DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 3. 试验结果和分析 3.1. 氢化物种类 现有研究表明氢化锆有四种晶型，分别为δ相、γ相、ε相和ζ相，常见的是前三种 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。用EBSD使用不同的分辨率(扫描步长0.10~0.55 μm)对典型氢含量试样进行分析，只在锆基体中观察到了δ相氢化物而未观察到其它种类的氢化物，典型观测结果见图1。使用XRD技术能更宏观反映第二相的构成，但多年的实验经验反映出锆合金中氢化物的XRD信号弱，也不能定量或半定量判定不同氢化物的含量；由于能谱不能采集到H的信息，使用SEM不能辨别氢化物种类；TEM下虽然能够通过衍射斑标定氢化物种类，但关注的区域过小，很难定量或定性判定不同氢化物的相对多少。使用EBSD技术既能定性判定氢化物的种类，又能通过选择观测区域大小定量判定各种氢化物的相对含量。通过对EBSD观测结果的分析，可以认为高压釜渗氢后管材中的氢化物为δ相，这与通常的认知一致。 图1. 典型EBSD图(扫描步长0.10 μm) 3.2. 典型观测面金相评价 图2给出了典型氢含量试样纵截面和横截面典型观测倍数下的氢化物金相。随着氢含量增加，横截面内氢化物逐渐增多并连接在一起，但纵截面内仍有大量独立细小的氢化物存在。这与氢化物惯析面和管材的基面织构有关 [ 2 ]。从氢化物的衬度来看，在金相分析过程中难以区分细小的氢化物和制样过程中残留的腐蚀产物。因此，纵截面不适合用于统计氢化物面积分数。 图2. 典型氢含量试样横截面和纵截面氢化物金相 3.3. 金相观测倍数对测定结果的影响 用图形分析软件测量横截面金相中氢化物的面积分数时涉及到拍摄倍数的选取。为评价观测倍数对测定结果的影响，选取典型氢含量的试样在不同倍数下统计并计算横截面内氢化物的面积分数。本实验中，所有照片像素为1360 × 1024。图3给出了相关结果。从图中可以看出，金相观测倍数不同，测定的氢化物面积分数可能会有较大的差异。大致可以看出，更高倍数下面积分数更低；高氢含量下，观测倍数差异导致的测定结果差异更大。从现有的测定结果来看，在几个放大倍数下，放大倍数为200倍时(此时金相照片的宽度接近壁厚)不同照片的测定结果差异较小，因此后续用此倍数下的金相照片进行氢含量的理论计算。 3.4. 理论氢含量计算 从图3来看，在三个放大倍数下200倍下统计的氢化物面积分数平均值最小，但是将200倍下面积分数等同于体积分数基于公式(1)计算获得的氢含量比化学分析法获得的数值高一个数量级，相关结果如表1所示。进一步与沿用的标准图谱相比，计算确定的氢含量明显不可信。 图3. 典型氢含量下不同倍数下测得的氢化物面积分数 从表1中的具体数值来看，化学分析法与计算这两种方法确定的氢含量之间不是简单的线性关系。因为氢化物存在择优分布，所以典型的观测面(横截面和纵截面)内其形态分布存在很大不同。正如图2反映出，横截面内的面积分数高于纵截面，简单地用横截面内面积分数作为体积分数会导致计算值比实际值高。 Table 1 Hydrogen contents of typical samples measured with two different method 化学分析法测得的氢含量 金相倍数和序号 氢化物面积分数 计算获得的氢含量 58 ppm 200X-1 0.015 233 ppm 200X-2 0.015 228 ppm 200X-3 0.016 241 ppm 200X-4 0.013 205 ppm 200X-5 0.015 232 ppm 440 ppm 200X-1 0.086 1313 ppm 200X-2 0.090 1378 ppm 200X-3 0.084 1284 ppm 200X-4 0.092 1412 ppm 200X-5 0.076 1158 ppm 表1. 用两种方法确定的典型试样氢含量 3.5. 图谱法优化 选取典型氢含量的试样在200倍下统计横截面内氢化物面积分数，将统计获得的面积分数平均值与化学分析法对应的理论氢化物体积分数作图，见图4。由图可知当横截面内氢化物面积分数高于0.04后，理论氢化物体积分数与面积分数呈指数关系。横截面内氢化物面积分数为0.04时，化学分析法对应的氢含量在200 ppm附近。 将横截面氢化物面积分数平均值大于0.04的试样的相关统计数值与氢化物理论体积分数作图拟合得到指数关系式为： F V = 0.00057 × exp ( F A / 0.03357 ) + 0.01007 (2) 式中， F V 为氢化物理论体积分数， F A 为横截面内氢化物面积分数。 图4. 典型氢含量下氢化物面积分数平均值与化学分析法对应的氢化物体积分数的散点图 拟合结果见图5所示，拟合曲线具有很高的置信度。通过测定横截面内氢化物面积分数，通过公式(2)和公式(1)便能使用图谱法计算得到高氢含量锆管的氢含量。 图5. 高氢含量下横截面氢化物面积分数与化学法对应的氢化物体积分数的拟合曲线 锆材的生产制造工艺是相对稳定的。成分和工艺的微调并不影响图谱法的使用。在数年甚至数十年的生产过程中，至始至终存在对氢含量分析的需求。例如，在包壳管的技术条件中，氢化物取向因子是一项检测要求 [ 5 ]。渗氢后的锆合金管材试样拍摄氢化物金相后，通常按照标准ASTM 611，将管壁分为内中外三层分别测定氢化物取向因子再取平均值。渗氢量会影响氢化物取向因子的测定。渗氢量过低，氢化物过少，不利于进行统计；渗氢量过高，氢化物过度长大，内外层氢化物取向因子的固有差异已被掩盖，不能准确反映氢化物取向分布 [ 6 ]。因此，需要选取合适氢含量的试样测定氢化物取向因子。通过测定横截面内氢化物面积分数，利用本实验优化的图谱法，便能简便快速地确定氢含量。 必须提到的是，使用图谱法确定氢含量还需注意如下三点问题。首先，建立公式(2)的基础是通过化学分析法测定试样的氢含量。这要求对不同氢含量的试样多次检测分析。从长远来讲，这些检测分析是值得的。在典型倍数下拍摄不同氢含量试样的氢化物金相，结合化学分析法确定的氢含量，不仅可以得到公式(2)，而且这些氢化物金相本身也可以作为标准图谱，用来进行金相对比确定新的渗氢试样的大致氢含量。其次，目前不同生产检测单位使用化学分析法测定的高氢含量试样的氢含量可能会有较大的差异。这与仪器和实验操作等因素有关。因此，只能就特定的单位评价化学分析法的准确度，包括检测方法的稳定性和可重现性等。最后，统计氢化物面积分数时须注意金相观察倍数和照片大小的影响。正如在章节3.3中提到，金相观测倍数不同可能会影响测定的氢化物面积分数。锆基体在金相照片中的占比越大，统计的基体区域面积越小，越不具备代表性；占比越小，统计的基体区域面积越大，分析测量过程中细小的氢化物容易被忽略，导致统计结果偏小。这两方面均会对统计结果造成影响。因此，在使用图谱法建立如公式(2)的换算公式时，须统一金相照片尺寸并研究确定最佳统计倍数。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 利用高压釜渗氢Zr-4管材对图谱法确定试样的高氢含量(大于200 ppm)进行了研究，得到的主要结论为： 1) 高压釜渗氢后管材中的氢化物为δ相。 2) 渗氢管材纵截面不适合统计氢化物面积分数。 3) 金相观测倍数可能会影响横截面内测定的氢化物面积分数。 4) 用横截面内氢化物面积分数作为体积分数计算确定的氢含量比实际值高。放大倍数为200倍时(此时金相照片的宽度接近壁厚)，照片像素为1360 × 1024，可用横截面内氢化物面积分数 F A 换算获得氢化物体积分数 F V 进行高氢含量的理论计算。换算公式为 F V = 0.00057 × exp ( F A / 0.03357 ) + 0.01007 。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 在讨论一元线性回归模型的时候，我们可以看出，对数据进行中心化处理后，推导计算过程会简化许多。由此想到，对于多元线性回归模型，能否也对数据进行中心化处理，或者进一步的标准化处理，以期简化计算？实际上，经过中心化和标准化处理，可得到均值为0，标准差为1的数据，从而在进行多元线性回归拟合时消除了因量纲不同或数值差异较大而引起的误差。
system: [SYSTEM]

user: 1. 实验方法与步骤 首先在一元线性模型的基础上，推导多元线性模型相关系数的求解公式；之后利用产生的随机数分别按不做处理、做中心化处理、做标准化处理计算相应的未知参数；最后通过比较计算得到的未知参数，分析中心化和标准化处理的好处。
system: [SYSTEM]

user: 3. 实验结论 对一元线性回归模型，由以上的数据模拟可看出，不做处理，做中心化处理和做标准化处理均没有改变 R 2 ， F 的值；未代回原始数据之前，和不做处理相比，中心化处理后的线性回归方程少了常数项，相当于是做了坐标轴的平移，标准化处理后的线性回归方程不仅少了常数项，系数也发生了改变，相当于改变了坐标的分度值；但代回原始数据之后，三个线性方程相同。 对多元线性回归，可以看出，做了中心化处理之后，得到的方程不含常数项，其他系数和 R 2 ， F 值均相同，且代回原始数据之后得到和不做处理相同的回归方程；做了标准化处理后，各系数的值均有不同程度的变化，由于有随机数的参与，此时无法准确比较，但观察数据，不做任何处理时计算出来的结果会由于值的大小，比如第一行数据和第二行数据相差近100倍，产生的相应的估计有较大的差距。但透过数据的变化情况，两个因素对响应变量的影响又很接近，这也就告诉我们，在比较影响时不能直接比较，需要做标准化处理。 总之，数据的中心化处理相当于将坐标轴的原点移至样本中心，数据的标准化处理相当于是将不同指标化为同一尺度标准和数量级，方便比较。 特别地，在用多元线性回归方程描述某种经济现象时，由于自变量所用的单位大都不同，数据的大小差异也往往很大，这就不利于放在同一标准上进行比较。将样本数据作标准化处理后就消除了量纲不同和数量级的差异所带来的影响。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 加法器作为重要的算术模块，在决定运算速度和功耗方面起着关键作用。对运算速度和效率的需求以及一些应用的容错特性促进了近似加法器的发展。传统加法器一般采用精确加法运算，电路面积、功耗均较大。近年出现了一种新兴的电路设计方法——近似加法计算，通过简化电路适当降低计算精度，最终实现面积、功耗、延时与精度的折中。本文比较了目前国内外主流的近似加法器设计，并在误差和电路特性方面进行了比较评估。仿真结果表明，LOA由于完全利用逻辑或门进行低位运算，面积最小，功耗也最小，但未考虑精度的问题，错误率最高；ETAII和ACA面积比LOA稍大，功耗也相应增加，并且设计时考虑了精度，使得错误率降低；ACA在延时方面优势最突出；SCSA配置了窗口加法器，面积与功耗更大，这也使其精度得到了更大的提升。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 虽然在计算领域一直存在计算误差，但多媒体、无线通信、识别和数据挖掘等应用程序可以允许一些误差的发生 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。由于人类感知的局限性，这些错误在图像、音频和视频处理等应用程序中并没有明显的区别 [ 4 ]。在数字信号处理系统中，来自外界的输入都是带有噪声的，因此计算结果的精度有限制。许多应用程序都是基于统计计算或概率计算的，如分类和识别算法 [ 5 ]。由于这些应用程序的性质，计算中的微小错误不会导致显著的性能下降 [ 6 ]。因此，近似计算适用于许多能够允许一定精度损失 [ 7 ] [ 8 ]。 随着CMOS的物理尺寸缩小到几十纳米，提高电路性能和提高功率已经越来越困难 [ 9 ]。近似计算被提倡作为一种节省面积和功耗的新方法，并在精度的有限损失下提高性能 [ 10 ] [ 11 ]。虽然有计算误差，但诸如多媒体(图像、音频和视频)处理、无线通信、识别和数据挖掘等应用程序对某些误差是可以接受的 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]。由于这些应用程序的统计概率性质，计算中的微小误差不会导致性能明显下降。近似计算作为一种以合理的速度和功耗实现复杂计算的潜在技术，从电路到编程语言都得到了积极的探索 [ 16 ] [ 17 ]。在电路设计中，加法器和乘数器一直是一个焦点，因为它们在决定许多计算密集型应用的性能和功耗方面发挥着关键作用 [ 18 ]。过去对近似计算的研究已经从电路设计扩展到编程语言。Kelly等的研究中，提出了一种近似平方电路，这是一种新的逻辑合成方法，以减少给定误差率阈值下合成电路的面积 [ 19 ]。在Chippa等人的研究中，提出了一种提出了一种可扩展的设计方法来实现高效硬件，用于容错应用 [ 20 ]。还有学者提出了基于笛卡尔遗传规划的近似数字电路设计的自动设计过程 [ 21 ] [ 22 ]。Sampson等开发了EnerJ语言，这是对Java的一个扩展，此语言支持用于低功耗计算的近似数据类型 [ 23 ]。目前各种计算和内存架构已被提出，用于支持近似计算应用程序 [ 24 ] [ 25 ]。近年来，一些学者采用蒙特卡罗模拟来获取数据以进行分析，使用误差率(ER)、误差距离(ED)和平均误差来评估近似设计的误差特征，提出了评价近似加法器的设计指标和分析方法 [ 26 ]。具体为评价与硬件相关的数据，包括关键路径延迟、电路面积和功耗，以及包括功率延迟产品(PDP)和区域延迟产品(ADP)在内的复合指标，来评估这些设计的电路特性。 本文对精确加法器和几种近似加法器的逻辑设计、电路原理等进行了比较和评估。近似计算在多媒体处理、模式识别、机器学习和数据挖掘等应用中对误差的可容错性有很大区别，本文对近似计算的巨大的能效和性能改进的潜力进行说明和比较，为更好地在不同场景使用近似加法器提供参考。
system: [SYSTEM]

user: 2. 精确加法器介绍 一位二进制全加器(Full Adder， FA)是加法器的基本组成单元，能将本位的两个二进制数和邻低位来的进位数进行相加 [ 27 ]。假设A，B分别为两个多位二进制数，A i 与B i 分别表示两个数的其中某一位，他们作为FA的两输入，C i −1 表示前一位的进位，S i 表示本位和，C i 表示进位输出。那么FA的输出可用下列公式计算： S i = A i ⊕ B i ⊕ C i − 1 (1) C i = ( A i ⊕ B i ) C i − 1 + A i B i (2) 如果用G i 和P i 表示每一位的进位产生信号和进位传递信号，他们可用式表示： G i = A ⋅ B (3) P i = A + B (4) 这样，S i 和C i 可由G i 和P i 表示： S i = P i ⊕ C i − 1 (5) C o ， i = G i + P i ⋅ C i − 1 (6) 由二进制全加器FA可以构成精确加法器。通常有两种形式：串行进位加法(Ripple Carry Adder， RCA)和超前进位加法(Carry Look-ahead Adder， CLA)。串行进位加法RCA的原理是：通过将N个FA串联来进行N位的加法运算。低位的进位输出CO依次加到相邻高位的进位输入端CI。假设N = 4，则四位RCA电路结构如图1所示： 图1. RCA电路结构 从图1中可看出，RCA的特点是电路简单，但由于高位必须等到低位运算完成才能进行，电路产生的延时很大，运算速度较慢。超前进位加法CLA的原理是：提前计算每一位的进位输出。将由式(5)、(6)得到的每一位的进位输出带入下一位的进位表达式里并以此类推，可迭代出每一位的进位输出，只与第一位的进位信号和各个加数相关，以此消除对前一级进位信号的依赖，减小电路的最大延时，提高运算速度。一个四位超前进位加法器的原理如图2所示： 图2. 超前进位加法器原理图 由图2可看出，由于高位的进位信号产生跟前面各位的加数都相关，CLA的面积会很大，位数达到一定值以后，CLA的面积会增加到严重影响运算性能的程度。为提高加法器性能，获得速度与面积的平衡，可采用近似计算的方法来设计新型加法器。近似计算是一种新兴的电路设计方法，其计算结果是带有误差的近似值，这是通过牺牲一定精度但不影响总体结果的方式。电路结构简化，从而提高电路性能，降低电路功耗，节约电路面积。
system: [SYSTEM]

user: 3. 不同近似加法器比较 3.1. 低位或门加法器LOA (Low-Part-OR Adder， LOA) 这种加法器利用或门来计算低位和，得到的是近似值。同时利用精确加法器来计算高位和。为提高计算精度，低位最高两位通过与门产生进位信号并传递给高位精确部分 [ 28 ]。由于这种方法低位计算结果为近似值，得到的结果错误率很高。并且低位的位宽越大，错误率越高。假设两个输入信号IN1和IN2位宽均为n，高位位宽h，低位位宽l，输出为OUT，那么LOA电路结构如图3所示： 图3. LOA电路结构图 LOA的关键路径为图中的C in 进位，记为O，其值为 log ( n − l ) 。 3.2. 容错加法器(Error-Tolerant Adder， ETA) 这种加法器同样是高位精确计算，低位近似处理。最初的ETA是利用修改后的逻辑异或门来计算低位和，用精确加法器计算高位和。这种算法同样错误率较高。后来人们提出改进方法，利用分块的思想，将整个电路结构分成若干个子加法器模块，这样可以将整条进位传输路径截断成较短路径，减少电路的延时与动态功耗。改进的ETAII由进位发生器、加数和发生器组成，低位的进位发生器产生的进位信号传递到相邻高位的加数和发生器。ETAII的结构原理图如图4所示。 图4. ETAII电路结构图 由图4可看出，ETAII电路内部存在进位预测，比单纯的分模块计算加数和更加准确，但同时电路也比较复杂，并且由于进位路径较长，延迟较大。它的延迟O = log(2k)，其中k为每个子加法器的位宽。 3.3. 精度可配置加法器(Accuracy Configurable Adder， ACA) 这种加法器可以通过改变电路结构来配置精度，因此可以实现精度与性能和功耗之间的平衡 [ 29 ]。以 16位加法为例，ACA的结构示意图如图5所示： 图5. ACA电路图 根据图5，在16位ACA中，由三个8位子加法器模块分别产生部分求和的结果。子模块内部高四位计算结果，低四位计算进位输出。引入中间加法器(AM + BM)以提高精度，若没有中间加法器，当第八位进位为1时计算会出现错误。对于随机输入模式，错误率为50.1%，而引入中间加法器后，随机输入模式的计算错误率降低到5.5%。将ACA扩展至更一般的情况，当输入数据位宽为N，子模块位宽为2k时，ACA的实现框图如图6所示。 根据图6，k值增大时，电路延时增大，ACA的精度提高。而k值减小时，电路延时也随之减小，但ACA的计算错误率会上升。它的延迟O = log(2k)，k为每个子加法器的位宽。 图6. ACA结构图 3.4. 进位预测选择加法器(Speculative Carry Select Addition， SCSA) SCSA将加法器分为多个子模块，每个子模块通过配置窗口加法器来进行结果的预测以及进位的选择 [ 30 ]。窗口加法器首先通过两个子加法器提前计算进位分别为“1”和“0”时的结果，然后根据上一级的进位输出进行选择。SCSA的窗口加法器电路结构如图7所示： 图7. 进位预测选择加法器电路结构图 窗口加法器的配置提升了SCSA的计算正确率，但电路面积和功耗的开销也以此而增大。它的路径延迟由两部分组成，一部分是子加法器的延迟O = log(k)，另一部分是由数据选择器产生的延迟。 3.5. 进位跳跃加法器(Carry-Skip Adder， CSA) CSA也利用了模块化的思想，通过子模块来产生进位与部分和 [ 31 ]。此外，CSA利用了一种进位跳跃机制，其原理图如图8所示。 根据图8，CSA的进位跳跃机制具体为：在计算第(i + 1)个子模块的进位输入信号时，如果第(i)个子模块的进位传递信号为“1”，那么将第(i − 1)个子模块的进位输出作为该进位输入的结果，否则将第(i)个子模块的进位输出作为该进位输入的结果。该近似加法器与SCSA相似，通过配置额外的结构降低错误率，减少延时，但电路面积与功耗也因此而增加。它的关键路径延迟O = log(2k)。
system: [SYSTEM]

user: 4. 不同近似加法器评估比较 为评估电路性能，将所提出的近似加法器用Verilog HDL语言实现，并利用28纳米的标准单元库在Design Compiler下进行了电路综合。对所有设计都采用相同的工艺、电压和温度，采用相同的优化选项。为了比较速度和功率，对不同约束条件下的近似加法电路进行了综合。各加法器的长度均为16位。 图8. CSA原理图 对于LOA，低位和高位位宽均为8位(n = I = 8)。对于ETAII，子模块位宽为4 (即k = 4)；对于ACA，采用8位子加法器，使其电路内部等价模块宽度为4位；对于CSA，同样采用位宽为4的子模块。另外，所有提出的近似加法器均采用相同的4位精确加法器作为加数和产生器，用4位超前进位模块作为进位发生器。Jiang比较了超前进位加法器和5种近似加法器的5项指标，即面积、延迟、功耗、错误率、最大相对误差 [ 32 ]。比较结果如表1所示。 Table 1 Comparison of various types of approximate adders from reference [32 加法器类型 面积(μm 2 ) 延迟(ns) 功耗(μW) 错误率(%) 平均相对误差距(10 −3 ) CLA 84.2 0.57 105.4 0 0 LOA 53.2 0.39 66.9 89.99 1.0 ETAII 71.6 0.55 80.6 5.85/16.94 2.6 ACA 73.8 0.25 118.4 16.66/16.34 18.9 SCSA 109.2 0.32 134.5 5.85 2.6 CSA 142.5 0.39 97.8 0.18/0.91 0.15 表1. 各类型近似加法器的指标比较，引自文献 [ 32 ] 注：错误率指产生错误结果的概率。平均相对误差距离指相对误差距离的平均值。相对误差距离计算公式RED = ( M ′ − M ) / M ，其中 M ′ 为近似加法器的计算结果，M为精确计算结果。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论与讨论 CLA是精确加法器，所以计算结果没有错误。LOA由于完全利用逻辑或门进行低位运算，面积最小，功耗也最小，这跟它模块最少是相对应的。但由于其结构简单，未考虑精度的问题，它的错误率最高，即精度是最低的，但它的平均相对误差距离却很小。看似非常矛盾，其实是由于其高位部分是完全准确的，而近似的低位部分从结果看重要性比高位小而造成。ETAII和ACA面积比LOA稍大，功耗也相应增加。同时由于这两种设计考虑了精度，使得错误率大大降低。ACA在延时方面优势最突出，因为其进位路径短，且相对于ETAII来说进位链更少。SCSA配置了窗口加法器，面积与功耗更大，这也使其精度得到了更大的提升。CSA配置了额外的进位模块，面积是这几种加法器里面最大的，甚至超过CLA。同时精度也是最高的，已经非常接近精确加法器。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 考虑三种水灰比(0.28， 0.30， 0.32)，四种再生细骨料置换率(0、30%、60%、100%)和四种浸泡时间(0， 2 h， 10 h， 24 h)，试验研究了再生细骨料对砂浆流动性、抗弯性能和水化特征的影响。试验结果显示：采用再生细骨料替代河砂会降低砂浆的流动性；砂浆抗压强度随再生细骨料置换率增加而减小，随水灰比的减小而小幅增加；浸泡时间对抗压强度的影响不显著；再生细骨料置换率和水灰比对砂浆抗折强度的影响可忽略。另外，电子扫描图像试验结果显示再生细骨料的使用利于促进砂浆中的水化反应。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 工程建设过程中伴随产生大量的建筑垃圾。据测算，近几年我国城市建筑垃圾年产生量超过20亿吨，是生活垃圾产生量的10倍左右，约占城市固体废物总量的30%~40%，建筑垃圾问题已成为制约城市发展的重要因素 [ 1 ] [ 2 ]。然而，目前我国建筑垃圾总体资源化率尚不足10%，与发达国家平均80%以上的利用率相比，存在很大差距，亟待重点关注和发展。 再生混凝土骨料是提高建筑垃圾资源化利用率的有效途径，国内外学者对此开展了大量的研究 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]。研究表明，再生骨料混凝土的强度受多个因素的影响，包括再生骨料置换率、再生骨料类型、含水率、水灰比等，使用不当可导致再生骨料混凝土强度降低40% [ 7 ]。另外，与天然骨料相比，再生混凝土骨料通常具有更高的吸水性，这对混凝土的性能，特别是和易性有显著的影响 [ 4 ] [ 6 ]。Poon等 [ 8 ] 发现再生骨料越干燥，其制备的混凝土的坍落度越大和坍落度损失越快。 当前关于再生骨料混凝土的研究多集中于使用再生粗骨料代替传统骨料。关于再生细骨料对混凝土性能影响的研究相对较少 [ 4 ]。有研究发现使用再生细骨料替代天然砂会对混凝土性能产生负面影响，如降低强度、增加收缩性、降低施工和易性 [ 9 ]。同时，也有研究表明再生细骨料能够用于制备性能可靠的混凝土，如Hu等 [ 10 ] 采用再生细骨料替代部分细骨料，制备了强度及干缩性能优异的自密实混凝土。 针对上述问题，本文通过试验研究了再生细骨料置换率和饱和度对砂浆流动性、抗压强度、抗弯强度和内部相对湿度等性能或指标的影响水平和规律。
system: [SYSTEM]

user: 2. 实验方案 2.1. 原材料 采用28天抗压强度42.5 MPa普通硅酸盐水泥(产地：济南)，其主要化学成分见表1；减水剂采用巴斯夫中国有限公司生成的RHEOPLUS 326型号；水采用自来水。 本研究采用两种细骨料：本地河砂和废旧混凝土粉碎后再生的细骨料，其基本性质及分级见表2和表3。为了降低级配的影响，对回收的细骨料进行筛分和拌和以得到与河砂相同的级配。 Table 1 Concrete composite 成分 CaO SiO 2 Al 2 O 3 MgO K 2 O SO 3 Na 2 O 2 含量(%) 75.4 21.9 1.3 1.3 2.7 2.0 0.07 表1. 水泥化学成分 Table 2 Fine aggregate propertie 细骨料 吸水率(%) 表观密度(g/cm 3 ) 细度模量 河砂 1.1 2.7 3.0 RFA 7.0 2.6 表2. 细骨料性能 Table 3 Particle distribution of fine aggregat 骨料粒径(mm) 河砂(%) 再生骨料(%) >4.75 0 0 2.36 10 10 1.18 26 26 0.6 32 32 0.3 18 18 0.15 14 14 0.075 0 0 表3. 细骨料级配 2.2. 实验设计 试验中采用了两种砂(河砂和再生细骨料)，三种水灰比(0.28、0.30和0.32)，四种置换率(0、30%、60%和100%)，四种浸泡时间(0、2、10、24 h)，合计制备并测试了18组再生砂浆试样。 2.3. 测试方法 细骨料吸水性测试：称重后将干燥的试样放入装满水至刻度线的容量瓶中，分别在0.25、0.5、2、10和24 h后加水，使水位保持在刻度处。根据加水量计算吸水量。 解吸特性测试：首先将骨料浸泡在水中24 h；然后将饱和但表面无水状态(saturated surface dry condition)下的骨料放入不同相对湿度的密封容器中；分别在12、24、36、48、60、72、108、144 h称重；用不同的溶液(如K 2 SO 4 溶液)保持容器内的相对湿度不变。 采用日产SU-70电子扫描显微镜(SEM)研究其微观结构。再生砂浆的流动性、抗压强度和抗弯强度试验依据中国标准试验方法进行。
system: [SYSTEM]

user: 3. 结果和讨论 3.1. 细骨料的吸水和解吸特性 图1为吸水率随时间的变化规律。可见所测试的两种细骨料(河砂和再生细骨料)在前3~5 h快速吸水，之后总吸水量趋于稳定，表明细骨料吸水已达到饱和状态。在浸泡时间相同时，河砂和再生细集料的吸水率各约为1%和7%，表明再生细骨料含有高的开口孔隙率。 图1. 细骨料的吸水性能 如图2所示，当环境相对湿度(RH)较低时，再生细骨料中吸收的水会释放出来。水分释放速率随相对湿度的减小而增加。140 h以后，相对湿度为97.6%、85.1%、75.5%和59.1%情况下的水分释放量分别为1.3%、3.3%、3.8%和4.3%。因此，再生细骨料适合作为内养护材料，达到降低混凝土早期收缩的效果。 与天然河沙相比，再生细骨料具有较高的棱角性和较大的表面粗糙度。因此采用再生细骨料替代天然石通常会导致砂浆在水灰比不变的情况下流动度降低。图3显示，当再生细骨料置换率由0%增加到100%时，再生砂浆的流动度由141.5 mm减小到126 mm。细骨料再生率为60%和100%时，砂浆的流动度基本相同。 图2. 再生骨料的吸水性能 3.2. 强度 图4(a)显示再生砂浆的抗压强度随着再生骨料置换率的增加而降低，28天后再生砂浆试件的抗压强度基本保持不变，当置换率为100%时，砂浆试件抗压强度损失约20%。再生骨料强度低是导致上述现象的主要原因。从图4(b)可以看出，试件浸泡时间对强度发展也有影响。随着时间的增加，28天和56天后抗压强度随浸泡时间先增大后减小；砂浆7天抗压强度随着浸泡时间逐渐降低，这是因为砂浆试件水化程度低内部含有更多连通性孔隙，水分更易渗入造成抗压强度降低。图5显示再生砂浆抗压强度随着水灰比的增加而降低，但不同水灰比的28天和56天强度基本相同。 图3. 置换率对流动度的影响 图4. 再生砂浆抗折强度 图5. 水灰比对再生砂浆抗压强度的影响 再生细骨料对再生砂浆抗折强度的影响与抗压强度不同。相同龄期时，不同再生细骨料用量的试样的抗折强度相近(图6(a))。再生细骨料置换率为30%试件的56 d抗折强度最高，为14.8 Mpa。这是因为再生骨料虽然强度较低，但其表面粗糙和比表面积大，易使骨料与水泥基体之间产生较大的粘合力，从而提高其抗折强度。随着浸泡时间的增加，抗折强度先快速增加后基本保持不变(图6(b))。图7显示，不同水灰比条件下所有试件的抗折强度基本相同，差异小于1 MPa。 图6. 再生细骨料对抗折强度的影响 图7. 水灰比对再生砂浆抗折强度的影响 图8. 砂浆微观结构图像 3.3. 水化反应 图8展示了添加和不添加再生骨料时再生砂浆的微观结构。微观图像中可看出，添加再生骨料的试样未水化的水泥颗粒较少，结构较为致密，即水化程度相对较高，这可能与再生细骨料的释水特性密切相关。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 本文通过18组室内试验研究了不同再生细骨料置换率对水泥砂浆物理、力学性能的影响。研究表明，再生细骨料较河砂具有更高的吸水率，且随着置换率的增加砂浆的流动性逐渐降低；砂浆抗压强度受再生细骨料置换率影响较大，随置换率增加而减小，但抗折强度受再生细骨料置换率影响较小；砂浆微观结构图中表示添加再生细骨料的砂浆水泥水化程度更高，从而使得砂浆结构更加致密。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 为探讨外施2.0 mmol·L −1 水杨酸(SA)处理对镉胁迫下商陆(Phytolacca acinosa Roxb.)叶片可溶性糖(SS)含量、电解质渗漏率(EL)、丙二醛(MDA)、氧化型(GSSG)和还原型(GSH)谷胱甘肽含量、4种抗氧化酶活性(SOD、POD、CAT、GR)和商陆植株生物量、镉吸收和转运能力的影响。本文采用水培法(1/2 Hoagland溶液)培养商陆，配制成100 umol·L −1 Cd 2+ 浓度的营养液进行胁迫。结果表明：1) 镉胁迫下，商陆叶片SS、MDA、GSSG和GSH含量和EL升高，SA处理后，SS、MDA含量和EL升高减缓，而GSSG和GSH含量增加的程度显著升高。2) 镉胁迫下，4种抗氧化酶中，SOD、POD和GR的活性逐渐升高，加SA处理后，与镉处理相比，更加提高了3种酶的活性，4天后分别提高了30.23%、33.09%、108.33%；而CAT的活性在镉胁迫和加SA处理后没有提高活性，4天后分别降低了26.69%和43.25%。3) 镉胁迫1个月后，地下和地上部分的干重比对照下降了30.77%和10.56%。SA处理干重比镉胁迫处理提高了5.63%和25.11%，Cd的转移系数提高了0.24，茎和叶的含量分别提高24.94 mg·kg −1 和25.25 mg·kg −1 。结论：SA处理能提高镉胁迫下商陆的抗氧化能力，提高的Cd 2+ 吸收和转运能力。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 商陆(Phytolacca acinosa Roxb.)是商陆科多年生草本植物，聂发辉 [ 1 ] [ 2 ] 发现商陆是镉修复植物对镉具有超富集作用，吴双桃 [ 3 ]、严明理 [ 4 ]、Xu [ 5 ] 等研究证实商陆具有对重金属镉转运能力强、富集总量高、治理效果明显的特点 [ 6 ]，商陆是实施土壤修复的良好材料。张玉秀等 [ 7 ] 研究表明商陆叶片抗氧化酶产生的活性氧自由基在清除镉毒害和提高镉耐性中有重要作用。这些实验主要研究镉胁迫下商陆的富集、转移和生理指标，迄今为止很少有通过外源施加物质来增强商陆对镉吸收能力的研究。 水杨酸(Salicylic acid， SA)是植物体内的一种酚类衍生物，参与调节植物许多生理过程，能激活植物抗性反应的信号分子调控相关基因表达以提高植物抗性 [ 8 ]。研究显示SA可提高番茄幼苗的耐盐性能 [ 9 ]，更可有效抵御重金属的毒性 [ 10 ]。近年有文献报道低浓度SA能够缓解铝胁迫的毒害 [ 11 ]，外施SA也可提高鸢尾 [ 12 ] 和小麦 [ 13 ] 对重金属镉的抗性。SA能提高其它植物对镉的抗性，但对商陆是否有类似作用的研究却鲜有报道。 本文通过水培法实验，研究商陆在镉胁迫下SA对其生理反应与重金属镉蓄积性能的影响，探索其在植物修复镉污染中的应用潜力，为植物修复实践提供一定的理论研究依据。
system: [SYSTEM]

user: 2. 材料与方法 2.1. 材料 商陆种子是在川西北地区野外采集，将种子在水中浸泡一天并用2% (V/V)次氯酸钠溶液消毒，将种子放入铺有润湿滤纸的培养皿，置于恒温26℃，相对湿度70%~75%，光照强度为1200 lux，光14 h/暗10 h室内进行种子萌发。选萌芽一致种子移栽在盛有沙壤的育苗盘中砂培；待幼苗长至株高15 cm左右，可供实验使用。 2.2. 方法 2.2.1. 预实验处理 本实验以50、100、150、200、250、300 μmol·L −1 Cd 2+ 水培溶液处理，分析商陆的毒害症状，发现镉浓度高于150 μmol·L −1 叶片出现枯点，并逐渐扩大至叶片变黄掉落，毒害特征明显，商陆无法正常生长，故实验选择100 μmol·L −1 镉浓度处理商陆。 将商陆叶片电解质渗漏率(EL)作为检测镉胁迫下膜结构破坏程度的指标，0.5、1.0、1.5、2.0、2.5、3.0 mmol·L −1 SA喷施100 μmol·L −1 镉浓度胁迫下商陆叶片，对照组喷洒蒸馏水，测定1、2、3、4d时商陆叶片电解质渗漏率。通过检测分析发现：在SA预处理阶段，当浓度低于2.0 mmol·L −1 商陆叶片电解质渗漏率呈下降趋势，其中2.0 mmol·L −1 SA处理电解质渗漏率最低；3.0 mmol·L −1 SA处理时，商陆叶片电解质渗漏率反而升高；说明低浓度SA可有效缓解镉对商陆的迫害，较高浓度SA反而商陆有伤害害。 因此本实验最终选择100 μmol·L −1 镉浓度处理商陆，2.0 mmol·L −1 SA作为外源喷施处理，分析镉胁迫下SA对其生理指标及富集特征的影响。 2.2.2. 实验设计 将商陆幼苗从沙壤移出，用水冲洗至干净。实验作3组处理，每组处理重复6次：第一组为对照组(CK)，只加1/2 Hoagland营养液；第二组为100 μmol·L −1 镉胁迫组(Cd)；第三组为100 μmol·L −1 镉胁迫下2.0 mmol·L −1 水杨酸处理组(Cd+SA)。喷施水杨酸2次，间隔1天，对照喷施等量蒸馏水。营养液每4 d更换一次，使用前通气过夜，用NaOH和HCl调整营养液pH值至6.5左右。 实验开始每天任意取商陆完全展叶(从上至下)测定各组叶片可溶性糖(SS)、丙二醛(MDA)氧化型和还原型谷胱甘肽(GSH， GSSG)含量和4种抗氧化酶(POD、SOD、CAT和GR)活性。 30 d后收获，用双重蒸馏水清洗，样品依次分为根、茎、叶。放入烘箱105℃烘至恒重，测定商陆各部分的生物量和各组织镉蓄积量。 2.3. 样品中各指标的测定方法 2.3.1. 商陆各生理指标的测定 可溶性糖含量测定采用蒽酮比色法 [ 14 ] 测定；电解质渗漏率按李锦树等 [ 15 ] 方法测定。丙二醛(MDA)含量参照Velikova等 [ 16 ] 硫代巴比妥酸检测法测定；采用Griffith [ 17 ] 的方法测定还原型谷胱甘肽含量，Kosugi等 [ 18 ] 的方法测定总谷胱甘肽(GSH)含量，利用总谷胱甘肽含量与还原型谷胱甘肽含量的差值，计算出氧化型谷胱甘肽(GSSG)含量。 2.3.2. 商陆4种酶活性的测定 超氧化物歧化酶(SOD)活性力采用氮蓝四唑(NBT)光化还原法测定 [ 19 ]；过氧化物酶(POD)活性力采用愈创木酚法测定 [ 14 ]；过氧化氢酶(CAT)活性力采用过氧化氢法测定 [ 20 ]；谷胱甘肽还原酶(GR)活性检测如Duarte等 [ 21 ] 所述。 2.3.3. 商陆重金属镉的测定 商陆用HNO 3 -HClO 4 消解后，重金属镉的含量采用原子吸收分光光度法 [ 22 ] (TA-990型原子吸收分光光度计)，重金属镉转移系数(TF) = S/R (S和R分别指植物地上部和根部重金属浓度) [ 23 ]。 2.4. 数据处理 利用Microsoft Excel 2003和SPSS 19.0软件进行实验数据的统计分析。
system: [SYSTEM]

user: 4. 讨论 商陆是镉的超富集植物 [ 3 ] [ 4 ]，但不同地域分布的商陆(居群)，其对镉的耐性有差异。张玉秀等报道，水培采用200 μmol·L −1 的镉胁迫仍然正常生长，本实验采用的商陆只能在150 μmol·L −1 镉胁迫浓度下生长，说明商陆不同的居群对镉的耐受性不同。 本研究结果表明，商陆植株受到Cd 2+ 等金属离子胁迫后，细胞受到伤害，表现为膜脂过氧化，产生大量的活性氧自由基(ROS)，丙二醛含量、电解质渗漏率升高(表1)，这和以前报道的结果是一致的 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]。植物体为了抵御伤害，在体内形成酶性的和非酶性的抗氧化防御系统来保护自身细胞免遭伤害 [ 8 ]。本实验中，受到镉胁迫后，商陆叶片中POD、SOD和GR活性增强，可溶性糖、氧化型和还原性谷胱甘肽含量增加来缓解胁迫伤害。 水杨酸及其系列衍生物可以影响植物的生理生化代谢，也可缓解植物重金属毒害，如八仙花 [ 11 ]、路易斯安娜鸢尾 [ 12 ] 和小麦 [ 13 ]。本实验结果表明：超富集植物商陆经SA处理后，POD、SOD和GR活性持续上升，而CAT的活性下降，这和韩鹰等报道结果一致 [ 12 ]。一方面POD、SOD的活性提高有利于清除活性氧，但更重要的方面是产生GSH，螯合更多的Cd 2+ ，转运到其它部位，消除局部重金属离子的毒害，所以本实验中氧化型和还原性谷胱甘肽含量增加，根、茎、叶Cd的含量增加，且转运系数提高。朱守晶等在苎麻研究发现，CdCl 2 和水杨酸可以诱导GR的基因上调表达 [ 24 ]，商陆是否产生类似结果，有待于进一步研究。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 总之，商陆在受到Cd胁迫时，植物体全面启动防御系统，以解除毒害。本实验表明：SA能提高商陆镉胁迫下的抗氧化能力，提高镉吸收和转运能力，但其机理尚需进一步研究。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 为了研究大学生手机使用和平时复习情况与基础课和专业课成绩之间的相关性，对山东理工大学统计学专业的学生进行问卷调查并收集到有效问卷223份。运用SPSS软件对问卷数据进行因子分析来确定共性因子，得出因子模型与因子得分函数。最后采用多元线性回归模型对数据进行拟合，得出手机是否进入课堂并不是影响学生基础课和专业课成绩的主要因素，学生成绩的好坏主要取决于学生在玩手机时的自我控制能力。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 近几年国外方面，Lu-Ying Niu和Ling Yan研究了大学生手机成瘾与自我控制的关系 [ 1 ]，Mermaolina Gladys等研究了手机成瘾对价值观的影响 [ 2 ]；国内关于本课题的研究比较多，张志红和耿兰芳认为科学的学习态度能够有效地提高学习成绩 [ 3 ]，邱女认为提高学习成绩要多考虑主观因素。综上所述，客观因素在学生成绩方面有着不可忽视的作用 [ 4 ]，王海洪和曹阳认为课堂使用手机的现象非常严重，约60%的学生几乎无法控制自己使用手机的冲动 [ 5 ]。本文主要是从专业课成绩和基础课成绩两个方面分别分析其影响因素，回答手机是否应该进入课堂的问题并为学生如何提高成绩提出可行性建议。
system: [SYSTEM]

user: 2. 影响因素的因子分析 为了检验学生基础课成绩、专业课成绩和各变量之间的线性相关程度，首先对问卷数据进行相关分析，结果如下： 由表1可知，学生的基础课成绩和专业课成绩都与学生专业课玩手机程度、基础课玩手机程度、能否回答老师的问题，跟上老师思路、复习课堂内容时玩手机情况、平时作业完成情况、考前复习是否会减少玩手机次数、课余时间玩手机主要用途这几个变量之间具有较强的线性相关关系。 为了得到更加精确的分析结果，我们采用因子分析的方法来减少变量的个数，在尽可能少的丢失信息的前提下减少变量相关、信息重叠给我们进行回归分析时带来困难。 由表2可知，KMO检验统计量的值为0.891，根据KMO度量标准，适合做因子分析。且Bartlett 的球形度检验的观测值是1195.790，对应的概率P-值接近0，是远远小于显著性水平α的，故单位阵与相关系数矩阵之间有显著差异，符合因子分析的前提条件。 Table 1 Correlatio 专业课 成绩 是否有智能手机 认为自己是否有手机依赖症 专业课玩手机程度 能否回答老师提问，跟上老师思路 课堂玩手机是否有负罪感 课堂上是否应该收手机 手机的使用对你的成绩是否有影响 专业课 成绩 Pearson 相关性 1 0.265 −0.286 ** 0.613 ** 0.516 ** 0.170 * 0.124 0.225 ** 显著性 (双侧) 0.012 0.000 0.000 0.000 0.011 0.064 0.001 N 223 223 223 223 223 223 223 223 基础课 成绩 Pearson 相关性 0.450 ** 0.156 −0.223 ** 0.537 ** 0.515 ** 0.138 * 0.149 * −0.191 ** 显著性 (双侧) 0.000 0.042 0.001 0.000 0.000 0.039 0.026 0.004 N 223 223 223 223 223 223 223 223 表1. 相关性 **. 在0.01级别(双尾)，相关性显著。*. 在0.05级别(双尾)，相关性显著。 Table 2 KMO and Bartlett’s tes KMO和Bartlett的检验 取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量。 0.891 Bartlett 的球形度检验 近似卡方 1195.790 df 120 Sig. 0.000 表2. KMO和Bartlett的检验 由图1可知，第五个因子之后的特征值都很小，对于原始变量的解释贡献率很小。提取四个因子时，这4个因子一共解释了初始变量的85.66%，因子分析的效果很好。所以，我们选取提取4个因子来解释原有变量是很合理的。 图1. 碎石图 Table 3 Component score coefficient matri 成分得分系数矩阵 成分 1 2 3 4 专业课成绩 0.126 −0.002 0.047 0.257 基础课成绩 0.125 0.038 −0.037 0.213 认为自己是否有手机依赖症 −0.081 0.344 0.087 0.145 专业课玩手机程度 0.135 −0.002 −0.006 0.136 基础课玩手机程度 0.125 −0.082 0.161 0.074 能否回答老师提问，跟上老师思路 0.137 0.022 0.104 −0.139 课堂玩手机是否有负罪感 0.032 0.380 −0.069 0.219 课堂上是否应该收手机 0.038 0.404 −0.053 −0.398 手机的使用对你的成绩是否有影响 −0.064 0.254 0.114 0.407 复习课堂内容时玩手机情况 0.116 −0.080 −0.090 −0.248 平时作业时玩手机情况 0.122 0.032 0.032 0.178 平时作业完成情况 0.125 −0.024 −0.047 −0.172 考前复习是否会减少玩手机次数 0.109 0.057 −0.139 0.473 整理重点内容笔记和习题集 0.067 0.249 0.484 −0.390 考试前两周，用在本课程上的学习时间是平时的几倍 −0.030 −0.160 0.755 0.205 课余时间玩手机主要用途 0.129 0.003 0.013 −0.095 表3. 成分得分系数矩阵 提取方法：主成分分析法。 表3是根据回归法估计得出的因子得分函数： F1 = 0.126 * 专业课成绩 + 0.125 * 基础课成绩 − 0.081 * 认为自己是否有手机依赖症 + 0.135 * 专业课玩手机程度 + 0.125 * 基础课玩手机程度 + 0.137 * 能否回答老师提问，跟上老师思路 + 0.032 * 课堂玩手机是否有负罪感 + 0.038 * 课堂上是否应该收手机 − 0.064 * 手机的使用对你的成绩是否有影响 + 0.116 * 复习课堂内容时玩手机情况 + 0.122 * 平时作业时玩手机情况 + 0.125 * 平时作业完成情况 + 0.109 * 考前复习是否会减少玩手机次数 + 0.067 * 整理重点内容笔记和习题集 − 0.067 * 考试前两周，用在本课程上的学习时间是平时的几倍 + 0.129 * 课余时间玩手机主要用途。 以此类推，可以得出F2到F4的因子得分函数。
system: [SYSTEM]

user: 3. 影响因素与专业课成绩的多元线性回归分析 为了更好的把握专业课成绩受其他变量的影响程度，我们建立关于专业课成绩的回归方程并对回归方程的各个参数进行估计，使回归方程能够真实的反映学生的学习情况与平时的手机使用情况对其专业课成绩产生的影响。 结果如下： Table 4 Variables entered/remove 输入/移去的变量 a 模型 输入的变量 移去的变量 方法 1 专业课玩手机程度 . 向前(准则：F-to-enter的概率 <= 0.050) 2 课余时间玩手机主要用途 . 向前(准则：F-to-enter的概率 <= 0.050) 3 平时作业时玩手机情况 . 向前(准则：F-to-enter的概率 <= 0.050) 4 能否回答老师提问，跟上老师思路 . 向前(准则：F-to-enter的概率 <= 0.050) 表4. 输入/移去的变量 a. 因变量：专业课成绩。 由表4可知，在研究手机各个时间段的使用情况对学生专业课成绩的影响时，我们采用的是向前筛选策略，从与因变量的线性相关程度最高的自变量入手，一步一步的验证各个自变量，最后确定的解释变量的个数是4个，分别是：专业课玩手机程度、课余时间玩手机的主要用途、平时写作业玩手机情况、能否回答老师的问题，跟上老师的思路。 Table 5 Coefficient 系数 a 模型 非标准化系数 标准系数 t Sig. 共线性统计量 B 标准误差 试用版 容差 VIF 4 (常量) 0.119 0.161 0.740 0.460 专业课玩手机程度 0.446 0.068 0.405 6.539 0.000 0.642 1.557 课余时间玩手机主要用途 0.132 0.058 0.148 2.293 0.023 0.588 1.701 平时作业时玩手机情况 0.143 0.062 0.140 2.312 0.022 0.676 1.480 能否回答老师提问，跟上老师思路 0.146 0.071 0.139 2.070 0.040 0.545 1.836 表5. 系数 a. 因变量：专业课成绩。 由表5可以得出回归方程：Y1 = 0.119 + 0.446X1 + 0.132X2 + 0.143X3 + 0.146X4 (其中专业课成绩为Y1，专业课玩手机程度为X1，课余时间玩手机的主要用途是X2，平时写作业时玩手机程度是X3，能否回答老师问题，跟上老师思路是X4)。
system: [SYSTEM]

user: 4. 影响因素与基础课成绩的多元线性回归分析 由表6可知，在研究手机各个时间段的使用情况对学生基础课成绩的影响时，我们采用的是逐步筛选策略，最后确定的解释变量的个数是5个，分别是：基础课玩手机程度、考前是否会减少玩手机次数、平时写作业玩手机情况、能否回答老师的问题，跟上老师的思路、复习课堂内容时玩手机程度。 Table 6 Variables entered/remove 输入/移去的变量 a 模型 输入的变量 移去的变量 方法 1 基础课玩手机程度 . 步进(准则：F-to-enter的概率 <= 0.050，F-to-remove 的概率 >= 0.100)。 2 能否回答老师提问，跟上老师思路 . 步进(准则：F-to-enter的概率 <= 0.050，F-to-remove 的概率 >= 0.100)。 3 考前复习是否会减少玩手机次数 . 步进(准则：F-to-enter的概率 <= 0.050，F-to-remove 的概率 >= 0.100)。 4 复习课堂内容时玩手机情况 . 步进(准则：F-to-enter的概率 <= 0.050，F-to-remove 的概率 >= 0.100)。 5 平时作业时玩手机情况 . 步进(准则：F-to-enter的概率 <= 0.050，F-to-remove 的概率 >= 0.100)。 表6. 输入/移去的变量 a. 因变量：基础课成绩。 由表7可以得出回归方程：Y2 = −0.215 + 0.254X5 + 0.229X6 + 0.199X7 + 0.184X8 + 0.163X9 (其中基础课成绩为Y2，基础课玩手机程度为X5，能否回答老师提问，跟上老师思路为X6，考前复习是否会减少玩手机次数为X7，复习课堂内容时玩手机情况为X8，平时作业时玩手机情况X9)。 Table 7 Coefficient 系数 a 模型 非标准化系数 标准系数 t Sig. 共线性统计量 B 标准 误差 试用版 容差 VIF 5 (常量) −0.215 0.221 −0.975 0.331 基础课玩手机程度 0.254 0.069 0.234 3.681 0.000 0.655 1.528 能否回答老师提问，跟上老师思路 0.229 0.077 0.198 2.983 0.003 0.604 1.655 考前复习是否会减少玩手机次数 0.199 0.084 0.149 2.369 0.019 0.667 1.499 复习课堂内容时玩手机情况 0.184 0.076 0.144 2.433 0.016 0.756 1.322 平时作业时玩手机情况 0.163 0.075 0.144 2.170 0.031 0.604 1.655 表7. 系数 a. 因变量：基础课成绩。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 由数据的分析结果可知，虽然几乎每个大学生都在使用手机，但手机平时不同的使用情况会对他们专业课和基础课成绩产生不同的影响。 专业课成绩主要与专业课玩手机程度、课余时间玩手机主要用途、平时作业时玩手机情况、能否回答老师提问、跟上老师思路这四个因素有显著的线性相关关系。 基础课成绩主要与基础课玩手机程度、能否回答老师提问、跟上老师思路、考前复习是否会减少玩手机次数、复习课堂内容时玩手机情况、平时作业时玩手机情况这五个因素有显著的线性相关关系。 综上所述，课上是否收手机，考前两周用在学习上的时间对学生成绩的影响不大，只靠课堂上控制学生不玩手机和考前学生多花时间来学习是不能够提高成绩的，学生想要提高自己的成绩就要紧跟老师的思路听讲，在平时听讲和完成作业时减少玩手机的次数。关于上课是否应该收手机、手机是否应该进入课堂的问题，我们得出的结论是手机可以进入课堂，与以前传统的授课模式相比，手机能够帮助学生迅速查阅资料，了解更多的知识。这是科技创新对我们学习模式的一种改变，是必然的。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 目的：同一医师不同时间及不同医师间应用高频超声测量健康未孕未育女性多个水平的两侧腹直肌间距，评估高频超声检测健康未孕未育女性两侧腹直肌间距的临床意义。方法：医师甲、医师乙运用高频超声先后测量125名健康未孕未育女性剑突下3 cm、脐上3 cm、脐部、脐下3 cm、耻骨上3 cm水平的两侧腹直肌间距，半小时后医师甲第二次测量，记录并比较分析。结果：125名健康未孕未育女性剑突下3 cm、脐上3 cm、脐部、脐下3 cm、耻骨上3 cm水平两侧腹直肌间距分别为4.03 ± 2.36 mm、6.76 ± 3.51 mm、10.51 ± 3.72 mm、0.92 ± 0.99 mm、0.86 ± 0.70 mm。相邻的剑突下3 cm与脐上3 cm、脐上3 cm与脐部、脐部与脐下3 cm水平间两侧腹直肌间距差异有统计学意义(t = −11.310， −10.965， 27.744，P均<0.001)；脐下3 cm与耻骨上3 cm水平两侧腹直肌间距差异无统计学意义(t = 0.610， P = 0.543)。同一医师不同时间测量各水平两侧腹直肌间距的一致性好(ICC均>0.75)；不同医师间测量耻骨上3 cm水平两侧腹直肌间距一致性一般(ICC = 0.715)，测量其余各水平两侧腹直肌间距一致性好(ICC均>0.75)。结论：高频超声可准确多水平测量健康未孕未育女性的两侧腹直肌间距，两侧腹直肌间距由宽至窄依次为脐部、脐上3 cm、剑突下3 cm、脐下3 cm、耻骨上3 cm水平。超声测量双侧腹直肌间距可重复性好，是定量测量两侧腹直肌间距的可靠影像学检查方法，值得临床广泛推广应用。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 两侧腹直肌间距指左右两侧腹直肌肌腹内侧缘之间的距离，也是腹白线的宽度 [ 1 ] [ 2 ]。腹直肌间距异常增加被定义为腹直肌分离，最常见于妊娠后期和产后早期，常会引起腹壁松弛，影响女性腹壁美观，认为其与盆腹动力学失衡，盆底功能障碍的发生有关 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。近年来随着我国经济、生活、及医疗水平的逐步提高，临床医生和产妇愈发重视产后康复，对产后腹直肌分离亦愈发关注。高频超声可清晰显示腹部皮肤、皮下软组织、腹壁肌肉如腹直肌的层次结构，能清晰显示腹白线区域，可定量测量两侧腹直肌间距，但目前尚无运用超声测量两侧腹直肌间距的正常标准值。本研究拟通过高频超声定量测量健康未孕未育女性两侧腹直肌间距，旨在评估高频超声测量两侧腹直肌间距的临床应用价值，亦为腹直肌分离的诊断提供健康未孕未育女性两侧腹直肌间距正常参考值。
system: [SYSTEM]

user: 2. 资料和方法 2.1. 一般资料 选择2020年08月~2020年12月在我院行健康体检的成年女性125名为研究对象，年龄20~32岁，平均(25.86 ± 2.83)岁，体质指数17.58~23.72，平均(20.72 ± 1.34)。所有受检者均未孕未育、无慢性咳嗽、便秘史，无过度肥胖，无腹部及盆腔手术史等。所有受检者均知情同意。 2.2. 仪器和测量方法 仪器：使用三星WS 80A超声诊断仪，配置高频探头，频率范围5~8 MHz。 测量方法：受检者取仰卧位，屈髋90˚屈膝90˚，双手置于身体两侧，平静呼吸。医师甲用直尺准确定位受检者剑突下3 cm、脐上3 cm、脐部、脐下3 cm、耻骨上3 cm处水平线，并用记号笔予以清晰标记，便于医师甲前后两次和医师乙在同一位置进行超声测量。随后医师甲和医师乙先后测量前述5个水平的两侧腹直肌间距(右侧腹直肌左侧缘与左侧腹直肌右侧缘间的水平距离) (图1)，半小时后医师甲进行第二次测量，详细记录所有测量数据待进一步统计学分析。 图1. 双侧腹直肌间距测量示意图(双箭头之间距离为双侧腹直肌间距) 2.3. 统计学处理 采用SPSS 22.0软件对数据进行统计分析，计量资料以均数 ± 标准差表示，组间比较采用配对t检验，一致性评价采用组内相关系数(Intraclass correlation coefficient， ICC)。P < 0.05表示差异有统计学意义。