DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 1. 前言 随着经济社会的发展，抑郁症患病率也在不断增长。据统计，抑郁症在美国的终身患病率为16% [ 1 ]。抑郁障碍已严重影响到患者的日常生活、社交活动和工作能力。其中带来的全球经济负担相当于心血管疾病，癌症等，已经成为严重危害人类健康的疾病之一 [ 2 ]。虽然，目前有很多药物对抑郁症治疗有效，但据临床调查显示依然有19%~34%的患者对第一次抗抑郁药物治疗完全无效，12%~15%患者仅部分有效 [ 3 ]。国内外研究者将各种治疗效果不佳的抑郁症，称之为难治性抑郁症(Treatment-Resistant depression， TRD) [ 4 ]。20世纪80年代中期出现了植入式迷走神经刺激术(Invasive vagus nerve stimulation， i-VNS)，它被用来治疗一部分难治性抑郁症，取得了一定的疗效，但也有一些不足的地方如，不良反应多，需要做手术浸入式治疗，价格昂贵等。后来有学者发现采用针刺结合电刺激耳部迷走神经分布的地方，取得了一定效果，于是出现了用经皮电刺激耳部迷走神经分布的地方—经皮迷走神经刺激术(Transcutaneous vagus nerve stimulation， t-VNS)治疗难治性抑郁症。该方法能够在保留i-VNS有效性的基础上，避免有创性手术且，不良反应较少的缺点 [ 5 ]。本文现对国内外VNS治疗难治性抑郁症的研究进展进行综述，以期临床工作者获得最新的研究进展。
system: [SYSTEM]

user: 2. 迷走神经刺激：i-VNS到t-VNS的发展 迷走神经是一对全身分布最广，走行最长的脑神经，在人体内稳态维持方面发挥着重要作用，对多系统，器官有着广泛的影响 [ 6 ]。植入式迷走神经刺激术(Invasive vagus nerve stimulation， i-VNS)在1997年已经通过了美国食品药品监督管理局(FDA)认证，最早用于难治性癫痫病患者的辅助物理治疗 [ 7 ]。i-VNS具体的操作方法是将螺旋形电极缠绕在左侧颈部的迷走神经上，埋藏于锁骨下区的脉冲发生器，从而产生电流刺激颈部迷走神经，通过特殊传导通路直接调节皮质重要区域的功能。很多研究 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 已经证实了这一治疗对难治性癫痫疾病的有效性。但由于i-VNS是植入性手术，故有一定的创伤性，且需要电刺激，更换电池需要二次手术，术中刺激喉返神经会引起声带的损伤，加重患者咳嗽，部分患者还会出现夜间呼吸困难等迷走神经亢进等缺点 [ 11 ] [ 12 ]，限制了其在临床上的进一步应用。加拿大学者Ventureyra [ 13 ] 在2000年通过针灸结合迷走神经刺激术的方法，提出了一个新的观点，即采用经皮电刺激耳部迷走神经分布区(t-VNS)的方法克服i-VNS的有创性，副作用等缺点，且成本要比植入式要低很多。t-VNS治疗的的理论基础是采用经皮电刺激法(Transcutanrous electrical nerve stimulation， TENS)，将刺激电极固定于皮肤表面，设定不同的刺激参数对耳部迷走神经分布区进行刺激，已达到通过刺激迷走神经调节皮质重要区域的功能。随着对其临床应用的增多和作用机制的深入了解，目前t-VNS不仅作用于难治性癫痫的治疗，也成为难治性抑郁症的一种治疗方式 [ 14 ] [ 15 ]。
system: [SYSTEM]

user: 3. VNS治疗TRD的作用机制研究 目前关于VNS治疗TRD的作用机制研究主要集中在迷走神经刺激后的即时效应脑功能网络的功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging， fMRI)方面的研究有研究指出，i-VNS的抗抑郁作用机制可能是降低抑郁症患者脑血流代谢，海马体积增加有关 [ 16 ] [ 17 ]。方继良等 [ 18 ] [ 19 ] 通过临床试验，观察正常组与电刺激右侧耳甲部迷走神经病例组行fMRI比较，发现了正常组和病例组迷走刺激的负激活区结构不同，前者主要表现为较广的边缘也及其旁边缘叶结构，后者负激活区表现弥散，边缘叶结构涉及范围较小，强度更低。Kraus等 [ 20 ] 比较迷走神经电刺激左侧外耳道及耳廓中部分布区，发现了显广泛的边缘叶及颞区的负激活区。Kraus [ 21 ] fMRI成像技术观察发现左侧外耳道分布区迷走神经受到刺激后，在边缘结构及脑干区强大的血氧水平依赖(Blood oxygen level dependence， BOLD)信号减弱。Dietrich等 [ 22 ] 发现了蓝斑核、丘脑、左后扣带回的激活及伏核的负激活，认为与t-VNS抗抑郁有关。方继良等 [ 18 ] 发现了前额叶及边缘叶系统明显的负激活，也显示了在脑干部的明显负激活效应，认为耳甲部与迷走初级中枢孤束核直接相关，在抑郁症病人耳甲部与正常人比较时，发现了右小脑部，双侧旁海马颞中下回，下丘脑，左侧三叉神经核，初级视皮层的明显激活高信号区。推测小脑与情绪加工有关的神经解剖环路结构如旁海马，下丘脑等结构一起在抑郁症发病机制中起重要作用，也可能与t-VNS治疗抑郁症机制有关。Liu等 [ 23 ] 用fMRI技术，观察接受t-VNS与假刺激治疗的抑郁患者杏仁核区，在右侧杏仁核与左背外侧前额叶皮层间静息状态功能连接(Rest state function connection， RSFC)较假刺激组增多，且与HAMD减分率相关。认为t-VNS可以显著调节抑郁患者杏仁核外侧前额叶RSFC，可能是其治疗抑郁症的脑机制。Fang等 [ 24 ] 在采用经皮电刺激耳部迷走神经分布区治疗中度抑郁症患者，发现病例组患者汉密尔顿抑郁量表(HMAD)评分显著降低，并与fMRI成像的脑功能连接有明显的相关。俞裕天等 [ 25 ] [ 26 ] 通过对以往的研究总结认为t-VNS可以调制中度至重度抑郁患者脑功能连接(Functional Connectivity， FC)的默认模式网络(Default mode network， DMN)。
system: [SYSTEM]

user: 4. VNS治疗TRD的有效性研究 动物实验已经证实了VNS治疗对抑郁症的有效性。Liu等 [ 23 ] 在动物实验中发现了t-VNS对常规的抑郁症模型大鼠的抗抑郁效果，发现t-VNS可以显著改善抑郁症模型大鼠抑郁样行为。Li等 [ 27 ] 在转基因大鼠模型中，发现t-VNS能缓解Zucker糖尿病大鼠(Zucker Diabetic Fattyrats， ZDF)抑郁样行为。在临床试验中，冯周琴等 [ 28 ] 研究了t-VNS治疗抑郁症的疗效及安全性，使用汉密尔顿抑郁量表(HAMD)及白氏抑郁症量表(BDI)对患者的心理精神状况进行评估，发现采用t-VNS治疗的试验组患者，HAMD减分率下降比对照组下降更明显，试验组患者BDI评分更低。Rong等 [ 29 ] 在t-VNS治疗抑郁症的临床试验对照，主张t-VNS是治疗TRD安全有效的方法，希望能够扩展VNS在临床抑郁症患者中的应用。陈丽梅等 [ 30 ] 通过对1例有20年抑郁症病史的难治性抑郁症患者采用t-VNS联合药物的方法进行治疗后发现该患者的抑郁症状得到明显改善，随访3个月未复发，且在治疗后脑内的神经递质γ-氨基丁酸(GABA)和谷氨酸(Glu)显著降低(P < 0.05)；治疗8周后患者抑郁症状减少50%以上；认为t-VNS联合药物治疗对难治性抑郁症有效且后期预后较好，维持时间较长。Li等 [ 31 ] 通过对一例有20余年病史的难治性抑郁症患者经过8周的耳电针刺激迷走神经治疗配合药物舍曲林(50 mg/d)口服治疗后，临床症状明显改善，HAMD减分率为94.4%，随访3个月后未复发。Hein等 [ 32 ] 进行了t-VNS治疗单纯抑郁症的随机对照试验，结果表明t-VNS对治疗轻、中度抑郁症也有一定疗效，且与i-VNS相比t-VNS具有操作方便、成本较低、安全性高、无创、不良反应较少等优点，临床应用前景广阔 [ 33 ] [ 34 ]。Rush等 [ 35 ] 进行了一个VNS的治疗难治性的多中心研究，纳入重症难治性抑郁症、双相1型抑郁症、双相2型抑郁症三种分型患者进行研究。发现治疗后的三组患者HAMD减分率较治疗之前比较有大幅提高，且三组患者临床疗效总评量表(Clinical Global Impression， CGI)也比治疗之前的有所提高。Rong等 [ 36 ] 在一项非随机对照临床试验中，纳入160例轻、中度抑郁症患者，发现t-VNS能够改善约60%患者的抑郁症状，且提高患者的生活质量。
system: [SYSTEM]

user: 5. VNS治疗TRD研究的不足和展望 VNS在治疗抑郁症特别是TRD中取得了一些成就，尤其是i-VNS的应用将是未来发展的趋势，但是VNS治疗TRD的疗效机制尚不明确，目前尚多集中在fMRI方面的研究。此外，目前临床上大部分采用的是VNS与药物联合治疗的方法进行研究，相关研究的样本量较少。疗效评估方面大部分采用HAMD减分情况评估的疗效作为因变量，并没有考虑以下这些与预后有关的因数如HAMD测试的分数、诊断的类别(难治性抑郁症，单相和双相抑郁症)、抑郁症发病的持续时间，发病的严重程度，患病的总时长，患者年龄，既往对于电抽搐治疗(Electroconvulsive therapy， ECT)的反应以及VNS刺激的输出电流和治疗总强度因素，低水平的VNS刺激的输出电流与疗效之间是否存在关联等这些问题都需要在未来的研究中考虑进去。当前研究主要报道的是i-VNS治疗过程中出现的副作用，主要表现就是与i-VNS作用于癫痫病患者和植入术及刺激相关。有30%的病人手术部位出现疼痛，但是在一周左右即可消失。最常见的症状就是与声音嘶哑60%，喉痛27%，头痛30%，呼吸异常23%等，副作用反应多轻微，患者一般可以耐受，仅仅在刺激的时候出现症状。也有少数的植入感染及伴随症状关节疼痛，情绪的改变易怒，烦躁不安等，但是考虑到试验患者全部都是临床TRD患者，症状迁延的病例分组患者分别治疗均无效，所以也不支持疗效为非特异性作用的观点，安慰剂疗效不会对于试验组有太大的影响，所以未安排临床安慰剂对照组 [ 37 ]。目前的临床研究存在样本量小，而动物实验研究很少。临床研究中心理测试的局限性不足，未考虑其他因素的影响等，未来将需要进一步研究来确认现有的结果。有学者提出将来可能会采用近红外脑功能成像技术(functional near-infrared spectroscopy， fNIRS)来观察i-VNS治疗TRD患者的大脑皮层的血氧活动，并证实t-VNS在治疗TRD临床方面的有效性和广泛实用性 [ 38 ] [ 39 ]。笔者相信，随着研究的深入和检测技术的提高和相关学者的努力探索，相信未来VNS在治疗TRD方面将会取得更大突破，VNS这一疗法也可能会在临床上得到更多的应用。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 目的：探讨良性转移性平滑肌瘤(benign metastasizing leiomyoma， BML)的临床特点、发病机制及治疗方法。方法：对青岛大学附属医院妇科1例肺转移性平滑肌瘤行手术治疗患者的病例特点进行分析并对相关文献进行复习。结果：该患者肺部肿瘤为激素依赖性，可行手术治疗。结论：良性转移性平滑肌瘤临床罕见，多为个案报道，目前对于良性转移性平滑肌瘤的发病机制及治疗方式应需进一步探讨。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 良性转移性平滑肌瘤(benign metastasizing leiomyoma， BML)临床十分罕见，1939年Steiner报道了第一例子宫肌瘤转移至肺部，且呈良性组织学表现的病例。它往往发生在有子宫平滑肌瘤病史的妇女 [ 1 ]，一般在子宫平滑肌瘤手术或治疗后数年，在肺部出现单个或多个结节 [ 2 ]。本文主要分析我院1例行手术治疗的肺转移性平滑肌瘤并结合相关文献研究该病的临床特点。
system: [SYSTEM]

user: 2. 病例资料 患者，女，36岁，因“子宫肌瘤术后8年，发现肺部转移瘤增大2天”入院。患者2012年11月因“发现盆腔包块2月”入青岛阜外心血管病医院，查体子宫如孕4月，妇科超声：子宫前壁囊实性团块12.6 × 12 × 7.5 cm，CA125 52 mIU/ml。于2012-1-9在全麻下行经腹子宫前壁肿瘤切除术。术中冰冻示：(子宫前壁)间叶组织来源肿瘤，瘤细胞呈梭行，有轻度异型性，瘤细胞侵犯周围平滑肌组织，病变符合低级别子宫间质肉瘤。病理切片青岛市立医院会诊：间叶来源肿瘤，瘤细胞呈梭行、短梭行，有轻度异型性，分裂相可见，细胞密集，瘤组织侵犯周围平滑肌组织，病变符合低级别子宫间质肉瘤。病理切片中国人民解放军总医院会诊：梭行细胞肿瘤，细胞密度大，轻度异型性，胞质红染，伴局部水肿、黏液变及囊性变。未见凝固性肿瘤细胞坏死，核分裂像不易查见(<10 HPF)。肿瘤边界情况不详。原单位免疫组化提示SMA(+)，DES(+)，CD10(-)。考虑为高度富于细胞的平滑肌瘤。注：鉴于该肿瘤高度富于细胞并灶状粘液变，术中见-“与肌层关系密切”，不完全排除恶性潜能不确定的平滑肌肿瘤(STUMP)，建议密切随诊。患者定期复查，无异常。2013年4月复查超声示：肌瘤约1.0 cm，建议正常妊娠。2014年5月剖宫产术中因肌瘤太小未予剔除。2014年5月至2015年1月定期复查，肌瘤渐增大，未在意。2015年1月超声示：子宫前壁见囊性为主的团块，5.5 × 5.2 × 4.7 cm，边界尚清，突入宫腔范围约4.1 × 1.6 cm，该团块内见数个囊腔，大者3.2 × 3.2 cm，透声欠佳，团块边缘可见血流信号。提示子宫肌瘤囊性变。建议入院手术。2015-1-25因“子宫肌瘤剔除术后2年，发现子宫肌瘤1年半”入院，于2015-1-28日在全麻下行子宫肌瘤剔除术 + 左侧泡状附件切除术 + 盆腔粘连松解术。术中冰冻示：(子宫肌瘤)粘膜下平滑肌瘤，局灶细胞丰富，未见明确坏死，核分裂像罕见，间质水肿，部分区域囊性变，富含血管、淋巴管，待石蜡。与家属交待病情后家属要求保留子宫，但可能再次手术，冰冻结果不准确，肌瘤复发，宫腔粘连，宫腔积血等风险。术后病理示：(子宫肌瘤)腺肌瘤，伴部分区域囊性变，局灶平滑肌细胞丰富，未见明确坏死，核分裂像罕见，间质水肿，富含血管、淋巴管。建议术后随访。(子宫内膜)早期分泌期状态子宫内膜伴息肉样结构形成。快速石蜡制片。免疫组化：SMA(+)、Vim(+)、CD10(−)、CD34血管(+)、Ki67阳性率5%。术后定期复查，妇科超声未见明显异常。2019年12月常规体检，胸部CT：双肺多发实性结节灶，较大者直径约1.3 cm。考虑：转移瘤可能性大。行肺穿刺病理示：(右肺占位)穿刺活检：富于细胞的梭形细胞肿瘤，部分细胞核增生活跃，肺间质内有少量炎细胞浸润，结合病史符合高分化平滑肌肉瘤，建议做免疫组化进一步明确诊断。2019-12-13青岛市市立医院病理会诊结果：(肺穿刺组织)肺组织内梭形细胞肿瘤，细胞束状排列，异型性不明显，未见核分裂像，结合免疫组化结果，诊断为肺内平滑肌瘤病。免疫组化结果：Ki-67(约1%)，CD10(局灶+)，Desmin(+)SMA(+)，PR(+)，p53(野生型)，TTF-1(周边肺泡上皮+)，β-Catenin(细胞浆+)，HMB45(−)，ER(+)。(青岛市立医院)。2019-12-13肺穿刺活检病理切片我院会诊结果：(右肺占位穿刺)梭形细胞肿瘤，生长较活跃，瘤细胞无确切异型性，核分裂不易找到，参考市立医院免疫组化结果及病理诊断结果，意见为平滑肌瘤，结合以往子宫平滑肌瘤手术史，考虑为良性转移性平滑肌瘤。再带市立医院免疫组化结果：Ki-67(约1%)，CD10(局灶+)，Desmin(+)SMA(+)，PR(+)，p53(野生型)，TTF-1(周边肺泡上皮+)，β-Catenin(细胞浆+)，HMB45(−)，ER(+)，已作参考，支持上述诊断。患者自述2020年1月外院专家就诊：考虑肺部肿瘤来源于子宫，建议皮下注射诺雷得半年后复查。停用诺雷得，若肺部肿瘤无进展，则继续观察，若肺部肿瘤持续生长，则可考虑手术切除子宫+双侧附件。2020年5月复查肺CT，较前无进展。停用诺雷得5月，2020年11月复查胸部CT平扫示双肺见多发结节影，边界清，较大者位于左肺下叶，长径约13.8 mm，较2020.05.29CT片所示略增大、增多。入院后完善肺功能，结论：1.病人MEF25%数值偏低，结果请结合临床。2.病人弥散深吸气不足，DLCO数值偏低，结果请结合临床。3.通储比83.96%。患者此次为求手术入院。于2020-11-23在全麻下行腹腔镜下全子宫 + 双侧附件切除术。术中快速冰冻病理：子宫平滑肌瘤；分泌期状态子宫内膜；子宫腺肌症；(左侧卵巢)良性囊肿性病变，倾向单纯性囊肿，待石蜡。术后常规病理示：1、子宫平滑肌瘤。2、子宫腺肌症。3、分泌期状态子宫内膜。4、慢性子宫颈炎。5、(左侧)符合卵巢单纯性囊肿；输卵管组织未见特殊。6、(右侧)符合卵巢黄体囊肿；输卵管组织未见特殊。
system: [SYSTEM]

user: 3. 讨论 子宫肌瘤是女性生殖系统最常见的肿瘤，常见于30~50岁妇女。除子宫肿瘤外，还有其他特殊生长方式，包括宫旁肌瘤、腹膜后肌瘤、静脉内平滑肌瘤、良性转移性平滑肌瘤等 [ 3 ]。在平滑肌瘤的分类种，可分为普通平滑肌瘤，富于细胞性平滑肌瘤，水肿性平滑肌瘤，良性转移性平滑肌瘤等 [ 4 ]。肺部是良性转移性平滑肌瘤最常见的受累部位，其他受累部位包括心血管系统、淋巴结、大网膜、神经系统、腹膜以及脊柱等，可与肺内病变部位同时或者先后出现 [ 5 ]。良性转移性平滑肌瘤多好发于绝经前的女性，且有子宫平滑肌瘤病史或子宫肌瘤手术史，极少数无子宫肌瘤病史。有文献报道大部分肺良性转移性平滑肌瘤患者无呼吸道相关症状，在体检或其他疾病就诊时偶然发现肺部阴影 [ 6 ]。本次报告病例患者无肺部症状及体征，仅为体检时发现肺部肿瘤。目前BML发病机制尚不明确，国内外均多为个案报道。可能的发病机制：1) 血行或淋巴管扩散：BML常发生于子宫肌瘤切除术、子宫切除术后的患者，所以手术可能会导致子宫肌瘤血源性扩散 [ 7 ]，Patton等 [ 8 ] 对转移至肺部的BML组织进行病理检查，发现肿瘤血管内存在子宫平滑肌瘤栓子，支持子宫肌瘤血行播散学说。但也有报道BML发生于子宫肌瘤手术之前，Lee等 [ 9 ] 发现子宫肌瘤在被切除前就已具备血管浸润能力，支持血管运输理论，运输区域内肿瘤的生长潜力可能取决于器官的微环境、宿主的免疫机制及肿瘤固有的生长活性。2) 子宫恶性潜能不确定的平滑肌肿瘤转移到肺，自身有一定的侵袭能力。虽然良性转移性平滑肌瘤属于良性肿瘤，但是其具有侵袭性生长的特性，其生物学行为是特殊的 [ 10 ]。也有研究者认为，可能是病理取材不够充分，没有全面广泛地取材以排除微小病灶，故其良性本质值得怀疑 [ 11 ]。3) 激素依赖，BML起源于女性的子宫，与子宫平滑肌瘤一样，通常具有激素依赖性，特别是雌激素依赖性生长，在妊娠期、绝经后肿瘤生长缓慢或消退 [ 12 ]。目前没有标准的治疗方法，而其大多数生长缓慢，除非引起症状，一般无需治疗。手术切除是一种有效方法，子宫平滑肌瘤及其转移灶均可检测到雌激素和孕激素受体阳性，临床上也有尝试应用孕激素或黄体激素释放激素类似物进行治疗，但疗效存在个体差异。有些患者尽管雌、孕激素受体呈阳性，但无明显治疗效果 [ 8 ]。针对本例患者请多学科会诊，病理科意见：结合患者病史及既往病理结果考虑为良性平滑肌瘤转移，发生率低，无恶性肿瘤特征，子宫原发平滑肌瘤富含血管、淋巴管，易随血行转移至双肺，免疫组化提示：PR(+)，ER(+)，且激素拮抗有效，考虑激素依赖性。肿瘤科意见：因系雌激素依赖性肿瘤，可参照乳腺癌诊疗规范行激素治疗。延长GnRH使用时间至2年，可以同时加用芳香化酶抑制剂(如来曲唑)抑制肾上腺来源的雌激素，若肿瘤不继续生长，考虑治疗有效，若肿瘤继续生长，可考虑手术治疗。因该患者现无呼吸系统症状，可考虑保守治疗。胸外科意见：可考虑射频消融或海扶刀处理肺部肿瘤，该方法副作用小，对肺功能影响小。影像科意见：根据胸部CT肺部为典型平滑肌瘤病变，患者上下腹CT未见明显淋巴结肿大。患者及家属手术意愿强烈。遂行手术。 总之BML较罕见，该患者既往2次子宫肌瘤剔除史，现肺部多发实性结节，结合穿刺病理考虑肺转移性平滑肌瘤诊断明确。可行雌激素受体拮抗剂、GnRH等药物治疗，肺部结节可考虑射频消融或海扶刀处理，或者行手术治疗。患者及家属强烈要求手术，告知患者可能术后仍有肺部肿瘤进展可能，患者及家属表示知情理解，要求行腹腔镜全子宫及双侧附件切除术。现患者仍在随访中。目前对于转移性平滑肌瘤的发病机制尚不明确，无标准治疗方案，对于BML仍需进一步探讨。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 Camassa-Holm方程作为一个新的完全可积的色散浅水波方程，在过去的几十年内受到了广泛关注。本文中我们主要研究的是一类五阶Camassa-Holm方程的Blow-up准则。在三种不同情况下，我们通过对方程的解作估计，得到了这类方程的解在有限时间内爆破的一个必要条件。因此，本文的研究结果丰富了广义的Camassa-Holm方程的爆破性质。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 1993年，Camassa和Holm得到了一类非常重要的浅水波方程 u t + 2 k u x − u x x t + 3 u u x = 2 u x u x x + u u x x x ， x ∈ R ， t > 0. (1) (1)被称为经典的Camassa-Holm方程(CH方程) [ 1 ]。其中u表示x方向上的流体速度，k表示与临界浅水波波速相关的一个常数，下标x和t分别表示空间和时间变量。Camassa-Holm方程有两个显著的特征，一个是它的孤立子具有尖峰性质 [ 2 ] - [ 7 ]，另一个就是波的爆破现象 [ 8 ] - [ 14 ]。由于波爆破是一个物理现象，所以更有易于我们研究浅水波模型。 然而，对于五阶Camassa-Holm方程的一些爆破性质至今尚未研究，因此本文中我们研究的是一类五阶Camassa-Holm方程 { h t + u h x + b u x h = 0 ， t > 0 h = 4 u − 5 u x x + u x x x x ， x ∈ R (2) 的解的爆破性质，通过输运方程理论，对解作估计，从而得到方程(2)的解在有限时间内爆破的一个必要条件。 本文的结构安排如下，第二部分是一些准备知识，第三部分研究解的爆破准则，第四部分阐述了本文的主要结果。
system: [SYSTEM]

user: 2. 准备知识 本文考虑的五阶Camassa-Holm方程如下 { h t + u h x + b u x h = 0 ， h = 4 u − 5 u x x + u x x x x ， t > 0 ， x ∈ R u ( 0 ， x ) = u 0 ( x ) ， x ∈ R u ， h → 0 ， 当 | x | → ∞ . (3) 首先，我们回顾一下一维Moser型估计，见参考文献 [ 6 ]。 命题2.1. 对于 s ≥ 0 ，以下估计成立： ‖ f g ‖ H s ( R ) ≤ C ( ‖ f ‖ H s ( R ) ‖ g ‖ L ∞ ( R ) + ‖ f ‖ L ∞ ( R ) ‖ g ‖ H s ( R ) ) ， (4) ‖ f ∂ x g ‖ H s ( R ) ≤ C ( ‖ f ‖ H s + 1 ( R ) ‖ g ‖ L ∞ ( R ) + ‖ f ‖ L ∞ ( R ) ‖ ∂ x g ‖ H s ( R ) ) ， (5) 其中C是常数，与f和g无关。 定理2.2. 设 h 0 = ( 1 − ∂ x 2 ) ( 4 − ∂ x 2 ) u 0 ∈ H s ( R ) ， s > 1 2 ，那么存在时间 T > 0 ，使得初值问题(3)有唯一的 强解 h ∈ C ( [ 0 ， T ] ; H s ) ∩ C 1 ( [ 0 ， T ] ; H s − 1 ) ，且映射 h 0 ↦ h 从 H s 中 h 0 的一个邻域到 C ( [ 0 ， T ] ; H s ) ∩ C 1 ( [ 0 ， T ] ; H s − 1 ) 是连续的 [ 15 ]。 引理2.3. 考虑一维线性输运方程 [ 6 ]： ∂ t f + v ∂ x f = g ，     f | t = 0 = f 0 . (6) 设 0 ≤ σ < 1 ，假设 f 0 ∈ H σ ( R ) ，     g ∈ L 1 ( [ 0 ， T ] ; H σ ( R ) ) ， v x ∈ L 1 ( [ 0 ， T ] ; L ∞ ( R ) ) ，     f ∈ L ∞ ( [ 0 ， T ] ; H σ ( R ) ) ∩ C ( [ 0 ， T ] ; S ′ ( R ) ) ， 则有 f ∈ C ( [ 0 ， T ] ; H σ ( R ) ) 。更准确地说，存在一个只依赖于 σ 的常数C，使得对于每一个 0 < t ≤ T ，有 ‖ f ( t ) ‖ H σ ≤ ‖ f 0 ‖ H σ + C ∫ 0 t ‖ g ( τ ) ‖ H σ d τ + C ∫ 0 t ‖ f ( τ ) ‖ H σ V ′ ( τ ) d τ ， (7) 因此， ‖ f ( t ) ‖ H σ ≤ e C V ( t ) ( ‖ f 0 ‖ H σ + C ∫ 0 t ‖ g ( τ ) ‖ H σ d τ ) ， 其中 V ( t ) = ∫ 0 t ‖ ∂ x v ( τ ) ‖ L ∞ d τ 。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 本文研究了一类广义的五阶Camassa-Holm方程的爆破准则。通过输运方程理论和Moser型估计，利用归纳法我们得到了该类方程在有限时间内解的爆破的必要条件。本文的研究结果丰富了广义的Camassa-Holm方程的解的爆破性质。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 目前关系词识别规则库中共有规则734条，主要是基于字面特征的规则，仍需补充基于依存关系的规则。本文在依存语法的基础上，运用挖掘频繁项集的FP-tree算法对复句中依存规则进行自动挖掘。首先对语料进行预处理，为避免每次重复扫描数据库，先根据关系词对复句进行分类；同时排除数据集过小的分类结果，以保证挖掘规则的质量；然后利用特征分析器分析预处理后的语料，并对分析结果进行形式化表示得到复句的依存特征集合；接着用FP-tree算法对实验语料进行规则挖掘，共挖掘规则84条。实验结果表明，FP-tree算法对依存规则进行自动挖掘的可行性和有效性。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 汉语复句关系词的识别对汉语复句语义的识别至关重要，关系词在句中出现形式灵活、词性多变及其搭配多样，有些词在某类复句中充当关系词，在另一类复句中又不是关系词，给关系词的自动识别带来了一定的难度 [ 1 ] [ 2 ]。 目前对关系词进行自动识别的主要方法是使用基于规则的方法，用是否满足规则中的约束条件来识别关系词。已知的字面特征为12种，另外，根据依存树库中关系词在复句中的依存关系提取出7条约束条件，在关系词字面特征的约束条件基础上加入关系词依存约束条件，共19种约束条件用于识别汉语复句关系词 [ 3 ]。 关联规则挖掘包括单层关联规则挖掘和多层关联规则挖掘，单层规则挖掘算法包括Apriori、AprioriTid、AIS、SETM以及在Apriori算法基础上进行改进的FP-tree算法 [ 4 ]，就这些算法的运行速度来说，对于大的数据集，SETM运行时间要比Apriori慢一个数量级；对于不大的数据集，Apriori的性能要比AIS好；对于小的数据集，AprioriTid和Apriori的性能差不多；但对于大的数据集，AprioriTid要比Apriori慢2倍左右；无论数据集的大小如何，相对于需要多次扫描数据集的Apriori来说，只需要扫描两次数据集的FP-tree算法性能更好 [ 5 ]。 本文在依存树库与现有规则库的基础上，使用FP-tree算法对复句关系词的依存关系规则进行自动挖掘，旨在挖掘更多潜在规则。
system: [SYSTEM]

user: 2. 研究现状 目前用于识别汉语复句关系词的约束条件共19种，其中基于字面特征的约束条件12种，基于依存关系的约束条件7种，编号从13~19。本文使用FP-tree算法对依存关系规则进行自动挖掘，对这7个约束条件在挖掘语料库中的表示形式规定如表1所示： Table 1 Representation of dependency constraint Id type dpConstrains remark 13 支配词词性 parentPos(A) 关系词A的支配词词性 14 关系词与支配词之间的依存关系 Relation(A) 关系词A与支配它的词二者之间的依存关系 15 关系词对的依存方向 relationDirection(A，B) 关系词A、B的依存方向，与关系词库依存方向一致为1，否则为0 16 是否支配其他词 isParent(A) 关系词A是否支配其他词，支配其他词为1，否则为0 17 支配词是否相同 ispEqual(A，B) 关系词A、B的支配词是否相同，相同为1，不相同为0 18 关系词的层次距离 Distance(A，B) A、B两个关系词的层次距离 19 关系词的支配词之间的关系 Gwdp(A，B) A、B两个关系词的支配词之间的依存关系 表1. 依存关系约束条件表示形式 表1中expression一列即是依存关系在挖掘语料中的表示形式，在expression中关系词的依存关系类型和依存关系之间采用：type-content，用i (依次取 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ )表示复句中的第i个关系词，不同约束类型之间用“，”隔开。 以例句(1)为例说明expression中的表示形式： 例句(1)高国胜想，既然能赚钱又不麻烦，就答应下来。《人民日报》1995年06月02日09版次 其依存分析如图1所示： 图1. 例句1的依存句法分析图 根据表1中expression中规定的表达形式，其依存关系可以表示为：131-v，132-a，141-ADV，142-ADV，15-1，161-0，162-0，17-0，18-1，19-COO。 FP-tree算法是在经典规则挖掘算法Apriori的基础上改进得到的 [ 6 ]，Apriori算法最大的缺点是每计算一次候选项集就要扫描一次事物数据库，FP-tree则只需要扫描两次事物数据库，在不生成候选项的情况下，把事务数据库压缩到一棵只存储频繁项的树结构中 [ 7 ]，从而实现Apriori算法的功能。
system: [SYSTEM]

user: 3. FP-Tree算法自动挖掘事务数据库中规则 本文的研究基于CCCS (CCCS语料库由华中师范大学语言研究所创建，包含65万余条汉语复句语料)汉语复句语料库，利用哈尔滨工业大学的LTP平台对语料库中的复句进行依存句法分析，构建依存树库，提取依存树中关系词的依存关系，并形式化表示为7种约束条件，在此约束条件基础上本文利用FP-tree算法挖掘语料库中频繁出现的依存关系规则。 下面用一个简单的例子阐明算法中涉及到的概念： 设事务数据库如表2所示： Table 2 Transaction databas aefg afg abefg efg ebfh 表2. 事务数据库 项目：如表2中的“a”、“e”、“f”等表示一个项目； 事务：表2中每行表示一个事务，事务由若干个互不相同的项目构成，表中共五个事务； 模式：任意几个项目的组合称为一个模式，用{}包含一个模式中的项目； 支持数：指事务数据库中某个模式的个数，表2中模式{a， f， g}的支持数为3； 支持度：模式的支持数占数据库中事务的比例，计算公式如下： support = NUM ( sameConstraints ) ‖ D ‖ (公式2.1) ‖ D ‖ 表示事务数据库中所有模式的和，也即是挖掘语料中复句的总和，NUM(sameConstrains)表示模式的支持数 [ 8 ]，也即是挖掘语料中包含某种频繁模式的复句总和，如模式{a， f， g}的支持度为3/5； 最小支持度(minSupport)：提前设置好的，根据各项目在事务数据库中出现的次数设置最佳的 minSupport，本文设置最小支持度为 ‖ D ‖ 2 + 1 ， ‖ D ‖ 表示挖掘语料中复句的总和； 频繁模式：支持数大于阈值minSupport的模式称为频繁模式； 置信度：计算公式如下为 Confidence = NUM ( sameConstraintsAndsameResult ) NUM ( sameConstraints ) × 100 % (公式2.2) 在上述公式中若NUM(sameConstrains)表示某模式α的支持数，即挖掘语料中包含某种频繁模式的复句总和，那么NUM(sameConstraintsAndsameResult)就表示包含模式α的β模式的支持数，即包含上述频繁模式的另一频繁模式的复句总和。例如模式{f， g}的支持数为4，支持度为4/5，{a}的支持数为3，支持度为3/5，那么{f， g} => {a}的置信度为，{a， f， g}的支持数除以{f， g}的支持数，结果为3/4，本文设置置信 度为 1 2 + 0.01 ，即0.51。 FP-tree：首先建立一棵以NULL为根节点的树，然后统计事务数据库中各项的支持度，并将其按照降序排列，再依次插入到这棵树中，同时将每个项的支持度和树中相应的结点链接起来 [ 9 ]，即可得到一棵FP-tree。 条件模式基(CPB)：是指在一棵FP-tree树中出现在某一频繁项(结点)之前的所有祖先结点的集合 [ 10 ]。比如a在事务中一共出现了3次，那么a的条件模式基就是其祖先路径{f，g：3(频度为3)}。 条件树(PostModel)：根据上述FP-Tree的形成步骤，把条件模式基构造成的一棵新的FP-tree，初始值为空。 FP-tree算法的四个关键步骤如下： 1) 构造项头表：扫描事务数据库，在表中记录频繁项集合F，将F根据支持度递减在表中排序 [ 11 ]，得到项头表L。 2) 构造原始FP-tree：根据频繁项在项头表中的排序，重新排序事务数据库中每条事物的频繁项。并构造以NULL为根节点的FP-tree，将重排后的事务数据库中的每个事物的每个频繁项插入树中 [ 12 ]。插入频繁项时应遵循两个原则：① 若该频繁项节点在FP-tree中已存在，则将其节点的支持度加1；② 若该节点不存在，则创建支持度为1的节点，并把该节点链接到项头表中 [ 13 ]。 3) 调用FP-growth(Tree， null)进行挖掘。伪代码如下： Procedure FP_growth(Tree，PostModel) If Tree含单个路径P then{ For路径P中结点的每个组合(记做b)产生模式bUPostModel，其支持度 support=b中结点的最小支持度； } else{ for each在Tree的头部(按照支持度由低到高顺序进行扫描){ 产生一个模式b=UPostModel，其支持度support=.support; 构造b的条件模式基，然后构造b的条件数tree-b; If tree-b不为空 then 调用FP_growth(tree-b，b); } } 4) 递归调用FP-growth(新的CPB，新的PostModel)，直到发现新的CPB为空时退出。
system: [SYSTEM]

user: 4. 数据预处理 本文在依存树库与现有规则库的基础上，使用FP-tree算法对关系词的依存规则进行自动挖掘，规则挖掘的内容包括两部分:一是挖掘规则库中不存在的关系词搭配；二是挖掘规则库中已有的关系词搭配的其他潜在规则，根据这两个挖掘需求对依存树库进行数据预处理，得到挖掘规则所需要的原始数据库。 4.1. 规则库中不存在的关系词搭配 首先介绍数据预处理用到的两个表的结构，分别是用于存储挖掘的新规则的表mining和用来存储规则库中不存在的关系词搭配的原始数据库result-1，result-1的结构和图2中依存树库的结构相同，表mining的结构如表3。 图2. 依存树库 Table 3 Structure of table minin ID Keymarks dpType dpconstrains result remarks 表3. 表mining的结构 表3中ID表示新的关系词搭配在表中的序号，根据写入表中的先后顺序对ID进行编号，从1开始，Keymarks表示新的关系词搭配，和原来的规则库中表示方法相同，dpType和dpconstrains分别表示挖掘出的新规则的依存约束类型和依存约束条件的形式化表示，result是关系词的判别结果，remarks里存储备注内容。 依存树库中关系词搭配的表示形式形如“一面，一面”，关系词搭配之间用“，”间隔，关系词搭配在规则库中的表示形式如“一面/一面”，关系词搭配之间用“/”隔开，对其中一种表示形式做适当变化，针对依存树库中的每一条数据都进行senmatch一列与规则库中关系词搭配一列进行比较，若senmatch中的关系词搭配在规则库中找不到相同的关系词搭配，则把新的关系词搭配存入表mining中Keymarks一列，并把依存树库中对应的一条数据存入到result-1中，得到的数据库及其格式如图3所示： 图3. 数据库及其格式 接着根据表mining中Keymarks一列中的关系词搭配对Result-1中的原始数据进行分类，得到各个关系词搭配的原始依存树库，如图4是新的关系词搭配“虽然/但因”的原始依存树库： 图4. “虽然/但因”的原始依存树库 得到每个关系词搭配的原始依存树库之后，通过运用复句特征分析器对复句中的依存关系进行分析，主要分析表1中的7个依存约束类型，规定分析之后的表示形式如表1中expression中所述，同时将senmatch列替换为规则库中关系词的判别结果result的表达形式，并将各个关系词的判别结果用“^”符号连接起来，则得到新的依存树库，依存树库的格式如表4所示： Table 4 New dependency tree forma id sentence xml json expression source result 表4. 新的依存树库的格式 表4中expression是经过依存分析得到的依存约束条件的形式化表示，以关系词搭配“既然/又”为例，如图5即是得到的新的依存树库： 图5. 新的依存树库 4.2. 规则库中已有的关系词搭配 挖掘规则库中已有的关系词搭配的潜在规则，是在之前的规则库对复句关系词的识别基础上，挖掘那些规则库不能识别的复句语料，把不能识别的复句按照关系词搭配分类，得到规则库中规则不能识别的已有关系词搭配的原始语料库，如图6所示是规则库中关于“不仅/还”关系词搭配所不能识别的原始依存树库： 图6. 关系词搭配“不仅/还”的原始依存树库 对图6中所得到的原始依存树库运用特征分析器分析其依存关系，并存入表4所示的expression列中，得到实验所需的挖掘语料，如图7即是规则库中已有关系词搭配“不仅/还”的挖掘语料： 图7. 关系词搭配“不仅/还”的挖掘语料
system: [SYSTEM]

user: 5. 基于FP-tree算法自动挖掘语料库中关系词依存关系规则 在本文的第2节中已经介绍了FP-tree算法如何自动挖掘规则，FP-tree算法能够挖掘出数据中的频繁模式，本节利用FP-tree算法挖掘语料库中频繁出现的规则。 如图5和图7是FP-tree算法进行挖掘所需的熟语料，主要针对熟语料库中的两列进行规则自动挖掘，分别是expression和result，expression列是关系词搭配的依存约束条件，result列是关系词搭配的判别结果，利用FP-tree算法挖掘出关系词搭配的依存约束条件与判别结果之间的频繁模式，算法的输入是经过特征分析器分析后的语料库，如针对关系词搭配“既然/又”进行规则挖掘的语料库格式如图8所示： 图8. 关系词搭配“既然/又”进行规则挖掘的语料库 图8中的每一条记录就是一条事务，读取事务时先读取expression列中的项然后读取result列中的项，两列之间的内容用“，”隔开，所有事务的集合即是要处理的数据集合，语料库中关系词搭配是“既然/又”的复句共522条，所以供挖掘的数据集合中包含522条数据，即 ‖ D ‖ = 522，为保证挖掘规则的实用性，本文对最小支持度和置信度的设置采取过半原则，即只挖掘超过挖掘数据集一半的规则，因此本次 挖掘设置最小支持度minSupport = ‖ D ‖ 2 + 1 ，即minSupport = 262，置信度Confident = 0.51。 算法描述如下： 输入：语料库中的数据集合 List< List< String > > transactions；最小支持度minSupport；置信度Confident 输出：依存规则与关系词判别结果的频繁模式集合Map< List< String >，Integer >；频繁模式的频数FrequentPattens 初始化PostModel=[ ]，CPB=transactions voidFPGrowth(List< List< String > >CPB，List< String >PostModel){ If CPB为空{ return； } else{ 统计CPB中每一个项目的计数，把计数小于最小支持数minSupport的删除掉，对于CPB中的每一条事务按项目计数降序排列。 由CPB构建FP-Tree，FP-Tree中包含了表头项headers，每一个header都指向了一链表HeaderLinkList，链表中的每个元素都是FP-Tree上的一个节点，且节点名称header.name相同。 } For header in headers{ newPostModel=header.name+PostModel 把< newPostModel， header.count>加到FrequentPattens中。 newCPB=[ ] Or TreeNode in HeaderLinkList; 得到从FP-Tree的根节点到TreeNode的全路径path，把path作为一个事务添加到newCPB中，要重复添加TreeNode.count次。 } FPGrowth(newCPB，newPostModel); } 根据上述FP-tree算法对“既然/又”的关系词搭配进行自动挖掘的结果如图9所示： 图9. “既然/又”的关系词搭配自动挖掘结果 从实验结果可知，由依存约束条件131-v，132-v，141-ADV，142-ADV，15-1，161-0，162-0，17-0，18-1，19-COO推出关系词搭配判别结果R (既然) = true^R (又) = true的支持度为407，置信度为1。 从上述自动挖掘结果可得一条关于关系词搭配“既然/又”的依存规则，解析： [131-v，132-v，141-ADV，142-ADV，15-1，161-0，162-0，17-0，18-1，19-COO]->R(既然)=true^R(又)=true 可以得到“既然/又”的依存约束规则如表5所示： Table 5 Dependency constraint rules of “Since/again Keymarks dpType dpconstrains result 既然/又 13 + 14 + 15 + 16 + 17 + 18 parentPos (既然) = v^parentPos (又) = v + Relation (既然) = ADV^Relation (又) = ADV + relationDirection (既然，又) = 1 + isParent (既然) = 0^isParent (又) = 0 + ispEqual (既然，又) = 0 + Distance (既然，又) = 1 + Gwdp (既然，又) = COO R (既然) = true， R (又) = true 表5. “既然/又”的依存约束规则 本节主要对复句关系词搭配的依存关系进行自动挖掘，共挖掘出87条规则，其中包括普通规则32条，连用规则20条，句式规则22条，连用句式规则13条，如图10是自动挖掘得到的普通规则ordinary-mining的部分截图： 图10. 普通规则ordinary-mining的部分截图 将挖掘得到的规则并入到原来的规则库中，由于原来的规则库中规则包括两部分，字面特征规则和依存约束规则，本节主要对依存约束规则进行挖掘，因此，字面特征约束类型constraintType和约束条件constraints两列的值默认为空即可。
system: [SYSTEM]

user: 6. 总结 汉语复句关系词的依存关系是指根据依存语法研究汉语依存树库中众多树形图节点之间的支配与被支配的关系，即分析经过分词后的复句中关系词之间的支配关系，把线性的复句转化为一颗依存结构树，对树形结构我们都不陌生，依存树中同样存在根节点、中间节点和叶子节点，只是在依存树中占据每个节点的是词 [ 14 ]。 关系词的依存关系自动识别是理解复句语义层次的关键，目前对关系词自动识别的研究主要集中在字面特征和语法角度理解关系词，本文在汉语复句依存句法分析基础上，根据已有的7种依存约束条件，运用频繁项集挖掘算法FP-tree对依存树库中的隐藏规则进行自动挖掘，完善现有依存规则。自动挖掘规则的内容包括两部分，首先在依存树库中挖掘规则库中不存在的关系词搭配，然后，挖掘在规则库中已经存在的关系词搭配的其他规则，根据这两个挖掘需求，对实验语料进行依存特征分析，并将实验语料所需的依存约束条件进行形式化表示。实验共挖掘出84条依存规则。 但对于关系词自动识别的研究并不止于依存句法分析，在规则库中加入关系词所在分句的语义特征分析，根据语义相似度及相关度是关系词自动识别的下一步研究方向。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 城市治理已经进入常态管理与非常态管理兼具的新常态。基层社区作为城市的细胞与基层治理单元，对于风险的防范有重要作用。从基层社区的韧性切入，总结韧性的内涵与历程，对韧性城市、韧性社区做概念梳理，通过Norris的韧性社区模型构建社区韧性的指标体系，并用AHP方法构建出用于社区实践应用的二级指标体系的权重，相应给出城市基层社区韧性社区建设的提升策略。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 社区作为居民的生活聚集地，也是风险灾害发生最密集的地区。1999年世界减灾大会论坛中就已提出“将社区视为减灾的基本单元”，因此重视社区治理，加强社区作为应对风险灾害基本单元的治理能力，发挥社区在公共安全管理中的基础性作用成为了全世界应急管理领域的共识。社区是现代城市精细化治理的重要场域，同时也是此次疫情应对与防控的一线阵地，在抗击新冠肺炎疫情的过程中发挥了至关重要的作用。因此构建韧性社区，提高社区对于各类风险事件的应对能力于恢复能力是当下需要着重需要进行的研究。
system: [SYSTEM]

user: 2. 韧性概述 我国应急管理工作逐渐从传统的响应处置提前向备灾准备转变，对城市基层社区而言，如何提高城市及其基层社区自身的“承灾能力”和“自恢复能力”，是与当下风险社会中加强城市韧性治理，提升社区韧性切实相符的问题。因此分析城市基层社区韧性的构建，建立韧性社区的指标体系对提升社区韧性，切实提高社区的成灾与恢复能力十分重要。 韧性的内涵与演进 韧性一词最早起源于工程学。韧性概念最早是由加拿大生态学家霍林提出，将韧性界定为生态系统承受外部干扰、保持生态稳定的能力 [ 1 ]。他认为生态系统的表现行为可以由两种不同属性定义，即韧性与稳定性，并把韧性区分为工程韧性和生态韧性。此后，韧性理论的应用扩展到了灾害管理领域，引领灾害领域的学者将关注点从脆弱性转移到韧性层面上。韧性的概念自提出以来，从最初的工程韧性到生态韧性，再到演进韧性，每一次修正都丰富了韧性概念的内涵。随着认知的加深，学者们又提出了全新的韧性观点，即演进韧性。沃克等人提出韧性不应该仅被视为系统对初始状态的一种恢复，而是复杂的社会生态系统为回应压力和限制条件而激发的一种变化、适应和改变的能力。韧性社区的构建改变过去灾害防治单纯依赖政府和社会力量，将社区居民作为社区灾害防治的主体，这对社区和城市灾害防治具有重大意义 [ 2 ]。 韧性城市是指城市经历灾害冲击后能快速重组和恢复生活与生产，它具有反思力、应变力、稳健性、冗余性、灵活性和包容性等特点。从整体上看，社区韧性的研究大致遵循“工程韧性–生态韧性–演进韧性”的逻辑。韧性社区是指长期适应在灾害频发的环境，自身具有较高的预警能力和反应协调能力，能在应对灾害的过程中不完全依靠外部支持，通过自身的韧性能力，使社区恢复到健康的状态，并吸收经验完善自身能力的社区。自适应和恢复学习能力是其主要特点。
system: [SYSTEM]

user: 4. 构建韧性社区的策略 1. 注重社区应急基础设施建设，增加社区应对风险的能力 社区基础设施是社区应急能力的基础条件，韧性社区的建设离不开社区应急基础设施的完备，社区需要聚焦到社区相关设施的建设情况。一方面要在社区空间布局上，要保证社区应急设施能够覆盖社区所种风险源点，以防止社区风险发生时可以快速确认设施位置与使用方式；另一方面要加强社区应急设施使用人员的技能学习，保证社区人员掌握一定的风险知识和使用设施技能。 2. 加强社区学习能力提升，提升社区解决问题的技能储备 社区学习能力包括两个维度，一是对于风险事件反思总结，二是基于经验的新能力学习。社区作为风险管理的自组织，依据韧性的内涵要求，要努力提升社区的自我学习能力，一方面注重对过往事件的经验进行总结归纳，吸取教训，另一方面要积极吸收新兴风险知识，提升对各类问题的科学认识，进而掌握对风险应对处理的技能储备。 3. 培育社区风险文化，扩宽社区组织联系与居民风险意识 社区能力一个重要指标是居民的参与度，当今社会治理已经不在单一的依靠政府组织进行全面的管理的环境，结合社区的实践，仅仅依靠居委会对上承接基层政府的要求不足以解决社区内部的各类事件。社区应该大力进行宣传教育，提升社区居民对风险事件的知识储备，积极引导居民进行社区管理参与。一方面提升居民参与度，广泛发动群众一起解决问题，另一方面可以动员社区内部各类组织单位，加强社区内外部组织间的联系，构建多元共治的社区治理结构。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 在城市治理精细化的背景下，社区凭借自身的韧性来抵御风险危机，提高自身抗风险能力，是精细化在城市基层治理上的基础要求。社区作为自组织主体，依靠自身掌握的资源及管理的自主性，在社区应急基础设施建设、社区工作者能力提升与风险文化的培育三个方面着重进行社区应急管理，以此为构建韧性社区奠定基础。同时为提高城市的整体治理水平提供基础支撑。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 本文改进了一种基于非线性双指数边缘滤波器(BEEPS)的红外细节增强算法，首先分离红外高低频信号，然后分别采用噪声可预见模型和自适应投影进行增强。仿真结果表明，改进算法的细节可视化增强效果明显。
system: [SYSTEM]

user: 1. 概述 红外图像具有强大的穿透力、全天候作业能力和隐蔽被动探测能力，被广泛应用于工业资源勘探、民用昼夜监视和国防军事等领域。红外探测器输出的图像呈现出对比度低、细节少等缺陷，可通过图像增强算法进行改善。红外图像细节增强的算法经典算法是直方图均衡化 [ 1 ]，基于深度学习的细节增强算法 [ 2 ] 也是研究的热点。 目前，红外细节增强出现了一种基于将原始图像的高低频信号分离，然后分别进行增强的技术路线。该算法的核心是采用边缘保持和高频噪声抑制的非线性滤波器实现信号分层，比如双边滤波器 [ 3 ] 和小波滤波器 [ 4 ]。双边滤波器在空间方面的优化，拓展为带双指数的边缘滤波器(BEEPS， Bi-Exponential Edge-Preserving Smoother [ 5 ] )。
system: [SYSTEM]

user: 2. BEEPS滤波器 BEEPS滤波器与双边滤波器均由两个递归序列组成，其一的前向序列如式(1)所示，x表示原始红外图像，y表示滤波后的图像，r和λ分别代表滤波器的平滑系数： y [ t ] = ( 1 − ρ [ t ] λ ) x [ t ] + ρ [ t ] λ y ( t − 1 ) (1) ρ [ t ] = r ( x [ t ] ， y [ t − 1 ] ) (2) 而另一个是后向递归序列，如下式(3)所示： z [ t ] = ( 1 − ϱ [ t ] λ ) x [ t ] + ϱ [ t ] λ z [ t + 1 ] (3) ϱ [ t ] = r ( x [ t ] ， z [ t + 1 ] ) (4) 将上述合并，构成最终的输出序列： m [ t ] = z [ k ] − ( 1 − λ ) x [ t ] + y [ t ] 1 + λ (5) 其中，r表示距离滤波器，采用高斯滤波函数，其中σ是控制滤波窗口大小的参数： r ( u ， v ) = e − ( u − v ) 2 2 σ 2 (6) 通常， ρ 和 ϱ 均为非线性参数，来源于高斯滤波函数。显然，BEEPS滤波器的计算只涉及到前后两个数据的递归运算，而双边滤波器要分析的是3 × 3或者5 × 5的邻近区域。为进一步提高运算效率，可按照图像的水平和垂直方向，分别同时并行计算，具体过程如下图1所示。 图1. 图像的BEEPS滤波并行处理策略 图2是红外图像和BEEPS滤波后第100列像素值的曲线图，其中红色曲线表示原始像素，蓝色曲线则表示滤波后的数据。BEEPS滤波器是一种低通滤波器，分析下图可知，在像素变化较为平坦的区域内，通过滤波处理可较为理想的保留原图像的边缘信息。BEEPS滤波可保证大量低频红外图像被保留下来，突变的边缘高频信息可通过与原始图像差分的方式提取出来。后续分别对高、低频分量采用不同的策略进行增强，基本流程如下图3所示。 图2. 原始图像的某列和其对应的BEEPS滤波后的曲线 图3. 细节增强的基本流程 滤波处理后的红外低频基层信号，具有较大的灰度动态分布区域。低频信号的增强可通过灰度拉伸、直方图投影，高频细节的增强常采用Gamma校正。
system: [SYSTEM]

user: 3. 低频信号的自适应投影 红外低频图像通过直方图投影可拓展图像对比度，丰富图像细节。该算法首先计算图像的直方图信息Hn，根据设定的阈值T，进一步分析和标记该直方图。若该直方图的像素频数大于阈值，则标记为1，否则为0。然后，计算该直方图的累积分布函数DH，计算公式如下所示： D H ( x ) = ∑ n = 0 x − 1 H n ( x ) (7) 该累积直方图的最值表征了有效统计灰度的个数，通过定义输出图像的灰度级范围(比如8比特图像数据的取值范围：0~255)，可实现该红外图像的直方图的投影。经典算法是采用固定频数阈值的直方图投影法，通过这样的阈值化操作，使得图像的灰度级总数变小，图像对比度得到显著提高。 BEEPS滤波后的低频基础层，以不同的阈值进行直方图投影，如图4所示。显然，场景1的最佳频数阈值为0.1%，场景2的最佳频数阈值为0.01%。 图4. 直方图投影效果图 根据上述分析，该算法过度依赖频数阈值，为在提升图像对比度的同时保留大量图像细节，提出如下改进计算公式： T = ( H max − H min ) ∗ ( 1 − λ ) + H min (8) H max 和 H min 分别表示图像有效灰度级的统计直方图中频数的最大和最小值。 λ 是是估算值，控制着输出图像中灰度级的跨度。如下图5所示， λ 为0.95的情况下，针对室内、室外两种典型场景的红外图像进行的仿真实验。实验结果表明：采用该算法可克服固定频数阈值的缺陷，具有一定的场景适应性。 图5. 自适应直方图投影效果图
system: [SYSTEM]

user: 4. 高频细节的优化增强 高频细节增强算法，比如Gamma校正是一种全局化处理方案。由于人眼对噪声区域敏感性的差异，国外学者提出了噪声可见性原理，对应的数学模型如下式所示，式中y表示像素阈值，θ为可调参数，x表示噪声指示值，该值越大该像素点是噪声的可能性就越大。 y ( i ， j ) = 1 x ( i ， j ) ∗ θ + 1 (9) 考虑到BEEPS滤波器的非线性特性，可使用BEEPS滤波器的加权系数作为高频细节层自适应控制参数，为提高对背景噪声的抑制能力，采用以下的加权分析系数： w ( i ， j ) = 1 | φ | ∑ ( m ， n ) ∈ φ i ， j [ ( x ( i ， j ) − μ m ， n ) 2 σ m ， n 2 + ε ] (10) 其中， μ m ， n 和 σ m ， n 表示像素的均值和方差，ε用于判定该像素归属特性，如果该区域的细节较为丰富，则 σ m ， n 大于ε，w取值较大，归一化后接近于1，否则判定为噪声区域。 综上所述，高频细节层信号的增强处理模型如下式所示： y d = y d ( i ， j ) ∗ [ w ( i ， j ) ∗ a + b ] (11) 其中，a和b为线性调节参数，用于将增益控制在合适的取值范围内。 如图6所示，在不同场景下的初始细节图、Gamma增强和优化增强后的效果图，显然改进算法在提升细节边缘相比Gamma增强具有较大的优势。与此同时，在克服高频噪声方面相比初始细节图也有不俗的表现。 图6. Gamma校正和改进算法比较