DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 随着全球化石能源的迅速消耗和环境污染问题的日益严重，实现绿色可循环能源技术的需求更加的急迫。光催化技术所需能源为光能，利用催化剂进行氧化还原反应，可将有机物降解为CO 2 和H 2 O，或将二氧化碳还原成CO或甲烷等小分子燃料，因此受到广泛的关注和大量的研究 [ 1 ]。目前，光催化技术面临的最大难题是理想催化剂的缺失。现有的催化剂，如TiO 2 ，其带隙为3.2 eV [ 2 ]，可见光下不敏感，需要紫外光激发，而紫外光在太阳光能中能量的占比低于4%，因此其能源利用率堪忧 [ 3 ] [ 4 ]。理想的催化剂应当具备足够窄的带隙，能够在可见光区间被激发，且成本较低，以保证大规模工业生产的可能。 层状双金属氢氧化物正具备了这样的优点。层状双金属氢氧化物是一种具有独特板层结构的氢氧化物 [ 5 ] [ 6 ]。对LDH样品的结构表征和周期性密度泛函理论(DFT)计算的系统研究表明，部分LDHs的带隙间于2.0和3.0 eV之间，对可见光敏感，是十分优秀的光催化剂材料 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]。且用于合成LDHs的金属盐和碱源大多较为廉价，合成方法有水热法等操作简单，合成条件需求较低的方法。层状双氢氧化物受到了科研人员的关注，成为了光催化技术中常见的催化剂之一。 本文中，我们利用了一种简单直接的合成方法，水热法，将锌盐和铬盐放入碱性水溶剂中，在高温高压的条件下，使其结晶形成锌铬层状双金属氢氧化物(ZnCr-LDHs)。使用该方法的优势有：1) 一步到位，没有繁琐的步骤，所需的原料易获取，合成所需的条件低，有利于大规模的合成应用；2) 水热法制备的样品具备结晶性高，晶粒大小相近，分散均匀等优良特性，这些特性对样品的光催化性能具有积极影响。另外实验还使用了H 2 O 2 溶液作为牺牲氧化剂来提高样品性能，使ZnCr-LDHs在H 2 O 2 溶液的协同作用下对亚甲基蓝的分解速度极大程度的提高 [ 11 ] [ 12 ]。
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user: 2. 实验步骤 2.1. ZnCr-LDHs的合成 所有分析纯化学药品和试剂均可直接使用，无需进一步提炼纯化。通过水热法，制备ZnCr-LDHs样品。具体步骤：在50 ml的反应釜内胆中加入总量为1 mmol 的Zn(NO 3 ) 2 ·6H 2 O和Cr(NO 3 ) 3 ·9H 2 O，比例分别为1:1和2:1。再加入30 ml去离子水，后加入3 mmol的HMT。常温下搅拌半小时，待溶液混合。后将反应釜放置在120度的烘箱中加热12小时取出。待反应釜降至室温，将内胆中的产物取出，用去离子水在离心机内清洗离心5次，最后将所得在低温(60℃)烘箱内烘干。 2.2. 结构表征 使用XRD (Rigaku D/max 2500)表征制备的两种金属阳离子比例的ZnCr-LDHs的物相，并分别使用扫描电子显微镜(SEM， FEI Helios Nanolab 600i)和透射电子显微镜(TEM， FEI Tecnai G2 F20)表征其形貌和结构。 2.3. 光催化降解性能测量 利用可见光照射下亚甲基蓝(MB)的降解速率来评价光催化剂的性能。将350 W氙灯作为光源。将0.05 g ZnCr-LDHs加入到亚甲基蓝溶液浓度为5 mg/L的200 ml的溶液中，并放置在循环冷凝水系统的玻璃反应容器内。在开灯光照前，先进行暗反应处理，在黑暗中搅拌30 min，催化剂和有机染料成吸附–脱附平衡状态后，打开光源，由于冷凝水系统降温，反应一直保持在10℃左右进行。光照之后每隔一定时间取样3 ml，经高速离心后，分离催化剂和上清液，用Shimadzu UV-2600型紫外可见分光光度计测定溶液吸光度值。 2.4. 光催化CO 2 还原性能测量 使用水作为电子给体，在大气压下在气固体系中进行光催化CO 2 转化。将350 W氙气灯用作光源，并放置在距样品10厘米处。将100 mg样品放置在500 ml的自制玻璃反应器中，并在密封后抽空。然后，在存在饱和水蒸气的情况下，将高纯CO 2 输送到反应器中以确保大气压。照明一小时后，通过Shimadzu GC气相色谱仪和火焰离子化检测器对析出的气体成分进行分析和定量。
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user: 3. 结果与讨论 3.1. 物相分析 图1为120℃反应温度下反应12小时，不同锌铬比例的原料通过水热反应制得的ZnCr-LDHs的X射线衍射图，可以从图中看到实验制备所得的1:1和2:1的ZnCr层状双氢氧化物峰位与已之前报道过的锌铬层状双氢氧化物峰位一致，说明此次实验成功合成了锌铬比例为1:1和2:1的ZnCr层状双氢氧化物。在谱图附近12˚，23˚和34˚处出现较强的衍射峰，这两个角度对应(003)晶面，(006)晶面和(012)晶面的衍射峰，XRD图谱中没有检测到其它峰，说明产物较纯。 3.2. 形貌与结构表征 图2分别是经过120℃，12小时反应得到的Zn，Cr比例为1:1和2:1的层状双氢氧化物的扫描电镜图片。通过图2(a)和图2(c)可知所得的Zn1Cr1样品和Zn2Cr1样品都较为均匀且形貌统一。通过图2(b)和图2(d)观察可知两种样品均为不规则薄片卷成的花状结构堆叠而成，尺寸在1 μm左右。这种花状ZnCr-LDHs比普通的块状的LDHs具有更高的比表面积。在催化反应中，有更大的接触面积，有利于吸附反应物，因此可能具有更好的催化性能。 图1. 不同锌铬比例的花状ZnCr-LDHs的XRD图谱 图2. Zn1Cr1-LDHs的SEM图片(a)，(b)和Zn2Cr1-LDHs的SEM图片(c)，(d) 图3分别是Zn，Cr比例为1:1和2:1的ZnCr层状双氢氧化物的透射电镜图片。观察图3(a)和图3(c)可以得知组成样品的不规则薄片状双氢氧化物组成，尺寸在100 nm左右，观察样品的边缘可以发现这些薄片的尺度非常薄，通过纳米片自身扭曲以及片与片之间堆叠连接，形成了大的花状样品。图3(b)和图3(d)分别为不同比例ZnCr-LDHs的高分辨图，通过测量，可以得知图中的晶面间距皆为0.309 nm，与层状双氢氧化物的(100)面匹配。 图3. Zn1Cr1-LDHs的TEM图片(a)，(b)和Zn2Cr1的TEM图片(c)和(d) 3.3. 降解性能分析 通过理论计算得出的带隙宽，可以预见锌铬层状双氢氧化物作为一种光催化剂应当会具有一定的催化性能，Zn含量的不同或许也会对性能有所影响。通过降解亚甲基蓝的实验，可以用降解速率来测定ZnCr-LDHs的性能。 图4(a)为在可见光照射下，加入了Zn2Cr1-LDHs作为催化剂的亚甲基蓝溶液持续降解的吸收光谱。在制冷机维持的稳定10℃环境中，随着降解的进行，亚甲基蓝的特征峰强度一直在缓慢下降。在反应进行到390分钟时，亚甲基蓝的吸收峰才基本消失，此时亚甲基蓝的浓度降到了5%以下，基本降解完成。可以看出，虽然Zn2Cr1-LDHs拥有较窄的禁带宽度，拥有比表面积较大的花状形貌，理论上应该拥有不错的性能，实际在实验中的表现性能却一般，原因是电子/空穴分离效率低以及快速的电荷复合，这使ZnCr-LDHs的光催化活性表现无法令人满意。 如何减少光电子–空对的复合几率是提高ZnCr-LDHs性能的关键，目前比较普遍用到的方法是加入牺牲氧化剂，来俘获导带电子，从而减少电子与空穴的复合，无法与光电子复合的空穴才会大量的直接氧化目标污染物，或先间接生成羟基，羟基再氧化目标污染物。目前常用的牺牲氧化剂可以选择臭氧，过氧化氢，过硫酸盐以及氯酸盐等。我们尝试在其它实验条件均相同的情况下加入微量30%浓度的H 2 O 2 溶液当作牺牲氧化剂再观察ZnCr-LDHs的降解性能。 图4. (a) 可见光照射下，加入Zn2Cr1-LDHs的亚甲基蓝溶液的吸收光谱；(b) 可见光下同时加入了Zn2Cr1-LDHs和H 2 O 2 的亚甲基溶液的吸收光谱；(c) 可见光下同时加入了Zn1Cr1-LDHs和H 2 O 2 的亚甲基溶液的吸收光谱；(d) Zn2Cr1-LDHs和Zn1Cr1-LDHs的降解速率对比图 图4(b)为可见光下同时加入了Zn2Cr1-LDHs和H 2 O 2 的亚甲基蓝溶液在可见光下的吸收光谱，相比于只有ZnCr-LDHs的条件，催化效率极大的提高。在加入过氧化氢溶液后90分钟可以降解80%以上的亚甲基蓝，不加H 2 O 2 溶液，90分钟只能降解45%的亚甲基蓝。且更为惊人的是，Zn1Cr1-LDHs和过氧化氢溶液组合的催化性能要比Zn2Cr1-LDHs的性能好更多，图4(c)为可见光下同时加入了Zn1Cr1-LDHs和H 2 O 2 溶液的亚甲基蓝溶液在可见光下的吸收光谱。在30 min内，亚甲基蓝被降解超过95%，同样的条件下，只加Zn2Cr1-LDHs的实验组只降解了14%，而Zn2Cr1 + H 2 O 2 的实验组也只降解了30%。性能提升显著。图4(d)为加入过氧化氢溶液后，Zn1Cr1-LDHs和Zn2Cr1-LDHs的降解速率对比图。为了解释这一现象，我们测试了两种不同Zn，Cr比例的层状双氢氧化物的禁带宽度。 如图5所示，切线与X轴的交点对应的数值即为该线代表物质的带隙能量。可以看出虽然形貌相似，但是由于Zn含量的不同，层状双氢氧化物的催化性能也会不同，Zn1Cr1的带宽比Zn2Cr1的带宽要更小，更容易受到可见光的激发产生光电子–空穴对，反应更容易进行，因此其光催化活性也会更高，这与我们上面降解实验得到的结果吻合。 图5. Zn1Cr1-LDHs和Zn2Cr1-LDHs的带隙计算图 3.4. CO 2 还原性能测试 光催化剂CO 2 还原的性能可以使用某些产物的生产速率(以μmol·h −1 或μmol·h −1 ·g −1 表示)来确定。通过比较不同产物例如CO，CH 4 ，H 2 的生产速率来确定催化剂的选择性。 图6. Zn1Cr1-LDHs光催化CO 2 还原的CO生成总量速率图 实验中我们选择禁带宽度较小的Zn1Cr1-LDH作为催化剂测试其性能。图6为Zn1Cr1-LDHs光催化CO 2 还原生成CO总量的图。由图可知，ZnCr-LDHs在反应中，具备一定的催化性能，可将CO 2 还原生成CO。6小时内CO的最终产量为0.039 μmol，6小时平均析出速率为0.065 μmol·g −1 ·h −1 ，CH 4 的生成量过低，可以忽略。在光催化反应后没有发现H 2 ，这表明在反应过程中，有效地抑制了H 2 O还原的竞争反应，有利于CO 2 转化为燃料的选择性。ZnCr-LDHs在第一个小时内生成CO的速率较快，第1个小时的生产速率为0.259 μmol·g −1 ·h −1 ，约为6小时平均速率的四倍。反应过程中，ZnCr-LDHs的催化活性迅速降低。在没有牺牲氧化剂辅助的情况下，ZnCr-LDHs的表现受到限制，其作为催化剂在CO 2 还原实验中表现一般，没有生成CH 4 ，原因还是与其快速的电荷复合和电子/空穴分离效率低有关。
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user: 4. 结论 我们通过水热法这种简单的合成方法合成了片花状形貌的锌铬层状双金属氢氧化物。相较于以往的合成，我们在此次实验中通过使用不同阴离子的金属盐，碱源，合成物配比以及尝试不同的加热温度和保温时间，通过大量的对比实验，合成了具有规整形貌的片花状样品，较之前无形貌或块状的LDHs，具有形貌和比表面积上的优势。并通过XRD，扫描电镜和透射电镜对其进行了物相和形貌上的分析和表征。并研究了其在光催化降解亚甲基蓝和CO 2 还原两个实验中的性能。在降解实验时发现虽然其禁带宽度处于可见光光催化的理想区间，但受制于自身光电子空穴对的高复合速度，性能表现并不理想，在降解反应进行到390分钟，亚甲基蓝才基本降解完毕，浓度降到了5%以下，通过添加牺牲氧化剂过氧化氢溶液，共同催化，ZnCr-LDHs性能得到了巨大提升，在相同降解条件下加入微量H 2 O 2 溶液后90分钟可以降解80%以上的亚甲基蓝。合成过程中，通过控制的锌盐和铬盐的比例，合成不同锌铬比的LDHs，不同金属离子比的样品禁带宽度不同，因此性能也存在差异，加入Zn1Cr1-LDHs和H 2 O 2 溶液的亚甲基蓝溶液在30 min内，亚甲基蓝被降解超过95%，远高于Zn2Cr1-LDHs加H 2 O 2 溶液。在光催化还原CO 2 的实验中，ZnCr-LDHs可以还原CO 2 生成CO，6小时内 CO的最终产量为0.039 μmol，6小时平均析出速率为0.065 μmol·g −1 ·h −1 。因此我们得出的结论是：花状锌铬双金属氢氧化物在用作的光催化剂方面具有巨大潜力，其合成方法简单且经济适用，使用牺牲氧化剂协同作用，在可见光下可以展现优秀的光催化性能，不仅可以降解有机污染物，同时也具备还原CO 2 的能力。
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user: 摘 要 近年来许多企业的不端行为因“吹哨人”的举报而进入了公众的视野，举报行为也成为公司治理中的关注点。随着相关法律的完善以及公司治理的进一步发展，内部举报作为一种企业透明化管理的手段开始逐渐被企业所接受并鼓励。内部举报行为对于企业管理者来说既可以是威胁，也可以是财富。举报的范围有多大？举报者是谁？举报的动机是什么？举报的后果是什么？随着企业对内部审计功能的重视，更多的企业开始让内部审计部门参与举报管理。本文主要关注于企业的内部审计人员在举报管理过程中的作用。 关键词 :公司治理，内部审计，举报 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 吹哨人制度的起源与演变 “吹哨人”(Whistle-blower)一词源于英国，是指警察发现有人犯罪时吹响哨子，以引起同事或民众的注意。现代的“吹哨人”是指将所发现的违法违规、危险或不正确的信息或者行为向组织内或外进行披露从而拉响警报的人。国际经合组织的《反商业贿赂》公约也将“吹哨人”定义为“公共部门或私营部门雇员基于善意和合理根据向相关部门举报的行为”。联合国《反腐败公约》将吹哨人定义为“基于善意和合理根据而向相关部门举报违反公约条款的任何人”。国际劳工组织将“吹哨人”定义为“雇员或前雇员对雇主违法违规、危险或不端行为的举报”。从以上国际组织的定义可以看出，国际上通常将“吹哨人”视为组织的雇员。一般而言，任何一个组织都不可能是完美的，当组织内部出现影响组织或社会秩序的问题时，需要有人能够站出来指出存在的问题。无论是在政府机关、非营利组织或企业，任何违法违规的事情都将不利于组织的发展。如果组织中存在的问题在当前层级无法得到合理解决时，组织就需要有更高的权威机关来对其进行约束。面对企业中的一些不当行为或违法行为，如果每个人都无动于衷，那么问题只会变的更加严重，甚至危害社会，这时就迫切地需要勇于指出问题所在的“吹哨人” [ 1 ]。 “吹哨人”制度，最先应用于对社会公众有较大影响的食品药品安全、环境保护等领域，激励内部知情人士主动举报公司的违法行为，更好地维护社会公共秩序。“吹哨人”很好地传递了为社会公义挺身而出的正面形象。1989年美国国会制定了《吹哨人保护法案》，其目的在于发动企业内部知情人士举报揭发违法行为，以降低政府的监管成本，提高监管效率。随着资本市场日益复杂化，行业专业化程度越来越高，单纯依靠自上而下的政府监管和审计工作，无论是在深度还是在广度上，都很难发现企业中存在的各类问题。面对同样的难题，世界各国都在积极地建设自下而上的“内部人”举报制度，激励内部知情人士主动举报，“吹哨人”制度已被广泛应用于食品安全、金融证券、腐败治理等领域。2010年，经历金融危机之后，美国通过《道格–弗兰克法案》。该法案进一步加强和完善了对吹哨人的奖励与保护政策，专门处理吹哨人的相关举报。如果吹哨人的举报信息帮助证券交易委员会或者商品期货交易委员会获得超过100万美元的罚金，吹哨人将得到这笔钱的10%~30%作为奖励。 2019年9月我国发布的《国务院关于加强和规范事中事后监管的指导意见》第十六条明确指出：“发挥社会监督作用。建立‘吹哨人’、内部举报人等制度，对举报严重违法违规行为和重大风险隐患的有功人员予以重奖和严格保护。”其中明确提出建立“吹哨人”制度，这是我国政府首次建立“吹哨人”制度。
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user: 2. “吹哨人”制度是公司治理的有力工具 “吹哨”是一种举报的行为。举报在公司治理上来说是一个强而有力的工具。正确的举报企业存在的不当行为是有利于公司良好环境的建设的。举报也可以防止不当行为对公司的利益和声誉造成进一步的损害。虽然举报的价值和优点都是显而易见的，但是从不同的角度出发，举报是否是一种符合职业道德的行为一直是有所争议的。对于举报行为，人们一般会有两种不同的看法。有的人认为举报是一种无私的行为，是为公众利益着想的行为。吹响哨声是为了让监管部门对做出不端行为的个人或组织做出制裁。而另一种看法则认为“吹哨人”等同于“告密人”，举报的动机是由利益驱动的，有可能是为了个人利益或集体利益。这些人为了自己的利益或名声不惜损害他人利益或组织利益，告密相当于背叛了所在的组织。 当企业员工清楚自己的举报行为会对公司、社会、公众甚至某些个人产生巨大的影响时，“吹哨”就成为了一个道德层面的问题。举报是一种极易引起利益冲突的行为 [ 2 ]。“吹哨人”可能会与被举报的个人、组织甚至社会产生利益冲突。企业普通员工被平级的同事所举报，被举报者会认为举报者是为了个人利益而故意举报不当行为。企业高层被员工向外部监管机构举报，举报者则会被认为是背叛了公司。举报者经常会发现自己处于一个左右为难的处境。有时候进行举报意味着对同事或公司的背叛，但对于违法行为或不当行为不举报又会违背对社会的责任，是对自己良知的背叛。忠诚是一种良好的美德，也是许多企业对员工的基本要求。如果公众利益或者组织利益受到损害，员工是否还应该为了忠诚而保持沉默呢？首先，员工应明确其举报的动机是合理的。企业内每一个员工都应该努力让公司向更好的方向发展，让其他同事拥有一个更理想和安全的工作环境。吹响哨声的目的是为了企业利益而非单纯的个人利益，则举报的动机才更合理。其次，良好的举报机制非常重要。整个企业的治理框架会影响到“吹哨人”举报的信心以及举报的质量。只有“吹哨人”的举报动机合理并对企业整个治理系统是有信心的，企业员工才能毫不犹豫地吹响哨声。 “吹哨人”制度作为公司治理的工具，“吹哨”的目标有两个：一方面，尽量消除企业内部的不正之风，特别是存在的违法违纪问题；另一方面“吹哨”行为可以帮助公司建立一个随时准备承担责任的良好社会形象，传递公司对不当行为零容忍的理念 [ 3 ] (Bunget， 2009)。 从公司治理的角度出发，任何企业都不会允许贪污腐败等不正之风渗透到经营活动中，公司可以考虑建立相关的内部举报制度，发挥举报在公司治理中的作用。考虑到举报是否对企业不忠诚这个道德层面的问题，相对于其他举报形式，内部举报是一种比较理想的举报方法。内部举报把问题停留在企业的内部，由内部进行消化处理。这种举报形式不会让把所有的不当行为都公之于众，这样也就不用担心社会舆论对公司产生不可预测的不良影响。
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user: 3. 内部审计人员在“吹哨人”制度中的作用 举报按形式又分为内部举报和外部举报两种形式。在企业中，大部分的举报是内部举报。内部举报，从理论上看是公司治理与内部控制的一种有效手段，但实际上内部举报真的是解决问题的好方法吗？作为员工，如果向企业举报的问题是对企业有不良影响或影响企业的利益，企业很可能给予举报人不公平的待遇。虽然举报人会受到法律的保护，企业也不能因为员工举报了不当行为就将其解雇，但很多员工还是不敢进行举报。即使是匿名举报，员工还是会担心遭到报复，甚至害怕失去他们现在的工作和与工作相关的人脉关系。外部举报是指举报者发现企业中存在的不当行为时会选择向企业外部进行举报，比如执法机关或政府相关部门等。很多政府部门为了鼓励人们对不当行为进行举报，有可能会设置一些奖金。 1、内部审计师与“吹哨人”的关系 内部审计在企业风险管理和公司治理中也扮演着重要的角色。内部审计师、董事会、管理层和外部审计师通常被认为是公司治理的“四大支柱”。根据国际内部审计协会的定义，内部审计是一种独立、客观的确认和咨询活动，旨在增加价值和改善组织的运营。内部审计通过应用系统的、规范的方法，评价并改善风险管理、控制及治理过程的效果，帮助组织实现其目标。中国内部审计相关准则也把确认与咨询作为内部审计的基本职能。内部审计确认服务已经从传统的财务审计、遵循性审计和经营审计发展到现代的多元化审计，如绩效审计、合同审计、舞弊检查、风险和控制自我评估、信息技术审计、质量审计、安全审计、尽职调查等。内部审计咨询服务包括顾问、建议、协调、程序设计和培训等，具体内容包括内部控制培训、业务流程再造、标杆比较、信息技术和系统开发以及绩效测评系统的设计等。内部审计的目标是“增加价值和改善组织运营”，这个目标明确了内部审计的使命是为了实现组织的价值。内部审计人员利用自己的专业技能和专业知识，通过职业判断对企业面临的战略风险、经营风险进行分析，以建议或书面等方式，将风险分析或审计的结果提交给治理层。企业内部审计在履行职责的过程中可以帮助企业改进治理流程和业务流程，为企业减少风险和损耗，给企业带来巨大的机会利益。如果企业存在违法违规或危害社会公众利益的现象，内部审计在履行其职责的过程当中应该是最先发现的人员之一。内部审计在履行其职责的过程中发现的问题、形成的审计建议向管理层或董事会报告，可以视为内部举报。 2、内部审计在“吹哨人”制度中扮演的角色 内部审计人员在举报制度实施的过程中，应该遵循一套现实可行的职业道德规范。国际审计准则ISA 240“审计师在财务报表审计中考虑舞弊的责任”中提出，在组织中管理举报是内部审计师的使命。对于设立举报制度企业，应该在内部审计部门成立一个专门小组来管理举报 [ 4 ] (Prat dit Huret， 2007)，这个小组有责任谨慎的处理各种类型的举报问题，内审人员应向董事会或审计委员会报告如何利用举报制度及实施的控制。同时，企业还需要建立相应的惩罚手段以避免举报制度被滥用。举报制度必须包含对吹响“哨声”的举报人的人身安全以及其相关信息的机密性进行保护的程序，这样举报者才能提供清晰和完整的信息。同时也要找到方法承担举报人的责任。内部审计作为企业治理结构中的重要组成部分，并严格遵循职业道德的约束，以其应有的职业谨慎能够承担举报工作的管理。 英国内审协会列举了三个与内部审计人员相关的举报情况，就内审人员扮演的角色以及内审人员应该怎么样处理举报提出建议。例如，当有员工找到内部审计师有意向进行举报时，内部审计师应建议员工优先通过公司的举报制度，使用正常渠道在企业内部进行内部举报，不需要先向外界披露。内部举报对于企业来说是比较好的选择，外部举报通常会因为状况激烈而导致不可收拾的后果。鼓励员工进行内部举报可以增加企业的安全性，提升员工的幸福感，增强士气，彰显企业对道德规范的支持，保持信誉，避免因违法违规产生的损害索赔。 如果内部审计人员同时也负责举报的热线，那内审人员有责任代表举报者将举报问题进一步向企业高层或有权力处理该业务的领导层报告。如果举报问题没有得到妥善的解决时，举报人决定自己成为“吹哨人”时，内部审计人员就很有可能因为举报者的身份保密而陷入不利境况。为了避免冲突，内部审计师不应披露其信息来源 [ 5 ]。 如果内部审计师有意协助举报者，内部审计师必须确信举报人的动机。举报的目的必须是善意并有真实依据的，不能因为怨恨或其他可疑动机而进行举报。面对举报者，内部审计人员应遵守职业道德，确定信息的真实可靠。内部审计师从举报者处获得信息后，应该像执行审计业务一样，清晰完整的记录所有问题，并根据问题的性质，清楚的传递给适当人员，如管理层、董事会、或外部机构。 简而言之，根据内部审计师在举报行为中扮演角色的不同，内部审计师应根据不同的情况做出不同的决定。内部审计人员在举报中发挥着专业咨询的作用，这很大程度上取决于董事会对内部审计的信任。当董事会与内部审计师相互信任时，内部审计师也应该意识到举报行为可能会摧毁这种信任。
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user: 4. 结论 相对于外部举报，由企业内部人员特别是内部审计人员参与的内部举报效果会更好。如果能对内部举报进行合理的管理或建立更加完善的相关制度，让内部审计人员的利益和企业的利益都得到合理保障，内部举报行为是可以带来双赢效果的。内部举报应该作为一个公平有效的治理工具，帮助改善、促进个人和集体的行为。内部举报的最终目的是为了保护公司，防止公司受到更多的损害。内部举报行为也可以为公司更好地创造自我约束的企业文化，更好地发挥内部审计的治理作用。
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user: 摘 要 通过查阅文献等资料显示毛细管电泳技术的应用较为广泛，特别是在体内药物分析中，主要的优点是分离速率快、样品进样量少、分离的效率高等。随着生物技术的不断发展，还与许多技术联用进行药物分析研究。本文主要综述了毛细管电泳技术在体内药物分析的各种应用、联用技术的应用、优势和未来的发展前景等。 关键词 :毛细管电泳技术，药物分析，应用，联用技术 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 前言 毛细管电泳技术(简称CE技术)其主要的工作原理为当带点粒子在毛细管中按照规定的方向进行运动，根据样品组分中存在的电子电泳迁移率的差异进行分离的技术 [ 1 ]。其主要的组成部分为直流电压、检测器、毛细管、数据采集器、电解槽等 [ 2 ]。毛细管电泳技术的优点十分突出，比如少量样品、高效率、速度快、选择性强、研究成本较低、仪器可使用的模式较多、能同时处理分离出不同的组分、趋近自动化等。正因为这些特点，让其在体内药物分析领域的使用较为广泛，且发展较为迅速。根据分离模式的不同可以将毛细管电泳技术分为几个类型：毛细管区带电泳、胶束电动毛细管色谱、毛细管等速电泳、毛细管凝胶电泳、毛细管等电聚焦电泳、非水毛细管电泳、毛细管电色谱等 [ 3 ]。根据进样的不同可分为电动进样、压力进样、扩散进样三种进样的方式。毛细管电泳分离技术常常被应用在分离中药中的有效成分、大分子蛋白质、单细胞分析、分离抗生素和构建基因工程等方面 [ 4 ]。最近几年在药物分析领域应用毛细管电泳技术越来越多，主要分析药物进入人体后的崩解、吸收、代谢和效用的动态。在高速发展的新技术时代，毛细管电泳技术凭借着优点被与许多检测技术进行联用，使发挥的作用最大化，更加高效的应用在科学研究中，创造出高质量的成果。主要联用的技术有毛细管电泳技术–化学发光分析检测法、毛细管电泳技术–质谱(MS)联用技术、毛细管电泳技术–紫外(UV)技术联用、毛细管电泳技术–高效液相色谱(HPLC)技术联用、毛细管电泳技术–激光诱导荧光技术联用，还有蒸发光散射检测器、辐射、电化学法、微透析等检测技术的联用，使毛细管电泳技术的应用更加广泛，作用的领域也更加宽泛 [ 5 ]。与传统的分离技术相比，毛细管电泳技术的分离速度更加快，效率更高，电泳的运行速度很快，可能许多时候会查过色谱法检测的速度。这样高效简便的分离检测的技术在医药方面更加受欢迎，可以节约许多不必要的浪费。如果对存在体内的微量的药物进行分析检测，必须要求检测技术的高效、高速、进样量少、可以分离检测十分复杂的物质成分等，这样可以在临床抢救上争取更多的时间去抢救病人，给人更多生的希望，而毛细管电泳技术完全满足这些要求。通过对毛细管电泳技术的应用的综述，使大家更加全面快速的了解这个技术在药物分析方面的优势与未来的发展前景，将会带动新型生物技术的迅猛发展。
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user: 2. 毛细管电泳技术的应用 2.1. 毛细管电泳技术在中西药物分析中的应用 毛细管电泳技术在中西药的药物分析中发挥着重要的作用，为药物的研发和临床药物的甄选提供了帮助。研究显示，对患者的胆汁引流中的洛氟沙星进行测定需要应用胶束电动毛细管色谱分析法；在测定左氧氟沙星、培氟沙星、色拉杀星、洛美杀星等几种氟喹诺酮类抗菌药时运用了高效毛细管电泳法，进而确定了几种药物分析测定时所需的最佳电泳条件；对血液中存在的苯巴比妥钠进行测定，用了高效毛细管电泳技术进行了分析，规定了最低检出限为1.0 mg/L [ 6 ]。毛细管电泳技术由于具备高效、快速、样本小的特点，在中药有效成分的分离与检测过程中发挥重大作用，扩展中药有效成分的应用范围。为了保证这些药物中的有效成分正常的发挥作用，应用在临床上的疗效较稳定，控制中药的质量要求，将毛细管电泳技术准确的应用在有效成分的分离与检测中，以微量的进样进行检测，是一种高效环保的检测分离技术。许多专家学者利用毛细管电泳技术持续分离出了许多种黄酮类化合物，如合欢花素苷、蒙花苷等 [ 7 ]，同时还有利用此种方法对含有黄酮类的山花椒进行检测的，这也充分说明毛细管电泳技术是一个十分高效、方便实用的技术，为中药有效成分的研究奠定了基础，为后面的研究学者提供了强有力的研究依据。 2.2. 毛细管电泳技术在临床上的应用 毛细管电泳技术早就被应用在血浆、血清、尿、泪液、汗液中的药物分析中，由于这些体液中的成分较为复杂，若直接进行分析可能会受到其他物质的影响导致结果不准确，所以要在分析某种体液中的成分时要对样品进行前处理，这样才能准确检测出有效成分 [ 8 ]。有研究结果显示，用毛细管电泳技术进行人血浆中的孢克罗的分离检测，用头孢拉定作为标定，在沉淀血浆蛋白时直接加入乙腈，直接进行分离测定，在6 min之内就获得了检测结果，速度快、效率高、准确度高。毛细管电泳技术也常被用于血浆中含有的盐酸多奈哌齐、富马酸比索洛尔等成分的测定，由于此中方法的检测速度快速准确、特别适合在血浆的检测中 [ 9 ]。 2.3. 毛细管电泳技术在药物制剂分析中的应用 成分复杂是药物制剂的一个特点，除了有效成分外，一些有效成分的稳定剂或保护剂也是会存在的，一般几毫克的有效成分需要几十毫克的基体。毛细管电泳技术的一大优势就是能排除高含量复杂基体干扰和检测痕量成分，只经简单预处理的样品就可分析其有效成分含量，现已广泛应用于片剂、注射剂、糖浆、滴耳液、乳膏剂及复方制剂等各种剂型中主要成分的定量测定。在制药行业中也广泛使用毛细管电泳技术进行制剂药物的成分检测，以便进行新药筛选和纯化。其分析速度之快、样本需求少、快很准的特点就是这些制药企业依赖使用的依据。分析治疗药物如美托洛尔、阿替洛尔、吲哚洛尔、贝凡洛尔、卡替洛尔等中的有效成分，监测头发中和尿液中的可卡因的含量等 [ 10 ]。在制剂药物中成分分析占有重要的位置。
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user: 3. 毛细管电泳技术的联用技术 现如今，毛细管电泳技术的应用逐渐扩大，与其他技术联用共同作用，可高效的对氨基酸、大分子蛋白质、核苷酸、病毒或者细胞等进行分离检测 [ 11 ]。当与其他技术联用时会提高检测效率，并且扩大检测范围，检测物质的接近微量。比如祝仕清 [ 12 ] 等人就通过毛细管电泳技术与高效液相色谱法联用成功的将硫酸卷曲霉素的有效成分分离并加以分析。现在，毛细管电泳技术与质谱技术联用也被应用在诸多领域，比如对多糖、氨基酸进行分析、检测食品中的残留药物、分离检测体内药物等 [ 13 ]。检测时定量分析十分准确，但是在联用过程中也存在一定的限制就是两种技术在联用时的接口技术，也是现在的研究重点，该技术由于在分离和定量时结果不好，在药物的代谢动力学领域也受到限制，未来要解决这些问题，实现更好联用 [ 14 ]。最近几年，应用毛细管电泳与化学发光技术联用，分别可对体液中的异烟肼 [ 15 ]、阿莫西林 [ 16 ]、去甲肾上腺素 [ 17 ]、阿米替林 [ 18 ]、脯氨酸 [ 19 ]、盐酸哌唑嗪 [ 20 ] 等药物进行分析，使用较多、较广泛。李林秋 [ 21 ] 等研究人员运用该技术对甲磺酸培氟沙星进行了分析，解决了液相色谱法检测时的局限性。但是该技术也存在待解决问题，两种技术联用时要注意接口设计，因为试剂要在接口进行混合，所以接口设计尤为重要。就现在科技的发展水平对实现全程自动化、商品化依然无法实现，这也是在未来要努力的方向。 3.1. 毛细管电泳与质谱联用技术 毛细管电泳技术的高灵敏度、高效率的特点与高选择性高效率的质谱检测法进行结合，质谱法使毛细管电泳技术的选择性更高、灵敏度更高，且在分离检测的过程中两种方法不会互相干扰，质谱法检测可准确的对未知物质进行检测测定。而毛细管电泳技术使质谱法的检测对象更加复杂、多样化，拓宽了对药物物质的检测范围。毛细管电泳–质谱联用技术成为一种高选择性、高效率可检测复杂成分的检测分离技术，在检测药物的有效成分、相关组分、分离纯化等方面的应用，尤其在微量物质的分离纯化、定量定性测定方面的优势更加突出。如在基因工程中检测单克隆抗体药物的有效成分；在生化药物中检测蛋白组分并分析 [ 22 ]；与固定化的酶微反应器联用也可以被应用在线酶的反应与检测中。 3.2. 毛细管电泳–化学发光分析法联用技术 化学发光分析法本身就具有光源，对物质要求的限定较少，灵敏度也较高，但是唯一的不足之处就是选择性较差，与毛细管电泳技术联用可以更好的弥补这个缺点，提高其选择性。毛细管电泳技术与化学发光分析法联用后具有了高选择性、高灵敏度、高分辨度的优点，完全可以应用在复杂组分的分离与检测中，被广泛应用在对体内药物的研究中。经研究结果显示，利用毛细管电泳–化学发光联用技术可以测定尿液中的盐酸甲氯芬酯和盐酸维拉帕米含量的测定，并且提出了检出限度值；可测定人血浆中含有盐酸甲氯芬酯；可测定人尿液中含有的氟哌啶醇；可测定血浆中存在的丁卡因和普鲁卡因 [ 23 ]。该联用技术在体液中的药物分析较为广泛。 3.3. 毛细管电泳免疫分析法 将毛细管电泳技术与免疫分析技术联用，可被应用于特殊体液中的含有的药物与激素的痕量分析。主要是利用含有的抗原抗体与体液中含有的差异进行物质的分离测定分析。研究表明，利用该技术检测出了尿中多巴胺的含量；还检测出了地高辛的血药浓度 [ 24 ]，可以对大分子蛋白进行检测，对小分子蛋白也有研究，Roger CT [ 25 ] 等人利用毛细管电泳免疫分析法对眼房水中的多佐胺的含量进行了测定，在体内药物分析中应用较广泛。毛细管电泳技术在生物工程中也发挥重大作用，在有效物质分离、新药鉴定检测方面的应用十分广泛 [ 26 ]。毛细管电泳技术可以测定基因工程中药物，比如重组人干扰素、重组人肿瘤坏死因子 [ 27 ]。Biotlet [ 28 ] 等人研究表明可以对重组人促红细胞生成素注射液中含有的微量的主要成分进行定量分析。Bergmann等人研究表明用毛细管电泳技术对痕量的两个级别的白细胞介素进行测定。
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user: 4. 展望 在现代分析技术飞速发展的时代，毛细管电泳技术在药物分离与检测方面的应用较为广泛。传统的检测方法逐渐的不能跟上现在对复杂物质检测分离的水平，所以毛细管电泳技术在药物研究检测方面有很大的发展前景。与其他技术的联用，互相弥补了技术存在的不足之处，同时发挥了各自的优势，将作用发挥到最大化，将检测的效率提到最高，做到速度快、效率高、样本少、范围广、选择性高等特点，将复杂的物质、低含量组分进行准确的定性定量检测。未来联合技术要不断的更新，将新技术全面运用在医药和临床检测方面，推动我国医药行业的飞速发展。
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user: 摘 要 根据神经外科高风险的特点，其住院医师规范化培训应该与其他科室相比有自己特殊性，针对培训过程中存在的缺陷与不足，提出完善神经外科及外科相关科室轮转机制、建立神经外科临床操作实验室、提高临床技能培训可操作性与实践性、优化考核制度等方面的解决措施，以便提高神经外科住院医师规范化培训基地的培训质量，完成住院医师的培训目标。 关键词 :住院医师，规范化培训，神经外科 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 住院医师规范化培训是指对完成本科医学教育后的医学生进行相关专业能力、临床技能为目标的规范化医学教育 [ 1 ]。自2016年起，我国开始启动并选择有条件的专科启动试点工作以来，对培养高素质医学人才，提高卫生事业水平与服务能力起到了关键的作用 [ 2 ]。神经外科疾病种类繁多，临床手术高风险且工作量较大，神经外科医师成才周期较长，而且规范化培训不单单是神经外科本专业，还需要参加普外、泌尿外科、急诊科及多个内科等多个科室的轮转并掌握相关知识 [ 3 ]，内容繁杂且难，如何能够保证在有限的神经外科本专业培训时间内完成相关内容，提高培训质量的同时保证医疗安全，是值得我们指导教师深思的问题。
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user: 2. 规范化培训中存在的问题 2.1. 住院医师规范化培训中实际操作机会少，参与度不高 由于神经外科所对应疾患为神经中枢位置，难度大风险高，一方面出于对医疗安全的保证，临床带教老师不能也不敢把所有的手术或者操作中的关键步骤让给培训学生来实战演练。另一方面神经外科手术大多在显微镜、内镜或DSA造影机下进行，精细精准程度高，而且手术参与者往往是主刀医师加一位助手即可，即使第一助手也都是年久的、高年资的主治医师，规培生往往只是观众，通过屏幕和执行手术老师的口头讲解去体会和理解手术，培训医师难以有实际的操作机会，造成神经外科培训学生平时的工作大部分时间用来大量重复撰写病历和给患者腰穿、换药拆线等简单工作，术中操作熟练的学生能够有机会练习开关颅、缝合、置引流管等简单工作，但大多高难度实践性强的操作则鲜有机会上手。同时由于带教医院的神经外科专业往往分工明确，每个带教老师专业性较强，可能只有一个到两个方面的疾病，不能涉及到所有的病种，轮转时间较短的学生有可能连神经解剖都没来得及弄清楚，更别提诊断和治疗神经外科的疾病，造成规范化培训片面化而又一带而过，没有一个整体而又全面的诊疗思路与临床实践机会。每日只能重复简单的临床基础工作及单一的疾病谱，规范化培训学生对繁重的临床工作可能会产生厌烦情绪，对规范化培训热情不高。参与度不高，尤其是中枢神经功能复杂、晦涩、难以短时间内弄懂，对于带教老师的提问往往难以正确回答，导致规培学生害怕及担心出错，部分存在缺岗、不按时上班、值班等情况发生。 2.2. 带教老师积极性不高与考核力度不强 带教老师平日里临床工作繁重，频繁的学术交流会议，他们对学生的态度，往往停留在我拥有带学生的资格，最希望学生做的事往往是帮助他们进行一些与临床相关的科研，有的甚至与临床毫不相干的学术研究，至于更重要的临床实际事物，往往是这样看待：“过两年再说！”对于出科考核，往往流于形式或出于对培训学生辛勤工作的回报而给与优评，难以做出客观的评判 [ 4 ]，不能反应规范化培训学生的真实水平与实践能力 [ 5 ]。
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user: 3. 解决方法 3.1. 建立神经外科临床操作实验室 规范化培训学生对于疾病的认识与理解是需要病例与操作的积累，所以在整个轮转计划中关于神经外科专业规范化培训的时间长度要首先得到保证，应该在进入规范化培训的初始就安排神经外科专业的轮转，而且要做好入科教育与培训的工作。神经外科手术中的操作特殊性，需要术者拥有熟练的显微镜、内镜或DSA机器下操作技术。这种技术难以短时间内掌握，建立神经外科临床操作实验室，在实验室中培养学生的这种操作极其必要。毕竟神经外科术中不能容忍细微的失误。只有在实验室中将这些技术熟练掌握，才能在真实手术中得到实际的操作机会。否则，没有哪个带教老师敢于把没有显微镜下操作经验的学生直接作为手术助手的。在相关教学用具方面，可依据科室临床实验室情况，增加相关操作模型的引进，比如尸头标本，脑外伤模型和头皮缝合模型等，让培训学生在具体病例或手术操作之前能够有效地进行针对性训练，熟练相关的操作步骤及手术入路，减少相关并发症的发生以及提高规范化培训的效率。通过以上措施，增加了带教老师与学生讨论的机会，丰富了他们的临床思路，向学生阐述不同疾病的诊疗思维与治疗经过，让学生在管理患者的同时，学会了神经外科诊疗思维与不同疾病之间的鉴别要点。 3.2. 引入网络教学方法及模式 随着互联网、移动视频与电脑技术的普及，移动医疗工作站的配备，随时可以将医院信息系统(Hospital Information System)、PACS影像系统(Picture Archiving and Communication System)集合在一起实行现场办公或现场教学。利用每日早会的术前讨论结合3D技术，要求规范化培训学生汇报各自管理的将要手术患者的病史，并讲解病例的影像学检查特点，提出可能的手术术式，让学生进一步理解疾病的诊断与影像表现。科室带教老师在术前将手术的细节及重点进行模拟讲解，让学生在术中能及时的跟上带教老师的思路，理解手术的操作。每周进行全体病房的教学查房，由培训学生进行专科查体并叙述和展望治疗经过。应用最新的PACS系统，将特殊病例的影像学检查导入已建立好的规范化培训学生专业知识讨论微信群中，让培训学生随时随地分享自己病例与治疗进展和经历，进一步丰富了培训学生接触病例的来源，另一方面加强了培训学生的信息管理。同时增加以问题为导向的教学模式在住院医师规范化培训中的应用 [ 6 ]。 3.3. 科室内设立带教老师秘书岗位 在规范化培训学生进入科室的同时，由带教老师秘书制定科室规培计划，强调规范化培训的轮转纪律，每一名学生指定带教老师，制定明确的学习规划，量化参加手术的次数或每种常规操作最低限度，将规范化培训学生的培训质量、考核成绩与带教老师的工作业绩与年度考核挂钩 [ 7 ]，一方面明确导师的责任和义务，由秘书制定带教老师讲课计划的各种内容和时间，并针对各知识点进行随时或指定考试，让带教老师有紧迫感和责任感，针对规范化培训学生临床实践操作中的不足和缺陷进行指导；另一方面，让培训学生与带教老师有从属关系，临床中指定管理具体病人，了解各种常见疾患的病历特征及治疗方式，让规培医师能及时发现问题并获得解决实际问题的能力，能够避免培训学生有问题时不知该向谁请教的情况发生，并加深师生之间的感情与荣誉感，同时获得带教老师对科研以及临床知识方面上的指导。 3.4. 改进相关规范化培训考核模式 规培毕业考核至关重要。建立神经外科临床实验室，设立临床指导老师秘书岗位，将考核分为实验室操作及临床实际工作两部分，分别由指导老师秘书及临床带教老师进行考核。先进行实验室考核，只有这部分通过后，才能进入临床实际操作工作中并在计划的时间进行考核。严把考核关，只有那些真正掌握了神经外科疾病诊断和治疗的合格规培医师才能为社会服务。
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user: 摘 要 股票市场的预测一直是一个具有挑战性的问题，其波动会受国家政策、公司财报、行业表现、投资者情绪等因素的影响。本文基于股市图像(Stock Charts)方法将股票的连续时间信息进行处理，根据不同的信息丰富度以及预测时间间隔将原始数据分为了多个类别，依次作为深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Network， DCNN)训练集；并利用深度卷积神经网络对股票市场进行预测，分析在不同分类方法下的精度差异。结果表明，当在标记间隔为30天，使用包含成交量的蜡烛图作为输入时，对美国NDAQ交易所的股票走势预测可以达到59.7%的准确度。 关键词 :股市预测，卷积神经网络，蜡烛图 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 股票市场的涨跌与当前宏观经济形势具有对应关系，对股票市场的正确预测有利于国家及时调整宏观经济政策，维护市场、社会的稳定发展，因此正确预测股票市场的走势成为了领域内的热点问题。然而影响股票价格的因素很多，例如国家政策、公司财报、行业表现等因素，使得股票趋势预测成为了一个非常具有挑战性的问题。根据Fama的有效市场假说 [ 1 ]，在市场信息完备的情况下，投资者仍不能通过进行基本面分析与技术分析来获得超出市场平均利润的收益，原因便是金融时间序列中的高噪声 [ 2 ] [ 3 ]。在传统统计学方法中，常用统计分析 [ 4 ] [ 5 ] 配合股票图像(Stock Charts)的方法，对股票市场的走势进行判断，往往能取得不错的效果。如吴泽兵 [ 6 ] 基于蜡烛图进行量化交易并制定了“红三兵”、“牛市鲸吞线”两个量化策略，其“红三兵”策略可在5日与3日持仓的交易中达到88.46%的胜算率，牛市鲸吞线的五日持仓收益率也有3.85%。杜兵 [ 7 ] 则利用蜡烛图分析方法，对我国创业板个股进行回溯，获得了较优的平均收益率、盈亏比与胜率。 随着信息技术的发展，计算水平的日益提高，计算机视觉技术在医学 [ 8 ]、农学 [ 9 ]、工学 [ 10 ] 等领域都有了广泛运用，其与股票市场趋势研究的结合，必然可以为这一领域带来新的可能。如Luca Di Persio等人 [ 11 ] 利用多层感知器(Multi-layer Perceptron， MLP)、卷积神经网络(CNN)、长短记忆时间递归神经网络(Long Short-Term Memory， LSTM)以及循环神经网络(RNN)对标准普尔500 (S & P 500)指数的价格运动进行了预测，结果显示深度学习算法对股票市场的趋势拟合效果较好。其中，CNN建模效果最好。Yang Jiao [ 12 ] 基于深度网络，通过标准交叉验证、顺序验证以及单次验证方法的比较，发现利用近期信息，例如已经收盘的欧洲和亚洲指数来预测标准普尔500指数，可以使预测精度大幅提高。Gozde Sismanoglu [ 13 ] 等人利用1968~2018年的IBM股票信息，使用MLP与CNN算法对数据库中信息的进行预测，结果证明该方法对特定股票有较好的精度，可以大概率正确预测第二日股票的涨跌的情况。2019年，Keywan等人 [ 14 ] 描述了机器学习的一些基本概念，并提供了一个简单的例子，说明投资者如何使用机器学习技术预测股票收益的横截面，同时模拟过度拟合的风险。X. Zhang等人 [ 15 ] 通过输入来自历史股票的交易数据和社交媒体信息，发现通过有效分析金融新闻和用户情绪，可以达到预测股票市场动向的目的。此外，我们整理、分类和分析近几年发表的有关股票预测模型的文献，如表1所示。我们发现：金融科技领域中的基于股票图形趋势研究已经被证实可行 [ 15 ]，而目前机器学习领域中的图像深度学习方面取得了突破进展 [ 6 ]。在本论文中，我们将金融科技的股市图形趋势研究与机器学习的图像深度学习有机结合，即基于DCNN与股票图像结合的方法对股票市场进行预测，如图1所示。 图1. 机器学习与金融科技的交叉 基于以上分析，本文将蜡烛图方法配合新型的深度学习技术来预测NASDAQ的股市走势，弥补了传统非机器学习方法的不足，将深度学习算法与股票图像创新性的融合。利用金融时间序列数据处理成的信息丰富度不同两种的蜡烛图，将图片数据集作为CNN的输入，对比预测未来1天、20天、30天以及60天股票趋势的准确度，利用时间划分分类训练方式，对比两种图片的预测准确度。 Table 1 Stock prediction method and model collatio 分类 方法/模型 研究内容 作者 基于传统的非机器学习的股市预测方法 向量自回归(VAR)模型 误差修正模型(ECM) 卡尔曼滤波模型(KFM) 利用三种模型对英国股市的长期变化进行预测 Chulho Jung等人 GARCH模型 QGARCH模型 GJR模型 研究三种模型对金融时间序列数据(中国股市)波动的预测能力和模型间相互对比 魏巍贤 周晓明 马尔科夫预测模型 利用马尔科夫预测法对沪股东北高速收盘价进行分析，预测股价变动 李海涛 “红三兵”、“牛市鲸吞线”量化策略 基于蜡烛图进行量化交易并制定量化策略 吴泽兵 蜡烛图分析方法 对我国创业板个股进行回溯，追求较优的平均收益率、盈亏比与胜率。 杜兵 基于深度学习模型的股市趋势预测方法 多层感知器 CNN 长短记忆时间递归神经网络 RNN 利用多层感知器、CNN、长短记忆时间递归神经网络以及RNN预测标准普尔500指数的趋势 Luca Di Persio等人 标准交叉验证 顺序验证 单次验证方法 通过三种方法的比较，发现利用近期信息可以使预测精度大幅提高。 Yang Jiao MLP与CNN算法 使用MLP与CNN算法对数据库中IBM股票信息的进行预测 Gozde Sismanoglu等人 ANN + Tree boosting 说明投资者如何使用多算法深层叠加预测股票收益的横截面，同时模拟过度拟合的风险。 Keywan等人 深度学习算法 输入来自历史股票的交易数据和社交媒体 信息，通过有效分析金融新闻和用户情绪 预测股票市场动向。 X. Zhang等人 表1. 股票预测方法及模型整理
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user: 2. 方法 2.1. 股票图像 烛台图作为一种金融图表，可用于描述给定时间段内的股票价格走势。烛台图由日本大米交易商Munehisa Hooma开发 [ 16 ]，因此也被称为日本烛台图。每个烛台通常显示一天的交易数据，因此一个月图可将20个交易日转换为20个烛台。图2显示了烛台图表应包含的信息，每个烛台包含了交易日信息的四个重要组成部分，即开盘价，收盘价，低价和高价。烛台通常由3部分组成，即上阴影线，下阴影线和实体。如果开盘价高于收盘价，则主体将填充为红色；否则，主体将以绿色填充，以此表示股票的涨跌。上下阴影表示指定时间段内的高价和低价范围。但是，并非所有烛台都有阴影。烛台图是可视化的帮助，可以辅助股票交易决策。根据烛台图，交易者将更容易理解高点和低点以及开盘价和收盘价之间的关系。因此，交易者可以确定特定时间范围内的股票市场趋势 [ 17 ]。当收盘价大于开盘价时，烛台被称为看涨烛台。否则，它被称为看跌烛台。 本文中主要使用可视化图像即股票图像参与深度卷积神经网络训练过程，通过股票图像的特性和CNN视觉及图像处理方面的优势，来达到对股票趋势的准确预测的目的。 图2. 烛台图示意图 2.2. 深度卷积神经网络模型 在本研究中，我们将使用基于CNN的深度学习网络(Deep Learning Networks， DLN)即深度卷积神经网络(DCNN)对股票市场预测进行分类。卷积神经网络多用于图像的各种处理任务，如目标检测 [ 18 ]、图像分类 [ 19 ]、图像分割 [ 20 ] 等，其展示出了远超传统方法的精度。卷积神经网络要求所采集数据信息为时间连续信息，即某个像素点的值均与其临近像素点有关联，而CNN相比于全连接层，更易提取出纹理信息与边缘信息，从而提高预测效果。 CNN是一种前馈人工神经网络，它包括输入层，输出层和一个或多个隐藏层，其结构如图3所示 [ 21 ]。CNN的隐藏层通常由池化层、卷积层和全连接层组成。卷积层负责读取小段数据并使用内核读取诸如二维图像或一维信号之类的输入，并扫描整个输入字段。池化层采用特征投影，最终池化层的输出被发送到一个或多个全连接层，这些层将解释已读取的内容并将此内部表示形式映射为类值。CNN类似于由一组具有可学习的权重和偏见的神经元组成的普通神经网络(NN)，区别在于卷积层使用卷积运算来输入，然后将结果传输到下一层。此操作允许使用更少的参数更有效地实现前向功能。 为了使预测结果更加精准，本文训练了CNN模型。本文结果亦证明CNN在针对计算机视觉和图像处理方面的问题非常有效。本节针对需要处理的金融时间序列数据构成的图片构建了基于CNN的网络模型，网络模型由4个2d卷积层，4个2d最大池化层和3个输出层组成，如表2所示。 图3. CNN网络结构示意图 Table 2 CNN structure for stock trend predictio Input Conv2D-32 ReLU Max-poolling Conv2D-48 ReLU Max-poolling Dropout Conv2D-64 ReLU Max-poolling Conv2D-96 ReLU Max-poolling Dropout Flatten Dense-256 Dropout Dense-2 表2. 针对股票走势预测的CNN结构
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user: 3. 实验 3.1. 样品选取和实验设置 正确获取待测数据是模型能够成功预测的基础。本文基于Yahoo!的应用程序接口(API)服务，采集了NDAQ交易所100只股票的交易数据，所收集数据的日期如表3所示。需要注意的是，交易日并非是连续的(星期一到星期五是交易日，节假日不交易)，因此，在数据爬虫时应对数据日期进行筛选，避免使用空白图片训练或测试。 Table 3 Data type and divisio Stock Data Training Data Testing Data Start End Start End NDAQ 2014/12/31 2018/12/31 2019/1/1 2019/12/31 表3. 数据类型及划分 3.2. 数据分类方式 本研究中对股票时间序列数据采用时间划分方法，按照预设时间划分数据将经过筛选的股票数据划分为训练集与测试集。 时间划分是利用金融时间序列的时间特性，按照每只股票的交易时间(Date)，设定截止日期，将测试日期后的数据设定预测集，即最终的测试集中包含每只股票的部分数据。本文共收集了NDAQ交易所100只股票5年的交易数据，利用股票数据的时间特性，抽取2019/1/1至2019/12/31之间的数据作为测试集。 3.3. 数据预处理 获取数据后，需要对数据进行预处理，提取数据信息，本文选用了金融数据的可视化方法，即烛台图对股票数据预处理。将历史时间序列数据，使用Python中的Matplotlib库 [ 22 ] 将其转换为烛台图。本研究中使用的烛台图如图4所示，其基于不同的标记进行对比实验。为了分析不同预测间隔与预测准确度之间的关系，本文基于不同的预测间隔(1个、20个、30个、60个和90个交易日后的close差值)对每张蜡烛图进行标记，计算方法如式(1)，当 c l o s e i + d < c l o s e i 时， t a r g e t i = 0 ，当 c l o s e i + d > c l o s e i 时， t a r g e t i = 1 。本文所用烛台图均含60天信息量 [ 23 ]。 t arg e t i = s i g n ( c l o s e i + d − c l o s e i ) (1) 图4. 蜡烛图示例