DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 多层雷达数据与降雨关系分析 2.1. 雷达和降雨数据集的处理 本模板本文使用历年辽宁省地区的多层雷达回波数据和降雨数据来建立机器学习训练样本数据集，原始数据由辽宁省气象局提供。为了有效利用多层雷达和降雨数据提供的有用信息，构建可靠的雷达回波和降雨关系分析模型，需要将原始的雷达数据和降雨数据进行数据预处理。数据预处理包括去除脏数据、站点观测值提取、强化特征，然后按照时间相近原则匹配雷达观测数据和降雨测量数据。 图1. 可视化雷达图 雷达数据每间隔6分钟产生一次，每次产生21层雷达数据，它们对应间隔0.5 km不同高度的雷达回波，其可视化后如图1所示。据气象领域经验，通常最上和最下2层雷达所得数据存在较强的杂波干扰并且降雨量关系不明确。因此，本文选取3~19共17层雷达回波值来构成数据集的特征序列，其组织形式如图2所示。 图2. 多层雷达数据组织形式 首先依据规格说明对原始雷达数据文件进行解析，获得雷达图分辨率、中心经纬度、像素间距对应实际距离等头部信息。然后，将二进制数据流文件转成雷达图对应的数值矩阵。最后，根据气象观测站点经纬度，在多层雷达数据中找到其位置，并求得该位置八邻域雷达回波数据均值，依据式(1)转换为对应的雷达回波值。其中dBZ是雷达回波的单位，Grey表示灰度值。八邻域雷达回波数据均值是指依据经纬度在雷达图中找到雷达站点对应回波值后，同时取其周围八个回波值，加自身共9个数据均值作为站点对应的回波值，其目的是减少雷达回波数据的稳定性，从而更好地反映降雨的变化关系。 d B Z = ( G r e y − 66 ) 2 (1) 降雨数据间隔产生，一小时内累计，下一小时重新计算，表示雨量站监测的一小时内降雨量。为了得到固定间隔内准确的降雨值，在数据库中提取有雨数据，然后添加精确位置和时间信息。然后进行数据清洗，删除空数据，得到数据集中的标签列。 进行雷达数据和降雨数据匹配时，由于采样频率不同，进行匹配要求时间接近、站点编号完全一致。匹配完成后，根据气象分析预测需求，将匹配后的数据分为5个等级。 2.2. 基于XGBoost的雷达回波与降雨分析系统 2.2.1. XGBoost集成学习算法 本文采用集成学习中的XGBoost方法来分析雷达回波与降雨量之间的关系。基于集成学习的雷达回波与降雨分析方法通过集成多个弱分析器的结果来提升分析的准确率 [ 11 ]。本文所述多层雷达回波数据与降雨量之间存在着复杂的函数映射关系，普通弱学习器很难取得很好的效果。把多个弱学习器组合在一起，形成一个强学习器，这是集成学习的核心思想。 XGBoost是GBDT (Gradient Boosting Decision Tree)的改进版本。为了避免过拟合问题，它将树模型的复杂程度纳入到正则项中；损失函数使用泰勒展开式展开，使用了一阶导数与二阶导数。经历 次迭代后样本i的分析结果可以被表示为：前 棵棵决策树分析结果与使用迭代函数 的第 次迭代结果之和。 y ^ i ( t ) = ∑ k = 1 t f k ( x i ) = y ^ i ( t − 1 ) + f t ( x i ) (2) XGBoost的目标函数可被表示为式(3)，其中，第一项为损函数差，例如常见的logistic或MSE，其代表了模型的偏差；为了尽可能减小模型方差，控制树的复杂程度，在一定程度上防止发生过拟合现象 [ 12 ]，在目标函数中加入了第二项正则项 Ω ，它的更详细表示见式(4)。式(4)中，T表示每棵树叶子节点的数量，其值越小表示模型越简单， ω 表示这些树叶子节点权重组成的集合， ω 中权重不宜过高， γ 、 λ 是参数，可依据实际应用自行设置。 L ( φ ) = ∑ i l ( y ^ i ， y i ) + ∑ k Ω ( f k ) (3) Ω ( f ) = γ T + 1 2 λ ‖ ω ‖ 2 (4) 为建立XGBoost分析模型，需将前文所述预处理后的数据集划分成2部分，一部分用来训练XGBoost模型，另一部分用来验证模型效果。XGBoost模型接受雷达数据的3~19层，共17层雷达回波作为输入，经内部多棵决策树分析后，输出多层雷达回波数据对应的降雨等级(0~4级，共5个等级)。 2.2.2. 基于XGBoost的雷达回波与降雨分析模型优化 虽然XGBoost在防止过拟合、泛化能力等方面表现不俗，但只有找到一组最优超参数，该模型表现才能最优。目前，网格搜索、随机搜索、遗传算法以及粒子群算法等常被用来进行参数优化。上述方法除网格搜索方法外，在进行多个超参数优化时，都存在参数间相互影响的问题，往往不能保证结果最优。 网格搜索(Grid Search)是一种穷举搜索调参手段，这种优化方法将尝试范围内的每一种超参数组合，以此确定最优的超参数组合。显然，网格搜索方法可以避免选取局部最优解的问题。为了尽量提高分析模型的准确率，本文选取网格搜索作为超参数优化方法，并且采用 折交叉折验方式来验证选取的超参数组合是否合理。 K折交叉验证(K-fold cross validation)是一种检验分类器性能的统计学方法 [ 13 ]。其基本思想是将训练集分为K份(均等划分，K ≥ 2)，其中K − 1份作为训练集，带入模型训练，剩余1份子集作为验证集 [ 14 ]。上述过程重复K次，验证集每次选取第1，2，3，……，K份子集，记录每次验证集得分E i (1 < i ≤ K)，并求得均值作为得分 [ 15 ]。网格搜索与交叉验证关系见图3。 图3. 网格搜索与交叉折验确定参数 2.2.3 降水分析系统的设计与实现 为将前文设计实现的分析算法投入日常气象工作中，本文设计并实现了一个功能齐全、用户友好的分析系统。系统功能可以被分为四个部分，分别是：雷达数据自动获取处理模块、雷达数据分析模块、降雨数据分析模块以及结果分析模块，相关模块功能框图见图4。 图4. 系统功能框图 雷达数据自动获取处理模块主要完成两项工作：一是在后台自动完成对雷达数据的预处理工作，处理过程如前文所述，处理过后得到数据集；二是对雷达数据进行转码、解码、可视化等一系列操作，得到每间隔6分钟的21层雷达图，随后使用雷达数据分析模块注册的回调函数告知该模块，雷达数据已准备完成，可供调用。 雷达数据分析模块主要完成雷达数据分析和雷达可视化工作，其界面如图5所示。在该模块中可以选择查看指定时间的雷达可视化图片以及雷达数据头部信息，包括：文件说明、纵深数量、网格开始经纬度及中心经纬度、有效站点等信息。 图5. 雷达数据分析模块 图6. 分析结果显示模块 最后一个模块显示XGBoost分析模型输出的分析数据。左侧选择当前查看的时刻后，右侧会显示这一时刻XGBoost模型的分析结果。分析结果包含一张由basemap绘制的辽宁省地图，地图内包含按照经纬度位置信息绘制的降雨雷达监测站点。降雨量从大到小被分为5个等级，分别由绿色、蓝色、黄色、橙色以及红色标识，如图6所示。
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user: 3. 实验结果及分析 文中所述降雨分析属分类过程，其评价指标有准确率(Accuracy，式(5))、精确率(precision，式(6))、召回率(recall，式(7))，F1得分(F1-Score式(8)) [ 16 ]。上述式中TP、TN、FP、FN等含义见表1，正类使用“1”表示，负类使用“0”表示。 Table 1 Abbreviations used in evaluation metho 缩写 名称 真实类别 预测类别 TP True Positive 1 1 FP False Positive 0 1 TN True Negative 0 0 FN False Negative 1 0 表1. 评价方法中涉及缩写含义 a c c u r a c y = T P + T N T P + T N + F P + F N (5) p r e c i s i o n = T P T P + F P (6) r e c a l l = T P T P + F N (7) F 1 s c o r e = p r e c i s i o n × r e c a l l × 2 p r e c i s i o n + r e c a l l (8) 准确率主要评价模型正确预测分析样本能力，精确率即查准率，被用来评价模型的精确性，指类别真正为“1”的数据占所有预测为“1”的数据比例；召回率又称查全率，被用来评价模型对于类别为“1”的数据识别能力；而F1得分是折中进行模型评估。 在使用本文所述XGBoost方法建立基于多层雷达回波数据的降雨强度等级分析模型时发现，在一定范围内当训练迭代次数(即模型中树的数量)增加时，模型分析效果有一定提升，但超过某个值时，即使训练集误差减小，测试集误差率仍不变甚至轻微上升，这说明发生了过拟合现象，详见图7。在图7中，迭代次数小于600时，测试集与训练集误差均在减小，说明此时为欠拟合状态；而迭代次数大于1000以后，训练集误差近似一条直线，表明此时发生了过拟合现象，这证明理想的模型弱分析其数量为700~900个。 各分类等级指标详细统计数据见表2，不同降雨等级对应不同的精确度、召回率和F1-SCORE得分指标数据，表明对应的多层雷达回波数据的特征显著程度不同。 为了进一步验证研究工作的有效性，使用本文的XGBoost方法和当前常用的机器学习算法进行对比实验。比较的方法为Adaboosting，GBDT，Bagging三种集成学习算法。实验结果如图8所示。本文的XGBoost方法建立的基于多层雷达回波数据的降雨强度等级模型准确率为75.66%，高于其他对比集成学习模型，包括Adaboosting (72.59%)、GBDT (70.35%)以及Bagging (71.28%)。由此可见本文使用的XGboost模型较其他机器学习模型取得了较高精度，更适合进行气象分析，特别是降雨相关的分析预测。 图7. 迭代次数与错误率关系 Table 2 Each classification level index dat 类别 PRECISION RECALL F1-SCORE 0 0.69 0.65 0.67 1 0.63 0.61 0.62 2 0.81 0.82 0.81 3 0.92 0.96 0.94 4 0.91 0.95 0.93 表2. 各分类等级指标数据 图8. 各种方法分析的准确率
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user: 4. 结论 使用多层雷达回波数据进行降雨分析预测时，本文尝试采用XGBoost方法进行分析，并构建了可用的分析系统。经过数据预处理、模型建立、超参数选取、模型优化等过程后，得到了较好的降雨值与降雨等级分类结果。此外，还比较了XGBoost方法与其他机器学习方法的分类结果，结果表明，XGBoost较主流的Bagging、Adaboosting、GBDT等方法，结果更贴近实际，这说明使用XGBoost方法进行降雨相关分析预测是可行的。
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user: 摘要 本文通过对2008~2017十年我国的外汇储备数据进行平稳性检验。采取对自相关的序列差分得到平稳序列。在平稳序列基础上建立简单ARIMA模型、简单加法季节模型和乘法季节模型并对它们进行检验。经研究，模型是有效的。最后，基于此模型对我国未来的外汇储备趋势做出简单的预测。
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user: 1. 绪论 外汇储备的严重短缺是我国关注的重点。随着我国的外汇体制改变了之后，它的规模在逐渐地扩大，其成效显而易见。但外汇储备的过多会引起许多缺点。因此，合适的外汇储备规模就很有必要。 高嘉敏 [ 1 ] 对外汇年度数据建模，运用对中国1950~2008年的变动趋势分析，对未来做出预测。褚晓飞 [ 2 ] 对我国的1981年以来的外汇数据进行建模，提出了几条有效的建议。曾悦 [ 3 ] 阐述了国内使用外汇储备在外投资的风险，提出了一系列针对性的建议。韩继云 [ 4 ] 讲述了近几年中国外汇储备增长的原因，针对这种现状，他提出了几项管理措施。 本文从中国外汇储备当前状况开始，先讲述中国外汇储备的局面和其机制，讨论其存在的短板，然后运用时间序列分析对我国外汇储备进行建模、检验和预测，找出外汇储备的适度规模，并分析外汇储备的情况，最后总结模型的优缺点，更好地规划模型。
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user: 2. 数据采集、数据来源、统计方法 2.1. 数据采集与来源 本文收集数据来自于东方财富网，网址为：http://forex.eastmoney.com/。由于整篇论文是从中国的外汇储备来进行研究的，论文收集了2008年1月到2017年12月的数据，以亿美元为单位，收集每月的外汇储备数据。 2.2. 统计方法及思想 本论文是通过统计学软件R，采用应用时间序列的统计学方法(王燕 [ 5 ] )来对我国的外汇储备进行ARIMA建模、分析以及预测。 使用ARIMA模型对观察序列建模时一件比较简单的事情，它遵循如下操作流程： 考虑到数据是月度数据，本文从简单季节模型、简单加法模型和季节乘法模型出发，对这三个模型从参数和模型的显著性进行检验，比较这三个模型的优缺点，选出合理的模型做预测。
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user: 4. 总结 4.1. 模型的优点 本论文从东方财富网站上收集得到的数据具有真实性与可行性，在文章中，我们对外汇储备的数据进行了在月度数据上的简单建模，以及从它的周期性上采用了加法和乘法季节模型对它进行再次的建模，从AIC最小原则以及模型和系数的显著性检验是否显著这两个条件上来选择了较好的两个模型，用选择的模型做出短期的预测和实际得到的数据进行对比选择出最好的模型是乘法季节模型，它对于我国未来的外汇储备增长和缩小具有比其他两个模型更好的精准性。 4.2. 模型的缺点 此课程设计也具有它的一定的不足之处，首先从本文中看我们对收集得到的原始数据具有明显的趋势效应，为了可以充分地提取原序列中的非平稳确定性因素，我们在文中采取了二阶差分，由于每次的加工都会避免不了使得信息得损失，所以二阶差分后的数学模型降低了估计的精确度。其次是从外界来看，单一的外汇储备模型还不足以预测我国未来的外汇储备增长情况，我们查询资料得知，许多的因素会直接影响到外汇储备。比如：我们国家每月的GDP数量、每月的外商直接投资数量、货币效应增长率以及居民消费价格指数。在本论文中没有考虑进去，从而也降低了未来预测估计值的精确度。最后，从2014年到2018年我国的外汇储备状态上来看，外汇储备的输出在减少，所以我们应该采取一些必要的措施来避免这种现象。
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user: 摘要 作为典型的话题转移标记，“对了”和by the way在翻译中对译程度非常高，且二者在功能上存在很大程度上的对等性，但目前学界还未注意到这一语言现象，因而缺乏二者的比较研究。本文通过跨语言比较，探究二者在话语功能上的主要共同点与细微差异。研究发现的共同点是：在人际交往中，二者都具有提示、委婉礼貌功能，且在语篇中，二者都具有补充新信息的作用；在话语组织上，除了典型的转移话题功能外，二者还可以用于开启话题和延展话题。差异在于：在人际功能上，by the way很少具有认同激活作用；在话语组织上，“对了”很少用于结束话题。
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user: 1. 引言 近年来，国内外对话语标记研究成果显著(如Schiffrin：1987；方梅：2000；董秀芳：2007；曹秀玲：2010等)。在汉语中，“对了”作为话语标记，其典型用法是转移话题(如刘焱：2007 [ 1 ]；王帅：2013 [ 2 ]；薛艺苗：2017 [ 3 ] 等)。英语中，by the way作为篇章连接成分(Mittwoch: 2002 [ 4 ] )，最终也发展为具有转移话题功能的话语标记(Pons， Estelles [ 5 ]: 2009; Traugott: 2020 [ 6 ] )，这充分说明二者在功能上极具相似性，且在翻译中，两者对译程度也较高。 我们在自建翻译平行语料库中进行检索，发现by the way翻译为“对了”的比例很高。具体见表1 ( Table 1 )所示： Table 1 Translation of by the way in self built corpu 对了 对吗 而 未翻译 出现次数(占比) 出现次数(占比) 出现次数(占比) 出现次数(占比) 28 (71.795%) 2 (5.13%) 1 (2.565%) 8 (20.51%) 表1. 自建语料库中by the way的翻译情况 在自建翻译平行语料库中，by the way一共出现39例，且39例全部用作话语标记。其中by the way可以翻译成“对了”、“对吗”、“而”，也存在少量未翻译的情况。但总的来说，翻译为“对了”的比例极高，占比71.795%。这说明二者在语义和功能上极具相似性特征，将二者进行比较研究的价值非常之高，但目前学界正缺乏对这一语言现象的发现与研究。鉴于此，本文将通过跨语言比较，探究话语标记“对了”和by the way在语用功能上的相似性，归纳出它们在语用功能上的共同特点和规律。
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user: 4. 结语 通过以上研究，可以发现：“对了”与by the way在功能上存在着很大程度上的共通性，同时也存在一定差异。具体来说： 就人际功能而言，“对了”和by the way都可在语用中表示自己有话要说，使受话人产生一定的心理预期，不仅可以起到提醒说话人双方的作用，而且可以削弱原有的冲突语境，从而维护对方的面子，在人际交流中具有委婉礼貌功能。但by the way多用于提醒对方，且很少在人际中引起对方强烈的认同感。 就语篇功能而言，“对了”和by the way的语篇功能极具相似性，两者都可以在语篇中补充增加新信息；在话语组织功能上，“对了”可以用于开启话题、转换话题、延展话题和拉回话题，而by the way可以用于开启话题、转移话题、延展话题、结束话题。在话轮方面都能用于话轮续接和话轮转接。 “对了”和by the way在功能上表现出的相似性与相异性特征，与二者的语法化和主观化过程分不开，对于二者的语法化和主观化过程，我们另作篇幅讨论。
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user: 摘要 现有的图像智能处理平台所使用的各类NPU成本较高，并且非嵌入式平台，没有配套配件，无法进行单独工作；而现有的嵌入式平台缺乏计算机视觉以及机器学习相关的软件库。本文将致力于解决以上两种问题，因此我们设计并实现了一种基于STM32系列芯片的图像智能处理平台。该平台可以广泛应用于物联网、智慧家居、智慧城市等方面。我们为其开发了一套软件库，包含基本图像处理算法和多粒度级联森林(gcForest)推断，使得该平台有能力被应用于多种计算机视觉任务。基于STM32系列芯片，平台可以提供灵活的硬件拓展，允许扩展多种内存格式，提供功能、存储、性能的优化支持，满足了用户的个性化应用需求。
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user: 1. 引言 随着人工智能和5G互联网的普及，物联网、智慧生活已经逐渐走入人们的生活。但是目前的智慧城市、智慧家居的普及需要一套可以快速构建整套硬件、软件相互结合的平台。而随着机器学习技术的发展，传统方式以其实现周期长，功能单一，搭建困难等缺点已经不适合未来智慧生活的需要，因此，目前需要一款能够在复杂场景应用(不过分依赖于PC端)并且可以进行二次开发的平台。 本文所设计的图像智能处理平台致力于将机器学习方法推广到复杂环境中应用。该平台可以让用户在此平台上进行特定的串口输入或二次开发，在计算机视觉方面功能丰富，基于本平台进行二次开发之后可快速构建出一系列丰富的图像处理功能，可以应用于复杂环境中，如交通信号识别及流量控制、自动驾驶场景检测、辅助驾驶、防盗检测、防盗预警、生物特征识别等多方面复杂环境。 值得一提的是，平台的软件库为gcForest [ 1 ] 的C++工业级实现奠定基础，允许用户以Tensorflow类似的方法在PC机上构建模型进行训练，训练完毕后保存模型并部署到嵌入式设备。通过良好的易用性有力地扩展了gcForest的应用环境。gcForest基于决策树原理构造，对标神经网络的新一代深度模型，有计算开销较小、可解释性强等优势。gcForest的更广泛使用也将对深度模型研究带来更多其它可能。
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user: 2. 相关工作 大多数国内外学者对于嵌入式平台的开发都不约而同的选择了STM32平台。STM32平台拥有着高性能、低成本、低功耗的优势，并且可以实现多种多样的功能。白小龙等人 [ 2 ] 基于STM32开发了串口通讯系统；吴坤洋 [ 3 ] 等人基于STM32开发了简易电路测试仪；胡武清 [ 4 ] 等人基于STM32开发了远近光灯自动控制系统等等。却很少有人在STM32平台上实现图像处理的功能。陈文翔 [ 5 ] 等人在STM32上实现了JPEG图像编码/解码流程。目前几乎没有人开发基于STM32的图像处理与机器学习功能。
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user: 3. 需求分析 随着嵌入式设备性能的逐步提升和智慧城市的推广与应用，以物联网为首的民用领域得到了飞跃式提高。然而现阶段物联网设备几乎不会使用计算机视觉技术，而是使用类似指纹识别和红外线感应等技术，这是因为嵌入式设备的性能决定了它无法直接使用PC上的算法，而现在还没有与之相关的专用于嵌入式设备的算法。我们抓住了这个痛点，运用最新的理论来完成这个算法并开发了配套硬件。用户可以以此为基准快速构建整套硬件设备，将其用于嵌入式物联网、智能家居、智慧城市等应用环境当中，在解放人力和提高生产力的基础上，提升人们在日常生活中的体验感。
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user: 4. 整体设计 本项目将从底层开始构建一套用于嵌入式设备的基础图像处理算法库和gcForest推断库，并在PC端实现对应的gcForest训练库，允许用户在PC端进行gcForest模型训练，并将保存的模型下载到嵌入式设备，以使用推断库进行推断。该嵌入式库可以运行在指定的STM32硬件上。 平台将为用户提供两种调用方法：一是使用约定的串口指令直接向芯片传入期望执行的算法和输入数据(一般为图像张量)，二是基于库的源码进行二次开发，同想要实现的业务逻辑一同编译并下载到芯片，数据依然通过串口输入。两种方法的运算结果均通过串口输出。平台为使用者提供了智能的图像采集功能，允许利用低功耗的OV7670摄像头实现机器视觉检测方面的应用，为用户提供C语言支持接口，并提供19个基础的图像处理算法以实现处理复杂输入。允许用户自主选择帧差分算法、颜色追踪、标记跟踪、人脸检测、图像捕捉、眼动跟踪、矩阵码检测/解码、直线检测等功能。 我们在嵌入式设备上实现的gcForest推断库实现了参数化多粒度扫描和级联森林两个主要模块，并将其组装为计算图。将训练好的gcForest模型存入可读入设备，输入数据(一般图像张量)进行推断。基于gcForest的储存将按照三部分内容展开：第一部分以逗号分隔格式存储各个多粒度扫描窗口参数；第二部分以逗号分隔形式存储级联森林每层各个随机森林ID；第三部分以S-Express形式存储每个ID对应的实际随机森林中各个决策树结构。推断库通过这些数据实例化其所描述的gcForest模型为计算图结构。下面将就最主要的gcForest模块和基本视觉算法模块进行详细说明。
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user: 5. gcForest模块 gcForest是2017年提出的一种决策树集成算法。由于神经网络可以被简单的理解为多层非线性函数的堆叠，那我们可以考虑，是不是可以将其他的学习模型堆叠起来，以获取更好的表示性能，gcForest就是基于这种想法提出来的一种深度结构。gcForest通过级联的方式堆叠多层随机森林，以获得更好的特征表示和学习性能。它使用级联的森林结构来进行表征学习，需要很少的训练数据，就能获得很好的性能，而且基本不怎么需要调节超参数的设置 [ 6 ]。gcForest的主体分为级联森林模块和多粒度扫描模块两部分，下面将分别介绍这两部分并说明训练库的工作流程。 5.1. 级联森林模块 将输入特征经过级联森林，输出新的类别概率向量，将新的类别概率向量链接输入特征作为下一层输入，经过多个级联森林(k-fold交叉验证用于避免过拟合，并决定是否添加级)，输出最终类别概率向量 [ 7 ]。Cascade Forest结构如图1所示。 图1. 级联森林结构图 Cascade结构的每一级接收前一级处理的特征信息并将所得结果传输给下一级。每一级由两种类型的森林组成，其中蓝色表示随机森林，黑色表示完全随机森林。 每个完全随机森林中包含500个complete-random trees，每个树随机选取数据特征作为划分节点的父节点，当每个叶节点中类型相同或者不超过10个样例时，停止划分，即不再生长。 每个随机森林包含500个树，与完全随机树森林不同的是树划分父节点的选取是通过随机选取sqrt(k) (k表示输入特征维度)个特征，选最佳的gini指数特征作为父节点划分节点。 5.2. 多粒度扫描模块 深度神经网络在处理特征关系方面是强大的，例如，卷积神经网络对图像数据有效，其中原始像素之间的空间关系是关键的。递归神经网络对序列数据有效，其中顺序关系是关键的 [ 8 ]。受这种认识的启发，论文采用多粒度扫描流程来增强级联森林。通过使用多个尺寸的滑动窗口，最终的变换特征矢量将包括更多的特征。多粒度扫描就是将原始数据转化为输入向量格式。主要有两种类型：序列数据和图片数据，作用跟DNN类似。如图2所示： 图2. 滑动窗口扫描的特征表示 假设序列数据特征维度是400，特征窗口大小为100，滑动步长为1，则通过滑动特征窗口将会得到301个100维的向量。通过两个森林训练得到301个3维的向量，并且将得到的概率向量连接为转换后的输入向量。 假设图片特征是20 × 20，特征窗口大小选择为10 × 10，滑动步长为1，则通过滑动特征窗口得到121个10 × 10的矩阵，通过两个森林训练得到121个3维的向量，并且将得到的概率向量连接为转换后的输入向量。 5.3. 训练库工作流程 使用我们在PC上实现的的训练库时，用户需指定每个随机森林中的决策树个数等超参数。在训练开始时产生一个一层级联的基准gcForest，训练过程使用每个实例进行k − 1次训练(基于k折交叉验证)，产生k − 1个类向量，然后对其取平均值以产生作为级联中下一级的增强特征的最终类向量。在扩展一个新的级后，整个级联的性能将在验证集上进行估计，如果没有显著的性能增益，训练过程将终止。对于每个级联，由完全随机森林和普通随机森林两部分组成，完全随机森林中每棵树随机选取一个特征作为分裂树的分裂节点 [ 9 ]，然后一直生长直到每个叶节点细分到只有1个类别或者不多于10个样本。类似的，普通随机森林每棵树通过随机选取sqrt(k) (k表示输入特征维度)个候选特征，然后通过gini分数筛选分裂节点 [ 10 ]。训练结束后，将模型保存为我们设计的储存格式。整体流程如图3所示： 图3. 训练库工作流程示意图
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user: 6. 基本视觉算法模块 由于嵌入式设备使用环境如智慧城市、智慧家居等较为复杂，常常导致采集到的目标图像不是十分理想。为此，我们在嵌入式设备上实现了图像增强功能，对图像进行进一步处理，以便能够得到更好的特征和视觉效果。我们实现了以下19种基本视觉算法。 1) 图像扫描与显示； 2) 彩色图像转灰度图像； 3) 图像曝光、染色及其二值化； 4) 图像伸缩变换及其旋转变换； 5) 亮度、对比度增强以及图像反色； 6) 图像灰度映射及对比度拉伸； 7) 直方图均衡化及规定化； 8) 图像卷积和空间域滤波； 9) 图像傅里叶变换与高斯、巴特沃斯滤波； 10) 图像Harr小波变换及去噪； 11) 图像灰度双阈值分割； 12) 边缘检测Sobel、拉普拉斯、LOG； 13) Canny边缘检测； 14) 霍夫直线检测； 15) 区域生长； 16) 形态学腐蚀、膨胀、开闭运算； 17) 距离变换； 18) 分水岭分割； 19) 模板匹配。
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user: 7. 结论与展望 平台采用了一系列新技术，第一个完成了gcForest算法在嵌入式平台的实现，为使用者提供了智能的图像处理功能，并提供了19个基本视觉算法以实现处理复杂输入。借助高性能STM32系列芯片，支持嵌入式设计，允许扩展多种内存格式，提供功能、存储、性能的优化支持，满足了用户的个性化应用需求。随着本平台应用范围的不断扩大，用户对系统的功能需求也会越来越丰富，所以对系统功能的扩充不可避免。另外，系统的性能与用户体验效果的提高对保持系统的使用优势至关重要，所以我们要进行系统性能的研究，不断提高系统性能。
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user: 摘要 中国事件对外报道和西方媒体报道中国事件之间长期存在着的时间差和效度差，导致了中国在国际话语体系中不占优势。本文将以2019年中国国际电视台(CGTN)主播刘欣与美国福克斯商业新闻网(Fox Business Network)主播翠西·里根(Trish Regan)之间展开的跨洋“约辩”为蓝本，探讨中国事件对外传播中获取国际话语权的诸要素，研究新媒体大融合背景下如何更好地向世界发出中国的声音，更多地占有国际话语份额。
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user: 1. 引言 话语是借助语言、含义、符号的形式在说话人之间进行有意义的交流。福柯认为，话语是由符号构成的，但又不仅限于这些符号的所指( [ 1 ]， p. 62)。话语是一系列故事或事件的显示和陈情，话语承载着权力，而权力又通过话语得以显现并控制话语本身( [ 2 ]， p. 260)。媒介往往通过传播特定立场的话语，建构虚拟的真实而运作；媒介再现特殊观念和意向，影响人们的思想和行动。因此，媒介被认为是能够施展话语或意识形态的力量，受众依据媒介所传递的“真相”对世界发生的事件进行判断，媒介也协助人们建立关于世界的常识，同时也协助建构人们的认同与趣味 ① 。 话语权是用来描述一种说话的资格和权利，通过语言来体现权力。媒体作为一国舆论的主导力，主要体现在政治、外交和文化等相关领域，目的就是为了争取更为有利的国际发展环境和最大限度的政治、经济和文化权益。中国只有通过多模态的传播途径和平台，通过显性的译语话语方式宣传自身观点和主张，传递中国的文化、价值观和意识形态，最大限度地获得他国的认同和支持，如此方能拥有更多的国际话语权，也才能让受众主动或被动地理解或接纳中国的政治主张、价值理念和宣扬的文化蕴涵( [ 3 ]， p. 31-32)，最终维护国家的根本利益( [ 4 ]， p. 177-179)。在如今国际新媒体层出不穷的大环境下，新媒体为争夺本国国际话语权方面发挥的作用与日俱增。
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user: 2. 中国对外传播现象及目的 中国曾长期缺席国际舆论场，国际话语长期被西方媒体主导和掌控，这导致中国在国际舞台上‘有理说不出，说了传不开’的局面。目前，中国的国际话语权与本国的国际经济竞争实力相比而言，中国声音的对外传播力度处于一种失衡状态，传播手段及形式相对落后。相反，西方主流媒体如New York Times，CNN，BBC等，在国际舞台上非常活跃，尤其在对中国的报道上，刻意融入意识形态于其中，极力扭曲和丑化中国的国际形象，潜移默化地影响着大批西方受众，改变着他们对中国价值观的认知，严重破坏着中国的国际形象，冲击着中国的国际诉求和话语主导。根据蒋生元老师在2018全国大学生国际交流骨干培训班上的讲话，中国国际广播电台是全球使用语种最多的国际传播机构(同时使用了65种语言全天候向世界传播信息) ② ，但是，由于中国在国际传媒领域里面起步较晚，国际传播的话语体系建设相对落后，尤其是传播中单一的话语方式和教条式的内容宣传。所以，相较于西方传统的主流媒体而言，中国对外传播媒体发出的声音影响力有限，传播的内容和理念无法深入西方听众内心。任何媒体在对外传播及报道活动中，必然会固守自身建立在一定经济基础和国家根本利益之上的思维方式和价值标准。正是因为政治与经济基础的差异，媒体对外报道中本应遵循的客观原则，在某些西方媒体中荡然无存，他们总喜欢戴着有色眼镜向其受众歪曲地报道中国，甚至是恶意中伤。而中国人固有的中庸之道和与人为善的思想，被动地削弱了中国媒体第一时间主动向国际社会发出中国声音，构建中国的国际形象的国际诉求效应。 就拿本次肆虐全球的新冠病毒的国际报道情况来看，《纽约时报》借着自身的深远影响和拥有着的受众基础，对中国武汉和意大利伦巴第大区的‘封城’事件发表的“双标”报道：Its campaign has come at great cost to people’s livelihoods and personal liberties. (中国这是严重损害人民的生活与个人自由。)；Italy is locking down Milan， Venice and much of its north， risking its economy in an effort to contain Europe’s worst corona virus outbreak. (意大利封锁米兰、威尼斯和其北部绝大多数城市，冒着损害本国经济的风险抗击欧洲疫情。) ③ 甚至某些西方媒体将新冠病毒污名化，如某邮报上刊登的“辱华”漫画和大量不当的辱华言论，煽动各国对中国的偏见，抹黑和“妖魔化”中国的国际形象。 “讲好中国故事，传递中国文化”就是要主动利用“媒介形象”建构西方对中国形象的认知。要让西方受众真正读懂中国，就“要推进国际传播能力建设，讲好中国故事、传播好中国声音，向世界展现真实、立体、全面的中国，提高国家文化软实力和中华文化影响力。”根据西方不同的受众特点，中国的对外话语体系需要精心构建，话语表达方式亦需创新；同时，采用融通中外的概念、范畴、表述，把我们想讲的和国外受众想听的结合起来，增强对外话语的创造力、感召力和公信力。媒介的对外传播要学会把“陈情”和“说理”结合起来，把“自己讲”和“别人讲”结合起来，使故事更多为国际社会和海外受众所认同( [ 5 ]， p. 28-33)。我们的对外传播不是要强制性的“同化”和“零和博弈”，而是要向国外受众充分展现我们的中国特色，体现我们的价值体系。
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user: 5. 结语 国际话语权之争说到底就是国家政治、经济、文化、科技等方面的角逐。语言表层和话语内涵之间深层次的联系是对外传播工作者需要理解的重中之重。语言的“表”和话语的“实”联系在一起，用语言受众“听得懂”和“听得进去”的方式来“讲好中国故事”，才能实现中国在国际话语权方面的影响力。国际社会对中国的了解不可避免在一定程度上会受到西方媒体对中国报道的左右，造成西方受众对中国产生一种消极定势，不利于中国声音的传播。在很长的一段时间，媒体人都惯用“你说你的”和“我说我的”的方式进行报道，这对中国走出去起到的作用微乎其微。此次“约辩”从语言层面交锋的背后充分揭示了西方媒体惯用的“双标”和“选择性不闻”等宣传策，主动向国际社会发出了中国自己的声音。
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user: 注释 ① 2018年10月28日 九段话带你读懂福柯和他的话语理论[OL]. http://www.yidianzixun.com/article/0KMrVG5T ② 2018年12月8日 谁会讲故事，谁就拥有世界|记2018全国大学生外宣骨干培训会[OL]. https://www.sohu.com/a/156271857_488279 ③ 2020年3月8日《纽约时报》[OL]. https://news.sina.com.cn/c/2020-03-12/doc-iimxyqvz9709298.shtml ④ 2019年5月30日 刘欣与翠西·里根辩论[OL]. https://m.weibo.cn/status/IAGx0jf8b?fromvsogou=1#&video ⑤ 2019年12月9日 中国外交部：对西方主流媒体选择性失语感到失望央视网[OL]. http://tv.cctv.com/2019/12/09/VIDEEQitKerY4RVcwYO2a3mY191209.shtml ⑥Vlog搜狗百科词条[OL]. https://baike.sogou.com/v7755680.htm?fromTitle=vlog ⑦ 如何理解文化自信的内涵及时代意义[OL]. https://wenda.so.com/q/1495889587216641 ⑧ 2019年5月30日央视新闻移动网:专门佩戴玉吊坠，我们需要“宁可玉碎”这股劲[OL]. https://news.163.com/19/0530/23/EGF9DK180001875N.html
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user: 摘要 工作记忆对口译认知资源分配具有重要作用。大量的语言控制、加工控制和语境控制可能强化译员的工作记忆系统。本文梳理了学界对于口译员工作记忆优势假设的证实和证伪，总结了相关的横向研究、纵向研究、系统回顾和荟萃分析，讨论了已有的研究对象、方法设计、工具变量、研究发现等内容。梳理发现了工作记忆与口译经验之间塑造与被塑造关系，挖掘了影响口译员工作记忆优势出现的语言和非语言经验调节因素，并对未来研究提出了建议。译员工作记忆优势的相关研究不仅对于口译认知理论、实践、教学具有建构意义，且有助于探讨译员群体的认知发展、认知储备、认知衰退等议题。
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user: 1. 引言 在口译研究领域，颇有影响力的巴德利工作记忆模型 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]，包括4大子系统：①语音回路(负责语音存储和默读演练)；②视觉–空间画板(存储和演练视觉和空间信息)；③中央执行器(执行控制)；以及④情景缓冲区(连接长期记忆以缓存信息) [ 2 ]。因此，在口译研究中，工作记忆被定义为“负责信息短期储存、维护和加工，以及对整个认知过程进行管控和协调的机制”( [ 4 ] ， p. 443)。
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user: 2. 口译中的工作记忆 作为即时和即席双语任务，口译的认知过程具有目标性、复杂性、动态性和持续性。认知补充要求高 [ 5 ]，认知负荷大 [ 6 ]，好比“走钢丝” [ 7 ]，需要协调精力分配 [ 8 ] [ 9 ]，因而认知加工(cognitive processing)是口译研究的核心范式( [ 10 ] ， p. 78-82)。在口译经验的各个阶段，口译员能在语言控制、加工控制和语境控制三大领域锻炼工作记忆系统。 首先，与一般双语经验不同，口译时两种语言均被高度激活，译员在双语之间频繁转换，需要持续抑制无关语码干扰 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ]。口译员的工作语言能力要求大于普通双语者，陈雪梅( [ 15 ] ， p. 34)对此指出，“口译工作语言能力 = 母语和外语能力 + 领域语言运用能力 + 快速语码转换能力 + 克服中际语不稳定性能力。”卢信超、李德凤和李丽青 [ 16 ] 在对职业译员的调查中也发现语言是译员最重要的能力素养。因此，“语言控制”是口译工作记忆的第一大任务。 其次，口译涉及并行加工。感知、分析、理解、记忆、转换、表达、协调、监控或修正等多个任务叠加。虽然交传笔记中有短暂的听/记间隔(EPS: ear-pen-span ) [ 17 ]，同传中也有听/说间隔(EVS: ear-voice-span ) [ 18 ]，但是口译加工的时间压力是共识 [ 19 ]；译员在同传时约有70%左右的并行加工 [ 20 ]；工作记忆显著影响译员的流畅性 [ 21 ]；再者，译员还要调节译前的认知负荷：即准备性、策略性的信息加工 [ 22 ] [ 23 ]。以突破译员在工作记忆上的容量限制 [ 24 ] [ 25 ]。因此，“加工控制”是口译工作记忆的第二大任务。 第三，在交际语境的多条路径中，译员需要按照“最小最大策略”选择最小努力和最大效果的话语行为( [ 26 ] ， p. 48])。同时，社会历史文化和意识形态立场也影响着高度语境化的口译话语实践 [ 27 ] [ 28 ]。一方面，译员对自身角色的伦理感知具有社会性和历史性 [ 29 ]；另一方面，译介话语与译员语境具有构建与被构建的关系 [ 30 ] [ 31 ] [ 32 ]，其中“一带一路”等重要政治话语的译介和传播常伴随着语境重构 [ 33 ]，这将进一步增加译员的语境控制成本。因此，“语境控制”是口译工作记忆的第三大任务。
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user: 3. 口译经验能否提升工作记忆？ 口译活动对译员记忆的巨大挑战以及口译培训中大量与记忆相关的练习可能形成译员的工作记忆优势 [ 34 ] [ 35 ]。按照研究时间顺序，以下学者在不同程度上证实了口译工作记忆优势，但部分初期研究存在样本过小和年龄差异过大的缺憾。 [ 36 ] 发现译员(11名职业译员和11名学生译员)在数字广度、阅读广度和有发音抑制的自由回忆上优于非译员(两个11人的对照组)，但在无发音抑制的自由回忆方面无优势。 [ 37 ] 发现尽管专业译员年龄最大(平均48.5岁~13名，下同)，认知退化可能性最高，但他们在母语和二语的词汇广度和口语广度以及二语阅读广度的任务上都优于双语学生(21.1岁~39名)和教师(43.5岁~15名)。 [ 38 ] 发现学生译员(26.2岁~18名)在听力广度、自由回忆(有发音抑制)和类别探测任务上优于职业译员(44.4岁~21名)和两个非译员对照组(21.5岁~20名，和44.7岁~20名)，职业译员仅在发音抑制的自由回忆中优于两个非译员组。 [ 39 ] 发现译员(年轻组34.5岁~12名；资深组56.2岁~13名)在阅读广度和非词重复上优于对照组(31.8岁~11名和63.6岁~11名)，但在线索回忆上没有优势；年轻译员在非词重复和线索回忆上表现最佳。 [ 40 ] 发现专业译员(39.3岁~23名)的语言广度和空间记忆广度优于多语组(34.1岁~21名)。 [ 41 ] 发现受训(2年)后学生译员(24岁~20名)的阅读广度和听力广度优于双语学生(24岁~24名)，但受训前(22岁)与对照组无差异。职业译员(38岁~24名)相较于受训前的学生译员和双语组有微弱优势，但与受训后的学生译员无差异。 [ 42 ] 发现训练(1年)显著改进了口译学员(22.2岁~17名)和笔译学员(23.1岁~21人)的阅读广度，但并未改进数字广度，且口译和笔译无显著组差；职业译员(52.7岁~21名)在阅读广度上显著优于受训前的笔译学员，但与受训前后的口译学员无差异。 也有证据不支持译员的记忆优势或是口译训练对记忆的提升效应。限于篇幅，以下将不再列举研究样本和被试年龄，着重呈现结论差异。例如， [ 43 ] 发现口译学生(约100小时训练量)和双语学生在母语和二语的数字广度上都没有显著差异。 [ 44 ] 发现职业译员的口译表现优于学生译员，但是听力广度无差异。 [ 45 ] 发现译员的发音抑制记忆优势源于特定领域的单词知识，与工作记忆存储容量或协调能力无关。 [ 19 ] 测试了口译和英专学生在训练前后(本科，4个月)的工作记忆，并未发现口译训练能够提升学生译员的听力和字母广度。 [ 46 ] 发现在受训前口译专业、翻译专业和跨文化专业的三组研究生的数字广度没有差异。 此外，在手语口译方面， [ 47 ] 发现两年的学习并未增加学生译员的阅读广度，但是倒数的数字广度显著增加；她们认为前者代表工作记忆的存储和加工(storage and processing)，而后者代表工作记忆的协调和转化(coordination and transformation)。
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user: 4. 工作记忆能否预测口译表现？ 相关前期文献主要集中在口译经验能否带来工作记忆优势，仅有少数研究关注了两者关系的另一个重要维度：即工作记忆优势是否能够预测口译表现。例如， [ 48 ] 发现工作记忆容量能够显著预测一年前、后的本科交传口译成绩；但逐步回归分析发现，在除去前测成绩影响之后，只有二语水平对后测成绩的改善仍有贡献，而工作记忆则没有。 [ 49 ] 使用多元线性回归模型发现，同传经验(每月同传天数)和工作记忆(发音抑制下的听力广度)能够显著解释49.8%的同传成绩变化，但同传经验的解释力大于工作记忆。 [ 41 ] 发现工作记忆容量更高的学生口译成绩更高，且两年期间工作记忆提升更多的学生在期末考试中表现更好。 [ 21 ] 发现工作记忆表现可以显著预测学生译员在中英和英中两个方向上的口译流利程度； [ 50 ] 也发现在口译训练前，工作记忆(二语听力广度)和更新效率(n-back反应时)能够解释48.3%的期末口译成绩变化，但一年后两个指标的解释力度降至35.6%，前测时解释力更强的变量是更新效率；后测时解释力更强的是听力广度。在手语同传方面， [ 51 ] 并未发现31名职业手语译员的同传表现和工作记忆广度显著相关；但是 [ 52 ] 发现工作记忆表现能够显著预测培训前和培训后的学生译员的手语同传表现。 综上，译员工作记忆优势的前期研究较为丰富，但不少研究得出了混合性结果，导致定性梳理无法得出一致结论 [ 53 ]。不过，该领域已经出现了足够的复制研究可以进行定量的荟萃分析(meta-analysis) [ 54 ]。目前已有的两项荟萃分析都支持译员的工作记忆优势。1) [ 55 ] 截止于2016年12月的荟萃分析发现了工作记忆容量和职业译员表现之间显著正相关以及职业译员组的显著记忆优势。2) [ 56 ] 截止日期于2018年10月30日的荟萃分析也发现译员组的工作记忆显著优于对照组。( [ 55 ] ， p. 179)发现职业译员在短期记忆和工作记忆上的显著差异效应量达到了0.685和0.645 ( [ 56 ] ， p. 8)，也发现了显著的优势效应量(短期记忆0.592和工作记忆0.707)。
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user: 5. 当前研究的不足和问题 当前研究的主要问题是关于译员工作记忆优势的研究结论存在不一致性。除了前期研究样本过小的问题之外，造成译员工作记忆优势混合结果的主要原因是1) 译员被试的异质性、2) 实验任务的多样性和3)口译经验和任务类型之间的交互效应。实验设计中对这些因素考虑不足导致了前期研究结果的不一致性。 1) 译员被试的异质性。首先，由于工作记忆是一般性和特殊性兼具的心理过程，所以年龄大小 [ 57 ]、社会经济地位 [ 58 ] [ 59 ]、运动 [ 60 ]、职业 [ 61 ] 等人口因素会影响被试的工作记忆表现，因此，译员被试的人口因素必须得到严格控制。其次，口译员至少都是双语者。按照适应控制假设(adaptive control hypothesis) [ 62 ] 和控制剂量假设(control dosage hypothesis) [ 63 ]，双语者工作记忆的调用程度与适应需求相关，即需求越大，使用越多，形成优势的可能性越大。大量高水平控制比少量低水平控制更有助于提升工作记忆。因此，译员的二语水平 [ 64 ]、转换频率 [ 65 ] 等因素会影响工作记忆表现，也是实验中必须进行严格控制的因素。在口译经验方面，虽然口译经验与口译水平并非完全等同的概念 [ 65 ]，但是目前工作记忆的相关研究基本上是用口译经验来代替口译水平 [ 54 ]。 [ 56 ] 发现，口译初学者相较于双语组无优势，而中级译员(包括高级学员、新手译员)和老手译员之间也无差异。因此，前期研究的不一致性也源自口译经验的不同和没有清晰界定口译经验和口译水平的区别。 2) 实验任务的多样性。前期研究的混合结果也是因为对工作记忆广度的测量使用了很多不同类型的任务。具体来说，前期实验包括了非语言任务，如非词重复 [ 39 ]、数字任务 [ 46 ]、字母任务 [ 19 ] 以及语言广度任务 [ 41 ] 等。其中，语言广度任务包括口语任务 [ 37 ]、听力任务 [ 38 ] 和阅读任务 [ 42 ]，涉及母语任务 [ 37 ] 和二语任务 [ 50 ]；而任务中还可能涉及是否使用发音抑制 [ 49 ] 或是顺序回忆 [ 38 ]、倒序回忆 [ 47 ]、自由回忆 [ 36 ] 等变量。因此，工作记忆实验任务的多样性降低了研究结果的可比性。 3) 口译经验和任务类型之间的交互效应。 [ 56 ] 发现口译经验对语言广度任务有中度到高度的调节效应，对数字和字母广度任务中有中度效应，而对非语言广度任务则无效应，“口译经验倾向于提高与语言相关的记忆广度”( [ 56 ] ， p. 11]。 [ 35 ] 也认为实验任务与口译过程相似度越高，越容易出现迁移优势。例如， [ 66 ] 就发现职业同传比双语者具有更快的翻译速度和双语流程性，但在词语阅读和图片命名等非专业领域无优势。
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user: 6. 未来研究的方向和重点 第一，未来研究需要更加严谨的研究设计，获取大样本数据，严格控制口译经验、二语经验、人口背景等干扰变量，减少译员被试组内的异质性，同时厘清各种工作记忆任务机制的异同，尽可能多地针对不同口译人群复制成熟的实验任务，提高研究结论的可比性，为译员的工作记忆优势提供更为充分证据。 第二，未来研究需要更多关注工作记忆对口译水平提升的贡献度。已有的荟萃分析说明职业译员的工作记忆优于对照组，但是目前关于工作记忆优势是否能够影响口译表现的研究主要集中在学生译员(尤其是本科初学阶段)，而工作记忆如何影响能否预测职业译员的口译经验和口译水平的研究不足。因此，未来研究可以更多关注不同阶段的口译经验与工作记忆的双向关系。 第三，未来研究需要更多不同语对和不同方向的口译经验，来考察不同的口译语言和口译方向是否会对工作记忆产生不同的影响。目前研究涉及的欧洲语对较多，针对中文和英文两种工作语言的译员工作记忆优势研究较少，且目前主要针对的是本科阶段的英语和非英语专业的学生译员。学生译员在这个阶段的口译经验相对不足，且口译练习的主要方向是B-A (英译汉)。未来研究可关注更高阶的、具有汉英口译经验的学生译员和职业译员的工作记忆发展。
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user: 7. 结语 目前学界对口译工作记忆优势的研究重点关注两大问题：一是口译经验能否产生工作记忆优势；二是工作记忆优势是否能够影响口译表现。已有量化证据因为受到研究设计、任务难度、口译经验或水平以及二语水平等因素的干扰，还未能提供译员认知优势的充分证据。鉴于口译经验中大量的语言、加工和语境控制对工作记忆的需求，未来针对口译员的工作记忆的研究不仅将对心理语言学实验范式产生积极影响，而且有助于厘清口译经验与工作记忆的互动关系。
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user: 摘要 自我扩张模型认为人们有着寻求扩张自身潜能，也就是自我扩张的动机，而实现这种动机的一种重要方式就是将他人纳入自我，并且将对方的资源、观点和身份体验成自己的。将他人纳入自我和自我扩张分别可以使用将他人纳入自我量表和自我扩张问卷进行测量，但是自我扩张问卷相对将他人纳入自我量表而言存在效率不高、灵活性较差的缺点。为了解决这一不足，我们编制了对自我扩张的单项目图形测量，即人际扩张量表。检验发现该量表具有良好的信效度，且和关系满意度、承诺等关系质量指标存在正相关。结果未发现自我扩张存在伴侣间效应。这些结果可能意味着，尽管自我扩张虽然对关系质量有益，但本质上并不是互惠的过程。人际扩张量表的编制对将来进行自我扩张模型的进一步研究有着积极的意义。