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

user: 3. 数据收集与预处理 3.1. 数据收集 本实验所收集的数据来自中国裁判文书网，收集了2014~2017年，云南省部分县市少数民族犯罪案例。对收集的非结构化数据，我们通过python软件，从非结构化的信息中提取除结构化的数据。在数据预处理时，首先删除民族为空和民族为汉族的数据，其次删除，犯罪类型为空的数据。接着对不完备的数据根据相似性原则，进行补全。最后，所获数据为11，326条。 3.2. 数据编码 通过收集的11，326条数据，先对数据进行编码，按照民族人口和案例中的民族数量，分别将彝族、傣族、白族、壮族等依次编码为25、24、23、…、直到2；将性别男编码为3，女编码为2；职业中无业编码为6、农民编码为5、工人(含个体户、驾驶员等)编码为4、公职人员编码为3、学生编码为2；文化程度：小学编码为6、文盲编码为5、初中编码为4、高中或中专编码为3、大专及以上编码为2；年龄采用整数值；根据犯罪类型数量的多少，依次将盗窃罪编码为130、与毒品一个的犯罪类型编码为120；危险驾驶罪编码为110。详见表1到表5。 Table 1 Gender coding tabl 名称 编码 男 3 女 2 表1. 性别编码表 Table 2 Educational degree code tabl 名称 编码 文盲 6 小学 7 初中 5 高中 4 大专以上 3 表2. 文化程度编码表 Table 3 Occupational coding tabl 名称 编码 无业 6 农民 5 工人(含个体、驾驶员等) 4 公职人员 3 学生 2 表3. 职业编码表 Table 4 Ethnic code tabl 名称 编码 彝族 25 傣族 24 哈尼族 23 … … 怒族 2 表4. 民族编码表 Table 5 Crime type code tabl 名称 编码 盗窃罪 130 贩卖(含运输、组织、走私)毒品罪 120 危险驾驶罪 110 故意伤害罪 100 非法持有枪支罪 90 交通肇事罪 80 抢劫罪 70 滥伐林木罪 60 表5. 犯罪类型编码表
system: [SYSTEM]

user: 5. 边疆少数民族犯罪风险识别及预警的编程实现 根据上面响应曲面设计方程，结合上面的算法思想，利用C#设计边疆少数民族犯罪风险识别及预警系统界面，在该界面中，依次选择民族、性别、职业、学历和籍贯(本地人口或外地人口)，输入年龄，选择“人格障碍”、“法律意识”、“反社会性”、“法律宣传教育制度”和输入专家经验的分数。单击“计算”按钮，系统会自动计算出输入相关特征信息后，该人的犯罪风险概率、当概率大于一个预先给定的阈值后，系统会给出预警提示。选择不同的参数，输入不同的值后，得出的犯罪风险概率值不同。如图1和图2所示。 图1. 边疆少数民族犯罪风险的概率及预警提示 图2. 边疆少数民族犯罪风险的概率及预警提示
system: [SYSTEM]

user: 6. 结语 本文提出的采用响应曲面(RSM)技术及C#来开发的少数民族犯罪风险识别及预警系统，在大数据分析的基础上，建立数学模型，编程实验求解，同时在系统中，引入了“人格障碍”、“反社会性”、“法律意识”和“法律宣传教育制度”以及有经验民警和专家打分的“专家经验”值。使得该系统的预警更加科学合理，利于指导实践，使得民警在打击犯罪进行犯罪风险识别与预警中进行科学预判。 与其他方法不同的是，未见利用RSM和MINITAB对少数民族犯罪进行分析研究，同时未见少数民族犯罪风险识别和预警的报道。本文的研究，作为一个尝试，收到了非常好的效果。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 本文在分析辽宁污水排放与处理及排放权交易现状基础上利用系统动力学模型研究辽宁污水初始排放权价格，运用VENSIM PLE软件对模型仿真，得出辽宁2013~2018年污水初始排放权价格；根据辽宁省未来可能发展趋势，提出了人口增长型、经济增长型、技术提高型、投资增加型以及综合型五种方案，从价格变化率以及价格弹性系数两个角度分析了辽宁污水初始排放权价格的变化情况；根据不同行业系数讨论辽宁造纸及纸制品业、皮革工业、医药制造业以及化学原料和化学制品制造业四个不同行业污水初始排放权价格。预期为污水初始排放权的系统建模提供理论支撑并为环保管理当局环保决策提供依据。 关键词 :系统动力学，污水初始排放权，辽宁省现状，实证研究 Copyright © 2019 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 排放权交易机制是通过市场经济机制促进环境管理的有效措施，目前被世界很多国家包括美国、日本、欧盟成员国等广泛实践于污染控制，并取得了一系列的成果。中国从1989年就展开了排放权交易工作，到了2007年先后确定了长江下游的江浙、两湖、陕西、山西等试点省市。试点地区积极推进排放权交易工作，建立相关政策法规，为排污单位提供排放权交易平台。截止2013年全国排放权交易金额达10.5亿元人民币 [ 1 ] ，主要是进行化学需氧量(COD)、氨氮(NH3-N)、二氧化硫(SO 2 )以及氮氧化物(NO X )污染物的排放权交易，COD交易量达15，000吨，NH3-N交易量达200吨，SO 2 交易量达47，200吨，NO X 交易量达7700吨 [ 2 ] 。在11个试点中以江浙试点效果最为明显。浙江省政府积极鼓励全省重点排污企业参与排放权交易，而且允许排放权跨区域转让，截止到2013年浙江省累计排放权交易达7241笔，交易金额达4.6亿元人民币。江苏省的排放权交易主要集中于江阴市，截止2013年江苏省共进行767笔排放权交易，交易金额为0.21亿元人民币。为排放权在中国的实施提供了可参考的方法和经验。虽然排放权交易从2007年开始深化试点以来，取得了质和量的进展和突破，但从排放权实践效果来看，我国排放权交易仍然存在很多困难，一是顶层设计不足，排放权交易过程中缺乏有效政策制度支撑，相关法律法规还不完善；二是由于中国庞大的传统经济增长体系，企业参与排放权交易积极性不高，导致交易市场不活跃；三是由于没有统一的排放权定价方法，造成各地区排放权交易价格差异很大，排放权价格不合理一定程度上阻碍了排放权交易市场化。表1为各试点地区COD排放权价格，从表中可以看出各试点地区的COD交易价格存在显著差异，内蒙古自治区COD排放权交易价格最低，为1000元/吨，同样作为资源型大省的山西COD排放权交易价格最高，达29，000元/吨，两者差29倍，可见COD排放权价格存在一定不合理性。 Table 1 COD emissions prices in pilot area 省份 内蒙古 河北 江苏 湖北 湖南 重庆 陕西 山西 COD (元/吨) 1000 4000 4500 8790 10，000 10，926 12，000 29，000 表1. 试点地区COD排放权价格 注：各试点省市的排放权交易有效期限一般为5年，山西和陕西排放权一经交易可以长期使用，而湖北COD排放权有效期仅为1年 [ 3 ] 。 辽宁省污水排放主要来源于生活污水和生产过程中排放的工业废水，其中生活废水占废水总量的60%以上。辽宁省2009~2013年废水排放数据显示辽宁省污水年排放总量均大于20亿吨，图1显示，虽然工业废水排放总量从2011年后呈现下降趋势，但废水排放总量依旧保持缓慢增长。大量的生活污水和工业废水未经适当处理排放，造成区域内江河湖海污染严重，造成辽宁省西部最大的河流大凌河污染严重，IV类水质达到40.0%，II~III类为60.0%，I类水质不存在，水体中污染物主要有化学需氧量和氨氮；区域内流经的辽河，劣V类水质(5.4%)和IV~V类(49.1%)占流域的50%以上。 图1. 2009~2013辽宁废水排放情况 图2. 2009~2013辽宁COD排放情况 本文通过研究污水中化学需氧量排放指标分析水体受污染的程度，以系统动力学方法研究分析辽宁省污水初始排放权定价。化学需氧量(Chemical Oxygen Demand)简称COD，以化学方法测量水样中需要被氧化的还原性物质的量。辽宁省近年来水环境进一步恶化，2013年辽宁省COD排放量达到125.26万吨，较2010年增长一倍多。辽宁省2009至2013年期间化学需氧量排放变化如图2所示。
system: [SYSTEM]

user: 2. 辽宁污水处理现状 污水处理是指运用生物、化学、物理方法，去除水体中有害和有毒物质，改善水体功能。污水处理主要包括两大类：生活污水处理以及生产污水处理，其中生产污水包括医疗行业排放的废水、工业废水以及农业生产活动中产生的污水。生活污水主要来源于日常生活中产生的废水。一般的污水处理流程见图3。2013年辽宁省投运城镇污水处理设施118座占全国3.33%，其中有22座污水处理厂执行二级出水标准，占17.2%，污水经二级处理后COD去除率可达90%以上，执行一级标准的有108座，执行一级B标准有45座占35.2%，余下61家污水处理厂均执行一级A出水标准。而2014年辽宁省投运城镇污水处理设施131座占全国2.95%，截止2015年辽宁全省共有81座污水处理设施已投入使用，有63座污水处理设施有待整改需要投入资金约15，393.77万元，辽宁省各市已运行污水处理设施数目分布如表2，设施的建设规模为200~20，000吨，实际处理污水量为30~7000吨，其中辽阳市灯塔市佟二堡镇污水处理工程的建设规模最大(20，000吨)，辽阳县刘二堡镇污水处理工程实际处理污水量最大(7000吨)，设施负荷率为46.67%，目前广泛采用的污水处理流程如图3，辽宁省2013年污水处理设施总设计处理能力为806.9万m 3 /年，污水厂平均负荷率为72.55%。城市污水排放总量237，386 m 3 /年，污水处理量为213，687 m 3 /年，城市污水处理率达90.02%，各市之间差异较大，其中营口市、盘锦市污水处理率达100%，而普兰店市的污水处理率仅为25.57%。人均日处理量0.115吨高于全国平均水平，COD年均进水浓度272.84 mg/L，出水浓度为34.13 mg/L，万吨水COD削减量2.39吨，污水处理平均电耗为0.23 kWh/m 3 ，污水处理费收费标准为居民用水0.53元/m 3 ，工业用水0.9元/m 3 ，商业用水1.03元/m 3 ，再生水平均收费标准为1.56元/m 3 。污水处理年运行总费用为113，692万元，年更新改造费用4459万元，2013年辽宁省收取污水处理费共65，654万元，发放排水许可证6172个，辽宁省各市污水处理情况如表2，表3。 图3. 污水处理流程 Table 2 Number of operational sewage treatment facilities in Liaonin 沈阳 昌图 大连 铁岭 抚顺 葫芦岛 鞍山 辽阳 锦州 阜新 本溪 朝阳 16 15 10 8 6 6 5 4 2 2 1 1 表2. 辽宁各市已运行污水处理设施数目 Table 3 Sewage treatment actualities in Liaonin 城市名称 排水管道长度 (km) 城市污水年排放总量 (万m 3 ) 污水年处理总量 (万m 3 ) 城市污水处理率 (%) 年实收污水处理费 (万元) 辽宁 18317.83 237386 213687 90.02 65654 沈阳市 3981.3 52320 49704 95 14235 大连市 2653.9 37188 35687 95.96 23347 鞍山市 904.6 21825 19007 87.09 3326 抚顺市 921 15153 11364 75 3788 本溪市 361.3 19315 18237 94.42 3129 丹东市 782 4810 4301 89.42 1244 锦州市 493.2 9810 8275 84.35 3877 营口市 550.3 5512 5512 100 2063 阜新市 275.4 6277 3209 51.12 1306 辽阳市 878.5 8205 8205 100 1125 盘锦市 612.9 6707 6707 100 1880 铁岭市 464.5 2840 2840 100 1002 朝阳市 636.4 4689 3650 77.84 935 葫芦岛市 627.5 5849 5009 85.64 1193 表3. 辽宁各市污水处理情况 来源：城镇排水统计年鉴2014。 随着全国排放权交易试点工作的继续推进，2010年确立辽宁省排放权交易试点，2012年6月大连环境交易所在大连开发区挂牌 [ 4 ] 。辽宁省排放权交易相关政策性法律法规相对缺乏，主要依据辽宁省环境保护局在2003年颁发的《辽宁省排放污染物许可证管理暂行办法(试行)》文件开展排放权交易工作 [ 5 ] 。辽宁城市污水处理管理中心研究者董志刚(2014)在借鉴11个试点地区的经验基础上，研究辽宁省排放权交易机制，并设计了如图4的辽宁省排放权交易机制体系 [ 6 ] 。截止2013年，辽宁省排放权交易金额为26，650万元人民币，主要以化学需氧量、二氧化硫和氮氧化物排放权，参与交易的企业主要属于电力、钢铁等高污染行业。排放权交易所得的金额均用于环境治理。 图4. 辽宁排放权有偿使用与交易总体框架
system: [SYSTEM]

user: 3. 辽宁污水初始排放权定价 模型中的数据主要来源于统计年鉴以及国家颁布的文件。为了保证模型仿真结果的有效性，研究期间选取2013~2018年近5年，各参数的取值如表4。 Table 4 Parameter selectio 人口增长率 固定资产增加率 人员配备比例 平均每人养护管网长度 每元GDP用水量 −0.05% 18% 0.0046 (人/万吨) 11.93 (km/人) 0.0048 (吨/元) COD去除率 平均工资增长率 每吨污水COD含量 排水管道长度增长率 平均用电价格 84.8% 4.8% 0.00055 9.3% 0.86 (元/kWh) COD电单耗 人均生活用水量 污水排放系数 平均每吨运行费用 污水处理率 973 (kWh/吨) 570.47 (吨/人) 0.017 1063.74 (元/吨) 90.02% 表4. 参数取值 注：其中固定资产折旧率根据平均年限法取9.5%，GDP根据经济形势取7%。 1) 模型结构一致性检验 在建立污水初始排放权定价系统动力学模型前，对所研究的问题进行了深度分析，在借鉴相关系统动力学模型基础上根据污水初始排放权价格主要影响因素，确定了系统的边界、各个子系统、变量之间的因果关系以及模型中的变量方程，模型的参数设计主要依据于历史数据和变量之间相互关系，因此设计的系统动力学能较好的反映实际。 2) 模型变量方程和单位检验 通过模型变量方程和单位检验不仅可以发现变量方程和单位中的错误，而且能检查模型的系统结构是否完整。将模型中的变量方程输入到系统动力学软件Vensim PLE中，在模型运行之前通过“模型检验”对变量方程表达是否正确进行检验，根据“模型中有错误”提示，对变量方程进行反复修改，直至模型运行错误提示不在出现。在Vensim PLE软件中可以实现单位检验，输入完各变量的单位后点击功能列中的“模型”选项进行“单位检验”，如果变量单位有错误会弹出“从Vensim中停止”和“单位检查”对话框，根据“单位检查”对话框中详细的提示对变量单位进行修改，直至无错误提示。文中模型均在“模型检验”和“单位检验”通过情况下仿真。 3) 模型参数灵敏度检验 由于参数估计中存在一定非客观因素，如果模型的参数是灵敏的使得系统行为可能产生较大偏差，模型的适用性将受到限制。参数灵敏度检验就是检验系统行为是否对参数的变化敏感，即参数对系统行为的影响程度。如果模型的参数在合理范围内变动，造成系统行为曲线趋势发生较大改变，则模型对参数是灵敏的，如果系统行为曲线趋势未发生较大改变，则模型的参数是不灵敏的，即参数估计不会造成模型仿真结果很大程度上变化。以人口增长率为例检验模型的参数灵敏度，将人口增长率由原来的−0.5%改为−2.5%，模型仿真结果如图5和表5。 从模型仿真输出的图可以直观看出模型的整体变化并未发生改变，从输出的数据表中可以看出同期的数据变化很小，说明模型对参数的改变是不敏感的。 4) 模型与实际系统行为一致性检验 由于设计的模型不能完全反映实际，通过比较模型结果与历史数据的偏差来检验模型的一致性，如果模型与实际有很大差异，则模型不能有效表示实际。为了检验模型是否设计合理能否有效表示实际系统行为，需要对模型一致性检验。选取总人口数量、用水总量、污水排放总量、COD排放总量四个变量检验模型的一致性，结果如表6。 图5. 模型灵敏度检验结果 Table 5 Model sensitivity test result 年份 COD平均处理成本 0 Current 2013 2005.23 2005.23 2014 2079.8 2079.57 2015 2231.87 2231.1 2016 2544.2 2542.09 2017 3188.02 3182.68 2018 4517.63 4504.61 表5. 模型灵敏度检验结果 Table 6 Model history data test result 总人口数量(万人) 用水总量(万吨) 年份 实际结果 仿真结果 偏差(%) 实际结果 仿真结果 偏差(%) 2009 4256.00 4256.00 0.00 14，279，000.00 15，064，285.71 5.50 2010 4251.70 4478.88 5.34 14，367，000.00 14，830，860.47 3.23 2011 4255.00 4362.95 2.54 14，453，000.00 15，127，882.35 4.67 2012 4244.80 4252.81 0.19 14，223，000.00 14，407，333.33 1.30 2013 4238.00 4251.74 0.32 14，213，000.00 14，531，472.22 2.24 年份 污水排放总量(万吨) COD排放总量(万吨) 实际结果 仿真结果 偏差(%) 实际结果 仿真结果 偏差(%) 2009 217，154.68 210，056.00 −3.27 56.30 57.77 2.60 2010 215，868.50 211，726.00 −1.92 54.20 58.22 7.43 2011 232，247.02 237，171.11 2.12 134.34 133.41 −0.69 2012 238，786.35 253，230.00 6.05 130.59 131.54 0.73 2013 238，786.35 241，222.50 1.02 125.26 125.69 0.34 表6. 模型历史数据检验结果 模型仿真结果与实际结果之间的偏差均在8%内，说明模型仿真的结果可信度高。
system: [SYSTEM]

user: 5. 辽宁不同行业污水初始排放权价格分析 由于各地区污水排放量、污水处理量、用水总量及COD去除率等影响平均社会处理成本的因素存在差异，使得污水初始排放权也存在地区差异，运用重置成本法可以使用地区差异系数进行调整，但通过选取经济发展、生活水平等评价指标确定地区差异系数，可能产生很大偏差，在本文中，基于系统动力学污水初始排放权定价模型同样适用于辽宁省各地区，通过输入相应变量的数据，就可以使用VENSIM PLE 软件仿真出各个地区的污水初始排放权，通过各个地区污水初始排放权价格比上辽宁省污水初始排放权价格就可以得到各地区差异系数，由于仿真过程基本一致，在这里就不一一计算。通过模型仿真计算的地区调整系数更能反映实际情况。本小节主要研究辽宁不同行业的污水初始排放权价格，通过借鉴张胜军(2010) [ 7 ] 调研300多家排污企业的污水平均治理成本，得到主要污染行业的行业差异系数。 1) 造纸及纸制品业 造纸及纸制品业的废水主要产生于抄纸与制浆这两个主要生产过程，其中制浆过程中产生的废水污染最为严重，俗称黑水，污水中化学需氧量浓度一般为600~2400 mg/L，而抄纸过程中也会产生大量的废水俗称白水。目前造纸行业主要采用涤净不对称纤维过滤器(AFF)和膜生物流化床工艺降低污水中COD以及其他污染物浓度。辽宁省拥有大中型造纸及纸制品业27个，实现利润总额11.8亿元，消耗电力8.74亿千瓦小时、煤炭68.18万吨。借鉴借鉴张胜军(2010)论文中造纸及纸制品业行业差异系数为0.49，根据重置成本法P = P0 * λi可计算辽宁省造纸及纸制品业污水初始排放权价格，见表13。 2) 皮革工业 辽宁省拥有大中型皮革工业企业12个，实现年利润总额8.6亿元，辽宁省皮革工业的繁荣带来收入的提高，但皮革工业生产过程中产生大量的废水问题不容忽视，大量的废水主要产生于洗皮、脱脂、鞣制和染色过程，其废水中悬浮物质多、有机污染物浓度大、耗氧量大、碱性强，而且含有硫化物和铬等有毒物质。如果不经处理排放会造成水环境的严重污染和水质的破坏，借鉴张胜军(2010)论文中皮革工业污水初始排放权行业系数为1.04，根据重置成本法P = P0 * λi可计算辽宁省皮革工业污水初始排放权价格，见表13。 3) 医药制造业 医药制造业排放的废水中COD母液可达数万毫克/升，同时还含有氰、氟及汞化合物等有毒物质。对于医药制造业的废水主要采用延时曝气、膜处理工艺、生物流化床等方法处理。辽宁省大中型医药制造企业有34个，年利润总额高达38.32亿，其中位于辽宁沈阳的东北制药总厂是我国最大的以化学合成为主的制药企业，在2004年东北制药总厂建立了综合污水处理中心，日处理工业废水3万吨，处理COD能力为100吨。辽宁省医药制造业煤炭年消耗量为68.13万吨、消耗7.55亿千瓦小时电力。借鉴医药制造业污水初始排放权行业系数为2.06，根据重置成本法P = P0 * λi可计算辽宁省皮革工业污水初始排放权价格，见表13。 4) 化学原料和化学制品制造业 化学原料和化学制品制造业产生的废水含有砷、镉、铅，多数有剧毒、而且不易净化、高耗氧量，而且废水PH值不稳定加大了化工行业的废水处理的难度，如果未经处理的化工废水流入河流由于含有剧毒物质可能会造成水生生物的大范围死亡甚至绝迹，通过各种途径废水中的有毒物质进入人体，造成生命危险，如上文所讲的水俣病事件。针对于降低废水中的COD浓度，可采用微电解处理法又称内电解法。微电解处理法是在污水中填充微电解材料，通过微电解材料自身产生的电势差对污水中的有害物质进行电力。辽宁省2013年大中型化学原料和化学制品制造业企业达101家，实现利润总额20.55亿元，同时消耗了巨量的能源：煤炭消费量546.02万吨、电力消费量72.6亿亿千瓦小时，其能源消耗量是其他行业的几十倍。由于化工行业的废水处理难度大，耗费的成本大，所以其行业系数比其他行业高。借鉴化学原料和化学制品制造业污水初始排放权行业系数为2.47，根据重置成本法P = P0 * λi可计算辽宁省皮革工业污水初始排放权价格见表13。 Table 1 3 Initial emission rights price in different industrie 年份 基本价格 造纸 皮革 医药 化工 2013 2005.22 982.56 2085.43 4130.75 4812.53 2014 2079.55 1018.98 2162.73 4283.87 4990.92 2015 2231.02 1093.20 2320.26 4595.90 5354.45 2016 2541.86 1245.51 2643.53 5236.23 6100.46 2017 3182.06 1559.21 3309.34 6555.04 7636.94 2018 4503.03 2206.48 4683.15 9276.24 10807.27 表13. 不同行业污水初始排放权价格
system: [SYSTEM]

user: 6. 结论 本文在分析辽宁污水排放与处理及排放权交易现状基础上利用系统动力学模型研究辽宁污水初始排放权价格，运用VENSIM PLE软件对模型仿真，得出辽宁2013~2018年污水初始排放权价格；根据辽宁省未来可能发展趋势，提出了人口增长型、经济增长型、技术提高型、投资增加型以及综合型五种方案，从价格变化率以及价格弹性系数两个角度分析了辽宁污水初始排放权价格的变化情况；根据不同行业系数讨论辽宁造纸及纸制品业、皮革工业、医药制造业以及化学原料和化学制品制造业四个不同行业污水初始排放权价格。预期为污水排放权的实证分析和建模进行理论和实践补充，同时，为环保当局进行相关决策提供现实依据。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 蛋白质二级结构预测是生物信息学的重要组成部分，在生物信息学领域具有重要意义。本文提出了一种新的卷积神经网络结合Softmax分类器的算法预测蛋白质二级结构。首先用改进的卷积神经网络对蛋白质氨基酸序列进行特征提取，然后把卷积神经网络中第三次卷积后的输出作为Softmax分类器的输入并进行训练和预测。我们将本文提出的方法在25PDB数据集上做了3-折交叉验证，结果证明蛋白质二级结构预测的准确率有提高。 关键词 :蛋白质二级结构，卷积神经网络，Softmax分类器 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 人类基因组计划(Human Genome Project， HGP) [ 1 ] 是科学史上的三大伟大计划之一，生物信息学是为了应对计划中的基因测序问题而产生的一门学科。众所周知，蛋白质是生命系统中生命体进行生命活动的主宰者，是生命体不可或缺的一部分。目前，研究蛋白质的结构和功能已经成为生物信息学研究的一个重要的领域。此前为了得到蛋白质的结构主要是运用实验方法，如X射线晶体衍射和核磁共振的方法等 [ 2 ] 。但是，现实中最大的问题是我们生命系统中绝大部分的蛋白质的结构是不能用实验方法得到的，所以只能用人工智能预测其结构。所以，蛋白质二级结构预测课题应运而生。所谓蛋白质二级结构的预测 [ 3 ] ，其最重要的步骤是首先归纳我们已经知道结构的蛋白质序列，然后进行预测，预测时主要用到的是统计学方法和目前新兴的人工智能算法等。所以，在蛋白质二级结构发展的今天，已经出现了很多用来预测蛋白质二级结构的方法，如神经网络方法 [ 4 ] 、隐马尔可夫模型 [ 5 ] 方法等。 深度学习 [ 6 ] 是机器学习算法中人工神经网络研究衍生出的一个新的方法，其概念是在2006年被提出来的。其包含多种算法，如自动编码器 [ 7 ] 、深信度网络 [ 8 ] 及卷积神经网络等。卷积神经网络分类识别算法是由Yann LeCun等人 [ 9 ] 最早提出并应用在手写字体识别上的。卷积神经网络主要是用权值共享的思想降低网络学习的复杂度。本文提出了一种改进的卷积神经网络和Softmax [ 10 ] 相结合的方法，构建了一个10层的卷积神经网络，先用卷积神经网络对蛋白质二级结构的特征进行提取，把进入全连接层前的特征输入到Softmax分类器中，对提取到的特征进行分类预测实验。结果显示，本文的方法在25PDB (Protein Data Bank，简称PDB)数据集上的预测准确率有提高。
system: [SYSTEM]

user: 2. 基于卷积神经网络和Softmax的蛋白质二级结构预测 2.1. 卷积神经网络原理 近年来，随着深度学习算法的不断发展，卷积神经网络引起了广大研究者的关注。卷积神经网络(Convolutional Neural Networks， CNN) [ 11 ] 的概念是上世纪60年代Hubel和Wiesel [ 12 ] 两位研究者在研究神经元的时候发现的一种独特的网络结构，其独特之处在于卷积神经网络可以有效地降低网络的复杂性。卷积神经网络通过卷积和池化操作能很好地提取到输入数据的关键特征，所以目前卷积神经网络在模式分类领域中得到了广泛的关注和应用。CNN卷积过程的数学表达式如下所示： s ( i ， j ) = ( X * W ) ( i ， j ) + b = ∑ k − 1 n _ i n ( X k * W k ) ( i ， j ) + b (1) 公式中，n_in是输入数据组成的矩阵个数，X k 是第k个的输入矩阵。W k 则是卷积过程中我们选取的卷积核里的第k个子卷积核矩阵。 s ( i ， j ) 表示的是卷积核W对应位置的元素在其输出矩阵中的值。 卷积神经网络的基本结构包括卷积层、池化层和全连接层。卷积层主要执行的是卷积操作，其中用到的方法主要是局部连接和权值共享的方法，主要是在模拟大脑中有局部感受野的细胞，从而能够从获得的信息中提取出一些初级特征的过程。池化层主要执行的是下采样操作，包括最大值池化和平均池化等方法。输入的数据经过池化层的下采样操作后，输出的数据矩阵会变小，但是数量不变，所以池化层能够对从上一层的卷积层中输出的数据进行压缩，这样就能减小计算的复杂度、从而使学习参数数量减少，同时能有效地防止过拟合问题。在卷积神经网络模型中，最后的一层或是几层就是全连接层，全连接层的主要功能是对前面卷积和池化操作提取的特征进行加权求和，能够保证输入的数据在进行池化操作后保留下来的少量数据特征能够尽可能的重现原来的输入数据。 图1中，input为数据以矩阵的形式输入卷积神经网络，输入的数据进行卷积操作，得到C 1 层，C 1 层的数据进行下采样操作，得到S 1 层，卷积神经网络完成第一次卷积、下采样操作。第一次卷积—下采样操作的输出作为下一次卷积操作的输入，进行第二次卷积、下采样操作，以此类推，直到最后一次卷积操作完成，把卷积、下采样后得到的特征进行全连接并作为卷积神经网络提取特征的输出，把输出的数据输入到分类器中进行分类，得到我们所需要的分类结果。 图1. 卷积神经网络结构图 2.2. Softmax回归模型 传统的逻辑回归模型主要处理的是二分类的问题，如Logistic回归模型 [ 13 ] 。面对多分类问题时，传统的逻辑回归模型不能满足分类需要，继而衍生出了一种用于多分类问题的回归模型——Softmax回归模型。传统的逻辑回归模型函数为： h θ ( x ) = 1 1 + exp ( − θ T x ) (2) 其损失函数对应如下： J ( θ ) = − 1 m [ ∑ i = 1 m y ( i ) log h θ ( x ( i ) ) + ( 1 − y ( i ) ) log ( 1 − h θ ( x ( i ) ) ) ] (3) 其中， x ( i ) 是输入的样本数据， y ( i ) 是对应的标签数据，θ是训练的模型参数，m是样本的总数，因为传统的逻辑回归应用于二分类问题，所以m的取值为2。在多分类问题中，我们用到的是Softmax回归，其中 y ( i ) 可以取 k ( k > 2 ) 个值，对应的m取值为k。 对于给定的输入x，针对每一个类别j估算出其概率值 p = ( y = j | x ) 。也就是说，针对每一种分类的结果估算其出现的概率。所以，对于 y = k ( k > 2 ) 时回归模型函数的形式如下： h θ ( x ( i ) ) = [ p ( y ( i ) = 1 | x ( i ) ; θ ) p ( y ( i ) = 2 | x ( i ) ; θ ) ⋮ p ( y ( i ) = k | x ( i ) ; θ ) ] = 1 ∑ j = 1 k e θ j T x ( i ) [ θ 1 T x ( i ) θ 2 T x ( i ) ⋮ θ k T x ( i ) ] (4) 为了使公式看起来更加简便，用 θ 表示全部的模型参数，在Softmax回归中，把 θ 1 ， θ 2 ， ⋯ ， θ k 按行排列组成一个矩阵 θ ，如下所示： θ = [ — θ 1 T — — θ 2 T — ⋮ — θ K T — ] (5) Softmax回归所对应的损失函数如下所示： J ( θ ) = − 1 m [ ∑ i = 1 m ∑ j = 1 k 1 { y ( i ) = j } log e θ j T x ( i ) ∑ l = 1 k e θ l T x ( i ) ] (6) 在上面的公式中， 1 { . } 表示的是示性函数。 从以上可以推出，对于给定的输入数据x，针对每一个类别j估算出的其概率值 p = ( y = j | x ) 如下所示： P ( y ( i ) = j | x ( i ) ; θ ) = e θ j T x ( i ) ∑ l = 1 k e θ j T x ( i ) (7) 2.3. 卷积神经网络和Softmax网络模型 为了简化计算量和解决反向传播时出现的梯度消失问题，在卷积层之后加入了Relu激活层。本文的网络结构包括输入层、卷积层、池化层、Relu激活层和全连接层。一般的卷积神经网络是在全连接之后，对所提取的特征进行分类预测，本文是提取第三层卷积层之后的特征，输入到Softmax分类器中进行训练和预测。 主要的网络结构图和参数设置如图2所示。
system: [SYSTEM]

user: 3. 实验和分析 主要介绍蛋白质数据库以及本文的实验过程和结果分析。 图2. 卷积神经网络–Softmax网络结构图 3.1. 蛋白质数据库 在蛋白质二级结构预测的研究中，非同源蛋白质数据集25PDB数据集经常被用到。我们用本文提出的方法在25PDB数据集上做了交叉验证 [ 14 ] ，并把交叉验证的结果和其他方法做了比较。25PDB数据集包含了1673条相似性不超过25%的蛋白质序列。我们在准确率测试方面，是基于3-折交叉验证(3-fold cross validation)。 通过位置特异性叠代BLAST (Position-Specific Iterated BLAST， PSI-BLAST)程序进调用三次迭代并进行序列的对比就能获得位置特异性打分矩阵(Position-Specific Scoring Matrix， PSSM) [ 15 ] 。PSSM矩阵包含了物种的进化信息，同时其特有的滑动窗口技术保留了蛋白质序列中相邻氨基酸的关系。多序列比对 [ 16 ] ，从字面意思理解就是我们利用蛋白质序列的相似性对序列进行对比。实际操作中，我们很难知道每一个蛋白质序列的结构和组成，这就要求我们从NCBT nr数据库中搜索与其相关的同源序列的信息，预测我们所需蛋白质的结构。主要的操作是运行PSI-BLAST程序从NCBT nr数据库中搜索到25PDB相关蛋白质的同源序列信息之后，生成对应的20 * 13的PSSM矩阵。把PSSM矩阵用于蛋白质二级结构预测时，要选择一个滑动窗口，本文我们用到的滑动窗口大小为13，沿着PSSM矩阵每滑动一次，就可以提取出一个20 * 13的特征向量，即生成一个260维的特征向量。 3.2. 实验过程 首先通过运行PSI-BLAST程序搜索nr数据库生成对应PSSM矩阵。用大小为13的滑动窗口沿着PSSM矩阵中的蛋白质序列滑动，得到了一个260维的数据。把数据作为卷积神经网络的输入，用3 * 3的卷积核对数据进行卷积操作，经过3次卷积操作，把卷积神经网络第三次卷积后提取到的特征输出作为Softmax分类器的输入，用Softmax对提取的特征进行训练和预测，得到预测结果也就是蛋白质二级结构的三种形式：C (卷曲)、E (链残基)和H (卷曲)。主要的流程图如图3所示： 图3. 实验流程图 在数据处理的滑动窗口选择和在卷积神经网络提取特征时卷积核大小的选择上我们做了反复多次试验。在处理PSSM矩阵时，我们分别选取了9、11、13、15和17作为滑动窗口的大小，分别得到了数据维数为180维、220维、260维、300维和340维的矩阵，经过实验得出，滑动窗口大小为13的时候，预测的效果是最好的。在卷积核大小的选择上，我们分别以2 * 2，3 * 3，4 * 4和5 * 5作为卷积核的大小进行实验，最后我们设置的卷积层分别是600个4 * 4的卷积核、300个2 * 2的卷积核和200个2 * 2的卷积核。 3.3. 实验结果及分析 一个预测算法的好坏主要是通过衡量其预测精度来决定的。蛋白质二级结构的预测精度可以对正确预测的螺旋和折叠数量来进行计算。本文用到的衡量的方法是Q 3 和片段重叠准确率(Segment Overlap Score， SOV)方法。 Q 3 是被用于残基上的，通过计算正确预测的蛋白质残基占已知蛋白质二级结构序列中总的残基数的比例计算出。Q 3 值的范围为 [ 0 ， 1 ] ，1表示准确预测。Q 3 就可以表示为： Q 3 = 正 确 预 测 的 残 基 数 残 基 总 数 (8) SOV方法是由Burkhard Rost [ 17 ] 等人提出的一个基于重叠片段比值的测度。与Q 3 正确率的计算方法不同的是，SOV方法计算的是能够正确预测蛋白质二级结构的片段比例，从影响因素的角度来看，SOV会忽略一些蛋白质二级结构元素末端的小错误。 本文把25PDB数据集分成三份并编号为1、2和3，选择其中的一份作为训练集，剩余的两份作为测试集。我们依次以1、2和3作为测试集，用传统的卷积神经网络和本文的网络结构对其进行了训练和预测，得到了Q 3 和SOV的平均值。 对于本文用到的25PDB数据集，只使用卷积神经网络对训练集和测试集进行分类预测的Q 3 正确率和SOV如下表1所示： Table 1 The results of convolutional neural networ 1 2 3 平均 训练集 Q 3 77.41 76.50 76.97 76.96 SOV 73.29 72.42 72.04 72.58 测试集 Q 3 76.34 75.52 75.85 75.90 SOV 72.69 71.61 71.66 71.98 表1. 卷积神经网络预测结果 对于25PDB数据集，先使用改进的卷积神经网络进行特征提取，再提取第三层卷积层的特征输入到softmax分类器中进行分类预测的Q 3 正确率和SOV如下表2所示： Table 2 The results of convolutional neural network-Softma 1 2 3 平均 训练集 Q 3 78.41 78.41 78.31 78.37 SOV 73.62 74.43 73.56 73.87 测试集 Q 3 77.01 76.99 77.18 77.06 SOV 72.79 73.11 73.08 72.99 表2. 卷积神经网络和Softmax预测结果 从上表预测结果可以看出，对于蛋白质数据集25PDB，只使用传统的卷积神经网络对蛋白质数据进行分类预测，在训练集上的Q 3 正确率是76.96%，在测试集上的Q 3 正确率是75.90%，本文的方法是在传统的卷积神经网络中加入了Relu激活层，对蛋白质数据集进行特征提取，把卷积神经网络第三次卷积得到的特征作为Softmax分类器的输入对特征数据进行分类预测，在训练集上的Q 3 正确率是78.37%，在测试集上的Q 3 正确率是77.06%。本文的方法相较于经典的卷积神经网络方法在训练集和测试集上Q 3 平均预测精度分别提高了1.14%和1.16%。因为自动编码器可以不断调整它的各层的参数，得到每一层的权重，因而能够捕捉可以代表输入数据的最重要的因素，是一种尽可能复现输入信号的神经网络，所以预测结果提高了。但是自动编码器没有全局优化，输入的重建可能不是学习通用表征的理想度量，所以预测正确率的提高不是很明显。
system: [SYSTEM]

user: 4. 总结 本文结合了改进了卷积神经网络方法，在传统的卷积神经网络方法中加入了Relu激活层，简化了计算量并优化了梯度消失问题，直接提取第三层卷积层的特征作为输出，在分类预测方面引入了Softmax分类函数。把改进的卷积神经网络对蛋白质数据集25PDB经过卷积层、Relu激活层和池化层之后提取到的第三层卷积后的特征作为Softmax分类器的输入，用Softmax分类器对提取到的特征进行训练和预测。从表1和表2中可以看出只用卷积神经网络对25PDB数据集进行训练和预测的Q 3 和SOV分别是75.90%和71.98%，在本文的方法中的Q 3 和SOV分别是77.06%和72.99%，预测结果都有提高。卷积神经网络通过卷积和下采样操作能最大程度地提取到数据重要的信息，本文的方法在卷积神经网络中加入了Relu激活层，并把第三层卷积提取到的特征直接作为Softmax分类器的输入，最大程度地保留了原始信息，简化了计算量并解决了梯度消失问题。所以提高了预测结果的精度。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 信息时代下，新生代大学生的综合素质不断提升，需求也不断变化。这一趋势下，高等学校人才培养不断推陈出新。高校班导师工作压力倍增。本文应用社会研究方法与实践的基础上，揭示高校班导师工作困境的现状与原因，并在此基础于提出分层化推进的可操作性建议，以期为其他高校班导师的工作提供借鉴。 关键词 :高校班导师，分层化，实践 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 问题的引出 互联网时代的蓬勃发展引发各行业发生了天翻地覆的变化，高等学府人才培养的模式创新势在必行。伴随着教师的知识主导地位逐渐下降，全国千万大学生们越发关注教育体验与职业发展。究竟四年后他们会成为什么样的人？ [ 1 ] 与他们的理想目标存在多大的差异？个性化培养的呼声愈发高涨，都给高等教育带来新的挑战。 牛津大学早在十四世纪就实行了导师制。我国教育部早在2005年1月7日《关于进一步加强高等学校本科教学工作的若干意见》中明确提出：“有条件的高校要积极推行导师制，努力为学生全面发展提供优质和个性化服务。” [ 2 ] ，故此班导师制逐渐作为一种全新的人才培养制度开始在我国高校实施。目前各大高校的班导师大都由专业教师来兼任，以期以良好的师德师风和丰富渊博的知识去引导学生做人，指导学生做事。班导师的工作重心侧重在大学生的学业导航和职业发展的指引。
system: [SYSTEM]

user: 2. 班导师工作的阻滞与原因剖析 2.1. 与辅导员的岗位职责存在交叉 教育教学工作是一个复杂的系统工程，不能单纯将教育与管理截然分割。辅导员和班导师都是为大学生各方面的成长助力。但两者若不能进行很好的分工，学生工作范围广、事情多，可谓千头万绪，将会导致辅导员和班导师在工作上产生冲突，造成人际关系紧张甚至不和 [ 3 ] 。当辅导员安排班委的事情与班导师安排的事情发生冲突的时候，学生们便会无所适从。 2.2. 班导师工作机制缺乏规范性 我国的班导师制起步较晚，故缺乏如辅导员这样的成熟岗位的工作职责 [ 3 ] 。班导师队伍组建缺乏一定的规范性，班导师的任命存在随机性，也没有系统的工作机制 [ 4 ] 。虽然班导师工作重心是大学生学业规划与指引上，但由于班导师的学历背景，知识背景与管理风格各异，故在履行职责时会按自己的理解去开展工作。特别是理工科的班导师，他们的专业水平高、理性思维强，但缺乏相关的心理学等相关知识。使得在开展学生工作时难免会出现有心无力的现象。与班导师的深度访谈中发现，班导师工作的出发点都是为了学生，但在实际执行中学生们出现不接纳，不理会，不反馈，让班导师工作受阻。 2.3. 高校班导师的工作形式比较单一，缺乏个性化 调研可知，班导师组织的主题班会不断推成出新。比如请高年级的同学分享，职业认知，职业人士专题讲座，班级竞赛等形式，可同学们的满意度并不高。根深度访谈得知，班上约30%~40%的学生认为班导师所开展的各种虽好，同质化效果明显。这些活动形式并不匹配他们的性格与兴趣，没能很好的满足他们的需求，异质化效果差。因此学生的及时反应情况欠佳。另外，有部分大学生认为，班导师不应仅限于正式场合中的接触，应扩大交流与接触的范围，增加接触的频率与时间，以促进学生诉求表达和问题解决。 大数据时代的影响，班导师在了解同学们专业适应，专业认知，学习方式与职业规划等问题时虽采用问卷调研的方式，但同学们反应有的问题也不方便在问卷中透露，加之问卷设置的题目与他们的理解也会存在差异，无法深入到他们的内心。 2.4. 学校缺乏相关的配套政策与措施，指导工作难度增大 高校班导师队伍管理缺乏规范、全面、量化的评价考核机制和有效的激励机制，导致出现“做好不见功，有事功全无”的现象。有的高校班导师工作量的认定为一年40学时，但这种认定也被很多班导师诟病。另外，高校班导师在职称晋升、考核评优时，基本完全忽略班导师的这部分工作量。从梳理的访谈资料中获知，与敬业的班导师与学生们的沟通时间仅一个月都超过40个小时。法国管理学家格拉斯丘斯认为 [ 5 ] ，管理幅度增加必导致协调关系数成几何级数上升(见表1)，当管理幅度超过12个人的协调关系数猛增为24，708。繁琐的学生工作尽心尽力却不被重视和认可，更有甚者，教务管理部门不支持班导师工作开展，认为班导师申请多媒体教室开主题班会是占用过多的教学资源的行为。这在很大程度上损伤了班导师的工作积极性、主动性和创造性。 Table 1 Span of management and coordinate relation n c n c 1 1 8 1080 2 6 9 2376 3 18 10 5210 4 44 11 11，374 5 100 12 24，708 6 222 13 53，404 7 490 表1. 管理幅度与协调关系数 n——管理幅度，c——存在的人际关系数。 2.5. 班导师与大学生之间的信任度不够，以心换心难 调研发现，班导师与同学们之间都有交流的意愿，交流却很少。究其原因： 其一，是见面机会少、时间上错位。中国高校师生的交流频度如何呢？麦可思对2017届大学生进行研究 [ 6 ] ，数据显示(如下图1)，全国总体2017届大学生与任课教师课下交流程度。 图1. 2017届大学生与任课老师课下交流程 更何况班导师除了备课、上课之外还要承担科研工作，需要充电以提高其专业水平。另外，即便是有现代化的通讯工具，双方也存在时间冲突。其二，90年代后学生是在快餐文化和网络文化环境下生长起来的，大到做人的观念，小到一个词语怎么应用，师生之间的价值判断都可能产生分歧，两者之间缺乏共同话题，形成思想上的代沟，影响师生形成良好的互动气氛。其三、班导师与学生们年龄上的差距、关注的领域、兴趣点，思维方式都存在了巨大的差异。学生们自我意识强，有些不愿意更多与班导师交流，导致沟通却很不顺畅。 同学们反馈班导师若能融入他们的生活，能耐心地听完他们的心声而不是一味地指责与批评，幽默。班导师若能用心对待他们的个性化问题，则他们愿意与老师们多交流，否则觉得与老师多交流就是浪费。不排除有部分同学本身可能根本对专业不感兴趣甚至厌烦，对将来的目标不清晰，看待大学生活就是得过且过的同学，则无论班导师如何作为，都是一副冷漠状。
system: [SYSTEM]

user: 3. 分层化推进高校班导师工作的对策建议 3.1. 班导师的工作规范化 3.1.1. 班导师工作应基于大学生生涯发展阶段开展 其一，大一上学期的工作重心在于大学环境适应 [ 7 ] 。大学的软环境、硬环境、教师、大学课堂与高中差异大。新生们经历高考痛苦的阶段来到大学完全放松自己，他们中极少数目标清晰，适应性强。基于马斯洛的需求层次理论，该阶段新生的安全与归属的需要略多于专业发展的需要。故此，班导师的第一学期的重点应放在大学环境的适应上。可多开展提升班级凝聚力的活动而非竞赛性的活动。如破冰活动，班内球类活动，高年级学生分享会，迎新晚会等，营造一种温馨和谐的氛围。同时，分寝室与大学生进行非正式沟通，面聊生活与学习，以增进生生之间与师生之间的融洽度。 其二，大一下学期的工作重心在于学习专业适应。这一阶段的专业适应性工作可包括对所学专业大学课程的设置详细解读，解读的方式可采用提问式，咨询式或分享式。因为班导师具有比较高的专业水平，故建议从横向或纵向的把课程之间的相关性，链接性，应用性给学生们一一勾勒。需要提醒注意的是，班导师讲解这部分内容时不宜过深，只需要搭建框架即可。更多是引发同学们对专业当下的思考与未来的发展，唤醒他们的大学课程与专业课程的粘性。另外，班导师们也需要从多个侧面了解班上学生们对未来的初步打算，学生们的认知方式与孩子们的兴趣点。 其三，大二则侧重于相关探索。根据生涯发展理论，班导师应分阶段依次开展自我探索与工作世界探索。自我探索分为兴趣，性格，价值观与能力。启发学生思考未来的职业方向是否与所学专业匹配，形成职业发展的方向。鉴于此，班导师进行有效的分类型团体辅导。并在沟通中采用教练咨询技术，帮学生梳理出行动的方向。同时，也可组织一些班级竞赛，让大学生们在不同的活动体验中正确的认知自己，探索自己。并鼓励学生去体验自己感兴趣的实践活动。整个过程中，班导师可请其助理收集相关信息进行分析与判断，以在后期给到学生们相应的支持。 其四，大三阶段，班导师的工作重点则是加强同学们对专业知识的指导、职业资格证的学习，侧重综合素质培养。根据学生毕业意向的不同出口路径，遵循同伴学习与同伴影响所产生的巨大影响力，组织高年级与低年级学生在学术项目团队，创业项目团队，实践团队，考研团队的相互交流与互动，让学生们聚焦自己的目标，获得自己的支持系统，树立正确的职业观、人生观，价值观。 值得注意的是，班导师的工作应巧妙地结合本专业学习特点，有意识的引导学生将理论所学知识融入到实践环节，加深学生对理论知识的理解和认识。班导师应积极鼓励学生积极参加校内外各项社会实践活动，社团活动和科研活动。从而进一步提高学生的分析问题解决问题的能力，人际能力，创新能力、实践能力和综合素质。同时，班导师要对学生们所参与的各种活动进行相关的引导与分析，不流于形式，而是要让学生们能真正从中获益。 最后，大四阶段是大学生各自为自己的目标冲刺的阶段。班导师应学会放手，其工作采用随机引导与增加鼓励即可。 3.1.2. 建立常态化的管理沟通机制 管理学上可知，管理讲究分层。规则的制定与执行很重要。班导师应从所带班级中精心挑选有责任心有爱心的助理同学，并联合班委同学及时了解班上的同学们的动态。编制相关调研问题，根据客观的数据了解班上同学每个月主要存在的困惑时什么，在此基础上组织相关的活动。另外，班导师爱学生、支持学生时，也应先明确规则。班导师的人品与为人是塑造班级文化，匹配学校学风建设重要保障。对于学生中存在的不良思想与作风也应坚决抵制，否则无边界无底线的管理也会让进取的学生失望。 据访谈可知，班导师与大学生们沟通的频率与次数也影响着师生和谐关系的建立。虽然两者之间面临的机会相对较少，但互联网技术让沟通变得更加快捷。基于大学生大学成长规律，对刚进校的新生主题班会与交流的次数可多一些，可密集些。随着孩子们的成熟度不断增加，班导师的主题班会次数可逐渐减少。而个性化的交谈与引导无论在哪个阶段都必不可少。分享快乐与学生们一起解决问题中，引领学生们去规划自己的学习实践，并为获得自己认为理想的职业而去做各种准备。同时还可以把正确的择业就业观贯穿其中，便于学生毕业后能够学以致用，服务社会民，实现个人人生价值。 3.2. 学校相关部门应给与班导师工作更多的支持 能自荐或被选拔位成为班导师的人都是政治素养与自身人品高的专业老师，他们是基于对学生们无私的爱与高度的责任感。为缓解班导师们在教学、科研、家庭生活、学生工作指导间的矛盾，应制定合理的评定考核标准来衡量班导师的工作量，以吸引更多的优秀老师加入这个队伍，让高校教育事业个性化与精准化水平得以持续性提升。 建议从以下四方面着手：其一、有效获取班导师与学生沟通与交流的平均数，确定相应的基本工作量。其二、制定合理的考核奖励机制，充分调动班导师的积极性。由教学部门组织学生进行匿名投票，对不满意的地方用具体的事实描述，并将结果反馈给班导师。不敬业的班导师取消资格，敬业的班导师则获奖。第三、学校或学院给班导师工作一定的经费支持，如班导师带学生去公司实地调研实习，不同类型职业人士的专题分享。第四、学院层面可每个季度召开不同专业班导师工作交流会，大家相互讨论相互学习。第五、学校的纸质报刊与新媒体也应增设相应专栏及时的宣传班导师的优秀事迹，以提升班导师们的影响力。 3.3. 师生间需共同努力提升彼此信任度 师生关系和谐融洽是促进教学相长的，学生持续成长的基石。当下的大学生80%都不太愿意与老师们多交流。究其原因除性格内向外，很多学生觉得与班导师们没有太多共同的话题。他们更愿意与同辈或学姐学长交流。 信息时代的学生们获取信息的方式多，成本小，速度快，但大学课堂与校园仍是才的重要平台。环境可以影响人，重新塑造人。大学生们应抛弃代沟的思想，打开心扉，真心与班导师交流。清晰的表达自己的诉求与困惑，虚心向班导师多请教，愿意聆听班导师从不同角度对问题的看法与办法，必定给自己的学业与职业成长助力。同时，信息时代下的班导师应给与大学生个体足够的尊重而非标签化的一般“优秀属性”，学会多倾听，少说话；多引领、少指责；多理解、少批评。相信在师生间的共同努力下，风格迥异，目标不同的大学生们都能活出适合自己的精彩。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 自然界中的降雨由于受到季风、台风等影响会表现出非季节性，因而不符合常规极值模型的假定。因此通过似然比检验，本文采取季度模型，将降雨分分组为四个季度，采用广义极值分布来进行月最大降雨量的模拟。另外采用经验度来进行最大重现期的估计，即多大程度的外推时段内是合理的。应用结果表明：基于90个月的降雨数据，夏季的降雨近似服从Gumbel分布，计算中存在一定的误差，而春、秋、冬最大的外推时段分别为54.2、68.6、84.6个月。该理论方法具有较高的可靠性与实用性。 关键词 :极值分析，季度模型，经验度，重现期，置信区间 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 极端降水事件给人们的生产、生活及财产造成了重大影响和损失，如6.30长沙特大暴雨、7.16北京暴雨，但同时也促进了极值分析领域的发展 [ 1 ] 。IPCC报告指出气候变暖导致世界上绝大多数地区暴雨频率、强度有所增加 [ 2 ] 。因此极端气候下的防灾问题受到了人们的广泛关注 [ 3 ] [ 4 ] 。进行极端降水事件的估计，对洪涝规划与工程设计具有重要的意义。 传统的极值模型 [ 1 ] 有广义极值分布(GEV)与广义帕累托分布(GPD)，GEV用来拟合块最大值或者块最小值，但由于需要的样本量很大，不太适用于缺乏数据的地区。广义帕累托分布(GPD)可以根据选定的阀值来扩大样本量，从而有效的利用了较大降雨量，因此收到了更为广泛的应用 [ 5 ] [ 6 ] 。 本文基于GEV分布来拟合日本广岛地区30年的降雨数据。但由于广岛的降雨量具有较强的非平稳性，所以将采用季度模型来进行模拟，最后通过北野 [ 7 ] 提出的经验度理论，对各季节的模型做最大外推年限的试算，其结果可为国内的洪涝治理与工程设计提供科学有效的参考。