DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. Markov过程的基本概念 2.1. Markov过程定义 定义1 [ 5 ]：随机过程 { X n ， n = 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ } 称为Markov链，若它只取有限或可列个值，对任意的 n ≥ 0 及状态 i ， j ， i 0 ， i 1 ， ⋯ ， i n − 1 ，有 P { X n + 1 = j | X 0 = i 0 ， X 1 = i 1 ， ⋯ ， X n − 1 = i n − 1 ， X n = i } = P { X n + 1 = j | X n = i } 它表示系统未来所处的状态只与系统现在所处的状态有关，与过去的状态无关，这个性质称为Markov性或无后效性。 2.2. 转移概率 定义2 [ 5 ]：条件概率 P { X n + 1 = j | X n = i } 为Markov链 { X n ， n = 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ } 的一步转移概率，简称转移概率，记 p i j = P { X n + 1 = j | X n = i } ( n ≥ 0 ) ，我们可以将 p i j ( i ， j ∈ S ) 排列成一个矩阵的形式 P = ( p i j ) = [ p 00 p 0 1 p 0 2 p 0 3 ⋯ p 1 0 p 11 p 12 p 13 ⋯ p 2 0 p 21 p 22 p 23 ⋯ p 3 0 p 31 p 32 p 33 ⋯ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋱ ] 称P为转移概率矩阵，一般简称转移矩阵。 p i j ( i ， j ∈ S ) 有性质 1) p i j ≥ 0 ， i ， j ∈ S ； 2) ∑ j ∈ S p i j = 1 ， ∀ i ∈ S 。 2.3. n步转移概率C-K方程 定义3 [ 5 ]：(n步转移概率) 称条件概率 p i j ( n ) = P { X m + n = j | X m = i } ， i ， j ∈ S ， m ≥ 0 ， n ≥ 1 为Markov链的n步转移概率，相应的称 P ( n ) = ( p i j ( n ) ) 为n步转移矩阵。 定理1 [ 5 ]：(C-K方程)对一切 n ， m ≥ 0 ， i ， j ∈ S 有 1) p i j ( m + n ) = ∑ k ∈ S p i k ( m ) p k j ( n ) ； 2) P ( n ) = P ⋅ P ( n − 1 ) = P ⋅ P ⋅ P ( n − 2 ) = ⋯ = P n 。 2.4. 随机变量的马氏性检验方法 要应用马尔可夫链模型分析和解决实际问题，必须检验随机变量序列是否具有“马氏性”。目前绝大多数科技工作者应用各种马尔可夫链预测方法去解决实际问题时忽视了检验“马氏性”这一步骤这是不科学的也是不严谨的。下面给出马氏性检验定理。 定理2 [ 6 ]：设所讨论的指标值序列包含m个可能的状态， f i j 用表示指标值序列 x 1 ， x 2 ， … ， x n 中从状态i经过一步转移到达状态j的频数， i ， j ∈ E 。将转移频数矩阵的第j列之和除以各行各列的总和所得的值称为“边际概率”记为 p • j 。则统计量 χ 2 = 2 ∑ i = 1 m ∑ j = 1 m f i j | log p i j p • j | 以自由度为 ( m − 1 ) 2 的 χ 2 分布为极限分布。其中 p i j = f i j / ∑ j = 1 m f i j 。且给定显著性水平 α ，若 χ 2 > χ α 2 ( m − 1 ) 2 则认为 ( x i ) 符合马氏性，否则该序列不可作为马尔可夫链来处理。
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user: 3. 建立数学模型 3.1. 股价预测 设 X n 是某股票在第 n ( n = 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ ) 天的收盘价格，其变化只与前一天的股票收盘价格有关， X n ∈ [ 0 ， + ∞ ) 。在 [ 0 ， + ∞ ) 插入 m − 1 个分点 0 < x 1 < x 2 < ⋯ < x m − 1 ，分别记 x 0 和 x m 为 0， ∞ ，规定 X n ∈ [ x i − 1 ， x i ) 时出现状态i。记 f i j 为股票价格从状态i经过一个时间间隔转移到状态j的频数，记 p i j 为股票价格从状态 i经过一个时间间隔转移到状态j的概率， p i j = f i j / ∑ j = 1 m f i j ， p i j ( n ) 表示从状态i经过n步转移到状态j的概率。 得到转移频数和转移概率分别为 F = [ f 11 f 12 ⋯ f 1 m f 21 p 22 ⋯ f m 2 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ f m 1 f m 2 ⋯ f m m ] P = [ p 11 p 12 ⋯ p 1 m p 21 p 22 ⋯ p m 2 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ p m 1 p m 2 ⋯ p m m ] 股票的价格是随时间变化而变化的随机变量，其变化过程是一个随机过程，股票价格在时刻t下一刻所处的状态只与时刻t所处的状态有关，与时刻t之前所处的状态无关，即具有马氏性。为保证研究数据的严谨，接下来对股价随机变量序列是否具有马氏性做检验，将转移频数矩阵的第j列之和除以各行各列的总和所得的值称为“边际概率”记为 p • j ，即 p • j = ∑ i = 1 m f i j / ∑ i = 1 m ∑ j = 1 m f i j 。则统计量 χ 2 = 2 ∑ i = 1 m ∑ j = 1 m f i j | log p i j p • j | 以自由度为 ( m − 1 ) 2 的 χ 2 分布为极限分布。且给定显著性水平 α ，查 χ 2 分布临界值表，若 χ 2 > χ α 2 ( m − 1 ) 2 则认为股票价格符合马氏性，否则不能用Markov过程对股票价格进行预测。 若股票价格符合马氏性，根据C-K方程可知 P ( n ) = P n ，P描述了股价从一个状态向另一个状态转移的概率分布状况，故我们可以通过计算 P ( n ) 预测n个交易日后的股价。即通过比较 P ( n ) 中第i (i为当前股价所处状态)行各值的大小就可以判断n个时间间隔后股价的运行趋势。 3.2. 股价的平稳分布 设 π i 是系统位于状态i的平稳概率， π = ( π 1 ， π 2 ， ⋯ ， π m ) 为系统的平稳分布，若已知一步转移概率矩阵，则 { π = π P π 1 + π 2 + π 3 + ⋯ + π m = 1 π i ≥ 0 解方程组就可以求出Markov链的平稳分布。 3.3. 股价的运行周期 记 T i j 为股票价格由状态i转移到状态j所需的时间，则可推导出公式 T i j = 1 + ∑ i ≠ j p i k T k j ，再通过软件求解方程组得到相应的 T i j ，进而求得股价的运行周期为 T 1 m + T m 1 。
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user: 4. 应用实例 本文收集上证A股“浦发银行(SH600000)”从2019年4月1日到2019年8月30日共105个交易日的收盘价，将股票划分为5个状态区间，即： 状态1：(11.00， 11.24]；2：(11.24， 11.48]；3：(11.48， 11.72]；4：(11.72， 11.96]；5：(11.96， 12.20]。 整理数据得出一步转移频数(表1)。 Table 1 One-step transfer frequency tabl 状态 1 2 3 4 5 1 7 8 0 0 0 2 7 22 8 1 1 3 1 9 19 2 0 4 0 0 2 10 2 5 0 0 2 1 2 表1. 一步转移频数表 则 F = [ 7 8 0 0 0 7 22 8 1 1 1 9 19 2 0 0 0 2 10 2 0 0 2 1 2 ] 进一步求出一步转移概率矩阵： P = [ 7 15 8 15 0 0 0 7 39 22 39 8 39 1 39 1 39 1 31 9 31 19 31 2 31 0 0 0 2 14 10 14 2 14 0 0 2 5 1 5 2 5 ] 由 p • j = ∑ i = 1 m f i j / ∑ i = 1 m ∑ j = 1 m f i j 可求得边际概率见表2。 Table 2 Marginal probability tabl 状态 1 2 3 4 5 p • j 15/104 39/104 31/104 14/104 5/104 表2. 边际概率表 计算极限分布 χ 2 = 2 ∑ i = 1 m ∑ j = 1 m f i j | log p i j p • j | 见表3。 Table 3 Calculation table of limit distributio 状态 f i 1 | log p i 1 p • 1 | f i 2 | log p i 2 p • 2 | f i 3 | log p i 3 p • 3 | f i 4 | log p i 4 p • 4 | f i 5 | log p i 5 p • 5 | 合计 1 8.2194 2.8178 0 0 0 11.0372 2 1.5308 8.9828 2.9897 1.6582 0.6286 15.7901 3 1.4976 2.3034 13.6963 1.4710 0 18.9683 4 0 0 1.4710 16.6886 2.1781 20.3377 5 0 0 0.5882 0.3959 4.2373 5.2214 合计 11.2478 14.104 18.7452 20.2137 7.044 142.7094 表3. 极限分布计算表 给定显著水平 α = 0 .05 ，查 χ 2 分布临界值表，得 χ α 2 ( m − 1 ) 2 = χ 0.05 2 ( 16 ) = 26.296 ，由于 χ 2 = 142 .7094 > χ α 2 ( m − 1 ) 2 ，根据定理可知股票价格序列满足马氏性。 根据公式 π P = π 可以计算出各状态的平稳分布 π = [ 15 / 104 ， 3 / 8 ， 31 / 104 ， 7 / 52 ， 5 / 104 ] 股价预测：根据一步转移概率矩阵和C-K方程在我们可以选取9月某一天的股价预测后面的股价，例如，选取9月16日的股价11.93预测后面5天的股价(表4)。 Table 4 Stock price forecas 日期 实际股价 预测股价 2019/9/17 11.81 (11.72，11.96] 2019/9/18 11.93 (11.72，11.96] 2019/9/19 11.94 (11.72，11.96] 2019/9/20 11.95 (11.72，11.96] 2019/9/23 11.75 (11.48，11.72] 表4. 股价预测表 讨论股价从状态i首次到达状态j所需的平均交易时间 T i j ，由 T i j = 1 + ∑ i ≠ j p i k T k j { T 15 = 1 + 7 15 T 15 + 8 15 T 25 T 25 = 1 + 7 39 T 15 + 22 39 T 25 + 8 39 T 35 + 1 39 T 45 T 35 = 1 + 1 31 T 15 + 9 31 T 25 + 19 31 T 35 + 2 31 T 45 T 45 = 1 + 2 14 T 35 + 10 14 T 45 T 55 = 1 + 2 5 T 35 + 1 5 T 45 计算可得 T 15 = 39.9 ， T 25 = 38.0 ， T 35 = 38.2 ， T 45 = 22.6 ， T 55 = 20.8 同理可得 T 11 = 6.9 ， T 21 = 11.1 ， T 31 = 14.2 ， T 41 = 19.4 ， T 51 = 17.6 由上述结果，可推断浦发银行在这104个交易日时间内，状态1到状态5需要39.9个交易日，状态5到状态1需要17.6交易日，即大跌到大涨需要39.9个交易日，大涨到大跌需要17.6个交易日，股价完成一个运行周期平均需要 T 15 + T 51 = 57.5 个工作日。
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user: 5. 结论 研究股票价格走势的方法有很多，比如主成分分析法、时间序列法、逐步回归法、神经网络法等等。本文利用马尔科夫链，在对股票收盘价格作连续观察的基础上，建立了动态数学模型，在检验该过程具有Markov性的基础上，对股票价格走势及股价运行周期进行了分析和预测，并将部分预测结果和实际收盘价格进行了对比，与实际结果吻合度较好，为投资者选择股票买卖点提供了选择依据。在股票市场受外界因素影响较小的情况下，该模型还是相当有效的。本文的预测方法最方便的一点就是对于初始状态矢量和状态概率转移矩阵的确定，他们在分析预测的过程中保持稳定不变，要注意的是，进行多次或者长期的预测，可能会产生一定误差，如果想解决这个问题，需要依据市场变化及时的调整状态概率转移矩阵，这样才能提高预测结果的可信度。另外，股票价格有时还受到一些外界随机因素的影响，所以模型的结果也只能作为投资者选择的一种参考，股市有风险，投资需谨慎！
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user: 摘 要 受测者配戴远方视力最佳矫正度数眼镜阅读近方视标，验光师量测脑波讯号做为判定老视眼，并进一步搭配试镜架检查，完成脑波应用于近方视力量测技术的建立。利用脑波讯号的专注与放松曲线做为判定受测者所需近方屈亮度值及加入屈亮度值。这种结合脑波量测、主观屈光检查和客观屈光检查的创新方法，可以获得优化老视眼屈光度数(Diopter)。单极点脑波撷取器量测眼睛被刺激时视觉反应的额头脑波模拟讯号，由电子电路将此脑波模拟讯号转换为各种频率，经数学运算获得专注值和放松值作为判断受测者取得最适合的近方加入屈光度数。根据实验结果，本创新方法获得老视眼量测精度为0.5 D。 关键词 :近方视力，老视眼，脑波 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. 简介 人类大脑的研究，在近年来是相当热门的话题之一，而脑波讯号近年来透过科学家跟专家的研究，就发展出各种脑波撷取与分析系统。近来脑波也渐渐被开发应用于验光，脑波信号撷取与分析及结合相关检查仪器已逐渐被重视与探讨。透过脑波帮助视觉检查目前还在初步研究阶段，实务上脑波分析结合验光相关检测技术，如验光检查、两眼视机能检查等及透过脑波捕获设备，将脑电波讯号撷取转换成脑电波图讯号，以达到脑波装置帮助验光的目的。人类日常生活，所有动作都是需要透过大脑发出讯号，透过神经递，视觉传导的终点站是大脑视皮质，最后再由肌肉接收讯号做出相对应的动作。四十年来验光的方式并无多大改变，主要原因是研究只针对仪器的自动化的开发，这么做能使检查更方便确实很好，但是对检查的准确度并无实质上的帮助，这是人们将视觉检查停留在眼球的缘故，大家忽略了其实大脑才是我们看的见事物的主宰，脑波原本仅是针对语言障碍的族群所开发的技术，用以帮助远方验光时，根据脑波的引导，指示出度数涵盖的范围，帮助度数量测。而现在研究于近方视力检查部分，针对的是一般人，使用机率大幅提升，并可进一步提升度数量测精度，使脑波成为验光时重要的参考指标。 这些年来脑波应用于电机方面利用其频率运用机械运作异常之预防、人机界面及各学术领域奥运运动员培训 [ 1 ] - [ 5 ]，医学领域如精神科和犯罪防疫工作及生活当中的相关研究已有耳闻，因此本研究之目的乃希望能结合视力检查项目及视力保健部分努力，由原来传统验光方式加入脑波观察项目，并提供有效参考数据提高配镜舒适性与清晰度。脑波结合科技的应用虽是潮流但研究的投入乃属少数，因此未来脑波研究与应用可尝试于脑波与视觉之研究，利用脑波提升视力质量与提高阅读舒适性，这对医学、学术及商业领域皆可发展。除此之外由诱发刺激脑波方式来影响各种基本能力需求的脑电波，如睡眠的改善、集中注意力等，都是有利于人类的发明，值得继续投入更多更深入的研究来造福人群。
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user: 3. 系统架构 脑波用于老视眼检查系统主要由近方视力表、综合验光仪、试镜片组、单极点脑波捕获设备及微处理器等五个部份所组成，图5所示为脑波用于老视眼检查系统架构。当受检者阅读近方视标时，经由单极点脑波撷取器撷取脑波讯号，将脑波讯号传达至个人计算机分析，以了解受测者近方视力质量。 3.1. 视力表 视网膜视觉细胞能分辨最靠近的两点之最小视角，而最小解析角度(Minimum Angle Resolution: MAR)称为1分角的视力。视目标设计方式是根据视角原理设计，视角原理即测量视力质量是以视力表上方的字体作为标准，每个字体之结构都是根据视角来计算。E chart测量距离为6 m，为美、英常用视标，C chart测量距离为5 m，虽然两种视标检查距离不同，但E视标大小与C字视标大小亦不同；当视标同为1.0时其边长各为8.725 mm及7.272 mm，因为每个字形的结构都是根据视角来计算，所以使用这两种视标检查的结果相同，如图6所示。Minimum Angle Resolution (MAR) = 1/Snellen (分数) = 1/(20/20) = 1 (分角)，视力=测试距离/眼睛能辨识最小5分角距离 = 20/20 = 6 m/6 m。目前所用视力表主要检查视网膜黄斑部视敏度，即中心视力，所谓视角就是由外界两点发出的光线，经眼内节点所形成的夹角，正常情况下，人眼能分辨出两点间最小距离所形成的视角，即一分角，视力表就是以一分角为单位进行设计的，视力表同样方法辨认「E」视力表即是根据视角的原理设计 [ 13 ]。 图5. 系统架构 图6. 视力表设计原理 图7. 近方视力表 近方视力(near visual acuity)检查，将近方视力表依同样方法辨认「E」字缺口方向或阿拉伯数字，由受测者于40 cm处阅读此视标，由上方字体往下阅读，字体由大至小依序排列，直到被检者无法判读该字体为止，最后能判读之最小字体即为近方视力最佳读取值。正常近视力于40 cm处能看清楚近方视力表1.0 (20/20)字体，近方视力表如图7所示。 3.2. 脑波撷取与红外线发射端 脑波讯号撷取使用头部前额单极点脑波撷取器，脑波信号感测电极置放位置为FP1点，参考电极为A1点，当脑波经由电极侦测后，传递至头部脑波单极点撷取器内的TGAM1 EEG处理芯片，TGAM1芯片串行信号输出鲍率为57，600 bps，输出原始脑波数据值(Raw EEG Data)及各频段脑波数字数值(Long EEG Data)。由于TGAM1输出串行信号属于小信号，必须透过快速光耦合器6N137避免直接接到微处理器导致信号失真。经由实验发现，因光耦合器6N137响应速度快，脑波的波形讯号都能正确的传送到单芯片中，如图8为利用示波器量测到的波形，黄色CH1波形为TGAM1芯片输出串行通讯所量测到的波形，电压非常小只有3 V左右，蓝色CH2波形为光耦合器6N137所输出的波形。 要抓取专注(Attention)与放松(Meditation)数值则必须识别Long data中的一些固定判别数据，否则抓取到的数据数值会有错误，所以本研究决定抓取封包长度码(20 H)、数据辨识码(83 H)及数据长度码(18 H)，以判断该笔资料是否为Long data，若判断此3笔数据正确无误，则可以继续抓取后面所跟随的数据，图9所示为抓取脑波数据流程图。 由于红外线容易受到日光灯、环境等影响造成数据接收的不正确。本研究使用一款编码IC HT-12E及译码IC HT-12D，此编译码IC具有防噪声、抗干扰、低功耗等优点，且HT-12E编码IC最多可以提供多达256组密码设定，当要传送数据时，编码IC会将8位密码与4位数据一同传送出去。当译码IC HT-12D接收到数据时，会先比对密码与接收端所设定的密码是否相同，当密码相同时才会读取4位数据，同时也可以避免读取到错误的信息。 图8. 头部前额单极点脑波撷取器输出信号与光耦合器输出波形比较图 图9. 抓取脑波数据流程图
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user: 5. 结论 视觉检查可以加入脑波检测项目后，改变原本验光时只针对眼睛部分的检查，使验光检查经由撷取脑波讯号分析比对，将检查延伸至大脑的反射现象，可以帮助了解被检查者近方验光检查时眼睛及情绪是否处于放松(检查时会等待脑波显示放松时开始检查)，并由脑波帮助判断近方度数，以提高度数的精确性。参与本实验人数有21位，年龄由20~65岁，经实验余皆符合期望值。脑波应用于老视眼量测结果可以客观的评估被检查者是否具有老视眼之现象。本研究最大优点为語言障礙患者驗光方法，有效達到免用口語溝通的視力屈光不正檢查。本研究脑波应用于老视眼检查实验中，若受測者本身情绪不稳定、身体不适及因工作忙碌后到验光所进行验光等情况，都会影响验光结果，量测数据误差都可能大于0.5 D以上。其他的脑波状态是无法评估，如有些特定干扰脑波讯号，增加脑波验光变量并影响结果。因此，脑波验光使用于一般正常人，只能当辅助设备，为本研究发现此方法最大限制，也是脑波用于验光技术还可提升的地方。
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user: 摘 要 在知识付费市场发展迅猛的同时，暴露出了不少问题，如知识产品质量降低，消费体验不佳，内容趋向单一等。为了了解知识付费市场的现状和消费者的消费行为，为建立“交大读书会”知识付费平台奠定基础，我们小组通过根据当前知识付费市场主流的知识付费平台，以厦门六区的知识付费平台使用情况为例进行调查分析，通过文献分析进行深入了解与定性分析、利用问卷调查收集数据，用MATLAB简单制图分析，并用得出数理统计的假设检验对模型进行研究，分析出使用者付费意愿的影响因素以及各个变量之间的影响路径与程度，得出用户的付费意愿与知识分享平台的使用价值、情感价值和用户体验正相关，与不确定性成负相关，并据此提出了相关建议。 关键词 :知识付费，消费行为和消费意愿，厦门六区 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 知识经济的崛起发源于20世纪40年代开始的信息技术革命，特别是80年代兴起的高科技革命。90年代知识经济高速发展，在1990年联合国某研究机构提出了“知识经济”的概念；美国总统克林顿1997年采用了“知识经济”的提法后，欧盟在《2000议程》中，将知识放在最优的地位，说明知识经济是时代发展的必然趋势。 随着知识经济的发展、互联网被广泛运用后，知识经济的资本化这一特点愈发突出 [ 1 ]。2013年，公众号“逻辑思维”率先推出付费会员制，同年豆瓣阅读做起了付费阅读，拉开了我国知识付费市场的序幕 [ 2 ]。2016年知乎等只是付费平台将大众的视线牵引到付费经济中，也可以说是因为人们的需求而衍生出来的。2016年，许森在《知识零售变现模式的问题与思考——以付费语音问答服务“分答”为例》中以分答为例对知识变现的模式进行了深入探讨，并提出引入用户管理机制对知识的产生和传播进行维护和监管，避免信息“泡沫化在互联网飞速发展的时代，免费共享是曾经的主流，但正是因为如此才导致信息发布的门槛越来越低，互联网充斥杂乱的信息，有效信息埋没其中，有效获取信息的时间随之增加，或许花原来的几倍时间都不能找到自己想要的信息 [ 3 ]。在信息有限而精力有限的时代，如何高效获取有效的信息成了很大的问题。因此，人们的需求也就从网上免费获取信息转向付费获取信息。知乎，得到，喜马拉雅等平台对付费形式的创新不仅满足消费者的需求，同时也是对新的需求的探索。 在互联网发展初期，各类知识付费平台分类越来越多元化，形式越来越追求差异化。知识付费平台和应用主要分成三类：第一，综合平台，提供知识学习、自我提升、休闲娱乐等多种服务、知识领域覆盖广泛；第二，问答类平台，提供以经验分享为主的问答互动服务，知识领域根据需求而定；第三，泛教育类平台，提供专业领域知识学习服务，知识领域较为精细、专业。只是付费平台内容呈现模式多为：听书、问答、专栏、课程、咨询等针对的用户需求较为明确，因此采用多种收费模式相结合的方式，满足不同客户层次需求。与此同时内容付费商户还可以通过微信公众号、小程序等工具吸引流量，进行知识变现。
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user: 2. 理论基础 1) 消费者个体需求是研究较多的影响因素 内在欲望和能力的加总，即感情因素、猎奇心理、自我提升、省时省力、信任、社交需求、兴趣爱好等因素构成个体需求。关于信息系统或者信息技术采纳与意图的影响是信息系统文献研究的主要方向。 2) 个体认识是消费者特有的心理因素 个体认识指的是消费者对于知识付费平台产生的特有的、内化成决策条件的个人心理因素。主要包括：感知价值、免费价值观、个人心理预期、需求的重要程度、个人判断等。根据推理行动理论，消费者对价值的感知与需求的重要与否很大程度上成为知识付费意愿程度与采纳的决定因素。 3) 信息质量是影响在线消费者行为的关键因素 由于在线消费这直接接触与感知的对象是以信息作为传播方式的知识产品，其所具有的特点显著影响着消费者对在线只是付费平台的行为。 4) 替代品是不可忽略的影响 知识付费平台的代替品主要是免费知识获取平台，有学者指出，免费的代替品影响个体与组织对于付费知识的使用满意度 5) 经济因素是影响参与知识付费的因素 由于经济是一切购买活动的前提，故消费者对付费平台的参与程度是一个重要因素。 6) 主观规范对使用知识付费平台是重要因素 主观规范具体分为亲朋好友、在线评分、粉丝数、个人体验，这些都会影响消费者是否使用或再使用该知识付费平台。
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user: 3. 调查与分析 1) 调查 主要采用调查问卷的方法，目标群体为厦门六区的各类知识付费平台的使用者。调查采用随机抽样与分层抽样相结合的方法，主要目标群体集中在集美区，并且学生占了绝大部分。 在调查过程中，各区调查人数见图1，其中集美区人数占一半以上；年龄主要集中在18~24岁之间，可见主要是大学生及刚工作的青年大多会使用知识付费平台，具体分布见图2；由于调查人群主要以学生为主，因此大多为无收入人群，其收入分配及职业分布见图3和图4。 图1. 不同地区人数分布图 图2. 不同年龄分布图 图3. 调查对象月收入分布图 图4. 调查对象职业类型分布图 根据图5可知，优秀在线课程类的知识付费平台的选择倾向人群最多，付费直播类和有偿问答类选择倾向人群最少，内容订阅类和技能分享类处于中间阶段，由此可得，更多人愿意选择优秀在线课程类的知识付费平台。 图5. 知识付费平台选择倾向分布图 由图6可知，知乎、喜马拉雅、MOOC大学这三个知识付费平台的占比较多，其中知乎的比例高达百分之二十五，可以说是占据了市场的大部分份额，其余几个平台占比较少，甚至由百分之三的人对以上知识付费平台一无所知。 图6. 知识付费平台了解情况分布图 由图7可知，虽然有大部分使用过知识付费平台，但是经常使用的人群占比较少，更多人是处于很少使用的状态。 图7. 知识付费平台使用频率分布图 由表1及图8可知，百分之八十多的人在知识付费上的消费金额是处于0~100这个区间，可推测大部分人不愿意在知识付费平台消费，出现该现象的原因可能是调查对象极大部分是学生，没有什么经济来源。 Table 1 Average Monthly knowledge payment amoun 金额 占比 (0， 100] 80.43% (100， 200] 10.87% (200， 300] 5.43% (300， 500] 1.09% (500， 800] 2.17% 800及以上 0% 表1. 平均每月知识付费金额 图8. 知识付费月平均花费分布图 由图9可推断使用者对付费意愿的影响最大的是当前需要学习该内容，其次是高质量的干货知识，由假设检验可得出用户的付费意愿与知识分享平台的使用价值、情感价值和用户体验正相关，与不确定性成负相关 [ 4 ]。 图9. 对消费者付费意愿的影响分布图 2) 分析 从问卷调查得到的数据中，首先我们可以了解到，厦门六区的知识付费的群体，女性占的比例比男性高，年龄层集中在青壮年这个层面。由于问卷调查发放的局限性，我们得到的数据的区域准确性不高，这是由于我们调查的群体大部分是在集美居住，所以其他区域的占比偏低，并且调查的群体大部分都是学生，工资也相对的比较低，但是我们却从中得出，其实知识付费的群体并不一定是那些有事业，有固定收入的人群，学生才是这个知识付费群体的主力军 [ 5 ]。在我们了解到的几个知识付费的APP中，喜马拉雅、知乎、MOOC的使用率最高，其具体分布可由图5得到。介于本人了解，喜马拉雅在各大火热综艺中的广告力十分强劲，因此使用率高不足为奇，从中也可以看出广告的重要性，知乎是一个知识问答平台，相当于百度的升华，大部分人更倾向于在知乎中获取想得到的讯息，因为它的知识过滤做得相对百度会更好。而MOOC平台则是对知识较为纯粹的一种输出，各大名校的名师，不同领域的精英，行业的佼佼者，都可以在这个平台上将自己的知识进行加工，并面向所有人，只需付费便可学习自己想得到的相关知识。而豆瓣时间和百度问咖则是豆瓣和百度旗下的应用，宣传力度不大，使用人群相对较窄，但是有个好处，鱼龙混杂的人少了，垃圾消息和营销消息相对于几个火热的软件少了很多，因此可以称得上是精品软件，对于知识的筛选相对于比较严格，即使宣传力度小，使用人群却是常驻。从知识付费平台的了解和使用情况来看，没有了解过知识付费平台的人数较少，仅占3% (见图6)，说明目前大多知识付费平台已为人们所熟知，成为一种新型的学习工具。就具体使用情况来看，经常使用的人数仅有22% (见图7)，很少使用与不使用的人数占一半以上。 了解与使用之间的这一巨大反差说明目前的知识付费平台还存在很大的不足，不能达到人们满意的程度。就此而言，如果一个APP的注册登录流程复杂，那么除非这个APP有着什么十分的过人之处，不然使用的群体必定会受阻而不愿意去注册。费用较高，需求的资源无法准确查找，广告或内容推送太多，这些原因也会导致一个知识付费平台的衰败。但是在成立初期，如果没有足够的资金支撑来源，平台难以发展，因此广告的存在是必不可少的，因此在广告这方面应该做好权衡。再来说说使用APP的情况，大部分人在注册了APP之后，并未选择购买知识付费，而只是停留在对于平台的基层使用。总的来说，不愿让人投入金钱消费的原因有很多，主要包括： (a) 对于这个APP的了解时间短。 (b) 使用频率低。 (c) 使用这个付费产品的驱动力不够。 (d) 没有非消费不可的欲望。 (e) 价格不合理。 (f) APP可靠性不强，可能充值了也没有什么太大用处。 (g) 内容质量难以保证。
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user: 4. 建议 基于知识付费平台目前的局限性，再次给出以下几点建议： 1) 扩展平台的知识类型。 目前许多知识付费平台能够提供的知识内容单一，一些专业领域，像工业、科学、经济等方面的内容较少，不能满足用户的需求。 2) 提高平台的知识内容质量。 目前，国内的许多知识付费平台其所提供的内容质量较低，主要由稍微懂一点这方面知识的人群来解答用户疑问，缺乏权威领域的专家。 3) 在多次的调查研究过后，将价格调整到一个合理的位置。 知识付费平台刚刚兴起，其成本较高，各方面的竞争力较大，目前的价格对许多人来说还是较高的。 4) 更人性化的产品使用体验 缺乏线上的互动，不能真正解决用户的问题，往往只解决了表面问题，而无法挖掘深层次的内容，使用户的使用体验大大降低。 5) 更贴心的售后服务 即使得客户即便对这个知识付费内容不满意，也可以拥有一个较好的消费体验，通过用户的使用反馈不断完善知识付费平台的功能，提高顾客满意度。
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user: 5. 总结 通过问卷调查可得出大部分人对于使用知识付费是持保留意见的，并未觉得这可以解决眼前的焦虑或者迷茫，所以，把知识付费平台往上提高一个层面是许多人应该抓住的商机，毕竟现在这个市场并不完善，这意味着机会还很多。目前人们的知识水平在不断的提升，版权的意识也在提高，一味追求免费，最后能够得到的知识也必定不会精炼，而是鱼目混珠，所以知识付费面向的群体也必定会越来越广，不断的吸取前人的教训，精进这个行业是必不可免的。
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user: 摘 要 随着我国人口老龄化趋势不断加速，老年消费市场具有巨大消费潜力，老年金融消费也在快速增长。但是老年人在金融方面的消费存在一些问题，论文从老年人金融消费的现状特点出发，探析老年人金融消费意识不强，老年金融产品单一，老人参与互联网金融消费比重低等现状问题，提出向老年人宣传金融投资知识，提高金融消费意识；引导老年人理性参与金融消费，加快老年金融产品开发；提高老年金融消费服务水平，提供便利性和可及性；制定老年金融消费权益法律，保护老年人金融消费的权益等相关政策建议；为老年金融消费市场健康发展提供参考。 关键词 :老年人金融消费，现状问题，政策建议 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. 研究的背景和意义 1.1. 研究背景 我国自2000年前后进入人口老龄化社会，并且呈现速度快、基数大特征。统计数据显示，截至2019年末，我国60岁及以上人口为25，388万人，占总人口的18.1% 1 ，老龄化程度越来越高，同时随着我国社会保障体系和分配制度逐步完善，老年人的可支配收入也不断增加，老年消费也呈现出快速发展势头。我国金融业深化改革，金融机构不断设计开发针对老年群体的金融消费产品，满足老年人不同层次的金融消费需求，老年金融消费增长，也引发遭遇诈骗和投资血本无归等问题，值得高度关注。 1.2. 研究意义 我国老年群体不断增长，也具有庞大的消费潜力，将成为拉动我国经济的动力之一。新修订的《老年人权益保障法》第三条明确指出“国家和社会应当采取措施，健全对老年人的社会保障制度，逐步改善保障老年人生活、健康以及参与社会发展的条件，实现老有所养、老有所医、老有所为、老有所学、老有所乐” 2 ，然而老年人对金融市场和风险缺乏认知，在金融消费过程中极易陷入诈骗陷阱，金融市场针对老年人的消费产品还不够丰富，亟待发展完善。论文研究老年人金融消费特征，通过实证调查分析，剖析老年消费的现状和问题，并提出相关政策建议，以期引导老年人理性金融消费和谨慎投资，提高风险防范意识。 1.3. 研究文献综述 学者们对老年金融消费的研究，相关文献颇多，主要观点集中在老年金融消费的特征、老年金融消费问题、老年金融消费政策研究等方面。 1) 老年金融消费偏向保守稳健。学者们认为：金融消费是人们为了满足自身消费的需求，享受金融机构提供的服务，购买金融机构提供商品的行为 3 。老年人有闲余资金时，他们更倾向于选择如储蓄养老这类收益低、相对稳健的产品，关注投资的安全性 [ 1 ]。银行储蓄是大多老年人传统信赖的理财习惯，储蓄目的并不是为自己养老，为子女储蓄是多数老人的共识，也购买国债或固定收益的银行理财产品，老年人也缺乏多元化理财产品配置的引导 [ 2 ]。 2) 老年金融消费存在诸多问题。学者们认为老年金融消费市场还不完善，老年金融产品相对稀缺，老年金融消费缺乏风险认知，时常出现被诈骗和陷入高利贷集资风险，非法集资和网络诈骗等新型犯罪手法瞄准老年群体，致使老年人成为当前受到金融诈骗和金融集资等不当行为受害最严重的群体 [ 3 ]。 3) 老年金融消费建议。学者们对老年金融消费提出的建议包括：一是引导老年人认识金融投资风险，莫贪便宜抵御高收益诱惑；二是提高防范意识，谨防个人和家庭银行存款信息外泄；三是依据自己的风险承受能力选择理财产品，稳中求进 [ 4 ]，强化老年人金融消费知识宣传，提高风险防范意识，具体内容包括“三有三会”，即一是有风险意识；二是会判定不妥的宣传信息；三是会依法向有关部门寻求帮助 [ 5 ]，老年人金融消费权益不断地受到侵害，通过制定老年人金融防骗指南和加强老年人金融服务监督管理的措施 [ 6 ]。
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user: 2. 老年人金融消费实证研究 2.1. 调查设计及调查过程 1) 问卷设计。笔者在查阅文献和资料基础上设计调查问题。问卷内容包括老年人金融消费类型、老年人金融消费占总收入比重情况、是否通过网络进行金融消费、是否经历过金融诈骗以及对自己合法权利的维护情况，这些相关问题以了解老年人金融消费的特点及现状，进一步探究老年人金融消费存在的问题。 2) 调查过程。调查以问卷调查为主，采用随机抽样方法，在北京市朝阳区和海淀区的社区发放问卷，同时也会采访一些老年人，深入询问他们金融消费相关方面的问题，进一步了解他们金融消费方面的具体情况，有效问卷120份，实地采访了76名老人。 2.2. 被调查老年人基本情况 被调查老年人体现的特征是：1) 受教育程度低，金融知识掌握相对较少。关于老年人受教育程度调查发现：老年人受教育程度主要集中在小学和中学，本科以及本科以上的老人占比较少；2) 老年人倾向于低风险产品，调查问题“老年人金融消费类型”(为多选题)，大部分老人选择储蓄存款(占70%)，有22%的老人会去购置保险，少部分老年人购买基金(占比5%)和股票(占3%)；3) 老年人比较依赖人工金融服务，询问老人是否会单独使用自动存款机发现：大部分老人不会单独使用自动存款机，他们会找工作人员，依靠人工服务。 2.3. 老年金融消费问题分析 1) 老人金融消费意识不高 针对被调查者询问“每个月收入情况”问题，大部分老年人每个月收入集中在1000元~3000元和3001元~5001元(图1)，而调查老年人每个月金融消费比重(见图2)，大部分老年人(90人)金融消费占收入比重在30%以下，说明大部分老人收入并不高，而且用于金融消费的钱也不多。 图1. 老人每月收入情况 图2. 老年人每月金融消费情况 2) 老年金融消费产品相对单一 询问“金融消费是否以储蓄存款为主”问题，有81%的老人是以储蓄存款为主。老年金融消费比较倾向于储蓄存款，把钱用于活期存款或定期存款，对于其他理财产品很少购买，老年人过度追求低风险、投资保守，一味将金融资产过多投入储蓄存款，会导致金融资产资源利用不充分。造成此现象的原因，和老年人金融知识匮乏密切相关，对于金融产品缺少了解加上他们保守观念，他们认为储蓄存款以外的金融产品风险大安全性低，从而排斥。 3) 老年人参与互联网金融消费比重偏小 调查关于“是否通过互联网来进行金融消费”问题，有84%的老人表示不会使用互联网来进行金融消费，有16%的老人会使用，但也是简单的储蓄存款。 老年人网上金融消费比重小，倾向相关的金融机构尤其是银行。网络的发展给金融消费带来了快捷，各大金融机构拥有相应的App，但是老年人网上金融消费情况比较少，他们依然倾向传统金融消费去相关的金融机构，寻求工作人员的帮助。这和他们依赖人工服务有关，随着年龄地增长，老年人行动会受到限制以及理解能力、接受能力、学习能力都有所减弱，他们离不开人工服务，另外互联网金融不断地快速发展，老年人获取信息渠道有限以致不能及时获取信息，加上金融知识的短板，让老年人对此充满困惑。 4) 老年人金融消费领域维权困难 调查数据分析看，当老年人合法权益受到侵犯后，84%的老人不会采取措施，14%的老年人采取措施维权，但其中维权成功的老人只有20%，80%的人采取措施后并没有维权成功(见图3和图4)；老年人成为金融诈骗的受害者后，大部分老年人不能成功地维护自己合法权益。由于老年人的维权意识弱，很多老年人合法权益受到侵害后，不采取任何的维权措施，把这一次当作经验教训，而且老年人不了解法律知识以及不懂如何维权，给维权带来了难度。 2.4. 访谈老年人发现的问题 1) 老年金融产品相对短缺，难以满足消费需求。关于“金融市场产品是否能满足需求”问题调查，一些老人表示不能，对于符合他们消费观念的理财产品少之又少。一些老年人表示他们保险意识加强，愿意购买保险，但他们所能购买的保险产品种类少。投资理财越来越走进他们的生活，老年人在理财产品选择上存在困难，缺少适合他们的理财产品。金融市场缺少专为老年人打造的产品，从而限制他们的选择范围。 2) 老年人防范意识比较薄弱。调查询问一些老人，关于“陌生人推销产品”问题，他们表示愿意相信，最后上当受骗，老年人防范意识比较薄弱，加上信息相对闭塞、识别能力比较弱加上知识的漏洞，因此诈骗常常把目标瞄准老年人。另外，金融诈骗呈现“组织化”、“信息化”、“商业化”，诈骗手段高明、环节组织性强，易把老人拉进投资陷阱。 图3. 老年人遭遇诈骗后举措情况 图4. 老年人维权情况
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user: 3. 老年人金融消费的相关政策和建议 3.1. 向老年人宣传金融投资知识，提高金融消费意识 1) 向老年人提供更多获取金融知识的渠道。老年人退休以后，和外界联系减少，获取消息的渠道比较闭塞。通过网络设备以及电视等媒体，为老年人提供相关的金融知识。在老年人活动密集区提供相关金融知识阅读书籍，比如公园等大型休闲场地或老年大学。 2) 加强老年人金融理财教育。老年人退休拥有更多的空闲时间，可以充分发挥老年大学以及社区场所，通过网络、电视、微信等，开展金融基础知识教育，提高老年人金融理财意识。目前大部分老年人都关注一些理财产品，因此在金融知识教育过程中，可以引导老年人理性选择适合自己的理财产品，保值增值。 3.2. 引导老年人理性参与金融消费，加快老年金融产品开发 目前金融市场为老年人量身定做的理财产品比较少，导致老年人有意愿理财，却无法找到适合自己风险意愿匹配的理财产品。 1) 加快设计老年保险产品。调查访谈中，部分老年人对商业保险的重要性认可，保险意识高，由于老年人的年龄和健康风险，购买商业保险会受到限制，老年人能够购买的保险，也是保费比较高、性价比不合理的产品，保险公司应该加快老年保险产品设计，特别是老年意外伤害、养老储蓄性保险、住院津贴和老年护理性保险产品。 2) 设计更多符合老人消费理念的理财产品。老年人消费比较保守，而投资本身就是存在风险，拥有不确定性，风险小的理财产品比较少，适合他们的产品少。金融行业不断创新产品，打造适合老年人消费理念的理财产品以稳健和安全为主，为老年人提供更多的选择。 3.3. 提高老年金融消费服务水平，提供便利性和可及性 1) 完善老年人金融服务。随着金融机构自动化提高，一些人工服务减少或取消。但老年人因为年龄文化程度原因，不能完全在银行自动化设备里完成银行业务，有些老人离不开银行人工服务，金融机构应该提升人工服务质量，加强金融机构相关工作人员的人工服务培训，完善金融机构人工服务体系。 2) 银行开展老年人专项服务。由于自身生理的原因老年人所遇到困惑和其它年龄阶段人会有所不同，为老年人开设专门的人工服务，金融机构安排专项工作人员帮助老年人，一对一为老年人提供专项金融服务。其中包括协助其操作自动化机器、解答其操作困惑等，尤其对老年互联网金融消费加强服务，了解老人的困惑，教他们如何网上金融消费。 3.4. 制定老年金融消费权益法律，保护老年人金融消费的权益 1) 增强金融法律相关知识。我国提出依法治国战略，让老年人多了解法律知识，在老年人社区提供金融法相关书籍。老年人了解金融相关法，提高其法律素质，增强其维权意识。金融部门应当完善金融消费者权益保护法，让老人扩大投诉相关渠道。 2) 设置专门保护老年金融消费权益的机构。金融消费者权益保护不仅仅是针对老年人，还有其它的广大金融消费者。但老年人群体是一个比较特殊的群体，应设置专门服务老年金融消费权益保护机构。借助互联网信息工具，诈骗机构手段更加隐蔽，让老年人难以防范。设置老年人金融消费维权专门机构，能够在第一时间为老人金融消费提供咨询服务，防范老年人金融消费诈骗风险，为老年人提供专项服务和专项保护。
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user: 摘 要 目的：评价眼轴与角膜曲率半径的比值(轴率比)在诊断低度近视与中度近视的应用。方法：回顾性分析586例2015年12月至2018年9月期间就诊于福建省第二人民医院眼科的低中度近视儿童的眼轴、平均角膜曲率半径等，计算轴率比，睫状肌麻痹后主觉验光的等效球镜度数(spherical equivalent， SE)。低度近视为−0.50~−3.00 D，中度近视−3.00~−6.00 D。以低度近视的95%百分位数作为低度近视的上限，行正态性检验、秩相关分析及ROC曲线分析。结果：低度近视组与中度近视组轴率比和SE均呈非正态分布，低度近视组轴率比为(3.062 ± 0.098)，与轴率比 = 3有统计学差异(P < 0.01)；低度近视组SE为(−1.58 ± 0.75) D；中度近视组轴率比为(3.205 ± 0.126)，与轴率比=3有统计学差异(P < 0.01)；中度近视组SE为(−4.17 ± 0.78) D；两组之间轴率比有统计学差异(P < 0.01)。以低度近视轴率比的95%参考值3.199作为区分低、中度近视的临界值与诊断近视的金标准睫状肌麻痹下主觉验光相比，轴率比诊断中度近视的灵敏度为0.630，特异度为0.950，准确度为89.1%，Kappa系数为0.619，ROC曲线下面积为0.876 (P < 0.01)。结论：轴率比在低度近视和中度近视诊断中具有一定价值。 关键词 :近视，轴率比，ROC曲线，Kappa系数 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 眼轴长度(axial length， AL)与角膜曲率半径平均值(the average radius of the corneal curvature， CR)的比值(简称为轴率比，AL/CR)是近年来眼视光学研究的热点话题之一，国外有研究发现，轴率比与屈光度在40~64岁年龄段的人群中存在线性关系 [ 1 ]；近视人群的轴率比多大于3，因此研究者认为轴率比>3可以作为筛查近视的一项指标 [ 2 ]。但轴率比为眼轴与平均角膜曲率半径的比值，与国家地区个体的眼球生长发育有关。我国青少年儿童的生长发育与国外存在一定的差异，这可能造成轴率比有一定的差别。另外，目前暂未见不同屈光度数与轴率比的关系研究，即儿童由低度近视发展到中度近视乃至高度近视时，两者轴率比是否有变化，是否具有相应的轴率比数据可以预测和评估近视进展，需进一步的研究。因此，本研究回顾性分析586例儿童(其中低度近视478人，中度近视108人)的轴率比与屈光度关系，本临床研究获得福建中医药大学附属第二人民医院医学伦理委员会许可，现报告如下。
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user: 2. 对象与方法 2.1. 纳入及排除标准 纳入标准：8~14岁年龄段儿童青和少年；单眼或双眼裸眼视力(UCVA)低于同年龄段人群正常UCVA；可以理解并配合进行裸眼视力、电脑验光、睫状肌麻痹验光、非接触式眼压、最佳矫正视力、眼轴长度、裂隙灯显微镜、直接检眼镜查眼底、黄斑中心注视性质、眼外肌功能等相关检查；家长知情同意并签署知情同意书。排除标准：合并斜视、青光眼、白内障、眼底病等其他眼病；有眼部手术史、眼外伤史及系统性疾病史；检査资料不全者。 本研究经医院医学伦理委员会批准。 2.2. 对象 根据纳入标准和排除标准，我们在2015年12月到2018年9月期间连续选取了在福建省第二人民医院眼科门诊初次就诊的屈光不正儿童，共586例，其中低度近视478例，中度近视108例。 2.3. 方法 使用新国际标准对数视力表(GB 11533-2011)进行UCVA检査(采取五分记录法)；采用全自动电脑验光仪(RK-F2，日本佳能公司)进行双眼自然光小瞳孔状态电脑验光及角膜曲率半径检测，测量3次有效数据后，自动计算出平均值；使用光学生物测量仪(IOL-Master，德国蔡司公司)分别测量双眼眼轴长度，测量5次有效数据后，自动计算出平均值。由视光门诊医生问诊患儿相关病史并记录，先后使用裂隙灯显微镜、直接检眼镜和黄光手电筒进行眼表、眼底等眼科相关检査及眼位检査(遮盖–去遮盖法和交替遮盖法)。入组的儿童全部采用润正托吡卡胺滴眼液(规格：6 ml:30 mg，山东博士伦福瑞达制药有限公司)点入双眼下眼睑结膜囊内，每次1滴，每5分钟滴药1次，连续6次，全程闭眼休息，最后一次点眼后隔20~30分钟，由验光师确认瞳孔直径大于6 mm，瞳孔直接和间接对光反应消失后，再次行电脑验光及主觉验光，记录主觉验光等效球镜度(SE)。−3.00 D < SE ≤ −0.50 D为低度近视，−6.00 D < SE ≤ −3.00 D为中度近视 [ 3 ]。 2.4. 统计学方法 使用统计分析软件SPSS 21.0进行数据分析，经正态性检验，低度近视资料不符合正态分布，予单样本Wilcoxon符号秩检验。中度近视组资料不符合正态分布，两组间差异采用秩和检验，P < 0.01为差异有统计学意义。由于轴率比为非正态分布资料，且过高为异常，采用百分位数分布法单侧上限计算95%参考值范围。以睫状肌麻痹后主觉验光的结果为金标准，统计轴率比的95%参考值在儿童中诊断低中度近视的可靠性，包括真、假阳性(a、b)，真、假阴性(d、c)，并依据公式计算出灵敏度、准确度、特异度，误诊率、漏诊率，阴、阳性预测值，阴、阳性似然比、Kappa系数等。
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user: 3. 结果 3.1. 低度近视与中度近视的轴率比比较 低度近视组轴率比低于中度近视组，差异有统计学意义(P < 0.01)。两组与轴率比等于3均有统计学差异(P < 0.01)。见表1。 Table 1 Comparison of axial ratio between two group 组别 SE AL/CR Z值 P值 △ 低度近视组 −1.58 ± 0.75 D 3.062 ± 0.098 10.979 <0.01 中度近视组 −4.17 ± 0.78 D 3.205 ± 0.126 7.994 <0.01 Z值 −12.475 P值 <0.01 表1. 两组轴率比比较 注：△本研究显示低度、中度近视组轴率比与现临床上运用的近视预测轴率比>3比较。 3.2. 低度近视轴率比95%参考值范围(表2) 由表中可知低度近视轴率比95%参考值范围为<3.199。 Table 2 The upper limit of the reference value of each percentile of the axial ratio of low myopi 百分位数 5 10 25 50 75 90 95 轴率比 2.86975 2.92300 3.00625 3.07700 3.12900 3.17320 3.19905 表2. 低度近视轴率比各百分位数参考值上限 3.3. 睫状肌麻痹后主觉验光SE与轴率比诊断低、中度近视的频数分布表 依据睫状肌麻痹验光判断低、中度近视的例数与应用轴率比判断得到的例数不一致。见表3。 Table 3 Frequency distribution of SE and axial ratio in diagnosis of low and moderate myopi 轴率比 SE 合计 中度近视 低度近视 中度近视 68 (a) 24 (b) 92 低度近视 40 (c) 454 (d) 494 合计 108 478 586 表3. SE与轴率比诊断低、中度近视的频数分布表 注：AL/CR > 3.199，为中度近视，≤3.199为低度近视。 3.4. 相关诊断试验可靠性指标结果 我们选取睫状肌充分麻痹后的主觉验光值为金标准，根据表3数据进行计算，以该轴率比为界诊断中度近视的灵敏度为0.630，特异度为0.950，误诊率为0.050，漏诊率为0.370，准确度为89.1%，阳性预测值为0.739，阴性预测值为0.919，阳性似然比为12.600，阴性似然比为0.398，Kappa系数为0.619。 3.5. ROC曲线分析 我们进一步将轴率比纳入ROC曲线分析，仍选取睫状肌麻痹后的主觉验光SE为金标准，根据统计结果可知，轴率比的ROC曲线下面积为0.876，标准误为0.022，其95%的置信区间为0.832~0.920，可知轴率比大小在低中度近视诊断中有一定价值(P < 0.01)。见图1。 图1. 轴率比诊断低中度近视的ROC曲线分析
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user: 4. 讨论 眼球在青春期发育过程中为了维持正视化的状态，角膜曲率半径平均值会随着眼轴长度的延长而变大。当平均角膜曲率半径变大在不能够充分代偿眼轴长度过度延长时，就会慢慢发展为近视 [ 4 ]。国内外研究多表明，轴率比>3在诊断近视方面比排除近视更具有优势 [ 5 ] [ 6 ]。同时文献报道轴率比均值在不同种族、年龄、性别间无显著变异，不同人种平均值范围在2.90~3.10之间 [ 5 ] [ 7 ]。而本研究中对低度近视儿童的轴率比进行分析发现其轴率比中位数为(3.062 ± 0.098)与其他结果相似；但可能由于睫状肌麻痹验光SE、眼轴、角膜曲率及轴率比均不符合正态分布，且纳入对象均为近视儿童，有别于正常人群中整群抽样研究，故导致与轴率比等于3相比有统计学差异(P < 0.01)。 通过研究低度近视与中度近视轴率比差别，并以低度近视的95%医学参考范围作为两者区分界限进行诊断试验评价。其阳性似然比为12.600，说明中度近视患儿出现轴率比>3.199的机率是低度近视患儿的12.600倍，而阴性似然比为0.398说明中度近视患儿出现轴率比≤3.199是非近视患儿的0.398倍。准确度为89.10%，则说明用该轴率比为界限，有89.1%的近视患儿可以较准确诊断为低度近视或中度近视。Kappa系数为0.619以上，说明有高度的一致性。ROC曲线下面积在0.7以上表示其诊断有中等以上的价值，在0.9以上表示其有高度诊断价值，本研究中轴率比的ROC曲线下面积为0.876，虽然有一定的诊断价值，但考虑到低度近视与中度近视样本量大小差距较大，故二者之间的临界值尚需更多的样本量进行分析。 和其他学者的研究类似，本研究结果亦提示眼球轴率比在预测近视发病及进展中具有一定的临床价值。已有的研究表明轴率比与屈光度呈显著负相关 [ 8 ] [ 9 ]，本研究也发现低度近视与中度近视的轴率比有差异，且轴率比可以一定程度上诊断低度近视与中度近视。目前儿童的学习压力越来越大，对于青少年儿童的近视防控，不仅仅在于防止近视发生，也要控制近视的发展。轴率比对近视屈光度发展有一定的监控作用，因此了解低度近视与中度近视轴率比差别，明确临界值具有重要的临床意义。本研究所得3.199的轴率比虽然在低中度近视有一定的诊断价值，但仍需要更多样本量得出具有更高诊断价值的数据。
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user: 摘 要 在NaOH和NaClO作复合浸出剂从磷酸废砷渣中浸出砷的基础上，以SO 2 对氧化脱硫后的浸出液进行砷还原，然后进行冷冻结晶得HAsO 2 晶体，实现砷的回收。研究表明，还原反应的适宜条件为：温度30℃，还原时间3 h，溶液pH0，反应液五价砷浓度为33.10 g/L，此时HAsO 2 一次结晶率达53.85%；HAsO 2 的冷冻结晶适宜条件是：温度−15℃，溶液pH0，冷冻时间3 h，此条件下砷结晶率为90.22%。 关键词 :硫化砷渣，复合碱浸，SO 2 还原，冷冻结晶 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/