DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘 要 基于Halcon模板匹配优化的指针式仪表识别是能够解决仪表表盘在复杂场景中定位问题的重要手段。传统识别方法是通过对表盘最极坐标变换来进行识别，会受到不同场景和拍摄角度对于表盘定位的影响，进而使极坐标变换对结果带来误差。本方法通过模板匹配和仿射变换准确定位仪表表盘，提高了精度，仿真实验表明，本方法相较于传统方法更精确。 关键词 :指针式仪表，形状模板匹配，仿射变换，极坐标变换 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 随着工业的自动化和信息化，各种精密仪表的使用也逐步广泛，而数显式仪表技术存在着电磁干扰等一系列环境因素影响的缺点，很多生产环境(如电厂)则不宜使用数显式，指针式仪表的传统读数方法又会受限于人为因素，产生误差，并且效率低 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。 目前指针仪表读数识别的研究主要方法包括：减影法 [ 4 ]、Hough直线变换法 [ 5 ]、指针区域特征法 [ 6 ]、基于轮廓拟合与径向分割的识别算法 [ 7 ] 等。工业上现有的基于Halcon的识别方法，主要通过把彩色图像转换成三个单通道图像，找到图像中的ROI (感兴趣区域)，增项ROI与背景的对比度来分割得到图像中的仪表盘，再进行极坐标变换 [ 8 ]。这种方法在背景简单，亮度变化小的场景下具有很高的识别效率，但是该方法在实际应用中，常常会因为光照，图像识别角度等原因，出现仪表盘分割的偏差，最终影响识别精度。 本文则从现有方法的基础上进行改进，使用模板匹配对表盘进行精准定位和仿射变换，减少极坐标变换带来的误差，对于同一种表，只需要创建一次模板。同时，再极坐标变换之后，利用形态学处理锁定定位指针和最值并进行几何运算。此外，模板匹配主要有基于灰度值的模板匹配，基于相关性的模板匹配和基于形状的模板匹配。本次算法中使用的是，基于形状的模板匹配，其适用于杂乱场景、尺寸缩放、光照变化等情况，能够处理复杂场景并且无需进行额外的模型训练过程，更有利于定位表盘。
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user: 2. 实验平台与算法流程 本次实验是在德国MVTec公司研发的图像处理软件Halcon上实现的，此软件提供了功能强大的视觉算法开发包，包含了上千个涉及多领域的独立函数 [ 8 ]。 为了精准定位仪表盘，需要先创建仪表盘的模板，以便于识别是进行匹配：将端正摆放的仪表图像上表盘中的圆心以及另外某一特征标志进行提取，如表盘上的图形、汉字、字母等，目前最常用提取方法有两种， 第一种是对图像进行边缘检测后通过标志的几何形状来提取， 另一种是通过彩色图像分割的方法 [ 9 ]，本文使用的方法是，大致截取图像中的标志，二值化分割出该标志，将其作为模板匹配的样本。在识别中，先匹配定位到仪表盘，再进行仿射变换，将图像中的仪表旋转至水平裁剪出仪表，再进行极坐标变换。算法流程如图1。 2.1. 提取标志模板 模板创建包括圆心模板和标志模板，截取仪表中的标志，将图像转换成灰度值图像，并二值化分割提取出标志区域，如图2(a)，再利用create_shape_model()算子创建模板。并将模板识别文件保存，以便调用。使用write_shape_model()算子将两个模板识别文件进行保存。 图1. 算法流程 图2. 模板区域 2.2. 模板匹配 创建完模板之后，开始采集新的图像，并用read_shape_model()读取之前保存的模板识别文件。模板匹配主要是通过判定测试图像与模板间的相似度，取相似性最大的样本为输入模式所属类别 [ 10 ]。其公式如下： C f g = 100 100 ∑ i = 1 M ∑ j = 1 N | f i j ∩ ​ g i j | T f + T g (1) 式中：f对应模板二值图像，g对应识别的仪表图像，二者的图像大小一致，均为M × N。 T f 和 T g 分别对应图像中值为1的像素个数。 ∩ 为与运算。 2.3. 仿射变换 首先读取标志模板得到其像素坐标(row1，col1)和旋转角度angel后，使用vector_angle_to_rigid()和affine_trans_image()将图像转正，仿射变换公式如下： H o m M a t 2 D = [ R t 00 1 ] = [ 1 0 0 1 t 0 0 1 ] ∗ [ R 0 0 00 1 ] = H ( t ) ∗ H ( R ) (2) ( R o w 2 C o l u m n 2 1 ) = H o m M a t 2 D ∗ ( R o w 1 C o l u m n 1 1 ) (3) 式中：R为旋转矩阵；t为平移矩阵；(Row1， Column1)为原始点的像素坐标；(Row2， Column2)为仿射变换后的点的像素坐标。 过程如图3。再以转正后的图像为识别对象，读取圆心模板(row2， col2)，找到表盘圆心，得到其像素坐标。 图3. 仪表仿射变换转正 2.4. 分割仪表区域 得到了圆心和标志所在的行列坐标，若表盘半径为R，则R一定满足： R = μ ( r o w 1 − r o w 2 ) (4) 经过对多个仪表的测量拟合，我们将μ值定义为1.5。然后用reduce_domain()算子将表盘从图像中截取出来，如图4。 图4. 截取后图像 2.5. 传统识别方法 传统方法步骤为：第一步，极坐标变换将圆形仪表转换为水平矩形区域 [ 11 ]。第二步，刻度区域，获得最值区域的横坐标MaxCol和MinCol，形态学处理获得指针区域PointerCol。第三步，利用Halcon训练好的OCR识别神经网络来识别最值Minvalue和MaxValue。为了提高识别率，减少误差，可以自己使用Halcon训练分类器进行字符识别 [ 12 ] [ 13 ]。本文采用基于BP (Back Propagation)神经网络的识别算法，将提取到的字符区域输入到一个三层神经网络OCR分类器中去 [ 14 ]。BP人工神经网络是一种多层前馈神经网络，由输入层、隐含层和输出层三部分组成，如图5 [ 15 ]。 第四步，几何计算。由于指针到最小刻度的距离与最值刻度值间的距离的比值等于读数和最小值的差与量程的比值所以，仪表读数为： S c a l e = M i n V a l u e + ( P o i n t e r C o l − M i n C o l ) ∗ ( M a x V a l u e − M i n V a l u e ) M a x C o l − M i n C o l (5) 式中：Scale代表读数值；MinValue和MaxValue分别代表最小刻度值和最大刻度值；MinCol、MaxCol和PointerCol分别代表最小值区域的横坐标，最大值区域的横坐标和指针区域的横坐标。 图5. BP人工神经网络结构图
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user: 3. 实验结果分析 本文采用的样本种类为图6中的(a)、(b)、(c)三种仪表，每种仪表各1个。对其分别采用：(1) 用传统算法识别；(2) 手动截取表盘后将表盘旋转水平再用传统算法识别；(3) 基于模板匹配算法识别，也就是本文提出的算法。理论上，仪表定位越精确，识别进度越高，所以第(2)种算法识别的精度最高。分别将第(1)、(3)种和第(2)种进行对比。为了控制变量，三种方法均对相同的图像进行识别。 图6. 三种指针式仪表 为了能直观看到其读取结果，三种算法对于图6所示的刻度的识别结果如表1所示。 Table 1 Comparison of recognition result 方法 仪表(a) 仪表(b) 仪表(c) 算法(1) 0.334589 红：识别失败黑：识别失败 20.0582 算法(2) 0.365413 红：0.397592 黑：0.548960 19.9974 算法(3) 0.361587 红：0.401655 黑：0.543840 19.9962 表1. 识别结果对比情况 由表1可知，本文提出的算法更靠近最优情况。为了进一步观察加入模板匹配对传统算法的优化。我们在Halcon中观察传统算法和本文提出的算法对仪表定位是否更加准确，Halcon中的图像处理结果如图7所示。可以看出，对于表(a)，两种算法虽然定位相差不大，但是仪表向左略微倾斜，模板匹配不仅定位到了表盘，还通过仿射变换将其旋转至水平；对于表(b)，传统方法之所以会识别失败，是由于场景中的一颗螺丝钉影响了阈值分割的结果，导致定位失败，而模板匹配则只对仪表中的白色圆形标志和圆心进行匹配从而准确定位到表盘；对于表(c)，由于场景简单，两种算法的结果相近。 图7. 算法中定位的表盘 综上所述，我们可进一步观察旋转角度对于误差的影响。为了控制其他因素影响，我们选择场景简单，亮度对比度大的表(c)，对表(c)进行20次不同角度的图像采集，以三种算法进行识别，并以算法(2)的识别结果作为标准值，计算传统算法和本文提出的改进算法的误差做对比，实验结果如图8所示。 从结果我们可以看到，随着旋转角度的增大，传统算法的误差越来越大，并且旋转至一定角度时，传统算法已经无法识别。而本文提出的基于模板匹配的识别算法，依然能够在误差极小的情况下识别出读数，并且旋转角度也不再是识别结果的影响因子。 图8. 两种算法关于旋转角度的识别对比 同时为了对识别算法的鲁棒性进行验证，本文对图像添加了噪声干扰噪声，识别效果如图9所示。读数为0.361897，可见识别精度为受到影响，识别结果也只产生了轻微的改变。 图9. 噪声处理后的识别效果
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user: 4. 结论 本文利用Halcon以及基于形状的模板匹配，相较于传统方法，可以看出以下优点：对于复杂混乱的场景可以进行更好的表盘定位；对于倾斜的仪表可以旋转至水平后识别；识别成功率和正确率更高。所以，本文提出的算法提高了表盘定位的精度进而提高了读数的精度。同时，算法识别一张图片所需时间仅为0.378 s，误差小于1%。实验结果也进一步证明了模板匹配定位表盘的算法可以对传统识别方法进行优化，提高生产效率，杜绝人工误读的情况，在需要监测仪表读数的领域中都可以广泛使用。
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user: 摘 要 作为一种脑功能成像新方法，近红外光光谱分析仪(Near-infrared spectroscopy， NIRS)越来越多地应用于脑功能性疾病发病机制的研究。目前NIRS主要应用于抑郁症、精神分裂症、惊恐障碍、进食障碍等疾病的前额叶血液动力学检测。但是在中西医结合诊断治疗抑郁症方面的近红外研究开展得较少。本文分别论述抑郁症中医及西医诊治的近红外相关研究进展，总结NIRS现阶段应用在抑郁症(郁病)的优点及不足，并探究NIRS作为中西医结合辅助诊断和治疗抑郁症(郁病)新手段的可能性和应用前景。 关键词 :NIRS，抑郁症，中西医结合，郁病 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. 抑郁症(郁病) 抑郁症是一种常见的情感性精神障碍，其核心特征包括情绪低落、快感缺乏、动机缺乏等(Andrade， Nelson， & Fink， 2003; Cooper， Arulpragasam， & Treadway， 2018; Insel， 2009; Kendler， Neale， Kessler， Heath， & Eaves， 1992)，伴有认知功能缺损(杜巧荣，王彦芳，李素萍，张克让，2014；张颖，李刚，刘丽荣，王若梅，2018)，且抑郁程度越高认知损害越严重，生活质量越差(许敬敬，2013)。而该病患病率较高，根据世界卫生组织的统计，全世界范围内约有3.5亿人患病，并且反复发作，持续多年，给家庭和社会造成沉重的负担(Smith， 2014)。诊断标准有CCMD-3、ICD-10、DSM-IV等。 抑郁症属于中医郁病范畴(张琳园，许凤全，2012)，是由于情志不舒、气机郁滞所致，以心情抑郁、情绪不宁、胸部满闷、胁肋胀痛，或易怒易哭，或咽中如有异物梗塞等症为主要临床表现的一类病证。治宜辨证施治，证型不同，临床表现各有特色，治疗也各有特点。如李杰根据五脏化生紊失常导致五脏病变的因果关系将抑郁按照五脏分型法(李杰，2002)分为5型进行辨证施治；而尹冬青等针对临床的150条中医四诊信息进行降维处理提取证候要素，采用偏相关的方法，对所获得的证候要素进行相关分析，对相关系数在0~1范围内的证候要素进行应证组合并结合专家经验共获得中医证型6个(尹冬青，2013；尹冬青，田金洲，时晶，苗迎春，贾竑晓，2015)，指导临床辨证施治。目前中医药管理局将郁病纳入临床路径的有五型(高新军，2011)，根据证型指导临床规范化治疗。
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user: 2. 近红外技术 近红外技术基于近红外光对人体组织的一定的穿透性和人体组织对血红蛋白的选择性吸收。最主要的应用于脑功能的研究。当大脑受刺激时，近红外光谱能在体测量大脑额叶血流量变化，进而可用于脑功能参数的测量。使用近红外进行脑功能成像时，一些光纤头固定在研究对象的头皮上，光束透过颅骨由组织产生光散射后，一些光束射出，由距光源几公分远的光学传感器检测并在计算机上成像。尽管近红外光谱(Doi， Nishitani， & Shinohara， 2013)的空间和时间分辨率相对较低，但与其他侵入性或者非侵入性的神经激活测量方法相比，近红外研究过程中，受试者保持相对自然状态，且此方法具有无伤害、非介入、实时连续、快速、无污染等突出的优点，因而受到国际神经生物学界的广泛重视，被认为是对功能性磁共振成像(FMRI)、正电子发射断层扫描(PET)等方法的重要补充。NIRS的独特特性使其有潜力成为研究前额叶皮层在情绪处理中的作用的工具(Doi et al.， 2013)。目前近红外已被广泛运用于各种研究，如阿尔茨海默症(Zhu et al.， 2017)、抑郁脑卒中(李泓钰，等，2018)、脑外伤(Morries， Cassano， & Henderson， 2015)等脑功能疾病的研究等等。
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user: 3. 西医抑郁症近红外相关研究 目前，有研究者将近红外脑功能检测被作为反应患者额叶区功能恢复情况一检测手段。如有人采用言流畅性测试(VFT)任务，对30名抑郁患者进行了在电休克(ECT)治疗前后的近红外光谱(NIRS)检测，以及对108名健康对照组进行了言流畅性测试(VFT)任务近红外光谱(NIRS)检测，发现额叶区对认知任务的异常功能反应的恢复可能与ECT治疗抑郁症的急性疗效有关(Hirano et al.， 2017)。 有研究者将近红外脑功能检测作为鉴别早期晚期抑郁的一检查手段。如有研究者运用多通道近红外光谱(NIRS)，对早期抑郁及晚期抑郁进行近红外脑功能成像检测，发现晚期抑郁(LOD)左侧前额叶和颞叶区域的功能激活减弱，从而区分晚期抑郁(LOD)和早期抑郁(EOD) (Yanagata et al.， 2008)。 还有研究者将近红外脑功能检测作为监测反应抑郁患者社会功能自我评价情况的检测手段。如Pu等招募了24名晚期抑郁(LOD)受试者和30名年龄和性别匹配的健康受试者，使用52通道近红外光谱技术(NIRS)测量了语言流畅性任务(verbal fluent task， VFT)过程中前额叶和颞上皮层表面积血红蛋白浓度的变化，发现晚期抑郁(LOD)患者前额叶和颞上皮层的广泛区域的激活较少，额极区激活减少与患者群体社会功能自我评价得分降低有显著正相关(Pu et al.， 2008)。 还有研究者将近红外光作为抑郁治疗的手段。如有研究者利用红光和近红外光(NIR)进行光生物调节(PBM) (也称为低强度光疗法：是一种低风险、廉价的治疗方法，以非视网膜暴露为基础)治疗重度抑郁症(MDD) (Caldieraro & Cassano， 2019)，发现非视网膜PBM有作为一种新的MDD治疗方法的潜力。 还有研究者将近红外脑功能检测作为检测卒中后抑郁(PSD)脑功能情况的检测工具。如李泓钰开展近红外脑功能成像对卒中后抑郁神经机制的研究，观察卒中后抑郁(PSD)患者在认知加工期间前额叶氧合血红蛋白(Oxy-Hb)相对浓度变化值，探讨PSD的神经机制和工作记忆功能变化。发现PSD患者在负性情绪面孔图片呈现后，前额叶激活程度降低，左侧前额叶工作记忆功能受损，前额叶有氧代谢功能失调(李泓钰，等，2018)等。
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user: 4. 中医郁病近红外研究 中医郁病近红外研究较少，目前有研究者发现近红外脑功能检测可被作为监测针灸治疗疗效的手段。如苗萌萌等开展基于近红外脑功能检测研究针灸对重性抑郁障碍患者前额叶皮质的影响，发现针灸和西药来士普两种治疗方法均可改善患者的抑郁症状，与口服西药相比，针灸治疗抑郁障碍的不良反应少；抑郁障碍患者的病情变化与前额叶的血氧饱和水平密切相关；经过针灸和西药治疗，患者对不同的情绪的调控均有所提升(苗萌萌，2016)。 综上，在郁病的研究方面，前人做了一些研究工作，取得了一定的成果。但仍存在许多不足：1) 中医现有的相关诊断标准多是根据一些专家的经验产生，西医抑郁症也是根据病史采集做临床诊断，其诊断过程依靠精神科医生对患者的既往史和现病史的问诊或者中医的望闻问切。临床检查缺乏客观、有效的脑功能成像辅助识别与诊断技术，疾病的早期识别、诊断和治疗受到影响。2) 缺乏中西医结合临床路径治疗疗效与西医临床路径治疗疗效的对比研究。3) 缺乏反映郁病治疗疗效的中西医结合的临床影像学指标。
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user: 5. 未来研究方向 目前由于郁病辨证分型多样，开展基于近红外技术郁病的中西医结合研究极具挑战而鲜少研究，并且开展关于郁病中西医结合临床路径诊断治疗及疗效评价研究也更无人开展，不利于中西医结合及祖国医学发展。将来有望开展考察患者进行中西医结合临床路径诊疗方案治疗与单纯西医治疗前后的临床疗效及近红外波形图谱改变，为中西医结合诊疗方案提供实证依据及影像学指标，指导郁病(抑郁症)中西医结合规范化临床治疗。将中西医结合起来，促进祖国医学发展及中西医医学技术融合。为优化中医郁病诊断及中西医结合规范化诊治(治疗方案及疗效评价方案)提供一个新思路。
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user: 摘 要 为提高Hadoop在开源云计算平台上的性能，提出了基于遗传模拟退火算法的Hadoop系统性能配置优化方法。基于遗传算法，将配置方案作为染色体进行选择，交叉和变异。结合模拟退火原理，控制新染色体的存活率和整个算法的迭代次数，找到系统配置的最优方案。根据遗传模拟退火算法得到的整体性能较好，在长期优化中优化速度更快，可以用来解决在全局空间内通过随机搜索找出系统的近似最优分配方案的问题。实验结果表明，该方法可以有效提高寻找最优配置的效率。提出的配置方法提高了操作运行速度，充分利用了资源，增加了系统的吞吐量。 关键词 :遗传模拟退火算法，Hadoop，系统性能，配置优化 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 随着网络的迅速发展，视频和照片等在线观看和共享服务的数量逐步增加，网站需求分析和日志处理的数据也在增加。为实现日益增加的海量数据的处理，上个世纪七八十年代，人们开始研究并使用并行计算来处理一些复杂问题。到了九十年代中期开始有了对网格计算的应用。随着这些高性能计算方式的不断演化，云计算发展起来。类似谷歌云计算平台，Windows Azure云计算架构和亚马逊云计算平台等许多云计算平台不断涌现。Hadoop作为开源的云计算平台，实现了Google云计算的功能，被研究者们广泛使用 [ 1 ]。Hadoop系统是一个可以运行在一台机器或者几千台普通的商用服务器作为节点组成的集群上，可以将海量数据集进行分布式运算的开源框架。目前，它已经应用于Yahoo，FaceBook等企业，许多研究人员正在研究Hadoop平台，为提高Hadoop的性能，使它可以更好地提供高质量的服务。
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user: 2. 概述 2.1. 云计算技术 云计算通过集成、管理和分发分布在互联网上的所有计算资源来同时向用户提供服务。云计算具有规模大、泛在接入、弹性服务、按需服务、便宜等主要特征。云计算的成功与虚拟化技术、分布式文件系统、并行计算模型和非关系数据库等技术的支持密切相关 [ 2 ]。分布式开源云计算平台Hadoop是Apache的一个项目，主要用于存储和处理海量数据。Hadoop提供给组件分布式系统的工具包括数据存储、数据分析等 [ 3 ]。Hadoop可以将大量程序和数据分发给数十万台普通计算机，每台计算机作为分布式集群的节点运行，所有节点构成一个大型数据中心。Hadoop的主要思想是使用函数式编程语言，通过集群分解数据和任务，提高处理速度，备份和容错技术用来保证操作的安全性。 2.2. Hadoop体系结构 Hadoop可以将大量程序和数据分发给数十万台普通计算机，每台计算机作为分布式集群的节点运行。Hadoop的主要思想是从函数式语言(比如Lisp)中的内置函数map和reduce中得到，并将海量且结构复杂数据和任务分发到集群中每一个机器上，加快数据处理速度，同时具有备份和容错机制。Hadoop平台的架构如图1所示。 图1. Hadoop平台架构图 Hadoop的核心是HDFS分布式文件存储和MapReduce计算处理框架。这两个主要组件的使用使得Hadoop具有可拓展、成本低、安全性高、高效率等优点。此外，Hadoop还包括HBase、Pig、Hive、Sqoop、Zookeeper和Avro。这些工具的配合使Hadoop能够与当前的数据库系统进行数据交换，成为在海量数据计算领域具有文件系统、计算模型、数据库系统和管理模块等综合功能的平台。
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user: 4. 实验和结果分析 本实验主要使用Hadoop-0.20.2平台，选择17个节点。每个节点配置如下：2.2 GHz × 2 CPU，512 MB内存，40 GB硬盘磁盘， RedHatLinuxAS4.0操作系统。选择WordCount作为基准程序，并且输入工作的大小是0.6 G；实验使用的是Hadoop默认的输入方法TextInputFormat，map的输入类型为 ，输出的key值类型是Text，输出的value值类型是IntWritable。map方法对输入的行以空格为单位进行切分，然后使用OutputCollect收集输出。 Reduce类以map的输出作为输入，因此Reduce的输入类型是 ，它的输出类型是 。Reduce类也要实现reduce方法，在本实验中，reduce函数将输入的key值作为输出的key值，然后将获得多个value值加起来，作为输出的值。 GeneName，GeneRange和GeneType三个文件都是在进行配置属性值的的规范化和染色体基因值的反规范化时使用。分别用来保存配置属性，属性值范围和属性值类型，通过这三个文件，任何类型的属性值都规范化为浮点类型。算法运行时，种群信息记录在日志文件中。 图2是在算法的每次迭代期间的最短运行时间，最长运行时间以及作业的总体平均运行时间。从中可以看出当迭代次数为60次时，所得到的解决方案基本上接近于近似值最佳解决方案，根据最长运行时间和最短运行时间曲线，算法可以保证整体朝着最佳解决方案发展。在系统的默认配置下的操作时间为92，476 ms。算法的最小运行时间是71，744毫秒，运行效率为26.4%。 图2. 当任务大小为1.2 G时的算法优化 为了验证最优方案具有一定的稳定性，同样适合类似的工作。选择用相同的规格对8个不同的任务进行实验。在最佳配置方案下，我们运行任务并记录运行时间。如表6所示，平均提高效率为24.1%，表示配置方案可以真正提高运营效率。同时，通过这个算法得到的最优配置的操作时间节省率几乎是相同的，验证了配置方案是适用于类似工作且稳定的。 Table 6 Compare the best configuration and default configuration under different working condition 运行时间(ms) 优化配置 默认配置 提高效率(%) Operation1 73564 108107 31.9 Operation 2 83083 103638 19.8 Operation 3 76713 104069 26.3 Operation 4 75360 97941 23.1 Operation 5 80454 104800 23.2 Operation 6 80004 107720 25.7 Operation 7 76296 97320 21.6 Operation 8 74454 93383 20.3 Average 77491 102122.3 24.1 表6. 比较不同工作状态下的最佳配置和默认值配置 分析用遗传模拟退火算法找到近似Hadoop系统的最优配置的这一实验，实验结果表明提出的配置提高了操作运行速度，充分利用了资源，增加了系统的吞吐量，总体而言集群的性能近似最佳。该证明方法稳定适用。
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user: 5. 讨论 5.1. 配置优化方法的比较 表7列出了基于遗传模拟退火算法的配置优化方法和基于混沌粒子群优化的配置优化方法两种算法的主要区别。在优化过程中，种群所有的染色体都在逐渐接近最优解，并且收敛速度越来越慢。整体表现都在变好，而且经过一定的经验后搜索速度更快。在混沌粒子群优化粒子使用gbest和pbest不断移动来搜索全局最优解。因此，收敛速度更快。在Hadoop系统，许多工作都有类似的资源要求。他们对系统的配置要求也大致相似。因此，新的应用被添加到种群中，我们可以继续使用基于遗传模拟退火算法对相似的种群搜索，可以加速搜索新应用最佳配置的过程。总的来说，这两种方法各有利弊。因此，不同的优化方法用于不同的情况。根据系统的要求，系统会通过适应的配置优化。 Table 7 Comparison between genetic simulated annealing algorithm and chaos particle swarm optimization algorith 对比因素 遗传模拟退火算法 混沌粒子群算法 实现 复杂 简单 操作方法 选择，交叉，变异 粒子飞行 优化程度 整体优化 同时记录整体优化和个体最优化 收敛率 慢 快 是否容易陷入本地优化 是 否 表7. 遗传模拟退火算法与混沌粒子群算法的比较 5.2. 自适应配置 通过以上分析，可以看出配置优化方法是针对特定的应用来评估性能优化。实验结果表明该算法可以在很大程度上提高Hadoop系统的性能整体效果。
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user: 6. 结论 Web2.0时代是一场互联网产业的升级换代。每天面临着网页浏览，图像上传和下载以及视频浏览等大量的数据要处理，这就需要打破传统观来应对信息爆炸的形势。云计算的出现已经改变了传统数据处理，文件存储和数据访问的方式。在开源云计算平台上对Hadoop的性能提出了一种优化方法。本文所做的工作包括：介绍云计算的概念和特征及Hadoop系统并且总结支持云计算的相关技术；考虑系统配置对Hadoop的整体性能的影响，针对具体应用提出遗传模拟退火算法和混沌粒子群优化算法两种系统配置优化方法，基于以上提出了适用于不同应用场合的自适应配置优化模型。
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user: 摘 要 自闭症是一种典型的广泛发育障碍，其症状是社会交往和沟通能力受损，并伴有刻板行为和兴趣受限，自闭症的致病原因主要可以分为遗传和环境两个方面。对自闭症的早期诊断是治疗的关键，传统的广泛使用的行为评估的方法会使得诊断滞后从而影响干预效果，而近年来提出的唾液RNA丰度、口腔上皮细胞DNA甲基化测量等新方法则能够在一定程度上改善这一问题。在自闭症的治疗方面，除了多数自闭症机构倾向于使用的行为干预疗法，近年来研究者们提出了利用各类药物、基因技术、脐带血、肠道菌群干预以及VR沉浸式治疗等方法，但目前很多有关自闭症生物医学方法的最新研究尚且停留在动物实验上，因此未来需要在不违反伦理道德和人道主义的基础上对人类患者进行进一步的研究。 关键词 :自闭症，治疗，风险因素，早期诊断 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 随着社会经济的发展，当代父母养育孩子的成本正变得越来越高，在这种情况下，一个患有自闭症的孩子将会给家庭和社会带来很大的负担，因此自闭症在近些年成为了很多研究者关注的重点。自闭症(Autism)又称为孤独症，是一种广泛性发育障碍，其症状主要表现在社会交流缺陷、局限兴趣及刻板行为方面(American Psychiatric Association， 2013)。近些年的调查研究结果显示，当前我国自闭症患病率为0.14%，其中儿童的患病率为0.265%，并且这个比率仍然在不断上升中(刘贤等，2018)。 自闭症于1943年由美国精神病学医生Kanner首次报道(贾秋利等，2013)，由于当时美国精神分析盛行，学界普遍认为自闭症是由父母的不当养育方式造成的精神分裂症。直到80年代以后才有研究者从神经紊乱和遗传等方面入手，对自闭症进行探究。而在此之后，随着科技的进步，研究者们借助新的工具，对自闭症的早期诊断、病理机制以及治疗干预等方面进行了一系列研究并取得了一定成果。目前，国内外研究者对自闭症病因的探索仍在进行中，有研究者基于家族研究，认为问题基因和环境因素共同导致了自闭症(Vijayakumar & Judy， 2016)。由于自闭症具有一定的个体差异性，因此对于不同症状的患者，发病机制存在差异，需要采取的治疗或干预方法也不同，目前的主流治疗方法主要包括行为干预和药物治疗等(段云峰，吴晓丽，金锋，2015)。 本文将从遗传和环境两个角度论述有关自闭症的致病原因的新近研究，并介绍自闭症的早期诊断以及治疗方法的最新研究进展。
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user: 2. 病因 迄今为止，自闭症的确切病因尚未被发现，国内外学者仍在进行相关的研究。目前的研究认为，在生理病理学方面，自闭症的产生可能与遗传学和环境因素关系密切(黄圆媛，朱海娟，2018)。 2.1. 遗传因素 自闭症致病基因会影响脑区，尤其是皮层神经元和纹状体的中棘神经元，进而导致智力、社会、行为等方面的问题(Chang， Gilman， Chiang， Sanders， & Vitkup， 2014)。过去的研究通过候选基因法对自闭症患者进行研究，发现GABA受体，5-羟色胺，突触运动调节基因和钙离子相关基因均可能为导致自闭症谱系障碍的因素(张宏，杜亚松，2015)。最近有研究者发现，SH3RF2单拷贝缺失小鼠表现出自闭症病的各类常见症状，包括刻板重复行为，社会交往缺陷以及多动和癫痫发作等，因此SH3RF2单拷贝缺失是自闭症的一种高风险因子，甚至是自闭症的致病基因(Wang et al.， 2018)。此外，实验中发现，患有DiGeorge/22q11缺失综合征的小鼠在大脑皮层的接触方面存在障碍，并且由于线粒体的功能失调，细胞连接也存在问题，这些小鼠大脑皮层的关键神经细胞在早期发育过程中生长受限，单个神经细胞无法建立正确数量的连接，从而导致其自闭症的发生(Fernandez et al.， 2019)。 尽管遗传因素在自闭症发病机制中起着很重要的作用，但在一项2015年的Meta分析报告中指出，由遗传因素引起的自闭症约占自闭症患者总数的64%~91% (Picerno， 2015)。这说明遗传并不能完全解释自闭症的发病。目前的研究认为，遗传和环境因素二者共同在自闭症的产生中发挥作用。 2.2. 环境因素 环境因素可通过影响处于不同发育阶段的大脑，对个体的语言及认知能力的发展产生影响，进而引发自闭症(Lyall， Schmidt， & Hertz， 2014)。环境因素主要是通过母亲，改变胎儿所处的宫内环境，进而引发胎儿的自闭症。 孕期接触某些化学物质会对胎儿造成伤害，抗抑郁药很可能因为药物中含有选择性5-羟色胺再吸收抑制剂，对宫内胎儿的大脑发育产生不利影响(Boukhris， Sheehy， Mottron， Bérard， & Anick， 2015)；含有三氯生的日用品也可能导致胎儿患自闭症的风险增加，这是因为三氯生经由母亲接触进入胎儿体内后，会对神经系统的视黄酸信号通路产生负面影响(Hao et al.， 2019)。孕期母亲的激素异常也是胎儿患自闭症的原因之一，患有多囊卵巢综合征的母亲带来的过多雄性激素很可能导致胎儿患自闭症的风险增加(Kosidou et al.， 2016)；相对应的，产前雌激素过多会也导致自闭症；产前类固醇激素活性升高，这可能会影响性别分化、大脑发育和功能(Baron et al.， 2019)。此外，孕期血糖高度异常的孕妇，其胎儿的大脑发育受到一定的负面影响，有着更高的患自闭症的风险(Xiang， 2017)，而孕期贫血的孕妇则可能因为铁元素的匮乏导致胎儿神经系统发育受影响，进而增加胎儿患自闭症的可能(Wiegersma， Dalman， Lee， Karlsson， & Gardner， 2019)。
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user: 3. 自闭症的早期诊断 自闭症的发病一般在三岁以前，家长往往在发现孩子三岁后还不会说话才会引起注意，因此对很多自闭症患者的诊断往往要在三岁以后。研究表明，三岁左右的儿童有着极强的可塑性与发展性，诊断的滞后很可能使患者错过最佳的干预期，因此对自闭症儿童的筛查与诊断越早，干预的效果就越好，越能够有效地改善其语言、行为问题(陈顺森，白学军，张日昇，2011)。传统的自闭症儿童的早期诊断以共情的缺失、联合注意的缺陷、以及语言发展的异常三个方面为标准，但是评估往往耗时较长，再加上自闭症儿童出现行为异常的时间段不同，故此类行为评估的诊断滞后，不利于对自闭症儿童进行早期干预。 为了使自闭症儿童能够早日获得诊断并及时接受干预，研究者们在生物医学方面找到了突破口。一些研究者从自闭症患儿与普通儿童基因的特异性差异出发，研发了更加快捷且高准确率的早期诊断方法。Hicks等人通过对儿童唾液的RNA丰度的测量，发现一组32个RNA特征能够准确区分自闭症儿童与非自闭症儿童，且准确率达85% (Hicks et al.， 2018)。还有研究从自闭症患儿的DNAm (DNA甲基化)与同龄儿童不同出发，利用PedBE工具对口腔上皮细胞的94个CpG位点进行性能评估，将儿童的生物学年龄与实际年龄作比较，发现自闭症患儿的生物学年龄显著大于其实际年龄，利用这一方法也可对自闭症患者进行早期诊断(McEwen et al.， 2019)。发育相关表型也能用于早期诊断，通过对家族有自闭症史的婴儿的脑成像研究，发现患儿在6~12个月时，大脑皮质过度生长，在12~24个月时，大脑发育速度过快，患儿大脑的变化与自闭症症状出现时间相一致，采用这一方法可以预测家族有自闭症史的儿童的患病风险，但其对普通婴儿的预测效果还有待验证(Hazlett et al.， 2017)。还有研究者设计出一套可以准确识别自闭症小鼠的瞳孔波动变化的计算机算法，该算法可以用于对自闭症的快速识别和早期诊断(Artoni et al.， 2019)。此外，用深度全基因测序来测量父亲精子的嵌合现象，对存在于后代和仅存在于父亲精子中的变异进行测量，并鉴定单核苷酸、结构与短串重复变异，也可以准确预测后代中自闭症的复发风险，降低自闭症患儿的出生率(Martin et al.， 2020)。
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user: 5. 总结与展望 目前来说，自闭症的准确病因尚未被找到，现有的研究都是针对不同个体的症状做出了较为合理的解释，并不适用于所有的自闭症患者，但其对于自闭症的治疗有着非常积极的作用。近年来，研究者们建立了基因突变及环境诱导两种模型下的自闭症的小鼠模型，运用现代生物学及神经科学的理论和设备，针对不同的自闭症亚型从不同的方面提出了有效的治疗方法及思路，使用苏拉明、罗米地辛、催产素、褪黑激素等药物对不同的患者均有一定疗效。在基因突变的自闭症小鼠模型的研究中，发现口服安全剂量的维甲酸能够缓解由于染色体15q11-q13拷贝数的变化而间接引起的自闭症症状，抑制mTORC2能够改善由于PEN缺失引起的自闭症症状。此外还有脐带血治疗、肠道菌群干预、VR沉浸式等治疗方法，这一系列研究的结果都为自闭症的治疗提供了新的思路。 虽然目前自闭症的治疗手段还只是局限于症状的缓解上，但其相关的研究为这一疾病的改善和防治提出了建设性的方案。比如在孕期保持孕妇的血糖正常或许能降低胎儿患自闭症的风险；避免孕妇接触三氯生等化学物质也能降低胎儿患自闭症的可能性。 由于当前很多的研究都是以动物为实验对象，虽然这些研究为自闭症的治疗提供了宝贵的数据，但其结果是否可推广并应用到人类患者身上还有待进一步的检验。另外，因为人道主义和伦理问题，自闭症的研究仍旧缺乏人类患者的实验数据，如若未来能在确保安全的基础上更多地收集人类自闭症患者的数据，就能进一步验证这些假设，或许就能够更准确地发现自闭症的病因，提出更有效的治疗方法。
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user: 摘 要 铀资源量大于2万t的主要大陆铀成矿区约72处，形成于不同成矿时代，产于不同大地构造层内。本文以铀成矿区为载体，依据大地构造控矿观点，提出大陆铀成矿区大地构造类型划分，分出5大类15亚类27小类。大类划分是按成矿区大地构造层的属性不同，亚类划分是按铀成矿区的铀成矿时代差别，小类划分是按成矿区的局部构造及含矿主岩类别的区分，并对铀成矿区主要大地构造类型作简要评价。这种划分在进行铀成矿区评价时较为方便适用，有一定的参考意义。 关键词 :大陆，铀成矿区，大地构造类型，活化区，简要评价 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 大陆铀成矿区的大地构造类型划分，早已引起各国学者的重视，并进行了不同研究和划分。前人的分类基本上含盖原有的全球主要铀成矿区，大都强调活化构造作用对铀成矿的重要意义，并从活化构造成矿角度对铀成矿区大地构造类型作了划分。但前人多以铀矿床为载体和从矿床特征角度出发，而对铀成矿区的大地构造性质和演化及成矿评价论述较少。本文以铀成矿区为载体，依据活化构造成矿理论，在前人成果基础上结合笔者研究，提出大陆铀成矿区的大地构造类型划分，并对各主要大地构造类型铀成矿区作简要评价。
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user: 2. 前人对铀成矿区大地构造类型的分类 从已出版铀矿专著中，获知前人曾有多个大陆铀成矿区大地构造类型划分方案。如前苏联学者Ю.М. Шувалов и др. (1980) [ 1 ] 划分出3大类12小类的铀成矿区大地构造类型，后又在1984年的专著中改为3大类7小类 [ 2 ]。B.И. Bеличкин (1983) [ 3 ] 对内生成矿作用铀成矿区，划分出4大类11小类大地构造类型。俄罗斯学者В. Е. Бойцов， А. А. Верчеба (2008) [ 4 ] 划分出3大类20小类铀成矿区大地构造类型(表1)。 尚未见从板块构造角度对铀成矿区的大地构造类型划分的专著。但笔者认为，板块构造理论对全球大地构与成矿关系研究作了重大贡献，只是板块构造登上大陆，特别是大陆铀成矿学研究还远远不足。笔者从A. H. G. Mitchell，M. S. Garson (1986)《矿床与全球构造》 [ 5 ] 专著中，似乎可大致理出从板块构造角度对铀成矿区大地构造类型的划分，分为4大类11小类。大类划分是据大地构造环境，小类划分是按局部构造及其含矿主岩类别进行划分(表2)。从表2看出，许多现有铀成矿区的大地构造类型尚未列入其分类，显然从板块构造角度研究铀成矿区大地构造类型，还有待进一步加强综合研究。 以上5种铀成矿区大地构造类型划分方案，都是依托铀矿床类型及其矿化特征，并以大地构造单元为基础，划分出不同的大类铀成矿区。亚类或小类的划分则各家持各不相同的原则或依据，有的按次级构造和含矿主岩类别划分，有的按铀成矿构造期或成矿时代划分。甚至还有对各亚类划分采用不相同原则，即对此亚类采用次级成矿构造划分，而对另亚类则采用铀成矿构造期划分。笔者认为，对同一类级别分类采用不相同的原则是不可取的。前4种分类是从传统大地构造观点和构造–岩浆活化构造观点划分，都强调活化构造对铀成矿的重要意义 [ 5 ]。前人的5种分类，均无量化概念，在对比成矿研究和进行铀成矿评价中显示出不足。 Table 1 The geotectonic types of the continent uranium region of the olde Ю.М. Шувалов и др. (1980) B.И.Bеличкин (1983) Ю.М.Шувалов и др. (1984) В.Е.Бойцов， А.А.Верчеба (2008) I古地台和年青地台盖层 中新生代活化区： 1含铀磷块岩成矿区 2含铀黑色页岩成矿区 3磨拉石层水成成矿区 4含煤地层水成成矿区 5盖层层间氧化带水成 成矿区 6近地表钙结岩成矿区 I古老地台含铀区： 1后克拉通洼地成矿区 2原始地槽带成矿区 3原始活化成矿区 I新老地台盖层及其中生代活化区： 1可渗透陆源碳酸盐岩 区 2造山期杂色陆源层岩 区 I古地台基底铀矿化区： 1后克拉通及边缘古砾岩 成矿区 2钠长岩成矿区 3镁交代岩成矿区 4塌陷角砾岩筒成矿区 5白岗岩成矿区 6中生代构造-岩浆活化 成矿区 II显生宙活动带及显生宙活化区： 1活化中间地块热液和 水成成矿区 2中生代活化的古地台 成矿区 II里菲–显生宙褶皱带 含铀区： 1早里菲期成矿区 2晚里非期成矿区 3加里东期成矿区 4海西期成矿区 5阿尔卑斯期成矿区 II显生宙活动带及显生宙活化区： 1活化中间地块及周围 冒地槽热液成矿区 2早期稳定经中生代活化的古地台热液成矿区 II褶皱带铀矿化区： 1石墨化构造带成矿区 2脉状铀矿成矿区 3黑色页岩成矿区 4花岗岩地块成矿区 5含铀磷灰岩成矿区 6黄铁细晶岩成矿区 7火山构造成矿区 III古地台及地盾前寒武纪活化区： 1克拉通及边缘坳陷古砾 岩区 2 基底早期活化带 3强花岗岩化的白岗岩区 4古地台地堑台向斜 和冒地槽拗陷区 III中生代构造–岩浆活 化含铀区： 1活化地盾成矿区 2活化地台成矿区 3活化褶皱带成矿区 III古地台及其前寒武 纪活化区： 1克拉通及边缘拗陷古 砾岩区 2古地台基底强花岗岩 化的白岗岩区 3古地台地裂台向斜及 冒地槽拗陷区 III古地台和年青地台盖层铀矿化区： 1砂岩成矿区 2陆源和碳酸盐岩成矿区 3含煤岩系成矿区 4上叠陆源盆地成矿区 5古河谷沉积成矿区 6含鱼残骸泥岩成矿区 7钙结岩成矿区 IV阿尔卑斯构造-岩浆 活化含铀区 表1. 前人对铀成矿区大地构造类型的分类 Table 2 The geotectonic types of the continent uranium region according to the plate tectonic 大类 小类 实例 1大陆热点、裂谷、 坳拉槽中铀成矿区 1大陆非造山的热点花岗岩有关铀成矿区 美国博坎山 2大陆裂谷内层控碳酸盐岩铜-铀成矿区 扎伊尔申科罗布韦 2被动大陆边缘盆地和成因 不明的大陆内部盆地铀成矿区 3被动大陆边缘盆地含铀磷块岩铀成矿区 阿拉伯–北非 4被动大陆边缘盆地含铀黑色页岩铀成矿区 瑞典南部 5成因不明的大陆盆地不整合脉型铀成矿区 加拿大阿萨巴斯卡 6成因不明的大陆盆地石英-卵石砾岩铀成矿区 南非威特沃特斯兰 3与俯冲有关的构造环境 铀成矿区 7外弧花岗岩铀成矿区 苏格兰南部高地 8弧后挤压克拉通盆地砂岩铀成矿区 美国怀俄明 4与碰撞有关的构造环境 铀成矿区 9前陆冲断层带花岗岩铀成矿区 纳米比亚罗辛 10前陆盆地砂岩铀成矿区 巴基斯坦-印度 11前陆和后陆的山间盆地花岗岩铀成矿区 法国中央地块 表2. 板块构造观点划分铀成矿区大地构造类型 (据A. H. G. Mitchell， M. S. Garson (1986)资料) 进入21世纪二十年来，由于全世界铀矿找矿获得较大进展，铀成矿区数量和类型随之有所增加。我国新发现产砂岩铀矿床群的伊盟、二连、松辽及巴丹吉林等铀成矿区。在世界其它各国也先后发现了一些新的铀成矿区及新的铀成矿区大地构造类型 [ 6 ]。如在蒙古新增赛音山达砂岩型铀成矿区，在俄罗斯东欧地台伏尔加台背斜新发现年青表生泥炭型铀成矿区，在南美新增中安第斯山火山岩铀成矿区。在澳大利亚新增伊尔岗钙结岩型铀成矿区、弗洛姆砂岩型铀成矿区等等。产于古地台褶皱基底的白岗岩型罗辛铀成矿区，在长达数十年内只有独生子式的纳米比亚罗辛特大型矿床，只在21世纪头十年找矿获得重大突破，在罗辛矿床南部新发现罗辛南(胡萨)超大型铀矿床及郎格–赫因利奇大型钙结岩铀矿床，号称21世纪头十年世界铀矿找矿的最重大突破 [ 7 ]，一跃成为新的大型大地构造类型铀成矿区。又如古地台褶皱基底的塌陷火山角砾杂岩型澳大利亚阿得雷德铀成矿区，在21世纪前也只有唯一的一处奥林匹克坝特大型矿床，只在经过数十年的找矿后在奥林匹克坝矿床西北新发现普罗米特山等类似矿床，成为新类型铀成矿区。随着今后铀矿找矿的不断进展和人们认识的加深，相信还会有更多新的铀成矿区及新的铀成矿区大地构造类型的发现，需要对大地构造铀成矿学 [ 8 ] 进行及时的必要充实。
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user: 3. 本文对铀成矿区的大地构造类型划分 3.1. 铀成矿区含义和命名 铀成矿区术语应用较为广泛，有时也比较混乱，尤其对英语province俄语ПРОВИНЦИЯ一词，在字典中都同译为区、省、域。而在成矿学应用中相应地译为成矿区、成矿省、成矿域。对同一等级区用不同词义表达，或不同等级区用同一词表述。各学者使用过程中对此术语也不统一，各人理解差异较大。有的用于大面积的地盾、地台区，有的用于小范围的向斜、背斜区。因此，本文从大地构造成矿角度，认为有必要先给铀成矿区(带)含义定为最小一级的基本大地构造成矿单元或区域构造成矿单元，并在前端加以构造区名称进行冠名，以反映成矿区规模和大致边界范围。当成矿单元不呈带状形态产出时称之为铀成矿区，如伊犁铀成矿区，伊盟铀成矿区，阿萨巴斯卡铀成矿区等。当呈带状形态分布时称其为铀成矿带，如中克兹尔库姆铀成矿带、武夷山铀成矿带等。由此可见，本文所称的成矿区与矿床学通常用的成矿区术语有所不同，成矿范围较大，而且是强调以大地构造或区域构造单元进行命名。 铀成矿区依大地构造单元级别划分，归属为三级大地构造成矿单元。更大级别的大地构造成矿单元叫铀成矿省，属二级大地构造铀成矿单元，多限于在同一大陆洲范围内，并冠以大地构造单元名称。如天山铀成矿省在亚洲内，科迪勒拉铀成矿省位于北美洲内，波罗的地盾铀成矿省位于欧洲等。最大级别的大地构造成矿单元称洲际铀成矿带或洲际铀成矿域，属一级大地构造铀成矿单元，如亚欧东西向铀成矿带 [ 9 ]，科迪勒拉–安第斯山铀成矿带，阿拉伯–非洲铀成矿域等。 3.2. 铀成矿区大地构造类型划分原则 对铀成矿区大地构造类型划分，必须采用统一的分类原则。本文采用的下列3条主要原则：① 公用原则，即要便于产学研中使用，简洁明了，层次分明原则。② 多数学者所采用的统一分级划分的原则。本文分类采用三级划分，不同级别划分原则有所不同，但同级别划分原则是相同的。大类划分是按成矿区大地构造性质的不同属性及其与活化构造关系，亚类划分是按成矿区活化成矿时代的差异，小类划分是按局部铀成矿构造和含矿主岩类别的不同。③ 笔者首次探索提出的量化标准原则，即矿床数量及铀资源数量标准原则。尽管这是动态性原则，目的是便于在成矿学对比和铀成矿评价中进行类比。本文采用铀成矿区量化最低标准是3处矿床以上，铀资源量大于2 × 10 4 t (含已采资源量)，而不取决铀矿床类型，也不设矿床类型数量的标准。如果在某构造区内只形成单个独立矿床，尽管其铀资源量很大，依然为矿床，甚至不宜称矿田，更不能称其为铀成矿区。或者虽有多处铀矿床，而铀资源总量未达2 × 10 4 t，本文也未列入铀成矿区范畴，只作矿田看待。如美国阿利桑那州有8处塌陷角砾岩筒型铀矿床，但铀资源总量只有1.2 × 10 4 t [ 10 ]，故未列入铀成矿区之列。小型铀成矿区铀资源量为(2~5) × 10 4 t，中型铀成矿区为5~20 × 10 4 t。大型铀成矿区为 (20~50) × 10 4 t，如俄罗斯维季姆和额尔古纳，澳大利亚派因–克里克，尼日尔阿加德兹等大型铀成矿区等。当成矿区铀资源量 > 50 × 10 4 t时，归为超大型铀成矿区，如哈萨克斯坦楚–萨雷苏，加拿大阿萨巴斯卡，纳米比亚罗辛及捷克波希米亚等超大型铀成矿区等。 3.3. 铀成矿区大地构造类型划分方案 铀是一种地球化学性质较为活泼的重金属元素，铀成矿作用可在不同时代的大地构造环境中产生，形成多种不同含矿主岩类型的铀成矿区 [ 11 ]。因此，本文提出的铀成矿区大地构造类型划分方案较为庞大。 本文依活化构造成矿理论 [ 8 ]，提出铀成矿区大地构造类型划分方案，分为5大类15亚类27种小类(表3)。分类采用三级划分，大类划分是按成矿区大地构造性质的不同属性及其与活化构造成矿关系，分为地盾活化区、古地台活化区和古地台未活化区，年青地台活化区和中间地块活化区等5大类型铀成矿区。各大类内的亚类划分，是按成矿区活化成矿时代的差异，分成若干亚类。如古、中、新元古代，早、晚古生代，中、新生代等，共划分出15个亚类。迄今尚未发现太古宙的铀成矿区。各亚类内再按局部铀成矿构造和含矿主岩类别的不同，分成若干小类。如古石英卵石砾岩、石墨片岩、钠长岩、火山角砾岩、白岗岩、钾交代岩、花岗岩、火山岩、黑色页岩、碳酸盐岩、砂岩、钙结岩等等。同一种含矿主岩可出现在不同时代或不同成矿构造区内，当一个铀成矿区有多种含矿主岩时，以占铀资源量最多的主岩类别确定归属，共分为27个小类。这种分级划分方案似乎有些繁杂，但较适合在产学研中使用，并可为今后新发现的类型留有补充空间。 同一大地构造类型的铀成矿区，可在世界各地出现多处地质矿化特征相似的铀成矿区，如古地台活化古石英卵石砾岩铀成矿区，有南非维特瓦特斯兰成矿区及加拿大布兰德河成矿区等。又如中间地块活化砂岩铀成矿区，有美国科罗拉多、俄罗斯维季姆铀及我国松辽铀成矿区等。 Table 3 The geotectonic types of the continent uranium regio 大类 亚 类 小 类 实 例 1地盾活化区 1地Pt 1 活化 1断褶带碱交代岩型 乌克兰基洛夫格勒等 2 Pt 2 活化 2不整合面上部砂岩型 加拿大阿萨巴斯卡 3不整合面富含碳质片岩型 俄东部古塔尔 3 Mz活化 4断褶带钾交代岩型 俄东部阿尔丹 2古地台活化区 4 Pt 1 活化 5盆地古石英-卵石砾岩型 南非维特瓦斯兰 5 Pt 2 活化 6不整合面下石墨片岩型 北澳派因-克里克 7塌陷赤铁矿火山角砾杂岩型 南澳阿得雷德 6 Pt 3 活化 8断褶带白岗岩型 纳米比亚罗辛 9裂谷带碳酸盐岩型 中非加丹加 7 Mz活化 10断块隆起砂岩型 华北伊盟隆起 11盆地热叠砂岩型 尼日尔阿加德兹 8 Kz活化 12隆起区钙结岩型 西澳伊尔岗 3未活化古地台区 9未活化 13台背斜泥炭型 伏尔加 14台向斜煤岩型 莫斯科郊外 4年青地台活化区 10 Mz活化 15隆起区花岗岩型 华南南岭 16隆起区火山岩型 华东赣杭NE构造带 11 Kz活化 17隆起区砂岩型 乌中部中克兹尔库姆 18盆地砂岩型 哈东南楚萨雷苏 19盆地碳酸盐岩型 乌东部费尔干纳 20滨海含鱼骨残骸泥岩型 西哈曼基什拉克 5中间地块活化区 12 Pz 1 活化 21断块隆起碱交代岩型 北哈科克塔切夫 13 Pz 2 活化 22断隆区碳硅质板岩和砂岩 捷克波希米亚 23断块隆起花岗岩型 法国中央 14 Mz活化 24洼地火山岩型 俄东额尔古纳 25盆地砂岩型 美国科罗拉多等 26盆地煤–砂岩型 中哈边境伊犁 15 Kz活化 27古河谷砂岩型 俄东部维季姆 表3. 铀成矿区大地构造类型 根据笔者所了解到的2019年前文献资料和网上调查及自身研究，全球大陆可划分出72个主要铀成矿区，分布于全球六大洲大陆，其中绝大部分铀成矿区的形成，均与不同时代的活化成矿作用有着密切的时空和成因联系。本文对铀成矿区大地构造类型的划分，采用分级别序列表示，第一级别序列为大类顺序，第二级别序列为亚类顺序，第三级别序列为小类顺序，各级别序列内均标有铀成矿区实例(表3)。
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user: 5. 结语 (1) 铀成矿区大地构造类型划分，是以大地构造单元属性及与活化构造关系为基础，划分出5个大类。依铀成矿时代分出15个亚类，按成矿局部构造和含矿主岩划分为27个小类。铀成矿区属基本的大地构造成矿单元列为三级，二级大地构造成矿单元是铀成矿省，最大一级的大地构造铀成矿单元是洲际铀成矿带(域)。 (2) 铀成矿区大地构造类型的划分，采用统一分类原则，特别是相同级别类型采用相同原则划分，并引入量化标准，便于进行铀成矿对比研究和铀成矿评价，还有利于发现新的铀成矿区大地构造类型。 (3) 绝大多数铀成矿区的成矿作用，与活化构造有密切的时空和成因联系。以古地台含地盾、中间地块及年青地台活化构造区，形成的铀成矿区分布最广，数量最多，规模最大，工业意义最为重要。 (4) 铀成矿区可形成于除太古宙外的任何地质时代的多种不同岩性。以元古宙和中新生代活化铀成矿区分布最广。古生代活化铀成区分布相对较少，而未活化的各种大地构造铀成矿区分布更少，成矿规模总体也较小。
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user: 摘 要 尽管在新能源电池中锂离子电池的占比持续上升，但是有许多问题需要解决。负极材料是锂离子电池的主要组成部分也是当前重点研究的对象之一。提高负极比容量能够有效地增加电池总体的比容量，从而满足政策背景下对锂离子电池比容量的客观要求。现阶段，提高负极材料性能的方法主要是通过调节材料结构，降低容量的衰减，提高大电流充放电能力。本文详细介绍了当今各种具有典型形貌的锂离子电池负极材料的合成机理及性能，并阐述了方法与结构之间的对应关系。重点讨论了锂离子电池负极材料领域研究热点的可靠性与基本依据，并提出未来负极材料的发展方向。 关键词 :锂离子电池负极材料，复杂微观结构，比容量，循环性能，纳米结构 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/