DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 实例分析 3.1. 池塘水华主要理化因子 为了利用神经网络预测出水华发生，需要收集大量的淡水养殖池塘的历史数据。本文收集2016年MathCup大学生数学建模竞赛A题的数据，以1号池为例，对1号池2个观测点的数据进行平均，最终得到池塘1到15周各个理化因子与浮游生物量的数据。将浮游生物总量作为主成分分析的因变量，自变量包括总磷、磷酸盐磷、总氮、硝态氮、亚硝态氮、铵态氮、溶解氧、COD、水温、PH、盐度、透明度、总碱度。 根据主成分分析法的具体步骤，利用MATLAB对理化因子进行求解。首先对原始观测数据进行标准化处理，其次计算相关系数矩阵，接着计算特征值和特征向量，最后计算各个指标的贡献率。根据各个指标贡献率的大小关系，确定影响水华发生的指标。其中各个理化因子的特征根和贡献率及评价值见表1，从表1可看出，总氮的贡献率为31.9345%，透明度贡献率为23.6956%，溶解氧贡献率为12.5598%，铵态氮贡献率为10.1669%，盐度贡献率为8.2344，总磷贡献率为6.2346，COD贡献率为3.6718%，因此贡献率排名前七的累积贡献率高达96.5177%。为此选取13个理化因子中贡献率排名前七的因子代替原变量。 根据主成分分析进行指标筛选，最终筛选出评价值排名前7的作为引起水华发生的理化因子，即总氮、透明度、溶解氧(COD)、铵态氮、盐度、总磷，溶氧作为池塘水华的主要因子，并作为BP神经网络输入样本。最后，可得到引起水华的7个主要指标和浮游生物量数据如表2。 Table 1 Principal component solution data shee 理化因子 总磷 磷酸盐磷 总氮 硝态氮 亚硝态氮 铵态氮 溶解氧 特征根 0.9392 0.1251 4.7902 0.0186 0.3140 1.5250 1.8840 贡献率 6.2546 0.8342 31.9345 0.1237 0.1251 10.1669 12.5598 评价值 0.0112 −0.2643 0.5756 −0.5047 −0.2229 0.3419 0.4812 排名 6 9 1 11 8 4 3 理化因子 COD 水温 PH 盐度 透明度 总碱度 特征根 0.5508 0.0027 0.0064 1.2352 3.5543 0.0582 贡献率 3.6718 0.0428 0.0429 8.2344 23.6956 0.3880 评价值 −0.0168 −0.8339 −0.5208 0.2568 0.5641 −0.4591 排名 7 13 12 5 2 10 表1. 主成分求解数据表 Table 2 The main physical and chemical factors of water bloom and biological data shee 周数 总磷 总氮 铵态氮 溶氧 COD 盐度 透明度 生物总量 mg∙kg −1 mg∙kg −1 mg∙kg −1 mg/L mg/L mg/L cm 10^6个/L 1 10.1891 8.8743 18.7008 5.12 21.90 1.80 28.00 52.73 2 8.3721 8.3905 20.0819 4.16 20.95 2.05 26.00 296.12 3 8.7440 7.8190 23.6535 3.20 20.00 2.30 24.00 274.41 4 9.3626 8.3797 25.2355 4.96 23.40 2.10 25.00 95.94 5 8.4130 8.0672 22.2213 6.72 26.80 1.90 26.00 231.88 6 9.9054 6.4773 30.3525 5.04 27.27 2.00 24.00 172.29 7 5.5932 2.7576 11.2677 3.36 27.73 2.10 22.00 505.65 8 6.9944 4.1013 16.2684 2.88 25.57 2.10 22.00 185.53 9 9.9059 4.8385 21.6749 2.40 23.40 2.10 22.00 36.24 10 10.8805 6.7343 17.6684 3.27 23.08 1.60 21.00 262.41 11 11.8625 8.2514 27.0140 4.14 22.75 1.10 20.00 466.12 12 8.7985 8.1177 12.0263 5.29 24.06 1.30 19.50 290.00 13 12.5384 9.5958 26.7652 6.43 25.36 1.50 19.00 554.71 14 13.6464 8.3491 24.0939 5.56 25.70 1.50 21.00 1064.82 15 14.2669 7.3688 19.7633 4.60 26.03 1.50 23.00 954.71 表2. 水华主要理化因子及生物总量数据表 3.2. 结果与分析 1) 模型的输入、输出参数的选择 本文用MTALAB 2015a进行神经网络训练，其中模型的输入层为各个主要理化因子，输出层为浮游生物总量，具体设计如下： 输入层：总氮、透明度、溶解氧、铵态氮、盐度、总磷，溶氧共7个单元作为输入层。 输出层：浮游生物总量共一个输出层。 2) 模型的结构设计 本文神经网络模型采用三层网络模型，输入参数为池塘1到15周的7个理化因子。对于隐含层节点的选取，通过构造不同隐节点数的网络进行训练，根据各层网络的误差对权值和阈值进行修正，并通过评价系数来判断拟合的效果。经过多次训练后发现，60个隐含节点的网络结构拟合效果最佳，因此网络拓扑结构为 7 × 60 × 1 。在训练过程中，选取logsig函数为输出层的激活函数，选取trainlm为训练函数。 3) 模型网络参数的选取及参数设定 参数设置为：net.trainparam.epochs = 10000为网络训练的最大次数，net.trainparam.lr=0.2;为学习效率，net.trainparam.show=200为每200轮显示一次。 4) 模型检验与仿真分析 对收集的数据分别对池塘浮游生物总量进行仿真分析，其结果如图2。通过观察浮游生物的预测曲线和实际数据预测曲线，可明显看出两者吻合度较高。此外，通过看评价系数 R = 0.9912 可得，评价系数接近于1，表明拟合效果较好，对浮游生物的预测具有一定的使用价值如图3所示。 图2. 浮游生物预测值与真实值对比图 图3. 神经网络拟合系数图
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user: 4. 结论 本文通过构建影响水华发生的理化因子，并利用主成分分析法筛选出池塘水华主要因子。其次构建水华神经网络预测模型，得出以下结论。 1) 通过主成分分析可得影响水华发生的主要理化因子，包括总氮、透明度、溶解氧(COD)、铵态氮、盐度、总磷。这7个理化因子的累积贡献率为96.5177%。 2) 所构建的神经网络模型，由于神经网络模型具有较强的非线性映射能力，经过训练后的预测值与真实值吻合度较高。 3) 基于主成分分析的BP神经网络降低了网络输入的层数，提高了程序运行效率，从而提高了神经网络的性能，对水华预测有较好的效果。
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user: 摘 要 本文基于Dickey-Full比率统计量研究了从单位根过程向分整过程变化变点，以及从分整过程向单位根过程变化变点的检验问题，并提出了用于确定检验统计量临界值的Sieve Bootstrap方法，数值模拟结果表明本文方法在单位根及分整过程原假设下都能很好的控制检验水平，在变点位置不是太靠后时，对两种备择假设下的变点都有较高的检验势，且在检验从单位根过程向分整过程变化变点时效果更显著。 关键词 :单位根过程，分整过程，变点，Sieve Bootstrap Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 过去三十年里，有越来越多的证据表明许多时间序列数据中存在从平稳向非平稳或从非平稳向平稳变点的变点，这使得关于持久性变点的检验问题受到统计学和计量经济学等领域的广泛关注，如Hakkio和Rush [ 1 ] 发现美国财政赤字数据中存在一个由平稳过程到单位根过程变化的持久性变点，Kim [ 2 ] [ 3 ] 等提出了一种残差比率统计量来检验由平稳过程向单位根过程变化以及从单位根过程向平稳过程变化的持久性变点，Perron [ 4 ] [ 5 ] 研究了具有结构变点的单位根检验问题，并提出Dickey-Fuller (DF)检验统计量。传统的DF单位根检验法应用到持久性变点检验问题中时，由于序列中单位根部分支配渐进性导致渐进分布不会随着样本大小而发散到负无穷，因此传统的DF检验无法区分从单位根过程向平稳过程变化的持久性变化变点。为此，Banerjee等 [ 6 ] 在单位根过程原假设下提出了能够检验持久性变点的修正DF统计量。Leybourne等 [ 7 ] 指出Banerjee等 [ 6 ] 构造的Dickey-Fuller型统计量存在不足，即当检测序列整段为平稳过程时检测结果仍然显示序列存在持久性变点，为此，Leybourne等 [ 7 ] 提出了一种 Dickey-Fuller比率统计量来解决此问题，结果表明Dickey-Fuller比统计量不论在单位根原假设还是平稳原假设下都不会出现拒绝原假设，认为数据中存在持久性变点的问题，且在备择假设下能够很好的检测这两个方向变化的持久性变点。 上述这些研究都只考虑的是单位根过程和短记忆平稳过程之间变化的持久性变点检验问题。由于在短记忆平稳过程和单位根过程之间还存在一类更为广泛的分整过程(或称为长记忆过程)，这使得单位根过程、短记忆过程及分整过程间变化变点的检验问题也收到广泛关注，如Hassler和Scheithauer [ 8 ] 基于Kim [ 2 ] 提出的比率统计量研究了从短记忆过程向长记忆过程变化变点的检验问题，Sibbertsen和Kruse [ 9 ] 在长记忆过程原假设下基于一种平方CUSUM方法研究了持久性变点的检验问题。本文基于Dickey-Fuller比统计量研究从单位根过程向分整过程以及从分整过程向单位根过程变化变点的检验检验。 由于Dickey-Fuller比统计量的临界值不可避免的会依赖长记忆参数值，为方便实际应用，本文提出通过Sieve Bootstrap方法来近似检验统计量的临界值。Sieve Bootstrap方法由Buhlmann [ 10 ] 于1997年首次提出，Poskitt [ 11 ] 指出Sieve Bootstrap方法在分整过程分析中有非常好的结果，Kapetanios [ 12 ] 提出了适用于分析非平稳长记忆时间序列的Sieve Bootstrap方法。Chen等 [ 13 ] 将Sieve Bootstrap方法应用到长记忆时间序列方差变点检验问题，Chen等 [ 14 ] [ 15 ] 基于Sieve Bootstrap方法进一步研究了从短记忆过程向长记忆过程变化变点，以及从平稳长记忆过程向非平稳长记忆过程变化变点的检验问题，收到了较好的效果。本文数值模拟结果表明，基于Sieve Bootstrap方法确定的临界值在单位根及分整过程原假设下都能很好的控制检验水平，且在备择假设下对两个方向变化变点都有较高的检验势。
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user: 2. 模型与假设检验 本文考虑如下分整模型： ( 1 − L ) d 0 X t = ε t ，           t = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ， 其中n为样本容量，L是滞后算子， d 0 为长记忆参数， ε t 为独立同分布随机变量，且 E ( ε t ) = 0 ， V a r ( ε t ) = σ 2 < ∞ ， X t 与 d 0 间的关系可被表示如下： X t = ∑ j = 0 ∞ w j ( d 0 ) ε t − j . 其中 w j ( d 0 ) = Γ ( d + j ) Γ ( d 0 ) Γ ( 1 + d 0 ) ，   0 ≤ d 0 ≤ 1 ；当 0 ≤ d 0 < 0.5 时 X t 为平稳序列， 0.5 < d 0 ≤ 1 时序列 X t 为非平稳序列，特别地当 d 0 = 1 时序列 X t 是一个单位根过程。 记 X t ~ I ( 1 ) ( d 0 = 1 ) ，   X t ~ I ( d 0 ) ( 0 < d 0 < 1 ，       且       d 0 ≠ 0 ) 。 本文研究以下两类变点检验问题： 1) 序列 X t 从 I ( 1 ) 向 I ( d 0 ) 变化的持久性问题假设检验，即检验原假设 H 0 1 : X t ~ I ( 1 ) ，                         t = 1 ， 2 ， ⋯ ， n . 备择假设 H 1 1 : X t ~ { I ( 1 ) ，                                                 t = 1 ， ⋯ ， k * ， I ( d 0 ) ，                                       t = k ∗ + 1 ， ⋯ ， n . 2) 序列 X t 从 I ( d 0 ) 向 I ( 1 ) 变化的持久性问题假设检验，即检验原假设 H 0 2 : X t ~ I ( d 0 ) ，                           t = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ， 备择假设 H 1 2 : X t ~ { I ( d 0 ) ，                                       t = 1 ， ⋯ ， k * ， I ( 1 ) ，                                                   t = k ∗ + 1 ， ⋯ ， n . 其中 k ∗ = [ τ ∗ n ] 为未知变点位置， [ ⋅ ] 表示取整数部分。 为了检验上述两类假设检验问题，采用Leubourne和Toylor [ 7 ] 提出的Dickey-Full比统计量： Ξ n ( τ ) = | D F f D F r | ， 其中 D F f ≡ inf τ ∈ Λ D F f ( τ ) ， D F r ≡ inf τ ∈ Λ D F r ( τ ) ， τ ∈ ( 0 ， 1 ) 且 D F f = [ τ n ] ( ρ ^ 1 − 1 ) ， D F r = [ ( 1 − τ ) n + 1 ] ( ρ ^ 2 − 1 ) ， ρ ^ 1 = ∑ t = 1 [ τ n ] X t − 1 X t ∑ t = 1 [ τ n ] X t − 1 2 ， ρ ^ 2 = ∑ t = 1 [ ( 1 − τ ) n + 1 ] X n − t X n − t + 1 ∑ t = 1 [ ( 1 − τ ) n + 1 ] X n − t + 1 2 。 对于给定区间 Λ = [ τ 1 ， τ 2 ] ⊂ ( 0 ， 1 ) ，统计量的值定义为： ，在原假设 H 0 1 下，当 Ξ n ( X ) 的值小于临界值时拒绝原假设 H 0 1 ，认为数据中存在从 I ( 1 ) 向 I ( d 0 ) 变化的持久性变点；在原假设 H 0 2 下，当 Ξ n ( X ) 大于给定临界值时拒绝原假设 H 0 2 ，认为数据中存在从 I ( d 0 ) 向 I ( 1 ) 变化的持久性变点。
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user: 3. Bootstrap方法 本文采用Rambaccussing [ 16 ] 提出的分数阶差分Sieve Bootstrap方法来近似临界值，其步骤如下： 1) 估计 X t 的长记忆参数 d 0 ，并记估计值为 d ^ 。 2) 对 X t 进行 d ^ 阶差分， ε ^ t = ( 1 − L ) d ^ ( X t − X t − 1 ) ，   t = 1 ， ⋯ ， n 。其中 ( 1 − L ) d ^ = ∑ j = 0 t a ^ j L j ，   a 0 = 1 ， a j = a j − 1 ( j − d ^ − 1 ) / j ，   j ≥ 1 。 3) 对 ε ^ 1 ， ⋯ ， ε ^ t 进行重抽样，得到新的序列 ε ^ i j ∗ ， ⋯ ， ε ^ n j * 。 4) 生成Bootstrap样本 Y ^ t j ∗ = ( 1 − L ) − d ^ ε ^ t j ∗ + z ^ t j ，其中 ( 1 − L ) − d ^ = ∑ s = 0 t b j L j ，   b 0 = 1 ， ， z ^ t j 是独立同分布的标准正态分布随机序列。 5) 计算统计量 Ξ n ( Y ^ t j ∗ ) ，重复步骤3~5 B次，取 Ξ n ( Y ^ t j ∗ ) 的 1 − α 分位数作为检验统计量在显著水平a 下的临界值。
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user: 4. 数值模拟 本节通过数值模拟检验所提方法的有效性，所有模拟通过R语言程序3.4.0版本下实现。数据由 A R F I M A ( 0 ， d ， 0 ) 模型生成，样本量n取200和500，长记忆参数 d 0 分别取0.2，0.4，0.6和0.8，变点位置 k ∗ = [ τ ∗ n ] ， τ 分别取0.25，0.5和0.75，Sieve Bootstrap循环次数B = 199，检验水平取10%和5%，长记忆参数的估计方法使用Robinson [ 17 ] 提出的Local Whittle估计，所得模拟结果都经过2000次循环得到。 表1给出了统计量 Ξ n ( X ) 在200和500样本量下的经验水平，由结果可以看出：统计量在 d 0 取0.2，0.4和1时可以很好的控制经验水平， d 0 取0.6和0.8时略高于检验水平，在500样本量下所得经验水平更加接近检验水平，结果说明Sieve Bootstrap方法可以有效的近似统计量的临界值。 表2给出了检验统计量在 H 1 1 和 H 1 2 下的经验势，由结果可以看出：在 H 1 1 下随着 d 0 取值的增大检验势变低， d 0 取0.2时更容易检测到变点，随着 d 0 增大到0.8时检验势递减到最低，说明当长记忆参数间隔越大越容易检测到变点。例如 n = 200 ， d 0 = 0.2 ，5%检验水平下统计量在不同变点位置的检验势分别为96.7%，98.4%，32.3%，而 d 0 = 0.8 时检验势分别为14.9%，24.8%和13%。变点位置同样对检验结果有显著影响，当 k ∗ = 0.5 ∗ n 时检验势要高于 k ∗ = 0.25 ∗ n 和 k ∗ = 0.75 ∗ n ，但在 k ∗ = 0.25 ∗ n 和 k ∗ = 0.5 ∗ n 时的检验结果较为接近，而当变点位置 k ∗ = 0.75 ∗ n 时检验势较低，这说明统计量 Ξ n ( X ) 对位置比较靠前的变点具有较好的检验效果，而当变点位置靠后时检测效果较差。在 H 1 2 下，统计量 Ξ n ( X ) 检验势结果同 Table 1 Empirical sizes of Ξ n ( X ) (% n = 200 n = 500 d 0 10 5 10 5 1 9.1 4.6 10.4 4.9 0.8 12.6 7.9 12 7.1 0.6 12.8 8.1 12.4 7.6 0.4 9.7 5.6 10.3 5.7 0.2 9.9 5.8 9.6 4.8 表1. Ξ n ( X ) 的经验水平(%) Table 2 Power values of Ξ n ( X ) (% I ( 1 ) ~ I ( d 0 ) I ( d 0 ) ~ I ( 1 ) d 0 n α% τ = 0.25 τ = 0.5 τ = 0.75 τ = 0.25 τ = 0.5 τ = 0.75 0.2 200 10 97.8 99 41.8 81.5 90.2 74.3 5 96.7 98.4 32.3 70.2 80.6 61 500 10 98.9 99.7 46.4 96.1 99.2 93.1 5 97.1 99.1 35.8 91.5 93.8 83.4 0.4 200 10 85 93.4 39.2 61 63.4 34.8 5 77.1 90.5 29.9 46.8 53.2 20.1 500 10 98.2 99 43.5 79.2 82.7 59.4 5 96 98.5 34.9 68.6 74.3 48 0.6 200 10 48.9 69 32.5 32.6 39.9 11.1 5 37.3 58 21.2 23 25 4.4 500 10 74.6 87.9 36.7 44.4 54.4 17.6 5 66.4 79.8 25 36 39.1 9.2 0.8 200 10 23.9 35.3 20.4 10.8 19.2 3.2 5 14.9 24.8 13 5.2 11.8 1.4 500 10 34 51 28.2 13.2 22.8 4.2 5 20.7 37.2 17 6.9 17.3 1.9 表2. Ξ n ( X ) 的检验势(%) 样具有上述性质，但在 d 0 取0.6和0.8且变点位置靠后时几乎检测不到变点。此外，随着样本容量的增大检验统计量在所有情况下的检验势都显著提高，这说明该方法是检验这两类变点问题的一致方法。比较两种备择假设下的检验势可以发现，对于相同跳跃度的变点统计量 Ξ n ( X ) 更容易检测到从单位根过程向分整过程变化的变点，这也符合DF统计量最初的设计是为了在单位根原假设下做检验的特点。
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user: 5. 总结 本文基于Dickey-Fuller比率统计量研究了分别以单位根过程和分整过程为原假设下的持久性变点的检验问题，并提出通过Sieve Bootstrap方法近似检验统计量的临界值来方便实际应用。数值模拟结果说明：Sieve Bootstrap方法在单位根过程和分整过程两种原假设下近似的临界值结果都能够很好的控制经验水平；在两种备择假设下，当长记忆参数间隔越大检验统计量越容易检验到变点，比较靠前的变点具有较好的检验效果，而当变点位置靠后时检检验效果较差。而对于相同跳跃度的变点，DF统计量在检验从单位根过程向分整过程变化的持久性变点时的效果要优于检验从分整过程向单位根过程变化的持久性变点时的效果。
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user: 摘 要 犯罪学研究范式包括犯罪现象研究范式与犯罪控制范式，新的犯罪现象研究范式必然具有与之相适应的犯罪控制范式。大数据作为反映犯罪现象或犯罪行为的一种形式，犯罪现象或犯罪行为又是犯罪学的研究对象，因此，大数据必然对既有犯罪学研究范式提出挑战。本研究首先分析了大数据时代犯罪现象研究范式转变之原因：犯罪现象在形式上的碎片性与内容上的复杂系统性。其次研究了大数据时代犯罪现象研究之范式：整体论，具体模式是数据挖掘 + 计算模拟 + 虚拟现实结合。最后提出了大数据时代犯罪控制新范式：犯罪规划控制。 关键词 :大数据，复杂系统，计算模拟，犯罪规划控制 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 “随着互联网的发展，全球数据量超过了现有计算机硬件和软件的处理能力。人们将无法在容许的时间内用常规软件工具对其内容进行提取、处理、分析的数据集合称为大数据。” [ 1 ] 西方学者认为，1855年出版的《关于海洋的物理地理学》，是最早的大数据运用 [ 2 ] ，大数据最初在犯罪控制中的应用主要是创新警务模式，“自1990年以来，欧美等国家开始使用CompStat、Coplink等数据库软件，整合系统分析技术，从过去储存的各种数据库分析犯罪行为模式、犯罪热点等问题。” [ 3 ] “将数据分析大规模地引入到治安管理工作中的做法，起源于纽约。” [ 4 ] 但基于大数据的警务实践表明，控制犯罪的效果依然有限，原因可能包括三方面：一是大数据的精准犯罪控制主要是宏观层面的精准而非微观个人层面 [ 5 ] ；二是基于大数据的警务模式“治标不治本” [ 6 ] ；三是“大数据获取的信息证明力未能达到排除一切可能的程度” [ 7 ] 。“可见，犯罪大数据分析是否科学有效不仅取决于犯罪数据的质量，更取决于研究者如何将犯罪学理论与犯罪数据有机结合，以既有理论、知识设计算法和程序，以量化分析探究犯罪规律、检验和修正犯罪学理论，从而改进犯罪治理模式。” [ 8 ] 那么，大数据时代如何控制犯罪？回答此问题需要先解决这个问题：大数据时代犯罪现象研究范式是什么？因为新的犯罪现象研究范式必然催生与之相适应的犯罪控制范式，具体需要思考三个问题：1) 犯罪现象研究范式转变之原因？2) 大数据时代犯罪现象研究范式是什么？3) 大数据时代犯罪控制新范式。研究此问题不仅利于构建本土化与国际化的犯罪学理论而且能够有效地控制网络虚拟空间犯罪。
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user: 2. 犯罪现象研究范式转变之原因 一个学科研究范式转变之原因是，范式规定的方法不能持续应对一系列反常现象 [ 9 ] ，犯罪学研究范式包括犯罪现象研究范式与犯罪控制范式，新的犯罪现象研究范式必然具有与之相适应的犯罪控制范式。目前犯罪学研究范式是实证性研究，主要研究方法是定量研究法、质性研究法、定性与定量混合研究法，但其思维本质是还原论。如果转换思维会促使研究方法转变，进而推动犯罪学研究范式转变。犯罪现象研究方法不能持续应对一系列反常现象之主要原因是，思维未能实现对大数据时代的适应性变化，以还原论为思维本质的研究方法不能持续应对的反常现象主要有：① 跨省市或跨国犯罪；② 网络信息技术催生的虚拟空间犯罪；③ 发现与预测犯罪的难度不断增加；④ 不同犯罪间的整合度增加。这些现象都通过大数据的形式反映，并存在两个特点：一是形式上碎片化。具体表现为反映犯罪现象的载体碎片化，也即一个犯罪现象往往分散在多种且大量不同载体之中，只有整合全部载体才能发现与认定一个完整犯罪现象。原因是大数据时代犯罪现象已经不再具有单一空间类型之属性，而是兼具虚拟空间或者网络空间与现实空间的双重叠加属性。这引起犯罪现象发生三方面变化：① 一个犯罪人可以针对多个被害人同时实施多个犯罪。由于犯罪人可以“根据自身的需要重复地创造出多个在线存在” [ 10 ] ，以及虚拟空间时空限制性较小与大量被害人数据信息易得，而使其可以同时针对大量被害人实施多个犯罪行为；② 实施犯罪的精准性提高。大数据的四个特点：量大、精准、高效、多样。就精准性而言 [ 10 ] ，不仅可以实现精准预防犯罪，而且可以实现精准地实施犯罪，主要表现为犯罪人可以更为精准地选择合适被害人与合适犯罪机会，以增加成功实施犯罪概率。原因是大数据时代使得犯罪被害人的分布不再受时空限制，及网络信息技术为犯罪开辟了第二空间且监管难度较大；③ 犯罪决策效率与理性程度提高。大数据使得犯罪人的犯罪决策较传统犯罪决策较快与较理性作出，原因是犯罪人进行犯罪理性选择所依据的犯罪信息可以较迅速或容易方式获得且信息量较大，传统上犯罪人获取理性选择的信息较慢或较难，主要是受到时空与信息渠道限制。犯罪现象碎片化对学界和实务界的主要挑战是难以及时有效地发现与认定犯罪。 二是内容上的复杂系统性。传统犯罪现象相对简单，涉及的要素数目相对较少，要素间关系相对简单，可用较少变量或元素描述或解释，因此可以说是一个简单系统。大数据时代犯罪现象是一个复杂系统，首先构成犯罪现象之要素数目较多且要素间存在较复杂的交互与关联。原因主要是计算机信息技术发展削弱时空限制而使得犯罪现象呈现巨大开放性，构成犯罪现象的要素种类与数量增多，构成犯罪现象之要素间的“连接”增多。“封闭与开放的意义一般是指一个系统在求解实际问题时，与外部环境、与其他系统是否存在信息、能量及物质的交换。” [ 11 ] 无论犯罪现象内部还是外部，都客观存在与外界环境或者其他系统的信息、物质或能量交换，是一个开放复杂系统。其次犯罪现象具有自适应性。对犯罪现象的认识已经发生了三次大变化：一是从犯罪应该且能够被消灭转变为犯罪是社会现象组成部分；二是从犯罪绝对有害转变为犯罪具有一定积极社会意义；三是从关注微观层面的个体犯罪转变为关注整体犯罪发生率或频率。三者之间具有一定的逻辑关系，犯罪的存在就会有其价值，有价值就需要从整体上思考犯罪现象，以使其积极价值得到合理彰显。这三大变化皆源于犯罪现象对社会环境具有自适应性，构成犯罪现象的各要素都遵循一定规则，各要素之间以及与外部环境间会发生相互作用，并且依据连接各要素的信息、物质或能量而改变自己的行为规则或状态，从而保证整体犯罪现象的有序性与进化性。再次犯罪现象具有涌现性。犯罪现象是构成犯罪现象之微观、局部或低层次要素相互作用而形成的宏观、整体或高层次现象。犯罪现象具有层次性，犯罪现象是宏观，整体或高层次现象，犯罪条件或因素(可能有n m 个)与行为人(犯罪人、被害人和监管力量)是微观、局部或低层次要素，它们可能横向并列于整体犯罪现象之中或纵向延伸于犯罪现象之中。就构成犯罪现象之要素间关系而言，上一层次要素之突显、消失或变化会决定性地影响下一层次要素之变化形态。犯罪动机是各种因素综合作用的结果，当犯罪人决定实施某种犯罪之后，需要去选择或创造利于犯罪实施之条件或因素，上一个利于犯罪实施之条件或因素是否存在或能否被创造，决定性地影响下一个利于犯罪实施之条件或因素的选择或创造，最终决定犯罪现象能否发生。承担不同角色或具有不同作用要素间以不同交互模式或行为法则进行组合，决定发生何种类型犯罪。当然宏观，整体或高层次犯罪现象之性质也会在一定程度上决定微观、局部或低层次犯罪构成要素，表现为双向非线性因果关系，构成输入与输出的动态反馈回路。 犯罪现象研究范式需要适应大数据时代，那么如何理解犯罪学语境中的大数据呢？首先犯罪学语境中大数据本质。在大数据时代，需要通过大数据来发现与认识犯罪现象，大数据作为反映犯罪现象或犯罪行为的一种表现形式，只有通过分析或整合大数据才能还原或发现一个新的或完整的犯罪现象以及犯罪现象之间的联系。依靠传统的访谈、问卷或观察等方法不仅难以发现深层次犯罪现象而且更难以完整且准确地展现犯罪现象以及其要素间复杂联系。其次犯罪学语境中的大数据与传统犯罪数据的核心区别。进入大数据时代以前，把传统犯罪数据主要理解为一种类型单一的结构化小数据，进入大数据时代以后，对犯罪数据的理解是类型多样且数量较大的数据。这其中的观念转变主要包括两方面：一是数据量的增大；二是数据形式包括结构化与非结构化。构成大数据的资料类型多样化，大数据并非仅指数据资料而是多种资料形式的总称，例如网络视频、网络图片、链接、语音以及电子文本等。总之，其数据量大、复杂、异质、来源各异与位置分散 [ 12 ] 。再次犯罪学语境中的大数据思维。“大数据”是最先经历信息爆炸之学科(例如基因学与天文学)所创造的概念，强调对理解与组建社会之方法的改变：不再依赖随机抽样样本而强调全样本、不再热衷于对精确度的追求而强调混杂、不再热衷于因果关系的寻求而强调相关性 [ 13 ] 。犯罪学语境中的大数据思维并不能直接套搬上述大数据思维，而应该从研究范式的角度反思与升华上述大数据思维。
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user: 3. 犯罪现象研究范式之转变 犯罪现象研究范式规定的研究方法未能适应大数据思维，导致难以较好地解决大数据时代的犯罪问题，但犯罪现象研究方法如何与大数据思维相结合呢？由于大数据思维根源于大数据革命，数字计算机、人工智能、云计算等技术则是大数据革命发生的技术前提 [ 14 ] 。大数据技术与复杂性科学之特征具有高度一致性，具体表现在三方面：一是大数据强调研究对象的整体性与复杂性科学对整体性的科学描述相一致；二是大数据强调的混杂性与复杂性科学强调的多样性一致；三是大数据强调的相关性与复杂性科学强调的关联性和非线性一致 [ 15 ] 。“大数据的整体性思维及其对混杂性和相关性的关注使其成为应对复杂性的重要技术支撑。” [ 16 ] 因此犯罪现象研究需要使用复杂系统科学的研究方法、理论、概念与逻辑思维等。复杂系统科学研究方法之思维本质是整体论，简单系统研究方法之思维本质是还原论，因此，犯罪学领域也存在整体论与还原论之争。 诞生于西方社会而被引入中国的世界犯罪学研究一直被还原论主导，各种实证研究方法的发展或理论的建构都在还原论的哲学思维主导下进行。还原论主导下的犯罪学研究，认为犯罪现象可以被视为更低级或者更基本现象之组成物或集合体，因此导致用更低级或者更基本现象之规律代替整体犯罪现象之规律。还原论的适用对象主要是以物理学为背景的简单系统，还原论主导下的犯罪学研究方法主要是定性的逻辑分析与定量的精确数学表达方法。“还原论的适用条件是事物间关系简单，因果明了，能够用精确的数学方式表述。” [ 17 ] 但“社会科学是以社会现象为研究对象的科学，社会现象的复杂性使它的定量描述很困难，这可能是它不能成为‘精密科学’的主要原因” [ 18 ] 。如果犯罪现象是一个复杂系统，则意味着过去在还原论主导下的研究思维或方法，需要让位于整体论主导的研究思维或方法。还原论主导下的犯罪学研究是四大逻辑：一是以犯罪现象为逻辑起点寻找犯罪原因性因素或条件；二是用犯罪现象的部分构成要素解释整体犯罪现象；三是以犯罪构成要素为中心；四是多因素的线性思维。整体论主导下的犯罪学研究逻辑必然有别于还原论主导下的四大犯罪学研究逻辑，其主要转向四大研究逻辑：一是以潜在的犯罪原因性因素或条件为逻辑起点寻找犯罪现象；二是用整体犯罪现象解释部分犯罪现象；三是以犯罪现象的结构、信息、功能、构成、适应性、动力学等为中心；四是多因素的非线性思维。但“整体方法的特征不是拒绝分析，而是在分析的过程中注重和体现整体的特征——这才是整体方法的精神：整体方法的核心是用宏观统辖微观，表现为下行因果。” [ 19 ] 那么在整体论主导下的犯罪现象研究模式是什么？ 3.1. 数据驱动 大数据时代背景下，“科学研究将从过去的假设驱动型向数据驱动型转化。” [ 20 ] 由于犯罪现象已经以一种碎片化和复杂性的形式呈现，不利用数据挖掘技术就难以发现社会中隐藏的新犯罪现象或犯罪新特点及趋势，只有这样才能为犯罪学研究提供更多新的研究对象，这将成为大数据时代犯罪学研究的起点。在数据驱动下犯罪学是一门复杂性科学而非简单性科学，两者之间的区别是研究对象的差异，还原论把自己的研究对象视为一个静止的、孤立的无生命的现象，所以其在分析有生命的现象时，就表现出巨大的局限性。 3.2. 基于Agent的建模与仿真 利用数据挖掘技术发现具有复杂性与碎片化的新犯罪现象之后，应该使用何种工具进行研究呢？犯罪学的研究范式是实证研究，因此研究工具必须与实证研究范式相一致，“社会学仿真目前主要的用途包括:通过实验的方式，帮助更好地理解某些社会现象和过程。” [ 21 ] 由于犯罪现象的特殊性，伦理道德及法律上不允许或难以进行现实实验，那就难以现实重现与从内部观察犯罪现象发生的整个过程，使得研究者只能从外部进行观察或者通过分析来理解发生机制。基于智能体(Agent)的建模与仿真则可以解决这一问题，其“通过对复杂系统中的基本元素及其之间的交互关系的建模，可以将复杂系统的微观行为和宏观‘涌现’现象有机地联系起来，” [ 22 ] 从而实现从现象内部动态性地理解犯罪现象。 3.3. 虚拟现实结合 犯罪控制政策未经事前试点或评估，政府不会直接在全国或较大区域内实施，事前试点或评估之目的在于判断犯罪控制政策效应，效率与可施行性。但犯罪控制政策的试点或评估存在部分问题：一是某些犯罪控制政策试点成本较高，见效较慢或无效果。如果试点没有或长期才实现预期目的会导致资源浪费；二是政策项目评估常因政府机关强大的既定利益与巨大成本等原因而失败 [ 23 ] 。使用基于智能体(Agent)的建模与仿真可以弥补上述政策试点或评估不足，通过事前反复模拟犯罪控制政策以考察政策效果，然后作用于现实社会中的犯罪，并基于政策实施反馈之信息，再次进行人工社会中的犯罪政策模拟，反复多次以形成一个循环反馈体系。
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user: 4. 大数据时代之犯罪控制范式 4.1. 犯罪小数据时代之犯罪控制 以犯罪学研究所用资料形式变化而言，对犯罪的研究经历了三个发展阶段：一是定性解释阶段，也即使用文本式质性资料开展研究；二是小数据解释阶段，也即利用统计学软件对现实空间之结构化犯罪小数据进行定量犯罪研究；三是大数据解释阶段，也即使用现实与虚拟空间全样本大数据进行犯罪建模与模拟研究。 犯罪小数据时代之犯罪控制主要是还原论主导下以因素为中心的控制，主要包括两大类因素：外界环境因素或条件(主要包括促进性因素与遏制性因素)与行为人(主要包括犯罪人、被害人和监管力量)。为了构建统一犯罪学理论，采用整合理论方式，本质上是整合因素以一种更加系统化方式解释与控制犯罪，但由于受到研究工具限制而导致系统化解释与控制犯罪之实践发展缓慢。此阶段之理论某种程度上是一种具有一定普遍性的具体语境或情景理论，也即有一定数量案例事实支撑，把一种微观层次现象视为引起宏观层次犯罪现象原因，而另外一些理论则揭示那部分较少数量案例具有的情景现象。为了跳出传统犯罪解释与控制范式，必须从复杂系统视角开展研究，从而系统性地解释与控制犯罪现象，应该有两部分组成：以探究规律性或有序性犯罪现象为对象的理论与以探究随机性或无序性犯罪现象为对象的理论。犯罪学以揭示犯罪规律与控制犯罪为学科研究任务，但基于还原论解释与控制犯罪范式基本上未能帮助犯罪学实现自己的任务，且僵化了犯罪学对犯罪现象的理解。 4.2. 大数据时代刑事司法实践视角之犯罪控制 大数据时代刑事司法部门犯罪大数据运用依然未能解决犯罪小数据时代存在的问题。依据犯罪空间的不同，犯罪解释与控制的方法主要是两种：一是现实空间的犯罪大数据运用。通过把政府掌握的大量犯罪案例录入犯罪数据库的方式以预测何人何时何地可能会实施何种犯罪；二是虚拟空间的犯罪大数据运用。通过与掌握网络空间生成的民众生活方式或行动轨迹以及通讯等信息之非政府组织或团体合作以进行犯罪分析，主要用于分析判断某一行为或行为人是不是犯罪或犯罪人，被害人或控制力量。就现实空间犯罪而言，犯罪的事前控制经历两个发展阶段：一是主要依靠警方线人或秘密侦查以及来自其他部门移送和民众举报；二是基于对一定年份的现实空间之犯罪现象或犯罪行为资料进行数据化，然后利用数据挖掘工具以发现内部更为深层次的有价值信息，并进行未来犯罪行为之预测。这都根源于现实空间犯罪的时空有限性和稳定性。就网络虚拟空间犯罪而言，犯罪发现与认定都需要基于一定量非结构化大数据而利用数据挖掘工具进行犯罪发现与认定，因为网络虚拟空间犯罪现象之构成要素具有无限分散性，无限分散性又是根源于虚拟空间犯罪的时空无限性和易变性。只有通过大数据汇聚、分析、提纯虚拟空间犯罪数据才能有效地发现犯罪和认定犯罪 [ 24 ] 。 发现或预测犯罪行为、犯罪人或被害人等犯罪现象构成要素。这一控制范式有利于解决此问题：在虚拟空间中，传统刑事制裁威慑理论是否依然有效？及时有效地发现与认定犯罪成为传统刑事制裁威慑理论适应大数据时代之前提，需要解决两个主要问题：数据侦查问题与数据证据的取证、效力和鉴定问题。这一模式的思路是发现犯罪→认定犯罪→刑事制裁犯罪。法律制裁与犯罪行为发生之间的时间距离，受到政府发现与认定犯罪行为能力强弱之影响，当政府发现与认定犯罪行为的能力较强时，也即能够及时有效地发现与认定犯罪行为，犯罪行为发生与受到法律制裁的时间距离较短，就会最大限度地威慑潜在不遵守法律的行为人。当政府发现与认定能力弱时也即不能及时有效地发现与认定犯罪行为，犯罪行为发生与受到法律制裁的时间距离就较长，从而削弱法律的威慑力。 4.3. 大数据时代犯罪学视角之犯罪控制范式 基于发现犯罪机会进路的犯罪规划控制。为了保证犯罪人按照规划控制的犯罪机会实施危害性较小的犯罪，要以潜在犯罪因素→潜在犯罪现象的逻辑，而非已然犯罪现象→已然犯罪因素的逻辑，利用计算机模拟技术，以判断哪些要素将会成为犯罪构成要素与要素间是如何相互作用而涌现犯罪现象。包括两方面：一是利用大数据发现和认定犯罪机会，因为虚拟空间的犯罪机会具有隐蔽性，通过大数据分析可以发现未知或潜在的犯罪机会；二是规划控制已经被发现和认定的潜在犯罪因素及因素间的相互作用。规划控制犯罪的哲学依据包括：一是犯罪功能论。有研究认为作为一种负面情感的恐惧与社会团结之间具有互反关系，恐惧感影响社会团结，社会团结也影响恐惧感 [ 25 ] ；二是犯罪本质上不能被消灭且是社会现象的组成部分；三是犯罪现象构成要素及其间关系的可改变性。这一思路不同于刑事制裁威慑思路，因为这两种思路是由不同犯罪控制主体运用，刑事制裁威慑思路主要是以公安机关为主承担控制犯罪职责的政府部门，追求快速且低成本地遏制或应对犯罪。这样就形成了推动犯罪学发展的两大动力：发现新的犯罪现象与发现新的潜在犯罪机会。 对网络虚拟空间与现实空间犯罪规划控制需要进一步研究下列问题：1) 规划控制的犯罪机会是否会针对个别群体，从而产生社会歧视问题？2) 是否会出现引导部分人实施犯罪的问题？
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user: 摘 要 本文通过对山西省电子商务发展现状和环境分析，对山西省农村电子商务营销模式及其发展进行阐述，提出了促进山西省农村电子商务营销模式发展的策略，以提升山西省农村农产品营销效率。 关键词 :山西省，电子商务，农产品，营销模式 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 2015年我国重点施行了“电子商务发展行动计划”和“‘互联网 ＋ 流通’行动计划”，这为我国电子商务政策法规及标准体系的完善做出了很大的贡献。计划的施行不但推动了电子商务走进中小城市、走进社区甚至走进农村，拓展了电子商务的发展范围，而且加强了电子商务的创新及应用，更加完善了电子商务的服务支撑体系。随着电子商务长足的发展，农村经济发展遇到了一个新的历史机遇。
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user: 2. 山西省发展农村电商的必要性 2016年中国网民数量将超过8亿，在新增的网民中，将有25%来自农村 [ 1 ] 。从区域上看，中国的电子商务发展呈现明显的区域化特征，其中以长三角、珠三角以及环渤海三角地区较为发达 [ 2 ] 。但是随互联网普及率的升高，电子商务的发展已经扩展到内陆地区，其中，中西部的农村发展电子商务迅速。其中山西省农村电商呈现强劲发展态势。 2.1. 山西省发展农村电商发展基础 2017年2月5日，国家出台了《关于深入推进农业供给侧结构性改革，加快培育农业农村发展新动能的若干意见》中央一号文件，文件要求推动商贸、供销邮政、电商互联互通，加强从村到乡镇的物流体系建设，实施快递下乡工程。2015年7月20日山西省商务厅发布《关于印发山西省电子商务进农村综合示范工作方案的通知》提出将山西省垣曲县、静乐县、左权县、兴县、武乡县、陵川县、侯马市、清徐县等8个县(市)确定为2015年电子商务进农村示范县。2016年4月11日，山西省人民政府办公厅发布《关于促进农村电子商务加快发展的实施意见》，意见指出，要到2020年，在全省培育30个具有典型带动作用的农村电子商务示范县，示范县将围绕促进农民创业就业和农产品销售、开拓农村消费市场、带动农村扶贫开发、以及推动农村流通现代化等等方面展开。 山西省以其独特的地理特征，具备多种特色农产品种植的先天条件，特色农产品不仅包括区域分布上的特色品种，还包括特色品种深加工的农产品，具备很好得农产品供给条件。 2.2. 山西省发展电子商务的目的及意义 山西省农村生产模式以小农生产的模式为主，生产和销售之间信息沟通不畅，电子商务可以统一规划，完善农业产业链。从而解决生产和销售的脱节。农村电子商务可以通过促进农产品网上交易、促进农民网上销售和消费、促进农产品规模化标准化生产从而实现品牌化、国际化，在同步的信息中与全球市场对接。这一特点能有效的解决山西省农产品销售中存在的生产和销售脱节的问题。在2015年山西省各地电子商务销售额数据统计中显示，山西省电子商务发展势头良好。如图1所示。 农村电商的发展态势的良好，取决于开展农村电商的积极意义。
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user: 3. 山西省农村电子商务营销模式发展现状 据统计2015年，山西省农村网民人数达668.1万人，占全省网民的三分之一 [ 3 ] 。同时，山西省“互联网+”行动、“宽带山西”建设开始实施，宽带速率增长98%，资费下降大于30%。涉及电子商务、 图1. 2015年山西各地市电子商务销售额(单位：万元) 金融、教育、医疗等行业的互联网企业大量兴起的同时，将业务推广到农村、农业领域，推动了农村电商发展。山西省涉农电子商务企业数量增多，其销售模式以B2B、B2C、O2O等运作模式为主。 B2B (Business to Business)指进行产品或服务交易的双方都是商家，他们借助互联网技术或电子商务平台完成交易。山西部分电商企业采用B2B运营模式，但采用这种营销模式的企业为保证对上下游企业的供应，往往会增加仓储量，从而就加重了企业物流仓储的风险，且这种模式对下游销售渠道及终端客户的关注也不够。 B2C (Business to Consumer)具体是指企业借助电子商务平台将产品或服务销售给个人消费者的一种营销模式。就现实来看，山西省企业采用的B2C体现为两种模式，一种是企业与专业电子商务的企业合作进行产品营销；第二种是企业自己独立从事产品或服务的电子商务运营。但由于缺乏必要的电子商务知识和系统的现代信息技术应用，农业生产者难以自己进行电子商务的运营，因此主要采取第一种B2C模式开展农产品的营销活动。这种模式需向专业电商企业分配足够的利润，故农户和本土企业利润值较低。 C2C (Consumer to Consumer)是连接用户与用户，通过网络进行产品与服务交易的电子商务形式，这种模式对解决散户在销售过程中的弱势地位有所帮助。但由于缺乏组织和协调，网站上从事山西特色农产品销售的商家龙蛇混杂，产品质量得不到保障，致使消费者可能买到不正宗或假冒产品，而由此使山西特色农产品的声誉将遭受损害，从而影响其销售。此外，农产品卖家为保证供应还需自建仓库，加大了运营成本好经营风险。
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user: 4. 山西省农村电子商务营销模式存在的问题 近年来，山西省农产品电子商务发展迅速，新产生得涉农电子商务企业在运营中选择了不同的营销模式。但是，由于山西省电子商务发展仍处于起步阶段，在营销模式以及与特色农产品营销结合方面还存在一些问题。 4.1. 缺乏适应农村产品的电商营销模式 随着电子商务的发展，山西省涌现出一批电子商务企业，但很多电商企业在经营中各自为政、单打独斗，或者直接套用现行的城市与工业品为主的电商营销模式，致使山西省农业电子商务发展中问题百出。小型涉农电子商务企业由于技术和营销模式得不合理难以形成规模，发展遭遇种种制约。发展起来得农产品电商企业页没有利用资源和技术组建联盟。难以达到企业间优势互补，所以没有选出适应农产品特点的营销模式。 4.2. 电商基础设施建设薄弱，专业人才缺乏 山西省地形为黄土高原，地貌复杂，人口分布不均，导致农村基础设施建设先天不足，后天难度大，尤其是网络基础设施覆盖率低；再者由于地形复杂增加了网络设施分布的难度，在成本上也比城市成本高，对网络运营商而言成本和收益不成比例。另外山西省农村严重缺少电商人才。农产品供给者多为农民，其知识水平普遍较低，运用计算机能力不强甚至，由于网络的不可触摸性，很多农民对于网络还比较陌生，农民长期的生产和生活习惯与信息化社会相对脱节，也导致了农产品营销的滞后。 4.3. 特色农产品电子商务化水平低 由于特殊的地形和不同海拔形成的不同温度，山西省农村拥有以小杂粮为主的丰富的农产品资源，但由于农产品电子化水平低，农产品提供者电子商务营销意识淡薄，主要依赖传统市场的批发和零售，造成山西省农产品牌混乱，低价营销成风，严重损害产业健康发展。 4.4. 特色农产品生产规模小，难以标准化销售 由于农民受教育的水平低，在种植产品上采用的是小范围种植，规模小；同时在种植方式上，没有经过系统的培训；导致即使在同一山段，不同的农户种植同一种农产品，在品质上也有所差异。
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user: 5. 山西省电子商务营销模式发展建议 5.1. 创新农产品电商营销模式 山西省农村电子商务得发展需克服之前信息不畅得弱势，在保证农产品质量的基础上，通过优胜劣汰，创新营销模式。如可以采用政府网站模式、灵活微商模式、直销定制模式进行农产品的电商营销。利用自媒体的迅猛发展，充分利用微博、微商等营销模式，利用其无线、方便、快捷、低成本等诸多优点，创新农产品电商模式。也可以采用直销定制模式，将市场细分，针对细分市场定制生产农产品，通过丰富品类，抢占市场份额。 5.2. 建设基础设施、吸引专业人才 合理规划农村电子政务建设布局，有效使用政府信息化建设财政投入，加强新农村电子商务基础设施建设，有步骤的实施建设计划。对电子商务基础设施建设投入进行合理分配。可以从以下5个方面；一鼓励合作社和企业同专业的电子商务公司合作，由专业的人员推行电子商务销售，同时培训合作社和企业相关人员能进行基本的电商维护。二是利用目前的农村基础设施，开源节流；三是免费为农民提供涉农企业和市场信息的服务，解决信息不畅的问题，解决涉农企业和农民在产、供、销信息中生产供给和需求反差巨大的矛盾。四是各级政府和企业采用变化投资方式，多样化的调动各级政府和企业参与农业信息化建设的积极性和主动性；五是提供相关政策吸引电商人才服务于农村电商企业。 5.3. 打造网络营销的特色产品，构建O2O模式的营销网络 协调运用不同的营销模式，构建营销网络。如选择B2B模式来营销特色农产品；选择B2C模式营销小厂家或合作社经营的产品；选择C2C甚至C2B模式帮助小农户进行网络销售。并在B2B、B2C、C2C的基础上构建O2O模式的营销网络，推行平台建设，以“线上下单支付，线下实体体验”的模式，利用农村的优质农副产品的特点，打造品牌，并在平台上将这些产品销售向城市，然后再将城里的高品质商品和服务快速输送到农村。 5.4. 引入“农商互联网＋”模式实现电子商务为县域经济服务 2015年5月起，阿里巴巴集团启动了农村淘宝的“2.0”模式，合作伙伴从非专业化的小卖部，转变成为专业化的“农村淘宝合伙人” [ 2 ] 。农村淘宝合伙人的主要培养目标是那些思维灵活、有较强服务和宣传意识、熟悉互联网和网购的本地人，尤其是返乡青年。这为农村电商发展提供了很好的平台。山西省农村电子商务发展可以利用诸如农村淘宝的模式，引入“农商互联网＋”模式实现电子商务为县域经济服务。
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user: 6. 总结 选择合适的电子商务营销模式对推动特色农产品“走出山西，走向全国”有现实性的研究意义。同时山西省开展农村电商打破市场交易的时空限制，使得生产经营有的放矢，提高生产效率降低了运营成本，实现规模化生产经营，方便对农民进行技术培训，加速了信息的流通，同时扩展了销售范围，最终创新农产品营销新模式。电子商务的发展势必成为新载体来带动就业发展，也成为促进国民经济转型升级的新引擎，更成为促进经济快速増长的新动力。
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user: 摘 要 目的：探讨64排螺旋CT后处理技术Unfold Display对隐匿性肋骨骨折的诊断价值。方法：回顾性分析87例胸部外伤行DR摄片可疑骨折或无明显异常的行MSCT容积扫描，将所得原始数据经工作站进行MPR (对容积扫描所得图像数据进行重组，得到冠状位、矢状位以及任意斜位的二维重建图像，可以从不同方位、不同角度、任意平面进行细致和准确观察骨折情况，达到切线观察骨折的效果)、VR (对容积扫描所得图像数据进行三位重建，可以多方位、多角度旋转，能得到干净、清晰、层次分明、立体直观的肋骨图像，完全显示胸廓肋骨解剖学关系)及Unfold Display (软件利用CT薄层数据通过与内置模板匹配确定所有肋骨的中心线，通过沿中心线的CPR重组技术获得拉伸后的胸廓图像，每一个肋骨的拉伸图像均与脊柱相连，并显示每一个肋骨的左右与编号)后处理，比较各种重建对隐匿性肋骨骨折的诊断能力。结果：CT随访图像确诊肋骨骨折179处，其中MPR显示骨折175处(97.8%)、VR显示骨折156处(87.1%)、Unfold Display显示骨折171处(95.5%)。Unfold Display与MPR比较，差异无统计学意义(P > 0.05)，Unfold Display与VR比较，差异有统计学意义(P < 0.05)。结论：Unfold Display可以对急性胸部创伤隐匿性肋骨骨折做出准确快速的判断，对于指导临床治疗具有重要意义。 关键词 :隐匿性肋骨骨折，64排螺旋CT，图像后处理，展开显示，诊断 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 肋骨骨折在胸部外伤患者中最常见，对胸部外伤病人常规进行数字化X线摄影，但由于肋骨特殊的结构和位置，常规X线及胸部CT对轻微及不全肋骨骨折容易漏诊。隐匿性肋骨骨折(occult rib fracture，ORF)是指骨质的完整性或连续性已经中断，常规X线或CT检查难以发现或模棱两可的轻微骨折，需经过一段时间随访复查或其他影像学检查方法才能发现 [ 1 ] 。早期对患者胸部骨折尤其是隐匿性肋骨骨折的部位、范围、性质做出准确的判断，能为临床制定正确的治疗方案提供准确的依据。近年来，多层螺旋CT及后处理技术已广泛应用于临床 [ 2 ] ，明显提高了隐匿性肋骨骨折的诊断率，其中Unfold Display可以快速诊断隐匿性肋骨骨折 [ 3 ] 。本文收集我院经MSCT及随访确诊的隐匿性肋骨骨折87病例，结合其临床及影像学特征综合进行分析，现报道如下。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 一般资料 收集我院2016年6月~2017年9月87例确诊的隐匿性肋骨骨折病人。其中男性51例，女性36例，年龄14~82岁，平均56.2岁，外伤后首次CT在七天内进行。外伤原因包括：交通事故、斗殴钝性损伤、高处坠落伤、挤压伤(包括心肺复苏)，不明原因。临床症状为胸闷，外伤部位局部肿痛，深呼吸或咳嗽疼痛加重，局部触痛等。患者在知情同意的情况下接受相关检查，本研究中涉及的检查方法符合循证医学的执行程序，符合我院医学伦理委员会的相关规定。 2.2. 纳入与排除标准 纳入标准：X线检查怀疑肋骨骨折及X线检查未能明确显示临床怀疑肋骨骨折行CT进一步检查者。 排除标准：1) 陈旧性肋骨骨折、病理性骨折或肋骨外科手术后，先天性发育不良等的病人。2) 有呼吸活动伪影的病人。3) 后处理工作站骨阅片程序处理失败的。 2.3. 仪器与检查方法 采用西门子64排螺旋CT对87例病人进行扫描。患者都采用仰卧位，于吸气后屏气完成扫描，扫描自第1肋骨上缘至12肋骨下缘。扫描参数：参考管电压120 kV，管电流开启实时动态曝光剂量调节CARE DOSE4D：准直宽度0.6 mm，螺距1.2，球管旋转时间0.5 s/圈，自动重建层厚0.75 mm，重建间隔0.7 mm，重建方式一：卷积核B70，窗值Bone；重建方式二：卷积核B31，窗值Mediastinum。并自动上传至西门子工作站(syngo via)选择骨阅片进行重建。重建包括多平面重建(MPR)、展开显示(Unfold Display)、容积再现(VR)。图像评价由两位高年资主治医师盲法阅片共同评价，意见不一致由上级医师进一步判定。肋骨骨折分为完全骨折和不完全骨折，完全骨折指整个肋骨皮质的骨折线完全贯通，且具有轻微的嵌插，成角或错位的断端。不完全骨折指断裂、凸起或凹陷骨皮质伴有一定程度的局部软组织的水肿或胸膜反应。 2.4. 观察指标 统计分析87例隐匿性肋骨骨折患者分别应用Unfold Display、VR、MPR三种后处理方法诊断肋骨骨折的准确率，分别确诊及漏诊的骨折数，同时，分析肋骨骨折漏诊的原因。 2.5. 统计学方法 以三周后随访的骨折数为肋骨骨折的诊断标准，分析比较Unfold Display、VR、MPR三种重建方式诊断肋骨骨折的准确性，采用SPSS19.0统计学软件进行统计学处理，计数资料的比较采用x 2 检验，P < 0.05有统计学意义。