DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 以工程能力提升为中心的课程教学设计 2.1. 以工程专业认证为依据修订教学大纲 《互换性原理与测量》是机械设计制造及其自动化专业的一门学科基础课，起着联系设计类课程与制造工艺类课程的纽带作用，在培养学生综合设计能力、产品质量检测和工程实践能力方面占有重要地位。本课程的任务是通过课堂教学、实验教学和相关项目研究等，使学生获得互换性与测量技术方面的基本知识，培养应用相关公差标准对产品进行精度设计和产品质量检测的能力，支撑专业学习成果中相应指标点的达成。然而，由于本课程概念繁多且多抽象，理论性和实践性都很强，课堂讲授很难让学生明确理解并掌握各个概念的含义和工程实际应用。依据《2018版工程教育专业认证标准》，结合本课程的培养目标以及对毕业要求指标点的支撑条件，需进一步提升毕业要求及培养目标指标点的达成情况 [ 7 ] [ 8 ]。因此，有必要基于工程教育专业认证的标准重新修订以能力为导向的教学大纲。 《互换性原理与测量》课程培养目标对学生能力要求如下：1) 深刻理解互换性的含义，掌握有关极限与配合、几何公差、表面粗糙度的国家标准、数据分析与处理，具备综合所学知识解决机械工程精度设计问题的能力；2) 具备查阅应用相关国家标准，设计专用计量器具，使用计量器具检测机械零部件形状和位置误差，能够设计并对复杂工程问题提出解决方案；3) 掌握公差与配合选用的基本方法、原则，能够合理的对典型零件进行测量。 将课程目标与毕业要求对应，有助于在课程教学组织中梳理课程教学知识点，围绕理论基础中的要点，以工程实践为载体，进行针对性教学，并且可以通过课程评价分析毕业要求的达成度 [ 9 ]。课程目标与本课程所支撑的毕业要求及指标点的关系如表1所示。基于新修订教学大纲，适当增加讨论课和项目设计课等环节培养学生的创新意识与能力，使学生具备工程实际应用能力，支撑相应毕业要求指标点的达成。 Table 1 The relationship between course objectives and graduation requirements and indicators supported by the cours 毕业要求 毕业要求指标点 达成关联度 课程目标 毕业要求1：工程知识 指标点1-3：掌握机械设计制造及其自动化专业基础知识，具备解决机械领域复杂工程问题的初步能力。 M 课程目标1 毕业要求3：设计/开发解决方案 指标点3-1：掌握机械工程设计和产品开发全周期、全流程的基本设计/开发方法和技术，了解影响设计目标和技术方案的各种因素。 M 课程目标2 毕业要求3：设计/开发解决方案 指标点3-2：能够针对制造工艺、机电产品及装备的特定需求，完成单元及系统的设计。 M 课程目标3 表1. 课程目标与本课程所支撑的毕业要求及指标点的关系 注：与每项毕业要求达成关联度高的教学活动用符号H表示，其他根据关联度分别用符号M (中)、L (弱)表示。 2.2. 课程目标考核方法和达成度评价 2.2.1. 课程目标考核方法 在工程教育专业认证标准指导下，本课程突破传统的“课堂教学成绩 + 实验成绩”教学评价方式，建立以过程考核为中心，以应用能力指标为导向的课程考核体系 [ 10 ]。课程考核以检验课程目标的达成度为手段，进而评价学生学习成果的达成度。考核的环节包括课后作业、项目课、实验、期末考试，各环节成绩均以百分制记录，各考核环节所所占权重比例如表2所示。 Table 2 Each assessment link and weight coefficient of interchangeability principle and measuremen 权重系数 考核环节 课后作业 项目课 实验 期末考试 课程总目标 0.10 0.10 0.10 0.70 课程目标1 √ √ 课程目标2 √ √ √ 课程目标3 √ 表2. 《互换性原理与测量》各考核环节及权重系数 注：表中各项考核环节的考核权重系数同时用于计算课程分目标和课程总目标。 课程目标考核成绩统计表如表3所示。 Table 3 Statistical table of course objective assessment result 学号 姓名 课程目标1 课程目标2 课程目标3 课后作业 期末考试 总成绩 课后作业 项目 期末考试 总成绩 实验 0.1 0.7 0.1 0.1 0.7 0.1 平均得分 71.8 平均得分 47.8 平均得分 80.4 *** *** 82.5 82.6 82.7 85.7 86 25.8 39.1 72 *** *** 68.9 82.6 81.0 72.1 86 29.0 40.1 75 *** *** 68.9 56.5 58.2 72.1 70 32.3 40.8 71 *** *** 78.9 61.7 29.0 82.1 90 9.7 26.6 74 *** *** 81.7 47.8 52.2 85.0 90 41.9 52.0 82 表3. 课程目标考核成绩统计表 2.2.2. 课程目标达成度评价 课程目标达成度评价包括课程分目标达成度评价和课程总目标达成度评价，具体计算方法如下： 1) 课程分目标达成度的计算： 分 目 标 达 成 度 = 考 核 环 节 1 权 重 × 实 际 平 均 分 + 考 核 环 节 2 权 重 × 实 际 平 均 分 + ⋯ 考 核 环 节 1 权 重 × 目 标 分 ( 100 ) + 考 核 环 节 2 权 重 × 目 标 分 ( 100 ) + ⋯ (1) 2) 课程总目标达成度的计算： 课 程 总 目 标 达 成 度 = ∑ 各 考 核 环 节 的 百 分 制 得 分 × 权 重 100 (2) 通过式(1)和式(2)可以计算得到各分目标达成度和课程总目标达成度，从而可以进一步分析各分目标达成情况，进而对达成度低的部分进行优化，做到持续改进。
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user: 3. 基于项目教学法的教学模式改革 项目教学法突破了传统的教学模式，是在构建主义学习理论的指导下，改变课堂教学模式，使学生有目的的主动学习，老师主要讲授学习和资料检索方法、布置具体的、科技前沿相关的“工程项目”，以及控制和引导课堂节奏，通过解决一些现实问题来达到“意义建构” [ 11 ]。项目教学过程中，学生在教师的指导下，认真地、有计划地完成设计任务，以便在设计思想、设计方法和设计技能等方面获得良好的训练。学生必须以负责的态度对待自己所作的技术决定、数据和计算结果，注意理论与实践的结合，以期使整个设计在技术上是先进的，在经济上是合理的，在生产中是可行的。 3.1. 项目实施和时间安排 3.1.1. 项目实施 将全班分成若干小组，每组不超过5~6人，以小组为单位，组内成员相互协作，每组需要绘制零部件工程图样，标注精度要求，编写项目设计说明书，制作PPT文件并参加答辩。 3.1.2. 时间安排 开课之初布置设计任务，学生分组，借阅、收集设计资料，理解设计任务，课程学习期间进行项目设计和讨论，课程结束之前以小组为单位进行项目答辩，评定成绩。 3.2. 成绩评定 学生在完成全部项目任务后，图样和说明书经指导教师审核，在规定日期进行答辩或质疑。根据完成情况、工程图样和说明书质量、答辩情况，以及平时的学习态度等诸方面表现，综合评定学生的成绩，并按10%计入该课程的总成绩。 实践表明，引入项目教学可以加强学生对知识的掌握，并显著提高学生学习的主动性和积极性。而且，项目教学法贴合工程教育专业认证工作，以学生为中心，以学生能力培养为导向，有助于加强工程教育与实际应用的紧密结合，对于培养具有国际竞争力的工程技术人才具有很好的推动作用。
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user: 4. 结果与分析 基于工程教育专业认证要求，我们对《互换性原理与测量》课程进行了改革，分别从教学大纲、教学模式和教育评价等方面进行了改革实践。基于专业认证的标准要求，将课程的教学知识点与毕业要求的指标点相对应，并建立过程评价考核机制，完善课程考核体系。实践表明，课程改革成效显著，学生的到课率明显提高，课堂氛围活跃，学生的学习积极性显著提高，学生评教分数也大幅提高。本课程改革模式对于工科专业相关专业课的进一步改革提供了参考，具有一定的推广价值。
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user: 摘要 针对当下传统班级管理出现的弊端，本文提出构建智能班级管理体系，基于人工智能、大数据、云计算、物联网等智能化技术实现班级智能化管理。该体系从教学管理、学生管理和家校联系三方面分别设计专门智能系统，共同发力，提高教育管理的质量和效率，培养学生的创造能力，促进学生的个性化发展。以当下典型的智能教育实践案例作为分析对象，分析其对于构建智能班级管理体系的促进作用以及现实意义，从一个全新的视角深入分析智能化技术在教育管理当中的应用。
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user: 1. 引言 人工智能(Artificial Intelligence，缩写为AI)属于是信息科学领域的前沿学科，在经过半个多世纪的发展后，人工智能在教育、农业、航天、商业、交通、医疗等重要领域发挥了重要作用 [ 1 ]。人工智能的出现与发展是人类历史上一个重要的转折点，当下已经进入信息化、智能化时代，利用好人工智能，可实现领域内部的重大革新。 随着机器学习、自然语言处理及图像识别技术的迅速崛起，人工智能成为当下关注的焦点。2017年7月，国务院颁布《新一代人工智能发展规划》，明确指出人工智能在当下我国教育教学管理中的重要价值和地位，强调利用好人工智能打造新型教育体系 [ 2 ]。传统班级管理模式已适应不了当下学生发展的需要，如何利用智能化技术实现智能化、高效化教育管理是亟待探讨和解决的问题。 所以，打造“AI + 教育”新型教育体系不管是对于学生本身还是衡量国家教育水平来讲都是必要的。本文以提高教育管理水平和质量，促进个性化教学为出发点，从教学模式、学生管理、家校联系三个方面分别提出智能教育管理体系的构建方案，详细说明视觉处理、大数据、机器学习、人工智能等智能化技术在教育管理体系中的应用，以实例阐述的方式证明构想的可行性，期望能够为我国“AI + 教育”新型教育体系的构建提供一定的价值参考。
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user: 2. 教育管理现状分析 2.1. 教学模式固化 随着时代的进步和科技水平的提高，教学模式也要与时俱进，不断优化结构体系以满足现代教学的需要。传统教学模式侧重于知识的传授，忽视学生能力的发展，普遍采用“注入式、满堂灌”的方式进行教学，未根据学生个性特点进行差异化教学，只注重教师的“教”，而忽视了学生的“学” [ 3 ]。模式固化，形式单一，使学生创新思维和创新能力的提高受到严重阻碍。 2.2. 班级管理效率低下 通过对部分学校进行调查，班级管理效率低下、管理策略不规范、无严明的规章制度，是大多数学校共有的班级管理问题，造成了严重的教育资源浪费。班主任由于个人精力有限，加上目前学生性格特征多样，班级管理效果欠佳；班级管理事务繁杂，处理过程中易出现漏处理、误处理的情况，造成学生信息统计分析结果不准确，进而对教育管理的质量产生消极影响。 2.3. 家校联系不及时 家校联系是班级管理工作的重要组成部分，在传统班级管理工作中，班主任与家长之间的联系较少，家庭教育和学校教育不能够及时达成统一，对于学生各方面的情况很难形成良好的交流通道 [ 4 ]。对部分农村信息技术不发达地区的教师进行问卷调查，调查结果显示在2019~2020第二学期有69%的教师同学生家长之间的联系存在较大障碍，不能够形成良好的家校交互关系，使得家校之间联系较少，甚至有16.4%的教师与家长从未有过联系(见图1)。 图1. 部分农村学校家校交互关系数据统计
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user: 3. 智能管理体系构建 3.1. 学生行为监管 经统计，目前我国大部分学校监控设备已铺设完毕，并且可通过已接入的互联网实现图像、视频信息的云端传输，结合人工智能技术，可搭建起负责监管学生课堂行为的专注度分析系统(见图2)。通过摄像头捕获学生课堂行为，包括面部表情、行为动作、行为趋势以及学生周围干扰因素，获得学生行为视频序列，利用计算机视觉、图像处理、机器学习等人工智能技术对视频序列进行逐帧分析，自动归类并识别，设定不同专注度参数，以用于分析不同课堂班级教学管理效果。 图2. 学生行为监管系统结构图 在确定专注度参数以及班级管理标准的基础上，对40人班级进行专业课行为分析，抬头、举手、书写定为积极行为，玩手机、聊天、趴桌子定为消极行为。采集学生课堂行为视频，结合人工校正和系统分析数据得出学生课堂专注度，利用大数据技术实现对学生行为的准确分析(见图3)，得出班级本堂课的教学质量(见图4)。 图3. 学生专注度统计表 图4. 整堂课学生专注度走势 3.2. 云教育平台 人工智能助力教育变革，其中非常重要的内容就是教学管理，只有创设一种科学和谐的教学环境，才能够取得更好的教育管理效果。云教育打破了传统的教育信息化边界，推出了全新的教育信息化概念，集教学、管理、学习、娱乐、分享、互动交流于一体。以数学学科为例，传统教学模式主要重视成绩考核，忽视了数学知识本身的实用性、侧重于命题和解题，同国家教育核心理念形成相反作用 [ 5 ] [ 6 ]。而云教育是以云计算、大数据、移动互联技术为依托、以高质量教学资源传播为核心、以学生为主体，通过智能终端设备联系学校、家庭、学生的一种教学互动与分享的新型信息化教学模式(见图5)，该教学模式充分发挥了智能化技术对教学的促进作用 [ 7 ]。有效地丰富了课堂内容，使课堂教学更加专业化、趣味化，扩大了学生获取课外知识的途径，同时也加强了理论联系实际的应用训练，转变了传统知识灌输的教育模式，重视知识引导，通过互联网资源引导学生培养科学素养，提升学生的核心基础能力。 云教育平台的构建要遵循以下几个原则： 便捷性原则：云教育平台的设计要以方便教师教学、学生学习为根本目标，为学生和教师提供便捷的教学与学习服务，有效推进教学进度，搭建智慧教学与学习体系，通过大数据、云计算等智能化技术重新规划教学模式，提高教育教学的效率和质量。 安全性原则：云教育平台的设计首要前提是要保证系统的安全性和可靠性，避免不同用户使用冲突，保护好平台教学资源、学生信息和教师信息，防止恶意入侵，做好网络安全工作 [ 7 ]。 可拓展性原则：可拓展性是衡量云教育平台的重要指标，在满足教学目标和教学需求的前提下结合人工智能技术建立动态教学体系，提高系统的可拓展性。 图5. 云教育平台框架结构 3.3. 智能家校交互平台 著名教育家苏霍姆林斯基曾这样说到：“教育的效果取决于学校家庭的一致性，如果没有这种一致性，学校的教学、教育就会像纸做的房子一样倒塌下来。”学校教育和家庭教育都是在学生身心健康发展过程中不可或缺的两种教育，其对于学生思维习惯的养成、综合素质的提高都具有非常重要的作用 [ 8 ]。若家庭教育和学校教育不能够形成良好的联系，教育方向出现偏差，不光不会促进学生的发展，而且还会对学生的发展形成阻碍。信息技术的高速发展，有效解决了家校联系之间的障碍。 图6. 智能家校交互平台示意图 智能家校互动平台共分为3个终端，分别是学校端、教师端、家长端(见图6)。学校端负责安排学校整体事务，向家长传达学生在校状况及学校动态，家长可通过交互平台获取孩子最新的在校情况；教师端可建立班级分管平台，在线上传作业通知，提醒家长监督学生完成，其他各项班级事务，如发送成绩单、成绩分析、情况反馈、学生动态等，班主任都可以将其上传至交互平台，利用互联网技术、大数据分析，准确得出学生各阶段学习生活状况和建议；家长可以通过交互平台上传学生在家动态和反馈意见，与教师、学校进行无障碍沟通，将家长的想法及时有效地传达给学校和班主任。通过智能家校交互平台，学生无论是在家还是在校，其学习、生活、情感状况可实现透明监管。家长、班主任、学校可实时获得学生当前最准确的生活档案，制定个性化管理策略和教学策略，完全可避免因家校联系不方便导致的学生信息滞后的问题。
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user: 4. 智能班级管理系统应用实践 4.1. 科大讯飞——智能教育引领者 科大讯飞在智能教育领域属于是领头军企业，在大数据、云计算、人工智能、物联网等先进信息技术的基础上将学校、班级对学生的管理由传统的管理模式转向智能化、自动化、一体化的新型管理模式(见图7)，大大提高了学生管理的效率和质量，并获得众多的学校的认可。以北京市某中学为例，通过引进科大讯飞智能教育管理系统，形成了一套典型的人工智能教育应用案例，在教学、学生学习和班级管理方面皆获得较大的进步。 图7. 智能教育管理系统示意图 在教学方面，科大讯飞智能教育管理系统拥有一套AI教学服务体系，能够借助大数据和人工智能技术，分析学生常态化学情，帮助老师预设教学重难点，打造课前、课中、课后以人为本的教学闭环场景，实现实时线上互动，提高教学效率。以数学学科为例，学生在初次完成数学任务后，系统给予人工智能技术，通过AI代理自动完成任务的批改和数据分析，得出学生的学情分析报告和班级学生整体学习情况报告，后提交给任课教师；任课教师通过系统分析得出的各项指标情况可以准确获取班级学生的薄弱点并对学生错误率较高的知识点进行精准批阅，后将初次批阅结果反馈至学生；学生根据老师的批阅结果和修改意见对任务进行修改，通过系统提示可准确发现自己的薄弱点在哪里，还能在系统的引导下加强对薄弱点的学习；在任务结束后，教师可通过系统确定模范任务、上传参考答案、设置补充练习、提供学习分析报告等，这样一来，学生和教师在任务始终都能够的做到实时的反馈和效果评价，并且也实现了个性化教学的目标。 在学生管理方面，诸如考试、班级活动、学生学习情况分析等，科大讯飞也同样实现了智能化管理。首先，教学任务的管理、反馈信息的管理、学生学习的管理都可由系统AI代理实现，大大提高了管理效率和准确度。以班级事务管理为例，学生信息的统计由传统人工操作转变为系统自动化采集、统计、分析，最后得出学生的信息数据报告，大大简化了数据统计流程，提高了班级管理的效率；并且，系统的AI智能管理系统能够对采集到的给学生信息、教师信息进行个性化分析，进行师生画像，生成师生社交网络，便于教师构建科学的师生关系。学生考试事务的安排，如座位的排序、学生考号的安排、考场的设置等，系统也可以通过AI智能分析得出最优方案，考试结束后答题卡、答题纸通过扫描上传，实现在线自动批阅，汇总成绩，提出学生学习建议、建立班级考试档案。 4.2. 口袋家校——无障碍家校沟通 传统家校沟通存在教学知识难以共享、家校服务不便捷、家校沟通效率低、家校互动性差等不足，使得学生信息存在滞后性，从而影响学生发展和教育教学管理 [ 9 ]。口袋家校作为教育行业的著名企业，致力于实现家校联系智能化，目前已实现了云端管理，通过微信公众号和APP实现家校互通，学生信息精细化管理，真正开启了家校携手共育之路。 在家长与学校沟通方面，口袋家校提供了线上一对一特定留言功能，避免了因学校或家长时间不允许导致信息接收不到的情况发生，分组留言实行差异化管理，提高了沟通效率，便于家长和学校更好地掌握学生的阶段性学习情况。家长也可以通过班级风采查看孩子在校情况，通过文字、图片、视频的方式直观地展示学生在校生活(见图8)，更进一步拉近了家长与学生的距离。 图8. 班级风采模块 在成绩分析方面，口袋家校拥有最创新的数据分析平台，能够呈现多指标、多学科、多阶段的成绩曲线，家长能够在线实时查看孩子成绩，查询孩子之前成绩，了解孩子成绩变化(见图9)。教师在录入成绩时，可一键导入系统，分别配置指标，保证成绩分析的科学性和准确性，实现数据分析精准、全面、快捷。 图9. 成绩分析模块界面 在教学任务沟通方面，通过口袋家校服务平台家长和学校能够实时查看学生任务，一方面便于学校传达教学任务信息，另一方面便于家长监督孩子学习，保证家庭学习质量。并且，服务双方可根据学生任务完成情况，家庭表现进行打分，设置积分排名，激励学生自主学习，提高学生在家学习的积极性和主动性。
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user: 5. 总结 基于当下智能化技术在我国教育领域的重要地位和作用，以及构建“AI + 教育”新型教育体系的迫切需要，本文通过分析当下教育管理体系中存在的三大不足，提出智能教育管理体系的构想，从教学模式、学生管理、家校联系等三大方面详细阐述了人工智能、大数据、云计算、物联网等智能化技术在教育管理当中的应用，通过人工智能可实现对学生各项信息的准确分析及个性化推荐，以获得每一位学生的最佳适配学习方案，加快个性化教学的实施。“AI + 教育”新型教育体系弥补了传统教育管理体系以人工操作为主的费时费力、效率不高、准确度差的不足，通过各项智能化技术与教育管理的结合，打造智能一体化信息处理平台，提高教育管理的质量和水平。 智能化技术在教育管理中的应用不仅仅现在提高了教育管理者的效率、体现了学生的主体地位和教师的主导地位，更是对传统教育管理体系的一大革新，极大改善了传统教育管理体系的不足，创新了教育管理的模式，丰富了教育管理的内容，使教育管理变得更加具有活力、培养的学生更具创造力。
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user: 摘要 2020年3月12日，世界卫生组织宣布新型冠状病毒肺炎是一种大流行病。如何对流行性传染病有关大流行病或流行病进行界定一直是备受关注的问题。本文通过选用历史上已被确认为大流行病或流行病的传染病，依据大流行病严重程度评估框架建立分类体系，利用主成分分析法提取主成分，并建立系统聚类与二分类Logistic回归分析模型分别对于这些传染病进行定性定量分类研究，为流行性传染病的界定提供一种思路。
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user: 1. 引言 在漫长的人类历史发展过程中，人类曾遭遇过数不清的传染病的侵扰。2020年初，新型冠状病毒引发的病毒性肺炎席卷全球。3月12日，世界卫生组织(World Health Organization)宣布，新型冠状病毒肺炎(COVID­19)是一种大流行病(Pandemic)。关于流行性传染病的术语，“Pandemic”、“Epidemic”和“Endemic”之间的界定条件是较为模糊的，即便是一些医学专家也会较为频繁地错误使用，这是因为随着时间的推移，对于某一种传染病的传播流程或多或少的都会产生影响，造成了这些术语的定义也是时常变动的。因此，建立一个合理的流行性传染病级别的分类模型，对于世界卫生组织及时地向世界公布信息，降低传染病带来的损失就显得尤为重要。
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user: 2. 文献综述 对于流行病这一词语，最早可追溯于Homer的《Odyssey》中，该词后来由Hippocrates赋予了医学意义 [ 1 ]。到17世纪初，“流行病(Epidemic)”和“地方病(Endemic)”这两个词用于指代人口水平发生疾病的对比条件，“流行病(Epidemic)”发病状况广泛，“地方病(Endemic)”发病率低 [ 2 ]。亚特兰大疾病控制中心对于“流行病(Epidemic)”做出大致如下的定义：在特定地区或特定人群中发生的疾病、伤害或其他健康状况比预期的状况要严重。通常情况下，这些病例被推定为有共同原因或以某种方式相互关联 [ 3 ]。Porta和Miquel对大流行病(Pandemic)的定义是：一种跨越国际边界的大规模流行病，通常影响到全世界范围的人民 [ 4 ]。William C. Shiel Jr.对于“地方病(Endemic)”的定义是：这种疾病传播过程具有特定人口，环境或区域的特征，但频率相对较低 [ 5 ]。 对于流行病的界定条件，国内的相关研究较国外的较少。国外的学者们提出了一种大流行病严重程度评估框架(PSAF)，它使用象限来评估大流行病的传播率和临床严重程度，并将其合并为一个总体影响来对于一种传染病是否为大流行来进行评估 [ 6 ]。传染病的传播率可以通过可获得的数据来进行衡量，这些数据包括地区感染率，感染人数以及感染的地区数等 [ 7 ]。临床严重程度也可以通过多种措施进行计算，包括病死率，传染病的医学机理等 [ 8 ]。在2014年，美国疾病控制和预防中心(CDC)将PSAF作为其官方大流行严重程度评估工具 [ 9 ]。同时，它也是CDC在COVID-19大流行时国家大流行战略中列出的官方评估工具 [ 10 ]。
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user: 3. 研究目的及意义 本文的研究目的是在新型冠状病毒肺炎大流行病的背景下，基于历史上已经被定义过为大流行病或流行病的传染病，建立合理的这二者的分类体系以及模型，从而对于大流行病和流行病进行定性和定量分类分析，为未来对于某一种传染病的界定提供一种研究方向。
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user: 4. 流行病和大流行病的分类体系的构建 4.1. 分类指标的选取 根据国外现有的研究方案，即大流行严重程度评估框架(Pandemic Severity Assessment Framework)中提出的两个主要因素来确定大流行病的影响。首先第一个主要因素是临床严重程度，即有关传染病感染能力的严重程度。第二个主要因素是传输率，即某种传染病是多么容易的进行人传人传播。基于以上两个主要因素，选取如下指标构建评价体系(表1)： Table 1 Epidemic and pandemic classification system 分类体系 主要因素 分类指标 流行病和大流行病的分类体系 临床严重程度 病死率 表面存活时间 潜伏期 谷歌点击搜索量 传输率 基本传染数 全球感染人数 传染病流行期 影响国家地区数量 表1. 流行病和大流行病的分类体系 4.2. 分类指标的解释 4.2.1 . 临床严重程度 · 病死率(Casefatality rate，简称CFR)：表示在一定时期内，因患某种疾病死亡的人或动物数量占患病人或动物总数的比例，该指标用于衡量疾病所造成的严重性评估。 · 表面存活时间(Survival time on surfaces)：表示病毒离开宿主细胞在介质表面可以存活的时间，在这段时间内，它可以感染一个新的宿主，该指标可以衡量疾病难以被消灭的程度。 · 潜伏期(Incubation period)：是一般疾病在发展过程中的一定阶段，这一阶段是从致病刺激物侵入机体或机体发生作用起，到机体出现反应或开始呈现症状时止，该指标可以衡量疾病难以被发现的程度。 · 谷歌点击搜索量(Google hits)：是指在谷歌搜素引擎上，对于某一种疾病的搜索点击量，该指标可以衡量该疾病对于民众的严重影响程度。 4.2.2. 传输率 · 基本传染数(Basic reproduction number，简称R0)：是指在流行病学上，指在没有外力介入，同时所有人都没有免疫力的情况下，一个感染到某种传染病的人，会把疾病传染给其他多少个人的平均数，该指标可以衡量该流行病难以控制的程度，R0的数字越大，表示流行病越难以控制。 · 全球感染人数(Global infections)：是指在某一时间内，某种已知病毒或未知病毒的全球感染人数。该指标可以衡量疾病的传输能力。 · 传染病流行期(Epidemic period)：是指在某一特定时间内，动物的发病量或发病率超过正常水平，该时期发病数量大，波及范围广。 · 影响国家或地区数量(Number of countries or regions affected)：是指某种疾病在发病过程中的所到达的国家或地区数，该指标可以衡量该疾病的传输能力。
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user: 5. 研究方法与步骤 5.1. 基于主成分分析的变量特征提取 5.1.1. 模型的基本思想简介 主成分分析是采取一种数学降维的方法，其所要做的就是设法将原来众多具有一定相关性的变量，重新组合成一组新的相互无关的综合变量来代替原来的变量 [ 11 ]。本文中利用主成分分析法对于流行病和大流行病的分类体系中的分类指标进行重新组合，从而获得新的综合变量，即完成变量的特征提取。 5.1.2. 模型的建立 首先对于所取得的原始数据进行标准化处理，假设样本的观测数据矩阵如下所示： X = [ x 11 x 12 ⋯ x 1 p x 21 x 22 ⋯ x 2 p ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ x n 1 x n 2 ⋯ x n p ] (1) 因此，可以按照如下的方法对于原始数据进行标准化处理： x i j * = x i j − x j ¯ V a r ( x j ) ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ; j = 1 ， 2 ， ⋯ ， p ) (2) 接下来，计算样本间的相关系数矩阵，则对于标准化后的相关系数矩阵为： R = [ r 11 r 12 ⋯ r 1 p r 21 r 22 ⋯ r 2 p ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ r p 1 r p 2 ⋯ r p p ] (3) 其中， r i j = ∑ k = 1 n ( x k i − x i ¯ ) ( x k j − x j ¯ ) ∑ k = 1 n ( x k i − x i ¯ ) 2 ∑ k = 1 n ( x k j − x j ¯ ) 2 ( n > 1 ) (4) 利用得出的相关系数矩阵 R ，计算其对应的特征值 ( λ 1 ， λ 2 ， ⋯ ， λ p ) 和相应的特征向量： a i = ( a i 1 ， a i 2 ， ⋯ ， a i p ) ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， p ) (5) 接着，计算主成分的贡献率，这里的贡献率指的是某个主成分的特征值所占全部特征值合计的比重： 主成分的贡献率计算公式为： λ i ∑ k = 1 p λ k ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， p ) (6) 累积贡献率计算公式为： ∑ k = 1 i λ k ∑ k = 1 p λ k ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， p ) (7) 计算主成分载荷，其计算公式为： l i j = p ( z i ， z j ) = λ i e i j ( i ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， p ) (8) 得到各主成分载荷后，按照如下公式进行进一步计算，得到各主成分的得分： { z 1 = l 11 x 1 + l 12 x 2 + ⋯ + l 1 p x p z 2 = l 21 x 1 + l 22 x 2 + ⋯ + l 2 p x p                                   ⋮ z m = l m 1 x 1 + l m 2 x 2 + ⋯ + l m p x p (9) 利用原始数据经过处理后的得到各主成分得分后，便可选择这些贡献率大的主成分，作为流行病和大流行病的分类依据变量。 5.2. 基于系统聚类分析的定性分类处理 5.2.1. 模型的基本思想简介 系统聚类分析的基本思想是首先将每个样本单独聚为一类，再对样本间的“距离”进行确认，最后在依据样本间的距离进行有层次的聚类，即距离进的先聚类，距离远的后聚类，所以这种聚类方法又叫做层次聚类，不断地对此过程进行重复，直到每种类型都聚集到合适的类中 [ 12 ]。本研究利用主成分分析法提取出的主成分，将所收集到的n种历史上已被确定的流行病或大流行病进行层次聚类，即完成这n种传染病的定性分类处理。 5.2.2. 模型的建立 首先将所获取的n个样本单独定义成n类，确定样本距离的计算公式，在本文中，选取了欧氏距离进行研究，其计算公式为： d i j = ∑ k − 1 p ( x i k − x i k ) 2 (10) 其中， d i j 为样本 x i 与 x j 之间的距离。 利用上述公式，将距离最近的两个样本合成一类，剩余样本合成另一类，此时为 n − 1 类，重复操作，直到样本最后被聚为一类。经历上述操作，便可以得到样本传染病定性分类后的结果。 5.3. 基于二分类Logistic回归分析的定量分类处理 5.3.1. 模型的基本思想简介 二分类Logistic回归分析又被称作二项Logistic分析，其可以非常有效的对于数据进行二分类处理 [ 13 ]。同时，其对于结果的解释比较容易理解，利用二分类Logistic回归，将所收集到的传染病样本进行定量分类处理。 5.3.2. 模型的建立 设P为某种传染病是流行病的概率，P的取值范围为(0， 1)，则 1 − P 表示该种疾病是大流行病的概率。首先对于P进行Logit转换，即对 p 1 − p 取自然对数 ln p 1 − p 作为因变量，建立线性回归方程： ln p 1 − p = β 0 + β 1 x 1 + ⋯ + β p x p (11) 以上即为二分类Logistic模型，根据上式，我们便可以得到： P = exp ( β 0 + β 1 x 1 + ⋯ + β p x p ) 1 + exp ( β 0 + β 1 x 1 + ⋯ + β p x p ) (12) 上式中， β 0 表示常数项， β i ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， p ) 表示回归系数， x i 表示第i个变量矩阵 [ 14 ]。 基于以上处理，便可以得到样本疾病定量分析后的结果。 5.4. 研究步骤 本文中的模型建立与数据处理是建立在SPSS 24.0版本上的。以下是本文对于所收集的32种历史上已被确定的流行病或大流行病进行分类判别的步骤： 第一步：将对应收集好的32种疾病的数据指标利用SPSS软件中的“降维”操作处理，对于结果选取累积贡献率大于85%的n个主成分，并计算对应的主成分得分。 第二步：利用第一步所得到的主成分，利用SPSS软件中的“分类”功能，将所收集的32种疾病聚类合适后为止。 第三步：利用第一步所得到的主成分，选取共线性较弱的主成分，利用SPSS软件中的“回归”功能，经过实验选取最优分类结果，即为分类结果正确率较高的方法为止。 经过以上三个步骤，我们便可以得到较优的对于某种疾病是流行病或大流行病的分类结果，最后，我们利用已经被判定为大流行病的新型冠状病毒肺炎对于模型的合理性进行验证。
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user: 6. 数据的来源及预处理 本文中所选用的疾病以及数据来源于世界卫生组织(World Health Organization)、美国疾病预防控制中心(Centers for Disease Control and Prevention)以及Knoema数据库等。根据前文解释定义的8项指标，本文收集了已被定义为流行病或者大流行病的32种疾病的数据。 由于某些传染病的数据指标较难以统计，因此我们对于部分统计量的数据以估计量代替样本数据的方法作为实验数据进行分析。
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user: 7. 实证分析 首先我们对于原始数据利用主成分分析法进行分析，通过KMO和巴特利特的检验后，KMO的值为0.851，接近于1，说明所使用的原始数据适合提取主成分。同时巴特利特球形度检验中的Sig值为0.000，小于显著性水平0.05，拒绝原假设，说明变量间存在相关关系。同时，利用SPSS软件做出原始数据的碎石图如图1所示。 图1. 碎石图 通过碎石图，我们可以看到前三个主成分后，特征值点的走势逐渐趋于缓平，因此，我们可以选取前三个成分作为主成分进行分析。 Table 2 The total variance of the interpretatio 成分 总计 初始特征值 方差百分比 累积% 总计 提取载荷平方和 方差百分比 累积% 总计 旋转载荷平方和 方差百分比 总计 1 5.020 62.754 62.754 5.020 62.754 62.754 3.811 47.642 47.642 2 1.403 17.541 80.294 1.403 17.541 80.294 2.286 28.574 76.216 3 0.714 8.924 89.218 0.714 8.924 89.218 1.040 13.002 89.218 4 0.348 4.350 93.568 5 0.236 2.945 96.513 6 0.131 1.640 98.153 7 0.100 1.250 99.403 8 0.048 0.597 100.000 表2. 总方差解释 通过总方差解释表2，前三个主成分的累积贡献率可以达到89.218%，大于85%，说明选取前三个主成分便包含了原始数据89.218%的信息，选取前三个主成分便可以说明问题。得到每种传染病的三个主成分后，绘制其两两分类散点图如图2所示。 由图2可知，FAC1_1与FAC2_1之间的共线性较弱，且对于结果的分类情况较好，因此，选用FAC1_1与FAC2_1作为变量进行系统聚类分析，利用SPSS软件做出如图3所示谱系图。 图2. 分类散点图 图3. 谱系图 根据谱系图的分类结果，可以看到，除去单独为一类的霍乱后，其余的传染病可以归为以下两大类： · 第一大类别传染病(10项)：鼠疫、季节性流感、西班牙流感、猪流感、水痘、严重急性呼吸综合征、艾滋病、麻疹、疟疾、禽流感。 · 第二大类别传染病(21项)：球菌性脑膜炎、淋巴丝虫病、梅毒、天花、黄热病、大肠弯曲杆菌、棘球蚴病、结核病、腮腺炎、猩红热、基孔肯亚热、麻风、蠕虫病、白喉、埃博拉病毒、沙门菌、MRSA、脊髓灰质炎、伤寒、寨卡病毒、登革热。 其中，对于分类结果，第一大类别传染病中，大流行病占比80%，流行病占比20%；第二大类别中，大流行病占比4.8%，流行病占比95.2%。由此，可以说明对于所收集的32种传染病类别的定性分析结果较好。 由于前文分析FAC1_1与FAC2_1的共线性较弱，所以选用这两个变量作为解释变量，利用SPSS软件的回归功能建立二分类Logistic模型进行传染病分类的定量分析，在分别使用向前步进(似然比)与向后步进(似然比)后，得到如下的模型拟合度对比表： Table 3 Comparison of model fi 指标 方法 向前：LR 向后：LR −2对数似然 15.449 12.663 考克斯-斯奈尔R方 0.506 0.547 内戈尔科R方 0.728 0.787 表3. 模型拟合度对比表 表3的作用是检验模型拟合度的高低。−2对数似然的值越小，表示模型的拟合程度越好；考克斯-斯奈尔R方和内戈尔科R方代替了线性回归中的R方，这两个指标的数值越接近于1，说明模型最终的拟合程度越好。由表3得到的结果，向后：LR方法的−2对数似然值较向前：LR方法小，而考克斯-斯奈尔R方和内戈尔科R方更接近于1，所以，使用向后：LR方法使得模型的拟合程度提高。 Table 4 H-L test randomness tabl 步骤1 分类 = Pandemic 分类 = Epidemic 总计 实测 期望 实测 期望 1 2 2.862 1 0.138 3 2 3 2.590 0 0.410 3 3 3 2.340 0 0.660 3 4 1 0.874 2 2.126 3 5 0 0.126 3 2.874 3 6 0 0.084 3 2.916 3 7 0 0.050 3 2.950 3 8 0 0.035 3 2.965 3 9 0 0.025 3 2.975 3 10 0 0.013 5 4.987 5 表4. H-L检验随机性表 表4为H-L检验随机性表，从表种所得到的结果可以看到，分类 = Pandemic与分类 = Epidemic这两种情况下的实测值与观测值大致相等，此种结果便可认为模型的分类准确率较高，即模型的拟合程度较优。由此，便可得到模型的拟合结果如表5所示。 Table 5 Fitting result B 标准误差 瓦尔德 自由度 显著性 Exp(B) Exp(B)的置信区间 下限 上限 FAC1_1 −3.086 1.062 8.440 1 0.004 0.046 0.006 0.366 FAC2_1 −0.990 0.731 1.834 1 0.176 0.372 0.089 1.557 常量 2.401 1.137 4.457 1 0.035 11.029 表5. 拟合结果 表5是模型的拟合最终结果，从表中可以得到FAC1_1和常量的差异显著性P值均小于0.05，具有统计学意义，因此，最终的二分类Logistic模型拟合方程为： Logit ( P ) = 2.401 − 3.086 ∗ FAC1_ 1 (13) 对于拟合得到的模型，可以对于未来某种传染病是否为大流行进行预测。即当预测值小于0.5时，则该传染病为大流行病；当预测值大于0.5时，则该传染病为流行病；选用新型冠状病毒肺炎的数据带入模型验证，经历上述步骤，计算得到的对应FAC1_1的值为0.92177，带入到式(13)中，得到如下结果： Logit ( P ) = 2.401 − 3.086 ∗ 0.92177 = − 1.1073 < 0.5 由上述计算结果，依据结论，可以判断新型冠状病毒肺炎属于大流行病。
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user: 8. 结语 本文通过选用历史上已被确认为大流行病或流行病的传染病，根据大流行严重程度评估框架构建分类指标进行数据统计，利用主成分分析法提取主成分，分别建立系统聚类模型进行定性分类和二分类Logistic回归分析模型进行定量分类，最后利用新型冠状病毒肺炎进行结果的验证。本文模型对于未来某种传染病的分类界定提供了一种思路，有利于医疗机构可以更好地应对疫情，从而降低因传染病带来的损失。
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user: 摘要 采空区上兴建土木工程，采空区的稳定程度关系到上部兴建构造物的安全。文章为评价采空区建筑场地的适宜性，详细分析了采空区地质条件，根据采矿现状及变形情况分析了采空区的现状稳定性。通过定量计算确定了采空区影响的区域，并详细分析了当建筑场地施工后，由于荷载施加引起的采空区活化，从而发生地表移动变形的可能性。
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user: 1. 引言 采空区是人类在开采资源和能源过程中，或者由于地质作用在地表或者地下形成的空洞。该空洞的存在使得地下空间体存在很大的安全隐患。随着我国经济的发展，很多资源型城市的地下都形成了大范围的采空区，这已经成为制约当地铁路建设、公路建设和建筑工程等基础工程建设及城市化快速发展的因素 [ 1 ]。由于大规模的基础设施建设，有时无法完全避开采空区，因此，采空区的稳定评估也是需要首要解决的科学问题之一。 有关这方面的研究，大量文献从不同角度进行了研究，在采空区探测技术方面，国内外目前形成了以高密度电法、地震映像法、地质雷达法相结合的综合探测，同时，在声发射和采空区检测方法也进行了大量的研究 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。在理论方面，吴盛才等 [ 5 ] 采用概率积分法研究了采空区高速公路建设后的地表沉降规律，并对采空区进行了稳定性进行评价；赵奎等运用块体稳定的模糊可靠性分析方法来分析采空区稳定，并且建立了相应的稳定性计算公式 [ 6 ]；宫凤强等研究了矿山采空区的危险性分区等级和分区排序，该模型主要依据较多的不确定性因素，根据各自工程概况分别分析 [ 7 ]；陈书平采用层次分析法，建立了采空区模糊评价模型 [ 8 ]；赵延林等基于突变理论，建立了采空区顶板稳定性强度折减法，并提出了多点调控的整体理论 [ 9 ]；丁陈建建立了BP-NN模型的模糊判别法，并将采空区沉降、采厚比、构造复杂度、岩层强度和“活化因子”因素等作为影响因子，利用模糊综合评判结果对网络模型进行检验 [ 10 ]。除此以外，边界元法、模糊物元法、灰色聚类分析等大量理论方法都应用于采空区稳定性评价 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]。
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user: 2. 工程地质概况 近年来，国家提出了“五位一体”总体布局和“四个全面”战略布局，发展绿色矿山、共享经济的理念，生态文明建设愈发重要。而位于内蒙古西部的鄂尔多斯地区，由于近年来工业采煤的快速发展，在城市周围形成了大面积的采空区，采空区的恢复和经济发展逐步提到工作日程。 研究场地位于鄂尔多斯高原东南部、毛乌素沙地东北边缘，是国家重要的能源输出基地和现代煤化工产业基地，为地方和国家经济发展做出了贡献。由于多年来煤炭资源开发造成的采空塌陷等问题逐步显现，严重制约地区经济社会可持续发展。 场地地形地貌基本呈西高东低，由西向东倾斜，海拔在1070~1556 m之间。东部属晋陕黄土高原的北缘水蚀沟壑地貌，中部为坡梁起伏的鄂尔多斯高原，西部是风沙地貌。区域内水蚀沟壑发育。整体以丘陵及砂地地貌为主，场址附近地形平坦开阔，植被稀少，场地内地势高差较小。大地构造上位于华北地台鄂尔多斯台向斜东胜隆起区。该构造轮廓表现为极其平缓、开阔。该台向斜北起阴山山脉，南至秦岭，东自吕梁山，西止贺兰山、六盘山。此向斜并不对称，轴部偏于西侧，而中部地层倾角平缓。 按《中国地震动峰值加速度区划图》，场地所在地区的50年超越概率10%的地震动峰值加速度位于0.05 g档的加速度分区范围内，其相对应的地震基本烈度为VI度。构造物地基土构成简单，地层主要由第四系粉细砂、第四系冲洪积成因砾砂或圆砾、第四系粉土及白恶系的泥岩及砂岩构成。
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user: 3. 采空区现状 3.1. 采空区开采概况 拟建工程区影响最大矿井面积约200 km 2 ，主要开采2-2、4-2上和5-2煤层，开采深度200~700 m，开采厚度约10 m，采深采厚比中值约45，年产量2000万吨。 其中一期工程现开采2-2煤层和4-2煤层。2-2煤层设计8个工作面平均采高3.0 m，平均埋深300 m，均已回采完毕，结束的时间为2017年8月。4-2煤层设计8个工作面，平均煤厚6.0 m，平均埋深380 m，目前正在回采最后一个工作面，计划2021年回采完毕。其余煤层20年内无开采计划。 3.2. 采空区稳定性 目前，该建筑场地内存在数十条塌陷裂缝，裂缝最大长度50 m，宽度15 cm，裂缝深度10~60 cm。另外场地内存在塌陷坑深约0.5~1 m，地表水平截面成纺锤状。塌陷坑往往是煤层开采后，地表有非连续性破坏时，由于不同部位的沉陷程度不同，在地表形成的，塌陷坑的形状取决于松散层的性质和厚度，在有厚松散层覆盖的情况下，多呈圆形或井形，裂缝的发展一般平行于采空区边界，地表裂缝的形状为楔形，地面开口大，随深度的增大而减小，到一定深度尖灭。裂缝的深度和宽度与有无第四纪松散层及其厚度、性质和变形值大小密切相关。在沉陷区边缘，由于沉陷裂缝内外两侧的地表下沉程度不同，形成了台阶，改变了原地形，见图1。 图1. 采空区现状 根据调绘、钻探、物探、调查访问及开采资料分析，拟建场区开采煤层为：2-2和4-2，停采时间为2021年7月。本区煤层顶板岩性为较硬覆岩，终采时间小于1.5年，确定为不稳定。
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user: 4. 采空区稳定性定量评价 地下开采结束以后，当地表已趋于稳定状态，不进行工程建设时，地表会一直保持这种稳定状态。而如果重新建设新工程，则应当进行采空区稳定性评价，以满足工程建设的要求。又由于新建工程的荷载向地下有一定影响深度，当深度与地下采空区的垮落带交叠时，就会破坏垮落断裂带的平衡状态，引起采空区活化，从而使覆岩重新发生移动变形，因此，必须对拟建建筑物区域稳定性进行评估。 4.1. 采空区顶板稳定性 地下开采引起的上覆岩层移动和破坏，改变了上覆岩土层的工程地质性质。煤层开采后，会在上覆岩层形成垮落带，在垮落带，岩层被断裂成块状，岩土较为破碎，岩块间存在较大孔隙和裂缝。因此，垮落带岩层虽经多年的压实，仍有进一步破坏的可能性。其抗拉、抗剪强度明显低于原岩的强度。在附加应力作用下会进一步引起沉降和变形。 垮落带的发育高度，导水裂缝带主要与开采煤层的厚度、倾角、开采尺寸、覆岩岩性、顶板有关。 本区煤矿单层采厚不超过3 m，累计采厚不超过15 m，因此，计算公式可采用经验公式计算，见公式1、公式2。 H m = 100 ∑ M 4.7 ∑ M + 19 ± 2.2 (1) H l = 20 ∑ M + 10 (2) 式中： H m ——垮落带高度(m)； H l ——导水裂缝带(m)； ∑ M ——煤层累计开采厚度(m)； 通过计算可得该矿区最大计算大垮落带高度为53 m。 4.2. 采空区稳定程度对拟建构造物影响 地下开采引起的地表移动和变形对建筑物的影响一般是由地表通过建筑物的基础传到上部结构的。 地表大面积、平缓、均匀的下沉和水平移动，对建筑物影响很小，不致会引起建筑物破坏，如果建筑物位于盆地的平底部分，最终出现整体移动，各部件不产生附加应力。但是如果变形较大，当水位变化时，也会带来严重的后果。地表移动盆地内非均匀下沉引起的地表倾斜，会使位于其范围内的建筑物歪斜。曲率变形表示地表倾斜的变化程度，建筑物位于正曲率(地表上凸)和负曲率(地表下凹)的不同部位，其受力状态和破坏特征也不相同。前者是建筑物中间受力大，两端受力小，产生破坏时，其裂缝形状为倒八字，后者破坏特征为正八字形裂缝。 拟建工程场地项目停采时间为2017年和2021年，第一阶段的停采时间已经3年，场地逐步已趋稳定，采空区基本密实，发生不连续变形的可能性小，活化的可能性小，对工程的影响小。停采时间2021年的采空区存在空洞，局部存在发生不连续变形的可能，对该范围工程影响程度中等。 4.3. 建筑物荷载对采空区的影响计算 通常当地基中建筑荷载产生的附加应力等于相应位置处地基土层的自重应力的20%时，即可以认为附加应力对该深度处地基产生的影响可忽略不计，但考虑到采空区的影响，则应计算附加应力直至地基自重应力的10%位置处，可以认为附加应力对该深度处的地基不产生多大影响。 由于拟建建筑物高度约10 m，因此以长20 m、宽15 m的条形建筑物为例进行计算其影响范围：砖混结构，标准层高3 m，基础为毛石或钢筋混凝土条式基础，底埋深2 m，建筑物的荷载考虑为20 kN/m 2 (建筑物层数考虑为1、2、3、4层4种情况)。 假定整个建筑荷载作用在建筑平面大小的矩形基础上，按均布矩形荷载计算地基附加应力。计算地基附加应力相当于地基自重应力10%处深度，即为建筑荷载影响深度，计算结果见表1。 本区煤层一般在200~700 m，采厚约3 m，在长壁开采时的垮落断裂带高度约50 m，以上计算的一般浅基础建筑物荷载影响深度约为20 m。 因此计算结果可知，新修建筑物不会到达采空区断裂带，不会诱发新的地表移动，从而不会影响采空区稳定性。 Table 1 Calculation of influence depth of building 楼层 1 2 3 4 自重应力10% (kN/m 2 ) 基底荷载(kN/m 2 ) 60 80 100 120 附加应力(kN/m 2 ) 20 40 60 80 基底以下地基附加应力(kN/m 2 ) 5 18 16 6 17 19 7 21 8 24 9 27 26 10 25 29 11 34 31 12 31 34 13 38 36 14 35 39 影响深度(m) 8 12 14 16 表1. 建筑物影响深度计算
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user: 5. 结论和建议 5.1. 结论 1) 该采空区虽然空间分布广泛，且长时间的开采形成了复杂的采空区，但由于采空区位置相对较深，停采时间相对较长的采空区不会对新建建筑物产生影响；而对于停采时间较晚的区域，新建建筑物应当注意采空区的影响。 2) 通过经验公式定量计算了采空区的垮落带高度约为50 m，而计算得到建筑物附加应力影响深度不超过20 m，则新建建筑物不会诱发采空区的移动。 5.2. 建议 1) 对于停采时间较短的采空区，当进行土木工程施工时，应当加强位移的监控。 2) 建筑物修建完成后，应当进行长期的应力应变监控。
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user: 摘要 随着时代与科学技术的发展，高等数学课程的教学改革越发重要，其中要解决的重点问题包括如下几个方面：如何为专业服务，使高等数学课程与各专业课程有机融合；如何进行思政教育，培养学生正确的人生观、世界观和价值观；如何使教辅和教学方法与时俱进；如何改革试卷命题与考核方式，才能全面检验学生的学习效果。本文将根据本校的具体情况，对以上问题提出自己的一些思考。
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user: 1. 引言 高等数学课程是一门高等学校工科、经管各专业学生必修的重要公共基础课。随着时代与科学技术的发展，为了更好的进行高等数学课程的教学活动，高等数学课程的教学改革势在必行。高等数学课程的教学目标是通过高等数学课程的学习，使学生获得：函数与极限；一元函数微积分；向量代数和空间解析几何；多元函数微积分；无穷级数；常微分方程等方面的基本理论和基本运算技能，并且在传播知识的同时，通过各个教学环节逐步培养学生的抽象思维能力、逻辑推理能力、空间想象能力和自学能力，还要培养学生的综合运用所学知识去分析问题和解决问题的能力。根据我校的实际情况，高等数学课程的具体实施过程采用多种方式相结合的方法，线下运用灵活多样的教学方法与手段进行课堂教学，线上利用QQ、微信、学习通、钉钉、雨课堂等网络工具进行讨论、答疑、作业、测试等辅助教学。针对高等数学课程教学改革中的几个重点问题，即：如何为专业服务，使高等数学课程与各专业课程有机融合；如何进行思政教育，培养学生正确的人生观、世界观和价值观；如何使教辅和教学方法与时俱进；如何改革试卷命题与考核方式，才能全面检验学生的学习效果。我校高等数学课程的课程理念，课程教学内容、资源建设、组织实施、试卷命题及考核方式等具体改革情况如下。
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user: 2. 服务专业，强化实践应用 高等数学课程担负着为专业课程提供工具和方法的职能，所以高等数学课程一定要服务于专业需求。为了使高等数学课程与各专业课程能更好的有机融合，我们确立了“基础性、服务性、应用性”的课程理念，在课程结构、内容、教学方法与手段等方面形成了适应自身发展的课程资源体系。在高等数学教学中，我们还一直把数学建模、数学实验与高等数学教学相结合，我们根据学生的不同的专业特点，选取一些典型的实际案例，引导学生用所学到的数学知识和理论方法去分析问题、建立数学模型并借助数学软件来真刀实枪地去解决实际问题。这么做不仅能及时巩固学生所学的高等数学的知识和理论方法，更重要的是能够通过解决实际问题的训练，使学生真正意识到数学是有趣的、有用的，从而激发学生学习高等数学的兴趣，并提高学生的数学应用意识和创新能力。特别是数学模型与学生专业相结合之后，使学生意识到学习数学是他们以后学习专业知识必不可少的，从而使学生更加重视高等数学课程。
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user: 3. 分层教学，学以致用 高等数学课程立足于各个专业的发展，结合各个专业的特点，制定不同的教学大纲和教学计划，进行分层次教学。高等数学课程按大专业的不同分为四大类：工科1、工科2、经管、飞行员及艺设。而对于工科专业我们还进行了细化，分为三个类别：即机类、电类和非机非电类。其中机电学院、航宇学院、航发学院、民航学院为机类，计算机学院、电信学院、自动化学院为电类，安全学院、经管学院、材料学院、能环学院、理学院、国际工程师学院为非机非电类。这样高等数学课程在讲授知识内容的同时，可以根据不同的类别，针对不同的学院专业的需求，尽可能的与其专业相联系，进行相应的课程教学，从而更好的激发学生的学习兴趣，提高教学质量 [ 1 ] [ 2 ]。
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user: 4. 加强资源建设，融入思政教育 高等数学课程在多年的教学基础上，与时俱进，不断加强自身的资源建设，在2019年到2020年上半年，高等数学课程创建了自己的网上资源共享课程课件及视频，这样学生就可以利用业余时间，在线上观看课件及视频，从而大大提高高等数学课程的教学效率和教学效果。高等数学课程是以客观现实为研究对象，通过抽象出其特点、规律，进而揭示现实世界普遍规律为目的的一门课程。其中往往蕴含着许多哲学思想，对学生树立正确的世界观、人生观和价值观具有积极意义。所以在高等数学的课堂上，我们也主动结合高等数学课程的特点，借助数学的抽象思维和数学的逻辑推理，深入挖掘课程内容背后的本质和哲学原理，并巧妙地融入思政教育元素，向学生传播正能量，使其在学习知识的同时，树立正确的世界观、人生观和价值观 [ 3 ] [ 4 ]。
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user: 5. 以学生为主体，积极引导学生自主学习 在高等数学课程的教学理念上，我们从传统的以教师为主转向以学生为主，贯彻以学生为主体的教学理念。在整个教学过程中，我们随时关注学生的需求、感受和反馈。在正常的教学活动的同时，我们会在课堂上、在网络平台上，恰当地设置与课程内容密切相关的知识问题，并积极引导同学们去自主思考、独立归纳总结，使学生能够在自发的讨论中发现问题，分析问题并解决问题，从而取得良好的教学效果。
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user: 6. 优化教学方法，利用现代教学技术提高辅助教学 在高等数学课堂教学中，我们不仅在课堂上能灵活的应用多媒体与板书相结合的教学方式，让学生更加直观、形象的理解数学知识。我们还可以通过对一些实际应用的背景介绍来引起学生的注意、激发学生的学习兴趣，通过对具体的案例和数学模型的分析来提高学生运用高等数学知识解决实际问题的能力。课后，我们可以利用QQ、微信、学习通、钉钉、雨课堂等网络工具，进行讨论、答疑、作业、测试等辅助教学。这样既可以督促学生的学习，帮助学生牢牢的掌握知识点，并借此考察学生对所学知识的理解和掌握程度，还可以成为教学效果评价的一种及时的反馈机制 [ 5 ] [ 6 ]。