DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 实验部分 2.1. 试剂与仪器 试剂：枸杞提取物，西安天一生物技术有限公司。氯化铁，无水乙醇，冰乙酸，浓硝酸，双氧水等，均为国产分析纯试剂。铁标准贮备溶液(1000 mg·L −1 )由国家标准物质研究中心提供。 仪器：Lambda25型紫外–可见分光光度计(美国PE公司)；370DTGS型红外光谱仪(美国Thermo公司)；Z-2000型原子吸收分光光度计(日本Hitachi公司)；DF-101S型恒温磁力搅拌器(巩义市英峪于华仪器厂)；DHG-9070A型真空干燥箱(上海精宏实验设备有限公司)；Seven Easy型PH计(上海梅特勒-托利多仪器有限公司)。 2.2. 实验方法 2.2.1. 枸杞多糖的纯化 参考郝苗等人[ 13 ] 的方法，称取适量枸杞多糖提取物，用2倍体积的乙酸乙酯脱脂，充分摇匀静置后，取滤渣。加入适量蒸馏水将干燥后的滤渣溶解，加入25%体积的正丁醇–氯仿混合液(正丁醇:氯仿 = 1:4)，剧烈振荡20 min。4000 r/min离心10 min，倾出上清液，除去中间层变性蛋白和下层氯仿。重复以上操作，直至中间层无变性蛋白。向上清液中加入3倍体积的无水乙醇，冰箱冷藏过夜，得到多糖沉淀，冷冻干燥得到纯化的LBP。 2.2.2. 枸杞多糖铁配合物的合成 参考金黎明等人[ 14 ] 的方法，准确称取LBP 0.5 g，溶于50 mL的去离子水中，不断搅拌使其完全溶解至溶液黏稠而澄清，然后加入0.5 mL 1%的冰乙酸溶液。取氯化铁0.65 g，溶于10 mL的去离子水中，充分搅拌至完全溶解，然后将其加入上述LBP溶液中。搅拌混匀以后放置3 h，使其充分反应。缓慢加入约3倍体积的无水乙醇，同时用玻璃棒不断搅拌，室温条件下过夜，使其完全沉淀。抽滤，用无水乙醇洗涤2次，烘干，得到枸杞多糖铁配合物(LBP-Fe)。 2.2.3. 枸杞多糖铁配合物中铁含量的测定 利用原子吸收光谱法测定铁含量。采用空气–乙炔火焰和外标法测定，空气流量为15.0 L·min −1 ，其余仪器工作条件见表1。 称取LBP-Fe样品0.2 g放入硝化罐中，加入双氧水1 mL，浓硝酸3 mL，置于微波炉中微波消解后，用双蒸水定容到50 mL。取适量处理好的样品进行测定，根据标准曲线计算出LBP-Fe中铁含量。 2.2.4. 紫外光谱法对枸杞多糖铁配合物进行表征 将LBP和LBP-Fe用去离子水配成0.04 mg/mL的溶液，用去离子水为参比，进行紫外光谱测定，波长扫描范围为200~400 nm。 2.2.5. 红外光谱法对枸杞多糖铁配合物进行表征 将少量的LBP和LBP-Fe用KBr压片，进行红外光谱测定，测定范围为400~4000 cm −1 。
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user: 3. 结果与讨论 3.1. 枸杞多糖铁配合物的合成 得到的LBP-Fe为红褐色固体粉末。产率为39.75%。经原子吸收光谱法测定其铁含量为36.71 mg/g。 赵兵等[ 15 ] 曾合成枸杞多糖铁，选用柠檬酸三钠溶液为介质，本文参考金黎明等人[ 14 ] 的方法，同样成功合成了枸杞多糖铁。另外，目前多糖铁中铁含量的测定多用邻菲罗啉法[ 7 ] -[ 12 ] ，本文采用原子吸收光谱法，方法更为准确。 3.2. 枸杞多糖铁配合物的紫外光谱法表征结果 由图1可知，LBP样品在224 nm，282 nm处有吸收峰，而LBP-Fe样品中的吸收峰消失。两个样品的吸收峰的明显变化，显示了其中可能的结构变化，提示LBP-Fe成功合成。 3.3. 枸杞多糖铁配合物的红外光谱法表征结果 由图2分析LBP与LBP-Fe两者的IR图谱的吸收峰的位置，LBP在3446 cm −1 的吸收峰在LBP-Fe中移至3421 cm −1 ，此为-OH的伸缩振动峰。且LBP-Fe与LBP相比，在1400 cm −1 和1701 cm −1 处出现两 个明显的吸收峰，这种吸收峰的变化显示了化合物的结构变化，且提示LBP与三氯化铁的反应可能是发生在-OH上。红外光谱的结果也提示LBP-Fe成功合成。 Table 1 Working conditions of instrumen 元素 波长/nm 灯电流/mA 狭缝/nm 燃烧器高度/mm 电压/V 乙炔流量/(L·min −1 ) Fe 248.3 12.5 0.2 7.5 419 2.0 表1. 仪器工作条件 图1. LBP和LBP-Fe紫外图谱 图2. LBP和LBP-Fe红外图谱
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user: 4. 实验结论 本实验以枸杞多糖和三氯化铁为原料，合成枸杞多糖铁配合物，产率为39.75%。应用原子吸收光谱法测定配合物中铁含量为36.71 mg/g。利用紫外–可见光谱、红外光谱两种表征手段，证实了枸杞多糖铁配合物的合成。 枸杞多糖铁配合物有望开发成为一种具有多重保健功能的生物多糖型补铁剂。
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user: 摘 要 这篇文章综述了SAPO-5分子筛合成方法以及其在化学反应中应用的研究现状，系统的论述了各种方法合成SAPO-5分子筛的特点，以及对SAPO-5分子筛的应用进行了展望。 关键词 :SAPO-5分子筛，合成方法，应用
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user: 1. 引言 SAPO-5分子筛是SAPO系列分子筛中的重要一员。最早由美国联合碳化合物公司(UCC)于1982年首次合成出来的[ 1 ] [ 2 ] 。SAPO-5分子筛具有AFI的特殊结构，如图1所示，骨架是由四元环和六元环构成十二元环的一维孔道结构，孔径为0.8nm，其骨架呈现电负性，具有适中的质子酸性并且具有良好的热稳定性和水热稳定性[ 3 ] ，其在择形催化、催化剂载体、裂化反应、烷基化反应、芳香族化合物反应、异构化反应、MTO转化反应等领域有着广泛的应用。SAPO-5分子筛独特的结构特点使其在催化领域得到了广泛应用。本文结合近年来国内外学者对SAPO-5分子筛的研究成果，介绍了SAPO-5分子筛的各种合成技术并对其应用领域进展进行了总结和概括。
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user: 3. SAPO-5分子筛的应用 3.1. 裂化反应 由于SAPO-5分子筛具有B酸中心和L酸中心，因而具有裂化活性。高大维等[ 22 ] 通过正己烷在不同硅含量SAPO-5分子筛上进行裂化反应，对不同硅含量SAPO-5分子筛的裂化性能进行了研究，并将其450℃裂化活性、ESR幅值、积炭量变化以及反应前后吸附吡啶的IR谱特征加以比较。结果表明，其裂化反应在B酸中心和L酸中心上同时发生。相同反应时间，ESR幅值随SAPO-5分子筛硅含量增加而增加，积炭量也随着硅含量增加而增加。 Table 1 Comparison of the advantages and disadvantages of the synthetic method 合成方法 优点 缺点 水热合成法 工艺简单，成本较低 晶粒大小分布不均 微波合成法 晶化时间短，晶体的结晶度较高，晶体粒子大小较为均一 微波技术目前很难实现工业化 两相合成法 可以合成大晶粒的SAPO-5分子筛 需要加入离子表面活性剂，增加了成本 溶剂热合成法 可以合成高硅含量的SAPO-5分子筛 需要对有机溶剂和模板剂进行回收 干胶转移合成法 产量高，废液量少 工艺相对复杂 表1. 合成方法优缺点比较 3.2. 烷基化反应 张春虹等[ 23 ] 将SAPO-5分子筛应用于萘与丙烯的烷基化反应，并进行了活性研究。结果表明，反应温度在270℃时，萘的转化率为97.56%，2，6-DIPN的收率和选择性分别为40.06%和41.06%，其催化性能优于β分子筛。 Sridevi等[ 24 ] 将SAPO-5分子筛应用于甲苯与异丙醇的烷基化反应，并研究了异丙苯的收率及选择性随温度的变化，结果表明在513 K，4 atm，苯与异丙醇的摩尔比为6，重时空速为3~6.5 h −1 ，时，异丙苯的收率值最大。使对催化剂进行评价，用微分反应器得到的异丙苯收率结果优于使用积分反应器得到的结果。异丙苯在SAPO-5分子筛上的选择性与Hβ上相近。SAPO-5分子筛应用于异丙苯的合成具有很好的潜力。 3.3. 异构化反应 刘国珍等[ 25 ] 将SAPO-5分子筛应用于间二甲苯异构化反应，结果可以看出SAPO-5分子筛表面B酸中心和强度直接影响着间二甲苯异构化的活性和选择性，其中的弱酸和少量超强酸，使得SAPO-5分子筛成为一种具有较高初活性和选择性的间二甲苯异构化催化剂。 3.4. 催化合成对氨基苯酚 王淑芬等[ 26 ] 将SAPO-5分子筛应用于硝基苯加氢催化合成对氨基苯酚的反应中，将一定量的Pt/SiO 2 催化剂与SAPO-5分子筛混合，在100 ml高压反应釜内，以十六烷基三甲基溴化铵、硝基苯和水为原料，在0.9兆帕的氢气压力下进行反应，从结果可以看出，在合成对氨基苯酚的反应中，SAPO-5酸强度的增加对重排反应活性的影响更为显著，对氨基苯酚的收率最高为53.2%。 3.5. 催化合成甲基异丁基酮 田晓光等[ 27 ] 将SAPO-5分子筛应用于甲基异丁基酮的催化合成反应中，其将SAPO-5分子筛与USY进行复合，得到载体后，再负载一定量的CuO和，经过压片、筛分后置于反应器内，以异丙醇和丙酮为原料，在一定温度和一定的空速下进行反应。从结果可以看出，在NiO负载量为0.9%，反应压力为2.0 MPa，反应温度为200℃，空速为1.25 h −1 ，丙酮/异丙醇为1的最佳工艺条件下，异丙醇转化率为43.1%，甲基异丁基酮的选择性为85.2%。 3.6. 在柴油加氢精制催化剂中的应用 肖寒等[ 28 ] 将SAPO-5分子筛应用于柴油加氢精制催化剂中，首先是将SAPO-5分子筛与γ-Al2O3按一定比例混捏成型后，再负载金属镍和钨在上面，经过干燥焙烧后得到加氢精制催化剂。将催化剂装入50 ml固定床微反评价装置，经过硫化后，在340℃，压力为8 MPa，氢油体积比为750，体积空速为1.5 h −1 的条件下进行活性评价。从结果可以看出，含有SAPO-5分子筛的催化剂具有更高的比表面积、酸量以及B酸，SAPO-5分子筛的引入，使得柴油催化加氢催化剂表现出优异的加氢脱硫、加氢脱氮与芳烃加氢饱和性能，加氢精制的产物的硫含量可达到欧V排放标准对柴油的要求。
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user: 4. 结语 SAPO-5分子筛作为磷酸铝分子筛家族中的重要一员，已经引起研究者的广泛关注，分子筛的合成技术也在不断发展，不同晶体结构以及酸性分布的SAPO-5分子筛被陆续合成出来，其在炼油化工、环保领域以及甲醇转化反应等方面以助剂或主要催化剂被广泛应用，但对SAPO-5分子筛的热稳定性和水热稳定性的研究还很少，这关系到未来SAPO-5分子筛工业应用的催化剂寿命以及生产成本，如何通过对SAPO-5进行改性和修饰以提高其稳定性和活性，或将成为未来研究的热点。
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user: 摘 要 本文选取我国自主合成的煤基费托合成航空燃料，对其组分特性、理化性能、雾化性能进行了实验和理论分析研究。煤基费托合成航空燃料主要由链烷烃组分构成，其含量达到99.04%，不含芳香烃组分。理化性能方面，煤基费托合成航空燃料的密度低于标准航空煤油，但有更好的挥发性和低温性能。通过比较煤基费托与标准航空煤油雾化锥角、雾化液滴SMD和液滴尺寸分布指数N值三个表征雾化性能的参数，实验结果表明煤基费托合成航空燃料与标准航空煤油宏观雾化性能相近，但微观上，煤基费托合成航空燃料的雾化液滴SMD更小，且液滴尺寸分布更加均匀。 关键词 :煤基费托合成航空燃料，理化特性，雾化性能，SMD
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user: 1. 引言 煤基航空替代燃料以煤炭资源为原料，在中国的应用将具有较大的市场。分析其原因，其一，目前中国石油对外依存度已超过50%，这一趋势仍将持续增加，煤基航空替代燃料研发将降低我国对进口石油的依赖度。其二，对我国“富煤、少油”的国情，由于运输条件限制，大量煤炭无法外运。因此，开发煤制合成油技术，既能缓解石油供应，又可促进煤炭就地转化，提高经济效益。其三，煤基航空替代燃料的发展将有利于煤炭资源的集中使用和清洁化利用。 煤基航空燃料在国外得到了大力发展。早在1999年美国空军开展了大量煤基费托合成替代燃料研究工作[ 1 ] ，直接使用原来机载、船载燃料系统，既可以作为主机燃料又可以作为辅机燃料，可作为船舶燃料又可以作为舰载机燃料，从而保持燃气轮机使用维护规范的连续性和有效性。南非SASOL燃料公司以煤炭为原料，采用费托工艺获得半合成喷气燃料(SSJF)与全合成喷气燃料(FSJF)，2002年取得在商用飞机上使用认证[ 2 ] 。其中半合成喷气燃料(SSJF)在航空上已有10年的应用经验。 煤基合成燃料拓宽了动力燃料来源的多元化[ 3 ] 。费托(Fischer-Tropsch)合成是最具应用前景的航空替代燃料制备方法[ 4 ] 。费托合成技术原料主要是煤制合成气或天然气，也可以是生物质气化的合成气。如果工艺条件得到合适控制，费托合成燃料与传统航空燃料不仅性能相似，而且组成中硫、氮含量少，可降低航空发动机污染排放[ 5 ] 。但同时煤基合成燃料存在体积热值偏低，芳烃含量少，粘度高等应用问题[ 6 ] 。鉴于此，为了推进煤基航空燃料在中国的应用，本研究采用中国内蒙古伊泰集团有限公司生产的煤基费托燃料为基本原料，研究煤基航空燃料的组成、理化及雾化性能与标准航空煤油的差异方面，为煤基费托合成燃料生产技术优化提供明确目标，另一方面为在实际发动机中应用奠定基础。
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user: 2. 实验方法 2.1. 样品 本文实验使用的煤基费托合成喷气燃料以中国内蒙古伊泰集团有限公司生产的煤基费托燃料为基础原料，使用的航空煤油为符合RP-3标准的燃油。 2.2. 理化及组成测试方法 样品组成分析采用GC-MS(Agilent 7890/5975C)；GC/MS分析的色谱条件：HP-5MS色谱柱，载气为高纯氦气，流量1 ml/min，分流比为80:1，进样口温度280℃，接口温度280℃，柱温50℃，保持5 min，以4℃/min升温至260℃，保持5 min。质谱条件：离子源为EI，离子源温度230℃，四级杆温度150℃。 理化性能中，密度测量仪器型号为SYA-1884A (符合GB/T1884-2000标准)；热值测量仪器为HWR-15E改进型(符合GB/T 384-1981标准)；闪点测量仪器为宾斯基-马丁闭口闪点试验仪(符合ASTM D 323-08标准)；烟点测量仪器为烟点灯(符合ASTM D 1322-08标准)；运动粘度测量仪器型号为SYD-265H (符合GB/T 265标准)；表面张力测量仪器型号为SFT-A1 (符合ASTM D1331标准)；电子天平仪器型号为BS124S，精度为0.0001 g。 2.3. 雾化实验 2.3.1. 实验装备 燃油雾化实验台由燃油供给装置、调节装置、喷嘴及马尔文激光粒度测试装置构成。 雾化试验选择某加力燃烧室双油路离心式雾化喷嘴，用该喷嘴的副油路进行雾化试验研究。该喷嘴副油路在0.1 MPa供油压差下的体积流量为4.27 ml/s。 马尔文激光粒度测试仪由主机和计算机两部分组成：主机包含激光光源和信号采集处理系统；计算机完成数据处理及显示、打印测试结果；马尔文激光粒度测试仪的接收端用焦距为300的透镜。 2.3.2. 实验测试方法 为深入了解燃料雾化性能，对燃料喷雾锥角和沿轴向的SMD和N值进行测量。其中轴向测量位置如图1所示，测量点的位置在雾化喷嘴中心轴上，第一测量点距喷嘴轴向距离为25 mm，各测量点之间的轴向距离为10 mm，共8个测量点。由于喷雾炬在离开喷口后会有一定程度的收缩，对喷雾锥角测试时选轴向长度为l = 45 mm处的喷雾炬宽度为基准进行测试。 2.3.3. 实验数据采集及分析 通过马尔文激光粒度测试仪得到测量点的粒径分布。液滴尺寸分布采用罗辛–拉姆勒(Rosin- Rammler)分布函数表征： (1) 式中：Q为累积分布，即尺寸小于D的液滴体积占总液雾体积百分数； 为当Q = 0.632时的液滴尺寸，代表液雾细度；N为液滴尺寸分布指数，表明液滴尺寸分布均匀性。 液滴平均直径用索太尔平均直径(SMD)表示，即在液体总质量相等条件下，按照液滴总表面积不变原则求得平均直径。由于液滴总体积反映燃料质量，总表面积反映液滴蒸发快慢，因而索太尔平均直径能够间接反映真实液滴燃烧性能，其表达式为： (2) 式中D i 为液滴直径，n i 为直径为D i 的液滴数目。
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user: 4. 结论 煤基费托合成航空燃料主要由链烷烃组分构成，其含量达到99.04%，不含芳香烃组分。理化性能方面，煤基费托合成航空燃料的密度低于标准航空煤油，但有更好的挥发性和低温性能。 在宏观雾化性能方面，煤基费托合成喷气燃料和航空煤油RP-3的雾化锥角随供油压差的变化趋势相似。当供油压差较小时，煤基费托合成喷气燃料的雾化锥角相对较小，随着供油压差的增大，两者雾化锥角相差减小。 在微观雾化性能方面，煤基费托合成喷气燃料和航空煤油RP-3的雾化液滴SMD和液滴尺寸分布指数N随供油压差的变化趋势基本相同，但煤基费托合成喷气燃料在相同条件下有更好的雾化性能。在低供油压差下，煤基费托合成喷气燃料的雾化液滴SMD相对航空煤油RP-3较小，且随着距喷嘴喷口距离的增大差距越来越小。在高供油压差下当距喷嘴喷口距离大于65 mm时，煤基费托合成喷气燃料的雾化液滴SMD相对较小，这种差距主要由两种燃料的密度不同引起。在低供油压差下，在距喷嘴喷口近时煤基费托合成喷气燃料的液滴尺寸分布更均匀，距喷嘴远时航空煤油RP-3的液滴尺寸分布更均匀。在高供油压差下，煤基费托合成喷气燃料和航空煤油RP-3的液滴尺寸分布指数N在各个测试点的值震荡很大，煤基费托合成喷气燃料的液滴尺寸分布指数N总体相对较大。 煤基费托合成喷气燃料与航空煤油RP-3的雾化特性相似，在应用过程中不会对燃油的空间分布有太大的影响，并且可以使燃烧室在低工况下有更好的雾化燃烧性能，在高工况下更易完全燃烧，使燃烧室温度分布更加均匀。
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user: 摘 要 DNA分析是生物信息学研究中基础而核心的工作，而数据挖掘作为支撑生物信息学的重要技术，已经被广泛应用到DNA序列的分析中。与传统的商业领域的事务序列相比，DNA序列具有项目符号少但序列长度长的特点，因此经典的序列挖掘算法很难适应DNA序列的模式挖掘需要。本文在分析DNA序列的挖掘需求基础上，提出了一种称为关联矩阵的数据结构。关联矩阵能够将序列数据压缩成可分析的矩阵形式，所以它的空间紧凑性能够使得超长的DNA序列能够在有限的内存中加以处理。基于关联矩阵结构，设计了高效的DNA序列的关键序列挖掘算法。实验说明了本文算法在DNA序列分析中的高效性。 关键词 :DNA序列，数据挖掘，关联矩阵，关键序列挖掘
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user: 1. 引言 随着分子生物学技术的发展，DNA序列等生物数据已经被信息化和网络化，为相关的研究提供了大量的实验数据。事实上，为了从生物数据中挖掘出相关知识，信息生物学研究已经和数据挖掘等信息处理技术有机结合，并且形成了一个新的交叉研究领域。DNA序列是最重要的生物数据之一，通过挖掘DNA序列，研究者可以发现序列数据背后隐藏的有价值的规律，解读相应生物体中的生物特征[ 1 ] 。 一般地说，一个DNA序列可以抽象成由固定大小的项目集(字母集)生成的字符串。这样的字符串有2个主要特点：(1)被观察的事务集只有四个字母，即腺嘌呤(A)、胸腺嘧啶(T)、鸟嘌呤(G)和胞嘧啶(C)。这与广泛研究的其它商务数据有很大的差别。例如，在一个购物篮的数据库中，一般涉及成千上万的商品编号，因此被观察的项目全集很大。(2)DNA序列通常都是很长的序列。例如，人类的基因组有大约300万核糖核酸组成。与之相比，通常的购物篮的数据库一般只有10到20的长度。这些特点使得DNA序列的挖掘与普通的事务数据库挖掘有很大的差别。现有的典型的序列挖掘算法，如ApriorAll、GSP等，很难适应DNA序列挖掘的要求。不论是从精度还是效率上都存在问题，因此DNA序列的挖掘需要在相应的挖掘理论及其有效算法方面进一步开展工作。 本文针对DNA序列的特点，设计了一种称为关联矩阵(Association Matrix)的数据结构。由于这种结构能够将超长的DNA序列压缩成空间可控的内存中，因此可以利用它形成新的高效的DNA序列挖掘算法。
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user: 2. 相关工作 在生物信息学领域，从DNA序列中寻找相似性片段(子序列)已经被广泛研究。1995年，Hirosawa给出了这一研究领域的基本问题和解决策略[ 2 ] 。之后许多学者对DNA序列的相似性进行了相关的研究[ 3 ] [ 4 ] 。例如，2012年，Papapetrou等认为有三种有效方法可以解决DNA序列的相似性问题：(1) 基于熵的递归分割技术；(2) 基于重要的统计参数指标来归纳；(3) 基于多数投票的策略[ 4 ] 。这些方法有一定的使用价值，但是随着研究的深入它们的局限性也逐步暴露出来。由于相似性往往建立在两个序列的长期观察基础上，所以当确认两个生物体的DNA序列是否存在关系时，这些方法的有效性已经得到验证[ 3 ] [ 4 ] 。事实上，在一个超长的DNA序列中，总是存在特殊的片段(如编码区、poly-区)，它们对于了解和解释DNA序列对应的生物学特征是关键的。因此，在一个或者多个超长的DNA序列中发现关键的子序列是一个重要的研究问题。 从数据挖掘的观点来看，从一个DNA序列中寻找关键子序列的问题可以依靠一些序列挖掘技术进行，其中最重要的技术就是频繁(子)序列挖掘。1995年，Agrawal第一次提出并讨论了频繁序列模式挖掘的概念，并且提出的频繁序列模式挖掘算法AprioriAll和AprioriSome，成为这类算法研究的基础[ 5 ] 。1996年，Srikant提出了序列模式挖掘的GSP算法，这是一种广度优先的自下而上的算法，而且是目前引用率较高的算法之一[ 6 ] 。2000年，Han等提出了另外一种高效的序列模式挖掘算法Free-Span [ 7 ] 。之后Han及其相关学者在候选序列集选择等方面进一步改进，形成PrefixSpan等方法[ 8 ] [ 9 ] 。目前为止，已经出现了很多序列模式挖掘算法[ 10 ] -[ 12 ] 。Mao等对序列挖掘的基本思想和典型算法给出了比较详尽的介绍[ 13 ] 。然而，这些研究都是以商业应用的事务数据库为背景的，不是专门针对DNA序列的。 和本文在方法上高度相关的另一个领域是长序列中挖掘关键子序列的方法研究。Mannila和他的同事已经在这一领域做出了突出贡献。他们的研究是以因特网上的点击事件序列为背景进行的，包括利用贝叶斯挖掘方法实现事件序列分析[ 14 ] ；长序列中频繁场景片段(episode)发现[ 15 ] ；长序列中强事件序列的发现[ 16 ] 。他们的研究为本文DNA序列挖掘提供了可以借鉴的思想。 对本文方法给予启示作用的其它方法还有：长时间序列在线分割方法[ 17 ] ；使用路径树查找数据规模较大的序列模式算法[ 18 ] ；发现周期性通配符差距的频繁序列发现算法[ 19 ] ；Wang等专门为生物信息数据设计的序列挖掘算法[ 20 ] 。
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user: 3. 关联矩阵设计和DNA序列中的关键序列挖掘算法 众所周知，细胞是用DNA来存储遗传信息的，而DNA则是由两条盘绕在双螺旋结构上的线性链组成。每条链可以看作是由腺嘌呤(A)，胸腺嘧啶(T)，胞嘧啶(C)和鸟嘌呤(G)形成的线性序列。两条线性链严格遵守碱基配对规则，即A与T、C与G配对出现。例如，一条DNA序列 ，与之配对的序列一定是 。对于现代生物计算而言，被符号化的DNA序列一旦被存储在数据库中，特别是成为网络上的公共数据集，那么它们就可以供科研人员研究和使用。 3.1. 关联矩阵 定义1 (DNA序列)：给定字符集合E = {A，G，C，T}，一个DNA序列被表示为S = 1，e 2 ，…，e L >。即对任意的i Î {1，2，…，L}，e i ÎE。 定义2 (关联矩阵)：给定一个DNA序列s = 1，e 2 ，…，e L >，它的关联矩阵定义为(P ij ) M×4 ，它列总是大小为4，对应{A，G，C，T}的4个字符；它的行的大小是动态变化的，每行都与s的一个固定长度的子串对应；它的矩阵元素P ij 是行对应的s的子串在列对应的字符前出现的次数。特别地，当行对应的固定子串长度为K时，关联矩阵(P ij )也被称为K阶关联矩阵。 例1：考虑一个DNA序列s = ，它的1阶关联矩阵  图1所示。 3.2. 关键子序列 定义3(关键子序列)：给定一个DNA序列s和它的一个关联矩阵(P ij ) M×4 ，假如把关联矩阵的第j列对应的字符拼接在第i行对应的字符串之后就可以获得s的一个新的子序列，记为i∞j。设置一个最小关联阈值Min-Ass，当关联矩阵中的某个P ij ≥ Min-Ass时，那么利用i∞j操作得到的序列被称为s的一个关键子序列。特别地，假如i∞j的长度是K，那么该序列被称为s的一个长度为K的关键子序列。 例2：对于图1中的DNA序列和一阶关联矩阵，如果Min − Ass = 2，则我们可以找到长度为2的关键子序列： ， ， ， ， ， 和 。 定义4(最大关键模式)：给定一个DNA序列s，它的一个关键子序列被称为一个最大关键子序列， 图1. 例1中DNA序列s的1阶关联矩阵 当且仅当它是关键子序列但不是其他关键子序列的真子串。 3.3. DNA序列中的关键子序列挖掘算法 事实上，在DNA序列中发现关键(子)序列模式是DNA分析的一个重要目标。利用关联矩阵结构，我们可以从较短的关键子序列中迭代生成较长的关键子序列。 例3：在例2的基础上，我们可以逐步得到2阶、3阶和4阶关联矩阵，如图2(a)、图2(b)和图2(c)所示。 综合例1到例3，对于例1给出的原始DNA序列，其挖掘关键子序列的挖掘过程归纳为：通过1阶关联矩阵，得到s的长度为2关键子序列集合是{ ， ， ， ， ， ， }；由长度为2的关键子序列集合生成2阶的关联矩阵，进而得到长度为3的关键子序列集合是{ ， ， }；由长度为3的关键子序列集合生成3阶的关联矩阵，进而得到长度为4的关键子序列集合是{ }；显然，没有发现长度为5的关键子序列。此外，对应的最大关键子序列集合也可以被发现，即{ ， ， ， }。 基于例1到例3的解决问题的思路，利用长度递增的逐步迭代思想，算法AM给出了从一个DNA序列中发现关键子序列集合的过程描述。
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user: 4. 实验与分析 为了评估本文算法的有效性，我们从美国国家生物技术信息中心的网站(http://www.ncbi.nim.nih.gov)下载了实验数据集。该数据集来自于白细胞介素-6的DNA序列(简称IL-6)，该数据集长度是12139。 实验是在一台4GB内存、使用英特尔酷睿i3、1.40 GHz处理器的计算机上进行的。采用的对比算法是目前引用率较高的序列挖掘算法GSP [ 6 ] 。实验的目标主要是检测本文算法的效率(包括时间效率和空 间效率)。 实验1：(不同的最小关联度下的执行时间)。利用IL-6数据集，分别设置最小关联度(对应原始GSP算法的最小支持度)为2%~10%，测试本文提出的AM算法和GSP算法的运行效率。图3给出了对应的实验结果。 图3表明：随着最小关联度(最小支持度)的增加，AM和GSP算法的执行时间都在下降。这是因为更大的最小关联度(最小支持度)意味着将生成更少的关键子序列。然而，AM算法在处理DNA序列时效率明显高于GSP算法。 实验2 (不同的最小关联度下的内存空间)。利用IL-6数据集，分别设置最小关联度(对应原始GSP算法的最小支持度)为2%~10%，测试本文提出的AM算法和GSP算法的内存使用情况。图4给出了对应的实验结果。 图4表明：随着最小关联度(最小支持度)的增加，AM和GSP算法的内存空间使用都在下降。这是因为更大最小关联度(最小支持度)意味着将生成更少的关键子序列。然而，AM算法在处理DNA序列时的空间占用明显优于GSP算法，尤其是在产生较多关键模式时。 实验3：(不同的DNA序列长度下的执行时间)。利用IP-6数据集，我们截取不同容量的DNA序列。考察在固定的最小关联度为5%时，AM与GSP算法的执行时间的攀升情况。图5给出了对应的实验结果。 图2. 例1中DNA序列s的2阶、3阶和4阶关联矩阵 图3. 最小关联度增加时AM与GSP执行时间的比较 图4. 最小关联度增加时AM与GSP内存空间的比较 图5. 随着DNA序列长度增加时AM与GSP执行时间的比较 图5表明：在固定的最小关联度(支持度)下，随着DNA序列长度的增加，AM和GSP算法的执行时间都会有所增加，但是它们都具有很好地可攀升性。当然，AM算法整体是优于GSP算法的。
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user: 5. 结论 本文针对DNA序列挖掘的特殊需求，设计了一个关联矩阵的数据结构。它的空间紧凑型使得它更适合用于挖掘“小项目集但大容量”的序列。毫无疑问，DNA序列属于这样类型的序列。然而，在现实世界中，这样的序列还有很多，如：生物信息学的蛋白质序列也仅有20个字母可以表示；随着时间变化的股票涨跌序列(可以只关心涨、平、跌3种状态)等。因此“小项目集但大容量的序列”是序列挖掘的一个具有很好研究和应用价值的分支。本文研究的问题和设计的方法只是其中的一部分，将来还有许多工作需要进一步探索。
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user: 摘 要 目的：探究急性冠脉综合症患者介入术后使用阿托伐他汀与替格瑞洛联用两种药物临床效果及其副作用的相互影响。方法：收集我院2014年心内科入院患者120例，经临床症状和冠脉造影诊断为急性冠脉综合症，将入选患者随机分为阿托伐他汀氯吡格雷组、阿托伐他汀替格瑞洛组，测定各组患者血清尿酸、转氨酶、肌酸激酶、血小板聚集率、血脂水平等，比较在临床疗效上是否存在相互影响。结果：与氯吡格雷组相比，替格瑞洛组在抗血小板聚集率有统计学意义(P < 0.05)，两组血脂血平无统计学意义(P < 0.05)。结论：尽管研究显示阿托伐他汀、替格瑞洛存在CYP3A4的竞争性抑制，药动学方面有一定影响，但短期各自的临床疗效改变不显著。 关键词 :替格瑞洛，阿托伐他汀，急性冠脉综合症，药物相互作用
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user: 1. 引言 替格瑞洛是一种新型的P2Y12受体拮抗剂，目前主要用于治疗急性冠脉综合症(ACS)患者的抗血小板治疗，国际多中心临床研究PLATO显示，替格瑞洛相比较氯吡格雷，弥补了起效慢、个体疗效差异大等不足[ 1 ] -[ 4 ] 。他汀类药物也称3-羟基3-甲基戊二酰辅酶A还原酶抑制剂，能够显著降低TC、LDL-C、ApoB，也能降低TG和轻度升高HDL-C，此外他汀类还具有抗炎和保护血管内皮的功能，能明显降低ACS病死率及冠状动脉事件发生率，是目前指南推荐的治疗ACS的临床一线用药[ 5 ] 。在两种药物无严重药物相互作用的情况下，替格瑞洛经常会与他汀类药物联合应用。替格瑞洛与阿托伐他汀都经CYP3A4途径代谢，两种药物联用可能在肝脏代谢时产生竞争性抑制，其结果可能影响替格瑞洛的抗血小板作用，也可能减少阿托伐他汀的代谢而增加其疗效和不良反应。本研究旨在观察阿托伐他汀与替格瑞洛联用后对其相互临床疗效及不良反应的影响。
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user: 2. 资料和方法 2.1. 一般资料 收集包头医学院第一附属医院2014年心内科入院患者经临床症状、体征、实验室检查、冠状动脉造影诊断为ACS患者，随机分成替格瑞洛与氯吡格雷两组，分别为60例，排除血液系统疾病、肝肾功能异常，有活动性出血或高危出血患者、有颅内出血病史者，入院前使用过其他抗血小板药的患者等。所有患者在给药前记录年龄体质量、性别、基础疾病、吸烟与否，并全程记录患者联合用药情况。若患者出现任何药物过敏、呼吸困难、转氨酶升高至超过正值上限3倍以上等不良反应即停药退出本研究。 2.2. 方法 两组患者在确诊后给予阿司匹林100 mg/d，阿托伐他汀钙40 mg/d，美托洛尔25 mg/d，替格瑞洛组初始给予180 mg负荷计量，此后90 mg bid 维持，氯吡格雷组给予300 mg负荷后给予75 mg/d维持，两组患者都行冠状动脉支架置入术，术后均给予普通肝素钠5000 u，每12小时1次，共计4天，记录患者入前、用药2周高敏C反应蛋白、血脂、血小板聚集率、肝功、肾功以及肌酶水平，随访患者从入院开始到3个月内患者不良反应的发生情况[ 6 ] ，不良事件发生参照患者终点实验[ 7 ] 。 2.3. 统计方法 所有数据均采用SPSS 17.0软件进行统计处理，定量资料以均数±标准差表示( )、组间比较采用t检验，定性资料采用c 2 检验或fisher确切概率法，P < 0.05为差异有统计学意义。
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user: 3. 结果 1) 两组患者不良事件发生率比较 随访患者3个月，轻微出血氯吡格雷组较替格瑞洛组发生率较高，呼吸困难替格瑞洛组较氯吡格雷组发生率高，但都无统计学意义：血栓事件、再发心绞痛、卒中、心血管死亡、主要出血等事件两种发生率无差异，无统计学意义，见表1。 2) 治疗前后两组患者低密度脂蛋白(LDL)、尿素、肌酐、天门冬氨酸氨基转移酶(AST)、谷氨酰胺氨基转移酶、肌酸激酶(CK)无统计学差异(P > 0.05)，但治疗前后两组血小板聚集率/高敏C反应蛋白(CRP)水平有统计学差异(P < 0.05)，见表2(a)~(d)。
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user: 4. 讨论 替格瑞洛作为新型P2Y12受体拮抗剂在多国临床指南推荐中提高到I类推荐。其特殊性在于无需经肝脏代谢激活即可直接发挥抗血小板作用，作用速度较氯吡格雷快，其次替格瑞洛与P2Y12受体为可逆性结合，对ADP诱导的血小板聚集具有非竞争性抑制作用，而氯吡格雷与血小板受体结合为不可逆，出血风险较替格瑞洛大。针对氯吡格雷作用起效较缓慢、作用中效、人群变异多、作用不可逆、出血风险高等局限性[ 2 ] -[ 4 ] ，替格瑞洛可以弥补以上不足。Steiner等研究证明替格瑞洛可以显著抑制血小板的聚集证明替格瑞洛比较氯吡格雷具有更加迅速和更加强的抗血小板聚集作用[ 8 ] ，因此本实验结果两组患者血小板聚集率替格瑞洛组较氯吡格雷组低(P = 0.03)，有统计学差异。 替格瑞洛主要经CYP3A4代谢与阿托伐他汀有共同的代谢通道，理论上讲两种药物联用存在底物水平的竞争，通过其药动学的相互作用影响药效学。Tend等[ 9 ] 研究显示，因为通过CYP3A4代谢，替格瑞洛可使阿托伐他汀酸的AUC和Cmax分别升高36%和23%，且所有阿托伐他汀酸代谢产物的AUC和C max 亦出现相似升高，有些患者甚至会增加至2~3倍，而阿托伐他汀对替格瑞洛的血浆浓度无影响。C max 和F直接关系到药物的疗效和安全性，这些药动学上的变化可能会因此进一步影响其临床疗效及不良反应。 在不良反应方面，替格瑞洛可能引起尿酸增高、出血事件和呼吸困难[ 6 ] [ 10 ] ；阿托伐他汀常见不良反应为转氨酶和血清肌酸激酶升高。本研究结果显示2组间在出血事件、呼吸困难方面的差异均无统计学意义(P > 0.05)，表明阿托伐他汀不影响替格瑞洛的临床疗效，不增加不良反应，这应与阿托伐他汀对 Table 1 Comparison of the incidence of adverse events between two group 不良事件 氯吡格雷组 替格瑞洛组 P值 主要出血 次要出血 轻微出血 血栓事件 再发心绞痛 心血管死亡 呼吸困难 卒中 0 2 6 0 2 1 0 0 0 2 1 0 1 1 1 0 * 1.0 0.114 * 1.0 1.0 1.0 * 表1. 两组不良事件发生率比较 注：*表示未出阳性结果，无须统计 Table 2 Comparison of the observed values of patients between two group (b) 组别 LDL/% 血小板聚集率/% 治疗前 治疗后 治疗前 治疗后 A组(N = 60) B组(N = 60) P值 2.9 ± 0.4 2.7 ± 0.6 0.64 2.4 ± 0.5 2.2 ± 0.3 0.21 57.5 ± 4.7 58.4 ± 5.2 0.75 51.2 ± 4.1 42.4 ± 3.1 0.03 (c) 组别 AST/(U/L) ALT (U/L) 治疗前 治疗后 治疗前 治疗后 A组(N = 60) B组(N = 60) P值 36.4 ± 4.2 35.7 ± 4.5 0.47 42.4 ± 6.2 39.5 ± 5.3 0.15 37.6 ± 4.2 38.4 ± 3.2 0.45 47.2 ± 5.1 48.4 ± 3.1 0.19 (d) 组别 尿酸/(μmol/L) 肌酐(μmol/L) 治疗前 治疗后 治疗前 治疗后 A组(N = 60) B组(N = 60) P值 326.4 ± 84.6 325.7 ± 82..5 0.53 343.3 ± 86.2 350.5 ± 85.3 0.12 68.6 ± 3.2 65.4 ± 4.1 0.37 73.2 ± 4.1 81.7 ± 3.9 0.17 组别 CK/(μmol/L) CRP (μmol/L) 治疗前 治疗后 治疗前 治疗后 A组(N = 60) B组(N = 60) P值 127.4 ± 24.6 125.7 ± 22..5 0.44 142.3 ± 26.2 137.5 ± 25.3 0.15 11.6 ± 4.2 10.4 ± 3.9 0.67 9.2 ± 1.1 5.7 ± 1.9 0.03 表2. 两组患者观察值比较 注：A：阿托伐他汀氯吡格雷组，B：阿托伐他汀替格瑞洛组 替格瑞洛的药动学无影响有关；而替格瑞洛尽管对阿托伐他汀存在药动学上有影响，但对40 mg的阿托伐他汀而言，这种相互作用并无临床意义，不影响其治疗作用和不良反应发生率。 本研究局限之处在于观察的样本量较小，随访时间短，且没有比较不同剂量他汀类药物与替格瑞洛联用后临床疗效的差异，更大剂量阿托伐他汀和替格瑞洛是否存在明显的药物相互作用还尚不清楚。但就本次研究结果来看，40 mg阿托伐他汀联合90 mg替格瑞洛bid在治疗急性冠脉综合征患者当中，两种药治疗物效果不会相互影响，药物副作用也不会增加。
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user: 摘 要 目标跟踪就是在视频序列的每幅图像中找到所感兴趣的运动目标的位置，建立起运动目标在各幅图像中的联系。在分类总结相关工作的基础上，介绍了张量投票方法在目标跟踪中的应用，给出了算法流程和实验结果并进行了分析和展望。 关键词 :目标跟踪，轨迹校正，目标检测
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user: 1. 引言 目标跟踪是在一段视频序列中定位感兴趣的运动目标，并形成目标运动的路径或轨迹。作为计算机视觉领域中视频分析的基本内容之一，目标跟踪起到承上启下的作用，它在目标检测的基础之上，又是目标行为分析的基础，是在捕获到的目标初始状态和通过特征提取得到的目标特征基础上，进行一种时空结合的目标状态估计。目标跟踪在智能监控、视频检索、人机交互、智能交通和基于运动的目标识别等领域均有广泛的应用[ 1 ] 。 尽管目标跟踪已经获得很多研究成果，包括一些实时性和鲁棒性都很好的算法，但是很多算法都是在一定约束条件下进行的，因而与目标跟踪有关的特征选择、目标表示、运动估计等问题都值得进一步深入研究，尤其是特征的选择、遮挡的处理和轨迹误差的校正。张量投票方法应用于目标跟踪正是针对目标跟踪面临的难题。 本文旨在总结目标跟踪的相关算法的基础上，具体描述张量投票方法在目标跟踪中的应用。主要内容安排如下：第二节是相关工作；第三节介绍张量投票在目标跟踪中的应用，并给出实验结果示例；最后是总结与展望。
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user: 2. 相关工作 为了克服由噪音、遮挡和复杂环境下引起的目标或背景的变化，已有许多目标跟踪算法被提出。不同算法对目标(外观、形状、数目)、相机数目及运动形式、目标运动形式、光照条件等都有不同要求。根据在目标检测所选择的特征不同，可以将跟踪算法分为点跟踪、核跟踪、轮廓跟踪和形状匹配。下面进行分别描述。 点跟踪选取点特征作为目标检测的依据，以预测目标在下一帧的位置再根据实际图像进行修正为主要解决思路，一般情况下施加的运动约束为邻近性、最大速度、最小速度改变、共同运动、三维结构约束等。这类方法可以进一步分为确定性方法和统计性方法，确定性方法以MGE tracker [ 2 ] 、GOA tracker [ 3 ] 为典型；而统计性方法则以Kalman滤波[ 4 ] 、粒子滤波[ 5 ] 、联合概率数据关联(JPDAF) [ 6 ] (建立多目标的联合概率分布)、PMHT [ 7 ] (在跟踪过程中保留多种匹配假设MHT，通过概率估计减小MHT的计算量)、条件随机场模型[ 8 ] 为代表。上述方法中，只有Kalman滤波是针对单一目标，而MGE、PMHT是其中可以处理进入摄像机镜头的新目标和消失的目标，并可以处理一些遮挡。不过其中应用较广的还是Kalman滤波和粒子滤波，在实际应用中应该根据实际需要来选择合适的滤波器：若无须考虑系统的非线性强度和非高斯环境，则优先采用EKF (Extended Kalman Filter，扩展卡尔曼滤波)；对于一般的非线性高斯模型，宜采用(UKF，Unscented Kalman Filter，不敏卡尔曼滤波)；实时性要求不高，状态维数小的非线性非高斯问题中，可选用粒子滤波(Particle Filter) [ 9 ] 。 核跟踪方法可以选择模板、颜色直方图、光流场或混合模型等特征，典型算法有简单模板匹配、均值平移(Mean-shift) [ 10 ] 、外观模型的KLT变换[ 11 ] 、分层算法[ 12 ] ；也可以采用多视点外观模型，典型方法有Eigentracking [ 13 ] 、支持矢量机[ 14 ] 等。这类方法的主要目的是通过匹配的方式估计目标的运动，一般对目标采用模板表示法或概率密度模型表示法，施加的约束条件有运动模型约束(匀速或常加速等)和光流约束条件。这类方法的评价标准为目标数目、遮挡处理、是否需要训练、是否需要人工初始化等。从这些角度来看，分层算法的性能最优，不但能够处理多目标和完全遮挡，而且可以处理旋转、平移和尺度等类型的运动，不需要训练和初始化；其余算法都是针对单目标，能够处理平移或仿射变换型的运动以及部分遮挡。 轮廓跟踪的方法以活动轮廓模型为典型代表，基于活动轮廓的跟踪思想是利用封闭的曲线轮廓来表达运动目标，并且该轮廓能够自动连续的更新。这些算法的目的是直接提取目标的形状，相对于基于区域的算法提供针对目标更有效的描述。相对基于区域的跟踪，此类方法对于描述物体较为简单而有效率，可以减少运算的复杂程度，由于轮廓是一种封闭曲线，即使存在干扰或是部分遮挡，该算法也可以实现对目标的连续跟踪。但是，跟踪精度只限在轮廓级水平，并且仅是从轮廓上对三维目标进行形态描述也比较困难，再加上跟踪效果与初步轮廓的检测或选取密切相关，较难用于全自动的检测跟踪系统。比较突出的计算方法有状态空间模型(State space models) [ 15 ] 、变分法(Variational methods) [ 16 ] 、启发式方法(Heuristic methods) [ 17 ] 等。 像人体目标这样的复杂目标一般不能用简单几何形状来表示，一般根据前几帧的检测结果生成复杂的形状模型来表示。比如，人体形状除了可以用线图法和二维轮廓简单近似外，还有利用广义锥台、椭圆柱、球等三维模型来描述人体的结构细节的立体模型和层次模型(包括四个层次：骨架、椭圆球体模拟组织和脂肪、多边形表面代表皮肤、阴影渲染)。形状匹配法通过将目标模型投影到图像数据进行匹配来完成目标跟踪，而形状模型则可以根据先验知识获取，通常利用离线的人工测量、计算机辅助设计(CAD)和计算机视觉技术来构造模型。在车辆跟踪方面，目前主要使用雷丁大学(University of Reading)提出的三维线框车辆模型[ 18 ] 。模式识别国家重点实验室(NLPR)、德国卡尔斯鲁厄大学(University of Karlsruhe)的研究小组也基于该模型的车辆定位和跟踪方面做出了重要贡献。这类方法的匹配策略以Hausdorff 形状匹配法[ 19 ] 、Hough变换 [ 20 ] 、直方图法等为代表[ 21 ] 。
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user: 3. 张量投票方法在目标跟踪中的应用 在目标跟踪方面，张量投票方法主要针对静止相机拍摄到的一系列运动目标图像的跟踪问题，通过投票施加运动轨迹的平滑性约束，从而进行不确定区域的合并以及提取出特征显著度、滤除噪声点、处理部分遮挡等[ 22 ] [ 23 ] ，其计算框架如图1所示，算法首先对输入图像进行运动区域检测，然后生成各运动区域的包围框集合；关键步骤在于生成输入数据的(2D + t)维的张量表示，进而通过张量投票过程进行运动速度估计，主要特点在于可以通过张量投票施加运动曲线的平滑性约束优化目标运动速度的计算。 图1中，运动区域检测采用的是文献[ 23 ] 中的基于偏微分方程的方法，输出为检测到的运动区域及其包围框。 张量投票算法的输入即为前面检测到的运动区域的包围框集合，其2D + t的表示方法中包含了包围盒中心在t时刻的坐标( )、包围盒中包含的运动元素和包围盒本身，如式(1)所示： (1) 式中， 为运动图像序列的帧数， 表示 时刻包围盒中包含的相连元素的数目， 代表包围盒中心的2D + t坐标， 代表运动元素的集合， 表示包围盒。 包围盒的位置和速度是用3D张量表示的，设根据帧间对应点的位置计算出的包围盒速度为 ，则其3D棒形张量表示为： 图1. 目标跟踪的计算流程 (2) 式中， 即为该张量的非零特征值对应的特征矢量，该张量的显著度为 。 投票过程是在帧间进行的，也就是说，各数据点不会对同一帧的数据点进行投票。投票域的取向根据目标是匀速运动还是匀加速运动分别建立了线性模型和抛物线模型，线性模型的投票域取向即为两点连线方向，抛物线模型的取向则为曲线的切线方向；投票的权重(幅度大小)综合了四个方面的因素，即投票点和接收点之间的瞬时距离、投票者的显著度、抛物线模型中体现的加速度和两点邻域的遮挡问题。具体来说，投票点 对接收点 的速度估计为： (3) 为防止对速度过大者或相关程度低的帧间投票，这里还对投票域作了范围限定，令 为各帧间速度点的最大位置偏差， 为投票点之间帧数的限制，则要求两点之间满足以下条件方可进行投票： (4) 假设运动区域存在遮挡和分裂，可通过不确定区域检测来解决这一问题。不确定区域定义为相关的包围盒 和 之间的且属于 的匹配候选点集。如计算得出包围盒 与所有相关包围盒的不确定区域总和占包围盒 的比例为 ，则投票的权重计算公式为： (5) 式中， 为预先设定的常数，与张量投票域的衰减常数功能类似。 计算出投票域的速度取向和权重之后，即可开始投票过程。初始输入的数据点会对不确定区域中的数据点进行松散投票，投票之后保留显著度最大点为包围盒 和 之间的公共区域的最佳匹配点。在此基础上，再进行稠密投票，根据运动目标点在各帧中的位置获得目标的运动轨迹。在此，可发挥张量投票算法的优势来对运动轨迹施加平滑性约束并修复部分缺口。 示例应用如图2 [ 22 ] 所示，一般过程是先在运动图像序列中检测运动区域；然后应用张量投票进行处理，目标的三维空间位置数据构成三维张量，再加上不同时刻的位置变化就构成了融合运动轨迹的四维数据，但是对运动估计的滤波处理以及运动估计都是通过三维张量投票来实现的；最后获得的就是选出跟踪区域的图像序列以及优化的运动轨迹曲线。
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user: 4. 结束语 总体说来，目前跟踪的目标主要是人和车辆，点跟踪是对运动目标作了最高程度的抽象，其中基于Kalman滤波及预测的目标跟踪算法是目标跟踪的主流算法，研究比较广泛；核跟踪综合了目标的一些外观特征，与点跟踪方法可以结合使用；轮廓跟踪法和形状匹配法考虑目标的完整形状，但是一般没有考虑遮挡情况的处理，只是可以处理目标的分离和合并，比如：一个人拿了一件东西走了一段时间又将东西放下[ 24 ] 。尽管目标跟踪已经获得很多研究成果，包括一些实时性和鲁棒性都很好的算法，但是很多算法都是在一定约束条件下进行的，因而与目标跟踪有关的特征选择、目标表示、运动估计等问题都值得进一步深入研究。时至今日，实现复杂场景下的稳健跟踪依然是一个具挑战意义的研究课题。这种挑战绝大多数是来自视频序列中的图像变化和多个运动目标存在。目前所有的流行方法都不足以做到对光照、多运动目标的鲁棒性。所以说，张量投票方法针对的正是目标跟踪中的难点问题。 张量投票方法除了可以应用于目标跟踪之外，其思想还可应用于图像序列的插值，现有的方法如灰度平均法、选择粘贴法、遗传算法和高维数值计算中的样条插值等方法均忽略了图像序列内在的几何构造。由于图像序列可以将不同的背景和运动的前景区分开来，因而可在一定范围内仅对运动目标进行插值。于是可利用张量投票将运动目标的可能轨迹找出，再结合一些限制条件选取目标合适的过渡位置， 图2. 目标跟踪过程 最后在保持原有几何元素不变的情况下重建过渡图像，对于直线运动，确定端点后即可找出运动方式；对于曲线运动，用若干较短的线段逼近曲线即可确定轨迹上的一些插值点。
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user: 摘 要 数字作品的拷贝较为容易，倘若多方拥有版权的数字作品在多用户合作之间，若其版权问题处理不当，势必会引起各种矛盾和商业纠纷等问题。设计一种结合可视密码、数字水印的图片版权保护方案，在不破坏视觉效果的前提下可以实现验证版权所有者。利用可视密码技术将版权信息图片加密为多份密码文件，用数字水印算法将其中一张密码图片以不可见水印嵌入版权图片中。还原时，采用水印提取技术提取出密码图，结合不少于权限值密码图恢复出原始版权信息图片来验证版权信息。 关键词 :数字版权保护，可视密码，数字水印
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user: 1. 引言 近年来，数字图片侵权案频发，其中大部分涉及多用户的版权纠纷。合作有利于资源共享和生存发展，但是在合作过程中保障多方的共享机密和资源的安全至关重要。为了保护版权，部分作者或利益方采用了一些以牺牲作品质量为代价的方法，如添加版权标志等。然而这些标志易被篡改且破坏了作品，可行度差。因此，现在亟需寻找一种有效的、可靠的方法来解决多用户的图片版权保护问题。 本文根据可视密码(Visual Cryptography)和数字水印(Digital Watermarking)思想设计的多用户版权保护方案，利用Java技术实现[ 1 ] [ 2 ] ，为验证图片的版权提供一个实用而又高效的平台。可视密码是针对秘密共享所提出的一种安全且隐蔽的算法，将秘密信息分发给持有者，凑齐一定数量后方可还原秘密。数字水印技术则应用于秘密标识，可将秘密信息嵌入到目标图像而不破坏原图像的视觉效果。将二者结合可实现图片的版权保护。 系统首先使用可视密码算法将版权信息按照需要生成可视密码，多个利益方各持有一个密码图片，然后利用数字水印技术将可视密码以不可见水印的形式嵌入需要保护版权的图片中。需要验证时，只需提取出图片中的可视密码，结合多方密码图片即可还原版权信息，验证版权。
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user: 2. 关键技术介绍 2.1. 可视密码算法 可视密码(Visual Cryptography)是一种从秘密共享中提出的信息隐藏技术[ 3 ] [ 4 ] 。可视密码的解密结果是有意义的图像信息，所以它在解密时无需计算机的运算，只依靠人类的视觉进行解密。可视密码技术比传统的密码学技术安全性高，同时有具有隐蔽性，不易被察觉。同时可视密码的恢复较为简单，因此也具有通用性。可视密码技术是秘密共享中的一种新的重要技术，因此受到了广泛的关注，得到了快速的发展。 可视密码的主要优点： (1) 隐蔽性：加密后的图像是由杂乱无章的像素点构成的，肉眼无法直接识别，所以具有隐蔽性； (2) 安全性：可视密码要求结合足够的密码图片才可以进行还原，在不满足此条件时，任何算法、手段都无法进行还原操作； (3) 秘密恢复的简单性：与其它密码算法不同，可视密码在恢复阶段无需复杂的运算，只要密码图片满足要求，即可迅速恢复出原始图像，具有较高的时间效率； (4) 通用性：用户不用了解密码学的专业知识，可以无障碍地使用本技术。 可视密码存在的缺点： (1) 图片清晰度及对比度损坏。这是可视密码的常见缺点。例如恢复后的图片较之原图存在比例和大小上的差异，或者在纵横比例和分辨率等方面出现视觉可见的失真； (2) 在可视密码技术出现早期，只能加密与还原黑白二值图像，如需应用于常见的彩色或灰度图像，则需使用另外的算法结合较为成熟的适用于黑白二值图像的可视密码算法来加密和解密彩色和灰度图像，同时还需要考虑运算复杂度等问题； (3) 可视密码的密码图像是无序的像素点构成的图像，因此在存储过程中容易受到损坏或者主动攻击； (4) 在进行可视密码生成与恢复过程中，可能会遇到分发者或者参与者不诚实的问题，如伪造图片等欺骗行为。 2.2. 数字水印技术 数字水印技术(Digital Watermarking)在版权保护方面的主要手段是版权说明[ 5 ] [ 6 ] 。具体做法通常是将版权说明文字或图片追加到数字图片中，可以有效地标识版权和进行靶向广告。强制去除版权图片会影响原图效果甚至破坏原图，因而数字水印技术可以限制和追踪盗版，避免盗版图片在互联网上的传播。 数字水印技术主要特点[ 7 ] ： 1) 隐蔽性：嵌入到数字作品中的水印不会明显地影响图片的视觉效果； 2) 隐藏位置的安全性：图片文件格式转换时水印信息不会丢失。因为通常在数据中隐藏水印信息，而避免了在文件头中隐藏信息会在格式转换后丢失隐藏的水印信息； 3) 鲁棒性：在经历不同的处理过程后，水印图片依然能够被完整地提取出来或证明水印存在，如剪切、比例变换、信道噪声等。 数字水印技术存在缺点： 1) 目前数字水印技术还不够成熟，鲁棒性较差。导致水印信息很容易被破坏或破解。 2) 此外，数字水印是一种被动的技术，并不能防止产品被偷盗和复制。
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user: 3. 系统总体设计 3.1. 设计目标与原则 设计一个基于可视密码算法与数字水印技术的具有生成可视密码、嵌入与还原数字水印、验证图片版权归属权等功能的多用户版权保护系统。 基于可视密码算法及数字水印技术的特点，本设计方案应具有以下原则： 1) 保证图片质量。在对版权信息图片进行加密、恢复和验证的过程中，保证图片在对比度、大小比例等方面不受影响； 2) 可验证的结果。针对可能存在的参与者欺骗，提出验证方案：如果从被保护图片中提取出的水印图像被篡改，或者参与者个数不足，或者参与者提供的无效或伪造的密码图片，则无法重构得到正确的秘密版权信息； 3) 用户体验良好。人机交互体验优良的界面设计，没有繁琐的功能和选项，用户只需按照提示操作，就可以进行加水印保护图片和验证版权信息等，使得非专业人员使用起来轻松自如。 3.2. 系统组成与功能 本系统通过对可视密码算法和数字水印技术的合理结合，实现对版权信息的多重保护。系统分为版权信息加密与版权信息验证两大模块。 系统功能有： (1) 版权信息加密模块： 1) 版权信息(以图片形式)与版权图片的上传； 2) 版权信息图片的可视密码加密； 3) 基于可视密码的数字水印的生成； 4) 版权图片的数字水印嵌入等。 (2) 版权信息验证模块： 1) 数字水印的提取； 2) 基于可视密码的版权信息图片的恢复； 3) 根据恢复的版权信息进行版权验证。 3.3. 系统总体实现流程 系统总体实现流程图如图1所示。 版权信息加密模块实现流程见图2，版权信息验证模块实现流程见图3。