DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 材料与方法 2.1. 动物及主要试剂 C57BL/6小鼠购自南京模式动物研究所；GCK原料药(批号：S151201)由浙江海正药业股份有限公司生产；所有生化检测试剂盒购自上海科华生物工程股份有限公司；荧光定量PCR试剂盒购自北京天根(FP303-01)；反转录试剂盒购自北京全式金生物技术有限公司(AH311-03)；羧甲基纤维素钠(Carboxymethylcellulose sodium salt， CMC-Na)购自sigma-aldrich公司(C5013)；肝素钠购自国药试剂公司(63007132)；高脂饲料购自Researchdiets公司(D12492， 60% kcal)；TRIzol购自Thermo Fisher公司(15596018)；其他试剂均为国产分析纯。PCR引物由上海捷瑞生物工程有限公司，序列如下：FAS-F: GGCTCTATGGATTACCCAAGC；FAS-R：CCAGTGTTCGTTCCTCGGA； PPARα-F：AGAGCCCCATCTGTCCTCTC；PPARα-R：ACTGGTAGTCTGCAAAACCAAA。 2.2. 小鼠模型的建立及给药 C57BL/6J小鼠，雄性，6~8周，18~22 g，适应性饲养7天后将普通饲料更换为60% kcal的高脂饲料，喂养12个月制造肥胖小鼠模型，对照组(Ctrl)仍然用普通饲料喂养。造模结束后，根据体重均分为模型组(Model)、低剂量组(Low)和高剂量组(High)每组8只，而Ctrl组选取体重相近的8只。将GCK混悬于0.5% CMC-Na中，低剂量组每日给药剂量为25 mg/kg，高剂量组每日给药剂量为250 mg/kg，Ctrl组和Model组给予相当体积的0.5% CMC-Na。所有小鼠每3 d称量一次体重，并每周计算平均摄食量。给药6周后，眼球取血，脱颈处死小鼠，解剖，观察大体情况，取肝大叶，至少三倍体积福尔马林固定，一周后HE染色；另取少许组织立即保存于−80℃，用于RNA提取。 2.3. 血生化检测 小鼠血液置于抗凝管中，4℃、1500 r/min离心10 min，取上清即得到血浆；将小鼠血浆置于生化反应皿，每个样品200 μL，全自动生化仪检测血浆ALT、AST、TC、TG水平。 2.4. 肝脏的切片和HE染色 将固定好的肝大叶切成合适大小置于包埋盒中，莱卡脱水机按照75%乙醇1 h → 85%乙醇1 h → 95%乙醇2 h → 95%乙醇2 h → 二甲苯2 h → 石蜡3 h的程序脱水；脱水完成后石蜡包埋，再切成5 μM的切片；按照HE染色试剂盒说明书操作进行HE染色；树脂天青封片；100×显微镜下观察并拍照。 2.5. 肝脏RNA的提取 保存于−80℃的肝脏组织取0.2 g左右，加入三倍体积的TRIzol，玻璃匀浆器匀浆；再加入1/5体积的氯仿，震摇混匀，室温静置至分层后4℃ 12000 r/min离心10 min，取上清加入等体积异丙醇混匀，4℃ 12000 r/min离心10 min取沉淀；75%乙醇洗涤两次，晾干；加入无RNA酶的去离子水溶解，并测定浓度。 2.6. 荧光定量PCR检测 取上述RNA每个样品2 μg，用反转试剂盒反转录为cDNA；再按照荧光定量试剂盒说明书操作，Bio-Rad CFX96荧光定量PCR仪检测，结果以相对表达量(Relative quantity，RQ)表示，RQ = 2 – ΔΔCt (ΔΔCt = 待测标本的ΔCt − 对照标本ΔCt；ΔCt = 目的基因Ct值 − 内对照Ct值)。 2.7. 统计分析 所有实验数据采用 x ¯ ± SD表示，采用SPSS 22软件进行One-way ANOVA分析。当方差齐时用LSD进行组间比较，当方差不齐时用Dunnett’s T3进行组间比较，P值小于0.05认为差异具有统计学意义。 2.8. 动物伦理 所有动物实验均严格按照《海正药业实验动物饲养和操作指南》进行，并获得海正药业动物伦理委员会批准。
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user: 3. 结果 3.1. GCK不影响小鼠食物摄取 模型完成后，高脂饲料喂养的小鼠体型是正常小鼠的2倍，其皮下白色脂肪丰富，活动量较正常饲料喂养的少。 本实验在造模和给药阶段均未限制小鼠的水食摄取，给药后，每周一给予足够的饲料并记录饲料重量，次周一记录剩余饲料重量，从而计算每只小鼠每天的平均进食量，结果如图1所示，高脂饲料喂养的Model组、Low组、High组的摄食量均在2.9 g/d/mouse左右波动，组间未见明显差异；而正常饲料喂养的Ctrl组小鼠由于食物热量低，进食量明显大于高脂饲料组，在5.37 g/d/mouse左右波动，提示GCK给药对小鼠进食量无影响。 图1. 给药后小鼠平均进食量 3.2. GCK导致小鼠体重明显下降 小鼠每3天检测一次体重，如图2所示，Ctrl组小鼠体重基本不变，Model组和Low组呈升高趋势，而高剂量给药组的体重出现明显的下降。说明GCK能够促进肥胖小鼠体重下降。 图2. 小鼠给药后体重变化 3.3. GCK对小鼠血液生化指标的影响 给药6周后眼球取血，制备血浆，用于检测血浆AST、ALT、TC、TG水平，如图3所示，GCK能够恢复高脂饲料诱导的血液中AST、ALT、TC、TG水平的升高，且呈一定的剂量依赖效应。 3.4. GCK对小鼠肝脏脂肪含量的影响 将小鼠肝大叶切片，HE染色后，200×镜下观察可见Ctrl组小鼠肝脏组织肝索清晰，无明显脂肪组织(图4，圆形空白为脂肪滴)，而Model组肝索几乎无法看清，有大量圆形脂滴，并伴有大量肝气球样变性；给药Low组有一定缓解作用，而High组脂滴数量和肝细胞气球样变性都明显减少。说明GCK具有减少小鼠肝脏脂肪沉积的作用。 图3. 小鼠血生化检测 图4. GCK减少高脂饲料诱导的小鼠肝脏脂肪蓄积(200×) 图5. 小鼠肝脏FAS和PPARα相对水平 3.5. GCK对小鼠肝脏脂肪代谢相关蛋白的影响 肝脏组织荧光定量PCR (图5)显示：高脂饲料能够导致小鼠肝脏脂肪相关蛋白FAS的升高和PPARα 的降低；而给予GCK干预后FAS和PPARα得到不同程度的回复，且High剂量组具有显著差异。这可能是GCK促使肝脏脂肪量减少和小鼠体重减轻的分子机制。
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user: 4. 讨论 我们前期GCK药代动力学试验表明小鼠单次给予GCK的剂量爬坡至250 mg/kg即进入吸收平台期，且小鼠毒理学试验和人临床实验表明此剂量无明显毒性，因此我们采用250 mg/kg/d作为高剂量组。结果显示250 mg/kg/d给药6周能够明显抑制高脂饲料诱导的小鼠肥胖。 GCK是天然二醇型人参皂苷的微生物代谢产物，是其在体内主要的活性形式。张雷鸣等 [ 7 ] 采用CCl4造成大鼠慢性肝损伤模型，在给与GCK后能够有效降低血清中ALT、AST水平；聂忠富等 [ 8 ] 发现GCK能够降低高脂饲料诱导的动脉粥样硬化大鼠血浆TC、TG水平。本实验研究发现GCK亦能够降低高脂饲料诱导的肥胖小鼠血浆中的ALT、AST、TC、TG水平，与文献报道一致。 目前，高脂血症、肥胖、脂肪肝及其相关疾病已成为世界性难题，热量摄入过多和运动量少是肥胖形成的主要原因，但是一些基因也与肥胖密切相关 [ 9 ]。在肥胖发生的过程中，脂代谢相关的蛋白如载脂蛋白和脂肪代谢酶类起到了重要作用。如过氧化物酶体增殖物激活受体α (peroxisome proliferators activated receptors alpha， PPARα)的缺乏会造成甘油三酯沉积于肝脏，脂类、碳水化合物代谢紊乱 [ 10 ]；FAS基因在肝脏中的过度表达会导致脂肪肝的产生和肝细胞的胰岛素抵抗，甚至在正常体重的个体也会产生这种情况 [ 11 ]。我们的研究发现小鼠在高脂饲料喂养一年后肝脏会出现大量的脂肪沉积，且PPARα水平明显下降，FAS水平明显上升，但是在给与高剂量GCK后PPARα和FAS的mRNA水平的得到了不同程度的恢复。GCK是如何影响这些基因表达的有待进一步研究。
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user: 摘 要 人脸识别一般可分为识别及验证等两种应用场景。早期的人脸识别输入数据，大多是通过二维灰图像实现，同时，一些方法也引入了立体视觉系统来获取三维信息进行识别。由于受到使用环境上的诸多限制，如二维脸部数据较易受到环境光源、脸部方位、及化妆等影响而造成准确性降低，而三维人脸识别信息虽可克服上述缺点，但仍有高运算量及易受脸部表情影响等限制。因此，结合二维与三维的优点，本文实现一个实用且稳定的人脸识别技术，本文通过对目前该领域的研究，作一详细的介绍与比较，相信能对建基于多维信息的现代人脸识别系统的发展有所帮助。 关键词 :人脸识别，深度图像，人脸特征，正规化 Copyright © 2020 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/
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user: 1. 引言 人脸识别为图形识别领域内，已研究多年的题目。因为它为人类个体最重要的个人特征，所以很直觉地可以作为身份识别的基础，进而开发出众多的应用。例如以人脸识别为基础的门禁系统，即为一显而易见的应用例子。然而，稳定又高效率的人脸识别，事实上为一个相当困难的技术。数十年来，各方学者已持续提出各类的方法及见解。这些众多的方法各有特色，但也各有优缺点及适用范围，因此，有必要作一整理及分析，以对后续研究有所指引与帮助。 人脸识别一般而言可分为识别及验证等两种应用情境。早期的人脸识别输入数据，大多是通过二维灰阶或彩色图像。同时，有一部分的学者亦引入立体视觉系统作为人脸识别的数据输入。近年来，随着传感器的进步与发展，越来越多的深度测量仪器被用来取得三维的脸部信息，并作为人脸识别的数据输入。一般而言，二维脸部数据较易受到环境光源、脸部方位、及彩妆等影响而造成准确性下滑，因此常受到使用环境上的诸多限制。而三维数据虽可克服上述缺点，但仍有高运算量及易受脸部表情影响等限制。因此，结合两者的优点，以实现一个实用且稳定的人脸识别技术，为目前一个引起高度研究兴趣的新课题。
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user: 2. 人脸识别技术原理分析 近年来，随着计算机技术的迅速发展，人脸自动识别技术得到广泛研究与开发，人脸识别成为近30年里模式识别和图像处理中最热门的研究主题之一。人脸识别的目的是从人脸图像中抽取人的个性化特征，并以此来识别人的身份。人脸识别主要分为人脸检测、特征提取和人脸图像匹配与识别。 人脸检测：这是指从输入图像中检测并提取人脸图像，通常采用haar特征和Adaboost算法训练级联分类器对图像中的每一块进行分类。假如某一矩形区域通过了级联分类器，就被判别为人脸图像。 特征提取：人脸识别可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。而人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。特征提取的方法可以分为两大类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。 人脸图像匹配与识别：这是提取人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行匹配，认证。人脸识别就是把待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行相比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程可以分为两类：一类是确认，就是一对一进行图像比较的过程，而另一类是辨认，就是一对多进行图像匹配识别对比的过程。 一个简单的自动人脸识别系统，包括以下4个方面的内容： 1) 人脸检测(Detection)：即从各种不同的场景中检测出人脸的存在并确定其位置。 2) 人脸规范化(Normalization)：校正人脸在尺度、光照和旋转等方面的变化，即人脸对齐或人脸校准。 3) 人脸校验(Face verification)：采取某种方式表示检测出人脸和数据库中的已知人脸，确认两张脸是否是同一个人。 4) 人脸识别(Recognition)：将待识别的人脸与数据库中的已知人脸比较，得出给你的脸是库里的谁。
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user: 3. 人脸识别技术流程分析 3.1. 人脸识别技术流程图 一般而言，不论识别或验证的应用情境，都需先将数个已知的人脸存入一数据库来进行注册(Enrollment)的程序，这些存入数据库的人脸数据一般称为注册组，而往后用来比对验证的人脸图像则称为搜寻图。在识别的情境中，其为一对多的搜寻，搜寻图在注册组内逐一比对，在相似度大于一预设阀值的情况下，找出一最佳的对应；另一方面，验证的情境则是在一已知的身分下，进行一对一的比对，验正该搜寻图是否等同于对应身分的注册组图像。 人脸识别技术的流程图如图1所示，首先将摄影机或其他传感器取得的人脸图像，通过图像前处理步骤去除噪声、图像正规化步骤校正其姿态后，取出人脸上的特征再与数据库内的人脸进行比对，进而得出识别结果。 图1. 人脸识别技术的流程图 早期的人脸识别输入数据，大多是通过摄影机所取得的二维灰阶或彩色图像，但随着传感器的进步与发展，越来越多的深度测量仪器如雷射扫描仪、结构光或基于多摄影机的立体视觉系统被用来取得三维的脸部信息，作为人脸识别的数据输入。一般而言，二维脸部数据较易受到环境光源、脸部方位、及彩妆等影响而造成准确性下滑，而三维数据虽可克服上述缺点，但仍有高运算量及易受脸部表情影响等限制。 图1中的图像前处理步骤，旨在去除传感器产生的噪声、插补遗失的信息、降低环境光源的影响等，此部份我们会于第四节中作较详细的说明。而图像正规化则是将取得的脸部数据，转换成统一的形式，主要包含校正图像大小及脸部方位，使所有图像具有一致性的比对标准，一个准确且强健的正规化可大幅提高后续图像特征撷取及识别的准确性。 3.2. 人脸识别模块 至于人脸识别模块，则根据撷取的特征可分为三类，分别为全貌式(Holistic)、局部特征式(Feature-Based)及混合式(Hybrid)三种。全貌式为将脸部所有的像素均作为输入信息，再通过主要成分分析法(PCA， Principle Component Analysis) [ 1 ]、线性判别分析法(Linear Discriminant Analysis) [ 2 ]、贝氏决策(Bayesian Method) [ 3 ]、支援向量机(Support Vector Machine) [ 4 ] 或类神经网络(Neural Network) [ 5 ] 等人工智能算法进行决策。相较于全貌式，局部特征式则是撷取脸部特定区域或局部特征如眼耳鼻口等处，作为评量的基准，而混合式则是将两者结合，藉以提高识别的准确度。
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user: 5. 数据库 进行人脸识别研究的另外一个重点，是能够提出量化的效能评估。因效能评估的公信力与实验对象的定义，具有密不可分的关系，各方的学者即建立了数个数据库，并将数据库中的所有对象予以分类及卷标化，以作为针对该数据库特性的算法效能评估的基准。此工作事实上相当旷日费时，所以这些数据库的建立，实为有利于这类研究的顺利进行。 在表1中，列出数个符合本研究范围的数据库。其中，FRGC因涵盖各种条件的数据特性，且相对数量足够，所以尤为最常使用者，相关的研究文献也较为丰富。 Table 1 Effectiveness evaluation used in face recognition algorithm of human face database lis DB Name Data size/pixel Persons Images FRGC v1 480 × 640 200 468 FRGC v2 480 × 640 466 4007 Sheffield 2D: 256 × 256 3D: 128 × 128 22 1080 K. I. Chang 2D: 1704 × 2272 3D: 640 × 480 275 2365 The 3D Face Database - 280 1770 表1. 常用于人脸识别算法效能评估的人脸数据库列表
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user: 6. 结束语 随着传感器的进步与发展，越来越多的深度传感器，被用在三维的脸部数据的获取中，作为新型态的人脸识别方法，由于二维脸部数据较易受到环境光源等影响而缩限了其使用环境，而三维数据虽可克服上述缺点，但仍有高运算量及易受脸部表情影响等限制。因此，结合二维方法的快速与直觉，以及三维方法的多维度信息等两者的优点，来实现一个实用且稳定的人脸识别技术，是非常有必要的。因此，本论文对该领域的代表性研究，作了一详尽的介绍与比较，对建基于二维及三维信息的现代人脸识别技术的研究，提供有益帮助。
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user: 摘 要 本文以国外文献为主要研究对象，系统回顾了2015年至2019年期间有关移动银行采用意愿的18篇比较型研究论文。结果表明，对移动银行采用这一主题的比较型研究越来越受学者们的重视。本文将这些比较型研究分为三类：国家间比较研究、性别比较研究以及侧重于方法差异等的其他类型比较研究。同时，归纳总结了近五年来基于此主题的比较型研究所采用的主要研究理论模型，并进一步探讨了现有文献的局限性及未来研究方向。 关键词 :移动银行，采用意愿，比较型研究，文献分析 Copyright © 2020 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/
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user: 1. 引言 在当前的数字时代，金融技术在帮助银行获得新客户和扩大业务运营方面发挥着重要作用。银行和其他金融服务公司发现，金融科技为金融市场带来了创新 [ 1 ]，移动技术是支持金融科技的重要平台。作为最具创造性和革新性的技术之一，近十年来，移动银行业取得了一项势在必行的技术突破，使客户能够在自己选择的时间和地点通过移动设备独立进行金融交易(如余额查询、资金转账、账单支付等等) [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。移动银行不仅为消费者带来便利，通过时间优化、即时信息、即时连接以及互动性使客户受益，也给服务提供商提供了独特的价值，对于目前已开发或推广移动银行的金融机构来说，与传统银行相比，它可以节省成本，从而获得客户忠诚度 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。 尽管移动银行给用户带来了很多好处以及提供了多种独特服务，但其使用率低于预期，且仍停留在采用的早期阶段 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]。虽然移动银行用户的数量在不断增加，但在全球范围内，只有15%的智能手机用户订阅了该服务 [ 9 ]。因此，用户对采用移动银行的态度和意愿的研究十分重要，它能够帮助银行等金融机构通过增强对影响使用移动银行意愿关键因素的理解而获得真正的优势 [ 11 ]。 目前已有研究使用定性和定量的方法分析了影响消费者采用移动银行的相关因素。尽管国内或国际期刊上发表了大量关于移动银行采用因素的研究，但基于人口统计变量(如样本来源国家或地区、性别、年龄等)差异对关键变量对移动银行采用意愿的比较型研究文献的回顾仍有缺失。故本文旨在探讨2015年~2019年有关移动银行的采用在比较研究方面的相关文献，并对其进行进一步的细分及概述，最后，本文希望可以通过对比较型研究进行系统的回顾来帮助我们更好地理解移动银行的采用，并为今后的研究提供相关建议。 论文的组织结构如下，本文的研究回顾方法和近五年内移动银行采用意愿的比较型研究分布概况将在下一节中介绍，然后介绍了其相应研究理论，并在分析的基础上进行了分类。第四部分归纳并分析了不同技术类型下对移动银行采用意愿比较型研究的回顾以及文献中的不同观点。最后，本文概述了移动银行采用中比较型研究的局限性，并对未来的研究提出了相关建议。
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user: 2. 研究概述 2.1. 研究回顾方法 本研究系统回顾了包括Science Direct、Emerald和Taylor & Francis三个数据库中有关移动银行采用的文献。此外，谷歌搜索引擎也被用来确保对其他数据库中文献的覆盖。在文章来源及标准方面，本文因为以国外文献为主要分析对象，以英文移动银行(mobile banking)为关键词，采用或接受为搜索文献标题和摘要；会议论文、硕士论文、博士论文以及教科书等被排除在外，本研究只选取期刊进行整理与综述，因为研究者大多利用期刊获取新信息、分享新发现，期刊往往代表了一个研究领域的最高水平。 从2015年到2019年，共发表了41篇相关文章。经过筛选，最终决定选择18篇比较型研究进行总结与分类，其中来源最多的期刊是International Journal of Information Management (3篇)，其次是Journal of Enterprise Information Management (2篇)，非比较类型的文章被本次综述排除在外。 2.2. 比较型研究分布概况 2.2.1. 出版年份分布情况 2015年至2019年的文章分布情况如图1所示，从这些数据我们可以看出，在这段时间内，有关移动银行采用的比较型研究数量总体呈上升趋势。从这一趋势来看，人们对采用移动银行的关注度随着时间的推移正在逐渐增加，且从研究内容上来看，比较类型的研究近年来越来越受研究者的欢迎，其仍然是一个重要的研究领域。 图1. 比较型研究文献出版年份分布图 2.2.2. 研究地区分布情况 研究的背景，即研究中收集数据的调查地，也可能提供一些关于移动银行采用发展的见解。因此，我们对其进行了分析，分别从地理区域和国家两个层面分析移动银行采用的分布。如表1所示，在对地理区域一级的研究结果表明，大多数比较型研究涉及亚洲和南欧，其中47.62%的研究是在亚洲进行的，23.81%的研究是在欧洲进行的，在美洲和非洲进行的研究分别为14.29%。在国家层面，此次回顾中共涉及16个国家，最常被研究的国家是泰国(18.75%)。
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user: 3. 主要研究理论 移动银行采用比较型研究中使用了多种理论模型。本文回顾并总结了2015年至2019年比较型研究所使用的主要研究理论。 3.1. 整合技术接受和使用理论(The Unified Theory of Acceptance and Use of Technology) 整合技术接受和使用理论(The Unified Theory of Acceptance and Use of Technology，即UTAUT)在最近的许多移动银行研究中都得到了应用。自出现以来，该模型就逐渐吸引了研究者的注意，并被广泛运用于探索用户对移动技术的接受程度 [ 12 ]。该模型综合了计算机接受的模型要素，认为预期绩效、预期努力、社会影响以及便利条件是决定用户使用意图和行为的直接因素。为了专门从用户的角度阐明技术接受，整合技术接受与使用的扩展理论(即UTAUT2)被提出，并在近年来得到了越来越广泛的应用。本次文献回顾中，Boonsiritomachai等人(2017)整合技术接受与使用拓展理论的观点，引入享乐动机，试图解释享乐动机对移动银行采用的中介作用 [ 13 ]；Alalwana等人(2017)在研究影响约旦银行客户采用移动银行的因素时，以UTAUT2为研究概念模型的基本理论，得出预期绩效、预期努力、享乐动机、价格价值以及信任都被认为是行为意图的显著预测因子，而行为意向和便利条件也被认为是预测实际采用移动银行的重要因素 [ 14 ]；另外，Kwateng等人(2019)在研究加纳采用和使用移动银行服务时，也证实了UTAUT2模型的适用性，并得出加纳用户采用移动银行服务的主要动机是习惯、价格价值以及信任 [ 15 ]。 Table 1 The distribution of comparative study regions about the adoption of mobile banking from 2015 to 201 地理区域 文献数量 % 非洲 3 14.29 北非 1 4.76 南非 1 4.76 西非 1 4.76 美洲 3 14.29 北美洲 2 9.52 南美洲 1 4.76 亚洲 10 47.62 东南亚 3 14.29 南亚 3 14.29 西亚 4 19.05 欧洲 5 23.81 北欧 1 4.75 南欧 3 14.29 西欧 1 4.76 总计 21 100.00 表1. 2015年至2019年移动银行采用的比较型研究调查区域分布 3.2. 技术接受模型(The Technology Acceptance Model) 技术接受模型(The Technology Acceptance Model，即TAM)是一个非常受欢迎的经典框架，用于研究采用移动银行的意图 [ 16 ]。Karjaluoto (2015)在关于移动银行应用的文献综述中发现，在2005年至2015年进行的55项研究中，42%的研究人员正在使用技术接受模型或扩展的技术接受模型，该理论认为，感知有用性和易用性是系统采用和使用的最基本决定性因素 [ 9 ]。然而，由于技术接受模型排除了经济和人口因素，故它在解释用户对移动服务采用的行为意图方面的作用被认为是有限的 [ 17 ]。所以，很多关于移动银行采用的相关研究对原有的技术接受模型进行了扩展和补充，Haider等人(2018)在研究伊斯兰移动银行采用中的性别效应时，加入了社会规范、感知可信度、感知自我表现性以及感知经济成本，来探究移动银行的采用是否存在显著的性别差异 [ 18 ]；Sharma等人(2017)加入了兼容性、社会影响、信任等结构从发展中国家视角探究移动银行的采用 [ 19 ]。 3.3. 其他理论 Delone和McLean信息系统成功模型(Information systems success model，即D&M IS success model)和任务技术拟合(Task-Technology Fit，即TTF)模型也已经广泛应用于研究用户对众多信息系统的采用情况。D&M IS成功模型主要从三个维度，即服务质量、信息质量以及系统质量三个维度探究对一项技术的采用，Sharmaa等人(2019)在检验信任和质量维度在移动银行服务实际使用中的作用时，通过加入信任结构对D&M IS成功模型进行扩展，提出了一种新的研究模型，以了解用户对移动银行的实际使用情况 [ 20 ]。研究发现，服务质量和信任是影响该地区用户满意度和使用意愿的关键因素，进而影响移动银行的实际使用，也即，移动银行的信任度越高、服务质量越好，将越有利于留住老客户，吸引新客户和潜在客户。任务技术拟合理论(TTF)定义为“技术帮助个人执行其任务组合的程度” [ 21 ]，其包含了五个维度，分别为任务特征、技术特征、技术任务适合度、使用以及绩效影响。Tam和Oliveira (2019)基于任务技术拟合理论，将其与文化维度相结合，提出了文化任务技术拟合(即文化TTF)的新概念，来探讨文化是否会影响移动银行的使用和个人绩效，研究发现，文化与使用、个人表现的关系显著影响着用户的信仰和行为 [ 22 ]。
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user: 4. 比较型研究分类概括 比较研究近年来一直是研究领域所关注的焦点，其通过对关键变量之间的比较来实现对移动银行采用的调查。针对特定人群进行比较研究的动机源于这样一种认识：即采用的过程可能因人口、经济、文化、社会、政治和技术等变量的不同而有所不同 [ 23 ]。下面对2015至2019年移动银行比较型研究进行回顾与分类。 4.1. 国家间比较研究 在回顾中发现，最值得注意的是国家间比较研究，即基于发达国家与发展经济体之间的对比研究。例如，Malaquias和Hwang (2019)选择分别以美国和巴西两个国家为研究背景正式比较了发达国家和新兴经济体采用移动银行的决定因素 [ 24 ]。在研究开始，他们从客户的角度研究了移动银行并比较了美国和巴西信息通信技术、拥有互联网家庭比例等各项指标以及比较了两国之间移动银行的采用以及移动银行的服务情况。研究表明，信任和感知易用性对两国客户移动银行的采用均有显著影响，即当技术处于扩散过程中时，即使是在采用此类技术较高的水平或国家，感知易用性仍然具有显著的积极作用。另外，他们强调，社会影响在巴西对用户具有显著影响，但在美国其影响并不显著，并也将其确定为两国之间的重要区别。 Heba和Wood (2019)为了探究国家文化是否影响消费者对移动银行的看法，分别调查研究了埃及用户、美国用户以及生活在美国的埃及用户，利用技术接受模型(预测因子包括感知有用性、感知易用性、感知风险、信任和社会影响力)检验这三类用户对移动银行使用意愿的差异 [ 25 ]。研究表明，感知有用性和信任是影响三类用户使用移动银行的关键性因素，而感知风险在三个类型的用户中都没有显著影响。作者认为，社会影响对美国用户及生活在美国的埃及用户使用移动银行的意愿有显著影响但它并不影响埃及用户使用移动银行的意愿，这是主要的差异。 Mohamed Merhia等人(2019)同样也进行了跨文化比较研究，以英国和黎巴嫩为研究地区 [ 26 ]。该研究主要通过整合技术接受和使用理论，结合信任、感知安全以及感知隐私来研究跨文化背景下可能阻碍或促进移动银行服务采用的关键因素。他们认为，黎巴嫩和英国消费者使用移动银行的行为意向皆受到习惯、安全感、隐私及信任感的影响。研究结果显示，在黎巴嫩和英国，预期绩效具有负向显著性，而社会影响和享乐动机却意外地没有达到显著性。另外，由于该研究模型在典型模型中加入了创新元素，且经验证，模型达到了可接受的拟合度，明显优于最初的整合技术接受和使用理论研究，故再一次证实了拓宽整合技术接受和使用理论的普遍性以及在原始研究不同的背景和群体中的适用性和重要性。 4.2. 性别比较研究 另一组比较重要的是基于性别的比较研究。例如，Muhammad Jamal Haider等人(2018)在研究伊斯兰移动银行采用意向中的性别效应时，发现影响伊斯兰男性和女性用户采用移动银行的因素有很大差别 [ 19 ]。研究表明，男性对个性、价值以及地位的渴望更强，因此他们的采用意图受到感知有用性和感知自我表现性的显著影响；而女性则被发现缺乏信息技术知识和对新兴技术(包括移动银行)的信任，因此她们对移动银行的采用意图受到感知可信度的显著影响。而在伊斯兰，男性和女性都不太关注感知经济成本，即其对用户采用移动银行并没有显著影响，同时，社会规范被证实影响用户对移动银行的采用，但这一因素并不存在显著的性别差异。 Bhatiasevi (2015)研究在泰国导致影响移动银行的采用因素时，结合感知可信度、感知成本及感知便利度进行了多组比较分析，进一步分析性别和职业这两组状况，以便更好地了解泰国采用移动银行的情况 [ 27 ]。研究发现，无论男性还是女性，感知便利度对使用移动银行的行为意向影响最大；而对于职业状况，相对于学生来说，感知便利度对全日制工作者的影响更为显著。 4.3. 其他类型比较研究 除了上述两种主要的比较研究类型之外，在这五年的文献中还有侧重于方法差异的比较研究，如Sharma等人(2017)在以发展中国家视角(中东国家：阿曼)研究采用移动银行影响因素时，使用了MLR模型以获得其与神经网络模型性能的比较研究，以及使用了扩展的技术接受模型的关键因素来预测移动银行的采用 [ 19 ]。通过两种方法的比较，研究发现神经网络模型在预测移动银行的采用方面由于MLR模型，且社会影响是最重要的预测因子，此外，相容性对移动银行的采用也有显著影响。 此外，在Deepak Chawla等人(2017)的聚类分析中，将用户分为技术采用领导者、技术采用追随者以及技术采用落后者三个群体，去研究影响移动银行采用的因素 [ 28 ]。研究发现，在三个细分市场中，人们对移动银行的态度和意愿均存在显著差异，其中影响用户使用移动银行的五个因素分别是易用性、便携性。效率、信任度以及生活方式，这五个因素在聚类中均存在显著差异，技术采用领导者最为乐观而技术采用落后者则被认为缺乏热情，前者对移动银行的采用意愿明显高于后者。此外，该研究在年龄、婚姻状况、学历、职业、收入等方面皆进行了比较研究，完善并提出了一种新的研究模型。 总而言之，比较型研究意在寻求样本之间人口统计变量的描述和解释，作为理解移动银行采用的基础。本次综述中发现，在做发展中国家和发达国家的对比研究时，使用更广泛的理论和调节变量(如年龄、性别、经验等)是特别有益的。
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user: 5. 结论 移动银行对用户和银行来说都很重要，它可以满足人们通过移动便携设备随时随地办理银行业务的需求，即有潜力提高人们的生活质量，提高效率。对银行来说，它也可以大幅降低成本 [ 29 ] [ 30 ]。 本研究回顾了2015年至2019年发表的18篇关于用户采用移动银行的比较型论文，代表了移动银行研究领域的深入观点。在详细分析这些论文之后，将这些研究分为几大类型进行探讨。回顾中表明，当前对于移动银行采用的比较型研究仍是碎片化的，其由多种多样的理论框架或者综合型理论框架构成，但绝大部分还是依赖于较为传统的UTAUT和TAM及其修改后的模型，同时考虑基于自身的内部因素(如自我效能、感知自我表现性等)和自身之外的外部因素(如社会影响等)来解释用户采用移动银行的意图。 在移动银行用户采用决策的回顾中，可以发现几个重要的因变量和自变量。如，大多数研究都包括两个主要因变量，即态度和行为意向，和八个基本的自变量，即感知易用性、感知有用性、信任、社会影响、感知风险、自我效能、兼容性以及便利条件，这些似乎是近年来主要的研究趋势。最后，综合整篇回顾内容，研究总结了近年来移动银行采用中比较型研究的局限性以及其未来研究方向。 5.1. 局限性 首先，就近几年有关移动银行采用的比较研究来看，缺少纵向研究，绝大部分研究结果都是基于横截面数据，即受访者的感知只是研究者在特定阶段所观察到的，因此，这些结果可能并不是长期适用的。事实上，随着时间的推移，用户对移动银行采用的倾向、信念和意识极有可能发生改变。 第二，现有大部分研究都是仅对一个地区展开研究或者对两个发展不同的经济体展开研究，却忽略了一个地理区域中不同等级城市之间的对比。不同等级城市之间的城市规模、经济发展水平、科学技术水平、互联网基础设施情况、人力资本水平以及人口年龄结构等均存在差异，而这些城市间的差异，可能也会对用户对移动银行采用意愿的因素产生影响。目前，对于这方面的研究仍存在空缺。 5.2. 未来研究方向 基于上述所提到的有关横向研究结果缺乏长期适用性和忽略了不同等级城市之间的比较研究等局限性，提出以下几点未来研究方向，以供交流参考。 首先，建议未来研究进行长期的纵向研究。目前大部分比较性研究都采用问卷的方式来进行样本收集，即横截面的数据，此类型数据可能存在不足，因为它忽略了在长时间内对移动银行采用可能发生的变化 [ 31 ] [ 32 ]。因此，进一步研究建议采用纵向研究的方法。 第二，可以结合不同等级城市之间用户的数据作为比较研究基础的扩展研究，以深入了解与移动银行采用相关的农村动态，以及农村与城市用户在采取移动银行时的影响因素有哪些不同。 除了所提到的局限性和未来研究方向之外，以后的比较性研究还可以继续深入扩展和创新理论模型，使研究模型的解释力更好，研究结果的可靠性更强。
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user: 摘 要 人脸识别是一种重要的身份鉴别技术，具有广泛的应用前景。目前，如何使人脸识别系统具有快速且准确的识别效果是值得研究的方向，通过局部显著的特征和有效减少比对次数的分类方法为解决上述问题的方案。现今人脸识别系统多为提取整个人脸图像特征，接着逐一与数据库中的图像进行比对，以获得识别结果。在本文中，提出一种筛选技术，能有效避免比对特征过大和比对次数过多的问题，为了设计出最佳的筛选技术，以变异数分析探讨局部显著特征对识别率的影响，以获得最佳的筛选技术流程。结果显示所提出的筛选技术与原始系统相比，在Extended Yale Face Database B与MECL人脸数据库当中，不仅具有相同的识别率，在识别时间上更提升了105.8%与50%的效率。故证实筛选技术不仅拥有相同的识别效果，还能大幅的降低识别时间。 关键词 :人脸侦测，人脸识别，筛选技术，变异分析 Copyright © 2020 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/
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user: 1. 引言 2002年汤姆克鲁斯主演的电影《关键报告》中，街头识别系统随时扫描识别过往路人身份的情节，正逐渐在你我的生活中上演。由于人脸识别具备远距离运作非接触式的特性，为人带来的便利更胜于其它生物识别技术，举凡阿汤哥电影《不可能的任务》中的虹膜识别，或是警方办案常使用的指纹识别等，因此，当其技术藩篱被突破时，随之而来的应用不计其数。根据知名市场研究公司MarketsandMarkets推估，人脸识别市场产值在五年内可望以13.9%的年均复合增长率(Compound Average Growth Rate， CAGR)成长，由2017年的40.5亿美元跃升至2022年的77.6亿美元。 近年来人脸识别技术 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 的进展有赖于深度学习技术的突破，2014年香港中文大学宣布其人脸验证系统通过深度学习模型强大的计算和学习能力大幅提升脸部识别准确性，在国际知名的人脸数据库LFW逾千组不同光暗、表情及拍摄角度的脸部照片上准确率高达99.15%，首次超越人类肉眼识别的准确度，2015年，百度同样利用深度学习技术 [ 6 ]，将人脸验证系统准确率推升至99.7%，逼近LFW数据库的极限。为了能够衡量人脸识别模型的能力，2016年华盛顿大学提出了MegaFace公开数据库，提供实验者仿真数据库存有一百万张人脸时的识别效果，大幅提高了识别的难度，此时(2016年末)仅有少数几个如Google等顶尖组织的识别率能够达到70%。时至2018年4月，依据官方记录，已有数十个组织得以跨越70%水平，微软中国必应实验室的数据为83.758%，若进一步将肇因于MegaFace数据库本身错误状况予以剔除，准确率更高达98.998%，显示当今人脸识别技术已可挑战百万等级的用户规模。人脸识别技术的发展并不仅局限于算法等软件层面，2019年9月，苹果召开新品发表大会，新一代旗舰机iPhoneX11问世，人脸识别成功进军到智能型手持装置，成为新时代解锁选项。有别于传统使用的光学摄影机，iPhoneX11使用其顶部一小块约0.5公分区域，由前置镜头、红外线镜头、泛光感应组件及点阵投影仪等零件所组成的深度镜头系统进行人脸识别，藉由非可见光扫描人脸的3D几何结构，将身份破解率从Touch ID指纹的五万分之一降至百万分之一。观察2018年世界行动通讯大会(MWC)，3D感测技术已被产业界广泛采用，诸多厂商如三星、Nokia、Sony、华硕等非苹果阵营相继推出3D感测机种。根据科技市场调查机构Counterpoint预测，2020年将有超过10亿支智能手机导入脸部解锁，其60%会采用3D技术 [ 7 ]。 人脸识别逐渐移往终端设备恰巧符合当今边缘运算、甚至行动边缘运算的潮流，过去受限于终端设备的运算能力不足，数据必须回传至后端系统才能进行处理，如今，随着AI加速芯片的发展，终端设备就具备复杂运算的能力。在更多终端设备能够支持人脸识别及万物联网的环境下，未来数年势必还会有更多元丰富的人脸识别应用相继推出。
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user: 2. 人脸识别系统 人脸识别系统主要目的为辨别人脸图像与数据库中的哪个人脸图像相同，在分类的过程中会因比对特征的大小以及特征比对次数的多寡，造成识别速度缓慢。因此，为了有效提升识别速度的效率并拥有准确的识别效果，本文将以原始的人脸识别系统作为基础，设计一利用脸部五官特征眼睛、鼻子和嘴巴作为识别特征，并依序以五官特征进行分类筛选的筛选技术，以减少分类过程所需的时间。 本文使用Xiaoyang Tan等人 [ 8 ] 在2010年所提出的预处理方法，以消除图像受照明的影响，再以局部二值模式(LBP)对五官进行特征提取，并与数据库中的人脸图像特征进行相似度计算，最后使用最近邻分类器与所设计的筛选技术进行分类，以获得识别结果。 研究主要目的为，如何以较为显着的特征进行识别，且有效减少特征比对次数以提升识别系统的效率，研究中使用MATLAB进行模拟。为探讨筛选技术对人脸识别系统的识别时间的状况，在整个实验过程中使用MATLAB软件仿真原始的人脸识别系统的识别情形。为了探讨脸部五官特征眼睛、鼻子和嘴巴对识别率的影响，将使用SPSS进行变异数分析(ANOVA)，探讨眼睛、鼻子和嘴巴之间，何者具有较为显着性的影响，并作为筛选技术的设计参考，以设计出最佳的筛选技术。最后一样使用MATALB模拟平台来了解识别率与识别时间的结果。图1显示人脸识别流程。 图1. 人脸识别流程
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user: 3. 人脸数据库介绍 3.1. Extended Yale Face Database B Extended Yale Face Database B是由38个人在64个不同照明条件下拍摄9种姿势而成，并且通过光源方向与中心相机轴之间的角度(12˚，25˚，50˚，77˚，90˚)将数据库分为5个子集，共2414张图像。本文采用数据库中每个人的第一张人脸图像作为等待比对的人脸数据库，共38张图像，并将子集1~3的所有正面图像作为测试图像，共1174张图像。 3.2. 自制人脸数据库 自制人脸数据库是由5位实验室同学，经由每个同学表现出不同的脸部样貌分别拍摄出10张人脸图像，共50张所组合而成，并将此人脸数据库命名为机电整合(Mechatronic Laboratory， MECL)人脸数据库。本文采用每个人的第一张正面图像作为训练图像，共5张，并将所有人脸图像作为测试图像，共50张。
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user: 5. 结论 本文提出一种筛选技术运用于人脸识别系统，是以变异数分析作为其筛选技术的依据，并通过MATLAB软件作为仿真平台。原始系统在Extended Yale Face Database B和MECL人脸数据库当中，所需的识别时间为0.034秒以及0.026秒，而筛选技术仅需要0.016秒以及0.017秒，如表5所示，故可以证明筛选技术比原始系统更具有优势。
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user: 摘 要 多种研究表明句法启动映射其句法表征。句法启动不仅反映了语法的认知过程，同时反映了心理句法是一种依存结构。同样地，二语语内句法启动体现了二语句法表征。关于二语者的句法表征和加工，涉及到的问题主要有，二语句法如何在大脑中进行表征，是否与母语者相似？本文首先回顾了句法启动范式的产生机制，它为研究句法表征提供了一个科学途径。其次，本文回顾了句法启动范式下二语句法表征的主要文献。本文总结出二语句法表征的发展模式与二语水平有关，由具体词汇表征模式向抽象范畴表征模式发展。最后，本文提出句法表征研究的方向以及需要探索的问题。 关键词 :结构启动，句法表征，具体词汇表征，抽象表征 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/
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user: 1. 引言 20世纪初，语言学家开始探究句子的表征问题。他们试图探索人类的语言是如何在大脑里储存和表征的，但是一直没有找到一个合适的实验范式。Levelt & Kelter (1982)等人在自然对话观察中发现，人们在回答问题时，倾向于使用问题的句式。例如当提问者问到：“At what time do you close?”回答者倾向于回答：“At five o’clock.”。随后，Bock (1986)将这一现象设计成句法启动实验，发现了句法启动效应。“句法启动”实验范式为研究者探索句法表征及语言加工的内在机制提供了新的手段。句法启动(syntactic priming)或是结构启动(structural priming)是指说话者在理解句子或说话时，倾向于依赖或重复使用先前生成的句法结构，帮助后面的句子理解或产出(Bock， 1986)。随后，国内外研究者们使用句法启动效应，开始了对句法层面的表征探究。句法启动最早应用于单语者的研究，之后扩展到语际研究。 本文主要通过回顾探究二语句法表征国内外主要文献，试图总结归纳对于二语习得者来说，他们的句法表征是如何发展，以及在句子理解和产出中，句法表征的性质以及其加工机制。
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user: 2. 结构启动的产生机制 结构启动产生的机制是一个有争议的问题。现有理论提出两种对立的论点：激活说(residual activation account)和隐性学习说(implicit learning account)。以及后来Chang等人(2006)提出第三种可能：结构启动受外显记忆的影响。 根据激活说，结构启动是显性记忆中词汇表征被激活后的残留效应，独立于语音和语义存在，反映了语言产出背后的抽象句法表征(Pickering & Branigan， 1998)。语言产出中的结构启动的本质上是一种句法启动，产生的根源在于启动句与目标句所共享的句法表征。Pickering & Branigan (1998)运用结构启动调查了英语母语者双宾结构的表征模式，结果发现当启动句为双宾句时，受试产出了更多的双宾结构，当启动句为介宾时，受试产出了更多的介宾结构。同时他还发现了重复启动效应；启动句动词与目标句动词相同的启动效应大于启动词与目标句动词不同时的启动效应，说明句法信息的激活与单个动词的激活联系在一起。Pickering & Branigan (1998)基于Levelt等人(1999)提出的词汇表征模型的基础上，提出了一个句法表征的激活模型，双宾句表征激活模型。他们修正了Levelt的词汇表征模型。Levelt等人(1999)提出一个词包括三个独立的层面，概念层(语义信息)、词条层(句法信息)及词形层(词形语音信息)，其中词条层(lemma)既包括词汇信息，也包括句法属性信息。他们认为在词条层存在一个组合节点(combinational node)，这个节点表征了动词的句法结构信息，词条节点连接着组合结点，组合节点包含它所有可能形成的句法信息。例如：give的词条层连接着双宾组合节点和介宾组合节点。产出一个词会激活词条层和其相连接词条节点，组合结点和句法属性节点。所以，Pickering & Branigan (1998)认为，在处理句子的过程中，启动句会激活词条层及其相联系的词条节点和其相关的组合节点，在产出目标句时，这些节点激活的信息并不会立即消失，因此，产出的目标句倾向于使用启动句所激活的句子表征信息，从而导致结构启动。 另有研究表明，结构启动的本质是隐性学习。Bock & Griffin (2000)发现句法启动效应是可持续的。当启动句和目标句之间有若干填充项间隔时，甚至当填充项间隔增加到10时，仍然会导致启动效应。启动效应的持续性表明启动效应会使得句法处理机制发生长时间的改变，这说明了句法启动效应可以帮助学习句法。另外，Chang，Dell等人(2006)提出了启动效应的本质是一种隐性，基于错误驱动的学习。Chang等人(2006)在计算机实验研究中发现，受试者对于越是了解少的知识，学习效果越好，对于掌握很充分的知识，学习效果越差，这说明出现了反频率效应，而反频率效应是隐性学习的有力证据之一。 Bock & Loebell (1991)发现结构启动是无意识的，内隐的，他检验了两个相关的假设，如果启动受到外显记忆的影响，储存在外显记忆的启动句应该有更强的启动效应；如果结构启动影响记忆，成功导致启动的句子应该记的更牢固，然而假设被推翻。另外，Ferreira et al. (2008)的研究为此提供了更直接的证据。他们以健忘症病人为受试实施结构启动实验，发现健忘症病人对启动句的记忆明显较弱，但结构启动效应却与控制组基本相当。 Chang et al. (2006)表示词汇增强效应同时反映了另一个机制，词汇增强效应是基于受试者的显性记忆而发生的启动效应。由于受前一个启动句的影响，受试者在产出目标句时，倾向于模仿前面的启动句，尤其是当启动句和目标句的动词相同时，受试者更容易受显性记忆的影响，去模仿前一个句子。也就是说，显性记忆影响了词汇增强效应。
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user: 3. 句法表征 国外对于句法表征探究分为两个层面：成人句法表征和儿童句法表征。成人的句法表征是一种趋于完善的语言表征，而儿童的表征模式是不健全，发展的表征模式。通过对成人和儿童的母语句法表征研究，我们可以进一步了解句法表征的发展趋势以及对二语句法表征的发展模式做合理的预测。对于母语句法表征研究，主要采用的研究范式是句法启动。 前期研究者们主要通过句法启动来研究成人句法表征以及句法启动的产生机制。Bock (1986)使用图片句子重复启动范式来探究母语者的句法启动效应。他以记忆测试为由，首先让受试者朗读一个句子(主动/被动)，之后受试者需要根据图片造句。实验发现，当之前朗读的句子是主动句时，受试者在后面描述图片中的事物时，倾向于使用主动句；当受试者之前朗读的句子是被动句时，受试者在描述图片时倾向于使用被动句。此研究验证了结构启动效应的存在。 紧接着Bock & Lobell (1991)提出，句子启动的实质上是抽象的句法启动，不依赖于句子的词汇和题元信息。既然是抽象的句法启动，那么句法启动就可以用来探究学习者的句法表征模式，句法启动效应实际上可以反映出其背后的抽象句法表征。 随后，不同国家的研究者探究了不同语言，不同人群之间的句法启动，均发现了句法启动效应(Bock， 1986；Chang et al.， 2006；Pickering & Branigan， 1998；Scheepers， 2003；Van Gompel et al.， 2012；赵晨，2014；王敏&魏行，2018)。研究者们通过句法启动效应来研究句法表征，发现了两个极其重要的特性，一个是词汇增强效应(lexical boost effect， Pickering & Branigan， 1998)，另一个是句法启动的相对持续性。Pickering & Branigan (1998)提出词汇增强效应。于其而言，词汇重复并不是结构启动的必要条件，但是词汇的重复会增强启动效应。他们研究了母语者对双宾句和介宾句的启动效应。他们发现，对与母语者而言，若启动句和目标句的动词相同时，启动效应增大。Pickering和Branigan (1998)提出了句法表征的激活模型——双宾结构表征。这一模型是根据Roelof (1992)提出的词汇通达模型衍生而来。他们认为，抽象的句法表征存在于单个的词目中，每一个词目对应了两条节点：范畴节点和组合节点。范畴节点连接了该词目(give， show)和其概念和属性，比如该词目的词性，数性和性数。组合节点连接了该词目和其可能的搭配，语言形式。例如，说话者加工了一句give为主要动词的介宾句，那么组合节点连接双宾组合形式节点和词目节点被激活连接，接下来说话者使用相同的动词give句子时，因为受到之前被激活的双宾组合节点的影响，该节点仍然处于激活状态，他会倾向选择双宾句。根据词汇激活模型，激活的程度会随着时间减弱，因而启动效应是暂时的，而不是持续的。同样地，Cleland & Pickering (2003)发现在名词短语和定语从句的句法启动中(the red sheep vs. the sheep is red)，当主要名词相同时，启动效应会增强，验证了Pickering和Branigan (1998)的实验结论，句法启动受到其背后句法表征的影响，而且主要是受单个的具体的词目影响。 但是Bock & Griffin (2000)发现句法启动效应是可持续的。当启动句和目标句之间有若干填充项间隔时，甚至当填充项间隔增加到10时，仍然会导致启动效应。启动效应的持续性表明启动效应会使得句法处理机制发生长时间的改变，这说明了句法启动效应可以帮助学习句法。因此，Chang，Dell等人(2006)提出了启动效应的本质是一种隐性，基于错误驱动的学习。 另外，Chang等人(2006)表示词汇增强效应并不能直接说明句法处理机制，但它却反映了另一个机制，词汇增强效应是基于受试者的显性记忆而发生的启动效应。由于受前一个启动句的影响，受试者在产出目标句时，倾向于模仿前面的启动句，尤其是当启动句和目标句的动词相同时，受试者更容易受显性记忆的影响，去模仿前一个句子。这一机制得到了Hartsuiker等人(2004)的验证。在他们的主实验中，词汇重复的启动句和目标句被若干个填充项分开，若这里是隐性学习的话，在2到6个填充项之间的句子应该发生启动；若词汇增强效应是基于对启动句的显性记忆，启动效应只会发生在无填充项时；而这些预测被后面的数据证实。