DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 命名实体识别模型 3.1. BLSTM模型 在命名实体识别方法中，神经网络模型相较传统机器学习模型取得了更好的成绩。LSTM在循环神经网络(Recurrent Neural Network， RNN)的基础上，将隐藏层的更新被专门构建的记忆单元所取代，可以解决RNN可能造成的梯度爆炸或梯度消失 [ 15 ]。LSTM层由一组循环连接的内存块组成，每一个内存块包含一个或多个循环连接的存储单元和三个乘法单元——输入门、输出门和遗忘门——为存储单元提供连续的写、读和重置操作 [ 16 ]。 LSTM单元结构如图1所示，其中 h t − 1 为过去隐藏状态， h t 为当前隐藏状态， c t − 1 为过去细胞状态， c t 为现在细胞状态， x t 为当前输入信息， f t 为遗忘门输出， i t 为输入门输出， c ˜ t 为候选值向量， o t 为输出门的输出。 具体流程为：将 h t − 1 和 x t 一起传入遗忘门得到 f t ，通过sigmoid函数可将 f t 的值控制在0和1之间，将接近0的值丢弃，接近1的值保留；将 h t − 1 和 x t 同时传递到输入门的sigmoid和tanh函数中，分别得到 i t 和 c ˜ t ，tanh函数将 c ˜ t 的值控制在(−1， 1)，将 和 c ˜ t 相乘，由 i t 决定 c ˜ t 丢弃或保留哪些信息；将 c t − 1 与 f t 相乘的值与 i t 和 c ˜ t 相乘的值相加，得到 c t ；将 h t − 1 和 x t 一起传入输出门得到 o t ，将 c t 传递给tanh函数，并将输出值与 o t 相乘得到 h t 。 图1. LSTM单元结构 LSTM内存单元具体实现如下： f t = σ ( W f [ h t − 1 ，   x t ] + b f ) i t = σ ( W i [ h t − 1 ，   x t ] + b i ) c ˜ t = tanh ( W c [ h t − 1 ，   x t ] + b c ) c t = f t ∗ c t − 1 + i t ∗ c ˜ t o t = σ ( W o [ h t − 1 ，   x t ] + b o ) h t = o t ∗ tanh ( c t ) 其中σ是sigmoid函数，b是偏置向量，W是隐藏状态的权重矩阵。 LSTM的隐藏状态只包含了过去的信息，但上下文信息对命名实体识别任务来说都十分重要。双向长短时记忆网络(BLSTM)由两个LSTM层组成，基本思想为使用两个LSTM层向前和向后形成独立的隐藏状态，通过正向的LSTM获得上文信息，逆向的LSTM获得下文的信息，然后将两个隐藏状态拼接起来作为最终输出 [ 13 ]，能够高效完成序列标记任务。 3.2. CRF BLSTM模型只能够预测文本序列与标签的关系，而不能预测标签与标签之间的关系，其原理是输出概率最大值，当输出结果中概率值都很大，就可能会导致输出的两个标签顺序不合理。例如，使用BIO标签策略进行命名实体识别时，正确的标签序列中标签O后面不会出现标签I。 条件随机场(CRF)能通过相邻标签之间的关联性求得最优的预测序列，可以弥补BLSTM无法处理相邻标签依赖关系的缺点 [ 17 ] 。 在命名实体识别任务中，将BLSTM输出的标签序列输入到CRF中，使用CRF中的特征函数对标签序列进行打分，特征函数以当前词和其左边的词的标签为打分标准。打分函数如下： s c o r e ( L / S ) = ∑ j = 1 m ∑ i = 1 n λ j f j ( S ， i ， l i ， l i − 1 ) 其中S是需标记的句子，L是标签序列，f为特征函数，λ为其权重，i是词在句中的位置，l i 是标签序列中第i个词的标签，m为特征函数个数，n为句子长度。将分数归一化为取值为0到1的概率值，公式如下： P ( L / S ) = exp [ s c o r e ( L / S ) ] ∑ L ′ exp [ s c o r e ( L ′ / S ) ] 计算所得的最大的概率值记为最优标签序列。 目前，BLSTM-CRF是神经网络模型中使用频率最高的架构，BLSTM-CRF模型如图2所示，其中灰色框表示LSTM单元。在BLSTM-CRF模型中，利用BLSTM来考虑上下文信息，进行高维特征抽取，同时利用CRF求得全局最优解。它可以使用过去的输入特征和句子级标签信息，以及未来的输入特征来预测当前标签。 3.3. BERT模型 在众多语言模型中，Word2Vec使用最广泛，但它学习到的语义信息受限于窗口大小 [ 15 ]，而后Peters 等人 [ 18 ] 提出的ELMo (Embeddings from Language Models)模型通过BLSTM对上下文信息进行建模，但 图2. BLSTM-CRF模型 BLSTM的信息抽取能力弱于Transformer，同时，BLSTM的序列特性使其无法进行并行计算。2018年Devlin等人 [ 19 ] 提出的BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型，使用多层Transformer，能够同时获取句子前后两个方向上的信息，在诸多语言模型中取得了更好的成绩。 BERT模型结构如图3所示，它使用了双向Transformer编码器结构，其中编码器框架使用层叠结构，包含多头注意力机制和前馈神经网络 [ 20 ]。 图3. BERT模型结构 Transformer的关键部分是注意力(attention)机制，它通过一个句子中的词与词之间的关联程度调整权重系数矩阵来获取词的表征 [ 21 ]，得到一个有重要性程度区分的输出。Attention机制的计算公式如下： A t t e n t i o n ( Q ， K ， V ) = s o f t max ( Q K t d k ) V 其中d k 是输入向量维度，K、Q、V是输入字向量矩阵。 Transformer模型使用的多头注意力机制可以提高模型在不同位置的注意力单元的不同表示子空间，最终结果是将所有注意力单元的结果整合到一起。公式如下： M u l t i H e a d ( Q ， K ， V ) = C o n c a t ( h e a d 1 ， h e a d 2 ， ⋯ ， h e a d h ) W O w h e r e h e a d i = A t t e n t i o n ( Q W i Q ， K W i K ， V W i V ) BERT模型通过两个预训练任务“Mask语言模型”和“下一句预测”分别获取词级别和句子级别的表示。在实际操作中，Mask语言模型随机遮盖15%的词，然后使用编码器预测被遮盖的词。下一句预测任务随机替换一些句子，利用上句预测下句。 3.4. BERT-BLSTM-CRF模型 本文采用的BERT-BLSTM-CRF模型如图4所示。 图4. BERT-BLSTM-CRF模型 该模型的基本流程为：将标注语料通过BERT层得到融合了全文语义信息后的向量表示；然后将输出的向量输入到BLSTM层进行特征表示，通过前向LSTM获得当前词及其上文的向量，后向LSTM获得当前词及其下文的向量；最后将BLSTM层输出的各个标签概率输入到CRF层求得全局最优解。
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user: 4. 实验 4.1. 实验数据 本文实验使用北京大学计算语言研究所发布的人民日报语料库，这是目前国内构建的最大规模中文标注语料库，语料库中已经标注了人名、地名、机构名等信息。本文采用BIO标注，B表示实体开始，I表示实体中间词，O表示无关词。将人名记为PER，机构名记为ORG，地名记为LOC。例如，B-ORG表示机构名实体的开始，I-PER表示人名实体的中间词。实验过程中随机划分训练集、测试集和评估集，本实验中，训练集包含20，864个句子，6，277，429个字；测试集4636个句子，1，405，788个字；评估集包含2318个句子，702，455个字。 4.2. 评价指标 本文采用准确率P、召回率R和F1值作为模型性能的评价标准。具体定义如下： P = 识 别 出 的 正 确 实 体 个 数 识 别 出 的 所 有 实 体 个 数 × 100 % R = 识 别 出 的 正 确 实 体 个 数 所 有 标 注 的 实 体 个 数 × 100 % F 1 = 2 P R P + R × 100 % 4.3. 模型参数 本文使用了Google提供的Bert， Chinese模型，该模型使用12层transformer，隐藏层为768层，12头自注意力机制。其他实验参数如表1所示： Table 1 Experimental parameter 参数 取值 seq_len 128 epochs 20 batch_size 64 Layer_dropout 0.4 Layer`_blstm 128 表1. 实验参数 4.4. 实验结果 本文使用BLSTM、BLSTM-CRF和BERT-BLSTM-CRF模型对数据集进行训练，实验结果如表2、表3所示。 Table 2 Recognition results of different entities by different model 模型名称 实体类型 准确率P 召回率R 值 BLSTM LOC 0.8236 0.8732 0.8477 ORG 0.7332 0.7304 0.7318 PER 0.9126 0.9313 0.9219 BLSTM-CRF LOC 0.8596 0.8996 0.8792 ORG 0.8498 0.7379 0.7899 PER 0.9599 0.9459 0.9529 BERT-BLSTM-CRF LOC 0.9304 0.9409 0.9356 ORG 0.8773 0.8809 0.8791 PER 0.9698 0.9687 0.9692 表2. 不同模型对不同实体的识别结果 根据实验结果可以看出，地点和人名的识别效果比机构名的识别效果好，原因可能是在新闻文本中，对地名和人名的缩写和指代比较少。同时，从表中数据可以看出，BERT-BLSTM-CRF模型对实体的识别结果与另外两种模型的识别结果相比有明显提升。 Table 3 Named entity recognition results of different model 模型名称 准确率P 召回率R F 1 值 BLSTM 0.8197 0.8441 0.8317 BLSTM-CRF 0.8837 0.8615 0.8725 BERT-BLSTM-CRF 0.9245 0.9302 0.9274 表3. 不同模型的命名实体识别结果 通过表中结果可知，BLSTM-CRF模型的性能优于BLSTM模型，说明BLSTM模型之后使用CRF对标签之间的关系进行考虑，可以提升整个模型的性能；通过BLSTM-CRF模型与BERT-BLSTM-CRF模型的对比，可以看出加入BERT预训练模型能更好地学习句子中词之间的关联性和重要程度，得到更好的词向量全局表达，进而提升模型性能。
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user: 5. 总结 本文对命名实体识别现状以及目前的研究进展进行了分析，针对中文实体识别的难点，将BERT模型与传统的BLSTM-CRF模型相结合，构造了BERT-BLSTM-CRF模型。该模型通过BERT模型计算句中词之间的关联性和每个词的权重来获得更全局的词向量表达，结合了BLSTM学习词语上下文信息的能力和CRF考虑全局信息推断标签的能力。通过在人民日报语料库上进行命名实体识别，并与其他传统模型相比，本文构造的BERT-BLSTM-CRF模型具有更好的性能。实验表明，将BERT模型运用于命名实体识别能起到提升性能的作用，对后续研究具有一定的参考价值。
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user: 摘要 人工智能正在逐渐成为企业发展、社会管理的新工具。本文从通信运营商网络管理的现状进行分析，挖掘通信运营商企业现有面对多方面网络综合商用与市场竞争愈加激烈亟待解决的管理需求，提出人工智能具备解决通信运营商现有管理需求的能力，并提出了一个基于人工智能对现有通信运营商网络投资运行维护需求的完整解决方案，从人工智能平台、大数据平台和基础支撑能力三个部分构建人工智能化的通信网络核心构架，以基础支撑能力支撑大数据平台，以大数据平台支撑人工智能平台，最终形成完整的通信网络人工智能运维与管理架构。同时，本文重点对人工智能平台的智能决策、智能预测、智能运维及模型算法共四个模块组合进行了重点解析，各个模块组合中的独立模块与不同组合应用可完全解决通信运营现在面对网络运维管理中出现的各类问题。
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user: 1. 引言 现阶段，面对TD-LTE网络、5G网络、NB-IOT网络以及即将到来的6G网络等新通信技术的快速迭代叠加，通信运营商的网络与市场融合运营管理更加复杂。通信运营商在网络面，对繁复的网络资源管理、业务切片管控、工程维护管理都存在管理需求较大的问题。在市场面，对客户个性按需服务、营销策略预测也同样存在面对管理运算需求较大的问题。在资金面，网络规划、工程投资的精准管控，维护运营的降本增效等通信运营商数智化迫切需求问题也都对通信运营商的数字化转型和智慧决策提出了新的挑战。近来人工智能(Artificial Intelligence， AI)的再次回归正在成为国际竞争新焦点，经济发展新引擎，社会建设新机遇，也正在成为产业变革新的驱动力。人工智能也就应运而生成为通信运营商面对网络、市场与资金问题挑战极其有效的数字化、智能化管理和智慧决策支撑手段。
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user: 2. 通信网络管理的现状与进阶需求 通信运营商通信网络全生命周期的管理主要由规划、建设、优化和维护四个主要部分组成。网络规划主要以网络数学模型模拟计算、网络指标分析、网络场景划分测试综合评估以及客户投诉量级为主要依据，最终进行规划的制定和确认。网络建设主要采用人工全程参与项目流程管理的模式。网络优化主要采用集中优化与现场优化管理相结合辅以自组织网络(Self-Organized Networks， SON)与大数据收集等分析应用手段。网络维护主要采用基于网络监控和现场人工维护相结合。通过全生命周期管理贯穿融合，通信运营商已形成了现有较为成熟的网络运行维护管理模式。 但随着TD-LTE、5G、NB-IOT等多层面网络综合商用，资源管理趋于复杂，成本持续追高，市场竞争也愈加激烈。市场与网络融合智慧决策运维需求，无线、传输切片网络运行维护精细化管理需求，降本增效的迫切需求以及新业务市场拓展的需求，都不断要求通信运营商对市场和网络的管理模式进行重新综合思考，尤其需引入的网络与市场评估以及考虑因素要求更为广泛，专业条线融合思考更加深入。
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user: 3. 一种人工智能通信网络运维架构方案 人工智能特有的系统特征是类似人类的综合思维能力，权衡逻辑事物的功能，特别是辅助人类提升海量存储、超级计算处理等能力完成专家级问题处理。通信范畴认为人工智能可以提供智能网络应用精密模型算法，为市场与网络协同决策提供智能网络运营解决方案，还具备提供网络自动化、网络自动组网、网络自主优化及网络自动修复等技术的发展支撑，并辅以高性能计算技术和数据分析等技术的发展拓延，提供全面的网络运维智能管理能力 [ 1 ]。人工智能介入的网络运行维护核心构架可主要分为基础支撑能力平台、大数据平台以及人工智能平台。其中，基础支撑能力平台支撑大数据平台，大数据平台进一步支撑人工智能平台，三个平台形成完整的人工智能通信网络运维与管理核心构架，见图1。 图1. 人工智能通信网络管理架构方案 人工智能平台在通信运营商的网络运营和维护中可快速形成应用能力支撑，较为关键的模块组可分为智能决策、智能预测、智能运维与模型算法共四个模块组。其中，智能决策模块组包含公司运营决策、规划建议推送、保障方案输出、融合网络建设评估与决策、以及市场与网络协同决策模块；智能预测模块组包含网络自主监控、网络自主评估、网络自主保障、网络安全风险预测以及网络投诉预测模块；智能运维模块组包含网络自动修复、网络自主优化、网络自动化、网络自动组网以及网络自主应急模块；模型算法模块组包含成本综合计算、网络能力模型、市场销售运算、网络融合创新以及网络智能对接模块。下面将对各个模块以及模块组两者实现的主要功能进行描述。 3.1. 网络的智能决策模块组 智能决策模块组主要包含公司运营决策、规划建议推动、保障方案输出、融合网络建设评估与决策以及市场与网络协同决策模块。其中，公司运营决策模块是指人工智能在基于网络与市场综合条件的情况下对公司下一步的运营决策按照一定的人工设定条件进行计算并输出结果。规划建议推送模块主要基于网络测量报告(Measurement Report， MR)、投诉情况分析以及网络容量测算需求等基础数据进行人工智能自主规划输出 [ 2 ]。保障方案输出是指以人工智能对历史事件的深度学习，对节假日与人员突发集中事件因果逻辑经验进行学习后，面对未来同类或近似事件进行保障方案的自主形成和输出。融合网络建设评估与决策模块是依据现有可用宏站、室分和微站站型，传输与无线设备类型组合，设备投资与维护成本进行网络融合规划的评估和决策。市场与网络协调决策模块是指在市场资费不同方案连续调整的环境下，通信运营商如何最大化资源低成本投入实现网络能力最强健，人工智能决策系统可依据单个或多个可调条件定义实现最优解决方案输出，甚至可随着网络和市场环境变化自动推送解决策略及具体方案。开发该模块组后可实现辅助通信类公司的自主运营决策，对重大活动与节假日保障通过不断深度学习自主输出保障方案、优化策略，并自主进行网络优化调整 [ 3 ]。 3.2. 网络的智能预测模块组 智能预测模块组主要包括网络自主监控、网络自主评估、网络自主保障、网络安全风险预测以及网络投诉预测模块。网络自主监控是指在现在网络运行监控的基础上由人工智能介入进行实时监控，对终端客户、时间及地理等环境的变迁造成网络能力支撑需求的变化及时进行响应并显示可能产生变化的预警。网络自主评估是指网络自主从覆盖、容量和干扰等角度对网络能力进行综合评估，自主搜索筛查网络质量质差点。网络自主保障是指人工智能在面对实时变化的网络，通过对节假日、地块拆迁新建、大型活动等人口突发集中网络需求变化较大的历史事件进行深度学习，对未来类似事件或新型事件的网络需求预判及话务流量智能动态估算，进一步提升终端客户满意度，提升通信运营商网络能力的自主灵活度。网络安全风险预测模块主要针对网络安全风险的防控针对无线及宽带等网络的攻击进行自主识别防范。网络投诉预测模块主要是对因网络覆盖、容量和干扰问题造成的客户投诉进行预判并提供自主回复口径和解决方案 [ 4 ]。开发该模块组后可实现网络自主监控、评估网络运行情况，对网络弱覆盖、质差黑点等易造成网络投诉的区域进行自主预测，对大型活动或节假日放假信息进行自主收集并进行人员流动聚集预判。 3.3. 网络的智能运维模块组 智能运维模块组主要包含网络自动修复、网络自主优化、网络自动化、网络自动组网以及网络自主应急模块。网络自动修复模块主要针对基站故障进行自主修复等操作进行网络设备故障的自修复并自动通知维护单位进行现场与后台配合完成修复。网络自主优化是指人工智能可依据数据报表、用户感知与投诉数据、MR、人口流动情况变化等大数据提供自主优化支撑 [ 5 ]。网络自动化是指依据网络优化需求单一基站或区块多个基站可以自主基于覆盖、容量和干扰的大数据评判进行天线的自动调整。网络自动组网是指在新增站点、频段扩容后，新增站点与周边原有站点可自动由人工智能形成邻区关系以及自动化进行参数匹配设定。网络自主应急是指面对网络故障提供自动修复或网络自主优化调整缓解故障影响，特别对重大事件提供应急响应方案或初步实施优化，及时稳定网络能力，保证终端客户感知 [ 6 ]。该模块组为真正执行网络优化的模块组。开发该模块组后可实现网络自主的增补小区邻区，对某一基站中断后进行自主周边基站功率调整、参数优化等网络自重修复等操作，尤其是某些网络优化参数、干扰排查可交由该模块组进行自主运算调整，减少人工参与。 3.4. 网络模型算法模块组 在人工智能平台中的模型算法模块组主要包含了成本综合运算、网络能力模型、市场销售运算以及网络融合创新模块。成本综合运算是指在现在降本增效的需求可依托人工智能对所有网络基础设施从基站动环、无线设备、传输网络及核心网络进行全面的智能化管理。人工智能还可对网络规划、调整、搬迁进行全面的评估并结合投资、成本及收益提供综合评估后的方案建议，其中可人为参与某一方面的侧重加权，例如要求收益最大化等让人工智能进行有侧重的方案提供。网络能力模型模块主要来源于覆盖、干扰和容量三个网络基本能力的评估，人工智能可通过无线、传输大数据和MR进行网络数学模型的构建，在完成模型的基础上可支撑智能运维、智能预测和智能决策模块组的运行 [ 7 ]。市场销售运算是指可对市场营销决策资费设置等结合网络能力进行计算的模块。网络融合创新是指人工智能可将不同的网络设备进行融合应用形成网络覆盖方案并创新性的提出新的设备模型的模块。同时，通信运营商在网络运营中需对成本投入、市场营销方案和网络能力等方面综合评估 [ 8 ]。在人工智能介入后模型算法模块组可提供专业的数学成本综合精准运算能力即在综合网络能力和规划投入成本基础之上可由人工智能按最低成本、最优网络能力等不同的需求度进行定性数学模型构建并提供决策方向，最终由人进行选择决策。开发该模块组后可对通信运营商的投资和成本使用进行自主监管，对市场营销策略进行预计算，可实现原有不同网络与市场各应用平台的对接，实现信息提取集中运算 [ 9 ]。
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user: 4. 总结 人工智能在我国有良好的技术基础和广阔的发展空间，在通信运营商的网络应用也具有无可限量的前景。现阶段的通信运营商已经具备了一定的大数据、网络统计、统计管理的系统化能力，已经成熟到可在市场营销、网络规划新建、运行和维护不同专业条线上形成人工智能专业模块组，通过不同模块组的大数据收集、历史事件因果逻辑运算深度学习后可支撑各类网络与市场的协同决策支撑，提供多种可度量的网络成本、网络能力及市场营销方案的决策选择，以便进行最终由人进行最终决策判断是否执行，甚至在已经完成决策定性的情况下为通信运营商提供最优决策辅助选择。人工智能虽然可大幅深植通信运营商运营体系进行支撑应用，但通信运营商应重点关注人工智能核心技术与核心能力的创新自建，强健在国际中的自主创新竞争能力。
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user: 摘要 本文综述了自动化的过去、现在和未来，叙述了手动化、自动化和智动化的发展过程，给出了三者的内涵比较说明，给出了智动化生产线的基本特征以及与自动化的对照比较，简介了智动化生产线涉及的理论技术，介绍了智动化生产线仿真教学实验平台特点及实现的智动化功能，展望了以国内外品牌工业机器人及其智能化离线编程软件集成实现基于工业机器人智动化生产线仿真系统及前景。
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user: 1. 自动化的昨天 自动化(Automation)是指机器设备、系统或过程(生产、管理过程)在没有人或较少人的直接参与下，按照人的要求，经过自动检测、信息处理、分析判断、操纵控制，实现预期的目标的过程。自动化技术应用广泛，起始于欧洲的工业革命。1784年，随着蒸汽机的发明和应用，特别是1785年珍妮纺织机的诞生和应用揭开了工业革命的序幕，替代人力驱动机具的自动机概念出现。蒸汽机作为一种动力机，使社会生产力以前所未有的高速度发展，促进了大机器生产代替手工生产，极大提高了社会生产力，蒸汽机时代的技术革命开启了第一次工业革命。随着产品生产供不应求和电力技术的发展和应用，机器分工协作的高效流水线自动化生产概念出现，特别是1870年辛辛那提屠宰场自动化生产线的诞生，以电力为驱动的大规模生产应用标志着人类从“蒸汽时代”进入“电气时代”，大大促进了资本主义经济的发展，开启了第二次工业革命。在第一次工业革命之前漫长的历史长河中，人类以手工作业为主发明创造了各种各样的手动化作业机具，并传承发展了数万年，手动化就是自动化的昨天。
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user: 2. 自动化的明天 由英国曼彻斯特珍妮纺织机的自动机到美国辛辛那提屠宰场的自动化生产线，历经150多年对自动化理论与应用技术的发展和完善，尤其是以电子与IT技术广泛应用为标志的第三次工业革命，加速实现了规模高效自动化生产，有效解决了人类基本生活产品的需要。然而，自动化生产对人类基本生活产品需求满足的同时，个性化、多品种需求急剧上升，使得企业产品订单碎片化突出，产品的复杂程度也随之增高，迫使工业不得不转型升级寻找满足人类个性化需求的多品种、小批量、柔性智动化生产方式。这种智动化生产方式的需求给传统高效规模自动化生产带来了前所未有的挑战，从而影响自动化向何处去的声音此起彼伏。近年来，随着人工智能理论与应用研究快速推进，人工智能 + 或“我” + 人工智能受到了各行各业的青睐和推崇，对自动化来说也不例外，传统规模自动化生产线模式格外引发自动化人的广泛关注。得益于机器视觉、网络大数据和机器学习等人工智能理论与技术的长足发展，视觉机器可以在自主获取和处理视觉信息的过程中优化自身参数，并将学习到的新知识反馈到网络专业知识库中，从而优化自身以及其它相关视觉机器，使其能更好的适用于未来复杂高端的工业生产环境，以提升相关机器的工作效率和工作质量 [ 1 ]。人工智能理论驱动的核心关键问题——智能感知、控制与决策方法 [ 2 ]，通过与自动化应用系统相结合，可以极大提高制造工业的柔性和生产效率，使之在保证产品质量的前提下，缩短产品生产周期，降低产品成本，使得这种定制化、小批量生产的效率能与传统自动化高效规模生产相抗衡。因此，自动化的未来，即人工智能 + 自动化 = 智动化的新概念 [ 1 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 的提出是必然的，也是符合自动化发展规律的。智动化就是自动化的明天。
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user: 3. 智动化的基本概念 从人类对产品需求和产品生产的一对矛盾来看，供不应求引发了低效率做坊生产制的手动化转型升级，推动高效规模自动化生产制造方式发展。随着自动化高效规模造化生产制造，极大地满足了人们同质化产品需求，催生了个性化需求的快速发展，使得高效规模自动化生产导致产品过剩，迫使工业企业不得不把高效规模自动化生产方式转型升级为满足人们个性化产品需求的多品种、小批量、定制柔性的智动化生产方式。 为了阐述智动化概念方便，我们从产品需求、产品类型、生产方式、生产线类型、发展目标和生产属性等多维度列表比较说明手动化、自动化、智动化的概念、内容和作用。多维度对比如表1所示。 Table 1 Dimension table of intelligent， automatic and manual developmen 生产 供求 供不应求 供大于求 个性需求 产品类型 单品种 单品种 多品种 生产方式 手动化 自动化 智动化 生产线型 人工流水线 机器自动线 机器人智动线 产线目的 人代机器 机器代人 机器+智能 生产阶段 低级 中级 高级 表1. 智动化、自动化、手动化发展时空维度表 从表1的智动化、自动化、手动化发展时空维度对比可以看出，从手动化、自动化到智动化生产方式的进步是符合人类社会产品需求规律的。自动化的实质是用机器生产代替手工劳动，其发展与进步的过程即为利用机器将人类从繁重复杂劳动中逐步解放出来。而智动化的本质在于机器与人工智能的深度融合，推动具有人工智能的机器大规模应用，使得满足人们个性化产品需求的多品种、小批量、定制柔性的智动化生产方式成为可能，最终实现机器代替甚至超越人类劳动的目标 [ 3 ]。
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user: 4. 智动化生产线 智动化与自动化虽然一字之差，但二者内涵有着本质的不同，为了叙述方便，我们从生产线功能、机器运行模式、产线控制模式、机器工位驱动模式、来料模式、产线搭建开发模式等生产线基本特征列表比较说明。基本特征维度对比如表2所示。 Table 2 Dimension table of basic characteristics of intelligent production line and automatic production lin 序号 生产线特征 智动化生产线 自动化生产线 1 产线功能 多品种、小批量、一线多能 单品种、规模化、一线一能 2 机器模式 并行协同，一机多能 串行独立，一机一能 3 控制模式 边缘智能 集中控制 4 驱动模式 事件驱动 时间驱动 5 工位模式 柔性多能 刚性单能 6 来料模式 随机到达 定时到达 7 组建模式 组分组态 单一定制 表2. 智动化生产线与自动化生产线基本特征维度表 从表2可以看出，智动化生产线特征模式与自动化生产线特征模式有很大不同，正是在这些不同模式特征的驱使下，才可实现一线多能的小批量、多品种、可定制的柔性智动化生产，以满足个性化产品服务需求，解决企业订单碎片化的供求生产矛盾，为批量规模自动化生产转型升级辟出一条蹊径，这就是研究智动化生产线的意义所在。
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user: 5. 智动化生产线理论与技术 智动化生产线涉及的理论技术可以分为三大类，一是智动化生产线硬件集成技术与软件集成技术，二是智动化生产线机器智巧化技术与机器智能化技术，三是智动化生产线工位智柔化技术与群机器智网化技术。智动化生产线系统集成技术，不仅涉及多机器之间的并行协同，也涉及多工位之间的智柔协同，还涉及供料的随机协同，特别是智动化生产线系统软硬件组分组态理论技术。生产线机器智巧化技术与机器智能化技术是智动化生产线的核心与关键技术，因为自动化生产线的转型升级重点是对生产线机器的边缘智能化升级，如表1所述的机器 + 智能，除机器本体及其控制器设计理论技术外，重点是指对生产线机器的智能化技术，即对工业机器人和机床的智能化技术，即实现一机多能的边缘智能化技术，也包括多机协同的群体智能化和工业机器人末端执行器与机床的智巧化理论与技术。工业机器人智能化又分为模识智能化与模型智能化，所谓模识智能化是指以视觉智能感知、以模式识别与机器学习为智能处理对工业机器人的智能化，而模型智能化则是以工业机器人模型、末端执行器模型、加工生产对象模型三位一体的离线编程仿真实现对工业机器人的智能化，二者涉及的理论与技术是工业机器人智能化的核心技术，也是智动化生产线的核心技术与关键。
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user: 6. 智动化生产线仿真验证系统 智动化生产线模型实验验证系统由四台工位机械臂和一台移动AGV机械臂组建而成，通过对每台教学机械臂加装CCD实现了视觉智能感知，移动AGV机械臂实现了视觉导航。通过进一步实施模式识别与机器学习的模识智能化，研制成功一机多能与一线多能的智动化生产线实验验证系统平台，实现了多工件智能装配、象棋人机对决、麻将四机博弈的智动化生产线仿真系统功能，为自动化生产线转型升级为小批量、多品种、定制柔性智动化生产线奠定了原理和技术基础，智动化生产线仿真验证系统平台如图1所示。 图1. 智动化生产线仿真验证系统平台
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user: 7. 工业机器人智动化生产线仿真系统 工业机器人智动化生产线仿真系统，是由国际、国内六种品牌工业机械臂、末端执行器、文物修复模型、车辆涂装模型、智柔工位、视觉感知、焊点缺陷模型、药物缺陷模型、车牌识别模型、装配工件模型、水果分拣模型、棋牌娱乐道具、以及随机到达上料系统等硬件组成，在模型智能化虚实孪生仿真软件XAVSROP支撑下实现了增材智造、汽车涂装、化学配比、机器人舞蹈等工业机器人虚实孪生仿真功能。在模识智能化组态软件XAVIS [ 6 ] 支撑下，正在实现工业机器人视觉动态感知与PCB焊点缺陷检测、药片缺陷分拣、车牌识别、工件装配、水果分拣、棋牌娱乐等仿真控制实验功能，工业机器人智动化生产线仿真系统设计示意图如图2所示。 图2. 工业机器人智动化生产线仿真系统示意图 工业机器人智动化生产线仿真系统及各种智能化实验，主要体现人工智能与自动化的有效结合、人工智能与机器人的有效结合、人工智能与工业生产的有效结合，进而体现工业机器人一机边缘多能、双机协同智能、多机群体智能、以及智动化生产线一线多能的智动化特点。在工业机器人智动化生产线仿真系统及其理论、方法、技术以及智能化软件工具验证基础上，即可面向工业生产实际开展智动化及智动化生产线系统落地企业的工程示范和推广应用。 基于工业机器人的智动化生产线仿真系统及其众多实验，不仅适用于自动化类、人工智能、工业机器人等相关专业及工程训练中心的教学实验，也可用于培养专科生自动化系统与工业机器人运维、本科生机器人工程应用项目开发、研究生工业机器人关键技术与人工智能理论方法研究等不同层次人才实际工作能力，进而培养学生解决自动化生产线缺陷与不足难题的能力，奠定小批量、多品种、柔性智动化生产线系统创新思路、实践经验、理论方法和开发工具基础，成为新时代的合格建设者和智动化生产线应用研发的有力竞争者。
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user: 8. 小结 智动化生产线实验系统平台研制成功以来，得到很多方面的认可，学校召开了成果发布会，全国20多家媒体进行了采访报道，在全国十多所高校得到成功使用，也得到陕西省、西安市资金的大力支持。工业智动化生产线仿真系统平台研究得到了鹏程国家实验室广州基地(琶洲实验室)经费的大力支持，以此为契机，开展了以国际、国内六大品牌工业机械臂为对象的模识与模型智能化广泛而深入的研究，为工业机器人和智动化生产线在智慧化工厂落地做好了准备，为工业机器人在智能制造中发挥重要作用奠定了理论、技术和开发工具基础。
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user: 摘要 地震滑坡往往造成重大灾害，桩板墙作为重要的边坡防护结构，研究其抗震性能具有重要的工程意义。本研究依托项目工程，基于FLAC3D有限差分软件，对简化的模型从横纵两个维度，研究桩板墙的桩后加速度、土压力、位移的分布规律。结果表明加速度，位移沿桩身有明显的放大效应，相对于桩的变形，桩体更倾向于发生倾覆破坏。加速度，位移最大值在不同强度地震波作用下成倍数变大，土压力最大值在不同强度地震波作用下有明显的上移趋势。该研究对于桩板墙的工程实际应用以及对后续桩板墙结构研究提供参考。
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user: 1. 引言 我国幅员辽阔，地形复杂，众多活跃的地震带分布在我国境内，导致了我国地震频发。一方面地震对于人民群众的生命财产安全造成了巨大的威胁；另一方面随着我国在高烈度地区的基础设施不断完善，地震对于建筑设施以及支挡防护结构也造成了威胁。挡土墙作为重要的支挡防护结构，具有繁多的种类形式，近年来众多学者不断探究其在抗震性能的效果表现。 唐文卿 [ 1 ] 等结合项目工程，分析了在既有结构下桩板式挡土墙的设计方法和设计难点。于玉贞 [ 2 ] 等利用离心试验对抗滑桩加固过的边坡进行抗震分析。喻琨皓 [ 3 ] 研究了预应力锚索桩板墙在地震作用下的抗震理论，建立了桩板墙土压力在地震作用下的计算模型，得到了土压力的基本方程，并且在此基础上推导出地震土压力合力与合力作用点的公式。潘樾富 [ 4 ] 等利用振动台试验，探究了在地震作用下桩的受力变形规律，为路堤桩板墙结构的抗震稳定性分析提供评价依据。石志龙 [ 5 ] 等以某条既有铁路线路扩建为项目背景，运用Midas GTS有限元分析软件，研究了既有—新建组合桩板墙结构的受力特性。胡聿贤 [ 6 ] 通过分析我国早期的几次地震的破坏情况，总结得到了由地形效应导致的宏观破坏现象。艾挥 [ 7 ] 等，通过振动台试验以及数值模拟的方式探究了冠梁约束型抗滑桩对普通抗滑桩的抗震效果提升。王宇 [ 8 ] 等、王思敬 [ 9 ]、刘汉香 [ 10 ] 等通过振动试验对坡体的动力响应进行研究。祁生文 [ 11 ]，利用数值模拟软件探究了不同边坡高度对边坡动力响应的影响，提出了存在临界高度对边坡地震响应规律的影响，并给出了临界高度的计算公式。何思明 [ 12 ] 等，利用薄层分析法研究地震动土压力与地震加速度的关系，拟动力法结果普遍认为动土压力和地震加速度基本同步变化。马少俊 [ 13 ] 等，通过拟动力方法，在考虑墙背倾角、土摩擦角、填土内摩擦角等条件下，探究了挡土墙的抗滑稳定性。姚令侃 [ 14 ] 等，通过分析汶川地震中挡土墙的破坏形式以及模型振动台试验，得到了土压力在挡土墙后面的分布形式和规律。 本文基于重力式挡土墙动力响应分析的研究现状，利用广泛使用且成熟的数值模拟软件FLAC3D。以实际项目工程为背景，选取简化的桩板墙模型，通过施加不同的峰值加速度，探究其在不同动力条件下的变形受力特性。
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user: 2. 模型构建 依据兰州某边坡防护工程为项目背景，为便于模型的计算与分析，进行缩小和简化处理。建立一个长30 m，宽7.5 m，厚10 m的卵石土地基。桩板墙板的厚度为0.4 m，高0.5 m；桩长1.5 m，宽1 m，高10 m，其中5 m嵌入卵石土地基。板后填土长19 m，宽7.5 m，高5 m。模型建立后，对相关土体，桩板结构进行赋值处理，参数取值见表1。首先对模型进行初始地应力计算，得到初始的土压力分布。然后在模型的底部施加静态边界条件，在模型四周施加自由场边界条件，以减少地震波在边界处反射造成的误差影响。再选取合适的地震波输入模型进行动力计算。模型施加自由场边界条件后如图1。 Table 1 Model material parameter 名称 重度(KN/m 2 ) 泊松比 弹性模量(Mpa) 内摩擦角(˚) 粘聚力(Kpa) 人工填筑土 19 0.30 5 15 27 卵石土 20 0.25 30 30 10 挡土板 25 0.20 31500 - - 桩 25 0.20 31500 - - 表1. 模型材料参数 图1. 自由场边界模型 地震波选取El-centro波能量集中的前三十秒部分，并且通过调整地震波的整体比例，分别得到0.1 g，0.2 g，0.3 g，0.4 g四种峰值加速度的地震波，用来模拟不同能量等级的地震。并且在FLAC3D中进行滤波和基线校正处理。以0.2 g为例，滤波和基线校正后的加速度时程曲线如图2。 图2. 加速度时程曲线
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user: 3. 在0.2 g地震波作用下结果分析 3.1. 桩后加速度监测结果 探究地震加速度在桩身的传播规律，在中间桩的桩底0 m，桩中5 m，桩顶10 m处设置监测点。加速度时程监测曲线如图3。根据监测结果，桩身各点的加速度时程曲线基本与输入的地震波加速度时程曲线变化趋势相同，加速度峰值都处于2.5 s附近。地震波随着桩身向上的传递过程中，其加速度逐渐变大。且加速度在嵌入土体的桩身部分放大较小，从0 m到5 m处，放大约为15.8%。加速度在桩体的悬臂端部分放大较大，从5 m处到10 m处，放大约为25.4%。 图3. 加速度时程监测曲线 3.2. 桩后土压力分布 针对桩后土压力分布，对地表以上的桩每隔1 m设置监测点。经过数据处理和分析后，桩顶存在较大误差，选取距地表高度0~4 m进行分析，监测结果如图4。由图可得土压力时程曲线分布基本与加速度时程曲线趋势相同，其中峰值出现在2.5 s处附近。土压力在地震作用下波动较大，变化较为复杂。 3.3. 桩体位移 在地震荷载的持续作用下桩和土体不仅会共同发生较大的水平位移，而且桩和土体会发生一定的挤压变形，此外桩体本身也会发生一定的变形以及倾覆。忽略地表处桩和土的相对位移，选取桩中心5 m处作为参考节点，数据经过处理后桩身各点相对于桩中心5 m处的水平位移如图5。桩身位移不断波动，且随地震持续作用不断累积，在2.5 s地震波波动剧烈处桩身位移起伏较大。随着桩的高度和深度变大，位移也随之变大，桩身最大位移在桩顶处，为2.98 cm。根据《铁路路基支挡结构设计规范》规定：“桩板墙顶位移应小于桩悬臂段长度的1/100，且不宜大于10 cm”，在0.2 g峰值加速度的地震波作用下，此模型结构处于安全变形范围内。桩底的相对水平位移为2.87 cm且地表以上和地表以下桩身变形趋势基本对称分布，可大致判断桩体在此地层条件下主要发生倾覆作用，与实际地震情况下部分挡墙结构发生倾覆破坏相符。 图4. 土压力强度时程曲线 图5. 相对位移曲线
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user: 4. 不同峰值加速度下对比分析 4.1. 加速度调整 为了尽可能的减小地震波周期和频率等其他因素的影响，仅考虑峰值加速度变化对结构产生的影响。所以对所选取的El-centro地震波，将其加速度按照一定的比例系数进行放大或缩小处理，使其峰值加速度与设计的基本地震加速度值相符，得到0.1 g，0.2 g，0.3 g，0.4 g四种峰值加速度的时程曲线。比例系数按公式1调整： a ′ ( t ) = a ′ max a max a ( t ) (1) 4.2. 桩后加速度和最大土压力 不同峰值加速度下桩底，桩中，桩顶的加速度最大值如图6。PGA放大比如图7。由两图显示数据可知，加速度沿桩身向上传递的过程中逐渐变大。且桩在土体部分加速度变大较为缓慢，说明周围土体对加速度的放大有一定的约束作用。随着加速度传递到桩的悬臂段，缺少了周围土体的约束，加速度的放大效应越来越明显。并且随着地震等级的提高，加速度在桩顶的放大系数有变大的趋势，输入0.1 g峰值加速度地震波，桩顶加速度比桩底加速度放大1.43倍，0.2 g放大1.52倍，0.3 g放大2.02倍，0.4 g放大达到2.75倍。 图6. 加速度峰值 图7. 加速度放大比 从模型模拟的结果出发，土压力的分布不仅与桩身的位置、地震峰值加速度的大小有关，还表现出与时间的关系。为了简化分析过程，本文不考虑时程的差异影响，选取从地表以上0~4 m位置0.1~0.4 g最大土压力进行对比分析，数据处理如图8。地表以上桩后土压力随着峰值加速度的增大而逐渐变大，且最大土压力位置点有逐渐上移的趋势。桩后土压力主要由静土压力和动土压力组成，静土压力相对稳定，动土压力主要由传递的水平加速度产生，随着桩身上方的加速度逐渐变大，最大动土压力位置点上移，所以最终土压力最大位置点呈现不断上移的态势。 图8. 土压力最大值 4.3. 水平位移对比 不同峰值加速度的地震波，对桩身位移产生的影响十分明显，如图9。0.1 g桩顶最大位移为0.8 cm；0.2 g桩顶最大位移为2.9 cm；0.3 g桩顶最大位移为9.9 cm；0.4 g桩顶最大位移为32.1 cm。说明地震峰值加速度与桩顶的位移不是简单的线性关系，而是几何倍数关系。在四种峰值加速度地震波作用下，桩身位移近似线性变化，这也间接证明刚性挡土墙地震破坏主要为倾覆破坏。为有关项目提高刚性桩板墙的抗震性能提供借鉴意义。 图9. 水平位移
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user: 5. 结论 本文借助有关项目背景，利用FLAC3D软件，对简化的并排式桩板墙模型进行了在地震波作用下，探究其桩后加速度、土压力、位移沿桩身的分布规律。以及在不同峰值加速度地震波作用下，探究其桩后最大加速度、土压力、位移的变化规律。通过横纵两个维度得到以下结论： 1) 在0.2 g El-centro地震波作用下，桩板墙桩后加速度形态基本与输入的地震波加速度形态一致，且沿桩身传播有一定的放大效应；土压力在地表以上3 m附近达到最大值；位移呈现波动增大现象，在桩顶处出现最大值达到2.98 cm，符合《铁路路基支挡结构设计规范》中的规定值。 2) 在不同峰值加速度地震波作用下，桩板墙桩后加速度，随着输入峰值的增大，地表以上加速度的放大效应越来越明显；桩后最大土压力位置点出现了上移的现象，与加速度放大效应导致的最大动土压力上移有关；桩顶最大位移呈现几何倍数增大，且桩身出现明显的倾覆变形。
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user: 摘要 以过期的红薯淀粉，小麦淀粉，玉米淀粉三种生物质为碳源，以KOH为活化剂，经过活化后得到超级电容器用活性炭。采用循环伏安法、恒流充放电和交流电化学阻抗评价了样品的电化学性能以及影响电化学性能的关键因素。结果表明，以红薯淀粉为碳源制备的活性炭电化学性能最佳，当电流密度为1 A/g时，红薯淀粉活性炭样品的比电容高达178 F/g。本实验可对废弃生物质的高值循环利用提供参考。
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user: 1. 引言 近年来，随着大众环保意识的增强，环保问题逐渐成为我国经久不衰的热门话题。在长久的经济高速发展方针之后，越来越多的人开始意识到日益严重的环境问题已经成为当今人类面临的一个主要威胁。在这其中，为了解决这些当务之急，探索更加环保、更加节约的能源便成为了当代环境科学家们研究的首要问题。生物质是迄今为止最多的可再生能源，然而在发展中国家，生物质的使用主要是非商业性使用，约三分之二的生物质被用来烹饪和加热。生物质在工业中的应用也局限在生物质固有能量的利用，主要以加热获得热量为主要目的。合理、有效的利用生物质可以减少温室气体排放，实现安全、多元化的能源供应。 超级电容器则代表了一种重要的新兴电化学能量储存器件，超级电容器的优点除了绿色环保之外，还拥有着使用寿命长、运行功率高的优点 [ 1 ] [ 2 ]。电容器的电极材料以碳材料为主，通过不同的制备工艺，可以得到多种结构的碳材料。传统活性炭原材料有煤、木材和沥青等，随着能源危机的加剧，对绿色环保的要求提高，人们将目光对准了各种生物质材料。因此，寻找各种生物质来制备活性炭在该领域引起了广泛的兴趣。 Song [ 3 ] 等以稻壳为原料，氢氧化钠为活化剂对其进行改性处理，制得活性炭，并且进一步将该活性炭作为电极材料，研究其电化学性能。Zhang [ 4 ] 等人使用废弃的梧桐树皮并通过KOH使其活化，由此制备出的活性炭表面积达到了2141 m 2 /g。Han等 [ 5 ] 使用葛根制备了一种高性能氮掺杂多孔活性炭，比表面积为2321 m 2 /g，在6 mol/L KOH电解质中，电流密度为0.5 A/g时比电容达到250 F/g。 本次实验中使用了其他相似研究中没有考虑到的其他生物质作为实验材料。实验中采取的三种生物质为制备活性炭电极的实验材料：红薯淀粉，小麦淀粉和玉米淀粉。我国是农业大国，红薯，小麦和玉米的年产量远超世界其他国家。这三种生物质是我国非常常见的农作物，优势为价格低廉、产量高、易于获得。为了避免混合研磨不均匀的情况，本次实验使用淀粉而不是作物本身作为实验原材料。制备活性炭所采用的生物质种类五花八门，但鲜有实验采用作物淀粉作为碳源。本实验废物利用，使用过期的红薯淀粉、小麦淀粉及玉米淀粉作为碳源，并采用KOH作为活化剂，并对不同碳源制备的活性炭进行了电化学性能比较。
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user: 2. 实验 2.1. 实验试剂与仪器 红薯淀粉(璞匠食材)，玉米淀粉(安琪酵母股份有限公司)，小麦淀粉(上海宝鼎酿造有限公司)，氢氧化钾(天津市富起化工有限公司)，PTFE乳液(日本大金)，导电炭黑(美国CABOT)，60%盐酸(天津富宇精细化工有限公司)；电化学工作站(CHI660E 上海辰华仪器有限公司)，干燥箱(上海博迅实业有限公司)，管式炉(合肥科晶材料技术有限公司OTF-1200X)，压片机(上海博迅实业有限公司)。 2.2. 活性炭的制备 取适量的红薯淀粉，放入烘箱中60℃干燥。干燥结束后，将红薯淀粉放入石英管式炉中，在氮气的保护下以5℃/min的升温速率升温至500℃，保温1 h，待管式炉降至室温后打开获得黑色碳化物。按照1:3的质量比称取碳化后红薯淀粉和氢氧化钾固体。将红薯淀粉和氢氧化钾充分研磨混合后，均匀放入坩埚中。再将坩埚放入管式炉中以5℃/min的速率升温至800℃，保温1 h，并自然冷却至室温。将烧结后的固体取出后滴加稀盐酸直至pH值为7，然后过滤并清洗。最后放入干燥箱以80摄氏度干燥12小时获得红薯基活性炭。使用相同的步骤制备小麦淀粉基活性炭以及玉米淀粉基活性炭。 2.3. 电极制备 将制备好的活性炭、导电炭黑以及PTFE以8:1:1的质量比均匀混合后；研磨好后的混合物均匀涂覆在事先裁剪好的2 cm × 1 cm的泡沫镍上，然后放入干燥箱以80摄氏度干燥12小时，取出后以10 kPa的压力压片成型。 2.4. 电化学性能测试 本实验中对制成的泡沫镍电极采用三电极测试。此三电极含有由上述步骤所制备的活性炭组成的工作电极，铂片对电极和饱和甘汞电极(SCE)组成；电解液采用6 mol/L的氢氧化钾电解液。测试过程中三电极完全浸没在电解液中。分别对三种生物质基活性炭进行循环伏安法(CV)和恒流充放电(GCD)和电化学阻抗谱(EIS)测试。
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user: 3. 结果与讨论 3.1. 恒流充放电性能 恒流充放电法(Constant Current Charge Discharge)，一说为计时电势法，是一种非常重要的研究电化学材料的性能的方法。对被测电极不断充、放电，以此计算电极的充放电技能，并计算电极的比容量。图1显示小麦淀粉基活性炭、玉米淀粉基活性炭和红薯淀粉基活性炭分别在1~20 A/g的电流密度下的恒流充放电性能。如图所示，三种生物质活性炭电池的充放电曲线均为三角形结构，属于双电层超级电容器。其中，小麦淀粉基活性炭的充放电时间和玉米淀粉基活性炭的充放电时间较为接近，红薯淀粉基活性炭电池的充放电时间最长。因此红薯淀粉基活性炭的比电容最高。同时通过计算，小麦淀粉基活性炭、玉米淀粉基活性炭和红薯淀粉基活性炭在电流密度为1 A/g时的比容量分别为143、147和178 F/g。 图1. (a) 小麦淀粉基活性炭在不同电流密度下的GCD曲线；(b) 玉米淀粉基活性炭在不同电流密度下的GCD曲线；(c) 红薯淀粉基活性炭在不同电流密度下的GCD曲线 3.2. 循环伏安性能 循环伏安法(Cyclic Voltammetry)是一种应用广泛的电化学研究发放。通过控制电极和电势，以三角波形反复扫描，记录电流–电势曲线。这种方法通常用来测量电极反应参数，控制实验步骤，并检测其性能和机理。如图2所示，小麦，玉米，红薯淀粉三种生物质基活性炭在不同扫速下的循环伏安曲线，所有样品的循环伏安曲线形状均近似矩形，没有明显的氧化还原峰，说明样品作为电极材料表现出双电层电容特性，这与恒流充放电测试结果是一致的。从图2也可以看出随着扫描速率的增大，各样品循环伏安曲线的面积逐渐增大，在设定最大扫描速率条件下曲线仍然呈现较好的矩形。可见，各样品活性炭电极对扫描电压的变化响应较好，电极的内阻很小，可以适应大电流充放电，并具有良好的功率特性。三个样品中红薯基活性炭的循环伏安曲线面积比其他样品更大，表明红薯基样品与其他样品相比，有更高的比容量。 图2. (a) 小麦淀粉基活性炭在不同扫速下的CV曲线；(b) 玉米淀粉基活性炭在不同扫速下的CV曲线；(c) 红薯淀粉基活性炭在不同扫速下的CV曲线
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user: 4. 结论 以过期小麦，玉米，红薯淀粉三种废弃生物质为碳源，在800℃下活化1 h，制得高性能活性炭，依据由制备的样品组装的对称性超级电容器电化学性能测试结果发现，红薯淀粉基活性炭的电化学性能最好，当充放电电流密度为1 A/g时，其容量最高可达到178 F/g。实验表明，本研究所用方法简便易行，且循环利用生物质废物，具有较高的环保价值，在超级电容器领域具有广阔的应用前景。
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user: 摘要 随着信息智能化的飞速发展，依托于庞大用户数据的信息服务产业正发生着本质性的革新，其对国民经济的助力作用语法彰显。因此，深入考量信息服务业与宏观经济增长是否存在相互影响关系已是重要宏观经济发展课题。本文经过比对历年信息服务产业数据了解到，目前我国信息服务业东西部两区域具有明显分化态势、信息服务业出口出现疲软态势、技术创新是信息服务业发展的动力、政策法规体系不健全等问题，故针对问题提出改进措施：优化信息服务业产业体系，东西部联动发展、推进信息服务业国际化经营，加强国际产业交流、增强企业创新能力、加快信息服务业政策与法规建设。研究最终表明，信息服务业和GDP之间存在显著的线性关系；信息服务业相对于我国GDP具有正向拉动作用。
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user: 1. 引言 近年来，越来越多的通信、自动化、软件等名词涌入我们的生活，5G、智慧城市、物联网开阔着人们的视野，其均是得益于信息环境的变革，人们对信息的收集、存储、处理、分析迎来了一场升级，其中蕴含的机遇不言而喻。信息服务业是以信息产品为社会提供服务，同时在地区经济发展中占据越来越多的比重，正在成为越来越多省市的新型主导产业，甚至已然成为21世纪最重要的战略性产业之一 [ 1 ]。随着计算机和网络通讯技术的进步，信息服务业提供的服务内容愈加丰富，尤其是云计算、大数据分析等互联网技术的出现，进一步提升了信息服务业的产业价值和发展速度。从全球范围内来看，信息服务是当前技术创新最快，整体发展速度最快，增值效益最大的一个行业 [ 2 ] - [ 8 ]。 因此，本文将探讨我国信息服务业的发展规模，寻找信息服务业以及国民经济变化之间的相互关系，确切地动态展示二者之间作用机理，为促进我国信息服务业的发展提供现实的理论基础。信息服务的发展变化需进行深入的研究，一个原因，为了充分了解信息服务的现状，促进信息服务的合理发展，为信息服务政策提供参考；另一方面，为了了解信息服务的趋势和走向，完善信息服务理论体系，推动我国信息服务效率 [ 9 ]。
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user: 2. 我国信息服务业的发展规模 2.1. 总体规模 从产业收入规模视角观察，我国信息服务业整体发展速度在2014年之前呈现较快发展态势，业务收入均超过20%，但之后产业收入增速有所放缓，呈现平稳向好发展态势。以软件业为例，如图1所示，2012年，我国软件业业务收入达到24，794亿元，增速为31.5%，2013年，我国软件业业务收入达到30，587亿元，增速为23.4%，直到2016年为止业务收入增长速度呈现放缓态势 [ 10 ]。 图1. 2012~2019年软件业务收入及增速情况 2.2. 市场结构 市场结构部分以电信业为例，随着我国电信业开展转型工作，诸多业务发生转变，业务收入增速近几年出现放缓态势。如图2所示，自2017年起，累计电信业务收入增速逐年递减，2019年业务收入增速降至0.8% [ 11 ]。 图2. 2014~2019年电信业务收入增速情况 如图3所示，2019年，我国软件产业业务收入达到新高，然而在软件出口方便并未出现快速增长，实现出口505.3亿美元，虽是2008年的3.55倍，但增速仍为负 [ 11 ]。 图3. 2012~2019年软件业务出口及增速情况 2.3. 产业布局 目前，在产业布局方面，我国信息服务业已显示出明显的产业集聚效应。仍以软件业为例，如图4所示，东部地区2019年业务收入达到27，157亿美元，对比中部、西部、东北部具有压倒性优势，而中部地区收入增长达22.2%，西部地区收入增速达18.1%均超过东部地区收入增速 [ 11 ]。 图4. 2019年软件业分区域收入及增速情况 主要软件大省基本保持稳定发展态势，如图5所示，陕西、湖北等部分中西部省实现快速增长。
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user: 4. 存在问题 东西部两级分化态势明显。我国信息服务业中，东部地区省市收入增加值占比较大，虽然中西部近年来发展迅猛，但是东部地区与中西部地区的发展差距依旧显著。信息服务业中，江苏省、浙江省、山东省以及上海市的产业均排名前列，均属于东部地区，两极分化的态势非常明显。 信息服务业出口出现疲软态势。虽然目前，我国软件产业近年来保持较快增长，业务收入增加值逐年提高。但在近两年内软件出口增长速度出现明显放缓，甚至均出现负增长情况。 技术创新是信息服务业发展的动力。信息服务业企业普遍规模较小，且融资的渠道较为匮乏，容易导致企业创新乏力，不具有实现创新的能力，自然便无法提升自身研发能力与经济效益。 政策法规体系不健全。虽然目前信息化行业发展迅猛，但如果没有对应的规章法律保障难免造成行业紊乱，信息服务业的行业发展业势必受到影响。此外，例如客户线上隐私，虚拟资金财产等现实问题仍困扰着行业相关人员，我国仍需对症下药，解决信息服务业内部的信息安全问题。
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user: 摘要 丹霞顶部“孤岛”系统具备高异质化生境，是景观和生物多样性集聚地，富含丰富的生态与地理信息，具有很高的研究价值。受样地可进入性问题影响，前人针对丹霞顶部“孤岛”系统的研究存在一定片面性。本研究利用无人多载具协同调查技术，在四川南部笔架山开展针对丹霞顶部小型“孤岛”系统的地表光谱采集实验，并综合运用数据处理、对比、定性分析等方法，对系统中的地物类型、地物水平方向变化特征，以及水平方向上土壤有机质变化特征进行了探讨。结果表明，“孤岛”上的地物包括土壤、裸露的红色砂岩、绿叶植物和苔藓4类，且未发现明显的地物分带特征。“孤岛”中部可见裸露砂岩，而边部可见土壤，与传统观点存在差异，说明小型“孤岛”系统可能比经典的丹霞山顶系统更为复杂。此外还发现“孤岛”中部土壤的有机质含量高于边部土壤的有机质含量，即中部土壤比边部土壤更“肥沃”。