DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 弱Gorenstein平坦复形 定义4.1我们称复形G是弱Gorenstein平坦的，如果存在一个复形的正合列 F = ⋯ → F − 1 → u − 1 F 0 → u 0 F 1 → ⋯ 满足以下条件： 1) 对所有的 i ∈ Z ， F i 是平坦复形； 2) G = K e r u 0 。 并且称正合列F是复形的弱完全平坦分解。 推论4.2所有的Gorenstein平坦复形是弱Gorenstein平坦的。 命题4.3设G是复形，则以下等价： 1) G是弱Gorenstein平坦的； 2) 存在一个复形的正合列 0 → G → F 0 → F 1 → ⋯ ，其中对任意的 i ∈ Z ， F i 是平坦的； 3) 存在复形的正合序列 0 → G → F → H → 0 ，其中F是平坦的，H是弱Gorenstein平坦的。 证明：证明过程与命题3.4类似。 命题4.4设 0 → G → N → F → 0 是一个复形的正合列。如果G是弱Gorenstein平坦复形且F是平坦的，那么N是弱Gorenstein平坦的。 证明：证明过程与命题3.5类似。 定理4.5若R是一个环且每个内射左R模具有有限的平坦维数，则弱Gorenstein平坦复形G是Gorenstein平坦的。 证明：设G是弱Gorenstein平坦复形，那么对任意的 m ∈ Z ，存在ModR上正合序列 F m = ⋯ → F − 1 m → u − 1 m F 0 m → u 0 m F 1 m → ⋯ ，使得对所有的 i ∈ Z ， F i m 是平坦左模且 G m = K e r u 0 m ，则 G m 是弱Gorenstein平坦左R模。 不妨设R模E的平坦维数有限，即 f d R ( E ) = n < ∞ 。我们对n进行归纳，当 n = 0 时， E ⊗ R F m 正合是显然的；当 f d R ( E ) = n 且 1 ≤ n ≤ ∞ 时，存在一个正合序列 0 → M → F → E → 0 ，其中F是平坦模且 f d R ( M ) ≤ n − 1 。因此得到复形的正合序列 0 → M ⊗ R F m → F ⊗ R F m → E ⊗ R F m → 0 ，显然 F ⊗ R F m 是正合的，通过归纳 M ⊗ R F m 正合，根据文献 [ 5 ] 中定理2.3， E ⊗ R F m 是正合的，从而弱Gorenstein平坦左R模 G m 是 Gorenstein平坦的。由文献 [ 4 ] 定理3.1知对任意的 m ∈ Z ， G m 是Gorenstein平坦左R模当且仅当复形G是Gorenstein平坦的，即证。 推论4.6设R是一个环且每个内射左R模具有有限的平坦维数。如果复形G是弱Gorenstein平坦的，那么 G + 是Gorenstein内射复形。 证明：设复形G是弱Gorenstein平坦的，由定理4.5得弱Gorenstein平坦复形G是Gorenstein平坦的。因此对任意的 m ∈ Z ， G m 是Gorenstein平坦左R模。根据文献 [ 6 ] 定理3.6可得 H o m Z ( G m ， Q / Z ) 是Gorenstein内射左R模，由文献 [ 4 ] 定理2.8知 G + 是Gorenstein内射复形。 定理4.7若R是右凝聚环，则弱Gorenstein平坦复形构成的类关于直积封闭。 证明：设 G = ∏ i ∈ Z G i ， G i 是弱Gorenstein平坦左R模构成的复形，下证G是弱Gorenstein平坦复形。因为 G i 是弱Gorenstein平坦的，所以存在一个复形的正合序列 F i = ⋯ → F − i 1 → F i 0 → F i 1 → ⋯ 使得对任意的 i ∈ Z ， G i = K e r ( F i 0 → F i 1 ) 。因为R是右凝聚环，那么序列 ∏ i ∈ Z F i = ⋯ → ∏ i ∈ Z F − i 1 → ∏ i ∈ Z F i 0 → ∏ i ∈ Z F i 1 → ⋯ 是正合的且对任意的 i ， j ∈ Z ， ∏ i ∈ Z F i j 是平坦复形， G = ∏ i ∈ Z G i = K e r ( ∏ i ∈ Z F i 0 → ∏ i ∈ Z F i 1 ) 。故G是弱Gorenstein平坦复形，得证。 命题4.8设R是交换环且N是平坦复形。 1) 如果G是弱Gorenstein平坦复形，那么 G ⊗ N 是弱Gorenstein平坦的。 2) 如果G是弱Gorenstein内射复形，那么 G ⊗ N 是弱Gorenstein内射的。 证明：1)设G是弱Gorenstein平坦复形，那么存在一个复形的正合列 F = ⋯ → F − 1 → F 0 → F 1 → ⋯ ，其中对所有 i ∈ Z ， F i 是平坦复形且 G = K e r ( F 0 → F 1 ) 。那么 F ⊗ N = ⋯ → F − 1 ⊗ N → F 0 ⊗ N → F 1 ⊗ N → ⋯ 是正合的，其中 F i ⊗ N 是平坦的且 G ⊗ N = K e r ( F 0 ⊗ N → F 1 ⊗ N ) 。因此 G ⊗ N 是弱Gorenstein平坦的。 2)与1)的证明类似。
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user: 摘要 随着机器学习技术的发展，计算机智能服务的场景越来越多的出现在人们的工作生活中，尤其是2006年以来机器学习技术取得了巨大的进步，在自然语言处理领域的一些关键技术难题得到解决，基于机器学习技术搭建的智能服务系统人机交互方面的表现得到了极大改善。但在航空气象领域，机器学习技术研究主要集中在数值预报等预报准确性提高等领域，而随着机器学习技术的发展成熟，其在气象智能服务方面也有着广阔的应用前景。
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user: 1. 引言 近年来，随着我国现代化速度不断推进，国民经济的迅猛发展，中国民航事业以迅猛的速度走入人们的日常生活，超高的发展速度给全国人民带来了更加方便快捷的出行选择，但与此同时前所未有的发展速度也给全体民航飞行安全保障人员带来了的巨大的工作压力。航班量的飞速增长让许多民航幕后工作者走到了前台，根据中国民用航空局发布的《2019年民航行业发展统计公报》 [ 1 ] 显示，自2015至2019年，全国航班起降架次由856.6万架次快速增长到1166万架次，年平均增长率超过了8%，如图1所示。流量的飞速增长对系统的保障水平提出了更高的要求，气象因素这一在低流量运行状态下非关键飞行安全要素在大流量运行时也成为影响航班正常率的主要因素之一，根据公报数据显示，因气象原因造成的航班不正常情况已经占到总数的46.49%。未来整个民航业对气象服务的需求将会更加旺盛，但现有保障能力还远远不能满足用户的需求。 图1. 2015~2019年中国民用机场航班起降架次
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user: 2. 智能对话系统 对话系统的发展为解决航空气象服务短板提供了一种新的可能，对话系统并不是一个新兴领域，自20世纪60年代开始，研究人员就已经开始了人机对话的研究，其中麻省理工学院的Weizenbaum开发的Eliza被认为是第一个智能对话系统 [ 2 ]。对话系统的发展历程可以归纳为三个阶段：基于符号规则和模板的对话系统；基于传统机器学习的对话系统和基于数据驱动的深度学习的对话系统 [ 3 ]。第一阶段研究主要是人工制定语法规则和本体设计，计算机易理解，但会消耗大量的人力和物力。传统机器学习方法降低对话系统的手工复杂性，也有一定弱机器学习能力，但是解释扩展性差。目前对话系统研究主要采用深度学习技术，得益深度学习等技术进步，对话系统也取得新的突破，获得新的发展前景。以微软Cortana、以亚马逊Echo、百度Duer、谷歌Home等为代表的智能对话产品也越来越多的走进人们的日常生活，对话系统从简单的问答的实现，向着更加准确、迅捷和人性化的方向不断发展。 按照使用场景的不同，一般讲对话系统分为开放型(Open-domain)对话系统和任务型(Task-oriented)对话系统两种类型。 2.1. 开放型对话系统 开放型对话系统是指不限定主题或者对话目的对话系统，用户和智能设备之间进行的随意性对话。这类对话是现在人工智能领域的一个主要研究方向，研究人员致力于开发出能够与人类进行持续、开放性的对话系统，国内外主要AI巨头都致力于此类对话系统的研究，亚马逊、谷歌、百度、腾讯等公司都面向市场推出并推出大众消费品级的智能音箱产品，而这其中以类人机器人索菲亚(Sophia)为代表，其融合了多种人工智能技术，在谷歌语音技术的加持下，她已经可以与人“侃侃而谈”。虽然已上述技术产品为代表，开放域对话系统涌入人们日常生活，但其对话质量不高、对话深度不够和逻辑联系性差等问题并未得到根本性解决，距离其成熟完善还有很长的距离。 2.2. 任务型对话系统 任务型对话系统是以解决具体问题为驱动，应用场景设计为帮助使用者更快的完成某项具体任务。这类对话系统任务目标非常明确，通常局限在某一个限定的专业领域，但其适用于各类任务场景，非常有利于节省人力成本或提升效率。但相应的此类系统对于对话内容的准确性要求相对开放域对话系统又高出许多，且对话数据规模很小，可用语料资源少，需要人为整理知识库、领域词典等。这类系统往往具有显著的唯一性特征，很难从一个任务领域很好的匹配到另一个领域。航空气象服务就属于典型的任务型对话系统。 研究认为，对话系统现在包括两种主要处理方法：管道方法(pipeline)和端到端方法(end-to-end) [ 4 ]。管道(pipeline)方法被认为主要用于任务型对话系统研究，其系统框架如图2所示，如果将语音对话简化为文字对话，对话系统结构可以更加简化为图3所示。 图2. 管道法结构图 图3. 文本对话系统构图
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user: 3. 基于序列的语意解析 任务型对话系统的关键技术之一是命令解析，命令解析的目的在于是计算机能够识别用户自然语言中的命令意图，计算机经过自然语言处理识别出可执行的计算机指令，响应指令实现人机交互，这其中的关键是识别用户输入的句子中的关键语义槽，即用户拟执行的命令所必备的语义参数 [ 5 ]。 对于目标一致的对话，对话双方的最终目标是一致的，但这些对话在现实环境下总是隐含了其它分支问题，故准确地执行这样的对话也就同时执行了相应的分支问题，而每一个子对话都是通过关键语义槽来表示。将对话中的关键语义词进行识别表示，就可以表示一段完整的对话，具体如表1所示。 Table 1 Semantic slot extraction descriptio 对话 定义类型 说明 用户 您好，我是海航签派。乌鲁木齐本厂能见度不够标准， 请问什么时候维持在一类以上？ city 乌鲁木齐 MOR 能见度 benchmark 一类起降标准 系统 我们考虑能见度是个缓慢好转的过程， 12:00以后达到一类标准，不排除跑道单头低于一类的情况。 MOR 能见度 time 12点 benchmark 一类起降标准 用户 我们有个飞机两小时之后落地，您看够标准吗？ time 7点半 benchmark 一类起降标准 系统 我们考虑不够降落标准。 benchmark 一类起降标准 用户 什么时候够起飞标准？ time benchmark 一类起降标准 系统 考虑10点以后，逐渐够起飞标准。 time 22点 benchmark 一类起降标准 用户 晚上20:00能见度怎么样？ time 20点 MOR 能见度 系统 能见度1000米左右。 MOR 1000米 用户 考虑降雪吗？ weather 降雪 系统 考虑短时冷凝飘雪。 weather 冷凝飘雪 用户 好的，谢谢。 表1. 语意槽抽取说明 将命令解析引入进来通常要考虑到领域/意图解析与语义槽识别问题。假设在已经清楚任务的意图的情况下，则语义槽内容的辨别工作仅需在该文意条件下进行，但若第一步的解析出现问题，则后者的识别工作也将随之出现问题，由此导致不正确的传播。为避免这种不正确的传播，在某些工作中出现了上述两项识别工作的联合模型，它能够将通过网络结构学习输入的句子进行拆分，将每个词的标签、领域/意图所属范畴一起给出。 语义槽填充的主要思路如下：首先进行对话关键特征识别，然后将用户的自然语言语句分配到具体的意图中，最后根据识别到的语义槽进行指令执行。 本文将识别语义槽的工作看做序列标记工作，该工作通常从以下三个方面出发，即规则、传统机器学习以及基于深度神经网络的方法。 3.1. 基于规则的方法 此种方法需要在匹配之前先完成手写正则表达式任务，其流程如图4所示。该方法的主要不足之处在于：一是海量模板的手写过程将耗费较多的人力与时间；二是模型的变通性不足，若遇文法更替，则必须随之将模板的巨量内容进行更新；三是存在多种理解的可能性使得有的规则不能正确地与相应的句子进行匹配。 图4. 基于规则方法序列标记流程图 3.2. 基于传统机器学习的方法 在机器执行序列标注工作时所依据的模型主要有以下几种：逻辑回归模型(Logistic Regression， LR)，该模型在线性回归的算法基础上加入了一个减小预测范围的分类逻辑；支持向量机(Support Vector Machines， SVM)，这是一个采用监督学习方式的二元分类器；多层感知机(Multi-Layer Perception， MLP)，这是一种人工神经网络模型，实现输入和输出的映射关联；随机森林(Random Forest， RF)，该模型是一种集中学习算法模型，将大量决策树集中进行学习训练。 3.3. 基于深度神经网络的方法 深度神经网络技术在自然语言方面不断取得进步，使得此种方法被更加广泛地用于语义槽填充工作中，李同欢、陈晨等对该领域的前沿技术上的探索进行了综述性研究 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。深度神经网络模型主要是卷积神经网络(Convolutional Neural Network， CNN)、循环神经网络(Recurrent Neural Network， RNN)和序列到序列(Sequence to Sequence， SeqtoSeq)。CNN是第一个真正多层神经网络结构学习的算法，共享权值被限制在单一的时间维度上，且没有池化层，适用于语音和时间序列信号的处理，通过减少空间关系参数提高训练速度。RNN是按时间对不同权重的改变求和，并用平均值更新权重，常被用来根据先前的数据样本预测未来的数据序列，并且学习过程中没有用到类别信息，非常适合序列数据建模。SeqtoSeq模型2014年被Cho和Sutskever提出，改模型就是输入一个序列，输出另一个序列，这是一个通用的框架，适用于各种序列的生成任务。
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user: 4. 结论与展望 从使用手工规则模板、传统机器学习模型，对话系统不断发展，深度学习技术更是能帮助对话系统在不断变化的环境中自动优化。近年来虽然对话系统取得较大的发展，但在系统通用性、深度理解等方面还面临着许多挑战。在系统训练样本需求量、对话针对领域和场景以及专业细分领域知识引入等方面对话系统还有着巨大的进步空间。 未来人机对话系统会做新型人机交互界面，对话系统的性能也将继续得到大幅提升。将机械的、重复的对话服务任务交由计算机完成，对话系统实现技术辅助和劳动力解放，将宝贵的气象研究人员投入到气象预报研究当中，对话系统在航空气象服务业务中具有非常广阔的应用潜力，将更好的提升航空气象服务水平。
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user: 摘要 之前的很多研究都表明金钱的启动会使人们产生不道德的行为，但是关于金钱剥夺对于人们不道德行为的影响研究却相对较少，而且并不清楚二者对于不道德行为的影响程度和影响模式是否一致。本研究应用网络小游戏让被试错失第一个环节的被试费，来使被试产生金钱剥夺感。之后通过将判断黑点个数和金钱奖励相结合，考察被试是否会为了获得更多的利益而将实际上更少的黑点个数判断为更多。结果发现：相对于没有被金钱剥夺，被金钱剥夺的人更容易产生欺骗，而且这种欺骗往往存在于行为层面而不是认知层面。同时金钱剥夺引起不道德行为之后还会改变被试对金钱的态度，让被试更加重视金钱在个人生存上的作用。
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user: 2. 研究方法 2.1. 被试 被试为辽宁师范大学在校生56名(男14名，女42名)，平均年龄为22.25岁，自愿参加本实验。每个被试视力或矫正视力正常，没有色盲，未参加过相似的实验。实验完成后能得到相应的报酬。 2.2. 仪器和实验材料 实验程序在19英寸LCD上呈现，屏幕的分辨率为1440 × 900。实验程序采用心理学专业软件E-prime 2.0编制并收集数据。 制作图片200张，内容是左下右上的对角线和大小不一致的点，点的个数在5~20个之间，对角线左右两边相差超过3个点，即能让被试一眼判断出对角线上下哪个点多(如图1)。 图1. 具体图片样例 2.3. 实验流程 本研究的具体流程(如图2)，首先要让被试产生金钱剥夺感，具体做法是让被试完成一个网络小游戏，游戏有五个设定人物，分别为乞丐(身价0元)、农民(身价0~500，000元)、地主(身价500，000~2，000，000元)、精英(身价2，000，000~2，500，000元)、富豪(身价高于2，500，000元)。一开始被试有500，000元(虚拟币)的本金，所以人物设定是地主。游戏规则是首先会给被试呈现一个骰子盅，里面有两个骰子，每个骰子有六个面，分别有1~6个点。骰子盅一出现，系统会立刻摇骰子，摇完骰子，要求被试判断骰子是大点还是小点(两个骰子的点数之和大于7为大点，点数之和小于等于7为小点)。被试每判断对一次会获得5000元虚拟币，判断错一次将会失去5000元虚拟币，最后计算被试获得的总钱数。如果被试在游戏结束之后剩余的金钱总数多于或等于500，000元，则会获得真实的10元人民币。如果少于500，000元，则被试第一轮将没有被试费。由此将被试分成实验组与对照组，没有获得10元被试费的被试是实验组，会产生一种金钱剥夺的感觉，就是由于运气不好失去了本应该得到的被试费；而获得10元被试费的被试则为对照组，没有产生金钱剥夺感。(实际上被试是否获得10元的被试费是开始就设定好的，而不是由运气决定的，这样就能保证实验组和对照组的被试数量基本一致)。 图2. 实验流程图 接下来被试需要通过做判断黑点个数的任务来测试不道德行为。首先这个任务是不与金钱挂钩的(作为对照)。具体流程是在电脑屏幕上呈现一些图片，图片上有一条左下右上的对角线，对角线上下各有一些大小一致但数量不相等的点。要求被试判断对角线上面的点多还是下面的点多。如果上面的点多则按“q”键，如果下面的点多则按“p”键。每张图片只会呈现1秒钟，要求被试又快又准确的进行反应。告诉被试图片的总数不确定，对角线上面点多还是下面点多的图片数量也不确定。先进行练习，之后进行正式实验。在正式实验中每呈现一张图片为一个试次(trial)，共有100个试次(实际上对角线上面的点多的图片有25张，对角线下面点多的图片有75张，也就是被试应该更多的按“p”键)。这样做的目的是证明被试能够轻易判断出对角线上面的黑点多还是下面的黑点多。 之后依然需要让被试做黑点个数判断任务，只不过这个环节的任务是与金钱挂钩的。具体流程和上一环节基本一致，只不过在这一环节中，告诉被试每按一次“q”键会获得35000元虚拟币，每按一次“p”键会获得7000元虚拟币(与金钱挂钩)。现有本金是500000虚拟币，加上游戏中按“p”“q”键获得的钱数来计算最后的总资产。告诉被试他(她)现有地位是地主，如果本环节被试的运气好，自己的地位有所提升，当达到精英的级别(身价为2，000，000~2，500，000元)，会获得人民币10元；当达到富豪的级别(身价高于2，500，000元)，会获得30元人民币。 上述三个环节主要是为了探究被试在有/无金钱剥夺感后是否会为了获得更多的金钱奖励而将更少的黑点个数判断为更多(相对于不与金钱挂钩的黑点个数判断任务)。 接下来使用一系列情境调查被试对发生不道德行为的态度(Detert， Treviño， & Sweitzer， 2008)。问卷是由国外问卷翻译过来的，与中国现有的道德问卷的相关程度达到0.58，即效标效度是0.58，比较适用于国内被试。问卷的α信度为0.784。让被试阅读下列情景，询问被试“有多大可能会发生下列状况”，采用1~9点评分，1代表一点也不符合，9代表十分符合。情节调查一共有13个。情节调查包括8个与道德相关的情节和5个单独创造的与道德无关的情节(即就算做出了这样的行为也不会让人觉得不道德)。 问卷的具体例子如下： “你在一家快餐店兼职，规定是没有付钱不可以吃快餐店里的食物，但你刚刚下课非常饿，而且周围没有监管人员，所以你偷偷做了一些食物吃掉而且没有付钱。” 最后使用大学生金钱态度问卷测量被试在金钱剥夺和正常条件下，金钱态度是否有变化。使用大学生金钱态度问卷，取自西南大学扶长青的毕业论文，共58道题，分为认知分问卷(信度为0.854)、情感分问卷(信度为0.864)、行为倾向分问卷(信度为0.824)。其中认知问卷又分为5个因子，分别为动力性、生存性、象征性、关系性、发展性；情感问卷分为4个因子，分别为冷漠、喜好、厌恶、焦虑；行为倾向问卷又分为5个因子，分别为支配方向、预算取向、占有倾向、获取手段、支配方向，问卷效度良好(扶长青，2009)。
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user: 3. 研究结果 因为两名被试在之前判断点数按键的任务中的整体平均正确率(<30%)，说明这两名被试实验态度不认真，所以以无效数据剔除，剩下54个有效被试数据。数据采用spss19.0软件进行统计。 3.1. 行为实验的数据分析 对判断黑点个数任务的正确率进行2 (是否产生金钱剥夺感：是vs否) × 2 (是否与金钱挂钩：是vs否)重复测量方差分析(结果见表1)。 Table 1 Mean response accuracy and S.D. in the task of judging point 自变量水平 正确率(%) (SD) 有金钱剥夺感与金钱挂钩 76.00 (13.051) 有金钱剥夺感不与金钱挂钩 93.78 (3.26) 无金钱剥夺感与金钱挂钩 88.23 (10.578) 无金钱剥夺感不与金钱挂钩 93.09 (5.38) 表1. 判断黑点个数任务的正确率 正确率方面：被试内变量——金钱奖励主效应显著(F (1，52) = 47.67， p <0.01， η p 2 = 0.48)，相比于不与金钱挂钩，与金钱挂钩的条件下被试的正确率更低，也就是被试更多的发生利己不道德行为；被试间变量——金钱剥夺感主效应显著，(F (1，52) = 9.17， p <0.05， η p 2 = 0.15)；相比于没有产生金钱剥夺感的被试，产生金钱剥夺感的被试正确率更低；两因素的交互作用显著(F (1，52) = 15.51， p < 0.01， η p 2 = 0.23)。对交互作用进行简单效应分析可知：在产生金钱剥夺感的情况下，与金钱挂钩和不与金钱挂钩对被试点数判断正确率的影响差异显著(p < 0.01)，且相对于不与金钱挂钩，任务与金钱挂钩时被试的正确率更低，即利己不道德行为更多；在不产生金钱剥夺感的情况下，任务是否与金钱挂钩对被试判断黑点任务的正确率影响差异不显著(p = 0.06) (如图3)。 3.2. 不道德行为问卷得分分析 在不道德行为问卷填写中，由于有两名被试有题目漏填，故以无效数据处理，剩下52个有效被试数据。对不道德行为问卷的分数进行2 (金钱剥夺感：产生金钱剥夺感vs没有产生金钱剥夺感) × 2 (不道德情境vs正常情境)重复测量方差分析。被试内变量——情境主效应显著(F (1，50) = 150.92， p < 0.01， η p 2 = 0.75)，被试对道德情境和正常情境的评分差异显著，且正常情境的评分更高。金钱剥夺感主效应不显著，交互作用也没达到显著水平，说明无论被试是否体验到金钱剥夺感，都不会改变其对自己道德情境的判断。 3.3. 金钱态度问卷得分分析 在金钱态度问卷中，将金钱态度分为三个维度，分别为金钱认知，金钱情感，金钱行为倾向，分别以这三个维度作为因变量做独立样本t检验。当因变量为金钱认知时，被试产生剥夺感和没产生剥夺感之间存在显著差异(t (1，50) = −2.30， p < 0.05)，且产生金钱剥夺感的被试比没有产生金钱剥夺感的被试在金钱认知中得分更高。而当因变量为金钱情感和金钱行为倾向时，被试是否产生剥夺感没有显著差异。之后以金钱认知中的各个因子为因变量，其中在生存性因子上，产生金钱剥夺感和没有产生金钱剥夺感被试差异显著(t (1，50) = −2.30， p< 0.05)。而其余因子差异均不显著。 图3. 剥夺组和对照组在有无金钱奖励两种条件下的反应正确率的平均数和标准差，**p < 0.01
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user: 4. 讨论 4.1. 金钱剥夺与不道德行为的关系及其原因 本研究通过让被试损失金钱的方式创设金钱剥夺感，探讨金钱剥夺感是否会诱发不道德行为，并试图通过道德情境问卷和金钱态度问卷进行解释。结果显示，金钱剥夺感和金钱奖励两个自变量主效应都显著，说明是否让被试产生金钱剥夺感和判断黑点个数任务是否与金钱挂钩确实影响了被试的利己不道德行为。且从后续的简单效应分析可以看出在存在金钱剥夺感的情况下，当被试的黑点个数判断任务与金钱奖励挂钩时，被试的欺骗行为更多；而在被试没有产生金钱剥夺感的时候，无论被试的任务是否与金钱奖励挂钩，被试在任务中的反应正确率都没有显著差异。这说明在金钱剥夺感的诱发下，被试确实会为了利益而发生欺骗行为，这与Sharma等人的研究结果一致(Sharma et al.， 2014)。 之前有研究发现，相对剥夺涉及一种消极的情感状态，其特征是对处于不公平的情景感到愤怒和怨恨。为了减轻随之而来的负面影响，感到相对贫困的人容易做出一系列自我毁灭的行为(Smith， Pettigrew， Pippin， & Bialosiewicz， 2012)。而且，相对剥夺会使人们做出纠正感知资源差距的行为，例如寻求更好的工作机会(Hafer & Olson， 1993; Olson， Roesesc， Meen， & Robertson， 1995)，从事专业发展活动(Zoogah， 2010)等。当人们感到相对贫困时，他们就有动力去提升自己的财务状况(Smith et al.， 2012)。由于金钱剥夺属于经济上的相对剥夺，所以感受到金钱剥夺感的被试想要弥补自己心理上的损失，就会通过欺骗行为获得更多的奖励，来纠正心里感受到的经济不平衡。这也就解释了为什么在任务与金钱奖励挂钩的情况下，产生金钱剥夺感的被试更多的发生欺骗行为；而在不与金钱奖励挂钩的情况下，不论被试是否产生金钱剥夺感，被试的欺骗行为都没有显著差异。 4.2. 金钱剥夺诱发不道德行为的理论猜想 在道德情境问卷的填写中，产生金钱剥夺感和没有产生金钱剥夺感的被试在道德情境问卷得分上差异不显著，但在之前发生的欺骗行为上存在显著差异，说明被试并不认为他们在一些情境下会做出不道德行为，但在实际中却表现出不道德行为。也就是被试是有道德意识的，但是做出的却是利己不道德行为。在之前金钱启动的研究中，Kouchaki等人采用混词组句的方法启动金钱概念，之后在一系列与道德有关的情境和与道德无关的情境中让被试进行七点评分，看被试有多大的可能做出类似行为。结果表明金钱启动组的被试不道德意图显著高于对照组的被试，他们认为呈现金钱会引起经济决策框架，从而导致不道德的行为(Kouchaki et al.， 2013)。 金钱启动引发不道德的行为和意图是受到经济框架的影响(Kouchaki et al.， 2013)，经济框架是决策框架的一种，决策框架指的是决策者对特定选择的行为、结果和偶然性的看法，个体差异和情景共同决定了什么样的框架会被启动(Tversky & Kahneman， 1981)。而应用不同类型的决策框架会做出不同类型的决策，如果应用道德框架(非经济框架和法律框架)做决策会将道德因素纳入考虑范围，如果应用经济框架或者法律框架做决策，则会更多的考虑利益和服从之类的问题而没有道德意识，更容易产生不道德的行为和意图(Tenbrunsel & Smith-Crowe， 2008)。金钱启动使人们运用经济框架而非道德框架，所以更易产生不道德行为和意图。本研究采用金钱剥夺技术，Kouchaki等人的研究采用金钱启动技术(Kouchaki et al.， 2013)，二者所用的道德问卷一致，但结果不一致，说明金钱剥夺引起不道德行为不能用决策框架理论解释。 另有研究者认为被试发生不道德行为并非直接由金钱启动诱发，而是由于启动作用引起个体的自我反省，对金钱的启动引起了更低水平的自我反省，所以更易发生不道德的行为(Gino & Mogilner， 2014)。而诱发金钱剥夺感的被试表现出不道德行为，但却没表现出不道德意图，可能是刚产生金钱剥夺感的被试产生更低水平的自我反省，所以发生了不道德行为，但发生不道德行为之后，自我反省的水平提高，所以没有反应出不道德的意图。也就是自我反省理论更符合本研究的结果。但是这只是一个理论推断，还需要进一步的基于自我反省理论的实验设计加以验证。 4.3. 金钱剥夺对金钱态度的影响 之前有研究发现具有不同金钱态度的大学生发生不道德行为的可能性有显著不同(杜林致等，2003)。本研究发现由于金钱剥夺引起的不道德行为可以改变金钱态度中对待金钱的认知。在金钱态度的研究中，产生金钱剥夺感的被试比没有产生金钱剥夺感的被试在金钱认知中生存性因子得分更高。也就是金钱剥夺之后，人们更重视金钱在个人基本生存上的重要性。但具体是单纯的金钱剥夺引起被试的金钱态度改变；还是金钱剥夺引起不道德行为之后，被试为了让自己的不道德行为更合乎情理而改变自己对于金钱的态度还有待进一步的研究。 4.4. 不足与局限 本研究是在摇骰子的小游戏中，通过让被试错失10元被试费来创设金钱剥夺感的，但是并没有找到一个合理的方法进行金钱剥夺感的操作性检验，在未来的研究中应该想办法证明。另外，本实验数据仅限于行为实验，没有进行神经机制的探讨，未来可以在神经机制方面进行更深入的研究。
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user: 5. 结论 总的来说，金钱剥夺确实会诱发被试表现出更多的欺骗，且这种欺骗更多的存在于行为层面而不是认知层面。另外金钱剥夺引起不道德行为后会改变被试对金钱的认知。
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user: 摘要 个体婴儿期与主要照料者的互动过程会促使个体形成相对稳定的依恋风格。这种依恋风格对于理解个体情绪体验和情绪调节的方式十分重要。因此本综述整合了近年来情绪调节领域中成人依恋相关的个体差异的研究进展。本文首先介绍了依恋和情绪调节的概念、理论及一般研究方法。其次探讨了不同依恋风格个体在情绪调节能力上的差异，发现依恋焦虑和依恋回避个体存在不同类型的情绪调节能力损伤。第三，分别从不同依恋维度和不同依恋类型角度阐述了依恋对情绪调节策略使用偏好的影响。最后，整合现有神经影像学研究证明了成人依恋的个体差异与参与情绪调节的脑网络功能密切相关。未来研究可以从研究方法、被试群体、特殊依恋类型等多方面进行深入探讨，以促进对不安全依恋个体情绪调节能力和适应性策略发展的干预。
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user: 1. 引言 依恋是人类亲密关系中影响情绪、认知和行为的关键因素，它会影响个体对社会信息的感知和加工(Fraley， Garner， & Shaver， 2000a)。关于依恋的研究开始于婴幼儿，Bowlby (1969)最先将之定义为“个体生命早期与其主要照顾者所形成的亲密的情感联接”，并指出依恋行为是人类长期适应的结果，婴儿在出生后通过与主要照料者互动从而发展出亲密的安全的依恋关系，为自身的生存与发展奠定了基础。依恋的这种功能具有重要的生存意义，依恋对象为婴儿提供食物、情感支持等会促进婴儿的生存和健康成长。随着研究的发展，Hazan和Shaver (1987)将依恋引入到成人阶段，提出“成人依恋”的概念，这种早期在婴儿和父母之间形成的情感联系会在个体长大后延伸到伴侣及其他人际关系中，并可能影响终身(Chopik， Moors， & Edelstein， 2014)。成人依恋模式对个体的情绪信息的加工与管理、人际关系、社会适应等各方面有重要的预测作用。不安全依恋个体通常会表现出更高的社交焦虑、抑郁等消极情绪状态(李媛媛，杨晓慧，张林，2013; 魏征新，霍莉钦，2009; Read， Clark， Rock， & Coventry， 2018)。 而情绪调节作为影响情绪状态的重要方面，与依恋紧密关联。Shaver和Mikulincer (2007)的依恋控制系统模型指出，一方面依恋系统被看作个体应对威胁和恢复情绪平衡的情绪调节装置，依恋系统的激活和亲密寻求是个体情绪管理不可或缺的部分，并在塑造个体的情绪反应中扮演重要的角色。另一方面，在面临应激情境时不同依恋风格的个体会采取不同的情绪调节策略(Mikulincer & Florian， 1998)，从而导致不同的结果。 已有研究发现，不安全依恋个体的情绪调节能力存在损伤(Quirin， Gillath， Pruessner， & Eggert， 2010; Zhang et al.， 2018)，而情绪调节方面的障碍与缺陷是心理疾病出现的重要诱因(Aldao， Nolen-Hoeksema， & Schweizer， 2010; Silvers， Buhle， & Ochsner， 2013)。因此更好地阐明成人依恋与情绪调节之间的关系，不仅有助于理解不同依恋模式个体的情绪调节相关情况，而且对干预不安全依恋个体出现的情绪障碍有一定的积极作用。在之前研究中，关于婴儿期的依恋与情绪调节的关系研究众多，随着成人依恋不断受到关注，其与情绪调节的研究也不断增加。整合已有研究，本文将从成人依恋对情绪调节能力的影响、对情绪调节策略偏好的影响以及相关的神经机制三方面进行阐述。
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user: 2. 成人依恋和情绪调节的界定及测量 依恋理论是研究人格和社会发展个体差异中应用最广泛的概念框架之一。它认为，人类天生就倾向于建立情感纽带，并与他们的主要照顾者保持亲密关系，他们为婴儿提供温暖、营养和保护(Bowlby， 1973; Landers & Sullivan， 2012)。随着个体的发展，依恋对象不仅包含父母也包括同伴、伴侣等，这种早期在婴儿和父母之间形成的情感联系会随之在个体长大后延伸到伴侣及其他人际关系中，就形成了“成人依恋”(Hazan & Shaver， 1987)。在依恋理论中，早期的经历会嵌入依恋系统的自我和他人的认知图式中。Bowlby (1969)将这些认知图式称为“内部工作模型”，它基于对依恋对象的可用性、可靠性和支持性的预期和信念(即他人模型)以及自我是否值得关注、关心和支持(即自我模型)。这些内在的工作模式作为日后人际关系发展的模板，会影响个人在生活各个领域的经历、处理和表达情感的方式(Bretherton & Munholland， 1999)。如有研究发现安全依恋个体的主观幸福感和心理健康水平更高(吴庆云，2008; Shaver & Mikulincer， 2007)，更少有抑郁、焦虑、退缩等消极情绪(黄桂梅，张敏强，2003; Allen， Moore， & Kuperminc， 1998)。而依恋焦虑个体通常会表现出对亲密感的需求、对依恋线索的过度警觉、过度担忧，采用过度激活的二级依恋策略应对情绪事件。依恋回避个体会表现出强迫性的自我依赖并且会使用去激活策略，这些个体会认为寻求亲密的行为是无效的。因此不安全依恋个体更容易出现心理健康和情绪适应问题，有更强烈的孤独感、社交焦虑(李媛媛，杨晓慧，张林，2013)、抑郁等消极情绪体验(魏征新，霍莉钦，2009)。 关于依恋的测量工具较多，Bartholomew和Horowits (1991)依据内部工作模型编制出关系问卷(Relation Questionnaire， RQ)。问卷包括彼此独立的两个维度自我和他人，且根据个体对这两个维度的正负性评价划分出四种依恋风格，即安全型、焦虑/过度投入型、冷漠/拒绝型及恐惧型。各种依恋型的人有不同的自我、他人模型：安全型对自我和他人都有正性评价；恐惧型对自我和他人都有负性评价；冷漠型对自我评价高，对他人评价低；焦虑型对自我评价低，对他人评价高。 但Fraley和Waller (1998)认为，不同工作模式之间只是在依恋的焦虑和回避这两个基本维度上发生量的变化，而不存在性质上的区别。换言之，依恋类型是在焦虑和回避维度上连续的量上的变化反映而不是范畴性的区别，依恋类型的变化是由维度上量的变化引起的。 据此，Brennan、Clark和Shaver (1998)编制了亲密关系经历量表(Experience in Closed Relationship， ECR)用以评估个体与恋爱中的他人的体验，包含依恋焦虑和依恋回避两个维度(李同归和加藤和生(2006)进行了中文版修订)。Fraley、Waller和Brennan等人(2000b)在Brennan等1998年问卷的基础编制出了亲密关系经历量表的修订版(Experience in Closed Relationship-Revised， ECR-R)。之后，Fraley等人(2011)又编制了包含母亲依恋、父亲依恋、同伴依恋和伴侣依恋四个领域两个维度(依恋焦虑和依恋回避)的亲密关系经历量表(关系问卷) (Experience in Closed Relationship-Relationship Scale， ECR-RS) (Fraley， Heffernan， Vicary， & Brumbaugh， 2011)。其他量表还包括关系测查问卷(Relationship Scale Questionnaire， RSQ)等(Griffin & Bartholomew， 1994)。 对于情绪调节，Gross认为情绪调节(emotion regulation)是指“个体对具有什么样的情绪、情绪什么时候发生、如何进行情绪体验与表达施加影响的过程”(Gross， 1998)。简言之，情绪调节是指个体对情绪发生、体验与表达施加影响的过程。情绪调节涉及对情绪的潜伏期、发生时间、持续时间、行为表达、心理体验、生理反应等的改变，是一个动态过程(王振宏，郭德俊，2003)。情绪调节不仅是对负性情绪的降低，也包括正负性情绪的增强、维持、降低等多个方面。且情绪调节过程可以是有意识的也可以是无意识的(Gross， 1998)。情绪调节与社会交往、社会能力、社会适应、心理健康等一系列的发展结果相联系(王振宏，郭德俊，2003)。 在情绪发生的整个过程中，个体进行情绪调节的策略很多，但最常用和有价值的策略有两种，即认知重评(cognitive reappraisal)和表达抑制(expression suppression) (程利，袁加锦，何媛媛，李红，2009)。认知重评是一种先行关注策略(antecedent-focused strategies)，发生在情绪产生的早期，主要通过改变对情绪事件的理解，改变对情绪事件个人意义的认识来降低情绪反应。表达抑制是一种反应关注策略(response-focused strategies)，发生在情绪产生后，主要是通过抑制将要发生或正在发生的情绪表达行为，从而降低主观情绪体验(Gross & Thompson， 2007)。研究发现认知重评能更好地降低情绪体验，减少生理反应和交感神经系统的激活(Giuliani， McRae， & Gross， 2008)，降低杏仁核的激活水平(Phan， Fitzgerald， Nathan， Moore， Uhde， & Tancer， 2005)，并对认知活动不产生影响；而表达抑制虽然可以缓解情绪和行为，但却增强了交感神经系统的活动(黄敏儿，郭德俊，2001; Jackson， Malmstadt， Larson， & Davidson， 2000)，并且也没有降低杏仁核的激活水平(Phan et al.， 2005)。因此相较于表达抑制，认知重评是一种更具适应意义的调节策略。同时，冗思也是一种情绪调节策略，但却是一种非适应性的应对方式，冗思会让个体反复思考情绪本身、产生情绪的原因和各种可能的不良后果(Nolen-Hoeksema， 2000)，进而延长和增强负性情绪对个体的影响(邱平，罗黄金，李小玲，姚聘，唐海波，2013)。研究发现，冗思可以显著预测焦虑和抑郁情绪的产生和发展(Roelofs， Huibers， Peeters， & Arntz， 2008)。其他的调节策略还有注意分散、情境修正、情境选择等。关于对情绪调节的研究一般分为两种方法，一种是通过问卷来考察个体的情绪调节策略偏好，如情绪调节问卷(Emotion regulation questionnaire， ERQ)、情绪调节方式问卷等(黄敏儿，郭德俊，2001; Gross & John， 2003)，另一种是在实验室情境中通过指导语的方式让被试使用特定的情绪调节策略进行调节，来考察个体的情绪调节能力。
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user: 3. 成人依恋对情绪调节能力的影响 不同依恋类型在使用情绪调节策略进行调节的能力上存在差异。对于回避型依恋，研究发现高回避型依恋个体在使用认知重评调节消极社会性情绪时，左下外侧前额叶皮层(lateral prefrontal cortex， LPFC)和左侧杏仁核激活明显，表明在重评时他们需要更多的调节资源和执行控制，而且杏仁核的激活表明使用认知重评策略下调情绪时是失败的(Vrtička， Bondolfi， Sander， & Vuilleumier， 2012a)。这与认知重评对高回避型依恋个体是无效的结果相一致(Mikulincer & Shaver， 2008)。同时，高焦虑型依恋个体并未出现这样的激活，说明回避型依恋个体使用认知重评策略下调社会性消极情绪时比焦虑型依恋个体效率更低，表现出情绪调节能力受损。在调节积极社会性情绪上，回避型依恋个体使用表达抑制策略时发现辅助运动皮层(supplementary motor area， SMA)和尾状核均显著激活，而SMA激活表明个体对面部活动(可能还有其他运动或身体反应)施加了更强的抑制控制，也有研究发现在成功抑制快乐表情反应的过程中尾状核激活会增加(Hare， Tottenham， Davidson， Glover， & Casey， 2005)，这些均说明回避型依恋个体在使用表达抑制策略上有较好的调节效果。杨青青等(2018)采用事件相关电位技术研究恋人亲密情境中积极情绪下调也发现了类似的结果，即回避型依恋个体使用表达抑制策略时的晚期正成分(late positive potential， LPP)平均波幅显著低于自发条件，而使用认知重评与自发观看条件的LPP平均波幅差异不显著，即回避型个体在下调积极情绪时使用表达抑制策略有良好的调节效果(杨青青，胡娜，陈旭，牛娟，翟晶，2018)。对于焦虑型依恋在使用认知重评和表达抑制上是否存在能力损伤的研究结果不一致。有研究发现焦虑型依恋个体可以成功使用两种策略进行调节(Vrtička et al.， 2012a)。但Gillath等(2005)的研究却显示依恋焦虑个体在进行表达抑制时颞极会显著激活(Gillath， Bunge， Shaver， Wendelken， & Mikulincer， 2005)。而且一些行为研究结果表示，依恋焦虑个体在进行表达抑制时会报告更加困难(Fraley & Shaver， 1997)。这可能是因为两个研究的实验范式不同导致的。 而安全型依恋作为最有利于个体发展的依恋类型，在认知重评和表达抑制的策略使用上均表现良好。研究发现使用认知重评策略的LPP平均波幅在5个时间窗口(300 ms~1300 ms)均显著低于自发观看条件下的LPP波幅，使用表达抑制时在300~500 ms、500~700 ms窗口上能显著降低LPP波幅，但在900~1100 ms和1100~1300 ms时，反而增大了LPP的平均波幅。表明安全型个体在情绪调节的早期(300~700 ms)能根据情境要求成功地使用两种策略降低对积极情绪的反应，但在情绪调节的后期使用表达抑制会导致安全型个体产生更大的情绪反应，也就是说安全型个体能够使用认知重评持久有效的下调积极情绪，而表达抑制策略对其情绪调节的效力并不持久(杨青青等，2018)。 除了对情绪调节策略的使用，还有研究采用情绪调节困难量表(Difficulties in Emotion Regulation Scale， DERS) (Gratz & Roemer， 2004)探究了不同成人依恋与情绪调节困难之间的关系。Gratz等人编制的情绪调节困难量表包含在情绪知觉、情绪理解、情绪反应的接受、情绪冲动的控制、目标指向性行为的激发和情绪调节策略的有效使用等6个维度上的困难或缺失。 研究发现，依恋焦虑和依恋回避维度都显著正向预测了情绪调节困难(Cronin， Pepping， & O’Donovan， 2018; Morel & Papouchis， 2015; Tatnell， Hasking， & Newman， 2017)。但不同的依恋对象和依恋维度对情绪调节困难的各维度的影响是不同的。在亲密关系中，依恋焦虑维度得分更高的个体会表现出更多的情绪知觉缺乏(例如“我会留意自身的感受(反向题)”)、情绪调节策略的获取困难(例如“当感到心烦意乱时，我觉得对自己当前的感受无能为力”)以及对冲动控制困难(例如“当感到心烦意乱时，我感觉自己将会失去控制”)。而依恋回避维度得分高的个体则表现出对情绪反应的不接受(例如“我为自己的心烦意乱而感到难堪”)、情绪知觉缺乏以及对情绪无清晰的认知(例如“我难以理解自身情感的意义”) (Morel & Papouchis， 2015)。Tatnell等人(2017)采用ECR-RS (Fraley et al.， 2011)中对父、母亲的依恋部分进行研究，发现对母亲的依恋焦虑维度与情绪调节困难的各维度均显著正相关，对父亲的依恋焦虑维度仅与情绪理解、情绪反应的接受和情绪调节策略的有效使用困难显著正相关；而对父母的依恋回避维度的结果与依恋焦虑维度相反，对母亲的依恋回避得分越高越不会出现情绪理解困难，对父亲依恋回避分数越高越不会出现冲动控制困难(Tatnell et al.， 2017)。这可能是因为依恋回避个体在婴幼儿早期表现出来的情绪体验往往会遭到主要照料者的拒绝而不是安慰，因此在后期的行为上更加予以控制，往往不表现出悲伤和愤怒(Cassidy， 1994)。此外，因个体在成年期后依恋对象不仅包含父母、恋人，同伴依恋也是很重要的一部分(Doherty & Feeney， 2004; Mikulincer & Shaver， 2012)。有研究表明与父母之间的不安全依恋会导致个体在浪漫关系和同伴关系中也出现不安全依恋(Fraley， Hudson， Heffernan， & Segal， 2015)，但也有可能并非如此。Fraley等人(2011)发现在亲密关系和亲子关系中表现为高依恋焦虑的个体，也可能会中拥有更多同伴支持。因此Cronin等(2018)首次对成人的同伴依恋和情绪调节困难进行研究，不仅发现对同伴的依恋焦虑和依恋回避与情绪调节困难均显著正相关，并且情绪调节困难中介了对同伴的依恋焦虑维度和抑郁、焦虑、压力、人际间痛苦等的关系，但并没有在依恋回避与社会心理健康之间起到中介作用。 还有部分研究采用RQ量表研究两者关系，结果表明安全型依恋在情绪调节困难量表上得分更低，且与其6个维度均显著负相关；拒绝型依恋与情绪调节困难各维度均无关；焦虑型依恋除与情绪知觉困难无关外，与其余5方面的调节困难都显著正相关；而恐惧型依恋则与情绪调节困难的各维度均显著正相关(Morel & Papouchis， 2015; Tatnell et al.， 2017)。 综上，依恋焦虑个体整体上会表现出更多方面的情绪调节能力损伤，而依恋回避个体的情绪调节能力损伤受依恋对象的影响更加明显。且依恋焦虑个体的情绪调节困难程度可能高于依恋回避和安全依恋个体(Henschel， Nandrino， & Doba， 2020)。
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user: 5. 成人依恋对情绪调节影响的认知神经机制 与那些经历了安全的婴儿依恋状态的人相比，不安全的婴儿依恋状态与成年后的杏仁核体积更大有关(Moutsiana et al.， 2015)。这表明早期的经验可能对大脑发育产生深远的影响。此外，作为下丘脑–垂体–肾上腺轴的一部分，海马在应激反应中起着重要作用。一项研究发现，依恋焦虑和依恋回避与海马区灰质密度降低密切相关(Quirin et al.， 2010)，这可能反映了不安全依恋个体的应激调节能力缺失。Zhang等 (2018)采用基于体素的形态学分析技术全面考察了不同依恋风格与大脑灰质体积的关系，发现依恋回避维度与左侧颞中回、颞上回、颞极和右侧海马旁回灰质体积显著负相关。其中已有研究表明颞中回会参与自传式记忆提取(Holland， Addis， & Kensinger， 2011)和语义记忆处理(Martin & Chao， 2001)，颞上回和颞极在个体共情时会被激活(Morelli & Lieberman.， 2013; Olson， Plotzker， & Ezzyat， 2007)，而海马旁回则参与依恋相关的记忆加工。灰质体积越小则说明个体相关的能力会越差(Zheng， Wu， Jin， & Wu， 2017)。因此表明依恋回避维度得分高的个体的情绪记忆提取受损、情感记忆检索效率不高、移情能力较低并且为了避免依恋相关记忆造成的伤害他们会减少对依恋相关记忆的提取。而依恋焦虑也发现与部分区域灰质体积呈负相关，包括腹侧前扣带回延伸至额中回和眶额皮质(Zhang et al.， 2018)。腹侧前扣带回/内侧前额叶的调节作用主要体现在自上而下调控过程中对消极情绪处理的抑制。因此，腹侧前扣带回涉及情绪调节，尤其是负性情绪调节。而眶额皮层在焦虑相关特征中起着重要作用(Kühn， Schubert， & Gallinat， 2011)。根据依恋理论，依恋焦虑程度高的人往往会反复思考消极的想法和感受，容易被痛苦的记忆和情景所淹没，往往会夸大自己的感受和经历，以获得他人的关注和支持。因此，成人依恋焦虑与腹侧前扣带回和前额皮质灰质体积的负相关表明依恋焦虑的人往往无法有效地管理和控制负面情绪，这可能导致更多的悲痛的亲密关系(Zhang et al.， 2018)。总之，不同依恋风格对脑结构的影响为个体情绪调节能力上的不足提供了神经基础。 除了在脑结构上的差异，不同依恋风格个体在进行情绪调节时也存在脑功能上的差异。研究表明，回避型和焦虑型依恋个体在厌恶刺激处理过程中表现出不同的神经激活模式(Vrtička， 2017)。回避型依恋倾向于表现出相对较低的激活模式，而焦虑型依恋倾向于表现出相对较高的激活模式。 Norman等(2014)通过使用社交(消极情绪面孔)和语言威胁刺激进行研究发现，不安全依恋的程度与杏仁核激活呈正相关(Norman， Lawrence， Iles， Benattayallah， & Karl， 2014)。这表明，威胁刺激可能会导致不安全依恋个体的情绪相关脑活动更加活跃。此外，对于依恋回避个体而言，Dewall等人(2012)发现在社交排斥情境下，他们的脑岛和背侧前扣带皮层活动减少(DeWall， Masten， Powell， Combs， Schurtz， & Eisenberger， 2012)。另一项研究表明，悲伤面孔会导致依恋回避个体的躯体感觉皮层的激活较弱(Suslow et al.， 2009)，这可用来解释他们习惯性地不愿应对伴侣的痛苦和对亲近的需求。同时在自发观看社交情绪场景时，依恋回避个体表现出更高的前扣带皮层及外侧、内侧背侧前额叶皮层激活，这表明他们有更高的认知和情感冲突和更强的调节抑制。即使在表达抑制条件下，依恋回避的辅助运动皮层和尾状核的反应也增加，表明抑制需要更高的调节努力，也表明有更好的情绪调节效果(Vrtička et al.， 2012a)。 然而与依恋回避相反，依恋焦虑个体在社交排斥的背景下，脑岛和背侧前扣带皮层激活增加(Dewall et al.， 2012)。此外，也研究发现依恋焦虑个体在面对消极情绪面孔(Norman et al.， 2014; Redlich et al.， 2015)以及自发观看负性社交情绪场景时(Vrtička et al.， 2012a)杏仁核激活会增加，这反映了情绪的上调。Gillath等(2005)的研究发现，当让被试想象消极社交情境时，依恋焦虑个体与情绪相关的脑区如前颞极活动增强，但与情绪调节相关的脑区如眶额皮层的激活较少。这表明依恋焦虑的人受到消极信息的影响更大，且不能有效调节。 正如前文所提到，依恋回避个体倾向采用去激活策略，依恋焦虑个体倾向采用过度激活策略。采用二级依恋策略意味着不安全依恋的人往往表现出情绪调节能力受损，依恋回避的人更有可能采用反应关注的情绪调节策略如抑制，而依恋焦虑的人倾向于通过过度激活二次上调他们的情绪(Vrtička， 2017)。上述神经影像学研究的证据综合表明，成人依恋的个体差异与参与情绪调节和认知控制的脑网络功能密切相关。
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user: 6. 结论 综上，成人依恋对情绪调节的影响已经被大量的行为和神经科学研究证明。这些研究为Bowlby的依恋理论及其延伸到成人依恋领域提供了强有力的实证支持。但现有研究中也有一些不足，首先考察不同依恋模式个体采取某种策略的调控效果时没有对其本身的情绪调节偏好进行控制。其次，已有研究中对安全型、焦虑型和回避型依恋个体的关注较多，而高依恋焦虑且高依恋回避个体的情绪调节能力及特点目前研究较少。第三，不安全依恋模式在临床群体中也有较多表现，探讨临床群体中成人依恋对情绪调节的影响和神经机制，以及临床群体和正常群体间是否存在差异对于进一步揭示成人依恋和情绪调节的关系具有重要意义。总之，不同成人依恋模式对于情绪调节能力及偏好有不同的影响，未来研究在丰富理论和实证研究的基础上，可以为改善不安全依恋个体的情绪调节提供良好且高效的干预方案。
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user: 摘要 随着物联网和5G的兴起，许多数据密集型的应用也随之发展了起来，如VR，高清视频。物联网终端之间的信息不互通且设备的数据安全性是一个亟待解决的问题。同时，针对移动物联网用户，基站往往会出现数据供应不及时，定位不准确等问题。由此，本文提出了一种基于区块链和边缘计算的分布式可信认证系统，旨在提高物联网终端节点的认证效率以及网络边缘数据的卸载效率。本系统由物理网络层，区块链边缘层和区块链网络层组成。通过区块链网络，设计优化了拜占庭容错共识算法，构建用于存储可信数据和日志的联盟链。此外，物联网边缘节点提供基于智能合约的域名解析和可信认证服务。同时，设计了一种非对称加密方法，以防止节点和终端之间通信时受到非法攻击。我们提出的认证机制是在通信和计算成本方面进行评估的。仿真结果表明，节点认证的时间被控制在一定时间内，本系统可广泛应用于基于不同形式的边缘计算网络，提供安全可靠的边缘缓存卸载服务。