DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 无极石英晶体传感器的传感原理 QCM的传感原理主要是基于石英晶片的压电效应。整个传感过程中，石英晶片充当了一个换能元件，而电极则用来接收交变电压，产生回路电流。如图1，在Butterworth-Van Dyke (BVD)等效电路中，当晶体不振动时，它相当于一个平行板电容C 0 ，称为静态电容，静态电容C 0 表示以晶片为介质，两个电极间形成的电容。当它在真空(或空气)中耦合振动时，它相当于一个LC电路，C是动态电容、L是动态电感、R是动态电阻，C 0 是并联电容，此时电极在电路中充当了一个并联电容的作用。 图1. BVD等效电路图 从石英谐振器的等效电路可知，它有两个谐振频率，一个是串联共振频率 F s ，另一个是并联共振频率 F p ，可由以下公式求出： F s = 1 2 π L C (1) F p = 1 2 π ( 1 L C + 1 L C 0 ) = 1 2 π L C 1 + C C 0 = F s 1 + C C 0 (2) L = ρ d 3 8 A ϵ 2 (3) C = 8 A ϵ 2 ρ v π 2 (4) C 0 = ε A d (5) 其中， ρ 是石英晶体密度，A是电极面积，d是石英片厚度， ϵ 是压电应力常数， ε 是介电常数，v是晶 体中的波速。由于 C 0 ≫ C ， C C 0 可以忽略不计，则石英晶体谐振频率 F = F p ≈ F s = 1 2 π L C 。从公式上 看，静态电容C 0 只是一个固定电学参量，与晶体的动态振荡过程无关，则可以认为电极是否存在不会影响石英晶片的振荡，因而无极QCM的传感原理与常规有极QCM类似，只与石英晶片的压电效应和质量敏感特性有关。 当传感器在液体中工作时，其行为受许多非质量因素的控制，如质量、溶液密度、粘度、阻抗、电导率等，上述任何一个变量的变化都会导致石英晶体谐振频率的改变，从而反映了一些等效电路参数的变化。由于等效电路元件的值可以通过网络分析来确定，因此，利用等效电路模型表示压电传感器有助于理解其电学特性。Shen等 [ 15 ] 提出了一种电极分离式压电石英晶体的等效电路模型，如图2。 图2. 电极分离式压电石英晶体的等效电路 [ 15 ]。C 1 、C 2 、C 3 表示溶液电容；R 1 、R 2 、R 3 表示溶液电阻 通过对上述等效电路模型进行阻抗分析，推导了电极分离式压电传感器谐振频率公式： F = F s [ 1 + r ω 0 2 C ( C 2 − R G 2 C 0 ) 2 ( G 2 2 + ω 0 2 ( C 2 2 + r C 2 C 0 ) ) ] (6) 其中，F是谐振频率， F s = 1 2 π L C ，表示共振频率， ω 0 = 1 L C ，表示测量的角频率， C n = K n ε 0 ε ( n = 1 ， 2 ， 3 ) ， ε 0 = 8.85 × 10 − 14   F ⋅ cm − 1 ， ε 为溶液的相对介电常数， r = 1 + K 2 K 1 ，K 1 、K 2 是个常数，由分离电极与晶体之间的距离所决定的，G是导纳， G n = 1 R n = K n κ ( n = 1 ， 2 ， 3 ) ， κ 是溶液的比电导率。
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user: 3. 无极石英晶体振动激励方法 常规有极石英晶体传感器是石英晶片夹在两片电极之间形成三明治结构，两个电极上各焊一根引线通过固定基座连接到接线引脚上，如图3。 图3. (a) 常规有极石英晶体示意图；(b) 石英晶体中心平面图和侧视图 常规有极石英晶体传感器受电极影响较大。首先，电极沉积工艺复杂，加工成本高，封装过程繁琐；其次，电极涂层的质量密度比石英高且具有一定的厚度，因此电极的存在会增加石英晶片的负载质量，降低石英谐振子的品质因数，拉低晶片的质量敏感特性；再次，实验中强酸、强碱等腐蚀性介质的洗涤会降低电极表面附着力，有些待测物(如纳米结构、合金化材料等)还易与电极相互作用产生干扰，从而影响频率稳定性；最后，QCM是一种质量敏感型的传感器，当石英晶体工作时，传感区域仅限于电极的中心，长此以往会使电极的惯性电阻增加，石英的机械损耗增大，质量灵敏度准确率下降；并且随着共振频率的增加，上述影响会更加明显。总之，电极对石英晶体的影响是弊大于利的，因此为了克服电极对石英晶体的影响，推动QCM更好的发展，迫切需要开发出一种无电极石英晶体技术。 早期探索过程中发现，晶片的振动是由交流电压施加在电极之间形成电场所驱动的，电极在整个传感过程中不可或缺，即传感过程中不能完全脱离电极，于是国内外科研工作者尝试将电极悬离或脱开放置在石英晶片两侧一定距离内，通过外部跨气隙激发振动或者用液体层充当激励电场的导电介质，实现了晶片的激励振荡。 二十世纪70年代末，Besson等 [ 3 ] 制作了“无电极”(无涂层晶体)谐振器(简称BVAn设计)，在图4的装置中，石英晶片装配在两个电容片中间，与电容片之间存在微小的空隙(10~20 μm)，两个电容片采用异型结构，上电容器为平凹型，下电容器为平面型，电极镀在上电容片的中心凹陷区和下电容片的平面区分别形成电极悬离结构，既能起到连接电流的作用，同时还能通过改变电容做到频率可调。图中镂空窄小部分用来装载石英桥，目的是减小引线导致的应力作用。该谐振器基于无接触电极和低应力安装结构，做到了将电极与石英晶片脱离，能显著减少石英晶片的噪声，降低石英晶体频率漂移特性，还能获得很高的Q因子。自此，国内外各科研机构抓住了石英晶体传感器的这一创新突破口，在学术界掀起了基于质量效应的电极脱离型压电传感器的研究热潮，极大地推动了无极QCM的研究、开发与应用。 二十世纪90年代，基于对触液式压电液相传感器的改进与开发，Nomura [ 4 ] 和姚守拙 [ 16 ] 分别提出了电级分离式压电石英晶体传感器(ESPQC)，并实现了在液相中稳定振荡，揭示了无极石英晶体的非质量响应特征，极大地扩宽了无极QCM的应用范围。图5显示了不同类型的无极压电石英晶体。用王水溶解压电石英晶体的一个或两个电极，铂丝充当激励电极连接到振荡器，晶片的两边用硅树脂分隔开，电解液与电极、铂丝、裸石英晶片充分接触，液体作为ESPQC的一部分，充当了高频激励电场的导电介质，电场经液体传导施加在晶片上引起晶片共振。实验证明无电极压电石英晶体振荡稳定，可以像常规压电晶体一样作为质量传感器使用。不仅如此，ESPQC还被证明对于溶液的粘度、密度、阻抗、电导率和介电常数等非质量因素具有较高的响应灵敏度。 图4. BVA石英谐振器侧视结构图和中心部位的侧视图和俯视图 图5. 不同类型的无极压电石英晶体 [ 16 ]。(a) 去掉正常PQC的一个电极，通过电解液和铂丝连接到振荡器上，另一个电极用引线连接到振荡器上；(b) 去掉晶体的一个电极，两边均通过电解液和铂丝连接到振荡器上；(c) 两个电极都被移除，通过电解质溶液和铂丝连接到振荡器上。E表示电解液 无极压电石英晶体在液相中振荡时，正弦波辐射到液体中所产生的能量耗散比在气体中的要大得多，溶液的密度和粘度以及液体的流动均会引起频率偏移，裸石英晶片在溶液中也容易被污染和腐蚀，这些均导致了石英晶体在液体中的频率稳定性不如在空气中好。因此，Shen等 [ 17 ] 开发了一种串联式压电石英晶体(Series Piezoelectric Quartz Crystal， SPQC)，结构如图6，将一个无电极压电石英晶体与一个电导电极串联，测量时，无极石英晶体在气相中振荡，电导电极触液并对溶液的电参数进行传导。Nomura等 [ 18 ] 也进行了平行压电石英晶体(Parallel Piezoelectric Quartz Crystal， PPQC)的研究，如图7。与上述电极分离式压电石英晶体传感器相比，SPQC和PPQC的频率稳定性和晶体的使用寿命都得到了很大的提高。 图6. SPQC系统原理图 [ 17 ] 图7. 平行压电石英晶体(PPQC) [ 18 ]。(a) (b) 串联式压电石英晶体；(c) 并联式压电石英晶体；(d) 不同溶液中的串联式压电石英晶体 近年来，随着电学往声学领域的跨界发展，研究学者们基于厚度剪切模式和磁声共振技术开发出了一种电磁压电声学传感器，实现了电磁场激励晶片振动，使石英晶体真正脱离了电极，实现了非接触式测量。Ogi等 [ 19 ] 制备了一种隔离式无线无极石英晶体传感器，并通过检测固定在晶体表面的蛋白A和人免疫球蛋白G (IgG)的结合反应证实了该免疫传感器的可行性。如图8，在这项研究中，采用三根直导线组成的天线进行激发、检测和接地，AT切割无电极石英晶片放置在自制检测池的内部，以射频电磁场辐射出准静态电场产生剪切振动。该装置首次提出了无线非接触式测量，开创了完全隔离式石英晶体传感器的开端，为今后无极石英晶体的发展指明了方向。 图8. 隔离式无线无极石英晶体传感器的侧视图和俯视图 [ 19 ] 随后十多年间，无极QCM技术在生化、科技、农业、医疗等方面取得了重大进展，各种高精度无极石英晶体传感器应运而生，且均达到了灵敏度高、检测限低、稳定性好等预期效果。Ko等 [ 20 ] 开发了无极单片多通道石英晶体微天平，图9中通过将ZnO纳米棒直接生长在裸石英晶片上，在ZnO纳米棒上涂覆不同的聚合物，用一对隔离电极同时激发多个石英晶体的振动用以检测五种不同蒸汽，表明无极MQCM可用作电子鼻选择性检测五种气体。 图9. 无极单片多通道石英晶体微天平示意图 [ 20 ]
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user: 4. 无极石英晶体传感器的信号测量方法 QCM是一种质量到频率的转换器，频率信号测量是QCM的关键点。目前，无极石英晶体微天平的信号测量方法有四种：振荡器法、阻抗分析法、QCM-D测量法、电磁压电声学测量法。 4.1. 振荡器法 振荡器法将石英晶振作为电路的一部分接在振荡电路中，无极QCM由交变电压跨气隙驱动晶体的振荡，共振波经信号放大，波形整理、变换，最后由频率计数器测量频率变化来监控QCM吸附物的质量。振荡器法的优点是响应速度快，仪器便捷，操作方便，缺点是起振困难，振荡不稳定，且只能提供压电晶体的质量响应。 Nomura等 [ 21 ] 公开了一种利用石英振荡器法来确定溶液中物质浓度的装置，不仅能测定硫酸根离子浓度等微量样品，还可以检测β2-微球蛋白等痕量样品。 4.2. 阻抗分析法 阻抗分析法是将石英晶体作为外部元件接在仪器的测量端，通过仪器产生不同频率的正弦波剌激晶体振荡，由阻抗分析仪记录晶体振荡输出的信号，从而获得晶体的阻抗、导纳、相位、电阻等电特性参数。阻抗分析法的优点是获取信息全面、应用广泛，缺点是仪器昂贵、操作复杂。 Huang等 [ 22 ] 将单电极分离的石英晶体(ESPQC)连接到阻抗分析仪上，利用阻抗分析方法研究了纵波效应，通过测量ESPQC的众多阻抗参数(串联谐振频率，最小阻抗，最大相位和品质因数)研究了分离电极条件(距离、形状、面积、位置、角度、粗糙度等)对ESPQC振荡行为的响应。通过增大反射角和分离距离，减小分离电极面积，使用粗糙、球形、不平行的分离电极，可以有效地降低纵波对ESPQC共振行为的影响，提高ESPQC的稳定性。 4.3. QCM-D测量法 振荡法和阻抗分析法是QCM信号测量的常规方法，两种方法均有一定的优缺点和适用范围。但是对于高度缩合的粘弹性吸附物质(聚合物、凝胶等)，在晶体振动过程中易发生变形，因此需要考虑振动过程中的能量损失。Rodahl等 [ 7 ] 开发了一种石英晶体耗散微天平(QCM-D)，不仅能监测晶体的振荡频率和振荡幅度，而且能从晶体衰减曲线中获得耗散因子(D)，从而实现对粘弹性吸附物质的测量，并因此开创了一种新的QCM信号测量方法。 Kunze等 [ 23 ] 用无电极石英晶体耗散微天平(EL-QCM-D)监测了2-油酰-1-棕榈锡甘油-3-磷酸胆碱(POPC)负载的脂质双层(SLB)的形成，并联合原子力显微镜(AFM)探究了表面粗糙度对脂质双层形成的影响。Chen等 [ 24 ] 研制了一种无线无极石英晶体耗散微天平(WE-QCM-D)，利用纳米金修饰的氧化铟(In 2 O 3 -Au)作为传感膜用于监测沙林模拟物甲基膦酸二甲酯(DMMP)，监测范围低至2.1 Hz/ppm，比未修饰的传感器高400%。 4.4. 电磁压电声学测量法 最近报道了一种基于电磁声学换能器(EMATs) [ 25 ] 的低成本、高频、可调谐的声波设备，该设备使用射频线圈和磁体组成，通过洛伦兹力机制或磁致伸缩机制 [ 26 ] 使电磁场和声场发生耦合，远程激发了玻璃板上的声波共振，称为磁声共振传感器(MARS) [ 27 ]，Randall等 [ 28 ] 首次发现了这种声共振产生的电磁—声耦合机制，Houck [ 29 ] 和Quinn等 [ 30 ] 证实了这一机制。 Thompson等 [ 8 ] 基于厚度剪切模式(TSM)压电石英晶体传感器和磁声共振传感器(MARS)开发出了一种电磁压电声学传感器(EMPAS)，发展了一种电磁压电声学测量法。该设备通过使用位于无电极石英晶体下方的射频螺旋线圈引发电磁力，产生连续的电流来耦合电声共振，然后通过原子接触传递非接触力，在石英晶体中产生共振激发，并在实验中检测到高达680 MHz的谐振频率，增强了超高频测量的灵敏度，并且能实现频率可调。Vasilescu等 [ 31 ] 应用电磁压电声学传感器(EMPAS)技术，通过二次离子质谱(SIMS)、X射线光电子能谱(XPS)和电磁波激发等方法研究了磷酸镓(GaPO4)的表面性质，并提出了非接触振荡器作为无电极声波生物传感器的巨大潜力。 电磁压电声学测量法的原理是在无极压电石英晶体传感器的装置中放置射频线圈和磁铁通过洛伦磁力机制产生电磁场，波动的磁场作为一种力，诱导带电粒子的运动，从而产生电流，这种感应电流可以耦合到石英晶片的压电张量中，在石英晶片的上下表面形成电势差产生沿晶片厚度方向的电势梯度，该梯度的空间傅立叶谐波通过压电效应耦合成机械振动。最后根据声波测厚原理 [ 32 ] 可实现对石英晶体表面吸附物质量的测量。 本文根据电磁感应原理分析了电磁场与声场之间的耦合机制 [ 33 ]。波动方程是EMPAS产生电磁波的理论基础，由麦克斯韦电磁场理论推导出的波动方程如下： ∇ 2 E = 1 C 2 ∂ 2 E ∂ t 2 (7) ∇ 2 B = 1 C 2 ∂ 2 B ∂ t 2 (8) 其中，E是电场，B是磁通密度，C是光速，t是波的传播时间， ∇ 是矢量微分算符， ∇ = ∂ ∂ x + ∂ ∂ y + ∂ ∂ z 。 根据牛顿第二定律我们知道一定质量的物质运动与合外力有关，那么晶体的振动也与它的受力有关。当EMPAS工作时，磁铁提供偏置磁场引起磁化力 F m ，感应涡流与偏置磁通密度之间相互作用产生洛伦兹力 F l ，石英晶体中的压电效应引起磁致伸缩力 F m s ，三个机制相互耦合激励和接收声波信号，电磁力F是三个机制相互耦合的合力： F m = m 0 × ( ∇ H ) (9) F l = J × B 0 (10) F m s = ∇ ( e × H ) (11) F = F m + F l + F m s = m 0 × ( ∇ H ) + J × B 0 + ∇ ( e × H ) (12) 其中，H是磁场，B 0 和M 0 是偏置磁通密度和偏置磁化强度，J是感应涡流(电流)密度，e是磁致伸缩张量。 依据波动方程的推导过程，从牛顿定律对波的运动加速度分析，得出电磁力F与波的传播速度V之间的关系： ∇ 2 F = 1 V 2 ∂ 2 F ∂ t 2 (13) 根据声波测厚原理，电磁力作用使晶片产生波动，声波在晶片中穿过，被晶片表面吸附层物质反射回来被接收，则吸附物厚度d与波的传播速度V和波反射一个来回所用的时间t有关，即： d = V t 2 (14) m = A ρ d (15) 假设吸附物涂层均匀，A表示涂层面积， ρ 表示涂层密度，根据式(15)求出晶片表面吸附物的质量，证明电磁压电声学传感器(EMPAS)可用作质量传感器，利用磁声共振技术对其进行非接触电磁驱动和测量是可行的。 Chen等 [ 34 ] 基于无线无极石英晶体耗散微天平(WE-QCM-D)，开发了一种葡萄糖传感器。将(3-丙烯酰胺基丙基)三甲基氯化铵改性的聚(丙烯酰胺-co-3-丙烯酰胺基苯基硼酸)水凝胶膜涂覆在石英晶片上，用铜线圈远程刺激裸石英晶片产生声波，通过测量传感器的耗散变化来监测葡萄糖的粘度变化，检测限约为1 mM，灵敏度达到了2 × 10 −5 mM −1 ，并且具有较好的选择性，能显著降低果糖，半乳糖，甘露糖，尿酸等的响应干扰。
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user: 6. 结束与展望 无极石英晶体传感器通过去除表面电极减薄石英晶体，大大提高了传感器的灵敏度，具有更低的成本、更简便的操作、更好的耐腐蚀性和更长的使用寿命，在QCM传感器领域逐渐发展成新兴之势。在过去的几十年里，无极石英晶体传感器技术在理论、结构和应用上均取得了较大的进展，各种高精度无极石英晶体的发展使得该技术的测量精度提高到了皮克级，与光学、声学、电化学、电磁等方法结合的无极QCM已逐渐发展成为生命科学研究和诊断中的有效测量工具，种种征兆表明无极QCM是一个有前途的、值得进一步探索的研究领域。本研究小组目前已成功开发出稳定性高、工作频率可达400 MHz的无极QCM传感分析系统，并计划将无极石英晶体传感器进一步优化，以确保仪器精度可提炼至商用水平。
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user: 摘要 作为评价空气质量的重要指标，细颗粒物(Fine Particulate Matter， PM2.5)浓度是实现环境治理的基础。降低PM2.5浓度可有效改善空气质量，减少各种呼吸道病况的发生。因此，PM2.5浓度的预测变得尤为重要。本文基于随机配置网络算法，建立一个非线性回归模型用于预测PM2.5的浓度。实验结果表明：采用随机配置网络算法建立的PM2.5浓度预测模型具有较高的预测精度。
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user: 1. 引言 近年来，随着现代化进程的快速推进，空气质量问题(特别是雾霾问题)越发凸显，严重影响公众的身体健康 [ 1 ]。雾霾的主要成分是细颗粒物(Fine Particulate Matter， PM2.5)，当其浓度越高时，说明空气的质量越差。PM2.5的体积小，需要较长时间才能在空气中消散，而且活性强，可吸附含有毒物质的污染物 [ 2 ] [ 3 ]。当PM2.5进入到人体后，会造成各种呼吸道病况的发生 [ 4 ] [ 5 ]。因此，有必要对PM2.5浓度进行准确预测，为环境治理人员和公众提供PM2.5浓度信息。 目前，作为一种随机增量学习方法，随机配置网络因其引入了监督机制对将要添加的隐含层节点进行筛选，使其具有强大的预测能力和极快的学习速度 [ 6 ] [ 7 ]。随机配置网络的构造分两步进行：1) 采用监督机制来随机生成一组隐含层节点，从中选择一个使当前网络具有最高精度的隐含层节点作为新增节点；2) 采用优化算法来确定整个网络的输出权值。因此，随机配置网络不仅结构简单、易于实现，而且具有较强的预测能力。因此，借助于随机配置网络，本文建立一种新型的PM2.5浓度预测方法，致力于构建一种结构简单、易于实现，且能够用于PM2.5浓度预测的方法。
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user: 2. 预备知识 随机配置网络 随机配置网络采用点增量的方式，即一个一个地添加隐含层节点的方式，来构建网络，直至达到事先设定的停止条件。其停止条件是指：根据运行系统内存的要求，同时考虑计算复杂性，设置最大的隐层节点和期望达到的预测精度，只要满足上述两个条件之一，就结束网络的构建。 随机配置网络的监督机制有如下形式： 〈 e L − 1 ， g L 〉 2 ≥ g L 2 ( 1 − r − u L ) ‖ e L − 1 ‖ 2 (1) 式中， e L − 1 为当前网络的残差，L为当前网络隐含层节点数， 0 < r < 1 ， lim L → ∞ u L = 0 ，且 0 < u L ≤ 1 − r 。 再添加完隐含层节点后，随机配置网络采用如下的权值更新算法来获得整个网络的输出权值 [ 8 ] [ 9 ]： [ β 1 * ， β 2 * ， ⋯ ， β L * ] = arg min β ‖ f − ∑ j = 1 L β j g j ‖ (2)
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user: 3. 基于随机配置网络的PM2.5浓度预测模型 本文选择来自于盐城市在2016年下半年到2017年下半年的空气检测数据来建立PM2.5浓度的预测模型。其中，将2016年下半年至2017年上半年的数据用于训练所提PM2.5浓度预测算法，剩余的数据作为测试集，来验证所提PM2.5浓度预测模型的预测能力。其他的空气质量指标还包括CO、NO 2 、O 3 、SO 2 、和PM10这5种污染物质。 3.1. 数据预处理 由于数据集中存在缺失值，不能直接用于模型的训练。数据集的处理方法一般有两种，一种是直接将缺失的数据删除，另一种是采用数据填补算法来补充缺失的数据。为了简单起见，本文采用数据删除法来处理缺失值。具体操作如下： 本文利用Matlab的 isnan函数来删除数据中的缺失数据，程序如下： for i=size(Xtraino， 1):-1:1 if sum(isnan(Xtraino(i， :))) > 0 Xtraino(i， :)=[ ]; end end delete(' Xtrain.csv'); dlmwrite('Xtrain.csv'， Xtraino， 'precision'， 12); 其中，Xtraino为原始的训练数据，Xtrain为不存在缺失值的训练数据。部分原始训练数据如表1所示，删除缺失值之后的训练数据如表2所示。 Table 1 Some original training dat 0.933 14 80 21 53 35 0.921 24 77 21 60 41 0.887 27 69 21 73 47 0.87 30 49 22 80 48 0.411 4 79 7 78 9 0.429 4 70 4 44 8 0.496 4 91 4 9 8 0.494 2 117 4 10 8 0.441 3 128 3 NaN 9 0.442 6 126 3 21 9 0.445 12 119 3 NaN 8 0.454 23 119 50 NaN 8 0.463 33 120 97 NaN 8 0.471 44 120 144 20 8 0.48 12 116 30 9 8 表1. 部分原始训练数据 Table 2 The corrected training dat 0.933 14 80 21 53 35 0.921 24 77 21 60 41 0.887 27 69 21 73 47 0.87 30 49 22 80 48 0.411 4 79 7 78 9 0.429 4 70 4 44 8 0.496 4 91 4 9 8 0.494 2 117 4 10 8 0.442 6 126 3 21 9 0.471 44 120 144 20 8 0.48 12 116 30 9 8 表2. 部分不存在缺失值的训练数据 3.2. 数据的归一化 在建立PM2.5浓度预测模型之前，要对所有的训练数据集和测试数据集进行归一化处理。本文采用Matlab 的mapminmax函数对所有数据进行归一化，将其缩放到 [ 0 ， 1 ] 区间内。具体操作如下： [Xntrain，inputps]= mapminmax(Xtrain); Xntest=mapminmax('apply'，Xtest，inputps); [Yntrain，outputps]=mapminmax(Ytrain); Yntest=mapminmax('apply'，Ytest，outputps); 其中，Ytrain，Xtest和Ytest分别为训练集的输出，测试集的输入和输出；Xntrain，Yntrain，Xntest和Yntest为归一化后的结果。 3.3. 训练集与测试集 每个时刻采集6个数据，将前两个时刻采集的12个数据作为输入，当前时刻的PM2.5的浓度作为输出。那么，经上述处理后，训练集包含8218个样本，测试集包含4018个样本，分别用于所建PM2.5浓度预测模型的训练和验证。 3.4. PM2.5浓度预测模型的实现 由前面内容可知，基于随机配置网络的PM2.5浓度预测模型从 L = 1 开始添加隐含层节点，首先利用监督机制来指导隐含层参数的生成，在添加完隐含层节点后，再采用优化算法(2)来获得网络的输出权值。因此，基于随机配置网络的PM2.5浓度预测模型的构建分为两部分：隐含层节点的添加和输出权值的更新。 令 X = { x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x 8218 } ， x i = { x i 1 ， x i 2 ， ⋯ ， x i 12 } ∈ R 12 为训练模型的输入，则对应的模型的输出为 Y = { y 1 ， y 2 ， ⋯ ， y 8218 } ， y i = { y i 1 } ∈ R 1 。给定两个空集 Ω 和W，用于存储监督机制所产生的隐层参数w和b。模型的具体实现步骤如下： 1) 隐含层节点的增加。首先在监督机制下随机配置一组隐层参数，若找不到满足监督机制的节点，则对监督机制的约束力度进行放松，即 r = r + τ ， τ ∈ ( 0 ， 1 − r ) ，直至找到监督机制下的隐层参数为止。将获得的隐性参数存储于 Ω 和W中，再从中找出一组隐性参数，即 w * 和 b * ，使得当前模型具有最高的预测精度，并将其代入事先指定的激活函数，形成新增节点。 2) 输出权值的更新。在确定激活函数的随机参数后，需要对隐含层与输出层之间的连接权值进行更新。本文采用全局优化算法(2)来得到网络的输出权值。最后，重复步骤1)和2)，直至到达设置的停止条件，模型建立完毕。 3.5. 模型参数选择 所建PM2.5浓度预测模型包含以下训练参数： L max 为模型训练设定的最大节点数； T max 为隐含层节点配置的次数；r为学习参数； ε 为网络容忍度； ϒ : = { λ min : Δ λ : λ max } 为随机参数w (输入权值)和b (偏置)的选取范围， Δ λ 为变化步长。另外，选择 g ( x ) = 1 / ( 1 + exp ( − x ) ) 为网络的激活函数。具体参数设置如下： L max = 100 ； T max = 200 ； r = 0.9 ； ε = 0.01 ； ϒ : = { 1 : 1 : 20 } 。
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user: 4. 模型验证 图1. 随机配置网络的PM2.5浓度模型预测结果 基于随机配置网络的PM2.5浓度模型的预测结果如图1所示。从图1可以看出，基于随机配置网络的PM2.5浓度预测模型的输出与真实的PM2.5浓度是基本匹配的，这说明本文所建PM2.5浓度预测模型具有较高的预测精度，可以用于实际中的PM2.5浓度的预测。
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user: 5. 结论 考虑到PM2.5对公众健康和空气监控的重要性，本文集成随机配置网络技术，建立了一种新型的PM2.5浓度预测模型。所建立的预测模型，结构简单，便于实现，具有良好的应用前景。然而，本文并没有将数据的时序特征和干扰考虑在内，以致模型的紧致性不够。未来的研究工作是引入时序鲁棒算法来提升预测模型的紧致性。
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user: 摘要 目的：MicroRNA (miRNA)在包括阿尔兹海默症(AD)在内的多种人类疾病中异常表达。本研究分析了miR-320a在AD患者中的表达变化和临床价值，并进一步研究了miR-320a在Aβ诱导的SH-SY5Y细胞神经毒性中的作用。方法：qRT-PCR用于测量miR-320a表达水平。建立ROC曲线以评估miR-320a对AD的诊断潜力。CCK-8和流式细胞仪用于细胞活力和凋亡的检测。荧光素酶报告基因测定进行靶基因确定。结果：AD患者的血清miR-320a低于健康对照组，并且与患者的MMSE评分呈正相关。血清miR-320a可以将AD患者与对照组区分开，在0.827的临界值下，诊断敏感性和特异性分别为85.5%和87.0%。MiR-320a减弱了Aβ25-35对SH-SY5Y细胞的神经毒性，而PTEN是被证明是其靶基因。结论：本结果为miR-320a作为诊断AD的有前途的生物标志物提供了依据，miR-320a的过表达通过靶向PTEN减弱了Aβ诱导的神经毒性。
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user: 1. 引言 阿尔茨海默症(AD)是一种慢性进行性神经退行性疾病，被认为是痴呆症最常见的原因之一 [ 1 ]。患有AD的患者在临床上以记忆力丧失和认知能力下降为特征，给家庭和社会带来沉重负担。迄今为止，尚无针对AD患者的治疗方法。通常，AD患者的最初症状是轻度的记忆困难，并逐渐演变为认知障碍和痴呆 [ 2 ]。在AD临床表现发展之前，大脑的许多区域已经发生了神经元丢失和神经病理学损害。因此，挖掘敏感的生物标志物有助于AD的早期诊断，对于AD的干预治疗至关重要。 近年来，microRNA (miRNA)在人类疾病中的作用受到越来越多的关注，其在各个领域的生物调节中起着至关重要的作用 [ 3 ]。MiRNA是一类小的非编码RNA，通过与靶基因的3’-非翻译区(UTR)结合，参与生物中基因表达的转录后调控 [ 4 ]。越来越多的证据表明，miR-320a参与神经发育的调控 [ 5 ]。近期的文章发现，miR-320a在AD患者的血清和脑脊液(CSF)中均显著下调 [ 6 ]。但是，miR-320a在AD发生中的作用和潜在机制尚不清楚。 在本研究中，我们调查了miR-320a在AD患者中的表达变化和临床价值。根据qRT-PCR结果，确定AD患者血清中的miR-320a被下调。此外，我们进一步研究了miR-320a在Aβ诱导的SH-SY5Y细胞神经毒性中的作用。
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user: 2. 材料和方法 2.1. 研究对象和样品收集 本研究共招募110名AD患者，并收集另外100名健康志愿者作为对照组。所有个人均签署了知情同意书，该研究已获得上海市宝山区老年护理院伦理委员会的批准。 2017年1月至2019年12月，所有患者均根据NINCDS-ADRDA标准确诊 [ 7 ]。根据病史，一般检查，实验室检查和迷你精神状态检查(MMSE)的测量结果，确定对照组人群神经系统健康。排除标准如下，将具有冠心病，传染病，癌症，青光眼，缺血性或出血性中风以及2型糖尿病史的患者排除在研究范围之外。禁食12~14小时后，从每个参与者中收集5 ml外周血样品，离心，收集血清样品，并在−80℃下保存以进行进一步实验。 2.2. 细胞培养和转染 人神经母细胞瘤SH-SY5Y细胞由美国典型培养物保藏中心(ATCC)提供。将细胞在加有10%胎牛血清(FBS；PAN，Aidenbach，德国)的Dulbecco改良版Eagle培养基(DEME；Gibco，CA，美国)中进行培养，培养稳定为37℃。培养24小时后，加入Aβ25-35 (25μM/L；Sigma-Aldrich，美国密苏里州圣路易斯)，孵育24小时，随后进行细胞转染。 为了调节miR-320a在细胞中的表达，用Gene-Pharma公司(上海，中国)提供的miR-320a模拟物，miR-320a抑制剂或阴性对照(miR-NC)转染SH-SY5Y细胞。在Aβ25-35处理之前，按照制造商的说明，使用Lipofectamine 3000 (Invitrogen， Carlsbad， CA， USA)将miR-320a模拟物(miR-mimic)，miR-320a抑制剂(miR-inhibitor)或miR-NC转染到细胞中。转染后24小时，收获不同组的细胞用于随后的实验。 2.3. RNA提取和实时定量PCR (qRT-PCR) TRIzol试剂(Invitrogen，Carlsbad，CA，美国)用于从血清和细胞中提取总RNA。确定RNA的纯度和浓度后，使用PrimeScript RT试剂盒(Takara，东京，日本)将RNA逆转录为cDNA。然后使用SYBR green I Master Mix Kit (Invitrogen， Carlsbad， CA， USA)进行qRT-PCR以测量miR-320a表达。miR-320a的相对表达通过使用2 −ΔΔCt 方法计算，使用U6作为内参。PCR反应条件如下：94˚C预变性2 min，然后94℃变性20秒，60℃变性34秒，循环40次。 2.4. CCK-8测定 CCK-8分析用于细胞活力的检测。将细胞以2 × 10 4 细胞/孔的密度接种到96孔板中。转染后24小时，将10 μl CCK-8溶液混合到培养基中，再孵育1小时。然后，通过使用微孔板读取器(Bio-Tek Instruments， Winooski， VT， USA)读取450 nm处的吸光度来检测光密度。并且计算细胞存活率作为对照组的百分比。 2.5. 凋亡分析 Annexin VFITC细胞凋亡检测试剂盒(Keygen Biotechnology，中国南京)用于计算细胞凋亡。首先将不同组的细胞在黑暗中于孵育10分钟，温度2~8℃。然后使用FACSCalibur流式细胞仪(BD Biosciences，美国加利福尼亚州圣何塞)计算细胞凋亡。 2.6. 荧光素酶报告基因检测 TargetScan分析结果表明，PTEN在3’-UTR处具有miR-320a的潜在结合位点。进行荧光素酶报告基因测定以证实PTEN是否是SH-SY5Y细胞中miR-320a的靶基因。合成了包含miR-320a结合位点的PTEN 3’-UTR序列的野生型(Wt)或突变型(Mut)，并将其克隆到pGL3荧光素酶载体(Promega，麦迪逊，威斯康星州，美国)中，将其共转染到具有miR-320a模拟物，miR-320a抑制剂或模拟NC，抑制剂NC的SH-SY5Y细胞。荧光素酶活性通过使用双重荧光素酶报道试剂盒(Promega Corporation， Wisconsin， USA)测量，并且使用海肾荧光素酶用作内部对照以进行标准化。未进行任何处理的细胞被确定为对照组。 2.7. 统计分析 连续变量表示平均值 ± 标准差(SD)。卡方检验用于比较分类变量，而学生t检验用于比较连续变量。使用单向方差分析(ANOVA)，然后进行Tukey进行多重比较检验，比较组之间的差异。采用Kolmogorov-Smirnov (K-S)正态检验对数据进行正态检验，发现血清miR-320a水平与MMSE评分符合正态分布。通过确定Pearson相关系数来评估血清miR-320a水平与MMSE评分之间的关系。绘制受试者工作特性(ROC)曲线，并计算该曲线下的面积(AUC)以评估miR-320a对AD的诊断准确性。P < 0.05被确定为差异具有统计学意义。使用SPSS 18.0版软件(SPSS Inc.)和GraphPad Prism 5.0软件(GraphPad Software， Inc.)进行所有数据分析。
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user: 3. 结果 3.1. 受试者的基本特征 如表1所示，该研究招募了110名AD患者和100名健康对照。比较受试者的人口统计学和临床特征，两组之间在年龄和性别分布上均无显著差异(P > 0.05)。但是，AD患者的MMSE评分(17.33 ± 3.96)与健康个体(27.40 ± 1.62)相比明显降低。此外，健康对照组的血清miR-320a水平为0.59 ± 0.15，而AD患者的相对较低水平为1.00 ± 0.29。 Table 1 Clinical characteristic 变量 健康组(n = 100) AD组(n = 110) P-值 年龄 70.93 ± 3.21 70.61 ± 2.82 0.441 性别(男性/女性) 52/48 64/46 0.368 MMSE评分 27.40 ± 1.62 17.33 ± 3.96 <0.001 miR-320a 1.00 ± 0.29 0.59 ± 0.15 <0.001 表1. 临床特征 3.2. MiR-320a在AD中被下调 进行qRT-PCR以计算miR-320a在AD患者血清中的表达。如图1所示，AD患者的血清miR-320a水平显著低于健康对照组(P < 0.001)。 3.3. 血清miR-320a与MMSE评分的关系 MMSE分数是广泛使用的认知功能测验，它可以反映个人的心理状态。在本研究中，我们分析了MMSE评分与AD患者血清miR-320a表达的相关性。结果表明，AD患者的血清miR-320a与MMSE评分呈正相关(r = 0.651，P < 0.001，图2)。 3.4. MiR-320a对AD患者的诊断价值 由于AD患者的miR-320a血清水平与健康个体存在显著差异，并且在患者组中观察到miR-320a血清表达与MMSE评分呈正相关，因此我们进一步研究了诊断方法miR-320a对AD的诊断潜力。根据miR-320a的血清水平，建立了ROC曲线，发现AUC为0.885，临界值为0.774的情况下，诊断灵敏度和特异性分别为90.0%和81.0% (图3)。 图1. miR-320a在AD患者血清中的表达。***P < 0.001 图2. AD患者的血清miR-320a水平与MMSE评分的相关性。r = 0.651，P < 0.001 图3. 构建了ROC曲线以评估miR-320a对AD的诊断潜力 3.5. MiR-320a减弱了Aβ25-35诱导的SH-SY5Y神经细胞毒性 在这项研究中，用Aβ25-35处理SH-SY5Y细胞以建立细胞AD模型，以进一步探索miR-320a在AD中的功能。从图4(a)发现，在Aβ25-35处理后，SH-SY5Y细胞中miR-320a表达显著降低。另外，与对照组相比，Aβ25-35处理的神经元细胞的细胞活力将受到显著抑制(图4(b))。同样，Aβ25-35处理可显著促进细胞凋亡(图4(c))。这些结果表明，成功建立了细胞AD模型。此外，与AD患者的血清表达数据相似，Aβ25-35处理也降低了神经元细胞中miR-320a的表达水平。 我们进一步探讨了miR-320a的调节对神经元细胞活力和凋亡的影响。通过转染，miR-320a模拟物可上调miR-320a的表达，但miR-320a抑制剂可下调其表达(图4(a))。根据CCK-8，注意到miR-320a的过表达抑制了Aβ25-35处理诱导的细胞活力降低，而miR-320a的下调则加剧了细胞活力的抑制(图4(b))。此外，miR-320a的上调抑制了Aβ25-35诱导的细胞凋亡，而miR-320a的下调则加剧了Aβ25-35对细胞凋亡的诱导作用(图4(c))。这些数据表明，miR-320a减弱了Aβ25-35对SH-SY5Y细胞的神经毒性。 图4. MiR-320a减弱了Aβ25-35诱导的SH-SY5Y细胞神经毒性。***P < 0.001，与对照组相比；与Aβ组相比，#P < 0.05，##P < 0.01，###P < 0.001 3.6. PTEN是SH-SY5Y细胞中miR-320a的靶基因 根据TargetScan分析结果，我们注意到miR-320a可以与PTEN的3’-UTR结合，这表明PTEN可能是miR-320a的候选靶向基因(图5(a))。然后，我们进行了荧光素酶报告基因检测，以进一步验证PTEN是否是miR-320a的直接靶标。如图5(b)所示，结果表明miR-320a的上调抑制了细胞的荧光素酶活性，而miR-320a的下调则促进了荧光素酶的活性。但是转染PTEN突变质粒的SH-SY5Y细胞，其荧光素酶活性不受miR-320a表达量的影响。因此，PTEN是SH-SY5Y细胞中miR-320a的靶基因。
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user: 4. 讨论 AD是不治之症，通常在老年中发作，可严重影响患者的短期和长期记忆 [ 8 ]。目前，AD的确切病因仍未确定，但是Aβ和过磷酸化的tau蛋白在神经原纤维缠结中的积累被认为是AD的根本原因 [ 8 ]。在本研究中，我们调查了AD患者血清中miR-320a的表达变化和临床价值，并进一步探讨了miR-320a对Aβ25-35诱导的SH-SY5Y细胞活力和凋亡的调节作用。结果表明，与健康组相比，AD患者血清中miR-320a的表达明显降低。血清miR-320a的表达与AD患者的MMSE评分呈正相关，对AD有一定的诊断价值。此外，体外实验进一步确定，miR-320a减弱了Aβ25-35诱导的SH-SY5Y细胞的神经毒性，而PTEN可能是其靶基因。 图5. PTEN是SH-SY5Y细胞中miR-320a的靶基因。(a) PTEN中的MiR-320a结合位点；(b) miR-320a的过表达抑制了转染野生型PTEN的细胞的活性，而miR-320a的下调则促进了荧光素酶的活性。***P < 0.01，与模拟组相比 已发现大量miRNA在AD患者中异常表达，例如miR-29c-3p，miR-19b-3p，miR-34a-5p [ 9 ] [ 10 ]，反映了miRNA的在AD发展中的关键作用。在本研究中，我们发现与健康对照组相比，AD患者血清中的miR-320a显著降低。与我们的观察结果一致，先前已报道miR-320a的循环水平在AD患者中异常表达 [ 6 ]。MMSE分数是广泛使用的认知功能测验，它可以反映个人的心理状态 [ 11 ]。我们还发现，AD患者的血清miR-320a与MMSE得分呈正相关。所有证据表明，miR-320a在神经退行性疾病的发生和发展中具有至关重要的作用。 MiRNA在血清中稳定表达，在血清中检测miRNA标志物被认为是许多人类疾病的潜在策略，近年来受到越来越多的关注 [ 12 ]。已确定miR-320a是许多癌症进展中的重要调控因子 [ 13 ] [ 14 ]。鉴于AD患者中血清miR-320a的异常表达，及其与MMSE评分的显著相关，我们进一步研究了miR-320a对AD的诊断潜力。ROC曲线分析结果表明miR-320a具有较高的诊断准确性，可将AD患者与健康对照区分开。 淀粉样蛋白β肽(Aβ25-35)是AD中淀粉样蛋白β肽的片段，据报道在神经元细胞中表现出神经毒性作用 [ 15 ]。在这项研究中，用Aβ25-35处理SH-SY5Y细胞建立细胞AD模型，以进一步探索miR-320a在AD中的功能。与AD患者血清表达数据一致，神经元细胞中Aβ25-35处理也降低了miR-320a的表达水平。进一步的回复实验表明，miR-320a的过表达可减弱Aβ25-35诱导的SH-SY5Y细胞的神经毒性。考虑到该研究揭示的miR-320a的作用，我们试图鉴定SH-SY5Y细胞中miR-320a的靶基因。根据通过TargetScan进行在线预测，PTEN被确定为miR-320a的合适候选基因。此外，我们进一步进行了荧光素酶报告基因检测，并确定PTEN是SH-SY5Y细胞中miR-320a的靶基因。 PTEN (phosphatase and tensin homolog deleted on chromosome ten)，位于10号染色体上，是一种脂质和蛋白质磷酸酶，具有蛋白质和脂质磷酸酶的活性。它在调节细胞生长，存活和代谢中起重要作用 [ 16 ]。PTEN参与神经发生，神经突向外生长，突触形成和突触可塑性的调节 [ 17 ]。已有大量文献证明，PTEN可以抑制与细胞生长和存活相关的细胞信号通路，包括PI3K/AKT信号通路，这在AD的发生和发展中起着至关重要的作用 [ 18 ] [ 19 ]。此外，在AD中有针对性地抑制PTEN活性可以促进神经保护并抵抗细胞氧化应激，内质网应激和神经毒性 [ 20 ]。此外，已证明在Aβ25-35处理的PC12细胞中PTEN的表达水平被上调 [ 21 ]。结合上述结论，我们推测miR-320a可能通过靶向PTEN作用于PI3K/AKT信号通路，从而减弱AD中β-淀粉样蛋白诱导的神经毒性。但是，这一推断需要进一步的研究来验证我们的假设，并且应该探索具体的机制。 综上所述，本研究的结果提出血清miR-320a可以作为诊断AD的有前途的生物标志物，并且miR-320a的过表达通过靶向PTEN减弱了Aβ诱导的AD的神经毒性。这些数据为miR-320a参与AD的发病机理提供了重要的理论基础，且miR-320a的上调可能具有一定治疗AD的潜力。
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user: 摘要 随着信息技术的发展，BIM也越来越受人们关注，BIM是一款项目全生命周期管理的数据化工具，可以集成项目相关数据，具有可视化、协调性、可优化等特点。文章主要研究BIM技术在项目运维系统中的应用，分析了基于BIM的运维信息系统的架构，将其分为客户端、功能模块层、平台层、数据层、模型层和设施层六个层次，同时还提出了运维系统BIM模型构建的四个步骤：1) 开发资产分类系统；2) 将新开发的分类系统导入到BIM模型中；3) 基于资产分类的关系数据库的开发；4) 创建接口。
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user: 1. 引言 在一个项目的全生命周期中，项目的后期运维管理占据项目全生命周期的80%以上 [ 1 ]。目前，传统的基于图纸和二维平台的管理模式存在信息分散、更新延误、信息共享不足、数据管理效率低下、信息易丢失等缺陷，很容易出现由于信息共享问题而导致运维阶段的管理效率低下、成本增加等。因此，如何改进传统的工业园区运维管理的模式和技术，逐渐受到人们的关注。 建筑信息模型(BIM)是一种基于智能3D模型的项目全生命周期的管理手段，它为工程项目的规划、设计、建造和运维管理提供了更有效的管理工具，但BIM不仅仅是一个3D建模工具，它更像一个数据库，可以提供各种建筑元素的信息 [ 2 ]。建筑信息模型(BIM)模型正在渐渐的改变建筑的设计和建造方式，促进多学科协调，并集成了3D设计，分析，成本估算和施工进度计划等功能。通过将模型扩展到使用后时期，BIM模型也用于设施管理和建筑物运营。 基于BIM技术的项目运维是以BIM作为建筑相关信息库，并提供整合的界面，以便于获取有关建筑物运营绩效各个方面的信息，以支持新建筑物和现有建筑物的运营维护的规划和管理 [ 3 ]。 建筑信息模型(BIM)是近年来设计和建筑行业已采用的最重要的技术之一。尽管BIM的应用在增长，但可以看到在诸如房地产和基础设施管理等运营与维护方面，BIM技术的采用率相对较低。本文对比分析了近年来发表的BIM技术在运维管理方面的应用的相关文献，主要从信息系统架构、模型构建和平台开发方面进行了研究，推动BIM技术在项目运维管理方面的应用。
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user: 2. 基于BIM技术的运维信息系统架构 2.1. 运维系统信息流分析 项目的整个生命周期可以大致分为设计、施工和运维三个方面，在整个生命周期内，有众多的参与方，如图1所示，其中包括业主方、设计方、施工方、监理方、供应商、政府主管部门、社会公众、运维方等等，深色表示直接参与项目，浅色表示间接参与项目，在每个参与方在参与项目的过程中都会产生大量的信息，项目在设计和施工阶段产生的信息将会被集成到竣工模型中，然后继续在运维阶段使用，下面将讨论设计、施工、运维3个阶段的信息特征。 1) 设计阶段的信息 项目在设计阶段的主要信息源是项目设计图纸、与项目相关的规范和标准、设计概算和施工图预算等。 2) 施工阶段的信息 图1. 项目运维管理各参与方 施工阶段的信息主要包括项目中标后到项目竣工验收的阶段，这期间的信息较为丰富，如现场管理信息、合同管理信息、进度质量管理信息、采购管理信息、分包管理信息等等，在这些管理过程中会产生大量的信息。如日常劳动报告和安全报告。劳动报告除了包含与工程相关的信息(如施工进度详细信息，承包商的详细信息，设备的当前状态)外，还包含与项目有关的一般信息，例如建设项目的名称，日期，天气和温度、有关工作的注意事项。安全报告包含一般信息，例如建设项目的名称，日期和天气；工作信息，例如当天要完成的工作的详细信息；安全信息，例如安全检查记录，安全培训详细信息和现场经理安全检查详细信息等等。 3) 运维阶段的信息 运维阶段的信息主要包括建筑物系统的管理，例如HVAC，电气，管道，安全性。在某些情况下还包括：数据和电信布线，维修建筑结构、室内装饰、家具和设备维护、场地及环境维护等 [ 4 ]。 2.2. 基于BIM技术的运维系统框架架构 项目运维系统的架构包括客户端、功能模块层、平台层、数据层、模型层和设施层六个层次，相互联系与影响形成一个有机的整体，如图2所示。 1) 客户端(User Interface)：客户端界面处于架构的顶层，会根据用户的等级不同进行权限的划分，其主要作用就是权限的划分，不同的客户只能根据其等级不同在其权限范围内读取信息。 2) 功能模块层(Business logical layer)：本层为应用层部分，集中了系统的重要功能，并且本层可根据管理需求的不同进行功能模块的扩展；本层可以对输入数据进行收集和处理，以实现系统的具体功能目标。 3) 平台层(Platform layer)：平台层通过对数据的集成处理，并在BIM技术的支撑下可以开发出项目的运维管理服务平台，其主要功能是负责用户之间的信息交互及信息的传递。用户可通过相应的操作指令来实现功能模块的功能，及时反馈，从而达到人机交互的目标。 4) 模型层(Model layer)：本层链接数据层和功能模块层，是运维管理信息系统基础框架的核心部分；也用于导入和储存系统所需的BIM模型、对BIM模型进行查看、修改、保存等操作。 5) 数据层(Data layer)：本层用于储存系统所需数据，对数据进行读取、修改、保存等操作；包括BIM数据、地形数据、业务数据、视频监控数据等。 6) 设施层(Facility layer)：保障系统正常运行的基础层。 图2. 运维系统框架
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user: 3. BIM运维模型构建 3.1. BIM运维模型的数据整合 BIM具有强大的数据处理能力，可以满足运维管理应用程序中的信息处理需求 [ 5 ]。BIM模型经过项目设计和施工阶段，各种信息来源被集成在BIM模型之中，这些数据主要来源于一下方面。 1) 建立BIM时，手动输入基本信息或从标准组件库中获取基本信息。 2) 文件从设计或施工阶段传递到运维模型中。在日常管理过程中，越来越多的文档逐渐附加到建筑组件上，例如清单和操作历史记录，日常管理中生成的管理记录、日程安排、管理材料信息、图片、视频等。 3) 传感器收集大量数据并将其发送回数据存储库中。通过BIM和RFID技术，大量的实时数据会被收集并上传至BIM模型中。 3.2. BIM运维模型的数据标准 开放式BIM最常用的数据交换格式是IFC，已认定为国际标准ISO16739。IFC支持整个建筑生命周期中不同软件应用程序之间的数据交换。IFC格式的主要优点是能够允许在施工过程中涉及的各种技术角色之间进行协作，从而允许他们通过标准格式交换信息。从设计阶段到实现和维护，始终如一的数据和信息流可带来更高的质量，减少的错误，减少的成本和节省的时间。IFC是一种开放的文件格式，不受单个软件公司的限制，并且目前大部分主流BIM软件都设计了IFC格式的接口，工程师在创建模型后，通过以IFC格式的导出，或者以IFC格式导入实现不同软件之间的交互操作。 3.3. BIM运维系统模型构建 BIM运维系统模型在构建时应从以下4个步骤进行的构建要充分考虑： 1) 开发资产分类系统 该系统支持在BIM模型内对BIM对象进行结构化分类。任何分类系统都应具有结构化的层次结构。例如，暖气功能输出的分类将由散热器，地板暖气或电加热器等资产系统支持。 2) 将新开发的分类系统导入到BIM模型中 BIM中的每个BIM对象均按其功能输出和资产系统分类。大多数常见的BIM建模工具不允许在单个BIM对象上使用多个分类代码。因此，在BIM建模软件中引入了一组自定义的参数。此外，这些自定义参数与新的IFC属性集相对应，因此可以将其包含在IFC导出文件中。 3) 基于资产分类的关系数据库的开发 利用资产分类系统进行关系数据库(例如SQL或Microsoft Access)的开发。该数据库将充当资产信息模型的数据存储中心并具有与现有企业系统集成的能力。 4) 创建接口 该接口允许从IFC模型中导出数据，并提取附加的分类数据以及任何相关数据，例如防火等级，设计细节(材料、宽度、高度、长度)和成本参数等。
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user: 4. 结论 文章以BIM技术在项目后期运维中的应用为研究主题，首先对项目各阶段的信息流进行了分析以及对运维系统的框架进行了分析，然后对BIM模型构建的标准和数据整合进行了描述，最后提出了模型构建的4个步骤。 建筑行业正变得越来越复杂，项目参与者的规模和数量也在不断增长，这导致了项目建设过程中大量数据的产生，管理者产生了对大量数据进行管理的需求，而传统的低效的运维管理模式已经无法满足人们需求，将BIM技术应用到项目后期的运维管理中去可大大提升项目的管理效率，但是就目前来看，由于投入较大，且收益存在不确定性，这对大多企业来说是个挑战，所以BIM技术在运维阶段的运用还处于开发阶段，运用BIM技术来实现建筑运维系统的现代化管理，还有待进一步的发掘与完善。
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user: 摘要 自晚清以来，国进民退，官方为更好地管理民间，将西方的法律制度移植过来，以使国家“进而有据”。因此，民国司法院常常需要克服西方法在中国土地上的“水土不服”，以及法律和民间习惯间“秉性”的差异，探索出将万象的生活囊括进法律规范之中的路径。司法院针对大押佃性质的认定：从将之等同于“租赁契约”，再到确定为“典权契约”与“租赁契约”的联立，并做出明确的司法解释，便是这一艰难探索历程的生动例证。
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user: 1. 引言 传统中国的地权交易形式丰富而灵活，有租佃、永佃、典、绝卖、找价、回赎等。四川因其物产丰富，素有“天府之国”的美称，当地百姓通过押租和地租的多样搭配，形成了各类具有地方特色的交易方式(详后)，大押佃便是一例，到民国时期，这些地权的交易方式已发展成熟。 在传统的阶级分析框架中，押租是地主对佃农的剥削。明末清初时，高额地租导致广大佃农日益贫困，主佃矛盾尖锐，地主为保证收租的安全，便采取了预先收取一定的金额的方式，以备佃农抗租、欠租时，直接从中扣减 [ 1 ]，故而押租又了有保证金的作用，同时也加重了农民的负担。 以上的观点逐渐被修正，学者们开始探讨租佃内在的经济学道理。有的学者从经济运行的逻辑出发，认为押租是佃权商品化的表现，是换取一定时限土地使用权的代价，故而是商品经济的产物，即“买佃以耕” [ 2 ]。有的学者则以成都平原的租佃制度为主要研究对象，分析了佃农地主的结构，认为押租对地主与佃农均有积极意义 [ 3 ]。也有学者将土地市场与金融市场相联系，认为两者是高度流动且高度融合的，而一次性支付高额押金的佃户亦属于市场中的投资人，押租的交易以实物为基础，化解了金融市场物价跌宕起伏的高风险，故而获得了佃户的偏好 [ 4 ]。 学者们利用现有的先进经济理念细致地剖析了不同交易方式的经济意义，已充分证明了中国地权制度灵活的特性，成果丰硕。但要制度能长久平稳的运行，便需要具备有效的纠纷解决机制，对此法律起着至为重要的作用。 但《中华民国民法》在立法时基本移植西方法律 [ 5 ]。在西方民法中，物权以所有权理论为框架，该框架便与中国本土的丰富而灵活的交易习惯存在隔阂。对于其间的纠葛，学术界也已有不少研究。黄宗智将清代与民国民事法律制度做比较，利用各地的司法档案，概要地分析了针对典、田面权、永佃权等方面的司法实践，以及不同时期的司法院所做的调整 [ 6 ]。刘昕杰利用新繁县的司法档案，研究佃、典、转租、押租等租佃方式的司法实践，认为西方民法的概念和制度内涵与传统中国的民事习惯分属不同的话语体系，在司法实践中，法院依据西方法理审理时，仍受中国强大习惯的制约 [ 7 ]。邹亚莎则专以典权为研究对象，详细地梳理了典的历史发展脉络 [ 8 ]。 晚清以来，国进民退，官方为更好地管理民间，移植了西方的法律制度，以使国家“进而有据”。因此，民国司法院常常需要克服西方法在中国土地上的“水土不服”，法律和习惯间“秉性”的差异，探索出将万象的生活囊括进法律规范之中的路径，寻找到国家“整齐划一”与尊重地方特色间的平衡点。就笔者之管见，学术界对于在清末民初的法律改革背景下，佃、典等民间惯用租佃方式的演变，调适，已有丰硕成果。但对于具有地方特色的租佃制度则关注不够。而大押佃作为具有四川地方特色的租佃制度(普通租佃只需缴纳少量押金，而大押佃则以缴纳巨额押金，极少租金为其特色)，便是极好的观测对象。 本文将利用四川地方志、民国时期政府以及学者针对四川做的各类经济调查、民国的书籍、期刊、政府公文、台湾国史馆馆藏的四川地方法院与司法院之间的函件往来等资料，企图回到历史中，探讨国民政府对押租的态度，展现国民政府的法律工作者对四川大押佃性质认定的演变轨迹；及其在应对民间纷繁的现实需要时，将一部西方理念为底色的法律“中国化”的路径。最后提出笔者对法律规范与民间习惯之间关系的浅见。