DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 研究方法 2.1. 受试者 本研究招收26名亚斯伯格症/高功能自闭症族群(男：16；女：10)，年龄分布在19.5~43.4岁之间 (M = 28.61， SD = 5.85)以及26名一般成人(男：15；女：11)，年龄分布在21.0~43.5岁(M = 27.78， SD = 5.55) (表1)。亚斯伯格症/高功能自闭症族群参与者来源是利用台湾地区的大亚讨论区(私密社团)的脸书社群网站发布讯息招募，条件必须为领有亚斯伯格症或高功能自闭症诊断证明书或领有自闭症手册。一般成人参与者来源是利用中国医药大学学生的脸书社群网站发布讯息招募试者。每位参与者具正常视力或矫正后正常的视力。本研究符合研究伦理规范与赫尔辛基宣言，实验进行之前经本人签署同意书后进行实验;每位参与实验的受试者不论有无完成，在实验后都会获得现金以作为酬劳。26名亚斯伯格症/高功能自闭参与者中有2位因为未能依照指导语完成实验，最后保留24名参与者数据(男：14，女：10；M = 28.89， SD = 5.99)其中7位参与者缺少两组女性脸孔卡片排序作业数据。26名一般成人中，有一位参与者因未能依照指导语完成实验，另一位则是AQ分数达35分的临界值被排除资料；最后保留24名参与者数据(男：14，女：10；M = 27.98， SD = 5.60)，其中一位参与者缺少卡片排序作业中的车子作业。 2.2. 实验刺激与程序 本研究有两项作业：1) 中文版成人自闭特质量表(AQ)问卷(Baron-Cohen， Wheelwright， Skinner， Martin， & Clubley， 2001; 刘萌容， 2008)，2) 变形亚洲与白种人脸孔/变形物体卡片排序作业。 Table 1 The characteristics of the AS/HFA group and the healthy grou 亚斯伯格症/高功能自闭症组 一般成人组 p value 性别(男:女) 14:10 14:10 年龄 28.89 ± 5.99 27.98 ± 5.60 0.591 教育程度 15.50 ± 2.09 16.23 ± 1.41 0.163 AQ总分 37.58 ± 1.22 21.08 ± 1.04 <0.001 表1. 两组实验参与者基本资料 2.2.1. 中文版成人自闭特质量表(AQ)问卷 首先，作业一的中文版成人自闭症AQ量表共有50题，每题有四个选项(完全同意、稍微同意、稍微不同意、完全不同意)。计分方式与Wakabayashi等人(2006)的方式相同，在计分上并不区分「稍微」或「完全」的回答，只要题意是自闭症的特质而选答「稍微同意」或「完全同意」皆得1分，而选答「稍微不同意」或「完全不同意」皆得0分。相反的，若题意为反向题而选答「稍微同意」或「完全同意」皆得0分，选答「稍微不同意」或「完全不同意」则皆得1分，满分50分，分数越高代表自闭程度越高。我们以纸本问卷进行测验，一共50题，分为2页双面打印(见附录)。 2.2.2. 变形脸孔/物体卡片排序作业 作业二是主要作业，为变形亚洲与白种人脸孔、变形物体卡片排序作业，一共有七套。我们选择亚洲与白种人女性和男性脸孔各两组、以及交通工具(车子)、人造物(茶壶)、和动物(马)各一组。以FantaMorph Professional 5.0软件(Abrosoft Co.)制作以10%为间隔的系列变形图案，并转换成灰阶以去除色彩的讯息。表二呈现七套刺激材料的图片，在变形脸孔卡片，注记A0为0%亚洲人(即100%白人)，A100为100%亚洲人，A10为10%亚洲人和90%白人的混合，A20为20%亚洲人和80%白人的混合，以此类推。此外，灰底*标示的是用来作为参考点(anchor)的图，有未变形的原始图两张(即A0和A100)及各50%之变形图片(即A50)一张。变形物体卡片以类似方法注记，C00~C10为一系列车子图片(C00和C10为未变形原始图片)，T00~T10为一系列茶壶图片，H00~H10为一系列马的图片。每张刺激材料的图片大小为8 cm × 11 cm，以西卡纸印制后先护贝成9.5 cm × 13.5 cm大小的卡片，并在背面的左上角黏贴上魔鬼毡，使卡片能够附着于用来施测的透明塑料板(54 cm × 40 cm)。 如表2所示，每组卡片有11张(3张卡片为参考点、8张卡片进行排序)，总共有7组卡片，分别为女性脸孔、男性脸孔各两组，物体部分为交通工具(车)、人造物(茶壶)、动物(马)各一组。实验开始进行前，实验者首先进行实验规则说明，我们会固定端点的两张未变形的卡片以及各占50%位于正中央的变形图卡(呈现方式见下图1)提供受试者参考，再请他们依照变形的渐层顺序排出另外八张卡片。受试者作答完后我们会将整个透明垫翻过来拍照记录，也同时记录在一张计分纸上。 2.3. 卡片排序计分方式 我们采取两类的计分方式，(A) 排序正确率：每套卡片共有八个位置，若卡片贴在正确位置得分为1，贴在错误位置为0；用此计算参与者在该套卡片的概括正确率得分(0~1之间)。(B) 人次比方阵(总和所有参与者在每张卡片排序位置的次数比例方阵)：左上到右下的对角线为正确排序的位置，其余皆是错误的排序位置。以下图2(左)为例，左上方方阵图表是该位受试者全部答对，左下方方阵图表示另一位受试者的答题情况(答错了四个位置)，他把A30的卡片贴在A40的位置、A40的卡片贴在A30的位置、A60的卡片贴在A70的位置、A70的卡片贴在A60的位置，以此方式解读原始数据方阵。接着将每位受试者的原始数据方阵迭合得到下图2(中)。因为完成每组卡片的人数不一致，所以除上该组完成卡片人数进行标准化得到下图2(右)，并辅以颜色表示，灰色表示放此位置的机率为0，愈偏向冷色系表示放此位置的机率愈低，愈偏向暖色系表示放此位置的机率愈高。
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user: 摘 要 针对平流层大气观测资料稀少的问题，提出利用同化卫星臭氧观测改进全球数值天气预报效果的方法。将复杂的臭氧资料同化问题转换为一个以大气运动控制方程为约束条件的大规模最优化问题，并实现了SCIAMACHY卫星臭氧观测的全球四维变分资料同化。试验结果表明:由于卫星臭氧观测资料同化的引入，一定程度上提高了地面报和探空报的同化利用率，总气柱臭氧含量预报场的分布具有明显变化，对南北半球形势场预报技巧评分具有一定幅度的提高。 关键词 :数值天气预报，四维变分资料同化，卫星臭氧观测，SCIAMACHY，伴随模式 Copyright © 2017 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 臭氧是地球大气中重要的痕量气体之一，虽然含量十分稀少，但是对人类、地球生物圈、大气运动及数值天气预报等影响巨大。首先，大气臭氧层是唯一能够有效吸收250~300纳米紫外辐射的大气成分，可以保护人类和地球生物免受太阳紫外辐射的伤害 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。大气臭氧变化直接影响人类生存环境，近年来全球性臭氧减少、南极上空春季出现臭氧洞的观测事实，引起了各国政府、人民和科学家的极大关注 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。其次，大气臭氧对紫外辐射的吸收是平流层的主要热源，臭氧浓度随高度的分布直接影响该层温度结构，从而对大气环流和地球气候产生重要影响。在青藏高原夏秋季出现的臭氧低值中心引起高原热力和动力变化，从而显著影响亚洲季风。再次，在对流层中，臭氧既是一种温室气体，又是一种有害污染气体，提高大气臭氧浓度的预报准确率具有重要作用。最后，臭氧是影响全球大气资料同化效果和模式预报能力的重要因素。在模式预报区域扩展到平流层及其以上后，臭氧作为一个重要的影响因素必须在全球数值天气预报(NWP)模式和变分资料同化系统中进行考虑 [ 4 ] [ 5 ] 。一方面通过为辐射传输模式提供高精度臭氧廓线而非臭氧气候值，从而提高对臭氧敏感卫星通道辐射率的正向模拟准确度和同化应用效果。另一方面，作为大气运动示踪物的臭氧观测蕴含了对流层顶以上区域的风场信息，从而能弥补平流层观测信息的不足。 从历史研究来看，国外存在两种方法来实现平流层大气成分资料同化。一种是NWP方法，主要是将平流层成分资料同化作为数值天气预报系统的一部分，采用的化学输送模式一般较简单，目的是改进业务NWP产品的质量；另外一种途径是化学模式方法，即基于独立的化学模式进行资料同化，化学模式可以是化学输送模式(CTM)，也可以是光化学箱状模式，两种模式都能模拟复杂化学过程 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 。NWP方法的目的是利用大气成分(特别是平流层臭氧)观测信息提高天气预报效果，而化学模式方法的用途非常广泛 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] 。我国臭氧观测和大气化学模式的不断发展为臭氧污染预报提供强有力工具 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] 。为了减小臭氧预报误差，张伟等 [ 15 ] 和唐晓等 [ 16 ] 结合集合预报结果和神经网络、挑选最优预报成员等方法有效提高了臭氧预报技巧。唐晓和朱江等 [ 17 ] 基于集合卡尔曼滤波方法和嵌套网格空气质量模式系统建立了一个区域空气质量资料同化系统，并开展了京津冀地区2008年北京奥运会期间的地面臭氧观测资料同化试验。总体而言，国内关于大气臭氧的研究主要集中在气候和环境变化、环境污染预报方面，而基于卫星臭氧资料同化改进全球数值天气预报的研究工作目前还较少。 本文主要研究臭氧观测资料的全球四维变分同化技术，为数值模式准确预报临近空间大气环境提供初始场。首先阐述了臭氧观测资料同化技术，将复杂的臭氧资料同化问题转换为一个以大气运动控制方程(由Navier-Stokes流体力学方程和臭氧含量变化方程组成)为约束条件的大规模最优化问题，并实现了臭氧观测的全球四维变分资料同化。然后针对SCIAMACHY卫星臭氧观测开展了全球资料同化试验。试验结果表明：卫星臭氧观测资料同化在一定程度上提高了地面和探空观测的同化利用率，使得总气柱臭氧含量预报场的分布具有明显变化，对南北半球形势场预报技巧评分都有一定幅度的提高。
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user: 4. 结论 通过同化臭氧资料一方面可以增加观测信息，另一方面能够更好地描述数值预报模式中的辐射强迫项。本文在全球气象资料四维变分同化系统中实现了卫星臭氧资料同化功能，能提供高分辨率的三维臭氧浓度分析产品。针对SCIAMACHY臭氧观测开展了长时间的全球四维变分资料同化和数值预报试验。试验结果表明：通过同化卫星臭氧观测资料，一定程度上提高了地面报和探空报的同化利用率，总气柱臭氧含量预报场的空间分布具有明显变化，对南北半球形势场预报技巧评分具有较大幅度的提高，从而说明臭氧资料同化对分析和预报都产生了正贡献。
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user: 摘 要 基于267位中国大城市成年居民的总体幸福感数据分析，结果发现：1) 不同出生顺序的女性的总体幸福感以及精力、心情忧郁或愉快、松弛或紧张因子分数存在显著差异；2) 不同出生顺序男性的总体幸福感分数不存在显著差异；3) 女性独生子女的幸福感低于长子和次子，末子幸福感略高于独生子女，低于长子和次子。总体幸福感的“出生顺序效应”或与家庭结构、家庭角色、家庭互动及父母教养方式的差异有关。 关键词 :出生顺序，总体幸福感，家庭教育，社会支持 Copyright © 2017 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 1874年，高尔顿发现英国科学家当中长子比例较高，此后，学者们更加关注出生顺序与心理变量的关系(Ernst & Angst， 1983: pp. 735-751)。早在上世纪八十年代，研究者便发现幸福感的“出生顺序效应”。Fullerton， Ursano， Wetzler和Slusarcick (1989)以2886位17~23岁的青年学生作为研究对象，发现长子在幸福感的消极情感维度上得分较高，在积极情感和社会关系上的得分则没有显著差异，即长子的幸福感总分低于次子。国内的研究者更多关注了独生子女与非独生子女之间的幸福感差异。陈翠玲等人(2008)认为成年独生子女与非独生子女的主观幸福感不存在显著差异，但独生子女的生活满意度高于非独生子女。在大学生中，独生子女比非独生子女的生活满意度高，消极情感低(叶晓云，2009)。但是更新近的研究得出了不同的结果。范红梅和李雪平(2016)根据南充市某中学回收的278份有效问卷进行数据分析，发现在初中学生当中，独生子女的主观幸福感低于非独生子女，他们发现独生子女的社会支持也低于非独生子女，因此缺乏兄弟姐妹的交流和支持可能是影响到初中生幸福感的重要因素。洪培琼(2012)同样发现独生子女的总体幸福感低于非独生子女，他认为可能的原因是独生子女在家庭中受到较多的呵护和迁就，使得他们的社会独立能力较弱，进入大学面临新的环境，表现出较差的适应性。陈雪和杨东(2015)的研究表明大学生独生子女和非独生子女的主观幸福感不存在显著差异。肖富群和风笑天(2010)认为随着年龄的增长，独生子女与非独生子女在各方面的差异都会逐渐缩小直至消失。 在人格方面也存在“出生顺序效应”。萨洛韦(Sulloway)在此方面做了大量的研究，证明长子更内向、羞涩、保守、更有责任心、遵守纪律，而次子则较为开朗、爱交际、反叛、更富想象力和创造力，也更加独立(萨洛韦，1999)。随后众多研究者也相继佐证了这一结论，既包括家庭间设计(Saroglou & Fiasse， 2003; 黄艳苹，李玲，2011)也包括家庭内设计的研究(Paulhus， Trapnell， & Chen， 1999; Beck， Burnet， & Vosper， 2006)。如果考虑到人格的内外向可以正向预测主观幸福感(李品品，2014；李洁，姚迪，刘晓芹，2015)，压力能够负向预测幸福感(胡夏娟，2009)，即外向的人和压力较小的人幸福感分数更高，那么上述研究与Fullerton等人的结论也是相符合的，也就是说内向的长子幸福感低于外向的次子。国外的研究者通常把独生子女归为长子，还有一些研究者将最小的孩子单独划分出来，称为末子，Saroglou和Fiasse (2003)认为末子相对于长子和次子更加温暖、宜人、外向。 萨洛韦(1999)解释长子与次子的人格差异主要来源于父母教养方式的不同。父母会赋予长子一部分教育弟妹的责任，这使得长子站到了父母的一方，成为规矩的守护者，而晚出生的孩子需要和哥哥或姐姐争夺家庭中的资源，并且受到父母和兄姐的束缚，这导致他们更加反叛，也更具有竞争能力。长子更加内向的原因还可能和家庭内部的互动模式有关，长子在家里和同辈的互动较少，而次子之间的互动比较多(Healey & Ellis， 2007)。 如果说导致人格差异的真正原因是父母的教养方式，那么随着时代的变迁，父母的教育方式也会相应产生变化，是否这种差异也会发生改变呢？答案是肯定的。Rohrer等人(2015)采用家庭内设计的方式进行研究，发现长子与次子在人格方面并不存在显著差异。那么可以说出生顺序与心理变量的关系并非一成不变的，它可能随着教育方式和家庭互动模式的改变而改变。换言之，对于“出生顺序效应”的研究可以帮助我们了解某一时代、某一地区的一些家庭教育和互动模式方面的文化特点，也有助于帮助父母和教育工作者改善教育方式和关系模式。 1.1. 研究意义 我国以往关于出生顺序的研究对象大多集中在青少年、大学生以及成年早期群体，随着年龄的增长，早期家庭教育的影响可能逐渐减小，这种“出生顺序效应是”否还存在，或者是否随着环境和生存方式的改变而发生了变化，这正是本研究所关心的问题。 本研究旨在通过探讨出生顺序与幸福感之间的关系，发现家庭结构、家庭互动模式和父母教养方式对个体幸福感的影响，进而在当前开放了两孩政策的新背景下为中国家庭作出是否要二胎的决定提供参考，也为家庭教育如何影响人的幸福感提供新的思路。 1.2. 研究假设 进入成年阶段之后，随着环境和生活方式的变化，幸福感的“出生顺序效应”也可能改变。在大城市中，步入社会的成年人逐渐脱离父母的经济支持，独自面对生活和工作带来的新挑战。独生子女在童年期、少年期有着独特的优势，享受父母和长辈更多的宠爱和更多的家庭资源，但是到了成年期，他们赡养老人的压力更大，并且缺少同胞手足的支持，在幸福感方面，独生子女可能会失去他们青少年时期的优势。非独生子女在早年的家庭中经历过同胞间的竞争，这为成年期参与社会竞争提供了一个准备，使他们可能更容易适应成年期新的挑战。长子和次子童年可能会协助过抚养人看管弟弟妹妹，所以他们在年纪较小的时候就有担负家庭责任的经验，为成年期参与社会工作打下了基础。因此我们假设在我国大城市的成年人当中，独生子女的幸福感不再高于非独生子女。此外，我们希望进一步验证长子和次子幸福感之间的关系，是否如Fullerton等人所发现，长子的幸福感显著低于次子，我们还将检验末子的幸福感与长子、次子、独生子女是否存在显著差异。
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user: 2. 研究对象和方法 2.1. 被试选取 通过网络广泛发放问卷，在合格的问卷中筛选出目前居住在一二线大城市，年龄介于18~70岁之间的成年被试共267人。所有被试在出生顺序、年龄段、婚姻状况中的分布情况见表1。 2.2. 出生顺序的划分 在家庭当中，长子是父母迎接的第一个孩子，父母会对他们倾注更多的关注和投入，也会对这个孩子寄予更大的期望，长子在家庭中也承担了部分教育弟妹的责任；次子出生时就要和前面的哥哥姐姐争 Table 1 Distribution of subjects’ gender， age group， marital status in different birth orde 排行 性别 年龄段 婚姻状况 男 女 18~20岁 21~30岁 31~40岁 41~50岁 51~60岁 61~70岁 在婚 不在婚 独生子女 53 61 24 49 39 2 0 0 78 36 长子 34 40 10 13 17 20 9 5 35 39 次子 19 17 3 2 12 8 6 5 18 18 末子 18 25 2 11 14 13 3 0 25 18 总计 124 143 39 75 82 43 18 10 156 111 表1. 不同出生顺序被试的性别、年龄段、婚姻状况分布 夺资源，他们也同时享有哥哥姐姐的陪伴；末子在很多家庭中更受宠爱，父母对他们的要求更低一些，控制更少一些，而且他们没有弟弟妹妹，不像长子和次子一样承担带弟妹的责任。中国的独生子女政策实行了三十余年，使得我国独生子女的数量较大。并且独生子女家庭与多子女家庭的家庭结构有着本质的区别，独生子女童年缺少同辈互动，成年后缺少同胞支持，考虑到这样一个特点，在本研究中，独生子女被视为一种特殊的出生顺序单独列出。也就是说，本研究的出生顺序共分为四种，即独生子女、长子、次子、末子。 2.3. 研究工具 本研究采用了《总体幸福感量表(中国版)》。《总体幸福感量表》(汪向东，王希林，马弘，1999)是由美国国立统计中心制定的一种定式型测查工具，由33个项目构成，总体幸福感得分越高，表示受试者主观幸福感越强。该量表分为6个分量表，可得出6个因子分，这6个分量表分别是：对健康的担心、精力、对生活的满足和兴趣、忧郁或愉快的心境、对情感和行为的控制以及松弛或紧张(焦虑)。总体幸福感指数与另一种幸福感测查的相关性为0.52。根据姚春生等人(1995)的资料，该量表的重测一致性为0.849 (p < 0.001)。量表中的6个因子分布在量表的前18题中，18题以后的项目主要指向精神疾病方面，段建华(1996)对该量表进行了修订。本研究采用总体幸福感量表前18个题目计分，满分为120分，全国常模得分男性为75分，女性为71分。
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user: 3. 结果 3.1. 不同排行的幸福感分数比较 267个被试的总体幸福感总分平均值为79.74，最大值118，最小值39。使用ANOVA进行分析，发现不同排行的被试在总体幸福感总分(F (3，263) = 2.766， p = 0.042， η p 2 = 0.031)、精力分(F (3，263) = 2.938， p = 0.034， η p 2 = 0.032)、松弛或紧张分数(F (3，263) = 3.055， p = 0.029， η p 2 = 0.034)上呈现显著差异。不同出生顺序被试的总体幸福感总分及因子分比较见表2。 LSD事后检验发现独生子女的幸福感总分显著低于长子(F (3，263) = 2.766， p = 0.008)，独生子女的精力因子分显著低于长子(F (3，263) = 2.938， p = 0.022)和次子(F (3，263) = 2.938， p = 0.013)，独生子女心情忧郁或愉快因子分显著低于次子(F (3，263) = 2.212， p = 0.025， ES = 0.091)，独生子女的松弛或紧张因子分显著低于长子(F (3，263) = 3.055， p = 0.028)和次子(F (3，263) = 3.055， p = 0.041)，末子的松弛或紧张因子分也显著低于长子(F (3，263) = 3.055， p = 0.036)和次子(F (3，263) = 3.055， p = 0.040)，其它分数之间不存在显著差异。 Table 2 Comparison between overall score of general well-being and scores of different factors for subjects’ in different birth order ( x ¯ ± s 独生子女 长子 次子 末子 F值 总体幸福感 77.31 ± 14.706 82.53 ± 12.641 82.03 ± 13.351 79.49 ± 8.884 2.766 对健康的担心 8.90 ± 2.957 9.50 ± 2.389 8.61 ± 2.686 8.91 ± 2.428 1.157 精力 17.48 ± 4.603 18.89 ± 3.640 19.44 ± 4.219 18.21 ± 3.321 2.938 对生活的满足和兴趣 6.60 ± 2.102 7.04 ± 1.962 6.64 ± 1.930 6.91 ± 1.360 0.911 心情忧郁或愉快 15.11 ± 3.841 15.97 ± 3.248 16.64 ± 3.331 16.09 ± 3.490 2.212 对情感和行为的控制 13.30 ± 2.368 13.50 ± 2.029 13.25 ± 2.196 13.86 ± 1.407 0.847 松弛或紧张 15.82 ± 4.481 17.16 ± 3.825 17.42 ± 4.519 15.51 ± 2.781 3.055 表2. 不同出生顺序被试的总体幸福感总分及各因子分的比较( x ¯ ± s ) 3.2. 女性被试不同排行的幸福感分数比较 女性被试共143名，不同排行的女性被试的幸福感总分及各因子分的比较见表3。 LSD事后检验发现独生子女的总体幸福感显著低于长子(F (3，139) = 4.798， p = 0.002， η p 2 = 0.094)和次子(F (3，139) = 4.798， p = 0.004， η p 2 = 0.094)，独生子女的精力因子分显著低于长子(F (3，139) = 6.897， p = 0.001， ES = 0.220)和次子(F (3，139) = 6.897， p = 0.000， ES = 0.220)，次子的精力分显著高于末子(F (3，139) = 6.897， p = 0.034， η p 2 = 0.130)，独生子女对生活的满足和兴趣显著低于长子(F (3，139) = 4.061， p = 0.007， η p 2 = 0.081)和次子(F (3，139) = 4.061， p = 0.006， η p 2 = 0.081)，独生子女的心情忧郁或愉快分数显著低于长子(F (3，139) = 4.858， p = 0.001， η p 2 = 0.095)和次子(F (3，139) = 4.858， p = 0.007， η p 2 = 0.095)，独生子女的松弛或紧张分数显著低于长子(F (3，139) = 2.920， p = 0.021， η p 2 = 0.059)和次子(F (3，139) = 2.920， p = 0.023， η p 2 = 0.059)，其它分数之间不存在显著差异。 将年龄段和婚姻状况作为协变量进行MANOVA分析，不同出生顺序被试的精力分数差异仍然显著(F (3，137) = 4.373， p = 0.006， η p 2 = 0.087)，但在幸福感总分和其它因子分上面的差异不再显著。 3.3. 男性被试不同排行的幸福感分数比较 男性被试共124名，不同排行的男性被试的幸福感总分及各因子分的比较见表4。 ANOVA分析显示不同排行的男性被试的幸福感总分及各因子分均无显著差异。LSD事后检验显示只有在对生活的满足和兴趣因子上，独生子女分数显著高于次子(F(3，120) = 1.725， p = 0.026， η p 2 = 0.041)，其余分数均不存在显著差异。
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user: 5. 结论 综上所述，本研究发现我国大城市成年女性的总体幸福感存在“出生顺序效应”，长子和次子的幸福感得分显著高于独生子女和末子，末子的幸福感得分略高于独生子女，但差异不显著。排除年龄和婚姻状况的影响后，不同出生顺序在精力因子分上的差异仍然显著。然而，不同出生顺序的成年男性的总体幸福感得分差异并不显著。 总体幸福感的“出生顺序效应”可能与教养方式、家庭结构、家庭角色、社会支持等因素有关。多子女家庭能够在童年期提供一个良性的同辈竞争与互动环境，在成年期提供更多的社会支持，有助于提升个体成年后的幸福感。长子和次子在童年期被赋予更多的责任与期待，使得他们获得更多的能力以更好地适应成年后的社会生活，因而促进了幸福感的提升。以往研究将独生子女归于长子，而当本研究把独生子女作为一个单独的出生顺序进行考察时，发现独生子女与长子的幸福感得分差异显著。 根据本研究的结果，可以推测多子女的家庭结构更有利于提升子女成年期的总体幸福感，同时，父母也可以有意识地调整教养子女的方式以削减这种“出生顺序效应”带来的影响。而在成年男性中，没有观察到总体幸福感的“出生顺序效应”，可能因为女性对人际关系与社会支持更加敏感，同时也可能涉及一些社会因素，如男性与女性面临的社会压力是不同的，男性的压力更多来源于经济社会地位方面，而女性压力更多来源于家庭，这里涉及的因素错综复杂，要探讨这一部分还需要收集更多的资料进行更深入的分析。
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user: 摘 要 网络浏览中用户行为作为隐式反馈信息蕴涵了兴趣和偏好，此信息可以用于个性化服务和推荐，降低人机交互过程中的认知负担。本文基于回归和SVD理论，提出了基于用户隐式反馈行为的情感偏好判别方法，包括粗粒度判别和细粒度判别。在用户行为维度的基础上，通过增加网页内容的类别维度，提高情感偏好粗粒度判别的准确性。同时研究用户-潜在因子，潜在因子-隐式行为矩阵的求取过程，得到用户细粒度的兴趣偏好判别模型。实验表明本文提出的方法对判别用户兴趣偏好信息是有效的。 关键词 :信息推荐，隐式反馈，偏好判别，网络浏览行为 Copyright © 2017 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 物联网创新应用的快速发展，推动人与人、人与物、物与物的全面互联，为全面感知物质世界、改变生活方式带来了契机 [ 1 ] 。在此互联的网络中，人机交互成为信息交换的桥梁。 用户在网络浏览时，获取大量信息，经过甄别筛选，逐步得到所需内容，此过程中人机交互特征显著。有效的人机交互方式是提高网络内容获取效率，提供个性化推荐的保障。为了更好地使用户关注于浏览内容，避免显式地收集用户偏好所带来的干扰，同时降低用户认知负担，研究网络浏览中的隐式人机交互(Implicit Human Computer Interaction， IHCI)理论与技术是个性化信息推荐的发展方向之一。
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user: 2. 相关工作 隐式人机交互研究逐渐得到了此领域研究者的广泛关注 [ 2 ] [ 3 ] 。自1996年Nicole Kaiyan提出了IHCI的概念开始，美、德、中、奥等国家的大学和研究所在此方向的理论和技术方面，进行了诸多探索 [ 4 ] 。Albrecht Schmidt将感知和推理作为隐式人机交互的基础，提出以上下文信息贯穿交互过程 [ 5 ] 。Andrew Wilson和Nuria Oliver则围绕隐式人机交互，基于机器视觉技术开发了实用系统 [ 6 ] 。陶霖密等人基于对用户行为的感知与理解，开发了自适应视觉系统，完成隐式人机交互过程 [ 7 ] 。田丰等也从Post-WIMP用户界面的角度，研究了隐式交互的特征 [ 8 ] 。 隐式人机交互研究也逐渐渗透到网络信息推荐领域，显式和隐式人机交互相互融合，以隐式地采集用户网络浏览行为，部分取代传统的显式地收集用户对网页内容的评分数据，进而提高网络信息获取效率。网络浏览中两种人机交互方式的特性如表1所示 [ 9 ] 。 在研究用户网络浏览行为隐式信息的基础上，还在探索挖掘其蕴含的情感偏好。Katja指出利用鼠标的点击数据，交叉比较法(interleaved comparison methods)可以挖掘出用户对不同推荐内容的情感偏好之间的微小差别，并且能够用于在线打分 [ 10 ] 。同时分析了三种现有的交叉比较法，发现他们估计情感偏好时既存在偏差，又对推荐内容之间的一些差别不敏感。为了解决这些问题，基于概率交叉过程，提出了一种新的方法，得到情感偏好的无偏估计器。Chang基于递归划分法和逻辑回归法将浏览行为按重要性进 Table 1 Features of EHCI & IHC 特性 隐式 显式 精确度 低 高 信息丰度 高 低 上下文相关性 相关 相关 情感偏好表现 正向 正向和负向 量测相关性 相对 绝对 表1. 显式/隐式交互的特性 行了区分，得到了一个预测模型，综合多种页面浏览行为和搜索结果提高了用户偏好内容的预测效果 [ 11 ] 。Byoungju则对不同用户的浏览行为进行了分类，如搜索、跳过、播放列表等，构建了更精确的初始评分矩阵，以便进行后续的协同过滤 [ 12 ] 。 针对不同的浏览行为，研究者还基于线性回归方程 y = ξ 0 + ξ 1 x 1 + ξ 2 x 2 + ⋯ + ξ n x n 建立用户兴趣度的计算方法。以用户浏览行为与兴趣度数据对进行回归拟合，从而得到用户兴趣度的线性回归模型，再根据 r 2 和 F 判断回归方程是否显著。目前的研究多集中于此种情况，其本质是对于所有商品来说，某种浏览行为的权重都是相同的。当商品的种类繁多，对于某些商品用户也许没有浏览过，或者对于被测试的用户来说，不可能将所有的商品都以显式反馈获得兴趣度，造成其时间压力，认知负担等。在此种情况下，由于从一部分商品得到的权重，去推导其余商品的权重时，会为其余商品的用户兴趣度计算精度带来影响，因此Duke研究了不同商品(或一类商品)具有不同的行为权重(或一类行为权重)的组合形式，首先通过研究分析了权重的可行域，发现权重的可行域很大，较难确定数值，因此转而研究对于其余商品的聚类上，将其余商品聚类到已知权重的商品类别中，进而用已知权重计算。尽管其兴趣度模型也是以线性方程表示的，但是该方法考虑了权重的更多细节，提高了情感偏好的判别效果。 一些研究工作已经在此领域展开，虽然研究还不多，但可能是未来的一个重要研究方向 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] 。本文将基于线性回归和奇异值分解方法，研究用户网络浏览行为中蕴涵的偏好信息，进而得到网络浏览隐式反馈行为到情感偏好信息的映射，进而获知用户不同粒度的情感偏好信息。
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user: 3. 情感偏好判别 在用户浏览网络的过程中，会产生大量的隐式反馈行为数据，如鼠标移动时间、点击次数、页面驻留时间、滚动次数、点击上翻页和下翻页键时间等，其中蕴含了用户对于内容的偏好信息。如能通过判别分析，得到用户情感偏好，对提高信息推荐效率有较大的帮助。 用户情感偏好信息是蕴含在用户的隐式反馈行为历史中的。基于隐式反馈行为，研究用户的情感偏好判别方法，是本文的主要研究内容，具体包括粗粒度用户情感偏好判别和细粒度用户情感偏好判别两种方法。本文在用户行为维度的基础上，增加网页内容的类别维度。对不同类别的网页内容，应用回归理论确定隐式反馈行为中的不同行为集权重，以便提高用户情感偏好计算的准确度，得到用户粗粒度的情感偏好。此外，应用奇异值分解等算法，较为准确和快速地得到用户因子向量和隐式行为因子向量，进而对具体物品做出细粒度的情感偏好估计。 粗粒度用户情感偏好是指用户感兴趣的网页内容偏好，是用户兴趣的宏观展现。由于粒度较大，无法精确反映用户感兴趣的具体网页内容，快速地确定用户偏好则是其特点之一，因此，本文中选择线性回归模型作为粗粒度用户情感偏好判别的计算模型。 现有的类似方法，对于不同的网页内容，行为权重取值相同，无法体现网页内容之间的差别。本文在用户行为维度的基础上，增加网页内容的类别维度。对不同类别的网页内容，隐式反馈行为中的行为集权重也有所不同，以便提高用户情感偏好计算的准确度，实现方法如图1所示。 基于前述的隐式反馈行为样本和用户评分信息，应用线性回归得到行为权重矩阵 W E I G H T c o n ∈ ℜ M G × N I ，其中， M G = | A | 为群体用户隐式反馈行为集的基数， N I 为情感推荐系统中推荐网页内容的类别数。则粗粒度的用户情感偏好为： I N T → C o n = A C T → ' × W E I G H T C o n (1) 细粒度用户情感偏好是指用户感兴趣的具体网页内容的偏好信息，是用户兴趣的微观展现。综合考虑情感偏好判别算法的精确性和复杂性，本文采用潜在因素模型(Latent Factor Models， LFM)中的奇异值分解(Singular Value Decomposition， SVD)算法。 在用户与情感推荐系统交互过程中，用户的隐式反馈行为序列被记录。随后分析此序列中有关群体用户隐式反馈行为集中包含的行为，并对被记录行为的相关属性进行量化，将量化值作为因子，则用户 u 的因子向量为 x u ∈ ℜ M G × 1 ，物品 i 的因子向量为 y i ∈ ℜ M G × 1 ，基于隐式反馈行为，用户 u 对物品 i 的情感偏好值为 p ^ u i = x u T y i 。根据前述隐式反馈行为效用的分析，可计算得到此情感偏好值对应的置信度为 c u i 。 c u i = ∑ 1 M G w i c i G (2) 其中， c i G 为用户各隐式反馈行为的置信度， w i 为其权重。 根据SVD算法，基于用户 u 对一些物品的已有情感偏好 p u i ，通过最小化代价函数，如式(3)所示，便可求得此用户 u 对其余未浏览物品 i 的用户因子向量 x u 和物品因子向量 y i ，进而通过 p ^ u i = x u T y i 计算出未浏览物品的情感偏好估计。当计算出用户 u 对所有物品的情感偏好值时，取最大的Top N个物品进行后续推荐。 min x ⋅ ， y ⋅ ∑ u ， i c u i ( p u i − x u T y i ) 2 + κ ( ∑ u ‖ x u ‖ 2 + ∑ i ‖ y i ‖ 2 ) (3) 此外，还可将上述两种不同粒度的用户情感偏好判别方法相结合，先计算得到粗粒度的用户情感偏好，即用户感兴趣的物品类别，再在该类别中，运用SVD方法，进而获得用户感兴趣的具体物品的偏好 图1. 隐式反馈情感偏好计算模型 信息。由于是在一类物品中搜索 x u 和 y i ，用户情感偏好的判别速度会有所提高。
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user: 4. 实验 在基于用户网络浏览行为的情感偏好判别过程中，本小节首先应用线性回归进行粗粒度用户情感偏好判别。随后，应用SVD方法进行细粒度用户情感偏好判别。 (1) 粗粒度用户情感偏好 基于前述的隐式反馈行为样本和用户评分信息，应用线性回归得到行为权重矩阵 W E I G H T c o n ∈ ℜ M G × N I ，其中， M G = 7 ，进而可通过(1)式判别用户对不同类别网页内容的偏好程度。图2反映了对于某一类网页，综合48名用户的网络浏览隐式行为数据，应用线性回归建立模型，当置信区间为95%时的拟合数据残差，其中有2个离群点。 在得到网络浏览隐式行为的线性回归模型后，将用户的网络浏览隐式行为数据作为测试样本，分别针对2类网页内容进行粗粒度用户情感偏好判别，结果如图3所示。 由图3可以看出，用户针对不同类别的网页内容，通过其网络浏览过程中的隐式行为，可以以较粗的粒度区分不同用户对网页内容的偏好。例如，基于第一类网页内容所建立的网络浏览隐式行为回归模型，通过用户的网络浏览隐式行为预测得到的评分，都在0~5分的合理区间内，而基于第二类网页内容所建立的网络浏览隐式行为回归模型，则有预测评分超出合理区间，进而可粗略判断用户对某类网页的兴趣偏好。 (2) 细粒度用户情感偏好 本文采用潜在因素模型(Latent Factor Models， LFM)中的奇异值分解(Singular Value Decomposition， SVD)算法。 潜在因素模型通过假设一个潜在因子空间，分别得到用户-潜在因子，潜在因子-隐式行为矩阵，然后通过矩阵相乘得到用户兴趣偏好细粒度判别模型。 本文建立用户-隐式行为矩阵，矩阵中的元素表示用户在进行某网页内容的浏览时，所做出隐式浏览行为的归一化信息。一般来说，此矩阵是一个非常稀疏的矩阵，因为我们不可能要求所有用户对于各网页内容采用所有的隐式行为。于是利用稀疏的矩阵，填充得到一个满矩阵就是我们的目的。本文应用奇异值分解SVD算法，通过稀疏矩阵中的已知值，分解得到两个矩阵，按需要进行约简后再相乘，填充稀 图2. 线性回归拟合数据残差 图3. 不同类别网页内容的粗粒度偏好判别可区分性 图4. 不同类别网页内容的粗粒度偏好判别可区分性 疏矩阵后可得到一个满的用户-隐式行为矩阵，即用户兴趣偏好细粒度判别模型。 随后，当新的用户浏览此类网页时，记录下其隐式浏览行为，并进行量化和归一化，通过与上述矩阵模型中的行向量进行相似性比较，本文中采用余弦相似度计算后，即可找出与新用户最相似的已知用户，可认为两者具有相似的情感偏好。 基于细粒度用户情感偏好模型，新用户的兴趣偏好判别效果如图4所示。 图4中“*”是新用户按照自己的兴趣偏好对不同网页进行显式打分的分值，“〇”表示通过新用户的网页浏览隐式行为预测的兴趣偏好分值，即与新用户相似性较高的已知用户的显式打分分值。从图4中可以看出，用户的实际兴趣偏好量化分值与预测分值较为接近，预测成功率较高，基本反映了用户对此类网页内容中各网页的偏好程度。
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user: 5. 结论 本文基于回归和SVD理论，提出了基于用户隐式反馈行为的情感偏好判别方法，包括粗粒度判别和细粒度判别。通过实验，验证了在用户行为维度的基础上，通过增加网页内容的类别维度，可以提高情感偏好粗粒度判别的准确性。同时基于所提出的用户细粒度兴趣偏好判别模型，对偏好判别也具有较高的成功率，可以反映用户对此类网页内容中各网页的偏好程度。
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user: 摘 要 近年来，随着科学技术的发展，扑翼飞行器的研究受到了领域更多人的重视。由于扑翼飞行器与固定翼和旋翼飞行器相比具有明显的优势，许多国家斥巨资对此项目进行了各项基础研究，大大加强了在此领域的研究力度。一致性编队控制作为扑翼飞行器的一个重要研究分支，受到了不同领域的学者们越来越多的关注。将扑翼飞行器看成一个智能体，则本文就着重对多智能体一致性编队控制系统做了如下一些工作：首先，介绍了研究该课题应具备的代数图论知识，并运用图论与矩阵分析描述了多智能体之间的拓扑结构，介绍了验证一致性稳定性的理论，以及一阶系统、带领导者的二阶系统的控制协议。其次，介绍了多智能体的一阶系统、二阶系统的模型以及领导者的概念，并分别给出了控制协议。其中，带领导者的二阶系统给出了两种不同情况的模型，分别为：仅有一位主领导者的二阶系统和多位领导者并行的二阶系统。最后，对于所给出的具有一位主领导者的多智能体二阶一致性编队控制系统，运用数学的方法，从理论上证明了模型的正确性，同时利用计算机模拟仿真的结果也验证了理论的正确性。 关键词 :扑翼飞行器，多智能体系统，编队，一致性，领导者 Copyright © 2017 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 因为微型扑翼飞行器(FMAV)在低空探测、认知搜救、突然袭击、城市作战等方面有着固定翼和旋翼无法比拟的优势，引起了各国研究人员的广泛关注和极大兴趣。目前较前沿的研究成果有：美国蜂鸟飞行机器人Nano hummingbird、麻省理工学院的Phoenix普以及哈佛Wood团队研发的一款飞行昆虫机器人以及德国Festo公司的SmartBird等 [ 1 ] [ 2 ] 。 近些年来，随着无人机编队控制的发展，人们对扑翼飞行器的研究又走向了一个新高度。其中，将扑翼飞行器看成是一个智能体，那么对智能体一致性编队控制系统的研究一直在开展中。关于多智能体一致性编队控制系统问题的研究起源于Reynolds等学者模拟鸟群飞行运动提出的Boid计算机模型。该模型提出了三条规则：分离(Separation)，聚合(Cohesion)和速度匹配(Alignment)，这也成为之后许多学者们研宄群集问题广泛使用的规则 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 。而真正开创性的工作是匈牙利物理学家Vicsek提出的模型 [ 7 ] 。 为了尽可能地发挥单个扑翼飞行器的作用，实现多个扑翼飞行器协同编队飞行的控制、决策和管理，从而提高扑翼飞行器完成任务的效率，拓宽使用范围，达到安全、高可靠性地执行各种任务的目的 [ 8 ] 。多智能体编队一致性飞行的概念应运而生，即将多架具有自主功能的智能体，按照一定的结构形式在三维空间中进行排列，使其在飞行过程中保持稳定的队形，并能根据外部情况和任务需求进行动态调整，以体现整个机群的协同一致性，并能完成飞行任务的规划和组织。
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user: 2. 基于多智能体的拓扑结构理论基础 多智能体系统一致性理论涉及众多领域中的问题，其中包括无人机编队的自主控制。但因为面对不同领域所设计的模型、所采用的一致性协议，都不一样，所以应该从最基本的理论根据实际情况构建所需的模型。 多智能体系统一致性理论的研究是以图论与矩阵论为基础发展而来的。用图论来描述多智能体之间的通信拓扑结构 [ 9 ] ，进而建立模型，再利用矩阵分析特征值和谱半径等指标，最后得出编队控制的稳定性分析，并取得一致性稳定判据。因此，我们先介绍代数图论的基本知识。 令图为 G = { V ， Ε ， Α } ，其中 V = { v 1 ， v 2 ， ⋯ ， v n } 是顶点集合，顶点 v i 表示第 i 个智能体， Ε ⊆ { ( v i ， v j ) : v i ， v j ∈ V ， i ≠ j } 是边的集合， ( v i ， v j ) 是一有向边，表示智能体 v i 的信息可以传递给智能体 v j ， v j 叫做 v i 的邻居，记 v i 的所有邻居组成的集合为 N i = { j ∈ V : ( v i ， v j ) ∈ E } 。 Α = [ a i j ] ( i ， j = 1 ， 2 ， ⋯ n ) 表示图 G 的邻接矩阵，反映点与边之间的关系，其中 a i j > 0 ⇔ ( i ， j ) ∈ Ε ， a i j = 0 ⇔ ( i ， j ) ∉ Ε ， a i i = 0 ， i ∈ V 。 令矩阵 D = diag { d i ， i ∈ V } ，其中 d i = ∑ j ∈ N i a i j ，为A的第 i 行元素之和，即节点 i 的出度。 矩阵 L = D − A 是图 G 的Laplace矩阵 L = [ l i j ] ( i ， j = 1 ， ⋯ ， n ) 定义为： l i j = { − a i j ， j ∈ N i ， ∑ j ∈ N i a i j ， j = i ， 0 ， 其 它 .
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user: 4. 仿真分析 4.1. 带一位主领导者的二阶多智能体系统仿真分析 网络拓扑结构如图所示。系统中 A 0 为主领导者，其余为智能体，该系统的Laplace矩阵可以写成对角阵，则该Laplace矩阵只有一个零特征值与其它具有负实部的非零特征值，那么该系统最后可以达到一致性。 其中，令 a i j = 1 ， b i = 1 ， γ = 1 ， x i ( 0 ) = 0.2 ( i − 1 ) ， v i ( 0 ) = 0.1 ( i − 1 ) ， i = 1 ， 2 ， 3 ， 4 ，则，显然有， x 1 ( 0 ) = 0 ， x 2 ( 0 ) = 0.2 ， x 3 ( 0 ) = 0.4 ， x 4 ( 0 ) = 0.6 ， v 1 ( 0 ) = 0 ， v 2 ( 0 ) = 0.1 ， v 3 ( 0 ) = 0.2 ， v 4 ( 0 ) = 0.3 。 仿真结果如下所示。 由图2可见，带有一个主领导者的二阶多智能体系统的位置、速度都随着主领导者的变化而变化，最终都收敛到一致。 4.2. 多位主领导者并行的二阶多智能体系统仿真分析 网络拓扑结构如图3所示。 其中， A 1 ， A 2 是并行的主领导者， A 3 ， A 4 为其余多智能体。由于每个领导者之间是并行的，互不影响，故该系统无法收敛到一致。由理论分析可知： − L 至少含有两个零特征值，那么 Γ 就至少含有四个零特征值，所有该系统是无法收敛到一致的，仿真结果如图4所示。 由图4可见： A 1 ， A 3 是收敛到一致的，因为 A 3 只受到主领导者 A 1 的影响，而 A 4 不仅直接受到主领导 图2. (a) 位置—时间仿真；(b) 速度—时间仿真 图3. 多位主领导者并行 图4. (a) 位置—时间仿真；(b) 速度—时间仿真 者 A 2 的影响，还通过 A 3 间接受到主领导者 A 1 的影响。其中，仿真过程中将主领导者 A 2 的速度设置为恒定的。可以得出，多个主领导者并行的二阶多智能体系统是无法收敛到一致的。 4.3. 总结 本文主要研究了一阶多智能体系统一致性问题，三种带领导者的二阶多智能体系统一致性问题。通过数学模型和设计控制协议，对一阶系统和三种带领导者的二阶系统进行描述，并用计算机对三种带领导者的二阶系统在对应的控制协议与拓扑结构下进行仿真分析，反映出了带有领导者的多智能体系统收敛一致性的情况，以及得出了影响系统一致性的因素，对于带领导者的二阶系统的编队情况做了较为详细的分类，深入地认识到领导者在多智能体系统中所占据的重要作用。 本文是在线性系统、同步信息交互和主领导者绝对影响次领导者与其它多智能体的理想情况下进行研究的，然而在实际中，速度往往是非线性的，信息交互是异步的，次领导者与普通多智能体成员会通过反馈影响主领导者。所以，在下一步的研究工作中，将致力于非线性、异步以及设计带有反馈的控制协议。
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user: 摘 要 为了探索造成大学生身体不良姿态的主要原因及运动干预处方。本文主要采用测量法与问卷调查法，对120名非体育专业大学生进行姿态测量，并对生活及运动习惯等进行问卷调查与分析。结果显示：(1) 非体育专业大学生的生活习惯、运动时间分配不合理，且缺乏身体姿态意识；(2) 非体育专业大学生明显缺乏健身意识及健身计划；(3) 被调查大学生的姿态问题较为突出，侧面观的问题比背面观更为严重，侧面观的各项指标显示头部的姿态不正确，圆肩的比例最高，骨盆的姿态不正确主要表现为骨盆前倾。结论：(1) 姿态不良是长期不良生活习惯性造成的体态问题，大多数的姿态问题主要由肌肉不平衡引起。(2) 非体育业大学生不良身体身体姿态中，圆肩、颈部前伸等问题表现的尤为普遍。(3) 针对大学生不良身体姿态问题，有必要进行针对性的运动处方研究。 关键词 :普通大学生，不良姿态，调查，运动，干预 Copyright © 2017 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. 问题的提出 在国外，早在上世纪30年代身体姿态已逐渐成为受关注的研究领域。1938年，迪利尔指出：“姿态(posture)既是人的身体姿势，又是精神状态的表现，国民的姿态标志着国家盛衰” [ 1 ] 。Alexande认为，从美学角度人体运动和姿态应该正确、健康。但这些习惯多数情况是在学校规范和养成的。无论是体育老师，还是校方的各项健康政策，都应尊重科学，鼓励和指导学生如何正确运动。 《身体意识进行时》(Body Awareness in Action)的作者Frank Pierce Jones教授指出，引起身体姿态退变的因素中，生活和学习方式最为重要 [ 2 ] 。调查发现，大学生群体由于缺乏锻炼、久坐以及不规律生活等方式往往会造成身体姿态的退行性改变，出现颈部前伸、圆肩、高低肩、凸腰、驼背、“O”型腿等不良姿态，不仅影响形体美观，而且会引起身体各系统和内脏器官的系列变化，对身心健康产生了较为严重的影响 [ 3 ] [ 4 ] 。 然而，姿态的改变具有隐蔽性和渐进性，常常会被学业负担繁重的大学生群体所忽视。一般性体育活动对长期发展而成的不良姿态并没有明显的改善作用。因此，部分大学生群体里，身体姿态不良现象较为普遍，这种局面如果得不到有效的干预，将长期困扰存在不良身体姿态的大学生。
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user: 2. 研究对象与方法 2.1. 研究对象 随机选取西安体育学院非体育专业大学生120名作为调查对象，其中男性大学生71名，占调查人数59%，女性大学生49名，占调查人数41%。 2.2. 研究方法 2.2.1. 问卷调查法 根据研究需要设计非体育专业大学生不良身体姿态及相关因素调查问卷。问卷主要涉及不良生活习惯、参加体育锻炼以及身体姿态相关知识等方面。问卷经专家效度检验满足研究标准，经“测–重测”检验后问卷信度达0.802。在西安体育学院非体育专业在校大学生120人中，现场发放问卷，现场讲解、填写及回收，回收率100%，有效率100%。 2.2.2. 测试法 依据《体育测量与评价》关于身体姿势测量与评价中身体姿态的评估方法(包括侧面观和背面)和运动医学中关于人体姿势检查方法对学生进行身体姿态的整体评估。在进行姿态评估时，要求受试者尽量少穿衣服，赤足，站在一根悬垂的线的旁边。侧面观时，受试者站立与悬垂线的后面，悬垂线位于身体的中间，以肩峰突为参考点 [ 5 ] 。 测量内容指标：静态侧面观(头、颈、肩胛骨、骨盆)和背面观(头、肩、脊柱、骨盆)。在对受试者姿态进行测量与评估时，主要选取了静态的上半身侧面观测的四个点和背面观测的四个点，分别是侧面观的头、颈椎、肩胛骨和骨盆背面观的头、肩、脊柱和骨盆。 2.2.3. 数理统计法 将受试者测试的有效数据录入计算机，数据输入Excel2013存储，建数据库并进行数理统计。
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user: 4. 结论与建议 (1) 姿态不良是长期的不良生活习惯性造成的体态问题。大多数的姿态问题都是功能性的，主要原因是肌肉不平衡引起的。 (2) 非体育业大学生不良身体身体姿态中，圆肩、颈部前伸、骨盆前倾等问题表现的尤为普遍。 (3) 功能性身体姿态练习等运动性处方有助于圆肩、颈部前伸等不良身体姿态的矫正。 (4) 建议大学体育中开设《功能性姿态矫正》选修课程，或者将功能性姿态练习训练内容纳入大学体育教学中，发挥预防和改善大学生不良身体姿态的目的。
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user: 课题 西安体育学院2016年院管课题《我院非体育大学生身体不良姿态调查与运动干预研究》，编号：2016YB002。
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user: 摘 要 伴随着区域经济一体化格局的逐步深化，区域与区域之间的经济交流更为密切，物流产业的发展直接催生不同地区之间一系列的商品交易，而湛江海田物流产业园区建设尚且处于一个逐步发展的传统阶段。我们应优化物流产业园的产业发展环境，引入现代信息技术实现资源与功能的集聚效应，实现海田物流产业园的转型升级，使之搭上“互联网+”的快车，让湛江海田物流产业园更加“智慧化”和“智能化”。本文研究使用面向对象编程的思想，通过UML建模结合功能思维导图，通过整合SSM三大框架，前后端分离开发，使用Spring、SpringMVC、MyBatis、Dubbo、SolrCloud、Redis、JSON等开发技术，完成了湛江海田在线商城的设计与实现。 关键词 :Spring，SpringMVC，MyBatis，在线商城 Copyright © 2017 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. 绪论 1.1. 课题的研究背景 湛江海田物流产业园是湛江市深入贯彻对赤坎的产业定位和实施“三产兴区”发展战略的创新举措，也是赤坎区发展第三产业和经济发展扩容提质的主要载体。 湛江海田物流产业园位于赤坎区东北部的海田片区，紧靠城市主干道，海、陆、空交通运输齐全、便利。目前，产业园内的商贸物流已具有相当规模，成为粤西最大的商贸物流聚集区，形成了建材、汽车、水产三大支柱产业等18个专业市场，拥有3700家各类大型商户，2015整个湛江海田物流产业园的年产值达110亿元人民币。经过充分的市场调研及与湛江市政府和海田物流产业园管委会的座谈，我们发现在当前“互联网+”概念的冲击下，湛江海田物流产业园的各类经营仍处于非常传统的商业运营，整个产业园综合管理效能不高，亟待产业的转型升级，尤其是要引入现代的互联网思维，实现线下向线上转型升级。 1.2. 研究目的及意义 伴随着区域经济一体化格局的逐步深化，区域与区域之间的经济交流更为密切，物流产业的发展直接催生不同地区之间一系列的商品交易，而我国当前很多的物流产业园区建设尚且处于一个逐步发展的传统阶段。物流业的布局及物流成本的高低，很大程度上制约着现代商贸企业的发展。因此，我们应优化物流产业园的产业发展环境，引入现代信息技术实现资源与功能的集聚效应，实现传统物流业的转型升级，使之搭上“互联网+”的快车，让物流发展更加“智慧化”和“智能化” [ 1 ] 。 本文的研究内容，使用面向对象编程的思想，通过UML建模 [ 2 ] 结合功能思维导图，基于SSM三大框架的整合思路 [ 3 ] 实现海田在线商城的设计与实现。