DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 讨论 4.1. 叙事护理临床应用方式 叙事护理作为人文回归医学的产物，很好地体现了以人为本的人文护理内涵，能有效弥补人文护理沟通不足的缺陷，为护士搭建进入患者世界的桥梁 [ 4 ]。叙事护理临床应用的三个步骤：进入患者故事，正向回馈，总结反思 [ 2 ]。这不仅要求护士有良好的护患沟通技巧，还需要有稳固的护患信任关系及共情反思能力 [ 5 ]。本次研究，护士首先倾听患者的故事，体会他们的感受并且接纳他们的想法，在接纳患者的基础上向他们提供正向的反馈：对疾病焦虑患者讲述治疗的方法、效果，缓解不确定感；对于抗拒治疗的患者，采用同病支持的方式，增强患者的自信心；鼓励家庭情感支持，最终对叙事护理的实施效果进行总结。叙事护理虽然有较好的临床应用价值，但多项研究 [ 6 ] [ 7 ] 显示临床护士对于叙事护理的认知水平较低，叙事能力不足，以倾听患者为主，然在国外，叙事护理有Murray叙事框架法，传记叙事方法，艺术叙事方法 [ 8 ] 等多种方式丰富叙事的人文内涵，这要求护理人员提升自身的人文素养，护理管理者加强对护士叙事能力的培训，包括精细阅读、平行病例，自我反思，人文关怀查房等 [ 9 ]。 4.2. 叙事护理对慢病患者的影响 叙事护理能改善慢性病患者的负性情绪，一方面，慢性病患者由于病程长，对疾病不明确的预后容易产生负性情绪；另一方面，疾病本身带给患者的生理困扰易产生负性情绪。叙事护理在改善负性情绪的同时，能减轻患者各症状群的困扰 [ 10 ] [ 11 ]。同时，叙事护理通过帮助患者实现生活，疾病故事意义重构，增强患者对疾病的认识，和晓美 [ 12 ] 等人的研究发现晚期乳腺癌病人的人文关怀需求强烈，但对疾病及健康结局认知不足，用叙事护理方法可以改变其对健康结局的认知。李晔 [ 13 ] 等人的研究发现叙事理论护理干预在COPD稳定期患者中的应用效果显著，有利于提高患者疾病认知水平，改善其不良心理情绪，提高患者的治疗依从性及护理满意度。本次研究，护士通过针对性讲解，同伴支持等方式帮助患者正视病情，从而加速了患者康复等过程。慢性疾病往往是一个长期的过程，不仅是患者，患者的家庭关系，社会地位也会随之改变，叙事护理通过引导患者诉说，家属参与等方式，帮助患者适应病后生活状态，改善家庭关系。 4.3. 叙事护理在慢病管理中的优势 目前，叙事护理正处在快速发展阶段，研究热点主要集中于叙事护理教育以及精神疾病病人，肿瘤病人，老年病人，痴呆病人的护理中 [ 14 ]。这类疾病普遍存在病程较长，反复住院等情况，护患相处时间较长，有利于叙事护理的进行。例如，李爽 [ 15 ] 的研究发现，老年慢性阻塞性肺疾病病人急性发作入院后经症状控制期、稳定期、观察期，一般需1个月余出院。据此，计划安排叙事护理4个疗程，1周为1个疗程，每个疗程开展叙事护理2次或3次，每次30~40 min。对于个别病人1个月内出院，没有完成的疗程出院后采用电话方式予以院外延伸护理。其次，慢性疾病病程多数依赖于患者的自我管理，吴竞利 [ 16 ] 的研究发现5步式叙事护理干预的实施有助于帮助老年PCI术患者正确认识服药依从性的影响，规律服药，控制病情。叙事护理能及时发现患者焦虑紧张的负性情绪，调整患者心态加强自我管理能力。同时，叙事护理加强了护患之间的沟通，有利于提高患者满意度 [ 17 ]。
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user: 5. 研究局限性 ① 本次访谈对象分为6种疾病，分别为糖尿病，乳腺癌，尿毒症，脑卒中，老年痴呆，鼻咽癌，疾病分布过于广泛，未能考虑到不同中疾病对叙事护理的影响。② 本次研究主要关注在院患者对叙事护理的体验，未涉及患者出院后的反馈，需要在后续研究中加强。③ 访谈对象以城市患者为主，未能涉及不同居住地患者对叙事护理态度的影响。
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user: 6. 小结 叙事护理应用于慢病患者可有效改善患者的负性情绪，维持良好的人际关系，提高治疗的依从性，传递健康信念。然而目前，叙事护理的具体的方式并没有统一的标准，需要后续进一步的研究。
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user: 摘 要 随着计算机视觉研究的迅速发展，动态手势识别在人机交互、智能驾驶、虚拟现实等领域得到了广泛的应用。为了解动态手势识别的发展现状，通过对近年来动态手势识别算法的研究，从多模态输入、手部检测、手势建模三个方面进行梳理总结，介绍当前动态手势识别算法研究进展、面临的难题和应用场景。 关键词 :动态手势识别，多模态输入，手部检测，手势建模 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 肢体动作是一种有效的交流手段，追根溯源，人们最早是通过肢体动作进行沟通的。后来，随着语言的出现，语言成为人们主要的交流方式，但是肢体动作在传达信息方面仍然有着举足轻重的作用。如裁判通过动作发出判决结果、失语者通过动作传递信息。过去，肢体动作的识别一般只发生在人与人之间，可是随着科技的发展以及人们对智能设备有着很大的应用需求，目前，通过机器识别出肢体动作是一个热门的研究方向 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。 肢体动作识别可以分成手势识别 [ 5 ] [ 6 ] 和行为识别 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]，手势识别与行为识别的原理是相通的，都是操作者做出动作后，算法经过分析、理解，识别出动作的种类。手势主要发生在手部，行为可能发生在人体的各个部位。因为手部是人体的一部分，所以行为识别算法与手势识别算法可以互相进行迁移学习。但是，又因为手部结构与人体结构的不同特性，手势与行为仍然存在着较大的差异。具体差异见表1。 手势识别是人机交互(HCI) [ 10 ] 领域的一个研究热点。根据一个手势是发生在某一时刻还是一个时间段，手势识别可以分为两大类：静态手势识别 [ 11 ] [ 12 ] 和动态手势识别 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]。静态手势识别的研究对象是某个时间点上的手势图像，其识别结果与图片中手部的外观特征，如位置、轮廓、纹理有关；动态手势识别的研究对象是连续时间段上的图像序列，其识别结果与图片中手部的外观特征及序列中描述手部运动轨迹的时序特征有关。相比于静态手势，动态手势种类更多、表达能力更强、更具有实用性。 动态手势识别算法的任务是当操作者做出一个手势后，计算机能够捕捉并准确地识别出该手势。如何从外界将手势输入到计算机中？解决方法分为两种。一种是基于有线技术将计算机与操作者连接在一起。如数据手套 [ 16 ] 能够将操作者的手部信息传送到计算机中，并通过算法对其进行手势识别；虽然识别效果较好，但是繁琐的穿戴方式、要求严格的操作环境影响了用户体验的自然性和易用性。另一种是基于视觉的方法 [ 17 ] [ 18 ]，不需要手部与计算机有任何接触，只需普通的摄像机就可以直接捕获手势的RGB模态数据。后来推出的Kinect [ 19 ] 摄像机可以同时捕获手势的RGB数据和Depth数据，与基于数据手套、基于普通摄像头的方式相比，这种方法更加方便快捷，能够满足操作者更多的应用需求，成为计算机获取手势的首选方法。 本文对近年来基于视觉的动态手势识别算法进行了研究，其基本流程如图1所示。本文着重从输入数据模态、手部检测、动态手势建模三方面进行梳理。本文第2节、第3节、第4节分别介绍多模态数据在动态手势识别中的应用、手部检测器对动态手势识别的预处理作用、动态手势识别算法的建模方式；其中动态手势建模包括基于手工特征和基于深度学习的方法；第5节简要指出了当前动态手势识别算法面临的挑战和具体应用场景；最后是全文总结。 Table 1 The difference between gesture recognition and action recognitio 手势识别 行为识别 动作发生部位 手部/手臂 人的整个躯体 图像中的占比 手部在人体中的占比较小，当一个人出现在摄像头中时，手部在图像中的占比很小 正常情况下，如果人体不离摄像头非常远，人体在图像中的占比不会太小 自遮挡 手指间距离较小、手指运动幅度较小，手部做运动时，容易发生自遮挡 四肢较长，且运动幅度大，不易发生自遮挡 复杂度 手部凭借着复杂的手部结构可以做出成千成万种手势。但是因为手指和关节的运动幅度较小，不同类手势间的差异可能很小，增加了手势识别的复杂度 行为发生在人的四肢、躯干和头部的共同作用下。相较于手势，其发生部位结构较简单，虽然行为种类间也存在着较小的差异，但是其复杂度小于手势的 背景干扰 制约了手势识别精确度的提高 一些背景会有助于行为的正确识别，如“打篮球时”，背景中应该出现篮球 表1. 手势识别与行为识别的差异 图1. 动态手势识别算法的基本流程
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user: 2. 多模态输入 一个序列不同的模态携带不同的信息，如图2所示，RGB图片包含丰富的颜色和纹理信息，深度图片包含物体的轮廓和深度信息，光流分别描述了像素在x方向与y方向的运动信息。这些数据在信息描述上具有互补性，将它们融合起来，能够有效弥补单一模态数据的局限性。例如“up-down”手势用RGB模态序列表示时，每帧图片对手部外观描述的差异很小，很难判别序列中发生的手势类别，但用Depth模态表示该手势，由于深度图片中描述手部的像素值会随着手部与摄像头之间的距离变化而变化，可以根据像素值的差异很容易判别出手势类别。“turn-around”手势用Depth模态序列表示时，每帧图片上只有手部轮廓，且手部的细节描述非常模糊；但使用RGB模态序列表示，每帧图片上的手部外观清晰可见，大大提高了手势的辨识度。Wang等 [ 20 ] 提出基于异构网络的框架来处理手势识别：用3D ConvLSTMs [ 21 ] 识别视频序列中的动态手势，用ConvNet识别由Rank Pooling构建的动态图像中的手势，将这两种网络分别应用于RGB与Depth序列及各自对应的只含有手部区域的序列，最后取各模态输出的均值得到识别结果。Köpüklü等 [ 22 ] 提出运动融合框架(Motion Fused Frames， MFFs)，通过堆叠RGB图片与光流图片描述手势运动的外观及运动信息。文献 [ 21 ] [ 23 ] [ 24 ] 利用RGB 序列和Depth序列共同描述手部的运动过程。文献 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] 等基于RGB 序列和Depth序列和Flow序列的融合特征进行动态手势识别。这些文献证实了多模输入是增强特征鲁棒性的有效手段，能显著提高手势识别的精度。 图2. 各模态图片的描述信息 如何融合多个模态数据的信息是一个值得思考的问题，恰当的融合方式是提高特征鲁棒性的有效手段，可以更有效地利用各通道的数据信息。常用的融合方式包括数据级融合 [ 10 ]、特征级融合 [ 25 ] [ 26 ] [ 27 ] 和分数级融合 [ 21 ] [ 24 ] [ 28 ]。1) 数据级融合发生在数据输入之前，这种方法在多模态数据输入情况下只训练一个网络，可以大大减少参数量；在调用网络时，只需要简单的修改输入端参数即可，可以自动建立各模态数据之间的像素对应关系。不过由于输入过于复杂，特征提取器很难从中同时学习到各通道携带的最优化信息，会导致识别率较低；而且当多模数据来自不同机器时，该方案很难实现。2018年，Köpüklü等人 [ 22 ] 第一次把数据级别的融合应用到行为和手势识别中，他们将若干帧光流图像连接在单张彩色图像的通道维度上，将其作为深度网络的输入，使得输入数据中既包含空间信息又携带时序信息，以此来实现动态手势识别。在isoGD [ 29 ] 测试集上，准确率只有56.7%。2) 特征级融合发生在输入与输出之间的任何位置。文献 [ 30 ] 首先将RGB序列与Depth序列通过双流循环神经网络(two streams Recurrent Neural Networks， 2S-RNN)提取出时序特征，然后采用一个LSTM层将两种特征融合在一起。文献 [ 25 ] [ 27 ] 分别将特征提取器输出的各通道数据特征拉伸为向量，并将这些向量串联成一个向量，该融合向量经过SVM分类器处理后得到对动态手势的预测结果。Miao等 [ 26 ] 提出基于典型关联分析(canonical correlation analysis， CCA)的融合方法，以最大化各模态特征间的成对相关性为目的，融合由RGB序列、Depth序列以及Flow序列生成的时空特征，融合特征经过SVM分类器处理后得到最后的手势识别结果。特征级融合虽然能独立的学习各通道空间时序特征，但其融合特征容易丢失各通道信息的优势及各通道之间的关联信息，而且该方式需要训练的参数量会增加。3) 与数据级和特征级融合相比，分数级融合是最简单的，它既解决了数据级融合和特征级融合存在的问题，又充分利用了各模态数据携带的信息且不需修改网络结构。在训练时，多个输入数据相互独立，每个数据在网络的最后通过softmax函数得到对每类手势的预测置信度，然后对所有的输出进行取最大值或均值处理便可得到融合结果，既最终的输出结果。其问题在于最大值处理直接忽略了非最大值对应数据提供的信息，均值处理容易削弱关键信息的作用强度，限制了融合效果的发挥。为解决该问题，Narayana等 [ 31 ] 提出通过训练一个神经网络，为每一类动态手势学习出在各个输入数据上的权重，即每类动态手势对各个输入数据的依赖程度。
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user: 3. 手部检测器 手部检测 [ 31 ] - [ 40 ] 是手势识别中重要的预处理环节，它可以挖掘出重要的手势信息，去除背景干扰。早期的手部检测方法主要利用人工提取的特征来获取图片中手部的区域 [ 32 ] [ 33 ] [ 34 ]，如基于肤色的方法 [ 32 ]，基于形状的方法 [ 33 ]，基于运动信息的方法 [ 34 ] 等。这些方法易受光照变化、肤色差异、背景干扰、姿态变化、手指间自遮挡等影响，检测效果不理想且不稳定，而且计算量大、计算速度慢，难以满足实际场景中的检测要求。随着深度学习的发展，基于深度学习的检测器自动从图片中学习手部特征 [ 31 ] [ 35 ] - [ 40 ]，而且该特征对手部信息有更强的表达能力。Zimmermann等 [ 35 ] 利用HandSegNet检测手部，HandSegNet是一个16层的卷积神经网络，输入一帧RGB图片，返回一个2通道图片：一个通道是手模图片，另一个是背景模图片，将手模图片与原图合并，可以裁剪出手部区域。近年来，基于候选区域的检测器也被应用于手部检测。Ren等 [ 36 ] 通过将Faster R-CNN微调后去检测每帧图片手部区域的边界框，以消除不在边框内的场景。为了利用Depth深度信息增强特征的鲁棒性、提高手部检测的精确度，Liu等 [ 37 ] 提出了融合彩色和深度数据的双通道Faster R-CNN手部检测框架，该方法在原有Faster R-CNN检测框架基础上，增加了Depth通道信息，并在特征层面上将其与RGB通道的信息进行融合；将融合后的特征通过RPN产生可能包含手部区域的候选框，通过对候选框对应的感兴趣区域进行池化、分类和回归，得到最终的手部检测结果，显著提升了手势检测性能。但是对于一些运动幅度大或双手的手势，边界框的大小接近整个图像的尺寸，难以消除背景干扰。为解决该问题，Narayana等 [ 31 ] 在用two stream Faster R-CNN检测出每帧图片手部区域的基础上，使用多人姿态估计器从RGB图片中提取人的骨架信息，用于区分人的左右手，此时手部检测任务为分别检测出左右手。 由于手部区域在全景中占比和位置具有未知性，文献 [ 31 ] 基于手部检测器采用全局信息与局部信息相结合的方式描述一个手势的发生过程。全局信息表示整个视频序列描述的信息，包括背景变化、手部运动细节和非手部的其他人体部件的运动过程；局部信息仅表示手部的运动过程，由检测器通过在每帧图片中检测出手部区域并组成一个新的序列而获得。针对人体或环境对手部运动提供标定作用或产生很小干扰的动态手势来讲，利用全局信息可以高效率的识别出手势类别；但是，对于一些相对于身体的偏移手部仅发生微小运动的手势来讲，背景或噪音会干扰甚至覆盖掉手部的运动信息，如“勾食指”，当人的身体发生大幅度的晃动，相比于身体大区域的移动，食指小区域的位移很可能被忽略掉，进而影响手势的判别结果。利用全局信息与局部信息在信息描述上的互补性，可以显著提高算法的鲁棒性。
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user: 5. 动态手势识别的研究难点和应用场景 研究难点：动态手势识别作为计算机视觉的研究热点，近年来取得了长足的发展。对于简单的、区分度较大的动态手势数据集，一些主流算法已经取得了优秀的效果；但是对于含有复杂动态手势的数据集，当前最先进算法的识别效果仍然差强人意。分析其原因如下： 1) 动态手势复杂度高。手是一个非常灵活的人体部位，凭借五根手指上的关节以及两个手的任意搭配，操作者可以做出成百上千种动态手势，虽然大大增加了动态手势的类别，但是却容易引起某些问题，如类间差距小、类内差距大。 2) 环境干扰。嘈杂的运动环境、变化的光照条件和人为的干扰都对动态手势的识别带来很大的影响。 3) 不规范性。每个动态手势并没有规范的动作指标，如手指的幅度、运动速度，同一个人在做同一个手势时，手势也存在较大差异。 4) 关键区域的大小不确定。只发生在手指上的动态手势，如“勾食指”、“弹指”，在每帧图片上占比很小；而需要手部和手臂共同参与的动态手势，如“摆手”、“鼓掌”，在每帧图片上占比较大。如何提取出关键区域，是一个很重要的问题。 应用场景：近年来，由于基于视觉的动态手势识别技术能够自然地实现人机交互，动态手势识别在众多场景得到了广泛的应用 [ 61 ] [ 62 ] [ 63 ] [ 64 ]。例如手语识别：聋哑人的手语与动态手势识别技术相结合，开辟了聋哑人与正常人之间沟通的新方式，大大方便了聋哑人士的生活。智能驾驶：智能驾驶是汽车科技推新的一个热点，车内摄像头捕捉到驾驶员的动态手势后，经过智能分析、理解和识别，可以实现对汽车导航、娱乐系统的控制。虚拟现实：这种方式多用于娱乐游戏中，通过虚拟设备，将操作者的手势直接投递到虚拟场景中，实现现实场景与虚拟场景的互动。
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user: 6. 展望 当前，动态手势识别算法已经取得了不错的识别效果，但是仍然存有进步的空间。为了提高识别效果，后续的研究者可能从以下几方面进行研究。 1) 制作动态手势数据集。当前动态手势数据集较少，而且所包括的手势种类也比较少。增加在实际场景中的动态手势数据，可以提高动态手势识别算法在实际场景中的应用能力。 2) 提高手部检测器的检测精度。在动态手势识别算法中，常使用手部检测器对输入进行预处理，处理结果直接影响着动态手势识别的效果。好的检测结果可以提高动态手势识别的精确度。 3) 搭建更加鲁棒的特征提取器。特征提取器是动态手势识别算法中的核心环节，鲁棒的特征提取器可以从序列中提取出更加高级、更加抽象的空间时序特征，直接决定了算法的性能。 4) 实现对连续动态手势的分割、识别。当前动态手势识别算法对单一动态手势已经取得了较好的识别效果，但是不适用于实际场景。为了解决该问题，在连续的动态手势算法中，实现对每个动态手势的开始点与结束点的精准定位、对每个分割出来的单一手势进行精确识别，是一个值得关注的热点问题。
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user: 7. 总结 本文对近年来基于视觉的动态手势识别方法进行了回顾，着重从输入数据模态、手部检测、动态手势建模三个方面分别介绍了研究现状，简要概述了该领域研究难点。虽然近年来动态手势识别算法已经取得了长足的发展，但仍存在较大的提升空间，包括以下三个方面：提高数据对动态手势细节的表达能力、采用手部检测器提高手部的精确检测、增强神经网络对动态手势的特征表达能力。
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user: 摘 要 当前社会人口老龄化日益严重，机构养老在我国养老体系中占据着重要的一环。机构养老作为我国老年人重要的养老方式，能否科学客观的对老人进行病情评估、给予特殊日常生活照料以及满足心理需求，就显得尤为重要。目前，国内养老机构中存在分级护理制度不完善，分级护理体系不健全等问题。本文通过对国内养老机构分级护理现状的整理，对我国机构分级护理存在的相应问题，以健康管理全面服务为基本要求提出构想，为我国机构养老分级护理研究及进一步发展提供依据。 关键词 :老龄化社会，养老机构分级护理，分级标准，研究进展 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 中国自2000年以来，人口老龄化日益严峻，预计到2050年老年人口数将达4.83亿，老龄化程度将由14.3%升至34.1% [ 1 ]。我国目前的养老方式以居家养老为主，社区照顾、机构养老并存 [ 2 ]。但随着经济迅速发展，外出人口数量增加，导致空巢老人数量增多，在家庭医疗养老知识不足、居家危险因素不确定等因素的影响下，社区照顾及机构养老在养老体系中变得愈来愈重要。分级护理于1956年在我国被首次提出并且沿用至今 [ 3 ]。在机构养老的分级护理中，除去基本的临床护理外，还包括日常的生活起居照料，瘫痪老人的康复护理，心理护理以及饮食营养护理，并根据老人自身情况给予的特异性护理。随着我国进入老龄化社会，老龄人口数量日益增多，社会发展迅速，子女忙于工作，机构养老成为老年人养老的最佳选择之一，并且我国于2019年发布《养老机构服务安全基本规范》 [ 4 ]，其中指出，老年人在入住养老机构前，应结合其日常生活活动、精神状态、感知觉与沟通、社会参与进行服务安全风险评估。
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user: 2. 国外养老机构分级护理概况 2.1. 澳大利亚 澳大利亚在19世纪50年代就已进入老龄化社会，养老服务体系经过半个多世纪的建设，澳大利亚已成为世界上社区养老及机构养老体系最均衡的国家，尤其是机构养老，具有健全老年分级护理体系 [ 5 ]。老人在入住养老院之前，会提出申请，机构的专业人员会根据老年护理评估表(Aged Care Funding Instrument， ACFI)对老人进行评估 [ 6 ]。该评估内容包括三个方面：日常生活自理能力、精神行为能力和复杂健康问题。根据评估项目将总分按高、中、低3类进行划分，当结果符合以下任何一种情况时，则接受高端护理：日常生活自理能力需要高端服务；复杂健康问题需要高端服务；精神行为能力需要高端服务，且其他两个领域均需要低端或以上服务；有两个领域需要中端或高端服务。只有符合高端服务的老人才能入住高端服务养老机构，如不符合要求，则入住低端服务养老机构 [ 7 ]。 2.2. 日本 日本是世界上养老体系健全，养老护理经验最丰富的国家，同时也是世界上人口老龄化最严重的国家 [ 8 ]。日本于1997年制定了用于老年人长期护理分级的介护等级认定标准，该标准将老年人的自理能力分为7个级别 [ 9 ]，并在2006年政府与相关机构在原先评估项目的基础上进行了修改，制定了介护预防政策，将原先制定的7个级别修定为8个护理级别，为自立、要支援I~II、要介护I~V级 [ 5 ]。日本通过8个维度科学全面的对老年人进行评估，并根据其护理等级提供相应服务 [ 10 ]。其评估过程分为两次，首先由调查员通过全国统一的调查表对符合条件的申请者进行调查，将结果输入电脑，由评估软件进行一次判定，之后结合医师诊断书，介护认定审查委员会进行为此判定。判定结果将于提交申请的30 d内进行通知，如有异议，申请者可向介护保险审查会提出审查请求，并作最后结果判定。 2.3. 西班牙 西班牙对《国际功能、残疾和健康分类》(ICF)和WHO研发的失能老年人评估表(The World Health Organization Disability Assessment Schedule 2.0， WHODAS 2)进行整合，将其运用到准备入住机构老年人的筛查当中，并对老人划分等级且进行特殊性护理。WHODAS 2对老年人从多个维度，多个领域进行评估，以此为老年人提供更优质，更匹配的养老服务 [ 11 ]。ICF是一个“生物–心理–社会”理论的框架和综合模式，整体全面的从健康及健康相关状况出发，将健康状况中的疾病、功能及残疾等相结合，进行多层面、多维度、跨学科考虑 [ 12 ]，其中包括1424个条目，共涵盖6个维度，可作为研究工具，测量健康状态，并能和不同测量工具项目相融合，是较为合理规范的评估工具研发框架 [ 13 ]，已被用于全球多个老龄化较为严重的国家，尤其是在机构养老、居家养老护理以及老年人保健等方面。
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user: 3. 国内养老机构分级护理概况 3.1. 香港 相较于内地，香港和台湾地区的老龄化进程较早，早年借鉴欧美等国外先进的养老经验，已形成了较为健全的机构养老分级体系及制度。香港政府较为注重发展机构养老，除为规范养老服务，并在1997年引入美国Inter RAI评估工具，由香港大学翻译校正后，形成“安老服务统一评估机制”，由专业的认可评估员对老年人主要从6个方面进行全面评估并分级，评估内容主要包括：生理、自理能力、认知行为、情绪、社会支持和家庭支援等方面，目前已得到国际认可 [ 14 ]。 3.2. 台湾 在社会老龄人口日益增多的压力下，20世纪90年代初，长期照护理论逐渐在台湾地区形成。施巍巍 [ 15 ] 将长期照护定义为：向缺乏自我照护能力的个人，提供一系列生理、生活和心理帮助的综合性服务，其中包括医疗、居家、社会、设施及其他支持性服务，其主要为其提高生活质量，使其生活舒适独立，能够自主、有尊严，并得到个人满足。台湾在2007年颁布“长期照顾十年计划”中规定，每个进入养老机构的老人，要接受ADL、工具性日常生活活动能力(IADL)、感知感觉(Mini-mental State Examination， MMSE)、营养评估(Mini-Nutritional Assessment， MNA)等多方面，多维度的综合评估，并将其分为3个等级：轻、中、重度失能，根据等级协调护理服务内容 [ 16 ]。 3.3. 内地 3.3.1. 上海 上海在1979年率先于全国进入老龄化社会，2020年户籍60岁以上老人人口总数将达540万 [ 17 ]。当地政府制定并发布了地方评估标准，并发布《老年照护等级评估要求》及《老年护理院分级护理要求》，以规范养老服务。其主要从生活自理、认知、情绪行为、视觉、社会生活环境、重大疾病6个方面，根据评估结果将其分成4个护理等级：正常、轻、中、重度 [ 18 ]。在人口老龄化不断加剧的压力下，上海市政府高度重视养老服务，制定相关政策法规，积极改善服务补助标准、建立全面统一的评估机制、支持社会力量兴办养老机构。但因我国养老经验相对不足，养老机构在政府配合下，发展迅速的同时依旧存在较多问题：收费标准较高、轻视老人精神需求、机构护理人员专业程度较低及护理分级不够细化等 [ 19 ]。目前，按照国际公认的3名非自理老人需配备1名护理人员的标准计算，上海市养老护理人员缺口十分明显，且存在着服务对象并不明确的问题 [ 20 ]，机构内除符合条件的老年人外，还有一些残疾人，造成分级护理制度针对对象的多样性，导致失去其标准性，可能无法科学化，标准化的对老年人进行实施，也无法被其他地区的养老机构所借鉴。 3.3.2. 大连 大连市老年人口已达129.6万人，约占全市总人口的21.8%，是辽宁省最早进入老龄化的城市，也是15个副省级城市中老龄人口最多的城市，位列全国老龄化城市中的第三位 [ 21 ]。随之发布《大连市社会福利机构护理对象分级与分级护理规范》，规范中将老年人的护理分为4个级别：三级护理、二级护理、一级护理及专科护理，同时对各级别护理老年人划分相应的条件和标准 [ 22 ]。但因近几年养老机构发展较快，民营养老机构逐渐兴起，在养老机构的界定、设施、人员构成、服务内容、居住环境等方面，其相关指标并没有形成一个科学统一的行业标准，养老机构的发展参差不齐，对老年人分级护理的标准也模糊不定。大连市的养老机构中护理人员综合素质普遍不高，其知识结构也不合理，只有少部分的人员受过高等教育，但也并非科班出身，只是经过专业的培训，大部分的护理人员只有初中或以下水平，未接受过专业培训，只负责日常的生活照料 [ 23 ]，其因护理人员本身条件影响，可能无法专业规范的对老人进行护理分级的评估。大连市大多老人的经济来源主要为退休金及子女补贴，像是农民或经济条件较差的老人，只能选择规模较小，档次较低，分级模糊不清，质量较差的养老机构 [ 24 ]，机构人员进行护理分级评估时，会向经济较差的老人或家庭进行妥协，造成服务措施与老人需求不平衡。
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user: 4. 国内养老机构分级护理存在的问题 4.1. 心理护理缺乏 相较于日本，澳大利亚，西班牙等养老护理经验较为丰富的国家，我国还存在许多相对不足，我国于2019年提出《养老机构服务安全基本规范》，但其中并未对护理分级划分作详细规定，目前其详细的划分标准还由养老机构自行规定，缺乏正确科学的依据，存在较大的主观性。该规范中内容较为单一，主要包括老人的日常生活照料，未涉及较多关于老人心理护理内容。研究发现养老机构老年人焦虑、抑郁的发生率为15%~52%，普遍高于社区老人 [ 25 ]，机构内老人的心理健康与普通老人相比，具有多样性和特殊性，因此机构内老人的心理护理也是重要的一个方面。 4.2. 人员专业知识程度较低及管理滞后 机构护理人员的专业知识程度也是分级护理实施的重要影响因素之一。在发达国家，具有相对科学正确有效的机构养老人员培训标准，健全的人员教育体系，因此，国外养老机构的护理人员具有相对较高的文化程度及较强的专业知识。而我国养老机构中护理人员大专及以上文化程度的仅占5% [ 26 ]，多数养老机构养老护理人员文化程度较低、仅短期或未接受过岗前培训、持证上岗率偏低、缺乏专业素质等，致服务技能操作不规范、入住机构的老人满意度不高等问题 [ 27 ]。同时，机构内缺乏关于护理人员的规章制度，使其流动性较大，该方面人才存在难请，难留等问题，一定程度上滞缓了分级护理在机构内的实施。并且我在国养老机构中，大多管理人员年龄较大、学历较低，懂得护理专业知识的人员较少，因此在管理方式上缺少科学的管理思维，在老年人分级护理管理等方面缺乏合理规范的管理制度。 4.3. 经济因素的限制 在我国老龄化社会的背景下，经济发展较快，但存在“未富先老”的情况，养老机构收费标准较高，而家庭、社会支持方面对老人就变得尤为重要。因此养老机构分级护理的实施易受到家属意见及自身经济状况的影响，其老人及家属占据着主导地位。现实情况中，工作人员为避免不必要的矛盾，容易按老人自身经济条件或家属意愿进行划分等级，缺乏主观性，向对方妥协，最终导致老人评估等级与实际等级护理不符，对老人身体及心理上造成伤害。
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user: 5. 以健康管理，全面服务为基本要求作出的构想 5.1. 标准化管理 目前政府相关部门对养老机构主要实行统一管理模式，未对机构的性质，管理人员，护理人员等方面进行标准化分类管理，也未对分级护理的标准进行详细的统一。今后政府在明确自身职能的基础上，制定相关政策法规，建立健全的养老机构分类管理体系，规定详细统一的护理分级标准，对公办与民营养老机构服务对象进行主要区分，使养老机构科学化，规范化的进行实施。 5.2. 重视老人心理护理 据研究表明：养老机构中，超过半数的老人患有一种或其他精神健康问题，并且抑郁是其中最常见的心理问题 [ 28 ]。因此，养老机构护理工作者需注意识别抑郁高危人群，根据老年人所评估级别不同，应给予相应的心理辅导及心理护理措施。有针对性地进行精神关怀和心理疏导，知其原因，尽力解决，鼓励家人与社会成员进行探视，增强老人与家人及社会成员的联系，使老人具有家庭、社会归属感。同时鼓励老人与老人之间多进行交流，增加机构内娱乐措施，消除老人孤独寂寞感。 5.3. 加强护理人员教育培训 在老龄化社会的压力下，养老服务市场供不应求，对前期加盟养老服务的人员基本不做要求，但是随着社会经济进步，现在很多养老护理人员无法满足岗位需求，对老人在生理、心理和社会需求等方面无法提供专业化帮助。因此，建议政府主导，国家、社会和养老机构联动，民政、卫健委和人社部门进行合作，提高养老护理人员入门槛，建立差异化的养老护理人员标准。此外多数养老护理员对知识的掌握还局限对老人日常生活照料以及健康服务上，而对老人的心理慰藉、文化活动服务等内容相对欠缺。因此，加强精神心理服务、健康咨询服务、医疗服务、文化活动服务等内容，建立相关的“教育–培训–就业”体系，科学化教育，规范化培训，合理化就业，既能解决护理人员专业知识不足，又可解决就业问题。 5.4. 制定统一管理措施 分级护理是护理工作的一项重要的管理制度，是确定护理人员安排和收费的重要依据 [ 29 ]。目前，养老机构都按各自的方式管理，分级护理较乱，缺乏统一的分级护理划分评估及收费标准。因此，政府应政府部门应加强扶持养老服务行业，培育专业的老年护理学术组织，加强对养老机构分级护理的研究，逐步建立和完善养老机构分级护理体系及分级护理管理制度。同时也要提升机构管理人员的素质，老年人有自身的生理、心理特点，管理人员应运用专业知识、技术、理念与其相结合，使现代老年护理技术得到充分展示。政府部门可推行相应的管理者标准制度，引入竞争机制，使其最后形成一批专业化团队，规范化管理养老机构。 5.5. 提供政策优惠 养老机构内少数老年人具备退休工资，大多老年人经济来源主要为儿女赡养，许多老人因为经济因素，而导致未选择合理的护理分级。政府部门可在养老机构分级护理方面的发展上进行政策上的优惠，按照护理分级的级别，同比例的进行优惠。并且也可推行高龄津贴制度，或相应特殊疾病的分级护理优惠制度。加大政策优惠制度，可对养老机构分级护理的实施与发展提供较大帮助。
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user: 6. 小结 我国相较于发达国家，养老服务起步较晚，老龄化社会形式较为严峻，存在许多不足，具体表现为：1) 心理护理缺乏；2) 护理人员专业知识程度较低及管理滞后；3) 经济因素限制三个方面。如若我们颁布相关政策，对养老机构进行个体、标准化、规范化管理，设置相应标准，查全补漏，将心理护理纳入机构养老分级护理，重视老年人心理护理，以提高老年人生活质量。其次对养老机构护理人员及管理人员实施严格标准，重视老年专科护理人才及管理人才，对护工等进行培训，让其充分了解分级护理标准及各级别护理项目，以达到分级护理的作用。最后，当地政府应与养老机构进行联合，对经济困难的老人进行政府补贴，保证老年人，老有所养，老有所依。综上所述，虽然我国在养老机构分级护理体系上较国外存在水平差异，但发达国家的老年护理体系及分级标准较为健全，可借鉴国外养老机构分级护理方面的丰富经验，以科学理论为支撑，根据国内文化、社会特征，突出以人为本，建立科学的分级标准，研究规范的评估工具，补充和完善我国的机构养老分级护理制度，相信经过不懈努力，我国一定可以找到符合国情的养老机构分级护理体系。
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user: 摘 要 为了高效降低建筑能耗，减少碳排放，对采用机器学习算法进行建筑能耗研究进行了综述。首先介绍了机器学习的基本原理，然后介绍了基于机器学习方法的建筑能耗数据处理，最后介绍了基于机器学习方法的公共建筑、住宅建筑和建筑群能耗研究现状，并指出目前研究存在的问题及改进措施，提出今后尚需进一步研究的问题。 关键词 :机器学习，建筑能耗，公共建筑，住宅建筑 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 能源消耗排放的温室气体导致全球气候变暖日趋严重，全世界各国政府和学者都在积极寻求降低温室气体排放等延缓气候变化的途径，我国政府和学者也不例外。中国承诺将通过包括调整产业结构和能源结构、打造低碳城乡、优化城市功能、研究节能建筑、转变生活方式等一系列手段降低二氧化碳的总排放量，增加非化石能源消费，预计到2030年碳排放量比2005年降低60%~65%，非化石能源占一次能源消费达20%。据统计，2014年比2005年降低碳排放量33.8%，占一次能源消费达11.2%，城市能源消费排放的温室气体总量占全世界能源消费相关方面排放温室气体总量的70% [ 1 ]。因此，建筑物能耗释放的温室气体对于全球气候变暖的贡献不容小觑，各国政府和研究学者早已经开始了建筑能耗的研究，而高效降低建筑物能耗的必由之路，必须关注建筑物所有环节能耗的计算与分析。 目前建筑能耗研究主要有现场调研和计算机模拟仿真两种方式。如通过问卷调查 [ 2 ] [ 3 ]、现场调研和收集用电数据 [ 4 ] - [ 8 ] 等方式分析建筑物的能耗，研究结果易受到调研对象的影响和样本数量限制。计算机模拟仿真一般大致可以分为2种：工程模型法和数据驱动模型法 [ 9 ]。工程模型法是通过构建建筑能耗系统模型，输入整个能耗系统参数，模拟仿真建筑能源消耗过程，可以通过节能方案对能耗的影响研究，确定节能措施，但是计算耗时，建模时间长，尤其在能耗不确定性分析、参数化分析、区域建筑能耗评估等方面，需要大量的模拟计算，准确率易受原始质量的影响。工程模型法常用软件有DEST [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]、EnergyPlus [ 14 ]、DOE-2 [ 15 ] [ 16 ]。数据驱动模型法是通过对能耗数据建立模型，分析能耗数据的规律性，揭示建筑能耗的规律，对参数要求不高。在数据驱动模型中，机器学习方法应用较为广泛。
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user: 2. 机器学习基本原理 机器学习(Machine Learning， ML)是一门涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科的多领域交叉学科。是指计算机采用类似人类学习的过程，通过不断“学习”，获取“经验”和“技能”，并不断完善已有知识的过程。即计算机通过对庞大的样本数据进行分析，发现隐藏在数据中的规律和特征，通过不断学习，修改和完善模型，对未知情况进行预测。 目前，机器学习常用分类有方式主要有以下5种分类：1) 按学习策略划分，可分为模拟人脑的机器学习和直接采用数学方法的机器学习两类；2) 按学习方法划分，可以将机器学习分为归纳学习、演绎学习、类比学习以及分析学习四类；3) 按学习方式的维度划分，可分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习四类；4) 按数据形式划分，可分为结构化学习和非结构化学习；5) 按学习目标划分，可分为概念学习、规则学习、函数学习、类别学习以及贝叶斯网络学习五类。 机器学习的基本原理就是假设已有数据具有一定的统计特性，通过对这些数据根据一定算法进行运算获得模型，再将模型泛化获得隐藏在数据背后的现象或规律。机器学习通常分为建模过程和预测泛化过程。通常需要将数据样本分成训练集、验证集和测试集(有时将验证集和测试集合二为一)，将训练集中大量样本按照同一算法运算获得模型，再用验证集中样本数据验证模型，完成机器学习的建模过程。预测泛化过程就是运用模型对未知样本的预测和分析过程。 机器学习最早出现于20世纪50年代，根据研究途径和目标可以将机器学习的研究分为四个阶段。 第一阶段是20世纪50年代中叶到60年代中叶，这个时期主要研究系统的执行能力，通过对改变机器的环境以及相应性能参数来检测系统的变化，最后得到系统生存的最优环境。但是第一阶段的机器学习的方法无法应用于具体的工作中。 从20世纪60年代中叶到70年代中叶为机器学习研究的第二阶段，主要研究将各个领域的知识植入到系统里，通过机器模拟人类学习的过程。结合图结构及逻辑结构等方面的知识对系统进行描述，使用各种符号来表示机器语言。由于机器学习是一个长期的过程，从系统环境中无法学习到完整的知识，因此在系统中加入了专家学者的知识，并取得有效进展。 第三阶段从20世纪70年代中叶到80年代中叶，主要研究不同的学习策略和学习方法，结合学习系统与各种应用，取得了显著的成果。由于专家系统在知识获取方面的需求，促进了机器学习的研究和发展。 20世纪80年代开始，机器学习进入到最新阶段，逐渐成为一门新兴学科，结合心理学、生物学、神经生理学、数学、自动化和计算机科学等学科形成了较为完整的机器学习理论基础，应用范围逐渐扩大。
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user: 3. 机器学习在建筑能耗数据处理中应用 样本数据的质量和数量直接影响着建筑能耗研究的结果，而数据异常、确实和不一致是数据样本常见现象，加上建筑能耗数据本身的数量庞大、数据维数多、度量方式多，加上建筑系统本身复杂、设备多、仪器仪表本身质量，加剧了建筑能耗数据受异常值、缺失值和数据不一致的困扰。因此，为了对建筑能耗数据进行更好的管理和能耗研究分析之前，很多学者 [ 17 ] - [ 22 ] 采用机器学习算法进行样本数据处理。 高英博等 [ 17 ] 以上海某酒店2017年7月的逐时能耗数据为研究对象，在对数据分析基础上，采用机器学习算法K-means和KNN (K-nearest neighbor)，对异常能耗数据进行了识别和修复，并建立了长短期记忆网络模型，对8月份能耗数据进行了预测。吴蔚沁 [ 18 ] 以上海市公共建筑能耗监测平台上监测的1500余栋公共建筑能耗数据为研究对象，采用综合应用阈值法、k-means聚类法及KNN算法3种机器学习算法对平台上能耗数据进行了异常识别，并结合历史数据对异常数据进行了修复。崔治国 [ 19 ] 等在对地源热泵机组2016年整个制冷季的35380组制冷机组运行数据分析基础上，采用机器学习KNN算法和回归算法等对缺失的运行数据进行了填充，采用K-Means算法对异常数据进行了识别与清洗，采用PCA算法实现高维数据的降维处理。 机器学习算法是解决数据缺失、异常和降维的好方式，采用的方式是对建筑能耗数据进行预处理的很有效方式。
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user: 4. 机器学习在建筑能耗研究中应用 随着计算机和各个学科的发展和交叉融合，采用机器学习进行建筑能耗的研究越来越多，目前，主要集中在公共建筑和住宅建筑能耗领域的研究。 4.1. 在公共建筑能耗研究中应用 目前国内采用机器学习方法进行公建能耗研究时，通常研究单体建筑采暖系统、空调系统能耗的预测、系统运行故障模式识别等方面的研究。 袁玥 [ 15 ] 以我国北部某大型办公建筑为研究对象，采集该建筑秋冬季5个月能耗数据和空调运行数据，在对实测数据进行预处理的基础上，构建了基于集成学习算法Adaboost-BP模型的能耗预测模型，对该建筑的每月能耗进行了预测，作者发现基于机器学习算法模型使用范围广，鲁棒性好，预测精度也得到了提高。谢宜鑫 [ 23 ] 以中国石油大厦为对象，构建基于SAX符号化处理和K-Means算法的该建筑空调系统能耗和模式识别体系。该体系采用SAX符号化对空调系统能耗数据进行预处理，采用K-Means算法对能耗数据进行再处理，获得该建筑空调系统5个能耗等级和对应的5级运行模式，最后构建机器学习模型，进行运行模式识别和故障识别。田玮 [ 24 ] 等选取哈尔滨、北京、上海、广州、昆明办公建筑，能耗参数为建筑面积、长宽比、窗墙比、朝向、建筑层数等5个建筑物理参数，构建了6种常用机器学习算法的能耗模型，预测了5个城市的能耗。作者发现制冷能耗比取暖能耗复杂，预测难度大，需根据研究对象和目的选择合适的机器学习模型。丁子祥 [ 25 ] 研究了5种机器学习方法的预测精度，并这5种方法用于零售店和办公楼的能耗预测。Caleb Robinson [ 26 ] 等采用美国能源信息机构提供的美国纽约商业建筑参数和能耗统计数据，构建了基于机器学习方法的一线城市商用建筑能耗模型，研究了制冷度日数、取暖指数、建筑功能对建筑能耗的影响，发现建筑面积、制冷度日数以及取暖指数对建筑能耗的影响最强的3个因素。并将该模型用于无建筑能耗数据的亚特兰大地区，预测了该地区的能耗，为该地区提出了规划建议。Joseph C. Lam [ 27 ] 等对中国香港地区商用建筑的能耗进行了研究，分析了酒店建筑的能耗与建筑面积、建筑年限、建筑所在地区环境变化以及酒店使用率等参数之间的关系。刘文凤 [ 28 ] 利用某办公楼和某商场一个月的逐时能耗数据，提出了嵌入Chameleon算法的数据挖掘过程，构建的起面向运行优化主题的聚类模型。利用该模型提出办公楼和商场节能措施，该模型也可对相应类型建筑进行节能诊断。邬棋帆 [ 29 ] 通过构建的医院空调系统机器学习NARX-ARMA空调动态负荷预测模型，对中央空调能耗进行了诊断。 Abbas Javed [ 30 ] 等人于2018年的一项研究中，使用物联网与机器学习技术相结合的方式，以格拉斯哥喀里多尼亚大学的乔治·摩尔大楼为研究对象，为商用建筑基节能提供了一种新的方案。通过完成机器学习训练的智能控制器，结合制冷度日数与取暖指数的设定值，维持舒适的室内空气环境，并在建筑空闲时通过关闭暖通空调降低建筑能耗。结果表明，使用LoRa智能控制器可以使建筑能耗降低19.8%。Aowabin Rahman [ 31 ] 等人于2018的一项研究中，使用深度递归神经网络预测商用建筑的用电量。研究表明，在商用建筑一年内用电量的预测中，多层感知器模型比基于RNN的预测模型表现更好，但是能够为缺失数据提供模拟数据。相反随着时间跨度增加，基于RNN的预测模型表现更好。建筑样本数量增多，多层感知器模型的于层能力增强。近几年采用机器学习研究商用建筑 [ 32 ] [ 33 ] 等公共建筑能耗的学者越来越多，取得了不错的成果。 4.2. 机器学习在住宅建筑能耗研究中应用 机器学习除了在建筑能耗数据处理和公共建筑能耗分析预测有很好的应用外，在住宅建筑领域也有很好的应用。 2016年Sareh Naji [ 34 ] 等人使用机器学习方法对住宅建筑进行能耗预测，研究了建筑外墙材料以及厚度对建筑能耗的影响，并为未来的建筑规划提出建议。该研究统计了研究区域内年度供热和制冷能耗，忽略了室内照明设备对建筑能耗的影响，研究结果表明，随着建筑外墙厚度的增加，其他材料性能对建筑能耗的影响显著减低。该机器学习模型对建筑能耗的预测值与实际能耗之间的决定系数达到0.95以上，预测值与实际能耗吻合度较好。 2019年，程亚豪 [ 35 ] 等根据一所住宅的能耗、温湿度测量数据及气象数据，基于机器学习模型对住宅能耗的预测进行研究，通过支持向量机、BP神经网络、随机森林和梯度提升机四种回归模型对住宅建筑能耗进行预测。得出结论当前时刻距离当天零时的秒数和照明能耗两个参数对住宅能耗的影响最大，相关系数分别为0.22、0.21。回归模型的准确度方面，基于集成学习方法的梯度提升机和随机森林两种回归模型对住宅能耗预测的准确度较高，最小均方根误差分别为9.77和77.07。 4.3. 机器学习在区域建筑能耗研究中应用 目前建筑能耗研究大部分都是关于单体建筑或是单体建筑中某耗电系统展开的，其研究结果代表性有限，只能应用到属性相近的建筑，而节能减排需要对区域或大型建筑群的能耗进行研究，目前关于这方面的研究相对于单体建筑研究较少。重庆大学李信仪 [ 36 ] 以重庆渝中区抽样带321栋住户和重庆城镇区域作为研究对象，构建了社区尺度和城市尺度居住建筑区域的能耗模型。根据构建的模型分析了现阶段和未来重庆市城镇居住建筑能耗及其对应碳排放情况，并对运用不同改造措施的重庆市城镇居住建筑节能减排效果进行了评估。José R. [ 37 ] 等人的一项研究中结合了CitySim建筑能源模拟器与TensorFlow机器学习库，模拟了由于人口增长而增加的供暖和制冷需求。并通过预测未来几十年的经济、城市发展情况以及天气模型，研究建筑材料对以上数据变化的适应情况。该研究的模拟环境为建筑能耗研究中的数据缺失提供了一种新的解决方案，从而能够实现智慧城市的研究，为城市规划、建筑规划提供理论依据。Safae Bourhnane [ 38 ] 等人于2020年的一项研究中，使用机器学习方法对智能建筑的能耗进行预测。该研究的数据集较小，不足以支持机器学习的训练与验证过程，因此模型的预测准确度较低。研究表明，数据集数量大于5000时，神经网络在预测建筑能耗过程中，会出现过拟合的情况，模型损耗较大，是一种不可靠的预测能耗方式，相反地，回归模型更具有优势。另外，随着数据样本数量的增加，机器学习模型的预测能力有明显的提升。由于该研究中的数据没有经过任何预处理过程，是模型预测准确度较低的另一个原因。 Anh-Duc Pham [ 38 ] 等人使用机器学习预测多个建筑物的能源消耗。该研究使用一年内的五个不同数据组，比较了RF模型M5P模型、RT模型的预测性能，其中RF模型在预测每小时的建筑能耗中表现最佳，其次是M5P模型，两者预测精度非常接近。在建筑能耗预测方面，RF模型的性能明显优于RT模型。Aaron Zeng [ 39 ] 等使用高斯回归预测建筑的用电量。该研究表明，高斯回归算法对于不同天气、不同使用率建筑的用电量预测较为准确，并通过调整回归模型的参数提高预测能力。使用越大的数据样本进行训练，可以得到预测更加准确的回归模型。筛选有效的建筑使用情况参数，也可以有效提高模型的预测能力。本文作者以香港地区1923栋建筑为研究对象，在考虑建筑物理参数、使用参数和环境参数的基础上，构建了基于机器学习的大尺度民用建筑能耗模型，并将该模型用于40945栋包含住宅、商用等区域民用建筑能耗的预测。
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user: 5. 建议和展望 由以上内容可以看出，目前建筑能耗研究对象偏于单体建筑或单体建筑的空调、采暖等耗电系统，考虑参数过于单一，大部分集中在建筑自身参数和部分使用参数，基本不考虑环境参数，因此，今后建筑能耗研究可以从以下几个方面开展： 1) 大尺度研究对象。研究社区尺度、城市尺度的建筑能耗情况。 2) 建筑类型复杂化。综合考虑住宅建筑、公共建筑的能耗情况。 3) 构建模型时，综合考虑建筑物理参数、使用参数和环境参数对建筑能耗的影响。 4) 在获取建筑的参数数据过程中，加入建筑长期能耗的影响。 5) 在获取建筑的参数数据过程中，考虑建筑使用者的活动对建筑能耗的影响。
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user: 摘 要 虚拟仿真教学系统在原理讲解及验证性实验方面具有较大优势，但也存在一些真实状态无法模拟、学生缺乏真实锻炼等缺点。为此，本文提出将实验关注部分真实化、外围辅助设备虚拟化的半虚拟化设计思路，设计了一种半虚拟化机械臂教学系统，用于计算机类专业嵌入式系统课程的教学。本设计基于ROS，采用GAZEBO作为仿真软件，设计了运行于PC机的虚拟仿真场景、虚拟接口卡，与真实的嵌入式系统开发装置共同构成一个复杂的半虚拟化实训场景，让学生在真实的开发装置上获取开发经验，利用虚拟的仿真场景验证所设计的软件功能。该方式兼具全虚拟化及真实设备两个方面的优点，对学生能力培养具有较大优势。 关键词 :半虚拟化，机械臂，ROS，GAZEBO Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 目前机械臂作为比较成熟的机器人，很多大学都采购了各种机械臂作为实验教学设备。但是应用于实验教学中的实体机械臂往往会受到设备数量的限制，并且设备极容易受到损害。所以可以利用仿真技术，通过交互式计算机图形技术和机器人学理论等，在计算机中生成机械臂的三维几何图形并显示，用来确定机械臂的本体及工作环境的动态变化过程，通过系统仿真可以在操作实体机械臂之前验证操作算法及控制程序的准确性，避免直接对设备操作以减少对设备的损害 [ 1 ]。但目前高校中对机械臂的仿真实验是在PC机上完全虚拟化操作，学生只能给仿真软件修改参数以及编辑代码运行查看仿真结果，缺乏对实体机械臂控制的真实性，难以培养学生解决实际问题的能力。 基于此，设计一种基于ROS操作系统的半虚拟化仿真，通过设计的一个硬件接口板与显示虚拟化仿真结果的PC设备相连接，能够让学生在真实的开发环境上操作，并在虚拟化的设备上显示操作结果，即可解决实验设备紧缺、损坏的局限性又可培养学生在真实的开发环境中解决实际开发问题的能力。
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user: 2. 半虚拟化仿真系统设计方案 2.1. 仿真设计结构组成 本设计的主要思路是：应用场景虚拟化，学生训练用的开发环境是真实的，虚拟化场景与真实开发环境之间采用专门设计的接口卡进行连接，如图1所示。其中，部件1为本设计的虚拟仿真软件，GAZEBO动力学仿真器，它是包含在ROS系统中的一个标准功能包集(Stack)，可对机器人进行物理学特性仿真，它集成了目前常用的各类传感器，如激光测距传感器、RGB 图像传感器、深度点云传感器、重力加速度传感器等 [ 2 ]。部件3为专门设计的虚拟接口卡，作为将嵌入式设备发送的指令送给仿真软件，进行信号传输的中间件。部件5为嵌入式系统开发板，可为任意的单片机设备，如：51单片机。部件2、3为通讯连线。 其中，虚拟仿真场景基于ROS操作系统进行设计，仿真机械臂的运动。ROS操作系统分为三个层级：组织ROS文件结构的文件系统级(Filesystem level)、管理进程及通信的计算图级(Computation Graph level)和包括社区开发人员及其算法代码的开源社区级(Community level) [ 3 ]。其中计算图级是最重要的概念，主要包括节点管理器(Master)、参数服务器(Parameter Server)、节点(Node)、消息(message)、服务(service) [ 4 ]。 图1. 半虚拟化仿真设计组成图 ROS的研发是为了在机器人的研究中可以复用已有内容，从而提高工作效率。它采用了一种解耦合架构，使得各个程序可以分别设计，并进行有机结合，按照使用的各种包的形式分别管理 [ 5 ] 在ROS中有很多GAZEBO的插件，两者之间可以通过话题通信。使用GAZEBO也可以与ROS中的Rviz三维可视化工具联系起来，将得到的数据直接在Rviz中显示出来，方便开发人员搭建需要的仿真环境。通过仿真环境的测试，减少开发成本，加快开发速率 [ 6 ]。 2.2. 仿真设计操作流程 在本设计中，首先在ROS中基于GAZEBO创建好三轴机械臂模型用于仿真。然后将仿真软件的运行设备(PC端)与专门设计的虚拟接口卡相连接，再将虚拟接口卡连接至嵌入式开发环境。由嵌入式开发设备发送控制命令，传送到虚拟接口卡，虚拟接口卡将控制命令转成脉冲信号发送到PC端并由PC端解析串口信号，最后通过ROS进行通信，控制仿真软件中机械臂运动，操作流程如图2所示。 图2. 设计操作流程图