DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 数据分析 3.1. 基本支出与项目支出 我国教育经费支出主要用于日常经费支出和基建支出，且教育事业费相对基建经费比例过高或过低都会带来一定的教育影响。基建费对于教育事业费若出现此消彼长的状态，说明教育经费用于更新设备、完善教学仪器等方面稍有不足，基本建设投资比例过低，会导致教学质量的降低。 图1. 2015~2018年总经费支出情况(万元) 从2015~2018年整体来看(见图1)，基本支出不断上升，项目支出整体处于下降的趋势，但从2016年开始逐步上升，且上升幅度较小。从基本支出2015~2018年纵向看，2016年基本支出增加7142.16万元，增加的因素主要来自于教职工收入、工资福利和退休人员支出的增加；2018年比2017年基本支出同比增长1.7%，增加的原因主要是养老保险的改革和引用人才附带的福利待遇增加，使得以前年度基本工资补差支出。从项目支出年份来看，2016年相比2015年减少了16，500.85万元，减少的原因主要是科研事业支出增加和部分重点项目尚未结项，以及基建类项目的支出增加；2018年项目支出比2017年项目支出增加了1049.9万元，增加的主要原因是学校为“双一流”的建设增加固定资产、完善校园基本建设以及还本付息、科研课题的增加。 图2. 2015~2018年各经费占比情况 从2015~2018整体情况来看(见图2)，基本支出也就是教育经费支出相对于项目支出在总支出所占的比重很高，均在50%以上，说明在这期间基建支出较少，使得高校硬件设施配备不足或过于陈旧，教育质量有待提高。具体来看基本支出占比的趋势，2016年基本支出占比相对于2015年明显处于上升状态，因为工资福利支出、养老保险增加和退休人员津贴支出均有增加，或引进人才所支付的人员经费不断增加。从2016年开始到2018年基本支出占比下降，而项目支出占比上升，原因可能是校舍的建设和固定资产的增加造成的结果。 3.2. 人员经费和公用经费 为更有效更全面地说明日常经费支出结构，将人员支出和公用支出内容进行说明，来更好地考量教育事业费的结构比例情况。教育支出理论指出，个人部分经费支出间接反映经费充足性，人员经费对公用经费出现此长彼消的状态，说明学校教育经费更多用于支付教师职工工资，虽激励了教师的积极性，但公用经费的降低，不利于正常的教学工作的开展和维持。只有将经费投资于基本的教学和办学，才能提高教学效果，带动教育事业发展，优化教育支出结构。 从图3可以看出2015~2018人员经费远远高于公用经费(见图3)，并且2015~2018年人员经费一直处于逐年上升状态，2018年较2015年人员经费增加了14，625.98万元，同比增长了56.37%，2018年较2017年同比增长14.6%。2015年到2018年公用经费处于一种持续下降的状态，而且2018年较2015年减少了6813.25万元，同比减少91%，并且在2018年达到了公用支出的最低峰，人员经费支出达到了最高峰。说明在这四年期间学校将经费更多用于个人部分的使用，而忽略了公共部分的积极作用。 图3. 2015~2018年人员经费和支出经费情况(万元) 图4. 2015~2018年人员经费和公用经费占比情况 大多学者认为：人员经费支出在日常经费支出中占比反映教育经费的充足程度，体现教育经费分配的公平与合理。从上图4可以看出(见图4)，人员经费占教育经费支出的比例不断地上升，说明2015~2018年期间，教师和职工福利改善，人才引进不断增加，学生资助体系不断完善。2015~2018年间公用支出占比呈下降趋势，且占教育事业费支出不足20%，说明学校用于维修固定资产、革新教学设备实验器材的公用支出较少。某些学者认为：人员经费与公用经费的比例关系为54:46时较为合理，从上图的情况来看，H校的人员经费和公用经费支出结构在2015~2018年期间略有不合理的现象。 3.3. “三公”经费支出 “三公”经费是由财政拨款的主要包括：因公出境费、公务车购置费、公务接待费。因公出国(境)费主要包括公务出行的住宿费、旅费、杂费等费用；公务用车购置费主要包括公车租用费、维修费、保险费等费用；公务接待费主要包含学校各类接待费用。由于这三项费用的利用与党政机关所倡导的“三公”经费“负增长”紧密相关，且利于打击某些使用公费出游、公车消费和公款吃喝灯等不良行为，提高“三公”经费的使用效率，分析“三公”经费中各个经费的支出情况以及变化趋势，研究“三公”经费是否如中央所要求的不断减少。 图5. 2015~2018年“三公”经费情况(万元) 该校从2015~2018年整体来看(见图5)，因公出境费大致呈上升状态，公务接待费呈波动状态，公务用车运行维护费呈下降趋势。从2015~2018年三种类型的“三公”占比来看，2015年因公出境费在“三公”经费中占比1.2%，公务经费占比达到了46.8%。2016年公务接待费占急剧下降，减少了58.7%。在2017年间第一种和第二种因公费用不断上升，达到了2015~2018年的最高使用率，公务用车运行维护费占比基本不变。到2018年学校的公务接待费仅有10万元，“三公”经费的三种类型减少幅度都很大，公务接待费达到了四年期间的最低值。三公经费的减少说明学校对“三公”的使用要求更加严格，不断符合政府要求，渐渐趋向合理。 3.4. 科研经费支出 培养人才、科学研究、服务社会是高等院校主要的功能。近年来，随着高校规模的扩张和办学层次的优化，地方普通高校不仅重视学科建设和人才培养，提高为社会服务的贡献率，更重视科研工作，承担的科研项目与科研经费支出也不断增长，作为高校资金的重要组成部分，对地方普通高校的科研经费分析具有重要意义。 图6. 2015~2018年科研经费支出情况(万元) 从科研经费来看，2015~2018年该高校的经费支出呈现逐年上升的趋势(见图6)，2018年相较于2015年科研经费支出增加了68.57%。科研经费的支出主要来自于横向科研经费和纵向科研经费，在2015~2018年期间，教师申报的课题项目数量增多，使得该校创立的纵向课题不断增加，项目申报成功之后项目投入的专项资金支出逐渐上升；此外，在该校的横向课题科研经费支出中，有关该项目的差旅费、劳务费、会议费、资料费等一些列生活经费支出上升，纵向经费和横向经费的结合使得2015~2018年该校的科研经费支出增加，说明该校的科研水平也在逐步提高。但科研经费的合理利用仍旧是困扰高校的一大难题，只有提高科研经费的使用效率才能真正发挥其应有的作用。
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user: 4. 地方普通高校教育经费支出结构存在的问题 4.1. 经费支出规模不足 地方普通高校的经费主要来源于政府的财政投入、个人投入以及社会投入。一方面，在地方普通高校经费来源的过程中，大多依赖于政府财政拨款和个人收入，社会捐赠相对较少，相对于央属高校，地方普通高校受制于社会影响力、社会服务能力、社会资源不够等因素，无法获取更多的社会资助，出现了经费投入不足的问题。另一方面，地方普通高校在招生规模、学校建设规模等方面出现较高速度发展，高校在经费支出规模方面出现较快增长，但教育经费规模仍然较小，导致收入无法满足正常支出，制约学校稳定发展。高校经费投入的资金较少，直接带来的影响是经费投入高等教育难以满足高校不断增加的经费支出需求，出现教育经费收入规模与支出规模不匹配的情况，导致地方普通高校的经费支出规模备受限制。 4.2. 经费支出结构不合理 由于历史原因，许多院校进行合并，合并后的院校为了提高教学质量，配置先进的教学与科研仪器设备，购置固定资产，增加了学校的办学成本。此后在高校基础设施建设方面，很多学校的图书馆和宿舍经常进行翻修，很多还可以用的设备、机器、实验器材也不断进行更新换代，经费浪费严重且使用效率低，这使原本有限的经费变得捉襟见肘，造成重复投资、重复建设的问题，基础设施利用效率低导致高校公用经费的大量支出 [ 3 ]。另外教师队伍、行政人员及后勤管理人员日渐强大，教师的专业培训和对外合作交流增加，大量人才的引进，年轻教师博士化工程的实行，国家工资分配和社会保障制度的完善，使得人员支出在经费支出中的比例逐渐上升，且用于支付高校行政人员的工资、退休人员的退休费以及维持高校机关和部门运转的人员经费增加，出现了人员经费对公用经费此长彼消的状态，造成经费支出结构不合理的问题，导致学校的教育经费使用效率降低。 4.3. 经费支出管理不到位 从普通高校的实际情况来看，部分高校对教育经费的管理制度仍然存在不健全、不到位的情况。尤其是对教学科研经费的管理，比如部分高校对教学科研经费报销制度过于松散，出现套取经费、浪费经费、贪污经费等情况；有些教育经费被挪用，实际资金使用方向与预期目标相差较大，导致教育经费使用效率不高，使用效果欠佳。在高校不断建设的过程中，中央给予高校更多的自主性，使得地方高校在资金使用方面的支配力更强，但如果无法提高教学科研费用的管理与实用水平，那将不利于学校培养人才、科学研究、社会服务等功能的实现，难以提高教学质量，从而阻碍教育事业的发展。
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user: 5. 政策建议 基于H校经费支出结构的研究来看，政府应从开源方面给与支持，高校应从节流方面提高经费利用率，优化教育投资使用结构，给予其他各个地方普通学校更多的启示，使各个高校科学合理使用经费。 5.1. 完善教育经费财政投入机制 相比央属高校和重点高校来说，地方普通高校是高等教育中至关重要的部分，一方面它为莘莘学子提供较多的教育机会，使众多水平一般的学生有学可上，另一方面地方普通高校作为中坚力量也是培养人才的重要领域。首先，各省份政府应当增加政府财政拨款，增强省级政府对普通高校教育的财政支持能力，发挥政府的公共财政职能，为地方普通高校提供物质保障和经济基础，保证地方普通高校教育经费的“三个增长”趋势 [ 4 ]。其次，不断完善“以奖代补”的激励机制，保证教育经费的公平分配，提高学校各部门的工作质量。最后，建立学费和奖助体系动态调整机制。国家给予各省份、自治区和直辖市政府一定的自主权，使得各级政府根据当地和高校的实际情况灵活定制学费标准，各个高校要不断落实学生的奖助体系，使得国家助学金、勤工助学、绿色通道等体系保障学生顺利完成学业。 5.2. 优化教育经费支出结构 首先，各省份政府应该正视高校教师人员经费较高的现实，给予地方普通高校教育事业费更多的关注。其次，地方政府和高校建立合作机制，积极构建教师人才激励机制，各个高校要把教学和科研并重，将学校的生师比合理控制在18:1的范围之内，减少不必要的人员开支，提高教师资源利用率。政府需要采取恰当的措施调节地方各个普通高校的人员经费拨款，制定合理的范围和标准。最后，各个地方普通高校应该适当地减少公用经费开支，提高基础设施的利用效率，为教学和科研提供一个完美的办学条件，使人员经费与公用经费的占比趋于合理，从而提高教育效果。 5.3. 加强教育经费支出管理 地方高校不仅需要拓展经费来源渠道，同时需要加强教育经费支出管理。首先，完善高校的财务内控机制，确立制度规范，使制度设计没有漏洞，程序科学，提高经费的使用效率。其次，地方高校应该建立完善的预算绩效管理制度，加强对经费支出效率的评价与评估，根据评估结果进行有效的资金使用调整，尤其是科研经费，科研过程中购进的大型硬件设备等固定资产以及形成的无形资产都要纳入学校资产统一管理，科研项目的负责人要落实经费的使用和管理，监督经费的具体流向，使科研经费真正落到实处。最后，对高校财务强化外部监督。社会公众的监督是对高校充分利用经费的最有效约束，高校可以建立专门的网站、微博公开号、微信公众号平台，配备专门的技术型人才对其进行管理，包括科研成果、发表论文数量、高校的产出效率等经费的具体使用情况，从而提高资金的使用效率和投资效率，使有限的高校资金得到优化配置，提高高校的产出效率。
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user: 摘要 四川开放大学在探索工商管理专业校企合作工作中，以实践性环节教学改革为重点，通过与企业合作共同打造创业教育课程，将工商管理知识融入到课程中，以线上教学、创业讲座等方式组织开展教学，并通过问卷调研、访谈等方式从教师、学员两个层面对创业教育课程教学需求、教学效果进行评价，教学效果整体反应良好，对开放大学系统内工商管理专业相关课程教学改革提供了经验。
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user: 1. 引言 四川开放大学(原四川广播电视大学)工商管理专业校企合作建设必须以经济社会发展特别是所在四川省经济社会发展的需求为依据，坚持以服务为宗旨，以社会需求、学生需求为导向，创新体制机制，努力实现“五个对接”。本研究在对新形势下四川开放大学工商管理专业校企合作建设情况进行了调研分析的基础上，基于专业调研情况探索开展突显专业特色的校企合作模式建设和改革，形成积极服务区域经济社会发展的工商管理类专业技能人才培养体系，适应经济社会发展对人才培养的需要。 拟考虑通过引入创新创业型企业，通过《创业教育》系列课程、模拟创业沙龙、企业参观、职业规划、创业支持等模块来在开放大学工商管理专业进行校企合作，满足学生的需求，提升学生的专业实践能力、帮助学生提高职场技能水平，为想创业的学员提供支持服务。 开放教育工商管理专科毕业实践性环节传统方式为撰写论文，由于教务管理分级管理实践性环节成绩输机权限下放到各教学站点后，毕业作业质量下滑，文章内容复制、格式不规范、指导教师师资不符合要求等现象层出不穷，同时，毕业作业的完成数量也得不到监督，出现部分学生没有完成毕业作业却有成绩的情况。为进一步加强和规范专科毕业作业教学管理，提升教学质量，让学生真正通过毕业论文环节提升工商管理专业实操技能，四川开放大学直属学院、省直机关学院从2019年秋季学期开始对工商管理专科毕业设计为试点进行考核形式调整，学员参加《创业教育》课程在线学习合考核，通过后可替代专科毕业设计学分。从2020秋季学期起，将改革延伸到行政管理、市场营销、酒店管理、社会工作等14个文经类专科专业。学员在国开学习网上参加《创业教育》课程在线学习和形成性考核，考核通过后即可替代并获得相关专业专科毕业设计的学分。
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user: 2. 《创业教育》课程教学改革思路及评价意义 2.1. 课程教学改革思路 《创业教育》课程采用“线上 + 线下”混合式教学。线上学习重在介绍理论知识和技能技巧，学生可以配合国开学习网上的视频、PPT、讲稿材料进行自学，参加每学期组织的网上教学活动，收看网上直播课堂，线下主要以邀请聘请高校教授、职场经理人、民营企业家开展创业技能方面的讲座，把教学内容与企业经营管理等紧密结合。2020秋季学期，直属学院、省直机关学院邀请创业导师为工商管理专科学员带来“创赢未来——创业者只做不说的创业秘笈”专题讲座，从创业与就业、创业之道与术、创业路上的坑三个方面分享了创业的技巧，并结合自己的创业经历进行分享。接下来，我们将开拓思路，充分利用行业、企业人力资源优势，聘请兄弟高校教授、职场经理人、民营企业家等建立库企业兼职导师团队，把教学内容与企业经营管理等紧密结合。每期邀请1~2位企业导师，通过线上或线下的方式开设创业教育打造企业管理专题讲座，提升学员技能。也可选派教师到企业实践锻炼，了解、掌握行业、企业最新动态，丰富实践经验，使教学不脱离企业实际，同时又能融合学校与企业的文化。与大道经纬等公司建成学生创业孵化、学生办税实践基地等具有实操性与专业性较强的实践基地，定期组织工商管理专科在籍、毕业学员到基地开展教学实践活动，让学员近距离深入企业，获得企业注册、财务管理、税务管理、品牌设计等创业方面实战技能提升。总之，将学校和企业连接起来，老师和学员深入企业，企业家等深入到学校，做到教学内容从实践中来，到实践中去，理论联系实际。 考虑到不同层次的学习者，以及成人学习者的特点，分别制作了视频23讲、8个章节的PPT、教案和10多个案例等资源。学习者根据自己喜好等情况，通过引列进行预习，每一节后面有小案例、复习题，便于相应知识点的巩固和应用。该课程以大量的案例，供学习者在学习的同时，更好理解相应的知识点，并掌握运用，让学生做到有效输入。接下来，我们将定期对该课程的资源内容进行定期优化、及时更新创业方面的最新政策文件，还有国内外的创业教育案例，保证学习资源的时效性。学生在输入的同时，鼓励学生输出，积极参加全国“互联网+”大学生创新创创业大赛，为创业、就业做准备。 2.2. 课程教学评价的意义 《创业教育》课程重在培养具有创新创业精神，掌握创业管理的基本理论和技能，具备一定的创新思维、商业机会识别、创业融资投资、创业团队建设、创业企业运营管理、创业方案设计、创业商业路演等岗位的创业专门性经营和管理人才，能进行自主创业、市场开拓及企业管理的创业与管理型人才。课题组运用问卷调查法，比较研究法从教师、学生两个层面构建了课程教学评价体系。该评价体系从教学资源、实践能力提升、教学信息反馈三个方面全面对《创业教育》课程教学进行评价和综合分析。 符合学生认知规律及技能掌握逻辑，易于分析研判，能够实现全程、科学、动态对课程教学进行跟踪评价的目的， 进而提升课程教学效果。同时，通过评价发现实施过程中存在的问题，以更好地完善该体系，特开展高职课堂教学评价案例研究 [ 1 ]。
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user: 3. 《创业教育》课程教学对象学情分析 3.1. 学习者属性和特征分析 《创业教育》是一门对于初创业者应该学习的基本理论知识的启蒙，所以课题组对于学生的基本情况进行了一个初步摸底。从图1中可以看到，填写此问卷的同学来自企业的学员占到了56.05%，机关企事业单位仅占11.46%，自主创业占8.92%，其他职业占23.57%，综上分析学员在企业或从事企业相关工作的占到绝大多数。再看同学在单位的职位(如图2所示)，有56.17%的同学在单位的职位是初级职位，40.12%的同学是中层职位，3.7%的同学是高层职位。综上分析学员绝大部分在企业处于中低职位。接着，我们针对学生对于对工商管理职业发展方向的了解程度进行调研(如图3所示)，发现有12.1%学员很了解，25.48%学员表示比较了解，54.78%学院基本了解，还有7.64%的学员不了解。总之，大部分同学在社会上有非常大的提升空间，这部分同学如果想要自主创业，尚需要进一步锤炼自己，需要加强学习 [ 2 ]。 图1. 学生的工作单位情况 图2. 学员所在单位的职位情况 图3. 学员对工商管理专业职业发展方向了解情况 3.2. 学习者学习行为和效果分析 学习是一个过程，对每个学生来说，由于学习习惯的不同，他们选择学习的方式也不一样，有的同学喜欢集中学习，有的同学喜欢有规划的分阶段学习。学习者的学习过程中包括课程资源观看、教师发布的活动的观看、参与讨论的情况以及学生完成形考作业的情况。 3.2.1. 课程章节观看情况 第一：学生登陆该门课程的天数情况。如图4所示，大部分学生登陆天数在10天以下，共5066人，占85.06%；其次是登陆超过20天，但是小于30天以下的学生，共520人，占8.73%。大于30天的学生，共145人，占2.43%。由此可见，大部分学生喜欢集中学习，分散学习的学生较少。 图4. 学生课程行为天数 第二，学生学习行为总数。学生学习该门课程的行为总数呈现正态分布，位于两边的行为次数占比较少，中间占比较大(如图5所示)。200次以上，500以下的行为次数，共有4954次，占83.18%。其中200次以上，300次以下的行为次数，共2408人，占40.43%。由此可见，学生上网学习的次数还是比较稳定。 图5. 学生网上学习行为次数 3.2.2. 参与讨论情况 该课程设置有专门的讨论区，如表1所示，学生在讨论区参与度比较低。仅有24.33%的学生参与了发帖，总发帖数有3194个，发帖人数有1451人。再进一步分析，在参与发帖的学生中，大多数学生发帖数量小于3个。回帖数更不容乐观，总回帖数有276个，并且仅有138人参与了回帖，占总人数的。占比回帖数有276个，回帖人数有138人。总之，讨论区有待进一步改进。 Table 1 Post/reply situation of students in discussion are 发帖个数 发帖人数 发帖占比 回帖个数 回帖人数 回帖占比 3194 (总发帖数) 1451 (总发帖人数) 24.36% 276 (总回帖数) 138 (总回帖人数) 2.32% 8个以上 14 0.24% 8个以上 5 0.09% 4~7个 158 2.65% 4~7个 13 0.22% 1~3个 1279 21.47% 1~3个 120 2.01% 0个 4505 5956 0个 5818 97.68% 表1. 讨论区学生发帖/回帖情况 3.2.3. 学生形考作业完成情况 本课程测验采取“四次形考作业”，取四次作业的平均分为最终成绩。通过对2020年秋季直属学院所有选取该课程的学生考试情况进行分析发现(如表2所示)，有80个学生没有参加考试，没有成绩，缺考率为4.03%。参加考试的学生中，只有15个学生没有及格，5861个学生及格，及格率达到95.21%，其中90分以上的同学占比高达71.36%。由此可见，学生对于该门课程的考试情况还是比较乐观。 Table 2 Student examination result 成绩 学生人数 占总人数比例 缺考 80 4.03% 0~59 15 0.76% 60~69 190 9.58% 70~79 117 5.90% 80~89 166 8.37% 90~100 1415 71.36% 表2. 学生考试成绩情况表 综上所述，学生有学习过程的体现，但是大部分学生会采取集中学习的方式，这也是在成人学生工学矛盾的特点影响下，不可避免的，学生在线讨论较少，学习讨论的积极性不够高。但是，学生的到考率很高，并且高分比例很大。
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user: 5. 结论及建议 课题组通过前期教学改革，引入了大道经纬公司建立校企合作模式，建立《创业教育》在线课程、进行了实践性环节教学及考试改革，开展了创业教育专题讲座，满足学生创业教育的需求，提升学生的专业实践能力、帮助学生提高职场技能水平，为想创业的学员提供支持服务。但是在很多环节还有待改进完善，在很多方面还需要持续改进。 1) 辅导教师以及学生就该课程的教学效果进行了评价。从评价结果来看，辅导教师的满分为3分，最高得分和最低得分分别是2.93和2.53，都在2分以上。学生的满分为5分，最高得分和最低得分分别是4.89和4.19，都在4分以上，总之，辅导教师及学生的满意度都比较好。从学生和辅导老师的反馈结果，我们可以看出来，相对比较差的部分是教学资源的建设，因此，接下来我们将根据学生的需求，在教学资源的建设上多下功夫。对《创业教育》课程资源内容进行定期优化、及时更新创业方面的最新政策文件，还有国内外的创业教育案例，保证学习资源的时效性。 2) 鼓励学员创业创新，及时发掘优秀的案例和种子学员，积极指导并推选其参加全国“互联网+”大学生创新创创业大赛。结合国家提倡的“1 + X”证书，鼓励学生考取工商管理专业的实践类的证书，学习实践性强的课程，提升学生实践操作技能。与职业院校合作，运用职业院校的优势，培养学生的课堂实践，师资共享，教学资源共享 [ 4 ]。 3) 定期对工商管理专业校企合作工作进行研究，在总结直属学院、省直机关学院试点改革的基础上，可以将其推广到全省各市州分校。其次，对于专业工商企业经营管理、商务谈判、公共关系学、个人与团队管理等开选修课也可以采用校企合作的方式探索教学及考核改革，提升专业人才培养质量和实践操作技能 [ 4 ]。
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user: 摘要 互联网的飞速发展使得社会数据量变得越来越庞大。在大数据的背景下，用户对获取自己想要的信息的方式也变得更高了。本文通过搭建电商用户画像推荐系统给用户推荐他们想要的信息。为保证推荐结果的不单一性和推荐结果的新颖性，本文通过基于协同过滤算法，计算用户或物品的相似度，将其作为推荐的依据给用户推荐其想要和新颖的物品。利用Embedding向量的相似性来计算用户和物品之间的Embedding相似度，实现推荐系统的召回，大大地加快了召回效率。同时基于Python使用flask实现推荐系统在线API给某个确定的用户，在他某个使用场景下，推荐他最喜欢的列表。对于冷启动、A/B测试、深度学习技术、难以设计的知识图谱、可交互数据规模有限且奖励信号稀疏、用户画像研究和推荐系统的解释性差这些问题和挑战，本文给出了相应的解决和优化方法来完善推荐系统，使用户更加便捷地获取自己想要的信息并在使用推荐系统时更加满意。
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user: 1. 引言 在众多领域中，电子商务是其中最重要也是最核心的领域，像京东、阿里和网易这些以TB计的高质量、多维度数据记录着用户大量的网络行为的电商平台，他们对用户的兴趣偏好的研究，进行用户个性化计算并给用户推荐用户感兴趣的物品是有着极大的需求，无论是信息消费者还是信息生产者都遇到了极大的挑战。在用户没有明确的目标需求时，想要找到符合自己的东西并不是一件轻松的事情。而大数据电商推荐系统可以帮助消费者发现自己偏好的信息并且也可帮助信息生产者给用户进行个性化推荐。 大数据电商用户画像及推荐系统通过研究用户的兴趣偏好，进行个性化计算，由系统发现用户的兴趣点，从而引导用户发现自己的信息需求。一个优秀的推荐系统不仅可以给用户提供个性化的服务，而且还可以抓住用户，让用户感受到推荐系统带来的不同体验。 用户画像就是对这些数据分析得到用户基本属性、购买能力、行为特征、社交网络、心理特征和兴趣爱好等方面的标签模型，进而指导并驱动业务场景和运营，发现和把握在海量用户中的巨大商机。其核心价值在于了解用户、猜测用户的潜在需求、精细化地定位人群特征、挖掘潜在的用户群体。 那么怎么搭建优秀的大数据电商推荐系统呢？本文基于协同过滤的推荐算法搭建大数据电商推荐系统，下文给出了搭建推荐系统的框架和搭建系统所需算法和技术并给出了一定的建议。 图1. 推荐系统技术架构示意图(来源：深度学习推荐系统)
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user: 2. 基于深度学习的电商推荐系统的技术架构 2.1. 电商推荐系统架构 深度学习推荐系统的架构与经典的推荐系统架构是一脉相承的，它对经典推荐系统架构中某些特定模块进行了改进，使之能够支持深度学习的应用，如图1。本推荐系统的技术架构围绕两类问题展开：一类问题与数据和信息相关，即“用户信息”、“物品信息”、“场景信息”分别是什么？如何存储、更新和处理数据？另一类问题与推荐系统算法和模型相关，即推荐系统模型如何训练、预测，以及如何达成更好的推荐效果？其中“数据和信息”部分逐渐发展为推荐系统中融合了数据离线批处理、实时流处理的数据流框架；“算法和模型”部分则进一步细化为推荐系统中，集训练(Training)、评估(Evaluation)、部署(Deployment)、线上推断(Online Inference)为一体的模型框架 [ 1 ]。 第一部分：推荐系统的数据部分推荐系统的“数据部分”主要负责的是“用户”、“物品”、“场景”信息的收集与处理。根据处理数据量和处理实时性的不同，我们会用到三种不同的数据处理方式，按照实时性的强弱排序的话，它们依次是客户端与服务器端实时数据处理、流处理平台准实时数据处理、大数据平台离线数据处理。 在实时性由强到弱递减的同时，三种平台的海量数据处理能力则由弱到强。因此，一个成熟推荐系统的数据流系统会将三者取长补短，配合使用。我们也会在今后的课程中讲到具体的例子，比如使用Spark进行离线数据处理，使用Flink进行准实时数据处理等等。 大数据计算平台通过对推荐系统日志，物品和用户的元数据等信息的处理，获得了推荐模型的训练数据、特征数据、统计数据等。那这些数据都有什么用呢？具体说来，大数据平台加工后的数据出口主要有3个： 1) 生成推荐系统模型所需的样本数据，用于算法模型的训练和评估。 2) 生成推荐系统模型服务(Model Serving)所需的“用户特征”，“物品特征”和一部分“场景特征”，用于推荐系统的线上推断。 3) 生成系统监控、商业智能(Business Intelligence，BI)系统所需的统计型数据。 第二部分：推荐系统的模型部分推荐系统的“模型部分”是推荐系统的主体。模型的结构一般由“召回层”、“排序层”以及“补充策略与算法层”组成。 其中，“召回层”一般由高效的召回规则、算法或简单的模型组成，这让推荐系统能快速从海量的候选集中召回用户可能感兴趣的物品。“排序层”则是利用排序模型对初筛的候选集进行精排序。而“补充策略与算法层”，也被称为“再排序层”，是在返回给用户推荐列表之前，为兼顾结果的“多样性”“流行度”“新鲜度”等指标，结合一些补充的策略和算法对推荐列表进行一定的调整，最终形成用户可见的推荐列表。 从推荐系统模型接收到所有候选物品集，到最后产生推荐列表，这一过程一般叫做“模型服务过程”。为了生成模型服务过程所需的模型参数，我们需要通过模型训练(Model Training)确定模型结构、结构中不同参数权重的具体数值，以及模型相关算法和策略中的参数取值。 模型的训练方法根据环境的不同，可以分为“离线训练”和“在线更新”两部分。其中，离线训练的特点是可以利用全量样本和特征，使模型逼近全局最优点，而在线更新则可以准实时地“消化”新的数据样本，更快地反应新的数据变化趋势，满足模型实时性的需求。 除此之外，为了评估推荐系统模型的效果，以及模型的迭代优化，推荐系统的模型部分还包括“离线评估”和“线上A/B测试”等多种评估模块，用来得出线下和线上评估指标，指导下一步的模型迭代优化。 2.2. Sparrow Recsys的功能 Sparrow RecSys是一个电影推荐系统，像所有经典的推荐系统一样，它具备“相似推荐”“猜你喜欢”等经典的推荐功能，在页面设置上，主要由“首页”“电影详情页”和“为你推荐页”组成 [ 2 ]，Sparrow Recsys中的技术点如下表1。 Table 1 The technical point of Sparrow Recsy 模板 技术点 设计工具 数据部分 Spark进行批量特征处理 Spark Flink进行流式数据处理 Flink Redis保存线上推荐服务器所需特征 Redis HDFS保存离线训练所需训练样本和特征 HDFS 模型部分 使用Spark Mllib训练Embedding和传统推荐系统 Spark Mllib 使用Tensor Flow训练深度学习推荐模型 Tensor Flow 使用Mleap、Tensor Flowserving进行模型上线和在线推断 Mleap， Tensor Flowserving 使用Jetty搭建推荐服务器 Jetty 前端部分 使用简单的HTML和JavaScript实现前端用户体验部分 HTML， JavaScript 表1. Sparrow Recsys中的技术点 首先，是Sparrow RecSys的首页，如下图2。 图2. Sparrow Recsys的主页 Sparrow RecSys的首页由不同类型的电影列表组成，当用户首次访问首页时，系统默认以历史用户的平均打分从高到低排序，随着当前用户不断为电影打分，系统会对首页的推荐结果进行个性化的调整，比如电影类型的排名会进行个性化调整，每个类型内部的影片也会进行个性化推荐。 其次，是电影详情页，如下图3。 图3. 电影详情页 最后，是为你推荐页，如下图4。 图4. 为你推荐页
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user: 4. 总结 近些年电商行业的火爆发展，在面对成千上万的商品时，用户想要得到自己希望的商品是比较有困难的。这时如何最大程度地给用户展示其最有可能看的商品显得十分重要，上述两点很大程度上催生出了推荐系统。通过深入调研后我们了解到，利用用户画像和协同过滤可以准确掌握用户的兴趣爱好，依据这些兴趣和爱好能够对用户进行精准的推荐。用户画像和协同过滤相结合可以使推荐结果不仅具有新颖性而且还准确。 本文通过使用基于协同过滤的算法来搭建电商推荐系统。我们通过三个方面进行推荐系统的设计：第一部分是设计推荐系统技术的架构。第二部分则是基于协同过滤算法：收集用户偏好计算相似度找到类似的用户或物品，并通过基于用户的CF (User CF)和基于物品的CF (Item CF)两种计算方法进行协同过滤推荐。Embedding技术：把自然语言转变为一串数字，使得自然语言可以被用来计算；替代OneHot，极大地降低了特征的维度；而且还替代了协同矩阵，极大可能性地降低了计算复杂度。第三部分，基于Python使用flask设计API服务接口设计。 同时我们也阐述了冷启动问题、A/B测试、推荐系统与深度学习、推荐系统算法与知识图谱、推荐系统与强化学习、用户画像研究的现状和挑战以及推荐系统的可解释性，并得到了相关的解决以及优化方案。 电商的火热发展，使得大多数的人们都选择在网上进行购物，电商给人们带来了无尽的便利并改变着人们的生活方式。在面对电商平台上成千上万的商品时，推荐系统发挥着极大地作用，通过对用户的行为分析来找到其潜在喜欢的商品，推荐给他，不仅节省了用户寻找自己喜欢商品的时间，同时也为商家和电商平台增加了利润，由此可见推荐系统的重要性。大数据推荐系统是一个需要海量数据以及不断更新技术的行业，需要对所应用行业的物品属性有很抽象的理解。在享受大数据为企业和消费者带来便利的同时，也需要加强企业与消费者的信息安全。 在整个实验过程中，本文仅仅只是简单地叙述了基于协同过滤算法的基本原理、实现地步骤和搭建推荐系统所需要的技术，其实践过程还未实现，这是要在日后的时间内完成的。通过本次论文，我们了解了电商平台推荐系统的原理、实现过程以及所用算法和技术，让我们认识到了同时也让我们增加了信心。即使在遇到未知的困难也不会退缩。希望在未来的工作中，我们能在推荐系统这一领域上展露头角，并不断为之钻研，争取突破技术的瓶颈。
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user: 摘要 通过光学成像观测水流示踪(物)目标，进而测量河流表面二维流速场技术，即LSPIV (large-scale particle image velocimetry)技术，它与常规的转子流速仪、声学、雷达和激光多普勒测速等技术和方法相比，具有诸多优点。然而，目前大多数的LSPIV系统是基于地面固定摄像头测量的，即使是采用基于无人机(unmanned aerial vehicle)的测量，在万平方米以上的超大尺度水面流场成像测量应用中，因受到施测作业区域、天气及光照、水流条件、河–气界面(大气–水体交界面)成像环境下杂乱光线混叠扰动等因素的影响，测量的精度及其稳定性严重受限。为此，本文提出一种模拟飞行昆虫–蜻蜓复眼视觉运动感知的U-LSPIV测量系统设计模式，采用DJI大疆如风系列WIND 8无人机搭载测量仪器，基于光学成像观测水面，通过模拟飞行昆虫–蜻蜓复眼从水面杂乱光线混叠扰动的背景中准确辨识感兴趣目标，所具有的高适应性和高可靠性的自然特性，以及借鉴轻量和低功率的视叶(lightweight and low-powered optic lobe)神经计算范式，以提升水面全场流速场及断面流量的测量精度和稳定性。本文提出的新颖设计模式为适应于野外环境超大尺度的LSPIV测量应用提供了有效的解决方案。
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user: 1. 引言 野外环境下实时准确获取河流流场信息及流速流量数据，一直是水利及航运工程、地球物理水力学研究等领域所困扰的难题。常规的旋桨/转子流速仪、声学法、雷达法和激光多普勒测速法等技术手段，仅能量测有限点流速、平均线流速或局部面流速的难以实时、准确重建野外原型观测中河流表面(水面)全场流速场。相对于常规技术手段，光学成像法是后发展起来的一种新型测量手段，即所谓的大尺度粒子成像测速(large-scale particle image velocimetry， LSPIV)方法。LSPIV测量原理直观，不接触水体，施测方便快捷、安全可靠 [ 1 ] - [ 7 ]。它以可见性的树枝树叶/杂草/杂物/冰块/人工播撒示踪粒子等水面漂浮杂物、或波纹/涟漪/泡漩/降雨形成的表面波等天然模式(natural tracer patterns)为观测对象，在忽略风的影响下，这些随水流一起运动的示踪物反映了河流表面二维流速场特征 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。目前大多数应用是基于地面固定摄像头进行LSPIV测量的，即使是基于无人机的LSPIV测量 [ 8 ]，但在万平方米以上的超大尺度水面全场流速场及断面流量测量应用中，面对水面反射/水下出射/大气散射等光线混叠扰动的河–气界面成像环境，以及复杂水流条件下，示踪物(目标)视觉隐微性特征显著，且目标运动矢量估计困难，致使光学成像观测(测量)的精度很不稳定，甚至导致测量数据不可信 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]。针对上述的LSPIV方法存在的问题，本文提出一种模拟飞虫–蜻蜓复眼视觉的U-LSPIV测量系统设计模式，通过模拟蜻蜓复眼的功能优势，利用无人机搭载LSPIV测量仪器，能够实现超大尺度的水面流场测量和提升测量的精度及其稳定性。
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user: 3. 结论 我们提出的U-LSPIV测量系统设计模式具有四方面的优点：1) 提出了一种采用DJI大疆如风系列WIND8无人机搭载LSPIV仪器的测量系统总体设计方案，并对无人机施测作业方式进行了优化，总体设计技术性能优于现有的基于无人机的LSPIV测量系统。2) 提出了多波段–偏振成像与仿复眼相机的“光–机–电–算”一体化技术方法，具有水面杂乱光线混叠扰动条件下水流示踪物(目标)流动矢量估计的高精度和高可靠性，以及轻量计算和低功率的优势。3) 提出了基于关联测算软件模块的水面二维时均流场重建方法，能够适应性处理水面视域中混杂性目标错误矢量的修正。4) 提出了一种改进的无人机空中定位与免像控摄影测量方法，解决了免像控的流场定标和野外环境下超大尺度测量误差控制难题。为适应于超大尺度河流表面全场流速场及断面流量测量的LSPIV可靠性应用，提供了有效的完整性解决方案。
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user: 摘要 我国是食用植物油脂、油料进口大国，鉴于全球转基因油菜种植现状，由转基因油菜籽加工而成的菜籽油已经成为了消费者生活中的食用油，判定食用的菜籽油是否含有转基因成分，是国家监管部门和公众消费者密切关注的问题。食用植物油转基因成分检测技术长期以来受限于油脂中的核酸分离纯化，目前为止暂无现行有效的检测标准。本研究同时采用实时荧光PCR技术和微滴式数字PCR (ddPCR)技术检测初榨菜籽油中的外源基因成分，初探ddPCR技术用于检测食用植物油中转基因成分的可行性，结果显示，ddPCR检测结果与实时荧光PCR结果一致，均能检出转基因初榨菜籽油中的转基因成分，为后续开展食用植物油中转基因成分精准定量检测奠定了基础。
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user: 1. 引言 食用植物油是极为重要的民生必需物资。菜籽油是我国第二大食用植物油，在我国食用植物油消费中占比超过25%。根据《农业转基因生物标识管理办法》，食用植物油脂中大豆油、菜籽油和玉米油属于农业转基因生物目录中规定实施标识管理的种类 [ 1 ]。随着经济的快速发展和人们生活水平的不断提高，中国食用油消费呈稳步上升的趋势。据测算，中国食用油年人均消费量已经从1990年代初的不足6公斤猛增至22.5公斤 [ 2 ]。目前，中国已经成为世界上最大的油料生产国、最大的食用油生产国、最大的食用油进口国和最大的食用油消费国，2020年，我国进口食用油籽10，614万吨，进口食用植物油1170万吨，创历史最高纪录 [ 3 ]。我国的食用油及油料严重依赖进口，食用油自给率仅约为30%，其中我国进口菜籽油来源呈现单一化格局，近十年加拿大进口菜籽油长期占比在70%以上，全球现有商业化转基因油菜品系46个，其中加拿大批准种植用途23个。根据加拿大油菜籽协会的统计数据，加拿大种植的油菜籽中超过95%为转基因产品，约85%加拿大油菜籽作物以各种形式出口，转基因油菜籽是带有“加拿大制造”标签的标志性农产品。与此同时，我国批准进口加工用途的转基因油菜籽品系9个，未批准任何品系进行商业化种植。因此，国内市场上的菜籽油存在转基因产品标识管理和配套转基因成分鉴别检测的需要。 微滴数字PCR (droplet digital PCR， ddPCR)是20世纪90年代末发展起来的一种核酸分子绝对定量技术 [ 4 ] [ 5 ]。数字PCR的工作原理在于将DNA样品分割为许多单独、平行的PCR反应单元，每个反应单元中不包含或包含一个到多个目的核酸序列，独立地进行PCR扩增，当PCR扩增完成后，利用微滴读取仪逐个对每个微滴进行检测，再根据统计学中的泊松分布原理分析阳性微滴的个数与比例，即可得出靶分子的起始拷贝数或浓度，从而实现对低至单个拷贝的核酸分子的绝对定量。数字PCR对核酸分子进行定量检测时不依赖标准曲线和标准物质，在转基因定量检测中可直接计算出模板中外源基因的拷贝数浓度值和转基因含量，近年来不少国内外学者将数字PCR方法运用于转基因成分检测分析。Corbisier等 [ 6 ] 最先将数字PCR方法应用在转基因成分的定量中，其建立的检测品系Mon810数字PCR方法定量结果与实时荧光PCR方法结果较为一致。梁文等 [ 7 ] 建立了转基因玉米MON89034、MON810和MIR162数字PCR定量检测方法。Dobnik等 [ 8 ] 利用微滴数字PCR分别建立两套多重定量方法，可对DAS1507、DAS59122等12个品系的转基因玉米进行定量，其检出限、重复性和真实性均符合国际标准中的GMO的定量要求。 本研究选取花椰菜花叶病毒35S启动子基因(pCaMV35S)、农杆菌的胭脂碱合成酶基因终止子基因(tNOS)、玄参花叶病毒35S启动子基因(pFMV35S)以及豌豆二磷酸核酮糖羧化酶基因的终止子基因(tE9)为检测靶标，并以磷酸烯醇式丙酮酸羧化酶基因(PEP)作为油菜内参照基因，同时采用ddPCR方法和qPCR方法检测4份初榨菜籽油，初步探索ddPCR技术用于食用植物油中转基因成分检测的可行性。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 材料 本实验检测的4份初榨菜籽油样品由江苏某粮油公司提供，是采用压榨法获得的初榨菜籽油，样品编号分别为183、234、301、300；食用植物油DNA提取试剂盒购于宁波市重鼎生物技术有限公司；实时荧光PCR预混液购自上海辉睿生物科技有限公司，ddPCR Supermix for Probes、Droplet Generation Oil、Droplet Reader Oil购于美国Bio-Rad公司。 2.2. 仪器 QX200 TM Droplet Digital TM PCR系统(Bio-Rad，美国，包括PCR扩增仪、微滴生成仪和微滴读取仪)，ABI VIIA7荧光定量PCR仪(Applied Biosystem，美国)，Nanodrop ND-1000核酸蛋白定量仪(Thermo Scientific，美国)。 2.3. 实验方法 2.3.1. 初榨菜籽油核酸提取 本实验采用试剂盒法提取初榨菜籽油中的DNA，该试剂盒主要的原理是通过一种含有DNA亲和配体脂溶性载体，可以特异性结合食用植物油中的游离DNA，通过离心过柱，载体-DNA复合物吸附在离心柱内膜，再通过工具酶A切割释放DNA，最后使用微量离心柱对DNA进行浓缩纯化。 2.3.2. 引物和探针 数字PCR和实时荧光PCR反应涉及的引物和探针序列参照SN/T 1204-2016《植物及其加工产品中转基因成分实时荧光PCR定性检验方法》，由生工生物工程(上海)股份有限公司合成，选择PEP基因作为菜籽油中转基因成分检测的内源参基因，具体序列见表1。 Table 1 Sequence of primers and probe 靶基因 Target 引物名称 Primer name 引物/探针序列(5’-3’) Primer/probe sequence 扩增长度 Amplified length/bp 磷酸烯醇式丙酮酸羧化酶 基因PEP PEP F cccttgtgaagctcgacatc 110 PEP R cttgtcctctctgaccattctttgt PEP P FAM-ccgaccgtcacaccgatgttttaga-TAMRA 花椰菜花叶病毒35S 启动子pCaMV35S pCaMV35S F gcctctgccgacagtggt 100 pCaMV35S R aagacgtggttggaacgtcttc pCaMV35S P FAM-caaagatggacccccacccacg-TAMRA 农杆菌的胭脂碱合成 酶基因终止子tNOS tNOS F catgtaatgcatgacgttatttatg 165 tNOS R ttgttttctatcgcgtattaaatgt tNOS P FAM-atgggtttttatga-TAMRA 玄参花叶病毒35S 启动子pFMV35S pFMV35S F cgaagacttaaagttagtgggcatct 79 pFMV35S R ttttgtctggtccccacaa pFMV35S P FAM-atgggtttttatgattagagtcccgcaa-TAMRA 豌豆二磷酸核酮糖羧化酶 基因的终止子tE9 tE9 F tgagaatgaacaaaaggaccatatca 87 tE9 R tttttattcggttttcgctatcg tE9 P FAM-tcattaactcttctccatccatttccatttcacagt-TAMRA 表1. 引物和探针序列 2.3.3. 实时荧光PCR反应体系和反应条件 实时荧光PCR反应体系为：HR qPCR Master Mix 12.5 μL，上、下游引物各1 μL (浓度为10 μmoL/L)，探针0.7 μL (浓度10 μmoL/L)，DNA模板5 μL，加ddH2O至25 μL。PCR反应条件：95℃热激活及变性5 min，95℃变性18 s，60℃退火55 s，42个循环，退火时采集FAM荧光信号。 2.3.4. ddPCR反应体系及反应条件 ddPCR反应体系为：上、下游引物各1.8 μL (浓度为10 μmoL/L)，探针0.5 μL (浓度10 μmoL/L)，ddPCR Super mix for Probes 10 μL，DNA模板5 μL，加ddH2O至20 μL。将配制好的20 μL反应液和70 μL微滴生成油分别加入微滴生成卡的对应位置，盖上一次性胶垫，放入微滴生成仪中生成微滴，将40 μL微滴全部转移至96孔板中，盖上专用铝膜后放进预热至180℃的PX1热封仪中封膜5 s，取出后利用普通PCR仪进行扩增。PCR反应参数：95℃热激活及变性10 min，95℃变性30s，60℃退火1 min，40个循环，98℃酶失活10 min，4℃保存，整个扩增过程升降温速度设置为2℃/S。PCR反应结束后，将96孔板平缓地放入微滴读取仪(QX200 droplet reader)中收集微滴信号，采用QuantaSoft Version 1.7.4.0917软件分析数据。每个样品ddPCR反应设置2个平行。 2.3.5. ddPCR结果判定 空白对照无扩增信号，各目标基因阳性对照均有扩增，说明ddPCR实验有效，可进行检测样品结果判定。ddPCR采用直接计数的方法进行拷贝数分析，认为有荧光信号反应单元中至少包含一个拷贝的目标分子，整体符合泊松分布。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 初榨菜籽油样品DNA提取 本实验取样量为50 mL，提取过程按照试剂盒说明书进行。提取后采用超微量分光光度计测定DNA的浓度，提取的各油样DNA浓度见表2。实时荧光PCR扩增结果显示(图1)：183、234、300、301四个待测样本的内参照PEP基因扩增Ct值依次为29.47、32.01、31.64、34.69，均小于35。ddPCR扩增结果显示(图2)：183、234、300、301四个待测样本的内参照PEP基因拷贝数依次为：17.9、16.4、14.7、9.2 copies/μL，两个实验的结果均表明此次实验采用的DNA提取试剂盒从4份初榨的菜籽油中提取到了有效核酸，可继续进行外源基因的检测。 图1. 实时荧光PCR扩增油菜内参照PEP基因结果 图2. ddPCR扩增油菜内参照PEP基因结果 3.2. ddPCR检测初榨菜籽油中转基因成分 ddPCR对4个油样外源基因的检测结果见图3，从检测结果可以看出183和234号样品的pCaMV35S、tNOS、pFMV35S、tE9四种外源基因均检出，301号样品pCaMV35S、tNOS检出，pFMV35S、tE9未检出，300号样品四个外源基因均未检出。 图3. ddPCR方法检测结果 3.3. 初榨菜籽油中转基因成分分析 同时采用qPCR和ddPCR方法对四份初榨菜籽油进行转基因成分检测，检测结果见表2。qPCR检测结果中，184的pFMV35S、234的pFMV35S和tE9基因扩增Ct值介于36~40之间，不能立即判定结果，需进行复测。而ddPCR方法检测对应的3个基因的拷贝数分别为0.65、0.25和0.52 copies/μL，均可判为检出。其余的指标二种检测方法的检测结果一致。 Table 2 Analysis of genetically modified components in virgin oi 样品编号 DNA浓度 ng∙μL − 1 目标基因 qPCR ddPCR 结论 CT值 拷贝数copies∙μL − 1 184 29.17 pCaMV35S 32.68 12.5 检出 tNOS 31.37 10.3 检出 pFMV35S 36.88 0.65 检出 tE9 32.26 15.7 检出 234 22.46 pCaMV35S 33.72 5.9 检出 tNOS 33.53 8.7 检出 pFMV35S 39.01 0.25 检出 tE9 37.12 0.52 检出 301 25.50 pCaMV35S 34.9 6.6 检出 tNOS 30.53 14 检出 pFMV35S 大于42 No call 检出 tE9 大于42 No call 未检出 300 18.63 pCaMV35S 大于42 No call 未检出 tNOS 大于42 No call 未检出 pFMV35S 大于42 No call 未检出 tE9 大于42 No call 未检出 表2. 初榨菜籽油中转基因成分分析表
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user: 4. 讨论 利用PCR方法检测加工食品中的转基因成分，主要依赖于分离DNA质量、纯度和总量 [ 9 ]，食用植物油生产过程中的高温高压对DNA的破坏，以及DNA在食用油中的溶解度非常小，因此如何富集和提取纯化油脂中残存的痕量核酸成为这类样品中转基因成分鉴别检测的关键点。现有研究表明，食用植物油脂中核酸的提取成功率与自身含水量有关，而油料含水量通常在自身质量的5%以下，导致油料中基本不含有核酸类物质。此外，不同加工工艺和质量等级的食用植物油残余核酸存在状况差别很大，浸出工艺制得的油料因蒸馏原因残留的水分极少，核酸残余更差；精炼工艺步骤和程度越高对核酸造成的破坏越大；油脂中残余的各种植物代谢物质在核酸提取纯化的过程中会伴随核酸得到富集浓缩，这些代谢物质包括蛋白质、多酚、脂类和色素等，对下游的基因扩增等核酸检测造成干扰。本实验室一直在探索食用植物油中DNA的提取技术，本研究中使用的食用植物油DNA提取试剂盒，可以从50~100 mL初榨的菜籽油或者大豆毛油中获得有效核酸量，即内标基因PEP和Lectin能够有效扩增，保证了后续转基因成分检测的顺利进行。 目前已有70多个国家和地区出台了关于转基因产品标识管理的法规 [ 9 ] [ 10 ]，对含有转基因成分的产品实施标识管理，我国目前对转基因产品实施的是定性标识，但随着检测技术的不断完善和国际贸易的需求，我国的管理法规必将与世界其他国家接轨，对转基因产品实施定量标识管理。qPCR目前是最常用的转基因成分检测技术，当进行定量检测时，需依赖标准品或标准质粒的构建，相比较而言，ddPCR不需要制作标准曲线，也避免了昂贵的标准物质的使用，以及PCR扩增效率差异对实验结果的影响 [ 11 ]。本研究采用ddPCR对初榨菜籽油的转基因成分进行了检测，检测的4份初榨菜籽油中，3份检出外源基因成分，1份未检出，检测结果与实时荧光PCR一致，为后续深入开展ddPCR检测食用植物油中转基因成分奠定了基础。
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user: 摘要 针对上海湖沼平原、滨海平原，以及河口、砂嘴、砂岛和潮坪地带四种典型地貌进行土壤采样和检测分析，并对重金属的潜在生态风险进行评估。结果表明：调查范围内土壤样品重金属的含量由高到低依次为：Ni > Cu > Pb > As > Cd > Hg。所有土壤样品中重金属含量平均值与背景值较为接近。滨海平原、湖沼平原、潮坪地带、河口，砂嘴，砂岛的重金属含量依次递减。表层土壤样品中的重金属含量总体高于较深土壤中的含量。所有土壤样品的各种重金属污染程度均不超过偏轻度污染。所有土壤样品的各种重金属均属于低生态风险。
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user: 1. 前言 上海位于长江三角洲东南前缘，成陆较晚，除西南部有十余座零星剥蚀残丘外，地形平坦，河港密布。境内地面标高(吴淞高程)大多在2.5 m~4.5 m之间，西部为淀迎洼地，东部为碟缘高地，东西高差约2 m~3 m。按地貌形态、时代成因、沉积环境和组成物质等方面的差异，境内可分为五大地貌类型：湖沼平原；滨海平原；河口、砂嘴、砂岛；潮坪地带；剥蚀残丘 [ 1 ]。 铅、汞、砷等重金属由于其具有较高的毒性、容易在生物体内富集等特点，对生态环境可能造成一定程度的危害风险。而由于各大地貌的成型原因、分布范围均有所不同，土壤中重金属含量和生态风险也相应存在差异。然而，目前针对上海各地貌浅部土壤中重金属含量的研究较少。上海剥蚀残丘主要位于西南部松江、青浦以及金山的孤丘或岛屿，分布范围较小。因此，本文主要针对湖沼平原、滨海平原，以及河口、砂嘴、砂岛和潮坪地带等4种典型地貌土壤中重金属含量进行了检测分析，并评估了重金属的潜在生态风险，以期为土地的科学开发利用提供参考。