DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 随着电力产业的发展与普及，作为基础能源，已经为各行各业产生了巨大的经济效益和社会效益，为了减少传统发电方式的电力损耗以及增加发电量，需要及时建立电力基础设施管理系统对其进行全方位管理，为国家电网基础能源建设提供有效帮助 [ 1 ]。如何快速高效的自动检测并提取各种基础设施以获得其信息显得至关重要。 随着卫星遥感技术的快速发展，使用遥感技术获取地物信息已经变成一种主要的手段，由于其具有范围大、精度高、速度快等一系列地面采集所不能具备的优点。目前已经被大量应用于工业、农业等众多行业中。但是由于某些电力基础设施目标较小，大部分卫星影像的时间分辨率和空间分辨率不满足对其提取的要求，且在获取影像的过程中容易受到大气干扰导致影像质量下降等问题。本文采用高分遥感影像数据，克服了分辨率低的缺点，是对小型地物空间信息的采集重要的手段。 遥感图像分割的核心是如何高效高质量的对图像进行表示 [ 2 ]，Song等人(2004)提出了一种基于少量人工标注特征的特征编码方法，利用支持向量机(SVM)提取道路信息，可以更好地提取道路主干信息 [ 3 ]。然而，这些传统方法生成的图像特征很少，这从本质上阻碍了遥感图像特征的提取。目前，深度学习方法展现出来的优越性及其高精度使其成为当下研究的热点，特别是全卷积神经网络(FCN)模型，它使用编码和解码实现对影像特征的检测与提取 [ 4 ]。但是FCN算法在权衡定位和识别精度上存在问题，识别精度会随着定位精度的提高而降低 [ 5 ]。Ronneberger等针对此问题对模型进行了改进，提出了U-net网络模型 [ 6 ]，该模型能够很好的处理识别精度与定位精度之间的平衡问题。但在U-net卷积运算中，边界像素是通过镜像运算而不是填充来处理的。后续卷积运算仍然存在尺度单一、层间信息频繁丢失的问题，导致识别定位精度大幅下降。 本文使用的RDU-Net (残差空洞卷积U型网络)模型在原有的U-Net网络模型上，将长短连接、空洞卷积、Tversky系数结合起来，减少了信息损失并增大了模型感受野，并将恒等映射转换为差值计算防止模型退化。为了验证模型与算法的精度和可靠性，本文选取一类典型电力基础设施研究对象展开实验，提取信息。
system: [SYSTEM]

user: 2. 提取方法与流程 2.1. DUNet模型 DUNet模型是基于全卷积神经网络的变形U-Net网络模型，适用于视网膜血管的分割。图1说明了DUNet的结构。该体系结构由U-Net框架中的卷积编码器(左)和解码器(右)组成。在DUNet的底部，使用普通的卷积层代替了变形块。在每个编码和解码阶段，可变形卷积块用于通过学习局部，密集和自适应接收场来模拟不同形状和比例的视网膜血管。虚线窗口显示了可变形卷积块的详细设计。每个可变形卷积块包括一个卷积偏移层(这是可变形卷积的核心概念)，一个卷积层，一个归一化层和一个激活层 [ 7 ]。通过这种结构，DUNet可以学习识别特征并生成准确的视网膜血管分割结果。 图1. 基于U-Net结构的卷积编解码器的Dunet结构 2.2. RDU-Net模型 在卷积神经网络中，网络级别越深，训练过程中会产生更多的错误，训练时间越长。ResNet提出了一种拟合残差映射的方法 [ 8 ]，即不直接将卷积结果作为输出，而是使用残差映射进行计算，称为shortcut。这种残余连接解决了深度卷积神经网络在极端深度条件下的性能下降问题。 本文结合了DUNet和残差连接的特点，将“shortcut”概念引入DUNet结构，并提出了一种称为RDU-Net的新型模型，如图2所示，该模型基于DUNet模型，并将残差结构添加到原始变量卷积模块(5-6、8-9、25-26、27-28层)。它有助于网络进一步从目标中提取特征，减少在深度卷积层之间进行信息传递时发生的信息丢失，并提高模型检测的准确性。 该模型采用U形结构，左侧卷积模块执行下采样以提取图像特征。正确的卷积模块执行上采样以提高输出分辨率。我们还使用跳过连接将低级功能与高级功能相结合，以提取上下文信息以实现像素级本地化。由于将可变形卷积添加到模型中，因此可以自适应地训练接收场和采样点，以适应设施的大小和形状，这两者都可以实现精确的分割。通过使用残差结构，可以将前一个卷积层提取的浅层信息以跳跃的方式传递到后一个卷积层，从而减少了层之间信息传输的损失。由于残差网络的特性，解决了深度卷积神经网络性能下降的问题。这也是选择残差结构以改进DUNet模型的重要原因。 图2. RDU-Net的总体结构，特征图的输出大小 图3示出了普通卷积块和改进的可变形卷积块的详细设计。每个改进的可变形卷积块都使用卷积偏移层和卷积层提取特征信息，并使用残差连接在该结构之后添加原始特征图和特征图，同时将浅层信息和深层信息传输到下一层卷积层提取特征。由于卷积后特征图的通道数变为原始的2或1/2，因此本文无法使用ResNet的方法通过在卷积层上直接添加几个残差结构来改善网络，而是增加1 × 1卷积层到残差连接的尺寸，以便在将残差添加到当前特征图时统一尺寸。为了解决内部协变量移位问题并加快训练处理速度，在每个单元之后插入了批量归一化层。 图3. 普通卷积块和改进的可变形卷积块的详细设计 2.3. 算法流程 本文的算法流程图如图4所示。首先，对输入图像进行预处理(灰色，CLAHE，双边滤波)以使其易于分割，然后将其转移到训练后的模型中以学习识别特征并生成准确的分割结果。此外，为了更全面地评估RDU-Net模型的分割效果，我们需要准确绘制电力基础设施的轮廓，因此需要再次处理该模型输出的概率图(双边过滤，同态过滤，二值化)以使概率图中的电力基础设施边缘更清晰。最后，使用OpenCV查找设施的轮廓并将其绘制在输入图像上。 图4. 算法流程图
system: [SYSTEM]

user: 3. 实验与结果分析 本文选择高分二号遥感图像作为实验数据源，高分二号卫星拥有0.8 m的全色分辨率，以及3.2 m的多光谱分辨率，成像幅宽45 km。 实验结果图5中第一列为部分原始影像数据，可以清晰的看到典型电力基础设施整齐的分布在影像中，利于样本集的选取。第二列为人工勾选的标签数据，将其作为样本集输入。第三列为RDU-Net模型提取结果。第一行为设施较少情况下的提取结果，第二行为复杂情况下的结果。根据A0、A2显示在具有少量电力设施情况下在影像上方进行了部分错误提取，将部分围墙识别为电力设施，并且部分设施在提取时边界产生了融合，前者可能是因为影像噪声太大导致了错分，而后者一方面可能是由于影像中设施之间的距离太小，另一方面也可能是因为噪声而导致错误的识别，但整体上错分和漏分的情况很少。B0为信息量最大，情况最为复杂的影像，相比于前两种情况，提取的结果中出现了很多识别不全和连接的情况，这表明该模型对于复杂情况下的地物识别精度还有待提升，但是错分和漏分的情况几乎没有。 图5. RDU-Net提取结果 为了定量的评价提取的准确性，本实验引入IoU分数与F1分数作为评价指标。IoU分数是衡量目标分类分割问题性能的标准指标，给定一组图像，IoU度量给出了预测区域与该图像中存在的目标地面真实区域的相似性。F1评分是统计学中衡量二元分类模型准确性的一个指标，它同时考虑了分类模型的精确率和召回率。IoU与F1分数的公式分别为： { IoU = S P M P + S P + M N F 1 − s c o r e = 2 S P 2 S P + M N + M P (1) 式中MP代表提取对象被错分为背景，代表标签与提取结果都为背景，MN是背景被错分为提取对象，也就是B2所示情况。SP为标签和提取结果都为提取对象。图6和图7是两种情况下的训练精度曲线和损失函数曲线，红线和蓝线分别表示图A2和B2的结果。可以看出，随着迭代次数的增多，模型的训练精度呈上升并趋于平稳趋势，损失函数则处于逐渐降低的趋势。 图6. 训练精度 图7. 损失函数 表1为RDU-Net模型的各项参数，由表可知，该模型的提取精度达到95.8%，且IoU分数和F1分数都达到了80%以上，表明该模型对此类电力基础设施提取具有较高的准确度与鲁棒性。 Table 1 RDU-Net performance parameter 可训练参数 感受野 IoU分数 F1分数 精度 RDU-Net 4，553，595 268 85.91% 84.36% 95.8% 表1. RDU-Net性能参数
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 建立电力基础设施的管理系统，为解决电力紧缺问题和节能减排开辟了一条新的道路。深度学习作为目前的热门研究方向，在道路、房屋等的提取方面都已有很多的研究，但在电力基础设施等地物要素提取方面还尚未有成型的方案。因此。本文综合多个应用场景经验，采用RDU-Net模型，采用高分二号卫星影像数据，进行简单和复杂场景下的电力设施提取。本文选取典型电力基础设施为研究对象，充分考虑到其连接的紧密性以及样本选择的简便性，提取结果可以体现出其对边界效应处理的有效性。也避免了高分影像中因地物细节化差异性增大、影像离散化和不规则化造成的大面积假阴性等问题。 结果表明，本文使用的RDU-Net模型提取精度达到95.8%，能够很好的满足高分影像提取电力基础设施信息的要求，较传统的模型与算法具有更高的准确度和鲁棒性。该算法模型可为小型地物要素的提取提供参考。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 在新工科的建设背景下，国家对各高校工科专业学生综合能力测评工作提出了更高的要求。当前应用的大学生综合素质评价系统普遍出现了片面主观等难以防止的问题。文章描述了一款使用层次分析评价模型(AHP)，采用SSM框架，结合Thymeleaf模板引擎和Echarts可视化插件等技术设计实现的大学生综合能力智能评价系统。以西藏大学计算机科学与技术专业的学生综合素质评价研究为例，展示了学生理论知识成绩与实践行动能力的综合性图表式分析结果和学生班级的整体评定。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 传统的大学生综合能力评价系统往往都是基于定性分析或者单个影响因素的定量评估设计实现，学生综合素质考核主要是以各类学生考勤和宿舍环境卫生以及各类证书、担任学生或社团干部职务等为依据 [ 1 ]。这些老旧的评价系统的基础指标大多存在主观、片面、不准确等很多难以避免的问题，不能够融洽适应现今高速发展的教育管理的需要。习近平总书记指出，我国高等教育肩负着培养德智体美全面发展的社会主义事业建设者和接班人的重大任务 [ 2 ]。新工科领域下的人才培养，旨在将互联网+、智能制造等渗透到工科教育中，着重培养具有工程创新能力和适应变化能力的新型工程人才 [ 3 ]。所以，为了适应现代社会发展的工程应用型高素质人才培养，新工科大学生综合素质评定方案的改革已经刻不容缓。对于高校大学生教育的评价工作应该依据不同专业的教育目标、规范，确定更加符合教育要求的评价标准和内容框架，创建科学评价的方法与体系。在运筹学问题中，综合素质的评价体系是多指标参与并影响决策的问题，根据其存在决策准则多且难以被实际量化等多方面因素，层次分析法(AHP)作为一种广泛地应用于网络体系理论及其他多指标的综合评价方法的层次权重式决策分析法比德尔菲法及其他评价函数法更加适合于运用该技术来评价大学生综合素质。 本系统对学生综合能力划定的各类指标通过相应算法进行实际量化，建立系统算法层次结构，确定评价指标的含义、影响力和等级标准。基于AHP的大学生综合素质评价方法的核心就是先根据学校内不同专业学生的特点设置评价指标，然后构建计算模型，对学生的综合素质进行量化计算 [ 4 ]。最后，在充分参考相关材料以及平衡各方教师和学生们意见的基础上，确定各指标的相对权重，提出思想品德等各项评价指标体系的基本理论。按照评价指标体系设计需求，创建智能评价模型，并利用SSM框架、Thymeleaf模板引擎和Echarts可视化插件等开发技术的有机结合设计并实现了大学生综合素质智能评价系统。使系统具备多种分析功能，在专业方面能够真正地实现对大学生的专业教育、思维教育、行为规范化管理与大学生自我培养、自我管理的有机结合，促使大学生在专业方面梳理、总结自我的人格成长过程。以西藏大学信息科学技术学院为例进行多时间段大批次的学生账号登录系统分析平台的评测。
system: [SYSTEM]

user: 2. 相关技术简介 2.1. SSM框架技术 SSM即Spring、SpringMVC和Mybatis现如今常常被使用的稳定性较高的J2SE框架技术。SpringMVC 从原有的模块中将控制器和模型对象等角色分离出来，使他们能容易地被个性化定制。Mybatis用简单明确的xml语言配置基本映射关系，将接口与上层对象的映射组成数据库中的记录。 2.2. ECharts可视化技术 ECharts一个基于JS实现的开源可视化库，可在PC浏览器或者移动设备上完美兼容运行，提供直观、交互性强以及个性化定制的数据可视化图表。新颖的拖拽式计算、数据视图等标杆性特征明显改善了用户体验，增强用户对枯燥非直观数据的解读能力。 2.3. Thymeleaf模板引擎技术 Thymeleaf是一款渲染html/xml的模板引擎，并且可以很简单地进行SpringBoot集成。Thymeleaf无论再有无网络的情况下都可以打开，而不需要启动整个应用。与传统的JSP不同，JSP页面代码里有大量的Java源码和JSTL标签使得源文件得可读性很低，Thymeleaf是以html文件为基础，在其上添加标签实现“数据 + 模板” [ 5 ]。
system: [SYSTEM]

user: 3. 智能评价系统设计 3.1. 分析评价策略设计 本系统采取层次分析法为核心算法，借助Thymeleaf渲染引擎、SpringBoot框架、Mybatis-plus构架连接MySQL关系数据库实现数据的运算和提取，并利用Echarts可视化图表插件嵌入Bootstrap前端CSS框架，将数据以图表形式直观展示出来。Mybatis-plus的逆向工程代码生成器按照数据库内数据表的结构、类型、主键、外键和索引生成实体类和Mapper映射文件减少代码冗余量。利用SpringBoot的Spring MVC框架，将从数据库检索出的数据在业务层进行计算分析处理后，通过回调函数获取返回的数据。Thymeleaf模板引擎根据后端传值返回的用户权限类型将页面进行切分重新渲染，引擎将后端传输到页面的list集合数据按照键名的方式分发给各数据模块，后各模块以固定的css样式进行展示。 层次分析法分为各层级指标设定、指标间关系矩阵的构建、关系矩阵一致性分析、求取各指标的权重值四个步骤。 评价指标是素质测评的评价要素，既要反映学生在大学阶段素质发展的特征要去，又要体现新时期对人才培养的特殊要求，同时还要考虑实际的可操作性 [ 6 ]。传统的评价体系采取定量定性结合的方式对学生的可量化指标进行简单的加和，很难去统计和比较出一个学生在某一方面的知识能力与应用水平。因此，参考前者经验优势设计一个贴合实际的指标评价标准显得尤为重要。 本系统经藏大信息科学技术学院的实地考察后，针对该学院工科学生的特点，设定了37项分析指标，按照指标间的依赖与被依赖关系分成三层级指标并构造层次结构图，如图1所示。 其中高层指标分别为学生对象的思想政治素质(F1)、知识能力素质(F2)、身体心理素质(F3)、文化素质(F4)、创新实践能力(F5)。根据AHP层次分析法的合理应用，采取1~9标度法，将各个层级指标之间的依赖关系构成正互反判断矩阵，确保该矩阵通过一致性检验后计算出每级各项指标权重值，指标在不同环境下所占权重值不一样，实现不同评价体系中的权重分值会改变的复杂智能分析。 图1. 大学生综合素质评价指标构建图 现以该学院学生完成实际考察与调研的基础上，通过反复与专家进行讨论，制定了一套基于层次分析法适用计算机类专业学生的综合素质评价指标方法。经调查研究结果表明，该学院计算机类专业学生可划分成六种类型，分别为： 1) 积极参与学生会等组织机构的志愿服务工作并争取担任学生干部； 2) 在计算机范畴下对某一技术领域感兴趣并通过个人努力赢得一定的技术成果； 3) 在学科竞赛和学术研究等学术方面中出类拔萃； 4) 在文体艺术等方面个体有很高的造就天赋并取得优异成绩； 5) 在专业内所设课程成绩优异但除此以外并没有其他长处； 6) 对专业知识并无太大兴趣且对自身定位模糊为未来发展感到迷茫。六类学生的素质评价应统筹规划整体地去针对不同类别学生的素质进行合理评价。 通过关系矩阵判断1~9标度法，用1~9之间的九个数(及其倒数)作为评价元素，标度各功能之间的相对重要性大小，形成判断矩阵 [ 7 ]，对各级指标两两构建。其中标度1表示两者有同等重要，标度3表示前者比后者略显重要，标度5表示前者明显比后者重要，标度7表示前者强烈比后者重要，标度9表示后者对前者的重要性少之甚少，而标度2、4、6、8则表示两者重要性的中间值。 由此我们可以得出如下等关系矩阵，这里以学习能力、学习成绩、专业素养和其他素养四个指标为例，如表1所示。 Table 1 Matrix of learning ability， academic performance， professional quality and other qualitie 学习能力 学习成绩 专业素养 非专业素养 学习能力 1 1/5 1/7 1/3 学习成绩 5 1 3/4 3 专业素养 7 4/3 1 7 非专业素养 3 1/3 1/7 1 表1. 学习能力、学习成绩、专业素养和其他素养关系矩阵表 经一致性检验，得到如下结果： 学习能力、学习成绩、专业素养和其他素养的权重，算术平均法求权重的结果为：0.0580，0.3236，0.5029，0.1155；几何平均法求权重的结果为：0.0558，0.3269，0.5075，0.1098；特征值法求权重的结果为：0.0559，0.3201，0.5125，0.1115；一致性指标值为0.0396；一致性比例CR = 0.0445。 3.2. 系统整体功能设计 系统分为分析评价结果展示和后台信息管理两个部分。前台服务人群为系统评测学生和参与评测的管理人员，后台则为信息管理员和权限管理员对系统数据的增加、修改和删除。 前台分析为系统根据登录角色不同，对其相关数据进行锁定范围对象不同分析，以至于从学院、班级和个人的相关数据计算出各类分析评价结果，并用可视化图表等方式呈现；教师端可去搜索所属学生的分析评价结果；学生端则只允许查看本人的分析评价结果，即确保学生的自我剖析也增强教师与学生的相互联系同时还有效的防止个人信息的公开。后台系统则是根据大学生综合能力分析三级指标去收集并整理数据，通过用户、班级、专业、获奖、课程、成绩等类别去分类展示，提供搜索查询、批量增加和指定修改功能。管理员可直接导入规定格式的表格文件实现批量操作数据功能亦可选择数据导出生成文件，如图2所示。 图2. 智能评价系统总体功能图
system: [SYSTEM]

user: 4. 智能评价系统实现 系统设计综合考虑SSM框架开发技术的优缺点，将Thymeleaf模板引擎与JQuery组件包结合运用，并为安全考虑引入网络开源如梦技术安全框架，权限系统由SpringSecurity5为核心权限验证。通过建立用户表和角色表，分别赋予学校学生、老师、领导不同的权限与功能，Java为系统开发语言，嵌入MySQL数据库管理系统，实现整个系统。经试用表明，通过实施该系统的评价模型，能十分有效地缓解学生管理者的工作压力，更科学全面的评价学生的综合素质，在各个高校间有着很好使用前景。 4.1. 评价分析模块 1) 学院分析功能模块： 是以学院为主体的全院学生系统性分析，通过对学院各级领导的需求调查发现，学院领导对学生的成绩、就业和毕业三大块尤其重视。因此学院分析主要包含成绩、就业、不及格课程三大分析模块，是对在校大学生综合素质的整合性描述。 成绩分析：统计选取学院各专业的专业课成绩的中位数进行取值，反映年级的专业水平趋势，如图3所示。 图3. 学院成绩分析 就业分析：体现历年毕业生就业率最后以文字叙述历年毕业生考研、就业情况。 不及格分析：体现学院所有课程的不及格率，如图4所示。 2) 班级分析功能模块： 是以班级为主体的分析，包含同属于一个班集体学生的必修课、选修课和社会实践三大分析模块。通过对登录平台用户的权限判断，若权限高于班主任，则根据其相应管理学生权限动态生成二级选择列表罗列出来供当前登录用户选择；反之，则根据其所属班级进行页面渲染。班级整体进行分析，使辅导员和班主任能清晰明确的掌握班级日常情况，对班级进行更加有效的管理。 成绩分析：以统计图表描述班级必修课与选修课的整体学习情况，如图5、图6所示。 图4. 学院不及格课程分析 图5. 班级必修课成绩分析 图6. 选修课占分比饼状图 实践分析：社会实践即假期实习或是在校外实习。对于在校大学生具有加深对本专业的了解、确认适合的职业、为向职场过渡做准备、增强就业竞争优势等多方面意义，如图7所示。 图7. 班级校内实践分析 3) 学生分析功能模块： 是以学生个体为主体的分析，包含所在班级的成绩及排名分析、挂科分析、综合绩点分析和综合素质分析四大分析模块。通过对登录平台用户的权限判断，若权限并非学生，则根据其相应管理学生权限动态生成二级选择列表罗列出来供当前登录用户选择；反之，则只显示该学生的各项分析指标。对用户权限的判断大大增加了学生作为个体的信息隐秘性，也方便教师通过检索定点关注某个学生的测评。以学生个体为主体的分析还能给出学生在综合素质、能力、成绩上的不足，使学生明晰努力的方向。 成绩分析：包含所有必修与选修课的成绩总结和班级内排名，如图8所示。 图8. 学生本学期成绩单 挂科分析：根据学生的成绩进行分析并总结该学生的毕业风险，如图9所示。 图9. 学生不及格预警 获奖分析：根据学生已有的证书和证书级别以及奖项名称等进行列举引出。 4.2. 后台管理模块 图10. 后台管理系统功能结构图 后台管理分为学院、专业、课程、班级、学生、成绩、权限和系统八大管理模块，如图10所示。 通过对学院、专业、课程、班级、学生、成绩的搜集，拥有单个导入、xlsx文件批量导入，关键词搜索的功能。 利用如梦技术的安全框架，动态生成权限树后，渲染后台页面菜单栏以实现不同角色的权限管理，如图11所示。 图11. 角色权限管理
system: [SYSTEM]

user: 5. 结语 该文提出了大学生自身存在六个方面的问题，并以SpringBoot、MyBatis Plus、Thymeleaf等技术要点开发大学生素质智能评价系统。在此系统中，合理嵌套AHP层次分析法，将从学院、班级和学生三个主体对象根据实际调研需求逐个分析各项能力指标。该项目在实践中，整合多方技术点降低了本科生系统开发的门槛和难度，提高了系统的可拓展性，有效避免了大面积代码耦合，实现了组件与组件间的高内聚的目的。使用该系统将可减轻学生工作管理人员的工作压力，推进高校院系间信息化建设，还给学生提供发展方向的综合数据依据，促进大学生择业就业。高校在学生培养上要“先为”，要下真功夫，及时了解社会需求，规划学科建设和学校布局，建立高校、政府、企业的联动培养机制，实现高校人才供给与社会需求的紧密对接，为国家、社会和企业输送可塑之才，这也是高等教育的主要任务之一 [ 8 ]。在未来，新工科大学生应更加重视各项综合能力全面发展，承接对理论知识的课本理解，将理论应用于实践中，更好地投入社会的建设中去。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 新生儿败血症是导致新生儿死亡的主要原因之一。由于临床表现不典型，早期诊断较困难，多采取经验性治疗。通过研究国内近五年相关文献，本综述对新生儿败血症的临床表现、高危因素、早期诊断、病情轻重及预后判断、治疗及预防进行了概述。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 新生儿败血症是由于在新生儿的正常无菌体液(如血液或脑脊液)中存在病原微生物(细菌或真菌)而导致的一种临床综合征，可引起血流动力学改变和其他全身炎症反应综合征。新生儿败血症是导致新生儿死亡的主要原因之一。 新生儿败血症按发病时间分为早发和晚发败血症。通常在生后72 h内出现临床表现或体征时应考虑新生儿早发败血症，这一定义存在的例外情况是B族链球菌引起的新生儿败血症，尽管由围生期病因引起，但可能在生后7天内发病。出生72 h后发病的称为新生儿晚发败血症。
system: [SYSTEM]

user: 2. 新生儿败血症的临床表现 新生儿败血症临床表现不特异，累及多个系统。早发型败血症组以体重正常的足月儿多见，硬肿、反应迟钝、感染性休克、DIC发生率高于晚发型组，PLT低于晚发型组；而晚发型组以极低出生体质量的早产儿多见，化脓性脑炎发生率高于早发型组 [ 1 ] [ 2 ]。 研究发现新生儿B族溶血性链球菌早发型多以呻吟、气促等呼吸窘迫症状为临床表现，起病凶险，临床症状典型，61.9%需呼吸支持；晚发型多以发热、精神反应差为临床表现，起病相对隐匿，并发症多且易合并神经系统异常等后遗症，53.8%合并化脓性脑膜炎 [ 3 ]。早发型败血症组出生体重低于晚发型败血症组，病理性黄疸发生率高于晚发型败血症组，发热比例低于晚发型败血症组，差异有统计学意义 [ 4 ]。 新生儿李斯特菌败血症多见于早产儿，可呈暴发式感染，易合并多脏器损伤 [ 5 ]。新生儿李斯特菌败血症临床特点主要表现为呼吸困难、发热多合并化脓性脑膜炎 [ 6 ]。
system: [SYSTEM]

user: 3. 新生儿败血症的高危因素 3.1. 早发型与晚发型败血症相关高危因素 1) 绒毛膜羊膜炎：有研究显示，新生儿败血症患儿中80%合并绒毛膜羊膜炎 [ 7 ]。 2) 胎膜早破 >18 h及胎盘早剥：新生儿生后约15%胎膜早破的发展为早发型败血症。临床绒毛膜羊膜炎–胎膜早破–胎盘早剥之间存在诸多联系，通常胎盘早剥伴随着绒毛膜羊膜炎的存在，发生在胎膜早破之后，三者共同作为新生儿败血症的高危因素。更多见于早发型 [ 4 ]。 3) 早产 早产儿晚发型败血症的比例高于足月儿，足月儿早发型败血症的比例高于早产儿 [ 8 ]。 4) 母亲感染相关指标(特别是链球菌)： 母亲体温升高 > 38.8℃、产前血WBC计数 > 13.1 × 10 9 ∙L −1 、GBS阳性，羊水Ⅲ˚或羊水异味等可作为母亲产时发热新生儿感染的独立危险因素 [ 9 ]。 5) 侵入性操作：如中心静脉置管、机械通气(气管插管)与新生儿晚期败血症密切相关 [ 10 ]。 3.2. 区分真菌或细菌感染相关高危因素 1) 早产 足月儿多发生革兰氏阳性球菌感染，早产儿易发生革兰氏阴性球菌和真菌感染 [ 11 ] [ 12 ]。 近平滑假丝酵母菌脓毒血症中早产儿、低出生体重儿、留置PICC及长期应用广谱抗生素为其主要高危因素 [ 13 ]。 2) 低出生体重 真菌组中低出生体重儿及院内感染比率较高、平均住院时间较长、发热及呼吸暂停发生率较高，而G-菌组及G+菌组多为正常出生体重儿 [ 14 ]。
system: [SYSTEM]

user: 4. 新生儿败血症的早期诊断 4.1. 早期诊断的方法 血培养仍然是诊断败血症的“金标准”，但存在培养时间长、阳性率低、假阳性率高等缺陷。与传统血培养相比，基因芯片法能快速检测血中病原菌，有较高的阳性率，并可减少采血量，在新生儿败血症诊断中有较大的应用价值 [ 15 ]。 16S rRNA基因聚合酶链式反应(PCR)方法用于新生儿败血症的检测具有较高的检出率，可用于临床新生儿败血症的快速诊断 [ 16 ]。PCR技术的优点是：不管是否存活，只要有其基因存在，均可检出，故检出率高且检测不受抗生素治疗的影响，对于分娩期预防性使用抗生素的也同样适用；仅需几小时即可得到结果；PCR所需的血液标本量较血培养少；PCR所需的细菌浓度也更小。 4.2. 早期辅助诊断的指标 4.2.1. 降钙素原 降钙素原(PCT)是降钙素的前体，由肝细胞和巨噬细胞产生。在细菌性败血症时迅速升高，在应用有效抗生素治疗后迅速下降，故其在预测EONS以及追踪抗生素疗效有重要价值。PCT诊断新生儿败血症灵敏度和特异度较高 [ 17 ]，但PCT水平在生后48 h波动大，一定程度上限制了PCT对EONS的诊断。PCT可与其他指标联合来提高诊断准确率。 4.2.2. C反应蛋白 CRP为一种急性反应蛋白，在各种急性炎症等情况下明显升高，常作为感染的常规标志物应用于细菌感染的早期诊断。有研究显示CRP在诊断新生儿败血症的价值较中性粒细胞百分比和MPV高 [ 18 ]。但也有研究发现被感染的新生儿中，极度早产的患儿可能在生后数天CRP反应都不能被有效激活，同时有些非败血症因素如窒息、胎粪吸入等也会造成脐血CRP升高，同时CRP还具有胎龄相关性，这限制了单纯脐血CRP水平升高在新生儿早期败血症诊断中的应用。 4.2.3. 细胞因子 IL-6、IL-8参与炎症反应，且两者水平与感染严重程度相关，IL-6诊断新生儿败血症的价值高于IL-8，且两者联合应用可提高新生儿败血症诊断的准确性 [ 19 ]。 有meta分析发现中性粒细胞CD64诊断新生儿败血症的汇总敏感度为0.72，特异度为0.78不应将其作为新生儿败血症的单独诊断指标 [ 20 ]。可将CD64指数、PCT及CRP联合检测能够提高对新生儿败血症早期诊断的敏感度和特异度 [ 21 ]。但也有meta分析发现CD64的汇总灵敏度为0.89，特异度为0.89，PCT的汇总灵敏度为0.78，特异度为0.82认为CD64的准确性优于PCT，灵敏度和特异度均较高，能够作为单独诊断新生儿败血症的指标 [ 22 ]。此项现存在争议，有待进一步研究。 4.2.4. 其他辅助诊断指标 有研究显示，在新生儿真菌性败血症的早期诊断中，血清1，3-β-D葡聚糖较WBC、PLT、hs-CRP具有更高的诊断效能，可作为该病早期诊断的生物标记物 [ 23 ]。 临床中通过监测Toll样受体4 (TLR4)有利于早期诊断晚发型新生儿败血症，特别是在诊断革兰阴性菌感染所致的败血症中具有更高的临床诊断价值 [ 24 ]。 维生素D营养状态与新生儿脓毒症的发生发展及预后具有相关性；VD缺乏状态下，患儿的病情更严重，病死率更高 [ 25 ]。 脓毒症患儿HLA-DR表达率明显下降，血乳酸水平明显升高；两者联合检测可以提高诊断脓毒症的灵敏度；两者与脓毒症预后密切相关，可用来预测患儿预后情况 [ 26 ]。
system: [SYSTEM]

user: 5. 新生儿败血症病情及预后的判断 5.1. 对病情的判断 新生儿败血症危重组血小板数升高，极危重组血小板数明显降低，监测血小板的变化对判断病情和估计预后有一定帮助 [ 27 ]。 5.2. 对心功能的监测 利用USCOM加强对心功能的监测有助于对新生儿脓毒症的诊断和治疗 [ 28 ]。脓毒症新生儿存在早期心功能变化，使用便携式超声心输出量监护仪USCOM可快速、简便、动态了解脓毒症新生儿的心功能及整体循环状态，为治疗及评估病情提供依据 [ 29 ]。血清H-FABP水平能反映新生儿败血症患儿心肌损害的严重程度，联合USCOM动态监测对评估患儿病情及预后具有潜在价值 [ 30 ]。 血清N末端脑钠肽前体(NT-proBNP)联合床边心脏超声在新生儿脓毒症心功能障碍中具有诊治价值 [ 31 ]。血清BNP水平也可早期诊断新生儿脓毒症心肌损伤，为新生儿脓毒症心肌损伤提供早期诊断的可靠实验室指标 [ 32 ]。 5.3. 对肾损伤的检测 血清中性粒细胞明胶酶相关脂质运载蛋白(NGAL)、肾损伤分子1 (KIM-1)联合检测可评估新生儿脓毒血症急性肾损伤的预后 [ 33 ]。 5.4. 对脓毒性休克的预测 新生儿脓毒症24 h内乳酸与血清清蛋白比值L/A升高可作为预测新生儿脓毒性休克的独立危险因素 [ 34 ]。
system: [SYSTEM]

user: 6. 治疗 6.1. 抗生素治疗 万古霉素对革兰氏阳性菌有很高的抗菌活性；碳青霉烯类对革兰氏阴性菌有较好的抗菌活性 [ 35 ]。利奈唑胺和万古霉素治疗新生儿革兰阳性菌败血症的疗效相当，但利奈唑胺对血小板和胆红素水平有影响，要加强用药监测 [ 36 ]。 万古霉素联合丙种球蛋白可以明显改善新生儿败血症患儿临床症状，缩短住院时间，提高疗效，并可调节机体免疫水平，稳定血小板及总胆红素，具良好临床应用价值 [ 37 ]。 头孢噻肟联合丙种球蛋白治疗新生儿败血症的临床疗效确切，与单纯头孢噻肟治疗比较能有效提高临床疗效，降低病死率，这可能与其对抗炎症反应及增强抵御感染作用有关 [ 38 ]。 静脉注射人免疫球蛋白(IVIG)辅助治疗新生儿脓毒症，能够缩短患者住院时间，缩短抗菌药物使用疗程，并且能产生良好的临床疗效 [ 39 ]。 6.2. 免疫治疗 关于败血症免疫治疗的临床证据表明，到目前为止，仅己酮可可碱能降低败血症患儿病死率、减少败血症患儿坏死性小肠结肠炎发生率和缩短住院时间，其余药物均表明无明确疗效。现有NS免疫治疗的临床研究存在样本数量小、缺乏多中心研究等问题，需大规模、多中心的临床试验进一步证实免疫治疗的有效性 [ 40 ]。 6.3. 对症治疗 重组人生长激素治疗新生儿败血症有较好的临床疗效，可降低患儿心肌损伤，减轻全身炎症反应 [ 41 ]。 连续性肾脏替代治疗(continuous renal replacement therapy， CRRT)救治脓毒症相关性新生儿急性肾损伤(sepsis-related acute kidney injury， AKI)较为安全，可作为脓毒症相关性AKI新生儿救治的有效措施 [ 42 ]。 连续性血液净化(continuous blood purification， CBP)治疗新生儿重症脓毒症伴多器官功能障碍综合征(multiple organ dysfunction syndrome， MODS)起到一定作用 [ 43 ]。 低分子肝素可以有效改善新生儿脓毒症合并弥散性血管内凝血患儿凝血功能，减轻体内炎症反应，缩短ICU住院时间 [ 44 ]。
system: [SYSTEM]

user: 7. 预防 常规抗菌药物预防不会降低羊水胎粪污染的新生儿脓毒症的发病率。因此，在婴儿没有确诊感染的前提下，建议避免滥用抗菌药物 [ 45 ]。 对于GBS阳性合并足月胎膜早破的产妇，应尽早给予足量、足疗程的静脉注射抗生素，引产与期待治疗都是合理的处理方案；对于短时间内不能临产的产妇，建议尽早引产以缩短破膜至分娩的时间，减少行无医学指征的剖宫产 [ 46 ]。充分产时抗生素预防(IAP)有利于B族溶血性链球菌(GBS)定植孕妇预防新生儿早发型GBS疾病 [ 47 ]。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 本文搭建了一套户外反射式聚光光伏系统，并基于光伏电池的单二极管等效电路，建立了InGaP/InGaAs/Ge三结砷化镓聚光光伏模组的数学模型，研究了模组温度为323 K，能量密度为350~500 kW/m 2 时的反射式聚光光伏系统的基本电学特性，并将实验计算值与理论计算值进行了对比分析。研究结果表明：峰值功率随着能量密度的增加而线性增加，而填充因子与转换效率随着能量密度的增加而减小。当模组温度为323 K，能量密度从350 kW/m 2 增长到500 kW/m 2 时，三结砷化镓聚光光伏模组的峰值功率从7.088 W增加到9.589 W，而填充因子从0.816下降到0.786，转换效率从31.64%下降到29.97%。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 随着当今世界经济的不断发展以及工业化程度的不断提高，有限的化石能源的消耗逐年增大。过度的化石能源的开采及使用，造成了环境污染及生态破坏，由此产生了能源安全问题 [ 1 ]。在当前的能源局势下，研究开发利用可再生能源无疑是一种很好的选择。近年来，太阳能发电技术成为了可再生能源领域发展最快的研究领域之一，其中聚光光伏发电技术迎来了巨大的发展机遇 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。 聚光光伏发电系统是指利用光学器件将分散的太阳光汇聚到一块面积很小的电池上，然后通过光生伏特效应将太阳光转化成电能 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。经聚光器投射到电池表面的辐照强度是未聚光的太阳能电池的200~1000倍，大大提高了单位面积太阳能电池的输出功率 [ 8 ]。 国内外有关学者对聚光光伏系统及其理论计算模型进行了大量的研究：Mintairov等人 [ 9 ] 研究了InGaP/InGaAs/Ge三结太阳能电池与GaInP/GaAs双结太阳能电池在高倍聚光比下的I-V特性。研究结果表明在聚光比超过1000倍时，电池的开路电压随着光生电流密度的增加而减小，双结太阳能电池的开路电压下降约为三结太阳能电池的2/3。Tzu-Hsuan Huang等人 [ 10 ] 研究了单结、双结、三结砷化镓太阳能电池的转换效率随温度的变化关系。研究结果表明，太阳能电池的转换效率随着电池温度的升高而下降，其中三结砷化镓太阳能电池的温度性更好，其温度系数为−0.0152%/℃。Aho等人 [ 11 ] 在实验室内对三结砷化镓电池的温度系数进行了研究，研究结果表明在电池温度为80℃时，开路电压、短路电流和转换效率的温度系数分别为−7.5 mV/℃、0.04 mA/cm 2 /℃和−0.09%/℃。马帅旗等人 [ 12 ] 基于单二极管等效电路模型，利用Matlab研究了不同光照、不同温度时太阳电池的输出特性并与电池厂家提供的I-V特性曲线进行了对比，该模型的输出特性曲线与厂家提供的输出曲线基本一致，验证了该模型的有效性。刘默等人 [ 13 ] 基于单二极管模型利用Simulink对CIMJ三结聚光太阳能电池的输出特性进行了研究，研究结果表明开路电压随着温度的升高而减小，随着聚光比的增加呈对数形式增加。转换效率随着聚光比的增加呈现出先增加后减小的趋势，在聚光比为450倍时，转换效率最大为32.93%。Ataser等人 [ 14 ] 利用解析太阳能电池模型计算了200~450 K温度范围内AM1.5G太阳光谱的GaInP/GaInAs/Ge三结太阳电池的开路电压和转换效率。结果表明：太阳电池在1个太阳下298 K时的转换效率为35.114%。 目前聚光光伏系统采用的多是折射式聚光器，一般为菲涅尔聚光器，该聚光器普遍存在光学设计简单，聚光效果不明显等缺点，导致聚光系统的效率降低 [ 15 ]。文献 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] 在室内条件下对三结砷化镓电池进行了实验研究，虽然其实验结果可以反映出太阳电池在不同条件下的变化趋势，但是模拟光源与实际太阳光存在着一定的差别，因而其结果并不能真实反应出电池在实际工况下的工作特性。文献 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] 为利用数学模型对三结砷化镓太阳能电池进行了仿真与理论计算，但是缺乏与实验的对比分析。 综上，本文基于单二极管等效电路模型，建立了InGaP/InGaAs/Ge三结砷化镓聚光光伏模组的数学模型，并基于户外搭建的反射式聚光光伏系统进行实验研究，着重分析了能量密度对InGaP/InGaAs/Ge三结砷化镓聚光光伏模组的峰值功率、填充因子以及转换效率等电学特性的影响，并与理论计算值进行了对比，分析产生误差的原因，为进一步提高聚光光伏系统的效率提供一定的经验。
system: [SYSTEM]

user: 2. 实验系统 2.1. 反射式聚光光伏系统 图1为本文搭建的反射式聚光光伏系统，该系统位于上海理工大学动力二馆楼顶。系统中发电模组采用的是边侧型聚光光伏发电模组，模组中的聚光镜采用反射式设计。入射后的光线经反射式聚光器反射聚光，聚集到位于模组两侧的三结砷化镓光伏电池上，此装置的光能利用率高达98%，有效地克服了菲涅尔透镜聚光技术透过率低的缺陷(85%以下)。聚光光伏电池采用的是InGaP/InGaAs/Ge三结砷化镓聚光光伏电池，该电池与普通晶硅电池相比具有温度特性好，效率高等优点，目前三结砷化镓光伏电池的最高转换效率达到了44.4% [ 16 ]。跟踪控制系统采用双轴太阳能自动跟踪系统，主要由阳光传感器、步移电机、直射辐射表组成。系统运行时，阳光传感器将接收到的光信号转换成电信号传送到控制箱内的PLC控制系统然后经过信号处理传递给步移电机控制其实时精确追踪太阳，达到高倍聚光目的。直射辐射表主要作用是验证聚光光伏系统是否精确追踪太阳。当光斑位置恰好位于标准孔时，说明跟踪系统精确追踪太阳。 图1. 反射式InGaP/InGaAs/Ge三结砷化镓聚光光伏系统 2.2. 实验方法与测量设备 搭建的反射式聚光光伏系统性能测试系统如图2所示。 图2. 反射式聚光光伏系统性能测试系统图
system: [SYSTEM]

user: 3. 三结砷化镓光伏电池的数学模型 图3为三结砷化镓电池的单二极管等效电路模型。 图3. 电池的单二极管等效电路模型 电流总的电流密度可表示为： I L = I s c − I o ( e q ( V + I L R s ) n k B T − 1 ) −   V + I L R s R s h (1) I o = k T ( 3 + γ 2 ) e − E g n k B T (2) E g = E g ( 0 ) − α T 2 T + σ (3) 式中：I L 、I sc 、I o 分别为电池电流、短路电流和暗饱和电流；q为电子电荷；V为电池电压；k B 为玻尔兹曼常数；R s 、R sh 分别为串联电阻和并联电阻；E g 为禁带宽度；k和n为常数；α和σ为材料参数。 忽略并联电阻，则根据公式(1)可得出电池电压的表达式为： V = n k B T q [ ln ( I s c − I L I o + 1 ) ] − I L R s (4) 式中， R s = R s ， 1 + R s ， 2 + R s ， 3 。 当I L = 0时，由式(4)可得开路电压的表达式为： V o c = n k B T q ln ( I s c I o + 1 ) (5) 光伏电池的填充因子FF是指光伏电池峰值功率与开路电压及短路电流乘积的比值，用符号FF表示。填充因子按下式定义： F F = P m V o c I s c (6) 式中：P m 为峰值功率。 光伏电池的转换效率h为电池峰值功率P m 与入射功率P in 之比： η = P m P i n = P m A E d C (7) 式中：C为聚光倍数；A为电池面积；E d 为直射辐照强度。 光伏电池能量密度指单位面积的直射辐照强度与聚光倍数的乘积，即： E = C × E d (8) 式中：E为能量密度。 在聚光条件下，聚光太阳电池的光生电流与入射光的辐照强度之间存在一定的线性关系。假设光生电流与聚光倍数成正比，则聚光倍数可定义为： C = I s c I s c ， 1 s u n (9) 式中：I sc ，1sun 为未聚光时太阳电池的短路电流。 本文采用均方根误差(RMSE)来分析理论值和实验值之间的误差，即： e EMS = 1 n m ∑ i = 1 n ∑ j = 1 m ( X i j − X ˜ i j X ˜ i j ) 2 (10) 式中： X ˜ i j 、X ij 分别为理论值、实验值。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论与分析 4.1. 峰值功率 三结砷化镓聚光光伏模组的峰值功率随能量密度的变化如图4所示。由图4可知，在模组温度为323 K时，峰值功率随着能量密度的增加呈线性增加。当能量密度从350 kW/m 2 上升到500 kW/m 2 时，峰值功率的实验值从7.088 W增加到9.589 W，而其理论值从7.497 W增加到10.871 W。这是因为随着能量密度的升高，太阳光子通量成倍增加，从而让更多的光子能量被半导体材料吸收，产生更多的载流子使得短路电流随着能量密度的增加而线性增加。此外，由公式(5)可知，开路电压随着能量密度的增加呈对数增加。能量密度的增加使得短路电流与开路电压均变大，进而使得聚光光伏模组的峰值功率与峰值电压增加，因此峰值功率随着能量密度的增加而增加。实验值均小于理论值，峰值功率的实验值与理论值的均方根误差从350 kW/m 2 时的5.45%增长到500 kW/m 2 时的11.79%。这主要是由于串联电阻随着能量密度的增加而增加，从而导致串联电阻对电池性能的影响越来越显著，导致其误差相对较大。此外，由文献 [ 17 ] 可知，开路电压的温度系数随着聚光比的增加而减小，而在理论计算时将开路电压的温度系数设为定值，这也是误差随能量密度增大的原因之一。 图4. 三结砷化镓聚光光伏模组的峰值功率随能量密度的变化 4.2. 填充因子 三结砷化镓聚光光伏模组的填充因子随能量密度的变化如图5所示。由图5可知，在模组温度为323 K时，填充因子随着能量密度的增加而降低。当能量密度从350 kW/m 2 上升到500 kW/m 2 时，填充因子的实验值从0.816下降到0.786，而其理论值从85.54%下降到82.64%。这是因为在聚光条件下，串联电阻的影响加剧，由公式(4)可知，电流流过串联电阻的压降为I L R s ，降低了负载两端的电压，从而引起填充因子下降。实验值均小于理论值，填充因子的实验值与理论值的均方根误差从350 kW/m 2 时的4.64%增长到500 kW/m 2 时的4.86%。这是因为随着串联电阻随着能量密度的增加而增加，串联电阻的增大是引起误差增大的主要原因 [ 18 ]。 图5. 三结砷化镓聚光光伏模组的填充因子随能量密度的变化 4.3. 转换效率 三结砷化镓聚光光伏模组的转换效率随能量密度的变化如图所示。由图6可知，转换效率随着能量密度的增加而降低。当能量密度从350 kW/m 2 上升到500 kW/m 2 时，转换效率的实验值从31.64%下降到29.97%，而其理论值从33.47%下降到32.87%。这是因为串联电阻会降低等效电路中的短路电流以及负载两端的电压，从而导致光伏电池转换效率的减小。实验值均小于理论值，转换效率实验值与理论值的均方根误差从350 kW/m 2 时的5.45%增长到500 kW/m 2 时的8.84%。当能量密度从350 kW/m 2 上升到500 kW/m 2 时，均方根误差逐渐加大，这会因为在高倍聚光条件下，投射到聚光光光伏电池表面的能量分布是不均匀的，能量密度越大，电池中心与边缘的光照强度的差异就越大，因此导致转换效率下降的幅度加剧，这是误差增大的主要原因。此外，随着能量密度的增加，电池内部的复合过程趋于复杂化，再加之随着能量密度的增加，聚光电池的物理参数会发生变化，进而导致其误差相对较大。 图6. 三结砷化镓聚光光伏模组的转换效率随能量密度的变化
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 本文搭建了一套户外反射式聚光光伏系统，并基于光伏电池的单二极管等效电路，建立了InGaP/ InGaAs/Ge三结砷化镓聚光光伏模组的数学模型，着重分析了InGaP/InGaAs/Ge三结砷化镓聚光光伏模组在电池温度为323 K，能量密度为350 kW/m 2 、400 kW/m 2 、450 kW/m 2 、500 kW/m 2 时的电学特性，并将理论计算值与实验计算值进行对比分析，研究结果表明： 1) 温度一定时，三结砷化镓聚光光伏模组的峰值功率随着能量密度的增大而增大，而填充因子和转换效率随着能量密度的增大而减小。当模组温度为323 K，能量密度从350 kW/m 2 上升到500 kW/m 2 时，三结砷化镓聚光光伏模组的峰值功率从7.088 W增加到9.589 W，而填充因子从0.816下降到0.786，转换效率的实验值从31.64%下降到29.97%； 2) 理论计算值与实验计算值存在着一定误差，且理论计算值与实验计算值之间的均方根误差随着能量密度的增大而增大。当模组温度为323 K时，能量密度从350 kW/m 2 上升到500 kW/m 2 时，峰值功率的均方根误差为从5.45%增长到11.79%，填充因子的均方根误差从4.64%增长到4.86%，转换效率的均方根误差从5.45%增长到8.84%。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 目的：探讨孤独症谱系障碍儿童血清中叶酸水平及其与孤独症谱系障碍严重程度的关联，为孤独症谱系障碍儿童的防治提供更好的理论依据。方法：纳入113名2~7岁的孤独症谱系障碍儿童作为ASD组，同时选用133名性别、年龄相匹配的正常儿童作为对照组，比较两组儿童血清叶酸水平。同时采用孤独症评定量表(CARS量表)评估孤独症谱系障碍儿童的症状及严重程度，进一步研究叶酸与孤独症谱系障碍严重程度的相关性。结果：两组儿童叶酸水平差异具有统计学意义，其中ASD儿童叶酸水平低于对照组儿童(12.25 ± 4.09 vs. 14.53 ± 2.88， P < 0.05)。据CARS量表评分，按照总分在30~36分之间为轻中度，≥36分为重度的标准，将其分为轻中度组和重度组，两组间叶酸水平差异具有统计学意义(P < 0.05)，且重度组叶酸水平要低于轻中度组水平(12.11 ± 3.87 vs. 12.47 ± 4.14)。目前结果可知，ASD儿童的叶酸水平，与CARS评分呈负性相关(r = −0.002， P < 0.05)。结论：本次试验纳入研究的孤独症谱系障碍儿童的叶酸水平均低于正常儿童，且与其严重程度相关(P < 0.05)。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 孤独症谱系障碍(autistic spectrum disorder， ASD)是一组以社交沟通障碍、兴趣或活动范围狭窄及重复刻板行为为主要特征的神经发育性障碍 [ 1 ]。2013年5月18日美国精神医学协会在发布的精神障碍诊断与统计手册第五版(DSM-Ⅴ)中正式提出ASD的概念，包括儿童孤独症、Asperger综合征、Rett综合征、儿童瓦解性精神障碍、广泛性发育障碍等5种亚型 [ 2 ]。在过去孤独症一直被人们视为罕见病，但现在随着诊断标准等变化，其发生率越来越高。美国疾病控制与预防中心(centers for disease control and prevention， CDC)近年来的数据表明美国8岁儿童ASD患病率由2008年的1/88已升至现在的1/54，也就是说在54个儿童中就有一名ASD儿童 [ 3 ]。ASD儿童的核心症状及伴随症状对儿童本身、家庭及社会均带来沉重负担，改善ASD儿童的症状，提高其生活质量至关重要，但目前其发病机制仍不明确，治疗效果欠佳。 近年来叶酸与神经精神疾病的相关性研究越来越多。叶酸作为一种水溶性B族维生素，自身不能合成，必须通过外界补充来获得。研究发现叶酸缺乏不光会导致胚胎期神经管发育异常，还可能会影响大脑功能，有研究证实多种精神疾病的发生与体内叶酸水平存在相关性 [ 4 ]。叶酸在人体内代谢过程比较复杂，在循环或者转运过程中出现问题，均可能与ASD发病相关 [ 5 ]。本文将从叶酸水平与孤独症谱系障碍严重程度的相关性入手，探讨两者之间的关系，更好的改善ASD儿童的生活质量。
system: [SYSTEM]

user: 2. 研究方法 2.1. 研究对象 2.1.1. ASD儿童组 纳入2018年9月至2019年9月来自超然学堂、小蜗牛成长乐园、李沧星语教育中心等培训机构及就诊于青岛大学附属医院儿童保健科确诊的ASD儿童作为ASD组。纳入标准：① 符合《美国精神病障碍诊断与统计手册》(DSM-V)中ASD的诊断标准；② 社交反应量表(Social Responsiveness Scale， SRS)、行为检查量表(Autism Behavior Checklist， ABC)、儿童孤独症评定量表(Childhood Autism Rating Scale， CARS)筛查量表阳性；③ 无神经系统疾病如癫痫等，头颅MRI、脑电图未见明显异常；④ 年龄在2~7岁。排除标准：① 患有精神行为疾病或染色体、遗传代谢性疾病及其他重大躯体疾病者；② 监护人不愿意参加者；③ 近1周内患急性疾病或服用药物者。共收集有效问卷113例。 2.1.2. 正常对照儿童组 纳入2018年9月至2019年9月于青岛大学附属医院儿童保健科进行儿童保健及幼儿园的2~7岁正常儿童作为正常对照组。排除标准：① 伴神经发育性疾病及其他急慢性疾病者；② 近1周内患急性疾病或服用药物者；③ 监护人不愿意参加者。共收集有效问卷133例。 本研究获得医院伦理委员会的同意及批准，所有受调查儿童的家长均签署知情同意书。 2.2. 检测方法 所有研究对象均于清晨采集3~4 ml空腹血，置于分离胶普通管中，检测仪器为迈瑞全自动化学发光免疫分析仪，采用化学发光免疫分析方法检测每个研究对象的血清叶酸水平。 2.3. 病情评估量表 儿童孤独症评定量表(CARS量表)共15项，包括人际关系、模仿、情感反应、躯体运用能力、与非生命物体的关系、对环境变化的适应、视觉反应、听觉反应、近处感觉反应、焦虑反应、语言交流、非语言交流、活动度、智力功能、总体印象。每个项目1~4分不等，总分15~60分，总分在30~36分之间为轻中度，≥36分为重度孤独症 [ 6 ]。其信效度分析均良好 [ 7 ]。 2.4. 统计学方法 使用SPSS 22.0软件进行统计分析。计量资料符合正态分布，采用均数 ± 标准差( x ¯ ± S)描述，并用独立样本t检验进行组间比较；若不符合正态分布，则以中位数(百分位数) [M(P25， P75)]表示，并使用非参数检验比较组间差异。计数资料采用构成比、百分数(%)描述，用c 2 检验或Fisher确切概率法进行组间比较。以P < 0.05为差异有统计学意义。 2.5. 质量控制 血清学标本由青岛大学附属医院专业人员统一采集，检测仪器为迈瑞全自动化学发光免疫分析仪，采用化学发光免疫分析方法分析研究对象的叶酸值。儿童孤独症评定量表在青岛大学儿童保健科医生指导下儿童家属填写完成。并向家属介绍调查目的、要求、注意事项及保密原则。填写后由专业人员进行审核，对填写有误、遗漏、信息模糊的内容进行现场更正及补充。
system: [SYSTEM]

user: 3. 结果 3.1. 两组儿童血清叶酸水平比较 两组儿童叶酸水平差异具有统计学意义，其中ASD儿童叶酸水平低于对照组儿童(12.25 ± 4.09 vs. 14.53 ± 2.88， P < 0.05)，见表1。 3.2. 不同症状严重程度ASD儿童血清叶酸水平比较 根据CARS量表评分，按照总分在30~36分之间为轻中度，≥36分为重度的标准，将其分为轻中度组和重度组，，两组间叶酸水平差异具有统计学意义(P < 0.05)，且重度组叶酸水平要低于轻中度组水平(12.11 ± 3.87 vs. 12.47 ± 4.14)，见表2。 Table 1 Comparison of serum folate levels between the two groups ( x ¯ ± S 组别 例数(n) 叶酸指标 z p 对照组 133 14.53 ± 2.88 −4.785 0.000 ASD组 113 12.25 ± 4.09 表1. 两组儿童血清叶酸水平比较( x ¯ ± S) Table 2 Comparison of serum folate levels in children with ASD of different severity ( x ¯ ± S 分组 N 叶酸指标 H P 轻–中度组 73 12.47 ± 4.14 0.177 0.015 重度组 40 12.11 ± 3.87 表2. 不同严重程度症状ASD儿童血清叶酸水平比较( x ¯ ± S) 3.3. ASD儿童叶酸水平与CARS评分的相关性分析 目前结果可知，ASD儿童的叶酸水平，与CARS评分呈负性相关。(r = −0.002， P < 0.05)，见表3。 Table 3 Correlation between folic acid level and CARS score in children with AS 叶酸指标 CARS分组 相关系数 −0.002 P 0.004 表3. ASD儿童叶酸水平与CARS评分的相关性