DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 算法详细描述 本文所设计的算法是在原始网页已经表示成特征向量形式后，将这些高维向量转换为短的哈希码，以达到降低向量维度，减少分类运算开销的目的。利用KNN对紧凑哈希码进行分类。算法的详细描述如下： Step1：从N个已分类的网页中，随机抽取X个网页作为训练集，将剩余的网页作为测试集。 Step2：对原始网页解析，去除网页中的噪音数据，抽取网页文本信息。 Step3：对网页的文本信息进行预处理，(预处理主要包括分词和词性标注、除去形容词、副词、介词、连词及感叹词等停用词)抽取特征词，生成特征词集，使用TF-IDF作为我们的特征词选择方法，特征选择流程的流程图如图1所示。(本文取文档中综合权值较高的前5个词加入特征集，即n = 5)。 Step4：以特征向量的形式表示网页[ 8 ] 。 Step5：利用谱哈希算法对特征向量进行降维，生成紧凑哈希码。 Step6：利用KNN算法对待分类网页进行分类，降维后我们使用汉明距离来度量两个散列的相似度[ 9 ] 。汉明距离公式列出如下： (8) h x 和h y 表示哈希码， 代表i位的距离，当 ， ，否则 。
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user: 4. 算法测试 4.1. 数据集 我们从凤凰博客(http://www.ifen g.com/)爬取2，522，182页总共包括9类如下:汽车、教育、娱乐、金融、游戏、房产、新闻、体育和技术。分类的细节集如表1所示。 图1. 特征提取流程 Table 1 Detail of datase Category Web page Number Category Web page Number Automobile 3，027，662 Education 446，539 Sports 94，146 Finance 473，222 Games 89，550 House 313，386 News 344，818 Entertainment 110，885 Technology 346，874 表1. 数据集分类统计表 4.2. 实验结果 为了证明此算法可以有效的应用于大规模网页分类，我们利用上述的数据集对算法进行测试，测试算法的分类精度、效率，并与KNN算法进行对比。在本文中利用宏准确率，宏召回率和宏F1值来评价的实验结果。 准确率是所有判断的网页中与人工分类结果吻合的网页所占的比率。其数学公式为： (9) 召回率是人工分类结果应有的网页中分类系统吻合的网页所占的比率，其数学公式为： (10) 准确率和召回率反映了分类质量的两个不同方面，二者必须综合考虑，不可偏废，因此存在一种新的评估指标，即F1测试值，其数学公式为： (11) 宏：计算全部类的准确率、召回率和F1值。 4.2.1. 实验1 (k值对KNN分类算法的影响) 在此实验中，我们将讨论K值对KNN分类算法的影响。为了节省时间，我们从每个类别中分别采样2000个网页。被采样的网页一半被用作训练集，其余网页作为测试集。以经过谱哈希降维后的短哈希码和原始网页向量作为输入，来计算当K值逐渐增大时，两种算法的宏F1值。其结果如图2和图3。我们可以看到K值增大时宏F1值的变化。如图3所示，我们可以看到F1值是随K值的增加而增加的，但是k超过5时，F1值开始逐渐减少。如图2所示，当K值增加到100，F1值急剧下降。因此，在我们下面的实验中，我们设定的K值为5。 4.2.2. 实验2 (训练集规模对算法的影响) 在这个实验中，我们将讨论不同规模的训练集对两种算法的影响，并测试两种算法的性能来进行比 图2. 不同K值时的分类结果(1 ≤ K ≤ 9000) 较。实验中我们从数据集中随机选择相应数量的网页作为训练集，分别从数据集的每个分类中选择10，000个网页作为测试集。分类结果的宏准确率，宏召回率，宏F1值和时间成本如图4至图7所示。 图3. 不同K值时的分类结果(1 ≤ K ≤ 50) 图4. 宏准确率随训练集增大的变化 图5. 宏召回率随训练集增大的变化 图6. 宏F1值随训练集增大的变化 图7. 时间开销随训练集增大的变化 图8. 不同算法的宏F1对照 从图4~6中我们可以看出，KNN算法的性能，无论是宏准确率、宏召回率、宏F1值这三个测 图9. 不同算法的时间成本对照 图10. 不同算法的内存使用对照(10，000) 试指标，都比本文所设计的算法略高一点。但从图7中，我们可以看出KNN算法要比本文所设计的算法慢的多，并且KNN算法的时间成本随着训练集的增加成线性的增长，本文所设计的算法只是略微的有些变化。从图7中我们可以看出当训练集规模为3000时，本文所设计的算法性能最佳，所以我们选择训练集为3000，进一步对两种算法的性能进行比较。 从图8、图9、图10中，我们可以看到KNN算法只比本文所设计的算法的宏F1值略高一点，但本文算法的时间开销、内存开销却远小于KNN算法。
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user: 5. 结束语 通过实验对比，本文所提出的基于谱哈希的大规模网页分类算法在分类过程中，能够有效的降低时间开销和内存开销。也说明本文所设计的算法，应用于大规模网页的分类是可行且有效的。
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user: 摘 要 本文给出一种兼容AM广播的MPPSK/AM复合调制系统，为了提升数字信号的解调性能，需要增加MPPSK调制中的K值。而这同时也增加了数字信号与音频信号的频谱混叠，所以本文通过在发送端添加双带阻滤波器，使数字信号不占用音频信号的频段从而提升音频信号解调性能。并且根据贝叶斯公式得出的概率信息表格作为信道解码的软信息进行软判决译码进一步提升数字信号解调性能。 关键词 :MPPSK/AM系统，双带阻滤波器，概率信息表格，软判决译码
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user: 1. 引言 目前，欧洲和美国等发达国家主导多项数字音频广播标准的制定，先后推出了自己的标准DRM[ 1 ] 和IBOC[ 2 ] 。然而国外的技术在使用频段和频道带宽的设置方面与我国中波调幅广播频段的现有规划不符，不能直接使用国外的标准，需要研究出适合中国国情的数字化标准。文献[ 3 ] 中给出一种以多元位置相移键控(M-ary Phase Position Shift Keying， MPPSK)[ 4 ] 调制信号为“数字载波”的带内复合调制方案，该方案兼容现行AM广播。 由于该系统数字信号解调性能并不是很好且音质有待提升，所以本文从音频信号和数字信号解调性能两方面对该系统进行优化：通过在MPPSK调制信号后添加双带阻滤波器使数字信号不占用音频信号频带从而改善音频信号解调性能，并且通过音频信噪比进行衡量对比；一方面增加MPPSK中的K值，另一方面根据贝叶斯公式得出的概率信息表格作为信道解码的软信息进行软判决译码提升数字信号解调性能，并且通过误码率进行衡量对比。
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user: 2. MPPSK/AM复合调制系统 MPPSK将扩展的二元相移键控(Extended Binary Phase Shift Keying， EBPSK)与脉冲位置调制(Pulse Position Modulation， PPM)相结合，利用M进制信息符号控制正弦载波的相位跳变时刻在每个码元周期中的位置，在相等带宽下，提升频谱利用率和信息传输速率。MPPSK在一个码元周期[0，NT]内的统一表达式如下： (1) 其中，发送的符号 有 种取值， 为载波周期， 为符号保护间隔控制因子，调制参数 、 、 、 和 用于控制信号带宽、传输码率和检测数字信号解调性能。图1为4PPSK调制与解调波形(调制参数为 ， ， )。 DSB-AM调制的表达式为： (2) 图1. 4PPSK调制与解调波形 其中， 为正弦载波幅度， 为音频信号， 为调制参数，用于防止过调幅。将其中的正弦载波用MPPSK数字载波代替，得到： (3) 是复合调制信号，其中幅度信息承载音频信号，相位跳变信息承载数字信号，发送端同时发送音频和数字两路信号，图2是MPPSK/AM复合调制系统发射机框图。接收端将复合调制信号的一路使用包络检波(兼容现行AM广播)解调出音频信号，另一路通过带通滤波器后使用相干方法解调出数字信号，图3为MPPSK/AM复合调制系统的接收机框图。 图2. MPPSK/AM复合调制系统发射端 图3. MPPSK/AM复合调制系统接收端
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user: 3. MPPSK/AM系统优化方案 MPPSK/AM系统基于高效调制技术，在有效利用频谱资源的基础上，兼容现行AM广播系统，具有不错的经济效益。在复合调制系统中，数字信号的功率谱密度边带在模拟主信号的9 kHz [ 5 ] (以载频为中心±4.5kHz)带宽内低于载波50 dB，就可以实现模数同频同信道传输。但是仅仅如此还无法得到较优的音质体验和较好的数字信号接收性能，所以本文分别从音频信号解调和数字信号解调两方面对该系统进行权衡并进行合理优化。 3.1. 音频信号解调 音频信号解调性能的判断主要基于声音辨识度(底噪大小)和解调信号与原始信号波形差异度的方法，模拟音频所占带宽范围为50 Hz~4.5 kHz，如何最大程度的分离数字与音频信号是提升音频解调性能的关键。为了提升数字信号解调性能需要增加MPPSK的K值，从而导致数字信号频谱抬升，音频与数字信号就会存在一定程度的混叠。为了得到高质量的音质体验，采用在MPPSK数字调制信号后添加双带阻滤波器的方案，尽量使数字信号不占用音频信号的频段，经过多次测试后本文选定最优5k带宽的双带阻滤波器，如图4所示。双带阻滤波器将模拟主信号左右4.5 kHz的频谱滤除，使数字信号与音频信号相乘时，音频信号可以占据更为纯净的频段。 理论上使用双带阻滤波器之后音频信号的解调性能应该有所提升，但是为了更为客观的评价该系统优化前后音频信号解调性能，采用一种常用的语音质量评价标准，音频信噪比 [ 6 ] ，如式2： (4) 其中，发送音频为 ，接收音频为 ， ，将发送音频和接收音频之间的差异作为噪声计算信噪比，对多个不重叠的数据块采用该方法求取平均。图5为添加双带阻滤波器前后音频信号的解调性能对比图。从图中可以看出，添加双带阻滤波器后趋于稳定的音频信噪比(即30 dB的输入音频信号)比未添加的音频信号解调性能提升约2 dB。 图4. MPPSK调制信号频谱对比图 图5. 音频信号解调性能对比图 Table 1 Transceiver probability form of hybrid modulation syste 1 2 3 4 5 6 ...... 63 64 1 0.9145 0.0043 2.931e−05 0 4.309e−05 1.295e−04 ...... 6.289e−04 0.0014 2 0.0224 0.9570 0.0031 0 0 0 ...... 7.290e−04 0.0017 3 0.0048 0.0089 0.9582 0.0037 0 1.439e−05 ...... 7.004e−04 0.0015 4 0.0018 3.237e−04 0.0100 0.9583 0.0034 2.878e−05 ...... 5.146e−04 0.0016 5 0.0018 6.327e−04 4.397e−04 0.0096 0.9597 0.0041 ...... 4.574e−04 0.0012 6 0.0016 3.090e−04 4.250e−04 4.039e−04 0.0091 0.9607 ...... 5.288e−04 0.0014 7 0.0016 4.562e−04 3.224e−04 5.337e−04 5.314e−04 0.0086 ...... 5.717e−04 0.0014 ...... ...... ...... ...... ...... ...... ...... ...... ...... ...... 63 9.197e−04 4.856e−04 5.129e−04 5.481e−04 5.170e−04 5.181e−04 ...... 0.9568 0.0081 64 0.0010 4.120e−04 4.982e−04 6.058e−04 5.458e−04 3.166e−04 ...... 0.0103 0.9172 表1. 复合调制系统收发概率表格 3.2. 数字信号解调性能 数字信号解调性能的判断主要依据误码率的大小，对于MPPSK/AM复合调制系统而言一方面可通过增加MPPSK调制中的K值提升性能，另一方面可通过合适的信道编码来提升性能。信道编码的译码方式主要有硬判决和软判决两类。硬判决即解调器译码器作为译码用的每个码元只取0或1两个值，其运算量小，性能相对较差；软判决译码[ 7 ] 充分利用接收信号波形中的信息，把解调器输出的抽样电压进行分层或量化，利用后验概率信息作为译码输入，并通过迭代运算，使译码器能以更大的正确概率判决所发的码字。初始化的后验概率信息随不同的调制方式和信道条件而变化，并且由于MPPSK相干解调方案中的软信息不容易提取，所以对于卷积码[ 8 ] 、级联码[ 9 ] 、Turbo码[ 10 ] 和LDPC[ 11 ] 等几种常见具有软判决的码型其解调性能无法达到最优，因此考虑从统计概率的角度对软信息进行量化。 统计复合调制系统的收发概率信息，构建收发概率表格。经过多次测试，在SNR = −16~−7 dB之间选取效果最优的SNR = −12 dB，进行 次试验，建立表1。其中列号减1表示接收到“0~63”的码元，行号减1表示发送出“0~63”的码元，可看出接收“0”码元发送是“0”码元的概率为0.9145，接收“0”码元发送是“63”码元的概率为0.0010，接收“1”码元发送是“1”码元的概率为0.9570，以此类推，如表1所示。 根据贝叶斯公式： (5) 可知当接收到“1”码元时，发送码元的第1位为1的概率为： (6) 以此类推，可得当接收到“0~63”码元时，发送码元1~6位是1的概率，从而得到表2。其中行号减1表示接收到“0~63”码元，接收到“0”码元表示成六位即000000，列号减1表示发送码元1~6位中1出现的概率，接收到“0”码元推算发送码元第一位为1的概率为0.0277，第二位为1的概率为0.0276，以此类推，如表2所示。 Table2. Transmission symbols from 1 to 6 each is 1 表2. 发送码元1~6位中每一位为1的概率 因为该统计是基于未编码的复合调制裸系统进行的，所以可以假设系统收发的先验概率等于后验概率。然后通过相关计算得到表2，并将其的概率信息作为信道解码的软信息进行输入，具体是将解码时的二进制流根据概率信息扩充成拥有概率强度信息的0~15向量。图6是使用基于概率表格的软判决解码前后数字信号解调性能的对比图，从图中可以看出对于卷积码、级联码、Turbo码和LDPC码软判决在数字信号解调性能上都有一定程度的提升，并且Turbo码和LDPC码相对于较为简单的卷积码和级联码解调性能较好。仿真环境为 ， ， ， ， ，发送端成型滤波器(−50 dB带宽) = 500 kHz。 图6. 几种编码硬判决和软判决数字信号解调性能对比图
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user: 4. 结束语 本文给出基于高效调制理论的MPPSK/AM复合调制系统，但是其数字信号解调性能并不是很好且音质效果也有待提升。所以本文从音频和数字解调性能两方面对该系统进行优化：主要方法为在发端使用双带阻滤波器得到较为纯净的音质；根据贝叶斯公式得出的概率信息表格作为信道解码的软信息进行软判决译码提升数字信号解调性能。使用该优化方案之后，音频与数字信号解调都有一定程度的提升。
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user: 摘 要 图像分割是目标识别，资源分类等研究的基础。在医学临床诊断，视频监控计算机视觉等多个林谷都有重要的应用。水平集方法以一种紧凑的方式来表达集合主动轮廓曲线的演化，并且为之提供稳定的数值计算。Chan和Vese提出的基于简化的Mumford-Shan模型的主动轮廓模型(C-V方法)，能够很的检查出带有空洞的目标的内部区域，但只能处理两相图片的分割。基于C-V模型，Vese Chan推广到实用多个水平集函数来分割多相图像，即Vese-Chan变分多水平模型。该方法有以下优点：可以自动的避免水平集函数覆盖区域的“重叠”和“真空”问题。本文中，我们基于C-V模型以及Vese-Chan变分水平集模型，实现了如何利用单个水平集函数以及两个水平集函数来进行医学图像分割；讨论了这两种方法的优缺点。我们的图像分割数值实验结果验证了理论结果。 关键词 :Vese-Chan模型，变分水平集法，多相图像分割
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user: 1. 引言 图像分割是计算机图像识别与理解领域非常活跃的一个分支，是图像处理，图像分析等领域最重要的研究领域[ 1 ] -[ 4 ] 。人们在对图像的研究和应用中，往往仅对图像中的某些部分感兴趣，为了识别这些具有特殊性质的区域，需要将他们呢分离提取出来，在此基础上才有可能对目标进行更深层次的处理。图像分割就是指把图像分成各具有特征的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。一方面，它是目标表达的基础，对特征的测量有重要的影响。另一方面，图像分割及其基于分割的目标表达，特征的测量有重要的影响；另一方面，图像分割及其基于分割的目标表达，特征提取和参数测量可以将原始图像信息转化为更抽象，更紧凑的形式，使得更高层次的图像分析和理解成为可能。因此图像分割是图像分析和图像识别前期处理的一个重要步骤。 今年来，活动轮廓模型在图像分割中得到广泛的研究与应用 [ 5 ] [ 6 ] ，该类模型在分割图像是以能量泛函的形式来反映分割区域的位置、大小、形状、等先验知识，确保了曲线在演化过程能够保持连续性和平滑性。 2000年，Chan和Vese提出了梯度无关活动轮廓模型(C-V方法) [ 7 ] ，该模型具有自动检测内部轮廓、初始曲线位置选择保持鲁棒形、与梯度无关等优点。C-V方法基于简化的Mumford-Shan模型(简称M-S模型) [ 8 ] [ 9 ] ，由于该模型是基于图像区域星系的，因此使用与边缘模糊或者是不连续的情况，且对曲线初始位置不敏感。但此方法适用于边缘模糊或者是不连续的情况，且假定图像中仅存在目标和背景两类同质区域。传统的单水平集函数只局限在描述两个相，而描述多相图像分割通常需要用多个水平集函数。多相分割始于1996年Zhao等关于多项运动的研究 [ 10 ] ，该方法用m个区域设定m个水平集函数，这样可以表达 相图像，并且可避免水平集函数覆盖区域的“重叠”和“真空(漏盖)”问题 [ 11 ] [ 12 ] 。 本文将C-V方法以及Vese-Chan多相水平集法分别应用于多相医学图像的分割，通过对比数值试验结果，显示出多个水平集函数(本文取2个水平集函数)在图像分割中所具有的明显优势。本文主要研究以下几个方面：概述了水平集方法的基本原理及其应用；介绍了简化的C-V模型的基本原理，并且由单水平集函数推广到两个水平集函数，引入了改进的Vese-Chan变分多水平集模型。最后通过一系列的实验，表明两个水平集函数在处理多相图像时的明显优于单水平函数。本文是按照如下方式安排的。第2节主要介绍了水平集方法的基本原理以及C-V模型。第3节在研究多相图像分割的需求上介绍了Vese-Chan变分水平集模型。第4节通过一系列的实验，分别展示了C-V模型以及Vese-Chan变分水平集法处理图像的结果，并且对比了图像分割处理结果的优异。第5节展望了以后研究重点以及多相分割算法。
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user: 2. 水平集算法在图像分割中的应用原理 图像分割问题可以用多种数学方法来描述。我们下面介绍其中一种较为实用的方法(由Mumford以及Shah 1989年提出)。设一个观察到的电子图像可以用函数 来表示，并且该函数定义的区域是 。我们并设 ，这里 是区域 的边界组成的曲线， 是一个正整数。那么图像分割问 题可以表述为下面一个最小值问题：我们要找到一个光滑函数 ，使得下面的函数 达到最小值。这里|C|表示曲线C的长度， 是给定的常数。上述问题还是难于求解，我们把图像分割问题可以表述为另外一个最小值问题：我们要找到一个分段单值函数，也就是，在 上 为常值 ，使得下面的函数 (2.1) 达到最小值。在下面2.1节讨论的C-V模型中n = 2，它是最简单的一种情形，此时图像函数的定义区域只分为两个区域；在下面2.2节讨论的Vese-Chan变分多水平集模型中我们只考虑了n = 4，此时假定图像函数的定义区域只分为四个区域。 2.1. C-V模型 C-V方法中，假设图像区域 上的演化曲线 是 的一个子集ω的边界，即 。设原图像 被任意闭合主动轮廓线 划分为内部区域 (用inside (C)表示)和外部区域 (用outside (C)表示)两个同质区域，则能量泛函可写成： (2.2) 其中 为各个能量项权重参数，一般取 。 ， 是常值，分别表示曲线 内部区域和外部区域的所有像素灰度的平均值。用水平集函数 来表示闭合轮廓线 ，即 为 的零水平集。关于水平集函数的详细介绍，参见文献 [ 13 ] 。 考虑到Heaviside函数和Dirac函数的形式为： (2.3) (2.4) 则能量泛函中的各项可以改写成： (2.5) (2.6) (2.7) (2.8) 从而Mumford-Shah模型中的能量泛函(2.2)用水平集函数表示可改写为： (2.9) 为求出(2.9)中的能量泛函的最小值时，我们根据变分法发现函数必须满足方程 (2.10) 这里函数写成： (2.11) 令 不变，最小化能量函数 ，可得到 的表达式： (2.12) (2.13) 其中， 为轮廓内像素的平均灰度值； 为轮廓外像素的平均灰度值。在实际求解时，Heaviside函数 通常用一个函数 来代替： (2.14) 同样的，对Dirac函数也通常用一个函数来代替： (2.15) 因为一般较难直接求解静态的偏微分方程(2.10)，我们转向求出下面动态的偏微分方程的稳态解： (2.16) 理论可以证明(2.16)的稳态解就是静态的偏微分方程2-(10)的解。 我们利用通常的有限差分法来离散(2.16)，设空间步长为 ，时间步长为 ，有如下方程： (2.17) 这里的 代表图像函数 的值，在MATLAB中很容易得到它。 2.2. 计算步骤 1) 初始化：定义初始轮廓曲线 ，并根据 计算初始的符号距离函数 ； 2) 根据当前的 ，计算 和 ，以及轮廓线曲率的值 ； 3) 根据方程(2.17)，求得该点下一时刻的 值，并且更新轮廓线 ； 4) 检测迭代是否满足收敛条件，如果收敛，则停止计算，输出最终轮廓线。否则，重复步骤2)； 2.3. 小结 本节首先介绍了C-V模型的基本理论以及数值实现方法。C-V模型将图像的分割为目标和背景两个部分，所有与目标平均灰度值接近的像素被划入目标中；而与背景平均灰度相接近的像素则被划入背景中。这样便忽略了目标或背景可能存在的内部亮度的变化，而现实中要处理的图像往往存在着复杂的亮度变化，导致分割失败。因此，接下来我们将引入Vese-Chan变分多水平集模型，该模型含有m个水平集函数，可以用来识别复杂的图像。
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user: 3. Vese-Chan变分多水平集模型 3.1. Vese-Chan变分多水平模型的提出 Vese -Chan对C-V模型进行了扩展 [ 6 ] ，提出了一种新的基于M-S模型的多相图像分割的Vese-Chan变分水平集模型。在该模型中，用个水平集函数划分图像为 个相，水平集函数的个数可以减少为 。 对 个水平集函数 ，引入水平集函数向量 和Heaviside函数向量 ，则相可以定义成：两像素点 和 属于同一相中，当且仅当 。即决定了每一个分割部分或相。一幅图像的 有个可能值，在一个区域 中就可以定义个相。因此，被分成不相交的 的部分，每个像素 都只属于其中一部分，从而避免了重叠(overlap)或真空(vacuum)问题。用I来表示图像的相， ，设 ，这里 为第 相中的平均值，设为 每一相的特征函数，则可以改写能量泛函数为： (3.1) 如图1所示 [ 6 ] ，左边的图使用了两个水平集函数 实现了4-相分割，曲线 和 将整个区域分为 ， ， ， 四个子区域。右边的图用三个 图1. Vese-Chan变分水平集模型区域划分原理 水平集函数 实现了8-相分割，曲线 ， 和 将整个区域分为 ， ， ， ， ， ， ， 八个子区域。 这样，Vese-Chan变分水平集模型的能量泛函用水平集函数表示可写成： (3.2) 其中 是一个常向量， 。函数 可以写成： (3.3) 给定初始条件 ， ，于是能量泛函(3.2)的Euler-Lagrange方程写成： (3.4) (3.5) (3.6) (3.7) 为求出(3.2)中的能量泛函的最小值时，我们根据变分法发现函数 必须满足方程 (3.8) (3.9) 为了求出上面的函数 ，我们转向求出下面动态的偏微分方程组的稳态解： (3.10) (3.11) 理论可以证明偏微分方程组(3.10)以及(3.11)的稳态解就是静态的偏微分方程(3.8)以及(3.9)的解。 3.2. Vese-Chan变分多水平集模型的数值算法步骤 1) 设定初始值 ，初始水平集 ， 。 2) 按照公式(3.4)，(3.5)，(3.6)，(3.7)，计算 ， ， ， ；再计算 ， ； 3) 若达到稳定的状态，停止迭代；否则，转到步骤2)。 3.3. Vese-Chan变分多水平集模型的差分格式 在3.2中步骤(2)计算时，采用以下有限差分格式来处理，设 (3.12) (3.13) (3.14) (3.15) (3.16) (3.17) 则 (3.18) 相似的，设 (3.19) (3.20) (3.21) (3.22) (3.23) (3.24) 对于第二个水平集函数 ： (3.25) 以上即为Vese-Chan变分多水平集模型的数值实现过程。这里我们采用标准的有限差分法，在下一节中，我们即通过数值试验分割的结果来具体的分析两种模型在分割复杂的多相图片，从而对比判别两种模型的优劣。
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user: 4. 数值实验结果与分析 4.1. 实验一 文中的实验平台为IBM Thinkpad T41：Intel Pentium M 1.6GHz，1GB内存，显卡为ATI 7500。运行环境为MatlAB7.0。 采用图像fourblock_gray.bmp，图像大小为 ，其中三个分割目标灰度值不同。首先采用传统的C-V模型。给定参数如下： ，面积权系数 ，轮廓线长度权系数 ，时间步长 ，空间离散步长 ，规整化Dirac函数和Heaviside函数所用参数 。为了得到较好的分隔效果，我们循环1000次，由图2分割结果来看，分割效果很不理想，在只有一个水平集函数的条件下，只能识别出两相图像轮廓，而此次实验图片为四相图片，只能勾勒出黑色矩形的边框，效果不大好。 而我们再次采用改进的Vese-Chan变分多水平集模型，参数设计如上，循环500次，由图3可以看到，该方法非常有效。 4.2. 实验二 采用的是图像knee1.jpg四相图片。图4为传统的C-V模型分割效果，实验参数： ， ，轮廓线长度权系数 ，时间步长 ，空间离散步长 ， 。循环次数为200次。 观察分割效果，可以看出C-V模型分割出来了膝关节外围的大体轮廓；但是在膝关节内侧，以及关节接触点没有被分割识别出来。为此我们采用改进的Vese-Chan变分水平集模型。参数同上，同样循环200次，得到结果图5可以看出，分割效果较好。 可以看出，内侧的轮廓以及膝关节接触处轮廓都被很好的识别分割出来。 图2. C-V模型处理四相图片 图3. 两个水平集模型处理四相图片 图4. C-V模型处理四相图片 图5. 两个水平集函数模型处理四相图片
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user: 5. 总结与展望 本论文针对多相图像分割的变分水平集法及其相关数学模型进行了系统的研究，并以实例说明其优势。得出如下结论： 1) 简单的C-V方法只有一个水平集函数，在处理两相图像时，效果是很好的，甚至分割精度比多个水平集函数分割效果要好得多。但是多相(大于2相)图像分割中，单个水平集函数只能识别其中的两相，而自动忽略了其他的相。多个水平集函数由于计算量大，在试验中，耗费时间要大一些。 2) 实验参数的选取对于实验的时间以及结果有着决定性的作用。C-V模型参数的选取中，初始水平集函数为一个圆，当圆心的位置为图像的正中间的那个点时，效果最优。Vese-Chan多相水平集法的初始水平集函数为两个圆，圆的大小需要依照图像的大小作相应的调整，而且当实验图像格式比较大时，异常耗时。 3) 从Vese-Chan多水平集法的表达式可以看出，尽管只是使用两个水平集函数实现四相分割，其表达式的形式已经很复杂，若要实现大于四相的图像分割，单单是推导表达式就相当繁重，因而迫切的需要找出一个通用的表达式，以清晰明了的表达分割。这也将是下一步研究的重点。
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user: 摘 要 线性代数作为大学中的一门重要数学课程，也是研究生入学考试的必考内容。很多概念具有较强的逻辑性和抽象性，这些概念即是线性代数教学的重点也是难点，给学生的学习和运用制造了很多困难。本文结合线性代数教学实践，对线性代数课程中几个重要的数学思想做个简单总结，希望引起广大教学工作者的讨论。 关键词 :线性代数，数学思想，教学方法，数学素养
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user: 1. 引言 线性代数作为大学中的一门重要数学课程，也是研究生入学考试的必考内容。很多概念具有较强的逻辑性和抽象性，这些概念即是线性代数教学的重点也是难点，给学生的学习和运用制造了很多困难。一部分学生虽然硬性的记住了结论和方法，即使机械地解决了一些问题，但并没有真正理解这些方法，更不能解释为什么这么做就是对的。为了从根本上解决线性代数的教与学的困难，数学教育工作者和一线教师们都做了很多研究工作。大家普遍认为在教学过程中应该注意引导学生体会并应用每个数学概念中蕴含的数学思想，从而更好的掌握所学知识，提高学生的数学思维能力，改善其数学素养。本文结合线性代数教学实践，对线性代数课程中几个重要的数学思想做个简单总结，希望引起广大教学工作者的讨论。
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user: 2. 类比思想 矩阵实际上是一个矩形数表，学生对矩阵的概念比较陌生，是新知识，但是对实数不陌生，所以在引入矩阵的概念后，类比实数的运算，定义了矩阵的运算并研究了它的运算律，其中有符合实数运算思维的，也有不符合的。学生可进行类比记忆并应用。 如矩阵的加法运算及交换律、结合律等都与实数的相符。类比实数中的单位数1，矩阵中有单位矩阵 ，并且单位矩阵 与单位数1有相同的性质 ，在应用过程中也很灵活，很巧妙。类比实数中的特殊数值0，矩阵中有零矩阵。类比实数的乘法运算中的一条重要性质：“如果实数 ， 称为a的倒数，也记作 ”，引进逆矩阵：“设是nn阶方阵，若存在n阶方阵B， 使得 ，则称方阵A是可逆的，并称矩阵为AA的逆矩阵，记作 ”。在判断方阵A是否可逆时，类比若则aa有倒数，对于矩阵有若 ，则A可逆等等。 矩阵是个新概念，虽然由数组成，但毕竟不是数，自然也就有很多与数不一样的地方，如矩阵无除法运算；在矩阵的乘法运算中，着实颠覆了数的乘法运算法则，由此产生的运算律也有很大不同。如矩阵乘法不满足交换律，即“ ”；也不满足消去律，即“由且 ，不能得出 ”。另外单位矩阵 虽然与单位数1有很多类似的地方，但是也有不同的地方，如单位数1是唯一的，但是单位矩阵不唯一，因阶数不同有无穷个，应用时应注意选择阶数等。 在学习向量空间时，由于向量空间实际上是满足一定条件的n维向量组的集合，所以向量空间具有向量组的所有性质，只是一些量的名称换了。在授课时可以先给出向量空间的定义，然后采用类比方法给出其他量的定义，如表1。 这样学生就感觉是旧知识，新叫法，难度降低了，接受起来也就容易了。 类似的还有：矩阵间的三种关系——等价、相似、合同，矩阵等价与向量组等价，向量组的线性相关与线性无关，线性方程组解的判定等知识，都可以通过比较法进行讲授，使学生易于掌握，并且还可以把单个的知识点穿成串，更容易体会知识的连贯性与相通性，提高综合分析能力[ 1 ] [ 2 ] 。 Table 1 Vectors and vector space concept 向量组V 向量空间V 最大线性无关组 基 两两正交的单位向量组 标准正交基 秩为r 维数为r 向量用最大线性无关组线性表示 向量在基 下的坐标 最大无关组不唯一 基不唯一 表1. 向量组与向量空间概念类比
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user: 3. 归纳和总结的思想 线性代数整本书都是围绕矩阵展开的，先是研究矩阵，然后是以矩阵为工具去求解线性方程组，进而研究向量、向量空间和二次型。但是拨开各种掩饰的外衣，去寻求问题的本质，线性代数实际上是按照“一般矩阵-方阵-实对称矩阵”这种从一般到特殊的思路去研究矩阵的。如先是给出了矩阵的概念及运算(一般矩阵)，又研究了行列式和矩阵的逆(这是方阵特有的)；先研究了方阵的特征值、特征向量，又研究了实对称矩阵的相似对角化、二次型(与实对称矩阵一一对应)；先研究矩阵的相关性质，又研究向量、向量组(一种特殊的矩阵)，进而研究向量空间(特殊的向量组)。 在处理某些具体知识点时，又遵循了从特殊到一般的研究规律。如求行列式的值时，先求二阶、三阶行列式，进而寻找规律，定义一般行列式的计算公式；再如在判断方程组什么时候无解，什么时候有唯一解、无穷多解时先是通过几个具体的方程组求解，然后去猜测规律，再证明猜测，进而得到方程组有、无解的一般规律。这样得出的结论学生容易理解，并且证明过程也“呼之欲出”[ 3 ] 。
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user: 4. 划归思想 线性代数中矩阵的内容强调矩阵是一个非常好的工具，是线性代数的基础内容。线性代数中研究的其他问题都可以转化成矩阵问题。如线性方程组求解，首先由系数、常数组成增广矩阵，然后对增广矩阵进行初等行变换化为行阶梯型矩阵，然后求秩判断方程组解的情况。研究向量组的秩及最大线性无关组时，是把每个向量作为矩阵的列向量组成矩阵，然后进行研究。研究二次型时先转化成对称矩阵，然后把对称矩阵合同对角化，进而得到二次型的标准型。解决实际问题时，先根据题意提炼出矩阵，然后对矩阵进行处理，再利用最终的化简结果去解释实际问题等等。 线性代数中的转化，既可以看成是把不会的、不熟悉的问题转化成会的、熟悉的问题，也可以看成是一种语言的转换，还可以看出知识的相通性。抓住事物的本质，本质问题解决了，其他问题也就迎刃而解了。所以学生只要弄透了矩阵的相关内容，线性代数这门课也就学好了。
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user: 5. 函数思想 函数思想就是把问题经过适当的数学变化和构造，使一个非函数的问题转化为函数的形式，并运用函数的性质来处理这一问题，是一种重要的数学思想方法。函数思想在线性代数课程中有着广泛的应用，其中行列式是渗透数学思想知识点及方法技能的最佳交汇。行列式是数也是式，行列式的计算和证明中蕴含着丰富的函数思想[ 4 ] 。 利用多项式带余除法思想： 例1. 设 ，计算 。 解析：记 ，矩阵A的特征多项式 。 由带余除法，得 由Hamilton-Cayley定理，得 ，从而有 。 利用多项式函数的相等定义： 例2. 设a，b，c是互异的数，证明： 。 解析： 与范德蒙行列式十分接近，只要把第三行换成 ，所以很自然的想到把 改造成范德蒙行列式，然后再利用函数思想从两者的联系中去求 。构造4阶范德蒙行列式 则 。 按范德蒙行列式公式和按第四列展开两种方法求 ，有 所以是 的系数的相反数，而 的系数为 。 所以 ， 故 。
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user: 6. 总结 本文对线性代数教学过程中涉及的几个重要数学思想方法做了简单的剖析，通过在这方面的持续努力，已经在教学效果上得到了积极的效果，但这远不是全部。我们希望起到抛砖引玉的作用，引起广大教学工作者的讨论，共同学习和提高线性代数的教学水平。
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user: 摘 要 网络音乐出现，给音乐产业链带来了变革，然而网络音乐商业模式的缺乏却限制了网络音乐产业的发展。本文利用E 3 -value方法，结合产业价值链理论，通过构建网络音乐商业价值模型输入参数试算，对商业模式中各参与者之间价值的创造、交换和消耗情况进行仿真模拟，分析讨论网络音乐商业模式创新的相关策略。 关键词 :网络音乐，商业模式创新，产业价值链，E 3 -Value，仿真分析
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user: 1. 引言 随着科技的发展，网络音乐的产生，传统音乐产业发生了巨大的变化。数字化、无形化的网络音乐通过互联网与无线网向消费者传递，催生了新的产业链条。音乐产业链的变革要求新的音乐商业模式与之匹配，而国内对网络音乐商业模式的研究大多停留在盈利模式、收费制度和宏观分析层面。尚没研究人员采用结构化的方法，清晰地描述网络音乐商业模式，详细地分析价值在产业链不同层面之间的创造、交换和转移的过程，探讨其创新策略。 以价值为导向，阐述网络音乐商业模式的形成原因、构建依据，分析其潜在价值量化及商业模式适应性等问题，进而揭示网络音乐商业模式运作过程以及内在机理，进行有效的网络音乐商业模式的创新，是现阶段网络音乐商业模式研究需要关注的问题。 本文通过对网络音乐产业价值链的分析，借助E 3 -value这一结构化分析方法和工具对网络音乐商业模式进行仿真分析，对其盈利性和生存性进行经济可行性评价，进而分析网络音乐商业模式创新的对策。
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user: 2. 网络音乐产业价值链 产业链是产业经济学中的一个概念，其思想最早来自于古典经济学家亚当·斯密有关分工的论断，但当时只把产业链看作是一个产品链[ 1 ] 。而价值链理论最早是由哈佛商学院教授迈克尔·波特1985年在他的《竞争优势》一书中提出的。商业模式的本质是确定企业在产业价值链当中的位置，指导企业获取收益，使企业具备保持持续经营的能力。 2.1. 产业价值链 以价值链理论为基础，从价值的角度分析研究整个产业的活动，就形成了产业价值链。所谓产业价值链是一个战略联盟的关系链，其基本属性是供需关系，是通过打通各企业的价值链，形成一个畅通的、统一协调的价值链系统 [ 2 ] 。产业价值链以产业链为基础，从整体角度分析产业链中各环节的价值创造活动及其影响价值创造的核心因素 [ 3 ] 。 产业价值链的各个环节对要素条件的需求存在差异性，不同的环节，对于技术、人力、资本、规模等的要求不同，具有不同的区位偏好。产业价值链通过整合产业内部各个组成部分形成了一个相互联动、相互制约、相互依存的有机整体。上游产业(环节)、中游产业(环节)和下游产业(环节)之间大量的信息、物质、资金方面的交换过程，是一个价值递增过程。产业价值链后面的价值增值环节利用前面环节产生价值产品和服务，可以进一步面向新的客户，生产出新的价值产品和服务。 产业价值链涵盖了产业内部价值创造、分配、传递和实现的全过程。运用产业价值链理论对具体的一个产业进行研究，有利于整合整个产业链上的资源，完善产业价值链各环节的协作机制，催生新的价值产品和服务。进而促进商业模式的创新，实现价值的合理分配和增值。 2.2. 网络音乐产业价值链分析 音乐产业链，是指以音乐产品为核心，从音乐作品的创作、传播到最终消费所涉及的各个不同音乐产业部门之间的关系 [ 2 ] 。从价值的角度来界定、分析、研究音乐产业链内部各环节之间的活动，就形成了音乐产业价值链，网络音乐产业链是音乐产业链理论的一个特例，也是音乐产业链上的一个区段。 随着网络音乐的迅速发展，音乐产业主要的利润来源已经变成网络音乐产品和服务，而传统音乐产业价值链受到了网络音乐的严重冲击，并逐渐被网络音乐产业链所取代。网络音乐产业价值链可以分为三个环节：上游是创作，中游是传播，下游是消费环节，它的主体是广大的消费者，是音乐产业的下游 [ 4 ] 。网络音乐产业价值链详细构成可以通过图1进行整体的分析。 网络音乐产业链的形成极大地提升了消费者获得音乐产品和服务的便利程度，网络音乐产品和服务成为价值链的核心，发展网络音乐产业必需充分重视音乐产品与服务。开发新的音乐产品和服务，创建新的符合网络音乐产业价值链的盈利模式是网络音乐商业模式创新的趋势。 音乐服务是网络音乐产业价值链下游的音乐消费者购买音乐产品所获得的一种综合性服务和各种利益的总和，它可以带给音乐消费者更大的满足 [ 5 ] 。进行网络音乐产品和服务定制，吸引更多用户对网络音乐产品和服务进行体验，让在线音乐内容的价值得到认同，促使网络音乐消费市场的整体平均价值得以提升 [ 6 ] 。
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user: 3. 基于E 3 -Value的仿真分析 3.1. E 3 -Value仿真分析的意义 E 3 -Value方法是Gordijn等提出并逐步完善的一种从价值观点出发来描述分析企业商业模式体系结构的方法，主要表达经济价值在多主体参与者网络环境下如何被创造、传递、转换和消费 [ 7 ] 。E 3 -Value通过基于价值网建模的可视化工具来创建价值模型，价值是该模型中的一个核心概念，联结着模型的各个组成部分。模型的主要目的是回答参与者的价值主张和目标客户是什么，以及创造了什么样的价值。模型所呈现的是一个商业模式的价值视角，可以描述出参与者的价值活动，但是不涉及价值活动的具体细节。 图1. 网络音乐产业价值链 E 3 -Value方法基于参与者之间经济价值交换对商业活动进行解释，并且兼顾所有参与者的经济价值 [ 8 ] 。在研究特定的商业模式时，通过构建价值模型、明确价值交换条件和数量关系，利用E 3 -value工具按设定的条件和变量对结构化模型进行仿真运算，就可以获得相应的收益计算表。通过对收益计算表的分析可以从数值上分析具体的商业模式的盈利性和生存性，有助于创新和优化商业模式。 基于E 3 -value的商业模式的描述方法，包含了一系列的概念、关系和约束，用以描述商业模式中所涉及到的成员、成员间的关系、价值增加活动以及他们之间的价值界面。基于E 3 -value建模主要涉及到参与者、价值对象、价值端口、价值交换、价值界面和市场群体等元素 [ 9 ] 。 3.2. 基于E 3 -Value仿真分析的基本步骤 运用E 3 -value仿真分析首先要构建所研究的商业模式对象的E 3 -value价值模型，然后对方案进行计算、评估、分析，具体步骤如下： 1) 识别参与者，即明确商业模式中的各个参与者及其所起的作用。 2) 明确商业模式中参与者的价值主张，清楚表达所创造的价值是产品、服务还是一种体验。 3) 明确价值的创造者及其接受者。在特定的商业模式中，价值的创造应有相应的接受者，亦即价值创造的认同者，它将提供价值创造的经济回报。 4) 明确价值交换的细节，包括价值交换的条件及数量关系。 5) 确定商业模式运行的驱动力，即说明在整个商业模式构成的价值网络中，哪个参与者将使得整个商业模式运作起来，以及商业模式运作的先后逻辑。 6) 按设定的条件将相关参数输入模型，对商业模式进行试算仿真，得到相应的收益计算表。进而从数值上说明所研究的商业模式的经济可行性，该可行性分析基于该模式的盈利性和生存性进行评价，评估模型中的所有参与者能否都获得收益或者增加了经济效用。Gordijn等人指出该方法主要聚焦于所研究商业模式是否能给所有参与者带来正的经济价值、树立信心，而非用于具体利润量的计算和预测 [ 7 ] 。 7) 调整模型变量，包括参与者、价值主张、价值交换、驱动力、交易数量等，可探寻更优化的商业模式。 Gordijn等人基于价值链创新和商业网创新等理论方法，在E 3 -value参考模型中把创新因素定义为价值活动、价值端口和价值界面三个元素，认为某种商业模式的创新分析可以从这些价值元素的解构着手 [ 7 ] [ 10 ] 。首先明确所有参与者及其所涉及的价值增值活动，然后：① 价值活动解构，寻找能被用来分配给不同参与者的较小的价值活动；② 价值端口解构，寻找具有较小价值对象的价值端口；③ 价值界面解构，把价值端口大于2的价值界面拆分成较少价值端口的界面；④ 多次重复①~③步骤。最后，构建出优化后的商业模式价值模型。
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user: 5. 结论 音乐产业链的变革要求必需要构建新的音乐商业模式与之相匹配，本文应用E 3 -value仿真分析方法，结合产业价值链理论对网络音乐商业模式进行了仿真分析。通过构建模型，对商业模式中各参与者之间价值的创造、交换和消耗情况进行 仿真模拟，为网络音乐商业模式的创新提供了参考意见。首先，网络音乐商业模式的创新应该以网络音乐产业价值链各环节互利共赢基础，保证各参与者价值实现的同时促进产业价值链增值。其次，网络音乐商业模式的创新要兼顾用户多样化的网络音乐产品和服务需求，在细分客户需求的基础上提供多样化的产品和服务提高客户粘性和付费转化率，同时要兼顾无线和在线音乐产业链，丰富盈利模式。最后，构建符合各方利益的多样化的版权付费制度，是网络音乐商业模式创新必须要考虑的问题。
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user: 摘 要 本文对食品用塑料包装材料中所含的七大类塑料添加剂(抗氧化剂、增塑剂、紫外线吸收剂、发泡剂、阻燃剂、着色剂、表面活性剂)的毒性、迁移、检测、应用等情况作了综述，揭示了塑料添加剂研究的必要性，为后续研究工作提供理论依据和参考。 关键词 :塑料，食品包装材料，塑料添加剂，毒性，迁移，检测，研究进展
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user: 1. 引言 随着人们生活水平的提高和生活方式的变化，塑料食品包装越来越多地出现在人们的生活中。在我国，用于食品包装的塑料制品包括饮料，如汽水、可乐、果汁、茶、矿泉水、纯净水等工业用的塑料包装瓶；液体食品，如牛奶、醋、酱油、食用油等包装用瓶或容器；冷冻食品，食糖，食盐及其它调味品等用的塑料包装袋；水果蔬菜保鲜膜、袋；粮食小包装用薄膜袋，还有食品包装用购物袋等。据推测，用于食品包装的塑料消费量约占总的塑料包装制品的45%~55% [ 1 ] 。用于食品包装的塑料种类主要有PE、PP、PVC、PS等通用塑料，PET、PC主要用于瓶类包装，PA、EVOH、PVDC主要用作阻透材料，PET也有较好的阻透性。其中有些因为含氯而带有一定的毒性，使用量正在下降。这些食品用塑料包装，由于与食品直接接触，食品中的酸性物质和油脂会促使塑料中的各种添加剂迁移到食品中，对人体健康造成潜在的威胁。
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user: 3. 塑料添加剂前景展望 随着我国科学发展观和可持续发展战略的实施，今后的塑料食品包装开发将更加贴近安全无毒、将抗卫生、环保等标准，在使用性能和使用后处理上下功夫。从这点出发，目前大多数包装材料，要注意到从原材料、加工、直至到达消费者，甚至消费以后的回收再利用问题，整个流通过程中的安全卫生、环境保护等问题。而关于单体和低聚物的溶出问题、各种添加剂的毒性问题，还不能说已经充分认证过了，有些环节还需要进行继续深入的研究和探讨。再有，以废弃物处理为主的环境问题的对策，也还没有到达完全解决的阶段。因此，今后对于食品添加剂的安全、健康卫生、环境还有许多工作要做 [ 48 ] 。另外，近年在国内对食品用塑料包装制品有不少不利于其发展的舆论，典型的例子是说聚苯乙烯发泡餐盒有毒。这里有一个宣传的问题，要正确引导消费者，防止对塑料发生各种误解。作为塑料助剂行业应该及早对各种塑料添加剂的安全性做出评价，以使食品用包装塑料能健康持续地发展。
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user: 摘 要 随着科学技术的发展，人类文明的进步最终实现了生命物质能量向非生命物质能量(矿物燃料)的根本性转变。全球实践表明，大量矿物燃料使用所产生的极化效应正在对人类文明的可持续发展形成日趋严峻的挑战。为此需要重新思考人类的能源利用行为模式。作为世界最大的能源消费和碳排放国，中国未来低碳经济的发展应遵循从目前的“重开发、轻使用”传统能源利用模式向“使用与开发并重”模式的过渡，并最终定格于“重使用、轻开发”的地球友好能源利用模式。 关键词 :节能减排，中国，能源战略
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user: 1. 能源利用 生命在于运动。运动在于能量。 与其他地球生命体的发育相同，人类社会最基本的使命就是最大限度地获取的各种能量以延续自身物种的发展。所不同者，通过对周围事物和环境的认识人类成功地实现了从生命物质能量(生物能源_转换向非生命物质能量(非生物能源)的转换(图1)，从而步入了现代化的殿堂。这场变革正是缘于对“火”的认识、使用和掌握。从此，人类开始了步入一条不断寻求更高效率的自然能量转换的不归之路 [ 1 ] 。 相关的研究表明，在农业革命之前，人类所获得的能源总量的100％以上是来自以植物、动物和人及其他则来自自然能等生命物质能量。进入农业社会后，人类文明发育的85％以上的能量需求来自生命物质能源 [ 2 ] 。蒸汽机的发明开启了人类从生物能源向非生物能源转换的大门。如果说农业革命是一个人类逐渐控制和提高生物能源转换的供给过程的话，那么，工业革命与农业革命的一个最显著区别就在于，高效的非生物能源转换方式最终取代了低效的传统生物能源转换方式，从而使人类社会跨入到了现代能源消费和供给体系。而这种无生命物质就是现在人们通常所说的矿物燃料。 全球实践表明，人类对矿物燃料的依赖有一个逐步加速的过程。工业革命100年后的1850年世界的矿物燃料需求仅有0.54亿吨标煤。1900年时达到7.48亿吨标煤，期间平均的年增量约为0.14亿吨标煤；1950年时为25.26亿吨标煤，期间平均年增量为0.36亿吨标煤；2010年时则上升至178.0亿吨标煤，期间的年均增量达到了近3.2亿吨标煤(图2)。
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user: 2. 极化效应 世间凡事有利必有弊。这是所有地球生命物质运动必须遵循的一条铁律。人类大规模能源利用所产生的极化效应正是这种地球演化铁律的必然结果(图3) [ 3 ] 。 工业革命以来，随着大量体外工具的制造和使用，人类不断加大着对能源、特别是矿物燃料的依赖。然而，大规模矿物燃料的开发和利用在成就了人类社会财富快速积累的同时，也对地球表层的生态系统带来了极大的负面影响。一个简单的事实是：1850~2010年期间全球一次能源消费增长了约328倍，人口增长了5.2倍，GDP增长了56倍，全球碳排放增长了168倍(图4)，气温相应上升了0.74度 [ 4 ] [ 5 ] 。 图1. 人类社会的能源开发与利用过程 图2. 全球一次能源消费增长，1850~2010年 图3. 大规模能源开发的极化效应 从影响人类生存和健康发展的角度看，这种负效应更多地反映在对大气环境的影响方面。长期的发展实践表明，这种影响主要通过化学与物理两种途径来实现的。 2.1. 化学途径 这就是目前世界各国普遍关注的碳排放。由于大量碳排放破坏了原有大气化学结构的稳定，全球气候变暖的趋势日趋明显。有关研究报告显示，从20世纪初开始至今，地球表面的平均温度增加明显，仅在过去的40年中，平均气温就上升约0.3℃，超过以往400~600年中任何一段时间 [ 6 ] (图5)。 气温升高所带来的直接后果就是洪涝、台风、飓风、海啸等气象灾害的增多，各类生命及财富损失越来越大。例如2005年，“卡特里娜”飓风袭击了美国新奥尔良，遇难人数达1836，经济损失750亿美元 [ 7 ] 。 2.2. 物理途径 主要是由各类矿物燃料使用的粉尘与颗粒物排放所造成的近地层大气环境质量恶化，其中最具代表性的就是近年来在我国日益猖獗的雾霾天气(图6和图7)。 根据中国气象局发布的消息，自2013年以来全国平均雾霾天气日数较常年同期增长了2.3天，可以称的上是自1961年以来最多的一年。此次雾霾集中地主要在京津冀晋、黄淮一带，部分地区最长持续为20天左右 [ 8 ] 。以北京为例，不健康到有毒害(AQI为150以上)空气质量的天气数已占到全年天气总数的32% [ 9 ] (图8)。而根据清华大学的一份研究，中国的空气污染已使中国北方居民的预期寿命减少5.5年， 图4. 全球一次能源、人口、GDP与碳排放增长，1850~2008年 图5. 全球平均温度变化，1900~2000年 图6. 2013年1月北京雾霾 图7. 北京PM 2.5来源 图8. 北京空气质量指数日均值，2008~2013年 还提升了肺癌、心脏病和中风的发病率[ 10 ] 。 遗憾的是，雾霾的影响不仅限于中国北方。近年来，珠江三角洲城市每年超过35℃的高温日数均在30天以上。近50年来，广州市年灰霾天数以每10年16.4天的速率增加，灰霾使呼吸道疾病发病率比平时增加15%左右[ 11 ] 。
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user: 3. 开发与使用 人类的能源利用是由开发与使用所组成。通常，前者是指资源开发；后者则是指能源资源的转换和使用(消费)。 迄今为止，全球各国在能源利用方面的行为几乎无一例外地采用了“重开发、轻使用”的模式。 数据分析显示，1860年全球工业化初期的每万元GDP (按1990年国际元不变价计算，下同)，产出的一次能源消费和碳排放仅为1.31吨标煤和0.90吨碳。到1960年时，在煤炭为主的能源消费结构推动下，全球单位GDP产出的一次能源消费和碳排放快速增至4.88吨标煤和3.06吨碳。此后随着能源消费油气主导时期的到来，这一情况才开始出现转机。2008年，全球单位GDP产出的一次能源消费和碳排放已经下降至3.20吨标煤和1.66吨碳。并最终形成了类似于库兹涅茨环境曲线的倒“U”字形态(图9)。 尽管如此，全球工业化成熟期(2008年)的单位GDO产出一次能源消费和碳排放水平依然高出初始期(1860年)的1.44倍和0.84倍。换言之，即便开始进入后工业化时期，全球单位能源使用的产出效率依然比工业化初期时的低了45.0%。显然，对这一事实的合理解释应是：各国财富的积累更习惯于通过不断扩大能源资源开发的能力和范围，而不是通过努力提高消费的合理性和大力改善使用的效率。遗憾的是，这种“重开发、轻使用”状态恰恰代表的是全球工业化进程中各国能源利用的一种“常态”行为。 作为世界最大的发展中国家，中国的能源利用轨迹与其它国家相比并无本质上的差异。所不同者，由于消费结构中煤炭的主导地位难以撼动，中国能源利用效率的变化过程显得更加跌宕，其中多年一次能源消费的相关系数(R 2 = 0.844)和碳排放的相关系数(R 2 = 0.7801)，均低于全球均值水平(图10)。数据分析显示，1950~2009年期间，中国单位GDP产出(按1990年国际元计)的一次能源消费与碳排放分别增长了1.53倍和1.39倍。换言之，进入工业化中期(2008年)的中国单位能源消费产出效率较之初期的(1950年)低了60.0%，碳排放强度却增加了1.39倍。 无论全球还是中国，之所以有上述结果，一个根本原因在于人类对自然界认识上所存在的固有偏见。 迄今为止，人类始终认为自然界是上苍的无偿赐予。在进入文明发育阶段之前，人类社会的资源获取完全处在随意而“无价”的状态。进入文明发育阶段之后，人类开始依据对其社会财富积累与文明进程影响的大小进行自然资源和环境的定价与收费。于是，各类自然资源和环境要素开始从“无价”变为了“有价”。此后，当技术的进步引导人类文明步入工业化的殿堂时，剩余价值的追逐开始占居了人类社会资源利用的核心位置。相应地，“有价”的资源和环境本身则被日益边缘化。例如，根据现代社会生产流程，不包括物料的投入成本，目前一辆普通家庭轿车所创造的社会剩余价值可以高达到数千美元(一般在5000~6000美元)。作为轿车行驶的动力来源，一吨原油的剩余价值却只有数百美元。正如此，今日的人类社会才会将更多的精力投入到体外工具制造能力的扩张与人文环境的再创造，却很少关注资源环境利用方式的改进和整体使用效率的提高。