DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘要 考勤管理是人事管理中的重要环节。目前，国内有两种考勤系统，分别为生物特性识别考勤系统和磁卡式考勤系统。相对于传统的人工考勤，均有很大的进步，但依然存在一些缺点，比如，不能避免虚假打卡、应用场合受到限制等。但是由于建设项目的特殊性，人员流动性较大、办公场所不固定以及上班时间地点不统一等，不适合安装固定考勤机，那么，建设项目如何建立方便、科学、高效的考勤管理系统就成为了当前重要的系统建设任务。随着手机定位技术和互联网技术的发展，手机定位实时考勤系统应运而生。本文介绍的考勤系统分为三部分：Android手机客户端、IOS手机客户端以及后台管理部分。签到人员只需点击手机APP上的签到，便能将考勤人员信息及位置信息快速地反馈至远程服务端。这样既能避免虚假打卡，又能在人员流动性较大的建设项目中对务工人员进行实时考勤。且具体的应用结果表明，本系统的开发有效地避免了固定考勤机或者磁卡考勤方式的弊端，对建设项目的人员可以进行更灵活且更真实的考勤，提高了考勤的效率。
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user: 1. 引言 为了更好地推进智慧工地的建设，形成安管、联管、物管、技管以及人管五管合一的立体化管控格局，及时获取人员轨迹、时间以及位置等信息显得尤为重要，其中对人员进行实时考勤是基础。企事业单位一般是采用打卡考勤以及指纹考勤，但都不适用于建设项目人员的考勤，一方面是这两种考勤方式固有的缺陷，即不能避免虚假打卡。另一方面，由于建设项目人员经常是移动办公，故不适合在考勤机上进行打卡签到。为了解决以上两个问题，本文介绍的远程考勤联网管理系统采用人脸考勤的方式解决虚假打卡的问题以及利用手机考勤客户端解决移动办公的问题。
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user: 2. 考勤及定位技术概述 2.1. 考勤管理系统的发展历程 考勤管理对保障工作秩序、提升工作效率具有重要的作用，于员工，关系到绩效、薪资；于企业，关系到经济、社会效益等方面 [ 1 ]。最初的考勤管理是通过人工来记录工作人员的时间，这种考勤方式容易出现错误以及欺诈行为。随着计算机的普及，人事考勤管理系统的发展过程大体分为三个阶段 [ 2 ]： 为减轻考勤管理人员的负担，提升工作效率，20世纪60年代末，第一代人事考勤管理系统诞生了。依托计算机强大的计算能力以及较快的计算速度，第一代人事考勤管理系统提高了工作效率，实现了薪资的集中处理。但由于技术受限，此系统的功能仅局限于自动计算薪资，其他功能，如决策和数据分析有待改进。 20世纪70年代末，依托快速发展的计算机数据库技术，第二代人事考勤管理系统应运而生 [ 3 ]。在功能方面，第二代系统有了巨大进步；不足在于专业性不强，仍需完善系统功能。 随着计算机的数据库技术、网络技术的进一步发展，在20世纪90年代末，第三代人事考勤管理系统诞生了。在技术方面，系统更加先进和成熟；在功能方面，涉及招聘、培训、薪资福利、专勤管理等；在使用方面，更加简易。第三代人事考勤管理系统的出现，不仅减轻了人事考勤管理人员的负担，而且可以让他们集中精力从事业内的专业工作 [ 4 ]。 2.2. 考勤方式 目前，生物特性识别考勤和卡式考勤是我国主要的考勤方式，其考勤系统分别为生物特性识别考勤系统和磁卡式考勤系统 [ 5 ]。磁卡考勤系统是利用磁卡内置的条码信息进行考勤，计算机只需统计每位员工的刷卡数据即可，这使得考勤管理工作变得极为方便，但也存在一些缺点，如：不能避免虚假打卡、保密性较差等 [ 6 ]；生物特性识别考勤系统是利用人体生物特性所具有的唯一性、排他性进行考勤的，其中最常见的是指纹考勤。指纹考勤是通过对两幅指纹图像进行匹配，进而对指纹进行识别。具有防伪性较高、易保护、易维护等优点，但是缺乏一定的灵活性，应用场合受到一定的限制 [ 7 ]。 由于建设项目的特殊性，外勤员工人数较多、上班时间地点不统一、办公场所不固定等，导致不适合安装固定考勤机。针对这种情况，上述考勤方式均无法令建设项目对外勤员工的位置动态进行实时的了解，那怎样才能对这些员工进行定位实时考勤呢？随着互联网技术的发展，手机定位实时考勤系统应运而生。 关于国内与国外的手机定位实时考勤的发展状况，总体而言，后者好于前者，主要体现在：首先，国外考勤系统的针对性更强；其次，国外的考勤系统对数据进行整合的程度更深，而国内则是浅层次的信息收集与发布。21世纪以来，手机定位考勤系统的研发工作也在一步步向前发展，这主要得益于手机拥有率的提高、互联网技术以及GPS定位技术的发展。目前应用比较多的手机考勤系统有签到宝、外勤管家、外勤365等 [ 8 ]。 2.3. 定位技术 基站定位、GPS技术定位以及Wi-Fi定位是手机定位的三种方式 [ 9 ]：基站定位的原理(如图1所示)为：由于不同基站有不同的信号，手机测量到这些不同的信号之后会得到一个时间差，将基站的坐标与时间差相结合，采用一定的算法计算出手机的大概位置。一般而言，基站数目越多，测量精度越高，定位越精确 [ 8 ]。 图1. 基站定位原理 全球定位系统的定位是通信卫星来确定手机的位置。GPS定位的基本原理(如图2所示)为： 图2. GPS定位原理 以高速运转的卫星瞬间位置作为起算数据，在用户接收到卫星发送的时间信息和星历参数后，采用空间距离后方交会的方法，计算出接收机的时间及位置。GPS系统包含3大部分：空间部分、控制部分和用户设备部分。空间部分由21颗导航卫星和3颗备用卫星组成。GPS用户利用卫星发出的用于导航定位的信号来进行工作。GPS的控制部分由分布在全球的监控系统所构成，这些监控系统是由干个跟踪站所组成的。根据其作用的不同，跟踪站又分为主控站、监控站和注入站 [ 10 ]。主控站的作用是根据各监控站的观测数据，计算出卫星的星历；注入站的作用则是将主控站计算出的卫星星历等注入到卫星中去；监控站主要有两个作用：第一，监测卫星的工作状态；第二，接收卫星信号 [ 11 ]。GPS的用户部分的作用主要有两方面：接收信号和完成导航定位，它的组成部分有：数据处理软件、GPS接收机等 [ 12 ] [ 13 ]。 利用Wi-Fi进行定位的工作原理为：由于手机操作系统内置了位置服务，所以当手机开启Wi-Fi后，系统就会根据扫描的结果上传位置信息。并且每一个Wi-Fi热点对应的Mac地址都是不相同的，由此就建立了一个庞大的热点位置数据库，对用户进行定位的关键就在于这个数据库。当手机连接上某个Wi-Fi热点后，就可以调用数据库中的地理位置信息，并且服务器会参考每个热点的信号强弱计算出设备的大致地理位置 [ 8 ]。
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user: 3. 考勤APP 3.1. 系统设计方案 该远程考勤联网管理系统分为三大部分，Android、IOS移动客户端和后台管理部分，其系统架构如图3所示。功能模块(如图4所示)主要包含考勤汇总表模块、考勤记录表模块、考勤设备表模块、考勤人员表模块以及打卡详情表模块。 3.2. 关键技术 首先是人脸识别技术，其需要经过四个步骤才能完成人脸的识别，即采集信息、位置检测、提取以及匹配特征。首先利用手机对考勤人员进行拍照，检测是否有人脸出现，若有便对人脸特征进行提取，并将其与注册时的人脸特征进行对比，进而对这两者的人脸相似度进行计算，当计算结果位于置信区间，则匹配成功，反之，则匹配失败。 其次是定位技术。从以上对基站定位、GPS技术定位以及Wi-Fi定位的概述中可以看出，定位准确度最高的是基于GPS技术进行的定位，其次是Wi-Fi定位，最后是基站定位 [ 14 ]。本系统同时采用了GPS定位、Wi-Fi定位以及基站定位三种定位技术并自动优先使用精度较高的定位方式：若GPS有信号，则使用GPS定位，否则检查Wi-Fi是否有信号，当GPS和Wi-Fi都不能定位时，才使用移动基站定位。 图3. 手机考勤系统架构 图4. 考勤系统功能模块 最后是百度地图Android SDK、百度地图IOS SDK技术。用户在APP登录成功后，进入到考勤界面，通过百度地图SDK获取实时定位信息，调摄像头拍照。并将照片下面加上姓名、时间、定位地址的水印。将数据转换成Json通过WebAPI上传至Web端。Json的数据结构如下： type: kq， data: UserName: 用户名， Latitude: 纬度， Lontitude: 经度， Address: 地址， DateTime: 时间， IMG: base64(照片) Web端保存数据至数据库，以html5显示。 3.3. 主要数据表设计 在选择建模工具的过程中，主要考虑的是能否在实际DBMS中自动生成结构代码。不同种类的业务数据，存在较强的关联性，而且存在一个数据的自动流转问题，需要综合全局考虑如何控制，所以采用集中模式设计法。通过对业务数据进行认真、详细的分析，抽象出系统的实体和联系，画出E-R图(如图5所示)，确定各实体的属性。同时，确定了数据库的数据完整性(域完整性、实体完整性和引用完整性)。下面列举本系统的数据表(如表1所示)。 Table 1 Sheet of attendance authorizatio 序号 列名 数据类型 长度 小数位 标识 主键 外键 允许空 默认值 说明 1 ID varchar 36 0 是 否 序号 2 UserName varchar 30 0 否 用户名称 3 ProjectCode varchar 10 0 否 标段编号 4 DeviceNo varchar 20 0 否 设备编号 5 Write int 4 0 否 读写权限 6 Delete int 4 0 否 删除权限 表1. 考勤权限表 图5. 考勤系统的E-R图
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user: 4. 应用案例 4.1. 具体应用 本平台应用于滁天高速建设全寿命期大数据智慧管理平台中，并且应用效果良好。在手机端上，签到人员只需点击手机APP上的签到，便能利用GPS功能获取考勤人员的位置(精确到经纬度)以及利用拍照功能获取考勤人员的头像，如图6所示： 管理人员则可以在平台上点击考勤记录表、考勤人员表、打卡详情表以及考勤汇总表以查看相应内容。其中，考勤记录表不仅显示考勤人员的姓名、编号、单位、考勤方式、考勤区域，还会显示考勤人员的考勤时间，如图7所示： 图6. GPS功能以及拍照功能 图7. 考勤记录表 考勤人员表显示本平台所有的考勤人员，如图8所示： 图8. 考勤人员表 在打卡详情表中可以查看详细的打卡情况，不仅包括打卡人员的姓名、编号等，还会显示相应人员的打卡次数，如图9所示： 图9. 打卡详情表 在考勤汇总表中可以查看本月考勤详细数据，并给出正常打卡天数、异常打卡天数、请假天数以及外出天数，如图10所示： 图10. 考勤汇总表 并且可以通过实时地图对人员进行痕迹管理，多点定位验证上报数据准确性，如图11和图12所示： 图11. 实时位置 图12. 移动痕迹 4.2. 应用效果 在实际应用中，可以看出，手机移动考勤APP的基本功能有以下两个方面：首先，实时的考勤签到和统计。从事建设项目的外场作业人员通过APP进行签到，签到人员通过手机的定位服务自动上传位置信息。这样，签到人员便可通过考勤系统实现位置信息的自动记录；项目管理人员也可通过系统实现考勤信息的自动统计。其次，轨迹查询。轨迹查询即系统支持在地图上展现目标人员在自选时间段内的行动轨迹，以查验上报数据准确性，便于对人员进行管控。 同时，手机移动考勤APP具备如下优点：第一，增强了考勤的灵活性。对于办公场所不固定的建设项目而言，不便安装固定考勤机，将定位服务应用于考勤系统后，考勤设备从打卡机等传统设备转移到了手机移动终端，考勤位置不再受到限制，方便了对建设项目的外勤员工进行考勤，同时也使得考勤制度更具公平性。第二，定位方式多样。本系统同时采用了GPS定位、Wi-Fi定位以及基站定位三种定位技术并自动优先使用精度较高的定位方式，确保了在信号较差的地段也能对相关人员进行实时考勤。第三，避免了虚假打卡。相比于传统的考勤设备，本系统能够将考勤数据实时地上传至项目办，使得管理人员不用到现场也能了解外勤员工每天的考勤打卡时间、在岗时长，实现建设施工现场无人值守也能知晓人员是否到岗，避免人为数据事前导入。第四，准确的身份识别。本系统通过拍照功能获取签到人员的头像以及定位技术获取签到人员的位置，可避免代考勤行为的出现。第五，完善的报表统计。用户或管理员用户可以查询自己或单位相关人员在任一时间段内的考勤情况，由此降低了人工成本和时间成本，使得管理决策更快捷更有效。
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user: 5. 结语 本系统在一定程度上解决了建设项目在考勤管理中存在的一些问题。但是在该系统的设计与实现过程中，如何从多种角度分析数据以及如何推动移动考勤系统和差旅、报销、财务、绩效考核等系统的对接等方面的研究还不是很充分，这些还需在以后的系统维护与更新中不断的进行改进，逐步实现建设项目对日常工作的全流程信息化。
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user: 摘要 为探究增施锌肥对烤烟生长发育及品质的影响，以云烟87为试验材料，按锌肥施用量及施肥方法不同设7个处理，T1(CK)-T5为小培土时分别施硫酸锌：0、7.5、15.0、22.5、30.0 kg/hm 2 ；T6：移栽后15天喷施一次硫酸锌(按3 kg/hm 2 用量配制0.2%的浓度的硫酸锌)；T7：移栽后15天、30天各喷施一次硫酸锌(按3 kg/hm 2 用量配制0.2%的浓度的硫酸锌)7种不同的处理。研究不同处理对烟草农艺性状、光合速率、SPAD值、烟叶产质量和产值的差异。结果表明：(1) T4处理在叶面积、株高、茎围和节距较对照分别增加了15.83%、6.75%、2.61%和1.81%；移栽至团棵期T5、T6处理有效叶片数显著增长，较对照增加14.62%和10.6%，最大叶长和最大叶宽无显著差异；团棵期至现蕾期，T2处理有效叶片数比T1显著增长5.97%；现蕾期至打顶期，T2、T3、T4、T5、T6、T7处理均显著高于T1 (p < 0.05)，最大叶长和叶宽也均高于T1。(2) 增施锌肥能够有效提高光合能力，增加质体色素的含量，T4和T7处理的光合能力显著增强(p < 0.05)，SPAD值显著增加。(3) 与T1相比，T7和T4处理的产量较对照分别增加7.55%和6.46%，T7和T4处理的产值较对照增收3328.65元/hm 2 和3298.92元/hm 2 。结果表明增施锌肥能够有效促进烟叶的生长发育，增强烟叶的光合能力并提高烟叶的产值。
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user: 1. 引言 烟草的生长需要多种营养元素，合理的营养元素配比对烤烟生长发育及产质量有十分重要的影响 [ 1 ] [ 2 ]。适当增施锌肥可以促进烟叶的生长发育，改善烟株的农艺性状，促进光合产物的累积，提高烟叶的产量和产值 [ 3 ] [ 4 ]。一直以来烟农过分重视N、P、K等大量元素的施用比例，从而忽略微量元素的供给，造成肥料配比不均衡，这也导致土壤养分矛盾日益加重。研究表明 [ 5 ] [ 6 ]，当烟株大田生长期矿物质元素供应不足时，会引起植株根系生长不良，生育期延迟和生长势较差等情况，从而引起烟叶生长发育迟缓产量降低和品质变差。烟株在生长发育过程中，需要全面合理的营养物质，才能获得产量和品质俱佳的烟叶 [ 7 ] [ 8 ]。锌肥对烟叶的生命活动具有重要的意义，其含量的多少在一定程度上影响烤烟品质的好坏 [ 9 ] [ 10 ]。因此，本实验以锌肥为试验材料，研究增施锌肥对烤烟生长发育、光合特征和产量产值的影响，以期为促进烟叶生长、提高烟叶产量产值提供合理的施肥依据。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 试验概况 试验地在安福县寮塘乡思塘村烟田(E114˚59'5''， N 27˚231332)进行。该地区年平均温度为17.7℃，年降水量为1553毫米，平均降雨日166天，平均日照时数1649小时，年无霜期279天。试验田土壤类型为白泥田，土壤肥力中等，肥力均匀，地势平坦，排灌方便，无病虫害，前茬作物为水稻，前茬未使用高残留除草剂。土壤理化性状为：pH 6.79，有机质24.6 g/kg，水解性氮131 mg/kg，有效磷12.7 mg/kg，速效钾184 mg/kg，交换性镁0.95 cmol/kg，交换性钙4.81 cmol/kg，有效硼0.32 mg/kg，有效硫4.76 mg/kg，有效铜1.88 mg/kg，有效锌1.63 mg/kg，有效铁213 mg/kg，有效锰6.88 mg/kg，水溶性氯34.6 mg/kg。 2.2. 试验设计 试验品种为当地主栽品种云烟87，种植密度为16500株/hm 2 ，按锌肥施用量及施肥方法不同设7个处理，T1(CK)-T5分别为小培土时施硫酸锌：0、7.5、15.0、22.5、30.0 kg/hm 2 ；T6：移栽后15天喷施一次硫酸锌(按3 kg/hm 2 用量配制0.2%的浓度的硫酸锌)；T7：移栽后15天、30天各喷施一次硫酸锌(按3 kg/hm 2 用量配制0.2%的浓度的硫酸锌) 7种不同的处理。2019年3月14日对烟苗进行移栽，小区面积50 m 2 ，随机区组排列，3次重复。各处理操作方法分别为：T2、T3、T4、T5分别于小培土时，用细土10~15 kg拌匀后结合小培土环施。T6、T7叶面喷施处理，按设计时间用0.2%硫酸锌溶液对叶片正反面喷施，喷施时在晴天下午四时后进行。其它栽烟密度、施肥及其他大田管理均按当地生产技术方案操作，所有农事操作均在同一天进行。 2.3. 试验测定项目及方法 2.3.1. 农艺性状的调查方法 按照中华人民共和国烟草行业标准YC/T142-2010烟草农艺性状调查方法对烤烟进行农艺性状测定和记载，分别在烟草生长的团棵期(此时叶片达到12~13片，叶片横向生长的宽度与纵向生长的高度比例约为2:1形似半球状时为团棵期)、现蕾期(植株的花蕾完全露出的时间)、打顶期(植株可以打顶的时期)测量烟株的最大叶长、最大叶宽和有效绿叶数，测定各处理烟株最大叶长和叶宽，烤烟叶面积采用矫正叶面积系数法(叶面积 = 叶长 × 叶宽 × 0.6345) [ 11 ]，于收后测定其株高、茎围和节距等农艺性状。 2.3.2. SPAD值的测定 分别在烟草生长的团棵期、现蕾期、打顶期在每个小区定点选取5株烟叶进行测定取其平均值进行分析。 2.3.3. 光合指标测定 于烟叶打顶期，在光照条件充足的早上9:00~12:00，每个小区选择5株生长一致的烟株的中部叶进行光合指标的测定，使用CI-340便携式光合作用测定仪测定。 2.3.4. 产量的测定 经济性状在烟叶成熟期以小区为单位单独采收烘烤、分级计产。统计各小区烟叶产量、上中等烟比例、计算平均均价和单位面积产值。 2.4. 数据处理与分析 试验数据采用SPSS24.0、Excel2016进行统计分析，origin2018进行绘图。
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user: 4. 讨论 4.1. 增施锌肥对烤烟农艺性状的影响 锌是烟叶的生长发育不可或缺的微量元素，充足的锌肥供应是烟叶优质高产的重要条件，据杨波等 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] 研究显示当植烟土壤含锌量在1.96 mg/kg左右时有利于烟苗的生长和发育。本试验从团棵期、现蕾期和打顶期中的叶面积、最大叶长、最大叶宽和有效叶片数来看都表现出增长的趋势。根据各处理不同生育期的农艺性状来看，T7综合表现最好。随着锌肥施用量的增加，叶面积、最大叶宽和最大叶长都有增长，但有效叶片数增长不太明显，这与锌肥能否促进叶片的产生和田间管理选留叶片有一定的关系。增施锌肥的处理与对照相比较在叶面积、最大叶长、最大叶宽和有效叶片数均有不同程度的增加，说明增施锌肥对烟叶农艺性状具有一定的促进作用，就不同施肥方式来说喷施效果较好 [ 15 ] [ 16 ]。 4.2. 增施锌肥对烤烟光合特性的影响 烟叶的光合产物决定着烟叶的产量的多少和质量的好坏。有研究表明 [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ]，锌作为碳酸酐酶的辅助因子可以调节酶的活性，能够有效的促进光合反应。本试验发现，在净光合速率方面，T3、T5、T6、T7显著大于T1，说明锌肥在一定程度上能够促进烟株的净光合速率。在胞间二氧化碳方面，T3、T6显著高于T1，T2、T4、T5、T7较T1无显著性差异，表明锌肥对叶片光合反应提供二氧化碳的效果并不明显。气孔导度和蒸腾速率方面两者指标是相互关联的，在气孔导度中，T3、T6、T7显著大于T1，在蒸腾速率方面T3、T5显著高于T1，说明锌肥对提高光合反应具有一定的促进作用，这与邓小鹏等人 [ 20 ] [ 21 ] [ 22 ] 研究结果相一致。烟叶中叶绿素对烤烟的产质量及生长发育进程都有重要的影响。本研究发现，在各个生育时期中，SPAD值呈现出增长的趋势，说明适当增施锌肥能较大提高烟叶中质体色素的含量，可以提高光合能力，这与前人 [ 23 ] [ 24 ] [ 25 ] [ 26 ] 研究结果基本一致。 4.3. 增施锌肥对烤烟经济性状的影响 试验结果表明，增施锌肥的处理(T2、T3、T4、T5、T6、T7)在产量、产值、均价、上等烟比例和中上等烟比例均高于未增施锌肥的处理(T1)。与T1相比，T4处理分别使产量、产值、均价、上等烟比例和中上等烟比例提高6.46%、10.48%、3.81%、12.14%和1.35%，T7处理较T1分别使产量、产值、均价、上等烟比例和中上等烟比例提高7.55%、10.56%、2.8%、11.8%和1.3%，就施肥量和施肥方式来看T4处理要优于T7，T4处理对均价、上等烟比例和中上等烟比例提高幅度较大，T7处理对产量和产值提高幅度较大效果较好，这与前人 [ 27 ] [ 28 ] [ 29 ] 的研究结果基本一致。
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user: 5. 结论 增施锌肥在烟草生长前期(团棵期)的促进效果并不明显，在进入旺长期后，对促进烟株生长效果显著，增施锌肥对烟草的株高和叶面积具有积极的影响 [ 30 ] [ 31 ]。就整个生育期而言，增施锌肥能够增强烟叶的光合能力，增加光合产物，提高烟叶内质体色素的含量，增施锌肥对提高烤烟产量、产值和均价在上中等烟比例上的效果不明显，但能显著促进烟株的生长发育，至于能否提高烟叶品质将是下一步的研究重点。
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user: 摘要 针对具有参考答案的主观题机器自动评分，既要考虑得分点契合度又要考虑文本整体相似度等问题，提出一种结合ALBERT和同义词词林的主观题自动评分方法。先利用ALBERT的Fine-tuning方法计算参考答案和考生答题之间的文本语义相似度；然后经关键词提取操作，利用同义词词林计算两份文本间面向得分点的关键词相似度；最后结合语义相似度和关键词相似度计算综合得分。真实数据集上的对比实验表明，本文的方法在评分准确率方面有明显提高。
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user: 1. 引言 近年来，得益于互联网的飞速发展和网络上海量的数据，人工智能被广泛应用于人类的生活中，如智能客服、语音助手、机器自动翻译等。简答题、叙述题等主观题机器自动评分研究始于上世纪60年代。传统的研究主要采用统计学方法，如：Ellis Page [ 1 ] 提出的PEG (Project Essay Grade)方法，评分结合考虑文章平均长度、分号数量和词语稀缺度等因素；高思丹等人 [ 2 ] 提出的评分方法先对关键词进行匹配，然后计算语句相似度，最后计算分数；倪应华 [ 3 ] 提出的评分方法除了对关键词进行匹配，还引入了模糊数学中的单向贴近度，计算考生答题和参考答案之间的贴近程度。传统的统计学方法，仅考虑答案文本长度、关键词数量等浅层因素，没有考虑到语义等深层复杂因素对评分的影响。 随着计算机性能的提高和自然语言处理技术的发展，基于统计的主观题机器自动评分方法渐渐被基于信息检索和自然语言处理技术的主观题机器自动评分方法取代，并且准确率有了较大地提高。如：David Callear等人 [ 4 ] 提出了ATM (Automated Text Marker)方法，该方法引入了近义词词典，初步考虑到语义因素；王逸凡等人 [ 5 ] 先用扩展的命名实体识别方法提取关键词，然后采用同义词词林进行相似度计算，最后得出分数；罗海蛟等人 [ 6 ] 将结合专家知识的LDA模型引入自动评分中；周洲等人 [ 7 ] 使用TF-IDF和LSI方法进行自动评分；张翠翠等人 [ 8 ] 采用双向遍历空间模型算法，依据关键字和答案贴合度计算主观题分数。 上述研究方法虽然能提取到文本的整体信息，但是没有考虑到文本内部深层语义和语序等细粒度特征。2018年，Google公司的AI团队发布了BERT (Bidirectional Encoder Representation from Transformers)模型 [ 9 ]。BERT内部使用transformer编码器 [ 10 ] 搭建了双向的神经网络结构，以无标签的方式训练内部参数，提取含有上下文信息的词语和字符特征。实验结果表明，BERT模型在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中的表现已经超越人类，并且还在11种不同自然语言处理测试中创出最佳成绩。针对BERT的训练参数过多造成的训练周期长等问题，Google公司又提出了基于BERT改进的ALBERT模型 [ 11 ]，该模型在BERT的基础架构上使用因式分解和跨层参数共享的方式减少了需要训练的参数，极大地提高了训练效率。 将BERT模型直接应用于类似开放式作文等主观题机器自动评分自然是一个不错的选择，然而将BERT模型直接应用于简答题和叙述题等主观题，机器自动评分却难以取得最佳效果。因为，与开放的主观题不同，简答题和叙述题具有自身特点：首先，简答题和叙述题往往有参考答案，在人工评分时，评卷者考虑考生答题的语言逻辑和语句通顺等因素之前，首先考虑的还是考生答题是否符合得分要点(关键步或关键词)；其次，汉语存在的一词多义、同义词等现象。基于此，本文模拟人工评分过程，将BERT和同义词词林同时应用于主观题自动评分中，具体步骤是：首先在领域公开数据集上应用BERT模型的Fine-tuning方法进行文本相似度训练；然后将主观题参考答案和学生答题输入到训练好的模型进行整体评价，获得参考答案和考生答题在文本级别的相似度；接着对参考答案和考生答题进行分词、提取关键词等操作后，通过同义词词林进行深层语义评价，计算参考答案和考生答题的在基于关键词的得分点上的相似度；最后综合上述两种相似度计算得到主观题最终评分。
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user: 2. ALBERT模型 ALBERT是Google公司AI团队发布的预训练语言模型 [ 11 ]，采用双向的Transformer编码器结构 [ 10 ]，如图1所示。其中：I i 表示单个词或字的向量输入，Trm即Transformer，T i 表示最终隐藏层输出，通过编码器里的注意力矩阵和注意力加权后，每个T i 都具有整句话上下文的语义信息。 图1. ALBERT模型结构图 Transformer是Encoder-Deocder结构的seq2seq模型，ALBERT模型使用了Transformer的Encoder层提取输入序列的特征信息，Encoder层由Self-Attention层、Feed Forward层和两个Add & Norm层组成，如图2所示。输入向量序列时，Transformer会把输入词的位置信息向量化后与原词向量相加，让输入词带有位置信息。之后编码器对输入的序列经过Self-Attention处理，通过计算词间关系矩阵并以加权计算的方式更新输入序列的词向量。在Self-Attention层和Feed Forward层后面都连着一个Add & Norm层，该层的操作就是将上一层的输出和Add & Norm层输出直接相加，然后再对相加结果进行归一化。Feed Forward层是一个简单结构的全连接前馈网络。 其中，在Encoder里，最重要的是Self-Attention层，如式(1)所示，其中Q、K、V是输入词向量矩阵，d k 是K矩阵的维度。 Attention ( Q ， K ， V ) = softmax ( Q K T d k ) V (1) 在处理输入文本时，Self-Attention层可以计算出句子内部词与词之间的关联度，并利用词间的关联度进行权重计算调整原始输入，形成带有上下文信息的词向量。新的词向量由于融合了词性关系，相比原始输入更能体现词在全局序列中的关键度。 图2. Transformer Encoder结构图 在实际应用中，Transformer使用的是Self-Attention的扩展版Multi-Head Attention。Multi-Head Attention通过多个不同的线性变换对Q，K，V进行投影，最后将不同的attention结果拼接起来，提高了关注输入句子的不同位置的能力，如公式(2) (3)。 MultiHead ( Q ， K ， V ) = Concat ( head 1 ， ⋯ ， head h ) W o (2) head i = Attention ( Q W i Q ， K W i K ， V W i V ) (3) ALBERT模型使用Transformer的Encoder层学习每个词的上下文信息，获得了更优秀的词向量。除此之外，ALBERT模型还用两个无监督预训练任务强化对词向量的语义表示能力，分别是Masked Language Model (简称MLM)和Sentence-Order Prediction (简称SOP)。 MLM任务：随机选取输入文本中15%的词做三种形式的替换，然后去预测被替换掉的词。形式一是用[Mask]标记替换掉80%的被替换词；形式二是用随机的一个词去代替本来要覆盖的词，随机替换的词占被替换词的10%；形式三是对余下10%的词不进行任何替换。这样设计是为了避免模型在微调时会过度依赖训练数据中不存在的[Mask]标记，同时也让模型在计算词向量的时候更依赖上下文信息。 SOP任务：通过提取同一文本中的两个句子A和B，预测句子中A和B的语序。取正序的A和B为正例，改变A和B的顺序作为反例。因为同一文本中描述的主题相同，所以在同一个文本中选取句子对可以减少文本主题的差异对训练效果的影响。 综上所述，通过MLM任务和SOP任务的结合，ALBERT模型可以更精准地描绘出文本的语义信息。
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user: 3. 同义词词林 同义词词林 [ 12 ] 是梅家驹等人在1983年所完成的同义词词典。由于时间长远，不适合当前年代的使用，于是哈尔滨工业大学信息检索实验室对该词林进行了扩展，完成了词林扩展版 [ 13 ]。扩展版共收录了77343条词语，比前一版本增加了2万多词语，并且增加了两层结构，如表1所示。 Table 1 Comparison before and after expansion of Cili 特征 总数 大类 中类 小类 层数 编码长度 扩展前 53895 12 94 1428 3 4 扩展后 77343 12 97 1400 5 8 表1. 词林扩展前后对比 扩展版通过建立一个树状层次结构将所有词语组织包含其中，如图3所示。词林整个树状结构从上到下分成五层，分别是大类层、中类层、小类层、词群和原子词群。同一个原子词群里的词语语义相同或十分接近或关联性很强。 图3. 同义词词林的树状层次结构 词林对每个词语赋予唯一的8位编码，其中，高7位为树状层次结构各层次编码最低位为标记位，编码规则如表2所示。标记位主要是用于区分原子词群层次下的词语之间的语义关系，分常规同义词、相关词和只有词语本身(即没有同义词也没有相关词)三种情况，分别用“=”、“#”和“@”三个字符表示。 Table 2 Cilin coding rule tabl 编码位 符号举例 符号性质 级别 1 A 大类 第一级 2 b 中类 第二级 3 2 小类 第三级 4 6 小类 第三级 5 C 词群 第四级 6 0 原子词群 第五级 7 2 原子词群 第五级 8 =/#/@ 表2. 词林编码规则表 如编码“He03B14 = 出让转让让”表示词语“出让”、“转让”和“让”同属于H大类、e中类、03小类、B词群、14原子词群下三个词语，他们是同义词。
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user: 4. 基于ALBERT和同义词词林的主观题自动评分 计算评分的具体流程如图4所示。把主观题参考答案和学生答题输入到训练后的ALBERT模型，获得参考答案和学生答题在文本级别的相似度；同时使用同义词词林对从参考答案和学生答题提到的关键词序列进行相似度计算，得出两者基于关键词的得分相似度；最后综合两种相似度得到学生答题的综合预测评分，并针对题目总分以预测评分生成预测分数。 图4.主观题自动评分流程图 4.1. 文本相似度计算 利用ALBERT的Fine-tuning方法可以简单高效地实现自然语言序列之间的语义相似度计算。Fine-tuning方法把语义相似度任务归类为二分类任务，通过计算相似概率与不相似概率得出分类结果，具体流程如图5所示。首先将学生答题和参考答案输入到ALBERT模型中进行编码，然后将编码后的结果输入到式(4)的线性函数和式(5)的softmax函数进行Fine-tuning，最后得出两个文本的相似度。使用的损失函数是交叉熵损失函数，如式(6)所示。 Z = W X + b (4) P i = e z i ∑ j = 1 C e z j (5) L = − [ y log y ^ + ( 1 − y ) log ( 1 − y ^ ) ) (6) 4.2. 关键词相似度计算 关键词相似度的计算，就是对学生答题文本和参考答案文本进行关键词提取，然后对提到的关键词序列进行词语相似度的计算。 目前词语相似度的计算主要有两种方法，第一种是使用大规模的语料库，并通过一定的概率模型去计算；第二种是基于一些世界知识来计算，比如通过具有完备性的语义词典中的结构特点去计算 [ 14 ]。 本文用的是第一类的方法，基于同义词词林扩展版，并根据彭琦等人 [ 15 ] 提出的基于信息内容词语相似度计算公式计算词语相似度，如式(7)所示。 图5. 文本相似度计算框图 s i m ( C 1 ， C 2 ) = M a x D I F F − d i s ( C 1 ， C 2 ) M a x D I F F − M i n D I F F (7) 其中MaxDIFF和MinDIFF分别表示词林的最大差异性与最小差异性，当两个词语是两个不同大类下的叶子节点，最近公共父节点为根节点时，具有最大差异性，当两个词语在同一叶子节点上时，具有最小差异性，根据式(7)的差异性计算公式，可得出最大差异性为2，最小差异性为0。 d i s ( C 1 ， C 2 ) = I C ( C 1 ) + I C ( C 2 ) − 2 I C ( L C S ( C 1 ， C 2 ) ) (8) I C ( C ) = 1 − log ( h y p o ( C ) + 1 ) log ( m a x n o d e s ) (9) 在式(8)中，LCS(C 1 ，C 2 )表示两个词语的最近公共父节点，IC(C)表示词语C的信息内容含量，由式(9)计算得出。式(9)中的hypo(C)表示词语所在节点的子节点个数，maxnodes表示词林里的全部节点的数量，取值90114。 具体方法如算法1所示。 4.3. 综合评分 教师在批改试题时，通常是先观察学生答案的整体作答情况，然后再查看学生答案中是否具有各个得分点的关键词，最后给出分数。通过参考教师批改试题的评分过程，本文提出了综合评分公式，如式(10)所示，其中TextSim是利用ALBERT得到的文本相似度，取值范围为0~1，KeySim是基于同义词词林计算得出的关键词相似度，取值范围也是0~1，MaxScore为题目的分值。其中α、β为超参数，由实验筛选出最佳取值。 S c o r e = { [ α × T e x t S i m + ( 1 − α ) × K e y S i m ] × M a x S c o r e ，           T e x t S i m ≥ β K e y S i m × M a x S c o r e ，                                                                             T e x t S i m < β (10)
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user: 5. 实验 5.1. Fine-Tuning实验 本文使用的中文预训练模型为albert_tiny_zh 1 ，使用来自哈尔滨工业大学的LCQMC [ 16 ] 数据集，该数据集一共有26万多个带有是否相似标注的句子对，包括有训练集约24万个，验证集约9千个，测试集约1万2千多个。本文对该模型训练了5个epochs，最终在测试集上的准确率为85%。 5.2. 自动评分实验 5.2.1. 实验设置 本文选取了某中学高中阶段语文月考的一道阅读试题(满分为6分)作为测试数据，随机抽取了100份考生答卷，每份答卷均已由认可教师进行过人工评分。具体试题和参考答案如下： 试题：请简要概括我国大数据交易面临的困境有哪些？ 参考答案：数据的开放和共享跟不上市场的发展，无法满足需求。各类数据主体缺乏共享理念。大数据交易缺乏统一标准，各大数据交易平台的交易规则也存在差异和缺陷，适用范围小。大数据专业人才匮乏。 利用同义词词林扩展版进行关键词相似度计算时，首先要对参考答案和考生答题进行分词以及关键词提取的操作。在本实验里，选用NLPIR 2 分词工具进行分词，筛选文本的实词作为关键词。 对于式(10)中α和β参数的设定，经过多次实验结果表明，当α为0.5，β为0.7时，自动评分和人工评分的分数最接近。 5.2.2. 实验结果分析 本实验选用准确率、QWKappa、平均误差分作为评价指标，选取基于同义词词林的方法、基于双向遍历空间的方法以及基于LDA的方法进行实验对比分析。评分结果如表3、图6所示。 Table 3 Experimental result 方法 准确率 QWKappa 平均误差分 基于BERT与词林的方法 91.0% 0.84 0.54 基于词林的方法 87.7% 0.71 0.74 基于双向遍历空间的方法 84.3% 0.65 0.94 基于LDA的方法 83.3% 0.54 1.00 表3. 实验结果 图6. 人工评分与自动评分的对比 由表3可以看出，本文提出的方法效果明显：在三个评价指标上均优于三个baseline方法。与表现最好的基于词林的方法相比，本文提出的方法在准确率、QWKappa、平均误差三项评价指标上分别提升了3.3个百分点、提升了0.13、降低0.2。与人工评分结果相比，本文方法自动评分分数已经非常贴近人工评分分数。总体来看，本文提出的自动评分方法已经取得良好的效果。
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user: 6. 总结与展望 针对有参考答案的主观题自动评分既要考虑关键得分点契合度，又要考虑文本整体相似度等问题，提出基于ALBERT和同义词词林的主观题自动评分方法。方法使用ALBERT预训练模型和同义词词林计算出参考答案与考生答题之间的文本语义相似度以及针对每个得分点的关键词相似度，最后结合两种相似度计算总体分数。实验表明，相比传统的方法，本文的方法在一定程度上提高了评分的性能。 该方法存在一定的弊端，它强调的是两个答案之间的相似度、贴合度，如果是没有标准答案的试题，该方法将束手无策。在下一步的研究工作中，将引入知识图谱等技术，让自动评分的适用性更广。
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user: 摘要 甲基苯丙胺是一种新型的人工合成的新型毒品。近年来，甲基苯丙胺的可获得性和与甲基苯丙胺相关的危害一直在增加，甲基苯丙胺的滥用已经成为全球性的问题。为此，快速、准确的检测出甲基苯丙胺，是我们日趋探索的方向。该文通过查阅并收集国内外近些年甲基苯丙胺的有关文献，综述了生物样品中甲基苯丙胺的理化检测方法的最新研究成果，为公安及医疗等部门提供有效、可靠的数据和证明，希望能为禁毒事业略尽绵薄之力。
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user: 1. 引言 新型毒品于国内的娱乐场所开始流行，目前已被公认为“世纪之患”。新型毒品的种类主要包括甲基苯丙胺“冰毒”(methamphetamine， MA)，“摇头丸”(3，4-methylenedioxy-n-methylamphetamine， MDMA)以及氯胺酮等 [ 1 ]。甲基苯丙胺是属于新一代人工合成的苯丙胺类毒品，2018年，海洛因已被冰毒代替为滥用“头号毒品”，据《2019年中国毒品形势报告》显示，目前已有吸毒的人数为214.8万，冰毒的滥用人数是118.6万，占据55.2%，仍是滥用数目最多的毒品 [ 2 ]。甲基苯丙胺的滥用是全球性的，迫切需要快速和敏感地检测甲基苯丙胺的新战略。国内外采用较多的检测方法有：高效液相色谱法(high performance liquid chromatography， HPLC)、气相色谱–质谱(gas chromatography-mass spectrometry， GC-MS)、液相色谱–质谱(liquid chromatograph-mass spectrometer， LC-MS)、毛细管电泳(capillary electrophoresis， CE)、电化学检测(electrochemical detection， EC)、荧光检测(fluorescent detection， FD)等。
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user: 2. 甲基苯丙胺 甲基苯丙胺(MA)，也称甲基安非他命。苯环上具有1个取代基，属芳香族化合物，见图1。该分子仅包含3个元素：碳、氢、氮，属于苯丙胺类 [ 3 ]，且有一个手性中心，分子式为：C10H15N，分子量为：149.23，熔点：170℃~175℃，其盐酸盐或硫酸盐又称冰毒，味微苦，可呈现白色或无色的粉末或结晶，易溶于水，是一种人工合成兴奋剂 [ 4 ]。具有左、右旋异构体，其右旋(d-MA)比左旋体(L-MA)的药理活性高，国际上所说的冰毒MA为右旋体 [ 5 ]。甲基苯丙胺可以给身体带来极大的愉悦感，并且瘾性极大，是一种强大的中枢神经系统兴奋剂，可破坏神经、产生觉醒、减少饥饿、攻击或暴力行为等 [ 6 ]。因其毒性猛烈，可作用中枢神经系统，损伤初期，使人产生如抑郁、暴躁等精神问题。长期滥用甲基苯丙胺，还会引发神经系统的病理性，化学性损伤 [ 7 ]。MA损伤外周器官时，会引起急性毒时，能影响心肌细胞 [ 8 ]；慢性中毒时，会引起心悸、心肌炎等疾病，人的表现为失眠、产生幻觉、及暴行等精神障碍。还可导致血管内皮损伤、机体内肾脏、肝、脾等器官的损伤，如肝细胞坏死、肺水肿、肾小球毛细血管充血等 [ 9 ]。 图1. 甲基苯丙胺结构
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user: 4. 总结与展望 随着毒品的严重泛滥以及毒品犯罪事件的不断发生，特别是新型毒品的甲基苯丙胺，泛滥尤为严重，传统的检测方法尽管已被广泛使用，但相比之下十分昂贵，费时，工人操作要求高。开发易于操作、绿色、低成本、高灵敏度的新策略需要继续去探索，为公安及医疗等部门提供有效、可靠的数据和证明，希望能为禁毒事业略尽绵薄之力。
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user: 摘要 新型冠状病毒感染肺炎的中文命名为“新冠肺炎”(“新型冠状病毒肺炎”)，英文名为COVID-19 (Corona Virus Disease-19)。目前有专家和部分事实证明新冠肺炎可能是自限性疾病。在疾病初期，特别是轻症患者，新冠肺炎和普通感冒症状有相似之处。我们建议可以像治疗普通感冒或者流行性感冒用相应的药物尽早对症治疗，同时采取尽早隔离的措施，加强营养和增加免疫力，必要时审慎选用相对有效的抗病毒药；减少疾病发展到中重度的几率，节约有限的医疗资源。
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user: 1. 引言 新型冠状病毒感染肺炎的中文命名为“新型冠状病毒肺炎”(简称：新冠肺炎)，英文名为COVID-19 (Corona Virus Disease-19) [ 1 ] [ 2 ]。由于新冠病毒和一般普通感冒、流行性感冒(简称：流感)在早期有相似的症状；而据文献报道和专家分析其本身也可能是自限性上呼吸道感染 [ 3 ]。本文建议，在防疫形势下，特别是医疗资源有限，以及药物可及性的情况下，新冠肺炎初期患者应尽早隔离，并尽早采用对症的药物治疗，必要时审慎选用相对有效的抗病毒药。以减少疾病发展到中重度的几率，同时减轻有限的医疗资源挤兑压力。
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user: 2. 新冠肺炎概况 冠状病毒是一个可引起各种疾病的大病毒家族，从普通感冒到更严重的，包括中东呼吸综征(Middle East Respiratory Syndrome， MERS)和严重急性呼吸综合征(Severe Acute Respiratory Syndrome， SARS)在内的疾病。目前在全球肆虐的新型冠状病毒是一种以前在人类中尚未发现的新病毒株。该病毒具有较强的传染性，人际传播指数(R0)在2~3之间，潜伏期长(1~14天)。目前证据提示该病毒主要的传播途径为呼吸道飞沫传播和密切接触传播为主 [ 4 ]。在相对封闭的环境中长时间暴露于高浓度气溶胶情况下存在经气溶胶传播的可能 [ 5 ]。不排除经粪口途径传播。一些严重患者可能导致胸闷、呼吸困难、低氧血症，不止合并了肺炎，还合并有心脏、肝脏、肾脏、造血系统等的损伤，甚至死亡。所有年龄段的人群均可感染新冠肺炎。老年人和有基础疾病(如哮喘、糖尿病、心脏病和肿瘤)的人感染后病情较重。 新冠病毒在治疗过程中，绝大部分患者，包括重症及危重症患者，经过对症治疗、氧疗和免疫调节治疗以后，均可以顺利出院。对于自限性疾病，不等于不需要治疗。并且应重视维持患者自身免疫力。 目前，尚无针对新冠状病毒的特效抗病毒药物。现阶段国内外主流均建议，主要对患者进行对症治疗，根据病人的临床症状给予支持性治疗，包括吸氧、补液、营养和免疫调节和发热等管理，以及中医中药治疗。如果存在合并细菌感染，则使用抗菌药物。但是越早对症治疗，往往可以达到更好的预后效果。
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user: 3. 新冠肺炎与感冒症状异同 新冠肺炎临床分型为：轻型、普通型、重型和危重型(本文主要讨论疾病初期的轻型患者用药)。当前数据和研究提示大多数患者是轻症的。和普通感冒、流感类似，症状比较如表1所示。新冠肺炎早期主要症状为：发烧、干咳、肌肉疼痛、疲劳、腹泻；而痰、头痛、咯血、较少发生，继发为呼吸障碍以及各器官脏器衰竭等 [ 6 ]；感冒表现为头痛、咳嗽、发热、鼻塞及全身不适等 [ 7 ]。 Table 1 Clinical symptom comparison of COVID-19， common cold and fl 临床症状 新冠肺炎 普通感冒 流感 发烧 √ √ √ 畏寒 √ √ √ 咳嗽 √ √ 流涕 √ √ √ 头痛 √ √ 鼻塞 √ √ 喷嚏 √ 喉咙痛 √ √ 呼吸道症状 由轻到重 较重 较轻 咽喉不适 √ 腹泻 √ 乏力 √ √ √ 肌肉酸痛 √ √ √ 传染性 强 弱 强 表1. 新冠肺炎、普通感冒和流感的临床症状比较
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user: 4. 抗感冒药在新冠肺炎中的正确使用 从表1中可以看出，新冠肺炎的初始症状和普通感冒、流感相似。因此可以采用对症治疗的方式进行初步治疗(常用药物如表2所示)，来缓解症状，使身体舒适，从而可提高免疫力，减少疾病发展到中重度的几率。发烧、头痛，肌肉酸痛，畏寒，选用解热止痛类，WHO 推荐首选对乙酰氨基酚(常见名：扑热息痛)；鼻塞选用收缩血管类药物；喷嚏选用含抗组胺类抗过敏的药物；咳嗽选用止咳药物；有痰选用祛痰药物；腹泻选用止泻类药物。抗感冒复方制剂通常组分有：解热止痛药、镇咳祛痰药、抗过敏药物和减轻鼻腔粘膜充血成分的药物。市场上出现的感冒药通常为其中的单个成分、2个成分或者多个成分的不同组合，甚至有的还含有抗病毒的成分。因此，在用药之前一定先看药品说明书，是否含有相对应缓解症状的成分，以及轻易不同时应用叠加相同成分的感冒药，避免剂量过大。轻症患者如果身体基础条件比较好，休息好，保持良好心情，饮食得当，发病以后，人体免疫整体上占有优势，早期对症治疗，就有可能很快康复。有报道，澳大利亚新冠病毒患者服用Panadol (主要成分为对乙酰氨基酚)后得到治愈。这种治疗方式就是对症治疗干预模式。 Table 2 Drugs for Cold Symptom 药物分类 常见药物 抗感冒复方制剂药 氨酚伪麻美芬片(白加黑、日夜百服咛、泰诺等)、复方氨酚烷胺等 解热止痛药 对乙酰氨基酚（扑热息痛、必理通、泰诺林等)、布洛芬(美林，芬必得等)、阿司匹林 镇咳祛痰药 氢溴酸右美沙芬、复方甘草片、盐酸氨溴索、乙酰半胱氨酸、 盐酸溴己新片、孟鲁司特钠、川贝枇杷膏、止咳糖浆等 抗组胺类抗过敏药物 氯苯那敏(扑尔敏)、苯海拉明、氯雷他定、西替利嗪等 减轻鼻腔粘膜充血药物 盐酸伪麻黄碱、盐酸麻黄碱 缓解鼻塞、流涕药 生理性海水鼻腔喷雾剂、盐酸羟甲唑啉鼻腔喷雾剂(达芬霖) 止泻药物 蒙脱石散(思密达等)、洛哌丁胺胶囊(易蒙停)、肠炎宁、泻立停 增强免疫药物 中成药 多种维生素片、特殊营养素等 连花清瘟、板蓝根颗粒、感冒清热颗粒、感冒灵 表2. 感冒对症治疗常用药物 备注：源于感冒药通常熟悉商品名，本表也出现常见的商品名。
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user: 5. 新冠肺炎和感冒的抗病毒治疗 尽管现阶段尚无有针对新冠状病毒的特效药物或疫苗。然而，鉴于该新冠肺炎后期中重症的严重危害性甚至死亡。因此，除对症治疗外，还应审慎使用抗病毒药物治疗。《新型冠状病毒肺炎诊疗方案》第七版推荐了五种抗病毒药物：α-干扰素、洛匹那韦/利托那韦、利巴韦林、磷酸氯喹及阿比多尔 [ 8 ]。如表3所示。磷酸氯喹、瑞德西韦和清肺排毒汤还需要进一步评价药物疗效以及安全性测试。据新英格兰医学杂志报道，治疗严重新冠疾病，洛匹那韦/利托那韦并未取得显著性临床疗效 [ 9 ]。作为在低浓度下抑制新冠病毒感染的潜在药物瑞德西韦，可能具有真正的疗效，不过还得等今年临床试验结束后才能真正揭晓 [ 10 ]。今年三月，有文献报道羟氯喹合并阿奇霉素对治疗新冠病毒患者有疗效 [ 11 ]，但文章尚未说明联合治疗长期观察结果及相关副作用。美国纽约医生Dr. Vladimir Zelenko推荐三联用药方案为：硫酸羟基氯喹200 mg/片，每次1片，每天2次；阿奇霉素500 mg/片，每次1片，每天1次；硫酸锌220 mg/片，每次1片，每天1次。连续服用共5天。他用该方案在门诊成功治疗了350名新冠患者，零死亡、零住院和零插管。为此，美国对此方案也开始进行临床试验。同时他也建议：无论年龄，任何出现呼吸短促的人都要治疗；任何高危险族群的病人，就算症状轻微也要治疗；年轻、健康与低风险的患者，即使出现症状，不必接受治疗（除非这些人情况发生变化，变成上述第一或第二类的患者）。鉴于各抗病毒药的疗效不确定和一些严重的不良反应，选用时仍需严谨。 若查出流感病毒，临床上使用的抗流感病毒药物有M2膜蛋白离子通道阻断剂和神经氨酸酶抑制剂，均是病毒蛋白质作用底物的类似物。M2膜蛋白离子通道阻断剂有金刚烷胺和金刚乙胺；神经氨酸酶抑制剂的代表性药物有奥司他韦和扎那米韦 [ 12 ]。 Table 3 Antivirus drugs for COVID-19 and fl 新冠肺炎抗病毒药 流感抗病毒药物 α-干扰素 洛匹那韦/利托那韦 利巴韦林 磷酸氯喹 阿比多尔 瑞德西韦 金刚烷胺 金刚乙胺 扎那米韦 奥司他韦 表3. 新冠肺炎、流感常用抗病毒药物
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user: 6. 抗菌药物和疫苗 70%的感冒是由病毒引起 [ 13 ]，即使是咽痛和发热，大多数也是由病毒引起。所以抗菌药物的使用不会缩短病程。更重要的是，滥用抗菌药物会导致人体菌群失调以及相关的抗菌药物的不良反应。只有在可能有合并细菌感染时，在医生明确诊断下才可以考虑使用抗菌药物。合并细菌感染的社区获得性肺炎常用的抗菌药物原则上是：青霉素类或者头孢类，加减大环内酯类；或者单用喹诺酮类。 而疫苗，对于一个新发的病毒，开发该病毒疫苗需要一定时间。如果将来成功开发了疫苗，建议注射疫苗来抵抗病毒。
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user: 7. 增强免疫力，加强营养治疗药物 新冠肺炎属于自限性疾病，提高自身免疫力也尤为重要。现在没有特别明确的药物能够真正使免疫力上调。但是，通过加强营养可提高人体免疫力和消除自由基的炎症反应，如补充常规剂量的多种维生素、矿物质，特别是维生素B1、维生素C、硒、锌等，以及使用富含ω(欧米伽)-3脂肪酸、支链氨基酸的特医食品、高蛋白质的肠内营养制剂等 [ 14 ]；使用益气类的中成药或者药材如黄芪、人参、西洋参等。
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user: 8. 结论 感冒一般不用抗菌药物、慎用抗病毒药物。尽早使用感冒药，不同的症状选用不同成分的感冒药，轻易不同时应用叠加相同成分的感冒药，并应该严格掌握剂量和疗程。滥用感冒药也会引起死亡，个别中药注射剂亦不安全。 新冠肺炎给全世界疫情防控带来了巨大的挑战。在症状初期，要尽早隔离，并采用抗感冒药进行对症治疗，加强营养和增加免疫力，必要时审慎选用相对有效的抗病毒药。
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user: 摘要 本文根据多年的田间试验结果，并总结前期大量研究成果，分梯田修建前2年和2年后2个培肥阶段，研究总结提出了宁南山区坡改梯工程实施后耕地质量提升关键技术，对宁南山区水平梯田建设及区域经济发展意义重大。
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user: 1. 引言 宁夏南部山区(简称宁南山区)主要指固原市全部，吴忠市盐池县、红寺堡区和同心县，中卫市海原县，国土面积37，394 km 2 ，占宁夏国土面积的56.3%。坡改梯工程的建设对改善宁南山区当地生态环境、减少水土流失、稳定粮食产量起到了非常重要的作用，但坡改梯实施过程中配套的耕地质量提升技术不完善不系统，导致坡改梯后耕地质量、保水保土能力、粮食产量下降明显。截至2018年底，宁南山区已建设水平梯田35.65万hm 2 ，占宁南山区耕地面积的41.8%。课题组对宁夏梯田效益及培肥技术进行了多年的跟踪监测，并针对前期监测到的坡改梯工程在土壤培肥方面存在的问题，于2013~2017年在宁南山区典型区域开展了坡改梯工程实施后耕地质量提升关键技术研究与示范。本文根据多年的田间试验结果，并总结前期大量研究成果，分梯田修建前2年和2年后2个培肥阶段，研究总结提出了宁南山区坡改梯耕地质量提升关键技术，对宁南山区水平梯田建设及区域经济发展意义重大。
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user: 2. 化学培肥 坡改梯过程中土壤结构被改变，耕层土壤较为贫瘠，在增施有机肥的同时，合理施用无机化肥，尤其注重氮肥、磷肥的补充，以无机促有机，能够迅速增加坡改梯后土壤速效养分，稳定作物产量 [ 1 ]。 宁南山区梯田建设前2年，复合肥作为底肥在播种前一次性施入，推荐每年施用量为40 kg/亩，可连续施2年。同时，辅以其他培肥方式。梯田修建3年左右，耕地质量基本恢复，为维持地力，建议每年继续施用复合肥40 kg/亩，也可根据土壤肥力情况，适当降低复合肥用量。但是为了防止施用化学肥料造成土壤污染，保证梯田的持续发展，待新修梯田土壤速效养分提高后，还需注重通过生物培肥、物理培肥等措施来提高和维持梯田耕地质量。
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user: 3. 物理培肥 主要包括深耕翻、地膜覆盖等措施。深耕翻增加坡改梯后土壤孔隙度，改善新修梯田土壤结构，提高其保水能力；地膜覆盖提高了地表温度，增强了新修梯田土壤微生物活动，加速坡改梯后生土的熟化，从而达到培肥土壤的目的 [ 2 ]。 3.1. 深耕翻 宁南山区大多数坡改梯工程在实施过程中未能保留原坡耕地活土层，填土部位为切下来坚硬的死土，其土壤孔隙度小、容重大、有机质含量较低，严重影响梯田修建前2年作物产量。深耕翻可使坡改梯后坚实的土壤耕层变的疏松，改善土壤物理结构，促进有机肥料养分的迅速释放，加快坡改梯后生土的熟化速度，从而有利于农作物根系的延伸生长以和土壤微生物的活动。 梯田建设前2年，推荐结合耕作，每年深耕翻2次，深耕深度要求在30 cm以上，深耕翻时可将无机化肥、农家肥一并施入，春季和秋季各深耕翻1次，连续深耕2年。梯田修建2年后可按照当地正常农耕要求进行，深耕深度在20~25 cm，每年春季深耕一次。 3.2. 覆膜保墒 坡改梯后土壤含水率低下，保水能力比较差，实施地膜覆盖是防止新修水平梯田土壤水分散失有效的防护措施。地膜覆盖种植可增温、保墒增强土壤微生物活动，从而促进肥料有效养分的快速释放，培肥土壤，保证梯田修建初期农作物生长发育。 课题组不同种植方式培肥试验研究结果显示：新修水平梯田覆膜种植增温保墒效果明显，能够提高新修梯田土壤肥力 [ 3 ]。建议结合作物种植，采取覆膜种植，促进土壤改良，宁南山区春季覆膜和秋季覆膜均可。同时，宁南山区坡改梯后，作物种植应和化学培肥、生物培肥等措施相结合，才能达到高产的效果。