DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 社会实践是文化传播的重要环节 2.1. 利用当地传统文化资源开展社会实践 在对大学生思想政治教育过程中，虽然课堂教育是主渠道，但是也不能局限于课堂的理论灌输，忽视社会实践的作用。儒家文化就一向注重“知行合一”。因此应积极鼓励学生勇于实践，在实践中践行传统文化的优秀成果，不断加强自身思想道德修养。高校可以充分利用当地传统文化资源，依托地方文化底蕴，开展社会实践活动，增强学生对传统文化的兴趣和认同，深入了解传统文化。比如，“学校可以借鉴‘游学’的形式，组织学生参观游览儒家文化圣地，如孔子故里的忠良阁、仁德厅、义型轩、夫子履、平陆祠等文化遗址，使学生实地感受儒家文化的精髓” [ 3 ]，深刻体会儒家德育思想中以天下为己任，自强不息的民族精神；学校还可以组织实践调研活动，让学生去儒家文化的发源地，在与当地人交流学习的过程中，近距离的感受到儒家文化，领略儒家文化的魅力。这样学生就会在社会实践中感受传统文化的魅力，加深对课堂知识的理解，在课堂和社会实践双向互动的作用下，不断提高自己思想道德素质和文化修养。 2.2. 组织大学生参加与传统文化相关的志愿活动 高校可以组织大学生参加与传统文化相关的志愿活动，同时志愿服务活动也是大学生进行道德实践的最好方法和途径，学生可以在志愿服务活动中提高道德修养和思想品质。具体来讲，学生可以作为讲解员前往各大博物馆和展览馆开展与传统文化相关的志愿服务，这样学生可以在服务人民，奉献社会中学习中华传统文化知识。学生还可以以传统文化为主题，积极开展各种社会文化艺术活动，比如古文诗歌朗诵会、话剧、小品等，以大家喜闻乐见的方式将传统文化的内涵呈现出来，这不仅能够丰富学生的课余时间，还可以通过学生的积极参与，与课堂知识相互补充，达到自我教育的目的。
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user: 3. 教师是文化传播的积极主体 3.1. 教师应积极学习传统文化知识 教师应坚持学习，不断提高自己的专业素养。教师在教授学生，传播知识的同时，自身也要坚持学习，紧跟时代的步伐，适应社会的变化。子曰：“学而不厌，诲人不倦。”教师只有通过不断存储新知识和向学生传授新内容才能满足学生的求知欲。教师“学而不厌”的目的在于不断接受新的知识，与时俱进，拓展大学生思想政治教育的广度和深度。如果教师没有深厚的传统文化底蕴和较高的传统文化素养，那么在教学过程中就谈不上将传统文化与当代大学生思想政治教育相结合，大部分学生也就不会有兴趣学习中华传统文化，深入了解祖先的智慧和灿烂的文明。“温故而知新”，只有不断加强自身的知识储备，温习旧知识学习新知识，才会成为一名合格的教师。 3.2. 教师要树立传播传统文化的主动意识 教师除了需要具备深厚的传统文化底蕴外，还需要有意识地将自己的传统文化知识传播给学生。教师在平常的教学过程中要时刻注意有意识地向学生们传播中华传统文化知识，培养学生的传统文化精神，调动学生学习传统文化的热情，逐步培养他们对传统文化的兴趣，提高他们的传统文化素养。教师不仅要在理论层面传播中华优秀传统文化，而且要培养学生利用中华传统文化的思想分辨是非，认知真理。让他们在潜移默化中自觉继承和弘扬中华优秀传统文化，全面提升自己的精神境界。所以，教师在大学生思想政治教育过程中承担着重要的责任，应时刻严格要求自己，树立传播中华优秀传统文化的主动意识。 3.3. 教师要不断提高践行传统文化的能力 教师要言传身教，身体力行，以自己的实际行动展现传统文化的魅力，起到率先垂范的作用，尤其对大学生的思想道德教育要起到表率作用。教师的素养直接影响着学生道德素质的养成，因为在当代高校思想政治教育中教师仍然处于主体地位。因此，教师要提高自身践行传统文化的能力，以身作则，把传统文化贯穿到自己的工作和生活中，以自己的人格魅力影响学生，在大学生思想政治教育中起到积极的榜样指引作用，激励学生不断提升道德修养，改正不良行为，从而提高学生继承和弘扬传统文化的能力。
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user: 4. 网络是文化传播的有效载体 近年来，网络技术的飞速发展，不仅丰富了人们的精神生活，改变了人们的生活方式和交流方式，还成为传统文化资源的重要载体。网络的快速发展对大学生传统文化教育有很大的推动作用，不仅丰富了传统文化教育的方式和手段，还作为收集传统文化教育资源的载体发挥着重要的作用。高校可以在网络上购买优质的传统文化教育课程，供学生免费观看学习；可以开设线上传统文化相关课程，方便学生随时随地学习传统文化知识；可以组织学生以线上直播的方式观看名家传统文化讲座，与专家进行实时互动交流；可以利用学生课余时间，使其通过网络观看传统文化节目，比如电影、电视剧、戏剧等，使学生更加深刻地体会传统文化的魅力；可以利用微博微信等社交网络平台就大学生感兴趣的传统文化内容进行推送；图书馆还可以向学生们提供有关传统文化的免费电子图书，让学生们能够方便快捷的阅读传统文化知识，自觉继承和弘扬中华优秀传统文化精神，从而不断提高自身的思想道德素质和文化素质。
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user: 5. 校园文化是文化传播的有效补充 5.1. 在校园中营造浓厚的传统文化氛围 传统文化中的儒家思想十分重视环境的育人功能，“孟母三迁”、“千金买邻”等典故都是强调周围的环境对个人道德品质和道德修养的重要影响。因此我们应重视校园环境建设，营造浓厚的传统文化氛围，发挥儒家德育思想的环境育人功能，使传统文化的优秀成果体现在校园建设的方方面面。学校可以以校园广播、学校宣传栏、学校网站、学校公众号等媒介为载体，定时推出关于传统文化的内容，还可以举办传统文化知识竞赛，使学生亲自参与其中，感受传统文化的魅力。 5.2. 充分发挥学生社团的作用 学生社团的主要任务是丰富大学生课余生活和加强校园文化建设。当代高校社团活动内容丰富，形式多样。大学生可以根据自己的兴趣爱好选择不同的学生社团，丰富自己的课余生活。因此，学校可以将学生社团作为宣传传统文化的平台和渠道。在加强校园文化建设中，学校可以鼓励学生建立以传统文化为核心的社团组织，把喜爱传统文化的学生们组织起来，大家相互交流传统文化知识，共同感受传统文化的魅力，传播中华优秀传统文化。近年来，我国出现了很多人们喜爱的传统文化类电视节目，比如“中国成语大会”“中国诗词大会”等，这些节目都旨在传播中华传统文化。学生社团也可以效仿这些节目做一些活动；还可以举办以传统文化为主题的知识竞赛，使学生们在比赛中更加了解中华传统文化的深刻内涵；还可以组织摄影爱好者，举办以传统文化为核心的摄影竞赛，使学生们不仅只是在课堂课本中学习传统文化，而且让他们真真切切地用自己的双眼，用自己的镜头捕捉和感受传统文化的精髓和魅力。 中华优秀传统文化历史悠久，博大精深，凝聚了我们祖先的集体智慧和民族精神，已经作为基因深植于我们民族性格之中，在当今注重文化软实力的世界格局中，重拾记忆并发扬光大，无论对中国还是对世界都意义深远。
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user: 摘 要 脓毒症是威胁人类健康的一种严重的感染性疾病，其发生发展迅速，严重时可危及生命。肝素结合蛋白(HBP)作为一种急性反应蛋白，可以增加血管内皮细胞通透性、调节单核巨噬细胞功能，介导线粒体途径调节细胞凋亡。HBP能够早期诊断脓毒症，并作为评估脓毒症患者预后的标志物。本文主要阐述HBP的结构、功能以及在脓毒症中的研究进展。 关键词 :肝素结合蛋白，脓毒症，感染标志物 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial International License (CC BY-NC 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
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user: 1. 引言 近年来每年约百万新增的脓毒症患者有25%的患者死亡，这严重威胁人们的身心健康 [ 1 ]。脓毒症是指明确或可疑的感染引起的全身炎症反应综合征(SIRS)，能够快速发展为严重的脓毒症以及脓毒性休克 [ 2 ]。如果能早期诊断脓毒症，则能够显著降低患者的死亡率 [ 3 ]。 肝素结合蛋白(heparin-binding protein，HBP)是中性粒细胞释放的一种重要的颗粒蛋白 [ 4 ]，它能够激活巨噬细胞和单核细胞，有着较强的抗菌活性、趋化及调节炎症反应的作用。如今HBP作为一种国际新型感染标志物，因其能够预测由脓毒症引起的器官功能障碍而逐渐被人们所熟悉。《中国严重脓毒症/脓毒性休克治疗指南(2014)》 [ 5 ] 中指出了HBP能够作为脓毒症，尤其是严重细菌感染的早期诊断标志物。因此，它作为创新型感染标志物，有着非常广阔的应用前景。本文从HBP的结构、功能以及其在脓毒症中的作用进行综述。
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user: 2. HBP的结构 肝素结合蛋白(heparin-binding protein，HBP)是多形核白细胞颗粒中的一种蛋白质，它于1984年被Shafer等 [ 6 ] 首次发现并分离。因其相对分子量为37，000，故将其命名为CAP37。后来Gabay等 [ 7 ] 于1989年从多形核白细胞颗粒提取出一种有杀菌活性的嗜苯胺蓝蛋白，故称之为天青杀素(Azurocidin)。1991年Flodgaard等 [ 8 ] 提取出一种具有极强肝素结合能力的蛋白，称其为肝素结合蛋白(Heparin Binding Protein，HBP)。最后经证实，肝素结合蛋白、天青杀素、CAP37属于同一蛋白。HBP作为被多形核白细胞分泌出的的颗粒蛋白，虽然不具有蛋白酶活性，但其在炎症反应中可能起到了重要的调节作用。另有研究证实HBP有着很强的亲和力，肝素与HBP结合后，HBP的活性被抑制 [ 9 ]。
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user: 3. HBP的功能 其一，HBP可以调节血管内皮通透性。当发生感染时，感染部位能够释放出趋化因子，使得病原体与受体相结合 [ 10 ]。HBP主要是通过改变血管内皮细胞的通透性来影响血管内皮细胞的功能，当血管内皮细胞通透性增加时，可引起血浆渗漏或水肿形成，当然这也是炎症反应的常见表现之一。因此只有在内皮细胞屏障功能遭到破坏时，白细胞才能趋化至感染部位，而脓毒症常表现为内皮细胞屏障功能缺陷 [ 11 ]。因此可以证明HBP是多形核白细胞诱导血管内皮细胞通透性增加以及调节炎症反应过程的主要因子。其二，HBP可以调节单核巨噬细胞功能。单核巨噬细胞在体内有多种功能，除了吞噬和杀伤细菌，还可以通过合成、分泌有关抗体以及非特异炎症介质进行免疫调节 [ 12 ]。有学者研究发现经过HBP处理的单核巨噬细胞炎症介质分泌明显增多，表明HBP具有单核巨噬细胞激活作用 [ 13 ]。其三，HBP可以通过线粒体途径调节细胞凋亡。当HBP聚集在细胞内线粒体区域时，可能通过线粒体外膜上的Bak、Bax、Bcl-2参与调节细胞凋亡，这和细胞应激反应构成相吻合 [ 14 ]。
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user: 4. HBP在脓毒症中的应用 一项国际多中心临床试验结果表明，与降钙素原、C反应蛋白、白细胞和乳酸相比，HBP可以作为预测器官功能障碍进展的最佳标志物 [ 15 ]，另外在急诊患者中，HBP是脓毒症相关器官功能障碍的早期预测指标，可作为72小时内疾病进展至严重脓毒症的预测因子 [ 16 ]。 4.1. 呼吸系统功能障碍 李颖等 [ 17 ] 分析免疫功能受损合并重症肺炎患者血清HBP表达水平与预后的相关性，表明了血清HBP水平能够反映这些患者病情的严重程度，可以作为免疫功能受损合并重症肺炎死亡的早期特异性预测指标，因此早期测定HBP对免疫功能受损合并重症肺炎患者的诊疗有指导意义。邱淑妍等 [ 18 ] 研究了240例肺炎并发脓毒症患者，并检测其HBP、白细胞、C反应蛋白、降钙素原，比较肺炎并发脓毒症患者与健康受检者的指标水平，分析不同等级脓毒症患者HBP水平的差异，结果表明脓毒症休克患者的HBP水平显著高于一般脓毒症和严重脓毒症患者。所以HBP检测数值升高能够提示脓毒症的发生及严重程度，也可以为早期的临床诊断提供依据。Bentzer等 [ 19 ] 将HBP直接注射至小鼠体内后可出现类似急性肺损伤的症状，然后对其进行肝素处理，小鼠肺损伤症状可被阻断。 4.2. 循环系统功能障碍 史桂兰等 [ 20 ] 通过对63例急性主动脉夹层患者HBP水平测定分析，证实急性主动脉夹层患者HBP水平明显升高，且急性主动脉夹层死亡患者HBP水平远高于存活患者。Bentzer等 [ 19 ] 指出HBP水平升高与液体渗漏相关，同时也证实了不论在小鼠体内还是体外，HBP都能增加血管内皮细胞的通透性。朱杰等 [ 21 ] 通过测定分析HBP在ST段抬高性急性心肌梗死患者血浆中的变化，表明STEAMI死亡患者血浆HBP水平显著升高。HBP可作为预测STEAMI的敏感指标，并对这些患者的预后评价具有重要意义。 4.3. 泌尿系统功能障碍 刘俊肖等 [ 22 ] 等通过术前留取尿液标本并检测肝素结合蛋白含量，分析了术前肝素结合蛋白与感染性结石之间的关系，证实了尿肝素结合蛋白可用于预测上尿路感染性结石，并指导术前抗生素的使用，预防或减少经皮肾镜术后脓毒症的发生。顾朝辉等 [ 23 ] 指出HBP对上尿路结石患者腔内碎石术后早期脓毒血症的诊断效能优于降钙素原、C反应蛋白和白细胞计数，表明HBP可作为脓毒血症的早期诊断指标。王迪等 [ 24 ] 指出尿HBP对尿路感染的诊断价值高于尿白细胞酯酶、尿亚硝酸盐及尿白细胞，且尿HBP浓度有可能作为判断泌尿系感染的新型感染标志物。沈建强等 [ 25 ] 通过对中段尿培养检查，并检测尿肝素结合蛋白浓度、尿常规以及尿有形成分测定，表明尿肝素结合蛋白具备较好的敏感性和特异性，检测快捷方便，可作为诊断泌尿系感染的指标。Fisher等 [ 26 ] 发现感染性休克患者HBP水平与急性肾损伤的发生风险和严重程度相关。但相关的作用机制还需人们进一步研究。 4.4. 神经系统功能障碍 黄彩芝等 [ 27 ] 在一项171例患儿回顾性研究中指出，脑脊液HBP检测在小儿化脓性脑膜炎诊断与预后预测中具有一定的临床价值。细菌性脑膜炎是一种致命疾病，因此准确快速的诊断就显得尤为重要。Linder等 [ 28 ] 研究发现急性细菌性脑膜炎患者HBP浓度相比较于中枢神经系统病毒感染以及没有中枢神经系统感染患者均显著升高。 4.5. 其他系统 HBP除在血浆中可以被检测分析，它还可在不同的体液中检测其浓度用于诊断其他疾病。雷天能等 [ 29 ] 进行了一项182例肝硬化腹水患者的回顾性研究，根据是否有肝硬化腹水将研究对象分为两组，通过比较两组研究对象的血清HBP、降钙素原、C反应蛋白、白细胞计数、肝功能，表明了血清HBP浓度检测对肝硬化腹水患者继发自发性腹膜炎的早期诊断有着重要的应用价值。杨丽霞 [ 30 ] 在一项120例肝硬化腹水患者回顾性研究中指出，腹水HBP水平的测定对于自发性腹膜炎有较好的诊断价值，另外联合血清降钙素原可以提高自发性腹膜炎的诊断水平。邱飞等 [ 31 ] 分析了142例重症胰腺炎患者，根据是否继发细菌感染将其分成两组，结果表明HBP和降钙素原均可被作为重症胰腺炎继发细菌感染的检测指标，另外与降钙素原变化水平相比，HBP水平升高更加明显，更有利于评价重症胰腺炎继发细菌感染。另外HBP检测也可以用于新生儿脓毒症的早期诊断，在一项回顾性研究中 [ 32 ]，对39例一般脓毒症患儿、37例严重脓毒症患儿、16例脓毒性休克患儿和34例局部感染患儿以及35例非感染患儿，通过测定新生儿入院时HBP、降钙素原以及超敏C反应蛋白浓度，表明HBP在新生儿脓毒症早期诊断和临床分级方面优于降钙素原和超敏C反应蛋白，因此将来可能会有较好的临床应用价值。Chew等 [ 33 ] 研究发现，一些在重症医学科治疗的危重疾病例如心源性休克、急性胰腺炎和外伤，患者的血HBP水平升高，这些疾病都经历了不同原因的休克，所以可以通过升高的血HBP水平来判断其是否发生了循环功能障碍。
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user: 5. 总结 HBP是蛋白酶样丝氨酸蛋白酶家族中的成员之一，可以通过调节血管内皮细胞的通透性，影响炎症反应；调节单核巨噬细胞的功能，激活相关炎症反应；介导线粒体途径来调节细胞凋亡。而且血浆HBP水平能够反应脓毒症患者的病情严重程度，还可以作为脓毒症患者早期诊断、评估预后的标志物。本文系统地阐述了HBP在呼吸系统、循环系统、泌尿系统、神经系统以及新生儿脓毒症等疾病的早期诊断中的重要作用，但HBP在临床实践中的广泛应用还需要进一步探索。
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user: 摘 要 系统日志是软件系统中检查系统状态的重要来源，系统日志中包含的运行时状态报告以及错误信息被广泛地用于系统运维中。随着现阶段软件系统变得日益庞大和复杂，大型软件系统通常会使用日志分析挖掘技术来自动地从系统日志中发掘系统关键信息，日志数据被用于异常检测、根因分析、行为分析等等应用中。日志数据通常是无结构化的文本数据，在使用数据挖掘算法对日志数据进行训练之前，需要使用日志解析算法对原始日志数据进行结构化处理，本文根据日志数据分析挖掘技术的特点和需求，提出一种基于聚类算法的日志解析算法，可以从原始日志数据中提取消息模板和事件序列，同时提出了一种固定深度的树结构模型对消息模板进行存储以实现新日志消息的快速结构化和异常日志消息的检测。通过在特定系统日志数据上的实验证明本文的日志解析算法具有较高的准确性和通用性。 关键词 :系统日志，日志解析，聚类，异常检测 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 系统日志是在系统实时运行时记录软硬件问题的文本信息，系统日志可以被用来监视系统运行时发生的事件信息，比方说事件的时间戳、一个请求的IP地址或者一个异常任务的状态 [ 1 ]。系统日志蕴含的丰富信息可以帮助系统开发人员和维护人员更好地理解系统行为并在生产过程中检测和定位系统异常 [ 2 ]。除此以外，对系统日志的分析和挖掘技术也被应用于金融和政府机构中，比方说，交易系统日志被用来进行异常交易的检测，电力系统日志被用来进行安全隐患的查找。 随着现阶段软件系统规模和复杂度的日益增加，系统日志规模也变得更加庞大，大型软件系统会按照每小时10 gb的速度产生日志。传统的人工方式对这些日志信息进行分析是非常不切实际的，因此，全自动的基于日志数据的分析挖掘技术是迫切需要的。比较典型的日志挖掘技术包括异常检测 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 、行为分析、程序验证 [ 6 ] 、根因分析 [ 7 ] [ 8 ] 等等。另外，由于现阶段算法和算力的发展，越来越多的开发人员选择使用机器学习和深度学习技术进行日志挖掘 [ 9 ] [ 10 ]。然而，由于开发人员在记录系统日志为了简单和方便会使用简单文本，因此系统日志通常是无结构的文本数据，在使用数据挖掘算法对系统日志建立模型训练之前，需要使用日志解析算法将原始的日志数据结构化 [ 11 ]。 图1. 一条典型的日志 一条典型的日志，如图1所示，记录了一件特定的系统事件，包括多个部分：时间戳(记录了事件发生的具体时间)，源IP地址和目的IP地址，以及原始的消息内容 [ 4 ]。日志解析技术一般是针对日志事件中的消息部分，即图1中的“GET/api/saved_objects/…200 6 ms -9.0B src: 172.23.2.176 dest: 111.187.17.115”。消息部分通常可以分为常量部分和变量部分，常量部分是固定不变的文本内容，通常定义了一个消息模板的事件类型，变量部分显示了系统的运行时信息，比方说状态的值和参数(IP地址、持续时间、文件路径等等)，变量部分在不同的日志中会有不同的值。日志解析算法的目标是自动化地从日志消息部分中提取常量部分和变量部分，并将每一条日志转化为一个特定的事件，比方说图1所示例子中的常量部分为“GET * * -9.0B src: * dest: *”，变量部分我们用通配符替代，常量部分就代表了一个特定的事件。在本文中我们使用消息模板/事件类型来指消息部分中的常量部分。 日志解析技术是日志挖掘的关键一环。传统的日志解析算法包括正则表达式匹配 [ 12 ] 、基于源代码的方式，或者基于规则式的方式 [ 13 ]。现代软件系统的迭代和发展速度过于迅速，一般系统中定义日志消息的源代码很难获得，并且日志的规则需要对系统非常熟悉的专业人士来制订，当系统发生变化时，规则也需要同时发生改变，这是比较费时费力的，因此传统的日志解析算法并不能适用于现在的软件日志系统。 一般来说，日志消息的常量部分是由系统中定义日志输出的代码决定的，通常同一条消息模板产生的日志消息都非常相似。聚类算法的思想即是通过比较实例之间的距离，并将相似的实例聚为一类，本文利用这种思想，提出了一种基于聚类的日志解析算法，并使用一种固定深度的树结构模型来存储消息模板，以实现对新的日志消息快速解析和异常日志的检测。 本文的组织如下：第二部分本文将会给出相关学术工作以及符号定义，第三部分介绍一种基于聚类的日志提取算法，第四部分给出本文实验在特定系统日志数据上的实验结果，第五部分为总结与展望。
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user: 2. 问题描述与相关工作 2.1. 问题描述 系统日志一般是独立的文本数据，文本内容记录了系统中发生的事件，包括消息部分和一些事件属性，事件属性包括时间戳、消息级别等等。消息部分时由源代码定义的，比方说下面的一行代码： 可以产生下面的日志消息： 这些消息可以形成一个消息模板/事件类型，将其中的变量部分用通配符表示，则该条消息模板可以表示为： 大部分情况下，一条消息模板对应一条打印语句，日志解析就是从大量的原始日志数据中提取消息模板，这样一条日志就对应一个事件类型，按照时间顺序排列即得到事件序列。 图2展示了一个日志解析工具的主要功能，其中原始日志数据来源与在线实训平台功夫编程kf-coding，由图2可知，原始的系统日志是非结构的，每一条日志都包含时间戳、类别、消息内容，真实情形下，系统在一天中会产生成千上万条类似这样的日志信息，日志解析将会读取原始日志消息并生成消息模板和事件序列。 2.2. 相关工作 日志解析对日志挖掘非常重要，传统的日志解析技术使用正则表达式匹配来提取日志事件(SEC [ 14 ] )。 图2. 日志解析工具的主要功能 但是现代的软件系统规模和复杂性都越来越大，生成的日志也越来越多，人工制订正则表达式的规则是不切实际的。针对这种现象，现代的研究者提出了基于数据的自动化日志解析算法，这些算法使用历史日志数据建立统计模型来进行事件提取。 比较典型的基于数据的日志解析方法可以大致分为两类：基于聚类方法的和基于启发式的。对于基于聚类方法的日志解析算法，首先会计算日志间的距离，接着使用聚类方法将日志聚成不同的簇，最后从这些簇中生成事件模板。对于基于启发式的方法，首先会统计每个单词在每个日志位置上出现的次数，接着，频繁出现的单词被选为候选，从这些候选中选择单词作为日志事件。我们在这里介绍三种典型的基于数据的自动化的日志解析方法。 Risto Vaarandi等 [ 15 ] [ 16 ] 在2003年提出了SLCT (Simple Log Clustering Tool)，一种自动的日志解析技术，同时开源了相应的日志解析工具。SLCT之后被广泛地用来进行日志挖掘任务，比方说事件日志挖掘，系统问题根因分析和网络预警分类。受关联规则挖掘算法的启发，SLCT会对日志消息进行两次扫描，并且包含三个步骤：1) 建立单词字典，第一次对日志进行扫描并建立包含每个单词频率和坐标的字典；2) 建立日志簇，在第一步建立的字典上第二次扫描日志并建立日志簇；3) 生成日志模板，从第二步中建立的日志簇中选取包含有足够日志信息的日志簇，每一个簇可以生成一个日志模板，余下的日志簇被视为异常簇。 IPLoM (Iterative Partitioning Log Mining) [ 17 ] 是一种基于系统消息特点设计的生成式方法，也被用于很多的日志挖掘方法，比方说预警检测，事件日志分析和事件摘要。在生成事件模板之前，IPLoM会首先进行三次启发式划分过程：1) 通过日志消息的不同长度进行划分；2) 基于标记位置进行划分于每一次划分，不同位置的单词都会统计次数，接着拥有最少变化单词的位置将用来对日志消息进行划分；3) 基于映射的划分，通过单独的标记集合在两个标记位置之间的映射关系对簇进行划分；4) 日志模板生成，类似于SLCT，最后一步是从每个簇中生成日志模板。 LogSig [ 18 ] 是一种比较新的日志解析方法，包含三个过程：1) 生成单词对，每一个日志消息会被转化为一系列的单词对，单词对包括单词本身和它的位置信息；2) 日志聚类；根据单词对，对每一个日志消息计算一个度量值来决定该条日志消息属于哪一个簇，经过若干轮的迭代，日志消息就会被聚成几类；3) 日志模板生成，在每一个簇中，通过对日志消息的提取生成日志模板。 2.3. 符号定义 我们在这个小节给出基于聚类的日志解析算法的相关符号定义。 图3. 日志标注 定义1：事件日志：定义事件日志为记录系统内发生的事件或对应用程序跟踪记录的文本。 定义2：事件：事件为事件日志中一行独立的文本，详细地说明了系统或应用程序发生的一次事件。 定义3：消息：消息是指事件中除去时间戳、类型、标签等信息，只记录具体事件信息的文本序列。 一个事件通常不仅仅包含一个消息，还有其他信息包括日期，源和标签等。对于消息模板/事件类型提取，我们只关心事件中的消息部分，如图3所示的事件文本中，invalid SNAN..0为消息部分。 定义4：标记：消息部分中被分隔符划分的独立的单词为标记。一般情况下，分隔符为空格。 定义5：消息长度：消息部分中标记的个数。 定义6：消息模板/事件类型：消息模板是指由同一条print语句生成的事件日志中的消息字段。由于确定消息模板具有一定的主观性，人类可能会将一个消息模板生成的事件视为由不同的消息模板产生，或者将由不同的打印语句产生的事件视为由同一个消息模板产生。同样的print语句也可能出现在代码的不同部分，从而产生具有相同消息模板的不同事件。但是，在这里我们认为这些情况相对较少，因此为了简单起见，我们就使用这样的定义。 图4. 消息模板描述示例 定义7：消息模板描述：我们定义消息模板描述为可以表示消息模板所有成员的包含通配符的文本模板。如图4所示，一般一条消息模板描述对应着一条打印日志语句。 定义8：标记变量：标记变量为出现在一个事件中的消息部分并且在消息模板中被通配符表示的标记。如图4中所示，标记变量为192.168.10.6和25。 定义9：标记变量：标记变量为出现在一个事件中的消息部分并且在消息模板中被通配符表示的标记。如图4中所示，标记变量为192.168.10.6和25。 定义10：事件序列：事件日志中的每一条事件按照事件戳顺序排列即得到事件序列。
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user: 3. 基于聚类的日志解析算法 本节具体介绍基于聚类的日志解析算法的主要思想和具体步骤。 3.1. 算法概述 通过对大量的日志数据进行分析发现，由相同的消息模板产生的日志通常都比较相似，这与它们都有相同的常量标记有关，聚类算法的主要思想是通过比较实例之间的相似性，将相似的实例聚为一类，这与日志解析的目的类似，日志解析是将相似的日志消息(由同样的消息模板产生的日志消息)聚为一类并从中提取公共部分作为消息模板。另外由于聚类算法会涉及到大量的相似度计算，因此我们在聚类算法的前一步会首先对日志数据进行处理以减少时间复杂度。 根据上文的分析，本文基于聚类算法的日志解析算法通过四个步骤实现日志解析的功能，预处理会统计每个消息的消息长度，并使用简单的正则表达式替换消息中明显的标记变量，将相同长度的消息分为一组，在同一组中使用聚类算法将同组中相似的消息聚为一类，由于经过聚类后，相同类别的消息也许还是由不同的消息模板产生的，在聚类之后会在同类中进行分组，使得每一个组都对应一条独立的打印语句，在每一组中生成消息模板/事件类型。 3.2. 事件分组和标记变量替换 消息长度定义为消息中独立的标记的数量，我们认为，由相同的消息模板产生的日志消息具有相同的消息长度 [ 19 ]，如图5中所示，事件1和事件2消息长度是不同的，将相同的消息长度分为一组的另一个主要目的是，聚类算法会进行大量的距离计算，预处理可以减少聚类的时间复杂度，并且有利于提升整体算法的运行效率。 图5. 消息模板打印代码示例 通过对大量的日志事件进行观察发现，一些标记变量通常都是以数字，URI，IP地址等等的形式出现，或者这些标记中包含了大括号，中括号，圆括号，再或者标记中有下划线，斜线，反斜线等等。这些标记在事件消息中非常容易辨认，可以使用规则定义的方法进行识别。因此，在这一步中，除了计算事件长度进行分组之外，我们通过定义显式的规则表达来描述这些典型的标记变量，并将这些标记变量使用空来表示。这一步骤之后，我们认为剩下的标记为候选的标记常量。如图5所示，事件日志中的IP地址，数字，或者文件目录等等，都从事件中识别出来并标记为空。 我们将这一步的算法称为MessagePreprocess，将得到的相同长度的消息分组称为MessageMaps，算MessagePreprocess每读取一条消息，记录消息中的token总数量作为消息长度，并将其中的每一个token与预先定义的规则作比较，满足规则的token用通配符替代，具体的伪代码如表1所示。 Table 1 Algorithm MessagePreproces 表1. 算法MessagePreprocess 3.3. 聚类 我们在上一步得到的每一个MessageMap中使用聚类算法将相似的消息聚为一类，聚类中比较重要的是距离的度量，我们在这里使用加权的字符串编辑距离 [ 3 ]，具体定义如下： W E D ( S 1 ， S 2 ) = ∑ i = 1 E O 1 1 + e ( x i − v ) (1) 其中EO为 S 1 到 S 2 的操作次数， x i 是第 i 次操作时单词的索引， v 是控制权重的超参数。 本文对于两个不同的消息，会首先计算它们的加权编辑距离，如果小于阈值，则它们之间具有联系，我们将所有两两之间具有联系的消息分为一个组MessageGroup。 本文在这里给出一种阈值的确定方法，通过计算每对消息之间的加权编辑距离，我们可以得到训练集中所有对的加权编辑距离的集合，对它们进行k-means聚类，选定k为2，选定其中类中心值比较小的类中最大加权距离作为阈值。 表2给出了聚类的完整算法MessageCluster，对于MessageMap中的每一个消息，计算其中每两两消息之间的距离并使用k-means算法将距离分类，拿其中较小的类中心代表的类中最大的距离作为阈值，所有距离小于阈值的消息之间视为有联系的，所有有联系的消息为一个组。算法的伪代码如表2。 Table 2 Algorithm MessageCluste 表2. 算法MessageCluster 3.4. 类中分组 经过预处理和聚类两个步骤，在一个MessageCluster中的消息也可能出自不同的消息模板，因此我们在这一步进行对MessageCluster的分组。 这一步的主要思想为，对于一个MessageCluster，N为其中消息的消息长度，设其中消息的公共标记有M个，将每条消息划分为M + 1个位置，在每一个位置上，我们统计共有多少种不同的标记序列，用V表示，一般来说，V的值越大说明该位置越不可能式标记常量，通过引入阈值，当V超过阈值，我们认为这个位置为标记变量，并且不再进行划分操作，当V不超过阈值时，则该位置为标记常量，我们将这个MessageCluster划分为V + 1组。 第三步完整的算法，对于每一个Message Cluster，统计每一个非公共序列的部分共有多少个不同的标记，并与阈值作比较，小于阈值就做一次划分，算法的伪代码如表3。 Table 3 Algorithm SplitGrou 表3. 算法SplitGroup 3.5. 消息模板生成 经过上面的几个步骤，我们认为一个Message Group中可以由一个消息模板描述来表示，通过将一个Message Group中所有消息的公共部分作为标记常量，其余的标记为标记变量，统一用通配符表示，我们可以得到一个Message Group的消息模板描述。 通常来说，一条日志对应一条消息，一条消息对应一个消息模板/事件类型，因此，如果我们搜集道德日志数据较为完备，通过日志提取算法可以得到所有的消息模板/事件类型，任意一条日志都对应一个事件类型，我们就可以得到事件类型的序列。 3.6. 消息模板树 前面的步骤是我们在日志训练集上提取消息模板/事件类型的步骤，当我们得到所有的消息模板之后，对于新的一条消息，首先使用正则表达式将其中符合规则的标记替换掉并统计消息长度，将其和该长度下的消息模板描述一一匹配，对于匹配成功的消息模板描述，我们将其对应的事件类型归为该消息的事件类型。如果没有匹配的消息模板描述，我们认为该条日志消息为异常的消息。 为了简化这一步的查找效率，我们引入一个深度为3的树结构模型来存储之前在日志训练集中提取的消息模板/事件类型，如图6，我们称这个树结构为消息模板树，根节点的子节点为消息长度，消息长度的子节点也是树的孩子节点为消息模板/事件类型，对于一条新的消息，我们会计算它的消息长度，再根据正则表达式替换其中的符合规则的标记，与消息模板树孩子节点中的消息模板一一比较，直到找到匹配的消息模板，如果找不到，则视其为异常日志消息。 图6. 消息模板树
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user: 4. 实验结果与分析 4.1. 数据来源 本文的日志数据来源于在线实训平台功夫编程kfcoding，功夫编程是采用微服务架构思想构建的，旨在满足三种不同的业务场景下不同用户的需求，第一中业务场景为个人学习场景，在该场景下，个人用户可以通过该平台学习和发现最新的前沿IT技术，如云计算、大数据、人工智能、机器学习、容器技术等等。用户不仅可以看到教程书籍，还能够在平台上进行实践。与此同时，用户还可以自己创建/编辑/删除书籍，即具有书籍管理功能。 第二种业务场景为学校教学场景。在该场景下，学校教师可以通过该平台开设课程，上传课件等资源，并布置作业。相应的，选修该课程的学生可以在平台上进行课程学习，边看课件边动手操作，并可以通过该平台提交作业。 第三种业务场景为企业实训活动场景。在该场景下，实训活动举办方(企业/组织)可以定制自己的交互式产品文档，采用平台提供的定制化的统一配置环境，举办实训活动或团队培训。而用户通过参与活动即可以在真实的使用环境中快速学习或体验相关产品。 功夫编程的整个系统架构如图7所示： 图7. 功夫编程架构图 功夫编程会以大概每小时4000条日志的速率产生日志事件，我们搜集了其中一个月的日志数据进行日志解析算法，这一个月的日志数据作为日志训练集，经过日志解析的算法，无结构的原始日志数据会解析出消息模板和事件序列，我们采用固定深度的消息模板树来存储消息模板，以实现对新的消息快速解析和异常日志的检测。 4.2. 实验结果 本文在搜集到的日志数据上进行日志解析，生成消息模板和事件序列，其中消息模板会生成固定深度的消息模板树，图8是典型的日志数据在日志解析算法中的具体效果。为了可以体现本文日志解析算法的算法效果，我们在之后的日志挖掘过程选定系统异常检测来体现日志解析算法的效果。 我们在得到的事件序列上使用固定窗口技术提取主要的特征作为异常检测的数据，其中固定窗口技术保证了特征的时间先后关系，之后使用时间序列检测异常点和异常序列的方法对系统异常进行检测，我们主要使用长短期记忆网络(LSTM)来进行时间序列的异常检测 [ 20 ]，长短期记忆网络(LSTM，Long Short-Term Memory)是一种时间循环神经网络，是为了解决一般的RNN (循环神经网络)存在的长期依赖问题而专门设计出来的。 图8. 日志解析结果示例 本文使用固定窗口技术选取的特征主要为事件的总体频数和单独的事件频数 [ 21 ]，由于系统异常检测对准确性要求较高，因此我们需要能够准确完备展现系统状态的特征，本文在对系统进行分析和对候选的一些特征进行观察之后，选定事件总体频次和独立事件频次作为特征供时间序列异常检测步骤使用。 在提取特征之后，我们将所有的数据按照时间顺序排列得到多条时间序列，按照时间顺序选取前面70%的数据作为训练集进行LSTM的训练，并使用后面的30%的数据作为测试集进行测试。 图9中给出了我们选定的四条时间序列，其中真实的异常点用红色标注。 图9. 日志解析结果示例 表4给出了本文的LSTM算法在几条时间序列上的检测正确率，本文给出了TP、FP、FN、precision、recall和f1-score。 Table 4 The effect of anomaly detection on four time serie Dataset TP FP FN Precision Recall F1 Score TimeSerie1 1057 12 98 0.9152 0.9888 0.9505 TimeSerie2 980 4 19 0.981 0.9959 0.9884 TimeSerie3 875 30 43 0.9532 0.9669 0.96 TimeSerie4 967 23 290 0.7693 0.9768 0.8607 表4. 四条时间序列上的异常检测效果 4.3. 结果分析 本文研究日志解析算法，原始的系统日志是无结构化的文本数据，每一条打印的日志文本，内容由系统中的日志打印代码决定，一般来说，日志挖掘技术的第一步是将无结构化的日志数据结构化，及将原始的日志数据转化为消息模板和事件序列，通常一个消息模板对应着一条打印代码，事件序列可以用来提取重要的特征，为之后的数据分析和数据挖掘提供数据支持。 本文结合分布式系统日志数据的主要特点，结合具体系统的需求，并对原始的日志数据进行分析之后，给出了一种基于聚类算法的日志提取方法，可以有效得解析出日志数据中消息模板和事件序列，另外，本文给出了一种固定深度得树结构模型，用来储存生成的消息模板，这种数据结构可以用来检测异常日志消息并快速地对新的日志消息进行结构化。本文给出的日志解析算法被用于特定分布式系统的日志数据，生成的结构化日志可以被用来进行特征提取和系统异常检测。
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user: 5. 结论 本文针对大型分布式系统日志数据，给出了一种基于聚类算法的日志解析方法，通过四个步骤，可以从原始的无结构日志中提取消息模板以及事件序列，将原始系统日志结构化，除此以外，本文提出一种固定深度的树结构模型，该模型可以被用来对新的日志消息进行解析以及对异常的日志消息进行检测。本文将提出的算法使用在特定的分布式系统日志上以得到结构化日志数据，并从中提取关键特征以用于系统异常检测，在异常检测的步骤中我们使用了深度学习的方法，实验结果表明本文的日志解析算法具有较高的准确性和通用性，并能较好地适用于各类日志挖掘算法流程中。
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user: 摘 要 在杠杆公司的资本预算、资产重组和兼并、杠杆收购等业务领域，往往会使用WACC法和APV法估算、评估项目，重组资产或被兼并公司的价值。由于使用这两种估值方法进行估值时，常常出现不能解释不同模式和时间的现金流对估值的影响，以及使用以上两种评估方法对同一个项目或企业进行估值时，会出现不同的结论。本文试图从理论上解释，在一定的假设条件下，WACC法和APV法是等价的；并进一步分析，在投融资决策相互影响时，杠杆公司优先使用WACC法或APV法的前提和条件：1) 在投资存续期间杠杆公司的杠杆比率保持不变的情形下，优先使用WACC法评估杠杆公司的价值。2) 在投资存续期间内杠杆公司的杠杆比率不断变化的情形下，优先使用APV法评估杠杆公司的价值。仅仅使用WACC法是无法估算杠杆公司的价值，但是可以在使用其他方法评估出公司价值以后，使用WACC法验证杠杆公司价值评估的正确性。 关键词 :WACC法，APV法，杠杆公司，市场价值 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 问题的提出和研究综述 在杠杆公司的资本预算、资产重组和兼并、杠杆收购等业务领域，如何评估项目价值，如何估算重组资产和被兼并公司的价值，对于实现杠杆公司的经营管理目标——公司价值最大化——具有至关重要的作用和意义。在目前的公司金融理论和实务中，评估项目和公司价值往往会使用贴现现金流方法(Discounted Cash Flow， DCF)，如何根据现金流的风险，使用合适的贴现率——风险调整贴现率(Risk-adjusted Discount Rate) [ 1 ] 对现金流进行贴现加总，不同的研究者不同的角度出发，形成了不同的理论，相应产生了不同的评估方法。 Modigliani和Miller (1958， 1963) [ 2 ] [ 3 ]，Miller (1977) [ 4 ] 研究了公司杠杆对公司价值的影响，提出了MM定理(无税/有税)，为杠杆公司的价值评估提供了基本的理论基础。其在推导WACC的价值评估方法中，假设杠杆公司未来产生的现金流是永续年金的形式；而且还假定杠杆公司的债务是无风险的债务，在对无风险债务的税盾效应进行评估时，使用无风险利率( R f )对未来产生的税盾现金流进行了贴现加总。关于税盾的现金流模式和风险如何影响公司价值，不同的研究者往往有不同的观点并提出不同的研究思路和处理方法。Robichek， A.A.和Myers， S.C. (1965) [ 5 ] [ 6 ] 提出对不确定性的项目现金流应该使用风险调整贴现率对之进行贴现加总，并提出了使用“确定当量法”选择合适的贴现率对之进行贴现。Arditti (1973) [ 7 ] 、Brick & Thompson (1978) [ 8 ] 沿用了此思路。Myers， S.C. (1974， 1977) [ 9 ] [ 10 ] 使用数学规划理论创造出APV (调整现值法)，并证明在七个基本假设下，APV (调整现值法)是等同于WACC法：根据该理论，由于使用债务产生的节税现金流的风险与债务风险相同，所以通过使用债务成本贴现税收节省金额来计算税盾效应，杠杆公司的价值等于全权益公司的价值加上因支付利息而节省的税款的现值。Mauer & Triantis (1994) [ 11 ] 发展了Myers， S.C.的静态规划，形成了一个动态的模型。S. Bar-Yosef (1977) [ 12 ] 的研究结论是只要在公司的持续期或者项目寿命期内，杠杆公司的杠杆比率不变，使用APV方法也可以推导出WACC，这包括含税的情形，而且与现金流模式无关。Ashton， D.J.和Atkins， D.R. (1978) [ 13 ] 在此基础上基于WACC法，发展了一个代数形式上简单而且易于计算的APV公式。Miles， J.A. & Ezzell，J.R. (1980， 1985) [ 14 ] [ 15 ] 在进一步简化了Myers， S.C.的条件下，推导出只要杠杆公司保持恒定的公司杠杆比率，在有限期的现金流模式下，在第一年的节税现金流使用债务成本进行贴现，随后几年的节税现金流使用全权益收益率贴现所计算出的节税价值，无论是使用WACC法，还是使用APV法评估的杠杆公司的税盾价值仍然是一致的。Harris & Pringle (1985) [ 16 ] 认为利息产生的税盾与公司的基本现金流具有相同的系统风险，应该使用全权益公司的必要收益率对节省的金额进行贴现计算税盾效应。Kaplan & Ruback (1995) [ 17 ] ; Tham & Vélez Pareja (2001) [ 18 ] 沿用了该思路，并拓展了该方法。Fernandez (2004， 2007) [ 19 ] [ 20 ] 针对MM理论中使用无风险利率 R f 对未来产生的税盾现金流进行了贴现加总的方法，证明出若按无风险利率对无风险债务的利息支付所节省的税款进行折现，这种处理方法会为成长中的公司提供了不一致的评估结果。也有研究者从资本资产定价模型(CAPM)的角度研究税盾的贴现率如何选择，并使用资本资产定价公式求出相应的债权融资成本和股权融资资本，最后使用WACC法推算出税盾的价值。Damodaran (1994) [ 21 ] 将杠杆公司的贝塔( β l )与全权益公司的贝塔( β u )联系起来，假设所有业务风险都由权益承担，那么杠杆公司的β与全权益公司的β之间的关系方程式为： β l = β u + ( D / E ) β u ( 1 − T ) 。Ruback (1995， 2002) [ 22 ] [ 23 ] 试图解释在估值中引入更高的杠杆成本：对于给定的资产风险( β u )，通过使用等式 β l = β u ( 1 + D / E ) 获得更高的 β l (从而获得更高的权益必要收益率和更低的股权价值)。以上理论和方法在公司的杠杆比率时，都是沿用金融理论的市场价值思路来假定杠杆比率不变或者变化的，该理论和杠杆公司的金融实务有一定的偏差。在公司财务管理的实务中，财务管理人员并不是按照债务与资产的市值设定或者调整杠杆比率，而是按照资产的市场价值与债务的账目价值(名义价值)不断调整或者保持一个固定不变的杠杆比率。Fernandez (2019) [ 24 ] 认为在杠杆比率固定在账面价值上，那么预期债务增加的适当折现率为全权益公司的必要收益率。 根据这些价值评估理论及其对应方法的形成渊源，最为主要的评估方法是Franco Modigliani & Merton H. Miller (1963)的WACC法，以及Stewart. C. Myers (1974)使用数学规划理论提出的APV法。由于他们在首创各自的评估方法时，都是在一定的假设条件下推导出各自的结论，再加上在对各个具体的杠杆公司进行价值评估时各个公司所处的外部经济和社会环境不同，因此在估值理论上，后来的研究者常常会结合各自所处的环境，对不同模式和时间的现金流对估值的影响有不同的观点，进而形成了不同的价值评估理论和评估方法；另一方面，在实践中常常在使用以上两种评估方法对同一个项目或杠杆公司进行估值时，会出现不同的结论。因此，深入分析它们的前提条件，理清各自的使用范畴；从理论上深入解析它们相互联系，具有重要的理论和现实意义。本文试图从理论上解释，在一定的假设条件(上述研究文献中共同认可的假设)下，不同时间模式和风险的现金流并不影响WACC法和APV法是等价的这一基本原理；并进一步分析，在投融资决策相互影响时，杠杆公司优先使用WACC法或APV法的前提和条件。 为了实现上述目的，本文共分4个部分：在第1部分，首先提出研究该问题的背景，回顾了WACC和APV法的相关文献，理清其脉络和理论渊源，并提出了在相关文献中共同认可的三个假设：第一，整个杠杆公司资产的必要收益率是固定不变的，并且是外生的；第二，杠杆公司的负债对公司的影响方面，仅仅考虑负债对公司的税盾效益，不考虑负债对杠杆公司产生的财务困境成本、信号效应等影响；第三，不考虑个人所得税对债务投资者和股权投资者的影响。接着在第2和第3部分，通过例子，分析当杠杆公司在整个投资存续期内杠杆比率不变和变化时，如何使用WACC法和APV法对其进行价值评估。最后，在第4部分，通过分析上述评估过程中，不同评估方法的复杂程度和难易程度，总结出在投融资决策相互影响时，杠杆公司优先使用WACC法或APV法的前提和条件。
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user: 4. 小结：如何选择WACC和APV法 从本文的分析我们发现，作为评估杠杆公司价值的APV法和WACC法，本质上都是贴现现金流法：它们都是对杠杆公司的相关现金流，采取适当的贴现率对之贴现加总，评估杠杆公司的市场价值。当然，这两种方法也有很大的区别，其主要区别主要表现在使用什么性质的现金流，以及使用什么样对应的贴现率进行贴现加总。具体而言，WACC法是使用杠杆公司对应的全权益公司的自由现金流，使用税后加权平均资本成本对该自由现金流进行贴现加总核算出杠杆公司的价值；而APV法是在全权益公司价值的基础上，对税盾现金流使用对应风险的贴现率贴现加总计算出税盾价值，然后加总评估杠杆公司的价值。 由于公司融资策略在实践中是有差异的，导致在使用什么性质、多大的贴现率对现金流贴现时要受到该实践差异的影响。在投资存续期间，杠杆公司的杠杆比率保持不变的这种融资政策下，由于使用WACC法可以方便、简洁、快速的计算贴现率 W A C C T ，所以此时采用WACC法评估杠杆公司价值相对是合适的。 在资本重组和杠杆收购等公司金融实务中，由于许多公司会按照兼并和收购的需要进行融资，这样就形成了在债务合约期间会出现一个变动杠杆比率的现实背景。在这种情形下，由于杠杆公司的债务水平是“外生”的，这些融资金额是不依赖未来的公司业绩，而是由偿债计划表提前决定。那么，债务融资成本就已经考虑到这些债务的风险水平。此时对税盾产生的现金流使用债务融资成本进行贴现是合理而且是合适的。所以，此时使用APV法就可以方便、简洁、快速的估算杠杆公司的价值。
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user: 摘 要 为缓解我国眼科疾病患者多、医生少、医疗压力巨大的国情，提出一种基于局部相位量化(local phase quantization， LPQ)特征的视网膜OCT图像分类算法。首先对图像进行预处理，主要包括对感兴趣区域探测阶段、拟合阶段和切割阶段；其次提取切割后图像的LPQ特征；然后利用PCA方法对其降维；最后，利用SVM进行分类。在Duke视网膜数据集上对算法进行了验证，并和现有文献中提到的LBP特征、Gabor特征及SIFT特征进行了对比研究。实验结果表明，利用LPQ特征可以得到相对更好的分类结果。 关键词 :计算机辅助诊断，视网膜OCT图像，局部相位量化，主成分分析，支持向量机 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 光学相干断层扫描(Optical coherence tomography， OCT)可以用来观察视网膜的形态，所以近些年被广泛应用于眼科疾病的诊断。目前，视网膜疾病的诊断，如年龄相关性黄斑变性(Age-related macular degeneration， AMD)和糖尿病视网膜病变(分别是老年人和糖尿病患者失明的主要原因)主要基于临床检查和专业的眼科医生对OCT图像的主观分析 [ 1 ]。在我国，眼科疾病患者多、医生少的矛盾非常突出，为了减轻医生负担、提高诊断的效率和准确度，开发基于OCT图像的视网膜疾病计算机辅助诊断系统具有重要的意义，其中涉及到的关键技术问题是视网膜OCT图像的分割和分类问题 [ 2 ]。 近些年，许多研究者致力于视网膜疾病分类算法的研究。在2011年，Liu等人 [ 3 ] 利用LBP特征和多尺度空间金字塔，提出了在视网膜中心凹OCT图像中检测视网膜疾病的算法。2012年，Zheng等人 [ 4 ] 提出了一个利用图论来帮助分类视网膜疾病的算法。2013年，Zhang等人 [ 5 ] 利用核主成分分析(KPCA)对正常的眼睛和晚期AMD眼睛进行分类，分类精度达到92%；2014年，Mookiah等人 [ 6 ] 基于Gabor特征提出一种自动检测干性AMD的算法，并经过两组数据的验证，得到了一个相对不错的分类精度；Srinivasan等人 [ 7 ] 设计了基于方向梯度直方图(HOG)特征的OCT视网膜病变图像分类方法，对健康视网膜、AMD、DME进行分类，取得了较高的分类精度；2017年，孙延奎等人 [ 8 ] 在Srinivasan等人 [ 7 ] 研究的基础上，提出了一个基于稀疏编码和字典学习的全自动检测AMD和DME的框架，并且分别采用Duke光谱域数据与北京某医院的临床数据对算法进行验证，分类精度比较理想。近年来，由于深度学习在计算机视觉、语音识别、自然语言处理方面的成功应用，很多学者开始将深度学习方法应用于视网膜疾病的分类方面 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ]。 这些算法无论是从准确性还是减轻工作量的角度都可以极大地帮助医生对眼科疾病进行诊断。但仍然存在一些问题：1) 对于视网膜OCT图像，现有文献中采用的特征有LBP特征 [ 3 ] 、Gabor特征 [ 6 ] 、SIFT特征 [ 8 ] 等少数几种，因此，还有必要尝试新的特征，以进一步提高诊断的准确率；2) 现有文献中的高精度算法，其算法的效率比较低，计算复杂度比较高，不利于对眼科疾病的实时诊断。本文在孙延奎等人 [ 8 ] 的研究基础上，提出了一种基于局部相位量化(local phase quantization， LPQ)特征的视网膜OCT图像分类算法，算法的主要步骤如图1所示。 图1. 本文算法流程
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user: 2. 预处理 视网膜OCT图像在获取过程中不可避免地会受到外界因素的影响，在图像上产生噪声，尤其是斑点噪声，严重影响后期对图像的分析。其次，在OCT成像过程中，视网膜的形态、位置会发生大幅度的变化，这使得无法将全部的视网膜对齐到一个相对统一的位置上，并且OCT图像中包含了大量的无关部分，这些问题都严重影响之后的图像特征提取以及分类的准确度。因此，在提取特征前，需要对图像进行必要的预处理操作。本文参照孙延奎等人在文献 [ 8 ] 中的操作，将预处理过程分成三部分：感兴趣区域探测阶段、拟合阶段、切割阶段。 在感兴趣区域探测阶段，主要的目的是获取整个视网膜形态，具体步骤如下：1) 利用BM3D [ 13 ] 滤波器对原图像去噪；2) 去除左右空白边缘，并用OCT图像中背景像素的平均值填补图像上下部分的无关空白图像；3) 利用Otsu算法 [ 14 ]，对去噪后图像进行全局阈值处理，获取视网膜结构；4) 对阈值处理后的图像进行中值滤波，去除视网膜周边的黑色斑点；5) 利用形态学闭操作去除视网膜内部的大的黑色斑点，这些斑点无法用中值滤波来去除；6) 利用形态学开操作去除视网膜外的白色斑点。 在拟合阶段，为了将不同图像中视网膜区域对齐，本文从形态学开操作后得到的图像中提取两组数据点：中间数据点(在每列像素中，通过对白色像素的坐标取平均值得到中间数据点的坐标)和底部数据点(在每列像素中，取最下边的白色像素作为底部数据点)。然后，对中间数据点作二次多项式拟合，如果拟合开口向上则选用中间数据点，否则选用底部数据点。 当选择中间数据点时，继续用数据点作线性拟合，比较两种拟合点集与原中间数据点的相关系数，最终选择相关系数高的拟合方法。当选择底部数据点集时，对底部数据点作二次多项式拟合，如果开口向上，则继续用数据点作线性拟合，然后选用相关系数大的拟合方法；如果开口向下，则直接选用线性拟合方法 [ 8 ]。 在切割阶段，根据上述拟合的结果，将视网膜对齐，然后切割掉对识别视网膜类型无关紧要的部分。具体过程为：对每一列像素向上或向下平移若干像素，使得拟合曲线上的像素点位于一条水平线上，然后根据对齐后白色像素的最高点和最低点，切割出图像的感兴趣部分。根据此方法，可以保留有利于分类的视网膜形态结构，并且去除无关紧要的干扰部分。 图2为视网膜OCT图像预处理过程的示例。 图2. 图像预处理示例：(a) 原OCT图像；(b) 去噪；(c) 去除、填充空白；(d) 阈值化；(e) 中值滤波；(f) 形态学闭操作；(g) 形态学开操作；(h) 多项式拟合；(i) 视网膜对齐