DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 《1844年经济学哲学手稿》中“社会”概念的含义 《手稿》中的“社会”概念作为扬弃私有财产的结果而出现，作为共产主义的解答方式而出场，本质上是马克思对人的自由而让全面发展这一本质的追求，作为实现共产主义远大理想的前夜，“社会”这一概念蕴含着对人的需要、人的价值以及人的自由的重视和探讨。 2.1. 社会是关系性的存在 马克思一方面从人的对象性的存在引出社会性的存在，这种对象性首先体现在关系性的存在中——个人不是孤立的存在，“我”的存在是他人的存在，他人的存在也是“我”的存在，人们共处在一种相互性的关系中，个人的存在依赖于与他人的关系而存在，每个人都形成一种与他人互为参照的关系。这里扬弃了自然主义意义上的人，即个人，一个个人，这种个人的存在切断了人和人之间的联系，孤立地看待人，没有处在与他人的关系中。在社会关系中，“人如何生产人——他自己和别人”，这里强调的是生产关系，人通过劳动生产自己、发展自己，人生产别人指的是我们对他人的意义，如资产阶级在自身发展过程中创造了无产阶级，而工人最终却作为资产阶级的掘墓人出场。无产阶级是对于资产阶级而言的，抛开任何一方，这种概念就不存在了。由此，通过对象性的存在体现和折射出人的社会性，体现出人的关系。另一方面，社会由人生产，人们之间的相互关系也构成了社会，人的活动和享受成为社会性的活动和享受，社会性成为人的特质和主要区分标准，人的存在也主要是一种社会性的而在，除此之外，处在社会关系当中的人的感官也具有了社会性和历史性的特征，人与社会的关系、人的活动都要受到社会影响。因此，“人的本质并不是单个人所固有的抽象物，在其现实性上，它是一切社会关系的总和 [ 4 ]。”在1845年《关于费尔巴哈的提纲》中，马克思深化了这社会关系，深刻揭示了人的本质。 2.2. 社会是人的本质的体现 马克思认为：“社会是人同自然界的完成了的本质的统一，是自然界的真正复活，是人实现了的自然主义和自然界的实现了的人道主义 [ 5 ]。”“完成了的自然主义”指的是人与自然矛盾的解决，“完成了的人道主义”指的是人与人之间矛盾的解决。自然主义为何需要完善？因为人的自然特性，人有延续自己生命的本性，首先需要满足物质资料的生产，即人的基本生活需要物质基础，如人的吃、喝、生殖等自然属性。同时，人和人的关系首先需要在一定的环境或场所下建立，即自然界——人的现实生活要素，即感性的自然界。人与人之间的关系首先是自然界意义上的人，即感性的人，同时自然界的人的本性又受到社会性的制约。 社会性是一种合乎人性的存在：每个人的存在首先是自然的存在，但不仅仅局限于自然的存在。社会是作为对无自然界的人和无人的自然界双重扬弃的结果，自然界浸润着人的实践和作品，无生命的事物常常表现着人的意识和意志。因此，无自然界的人和无人的自然界同样都是抽象的。马克思揭示了社会这个概念，即新的人的存在方式，人的存在方式需要被重新定义。社会概念中，人不应该是异化的，现实中的异化在哲学上表现为黑格尔(无自然的人)和费尔巴哈(无人的自然)的双重抽象，抽象的人在现实生活中的表现就是异化。这就超越了市民社会基于物质利益而结成的经济活动关系，也超越了对物的直接占有和片面享受。因为在这种关系下，每个人都是利益主体，人人都遵循利益最大化，也就形成了“原子式”的个人。“当对象对人来说成为人的对象或者说成为对象性的人的时候，人才不致在自己的对象中丧失自身 [ 6 ]。”马克思通过对对象的把握找到了人的本质，人和对象之间不再是一种对立关系，而是合为一体。当对象适应人自身的本质力量，人在与对象的接触中有感性的、享受的感觉，在思维和感性活动中肯定自己，那此时社会就成为人的本质的体现。 2.3. 社会是一定生产关系的结果和产物 马克思所述的社会概念具有历史性，这也是其唯物史观萌芽的前奏。社会是所处生产关系的结果。不论是劳动资料或生产资料还是劳动者，这些既是运动的结果又是运动的出发点，即二者都是一定生产关系的结果和产物，也是一定生产关系的出发点。物质资料生产方式的不同造就人们的不同生活方式和特点。“个人怎样表现自己的生活，他们自己就是怎样。因此，他们是什么样的，这同他们的生产是一致的——既和他们生产什么一致，又和他们怎样生产一致。因而，个人是什么样的，这取决于他们进行生产的物质条件 [ 7 ] ”，在这里马克思论述了物质资料的生产方式的重要性，个人只有以现有的生产条件为基础才能发挥主观能动性。不同的物质发展水平造就不同的人与人之间的关系，这种关系外化为不同层次的物质发展水平。马克思在这里看到了“物质条件”，这也就是后来的《德意志意志形态》“生产力”一词的同义转换。“活动或享受，无论就其内容或就其存在方式来说，都是社会的活动和社会的享受 ④ ”，在这里，马克思认为人与社会的关系、人的活动受社会影响，人的活动和享受并非不受限制、自由自在，相反，它是建立在社会物质条件发展的基础上。物质生产发展的程度决定着人们活动的空间和享受的程度。因此，马克思同样认为“五官感觉的形成是迄今为止全部世界历史的产物 ⑥ ”，不仅仅是人的活动和享受，人的五官感觉的形成同样具有历史性，不同的生产条件决定了人的五官的不同形成过程，这是物质条件个人最直接的影响。 2.4. 社会是一种共同体概念 社会作为自然界实现了的人道主义和人的实现了的自然主义，这一社会概念蕴含了人与自然界、人与人之间的关系，强调人与人关系和联合——这蕴含了一种共同体概念。个体是社会存在物，个体活动也就是社会的活动。共同体由多个个体组成，个体生活是类生活的较为特殊或普遍的方式，类生活是较为特殊的或者较为普遍的个体生活。类生活产生类意识，类意识作为类存在的确证。由此看出，马克思认为的社会概念是一个共同体，人和自然界构成一个生命共同体，人和人之间构成命运共同体。在资本主义社会生产资料私有制条件下，个体生活和类生活直接对立，只有在社会中，二者才统一，此时，社会主义作为一种新的共同体产生，每个个人和整个共同体之间，个人和国家之间是统一的。这有别于传统形而上学中的主客二元分立，自然界表现为人的客体，人表现为自然界的主体，这会导致人对自然界的开发利用。人通过认识自然界获取知识，并获得开发利用自然的权力。 因此，马克思认为应该以社会为主义，集体主义作为一种普遍意识，一种类生活，社会主义开启了人的真正的社会。而资本主义社会中的私有制和异化劳动使人成为资本牟利的工具，人们基于物质利益而结成经济活动关系，每个人作为利益主体，遵循单个人的利益最大化，这种“原子式”的个人是市民社会的必然产物。这是基于费尔巴哈旧唯物主义而形成的人与人之间的纯粹利益关系的哲学理论和实践。以社会为主义，遵循单个人的需求，遵循人的本质及其自由自觉的劳动，此时，每个个人即整体，人成为社会中的人，社会由确证自己本质的个人组成，此时，类生活会产生类意识，即共同体意识，这种共同体概念与马克思后来提到的“自由人联合体”观点不谋而合。
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user: 3. 《1844年经济学哲学手稿》中“社会”概念的现实意义 3.1. 坚持人本思想，践行人民为中心理念 《手稿》中的“社会”概念扬弃了私有财产与异化，是人的价值与需要的真正体现。马克思认为人的存在和发展离不开劳动，劳动使人的本质力量不断得到增强，实践是人特有的活动方式，并且人通过实践建立与他人的社会关系，个人与社会密不可分。人在改造世界的过程中确证自己的存在，通过实践活动满足基本生理需求及其他更高层次的需要；因此劳动是人的本性的需要，是人的第一需要 [ 8 ]。关注人的需要与人的价值，是人本思想的核心要义。习近平总书记在十八届中央政治局常委同中外记者见面时指出：“人民对美好生活的向往，就是我们的奋斗目标。”进入新时代，我国社会的主要矛盾变成人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾，人民对住房、养老、教育、医疗等方面的需求提高，只有“对症下药”，以人民满不满意、人民高不高兴和人民答不答应为判断标准才能真正践行以人民为中心的思想，让广大劳动人民在劳动中实现自己的价值，达到劳有所获，不断提高人民生活水平，满足人民切实需要才能朝着社会主义和谐社会迈进。 3.2. 坚持绿色发展，促进人与自然和谐共生 马克思语境下的社会性不仅包括人和人的关系，还包括人与自然的关系。“马克思认为在社会中，自然是联系人和社会的纽带，是体现人的社会性的不可分割的部分，自然在此也被赋予了社会性、人性，自然就是社会，就是人 [ 9 ]。”社会作为对无自然界的人和无人的自然界双重扬弃的结果，自然界浸润着人的实践和作品，无生命的事物常常表现着人的意识和意志，因此，《手稿》中的社会概念是人与自然的和谐统一的结果，人与自然界的关系密不可分，人的生存与发展依赖自然界，自然界的事物又浸润着人的实践，人与社会、自然是和谐运作的整体。人的生存应以大自然的可持续发展为基础，坚持“绿水青山就是金山银山、冰天雪地也是金山银山”理念，让社会主义生态文明建设助力经济社会高质量发展，满足人民日益增长的优美生态环境需要，让良好的生态环境成为社会可持续发展的支撑。 3.3. 坚持合作共赢，构建人类命运共同体 马克思认为的社会概念是一个共同体，人和自然界构成一个生命共同体，人和人之间构成命运共同体，无数个共同体相结合，构成人类命运共同体，这与我国古代的“天下大同”思想不谋而合。进入新时代，世界多极化、经济全球化、社会信息化、文化多样化深入发展，新一轮产业革命和科技革命重塑全球经济格局，以互联网、大数据、云计算、人工智能为代表的现代科学技术正深刻改变着人们的思维方式和生产生活方式，任何一个个体、一个国家都是全球利益链上的一环，而每个人即是个体，又是总体，当世界性、全球化正逐渐成为不可逆转的趋势时，每个个体共享机遇也共担责任。纵观人类社会的战争与历史，要把各国人民对美好生活的向往变成现实，践行人类命运共同体理念是基本遵循。习近平总书记认为——面对严峻的全球性挑战，面对人类发展在十字路口何去何从的抉择，各国应该有以天下为己任的担当精神，积极做行动派、不做观望者，共同努力把人类前途命运掌握在自己手中 [ 10 ]。宇宙只有一个地球，人类共有一个家园，合作才能共赢，共同努力才能持续发展。人类命运共同体理念作为“社会”概念的扩充与升华，让我们坚信在这一理念倡导下每个人才能得到自由而全面发展，构建美好人类社会。
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user: 4. 结论 《1844年经济学哲学手稿》作为马克思唯物史观形成的前夜，是理解马克思主义的钥匙。《手稿》中的“社会”概念揭示了人的自由而全面的发展，是研究马克思人学理论的重要突破口，其实质是对“人”本身的研究，即人的价值和需要的研究和探索；这也为建设新时代中国特色社会主义和全面发展的社会提供理论基础与实践指导。
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user: 摘要 制备了Cu-MOF/FeOOH复合材料，并作为催化剂，在水相中对硝基烯和2，5-二羟基-1，4-二噻烷进行了串联环化反应的催化性能研究。以较高产率(最高达98%)合成了系列四氢噻吩类化合物，并对反应放大量实验和催化剂循环再利用进行了系统研究，最后探讨了可能的反应机理。该方法具有操作简单、反应时间短和环境友好等特点，为四氢噻吩环的构建提供了理论依据。
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user: 1. 引言 含硫杂环化合物在医药、农药、合成和材料等领域有着重要的作用，其中四氢噻吩(噻吩类)广泛存在于天然产物分子和药物生物分子中，从合成和生物角度上来看也是一类具有吸引力的明星结构单元，在过去的几十年中，它引起了许多化学家和生物学家的高度重视。以四氢噻吩为骨架的衍生物具有重要的生理药理活性(图1)，如：辅酶素Biotin [ 1 ] 是一种可溶性的维生素，可参与很多生物学功能；α-葡萄糖苷酶抑制剂Salacinol [ 2 ] 和Kotalanol [ 3 ] 能减缓小肠对葡萄糖的吸收从而降低血糖，有效避免糖尿病患者发生心血管疾病；盘尼西林衍生物(Penicillin G) [ 4 ] 可以破坏细菌的细胞壁来杀死细菌；(R)-Tetrahydrothiophen-3-ol [ 5 ] 是一种制备抗菌剂刘培南(Sulopenem)的关键中间体；4′-硫杂阿拉伯核苷(4'-Thioarabinonucleosides) [ 6 ] 对几种疱疹病毒具有抗病毒活性，对抑制人体巨细胞病毒特别有效，等等。因此其衍生物的合成方法引起了人们极大地研究兴趣。 图1. 一些重要的具有生物活性的四氢噻吩类衍生物 由于四氢噻吩类化合物的重要用途，近年来，越来越多的催化体系被应用到合成四氢噻吩类化合物的合成反应中。已报道的方法有：一、α-巯基酮与α，β-不饱和醛发生的Michael/Michael多米诺反应 [ 7 ]；二、g-卤代芳酮与硫代磷酸进行的串联反应 [ 8 ]；三、2，5-二羟基-1，4-二噻烷和α，β-不饱和羰基化合物进行Sulfur-Michael/Aldol串联反应 [ 9 ] [ 10 ]。在这里，本课题组选用2，5-二羟基-1，4-二噻烷为硫源来合成四氢噻吩类化合物，其中，以硝基烯类化合物为Michael受体的研究较少 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]。本文将制备的Cu-MOF/FeOOH复合材料应用于水相中催化2，5-二羟基-1，4-二噻烷与硝基烯的串联环化反应(图2)，分别考察了催化剂种类、反应温度、反应时间和催化剂用量等因素对反应产率的影响，同时对反应底物普适性进行了研究(最高产率可达98%)，并对反应机理进行了分析。 图2. 吲哚与1-乙烯基吡咯烷-2-酮的傅克反应
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user: 2. 实验部分 2.1. 试剂与仪器 1 H NMR使用Varian inova-400型核磁共振仪(TMS为内标，CDCl 3 为溶剂)；反应跟踪用ZF-2型三用紫外仪观察；柱层析用硅胶(200~300目，青岛海洋化学公司生产)；所用试剂及溶剂均从Adamas-Beta试剂公司订售，用前未经处理。 2.2. 双金属复合材料的合成 2.2.1. Cu-MOF前驱体的制备 称取Cu(NO 3 ) 2 ·3H 2 O (9 mmol， 2.188 g)在反应釜内衬中，加入20 mL去离子水，磁力搅拌均匀得到溶液A；称取1，3，5-苯三甲酸 (即3 mmol， 1.05 g)和量取20 mL无水乙醇在50 mL烧杯中，超声溶解得到溶液B。随后，在搅拌下将溶液B迅速倒入溶液A中，搅拌十钟后转移至反应釜中，在110℃下保温12 h，待反应结束后，冷却至室温，用无水乙醇作为洗液，离心洗涤四次，得到的样品置于烘箱进行80℃干燥12 h。最后得到Cu-MOF前驱体。 2.2.2. Cu-MOF/FeOOH复合材料的制备 称取FeCl 3 ·6H 2 O (1 mmol， 0.2703 g)和量取40 mL无水乙醇于50 mL烧杯中，再加入0.5000 g上述制得的Cu-MOF前驱体，超声10 min，在磁力搅拌下加入NH 4 HCO 3 (3 mmol， 0.2703 g)，用保鲜膜封住烧杯口，室温搅拌12 h。反应完全后，离心洗涤分离，用无水乙醇作为洗液，离心洗涤三次，所得固体样品放进减压干燥箱干燥，干燥温度为60℃，干燥12 h，得到Cu-MOF/FeOOH复合物材料。 2.3. 目标化合物3a-3m的合成结构分析 目标化合物的合成(以标准反应为例)：将硝基苯乙烯1a (0.6 mmol， 0.08949 g)、2，5-二羟基-1，4-二噻烷2 (0.75 mmol， 0.1142 g)、Cu-MOF/FeOOH (0.005 g)和1.5 mL去离子水于反应管中，在100℃下磁力搅拌回流反应10 min。反应结束后，用二氯甲烷萃取三次，减压浓缩，柱层析(乙酸乙酯:石油醚 = 1:4洗涤)分离纯化得目标产物。目标化合物的表征如下： 3a：4-硝基-5-苯基四氢噻吩-3-醇，浅黄色油状物； 1 H NMR (400 MHz， CDCl 3 ) d：7.48~7.45 (m， 2 H)，7.37~7.30 (m， 3 H)，5.24 (d， J = 8.0 Hz， 1 H)，5.07~4.99 (m， 2 H)，3.52~3.48 (m， 1 H)，3.07~3.04 (m， 1 H)。 3b：5-(4-氯苯基)-4-硝基四氢噻吩-3-醇，黄色油状物； 1 H NMR (400 MHz， CDCl 3 ) d：7.33 (d， J = 8.0 Hz， 2H)，7.22~7.20 (m， 2H)，5.14 (d， J = 8.0 Hz， 1H)，4.96~4.85 (m， 2H)，3.42~3.38 (m， 1H)，2.95~2.91 (m， 1H)。 3c：4-硝基-5-(对甲苯基)四氢噻吩-3-醇，浅黄色油状物； 1 H NMR (400 MHz， CDCl 3 ) d：7.35~7.27 (m， 2H)，7.13 (d， J = 8.0 Hz， 2H)，5.22 (d， J = 8.0 Hz， 1H)，5.02~4.84 (m， 2H)，3.46~3.42 (m， 1H)，3.00~2.97 (m， 1H)， 2.30 (s， 3H)。 3d：5-(4-异丙基苯基)-4-硝基四氢噻吩-3-醇，浅黄色油状物； 1 H NMR (400 MHz， CDCl 3 ) d：7.30 (d， J = 8.0 Hz， 2H)，7.13 (t， J = 8.0 Hz， 2H)，5.16 (d， J = 12.0 Hz， 1H)，4.96~4.91 (m， 2H)，3.41~3.37 (m， 1H)，2.95~2.92 (m， 1H)，2.83~2.76 (m， 1H)，1.14 (s， 6H)。 3e：5-(4-(苄氧基)苯基)-4-硝基四氢噻吩-3-醇，黄色油状物； 1 H NMR (400 MHz， CDCl 3 ) d：7.35~7.18 (m， 6H)，6.87 (d， J = 4.0 Hz， 1H)，6.80~6.73 (m， 2H)，5.05 (d， J = 4.0 Hz， 1H)，4.86~4.76 (m， 2H)，3.81 (s， 2H)，3.20~3.16 (m， 1H)，3.06~3.01 (m， 1H)。 3f：5-(萘-1-基)-4-硝基四氢噻吩-3-醇，无色油状物； 1 H NMR (400 MHz， DMSO) d：7.77~7.73 (m， 2H)，7.52~7.43 (m， 2H)，7.43~7.41 (m， 3H)，5.36~5.33 (m， 1H)，5.06~5.02 (m， 2H)，3.51~3.47 (m， 1H)，3.06~3.03 (m， 1H)。
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user: 3. 结果与讨论 3.1. 反应条件的优化 Table 1 Different condition effect on the reactio Entry Cat. Solvent t Temp(℃) Yield b /% 1 None Water 8 h 100 - 2 Cu-MOF/FeOOH Water 8 h 100 93 3 CuSO 4 Water 8 h 100 - 4 FeOOH Water 8 h 100 11 5 Cu-MOF/FeOOH Water 6 h 100 92 6 Cu-MOF/FeOOH Water 3 h 100 92 7 Cu-MOF/FeOOH Water 1 h 100 92 8 Cu-MOF/FeOOH Water 30 min 100 91 9 Cu-MOF/FeOOH Water 10 min 100 91 10 Cu-MOF/FeOOH Water 10 min 80/r.t. 32/- 11 Cu-MOF/FeOOH Water 10 min 100 92/74 c 表1. 不同反应条件的优化 a a 反应条件：硝基苯乙烯(0.6 mmol)，2，5-二羟基-1，4-二噻烷(0.9 mmol)，催化剂(0.005 g)在水(1.5 mL)中回流条件下反应。 b 柱层析产率。 c 催化剂用量0.01 g和0.0025 g。 以硝基苯乙烯和2，5-二羟基-1，4-二噻烷在水相中的反应为标准反应，进行系统的反应条件优化(表1)。在没有催化剂的条件下，反应8 h没有检测到目标产物；当Cu-MOF/FeOOH复合材料加入反应体系中，反应8 h后有93%的产物生成。在这里考虑到合成复合材料的原料会对反应有影响，即对CuSO 4 和FeOOH进行了考察，结果显示CuSO 4 对反应无催化效果，FeOOH只有很低的催化效果。确定了Cu-MOF/FeOOH复合材料为催化剂后进行了反应时间的考察，当反应进行10 min后，反应就能得到91%的产率；如果继续缩短反应时间，反应产率明显降低。同样，当反应温度降低，即温度没有达到回流状态，产率也出现降低趋势，室温下没有产物生成。最后对催化剂的用量进行了考察，结果显示，增加催化剂用量对反应产率提升不大或无变化；当减少催化剂用量对反应产率有较大影响(0.0025 g Cu-MOF/FeOOH，产率下降到74%)。确定的最佳反应条件为：硝基苯乙烯(0.6 mmol)、2，5-二羟基-1，4-二噻烷(0.9 mmol)和Cu-MOF/FeOOH (0.005 g)在水(1.5 mL)中回流条件下反应10 min。 3.2. 反应底物的扩展 Table 2 Substrate scope of tetrahydrophene cyclization reactio Entry R Product Yield(%) b 1 C 6 H 5 3a 91 2 4-Cl-C 6 H 4 3b 98 3 4-CH 3 -C 6 H 4 3c 88 4 4-(CH 3 ) 2 CH-C 6 H 4 3d 73 5 4-PhCH 2 O-C 6 H 4 3e 15 6 2-Naphthyl 3f 6 表2. 四氢噻吩类环化反应底物普适性研究 a a 反应底物比例硝基烯：2，5-二羟基-1，4-二噻烷 = 4:5，催化剂Cu-MOF/FeOOH的用量0.0050 g，1.5 mL去离子水作为溶剂，在100℃下反应。 b 柱层析产率。 在最优条件下研究了含有不同取代基的硝基芳乙烯与2，5-二羟基-1，4-二噻烷的串联环化反应(表2)。随着R芳环4-位上取代基团位阻不断变大(Entry 1，3和4)，反应产率呈现下降趋势(91%，88%和73%)；当芳基4-位为卤素(如Cl-)取代时，反应可以得到98%的高产率(Entry 2)；当芳基4-位是苯甲氧基取代时，反应只能得到15%的目标产物(Entry 5)；当底物换成1-(2-硝基乙烯基)萘时，只能得到6%的目标产物(Entry 6)。 3.3. 放大量实验研究 图3. 4-硝基-5-苯基四氢噻吩-3-醇合成的扩大量反应 在最优反应条件下，对标准反应进行了反应放大量实验研究(如图3)。反应物均放大到克级，最终反应依然可以得到90%的产率。 3.4. 催化剂循环使用性 为了验证催化剂Cu-MOF/FeOOH的循环利用能力，我们对反应溶液进行了离心并分离出催化剂，干燥后继续用于第二次催化反应，依此操作进行后续的催化剂循环使用研究实验。如图4所示，催化剂在进行二次利用时，催化剂活性明显降低(42%产率)，但在进行第三次循环使用总，反应未获得目标产物。可能双金属复合物结构中的活性组分在水相分离中有大量的流失，以至于无法进一步进行反应催化。于是在后续的“沥滤反应”研究中，发现水相滤液对反应有催化活性，从而说明，催化剂的活性组分溶解到水溶剂中，也说明Cu-MOF/FeOOH的结构在水中不稳定。为了提高此复合材料的稳定性和催化活性，我们对复合材料进行了高温热处理获得Fe 3 O 4 /Cu/C纳米材料，然后将其应用到4-硝基-5-苯基四氢噻吩-3-醇合成反应中，只能得到较低产率的目标产物。由此可以得到，配合型复合材料对本反应的催化效果优于金属氧化物复合材料。 图4. Cu-MOF/FeOOH复合物材料的循环研究 3.5. 反应机理 硝基苯乙烯与2，5-二羟基-1，4-二噻烷反应制备四氢噻吩类化合物可能的反应机理如图5所示。根据已报道的工作 [ 10 ] [ 11 ]，2，5-二羟基-1，4-二噻烷在反应过程中首先原位生成巯基乙醛，然后与硝基苯乙烯发生硫迈克加成反应，在硝基的α-位生成碳负离子，最后碳负离子进攻醛基发生分子内的Aldol反应，从而生成四氢噻吩类化合物。 图5. 反应可能的机理
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user: 4. 结论 本文设计了一种简单有效的合成多取代四氢噻吩衍生物的方法。利用制备的Cu-MOF/FeOOH双金属复合材料作为催化剂，水相中能够有效地催化硝基苯乙烯和2，5-二羟基-1，4-二噻烷的串联环化反应，获得了较好的产率，最高可达98%。该反应具有操作简单、反应时间短、原子利用率高和环境友好等特点，极大地丰富和发展了四氢噻吩结构的催化合成方法。
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user: 摘要 本文主要研究3维情形下带有分数阶耗散的Boussinesq方程组在乘子空间中的对数型正则性准则问题，证明了当速度满足(2.1)时，方程组(1.1)的弱解在 ( 0 ， T ] 上是正则的。
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user: 1. 引言 本文我们考虑如下3维分数阶Boussinesq方程组的正则性准则问题： { u t + u ⋅ ∇ u + ν Λ 2 α u + ∇ p = θ e → 3 ， θ t + u ⋅ ∇ θ + κ Λ 2 β θ = 0 ， ∇ ⋅ u = 0 ， u ( x ， 0 ) = u 0 ，       θ ( x ， 0 ) = θ 0 . (1.1) 其中 u = ( u 1 ( x ， t ) ， u 2 ( x ， t ) ， u 3 ( x ， t ) ) 表示流体的速度， θ = θ ( x ， t ) 表示流体的温度或者密度， p = p ( x ， t ) 表 示流体的压力， 0 < α ， β < 1 2 ， e → 3 = ( 0 ， 0 ， 1 ) ；常数 ν ≥ 0 ， κ ≥ 0 分别表示粘性系数和热扩散系数。Zygmund 算子 Λ = − Δ 通过Fourier变换定义为 Λ 2 α ⌢ f ( ξ ) = | ξ | 2 α f ^ ( ξ ) ， f ^ ( ξ ) = ∫ ℝ 3 e − i x ⋅ ξ f ( x ) d x . 当方程组(1)中 α = 1 ， β = 1 时，为经典的Boussinesq方程组，它被广泛应用于大气科学和海洋流中。在二维情形中，常数 ν 和 κ 不全为零时，经典Boussinesq方程组的全局正则性已有许多的结果，具体可参考文献 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。 ν = 0 且 κ = 0 时只有局部适定性结果(可看文献 [ 4 ] )，全局正则性仍是开放性问题。而在三维情形中，方程组的全局适定性问题还未解决，因此很多学者给出了解的正则性准则，例如文献 [ 5 ] 中给出了解在乘子空间中的正则性准则。 近年来，分数阶Boussinesq方程组越来越吸引众多学者的目光，二维情形下，在 α ， β 有条件限制下，方程组(1.1)已有许多全局适定性结果，可看文献 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]。三维情形下方程组(1.1)的全局适定性结果还非常少，所以研究方程组的正则性准则很有必要，可参考文献 [ 9 ] [ 10 ]；文献 [ 11 ] 给出了n维情形下在Besov空间中关于速度的梯度的一个正则性准则。
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user: 2. 预备知识和主要结论 方便起见，我们先来回顾一下分数阶Boussinesq方程组的弱解的定义。 定义2.1 若作用在 ℝ 3 × ( 0 ， T ) 的函数 ( u ， θ ) 满足下列条件，则称 ( u ， θ ) 是3维分数阶Boussinesq方程组的弱解。 (i) u ∈ L ∞ ( 0 ， T ; L 2 ( ℝ 3 ) ) ∩ L 2 ( 0 ， T ; H ˙ α ( ℝ 3 ) ) θ ∈ L ∞ ( 0 ， T ; L 2 ( ℝ 3 ) ) ∩ L 2 ( 0 ， T ; H ˙ β ( ℝ 3 ) ) (ii) ( u ， θ ) 在分布意义下满足方程组(i)，即对任意的 φ ， ϕ ∈ C 0 ∞ ( ℝ 3 × ( 0 ， T ) ) ，都有等式 ∫ 0 T ∫ ℝ 3 ( u t + u ⋅ ∇ u + ν Λ 2 α u + ∇ p ) φ d x d t = ∫ 0 T ∫ ℝ 3 θ e → 3 φ d x d t 和 ∫ 0 T ∫ ℝ 3 ( θ t + u ⋅ ∇ θ + ν Λ 2 β θ ) ϕ d x d t = 0 成立。 下面我们来介绍一下文中要用到的乘子空间； 定义2.2 给定映射 g : H ˙ γ ( ℝ 3 ) ↦ L 2 ( ℝ 3 ) ，则有界线性乘子的齐次Banach空间 X ˙ − γ 的范数定义为 ‖ g ‖ X ˙ − γ = sup ‖ h ‖ H ˙ γ ≤ 1 ( ∫ ℝ 3 | g h | 2 d x ) 1 2 且有以下嵌入关系 L p ( ℝ 3 ) ⊂ X ˙ − γ ( ℝ 3 ) ， p = 3 γ > 2 由定义2.2我们不难推出下列引理； 引理2.1 若 g ∈ H ˙ γ ， h ∈ X ˙ − γ ，则有 g h ∈ L 2 ，且有 ‖ g h ‖ L 2 ( ℝ 3 ) ≤ ‖ g ‖ H ˙ γ ‖ h ‖ X ˙ − γ 最后我们叙述一下文章的主要定理； 定理2.1 假设 ( u ， θ ) 是方程组(1.1)的一个弱解，且初始值满足 ( u 0 ， θ 0 ) ∈ H s × H s ， s ≥ 1 。如果速度u满足 ∫ 0 T ‖ ∇ u ‖ X ˙ − γ 2 α 2 α − γ + ‖ ∇ u ‖ X ˙ − γ 2 β 2 β − γ 1 + ln ( e + ‖ ∇ u ‖ L 2 2 ) d s < ∞ ， max { α ， β } ≤ γ ≤ 2 min { α ， β } (2.1) 则此弱解在 [ 0 ， T ] 上是正则的。
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user: 摘要 针对水尺图像人工读数不及时、耗费人力的问题，本文提出了一种基于图像的全自动河道水位估计方法。首先使用Faster R-CNN网络检测水尺区域图像，然后对水尺图像进行倾斜调正，最后使用图像处理技术获得水位信息。该方法通过霍夫变换对水尺图像进行直线检测，根据检测到的直线来实现水尺图像的自动调正，有效解决了由于摄像机拍摄角度不同导致的图像中刻度尺倾斜程度不同的问题；提出一种根据先验知识修正刻度尺图像的思路，根据已知的刻度尺相关信息来自查通过像素级计算得到的刻度尺矩阵是否合理，有效解决了刻度尺图像可能存在的刻度尺磨损、拍摄反光等问题，大大提高了刻度尺读数的可靠性。实验结果表明，本文所提出的河道水位估计方法可以在多种拍摄条件下准确地获得河道的水位信息。
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user: 1. 引言 近年来，暴雨是夏季常见的天气现象。由于地形和各种气候因素的综合影响，短时间内易形成洪峰，破坏性极大。为了有效地避免洪涝灾害造成的损失，及时了解河道状况，水情监测已成为必须重视的关键问题。为了实时准确监测水流，我国大部分水文监测站仍采用传统的水位测量方法，包括安装水位计进行目测读数或使用传感器自动采集水位信息。测量水位信息所使用的传感器主要包括超声波、雷达、压力、浮子机械编码、雷达等 [ 1 ]。这些测量方法大大提高了测量效率，同时也存在着成本高、维护困难、对环境影响较大等缺点。基于视觉的水尺读数法目前主要是人工目测，需要大量人力，实时性不高，在恶劣环境下读取水位时很难保证人身安全。 随着数字图像处理技术的蓬勃发展，基于水位尺图像识别的水位估计方法近年来受到越来越多研究者的关注 [ 2 ] [ 3 ]。彭将辉等 [ 4 ] 提出了一种形态学处理与Canny算子相结合的水线识别方法。该方法对图像质量要求较高，边缘提取时阈值的选取对于识别的准确率有很大的影响。江帆等 [ 5 ] 提出首先采用投影法对水位尺标志进行分割，然后通过BP神经网络对水位尺字符进行识别的方法，在船舶表面平整且分割的字符完整的情况下取得了较好的识别准确率。施朝健等 [ 6 ] 提出了通过Canny算子、几何矫正和霍夫直线检测提取水面线的方法。该方法同样受环境影响很大，不能保证提取水面线的准确性。在基于深度学习的水尺检测与水位估计方面，目前已有的研究工作较少。朱学海等 [ 7 ] 提出了基于深度学习算法的Leon-IDSS智能水位尺测定系统。该系统首先利用深度学习算法提取图片深度特征得到训练模型，然后用训练好的模型对视频或图片中的水线进行识别。鉴于以上研究现状，本文提出了一种全自动的基于图像的水尺检测及河道水位估计方法。首先使用Faster R-CNN网络截取河道水位图像中包含水尺区域的子图像；然后对水尺图像进行预处理，提取水尺在水面以上部分的水平边缘与垂直边缘，并根据垂直边缘的倾斜角度调正图像；最后利用图像处理算法进行水尺刻度的读取，进而获得当前的水位信息。
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user: 2. 基于Faster R-CNN网络的水尺检测及倾斜调正 2.1. 基于Faster R-CNN网络的水尺检测 在实际应用中，一般情况下摄像机距离河道距离较远，如图1所示，水尺在摄像头拍摄画面中尺寸较小，不利于后续的处理与检测。如果需要对水尺读数进行检测，就需要将摄像机抓取图像中的水尺所在区域截取出来进行处理，即获得图2所示的水尺图像。对于图像目标物体检测，最常用的方法是基于模板匹配的方法。考虑到单纯的模板匹配只能够匹配固定形状与固定尺寸的模板图像；而使用空间金字塔方法，在增加了处理的时间复杂度的同时，却无法进一步提高识别的准确率。因此本文使用Faster R-CNN网络检测水尺区域子图像。 图1. 河道图像 图2. 水尺图像 Faster R-CNN网络是Ross B. Girshick [ 8 ] 在2016年提出的目标检测深度神经网络。在结构上，Faster R-CNN将特征抽取、候选区域提取、检测边框回归、分类整合在一个网络中，使得综合性能有较大提高，在检测速度方面尤为明显。在本文中，用于水尺区域检测的Faster R-CNN网络结构如图3所示。该网络使用VGG16网络对整幅图像进行特征提取；使用区域生成网络在原图像中生成可能存在水尺的感兴趣区域；使用深度网络判断感兴趣区域中是否存在目标水尺，若存在目标水尺，则使用矩形检测框包围所述目标水尺。最后，将检测到的矩形检测框区域从原图像中截取出来，则可获得包含水尺区域的子图像。 图2为使用Faster R-CNN网络对图1所示的图像进行水尺区域检测的结果示意图。从图中可以看出，Faster R-CNN网络可以有效地从河道图像中把水尺区域检测出来。 图3. 基于Faster R-CNN的水尺区域检测结构 2.2. 水尺图像倾斜调正 在本文中，摄像机采集的水尺图像通常存在一定的倾斜角度，并且每张图像的刻度尺倾斜角度不同。为了保证后续水尺读数过程中图像像素级计算的可靠性，需要调正图像。我们首先采用经典的霍夫变换 [ 9 ] 来检测刻度尺边缘直线。然后，根据边缘线倾斜角度，自动调正图像。具体步骤如下： 1) 对水尺图像进行预处理，即依次进行灰度化、中值滤波和自适应阈值处理 [ 10 ]，生成二值化图像； 2) 通过霍夫变换检测二值化图像中刻度尺边缘直线，并进而求出倾斜角度； 3) 根据直线倾斜角度调正图像。当检测到多条刻度尺边缘线的倾斜角度时，取最大值。 将图2的水尺灰度图像经过二值化处理，得到图4(a)。一般情况下，水尺左右两边由正“E”型和反“E”型交替组成。在本文提出的水尺图像读数方法中，为了方便操作，仅处理水尺图像的右半边。图4(b)给出了经过倾斜校正后的右半边的水尺图像。从图中可以看出，水尺图像右半边由“ヨ”型块和与其宽度相等的白色块交替组成，其中“ヨ”型块的刻度线宽度与间隔宽度相等。 图4. 水尺二值图像。(a) 水尺；(b) 霍夫变换后的水尺右半边
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user: 3. 基于水尺图像的水位估计 在基于水尺图像的读数过程中，由于光线不同/明暗不同、倾斜角度不同均会对读数结果造成影响，刻度尺磨损、反光造成刻度线不清晰，也会导致处理后的刻度尺图像中“ヨ”型块的刻度线缺失。因此，本文提出了利用水尺刻度形状不会改变这一先验知识加入判断的方法，进而有效削弱水尺刻度磨损和反光对读数造成的影响，提高水尺读数的精确度。 对于如图4(b)所示的水尺右半部分图像，我们可以用一个由0和255组成的二维矩阵来表示。将二维矩阵的每个元素除以255得到由0和1组成的二值图像矩阵 A ： A = [ a 11 a 12 ⋯ a 1 m a 21 a 22 ⋯ a 2 m ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ a n 1 a n 2 ⋯ a n m ] (1) 其中，矩阵 A 是n行m列矩阵， a i j 为图像矩阵 A 第i行第j列的元素，表示图像对应像素点的灰度值。 将图像矩阵 A 每行元素累加，定义图像矩阵 A 第i行元素的累加值 s u m i 为： s u m i = ∑ j = 1 m a i j ，     i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n (2) 定义相邻两行元素累加值之差的绝对值 Δ i 为： Δ i = | s u m i − s u m i + 1 | ，     i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n − 1 (3) 判断 Δ i 是否大于等于预设的第一阈值 T 1 ，如果 Δ i ≥ T 1 ，则记录此刻的i值。将i值按顺序集合，得到行向量 I = ( i 1 ， i 2 ， ⋯ ， i n ′ ) ，其中 n ′ < n − 1 。 将刻度尺图像中刻度的像素级宽度集合记作刻度尺矩阵，用行向量 D 表示，定义 D 为： D = ( d 1 ， d 2 ， ⋯ ， d n ′ − 1 ) (4) 其中， d i 是行向量 I 相邻元素之差，即： d i = I i + 1 − I i ，     i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n ′ − 1 (5) 在本文中，水尺读数过程用到的先验知识主要包括：水位尺右半边由“ヨ”型块和与其宽度相等的白色块交替组成，其中“ヨ”型块的刻度线宽度与间隔宽度相等。具体判断方法为：首先，将白色块的平均宽度用w表示，白色块的数量记作 c 1 ，初始化令 c 1 = 0 ；利用预设的第二阈值 T 2 对行向量 D 做阈值处理，遍历刻度尺矩阵 D ，当元素 d i 满足： T 2 − σ < d i < T 2 + σ 时，记录此刻的 d i 值，其中， σ 是经验数， σ 范围： 0 < σ ≪ d i ，同时 c 1 = c 1 + 1 ，那么白色块的平均宽度： w = ∑ d i c 1 ， ( T 2 − σ < d i < T 2 + σ ) (6) 将“ヨ”型块的刻度线平均宽度用b表示，其数量记作 c 2 ，初始化令 c 2 = 0 ；利用白色块的平均宽度w对行向量 D 做阈值处理，遍历刻度尺矩阵 D ，当元素 d i 满足： w 5 − σ < d i < w 5 + σ 时，记录此刻的 d i 值，同时 c 2 = c 2 + 1 ，那么刻度线的平均宽度： b = ∑ d i c 2 ， ( w 5 − σ < d i < w 5 + σ ) (7) 由水位尺右半边的“ヨ”型块和白色块宽度相等可知，对于刻度尺矩阵 D 中的元素，应满足条件1： d 6 i + 1 = d 6 i + 2 + d 6 i + 3 + ⋯ + d 6 i + 6 + σ ，     i = 1 ， 2 ， ⋯ ， [ n ′ − 1 7 ] (8) 其中， [ n ′ − 1 7 ] 表示 n ′ − 1 7 向下取整， d 6 i + 1 表示右半边刻度尺的白色块， d 6 i + 2 ， d 6 i + 3 ， ⋯ ， d 6 i + 6 表示“ヨ”型块的五条刻度线宽度，由“ヨ”型块的刻度线宽度与间隔宽度相等可知条件2为： d 6 i + 2 ≈ d 6 i + 3 ≈ ⋯ ≈ d 6 i + 6 (9) 若同时满足上述两个条件，则判断该元素合理，否则，则判断该元素不合理。对于不符合的元素按照以下方法进行修正。在刻度尺矩阵 D 中，代表白色块的两个相邻元素依次用 d i 和 d j 表示，其中， d i 和 d j 满足： T 2 − σ < d i < T 2 + σ ， T 2 − σ < d j < T 2 + σ ；当刻度线缺失时，表现为： { 0 < i − j < 5 d i ≥ w + b     或     d j ≥ w + b (10) 若是 d i > w + b ，即白色块 d i 宽度不合理，包含了一个或多个刻度线宽度，则对刻度尺矩阵 D 进行修正： d i = d i − b ，并且插入 d i + 1 = b 。 基于修正后得到的刻度数据，可以确定水面所截刻度尺部分占白色块或“ヨ”型块的比例 c 3 ： c 3 = { 5 ∗ d n ′ − 1 w ，       当 c 2 5 等 于 整 数 时 d n ′ − 1 b ，               当 c 2 5 不 等 于 整 数 时 (11) 最后，根据得到的白色块的数量 c 1 、“ヨ”型块的刻度线数量 c 2 和 c 3 ，确定刻度尺的读数，即： 水 位 = a − ( 5 ∗ c 1 + c 2 + c 3 ) (12) 其中，a为刻度尺量程。
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user: 4. 实验结果与分析 为了验证本文所提方法的有效性，我们对大量河道图像进行了测试。首先通过Faster R-CNN算法获得河道图像中的水尺区域，然后通过像素级图像处理得到水位尺读数。具体为：通过图像灰度化、中值滤波和自适应阈值，生成二值化图像；然后通过霍夫变换获得二值化图像刻度尺边缘倾斜角度，将刻度尺图自动调正；在调正的图像上进行像素级计算，得到刻度尺矩阵；再加入先验知识，判断刻度尺矩阵的合理性并进行修正；最后基于先验知识修正后得到的刻度尺矩阵确定刻度尺的读数。我们使用绝对误差作为指标来进行评价。绝对误差是本文提出的自动水位尺读数方法与人工度数之差的绝对值。设人工读数的值为x，机器读数为 x ′ ，则绝对误差为 | x ′ − x | 。表1给出了10张河道图像的水位估计结果。由表1可以看出，本文所提出的基于图像的水位估计方法可以精确的估计水位，获得了较好的实验结果。 Table 1 Automatic water level gauge measurement result 图像编号 人工读数 机器读数 绝对误差 1 6.30 6.25 0.05 2 8.70 8.60 0.10 3 8.90 8.84 0.06 4 8.30 8.70 0.40 5 8.20 8.14 0.06 6 8.50 8.69 0.19 7 8.50 8.84 0.34 8 8.70 8.52 0.18 9 6.90 7.07 0.17 10 6.50 5.80 0.70 表1. 自动水位尺读数结果
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user: 5. 结论 本文提出了一种基于图像的全自动河道水位估计方法。该方法的优点可总结如下：1) 在水位尺读数方面，针对人工读数不及时、耗费人力的问题，提出了一种基于图像的自动水位尺读数方法。该方法能够实现水位的自动、实时读数，有较高的精度。2) 针对摄像机不同角度拍摄的刻度尺图像倾斜程度不同的问题，本文加入经典的直线检测方法——霍夫变化，来实现刻度尺图像的自动调正，使得在一定倾斜范围内的刻度尺图像都可以通过像素级计算得到刻度尺读数。3) 针对刻度尺图像可能存在的刻度尺磨损、拍摄反光等问题，提出一种根据先验知识修正的思路，根据已知的刻度尺相关信息来自查通过像素级计算得到的刻度尺矩阵是否合理，大大提高了刻度尺读数的可靠性。
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user: 摘要 随着信息教育和计算机技术的不断发展和进步，计算机技术实践能力越来越受到重视，而计算机技术实践能力的提高离不开大量的编程训练。为了改善程序设计类课程的教学效果，同时提高学生的编程能力，本文设计并实现了基于Django的在线评测系统。该系统采用B/S架构，使用MySQL作为后台数据库。主要实现了用户管理、题库管理、作业管理、代码评测、交流讨论等功能。该系统可以有效地应用于教学中，从而提升教师的教学效率，培养学生的学习兴趣，提高编程水平。
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user: 1. 引言 程序设计类课程是我国高等院校绝大多数本科生必修的一门计算机基础课程。该课程学习人数众多，影响面广，其教学目标是培养学生的程序设计基本技能、严密的逻辑思维方式以及实践和动手能力，其中实际的编程能力是学科培养和教学效果考查的重点。但是在教学过程中，存在着以下问题：课堂上主要以老师讲授为主，学生动手机会不多；学生上机实验时，也只是简单将老师或教材上的代码抄写到实验报告中；平时作业、实验报告以及考试试卷都是由教师进行人工判题评阅的，教师由于重复性工作量巨大，最多抽查批改部分作业。这样就导致了一方面对任课教师很难全面了解班级的学习情况，另一方面对学生来说无法及时反馈，导致学习兴趣不高，最终影响学习效果。 在线评测(Online Judge， OJ)系统 [ 1 ] 是一个基于B/S的多用户在线判题系统，它允许注册用户多次在线提交源代码(如C、C#、Java、Python等)，系统自动对用户提交的代码进行编译，采用“黑盒判定”的形式使用预先设定的测试用例进行测试，通过测试的结果检测程序的正确性，最终根据用户正确的解题数和用时给出排名。传统的OJ系统主要用于ACM国际大学生程序设计竞赛(ACM/ICPC)的训练和比赛。目前应用比较广泛的OJ系统，国内有北京大学的POJ [ 2 ]、浙江大学的ZOJ [ 3 ]、华中科技大学的HUSTOJ [ 4 ] 等，国外有美国的USACO、俄罗斯乌拉尔大学的URAL、波兰格但斯克理工大学的SPOJ等。这些OJ系统含有丰富的题库，拥有强大的功能以及完善的竞争体系，但是这些系统对编程者综合素质要求高，对于程序的评判过于严格 [ 5 ] [ 6 ]，如果让刚接触编程的学生一开始就利用这些系统进行练习，由于其自身的编程能力不强，会打击其对学习编程的积极性，不适合课程教学辅助场景。 基于此，本文借鉴OJ系统的判题模式，并结合高校教学特点，设计了一个基于Django的在线测评系统，学生可在网上自主进行程序设计训练时，能及时准确地发现错误反馈给学生，从而设计正确、合理、高效的程序。本系统的应用有利于降低教师的重复性工作，提升教学效率，帮助学生提高编程水平，增强实践动手能力。
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user: 2. 需求分析 本文设计一个适用于高等院校程序设计类课程的在线测评系统，便于教师布置作业、管理教学进度、监督学生作业完成情况和实时了解学生的学习状况等。系统主要划分为教师和学生两个角色： 1) 教师。登录系统后能够对学生用户进行管理、查看学生基本信息以及查看学生的当前的排名情况；能够对题库进行管理、添加题库，并提供测试用例和测试结果；可以布置作业、批阅试卷和查看成绩；能够与学生进行在线交流讨论，发布新闻公告等权限。 2) 学生。学生拥有的权限最少，只具有查看新闻、在线交流讨论；查看并提交作业，根据测试用例自动判断结果是否正确；参加学习、查看成绩以及修改个人信息等权限。 根据以上分析，得到两个角色的用例图如下图1所示。 图1. 在线测评系统用例图
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user: 3. 系统设计 3.1. 系统总体架构 系统采用分层结构，主要包括前端展示、后台管理和评测模块三部分。前端展示和后台管理界面主要由基于Python语言的Django框架来编写完成。系统的网络拓扑结构如图2所示，整个系统采用B/S体系结构，通过Internet网对外提供服务。应用服务由Web服务器、文件服务器、评测机和数据库服务器四部分构成，Web服务器主要对外提供访问服务，文件服务器存储相关的测试用例和学生每次提交的源代码，评测机主要用来对学生提交的代码进行检测，数据库服务器在通过数据的共享的方式实现上述三个服务的数据通信。当用户访问Web服务器，选择题目进行答题并提交新的源代码后，后台程序会在数据库中做相应的记录，并将该题目的评测任务加入到数据库的任务队列中，评测机利用轮询或者事件响应机制进行评测，对队列中的任务采用FIFO评测方式实现自定义的动态任务分配。当评测任务完成后，评测结果保存到数据库服务器，同时也会利用消息事件机制将结果返回给WEB服务器，最终用户在WEB页面上就可以看到自己提交源代码的评测结果。 图2. 系统架构设计图 3.2. 系统功能模块设计 基于前面的需求分析，在线评判系统设计了以下五个模块：基本信息管理模块，题库管理模块，作业管理模块，评测管理模块，交流讨论模块。系统的功能模块结构如图3所示。 图3. 系统功能模块图 1) 基本信息管理。该模块主要完成用户、课程、班级以及学生等基本信息的管理。其中用户信息管理模块主要管理使用本系统的所有用户基本信息，包括注册、登录、修改密码等功能；课程管理模块主要是对教师所教学的课程的进行管理，包括CRUD (添加、查询、修改、删除)等功能；教学班级管理模块对教师所教某门课程的教学班级进行管理，包括CRUD操作；学生管理是对教师所教某门课程下的某个教学班级的学生进行管理，主要包括CRUD操作、查看学生的当前排名情况以及批量导入学生信息并自动关联用户信息等功能。 2) 题库管理。该模块主要对试题进行管理，包括CRUD操作、批量导入(出)题目等。题目类型主要包括单选题、多选题、判断题、填空题、编程题等。每个题目主要包含题目编号、题型、题目内容、标参考答案、知识点、时间和内存限制、题目提示等内容，其中时间限制、内存限制可以采用默认值；每道题都可以查看评测历史记录。同时还包括测试用例管理，在该模块中可以对测试数据进行CRUD操作。每组测试数据可以灵活地设置分值以及是否启用。 3) 作业管理模块。该模块用于对学生作业进行管理，包括作业的CURD操作、批改作业以及成绩管理。发布作业时首先输入作业基本信息(作业名称、成绩、截止时间、班级、备注等信息)，接下来从题库中选择题目添加到作业中，并设置每道题的分值；人工批改作业(可批量修改)，作业代码打包下载；成绩管理中可以针对每次作业，按班级、学号、姓名等信息查看学生的成绩。 4) 评测管理模块。该模块是本系统的核心模块。主要用于学生源代码的上传提交，系统后台代码的编译运行，并根据执行结果与测试用例的标准输出的差别，返回给学生源代码的执行状态。基本的状态代码信息包括以下几种：编译错误(Compile Error)、时间超限(Time Limit Exceed)、内存超限(Memory Limit Exceed)、运行错误(Runtime Error)、通过(Accepted)、答案错误(Wrong Answer)、格式错误(Presentation Error)等。整个评测过程如图4所示。 图4. 代码评测流程 5) 交流讨论模块。该模块主要是用于教师和学生以及学生之间的在线交流讨论，学生可以在线提交问题，教师和其它学生可以参与相关的问题的讨论，可以对相关问题进行检索查询，以及按时间或者内容相关度进行排序。同时还提供站内信息发布功能，教师可以发布作业、比赛、公告通知等信息，学生只能查看信息，当学生点击标题后可以查看相关详细内容。 3.3. 数据库设计 本系统采用MySQL数据库，MySQL提供了一整套数据库管理工具，由于其高性能和开源性，已经被很多大型系统广泛使用。根据前面的调研和分析，本系统中的数据实体有：教师、课程、班级、学生、题库类型、题库、测试用例、作业、讨论等。这些实体之间的关系是：教师可以给相关班级(一对多)讲授课程(一对多)，针对相关课程布置作业(一对多)，不同的作业由不同的题目构成(多对多)；学生在线完成相关作业(多对多)，同时可以对其它同学提出的问题参与讨论(多对多)。整个概念设计阶段的系统实体联系图如图5所示。 图5. 系统ER图 本系统的核心数据表包括用户基本信息表(py_user)、课程信息表(py_course)、班级信息表(py_class)、学生信息表(py_student)、试题类别信息表(py_tktype)、题库信息表(py_tiku)、测试用例信息表(py_testcase)、作业基本信息表(py_task)、作业题目详细表(py_taskdetail)、学生完成作业信息表(py_usertask)、学生作业题目详细表(py_usertaskdetail)、公告信息表(py_nofity)以及在线讨论表(py_bbs)等。
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user: 4. 系统实现 4.1. 开发平台 本系统是一种基于B/S架构的多用户在线评测系统，用户在线提交源代码后，系统进行自动编译运行并给出测试结果。网站采用Django框架进行系统开发。Django是一个用Python编写的开源Web框架，采用MTV的框架模式。MTV框架把Web应用分模型(Model)、模板(Template)和视图(View)三部分，其中模型是数据持久层，负责业务对象和数据库的关系映射，实现数据的持久化；模板为表现层，负责如何把页面展示给用户；视图也就是业务逻辑层，并在适当时候调用Model和Template。 开发工具方面，采用Python3.6，在Windows操作系统下运行并最终完成本地开发。为了防止出现 Python包管理问题以及版本冲突问题，采用virtualeny来建立虚拟环境。系统采用nginx+uwsgi进行部署，数据库采用MariaDB 5.5.68版本，使用Navicat 15作为图形化开发工具。 4.2. 界面实现 介于篇幅的原因，以下只介绍几个主要功能的界面实现。 1) 登录界面。在用户登录模块中，根据不同的使用权限将角色分设为两类：老师(管理员)和学生。老师(管理员)可以对整个平台的信息进行更新及管理操作，包含课程、班级、学生、试题、试卷、新闻等信息的管理，还可以对学生提交作业进行评测得分以供教学分析使用。学生用户是系统的主要使用者，其主要权限包括查看个人相关信息、新闻公告，完成系统中的试卷和作业等，还可以根据评测结果查看自己的学习情况并根据个人情况加以调整练习。具体登录界面如图6所示。 图6. 用户登录界面 2) 系统主页。通过登录验证后，进入的是系统的主界面，如图7所示。左侧的导航栏会根据当前用户的角色显示不同的菜单项，拥有权限的教师(管理员)登录成功后，可以在系统设置菜单中进行相关配置。右侧为本系统的中的常用功能区，包括评测功能统计分析，通知公告列表、错题集、以及错题集排行等。 3) 题库管理。题库管理为教师(管理员)提供题库维护操作，操作界面如图8所示，主要涉及增加题目，修改题目，删除题目，查看通过率，平均代码行以及完成时间等。教师(管理员)登录成功后，选择试题添加页面。根据提示信息输入一系列基本数据，再添加动态评测的测试用例以及用来评测测试用例的样例代码。也可以对题库题型进行管理。 4) 作业管理。教师(管理员)可以通过该模块进行在线组卷，系统提供两种组卷模式，分别是自动出题和手工出题。教师进入界面后，先按提示录入一些基本数据，如图9所示。选择试卷类型，填写试卷名称，并确定答题开始时间和结束时间，考生就只能在规定的时间范围内进行作答。在“试题分布”界面，如图10所示。教师可以选择出题方式，如果选择“自动出题”，则选取相应的知识点、科目、题型、题目难度、题目数量就能完成组卷。如果是“人工出题”，则教师根据科目名称、知识点和题型名称来进行选题，最终完成手工组卷。 图7. 系统首页界面 图8. 题库列表界面 图9. 试卷配置界面 图10. 试题选取界面 5) 在线测评。当教师完成组卷后，学生登录系统后就能查看相应的考试和作业信息，点击题目详细信息后，可以进入题目详情页，如图11所示。学生阅读题目后可以在线编写代码。编写完成后，即可提交自己的代码。代码提交后，会及时的反馈评测结果以及得分。如果不是满分，学生可以根据各个测试用例的结果，进一步修改自己的代码，再次进行提交评测，直到满意为止。 图11. 提交代码界面
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user: 5. 总结 本文设计并开发了基于Django的程序设计题在线自动评测系统，实现了人员管理、题库管理、网页提交题目、程序评价反馈、信息统计、在线讨论交流等功能，达到了预期的目的，可以有效解决高等院校程序设计类课程的作业、实验和期末考试在线自动评判问题。本系统的应用能够促进学生学习的积极性和主动性，提高学生的学习效率；降低教师的重复性工作量，改进教学效果。
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user: 摘要 本文按照财务异常与财务正常的公司数量为1:2的比例选取了2019~2020年间63家被特殊处理的上市公司和126家财务正常的上市公司。从公司发展能力、经营能力、盈利能力、股本结构、人员变动等十个方面的51个变量中利用统计方法和随机森林方法筛选出17个重要变量，在此基础上首次运用CatBoost模型进行公司财务困境问题上进行建模和预测，并与之前学者经常使用的XGBoost、随机森林和逻辑回归这三种建模方法进行对比。实验结果显示CatBoost模型在特异性、准确率和AUC值方面都要优于其他三种模型，其中准确率达到了98.2%，在准确性方面要比近年广泛运用且预测效果较好的XGBoost模型高3.5%。