DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 研究背景 研究者认为我们的记忆系统在物竞天择适者生存的进化过程中被不断塑造(Klein， Cosmides， Tooby， & Chance， 2002; Tooby & Cosmides， 1992) ，因此记忆系统可能进化得使我们更容易记住那些能够帮助我们生存繁衍的信息。从这个观点出发Nairne等人发现，在想象一个生存相关场景之后，被试的回想成绩显著高于想象其他场景的被试，即生存加工的记忆优势效应(Nairne， Thompson， & Pandeirada， 2007)。随后有研究者对Nairne的实验进行改进和延伸，证实了记忆的生存加工优势效应确实存在(Burns， Hart， Griffith， & Burns， 2013; Klein， 2012)。另外，研究者们还发现不仅仅是针对文字，在刺激材料为图片时，依然存在生存加工优势效应(Otgaar， Smeets， & Van， 2010)。 Hart等人发现与生存加工的优势效应类似，死亡启动的条件下被试的回想成绩也会更好(Hart & Burns， 2012)。之后Hart等人进行了一系列的实验比较生存加工和死亡加工对记忆影响的异同，他们发现和控制组相比，生存加工和死亡加工对记忆有着类似的促进作用(Burns et al.， 2013; Burns， Hart， Kramer， & Burns， 2014)。之后有另外一些研究也支持了他们的结论(Bugaiska， Mermillod， & Bonin， 2015)。同时有另外一些研究的结果表明死亡加工虽然能促进记忆但却和生存加工是不同的(Bell， Röer， & Buchner， 2013; Klein， 2014)。 结果的差异可能的原因是生存加工情景和死亡加工情景不匹配导致的。在这些研究中生存加工都采用经典的草原生存场景，即让被试想象在国外的草原上搜集食物躲避野兽生存下去，而死亡场景却在不同的实验中变化很大。 另外在这些研究中研究的记忆主要是针对刺激本身，也就是项目记忆。关于源记忆的研究很匮乏，并不系统。Bröder把屏幕划分为16个区域，在不同的区域内给被试呈现词语，之后让被试判断词语的位置。结果并没有发现生存加工组和中性组的显著差异(Bröder， Krüger， & Schütte， 2015)。Nairne给被试呈现食物或者动物的图片，被试的任务是对收集食物或者捕获动物的难易程度进行评分。当任务被描述成与生存相关时被试对食物或者动物的位置会记忆的更好(Nairne， Vanarsdall， Pandeirada， & Blunt， 2012)。在这些研究中均研究的是位置的源记忆，应当从不同的角度来探究生存加工和死亡加工优势效应是否存在于源记忆。 源信息指的是项目信息以外的其他信息，具体包括获得项目记忆时的各种情景特征，如时空特征、项目本身的视知觉特征、学习者对项目的认知操作特征，以及其他相关的细节特征等(Johnson， Hashtroudi， & Lindsay， 1993)。已有研究证明源记忆是独立于项目记忆的(Shimamura & Squire， 1987; Spencer & Raz， 1995)，并且可以通过不同的实验操作来对项目记忆和源记忆产生不同的影响(Bayen， Murnane， & Erdfelder， 1996; Jurica & Shimamura， 1999)。 生存加工优势效应和死亡加工优势效应的一种解释是适应性假设。适应性假设从进化论的角度出发，根据这种解释我们的记忆系统被调整为能帮助我们记住更多与生存相关的信息，这样对我们的生存繁衍是有利的。在记忆与生存相关的信息时同时记住与之有关的情景细节信息对生存是更有益的。考虑到这点，如果生存加工优势效应是因为适应性假设，那么这些优势效应同样应该出现在源记忆上。
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user: 2. 实验一 这项研究得到了西南大学伦理审查委员会的批准。在获得每个参与者的书面知情同意之前，提供了对这项研究的完整解释。 实验一以加工情景为源记忆指标，采用3因素被试内设计。每个被试都需要在生存情景、死亡情景和搬家情景下加工词语。每种情景下加工的词语均不一样，加工各情景的顺序被试间进行平衡。最后被试需要判断词语在学习阶段出现在哪种情境下。通过被试对词语的加工情景分类数据进行分析，我们就能知道源记忆有没有表现出生存加工优势效应或/和死亡加工优势效应。 2.1. 被试 我们选取了36名西南大学在校生参加实验一，其中13名男性被试，23名女性被试，所有被试年龄在19岁到24岁之间。 2.2. 实验材料 我们对各个加工情景的指导语进行了修改，使生存场景、死亡场景和中性场景匹配的更好。指导语如下： 生存加工：“首先我们需要你想象这样一个场景：你处在国外一个荒芜人烟的大草原上，没有食物和水的补给。在接下来的几个月里你寻找食物和水，并躲避肉食动物的捕杀，最后救援队把你救了下来”。“我们会给你呈现一下词语，你需要评价这些词语与这个场景的相关程度。有些词语可能是相关的，有些可能是无关的，这都取决于你的判断。你需要用1(非常不相关)到5(非常相关)分来进行评价”。 死亡加工：“首先我们需要你想象这样一个场景：你处在国外一个荒芜人烟的大草原上，没有食物和水的补给。在接下来的几个月里你寻找食物和水，并躲避肉食动物的捕杀，但你没能等到救援队最后死去了”。“我们会给你呈现一下词语，你需要评价这些词语与这个场景的相关程度。有些词语可能是相关的，有些可能是无关的，这都取决于你的判断。你需要用1(非常不相关)到5(非常相关)分来进行评价”。 搬家加工：“首先我们需要你想象这样一个场景：你要搬家到国外一个地方，在接下来的几个月里，你需要找到一个合适的地方，购买一处房子，搬运你的东西”。“我们会给你呈现一下词语，你需要评价这些词语与这个场景的相关程度。有些词语可能是相关的，有些可能是无关的，这都取决于你的判断。你需要用1(非常不相关)到5(非常相关)分来进行评价”。 2.3. 实验流程 被试来到实验室后被指示坐在电脑前。详细地给被试读指导语，确定其明白实验内容后开始学习阶段的任务。在学习阶段每名被试需要在生存情景、死亡情景和搬家情景下分别判断30个词语与对应场景的相关程度，每个词语的呈现时间固定为5 s。被试不会被告知之后有再认词语以及加工情景判断的任务。5 min算数任务后，被试需要对180个词语进行判断。其中包括学习阶段的90个词语和90个新的词语。被试需要判断词语是否在学习阶段出现过。如果判断为出现过则需要进一步判断是在哪个加工情景下出现的，生存场景，死亡场景，搬家场景或者不确定；如果判断词语为没有出现过的则进行下一个词语的判断。 2.4. 结果 对生存加工、死亡加工和搬家加工情景下的词语正确再认数据进行重复度量分析，结果显示F(1，35) = 1372.64，p < 0.001。成对比较显示生存加工和死亡加工情景下的词语再认正确率无显著差异，搬家加工情景下的词语正确再认率要高于生存加工和死亡加工，显著性分别为p = 0.065和p = 0.081。结果如图1所示。 对生存加工、死亡加工和搬家加工情景下的词语正确分类数据进行重复度量分析，结果显示F(1，35) = 356.68，p < 0.001。成对比较显示生存加工和死亡加工情景下的词语再认正确率无显著差异，搬家加工情景下的词语正确再认率要边缘显著高于生存加工和死亡加工，显著性分别为p = 0.083和P = 0.098。结果如图2所示。 图1. 实验一中三种加工情景下出现的词语正确再认个数(误差线表示5%的误差) 图2. 实验一中三种加工情景下出现的词语正确分类个数(误差线表示5%的误差) 2.5. 讨论 与假设不同，实验一的结果不论是再认还是分类成绩都没有表现出生存加工优势效应和死亡加工的优势效应，反而是搬家加工情景的中性组成绩要边缘显著高于生存加工组和死亡加工组。参照以往的研究，也有一部分实验并未发现生存加工或死亡加工的优势效应。但在这些研究中生存加工或死亡加工和中性组也都是没有显著差异的，并不会比中性组的记忆成绩更差。考虑到我们的实验一与以往的研究有一个很大的不同，即在以往的大多研究中加工情景是被试间的变量，每个被试只需加工某一种情景，而在我们的实验一中各种加工情景是被试内的变量，每个被试都需要加工三种情景，这可能增加了被试的记忆负担量。而且经过我们对指导语的修改后，生存情景和死亡情景变得很相似，这种相似性可能在词语分类时给被试更多的混淆，从而导致生存加工组和死亡加工组的被试成绩下降。 因此我们对三种情景的词语在分类阶段分为不确定选项的词语个数进行了重复度量分析。结果发现存在加工情景的显著主效应，F(1，35) = 21.227，p < 0.001。成对比较显示生存组和死亡组分类不确定的词语个数无显著差异，但生存组和死亡组均显著高于搬家组，显著性分别为生存组 > 搬家组，p = 0.030，死亡组 > 搬家组，p = 0.034。结果如图3所示。 这与我们的分析是一致的：生存加工和死亡加工的情景相似性给被试造成了过多干扰，从而无法体现出生存加工优势效应和死亡加工优势效应。为了避免多种情景给被试带来的记忆负担量和干扰，实验二中的加工情景我们采用被试间的实验设计。
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user: 3. 实验二 实验二以加工次数为源记忆指标，采用2(加工次数) × 3(加工情景)混合设计。其中加工情景为被试间变量，每个被试只做某一个情景的加工。加工次数为被试内变量，每个被试加工的词语中有一半出现一次，另一半出现两次，词语的呈现顺序随机。最后被试需要判断词语是否在学习阶段出现过以及出现了多少次。通过比较生存加工组、死亡加工组和搬家加工组中被试对词语出现次数的判断正确率就可以知道源记忆是否表现出来生存加工优势效应或/和死亡加工优势效应。本实验同样得到了西南大学伦理审查委员会的批准。在获得每个参与者的书面知情同意之前，提供了对这项研究的完整解释。 3.1. 被试 我们选取了54名西南大学在校生参加实验一，其中17名男性被试，37名女性被试，所有被试年龄在19岁到25岁之间。实验二与实验一的被试没有重复的人。 3.2. 实验流程 被试来到实验室后被指示坐在电脑前。详细地给被试读指导语，指导语同实验一。确定其明白实验内容后开始学习阶段的任务。在学习阶段被试需要在生存情景、死亡情景或搬家情景下判断60个词语与对应场景的相关程度，每个词语的呈现时间固定为5 s。其中30个词语出现一次，30个词语出现两次。被试不会被告知之后有再认词语以及加工次数判断的任务。5 min算数任务后，被试需要对120个词语进行判断。其中包括学习阶段的60个词语和60个新的词语。被试需要判断词语是否在学习阶段出现过。如果判断为出现过则需要进一步判断在学习阶段出现了几次，一次，两次或者不确定；如果判断词语为没有出现过的则进行下一个词语的判断。 3.3. 结果 首先对三个组词语的正确再认情景进行了重复度量分析，发现加工情景的主效应显著，F(2，51) = 5.137， p = 0.009。进一步分析显示生存加工组的正确再认成绩显著高于搬家加工组，p = 0.003；死亡加工组的正确再认成绩边缘显著高于搬家加工组，p = 0.052；生存加工组和死亡加工组的再认成绩差异不显著。结果还表明词语的加工次数也存在显著的主效应，三个组中加工两次的词语再认正确率显著高于加工一次的词语，显著性均小于0.05。结果如图4所示。 我们随后又对词语加工次数分类的数据进行了分析。结果显示存在显著的加工情景主效应，F(2，51) = 9.263，p < 0.001。生存加工组加工次数判断正确的词语个数显著高于搬家加工组，p < 0.001；死亡加工组加工次数判断正确的词语个数显著高于搬家加工组，p < 0.001；生存加工组和死亡加工组加工次数判断正确的词语个数无显著差异。进一步分析显示加工一次的词语分类正确的个数在三个加工组之间无显著差异；而加工两次的词语，生存加工组和死亡加工组判断正确的个数均显著高于搬家加工组，显著性均达到p < 0.001，生存加工组和死亡加工组之间无显著差异。另外，在搬家加工组中，加工两次的词语正确判断的个数显著小于加工一次的词语，p = 0.023。结果如图5所示。 3.4. 讨论 在词语再认方面我们重复出了生存加工优势效应和死亡加工优势效应，生存加工和死亡加工组的被 图3. 实验一中三种加工情景下出现的词语正确分类不确定个数(误差线表示5%的误差) 图4. 实验二中三个加工组词语再认正确个数(误差线表示5%的误差) 图5. 实验二中三个加工组词语加工次数判断正确个数(误差线表示5%的误差) 试再认成绩均显著高于搬家加工组。一方面我们的研究结果支持生存加工和死亡加工的优势效应，另一方面也说明了本研究中我们给予被试的生存情景和死亡情景的有效性。生存加工组和死亡加工组的再认成绩并无显著差异，说明两者的效应很可能是相似的，至少不是完全不同的。生存和死亡本就是息息相关的两个话题，说起生存难免会想到死亡，想象死亡又难免联想生存。从这点考虑生存和死亡对记忆的促进效果也应该是类似的。出现两次的词语正确再认率显著高于加工一次的词语是料想中的结果，加工两次的词语加工深度要比加工一次的词语更深。 词语加工次数判断方面我们同样发现了生存加工优势效应和死亡加工优势效应，生存加工和死亡加工组的被试判断成绩显著高于搬家加工组。但是差异却主要体现在加工两次的词语上。生存组和死亡组在判断加工一次和两次的词语时差异不显著，而搬家组的被试判断加工两次的词语正确率却要显著低于加工一次的词语。从结果来分析，生存组和死亡组在评价词语与场景相关程度的任务中比搬家组更容易潜意识地记住刺激是否重复出现过，因此在后续的词语加工次数判断任务中表现的比搬家组更好。搬家组只是做词语与场景相关程度评分任务，源记忆并没有得到促进，因此在词语加工次数判断任务中表现的不如生存组和死亡组。搬家组的之所以对加工两次的词语判断正确率显著低于对加工一次词语的判断正确率，可能是因为被试在专注于项目记忆的任务时对于与项目相关的源信息加不清晰，对之后的判断任务产生了干扰。生存加工组和死亡加工组的成绩差异不显著说明生存加工和死亡加工优势效应对源记忆同样有着相似的促进效果。
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user: 4. 总结 本研究进行了两个研究，实验一和实验二分别从加工源和加工次数两个角度来研究生存加工优势效应和死亡加工优势效应是否同样适用于源记忆。实验一我们不仅没有发现源记忆的生存加工或死亡加工优势效应，而且在再认成绩上也没有重复出生存加工或死亡加工优势效应。结合数据我们分析很可能是因为被试内的实验设计加上相似度极高的生存加工场景和死亡加工场景对被试产生了干扰使其成绩下降。因此实验二中我们采用被试间的设计，从词语加工次数的角度出发再次研究。实验二不仅在词语再认阶段重复了生存加工和死亡，在词语加工次数判断任务中，生存加工组和死亡加工组也都表现出了优势效应，显著高于搬家加工组。而且生存加工和死亡加工组的源记忆成绩也是没有显著差异的。这就说明记忆的生存加工优势效应和死亡加工优势效应不仅表现在项目记忆上，同样存在于源记忆。而且不论项目记忆还是源记忆，生存加工和死亡加工优势效应都是有相似的促进作用。 本研究支持了生存加工和死亡加工对记忆的优势效应，进一步证明了该优势效应同样适用于源记忆。但是生存加工和死亡加工究竟是怎么影响记忆的，其机理是什么，这也是一个需要我们继续研究和解决的有趣问题。
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user: 摘 要 本文从补齐电网企业综合计划管理最后一环的角度出发，利用综合评价理论针对电网综合计划项目管理进行评价内容分析，通过评价指标的选取、指标权重的确定以及评价标准的制定，共同构建了综合计划项目后评价体系，同时明确了综合计划项目后评价结果的应用形式，为电网企业实现综合计划闭环管控，提升综合计划管理水平起到了积极作用。 关键词 :电网企业，综合计划管理，项目后评价，层次分析法 Copyright © 2018 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/
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user: 1. 引言 计划管理作为企业各项管理工作的首要环节，对企业优化配置资源、提高经营效益起着关键的作用。国家电网公司坚持对计划管理内容不断充实与拓展，形成了极具自身特点的综合计划管理模式，在加强项目管控、提升公司经营效益、促进公司全面协调发展方面取得了长足进步。然而随着新一轮电力体制改革的深入推进，输配电价、增量配电网试点、电力市场化交易等环节对国家电网公司的管理模式提出了新的要求，电网企业面临着越来越大的决策和执行压力，为了进一步提升综合计划项目管理水平，对综合计划项目进行管理性后评价研究就显得十分必要。 本文在综合评价理论的基础上，从时间、资金、质量和效益四个维度构建了11类项目的综合计划项目后评价体系，明确了后评价成果的应用理念和应用价值，形成了综合计划项目的闭环管理。
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user: 2. 综合评价理论概述 综合评价研究是指对评价对象构建指标体系，并根据所给的条件对每个评价指标赋予相应的值，通过相应的评价模型得到综合评价结果，对评价对象进行全局性和整体性的评价的方法 [ 1 ] 。美国的科学管理学派最早提出综合评价理论 [ 2 ] ，随着系统科学、管理科学、数学、计算机及人工智能等学科的不断融合和创新，综合评价法被不断地改进与创新，涌现了许多新的综合评价理论与方法，例如层次分析法(AHP) (图1)、模糊评价法、德尔菲法、数据包络分析法等等。如今，综合评价的理论、方法在管理科学与工程领域占有重要地位，已经成为经济管理、工业工程及决策等领域中不可或缺的重要内容，有着极大的实用价值 [ 3 ] 。 国网公司综合计划项目后评价是对项目综合计划执行的水平进行评价的过程，该评价具有明确的目的指向性，并且涉及到综合计划项目的全周期，评价内容复杂多样，因此，适合通过综合评价理论构建后评价体系，确保评价体系的全局性和综合性。 由于客观因素的影响，综合计划项目后评价工作应既能从宏观上反映出项目执行综合计划的真实水平，又要简洁实用，不为项目执行主体的日常工作增加过重的负担。因此，本文拟采用综合评价理论中的层次分析法构建综合计划项目后评价体系。
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user: 3. 电网企业综合计划项目后评价体系 构建科学合理的评价体系是综合计划项目后评价的关键，因此，要对评价内容进行客观分析，严格选取评价指标，合理确定指标权重，科学制定评价标准，为实现综合计划闭环管控奠定基础。 3.1. 设计指标体系 本文主要针对国网公司的电网基建、小型基建、生产技改、生产大修、非生产技改、非生产大修、信息化投入、营销投入、研究开发、零星购置、教育培训11类项目进行后评价，根据系统性、实用性、客观性、可比性的指标选取原则，对后评价内容进行分析，从中选取少量并关键的、最能反映出项目的综合计划执行水平的指标来构建指标体系。 从评价内容分析，11类项目中教育培训类项目和电网基建中的增量市场类项目与其它的一般项目的评价内容不同，因此，将11类综合计划项目后评价指标体系分为三类：常规项目指标体系、教育培训类指标体系和电网基建增量市场类指标体系，从时间、资金、质量和效益四个角度对综合计划项目进行后评价。具体指标体系如下图(图2~图4)所示。 其中：1) 时间维度关键指标：表示综合计划项目实际开始/结束时间与项目可研中计划开始/结束时间的偏差情况。教育培训类项目主要评价培训班开始的及时性与结班后及时录入ERP系统的及时性。 图1. 层次分析法(AHP)评价模型示意图 图2. 常规类综合计划项目后评价指标体系 图3. 教育培训类综合计划项目后评价指标体系 图4. 电网基建增量市场类综合计划项目后评价指标体系 2) 资金维度关键指标：11类项目按照资金性质可以分为资本性项目和成本性项目，其中资本类项目包括电网基建类、小型基建类、生产/非生产技改类、零星购置、营销投入部分项目、信息化投入部分项目，成本性项目则包括生产/非生产大修类项目、研究开发、教育培训、营销投入部分项目、信息化投入部分项目。资金维度指标主要评价项目预算使用的准确性和资本性项目财务处理的及时性。入账偏差率表示项目实际入账金额与计划下达金额的偏差情况，转资及时率表示资本性项目投产后进行转资的延迟程度。教育培训类项目除了要评价资金总额的偏差情况，还要注重单项费用和日人均费用与计划的偏差。 3) 质量维度关键指标：在质量维度上，优先选择验收报告等级作为评价的主要对象，若无验收报告等级的项目则将计划内容完成偏差情况以及完成质量水平作为评价计划完成质量的关键。 4) 效益维度关键指标：主要评价项目的经济、社会和管理效益。由于综合计划11个专项在技术经济方面的侧重有所不同，因此项目的效益评价指标应根据实际情况选取。其中，经济效益指标主要评价项目投运后的收益是否达标以及对企业经济状况的影响；电网企业作为公共性企业，其社会效益指标应着眼于是否主动承担服务国家、服务客户、服务发电企业、服务社会发展等特殊社会责任；管理效益指标将工作效率提升、管理创新成果等作为主要评价内容。而在电网基建类项目中较为特殊的项目——增量市场项目 [ 4 ] 。这类项目具有抢时间、抢市场的特殊意义，因此，在对项目效益进行评价时，主要评价其开拓市场和管理创新等方面的情况，弱化对直接经济效益的评价，积极顺应电改潮流。 3.2. 确定指标权重 指标权重是构建综合评价体系中不可或缺的一部分，权重的大小客观地反映了各个指标对被评价总体目标的重要程度，为避免权重的设定过于主观，本文采用层次分析法对指标之间的重要性程度进行评定 [ 5 ] 。 以常规类项目中的电网基建类为例： 1) 首先，在构建了指标体系后要确定4个一级指标相对与总目标的权重，以字母U 1 、U 2 、U 3 、U 4 分别代表时间维度指标、资金维度指标、质量维度指标、效益维度指标四个一级指标。构造判断矩阵A 1 ： a ij 表示专家对指标a i 和a j 的相对重要性的打分。 2) 选取常用的1~9比例标度法则，由综合计划管理专家组成评审组，根据比例标度法则评价各个指标的相对重要程度，得到一级指标的判断矩阵A 1 ：(表1) 3) 利用几何平均值法排序权重。先按行将判断矩阵A 1 各元素连乘并开j次方即求各行元素的几何平均值m i ，再把m i (i = 1，2，…，j)归一化，即求得指标U 1 、U 2 、U 3 、U 4 的权重；w 1 = 0.14，w 2 = 0.23，w 3 = 0.16，w 4 = 0.47。 4) 一致性检验。根据公式 ，判断C.I. = 0.045，R.I. = 0.9，C.R. = C.I./R.I. = 0.05 < 0.1，通过一致性检验。 所以一级指标的权重为(0.14， 0.23， 0.16， 0.47) 5) 以同样的方法求得二级指标对相应的一级指标的权重，最终得到电网基建类项目指标权重如表2所示： 依照此方法，可以求得其他10类项目的综合计划项目后评价指标权重。 3.3. 制定评价标准 一致的数据来源、计算方法和打分准则是保证综合计划项目后评价结果具有客观性和说服力的重要 Table 1 Judgment matrix A1 of primary inde A 1 U 1 U 2 U 3 U 4 U 1 1 0.333 1 0.143 U 2 3 1 3 0.2 U 3 1 0.333 1 0.143 U 4 7 5 7 1 表1. 一级指标的判断矩阵A1 Table 2 Index weight of power grid infrastructure project 项目类别 一级指标 二级指标 常规类综合计划项目后评价指标体系 —电网基建类 时间0.14 项目开始时间偏差率0.5 项目完成时间偏差率0.5 资金0.23 入账偏差率0.6 项目转资及时率0.4 质量0.16 计划内容完成率0.4 项目质量水平0.4 工程安全水平0.2 效益0.47 单位电网投资增售电量0.4 供电可靠性0.3 工程管理规范化0.3 表2. 电网基建类项目指标权重 基础。应综合考虑历史数据、同行数据、上级期望三个方面，根据不同项目的实际情况，由具有权威的综合计划管理人员制定评价标准，对项目的综合计划完成情况进行标准化、规范化评价并量化为分数，确保最后总得分能客观的反映项目综合计划的执行水平。由于11类项目的技术经济侧重有所不同，因此项目效益类指标评价标准存在差异，现有时间、资金、质量三个维度的评价标准如表3。
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user: 4. 综合计划项目后评价结果的应用 后评价作用的关键取决于所总结的经验在综合计划项目中被采纳和应用的效果，这些经验可以借鉴并应用在项目周期内不同阶段。健全后评价结果的应用机制，将综合计划项目后评价的结果应用到完善已建项目、改进在建项目、指导拟建项目中去，补齐综合计划管理的最后一环，提升综合计划项目管理的水平。 4.1. 科学分析评价结果 综合计划项目后评价通过对时间、资金、质量与效益四个维度对项目进行评价，并以分数的形式直观的表示项目的综合计划管理水平。管理人员应及时收集后评价结果，从结果中发现不足并加以改进，将后评价成果落实到综合计划的日常管理当中。针对资金和时间偏差率的情况，依照评价结果分析项目在时间和资金管控过程中存在的问题，加强各职能部门对综合计划的刚性控制，使项目严格按照计划进行。此外，效益是企业永恒的话题，管理人员应着重对完成质量和项目效益指标评价结果的分析，不断提升管理能力，在确保项目符合进度和资金要求的同时达到计划的效益，保质保量完成计划内容。 Table 3 Evaluation criteria of post-project evaluatio 序号 指标名称 单位 精确度 指标定义 计算方法 数据来源 评分标准 (满分10分) 1 项目 开始 时间 偏差率 % 小数点后两位 项目实际开工时间 与计划开工时间的 偏离程度 项目开始时间偏差率 = (1 − 0.03 × 项目逾期开工工作日天数)*100% 实际开工时间： ERP项目管理系统录入日期 计划开工时间： 可研委托合同中标通知书计划开工时间 项目开始 时间偏差率 *10分 2 项目 完成 时间 偏差率 % 小数点后两位 项目实际完工时间 与计划完工时间的 偏离程度 项目完工时间偏差率 = (1 − 0.03 × 项目逾期完工工作日天数)*100% 实际完工时间： ERP项目管理系统录入日期 计划完工时间： 可研委托合同中标通知书 计划完工时间 项目完工 始时间偏差率 *10分 3 项目 转资 及时率 % 小数点后两位 项目投产后进行 转资的延迟程度 项目转资及时率 = (1 − 0.03 × 转资偏差天数)*100% 转资偏差天数 = 项目转资日期与项目投产日期天数差 项目转资日期： ERP项目管理系统录入日期 项目投产日期： ERP项目管理系统录入日期 财务管控“一键式”报表 项目转资 及时率*10分 4 入账 偏差率 % 数点后两位 项目实际发生的总 费用与计划中下达 总费用的偏差程度 入账偏差率 = |项目入账金额 − 计划下达金额|/计划下达金额*100% 可研报告， ERP项目管理 系统入账金额 25%以下为10分， 25%~30%为9分； 30%~35%为8分； 35%~40%为7分， 40%以上为5分。 5 计划 内容 完成率 % 数点后两位 与前期储备中预期 的待建工程内容相 比，项目实际在 “量”的层面上 的完成情况 计划内容完成率 = 实际完成工作总量/计划完成工作总量*100% 可研报告， 验收报告 指标值100%为10分， 90%~100%为7~10分， 80%~90%为6~7分， 80%以下为0分 6 项目 质量 水平 / / 与前期储备中预期 的待建项目所达 到的标准相比，项 目实际在“质” 的层面上的 完成情况 项目质量水平以验收报告中 的打分或者评价等级为参考 可研报告， 验收报告 优秀为10分， 一般为8分， 合格为6分， 不合格为0分 7 工程 安全 水平 / / 反应项目建设过 程中发生电力 生产人身死亡 事故或者电网、 设备事故的情况 工程安全水平得分： 无事故发生为满分10分； 每次一般人身轻伤事故扣2分； 发生恶性误操作事故或电力 生产人身重伤事故扣5分 项目施工报告， 验收报告 工程安全水平得分 表3. 综合计划项目后评价评价标准 4.2. 合理规划项目储备 除了提升项目本身的管理水平，还可以将其经验和教训应用到次年的项目储备中，实现企业资源优化配置。例如：后评价结果中，对于时间和资金方面有严重偏差的项目，相应部门应仔细分析原因，在次年项目进行储备的过程中对可能发生的类似情况进行预判，加强资金和时间计划目标设置的科学性；对项目效益和完成质量远远未达到预期目标的项目，要充分考虑该类型项目的必要性和可行性，避免不必要的投资；此外，根据评价结果可以筛选出项目类型和效益相似程度很高的项目，公司应加强项目间的统筹规划，避免出相似项目同时储备的情况，提高资金的利用效率，实现投资效益最大化。 4.3. 积极加强部门重视 综合计划项目后评价作为综合计划管理的最后一环，各部门对其重视程度还有待提高。公司应加强后评价结果的反馈机制，每月度通报后评价结果，并监督项目的改进程度，促进项目执行主体对综合计划项目后评价的重视程度。同时，还可以将评价结果与部门绩效或个人绩效挂钩，调动各部门的主动性，促使员工严格遵守综合计划管理的规章制度，形成良性竞争的工作氛围。
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user: 5. 结语 与以往的项目技术经济性后评价不同，本文通过对综合计划项目进行管理性后评价，量化项目在时间、资金、质量和效益四个管理维度存在的问题。直观反映出综合计划项目的薄弱环节，有利于对其进行针对性的监督、改进和预防，提升企业资源利用效率以及整体工作效率。此外，电网企业还可以在未来扩大后评价成果应用范围，将成果应用到同业对标和绩效考核中，全面提升综合计划的管理水平，为加快实现公司经营目标注入动力。
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user: 摘 要 随着计算机技术的飞速发展，人工智能相关理论和技术日趋成熟，应用领域不断扩大。本文首先介绍了人工智能和神经网络的定义及发展现状，然后对其相关技术及其之间的关系进行了归纳阐释，最后指出当前人工智能研究方面存在的问题并提出了展望。 关键词 :人工智能，神经网络，机器学习，深度学习 Copyright © 2018 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/
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user: 1. 引言 2016年3月，AlphaGo以总分4比1战胜韩国围棋选手李世石；2016年5月，AlphaGo以总分3比0战胜中国围棋选手柯洁；2017年10月，Alpha Zero问世，通过自己学习围棋，以100:0完胜AlphaGo Lee (AlphaGo和李世石联队)。上述事件将人们的视野转向人工智能这一领域，也说明了人工智能在计算机领域内，开始得到广泛重视，并获得了迅速发展。 人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)，最初是在1956年，由John McCarthy， Marvin Minsky、Arthur Samuel和Claude Elwood Shannon (信息论创始人)等在达特摩斯(Dartmouth)会议上提出的 [ 1 ] 。但是关于AI的定义，一直以来却不断被人诠释。维基百科对于人工智能的解释是，“区别于人类或其他动物智能，而由机器表现出来的智能被称为人工智能”。在计算机科学看来，人工智能研究领域就是智能机器人(Intelligent Agents) [ 2 ] 。Russell在其书《人工智能：一个现代方法》(《AI：A modern approach》)中系统归纳了人工智能的各种定义，他给将其分为四类：类人思考(Thinking Humanly)、类人行动(Acting Humanly)、理性思考(Thinking Rationally)、理性行动(Acting Rationally)，具体说就是从类人和理性的思考与行动两个大维度给予了解读。该书最终对AI的定义，更倾向于理性这个维度 [ 3 ] 。鉴于上面的总结，我们对人工智能给出以下定义：“人工智能是研究赋予机器完成人类对于周围环境做出理性反应所展示出的智能的科学。” 2017年7月，我国正式发布《新一代人工智能发展规划》，从国家层面制定了未来10多年人工智能的战略部署，目前我国各企业和领域对人工智能人才需求很旺盛，却明显人才供应不足。据麦肯锡70页特辑报告论述《中国人工智能的未来之路》指出，我国的研究人员在基础算法研究领域仍远远落后于英美同行，美国50%以上的数据科学家拥有10年以上的工作经验，而我国这个比例不足10%，更有超过40%的数据科学家工作经验尚不足5年，且人工智能科学家大多集中于计算机视觉和语音识别等领域，其他领域人才相对匮乏 [ 4 ] ，这些都是未来一段时间，我国各大高校和各人工智能培训机构需要努力的方向。 近期我们用百度指数对比分析了两个关键词——“人工智能”和“人工神经网络”(如图1~4)，总结得到以下结论：1) 人工智能和深度学习的关注度总体呈上升趋势，尤其是人工智能研究愈演愈烈；2) 随着国家对人工智能领域的重视，相关区域(经济发达地区)和人群(30到39岁青年男性人群)加大对该领域在科研、应用开发和培训关注和投入；3) 预计在随后几年内，人工智能之花会逐渐结出丰硕果实，惠及普通民众。 本文重点介绍人工智能和人工神经网络的研究进展及其相关技术，深刻揭示人工智能、机器学习、神经网络和深度学习等概念之间的关系，总结人工智能研究领域存在的问题并提出发展建议，所做工作对于人工智能的深入研究具有一定的参考价值。 图1. 人工智能和人工神经网络百度指数整体趋势 图2. 人工智能搜索去向相关词和上升最快相关词 图3. 人工智能百度指数搜索的区域分布 图4. 人工智能百度指数搜索的人群属性
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user: 3. 相关技术 人工智能提出后，从最初的工业机器人，到现在的服务型机器人、甚至情感机器人，一直为人们所津津乐道。同时，机器人的制造也催生了相应领域的硬件和软件的发展，硬件方面，如：机器人的大脑(微处理器)、传感器(视觉传感器、声学传感器、力学传感器、位置和姿态传感器)、驱动器(舵机等)；软件方面，主要集中在机器学习的方面。 机器学习(Machine Learning，缩写ML)，这个概念是当时在IBM工作的Arthur Samuel(参加Dartmouth会议的成员之一)于1959年提出的，其对机器学习最初的定义是，让计算机在未经严格编程的情况下具备学习能力的领域 [ 23 ] 。机器学习主要是从算法入手，使用算法来解析数据，从中学习，然后对真实世界中的事件作出决策和预测。其算法按照学习形式主要分为三类：监督学习(Supervised Learning)、无监督学习(Unsupervised Learning)和半监督学习(Semi-supervised Learning)。其中，监督学习就是训练样本数据和分类识别结果已知，其对人工神经网络的训练就是监督人工神经网络对照相应输入得到相应输出的过程；无监督学习就是只知训练样本数据而分类识别结果未知，通过训练学习让神经网络对样本进行自行认知和分类；而半监督学习介于监督学习与无监督学习之间，其通过部分已知和部分未知分类识别结果的样本数据，对神经网络进行训练，以防止神经网络的过度拟合(Overfitting)，并促成其泛化能力(Generalization Ability)的考量。三者的主要区别在于是否对训练样本进行标记(或打标签)。而机器学习的具体研究方法有：回归算法(通过最小二乘法对所有训练样本数据进行函数拟合的学习过程)、决策树(通过类别的相关属性递归判断，并最终确定所属分类的学习过程)、人工神经网络、支持向量机(通过不断调整划分超平面的方向，寻找对已知样本数据尤其是具有支持向量特点的样本数据“最大间隔”的划分超平面的学习过程)、贝叶斯分类器(通过贝叶斯概率模型，寻找最小化分类错误率的贝叶斯最优分类器的学习过程)、集成学习(通过结合多个现有学习算法构建一个综合学习器进而完成学习任务的算法)、聚类(通过计算样本之间的“闵可夫斯基距离”，将样本数据划分为若干不相交的子集或簇的学习过程)、表征学习等 [ 24 ] 。通过研究分析，我们做如图10所示概括。 人工神经网络(Artificial Neural Networks，缩写ANNs)，其起源可以追溯到1943年，心理学家W. S. McCulloch和数理逻辑学家W. Pitts提出了MP模型(两个科学家名字的首写字母缩写命名)，是受大脑神经元启发构建的计算模型 [ 5 ] 。据研究，人的大脑拥有数以亿计的神经细胞，每个神经细胞都和其它神经细胞有数以万计的连接，这些连接由每个神经细胞伸出的“突触”建立，可见我们的大脑，其实就是一张密密麻麻的网。人工神经网络最初的构想是通过建立人脑一样的网络从而让机器像人一样思考和学习 [ 25 ] 。东南大学魏海坤教授，对人工神经网络的定义是：人工神经网络是指用大量简单计算单元(即神经元)构成的非线性系统，它在一定程度和层次上模仿了人脑神经系统的信息处理、存储及检索功能，因而具有学习、记忆和计算等智能处理功能 [ 26 ] 。人工神经网络的关键是人工神经网络的结构(Architecture)、权值(Weights)/阀值(Bias)和算法(Algorithms)，比如，人工神经网络设计几层，每一层多少个神经元，每个神经元之间怎样连接，以及利用什么算法优化调整神经元连接的权值或阀值。Simon Haykin在其书《人工神经网络原理》中，曾说：“人工神经网络是一种高级复杂运算量巨大的参数估计” [ 27 ] 。而台湾大学李宏毅教授也高屋建瓴的指出，“人工神经网络的训练就是从一堆函数集中择优的过程” [ 28 ] 。这些说法都很有见地。另外人工神经网络根据层数和是否有反馈，有如图11的分类，所谓反馈神经网络就是一种将输出经过一步时移再接入到输入层的神经网络模型，它需要运行一段时间才能趋于稳定，Hopfield网络是反馈神经网络中最简单应用最广泛的模型 [ 10 ] ，而图7所示神经网络属于前向神经网络，目前神经网络研究的模型多是前向神经网络。 深度学习(Deep Learning，缩写DL)，这个概念是Hinton提出的 [ 29 ] ，因此Hinton也被称为“深度学习之父”。深度学习是指基于软件的计算机通过模拟人类大脑神经元的功能，彼此相连，形成一个阶层类的“人工神经网络”。不同于浅层学习算法或传统式机器学习的手工获取特征，深度学习使用多层非线性处理单元变换数据输入，上层输出作为下层输入，自动提取数据特征 [ 30 ] 。我们以为，深度学习，从模型结构角度来看，其本质可以理解为多层网络；从学习算法角度看，其本质可以理解为多种算法的分层处理。近几年深度学习越来越火，同时引领了图像识别和语音识别等领域的很多突破性进展，可以说其快速发展得益于算法的不断改进(无监督的贪婪算法、分布式算法 [ 1 ] 等)、硬件速度的提升(GPU和TPU等专用领域集成电路的诞生)和在线大数据(Big Data)的爆发。 对于这些概念和技术之间的关系可以总结为：人工智能是一个领域，涉及硬件和软件，而其软件方面的研究，延伸出了机器学习，人工神经网络是研究机器学习的一种方法思路，同时更是一个模型，所以有它自己的独立性，深度学习又从算法和模型两个角度对人工神经网络进行了延伸。它们之间的关系，我们用图12表示。自此我们可以看出，人工智能目前有两个研究思路，一是采用“自上而下”的专家指导思路(符号推理、知识工程均属于此思路)，采取“如果–就”(if-then)规则；二是采用“自下而上”的数据学习思路(深度学习人工神经网络属于此思路)，采取从数据中寻找模式的“迭代”(for)规则。 图10. 机器学习算法分类 图11. 人工神经网络要素和分类 图12. 几个概念之间的关系
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user: 4. 存在问题与展望 Hope Reese在2016年12月3日，撰文《2016年人工智能十大失败案例》(《Top 10 AI failures of 2016》) [ 31 ] ，Synced在2017年12月23日，撰文《2017年人工智能十个失败案例》(《2017 in Review: 10 AI Failures》) [ 32 ] ，我们对所有20个失败案例进行了汇总分析，发现这些失败案例主要分两类：错误(识别错误、生成错误)和偏见(种族歧视、性别歧视)。而这两类，我们以为也是可以解释的，错误原因在于模型的鲁棒性不强，而偏见则源于深度学习对数据的过度依赖性。但是据此，就有人说“所谓人工智能，无非是人工智障”，我们以为是不合适的，因为任何事物的成长都有一个从不成熟到成熟的过程。相比人工智能和人工神经网络在提出之初的成就，现在的成就可以说是相当斐然的，因此，相信人工智能和人工神经网络的未来是光明的。 由此我们对人工智能和人工神经网络作出以下五个方面的展望： 1) 模型和算法有待进一步改进，以消除错误和偏见现象，加强人工神经网络的鲁棒性和价值观引导。新的模型和算法也有待于进一步提出。现有的人工神经网络模型基本都是前向人工神经网络，因为其算法复杂度低，但据神经解剖学家研究发现人类的大脑是浸润在反馈连接之中的；算法方面，据“神经科学之父”弗农·蒙卡斯尔认为，不同的大脑皮层区域有一个相同的、强大的通用算法，造成区别的原因是它们连接对象的不同 [ 33 ] 。这一点，也给我们以模型和算法创新的启示。而前不久“深度学习之父”Hinton最新撰写的论文《Dynamic Routing Between Capsules》，提出胶囊(Capsule)理论，来模拟人脑做图像识别的机制，也是一次向神经科学靠近的尝试 [ 34 ] 。 2) 人工神经网络一直被冠以“黑箱化操作”的技术。所以其可视化研究，有助于让人们了解其内在细节，进而有助于其的进一步发展，虽然卷积人工神经网络的可视化取得一定成效 [ 35 ] ，但是其他种类的人工神经网络可视化还有待进一步研究。这里提供一种思路供大家参考，可以就训练好的网络进行总体可视化处理，然后再对该网络每一层的任一神经元看做“输出”，做可视化处理。 3) 向自然界各种生物的强大基因学习。地球上的生物，都经历了上亿年的进化，可谓是相当精密的仪器，据说，台湾地区有一种薄翅蜻蜓，能不吃不喝单程飞行7000 km，从亚洲飞到非洲，去传播基因，途中还能繁殖出下一代，它的低耗和繁殖能力，让当前制作的各种机器和模型自愧不如，因为据报道，我国的“天河二号”年耗电量达到2亿度，每天耗费电费10万元。另外，理所当然认为当前图像和语音识别技术多是围绕听觉和视觉两个维度在做，因为当前的编码还只能对声音和图像进行编码，相对触感、气味和味觉的编码还处于萌芽阶段，而人类具有听觉、视觉、触觉、味觉、嗅觉等多个维度，甚至人类还有最终的知觉，这也可以解释，为什么人类在对物体的分类识别等方面优于计算机，高维度的生物在一定程度上要优于低维度的生物。类似的功能还有很多，都是可以作为人工智能下一步的发展方向。综上所述，可以分别从硬件、算法效率和编码的角度进行改进和探索。 4) 人工神经网络的去“技巧化”也是一个需要被研究的课题。当下人工神经网络模型的建立和训练，基本靠的是经验和“技巧”，缺乏有效的理论指导。因此我们认为，人工神经网络的数学化，有助于其长足发展，类似于香农创立“信息论”，从而为数字通信的发展指明了方向。我们以为，人工神经网络的理论化思路可以藉由两个方向入手：一是归因到经典数学问题，二是创造新的概念和理论体系。 5) 量子通信最近也发展的如火如荼，而量子有不确定性、不可克隆、测量坍塌的特性，纠缠量子具备纠缠特性等等，都可以用于从一个全新的视角来定义和理解世界，因此量子与深度学习的结合，肯定能碰撞出新的成功。2015年5月，Nathan Wiebe等发表了《量子深度学习》(《Quantum Deep Learning》)，采用量子的训练方法训练玻尔兹曼机来代替经典算法中的对比散度算法在时间复杂度上有所提升 [ 36 ] ；2015年，中国科学技术大学的杜江峰老师组也在美国的物理评论快报(PRL)发表了《Experimental Realization Of A Quantum Support Vector Machine》，并率先在一台NMR(核磁共振)实现的量子计算机上演示了这个算法，对MNIST手写笔记中的6和9进行了分类 [ 37 ] ；2017年7月，清华交叉信息研究院的博士研究生郜勋和段路明教授，在《Nature Communications》上发表《量子多态深度人工神经网络的有效表征》(《Efficient Representation of Quantum Many-Body States with Deep Neural Networks》) [ 38 ] 。研究表明这两个领域结合部也是值得进一步探究。我们以为，人脑的很多特性具备量子的特性，或者从某种程度讲，人脑应该是一个量子态的人工神经网络，在空闲状态下，大脑中的每个神经元应该是处于量子叠加态的，但是遇有需要集中注意思索的情况，神经元的状态就会坍塌。据此，我们觉得，可以考虑构建量子人工神经网络来模拟人脑的诸多功能。
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user: 摘 要 本文提出一种近红外静脉显像装置及方法。采用搭载Xilinx公司Zynq-7000系列FPGA和Cortex-A9双核ARM的Zedboard开发板搭建图像处理通路，将近红外摄像头采集到的近红外图像，经USB口传输到SOC系统的FPGA上进行图像处理，利用FPGA优异的并行处理速度，可以快速完成滤波、增强、分割等处理流程，处理后的图像经HDMI口传输到以LightCraft4500接口控制电路和DMD芯片共同组成的投影仪中，最终由DMD投影仪将处理后的实时静脉图像经组合光路重新投回到手背表面，实现精确定位静脉血管位置的目的。本装置及方法具备低成本，低功耗，实时显像，操作简单的特点。 关键词 :静脉显像，近红外，片上系统，嵌入式视觉 Copyright © 2018 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/
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user: 1. 引言 静脉注射、采血和输血是现代医学中抢救和治疗的重要手段，但由于血管深度、脂肪组织、皮肤色素、血管内血容量等生理因素的不同，对于一些静脉血管不明显的患者，如新生儿、儿童、肥胖人群、老年人、大出血病人及某些肤色较深的人群，即使是熟练的护士，仅靠肉眼也很难准确地找到静脉所在位置，往往要经过多次操作才可以定位成功 [ 1 ] 。这不仅会增加病人的痛苦，而且在某些急诊救治等紧急情况下，每延误一次时机都可能造成严重的后果。近红外光(波长为700 nm~900 nm)对人体组织穿透深度强于可见光，且静脉血液中脱氧血红蛋白对近红外光能量吸收明显高于脂肪和黑色素等血管周边组织 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] ，因此，采用近红外光成像的方法可以显著提高静脉血管与周围组织的对比度，得到比较清晰的静脉结构图像 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 。
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user: 2. 系统结构 将拍摄到的目标红外光图像进行增强、去噪、分割等图像处理后，重新投影回到目标位置，即可实现近红外显像功能。图像处理速度和投影位置的准确程度是保证静脉显像系统实用性的基础，因此，本文选择采用基于片上系统(SOC)的芯片作为核心处理器，利用ARM+FPGA结构搭建图像处理通路，从而实现静脉图像的实时处理与投影。本文将整个系统分成图像采集模块、图像处理模块和图像投影模块。系统总体设计如图1所示。 2.1. 图像采集模块 本系统将近红外滤光片及可见光-近红外滤光片切换装置加装在传统CMOS摄像头的镜头下，并且在摄像头的四周加装了近红外光源。经改进后该摄像头可以根据外部光线信号或内部触发信号切换可见光滤光片或近红外滤光片，进而控制进入摄像机镜头的光线模式。此图像采集模块可以采集自然光图像和近红外光图像。由于自带近红外光源，可以无需暗室环境，在有自然光影响的情况下直接采集图像，有效地提升了系统的便利性。系统所用摄像头的参数如表1所示。 2.2. 图像处理模块 图像处理模块由搭载了双核ARM和FPGA的Zedboard开发板为核心，由于Zedboard是一个完整的SOC系统，故本系统及方法将利用双核ARM来运行SD卡中烧制好的Linux系统，再由FPGA来加速 图1. 近红外自配准静脉显像系统设计示意图 Table 1 The main parameter of image acquisition modul 概览 参数 感光芯片类型 CMOS 像素尺寸 3.45 μm 分辨率@帧率 1280*720@100fps 相机供电 USB 5V供电，功耗小于2.5 W 触发模式 硬件触发/软件触发 曝光时间 12 μs~13 s 光谱响应 380 nm~1050 nm 表1. 图像采集模块主要参数 执行图像处理算法流程，最终处理好的图像将由HDMI接口输出到DMD投影仪。 图像处理模块搭建过程中使用了VIVADO开发平台，利用其自定义图像处理的IP核，层次化器件编辑器和布局规划器搭建ARM与FPGA之间的核心处理通路，具体内部逻辑如图2所示。 2.3. 图像投影模块 图像处理模块采用TI公司的数字微镜器(Digital Micro-mirror Device，DMD)，型号为LightCraft4500，由可见光光源和光学透镜组构成。DMD是一种新型的全数字化光调制和编码器件(如图3所示)，它将上百万片反射镜集成在同一块芯片之上。可以通过控制每个反射镜的翻转调制光路，整个芯片的大小和一块CCD传感器相当，配合光源使用，可以实现微小体积投影功能。本文利用DMD芯片的特性，搭建了如图4所示的系统光路图。其中，图像采集单元使用CMOS摄像头配合850 nm红外滤光片采集人体手背近红外图像，之后通过图像处理单元实现静脉血管的分割和提取，最后使用DMD编码，将血管图像以440 nm的蓝光重新投影到手背上，从而实现静脉显像功能。 2.4. 整体结构与显像结果 理论试验阶段的光路图通过Zemax， AutoCAD模拟验证后，最终使用金属和有机玻璃搭建成现实实验阶段的系统(如图5所示)，整个系统包括四层分别为：1) 图像采集单元；2) 投影反射层；3) 图像投影层；4) 载物层。通过调整相机、投影、平面镜及载物台的位置，使经过图像处理后的血管重新投影回手背上，并通过微调光路使投影位置完全重合，从而实现静脉显像功能，最终实验结果如图6所示。 图2. Zedboard内部逻辑图 图3. DMD芯片及3D打印支架 图4. 理论试验阶段的光路图 图5. 近红外自配准静脉显像系统 图6. 实际效果展示
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user: 3. 图像处理流程 图像处理算的IP核是通过VIVADO及VIVADO HLS软件进行编写。近红外自配准静脉显像系统的图像处理流程(如图7所示)，包括以下步骤： 1) 图像分割：红外摄像头捕捉人体静脉图像，进行初步分割，提取静脉图像，分割静脉血管； 2) 直方图均衡：利用图像直方图对对比度进行调整，增强静脉血管的对比度； 3) 卷积处理：对静脉血管做锐化，以突出静脉血管边缘与图像其他部分的灰度级跳变；使静脉血管的边缘灰度级跳变明显，为静脉血管的提取做好预处理； 4) sobel边缘检测：对锐化后的血管图像采用垂直sobel边缘提取算法，辅助以45˚角的sobel边缘检测，准确确定静脉边界； 图7. 图像处理流程图 5) 形态学操作：利用形态学闭操作去除血图像中的孔洞噪声，填充孔洞；利用形态学连通域方法连通静脉小块缺失区域，去除边界产生的干扰，使血管连续可见； 6) 血管染色：对去噪后的静脉血管图像染色，使投影出的图像颜色与患者原肤色有明显差异，便于使用者分辨静脉位置； 7) 近红外摄像头的微控制器发出近红外滤光片–可见光滤光片切换装置触发信号，使滤光片进行切换来获得投影图像与静脉图像，将两幅图像在微控制器中进行特征点匹配，确保重投影的静脉图像精准的投射到实际静脉所在位置。 步骤1)中，图像分割算法为：将红外图像转换成灰度图像，利用各向同性非抽样小波变换算法对皮下静脉进行初步分割，去除背景和部分噪声；各向同性非抽样小波变换算法分为小波分解和图像重建，在小波分解过程中，小波范围图像为 C 1 = { I 0                               i = 0 C i − 1 ⊗ h i − 1           i > 1 其中 I 0 为原图像， h i − 1 为多范围卷积核函数，i为分解级数； 小波分解图像： W i + 1 = C i − C i + 1 ； 通过重复以上小波分解过程，获得不同小波分段的静脉图像细节。 图像重建过程为：将之前所获得的不同小波分段的小波分解图 W i 进行结合，即将小波分解图像进行叠加，获得不同灰度范围的静脉细节，叠加公式如下： I = ∑ i = σ 1 σ 2 W i 其中，I为所有小波分解图像叠加后得出的最终图像， [ σ 1 ， σ 2 ] 为根据给定的分割标准和分解级数i算出的阈值门限， σ 1 为阀值上限， σ 2 为阀值下限， W i 为小波分解图像，i为分解级数。 步骤3)中，卷积处理通过以下公式实现： g = f ⊗ h 其中，f为原始图像，h为根据之前经验调整好预设值的模板，g为原始图像经过卷积处理后的图像，将卷积核设定为 H = [ 1 1 1 1 − 7 1 1 1 1 ] 步骤2)、3)是考虑图像中手部皮肤与血管的对比度区别不明显，故采取直方图均衡加上卷积处理的方式来锐化血管部分。直方图均衡先增强图像的整体对比度，接着使用卷积核H对血管做锐化，以突出血管边缘与图像其他部分(如手背皮肤)的灰度级跳变，极大地提高了分割算法的准确度。 步骤4)中，采用垂直sobel边缘提取算法提取图像中静脉的主体部分，辅助以45˚角的边缘检测。由于边缘提取仅考虑了垂直方向的血管边缘提取，故该方案需要将手垂直伸入方能得到最佳效果。 步骤5)中，由于图像中血管的深度和皮肤上的干扰问题，会出现噪音和已分割出的血管中的孔洞，腐蚀膨胀操作可以有效的去除这些噪声和填充孔洞，并且去除了边界产生的干扰，使血管连续可见。 步骤6)在步骤5)的基础上，对处理完成的分割静脉血管染色，使投影出的结果与手背原肤色有较大的差异，便于使用者分辨静脉位置。 步骤7)中，特征点匹配为：将较粗的分段静脉用形态学基本操作进行细化，获得静脉血管图像的中心线，然后，根据中心线的位置信息，提取出图像中静脉的端点和分岔点作为特征点，最后将前后两幅图的特征点进行匹配。
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user: 4. 结论 本文设计并实现了近红外静脉显像系统，主要特点包括：1) 稳定的光路。采用DMD进行光学投影编码，系统光路稍有偏差就会影响投影效果。本文利用棱镜的全反射作用控制输入输出光路，同时利用偏振片消除440 nm投影光对近红外图像采集的影响，提高系统的稳定性。2) 高效的投影方式。本系统提出使用数字微镜器DMD实现投影过程，可以充分利用芯片的功能，同时也有效的控制作品的成本。3)采用了SOC架构，在单个芯片上完成整个电子系统的功能，减小了系统的体积。4) 采用了近红外光谱技术，近红外光可以显著提高静脉血管与周围组织的对比度，得到比较清晰的静脉结构图像。并且对人无伤害，安全环保。5) 优化了图像处理的算法，使图像的分割效果更加理想，并且采用了并行处理的算法，使处理效率更高，实现了实时处理。
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user: 摘 要 以铁路工程为例，提出了工程建设项目管理应解决项目群有效管理控制、大数据智能分析与共享和运营维护智能化监测等问题，分析当前工程建设信息化的总体思路，提出基于项目生命周期理论的模块化架构、高度融合的工程管理平台、大数据整理与分析、BIM技术应用等发展思路。 关键词 :铁路建设项目，信息化管理，BIM技术，生命周期理论，数据分析 Copyright © 2018 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着互联网、物联网以及云计算的飞速发展，传统的项目管理信息系统发生了质的变化。大数据处理、低成本管理、高效率建设、智能化运维的要求迫切需要建立统一的铁路工程建设管理信息系统，以实现群项目管理的互补协同效应，提高管理水平。