DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 海床冲淤演变原因分析 2009年4月~2013年4月期间，洋山海域呈现主通道西北段冲刷、中部与南部淤积的分布状态，总体保持“南淤北冲”格局；大洋山岛链周边水域处于冲刷环境，年平均冲刷深度为0.22 m。众所周知，不同水域的水动力及泥沙环境不尽相同，将产生不同的海床冲淤变化，任何改变边界条件的工程建设必将引起潮流及泥沙环境的变化。洋山深水港的建设已证实了这点，今后大洋山岛链边界的变动引发的水动力调整应该是局部的，应有助于南部水域水沙环境的改善才是得当的。本文独创地从整体到局部分析洋山海域海床冲淤演变趋势，为洋山深水港四期码头的开港提供了技术保障。 5.1. 小洋山岛链中东部汊道的封堵 从整体来看，位于崎岖列岛群的南、北二岛链间的洋山港海域，在实施小洋山岛链上四个汊道的逐一封堵后，改变了峡道原有的多汊道形态，峡道效应特征明显增强。 工程初期，切断了自镬盖塘–大岩礁汊道进入主通道的北向波浪与横向涨潮流，虽平顺了主通道水流，但造成主通道落潮动力减弱趋中乃至形成洋山港海域大范围淤积现象，尤以南部大洋山一侧海域严重淤积；小洋山岛链西北端颗珠山汊道迅速发展，泄水出沙能力增强，小洋山前沿的护岸水流得以贯通，海域西北部冲刷，渐显“南淤北冲”格局。 5.2. 颗珠山汊道的贡献 洋山深水港区海域为一开边界潮汐峡道，地处边界为东口狭窄，西口宽阔且两岛链端部外侧均为开敞海域。现场资料表明，在相继封堵小洋山岛链四个汊道后，小洋山岛链边界的固化使主通道潮流场的落潮动力优势丧失，导致整个通道的泄水出沙能力大为减弱。在西口门纳潮，东口门泄水平衡的情况下，西口门纳入的潮量与海床冲刷呈正相关关系。但当西口门纳入的落潮量超出东口门的过潮能力(流速达极限后不再增加)，落急后某时段，则峡道东口门上段出现壅水与环流，西口门外海潮量满灌外溢，流走两岛链外侧，导致主通道海域潮流动力减弱、泥沙沉降，大片淤积环境随之发生。 自2005年陆续封堵小洋山岛链中东部汊道后，西北端的颗珠山汊道已成为西北部海域重要的泄水出沙通道。近年来，颗珠山汊道保持落潮流优势，落潮量稳定占到西口门潮量的18%。颗珠山汊道的分流也减缓了主通道泄水出沙的压力，缓解了东口门上段的壅水现象；又由蒋公柱岩礁分流而下的小洋山一侧沿程水流强度，明显大于港池外侧的落潮水流，落急时可以清晰的观察到这股水流的存在，沿程港池得益于这股护岸水流的天然维护；颗珠山汊道的发展也使颗珠山南部水域得以成天然冲刷区域。 5.3. 一、二、三工程建设 在潮流湍急，高含沙量的峡道海域，任何导致潮动力变动的工程措施对海床的冲淤来说都是十分敏感的。开港建设12年来，建成 5.6 km 码头驳岸，港池基建维护疏浚量近2700万m 3 ，一、二、三期工程的相续建成有利于近岸水流的顺畅流通。 镬盖塘汊道封堵后，峡道效应显现，在地球科氏力的作用下，主通道落潮流的趋中南移，导致一、二期港区前沿水流强度降低；蒋公柱岩礁前沿水流紊乱，深潭、浅滩相间，是引起二期港池淤积的重要原因。但，须待在整治蒋公柱岩礁前沿水流后才可望有所改善。三期港区，随着主通道落潮流的趋中，东口门北侧涨潮流得以增强，水深满足营运要求。 洋山港建设经验表明，保留颗珠山汊道是一项明智之举，此举避免了主通道落潮动力的进一步恶化，避免了引发东口门上段更大壅水与大面积环流，更避免了蒋公柱岩礁分流的小洋山前沿护岸水流的消亡，引起主通道单边淤积趋势的危机。据天科院的泥沙数学模型、物理模试验，封堵颗珠山汊道三年冲淤状况的预测，洋山深水港区西北部与小洋山前沿水域将出现大范围的淤积区。需指出的是，无论物理模型还是数学模型，描述的只是一种整体趋势，对于小洋山前沿这股护岸落潮流的发现与维护需结合现场资料的分析与比对，才能得出符合实际情况的意见。 5.4. 四期工程码头驳岸线 四期工程陆域吹填于2008年12月开始，至2009年5月结束，驳岸线2.35 km于2009年6月开始施工，2009年底基本完成。在新的工程边界条件下，四期工程码头驳岸线的导流作用，促使驳岸线西部水域的冲刷；颗珠山汊道以落潮为主发展，有利于泄水出沙作用的增强，为四期工程水域的疏浚增深提供更为强劲但天然潮动力。 综上所述，一、二、三期工程的建设封堵了北岛链小洋山–镬盖塘、镬盖塘–大指头岛和大指头岛–沈家湾等潮流通道，引起主通道水动力的自我调整。落潮主流减弱趋中，南部潮流强度更为趋弱；颗珠山汊道的发展，导致西北部冲刷，主通道呈现“南淤北冲”的格局。主流的趋中南移，蒋公柱岩礁前沿的紊流引起一、二期工程港池淤积；东口门涨潮流的增强引起三期工程港池冲刷；四期工程码头驳岸线的导流作用促使驳岸线西部水域的冲刷，四期工程港区的冲刷和颗珠山汊道继续向着以落潮为主方向发展，有利于洋山深水港区一期~三期工程的水深维护。
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user: 6. 结论 1) 随着2008年底洋山深水港区一、二、三期工程竣工投产、2009年底四期工程驳岸完工和2010年蒋公柱滚装船码头建成。在新的边界条件下，洋山深水港区海域海床经过四年调整，逐渐趋于稳定。本文根据洋山深水港区2009年~2013年水深测量、水文泥沙等现场观测资料，独创地从整体到局部分析洋山海域海床冲淤演变趋势，为洋山深水港四期码头的开港和后续工程规划设计提供了技术依据。 2) 洋山深水港区海域在工程全面竣工投产后的四年间，呈现主通道西北部冲刷、通道中部及南部淤积的分布特征，总体保持“南淤北冲”格局。主通道年均冲、淤强度分别为−0.25 m和+0.18 m，冲淤变化不大，海床总体保持稳定状态。 3) 二期工程港池呈现淤积状态，三期工程港池呈现冲刷状态，一期工程港池有冲有淤；蒋公柱港区水域呈现淤积；颗珠山汊道水域呈现冲刷；颗珠山汊道的发展，泄水出沙作用增强，继续保持四期工程水域的冲刷趋势；蒋公柱岩礁分流有利于小洋山前沿水深的维护，但蒋公柱岩礁前沿流态紊乱，必须加以整治，才可望改善沿程港池的淤积状况。 4) 在新的工程边界条件下，四期工程码头驳岸线引导西部水域的冲刷，颗珠山汊道继续以落潮为主，有利于主通道上端的泄水出沙作用，也为四期工程水域疏浚增深的维护提供了天然潮动力。 5) 基于上述工程经历的回顾，认为在水体含沙量甚高的洋山海域中，维持好现在洋山深水港区海域边界的稳定甚为重要。在确保洋山深水港一、二、三期工程正常使用条件下，充分发掘大洋山岛链汊道的出沙能力应有助于维持南部水域水沙环境的改善。建议继续完善洋山深水港区总体规划，加强现场水深，水文泥沙、波浪监测与港区规划模型试验研究。
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user: 摘 要 供水管网发生爆管事故后，快速确定爆管位置，可以实现迅速抢修，有效降低事故的损失。针对爆管定位问题，本文基于人工神经网络(ANN)，建立爆管位置与事故时压力监测点的压力变化率之间的非线性映射关系，构建了ANN爆管定位模型，并选取了一个供水管网案例，引入相关系数(R 2 )指标评估模型的精度，验证了方法的可行性。此外，分析了不同监测点组合对模型定位精度的影响，发现监测点组合均匀分布在管网内部时，模型定位精度越高。 关键词 :供水管网，爆管，人工神经网络，定位 Copyright © 2018 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 随着我国城市化进程的不断加快，城市供水管网的规模也不断增加，由于缺乏科学合理的规划、维护与运行管理，各大城市的供水管网爆管事故频发，严重影响了城市供水的安全性和经济性，对资源、环境、社会均产生了巨大的负面影响。目前水务公司发现爆管事故多依赖于人工报告，此为被动性爆管定位方法，此方法虽然可以确定准确的爆管点，但弊端也比较明显，检测效率较低，反应时间较长，发现事故时，可能已经造成了较大的损失。因此，需要开展供水管网爆管事故智能检测方面的研究，快速准确地确定爆管位置和事故影响范围，并做出相应的科学决策。 为了解决爆管定位的难题，各国学者均开展了大量的相关研究工作。1992年，Liggett等人 [ 1 ] 首先提出基于暂态的爆管定位方法，该方法的基本原理是爆管产生的压力波将先后传播到附近的几个压力监测点，根据传播路径和时间差来诊断爆管位置，但由于压力波传播路径比较复杂，且时间差通常很短，因此定位精度会受到严重影响；江朝元 [ 2 ] 等人综合运用负压波和流量检测法进行泄漏模式识别与漏点定位，可及时发现和定位泄漏点。基于水力模型的爆管定位方法也取得了一定的进展，Wu [ 3 ] 在此研究方向做出了代表性的工作，其结果被英国的水务公司所采用；Sanz [ 4 ] 等人后续推进了这方面的研究，其依据爆管的水量变化过程，不断校核管网模型的空间分布参数，其结果展示出了较高的爆管定位精度；程伟平 [ 5 ] 等人利用监测资料与低压供水模型相结合的管网爆管水力学模型实现了爆管定位，并分析了爆管点位置与周围压力变化的关系。随着人工智能技术的快速发展，数据驱动的智能爆管分析方法成为了国内外学者的热点关注问题。Tao [ 6 ] 等人应用人工免疫网络并结合最近邻方法，推测爆管事故的发生；Zhang [ 7 ] 等人采用支持向量机分析爆管区域；陶涛 [ 8 ] 等人通过SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition)监测系统收集压力数据，对比爆管前后两个时刻的压力值变化，绘制爆管压降等值线图，最后通过压降中心来定位爆管点，以上三个研究均是基于机器学习的方法，通过训练模型达到对实测数据的异常辨识功能，从而确定爆管的位置。 针对智能化的爆管定位问题，本文提出了一种基于人工神经网络(ANN)的供水管网爆管定位方法，利用ANN的模式识别功能，建立爆管位置与压力监测点水压化率之间的非线性映射关系，实现爆管位置的确定。此外，本文选取了一个案例管网，通过大量的模拟爆管事故，验证了所提出方法的可行性。
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user: 2. 研究方法 2.1. 基于ANN的爆管定位模型构建 供水管网发生爆管事故时，会引起系统的压力变化，且不同爆管位置所引起的压力变化规律也是不同的。基于上述现象，本文在管网模型中假设大量爆管事故的发生，以事故发生后供水管网监测点的压力变化值作为输入条件，反向推求爆管位置。ANN是一个具有高度非线性的超大规模连续时间的动态系统，是由大量的神经元广泛互连而形成的网络，具有强大的自学习能力、联想存贮能力、高速寻优能力等特性，在生物、医学、经济学领域广泛应用 [ 9 ] 。因此，本文利用ANN来建立爆管位置与监测点压力变化率之间的映射关系，构建的ANN爆管定位模型结构详细介绍如下。 1) 模型输入层 模型输入层的变量为爆管发生时的监测点压力变化率，计算方法如式(1)所示： r i = P i − P ′ i P i (1) 式中： r i 为监测点i的压力变化率； P i 为管网正常运行工况下监测点i的压力值； P i ' 为爆管事故时监测点i的压力值。 爆管的位置假设发生在模型的节点处，两个压力监测点很难准确描述爆管的位置，在监测点个数无冗余的条件下，三个压力监测点可测算其扰动半径，再通过管道长度及其连接关系，可大致确定爆管在管网中位置，因此所构建的模型输入层神经元个数为3，输入压力变化率值为 r 1 、 r 2 和 r 3 。 2) 模型隐含层 研究表明，对于一般的非线性映射问题，选用一个隐含层即可得到较理想的结果。隐含层的神经元个数无法直接确定，目前理论上还没有一种科学和普遍的确定方法，为避免训练时出现过拟合现象，保证足够高的网格性能和泛化能力，一般应遵循如下原则：在满足精度要求的前提下，选取尽可能紧凑的结构，即选择尽可能少的隐含层神经元个数。 3) 模型输出层 模型输出层的变量为爆管点距三个压力监测点的距离 d ′ 1 、 d ′ 2 和 d ′ 3 。为了提高ANN模型的精度，在此对三个距离值分别建立ANN模型，因此所构建模型的输出层神经元个数为1，输出值为 d ′ i 。 通过以上过程，即可建立反映爆管点位置与监测点压力变化率关系的ANN模型，关系式如(2)所示： d ′ i = f ( r 1 ， r 2 ， r 3 )                       i = 1 ， 2 ， 3 (2) 式中： f ( • ) 为ANN模型中所确定的函数关系。 2.2. 爆管定位模型训练及应用 当ANN模型的输入层数据和输出层数据变化范围较大，可能会导致模型训练时间长或难以收敛，因此在模型训练前首先对输入输出数据进行标准化预处理。对SCADA系统采集的历史爆管事故的监测点压力数据和爆管位置数据进行处理，标准化处理公式如公式(3)所示： X ′ = δ l + ( δ h − δ l ) X − X min X max − X min (3) 式中：X为原始数据， X ′ 为标准化处理后的数据；对于模型输入层数据， X max 和 X min 分别为监测点压力变化率的最大值和最小值， δ h 和 δ l 的取值分别为1和−1；对于模型输出层数据， X max 和 X min 分别为爆管点距监测点距离的最大值和最小值， δ h 和 δ l 的取值分别为0.8和0.2。 经过多次训练后，不断修正参数，使神经网络模型的输出值和观测值之间的均方误差值达到合理范围内。当系统识别出供水管网内发生爆管事故时，将监测点的实时水压监测数据经预处理后，作为模型输入数据输入到训练好的ANN爆管定位模型，可得到各模型输出值。由三个模型的输出值分别确定满足距离值要求的节点编号集合S1、S2和S3，求三个集合的交集S1∩S2∩S3，可确定管网爆管位置。
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user: 3. 应用案例 3.1. 案例介绍 本文选用的供水管网案例有1个水源，30个节点，50根管道，各管道的尺寸如表1所示。各节点的用户需水量均为0.05 m 3 /s，各节点高程均为48 m，管道粗糙度系数均为140，水源水头为100 m [ 10 ] 。管网拓扑结构图如图1所示，图中数字表示节点编号。 3.2. 爆管数据获取 为了保证ANN模型的精度达到要求，需要大量的数据对模型进行训练，因此利用EPANET2软件模拟大量的爆管事故，以获得训练ANN模型所需的数据 [ 11 ] 。假定所有的爆管事故引发的流量变化均发生在管网节点处，可利用EPANET提供的扩散器系数(Emitter Coefficient)来模拟不同节点不同程度下的爆管事故。模型训练及测试数据的获取流程如下： 1) 选定监测点组合，调用EPANET水力引擎，计算正常工况下，管网中各监测点的压力值； Table 1 Data list of pipe size of water distribution system 管道编号 直径(mm) 长度(m) 管道编号 直径(mm) 长度(m) 管道编号 直径(mm) 长度(m) 1 800 50 18 600 2000 35 500 1000 2 600 1000 19 500 2000 36 400 1000 3 600 1000 20 500 2000 37 400 1000 4 500 1000 21 400 2000 38 350 1000 5 500 1000 22 400 2000 39 350 1000 6 400 1000 23 350 2000 40 500 2000 7 600 2000 24 500 1000 41 400 2000 8 600 2000 25 500 1000 42 400 2000 9 500 2000 26 400 1000 43 350 2000 10 500 2000 27 400 1000 44 350 2000 11 400 2000 28 350 1000 45 300 2000 12 400 2000 29 500 2000 46 400 1000 13 600 2000 30 500 2000 47 400 1000 14 500 1000 31 400 2000 49 350 1000 15 500 1000 32 400 2000 49 350 1000 16 400 1000 33 350 2000 50 300 1000 17 400 1000 34 350 2000 表1. 供水管网管道尺寸数据列表 图1. 供水管网案例拓扑结构图 2) 设定Emitter Coefficient的取值范围，管网内所有节点均为可能爆管点，利用蒙特卡洛(Monte Carlo)方法模拟大量单点爆管事故，并调用EPANET水力引擎，计算爆管事故时的监测点压力值； 3) 由前述公式(1)计算监测点压力变化率； 4) 分别计算管网各节点到三个监测点的距离。 模拟1000次爆管事故，即可获得1000组实验数据，选取其中的900组作为模型训练数据，剩余100组作为模型测试数据。 3.3. 爆管定位模型训练及应用 1) 模型训练 初步选定三个水压监测点的节点编号为12、15和23，各监测点的位置如图1中红色圆圈标记所示，进行ANN爆管定位模型的训练与测试。MATLAB提供了GUI界面的神经网络工具箱，具有简洁、友好的人机交互功能，因此本文直接利用MTALAB内置的神经网络工具箱构建并训练和测试ANN模型 [ 12 ] 。为表示方便，定义输出值为爆管点距节点12的距离的ANN模型为M 1 ，对应节点15为M 2 ，对应节点23为M 3 。对于各个ANN模型，不断调整隐含层神经元的个数和训练函数的相关参数，当模型训练误差逐渐趋于稳定并满足要求时，即完成模型训练过程。 2) 模型测试 将100组测试数据中的压力变化率数据，分别输入训练好的三个模型，可得到各模型的输出值。模型M 1 、M 2 和M 3 的输出值分别表示爆管点距节点12、节点15和节点23的标准化距离值。分析各模型的输出值与期望输出值的近似程度，可判断所构建的ANN爆管定位模型的准确性。
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user: 4. 结果与分析 4.1. ANN爆管定位模型准确性分析 对于模型M 1 ，将监测点12，15和23的压力变化率和各爆管位置距监测点12的距离值导入MATLAB的神经网络工具箱，经过多次调整，最终选择隐含层神经元个数为10个，训练函数为traingd，最大失败次数设置为6，学习因子设置为0.5，经过100，000次训练后，误差逐渐趋于稳定，模型误差变化曲线如图2所示。对模型M 2 和M 3 ，重复上述过程，可得到相应的误差变化曲线，在此不再详细论述。 将100组测试数据中的压力变化率数据分别输入模型M 1 、M 2 和M 3 ，得到各模型的模型输出值。以测试数据中的爆管事故为例进行分析，假定节点19发生爆管，首先将三个监测点的压力变化率输入各模型，M 1 的输出值 d ′ 1 = 0.4463 ，M 2 的输出值 d ′ 2 = 0.5744 ，M 3 的输出值 d ′ 3 = 0.3809 ；其次，分析可能的爆管节点位置，满足 d ′ 1 = 0.4463 的节点编号集合S1 = {5，7，17，19}，满足 d ′ 2 = 0.5744 的节点编号集合为S2 = {19}，满足 d ′ 3 = 0.3809 的节点编号集合为S3 = {15，19，27，31}，S1∩S2∩S3 = {19}，确定爆管位置为节点19。因此利用所构建的ANN定位模型可以实现爆管定位。 为了分析ANN爆管定位模型的定位精度，分别作模型M 1 、M 2 和M 3 的输出值与期望输出距离拟合曲线图，如图3~图5所示。图中X轴表示期望输出距离标准值，Y轴表示模型输出距离标准值。在模型的定位精度为100%的条件下，期望输出与模型输出应相等，拟合曲线应为通过原点的45˚直线，如各图中的紫色虚线所示。图3~图5中的绿色实线表示模型的实际模型输出与期望输出的实际拟合曲线，可看出与理想拟合曲线结果非常接近。 为了定量表征实际拟合曲线的精度，选择相关系数(R 2 )指标来表征模型输出值与期望输出值的拟合程度，R 2 的计算公式如式(4)所示： R 2 = 1 − SSE / SST (4) 图2. M 1 误差下降曲线 图3. M 1 期望输出与模型输出拟合曲线 图4. M 2 期望输出与模型输出拟合曲线 图5. M 3 期望输出与模型输出拟合曲线 式中：SSE为残差平方和，SST为总平方和。 经计算得，模型M 1 的R 2 为0.9667，M 2 的R 2 为0.8463，M 3 的R 2 为0.9019。R 2 值越大，表示模型精度越高，一般认为R 2 超过0.8时即认为拟合度较好。上述结果表明，利用ANN构建爆管定位模型，可得到较准确的爆管定位结果。 4.2. 不同监测点组合对模型精度的影响分析 为分析ANN模型定位精度受监测点组合因素的影响，本文选择了4种典型的监测点组合，分别是：1) 集中式监测点布置(图6(a))，节点编号为12、15和23；2) 边界点布置(图6(b))，节点编号为4、23和26；3) 最远节点布置(图6(c))，节点编号为11、20和31；4) 水源入口节点布置(图6(d))，节点编号为2、12和21。 图6. 不同监测点组合位置分布 监测点组合1的模型精度在前述中已经给出，对后三组监测点组合，仍分别利用900组数据进行训练，100组数据进行测试，利用R 2 和MSE两项指标评估各模型的精度。表2列出了四组监测点组合下的各模型的R 2 和MSE (均方误差)值。组合1的R 2 平均值最大，说明当监测点均匀分布在管网内部，而不是建立在管网的边界上时，监测点检测管网爆管的准确性会比较高。从实际的角度看，监测点离爆管的位置越近，监测点的压力变化幅度越大，越容易检测到爆管。在管网内部均匀布置监测点，使监测点到任意节点的距离相对小，所以可以更准确的确定爆管点位置。四个组合中，均为M 2 模型的R 2 值最小，但从位置上分析，与边界效应的关系不明显。 MSE指标值越小，表示模型输出值与期望输出值的偏差越小。表2中MSE平均值与R 2 平均值的结果一致，组合1的MSE最小，组合1的监测点布置效果最好，其它三个布置方式差异不显著。但在单个模型的指标(R 2 值和MSE)比较中，结果不统一。组合3中的模型M 1 的MSE值最大，但相对应的R 2 值在该组合内以及其它组合中，均不是最小值。 Table 2 Statistics of model accuracy for different combinations of monitoring point 监测点组合 模型 R 2 R 2 平均值 MSE MSE平均值 组合1 M 1 0.9667 0.9049 0.00035 M 2 0.8463 0.0019 0.0013 M 3 0.9019 0.0015 组合2 M 1 0.8157 0.8515 0.002 M 2 0.7565 0.0025 0.0023 M 3 0.8607 0.0025 组合3 M 1 0.8157 0.8109 0.0042 M 2 0.7565 0.0021 0.0027 M 3 0.8607 0.0017 组合4 M 1 0.8408 0.8064 0.0028 M 2 0.7304 0.0031 0.0027 M 3 0.8480 0.0022 表2. 不同监测点组合下的模型精度统计
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user: 5. 结论 针对供水管网爆管事故定位难题，本文建立了一个基于ANN的供水管网爆管定位方法，利用ANN的模式识别功能，建立了爆管位置与三个压力监测点水压变化率之间的非线性映射关系，充分利用供水管网SCADA系统采集的压力数据，实现爆管定位，并应用于一个案例供水管网。主要结论如下： 1) 通过R 2 这一指标评估了所构建的ANN爆管定位模型的精度，验证了所提出的爆管定位方法的准确性，为快速精确实现爆管事故定位提供了新的解决方法； 2) 监测点组合的选取会影响基于ANN的爆管定位模型的精度，选择均匀分布的监测点可以提高模型的精度，进而提高爆管事故定位准确度。
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user: 摘 要 非小细胞型肺癌(non-small-cell lung cancer，简称NSCLC)是肺部恶性肿瘤之一。NSCLC个案占整体肺癌患者约85%，而其中约70%患者确诊时已属晚期，出现转移无法以手术根治。现代医学治疗方法有放疗、化疗、生物治疗及介入治疗等，但未能有效提高患者生存率。按近年研究和临床实验显示，中西医结合治疗能降低因治疗肺癌而造成的毒副作用和伤害，并能控制肿瘤增生、复发、转移情况，从而延长生存期。本文就中西医结合治疗NSCLC研究进展作综合论述。 关键词 :中西医结合，非小细胞肺癌，肺癌，疗效 Copyright © 2018 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 肺癌是香港男性中最常见的癌症，在女性方面，肺癌则是第三位最常见癌症，其数字仅次于乳癌及大肠癌。在2015年香港防护中心录得的癌症新症当中，有15.7%是肺癌个案。在整体肺癌患者当中，非小细胞型肺癌(non-small-cell lung cancer，简称NSCLC)个案占整体肺癌患者约85%，而其中约70%患者确诊时已属晚期，出现转移无法以手术根治。现代医学治疗方法有放疗、化疗、生物治疗、介入治疗等，但未能有效提高患者生存率 [ 1 ] 。按近年研究和临床实验显示，中西医结合治疗能降低因治疗肺癌而造成的毒副作用和伤害，并能控制肿瘤增生、复发、转移情况，从而延长生存期 [ 2 ] 。本文就中西医结合治疗NSCLC研究进展作综合论述。
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user: 3. 中西医结合治疗非小细胞肺癌研究展望 中西医相结合治疗，以中医药理论为指导、辨证论治配合现代医学治疗技术，展现协同互补作用。外科手术、放射及化学治疗、新兴的生物治疗是治疗NSCLC的常用手段，可以有效缩小瘤体。但同时会对人体免疫功能造成较大损伤，降低生存质量，对晚期患者疗效亦相当有限。另外NSCLC治疗已不仅是以清除病灶为主的攻击性疗法，而是发展追求延长患者的生存期、提高生存质量的中西医结合综合性疗法 [ 11 ] 。中医临床治疗侧重辨证施治，着重整体调节。目前中医药在治疗NSCLC上的主要应用如下：1) 防治手术、放疗、化疗毒副反应；2) 配合手术、放疗、化疗减毒增效；3) 抗非小细胞肺癌复发和转移；4) 为不能手术、放疗，不宜再化疗的肺癌患者作主导作用。 然而，中西医结合治疗NSCLC发展上或遇到相关问题：① 目前缺乏大样本、前瞻性、多中心的随机临床试验结果；② 疗程方案不统一，中药治疗效果难以做出比较。③ 中药结合生物治疗、免疫治疗缺乏足够临床试验证明。中西医结合治疗NSCLC无可否认仍在发展阶段，但临床数据不约而同地显示综合治疗的成效。中医独特之处在其辨证论治及治疗手段多样，尤具多靶点、兼顾全面和个体化治疗的优势。另外，还有中药专方专药的临床宝贵经验。在癌症治疗过程中，中西医各有所长，日后不仅应推动中西医结合治疗疗效标准的规范化研究，更应该重视中西医综合疗法的配合。由此，突出中医对晚期NSCLC“带瘤生存”的观点，发挥中医整体治疗和在远期疗效的优势 [ 12 ] 。
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user: 摘 要 人的指印各不同且具有唯一性，其吸收峰主要在279 nm左右。针对潜在指印的显现，我们设计了一种基于蓝宝石衬底的便携式深紫外280 nm半导体物证探测光源并应用于痕检。将便携式深紫外280 nm物证探测光源和266 nm激光器用于不同客体背景下指印的显现并进行对比。实验结果表明，便携式深紫外280 nm光源探照潜在指印的显现效果优于266 nm激光器。该光源具有便携、波段优、造价低等优点。此外，通过设计该光源的芯片阵列、控制系统、准直系统、散热系统等，优化了光束质量，为现场物证的发现和提取提供了一种便携式设备，在刑事科学技术领域具有很好的应用前景。 关键词 :半导体，发光二极管，深紫外光源，潜在指印，物证探测 Copyright © 2018 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 现场勘查所获取的物证信息是案件破获的关键，而潜在物证的发现和提取一直是法庭科学领域研究的重点。1977年，在《法庭科学杂志》中，Menzel等人首次报道了激光在潜在痕迹显现中的研究 [ 1 ] ，利用物质本身的固有荧光，通过氩离子激光器照射显现潜在痕迹是早期的研究重点。之后，涌现许多方法，例如刷发光粉末 [ 2 ] [ 3 ] 、荧光染料染色 [ 4 ] 和化学反应 [ 5 ] [ 6 ] 等方法处理痕迹残留物。这些方法使得在固有荧光检测失败的情况下，仍然可用激光对潜在痕迹进行检测。同时随着DNA技术的发展 [ 7 ] ，DNA分型对于明确案件性质以及查明嫌疑人(当事人或受害者)起着关键作用。在对现场潜在物证进行提取时，这就要求利用无损的方法先进行显现，方可进一步对检材进行DNA检测。光学显现方法具有非接触无损等特点，在这一方面就体现出了明显优势。在光学显现方法中，主要采用的光源有激光 [ 8 ] [ 9 ] 和LED光源 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] 。国内在激光显现潜在指印方面取得了一系列的研究成果 [ 13 ] - [ 18 ] 。然而，大多数痕迹物证的显现都是在实验室环境下(痕迹物证提取全凭勘查人员经验)，而非案发现场。相比于激光光源，LED光源具有波段涵盖范围广、寿命长、便携等优点，并且LED在光束的准直性及均匀性设计方面也在不断改善 [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ] [ 22 ] ，越来越多地应用于刑事科学技术领域。 在众多潜在痕迹中，人的指痕各不同具有唯一性，是证据之王。通过前期研究发现，汗液的吸收光谱范围在250 nm~320 nm区间，且吸收最高峰位于279 nm左右。深紫外LED既可实现波段(280 nm)的匹配性，又具有便携、单色性好、亮度衰减周期长等特点。 目前，市场上尚无针对潜在汗液指印的便携式深紫外LED光源，该LED光源对提高现场物证显现及提取率有着重要意义。本文自主研制了便携式280 nm深紫外LED光源，采用蓝宝石作为衬底，对光束质量进行优化；并且与266 nm激光器在显现潜在指痕方面进行对比。
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user: 2. 深紫外280 nm半导体光源的设计和研制 便携式深紫外LED光源(280 nm)的整体结构如图1所示，主要包含光源、主体系统、准直系统、散热系统和控制系统。其中，光源位于主体系统内且设于准直射系统和散热系统之间。 主体系统包括：触电环及其触电环固定块、电池封盖、筒身和设置于筒身内部的电池。其中：电池由驱动电源驱动且工作端与触电环相连，筒身的一端与电池封盖相连，另一端与触电环固定块相连，触电环固定块与散热系统相连接。 为了提高便携式深紫外(280 nm)光源输出功率和光斑均匀等问题，除采用芯片阵列排布和封装技术，还设计了准直系统。准直射系统包括：聚光调节外壳、石英玻璃固定盖、聚光限位环、石英镜片、聚光镜和光线平行加强筒。聚光镜位于聚光调节外壳内且两端分别与光源和光线平行加强筒相连，光线平行加强筒的前端设有石英镜片且由石英玻璃固定盖固定。散热系统中采用的是铝散热鳍片，通过导热管将热量疏导至散热鳍片上，设计合理的灯壳外形，利用空气对流加速散热。光源选择蓝宝石衬底作为LED光源芯片的衬底。 控制系统主要包括LED芯片、处理系统、驱动电源和控制按键。如图2所示为便携式深紫外LED光源控制系统的架构图。芯片是LED的核心部件，选取化学稳定好的蓝宝石作为芯片衬底。LED采用混联连接排成阵列结构，即单个LED芯片50 mw，4个并联封装，2 × 2排成阵列，达到将近200 mw的输出功率，满足现场物证光源的要求。采用高指向性LED封装技术，尖头环氧封装，且不加散射剂，半值角为5˚~20˚，使光线达到汇聚的作用，从而实现高功率和远距离的探照。在高铝组分氮化物深紫外线发光二极管(LED)表面覆盖一层超薄铝膜，能有效破解“光抽取效率”，减少深紫外光线的衰减。 因LED是一个半导体二极管，伏安特性随温度而变化，正向电压的微小变化会引起正向电流的很大变化。光源的驱动电源须为恒流驱动，1W大功率LED如果正向电压变化10% (从8 V降低到5 V)，会引起正向电流变化。故内设恒流源芯片，电流过高时暂停供电，待降低后重新启动，恒流源芯片输入电压为交流85 V~240 V，输出为预设的恒定电流；电池为可充电锂电池，恒流源芯片镶嵌于电池底部。 处理系统包含数字信号处理(DSP)和现场可编程门阵列(FPGA)处理器，与电池底部的恒流源芯片相连接，实现按键控制和输出光功率的选择。 控制按键位于筒身侧面。通过控制按键，控制输出电流大小，完成固定照射和阶梯型照射。固定照射是在恒定电流功率下，实现最强的280 nm深紫外光源输出。阶梯型照射是通过恒流源芯片调整输出电流，实现不同光功率的输出。 采用荧光光谱仪(Horiba Aqualog)测量汗液在200~800 nm波段的吸收曲线，深紫外LED光源的辐照度出射曲线由光生物安全监测系统(IDR300)测定。图3为汗液的吸收曲线(蓝色)及便携式深紫外LED (280 nm)光源的辐照度曲线(红色)，光源在280 nm处的辐照度为90 mW/m 2 /nm。从图中可以看出，汗液有两个吸收峰，最高吸收峰位于279 nm处，另一个吸收峰位于302 nm，吸收峰代表汗液对该峰值处的光吸收强。汗液的最高吸收峰位于汗液的最高吸收峰与光源的输出波长匹配度高，适用于汗液潜在指纹的显现。
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user: 3. 实验结果 在潜在汗液指印显现实验中，利用266 nm (200 mW)激光器和自主研发的便携式深紫外LED (280 nm)光源进行显现效果对比。对不同客体上的潜在汗液进行显现，装置如图4所示，分别采用不同光源对潜在汗液指印进行照射，通过紫外镜头相机纪录显现结果。 图5~11分别给出了利用266 nm激光器(a)和自主研制的便携式深紫外LED (280 nm)光源(b)在A4纸、POS单、火车票、快递单、牛皮纸、塑料和照片不同客体上的潜在汗液指印的显现结果。 图1. 便携式深紫外LED光源(280 nm)整体结构图 图2. 深紫外LED便携式光源控制系统架构 图3. 汗液的吸收曲线(蓝色)及便携式深紫外LED (280 nm)光源的辐照度曲线(红色) 图4. 潜在汗液指印显现装置示意图 图5. A4纸张客体上潜在汗液指印的显现。(a) 266 nm激光器；(b) LED (280 nm)光源 图6. POS单客体上潜在汗液指印的显现。(a) 266 nm激光器；(b) LED (280 nm)光源 图7. 火车票客体上潜在汗液指印的显现。(a) 266 nm激光器；(b) LED (280 nm)光源 图8. 快递单客体上潜在汗液指印的显现。(a) 266 nm激光器；(b) LED (280 nm)光源 图9. 牛皮纸客体上潜在汗液指印的显现。(a) 266 nm激光器；(b) LED (280 nm)光源 图10. 塑料客体上潜在汗液指印的显现。(a) 266 nm激光器；(b) LED (280 nm)光源 图11. 照片客体上潜在汗液指印的显现。(a) 266 nm激光器；(b) LED (280 nm)光源 便携式深紫外280 nm半导体物证探测光源在各类背景客体上的指纹显现率达78%，充电后单次使用时间长达6个小时。
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user: 4. 分析与讨论 通过紫外反射照相记录不同客体表面的潜在指印，入射光线在指纹纹线上发生漫反射的光线进入石英镜头相机中，故能有效提取光滑客体表面的潜在指印。总体看来，自主研制的深紫外LED (280 nm)光源显现效果优于266 nm激光器，主要原因是汗液指印吸收峰与280 nm光源更加匹配。另外，从A4纸张、POS单、火车票、快递单和牛皮纸客体上的显现结果对比，图(b)相较于图(a)中的指印纹线颜色更暗，说明上述客体上的潜在指印对280 nm波段的光吸收更强。此外，客体背景较亮，是因为纸张中掺有荧光剂等，在深紫外光线照射下出现荧光。而在照片和塑料上的潜在指印纹线和客体背景形成强烈反差。背景暗，纹线亮是由于客体背景对深紫外区光线的吸收强于潜在汗液指印而产生的。虽然都是非渗透性客体表面，但火车票和照片客体上指印显现不同于塑料，火车票和照片表面具有特殊涂层处理，在266 nm光高功率的照射下，显现效果弱于便携式深紫外LED光源。 266 nm激光器和便携式深紫外LED (280 nm)光源在使用条件方面，266 nm激光器需有外接电压，而便携式LED深紫外光源可在户外使用，并且电池可续航5~6小时。便携式深紫外LED光源在显现渗透性客体表面的潜在指印效果和266 nm激光器相当；而对于表面有特殊涂层处理的火车票和照片等非渗透性客体表面的潜在指印，便携式LED光源的显现效果远超266 nm激光器。
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user: 5. 结论 本文从现场物证检验实战需求出发，通过对潜在生物物证的光谱分析发现，279 nm为汗潜生物痕迹的吸收峰，锁定这一特定波段进行便携式光源的研制及应用，研制了深紫外LED (280 nm)光源。通过实验对比发现，便携式深紫外LED (280 nm)光源在不同客体的潜在汗液指印显现上优于266 nm激光器，因为潜在汗液指印的主吸收峰位于279 nm附近，与便携式深紫外LED光源的发射主峰更匹配。 该便携式光源设计简单、成本低、显现效果更佳等特点。此外，与传统的266 nm激光器相比，具备能便携至现场的优点，有利于提高现场勘验潜在痕迹的发现和提取率。减少了由于现勘人员经验差异而导致的痕迹物证灭失的概率，提高物证提取能力，为侦查破案提供技术支撑。
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user: 摘 要 人类对公平的偏好与整个社会文明合作体系关联密切，具有一定的进化意义。人类在成长早期就会出现公平偏好，这在儿童的道德教育以及社交发展领域具有重要意义。本研究探讨在资源分配任务中，儿童的公平偏好是否受到分配对象社会地位的影响。42名3~4岁儿童参与了实验，在一个老师娃娃和一个小朋友娃娃之间进行玩具和食物分配。结果表明，三岁半之前的儿童对物品的分配会根据身份不同而出现比较明显的差异，偏向于社会地位更高的成人。但三岁半以后的儿童会倾向于采用公平分配的方式。结果表明三到四岁之间儿童的公平偏好有一定发展，帮助他们在社交互动中更好地与他人合作。本研究的发现对于幼儿园阶段儿童道德教育与社交教育具有一定价值。 关键词 :公平偏好，学前教育，道德启蒙 Copyright © 2018 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 儿童教育的根本任务是立德树人，这是党的是十八大明确提出的要求。在儿童成长过程中，道德发展始终是重要的学习内容。道德发展不仅帮助儿童将社会主流价值观内化于自身，而且还给儿童提供了社会交往中的基本行为准则。关注儿童道德发展的基本心理规律，有助于我们在教育中真正实现立德树人的根本任务要求。 在儿童道德发展过程中，理解公平是一个重要的亲社会原则，也是社会交往中的一个重要行为规则。在社会各个领域，公平都扮演着不可或缺的角色，尤其是现代法制社会，公平反映在社会基本制度之中，维系着人的基本权利和尊严，同时也维系着社会合作与分工的复杂体系。由于公平在社会各个层面的广泛影响，人们对公平极为敏感。人们对公平的感受会影响其行为方式、情绪状态、乃至长期心理健康水平。心理学、社会学、经济学和教育学等多个学科都曾有研究者关注公平行为与公平感知这一课题 [ 1 ] 。研究表明，成年人会基于三个原则考虑公平分配：均衡(equity)、平等(equality)和需要(need) [ 2 ] ，这种公平分配是人们社会交往中采用的一种综合考虑自我和他人利益的策略。成人更喜欢把资源同跟自己关系亲近的人、帮助过自己或者愿意帮助他人的人共享。互惠理论表明：在两个与自己无关的人之中决定要帮助谁的一个方式是依靠观察和记住过去跟此人的互动和此人提供过的相关帮助。 人类对公平的重视在分配收益情境中特别明显，即人类在多数情境下会选择以平均主义的方式进行公平的资源共享 [ 3 ] [ 4 ] 。公平分配的现象与个体利益最大化的极端理性人假设是背道而驰的，因此引发了心理学研究者的持续探究。一些学者认为在成年人中存在一个对不公平的心理厌恶机制，即个体在面对不公平选项(过多或过少)时会出现一种负性反应趋向，由于这种不公平厌恶，人们会试图将多余的所得分给别人，或者从别人那里拿回少分给自己的部分 [ 5 ] 。 儿童在成长过程中也会表现出对公平的偏好以及对不公平的厌恶。皮亚杰曾用成对故事法探讨儿童对惩罚公平性的认知发展，他认为儿童必须能够“去自我中心”才能表现出公平分配行为。在玩具分配的具体情景中。如果一个孩子能自觉地把手中的三个玩具分给另外两个同伴各一个，那么他表现的就是公平分配行为。后续研究表明，儿童在成长早期已经能够表现出一定的公平偏好，比如幼儿在12到18个月之间就会首次出现在家长鼓励下和父母分享食物或玩具的行为 [ 6 ] 。Dunfield和Kuhlmeier的研究发现，两岁的儿童也会表现出帮助他人的行为，只要他们感知到他人帮助自己的意图。婴儿的这种利他行为既有可能是出于互惠，也有可能是对公平性的一种偏好 [ 7 ] 。 人类之所以会在成长早期就出现对公平的偏好很有可能是因为这种偏好存在一定的进化意义 [ 8 ] 。Warneken等人在实验中让三岁左右的小孩两两组成一对，通过一个特殊设计的装置，小孩子需要分别在两边同时抓住被固定在板子上的一条绳子的两端，绳子一旦被拉动，板子就会带动在其前面的小奖品向前方各自的两个窗口处移动，这样奖品就会随着板子从装置中出来到小孩子可以伸手拿到的窗口处，在接近窗口处有一个分配机制的设计，以使得最后到达各自窗口处的奖品数量不同。结果表明，合作之后幼儿更有可能进行均等分享行为。当公平偏好与社会合作密切关联时，它在进化上就会使拥有这种公平偏好的个体具有更大的进化优势。 影响幼儿公平偏好的因素可以被划分为内部因素和外部因素两大类。内部因素包括年龄、人格、认知发展等。其中，心理理论能力的发展可能是一个非常重要的因素 [ 9 ] 。心理理论能力是指个体理解他人或自己的心理状态并在此基础上解释和预测他人行为的能力 [ 10 ] 。Takagishi等人研究表明具备心理理论能力的儿童能够分给他人更多的糖果 [ 11 ] 。这可能是由于当儿童具备心理理论能力之后，他们就可以更有效地转换视角，以自身的立场和他人的立场两个角度来思考问题，从而在社会互动中理解他人对公平的偏好，从而表现出更多的公平分配行为。 外部因素同样会影响幼儿的公平偏好，比如分配对象身份和群体关系等。两岁儿童在面对父母时会比面对其他人时表现出更多的分享行为 [ 12 ] 。儿童对朋友关系，内群体外群体等社会关系也是会表现出不同的公平偏好程度 [ 13 ] [ 14 ] 。但是已有研究尚未对分配对象的社会地位等因素进行更细致的实验操作。因此，本研究以实验方式分析分配对象的社会地位以及分配的物品是否会影响学前儿童的公平分配行为。
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user: 2. 实验方法 2.1 被试 实验在广州市一所公立幼儿园进行，邀请了中班儿童共42名，平均年龄为3岁6个月(最小为3岁1个月，最大为3岁11个月)。 2.2. 实验流程 一名实验主试依次邀请一名儿童单独参与实验，以游戏的方式将两个小娃娃摆在桌子上，其中一个娃娃带着一副眼镜，主试会介绍这个娃娃是老师，另一个娃娃则是小朋友。在两个娃娃中间摆放着若干需要分配的物品，分别是仿真饼干、仿真冰淇淋和仿真西瓜，数量分别是2、3或4，顺序平衡。 实验开始时，主试首先向儿童介绍这是一个分果果的游戏，然后引导儿童辨认两个娃娃的角色：“这个小朋友叫天天，这个是王老师，记住了吗？他是天天，他是王老师。你可以指给姐姐看，哪个是天天吗？你可以再指给姐姐看，哪个是王老师吗？”如果儿童回答错误，主试会再次进行说明：“好像不对哦，姐姐再跟你说一遍，要记住他们的名字哦，这个小朋友是天天，这个是王老师。” 然后主试提出分果果的要求：“你看，现在我们有四块饼干，你可以把饼干都分出去吗？你想给谁，就把饼干放去谁面前的小盘子里。”如果儿童在接下来的5秒钟时间内没有反应，主试会再次提示：“这块饼干，你想要给谁？(拿起一块饼干)”如果指了某个娃娃，就鼓励被试自己放过去“你把它放去他面前的盘子里好吗？” 在儿童分配之后，或者主试3次提示儿童都不肯进行分配之后，实验进入下一试次：“我们再看看还有什么？还有2(或3或4)块冰淇淋”。
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user: 3. 结果 把被试以3岁半为界分成两组，第一组为三岁半以前的儿童，共有有效数据20份，第二组为三岁半以后的儿童，共有有效数据19份。另外有三个被试在实验的热身阶段因哭泣退出实验，在后续分析中不包含这三个被试的数据。 结果发现：被试在分配2个或4个物品时，倾向于在老师和小朋友之间进行平均分配。但是，被试在分配3个物品时，出现不平衡分配。 在分3个仿真饼干的时候，第一组有5个被试把多数分给了老师，只有2个被试把多数分给小朋友(5:2)，第二组有3个被试把多的分给了老师，有3个被试把多的分给了小朋友(3:3)。 在分3个仿真冰淇淋的时候，第一组有4个被试分给了老师，只有1个被试分给了小朋友(4:1)，第二组有4个被试把多的分给老师，只有2个被试分给小朋友(4:2)。 在分3个西瓜的时候，第一组有6个被试分给了老师，只有2个被试分给了小朋友(6:2)。第二组有4个被试把多的分给了老师，有3个被试把多的分给了小朋友(4:3)。 把两组被试在分配3个物品时分给老师和小朋友的数量分别加和，然后进行卡方检验。分析发现，在第一组分给老师和小朋友的比值为15:5，达到统计显著(p = 0.03)。因为儿童发育并不是速度完全相同的，该结果已经能说明儿童的分配倾向于老师的。而第二组给老师和小朋友的比值为11:8，结果不显著(p = 0.49)。
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user: 4. 讨论 由结果我们可以看出在三岁半之前的儿童，还普遍的愿意在资源无法平均分配的情况下倾向于自己的老师，这可能是由于这个阶段的儿童自我中心的概念还比较严重，更倾向于把东西分给自己更为依赖和亲近的老师。因为在幼儿园，老师对于儿童来说是重要的，与众不同的依赖和依靠。但是随着自我中心的消失，儿童在三岁半以后慢慢懂得了公平的重要性，也在这个阶段，家长对于公平平等的教育慢慢的被儿童所接受。 而对于第一组三岁半之前的儿童，在分配西瓜的时候会倾向于把西瓜分给小朋友的行为，可能是因为平时幼儿园会分西瓜，而在幼儿园里，西瓜都是老师分给小朋友的，在潜移默化中让儿童有了倾向于把西瓜更多的分给小朋友的行为。但是为什么在第二组就没有出现这个情况呢？一个可能是随着年龄的增大，小朋友们就更注重分配的公平而不是实际的从自己的情况出发的分配。因此，在三岁半到四岁这个阶段，大部分儿童就已经不执著于分配时自我的利益，而更愿意随机的，公平的分配。在分配的时候，也不再刻意的偏向老师。这就告诉我们，三岁到四岁是一个对公平的理解快速发展的重要时期，我们应该在这个时期对儿童加以正确的关注和诱导，以使儿童更好的脱离自我中心阶段，学会公平分配资源。
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user: 5. 结论 本研究发现对于幼儿园阶段的儿童社交教育以及德育教育都有一定的价值，可以引导家长和教师认识到这个阶段儿童对公平偏好的认识，从而以顺应儿童心理特征的方式对儿童进行更有效的教育引导。
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user: 摘 要 在对大量国内外智慧养老相关理论及实践的研究基础上，建立了智慧养老的层次递阶结构模型，并基于KPI的“帕累托二八定律定律”原理，对智慧养老层次递阶结构模型的进一步深入分析，总结出智慧养老评价决策的关键因素(KPI)。在此基础上构造了智慧养老关键因素评价决策矩阵表，由行业专家对智慧养老的关键因素进量化评价判断后，利用AHP模型计算与分析出各关键因素对智慧养老评价决策的影响权重。最后基于智慧各关键因素权重排序，总结出智慧养老评价决策的要点。 关键词 :智慧养老，评价决策，层次分析法(AHP)，关键指标法(KPI) Copyright © 2018 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 智慧养老即借助于现代科学技术，将养老行业的各类主体、服务、资源等逐渐互联化、物联化、智能化、智慧化，进而基于这一基于技术的现代化过程，促进养老事业的优化转型升级，以为老人提供更加优质、高效、便捷的养老服务和老年生活方式体验 [ 1 ] 。日益严峻的老龄化形势之下，传统的养老模式日渐难以满足我国庞大的养老需求，以物联网、云计算、大数据等现代信息技术为支撑的智慧养老模式的出现，则在很大程度上弥补了传统养老供给的不足 [ 1 ] 。以上海、南京、天津、北京等地为代表的全国各地，正迅猛地涌入发展智慧养老事业的浪潮之中，然而，究竟如何着手落实智慧养老建设事业，如何对之进行科学合理地布局及规划，如何客观合理的评价并引导其发展？是当下智慧养老领域亟待研究和解决的问题。层次分析法(The analytic hierarchy process)简称AHP，是美国运筹学家T.L.Saaty提出的一种将定性和定量相结合的系统化、层次化的决策分析方法 [ 2 ] 。关键绩效指标法(Key Performance Indicator)简称KPI，是由意大利经济学家帕累托提出的一种绩效考核方法，此方法即基于“二八定律”原理将影响组织目标实现的20%的关键行为，作为关键指标，用以衡量及考核组织目标及绩效。将AHP和KPI两种方法应用到智慧养老的评价决策研究中，并以定量定性相结合的方式展开研究，有利于明晰智慧养老事业发展的关键要素，有利于推动智慧养老评估方案的优化，利于推动我国智慧养老的科学化发展。
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user: 2. 智慧养老层次递阶结构模型 本文首先利用SATI文献题录信息统计分析工具，对CNKI、维普数据库里国内外近5年国内外的智慧养老相关文献的关键词进行了检索统计分析研究，并基于对各文献中关于智慧养老的概念界定及特征描述的总结，对智慧养老的目标及指标进行了归纳总结，并构建智慧养老递阶层级结构模型表如表1所示。 2.1. 智慧养老的两个基本目标 从养老供给主体和需求客体两个维度来分，智慧养老这一总目标可以分为“智慧养老服务”和“智慧养老治理”两个基本子目标。“智慧养老服务”即利用现代科学技术的工具优势，推动养老服务的“智 Table 1 Model table of wisdom retirement level hierarchical structur 总目标层 子目标层 一级指标层 二级指标层 语意参考来源 智慧养老 智慧养 老服务 智能服务 自助服务 文 [ 6 ] ， [ 10 ] 介助服务 介护服务 精益服务 多样化 文献 [ 4 ] ， [ 8 ] 多层次 个性化 文献 [ 2 ] 智慧养 老治理 智慧决策 快速响应 文献 [ 7 ] ， [ 9 ] 准确判断 风险预判 智慧监管 实时掌控 文献 [ 3 ] ， [ 7 ] 全程跟踪 多元参与 资源共享 文 [ 5 ] ， [ 10 ] 渠道通畅 规模化运作 表1. 智慧养老层次递阶结构模型表 慧化”、“智能化”，通过科技养老、虚拟养老等新型养老模式提高我国养老服务供给的数量及质量，以弥补我国传统养老模式供给的不足。“智慧养老治理”及借助技术工具，帮助政府实现养老事务治理的便捷化、高效化、科学化、柔性化，以缓解政府养老负担的同时，为养老行业的其他主体(组织)创造新的发展契机。 2.2. 智慧养老服务的层级指标 “智慧养老服务”的基本衡量指标，即“智能服务”和“精益服务”。“智能服务”即借助于智能终端，让能自理的老人、半自理的老人、不能自理的老人在无法获得足够的人工服务的情况下，借助具有时间和空间柔性的互联网、物联网终端分别实现自助服务(老人通过自助自理满足养老需求)、介助服务(老人通过借助于可穿戴设备、为老服务呼叫热线服务平台等终端满足养老需求)、介护服务(老人通过家庭医生、老人健康管理平台、老人护理医院等线上线上服务资源满足养老需求)。“精益服务”即根据老人需求的特殊性，满足老人不同层次、不同形式的需求，为老人提供个性化的养老服务，并推动这一个性化的养老服务形式的规模化实现 [ 8 ] 。 2.3. “智慧养老治理”的层级指标 “智慧养老治理”，这一“智慧”的关键在于借助现代技术工具，实现养老事宜的“智慧决策”和“智慧监管”。所谓“智慧决策”，即能够对养老相关事务作出准确而又迅速的判断和响应，同时也能在一定程度对未来的风险作出预测并及时规避。如：能够在最短的时间内相应老人的服务需求，同时也能基于一定的大数据积累，作出准确的养老战略决策。而这一“治理”的关键，则在于推动“多元参与”，举众人之力共同承担起养老的责任，集众人之智谋，为养老事业出谋划策，实现我国养老资源成果及事业的“共治、共享、共建”。
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user: 3. 智慧养老评价关键因素(KPI)归纳 智慧养老评价关键因素(KPI)的归纳，是基于专家意见的指导对智慧养老层次递阶结构模型中二级指标层指标的进一步分析归纳，经归纳得出智慧养老评价决策(A)的7个关键因素如图1所示，具体归纳总结过程如下。 1) 柔性服务，即一定程度上打破时间、空间、人工等因素的限制，借助物联网、互联网、可穿戴设备、为老服务资源协同平台等智慧养老技术，整合养老资源，协同养老服务主体，为老人提供诸如线上呼叫求助、线下集传统居家养老、社区养老及机构养老的优势于一体，满足不同自理程度老人的不同层次的养老需求。不论是自助服务、介助服务、介护服务还是多样化、多层次、个性化的精益服务，都可以归纳为柔性服务。因此将柔性服务视为智慧养老评价的一个关键因素。 2) 风险预判，即基于经验和相关数据的分析和趋势分析，过对养老服务及管方面的风险作出预判，以便提前做好风险规避的准备。如基于对老人电子健康数据的分析，可以提前预知老人的健康状况，进而做出预防治疗。又如，通过老人可穿戴设备上终端的数据分析，可以分析老人日常的出行习惯，进而可以对走失的老人采取及时的搜救。因此，风险预判可以归纳为智慧养老评价的一个关键因素。 3) 快速准确，即在借助物联网、互联网、大数据等现代技术为老人提供诸如远程监控等服务之时，既能够对作出准确判断的同时，还能快速响应养老服务、治理需求。只有同时具备快速和准确两个要素，才能达成智慧养老的理想效果，因此将准确判断和快速响应归纳为快速准确这一智慧养老评价关键因素。 4) 柔性监管，即借助技术工具，实现远程操控及最近距离资源调动，以降低养老管理成本及资源损耗。实时掌控和全程跟踪作为智慧养老监管的重要指标，是互为一个整体的智慧养老服务环节，因此将这两个指标归纳为柔性监管这一智慧养老评价关键因素。 5) 资源共享，即借助技术优势及制度规制等手段，打破养养老行业主体之间的信息不对称，在充分保障涉老服务及管理主体知情权的情况下，推动各主体之间的涉老资源整合与协同，以实现智慧养老的“智慧治理”。资源共享和渠道畅通作为多元参与的二级指标，其实也是联系密切的两个指标，只有资源信息沟通交往的渠道畅通，才能够实现资源共享。因此将资源共享和渠道畅通这两个指标归纳为资源共享这一智慧养老评价关键因素。 6) 大数据，即基于大量涉老数据的累积，利用大数据分析计算模型，对这些数据的价值进行再开发利用，进而实现数据驱动养老。不论是风险预测、柔性监管还是资源共享，都是基于智慧养老的技术基础实现数据驱动养老服务的实现，因此，大数据也归纳为智慧养老评价的关键因素。 7) 规模化，即推动养老虚拟化(互联化、物联化)，推动线上养老渠道的拓展，促进养老服务供给侧结构的改革，如养老模式标准化、产业化，进而缓解我国当下严重的养老供给与需求失衡的问题。规模化多元参与的二级指标，是实现智慧养老治理的初衷，也即让更多的服务主体参与进来，推动智慧养老服务规模化发展，进而满足我国庞大大养老需求。因此将规模化视为智慧养老评价的关键因素。 图1. 智慧养老评价层次结构图