DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 预备知识 本节给出了将在后续当中使用的一些预备知识。贯穿全文，本文将 ‖ u ‖ = u T u 表示为Educlidean范数，而 〈 ⋅ ， ⋅ 〉 表示为内积。令 Ω ∈ R m × R n × R r 是R上的一个非空闭合子集。当 P Ω 的可行集Ω是非负正数 R + N 时，向量 x ∈ R 的每个分量i的投影很简单，表示为 ( P Ω [ x ] ) i = max { 0 ， x i } 。 引理2.1 令 ζ > 0 为常数，C为非空封闭的凸集。当且仅当 x ∗ = P C [ x ∗ − ζ f ( x ∗ ) ] ，           x * ∈ C 是 VI ( f ， C ) 的最优解。 记   e ( x ， ζ ) = x − P C [ x − ζ f ( x ) ] 为投影方程的残差，则 VI ( f ， C ) 等价于找到 e ( x ， ζ ) 的零点。因此，我们可以将 ‖ ( x ， ζ ) ‖ 记为算法的停止准则。下一个引理表明，对于任何 ζ > 0 ， ‖ ( x ， ζ ) ‖ 是一个非递减函数。 众所周知，对于任何x和y，正交投影算子 P Ω 具有以下特性： 引理2.2 [ 14 ] 令 Ω ∈ R m × R n × R r 是一个非空闭合凸集，那么对于任意的 x ， y ∈ R n ，都有 (1) 〈 x − P Ω ( x ) ， P Ω ( x ) − y 〉 ≥ 0 ，   ∀ y ∈ Ω (2) 〈 P Ω ( x ) − P Ω ( y ) ， x − y 〉 ≥ 0 ，   ∀ x ， y ∈ R m × R n × R r (3) ‖ P Ω ( x ) − P Ω ( y ) ‖ ≤ ‖ x − y ‖ ，   ∀ x ， y ∈ R m × R n × R r (4) 〈 x − y ， P Ω ( x ) − P Ω ( y ) 〉 ≥ ‖ P Ω ( x ) − P Ω ( y ) ‖ 2 ，   ∀ x ， y ∈ R m × R n × R r 在许多情况下，可行集C具有以下形式： C = { x | A x + B y = b ， x ∈ Q } ，其中 A ， B ∈ R m × n ， b ∈ R m ，而Q是 R + N 的简单凸子集。基本的 VI ( f ， C ) 可以转换为结构化的变分不等式问题，表示为 VI ( F ， C ) ：寻找一个 u ∗ ∈ Q ，使得 F ( u ∗ ) T ( u − u ∗ ) ≥ 0 ， ∀ u ∈ Q ， 其中 u : = ( x y ) ， w : = ( x y λ ) ， F ( w ) : = ( − A T λ − B T λ A x + B y − b ) 。 关于目标函数f的以下定义是非常重要的，并且会在后面证明会使用到。 定义2.3 设f为从 C → R n 的映射。如果 ( u − v ) T ( f ( u ) − f ( v ) ) ≥ 0 ，   ∀ u ， v ∈ C ，那么f在C上是单调的。 如果C是 R n 的紧凸集，而 F : C → R n 是连续映射，则变分不等式问题(VIP)至少具有一个解。假设函数是单调的，那么可以保证变分不等式问题的解存在且唯一。 引理2.4 如果C是 R n 的非空闭凸集，而 F : C → R n 是一个连续映射，那么对于任给的 x ， y ∈ C ，有 〈 x − y ， F ( x ) − F ( y ) 〉 ≥ 0 ，   ∀ x ， y ∈ C 。 定义2.5 假设序列 { X n } 是由 X 1 ， X 2 ， ⋯ ， X n ， ⋯ 组成的随机变量，如果对于任意的 ϵ > 0 ，有 lim n → ∞ P { ( X n − X ) > ϵ } = 0 ，那么就说序列 { X n } 以概率收敛到X，并且记为 X n → P X 。 引理2.6 马尔可夫不等式：对于任何 ϵ > 0 和 r > 0 ，都有 P ( | X | ≥ ϵ ) ≤ E ( | X | ) r ϵ r 引理2.7 假设 X n → P X ，那么一定有 X n k → X   a . s . (几乎必然地)。
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user: 3. 算法提出 本节提出了一个gPADMM算法来解决问题(1.1)，其中问题(1.1)的增广拉格朗日形式为 L ( x ， y ， λ ) = θ 1 ( x ) + θ 2 ( y ) − λ T ( A x + B y − b ) + β 2 ‖ A x + B y − b ‖ 2 . (3.1) 如果 ( x * ， y ) * ∈ X × Y 是问题的最优解，那么存在一个 λ * ∈ R m ，使得 ( x * ， y * ， λ * ) 是一个鞍点，满足 { L ( x ， y * ， λ * ) − L ( x * ， y * ， λ * ) ≥ 0 ，             ∀ x ∈ X L ( x * ， y ， λ * ) − L ( x * ， y * ， λ * ) ≥ 0 ，             ∀ y ∈ Y L ( x * ， y * ， λ * ) − L ( x * ， y * ， λ ) ≥ 0 ，             ∀ λ ∈ R m (3.2) 因此，由(3.2)得出 { x * = arg min x ∈ X L ( x ， y * ， λ * ) ， y * = arg min y ∈ Y L ( x * ， y ， λ * ) ， λ * = arg min x ∈ X L ( x * ， y * ， λ ) . (3.3) 根据 [ 12 ] 中的引理2.1，本文可以得到问题(3.3)的一阶最优条件： { f ( x ) − f ( x * ) − ( x − x * ) ( A T λ * ) ≥ 0 ，             ∀ x ∈ X ， g ( y ) − g ( y * ) − ( y − y * ) ( B T λ * ) ≥ 0 ，             ∀ y ∈ Y ， ( λ − λ * ) T ( A x * + B y * − b ) ≥ 0 ，                             ∀ λ ∈ R m ， (3.4) 因此，问题的解集也可以表示为包括所有满足条件的 w * ∈ W * ，其中 W : = X × Y × R m ， θ ( u ) : = θ 1 ( x ) + θ 2 ( y ) 和 u : = ( x y ) ，     w : = ( x y λ ) ，       F ( w ) : = ( − A T λ − B T λ A x + B y − b ) . (3.5) 综上所述，针对可分离凸优化问题(1.1)，本文提出如下的gPADMM算法： 注3.1为了确保收敛， ξ k = ω ( a ， b ) 需要满足是某个独立且均匀分布的扩展序列，并且 ξ k = ω ( a ， b ) 的数学期望为 E ( ξ k ) ， k = 1 ， 2 ， ⋯ 。另外，在整个迭代过程不需要计算 ρ ( A T A ) 或 A − 1 。
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user: 5. 数值实验 本节通过数值实验重点介绍算法的有效性。 例5.1 首先，考虑陶、袁和何 [ 15 ] 提出的财务和统计问题，其形式如下： min { 1 2 ‖ X − C ‖ F 2 | X ∈ S + n ∩ S B } ， (5.1) 其中 S B = { H ∈ R n × n | H L ≥ H ≥ H U } 。 通过引入一个辅助变量Y使得 X − Y = 0 ，问题(5.1)可以重新表示为如下形式的可分离凸优化问题 min { 1 2 ‖ X − C ‖ F 2 + 1 2 ‖ Y − C ‖ F 2 | X = Y ， X ∈ S + n ， Y ∈ S B } ， (5.2) 显然地，问题(5.2)是问题(1.1)的一个特殊形式，其中 ρ ( A T A ) = ρ ( B T B ) = 1 。令 λ ∈ R n 是线性约束 X − Y = 0 的拉格朗日乘子。对于给定的 ( X k ， Y k ， λ k ) ，算法能产生第k+1次迭代步，有 { X ˜ k = arg min X ∈ S + n { 1 2 ‖ X − C ‖ 2 + 〈 λ k ， X − Y k 〉 + β 2 ‖ X − Y k ‖ 2 + R + S 2 ‖ X − X k ‖ 2 } ， Y ˜ k = arg min Y ∈ S B { 1 2 ‖ Y − C ‖ 2 + 〈 λ k ， X ˜ k − Y 〉 + β 2 ‖ X ˜ k − Y ‖ 2 + S 2 ‖ Y − Y k ‖ 2 } ， λ ˜ k = λ k − β ( X ˜ k − Y ˜ k ) .     (5.3) 迭代(5.3)的X-子问题是通过SVD分解来进行求解，它承担每次迭代过程中的主要计算负荷。迭代(5.3)的Y-子问题也是一个投影，有如下形式 Y ˜ k = P S B { 1 S + 1 + β ( X ˜ k − λ k + C + S Y k ) } ， 其中 P S B 表示根据欧几里得范数到集合S B 的投影。 在数值实验中，对于任意的所有 i ， j ，设 C = ( c i j ) n × n 是一个满足 c i j ∈ ( − 1 ， 1 ) 随机矩阵。对于每个给定，将测试20个随机实例。公平地说，将X 0 和Y 0 设置为 n × n 独立性矩阵， λ 0 是一个n维零向量，并且将 ε = max ( | w k + 1 − w k | ) max ( | w 0 − w ˜ 0 | ) ≤ 10 − 6 记为算法的终止准则。 得到的实验结果如下图1所示。 图1. APPA，ePADM，gPADMM三种算法的比较：n取100，200，500 Table 1 Numerical results of Example 5.1: Comparisons of APPA， ePADM， gPADM p = 1.9 gPADMM APPA [ 16 ] ePADM [ 16 ] n = 100 Iter. = 266， s = 2.139 Iter. = 529， s = 4.725 Iter. = 275， s = 2.441 n = 200 Iter. = 355， s = 12.995 Iter. = 686， s = 23.919 Iter. = 358， s = 13.013 n = 500 Iter. = 425， s = 110.273 Iter. = 823， s = 216.642 Iter. = 430， s = 107.588 表1. 例5.1的实验结果：APPA，ePADM，gPADMM三种算法的比较 显然，从表1中可以看出，算法3.1的性能优于APPA算法和ePADM算法，因为其迭代和计算时间更少。因此，结果表明对于问题(1.1)，提出的算法是有效的。
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user: 6. 结论 本文针对线性凸优化问题和可分离凸优化问题，提出了广义的近似交替方向乘子算法，并且通过初步实验结果验证了算法是可行的。算法3.1是一种简单且有希望的迭代方案，其收敛速度比原有算法的收敛速度快。它在其他加速技术和其他应用中进行分析和设计的潜力以及更全面的计算研究是我们进一步研究的方向。
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user: 摘要 非线性薛定谔方程是目前最为活跃的研究课题之一，被广泛应用在生物医学、高能物理、量子力学以及非线性光学等很多领域，当我们想了解这些现象的原理时，就需要对非线性薛定谔方程的解进行研究。本文对一类非线性薛定谔方程的周差分格式进行了探究，对方程我们提出了一种非线性差分格式，证明了这个差分格式满足能量守恒定律和质量守恒定律，并且在这基础上验证了差分格式解的存在性问题。
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user: 1. 序言 本文结合前人的工作，对下列一类非线性导数项的薛定谔方程中的差分格式进行了探究 { i ∂ t v + η ∂ x 2 v + i β ∂ x 5 v + i λ ∂ x ( | v 2 | v ) + δ ( | v 2 | v ) = 0 ， v ( x ， 0 ) = φ ( x ) ，                           x ∈ [ x L ， x R ] ， t ≥ 0 ， v ( x ， t ) = v ( x + L ， t ) . (1-1) 我们先提出一个差分格式，对差分格式的离散的能量和质量的守恒性进行了探究，我们再利用Brouwer不动点定理 [ 1 ] 探究了差分格式差分解的存在性问题。
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user: 摘要 网络安全保护工作需要对各类多源异构的网络安全数据进行融合分析，以提炼知识线索，发现数据内容之间的互补关系、隐含关系和关联关系，从而支撑网络安全监测发现、分析研判和处置应对等工作内容。本文从融合对象、融合目标和融合方法入手，提出了网络安全数据融合要素，重点阐述了基于统计学、数据挖掘和人工智能的数据融合方法，并对其应用于网络安全领域的适用性进行了探讨。
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user: 1. 数据融合技术概述 数据融合 [ 1 ] 的概念是20世纪70年代提出来的，基本原理就像人脑综合处理信息一样，充分利用多个传感器资源，通过对多传感器及其观测信息的合理支配和使用，把多传感器在空间和时间上可冗余或互补的信息，依据某种规则进行组合，以获得被测对象的一致性解释。在20世纪80年代，数据融合技术引起了世界范围内的广泛关注，美国等西方国家陆续部署实施了围绕数据融合的重大研究项目，取得了一系列关键技术的突破。 围绕数据融合技术的应用实践也在各个社会领域广泛开展。特别是随着大数据时代的来临，制造业、建筑业、零售业、交通运输业、社会服务业、军事领域、遥感遥测领域、医疗领域、环保领域、城市规划领域、资源管理领域等各行各业均迎来了对数据融合技术的应用需求，迫切需要对多源、异构、海量的原始数据、基础数据和业务数据进行规模化、智能化的融合处理，实现业务驱动下的数据归并、组合、串联、拼接，以获得对业务目标的完整刻画，支撑业务研判决策。 利用多个传感器数据，获取关于对象和环境的全面、完整信息，其核心问题是选择合适的融合算法。多传感器系统的数据具有多样性和复杂性，数据融合算法的基本要求是具有鲁棒性和并行处理能力。此外还有运算速度、精度、接口、适配能力等要求。一般情况下，基于非线性的数学方法，如果具有较好的容错性、自适应性、联想记忆能力和并行处理能力，则都可以用来作为数据融合方法。 数据融合虽然并未形成独立的理论体系，但在不同领域根据各自的具体应用背景，已经提出了许多成熟并且有效的融合方法。数据融合的常用方法基本上可概括为随机类算法和人工智能算法两大类，随机类算法有加权平均法、卡尔曼滤波法、多贝叶斯估计法、Dempster-Shafer (D-S)证据推理、产生式规则等；人工智能类则有模糊逻辑理论、神经网络、粗集理论、专家系统等。可以预见，神经网络和人工智能等新概念、新技术在数据融合中将起到越来越重要的作用。 本文将基于网络安全多源异构数据汇聚与融合的实践，对网络安全数据融合涉及的要素进行划分，接着对适用于网络安全领域的三类融合技术进行分析对比，最后对网络安全数据融合技术进行归纳总结。
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user: 2. 网络安全数据融合要素 当前，网络空间安全形势日益严峻，为了有效保护关键信息基础设施免受攻击、侵入、干扰和破坏，维护网络空间安全和秩序，应对来自国内外跨空间、跨领域的网络安全威胁，需要大力开展网络安全技术研究，并建立协同联动机制，实现针对网络威胁的常态化防御和体系化防御。 随着金融、交通、能源、公共服务等领域的信息化发展，网络空间逐渐延伸到我们的物理空间和社会空间。云计算平台、物联网、工业控制系统、移动互联网成为网络空间的重要组成部分。网络安全保护工作需要掌握网络资产、威胁和脆弱性等各类安全要素信息，对各类多源异构的网络安全数据进行数据融合，以发现数据内容之间的互补关系、隐含关系和关联关系，实现大数据支撑下的网络安全监测发现、分析研判和处置应对。本文重点对网络安全数据融合技术进行研究。 网络安全的数据融合有多个维度，我们将融合对象、融合目标和融合方法作为一级要素，在此基础上进行要素细化，提出如表1所示的数据融合要素清单，并针对每类要素进行示例说明。 Table 1 Data fusion elements of network securit 一级要素 二级要素 三级要素 融合对象 流量数据 网络中传输的原始流量或经协议还原后的流量协议日志 告警数据 监测发现的网络攻击、病毒、木马等安全告警信息 日志数据 设备产生的各类操作系统日志、数据库日志、应用系统日志、安全日志 网络资产数据 服务器、网络设备、存储设备、安全设备、数据库、终端等各类资产的详细信息 网络架构 网络中各类设备、资产的拓扑结构、连接关系和信任关系 基础知识数据 IP定位数据、域名注册信息、邮箱注册信息等 安全知识数据 安全漏洞信息、木马病毒信息、补丁信息等 威胁情报数据 恶意域名、恶意IP地址、恶意代码MD5等 融合目标 去重归并 将相同来源、相同目标或相同类型的安全事件进行合并 数据过滤 将错误的告警数据进行过滤，避免对分析过程造成误导 数据补全 对原始数据中缺失的数据项进行补充完善 数据关联 分析挖掘多源数据中存在的关联关系 融合方法 时序关联 将不同时间段发生的相同来源或相同目标的攻击关联起来 来源关联 将来自相同来源的攻击活动关联起来 目标关联 将来自不同来源并针对相同目标的攻击活动关联起来 因果关联 将攻击者实施的多个攻击步骤关联起来，还原攻击链 聚类分析 利用聚类算法将正常网络行为与异常访问行为予以区分，以发现可疑攻击活动 人工智能算法 分析挖掘数据中未知的隐含关系，为发现未知漏洞、新型攻击活动、 新型木马病毒提供支撑 表1. 网络安全数据融合要素 开展数据融合的网络安全数据来自于网络中的各类计算设备、存储设备、安全设备、安全系统或外部数据源，如防火墙、入侵检测系统、认证系统、流量探针、系统日志以及外部威胁情报信息，或采用资产探测技术感知网络中的资产及拓扑关系。这些多源异构的网络安全数据可以采用具有良好扩展性的通用XML格式进行表示，也可以采用如STIX [ 2 ] 的威胁情报标准格式，或通过OWL本体描述语言等可自定义的方式来描述。网络安全数据融合就是对上述各类信息源产生的数据进行过滤、相关和集成，从而形成针对网络安全事件、态势和知识的表示架构，这种架构适合于获得有关网络安全的解释和决策，达到系统的网络安全保护目标(如提高报警率或跟踪动态目标)，实现可靠的网络管理和安全控制等。 从发展历史来看，数据融合所采用的具体方法可分为三个阶段：基于统计学的融合、基于数据挖掘的融合、基于人工智能的融合，其融合效果不断提升，主要表现在隐含关系的发掘能力、网络安全活动场景的拼接还原能力，以及对于数据内容的自主适应能力方面。下面我们分别针对这三个阶段，介绍数据融合所采用的关键技术方法。
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user: 3. 基于统计学的融合技术 统计学是经典的数学分支，在诸多领域有着广泛应用，对于需要进行不同维度的规律发掘和行为分类的场景尤为适合，本节介绍以下两类典型的基于统计学的融合方法，以及对于网络安全领域的适用性。 3.1. 假设检验技术 假设检验技术 [ 3 ] 是以统计学原理为基础，选择某种最优化假设检验(如卡方检验、最大似然分布检验等)的判决准则，通过执行多传感器数据的假设检验处理，从而获取综合的数据结论。 假设检验是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。事先对总体参数或分布形式作出某种假设，然后利用样本信息来判断原假设是否成立，采用逻辑上的反证法，并依据统计学中的小概率原理。假设检验包括方差检验、t检验、卡方检验等具体方法。通过清除落在假设检验中置信区间之外的数据点，进行数据异常值的检测、判断与清洗，从而逐渐推出符合置信要求的数据融合结果。 3.2. 滤波清洗技术 滤波清洗技术是将滤波过滤等相关技术由单一传感器扩展到多个传感器组成的数据信息网，用联合滤波相关算法执行多传感器的数据滤波，跟踪数据处理过程，从而获得最佳的数据清洗融合效果。 常用的滤波算法有卡尔曼滤波 [ 4 ]、中值滤波 [ 5 ]、粒子滤波 [ 6 ] 等，可以对各类数据进行平滑处理操作，这些方法在工业生产、自动控制、轨迹规划等方面有着很多用途，在网络安全领域同样有广泛的应用前景。例如针对突发的网络安全告警信息，利用上述算法进行平滑滤波，有助于清除部分攻击误报。这些误报有可能是由于检测规则准确性不足导致的，也有可能是缺乏数据背景，或检测算法对数据特性的适应性不足而引起的。 卡尔曼滤波的本质是参数化的贝叶斯模型，通过对下一时刻系统的初步状态估计(即状态的先验估计)以及测量得出的反馈相结合，最终得到该时刻较为准确的的状态估计(即状态的后验估计)，其核心思想即为预测+测量反馈，两者通过一个变化的权值相联系，使得最后的状态后验估计无限逼近系统准确的状态真值，这个权值即为卡尔曼增益。因此，卡尔曼滤波是典型的时序相关性滤波算法，这与网络安全领域中攻击活动的强时序相关性是吻合的。攻击者为了达到最终的攻击目的，通常会按照一定的先后次序依次执行相关操作，以逐步获取目标系统的各类信息和访问权限，因此，将卡尔曼滤波等算法用于网络安全数据的滤波清洗，将有助于发掘出各个攻击环节之间的时序相关性，从而支撑攻击链的还原和攻击场景重构。 上述两种数据融合技术均可应用于网络安全数据的清洗，剔除干扰数据，在判定数据准确性方面具有各自独特的优势。后者除用于数据清洗之外，特定的滤波清晰模型有助于构建多条数据之间的关联，实现时序数据的融合。
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user: 4. 基于数据挖掘的融合技术 数据挖掘尝试从海量数据中通过机器学习，获取数据中包含的知识。因此，数据挖掘本质上是知识挖掘。经典的数据挖掘算法有分类、关联、聚类等，在当今大数据时代背景下，数据挖掘方法已经广泛应用于各行各业，本节重点介绍其中基于聚类分析的数据融合方法。 聚类分析技术是以统计聚类分析或模糊聚类分析为基础，在多目标、多传感器大量观测数据样本的情况下，实现来自同一目标的数据样本自然聚类、来自不同目标的数据样本自然隔离，从而完成多目标数据的融合。 聚类 [ 7 ] [ 8 ] 是按照某个特定标准(如距离准则)，把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象之间的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象之间的差异性也尽可能地大。即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同类的数据尽量分离。在聚类分析中，常用的聚类方法有快速聚类(迭代聚类)和层次聚类。层次聚类容易受到极值的影响，并且计算复杂速度慢，不适合大样本聚类；快速聚类虽然速度快，但是其分类指标要求是定距变量。 k-means是最为经典的聚类算法之一。由于该算法的效率高，所以在对大规模数据进行聚类时被广泛应用。目前，许多算法均围绕着该算法进行扩展和改进。k-means算法以k为参数，把n个对象分成k个簇，使簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低。k-means算法的处理过程如下：首先，随机地选择k个对象，每个对象初始地代表了一个簇的平均值或中心；对剩余的每个对象，根据其与各簇中心的距离，将它赋给最近的簇；然后重新计算每个簇的平均值。这个过程不断重复，直到误差函数收敛。 以k-means为代表的聚类算法，因其具备突出的无监督学习能力，能够在缺乏先验知识的前提下实现数据内涵的分割，因此在网络安全领域也开始得到了应用。在网络安全实际场景中，由于未知安全漏洞和新型攻击方式的不断出现，完全寄望于针对已知攻击行为的规则分类检测(典型的基于先验知识的检测技术)是不现实的，而无监督学习对于已知攻击和未知攻击一视同仁，而是从数据本身的特性来进行检测，摆脱了对于网络安全先验知识的依赖，从而获得了业界技术人员的广泛青睐。
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user: 5. 基于人工智能的融合技术 将人工智能技术应用于数据融合，对于解决融合中的不精确、不确定性信息有着很大优势，因此成为数据融合的重点发展方向。 神经网络(Neural Network)是通过机器学习实现人工智能的典型方法。它是一种由许多简单元组成的网络结构，这种网络结构类似于生物体的神经系统，用来模拟生物与自然环境之间的交互，借鉴生物体对于外界数据的分析判断能力，来实现数据的综合化处理。例如人体通过视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉等不同类型的多源数据，能够对外界事物产生综合画像，并作为指导自身作出反应的依据。神经网络是一个大的范畴，针对语音、文本、图像等不同的学习任务，衍生出了更适用于具体学习任务的神经网络模型，如卷积神经网络、循环神经网络等。 卷积神经网络(CNN)是一种前馈神经网络 [ 9 ]，通常由一个或多个卷积层和全连接层组成，此外也会包括池化层。每个卷积层由若干卷积单元组成——可以想象成经典神经网络的神经元，只不过激活函数变成了卷积运算。卷积运算有其严格的数学定义，在CNN的应用中，卷积运算的形式是数学中卷积定义的一个特例，它的目的是提取输入的不同特征。CNN结构相对简单，可以使用反向传播算法进行训练，这使它成为了一种颇具吸引力的深度学习网络模型。除了图像处理，CNN 也被应用到语音、文本处理等诸多其他领域。 循环神经网络(RNN) [ 10 ] 也称为递归神经网络。RNN和普通神经网络的数据单一方向传递不同。RNN的神经元接受的输入除了“前辈”的输出，还有自身的状态信息，其状态信息在网络中循环传递。长短时记忆网络(LSTM) [ 11 ] 可以被理解为是一种神经元更加复杂的循环神经网络，当处理的时间序列中间隔和延迟较长时，LSTM通常比RNN效果更好。相较于构造简单的RNN神经元，LSTM的神经元要复杂得多，每个神经元接受的输入除了当前时刻样本输入、上一个时刻的输出，还有一个元胞状态。LSTM在很大程度上缓解了一个在RNN训练中非常突出的问题，即梯度消失/爆炸(Gradient Vanishing/Exploding)问题。这个问题不是RNN独有的，其他深度学习模型都有可能遇到，但是对于RNN而言特别严重。 无论是卷积神经网络，还是循环神经网络，包括长短时记忆网络，相关算法在网络安全领域都已经开始得到应用。在利用上述算法进行数据融合之前，需要进行数据关联，以决定来自不同传感器的哪些网络安全数据属于同一目标。攻击者为达到一定的目标，会采取相应的策略，在不同的阶段实施不同的攻击行为，从而可能在不同的安全数据中留下攻击痕迹。这些痕迹对应的攻击事件应该不是孤立的，他们之间存在某种必然的联系。例如，具有一组相同源IP地址和攻击类型的攻击告警，很可能就是来自同一主机的探测攻击正在扫描同一子网上不同机器的相同端口；又如，类似SYN Flood之类的假冒地址攻击，即使不是来自同一源IP地址，但也可能从目标IP地址和攻击类型的关联中找到联系。因此，攻击行为体现在监测数据的互作用中，漏洞情报、攻击流量、攻击行为之间存在必然的关联性，可以完整的描述一个安全事件的起因、过程和结果。 类似这些网络安全数据项之间的联系，虽然通过专业安全人员的人工分析也可以获得，但由于网络安全数据量庞大，数据类型复杂，如果能够利用神经网络的机器学习能力实现自动化的提取，将对网络安全保护工作提供巨大的便利性。
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user: 6. 多源异构数据融合实践 基于对网络安全数据融合要素的梳理与切分，我们搭建了异构多源网络安全数据汇聚和清洗融合原型系统，在该系统中上述所提及各类算法均以融合插件的形式体现，该原型系统在某单位进行了应用示范，重点对10余类流量日志中产生的网络安全威胁攻击数据进行融合分析，其中基于统计学的数据融合技术在流量日志清洗过程中发挥了主要作用，特别是滤波清洗技术，对载荷上传行为数据是否威胁相关的判定上表现突出。基于数据挖掘的融合技术主要应用于由当前传统流量检测、日志管理设备所产生的多源异构日志的聚合，日志量依据融合维度、融合策略会出现较大幅度的压缩，百万级数据可聚合形成可由人工研判的十余条日志，大大降低网络安全威胁攻击数据的运维工作量。基于人工智能的技术主要用于攻击场景的构建、攻击行为信息的关联提取，通过该类技术的应用，可为网络威胁攻击的形式化表达、攻击线索拓展分析奠定基础。
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user: 7. 小结 数据融合是大数据治理中常见的处理过程，在社会各个领域都得到了广泛应用，采用的融合算法也经历了长期的发展过程，有着清晰的技术发展脉络。从技术原理而言，本文所介绍的数据挖掘技术本质上也是从统计学发展出来的，即便是当今发展最为迅猛的人工智能技术中仍然能够看到统计学的身影。 综上，本文提出了网络安全数据融合要素，阐述了统计学、数据挖掘、人工智能等一系列技术算法，并重点探讨了各类算法对于网络安全数据融合任务的适用性，并对网络安全数据融合技术在实际项目中的应用进行了简要描述。网络安全是新兴的大数据应用领域，随着相关技术的不断发展，网络安全数据的融合处理需求也日益高涨，数据融合技术模型必将在网络安全保障领域发挥越来越重要的作用。
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user: 摘要 为掌握广东省人口流动对城市疫情病例分布的影响，为今后广东政府部门应对传染疾病和资源调动提供决策依据。本文基于人口流动的视角从时间和空间两个尺度分析人口流动对广东省疫情的影响与城市病例分布、扩散特征。研究发现：① 大规模的人口流动增加了广东省防控风险；② 武汉来粤人口分布特征与城市疫情暴发严重程度呈正相关；③ 感染者形成以珠三角城市集群为中心的集中型分布格局；④ 扩散方式以迁移扩散和等级扩散为主。
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user: 1. 引言 目前关于新冠肺炎的研究目前主要可以大致分为四大类。第一类是关于新冠肺炎疫情的病理学研究，研究其临床特征、基因序列、潜伏周期与主要病症等。第二类是关于新冠肺炎疫情的社会影响分析，如孙丽媛等 [ 1 ] 的新型冠状病毒肺炎疫情下公众心理卫生现状与需求。第三类是建立模型对疫情传播进行预测和分析其时空分布特征，许小可等 [ 2 ] 基于地理位置服务的人口流动数据，对春节前离汉人口的地理分布进行了统计分析和对疾病传播的影响。第四类是关于新冠疫情病例的扩散特征分析，如王姣娥 [ 3 ] 等对新冠肺炎疫情的空间扩散过程与模式研究。这些研究尺度上大多数都是基于全国数据和其他省市数据，对于广东省的疫情病例城市分布和人口流动的关系较少涉及。本文首先对广东省疫情期间境内人口流动特征和武汉来粤流动人口进行分析，利用疫情演化地图分析新型冠状病毒感染城市分布特征，根据疫情病例对疫情扩散特征进行分析，以期为广东省进一步做好疫情防控工作提供借鉴。
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user: 2. 数据来源 通过收集广东省卫健委的新闻信息和查询广东省2019年人口统计报告整理出广东省2020年疫情期间境内人口流动数据。于根据百度地图智慧眼整理出2020年1月10日(春运开始)至2020年1月23日(武汉“封城”)的武汉迁入广东省各地级市人口占总迁出人口的比例与排名。通过整理广东省卫健委、各地级市卫健委发布通报数据，收集整理出1月22日~3月1日的各市所公布的确诊病例信息，利用ARCGIS和EXCEL工具绘制出累计确诊病例分布图和趋势演变图。在根据南都传媒发布的广东省确诊病例轨迹查询小程序收集具体病例的接触式和发病史等。
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user: 4. 广东省疫情扩散特征 4.1. 迁移扩散 随着粤港澳大湾区的建设，广东省内交通日益发达，形成完备的交通网络体系，时效性和便捷性得到快速提高，使得在粤西、粤东、粤北人口可以在短时间内到达目的地，从而实现人口的跨城市、跨区域流动。新冠肺炎疫情具有较大的潜伏性，能够伴随着人口的流动进行迁移扩散。广东省最早出现疫情的省份为深圳、广州等，后续梅州、阳江、汕尾等城市也出现了确诊病例，在汕尾陆丰新增病例中，陈某为陆丰市南塘镇人，在深圳罗湖布心盒马鲜生超市工作，后回陆丰市确诊为新型冠状病毒感染的肺炎病例。陆丰市与深圳、广州、惠州等城市相距较远，但是便捷的交通方便了人口的流动，疫情病例首先在省会城市、重要核心城市出现，随后伴随庞大的春节返乡潮迁移至周边城市。 4.2. 等级扩散 等级扩散是扩散的空间形式之一，这种形式是聚集区域经济扩散首先扩散到其他区域的大城市，然后由大城市再扩散到中等城市、小城市，并依托这些城市而向广大乡村扩散，新型冠状病毒肺炎疫情的传播也有这种特征。在广东省内，新冠肺炎疫情首先出现在珠三角中心城市群，再由省会城市扩散到梅州等边远城市，整体上形成以珠三角为核心，以广州和深圳等大城市为顶点的等级扩散和区域递减结构。梅州市病例3，在广州工作接触过佛山确诊的病例，8日返梅，21日出现症状并于25日收治入院。梅州病例10，在广州工作，1月23日返梅，于2个月前出现胸闷等症状，2月4日收治入院，2月5日确诊为新型冠状病毒感染的肺炎病例。广州和深圳等城市首先出现病例，梅州等城市由于有大量的务工人员在珠三角工作，通过返乡的形式使病毒流入周边地区，故广东省新型冠状病毒肺炎感染分布呈现一定的等级扩散特征。
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user: 5. 结论与讨论 新冠肺炎疫情的爆发给全国人民带来了沉重的打击，使经济、社会生活等方面遭受巨大影响。广东省作为祖国大陆南部重要交通枢纽与节点省份，大规模的人口流动带来了财富的同时也带来了极大的疫情防控风险。研究发现：① 广东省是我国人口流入大省，特别是广州、深圳在春节期间有大规模的人口流动，增加了广东省防控风险。② 根据百度地图智慧眼整理的数据分析，武汉来粤人口分布特征与城市疫情暴发严重程度呈正相关关系，以后传染疾病的防控如何控制人口流动，减少输入性风险成为政府部门首先要考虑的问题。③ 整理广东省累计确诊病例数发现感染者形成以珠三角城市集群为中心的集中型分布格局，感染病例增长速度以核心城市为最快。④ 通过人口流动和城市病例分布特征进一步研究揭示了广东省新冠肺炎疫情的扩散方式以迁移扩散和等级扩散为主。 此次新冠肺炎疫情的时空分布与人口流动有着密切的关系，城市分布特征和扩散特征在一定程度上也是人类社会经济活动的空间组织形式的反映，与地理邻近性和地区经济社会联系强弱程度密切相关。本文基于人口流动的视角探究分析流动人口与广东省新冠肺炎疫情分布与扩散特征的关系，以期为广东省对以后传染疾病防空措施的制定提供决策参考。
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user: 摘要 本文综述了关于竹类植物开花的历史及其开花学说，以及开花的发育解剖、分子机制等研究，旨在为竹类植物的有性生殖研究提供理论参考。
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user: 1. 引言 竹子属于禾本科(Gramineae/Poaceae)竹亚科(Bambusoideae)植物，在禾本科植物中属于最大的类群。根据英文修订版植物志记载，全世界约有88属1400余种，我国有34属534种，主要分布在19个省(自治区、直辖市) [ 1 ]，竹类植物的生殖生物学特性较为特殊，它的开花周期却很长、花后多不育，生殖发育研究一直很薄弱。本文综述了竹类植物开花研究进展，为竹类植物有性生殖研究提供理论参考。
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user: 3. 展望 竹类植物既能通过强大的地下茎系统进行无性繁殖，又能通过开花结实进行有性生殖，属于较为特殊的一类植物。由于竹类植物开花周期较长的特殊性，试验材料的获得较为困难，使得其有性生殖方面的研究报道较少，本文综述的竹类植物开花研究有利于其生殖生物学、遗传学研究奠定理论基础。
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user: 摘要 目的：明确影响室间隔缺损患儿术后恢复的危险因素，在临床上为促进室间隔缺损术后患儿快速恢复提供参考策略。方法：通过医院层面调查研究，对于2018年7月8日至2021年3月1日在青岛市妇女儿童医院就诊并实施室间隔缺损开胸手术的患儿进行基本信息、手术信息及住院信息的收集并整理。采用单因素分析和非条件Logistic回归分析对影响室间隔缺损术后恢复的相关因素进行统计学分析。结果：单因素分析结果显示手术路径是影响室间隔缺损的因素。非条件Logistic回归分析结果显示，室间隔缺损类型为膜周型(OR: 0.395; 95%CI: 0.155~0.999)；手术路径为右侧腋下切口(OR: 0.054; 95%CI: 0.005~0.587)是影响室间隔缺损患儿术后恢复的保护因素。结论：室间隔缺损类型为膜周型、手术路径为右侧腋下切口会降低患室间隔缺损患儿术后恢复的风险，有利于对患儿进行术前评估，为临床术前工作的实施提供参考策略。
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user: 1. 引言 先天性心脏病是指胚胎时期心和大血管发育异常，又称先天性心脏畸形 [ 1 ]，其中室间隔缺损是心脏常见的先天性畸形之一，占所有先天性心脏畸形40% [ 2 ]。自21世纪初以来，先天性心脏病一直是全世界新生儿中最常见的先天性畸形，占所有先天性畸形死亡率的三分之一 [ 3 ]。最新系统评价和荟萃分析显示，1970年至2017年期间，全球冠心病的患病率每5年增加10% [ 4 ]。研究表明，先天性心脏病不仅对患儿生命造成威胁，且进一步影响患者的生活方式及生活量，对其未来造成严重的生活及心理负担 [ 5 ]。确诊为室间隔缺损患儿若生后不能自然愈合，便需要接受心脏手术以纠正其正常的生理功能。毋庸置疑，心脏手术对患儿来说是一个巨大创伤，可影响患儿进食、降低患儿抵抗力，也可导致并发症的发生，如低心输出量综合征、喉返神经损伤等 [ 6 ]。此外，研究者通过调查术前和术后父母的压力发现儿童手术和重症监护住院对父母有不利影响 [ 7 ]。 早年，Bandla Hari PR MD等通过回顾性病例分析指出肺部并发症，尤其是中央气道问题，是导致幼儿心脏手术后恢复迟缓的常见原因 [ 8 ]。目前，关于影响室间隔缺损患儿术后恢复的危险因素研究尚少。因此，本研究回顾性分析室间隔缺损患儿术前、术中及术后的相关信息，明确影响室间隔缺损术后恢复的危险因素，从而为制定室间隔缺损防治措施和策略提供参考。
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user: 2. 对象与方法 2.1. 研究对象 于2018年7月8日至2021年3月1日在青岛市妇女儿童医院诊断为室间隔缺损并进行开胸手术治疗患儿，将其分别两组：术后住院时间 ≤ 10天，术后住院时间 > 10天。 2.2. 研究方法 信息收集 对2018年7月8日至2021年3月1日在青岛市妇女儿童医院诊断为室间隔缺损并进行开胸手术治疗患儿进行数据收集。当患儿收入院后由医护人员对患儿基本信息及病史的采集，随着治疗的推进进一步完善患儿手术信息及住院信息，并将所有信息录入数据库。 2.3. 诊断标准 室间隔缺损通常定义为左右心室之间存在异常交通，引起心室内左向右分流，产生血流动力学紊乱 [ 1 ]。室间隔缺损主要通过脉搏血氧饱和度筛查，临床表现，体格检查和超声心动图检查进行诊断。正常情况下，功能性氧饱和度的分数(≥94%)被视为正常 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]。本研究对所有室间隔缺损患儿进行明确诊断，且术前术后诊断均一致。 2.4. 排除标准 同时患有室间隔缺损和其他心脏畸形的患儿。 2.5. 质量控制 为了最大程度地减少不同手术医师之间的偏倚，所有手术均为青岛市妇女儿童医院同一个医疗团队所实施。 2.6. 统计分析 使用EpiData3.1建立数据库，所有信息采用双人双录入并进行整理和核对，连续变量和分类变量分别用为平均值(标准偏差，SD)或中位数(四分位间距，IQR)表示。为明确影响室间隔缺损患儿术后恢复的独立因素，分别进行两个独立样本t检验、卡方检验或Fisher检验和多因素分析。首先在术后住院时间较短组和术后住院时间较长组之间对患儿BMI、年龄、出生体重、性别、是否足月、室间隔缺损类型、是否合并肺动脉高压、是否合并其他系统畸形、手术方式、手术路径、手术时长、体外循环时长、主动脉阻断时长等13个危险因素进行两个独立样本t检验、卡方检验或Fisher检验，结合分析结果及临床意义，建立多因素Logistic回归模型，确定影响影响室间隔缺损患儿术后恢复的独立因素。独立因素与患儿室间隔缺损术后恢复时长之间的关联通过相对风险(OR)进行量化，P值小于0.05 (两端)被认为具有统计学意义。
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user: 3. 结果 3.1. 危险因素 该研究共纳入106例室间隔缺损患儿，且均进行开胸手术。本研究室间隔缺损患儿BMI平均值为(16.05 ± 4.64) kg/m 2 ，其中术后住院时间较短组为(15.82 ± 3.72) kg/m 2 ，术后住院时间较长组为(16.44 ± 2.81) kg/m 2 ，无统计学差异(P = 0.373)；平均手术年龄为(22.27 ± 26.82)月，其中术后住院时间较短组为(22.85 ± 24.73)月，术后住院时间较长组为(21.28 ± 30.36)月，无统计学差异(P = 0.774)；平均出生体重为(3.43 ± 0.60) kg，其中术后住院时间较短组为(3.34 ± 0.57) kg，术后住院时间较长组为(3.53 ± 0.62) kg，无统计学差异(P = 0.224)；平均手术时长为(141.90 ± 37.45)分钟，其中术后住院时间较短组为(141.85 ± 35.49)分钟，术后住院时间较长组为(141.97 ± 41.03)分钟，无统计学差异(P = 0.987)；平均体外循环时长为(63.80 ± 20.34)分钟，其中术后住院时间较短组为(62.38 ± 16.97)分钟，术后住院时间较长组为(66.21 ± 25.12)分钟，无统计学差异(P = 0.354)；平均主动脉阻断时长为(44.32 ± 32.07)分钟，其中术后住院时间较短组为(45.32 ± 38.87)分钟，术后住院时间较长组为(42.64 ± 15.06)分钟，无统计学差异(P = 0.681)。此外，手术路径在此研究中对室间隔缺损术后恢复具有显著差异(P < 0.05) (如表1所示)。 Table 1 Results of univariate analyses about the recovery after surgery for ventricular septal defec 危险因素 总数 术后住院时间较短组 术后住院时间较长组 c2或F值 P值 患儿性别 男 68 39 (57.35%) 29 (42.65%) 1.040 0.308 女 37 25 (67.57%) 12 (32.43%) 是否足月 否 8 6 (75.00%) 2 (25.00%) 2.915 0.088 是 43 18 (41.86%) 25 (58.14%) 室间隔缺损类型 干下型缺损 35 16 (45.71%) 19 (54.29%) 0.758 0.384 膜周型 65 46 (70.77%) 19 (29.23%) 房室管道型缺损 3 1 (33.33%) 2 (66.67%) 肌型 2 1 (50.00%) 1 (50.00%) 是否合并肺动脉高压 否 34 20 (58.82%) 14 (41.18%) 0.031 0.860 是 44 25 (56.82%) 19 (43.18%) 是否合并其他系统畸形 否 101 62 (61.39%) 39 (38.61%) 0.208 0.649 是 4 2 (50.00%) 2 (50.00%) 手术方式 补片 102 62 (60.78%) 40 (39.22%) 0.042 0.838 直接缝合 3 2 (66.67%) 1 (33.33%) 手术路径 胸骨正中切口 86 46 (53.49%) 40 (46.51%) 11.019 0.001 右侧腋下切口 19 18 (94.74%) 1 (5.26%) 表1. 室间隔缺损患儿术后恢复单因素分析结果 以是否患有室间隔缺损术后住院时长是否大于10天为因变量，根据两个独立样本t检验或卡方检验或Fisher检验结果拟合Logistics回归模型，结果显示，室间隔缺损类型、手术路径是影响室间隔缺损患儿术后恢复时长的独立因素(P < 0.05)。室间隔缺损为膜周型患儿术后恢复的风险较室间隔缺损为干下型减少50.5% (OR: 0.395; 95%CI: 0.155~0.999)；手术路径为右侧腋下切口患儿术后恢复的风险较胸骨正中切口减少94.6% (OR: 0.054; 95%CI: 0.005~0.587) (如图1所示)。 图1. Logistic回归模型结果 3.2. 讨论 近年来先天性心脏病发病率呈大幅上升趋势，室间隔缺损作为最常见的先心病类型，发病率也呈不断上升趋势。有一小部分室间隔缺损患儿生后自然愈合，然而大部分不能自然愈合，需后期通过手术治疗给予纠正恢复正常生理结构及血液循环。本研究显示室间隔缺损类型为膜周型可减少患儿开胸手术后的住院时间，这可能与干下型室间隔缺损的外科治疗与膜周型室间隔缺损的治疗显着不同。漏斗部(干下)间隔的一部分缺失会导致主动脉瓣右尖角脱垂，这使这些患者容易发生主动脉瓣关闭不全。手术暴露是通过肺动脉，主动脉，右心室或右心房进行的，部分患儿需同时治疗主动脉瓣关闭不全 [ 12 ]。与此同时，本研究还发现手术路径选择右侧腋下切口更有利于患儿术后恢复，能够缩短其术后住院时间。此前较多研究者通过随访研究发现，通过右侧腋下切口进行开胸手术的患儿在随访期间无术后残余分流，未发生围手术期和晚期的死亡，且所有患者对随访期间的美容效果均满意 [ 13 ]。右侧腋下切口可为室间隔缺损患儿提供修复质量，类似于使用胸骨正中切口手术方法所获得的修复效果，但它更侧向放置并且被休息臂隐藏，所以与胸骨正中切口相比，它提供了出色的美容效果，重要的是切口不太可能干扰乳房的后续发育 [ 14 ] [ 15 ]。结合本研究结果，强烈建议室间隔缺损患儿进行开胸手术时选择右侧腋下切口。 先前Leena Mildh等回顾性分析了5年内接受过心脏直视手术的1001例儿童研究发现，体外循环时间更长，肌钙蛋白-T水平更高，患儿术后发生结节性异位心动过速的几率更大，影响患儿术后恢复 [ 16 ]。Brett R. Anderson MD等研究发现，对于年龄小于6个月的接受室间隔缺损的儿童，每多增加一公斤的手术重量，将使住院时间缩短2.3天。在复合风险分析中，年龄小于6个月的患者接受室间隔缺损修复时，体重每降低1千克，复合风险增加1.8倍，而年龄大于6个月的患者则无显着差异 [ 17 ]。但本研究发现患儿手术年龄、体外循环时间不是影响室间隔缺损患儿术后恢复的独立影响因素，随着数据的积累我们将进一步对其进行研究分析。
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user: 4. 结论 室间隔缺损类型为膜周型、手术路径为右侧腋下切口会降低患室间隔缺损患儿术后恢复的风险，有利于对患儿进行术前评估，为临床术前工作的实施提供参考策略。
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user: 同意书 作者同意文章的发表。
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user: 利益冲突 尚未声明。
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user: 声明 本研究病例信息收集已获得病人及家属的知情同意。
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user: 摘要 背景：高危型人乳头瘤病毒(HR-HPV)是宫颈癌的主要病因，它对男性患者尤其是免疫缺陷者也具有致癌作用。生殖器HPV主要通过性传播感染，了解HPV亚型分布对于预防和阻断女性HPV感染也具有重要意义。我们对青岛地区门诊男性就诊者的HPV基因型分布进行了研究。方法：对2019年1月至2020年12月在青岛地区门诊就诊的男性患者(≥18岁) HPV检验结果进行分析。多重实时定量聚合酶链反应(QPCR)检测了17种高危型HPV (HR-HPV)基因型和6种低危型HPV (LR-HPV)基因型。结果：在1162名参与者中，425名患者被诊断为尖锐湿疣(CA)，737名患者为无症状男性。HPV总感染率为35.7% (415/1162)，HR-HPV阳性率为20.7% (241/1162)。HPV52 (9.2%，107/1162)是最常见的HR-HPV基因型，其次是HPV16 (8.8%，102/1162)、51 (6.1%，71/1162)、53 (5.7%，66/1162)。基因型16、52、51、59和66在CA患者中最常见。在我们所评估的地区，九价HPV预防性疫苗覆盖的31、33和45基因型的流行率较低。结论：HPV52、16、51、53和59是青岛地区男性最常见的HR-HPV基因型。值得关注的是，HPV51、53和59目前不在四价或九价HPV疫苗的覆盖范围内。
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user: 1. 引言 人乳头瘤病毒(HPV)是最常见的性传播疾病，极易通过皮肤黏膜接触传播，约占世界人口的11%。HPV感染在大多数情况下往往是短暂的，病毒可以被免疫系统有效地清除 [ 1 ]，但有时它会持续存在，并导致生殖器良性病变甚至癌症 [ 2 ]。目前的研究已经明确HPV是宫颈癌的病因，也是女性外阴恶性肿瘤的一部分。男性的感染率也很高，特别是在高危性行为的男性中 [ 3 ] [ 4 ]。据估计，大约三分之一的阴茎癌和高达90%的肛门癌是由HPV引起的，这在最近几年呈现出不断增长的发病率，总体而言，HPV约占全球癌症负担的5% [ 5 ]。 迄今为止，已发现200多种HPV亚型，其中约40种可导致生殖道感染。根据HPV与宫颈癌的关系，可将其分为低危型HPV (LR-HPV)和高危型HPV (HR-HPV)两类 [ 6 ]。LR-HPV或非致癌HPV类别包括6、11、40、42、44、54、61、72、81和89基因型，可导致生殖器疣和其他良性病变。HR-HPV或致癌性HPV类别包括12种α粘膜HPV型(16、18、31、33、35、39、45、51、52、56、58和59)和某些可能致癌的其他类型(如68、66和82)，这类人乳头瘤病毒(HPV)基因型会导致高度恶性病变，并导致几乎所有宫颈癌以及部分肛门癌、外阴癌、阴道癌和阴茎癌 [ 7 ]。 HPV基因型分布因地区和人口而异 [ 8 ]。HPV16是在世界范围内检测到的HPV相关癌症中最常见的类型 [ 9 ]，与其他HPV类型相比，地理分布的差异较小，其次是HPV18。HPV52和58是亚洲 [ 10 ] [ 11 ] 地区女性的流行亚型。考虑到HPV毒株表现出不同的致病性，目前的疫苗只对某些HPV类型提供保护，HPV类型的特定区域变异可能会影响疫苗接种的效果。因此，在开发和应用HPV疫苗之前，应对HPV基因型分布进行全面评估，以确定预防效果。 由于目前HPV尚无治愈方法，接种HPV疫苗已成为降低感染率的最重要策略。2006年发布了对女性青少年接种HPV疫苗的初步建议，截至2017年底，全球已有71个国家批准使用HPV疫苗 [ 12 ]。市场上有三种预防性HPV疫苗：针对HPV16和18的双价疫苗；针对HPV6、11、16和18的四价疫苗；以及针对HPV6、11、16、18、18、31、33、45、52的九价疫苗。 由于对性传播感染(STI)的认识不足，及HPV疫苗接种仍未纳入中国大陆的国家免疫规划，中国正面临着HPV感染及其不良后果日益增长的威胁 [ 13 ]。最近，现有的三种预防HPV感染的疫苗已获得批准，但尚未推荐给男性。在本研究中，我们调查了青岛地区门诊确诊的男性患者中HR-HPV的基因型分布。
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user: 2. 方法和研究对象 2.1. 研究对象 这是一项横断面研究，研究对象为2019年1月至2020年12月在青岛地区门诊进行人乳头瘤病毒检测的男性患者，通过医渡云数据库收集他们的年龄、感染HPV基因型及临床诊断等相关信息。我们排除了那些曾接种过HPV疫苗的患者。 2.2. 伦理声明 从所有参与者都获得了道德声明和知情同意，这项研究确保了保密性和匿名性。 2.3. 检测方法 用拭子从阴茎、冠状沟等处采集临床标本，进行HPV DNA提取、检测和分型，然后将其组合成一个样本。根据制造商的说明，使用QIAamp DNA Mini Kit (德国希尔登的Qiagen)从样本中提取DNA。HPV DNA检测采用高危人乳头瘤病毒(HPV)基因分型实时PCR试剂盒(Liferiver，中国，上海)。该试剂盒检测23种HPV基因型：17种HR-HPV (16、18、31、33、35、39、45、51、52、53、56、58、59、66、68、72和82)和6种LR-HPV (6、11、42、43、81和83)。 2.4. 人乳头状瘤病毒DNA的提取、检测和分型 通过实时聚合酶链式反应系统进行检测，可检测出17种HR-HPV (16、18、31、33、35、39、45、51、52、53、56、58、59、66、68、72和82)和6种LR-HPV (6、11、42、43、81和83)。 2.5. 统计分析 使用SPSS17.0 (IBM，Armonk，NY，USA)进行统计分析。用卡方检验和Fisher精确检验比较HR-HPV阳性和HR-HPV阴性男性的年龄分布。显著检验阈值设为p < 0.05 (双尾)，p < 0.01为高度显著检验。
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user: 3. 结果 3.1. 生殖器人乳头瘤病毒感染的流行情况 本研究共检测1162名男性生殖器HPV感染。中位年龄34岁(18~67岁)，其中20~49岁占93.4% (1086/1162)。HPV总感染率为35.7% (415/1162)，HR-HPV阳性率为20.7% (241/1162)。 3.2. 人乳头瘤病毒基因型分布 HR-HPV基因型分布最常见的基因型是HPV52，占全部受试者的9.2% (107/1162)，其次是HPV16 (8.8%， 102/1162)，其次是 (6.1%， 71/1162)、53 (5.7%， 66/1162)。在评估地区，九价HPV预防性疫苗覆盖的31、33和45基因型的流行率较低(图1)。 3.3. 尖锐湿疣患者人乳头瘤病毒基因型分布 HR-HPV基因型16 (9.9%， 42/425)、51 (8.0%， 34/425)、52 (9.4%， 40/425)、59 (6.1%， 26/425)和66 (6.4%， 27/425)在CA患者中最常见(图2)。 图1. 所有男性就诊者人乳头瘤病毒基因型分布 图2. 尖锐湿疣患者人乳头瘤病毒基因型分布
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user: 4. 讨论 人乳头瘤病毒感染在世界范围内得到了广泛的研究，HR-HPV被认为是宫颈癌的病因 [ 14 ]。针对某些HR-HPV类型的疫苗已经被开发出来，并被证明在预防HPV感染方面是有效的。据估计，九价疫苗可以预防80%的HPV感染、90%以上的宫颈癌和肛门癌，以及部分由某些HPV类型引起的阴茎癌、外阴癌、阴道癌和口咽癌 [ 5 ]。 确定男性HPV感染的特征对于预防男性生殖器癌，进而预防女性HPV感染，从而降低宫颈癌发病率至关重要。尽管如此，大多数关于中国人乳头瘤病毒感染的研究 [ 15 ] 是在女性中进行的，只有少数研究是在男性中进行的 [ 16 ] [ 17 ]。在本研究中，我们评估了我们门诊男性生殖器HPV的患病率和基因型分布。HPV型疫苗的广泛免疫程序会影响HPV型的分布，但我们研究的参与者从未接种过HPV疫苗。因此，我们的研究结果提供了青岛地区男性性行为人群中HPV分型流行率的初步信息。不同地区的人乳头状瘤病毒流行率差异很大 [ 18 ]，在世界各地观察到的差异超过5倍。 我们发现青岛地区门诊就诊的男性HR-HPV感染率为20.7%，低于西方国家的研究报告，但高于其他研究的报告 [ 19 ] [ 20 ]，这些差异可能与不同国家之间的性别偏好、检测的人乳头瘤病毒类型、用于检测人乳头瘤病毒的技术以及标本的差异有关。青岛地区的实际HPV流行率可能与我们研究中检测到的不同，因为我们STI诊所的男性可能不能代表普通健康人群。我们的大多数研究参与者表现出高危性行为，包括商业性行为、多性伴、男男性接触者和感染HR-HPV的女性伴侣。 HR-HPV基因型分布在不同国家和人群中表现出多样性。一项对100万名细胞学正常的妇女进行的荟萃分析显示，世界上最常见的5种基因型是HPV16、18、52、31和58 [ 21 ]，而另一种荟萃分析将HPV16、18、33、45和31列为全球宫颈癌中最常见的基因型 [ 22 ]。在亚洲的健康妇女和宫颈病变妇女中，HPV52和58型是除HPV16型外最常见的两种基因型。两项研究 [ 23 ] [ 24 ] 分析了HPV16、58、51、39和52基因型在中国的分布，发现上海地区最常见的基因型为HPV16、58、51、39和52，而广东地区的HPV52、16、81和58为最常见基因型。HPV16是全世界所有HPV感染(宫颈和非宫颈)中最常见的高危基因型，而其他基因型的流行率在不同地区和人群之间差异很大。HPV31和HPV33在欧洲和北美的生殖器病变中通常被检测到，而HPV52和HPV58在亚洲更普遍 [ 10 ]。 在我们的研究中，我们检测到疫苗靶向HPV基因型的较高流行率，这归因于该地区的男性通常没有接种HPV疫苗。例如，四价或九价HPV疫苗可以预防HPV16、18和52。HPV 31、33和45也是疫苗的靶标，在大多数发达国家非常流行，在我们的研究中显示出较低的流行率。而我国该地区HPV52、51、53和59的流行率较高，但新的九价HPV疫苗不能覆盖这些基因型，因此疫苗不能预防这些基因型，这表明新的HPV疫苗应该考虑覆盖该地区较高流行率的HPV基因型。此外，我们的数据也为进一步开发用于生殖器HPV感染的杀微生物制剂提供了新的基础数。