DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 长期以来，人们对具有ABO 3 结构的钙钛矿氧化物进行了研究。由于钙钛矿型氧化物具有稳定的晶体结构、独特的物理性质以及电磁性能，被广泛地应用在光学、电学、磁学等领域 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。目前，有关SmFeO 3 化合物的磁性能研究有很多 [ 4 ] [ 5 ]。在SmFeO 3 中，Fe 3+ 亚晶格具有三种磁性构型，即Γ 1 ，Γ 2 和Γ 4 [ 6 ]。根据文献 [ 7 ]，Γ 4 在温度较高时出现，而随着温度降低出现Γ 1 和Γ 2 。由于温度高于奈尔温度T N ~670 K时出现热紊乱导致磁序消失，SmFeO 3 表现出顺磁性到反铁磁的转变 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]。在温度降至480 K的过程中，弱铁磁的易极化轴由c轴转向a轴，这对应于自旋构型由Γ 4 到Γ 2 的转变 [ 11 ] [ 12 ]。当温度下降到5 K左右时，SmFeO 3 进一步显示出另一种自发的磁化反转现象，这归因于Fe 3+ 亚晶格中弱铁磁矩的补偿，此时Sm 3+ 自旋的长程有序反平行排列于Fe 3+ [ 13 ] [ 14 ]。为了揭示SmFeO 3 的更多特性，迄今为止已经制备和表征了不同形式的SmFeO 3 及其他钙钛矿型氧化物 [ 15 ]，但极少有表征和研究其畴和畴壁的相关信息。 本文在1713 K的温度下通过固相烧结的方法合成了SmFeO 3 陶瓷。并利用X射线衍射仪(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、原子力显微镜(AFM)、磁力显微镜(MFM)、超导量子干涉的振动样品磁强计(MPMS-VSM)对SmFeO 3 陶瓷进行了表征。同时，根据SmFeO 3 陶瓷的畴结构对其高低温下的磁性能进行了分析。
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user: 2. 实验部分 2.1. 样品制备 按化学计量比用分析天平准确称取高纯度三氧化二铁(Fe 2 O 3 ， 99.8%)和氧化钐(Sm 2 O 3 ， 99.9%)作为原材料。将原料放入玛瑙研钵中充分研磨16 h，将磨碎的混合粉末放入烘箱中在373 K下干燥。干燥后，在80 MPa下把混合粉末压成直径为10 mm的圆片。把圆片放在坩埚中加盖后于1273~1873 K温度范围内多次煅烧4 h，通过测量陶瓷片直径收缩率探索烧结温度的大致范围。缩小温度步长进行细烧后确定样品的烧结温度为1713 K，升温速率是5 K/min，保温时间4 h。将样品两面涂上银浆作为电极，于993 K温度下保温1 h即得到所需要的陶瓷样品。 2.2. 样品表征 采用Cu-Kα放射源的X射线衍射仪(XRD， Rigaku D/max 2550V)分析样品的物相；利用扫描电子显微镜(SEM， JSM-5610LV)对样品的微观结构和表面形貌进行表征；通过原子力显微镜和磁力显微镜(AFM & MFM， Nanoscope 3D)观察样品的铁电铁磁畴和畴壁；使用超导量子干涉的振动样品磁强计(MPMS-VSM， SQUID)测量样品的磁性温谱和磁滞回线。
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user: 3. 结果与讨论 3.1. 物相分析 图1为SmFeO 3 陶瓷样品的XRD图谱，经Jade6.0对照分析可知陶瓷成分为SmFeO 3 ，空间群是Pbnm，晶格参数a = 0.5598 nm，b = 0.7709 nm和c = 0.5398 nm。与标准卡片和文献 [ 16 ] 比较发现，除了在2θ衍射角度28˚和35˚附近有两个强度较小的小峰之外，其他高强度主副峰都与标准卡片的峰一一对应。进一步检索发现，28˚和35˚附近的峰分别为少量的Sm 2 O 3 (PDF#74-1989)和Fe 2 O 3 (PDF#88-2359)相。分析原因可知在手动研磨原料的过程中未充分混合原料。 图1. SmFeO 3 陶瓷的XRD图谱 3.2. 微观结构和表面形貌表征 图2(a)和图2(b)分别是SmFeO 3 陶瓷样品表面和断面的SEM图片。从图中可以看出，样品晶粒尺寸大约20 μm，且排列紧密，断面晶粒上有少量气泡出现，这有可能是晶内原子扩散速率大于晶界扩散速率形成的晶内孔。烧结温度速率过大导致样品的表面和断面有沿晶界的裂纹出现。虽然在XRD图谱中发现少量Sm 2 O 3 和Fe 2 O 3 相，但在SEM图片中并没有体现，说明含量微少，不影响主相的形成。 3.3. 铁电铁磁畴和畴壁表征 图3(a)和图3(b)分别是SmFeO 3 陶瓷样品在扫描范围0.5 × 0.5 μm 2 区域内的AFM和MFM图片。在图3(a)中，观察到部分晶粒表面放大的形貌，并从中发现了明暗相间的条纹畴结构，电畴宽度D e 在20 nm左右，且畴方向一致，说明SmFeO 3 陶瓷具有相同的极化强度。图3(b)是相同位置下拍摄的MFM图片。由于SmFeO 3 在常温下表现出较弱的铁磁性，因此在较大区域内才能观察到磁畴结构。根据图3(b)中下部明显的亮条纹和晶粒中铁电畴的位置一致以及晶粒的磁场分布，可以推断出亮带区域是宽度D m ≈ 250 nm的磁畴。磁畴的磁场分布和铁电畴的亮条纹之间的对应关系可以用来解释SmFeO 3 的磁电耦合机制。 图2. SmFeO 3 陶瓷(a)表面和(b)断面的SEM图片 图3. SmFeO 3 陶瓷的(a)AFM和(b)MFM的显微图片 3.4. 磁性能分析 图4(a)是室温下测得的SmFeO 3 陶瓷样品的磁滞回线，在饱和磁场H s = 49999.53 Oe下，矫顽力H c ，饱和磁化强度M s 和剩余磁化强度M r 分别是1356.65 Oe，1.06和0.47 emu/g。样品的磁滞回线呈矩形，其中Fe 3+ 呈现出略微倾斜但并不严格的平行铁磁矩，产生了较小的净磁化强度，也就是弱铁磁，这和文献 [ 17 ] [ 18 ] 中的探究结果相一致。另外，SmFeO 3 陶瓷样品的磁滞回线是很窄的矩形，这意味着当施加较小的磁场时，它就会达到饱和从而减少磁光切换的时间 [ 19 ]。图4(b)是SmFeO 3 陶瓷样品的初始磁化曲线，不同的斜率用不同的颜色表示出来，以代表纳米畴结构的不同转换阶段。起初，不施加磁场，各个畴的磁矩任意列，因此总净化强度为零。图4(b)中的蓝色部分中，纳米畴自发磁化方向和外加磁场的方向高度一致，因此，即使施加很小的磁场，畴壁也容易迅速发生迁移以增大畴体积和净磁化强度。随着外磁场的增强和更多畴壁的消失，图4(b)中的绿色部分是具有自发磁化方向并吞噬其他不同方向的自发磁化区域，以此更迅速地增强总净磁化强度，成为宏观磁畴。在图中的红色部分，易极化轴沿着磁场的方向发生变化，直到单个宏观畴形成。最终，具有完全相同的畴磁矩和外部磁场方向达到饱和磁化强度1.06 emu/g。磁场高于10，000 Oe后，曲线的斜率不再发生变化，呈铁磁性。 图5(a)和图5(b)分别是外场0.1 T时SmFeO 3 陶瓷样品在低温(2~300 K)和高温(300~800 K)测得的M-T曲线。观察图5(a)发现，随着温度升高陶瓷的磁化强度不断地增强，直到室温附近，红色曲线出现了一个台阶，这个温度就是自旋转换温度(T SSW ~278.5 K)。图5(b)中在T 1 = 480 K 到 T 2 = 500 K温度区域内， 图4. 室温下SmFeO 3 陶瓷的(a)磁滞回线和(b)初始磁化强度曲线 磁化强度发生剧烈变化，这和SmFeO 3 中发生的自旋重取向有关 [ 20 ] [ 21 ]，磁化方向由a轴转向c轴，这是由于反铁磁性和铁磁性的叠加效应 [ 22 ]。之后，磁化强度急剧减弱直到700 K附近，此时，SmFeO 3 由顺磁相转变成反铁磁相。 图5. SmFeO 3 陶瓷(a)低温和(b)高温下测得的M-T曲线
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user: 4. 结论 采用固相烧结法在1713 K下烧结4 h制备了SmFeO 3 陶瓷样品。通过Jade分析XRD数据发现样品几乎为纯相，SEM图片显示其结构致密，晶粒紧凑，说明用传统的固相烧结法能够制备出高质量的陶瓷。SmFeO 3 在高低温下铁磁顺磁相互转变和磁化方向叠加效应的关系，磁畴和磁场分布的对应关系为我们解释磁电耦合带来新的思路。
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user: 摘 要 为解决传统拍卖方式透明度低，成本高等问题，加强拍卖的透明度和可信度，本文提出了一种基于区块链的密封式拍卖方案。首先将拍卖商品放到区块链上进行竞价、揭价，然后为保障交易资金的安全，本方案在拍卖结束后还设计了资金托管，依照多重签名的逻辑投票决定资金最终流向。同时，本方案分阶段使用了Keccak256加密算法、椭圆曲线签名算法ECDSA和RSA数字签名算法来优化拍卖流程。最后对该方案的可信度做了一个安全性分析，证明了该方案在智能合约不被伪造的情况下是安全的。 关键词 :区块链，密封式拍卖，数字签名，资金托管，智能合约 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial International License (CC BY-NC 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
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user: 1. 引言 拍卖也称竞买，是资本主义制度的一种买卖方式，其良好的价格发现机制、有效的资源分配方式在经济发展过程中发挥了重要的作用。常见的拍卖方式有英格兰式拍卖(open ascending auction)、荷兰式拍卖(open descending auction)、密封式拍卖(first-price sealed-bid auction， FPSB)。其中密封式拍卖是指投标者看不到其他投标者的投标情况，以秘密的方式将投标递交给拍卖人，这样就能够很好地保护投标者的隐私 [ 1 ]。 然而传统的拍卖方式存在着很多缺陷，比如很难避免出价人用多个身份进行出价的行为；难以避免买方串谋，互相揭示价格以降低商品最终定价的行为；卖方可能会雇佣一部分人来抬高价格等。所以一个必然的趋势是需要寻找一种新型的拍卖方式解决这些问题，随着互联网的发展，电子拍卖的方式便成为了一种可替代的方案。目前，国内外已经出现了许许多多的电子拍卖平台，如eBay、京东拍卖等。但这些交易平台大部分都是中心化的，仍然很难做到每笔交易都公开透明，且平台过分集权容易与买卖方产生利益冲突 [ 2 ] [ 3 ]。 相较于传统拍卖和中心化的电子拍卖，本文方案中使用区块链作为承载拍卖的平台。所谓的区块链，简单来说，引用最早2015年《经济学人》的话就是：“它是一台创造信任的机器。”其典型特点如下：(1) 去中心化的信任机制。系统自身确保真实性，无需外在信任背书主体介入；(2) 稳定性、可靠性、持续性，因为它是一个分布式的网络架构，不存在单点故障，所以相比其他技术架构，它整体性能的稳定性、可靠性和持续性更加突出；(3) 安全的加密机制、共识机制，通过技术中介来达成整个交易，无需第三方的介入；(4) 不可修改特性，高度确保了交易全过程的公开透明和不可篡改性 [ 4 ]。所以，出于区块链的诸多有利特点，区块链技术是非常适合应用于类似拍卖的多个应用场景。
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user: 2. 基于区块链的密封拍卖的方案设计 2.1. 方案介绍以及系统平台的选择 本文中的密封式拍卖方案采用的是维克里拍卖(vickrey auction) [ 5 ]。在这种拍卖中，投标者以密封的形式独立出价，商品出售给出价最高的投标者，但是获胜者支付的是所有投标价格中的第二高价，所以也称为第二价格密封拍卖。 为了实践提出方案的可行性，系统解决方案的部署实施放在以太坊区块链上进行。之所以选择以太坊作为测试平台，是因为以太坊区块中不仅可以记录交易、存储数据，还可以在区块中存储一些可执行的代码——智能合约，任何人都能创建合约编写去中心化应用 [ 6 ]。另外，比特币因区块大小的限制每秒只能处理7笔交易 [ 7 ]，而以太坊的区块大小是没有限制的，所以相对于比特币，在以太坊中进行交易的速度更快，也更适合作为本文拍卖方案依赖的底层平台。 2.2. 密封出价的解决方案 依照维克里拍卖的原理，商品的出价需要进行保密，本方案中基于区块链的密封出价的解决方案流程如图1。 图1. 密封出价流程图 首先，拍卖方先上架一个商品放到区块链上公示，规定商品拍卖的初始金额、拍卖时间以及商品的其他附加信息；然后在拍卖竞价时间内，由不同的出价方对竞价商品进行密封出价，每次出价需要提供己方的真实出价、用来密封出价的密文以及出价需要支付的保证金，此过程中各出价方出价保密且只允许出价一次。如果竞价时间内无人出价，则此次交易流拍；竞价时间截止后，则禁止任何人出价。 2.3. 揭价公示的解决方案 竞价时间结束后，就会进入揭价阶段，此时参与拍卖的各出价方需要输入真实出价和密文，如果报价、报价的密文与之前竞价时一致，退还保证金与真实出价之间的差价；如果不一致，则不会退还；然后揭价截止后，退还其余出价方的出价；最后等待当选仲裁人的第三方宣布拍卖结束，在链上公示胜出的出价方以及交易的金额，揭价公示的主要流程图如图2。 图2. 揭价公示流程图 按照传统密封拍卖的原则，投标是一种以秘密的方式交给拍卖方，然后由拍卖方去执行揭价判断的行为。但如果此过程拍卖方是不诚实的，便会不利于出价方的利益，所以本文方案将揭价的判断交由合约处理，提高一定的交易透明度。当然，在此过程中合约需要保证可信不被篡改。另外，为保证充当仲裁人的第三方的可信度，需要对仲裁人进行一定的资格选定，规定当选仲裁人的第三方需要支付交易金额的10%作为抵押担保。 2.4. 资金托管的解决方案 实现资金托管是为了规避在去中心化的环境中买卖双方可能遇到的风险，比如卖方不如约交付货物，拿到钱后就跑路；卖方交付货物，但买方不承认收到货物等。同时，把资金分开存放也保障了交易资金的安全。 资金托管的主要流程如图3。 图3. 资金托管流程图 依照2/3多重签名的设计逻辑，由胜出的买家、卖家、以及仲裁人三方投票决定资金的流向，在三方投票的过程中只要有两方投票同意的资金流向方向一致，资金便会流出。投票结束之后，会在链上公示本次交易资金的流向，同时解除第三方的仲裁人身份。 在资金托管的过程中，让区块链上的其他用户一起监控仲裁人在投票过程中的行为。一旦发现仲裁人有非法行为，就立即中止交易并没收仲裁人的抵押金重新选定仲裁人。如果仲裁人未出现非法行为，则等待资金成功释放给卖家或者返还给买家后，再将抵押金原样返还给仲裁人，同时，支付流转资金的0.1%给仲裁人作为奖励。
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user: 4. 安全性分析 因为在解决方案的设计和算法选择上已经根据一些可能存在的攻击方式和安全漏洞加以防范，所以本文第四部分会在第二、三部分的基础上做补充。 4.1. 交易数据的安全性分析 从交易数据的存储上来说，在区块链上传输数据时，相邻的节点会对因交易生成的每个新区块进行工作量证明，验证交易的真实性和合法性。只有验证通过，该区块才能被加入区块链中构成新区块链 [ 14 ]，确保了数据的可信性。另外，在资金托管过程中，对于每笔交易资金，资金托管的合约地址都是由拍卖合约随机生成的，所以敌手很难确定下一次资金托管合约的地址从而对存储资金合约的地址直接进行攻击。 从数据访问上来说，如揭价公示的商品数据，本文通过NodeJs Server调用智能合约中的方法，在Web页面上对以太坊区块链上的商品数据进行访问，使得交易信息可信。 从数据加解密的时限上来说，商品的竞价时间、揭价时间都是有一定限制的，竞价结束前不会对出价方身份、出价金额进行验证，揭价结束后也不会再去验证未揭价的出价方身份、出价金额。即规定时间做规定操作，规定时间外的操作无效。交易数据的安全性总结如图11的思维导图所示。 4.2. 算法的安全性分析 4.2.1. keccak256算法的安全性分析 本文中keccak256算法用于竞价时出价方出价的密封，此过程中即使敌手在传输过程中截取到密封出价的消息，或者是从合约地址里拿到这段加密消息也无法进行解密。难度规约到对hash函数求逆难的问题，即给定消息摘要y，找到x使得 h ( x ) = y 困难。另外，由于雪崩效应 [ 15 ]，对传入的密封出价的消息即使做出一个很小的改变都会产出几乎完全不同的散列值，所以现阶段该算法的应用是安全的。图12是利用keccak256算法对两个相近的明文值进行摘要的对比图。 图11. 基于区块链的密封拍卖交易数据的安全性总结 图12. Keccak256加密对比 4.2.2. RSA签名算法的安全性分析 因为本文资金托管时使用的RSA数字签名体制是基于RSA密码体制而设计出来的，所以可以根据针对RSA的攻击方式来分析安全性，常见的RSA攻击方法主要有分解公开模数n、共模攻击、小指数攻击、选择密文攻击 [ 16 ]。 分解公开模数n分为直接分解和间接分解。对于直接分解法，根据现有的数据筛法，目前768位RSA的模数已经被破解 [ 17 ]；对于间接分解法，可以根据Pollard的 p − 1 算法 [ 18 ] 来分解n获得n的因子进行攻击，或者已知解密指数d利用随机算法分解n。对于分解公开模数nn，最有效的安全方式是牺牲运算效率来提高模数同时注意保密私钥，本文方案中使用2048位的模数并利用MetaMask保护用户私钥来避免此类攻击方式。 共模攻击则是给定一组群组的用户每个人相同的n，但指数d和e不同(公私钥不同)，主要攻击方式为： 1) 群组内的成员，即使不知道 的分解，仍然可以解密其他人的消息。 即给定指数对(公私钥对) ( e 1 ， d 1 ) ， ( e 2 ， d 2 ) 有 { e 1 d 1 ≡ 1 mod φ ( n ) e 2 d 2 ≡ 1 mod φ ( n ) 可以推出： e 1 d ′ 1 ≡ 1 mod ( e 2 d 2 − 1 ) (8) 假设可以得到一个 d ′ 1 ，虽然 d 1 ， d ′ 1 是相同的，但实际上 e 1 d ′ 1 − 1 也是 φ ( n ) 的整数倍，所以如果别人拿到用 e 1 所加密的消息，就可以用 d ′ 1 来解密这个消息。 2) 群组外人员截获到发送给群组中不同人的同一消息，而这两个加密指数是互素的，则明文可以不用任何一个解密密钥来恢复。 令m为明文消息，两个加密密钥为 e 1 ， e 2 ，两个密文消息为 c 1 ， c 2 ，则： { c 1 ≡ m e 1 mod n c 2 ≡ m e 2 mod n 其中 e 1 ， e 2 互素，根据欧几里得算法， ∃ r ， s 使得 r e 1 + s e 2 = 1 ，则： c 1 r c 2 s ≡ m r e 1 + s e 2 mod n ≡ m mod n (9) 根据公式(9)即可解出明文，所以从安全角度分析，需要避免让一群用户共享模 。 小指数攻击主要分为小加密指数攻击和小解密指数的wiener攻击。对于小加密指数攻击，根据文献 [ 16 ] 较小的公钥下发给不同人的同一消息可以利用中国剩余定理解析出明文消息；对于小解密指数的wiener攻击，根据文献 [ 19 ] 可以利用辅助参数结合连分数定理计算 进行攻击。因此，选择较小的公钥和私钥并不是一个安全的选择。本文方案中RSA签名的加密指数为用户的私钥，是借助以太坊私有测试网络Ganache随机生成的256位长的字节码，用来防止小加密指数的攻击；解密指数为用户的公钥，是借助以太坊私有测试网络Ganache随机生成的160位长的字节码，用来防止小解密指数的wiener攻击。 对于选择密文攻击，本文方案中是对消息加入可识别的时间戳与原消息捆绑在一起，防止敌手虚设部分消息骗取来这些消息的签名，从而对另外的合法消息进行攻击拦截。 表1是本方案中对上述攻击的防范方式的总结。 Table 1 The prevention methods of RSA signature algorith 攻击方式 防范方法 分解公开模数n 选择模数n为2048位，保密 φ ( n ) 、n的素因子和解密指数 共模攻击 每个注册用户使用单独的模数 小指数攻击 加密指数选择256位，解密指数选择160位 选择密文攻击 交易消息中加入可识别的冗余鉴别码 表1. RSA签名算法防范方式 4.2.3. ECDSA签名算法的安全性分析 对ECDSA签名算法密钥的攻击困难问题可以规约到求解椭圆曲线离散对数问题上，其难度大于大整数分解及有限域上的离散对数问题(ECDLP)。常见的攻击方法有 [ 20 ]：分解公开模数n、小指数攻击、MOV攻击等。 前两种攻击方法与RSA签名攻击方法类似，防范方法也不尽相同，这里 就不再赘述。对于MOV攻击，主要是针对超奇异椭圆曲线的攻击方法，所以需要在初始签名时选择一条非超奇异的椭圆曲线来防范这种攻击即可。
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user: 5. 总结 本文依照维克里拍卖流程加上资金托管，构造出一个基于区块链的密封式拍卖方案，同时在以太坊中测试了该方案具有一定的实用性。本文也对方案的不同流程进行了讨论，选择了合适的加密算法与签名算法，并根据当前存在的典型攻击方式对算法的应用进行了详细的分析，证实了方案在以太坊智能合约不被篡改的情况下是安全可信的。另外，补充介绍了方案中智能合约的交互细节。但由于本人的知识水平和时间精力有限，本方案仍然存在不足，有待后续研究改进，可从以下方面入手： 方案中的数字签名都是单向的，即认定合约地址是可信不可篡改的，尤其是ECDSA签名部分，容易遭到中间人攻击，所以如果需要进一步加强安全，可以考虑建立双向的数字签名并申请数字证书，但同时还要注意签名的效率问题； 随着量子计算研究的深入，像RSA、ECDSA等算法将会面临被攻破的风险，需要设计更加安全的后量子签名算法来抵抗量子计算的攻击，如全同态加密 [ 21 ] [ 22 ]。
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user: 摘 要 在中文命名实体识别任务中，BERT预训练语言模型因其良好的性能得到了广泛的应用，但由于参数量过大、训练时间长，其实际应用场景受限。针对这个问题，提出了一种基于ALBERT的中文命名实体识别模型ALBERT-BiLSTM-CRF。在结构上，先通过ALBERT预训练语言模型在大规模文本上训练字符级别的词嵌入，然后将其输入BiLSTM模型以获取更多的字符间依赖，最后通过CRF进行解码并提取出相应实体。该模型结合ALBERT与BiLSTM-CRF模型的优势对中文实体进行识别，在MSRA数据集上达到了95.22%的F1值。实验表明，在大幅削减预训练参数的同时，该模型保留了相对良好的性能，并具有很好的可扩展性。 关键词 :中文命名实体识别，ALBERT，预训练语言模型，BiLSTM，条件随机场 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 命名实体识别(Named Entity Recognition， NER)任务一直是自然语言处理(Natural Language Processing， NLP)领域中的研究热点，主要采用序列标注的方式，获取文本中具有特定意义的实体。从早期基于规则和字典的方法开始，历经传统机器学习方法和深度学习方法，到近两年来的预训练语言模型，研究者们进行了不断的尝试与探索。 在NER任务中，传统机器学习方法，如隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model， HMM)、最大熵马尔可夫模型(Maximum Entropy Markov Models， MEMM)和条件随机场(Conditional Random Field， CRF)，利用概率图模型的思想，计算当前序列中的状态转移概率，进而获取最优标注序列 [ 1 ]。另一方面，深度学习方法，如循环神经网络(Recurrent Neural Network， RNN)，逐渐演化出长短期记忆网络(Long Short-Term Memory， LSTM)与门控循环单元(Gated Recurrent Unit， GRU)等具有记忆功能的网络结构，通过融合更多信息获取更好的效果 [ 2 ]。2013年，Mikolov等人提出词向量化工具Word2Vec [ 3 ]，如何训练词嵌入(Word Embedding)成为新一轮的研究热点。2018年，Devlin等人结合前人的经验，提出了BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)预训练语言模型 [ 4 ]，在NER等11个NLP任务上取得了最好效果。为解决BERT参数量过大的问题，Lan等人于2019年提出了ALBERT (A Lite BERT)预训练语言模型 [ 5 ]，在基本维持性能的前提下，获得了更好的模型扩展性。 本文将ALBERT预训练语言模型与BERT预训练语言模型在MSRA公开的中文命名实体识别数据集上进行对比，并结合BiLSTM-CRF模型，构建ALBERT-BiLSTM-CRF模型，在数据集上进行了进一步实验验证，结果表明ALBERT预训练语言模型保留了相对良好的性能，并具有很好的可扩展性。
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user: 2. 相关工作 与英文不同，中文构成较为复杂，不仅在语义上存在字符与词语的区分，还有笔划与部首等额外信息。Dong等人应用融合了字符嵌入和部首级表示的BiLSTM-CRF模型 [ 6 ]，在没有精心调整特征的情况下取得了更好的效果。Xiang等人提出了一种字词混合嵌入(CWME)方法 [ 7 ]，可以结合下游的神经网络模型有效地提高性能。Zhang等人提出了Lattice LSTM [ 8 ]，对输入字符序列以及与词典匹配的所有潜在词进行编码，显式地利用了字符信息和词序信息，避免了分词错误，并在MSRA公开的中文命名实体识别数据集上达到了93.18%的F1值。针对微博数据集等口语化较多的语料，Xu等人提出了ME-CNER [ 9 ]，以推导中文文本中命名实体的字符嵌入，在微博数据集上实现了较大的性能改进。Johnson等人提出了一种综合嵌入方法，CWPC_BiAtt [ 10 ]，将字符嵌入、词语嵌入和词性嵌入依照顺序进行拼接以获得它们之间的依存关系，并采用注意力机制捕获当前位置内容与任何位置之间的联系，在MSRA数据集和微博NER语料库上获得了较高的精度和召回率。 以上方法的探索证明了字符嵌入与词语嵌入在中文命名实体识别任务中的有效性，而在Devlin等人提出BERT后，其输出的词嵌入所具有的良好的语义表达效果，使针对预训练语言模型的研究成为热点。在中文电子病历的命名实体识别任务中，Dai等人 [ 11 ] 与Jiang等人 [ 12 ] 使用BERT-BiLSTM-CRF模型获得了优于其他模型的效果。Cai等人 [ 13 ] 先通过BERT预训练语言模型增强字符的语义表示，然后将字符嵌入输入BiGRU-CRF进行训练，最终得到了优于最佳模型的效果。Gong等人 [ 14 ] 使用BERT训练汉字嵌入，将其与汉字根基表示法联系起来，并将结果放入BiGRU-CRF模型中，在中文数据集上取得了良好的效果。为进一步提升BERT在中文NER任务上的表现，Cui等人提出了全字掩码(WWM) [ 15 ]，实验表明该方法可以带来显著收益。 尽管BERT具有非常优异的性能表现，但由于其庞大的参数量，很多研究者开始研究如何在保持一定性能的情况下压缩BERT的规模。Michel等人发现，在测试时移除大量注意力表头也不会对性能产生显著影响 [ 16 ]。Wang等人提出了一种基于低秩矩阵分解与强化的拉格朗日L0范数正则化的新型结构化修剪方法 [ 17 ]，在任何稀疏度级别上都可以显著实现推理加速。Shen等人提出了一种新的逐组量化方案，并使用基于Hessian的混合精度方法进一步压缩模型 [ 18 ]。Lan等人 [ 5 ] 提出的ALBERT采用两种参数减少技术以降低内存消耗并提高BERT的训练速度，同时使用了一种自我监督的损失以提高训练效果。 Lan等人提出的ALBERT具有很好的减少参数的效果，但参数的减少必然带来性能的损失。为提升下游任务的性能，本文提出结合BiLSTM-CRF模型的ALBERT-BiLSTM-CRF模型，并在MSRA公开的中文命名实体识别数据集上达到了95.22%的F1值。
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user: 4. 实验及结果分析 4.1. 实验数据 本文使用微软亚洲研究院(MSRA)公开的中文命名实体识别数据集。该数据集包含人名(PER)、地名(LOC)与机构名(ORG)三类实体，以约12:1的比例划分训练集和测试集，具体实体个数统计如表1。 Table 1 Statistics of the number of entitie 数据集 人名 地名 机构名 共计 训练集 17615 36517 20571 74703 测试集 1973 2877 1331 6181 表1. 实体个数统计 4.2. 标注策略与评价指标 本文使用的标注策略为BIO标注模式，即以B-X标记实体起始，以I-X标记实体中间，以O标记无关字符。MSRA数据集包含人名、地名与机构名三类实体，X可分别取“PER”、“LOC”与“ORG”，因此待预测标签共有7种，分别为“B-PER”，“I-PER”，“B-LOC”，“I-LOC”，“B-ORG”，“I-ORG”和“O”。 本文使用的评价指标为精确率(P)，召回率(R)和F1值，具体定义如下： P = T P T P + F P × 100 % (20) R = T P T P + F N × 100 % (21) F 1 = 2 P R P + R × 100 % (22) 其中， T P 为模型正确识别到相关实体的样本数， F P 为模型将非相关实体误识别为相关实体的样本数， F N 为模型未识别到其中所包含的相关实体的样本数。 4.3. 实验过程 为验证模型效果，本文使用以下模型进行对比： Lattice-LSTM-CRF模型 [ 8 ]，由Zhang等人于2018年提出，融合了字符信息和词序信息，在MSRA上达到了当时最好的命名实体识别效果。 Bert-base模型 [ 4 ]，由Devlin等人于2018年提出的预训练语言模型。其预训练的结果进行fine-tuning之后，在当时的各项自然语言处理任务中均获得了最好的效果。BERT-base的fine-tuning效果在本文实验中作为命名实体识别任务的基准。 ALBERT-base模型 [ 5 ]，由Lan等人于2019年提出的预训练语言模型。ALBERT的实质是进行了参数削减的轻量版BERT，相比BERT的优势在于更少的参数占用更少的内存，并可进行更快的训练。 BERT-BiLSTM-CRF模型，Dai等人 [ 11 ] 与Jiang等人 [ 12 ] 所使用的当前主流NER模型，很多研究者将此模型作为参照，与自己所提出的模型进行对比，以寻求进一步提升NER效果的方法。 4.4. 实验环境与参数设置 本文进行实验时所采用的环境如表2。 Table 2 Statistics of the number of entitie 配置 规格 操作系统 Ubuntu CPU i7-7700@3.6GHz GPU GTX 2080(8GB) Python 3.7.3 Tensorflow 1.13.1 内存 16GB DDR4 表2. 实验环境 实验参数方面，本文主要对模型规格选择与训练参数做出设置。预训练语言模型选择中，BERT采用BERT-base，使用BERT中文预训练模型文件chinese_L-12_H-768_A-12作为预训练模型；ALBERT采用ALBERT-base，使用参数量12M，层数12，大小为40M的中文预训练模型。训练参数选择上，最大序列长度为128，训练批次大小为64，学习率为2e-5，丢弃率为0.1。 4.5. 实验结果及分析 ALBERT-BiLSTM-CRF模型在人名、地名和机构名三类实体上的精确率、召回率与F1值如表3。 Table 3 Statistics of the number of entitie 类型 P R F1 PER 97.87 96.40 97.13 LOC 97.36 90.72 93.92 ORG 96.69 93.61 95.13 表3. 不同类型命名实体的识别效果 从表中可以看出，ALBERT-BiLSTM-CRF模型在三类实体上的精确率都比较高，但在地名和机构名上都有明显偏低的召回率。经过对数据集的分析发现，地名与机构名这两类实体存在部分漏标、误标的情况。如在测试集中将“江苏省公安部[ORG]”标记为“江苏省[LOC]公安部”，这将导致其中的“江苏省[LOC]”无法识别，进而降低地名类实体的召回率。而“工商联”、“理事会”等机构名类实体在训练集中存在漏标的情况，这将导致模型不能很好地识别这些实体，进而降低其精确率与召回率。 为进一步验证模型性能，将本文提出的模型与其他模型在数据集上进行对比，效果如表4。 Table 4 Statistics of the number of entitie 模型 P R F1 Lattice-LSTM-CRF 93.57 92.79 93.18 BERT-fine-tuning 96.68 96.01 96.33 ALBERT-fine-tuning 95.15 94.11 94.62 BERT-BiLSTM-CRF 97.92 96.88 97.40 ALBERT-BiLSTM-CRF 97.38 93.16 95.22 表4. 不同模型的命名实体识别效果 从表4中可以看出，Lattice-LSTM-CRF模型性能低于作为基准的BERT-base的fine-tuning效果，这说明单纯的神经网络模型即使加入字词融合特征等特别设计的语义结构信息，在效果上仍旧不如预训练语言模型。另一方面，该模型在性能上全面低于基于预训练语言模型的方法，说明预训练语言模型抽取语义信息的能力比较强，其在海量文本中抽取到的一般特征比手工设计的结构特征要好。 在预训练语言模型之间进行比较可以发现，基于ALBERT的模型相比于基于BERT的模型整体表现低1%~2%，而BiLSTM-CRF对于二者的整体性能提升基本相似。值得注意的是，ALBERT-BiLSTM-CRF在召回率上相比于仅对ALBERT进行微调的效果反而低了0.9%，这可能是因为ALBERT放弃了dropout策略，而BiLSTM在模型中保留了dropout的操作，因此在语义表达上产生了些微冲突。 本文在实验中使用的两种预训练语言模型都是base规模，而在模型结构相同时，参数量少很多的ALBERT自然会丢失一部分性能。另外，参数的减少使训练效率得到了提高，实验过程中基于ALBERT的模型的训练速度比基于BERT的略快，且占用内存较少。
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user: 5. 结束语 为解决BERT预训练语言模型参数量过大且训练时间长的问题，本文提出了ALBERT-BiLSTM-CRF模型，使用ALBERT预训练语言模型进行词嵌入的训练，并在下游任务采用BiLSTM-CRF模型以进一步提升中文命名实体识别任务的效果。该模型能够利用BiLSTM-CRF的模型特性充分学习字符间的依赖信息，而用ALBERT进行预训练既保留了BERT在海量文本上充分学习文本特征信息的优点，又通过参数削减提高了预训练语言模型的扩展能力，使large等更大规模的预训练语言模型在性能受限的机器上的应用成为了可能。 通过在MSRA公开数据集上进行验证，本文所提出的ALBERT-BiLSTM-CRF模型在大幅降低预训练语言模型参数的同时保留了相对良好的性能，这也同时验证了ALBERT的扩展潜力，可为后续研究带来一定的参考价值。考虑到BiLSTM模型本身参数量不小，下一步研究主要针对ALBERT本身的优化方向，可尝试一些新的训练任务或训练策略以进一步提高任务表现。
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user: 摘 要 目的：观察健身气功五禽戏对膝关节骨性关节炎患者的临床疗效。方法：选取90例膝骨性关节炎患者，按照随机数字表随机分成3组：A组(五禽戏配合塞来昔布胶囊)，B组(五禽戏)，C组(塞来昔布胶囊)，每组各30例，30天为一疗程。观察3组的临床总有效率、治疗前与治疗后组内及组间的VAS评分、Lysholm评分。结果3组膝骨性关节炎患者的临床有效率两两比较差异有显著统计学意义(P < 0.05)，A组最佳，B组次之，C组第三。治疗后3组的VAS、Lysholm评分与治疗前比较差异有显著统计学意义(P < 0.01)。3组Lysholm评分中的上楼能力、不稳定评分治疗前与治疗后比较，差异有显著统计学意义(P < 0.01)；治疗后3组患者的上楼能力、不稳定评分两两比较差异均有统计学意义(P < 0.05)，且A组最佳，B组次之，C组最后。结论：健身气功五禽戏可以缓解膝骨性关节炎患者的疼痛，改善患者的膝关节功能，提高患者的生活质量。 关键词 :膝关节骨性关节炎，五禽戏，塞来昔布胶囊，VAS评分，Lysholm评分 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 膝关节骨性关节炎(Knee osteoarthritis， KOA)是中老年人常见的膝关节慢性退化性疾病，膝关节僵硬、疼痛、肿胀和功能障碍等为其主要临床表现，它是导致成年人残疾的第二大病因 [ 1 ]。膝骨性关节炎的发病率与年龄的增长呈正相关，随着我国人口老龄化的日益加重，KOA的患病率也显著上升。KOA患者会因为疼痛而不敢运动进而减少肢体的运动量，长期的患肢失用会引起股四头肌等肌肉的废用性萎缩，肌力下降降低了对关节的束缚从而使关节失稳。肌肉萎缩和关节的功能障碍两者之间会相互影响形成KOA恶性循环，最终导致KOA反复发作，迁延难愈 [ 2 ]。中医理论则认为，膝骨关节炎多因肝肾不足、筋骨失荣、骨髓不充、卫外不固等原因以致风寒湿三邪乘虚侵袭筋脉，阻滞血脉，闭阻关节，造成膝关节僵硬、疼痛、屈伸不利，最终导致膝骨性关节炎的病发。传统功法五禽戏作为一种低强度、不中断、有节奏的有氧运动 [ 3 ]，有着悠久深厚的历史文化，是一种可以预防和治疗膝骨性关节炎的运动项目。近年来，我们通常采用健身气功五禽戏配合非甾体类抗炎药物来综合治疗膝骨性关节炎，取得较为满意的治疗效果。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 一般资料 选取2017年12月至2018年12月在本附院中医科就诊的KOA患者90例，随机分成3组：A组(五禽戏配合西药)，B组(五禽戏)，C组(西药)，每组各30例，本研究2017年11月通过伦理委员会批准，所有的研究对象均需签署知情同意书。 2.1.1. 纳入标准 1) 参照中华医学会制定的《骨关节炎诊断及治疗指南》中膝关节骨性关节炎的诊断标准拟定 [ 4 ]；2) 年龄30~70周岁；3) X线检查为I、II、III期；4) 签署知情同意书 [ 5 ]。 2.1.2. 排除标准 [ 6 ] 1) 存在关节功能丧失者；2) 存在骨结核、骨肿瘤者；3) 半月板损伤或关节内骨折者；4) 过敏体质者或药、食物过敏者。 2.2. 治疗方法 2.2.1. 健身气功五禽戏 由专业的五禽戏指导人员教授，五禽戏加西药组与五禽戏组的研究对象规范练习，进行五禽戏功法锻炼。五禽戏是以虎、鹿、猿、熊和鸟的行为和动作特征为模板而创编的养生术，其功法主要包括6节，即虎戏(虎举、龙扑)、鹿戏(鹿奔、鹿抵)、熊戏(熊晃、熊运)、猿戏(猿提、袁摘)、鸟戏(鸟伸、鸟飞)、引气归元。根据患者自身状况制定运动处方，运动处方内容如下：1) 运动目的：规范练习五禽戏功法锻炼以治疗膝骨性关节炎；2) 运动内容：五禽戏功法6节虎戏、鹿戏、熊戏、猿戏、鸟戏、引气归元；3) 运动强度：心率在靶心率范围，即110~150；4) 运动时间：一个疗程30天，每次10分钟；5) 运动频率：每日一次。 2.2.2. 西药 塞来昔布胶囊(西乐葆；规格：0.1 g；批准文号J20140072)，0.2 g/天。 A组为塞来昔布胶囊配合五禽戏，B组为五禽戏组，C组为塞来昔布胶囊组。五禽戏锻炼者每天至少锻炼10 min，服用西药的病人嘱其按时服药，所有病人需电话或者微信监督其锻炼与服药情况。 2.3. 评价方法 2.3.1. 观察指标 1) VAS评分由0到10分来表示患者的疼痛程度，分值越大疼痛程度越高。2) Lysholm评分从下蹲、上楼梯、跛行等8个方面综合评估患者的膝关节功能，其得分越高，表示患者膝关节功能越好。 2.3.2. 临床评价指标 评定治疗前后分别对患者进行VAS、Lysholm评估。总体疗效评价：参照国家中医药管理局制定的《中医病证诊断疗效标准》中“骨痹”疗效评定标准作为判定依据。 2.3.3. 统计学方法 数据采用SPSS21.0统计软件进行统计分析。计量资料采用“x ± s”，组内比较采用t检验，组间比较采用方差分析，比较采用非参数检验，以P < 0.05为差异有统计学意义。
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user: 3. 结果 1) 治疗前3组的VAS与Lysholm评分无明显差异(p > 0.05)，3组的VAS与Lysholm评分治疗前后比较有显著差异(p < 0.01)，说明治疗后3组均改善了膝关节炎患者的VAS与Lysholm评分。治疗后3组的VAS与Lysholm评分无明显差异，但是A组(五禽戏配合西药)评分明显优于其他两组。见表1。 Table 1 Comparison of VAS and Lysholm scores before and after treatment in the three groups ( x ¯ ± s ， scores 组别 n VAS p值 Lysholm P值 治疗前 治疗后 治疗前 治疗后 A值 30 6.19 ± 0.96 1.75 ± 0.62 1 0.000 51.75 ± 9.15 80.88 ± 12.88 1 0.000 B值 30 6.21 ± 0.95 1.80 ± 0.76 1 0.000 52.10 ± 7.86 76.67 ± 10.74 1 0.000 C值 30 6.09 ± 0.93 1.94 ± 0.82 1 0.000 48.78 ± 13.76 73.45 ± 14.78 1 0.000 FIX 2 值 0.567 1.089 0.769 1.654 P值 0.738 0.574 0.462 0.192 表1. 3组治疗前后VAS与Lysholm评分比较( x ¯ ± s ，分) 注：与本组治疗前后比较， 1 p < 0.01。 2) 3组Lysholm评分中的上楼能力、不稳定评分治疗前、后比较差异有统计学意义(p < 0.01)；治疗后，上楼能力及不稳定性评分3组之间两两比较，均有显著差异，有统计学意义(p < 0.05)，A组(五禽戏配合西药)评分明显优于其他两组。见表2。 Table 2 Comparison of upstairs and unstable scores in Lysholm score 组别 n 上楼 p值 不稳定性 P值 治疗前 治疗后 治疗前 治疗后 A组 30 5.76 ± 0.74 9.79 ± 0.77 1 0.000 10.78 ± 4.00 23.79 ± 2.10 1 0.000 B组 30 5.78 ± 0.77 9.12 ± 1.68 1 0.000 9.90 ± 4.17 20.91 ± 1.85 12 0.000 C组 30 5.72 ± 1.08 8.12 ± 2.06 1 0.000 8.65 ± 4.54 22.37 ± 2.45 123 0.000 X 2 值 0.575 10.213 5.512 18.147 P值 0.746 0.059 0.064 0.000 表2. Lysholm评分中上楼、不稳定评分比较 注：与本组治疗前后对比， 1 p < 0.01，与A组比较， 2 p < 0.05，与B组对比， 3 p < 0.05。 3) 将3组的显效率及有效率进行两两对比观察均有显著差异，有统计学意义(p < 0.05)，说明A组(五禽戏配合西药)治疗的显效率和有效率最高，效果最好。见表3。 Table 3 Comparison of clinical efficacy of 3 groups (cases 组别 n 临床控制 显效 有效 无效 显效率/% 有效率/% A组 30 0 25 4 1 83.33 96.67 B组 30 0 20 7 3 66.67 1 90.00 C组 30 0 17 8 5 56.67 12 83.33 X 2 值 6.017 2.011 P值 0.045 0.354 表3. 3组患者临床疗效(例) 注：与A组比较， 1 p < 0.05，与B组比较： 2 p < 0.05。
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user: 4. 讨论 KOA，又名“鹤膝风”，在中医学中根据其临床表现及病因病机将其归为“骨痹”、“膝痹”。骨性关节炎在中医理论研究中最早出现在《内经》中，《内经》指出：“痹，闭也。风寒湿三气杂至，合而为痹也。”经西医临床研究发现，KOA的基本病变，是膝关节软骨的退行性改变以及关节破坏；股四头肌和腘绳肌是参与膝关节矢状面运动的主要肌肉，它们决定着膝关节矢状面的稳定性 [ 7 ]；研究发现膝关节生物学与力学的改变会造成软骨下骨质硬化、软骨细胞死亡、关节软骨退变，形成骨赘阻碍关节腔内的血液循环，代谢产物堆积形成无菌性炎症，膝关节周围肌肉群肌力下降，接连导致膝关节外源性稳定系统被破坏，其外在表现综合为膝关节的僵硬、疼痛、肿大、功能障碍等 [ 8 ]。 五禽戏是著名医家华佗在“流水不腐，户数不蠢”的思想下，总结前人经验，通过模仿虎、鹿、熊、猿、鸟五禽的姿态、动作、习性，并结合人体脏腑、经络和气血功能编创而成，用以疏通经络、调理气血、协调脏腑、平衡阴阳，达到强壮筋骨、增强体质、防病治病的目的 [ 9 ]，它是中华民族一种古老的健身体操，华佗创《五禽戏》时也曾言：“引挽腰体，动诸关节。亦以除疾，兼利蹄足。”指导KOA患者通过五禽戏的训练，一方面可以延缓患者的肌力下降和肌肉萎缩问题，同时改善膝关节生物力学关系，从而促进关节内血液循环、淋巴循环，最大程度修复关节软骨，降低患者关节疼痛，减轻患者功能障碍 [ 10 ]；另一方面也可以提高患者的心肺功能，促进患者的平衡功能，达到中医整体观念治疗疾病的效果。本次研究中患者多选用五禽戏中的“猿戏”和“鸟戏”，“猿戏”动作多样，对神经系统有较大的反响，可以提高神经系统的反应性，增强神经系统和肌肉系统之间的协调功能，长期练习可增强下肢肌肉力量 [ 11 ]。“鸟戏”中有较多的单腿支撑的练习，通过练习“鸟戏”可以协调患者的感觉功能，提高人体平衡能力和本体感觉，从而调节膝关节的平衡达到治疗的效果 [ 12 ]。 综上所述，传统功法五禽戏有增强肌肉力量，调节关节平衡的作用，同时具有操作方便灵活经济等优点，在联合非甾体抗炎药物治疗膝骨关节炎时可提高患者VAS、Lysholm评分，在缓解患者膝关节疼痛，改善患者膝关节功能活动，改善患者生活质量，阻止和延缓疾病进展方面都有明显促进作用，是治疗膝骨性关节炎的一种有效方式。
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user: 摘 要 凭借着数字化和虚拟化等特点，网络空间为人类提供了一个更广阔、开放、自由的活动空间。一方面，通过与网络空间的泛在连接，传统的物理、社会、思维空间(PST空间)中的对象可以映射到网络空间中，并有了新的形态和存在形式，即“赛博化(Cyberization)”；另一方面，网络空间与PST空间相互融合的同时，也不断影响和改造PST空间，我们称这一现象为“赛博使能(Cyber-enabled)”。伴随着技术的进步和人类社会的发展，人类正逐步生存于一个集传统网络空间与赛博使能的物理、社会、思维空间一体的超空间，即“广义网络空间”。人类的认知、思维、生产与生存方式发生了前所未有的变化，传统的哲学与科学开始面临新的挑战，并由此形成新的“赛博哲学”与“赛博科学”；各种新兴技术相继兴起和发展，并不断衍生出更多新的方法与实践。本文从广义网络空间的形成与发展现状出发，通过对赛博哲学、赛博科学，赛博化/赛博使能技术的探讨和综述，分别从哲学、科学和技术三个方面探索广义网络空间的内涵，以及人类在广义网络空间中的生存与未来。 关键词 :网络空间，赛博空间，赛博化，赛博使能，赛博哲学，赛博科学，赛博技术 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 网络空间(也称之为“赛博空间”)自出现以来，便对人类的生活和人类社会带来了巨大影响，人类通过与网络空间的互联、交互而以各种方式活跃于网络空间中。可以说，网络空间逐渐成为一个超越了人类原有认知而又平行于传统的物理、社会、思维空间(简称PST空间)的新的生存空间。虽然目前对于“网络空间”的概念还并没有一个统一的定义，不同研究者、学者、机构等因各自的目的和需求也对“网络空间”的含义提出不同的观点，但总结而言，当代的“网络空间”主要表示为与计算机技术和全球性网络相关的术语，意指建立于各类基础设施、设备及软硬件基础上的一个抽象的、虚拟的、数字化的空间。因此，从狭义的角度来看，网络空间又可称为“数字空间”或“信息空间”。 网络空间的形成依赖于传统的物理、社会、思维空间，同时，计算机相关技术的不断发展，以及各类新兴技术，如信息–物理系统(CPS)、物联网、大数据、人工智能等的出现，也进一步推动了网络空间向传统PST空间的不断渗透。一方面，传统物理、社会与思维(physical， social， and thinking， PST)空间中的对象(包括人、物、活动、事件、环境等)，以及其关联的信息可以映像到网络空间中，以一种新的方式存在于网络空间中，并衍生出更多新的内容。另一方面，网络空间对传统PST空间的反向作用也对PST空间进行改造，特别是，通过与网络空间的连接，以及一些其他相关技术，PST空间中的对象被赋予计算能力和通信能力，甚至是智能等。我们将种相互作用的过程分别称之为“赛博化(cyberization)”与“赛博使能(cyber-enabled)”。随着赛博化和赛博使能的演变，网络空间的影响范围不断扩大，影响力度不断加深，人类原有的认知、思维、生产和生存方式都发生了革命性的变化。而网络空间与PST空间形成了广泛的连接和深度的融合，如今的“网络空间”可以说早已超越了单一的“数字空间”概念，逐渐成为一个涵盖了传统网络空间，以及传统物理、社会、思维空间的融合性空间，我们称之为“广义网络空间(General Cyberspace)” [ 1 ]。 “广义网络空间”一词最早在文献 [ 1 ] 和《广义网络空间》 [ 2 ] 中提出，表示传统网络空间(简称网络空间)与网络空间影响下，即赛博化/赛博使能的物理、社会、思维空间的一个统一描述(如图1所示)。广义网络空间中，时空限制被打破，除了给人类社会带来了技术层面的飞跃外，人类的思维方式、科学认知、生存状态等都发生了变革，我们所认知的传统哲学与科学开始被重新审视，并有了更多新的内容。在推动人类社会和人类文明向前发展的同时，人类也面临着新的问题与挑战。不同学者、研究者立足于领域视角，纷纷开展相关探索与研究，虽有所收获，但所及有限。一方面，现有研究关注点相对分散，或针对性较强，难以形成体系；另一方面，网络空间多作为一个独立于其他空间的存在，从而忽略了网络空间与传统PST空间之间的联系与空间一体性。针对这些问题，宁焕生等 [ 1 ] 首先提出了“广义网络空间”概念，着重强调了网络空间对PST的深远影响，甚至改造，以及这种影响所导致的空间层面的深度融合。进一步，通过“存在”、“(存在间的)交互”、“应用与服务”三个代表性问题，分别从哲学、科学、技术的角度剖析广义网络空间的主要特点，并构建广义网络空间知识图谱。在此基础上，本文将进一步从赛博哲学、赛博科学、赛博化/赛博使能技术三个方面，探索广义网络空间的主要内涵、现状，及发展趋势。本文的主要贡献包括： 1) 深入研究广义网络空间时代下，赛博哲学、赛博科学相关概念、内涵，以及研究进展；探索赛博化/赛博使能技术的主要内容、特点和发展趋势。 2) 分别从哲学、科学、技术三个层面，剖析网络空间对传统物理、社会、思维空间所带来的影响和变革，以及广义网络空间中人类生存的现状和所面临的新问题和新思考。 图1. 广义网络空间概念图 [ 1 ]