DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 许多精神疾病(如抑郁症)都和情绪调节缺陷有关(Joormann & Siemer， 2014; Kneeland， Dovidio， Joormann， & Clark， 2016)。研究表明这种情绪调节缺陷可以前瞻性地预测抑郁症的发展(Berking & Wupperman， 2012)。然而，人们对抑郁症中情绪调节受损的原因和方式仍然知之甚少(Block， Moran， & Kring， 2009)。基于情绪调节的动机取向，有研究者认为情绪目标这一相对未被探索的因素可能与抑郁症中的情绪调节缺陷有关(Millgram， Huppert， & Tamir， 2020)。 情绪调节是指通过使用某些情绪调节策略将当前情绪转变为期望的情绪(即情绪目标) (Gross， 2015)。因此，抑郁症的情绪调节缺陷可能与患者追求的情绪目标以及他们所采用的情绪调节策略有关。之前关于抑郁症中情绪调节的研究几乎完全集中在情绪调节策略上(Aldao， Nolen， & Schweizer， 2010; Nolen-Hoeksema， 2012)，但Millgram等(2020)认为，关注情绪目标同样也很重要。
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user: 2. 情绪目标 情绪目标是指当人们进行情绪调节时想要获得的情绪状态(Thrash & Elliot， 2001; Tamir， 2015)。例如，人们可能希望通过调节情绪来达到增加快乐或减少悲伤的目标。 在研究中评定情绪目标通常有两种测量方法。 一是自我报告，也就是被试直接评估他们的情绪目标。具体来说有三种情况：① 评定当下情绪目标，即让被试评估自己此时在多大程度上想要经历某种情绪；② 评定假设目标，即让被试评估自己在假设的情境中有多大程度想要经历某种情绪；③ 评定一般性目标，即让被试评定在一般情况下他们想要经历某种情绪的程度和频率。但是自我报告有一定的局限性，它可能会受到社会赞许效应的影响。如果一些情绪目标比其他目标更易被社会接受，就可能导致反应偏差。为避免这种偏差，研究者也会通过第二种方式来评估情绪目标。 二是基于行为指标的情境选择。在情境选择中，个体通过选择使自己暴露在诱发期望情绪的情境中来改变自己的情绪(Gross， 2002)。个体选择能够诱发某种情绪的刺激或选择是否增加或减少对这些刺激的反应就可以反映其情绪目标。目前研究中常用的诱发情绪的刺激有报纸头条、自传式记忆、音乐和图片等等。越来越多的证据表明，这些方法具有收敛性和预测性(Kalokerinos， Tamir， & Kuppens， 2017; Wood et al.， 2011; Erbas et al.， 2014)。 情绪目标决定了情绪调节及其结果。首先，情绪目标设定了情绪调节的对象(如快乐、悲伤)。例如，激活增加焦虑的目标会让被试增加焦虑，但不会增加兴奋(Tamir et al.， 2015)。第二，情绪目标塑造了情绪调节的方向(即增加或减少)。例如，人们想要经历愤怒的程度可以预测他们的愤怒情绪是减少还是增加(Porat， Halperin， & Tamir， 2016; Mackie & Smith， 2017)。第三，情绪目标影响人们对情绪调节策略的选择。例如，大多数人想减少情绪强度时选择了分心(而不是反刍)，而当他们想增加情绪强度时选择了反刍(而不是分心) (Millgram et al.， 2018)。因此，情绪目标塑造了情绪调节的性质和结果。
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user: 3. 情绪目标与临床症状的关系 通过对非临床人群的研究人们已经确定了情绪目标和临床症状之间的关系。例如，抑郁症状与体验高度唤起积极情绪(如兴奋)的动机相关较弱(Swerdlow， Pearlstein， & Johnson， 2018)。然而，焦虑症状与体验高度唤起积极和消极情绪(如恐惧)的动机相关更强(Swerdlow et al.， 2018)。因为抑郁症患者的积极情绪较低，而焦虑症患者的觉醒程度较高(Gross & Jazaieri， 2014; Staufenbiel et al.， 2013)，这些发现表明，人们可能有动机去体验熟悉的情绪，即使这些情绪是不愉快的(Ford & Tamir， 2014)。
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user: 4. 情绪目标与抑郁症的关系 目前对临床人群情绪目标的研究主要集中在抑郁症上。重度抑郁症的特征是消极情绪(如悲伤)的普遍和积极情绪(如快乐)的减少(Kvam， Kleppe， Nordhus， & Hovland， 2016)。在一项调查中，被试需要对他们通常想要体验悲伤和快乐情绪的程度进行评分，同时还可以采用可能增加或减少目标情绪的方式来调节自己的情绪。具体来讲，被试可以选择让自己观看悲伤、快乐或中性的图片和音乐片段。在另一项研究中，被试可以选择是否使用有效的调节策略(即认知重评)来增加或减少对悲伤和快乐刺激的反应(Millgram， Joormann， Huppert， & Tamir， 2015)。 相比悲伤，尽管所有被试都更想要快乐，但与非抑郁个体相比，抑郁个体想要经历更多的不快乐和更多的悲伤。抑郁的个体也比不抑郁的个体更倾向于选择观看能诱发悲伤的图片和聆听悲伤的音乐。超过60%的抑郁个体选择悲伤而不是快乐或中性的音乐，相比之下，非抑郁个体中只有24%选择了悲伤。此外，抑郁的被试使用认知重评来增加他们对悲伤图片的情绪反应几乎是非抑郁被试的两倍。越抑郁的被试更会选择增加对悲伤图片的反应，他们在调节后也会感到越悲伤。这些发现表明，与不抑郁的人相比，抑郁的人在某种程度上更倾向于体验悲伤，而较少倾向于体验快乐。 此后，抑郁症中的不同情绪目标得到了重复验证(Arens & Stangier， 2020; Millgram， Joormann， Huppert， Lampert， & Tamir， 2019; Yoon， Verona， Schlauch， Schneider， & Rottenberg， 2020)，并且研究结果得到了扩展。目前一个重要的问题是，抑郁症中的情绪目标是否由对效价、唤醒度或两者的偏好所驱动。Yoon和他的同事们(2020)发现，抑郁的被试比不抑郁的被试更有可能选择听低能量的悲伤音乐，而不是低能量或高能量的快乐音乐。因此，抑郁症患者想要体验的情绪可能同时取决于效价和唤醒度。 在情绪目标方面，如果个体想要感受到在当下情境中有用的情绪(例如在对抗情境中的愤怒情绪或在合作情境中的快乐情绪)，那么就能体验更高的幸福感(Tamir & Ford， 2012)。因此，抑郁症患者可能难以灵活地将情绪目标与情境需求相匹配。与这一观点一致的是，有研究表明，非抑郁症患者在合作中比在对抗中更容易追求快乐，在对抗中比在合作中更容易囤积愤怒。相比之下，抑郁个体对快乐和愤怒的偏好并不因情境而有差异(Yoon， Lee， & Kim， 2016)。这些发现表明，抑郁的个体在将情绪目标与情境需求匹配上可能会遇到困难。 Millgram等(2018)的一项纵向研究评估了抑郁和非抑郁个体随时间的情绪目标，包括一段压力时期(即考试时期)。与非抑郁个体相比，在间隔1到12个月的三个不同时间点上，抑郁个体有更少的动力感受快乐，而有更大的动力感到悲伤。抑郁症感受快乐的动机较弱，预示着在压力期间减少负面情绪的尝试较少，以及在压力期间临床症状的程度严重。这些研究结果表明，抑郁症中的情绪目标对情绪调节和心理健康具有负面影响。
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user: 5. 研究展望 有初步证据表明，抑郁症患者与非抑郁症患者在情绪目标上有所不同。这些证据表明，研究情绪目标是理解情绪调节缺陷的一个有前途的途径。因此，未来研究可以从以下方面入手进一步深入研究。 未来的研究可以评估抑郁症以外的其他情感障碍中的情绪目标。这样做可以澄清某些情绪目标是否对于特定疾病是独特的，或者某些情绪目标是否是跨疾病共通的。因为情绪障碍有共同的特性，那么一些情绪目标可能在障碍中是共同的。此外，研究情绪目标是否以及如何在情感障碍的整个过程中发生变化也将是有用的。 未来的研究可以揭示抑郁症中情绪目标的潜在机制。一种可能性是患有抑郁症的人追求熟悉的情绪作为验证现有自我观点的一种手段。另一种可能性是患有抑郁症的人追求熟悉的情绪，因为他们认为自己不值得或无法感受到任何不同。当然也可能其他原因，因此揭示其潜在机制也是一个重大挑战。
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user: 摘要 编码理论中的一个基本问题是求最小Hamming距离为d的最大n长二元码集的大小，即求超立方体 d − 1 次幂的最大独立集。本文运用构造超立方体 d − 1 次幂最大独立集的方法得到几类特殊的 A ( n ， d ) 的值：对于 n ， d ， k ∈ Z + ，如果 2 n + 1 3 ≤ d ≤ n ，则 A ( n ， d ) = 2 ；如果 2 n − 1 3 ≤ d ≤ 2 n 3 ，则 A ( n ， d ) = 4 ；如果 n = 3 k ， d = 2 n − 3 3 ，且 k ≥ 4 ，则 A ( n ， d ) = 4 。
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user: 1. 引言 1.1. 背景介绍 随着通信技术的不断发展，现代通信系统的复杂化以及通信业务的多样化要求系统能够实现高速、实时和可靠数据传输，由于用户对通信质量的要求不断提高，使得对高数据率数字通信等领域所采用的编码技术的要求也越来越高。经研究发现编码理论和图论之间存在联系，可通过使用图论的方法研究其边界。 1.2. 相关工作 n维二元向量空间 Z 2 n = Z 2 × Z 2 × ⋯ × Z 2 ，可以将 Z 2 n 中的n维二元向量看作是n长二元码字。一些码字构成的集合称为码集。给定一个码集M，用 | M | 表示码集M中码字的个数。1950年，Hamming [ 1 ] 定义两个码字 x ， y 间的Hamming距离为其不同码元的位数，记为 d H ( x ， y ) ，即 d H ( x ， y ) = ∑ i = 1 n | x i − y i | ， i ∈ [ 1 ， n ] 。 如文献 [ 2 ] 中所述， A ( n ， d ) 为最小Hamming距离为d的最大n长二元码集M的大小，即 A ( n ， d ) = max { | M | : M   是   n   长 二 元 码 集 ， 且 任 意     x ， y ∈ M ， 有 d H ( x ， y ) ≥ d } 。求 A ( n ， d ) 的值是编码理论中的一个基本问题，这个问题极其困难，迄今为止还没有被完全解决。 1950年，Hamming [ 1 ] 首次对二元纠错码集进行了研究，通过构造几何模型的方法得出了 A ( n ， d ) ≤ 2 n ∑ i = 1 ⌊ d − 1 2 ⌋ ( n i ) ，这个上界就是著名的Hamming界。此后，许多学者对Hamming界进行研究，具 体可参阅 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。在1962年，Johnson [ 3 ] 在Hamming的研究基础上对 A ( n ， d ) 的值进行了优化，给出 了一个更为精确的上界，即 A ( n ， 2 δ + 1 ) ≤ 2 n ∑ i = 0 δ ( n i ) + ( n δ + 1 ) − ( 2 δ + 1 δ ) A ( n ， 2 δ + 2 ， 2 δ + 1 ) A ( n + 1 ， 2 δ + 2 ， δ + 1 ) 。2002年，Mounits等 [ 6 ] 继续改进 A ( n ， d ) 的值，得到 A ( n ， 2 δ + 1 ) ≤ 2 n ∑ i = 0 δ ( n i ) + ( n + 1 δ + 2 ) − ( 2 δ + 2 δ + 2 ) A ( n + 1 ， 2 δ + 2 ， 2 δ + 2 ) A ( n + 1 ， 2 δ + 2 ， δ + 2 ) 。 Gilbert-Varshamov界是1952年Gilbert [ 7 ] 提出的关于 A ( n ， d ) 的一个著名下界，即 A ( n ， d ) ≥ 2 n ∑ i = 1 d − 1 ( n i ) 。此后，研究人员对于此下界进行了改进，具体内容可参阅 [ 8 ] - [ 15 ]。其中，Jiang和Vardy [ 12 ] 改进的Gilbert- Varshamov界是目前已知的最好下界，即 A ( n ， d ) ≥ c 2 n ∑ i = 1 d − 1 ( n i ) log 2 ( ∑ i = 1 d − 1 ( n i ) ) ，其中c为正常数，且 d n ≤ 0.499 。 到目前为止，有不少研究都致力于求 A ( n ， d ) 确切的值，虽然取得了极大的进展，但是迄今为止还没有统一的计算方法可以求出 A ( n ， d ) 的值。人们便将注意力转为求对于满足特定条件下的 A ( n ， d ) 的值。2001年，Vardy等人 [ 16 ] 得到了对于 n ， d 取特定值时 A ( n ， d ) 的界： A ( 21 ， 4 ) ≤ 43689 ， A ( 22 ， 4 ) ≤ 87378 ， A ( 22 ， 6 ) ≤ 6941 ， A ( 23 ， 4 ) ≤ 173491 。2002年，Mounits等人 [ 6 ] 给出了 A ( n ， 3 ) 的界：若 n ≡ 10 ( mod 12 ) ， 则 A ( n ， 3 ) ≤ 2 n n + 2 + 8 n + 3 。 1.3. 本文贡献 本文对满足最小Hamming距离为d的最大n长二元码集M的大小进行研究，利用构造超立方体 d − 1 次幂最大独立集的方法得出几类特殊的 A ( n ， d ) 的值：对于 n ， d ， k ∈ Z + ，如果 2 n + 1 3 ≤ d ≤ n ，则 A ( n ， d ) = 2 ；如果 2 n − 1 3 ≤ d ≤ 2 n 3 ，则 A ( n ， d ) = 4 ；如果 n = 3 k ， d = 2 n − 3 3 ，且 k ≥ 4 ，则 A ( n ， d ) = 4 。
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user: 2. 预备知识 本节给出了本文需要的一些基本概念和符号。 令 G = ( V ( G ) ， E ( G ) ) 为简单无向图，其中 V ( G ) 是图G的顶点集， E ( G ) 是图G的边集。令M是 V ( G ) 的一个子集，若M中任意两个顶点在图G中均不相邻，则称M为图G的独立集。若图G中不包含满足 | M * | > | M | 的独立集 M * ，则称M为图G的最大独立集。图G的最大独立集的顶点数称为图G的独立数，记为 α ( G ) 。 定义2.1：图 Q n 表示n维超立方体图，其顶点集 V ( Q n ) = { x | x ∈ Z 2 n } ，且对于任意的 x ， y ∈ V ( Q n ) ，有边 x ~ y 当且仅当 d H ( x ， y ) = 1 。 定义2.2：图 Q n d 表示n维超立方体 Q n 的d次幂图，其顶点集 V ( Q n d ) = { x | x ∈ Z 2 n } ，且对于任意的 x ， y ∈ V ( Q n d ) ，有边 x ~ y 当且仅当 d H ( x ， y ) ≤ d 。 定义2.3： G = ( V ( G ) ， E ( G ) ) 为简单无向图，若对于任意的 x ， y ∈ G ，存在 φ ∈ Aut ( G ) 满足 φ ( x ) = y ，则称图G为点传递图。 定义2.4：给出两个n长二元码字 x = ( x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n ) ， y = ( y 1 ， y 2 ， ⋯ ， y n ) ，定义 x ∩ y = { i | x i = y i = 1 ， 1 ≤ i ≤ n } 。
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user: 4. 结语 本文将 A ( n ， d ) 看作是n维超立方体 d − 1 次幂的最大独立集的大小，通过构造其最大独立集的方法得 到了几类特殊的 A ( n ， d ) 的值：对于 n ， d ， k ∈ Z + ，如果 2 n + 1 3 ≤ d ≤ n ，则 A ( n ， d ) = 2 ；如果 2 n − 1 3 ≤ d ≤ 2 n 3 ，则 A ( n ， d ) = 4 ；如果 n = 3 k ， d = 2 n − 3 3 ，且 k ≥ 4 ，则 A ( n ， d ) = 4 。
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user: 摘要 针对目前高分五号AHSI (the Advanced Hyperspectral Imager)相机存在的330个波段但是空间分辨率较低的问题，提出了高光谱影像结合Sentinel-2号卫星的3波段(560 nm)、4波段(664.5 nm)波段分别进行融合的方法，来解决高分五号卫星面临的地物分类精度不足的问题，进而提高精度。为了避免处理的过程中出现维数灾难的问题，首先对高分五号AHSI影像和Sentinel-2号影像分别预处理，再采用G-S (Gram-Schmidt)融合，最后利用随机森林算法进行分类识别，利用用户精度(User Accuracy， UA)、生产者精度(Producer Accuracy， PA)、整体分类精度(Overall Accuracy， OA)以及Kappa系数来评价精度。结果表明，利用随机森林算法对经过改进的数据在总体分类精度上有显著提高，相对于原始高光谱数据分别能够提升9.33%和10.17%，其中整体分类精度分别为97.57%和98.35%，KAPPA系数分别为0.9625、0.9731。
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user: 1. 引言 高光谱图像分类算法是高光谱遥感领域中的研究热点之一，在地物分类、农业监测、国土资源调查等领域都被广泛应用。随着机器学习的发展，目前已有许多基于机器学习理论的高光谱图像分类算法，如半监督学习、卷积神经网络等 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]，在处理和应用中如何选取有效的光谱数据形式和光谱特征信息是研究的重点 [ 4 ]。目前的研究对地物分类识别的精度不断提升，但这些方法主要利用传统统计方法结合主观判断选择波段，主观性较大，且数据处理流程繁琐，难以高效简便对作物进行精确分类识别。在过去研究中，涌现了许多经典的模式识别与机器学习算法，如最大似然分类法(Maximum Likelihood Classification， MLC)和支持向量机(Support Vector Machine， SVM)分类算法 [ 5 ] [ 6 ]，被有效应用于高光谱遥感图像分类中。但是，这些算法仅利用高光谱图像的光谱信息，忽略了其空间结构纹理的作用，因而在提高分类精度的过程中还存在局限。如今，随着研究人员的深入挖掘，发现可以通过将光谱信息和空间信息融合，带来了更好的识别效果，可大大改善高光谱遥感图像的分类结果 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]。基于此对高分五号AHSI遥感影像与Sentinel-2号卫星影像的部分波段进行融合，与二者原始数据进行了对比后发现地物识别精度有大幅度提升。
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user: 2. 研究区概况 实验区选在辽宁省盘锦市南部紧接渤海湾地区，西北方向与锦州市接壤，东与鞍山市镶接，平均海拔约50 m，中心经纬度分别为121˚47'56.67E，40˚49'3.46N。实验区的地貌主要类型是是冲海积平原和潮滩，地貌类型单一、地势平坦，实验范围呈17 km × 11 km矩形。地物主要分为耕地、滩涂、水体和设施农用地，少部分地区有见积雪。本次影像选用高分五号2019年4月12日盘锦市上空AHSI影像，包含330个波段，光谱分辨率约为0.3 nm，Sentinel-2号卫星影像为同一天经实验区上空的L2A级产品，覆盖范围为110 km × 110 km，所选用的3、4波段空间分辨率为10 m。
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user: 3. 研究方法 文章提出的分类方法实现过程主要为5大步骤：① 首先对高分五号影像和Sentinel-2号影像进行数据的预处理过程，包括辐射定标、波段选取、滤波、大气校正和正射校正等；② 对预处理完成的影像部分波段进行G-S (Gram-Schmidt)法融合。因受波长和空间分辨率影响，只采用了Sentinel-2号卫星影像的3、4波段，波长介于0.5 nm至0.75 nm之间；③ 利用主成分分析法(Principal Component Analysis， PCA)对融合后的高分五号影像进行降维处理，经测试发现仅第一主成分已经可以保证包含了99.90%的信息，Eigenvalue为123447.0876，而只选取前五主成分包含的信息百分比为97.75%，Eigenvalue为173619124.6510；④ 对降维后的PCA分量图像进行六类地物样本选取；⑤ 利用随机森林算法进行结果分析评价，具体流程如图1。 图1. 文章流程图 为验证实验精度，采用随机森林(Random Forest)法分类两种方法对四种模型分别进行分类分析： a) 高分五号影像融合Sentinel-2号影像第3波段； b) 高分五号影像融合Sentinel-2号影像第4波段； c) 仅Sentinle-2号影像； d) 仅高分五号影像； 地物由目视解译分为耕地、设施农用地、水体、滩涂、商服用地和积雪共六类。实验参数由多次结果对比进行确定，因树数(ntrees)值与运行时间呈正相关状态，最终确定随机森林树数值为50，精度设置为0.01。 3.1. 随机森林算法基本原理 2001年，Breiman等 [ 10 ] [ 11 ] 人提出了随机森林算法(RandomForest， RF)，这是一种以决策树为基础分类器的智能学习模型，运用Bootstrap技术可以计算多个样本结果，再使用单独样本结果综合构建决策树，将多棵决策树组合并行形成随机森林。当决策树检测系统检测到有预测样本数据时，最终分类结果由前述计算形成决策树投票决定。因RF对于高维数据具有很高的预测准确率，同时对噪声率有很强的容忍程度，在处理高维数据时，可以有效地分析非线性，共线和交互式数据，并且可以在分析研究数据时为各种变量提供重要性得分(Variable Importance Measures，VIM)据此确定权重，体现了随机森林的速度快，容错率高和稳定性好的优点 [ 12 ]。因此用随机森林法处理作物高光谱数据时，能够很好的实现高精度计算。 随机森林算法具体实现过程如下：① 从原始的样本数据集中随机选取x个bootstrap数据集作为训练数据集，未被抽到的样本集作为测试数据。② 建立每一个bootstrap随机样本的决策树模型，在每棵决策树的节点处随机地从总特征中选取y个特征(x ≤ y，其中x为特征变量总数)。③ 因为每棵决策树都会产生一个算法结果，故将所有的决策树的预测结果综合汇总再通过多数投票的方法得到最终的汇总结果 [ 12 ]。 一般计算过程中在构建随机森林模型时，模型会选择2/3的样本作为袋内(In Bag)数据构造决策树，其余1/3的样本被用袋外(Out of Bag， OOB)数据用于测试决策树，然后对其分类性能进行评估，称之为OOB偏离估计。计算后，随机森林模型中的每课决策树都会生成一个OOB偏离，通过组合所有决策树的预测集获得的平均错误分类称为袋外偏离 [ 13 ]。大量的研究和试验证明了利用袋外误差预测随机森林模型的内部性能时是无偏的，因此不需要再使用单独的测试数据集验证模型的泛化误差。RF模型中的每棵决策树即为二叉树，根节点包含所有自助训练数据集，根据目标规则，从一组随机选择的变量中选择每个节点，以最小化分支后节点的“不纯度”。该变量用于作用在左右子分支。经上述拆分后的节点继续根据相同规则进行拆分，直到满足规则并停止增长 [ 14 ] [ 15 ]。 3.2. 评价指标 在完成高光谱图像地物识别后，需要对实验的高光谱图像分类结果进行正确有效的评价。通常依据地面真实数据，评估分类结果的准确性和合理性 [ 16 ]。文章采用4个高光谱图像分类精度指标来衡量分类算法的精度：生产者精度(Producer Accuracy， PA)、用户精度(User Accuracy， UA)、整体分类精度(Overall Accuracy， OA)以及Kappa系数。
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user: 4. 结果分析 通过选取高分五号AHSI卫星影像结合Sentinel-2号影像的3 (Green)、4 (Red)波段进行改进模型构建，再建立四种模型进行分类，得出了利用随机森林模型分类对高光谱数据融合下的地物类型识别优势。整体上积雪和滩涂均保持较低的识别率，可能是因为四月份大气扰动较大，二者地物纹理特征不明显的原因。在模型c也就是仅有Sentinel-2号影像的分类器里各项地物精度均处于劣势，有可能是因为该栅格数据是低维数据，对于线状地物或零星分布、面积较小的地物不能够保证丰富的地物信息，但在融合高光谱数据后精度有明显提升。 图2. 四种模型预处理后结果图 图2的结果表明：对不同的模型，融合后的高光谱影像较原始影像在细部多了纹理特征，地物类界更加明显；随机森林的精度提升幅度虽有不同，但在实验中均取得了高度优于原始单元数据的结果。 根据图3的最终分类结果显示，四种模型都能够很好的进行地物区分，整体分类结果保持一致，但是在细节区分的结果上有明显差异，例如设施农用地和商服用地的分类。根据表1的结果，在模型a中对研究区进行地物识别的结果中，总体精度达到97.57%，Kappa系数0.9625；模型b中总体分类精度更是达到了98.35%，Kappa系数为0.9731；但仅依靠Sentinel-2号卫星，即模型c的整体分类精度为83.41%， 图3. 随机森林分类器下不同模型分类结果 Kappa系数为0.7274；仅依靠高光谱影像，即模型d的整体分类精度为88.18%，Kappa系数为0.8426。可以看出，融合后的分类结果已接近人工解译水平，能够有效改善地物识别结果。模型a相较单元Sentinel-2号数据整体分类精度提高了14.16%，Kappa系数提高了0.2351；相较单元高光谱数据整体分类精度提高了9.33%，Kappa系数提高了0.1199；模型b相较单元Sentinel-2号数据整体分类精度提高了14.94%，Kappa系数提高了0.2457；相较单元高光谱数据整体分类精度提高了10.17%，Kappa系数提高了0.1305，整体精度高于模型a；同时可以验证模型a、b相较于原始影像数据精度更高，容错性更好，并且在高分五号数据下有很好的普适性。 Table 1 Accuracy evaluation of classification result 类别 模型a 模型b 制图精度/% 用户精度/% 制图精度/% 用户精度/% 耕地 96.27% 98.83% 97.84% 99.27% 水体 94.83% 99.76% 96.55% C98.23% 滩涂 99.12% 85.65% 99.05% 82.83% 设施农用地 98.80% 99.04% 99.87% 99.81% 积雪 100.00% 62.52% 100.00% 100.00% 商服用地 96.74% 100.00% 100.00% 96.68% 总体分类精度 97.57% 98.35% 平均分类精度 90.97% 96.14% KAPPA系数 0.9625 0.9731 类别 模型c 模型d 制图精度/% 用户精度/% 制图精度/% 用户精度/% 耕地 89.68% 82.53% 92.93% 98.57% 水体 92.44% 69.20% 90.37% 90.86% 滩涂 92.14% 43.93% 88.57% 58.86% 设施农用地 80.04% 97.18% 78.81% 92.54% 积雪 100.00% 39.30% 100.00% 100.00% 商服用地 6.85% 13.51% 100.00% 100.00% 总体分类精度 83.41% 88.18% 平均分类精度 57.61% 90.14% KAPPA系数 0.7274 0.8426 表1. 分类结果精度评价 六类地物总体分类精度的由高到低依次排序是模型b (98.35%) > 模型a (97.57%) >模型d (88.18%) > 模型c (83.41%)，与按照平均精度分类结果一致，图4的分类精度也可以直观的看出，在模型a，模型b的整体分类精度趋近于真实值，但模型c，模型d则处于劣势。 纵向来看，在模型a上，制图精度最高为积雪，达到100%，水体分类精度虽处于劣势但也达到了94.83%；模型b上制图精度积雪类别也达100%，相同于模型a的水体类别效果最差为96.55%。从以上两个结果可以看出，模型b的精度较模型a更为优秀，也证明了融合不同波段对地物识别精度会存在略微偏差。 横向来看，积雪类型在制图精度依旧最高，商服用地在仅Sentinel-2影像里仅有6.85%，用户精度里最高为设施农用地，最低为滩涂。 图4. 四类模型总体分类精度
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user: 5. 结语 利用随机森林算法，以高分五号影像和Sentinel-2号遥感影像为数据源，构建4种变量模型，研究冲海积平原地区土地利用信息的更精确的获取方法，通过原始数据验证了模型的可靠性，并比较分析了各模型的分类精度。虽然此次实验的分类精度较高，但一些问题仍然存在改进的空间，例如在进行数据融合的过程中可以加入一些特征值等强度信息；对不同的遥感数据源来说随机森林分类方法可能具有不同的适用性，在今后的研究中还需要加入更多的数据源，同时抑制样本噪声，测试实验是否能获得更好的分类效果。
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user: 摘要 目的：分析我国老年人主观幸福感的影响因素。方法：在国内各大数据库，搜集老年人主观幸福感影响因素的文献，按照相应标准逐一纳入和剔除，共纳入173篇文献，76，216名被试，使用CMA3.0软件进行元分析。结果：老年人主观幸福感影响因素的效应值从大到小分别为精神寄托(r = 0.136)、身体机能(r = 0.129)、社会关系(r = 0.082)；具体而言，老年人主观幸福感与身体状况、婚姻状况、社会支持、兴趣爱好、性别(1 = 女，2 = 男)、医疗保障、经济来源达到显著正相关，与居住情况(1 = 合居，2 = 独居)、居住地(1 = 城市，2 = 农村)达到显著负相关。结论：精神寄托、身体机能和社会关系对老年人的主观幸福感有较好的预测力。
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user: 1. 引言 主观幸福感(subjective well-being， SWB)的概念提出于上世纪五十年代末期(段建华，1996) ，是指个体根据自定的标准对其生活质量所做出的认知性和情感性的整体评价，是衡量个体生活质量的重要综合性心理指标(Diener et al.， 1985)。随着我国逐渐进入老龄化社会，如何让老年人晚年生活更幸福成为全社会的共识。因此，老年人的主观幸福感及其影响因素问题愈发受到关注。 自上个世纪90年代以来，国内涌现了不少关于老年人主观幸福感的研究，但由于调查取样的样本范围及规则不一致、样本的代表性不充分、研究者使用的研究工具不一，致使大量的研究结论缺乏一致性，各影响因素也未进行系统分类，因素之间缺少联系，主观幸福感各影响因素之间的关系究竟如何尚没有一个明确的定论。虽有一些学者对老年人主观幸福感影响因素进行了元分析研究(任杰，金志成，杨秋娟，2010)，但时间较为久远；最近的部分元分析(钟美珠，谢云天，2019)研究内容仅涉及到了个别因素。 本研究依据世界卫生组织对生活质量影响因素的分类方法(王雪梅，李鸥，2011)，把影响因素分为身体机能、心理状况、独立能力、社会关系、生活环境和精神寄托。使用元分析方法对二十余年以来众多实证研究的数据结果进行系统量化的分析整理，避免单一研究结果造成的测量误差的影响。基于多元视角研究成果的定量回顾和综合分析，将有助于主观幸福感理论的全面整合和构建，并根据世界卫生组织的分类方法对影响因素进行系统分析，从而可以得到更普遍、更准确的结论。
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user: 2. 对象与方法 2.1. 文献检索范围与方式 本研究在中国知网期刊数据库、万方数据库、维普期刊网及学位论文数据库，分别将“老年人”、“老龄人口”、“主观幸福感”、“幸福感”、“影响因素”、“因素”等组成检索词进行联合检索，范围包括各数据库建库开始至2019年12月份收录的相关文献。对于搜索得到、但没有结果内容的文献内容，尽量通过可以寻找到的联络方式给作者发送电子邮件以期获取全文或结果。同时，为了避免遗漏，对综述和相关文献的参考文献进行了人工搜索。 2.2. 文献选取标准 纳入标准：纳入文献为关于老年人主观幸福感影响因素的实证研究，排除综述和元分析研究；研究人群为生活于中国的中国人，排除在国外生活的中国人；元分析所需的必要数据完整且报告了r值或可以转化为r值的F值、t值或X2值，但不包括运用结构方程模型、回归分析或其他统计方法获得的数据；为了保证效应量间的独立性，对于多次测量的文献只选取第一次测量的数据；同一数据多次发表的文献取较早发表的文献；此外排除文献内容与数据存在明显表达矛盾以及表达不清的文献。最终筛选符合要求的文献共173篇，包括学术期刊论文115篇和硕博士论文58篇，共有725个独立样本的效应值，76，216名被试，单个样本规模60~4132在之间。具体文献筛选流程如图1所示。 图1. 文献筛选流程图 2.3. 研究特征编码 效应值的产生以独立样本为单位，每个独立样本编码一次。如果一篇文献研究包含多个独立研究样本，对应的进行多次编码。对符合标准的文献数据的相关变量进行了编码，具体编码结果见表1。所纳入的173篇研究中，采用美国卫生保健质量和研究机构(Agency for Healthcare Research and Quality， AHRQ)推荐的评分标准(林榕，宋继红，杨贵芳等，2014) (见附表1)，都属于中等质量文献。限于文章篇幅，纳入元分析研究的文献特征不再详细呈现(见附表2)。 Table 1 Meta analysis variable coding tabl 变量名称 编码 变量名称 编码 性别 1 = 女 2 = 男 身体状况 1 = 一般或不好 2 = 良好 年龄 1 ≥ 75岁 2 ≥ 60岁 3 ≥ 50岁 兴趣爱好 1 = 无 2 = 有 居住地 1 = 城市 2 = 农村 饮酒 1 = 是 2 = 否 婚姻状况 1 = 单身 2 = 在婚 吸烟 1 = 是 2 = 否 居住情况 1 = 合居 2 = 独居 工作状态 1 = 退休 2 = 在职 宗教信仰 1 = 无 2 = 有 医疗保障 1 = 无 2 = 有 民族 1 = 少数民族 2 = 汉族 经济来源 1 = 无 2 = 有 体育锻炼 1 = 不参加 2 = 参加 家庭关系 1 = 一般或不好 2 = 好 表1. 元分析变量编码表 2.4. 统计分析方法 所有的数据通过Excel 2013提取、整理并进行编码，采用单个相关系数或平均相关系数r作为效应量，使用CMA3.0 (Comprehensive Meta Analysis 3.0)软件对所编码的数据进行分析。采用Q检验和I-squared值法对研究结果进行同质性检验，当检验结果同质时，采用固定效应模型；当检验结果异质时，采用随机效应模型。
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user: 4. 讨论 对老年人主观幸福感七大类影响因素进行分析发现，精神寄托与老年人的主观幸福感关联性最强，即表明宗教信仰、价值取向、兴趣爱好等精神文化生活对老年人的主观幸福感起着至关重要的作用，特别是兴趣爱好，起着显著性作用。有兴趣爱好的老年人较多地参与各种活动，并且可以促进与他人的沟通与互动，不易形成孤独感等消极情绪，因而会有更高的幸福感，此结果与其他研究结果相一致(曹希，王秀华，谷灿等，2016；Hu et al.， 2015) 。 身体机能也是老年人主观幸福感的重要影响方面，其中重要作用的因素为身体状况。按照自然规律的发展，老年人的身体器官功能在日渐老化，且容易伴随着患病种类多、病程长等特点，随着而来的是生活不能自理、无助感、低自尊等，这些对生活的失控及众多的负性体验自然而然地降低了老年人的幸福感。这一结果虽然得到了大部分研究的佐证(Hu et al.， 2015; 郭薇，刘连龙，2017；梁晓庆，贾慜，李英华，2017)，但也有学者认为这种关系是负向的，即身体状况越差，主观幸福感越高(Gagliardi， Marcellini， Papa et al.， 2010)，原因是身体状况差会受到他人更多的关怀与照顾。 社会关系是另一个对老年人主观幸福感有着显著预测力的领域，其中婚姻状况、居住情况和社会支持对老年人主观幸福感皆有着显著性影响。从关系的双方来讲，社会关系不仅包括个人之间的关系，也包括群体之间的关系，婚姻状况、居住情况与社会支持正好体现着社会关系的各个方面。在婚与合居状态的老年人幸福感更高，这与以往的研究结果相似(Gagliardi， Marcellini， Papa et al.， 2010; 陈光菊，李慧，徐维国等，2018)。可能的原因是，有配偶及跟其他人合居的老年人在生活中可以获取直接的社会支持，获得更多的帮助与情感交流，可以体会到更多的正性情感，即幸福感也会更高。这与国内外有关老年人的研究结论均是一样的(陈光菊，李慧，徐维国等，2018；任琼琼，李杰，余丹丹等，2018；Beck， Grant， Read et al.， 2008)，也与其他群体的相关研究结论一致(李鹏姬，马海林，2020)。 性别、居住地、医疗保障、经济来源等人口学变量与老年人主观幸福感有显著关联。男性老年人的主观幸福感更高，这与先前研究结论相一致(董博，张丽娟，宋艳丽，2018)。原因可能是在传统社会中，女性受到的限制更多，男性的社会地位更高，更被看重、自由度也更高。城市居住地、有医疗保障及经济来源的老年人主观幸福感更高，这与我国现在的城乡发展状况是相符的，城市老年人多为退休人员，有着较高且稳定的经济收入，且地处城市，医疗条件先进便利，生活方式丰富多彩，与后代之间的互动也较多。相对而言农村老年人生活来源不稳定，经济能力较弱，休闲娱乐方式少，并且其子女常外出打工，空巢家庭的可能性更大，他们的情感交流及社会支持的渠道狭窄。这一点也得到了相关研究的支持(罗扬眉，胡华，朱志红等，2008；牛桂芳，孙建萍，宋丹，2013)。 综上，精神寄托、身体机能和社会关系对老年人的主观幸福感有较好的预测力，需要引起重点关注。过去我们更关注心理问题如何治疗和恢复，较少论及幸福感等积极心理的获取，即使论及幸福感时，也常常用物质财富来评价国民的生活质量和满意度，而很少关注人们的精神世界、人际交往、内心感受。在物质相对丰富的今天，幸福感更多地由其他因素决定。比如本研究结果提醒我们，老年人的幸福来源于充盈的精神投入，良好的身体状况与和谐的人际关系，这些都表明个人资源可以较好地应对老年期的挫折和困难(马丁·塞利格曼，2010)。
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user: 摘要 近年来，数据已经成为各行各业的宝贵财富，传统的数据共享大多依赖第三方机构，这种集中式的存储和共享方式存在两个关键的挑战，一个是实现数据的安全和隐私保护存储，另一个是如何实现数据的共享，确保共享过程的安全性。针对以上问题，本文提出一个基于扩展区块链的数据共享方案，该方案结合区块链、存储服务器和加密技术，以创建一个可靠和安全的环境。链下存储服务器以加密形式存储原始数据，而数据的散列信息存储在区块链上。密码学技术用于处理数据加密和消息数字签名。与此同时，该方案使用扩展区块结构提供了一个灵活的授权访问模型，数据所有者可以在任何时间更改权限集，添加或撤消数据请求者对自己数据的访问权限，同时对第三方服务器的行为进行有效监督。实验及分析表明，该方案能够实现安全数据共享。
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user: 1. 引言 在大数据时代，各机构积累了大量行业数据，这些数据是整个社会活动的数字化记录，是能够被重复利用的非物质财富 [ 1 ]。但是由于信息系统的差异等原因导致部门之间形成了若干的数据孤岛，进而严重影响了数据价值的释放。因此，亟需通过数据共享打通数据壁垒，释放数据流通起来的价值。现有的数据共享方案主要基于一个中心化的数据共享平台，各个部门通过FTP、系统接口或人工上传的方式，将各个部门的原始数据上传到共享平台中进行政务数据共享，存在中心化的风险。同时，传统的数据共享平台由于数据全部集中共享平台中，数据共享平台无法保证绝对的数据安全，一旦发生数据泄漏会造成严重后果。而且，由于数据共享平台缺少隐私数据保护机制，导致各个参与方的一些敏感数据不能共享，由此限制了后续业务的开展。 区块链是比特币底层核心技术 [ 2 ] [ 3 ]，具有去中心化、数据防篡改、可溯源的特点。因此，本文结合区块链技术，提出一个去中心化扩展区块链数据共享方案。在该方案中，数据所有者可以通过扩展的区块结构来授权可访问数据的用户，若数据请求者对区块上的信息感兴趣，可向区块链申请身份验证，区块链调用智能合约验证数据请求者是否是拥有权限，若通过验证，则该用户有权访问数据并对数据进行操作，有效地实现用户数据的去中心化安全共享。
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user: 2. 理论基础 2.1. 区块链技术 2008年，中本聪 [ 4 ] 首先提出了区块链 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 的概念，它被称为比特币作为加密货币背后的重点技术，帮助实现点对点的价值交换，不需要集中的第三方。区块链数据的存储、核算、维护、验证和传输过程是基于分布式系统结构，使用纯数学方法而不是中央机构来建立分布式节点之间的信任关系，从而形成一个分散的可信分布式系统。从根本上说，它是一组名为验证者或矿工的节点，它们负责在无信任环境中通过共识算法维护所有事务的可信记录。 如图1所示，一个区块链是由许多块组成的，其中块是指系统在一段时间内所有信息通信数据的集合。块是构成区块链的基本单位，每个块都有一个时间戳作为其唯一标记，以确保区块链的可追溯性。每个块分为两部分：块头和块体，每个块头包含前一个块块头的链接指针，树状事务信息的Merkle根 [ 10 ] [ 11 ]，以及时间戳，块体记录网络中的数据信息。因此，这些区块就按时间顺序联系在一起了 [ 12 ]。 图1. 区块结构 2.2. 默克尔帕特丽夏树 以太坊 [ 13 ] 中提出的默克尔帕特丽夏树(Merkle Patricia Tree， MPT) [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] 是Merkle Tree和图2中Patricia Tree的混合体。它是一种高效的插入和删除操作的前缀树。MPT中有四种节点，即空节点、叶节点、扩展节点和分支节点。空节点是一个空字符串。叶节点和扩展节点都表示为一个键值对，这些键(key)采用十六进制前缀编码。扩展节点中的键指示其后代节点的公共前缀，它们的值是它们的子节点的散列值。叶子节点中的键表示除公共前缀外的其余部分，值是它们自己的值。分支节点的键由17个元素组成，其中16个元素对应于十六进制前缀码。最后一个元素仅在搜索路径到此结束时使用。 图2. 帕特丽夏树 2.3. 公钥密码体制 公钥密钥密码体制 [ 17 ] 是由Whitfield Diffie和Martin Hellman于1976年发布的，他们公开了一种公开密钥协议的方法。这种密钥交换方法后来被称为Diffie-Hellman密钥交换，成为公开密钥密码系统的基础。公钥密码体制的一般流程如图3所示。 图3. 公钥密码体制
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user: 4. 安全性分析 本文主要从数据机密性、不可篡改性和访问控制3个方面进行分析。 4.1. 数据机密性 数据机密性的威胁主要来自半可信的服务器和潜在的未授权敌手。本方案服务器中存储的数据是数据所有者使用对称加密加密原始数据后的密文，在对称密钥没有泄露的情况下，服务器和敌手只能通过攻击AES算法来过的相应明文数据，经过证明，AES算法安全性较高，在多项式时间内敌手无法获得明文数据。 4.2. 数据的不可篡改性 数据不可篡改性的威胁主要来自于半可信的服务器，服务器可能会恶意篡改数据。服务器可能先篡改数据，然后修改区块链中存储的哈希值，但是区块链是分布式存储结构，具有不可篡改的特性。或者服务器找到与原始数据的哈子碰撞值，然而这是非常困难的。因此将数据的哈希值保存在区块链中能够保证数据的不可篡改性。 4.3. 数据的访问控制 在本方案中使用MPT作为数据访问控制的工具，数据所有者可以在任何给定时间更改权限集，添加或者撤销用户对先前数据的访问权限，MPT安全的储存在服务器上，数据所有者可以在本地执行相同的授权用户公钥插入和删除操作，通过对比MPT根植来对服务器修改访问权限的行为进行监督，确保用户控制自己的数据。
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user: 5. 实验分析 5.1. 公钥插入和公钥撤销 授权新用户即向MPT中插入新节点，撤销授权用户即从MPT中删除旧节点。实验任意选取500个不同节点分别进行插入和删除操作。图8记录了不同情况下两种操作的时间消耗情况。 图8. 插入删除公钥时间消耗 实验结果显示，权限更新时间成本随着授权用户公钥添加数量的增加而线性增长，考虑到实际中服务器的计算和存储能力远超本文的实验条件，且公钥存储数量远远小于本文实验数量，服务器维护管理的开销是完全可以接受的。 5.2. 访问权限认证 服务器提供访问权限验证所需的数据，智能合约收到数据之后通过计算若干SHA-256验证发送方的公钥是否在MPT中。访问权限验证所需数据和时间消耗的最大值、最小值和平均值列在表1中。 Table 1 Maximum， minimum， and average cost of data and time required for permission validatio 公钥总数 100 500 最大验证时间/ms 0.01 0.03 最小验证时间/ms 0.01 0.01 平均验证时间/ms 0.01 0.02 最大数据量/KB 2.27 2.79 最小数据量/KB 1.89 2.21 平均数据量/KB 2.02 2.45 表1. 权限验证所需数据和时间消耗的最大值、最小值和平均值 基于扩展区块链的权限验证方案，在公钥总数达500的情况下，权限验证所需数据最大值为2.79 KB，平均为2.21 KB，权限验证时间消耗最大值为0.03 ms，平均值为0.01 ms，对于执行链码的区块链网络中节点的来说是完全可以接受的。
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user: 6. 总结 本文提出一个基于扩展区块链的数据共享方案，该方案结合区块链技术和密码技术创建一个安全可靠的存储和共享环境。通过将原始加密数据存储在链下服务器中，而数据的散列信息存储在区块链上来保障数据的完整性。此外，基于扩展区块结构的授权访问模型实现了数据所有者可以在任何时间更改权限集，添加或撤消数据请求者对自己数据的访问权限，同时对第三方服务器的行为进行有效监督。实验和安全性分析表明，该方案具有较高的安全性、有效性和可信性，权限验证所需数据和时间消耗较小，能够实现安全数据共享。
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user: 摘要 目前养老问题已经成为社会各界关注的热点，随着互联网迅猛发展，利用人工智能、大数据等技术的“智慧养老”这一创新型养老模式渐渐被大家接受，但我国智慧养老及其相关产业仍处于探索起步阶段。本文通过调研国内外的智慧养老情况，结合锦州市的养老现状，对锦州市智慧养老平台现有功能进行分析，并提出创新优化对策，对未来发展展开期望，希望论文的研究能对我国相关智慧养老系统设计的工作人员有所启发。
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user: 1. 绪论 随着“倒金字塔”、“空巢”式家庭以及高龄失能老人数量的快速增长，社会结构不断发生变化，导致老龄化进程不断加快，问题日趋严峻。据民政部数据显示，截至2019年底，中国60岁以上老年人口达2.54亿，占总人口的18.1%。预计到2050年，这个数字将上升到4.83亿，占比达34.1%。同时数据显示到2020年中国空巢老人将达到1.18亿人，根据联合国人口司的推算，到2030年中国的老年抚养比将翻一番达到30%。因此能够得出这个老龄化速度远远高于世界整体的水平，需要养老的人越来越多，人口老龄化仍处于快速发展阶段，仅靠增加人力投入，全社会的养老需求已经无法得到满足，老人的养老问题已经刻不容缓，老龄化社会正在迫近，我们亟需通过技术方式思考如何构建智慧养老平台，使智慧养老产业得到有序健康发展。 本篇论文从国内外养老现状出发，以锦州市养老平台为例，为每一位老年人建立自己的健康档案，更好帮助老年人了解自己的身体状况，提供多种服务项目，包括生活服务、心理咨询、健康管理、法律服务与志愿者等，满足老年人多层次的养老服务需求，提升老年人的生活质量，希望本文能对智慧养老平台的建设起到一定借鉴作用。
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user: 2. 国内外养老现状 从国外的研究进展看，国外智慧养老起步较早，现已形成较为成熟的产业体系和各具特色的养老模式。国外关于智慧养老的研究成果主要体现在智慧养老需求、科技手段能够提供的医疗保健、安全健康、老年教育与娱乐等方面。实际上，部分发达国家的养老机构利用招呼警报系统、远程照顾系统以及远程医疗系统等智能家居系统实现了对老年人的远程照顾。 从国内的研究进展看，国内智慧养老起步相对较晚，国内现有关于智慧养老的研究大多集中于概念阐释、信息技术应用和商业模式探讨等方面，与国外研究相比，关于智慧养老理论层面研究较为薄弱，在实践层面，由于针对智慧养老具体服务内容的研究不够细化、具体，缺乏系统性的指导智慧养老发展的有效措施。 传统的家庭式养老和机构式养老模式已经无法满足人们需求，通过借鉴国外养老经验和对我国养老模式的积极探索，智慧养老应成为我国主要养老模式，所占比率达90%。根据调查，85%以上的老年人有享受居家养老的意愿，智慧养老能够零距离解决养老难的问题。居家养老让多数老人居住在他们各自的家庭，由社会为他们提供所需要的多种养老服务，帮助他们安享幸福晚年。居家养老使社会发展到了一个更高层面的养老方式。
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user: 3. 智慧养老平台的发展现状 智慧养老平台，借助互联网、大数据等平台，更好满足老年人的养老生活需求与提供优质的保障，实现养老服务的智慧化与互联化，同时这也是在我国老龄化背景下，能够解决现有养老资源短缺与养老方式落后的有效方法。其能与服务能够更加贴近老年人日常生活，能够给他们带来熟悉感与归属感，同时能在第一时间满足老人的需求，对突发情况的处理也可以及时到位。大量的互联网技术和大数据技术的应用，使得“智慧养老”在操作的过程中人性化，运用最新的人工智能技术，在对周围数据进行分析后，可进行人性化的思考，从而能够分析居民所需要的服务并相应提供相关服务建议。总的来说，智慧养老可以提高老年人居家养老的效率，弥补供需不平衡和资源供应不足的缺陷，同时保障资源的节约与高效利用，从而帮助减轻政府的养老负担，提供了维护社会稳定、缓解社会矛盾的有力武器。 智慧养老平台具有着较为广阔的发展前景，随着社会不断的发展，智慧养老理念慢慢出现在人们的视野中，其也能够加强智慧城市的建设，提高城市经济效益，而城市养老的服务质量与效率，也促进城市的养老服务领域快速发展，促进着城市的快速发展。尤其是与大数据等技术相结合的智慧养老平台的建设，则已成为当下和未来重要发展方向，助力解决我国日益严峻的老龄问题 [ 1 ]。
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user: 4. 锦州市智慧养老平台情况 锦州市智慧养老平台旨在解决目前锦州市日趋尖锐养老服务难题。应用“新一代物联设备 + 人工智能”为政府提供精准大数据分析及数据支持，提供24小时贴心家政及健康咨询服务，帮助老人子女实时全方位看护老人居家安全。智慧城市建设理念在养老行业中的应用可以有效的实现智慧养老，提升城市养老服务质量与效率，促进锦州市养老服务领域快速发展。 构建锦州市智慧养老信息服务平台，借助于与互联网、云计算、大数据等技术的深度结合，为每一位老年人建立自己的健康档案，更好帮助老年人了解自己的身体状况，提供多种服务项目，包括生活服务、心理咨询、健康管理、法律服务与志愿者服务等，满足老年人多层次的养老服务需求，提升老年人的生活质量。此平台也得到了锦州市政府的授权与大力支持，得到了一定的监管，具有较强的权威性。 此平台做到只要老年人有需求，则可随时联系我们的志愿者与网格员，随时在平台上由子女提交需求，平台会派专人第一时间去为老年人解决苦恼。录入社区的网格员信息的优势在于能够精准覆盖到每一个街道与社区。老年大学具有包括朗读、乐理、国画、电子琴等多项课程，使老年人的精神生活更加丰富。同时借助硬件的嵌入，在老年人身上佩戴防走失手环，实时定位并实时检测老年人的位置信息，通过在老年人家里安装火警燃气等报警设备，使家里一旦出现紧急情况，即可直接通过电话一键报警，一键与子女取得联系。
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user: 5. 研究方法概述 此系统在互联网与政府搭建连接的桥梁，通过大数据、物联网、人工智能等各种新信息技术，为老人提供较为便捷的养老体验，提供安全适用、精确高效的养老服务。因此系统会涉及到多学科的知识，主要采用文献分析、问卷调查、统计分析、深度访谈等方法。 5.1. 文献分析法 通过查阅相关文献、数据资料等，对相关研究进行分析总结与归纳整理，在广泛考察居家养老服务研究现状的基础上，进一步了解智慧居家养老的内容、利弊、模式及基本发展情况。 5.2. 问卷调查法 本论文采用问卷调查，调研对象主要是锦州市60岁以上的老人子女，通过对问卷数据进行发放回收，了解老年人个人情况以及对智慧养老产品和服务的认知和需求。同时，通过与锦州老龄办及社区工作人员进行深入访谈，了解当地智慧养老的具体情况，从而获得一手的研究资料。 5.3. 统计分析法 统计分析法是对调查的数据结果进行整理和分析，并对自己所研究的问题做出相关的结论。通过学习数据分析软件对问卷进行信度和效度的分析，分析了老年人对智慧养老的认知及需求，以及老年人的年龄、教育背景、居住状况、月收入状况、自理能力等个人因素对智慧养老需求的影响。 5.4. 深度访谈法 深度访谈是指小范围、有针对性的面对面访谈，可以帮助弥补问卷调查所不能满足的有针对性，能够更详尽地了解老人的实际需求与意见。同时，为了保证调查资料的真实性与可靠性，在进行对老人访谈时，要充分考虑到老人的年龄、受教育程度与身体状况的不同，根据不同的老人反应的情况再灵活提出相关问题，使其能够更加充分地理解调查问题，更准确的表达自身的观点和感受，也可以进一步搜集问卷所不能反映出的深层次问题。
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user: 6. 锦州市智慧养老平台技术分析 6.1. 面向对象开发方法 面向对象思想是一种软件工程领域常用的开发方法，它与面向过程相比，具有较多的优点，也会降低开发和后期修改代码的难度，这是目前的主流开发方法，我们应提升对学会更要学好它的意识，面向对象的思想往往很抽象，用对象来代替实际的事物，建立起不同事物之间的彼此联系。面向对象方法可维护性好，在开发大型软件产品时每个模块都有不同的数据和操作，具有一定的稳定性和扩展性，在想要实现某些新的功能的时候，只需要进行某些局部修改，实施难度较小，不会对软件的整体性造成破坏。 6.2. 使用技术 本平台开发环境系统选择使用Windows 10，集成开发环境选择使用Pycharm，使用python语言中自带的Django开源WEB框架进行开发，数据库采用MySQL关系型数据库，网站前端采用bootstrap和layui框架，可视化技术应用ECharts实现。 6.2.1. Django Django是一个基于Web的应用框架，由python书写。Web开发的基础是B/S架构，它通过前后端配合，将后台服务器的数据在浏览器上展现给前台用户的应用。Django本身是基于MVC模型，即Model (模型) + View (视图) + Controller (控制器)设计模式，View模块和Template模块组成了它的视图部分，这种结构使动态的逻辑是剥离于静态页面处理的。Django具有以下优点。首先，提供了大量的特性和工具，不需要自行重新定义、多次组合、增删及修改。其次，开发文档较为完善，利于上手和学习。并且自带强大数据库访问组件：其Model层自带了数据库ORM组件，不用再学习另外的数据库访问技术。并且，其URL映射非常灵活：它使用正则表达式来进行URL映射管理，灵活且可操作性高。其自带免费的后台管理系统、完整的错误信息提示也为Django优点之一。 6.2.2. Echarts ECharts，是开源的数据可视化工具，兼容了几乎全部常用浏览器的特点，使它可广泛用于PC端及手机客户端，其能够辅助开发者整合用户数据，创新性的完成个性化设置可视化图表。支持柱状图、折线图、饼图等多类型图表。它只需要引用封装好的JS就可以得到预期可视化效果。并且其图标种类模板丰富，还有丰富的API和适合新手的指导文档。利用Echarts开发的要点主要为以下几个步骤，首先引入相关的库文件以及自己定义好的JS文件，定义好图表展示位置，使用bootstrap布局进行加工，编写js文件，处理图表数据，修改参数，适配实际数据情况和应用场景，运用面向对象的方式封装，将图表展示和数据接口独立出来，方便其他项目引用。