DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 决策基因式遗传算法建模 3.1. GDGA的编码及解码 在编码及解码时，需将表1所示关系考虑在内 [ 5 ]。本课题中GDGA构建的染色体编码第一部分由二进制字符串构成，其包含的遗传信息就是隐含层节点数，称之为决策基因；对于权值、阈值取值如果使用二进制编码，会显得十分冗长，且其解码后在步进区间、精度很低 [ 6 ]，所以第二部分包含权值、阈值取值遗传信息的编码由实数字符串构成，如图2所示。 图2. 混合编码规则示意图 为方便编码，此时可令式(2)成立： p 1 = log 2 ( l + 1 ) (2) p1取正整数，p2、p3、p4、p5的取值与p1相关，关系参考表1。设隐含层节点数解码后值为 l ′ ，则有： l ′ = ( δ 1 δ 2 ⋯ δ p 1 ) ( 2 p 1 − 1 ⋮ 2 1 1 ) (3) 在进行最终的解码前，必须按照一个映射关系进行预解码，以克服隐含层节点数对染色体长度的影响。本课题引入决策算子的概念，来对这种映射关系进行建模。 根据式(3)进行决策基因解码后得到 l ′ ，可知区间 [ l ′ + 1 ， l ] 内的隐含层节点不参与建模，结合图2，染色体中的基因有式(4)所示映射关系，即为决策算子。 { x p 1 + l ′ ∗ n + 1 ， x p 1 + l ′ ∗ n + 1 ， ⋯ ， x p 2 = 0 x p 2 + l ′ ∗ m + 1 ， x p 2 + l ′ ∗ m + 1 ， ⋯ ， x p 3 = 0 x p 4 + l ′ + 1 ， x p 4 + l ′ + 1 ， ⋯ ， x p 5 = 0 (4) 3.2. 染色体的锁存及调用 在一个遗传算法流程内，染色体在进行决策算子操作后，其表征权值及阈值部分的基因会根据决策算子置零无用的遗传信息，在满足停机条件前的每一次循环迭代内，被归零的遗传信息都需复原以遗传给下一迭代个体，所以对这些染色体都需进行一次“备份”，目的是在下一次可以方便的进行调用。 图3. 决策基因式遗传算法流程图 针对此问题，本文在传统GA算法流程上增加染色体的锁存及调用操作。假设进行交叉、变异操作后的个体为A，则令个体 A ′ = A ， A ′ 即为锁存的染色体，在下一次迭代前，调用 A ′ 即可复原所有被置零的遗传信息，而个体A的遗传信息则会在决策算子操作后被个体 A ¯ 所覆盖，如图3所示。 3.3. 算法自适应改进 1) 适应度函数 在一般遗传算法中，适应度函数可以取误差平凡和的倒数，如式(5)： F = 1 S E = 1 ∑ i = 1 r ( t ˙ i − t i ) 2 (5) 其中r为测试集的样本个数； t ˙ i 为模型输出的预测值； t i 为测试集的期望值。显然误差平凡和越小，适应度值越大。对于隐含层节点数多的网络，其前期进化较快，且在相同的约束条件下，本课题更期望获得一个结构简单的网络，所以对适应度函数增加指数系数，如式(6)所示： F ′ = e − β F = e − l ′ l F (6) 其中， β 为当前隐含层节点数与最大隐含层节点数的比值，作为强制系数，当适应度值F差不多大小时，当前隐含层节点数越小， β 越小， F ′ 就越大，该个体被选择的可能性亦随之增大。 2) 交叉、变异操作 假设种群中两个配对个体为a、b，易知决策基因部分只需采用单点交叉及变异即可，而实数编码部分的初始权值及阈值则可做自适应改进。 A、交叉操作。采用非一致交叉，并引入自适应参数，如式(7)、(8)所示。对参数 λ 进行了指数变化， f a 、 f b 分别为个体a、b的适应度值，在进化初期， f A 较小，参数值 λ 较大，算法的搜索空间也相应较大；在进化后期， f A 较大，参数值 λ 较小，则可以驱使种群在最优点附近聚集 [ 7 ]。 { f A = max ( f a ， f b ) λ = e − f A (7) { a ′ j = λ a j + ( 1 − λ ) b j b ′ j = λ b j + ( 1 − λ ) a j         p 1 < j ≤ p 5 (8) B、变异操作。其变异率如式(9)： P m n = k ( f max − f a ) / ( f max − f min ) (9) 式中 P m n 为要变异个体 a n 的变异率， p 1 < n ≤ p 5 ；k为 [ 0 ， 1 ] 之间的常数， f max 为种群中最大的适应度， f a 是要变异个体的适应度， f min 是种群的平均适应度。规定区间 [ X 1 ， X 2 ] ， X 1 、 X 2 取值如式(10)、(11)所示： X 1 = x min + x max + x min 2 ∗ e − p m n (10) X 2 = x max − x max + x min 2 ∗ e − p m n (11) 在区间 [ X 1 ， X 2 ] 中任意取 A n 代替 a n 完成变异操作， x max 、 x min 为该基因编码时规定的取值上下限。
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user: 4. 工程应用 4.1. 干熄焦烧损率及数据获取 干熄焦(coke dry quenching)是一种通过循环气体的换热作用将进入干熄炉的炽热焦炭冷却后排出的系统，烧损率作为评价该系统的一个重要经济参数，是焦炭在干熄炉内因氧化、碳溶等反应造成的质量损失的量化数据 [ 8 ]。若能准确的预测烧损率的数值并做相应的工艺控制，可以创造巨大的效益。干熄焦烧损率定义公式如式(12)所示，其中 ϕ h 为统计时间内平均烧损率，%； K I 为统计时间内入干熄炉前焦炭计量值； K 0 为统计时间内干熄炉排出焦炭累计值。 ϕ h = ( K I − K 0 ) / K I ∗ 100 % (12) 根据工艺原理挑选18组输入数据如表2所示。本课题的数据采集自铜陵某焦化厂190 t/h干熄焦现场，剔除失真数据后，选取1000组作为训练集数据，200组作为测试集数据。 Table 2 Input paramete 序号 变量 工艺约束区间 1 H 2 (%) 0~3 2 O 2 (%) 0~1 3 CO (%) 3~5 4 CO 2 (%) 12~18 5 导入空气阀开度(%) 0~100 6 导入空气流量(m 3 /h) 18，000~25，000 7 循环风量(m 3 /h) ≤285，000 8 排焦温度(℃) ≤200 9 锅炉入口气体(℃) 880~960 10 锅炉出口气体(℃) 160~180 11 干熄炉入口气体(℃) 150~170 12 T3温度平均(℃) 160~180 13 T4温度平均(℃) 120~140 14 给水流量(t/h) 100~120 15 蒸汽温度(℃) 440~455 16 蒸发流量(t/h) 100~120 17 料位(m) <16 18 排焦量(t/h) 60~190 表2. 输入参数 4.2. 仿真对比 输入输出层参数已确定，根据经验公式，一般在区间[4， 15]内取隐含层节点数建立单隐含层BP神经网络，考虑到GDGA的编码方式，结合式(2)，取隐含层最大节点数15，GDGA优化后节点数为9。为了对比突出算法优化的有效性，取隐含层节点数2、9、14分别建立BP神经网络进行训练，设定迭代次数500，目标误差0.001，训练周期如表3所示，其中BP-2模型在迭代500次后未收敛至误差范围之内，未统计。 Table 3 Training period of different network model 网络模型 BP-4 BP-9 BP-14 GDGA-BP 隐层节点数 4 9 14 9 训练周期 347 125 214 72 表3. 不同网络模型的训练周期 从表中可以看出，GDGA-BP模型训练周期最短，其次是具有相同网络结构的BP-9模型。以测试集分别对BP-4、BP-9、BP-14、GDGA-BP模型进行测试，其预测结果如图(4)所示，可见GDGA-BP模型的输出最贴近期望输出，误差最小。 图4. MATLAB仿真验证 为了更直观的展示几个模型的拟合能力，选择预测输出与期望的平均绝对误差、均方误差、均方根误差和平均百分比误差来评价模型，评价结果见表4。 Table 4 Simulation error calculation result 预测模型 BP-4 BP-9 BP-14 GDGA-BP E MAE 0.274 0.245 0.255 0.239 E MSE 0.114 0.115 0.104 0.079 E RMSE 0.338 0.339 0.323 0.281 E MAPE 0.131 0.121 0.122 0.110 表4. 仿真误差计算结果 通过仿真误差计算结果对比可以看出，GDGA-BP模型具有更快的收敛速率及预测精度，算法性能更加优越。 4.3. 工艺试验 图5. 硬件实现示意图 为验证建立的GDGA-BP模型对生产工艺的指导作用，搭建硬件实验平台如图5所示。图中①为干熄焦集中控制系统，②为烧损率测算系统，其由上位机及服务器构成，储存、运算预测模型，③为数据交互设施。实验平台实物如图6所示： 图6. 硬件平台实物图 实验平台搭建完成后，通过数据交互，将预测值显示在干熄焦中控上位机画面上，提供给操作人员参考。为验证模型的实用性，使用两组数据进行对比，对比结果见图7(a)：第一组为红色数据，既观测到但未进行工艺调整的数据，均值为2.06%；第二组为绿色数据，既观测到且进行工艺调整的数据，均值为1.63%。两组数据都为每分钟记录一次，共240组。 图7. 模型应用数据对比图 由图可见，调整过后的烧损率数值明显低于未调整的观测值，绿色线的波动更加频繁便是工艺调整带来的影响。图7(b)为调整值与观测值的差值曲线，其平均值为−0.43，既在该统计对比时段内烧损率平均降低了0.43%。
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user: 5. 结论 通过对BP神经网络隐含层节点数及权值、阈值关系的分析，提出了基于决策基因的遗传算法并构建了GAGD-BP神经网络模型。仿真实验结果表明，该算法可同时优化BP神经网络的结构及初始权值、阈值，有效提高BP算法的性能。在干熄焦烧损率测算的硬件实验中，该模型亦实时、准确的测算出了烧损率的数值并指导工艺操作降低了焦炭燃烧损失。 另外在模型的训练过程中，有过拟合的现象出现，这是因为在输入层变量的选择中，只参考了工艺原理，不可避免的引入了一些无关变量，且变量之间不相互独立。如何有效的对输入变量进行筛选，并应用到GDGA-BP模型中亦是下一个研究方向。
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user: 摘要 拉伸实验在材料力学教学过程中占有重要的地位，科学设计基于物理算法的教学辅助系统不但有助于丰富实验内容也有利于提高教学质量。基于铜的EAM嵌入原子势函数，采用分子动力学算法构建FCC结构铜单晶模型模拟铜的单轴拉伸实验，通过输出应力–应变曲线和三维可视化原子位置的演化、原子受力等数据直观向学生展示了铜拉伸过程中微观结构的变化。通过外推实验模型和极限实验条件，可丰富实验教学内容、提高教学质量、培养学生的创新意识和探索精神。
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user: 1. 引言 材料力学是材料类、土木类、机械类等本科专业的专业基础课程 [ 1 ] [ 2 ]，其中材料力学性能主要研究材料在承受载荷时变形断裂规律并由此评定材料的力学性质，并获得材料力学性能指标，如屈服强度、拉伸强度、伸长率及收缩率等，以此宏观层面表达材料的力学性能。目前，随计算机软硬件技术的进步材料力学实验虚拟仿真环境发展很快，基于不同模拟方法的仿真模拟软件众多，如基于CATIA三维软件建立实验平台 [ 3 ]、Unity 3D开发的虚拟仿真实验系统 [ 4 ] [ 5 ]、基于C++开发的教学软件 [ 6 ] 及Visual Basic 6.0系统开发了材料力学虚拟仿真实验系统 [ 7 ] 等软件 [ 8 ] 或平台。但大多数虚拟仿真软件注重实验操作过程和人机交互体验，对仿真结果输出采用植入真实实验数据、采用经验公式或利用有限元算法 [ 9 ] 进行粗化处理，可高度重现真实实验场景、实验操作过程和真实实验数据，达到辅助实验教学或理论教学的目的 [ 10 ]。在材料承受载荷状态下其微观结构、微观结构的演化及断裂微观机理直观表达缺失，不利于学生由微观结构理解宏观现象，致使基本理论与实验现象相隔离，处理测试标件多样化和极限条件材料力学性能表现也相对薄弱，不利于学生进行深入研学。 材料载荷条件下的形变的起源和结构演化过程需要微观尺度才能更好地解释，遵守“以虚辅实”的教学原则 [ 11 ]，本文拟利用分子动力学算法和经典力场以铜为研究对象进行材料微观拉伸实验模拟仿真，除获得应力–应变曲线外，还可直观观察材料拉伸过程结构变化、原子受力，以期提高学生微观思维、发散思维和科学素养，同时融合学生对材料科学基础知识的理解和应用。另外，利用虚拟实验的优势，可构建不同晶向和不同微观结构的模型以丰富教学内容和添加教学乐趣，提高教学质量。本虚拟实验还可以外推实验条件，进行极限条件下材料拉伸性能的模拟，有利于学生对该实验项目的深入研学和科学探究。
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user: 2. 模拟方法 采用美国Sandia国家实验室开发的LAMMPS (Large-scale Atomic/Molecular Massively Parallel Simulator)软件 [ 12 ] 进行以面心结构(FCC)的金属铜为研究对象的拉伸实验项目的模拟仿真，LAMMPS软件是大规模并行计算的开源分子动力学软件可支持CPU和GPU进行并行计算，已经在材料、物理、化学及生物等领域广泛使用 [ 13 ]。铜原子之间的作用力场采用嵌入原子势(EAM) [ 14 ]，该类型势函数可精确描述金属的结合能和原子的受力，在金属体系研究中被广泛使用，典型的EAM势函数中每个原子的能量由下式给出： E i = F α ( ∑ j ≠ i ρ β ( r i j ) ) + 1 2 ∑ j ≠ i ϕ α β ( r i j ) 式中，F是嵌入能，它是电子密度 ρ 的函数， ϕ 是原子之间的相互作用势， α 、 β 是分别代表原子 i 和 j 的原子类型。 仿真模型采用FCC相纯铜超胞，晶格常数取0.36 nm，为提高计算效率和缩短模拟时间模型大小取2.8 nm × 2.8 nm × 2.8 nm，体系共计2048个铜原子。模拟拉伸过程采用周期性边界条件，模拟步长设置为1 fs，首先模拟体系在NPT系综下进行10 ps结构弛豫，使体系的能量最低，消除模型的内应力对模拟结果的影响，然后将模拟体系置于NAPT系综下，固定X方向和Z方向的模型边长，在Ｙ方向施加载荷进行50 ps拉伸变形操作，每1 ps进行100次采样并进行时间平均计算体系的所受的力，最终绘制应力－应变曲线和输出原子位置、受力数据以便观察拉伸过程中各原子的微观位置演化和受力分析。
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user: 3. 仿真设计 3.1. 基本实验 3.1.1. 应力–应变曲线模拟 金属材料的拉伸实验通常采用国标光滑圆柱试样或哑铃型平板试样在万能材料实验机上进行单向拉伸测试，将拉力和绝对伸长经过转换即可获得应力–应变曲线，为工程设计和材料选用提供依据。实验过程必须严格遵守中华人民共和国国家标准GB/T228-2002金属材料室温拉伸试验方法进行。当然，学生教学实验也需要严格遵守该标准的约定，由于国标针对工程应用领域，对教学实验项目还需要根据实际教学情况进行设计，补充和提高，真实教学实验一般要求学生验证不同材质的应力–应变曲线，并掌握测试金属材料的拉伸实验方法、仪器操作和曲线分析等。本虚拟实验利用分子动力学算法采用统计物理的方法进行计算金属材料的应力–应变曲线，如图1所示，第Ⅰ段为弹性阶段，第Ⅱ段为塑性屈服过程，第Ⅲ段为应变硬化阶段，最后一段为断裂阶段，基本还原了真实实验的应力–应变曲线，但是由于计算模型较小，计算演化时间较太短(ps级)，曲线数据与真实数据有一定偏差，但不影响学生分析拉伸过程。 图1. 分子动力学模拟的铜的拉伸曲线 3.1.2. 拉伸过程结构分析 金属材料在拉伸过程中通常会伴随着微观结构变化，通常的材料力学实验难以进行拉伸过程中金属材料微观结构的原位测量，不能直观的向学生展示由于应力存在使金属材料微观结构演化过程。分子动力学模拟在解决该难题方面存在天然的优势，模拟拉伸过程可输出每个原子的瞬时位置然后利用三维可视化软件直接观察金属材料结构随时间的演化全过程。OVITO [ 15 ] 是分子动力学输出的位置数据进行三维可视化及通用分析的开源软件，该软件集成共近邻原子分析(Common Neighbour Analysis)模块，该模块可以用于分析材料结构信息及变化过程，为直观向学生展示材料微观结构的演化提供了一条途径。通常分子动力学模拟输出的结构数据文件包含在数以百计、甚至数千计的时刻原子模型，通常要逐帧对模型进行分析以展现微观模型结构随时间演化。如图2所示，将拉伸过程FCC相的铜金属材料随时间的微观结构演化过程，可直接反应不同微观结构的比例，有助于学生深入理解金属材料在拉伸过程的微观结构与宏观形变的联系。为了更加直观的展示微观模型结构随时间演化效果，图3列举了1 K温度下金属铜拉伸过程中微观结构随时间演化典型图，可更直接的观察到金属的材料的结构变化过程，可极大引起学生的兴趣，同时将学生掌握的基础材料知识与本实验进行联系，使所学专业知识融会贯通。 图2. 铜在拉伸过程中微观结构变化的统计图 图3. 1 K拉伸过程中铜的微观结构变化过程。其中灰色代表Other结构，绿色代表FCC结构，红色为HCP结构，蓝色为BCC结构 3.1.3. 微观受力 分子动力学方法不但可以模拟材料的应力–应变曲线以呼应真实实验的结果，还可以分析载荷情况下材料每个原子的受力情况，通过分析局部原子受力可更深入的了解材料拉伸的微观机理，不但可加强学生微观思维与宏观现象相联系的分析问题方法，也有利于提升拉伸实验的内涵和教学质量。如图4所示，未加载荷每个原子受力随机分布，但是在拉力载荷作用下，材料内部原子的受力呈现分布不均且局部有序排列，据此可引导学生分析金属材料断裂失效的微观机理。 图4. 拉伸过程中每个原子所受力的变化。黄色键头代表力 3.2. 实验扩展 3.2.1. 结构变化 真实实验实验耗材的制备相对繁琐，非标件的制作成本非常高，因此，拉伸教学实验很少采用特定非标件或特殊结构件进行实验教学，不利于培养学生的探索精神和创新意识。而虚拟教学恰好可弥补真实实验在这方面的不足，利用lammps软件包内在的建模型命令或第三脚本可轻松构建实验所需特殊结构模型，如图5所示，利用lammps内建命令构建的中间有孔结构模型，该方法可方便外推至构建其他缺陷结构模型，还可构建不同晶面的模，利用Voronoi [ 16 ] 可制备多晶结构，这样不但丰富了实验内容，提高实验教学质量，也可培养学生进行创新、创意思维，增加实验的理论深度和趣味性。 图5. 铜的特殊结构。(a) 带有缺陷的单晶铜模型；(b) 多晶态铜模型；(c) 不同晶面铜界面模型 3.2.2. 极限条件 真实拉伸教学实验仅可在实验室条件(常温常压)下进行，对不同温度或其他条件进行实验成本极高，不能满足学生对不同条件下实验现象的了解，对学生的学术成长不利。采用虚拟实验尤其基于物理算法的虚拟仿真实验可轻松解决这一矛盾，通过改变参数即可模拟出与极限实验条件相一致的实验现象和结果，丰富实验内容、提升教学质量和提升学生的创新探索精神。如图6所示，利用分子动力学算法可能方便模拟在超低温(1 K和100 K)和超高温条件(700 K和1000 K)下的FCC结构铜的拉伸实验，并可计算出应力–应变曲线。 图6. 不同温度下单晶铜的应力–应变曲线
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user: 4. 结论 本文遵循“能实不虚，虚实结合”的虚拟教学实验设计原则，设计了拉伸实验的微观结构的虚拟仿真部分，弥补了真空实验在微观机理方面的不足，试图虚拟实验教学方法探索新模式。虚拟仿真设计采用成熟的分子动力学算法为基础，结合精准的EAM嵌入原子势函数进行虚拟仿真，仿真结果真实可信，三维可视化演化过程将微观机理可视化，仿真参数可扩展空间大，弥补真实实验条件单一的不足，达到辅助实验教学的目的，同时可方便建立特殊结构的模型，有利于拓展学生思维，提高教学质量。
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user: 基金支持 海南省高等学校科学研究项目(Hnjg2019-25， Hnjg2020ZD-4)。
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user: 摘要 智能微网供电模式越来越受到广泛关注，被认为是低碳智能电网的发展趋势，将逐步改变传统电力供应模式。本文从智能微网的建模和控制两个方面出发，阐述了智能微网常见的交流微网、直流微网和交直流混合微网的基本结构和运行状态；分析了清洁的风力、光伏和储能发电的综合建模原理和运行状态特性；综述了不同运行模式下的智能微网在分层控制、分散控制和主从控制下的控制策略。最后，对未来智能微网在能源管理与规划、提升电能质量与运行保护以及多微网互联与协调运行等方面的发展前景进行了展望。
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user: 1. 引言 自上个世纪以来，人类社会的发展总是以难以逆转的环境变化为代价。能源消费加剧，生态环境恶化，特别是温室气体的排放使全球气候变暖，人类社会的可持续发展受到严重威胁。发展和充分利用清洁、高效的可再生能源，是推进生态文明建设、实现可持续发展的必然选择。结合能源工业发展现状，利用可再生能源发电越来越受到国际社会的广泛关注。分布式可再生能源发电靠近用户侧，能够直接供能并且便于实现多种能源形式的互补，灵活、环保和经济是其显著优势。另一方面，由于可再生能源发电的间歇性和波动性，在其接入公共电网时不免会对电网的稳定性造成一定的冲击，这对保证电能质量和提高电网的可靠性提出新的挑战，同时对公共电网的控制提出新的问题，这些因素都限制了分布式可再生能源发电的发展 [ 1 ]。 为了克服这些问题并充分利用分布式发电的优势，微网的概念应运而生 [ 2 ]。微网是由分布式电源、储能系统、负荷、监控和保护装置组成的小型发输配电系统，是能够实现自我控制和管理的自治系统。在各种可再生能源中，以分布式能源形式存在的光伏(Photovoltaic， PV)和风力发电(Wind Turbines， WT)得到了广泛关注。同时为了保证系统在间歇状态下的供电，将储能装置和柴油发电机等加入微网，提高系统运行灵活性，降低系统操作成本并确保微网的整体可靠性。 在设计微网控制系统时，重点考虑对电压和频率稳定的控制、可再生能源的即插即用能力、一次控制下的电压和频率偏差补偿、负载管理和与主网的同步等。在过去近三十年的时间里，微网的研究集中在数据采集、自动化和微网控制方面，对微网的容错控制、故障诊断以及多微网互联等方面缺乏相应的研究 [ 3 ]。 分布式发电作为未来配电系统的基石，未来将完全改变配电系统的特性。微网作为小型的发输配电系统，既可以在局部实现功率平衡和能量优化，也可以在宏观上担任配电网的微源或负荷，且建设成本较少、周期较短，使现有的电网有了更大的柔性和可控性，具有巨大的社会意义和经济潜力 [ 4 ]。由于微网具有更高的灵活性，在精准建模和控制方面具有更高的要求。同时为了提高分布式电源的渗透率以及满足不断增长的负荷要求，网络规模的扩展和调度方式的更新也是一重要问题。本文对微网的基本模型分别进行讨论，由于微网使用了不可预测和不可控的可再生能源，需要根据不同的应用场合采用不同的模型结构和鲁棒控制策略，讨论基于锁相环策略的同步技术，对并网运行或孤岛运行下微网的主从控制、集中控制和分散控制进行综述，分析多微网系统的发展现状，为今后的研究建立基础。
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user: 4. 结论与展望 本文对交流微网、直流微网和交直流混合微网的结构分别进行了讨论，由于微网使用了不可预测的可再生能源，应根据不同的应用场合采用不同的模型结构和鲁棒控制策略，讨论了锁相环策略和同步技术，重点研究了对并网运行或孤岛运行下微网的主从控制、集中控制和分散控制，总结出应不同应用场合下独特的结构。 未来的微网发展应着重考虑可再生能源的波动性和间歇性以及电、热、冷协调运行等方面，合理地进行能源规划，充分利用风、光等便于获取的可再生能源，在保证微网安全、可靠运行的同时，获得最佳的经济效益。另外，微网的运行控制与保护、保证系统在不同运行模式以及在运行模式切换期间的电压和频率稳定也是微网控制的关键问题。由于微网内的电源采用电力电子技术，不免产生谐波污染，电能质量的监测与治理也是未来智能微网研究的重要课题。在微网管理中，未来应更多地考虑电能质量指标、设备寿命等，而在控制方面，负荷控制方法需要进一步研究。微网之间的互联、多代理、分散和集中控制过程为微网在电网中的发展带来了新的问题。现存文献都试图解决微网的不确定性，以及对不确定性进行准确的建模，使网络具有抗波动的鲁棒性，但当多种不确定变量同时存在时，需要一种综合的建模方法。 未来的微网与能源、信息技术的融合包含信息与计算嵌入微网能源、微网能源融入广域信息网络、基于信息的微网智能化等。同时，通过借助物联网、云计算、数据挖掘等新兴技术，为灵活地整合、管理、调度分布式资源奠定基础，提倡电网与用户的互动，将大大提高系统运行能力和接纳可再生能源的能力，进一步解决大规模分布式可再生能源的接入和消纳问题。
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user: 摘要 随着经济的发展，我国的人口问题越来越突出，尤其是人口老龄化问题。人口问题是制约许多国家发展的重要因素。本文对我国目前人口老龄化及经济发展的现状进行了分析，通过灰色系统模型对未来我国65岁及以上老年人口占总人数之比，以及人均GDP的走势进行预测。预测结果表明，我国人口老龄化问题已成为经济社会发展的瓶颈，未来二十年，老年人口数将呈现明显上升态势，并且随着我国经济的不断发展，老龄化问题愈加明显。鉴于此，本文对我国应对人口老龄化问题制定合理的人口控制政策，同时提出相应的养老问题应对措施。
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user: 1. 引言 人口老龄化是世界人口发展的必然趋势。根据2010年《中国人口老龄化与老年人状况蓝皮书》显示，我国自1999年进入人口老龄化社会以来，人口老龄化呈逐年加剧态势，严重制约经济发展。经济快速发展的同时，人口结构变化明显，人口老龄化程度逐年加深。政府一直高度重视人口老龄化问题。2017年10月，习近平主席在十九大报告中指出要积极应对人口老龄化，构建养老、孝老、敬老政策体系和社会环境，推进医养结合，加快老龄事业和产业发展。 随着生育率下降和人类平均寿命延长，老龄化已经成为全球普遍现象。而中国长期施行计划生育政策，老龄化情况更加严重。面对中国日趋严峻的人口老龄化问题，合理预测老年人口规模和人口老龄化发展趋势，为政府制定相关人口政策提供数据和理论支撑，成为当前深入研究和亟需解决的问题。
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user: 2. 文献综述 灰色系统理论是基于研究系统内个因素之间具有不确定关系而建立起来的一门学科理论，其关联度分析方法以各因素发展动态趋势为立足点，对样本的大小没有过多的要求，也不需要很强的分布规律。灰色系统预测模型能充分挖掘和利用样本信息数据中的显信息和隐信息，在样本数据信息不充分、无较好规律的情况下进行较为精确的预测。因此，自灰色系统理论创建以来，已经被广泛应用于工业、农业、经济、环境和军事等各个领域。 近几年，学者们致力于对区间灰数这一表征系统发展和变化指标进行深入的探索和研究。叶璟等提出的基于广义“灰度不减”公理的区间灰数预测模型和基于函数变换的区间灰数预测模型都取得不错的预测效果。曾波等提出了基于灰数带和灰数层的区间灰数预测，该方法应用灰数预测，该方法中应用灰数层的面积挖掘区间所蕴含的几何意义，通过计算灰数层面积以及灰数层中位线中点的坐标，再不损失已有灰数信息的条件下，将区间灰数序列转变为实数序列，并建立一种基于区间灰数的GM(1，1)预测模型，在曾波的研究基础上推广并扩充了由区间灰数生成实数序列的方法，由变权的均值生成思想取代非偏生成的提醒面积和中位数中点的纵坐标这两种区间灰数的处理方法，并引入权值λ建立灰色区间数预测模型，通过遗传算法(GA)来寻找最优权参数，使得由区间灰数提取实数序列的建模过程的搜索范围扩大到了整个灰数带中；然后以平均相对误差最小目标函数在大范围内借助优化算法GA来搜索最优的权值，从而保证用来建模的灰数序列是最有信息，以此提高预测精度。 人口的数量和结构是影响经济社会发展的重要因素。我国人口老龄化带来或将带来一系列的问题，其直接后果之一就是随之而来的劳动力年龄结构的老龄化，这必将对经济发展和劳动生产率的提高带来消极的影响。因此本文建立灰色预测模型对老龄人口比例及人均GDP发展进行预测，以此来分析我国的老龄化程度与经济发展之间的关系。
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user: 3. 中国老龄化现状及成因分析 3.1. 中国人口老龄化现状 老龄化社会是指老年人口占总人口达到或超过一定比例的人口结构模型。按照联合国的新标准是一个地区65虽以上老人占总人口的7%，即该地区视为进入老龄化社会。本文主要从人口数量、人口老龄化率、人口结构指标来分析老龄化的现状。 从中国人口总量和各年龄组人口数上分析。目前，中国人口增速保持稳定增长，总人口数持续攀升，2018年末总人口数上升至13.95亿。其中，少年人口数量(0~14岁人口数)呈现出逐年下降的趋势。近年来，受到国家“二孩政策”的影响，少年人口数量有所上升，由于新育儿观的逐渐形成以及养育子女成本不断提高，少年人口数量的增加并不明显。15~64岁劳动力人口数量资2013年呈现下降趋势至2018年劳动力人口数量下降至9.93亿。中国主要从事劳动的这部分人口总量开始出现负增长。根据统计局数据显示，2009~2018年，65岁及以上人口数量增速为4.28%。老年人口增速有所加快，短期内老龄化加速发展趋势出现不可逆的现象 [ 1 ]。 从人口老龄化衡量指标上分析，2001年中国人口老龄化率达到7.10%。至2018 年，人口老龄化率达到11.94%，中国65岁及以上人口数量的增速为3.60%，可见中国人口老龄化发展迅速。 在人口结构指标上，主要从人口总抚养比、少儿抚养比和老年抚养比这三个层面分析。总抚养比的大小取决于少儿和老年抚养比的相对变化。由于长时期受到国家人口政策的影响，中国少儿抚养比总体上出现下降趋势。与此同时，随着医疗事业的迅速发展，中国人口预期寿命不断延长，人口结构逐渐老化，中国老年抚养比逐年上升。2000年，中国人口总抚养比为42.6%，少儿抚养比为32.6%，老年抚养比为10%。中国少儿抚养比呈现逐年下降趋势，老年抚养比呈现逐年上升趋势，人口总抚养比呈现先下降后上升的趋势。2010年之前，由于少儿抚养比下降幅度超过老年抚养比增长幅度，人口总抚养比总体上呈现下降趋势；但2010年之后，少儿抚养比出现上升趋势，老年抚养比加速上升，导致人口总抚养比呈现逐年上升。因此，在2010年中国人口总抚养比达到近些年的最低值，这就意味中国人口的红利时期即将过去，未来的人口负担将会越来越重。 基于老年人口数、人口老龄化率和老年抚养比的分析，中国人口老龄化加速发展已是不争的事实。如何减轻老龄化对于经济增长的影响，可能是未来学术研究的方向之一。 3.2. 中国人口老龄化特征及成因分析 本文认为，人口老龄化的成因主要来自于出生率和死亡率的综合影响。 一方面，近些年，中国人口出生率受到计划生育政策的影响呈现逐年下降的趋势。同时中国人口死亡率常年趋于稳定，中国人口出生率影响了人口老龄化的进程。由此可见，人口基数大，叠加计划生育效应，出生率被压制，导致我国老龄化的速度比其他国家都要快 [ 2 ]。 另一方面，随着现代医疗卫生事业逐步发展和营养水平的不断提高，中国人口预期寿命得到延长，2010年人口预期寿命达到74.83岁。随着时间的推移，中国人口年龄结构的更替，人口结构老化逐渐加速，人口老龄化程度将呈现不可逆的趋势 [ 3 ]。根据部分学者的推算和分析，2055年中国劳动力人口降至7.63亿人，少年人口降至1.89亿人，老年人口达到3.84亿人的最大值 [ 4 ]。由此可见，生育率的下降和人口年龄结构的转变导致了中国人口老龄化现象的出现。当中国进入老龄化阶段以后，生育率的减退和预期寿命的增加促使人口老龄化加速发展。 随着我国人口年龄结构老龄化的到来，正确认识人口老龄化发展的趋势以及将会产生的社会经济后果至关重要。以邻国日本为例，早在1970年，日本的老龄化程度就达到了7.1%，比中国早30年进入人口老龄化社会，目前已成为老龄化最严重的国家，对日本经济的增速产生巨大的负面影响。日本政府无法像过去方便地从养老金中提钱，因为储蓄养老金的人变少了，而65岁需要养老金生活的人增加了，这导致日本政府可用于投资的资金减少。 然而，我们也应摆正心态。人口老龄化是社会发展的必然趋势，它虽然会给经济带来一定的负面影响，但与人口老龄化相关的产业也是几代发展的朝阳产业，只要把握基于，积极应对人口老龄化，发展蕴含其中的朝阳产业也可在一定程度上削减人口老龄化的影响，从而促进经济的可持续发展 [ 5 ]。
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user: 4. 数据来源 本文从世界银行数据库中获取中国1971年至2019年65岁和65岁以上的人口总数和中国的总人口数，将65岁和65岁以上的人口总数占总人口的百分比设置为人口老龄化程度指标。为了能够更好地运用GM灰色系统模型同时更清晰地呈现出拟合结果，本文将中国65岁和65岁以上的人口总数占中国总人口的百分比乘以10 5 后作为老龄化系数。就相同研究区间，本文还获取了中国人均GDP作为经济发展指标，进一步分析人口老龄化与经济发展之间的关系。
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user: 5. GM模型理论概述 5.1. GM模型及其特点 灰色系统理论是关于信息不完全或不确定的系统的控制理论。该理论是中国控制理论学者邓聚龙教授于1982年3月在国际上首先提出，用于揭示系统内部事物连续发展变化的过程。灰色系统理论的研究对象是“部分信息已知、部分信息未知”的“贫信息”不确定系统，它通过“部分”已知信息的生成、开发，实现对现实世界的确切描述和认识。其研究的主要内容包括以灰色朦胧集为基础的理论体系，以灰色关联空间为依托的分析系统，以灰色序列生成为基础的方法体系，以灰色模型(GM)为核心的模型体系，以系统分析、评估、建模、预测、决策、控制、优化为主体的技术体系 [ 6 ]。 灰色模型是用时间数据序列建立系统的动态模型，把一组离散的、随机的原始数据序列经m次累加生成，生成规律性较强的累加生成序列，从而达到使原始序列随机性弱化的目的，然后对累加生成序列建模，最后再进行m次累减生成还原成预测值。GM(1，1)模型适用于具有较强指数规律的序列，用其进行短期预测会得到一个较理想的结果，但随着时间的推移，灰色GM(1，1)模型预测误差会越来越大，模型精度较差。因此，本文考虑建立GM(2，1)模型进行预测，能充分体现人口增长的规律，进行较长时间的预测且效果较为理想。 5.2. GM模型原理及步骤 5.2.1. GM(1，1) GM(1，1)模型是最简单的灰色系统模型，其基础是常微分方程的解析解，GM(1，1)微分方程直接求解的建立过程如下 [ 7 ]： 假设有一个变量x(t)是时间变量t的函数，它满足一阶常微分方程条件： d x ( t ) d t + a x ( t ) = b 这里，参数a和b是两个常系数。该微分方程也可以变为如下的形式： d x ( t ) d t + a x ( t ) − b = 0 假设参数C是任意常数，那么，该微分方程的解析解或者通解为： x ( t ) = b + e a ( C − t ) a 如果x(t)有一个初值，在t = 0时，初值为x(0)，那么，x(0)也满足这个解， x ( 0 ) = b + e a C a 因此，常数C满足关系式： e a C = a x ( 0 ) − b 代入微分方程的通解，就有： x ( t ) = b a + ( x ( 0 ) − b a ) e − a t 该函数具有指数函数的特征，由于其对于参数a和b的依赖性很强，而参数a和b又是未知的，且在正常情况下不易估计，因此，该模型也被称为灰色系统。由于只有一个变量x(t)，且是一阶微分，所以记为GM(1，1)。 5.2.2. GM(2，1) GM(2，1)模型是一个包含二阶方程和一个未知量的灰色模型，它通过用无明显规律的序列生成一组有明显指数规律的生成数来构建二阶微分方程，再利用二阶微分方程的通解来描述这一组生成数的变化规律，描述这种变化规律的过程称为白化 [ 8 ]。GM(2，1)白化微分方程模型建立过程如下： 假设变量x(t)是关于时间t的二阶常微分方程的解，满足条件： d 2 x ( t ) d t 2 + a d x ( t ) d t + b x ( t ) = 0 则该微分方程的通解为： x ( t ) = C 1 e ( − a − a 2 − 4 b ) t 2 + C 2 e ( − a + a 2 − 4 b ) t 2 为了编程方便，我们对该关系式予以简化，使得： x ( t ) = C 1 e m t + C 2 e k t 这里，存在关系式： m = − a − a 2 − 4 b 2 k = − a + a 2 − 4 b 2 C 1 = x ( 0 ) e k − x ( 1 ) e k − e m C 2 = x ( 1 ) − x ( 0 ) e m e k − e m 参数C 1 和C 2 的确定来源于两个特解条件，当t = 0，1时： x ( 0 ) = C 1 + C 2 x ( 1 ) = C 1 e m + C 2 e k
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user: 6. 实证结果及分析 6.1. 中国老龄化人口的灰色GM灰色系统模型拟合结果 6.1.1. GM(1，1) 图1. 基于GM(1，1)中国老龄化系数拟合图 虽然本文定义拟合次数h = 5，即进行了五次拟合，拟合结果如图1所示，但是从拟合结果可以看出，除了小数位数后五位有些许差别之外，拟合结果a，b的5组取值相差不大。 因此，本文将拟合的参数结果确定为a = −0.03，b = −37.85。 拟合的GM(1，1)模型为： x ( t ) = 37.85 0.03 + ( x ( 0 ) − 37.85 0.03 ) e 0.03 t 6.1.2. GM(2，1) 图2. 基于GM(2，1)中国老龄化系数拟合图 同样地，本文将模型循环拟合5次，并生成如图2所示的拟合图形。与GM(1，1)的预测结果情况相类似，拟合参数除了小数点后五位数不一致，参数结果大小基本相同。 因此，本文将GM(2，1)中国人均GDP预测模型参数确定为：C 1 = 14.7477；C 2 = 3801.4465；m = −91.5498；k = 0.0207。 拟合的GM(2，1)模型表述为： x ( 1 ) = 14.7477 e − 91.5498 + 3801.4465 e 0.0207 6.2. 中国人均GDP的灰色GM灰色系统模型拟合结果 6.2.1. GM(1，1) 图3. 基于GM(1，1)中国人均GDP预测 同样地，本文拟合出人均GDP预测模型地参数结果，a = −0.11，b = −7.61，拟合图形如图3所示。 拟合的GM(1，1)模型为： x ( t ) = 7.61 0.11 + ( x ( 0 ) − 7.61 0.11 ) e 0.11 t 6.2.2. GM(2，1) 图4. 基于GM(2，1)中国人均GDP预测 同样地，本文将模型循环拟合5次，并生成如图4所示的拟合图形。与GM(1，1)的预测结果情况相类似，拟合参数除了小数点后五位数不一致，参数结果大小基本相同。 因此，本文将GM(2，1)中国人均GDP预测模型参数确定为：C 1 = −1.4574；C 2 = 120.1120；m = −21.9032；k = 0.0935。 拟合的GM(1，1)模型表述为： x ( 1 ) = − 1.4574 e − 21.9032 + 120.1120 e 0.0935 就模型拟合程度来看，GM(1，1)对人均GDP的拟合结果比GM(2，1)更优，主要体现在前者在2000年和2020年的数据偏离程度明显弱于后者。 6.3. 误差系数分析 Table 1 GM model’s error coefficient analysis tabl 误差指标 AdjR 2 RMSE GM(1，1) GM(2，1) GM (1，1) GM(2，1) 老龄化预测结果 0.9590 0.9746 273.1081 295.2906 人均GDP预测结果 0.9380 0.8753 461.6371 564.5168 表1. GM灰色系统模型误差系数分析表 从表1来看，GM(1，1)模型对老龄化程度预测结果的拟合度较高，调整后的R 2 大于0.97，但是对人均GDP预测结果的拟合度低于0.9。因此，在综合考虑误差系数后，本文对老龄化程度采用GM(2，1)模型预测的结果，对人均GDP采用GM(1，1)模型预测的结果。 6.4. 预测结果分析 根据结果显示，中国老龄化人口数量在近十未来年呈持续上升趋势，从2020年的10，463.30万人到2030年的15，817.80万人，人口増长5354.50多万；另外，中国人均GDP在近十未来年呈急剧上升趋势，从2020年的12，826美元到2030年的121，504美元，増长108，678美元。可以观察到，2020年之前，人均GDP的增长速度明显小于老龄化人口的增长速度，而2020年之后，中国老龄化人口在2020~2030年将呈现近似线性的增长趋势，说明控制力度较为稳定，而人均GDP在此期间呈现指数型增长，增长速度远高于老龄化人口，实现高速增长。
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user: 7. 结论及建议 我国从2000年以来65岁及以上老年人口数量和抚养比两者均呈现上升的趋势，到2018年，我国65岁及以上老年人口数达到16，658万人，占我国人口总量的11.9%，老年抚养比达到了16.8%。2019年我国的人均预期寿命达到了76.1岁。基于灰色系统模型对我国未来老年人口数量进行了预测，通过精度检验结果显示这种方法预测精度高、可信度高，适合中长期人口的预测，预测结果同时显示我国未来老年人口数量是在不断增长的。由此可见，我国人口老龄化的形式是非常严峻的，为了应对人口老龄化危机，我们必须采取以下合理措施进行有效应对。 我国巨大的老年人口数量意味着我国政府和家庭的养老压力在不断加剧，同时也意味着我国需要大力发展养老行业，我国的养老市场具有很大的潜在力和发展力。因此，政府可以加大对养老行业的扶持力度，鼓励企业创新养老的模式，扩大养老行业专业的人才规模，在解决了老年人的养老问题的同时，也促进了我国养老行业的发展。 二胎政策在我国已经全面落实。这一政策从一定程度上可以改善我国的人口年龄结构，是一项积极应对人口老龄化的有效措施。但是想要使我国的人口得到均衡发展，需要提高我国的公共服务能力，加大对义务教育方面的投入，相应的配套措施需要同步完善。 为了应对我国的人口老龄化问题，政府需要制定合理的退休政策和养老金制度，建立健全城镇居民的养老保险体系，加大对缴纳养老金的宣传力度，使越来越多的人能够主动地加入到缴纳养老金的队伍中来。 虽然我国的医疗水平和生活水平在不断地提高，我国人均寿命也在不断提高，但是我国普遍老年人的健康状况令人担忧。因此，老年人需要提高自我的养老能力，社区可以鼓励老年人在身体允许的情况下积极参与到社会活动中，对老年人进行养生知识的宣传，提高老年人自我保健的积极性，这样老年人的身体健康一定程度上会减轻家庭中年轻人的养老压力 [ 9 ]。
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user: 摘要 CANVAS@SJTU在线教学平台是构建智慧学习环境的重要组成部分，智慧教室的建设相对滞后，但仍非常重要。CANVAS@SJTU和智慧教室共同构成的智慧学习环境覆盖了学习环境的实体和虚拟空间。在这种智慧学习环境下智慧学习方式具有独立自主学习、群体协作学习、批判性学习和创新性学习的特点；基于CANVAS@SJTU教育平台，智慧学习方式应当是知识学习–能力培养–人格塑造一体化的新型学习模式，这对于完成教学目标、提高教学效果、培养创新性人才具有积极的科学意义。
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user: 1. 绪论 现代信息技术与教育的有机结合促使了智慧教育的产生，智慧教育的发展极大地改变了传统的教育理念和教育范式，对人才培养、科技进步和社会发展均具有积极意义 [ 1 ]。从小学、初中、高中到大学的教学过程中均可看到智慧教育的影子，其中智慧学习是智慧教育的一个重要组成内容。智慧学习强调以学生为中心，突出学生的自主学习，将学生的学习效果作为核心评价标准，并带给学生一种完整的共享、开放、协作和创新的学习新模式 [ 2 ]。5G技术和人工智能技术的迅猛发展为智慧教育和智慧学习创造了良好的技术条件，智能终端的普及为智慧学习创造了更为便捷的生态环境，目前处于智慧学习探索的良好时机，这是发展智慧学习的有利条件 [ 3 ]。同时也要意识到实施智慧学习所面临的困难和不足，这其中包括1) 智慧学习的基本方式没有建立。由于目前是智慧学习发展的初级阶段，无论国内外均没有一套完整的、可靠的、成功的智慧学习方式可以参考和借鉴。2) 智慧学习的内涵具有复杂性。全世界的教育系统及人才培养方式各不相同，不同年龄阶段的学习内容和学习目的千差万别，这些都增加了智慧学习实施的难度。3) 对智慧学习的重要性认识不足。这导致在教育中对智能设备的投入不足，同时对智慧学习提高学生学习效果心存怀疑。因此要在各级教育中实施智慧学习依旧任重道远。 在线教育平台可以为智慧教学提供一个很好的探索和实施场地，如Blackboard平台 [ 4 ] 和Moodle平台 [ 5 ]。相比而言，CANVAS在线教育平台 [ 6 ] 起步较晚，但发展很快，目前已超越Blackboard和Moodle占据北美在线教育市场第一位，而且已有很多世界一流大学陆续使用CANVAS作为校级在线教育平台，并取得了良好的教学效果。它能够满足创建课程、管理资源、交流互动、学习评测、学习行为数据记录与分析、移动学习等多种教学需求，能够有效支撑课堂教学、混合式教学、翻转课堂、在线教学等多种教学场景，具有较大的国际影响力、较好的运行稳定性、教师和学生容易操作、较好的标准化、较好的开放性和灵活性等优点，这对于实施基于CANVAS的智慧教学方式的探讨提供了良好的实施平台和成功的参考经验。基于CANVAS教育平台，实施智慧教育和智慧学习将是一个富有积极意义的探索和尝试，同时对其他工程类课程的智慧教学具有积极的参考和示范作用。
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user: 2. CANVAS@SJTU在线教学平台 上海交通大学目前已引进CANVAS在线教育系统，并进行了汉化和修改，推出了以本科生教学为主的在线教育平台CANVAS@SJTU [ 7 ]。该平台系统主要包括以下功能：课程信息、课程通知、课程讨论、作业检测、成绩管理、日常管理、学生管理、文件管理等，可有效提升教学各项活动。通过四步可快捷建立课程：1) 登录系统平台，CANVAS@SJTU平台的网址是http://oc.sjtu.edu.cn，师生可使用各自的账号jAccount进行登录。进入平台后在控制面板，老师可看到本学期开设的所有课程，包括上课时间、上课地点、选课学生的信息。2) 搭建课程框架。可以章节和教学周为顺序创建课程单元。3) 添加课程内容，包括各类课件、思考题等，文件的格式可以是PDF、DOC、PPT等，也能上传视频文件和图片。4) 预览并发布课程，只有发布后学生才能看到相关课件内容，并进行相应的教学活动。在此控制面板上有按键实现发布和取消，便于教师进行调整和修改。在发布前还可以学生视图模拟学生身份访问课程网站、浏览课程内容并完成设定的学习任务，检查课程网站是否存在需要修改和调整的地方。通过这四个简单的步骤就可以实现一门课程的在线建立。 在后台技术管理方面，在线教育平台CANVAS@SJTU由学校的教育技术中心负责技术方面的支持和疑问解答，这有效地保证了该平台的正常运行。经过教育技术中心老师到各学院的介绍和推广，目前上海交通大学的本科生教学基本上都在CANVAS@SJTU平台上搭建了相应的课程框架，包括工科、理科、医学、文科等学科的专业基础科、必修课、通识核心课、通选课等近千门课程，参与的学生包括国际学生近三万人。该平台目前主要是中文版，以后有必要采用原版页面(英文版)，特别是对于国际试点班、以英语教学和双语教学为主的课程可直接采用英文版页面。2019年该系统平台已运行良好，所以在2020年上半年在线教学过程中该系统发挥了重要的作用，同时也从积极推动了该系统的推广、验证了该系统建立的稳定性和必要性。
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user: 3. 基于CANVAS@SJTU的智慧教育 3.1. 智慧学习环境的建设 为了配合智慧教育的实施，特别是智慧学习环境，上海交通大学建立了基于互联网、物联网技术集智慧教学、人员考勤、环境智慧调节、视频监控及远程控制于一体的新型现代化智慧教室系统，并对全校师生开放 [ 8 ]。该系统中共包括近30间智慧教室，由教务处教学运行管理办公室负责智慧教室的日常安排，由教育技术中心负责智慧教室的技术服务。智慧教室能够容纳18~40人，所包含的装备包括云录播、无线投屏(Apple TV、Sharelink)、投影、视讯会议系统、双人桌 + 单人椅(可自由组合桌椅)。该智慧教室具有以下几个特色：1) 云端笔记。作为一种高科技记忆白板，只需要关注智慧课堂公众号和CANVAS@SJTU系统，学生就能通过云端共享获得老师写的板书和上课的课件内容，这样学生可以专注上课，而不用担心来不及记笔记。2) 刷卡考勤。每间智慧教室门边都配置有考勤机，用手机上的校园卡轻轻一扫，签到信息便自动发送给相应的上课老师，免除了繁琐而费时的点名过程，为正常教学节约了宝贵的时间。3) 共享课堂。智慧教室里任课老师和选课学生电脑/移动终端里的学习资源，借助Miracast和airplay等无线投屏设备可以实现实时共享服务，便于大家最大限度地获得与课程相关的各类信息；借助多部4K高清摄像头可自动跟踪老师的教学过程，并对整个教学过程实行云录播，便于教师和学生课后查阅回放。利用智慧教室里的远程交互系统和CANVAS@SJTU系统，还可轻松实现跨地区交互和远程教学。4) 数据诊断。智慧教室里任课老师利用电子白板演示课件，学生用答题设备对问题做出自己的选择，整节课上每个学生操作的每个步骤都会被系统记录下来，后台系统利用一些数学模型和分析软件进行精确分析，并结合CANVAS@SJTU系统，可以为每个学生生成一份教学效果诊断书，从而达到精准教学目的。作为学校创新教学的阵地，“智慧课堂”一直秉持着“服务教学、应用为主”的根本理念，致力于改变教和学的方法，拓展学生思维能力，提升教学效果。智慧教室的建设有力地支撑了智慧教育(智慧学习环境)在上海交通大学的开展和实施。智慧教室和CANVAS@SJTU共同构成了智慧学习环境，完全覆盖了学习环境的实体和虚拟空间。 3.2. 智慧学习方式的构建 基于以上智慧学习环境，整个教学活动将人力资源(包括老师、学生等)–学习资源–社会资源紧密地联系起来，势必有效提高教学效果，完成各项教学指标。这既体现了“起点高、基础厚、要求严、重实践、求创新”的优秀教学传统，也体现了以提升人才培养质量为核心、以培养创新型领袖人才为目标的现代教育教学改革方向，更符合“知识探究、能力建设、人格养成”三位一体的人才培养理念，对于形成完备的创新人才培养体系具有积极的推动作用。这种智慧学习方式必将是知识–能力–人格培养一体化的创新性学习模式。借助CANVAS@SJTU教学平台，教师课前可对课堂进行精细设计，包括教学内容组织、教学目标设定、课程节奏控制、学生互动环节等，并根据上课需要实时发布教学和学习资源。利用校园网络，学生在自己的智能终端上登录CANVAS@SJTU系统可实时获得相应的信息，并对其作出反馈，在这种信息交互过程中，引导学生积极参与教学中，并充分调动他们学习的主动性和学习兴趣，将其课堂内的学习延伸到互联网相关的知识，甚至学生可根据自己的兴趣获得本知识点或本学科以外的信息，这对于拓展学生的知识面大有裨益，反过来也会加深对本知识点的理解，这体现了学生自主学习的特点。学生课外遇到难题可以通过CANVAS@SJTU教学平台向老师和同学们提出，通过相互讨论共同解决其所遇到的各类疑问；老师也可以在课堂上利用CANVAS@SJTU平台组织小组讨论，这些均可实现学生相互协作的学习模式。基于CANVAS@SJTU平台，学生对于知识的理解不再局限于书本，反而会追踪最新的研究成果对以前的知识提出质疑，这将把学生的被动学习转化为批判性学习，在知识探究过程中会激发他们的创新精神，这种学习方式一定程度上具有创新性学习的特点。总之，基于CANVAS@SJTU平台使得学生的学习具有独立自主学习、群体协作学习、批判性学习和创新性学习的特点。对于教师而言，CANVAS@SJTU平台能更好地实现教学相长的教学规律。学生在学习知识的过程中，借助CANVAS@SJTU平台和智慧教室，其学习能力、独立自主能力、相互协作能力、口头表达能力、领导组织能力等同时得到了锻炼和提高，说明智慧学习能够完成知识学习和能力培养同时进行的重任。在教学过程中，可将人类历史发展、国家精神、人文素养贯穿起来，科学没有国界但科学家有国界，国家的发展和强大离不开每一个中国人的努力奋斗，这种家国情怀可融于课件资源、课外阅读和小组讨论中，潜移默化地让学生们意识到自己所肩负的历史使命，个人利益必须符合基体利益和国家利益。所以智慧学习将是知识学习–能力培养–人格塑造一体化的创新性学习模式。
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user: 4. 结论 CANVAS@SJTU在线教学平台和智慧教室是构建智慧学习环境的重要组成部分，它们共同构成了智慧学习环境的实体和虚拟空间，相比而言智慧教室的发展相对滞后。基于CANVAS@SJTU平台的智慧学习方式具有独立自主学习、群体协作学习、批判性学习和创新性学习的特点，这种智慧学习方式应当是知识学习–能力培养–人格塑造一体化的新型学习模式，这对于形成完备的创新人才培养体系具有积极的推动作用。
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user: 摘要 马克思主义是在实践中产生的无产阶级思想的科学体系，数学是人们在解决实际问题中构建起来的知识体系，它们之间相互联系、相互影响、相互促进。本文我们探讨数学思想中渗透的马克思主义哲学理论。
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user: 1. 引言 许多年前数学专业的毕业生拿的是哲学学位。数学是自然科学的一部分，数学与哲学相互渗透、相互影响、相互促进。用辩证唯物主义思想指导数学学习有利于帮助提高辩证分析能力，理解数学系统关系的整体性、对立性与统一性。客观地认识与探讨数学哲学观，不但有助于获得哲学观点和数学知识，也是发展思维结构整体性的基础。
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user: 3. 小结 通过对例题1和例题2的分析，我们看到数学思想中渗透的马克思主义哲学原理：物质世界的运动是绝对的，而物质在运动的过程中又有某种暂时的静止，静止是相对的 [ 1 ]。通过对例题3和例题4的分析，我们看到数学思想中渗透的马克思主义哲学原理：事物的发展总是从量变开始的，量变是质变的必要准备，质变是量变的必然结果 [ 1 ]。但马克思主义哲学原理不仅应用于数学领域，它还应用到自然科学、政治、经济、法律以及宗教等各个领域。所以学好马克思主义基本哲学原理，有助于培养学生运用马克思主义哲学的观点去分析问题、解决问题的能力，提高学生的政治理论素质和思维水平；为学生正确理解马克思主义，确立社会主义信念，自觉坚持党的路线、方针和政策打下坚实的基础。
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user: 摘要 近年来，政府部门对环境保护与生态文明建设的重视程度越来越高，这是因为经济发展和环境污染这两个话题总是紧密相关的。本文采用2007至2019年浙江省环境经济数据，选取其中具有代表性的环境污染与经济发展指标，构建了浙江省废水排放量、工业废气排放量、工业固体废物排放量与GDP的计量模型，从而对浙江省环境污染物排放的库兹涅茨曲线特征进行了实证分析。结果表明：浙江省2007至2019年废水排放量、工业废气排放量、工业固体废物排放量与GDP拟合曲线呈现倒“U”型曲线关系，环境状况总体向好发展。
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user: 1. 引言 1971年的诺贝尔经济学奖获得者库茨涅兹在1955年首次提出“随着经济的增长，收入不平等先呈现出加剧的趋势，后得到改善。”随后，普林斯顿大学的经济学教授和罗斯曼与克鲁格在1991年率先对环境的质量与人均收入这二者之间的关系进行实证研究，其研究结果表明：随着经济的增长，环境破坏程度也是先加剧后得到改善的。于是，学者们将此类关系称之为库茨涅兹曲线(EKC)。随着时间的推移以及研究的不断深入，库茨涅兹曲线(EKC)的应用范围也在不断地扩大。 随着我国经济的不断增长，环境污染的问题也日益严重。党的“十九大”报告表明要不断加大对生态环境的保护力度，以期实现生态环境和经济有效增长的可持续协调发展。经济发展会造成环境破坏，从而影响到我们的正常生活，但是保护环境却很可能会对经济发展起到一定的制约作用。因此，研究环境污染与经济发展之间的关系，是我们应当迫切关注的话题。本文主要利用库兹涅茨曲线对经济指标和环境污染指标之间的关系进行分析。为了更深度探究经济发展和环境污染之间的关系，本文以浙江省为例，并从环境库兹涅茨曲线模型出发，通过选取并整理2007年至2019年浙江省的人均GDP和三种具有代表性的污染物指标数据，运用Python语言对其关系进行走势分析，并在此基础上，结合当前经济发展的方向，为浙江省的生态文明建设提供理论依据。