DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. Anx A5在围产期疾病中的研究进展 在胚胎植入胎盘过程中，胎儿滋养细胞在怀孕早期侵入母体子宫内膜。细胞滋养细胞聚集并融合形成非增殖的、多核的、内分泌活性的合体滋养细胞。细胞滋养细胞在人类妊娠过程中起着至关重要的作用，它具有分化为合胞体的能力。细胞滋养细胞分化和细胞融合异常对胎儿生长发育和妊娠结局有严重影响。其特点是绒毛膜绒毛体积和表面积的减少，这在宫内生长受限和子痫前期等围产期疾病的病理特征上都有一定体现 [ 11 ]。联系到Anx A5在功能层面上，有促进细胞融合、维持细胞稳定、抗凝等功能，怀疑Anx A5与围产期疾病的发生发展具有一定的相关性。 3.1. Anx A5与胎儿生长受限 胎儿生长受限(FGR)被定义为估计的胎儿体重和/或腹围(AC)小于第10个百分位，其在围产期疾病中的发生率较高。Sifakis S等 [ 12 ] 的研究采用实时PCR和ELISA方法分别检测了18例胎儿生长受限(FGR)患者和16例正常妊娠胎盘组织中Anx A5的mRNA和蛋白水平。FGR胎盘的Anx A5 mRNA水平明显低于正常妊娠，而蛋白水平没有明显差异。对从出生体重小于第3百分位数的婴儿中获得的13例FGR影响的胎盘进行了同样的分析，结果与上述结果相似。继续对13例FGR影响的胎盘进行组织学评价。62%例胎盘中，以血栓性血管病变为主要病理表现，并伴有基底坏死、蜕膜血管血栓、大量绒毛周围纤维蛋白沉积和广泛的绒毛膜下血栓形成等胎盘血管病变。其余病例以炎症为主要特征，并伴有病因不明的血管炎、胎儿炎症反应综合征等。对这62%例组织学检查主要以血栓性血管病变为特征的病例进行统计学分析，与对照组相比，胎盘组织Anx A5mRNA水平显著降低，而蛋白质水平在两组间差异无显著性。尽管与FGR相关的胎盘和对照组的蛋白水平相似，但推测可能是血流中蛋白的募集、细胞凋亡或转录后修饰的增加影响了FGR相关胎盘中的Anx A5蛋白水平。仍需要进一步的研究揭示Anx A5在FGR病理中的作用。 Simone D等研究 [ 13 ] 证明了Anx A5能与磷脂有效结合，从而抑制FGR的发展，并表示胎盘Anx A5表达的下降，对胎儿宫内发育具有一定的负面影响；Van Eerden等研究 [ 14 ] 也证明携带Anx A5基因M2突变的孕妇，该蛋白表达减少会导致子宫-胎盘循环缺血缺氧，胎儿所需的营养物质均从胎盘中获取，如果胎盘氧供不足，那胎儿的生长发育将受到限制，出现体重低于正常孕周的足月胎儿的情况，因此Anx A5的变化与FGR有着一定的相关性。 3.2. Anx A5与系统性自身免疫病 系统性自身免疫疾病(AID)是机体自身免疫功能紊乱，对自身抗原产生免疫反应，导致自身组织损伤的慢性炎性疾病，其特点是激活免疫系统，改变机体免疫状态，活化T细胞和产生自身抗体。AID多发于育龄期女性，妊娠期常见的AID包括：系统性红斑狼疮(systemic lupus erythematosus， SLE)、抗磷脂综合征(antiphospholipid syndrome， APS)等 [ 15 ]。有研究表明 [ 16 ] [ 17 ]，在系统性自身免疫性疾病，特别是系统性红斑狼疮(SLE)和抗磷脂综合征(APS)患者血液系统中Anx A5水平不稳定及其功能出现紊乱，与SLE和APS患者凝血功能的紊乱具有相关性。SLE和APS患者体内Anx A5抗体的存在干扰了其抗凝功能，抗凝活性显著降低，这一观察结果与宫内胎儿丢失、子痫前期和动脉及静脉血栓形成的高发生率相关。抗Anx A5抗体致病性的直接证据来自于输注抗Anx A5抗体导致妊娠BALB/c小鼠胎盘血栓形成和组织坏死的研究 [ 18 ]。注入的抗Anx A5抗体可能与抗磷脂抗体的作用类似 [ 19 ]，导致胎盘内Anx A5丢失，从而使母胎组织交界处血栓形成，影响营养交换功能，导致胎儿死亡 [ 20 ]。 近年来还有研究 [ 21 ] 表明，PS的暴露作为凝血过程的信号，细胞外的Anx A5识别信号并粘附在PS上形成一道抗凝屏障，防止狼疮相关血栓的形成。由于Anx A5是磷脂辅助因子，会被误认为磷脂蛋白复合物，从而成为抗磷脂抗体攻击的目标。另外 [ 22 ]，抗磷脂抗体黏合β2糖蛋白I对磷脂有更高的亲和力，从而与Anx A5竞争黏合磷脂，降低了Anx A5的抗凝能力，导致血栓形成，更有甚者导致胎儿宫内死亡。 3.3. Anx A5与子痫前期 子痫前期(preeclampsia， PE)是一种主要发生在妊娠20周以后的临床综合征，主要表现为高血压、蛋白尿等多系统器官功能紊乱。PE是导致胎儿畸形、胎儿宫内生长受限和孕产妇死亡的常见原因。PE的发病起源于胎盘的病理生理变化，由于免疫、遗传、内皮细胞功能紊乱等因素，滋养细胞分化异常导致螺旋动脉重铸失败和胎盘浅着床 [ 23 ]，其主要表现为胎盘局部缺血或缺氧，与体内凝血系统和抗凝血系统的失衡密切相关。有研究 [ 24 ] 发现在子痫前期的胎盘滋养细胞中的Anx A5的表达与正常胎盘相比染色强度降低，随着Anx A5表达的降低，患者血浆纤维蛋白降解产物和凝血酶–抗凝血酶III复合物水平升高。这些结果提示子痫前期胎盘中Anx A5表达降低可能导致绒毛间隙高凝状态，并可能与宫内生长受限的发生有关。 Hong Xin等的研究 [ 25 ] 采用蛋白印迹法和免疫组化方法检测孕妇胎盘组织及外周血中的Anx A5蛋白表达水平，结果显示子痫前期无论早发型还是晚发型的胎盘组织及外周血中Anx A5蛋白水平均低于健康孕妇组，而子痫前期各组之间没有明显统计学差异。然而子痫前期患者外周血的凝血功能未见明显变化，认为这可能与外周血中Anx A5下降不明显有关。有研究 [ 26 ] 表明，Anx A5的抗凝活性同其水平密切相关。活化部分凝血酶时间(APTT)与Anx A5水平呈依赖性相关。当Anx A5水平 ≥ 30 mg/L时，才能完全阻止凝血酶复合物的形成。该研究认为子痫前期Anx A5的表达下调与血管重铸障碍存在着相关性。特别是Anx A5抗凝作用的下降可导致胎盘微循环的凝血功能障碍，与子痫前期的发病、进展有关。
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user: 4. 结语 综上所述，虽然各种疾病的发病机制不同，但在多种妊娠相关疾病中Anx A5均呈现低表达状态，即使具体的发病机制暂未明确，但可以肯定，低表达的Anx A5影响疾病的发生发展过程。因此，深入研究Anx A5在围生期疾病中的作用，将为围生期疾病的治疗提供新的思路。或许将来可以通过大样本数据的研究，制定Anx A5在不同类型疾病中的范围，通过检测Anx A5的含量，在临床症状出现之前早期预测疾病的发生，通过早发现、早诊断、早治疗来改善围生期母儿的预后。
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user: 摘要 为了解决小范围、图像数据较少区域内传统建筑物识别系统精度偏低的问题，本文提出一种基于改进SIFT算法与GPS定位信息相结合的建筑物识别系统，并在系统中加入对建筑物存在可能性预测的预处理机制，进一步提高准确性和快速性。实验验证结果表明，该方法为可行有效的且实际效果良好。
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user: 1. 引言 图像处理和计算机视觉在人工智能(Artificial-Intelligence， AI)的极速发展下开始迅速兴起，图像信息的识别是研究热点之一，且用户对信息的获取方式已不再单纯的停留在文字，人们更希望可以直接从图像本身获取信息 [ 1 ]。建筑物识别又属于其中一个热点研究方向。传统的识别方式仅仅对建筑物本身特征进行识别或利用全球卫星定位系统进行定位，但当在小范围、数据较少区域内，仅靠单一识别技术，精确性和快速性很难得到保证。针对以上问题，本文引入对建筑物存在预判的预处理机制，并基于改进SIFT算法与定位信息提出一种新的建筑物识别系统。 近年来，我国许多研究者在此方向进行了大量研究，并提出了许多行之有效的方法。2012年，李松霖等人在特征线匹配的基础上提出一种建筑物识别系统，以适应在移动条件下的识别要求，但精度稍差 [ 2 ]。2015年，蔡兴泉等人针对传统的识别方式在响应速度和识别效率上难以兼顾，设计了一种GPS匹配与特征匹配结合的识别系统，在移动设备上仍具有良好的效果 [ 3 ] [ 4 ]。2019年，刘芯彤等人提出使用方差生成灰度图对图像显著区域进行检测，提高准确度，但仍有误匹配点影响，效果一般 [ 5 ]。
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user: 3. 实验及总结 由图3对比可以看出，原算法对特征点的提取较为分散且对图像中环境干扰的处理能力较弱，而改进后的算法对建筑物区域有更好的识别效果，特征点较为集中于目标区域。对比图4的实验结果可以发现，原算法在匹配时存在较多误匹配，且对于遮挡现象没有很好的处理，但改进后的算法所展示的结果更为理想，对局部图像的匹配效果更为优秀。 图3. 提取的特征点对比 图4. 算法改进对比 针对小范围、视野、信号较差区域中传统建筑物识别方式精度不足等问题，本文提出的识别系统及基于传统SIFT算法的改进方法，可以有效减少数据库中的匹配数据数量，并减少误匹配点所造成的影响，增强系统的动态性能和准确性。通过实际操作，表明本文所提出的建筑物识别系统具有良好的实验效果，但在预处理方面还有待改进，避免无关的物体的影响。
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user: 摘要 目的：通过对TAVR患者进行随访，了解术前肺动脉高压对于术后左心室逆向重构的影响。方法与结果：该研究包括2017年9月至2020年12月期间于青岛大学附属医院接受TAVR的主动脉狭窄患者资料。按术前有无肺动脉收缩压(PASP)值将患者分为PH组与n-PH组，并对两组患者TAVR术后左心室逆向重构及相关因素进行对比分析。共纳入67例经导管主动脉瓣置入术前测量PASP的患者，PH组在基线时表现为较高的欧洲评分及较重的二尖瓣返流；两组患者术后仅表现为PH组的住院时间较长。死亡率及不良事件发生率无统计学意义。两组患者术后的左心质量分数及相对室壁厚度均在1年内有明显的改善。其中，PH组在术后3个月内改善明显，但两组患者左心仍未逆转至正常水平。结论：患者接受TAVR治疗后，随着时间的推移左心室发生明显的逆向重构。术前合并有肺动脉高压的患者在术后逆向重构程度弱于无肺动脉高压患者。术前有无肺动脉高压，其术后短期生存率与死亡率无明显差异。
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user: 1. 引言 肺动脉高压(Pulmonary hypertension， PH)是心源性疾病的常见并发症之一，尤其多见于左心疾病。在左心疾病中，主动脉瓣狭窄(aortic stenosis， AS)可导致左心室流出道受阻，射血分数下降，左室充盈压升高，进而肺血管后阻力增加，并发肺动脉高压的发生 [ 1 ]。经导管主动脉瓣置换术( transcatheter aortic valve replacement， TAVR)自2002年问世以来，经过数年的发展，为中风险及高风险的主动脉狭窄患者提供了另一种重要的治疗方法；近几年TAVR已逐步被应用于治疗中低风险的主动脉瓣狭窄人群 [ 2 ] [ 3 ]。肺动脉高压通常与术后多种并发症及死亡率高度相关 [ 4 ] [ 5 ]。国外多项研究表明，合并有PH的主动脉瓣狭窄患者在接受TAVR手术后，出现并发症及心源性相关死亡的几率比没有合并PH的患者高 [ 4 ] [ 6 ] [ 7 ]。因病例数量限制，该类研究在国内相对较少。本研究针对接受TAVR治疗后回访的超声心动图进行分析，探讨PH对于接受TAVR治疗的AS患者早期左心室逆向重构的影响。
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user: 2. 对象与方法 2.1. 研究对象 本研究连续性选入2017年9月至2020年12月在青岛大学附属医院行TAVR手术的患者。患者均在会诊后被评估为外科主动脉瓣置换术(Surgical aortic valve replacement， SAVR)不能耐受的高风险AS患者。将入选患者按术前超声心动图估测的肺动脉收缩压分为两组：n-PH组，无肺动脉高压组，PASP < 45 mmHg，31例；PH组，合并肺动脉高压组，PASP ≥ 46 mmHg 36例。TAVR手术均根据现行指南进行，所有患者均已自愿签署知情同意术。该研究已通过青岛大学附属医院伦理委员会的审批。 2.2. 数据收集及定义 所有患者均经过本中心心脏团队讨论，为手术风险高或拒绝接受SAVR的情况下接受TAVR治疗。分别收集患者术前、术后1个月、术后3个月、术后1年的超声心动图的数据及相关临床信息，主要包括患者的病史、心电图、超声心动图、CTA、临床预后结果等。患者出院后的随访均通过两名医师通过电话的方式共同参与，且两名医师对该研究目的不知情。患者在院期间的超声心动图均由两名副高级以上的医师进行分析，如测量结果差异较大则由第三名同资质医师进行分析。所有数据被收集到一个专用的临床数据库中。将术后LVMi与RWT值下降定义为发生左心室逆向重构，反之则为不良重构；将RWT > 0.43定义为向心性肥厚。 2.3. 统计学分析 本研究中的连续变量若符合正态分布则采用平均值±标准差表示，即 X ¯ ± s ，若不符合正态分布则采用中位数和四分位数间距M (QR)表示。二分类变量以频率和百分比的形式呈现，即n (%)。使用卡方检验或费舍尔精确检验评估比例差异。为了检验具有连续变量的组间均值的差异，使用独立样本t检验；或者当变量不服从正态分布时，使用Mann-Whitney非参数检验。采用Lit’s完全随机缺失检验评估缺失值是否是随机的。对LVMi等重复测量值使用单因素重复测量方差分析，若满足Mauchly’s球形度检验则使用主体内效应检验，若变量不满足则使用多变量检验。利用Propensity score matching IBM spss插件进行倾向性评分匹配。所有的计算都依赖于商业软件SPSS，版本26 (IBM Corp.， Armonk， NY， USA)，双尾P < 0.05被意为存在统计学显著性差异。
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user: 4. 讨论 据我们所知，这项回顾性研究首次分析中国人群中TAVR术后早期左心室质量和逆向改变与肺动脉高压的关系。本次研究证明：1、合并有PH的患者在基线中的欧洲评分及术前存在中量或大量二尖瓣返流表现较多。2、PH组的术前左室几何结构更大。3、术后3个月的时间，合并有PH组的患者LVMi及RWT改善更加明显。4、尽管两组患者接受TAVR治疗后左心室均发生逆向重构，但到1年的随访结束时，仍未恢复至正常水平。 本中心患者的基线特征与先前基于TAVR的研究相似，均为手术中风险或高风险患者。肺动脉高压的存在并非通过直接影响左心室功能而使得临床症状表现较重。其通过降低右心室舒张功能，进而使得室间隔肥厚。在心室收缩期，较厚的室间隔影响了左心室的收缩幅度，加之左室流出道机械性梗阻的存在。这些因素共同导致了左心室收缩及舒张功能的下降，最终降低了患者的心输出量。较重的梗阻使得左心室舒张压增加，二尖瓣返流加重。反过来促进了PH的形成及恶化。本研究中，PH组的左室几何结构较大，这与先前描述的两方面因素相关。而较大的左室结构也提示了左心室功能的衰退。这在表2中已明确指出。 4.1. 肺动脉压与左室收缩功能 尽管我们可以推断PH对于左心室功能的影响，但左心室射血分数与主动脉瓣狭窄患者中的肺动脉高压是否存在直接关系尚存争议。先前的研究指出，即使在LVEF较高的患者人群中仍可存在肺动脉高压 [ 8 ]。在此背景下，我们研究分析肺动脉高压对于术后LVEF的影响。在两组中LVEF术后均较术前有所提升，但伴有肺动脉高压的患者，术后LVEF的恢复较差。这与PH组患者术前左心室几何结构较大，术后恢复较慢可能有关。虽然LVEF在预测TAVR预后方面具有一定的意义，但单凭LVEF无法明确的预测左心室逆向重构 [ 9 ]。本中心的研究发现，肺动脉高压通过减少左室前负荷，增大左房室间压差，与主动脉瓣狭窄病变共同作用于左心室，进而加重患者左室收缩能力的障碍。而单纯的LVEF与术后左心室逆向重构无相关性。 4.2. 肺动脉高压与左心室舒张功能 先前已经有许多不同的理论解释了在没有左心室舒张功能障碍的前提下，肺动脉高压是如何干预左心室舒张功能的 [ 10 ] [ 11 ]。当肺动脉高压存在时，右心室压力增加，进而室间隔向左移位，室间隔曲率扁平甚至反转，最终左心室受压 [ 4 ]。这一影响在左室收缩末期与舒张早期最大，导致舒张早期左室充盈缺损。Yoram等人指出，由于舒张心室的相互作用，肺动脉高压本身会导致舒张功能受损 [ 12 ]。而主动脉瓣狭窄所致的左室舒张末压升高也会加重左心室舒张功能的下降。这与本研究中两组患者在基线及术后左室几何形状的改变相同。 4.3. 肺动脉高压与左心室逆向重构 在这项研究中，我们证明了左心室几何结构在TAVR术后1年内明显消退。这种改变在术前无肺动脉高压组中更为明显。左室逆向重构在术后即刻就开始发生，并在术后3个月内表现非常明显，但随后这种改变的速度逐渐下降，这种逆向重构的状态在术后1年内持续存在。与此同时，肺动脉高压所造成的室间隔位置形态改变以及左房室压差的增加均在一定程度上加重了左心室肥厚和纤维化的改变，随之而来的就是左室僵硬、心力衰竭和死亡 [ 13 ]。TAVR对于心脏血流动力学以及适应性微观改变已经得到了充分的研究。通过连续性影像分析显示TAVR术后左心室的结构和功能有明显改善，组织病理学分析显示，随着术后LVMi的降低，左心室纤维化也得到改善。TAVR手术对于左心室血流动力学的改变在术中即刻得到体现，左心功能的恢复以及左心室逆向重构的过程也随之开始。术前肺动脉高压的存在往往与TAVR的不良预后相关，但术后PASP的下降则有利于左心功能的改善 [ 14 ]。本中心研究提示与先前的研究结果相似，术后3个月左心室质量在无PH组和有PH组间对比为(PH组，125.23 ± 120.18 ± 29.1 VS. n-PH组，120.18 ± 29.1，P = 0.53)，两组较基线分别下降24.2%和17.8%。在我们的研究中证明了LVMi的改变与TAVR术前有无肺动脉压有关。左室流出道梗阻解除后，扩大的左室重构明显，心功能恢复幅度也较大。同样我们也在表3中见到PH组的患者发生不良重构的人数较多，尽管组别间尚未达到统计学意义，但由此可以说明PH可能与左室术后的不良逆向重构存在相关性。心肌重构的程度和持久性对症状改善、心力衰竭、再住院治疗以及死亡率等临床结果有着重要意义。Vizzardi等人的回顾性研究表明，术后6个月，纽约心功能分级有明显改善，左心室质量指数明显降低(190 g/m 2 降至143 g/m 2 ，P < 0.001)。尽管本研究中PH组的患者术后LVMi恢复幅度较大，但仍旧比n-PH组的心功能恢复慢。正如我们的研究中所看到的，术前肺动脉高压与左心室重构的相关性强调了术前对于减轻或纠正肺动脉高压相关疾病的重要性。
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user: 5. 局限性 此次研究为单中心观察性研究，这限制了分析患者的数量。同时，随访时间较短。未来仍需进一步观察PH对于两组患者左心逆向重构的影响。
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user: 6. 结论 主动脉瓣狭窄患者行经导管主动脉瓣置换术后，左心室逆向重构与术后肺动脉高压改变程度无统计学相关性，且无论基线PASP水平如何，术后心功能状态均显著改善。
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user: 摘要 针对雷达信号调制类型识别领域中基于人工提取脉内特征的算法存在的特征提取步骤繁琐、泛化能力弱的缺点，本文提出了一种基于同步压缩短时傅里叶变换(the STFT-based synchrosqueezing transform， FSST)与迁移深度学习的调制类型识别算法。该算法借助深度学习在图像识别领域的优势，使用FSST将信号转换为时频图像并做预处理后作为数据集用于ResNet101网络的训练，同时还借助迁移学习的方法优化了网络的特征提取的能力、加速了模型的训练。考虑到复杂相位编码雷达信号的时频图像较为复杂，具有一定的代表性，本文以多相编码与多时编码信号为研究对象。实验结果表明，本文算法能够有效区分不同调制类型以及相同调制类型不同调制参数的相位编码信号。
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user: 1. 引言 新体制雷达在战场中的使用，使得雷达信号的脉内调制类型日益复杂，不同脉内调制类型的雷达信号的脉内特征存在着或大或小差异，将脉内特征用于雷达信号的分选识别已成为研究的热点。信号的脉内特征可通过人工的方法进行提取，也可通过深度学习技术自动提取。人工方法提取的特征针对性较强，但提取步骤通常较为复杂，同时还存在着泛化能力弱的缺点。与人工提取的特征相比，通过深度学习技术提取的特征泛化能力更强且无需过多的人为干预。目前，深度学习已在雷达信号的分选识别中广泛应用。文献 [ 1 ] 通过Choi-Williams分布(CWD)将雷达信号转化为时频图像，对图像做预处理后使用栈式自编码器自动地提取时频图像的特征，最后使用SVM作为分类器对自编码器提取到的特征进行分类。文献 [ 2 ] 同样使用CWD获取雷达信号的时频图像，并专门设计了卷积神经网络用于特征的提取与分类，在信噪比−6 dB的条件下，对12种雷达信号的识别率达到了97.58%。文献 [ 3 ] 使用深度学习技术对时域混叠雷达信号的识别进行了研究：该文献使用STFT获取雷达信号时频图像，然后利用深度归一化卷积神经网络(deep normalized convolutional neural network， DNCNN)对时频图像进行降噪，最后使用ResNet网络对降噪后的时频图像的特征进行学习与识别。文献 [ 4 ] 使用STFT获取雷达信号的时频图像并预处理后分别使用改进的GoogleNet和改进的AlexNet对时频图像进行识别，在低信噪比下，对LFM信号、多相编码信号和多时编码信号的识别获得了较高的正确率。从现有的研究可以发现，目前较为成熟的一套解决方案为：使用时频变换算法获取雷达信号的时频图像并做预处理后送入深度学习网络进行特征的学习与识别。 因此，为对复杂相位编码雷达信号进行识别，本文使用时频分辨率较高的同步压缩短时傅里叶变换(FSST)对信号做时频处理得到时频图像，对图像做预处理后使用ResNet101网络对时频图像进行特征提取与识别，为了优化特征的提取并加快网络的训练，在对网络进行训练时，本文使用了迁移学习技术。
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user: 2. 信号模型 雷达信号脉内调制的数学模型可统一表示为： s ( t ) = A e j ( 2 π f ( t ) t + ϕ ( t ) ) ，   0 ≤ t ≤ T (1) 式中，A为信号幅度， f ( t ) 为信号载频， ϕ ( t ) 为信号初相，T为信号脉宽。雷达信号各种脉内调制方式均通过改变信号的相位从而对信号做出调制，即对 Φ ( t ) = 2 π f ( t ) t + ϕ ( t ) 做出改变。信号的相位可分为两部分： Φ ( t ) = Φ 1 ( t ) + Φ 2 ( t ) ，其中， Φ 1 ( t ) = 2 π f ( t ) t ， Φ 2 ( t ) = ϕ ( t ) 。对于相位编码信号， f ( t ) 为常数值，主要通过改变 ϕ ( t ) 进而改变信号的相位， ϕ ( t ) 的取值与具体的相位编码方式相关。以下分别给出了P1码、P2码、P3码、P4码信号的相位变化规律。 P1码： ϕ i = ϕ p ， q = − π M [ M − ( 2 q − 1 ) ] [ ( q − 1 ) M + ( p − 1 ) ] (2) P2码： ϕ i = ϕ p ， q = − π 2 M [ 2 p − 1 − M ] [ 2 q − 1 − M ] (3) 式中， 1 ≤ p ， q ≤ M ，相位状态序号 1 ≤ i = ( q − 1 ) M + p ≤ N c ，编码长度 N c = M 2 。对于P2码，M取值为偶数。 P3码： ϕ i = π N c ( i − 1 ) 2 (4) P4码： ϕ i = π ( i − 1 ) 2 N c − π ( i − 1 ) (5) 式中，相位状态序号 1 ≤ i ≤ N c 。 T1码、T2码信号的相位是对步进频率波形进行近似产生的。 对于T1编码信号： ϕ ( t ) = ϕ T 1 ( t ) = mod { 2 π n I N T [ ( k t − j T ) j n T ] ， 2 π } (6) 对于T2编码信号： ϕ ( t ) = ϕ T 2 ( t ) = mod { 2 π n I N T [ ( k t − j T ) ( 2 j − k + 1 T ) n 2 ] ， 2 π } (7) 式中， 0 ≤ j = I N T ( t ， T / k ) ≤ k − 1 ，为步进频率波形的段号；k为步进频率的段数；n为该码序列的相位状态数；INT为向下取整函数； mod ( ⋅ ) 为取模函数。 T3码、T4码信号的相位是对线性调频波形进行近似产生的。 对于T3编码信号： ϕ ( t ) = ϕ T 3 ( t ) = mod { 2 π n I N T [ n Δ F t 2 2 t m ] ， 2 π } (8) 对于T4编码信号： ϕ ( t ) = ϕ T 4 ( t ) = mod { 2 π n I N T [ n Δ F t 2 2 t m − n Δ F t 2 ] ， 2 π } (9) 式中，n为该码序列的相位状态数； t m 为调制周期，亦即信号的脉宽； Δ F 为调制带宽；INT为取整函数； mod ( ⋅ ) 为取模函数。
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user: 3. 同步压缩短时傅里叶变换 同步压缩短时傅里叶变换是由同步压缩小波变换(synchrosqueezed wavelet transforms， SSWT)发展而来。2011年，Daubechies将小波变换与时频重排技术相结合提出了SSWT算法 [ 5 ]，该算法的本质是对小波变换的结果进行时频重排，也就是将扩散的能量分布压缩到真实频率附近 [ 6 ]，与传统时频重排算法不同的是该算法仅在频率方向进行能量的重新分配，可以将其看作时频重排技术的一个特例 [ 7 ]，这使得该算法支持信号的重构 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ]。FSST是Oberlin与Thakur在SSWT的基础上提出的，与SSWT不同的是，FSST是对信号短时傅里叶变换的结果进行同步压缩 [ 13 ] [ 14 ]。 下面以解析信号 f ( t ) 为例说明FSST的变换过程。任意信号的解析形式都可以表示为： f ( t ) = A ( t ) e j 2 π φ ( t ) (10) 首先对信号做短时傅里叶变换(short-time fourier transform， STFT)为了方便计算，文献 [ 13 ] 给出了具有调制因子 e j 2 π η t 的STFT计算公式： V f ( t ， η ) = ∫ − ∞ ∞ f ( τ ) g ( τ − t ) e − j 2 π η ( τ − t ) d τ (11) 式中， g ( t ) 表示窗函数。如果信号的瞬时幅度和瞬时相位是缓慢变化的，在 t = t 0 的邻域内可以将信号近似表示为 [ 14 ]： f ( t 0 ) ≈ A ( t 0 ) e j 2 π [ φ ( t 0 ) + φ ′ ( t 0 ) ( t − t 0 ) ] (12) 相应地，信号的STFT在 t = t 0 邻域内可以近似为： V f ( t 0 ， η ) = ∫ − ∞ ∞ f ( τ ) g ( τ − t 0 ) e − j 2 π η ( τ − t 0 ) d τ ≈ A ( t 0 ) e j 2 π φ ( t 0 ) ∫ − ∞ ∞ g ( τ − t 0 ) e − j 2 π ( η − φ ′ ( t 0 ) ) ( τ − t 0 ) d τ = A ( t 0 ) e j 2 π φ ( t 0 ) g ^ ( η − φ ′ ( t 0 ) ) (13) 其中， g ^ ( η ) 表示 g ( t ) 的傅里叶变换。将 t 0 替换成一般的形式： V f ( t ， η ) = A ( t ) e j 2 π φ ( t ) g ^ ( η − φ ′ ( t ) ) (14) 从信号STFT的近似表达式中可以看出，能量主要集中在频率 η − φ ′ ( t ) 附近。在STFT的基础上，FSST将STFT的系数 V f ( t ， η ) 按照 ( t ， η ) → ( t ， ω ^ f ( t ， η ) ) 的关系进行映射，映射关系式如公式(15)所示，也就是将信号能量沿频率方向重新分配。 滑动窗 g ( t ) 是连续的且 g ( 0 ) ≠ 0 的条件下， f ( t ) 的FSST表示为： T f ( t ， ω ) = 1 g ( 0 ) ∫ − ∞ ∞ V f ( t ， η ) δ ( ω − ω ^ f ( t ， η ) ) d η (15) 其中 ω ^ f ( t ， η ) 表示 f ( t ) 的瞬时频率，由下式计算得到： ω ^ f ( t ， η ) = ∂ ∂ t V f ( t ， η ) j 2 π V f ( t ， η ) (16) 图1给出了映射的示意图，在 τ 时刻STFT时频图上有三个瞬时频率相同的点，即 ω ^ f ( τ ， η 1 ) = ω ^ f ( τ ， η 2 ) = ω ^ f ( τ ， η 3 ) = f ，则 T f ( τ ， f ) = V f ( τ ， η 1 ) + V f ( τ ， η 2 ) + V f ( τ ， η 3 ) g ( 0 ) (17) 图1. 映射示意图 图2、图3展示了在信噪比为0 dB、载频 f 0 = 550   MHz 、采样率 f s = 2400   MHz 的条件下，根据表1设置的信号仿真参数生成信号并使用FSST对信号进行处理得到的信号的时频图(仅展示部分信号)。 图2. 多相编码信号FSST图像 图3. 多时编码信号FSST图像 Table 1 Signal list and simulation parameter 信号类别/信号名 仿真参数 取值范围 P1/P1_1 编码长度N c N c = 4 2 = 16 P1/P1_2 编码长度N c N c = 6 2 = 36 P2/P2_1 编码长度N c N c = 6 2 = 36 P2/P2_2 编码长度N c N c = 4 2 = 16 P3/P3_1 编码长度N c 48 P3/P3_2 编码长度N c 36 P4/P4_1 编码长度N c 64 P4/P4_2 编码长度N c 48 T1/T1_1 相位状态数n 2 码序列的段数k 4 T1/T1_2 相位状态数n 3 码序列的段数k 6 T2/T2_1 相位状态数n 3 码序列的段数k 6 T2/T2_2 相位状态数n 2 码序列的段数k 4 T3/T3_1 相位状态数n 2 调制带宽 Δ F 15MHz T3/T3_2 相位状态数n 4 调制带宽 Δ F 20MHz T4/T4_1 相位状态数n 4 调制带宽 Δ F 20MHz T4/T4_2 相位状态数n 2 调制带宽 Δ F 15MHz 载频 f 0 ： U ( 500 ， 600 )   MHz ；采样率 f s ：2400 MHz；脉宽T： U ( 3 ， 5 )   μ s 表1. 信号列表与仿真参数
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user: 4. 网络模型与迁移学习 4.1. ResNet101网络模型 随着深度学习的发展，研究者通过实验发现网络深度增加后，训练往往会出现退化现象，训练误差不降反而升高。为解决该问题，何恺明等人提出残差神经网络(Residual Net， ResNet) [ 15 ]，ResNet能够在加深网络结构的同时保证训练误差继续降低，更容易获得数据中的复杂特征，且与普通深度学习网络相比具有更小规模的参数量。构成深度残差神经网络的基础是残差块。与普通卷积神经网络相比，残差块的核心思想是引入跳跃连接结构，将输入直接与输出连接 [ 16 ]，如图4、图5所示。 假设输入为x，理想输出为 H ( x ) 。在普通神经网络结构中，需要通过学习直接拟合出映射 H ( x ) ；而在具有残差结构的网络中，只需要拟合出残差映射 F ( x ) = H ( x ) − x 。通过这种跳跃的数据连接，能够使输入更快地向前传播。 图4. 普通卷积神经网络模块 图5. 残差卷积神经网络模块 本文采用的是深度较深的ResNet101网络结构 [ 15 ]，该网络一共有5个卷积组。卷积组2~5均由多个“瓶颈”结构的残差连接块构成，网络结构示意图如图6所示。“瓶颈”结构残差块以2个1 × 1的卷积层作为输入和输出层，用以减小和扩大数据维数，中间是一个3 × 3的卷积层，这样可以有效降低参数的复杂度。 4.2. 迁移学习 传统的深度学习在对卷积神经网络进行训练时往往需要大量已标注的数据，然而在雷达信号分选识别领域的实际任务中，往往难以获取规模较大的数据集。为解决这一问题，本文使用迁移学习对预训练的网络模型进行参数的微调。迁移学习利用从源域中学习到的知识解决目标域中的问题，其定义如下 [ 17 ]： 给定源域 D S 和学习任务 T S ，一个目标域 D T 和学习任务 T T ，迁移学习旨在将从 D S 和 T S 中学习到的知识帮助提升 D T 中目标预测函数 f T ( . ) 的学习。其中 D S ≠ D T 或 T S ≠ T T ，多数情况下 D S 要大于 D T 的尺寸，即 N S ≫ N T 。 2014年Yosinsk通过实验证明了深度神经网络的可迁移性 [ 18 ]，Yosinsk发现深度学习网络中各个层的通用性并不相同：较浅层与具体的图像数据集关系不是特别大，浅层的特征基本是通用的，而网络的最后一层则是与选定的数据集及其任务目标紧密相关的。因此在进行迁移学习训练时，往往选择冻结初始层的权重以优化特征的提取及加快训练速度。
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user: 5. 算法原理 5.1. 图像预处理 当接收机的工作环境恶劣时，接收到的信号会含有大量噪声，噪声的存在会使得时频图像中存在大量干扰像素，这将会影响下一步的图像训练，同时图像的大小通常不满足网络输入的要求，为此有必要对时频图像进行预处理。本文按照图7所示流程对时频图像进行预处理。 图7. 图像预处理流程 图8给出了以表1中的信噪比5 dB条件下的P1_1信号为例图像处理实例(为方便观察，部分图片做了反色处理)： 图8. 图像预处理实例 5.2. 图像识别流程 图9给出了使用迁移学习对雷达信号进行调制类型识别的流程。原始信号经过FSST变换与时频图像预处理后得到原始数据集，将该数据集按照一定比例划分为训练集、验证集与测试集。预训练模型在开始训练之前首先要替换最终层，其目的是使新的全连接层的输出的数量等于数据集中雷达信号类别的数量。为了加快网络训练速度、防止过拟合还需要冻结部分初始层的权重。 图9. 雷达信号调制类型识别框架
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user: 6. 仿真实验与结果分析 6.1. 仿真条件 为了检验本文提出的算法的性能，本节选取P1、P2、P3、P4多相编码信号以及T1、T2、T3、T4多时编码信号进行仿真实验，每种信号设置两种脉内参数，共16类信号。信号载频在500 MHz到600 MHz之间均匀选取，记为 U ( 500 ， 600 )   MHz ， U ( ⋅ ) 代表均匀分布；信号脉宽取值范围设定为 U ( 3 ， 5 )   μ s ；信号的采样率 f s 设定为2400 MHz。信号的信噪比范围设置为−10 dB到3 dB，每种类型的信号在每个信噪比下生成200个脉冲，即每类信号分别产生2800个脉冲。上述16类信号详细的脉内参数设置如表1所示。 在训练时，每类信号的数据按照80%、10%、10%的比例划分为训练集、测试集、验证集。训练使用的软件为MATLAB R2020b，并使用单个NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti型号GPU对训练进行加速。训练使用到的详细的软硬件环境见表2，训练超参数设置见表3。 Table 2 Experimental environmen 软/硬件 版本/型号 MATLAB R2020b CPU Intel(R) Xeon(R) Gold 6134 @3.2GHz GPU NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti 内存 128GB 表2. 实验环境 Table 3 Training hyperparameter setting 超参数 参数设置 Mini-Batch Size 64 Max Epochs 5 Initial Learn Rate 0.0003 solver adam Learn Rate Schedule piecewise Learn Rate Drop Factor 0.001 Learn Rate Drop Period 1 表3. 训练超参数设置 6.2. 实验结果与分析 6.2.1. 识别准确度 实验后，得到如下结果：图10为ResNet101的训练过程，在表2、表3的硬件环境与超参数设置下，5轮训练完成共耗时约两小时，模型的验证正确率在第二轮时已趋于收敛，当训练完全完成时，验证正确率最终为99.87%。 图10. Resnet101网络模型训练过程 6.2.2. 网络模型鲁棒性测试 图10反映了随着训练的进行网络模型识别准确率的变化趋势，但没有包含信号识别准确率随信噪比变化的信息，即网络模型的鲁棒性，而这正是我们所关心的。为此本小节使用不同信噪比下的数据对训练好的网络模型进行测试，每种信号在每一个信噪比下使用100张图片。测试的识别结果如图11、图12所示。 图11. 多相编码信号识别准确率 图11反映了多相编码信号识别准确率随信噪比变化的情况。可以观察到，各类信号的识别准确率整体上均随信噪比的增高而增高，且P2_1、P2_2、P4_1、P4_2信号的识别准确率整体上要高于P1_1、P1_2、P3_1、P3_2。在信噪比不差于−6 dB时各信号的识别准确率均超过90%，当信噪比不差于−1 dB时，各类信号的识别准确率均超过95%。此外，从图11还可以发现P2_1、P2_2、P4_1这三类信号的准确率在整个信噪比变化范围内识别准确率均超过了90%，P1_1、P3_1信号的识别准确率随信噪比变化最为剧烈。 图12. 多时编码信号识别准确率 图12反映了多时编码信号识别准确率随信噪比变化的情况。与多相编码相同，多时编码各类信号的识别准确率整体上同样随着信噪比的增高而增高。除T4_2信号外，其余各类信号在信噪比不差于−9 dB时的识别准确率相差不大。在信噪比不差于−8 dB时，各信号的识别准确率均超过90%；当信噪比不差于−7 dB时，各类信号的识别准确率均超过95%。 对比图11与图12可以发现，多相编码信号的识别率整体上要低于多时编码，为了更直观地对比这两种信号的识别正确率，分别绘制它们的平均识别正确率随信噪比变化的曲线，如图13所示。 图13. 信号平均识别正确率 从图13容易发现，多相编码信号的平均识别率在信噪比为[−10 dB， 3 dB]的范围内始终低于多时编码信号。出现上述结果的原因，一是与表1设置的各信号脉内调制参数有关，二是与各类信号的相位编码规律有关。 将测试结果绘制成混淆矩阵，如图14所示。从混淆矩阵可以发现P1_1与P2_2、P1_2与P2_1之间混淆较为严重，其余信号也产生了轻微的混淆。总体来说，多相编码信号的混淆要比多时编码信号严重，识别率最低的信号为P1_2，识别准确率为90.4%，识别率最高的信号为T4_1，信号识别率为99.9%，信号的平均识别率为97.03%。 图14. 鲁棒性测试混淆矩阵
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user: 7. 结束语 针对雷达信号调制类型识别领域中基于人工提取脉内特征的算法存在的特征提取步骤繁琐、泛化能力弱的问题，本文提出了使用预训练的ResNet101网络模型进行迁移学习的解决方案。在进行迁移学习之前，首先使用FSST对信号进行时频处理，而后将得到的时频图像进行一系列的预处理得到训练数据集。在进行迁移学习时，首先替换预训练网络模型的最终层并进行一些参数的调整，而后使用准备好的数据集对预训练模型重新进行训练。本文使用了8种共16类相位编码信号进行实验，结果表明，使用预训练的ResNet101网络模型能够较好地完成对相位编码雷达信号的调制识别。
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user: 摘要 20世纪90年代以来，中国高校政治经济学教学与研究受西方主流经济学影响，生存空间遭挤压一度陷入萎缩、淡化甚至边缘化发展困境。重“数理”轻“学理”、重“量化”轻“质性”研究的期刊用稿偏好，加剧了经济理论对经济现象与问题解构的弱质发展。立足政治经济学的结构体系、基本原理，引导学生以国际视野观照中国经济的内在机理、运行轨迹、变革逻辑以及发展规律。扎根中国本土、继承传统优秀文化厚植家国情怀，吸收借鉴国际教育精华与最新科研成果融入教学，回应重大理论与实践问题，有效促进经济学人才培养。
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user: 1. 引言 20世纪90年代以来，中国高校政治经济学教学与研究受西方经济学影响一度陷入萎缩、淡化甚至边缘化发展困境。这既与中国经济增长过快，理论建构滞后于经济实践的客观事实密切相关；也与学术期刊用稿偏好重“数理”轻“学理”、重“量化”轻“质性”研究紧密关联。因而，出现课程学时学分“双降”、学科建设滞后、理论创新不足等突出问题。 根据马克思主义政治经济学的基本原理，借助其哲理思辨深入阐释当下中国的经济发展现象与经济问题，研判其运行趋势，揭示变革逻辑与演化规律显得尤为迫切而紧要。尤其是运用马克思主义政治经济学的分析方法，对中国经济建设与发展的现象与本质、内涵与方法、逻辑与规律等从不同角度、空间尺度以及价值效度加以诠释。只有通过深入探究中国经济增长的内在密码，深刻认知经济增长的逻辑规律，才能准确理解中国道路，科学诠释中国经验，回应重大理论问题，着力破解实践难题。故此，深究中国发展何以行稳致远为世界人民带来福祉，中国道路何以越走越宽为世界发展提供样本参照，中国方案何以推动构建“人类命运共同体”等问题，亟待从理论与实践层面深度解码中国经济增长奇迹的奥秘。教学中，亟需教师以宽广的国际视野、博大的文明胸怀吸收、借鉴人类文明成果，运用政治经济学基本理论分析和阐释中国现象，理性观照中国经济，厚植家国情怀，不断丰富和拓展政治经济学教学内容推进应用型人才培养。是责任，亦是使命。
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user: 2. 文献综述与问题引出 上世纪90年代开始，中国大学经济学教育中西方经济学大量的翻译论著蜂拥而入，“海归经济学家”们起了推波助澜的作用。特别是中国经济体制改革前期缺乏系统性理论指导，有人公然主张用西方经济学作为主流经济学，代替马克思主义经济学的指导地位 [ 1 ]。全国高校不同程度地出现政治经济学“厌倦症” [ 2 ]，知识体系固化、开课课时减少，教科书内容疏远现实经济实践。教学活动死板、考核方式单一、学习积极性较低 [ 3 ]，这与西方经济学大行其道，政治经济学“偏位缺位”、教学内容陈旧、教学形式单一等不无关系 [ 4 ]。 客观上，马克思主义政治经济学的课程设置与教学安排，以及主体性地位一度出现边缘化、“弱化”发展，固然与以应用为主的西方经济学“西学东渐”有很大关系，但也与教学方针不够明确、权威教材缺乏、理论体系不完善、师资队伍、教学方法等问题密不可分 [ 5 ]。理论教学更多地关注理论逻辑和知识体系，一定程度上忽视了马克思主义政治经济学的政治功能 [ 6 ]，以致于造成政治经济学在中国经济学格局中的基础性、主体性地位适配性减弱与功能性降低。事实上，但凡政治现象背后皆是经济问题的表现。 究其缘由，可从理论与实践两个维度加以诠释。在理论层面，市场经济内生社会主义与资本主义因素的客观事实，注定了市场经济并非纯粹的价值中性。不可置否，一定的理论总是为一定的阶级和制度服务。也即是说，任何套用西方经济学理论不仅难以解决中国发展的现实问题，而且更不可能帮助中国解决经济建设中的理论指导与理论建构问题。在实践层面，市场经济“自发教育”功能使市场经济内生的资本主义因素通过市场经济向市民传递否定社会主义、否定马克思主义的负面信息 [ 7 ]。尤其是资本趋利本性、功利主义、实用主义，以及价值最大化标准，对“价值中立”原则具有很强的破坏性作用。因而，需要在吸收和借鉴中加以扬弃。当然，“西方政治经济学” [ 8 ] 对市场经济运行机制和规律性问题研究提供了更现实和更深刻的描述和分析，其理论研究为当下中国的政治经济学教学和理论丰富具有直接的和重要的借鉴价值。将马克思主义政治经济学的理论精髓与中国经济实践相结合，本身也是教学以学生需求为导向，引导学生去思考怎样让政治经济学在现代化发展过程中能够为人们所用的过程 [ 6 ]。 教学中，遵循马克思主义的基本原理、观点、立场和方法，在坚持基本立场前提下保证理论的完整和体系的健全，并运用哲理思辨观察和阐释中国经济增长的内在逻辑与演化规律。通过厚植家国情怀直面中国经济发展问题，以开放包容的国际视野优化教学内容、创新教学手段、完善考核方式，目的在于增强课堂教学效果与学科魅力。因此，坚持家国情怀、中国特色为“体”，全球化、国际视野为“用”；向“外”借助经典理论诠释中国经济实践，向“内”针对经济发展问题精准发力。通过“体”“用”结合与内外互动，增强政治经济学教学中国际视野与家国情怀教育的实效性尤为迫切而紧要。
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user: 3. 政治经济学教学中的国际视野 教学中拓展国际视野，既是教育现代化、国际化发展的必然趋势与内在要求，也是丰富教学内容、完善教学手段、改建教学方法的物质载体与实践平台。通过家国情怀塑心与国际视野塑型，推进课程教学与学科发展，既符合教学改革实情也遵循基本教学规律。为确保马克思主义政治经济学的主流地位，需要创新政治经济学理论、稳定教师队伍、增强教学实效性 [ 9 ]。强化学生学习主体地位，增强明辨是非能力、遵循经济运行逻辑与发展规律，吸收借鉴西方经济学的经典理论，在开放包容中丰富和发展政治经济学理论可从以下着手。 3.1. 理论与实践的国际视野 在万物互联时代，任何一个国家或地区都难以在封闭状态求得持续、稳定、健康发展，也难以在经济危机与各类风险中独善其身。伴随信息爆炸、知识更新与人类认知深化，学生对课堂教学质量寄予了更多诉求和更高期待。教学中，根据马克思主义政治经济学的基本思想与分析方法，提高教学质量达到学习预期。将理论学习与个人成长放到人类社会长远发展的历史长河，也即大时代背景、大历史条件、大空间尺度加以考量，以国际视野观照当下中国与未来发展。坚持以国家战略与社会需求为导向，促进理论教学与经济实践耦合关联。 因此，教师在“理论讲授→学习掌握→知识转化→能力生成”中积极帮助学生实现能力培养、认知深化与逻辑转换。亟需对马克思主义政治经济学经典理论有深刻而全面的系统把握，一方面通过深刻理解政治经济学的理论内核，在经济实践中能够做到运用和把握科学理论的本质，努力做到“知其然”。另一方面通过引导学生回溯历史现场，弄清理论产生的时代背景、经济基础以及社会条件，更要做到“知其所以然”。在吐故纳新与开放包容中，吸收借鉴人类创造的一切文明成果，实现经典理论“洋为中用”指导经济实践。始终坚持“以人民为中心”的价值取向与目标归向，以强烈的时代使命感和政治责任感立足当下直面未来。 3.2. 吸收借鉴国际教育精华 现代大学发展本身是教育国际化的过程，既有对国际教育精华与人类文明的传承发展，也有与时俱进的探索实践与集成创新，以及在此基础上的成果转化。同时，还需运用最新技术、手段和方法，吸收借鉴国际先进教育理念、最新成果，积极拓展和完善课堂教学实践。在教学中，既要立足马克思主义政治经济学的基本原理学习，又要跳出书本，吸收借鉴国外马克思主义政治经济学与非马克思主义科学理论的最新研究成果，用以丰富教学内容，充实和完善教学素材，拓宽国际视野。更重要的是在具体实践中，将现存问题、既成事实，以及潜在问题从理论高度、空间尺度和历史维度加以剖析。殊不知，当下问题在人类历史上都曾或多或少地发生过，能否从历史中吸取力量，吸收借鉴实践经验吐故纳新，从国际视野与先进教育理念中吸取智慧加以适时改造甚是关键。 理论上，拓宽国际视野，厚植家国情怀担当民族复兴大任。将国外先进的教学理念、教育思想和施教方法融入中国特色社会主义政治经济学教学过程，这对于人才培养具有“四两拨千斤”的作用。实践中，既要在探索学习研修中守正创新，又要在国际教育理念指导下将先进教学方法运用到提升教学能力与水平中去。在借鉴国际教育理念与吸收教育精华基础上，强化学理深度、思想高度和视阈宽度，在教学创新基础上增强理论自信与行动自觉。 3.3. 经典理论服务教学实践 所谓经典，究其内容涵盖一般性规律的正确认知与实践经验的科学总结。在教学实践中，要让学生真懂、真信、乐学、爱学，须利用马克思主义经典理论对当下经济社会发展中的焦点、难点和热点问题予以观照。按照“教学设计→教学实践→教学总结→示范推广”的逻辑进路，从历史与现实角度、理论与实践的维度，将经典理论与中国革命、建设、改革开放以及新时代经济发展相结合。既要讲好当下中国的脱贫攻坚、全面建成小康和谐社会的伟大实践故事，又要将探索实践中将形成的地方性知识加以科学总结与提炼。教学实践中，运用经典理论解构当下中国减贫、低碳经济、农村“三变”、供给侧结构性改革，以及乡村振兴等伟大的实践问题，用以丰富和发展中国特色社会主义政治经济学。此外，教师既要传授科学知识关注现实世界，又要引导学生运用经典理论分析和阐释经济社会发展中的热点、焦点和难点问题，以科学举措“跨越中等收入陷阱”。
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user: 4. 强化家国情怀培育的理路与方法 家国情怀既是课程思政的一个重要内容，也是人才培养中的一个重要的理论问题和实践课题。在“有形和无形”课堂中，着力培育和弘扬以国家为先的民族精神，以创新为核心的强国精神。要求学生既要读“有字之书和无字之书”，着力培育和练就以贯学和活学为要义的过硬本领，又要“格物致知”和“知行合一”，着力培育和扛起以修身、笃行为品质的使命担当 [ 10 ]。既是大学推进科教兴国战略和人才强国战略 [ 11 ] 的客观需要，也是政治经济学从价值到理念、从内容到方法进行社会主义核心价值观与爱国主义教育的内在要求。 4.1. 家国情怀的“情”与“理” 从概念上讲，所谓“家国情怀”是主体对共同体的一种认同，并促使其发展的思想和理念。作为中国优秀传统文化的基本内涵之一，“家国情怀”内容涵盖家国同构、共同体意识和仁爱之情等丰富的价值蕴意。遵循“修身齐家治国平天下”的形成逻辑与运行轨迹，既立足行孝尽忠、乡土观念、民族精神、爱国主义、天下为公等传统人文精神，又不断超越传统文化边界赋予新时代民族凝聚力、向心力的人文信仰与人文情怀。以家为圆点，以国为半径，以情为纽带，形成积极、正面和共同价值的家国情怀。在现代公民意识和法制意识中，建构个人与社会、个人与国家、民族休戚与共的壮怀情感与宏大格局。 当下，家国情怀的“情”在于情感认同、共同价值与精神家园守护。情既是建构在马克思主义“大思想”指导下的价值观认同，也是多元化发展中的国际“大视野”观照，以及高尚纯粹的家国“大情怀”坚守。相应地，家国情怀的“理”，即是在政治经济学教学中努力将大学生培养成为具有中国灵魂、国际视野、扎根本土、推动实践的社会主义建设者和接班人。既强化学生在知识学习、理论掌握、文化传承中的明理增信、崇德力行，培养学生独立思考和解决问题的能力；又积极引导学生直面现实经济问题，以弘大视野与博大胸怀观照历史，将个人成长发展与国家前途命运、民族发展未来结合起来。 4.2. 家国情怀培育的实践逻辑 4.2.1. 家国情怀培育需扎根本土 扎根本土培育家国情怀既是理论形成与生成的过程，也实践深化与逻辑转化的过程。“本土”作为一个地域概念基础上形成具有性质区别的学术概念，“本”就是“根”，本土既根基。家国情怀作为一个“本土化”与学术化概念，意味着在本土实践中的动态变化、转化与消化，而非静态僵化与固化，内含着潜在的理论张力和实践反叛，甚至实践基础上的继承、超越与创新。另外，本土化落脚点放在“化”字上面。则意味着本土实践中吸纳和吸收异质文化精华并转化为本土，本身是国际视野和家国情怀的大爱体现。可见，家国情怀首先在于扎根本土实践，以及在此基础上的实践创新成果集成。其次、以开放包容的国际视野吸收万物之精华与宇宙之灵气汇聚本土实践，通过吐故纳新实现家国情怀的守正创新。最后、吸收借鉴与转化运用，通过返本开新凝聚奋进力量彰显家国情怀。 4.2.2. 家国情怀需要继承传统 政治经济学作为一个“舶来品”，但其价值为中国特色社会主义市场经济建设开出了一剂良方。大学经济学人才培养需要不断强化学习政治经济学经典理论，既是对马克思主义政治经济学的继承发展，也是运用马克思主义基本原理与中国经济相结合的实践创新。在实践基础上形成中国特色社会主义政治经济学，不啻为马克思主义中国化的最新成果。教学实践中，运用马克思主义政治经济学的基本理论分析和阐释中国经济实践，借助唯物论与辩证法推动中国特色社会主义市场经济伟大实践。随着时代变迁与实践深化，还需在遵循基本规律的同时推进改革创新，不断丰富与更新政治经济学内容。 4.2.3. 家国情怀中的国际视野 应该说，国际视野存在于本土化实践。如果直接把外国理论拿来培养中国人才，简单移植外国理论，加工制造成中国的洋理论，抑或洋式的中国理论。这种简单的将洋理论与中国实践嫁接拼凑的做法，表面上可能光鲜亮丽，实则生搬硬套势必造成“食古不化”。面对现代化建设需要，大学课堂理应回应“时代之问”，直面中国经济发展问题。可以说，没有国际视野，就无法充分吸收借鉴前人经验与实践智慧；缺乏家国情怀，就难以着手和直面解决中国发展问题。所有这些，只能通过教学实践来完成。一是积极发挥教师主导与学生主体，通过调动学生的学习积极性与主动性来推动；二是在教师专业化建设中做好传道授业解惑，以国际视野和家国情怀感染、教育和引导学生。三是吸收借鉴国际先进的教学理念、手段与方法，并将其先进的育人理念与科学的实践模式引入本土课堂，开展创新性教学。 4.3. 家国情怀的培育路径 家国情怀培育作为一种成长型实践教学活动，可在理论学习与实践教育体系中进行科学建构，也可以从理念到行动，路径到方法，宏观到微观等强化理想信念与情感认同。将民族精神、强国精神、爱国精神融入政治经济学教学内容与实践体系。通过充分挖掘课程思政元素，积极引导学生在教与学、行与思、情与理、“道”与“术”中，实现“知识理解→理论掌握→情感认同→迁移生成”。 4.3.1. 国际视野下的家国情怀内容 吸收借鉴国外先进的、异质的文化精华，将国际先进教育理念与教学方法为我所用。一是转变教育观念和创新教学实践，提高国际通用语言水平，拓展教学视野吸百家所长为我所用。二是降低教学改革探索的时间周期与实践成本，弄懂核心理念推进本土实践。教学中，重视家国情怀和社会责任培育，将专业知识与道德修养，国际视野与创新能力培养，以全球公民、人文情怀、科学精神、终身学习，以及人生理想等有机结合。三是强化学习能力建设，将学习作为一种信仰与习惯，贯穿人生发展的全过程，努力触摸学科前沿思想从提升理论高度与触摸底层生活温度，实现有高度、宽度与温度的教学实践。四是强化研究能力与水平提升。瞄准国际学术前沿，积极吸收借鉴最新成果运用转化服务于现实社会。 4.3.2. 本土经验融入课堂教学体系 运用习近平新时代中国特色社会主义思想，分析阐释当下中国减贫实践经验、全面小康社会建设，乡村振兴战略实践以及“一带一路”倡议，推动构建人类命运共同体谋求高质量发展。中国减贫为人类减贫事业发展提供了中国经验、中国方案和中国道路，尤其是本土实践有力地丰富和发展马克思主义政治经济学内容，为马克思主义中国化与政治经济学发展提供逻辑遵循。因此，积极将中国改革开放以来的经济实践经验进行总结提炼，有助于深化政治经济学教学内容与丰富课堂教学知识体系。应该讲，立足本土实践厚植家国情怀是对中国发展的现实关切，而以西方听得懂的话语传播中国经验和中国智慧，以实际行动践行习近平新时代中国特色社会主义经济思想，引导学生以国际视野观察中国问题，推动中国经济健康发展。讲好导论课是起点，引入案例是关键。 4.3.3. 挖掘家国情怀课程思政元素 中国改革开放取得成功，主要在于始终高举中国特色社会主义伟大理论旗帜，始终坚持中国共产党领导，始终坚持“以人民为中心”的发展目标，以改革的勇气、谋略和胆识不断开创新境界。教学中，教师不仅要引导和教育学生将个人成长与社会需求、国家发展和民族命运联系起来，更要引导学生将个体小我融入大时代发展建构人生的价值与意义。教师不仅要精心设计教学内容，更要结合实际与时俱进地开展课程思政，通过“外化于行、内化于心”的教学活动进行人才培养。从“新文科”服务新经济发展，应对知识生产模式转型，适应教学手段与方法革新多元化，亟需加快政治经济学课程思政建设。按照从“适应需要”到“引领发展”，“术业专攻”到“跨界融合”，“理性认知”到“实践成长”，不断强化“家国情怀”拓宽“国际视野”完成思政育人的功能使命。