DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 系统结构 3.1. 密钥产生器 为了满足明文攻击抵抗，比较流行的方法是取得明文的固有特征，然后将其隐藏在原始密钥流里面，这样混沌系统产生的密钥流则不仅跟初始值有关，还跟明文相关。即不同的明文会产生完全不同的密钥流。明文特征提取的方法通常包括hash值，所有像素的和，计算汉明距离等等 [ 19 ] [ 20 ] 。本文将依赖于系统的密钥和原文的SHA-256值构造一个密钥产生器，类似的算法如 [ 7 ] [ 15 ] [ 17 ] [ 18 ] [ 21 ] 。令H表示明文的hash值，按位顺序，将H分成4个部分： h 1 ， h 2 ， h 3 ， h 4 ，每个部分包括16个十六进制数。由(2)将每个部分转化为十进制的浮点数，使得 d i ∈ ( 0 ， 1 ) ， i = 1 … 4 ，图3展示了初始值的计算过程。 d 1 = h e x 2 d e c ( h i ) 2 64 ， i = 1 ， ⋯ ， 4 . (2) 图1. 超混沌Lorenz系统的吸引子，(a) x – y；(b) x – z；(c) x – w；(d) y – z；(e) y – w；(f) z – w 图2. (1)的Lyapunov指数图 图3. 产生密钥的流程图 输入初始值 x 0 ， y 0 ， z 0 ， w 0 作为密钥，根据(3)，将所有密钥相加 s = x 0 + y 0 + z 0 + w 0 mod 1 . (3) 根据(4)，更新所有初始值，这些初始值将被应用在迭代系统(1)中。 x 0 = d 1 + x 0 + s mod 40 ; y 0 = d 2 + y 0 + s mod 40 ; z 0 = d 3 + z 0 + s mod 81 ; w 0 = d 4 + w 0 + s mod 250 (4) 密钥产生器的详细结构展示在算法1。 3.2. 加密算法 图4展示R通道的算法加密结构，其余通道加密方式一样。首先由超混沌映射Lorenz产生4个跟明文相关的序列，然后将彩色明文P分解成R，G，B三个通道，再将每个通道分解成比特平面(BBD) [ 22 ] [ 23 ] ，先对每个通道的行循环移位以及异或取反扩散操作，再对每个通道的列循环移位及异或取反操作，最后将比特平面转化成像素平面(BBC)，并组合三个通道，得到密图。详细步骤展现在算法2。 算法1:密钥产生器 输入:超混沌Lorenz映射的初始值x 0 ，y 0 ，z 0 ，w 0 以及用来避免瞬态效应的参数L，和明文P； 输出:序列x 1，M × N ，y 1，M × N ，z 1，M × N ，w 1，M × N ，这些序列将被用在整个系统中； 1. 设置超混沌Lorenz映射的参数a = 10， b = 8/3， c = 28， r = −1； 2. 根据3.1，跟新初始值x 0 ，y 0 ，z 0 ，w 0 ； 3. 用更新后的初始值x 0 ，y 0 ，z 0 ，w 0 ，对超混沌Lorenz映射迭代，并得到4个序列x1，y1，z1，w1，再更新4个序列：x1 = x1 − ⌊x1⌋，y1=y1 − ⌊y1⌋，z1=z1 − ⌊z1⌋，w1=w1 − ⌊w1⌋，其中⌊ ⌋表示四舍五入。 4. 选取x，y，z，w：x = x1(L + 1:L + 1 + M × N)，y = y1(L + 1:L + 1 + M × N)，z = z1(L + 1:L + 1 + M × N)，w = w1(L + 1:L + 1 + M × N)；其中M，N表示明文大小。 算法2:图像加密 输入：明文彩色图像P，算法1中产生的混沌序列x， y， z， w； 输出：密图C； 1. 得到明文的三个通道R，G，B，并由BBD分解得到比特平面图像：Rbit，Gbit，Bbit； 2. 将Rbit，Gbit，Bbit分别变成r M，8N ，g M，8N ，b M，8N ，并初始化矩阵RB M，8N ，GB M，8N ，BB M，8N ； 3. 处理混沌序列x，y，z，令X = x，X = floor(X × 10 14 ) mod 256，再将X用比特平面表示，最后将X转换为大小为M × 8N，y，z也做同样操作，得到X，Y，Z； 4. for i=1:M 5. kr = floor(abs(x(i))×10 5 ) mod M 对R通道的置乱扩散，floor表示向下取整； 6. tr = circshift(r(i，:)'， kr)' circshift表示循环移位函数； 7. if i==1 8. RB(i，:)=bitxor(tr，r(end，:)) bitxor表示异或； 9. else 10. RB(i，:)=bitxor(bitxor(tr，RB(i-1，:))，X(i，:)); 11. end 12. if w(i)>0 13. RB(i，:)=fliplr(RB(i，:) fliplr表示取反； 14. end 15. kg = floor(abs(y(i))×10 5 ) mod M对G通道的置乱扩散； 16. tg = circshift(g(i，:)'， kg)' 17. if i==1 18. GB(i，:)=bitxor(tg，g(end，:))bitxor表示异或； 19. else 20. GB(i，:)=bitxor(bitxor(tg，GB(i-1，:))，Y(i，:)); 21. end 22. if w(i)<0.2 23. GB(i，:)=fliplr(GB(i，:)； 24. end 25. kb = floor(abs(z(i))×10 5 ) mod M 对B通道的置乱扩散； 26. tb = circshift(b(i，:)'， kb)' 27. if i==1 28. BB(i，:)=bitxor(tb，b(end，:))； 29. else 30. BB(i，:)=bitxor(bitxor(tb，BB(i-1，:) )，Z(i，:)); 31. end 32. 接下来对三个通道(R，G，B)的列进行类似的移位异或取反操作，这边仅给出 通道，其余类似不再赘叙； 33. 初试化矩阵RBC M，8N ，GBC M，8N ，BBC M，8N ，令A = 8 × N； 34. for i=1:8×N 35. kr = floor(abs(y(i))×10 8 ) mod A；； 36. tr = circshift(RB(:，i)， kr)； 37. i==1 38. RBC(:，i)=bitxor(tr，RB(:，end))； 39. else 40. RBC(:，i)=bitxor(bitxor(tr，RBC(:，i-1))，Y(:，i))； 41. end 42. if w(i)>0 43. RBC(:，i)=fliplr(RBC(:，i)； 44. end 45. 再对G，B通道做类似的操作； 46. end 47.分别将RBC，GBC，BBC转换为像素平面矩阵，再组合成一幅密图C。
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user: 5. 总结 本文提出基于高维超混沌映射的位平面彩色图像加密算法。首先通过空间相位图、Lyapunov指数图简要地分析了高维混沌映射Lorenz的动力学性质，然后基于高维混沌映射设计了一种彩色图像加密算法，在传统的置乱–扩散结构中，置乱和扩散一般是两个独立的部分，本文算法将位平面置乱和扩散同时进行，位平面置乱采用循环移位，扩散采用异或和取反操作。同时为了提高抵抗已知明文攻击和选择明文攻击的能力，与原文相关的SHA-256将应用在密钥流产生器中，因此不同的明文将产生完全不同的密钥流。最后有关本文提出算法的重要安全性能分析被提出，包括密钥分析、敏感性分析和统计分析等，所有的实验结果均表明，本文提出算法具有较强的鲁棒性，因而具有一定的应用价值。
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user: 摘 要 用MBR系统进行污水处理时，经常会遇到有大量的污泥被截留在膜表面的现象，该现象会造成膜污染，影响MBR系统处理污水的效果，因此我们需要解决的问题就是如何预测MBR系统中的污泥量以便及时清理污泥。为了解决该问题，本文利用基于Haar小波分析改进的多元线性回归算法对MBR系统中的污泥表观产率系数进行预测。通过实验，我们将预测结果与实际系统结果做对比，发现该算法达到了能够准确预测污泥表观产率系数的预期效果，解决了预测MBR系统中污泥量的问题，对提高MBR系统处理污水效果具有一定的价值。 关键词 :MBR，多元线性回归算法，污泥表观产率系数，Haar小波分析 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 近年来污水处理成为热点话题之一，污水处理有很多种方法，而利用MBR技术进行污水处理是其中比较高效的方法之一 [ 1 ] 。MBR技术是由膜分离技术和生物处理技术相结合而产生的技术，MBR系统由各个膜组件连接组成，在MBR系统运行时污水流过各个膜组件，过滤掉大分子颗粒以此来达到过滤污水的目的 [ 2 ] 。但随着系统的运行会有大量的污泥被截留在膜表面，这些被截留的污泥会影响膜组件的寿命和处理污水的效果，所以我们要解决的问题就是如何预测MBR系统中的污泥量 [ 3 ] 。 到目前为止，预测MBR系统的模型有很多种，在本文中，我们采用Haar小波分析对多元线性回归算法改进的模型来预测污泥表观产率系数。多元线性回归算法非常适用于做数据预测分析，并且它的泛化能力比较好，但多元线性回归算法存在预测结果误差稍大的问题 [ 4 ] ，而Haar小波分析可以对训练样本数据做去噪预处理操作，能够提高预测结果的精度。研究发现，利用此模型可以准确地预测污泥表观产率系数，解决了预测MBR系统中污泥量的问题。
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user: 2. 线性回归算法和Haar小波分析算法 2.1. 一元线性回归算法 一元线性回归算法又叫直线拟合算法，一元线性回归算法是研究一个自变量与一个因变量之间相关关系的算法，它是研究两个变量相关关系的最简单模型 [ 5 ] 。在一元线性回归模型中，如果 x i 与 y i 存在相关关系，则建立一元线性回归模型( )和一元线性回归方程( y ^ = a + b x )。其中 α + β x i 表示 x i 与 y i 之间的相关关系， γ i 表示外界影响因素的总和，也叫做随机误差；b为回归直线的斜率，a为回归直线的截距。在求解a，b时，我们用最小二乘法来计算a，b，即 Q ( α ， β ) = ∑ γ i 2 = min ，经计算可得到a，b如公式(1)所示。 { a = x ¯ − b x ¯ b = ∑ i = 1 n x i y i − 1 n ( ∑ i = 1 n x i ) ( ∑ i = 1 n y i ) ∑ i = 1 n x i 2 − 1 n ( ∑ i = 1 n x i ) 2 (1) 在计算出一元线性回归方程后，为了验证所建立一元线性回归方程的正确性，还需要计算误差。在一元线性回归算法中，我们可以利用拟合度的大小来衡量误差的大小，拟合度表示实际数据点在回归直线 y ^ = a + b x 周围的紧凑程度，紧凑程度越大，则误差就会越小，反之则相应的误差就会越大。 2.2. 多元线性回归算法 多元线性回归算法又叫做重回归算法或复回归算法，它是研究多个自变量与一个因变量之间相关关系的算法 [ 6 ] 。多元线性回归算法和一元线性回归算法的原理类似，如果这些变量之间存在相关关系，则建立多元线性回归模型(公式(2))和多元线性回归方程(公式(3))。 y i = β 0 + β 1 x 1 + β 2 x 2 + ⋯ ⋯ + β m − 1 x m − 1 + γ (2) y ^ = b 0 + b 1 x i ， 1 + b 2 x i ， 2 + ⋯ ⋯ + b m − 1 x ， i ， m − 1 i = 1 ， 2 ， ⋯ ⋯ ， n (3) 令 β = ( β 0 ， β 1 ， β 2 ， ⋯ ⋯ ， β m − 1 ) T ， ， ，其中 是未知参数向量， γ 为误差向量；令 Y = ( y 1 ， y 2 ， ⋯ ⋯ ， y n ) T ，X为方程(2)的设计矩阵。把方程(2)写成矩阵的形式： Y = X β + γ ，然后我们要做的就是求解 β ^ 了。同一元线性回归算法一样，利用最小二乘算法来求解向量 β ^ ，经过计算得到 β ^ = ( X T X ) − 1 X T Y 。 在多元线性回归算法中计算误差时，同样可以利用拟合度的大小来衡量误差的大小，在这里我们利用相关系数R的大小来衡量拟合程度，其中 0 ≤ R ≤ 1 。当相关系数R趋向于1时，那么说明算法的拟合度高，相应的误差就越小，反之算法的拟合度低，相应的误差就越大。 2.3. Haar小波分析的分解与重构算法 在Haar小波分析中，我们假设 V j 是具有形式为 ϕ ( 2 j x − k ) ， k ∈ Z ， x ∈ R 的所有函数组成的空间， W j 是 具有形式为 ∑ k ∈ Z d k ψ ( 2 j x − k ) ， d k ∈ R 的所有函数组成的空间 [ 7 ] 。如果要处理的信号中含有噪声，那么就 要对信号进行分解来除去噪声，即除去信号中属于 V j + 1 但不属于 V j 的信号，把信号分解为 V j + 1 = V j ⊕ W j 的形式。如此迭代下去得到 V j + 1 = V 0 ⊕ W 0 ⊕ W 1 ⊕ ⋯ ⋯ ⊕ W j ，即 ( w j = ∑ k ∈ Z d k j ψ ( 2 j x − k ) ∈ W j ， f j = ∑ k ∈ Z c k j ϕ ( 2 j x − k ) ∈ V j )，这样就把信号分解成了若干个分量之和，以便于 对信号去噪，图1更加清晰的描述了Haar小波分解过程 [ 8 ] 。 Haar小波重构算法是分解算法的逆过程，即 f = f 0 + w 0 + w 1 + ⋯ ⋯ + w j − 1 ，其中 f 0 和 w i 为分量， f 0 ( x ) = ∑ k ∈ Z c k 0 ϕ ( x − k ) ∈ V 0 ， w n ( x ) = ∑ k ∈ Z d k n ψ ( 2 n x − k ) ∈ W n 。图2更加详细地描述了Haar小波重构过程， 图1. Haar小波分解算法示意图 图2. Haar小波重构算法示意图 本文利用Haar小波分解算法与重构算法的特性来对多元线性回归模型进行优化 [ 9 ] 。
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user: 3. 多元线性回归算法在MBR中的应用 3.1. 多元线性回归算法对污泥表观产率系数的计算 在MBR系统中，我们可以利用污泥表观产率系数 Y o 的大小来衡量系统中的污泥量，影响 Y o 的主要因素有X (微生物浓度)，SRT (污泥龄)，HRT (水力停留时间)， c i − c e (进出水COD浓度差)和 c i − c sup (进水与上清液COD浓度差)。在实验中，为了计算方便我们用 Y o − 1 来表示 Y o 的逆。 我们创建图3所示的模型来预测污泥表观产率系数 Y o 。首先生成1000条样本数据和理论的 Y o − 1 来训练多元线性回归模型( Y o − 1 的计算公式是如公式(4)所示)，把这1000条数据组成训练数据集矩阵X和矩阵Y，其中1000条序列 ( X ， S R T ， H R T ， c i − c e ， c i − c sup ) 组成的样本数据存放在矩阵X中，1000条 ( Y o − 1 ) 组成的样本数据存放在矩阵Y中，然后利用最小二乘法计算出 β ^ ，最后再计算得出多元线性回归方程，以此来创建图3所示的模型。 Y o − 1 = S R T X [ c i − c e H R T − c i − c sup S R T ] (4) 3.2. 实验分析 在实验中，我们选取了某污水处理厂稳定状态下的数据和图3所示的模型来进行测试，把用于测试的实验数据分组，对每组实验数据分别用图3所示的模型来预测污泥表观产率系数并计算拟合度，然后将预测结果和实际系统结果做对比，对比结果如表1和图4所示，观察实验结果表明该模型的精度较高。拟合度情况如图5所示，研究发现该模型计算所得到的拟合度都很接近1，表明该预测模型的拟合度较高。
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user: 4. Haar小波分析对多元线性回归算法的改进 4.1. 用Haar小波分析来优化多元线性回归算法 前面用到的多元线性回归算法需要生成一个训练数据集矩阵X来训练模型，但这样得到的模型在做预测分析时误差稍大，这是因为训练数据集矩阵X中的数据分布不均匀，所以我们要对训练数据集矩阵X做去噪预处理，使数据分布均匀，以此来达到提高模型泛化性和减小误差的目的。 对训练数据集矩阵X去噪有三个步骤，第一步对矩阵X进行Haar小波分解，在这里我们只分解一层就够了；第二步对分解后的各分量数据做阈值量化处理(也就是去噪处理)，常用的阈值函数有硬阈值和软阈值函数，这里我选用硬阈值函数( )；第三步对处理后的各小波分量进行Haar小波重构，重新获得训练数据集矩阵X’，这样就使得训练数据集矩阵X’中的数据分布更加均匀了，然后再利用X’来做多元线性回归算法，在实验中我们利用图6所示的模型来预测 。 4.2. 实验分析 在实验中，我们首先建立图6所示的模型，然后选取某污水处理厂稳定状态下的数据并利用该模型进行实验。经过实验测得的拟合度情况如图7所示，对比图5我们发现改进后的多元线性回归算法的拟合度都在0.9以上，比改进前的拟合度更高，误差更小，达到了利用Haar小波分析改进的多元线性回归 Table 1 Table of apparent yield coefficient of sludge under steady state (30 degrees Celsius S R T H R T c i − c e c i − c sup Math_71# Y o − 1 实际值 Y o − 1 预测值 2432.8 9.4 5.2 269.6 293.3 4.9195 4.9904 2042.1 8.5 6 246.1 248.6 4.2727 4.1097 2433.8 6.9 6.8 216.9 295.1 2.2947 2.2890 2005.9 5.4 6.3 248.7 235.8 2.6880 2.5248 2230.7 5.4 6.8 282.5 201.4 2.5034 2.5350 表1. 稳定状态下污泥表观产率系数表(30℃) 图3. 污泥表观产率系数预测模型 图4. 污泥表观产率系数的实际值与测试值关系图 图5. 拟合度测定实验图 图6. 改进后的污泥表观产率系数预测模型 图7. 改进后预测模型的拟合度 算法对污泥表观产率系数做准确预测的目的。
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user: 5. 结论 本文讨论了在稳定状态下Haar小波分析改进的多元线性回归算法对污泥表观产率系数的预测，在研究过程中我们分别利用多元线性回归算法和经Haar小波分析改进后的多元线性回归算法来预测污泥表观产率系数。图5所示的实验结果表明多元线性回归算法预测结果的误差并不是很大，但是我们希望误差更小，因此我们在多元线性回归算法中引入Haar小波分析，研究结果表明经Haar小波分析改进后的多元线性回归算法预测结果的精度更高。将该算法应用在MBR膜污染仿真预测中，可以快速准确的预测出污泥表观产率系数，对MBR领域的研究具有一定的理论和实践意义。
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user: 摘 要 随着大数据时代的到来，企业营销将不再局限于传统的营销理念与手段，依托现代信息手段，达到精准营销将成为潮流趋势。本文主要研究基于某品牌手机的购买数据，针对用户的个人信息和行为偏好，采用汉明距离分类算法和BP神经网络，对用户进行分类，从而达到精准营销的目的。 关键词 :BP神经网络，汉明距离分类算法 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 精准营销 [ 1 ] 是通过分析海量数据下所隐藏的消费者的行为习惯，个人偏好，全方位建立个性化的顾客沟通服务体系，一对一动态预测消费者的消费需求，区别于传统营销的无针对性的静态推销，极大地降低了营销成本。 本文通过探索用户与用户，用户与商品，商品与商品之间的关系，分析影响该品牌手机的购买的因素：目标用户的基本属性特征、基本行为特征以及个人偏好，基于“神经网络”的目标用户群潜力值建立潜力挖掘模型，对不同目标用户群进行不同的营销手段，从而提高购买率。
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user: 2. 数据预处理 由于各表数据总数不一致但均为目标用户的基本行为特征以及个人偏好，因此本文认为数据具有重复值，按照用户编号进行筛选，剔除用户编号重复项数据 [ 2 ] ，总共得到4840位信息完全的目标用户，本文在接下来的数据分析中将采用信息完全的目标用户数据；因此剔除50个测试样本，得到4790个训练样本。
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user: 3. 数据分析与建模 3.1. 数据编码 编码与编码之间的距离在信息论中称为汉明距离，用于度量编码与编码的相似性与差异性 [ 3 ] ，汉明距离越大表明编码与编码之间的差异性越大。 引用此概念，为研究个人偏好是否对该品牌手机的购买是否产生影响，在用户个人行为中提取出若干个指标 [ 4 ] ，对用户中发生的行为编码为1，未发生的编码为0。通过对数据的分析，发现用户数据中“触媒行为”“视频行为”这两组数据信息在一定程度上可体现用户的个人偏好，“电商行为”这组数据可了解用户的主要手机品牌偏好，因此本文将触媒行为、视频行为、电商行为作为个人偏好指标，编码规则如图1。 3.2. 汉明距离分类算法(HMCL Algorithm) 对用户行为编码后，是通过计算编码与编码之间汉明距离的大小来度量用户之间的相似性和差异性，其值等于码元与码元对应位置的值相减后取绝对值再相加，汉明距离越大表明编码与编码之间的差异性越大；在本文中将用户的行为信息进行编码后，可由用户和用户的汉明距离大小是否属于同一阈值判断两两用户是否属于同一个类别。 得到目标用户个人偏好之间的联系，从而找到个人偏好相似度高的用户群体，汉明距离分类算法 [ 5 ] 基本步骤如下： 图1. 汉明距离编码规则 Step 1：从集合U中选出两个最接近的元素u i 和u j 作为初始集合C = {u i ， u j }。 Step 2：从剩下的变量任意选取u k ，如果 { | u i − u j | < & ， | u j − u k | < & ， ⋯ } 时，将u k 归入集合前一个集合C = {u i ， u j ， u k }。 Step 3：当遍历完集合中所有元素，将得到的集合C中所有元素归为一类。 对于阈值的选取，旨在通过用户的各种行为能够将数据清晰的分类开来，第一层分类以后，以此类推，逐层选取阈值再分类 本文通过对数据进行处理、比对、观察后总结得到对于触媒行为阈值选取1和2可以将其较清晰地划分开来，以此类推对于视频行为阈值选取3，电商行为阈值为购买和未购买。根据以上阈值的选取应用到汉明距离分类算法在触媒行为中将用户分为3类，在此基础上又根据视频行为分为6类，建立在前两次的基础上同样根据电商行为分为12类，这12类为最终的类别总数，对这12类依次排序。可对用户按个人偏好进行分类得到不同的目标用户群，然后对目标用户群的潜力进行排序，得到如图2中每个目标用户群的序列号。 3.3. BP神经网络的应用 BP神经网络 [ 6 ] [ 7 ] 的计算过程由正向计算过程和反向计算过程组成，正向传播过程，输入模式从输入层经隐含层逐层处理，并转向输出层，每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果在输出层得到的输出值与真实值相差太大，则转入反向传播，将误差信号沿原来的连接通路返回，通过修改各神经元的权值，使得误差信号最小； 将用户分为12类以后，对于测试样本的分类，本文应用神经网络对测试样本进行预测，其中4790名用户作为训练样本，50名待测用户作为测试样本。4790位目标用户特征值的1 × 146向量，构成146 × 4790矩阵，将其作为输入数据，将12类目标用户群排序后的对应编号作为输出数据，使用输入数据以及输出数据建立网络，为提高模型精确度，将图3中BP神经网络中隐含层定为2，通过调节节点数来提高模型的精准度。
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user: 4. 模型结果及结论 待判用户进行指标匹配，得到个人偏好中的146个特征值，将匹配为空值的用户的个人偏好认为该用户未发生此类行为，因此可将其特征值赋值为0；由此得到146 × 50矩阵作为输入数据，得到输出数据为1 × 50的行向量，输出数值即为该用户所属类别，通过对BP神经网络得到的结果进行分析，本文认为共有26位用户会购买该款手机，24位用户不会购买该款手机。 本文通过对每位用户的特征值向量识别，将其与已知类别中特征值向量组进行匹配，从而判断其所属类别，该思路与深度学习较为相似，均为通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征， 图2. 分类规则 图3. BP神经网络示意图 以发现数据的分布式特征表示，在初步实现深度学习过程中发现自身知识库以及硬件均达不到完整实现深度学习的标准，因此本文在后续的研究中采用BP神经网络进行模型的构建。
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user: 5. 营销建议 针对所有的用户群体给出以下建议，作为精准营销的条件： 1) 借助微博平台进行品牌推广； 2) 制作新颖度高的产品视频投放在各大视频平台以及广告墙背投； 3) 相似用户个性化推荐； 4) 高频浏览网站广告投放； 5) 网络平台合作。
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user: 摘 要 随着无人机广泛应用，全球无人机市场规模的进一步扩大，民用无人机市场潜力巨大，必将向更广阔的领域推广，但同时也带来了严重的安全隐患，如空中航道安全、社会秩序、大型集会、体育赛事等带来了多种干扰因素。尤其是近年来，无人机在监所方面所引起的安全隐患更是引起了广泛的关注。本文从民用无人机所使用的无线电信号出发，分析民用无人机的数传信号，图传信号，卫星导航信号等，利用无线电技术实现无人机信号频谱特征提取达到发现无人机的目的，利用无线电测向或TDOA定位技术实现无人机的定位。探讨使用无线电阻塞技术，导航信号诱导技术对无人机的管控。 关键词 :无线电技术，无人机侦测，无人机管控，无线电测向，TDOA 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. 民用无人机的应用及存在的隐患 随着科技的发展进步，无人机及配套载荷的成本降低，无人机广泛应用在警用、国土资源、能源、商业、农业、医疗、防灾救护、视频拍摄等诸多领域。如在警用领域，民用无人机可用于突发事件、重大活动、森林防火、人流控制、交通监管等；在能源领域，民用无人机可用于电力巡线、石油管道巡线、天然气管道巡线等；在国土资源领域，民用无人机可用于城镇规划、铁路建设、考古调查、矿产开发等；在商用领域，民用无人机可用于新闻采访、商业宣传、电影制作、物流配送等 [ 1 ]。 据美国权威研究机构BI Intelligence最新报道，2015年到2020年期间，轻微型无人机市场年增长率预计将达到19%，美《航空与太空技术周刊》刊登的分析报告也显示，未来十年，全球无人机市场规模将达到673亿美元 [ 2 ]。可见民用无人机市场潜力巨大，必将向更广阔的领域推广，但同时也会带来严重的安全隐患。在国家安全方面，不法分子会利用无人机侦察军事设施、敏感地区，或将无人机改造成新式袭击的武器。据统计，1995年至2017年，全球针对政要的疑似无人机携带炸药、生化武器的袭击达几百起。在空中航道安全方面，民用无人机违规在机场周边、航线禁区飞行，不仅存在碰撞的危险，其发射的无线电信号也会对民航飞行安全构成严重威胁。在社会秩序方面，无人机在人口密集区飞行，一旦发生坠机，会对群众生命财产安全造成危害，同时，无人机也会对大型集会、体育赛事等公众活动的顺利开展带来多种干扰因素，再次，先进的无人机也被犯罪分子用来将毒品、武器、手机，甚至色情刊物偷运进监狱。因此，在民用无人机给社会发展带来极大便利的同时，做好监管工作也是维护社会稳定、确保公共安全的现实需要。
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user: 2. 民用无人机使用的无线电信号概述 民用无人机，在遥控飞行模式或者轨迹飞行模式下，均离不开无线电信号的存在。如图1所示，无人机使用到的无线电信号主要有数传信号、图传信号、卫星导航信号和其他数据信号等。 2.1. 民用无人机使用的数传信号 数传信号是无人机在遥控器远程控制模式下，遥控器与无人机建立的指挥与控制链路所使用的无线电信号。一般情况下，该链路为双向链路，上行链路遥控器向无人机传输指挥与控制指令等数据，下行链路无人机将相关的飞行信息，如航迹信息、飞行高度、续航电量等数据回传至地面控制站供驾驶员及时掌握。在近距离遥控飞行中，驾驶员在目视视距内进行操作，无人机可以不向遥控器传输相关飞行信息，但上行链路遥控器必须向无人机发送指挥与控制指令。目前我国市场上90%以上的民用无人机指挥与控制链路都工作在免执照的ISM频段，常用的技术制式有跳频扩频(FHSS)、直接序列扩频(DSSS)、WiFi、蓝牙等，其中最常见的是在2.4 GHz/5.8 G频段的DSSS/FHSS或WiFi信号。图2给出了这种信号的频谱特征，从上方的频谱图可以看出信号的实时频谱。 由于2.4 G，5.8 G是ISM开发波段无需授权、全球通用，此波段有WIFI、蓝牙、zigbee等各类设备，目前该波段信号拥挤和环境恶劣，为了保障无人机数传信号，基本上采用抗干扰能力强的扩频通信技术，也就是DSSS/FHSS混合双扩频方式，如图3所示。 图1. 民用无人机使用的无线电信号 图2. 在2.4 G频段中的民用无人机数传信号 图3. DSSS/FHSS混合双扩频方框图 如图4所示，直接序列扩频(DSSS)不仅抗干扰且由于功率谱密度低，对其他设备干扰小，同频容纳多个设备通信，增加了通信设备数量，对遥控器而言可以允许更多人同时同场地使用。跳频扩频(FHSS)，通过不停的改变载波使载波均匀布满整个波段来实现频谱扩展。直扩(DSSS)抗干扰，一旦遇到某个强功率谱信道依然会造成解码失败。跳扩(FHSS)不能抗干扰但可以避干扰，将两者结合构成混合扩频技术可实现最佳抗干扰。 2.2. 民用无人机使用的图传信号 2.2.1. 无人机图传信号概述 无人机图传目前主流采用数字图传技术和模拟信号传输技术。模拟图传具有价格低廉、没有延迟、工作距离远的优点。具有易受同频干扰，画质差等缺点。数字图传技术有OFDM技术、WiFi技术等，通过2.4 G或5.8 G的数字信号进行视频传输。具有抗干扰性强，图像质量高、可靠性高等优点，具有图像延迟的缺点。 图5给出了一种常见的模拟图传信号频谱特征，可以看到该图传信号中心频率为5.8 GHz。同时，较为常见的图传信号还分布在328 MHz~334 MHz、1200 MHz频段、2400 MHz频段等。 2.2.2. 图传信号通信体制分析 l OFDM、COFDM调制技术，如DJI Lightbridge高清图传技术 OFDM正交频分复用技术是多载波调制的一种，该技术更适合于高速数据的传输，OFDM有很多优势，比如在窄带带宽下也能够发出大量的数据、能够对抗频率选择性衰落或窄带干扰等等。OFDM也有缺点：载波频率偏移、对相位噪声和载波频偏十分敏感、峰均比比较高等 [ 3 ]。 l WiFi图传技术 WiFi传输是具有高性价比的无人机图传使用最广泛的技术，但是因为WiFi在技术上有很多限定，且不可修改的，并且很多厂家都是拿来方案直接搭建，所以其缺点也十分突出：比如芯片设计成什么格式就是什么格式的，无法修改，技术比较固化；干扰管理策略实时性不强；信道利用率比较低等等。WiFi传输还有跟物理层的衔接不紧密的缺点，导致反应不迅速，传输时延较大，最多有秒级的时延。 2.3. 民用无人机使用的卫星导航信号 民用无人机在飞行过程中，会利用卫星导航信号实时确定自身位置，从而实现回传位置状态、调整飞行方向等功能，因此在预设路径飞行模式下，无人机可以预先按照设计好的位置信息进行自主导航飞行，可做到不需要任何遥控操作。在遥控操作模式下，如果指挥与控制链路信号出现异常中断，无人机也可以利用卫星导航信号，启动失效保护模式，自主控制飞行，返回起飞地点或就地降落，确保无人机及周边环境安全。目前绝大多数的无人机都已配备基于美国GPS全球定位系统、俄罗斯GLONASS系统和中国北斗卫星导航系统三模一体的导航模块，以提高定位精度和抗干扰能力。 图4. FHSS与DSSS简介 图5. 在5.8 G频段中民用无人机图传信号 无人机利用导航信号实现以下功能： • 确定自身位置信息，并回传位置状态； • 调整飞行方向； • 预设路径模式下，自主导航飞行； • 遥控操作模式下，启动失效保护模式。 2.4. 民用无人机使用的其他数据信号 随着“民用无人机行业应用”模式的广泛应用，当无人机用于测绘、遥感等特定工作时，还会向地面发射特定的测试数据信号，此类信号与无人机自身飞行无关，根据不同的行业应用有不同的信号特点。
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user: 3. 基于无线电技术的无人机发现、定位 如图6所示，基于无线电技术的无人机发现、定位可分为三个步骤： 第一步，利用无人机数传信号与图传信号，提取无人机频谱的特征，建立无人机的特征库，实现对无人机的发现； 第二步，利用无线电技术，如无线电监测测向技术、TDOA定位技术，实现对无人机的定位； 第三步，利用无线电信道阻塞技术，阻断无人机的遥控及图传信号，使无人机迫降或者返航，利用导航诱导技术，达到接管、控制其无人机飞行的目的，实现对无人机的管控。 3.1. 基于无线电技术的无人机发现 如图7所示，基于无线电技术的无人机发现过程如下： 1) 无人机频谱特提取、建立无人机特征库：利用无人机数传信号与图传信号的频谱特征，可以使用无线电技术对一定范围内的无人机进行侦测发现。随着信号处理软硬件能力的飞速提升，目前技术手段已可以做到通过采集分析信号的频率、带宽、调制方式、符号率、跳变参数等数据，对信号进行特征识别，从而得出所采集频段范围内的无人机信号。 2) 建立频率模板：通过提前对指定区域的电磁环境进行监测来形成频率模板，对于获得使用授权的无人机，可通过开机建立通信链路的方式，使系统完成对其信号的采集分析和识别，将其信息添加至频率模板中。当有与频率模板特征不符的新增信号出现时，系统会对该信号进行分离与采集，然后进行信号处理与分析，如结果与无人机信号特征吻合，便可以快速作出预警警告。通过这种方式，最快可以在无人机开机起飞前侦测发现，将可能存在的隐患降到最低。 3) 信号解调：对于存在图传链路的无人机，还可通过对未加密图传信号的解调，从而观察到无人机实时传输的图像信息，协助识别无人机用户信息。 3.2. 基于无线电技术的无人机定位 3.2.1. 无线电监测测向技术 无线电测向是依据电磁波传播特性，使用仪器设备测定无线电波来波方向的过程。测定“来波方向”，是指测向机所在地实在的电磁环境中电波达到的方向，无线电测向，通常的最终目的是要确定“辐射源的方向”和“辐射源的具体位置” [ 4 ]。 无人机测向技术是利用阵列测向天线对无人机信号进行测向。监测系统一般由3D测向天线、实时频谱仪和监测软件组成。3D测向天线接收实时测量无人机电磁发射的信号方向，从而侦测入侵的未知无人机。 图6. 基于无线电技术的无人机发现、定位步骤 图7. 基于无线电技术的无人机发现过程 如图8所示，3D测向天线由8~64个阵列组成，频率范围(9 kHz~40 GHz)，提供高性能实时信号监测和测向，以及关键区域频谱信息。 3.2.2. TDOA定位技术 TDOA是一种利用时间差进行定位的方法，通过测量信号到达监测站的时间，可以确定信号源的距离。利用信号源到多个无线电监测站的距离(以无线电监测站为中心，距离为半径做圆)，就能确定信号的位置。通过比较信号到达多个监测站的时间差，就能做出以监测站为焦点、距离差为长轴的双曲线，双曲线的交点就是信号的位置。 TDOA是基于多站点的定位系统，因此要对信号进行定位必须有至少3个以上的监测站同时测量，如图9。而每个监测站的组成则相对比较简单，主要包括接收机，天线和时间同步模块。 TDOA具有以下优点： l TDOA不存在相位模糊的问题，因此测向基线可以不受限制。传统的测向方法需要通过相位来计算方向角，而相位测量存在2π周期的不确定性，所以往往利用天线基线小于信号波长的方法来避免2π周期的回绕。但是高频信号的波长短，使得测试天线的距离较近，容易产生信号耦合，使得测量产生误差。而每个TDOA监测站只需一个天线，从根本上解决信号耦合问题。 l TDOA系统复杂度低。对于TDOA监测站，只需配置监测天线和接收机即可，对于天线的要求不高，即便不同的监测点用不同的天线也没有关系。而测向天线本身就是一组天线组成的天线阵列，并且阵列中各个天线的性能尽可能保持一致，否则会对测向的精确度带来影响，从而使系统成本较高，不利于广泛开展监测。 l TDOA系统定位的精度较高。对于TDOA监测站而言其定位精度取决于时间测量的准确度。通过优化后的算法，时间差的计算误差在100 ns量级，从定位的准确度来说大约是30 m。 图8. 3D测向天线 图9. TDOA定位技术 3.3. 基于无线电技术的无人机管控 3.3.1. 利用无线电阻塞技术 在完成发现及定位后，用无线电技术手段进行应对的关键点在于切断遥控器与无人机的通信链路，迫使无人机进入失效保护模式，从而自主返回起飞点或就地降落。在此过程中有种暴力的无线电管控手段，即以大功率信号为能量源，向目标发射设备，暴力阻断无人机的飞行，此方法由于对周边环境污染过大，不建议推广应用，仅在特殊场景中授权使用。从绿色环保的角度可针对目标信号本身特征，利用软件无线电技术产生有针对性的目标信号，从而实现小功率、精准的绿色手段。对于固定频点的传输信号，使用传统手段在相同频点释放干扰信号进行技术性阻断即可。对于FHSS/DSSS信号，由于其每一个单独时隙的信号都包含了完整的控制信息，可结合识别的信号特征和跳频参数，对每一个时隙相对应的频点分别进行阻断，这样可以减小设备功耗，更为重要的是不会对其他无线电设备产生干扰，如ISM频段内大量存在的WiFi、蓝牙等。如果无人机处于预设路径飞行模式，无人机理论上可以做到与地面遥控站不进行任何形式的数据传输，仅依靠卫星导航信号飞往预设地点，因此只能对无人机接收到的卫星导航信号进行技术性阻断，特别要强调的是，这种情况下应选用方向性强的定向天线，以尽量减少对其他设备卫星导航装置的影响。 3.3.2. 利用无线电导航信号诱导技术 在特定授权情况下，针对卫星导航信号，还可以采取导航定位诱导技术，通过对无人机释放预设卫星导航信号，迫使其偏离预定航线、飞往预设区域，从而达到接管、控制其飞行的目的，这也是实现无线电管控的重要技术手段。
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user: 4. 基于无线电技术的民用无人机侦测与管控系统 4.1. 系统组成 无人机侦测系统主要由方位侦测站、高度侦测站以及控制中心构成，如图10。部署单套方位侦测站可实现方位测量；部署2套方位侦测站可实现交汇定位；部署3套侦测站(2套方位侦测站和1套高度侦测站)可实现无人机交汇定位和高度测量。系统对外无电磁辐射，在电磁环境敏感区域，也能安全部署。 无人机侦测系统是通过探测无人机图传和遥控信号来实现对无人机的探测，采用了指纹识别技术、宽带快速测向技术、标准粒子估计算法、质心定位算法等多项先进的无线电频谱监测技术，系统以高达300 GHz/s的扫描速度进行数据采集，从复杂的频谱数据中对微弱的无人机信号参数信息进行提取、判别， 图10. 系统组成 自动输出信号频率、电平值等结果数据，并对该信号进行测向，再通过聚类算法综合判别进行取向。当联动多站时，可实现精准、连续交汇定位，绘制无人机飞行轨迹。另外，系统通过综合数据分析，能识别多架无人机。 4.2. 主要功能 1) 具有对无人机信号的快速自动侦测发现、识别、定位跟踪的功能； 2) 能测量目标无人机经纬度、高度等参数； 3) 具有无人机信号检测频谱显示功能； 4) 具有基于地理信息系统的飞行轨迹描绘及回放功能； 5) 可设置预警范围，对非法入侵无人机告警； 6) 多架无人机的多目标识别能力； 7) 可自动引导管制设备，对非法无人机强制返航或迫降。 4.3. 总结 该系统以无人机监测车为中心，设备体积小巧，架设方便，不仅能定位无人机，还可快速追踪定位无人机的操控者。系统界面既能直观地在地图上展示无人机飞行轨迹，也能实时显示信号频谱等特征数据，针对探测结果，必要时利用压制设备对非法无人机进行处置。
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user: 5. 结束语 民用无人机凭借其成本较低、灵活机动、覆盖面广的特点，在诸多行业应用广泛，迅速发展，同时也带来了一定安全隐患。本文通过分析我国民用无人机管控现状，从无线电技术角度出发，结合实测数据，逐一分析了民用无人机使用过程中所用到的四大类无线电信号特征，包括其涉及频段、调制方式、频谱特征等技术特点。在此基础上加以利用，提出了使用无线电信号处理技术对无人机进行侦测发现、使用测向或TDOA定位方法对操作员或无人机进行精确定位、使用技术性阻断方式对无人机通信链路或卫星导航信号进行针对性干扰的软介入方法，从而实现对民用无人机的无线电管控，形成了一套基于无线电技术的民用无人机侦测与管控系统，使无线电技术在民用无人机管控中发挥积极的促进作用。
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user: 摘 要 课程德育是从学生专业知识出发的育人方式，关注知识背后潜藏的文化背景和价值理性的教育意义，以潜移默化地方式对学生进行思想品德教育，提升德育的实效性和渗透力。理工科高校要具有主动意识，深入挖掘数、理、化等专业课程中的德育资源，将德育教育自然融合在专业教学环节中，拓展学生的个人道德经验，全面增强数、理、化等理科课程德育的促进功能。 关键词 :数理化课程，课程德育，促进功能，实施途径 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 一直以来我国高校德育以目标明确、教育形式直接的“两课”为主导，其方法和模式比较固定，面对思维方式越发活跃、自我意识越发强烈的90后、00后学生，德育效果差强人意。中共中央国务院在《关于进一步加强和改进大学生思想政治教育的意见》中指出，要充分发挥课堂教学在大学生思想政治教育中的主导作用。习近平总书记在全国高校思想政治工作会议上强调，高校要坚持全员全过程全方位育人，把思想价值引领贯穿教育教学各环节和全过程。相对于人文精神凸显的社会类学科，数、理、化等理学学科的德育功能更隐晦，需要教育者以主动的德育意识来挖掘数、理、化等理科课程中的德育资源，以增强理科课程德育的实效性，提升理科课程德育渗透力。
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user: 2. 数、理、化学科的科学德育功能 科学家赫胥黎认为：科学价值不仅在于有直接的作用，而且同样在于它对人的精神和道德发展做出贡献 [ 1 ] 。科学能使人摆脱错误的传统观念，能给人提高正确思想，能使人更密切地接触自然和社会，还有助于人们认识直接的人类特点和公民身份。这一观点扩充了传统的德育观，使科学成为其最重要的组成部分，人们开始重视数学、物理、化学等理学基础学科在课程中的地位、在人的道德发展方面的作用。 科学的德育功能融于各科教学内容及教学环节之中，数、理、化等理学学科通过揭示自然界事物发展规律，引导学生形成正确的看待事物的方式，潜移默化地促使形成学生科学的世界观、人生观，其德育功能主要体现在两个方面，一是学科知识的内容和形式所具有的德育功能，可称为静态的德育功能。二是形成于科学活动过程并体现于其结果中的科学精神的德育价值，称为动态的德育功能 [ 2 ] 。 2.1. 静态的德育 数、理、化等理学学科知识是人对自然、对事物的认识，认识一旦形成，便具有了深刻的人性。科学史家乔治萨顿指出：“每一个科学的结果都是人性的果实，都是对它的价值的一次证实。科学家的努力所揭示出来的宇宙的那种难以想象的无限性不仅在纯物质方面没有使人变得渺小些，反而给人的生命和思想以一种更深邃的意义。”排除了科学的深邃的人性，科学知识的学习就失去了教育上的价值。科学知识所包含的人性使其具有深厚的德育功能。 2.2. 动态的德育 除了范畴、定理、定律形式出现的系统化了的知识体系外，科学还包括科学认识的过程与方法、科学精神和气质，即科学智慧。科学智慧形成于科学活动过程之中，体现、蕴含于科学知识之中，是科学中的德育观体现，是陶冶人的品质、情操不可忽缺的德育。数理化等科学知识的动态德育功能主要体现在： 实事求是的科学态度：科学是一种在寻求真理的内在冲动支配下的行动。对客观事物的诚实是最基本的科学态度，这会使人变得认真细致和注重实际起来。而科学研究本身是一种“自我校正系统”，具有一种自我校正功能，去伪存真，所以科学才能长期存在下去，这是科学研究的一个十分广泛存在着的道德基础。 求善的道德目的：科学的目标是客观真理，是“更多的真理，更有趣的真理，更易解的真理”。科学家要解释“要么这样要么那样”，而不是止于制造工具，这也是由科学活动本身的道德性质决定的。 丰富的情绪体验：科学活动的本质是人的激情活动。人的理智与情感是不可分的，没有情感的认知在有智慧的生命体系中是不存在的，只有将情感性的价值整合进来，人才能进行判断和选择。在探寻科学真理的道路上科学家融入了丰富的感情，甚至是一种情绪的巅峰体验。 尊重他人的品质：科学发展是攀登高峰的过程，科学知识是累积的成果体现。科学的积累性和进步性呈现出一代代在智慧和经验方面不断增长的科学家，从而使学生增强了对科学统一性和人类统一性的认识，这客观上也促使学生形成了对他人的尊重。 坚持执著的意志品质：科学是一种时刻准备着进入未知领域的活动，科学研究是艰巨长期的事业，它需要坚定执著走下去的信心。科学史的研究表明科学前进的过程是充满曲折艰辛的，任何一个呈现在我们面前的科学知识都蕴含着科学家的顽强的意志品质。
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user: 3. 数、理、化课程德育功能的缺失原因 随着社会主义市场经济的快速发展和信息社会的到来，我国社会经济成分、生活方式、就业方式趋于多样性，为提升学校的知名度，各高校越来越注重对学生智育方面的投入与培养。当今外部对大学学科建设、专业建设、经费支持、学生就业率等评价体系中，并没有将“培养了什么样的人”作为考核内容纳入其中，同时内部也多强调大学是“学术机构”，学生应以学业为重，这样的大环境导致从学校到专业教师都存在“重智育，轻德育”的现象。另一方面，高校教育教学中普遍存在着将德育局限于思想政治教育的误解，数、理、化等理科专业教师普遍重视对学生的专业教育，不断强化对学生专业知识和专业技能的培养，重视学生的专业素质、专业成绩和专业技能、就业出路等方面。对学生的品德培养独立于专业知识教学之外，致使数、理、化课程的德育功能未能得以充分发挥 [ 3 ] 。总的来说，数、理、化等理学课程德育功能缺失的原因主要体现在： 教师职业认知偏见：数、理、化等学科专业课教师没有树立将德育与专业课相结合的教育意识，所教授的内容，主要是由本专业基础理论知识、学科研究成果和学科前沿动态以及相关的专业基本技能等方面内容组成，片面重视对学生专业理论知识和专业技能等专业能力的培养，造成了重视专业知识轻品德培养的专业课教学现状。 培养方案和教学目标偏见：高校的培养方案规定了学生需要完成的学时和需要修满的学分，教师根据培养方案的要求制定教学计划，安排课程教学内容及授课进度。通常教师只有精确到每一节所教授的内容，才能基本实现教学目标的完成和实现过程的可控性。但是专业课程的课容量是相对固定的，课容量的限制客观上造成了教师德育功能难以发挥。 就业人才要求偏见：当今社会经济飞速发展，对毕业生的要求越来越高，其中用人单位对求职者学历、专业课成绩和专业技能掌握程度的要求是衡量一个求职者是否具备从业能力的主要标准。学生为进入社会做准备，关注重点在于：如何更好地学习和运用相关知识，在专业课考试中取得更好的成绩，而忽略了没有明确“考核标准”的自身道德素质的提升。 习近平总书记在全国高校思想政治工作会议上指出，高校立身之本在于立德树人，高校须切实破解“德智分离、知行不一”现象，把思想价值引领贯穿教育教学全过程和各环节。因此注重实事求是，求真务实的数、理、化等理科课程也应在理论知识教学过程中潜移默化的融入科学德育理念，对学生进行品德教育，发挥学科德育的优势，提高高校德育的时效性。
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user: 4. 数、理、化课程德育功能的实施途径 4.1. 专业课教师转变教育观念，提升学科德育意识 数、理、化等理科课程德育是在专业课程教学过程中以潜移默化地方式对学生产生道德影响，课程德育是否得以有效实施，有赖于教师自身的包括知识、技能、品德等各方面的素质。要广大教师自觉在课堂教学中渗透学科德育，必须先提高教师的学科德育意识，加强课程教学和德育实施的整合。这种整合包括两方面：一是通过课程教学为学生的道德发展提供理性基础和文化底蕴；二是通过教师的教学设计在课堂氛围的营造、教学的组织、教学方法的采用等等各方面体现出教师的价值取向和道德要求。 专业教师要经常自我提问:我教的科目中含有什么伦理问题和价值观？我如何把这些问题和价值更形象地讲给我的学生们? 在备课时有意识挖掘学科潜在的德育资源，在有形的专业知识教育中融入无形的道德品质教育，以图文并茂、易于理解的形式解析科学领域和生活中的精深语义，以合适的方式向学生呈现。使数、理、化等专业课程不仅传学理，更融情理；不但有意义，更有意思。 4.2. 扩展课程内容体系 我国对数、理、化等自然科学知识于人的道德教育意义的重视随着近代西方科学知识传入中国。科学知识所呈现出意义之真、伦理之善、艺术之美、智慧之广阔、渗透到生活中的理性力量等道德价值、社会价值和政治价值，受到严复等科学先驱者的大力推崇。中华民国成立以后，伴随着专门性的科学研究体制的形成和教育体制中科学学科和人文学科的严格区分，科学文化与其他文化之间形成了严格的区分。随着科学的发展，学科分化愈演愈烈，在科学技术空前发展的今天，高校数、理、化等理科专业课程的学习中，学生们学到的是充满“科学精神”的“业”，丢失了富有“人文精神”的“道”，专业教师更多的是教给学生如何求“真”，而忽略了如何去求“善”、求“美”。 实际教学过程中，只有当知识成为学生用以表达自我的认识、感受以及行动时，只有当知识成为对学生具有社会意义的材料、对生活的积极态度时，知识才是具有教育性的。通过个人经验而形成的思维素养，将对学生知识学习、生活情感、认知态度发生深刻的影响，是启迪学生社会价值的工具。书本知识与个人经验的整合是走向真实人性的整合，是学生专业素养和道德素质得以提升根基，这个根基就是学生身心发展的规律，是现实的人性。因此各高校要有意识完善数、理、化等理学专业课程教学大纲，促使学生接触、体会理学学科中的“真”、“善”、“美”，促使专业教师真正成为“传道”、“授业”、“解惑”的师者。 4.3. 构建课程德育平台 马克思主义理论课和思想政治理论课的德育属于显性教育，其他课程如数、理、化等理科课程的德育知识需要教师挖掘专业学科中蕴含的德育知识才能呈现，属于隐性教育。数、理、化等专业课教师要与思想政治理论课教师多沟通，增强自身德育意识，更好地挖掘专业课程德育内容；同学科专业教师之间也要加强沟通，专业教师可组建课程德育备课团队，发挥集体力量，完善本专业课程的德育内容。此外教学管理部门可搭建各类型沟通交流平台，如论坛、交流、讲座等形式，以促进专业教师线上线下沟通交流，提升专业教师课程德育素养。 4.4. 增强学生主体意识 数、理、化等课程德育旨在教授学生专业知识的同时，丰富学生的经验，使其在智慧、情感、道德等方面获得增长，课程德育必须是与学生的个人经验相结合的教学过程。 现在的大学生有较强的理性思维能力，在课程德育实施过程中，专业教师要始终坚持学生的主体地位意识，培养学生的主动性，教会学生将科学知识的客观规律和自身修养的主观能动性做到辩证统一。专业教师应对学生进行道德内化教育，使学生在自觉能动地学习学科客观规律的同时，提升自身理性的高度，用辩证的观点看问题，在思想意识和道德品质方面进行自我教育、自我陶冶，把一定的社会道德转化为个体的道德，形成自己的道德思维素养。教师教学过程中通过提升学生道德情感和道德认知的个人经验，来增强专业课程的德育功能，这也是数、理、化课程德育所追求的最高目标。
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user: 5. 结束语 相对于人文精神凸显的社会类学科，理学学科的思政功能较隐晦，需要教育者以主动的思政教育意识来挖掘学科中的育人资源。在大教育视野中，科学不仅是以范畴、定理、定律形式出现的系统化了的知识体系，还包括科学认识的过程与方法、科学精神和气质，科学所呈现出的真善美，这是科学最有价值的部分。 结合当前存在的问题和要求，本研究从学生最根本的主业——专业出发，以课程思政为依托，通过关注专业知识背后潜藏的文化背景和价值理性的教育意义，引导大学生形成科学的思维行为方式和科学的认识世界的态度，努力提升学生专业认知和专业兴趣，以解决学生学业问题，提升培养学生成长成才实效。
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user: 摘 要 为了提高交通基础设施信息化和精细化管理水平，设计提出了基于二维码技术和RFID技术结合应用的智慧交通基础设施管理应用框架。其主要工作包括：根据设施类型和空间分布等因素，提出了交通基础设施编码规范，对全市范围内的所有交通基础设施进行统一编码管理；利用二维码技术和RFID技术为单个交通基础设施设立“身份证标签”应用于日常设施管养业务；管理后台整合实时交通大数据，基于设施位置推送实时交通信息；挖掘二维码和RFID反馈设施信息，用于设施运行监控和主动管养。试点方案表明结合二维码与RFID技术的交通基础设施管理，能有效的提高设施管理效率和质量。 关键词 :二维码，RFID，交通基础设施，智慧设施管理 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 交通基础设施管理是一项复杂且重要的系统工程，科学高效的管理手段是保证交通设施良好运行的基础。交通基础设施数量大、分布范围广，且随着交通设施数量与分布范围不断增加，交通环境愈发复杂，现有基础设施管理手段难以适应发展。当前阶段，交通基础设施管理主要依靠人工管理，通过相应类型的交通设施管理办法，对不同类型交通基础设施人工管养后手动更新设施信息，缺乏标准化、信息化的交通基础设施管理平台，综合信息化水平难以满足实际管理需要。目前交通基础设施管理工作主要依靠专业养护团队，日常巡逻发现交通基础设施问题后进行管理保护，公众在基础设施管理工作中参与度低。在交通信息化时代，将新技术、新手段应用于交通基础设施管理，对提升基础设施管理信息化、智能化水平有重要作用。 在二维码与RFID用于设施管理方面，文献 [ 1 ] 利用Zigbee技术和二维码技术用于高校宿舍消防设施管理，实现了设施管理的实时监控和人工智能巡查。文献 [ 2 ] 利用无线传感网络、RFID和蓝牙技术，设计了一种基于GIS的消防智能巡检系统，实现设施的非接触式巡检。文献 [ 3 ] 对二维码管理系统的设计与实现进行了研究。文献 [ 4 ] 提出了一种基于Zigbee技术的图书馆火情监控系统方案。文献 [ 5 ] 将二维码技术应用于物流系统管理。文献 [ 6 ] 研究了基于RFID技术对地下管线设施地理信息系统。本文设计提出了一种基于二维码和RFID技术的智慧交通基础设施管理框架，可以方便交通基础设施日常维护工作，提升设施管理工作效率，并且在管理后台整合实时交通大数据，基于设施位置推送实时交通信息；挖掘二维码和RFID反馈设施信息，用于设施运行监控和主动管养，提升交通基础设施管理水平。