DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 近年来，中国经济持续中高速发展的同时，水污染问题频繁出现，严重影响人们的生活质量和生活品质。工业废水中含有大量的重金属离子，如果处理不当，会造成严重的污染事故。从环境污染角度来说，重金属主要包括汞、镉、铅等毒性显著的重金属元素，也指具有一定毒性的一般重金属，如锌、铜、钴、锰等。重金属污染的最大特点是污水中的重金属在环境中降解困难，只能被迁移，并且重金属容易在生物体内聚积。当重在生物体内积聚到一定量后就会使生物体致畸或导致突变，对人体健康和自然环境都会产生大量危害。毫无疑问，重金属是否超标与人们身心健康息息相关 [ 1 ] 。 目前处理水体重金属污染的方法主要有化学法：中和沉淀法、硫化物沉淀法、铁氧化沉淀法和钡盐沉淀法等；物理化学法：离子交换法、吸附法、膜分离技术、吸附法和溶剂萃取法等；生物化学法：生物絮凝法、生物吸附法和植物修复法 [ 2 ] 。目前，吸附方法被认为是这些方法中过程最简单，成本较低且适合大规模废水处理的一种方法。常用到的吸附剂是活性炭、凹凸棒、浮石、整合树脂、麦饭石、蛇纹石、大洋多结合矿和硅藻土等。活性炭吸附法处理重金属离子可以无差别的除去各种重金属、节能和高效，同时活性炭来源广泛，种类繁多，产量大，因此在净化重金属废水领域有很大的潜力 [ 3 ] 。 柚子是我国主要水果之一，在南方许多地区大量种植。柚子皮占到全重的55%~54%。通常柚子皮未被利用就丢弃了，造成极大浪费。研究表明，柚皮表面白色絮状物中含有大量的孔隙和纤维素 [ 4 ] ，其纤维组织结构类似于椰子壳和玉米秸秆，可将其制备成一种具有较丰富的内部孔隙结构和较高的比表面积的优质活性炭。 这部分工作中，我们用农业废弃物柚子皮作为碳源，制备了活性炭，并将它用在含重金属的废水处理中。并对碳材料进行SEM，XRD表征。为了模拟活性炭吸附重金属离子的规律，实验室用模拟重金属废水为含锰离子的水溶液。
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user: 2. 实验 2.1. 样品制备 柚皮活性炭的制备：实验时将新鲜的柚子皮剪切成小块，用去离子水多次洗涤干净，然后在130℃温度下干燥24 h后，用粉碎机少量多次粉碎至100目以下，置于干燥器中备用。将粉碎后的柚子皮粉末在管式炉中氩气气氛下400℃煅烧0.5 h，再升温至800℃恒温5 h进行炭化。将炭化后的柚子皮粉末与KOH以质量比3:1的配比物理混合，在管式炉中氩气气氛下800℃活化1 h，得到柚子皮活性炭(PC-AC)。 2.2. 活性炭表征 柚皮活性炭(PC-AC)的结构通过X-射线衍射仪(XRD，Bruker D8 Advance X-射线衍射仪)测量，X射线源为Cu Kα辐射(λ = 1.5406 Å)，电流电压分别为40 mA和40 mV，扫描角度范围20˚~90˚。柚皮活性炭(PC-AC)的微观形貌，采用扫面电子显微镜(SEM，Hitachi SU8010)表征，加速电压为0.5~30 kV。吸收过重金属离子的活性炭用X射线光谱仪(EDX，1800ROHS)测定锰元素的相对含量。 2.3. 吸附试验 模拟重金属废水的制备：称取一定量的氯化锰(MnCl 2 ∙4H 2 O)作为模拟废水中的重金属离子源，用容量瓶准确配制一定浓度的含Mn离子的水溶液，作为模拟重金属离子废水。 研究PC-AC吸附锰离子的影响因素时，通过单因素的实验进行考察。实验时，用移液管移取50 ml一定浓度的Mn(II)溶液放入一组150 mL锥形瓶，加入相应质量的PC-AC，然后在不同温度条件下置于恒温振荡器中往复振荡。用抽滤法得到处理后的模拟废水滤液和吸附剂活性炭，用火焰原子吸收光度法(FAAS)测试剩余的滤液中离子的浓度。根据不同吸附条件，分别探索了锰离子的初始浓度，吸附剂投入量，吸附温度和吸附时间对PC-AC吸附锰离子的影响。 吸附量(q e ，mg)由以下方程计算： q e = ( C 0 − C e ) V m (1) 其中C 0 和C e 是金属离子的初始浓度及吸附后浓度(mg/L)；V是模拟重金属离子溶液的体积(L)；m是吸附剂的质量(g)。 Mn(II) 的去除率(Re%)，由以下方程计算： R e ( % ) = ( C 0 − C e C 0 ) × 100 (2) 吸附实验的数据处理主要进行了一级反应动力学模型与二级反应动力学模型拟合。 一级反应动力学模型由以下方程计算： ln ( q e − q t ) = ln q e − K 1 t (3) 二级反应动力学模型由以下方程计算： t q t = 1 K 2 q e 2 + 1 q e t (4) h = K 2 q e 2 (5) 采用Langmuir 方程和 Freundlich方程拟合柚子皮活性炭对废水中锰离子的等温吸附过程。 方程(6)为Langmuir模型方程，方程(7)为分离因子方程： 1 q e = 1 K L C e q max + 1 q max (6) R L = 1 1 + C 0 K L (7) K L 是朗格缪尔常数，表示吸附能量(L/mg)；q max 表示重金属离子的最大吸附量。R L 分离因子，值在0~1之间，表示吸附的难易程度。 Freundlich热力学模型，由以下方程计算： ln q e = ln K F + 1 n ln C e (8) K F 与结合能有关 [ 5 ] 。
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user: 3. 结果与讨论 3.1. 吸附反应的影响因素 影响PC-AC活性炭吸附效果的因素很多，由图1(a)可知，随着吸附剂加入量的增加，锰离子的去除率逐渐上升。锰离子浓度一定时，去除率逐渐增加，吸附量逐渐降低。当PC-AC活性炭加入量为1.5 g时，吸附量q e 和Mn(II)的去除率Re均趋于平衡，吸附达到饱和。这说明，吸附剂投入量加大可以增大可吸附比表面积，使吸附位点增加，锰离子与吸附剂的结合几率增大 [ 6 ] 。从图1(b)中可以看出，随着时间的延长，吸附量q e 和Mn(II)的去除率Re逐渐增大。模拟废水中初始的锰离子含量一定，随着吸附反应的进行，空缺的吸附位点逐渐变少，Mn离子浓度逐渐变小，5 h以后，吸附量q e 和Mn(II)的去除率Re 图1. (a) PC-AC投入量对Mn(II)吸附效果的影响；(b) 吸附时间对Mn(II)吸附效果的影响；(c) 温度对Mn(II)吸附效果的影响；(d) Mn(II)的起始浓度对吸附效果的影响 均趋于平衡，吸附达到平衡 [ 7 ] 。图1(c)为温度对吸附性能的影响，由图可知，吸附量q e 和Mn(II)的去除率Re随温度的升高而增加，在35℃左右达到吸附最大值。继续升高温度，吸附量q e 和Mn(II)的去除率Re均出现下降趋势。这是因为，Mn(II)的热运动随着温度的升高而增加，从而与PC-AC接触的机会增多。同时，由于吸附反应是放热反应，温度太高不利于吸附的进行，因此我们认为35℃为吸附最佳温度 [ 8 ] 。从图1(d)中可以看出随着Mn(II)初始浓度的增大吸附量增大，去除率减小。这是因为锰离子的增多使分子间碰撞加剧，从而使PC-AC更好的接触，但是由于PC-AC表面的吸附位点有限，因此浓度过高反而会使Mn(II) 的去除率Re降低 [ 9 ] 。 3.2. 吸附的动力学模型 为了更好地了解活性炭(PC-AC)的吸附过程，我们对吸附反应进行动力学计算，如图2所示。当温度一定时，增加模拟废水中重金属离子Mn(II)浓度，一级反应动力学模型中ln(q e − q t )随着吸附时间的延长逐渐下降，相关性系数为0.6448~0.8553。当模拟废水中重金属离子Mn(II)浓度一定时，增加反应温度，一级反应动力学模型中t/q t 逐渐增加，相关性系数为0.7799~0.9522，因此活性炭(PC-AC)吸附重金属离子Mn(II)过程的动力学模型满足二级反应动力学模型 [ 10 ] [ 11 ] 。 3.3. 吸附的热力学模型 PC-AC活性炭吸附模拟废水中的锰离子的热力学模型分析，如图3所示。图3(a)为Langmuir吸附模型，随着C e 的增大，C e /q e 呈线性增长，同时，升高温度C e /q e 明显下降，郎格缪尔系数约为0.72~0.975。图3(b)为Freundlich模型，随着lnC e 的增加，lnq e 逐渐上升，并且随着温度的升高出现下降趋势，Freundlich系数为0.813~0.9395。从图中可以看出，2种等温模型都能够很好的描述柚皮粉末活性炭对锰离子的吸附，其线性相关系数均大于0.9。但Langmuir方程的线性相关系数更接近于 =1，能够更好的描述柚皮粉末活性炭对锰离子的吸附过程，结果表明PC-AC活性炭吸附模拟废水中的锰离子的吸附热力学的模型满足Langmuir模型 [ 10 ] [ 12 ] 。 3.4. PC-AC的结构与形貌 从图4(a)中PC-AC的SEM结果可以看出，在PC-AC活性炭表面存在大量的小颗粒凸起分布，并且存在丰富的孔道结构。这主要是来自于柚皮本身孔隙和纤维素碳化，其次，植物本身含有的微量金属盐 图2. (a) 一级反应动力学模型；(b) 二级反应动力学模型 图3. (a) 吸附锰离子Langmuir吸附模型；(b) 吸附锰离子Freundlich模型 图4. (a) PC-AC的SEM图；(b) PC-AC的XRD图 与KOH相互作用生成灰分，随着高温活化排出，达到造孔效果，增大了PC-AC活性炭的比表面积。PC-AC活性炭的较大比表面积可以增加活性炭表面的空缺吸附位点数量，微孔数量增多，可以增大PC-AC活性炭的吸附力。 PC-AC活性炭吸附模拟废水中重金属离子Mn(II)达到饱和以后，过滤，干燥。从图4(b)中可以看出，在吸附后的PC-AC活性炭XRD谱图中没有观察到明显的锰的化合物衍射峰，这主要是由于吸附锰离子进入孔道中，活性炭的衍射峰覆盖了微小的锰化合物衍射峰。也有可能是负载的锰化合物含量较少且尺寸太小，在吸附剂活性炭表面以无定型锰离子存在，超出XRD仪器检测范围，无法被扫描 [ 13 ] 。 为了更好地了解Mn(II)在活性炭表面的吸附状态，用PC-AC活性炭吸附模拟废水中重金属离子Mn(II)，达到饱和以后，过滤，干燥。然后对得到的碳材料进行EDX分析。如图5所示，在AC/MnO x 表面大量分布着C，O元素，并且在AC/MnO x 材料表面观察到明显的Mn元素均匀分布。
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user: 4. 结论 本文利用碱活化法将农业废弃物柚子皮制成柚子皮活性炭(PC-AC)，并成功将其用作吸附剂，用于吸 图5. (a) AC/MnO x 的SEM图；(b) C元素的EDX扫描图；(c) O元素的EDX扫描图；(d) Mn元素的EDX扫描图 附工业废水中重金属离子。实验探索出最佳吸附Mn(II)的条件是温度为35℃、金属离子初始浓度为10 mg/L、吸附剂投加量为20 g/L、吸附饱和时间为5 h。PC-AC吸附锰离子的动力学模型为二级反应动力学模型，热力学模型满足Langmuir吸附模型。柚子皮活性碳由于较好的吸附性能可是使其作为吸附重金属废水中锰离子的优良吸附剂。柚子皮活性碳能够在较为广泛的条件下吸附重金属锰离子，且对重金属废水无需进行预处理，能够有效解决能耗问题。
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user: 摘 要 目的：探讨影响低级别胶质瘤长期生存的相关因素。方法：回顾分析2008年8月至2016年5月贵州医科大学附属肿瘤医院头颈肿瘤科收治的有完整病案及随访资料的58例低级别脑胶质瘤术后患者，单纯放疗14例，放疗联合替莫唑胺化疗44例。应用Kaplan-Meier法计算总生存率，Cox法多因素预后分析。结果：随访率为100.0%，随访时间满3、5年的病例数分别为50、29例。全组肿瘤患者5年总生存率为80.9%，中位生存时间为53.0个月。多因素分析显示诊断时年龄 ≤ 40岁、首发症状为癫痫、肿瘤病理亚型为少突星形、肿瘤全切除者有较好的预后。结论：诊断年龄 ≤ 40岁、首发症状为癫痫发作、肿瘤全切除者是影响低级别胶质瘤患者长期生存的有益因素。对于有高危因素或未达肿瘤全切除患者，建议术后4周内尽早开始放疗。是否联合替莫唑胺化疗仍需要扩大病例数及延长随访时间进一步研究。 关键词 :低级别脑胶质瘤，手术，调强放疗，化疗，预后 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 根据美国脑肿瘤注册中心(Central Brain Tumor Registry of the United States， CBTRUS)统计，脑胶质瘤是中枢神经系统最常见的肿瘤，约占27% [ 1 ] ，具有较高的致残率及病死率。按照2007年WHO中枢神经系统肿瘤组织学分级标准，I~II级星形细胞起源肿瘤、乳头状胶质神经元肿瘤、血管中心性胶质瘤等统称为低级别胶质瘤(low grade gliomas， LGGs) [ 2 ] ，占所有胶质瘤的15%~30% [ 3 ] ，多发生于儿童及青年，平均发病年龄为30~45岁。手术切除是治疗主要手段，但由于胶质瘤具有浸润性生长特点，且受到肿瘤位置及最大限度保护神经功能的原则限制，导致肿瘤无法达到真正意义上的完全切除从而影响患者的生存。因此，对影响胶质瘤长期生存相关因素的深入研究和分析，将为指导临床医疗制订个体化的治疗方案提供参考。本文回顾性分析了58例LGGs患者的临床病例资料，现报道如下。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 患者一般特征 收集2008年8月至2016年5月贵州医科大学附属肿瘤医院头颈肿瘤科收治的有完整随访资料LGGs术后58例患者。其中手术完全切除肿瘤的有37例，手术未能完全切除肿瘤或者仅行病理活检21例；WHO分级I~II级3例，II级55例；均行术后放疗，其中单纯放疗14例，放疗同步替莫唑胺化疗44例；放疗后行替莫唑胺辅助化疗25例。 2.2. 方法 2.2.1. 术后辅助治疗 1) 放疗采用调强放疗(IMRT)技术。放疗剂量：GTVp为可见肿瘤，即MRI增强及或FLAIR/T2相上的异常信号区；GTVtb为术后瘤床，需结合术前MRI的FLAIR/T2相上的异常信号区；CTV (临床靶区)为GTVp/GTVtb外扩1.0~1.5 cm，PGTVp/PGTVtb为GTVp/GTVtb外扩0.3 cm，PTV为CTV外扩0.3 cm。IMRT计划要求95%等剂量曲线包括95%以上的PTV。PGTVp剂量55.64~59.92 Gy/26f-28f，2.14 Gy/次，PGTVtb剂量50~54 Gy/25f~27f，2.0 Gy/次，PTV = 45~50.96 Gy/25f~28f，1.8 Gy/次。2) 同期化疗：同期化疗为术后放疗期间同时口服替莫唑胺75 mg/m 2 ；3) 辅助化疗：于放疗后4周开始，口服替莫唑胺150~200 mg/m 2 ，d1~d5，每28天重复，共6周期。 2.2.2. 本组低级别胶质瘤手术切除程度的判断标准 根据手术记录、放疗前复查增强MRI平扫及增强结合术前MRI检查，经两名头颈肿瘤专业副高以上职称及一名影像专业副高以上职称医师判定。 2.2.3. 随访方式 采用门诊或住院等方式随访。所有患者定期复查增强及平扫头颅MRI，如出现神经系统症状时需随时进行MRI检查。按照WHO实体瘤近期疗效评价标准进行疗效评价。在MRI上测量肿瘤体积，如肿瘤体积较治疗前增加25%以上或在新的部位发生转移可定为肿瘤发生进展。而患者无进展生存期是指患者术后至影像显示肿瘤开始进展时间。总生存期是从手术当天开始计算，至因任何原因引起死亡或末次随访的时间。 2.3. 统计学处理 应用SPSS19.0统计软件进行统计学处理分析。方法采用单因素分析和回归分析，其中单因素分析用Kaplan-Meier法，以生存时间为非独立变量，分别观察患者年龄、性别、首发症状、放疗前KPS评分、肿瘤部位、手术切除程度、病理类型及放疗距手术时间、放化疗方式对患者生存时间的影响，生存率组间比较采用log-rank检验；COX风险模型进行多因素预后分析。P < 0.05表示差异有统计学意义。
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user: 3. 结果 3.1. 生存情况与肿瘤进展情况 截至2017年5月10日全组随访时间14.9~119.0个月(中位58.6个月)，随访率为100%，随访时间满3、5年的病例数分别为50、29例。全组患者5年总生存率(overall survival， OS)为80.9%，中位生存时间为53.0个月，生存曲线见图1。 至末次随访时间为止，37例全切除患者中8例(25.8%)肿瘤进展，21例次全切除(包括活检)患者中10 图1. 全部LGG患者生存曲线图 例(37.0%)肿瘤进展。肿瘤最短进展时间为术后6个月。肿瘤全切除患者中位无进展生存期(progression-free survival， PFS)明显长于次全切患者[51.3 (月) vs 46.0 (月)，χ 2 = 4.293，P = 0.038]，差异有统计学意义。 3.2. 生存的单因素分析 本研究结果显示，首发症状是否为癫痫发作、肿瘤是否全切影响患者生存，详见表1。 3.3. 生存的多因素分析 将差异有统计学意义的因素，如首发症状、手术切除程度进行COX回归比例风险模型分析，同时将可能影响肿瘤患者生存的诊断年龄、肿瘤病理亚型及术后治疗模式纳入该风险模型。结果显示年龄、首发症状、病理亚型及手术切除程度是影响患者早期预后的独立危险因素(表2)。
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user: 摘 要 卓越工程师的培养存在校内校外两个课堂，卓越工程师的成长道路分为形成期和成长期两个阶段，在分析卓越工程师培养标准的基础上，建立了卓越工程师的校内培养体系，在分析卓越工程师成长的前提上，培养学生的自学能力，将终身学习引入工程师的成长中，按照工作岗位对人才的需求进行分类，形成一个从单一到全面的、从技术到管理的上升空间，建立卓越工程师在工作岗位上的学习和成长体系，最终将一个具有专业知识和一定技能的卓越工程师培养成知识全面、技能优秀，同时具有丰富管理经验的高层次人才。 关键词 :卓越工程师，培养，终身学习，继续教育 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 卓越工程师计划的目的就是培养优秀工程人才，他们不仅要具备扎实的专业知识，还应具备全面的综合素质，人才的成长是一个动态的过程，是一个不断上升的过程，在卓越工程师的成长中将成长过程分为诞生期和成长期两个阶段，诞生期是指学校培养阶段，成长期是指踏上工作岗位的阶段，人才的成长需要自我提高以及社会组织的各种再教育，因此终身学习贯穿于这两个阶段。 终身学习是指一生都要学习，干到老，学到老，一方面由于科学的不断进步，社会的不断发展，工程师今天掌握的知识并不能适应明天的形式，因此要不断学习才能胜任明天的工作，另一方面一个人从一个专业的岗位变动到综合的岗位，也需要进行学习以适应新岗位的需要。终身学习的培养体系是提高学习质量和效率的关键，国内众多专家开展的卓越工程师教育的研究，主要集中在诞生期，即学校教育阶段。为培养面向企业、面向世界以及面向未来，培养具有较强创新能力，适应社会经济发展需要的高质量、高层次各类工程技术人才，侯锦丽 [ 1 ] 等提出了培养体系的构建，包括培养目标、培养体系、培养方式的构建方法，李公法等 [ 2 ] 从推行学分制下人才培养模式改革，实行双导师制、小班化、个性化教学方式方面，建立系统的课程考核评价机制，加强课程建设，构建了“厚基础、强能力、宽适应、重实践、求个性、懂管理”的卓越工程师培养体系，为实现工程人才的继续教育，孙志娟 [ 3 ] 等对面向终身学习需求的工科远程课程体系设计进行了研究，以应对工程技术人才多样化的学习需求，针对各种教育机构开展工程继续教育相对比较独立和封闭，按个体利益需求发展的状况，杨亭亭等 [ 4 ] 通过对工程继续教育教学方法、技术手段的规律探索，从工程技术人员职业发展、企业发展培训体系、师资队伍建设、教学资源建设、教学方法运用和教育技术手段等方面构建教学模式。在卓越工程师的学校教育中，人们主要是研究如何实现校企联合，提高学生的实践能力，提高学生的应用技能，夯实学生的理论知识，但对激励学生成长及自我学习能力的培养缺乏研究，学生的自我学习的培养包括学习方法及学习能力的培养，关系到学生在工作岗位上的继续教育，在培养体系中体现这一点是一个非常重要的事情。工作岗位上的学习是实现终身学习的重要环节，这一环节是实现人才成长的关键环节，这一环节的学习包括单位或社会提供的继续教育和个人的自身学习，以及为促进终身学习外部因素提供的各种激励机制。以下探讨终身学习和卓越工程师成长之间的几个问题。
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user: 2. 形成期卓越计划及培养体系建立过程中的探讨 这一时期是指学校培育时期，按照有关要求选拔培养对象，按照卓越工程师培养计划重点将这些学生培养成具有人文、社会、经济、法律等综合知识，能够解决复杂工程技术问题的专业技术人才。要让学生具备判断哪些问题可做，哪些问题不可做的能力，为卓越人才的培养打下坚实的基础，因此学校教育在重视实践教育、校企合作的培养的教学模式的基础上，完善教学培养体系。在此需要探讨如下几个问题： 2.1. 激励学生的学习兴趣 学习兴趣是卓越人才培养的基础，激励学生的学习兴趣可以从以下几方面入手：首先帮助学生树立卓越工程人才的奋斗目标，利用选拔方式组建卓越班，卓越班采用动态管理，使得学生始终处于积极向上的状态之中，其次为卓越班创造良好的培养环境，例如每年的保研资格重点投入到卓越班中，最后要在实践中锻炼学生，在老师的指导下，让学生独立承担一定的项目，培养学生的自信心和成功感。这样就可以激励学生始终处于学习之中。 2.2. 建立自主学习体系，培养学生的自我学习的能力 自我学习不仅是学校中培养卓越人才的基础，也是学生走向工作岗位后成才的必要条件。自我学习主要通过培养自我学习的方法及能力，得到良好的自我学习效果。在教学培养体系中增加有关自学的内容，有重点的引导学生进行自主学习。建立闭环的自学体系如图1所示。 按图1中的内容建立起来的自学能力培养体系不仅提高了自学的质量，同时学生在学习中不断提高自己的学习方法，提高自己的学习效率。各阶段的具体工作如下所述： 2.2.1. 布置学习目标 这一阶段，针对不同学生，本阶段的主体有所不同，初期，学生还不知道如何进行自我学习阶段，这一阶段的主体是老师，老师要提出自我学习要完成的目标；随着学生自我学习能力的不断提高，这一主题主体的中心就要逐步转移到学生身上，最终学生能够根据自己的需求制订自己的自学目标。 2.2.2. 细化学习内容 在明确了学习目标之后，就要制订细化的学习内容，这一阶段的主体仍然随着学生的自学能力的提高，其重心也是从老师逐步转向学生，起初，老师可以帮助学生完成学习内容的细化，当学生具备了自我学习能力之后，就可以自己来制定详细的学习内容。 2.2.3. 自我学习阶段 这一阶段的主体就是学生，学生需要对学习的详细内容进行学习。 2.2.4. 学习效果检查 该阶段完成对学生学习效果的检查，初期，学习效果检查主要是由老师来完成，随着自学能力的提高，学习效果检查的主体逐步转移到学生身上，最终学生可以独立完成对学习效果的评价。并将学习效果与学习目标进行对比。 图1. 自学体系图 2.2.5. 自我总结 将对比的结果进行总结，对于达到学习目标的要将经验记录下来，以提高后续的自学质量，对于未达到或者效果不好的，要分析原因，制订防范措施，保证后续的自学质量。 经过以上几个循环就可以提高学生的自学能力，最终，学生能够具备独立的学习能力。 2.3. 自我学习体系在教学中的应用 自我学习体系在卓越工程师计划中的应用，是卓越工程师培养的重要内容，也是一个循序渐进的过程，适应于卓越工程师培养的各门课程之中。 在进行新课程的学习的时候，老师根据教学大纲的要求，提出学生预习的目标，也就是自我学习目标，起初老师可以帮助学生制定学习内容，学生根据指定的详细学习内容进行学习，在第二次上课时，老师可以检查学生学习的效果，并与学习目标进行对比，帮助学生进行总结；随着课程学习的深入，完成2~3个自学内容的循环，学生就可以独立的进行学习内容的制订，学习效果总结等。最终在学习期末的时候，学生就可以独立的进行自我学习。这样就完成了对学生自学能力的培养。
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user: 3. 成长期卓越工程师培养中问题的探讨 卓越人才的培养是一个动态过程，卓越工程师诞生于学校的教育，但要成为经验丰富，知识全面，具有一定管理能力的卓越人才还需要在工作岗位上继续提升。这不但需要卓越工程师个人的不断努力，还需要单位和社会的培养和支持，以下从几个方面探讨成长期卓越工程师培养的几个问题： 3.1. 建立岗位梯度制度，打通人才晋升通道 从学校刚毕业的学生往往现从事某一专业的工作岗位，进过几年的锻炼，优秀的工程师便会脱颖而出，不但具备胜任这一岗位的能力，而且要了解关联岗位的相关知识，随着其能力的提高，其职称也不断晋升，因此企业要建立系统岗位梯度制度，以适应不同职称人才的工作需求。 对于一般的机械制造企业可以建立如下几级工作岗位，各岗位描述如下所述： 工段现场工程师：负责解决某一工段的工程问题，保证该工段工作的顺利进行。 车间现场工程师：负责某一车间工程问题，管理和协调工段工程师的工作。 工厂工艺师：负责全厂各专业的工艺工作，管理和协调车间工艺师的工作。 总工艺师：负责全厂的工艺工作，管理和协调工厂工艺师的工作。 零件设计工程师：负责某一零件的设计、三维建模等工作。 部件设计工程师：负责某一部件的设计和几何建模工作，管理和协调零件设计工程师的工作。 整机设计工程师：负责某产品的整机设计和建模工作，理和协调部件设计工程师的工作。 工厂总设计师：负责整个工厂的所有产品的设计工作，理和协调整机设计工程师的工作。 总工程师：负责全厂的所有工程工作。 为激励人们不断学习，不断提升，各岗位之间的晋升关系及职称需求如图2所示。 对于学校培养的卓越工程师，入职后应该告知其上升通道，使其心中树立远大的目标，在工作中努力学习，不断提升自己的能力，为自己的目标不断奋斗。 3.2. 建立工程师继续教育的体制 3.2.1. 单位的继续教育 用人单位担负着继续教育的角色，这是一种双赢的角色，一方面用人单位通过对卓越工程师的再教育，可以提高单位的人员素质，为企业创造更多的价值，另一方面卓越工程师本人的视野不断扩大，给 图2. 职称与不同岗位之间的对应关系 自己创造更大的上升空间，在教育内容上，一般限于专业性的知识，不同层次的人员所学的内容有所不同，为调动学习的兴趣，可以将单位的继续教育作为职称晋升的必要条件，规定每年每人不得少于规定的学时数，方能晋升。 3.2.2. 社会的继续教育 社会的继续教育是由国家和有关协会组织举办的继续教育，是提升整个社会工程技术人员素质的必要途径，教育内容主要是一些通识的内容，例如道德、经济、法律等内容，主要规范工程技术人员工作中的行为，明确该干什么，不给干什么。为调动学习的兴趣，可以将社会的继续教育作为职称晋升的必要条件，不同层级的人员所受的教育程度不同。
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user: 4. 终身学习制度与卓越人才的成长 无论是在学校受教育，还是在工作岗位上接受再教育，都与学习有关，终身学习的制度保证了卓越人才的成长，学习的内容满足了卓越人才成长的需求，能够满足不同岗位的工作要求，同时人才的成长又激励着工程师们不断地学习，工作岗位的变动，使得工作范围为不断扩大，工程师们必须不断学习以适应新的工作岗位的要求。
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user: 5. 结论 通过以上的讨论，可以看到终身学习是卓越工程师成才的必要条件，建立终身学习制度要从卓越工程师形成之日开始，贯穿于整个成长期，在学校教育中要形成对学生的激励机制，在能力培养中要注意自学能力的培养，并将自学能力的培养纳入卓越工程是计划的教学培养体系；在成长期要建立人才晋升机制，实施继续教育制度，让继续教育和自我学习成为人才成长的必要条件，总之终身学习和卓越工程师的成长是相辅相成的。
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user: 摘 要 可读写的外部记忆模块可以在事实的记忆和基于记忆的推理上扩充神经网络的能力。神经图灵机利用注意力机制设计了一种对内存模块的读写机制，并以循环神经网络作为控制器，实现了排序、复制等算法。为了在更广泛的应用(例如自然语言处理)中缩短训练时间或加快收敛速度，我们在神经图灵机的基础上设计了一种基于全局内存的读写机制，利用卷积运算提取全局内存特征。对于一些较长的序列任务，训练速度相对于神经图灵机提高了6倍，收敛速度也有所提升，在bAbi数据集中取得了更好的推理分类结果。 关键词 :神经图灵机，长期记忆，工作记忆，随机读写，自然语言推理 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 人类所获取的知识种类繁多，有些是能够清晰表达的，例如人类是一种哺乳动物，有些信息是隐含的、难以用语言表达的，例如描述人类的心理状态。神经网络依靠其多层的网络结构能够从简单到复杂表示不同的概念，擅长存储隐性知识，所以神经网络在模式识别任务中可以取得很好的效果 [ 1 ] [ 2 ] 。然而神经网络却难以记住非常明确具体的事实 [ 3 ] ，例如在输入序列中陈述了“开会时间是三点半”，而输出结果依赖于这一事实时，神经网络通常无法给出满意的结果。尽管可以对输入做出直观的反应，但对于现代人工智能来说，推理能力是至关重要的 [ 4 ] 。 很多人工智能问题可以归纳为序列问题，循环神经网络(Recurrent Neural Network， RNN)过去在机器翻译、文本生成等序列任务上取得了非凡的成就，得益于其能够在时间序列中学习到如何转换和表示输入数据。但是标准的RNN会遇到梯度消失的长期依赖问题，长短期记忆网络(Long Short-term Memory， LSTM)通过学习控制输入和隐藏状态，使反向传播的梯度可以在更长时间序列中进行，从而避免了这一问题 [ 5 ] 。另外，由于RNN使用网络结构本身存储过去时刻的内容，仍会遇到无法精确地存储具体事实的问题，对于某些需要记录和推理的任务，改进过的LSTM网络依然无法取得好的结果，主要原因是被编码在隐藏状态和权值参数中的事实记忆过于微弱。 解决这一问题的方法是为神经网络添加额外的内存模块，类似人类为实现一些目标而明确保存和操作相关信息片段的行为，将神经网络作为控制器控制内存模块中的写入位置，在需要的时候取出对应位置的信息，从而在少量训练样本中提取更关键的推理信息 [ 6 ] 。Weston等人因此提出了记忆神经网络 [ 7 ] [ 8 ] ，描述了拥有内存模块的神经网络的基本结构，Graves等人 [ 9 ] 利用RNN的图灵完备性 [ 10 ] 提出了神经图灵机(Neural Turing Machine， NTM)，仿照冯诺依曼的计算机结构，使用外部内存模块扩展了RNN，使其能够完成对输入数据的复制和排序等功能。与神经图灵机的注意力机制不同，神经随机读取机 [ 11 ] 采用强化学习的训练方法，在离散的内存模块上进行训练，实现了一些简易的算法。可微分神经计算机(Differentiable Neural Computer， DNC) [ 12 ] 通过学习相互关联的信息，实现了伦敦地铁路径搜寻、族谱推断等包含复杂推理功能的任务。 由于这些工作将所有的输入数据均视为有效的重要信息，但是并非所有信息都是重要的，例如在自然语言处理中一些名词和动词比介词和副词更加重要。在这种情况下，神经图灵机会遇到收敛速度过慢、训练时间过长的问题。我们在神经图灵机的基础上提出了基于全局内存的读写机制，使控制器网络在任意时刻可以提取过去多个时刻的信息，这对于大部分序列任务来说能够在有限的训练时间内快速收敛。由于网络结构适用于较长的序列，将其命名为长期记忆神经图灵机(Long-term Memory Neural Turing Machine， L-NTM)。
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user: 2. 相关工作 2.1. 神经图灵机 神经图灵机模拟冯诺依曼计算机体系，采用外部存储矩阵作为“内存”，使用RNN作为控制器，使用注意力机制与内存进行读写交互 [ 13 ] [ 14 ] ，其各部分均可导，因此整个网络可以通过反向传播进行训练。利用RNN的图灵完备性，完成了复制、排序等图灵机具备而当前其他神经网络不具备的功能。神经图灵机首次利用外部存储扩展了RNN的功能，使神经网络具备了“记住”短期事实的能力，为推理功能提供了记忆基础。 图灵机作为一种计算模型，可以理解为“建立一个输入纸带到输出纸带的映射”，而神经图灵机就是使用神经网络的方法来“建立从输入纸带到输出纸带的映射”以代替人工编写的程序。神经图灵机在复制任务中完全实现了从输入输出数据中学习到了“复制程序”的过程：将输入数据依次存入内存中，输入结束后，循环的读取内存中的数据并将其输出。 2.2. 可微分神经计算机 作为神经图灵机的升级版，可微分神经计算机(DNC)通过动态分配内存、相关记忆的互相连接等改进，极大地增强了神经图灵机的推理能力。相对于NTM的只能从相邻位置读取信息，DNC能够对内存进行随机读写，且能将相关联的信息使用临时连接关联起来，例如在族谱推理中，父亲和子女会用一些临时连接相互关联，在问到有关父亲的问题时，这些临时连接就会起到非常重要的作用。除此之外，DNC还能够实现更加复杂的推理任务，例如伦敦地铁路线的查询，在描述了伦敦地铁的站点和线路之后，就可以让DNC回答例如“从Bond街出发，顺着Central线沿某方向走一站路，然后沿Circle线按某方向走4站，再沿Jubilee线按某方向走2站，最后你会到达哪一站？” DNC将神经图灵机的推理能力提高到了更高的层次，同时复杂的结构设计以及对输入信息的处理上使DNC在对待普通任务时同样会受到训练过长、收敛速度慢的问题。 2.3. 记忆神经网络 记忆神经网络以问答系统中的推理机制作为出发点，定义了用可读写的内存模块扩充神经网络的通用结构，包括输入到内部表示的映射、内存更新机制以及内部表示到输出的映射。Weston的《记忆神经网络》更加关注自然语言处理的应用，文中讨论了在应对大文本的内存写入机制，以及当测试集中出现新词时如何应对的问题，同时设计了一些对于非重要信息的遗忘机制，我们在L-NTM中也应用了这一机制。
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user: 4. 实验 bAbi数据集 [ 19 ] 是包含一系列推理任务的问答数据集，数据形式为故事陈述、问题和答案组成。我们使用了其中“Single Supporting Fact”和“Two Supporting Facts”两个子数据集用于NTM和L-NTM的比较，在“Single Supporting Fact”任务中，答案仅与陈述中的一句话有关联，只需一个事实支撑即可得到正确答案，在“Two Supporting Facts”中，为获取答案需要两句陈述支持，并且需要一定的推理才能完成。形式如图5所示。 对于问答形式的任务，通常会使用两种处理方法 [ 19 ] [ 20 ] ：1) 序列到序列的方法；2) 陈述语句和问题分为两部分模块；如图6所示。在这里采用第一种方法，相比于第二种方法，第一种方法对应更长的序列和更加通用的序列任务，这可以在一定程度上检验模型的泛化能力。 我们使用LSTM和NTM作为基线，整个数据集包括10，000条训练数据和1000条测试数据，使用PyTorch实现模型并在一块NVIDIA P100的GPU上进行训练。 内存参数设为$M = 8，N = 20$来初始化NTM和L-NTM的内存结构，在L-NTM中，分别设置了读取指针书量为8、16和32，从图7中可以看出，NTM的收敛速度在L-NTM的8个读取指针和16个读取指针之间，小于32个读取指针的收敛速度。 读取指针的数量越多，所能提取内存特征也越多，误差的下降速度也会更快，同时由于参数的增多，所采取的正则化项也更严格。实验结果见表1，括号中的时间为一次迭代所需的时间。 在训练速度上L-NTM相对于NTM来说提高了6倍，得益于GPU的并行计算，读取指针的数量增加几乎不会增加训练时间，因此读取指针分别为8、16和32时，一次迭代的训练时长均为4分40秒左右。 对于L-NTM能够取得如此效果的一个可能的原因是大部分序列任务本不需要过于精确地读写，大致的范围就已足够实现目标。由于序列中有很多“to”、“the”等单词，这些无用信息不需要被精确地存储下来，而NTM将这些信息都存储下来，浪费了存储空间和读取的时间。 接下来仅使用LSTM作为基线与L-NTM在“yes/no questions”、“simple negation”、“basic deduction” 和“agent’s motivation”任务中进行比较，实验结果为表2。表明了L-NTM在推理任务中的表现要优于 图5. 数据集示例 图6. 问答模型结构，(a) 采用序列化方法，使用特殊符号作为故事陈述和问题的分隔符，在特殊符号“Q”后为问题序列，特殊符号“GO”之后的输出为答案；(b) 将故事陈述和问题分开为两个模块，分别经过LSTM序列化处理最终联合起来共同生成答案 图7. “Single Supporting Fact”训练结果 Table 1 Experiment results of LSTM， NTM and L-NT 数据集 LSTM NTM L-NTM Single Supporting Fact 39.0% (100 s) 100% (25 m) 100% (4 m 40 s) Two Supporting Facts 20.1% (400 s) 90% (1 h 20 m) 99.6% (18 m) 表1. LSTM、NTM和L-NTM的实验结果 Table 2 Experiment results of LSTM and L-NT 数据集 LSTM L-NTM Yes/no questions 52.5% 100% Simple negation 64.6% 99.1% Basic deduction 23.5% 100% Agent’s motivation 83.8% 99.8% 表2. LSTM和L-NTM的实验结果 LSTM，这表明了具体的记忆存储可以提高推理任务的准确率。在简单的问答任务中，L-NTM将陈述的事实内容存储在内存空间中，在问题中序列中通过搜索存储内容进行推理，得到了更好的结果。因此在一些类似的序列任务中，L-NTM在一定程度上能够替代LSTM。
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user: 5. 结论 以神经图灵机为基础改进了写入方法和读写指针的寻址机制：在写入方法中加入了用于控制写入量的控制参数，一些相对于实体名词含有信息量较少的副词、介词等输入将不会占用过多的内存空间，减少了推理行为中对于无效信息的处理；在寻址机制中，使用卷积运算提取内存模块的多种特征和基于内容寻址的相互结合，在某一时刻可以提取更多的事实依据用于推理；以上改进在bAbi数据集的实验中不仅加快了收敛速度，同时也在训练速度上提升了6倍，并且在更长的序列中得到了更高的准确率。在与LSTM的对比中，L-NTM体现了更强的推理能力，在所有的推理任务中均取得了最佳结果。
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user: 摘 要 飞速发展的信息时代对信息安全保护提出了更高的要求，近年来基于量子物理属性的量子密码因其安全高效的优点而受到广泛关注。然而实际量子密钥分发系统往往达不到理想状态，这给实际通信系统带来很多安全性问题。本文首先介绍了基于量子纠缠的Ekert91量子密钥分发协议的原理和基本流程，在此基础上，借鉴基于极化单光子量子密钥分发协议中的特洛伊木马攻击思想，设计了针对纠缠协议的量子黑客攻击方案，同时对攻击思想、攻击原理、攻击步骤以及攻击效果进行了详细的分析。通过验证分析，所提攻击方案针对构成安全密钥的EPR光子对总量的30%进行测量，窃听者可以获得29.25%的安全密钥且只引入0.75%的误码率，具有重要的理论意义和现实可行性。 关键词 :量子密钥分发，非可信源，Ekert91协议，特洛伊木马攻击 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 量子密码学是量子力学和密码学有机结合的前沿学科，而量子密钥分发(Quantum Key Distribution，简称QKD)技术作为其主要研究内容，发展最为迅猛，我国自主研发的量子通信卫星将于8月份择期发射，其主要用途就是分发密钥和进行量子纠缠实验。QKD为远距离的通信双方Alice和Bob之间提供无条件安全的共享密钥，进而利用经典的“一次一密”加密算法来实现无条件安全的量子保密通信 [ 1 ] 。通信双方通过量子信道来传递信息，所谓量子信道就是能够很好地传送单个量子系统且与外界隔离的信道，对保护量子系统具有十分重要的作用。量子物理学，特别是不可克隆原理保证了以下两点内容：1) 合法用户可以检测到量子信道中任何窃听者的存在；2) 合法用户可以确定窃听者通过攻击量子信道所获信息的上限。因此，合法用户可以确定隐私放大在信息保护中的应用下限。 随着量子信息技术的飞速发展，通信双方在量子信道中传递的密钥信息存在被窃取的可能。通常假设窃听者(Eve)具有量子存储功能，可以在量子力学允许的范围内进行窃听和攻击，从而获得密钥信息。显然，Eve实施的攻击并不局限于量子信道，其可以攻击通信双方的设备(量子物理学不能为保护通信双方设备提供帮助)，也可利用QKD实际执行过程中的漏洞来实现攻击。由于实际QKD系统所采用的物理器件存在不完美特性，不完全符合理想QKD协议的安全性需求，窃听者可以利用这些安全性漏洞来窃取密钥信息。量子力学基本原理为QKD系统的理论安全性提供了保证，而QKD系统的实际安全性却仍制约着自身的实用化发展。因此挖掘实际QKD系统中非理想物理器件所引起的安全性漏洞，对于QKD从理论研究向实际应用发展具有十分重要的现实意义。 近年来实际QKD系统不断发展和成熟，但实际系统中的安全性漏洞仍是各国研究团队分析与研究的热点问题。在实际双向QKD系统中，由于窃听者可以完全控制光源，所以QKD光源的光子数分布完全未知，此类光源被称为非可信源。目前针对非可信源的量子黑客攻击主要分为四种：大脉冲攻击、相位重映射攻击、被动法拉第镜攻击、特洛伊木马攻击。本文重点研究针对量子密钥分发协议的特洛伊木马攻击方案。 在实际安全性分析中，特洛伊木马攻击(Trojan Horse Attack，简称THA)受到了国内外研究机构的重点关注，针对THA的分析与研究日趋增多。2008年北京师范大学的邓富国等人通过两次单光子测量和六次幺正变换提高了多方量子秘密共享协议的安全性 [ 2 ] ，该协议可以抵抗准备量子信号的秘密分享者实施的THA。同年邓富国等人提出了一种实际双向量子通信协议 [ 3 ] ，利用该协议的鲁棒性可防止窃听者通过THA窃取量子信道中的密钥信息，这意味着双向量子通信协议在实际应用过程中也是安全的。2014年北京工业大学的杨宇光等人提出了基于BKM07协议的延迟-光子特洛伊木马攻击 [ 4 ] ，并对BKM07协议进行了一些改进，使其能够更好地处理THA带来的安全性问题。2014年青岛理工大学的马鸿洋和范兴奎提出了抵抗THA的量子密钥多播通信协议 [ 5 ] ，但目的量子节点的个数是固定的，如何动态处理节点个数仍需要深入研究。2014年德国埃尔朗根-纽伦堡大学的Nitin Jain等人发现特洛伊木马攻击能够对实际量子密码技术的安全性造成威胁，并在ID Quantique公司的商业QKD系统上成功实现了特洛伊木马攻击 [ 6 ] 。同年Nitin Jain等人对实际QKD系统中的THA进行了风险分析 [ 7 ] 。2015年内蒙古工业大学的杨秀清等人证明了在实际情况中利用目前的技术手段来攻破部分QKD系统是非常容易的 [ 8 ] ，并介绍了两种可用于双向协议的THA：延迟-光子攻击和隐形光子攻击。2015年东芝欧洲研究中心的Lucamarini等人将THA转换为信息泄露问题，这样就可以对系统安全性进行量化并与光学元件的规格联系起来，并在此基础上提出了QKD系统中THA的实际安全界限 [ 9 ] 。2016年，信息工程大学马鸿鑫等提出了针对连续变量的特洛伊木马攻击思想，并取得了一定的效果 [ 10 ] 。 以上针对QKD协议的特洛伊木马攻击方案均建立在基于极化单光子协议基础之上，针对基于纠缠协议的攻击方案目前文献研究相对较少。本文借鉴特洛伊木马攻击思想，针对最初也是最具代表性的两粒子纠缠态协议Ekert91协议 [ 11 ] 进行分析，窃听者通过THA获取接收方Bob端的测量基信息，然后在通信双方共享安全密钥之后，利用截取-重发的方法对测量基相同的部分EPR光子进行测量，进而获取部分安全密钥。所提方案可以获得大部分安全密钥而引入较小的误码率，并能够应用到基于多粒子纠缠的协议中，具有现实可行性和推广价值。
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user: 2. Ekert91协议 1991年，牛津大学的Ekert提出了基于纠缠光子信号的量子保密通信协议，简称为Ekert91协议。该协议利用量子纠缠来共享高安全性密钥，同时利用经典通信的方式对密钥进行检验并确定最终用于通信的安全密钥。其中，通过利用Alice和Bob测量基不同部分的测量结果进行Bell不等式的计算，可以检测出Eve存在的可能性，进而保证了Ekert91协议的安全性。 Ekert91协议的示意图如图1所示：Alice在本地制备好EPR光子对，再将其中一个光子传输给Bob。这样Alice和Bob之间就共享一对EPR光子。首先，通信双方分别对自己持有的EPR光子进行测量并保留测量结果，其中测量基从两个特定基 { + ， × } 中随机选取；经过多次测量以后，通信双方在经典公共信道上公布各自随机选取的测量基，保留同时测量成功的部分。如果测量基相同，则保留对应的测量结果；而测量基不同的部分则通过经典公共信道告诉对方；然后，对该部分的测量结果进行Bell不等式的计算，根据不等式的破坏程度可检验系统的安全性；最后，在保证系统安全性的情况下，由于量子纠缠导致通信双方的测量结果具有强关联性，所以测量基相同部分对应的测量结果可以作为通信双方共享的安全密钥。
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user: 3. 特洛伊木马攻击方案 3.1. 攻击思想 在过去的十年里，各国研究团队陆续发现QKD的物理实现过程中的一些漏洞，而这些漏洞的出现主 图1. Ekert91协议示意图 要是由于技术的非理想性或硬件的缺陷。射入QKD系统的光脉冲会在某些位置发生Fresnel反射和Rayleigh散射，导致一些光向输入光信号的反方向传播。因此，一些QKD系统内部元件的特性和功能可通过发射强光并分析背向反射光进行研究，这就构成了THA的基础。 Eve占据部分开放的量子信道，使用一个辅助光源发射强光进入Alice或Bob的系统。由于QKD系统中任何光学元件都存在反射光，Eve可通过分析调制元件(如相位调制器或偏振调制器)的反射光来获取测量基信息，进而利用简单的截取-重发攻击获得密钥信息。这种攻击被称为特洛伊木马攻击。准确的说，THA利用了量子信道对Eve开放的特点，针对的不是Alice和Bob之间传递的光子，而是Alice或Bob端的光学元件。尽管存在强度可被Eve探测的反射光，但在目前的技术条件下想通过测量反射光来获得Alice调制信号的信息仍很难实现。 3.2. 攻击原理 每一种量子保密通信协议的实现方法都有自身的特点，协议的使用范围也各不相同。而本章提出针对Ekert91协议的攻击方案，就是为了更加全面地分析THA技术，对攻击效率的提高和防御策略的研究有着重要的参考价值。 在通信双方分别对自己持有的EPR光子进行测量之前，密钥是无法确定的，因此Eve无法在EPR光子传输过程中窃取任何信息。在通信双方公布各自随机选取的测量基之前，Eve无法确定通信双方选取的测量基是否相同，进而无法窃取通信双方共享的安全密钥。如果Eve想窃取安全密钥，那么它必须复制并保留一个EPR光子且不被通信双方发现，直至通过经典公共信道获取测量基，才能通过测量获取安全密钥。其中，复制EPR光子是违背量子不可克隆原理的，同时在现有技术条件下想长期存储量子态也是很难实现的。 本章提出了针对Ekert91协议的特洛伊木马部分攻击方案，基本原理是Eve通过THA获取Bob的测量基信息，然后在通信双方共享安全密钥之后，利用截取-重发的方法对测量基相同的部分EPR光子进行测量，进而获取部分安全密钥。通常假设Eve具有量子存储功能，可以在量子力学允许的范围内进行窃听和攻击。 3.3. 攻击步骤 THA攻击Ekert91量子保密通信协议的具体流程如下，如图2所示： 1) 根据参考文献13的窃听装置和攻击思想，Eve可通过THA获取Bob端90%的测量基信息。 2) EPR光子对的共享方式有很多种。假定Alice在本地制备好EPR光子对后，再将其中一个光子传输给Bob。通信双方分别对自己持有的EPR光子进行测量并保留测量结果，其中测量基从两个特定基 { + ， × } 中随机选取。 3) 经过多次测量以后，通信双方在经典公共信道上公布各自随机选取的测量基，保留同时测量成功的部分。 4) 如果测量基相同，则保留对应的测量结果并作为通信双方共享的安全密钥，而测量基不同的部分则通过经典公共信道告诉对方。 5) 通常假设Eve具备量子存储能力。Eve利用截取-重发的方法对30%用于形成安全密钥的EPR光子进行测量，但Eve只知道Bob端90%的测量基信息，所以其只能获取部分安全密钥。 3.4. 攻击效果分析 本章所提攻击方案有利于Eve获取安全密钥信息，攻击效果分析过程如下： 1) 因为通信双方的测量基都是从 { + ， × } 中随机选取的，所以测量基相同的概率为50%。导致Alice传输给Bob的EPR光子只有一半用于形成通信双方共享的安全密钥。下面讨论Eve对所有用于形成安全 图2. THA攻击Ekert91协议流程图 密钥的EPR光子进行测量这种情况。 由表1可知，因为Eve知道90%的Bob测量基信息，所以Eve可通过测量EPR光子获取90%的安全密钥。 2) 对于剩下10%未知的Bob测量基信息，不妨设Bob选取+基进行测量。此时，Eve选取+基或×基进行测量的概率各为50%。 由表2可知，因为Eve无法获取剩下10%的Bob测量基信息且选取+基或×基进行测量的概率各为50%，所以在Eve选取+基进行测量时其可以获取5%的安全密钥，而在选取 × 基进行测量时，虽然不能获取完全正确的安全密钥，但是也有一定概率获取安全密钥。 3) 对于剩下5%未知的安全密钥，Eve选取×基进行测量，不妨设Alice的测量结果为1。 由表3可知，Eve选取 × 基对Alice传输的测量结果1进行测量，测量结果各有50%的概率为0或1。然后Bob利用 + 基对Eve传输的测量结果0或1进行测量，测量结果也各有50%的概率为0或1。也就是说，Alice的测量结果1在Eve的作用下可变为0、1、0、1，概率各为25%，即Eve可获取2.5%的安全密钥，剩下2.5%的安全密钥则无法得知。 因此，在上述这种情况下，Eve可获取97.5%的安全密钥，同时引入了2.5%的误码率。 4) 本章所提攻击方案选取30%的EPR光子进行测量，Eve可以获得 97.5 % × 30 % = 29.25 % 的安全密钥，同时将误码率降到 2.5 % × 30 % = 0.75 % ，从而进一步降低通信双方发现Eve存在的可能性。 正如上文所述，考虑到EPR光子在传输过程中存在被窃听的危险 [ 12 ] ，这可能会对Ekert91协议共享安全密钥的过程造成干扰，进而引入一定的误码率。为了能够最大程度地降低Eve所引起的误码率，我 Table 1 Known 90% of Bob’s measurement basis informatio Alice 测量基 测量 结果 Eve 接收所用基 接收 结果 Eve 发送所用基 发送 结果 Bob 测量基 测量 结果 对基后是否 保留 + 0 + 0 + 0 + 0 是 + 1 + 1 + 1 + 1 是 × 0 × 0 × 0 × 0 是 × 1 × 1 × 1 × 1 是 + 0 × 0或1 × 0或1 × 0或1 否 + 1 × 0或1 × 0或1 × 0或1 否 × 0 + 0或1 + 0或1 + 0或1 否 × 1 + 0或1 + 0或1 + 0或1 否 表1. 已知90%的Bob测量基信息 Table 2 Unknown 10% of Bob’s measurement basis informatio Alice 测量基 测量 结果 Eve 接收所用基 接收 结果 Eve 发送所用基 发送 结果 Bob 测量基 测量 结果 对基后是否 保留 + 0 +或× 0或1 +或× 0或1 + 0或1 是 + 1 +或× 0或1 +或× 0或1 + 0或1 是 × 0 +或× 0或1 +或× 0或1 + 0或1 否 × 1 +或× 0或1 +或× 0或1 + 0或1 否 表2. Bob测量基信息的10%未知 Table 3 Eve chooses × basi Alice 测量基 测量 结果 Eve 接收所用基 接收 结果 Eve 发送所用基 发送 结果 Bob 测量基 测量 结果 对基后是否 保留 + 0 × 0或1 × 0或1 + 0或1 是 + 1 × 0或1 × 0或1 + 0或1 是 × 0 × 0 × 0 + 0或1 否 × 1 × 1 × 1 + 0或1 否 表3. Eve选取 × 基 们使用低损信道代替原有信道进行EPR光子的传输。通过使用低损信道传输EPR光子，安全密钥的误码率可被限制在一定范围内，从而不会引起通信双方的注意，Eve可以继续利用该攻击方案获取安全密钥信息。
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user: 4. 结论与展望 近年来，量子保密通信蓬勃发展，而QKD系统作为其重点研究方向，逐步从理论研究走向实际应用。由于实际QKD系统所用的物理器件存在非完美特性，导致实际系统与理想模型之间存在一定差异，而窃听者通常会利用这些差异来实施量子黑客攻击，进而获取部分或全部密钥信息。 本文主要针对实际QKD系统中非可信源问题进行了量子黑客攻击技术的分析与研究。其中，我们提出了一种新的攻击方案：针对Ekert91协议的特洛伊木马部分攻击方案。该方案针对构成安全密钥的EPR光子对总量的30%进行测量，Eve可以获得29.25%的安全密钥且只引入0.75%的误码率，同时可使用低损信道代替原有信道以降低所引入误码率的影响。在攻击方案的设计过程中，我们将EPR光子对的共享方式假定为Alice产生并传输给Bob。但在Ekert91协议中EPR光子对的共享方式却有很多种，共享方式的改变可能会影响攻击方案的效率，所以针对Ekert91协议的THA技术研究还任重而道远。相信随着科技水平的不断提高，实际QKD系统中的非完美因素将逐渐减少，THA技术的研究将进入一个崭新的阶段，这对量子逆向分析技术的发展具有重要的现实意义。
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user: 摘 要 等高线制图综合因其关系复杂，处理难度大，现有软件的等高线综合手段实用化水平不高、效果不理想，本文提出一种等高线整体综合方法：根据谷地的主次关系，从整体上控制谷地的逐步综合。该方法研究了基于特征线层次关系的综合算法，合理控制等高线谷地的综合次序，通过依次选取次要特征线删除谷地，实现了等高线渐次综合，满足了等高线制图综合要求，能够较好地保持地貌基本形态特征，同时兼顾了等高线间的协调性，较好弥补了现有GIS软件在地貌综合方面的不足，适合等高线快速综合处理与编辑。 关键词 :特征线，层次关系，最大累积量，整体综合 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/