DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 6. 结束语 目前围绕上述挑战及科学技术问题的研究工作还非常有限。以物联网为背景，研究无源传输网络的基础理论和关键技术，突破其中的关键科学技术问题，提出完整的理论和技术，为其在物联网、工业互联网等方面的应用奠定坚实的理论基础，提供有力的技术保障，对于提升我国在物联网领域的自主创新能力与核心竞争力、推动我国的物联网研究与应用水平、促进我国物联网研究进入国际先进行列等具有重要意义。由于无源感知网络无需电源、体积小、组网灵活等优点，在未来物联网组网方面特别是在远离城市的区域将会取代现有的网络成为最重要的通信网络。
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user: 摘要 近年来，人工智能(AI)技术发展迅速，它具有强大的学习能力以及计算能力，现已能应用于医学众多领域。消化内镜领域以图片作为诊断基础，与人工智能辅助诊断领域能够完美交融，关于人工智能技术在消化内镜领域的研究也成了近年的热点，在AI辅助下，内镜医师的诊断水平可大水平提升。此文章就目前人工智能在胃肠镜下疾病诊断的应用进行综述。
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user: 1. 前言 在图像识别领域人工智能技术发展迅猛，深度学习和卷积神经网络(convolution neural network， CNN)的出现使得提取数据特征变得更加高效且完全，大大提高了人工智能技术在图像辅助诊断方面研究的效率。在实际的临床工作中，消化内镜检查需要由内镜医师人工完成，并肉眼识别病灶、病理活检诊断，效率慢且耗费大量人力及物力，人工智能技术则能帮助广大临床消化医生更加准确、高效的识别出消化系统疾病，减少无效活检，减少误诊、漏诊率。并且可以将人工智能与内镜质控相结合，以求推动诊疗规范。
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user: 2. 人工智能简介 上世纪五十年代首次出现了人工智能的概念，上世纪七十年代英国利兹大学首次研发出了医学界人工智能系统AAPHELP [ 1 ]，有学者认为人工智能(Artificial Intelligence， AI)的定义可分为认知角度以及行为角度两方面，前者注重的是机器对于自身推理过程的理解，而后者更注重在制造一种机器，可以完成以人智力为基础才能完成的工作 [ 2 ]，本文所指的AI即为后者。深度学习(deep learning， DL)可以理解为机器学习的一个分支，它可应用卷积神经网络(convolution neural network， CNN)，以人工神经网络为构架，自动学习所提供数据中的低级特征，经过数次迭代，提取出其中更加复杂高级的特征，使得模型能够自动识别所提供图片中的特征并推算出相应诊断 [ 3 ]。目前，人工智能技术在医学各个领域均的研究均有较大进展，如乳腺癌的筛查，肺癌、阿尔兹海默症、糖尿病视网膜病变、糖尿病黄斑水肿、皮肤癌 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 的辅助诊断等领域。其中最为活跃的研究方向为医学影像学，计算机断层成像(CT)以及磁共振成像 (MRI)都涉及到计算机视觉的基础方法，而AI在图像视觉识别方面表现卓越。在内窥镜领域，深度学习算法可以弥补人类视觉捕捉不全、易于疲劳等缺点，对视野中的目标自动捕捉。AI的发展将给消化内镜检查带来重大变革，如若能广泛应用，将大大提升我国医疗水平，提高工作效率，对医疗行业的发展意义重大。
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user: 3. AI在胃镜中的应用 1) Barrett食管(Barrett’s esophagus， BE)的诊断：BE的计算机辅助诊断是目前的研究热点之一。AI辅助诊断度能帮助内镜医师发现病灶，减少漏诊，定点活检。随机活检对不典型增生的敏感性仅为64% [ 9 ]。但精确的定位活检对高级别上皮内瘤变及食管腺癌诊断的敏感性可高达到90%，特异性达到80%，阴性预测值为98% [ 10 ]。Johanson JF等 [ 11 ] 利用AI对食管刷片结果进行分析，发现可以提高BE的发现率。 2) 食管癌的诊断：我国是食管癌高发国家，由于其早期症状缺乏特异性，多数患者确诊时即为中晚期，预后不良。因此，食管癌的早筛、早诊、早治显得尤为重要。白光内镜是目前食管疾病的主要检出方法，加用碘染色可增加早期食管癌检出率，但仍无法避免特异性低无法判断良恶性、患者痛苦、操作难度大等缺点，且炎性病变可导致假阳性。后来随着技术的发展出现了窄带成像(narrow-band imaging， NBI)技术，它可以提高病理检出率，减少患者不适，但设备昂贵，且对内镜医师要求较高，内镜医师需经过大量强化训练。AI的辅助诊断能大大降低医师的学习成本，提高早期食管癌的检出率。我国腾讯公司研发的腾讯觅影筛查一个内镜检查不超过4秒，发现早期食管癌的准确率达到90% [ 12 ]。Horie等 [ 13 ] 建立的AI模型对384例食管癌患者的共8428张内镜图片进行学习，结果显示对于癌灶检出的敏感性为98%，阳性预测值为40%。 3) 辅助诊断是否有幽门螺旋杆菌(Helicobacter pylori， Hp)感染：Hp感染是慢性胃炎、胃癌等疾病的重要致病因素之一 [ 14 ]。但其在内镜下诊断的准确率受内镜医师的经验影响很大 [ 15 ]。Schichijo等 [ 16 ] 构建了两个深度学习(deep learning， DL)模型，选取32，208张胃镜图像进行训练，其中一个模型对否有HP感染诊断的灵敏度、特异度、准确度分别为81.9%、83.4%、83.1%；另一模型的灵敏度、特异度、特异度达到了88.9%、87.4%、87.7%。说明DL模型对Hp感染性胃炎的诊断也有重要意义。Yasuda等 [ 17 ] 使用支持向量机(SVM)构建了一个自动诊断Hp感染的AI系统，应用LCI图像进行训练，最终AI系统诊断Hp感染的准确性、敏感性、特异性，分别为87.6%、90.5%和85.7%，其准确性高于没有经验的医生。但该研究不是内镜下实时诊断，此处仍有欠缺。总体来说，AI在辅助诊断H.p感染方面具有很强的应用潜力。 4) 胃早癌的诊断：在全球范围内，胃癌都是严重影响人民健康的疾病之一。近年来，得益于国民健康意识的提升以及国家医疗水平的提高，我国胃癌的发病率趋于平缓甚至有下降趋势，但仍高于世界平均水平。我国人口基数庞大且老龄化日益严重，2020年我国胃癌总体发病人数仍会增加，全国新发病例数预计为35.6万人，全国的胃癌发病率预估为24.30/10万 [ 18 ]。早期胃癌定义为癌组织局限于黏膜或黏膜下层者，无论有无淋巴结转移。与食管癌一样，早期胃癌病灶小，症状及体征不典型，确诊病例多已进展为中晚期，我国胃早癌的诊治率仅为10%左右，远低于韩国和日本水平 [ 19 ]，因此提高早期胃癌筛查率显得尤为重要。王智杰等 [ 20 ] 收集5159张胃镜图片，投入深度学习模型中进行训练及验证并与内镜医师比较，结果显示其早期胃癌诊断的敏感度为88.8% (206/232)，特异度为89.7% (429/478)，总准确度为89.4% (635/710)，均比内镜医师组高，总体结果令人满意。Yusuke Horiuchi等 [ 21 ] 将CNN模型应用于放大内镜窄带成像(ME-NBI)相结合以鉴别早期胃癌及胃炎，发现该模型对于ME-NBI图像诊断的准确率为85.3% (220/258)，灵敏度为95.4%，特异性为71.0%，151张早期胃癌图像中有7张被识别为胃炎，而107张胃炎图像中有31张被识别早期胃癌总体诊断速度为51.83图像/秒(0.02 s/图像)。说明ME-NBI的CNN系统能在短时间内鉴别早期胃癌和胃炎，可作为ME-NBI的补充进一步协助临床操作。
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user: 4. AI在结肠镜中的应用 1) 辅助结直肠息肉的诊断：腺瘤性息肉属于癌前病变 [ 22 ]，93%的结直肠癌(colorectal cancer， CRC)都是从腺瘤演变而来的 [ 23 ]。因此早期诊断并治疗结直肠息肉，有助于降低CRC的发病率。结肠镜检查结合活组织病理是目前结直肠息肉及CRC的主要确诊手段，如何提高息肉的检出率，及时切除并定期复查是降低CRC发病率、死亡率的关键所在。Cesare Hassan等 [ 24 ] 将一种新型的检测结肠息肉AI系统与有经验的内镜专家进行验证比较，用白光内窥镜视频数据集来训练、验证该AI系统，结果示该AI系统的灵敏度为99.7% (n = 337/338)，在整个结肠镜检查不到1%的帧中出现假阳性帧，与内镜专家相比，人工智能系统在82%的病例中反应时间更快(n = 277/337，差异1.27 + 3.81 )。目前AI在结肠镜领域的另一个研究热点是鉴别结直肠息肉性质。Chen等 [ 25 ] 开发并测试了一个用深度神经网络分析肿瘤性息肉及增生性息肉窄带图像的计算机辅助诊断系统，该系统鉴别两种息肉的敏感性、特异性分别为96.3%、78.1%，平均用时也明显比低年资、高年资内镜医师短。虽然目前CNN系统在结肠息肉病理诊断领域尚且缺乏大型数据的训练，但是该系统在临床应用方面有很大的前景。 2) 辅助炎症性肠病(inflammatory bowel disease， IBD)的诊断：近年来，我国IBD的发病率逐年上升 [ 26 ]。然而IBD和肠结核(intestinal tuberculosis， ITB)内镜下表现很相似。尤其是ITB和克罗恩病(Crohn’s disease， CD)，中国大约有65%的CD患者曾被误诊为ITB [ 27 ]，而40%的CD患者接受了抗结核的试验性治疗 [ 28 ]。Tong等 [ 28 ] 应用应用随机森林(Random Forest， RF)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network， CNN)方法构建了一个区分溃疡性结肠炎(ulcerative colitis， UC)、CD、ITB的三分类器，分别对UC和CD、UC和ITB、CD和ITB进行两两比较，最终结果显示该分类器具有极高的敏感性和特异性。然而由于在纳入研究的患者中，具有典型内镜下特征(如铺路石样改变)的患者较少，分类器未将溃疡的典型特征(如纵性溃疡、铺路石样改变等)视为对CD和ITB进行鉴别诊断的重要特征。
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user: 5. AI在无线胶囊内窥镜检查中的应用 无线胶囊内窥镜(WCE)目前主要的适应征为小肠疾病，WCE智能化的主要研究方向也在小肠疾病领域。WCE没有传统插入式内镜耐受性差等缺点，但一方面，一次胶囊内镜检查会产生上万张图像，阅片工作量巨大，想从中筛选出病变图片要消耗大量的时间。而且由于内镜医师水平参差不齐，导致该检查疾病的漏诊率也较高 [ 29 ]。当前WCE智能化的热点之一就是如何在大量的检查图片中筛查出病变图片是。另一方面，胶囊内镜在消化道内运动时不受人工控制，且易受胆汁等影响，图片质量难以保证，进一步加大了疾病诊断的难度。2019年国内已经上线了胶囊内镜大数据平台，但是由于数据难保存，数据量大，各医院系统独立，各单位报告术语不统一等原因，数据提取仍有难度 [ 30 ]。有相关学者做了关于以深度学习为基础的系统作为小肠胶囊内窥镜检查的首次筛查的研究，结果显示经过该系统筛选后，内窥镜医师小肠切片的平均读取时间显著缩短，病变检出率没有显著下降，但受内镜医师阅片水平影响较大 [ 31 ]。He等 [ 32 ] 提出了一种新的用于WCE图像的深度钩虫检测框架，该框架能同时对钩虫的视觉形态和管状模式进行建模，该模型也取得了较高的疾病诊断灵敏度、特异度。Xiao等 [ 33 ] 选取1000张内镜图片(800张正常图片，200张出血图片)训练AI模型，结果显示该模型诊断消化道出血准确度高达94.79%。目前欧洲各医疗机构也在不断尝试着新的研究突破，如实现WCE的定位活检、实现WCE在体腔内的磁悬浮运动等，发展前景都很客观。
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user: 6. AI在消化内镜质量控制中的应用 近年来，内镜医师数量不断增长，有内镜检查或治疗的需求也越来越多，各地区、医院的消化内镜都在飞速发展。然而，迅速的发展也暴露出了问题所在。消化内镜质控指标繁杂，缺乏有效的监控手段等原因都使得消化内镜的质控难以保证。有研究发现，3.5%的CRC患者在近3年内均做过结肠镜检查，然而未能提前检出病变 [ 34 ]。可以将AI与消化内镜质控相结合，规范内镜医师的操作，提高内镜下病变检出率。 在实际内镜检查中，有医师存在观察时间不够、未检查完整的消化道或结肠镜检查退镜过快，时间小于6分钟的情况。退镜时间的长短会明显影响腺瘤的检出率，当退镜时间少于6分钟时候，腺瘤检出率仅仅为11.8%，而超过6分钟时，腺瘤检出率即可提高到28.8% [ 35 ]。利用AI可监测精确的检查时间及观察范围，监测医师是否检查完所有的消化道，从而规范内镜医师操作，提高疾病检出率。这样既能规范医生操作，也可用于教学，也可以培训和考核年轻医师，培养优秀、合格、年轻的消化内镜医师。
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user: 7. AI在消化领域的不足之处 AI在消化内镜领域的发展还面临很多问题，不同于医学影像领域，消化内镜AI的研发难度较大。受检查特殊性的影响，消化内镜图像缺乏统一标准，图像质量难控制。并且，目前用来训练和验证模型的数据都是回顾性收集的图片及数据，经过人工挑选，缺乏前瞻性。并且各单位采图习惯不同，图像质量不一，AI缺乏多种情况下的训练，缺乏多中心、大量数据的研究支持。
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user: 8. 总结及展望 消化内镜的智能化研究时间不长，其对于内镜下病变的辅助识别已有令人满意的准确性。但目前消化内镜智能化还主要停留在内镜下疾病的诊断上，关于AI在内镜下治疗、超声内镜、内镜逆行胰胆管造影等领域的报导较少，未来AI在上述领域中的应用令人期待。推进AI在我国消化内镜领域中的应用，可协助我国医师更加高效的发现病灶，提高医师内镜诊疗水平，降低漏诊、误诊率。可更准确的判断病人病情并帮助医生预估病情可能的发展，实现更精准的个体化治疗。同时能缩短内镜医师培训时长，快速高效的培养出高质量的内镜医师，改善内镜医生少、待检查患者多的“供不应求”的局面。AI的应用可全方位的涵盖自培训医师、辅助诊断到质控等各个方面，将来甚至有望于应用于内镜下治疗，促进我国消化事业不断发展。
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user: 摘要 随着社会的不断进步，对于数据处理的要求越来越高，人们需要处理的数据非常庞大，比如工业信息、环境信息，有些数据没有明确的标签供人们进行处理，当存在海量的无标签数据时，如何从海量的无标签数据中获得有用的数据，是需要重点研究的问题。半监督学习不仅能够更好地利用标签进行数据的处理，同时还可以通过无标签数据进行指导以提高分类的精度。因此，本文将重点研究基于支持向量机的半监督学习分类方法。
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user: 1. 引言 支持向量机是一种机器学习方法，主要针对小样本分类问题开展的一种学习方法，遵守结构风险极小化原则，获取全局最优解，并在压缩感知、模式识别以及图像处理等热点领域中得到了广泛的应用。半监督支持向量机是一种能够同时兼顾标签与无标签样本的学习方法，因而半监督支持向量机的学习方法在处理大规模数据识别与分类的过程中处理良好。半监督支持向量机的数学模型优化问题较为复杂，在处理非线性分类问题时比较消耗时间，因此对半监督分类的模型与算法进行研究与设计非常重要。
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user: 2. 半监督支持向量机 2.1. 支持向量机 训练样本集为 { ( x i ， y i ) } i = 1 l ，任意 i = 1 ， ⋯ ， l ， x i ∈ R m ， y i ∈ { 1 ， − 1 } ，m表示样本特征的维数，l表示样本训练的个数。如果训练样本集是线性的，支持向量机需要满足条件 w ∈ R m ， b ∈ R ，则： w T x i + b > 0 ， y i = 1 ， w T x i + b < 0 ， y i = − 1 (1.1) 根据公式(1.1)，能够得到 w T x + b = 0 ，如图1所示，图中的三角标志和圆圈表示的是两种不同类型的样本点，实线表示分类超平面，虚线表示支撑超平面 [ 1 ]，两条虚线支撑超平面分别表示： w T x + b = 1 ， w T x + b = − 1 。 图1. 线性可分支持向量机 2.2. 半监督支持向量机方法 在半监督支持向量机中，需要考虑到标签训练样本集和无标签样本集两种方式，分别为 { ( x i ， y i ) } i = 1 l 和 { x i } i = l + 1 n ， x i ∈ R m ， i = 1 ， ⋯ ， n ， y i ∈ { − 1 ， 1 } l ， i = 1 ， ⋯ ， l ，如图2所示，实心表示标签样本，空心表示无标签样本，无标签样本更能够体现出样本集的实际分布状况 [ 2 ]。 图2. 半监督支持向量机 将未知的样本类标签看成是一种新的变量，能够得到半监督支持向量机的模型： min w ， b ， y u 1 2 ‖ w ‖ 2 + C l ∑ i = 1 l max ( 0 ， 1 − y i o i ) p + C u ∑ i = l + 1 n max ( 0 ， 1 − y i o i ) p s .t .     y u = ( y l + 1 ， y l + 2 ， ⋯ ， y n ) ∈ { − 1 ， 1 } n − l w ∈ R m ， b ∈ R (1.2) 其中， o i = w T x i + b ， C l ， C u 表示标签样本与为标签样本之间的惩罚参数。 在半监督分类过程中，为了避免类标签偏差较为明显，可以引入公式： 1 n − 1 ∑ i = l + 1 n y i = 2 r − 1 (1.3) r表示所占比例。 公式(1.2)的求解方式有组合优化方式和连续优化方式，这两种方式的求解思想为： 组合优化方式中需要考虑 y u 的取值可能性，对每一组固定的 y u 进行取值，将公式(1.2)转化为标准的求解支持向量机的问题。对 y u 的所有取值可能性进行遍历，得到相应的优化求解方式： min w ， b ， ξ ， y u 1 2 ‖ w ‖ 2 2 + C l ∑ i = 1 l ξ i p + C u ∑ i = l + 1 n ξ i p s .t .     y i ( w T x i + b ) ≥ 1 − ξ i ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ξ = ( ξ 1 ， ξ 2 ， ⋯ ， ξ n ) T ≥ 0 l y u = ( y l + 1 ， y l + 2 ， ⋯ ， y n ) ∈ { − 1 ， 1 } n − 1 w ∈ R m ， b ∈ R (1.4) 公式(1.4)属于混合正数规划问题，求解的方式较为困难。 在连续优化方法中，固定的数值在面对任意的 i = l + 1 ， ⋯ ， n 时，都可以使用 sgn ( w T x i + b ) 表示，得到关于固定数值的连续优化问题： min w ， b 1 2 ‖ w ‖ 2 + C l ∑ i = 1 l max ( 0 ， 1 − y i o i ) p + C u ∑ i = l + 1 n max ( 0 ， 1 − | o i | ) p s .t .     w ∈ R m ， b ∈ R (1.5) 其中 o i = w T x i + b ，公式(1.5)属于一个非凸优化问题，该问题中的平衡约束可以表示为： 1 n − 1 ∑ i = l + 1 n w T x i + b = 2 r − 1 (1.6)
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user: 3. 半监督支持向量机的锥松弛方法 锥规划问题有着其特殊的结构方式，有较好的表述能力，在实际问题的解决中得到了广泛的应用于推广。本节介绍的半监督支持向量机的锥松弛方法，在原问题的基础上提出新的问题，并估计原问题的最优质与最新半正定松弛问题的比值，同时数值实验的结果证明松弛方法所取得的分类效果。 3.1. 半正定松弛 根据引理结论“若 y ∈ { − 1 ， 1 } n 和 K ^ ∈ S + n 成立，则 ( K ^ ∘ y y T ) − 1 = K ^ − 1 ∘ y y T ”，则 min y u max α 1 n T α − 1 2 α T ( K ^ ∘ y y T ) α s .t .   y u = ( y l + 1 ， y l + 2 ， ⋯ ， y n ) ∈ { − 1 ， 1 } n − 1 ， α ∈ R + n (2.1) 将公式(2.1)的目标函数进行转化，为： 1 2 ( ( 1 n + μ ) ∘ y ) T K ^ − 1 ( ( 1 n + μ ) ∘ y ) (2.2) 引入变量 v : = ( 1 n + μ ) ∘ y ，公式(2.1)等价于 [ 3 ]： min v 1 2 v T K − 1 v s .t .     y i v i ≥ 1 ， i = 1 ， ⋯ ， l v j 2 ≥ 1 ， j = l + 1 ， ⋯ ， n v ∈ R n (2.3) 该问题是含有凸与非凸的二次规划问题。 3.2. 双非负松弛 公式(2.1)的双非负松弛问题，在解决这类较难的非凸二次规划问题时，首先需要给出问题的完全正松弛。 令 z : = ( y + 1 n ) / 2 ∈ R n ， δ : = μ + 1 n ∈ R n ，问题(2.1)能够被等价转换为 [ 4 ]： min δ ， z n 1 2 ( δ ∘ ( 2 z − 1 n ) ) T K ^ − 1 ( δ ∘ ( 2 z − 1 n ) ) s .t .     δ ≻ 1 n z u = { z l + 1 ， z l + 2 ， ⋯ ， z n } ∈ { 0 ， 1 } n − l ， δ ∈ R n (2.4) 其中， z = { z 1 ， z 2 ， ⋯ ， z n } ，则： u : = ( δ ∘ z δ ∘ 1 n ) ∈ R 2 n ， K ˜ : = ( 4 K ^ − 1 − 2 K ^ − 1 − 2 K ^ − 1 K ^ − 1 ) (2.5) 公式(10)的目标函数可以进行转化，相应的等价问题为： min u 1 2 u T K ˜ u s .t .     y i ( 2 u i − u i + n ) ≥ 1 ， i = 1 ， ⋯ ， l u j + n ≥ 1 ， u j u j + n − u j 2 = 0 ， j = 1 ， ⋯ ， n u = { u 1 ， u 2 ， ⋯ ， u 2 n } ∈ R 2 n (2.6) 3.3. 数值实验 通过数值实验测试的方式对上述两种方法的分类表现进行记录，并将测得的试验结果与半监督支持向量机进行比较，对标签样本个数的分类精度影响进行重点的分析与实验。 选择两组人工数据，四组基准数据这六组数据集进行试验，如图3所示。具体的数据集信息如表1所示。 Table 1 The date se 数据集 特征维数 样本点个数 标签点个数 Gaussian 3 60 3 Circle 3 61 22 Digit1 240 71 10 USPS 240 71 10 Sonar 59 205 22 Ionsphere 33 355 22 表1. 数据集 图3. 人工数据集样本点分布与分类超平面 首先，对半正定松弛与双非负松弛进行分类，根据图3所示的平面得到两组人工数据集的分类决策函数。其次，使用半正定松弛与双飞负松弛这两种方法对基准数据进行分类，记录使用这两种方式对采集到的数据集分类精度的最佳数值，其数值对比结果如表2所示，从表2可以看出，双非负松弛问题比半正定松弛所得到的分类精度更好更准确 [ 5 ]。 Table 2 Comparison results of positive semi-definite relaxation method and twin non-negative relaxation metho 半正定松弛 双非负松弛 最优值 错分率 最优值 错分率 Gaussian 0.327712 5.11 0.327755 5.11 Circle 0.388322 5.11 4.353422 5.11 Digit1 0.305812 24.22 0.792088 18.55 USPS 0.287577 18.88 0.650233 18.22 表2. 半正定松弛方法和双非负松弛方法对比结果 结果UCI数据集，对比半监督支持向量机与半正定松弛、双非负松弛，在对比的过程中采取的方法有梯度下降法、凹凸过程法等，不同对比方法的错分率结果如图4所示。 图4. 有标签样本点个数对错分率的影响 本节提出的半监督支持向量机所对应的规划问题，其中介绍的两种锥松弛方法都能够得到元混合正数规划问题，通过进一步的分析能够得到更好的下届，通过数值实验的数据结果显示，这两种松弛方法都能够得到较好的分类效果，且双非负松弛比半正定松弛的分类精度更高更准确。
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user: 4. 多视角双平面支持向量机 将双平面支持向量机进行扩展，升级为多视角双平面支持向量机，在同一视角中，正样本与负样本由矩阵 A ′ 1 ， B ′ 1 表示，在另一个视角中，正样本与负样本 A ′ 2 ， B ′ 2 表示，为了使公式变得更加简洁，将所有的e表示为1的向量，都是合适维数的数值 [ 6 ]。即： A 1 = ( A ′ 1 ， e ) ， B 1 = ( B ′ 1 ， e ) ， A 2 = ( A ′ 2 ， e ) ， B 2 = ( B ′ 2 ， e ) v 1 = ( w 1 b 2 ) ， v 2 = ( w 2 b 2 ) ， u 1 = ( w 3 b 3 ) ， u 2 = ( w 4 b 4 ) (3.1) 公式(3.1)中的 ( w 1 ， b 1 ) ， ( w 2 ， b 2 ) 表示+1参数， ( w 3 ， b 3 ) ， ( w 4 ， b 4 ) 是−1参数。 多视角双平面支持向量机的优化问题可以表示为： min v 1 ， v 2 ， q 1 ， q 2 ， η 1 2 ‖ A 1 v 1 ‖ 2 + 1 2 ‖ A 2 v 2 ‖ 2 + c 1 e 2 T q 1 + c 2 e 2 T q 2 + D e 1 T η s .t .     | A 1 v 1 − A 2 v 2 | ≼ η             − B 1 v 1 + q 1 ≽ e 2 ，             − B 2 v 2 + q 2 ≽ e 2 ，               q 1 ≽ 0 ， q 2 ≽ 0 ，               η ≽ 0 (3.2) e 1 ， e 2 是全为1的向量，这些向量均是合适维数的数值， v 1 ， v 2 ， u 1 ， u 2 表示分类器参数， c 1 ， c 2 ， d 1 ， d 2 ， D 表示非负参数。对公式(3.2)用拉格朗日公式表示为： L = 1 2 ‖ A 1 v 1 ‖ 2 + 1 2 ‖ A 2 v 2 ‖ 2 + c 1 e 2 T q 1 + c 2 e 2 T q 2 + D e 1 T η − β 1 T ( η − A 1 v 1 + A 2 v 2 )     − β 2 T ( A 1 v 1 − A 2 v 2 + η ) − α 1 T ( − B 1 v 1 + q 1 − e 2 )     − α 2 T ( − B 2 v 2 + q 2 − e 2 ) − λ 1 T q 1 − λ 2 T q 2 − σ T η (3.3) α 1 ， α 2 ， β 1 ， β 2 ， λ 1 ， λ 2 ， σ 表示拉格朗日向量。对公式(3.3)求偏导，使公式结果等于0，可以得到： v 1 = ( A 1 T A 1 ) − 1 [ A 1 T ( β 2 − β 1 ) − B 1 T α 1 ] ， v 2 = ( A 2 T A 2 ) − 1 [ A 2 T ( β 1 − β 2 ) − B 2 T α 2 ] (3.16) 得到对偶问题： min ξ 1 ， ξ 2 ， a 1 ， a 2 1 2 ξ 1 T ( A 1 T A 1 ) − 1 ξ 1 + 1 2 ξ 2 T ( A 2 T A 2 ) − 1 ξ 2 − ( α 1 + α 2 ) T e 2 s .t .     ξ 1 = A 1 T ( β 2 − β 1 ) − B 1 T α 1 ，           ξ 2 = A 2 T ( β 1 − β 2 ) − B 2 T α 2 ，           0 ≼ β 1 ， β 2 ， β 1 + β 2 ≼ D e 1           0 ≼ α 1 / 2 ≼ c 1 / 2 e 2 (3.4) 在进行计算的过程中要注意一个分类准则 [ 7 ]，对于同一个样本x，有两个不同的视角，如果 x 1 = ( x ′ 1 ， 1 ) ， x 2 = ( x ′ 2 ， 1 ) ，则该公式属于+1类，否则为−1类，多视角半监督双平面支持向量机能够解决二次优化问题，但是它的复杂度较高，有两个不同视角的维数。
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user: 5. 半监督支持向量机学习分类方法 5.1. 优化方式分类 5.1.1. 组合优化方式 组合优化方式能够同时优化三个参数，分别为 w ， b ， y u * ，其中 y u * 的值能够通过人为的方式进行指定。即： Ψ ( y u * ) = min w ， b I ( w ， b ， y u * ) (4.1) 采用指定的方式就可以像优化标准的支持向量机一样，对组合方程进行优化。这种组合的方式可以供很多的优化算法进行使用，将组合优化方式应用在文本分类中，但是这些都是局部优化，无法对全局最优化起到一定的作用。 5.1.2. 连续优化方式 连续优化方式首先需要通过固定的参数 ( w ， b ) ，寻找到代价函数最小的值： arg min y u * V ( y u * ， o ) = sign ( o ) ，用指定标签值符号 o i = w T x i + b 进行表示，然后重复步骤标注其他的符号。即： 1 2 ‖ w ‖ 2 + C ∑ l = 1 n max ( 0 ， 1 − y l o l ) + C * ∑ u = 1 m max ( 0 ， 1 − | O u | ) 2 (4.2) 通过公式(4.2)能够看出，前两项是标准的支持向量机，最后一项是用二次代价函数进行代替，是一个非凸优化，如图5所示。 图5. 决策函数的符号输出 5.2. 凹凸优化过程 凹凸优化过程采用的是半监督连续优化的方式，优化的方式就是将方程 min ( w ， b ) ， y u * I ( w ， b ， y u * ) = 1 2 ‖ w ‖ 2 + C ∑ l = 1 n V ( y l ， o l ) + C * ∑ u = 1 m V ( y u * ， o u ) 中的最后一项进行分解，将其分解成凸函数与凹函数，在后面的迭代过程中，将这个凸函数替换为线性函数 [ 8 ]，这种替换的方法叫做切线近似法，这样在迭代的过程中就只是一个凸函数和线性函数的计算，在进行求解的过程中较为简单。即： max ( 0 ， 1 − | t | ) 2 = max ( 0 ， 1 − | t | ) 2 + 2 | t | − 2 | t | (4.3) 为了可以达到优化的最终目的，可以将代价函数的值应用在目标方程中，这样就可以通过迭代的方式进行求解，从而得到最优解。对方程式作进一步的分类过程中，可以指定其中一个无标签的值为正数，并将其应用到训练的下一次迭代中，对结果目标方程所造成的影响为： L ( t ) = { 0 ，                     if     t ≥ 1 ( 1 − t ) 2 ，     if     | t | < 1 − 4 t ，               if     t ≤ − 1 (4.4) 使用凹凸优化方法应用在半监督算法计算中，可以按照以下流程进行计算： 首先用监督支持向量机标签样本得到参数值 〈 w → ， b 〉 ； repeat y i * ← sign ( w ⋅ x i + b ) ， n + 1 ≤ i ≤ n + m ( w ， b ) = are min 1 2 ‖ w ‖ 2 + C ∑ l = 1 n max ( 0 ， 1 − y l ( w ⋅ x l + b ) ) 2 + C * ∑ u = 1 m L ˜ ( y u ( w ⋅ x u + b ) ) until   convergence   of   y i * ， n + 1 ≤ i ≤ n + m (4.5) 使用凹凸优化方法的优势就是能够对原来的非凸函数进行替换，将其替换成凹凸函数之和，大大简化了求解的复杂程度；但是存在的缺陷就是无法更好的利用原有的样本分布信息。 5.3. 基于标签传递的分类方法 采用标签传递的方式进行分类，标签传递的分类方法相当于聚类方式直接进行无标签样本分类，并与原数据进行训练，从而得到最终的决策函数，其主要的思想可以表示为 [ 9 ]： 对所有有标签的样本和无标签的样本进行构图，如果构建的图距离原来的标签样本越来越近，则说明与标签样本的类别相似，可以表示为： T i j = P ( j → i ) = w i j ∑ k = 1 l + u w k j (4.6) w i j 表示图中样本点距离。 repeat   Y ← T Y Y U 表示无标签样本，通过迭代求解的方式让其收敛，然后在 Y U 中选择其他类的无标签样本，并指定为该类别。其优势就是考虑到训练样本中存在的流形，采用构图的方式进行聚类，然后使用分类器进行整体分类；但是缺陷就是构图完成后，这张图的效果是影响整个作品的关键，只能够通过寻找这种流形的方式进行聚类，在构图的过程中选择相邻点容易出现模糊的情况，对分类精度的标签样本影响较大。 基于相似度标签传递的半监督支持向量机 半监督分类算法有聚类假设和流形假设两种方式，有标签的训练样本无法更好的描述整个样本空间的实际情况，如果只是用标签样本进行训练则分类的精度较低，不能更好的更新更多的数据。而大量的无标签样本则有可能更好的反映出整个样本空间的真实情况。因此，引入无标签样本能够更好的指导分类器的整个训练过程，从而提高分类器的精度。在进行标注的过程中，如何选择无标签样本则是需要重点考虑的问题。可以通过迭代的方式进行标注，通过其纠错能力解决这个问题。 用训练样本构建一个相似度图，数据表示节点，对所有的数据进行连接，如果两点之间的相似度较大，则相应的权值就越高，计算方法为 [ 10 ]： d i ， j = e ‖ x i − x j ‖ 2 t (4.7) 图6. 按照相似度近似筛选可能相同标签的点 通过该公式构建了一个含有所有样本点的矩阵，该矩阵会受到t的影响，在取值的过程中需要适当的考虑向量机中径向基核函数的参数。 在进行标签传递的过程中，可以使用相似度的方式进行数据点的筛选，类似于聚类思想中的标签，但是与聚类思想不同的是在开始时没有使用聚类思想进行类别的划分，而是通过归纳式的支持向量机的方式进行结果的训练，将其作为标签传递的方向，并找到所有与其类别相同的数据点，这样做的目的就在于必须限定正负类比例的问题，才能够更好的完成数据的分类。通过新的标签样本重新定义决策函数，这种逐渐加入的样本信息，能够让决策函数变得更加完善。如图6所示。
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user: 6. 结束语 对提出的半监督支持向量机规划问题中所采用的两种凸锥松弛方法，能够更好地得到原混合正数规划问题的下界，从而得到更为准确的下界。对半监督支持向量机的分类方法进行了讨论与研究，在标签样本较少的情况下，可以使用无标签样本的方式提高分类的准确度，并在支持向量机的基础上进一步学习半监督学习方法。改进的半监督学习分类算法在失去平衡的情况下依旧能够发挥出其作用，用标签传递的方式对无标签样本进行标记，并在可能出现错误的地方进行标注和纠错，从而寻找到无标签样本中更合适的比例。
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user: 摘要 轴承损伤严重影响设备正常运行，减小设备寿命。对轴承损伤的有效识别可以帮助设备进行维护。为此，本文创造性地提出了一种基于1D卷积与特征融合的互扰神经网络(Interference neural network， IFNN)深度学习模型来实现轴承诊断。该模型由7层大尺寸卷积核单元、传统特征计算单元、融合单元和Softmax分类器组成。为了检验所提出方法的有效性，采用10倍交叉验证、4个数值指标和ROC曲线面积来评估分类结果。实验结果表明，本文提出的IFNN模型准确率为96.09%，精度为96.48%，召回率为96.10%，F1-score为96.08%，ROC值为1。通过与随机森林、支持向量机等模型的对比，IFNN模型的性能明显优于其他模型。因此，所提出的IFNN模型能有效地完成轴承损伤诊断任务。
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user: 1. 引言 轴承在现在大型机械中，尤其是大型机械的传动系统中，扮演着其他构件无法替代的角色，其工作状态直接影响并决定着整个机器的性能安全。那么有效判断轴承是否能够正常工作，对于现代工业发展就显得尤为重要。 目前，大量的机器学习模型与传统提取特征结合的方法应用于轴承智能诊断中，并取得了一些不错的成绩。李辉 [ 1 ] 等提出基于EMD和Teager能量算子的模型，成功运用于齿轮箱轴承的故障诊断。田晶 [ 2 ] 等提出了一种深度梯度提升模型(DeepGBM)，其故障诊断准确率达到87%，并具有良好的泛化能力。张文额 [ 3 ] 等利用层次化分块正交匹配算法(HBW-OOMP)的高稀疏性和运算速度快等优点，提出了一种基于K-奇异值分解(K-SVD)字典和HBW-OOMP算法的故障轴承诊断方法。刘文朋 [ 4 ] 等通过一种多点峭度谱(Mkurt spectrum)和MCKD相结合的方法进行滚动轴承故障诊断，有效地实现滚动轴承的故障诊断。欧璐 [ 5 ] 等采用图傅里叶变换(Graph Fourier transformation， GFT)进行特征提取和K-均值聚类进行滚动轴承故障诊断。与此同时，He Cheng [ 6 ] 等结合极端点对称模式分解(ESMD)复合多尺度加权置换熵(CMWPE)和基于多重自适应约束策略(MACGSA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的重力搜索算法，提出了一种MACGSA-LSSVM滚动轴承故障诊断方法，该方法具有更高的诊断准确性。Mohamad T. Ha [ 7 ] 等提取动态系统非线性动力学行为作为特征，开发了一种称为相空间拓扑(PST)技术用于轴承诊断。Liu Chenyu [ 8 ] 等提出了一种新型的半监督支持向量数据描述(SVDD)与负样本(NSVDD)故障检测方法，并取得一定成果。Wang Gang [ 9 ] 等通过一种新型的具有证据推理规则的诊断聚合方法用于轴承故障诊断，实验结果表明该方法有一定的有效性。尽管传统的方法在轴承故障诊断领域取得了很大成就，但是需要进行特征提取器的设计，这对专业知识有一定的要求。因此需要使用更先进的技术对故障信号进行特征提取，来代替自适应的手动提取和选择特征。 近年来，随着深度学习方法的快速发展，为轴承诊断提供了新的解决方案和框架。杜小磊等 [ 10 ] 提出了一种基于同步挤压S变换(synchrosqueezed S transform， SSST)和深度曲线波卷积神经网络(deep curvelet convolutional neural network， DCCNN)的轴承故障诊断方法。庄雨璇等 [ 11 ] 提出一种基于长短时记忆网络的端到端故障诊断模型e2e-LSTM，实验结果表明该模型能够以端到端模式一次性地诊断多种轴承故障。吴小龙等 [ 12 ] 通过无监督学习的去噪自动编码器(Denoising Auto-encoder， DAE)进行特征提取，与传统模型相比，该方法在轴承故障诊断领域有更优越的正确率与稳定性。涂小卫等 [ 13 ] 提出了一种FFT + DBN + 参数寻优的牵引系统电机轴承诊断方法，有效提高故障识别准确度，为电机轴承故障诊断提供了解决方案。杜小磊等 [ 14 ] 提出一种基于改进深层小波自编码器的轴承智能故障诊断方法。该方法能有效地对轴承进行多种故障类型和多种故障程度的识别。Shang，Z.W等 [ 15 ] 提出了一种基于快速动态时间扭曲(fast DTW)和自适应高斯–伯努利深度信念网络(AGBDBN)的故障诊断方法并取得了良好的诊断效果。Li Xiang等 [ 16 ] 提出了一种基于深度学习的机械故障诊断的领域适应方法，引入对抗性训练进行边缘域融合，并探索无监督并行数据实现不同机器健康状况下的条件分布对齐。Chen Xiaohan等 [ 17 ] 提出了一种自动特征学习神经网络，根据学习到的特征，并利用长短期记忆来识别故障类型。Wang Yu等 [ 18 ] 提出了一种基于宽卷积和多尺度卷积的新型胶囊网络(WMSCCN)对轴承进行故障诊断。Xue Yan [ 19 ] 提出了一种基于深度卷积神经网络(DCNN)和支持向量机(SVM)的故障诊断方法。Guo Chaozhong等 [ 20 ] 提出了一种基于深度信念网络(DBN)的超参数优化的滚动轴承智能故障诊断方法。对于深度学习方法而言，这些方法虽然都可以在轴承诊断上进行高性能的表现，但是由于深度卷积网络在深度上还有其最后的全连接层上的参数数据庞大，这对工业检测的设备计算性能和储存性能都有一定的要求。 本文提出了一种传统特征提取与深度学习特征融合的IFNN深度学习模型。该方法通过深度学习特征对传统特征进行修正，以得到更加鲁棒性的特征，而且该方法继承了深度学习自学习特征的优点，同时由于对传统特征进行了修正，避免了全连接层的产生。进而使得模型的参数降低了一半，从而进一步提高了运行训练时间。
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user: 3. 实验数据与信号时域分析 3.1. 数据描述 该实验数据来自于KAT数据中心中的基于振动和电动机电流信号的状态监测(CM)实验轴承数据集。该数据集是通过高采样率(40 Hz)采集的。该数据是根据Creative Commons Attribution-Non Commercial 4.0国际许可证授权的。可用于非商业学术研究。该数据包含了轴承健康、加速损坏或者人为损坏。表1中是分别选取的5组健康轴承数据集和有实际损害的数据集，并用其中4组通过5折交叉验证的方式进行训练和验证。且其中1组用于测试。其中任何一组包含80个信号样本，该实验将每个信号样本通过2048个样本点切片。最后获取训练与验证样本119，454个，测试样本29834个。 3.2. 信号的时域波形 三种不同损坏状态的轴承信号时域波形如图2所示。 Table 1 Experimental dat 健康(类1) 加速损坏(类2) 人为损坏(类2) 训练与验证 K001 KI14 KA05 K002 KI16 KA06 K003 KI17 KA07 K004 KI18 KA08 测试 K005 KI21 KA09 表1. 实验数据 图2. 不同状态轴承信号的时域波形。(a) 健康轴承；(b) 加速损坏轴承；(c) 人为损坏轴承 不同状态的轴承信号时域波形有一定的区别，但是这些区别表现出的无规则性，相同状态下可分性小。因此为了实现其损坏状态的诊断识别，研究基于深度学习模型的自适应特征优化和识别方法。
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user: 5. 结论 本文提出一个基于传统特征与卷积神经网络特征融合的方法。该方法通过卷积网络对原始传统特征进行修正学习，自我地进行特征优化学习，进一步学习到优良的特征表达。实验结果表明，相比于本文所提到的其他方法，进行轴承的故障诊断，IFNN模型对轴承故障状态有更好的鉴别能力和稳定性。
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user: 摘要 多元主体参与成为新型社区治理的重要特征，如何让社区居民肩负起社区治理责任成为社区治理的主体，依然面临很多困难和挑战。居民社区素养水平是阻碍居民参与社区治理关键因素之一。笔者依据梳理出的基础素养、核心或关键素养、领域或角色素养三类理论解释，诠释了社区治理语境的居民社区素养概念内涵。然后进一步围绕社区治理实践，探讨了培育居民社区素养的具体对策建议。
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user: 1. 引言 目前我国城乡社区治理仍然存在基层居民社区参与不足，社区治理参与机制还不健全等问题(单菲菲，2016)。可能的原因在于，对于宏观体制和微观主体有效对接的机制缺乏探讨(梁贤艳，江立华，2017；杨莉，2018)。值得注意的是，促进社区治理的居民主体参与应当充分考虑并发展居民的能力水平。有鉴于此，笔者使用社区素养(Community Literacy)表征居民适应并参与社区治理的个体综合能力结构与水平。素养是哲学、社会学、心理学、经济学等领域都广泛使用的研究术语，但系统地、深层次考察居民社区素养的研究极为匮乏。值得欣慰的是，成果丰硕的相关研究文献可以为居民社区素养的评价提供借鉴。 与中文里的“学养”与“修养”等概念类似，“素养”一词在中文语境中一直具有文化教育内涵，既可以表述人的学识态度，也可以意指行为举止得体；而且除了个体层面的素养属性，还包括群体层面的素养内涵。然而，尽管“素养”的概念解读不胜枚举，但并没有达成基本的共识。在英文里，素养可以对应“Literacy”或是“Competence (胜任力)”，也有人主张使用“Ability”或是“Skills”(技能)进行表述，更有学者主张采用更能体现教育的过程性与丰富性的“Bildung”(教养)。这些用来指称“素养”的词汇，到底存在怎样的内涵关系或学理逻辑，其实并没有明确的区分。 同时，素养驱动的教育变革风靡于全球教育的终身学习和成人教育领域，使得很多研究者将素养视为教育或学习的结果。但素养并非学习结果本身，而是超越学习内容的。更为重要的是，与包括先天、非教育的因素“素质”有所不同，素养的内涵当与特定的情境密切相关，不可能存在脱离具体情境的素养。就评价而言，素养本身并不是直观可测的具体实在，更可能是具体的知识、技能与行为测评的构念推论。有鉴于此，笔者接下来将梳理区分素养的不同理论主张，并结合社区治理语境诠释社区素养的概念内涵，并进一步探讨居民社区素养的实践策略。
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user: 2. 社区治理语境的居民社区素养的概念内涵 2.1. 社区治理语境的居民社区素养的概念内涵 虽然“素养”的概念解读颇为纷杂，也没有形成公认的概念框架，但概括来说可以存在基础素养、核心或关键素养、领域或角色素养三类理论解释。这为我们诠释社区治理语境的居民社区素养概念内涵，提供了有益的参考。 早期的研究者关注素养的基本文化内涵，体现在人口素质研究或是劳动者素质的研究。人口素质或人口质量是经由对人的教育、培训和健康投资等的产物，体现的就是人力资本积累量的多少(赵秋成，2000)。劳动者素质则指劳动者在先天禀赋的基础上通过后天学习、实践和锻炼所获得的体质、品德、知识、技能水平的总和(辛贤，毛学峰，罗万纯，2005)。总体来看，基础素养表述对于人的生存与发展至关重要的“读写算”等状况，关注身体素质、教育素质和科技素质等代表指标(盖雅明，王洪宁，2014)。值得注意的是，基础素养并不局限于个体素质，而且关注构成劳动者总体的素养状况即群体素质。 与基础素养的理论主张不同，核心素养(Key competencies)只关注“少数关键的、必不可少的”重要素养，因此也可以理解为“关键素养”(赵富学，王云涛，汪明春，2019)。经济合作与发展组织(OECD， 2005)尝试将理想的教育目的定位为“成功的生活和完善的社会”，在2005年的《核心素养的界定与遴选：行动纲要》中采用“人与工具”、“人与自己”和“人与社会”等三方面的核心素养框架，具体包括“使用工具互动、异质群体互动、自主行动”等素养指标，同时强调核心素养选择在国家、文化、价值观差异上的多样性。李艺，钟柏昌(2015)主张从三个层次理解“核心素养”：最底层是以基础知识和基本技能为核心的“双基指向”素养；中间层是以解决问题过程中所获得的基本方法为核心的“问题解决指向”素养；最上层是以相对稳定的思考问题、解决问题的思维方法和价值观为核心的“广义思维指向”素养。 领域或角色素养的研究，开始关注特定实践领域或是角色群体的素养特征。领域素养出现于人们构想出的新生扫盲概念，用于补偿文化知识以外在技术、信息以及生活等领域中起作用所需的特定素养。诸如科学素养、信息素养、健康素养。研究者探讨科学素养(Scientific Literacy)随着科学的内涵理解变化，内涵趋于日益多样化(郭元婕，2004；Yao & Guo， 2018)。信息素养(Information Literacy)则表述人们确查找、评估以及有效生产、使用和交流信息并解决问题的一种能力(郭朝明，2007；Mackey & Jacobson， 2011)。健康素养被认为是健康促进行为的主要影响因素，最初被定义为健康领域的阅读、写作和计算技能，但健康知识普及概念中应包括的内容并没有达成共识(Frisch et al.， 2011; Wittenberg et al.， 2018)。角色素养聚焦到特定职业或角色群体的素养特征，诸如应用型人才素质、教师素质。宋克慧等(2012)将新建本科院校培养的应用型人才素质结构解读为：基础通用素质、专业智能素质、专业情意素质、综合素质四大类。Block，Oakar和Hurt (2002)分析了文化课教师之间的共性和差异，并且考察了学龄前至五年级教师在44种教学专业知识指标上的区别。谢安邦，朱宇波(2007)则将教师素质解读为五个方面：职业道德、教育理念、知识、能力、教师个性品质或人格特质。也有研究者进一步聚焦到教师科学素养(章常茂，2010)。 2.2. 居民社区素养的概念诠释 素养的三类理论解释表述了素养内涵理解的变化，也在一定程度上表述了素养在不同层面的构成。按照这种理解，我们将居民社区素养放在社区治理的特定语境中考察，其概念内涵可以诠释为：居民社区素养是通过日常实践的经验积累而获得的社区知识技能、情感价值以及意识倾向的综合反映，并表现为能够从社区的角度发现、思考与解决问题的心理品质。 居民社区素养可以由基础社区素养、核心社区素养、角色社区素养三个维度构成。基础社区素养是指居民对于社区生活的设施、服务以及环境的基本认知能力结构，与社区人事物相维系的情感，以及服务社区的能力结构与心向。基础社区素养是居民终身发展、社区可持续发展的根本。核心社区素养可以用于表述居民素养概念中具有统领性的关键能力和必备品质，也可以用于表述社区治理系统中具有居民核心人物的关键能力结构水平。核心社区素养能够呈现社区居民的整体社区素养水平，也是社区治理进一步发展的基础和前提。角色社区素养是指居民理解、接纳、履行参与社区治理角色规范的意识心向。角色社区素养是居民参与社区治理的行为意愿和生活方式。 三维结构的居民社区素养，可以展现出社区居民经过不断积累汇聚而成与社区治理要求一致的素养结构，而且能够表征从全体居民到特定居民再到专用素养的聚集过程。当居民在融入社区生活的过程中，逐步具备了基础社区素养、核心社区素养、角色社区素养，一方面使得社区治理的居民主体特征更为充实，能够有效稳固社区治理的居民参与机制；另一方面，也能够促成社区治理居民主体逐渐出现自内向外的渐进整合过程。
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user: 3. 社区治理语境的居民社区素养实践 3.1. 基础社区素养：普及居民的社区素养实践知识 培育与提升居民的基础社区素养，往往通过社区教育的知识学习载体活动来进行。但是目前社区教育的突出问题在于：作为居民素养媒介与工具的知识成了社区教育的中心目的，而居民的社区素养却被弱化与忽视。从学习结果上来看，社区治理语境的居民社区素养不应局限于以符号、事实为特征的言语信息学习，还应涵盖居民对于对人、事、物的态度学习，以及对于理解、辨别与运用社区治理原理规则的智慧技能学习。从学习方式上来说，社区素养是超越学习内容的，而且应当与特定的社区治理情境密切相关。居民的基础社区素养的提升无法以文本讲授的方式实现，而是应当注重普及居民的社区素养实践知识。 基础社区素养关注居民理解社区、情系社区、服务社区的能力结构与心向，但这几个方面在社区教育中涉及都非常不充分。培育居民基础社区素养，一方面应充分重视增进居民对于所属社区的理解，为居民提供便捷的机会去理解社区的环境与设施，熟悉社区的机构与服务、熟识社区的居民与邻里。另一方面应格外关注居民的社区情感培养，通过社区建设与活动策划提升居民的社区安全感、归属感、幸福感与责任感。此外，还应注意通过社区活动的参加增进居民与社区的情感纽带，激发居民充分发挥自身能力来解决社区问题的意识。实现社区居民由原来的偶然“参加”转变为主动“参与”，进而能够身体力行地服务社区，最终促成社区居民积极参与社区治理。 3.2. 核心社区素养：凝聚居民的社区素养实践智慧 居民参与社区治理具有多元化的意义内涵，即可以是居民对公平、正义等公共精神价值的追求，也可以是出于政策制定和实施过程的关注，甚至可以是退休居民重返社会生活的兴趣选择，或是仅仅是围绕信息利益的工具理性。虽然居民赋予社区治理参与的意义各不相同，“但在个体行动、制度和文化层面的社区治理意义上都有着相同的目标，即满足居民的需求、达致有效的治理”(刘怡然，2018)。 核心社区素养可以用于表述居民素养概念中具有统领性的关键能力和必备品质。总体而言，越是能够凝聚居民的社区素养实践智慧，有效延续居民的关键能力和必备品质，展现居民的核心社区素养，社区治理越容易取得成效。同时，凝聚居民的社区素养实践智慧是促成社区治理的群体动力的重要条件，社区素养集中体现在心系社区建设发展的关键人物身上。社区关键人物居于社区资源、技能、权力、信息、影响力等方面的枢纽位置，社区关键人物关心、参与推动社区治理，有助于激发社区居民关注社区发展的责任感、义务感以及参与社区治理的积极性和自觉性。 3.3. 角色社区素养：深化居民的社区素养实践经验 随着我国社会结构和生活方式的变迁，从“单位人”转变为“社区人”的居民本应成为社区生活与社区治理的主体，但是居民参与社区治理的积极性普遍低迷。究其原因，一方面在于平日忙于事业家庭的居民投入公共生活的意愿不足，往往依据个体需求而不是社区需求参与社区治理；另一方面在于行政化的公共供给模式使得居民缺乏参与社区治理经验，而普遍不具备参与社区治理的个人素养。 由此呈现“有心无力、无心无力”的境况，那么在社区治理多元主体结构中，居民应当如何确立社区治理的主体角色，发挥应有的积极作用非常值得深入探讨。丰富城乡基层社区治理中居民参与的实践和经验，能够切实提升居民参与途径和实效。培养居民的角色社区素养，人们才可能更好地理解所属社区的问题与优势；参与社区管理与社区文化活动，才可能更好地理解作为社区居民对于改善自身社区生活条件所能起到的作用。
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user: 4. 结语 社区素养描绘了居民内在的品质秉性，是居民文化素质与社区实践培育的综合产物，是社区居民主体与社区教育价值的综合反映。可以看出，社区素养代表了社区治理的居民主体性的典型特征，体现居民对于社区治理的作用贡献；社区素养也潜在地决定着社区治理的发展水平，又是社区治理成效在居民身上的具体体现。通过厘清社区素养的概念结构，清晰地界定和描述居民社区素对于人的社区治理的价值和意义，能够充分体现居民主体属性对于社区治理的应有贡献，也将有助于促使社区治理真正回到服从服务于居民发展的方向和轨道上来。
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user: 摘要 目的：考察中学生生涯适应力的发展现状。方法：以苏州某中学为例，面向高一到高三年级学生，从个体因素、家庭因素两方面考察其生涯适应力发展现状。结果：1) 中学生生涯适应力整体水平较高，在生涯关注纬度的得分最低，且生涯适应力在性别、年级、成绩的年级排名上存在显著差异；2) 中学生在了解高校/专业、升学政策信息及学校生涯支持三方面越积极，生涯适应力发展水平越高；3) 家庭社会阶层与生涯适应力无显著差异，但母亲的受教育程度与生涯适应力总分及各维度上存在显著差异。母亲受教育程度较低，学生的生涯关注、生涯好奇以及生涯适应力总分发展水平越高；母亲受教育程度越高，有助于学生的生涯自信。