DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 资料与方法 2.1. 检索策略 以中文检索词“CA199”、“CA242”、“CA50”、“胰腺癌”检索中国期刊全文数据库(CNKI)、维普中文科技期刊全文数据库(VIP)和万方数据知识服务平台(WanFang Data)。以英文检索词“pancreatic carcinoma”、“pancreatic cancer”、“CA199”、“CA242”、“CA50”检索PubMed、CBM、The Cochrane Library。以PubMed数据库的检测策略为例，检索策略见图1。本次研究文献收集检索日期截至2017年12月。 2.2. 纳入和排除标准 纳入标准：① 纳入研究中，以病理学活检和(或)手术探查为胰腺癌金标准；② 对象为胰腺癌患者和易误诊为胰腺癌的健康人和良性疾病者，均不限定民族、年龄、性别；③ 对照组为健康人和(或)胰腺良性病组，健康组抽取自医院体检人群，良性疾病包括各种胰腺炎症，胰腺囊肿等；④ 能直接获得或者通过统计学方法获得单独检测肿瘤标志物CA199及CA199、CA242、CA50三者联合检测试验的真阳性值(TP)、真阴性值(TN)、假阳性值(FP)、假阴性值(FN)等相应初始数据；⑤ 中英文文献。 排除标准：① 文摘、讲座、会议类文献；② 病例组患者未经金标准证实或金标准不明以及不能通过相关渠道获知该试验中金标准的；③ 文献经QUADAS评价 [ 8 ] 得分较低(<7分)的研究报道；④ 不能能直接获得或者通过统计学方法获取完整数据资料的文献；⑤ 经过临床治疗后的肿瘤标志物探讨的文献；⑥ 重复文献。 2.3. 文献筛选与质量评价 由两名评价员分别根据上述的纳入标准和排除标准独立对数据库文献进行筛选，如意见不统一时由 图1. PubMed检索策略 两名评价员协商解决或经由第三方决定。经研究组共同认定符合纳入标准的研究统一用QUADAS工具进行质量评价。评价结果显示本次纳入的6篇文献质量较好。 2.4. 统计分析 采用诊断性试验的Meta分析方法进行评估 [ 9 ] 。本研究使用的统计软件包括：Review Manager 5.3 [ 10 ] 、stata14、Meta-Disc 1.4 [ 11 ] 。本次研究纳入的6篇文献，先做异质性检验，采用平面图和Spearman相关系数来研究统计学上的阈值效应，若Spearman系数P值小于0.05，和(或)ROC曲线呈现为“肩臂状”，则提示本次研究中的数据存在阈值效应。若存在阈值效应，则只作SROC曲线平面图和计算Q指数。如果异质性是由非阈值效应引起且I 2 < 50%，则进行Meta回归分析，探讨数据异质性的来源，若由非阈值效应引起的统计学异质性较大(I 2 > 50%)，那么观察是否存在同质的亚组，进行亚组内合并分析。再根据异质性检验结果选择固定效应模型或随机效应模型进行合并分析，计算各研究的合并值，包括：灵敏度(SEN)，特异性(SPE)，诊断优势比(DOR)，受试者特征曲线(SROC)面积(AUC)和Q指数的诊断。最后通过stata14软件绘制漏斗图，分析计算潜在的发表偏倚。本次实验中认为P < 0.05有统计学意义。
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user: 4. 讨论 胰腺癌是目前临床比较常见的恶性度高的消化系统肿瘤，其早期发现困难，中晚期预后差，而提高早期胰腺癌患者检出率是改善患者生存率的重要手段。 CA199 [ 18 ] 是以单涎酸神经节甙脂为存在模式的血清中IgG的单克隆抗体，是一种高分子的糖蛋白混合物，其在血清中主要是以粘蛋白的模式存在。CA199是目前首选胰腺癌肿瘤标志物，其敏感性和特异性分别为81.8%和80.7%。有研究资料表明 [ 19 ] - [ 25 ] ，CA199阳性表达多见于进展期胰腺癌，对于早期胰腺癌和癌前病变的敏感性很低。CA50是一种只存在于正常人胰腺中的特殊的糖蛋白。大多数胰腺癌患者血清中CA199的浓度会升高，但是仍有部分患者血清中只显示CA50水平升高而CA199正常或轻度波动；CA242在胰腺癌的异常增殖细胞中含量升高，相比于CA199，CA242的诊断灵敏度略低，但其临床诊断正确率较CA199更优，有力弥补CA199在临床辅助检查上的缺陷和不足。此外 [ 26 ] [ 27 ] [ 28 ] ，常见的用于胰腺癌研究的肿瘤标志物还有CEA，但其对多种消化道恶性肿瘤均有升高，特异性不强；而PC-594和miR-492则目前研究较少，争议较大。 相关研究显示 [ 12 ] - [ 17 ] ，临床上联合检测CA199、CA242、CA50的检测策略中三种肿瘤标志物的相互补充和完善会明显提高早期胰腺癌确诊率。本研究的Meta分析表明，联合检测CA199、CA242、CA50对胰腺癌的诊断Sen合并为0.939 [95%CI (0.913， 0.960)]，Spe合并为0.838 [95%CI (0.799， 0.872)]，差异具有统计学意义，说明三种肿瘤标志物联合检测能增强癌症早期的诊出率。同时联合检测对于胰腺癌的临床诊断的DOR = 96.689、AUC = 0.9832和Q = 0.9434，较高的敏感度、特异度、AUC值说明了联合检测在提高胰腺癌的诊断效能和准确率之外，还具有较好的特异性，因此联合检测在临床中可以作为在诊断时选择的合适的检测策略。本研究得出了+LR合并为6.465，说明联合检测筛查胰腺癌正确判断阳性的概率是错误判断阳性概率的6.465倍，−LR合并为0.080，提示筛检错误判断阴性的概率小，因此临床上我们可将联合检测应用于胰腺癌的二级预防中，早发现，早诊断。本次实验中发现单独检测肿瘤标志物CA199有较大的阈值效应，而当前统计学领域普遍支持相比加权总计敏感度和特异度，采用统计学指标SROC和AUC，对于明显异质性的研究是更为可取的研究方法。上述Meta分析结果表明，联合检测CA199、CA242、CA50的DOR是单独检测CA199的5.97倍(96.69/16.19)，AUC提高了0.0943，Q指数提高了0.1238，说明联合检测的检测策略在研究中的准确性较高，有更大的使用价值。 为了降低对研究的可信度和有效性的影响，本次研究收集的相关文献做到了最大程度的全面细致具体，制定相应标准细致完善。但可能仍存在着不足：① 没有涉及胰腺癌的目前全球公认的TMN分期分级。② 未做相应的灰色文献的检索，而且只检索了中英文文献。③ 文献异质性的研究有所局限。④ 没有纳入无法直接获得或无法通过统计学方法获得完整信息的文献，但这不影响结果的可靠性。⑤ 纳入的文献数量较少。 综上所述，我们可认为联合检测CA199、CA242、CA50在筛查和诊断胰腺癌上具有重要的临床应用价值。
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user: 摘 要 能源塔热泵(亦称热源塔热泵)是绿色环保节能产品，在中央空调系统工程中有许多应用，防冻液再生是能源塔热泵的核心技术之一。本文围绕能源塔热泵防冻液再生方法及其设备展开分析，阐述能源塔热泵防冻液再生设备工作原理、再生性能、优缺点及其发展趋势，最后提出一种新型能源塔热泵防冻液再生技术，为实际工程应用提供参考。 关键词 :能源塔热泵，防冻液，溶液再生 Copyright © 2018 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 能源塔热泵是一种以空气为冷热源，可实现供暖、制冷以及提供生活热水的高效节能设备。能源塔热泵冬天利用冰点低于零度的防冻液，高效提取低温环境下空气的热量，达到制热效果；夏季能源塔起到高效冷却塔的作用，将热量排入大气，达到制冷效果。但是，能源塔热泵冬季工作过程中，空气中水蒸气不断进入防冻液中而使防冻液浓度降低，冰点上升。为保证能源塔热泵冬季可靠运行，必须设置防冻液浓缩再生装置，使防冻液浓度升高，冰点下降。防冻液再生性能会直接影响能源塔热泵机组运行效率，防冻液再生技术也因此是能源塔热泵的核心技术之一。 本文主要围绕防冻液再生机理、防冻液常用再生方法及其优缺点、防冻液再生技术最新进展等方面进行分析，并提出一种新型能源塔热泵防冻液再生技术，为实际工程应用提供参考。
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user: 2. 除湿溶液再生研究现状 实际应用中，除湿溶液再生方式通常采用加热再生方式，溶液再生所需热量通常利用低品位热源，如太阳能，生物质能，空调机组排热等 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。对除湿溶液再生技术及其再生性能，众多学者对此开展了研究。1969年，Kakabaev等 [ 4 ] 尝试制作了一台新型太阳能氯化锂溶液除湿制冷机，对氯化锂除湿剂溶液再生，采用太阳能集热器与氯化锂除湿剂溶液再生器集成一体，首次组建了开式太阳能集热溶液再生器。随后，Ji [ 5 ] 也以氯化锂溶液为除湿剂，搭建了一套闭式集热型再生器，同时通过设置加湿器模拟了周围潮湿环境。1999年Gad等 [ 6 ] 则直接利用太阳照射让溶液中水分蒸发，通过测量太阳辐射量与蒸发水量得到再生器太阳能利用效率。为认识太阳能再生的主要影响因素，2003年施明恒、杜斌、赵云等 [ 7 ] 利用太阳能作为再生能源搭建了逆流式再生装置，实验分析了影响再生性能的主要因素，获得再生器内对流热质交换的准则方程。2011年，黄志甲等 [ 8 ] 则建立了叉流流量再生器的传热传质数学模型，得出空气和溶液质量、能量控制方程，并利用Matlab语言编程模拟计算，证明再生性能的可靠性。2015年，彭冬根等 [ 9 ] 对逆流太阳能溶液集热/再生器进行研究，证明逆流太阳能溶液集热/再生器适宜在空气较干燥、太阳辐射强度较高的工况或地区运行最佳。在没有足够的太阳能可利用时，2009年张小松 [ 10 ] 提出一种利用电渗析法的膜式再生器对溶液进行再生，理论分析表明再生系统具有较好的再生性能。 从上可以看出，除湿溶液再生主要采用加热再生方式，其重点研究范畴在于再生加热能量来源和形式选择，以及在选定能源前提下再生性能和再生效率的研究，同时对非加热再生方式也进行了一些有益探索。
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user: 3. 能源塔热泵防冻液再生技术分析 3.1. 基于冻结再生的能源塔防冻液再生技术 2012年，清华大学王宝龙等提出一种基于冻结再生的能源塔防冻液再生技术 [ 11 ] ，该技术的核心部分为基于冷冻法的溶液再生机组，主要包括冷冻再生槽、压缩机、热回收冷凝器、节流阀等。能源塔机组内需要再生的稀溶液送入溶液再生机组的冷冻再生槽内，使溶液中的一部分水结冰析出，并通过冰-溶液分离装置进行分离，得到浓溶液，实现对溶液的再生。该系统具有溶液量小，投资和占地面积小，再生效率高，运行稳定等特点，为溶液再生技术提供了新的途径。 3.2. 基于空气能量回收的能源塔防冻液再生技术 传统除湿剂溶液再生技术中，如Elsarrag [ 12 ] 对三甘醇(TEG)溶液的再生分析、X. H. Liu [ 13 ] 等对横流填料塔中溴化锂/水溶液的研究分析、Longo等 [ 14 ] 对不规则填料中氯化锂/水溶液、溴化锂/水溶液、甲酸钾/水溶液三种溶液的再生分析中，溶液多为吸湿性较强的溶液，需要较高的溶液再生温度，再生需要额外热源加热，如利用工业余热或燃气锅炉补充提供热源 [ 15 ] 。 为了减少能源消耗，同时减少再生空气直接排除室外造成的能源浪费，文先太等 [ 16 ] 提出了一种基于空气能量回收的能源塔溶液再生系统。图1为高效热泵型溶液再生循环系统，整个装置为闭式循环，其基本原理为空气从再生溶液中吸收水分，在翅片管换热器中冷凝出来，通过风机再次循环吸湿。此装置优点在于蒸发器与冷凝器的温差不需太大，热泵效率较高。同时空气闭式循环，有效减少能量损失且不受外界空气干扰，适用性较强。 3.3. 基于太阳能的溶液再生技术 太阳能是目前使用率最广的可再生能源之一，国外学者Alizadeh较早开展了太阳能集热/再生器研究，证明其是一种高效、节能的再生装置 [ 17 ] 。下面着重讨论集太阳能集热和溶液再生双重作用于一体的太阳能集热/再生器。 1) 太阳能集热再生复合式再生技术 图2为传统集热再生复合型结构 [ 18 ] 。此装置结构简单，造价低廉，但局限性太大。一方面，当风机鼓入空气温湿度较高时，再生能力差；另一方面，当环境温度低或没有太阳时，系统无法工作。随后彭 图1. 高效热泵型溶液再生循环系统 冬根等 [ 19 ] 对此装置进行了改进，图3为改进的太阳能空气预处理集热/再生流程图，将部分低温高浓度溶液预先送到空气预处理器中吸收室外空气中的水蒸汽，稀释后溶液与塔内稀溶液混合进入溶液热交换器；同时，室外高湿空气在空气预处理器中经过等焓去湿后进入太阳能空气集热器，在集热器中与稀溶液进行热湿传递后排入大气。此装置可有效提高再生器出口浓溶液浓度，将加热再生溶液温度、降低再生用空气湿度、提高再生用空气温度三种作用于一体的新型太阳能溶液集热/再生系统。此系统有效解决了传统装置中空气含湿量高的问题，提高再生效率，但是排入大气的高温空气中的能量并未得到有效利用。 2) 集热再生分离型溶液再生技术 集热再生分离型即在空间上将集热和再生上分离开，分别构成太阳集热器和溶液再生器。图4为典型太阳能集热/再生分离系统图，该系统工作原理为：稀溶液槽中的稀溶液流人太阳集热器并吸收热量，温度升高之后流人再生器中与来自环境中的空气接触并进行再生，再生后的浓溶液流人浓溶液槽中存储利用。 基于其基本原理，国内外学者做了不同改进。2015年程清等 [ 20 ] 提出一种新型光伏光热溶液再生系统，该系统利用电渗析与PV/T组件结合，控制系统浓度产量，提高系统对工况的适应能力，同时通过建立模型，指出电渗析再生器再生室进口处浓度对再生系统耗能的影响最大。2011年洪华等 [ 21 ] 提出采用 图2. 传统集热/再生器结构简图 图3. 太阳能空气预处理集热/再生流程图 图4. 典型太阳能集热/再生分离系统图 混合空气作为再生空气的集热型溶液再生系统，即室内排风通过风管与室外空气混合后被送到集热再生器入口，稀溶液蒸发浓缩之后通过换热器降温并送到除湿机组喷淋新风，新风经喷淋除湿后送入室内承担室内湿负荷。 3) 沸腾蒸发式溶液再生技术 按照溶液再生时是否发生沸腾，溶液再生方式可分为非沸腾蒸发式和沸腾蒸发式两种。上述的再生技术皆为非沸腾蒸发式溶液再生技术，因其所需要热源温度低，可利用低品位能源，从而得到国内外学者的广泛关注 [ 22 ] [ 23 ] 。但由于热源温度偏低，沸腾蒸发溶液再生方式的溶液浓度和再生效率都不高，且南方地区高湿空气不利于溶液再生，沸腾式溶液再生方式因此受到关注。沸腾再生方式使用热源温度高，在一定技术条件下可实现热量反复回收，实现多级利用，因而可得到较高再生浓度和再生效率 [ 24 ] [ 25 ] 。但是，沸腾再生方式的再生流程和再生设备比非沸腾式的复杂。 图5所示新型太阳能槽式与平板式联合集热溶液沸腾式再生设备 [ 26 ] 。其工作过程为：来自塔内的稀溶液首先进入太阳能平板式集热再生器，与再生器内溶液换热换湿，实现非沸腾式再生。然后，从平板式集热再生器出来的较浓溶液在换热器中与将要去除湿器的浓溶液进行热交换，预热后的较浓溶液进入太阳能槽式集热器，进一步升温并沸腾，经气液分离器分离产生高温蒸汽与浓溶液。高温蒸汽进入平板式集热再生器的蒸汽通道中释放冷凝热，高温浓溶液进入换热器中。装置缺点在于无法克服太阳能利用过程中随机性与间歇性不足。随后该课题组又研究出槽式集热器与燃气锅炉联合驱动的再生装置 [ 27 ] ，克服了太阳能利用的随机性并提高能量利用效率。
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user: 4. 新型溶液再生装置设计思想的提出 基于太阳能的除湿溶液再生是一种经济节能的再生技术，但是，其再生方式严重依赖于周围环境状况，在高温或高湿气候条件下，仅使用太阳能对溶液进行再生不能满足使用需求。此外，大部分设备将除湿后的高温高湿空气直接排到室外而造成热能直接浪费。基于以上分析和考量，作者提出一种可根据室外环境温度变化调节进风比例，并回收余热的新型溶液再生装备。图6所示为一种新型溶液再生装备，该装置由太阳能集热/再生器，溶液再生器，冷凝器及风管道组成，虚线部分为风循环。来自塔内的稀溶液首先进入太阳能平板式集热再生器，稀溶液沿程吸收太阳辐射热，并与再生空气流之间形成降膜蒸发，稀溶液变为较浓溶液，随后较浓溶液进入溶液再生器中与来自冷凝器的气体再次进行热湿交换，较浓溶液变为浓溶液。从太阳能集热/再生器中换热后的高温高湿空气与从溶液再生器出来的空气汇合通过风管道进入冷凝器，在冷凝器中进行热质交换后再次送入再生器，送入的新风可通过阀门调节，根据空气含湿量，太阳强度，室外温度等调节新风比例，有效提高再生效率，也避免阴雨天导致再生器无法工作的 图5. 联合集热溶液沸腾再生装置 图6. 新型溶液再生装置 问题，同时回风热能也得到利用，有效避免了高温高湿空气排到室外造成的能源浪费。 该装置特点在于，溶液进行两次再生浓缩过程，通过调节新风比例可有效减少太阳能集热/再生器在阴雨天的不稳定性，换热后回风混合进入冷凝器，热量多级利用，有效减少再生能耗。但由于本装置目前仅提出设计思想，有关该装置的理论分析与实验数据将在后续工作中加以完善。
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user: 5. 结语 能源塔热泵防冻液再生是能源塔热泵稳定运行的关键，目前虽提出了许多的再生及其设备制作的方法，但仍有很多难题尚须解决，主要表现在以下几个方面： 1) 防冻液种类繁多，能源塔热泵厂家所用防冻液种类不尽相同，防冻液的再生浓度、再生温度和再生性能也就不同，此外，能源塔应用的气候条件也不尽相同，其防冻液的冰点需求也就不同，因此，对不同种类和不同应用气候条件下防冻液的再生性能研究需进一步深入。 2) 溶液再生本质上是对传热传质过程的控制，而传热传质机理复杂，目前对溶液再生机理的认识尚有许多不足，进一步深入开展溶液再生过程传热传质机理认识研究最为关键。 3) 对能源塔而言，防冻液再生需求产生的原因在于防冻液溶液在能源塔热泵工作过程中会被稀释或吸收空气中水蒸气，因此，改变能源塔结构、改变能源塔传热传质工作原理，使能源塔热泵工作过程中防冻液溶液浓度保持不变或变化很小，从而彻底无需再生需求也是研究方向之一。
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user: 摘 要 智能聊天机器人作为自然语言处理的一个重要分支，是目前最火热也最具挑战的研究方向，它对于促进人机交互方式的发展有着重要的意义。本文首先简要介绍了智能聊天机器人的分类和研究背景，对国内外研究现状进行比较，对生成和检索两种主流的实现技术进行优缺点分析，并分别列举了几项使用该技术手段实现的聊天机器人。然后，介绍了目前较为常用的生成型聊天机器人的模型以及评估方法，其中，对作为很多模型基础的Encoder-decoder模型做了详细介绍和分析，以及在此基础上完成的几个优化模型系统。最后，给出了一些参考的开源框架以及可使用的数据以供读者使用。 关键词 :智能机器人，问答系统，编码解码模型 Copyright © 2018 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. 研究背景 目前市面上主要的智能聊天机器人可以分为如下两类：目标驱动型聊天机器人和无目标驱动型聊天机器人。目标驱动机器人是指机器人的服务目标或服务对象是明确的，是可以提供特殊服务的问答系统，处理特定领域的问题，即定领域的聊天机器人，比如客服机器人，订票机器人等。无目标驱动机器人是指机器人的服务对象和聊天范围不明确，可以处理的问题多种多样，解决问题时需要依赖于宇宙中的各种信息和本体，即开放领域的聊天机器人，比如娱乐聊天机器人等。 智能聊天机器人实际上是为了应对信息爆炸的今天存在的信息过载问题。具体来说，其来源是因为人们对于简单的搜索引擎仅仅返回一个网页集合的不满，而通常用户更想获得的体验是在向智能对话系统用自然语言提出一个问题之后，且智能对话系统也能够自然又通顺地回答问题，且回答内容与问题紧凑相关又答案精准。为使用者们节约了更多的时间，无需逐个浏览和仔细阅读搜索引擎返回的每个链接网址中的信息，再剔除冗余信息后才能得到期望的答案 [ 1 ] 。 有关于对话机器人的研究可以被追溯到20世纪50年代，当Alan M. Turing提出了“机器可以思考吗？”的图灵测试问题来衡量人工智能发展的程度，该领域接下来就变成了人工智能领域中一个十分有趣又具有挑战性的研究问题。 随着各种互联网公司的蓬勃发展以及各类移动终端和应用小软件的爆炸式普及，如Twitter和微博等，很多大互联网公司都在投入重金完成此领域技术的研究并陆续推出此类应用产品，比如苹果Siri，微软Cortana，脸书Messenger，谷歌Assistant等，这些产品都让用户们在移动终端更加方便地获得需要的信息和服务，从而获得更好的用户体验。因而，人们发现智能机器人可以应用的领域十分广泛，它可以被应用到很多人机交互的领域中，比如技术问答系统，洽谈协商，电子商务，家教辅导，娱乐闲聊等 [ 2 ] 。 不得不说，由于人们对于智能聊天机器人不断增长的渴望和需求，人工智能在自然语言处理领域的应用变成了不论国内国外都非常热门的一个研究方向。在信息技术飞速发展，以及移动终端逐渐普及的今天，研究聊天机器人相关的技术，对于促进人工智能以及人机交互方式的发展有着十分重大的意义。
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user: 2. 国内外研究现状对比 在人工智能领域，智能聊天机器人的研究已经有了很长的历史 [ 3 ] ，它们都试图吸引用户不断继续聊天，通常表现为使用主导谈话的主题的手段，从而掌控谈话内容及谈话进度。但由于最初的研究受限于计算能力和知识库，导致了所有有关人工智能的实验规模都比较狭小 [ 4 ] ，因此设计者们还会将谈话的内容局限在某一个特定的专家系统领域以此降低难度。 但随着1995信息检索技术的发展，Baidu，Google等搜索引擎公司计算能力的飞速提升，以及2005年互联网业的蓬勃发展和移动终端的迅速普及，在这三方面的共同作用下，智能聊天机器人，或者说智能问答系统一下子被推到风口浪尖，研究进展也非常值得关注。 由于国外在人工智能聊天机器人及问答系统方向的研究起步较早，因而也产生了一系列比较成熟的聊天系统以供用户使用，比如苹果Siri，微软Cortana，脸书Messenger，谷歌Assistant [ 5 ] 等。 这些跨平台型人工智能机器人，都借助着本公司在大数据、自然语义分析、机器学习和深度神经网络方面的技术积累，精炼形成自己的真实有趣的语料库，在不断训练的过程中通过理解对话数据中的语义和语境信息，从而实现超越一般简单人机问答的自然智能交互，为用户带来方便与乐趣。 相比国外，我国国内在智能聊天领域的投入规模和研究水平上都有着不小的差距，研究成果也并不显著。但是还是有一系列高校在此领域成绩显著，位于前列的主要有清华大学、中科院计算所、香港大学、香港中文大学和哈工大(benben [ 6 ] )等。其中，高校在此领域的研究主要集中于对于自然语言处理的工具开发，比如哈尔滨工业大学的HIT工具(中文词法分析、句法分析和语法分析)以及台湾国防大学的CQAS中文问答系统(侧重于命名实体及其关系的处理)等。
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user: 3. 工程要求及分类 3.1. 实现需求 1) 语境整合 系统需要在训练过程中不断整合物理语境和语言语境来生成较为明智的回复。结合语言环境最普遍的例子就是在长对话中，人们会记录已经说过的话以及以及和对方交换过的信息。其中最普遍的方法就是将对话嵌入一个向量中，此向量还可能需要整合其它类型的语境数据，例如日期/时间、位置或者用户信息等。 2) 人格一致性与互信息 对于语义相同或者类似的输入，不论在何时输入，我们希望智能机器人会有相同的回答，比如“你叫什么名字？”和“你多大了？”等问题。这个目标看似十分容易达成，但是实际上要将固定的知识或者人格整合到模型中去是一个十分困难的研究难题。目前许多的智能聊天机器人系统可以做出语义较为合理的回答，但是却没有被进一步训练生成在语义上同样一致的回复。这一般是由于为了实验效果的增加，训练模型的数据可能来源于不同的用户而导致的。 3) 意图以及多样性 目前普遍的智能问答系统经常会生成“我不知道”或者“太好了”这样的可以适用于大部分输入问题的答案。例如，Google的Smart Reply早期版本常常用“我爱你”回复一切不确定的问题。由于生成系统，特别在开放领域，没有被训练成特定意图，只是根据数据和实际训练目标或算法训练的结果，不具备一个令人满意的智能聊天机器人应该有的多样性。 3.2. 工程分类 目前该领域该方向的实现技术手段主要集中于基于规则或基于学习的方法 [ 7 ] 。因此，相对应的，智能聊天机器人的实现技术手段目前也分为两种：基于检索的方式 [ 8 ] 和基于生成的方式 [ 9 ] 。 1) 检索式 检索式聊天机器人是指使用了预定义回复库和某种启发方式来根据输入和语境做出合适的回复，这种启发方式既可以像基于规则的表达式匹配一样简单，也可以像机器学习分类器一样复杂。换一句话说，在这种模式下，机器人回复的内容都处于一个对话语料库中，当其收到用户输入的句子序列后，聊天系统会在对话语料库中进行搜索匹配并提取响应的回答内容，进行输出。 该系统不要求生成任何新的文本，只是从固定的集合中挑选一种回复而已，因而这种方式要求语料库的信息尽可能的大和丰富，这样才能够更加精准地匹配用户内容，并且输出也较为高质量，因为语料库中的既定语句序列相对于生成的序列而言更加自然和真实。 该模式下的机器人使用基于规则的方式进行模型的构造，因此我们只需要完成一个模式或者样板，这样当机器人从用户端获得的问题句子在已有的模板中时，该模型就可以向用户返回一个已有的模板。理论上，任何人都可以照此方法实现一个简单的聊天机器人，但是该机器人不可能回答比较复杂的问题，其模式匹配意识是十分薄弱的。除此之外，人工地完成这些规则和模式的制定是十分耗时和耗力的。 目前，在基于规则方面的一个非常流行的智能机器人是CleverBot，该网站提供了一个可以直接进行与机器人进行聊天的网页。 2) 生成式 生成式聊天机器人在接受到用户输入后，会采用其它技术生成一句回复，作为聊天系统的输出。这种方式并不要求非常大和精准的语料库，因为它不依赖于预定义的回复库，但生成的回复可能会出现语法错误或语句不通顺等缺点。 该模式下的机器人使用基于学习的方法进行对于对话数据和规律的学习，很好地弥补基于规则模式下实现的智能机器人的缺点，因此我们可以建造一个机器人，并让它不断地从已经存在的人与人之间的对话数据中自主得学习对话规律，并在每次收到用户问题时，自主地组织词语回答问题，这是一种十分智能的实现方法，也是目前更为火热的研究方向。 使用生成式方式并且结合机器学习的方法的优点是十分明显的：得到相较于检索式而言更加有趣多样的回答，赋有多样性，避免沉闷和无聊；端到端End-to-end神经网络模型的参与可以减少对于人为制定规则的依赖，提升模型在长对话数据中的性能 [ 10 ] ；深度学习的应用使得模型的可扩展性较强，模型本身可以和训练数据的语言互相剥离，不需要针对不同语言的数据进行数据预处理工作；可以通过扩大数据的方式持续提升模型的效果。
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user: 5. 模型评估方法 通常情况下，用户评判一个智能聊天机器人或者问答系统的性能是否理想时，都会将该系统是否准确地完成了用户的任务作为首要的参考条件，例如，在给定的对话中是否解决客户支持问题，但是在智能问答领域并没有一个合适的标准来衡量模型的性能，一般被经常使用的用于反映对话质量的方式主要有如下几种。 1) recall@k 使用检索方式实现智能机器人，可以采用常用的检索型标准recall@k，表示让这个模型从10个候选响应中挑出k个最好的响应，候选的响应中包含1个真实响应和9个干扰项噪声响应。如果模型选择出的k项回答中包含对应的正确响应，则该测试样本的结果将被标记为正确。自然，k越大，那么这个任务就会更加简单。 尽管我们知道一个对于回答多分类任务的语言模型的优化并不一定能作为一个好的语言回复生成模型的好的参考标准，但是我们认为一个模型的分类能力的优化一定最终会带来生成任务的提升。 2) perplexity 另一个常用于估测语言模型准确率的评估方法是perplexity困惑度，它被定义为每个单词的平均负对数概率的指数 [ 15 ] ，如公式(1)所示。 ppl ( ε t e s t ; θ ) = e − ( log P ( ε t e s t ; θ ) ) / length ( ε t e s t ) (5) 该指标可以反映“此模型对自己生成的目标序列的准确度是多少？”。更为精确的是，perplexity值可以表达的一种概念是“如果我们在每个时间步从由该语言模型计算出来的概率分布中随机挑选单词，要获得正确的答案，需要平均挑选几个单词？”。我们经常会将perplexity作为一种评估标准的参考选项，是因为perplexity值越大，就表示模型之间的差距也更容易被人眼直观感知到。
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user: 6. 公开资源 6.1. 模型框架 Chatbot作为一场交互革命，是一个多技术融合的平台，简单来说就等于NLU (自然语言理解)和NLG (自然语言生成)的结合体。针对以上介绍的常用技术框架分类，介绍以下五种目前比较流行的经典框架，并从机构/作者，特点，实现原理，支持语言和流行程度五方面进行对比分析。 1) Artifiical Intelligence Markup Language 机构/作者：Dr. Richard S. Wallace。 特点：自定义的AI语言，作为XML语言的扩展，支持语言规约，开源了解析器，并支持主流的所有编程语言。 实现原理：基于检索的系统，通过pattern元素匹配用户问句。 支持语言：Java，Ruby，Python，C，C#和Pascal等。 流行程度：283，000。 2) Opendial机构/作者：Lison， P. 特点：提供语音识别功能，有较好的澄清机制，除了在调节参数部分用到了机器学习技术之外，没有太多的机器学习和深度学习的技术。 实现原理：基于规则的系统，使用概率规则和贝叶斯网络。 支持语言：Java。 流行程度：147，000。 3) Api.ai 机构/作者：Google。 特点：提供了一个可以自己定义模板、参数和多轮对话的AI框架，可以很方便地使用多轮对话定义一个特定任务的聊天机器人。 实现原理：使用整个知识和数据结构的“域”。 支持语言：Java，Python，C++和C#等。 流行程度：25，600，000。 4) Wit.ai 机构/作者：Facebook。 特点：同时提供语音识别和机器学习功能，非自动化地提供某种机器学习机制，可以理解从未见过的命令。 实现原理：“意图”和“实例”元素的使用，使用“角色”的概念在不同环境下区分实例。 支持语言：Java，Ruby，Python，C和Rust等。 流行程度：351，000，000。 5) ChatterBot 机构/作者：Gunther Cox。 特点：基于检索方式的聊天机器人，但不适用于任何基于任务的对话系统。 实现原理：“意图”和“实例”元素的使用，使用“角色”的概念在不同环境下区分实例。 支持语言：Python。 流行程度：448，000。 6.2. 数据 1) Ubuntu对话语料库 Ubuntu对话语料库(Ubuntu Dialog Corpus)，UDC是目前最大的公共对话数据库之一，它以一个公共IRC网络上的Ubuntu频道为基础，该频道允许大量参与者的实时交谈。该数据库可以作为训练对话系统神经网络的重要数据是由于它具备的一下四种特征： 1) 双向对话，适用于多参与者聊天，并且是最好是人–人间对话。 2) 具备大量的对话集：10 5 ~10 6 在人工智能的其他领域的神经网络学习是一个比较合适和典型的数据量。 3) 许多具备多个轮回的对话(大于3个轮回)。 4) 数据具备特定领域的目标，而不是开放的聊天机器人系统。 UDC数据集可以在官方网址进行下载，进行NLTK预处理后的训练数据由1，000，000个多轮回对话样本构成，共由7，000，000句话语和100，000，000个单词组成，其中50%是积极地(标签为1，表示该话语是对这个语境的真实响应)，50%是消极的(标签为0，表示该话语不是对这个语境的真实响应)。每个样本都由一个语境(context)，一个话语(utterance)和一个语境的响应(response)构成的。 2) Cornell电影对话语料库 Cornell电影对话(Cornell Movie-Dialogs)数据集可以在Cornell大学CS专业的官网上进行下载，使用前需要对原始的文件进行预处理工作，通过快速搜索某些特定的模式来清理该数据集。 该语料库是从原始的电影脚本中提取出来的大量虚构的原数据对话集合，共包含了在10，292对电影角色之间进行的220，579次会话交流，涉及617部电影中的9，035个角色，合计总共304，713条话语。其中，每一个电影原数据都包含了：所属流派，发布年份，IMDB (Internet Movie Database互联网电影资料库)评级，IMDB票数以及IMDB评级。 3) ESL场景对话语料库 场景对话(Scenario Conversation)数据集可以从ESL用于机器训练的网站进行下载，该集合中包含了图书馆，社交，购物，就餐和旅行等25个不同场景下的多轮对话，具体内容如表1所示，其中数量表示多轮对话的数量，每一个多轮对话中都包含着5~6轮的来回对话，合计共计1500+条话语。 4) Reddit社交新闻站点语料库 Reddit社交新闻网站用于供用户在一个在线社区中，浏览因特网上的内容后做出自己的评论，也可以对他人的评论进行支持或者反对投票。类似于Twitter和Weibo。抓取网站上一个月的评论就可以粗略地生成3M对训练样本，经过预处理后的Reddit数据集大约包含有110，000条话语作为训练数据。
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user: 7. 小结 1) 实现智能聊天机器人的方法背景介绍 本文对常用的检索型和生成性两种方式进行了详细介绍和对比，总结如表2和表3所示，并列举了一部分使用该方法生成的实例。在实际条件和资源允许的情况下，也常常会使用检索和生成互相结合的方式来实现，以追求更良好的表现性能。 2) 本文主要研究总结 Table 1 ESL scene speech databas 内容 数量 内容 数量 Small talk 72 Buying a car 39 College life 72 Driving 60 Library 42 Health 78 Transferring to a university 42 Employment 72 Socializing 42 Unemployment 33 Dating 24 Travel 84 Renting an apartment 135 At a hotel 63 Taking the bus 45 Buying a house 36 Daily life 78 Selling a house 51 Shopping 42 In a new neighborhood 39 At the bank 51 Crime 42 Food 63 Voting 51 表1. ESL场景对话语料库 Table 2 Comparison of search and generation chatbot Pros 检索型 生成型 生成较为精准的答案 端到端的学习过程 生成较为通顺自然的回答 生成更为安全的回答 更加灵活的模型系统 容易获取上下文中的信息 评估方法更为简单 回答富有情感和可控制性 表2. 检索型与生成型聊天机器人优点对比 Table 3 Comparison of the retrieve-based and generative chatbot Cons 检索型 生成型 满足多重匹配时回复随机 难以衡量和评估模型优劣 需要大量问题–答案对的数据且过于依赖数据质量 无趣和不流利的回答 较难获取上下文的信息 需要极为经验丰富的开发者 表3. 检索型与生成型聊天机器人优缺点对比 首先，关于主流的实现智能聊天机器人所采取的生成型技术框架，本文主要介绍了高度抽象的Sequence-to-sequence端到端的模型，它可以对中间的词法分析，句法分析可以省略，并减少了对于序列的过多假设和猜想，十分高效。实现时一般使用Encoder-decoder加解密模型，并结合RNN或LSTM等神经元网络实现，其余模型都在该模型的基础上进行变种修改，如添加Word embedding词嵌入模型和Attention注意力机制等，侧重于解决信息传递，人格一致和回答多样性等问题。 Encoder框架，即“加密”模块，就是使用几层神经元细胞构成的网络，按照特定的规则，对源序列X进行非线性编码，并转化为中间语义表示C ( C = f ( x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x m ) ) ，由于该语义表示C包含了之前输入的问句中的基本信息，因而又可以被称为思考向量。Decoder框架，即“解密”模块，该模块基于中间语义表示C和已生成的历史单词信息，生成i时刻单词 y i Math_28#，依次产生每个 y i ，那么整个系统从宏观的输入和输出上而言，就是根据输入的句子序列X，产生了目标句子序列Y，即问与答。 其次，本文还对模型训练时使用的训练数据及评估方法进行介绍。智能问答领域不同于其他使用机器学习实现的自然语言处理问题，最为准确的评估方式应当是人的判断，但由于时间和经济条件的限制不被经常采纳。通常情况下可以用的自动模型评估方式较少，常用的为基于检索型的Recall@k和基于生成的Perplexity。 最后，本文介绍了可参考和利用的五个开源模型，分别使用了不同的检索和生成型方式，并提供了可链接的网址进行学习，读者可以使用本文中提供的数据库进行训练，或根据自己的要求定义和生成聊天机器人。
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user: 摘 要 本文在LEACH协议的基础上提出了基于丢包率度量设计的可靠的LEACH协议。首先假设无线链路信道是不可靠的，存在一定的概率会丢失数据包。为了估计结点的丢包率，在每轮数据传输过程中，当前统计的目标节点的丢包率将通过迭代公式进行动态更新。在此基础上建立对邻居节点的信任模型。在此条件下引入被选择头结点的丢包率并结合距离因素作为选择簇头的判定依据。最终可提高网络数据的整体成功发送的比率，减少因数据包重发而消耗节点的额外能量，从而达到网络节能和提高数据传输效率的目的。 关键词 :无线传感器网络，分簇协议，丢包率 Copyright © 2018 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 无线传感器网络(Wireless Sensor Network， WSN)是一种以信息采集和传输为主要功能的无线自组织网络。此网络由大量传感器节点以自组织和多跳的方式构成，目的是协作感知，采集，处理和传输对应区域被感知对象的信息。LEACH路由协议 [ 1 ] 的基本思想是提出轮(Round)的概念，一个周期分成若干轮，每一轮以随机的方式选择簇头节点，普通的节点将数据传输到簇头节点上，簇头节点再和基站通信，从而可以均衡网络能量消耗，延长网络的生存周期，详见图1。 现有LEACH网络协议簇头选择策略基于理想网络环境下设计，模拟每次数据传输100%成功，节点根据下式来选举簇头： T ( n ) = { P 1 − P [ r mod ( 1 / P ) ] ，       n ∈ G 0 ，                                                           其 他 (式1) 式1中，P值为网络中簇头节点占总节点数量的百分比，这个值在网络初始化时设置。r是本周期的轮数编号。G是本周期没有当选过簇头的节点的集合 [ 2 ] 。而实际应用中不同节点处于不同环境下，各节点丢包概率存在且各不相同，若依据现有网络协议，簇头节点可能选择高丢包概率节点作为头结点，造成大量数据重发，增加能耗，缩短整体网络生存周期。 针对这一问题，提出了一种更加完善的簇头选择机制，依据各节点自身所处环境所决定的内置概率参数，以及各节点历史数据丢包数据统计，得到各个节点的丢包参数，在选取头结点时，该参数被映射 图1. 分簇路由拓扑结构 到选择过程中。簇头选择影响因素由仅考虑距离转变到同时考虑距离和概率，因而可以减小高丢包率节点当选簇头的可能性，达到节能效果。
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user: 2. 准备工作 无线传感器网络的路由算法研究是一个非常活跃的研究领域，目前经典设计思路有以下方面： 1) 基于跳数选择最优方案的路由思想 [ 3 ] 。在分析原始最小跳数(Minimum Hop Count， MHC)路由协议的特点和存在的问题基础上，提出了一种基于跳数的无线传感器网络路由算法 [ 4 ] 。 2) 基于K-means++聚类的路由算法LEACH-KPPE [ 5 ] 。首先根据LEACH协议能量消耗模型推导出能耗最小的最优簇头结点数，再利用K-means++聚类算法对LEACH中分簇进行优化，针对不同的节点分布环境对数据传输路径进行优化处理，使其数据传输路径达到最优。 3) 基于分簇次数最优方案的路由思想 [ 6 ] 。算法在簇头节点选择时综合考虑节点剩余能量和当前位置问题，使簇头的分布更均匀；同时在估算最优簇头数的基础上，改进了分簇方法，减少了分簇次数，节省了网络能量消耗。 4) 基于能量均衡的Ad-hoc网络拓扑 [ 7 ] 和能量均衡的无线传感器网络拓扑控制算法 [ 8 ] 的解决思想。这类思想通过网络结构优化平衡能量分布。 5) 基于链路丢包率的的路由思想。LEACH-LLR (LEACH-Least Loss Rate) [ 9 ] 是基于LEACH链路丢包率方面改进的研究方案。 LEACH-LLR的不足在于其丢包数量统计机制不完善，未考虑其他因素及丢包率动态更新。所以可以得出一种基于LEACH-LLR的优化改进算法。
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user: 3. 可靠的分簇方案设计 3.1. WSN模型 网络中随机分布了n个传感器节点，并且均匀分布在一个方形区域中，sink节点位于区域中央。 1) 所有节点部署完成后处于静止状态； 2) 每个传感器节点具有相同的初始能量及通信能力，具有唯一的标识； 3) 每个传感器节点选择加入通信半径范围内合适的簇，每个簇都有簇头节点负责簇内部的信息的接收和转发。 3.2. 信任模型 协议中信任模型特点如下： 1) 初始状态下，即无线传感器刚部署在指定区域时，假设所有的节点可靠性相同； 2) 节点间的信任值与时间t呈反比例关系，即网络运行时间t越长，则信任值越低，因此需要不断地通信以评估最新的信任值； 3) 默认节点的信任值范围取值在[0，1]之间。 3.3. 信任值的计算 协议的簇头产生的方案采用和LEACH协议相同的设置。用 N s 代表节点 n s 的一跳邻居节点集合。用 d k 代表邻居节点 到sink节点的空间距离，用 E k 0 代表邻居节点 n k 初始的能量。每个节点 n s 需要维护一个关于其所有一跳邻居节点的可信度列表 T r u s t s ，表中邻居节点 n k 关联一个信任值 t s ， k i − 1 ， i ≥ 1 ，表示在第i轮开始前节点 n s 对邻居节点 n k 的信任值，初始值 t s ， k 0 = 1 。 在第i轮结束后，节点 n s 按如下方式刷新对邻居节点 n k 的信任值： t s ， k i = α ⋅ r s ， k i + ( 1 − α ) ⋅ t s ， k i − 1 ， i ≥ 1 (式2) 式2中参数 0 ≤ α ≤ 1 ， r s ， k i 表示在第i轮 n k 根据与邻居节点 n k 的通信状态计算的可靠度参量。如果在第i轮 n s 没有与邻居节点 n k 进行通信，取 r s ， k i = 0 。 反之，通过如下方式估计 r s ， k i ：在某一轮中，假设簇内普通节点 n s 和簇首结点 n k 之间有 n 次数据传输过程，到簇首结点的链路根据预设的链路丢包概率(随机分布在0.1~0.3间)随机地丢弃数据包。要求簇首结点每收到一个数据包，需要给出一个应答。设簇内普通节点收到 t ≤ n 次应答，则计算 r s ， k i = t / n 。 迭代式可以有效抑制某一节点丢包概率短时间内起伏过大，造成子节点误选，间接增加能量消耗。在每一轮中，每一节点的丢包率都会动态变化，从而使依赖于可靠性的头结点选择具有时效性。 3.4. 簇头关联 在数据传输过程中，距离越远，信号衰减越快，所需要的能量也越多。所以以距离为选择头结点的首要条件是合理的。但是在实际过程中，不是每次传输过程都可以100%成功传输，对于某些节点来说有极大的丢包可能性，于是簇头选择方案同时考虑距离和丢包概率，在子节点一定范围内存在多个头结点时，判断对应头结点的丢包概率，选择丢包率较小的头结点，从而提高发送成功率，减少丢包重发的次数，减少了能量的消耗，使得网络寿命大大延长。普通节点 n s 在关联簇头时根据如下规则进行考虑(考虑了可信度和距离因素)： 1) 根据可信度列表 T r u s t s 在相邻的簇头节点中选出信任值最大的节点集 A s ； 2) 若节点集 A s 只含一个元素，加入对应的簇；若节点集 A s 含多个元素，则挑选离自己最近的簇头节点加入。
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user: 4. 仿真结果与分析 4.1. 实现环境 在软件仿真中，通过C语言移植了LEACH网络协议，并针对基于链路丢包率方面进行了方案设计，产生数据与另一改进LEACH协议——聚类LEACH协议 [ 10 ] (以下简称聚类协议)做分析和对比。 数据处理分析使用MATLAB软件进行可视化处理。详细参数设计见表1。 4.2. 仿真结果分析 图2中，横坐标表示节点编号，共100节点，纵坐标表示能量剩余值。初始化能量为0.05，若能量小于0则该节点退出。 对两组数据进行能量分布对比见表2。 第50轮时在一定丢包概率条件下，由曲线图可以看出，可靠协议的能量分布比较均匀。由表中数据分析得出，节点能量剩余差额为0.080J，聚类协议节点能量剩余差额为0.095J，两种协议平均值差为0.003J。由此可知，可靠协议能耗稍低于聚类协议。同时，可靠协议引入丢包率考虑因素，避免了同一个节点多次重复发送数据，减小了各节点之间剩余能量差额，有利于整体网络的生存周期。 图3为200轮中节点丢包数量统计折线图，横坐标为运行轮数，纵坐标为当前轮丢包总数目。由图分析可知，在第0~100轮之间，可靠协议每轮平均丢包数量为178.3，聚类协议每轮平均丢包数量大约为209.5，平均每轮少丢包31.2。第100~160轮，可靠协议每轮丢包数量与聚类协议基本持平。参考图4可知，在100~200轮聚类协议节点退出个数大于可靠协议，聚类协议统计样本空间变小。综上所述可得以 Table 1 Parameter setting of simulatio 参数 数值 部署区域 100 * 100 m² 节点数量 100 部署方式 随机分布 基站坐标 (50， 50) 节点初始能量 0.5J 网络运行轮数 200 E else 50 nJ/bit E D A 5 nJ/bit ε fs 10 pJ/bit/m 2 ε mp 0.0013 pJ/bit/m 4 分组大小 4000 bit 链路可靠性参数 0.1~0.3 表1. 仿真实验参数设置 Table 2 Feature data compariso 剩余能量 聚类LEACH 可靠LEACH 最大值 0.0391J 0.0395J 最小值 0.0189J 0.0192J 平均值 0.0296J 0.0315J 表2. 特征数据对比表 图2. 第50轮节点能量对比图 图3. 丢包数量统计对比图 图4. 节点退出轮数 下结论：在相同样本空间条件下，聚类LEACH协议丢包数量大于可靠LEACH协议丢包数量。 图4为200轮中节点退出过程示意图，横坐标为运行轮数，纵坐标为退出节点数目。由图分析可知，三条曲线在80轮附近开始有节点退出，可靠协议节点退出曲线总体在原LEACH协议节点退出曲线下方。聚类协议节点退出曲线与可靠协议曲线大体类似。在80~140轮过程中，可靠LEACH淘汰节点数为0.867个/轮，聚类LEACH淘汰节点数为0.898个/轮，原LEACH淘汰节点数为1.51个/轮。原LEACH节点退出速率最快，可靠协议及聚类协议均延缓了节点退出速度，大约以0.83个/轮的速度均匀退出。在200轮运行过程中，加入丢包率对每轮头结点的选择影响时，节点的生存周期明显高于原生选择机制。这与第四组数据得出的结论是一致的。 通过多次试验证明，丢包概率越大时，节能效果越明显。综上所述，基于丢包率设计的LEACH协议有明显的节能效果。
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user: 5. 结论 本文在不可靠的通信环境下对传统无线传感器网络中LEACH路由算法进行优化，根据估计的节点可信度的参数，改进了每轮子节点选择头结点的机制。仿真结果表明，该算法在丢包率较高的环境中能够大幅减少各节点能量消耗，使整个网络节点数据传输成功率提升，从而减少节点因重发数据而消耗的能量，以达到提高网络生存周期的目的。
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user: 摘 要 基于客户端的医学图像三维可视化系统仅能运行于指定的单一平台，限制了医学图像可视化系统的推广，提高了系统的使用门槛。本文基于WebGL技术，实现了一个无插件的医学图像可视化系统。体数据渲染常用的一种方法为光线投射算法，传统的光线投射算法需要进行大量的插值运算，三维重建速度较慢。本文通过对传统的光线投射算法进行改进，从选取采样点、插值运算、提前光线截止等方面进行改进，从而提高了三维重建的速度，基本满足实时交互的需要。 关键词 :医学体数据，可视化，Web，光线投射算法 Copyright © 2018 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 随着计算机技术的飞速发展，计算机可视化成为一门新兴的计算机图形学方面重要的应用学科，它将抽象的数学符号转化成肉眼能够直接观察到的图像，使研究学者更加方便观察结构。医学图像三维重建 [ 1 ] 在医学诊断中扮演着越来越重要的角色，利用计算机图形学技术将CT、MRI等数据图像成像技术所获取的人体信息利用计算机重构为三维图像，并在计算机中显示出来，在临床治疗，手术和医学教学方面等有很大的应用前景。现阶段医学体数据可视化方法较多，国际上应用比较成熟且广泛的主要包括： 1) 基于商业数据可视化软件二次开发，利用其提供的接口实现，如Amira [ 2 ] 、Mimics [ 3 ] 等。其软件十分成熟，能够快速、高质量地实现对医疗体数据的可视化；但是商业软件的开发与使用成本非常昂贵，客户端必须安装相应的软件环境才能实现对应的功能。 2) 基于开源软件包开发，如VTK [ 4 ] 、ITK [ 5 ] 、MITK [ 6 ] 或OpenGL [ 7 ] 等，配合C语言等编程语言在桌面程序环境中实现建模与绘制。这种方法具有开源免费的优点，能够灵活实现医疗体数据的可视化；但开发的桌面程序不具备跨平台性，软件的升级与维护困难，提高了用户的使用成本。 可见传统的医疗体数据可视化方法依赖于桌面环境，开发、维护和使用成本较高。随着HTML5 [ 8 ] 标准的提出与大规模应用，基于浏览器的WebGL [ 9 ] 图形技术提供了优良的三维可视化途径。与传统客户端方法相比，WebGL具有以下优势： 1) 平台兼容性。网络平台支持各种操作系统，在代码上实现了统一化开发，用户可以自由选择使用环境，特别是便携式移动终端技术的发展(如智能手机和平板电脑等)，跨平台性的优势更加明显。 2) 开发灵活性。WebGL是免费开源的技术标准，减低了开发成本，对代码的升级和系统的维护都是在服务器端统一处理，减少了客户端的负担，并且网络平台很容易集成到其他的一些业务系统中，可以无缝地为用户提供更加强大的功能。 3) 用户体验性。网络平台拥有良好的用户体验模式，用户像浏览网页一样使用可视化系统，并且用户可以在移动终端上随时随地使用可视化系统，极大地方便了用户。 体数据可视化有光线投射法、抛雪球方法和频域绘制法 [ 10 ] ，其中光线投射法 [ 10 ] 是应用最广泛的方法。本研究基于WebGL，使用光线投射算法实现医疗体数据的可视化。然而医疗体数据的数据量比较大，并且光线投射算法计算复杂度较高，传统方法无法实现实时绘制。因此本文基于WebGL提出一种改进的光线投射算法，并且以此为基础提出一套医学体数据可视化系统。
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user: 2. 系统框架和实现 WebGL的绘制流程延续OpenGL ES2.0的绘制流程 [ 11 ] 。图形中的任意一个顶点都包含多个属性例如：颜色、纹理坐标、法向量等，这些属性称之为顶点属性。这些数据流依次经过顶点着色器、元图组光栅化、片元着色器、单片元操作最后到达图形帧缓存，用于在Canvas元素中显示，如图1所示。其中顶点着色器和片元着色器在GPU中运行。 本系统基于WebGL开发，是一个轻量级的可视化应用。用户可以上传医学体数据进行可视化，系统支持的体数据格式为DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine)格式。系统包含5个子视图，其中有两个为三维视图，三个二维视图。三个二维视图分别是：横截面视图、矢状面视图和冠状面视图，每个二维视图中都有一个十字形的坐标指示器，用于标识当前各个二维面所处的位置。两个三维视图分别是：多层面视图和三维可视化视图，多层面视图主要展示三个二维视同之间的空间位置，三维可视化视图用于展示使用光线投射算法得到的可视化结果。这些视图的上方有一个悬浮层，提供一些简单的设置功能。系统的UI框架如图2所示。 该系统的大部分可视化逻辑和行为都是有viewerjs库提供的。这个库依赖于一个底层的数据可视化组件XTK (The X Toolkit: WebGL for Scientific Visualization)和一个医学图像处理库AMI (Medical Imaging JavaScript ToolKit) [ 12 ] 。底层的绘制和交互由threejs和WebGL提供支持。系统的逻辑框架如图3所示。 图1. WebGL图形渲染流程 图2. 系统UI框架 图3. 系统逻辑框架