DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 惩罚一直被认为是维持社会秩序和保证社会公平的重要方式和手段。第三方惩罚(third-party punishment，TPP)指的是不涉及自身利益的第三方对违背社会规范的人做出惩罚的行为(Boyd， Gintis， Bowles， & Richerson， 2003; Bernhard， Fischbacher， & Fehr， 2006)。我们常说的路见不平拔刀相助就是对第三方惩罚形象的解释。第三方惩罚被看成道德得以形成的基石和社会规范得以存在的基本条件(Bendor & Swistak， 2001; Kurzban， Descioli， & O’Brien， 2007)。Fehr和Schmidt (1999)提出公平偏好理论认为人类有追求公平的倾向，并且建立了不公平规避模型。间接互惠理论则认为实施惩罚的第三方虽然承担一定的物质损失，但是会在其他方面得到补偿，例如好的名声等，研究证明人们倾向于认为实施第三方惩罚行为的人更值得与之合作(Barclay， 2006)。另外Quervain等人(2004)通过正电子断层扫描技术发现利他惩罚行为可以激活背侧纹状体脑区，而该脑区与奖赏加工有关。近些年越来越多的学者尝试用情绪–认知双系统理论解释利他惩罚，该理论将人的加工系统分为情绪系统和认知系统，认为人们的利他惩罚可能是由于愤怒情绪导致的，同时研究发现，人们在时间压力下面对不公平的分配结果更倾向拒绝(Cappelletti， Güth， & Ploner， 2011)。随着研究的深入发现第三方惩罚行为背后的机制要更复杂。虽然严格意义上的利他惩罚普遍存在，但是第三方惩罚并不都是利他行为，还有报复性惩罚和反社会惩罚等(汪崇金&史丹，2016；周怀峰&谢长虎，2015)。 随着社会的发展，人与人之间交往的匿名性增加，第三方惩罚的作用也越来越突显，研究表明第三方惩罚是普遍存在的，即使是一次性的接触(fehr， 2004)。第三方惩罚能够维持较高的合作水平(Fehr & Fischbacher， 2004; Boyd et al.， 2003)，但是第三方惩罚依然存在困境。惩罚会影响合作的内在动机和信任水平，人们会将自身的合作偏好解释为外在原因，即将自发为之解释为为逃避惩罚为之(Rockenbach & Fehr， 2003)。采用撤销惩罚范式的研究表明一旦将惩罚撤销，人们的合作水平会立刻下降甚至低于最初的合作水平(Mulder， Dijk， Cremer， & Wilke， 2006；陈思静，何铨，&马剑虹，2015)。不仅如此，随着研究的深入，看似利他行为背后也隐藏着经济学的规律。随着惩罚代价的上升，人们的惩罚需求下降，做出的第三方惩罚减少(范良聪，刘璐，&梁捷，2013；陈世平&薄欣，2016)。 1.1. 社会距离与利他惩罚 社会距离是心理距离的一个重要维度，反映个体间的相似性或亲近度。人类同情共感的能力会随着心理距离的增加而削弱(岳玉洁，2015)。通过控制被惩罚者与惩罚者社会距离的远近，发现社会距离对人们的惩罚决策有显著影响(Bechler，2013；徐杰，等，2017)。同样的不公平分配行为，人们对自己亲近的人的惩罚力度要显著小于社会距离比较远的分配者(梁燕玲，2013)。另外人们对自己亲友做出的不公平提议的公平性判断要高于陌生人，人们更多地会接受朋友的不公平提议(Camila， Ludovico， Felipe， & Boggio， 2011)。 1.2. 关于人情压力 中国是典型的“关系”社会，“人情”“面子”等字眼经常出现在中国人的社会生活中。人情关系主要指通过人与人之间的联系或交往来改变原有的正式的关联表现(Au & Wong， 2000)。中国社会，情、理并不是完全对立的关系。自古以来受儒家思想的影响中国讲究合情合理、通情达理，得理不让人并不是我们所推崇的。但是另一方面人情也给现实的生活带来了不少困扰，例如“人情绑架”。关于人情绑架的研究表明人情绑架会引发人情愧疚感进而引发不公平的资源分配(冯秋迪，许燕，隆逸芝，& 张旻昱，2015)。有学者将人情关系看成一种社会资源，翟学伟(2004)提出在中国的社会交往中存在社会权力的再生产，如果和有权利的人有了人情往来，就相当于自己也享有了某些特权。中国从传统社会步入现代社会，原有的亲情网逐步转化为交换网，工具性目的加强，人情成了一种投资(翟学伟，2009)。至今学术界对人情压力或者是面子并没有一个严格界定，而相关的实证研究更是少之又少。另外Lerner (2010)认为个体会以不同的法则跟不同亲密度的人交往，所以本研究认为人情法则在不同社会距离下对人们的影响应该有所不同。 综上，本研究主要用实证的方法探究人情压力对第三方惩罚的影响，以及在不同的社会距离下，人情压力的影响会发生怎样的变化，最后进一步探讨，当人情压力和惩罚代价发生冲突时，人们又会做出怎样的抉择。
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user: 2. 实验一：社会距离和人情压力对第三方惩罚的影响 2.1. 实验目的 通过控制第三方惩罚者(被试)与接受者的社会距离考察被试在不同的人情压力下对分配者做出的惩罚决策。中国属于集体社会，研究表明中国的孩子表现出父母参照相应并且从脑成像上得到证明(Zhu， Zhang， Fan， & Han， 2007)。所以我们假设当社会距离为父母时，人情压力不会对被试的惩罚决定产生显著的影响。另外，通过控制接受者是否会知道第三方的惩罚决策来控制第三方感受到的人情压力，我们假设在接受者会知道被试惩罚决定时，被试会感受到更多的人情压力。综上提出以下假设：假设1a：第三方与接受者的社会距离越近，愿意付出的惩罚代价越大；假设1b：在高人情压力条件下，第三方愿意付出的惩罚代价会显著高于低人情压力条件下的。假设1c：随着被试和接受者社会距离的拉近，人情压力对第三方惩罚的影响会逐渐加大，但是当社会距离为父母时，人情压力对第三方惩罚决策无影响。 2.2. 研究方法 实验被试：被试为来自天津某高校的学生63人，其中8名被试在任何条件下选择都一样，将其视为无效数据，最终有效被试数55人，其中男性20人，女性35人。 实验设计：采用4 (社会距离：陌生人、普通朋友、好朋友、父母) × 2 (人情压力：高、低)的被试内设计，因变量为第三方愿意付出的惩罚金额。 实验材料与程序：让被试想象以下场景：A和B共同参加一项活动得到奖金1000元，公司随机把奖金给了其中一个人A并告诉他奖金是二人共同的，结果A自己留了800元，分给了B200元。为了控制社会赞许效应，实验采用投射的方法，即问被试：假设小张是第三方，他觉得小张会付出多少钱惩罚A。小张和A的损失比例是1:3，即A损失3元，小张就会损失1元。实验操纵的是惩罚者与接受者的社会距离，即接受者B和小张的关系分别是陌生人、普通朋友、好朋友、父母，以及通过告知小张：接受者B是否会知道自己的决定以操纵人情压力变量。 2.3. 实验结果 知情与否的操作有效性检验：另外找36名被试阅读实验材料，让他们分别评价在接受者知情、不知情的情况下，对他们感受到的人情压力进行七级评分，0代表一点没有，6代表非常大。在不同条件下感受到的人情压力结果如下：陌生人不知情时(M = 1.92 ± 1.93)、知情时(M = 2.75 ± 1.66)；接受者是认识的人时，不知情(M = 2.44 ± 1.65)、知情(M = 3.33 ± 1.77)。方差分析结果表明知情与否主效应显著，F(1，35) = 15.24，p < 0.01，知情条件下的人情压力显著大于不知情条件下，知情与否自变量操作有效。 不同社会距离下面临高、低人情压力时的惩罚力度如图1。 图1. 不同社会距离下面临不同人情压力的惩罚力度(N = 55) 从图1可以看出，随着社会距离的拉近，惩罚的金额逐渐加大，除父母水平，其他社会距离水平知情条件下的惩罚金额均大于不知情条件下。对数据进行4 × 2的重复测量方差分析结果显示，社会距离主效应显著F(3，162) = 80.96，p < 0.01，效应量偏η 2 = 0.60；人情压力主效应显著，F(1，54) = 12.27，p < 0.01，效应量偏η 2 = 0.19；两自变量交互作用显著，F(3，162) = 4.00，p = 0.01。进一步进行简单效应分析结果发现，只有社会距离为父母时，人情压力的主效应不显著(p = 0.78)，父母知情不知情被试做出的惩罚决策无显著差异。并且结果显示在社会距离为普通朋友时人情压力的效应量最大，偏η 2 = 0.26。 2.4. 讨论 实验一研究表明被试与接受者的社会距离越近，愿意为之付出的惩罚代价越大，在高人情压力下，被试愿意付出的惩罚代价显著高于低人情压力的情况，分别验证了实验假设1a，1b。另外在父母水平，被试的惩罚决策不受人情压力的影响，但并不像我们假设的那样随着社会距离的拉近人情压力产生的影响增大，而是在社会距离为普通朋友时被试的决策受人情压力的影响最大，部分验证了假设1c。该结果表明人们在与普通朋友交往时最容易感受到人情压力或者说遭遇人情绑架，在与亲密朋友交往时人们会相对倾向真诚的尽力去帮助。
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user: 3. 实验二：社会距离、人情压力和惩罚代价对第三方惩罚的影响 3.1. 研究目的 舍利取义是大家共同推崇的社会规范，但生活中又有说法金钱能使鬼推磨，在公平正义面前，金钱是否真的不起作用，还是金钱万能论？另外当金钱和人情发生冲突时，人们又会做出怎样的选择。实验二在实验一的基础上加入惩罚代价自变量，在验证实验一结果的基础上，进一步探究人情压力和惩罚代价对第三方惩罚行为有怎样的影响以及社会距离在其中的调节作用。实验假设：假设2a：随着社会距离加大，惩罚代价上升，人们愿意购买惩罚券的数量下降；假设2b：在社会距离为普通朋友时，人们受人情压力的影响最大；假设2c：在各个社会距离下，随着惩罚价格的增加，人情压力对第三方惩罚的影响越来越大。 3.2. 研究方法 实验被试：来自全国各高校的大学生共233人，将所有条件下选择结果都一样的26名被试数据删除，剩余有效数据207份。其中男生111人，女生96人。 实验设计：采用4 (社会距离：陌生人、普通朋友、好朋友、父母) × 3 (惩罚代价：低、中、高) × 2 (人情压力：知情、不知情)的混合设计，其中惩罚代价为被试间变量，社会距离和人情压力为被试内变量，因变量为第三方愿意购买的惩罚券数量。 实验材料与程序：同实验一，另外加入了惩罚代价变量，描述如下两个人A和B通过共同努力得到了一笔奖金1000元，结果A只分给了B200元，告诉被试假设现在他有权利对A的行为进行惩罚，但是需要通过购买惩罚券的方式，在不同惩罚代价组每张惩罚券分别需要被试花费20元/50元/100元，但是可以让A损失100元，即被试和A的损失比例分别是1:5/1:2/1:1。1:5为低惩罚代价，1:1为高惩罚代价。同样采用投射的方式控制社会赞许效应。 3.3. 实验结果 各实验条件下被试愿意购买惩罚券数量见表1。 Table 1 Descriptive statistics of the number of participants willing to purchase penalty tickets under each condition (N = 207 社会距离 低惩罚代价组(n = 69) 中惩罚代价组(n = 72) 高惩罚代价组(n = 66) 不知情 知情 不知情 知情 不知情 知情 陌生人 2.17 ± 2.26 2.39 ± 2.31 0.76 ± 1.83 1.44 ± 2.33 0.50 ± 1.35 0.97 ± 1.70 普通朋友 2.74 ± 2.15 3.61 ± 2.06 1.63 ± 2.11 2.26 ± 2.55 1.35 ± 2.26 1.47 ± 2.10 好朋友 5.10 ± 2.43 5.16 ± 2.49 2.88 ± 2.99 3.25 ± 3.12 2.32 ± 2.92 2.89 ± 3.02 父母 5.43 ± 2.90 5.30 ± 2.87 4.04 ± 3.66 3.29 ± 3.52 3.52 ± 3.47 2.74 ± 3.20 表1. 各实验条件下被试愿意购买惩罚券数量的描述统计(N = 207) 对数据进行4 × 3 × 2的重复测量方差分析结果显示，社会距离主效应显著，F(3，612) = 101.05，p < 0.01，偏η 2 = 0.33。人情压力主效应显著，F(1，204) = 15.71，p = 0.02，偏η 2 = 0.03，社会距离与人情压力的交互作用显著(p < 0.01)。惩罚代价主效应显著，F(2，204) = 21.47，p < 0.01，偏η 2 = 0.17。三者交互作用显著(p = 0.04)。进一步进行简单效应分析，在低惩罚代价时，社会距离主效应显著(p < 0.01)，人情压力主效应不显著(p = 0.14)，二者交互作用显著(p = 0.04)，简单简单效应分析表明，只有在普通朋友条件下，人情压力主效应显著，另外社会距离为父母和好朋友时的惩罚力度无显著差异。在中等水平惩罚代价时，社会距离与人情压力主效应显著，二者交互作用显著(p < 0.01)，简单简单效应分析表明，社会距离为好朋友，普通朋友，陌生人时，接受者知情条件下被试愿意购买惩罚券的数量显著大于不知情条件下。但是父母知情时的惩罚程度显著小于父母不知情(p < 0.01)。在高惩罚代价时，社会距离主效应显著，人情压力主效应不显著，二者交互作用显著(p < 0.01)，简单简单效应分析表明，只有在社会距离为普通朋友时，人情压力的主效应不显著，另外父母知情时惩罚券购买数量显著小于不知情时(p < 0.01)。 图2. 人情压力与惩罚代价的简单效应分析图 控制社会距离进行简单效应分析，结果如图2所示：社会距离为1、2、3、4分别对应陌生人，普通朋友，好朋友和父母。在社会距离为陌生人，好朋友和父母时，人情压力的作用都是随着惩罚代价的上升而变大，只有社会距离为普通朋友时，随着惩罚代价的加大，人情压力的所起的作用迅速下降。另外社会距离为父母时，父母知情条件下被试购买的惩罚券数量总是小于不知情时。另外结果显示当社会距离为普通朋友时，人情压力的效应量最大，偏η 2 = 0.09。 3.4. 讨论 实验二结果显示社会距离和人情压力会显著影响第三方惩罚行为，并且二者的交互作用显著，验证了实验一的结果。另外随着惩罚代价的升高，被试的惩罚力度减小，说明利他行为背后也遵从着一定的经济规律。从三个自变量的效应量来看，社会距离的效应量最大，惩罚代价其次，人情压力最小。似乎“人间确有真情在”，但是也部分验证了金钱的力量，面对公平正义人们并不会做到完全舍利取义。人们在取义的同时会考虑自己需要付出多少利。研究结果显示人情压力的效应量较小，研究中实验情境是基于被试想象的，这在一定程度会减少被试对人情压力的体验。另外实验中仅通过知情、不知情来控制人情压力，真实生活中的人情压力往往复杂的多，很多时候体会到的是面对面的请求带来的人际压力。另外社会距离在惩罚代价和人情压力对第三方惩罚的影响中起调节作用，在不同的社会距离下，人情压力和惩罚代价起的作用不同。通常情况在惩罚代价比较小的时候，人们都会尽力去惩罚，人情压力起作用比较小。随着惩罚代价的加大，人们会减轻惩罚力度，并且随着惩罚代价的上升，人情压力的影响越来越大，但是社会距离为普通朋友时，惩罚代价小的时候人情压力效应量较大，随着惩罚代价的上升，人情压力效应迅速下降。也就是说人们会付出一定的代价维护这份人情关系，但是当惩罚代价高于一定水平时，人情压力不再起作用，人们不会过多的牺牲自己的利益维护与普通朋友的人情关系。当社会距离是好朋友时，在惩罚代价比较小时，人情压力起的作用很小，无论对方知情与否，惩罚者都会为他打抱不平，但是随着惩罚代价的上升，人情压力的作用也越来越大。
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user: 4. 总讨论 实验证明确实存在普遍的利他惩罚行为，即使遭遇不公平待遇的是陌生人，人们也愿意付出一定的代价去惩罚违背公平规范的人。但是实验也证明该行为背后也隐藏着经济规律，人们的惩罚行为会随着惩罚代价的上升而下降。并且社会距离会影响人们的惩罚力行为。关于第三方惩罚的机制还需要深层探究。另外从本研究中我们可以看到，中国典型的人情关系这一因素也会影响到人们做出的惩罚决策，决策者会受人情压力的影响进而改变自己的决定，可以推测，生活中当人们面临更大的人情压力时可能会做出更多非理性行为。 另外面对普通朋友这样的关系人们决策更容易受人情压力的影响，但当惩罚代价高于一定水平时，人情压力不再起作用，人们不会过多的牺牲自己的利益维护这份人情关系。人情绑架指的是基于某种目的去和一个人建立人情关系，这种关系多处于普通关系水平，所以要控制人情压力所带来的负面效应，加大惩罚代价，一定程度可以减少人情所带来的负面影响。为了维护社会规范促进社会发展，可以减少人们做出利他性惩罚行为的代价，比如对相关行为大力表彰或者其他物质的奖励或补偿，降低惩罚成本以促使社会上更多该行为的发生。另外，在社会距离为父母水平时，实验一结果显示无论父母知情与否，被试的惩罚程度无显著变化，在实验二中，父母知情的条件下要显著小于不知情。人情压力产生的效应与其他社会距离水平相反，原因可能是被试支付惩罚代价的金钱来源不同，即心理账户问题，另外父母与子女的特殊联结仅用社会距离表示显然是不充分的，具体原因后续需进一步进行探究。
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user: 5. 研究结论 本研究结果表明：1) 人情压力第三方惩罚决策有显著影响，面对人情压力人们会付出一部分自己的利益去维持人情关系；2) 惩罚代价会对人们的第三方惩罚产生显著影响，在代价比较小时，人们有更多的利他惩罚行为。3) 人们面对中等社会距离的对象时，决策受人情压力的影响最大，但是该影响也最不稳定，随着惩罚代价的上升，人情压力的作用下降，人们不会无限制牺牲自己的利益去维护这份人情关系。
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user: 摘 要 细胞生长汇合度一般指细胞贴壁并且完全舒展之后，细胞所占的面积的占培养表面面积的百分比，它作为细胞体外培养环节中的主要参数，对后续的传代培养有着重要影响。传统计算细胞生长汇合度主要的方法通过人工观察，根据经验值判断，对结果有较大的误差，不适用于大规模批量生产。为此本文采用数字图像处理技术代替人工，提出了一种基于区域生长的细胞生长汇合度计算方法。首先，采用改进的高斯-拉普拉斯算子对图像预处理增强对比度；其次，应用均值漂移算法将细胞区域和非细胞区域分离；最后，使用数学形态学操作过滤面积较小的空白区域，进而实现细胞区域与背景的有效分离，得到准确细胞的生长汇合度。本文通过实验室采集的Hela细胞数据集与人工方式相比较，保证了准确性的同时提高了计算速度，在批量生产过程中有效替代传统的人工方法进行细胞生长汇合度计算。 关键词 :细胞生长汇合度，均值漂移，高斯-拉普拉斯算子，区域生长 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 近年来，随着细胞培养技术的不断发展，为了满足细胞在研究和医学生产等的巨大需求，需要将细胞进行体外扩增培养。细胞在培养瓶中的不断扩增，由于培养瓶空间有限，当细胞生长铺满一层时因为接触抑制，细胞会停止分裂进入老化凋亡的状态，因此需要及时进行传代培养。在实际操作中，通过传代操作将贴壁细胞从一个培养瓶中取下来在稀释分装到X个培养瓶，相当于将原来的面积扩大了X倍。其中的X我们通过“生长汇合度”来确定。目前主要的方法是专业人员手工观察，采用高精密仪器，成本较大，且个人的主观性较强，没有一个客观评价的标准，不利于批量生产。 细胞显微图像的处理识别是生物学和医学领域研究的重要手段，图像处理技术有可能为实现细胞汇合度的客观准确评价提供新的手段。近年来随着图像处理技术在细胞研究领域的深入研究，针对不同细胞类别图像的特征，涌现了许多推进细胞领域发展的文献。然而，目前的相关研究工作主要针对切片细胞图像，对于形态多样化的体外培养贴壁细胞图像研究鲜见报道。相较于切片细胞图像，贴壁细胞由于未经染色、图像的前景和背景不易区分，更加具有挑战性。区别于图像处理细胞生长汇合度计算，传统的人工方法存在以下问题：1) 需要专业人员观察；2) 观察结果受到操作人的主观性；3) 不利于应用于大规模生产。因此，采用图像处理技术对细胞图像进行分析已经成为细胞研究领域的热门发展方向。
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user: 2. 相关研究 目前已有许多比较成熟的切片细胞分割处理算法，针对细胞分割问题，已经催生出多种方法 [ 1 ] - [ 8 ]。目前，传统的方法大致可分为如下几类：第一类基于图像阈值的方法，例如直方图阈值的双峰法、迭代法、自适应阈值法等；第二类基于边缘检测的方法，例如Canny算子、Sobel算子、Marr算子等；第三类基于聚类的方法，例如模糊C均值聚类算法、K-Means算法等。 基于图像阈值的分割方法是一种广泛使用的图像分割技术，它利用图像前景和背景在灰度空间上的差异，将图像视为不同灰度级的组合。目前主要方法针对前后景有较大灰度差的情况下有较好的结果，而观察贴壁细胞对象和背景不易区分的特点发现不适用该类方法。 基于边缘检测基本思想是利用边缘增强算子，突出图像中的局部边缘，再通过某一阈值确定边缘强度从而来提取边缘点集。但是由于图像噪声和图像模糊的干扰，检测到的边界可能出现间断的情况。对比了常用的Sobel算子、Canny算子、Log算子等发现每一种算子都针对某一图像特性有较好的效果，但是对较为复杂的细胞图像分割效果不理想。 近年来随着数学各分支在理论和应用上的不断突破，产生不少新的分割算法，例如杨小青等提出的基于形态学的显微细胞图像处理与应用 [ 9 ]，对于离散的背景单一情况有较好的效果，不适用复杂背景；伏雪等提出的一种基于Mean-Shift改进的图像分割算法，既考虑了图像的边缘信息又减少了训练和分类的复杂度，但还是会产生过分割的情况；基于神经网络的图像分割算法 [ 5 ] 是目前研究较多的分割算法，机器学习依赖人工设计特征表达，如提取图像形状、大小等得到最有特征集。但是这种人工的选取以来大量专业知识，且无法将要预先得到所有特征，在实际使用中有局限性。例如U-Net也只是应用在实验研究和视觉比赛中。 基于区域的分割方法是近年来计算机视觉研究中十分关注的图像分割算法，其基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成区域。在实际应用中发现需要解决三个问题：(1) 找到一组代表所有去要区分区域的种子点；(2) 在种子正常过程中准确找到相同区域的像素点；(3) 判定终止生长的条件。常见的有区域增长分割、区域分离合并分割算法，如蒋秋霖等 [ 10 ] 提出的基于区域生长算法的脑肿瘤图像分割，通过使用迭代法确定自适应阈值，精度达到97.41%，误检率和漏检率均大幅度减少；潘家辉等 [ 11 ] 提出的基于区域生长算法的CT序列图像分割，与人工分割相比，平均相对误差为1.06%；刘应乾提出的基于Gabor滤波与区域生长的细胞分割 [ 12 ] 对于噪声不敏感，有较好结果。 考虑上述方法的优缺点本文提出一种改进的区域生长的方法，能够基本解决显微细胞图像的前后景分离问题，在不破坏细胞生长环境的条件下，应用图像处理技术对细胞生长汇合度客观准确的自动检测，为细胞显微图像自动分析技术的建立提供了理论和实验依据。
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user: 3. 算法概述 本文提出的基于区域生长的细胞生长汇合度计算方法，其基本流程如图1所示。 1) 通过滤波先消除噪声影响，再锐化边缘，开始默认进行两次拉普拉斯锐化处理； 2) 采用均值漂移算法对预处理的图像进行粗分，将颜色相似的区域合并(对图像多维度数据颜色值(RGB)与空间位置 ( x ， y ) ，有颜色半径cr和空间半径sr。对于图像内任一点为中心，sr为半径区域内的所有点，先找到RGB值在cr范围内的点作为样本点，通过计算样本点与中心点的向量均值，作为新的中心，移动直至收敛。此时之前所有的样本点都会连通并且像素值等于该收敛点的值)，并用漫水填充算法填充各个类区域，分离色彩相近的不同区域； 3) 通过并查集的数据结构存取各个类区域，通过颜色、大小等属性提取出背景区域； 4) 形态学运算过滤较小面积区域； 5) 计算得到细胞区域面积占图像大小比例如果大于75%，输出结果，否则重新从步骤一开始计算，此时只需进行一次拉普拉斯变化，最后直接输出结果。 3.1. 图像增强预处理 观察显微镜细胞图像，我们可以清楚看到细胞边缘区域与背景区域有较大差异，而内部区域与背景对比度低，且存在干扰的纹理、杂质物质等导致错误分割的因素，因此需要对图像进行预处理操作。本文预处理流程为：对原图进行几何变换和高斯模糊，用来降低计算量，再通过边缘检测算法，可有效的将前景细胞图像增强并进一步降低背景干扰因素。 图1. 细胞生长汇合度计算框架 根据Marr和Hildreth [ 1 ] 提出的观点，本文采用 ∇ 2 G 滤波器进行边缘提取。 其中 ∇ 2 = ∂ 2 ∂ x 2 + ∂ 2 ∂ y 2 为拉普拉斯算子，G是标准差为 σ 的二维高斯函数， G ( x ， y ) = e − x 2 + y 2 2 δ 2 预处理步骤如下： (1) 用一个 G ( x ， y ) 取样的3 × 3的高斯低通滤波器对输入图像 f ( x ， y ) 进行滤波平滑； (2) 用拉普拉斯滤波对步骤(1)得到的图像进行图像增强，本文针对细胞图像多次实验发现对于细胞区域占整幅图像面积75%及以上的图像需要进行两次拉普拉斯锐化计算，对于低于75%图像占比的只需进行一次锐化计算。 得到结果如图2所示。 通过左右图像对比，可以观察到细胞区域与背景有明显差异，但是由于背景特征存在噪点，干扰纹理等信息，对实验结果的准确性有极大的干扰，因此对图像进行后处理是十分必要的。 3.2. 分离非细胞区域 预处理之后，图像中细胞和背景极大地增强了对比度.我们的目标是对细胞图像进行前后景分割，传统的图像分割方法是采用迭代图割的交互式提取方法(Graph Cuts)。但是当遇到背景复杂或者背景和目标相似度很大的细胞图像，无法有效分离背景区域。本文提出基于均值漂移的背景提取算法。通过均值漂移算法可以对图像中的每一个像素初步分类，将该像素与它邻域中所有像素的RGB值的均值位置的元素标记为同一类，不断重复直到收敛。调整漂移物理空间半径和色彩空间半径大小，得到最佳效果。均值漂移算法对彩色图像实现了平滑操作，为了达到分割的目的需要使用漫水填充算法进一步处理。 漫水填充算法是给定一个连通域内的一个点，以此为起点找到这个连通域的其余所有点并将其填充为指定的颜色。 图2. 图像增强前后细胞图对比 具体算法流程如下： 1) 选定种子点； 2) 检查种子点颜色，如果该点颜色与边界色和填充色均不同，则用填充色填充，否则不填充； 3) 检查种子八邻域位置，重复步骤2，直到遍历所有像素点。 上述图2中两张不同细胞原图得到的背景图像如图3所示。 图3. 初步分割的细胞背景图 此时已经基本对细胞区域和背景区域实现分割，由于漫水填充的随机性无法确定背景区域的颜色信息，因此采用并查集(Union-Find)的数据结构，将具有相同特征值的像素点合并到同一类中，可以有效地避免每次计算颜色随机性的影响。 具体算法流程如下： 1) 在RGB颜色空间下，设k为当前像素为图像的第几个像素，将预处理好的图像的每一个像素记录在一个二维维数组id中，赋value值，value表示当前像素的父节点像素值，此时value等于k，表示父节点是本身； 2) 对图像顺序扫描，对像素k，遍历其四邻域，若RGB值相同，则合并，在id中记录这两个像素点的值为k； 3) 遍历id，将结果记录在一维数组index，其中index[k]表示第k个位置的像素点作为父节点包含子节点的个数，也就是连通区域的面积； 4) 最后将连通区域面积大于阈值的区域设置为背景。 根据上一步骤结果，我们得到了背景二值图 M ( x ， y ) 和生长汇合度rate。实际情况中出现了边缘连接处断裂情况，参考白华 [ 13 ] 等对其他贴壁细胞生长汇合度的研究，实际对于不同细胞的 M ( x ， y ) ，进行膨胀操作的核参数par选取需要大量测试。根据本文使用数据集得到如下式的近似关系： p a r = { 3 ，           r a t e < 0.7 5 ，           r a t e ≥ 0.7 (1) 最终得到的结果图4如下。 图4. 最终得到的部分细胞背景图
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user: 4. 实验结果与分析 将图像经过一系列处理算法，实现了细胞和背景的有效分离。通过计算最终图像亮色区域面积最终可以得到细胞生长汇合度： 本文在实验室采集不同生长汇合度细胞图像共四类，每一类二十四张作为实验样本如图5所示。 图6显示的是人工标注的不同瓶细胞平均生长汇合度和算法估计的细胞平均生长汇合度。其中(a)、(b)、(c)、(d)四类代表了上图不同汇合度级别的细胞，细胞1、2表示在该类别下随机抽取的两瓶细胞。实验结果表明，本算法自适应的选择计算方法与实际人工标注的平均误差小于5%，准确性较高。本文提出的图像处理方法可有效代替传统人工方法对细胞生长汇合度进行自动计算。 深度学习作为图像处理新的研究方向，在医学领域有着越来越广泛地应用。本文采用Mask-RCNN对现有的数据集做训练，与本文算法对比，得到的效果如图7所示。 上图左侧图片彩色区域显示为Mask-RCNN计算的细胞区域，中间图片为原图，右边为本文算法结果图，其中白色区域为细胞区域。图7(a)、图7(c)左边彩色区域基本将细胞区域检测出来，但是其他采用深度学习的方法对于细胞区域和背景都是大面积时有较好的结果，但是当细胞区域较密集时，效果十分不理想。观察图7(b)，红色方框中显示了细胞与背景边界模糊，但是本文算法有效的将边缘模糊区域检测出来。如图7(d)、图7(e)所示，当细胞呈现聚集而将背景分割成较小区域，此时左图深度学习的方法由于没有较好的训练集数据导致欠分割和过分割，而本文算法依然有较好的稳定性和准确性。 对比本文算法有较好的适应性，在不同细胞生长汇合度下都可以准确计算出实际结果。通过比较，深度学习的方法受前期人工标注和训练模型的影响，不能够保证结果的准确性和稳定性，在相同电脑配置下，Mask-RCNN平均处理1张图的时间为3~5 s，而本文算法平均时间为2~3 s，具有较高的准确性和速度。 图5. 不同汇合度实验样本数据集 图6. 部分细胞生长汇合度标注和估计分布图 图7. Mask-RCNN与本文算法对比结果
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user: 5. 结论 本文提出一种基于区域生长的细胞生长汇合度计算方法，采用了自定义高斯–拉普拉斯算子对初始图像进行增强，然后通过色彩平滑滤波和漫水填充的方式对预处理的图像进行初步分割。接着采用并查集的数据结构记录分割的结果，计算每一块区域面积若是大于阈值，则认为是背景区域标记为黑色，否则标记为白色。由于在实际细胞图像中观察到干扰的污染点，所以我们最后采用形态学处理，将较小的分割区域也认为是背景区域，进一步提高算法的准确率。 由于不同生物细胞特性不同，本文的方法只在Hela细胞图中应用，对于其他贴壁细胞的生长汇合度计算有不确定性，未来期望将深度学习技术结合进来，应用于不同种类的贴壁细胞观察中，提高算法的自适应性和准确性。
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user: 摘 要 现代战争具有很强的装备体系对抗性。分析了国内外备体系试验评估现状及不足，针对评估指标体系、评估模型构建、求解优化方法、评估系统设计等四个急需解决的关键问题，分别提出了基于DoDAF2.0的体系结构描述方式和指标间相关性的分层互联指标体系构建方法、基于分层体系结构的多维嵌套网络模型、基于该模型的参数优化求解算法以及复杂装备体系试验评估系统的组成结构和功能，为下一步开展具体的复杂装备体系试验评估工作提供了总体技术指导。 关键词 :复杂装备体系，试验评估，指标体系，嵌套模型 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 武器装备(简称装备)作为作战力量体系的重要组成部分，对取得作战胜利具有关键作用。加强装备规划、建设和使用，使其能用、好用、耐用，是提升装备作战效能必须解决的问题。按照习主席“能打仗、打胜仗”的要求，不仅要加强部队军事训练，也要加强军事装备建设。自2016年以来，军委装备发展部开拓创新，大力推动装备试验鉴定工作，组织实施了相关装备试验鉴定试点工作，有力促进了装备的建设发展。但是，参试单位提出了试验鉴定中存在的一个共性问题，即如何针对复杂装备体系和装备试验鉴定要求来构建合理的指标体系，并采用科学的方法获得可靠、可信、可用的评估结果，以便为装备论证、装备研制、装备使用、效能评估、体系优化等提供辅助决策建议 [ 1 ]。这表明，目前针对复杂装备体系的评估方法还不成熟，急需对相关技术深入研究，以便为后续试验鉴定工作提供有效的理论指导，切实提升试验鉴定综合效益。
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user: 2. 装备体系试验评估的国内外发展现状及不足 装备体系需要利用具体的描述方法和理论来表达，其中体系结构框架是一种规范化描述装备体系的方法，可用于描述体系中组成部件的结构、相互之间的关系以及制约其设计和时间演化的原则。美国国防部体系结构框架是目前常用的体系结构框架，着重于对作战体系重要架构要素之间的关系进行建模。DoDAF1.0采用作战视图、系统视图和技术标准视图的组织结构，分别从作战人员、系统设计人员和系统实现人员3个视角来描述体系结构。而在DoDAF2.0中 [ 2 ]，则使用全视图、能力视图、数据与信息视图、作战视图、项目视图、服务视图、标准视图、系统视图这8类视图来描述复杂体系结构，突出了“以数据为中心”的特色。但是，DoDAF2.0体系规范庞大、全面、系统，共有52个模型，没有提供具体的实施规范与操作方法，因此目前的实际应用案例很少。即使在少数应用案例中，通常也仅仅使用少数的几类视图和对应的部分模型 [ 3 ]。 体系作为系统的系统，其效能的发挥取决于各子系统的协作能力与融合效果，每一个子系统的性能过高或过低都不是最理想的选择，子系统性能过高不一定会相应地提升体系的效能，反而会造成经费的浪费，但子系统性能过低则一定会制约体系的效能发挥，成为体系的“短板”。装备体系评估对装备体系论证与研究、装备作战运用、装备发展与建设具有重要的指导作用，是军事领域的研究热点与难点。美国NASA的研究人员认为，装备体系评估在装备研制的最初阶段发挥着重要作用，一个可靠的评估不仅有助于众多研制方案的筛选，而且能够针对性地消除体系的“短板”从而最大化投资收益，为此NASA专门成立了推进系统分析办公室(PSAO)进行航天推进系统研制的评估论证工作。此外，美国国防部(DOD)也一直非常重视对体系的评估研究，2007年，美国国防部(DOD)提出了新的体系可靠性评估指标和方法——GEIA-STD-0009，用于指导国防工业部门进行体系的可靠性评估。 我国国家军用标准(GJB1364-920)将效能定义为“在规定的条件下达到规定使用目标的能力”，其中，“规定的条件”指的是环境条件、人员、时间、使用方法等因素，“规定的使用目标”指的是所要达到的目的，“能力”则是指达到目标的定量或定性程度。装备体系评估方法包括指标体系、评估模型、评估性质等多要素，每种要素又存在多种划分标准，命名方法各有侧重点，导致评估方法划分较为混乱。 常见的装备体系及指标体系评估方法如表1所示。 Table 1 Evaluation methods for common equipment system of system and indexe 类型 主要方法 特点 专家评估法 头脑风暴法 调查法 可充分发挥专家的定性判断作用 解析评估发法 Lanchester方程评估法 指数评估法 ADC评估法 SEA评估法 解析方程难以体现“信息”的作用 系统模型评估法 Petri网评估法 影响图评估法 系统动力学评估法 建立可用于体系(系统)效能评估的模型难度较大 仿真评估法 多Agent仿真评估法 HLA分布式仿真评估法 MonteCarlo仿真评估法 利于体现“信息”的作用，可信度较高 多指标综合评估法 层次分析法 模糊综合评估法 灰色关联度评估法 体现人的认识进程 表1. 常见装备体系及指标体系评估方法 闫雪飞等 [ 4 ] 指出目前装备体系评估主要存在以下不足，即没有考虑人的因素，没有研究体系的运行机理，评估过程脱离实战，主观因素太强。卞立新等 [ 5 ] 总结了常用的武器装备体系效能评估方法，认为效能指标综合、系统仿真计算、效能评估模型建立是三个亟待解决的问题。张庆军等 [ 6 ] 归纳了空间作战体系建模和体系贡献度评估方法，在分析当前空间作战体系建模现状和主要几类体系贡献度评估方法的基础上，提出了作战体系贡献度评估框架、评估指标、空间作战建模方法、体系贡献度评估方法等方面存在的问题和发展趋势。胡晓峰等 [ 7 ] 针对武器装备体系评估的需要，围绕体系仿真试验床，提出了基于复杂系统的体系理解、面向整个武器装备体系、建立全新的体系试验框架等8条新理念，重点讨论了多重循环试验、体系指标挖掘、网状指标体系、能力状态测量、动态体系模型、交点接入、基线试验评估、方案智能对接、大数据超网分析、结果多维对比、体系贡献度量、洞察辅助决策等12项关键技术。结合我们开展复杂装备体系试验评估实践经验，从以下三个方面归纳了装备体系评估急需解决的相关问题。 (1) 为复杂装备体系和指标体系的构建提供理论指导。现代高科技局部战争已经演变成装备体系的对抗。由于装备体系的复杂性、不确定性、混沌性、涌现性、整体性等诸多特征，使得针对其所采用的评估方法、评估目标、评估理念均呈现多元化。即使针对同一装备体系，其指标体系也因为评估目标的不同而不同，甚至针对同一评估目标，底层的评估指标也不尽相同。对于具体装备的试验鉴定，在性能试验、作战试验、在役考核不同阶段关注的评估指标有一定联系，但又有很大的不同。只有加强理论研究，提出复杂装备体系及其评估指标体系的构建要求、特点、规律、关系、描述方法等，才能更好地为实际工作提供理论指导。 (2) 为装备试验鉴定提供科学的评估方法。随着相关技术的发展，用于装备试验鉴定的评估方法有很多，主要分为主观评定法、统计分析法、数学解析法、仿真模拟法等，其中包括定性、定量、定性与定量相结合的方法，以及基于复杂装备体系的探索性试验评估方法等。这些方法各有特点，在处理某些指标、指标间关系、层次性指标上可行，但是在指标时间变化性、指标间相互影响性、指标性能继承性等方面难以处理。总的来说，主要存在的问题在于，指标的层次性、指标的动态性、指标的关联性、指标的量化性、体系的对抗性、体系的演变性、体系内的互补性、以及与人员、环境、保障等之间存在的复杂关联关系。通过研究，提出一种合理的复杂装备体系及其指标体系的网络模型构建方法，包括多层、嵌套、互联、抑制、增强、可变的结构特点，探索复杂网络的最优求解方法，基于目标优化装备体系的方法等，为实际工作提供科学的评估方法。 (3) 为装备试验鉴定提供通用的评估手段。装备试验鉴定的评估是一项复杂的工作。采集到的现场试验数据和历史试验数据一般包括定性、定量的数据，并且以数字、文本、表格、图形、报告等不同形式存储，数据间关系复杂，往往需要采用统计法、大数据相关法、逻辑推理法等进行分析。另一方面，一些特殊装备试验数据集较少，数据的预处理、检验、基于概率的小子样评估方法非常重要；与此同时，基于仿真系统来模拟装备性能参数的仿真方法、仿真与实验一体化的评估方法也逐渐成为主流。装备体系结构的复杂性、层次性、时变性、互联性、可重构性、对抗性等，使得采用可视化结构及模型参数的建模方式在实际应用中非常便利。对于不同指标层级、指标间关系、指标继承性等，指标的描述、量化、聚合等算法是关键。基于这种复杂网络结构的模型参数求解算法和模型结构最优化调整是另一个核心问题。此外，通过智能化信息提取算法，分析装备体系结构及装备效能的“短板”，生成格式化报告，有助于提高评估效率。通过设计开发相应的软件系统，为复杂装备体系及指标体系的试验评估提供一套通用的、智能化的评估软件系统，可大大提高试验评估工作的效率。
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user: 3. 复杂装备体系试验评估待解决的关键问题 基于近年来参与装备试验鉴定试点工作的经验，在综合分析国内外相关技术研究的基础上，提出复杂装备体系试验评估亟待解决的几个研究问题，针对解决装备体系试验评估方法的应用普适性、结构动态性、时间演变性、能力非线性、指标关联性、体系对抗性等实际需求，确保评估方法科学准确，切实推动试验鉴定工作的不断发展。 (一) 复杂装备体系及指标体系的构建问题 针对承担的作战任务不同，复杂装备体系可以是包括海、陆、空、战略支援、火箭军等部队的典型装备，也可以是仅为完成某一特定任务的几支部队的所用装备。例如，针对航天信息支援这类典型任务，依据航天装备试验鉴定中的作战想定、作战试验、在役考核试验评估要求，需要研究由运载火箭、航天器、测运控装备、态势感知装备、战场环境保障装备等构建的复杂航天装备体系及指标体系的构建方法，需要综合考虑装备体系的构成、人员、环境、对抗等因素，以及装备体系的演化性、变结构性、非线性等特点，构建指标体系应具有任务层、功能层、性能层等，指标间具有一定互联、加权、约束等关系，能适应多种评估目标需求。 (二) 嵌套网络模型的设计问题 复杂装备体系是体系的层层嵌套，传统装备体系结构的二维视图多，需要采用多个视图从不同侧面描述体系的特性，如DODAF2.0具有8类模型共52个模型，各模型独立但又相互关联，难以直观体现复杂装备体系内子体系或装备之间的复杂关系。未描述复杂装备体系的综合树状结构、网状结构、层次结构、神经网络结构等优点，需要解决网络结构设计问题，使得既符合直观需求，又可以描述体系间、体系内横向和纵向之间的多维复杂连接关系，并可分层级输出不同信息。 (三) 嵌套网络模型参数的最优求解问题 新的多维嵌套网络模型具有很多待定参数，只有确定模型参数，模型才可以正常运行。考虑到体系结构的时间可变性、连接权值的可变性、网络节点的非线性、底层指标集的不确定性等因素，以及一些固定不变的局部结构特征，需要研究最优方法来实时求解多维嵌套网络模型参数，以满足装备体系及指标体系的实时评估。 (四) 复杂装备体系试验评估系统的设计问题 目前，研究人员已提出了很多种不同的装备体系试验评估方法，不同方法可以解决不同 问题。但是，试验评估人员缺乏有效的评估手段或软件系统，大量的试验数据没有得到很好的处理，一些新的复杂的处理方法难以得到实际应用。甚至绝大多数的装备体系及其指标体系的试验评估都是给出一个评估数值或等级，难以反应出装备体系效能随任务、时间、空间、环境等条件的变化情况，不能给出体系结构中的弱项或指标体系中各级指标的相互影响关系，从而难以揭示装备体系内部实际存在的问题或“短板”，难以为装备发展、运用等提供充分的信息，使得装备体系评估的地位显得十分尴尬。采用装备体系试验评估系统可以提供全过程动态信息，并输出各种图、表和报告信息，可以有效提升试验评估的技术手段。
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user: 5. 小结 本文在综合分析国内外相关技术研究的基础上，提出了一种新型的基于嵌套网络模型的复杂装备体系试验评估问题的解决思路和方法，重点解决当前装备体系试验评估方法在应用普适性、结构动态性、时间演变性、能力非线性、指标关联性、体系对抗性等方面存在的实际问题，确保评估方法科学准确，希望能进一步推动试验鉴定工作的不断发展。软件系统设计具有良好的通用性、模块化和灵活性，通过增加新的功能模块和函数，可以涵盖更多的知识领域和新方法，可以在基础平台的基础上，快速设计各类任务的装备体系的试验评估工作，提高评估效率，节约试验经费。
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user: 摘 要 本文介绍了主流的智能客服实现方案，并提出了一种基于知识图谱的语音识别智能客服系统的设计方案。通过语音识别的方式获取用户提出的问题内容，利用各项自然语言处理技术对问题进行建模并提取关键信息，结合该领域的知识图谱，检索出符合要求的问题答案，最后把消除歧义的最终结果反馈给用户，完成问答交互。能够有效削减人工传统客服的各类成本开销，并利用智能客服系统提高工作效率。 关键词 :智能客服，语音识别，知识图谱 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 目前，人工客服已成为企业运营中的一项庞大的经费支出 [ 1 ]。随着信息智能化飞速发展，智能客服系统逐渐出现在人们的视野中，它本质上是一种问答系统，但是结合各个领域的专业知识库，以及多种自然语言处理技术的运用下，智能客服系统由于自身的诸多优点，正在快速地发展成为代替人工客服的一种优良的解决方案 [ 2 ]。
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user: 2. 传统客服与智能客服 2.1. 传统客服的问题与缺点 传统客服模式使用客服人员，通过接听电话和即时聊天等方式接收用户提出的问题信息以及咨询信息，根据客服人员对问题的理解给出问题的答案 [ 3 ]。但传统客服存在以下突出的问题： 1) 运行成本高。传统客服消耗大量人力资源，硬件资源开销非常大，且需要定期升级更换；在互联网的快速发展下，客服人员需要掌握的专业知识量将会迅速增长，培训客服人员的费用也会变高。这都增加了系统的运行成本。 2) 工作效率低。人工服务人员的专业知识素养，以及工作经验，会影响客服系统的工作效率，用户数量的增加会导致客服人员工作量变大，将会降低系统工作的效率。在晚间闲时段，用户咨询量减少，仍占据着工作人员的工作时间。 3)用户体验差。由于人员限制等因素的限制，会出现系统满负荷高强度运行的情况，此时，用户在进行咨询的时候，就有可能会遇到“占线”的情况；由于人员自身专业知识素养，以及工作经验的约束，无法完成用户提出的请求，严重影响用户的使用体验。 2.2. 智能客服系统简介 由于人工智能技术的兴起，人们开始尝试使用计算机模型来代替人类的一些具体工作，在提高工作效率的同时，节约了大量的人力资源，以及其他的大量硬件资源。客服系统中也开始逐渐有了计算机模型的使用 [ 4 ]。智能客服系统，即一种人机交互对话系统。该类系统有很多的应用，譬如，智能聊天机器人，手机语音助手，电商平台智能客服系统等等 [ 5 ]。 智能客服系统的分类方式多种多样，其中使用的关键技术也是各有优势，有根据接收用户信息的方式的不同来分类的。在本文中，主要依据该系统中使用的数据库类型来进行分类： 1) 基于专家规则的智能客服系统 在一个特定的领域中，客服工作通常具有一定的可预知性，而一个该领域的资深专家更是非常了解客服工作中可能遇到的问题以及应对措施，由此，专家系统孕育而生，由该领域的专业人士书写客服问题以及答案的相关规则，精准的定位问题，并依据规则解决问题。此类智能客服系统需要人工不断更新规则，且对规则以外的问题无计可施。 2) 基于互联网信息的智能客服系统 互联网中存在着大量的知识，比如维基百科，百度百科等等，借助这些庞大的信息搜索引擎，在整个互联网范围内寻求答案，最大化的利用海量的信息资源。此外，网络用户群体会根据个人兴趣，依附于某个网络社区，并对该网络社区的主题领域是非常熟悉，包括雅虎，天涯论坛，知乎等等，用户群体具有一定的领域专业素养，能够利用他们的提出或回答的问题，来解决智能客服系统中的很多问题。 3) 基于领域知识库的智能客服系统 当一个领域所拥有的知识数据量达到一定程度时，可以根据历史数据构建该领域专业的知识库，即领域知识图谱。这能够最大化的精准利用该领域的专业知识，智能客服系统可以检索该知识图谱，获取问题答案集合，优选答案返回给用户，完成客服任务。该类智能客服系统的工作质量依赖于知识库的数据结构以及信息完备程度，但最大的优势在于不断的进行自我更新与学习。 这些系统都有着基本相同的特征： 1) 接收用户输入。智能客服系统可以通过各种渠道获取用户提出的问题，语音电话，网上即时聊天，留言等方式，并将用户问题的内容保存到计算机中，等待下一步的处理 [ 6 ]。 2) 语义理解与关键信息提取。这一步骤负责将前面记录得到的问题内容(一般是非结构化的自然语言)，通过自认语言处理方法，进行语义理解，并提取出问题中的关键信息。 3) 检索相关数据库。通过前面提取到的关键信息，检索该领域的数据库，得到可选的答案集合 [ 7 ]。 4) 优选答案并回答用户。筛选前面得到的答案集合，经过对比与计算，优选出最终答案，最后将答案返回给用户，完成交互工作。
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user: 3. 智能客服系统架构 本文提出的基于知识图谱的智能语音客服系统主要包括如图1所示的几个部分。 图1. 智能客服系统架构图 1) 数据接入平台 该部分的工作为接收用户的提问咨询信息，用户有多种方式提出问题咨询，在本文中语音方式是主要考虑的接入方式，这也是最贴切用户使用习惯的一种交流方式。但是对于计算机系统而言，语音是很抽象的一种数据形式，为了便于系统处理数据信息，我们需要将用户的语音信息转写为纯文本数据保存 [ 8 ]。 2) 智能客服系统 该部分是整个系统的核心，首先，我们需要对用户录入的纯文本文件进行中文分词，词性标注，关键信息提取等一系列自然语言处理操作，我们可以把这些工作统称为数据预处理过程；然后，该部分需要进一步检索领域知识谱图，对比得到的答案集合，优选出最佳的答案；最后，该部分还需要即时的更新领域知识图谱，使整个系统保持最佳的工作状态和最完整的知识储备量。 3) 系统支撑层 该部分主要负责用户权限管理，各项数据的统计记录，系统安全性检查等工作，为核心工作流提供各方面的支持与保障，是整个系统正常运行必不可少的一部分。 4)基础设施层 该部分主要是指系统运行 所需的各种软硬件基础设施，包括：语音的录制设备，系统服务器，支撑知识图谱的基础数据库等。
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user: 5. 结束语 客服工作是当前企业运营中重要的一环，客服质量与效率将会直接影响到企业的发展，在本文提出的基于知识图谱的智能语音智能客服系统中，领域知识图谱的加入将有效地提高智能客服系统在该领域内的专业知识素养，领域特征实值向量组能够更加准确地刻画知识数据的领域特征；state-BIL陈述域标记、domain-BILO领域标记方法能够有效地定位为用户问题的领域信息，并给出更加对应的回应；一系列启发式检索规则能够避免效率低下的全图搜索，提高领域知识库的响应速度；KG定期更新策略能够选择更佳的知识库更新时机，用户评价机制更佳合理地运用用户的反馈信息完成知识库的更新；上述改进将使智能语音客服系统功能更加完善，以更高的效率完成客服工作。
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user: 摘 要 在胶东地区广泛分布的中生代侵入岩中发育有玲珑–招风顶、巨山–龙门口和崂山–大珠山三条脉岩带，脉岩成分十分复杂，几乎包括了所有的岩浆岩类型，从超基性–基性到中酸性以及碱性脉岩皆有出露，主要有煌斑岩、闪斜云斑岩、辉绿玢岩、辉长岩脉、石英闪长玢岩、闪长玢岩、花岗闪长斑岩、石英二长斑岩、花岗斑岩、二长斑岩、正长斑岩、石英脉和碳酸盐岩脉等，它们是不同构造期和不同时代的综合产物。本文通过对招远石门郭家–谢家庄一带产于玲珑花岗岩中的脉岩进行岩石化学成分、微量元素、稀土元素地球化学研究表明，其化学成分与区内同类型的石英二长闪长岩相比，SiO 2 含量稍微偏高，而其它成分含量均偏低；脉岩微量元素以亲硫元素和富亲石元素为特征，亲铜元素Ag、W、Pb、Zn明显偏高，As、Mo、Cu偏低；亲铁元素Co、Ni偏高;在大离子亲石元素中，Li、Be、Rb、Sr、Ba、V大多呈富集状态，而其它元素均呈亏损状态。稀土总量ΣREE平均为168.50 × 10 −6 ，ΣLREE平均157.57 × 10 −6 ，ΣHREE平均10.93 × 10 −6 ，ΣLREE/ΣHREE为15.79，轻重稀土间分馏较强，脉岩稀土曲线平缓右倾，轻、重稀土元素分馏程度均较低，从δEu值平均大于1.10说明区内脉岩是由地壳深部较基性的岩石经重熔作用或基性岩浆分异作用形成。根据区域玲珑花岗岩和脉岩资料综合分析，脉岩与玲珑花岗岩来源于不同的物质源区，脉岩是由地壳深部较基性的岩石经重熔作用或基性岩浆分异作用形成的，玲珑花岗岩是原地半原地交代型花岗岩，脉岩的形成是区域伸展作用结果的产物。胶东地区基性–中酸性脉岩形成的构造环境与金矿有着内在的成因联系，中基性脉岩中有一期与金矿形成关系密切。 关键词 :脉岩，地球化学，特征，构造环境，谢家庄，胶东地区，山东省 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 山东胶东地区因是我国著名的金矿集中区而蜚声国内外，而与金矿关系密切的是中生代花岗岩。在胶东地区发育有二大侵入岩浆岩带，一是平度–招远–蓬莱岩浆岩带，二是崂山–海阳–文登–威海岩浆岩带。在二大岩浆岩带中，分布有三条脉岩带(群)，它们是玲珑–招风顶脉岩带、巨山–龙门口脉岩带和崂山–大珠山脉岩带(图1)。对于脉岩带(群)的形成时代，历来争议颇大。宋明春等认为三条脉岩带(群)都是燕山晚期的产物，按其形成时序分为燕山晚期早、中、晚期脉岩带 [ 1 ]。李洪奎在研究胶东金矿成矿环境时认为脉岩带(群)与构造–岩浆事件密切相关，玲珑–招风顶脉岩带是玲珑花岗岩侵位后伸展的物质反映 [ 2 ] - [ 6 ]。张增奇等根据脉岩与侵入岩产出的依附关系将玲珑–招风顶脉岩带置于玲珑花岗岩之后为晚侏罗世脉岩，巨山–龙门口脉岩带放入伟德山侵入岩之后属早白垩世中期，而崂山–大珠山脉岩带则列入崂山花岗岩之后属早白垩世晚期 [ 7 ]。王建国等认为招远地区中基性脉岩形成年代包含了金的成矿年龄阶段，是与金成矿同时的产物，其形成年龄为130 Ma~110 Ma [ 8 ]；梁亚运等对胶东地区脉岩成因与金成矿关系进行了研究 [ 9 ]，认为胶东脉岩与金矿联系最紧密的是早白垩世镁铁质脉岩，它们在空间上紧密共生，在时间上属于同一时代，为相同构造背景的产物；许多学者对胶东地区脉岩尤其是煌斑岩与金矿的关系进行了较为广泛的研究 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]。本文是在前人研究基础上，以招远石门郭家–谢家庄一带的石英闪长玢岩脉岩为研究对象，进一步研究脉岩的岩相学、岩石化学、微量元素、稀土元素等地球化学特征，追溯胶东玲珑岩体中脉岩的原岩性质、形成环境及其所经历的地质作用过程，利用脉岩的主微量元素地球化学特征，试图探讨脉岩与金矿形成的关系。 图1. 胶东地区脉岩带分布区域略图。(A) H：华北板块；Q：秦祁昆造山系。(B) 1：太古宙TTG +表壳岩；2：元古宙变质表壳岩；3：高压–超高压变质带；4：三叠纪岩浆杂岩；5：侏罗纪玲珑侵入岩；6：早白垩世郭家岭侵入岩；7：早白垩世伟德山侵入岩；8：早白垩世崂山侵入岩；9：白垩纪沉积–火山沉积岩系；10：新生代沉积–火山沉积岩系；11：主要地质界线；12：主要断裂；13：脉岩带(群)。M1：玲珑–招风顶脉岩带；M2：巨山–龙门口脉岩带；M3：崂山–大珠山脉岩带