DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 结果 3.1. 大学生手机依赖、意志力和一般性拖延的现状 本组大学生手机依赖倾向的发生率为59.5% (501/842)，手机依赖症的发生率为11.2% (94/842)；意志力高者23.6% (199/842)，意志力低者59.0% (497/842)；一般性拖延的发生率为67.9% (572/842)。 3.2. 各研究变量的描述性统计及相关分析 由表1可见，CSMPDQ、NGCSWQ和GPS的总分之间两两显著相关(r = −0.825、0.490、−0.421；均P < 0.001)。 Table 1 The Pairwise correlation of all the variable M SD 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 1) GPS 66.0 12.4 2) 手机依赖 70.1 9.0 0.490** 3) 突显性 10.4 2.4 0.404** 0.593** 4) 持续性 19.4 2.9 0.041 0.592** 0.180** 5) 冲突性 13.1 2.7 0.199** 0.656** 0.224** 0.324** 6) 戒断性 14.8 2.7 0.293** 0.669** 0.199** 0.371** 0.354** 7) 技术性 12.5 3.6 0.558** 0.638** 0.353** 0.030** 0.219** 0.233** 8) 意志力 68.1 15.6 −0.421** −0.825** −0.499** −0.471** −0.525** 0.533** −0.559** 9) 调节性 18.5 6.1 −0.365** −0.723** −0.434** −0.380** −0.475** −0.477** −0.500** 0.903** 10) 自制性 11.5 3.9 −0.366** −0.668** −0.401** −0.380** −0.410** −0.410** −0.483** 0.846** 0.739** 11) 坚韧性 10.8 2.4 −0.259** −0.467** −0.279** −0.267** −0.261** −0.337** −0.320** 0.500** 0.283** 0.298** 12) 自觉性 9.3 3.0 −0.184** −0.436** −0.264** −0.320** −0.278** −0.300 −0.225** 0.473** 0.231** 0.280** 0.396** 13) 果断性 9.4 2.4 −0.273** −0.519** −0.330** −0.306** −0.340** −0.307 −0.348** 0.628** 0.596** 0.473** 0.069** 0.043** 14) 目的性 8.7 3.2 −0.343** −0.688** −0.418* −0.385** −0.450** −0.431 −0.473** 0.842** 730** 0.664** 0.356** 0.268** 0.519** 表1. 各研究变量的相关分析 注：*p < 0.05， **p < 0.01，***p < 0.001 (下同)。 3.3. 意志力在大学生拖延和手机依赖之间的中介效应检验 采用温忠麟等(2005)提出的中介效应检验方法，对意志力在大学生一般性拖延与手机依赖之间的可能中介效应进行分析。具体步骤如图2所示，自变量X是拖延，因变量Y是手机依赖，需要验证的中介变量M是意志力。在第一步，以CSMPDQ总分作为因变量，以GPS总分作为预测变量，进行回归分析，得到回归系数c；第二步，以NGCSWQ总分作为因变量，以GPS总分作为预测变量，进行回归分析，得到回归系数ａ；第三步，以CSMPDQ总分作为因变量，以GPS和NGCSWQ总分同时作为预测变量，进行回归分析，得到回归系数ｂ和c’，见表2。 图2. 中介效应检验的步骤 Table 2 The sequential test of mediating effect for the total score of NGCSWQ in the relationship between the total score of GPS and CSMPDO in undergraduate 步骤 因变量 自变量 β t R 2 第一步© 手机依赖 拖延 0.490 16.305** 0.240 第二步(a) 意志力 拖延 −0.421 −13.436** 0.177 第三步(c’) 手机依赖 拖延 0.174 8.434** 0.705 (b) 意志力 −0.751 −36.346** 表2. 意志力在一般性拖延和手机依赖之间的中介效应检验 注：**， P < 0.01; *， P < 0.05 由表2可知，第一步，一般性拖延正向预测手机依赖，两者之间的回归系数为0.490，回归系数显著进入第二步；第二步，一般性拖延负向预测意志力，两者之间的回归系数为−0.421，回归系数显著进入第三步；第三步，在控制了意志力对手机依赖的影响后，一般性拖延仍然可以正向预测手机依赖，得到的回归系数为0.174，回归系数显著。在因变量手机依赖和自变量一般性拖延之间加入中介变量意志力之后，手机依赖和一般性拖延之间的回归系数的绝对值降低。由此可知，意志力在一般性拖延和手机依赖之间的中介作用显著，且为部分中介效应，中介效应占总效应的64.52%。 回归方程： 第一步：Y = 0.357X 第二步：Y = −0.530X 第三步：Y = 0.127X − 0.434M
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user: 4. 讨论 本组大学生手机依赖倾向的发生率为59.5% (501/842)、手机依赖症的发生率为11.2% (94/842)、意志力高者23.6% (199/842)、意志力低者59.0% (497/842)、一般性拖延的发生率为67.9% (572/842)，手机依赖、意志力低与拖延行为的发生率比较接近，与既往研究结果一致(杨葛君，2016；欧阳乐，2017；叶开能，2016；史桂蓉，等，2016; Wolters， 2003；张庆华，等，2016；丁婷婷，余秀兰，龚雪，2015；包翠秋，张志杰，2006)。提示手机依赖、意志力低下和拖延是大学生高发的行为问题，且三者之间关系密切。 本研究发现，大学生的一般性拖延与手机依赖之间存在着直接效应和间接效应。 一方面，大学生的一般性拖延与手机依赖显著正相关，这是两者之间的直接效应，与史桂蓉等(2016)的研究结果一致。也就是说，拖延越严重的大学生，其手机依赖倾向越是明显，这是为了逃避现实压力或繁重的任务。拖延严重的大学生更愿意通过手机等外界娱乐手段来缓解学习或工作任务所带来的心理压力，或者减轻因为拖延产生的自责和焦虑等不良情绪，然而这会导致恶性循环，造成手机依赖和拖延带来的双重危害。 另一方面，一般性拖延与手机依赖之间存在间接效应。表现在以下途径：一般性拖延–意志力–手机依赖，也就是意志力在一般性拖延和手机依赖之间起部分中介作用。一方面，严重拖延者往往伴随着较低的意志力，他们缺乏自制力和自我调节能力，更容易出现手机依赖。另一方面，根据时间折扣理论，时间会影响行为的主观价值。低自制力者因为拖延而延长任务完成的时间，从而降低对任务的价值评估，同时由于手机使用所带来的满足感，提高了手机的主观价值，因而转向使用手机。
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user: 5. 结论 本研究初步揭示了大学生一般性拖延、意志力和手机依赖的关系，验证了以下假设：意志力在一般性拖延和手机依赖之间起部分中介作用。一方面，一般性拖延与手机依赖之间存在显著的正相关，这是两者之间的直接效应；另一方面，一般性拖延与手机依赖之间存在着间接效应。表现在以下途径：一般性拖延–意志力–手机依赖，意志力在一般性拖延与手机依赖之间起部分中介作用。 综上所述，大学生手机依赖的重要原因之一是由于意志力低下，需要通过频繁甚至过度使用手机来减轻由于拖延而造成的心理压力以及焦虑等不良情绪。根据本研究的结论，我们对家庭和学校教育提出以下参考意见：对大学生手机依赖的干预，应该从加强大学生心理健康教育和心理素质训练入手，帮助他们提高意志力水平和自我控制能力，有计划有步骤地执行行动，避免拖延的发生，以减少手机依赖的发生。未来我们可追加纵向研究的数据对大学生的拖延行为与手机依赖的关系作进一步验证。
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user: 摘 要 本文选取钢铁提炼时转炉终点温度、转炉终点各金属含量、连铸正样各金属含量以及脱氧合金化时加入各物质的质量作为研究对象，定义了合金收得率的计算公式并计算不同环境下各样本的收得率，并分析不同钢种间收得率的差异性。然后利用边际影响模型分析计算公式中钢水重量和添加的合金料重量对收得率的影响，再建立灰色关联度模型考察其他未参与计算的指标是否会对元素收得率有所影响，根据各指标序列与元素收得率序列关联度大小排序。结果显示，影响碳、锰元素收得率的主要影响因素差别不大，程度大小依次为温度、碳化硅、石油增碳剂、转炉终点S和Mn元素占比。 关键词 :合金收得率，边际影响模型，灰色关联度模型 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 钢铁，作为民族工业发展的支柱之一，素有“工业粮食”的美誉，在房屋建筑、工业生产、轨道铺设、桥梁和船舶制造等方面都有着举足轻重的作用。跨入二十一世纪的一零年代，以互联网为依托的高新产业迅速成长，而钢铁等重工业行业的发展态势却进入了需求和产量骤降的双瓶颈期。在现有的设备基础上，如何降低投入成本的同时提高产出比目前被各大钢铁企业所高度关注着。 在经济效益的驱动下，高品质的产品质量仍然是第一要义，这就要求对生产过程的严格把控。在钢铁演练的过程中，钢水脱氧合金化是极其重要的一个环节。为了满足成品钢投入使用时的要求，需要在钢种熔炼结束后，加入多种合金料使其所含元素量达标 [ 1 ] 。 本文将以脱氧合金化过程中的合金收得率为出发点建立模型探讨影响其收得率的主要因素。
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user: 2. 数据预处理 2.1. 数据来源于模型假设 本文选取钢铁提炼时转炉终点温度、转炉终点各金属含量、连铸正样各金属含量以及脱氧合金化时加入各物质的质量作为研究对象，数据来源于2019年Mathorcup高校数学建模挑战赛。为了简化模型过程，本文做出以下假设： 1) 在脱氧合金化的过程中，不考虑化学反应造成钢水质量的损失。 2) 元素守恒，由于在反应的过程中空气中氧气的影响，质量可以不守恒。 3) 脱氧合金化过程的温度以转炉终点的温度为标准。 2.2. 合金收得率的计算于不同钢种之间差异性检验 合金元素收得率，指在单位时间内钢水吸收合金元素的量与初始投入量之比，其计算公式如下： Y = C 1 ( W s + ∑ W i ) − C 0 W s ∑ W i δ i 以计算碳(C)元素为例，其中C 0 ，C 1 分别表示转炉终点和连铸正样中碳元素含量百分比；W s 为钢水的净重量，W i 表示第i种合金料的重量；δ i 表示第i种合金料中碳元素的重量百分比。 从得到的结果来看，有存在收得率大于1的情况，根据元素守恒质量存在不守恒的假设来看，是由于脱氧合金化过程中Si、Mn、Al等元素跟氧元素发生反应生成的氧化物质量可能存在比反应物质量大的情况。在得到了不同元素的收得率后，为了进一步确认是否需要针对不同钢种分别讨论其收得率的影响因素，本文对不同钢种得到的收得率进行均值差异检验。理论上假设收得率的总体均值服从正态分布，采用单因素方差分析检验的结果如表1所示： Table 1 Single factor analysis of varianc Source SS Df MS F Prob > F Between groups 0.111434 4 0.027859 0.92 0.45 Within groups 24.2724 804 0.030189 Total 24.3839 808 0.030178 表1. 单因素方差分析结果表 从表1可看出，不同钢种收得率均值不存在显著性差异。
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user: 3. 边际影响模型 为了研究影响收得率的主要因素，本文首先讨论计算公式中钢水重量和添加的合金料重量对收得率的影响，在计算公式中，对钢水重量和添加的合金料重量分别求偏导数(即为边际影响率)： ∂ Y ∂ W s = ( C 1 − C 0 ) ∑ W i δ i ∂ Y ∂ W i = C 1 ∑ W i δ i − ( ( C 1 − C 0 ) W s + C 1 ∑ W i ) δ i ∑ W i δ i ​ 代入数据后便可得到各个合金料与钢水质量对元素收得率的边际影响，以碳和锰为例，其平均边际值如图1所示： 图1. 指标对碳(左)、锰(右)元素收得率的边际影响图 由图1可知：对于C的前3种添加的合金偏导数平均值显著大于0，而对于Mn的前4种偏导数的平均值显著大于0，其排名结果如表2： Table 2 Ranking table of marginal impact of factors affecting carbon and manganes 碳(C) 锰(Mn) 石油焦增碳剂 硅锰面(硅锰渣) 碳化硅(55%) 锰硅合金FeMn 64 Si 27 硅钙碳脱氧剂 锰硅合金FeMn 68 Si 18 硅铝锰合金球 表2. 碳、锰两种元素影响因素的边际影响排名表 针对碳(C)元素收得率，边际影响最大的是石油焦增碳剂。钢水中碳元素含量会因为各种原因在炼钢过程中降低，而石油焦增碳剂通过碳的溶解与氧化损耗，降低钢水中氧含量的同时起到增碳的作用。碳化硅的使用可以减少增碳剂和硅铁的投入量，而成本更低 [ 2 ] 。 锰元素是脱氧合金化中最常用的还原元素，而硅元素具有良好的亲氧性，可以减少掺杂的杂质和气体元素的含量，硅锰面和硅铝锰合金球的影响机制亦是如此。
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user: 4. 灰色关联度模型 为了考察其他未参与计算的指标是否会对元素收得率有所影响，本文建立灰色关联度模型。选取碳(锰)元素收得率为参考序列： Q o = { Q o ( k ) | k = 1 ， 2 ， ⋯ ， n } = ( Q o ( 1 ) ， Q o ( 2 ) ， ⋯ ， Q o (n)) 其中k表示第k个样本，选定16种合金料、转炉终点温度、转炉终点元素(碳、锰、硫、磷、硅)的含量比例、钢水净重23个指标的样本数据为比较序列： Q j = { Q j ( k ) | k = 1 ， 2 ， ⋯ ， n } = ( Q j ( 1 ) ， Q j ( 2 ) ， ⋯ ， Q j ( n ) ) ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， 23 则用以下公式来计算在第k个样本数据的比较序列Q j 与收得率序列的关联系数： r i ( k ) = min s min t | Q 0 ( t ) − Q s ( t ) | + ρ max s max t | Q 0 ( t ) − Q s ( t ) | | Q 0 ( t ) − Q i ( t ) | + ρ max s max t | Q 0 ( t ) − Q s ( t ) | 记ρ为分辨系数，取值范围是[0， 1]； min s min t | Q 0 ( t ) − Q s ( t ) | 和 max s max t | Q 0 ( t ) − Q s ( t ) | 分别表示极值最 小差和极值最大差。由此对n个样本我们都能计算得到一个关联系数 [ 3 ] ，为了更好地比较，采用以下公式计算关联度将分散的关联系数集中处理： C o r i = 1 n ∑ k = 1 n r i (k) 则23个指标都能与收得率序列的关联度，结果绘制如图2所示： 图2. 碳(左)、锰(右)两种元素关联度结果分析图 由图2可知，取曲线下降第一次达到平稳时的前几位作为碳元素的主要影响因素，分别为： Table 3 Ranking of correlation degree of influencing factors of carbon and manganese recover 1 2 3 4 5 6 碳 温度 碳化硅 石油焦增碳剂 转炉终点S 转炉终点Mn 锰 温度 碳化硅 石油焦增碳剂 转炉终点S 转炉终点Mn 钒铁(FeV50-B) 表3. 碳、锰两种元素收得率影响因素的关联度排名 根据表3，即将温度、转炉终点元素含量等指标纳入影响因素考量的结果可以看出，两种元素的主要影响因素差别不大。其中最主要的是转炉终点温度，温度过高会提高钢水中氧含量，脱氧剂用量增加，从而合金收得率降低。且锰、铝、硅与氧的反应都是放热反应，温度提高会阻碍反应的正向进行。硫元素作为钢水中主要的气态产物元素之一，在钢水中的主要形式是塑性较差的FeS(硫化亚铁)，故转炉终点硫元素的含量决定着脱硫过程加入合金的量，从而影响合金收得率，而转炉终点锰元素含量与脱氧化又息息相关 [ 4 ] 。碳化硅和石油焦增碳剂的作用在边际影响时进行了分析，不再赘述。
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user: 5. 灰色关联度模型的灵敏度检验 在灰色关联度模型中，通常都要给出分辨率系数。本文在探讨影响收得率的因素时取分辨率系数为0.5。针对该模型的灵敏度的探讨，本文使用蒙特卡罗模拟的思想来产生介于0和1之间的随机数，通过10，000次的实验发现当分辨率系数在0~1之间取任意数时模型仍然有效。以0.2为一个步长，我们设置分辨率系数在0.3~0.9之间波动，并分别计算出碳和锰元素影响因素的关联度，如图3所示，可以看出在不同的分辨系数下斜率变化程度趋近相同，这表明模型具有令人满意的稳定性。
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user: 6. 结语 本文选取钢铁提炼时转炉终点温度、转炉终点各金属含量、连铸正样各金属含量以及脱氧合金化时加入各物质的质量进行合金收得率的研究，给出了合金收得率的计算公式并分析了不同钢种间收得率的差异性。然后利用边际影响模型分析计算公式中钢水重量和添加的合金料重量对收得率的影响，再用灰 图3. 基于关联系数的灵敏度分析图 色关联度分析考察其他未参与计算的指标是否会对元素收得率有所影响。以碳和锰元素为例，将温度、转炉终点元素含量等指标纳入影响因素考量时，影响两种元素的收得率主要因素差别不大。模型检验结果显示，该模型与关联度分析中分辨系数的选取无关。
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user: 摘 要 主成分分析求解的模型适用于去除密集的高斯小噪声，但是对于非高斯噪声或离群点严重的噪声时，主成分分析法去噪效果很不理想 [ 1 ] ，缺乏鲁棒性。针对主成分分析模型的缺点提出了鲁棒主成分分析模型。本文在鲁棒主成分分析的相关理论基础下，研究了鲁棒主成分分析的几种经典模型的去噪效果。通过实验数据及图片的效果，分析对比这几个模型的优缺点。 关键词 :鲁棒主成分分析模型，低秩矩阵，图像除噪 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: 3. 实验 3.1. 图片实验 首先，选取大小规模为 650 × 650 的原始图片见，对原始图片添加含噪率为10%的椒盐噪声，详情见图1。设定算法迭代终止条件为 t o l = 1 e − 6 ，迭代最大次数为1000次，其他参数为默认值。算出各个算法恢复矩阵后的相对错误率，算法运行时间和算法达到收敛时迭代次数。从而能更准确的对各类算法进行对比总结。 图1. 原始图片与含有噪声的图片 3.2. 实验结果 由图2中的图像与图1对比和表1数据对比，我们可以看出传统的RPCA耗时时间最长，迭代次数最多，所得图像相对误差较大；BRPCA耗时与迭代次数均较少，但图像误差仅次于RPCA；IRPCA耗时时间与所需的迭代次数最短，所的图像较为清晰，误差较小；ORPCA所需时长与迭代次数略高于BRPCA，但所的图像最清晰，误差最小。 图2. 各算法去噪后的图片 Table 1 Data denoised by each algorith 算法 Error Time Iteration RPCA 0.1551 227.3066 689 BRPCA 0.1466 119.4432 222 IRPCA 0.1229 97.7451 198 ORPCA 0.1105 125.33 246 表1. 各算法去噪后的数据 3.3. 实验小结 在本文中，我们介绍了几种主成分分析模型，即RPCA模型，BRPCA模型，IRPCA模型和ORPCA模型，分析了他们的原理，模型的求解并进行了实验，通过实验我们可以发现，这几种模型对图片去噪是有效的，但是所需要的时间，迭代次数，以及误差大小各不相同，利用直观的图像和数据更加客观的反应各种算法的优缺点。
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user: 摘 要 近年来，土壤重金属污染状况非常严峻。植物修复技术具有永久性解决土壤污染、防止水土流失、防止二次污染，改良土壤等优势，作为一种生态效益高、成本低的污染治理手段，应用前景广阔，具有较强的实用性和实效性。植物修复中超积累植物对污染土壤的修复效果较为显著，本文结合超富集植物定义，特点，修复机理及回收应用等方面，探讨超富集植物对重金属污染土壤的修复研究，以期为超富集植物修复重金属污染土壤提供一定理论依据。 关键词 :超富集植物，土壤，重金属 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 土壤是每个国家最有价值的自然资源之一 [ 1 ]。2014年全国土壤污染调查显示土壤总超标率达16.1%，无机污染超标点位占全部超标点位的82.8% [ 2 ]。近年来植物修复技术具有永久性解决土壤污染、防止水土流失及二次污染，改良土壤等优势，作为一种生态效益高、成本低的污染治理手段，应用前景广阔，具有较强的实用性和实效性 [ 3 ] [ 4 ]。 重金属指比重大于5 g/cm 3 的金属，(一般密度 > 4.5g·cm −3 的金属)，环境污染中主要指汞、铬、镉、铜、铅、锌、砷、镍、硒等。因重金属无法被降解，植物主要通过植物固定、植物提取、植物挥发和根际过滤等方式修复重金属 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]。在不同植物中超积累植物对污染土壤的修复效果较为显著，本文主要探讨超富集植物对重金属污染土壤的修复研究。
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user: 2. 超富集植物 1853年意大利植物学家Cesalpino首次发现生长在“黑色岩石”上的特殊植物，能够超量吸收和积累重金属 [ 9 ]。新西兰科学家Brooks (1977)认为超富集植物指能从土壤中超量富集重金属并能转移到地上的植物，其吸收量超过普通植物的100倍以上且不影响自身正常生长 [ 10 ]。Baker重新定义了超积累植物：植物能富集 ? 1000 mg∙kg −1 的铜、钴、镍、铅，铬或是大于10，000 mg∙kg −1 的锰或锌，高于1 mg∙kg −1 的金，100 mg∙kg −1 的镉，且地上部分重金属含量大于地下部分的本地植物就称为超积累植物 [ 11 ]。我国学者对超富集植物的研究也有了迅速发展，聂发辉(2005) [ 12 ] 提出了生物富集量系数这一新的评价系数，即给定生长期内单位面积地上部分植物吸收的重金属总量与土壤含量之比。 一般认为超富集植物具备以下特征：植物地上部(茎和叶)重金属含量是普通植物在同一生长条件下的100倍；植物地上部重金属含量大于根部该种重金属含量；植物生长没有出现明显的受害症状且地上部富集系数大于1。另外超富集植物应具有发达的根系组织，生长速度快，生长周期短，生物产量高，能反复种植、多次收割；在重金属重污染土壤中，具有很强的吸收富集能力；吸收的重金属元素可大量迁移至地上部分；具有抗虫、抗病能力 [ 13 ]。
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user: 3. 重金属污染土壤修复机理 土壤中重金属污染物多以难溶态存在，只有其转化为可吸收态时才能被吸收。超富集植物通过其超强的根部重金属吸收系统，从土壤介质中吸收和蓄积重金属。目前，学者们的相关研究表明：超富集植物对重金属离子的活化吸收作用，一是通过根系分泌的有机酸如脂肪酸等强化植物根系；二是受环境影响，植物根系直接分泌某些金属结合蛋白与重金属鳌合；三是某些根系细胞质膜上的金属还原酶将高价重金属离子还原，增大重金属污染物的溶解性 [ 14 ]。影响超富集植物对重金属吸收的因素主要有土壤、金属离子的拮抗与协同作用以及重金属的形态等 [ 15 ]。 金属离子进入根部细胞内并通过根内皮进入木质部。相较一般非超累积植物，超富集植物可使植物体内的重金属离子更有效的从木质部向地上部以及叶片转移，在金属搬运能力方面较为显著。 此外，植物在受到重金属污染胁迫时，其正常生长也会受到影响，如发芽时间推迟，生长滞后，严重的甚至死亡。相较普通植物，超富集植物对进入细胞内的重金属可通过区域化形成沉淀及螯合方式解毒 [ 16 ]。研究表明，超富集植物的表皮，下表皮组织，地上部亚细胞液泡等组织中有较大空间储存重金属污染物，部分重金属与植物体内某些蛋白或多肽相结合，形成沉淀或者结合态，从而降低其对植物的毒害作用，比如Ni超富集植物T.goesingense叶片中Ni主要贮存在细胞壁中，其余以Ni-有机酸复合物存在液泡内，少部分以Ni-组氨酸复合物存在细胞质中 [ 17 ] ；超富集植物T.caerulescens叶片中富集的Zn有48%贮存在叶片表皮细胞的液泡中 [ 18 ]。
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user: 4. 超富集植物的种类及回收处置 目前，全世界已发现的重金属超富集植物有700多种，已报道的铅超富集植物有17种，其中印度芥菜是目前筛选出的一种生长快、生物量大的镉/铅/锌忍耐–富集型植物 [ 16 ] ；已报道的锌超富集植物超过20种，分布在欧洲和澳大利亚等，我国杨肖娥等 [ 19 ] 发现东南景天可以富集锌并且具有无性繁殖、生长快、适于收割的特点；铬超富集植物目前报道的仅有3种，包括张学洪等 [ 20 ] 发现的李氏禾叶片内平均铬含量达1786.9 mg∙kg −1 ，不仅对铬富集能力强，而且生长快、适应性强。另外两种是在津巴布韦发现的尼科菊和线蓬，其铬含量分别为1500 mg∙kg −1 和2400 mg∙kg −1 ；砷超富集植物已发现10多种，蜈蚣草是第一种被发现的砷超富集植物，地上部积累的砷可达22.6 g∙kg −1 。目前已报道的金属和重金属超富集植物见表1 [ 21 ]。 Table 1 Classification of hyperaccumulator [21 重金属 超富集植物 铅(Pb) 印度芥菜、羊茅 、普通荞麦、白莲蒿、圆锥南芥、羽叶鬼针草、圆叶无心菜、肾蕨 、马蔺等 镉(Cd) 壶瓶碎米荠、金边吊兰、蜀葵、龙葵、三叶鬼针草、商陆等 铜(Cu) 荸荠、海洲香薷、蓖麻、鸭跖草、密毛蕨等 铬(Cr) 狼尾草、李氏禾、假稻、扁穗牛鞭草 砷(As) 粉叶蕨、蜈蚣草、大虎杖、凤尾草、大叶井口边草 锌(Zn) 常柔毛委陵菜、圆锥南芥、叶芽阿拉伯芥、东南景天 表1. 超富集植物分类 [ 21 ] 植物对土壤中重金属污染物的吸收、代谢和积累过程也是一个动态过程。随着植物生长周期的延长，生物量的增加，植物修复结束后，如何对其进行处置也是植物修复中非常重要的问题。目前对超富集植物修复后的处置方法有焚烧法、堆肥法、填埋法、液相萃取法、高温分解法和灰化法等 [ 22 ] ，这些方法可减少部分修复植物的数量，优化资源得到循环利用，但同时也存在填埋法占用土地资源、液相萃取和高温分解法应用成本高，焚烧、堆肥和灰化法易造成二次污染等问题 [ 23 ]。 鉴于此，学者们建议可根据修复植物的不同类型，生长周期等动态监测不同植物在不同生长阶段，其不同组织器官对重金属的吸附量变化。通过对植物富集重金属的吸附量及饱和时间进行研究，可以定量评价不同类型植物不同部位对重金属污染物的富集能力，修复周期进而确定修复植物的收割及处置方式。为避免超富集植物对环境造成的“二次污染”，需对其进行妥善处理。Yan等 [ 24 ] 研究发现焚烧可明显减少As超富集植物蜈蚣草的体积和重量，800℃时，样品重量可减少94%，同时温度增加，As的挥发也会增加，可对挥发气体进行回收处置。Hetland等 [ 25 ] 在实验室环境下，将修复Pb的向日葵进行粉碎堆肥处理发现，堆肥中产生的可溶性有机物能促进Pb的溶解。据此可在堆肥处理中添加一些改良剂如天然沸石、石灰、硫化钠、竹醋液等固化活性态的重金属，降低其生物有效性 [ 26 ]。
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user: 5. 存在问题及发展趋势 超富集植物对重金属污染物具有极强耐性，但大多为野生草本植物，地上部生物量小，生长较为缓慢且周期较长，单位时间内其富集及转移的重金属数量非常有限。此外作为野生植物，其农艺性状及耕作方式不好把控，因此应用超积累植物修复重金属污染土壤时，存在修复周期长，效率低等缺点。未来研究可以基因工程为载体，将促进植物生物量增大，生长加快和周期缩短的基因转移到超富集植物中以缩短修复周期，提高修复效率。同时可围绕耐重金属和超富集植物及其根际微生物共存体系开展，一方面不仅可以更好地揭示超富集植物耐重金属胁迫的机理，另一方面可将植物及其共生的根际微生物联合起来，共同修复土壤中的重金属污染物，提高修复效率。此外对超富集植物体内重金属的回收再利用问题有待进一步研究。
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user: 摘 要 针对教育类app市场中，综合类教育类app较少并仅提供网课平台学习服务，部分教育类仅提供教学辅助功能的现状，本文提出了一款既能为高校提供教学辅助，又能服务学生进行网课学习的移动智能学习平台，该平台引入了KNNBaseline协同过滤算法，先将目标用户与系统预设的用户进行相似度计算，然后再与剩余用户进行相似度计算，有效解决因为用户信息过于稀疏可能造成的问题，并且引入了用户评分随着时间改变而改变的基线模型。使用MovieLens ml-100k数据集进行实验，实验结果表明，该算法可以有效地为学生提供个性化推荐服务。 关键词 :协同过滤，KNNBaseline，Scikit-Surprise，网课学习，教务管理，微信小程序 Copyright © 2019 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 1.1. 项目开发背景 通过极光大数据可得，截止2017年8月，在线教育app市场规模达到2.76亿，行业整体渗透率为29.3%，而随着国人自我增值需求的不断加强，这个市场仍然有巨大的发展潜力。根据极光大数据统计，截至2017年8月最后一周，渗透率top3的综合教育类app分别是网易公开课、腾讯课堂和中国大学MOOC，其市场渗透率分别为0.46%、0.30%和0.20% [ 1 ] 。这些综合类教育app仅提供网课平台学习服务，大多与高校教学脱节。 与此同时，根据腾讯2018年一季报数据，微信及WeChat合并MAU达到10.4亿，超过2017年底我国7.53亿的手机网民规模，微信已实现对国内移动互联网用户的大面积覆盖。2017年微信登录人数已达9.02亿，较2016年增长17%，日均发送微信次数为380亿，微信已成为全民级移动通讯工具。微信已成为国内最大的移动流量平台之一。根据智研咨询集团提供的微信小程序2017年12月Top200的行业分布，教育占比仅有1%，且多为工具性质 [ 2 ] 。 1.2. 项目开发内容及目的 根据综合类教育app的现状和微信便捷高效的特点，本团队使用微信开发者平台，设计并开发了一款以提供一体化教学服务为目标的教学辅助平台。该平台不仅可以为学生提供与高校紧密结合的教学服务，高校教师还可以通过此平台上传相关教学课程，学生还可以根据自身需求利用此平台进行网课学习。此外，通过基于用户的协同过滤算法，本项目还为平台设计并训练了一个推荐系统，能够根据学生的行为信息为学生个性化推荐课程，充分实现了学生的个性化教育。该系统还可以统计在校学生和教师的各种数据，为高校的教育提供准确、及时的学生信息，同时也为高校对学生的教育提供引导信息。
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user: 2. 系统分析与设计 2.1. 系统功能设计 基于微信的智能网课学习平台为不同用户提供不同的入口。管理员通过后台管理端进行学习平台信息管理，教师通过教师端进行教学管理，学生通过学生端进行课程学习。具体功能模块如图1所示。 图1. 系统功能模块图 [ 3 ] 2.2. 系统架构 系统有由三个子系统组成。分别为后台子系统，课程推荐子系统，用户客户端子系统。 用户通过用户客户端子系统发出请求数据，后台子系统处理请求数据并返回用户想要的数据，并通过多样的形式将数据呈现在浏览器或微信小程序上。随着用户访问该平台次数的增加，产生的用户日志也随之增加。课程推荐子系统会在线下根据用户日志分析用户行为信息，计算用户的课程推荐列表，并将用户的课程推荐列表数据传输到后台子系统，后台子系统对推荐列表数据进一步处理后呈现到用户客户端。 1) 后台子系统 后台子系统从下往上依次由底层数据库，数据模型层，数据访问层，业务逻辑层，控制层组成。数据库负责存储数据；数据模型层实现对象关系映射(ORM)；数据访问层对数据库进行增删改查；业务逻辑层处理应用的业务逻辑和业务校验；控制层处理用户请求数据，实现业务功能。 后台子系统为用户和后台数据库的交互提供支持，从而为不同用户提供不同的功能和服务。同时记录用户的行为信息并生成用户日志。 2) 课程推荐子系统 课程推荐子系统由应用层，云平台计算层，终端感知层组成。 根据后台子系统提供的用户日志，课程推荐子系统对用户行为信息进行预处理，在终端感知层量化用户行为信息；在云平台计算层运用协同过滤算法得出推荐列表；在应用层预测用户行为，优化推荐列表。为用户推荐个性化课程。 3) 用户客户端子系统 分别采用B/S架构实现后台管理。管理员使用浏览器登陆后台管理网站完成各项后台管理操作。采用C/S架构为教师和学生提供界面交互和平台服务。教师和学生使用微信小程序，通过授权访问学习平台。 系统架构图如图2所示： 图2. 系统架构图 [ 4 ] 图2中字母A代表后台子系统；字母B代表课程推荐子系统；字母C代表用户客户端子系统；数字1代表学生管理；数字2代表教师管理；数字3代表教学管理；数字4代表权限管理；数字5代表个人信息；数字6代表课程学习；数字7代表信息查询；数字8代表回答问题；数字9代表发布通知；数字10代表学生考勤。 2.3. 数据流图 数据流程是数据在系统中产生、传输、加工处理、使用、存储的过程 [ 5 ] 。 数据流程分析即是系统功能模块详细设计的基础，也是数据库设计的基础。开发者可以通过分析数据流明确数据传输和处理过程。该系统的数据流图分为顶层，一层和二层。顶层数据流图如图3所示 [ 6 ] 。 图3. 顶层数据流图 [ 7 ] 将处理P0展开，得到第一层数据流图如图4所示。 图4. 第一层数据流图 [ 7 ] 二层以P5为例，将P5展开得到二层数据流图，如图5所示。 图5. P5展开数据流图 [ 7 ]
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user: 3. 系统数据库设计 3.1. 数据库概念设计 数据库是一个系统的基础，是系统数据的源头，所以系统数据库的设计至关重要。通过需求分析得出，学生，教师，课程，专业，学院，通知等实体以及对应属性。根据实体之间的依赖关系，设计系统概念模型，遵循了完整性约束，三范式原则 [ 6 ] 。系统E-R图如图6所示。 图6. 系统E-R图 [ 7 ] 3.2. 数据库逻辑结构设计 根据概念模型E-R图对数据库实现具体表的详细设计 [ 8 ] 。 以用户信息表为例。用户信息表保存了用户的基本信息，包括其所在学校信息和作为微信用户的信息，并标记用户身份类型(学生，教师，管理员)。 字段名，数据类型，数据长度等详细信息见表1。 Table 1 The information of user tabl Field name Data Type Not Null Remark user_id varchar32 NO student id user _name varchar50 NO student name password varchar32 NO password open_id varchar128 NO open id nickname varchar50 NO nickname gender tinyint1 YES gender，default man header varchar512 NO header picture url status tinyint1 NO 0-unautherized，1-autherized major_id varchar32 YES major id class_id varchar32 YES class id college_id varchar32 YES College id identity tinyint3 NO 0-student，1-teacher create_time timestamp NO record creat time update_time timestamp NO record update time del tinyint1 NO default not delete record 表1. 用户信息表
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user: 4. 系统开发 4.1. 系统开发环境 基于协同过滤算法的移动智能学习平台的开发环境为Windows10，64位操作系统。软件使用IDEA集成环境和微信小程序开发平台。开发语言为Java、JavaScript，CSS。MySQL5.7.19作为后台数据库，使用InnoDB存储引擎。 4.2. 开发技术 4.2.1. 客户端技术方案 微信小程序开发使用官方MINA框架编写，前端程序自主开发，贴近核心代码。开发过程中，将对于大量相似却不重复的功能样式，独立开发出区块接口，划分出网络通信，数据储存，数据处理等模块 [ 9 ] 。模块涵盖多种功能，扩展性强，二次开发性好。文件符合官网文件系统设定，为不同功能区块，相似UI设定开发出相应文件系统。 4.2.2. 服务器技术方案 服务器采用J2EE，该技术用于开发企业级应用。使用基于SpringBoot的SSM开发框架，对后台进行高度封装。由数据存储层，数据模型层，数据访问层，业务逻辑层和控制层组成。数据存储层存放系统的MySql数据库；数据访问层专注于数据库的增删改查操作；业务逻辑层完成业务处理。控制层通过控制器实现前端和后台的数据序列化传输。同时使用redis缓存技术，提高系统性能和效率。
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user: 5. 基于用户行为信息相似度的协同过滤算法 基于scikit-surprise的协同过滤算法 SciPy是一个开源的基于Python的科学计算工具包。Scikit-surprise，是基于SciPy针对机器学习推荐系统领域发展出的一个简便的推荐系统引擎。本系统使用了协同过滤算法，在传统的协同过滤算法上，引入了一个随时间变化的模型来刻画用户的评分之间的相似度 [ 10 ] 。传统的协同过滤算法，简单来说是利用用户之间的兴趣相投，共同喜好为用户推荐其感兴趣的信息 [ 11 ] ，其基本思想是利用用户对各类课程进行评分获得的矩阵，在用户群中寻找高度相似的用户群，然后综合这些用户对同一信息的评价，预测目标用户对此信息的喜好程度 [ 11 ] 。协同过滤的实现一般分为两步：首先，获得用户对其所喜好课程的评价信息，再构造评分矩阵，当用户和课程种类的数量都很大时，由于用户通常只对感兴趣的产品进行评分，因此建立的评分矩阵是个巨大的稀疏矩阵Pm * n，见表2。 Table 2 The information of user's course score tabl Users Higher Mathematics Data Structures Operating System Computer Network User 1 3 4 - - User 2 4 3 5 4 User 3 2 1 - - User 4 4 - 5 1 表2. 用户的课程评分表 -代表用户未对此课程进行评分。 表1的一行的数据代表一个用户对不同电影的评分，也标志了该用户的喜好程度。其次为了分析用户的相似性，即通常情况下，口味相近的人往往喜欢的课程也会比较相似，因此要计算用户的相似性，一般会补全评分矩阵来减少误差 [ 11 ] 。此处，该课程推荐系统会优先考虑同一个学院的学生进行相似度推荐，然后再痛选了同一门课的学生进行相似度推荐，从而缩小评分矩阵，降低其稀疏程度。并且发现因为用户行为信息在不断变化，根据用户评级，用户对对应课程的评分也会随之变化，提出了KNNBaseline Model。由 b u i 表示 b u i = μ + b u + b i (1) μ 代表此课程的所有已评分用户的平均得分， b u 是用户的偏置， b i 是item的偏置。 其中 b i = ∑ u ∈ R ( i ) ( r u i − μ − b u ) λ + | R ( i ) | (2) b u = ∑ u ∈ R ( u ) ( r u i − μ − b u ) λ + | R ( u ) | (3)
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user: 6. 课程推荐系统的实现 6.1. 系统开发思想 在此课程推荐系统中，每当用户对软件进行操作，都将被用户日志信息服务器记录并反馈给数据库。由图1所示，我们将用户的操作分成显式和隐式，分别加以权重，最后的用户评分将由这些合成。对所记录的数据，系统首先对数据进行去噪处理，然后进行矩阵补全，生成特征向量，进而利用KNNBaseline实现离线推荐。 6.2. 算法步骤 步骤1：根据用户行为信息，参考用户行为评级列表，见表3，生成评分矩阵 P D ，获取目标用户 u 的已评分矩阵 P D R a t e d 和目标用户 u 的未评分矩阵 P D ^ R a t e d . Table 3 The information of user rating tabl UserBehavior Type DataType Value Description Rating Explicit Integer [0， 5] The score people grade a course Share Explicit Boolean True or False The status of whether people share a course Download Explicit Boolean True or False The status of whether people download a course Collect Explicit Boolean True or False The status of whether people collect a course Comment Explicit RTF The comment of people Signup Explicit Boolean True or False The status of whether people sign up a course Videorunningtime Implicit Double [0， 10] The time of people spend on a course 表3. 用户评级列表 步骤2：分别进行目标用户u与同一学院v作和选了同一门课的同学作皮尔逊相似度计算，使用基线(而不是平均值)计算所有对用户(或项目)之间的皮尔逊相关系数(收缩)，收缩参数有助于避免在只有少量额定值可用时过度拟合。 s i m ( u ， v ) = ρ u ^ v = ∑ i ∈ I u v ( r u i − b u i ) ( r v i − b v i ) ∑ i ∈ I u v ( r u i − b u i ) 2 ∑ i ∈ I u v ( r v i − b v i ) 2 (4) s i m ( u ， n ) = ρ m ^ n = ∑ i ∈ I u v ( r u i − b u i ) ( r n i − b n i ) ∑ i ∈ U i j ( r u i − b u i ) 2 ∑ i ∈ U u n ( r n i − b n i ) 2 (5) 步骤3：目标用户与同学院的同学KNNBaseline计算，得到推荐列表L1， r u ^ i = b u i + ∑ v ∈ N i k ( u ) s i m ( u ， v ) ( r v i − b v i ) ∑ v ∈ N i k ( u ) s i m ( u ， v ) (6) 步骤4：目标用户与选了同一门课的同学进行公式2计算，得到推荐列表L2， r u ^ i = b u i + ∑ j ∈ N u k ( u ) s i m ( u ， n ) ( r u i − b u i ) ∑ j ∈ N i k ( u ) s i m ( u ， n ) (7) 步骤5：将推荐结果L1与L2取并集按分值从高到低排列，根据已评分矩阵 P D R a t e d ，排除已评分课程，将分值较高的Top-4作为最终的推荐结果。
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user: 7. 实验设计与结果分析 7.1. 实验准备 实验使用来自GroupLens的MovieLens ml-100k数据集，数据集含有来自942名用户对1682部电影的10，000条评分组成。每个用户至少评分20部电影。用户和电影从1号开始连续编号。数据是随机排序的，这些数据分成四个列分别代表用户信息，电影信息，评分和时间。这与该系统的评分要求相类似，电影信息包含了电影的类别，这与课程的类别特征相对应。因此，采集该数据集作为本系统的测试数据。 [ 11 ] 。 7.2. 实验结果分析 本实验将用十折交叉验证来验证该数据集的误差。十折交叉验证用来测试算法准确性，是常用的测试方法。将数据集分成十份，其中九份作为训练数据，1份作为测试数据，进行实验。实验结果如图7所示。 图7. 实验结果 7.3. 结果分析 该系统中，推荐结果的准确率采用用户的预测评分值和真实评分值的平均绝对误差和均方根误差来评估，平均绝对误差公式(7)和均方根误差公式(8)如下所示 M A E = 1 | R ^ | ∑ r u ^ i ∈ R ^ | r u i − r u ^ i | (8) R M S E = 1 | R ∧ | ∑ r u ^ i ∈ R ^ ( r u i − r u ^ i ) 2 (9) 分析其中 r u ^ i 表示用户对课程的预测评分， r u i 代表用户对课程的实际评分。进行十折交叉验证。误差如图1所示。 由图可知，该算法能良好预测用户对课程喜好度，并能为该课程推荐系统产生不错的个性化推荐结果。
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user: 8. 结语 综上所述，本文提出的基于协同过滤算法的移动智能学习平台，目的是满足现代化高校在教学环节中学生对个性化受教育的需求，提高高校数字化教学水平，实现了高校学生的个性化教育，系统地整合了网课平台和教学管理辅助系统，解决了当前市场教育类微信小程序分类复杂，操作繁琐等特点，具有界面风格清晰大方，用户体验效果良好，操作简单易懂，操作实施方便的功能特点。该系统使高校教育和管理工作更加科学化、规范化，在现实中具有良好的应用前景。
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user: 摘 要 本文使用MATLAB软件工具，对屏蔽泵电机定子求解正常运行工况的最大线圈温度。首先使用基本公式保守得到定转子间冷却水温度的解析解，建立定子线圈轴向热传导模型和不同轴向位置定子线圈温度到水域的径向热传导模型，使用有限差分法，得到屏蔽泵电机的最大定子线圈温度。得到最大线圈温度后，并在此模型的基础上对最大线圈温度影响因素进行了分析，得到对最大线圈温度和屏蔽套温度影响较大的因素。使用MATLAB软件分析，计算时间短，在保证计算精度的基础上，不失为一种高效率的分析方法。 关键词 :屏蔽泵电机，定子最大线圈温度，轴向热传导模型，径向热传导模型，MATLAB，有限差分法 Copyright © 2019 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 电机作为电能转换为机械能的能量转换装置，其运行过程中必然会产生一定的能量损失，而绝大部分的损耗将以发热的形式耗散掉，进而导致电机的工作温度升高。电机工作温度过高会使绝缘老化，严重情况将导致电机烧毁。 屏蔽泵电机热分析计算可用于预测屏蔽泵电机定子线圈的最大表面温度，国内多位学者已经对屏蔽泵电机发热的问题做了很多的研究 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。本文热分析主要使用通用软件MATLAB [ 4 ] 对结构进行建模和计算，并生成最大线圈温度计算程序，为稳态热分析计算。程序要求输入各关键参数，通过自身迭代得到分析结果，计算速度快，并与有限元计算结果一致；因程序分析模型与其他的屏蔽泵电机模型类似，具有一定应用性。 本文以某一屏蔽泵电机为例，简述其分析方法、建模过程以及最大线圈温度的敏感性分析。