DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 结果 3.1. 研究对象的一般资料 844名本科在校护生的一般资料见表1。 Table 1 Social-demographic data of baccalaureate nursing students (n = 844 项目 例数 百分比(%) 性别 男 249 29.5 女 595 70.5 生源 城市 638 75.6 农村 206 24.4 报考志愿 自愿 136 16.1 家人意愿 66 7.8 调剂 642 76.1 是否为独生子女 是 208 24.6 否 636 75.4 对护理工作是否有兴趣 有 406 48.1 无 438 51.9 父母是否支持你做一名护士 不支持 237 35.8 无所谓 305 36.1 支持 302 28.1 表1. 研究对象一般资料(n = 844) 3.2. 本科在校护生学习态度及各维度的平均得分 本科在校护生学习态度的平均得分为2.73 ± 0.52，各维度中，得分最高的维度为学习体验(3.66 ± 0.86)，得分最低的维度为对护理专业的认识(2.28 ± 0.72) (见表2)。 Table 2 The average scores of learning attitude and its four dimensions for baccalaureate nursing students (n = 844 项目 平均得分(X ± SD) 学习兴趣 2.38 ± 0.80 学习体验 3.66 ± 0.86 个人学习习惯 2.49 ± 0.72 对护理专业的认识 2.28 ± 0.72 总的学习态度 2.73 ± 0.52 表2. 本科在校护生学习态度及各维度的平均得分(X ± SD) (n = 844) 3.3. 不同特征护生学习态度的比较 单因素分析的结果表明，不同特征的护生，如是否为独生子女、报考志愿、是否对护理工作感兴趣、学习成绩、父母是否支持护生做一名护士，其学习态度的得分差异具有统计学意义(P < 0.05) (见表3)；其他特征如性别、生源的得分差异无统计学意义。 Table 3 Comparison of learning attitudes among baccalaureate nursing students with different characteristics (n = 844 项目 学习态度得分(X ± SD) t/F值 P值 是否为独生子女 3.340 0.001 是 2.83 ± 0.55 否 2.70 ± 0.50 报考志愿 14.731 0.000 自愿 2.94 ± 0.47 家人意愿 2.74 ± 0.21 调剂 2.68 ± 0.54 对护理工作是否有兴趣 18.784 0.000 有 3.02 ± 0.40 无 2.46 ± 0.47 父母是否支持你做一名护士 63.950 0.000 支持 2.95 ± 0.43 无所谓 2.70 ± 0.48 不支持 2.48 ± 0.54 表3. 不同特征护生学习态度的比较(n = 844) 3.4. 护生学习态度影响因素的分析 以护生学习态度的平均得分为因变量，单因素分析中的全部变量以及学习态度影响因素调查问卷中的自身因素、教师因素、学校因素和社会因素为自变量，进入多元逐步回归方程。多因素分析的结果显示，学校因素、报考志愿、对护理工作是否有兴趣和社会因素是本科在校护生学习态度的影响因素(见表4)。 Table 4 Multivariate linear regression analysis of learning attitude among baccalaureate nursing students (n = 844 自变量 B值 Beta值 t值 P值 常数 0.751 12.481 0.000 学校因素 0.576 0.783 38.552 0.000 报考志愿：自愿(对照) 调剂 −0.236 −0.123 −6.422 0.000 对护理工作是否有兴趣 −0.124 −0.121 −6.320 0.000 社会因素 0.048 0.081 4.394 0.000 表4. 护生学习态度多元线性回归分析(n = 844) 注：R 2 = 0.803，F = 606.653，P = 0000。
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user: 4. 讨论 4.1. 本科在校护生学习态度的现状 本研究中，本科在校护生学习态度的平均得分为2.71 ± 0.52，得分低于张云涵等 [ 2 ] 对本、专科护生的研究结果(3.42 ± 0.61)，表明目前本科护生的学习态度不容乐观。张姝娜等 [ 7 ] 的研究也显示，仅有26.6%的护生学习态度是正向积极的。其中得分最低的维度是对护理专业的认识(2.31 ± 0.76)和对护理专业的学习兴趣(2.31 ± 0.80)。研究发现，目前许多护理本科生因被调剂进入护理专业 [ 8 ]，如本研究中被调剂进入护理专业的学生占76.1%，其学习态度的得分低于自愿报考的护生，差异具有统计学意义(见表3)。这些学生并不了解护理，更谈不上对护理的认可和热爱，甚至带有一些抵触或厌恶心理，认为护理工作机械、重复、琐碎，没有挑战性，不能体现自身价值，发展前景不好；因而学习态度相对较为消极，学习缺乏主动性，严重影响教学效果 [ 9 ]。积极的学习态度是推动人们学习知识、掌握技能的内在动力 [ 10 ]。因此尽早提高护生对护理专业的职业认同和学习兴趣是改善本科在校护生学习态度和提高教学质量的重要措施。 4.2. 本科在校护生学习态度的影响因素 学习态度并不是一成不变的，而是受多种因素的影响 [ 2 ]。在本科护生学习态度影响因素的排序中，学校因素排首位。表明学校或班级的学习氛围、周围同学的学习态度和相关护理教学资源和教学设施等对学生学习态度影响很大。学风是高校治学理念、治学态度和治学方法的集中体现，更是一种氛围和群体行为，对人生观、价值观正在形成中的护生有着潜移默化的熏陶和感染，并内化为一种向上的精神动力 [ 2 ]。因而，高校应以护生为本，尽其所能帮助其形成“勤奋、严谨、求实、创新”的优良学风；其次，高校应针对目前一些护生学习自觉性差、自制力弱的情况，建立科学合理的规章制度，规范护生的行为，以形成良好的学习氛围 [ 2 ]。 此外，在学校因素中，老师对学生的关心也影响着本科在校护生的学习态度，表明了教师潜移默化榜样力量的重要性，与胡秀锦等 [ 11 ] 的研究结果一致。我国著名护理教育家沈宁曾指出，护理教师的根本任务就是利用其对护生的影响力，采用灵活、多样化的教学方式，来达到帮助护生树立积极专业态度和端正学习态度的目的 [ 12 ]。因此，护理教师要充分重视在教学中学生因喜爱某教师而喜欢其所教课程的爱屋及乌现象，努力提升和丰富自己，注重在传授护理知识的同时，更要将对学科的深入探索精神传递给护生，培养护生学习、科研兴趣，激发护生对护理专业的热爱 [ 12 ]。 本研究中，护生对护理专业是否有兴趣和报考志愿也影响其对学习的态度，与张云涵等 [ 2 ] 的研究结果相似，表明了护生的内因对学习态度影响的重要性。研究发现，目前有些学生进入护理院校，纯粹为了大学文凭，毕业后改行，根本不了解和不愿意从事护理专业，因而在学习上漫不经心，得过且过。因而，培养高素质的护理专业人才、防止护理人员流失，应从学校抓起，从学生入手 [ 13 ]，应让护生尽早接触职业规划的学习，以乐观、积极的态度看待护理的发展，端正自己的学习目的和动机 [ 14 ]。 另外，护生认为社会因素包括社会、家人、医院及患者等对护士工作的尊重和认可程度是其学习态度重要的影响因素，与陆静钰等 [ 10 ] 的质性研究结果一致，表明护理专业的社会认知度在较大程度上影响了护生学习态度的建立。目前，护理工作较低的社会认可度对护生的专业认识产生较大的消极影响，因而产生悲观、失落等情绪，学习积极性从而降低 [ 9 ]。在过去几十年里，护理专业在国内发展迅速，但与发达地区相比仍存在一定差距，护士在医院中的工作范围几乎覆盖了从日常起居的照顾到专业技能的操作，工作琐碎且辛苦，付出与回报不成比例，其社会地位并不乐观 [ 9 ] [ 15 ] [ 16 ]。同时，民众对护理专业认识不足、媒体对护士宣传片面也是影响护士社会地位的负面因素 [ 17 ]。因此，提高护理工作的社会认可度是一个急需解决的社会问题，需要政府管理者、医务工作者与大众媒体等的密切配合。
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user: 5. 小结 结果表明，本科在校护生的学习态度不容乐观，这一问题应引起我国护理教育工作者的高度重视。建议教育者根据在校护生学习态度的影响因素，制定有针对性的策略来进一步端正本科在校护生的学习态度，为提高护理队伍的整体文化素质和稳定性提供有力保证。如敦促护理专业社会认可度的提高、重视护理教师潜移默化的影响，增强护生自身对护理专业和未来就业前景的信心，创立优良学风和建立科学合理的规章制度等。
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user: 摘要 目的：编制适用于大学生的学习倦怠量表。方法：在查阅相关文献的基础上，基于相关文献、访谈和开放式问卷的基础上，通过项目分析、探索性因素分析以及验证性因素分析确定题项，对561名在校大学生进行施测，以检验本问卷的信效度。结果：1) 正式问卷共13道题，包括低自我效能感，人际关系疏离，身心耗竭三个维度。2) 验证性因素分析结果表明3因子模型拟合良好(χ 2 /df = 2.156，GFI、AGFI、NFI、CFI四个指标依次为0.923、0.902、0.905、0.915均高于0.90，RMSEA为0.043 < 0.05)；3) 问卷各维度的Cronbach’s Alpha系数在0.731至0.834，问卷的总Cronbach’s Alpha系数为0.767；各维度重测系数为0.794至0.877，总问卷的重测系数为0.788。结论：编制的大学生学习倦怠量表具有良好的信度和效度，符合心理测量学标准。
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user: 1. 引言 “倦怠”指的是缺乏动力，身体上感觉疲劳和精神上感觉厌倦。Bradley (1969)最早提出“倦怠”一词，但并未引起学术界的足够重视 [ 1 ]。1974年，美国临床心理学家弗鲁顿伯格在研究职业压力时重提了“倦怠”的概念，被用来描述长期处于工作压力的个体身心表现出来的一种疲惫状态，自此，学术界陆续展开对“倦怠”的相关研究。1989年，Gold等学者修正了MBI量表以更适用于大学的学校情境，并修编出《大学生量表(MBI-CSS)》 [ 2 ]。针对倦怠的测量和结构性问题，国内外根据各国国情提出不同的观点。例如，Dersten提出了三个关于“倦怠”的假设：其一，耗竭维度应包含心理和躯体紧张两个因素；其二，无效维度应包括自我与他人评价两个方面；其三，疏离维度应包括个体对工作和对人疏离两个方面 [ 3 ]。2005年，我国学者连榕、杨丽娴等结合我国基本国情并指出大学生学习倦怠产生的最主要的原因是对自身所学的专业缺少兴趣，编制出适合我国国情的《大学生学习倦怠问卷》，本问卷包括情绪低落、成就感低以及行为不当三个维度 [ 4 ]。学者胡俏和戴春林通过对中学生的深入研究，基于工作倦怠资源理论提出了中学生学习倦怠的概念，认为中学生出现学习倦怠，会出现学习的低效能感、情绪耗竭、师生关系疏离以及生理上的耗竭四种情况，并在前人研究的基础上独创性地提出师生疏离和生理耗竭两个新维度划分，最终编制出《中学生学习倦怠量表》，该量表适用于我国中学生学习任务重、学习压力大、学生体力透支使用、学习资源缺乏等具体情况，在中学生群体中被广泛使用 [ 5 ]。本研究综合以上理论和相关研究，提出以下三点：第一，正如Dersten提出，耗竭维度包括身心两个因素；第二，大学生人际关系疏离并不仅仅指的是师生关系，也涉及同学、朋友、舍友等各种复杂的人际关系；第三，大学生学习倦怠最大的问题是对自身能力的不肯定，即存在低自我效能感。
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user: 2. 对象与方法 2.1. 对象 采取整群分层抽样方法，在重庆医科大学、重庆师范大学、重庆工商大学等学校抽取被试，共获得有效问卷561份，将前280名数据用于探索性因子分析，将后281名数据用于验证性因子分析。其中男大学生166人，女大学生397人；大一64人，大二92人，大三58人，大四84人，研一116人，研二149人；学习居于平均水平以下的146人，平均水平309人，平均水平以上68人，不确定20人；来自城市136人，来自乡镇168人，来自农村242人。 2.2. 方法 2.2.1. 大学生学习倦怠结构的初步构建 学习倦怠量表是测量学生学习倦怠的重要工具，当前量表大多根据MBI (Maslach Burnout Inventory-Student Survey)修订而成。例如，学者戴春林和胡俏编制的自陈式量表《中学生学习倦怠量表》，该量表分为学习的低效能、情绪耗竭、生理耗竭以及师生关系疏离四个维度。学者陈丹丹等立足我国文化背景，编制出《中学生学习倦怠量表》，该量表包括心理耗竭、身体耗竭、对学习冷漠、人际关系疏离以及低成就感五个维度 [ 6 ]。基于前人对学习倦怠研究的基础上，结合相关文献，采取访谈和开放式进行研究调查，项目组随机抽取100名在校大学生进行开放式问卷调查：① 你认为大学生学习倦怠会对人际关系或自身产生什么样的影响？② 你认为大学生学习倦怠和哪些因素有关？③ 请尽可能多的列举出大学生学习倦怠的表现。同时，我们随机抽取了15名大学生进行深入访谈。初步确定学习倦怠所考虑的各种要素，拟定出四个维度：情绪耗竭、身心耗竭、人际关系疏离以及低自我效能感，共38道题。由心理学专家进行审定后删除其中的14个条目，保留24个条目，维度修改为三个：身心耗竭、人际关系疏离以及低自我效能感。问卷采用李克特五级计分方式，“1”表示完全不符合，“5”表示完全符合。 2.2.2. 问卷编制 将获取到的有效问卷随机分成两半，一半用于探索性因素分析，另一半用于验证性因素分析。 2.2.3. 数据统计与处理 采用SPSS 21.0进行项目分析、探索性因素分析、信度分析以及相关分析；采用Amos 17.0进行验证性因素分析。
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user: 3. 结果 3.1. 项目分析 采用临界比率进行项目分析，将问卷总分进行降序排列，选择前27%的被试(高分组)和后27%的被试(低分组)，进行独立样本t检验，如果题项的临界比率值达到显著性水平，即表示该题项能鉴别不同被试的反应程度，这是考虑项目是否被删除的首要条件 [ 7 ]。运用Pearson分析，结果如表1所示。由表1可以看到，在24个条目中，除第2题外，其余23个条目在两组上的差异均有统计学意义(p < 0.05)。 Table 1 Analysis of items in the college students’ learning burnout scal 题项 独立样本t检验 与总分Pearson相关性检验 t r 1 −10.872 ** 0.563 ** 2 −6.003 ** 0.388 ** 3 −11.335 ** 0.612 ** 4 −9.777 ** 0.592 ** 5 −9.737 ** 0.483 ** 6 −10.952 ** 0.534 ** 7 −8.011 ** 0.493 ** 8 −8.011 ** 0.502 ** 9 −9.080 ** 0.550 ** 10 −10.177 ** 0.508 ** 11 −15.380 ** 0.654 ** 12 −11.880 ** 0.539 ** 13 −14.238 ** 0.328 ** 14 −13.387 ** 0.657 ** 15 −10.907 ** 0.616 ** 16 −16.531 ** 0.668 ** 17 −19.709 ** 0.637 ** 18 −9.103 ** 0.410 ** 19 −14.777 ** 0.644 ** 20 −20.260 ** 0.677 ** 21 −10.316 ** 0.532 ** 22 −13.349 ** 0.594 ** 23 −12.728 ** 0.641 ** 24 −8.434 ** 0.411 ** 表1. 大学生学习倦怠量表项目分析 注： * p < 0.05， ** p < 0.01， *** p < 0.001，下同。 3.2. 探索性因素分析 对条目进行Bartlett球形检验，结果显示，近似卡方值为4569.194，df = 253，P < 0.001，KMO值为0.839，表明变量之间有共同因素存在，可进行因素分析 [ 8 ]。选用主成分分析法和最大方差法进行探索性因素分析，项目提出遵循：① 因子负荷值 < 0.4，共同度 < 0.4；② 具有多重负荷，且负荷值比较接近；③ 存在歧义或明显归类错误 [ 9 ]。经过因子分析，共抽取了3个因子，包括13个条目。13个项目解释了72.101%的方差变异，结果如表2。 Table 2 Exploratory factor analysis of the college students’ learning burnout scale ( χ ¯ ± s 项目 F1 F2 F3 条目 负荷 共同度 条目 负荷 共同度 条目 负荷 共同度 A14 0.961 0.929 A12 0.876 0.775 A11 −0.926 0.863 A23 0.95 0.907 A21 0.871 0.762 A19 −921 0.857 A3 0.93 0.867 A7 0.705 0.501 A20 −0.784 0.619 A6 0.905 0.820 A9 0.667 0.476 A17 −0.697 0.495 A24 0.657 0.502 特征值 4.118 3.321 3.968 方差贡献率(%) 39.737 21.722 10.642 累积方差贡献率(%) 39.737 61.459 72.101 表2. 大学生学习倦怠量表的探索性因子分析( χ ¯ ± s ) 抽取的3个因子包括13道题目。第一个因子包括：A14. 一考试我就感到紧张；A23. 我觉得学习能使我的潜能得到发挥；A3. 我能胜任专业相关的所有课程；A6. 读书能增强我的自信心等四个题目，将其命名为“低自我效能感”。 第二个因子包括：A12. 学习能让我结识更多优秀的人；A21. 我和周围的同学没有共同的话题和兴趣；A7. 我和老师的关系是疏远而缺乏信任的；A9. 目前的师生关系是我所期望的；A24. 我不喜欢和其他人一起学习等五个题目，将其命名为“人际关系疏离”。 第三个因子包括：A11. 我感觉自己的学习心态没有以前那么好了；A19. 我常常因为与我的功课相关的事情睡不好；A20. 我常常感觉身体疲惫；A17. 我写不出来论文会觉得很烦躁等四个题目，将其命名为“身心耗竭”。 3.3. 效度分析 3.3.1. 验证性因子分析 验证性分析结果显示，模型的整体拟合 χ 2 /df = 2.156，GFI、AGFI、NFI、CFI四个指标依次为0.923、0.902、0.905、0.915均高于0.90，RMSEA为0.043 < 0.05，验证性分析结果见表3。 Table 3 Various indicators of confirmatory factor analysi 指标 df p χ 2 /df GFI AGFI NFI CFI RMSEA 数值 383.723 178 0.000 2.156 0.923 0.902 0.905 0.915 0.043 表3. 验证性因子分析的各项指标 3.3.2. 各维度之间以及各维度与总分之间的相关 本研究还考查了各维度之间以及各维度与总分之间的相关，结果如表4所示。各维度之间的相关为0.100至0.484，属于低到中度的相关，说明各维度之间方向一致又不能相互替代；各维度与总分之间的相关为0.680至0.817，为中到高度相关，说明各维度能反映总问卷所要测查的内容，且各维度之间具有一定的独立性，符合心理测量学的要求。 Table 4 Correlation between dimensions and between dimensions and total score (r 项目 维度一 维度二 维度三 总分 维度一 1 维度二 0.100 * 1 维度三 0.484 ** 0.364 ** 1 总分 0.714 ** 0.680 ** 0.817 ** 1 表4. 各维度之间以及各维度与总分之间的相关(r) 3.4. 问卷的信度 问卷信度是对量表本身稳定性和可重复性的评定，指的是同一被试在不同时间使用同一量表施测，所得结果的一致性程度，目的在于检测量表的一致性 [ 10 ]。本研究采用Cronbach’s Alpha系数和两个月后再次发放问卷所得结果的重测系数对问卷的信度进行检验。结果如表5所示，结果显示问卷各维度的Cronbach’s Alpha系数在0.731至0.834，问卷的总Cronbach’s Alpha系数为0.767；各维度重测系数为0.794至0.877，总问卷的重测系数为0.788。 Table 5 Three dimensions and reliability coefficients of the total questionnair 项目 维度一 维度二 维度三 总问卷 Cronbach’s Alpha系数 0.731 0.767 0.834 0.767 重测系数 0.794 0.797 0.877 0.788 表5. 三个维度及总问卷的信度系数
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user: 4. 讨论 4.1. 问卷的理论结构 问卷主要基于Dersten提出的关于“工作倦怠”的两个假设，其一是耗竭维度应该包括心理和躯体紧张两个因素，故确定本研究其中的一个维度为身心耗竭，其二是疏离应包括对工作和对人两个方面，此外，本研究还参照胡俏等人在《中学生学习倦怠量表》中对疏离这一维度的划分，结合两者的内容，在师生关系疏远以及对工作和对人两方面的疏远的基础上拓展为人际关系的疏离，即人际关系包括同学之间、室友之间以及师生之间等各个方面的内容，并确定其中一个维度为人际关系疏离。学者杨丽娴等人在《大学生学习倦怠量表》维度划分中有成就感低这一维度，认为大学生学习倦怠是因为他们对自身成就、成绩不太满意，此外，胡俏在《中学生学习倦怠量表》中也提到中学生学习倦怠的一个表现就是学习的低效能感。综合这两个问卷的维度划分，本研究认为大学生出现学习倦怠，不仅是因为他们对自身成就的不满意，还可能是对自身能力的不肯定和不自信，同时他们出现学习倦怠不仅表现在学习上的低效能，也会在学习以外方面出现低效能，即确定第三个维度为自我效能感。此外，鉴于胡俏等人将学习倦怠为了情绪耗竭这一维度，本研究试图按照这一维度进行分析，但是在调查和分析的过程中发现，身心耗竭可包含情绪耗竭这一内容。总体来说，本问卷的理论基础较好，具有一定的逻辑性和价值。 4.2. 问卷的信效度 本问卷在独立样本t检验中发现，24个条目的显著性都达到了问卷编制要求，但是在Pearson相关分析的结果中发现，问卷中的第2题显著性为0.388，低于0.4，故在项目分析中剔除第2题。在探索性因子分析的过程中发现，第1题、第3题、第8题、第10题以及第18题的共同度低于0.4，且第4题、第5题、第13题、第16题、第18题以及第22题的负荷值较为接近，故剔除。经过验证性因子分析后，本问卷最终包括有效条目13个，3个因素，累计解释72.101%的方差变异，模型的整体拟合χ 2 /df = 2.156，GFI、AGFI、NFI、CFI四个指标依次为0.923、0.902、0.905、0.915均高于0.90，RMSEA为0.043 < 0.05。拟合指数的作用是考察理论模型与数据的适配程度 [ 11 ]，说明本问卷具有良好的结构效度。信度分析的结果显示问卷各维度的Cronbach’s Alpha系数在0.731至0.834，问卷的总Cronbach’s Alpha系数为0.767；各维度重测系数为0.794至0.877，总问卷的重测系数为0.788。信度是对量表本身的稳定性和可重复性的评估 [ 12 ]，说明本问卷的稳定性较好，可重复测量，具有较好的信度。本问卷最终保留13个条目，分为三个维度。其中，第1题、第4题、第7题、第10题为“低自我效能感”，第2题、第5题、第8题、第11题、第13题为“人际关系疏离”，第3题、第6题、第9题、第12题为“身心耗竭”。 总之，本问卷符合问卷编制的各项指标，问卷拟合性较好，说明问卷编制合理，信效度较好，可以作为进一步测量大学生学习倦怠的工具。
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user: 摘要 随着手机用户的不断增加，信息服务具有良好的用户基础，为了实现能够通过短信给团队成员重要事件的及时提醒，以生日提醒作为例子。用MATLAB中的GUI工具箱设计一个界面，通过串口将GSM模块与计算机连接，构成了一个简单的提醒系统。将系统时间与事件发生时间进行对比，满足条件后系统会通过串口将AT指令及短信内容发送到GSM模块，再由GSM模块将短信内容发送到手机。系统的成功运行，实现了自动给团队成员发送短信的功能。
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user: 1. 引言 随着技术的发展，手机的功能也在不断的增强，手机已然成为人们特别青睐的通讯工具，正因为手机用户不断增加，使得手机短信通知服务显得相当的方便。在我们的实验室中有着几十位成员，大家在忙碌中有时可能会忘记一些重要事件，本系统能提前通过短信给与他们提醒，充分体现了人性化的管理。短信息服务(SMS: Short Message Service)是GSM系统(Global System for Mobile Communication)中提供的一种GSM终端(手机)之间，通过服务中心进行文本信息收发的应用服务，它利用信令信道传输，直接把要发送的信息加上目的地址发送到短信息服务中心，再由短信息服务中心发送给最终的信宿 [ 1 ]。基于GSM的短信提醒系统不仅方便，是非常经济的一种通知方式，还具有实现简单、保密性好、频谱利用率高等特点。
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user: 2. 提醒系统的组成与工作原理 提醒系统主要有GSM模块与计算机组成。在设计系统时，暂时将重要事件定为实验室成员的生日信息，那么接下来我们主要围绕生日提醒这一主题展开。在计算机中通过MATLAB软件中的GUI工具箱设计好界面及串口，将所有成员生日信息用EXCEL表存储，每当运行设计好的GUI面时，系统会自动读取EXCEL表中的信息进行判断，一旦条件满足，那么就会通过串口去控制GSM模块给用户发短信，用户接收到的信息是“happy birthday!!”。系统结构图如图1所示。 图1. 系统简单结构图 系统设计基本步骤依次为：数据的录入、上位机的设计、数据的传输、任务的执行。数据的录入主要包括生日人的基本信息：姓名、性别、班级、生日日期、联系电话等；上位机是该系统主要不部分，在上位机实现该系统的大部分功能，比如：数据的提取、判断、指令的发送等；数据的传输主要是通过串口线将PC机与GSM模块连接，实现通信的功能；任务的执行就是GSM模块在接收到上位机传输过来的指令后对其做出响应，完成发送短信的任务。GSM信息发送流程图如图2所示。 图2. GSM信息发送流程图
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user: 3. 硬件部分 提醒系统主要包括的硬件部分是一台计算机与GSM模块。本系统中采用的GSM模块搭载的芯片是SIM900A。SIM900A是两频的GSM/GPRS模块，工作频段为EGSM 900MHZ和DCS1800 MHZ，传输速率支持从1200BPS到115200BPS，支持标准的AT指令。在与计算机连接之后只要负责接收计算机传输过来的AT指令，并将已经编写好的信息发送出去。GSM模块实物图如图3所示。 图3. GSM实物图
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user: 4. 软件部分 软件部分主要包括系统界面设计和代码的编写。如何做到自动发送短信是本系统在软件部分遇到的主要问题。 4.1. GUI界面的设计 该系统在上位机中主要实现的功能有：1) 数据的载入，将实现存储在EXCEL表中的信息读取到上位机中；2) 时间的判断，在EXCEL表中存有每位成员的生日信息，当系统运行时，每天都会定点判断当天是否有成员过生日，有则将生日人的信息提取并显示到上位机中。 在上位机设计的过程中主要注意数据类型的转化及发送AT指令的延时时间。数据类型的转化，例如在表中显示的数据都是以string (字符串)类型存储的，从表格中提取出数据进行判断的时需要的是数值型(num)数据，因此这一过程需要进行数据类型转化。在上位机的设计过程中，有许多步骤需要进行数据类型转化，所以这是一个需要引起注意的地方 [ 2 ]，在这个过程熟练掌握class函数的使用十分重要。 在GUI界面中主要包括所有成员信息模块、生日人信息模块以及串口模块。所有成员信息先存放在一个在EXCEL表中，然后编写程序从EXCEL表中读取信息，所有成员信息模块中用一个列表控件来显示从EXCEL表中读取的信息，成员所有信息都可以在这个控件中找到 [ 3 ]。在生日人信息模块中最多只能显示三名成员在同一天生日的信息。在串口模块中，可以选择需要的串口号、波特率、校验位、数据位以及停止位。具体的界面设计如图4所示。 4.2. 代码的编写 如何往GSM模块中自动发送AT指令是本系统在编写代码的一个重点与难点。在发送AT指令时，如果过于频繁，将会导致GSM模块报错，因此在每发送完一条指令后，需要有一定的延时再发送下一条指令。短消息编码有三种模式：Block模式、基于AT指令的Text模式、基于AT指令的PDU模式 [ 3 ]。Block模式已经很少使用，Text模式比较简单，但它只支持英文信息，PDU模式是一种通用的编码方式，短消息正文经过十六进制编码后被传送。因为本文发送的信息为“happy birthday!!”，比较简单，所以选择Text模式即可。本系统所用到的AT指令 [ 4 ] [ 5 ] 如表1所示。 图4. 系统界面 Table 1 AT comman AT指令 功能 AT+CSCS 编码设置 AT+CMGF 选择短消息支持格式 AT+CMGS 设置接收短信的手机号码 表1. AT指令 AT+CSCS = “GSM”是设置为GSM字符集；AT +CMGF =1是设置为Text模式，对应的有PDU模式；AT+CMGS = “123”双引号里面输入的是接收短信的手机号码。每发送一条指令都要有回车键，编写代码时在每一条指令发送完毕后接着发送十进制13即可。通过串口发送指令的部分代码如下： scom=get(handles.figure1，'UserData'); % 将当前界面数据保存于scom for j1 = 1:5 if j1 == 1 for j1_1 = 1:2 if j1_1 == 1 val = 'AT+CSCS=GSM'; else val = 13; end if ~isempty(val) % 若要发送的数据不为空，发送数据 m = 1000; % 设置倒计数的初值(防卡死) while m % 获取串口的传输状态，若串口没有正在写数据，写入数据 str=get(scom，'TransferStatus'); % 获取串口的读取状态 if~(strcmp(str，'write')||strcmp(str， 'read&write'))% 判断串口是否在读窗口数据，或者将数据写入串口 fwrite(scom，val，'uint8'，'async'); % 数据写入串口 break; end m = m - 1; %倒计数 end end end pause on; pause(3); pause off; 上述程序是实现往GSM模块发送AT+CSCS=GSM指令，类似的也可以实现往GSM模块发送AT +CMGF =1和AT+CMGS = “123”指令。在发送完上面三条程序后，接着就要往GSM模块发送短信内容，代码的编写都差不多，只需将上程序中val = 'AT+CSCS=GSM'，改成val = ' happy birthday!!'。在发送完短信内容之后还要以十六进制将1A发送给GSM模块作为结束，在本系统中是将1A转化成十进制26发给GSM模块的 [ 6 ]。 值得注意的是，GSM模块使用中发送AT指令时，如果过于频繁，将会导致GSM模块报错，因此在每发送完一条指令后，需要有一定的延时再发送下一条指令。
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user: 5. 结束语 本系统界面的设计是利用MATLAB GUI工具箱，相对于传统的界面制作软件来说相对简单点。在本系统中串口操作界面也合并到系统界面，这样运行系统时不需要调用其他串口工具，操作起来比较方便。提醒系统应用于团队，能及时提醒团队成员重要事件的发生，这可以给团队成员带来方便，提高团队的工作效率。
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user: 摘要 针对音乐资源过于庞大，现有的音乐推荐方法分类准确度不高，对用户情感的识别较模糊导致人们在生活中难以寻找到偏好音乐的问题，本文提出一种将长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory， LSTM)与注意力机制(Attention Model， AM)相融合的音乐分类及推荐方法，该方法由音乐分类模型和音乐推荐模型两部分组成。首先对音频数据的声学特征进行捕获，构成含有多维特征的序列后，通过LSTM神经网络和注意力机制对音乐进行情感分类，接下来采集用户的历史收听记录，选取最近的十首歌曲并生成频谱图，结合CNN (Convolutional Neural Networks， CNN)对用户当前情感进行识别，提升推荐的高效性。实验部分将新提出的模型与其他传统音乐分类模型进行多组对比测试，结果显示与近年来现存的模型相比，新提出的模型明显提升了情感判断及用户情感识别的准确度，音乐推荐的准确度有所增强。
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user: 1. 引言 随着移动技术的不断发展，音乐自媒体的高速发展使得众多的音乐网站都存在大量的用户。目前听音乐已经成为人们在最大程度上在碎片化时间中寻求放松的一种有效方法，难以找到自己喜爱的音乐无疑会降低音乐库的使用效率，体验感不高，影响用户友好度 [ 1 ]。在这些庞大的音乐库中，怎样快速搜索到用户在最近一段时间内心仪的音乐并提高音乐库的使用效率，提升用户体验是目前大热的研究方向。繁重的音乐信息致使音乐的分类准确度不高，对用户情感判别的实时性较差。对于这个问题，本文选用语音信号的音频特征以及用户收听的历史记录作为依据，来对音乐进行情感分类以及推荐。 就目前的研究现状而言，音频特征和用户的音乐理解存在巨大的语义鸿沟，推荐效果不好 [ 2 ]。传统音乐推荐方法，例如基于文本标注的推荐算法 [ 3 ]，需要大量的人工标注，存在耗时长且低效的问题。为此Huang等结合了卷积神经网络(Convolutional Neural Networks， CNN)和注意力机制，对音乐中情感表达较明显的部分实现了高亮 [ 4 ]；Mirsamadi等融合了注意力机制与循环神经网络(Recurrent Neural Network， RNN)，集中提取了一些与情感相关联的短时帧级声学特征来自动识别说话者的情感 [ 5 ]；Picza KJ将简单的卷积神经网络结构用于Log梅尔频谱图来分类处理声音 [ 6 ]；Zhang等融合卷积网络层结构与混合样本生成的新样本训练网络，极大的提升了频谱识别模型的效果 [ 7 ]。 近期随着深度学习技术的不断革新，将长短期记忆网络LSTM应用于音乐信息检索(Music Information Retrieval， MIR)取得了巨大的成功 [ 8 ]。同时也总结出基于原始声学信号分解对情感识别问题进行特征提取的两种方法：一是从原始音频文件中捕捉最本质的声学特征，提取出信号特征 [ 9 ]；二是直接在原始音频上运行深度学习框架。然而仅利用这些数据并不足以跟进用户近期的喜好变化和情绪转换，因此本文提出一种融合LSTM和注意力机制进行音乐分类及推荐的方法，其中音乐分类模型高效的结合了音乐本身的多项音频特征，融合LSTM、注意力机制对音乐进行了情感分类，训练音乐的情感分类模型，接下来对用户的历史收听记录进行筛选，选取最有代表性的数据与CNN相结合来对音乐进行推荐。 本文与其它常见的模型作对比，采用了多组对比测试，实验结果可验证音乐情感分类以及用户情感分类的准确性，对用户进行更精准的音乐推荐，实时性较高。
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user: 3. 音乐推荐模型 在对音乐进行情感分类后，还不能直接向用户推荐音乐，需要先对用户当前的情绪和情感进行分析之后才能确定拟推荐的音乐种类。音乐推荐模型的设计流程如图4所示。 本文在这里设计了一个音乐推荐模型，首先针对用户历史收听记录中的歌曲进行特征获取及一系列处理，然后再经过LSTM层、AM层以及softmax层，将特征向量降维处理并进行用户的情感分类。以上处理有利于识别出用户在最近一段时间内的情感类别，对音乐推荐有重大的参考价值。 3.1. 用户的情感分析 本部分将对设计一个利用用户的历史收听记录对用户的情感进行判别，把上文中选用的包含MFCC、共振峰、短时能量、基音频率和短时过零率的低级描述符LLD、LSTM和AM相融合，即得到用户情感判断模型，其模型图如图5所示。 图4. 音乐推荐模型流程图 图5. 用户的情感判别模型 3.1.1. 历史收听音乐的特征提取 本部分的特征提取过程与2.1节与2.2节中的特征提取过程与情感分类过程基本一致，需要获取音乐的LLD描述，将音乐继续分段处理，每一段时长为3 s，且每一段里都需要包含18维MFCC、8维共振峰、10维短时平均能量、6维基音频率以及8维短时过零率等总计50维的原始音频特征，并将得到的特征序列进行接下来的加权平均处理。 3.1.2. 历史收听记录的选择及情感分类 首先，针对用户历史收听记录的选择问题，可以知道：历史记录大致分为全部时间内的播放次数排名和近一周内的播放次数排名，且距今时间越短、播放次数越多的音乐参考价值越大。此处选取近一周内前k首歌曲，分别提取出每一首歌曲的特征序列并进行加权平均处理，新得到的特征序列具有较高的实时性。加权平均的公式如式(13)所示。 F ( i ， k ) = ∑ i i + k e i k (12) 其中，k为选定的歌曲数量， e i 为第i首歌曲的特征序列， F ( i ， k ) 是把从第i首到第 i + k 首歌曲的特征序列进行加权平均而得到的新序列。这段新的特征序列将作为接下来三层LSTM结构的输入数据，再经过注意力层和隐层来对信息进行筛选，加强输出与情感类别的对应关系，接下来得到的数据悉数映射到可以用于多分类的softmax层，以此判别用户当前的情感分类，此处类别依然是：快乐、清新、放松和伤感。 3.2. 音乐推荐模型的具体步骤 由上文中的图4可总结出音乐推荐模型的具体步骤。 1) 获取用户的历史收听记录，对记录中的音乐进行筛选； 2) 针对选定的音乐，提取出每首音乐的50维原始音频的信号特征，并对这些音乐的特征序列取加权平均，得到新的特征序列； 3) 将新的特征序列依次通过三层LSTM和AM结构，得到新的特征向量，对用户当前的情感类别进行分析和确定； 4) 用户可以选择是否接受此次推荐，若接受则推荐成功，以后将继续向用户推荐该情感标签下的音乐； 5) 若用户不接受此次推荐，则需要返回步骤3，重新分析用户当前的情感状态以便接下来推荐其他音乐。 这样处理的好处是在对原始音频信息进行分析的同时更多的考虑到用户的情绪转变，最大限度的利用了用户历史数据等音乐资源，更加全面的利用了音乐的各方面特征信息，周期短，更贴近用户当前的情绪状态，能够大幅度提高音乐推荐的效率。
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user: 4. 实验 4.1. 数据集的选择 由于Last.FM、QQ音乐、虾米音乐以及酷狗音乐等网站难以获取到其他用户近一周内的播放歌曲的种类及频数，因此本实验选用网易云音乐的数据集，采集到带有歌曲名、歌手名、专辑名和情感标签等信息的音乐，在之后的训练集和对比实验中。以歌曲名、歌手名和专辑名来判断一首歌曲是否被重复推荐，以带有情感标签的音乐来训练数据集。 4.2. 实验参数的设置 本实验从网易云音乐上爬取了10，000首音乐，按照前文分类模型所述，最终分为四种情感类型，分别是：快乐、清新、放松、伤感。每一首音乐都带有不止一个情感标签，且时长均在6分钟以内。将每一首音乐都以3 s为一段进行分割，得到按时间顺序排列的音频段。 在针对音乐的信号特征提取阶段一共提取出50维特征，其中MFCC 18维、共振峰8维、短时平均能量10维、基音频率6维以及短时过零率8维，对特征序列映射到[0，1]范围内时，采用max-min进行归一化，缩放数据，并将这种方式应用到训练集和测试集中。在情感分类阶段需要用到三层LSTM网络以及AM，其中学习率定为0.002，设置100个Epoch且每个Epoch的值均定为1000，Dropout的值定为0.7，选用tanh激活函数，Batchsize定为128，在优化器上采用SGD。 在音乐推荐模型中，选用每个用户在最近一周内播放次数最多的前10首歌曲，以2 s为一段，每段中包含和分类模型中同种类别构成的50维音频特征，隐层的激活函数均选用sigmoid函数，softmax的节点数定为6，sigmoid之前的隐层节点数定为64，softmax损失函数为CE。 4.3. 实验结果及其对比分析 在本文的实验环境中，CPU配置为Intel i7 8th Gen，框架选用Tensor Flow，编写环境使用Jupyter Notebook和PyCharm。在将数据集分为训练集和测试集时，本文采用五折交叉验证法。 在音乐情感分类模型中，将文中所述的融合了音频50维特征、三层LSTM以及AM的模型与其他模型进行对比，分别为：50维特征+LSTM；50维特征+LSTM+AM；50维特征+三层LSTM+AM；支持向量机SVM(Support Vector Machines， SVM)的分类模型；隐含狄利克雷分布LDA (Latent Dirichlet Allocation， LDA)模型的分类模型。对比的内容即为各模型对情感进行分类的准确度，对比结果如表1所示。 Table 1 Emotional classification accuracy of musi 模型 平均准确率/% 50维特征+LSTM 65.8 50维特征+LSTM+AM 68.2 50维特征+三层LSTM+AM 71.6 SVM 69.2 LDA 66.3 表1. 音乐的情感分类准确度 由表1可以看出，仅包含音频特征和传统LSTM模型的分类准确度是最低的，说明这时音频的信号特征并没有被最大化的利用，不过在加入注意力机制后，情感类别的准确度和集中度都有所提升。和基于SVM的音乐情感分类模型以及基于LDA的音乐情感分类模型相比，本文提出的使用音频特征和三层LSTM网络、AM的模型框架是分类准确度最高的。 在对数据集进行训练时，音乐情感的识别率也是一个需要进行对比的衡量点。四种音乐情感的识别率如表2所示。 Table 2 Emotional recognition rate of musi 识别率/% 快乐 清新 放松 伤感 快乐 74.5 11.2 9.6 4.7 清新 10.1 68.3 16.4 5.2 放松 4.6 11.5 78.2 5.7 伤感 6.1 10.3 10.9 72.7 表2. 音乐的情感识别率 由表2可知，对于快乐、清新、放松和伤感四个情感类别，情绪校价差别较大的情感更容易被区分，而差别较小的，如清新和放松类音乐，二者在识别上更容易被混淆。 最后是根据用户近一周的历史收听记录来对用户的情绪进行分类的模型测试结果，这里将分别选择用户近一周内历史记录中播放次数最多的前1首、前3首、前5首、前10首音乐的特征序列作为输入来对用户情绪分类准确度进行对比，对比结果如表3所示。 Table 3 Accuracy of User’s emotion classificatio 模型 平均准确率/% 前1首＋LSTM+AM 60.2 前3首＋LSTM+AM 64.3 前5首＋LSTM+AM 65.4 前10首＋LSTM+AM 70.8 表3. 用户的情感分类准确度 由表3可以发现，在利用用户近一周内播放次数最多前10首音乐的加权平均特征序列后，准确率有明显的提升，相比仅仅利用前1首、前3首和前5首音乐并不足以准确识别用户在最近一段时间内的情感和听歌喜好，因此本文提出的这个音乐推荐模型的可行性是很可观的。
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user: 5. 总结与展望 对于目前音乐推荐中存在的情感分类不够细致、用户情绪识别实时性不高等问题，本文在音乐分类模型中构造了三层LSTM和注意力机制模型，并依此对音乐在频谱特征上表达的情感进行分类；音乐推荐模型创新性的构造了用户历史收听记录中音乐的特征序列进行加权平均处理并再次融合LSTM与AM模型，利用新构造出的关于音频特征序列来对用户的情绪进行识别并进行音乐推荐。与其它传统的推荐模型及仅仅结合了单一模型的推荐方法相比，本文提出的方法在和用户情感的吻合性方面表现较高，对音乐的推荐精确度更高，但存在情感类别的划分种类较少等问题，下个阶段拟采用网易云音乐中更多的音乐标签来对音乐进行分类，同时对LSTM模型进行门单元的改进来提高音频信号的利用率，进一步提高推荐的准确度。
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user: 摘要 自1998年末住房由实物分配转向住房分配货币化已经过去22多年，在这22年中：中国地产投资以及经济增长迅速，所以本文选取1999~2019年时间序列数据，通过相关性分析，协整，ECM建模，格兰杰因果关系分析昆明市经济增长与房地产投资之间的关系。通过分析得到了昆明地产投资有助于经济增长的结论。
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user: 1. 研究背景及研究意义 投资作为拉动经济的增长“三驾马车”之一，一直被认为是促进宏观经济增长的重要因素。固定资产投资作为总投资中的主要部分可三大块：1) 房地产得投资；2) 基础建设的投资；3) 制造业的投资；并且对于固定资产投资或者总投资来说，房地产投资是最重要的组成部分。 自1998年7月，国务院颁布《关于进一步深化城镇住房制度改革加快住房建设的通知》以来，住房由实物分配转向住房分配货币化已经过去22年。在这22年中，1998~2008年中国房地产行业发展较快，之后由于2008年美国次贷危机对世界经济的冲击，中国政府于该年末宣布采用积极的财政政策和适度宽松的货币政策，在国家启动了4万亿的救市之后，2008~2019年中国地产行业进入到了快速增长的时期。根据国家统计局1999~2019的数据显示：中国房地产行业占GDP比重由1999年4.06%的占比上升到2019年7.03%的占比，可见房地产行业与国民经济的联系日益紧密，并逐渐成为了我国国民经济的支柱产业 [ 1 ]。所以研究1999年至今经济增长与房地产投资关系额对今后实用性更高。 随着近年来国家的不断发展，云南省的经济同样增长迅速，根据国家统计局数据显示：2008~2019年云南省经济平均增速11.05%，较2008~2019全国GDP平均增速8.59%高出2.46个百分点。特别是近5年，云南省经济增速排名靠前。昆明市作为云南省省会，凭借地理位置优势、国家发展的规划等因素，经济发展处于省内领先位置，其GDP占云南省GDP近30%。根据房地产研究院2019年发布《经济环境与房地产研究报告》，昆明市的房地产依赖度较高，意味着昆明市房地产开发投资占总投资比重较大，可以说近年来昆明市的经济增长的重要增长点是房地产投资。 自1999年以来昆明市经济发展迅速的过程中房地产投资的逐年增加是否促进了其经济增长？昆明市的经济增长是不是依赖房地产投资？是否依赖度过高？昆明市经济增长又是否反过来促进了其房地产投资的增加？本文选取1999~2019年昆明市房地产投资额(REI)的时间序列数据对昆明市经济增长与昆明市房地产投资之间的关系进行实证研究，并为未来昆明市房地产投资与经济增长之间的协同发展提供建议。
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user: 2. 文献综述 地产投资与经济增长的关系国外研究较早，经过大量研究，一些学者们认为住宅投资有助于经济增长。但由于中国地产行业的特殊性，所以为分析国内地产投资与经济增长的关系，国内的研究显得更有意义和参考价值 [ 2 ]。 在国内方面对于地产投资与经济增长的研究起步稍晚，对于中国整体地产投资与经济增长的关系分析：才元(2007)通过分析中国房地产业波动对国民经济的影响研究，从侧面证明了地产投资对经济增长的影响 [ 3 ]。龚宇(2007)对中国1996~2005房地产投资与经济增长关系做出了研究，通过可变参数的模型分析得出，中国地产投资占固定投资的比重较大且对国民经济产生长期影响的结论 [ 4 ]。李伟(2012)以协整，多元线性回归的方法分析了1996~2010年中国房地产投资与经济增长之间的关系，得出了地产投资对经济增长有很大的推动作用的结论 [ 5 ]。赵伟(2020)通过对中国281个城市为样本，通过空间杜宾模型得出了中国大多数城市的经济增长对房地产投资的依赖程度较大的结论 [ 6 ]。 对于中国某一城市地产投资与经济增长的关系分析：雍俊明(2009)通过对重庆地区地产投资与经济增长关系的研究，以C-D模型为基础建立的多重线性模型，协整分析，格兰杰因果检验得出了地产投资促进了经济增长的结论 [ 7 ]。王帅(2015)分通过协整检验、VAR模型、格兰杰因果检验、ECM模型对广州房地产投资与生产总值之间的关系进行了分析，得出广州房地产投资明显促进了经济增长的结论 [ 8 ]。张丽(2017)通过对新疆2005~2014房地产投资(REI)与经济增长(GDP)数据进行VAR建模分析，相关性分析得出了房地投资对国民经济的带动作用比较大的结论 [ 9 ]。卓武扬(2019)对成都市房地产投资与经济增长计量关系做出了研究，通过VAR模型，脉冲响应分析得出了成都市房地产投资(REI)经济增长(GDP)之间存在一个相对稳定、密切且长效的经济关系 [ 10 ]。 可见在2003年至今已经有多位学者通过对中国整体或者中国某个城市的地产投资与经济增长的关系做出了研究，均能够得到在中国，或者中国某一城市房地产投资有助于经济增长的结论。
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user: 4. 结论 1) 从昆明市房地产投资(REI)和昆明市生产总值(GDP)相关性分析数据来看：昆明市经济增长与房地产投资相关性系数达到了0.97778，有较强的相关性。 2) 格兰杰因果检验表明 Δ 2 R E I 是 Δ 2 G D P 的格兰杰原因，但 Δ 2 G D P 不是 Δ 2 R E I 的格兰杰原因表明，昆明市地产投资对于昆明市经济增长有明显的促进作用，但是反过来经济增长并没有促进地产投资的增加。 3) 从协整结果来看，可近似认为昆明市地产投资(REI)与昆明市经济增长(GDP)存在长期关系，从而进一步说明了长期以来昆明市经济增长与地产投资存在关联，即昆明市经济增长长期以来都与地产投资有较强的联系。 4) 从建立的误差修正(ECM)模型来看，在模型中 Δ 2 R E I 的系数为1.174，表明GDP与REI存在强相关性，昆明市地产投资促进了经济增长，并且地产投资对于经济增长的促进比较明显，即GDP对于REI的依赖性较大。
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user: 5. 目前存在问题及政策建议 通过以上结论可知：1) 昆明市房地产投资推动了经济增长，但是反过来昆明市经济增长并没有有效的带动房地产投资增长。昆明市房地产投资与经济增长并不能形成一个有效的良性循环，只有地产投资单方面对经济增长的促进作用。2) 昆明市房地产投资对推动经济增长效果明显，而且昆明市经济增长较为依赖于房地产投资，在这样的情况下经济发展将会失衡，势必会对经济造成不利的影响。 以上两点是目前昆明市地产投资与经济增长存在的主要问题。针对以上问题可以实施以下措施：1) 适当减轻对于地产的依赖性，增加其他行业的投资：通过这样的方式可以使昆明市其他行业得到发展，各行各业得到发展会促进该地区整体的营商，投资环境，这样又促使人口的集聚使该区域经济增长。该区域经济增长又会使集聚的人口收入增加，购房需求增加，反过来促进地产投资。这样形成地产投资与经济增长的良性循环。2) 政府扶持其他行业发展：重点扶持当地发展薄弱行业，适当扶持民生行业，关注各个行业动态并积极帮扶。如果各个行业能够进行共同良性的发展才会促进经济健康增长。经济健康的发展对于一个地区来说，不仅可以使该区域稳定且持续的发展，还能够提高该地区整体的抗风险能力，保持该地区持续良好的经济增长，在这样的环境里地产投资与经济增长也能够良性的增长。
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user: 摘要 弄清思想政治教育的起源与发展，是理解思想政治教育的本质，深化思想政治教育研究，实施思想政治教育行为的必要前提。但是关于思想政治教育的起源和发展的理论问题，学术界多年来有着多种解释。而本文将以历史逻辑为既定研究逻辑，简要论述思想政治教育——这一强化意识形态的重要手段——与个人、社会、阶级之间的关系发展演进，进而阐述思想政治教育的起源和发展及其内在逻辑。