DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 高等数学是高等院校理工科和经管类专业的核心基础课程，在本科教学体系中具有重要的地位。高等数学的教学目标包括培养学生的逻辑推理能力，锻炼学生用数学思维分析和解决实际问题，为后续课程提供必要的数学理论和方法，帮助学生更好地掌握专业技能。高等数学的教学效果直接影响着一个学校本科生的培养质量。然而，在当今的网络环境下，由于各方面因素的影响，一般本科院校的学生对高等数学的学习积极性不高，目的不明确，参与度不够，学习成了一种负担。针对教学过程中遇到的这些问题，笔者将对分课堂模式应用到高等数学的教学中，进行相应地教学探索和实践。
system: [SYSTEM]

user: 2. 高等数学对分课堂教学探索 2.1. 高等数学教学现状分析 从1999年大规模扩招以来，我国的大学生规模不断扩大，高等教育也从精英教育向大众教育转型。在大众教育的环境下，学生具有多样化的特点，其数学基础存在差异，大学阶段的学习方法和习惯还没形成。如何让不同的学生学好高等数学，并且在学习过程中掌握必备的数学技能，这是一个挑战。笔者对本校高等数学的教与学作了调查，发现以下几点比较突出： 1) 受到师资力量的制约，高等数学采用大班授课，一个教学班的学生人数从60到120人不等。上课人数较多，教师在上课时无法关注到每位学生的学习状态，这给学生“开小差”提供了机会。 2) 高等数学的教学以教师课堂讲授为主，学生通过听课和做课后练习来进行课程学习。由于课程内容多、连续性强、上课频率高，学生一旦有所松懈，学习就会跟不上，之后就会出现厌学、弃学等问题。 3) 学生对高等数学的学习兴趣不浓，容易受到外界环境的影响，部分学生离不开手机、游戏、网络，进而忽略课程学习。而且，学生对高等数学的学习往往局限于课堂，课下较少进行预习、复习等学习措施，课后练习也不够认真，存在抄袭的现象。 总体来讲，在高等数学的学习中，大部分学生认为学习是一种任务，是“要他学”，而不是“他要学”。高等数学的教学由教师推动，没有实现从“教师教为中心”向“学生学为中心”的转变，教与学不统一。经过调查和学习，笔者对高等数学的教学进行了两个方面的设想：第一是丰富教学内容，增加课程本身的趣味性，提高学生学习兴趣；第二是增加学生的学习参与度，促使学生形成自主、合作、探究式学习方法。对分课堂教学模式可以满足以上的两点设想。 2.2. 对分课堂简介 对分课堂是由复旦大学张学新教授提出的一种教学模式，它将整个教学过程分为三个阶段，分别为讲授(Presentation)、内化吸收(Assimilation)和讨论(Discussion)，因此也简称为PAD课堂 [ 1 ]。对分是指课堂时间的对分，一部分时间用于教师对新知识的讲授，另一部分时间用于学生对老知识的继续学习和讨论。简单来讲，一个知识点先由教师在一次课的后半部分时间进行讲解，下课后学生进行自主学习，形成对该知识的自我认知，在下一次课的前半部分时间进行课堂讨论，最终由教师进行总结，以此为一个完整环节。目前，已经有一部分高校教师在高等数学的教学过程中运用了对分课堂模式 [ 2 ] [ 3 ]。对分课堂最大的特点就是组织学生对知识进行了内化吸收，让学生进行了自主学习的尝试。 2.3. 高等数学对分课堂教学设计 2.3.1. 对分内容 当前的对分课堂模式改革，主要应用于专业类或是小课时课程，而且是针对整个课程进行的，难免会出现“一刀切”的不良后果。考虑到高等数学课程内容的复杂性和多样性，我们在进行高等数学对分课堂教学设计时，采用“部分内容进行传统教学，另一部分内容进行对分课堂教学”的混合模式。另外，对分课堂的第一阶段是教师对新知识的讲解。为了引导学生自主学习，对分模式下要求教师的讲授是框架式、引导式的，而不能是细节式的。同时，为了提高学生学习兴趣，教师所讲授内容应结合实际，避免枯燥。因此，对分课堂的第一步是对教学内容进行筛选，选出适合进行对分课堂的知识点，以案例、设问等方式进行教案设计。我们在选择对分课堂知识点时，主要有三个方面的考虑： 1) 与中学所学内容有一定的衔接。例如，“函数”、“函数的连续与间断”、“函数的求导法则”、“洛必达法则”和“向量积、数量积”等。 2) 是高等数学的重点知识。例如，“极限的运算法则”、“换元积分法”、“微积分基本公式”、“偏导数的计算”和“二重积分的计算”等。 3) 具有实际意义。例如，“函数的极值与最值”、“定积分的元素法”、“重积分的应用”和“格林公式”等。 需要注意的是，对分课堂需要学生在课后对知识点进行总结和整理，每学期安排的学时数不宜太多，否则就变成了另一种负担。我们在进行高等数学对分课堂教学设计时，一学期选取10个知识点来开展，并且制定相应的授课计划。 2.3.2. 课后环节 对分课堂教学的第二阶段是内化吸收，需要学生课后完成。我们采用课后分组学习的方案，通过分组任务或分组报告，调动学生的主动性，培养学生的协作精神，锻炼学生的自主学习能力。同时，学习小组也可以让学生在讨论的同时，互相督促，互相帮助，按时完成课后练习。 在分组学习过程中，教师录制微课视频或者使用慕课等网络课程资源，对其中的重点和难点进行二次讲解，以供学生进一步学习和参考。分组任务或分组报告完成时，要求阐述学习思路，体现对该部分内容的理解过程，指出学习中遇到的问题，在可能的情况下明确核心要点，并最终以小组为单位提交一份书面报告。在下次课堂讨论中，针对各小组学习中遇到的问题进行师生、生生间讨论，并由教师进行总结。 2.3.3. 过程评价 在高等数学的教学中，要做好学生的考核和评价工作。我校高等数学课程考核分为三个部分：期末考试、期中考试和平时表现，其中平时表现以考勤和课后练习完成情况为主。该考核方式能够在一定程度上反应学生的学习过程和学习成果，但有可能忽略个性差异和个性发展 [ 4 ]。 在高等数学对分课堂教学设计时，我们结合学校对高等数学课程的整体要求，不改变期中和期末考核方式，丰富过程评价的内容，引导学生改变学习态度和学习方式，变被动式学习为自主式、探究式学习 [ 5 ]。在制定过程评价时，将课后练习、分组学习情况、课堂学习和讨论情况按照5:3:2的比例进行分配，利用超星学习通系统，对学生的分组学习情况进行考核，同时将每次课后作业的评阅结果及时反馈给学生，让学生实时掌握自己的学习情况。
system: [SYSTEM]

user: 3. 高等数学对分课堂教学实践 针对目前高等数学教学中存在的问题，笔者所在教学团队采用“传统模式+对分课堂”相结合的混合课堂教学模式，从理论上讨论教学内容和教学方法的改革，通过教学实践对该混合模式的实施进行修正。 3.1. 实施过程 在课程开课前，教学团队做好高等数学对分课堂教学设计。任课教师向学生介绍对分课堂，明确告知学生本学期哪些内容采用对分课堂模式进行教学，将相关要求和成绩评定标准通过QQ、微信等网络工具发给学生。利用与学校合作的超星学习通教学平台，创建课程，上传教学资料，导入学生相关信息，实现课程的网络化管理。为了满足对分课堂分组学习和讨论的需求，在学习通系统中将5～6名学生分为一个小组，并允许在课程学习过程中进行调整，以便学生在线提交学习报告，教师实时进行过程考核和评价。 针对对分课堂模式涉及的知识点，教学过程分为三个阶段：第一阶段在课堂进行，任课教师对该部分知识进行引导式讲解，留下思考和讨论题目。第二阶段在课后进行，学生进行分组学习，找出疑难问题，理清解题思路，形成小组学习报告，并在学习通中完成在线提交。教师对学生的分组学习进行监督，录制重点内容的微课视频并通过学习通发给学生，增强学习效果。学生提交的学习报告，由教师和学生在超星学习通教学平台上共同进行评阅，完成过程评价。利用学习通的分组任务(PBL)功能，将教师评阅、组间互评、组内互评和自评按照60%、20%、15%和5%的比例进行分配，其中组间互评和组内互评设置为匿名方式，评阅结果向学生开放。第三阶段在课堂进行，学生进行小组间的讨论，教师选出有代表性的问题进行分析，并对知识点进行总结。为了提高学生学习的参与度，教师会选择4~5个小组进行课堂发言，讲述分组学习过程中遇到的问题，分享学习心得。对传统模式涉及的知识点，将多媒体和板书相结合，在教学过程中加入更多的案例。通过设置问题，引导学生在听课过程中进行思考，提高学习兴趣。 3.2. 实施效果 通过在高等数学课程中进行对分课堂教学模式的实践，与以往全程采用传统模式进行教学相比较，在以下方面取得了一定的效果： 1) 任课教师的教学方式有所改变，教学投入度有所提升。对分课堂需要教师对涉及到的知识点进行教学设计，改变传统的灌输式讲法，课后督促学生完成自主学习，检查学生学习成果。通过教学思路的转变，教师也得到了锻炼，教学能力得到了提高。 2) 增加了学生的学习参与度，培养了学生学习的自主性。对分课堂对学生在课下的学习做了相应要求，并在课堂上进行了问题讨论和解答，构成了解决问题的一个完整环节，延伸了学生学习过程。同时，通过课堂上的分组讨论，从学生的角度来解决学生自己的问题，一方面可以帮助基础不好或学习能力不强的学生力所能及地掌握专业所需的高等数学知识，另一方面也可以提升基础较好或学习能力强的学生的数学应用能力。 3) 活跃了课堂气氛，增强了教学效果。课堂讨论的存在，使得课程的学习不再是简单的“教师讲课，学生听课”模式，它具有良好的互动特性，可以活跃课堂气氛，使得学生在较为轻松的环境下掌握所学知识。
system: [SYSTEM]

user: 4. 总结 对分课堂模式的加入在一定程度上促成了“教师的教”与“学生的学”的统一，也不需要额外地进行教学设备的添置，是一种经济性较高的教学模式。笔者在高等数学教学中进行对分课堂模式的探索和实践，以期对目前遇到的现实问题提供一些借鉴和参考。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 以旅游凝视理论为基础，采用内容分析法对武汉市的网络游记和调研日志分别进行分析，研究不同主体凝视下武汉市旅游形象的差异。研究发现，武汉市的旅游形象主要包括旅游吸引物、旅游环境与氛围、旅游接待与服务等方面。两种视角各有侧重，游客凝视视角更关注综合体验，积极情绪较高，但对目的地的基础设施、卫生状况感知较弱；调研员视角更侧重“写实”，对景区的基础设施、服务质量、卫生状况感知较强。最后，根据研究结果，从基础设施与服务、景区管理、产业结构等方面对武汉市的管理部分提出建议，以其为武汉市旅游形象的提升做出贡献，同时也为其他大型旅游城市提供借鉴。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 在互联网时代，信息共享逐渐成为一种新的趋势。随着网络信息化的日益普及，越来越多的旅游者利用各类在线旅游平台分享自身的旅游经历，网络游记不仅是旅游者记录个人旅游活动及体验的一种文学样式，也是旅游信息汇聚与发布的平台，其内容对于旅游目的地形象研究有重要价值，通过网络文本内容分析，可以对旅游目的地形象做出深刻解读。 武汉市作为湖北省的省会、中部六省唯一的副省级市，是中国经济地理中心，素有“九省通衢”之称，并且武汉历史文化底蕴丰富，自然、人文资源众多，是著名的旅游城市，对其进行研究，为管理部门提出合理建议，有利于武汉自身发展，并为其他大型旅游城市提供借鉴。
system: [SYSTEM]

user: 2. 研究综述 2.1. 旅游凝视 “凝视”的本意为“观看”，是一种视觉行为，学术界对于“凝视”的研究可以追溯到拉康的视觉理论，拉康将“凝视”定义为自我和他者之间的某种“镜像”关系 [ 1 ]。旅游凝视的概念最早是由英国学者Urry在1990年提出的，他认为旅游凝视是将旅游欲求、旅游动机和旅游行为结合的结果，是游客施加给“地方”的一种作用力 [ 2 ]，该理论被广泛应用于旅游目的地社会文化变迁的研究，旅游凝视是游客体验的核心 [ 3 ]。之后，其他学者认为旅游凝视不仅是游客对于目的地的凝视，还包括“东道主凝视”、“政府凝视”、“专家凝视”、“游客间凝视”等多个方面 [ 4 ]。 2.2. 旅游凝视理论下旅游目的地形象研究 旅游凝视视角下，旅游就是一个收集符号的过程，通过游客所写的游记及拍摄的照片可以有效解读目的地形象 [ 5 ]。崔红红认为图文信息对游客行为动机和旅游目的地形象建设具有影响 [ 6 ]；展玉清在旅游凝视视角下，利用旅游网络信息，从游客市场、游客认知、游客感知及整体形象四个维度分析了游客对石家庄的形象感知 [ 7 ]；杨冬梅对旅游凝视视角下798艺术区旅游行为进行了阐释 [ 8 ]；叶如瑾对基于Web 2.0照片交互平台的国际游客眼中的上海旅游意向进行了研究 [ 9 ]。 随着网络技术的发展，运用网络内容进行学术研究逐渐成为一种新的手段，多数学者都通过网络文本内容来对旅游地形象进行研究。李萍分析了游客对大栅栏、三里屯、南锣鼓巷、什刹海、798艺术区5个旅游社区的认知、情感和总体形象的感知 [ 10 ]；赵刘通过构建IPA分析模型，对无锡的官方宣传形象和游客感知形象进行研究，分析了二者的异同及形成原因，并从形象定位、资源开发、全域旅游3个方面提出实践对策 [ 11 ]；申梦君以婺源为研究对象，对其官方宣传文本和网络游记文本进行对比分析，研究旅游形象游客感知与官方传播之间的差异 [ 5 ]。 综上所述，学术界对于旅游凝视理论下旅游目的地形象的研究集中在游客凝视角度，对基于网络文本的旅游目的地形象研究则集中在旅游特色目的地。故本文选取武汉市为研究对象，在旅游凝视理论的指导下，用内容分析法对其网络游记与调研日志两种不同的文本进行分析，从游客和调研员两种视角研究武汉市的旅游形象，弥补了单视角感知旅游形象的不足，进而对武汉市旅游形象提出优化建议。
system: [SYSTEM]

user: 3. 研究方法与样本选取 3.1. 研究方法 内容分析法是一种对研究内容进行系统、量化、客观分析的科学研究方法，具有定性、定量结合的特点 [ 12 ]。在旅游学的研究中通常通过语义网络分析、词频分析、情感分析以等具体方法提取文本中的关键信息，如人口统计特征、游客行为、游客态度、体验与感知等。 3.2. 样本选取与预处理 数据来源于网络游记和调研员调研日志。其中，网络游记是游客凝视视角下武汉市形象的展示，调研员调研日志是官方视角下的武汉市旅游形象展示。网络游记的内容来自携程网，调研日志的内容来自中国旅游研究院武汉分院的调研员调研日志。 数据选取的时间为2017年1月~2019年12月，用火车头软件在携程网以“武汉”、“武汉市”为关键词爬取网络游记，剔除了资讯类、通告类、诗歌及大量图片的文章。经筛选，共爬取794篇网络游记，总字数177万字。 将2017年~2019年的65篇中国旅游研究院武汉分院调研员在武汉市线下调研日志，共计84，135字，合并为一个TXT文档，便于后续使用ROST CM6对其进行分析。 本研究首先通过在ROSR CM6中构建“武汉”专属分词词库，然后提取游记中的高频词并过滤掉部分无意义词汇后，生成VNA文件，最后将VNA文件导入NetDraw，最终生成语义网络图。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论及建议 5.1. 结论 游客凝视视角对武汉市形象的认知包括旅游吸引物、旅游环境与氛围、旅游活动等主题。游客关注的旅游吸引物主要可分为人文历史型、休闲娱乐型和自然风光型，通过词频分析可以发现武汉市的旅游吸引物存在极化现象，部分景区占据了游客较多的关注度，说明武汉市旅游吸引物的资源分配还存在一定问题，旅游产业结构有待优化，通过情感特征词分析可以了解到目前存在的主要问题有景区拥挤、过度商业化、旅游产品缺乏创意、部分景点存在安全隐患等问题。 调研员视角对武汉市形象的认知更多的是景区内部的旅游服务设施与卫生情况，根据社会语义网络图可以发现来汉游客主要是湖北省的游客，外地游客较少，省外游客市场有待开发；来汉游客中，家庭出行占据大部分，主要游玩目的是观光休闲；武汉景区内部的娱乐设施齐全、治安环境较好，但是景区内工作人员的水平有待进一步提升。 5.2. 建议 5.2.1. 优化旅游产业结构 武汉旅游景区的极化特征明显，应对武汉旅游产业结构进行调整和优化。旅游产业结构优化有助于各涉旅行业之间在动态变化中相互适应和相互促进。通过加强行业间的相互关联、相互协作，通过产业集群形成行业间的关联合作、协同发展，共同促进旅游产业服务质量的提升。 5.2.2. 管理游客期待值 部分游客对武汉期待值过高，致使“不够”、“失望”等词语在负面情感特征词中出现频率较高。根据消费者行为理论，高的期望既可以成为旅游者前往目的地的驱动力，也可能成为目的地无法兑现“承诺”的绊脚石，从而影响到游客的满意度。因此，旅游目的地在营销宣传时，不仅应力求传递信息的准确性和客观性，还应注重与游客的交流与沟通，加强游客期望管理，发挥期望的积极作用。 5.2.3. 控制景区商业化程度 负面情绪词表中的山寨、拥挤、商业化等词语体现了部分景区商业化过度的问题。一般来说，旅游景区是人们放松、休闲的场所，其环境氛围要以自然、轻松为主，任何破坏这种休闲娱乐氛围的行为都要禁止。但旅游景区开发也是一种商业化的活动，在景区内设置一些购物点能够方便游客购物，因此旅游景区的经营者就要严格控制景区商业化现象，根据旅游景区的实际情况以及景区资源性质严格控制景区内购物点的数量。在旅游景区的核心范围内、文化景区内、生态旅游景区内以及红色旅游景区内要尽量减少购物店数量。需要注意的是，旅游景区内的商业店铺要与当地文化、旅游景区风格等相匹配，不可喧宾夺主，将旅游景区变为集贸市场。 5.2.4. 提升服务人员服务质量 武汉景区内旅游服务设施比较完善，但工作人员的整体素质还参差不齐，服务质量还有待提高。各景区应该增强工作人员的服务意识，建立学习型组织，培养员工的学习能力，完善员工激励机制，提高工作人员整体素质。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 在铁路交通出行系统中，首先在考虑出发时间选择的基础上，通勤者按照早到惩罚与体触拥挤参数的差异被分成两组，研究了两组通勤者乘坐地铁时的出行行为，并由此推导出两组异质性用户乘坐铁路时的出行成本。其次，研究了双站点下两组异质性用户的出行行为，并由此推导出双站点下异质性用户乘坐铁路时的出行成本。研究表明，在考虑异质性差异的存在时，通勤者的出行成本相比同质性假设下的出行成本更低，且异质性差异越大成本将会越低，并且随着通勤人数的增长，异质性因素对出行成本的影响也将变得更显著。最后，算例的结果也表明了在进行铁路出行成本计算时，异质性因素需要被关注。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 随着社会经济水平不断提高和基础建设的不断发展，出行方式也逐渐多样化，相应的出行行为研究也在逐步跟进。对于公路通勤者出行，Vickrey [ 1 ] 于1969年应用确定性排队理论，首次提出了瓶颈模型，即通过选择出发时间使得所有出行者具有相同出行成本的模型。随后，很多学者在此之上进行了一系列拓展。Arnott [ 2 ] [ 3 ] 等研究了用户异质对公路通勤者出行成本的影响。Liu和Nie [ 4 ] 研究了双瓶颈系统的出行问题。Huang [ 5 ] 则研究了考虑弹性需求的出行问题等。显然对于公路通勤出行而言，近年来的研究已经有了相当大的进展。 然而城市交通系统中不仅仅只有公路运输模式，还存在铁路等公共交通运输模式。公共交通的基本经济模式是Mohring [ 6 ] 于1972年提出的，其假设不存在拥堵，列车容量有限，用户随机到达车站。Kraus和Yoshida [ 7 ] 改进了公共交通模型，假设通勤者在车站排队等待乘车服务，每个乘车服务之间存在一个间隔。而Tabuchi [ 8 ] 在研究公路出行成本的基础上，还提出了一个与公路并行的铁路线路出行成本模型，其同样假设列车服务可以使通勤者准时到达且不存在拥堵。然而，他们提出的交通模型都类似于瓶颈模型，地铁交通需要一个与公路运输有所不同的出行成本表达。 随后，在Tabuchi [ 8 ] 的研究基础上，Danielis和Marcucci [ 9 ] 认为地铁交通虽然可以让人们准时到达工作地点，但车站及车厢内的体触拥挤也会给通勤者带来不适。Horowitz和Sheth [ 10 ] 认为如果这种拥挤很强烈的话还会导致通勤者认为自己失去独立性和隐私。Huang [ 11 ] [ 12 ] 则因此将体触拥挤成本引入地铁交通成本中，并且给出了可能的地铁交通成本表达。Rouwendal和Verhoef [ 13 ] 以及Buyukeren和Hiramatsu [ 14 ] 也采用了体触拥挤成本来进行出行成本研究。此外，在现实生活中，无论是收入水平还是个人偏好来看，出行者的时间价值并不相同，理想化的同质假设不能准确的描述出行者的出发选择行为。因此，除了体触拥挤成本之外，地铁交通异质性用户出行的研究也被学者所重视。Huang [ 11 ] 同时也研究了铁路交通通勤者的异质性情况，扩展了上述研究，但其使用的是静态模型。Van den Berg和Verhoef [ 15 ] 则研究了在动态发车下，异质性对用户出行的铁路交通成本影响。然而，高峰期过于严重的交通拥挤不仅会产生拥挤成本，还将导致出行者改变出发时间以避免拥挤。因此，Wu和Huang [ 16 ] 在计算铁路交通成本中考虑了出发时间选择，但却又忽视了异质性通勤者可能产生的影响。 本文首先在Wu和Huang [ 16 ] 等人的研究基础上，结合考虑出发时间选择和异质性因素，导出用户异质下的铁路交通成本表达，然后研究了多站点下异质性用户的出行行为及其成本表达，进而分析用户异质性对铁路交通通勤者出发时间选择和出行成本的影响。
system: [SYSTEM]

user: 2. 同质性用户铁路出行模型 考虑一个只含单一O-D对的简单交通网络，O (住宅区)和D (工作区)之间由一条铁路交通线路连接。每天早晨都会有N位通勤者乘坐该条地铁交通路线从O到达D处上班，并且每位通勤者的期望到达时间一致，为 t * 。我们假设铁路交通能力无限，可以让通勤者选择相同的出发时间准时到达工作，但同时也会给人们带来因车站和车厢内体触拥挤而产生的不适。这种不适感将会影响用户的出发时间选择，导致某些通勤者可能会选择提早或晚些出发，以避免体触拥挤。因此，我们需要考虑地铁交通通勤时间延误的惩罚成本，t时刻时的通勤者离开率越高，拥挤效应就越严重。令 α ， β ， γ 分别为铁路交通单位行驶时间成本、单位早到时间成本和单位晚到时间成本，假设 0 < β < α < γ (根据Small [ 17 ] 的估计)，铁路交通通勤者的单位晚到时间成本和单位早到时间成本之比恒为常数，即 η = γ / β 。 令 r ( t ) 为铁路交通线路上的通勤者的离开率， [ t s ， t e ] 为铁路交通线路上通勤者选择的出行峰期，显然有 r ( t ) = 0 ， ∀ t ∉ [ t s ， t e ] 。假设 ξ 为在 [ t s ， t e ] 期间调度列车的时间间隔，且在本文中，为了便于研究通勤行为，我们遵循Wu和Huang [ 16 ] 中的假设，即在一个列车调度间隔期间，铁路交通线路通勤者的离开率是连续的，并且在一个时间间隔内的出发速率基本保持不变，也就是说，搭乘在 t 0 时刻开出的列车的 乘客数目为 ∫ t 0 − ξ t 0 r ( t ) d t ≈ ξ t 0 。此外，假设铁路交通内部拥堵成本与车厢内乘客人数和行驶时间成正比。 因此，每个列车通勤者的出行成本由以下式子给出： C ( t ) = { α T + β ( t ˜ − t ) + ψ ξ T r ( t ) + F ，   t ∈ [ t s ， t ˜ ] α T + γ ( t ˜ − t ) + ψ ξ T r ( t ) + F ，       t ∈ [ t ˜ ， t e ] (1) 其中， ψ 为车厢拥挤参数，T为铁路自由流时间， ψ ξ T r ( t ) 为车厢内拥挤成本，F为铁路交通固定费用， t ˜ 是铁路乘客可以准时到达自己的期望到达时间 t * 的出发时间，也即 t ˜ + T = t * 。在均衡情况下，任何一位通勤者都无法通过改变自己的出发时间来降低其出行成本。 在出行发生的最初时刻和出行结束的最末时刻，显然有 r ( t s ) = r ( t e ) = 0 ，且在用户均衡情况下， C ( t s ) = C ( t e ) = C ( t ) ， ∀ t ∈ [ t s ， t e ] ，即： C = α T + β ( t ˜ − t s ) + F = α T + γ ( t e − t ˜ ) + F (2) 将等式(2)代入等式(1)之中，在均衡的情况下，如图1所示，可得铁路交通通勤者离开率为： r ( t ) = { β ( t − t s ) ψ ξ T ，   t ∈ [ t s ， t ˜ ] γ ( t e − t ) ψ ξ T ，       t ∈ [ t ˜ ， t e ] (3) 根据人数约束有 ∫ t s t e r ( t ) d t = N ，并将等式(3)代入，可得： β ( t − t s ) 2 + γ ( t e − t ) 2 = 2 ψ ξ T N (4) 根据 r ( t s ) = r ( t e ) = 0 可得： γ ( t e − t ˜ ) = β ( t ˜ − t s ) (5) 整合等式(4)、(5)，以及 t s < t e ，可得唯一合理解： t s = t ˜ − 2 δ ψ ξ T N / β (6) t e = t ˜ + 2 δ ψ ξ T N / γ (7) 其中， δ = β γ / ( β + γ ) 。 因此，将等式(6)代入等式(2)中，可得用户出行成本为： C = α T + 2 δ ψ ξ T N + F (8) 图1. 同质性铁路通勤者离开率
system: [SYSTEM]

user: 4. 地铁出行数值分析 下面用单站点两组通勤者的数值算例进行验证上述结论。本文部分基本参数来源于Wu和Huang [ 16 ]，并进行了适当的调整。具体参数假设如下： N = 10000 人 ， T = 40 分 钟 ， F = 6 元 ， t * = 9 : 00 am ， N 1 = N 2 = N / 2 = 5000 人 ， ( α ， β 1 ， γ 1 ) = ( 1.2 ， 0.6 ， 3.0 ) ( 元 / 分 钟 ) ， ( α ， β 2 ， γ 2 ) = ( 1.2 ， 0.5 ， 2.5 ) ( 元 / 分 钟 ) ， ξ = 2.5 分 钟 ， ψ 1 = 0.0003 ， ψ 2 = 0.0005 。 图6. 第一组通勤者出行成本变化图 图7. 第二组通勤者出行成本变化图 图6显示了三种情况下的第一组通勤者出行成本，显然，当异质性差异 a = 1 时，也即第一组和第二组通勤者之间不存在异质性差异时，相当于只有N位第一组通勤者乘坐地铁出行，也就是图6当中的实线所对应的出行成本，这里 N 1 + N 2 = N 。而随着异质性差异a逐渐增大，两组通勤者出行差异逐渐增大，第一组通勤者出行成本将逐渐降低，而从图6中的虚线也可看出，而当异质性差异 a → + ∞ 时，其出行成本将下降至相当于只有N 1 位第一组通勤者乘坐地铁交通时所产生的出行成本。而从图7也是可以得出第二组通勤者在相似出行情况下的同一结论，并且这一结果也与Van den Berg和Verhoef [ 15 ] 的研究结果相一致。此外，对比图6和图7的横坐标，我们还可以看出相对重视延误损失的第一组通勤者对异质性差异a的变化更为敏感。 为了表述简洁，本文中把只有 N 位第一组通勤者乘坐地铁交通的出行成本称为同质性下第一组用户出行成本，把 N 1 位第一组通勤者和 N 2 第二组通勤者联合出行时的第一组通勤者成本称为异质性下第一组用户出行成本，第二组用户出行成本也是类似定义。显然，从图8中我们可以看出，随着通勤人数 N 从0增加15，000人，异质性下用户出行成本与同质性的用户出行成本之差将会逐步增大，当 N = 5000人时，第一组和第二组的差异分别是 0.7 % 和 2.5 % ，而当 N 增至15，000人时，第一组和第二组的差异上升至 1.1 % 和 3.9 % 。并且，从图6中我们还可以明显地看出，是否考虑异质性因素对第二组用户的出行成本计算影响不是很大，而对于相对重视延误损失的第一组用户，计算其出行成本时则不可随意忽略这一因素，这也正是由于两组通勤者对异质性差异 a 变化的敏感程度不同所造成的。 图8. 出行成本随通勤者人数变化图
system: [SYSTEM]

user: 5. 研究结论 本文主要是研究了地铁交通通勤者在异质性假设下及双站点下的出行成本问题。异质性通勤者按照其单位早到成本与拥挤成本损失的比值递增的顺序，在早到期间依次出发，而在晚到期间则按照比值递减的顺序依次出发以便使自己的出行成本最小。然后，根据离开率、人数等约束条件导出各组通勤者的地铁交通出行成本表达。从所求得的单站点各组通勤者的地铁交通出行成本我们可以看出，随着异质性差异的增大，通勤者出行成本将会逐渐减小，通勤峰期也会随之改变。而对双站点通勤者出行模型来说，距离工作区更近的通勤者其通勤成本只受到通勤者总人数影响，而距离工作区更远的通勤者的成本则还受到通勤者之间的异质性差异影响。随后本文对单站点异质性出行进行了数值模拟，发现对于相对重视延误成本的通勤者来说，其对异质性差异变化并不敏感，而对于相对重视拥挤成本的通勤者来说，则不可随意忽略异质性因素对其成本计算产生的影响，并且随着通勤人数的增加这一因素将会对的出行成本计算产生更大的影响。 本论文在Wu和Huang [ 16 ] 等人的研究基础上，结合考虑出发时间选择和异质性因素，研究了用户异质下通勤者乘坐地铁交通时的出行成本，但还存在很多的问题值得下一步研究，例如连续异质性通勤者、拥挤收费下与公路异质性通勤者组合产生的出行选择问题等等。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 本文针对新型冠状病毒肺炎给世界人民造成的不良影响，收集2020年1月20日~2020年6月1日内以美国为主的各个国家和地区每日COVID-19累计确诊人数，建立自回归求和滑动平均(auto regressive integrated moving average， ARIMA)模型对美国累计确诊人数进行分析与预测，用SPSS25.0和MATLAB2019a拟合，结合拟合优度R 2 和Q检验评价拟合效果，将后5日累计确诊人数预测值和真实值进行比较，评价该模型预测精度及预测美国未来10日累计确诊人数。结果表明，原始序列经2次差分后能较好拟合ARIMA (0，2，1)模型，R 2 在0.95以上，Q检验p值为0.19 > 0.05，认为残差为白噪声，且预测值与实际值动态趋势基本一致，预测值在真实值0.33%误差内波动，ARIMA (0，2，1)模型对美国COVID-19累计确诊人数预测精度很高，对疫情防控具有很强的指导意义。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 2000年以来，新发传染病不断涌现，给国家发展和人民安全造成严重威胁。例如：2003年急性呼吸综合征，2009年H1N1流感，2012年中东呼吸综合征，2013年B7N9流感，2014年黄热病，2015年埃博拉病毒，2016年寨卡病毒，2019年新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019， COVID-19)等这些传染病给国家和人民生命安全造成极大的影响。COVID-19主要传播方式为呼吸道传播和接触传播，其病发现象与感冒相似，严重者可导致死亡 [ 1 ]。截止于2020年6月1日，全球COVID-19累计确诊人数持续上升，中国累计确诊案例为84，588人，美国累计确诊人数为1，734，040人，俄罗斯累计确诊人数为414，178人，在欧洲感染严重的国家中，英国累计确诊人数为274，766人，德国累计确诊人数为181，815人，全球各个国家和地区累计确诊人数热力图，见图1所示，据目前疫情形式来看，美国疫情十分严峻，累计确诊人数超过100万人，未来仍有大幅上升趋势，当地政府应加大疫情管控力度，提高医疗水平，保障人民生命安全。 本文研究基于自回归求和滑动平均(autoregressive integrated moving average， ARIMA)模型在COVID-19中的运用，预测美国未来累计确诊人数，以及分析疫情波动趋势的方法。 图1. 全球累计确诊人数热力图
system: [SYSTEM]

user: 2. 资料与方法 2.1. 数据资料 COVID-19数据来自世界卫生组织(WTO)提供的以美国为主的各个国家和地区每日累计确诊人数变化数据，收集日期为2020年1月20日~2020年6月1日。 2.2. ARIMA模型的建立与分析 2.2.1. ARIMA模型与时间序列预测的基本思想 时间序列预测是将预测目标按时间顺序排列起来，构建成一个所谓的时间序列，从所构成的这一组时间序列分析过去的变化规律，推理未来变化的可能性及变化趋势和规律(见图2)，其基本理论是：一方面承认事物在时间尺度上的延续性，运用过去时间序列数据变化规律就能推算出事物发展趋势 [ 2 ] [ 3 ]；另一方面又要舍弃客观因素影响所产生的随机影响，为消除客观因素带来的偏差，利用历史数据进行统计分析，并对数据进行离群值处理，其次利用该数据进行建模。ARIMA模型是基于时间序列的一种模型，在建立ARIMA模型时，要求时间序列数据是平稳的，即时间序列要求是零均值的平稳的随机序列。应用ARIMA模型进行时间序列数据预测时，主要有时序数列平稳性的识别、拟合模型的估计和诊断、最优模型的选取与预测三个阶段，利用这三个阶段选取最合适的ARIMA模型进行预测分析。 图2. 时间序列分析 2.2.2. 研究方法 疫情期间，美国COVID-19累计确诊人数是按时间序列发展的，发展趋势各不相同，因此，本文采用时间序列分析方法建模，通过对数据的分析与处理，选用求和自回归移动平均模型(ARIMA)模型进行建模，并对未来做10期预测分析。 ARIMA模型建模流程如下： (1) 数据预处理 本文收集了2020年2月20日~2020年6月1日内的数据，由于受到医疗设备限制，美国在检验病人是否被COVID-19感染时，除核酸检验外，还增加了临床检验等手段，根据病人发病症状进行判断，为了防止疫情的扩散，医生会将疑似感染者列入感染者隔离观察，导致累计确诊人数异常增加，为了还原原始的数值变化规律，将该数据作离群值处理，完成加性、移动水平、革新、瞬态、局部趋势、可加修补操作流程，见图3所示。 · 加性(Additive)：影响单个观测值的离群值。 · 移位水平(Level shift)：从某个序列点开始将所有观测值移动到一个常数的离群值，移位水平可能由策略的更改而造成的。 · 革新(Innovational)：在某个特定的序列点附加到噪声项的离群值。对于平稳的序列，革新离群值将影响多个观测值；对于不平稳的序列，它可能影响在某个特定的序列点开始的每个观测值。 · 瞬态(Transient)：其影响按指数衰减到0的离群值。 · 局部趋势(Local trend)：从某个特定的序列点开始局部趋势的离群值。 · 可加修补(Addtitive path)：由两个或更多连续可加离群值构成的组，选择此离群值类型将导致除了检测加性离群值的组以外，还检验各个加性离群值。 输出的时间序列数据绘制时间序列图和自相关ACF图，如果是平稳时间序列，其走势绕某个固定值上下波动，ACF图有迅速衰减的趋势，并进行白噪声检验。 图3. 离群值检验流程图 (2) 数据平稳性识别 通过自相关图ACF和偏自相关图PACF以及时间序列图综合识别该序列是否平稳，若该序列不是平稳的时间序列，需将其做差分处理(1阶差分或2阶差分)，使数据平稳化。 (3) ARIMA模型p，d，q参数估计 P，d，q是时间序列ARIMA模型的三个参数，p是指时间序列数据本身的滞后数；d是指时间序列数据稳定时差分次数；预测模型中预测误差的滞后数用q表示，分别通过ACF和PACF的趋势确定该模型的p，d值，并结合AIC准则(Akaike信息准则)综合考虑，防止过拟合现象。 ARIMA ( p ， d ， q ) 序列AIC定阶准则为： min AIC = n ln σ ^ ε 2 + 2 ( p + q + 1 ) (1) 若 p = p ^ ， q = q ^ 时，上式达到最小值，则认为序列是 ARIMA ( p ^ ， d ^ ， q ^ ) ；若 ARIMA ( p ， d ， q ) 模型含有未知均值参数 μ 时，模型为： ϑ ( L ) ( y t − μ ) = θ ( L ) ε t (2) 见表1所示，d是根据时序数列平稳的差分次数确定的，假设三个参数确定后，时间序列ARIMA预测模型也就确定，ARIMA模型的数学表达式为： Table 1 Recognition of ARIMA (p， d， q) mode 模型 自相关函数(ACF) 偏自相关函数(PACF) AR (p) 拖尾 p阶截尾 MA (q) q阶截尾 拖尾 ARMA (p，q) 拖尾 拖尾 表1. ARIMA (p， d， q)模型的识别 y ′ t = α 0 + ∑ i = 1 α i y ′ t − i + ε t + ∑ i = 1 q β i ε t − i (3) 且 y ′ t = Δ d y t = ( 1 − L ) d y t ( 1 − ∑ i = 1 p α i L i ) ( 1 − L ) d y t = α 0 + ( 1 − ∑ i = 1 q β i L i ) ε t           ⇑                               ⇑                                                   ⇑     AR ( p )           d 阶 差 分                                   MA ( q ) 其中，L是滞后算子， α 0 是常数。 (4) 模型评价 在步骤(3)的基础上，进行白噪声检验和Q检验该序列的自相关系数ACF和偏自相关系数PACF均不应超过置信区间，即其数值与0比较不应有显著性差异，认为该序列为白噪声序列，若该序列不是白噪声序列，需重复步骤一、步骤二、步骤三操作，重新定阶和p，q的确定；若该序列是白噪声序列，计算R 2 ，若R 2 越接近于1，拟合效果越好。 2.3. ARIMA模型的运用 本文收集了以美国为主2020年2月20日~2020年6月1日内累计确诊人数变化数据，由于美国疫情如今相当严峻，对疫情的管控尤为重要，本文主要对美国疫情累计确诊人数进行建模分析，并对未来10日内累计确诊人数进行预测分析，并对美国政府提供具有参考性的建议。
system: [SYSTEM]

user: 3. 结果 3.1. 数据预处理 将美国2020年2月20日~2020年6月1日期间每日累计确诊人数按时间序列排列，完成加性、移动水平、革新、瞬态、局部趋势、可加修补操作流程，绘制时间序列图，见图4所示，该序列具有急剧上升的趋势，不满足数据平稳性条件，需对该数据进行差分操作，使其数据平稳化。 图4. 美国累计确诊人数时序图及差分时序图 3.2. 数据平稳化 从美国疫情发展趋势来看，累计确诊人数呈“J”型曲线增长，非平稳的时间序列，需对该序列做差分处理，见图5所示，1阶差分后，时序数据仍然有上升的趋势，ACF和PACF均已超出置信区间，判断该序列非平稳；2阶差分后，时序数据几乎在0附近上下波动(见图4)，ACF和PACF较为均匀分布在置信区间内，可判断该时序数据经2次差分后数据平稳，可以对差分后的时序数据做参数估计。 图5. COVID-19差分序列ACF图和PACF图 3.3. 参数估计 通过数据平稳化后，确定差分次数为2，然后选取不同的p，q值，进行不同组合的拟合优度检验，提取不同模型的AIC值，以二者值相对最小模型为最优模型，所选取的最优模型的参数要求都要有统计学意义。结合选取规则确定美国累计确诊人数时间序列预测模型为ARIMA (0，2，1)模型，并对该模型的残差进行白噪声检验，Q值为21.867，其显著性p值为0.19 > 0.05，Q检验接受原假设，该残差是白噪声，残差白噪声检验结果如表2所示，残差的ACF和PACF如图6所示，两者大致在95%CI内，且R 2 为0.959，说明该模型拟合效果良好，利用粒子群算法求解参数(见表3)，并对ARIMA (0，2，1)进行口径拟合 [ 4 ] [ 5 ]，模型为： y t = 2 y t − 1 − y t − 2 + ε t − 0.499 ε t − 1 (4) 运用该模型可完成美国累计确诊人数预测。 Table 2 Residual white noise test result 延迟 ACF 标准误差 PACF 标准误差 延迟 ACF 标准误差 PACF 标准误差 1 −0.002 0.087 −0.002 0.087 13 0.116 0.097 0.111 0.087 2 −0.134 0.087 −0.134 0.087 14 0.027 0.098 −0.013 0.087 3 −0.164 0.089 −0.168 0.087 15 0.127 0.098 0.1 0.087 4 0.19 0.091 0.175 0.087 16 −0.043 0.099 −0.015 0.087 5 0.077 0.094 0.039 0.087 17 −0.016 0.099 −0.052 0.087 6 0.002 0.094 0.02 0.087 18 −0.073 0.099 −0.1 0.087 7 0.027 0.094 0.108 0.087 19 0.002 0.1 −0.092 0.087 8 0.135 0.094 0.135 0.087 20 −0.089 0.1 −0.172 0.087 9 0.078 0.096 0.087 0.087 21 −0.007 0.1 −0.107 0.087 10 0.04 0.096 0.099 0.087 22 0.076 0.1 0.02 0.087 11 0.017 0.096 0.067 0.087 23 0.077 0.101 0.003 0.087 12 −0.053 0.096 −0.071 0.087 24 −0.029 0.101 0.005 0.087 表2. 残差白噪声检验结果 Table 3 Parameter estimation and significant results of particle swarm optimizatio MA参数估计 延迟 估算 标准误差 t值 显著性 1 −0.449 0.09 −4.992 0.001 表3. 粒子群算法参数估计及显著结果 图6. 残差ACF/PACF图 3.4. 预测运用 运用ARIMA (0，2，1)模型对美国累计确诊人数后5日数据进行回带验证，见表4所示，结果显示，在美国回带验证结果的相对误差大小不超过0.33%，并对未来10内的累计确诊人数进行预测估计(见表5)，在2020年6月11日美国累计确诊人数达到1，928，458人，按照现发展趋势，美国感染人数仍有大幅上升的趋势，见图7所示，几乎每天增加20，000人，美国政府应加大疫情管控力度和有效治疗手段，尽量控制感染人数的增加。 Table 4 Verification results of the daily number of confirmed cases in the US in the last 5 day 时间 真实值 预测值 95%置信限 相对误差(%) 5月28日 1658896 1655127 1652409 1657845 0.227199 5月29日 1675258 1676244 1671235 1681253 0.058857 5月30日 1694864 1697361 1689775 1704946 0.147327 5月31日 1716078 1718477 1708028 1728926 0.139796 6月1日 1734040 1739594 1726013 1753175 0.320292 表4. 美国后5日每日确诊人数回带验证结果 Table 5 ARIMA (0，2，1) models predict the cumulative number of confirmed cases in the United States in the next 10 day 时间 预测值 95%置信限 6月2日 1753755 1744146 1763363 6月3日 1773166 1758093 1788239 6月4日 1792578 1771225 1813930 6月5日 1811989 1783649 1840329 6月6日 1831401 1795435 1867366 6月7日 1850812 1806635 1894989 6月8日 1870224 1817288 1923159 6月9日 1889635 1827428 1951842 6月10日 1909047 1837082 1981011 6月11日 1928458 1846272 2010644 表5. ARIMA (0，2，1)模型预测未来10日美国累计确诊人数 图7. 美国累计确诊人数预测曲线
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 新型冠状病毒严重危害人类生命财产安全，给国家及世界造成严重的伤害，为了研究COVID-19的传播规律，运用合理的模型对疾病进行预测警告，便于采取相应的防控措施。本文基于该问题建立了ARIMA (0，2，1)模型对美国累计确诊人数进行预测，该模型对于短期预测效果突出，具有很强的预测价值。根据预测结果显示，美国累计确诊人数仍有大幅上升的趋势，说明美国采取的防控措施效果不明显，美国政府应及时调整疫情管控措施，缓解感染人数的上升。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 “互联网+”的时代背景下，中医药信息化是中医药振兴和发展的重要一环，同时也被纳入国家的“十三五”规划中，在大数据时代云计算信息技术和未来AI大数据精准教学、5G技术的加持下，中医药信息化已经成为研究的热点和难点。中国中医药信息学会妇科分会利用学会平台充分整合资源，开展多边合作，初步探索建立妇科门诊科研系统云平台，建立了面向中医临床科研大数据分析、挖掘的数据库，开展了真实世界数据分析、中药复方网络药理学等研究为探索中医妇科门诊临床科研真实世界提供了新的思路和途径。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 妇科分会秉承互联网医疗的理念，与“杏林壹号”探索了在“互联网+”为载体和技术手段，4年间已经开展中医、中西医结合妇科的健康教育、电子医疗档案、医疗信息及真实世界数据分析、中药复方网络药理学机制研究、学术经验分享等；未来的AI大数据精准教学，将在5G技术发展下，改变妇科分会传统的交流传播观念，从教学思想、教学理念、教学组织形态、教学方法等方面进行改革创新。在中国中医药信息学会的领导和支持下，妇科分会充分发挥学术交流研究的作用，集中全国及港澳台地区的中医、中西医结合、信息化的资源，搭建平台，整合全国30余家医院妇科资源，开展多层次合作，反复论证建立妇科门诊科研系统云平台，确定了中医妇科门诊临床科研数据收集、分析、整理挖掘和总结，初步形成了痛经、不孕症和围绝经期综合征3个优势病种的数据库，为探索中医妇科门诊临床科研真实世界提供了新的思路和途径，推动中医药信息发展。
system: [SYSTEM]

user: 2. 大数据与中医药 2012年3月美国政府发布《大数据研究和发展倡议》 [ 1 ] 并注资2亿美元，这意味着“大数据”时代已经来临。学术界对大数据的定义并不一致，麦肯锡公司指出大数据是超过普通数据库软件工具采集、存储、管理和分析的海量数据集合；高德纳(Gartner)信息咨询公司则把大数据简单定义为庞大、多样和复杂的信息 [ 2 ]；维基百科的定义：大数据指在通常情况下无法用常规的数据库管理工具和数据处理软件进行采集、管理、存储、检索、共享、传递、分析和可视化处理的大型和复杂数据集合 [ 3 ]。 基于大数据，中医药真实世界研究成为现代临床研究体系中重要的研究类型，真实世界研究的数据可来源于医疗机构、社区等非严格限制的科研场所，大大扩展了研究样本量，大数据时代为此提供了海量数据的分析技术，为中医药新时代发展提供契机 [ 4 ]。随着信息技术的快速发展，网络药理学应运而生，基因组测序、高通量组学等技术革新为生物医药领域带来了数据信息的爆炸性增长；中医药的多成分、多途径、多靶点协同作用的特点与网络药理学的“疾病–基因–靶点–药物”复杂网络模型不谋而合 [ 5 ]，近年来，网络药理学应用与中医药研究取得了迅猛发展，成为中医药领域研究的热点。 总之大数据是指无法用传统、常规的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量、复杂的数据集合。大数据是为了更经济地从高频率获取的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术 [ 6 ]。简言之，它既是数据集合，也是一种架构和技术。如何在大数据时代借助新技术手段发展中医药，收集突出整体、功能、动态及时空间变化的过程诊疗特色的数据信息，汇总成大数据的数据库，对数据库进行挖掘找到其内在规律，临床和科研的得出的结果再指导临床和科研，补充到数据库中形成螺旋上升的循环 [ 7 ]。
system: [SYSTEM]

user: 3. 妇科门诊科研系统云平台构建 门诊是能最大程度接触患者的场所，大量的临床资料有待收集。对于妇科临床疾病而言，通过长时间诊疗和随访收集的大量信息，可以对不同治疗方式的近远期效果进行科学的评价，得出对于临床治疗决策有重要的意义的结论 [ 8 ]。目前门诊临床科研方面研究比较薄弱，主要存在：第一，我国信息化进程相对欧美等发达国家起步较晚，早期大量门诊患者的诊治信息没有收集保存已无法追溯。第二，随着电子病历系统的逐渐普及，患者的诊治信息资料不规范，数据不全面难以分析和我挖掘。第三，通过临床医师手写记录数据、查阅完整诊疗信息的大样本的临床研究极其费时费力 [ 9 ]。因此妇科学会选择中医妇科的痛经、不孕症和更年期综合征三大优势病种，通过构建妇科门诊科研系统云平台，收集大量真实世界病例数据，在流行病学研究的基础上，为探索中医妇科门诊临床科研真实世界研究提供新的思路和途径。 3.1. 妇科门诊科研系统的信息收集 收集方法与内容：明确诊断痛经、不孕症和围绝经期综合征后，根据疾病分模块进行录入，设定必填的关键信息，以下拉框和可选框方式录入，简化输入过程；结合手动文本框录入，病例数据收集更加完整、全面。按照平台建立的运用规范诊治的术语库，分两级(录入医生和诊治医生)录入审核，系统还要进行后期数据清洗。在云技术的支持下妇科分会建立大数据数据库，批量导出和分析数据，对平台进行质量控制和管理，各医生团队可以随时填写查阅和完善病历检查报告等。技术路线见图1，云平台模块示意图。 3.2. 病历数据挖掘 对痛经、不孕症和围绝经期综合征3类病例数据整理挖掘时，首先确定数据挖掘任务，常用发现分类或预测模型、数据总结、聚类、发现关联规则、发现序列模式、发现依赖关系或依赖模型、发现异常和趋势 [ 10 ] [ 11 ]。门诊临床数据挖掘的流程为首先采集临床病历数据，对数据进行清洗，建立数据库，通过相对应的算法进行数据挖掘得出结果，进行描述分析，最后得出结论，门诊临床研究提供科学依据。
system: [SYSTEM]

user: 5. 讨论 “十三五”期间国家高度重视中医药信息化工程，正在推进互联互通信息共享试点工作。面对中医药信息化面临的挑战，妇科分会中西医并重发展理念的引领下，基于云平台(杏林壹号)的建设，中国中医药信息学会妇科分会利用学会的平台资源，围绕中医妇科不孕症、痛经和围绝经期综合征3个疗效肯定的优势病种，整合全国30余家医院妇科资源，开展多层次合作，在妇科门诊临床科研系统中，收集、分析、整理挖掘和总结了1694份病历(2776诊次)，其中不孕症684份病历(1122诊次)，痛经644份病历(782诊次)，围绝经期综合征366份病历(623诊次)，初步形成了痛经、不孕症和围绝经期综合征3个优势病种的数据库，为痛经、不孕症和围绝经期综合征流行病学研究和探索中医妇科门诊临床科研真实世界提供了新的思路和途径。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 目的：利用生物信息学分析帕金森病人黑质基因表达谱，为进一步帕金森病研究提供研究方向。方法：在Gene Expression Omnibus (GEO)数据库中使用“帕金森病”、“组织”、“表达谱”，并限定组织来源为“智人”，获得2020年3月22日前GEO数据库中的所有生物学样本信息数据。使用GEO2R、DAVID、STRING网站和Cytoscape软件进行数据分析。结果：根据检索条件获得了两个数据集，GSE42966 (对照组3名，帕金森病组6名)和GSE49036 (对照组8名，帕金森病组7个)。分析两个数据集GSE42966和GSE49036中分别存在632和1247个差异表达基因。在这两个数据集的差异基因中共有92个共表达差异基因，其中表达上调基因49个，表达下调基因43个。此外根据KEGG信号通路分析主要集中在细菌侵袭上皮细胞、神经营养蛋白信号通路、轴突导向和MAPK信号通路信号中富集。通过STRING网站构建PPI蛋白网络然后通过Cytoscape软件分析发现其中NTRK3、BDNF、GAB1、PCSK1、CHURC1、GFRA1、SHC4、DOK6、ASPA和ZEB2这十个基因为鉴定帕金森病的主关键基因。结论：通过两个数据集的生物信息学联合分析，找到与帕金森病相关的10个主关键基因，这可能为帕金森病分子通路的研究以及临床上治疗帕金森病提供新思路。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 帕金森病(PD)，又叫震颤麻痹，是一种常见于老年人仅次于阿尔兹海默症的神经系统变性疾病 [ 1 ]，在65岁以上老年人中患此病的概率逐步增强，约为1%~2%，帕金森病传统上被认为是一种运动障碍。临床症状常表现为静止性震颤、步态和姿势障碍等运动障碍。同时还可能会伴随着智力受损、消化系统出现紊乱、抑郁等并发症。帕金森病目前以药物为主，可辅助电刺激，按摩针灸等治疗，减轻病痛，延缓疾病发展，但不能治愈此疾病。其诊断依赖于运动迟缓、肌肉强直和静止性震颤等运动症状 [ 2 ]，但是此时患者中脑黑质的多巴胺能神经元已出现了病变，多巴胺能神经元变性死亡达到50%~60% [ 3 ]。PD是多种因素相互作用的结果，现代医学认为其与环境、基因、氧化应激与细胞凋亡、神经细胞老化加速、线粒体功能障碍、炎症、路易小体积聚等因素相关 [ 4 ] [ 5 ]。认知障碍在帕金森病患者中存在普遍，但在不同的疾病阶段表现是不同的。认知能力下降通常隐藏在更深层次的运动缺陷下，只有详细的神经认知评估才能揭示这些缺陷的影响程度 [ 6 ]。因为其复杂的致病机理，关于此病的研究也是从多个方面进行入手的，因为黑质多巴胺能受损导致黑质纹状体受损，所以多通过口服左旋多巴补充缺失的多巴胺；通过抗炎药的使用，可以减轻PD动物模型中的多巴胺能神经变性，减轻神经炎症 [ 7 ]；通过ATP类似物(三磷酸激动素或其前体激动素)的使用，可以拯救患者PINK1的激酶活性，改善线粒体功能，增加了患者对氧化应激的敏感性 [ 8 ]，但种种手段只能延缓PD的发展。目前对帕金森病的发病机理及干预靶点的研究多用大鼠、小鼠或猴子等，因为其表现的行为学症状和中脑黑质的病变与人类接近，可以较容易的获得其脑组织进行研究。但对于动物来说研究者不能获得患者的主观感受，而对于人类来说不能轻易获得其脑组织。目前已经确定与PD相关的易感基因有Parkin、DJ-1、PINK1、UCH-L1、α-synuclein [ 9 ]。有报道发现非运动障碍早于PD的发生 [ 10 ]，包括抑郁、认知障碍、焦虑、胃肠功能障碍和睡眠障碍等 [ 11 ]。但是这些非运动障碍很难诊断出早期PD。因此我们本次在GEO数据库中，搜索相关的数据信息，对两个以人的黑质组织进行生物芯片分析的数据集，进行生物信息学分析。通过对PD相关基因生物学功能及其相互作用的分析可以为我们提供更具有价值的信息，以此来了解PD发病机制以及干预的靶点。