种依靠眼动指标探索用户认知加工过程及心理负担程度的分析手段。国外学者Kahneman和Beatty [ 9 ] 在人们执行心理任务时对瞬间负荷的研究中，提出了瞳孔直径是研究认知负荷的有效指标。国内诸多学者也以眼动信号为媒介，运用眼动技术 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] 将文化特征的感性意象量化分析，建立一种心理和生理结合的提取方法。 服饰中的刺绣作为一种高频率运用的设计要素，对于消费者的感性体验具有较大影响，但是研究层次分布在刺绣的色彩、纹样领域，对于单一绣种–意象的认知评价研究尚未进行深入研究。因此，为了将刺绣内隐的感性意象与用户的感性需求关联并外显化，提升传统民族服饰刺绣绣种在现代服装感性体验设计中的有效性和合理性，本文在感性工学理论的支持下，运用PCA法融合生理及心理评价指标，对刺绣感性意象进行量化并构建一种融合多评价指标的黎平县苗侗民族服饰刺绣绣种–意象认知评价模型，以此探讨了黎平县苗侗民族服饰刺绣绣种中的感性属性。旨在为协助面向用户感性体验的服饰刺绣创新设计和感性服饰体验设计提供民族服饰刺绣的意象选择和参考。
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user: 4. 结语 针对传统服饰体验设计评价中缺乏刺绣的感性意象研究，本文提出一种基于KE-PCA法融合眼动数据的黎平县苗侗民族服饰刺绣绣种–意象认知评价方法。并以苗族刺绣为例对该方法进行案例验证。在KE理论支持下，将眼动测量技术引入民族刺绣绣种的感性意象评价研究中，使用PCA法融合主观和客观评价数据构建评价模型，并计算综合特征值推测样本意象构成排序。研究结论既可辅助设计师根据用户的实用性、感性需求、视觉或触觉效果等指标综合考虑，使服饰设计更加符合消费者需求，从侧面帮助设计师更好把握民族刺绣技法，并加以合理运用。也可辅助商家向消费者推荐符合其意象需求的刺绣产品。同时，此方法也适应于当下流行的体验式购物和个性化定制模式下的评价研究。
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user: 摘要 随着电子商务技术的不断发展与应用，物资的利用率却并未随之相应提高，因此带来的是大量价值的浪费与闲置。根据创建节约型社会的需要，如何有效提高物资的回收与流转尤为重要。而在传统的电子商务技术的物资回收流转中，如何解决因信息不对称带来的信任缺失问题非常困难。本文研究在小型区域的物资回收流转过程中如何通过区块链技术提高物资流转的多方信任程度从而提高物资回收流转概率和减少价值浪费，创新地使用零知识证明技术保证价值流转过程中地隐私。并且，本文在典型的小型特征区域进行基于区块链技术的高可信度物资回收流转系统的设计、实现与应用。结果表明，区块链技术在小型区域价值流转系统中构建了新的基于算法的信任机制体系，减少信息不对称带来的信任缺失问题，有效提高价值流转效率。
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user: 1. 引言 近些年来，随着电子商务技术的不断发展与应用，人们在电子商务平台上的消费次数与消费水平不断提高，相应的，资源的利用效率却在降低，如何提高资源价值流转效率成为建设节约型社会的重要问题。闲置资源再交易是一种重要的资源流转方式。但是，传统的在线闲置资源再交易由于网络环境的虚拟性、不确定性，使得交易双方信息的不对称性很高，并且由于网络交易欺诈行为的不断发生，导致消费者对在线的个人与个人之前的交易的感知风险大大增加，不信任感也随之加强，因此信任问题在事实上成为了在线闲置资源再交易与价值流转的最大障碍 [ 1 ]。因此，优化闲置资源再交易的信任机制能够有效保证价值流转从而提高资源利用效率，充分利用物资价值，加快价值流转，减少价值浪费。 传统的电子商务信度体系往往基于用户和商家的反馈，以著名的电子商务供应商Amazon为例，其提供了交易伙伴可信度与交易商品可信度两种可信度评级体系，用户通过五星评级系统、评论等方式赋予商家或商品的可信度评级，从而实现其信任机制 [ 2 ]。 由于信任程度对电子商务领域的巨大影响，不少学者对其信任机制进行了深入的研究。例如，王旭方等人建立了一种基于模糊理论的P2P电子商务信任模型，将信任化分为直接信任和推荐信任。用模糊集来刻画直接信任值，对影响信任主体的多种因素给出了详细的模糊综合评判算法。利用交易金额和交易时间来确定推荐信任的权值 [ 3 ]。张辉等人开展了基于信任相似度的P2P电子商务信任机制研究，通过计算评价向量的相似度对评价的真实性进行准确的评估，提高了信任机制抗攻击的能力，并且引入惩罚因子，从而遏制欺诈节点的恶意行为 [ 4 ]。 总体来说，包含上述研究在内的一系列有关电子商务的信任机制研究虽然取得了一系列的进展，但是在在线闲置物品交易领域仍然存在着局限，主要的表现如下： 1) 难以遏制交易的恶意刷单行为。由于流行的在线闲置物品交易平台开放自由的特性，相比起传统电商的注册门槛极低，刷单成本接近于零，在目前流行的闲置物品流转平台上，可以非常轻易地伪造一笔订单的完成，包括用户双方互相的评价信息。 2) 难以保证交易双方的隐私性。在当前流行的闲置物品流转平台上，卖家的交易记录是公开透明的，第三人可以查询卖家的历史交易记录，这也是第三人评价卖家信任的重要方式，然而同时却造成了隐私的泄露。 区块链技术是分布式数据存储、加密算法、共识算法等多种计算机技术的创新应用模式，拥有去中心化、透明性、防篡改性等性质。陈纯认为，任何需要信任的生活场景都可以尝试用区块链技术进行解决 [ 5 ]。在共享经济与房屋租赁交易问题上，林永民等人构建了基于区块链技术的房屋租赁信息生态圈模型，通过非对称加密技术实现人与人的可信化互动；通过智能合约技术实现人与信息的可信化交易；通过块链式结构与分布式存储实现信息与环境的追溯交流 [ 6 ]。在废弃纺织品回收领域，马海景等人基于区块链技术，构建了废弃纺织品回收再利用模式，有效建立企业与顾客间的信任，满足企业内外部信息共享、快速反应的要求，推动废弃纺织品可持续发展 [ 7 ]。白云飞等人分析将区块链技术引入共享经济核算的优点与可行性，提出了基于区块链技术的共享经济核算方案，构建了基于区块链技术的大数据共享体系框架 [ 8 ]。 因此，本文尝试通过区块链技术来优化闲置资源再交易过程中的信任问题，另外，高校校园作为知识与文化层次高且人群密集的地方，电子商务具有非常大的发展潜力，是非常典型的价值流转与闲置物资再交易的小型特征区域，本文研究通过区块链技术优化高校校园价值流转的信任机制，通过使用零知识证明技术来保护闲置资源交易多方的隐私。 并且，基于上述研究内容，本文开发基于Uni-app跨平台开发框架和Gin后端框架的前后端分离软件平台，通过Docker进行部署，应用区块链技术到高校校园闲置物资再交易中，促进价值流转的效率。
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user: 2. 信任机制 传统的在线闲置资源交易平台上，买家与卖家互相之间准确获取对方的信用度。用户与用户之间需要通过平台作为信用中介，卖方在传统在线闲置资源交易平台上往往通过平台所显示的卖家出售物品的历史、评论口碑、物品信息等信息来判断买方的信用度，但是这些信息在传统闲置物品交易平台上由于易伪造性和信息不对称等原因变得不可信，用户非常容易感知其交易风险，从而影响双方信任度。传统的信任机制模型图如图1所示： 图1. 传统的价值流转平台信任模型图 以芝麻信用为代表的大数据征信系统广泛应用后相关的传统的在线闲置资源交易平台的信任程度虽然得到了较大的提升，并且有了统计学上的可度量参考值。但这种形式仍然存在一些局限，包括但不限于数据信息安全性不够高、数据信息真实性有待改进、评价体系有效性有待检验 [ 9 ]。 区块链技术从技术层面进行信任机制优化，使得用户与用户之间没有平台作为信任中介，在链式账本的技术原理下实现去中介化的信任机制。链上的交易信息是公开透明可溯源的，并且用户个人的身份信息是可匿名的，非授权不可访问。其确定性和安全性是基于数学算法的，使得价值流转双方能够在对他人信息获取和自我信息保护之间找到平衡点，实现信任优化 [ 10 ]。其信任模型如图2所示： 图2. 基于区块链技术的价值流转平台中的信任模型图
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user: 3. 系统需求 高校校园人口密集，文化素质与消费意愿高，对新技术的接纳程度更好，是非常典型的小型物资流转特征区域。高校校园内对物资流转的需求非常的大，因此本文将以高校校园为例，设计和实现一个基于区块链技术的高可信度物资回收流转系统。系统的目标人群为闲置资源拥有者和购买者，采用移动端或者PC网页端进行交易。各模块与子模块的功能如图3所示： 图3. 系统总体需求分析 高校校园基于区块链技术的高可信度物资回收流转系统总体需求可以分为账户管理、发布物资管理、收购物资管理，资金管理四个模块。账户管理模块负责用户的账户注册登入，以及相关信息的修改管理；发布物资管理模块负责物资的发布和下架，当物资被其他用户购买后，出售者可以进行发布物资订单的管理；收购物资管理模块负责物资的收购以及收购订单的管理；资金管理模块负责交易的付款和收款。
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user: 4. 关键技术 4.1. VNTChain区块链技术 在本系统中，区块链底层技术创新地采用了VNT Chain。VNT Chain是分布式智能价值网络，创造性地融合了公有链的分布式价值流转特性以及联盟链的商业属性，构建起由公有链，联盟链及跨链组成的聚合链架构。从而能够在拥有公有链的分布式价值流转特性的同时，融合联盟链信息安全共享的特性 [ 11 ]，符合高可信度物资回收流转系统的功能需求。 4.2. 智能合约 智能合约是一种在区块链中内含代码函数并能与其他合约交互的特殊协议，能够在没有第三方的情况下实现可信交易，并且在去中心化的同时这些交易具有不可篡改性。 VNTChain的智能合约采用C语言进行编写，且VNT Chain的Hubble Network 能够将C语言所编写的智能合约编译成WebAssembly格式的二进制代码运行，提供了Bottle工具实现智能合约的编译和Nodejs的合约部署与调用执行程序代码库。以订单部分为例，在本系统的智能合约编写如下所示： 4.3. 零知识证明 零知识证明(Zero-Knowledge Proof)指的是证明者可以在不向验证者提供有用的信息的情况下使验证者相信某个论断是正确的。在小型区域价值流转中，闲置资源的交易双方对交易本身的隐私性可能非常看重，然而，第三方获取交易资源本身部分信息又是非常必要的，主要表现为以下两点： 1) 第三方用户需要确定交易的进行，并从中获得交易时间、交易金额等信息来进行信誉判断。 2) 监管部门需要保证资源本身是合法的，交易需要符合相关法律。 因此，VNT Chain的Galileo Network利用零知识证明技术，将零知识证明模块化，可以快速应用和提供强大的隐私保护，完成对整个交易正确性的验证，可以验证每一笔交易而无需知晓交易的详情。
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user: 5. 系统架构 根据系统需求，本项目的技术开发架构如图4所示： 图4. 系统总体架构 本系统前端部分采用Uni-app框架实现，考虑到移动平台如安卓、ISO的兼容性不同，以及各类小程序更易被使用的特性，本系统使用Uni-app框架实现一套代码可在IOS\Android\Web\微信小程序等多个平台发布，降低开发成本，提高系统的易接收性和易传播性。 本系统的后端部分使用Docker进行部署，实现系统部署的简易化和虚拟化，并且为分布式部署提供可能。同时利用持续集成技术，每当代码仓库有更新便自动触发脚本实现代码编译与打包部署到服务器上，实现持续交付。后端使用Nodejs对VNTChain进行操作，对于不需要区块链操作的请求，本系统使用基于GO语言的Gin框架实现功能，从而保证后端性能。系统的区块链核心是VNTChain，由于交易信息属于用户隐私，因此使用零知识证明技术来避免用户隐私数据被非法窃取，创新地从技术层面上为本系统提供隐私安全保障。
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user: 6. 结语 本文通过构建基于区块链技术的价值流转平台中的信任模型，与传统的价值流转平台信任模型相比可以得出基于区块链技术的信任体系的建立对小型区域价值流转具有非常明显的促进作用。并且，基于零知识证明技术的隐私保护机制又能够解决物资流转中的用户隐私问题，这能够间接性提高对物资回收流转的信任，从而提高物资流转效率，说明了该模型具有可推广可实施的经济意义与显示意义。 通过应用，本系统创造性地使用VNTChain作为底层区块链技术，结合Hubble Network与零知识证明技术，能够满足小型特征区域如高校校园的物资交易的高信任需求，从而解决目前小型区域价值流转的痛点，加快物资流转的进程，具有非常良好的应用价值，对相关的研究提供了参考意义。