DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 形式概念分析 [ 1 ] 最早由德国教授Wille R.提出，以形式背景和形式背景下生成的概念为基础，开创了概念格理论与应用研究的先河。随后作为数据分析和处理的重要工具，形式概念分析已被广泛应用于计算机推理、知识发现及机器学习等领域。国外学者的研究主要包括：形式背景的分解、概念格的图形表示 [ 2 ] 及属性选取方法等。 形式背景中数据量的增多，相应的概念数量会急剧增长，每一个概念都代表一种分类，对象的分类众多，会给决策者制定决策时带来巨大的挑战。属性约简可以将研究问题进行简化，Skowron教授 [ 3 ] 提出了基于区分矩阵的求核算法，利用合取、析取运算对区分矩阵进行求解，奠定了属性约简的研究基础； Sabita Mahapatra [ 4 ] 等针对粗糙集理论，利用不可辨识矩阵进行属性提取并生成了决策规则，与统计方法进行对比说明了算法的有效性；李进金等人 [ 5 ]，引入交式可约元的概念，扩展了属性约简的研究方法；张文修等人 [ 6 ] 提出了概念格约简的判定定理，将可辨识属性矩阵作为属性约简的方法；王霞等人 [ 7 ] 针对不可约元的属性约简问题构造了属性约简集，丰富了属性约简方法；Wenbin Qian [ 8 ] 等人针对不完全序的模糊决策信息系统，提出基于优势的粗糙集与α-割集相结合的属性约简方法，在一致和不一致的信息系统中利用了布尔推理的方法，设计了向前和向后属性约简算法求解近似最优属性约简；Hua Mao [ 9 ] 提出利用有向图进行属性约简和概念格构造，借助图论的上下文中的概念，定义属性集上的相关图，进一步，定义一个预先加权的相关图，进而，提出在有向图中删除顶点的方法，扩展了概念格的研究方法；Jiaqing Zhou [ 10 ] 等人讨论了覆盖相关族及其简化的概念，并给出覆盖相关族的计算方法，然后从简化覆盖计算所有属性约简，最后提出了一种启发式的属性约简方法；Nguyen Ngoc Thuy [ 11 ] 等人提出了基于商集的属性重要性度量方法，设计了计算核和约简的有效算法，还给出与有效计算属性重要性和在计算过程中显著减少数据大小直接相关的属性。 为使决策问题得以简化，管理效率得到大幅度地提高，本文以决策背景的生成，即实现决策一体化为研究重点，并在此基础上深入研究属性约简相关问题。 针对决策背景下的属性约简理论和决策规则提前问题，李金海 [ 12 ] 等人对不同的约简方法进行比较，通过大量的实验给决策者提供参考依据；魏玲 [ 13 ] 等对于强协调决策形式背景和弱协调决策形式背景，分别给出了协调集和蕴含映射的判定定理及属性约简方法；李金海 [ 14 ] 等人提出了最小闭包概念格和限制决策蕴含的概念，并给出最简形式的决策规则；郭松涛 [ 15 ] 等人没有求解核心属性，而是给出了不必要属性的判定定理，通过设计启发式算法证明了算法的有效性。 上述文献针对形式背景下的属性约简提供了丰富的理论支撑，但基于决策规则的属性约简的相关文献相对较少，因此本文以决策背景的生成为切入点，这也是本文的创新所在。 本文分为五部分：第一部分介绍了概念格的理论基础；第二部分引入了非冗余限制决策蕴含相关理论并予以证明；第三部分提出了决策蕴含简化方法及属性约简算法并进行了理论分析；第四部分通过实验分析论证算法的有效性；最后，进行总结并讨论了开放性问题。
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user: 2. 概念格理论基础 形式背景表示为一个三元组 ( X ， Y ， I ) ，其中X表示对象集，Y表示属性集， I ⊆ X × Y 表示一个二元关系， I ( x ， y ) ∈ { 0 ， 1 } 。 定义 1形式概念 令 A ⊂ X ， B ⊂ Y ，则： A ∗ = { y | ∀ x ∈ A ， I ( x ， y ) = 1 } B ∗ = { x | ∀ y ∈ B ， I ( x ， y ) = 1 } 〈 A ， B 〉 是一个概念当且仅当 A = B * 且 B = A * 。其中A为概念的外延，B为概念的内涵。 性质1 A ∗ = ∩ x ∈ A x ∗ ， B ∗ = ∩ y ∈ B y ∗ 。 性质2 Y 1 ⊆ Y 2 ⊆ Y ⇒ Y 2 * ⊆ Y 1 * 。 性质3 Y 1 ⊆ Y 1 ** 。 证明：由概念的外延和内涵的定义可证。 偏序关系( ≤ )可以描述概念间的等级结构。设 〈 A 1 ， B 1 〉 和 〈 A 2 ， B 2 〉 为形式背景下的两个概念，当且仅当 A 1 ⊂ A 2 或 B 1 ⊃ B 2 ，记为 〈 A 1 ， B 1 〉 ≤ 〈 A 2 ， B 2 〉 。 若 B ⊆ B 1 并且没有 〈 A 2 ， B 2 〉 满足 B ⊆ B 2 ⊆ B 1 ，则 〈 A 1 ， B 1 〉 是 〈 A ， B 〉 的后继。 概念格 [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] 是偏序集，每个元素拥有最小上界和最大下界。概念格表示为： L ( I ) = ( ( X ， Y ， I ) ， ≤ ) 。 定理1 基于属性的概念 ∀ a ∈ Y ， 〈 a ∗ ， a ∗ ∗ 〉 为基于属性的概念。 证明：根据形式概念的定义，令 A = a ∗ ， B = a ∗ ∗ ，则 B = A ∗ ； B ∗ = a ∗ ∗ ∗ = a ∗ = A ，证毕。 推论1 形式概念 Y 1 ⊆ Y ， 〈 Y 1 ∗ ， Y 1 ∗ ∗ 〉 为形式概念。 推论2 形式概念续 X 1 ⊆ X ， 〈 X 1 ∗ ∗ ， X 1 ∗ 〉 为形式概念。 证明：由外延内涵和定理1易证。
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user: 3. 非冗余限制决策蕴含相关理论 定义2 [ 19 ] 决策背景 五元组 ( X ， Y ， I ， T ， J ) 为一个决策背景，其中T为决策属性， J ⊆ X × T 是一个二元关系， J ( x ， t ) ∈ { 0 ， 1 } 。 定义3 [ 19 ] 强规则、弱规则与冗余规则 L ( I ) = ( ( X ， Y ， I ) ， ≤ ) 为基于条件属性的概念格， L ( I 1 ) = ( ( X ， T ， J ) ， ≤ ) 为基于决策属性的概念格，若 ∀ 〈 A ， B 〉 ∈ L ( I ) ， 〈 C ， D 〉 ∈ L ( I 1 ) ，满足 A ⊆ C ，且 C ≠ X ， C ≠ ∅ ，则称 B → D 是一个规则，B为规则的前置条件，D为规则的结论。若 A = C ，则称 B → D 为强规则；若 A ⊂ C ，则称 为弱规则。若存在 ，有 ，则规则 为冗余规则。 定理2 冗余规则判定定理1 若 ， ，满足 ，且 ，则有强规则 ，弱规则 ，且弱规则 为冗余规则。 证明：详见文献 [ 19 ]。 通过以上论述不难发现对于任意一个决策概念，若强弱规则同时存在，则弱规则必为冗余规则。 定义4 [ 14 ] 最小闭标记 令 为形式背景，若存在属性集 ， ，如果 ，使 ，则称R为A的闭标记，也称R为F的生成，如果对于R的任意一个子集， ， 均不是A的闭标记，则称R为A的最小闭标记。 定义5 [ 14 ] 限制决策蕴含与限制决策蕴含 令 为决策背景， ，且 ， ，且 ，若R是A的最小闭标记，则 为决策背景下的限制决策蕴含；特殊地，若 ，则 为决策背景下的强限制决策蕴含。 由定义5可知，限制决策蕴含与决策规则相比，前置条件包含的属性更少，决策形式更简化，更有利于决策者进行决策。 定义6 [ 20 ] 协调集 令 为形式背景，若存在属性集 使得 。则称E为形式背景的协调集。 定义7 条件概念和决策概念的外延集 在决策背景中，条件概念的外延集为： ，决策概念的外延集为： 。 定理3 冗余规则判定定理2 ，且 ，规则 为非冗余规则，则不存在 ，满足 ，也不存在 ，满足 ，否则 为冗余规则。 证明：详见文献 [ 19 ]。 定理4 冗余限制决策蕴含判定定理 若同时存在限制决策蕴含 ， ， ，则 为冗余限制决策蕴含。 证明：由已知条件易知， ， ， ，即 可以由已知条件蕴含得出，所以 为冗余限制决策蕴含，得证。 定义8 决策 令 表示决策属性，则 。k越小，决策越简单；反之，决策越复杂。 定理5 决策简化定理1 ， ，满足 ，且不 ，满足 ，使 ，为使决策过程简单，则 。 证明： 由已知可得， ，则 。假设 ， ，满足 ，即 ，则 ， 成立，则 仍需要决策，则 。因为 ，所以 ， 。即决策变得复杂，与题设矛盾，故假设不成立，得证。 定理6 决策简化定理2 ，满足 ， ， ，且 ，有 ，则 ， 。 证明：由定理5易证 ，假设 ，由题设条件 可知， ，即对 进行了两次决策，与简化决策的目的相悖，故假设不成立，即 ， 。 定义9 覆盖 令 ，若 ，则 为X的一个覆盖。 由定义9易知，对象集X的覆盖有多个。 定理7 决策简化定理3 令 ，满足 ， ， ， ，则 。 证明：由定理5、定理6可知， ，由已知条件可知 ， ，即 ，得证。 定理8 强规则与强限制决策蕴含判定定理 令 为形式背景， ，满足 ，则必存在强规则 ，若 为 的最小闭标记，则有强限制决策蕴含 。 证明：由定理5可知， ，易得 。即 ，因为 ，且 ，由强规则的定义可得， 为强规则；又因为 为 的最小闭标记，由强限制决策蕴含的定义可得 ，得证。 定义10 [ 21 ] 约简 ， ，满足 ，则 为F的约简。 定理9 约简判定定理 令 为形式背景，存在非冗余强限制决策蕴含 ， ， ，则 下的约简 。 证明：由定理1可知， ， ， ，由已知条件可知： ， ， 。由限制决策蕴含的定义得， 为 的最小闭标记，也是 的生成。由 定义10可知， 为 的约简。令 ， ， ， ， ， ， ，由限制决策蕴含的定义可以推出： ， ， ，与原背景中的决策蕴含相同，令 ，则 在子背景中无法推出，所以 ，均不能约简，满足约简的定义。故约简为 ，得证。
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user: 4. 决策蕴含简化方法及属性约简算法 由以上论述可以归纳出生成非冗余限制决策蕴含的一般步骤：给定形式背景，首先生成概念及每个概念的最小闭标记，将概念按外延降序排序，计算对象的覆盖，由此生成决策背景，然后生成限制决策蕴含，最后对冗余限制决策蕴含进行处理并输出。下面以伪码形式给出非冗余限制决策蕴含的输出算法： (1) 生成条件概念 输入：形式背景 ； 调用概念生成算法； 输出：概念结构体数组 ；/* 为概念的个数， 存储外延中元素的个数， 存储内涵中元素的个数， 存储外延， 存储内涵， 存外延的最小闭标记*/ (2) 求X的覆盖 ;/*按eno降序对概念进行快速排序*/ ; ; for (i=2;i 1;i++) { ; if( ) {no=i; ; break;} }/*数组t存决策属性*/ (3) 生成决策背景 while( ) {for(k=1; ; k++) ; j++; k++/*二维数组DC存决策背景*/ } (4) 生成决策概念 决策概念采用结构体数组 ，成员同上。 (5) 调用最小闭标生成算法 详见文献 [ 20 ]，最小闭标记存入 。 (6) 生成限制决策蕴含 for each for each if( ) { ; ;/*结构体数组LDI存限制决策蕴含，其有三个成员， 存前置条件， 存结论， 存前置条件中属性的个数*/ break; } (7) 冗余限制决策蕴含处理 for each for each {if( in && in )m++; if( ) ； } /*前置条件和结论是其它限制决策蕴含的并集的限制决策蕴含为冗余限制决策蕴含*/ (8) 限制决策蕴含输出 for each Output: ; 算法的时间复杂度分析： 概念的生成算法最优可以是线性的时间复杂度 [ 20 ]，Ganter提出的算法，生成每个概念的时间复杂度为 。 本文采用快速排序算法，时间复杂度为 ，下面将重点讨论属性约简算法的时间复杂度。 不难发现步骤(2) 求X的覆盖的算法时间复杂度 ；步骤(3) 生成决策背景的算法的时间复杂度 ；步骤(6) 生成限制决策蕴含的算法时间复杂度 ；步骤(7) 冗余限制决策蕴含处理算法的时间复杂度 ；步骤(8) 限制决策蕴含输出算法的时间复杂度 。综上所述，本文算法可以在多项式时间内完成，时间复杂度为 。
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user: 5. 实验分析 例1形式背景如表1所示，基于形式背景的概念如表2所示，生成的概念格如图1所示，排序后的概念及最小闭标记详见表3。因为 ，由定理5可得 ， ， ，生成的决策背景、决策概念如表4、表5所示，决策概念格见图2。其中决策概念为 ， ， ， ，强限制决策蕴含为 ， ， ， ，因为 ，所以 为冗余限制决策蕴含，即 ， ， 为非冗余限制决策蕴含。 表6将本文算法与从规则定义出发提取出的规则进行了对比，表明本文得到的限制决策蕴含个数少且形式简单。 实验的配置环境为：CPU E6600、内存2GB 、Windows 10、Microsoft Visual C++ 6.0。随机生成3组形式背景，实验结果表明本文提出的算法执行效率不如文献 [ 22 ] 高，但高于文献 [ 15 ] (时间复杂度为 )和文献 [ 23 ] (时间复杂度为 )，具体如图3所示。 由约简后的规则 ， ， 可知，约简 ，约简后的背景如表7所示，约简后的概念见表8，而决策概念不变，应用本文的算法，仍然可以生成非冗余限制决策蕴含 ， ， ，原背景的所有蕴含均得以输出，约简前后没有信息损失，蕴含提取具有有效性。 约简后的形式背景中没有出现0行，即对象没有损失，易知决策概念不变。选取文献 [ 11 ] 的例子进行对比，结果表明本文提出的算法和 [ 11 ] 均能保证约简前后决策属性的分类能力不变，但本文算法提取出的蕴含更有效，形式更简单，详见表9。 Table 1 Formal contex a b c d e f 1 0 0 0 1 1 0 2 1 1 0 0 0 0 3 1 1 1 0 0 1 4 0 0 0 0 1 0 5 0 0 1 1 0 0 表1. 形式背景 Table 2 Concepts based on formal contex 编号 概念 1 2 3 4 5 6 7 8 9 表2. 基于形式背景的概念 图1. 条件属性概念格 Table 3 Concepts after sorted and minimal closed labe 序号 概念 最小闭标记 1 2 3 4 5 6 7 表3. 排序后的概念及最小闭标记 Table 4 Decision formal contex r s t 1 0 1 1 2 1 0 0 3 1 0 0 4 0 1 0 5 0 0 1 表4. 决策背景 Table 5 Concepts based on decision-making attribute 编号 概念 1 2 3 4 5 6 表5. 基于决策属性的概念 图2. 基于决策属性的概念格 Table 6 Comparison with rule 根据规则的定义提取出的规则 本文的算法生成强限制决策蕴含 本文算法约简后 规则的输出 (冗余) 表6. 规则对比实验 图3. 运行效率 Table 7 Decision formal context after reductio a d e r s t 1 0 1 1 0 1 1 2 1 0 0 1 0 0 3 1 0 0 1 0 0 4 0 0 1 0 1 0 5 0 1 0 0 0 1 表7. 约简后的决策背景 Table 8 Conditional concepts after reductio 编号 概念 1 2 3 4 5 6 表8. 约简后的条件概念 Table 9 Comparison with ability of classificatio 约简前决策属性对对象的分类 约简后决策属性对对象的分类 规则是否最简 文献 [ 11 ] 的算法 否 本文的算法 是 表9. 分类能力比较
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user: 6. 总结 本文首次以决策蕴含简化方法为研究重点，通过计算对象的覆盖，进而生成决策背景，并在此基础上推导非冗余限制决策蕴含，与非冗余决策规则相比，其形式更简化，更有利于决策者进行决策；其次，提出简化的决策背景的生成定理、非冗余限制决策蕴含的处理定理及决策背景下属性约简的判定定理并予以证明，得出为使决策过程简单，需要决策的对象子集之间不能存在包含关系的结论；随后提出了算法并讨论了算法的时间复杂度，借助归并排序算法对形式背景生成的概念进行排序，能够使计算对象集的覆盖算法的效率得到提高，利用结构体数组 存储概念，巧妙地设置循环控制条件( ，break等)，本文算法的时间复杂度为 。通过实例分析，算法具有可行性与正确性。 决策背景下的属性约简算法以决策规则的提取为根本出发点，需要在不损失决策规则的前提下进行约简，并没有从属性的语义或重要性出发考虑能否进行约简。因此关注属性的语义及重要性，设计更高效的规则提取算法是文章进一步的研究方向。
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user: 摘 要 新时代如何促进中小微企业持续、健康、快速发展，对增加就业机会，推动科技进步与技术创新，促进地方经济升级转型、提高区域创新水平，维护社会稳定有重要的现实意义。以浙江省为例，介绍了小微企业发展态势，剖析了目前中小微企业科技创新发展的新机遇与存在的新问题，并提出了中小微企业要坚持内涵、绿色、集聚、专精特新优的发展理念，保持发展与创新的同步性。要制定优惠政策，精准扶持小微企业的创立与成长，并不断优化创业创新环境，促进浙江小微企业的可持续发展。 关键词 :浙江小微企业，发展态势，经营理念，创新对策 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 新时代小微企业持续、健康、快速发展，不仅是一个经济问题，而且是一个政治问题，关乎国计民生与国家的长治久安。浙江省小微企业的发展与创新不仅面临着新的挑战，同时也孕育着更多新的机遇，最关键的问题是要抓住新的机遇，充分发挥中小微企业自身特有的优势不断创新发展，使小微之火，燃燎原之势 [ 1 ]。浙江省如何促进中小微企业持续、健康、快速发展，对增加就业机会，推动科技进步与技术创新，促进地方经济升级转型、提高区域创新水平，维护社会稳定有重要的现实意义。
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user: 3. 新时代浙江省小微企创新发展面临的问题 近年来，浙江省小微企业科技创新取得了长足进步，发展成绩有目共睹，但当前中小微企业却仍面临着许多挑战，目前制约小微企业发展壮大因素众多，主要体现在以下几个方面。 3.1. 创新政策体系不完善 鼓励企业创新的政策法规体系和体制机制尚不完善，创新投入机制尚不健全，部分扶持创新的政策落实不到位、对知识产权保护力度不够。由于创新平台建设投入大，且产出具有一定的滞后性，企业创新主体意识还不是太强，考虑眼前利益较多，建设创新平台的积极性不是太高。人口资源环境矛盾更加突出，一部分高能耗行业的中小微企业环境污染重，隐藏着许多危险因素。 3.2. 创新意识不强 对中小微企业来说，创新是一项投入成本非常高、风险收益非常大的活动。大量小微企业在自身发展过程中的创新意识不强、创新投入不足和创新积极性不高，从而创新成为少数企业的选择，这从整体上决定了区域创新的水平不高。科技型小微企业依靠创新、创意起步较快，但由于研发力量缺乏，研发费用不足，又难以借助公共创新平台，技术创新难度较大，不利于小微企业创新与长期健康成长。 3.3. 中小微企业科技创新人才队伍与技术基础还比较薄弱 人才队伍的缺乏是制约大多小微企业科技创新的瓶颈。创新型人才供不应求，处于“引不进、用不起、管不好、留不住”等“用工难”的尴尬境地。由于研发力量缺乏，研发费用不足，又难以借助公共创新平台，技术创新难度较大，关键核心技术缺乏，大部分中小微企业开展的创新活动仍处在较低水平，产业层次也处于国际产业价值链低端，产品附加值降较低，核心竞争力不强。 3.4. 融资困难成本偏高 小微企业普遍缺乏抵押物、规模小、资信低等原因，银行贷款融资能力有限。由于小微企业财务管理不够规范，习惯于现金支付，无专人处理银行账户相关事宜，造成银行对账率较低，银行不愿意为小微企业开设对公账户。部分银行还存在微型企业开户难，以及变相收取开户费、手续费、年度管理费等各种费用的情况。从中小微型民营企业来看，主要靠内源融资且自有资金占全部资金总额的80%以上，50%以上小微企业占自有全部资金总额的资金占比在85%以上，50%左右小微企业占自有全部资金总额的90%以上。中小企业由于自身规模小，现金流容易出现紧张甚至断裂的情况，因此，如何盘活资金成为了中小企业最为关注的问题。
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user: 4. 新时代浙江省小微企业创新发展对策 4.1. 制定更加优惠政策，引领中小微企业在发展中创新，在创新中发展 以优化政策与财政投入为带动，引导投入、倾斜要素、增强激励进一步研究龙头企业培育、创新平台建设、新兴产业发展、创业风险投资等政策的深化与完善，无论是发达国家和地区，发展中国家都相继出台了一系列优惠政策，在税收方面支持中小微企业发展的措施，如金融信贷服务和培训等。鼓励和充分支持小微企业发展，制定一些优惠政策，加快结构调整，培育一批小微科技企业，专门从事新产品、新技术项目开发与应用等。 4.2. 优化创业创新环境 深化行政审批制度和资源要素市场化改革，完善企业登记管理制度，优化创办科技型和创新型企业的注册办理手续。进一步完善财政科技投入稳定增长机制，设立创业投资引导基金，支持和引导民间资金创立各类风险投资基金。鼓励金融机构设立科技信贷服务专属部门探索建立以政府引导、社会参与的科技风险投资基金服务中心，支持科技型企业发展。加大对企业创新成果推广应用和市场拓展的扶持，充分利用国家自主创新的新契机，通过深化产业分工，扩大创新成果交流渠道，开拓新的市场领域。建立有利于创新成果本地化和产业化的体制机制。完善推进科技成果转化的服务体系，加快建立“展示、交易、共享、服务、交流”五位一体的科技平台。组织开展“真情连企业，结对助发展”的小微企业走访服务系列活动，摸清企业需求，提供精准帮扶。总结推广小微企业成长范例和典型模式，加大媒体宣传力度，示范带动更多中小微企业提升发展。 4.3. 造良好的市场品牌环境 重点围绕营造良好的市场品牌环境，从企业品牌、质量提升、参与标准、计量服务、知识产权等方面提出了推动民营企业提升竞争力。支持民营企业实施商标国际化战略；指导帮助企业走品牌发展道路，运用品牌效应增强企业竞争优势；鼓励引导民营企业导入先进管理方法。促进产品质量的提升；引导和鼓励民营企业积极参与产品质量标准化的活动；建立和实施定量商品包装企业和商品生产经营企业的计量自我保证制度和能力自我保护声明制度，继续支持企业实行计量器具强制检定和计量器具使用者免费检定等优惠政策，减轻企业经营负担；积极推动和开展民营企业知识产权质押项目融资，拓宽民营企业融资服务渠道。 4.4. 加大财税扶持力度，创新金融服务方式 加强对小微企业在财税方面的引导激励，重点加大对小微企业服务体系、创业发展、技术创新、节能减排等方面的支持力度。设立优势产业和新兴产业技术进步精准扶持的专项资金，对列入重点技术改造专项计划的企业，按项目的生产性设备、测试设备和技术等实际投入额，给予一定额度的补助，完善政府采购支持小微企业的有关制度和具体办法；密切跟进项目的实施，有钢用在刀刃上，把国家对中小微企业后续税收优惠政策落实在实处。同时，加大融资扶持力度，完善小微企业财产抵押制度和贷款抵押物认定办法，探索投资方权利和现金流质押等新方式，推行企业原材料、存货、工业产权、股权、专利权、商标专用权、应收账款等可转让权益的抵押、质押贷款等解决制约中小微企业科技创新发展中的瓶颈问题。 4.5. 招才引智，加快人才培养 大力实施人才引进战略，重点加快小微企业创业人员、高层管理人才、复合型人才的引进和培育，吸引国内外高端人才带项目、带资创业。加大专业人才的引进和培养，加大专业素养的积累。根据地域特点、产业特色、企业需求，引进专业化的技术人队伍，并科加强业务的培训和考核，提升队伍整体专业素质。大力培育小微企业的人才队伍，继续推进“送培训、送智力、送服务”活动，采取高级研修、深造培训和集中轮训相结合的方式，对不同类别、不同层次人才进行分类培训，努力培养造就一批创业人员、高层次经营管理人才和技术人才。加强对“初创期”、“成长期”特别是成长性强的小微企业的分类指导，推动企业从传统管理向发展战略主导型和优秀企业文化导向型管理发展。 4.6. 鼓励创业，营造创新文化氛围 大力弘扬创新精神，表彰科技工作先进，奖励企业创新典型，以此引导企业加大研发投入、加快转型升级，营造有利于创业的社会氛围。企业家更加专注实业、艰苦创业、诚信立业、成就事业，完美人生。大力弘扬“敢于追求、坚韧不拔、诚实守信，自我超越”的创新文化特色，加大舆论监督力度，促进政府部门转变作风，努力营造“零障碍、低成本、高效率”的，让创业者、投资者和企业家“舒适、舒心、舒畅”的发展软环境。进一步营造“鼓励创新、宽容失败”等创新氛围，探索建立一系列保护失败者的权益机制，解除创业创新失败者的后顾之忧，增强科研人员和专业技术人员的创业激情。积极引导各位优秀企业家人大代表和民营企业商会相关行业组织勇于为民营企业发声，善于替行业的鼓呼，共同推动行业营造更加公平规范的行业市场和竞争环境。
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user: 5. 结论 新时代浙江省小微企业要坚持“创新驱动、专精特新、内涵发展、绿色发展、集聚发展、分类指导”的发展理念，以促进小微企业发展壮大、增强发展后劲和提升核心竞争力为目标，要形成小微企业“滚动式”发展与“螺旋式”上升的新常态。同时要引导小微企业诚信经营与优化结构，着力推动创新驱动，提升技术创新和科学管理创新水平，促进小微企业又好又快发展。
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user: 摘 要 许多化工产品的生产过程都会产生大量高浓度含氮废水。过量的含氮废水排入水系将导致水体富营养化，危害人类及生物多样性。未来难降解高含氮有机废水处理必将朝着低能耗、低物耗、低成本、处理效果高效、无二次污染以及资源化循环利用，工艺、操作简单等方向迈进。 关键词 :含氮废水，富营养化，生物多样性，降解，二次污染，资源化循环利用 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 目前，许多化工生产过程如：石油化工、煤化工、制药、染料、日化、有色金属化学冶金工艺以及垃圾渗滤液等都会产生大量高浓度含氮废水。过量高浓度含氮废水排入水系将导致水体富营养化，同时，被氧化生成的硝酸盐和亚硝酸盐会严重影响水生生物甚至人类的健康。高含氮有机废水的过量排放，也会导致地表水、甚至地下水出现富营养化，进而破坏水生动植物的生态环境，造成水中生物大量死亡，甚至影响人类的正常生活以及身体健康。 随着煤化工产业经济的快速发展，随之带来的是含氮污染源的逐渐增多，势必造成排放量增大，污染更加严重！含氮废水排入水中，深层水体生物进行光合作用很困难，首先导致深层水系动植物的减少和腐烂，好氧菌群落衰减。死亡的藻类、微生物腐烂分解造成水体中的溶解氧被很快地消耗，导致水体发臭，需氧动植物很难生存下去，整个水系就会进入恶性循环状态。政府污水处理负担加重，水处理投入费用将不得不加大。 非但如此，一些企业产生的废水含有重氮基(N=N双键或NN三键)，如宁夏天长民爆器材厂生产产生的废水，含有大量的重氮基团，这种废水运用常规含氮废水处理方法不能消除重氮基，有重氮基存在的废水毒性比之普通含氮有机废水大，废水一旦排入水体或渗入土壤，浓度达到一定水平，将使水中生物全部死亡，土地也会寸草不生，这种废水基团靠自然力量消除周期很长，随着雨水和地下水系的蔓延只会导致更大面积水系和土壤的污染！这种污染如果在小范围内反复富集到一定程度，在时机条件具备的情况下将会发生重大安全事故。 对于人类长期接触这种重氮废水会产生非常严重的后果。如果皮肤接触必须赶快脱去污染的衣着，用肥皂水和清水彻底冲洗皮肤否则会得皮炎，渗入皮肤会对血管血液产生影响。人眼一旦接触到必须提起眼睑，用流动清水或生理盐水冲洗，及时就医。如果人吸入要迅速脱离现场到空气新鲜处。保持呼吸道通畅。如果严重的造成呼吸困难，就要输氧。如若呼吸停止，立即进行人工呼吸，立刻就医。长期在此环境中生活皮肤病、眼病、肝病、消化道等疾病的发生会增加，人的寿命也会大大缩短。
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user: 2. 污水处理国内外现状 水是人类必不可少的资源之一。世界人口的剧增和水资源的相对缺乏，地球将面临越来越严重的水环境污染问题 [ 1 ] - [ 6 ]。 西方一些发达国家，很早就实现了工业现代化，相应的环境问题特别是水资源污染的问题也较早的显现出来。十九世纪以来，一些经济发达国家相继出现了环境污染和社会公害等问题。这些国家政府高度重视，并且投入了大量的人力、物力、财力，进行污水处理的研究，建设了大量污水处理厂。 美国是目前世界上污水处理厂最多的国家，平均每5000人就有1座污水处理厂，其中78%为二级生物处理厂；英国共有污水处理厂大约8000座，平均7000人1座，几乎全部是二级生物处理厂；日本城市污水处理厂约为630座，平均20万人一座，但其中二级处理厂及高级处理厂占98.6%；瑞典是目前世界上污水处理设施最普及的国家，其下水道普及率占99%以上，平均5000人1座污水处理厂，其中，91%为二级生物处理厂 [ 7 ]。 这些国家的经验表明，大力兴建二级污水处理厂对改善水体卫生情况起了很大的作用，这些国家在研究水处理的新理论和新工艺的同时，也重视污水处理自控系统的研究，先后投资研究高效型、智能型、集约型污水处理设备和自动化控制仪表。一些发达国家经过几十年的努力，污水处理率已经达到了80%~90%，成功的解决了来自于城市和工业的水污染问题。同时一些国家开始重视污水的回用，如以色列的污水回用率达到了100%。 同发达国家相比，我国的污水处理起步较晚，无论数量、规模、普及率还是机械化、自动化程度，都存在着较大的差距。目前，还处于发展阶段。前几年国家环境保护总局曾对我国55个城市的5000多套工业废水处理设施进行了大规模的调查。结果表明，运行效果好的只占不到一半，而建成后没能运行或处理能力达不到设计能力一半的设施竟占一半以上。所以，我国的污水处理技术还处于较低的水平。 另外，我国经济发展水平不均衡，资金匮乏，投资力度不足等诸多因素，导致目前发达国家大批水处理企业大举进军我国水处理市场。国内某些城市污水处理厂全套引进国外的设备和技术，虽然取得了很好的效果，但全部引进国外技术存在以下问题：1、引进费用昂贵；2、维护费用昂贵，维护不方便；3、没有结合我国的国情；4、不利于培养我国的相关专业的工程技术人员。为了改变我国污水处理技术现状，政府和研究机构都倾注了较大的注意力，非常重视开展这方面的研究。国家自然科学基金列出专项资金支持开展污水处理的研究。
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user: 3. 含氮废水处理技术现状及发展趋势 含氮废水处理方法有两大类，一类是物理化学处理方法，如：蒸馏法、气体吹脱法、反渗透过滤法、膜吸收法、离子交换法、折点加氯法、电化学处理方法等 [ 7 ]；另一类是生化处理技术 [ 8 ] [ 9 ]，主要是借助好氧菌和厌氧菌的硝化和反硝化作用。传统的生化脱氮技术 [ 10 ]，虽然理论研究和实践技术很成熟，但由于自身原因存在一定的缺陷。 在我国，含氮废水主要来源于农林灌溉废水和工业废水，其中工业含氮废水量大、浓度高、分布集中，是我国急需研究的主要含氮废水处理来源。由于我国含氮废水处理领域起步较晚，而每年含氮有机废水排放量又大，目前还需要加强对含氮废水处理工艺的研究，现在我国含氮废水处理领域主要面临氮去除不彻底，处理能耗物耗高，成本大等问题。因此，随着社会可持续发展对环保要求越来越高，我们需要一方面对现有的处理技术做出更多的工艺优化、技术改进提高处理效率降低处理成本；另一方面探讨开发出更多科学、高效、低成本既能去除含氮物质，又能资源化回收利用处理废水的技术。 低浓度含氮废水主要来自牲畜废水、生活污水、少部分工业废水。目前针对低浓度氨氮废水高效脱氮技术主要分为物化法和生化法，处理有机和无机低浓度含氮废水技术主要有生化技术、离子交换法、折点加氯法、化学沉淀法等。 人工湿地污水处理技术是近年来受到广泛关注的一种污水生态处理方法，具有强去除氮磷污染物能力、基础运行成本低、抗冲击负载等优点。2010年环保部颁发的《人工湿地污水处理工程技术规范》，表明人工湿地污水处理技术已受广泛关注 [ 11 ]，但是，也存在一些没有解决的问题。 电化学法 [ 12 ] 处理含氮废水是近几年出现的一种处理方法，已经受到国内外相关领域的普遍关注。氮的去除主要有两种方式：一、简介电化学氧化方式，首先在阳极处氯离子被氧化变成游离氯，作为一种强化剂溶解在废水中，然后与氨氮反应将氨氮氧化去除；二、直接电化学氧化方式。 国内外关于电化学氧化法处理复杂含氮废水已有一定研究成果，Lee等使用电化学法处理低浓度含氮水质 [ 13 ]，得到结论：电化学法能短时间内去除模拟污水中的氮源，且该过程经拟合发现为一级反应。徐丽丽等人研究了不同电极材料对电化氧化法处理含氮废水的氨氮去除效果 [ 14 ]。这些研究结论都表明电化学氧化可以有效的脱除氮，对其他污染源如COD和S也有很好的去除作用；另外，还可以去除生物废水中的一些有毒物质。与其他废水处理技术相比，电化学有其独特的优点，电化学法不需要加入化学药剂；可以单独处理废水，也可以联合其他方法处理废水：自动化操作能力强，无二次污染；电化学法是处理氨氮废水的一种新型趋势。 随着科技社会的发展以及人类环境保护意识越来越强，如何将污染物质能源化再利用、资源化再回收，提高废水处理能力和效益，降低物耗能耗以及处理成本已经成为水处理行业的一个焦点。生物脱氮技术主要是利用微生物的脱氮活性，而传统生物脱氮技术通常存在氨氮负载过高导致出水浓度不达标，有机物被大量消耗，剩余污泥大幅度增加，消耗大量能量等问题。有学者发现一些微生物不仅可以去除氨氮物质还可以去除硫化物，例如脱氮硫杆菌 [ 15 ]、脱氧硫小硫菌等。生物脱氮法脱氮过程不仅受到微生物其自我转化能力影响还受一些其他因素的影响，如废水中其他污染元素的影响。An Shjiie等 [ 16 ] 人认为废水里硫化物的浓度会影响脱氮效率。厌氧氨氧化菌 [ 17 ] 在低氧条件下可以同时分解含氮化合物以及硝酸盐，此外厌氧氨氧化菌在缺氧条件下甚至可以利用空气组分中的二氧化氮分解含氮化合物和硝酸盐。此外，越来越多研究表明，氨氮源的硝化反应除主要由自养菌完成以外，还可以由，一些特殊异养菌完成；而反硝化过程不只可以在缺氧条件下进行，一些细菌也能在氧量充足条件下完成反硝化过程。借助于这些新型微生物的特性深入研究，以及现代微生物学技术的发展，近年来在以微生物作为主要组成部分的传统微生物技术的基础上逐渐发展了短程硝化．反硝化技术、生物膜SBR法、A/O新工艺、厌氧氨氧化技术等新型生脱氮技术 [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ]。 根据含氮废水中氮浓度的高低，以及废水中氮的存在形式即有机态氮或无机态氮，往往会选择不同的废水处理技术。一般说来，简单生物脱氮技术、折点加氯法、化学沉淀法等常用来处理低浓度有机含氮废水；人工湿地技术、电化学法、气提吹脱法、一些新型生物脱氮技术等则常用来处理中高浓度氨氮废水。实际上其中一些含氮废水处理技术既适合处理低浓度含氮废水，又适合处理中高浓度的含氮废水；这就需要实际应用中考虑实际情况，综合考虑处理废水对象、处理要求、处理经济成本、环保要求等选择合适的含氮废水处理工艺。 近年来，一些研究表明某些外部条件可以用于促进微生物针对废水的脱氮作用。如一些新发展起来的借助于外界条件促进氨氮氧化过程，如超声氧化法、超临界水氧化法、光催化氧化法等；这些新型技术或多或少已经渐渐受到研究人员的关注，并且做出了一定的研究，但还需要进一步完善。
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user: 4. 结论 21世纪以来，各方面对保护水资源，实现可持续发展呼声越来越强烈，促使着人们加快关于氨氮废水处理技术的研究与推广应用。未来的难降解高含氮有机废水处理必将朝着低能耗、低物耗、低成本、处理效果高效、无二次污染以及资源化循环利用，工艺、操作简单等方向迈进。
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user: 摘 要 材质建模是图形学研究与应用中的热点问题，目的是通过建模确定材质表观的纹理、法向、反射率和粗糙度等属性，从而提高对物体渲染的真实感。为了解决传统的材质建模需要耗费大量人力物力和时间，目前有人提出利用深度学习的方式实现材质的建模。本文在Xiao Li [ 1 ] 提出的Pre-Net的基础上，对过拟合及预测精度问题进行研究，提出了改进模型的方法，通过添加Dropout层和Inception结构，从而减少过拟合现象并提高了模型的预测精度，同时使用批渲染技术快速大量地获取到实验所需的训练数据。实验表明，本文方法可以使模型的预测结果更加准确，泛化能力也更强。 关键词 :卷积神经网络，材质外观，渲染模型，自增强 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 材质建模是图形学研究与应用中的热点问题，是通过某种方法或手段对材质的粗糙度、漫反射率、高光反射率和法向等属性进行建模，以确定这些属性的值从而提高对物体渲染的真实感。传统的材质建模是通过人工的方式获得，为了节省成本并提高效率，目前已经有人使用深度学习的方法通过反复学习基于未知光照环境下的双向散射分布函数材质样本图片重建材质的属性。但利用深度学习进行材质建模的缺点是训练数据十分匮乏，影响重建的效果，同时也因为神经网络模型太过复杂，容易出现过拟合现象。本文基于文献 [ 1 ] 提出的方法对基于深度学习的材质建模方法进行研究，力图对训练数据匮乏及过拟合问题提出解决方案。论文的主要贡献如下： 1. 提出了一种自动化高效生成所需标记数据集的方法，通过控制渲染程序批量地渲染了用于训练的标记数据对。 2. 对文献 [ 1 ] 的网络结构进行改进，通过添加Dropout层和Inception结构，减少了过拟合现象的发生并提高了模型的预测精度。 3. 实验并讨论了自增强训练策略对卷积神经网络解决材质建模问题的有效性。
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user: 2. 相关工作 2.1. 材质属性获取方法 物体的材质参数建模是一个非常困难的问题，常见的方法是通过专业仪器多角度的测量获取，或是进行人工绘制，费时又费力。近年来出现了很多利用深度学习工具来解决材质建模的方法，并且效果都比较理想。Dror等人 [ 3 ] 第一个证明机器可以训练学习算法来对低级别的材料进行图片分类功能，从那时起利用深度学习工具解决相关问题成为了一个有效的方法。例如图像分解以及反射率和照明度估计，但是由于材料级别低，估计值很不理想。Zhu等人 [ 4 ] 采用了编码器-解码器架构来估计漫反射率和法线贴图。但是，他们的方法只能恢复材料样本上的均匀镜面反射参数并他们针对不同的材料只训练了一个通用的网络。Xiao Li等人 [ 1 ] 提出使用一个卷积神经网络(convolution neural network， CNN)去实现物体的表观建模，他们只需要一张在未知光照条件下拍摄的平面的材质样本照片，就可以通过它重建出样本图片中材质的表观特征。他们遇到的最大的障碍在于他们十分缺少标记数据对(未标记的普通图片及对应的表观参数)。 对照明条件的限制更好地显示了反射率属性的估计更依赖于主动照明。Wang [ 5 ] 等人使用阶梯边缘照明条件来推断空间变化的表面法线，以及均匀材料的反射率特性。Oxholm和Nishino [ 6 ] 依赖已知的照明来恢复形状并在自然光照下从物体的单张照片获得物体的表面反射率。Aittala等人 [ 7 ] 利用固定材料的相似性估计空间变化的法线和反射率特性，从闪光灯下的平面材料样品的一张照片中使用深层纹理合成框架，而不是依赖主动照明。所有这些方法要么需要主动照明，要么需要对照明有充分的了解，这就排除了它们对在非受控捕获条件下获得的输入照片的适用性。 2.2. 训练数据集获方法 许多深度学习方法的共同弱点是都要依赖大型的训练数据集。Wojciech Matusik等人 [ 8 ] 采样了100个不同材质球体的材质属性。他们制作了一个具有两个机械臂的采样所用的机械装置去采样得到这些材质属性特征，这个机械装置能够自动地在不一样的光照条件和相机视角下，去拍摄一个球体的模型的照片，以此来获得所需要的样本数据。但是这种方法不只要求制作巨大且昂贵的设备，还需要手动制作100个具有均匀材料的真实模型，在实际应用中不太可能使用这种耗时耗力的方法。 Jiaping Wang等人 [ 9 ] 将这个流程优化，即使用相机固定某一视角从而可以获取大量训练数据(样本图片)，同时在图片数据的每个像素点上采集局部材质特征，并使用这些材质特征作为寻找材质物体表面相似特征像素点的参照对象。紧接着就是收集包含类似材质属性特征的所有像素点，最后他们就可以重建出材质图片对应的表观属性。尽管使用了数据之间的相关性减少了必须的图像数据数量，但是由于一开始的采集部分还是需要使用不少的人力物力，一组高质量的样本数据仍要花费很长的时间去完成其数据的采样过程。 为了减少需要获取的图像数据量，Zhiming Zhou等人 [ 10 ]，提出了一个尽力精简的模型，使用具备代表性的材质来表现所关联的图片，从而达到简化网络复杂度的目的。相比与普通的简化网络模型，他们改进的模型对图片数据数量的需求进一步的缩减，对于某种材质，只需几分钟去采集若干张材质样本的照片，就可以对材质进行高质量的材质表观重建，但由于模型复杂度低，训练空间小，很难训练出有效的模型，导致预测出的结果非常不理想。
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user: 3. 改进的Pre-Net网络模型 利用深度学习工具解决图形学领域中的问题已经成为一种常见方法，构建何种结构的卷积神经网络才能更高效的完成材质建模是本文研究的重点。本文以Xiao Li的Pre-Net为基础，仔细分析了模型的重点和难点，提出了DISAPre-Net (改变了网络层结构并且经过自增强训练后的Pre-Net)，改进后DISAPre-Net可以更好地应对网络训练中经常出现的过拟合现象同时可以提高模型的预测能力。 3.1. Pre-Net基础结构 Pre-Net由两子网络组成，分别是Spec-Roughness-Net和Albedo-Normal-Net。前者用于估计高光和粗糙度分量，后者用于估计漫反射和法向分量。Pre-Net结构如图1所示。 图2中蓝色和棕黄色部分是分析子网，由三部分组成，分别是卷积层(Convolution)、批量标准化层(BatchNormalization， BN)和激活层(ReLU)。卷积层作为特征提取层，将每个卷积核进行卷积计算，并将结果作为下一层的输入，是提取图片高纬特征的重要组成部分。模型在训练过程中不断更新权重参数，而每一层输入的数据分布和之前相比会有很大差异，需要模型不断去适应新的数据，导致训练过程异常艰难。BN层可以对上一网络层的输入进行标准化处理，让数据的分布强行回到正太分布，减少了数据分布对模型的影响。ReLU激活层可以通过ReLU激活函数(非线性函数)增加模型的非线性表达能力。 图1. Spec-Roughness-Net 图2. Albedo-Normal-Net 两子网络中分析子网使用的填充都为0，但前者步幅为2，后者步幅为1。选择卷积核的尺寸大小为3 * 3，原因是较小的卷积核可以增强网络容量和模型复杂度同时减少了卷积参数的个数。此外，图中还给出了通过相应的卷积和汇合操作后网络的相关维度。可以形象的看到经过每一次卷积之后图像的大小以及每一次提取的特征数。 分析子网之后跟着两个不同的合成子网。对于Spec-Roughness-Net来说，分析子网后连接了一个具有1024个隐藏变量的全连接层以及六个输出节点(高光反射率和粗糙度对每个颜色通道的预测)，通过这些来合成所需要的合成子网。而对于Albedo-Normal-Net来说，分析子网后面连接了一个双线性上采样层，用来扩大特征图。在这之后连接了一个卷积层、ReLU激活层和BN层，共同组成了合成子网。在图2中每一层的特征映像和与之对应的子网层次用红色箭头相连，可以弥补在特征提取过程中丢失的高频像素。 3.2. Pre-Net改进方法 当卷积神经网络模型太过复杂或训练数据集不匹配模型复杂度时会出现过拟合现象。分析层可以提取高维特征、对参数标准化和增加模型的非线性能力，在分析层后添加Dropout可以屏蔽某些节点，让经过分析层出来的特征符合样本材质的普遍特征。所以本文在Pre-Net网络基础上，在每个分析层后添加Dropout层来解决过拟和问题，同时为了提高模型的预测精度，在网络层加入Inception结构。 Albedo-Normal-Net以及Spec-Roughness-Net在一定层度上都属于复杂规模的神经网络，而且训练数据集相对较少，复杂度不能与模型匹配，所以在训练过程中模型对表观参数的预测会出现过拟合。过拟合现象是CNN训练过程中经常出现的一个问题，其表现在对训练数据预测较好，对交叉测试集预测先好后差。Dropout可以有效解决模型在训练过程中出现的过拟合问题。Dropout原理如图3所示。 图3. Dropout原理 图3上部分是添加Dropout之前，下部分是添加之后。Dropout的作用主要可以分为两点，第一点是取平均的作用即选择性的丢弃神经元，类似训练一些不同的网络。第二点是可以减少神经元之间复杂的共适应关系。简单来说，模型在前向传播过程中，Dropout会随机的丢弃神经元，使得权值的更新不再依赖某些神经元，即使这些神经元丢弃，也会在其他神经元中学习到共同的特征。本文使用的Dropout rate (神经元的丢弃比例)是0.5，模型在进行批训练时，Dropout程序可以产生不同的网络结构。而当dropout rate在0.5的时候，随机生成的网络结构最多。 传统提高模型预测能力的方法主要有两种，即增加模型的复杂度和扩大训练集。但这两种方法有很严重的缺陷，不仅增加了权重参数，而且非常耗时。“稀疏连接结构”可以从本质上提高网络性能，而Inception module即保持了网络结构的稀疏性，又能够使用密集矩阵的高效计算。Inception结构如图4所示。 图4. Inception组件 当加入Inception结构后，可以将单个卷积层变成一个小型神经网络，不同层的特征会被组合到一起，一般来说同层间的高层特征和底层特征并不能结合，而inception结构恰好解决了这一问题。实现了不同尺度特征融合，提高了模型的预测精度。
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user: 5. 实验结果与分析 5.1. 实验介绍 实验主要探究两个目的：第一个目的是探究自增强策略的有效性；第二个目的是探究经过优化后的卷积神经网络能否解决过拟合现象和提高网络模型的预测能力。 本文实验的三种网络分别是Pre-Net (Xiao Li提出的基本网络)、SAPre-Net (经过自增强训练的网络)和本文提出的DISAP-Net (优化后的自增强网络)。通过平面材质参数的预测情况来对比预测模型之间的性能差异。实验步骤为先以Pre-Net和SAPre-Net的参数提取的准确性证明自增强模式的有效性。之后做SAPre-Net和DISAPre-Net的参数提取，验证了Dropout层可以解决训练深度学习神经网络时经常会出现的费时(过慢收敛)和过拟合问题。Inception结构也会提升模型的学习能力，使预测精度进一步提升。 以上实验都是四个参数同时训练，本文在后面还会分别对漫反射和法向两个参数单独训练，判断训练过程中多个参数同时进行是否彼此限制。本文的实验均在Caffe环境(深度学习库，提供了多种网络模型)中完成。实验所用的训练数据集来自于Sean Bell等人 [ 2 ] 的在线材质库。 5.2. 三组对比试验 本文将进行三组实验的对比，第一组实验是Pre-Net和SAPre-Net之间的对比，用于验证自增强的有效性；第二组实验是SAPre-Net和DISAPre-Net之间的对比，用于验证后者是否避免了过拟合现象和能否提高模型的预测精度；第三组实验是DISAPre-Net预测所有参数和预测单个参数之间的对比，用于验证预测单个参数的可视化结果是否更加准确。 实验中的三轮训练均设置了128个时期(epoch，一个epoch表示将所有训练数据完整训练一次的过程)，下面展示Pre-Net、SAPre-Net和DISAPre-Net对材质表观参数的预测以及模型的收敛情况。 图6~图8中，第三列表示材质样本图片，前两列与后两列分别表示由材质样本图片提取的漫反射贴图和法向贴图，其中左列为预测值，右列为参照值。 图6. Pre-Net预测结果 图 7. SAPre-Net预测结果 图8. DISAPre-Net预测结果 图6可以看出无论是漫反射贴图的纹理形状、颜色还是法向贴图的凹凸情况，预测结果都与参照值差异较大，此时的Pre-Net不能达到实验对模型的要求。图7中是SAPre-Net预测出的结果，对颜色和整体特征的把握有了很大的进步，纹理的大致信息都较为准确，但颜色细节没有完全回归。最后图8是DISAPre-Net预测出的结果，漫反射的颜色和纹理细节提取都很接近真实值，足以说明Inception和Dropout可以实现对模型预测能力的强化。 为了比较模型预测值和实际值，本文用MSEloss函数直观观察三个网络的性能。横坐标表示迭代次数，纵坐标表示loss值即预测值与实际数值的误差，曲线越平滑幅度越小说明模型的预测能力越好。Pre-Net、SAPre-Net、DISAPre-Net的loss曲线如下： 图9为Pre-Net的loss曲线，整体来看曲线波动较大，收敛较慢，因为第一阶段的训练是为了让模型 图9. Pre-Net loss曲线 具备初步的预测能力。实验设置100 K次迭代，迭代完成后由图6知网络已经有了一定的参数提取的性能。图10为SAPre-Net的loss曲线，对比图11的DISAPre-Net，SAPre-Net也会出现了一定的过拟合现象，并且相对于添加Inception和Dropout后的DISAPre-Net，可以看出在第50 K次迭代的时候，前者的loss值在0.005，后者的loss在0.001，足以说明DISAPre-Net在开始阶段就已经表现出很好的收敛情况，并且曲线整体平滑。这就可以提前结束第一阶段进行第二阶段，从而缩短整体训练时间。准确来说，训练时间由12小时缩短到了9小时。 Loss曲线结合预测可视化的情况，也说明了Inception和Dropout在对模型性能和训练时间上的有效性。 图10. SAPre-Net loss曲线 图11. DISAPre-Net loss 曲线 5.3. 反射分量拆分训练 实验中默认同时训练四个参数，本文猜想多参数同时进行训练时是否参数间会有相互影响，考虑单个参数输入网络学习，本文尝试单独训练漫反射和法向。DISAPre-Net同样配置128个时期(epoch)，其他参数也保持相同。图12(a)展示了漫反射的loss曲线，图12(b)为法向的loss曲线。 图12中两个训练参数均在0.001处收敛。与DISAPre-Net的多参数同时训练结果大致相同，并不能证明多参数同时训练存在相互影响。下面展示预测图： 图12. 单参数训练的 loss函数收敛情况 图13. 单独漫反射预测 图14. 单独的法向预测 根据图13和图14预测结果和参照值之间的对比，能够看出几乎所有的特征提取值都与参照值近乎相同。对比四个参数同时训练的参数提取结果，虽然loss曲线收敛结果貌似并无不同，但从物理外观上看，预测的结果与实际基本一致。可以这样认为，单独训练一个参数，模型的性能会优于多个参数模型，但综合来说，在时间上单独训练一个参数超过了5个小时，四个参数单独训练完毕远超过共同训练的时间。并且第二组对比实验中模型的性能从预测结果来看已经足够好。所以还是建议多参数共同训练。 表2中roughness列为粗糙度的提取值，rough-ref列为粗糙度实际值。Spec列为高光的提取值，Spec-ref列为高光实际值。从数据上可以看出经过自增强训练后，网络性能有大幅度提升。并且模型经过Dropout和Inception优化后预测结果也更加精准。 Table 2 Prediction results of three kinds of networks for specular and roughnes Roughness Rough-ref Spec Spec-ref Pre-Net 0.278 0.175 0.347 0.275 SAPre-Net 0.236 0.175 0.316 0.275 DISAPre-Net 0.198 0.175 0.300 0.275 表2. 三类网络对高光和粗糙度的预测结果 5.4. 反射分DISAPre-Net的材质特征提取结果 对于同一类材质，比如木头，已经包含了足够多的纹理信息，所以本文将材质分为木头、金属和塑料三类，使用最终网络DISAPre-NET分别学习并测试。 图15~图17中，第一列为训练数据，第二列开始，上半部分分别是为漫反射、法向、粗糙度和高光的参照值，下半部分分别是漫反射、法向、粗糙度和高光的预测值。实验中不能排除偶尔相差太大的高光预测的“脏”数据，总体来说三种材质类型的预测和参照是是比较准确的。 图15. 木材 图16. 金属 图17. 塑料
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user: 6. 结束语 本文在已有材质建模研究方法的基础上提出了一种基于Pre-Net的建模研究方法。首先建立渲染环境，将平面材质图片和对应的表观纹理属性在不同光照环境下渲染出来，组成新的标记训练对，用来扩充训练数据集，保证尽可能多的覆盖材质的空间变化特征。其次搭建一个能从单张未知光照环境下的平面样本材质图片中重建出材质表观属性的卷积神经网络，该网络是经过Dropout和Inception优化后可以提高预测精度和避免过拟合问题。最后通过实验对比，验证了自增强策略是一种有效策略。
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user: 摘 要 小学生数感的培养在数学教育中日益重视，而数感发展的关键期在低学段。一年级小学科学教材(教科版)“比较与测量”单元是跨学科数感培养的一个良好载体，本文分析和提取该单元中能够进行数感培养的素材，在原有科学教学环节上设计渗透数感培养的教学方案，并以此开展相关教学实践：1) “在观察中比较”，通过实践操作来开展数感培养；2) “用手来测量”，重视估算在数感培养中的必要性。在此基础上，提出培养策略：1) 善于挖掘素材，打造良好载体；2) 弥补薄弱环节，加强估算地位；3) 提高自身素养，转变教育观念。 关键词 :一年级小学生，数感，科学课堂，比较与测量 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 21世纪，信息以爆炸式增长的速度呈现在人们眼前，做出准确而又高效的判断已经成为现代社会成员必不可少的一种能力。数感主要是指关于数与数量、数量关系、运算结果估计等方面的感悟。对于儿童而言，建立数感有助于他们更好地理解现实生活中数的意义，理解或表述具体情境中的数量关系 [ 1 ]。距离1954年Dantzig， T.首次阐明数感概念已经过去半个多世纪，但是，关于数感的架构仍然有几个关键性的问题有待解决 [ 2 ]。相较于国外，我国对数感的培养与重视起步较晚，直到2012年出版的《全日制义务教育数学课程标准(2011年版)》中才提出“应当注重发展学生的数感” [ 1 ]。