DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 随着近代声学中，语音识别、语音增强、声源定位 [ 1 ]、声场成像、噪声抑制等音频方面技术的不断完善与应用，声音处理技术广泛地出现在了人们的生活当中。比如天猫精灵一类的智能音箱及实现定向增益的智能会议麦克风，又比如工业生产中的声音与振动分析。而这些技术的实现，多数依赖于麦克风阵列系统。同时，因为应用方向的不同，这些技术对于麦克风阵列系统的采样率、动态范围、信噪比、总谐波失真、阵元一致性、采样传输实时性，和通道间数据采样的同步性，麦克风的拓展兼容性以及设备体积，都有要求。 自上世纪八十年代以来，MEMS (微机电系统)技术发展迅速，使得微机械结构与微电路能够在硅片上集成，从而出现了使用沉积和选择性蚀刻工艺，将振动膜片和静态背板制作在硅晶圆基板上，再与配套的集成电路IC共同封装的MEMS数字麦克风。与传统麦克风相比，MEMS数字麦克风体积小，外围电路简单，且性能稳定，敏感性不受温度、湿度，时间和焊接加工工艺的影响。 而USB2.0接口，也广泛的存在于各类硬件设备之上，且USB2.0电缆结构简单，并能够提供480 Mbps的传输带宽。并且，随着微处理器技术的发展，出现了集成各种外设模块的微处理器芯片，其中不乏集成USB2.0高速接口的微处理器芯片。这些微处理器芯片中，多数都已有成熟的应用案例。而USB3.0普及程度较USB2.0差，且USB3.0电缆相对复杂昂贵，USB1.0则是无法提供设计所需要的带宽，且USB1.0接口几乎已经被淘汰。因此，本文的麦克风阵列采集系统选择USB2.0作为数据传输接口。 本文将从硬件和软件的层面，讲述如何利用微处理器与MEMS数字麦克风，在低成本和低复杂度且保证阵列性能参数的设计思路下，实现一种符合上述要求的麦克风阵列采集系统。
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user: 2. 麦克风阵列采集系统的硬件设计 麦克风阵列采集系统的硬件总体框架是通过一颗集成了FIFO并口转USB 2.0控制器的微处理器(CY7C68013A)，以实现MEMS数字麦克风接口的数据与上位机之间的传输，从而保证了各麦克风通道之间采样和传输的同步性。并使用一颗集成USB 2.0全速接口和I2S接口的Cortex-M3单片机(STM32F103)接收上位机的指令参数，产生麦克风时钟和WS声道选择信号，同时兼容PDM (脉冲密度调制)和I2S两种接口的MEMS数字麦克风，可以支持1到14个PDM数字麦克风，或1到12个I2S数字麦克风。整体硬件设计框图如图1所示： 图1. 整体硬件设计框图 2.1. 数据传输模块 由于本麦克风阵列采集系统，同时采样14个PDM数字麦克风时，各通道为3 MHz同步采样率，所以本麦克风采集系统总带宽最高为42 Mbps。因此，数据传输模块选择Cypress的CY7C68013A微控制器芯片。CY7C68013A提供了一个能够工作在8位或者16位，且传输速度最高96 Mbyte/s，带4K FIFO的并行接口。同时提供了一个智能USB控制器和USB2.0高速收发器，将并行接口接收到的数据传输到USB2.0接口，并集成了一个增强型8051内核用来运行程序 [ 1 ]，CY7C68013A内部架构如图2所示 [ 2 ]： 图2. CY7C68013A架构图 PDM数字麦克风的数据线左右2个通道为一组，连接到CY7C68013A的FIFO接口D1:D7，然后将全部的麦克风的时钟线与CY7C68013A的FIFO接口的D0连接。然后，通道1~7的麦克风左右片选线全部接VCC，通道8~14的麦克风左右片选线全部接GND，硬件设计如图3所示： 图3. PDM麦克风与CY7C68013A并口连线图 I2S数字麦克风的数据线也是左右2个通道为一组，连接到CY7C68013A的FIFO接口D2:D7，然后将全部麦克风的时钟线与CY7C68013A的FIFO接口的D0连接，再将全部麦克风的WS声道选择信号线与CY7C68013A的FIFO接口的D1连接。然后，通道1~7的麦克风左右片选全部接VCC，通道8~14的麦克风左右片选全部接GND。硬件设计如图4所示： 图4. I2S麦克风与CY7C68013A并口连线图 2.2. 麦克风时钟与片选信号发生模块 单片机型号选择STM32F103，其最高主频为72 MHz，支持外部晶振，并提供I2S接口，其I2S接口可工作在8 k~192 kHz的采样率下，最高时钟可达到12 MHz。同时片内集成USB全速控制器和USB PHY，可以通过USB接收来自上位机的关于麦克风种类以及麦克风时序逻辑参数的指令，给麦克风提供时钟和WS声道选择信号。 2.3. 麦克风模块 为了提高对麦克风的兼容性，麦克风模块设计成同时支持PDM和I2S两种数字麦克风。 PDM数字麦克风的接口由时钟线与数据线以及麦克风声道选择线组成，其接口图如图5所示。其中PDM数字麦克风的时钟信号，由外部的STM32F103单片机提供，麦克风Select线接高电平时，麦克风工作在右声道模式，麦克风Select线接低电平时，麦克风工作在左声道模式。左声道与右声道麦克风，可以共用一条数据线。在时钟信号上升沿时，右麦克风数据线输出数据，左麦克风进入高阻状态，当时钟信号下降沿时，左麦克风数据线输出数据，右麦克风数据线进入高阻状态。PDM数字麦克风接口时序逻辑图如图6所示。 PDM麦克风采样原理，是将声波转换为电压，然后经过∑-Δ调制得到数字信号，如果把这一连串数字信号放在同一标尺上和声波信号相比，会发现数字“0”和“1”随着声波的增减程度而产生密度的相应变化，所以称为脉冲密度调制 [ 3 ]，如图7所示 [ 4 ]： 图5. PDM数字麦克风接口图 图6. PDM数字麦克风接口时序逻辑图 图7. 脉宽编码调制图 I2S数字麦克风的接口由时钟线、WS声道选择信号线、数据线、麦克风声道选择线组成，其接口图如图8所示。其中I2S数字麦克风的时钟信号，由外部的STM32F103单片机提供，麦克风Select线接高平时，麦克风工作在右声道模式，麦克风Select线接高平时，麦克风工作在左声道模式。左声道与右声道麦克风，可以共用一条数据线。WS声道选择信号线为高电平时，右麦克风数据线输出数据，左麦克风进入高阻状态，WS声道选择信号线为低电平时 [ 3 ]，左麦克风数据线输出数据，右麦克风数据线进入高阻状态。I2S数字麦克风接口时序逻辑图如图9所示。其中每次采样对应的是一个24 Bit精度的数据对应为波形的幅值，即脉冲编码调制，如图10所示 [ 5 ]。 PDM数字麦克风选择ZTS6032，ZTS6032的灵敏度差异仅为±0.75 dB，信噪比可达61 dB，电源抑制比可以达到−80 dB，最高时钟频率为3.25 MHz [ 4 ]。 图8. I2S数字麦克风接口图 图9. I2S数字麦克风接口时序逻辑图 图10. 脉冲编码调制 I2S数字麦克风模块选择MSM261S40H0R，MSM261S40H0R的灵敏度差异仅为±1 dB，其信噪比可达到61 dB，电源抑制比可以达到−72 dB，最高时钟频率为4 MHz，采样精度为24 Bit [ 5 ]。 由于所选两款型号的数字麦克风，在同型号麦克风个体之间灵敏度和频响参数差异极小，同时两款型号的麦克风均在电源抑制比以及信噪比参数上都比较优秀，所以，能够保证麦克风阵列阵元间的一致性，并降低耦合到声音信号中的电源噪声。 2.4. 电源模块 本设计使用上位机的USB接口供电，所以其主电源为5 V，而STM32以及CY7C68013A以及MSM261S40H0R和ZTS6032的工作电压均为3.3 V，所以，必须增加一级稳压电路。 而本设计不同的硬件模块，对电源噪声的要求是有区别的，其中CY7C68013A和STM32对电源噪声要求不高，而MSM261S40H0R和ZTS6032的电源噪声过大会导致其在声音数据采样过程中耦合进电源的噪声。所以，麦克风模块的稳压芯片选择低噪声的LP3993-33B3F。 电源部分的原理图设计如图11所示： 图11. 电源部分原理图
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user: 3. 麦克风阵列采集系统的软件设计 本设计的软件分为两大部分，即下位机部分和上位机部分 [ 4 ]。 下位机部分由CY7C68013A微控制器固件，以及产生麦克风时钟信号和WS声道选择信号的STM32F103单片机固件组成。 上位机由负责接收CY7C68013A的USB接口数据的开源逻辑分析仪软件PluseView，以及对麦克风接口时序逻辑数据进行解码的解码软件组成，以及串口助手组成。 其中PluseView [ 6 ] 是一款开源的逻辑分析仪软件，由开源组织sigrok开发和维护，旨在创建一个可移植的，跨平台，免费/自由/开源的信号分析软件套件，并支持各种硬件设备类型。其基于GNU GPL，version 3授权许可。 程序部分结构及流程图如图12所示。首先，上位机中的STM32-USB驱动程序检测到STM32的USB-VCOM设备。然后，打开上位机的串口助手，按照程序设计时的指令格式，输入数字麦克风型号和采样率的参数，STM32的固件程序会根据USB接口收到的数字麦克风型号以及采样率，自动生成I2S参数，并初始化I2S接口的时钟以及是否使能片选信号。然后，PluseView判断是否存在CY7C68013A硬件设备，如果存在，将用于采集传输麦克风接口的固件下发到CY7C68013A中，并下发采集指令给CY7C68013A，CY7C68013A按照所设置的采样率开始采集麦克风接口的时序信号，并通过USB传输给PluseView，PluseView将所接收到的数据打包成二进制文件后，交给解码程序，按照用户输入的数字麦克风型号和采样率的参数，解析成WindowsPCM [ 7 ] 编码的wav音频文件。 图12. 程序部分结构及流程图 3.1. 下位机软件 传输模块(CY7C68013A)的下位机固件，由PulseView通过USB下载到CY7C68013A的RAM中并执行，使CY7C68013A工作在24 MHz × 8位总线的工作模式，采集并口总线上的麦克风的时钟线、WS声道选择线和数据线的时序数据，并传输到上位机中。因为24 MHz的采样速度远大于麦克风模块最高4 MHz的时钟速度，所以此方案对于麦克风接口数据的采集传输是可靠的。 麦克风时钟信号和WS声道选择信号模块(STM32F103)的下位机固件，负责通过USB虚拟串口的方式，接收来自上位机的指令，然后按照上位机下发的数字麦克风型号、采样率的参数初始化I2S外设控制器的输出时钟，及是否使能WS声道选择信号，以适配不同采样率的PDM或者I2S麦克风。 3.2. 上位机软件 首先，通过上位机串口助手程序，向麦克风时钟与片选信号发生模块(STM32F103)发送麦克风型号和采样率参数。 其次，PulseView负责向CY7C68013A发送采样参数指令，并接收来自CY7C68013A的USB数据包，并将USB数据包中采样到的麦克风接口的时序数据，按照Raw binary格式保存为二进制文件。 最后，解码程序加载PulseView所保存的Raw binary二进制文件，先将其解码为各路麦克风对应的时序逻辑信号，然后再根据I2S或者PDM的时序逻辑，解析出各路麦克风所采集到的数据，如果是PDM编码，会再进行抽值滤波处理，然后将所得到的音频波形数据，按照WindowsPCM编码，保存为各路麦克风所对应的wav音频文件。
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user: 4. 数据采集与性能及可靠性分析 数据采集分析 首先，在声学暗箱中使用3 × 4平面方阵采集1 kHz的标准音频信号，其中麦克风之间间距小于1.5 CM。为了保证在近距离情况下，阵列采集到的声音数据为平面波，声源采用面盆大小为10寸的全频扬声器，扬声器的振动面盆大于麦克风阵列的面积，阵列中心与扬声器的面盆中心在同一直线，阵列面与扬声器的面盆保持平行。以保证在测试过程中，声波物理传播过程的同步性和一致性。 然后使用本麦克风阵列采集系统，按照48 K的采样率，24 Bit的采样精度，采集12路麦克风的音频数据，并保存成12个麦克风通道对应的wav文件，将wav文件导入到Audition中分析。 麦克风阵列所采集到的音频信号与扬声器所播放的音频信号的波形–时域图 [ 5 ]，如图13所示。 以麦克风通道1作为参考通道，使用广义互相关算法，计算麦克风通道1与其他11路麦克风通道之间的时延差，得到表1所示的时延差数据。 其中，图13中，“Out_1kHz”通道是扬声器播放的音频信号的波形–时域图，该音频信号为1 kHz的正弦波，在时域上，存在振幅变化。“Channel 1”到“Channel 12”分别为麦克风阵列的阵元1至阵元12所采集的声音的波形–时域图。观察所有麦克风阵元的波形变化，可知在同一时刻中，各阵元采集到的信号的振幅基本一致，且各阵元间，信号振幅变化规律与扬声器播放的音频信号的规律一致，由此可证，各阵元通道间的灵敏度及信噪比参数的一致性良好。又通过观察各阵元间，所采集信号的振幅变化的起止时间基本一致，以及通过广义互相关，得到各通道间最大时延差为20.833微秒，约为1个采样点的误差，由此可证，各阵元通道间的数据同步性良好。 而对于麦克风阵列对音频数据的还原性，可通过对比阵元1与扬声器所播放的音频信号在同一段时间范围的波形–时域图，与频谱–时域图考证，其中图14为波形–时域图，图15为频谱–时域图。 图13. 麦克风阵列所采集到的音频信号与扬声器所播放的音频信号的波形–时域图 Table 1 Time delay difference data between microphone channel 1 and other 11 microphone channel 时延差 通道1与通道2 0 通道1与通道3 0 通道1与通道4 0.000020833 通道1与通道5 0 通道1与通道6 0 通道1与通道7 0 通道1与通道8 0 通道1与通道9 0.000020833 通道1与通道10 0 通道1与通道11 0.000020833 通道1与通道12 0.000020833 表1. 麦克风通道1与其他11路麦克风通道之间的时延差数据 图14. 扬声器所播放的音频信号与阵元1接收到的波形–时域图 图15. 扬声器所播放的音频信号与阵元1接收到的频谱–时域图 由图14可以观察到，阵元1所采集的声音数据在与扬声器播放的音频数据，在同一段域时中，其波形的频率与变化趋势均一致，仅有波形振幅衰减。由图15可以观察到，在相同的时域范围内，阵元1所采集的声音数据的频谱–时域图，与扬声器播放的音频数据的频谱–时域图，基本一致。在阵元1的频谱–时域图中，存在少量2 kHz和3 kHz的谐波成分，而这一现象与扬声器性能及声学暗箱的性能相关。由此可证，此麦克风阵列采集系统能够较大程度还原音频信号，保留声音原有的特征。
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user: 5. 结论 本文根据现有的麦克风阵列采集设备所存在的价格昂贵，结构复杂，体积庞大的不足，结合USB并口转换微控制器，灵活地将MEMS数字麦克风的接口连接到USB接口芯片的并口，从而在采样准确性、传输速度、多通道同步性等方面，均达到了所期望的设计效果。并且，该系统综合实现成本极低，全部硬件成本在120元以下，模块化的设计可以让用户在1到14个阵元的范围内，任意选择麦克风阵元数及阵列形状。且该系统可同时支持PDM和I2S两种数字麦克风，具有极大的灵活性。本麦克风整列采集系统所传输的均为麦克风原始数据，数据的后期处理均在上位机中实现，保证了音频数据的完整性，便于后期算法开发及音频数据的处理。
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user: 摘要 人们在感知、思维和问题解决方面存在着许多差异，认知神经科学的一个重要目标就是探究这些差异现象背后的成因，了解这些差异有助于我们深入理解大脑活动和行为之间的联系。任务态功能磁共振成像(task functional magnetic resonance imaging， tfMRI)是研究个体神经活动差异的主要方法之一。但是任务态研究依赖于外部的实验任务和刺激，不能很好地解释个体之间脑部激活差异的来源。而静息态功能磁共振成像(resting-state functional magnetic resonance imaging， rsfMRI)不依赖于外部的试验任务和刺激，可以在一定程度上更好地预测个体神经活动的差异。本文从功能分化和功能整合两个方面，论述了静息态功能磁共振成像预测个体任务状态下脑激活的有效性和可行性。结果认为，静息态因为其简便易行，不依赖外部刺激，不依靠个体反应等优势，能很好地预测个体在任务执行状态下的脑激活，并且能一定程度上解释个体的脑激活的来源。据此，静息态预测任务状态下脑部激活的研究方法可以广泛应用于研究个体脑激活差异的研究当中。
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user: 1. 引言 自1990年Seiji Ogawa等人发现了血氧水平依赖(Blood Oxygenation Level Dependent， BOLD)的成像方法以来，依赖于BOLD信号研究生物功能的成像技术——功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging， fMRI)已经被广泛应用于生物、医学和心理学等多个研究领域。fMRI技术为我们解开大脑活动的奥秘提供了有力的支持。 研究者们常用实验任务或是外部刺激研究个体的神经活动或行为，这也是目前我们所得到的关于大脑功能的信息最常用的手段(Fox & Raichle， 2007)，这种研究方法即任务态功能磁共振成像(task fMRI)。任务态的研究设计中，主要有两种设计，一种是事件相关设计(event-relate design)，另一种是区组设计(block design)。无论是事件相关设计，还是区组设计，都有基线(baseline)状态和激活(task-evoke)状态，而如果某一脑区在时间序列上观测到的BOLD信号的变化和实验设计中所设计的激活和基线状态的时间序列相吻合，则代表了这部分脑区有着相应的功能(图1)。任务态研究已经为我们研究人类的感觉(Engel et al.， 1994)、认知(Bunge et al.， 2002)和情绪(Ochsner et al.， 2002)等领域做出了不可磨灭的贡献。但是现在，任务态研究依旧面临许多的挑战。 1.1. 任务态功能磁共振面临的局限性 人们在感知、思维和问题解决方面存在着许多差异。认知神经科学的一个重要目标就是探究这些差异现象背后的成因，了解这些差异有助于我们深入理解大脑活动和行为之间的联系。这些研究对于我们了解不同脑区的功能有着深远的意义。不同个体之间由于相同的实验操纵所引起的脑活动激活区域也不尽相同。如何解释这些脑部激活的个体差异成为了研究者们所关心的问题。 图1. 传统的功能磁共振成像分析方法(Fox & Raichle， 2007) 通常，由实验任务引起的大脑活动的个体差异会被归因于大脑的形态学差异，绝大多数的脑成像研究依赖于不同大脑的空间排列(配准)来解释个体间的解剖学差异(Jenkinson & Smith， 2001)。还有的研究认为这些差异是因为不同个体在执行相同的任务的过程中，行为上会有细微的区别。因此，在许多脑成像研究中这些个体差异通常会被视为“噪声”，通过平均个体的脑激活的方法被“丢弃”(Kanai & Rees， 2011)。但有的研究者认为，这些所谓的“噪声”来源有很大一部分是个体自发的脑活动(Tavor et al.， 2016)，即这种差异并不是由外部实验任务引起的，而是个体大脑活动的固有特征。而这种脑部激活的个体差异究竟是外部刺激或是实验操纵引起的，还是个体本身固有的，仅凭任务态的研究方法无法得出确切的答案。 此外，任务态研究的局限性还在于：任务态的研究方法依赖个体对于外部刺激所做出的反应判断脑区的功能。但很多时候，研究的参与者可能无法执行任务或者对外部刺激做出反应，比如参与者患有癫痫(Smitha et al.， 2019)、参与者处于昏迷状态(Kannurpatti， Rypma， & Biswal， 2012)或者参与者无法执行较为复杂的试验任务(Buckner， Krienen， & Yeo， 2013)。在这些情况下，研究者们需要更有效的、不依赖于外部刺激或任务就能精确地定位大脑功能区的研究方法。 总的来说，虽然任务态的研究对于探究神经科学有着不可磨灭的贡献，但是任务态研究无法解释任务执行过程中脑部激活的个体差异的来源是内在固有的还是外部刺激引起的，以及其依赖于个体的反应判断个体脑区的功能的局限性仍然需要被纳入研究者的考量范围。越来越多的研究发现大脑反应的个体差异在一定程度上可能是大脑所固有的，可以通过在静息态时收集和测量大脑的BOLD信号来进行预测(Tavor et al.， 2016)。因此，目前的研究不应该仅仅基于任务态研究个体的脑激活，而应该结合静息态的研究方法探究个体的大脑激活是来源于实验操纵，还是个体脑部的自发活动。 1.2. 静息态功能磁共振成像的优势和可信度 Biswal等人1995年第一次证实个体在静息状态下，个体的初级运动神经网络中的节点之间不是毫无关系的，而是BOLD信号时间序列上存在高度相关(Biswal， Zerrin Yetkin， Haughton， & Hyde， 1995)。自此，静息态功能磁共振成像(resting state fMRI)的研究拉开了序幕。与任务态的研究需要个体进行某些任务相对应，为了最小化外部信息的输入，参与者们被要求在接受磁共振扫描时，不执行任何任务，只需要双目注视着屏幕上的十字或是闭上眼睛休息即可(Fox & Raichle， 2007)，这样的研究被称为静息态的研究。静息态的研究方法被广泛应用于很多领域，比如在惊恐障碍(Lai & Wu， 2015)，生活幸福感(Kong， Hu， Wang， Song， & Liu， 2015)，抑郁症(Anand， Li， Wang， Lowe， & Dzemidzic， 2009; Greicius et al.， 2007)等领域中。 在静息态的研究中，因为没有复杂任务或者实验刺激的干扰，只需要被试注视着十字符号或者是闭上眼休息，所以静息态的研究方法可以应用于多种多样群体的研究(Buckner et al.， 2013)。因为没有实验任务的影响，在静息态下观察到的不同个体的BOLD信号自发波动的一些特征表征了个体本身脑激活具有的固有特征(Tavor et al.， 2016)。与任务态相比，在研究脑部激活的个体差异方面，静息态的研究方法很好地控制了实验操纵引起差异，可以得到更为“纯净”的研究指标。 此外，静息态的研究方法也可以精准定位脑区的功能，具有良好的灵敏度和可信度。比如，一项研究发现，静息态指标可以检测个体脑部的语言区域，灵敏度达到了100%，而用任务态的方法定位，灵敏度则只有65.6% (Lemée et al.， 2019)。另一项关于语言偏侧化的研究也表明，在定位语言偏侧化的脑区时，静息态和任务态研究表现出了高度的一致(Smitha et al.， 2019)。这些研究表明，静息态研究也能精确地定位不同功能的脑区。 综上，静息态研究因其在临床试验中操作简便，不受实验操纵和外部刺激影响，可信度和灵敏度都较高的特点，适用于脑部激活的个体差异性研究。而且，目前已有部分研究通过考察跨越多个行为领域的大量实验任务，发现在不同的任务条件下，静息态的测量数据都可以在一定程度上准确预测任务状态下大脑活动的个体差异。这些研究为神经科学研究个体脑部激活的差异提供了新的方法。接下来，本文将主要介绍静息态预测个体大脑活动差异的研究方法及其应用，并且对未来的研究方向做出探讨。
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user: 3. 总结 静息态下大脑活动在一定程度上能预测任务状态下的脑激活。静息态的优势在于，排除了外部实验任务的干扰，可以更“纯净”地探究个体间脑激活差异。这为神经科学领域了解脑激活差异的来源提供了新的视角，也为医学领域，尤其是临床手术前的脑功能定位带来了新的方法。但是，采用静息态研究个体的脑部激活差异仍然有着一些局限性。 3.1. 静息态预测脑部激活的局限性 许多证据表明静息态可以预测个体在执行任务中的脑部激活，但静息态仍无法直接证明预测的有效性，需要依靠任务态或者其他手段，比如皮层定位(Cortical mapping， CM)的证据作为支撑(Lemée et al.， 2019)。换言之，在现阶段，如果想证明静息态预测任务态的有效性，需要通过其他证据对结果进行支撑。 尽管有研究表明，静息态所预测的脑部激活是稳定存在的，比如有的研究发现默认网络在任务的前后都表现出了一致性(Wang et al.， 2012)。但是仍有研究认为静息态是不断变化的。比如有研究发现，以新加坡和日本的老人为例，老年人的凸显网络、默认网络和执行控制网络在静息状态下比年轻人更为活跃(Chen et al.， 2013)。随着年龄的增长，个体的静息态的活跃程度会发生变化。还有研究发现任务前和任务后的静息态的数据是不一样的(Muraskin et al.， 2016; Tung et al.， 2013)，说明静息态会受到之前个体经历的影响。所以，在采用静息态预测个体脑部激活时，需要考虑不同个体静息态的稳定性。 最后，静息态预测脑激活的方向具有特异性，针对不同的大脑区域和脑网络，静息态可能正向预测个体的脑激活，也可能负向预测个体的脑激活。在前文中列举的例子中，有的研究发现静息态预测个体的脑激活是正向预测的(Kannurpatti et al.， 2012)，但有研究发现在一些情况下，静息态和任务态的关系是负向的(Mennes et al.， 2010)。这说明，静息态预测个体的脑激活是存在特异性的，对于具体的问题和不同的脑区要具体分析。 3.2. 未来研究的设想 未来的研究需要解决的问题应该是进一步研究静息态预测脑部激活个体差异的有效性。虽然越来越多的研究注意到了静息态数据中所包含的信息和个体的高级认知功能和行为表现相关，但是证据大多是侧面的，比如通过行为和问卷测量。有研究发现，静息态下的视觉皮层和高级功能区之间的功能连接能预测视觉判断任务中的行为表现(Baldassarre et al.， 2012)。还有研究证实采用静息态下的ReHo指标，可以预测stop signal任务中的停止信号时间(stop signal reaction time， SSRT)，其中内侧前额叶和默认网络中的三个节点ReHo值与SSRT正相关，而SSRT与后岛叶和双侧枕中皮层呈现负相关(Tian， Ren， & Zang， 2012)。行为反应是脑部区域激活的外在表现，所以这些研究侧面显示了静息态对于脑部状态激活的预测作用，而直接的证据不够充足。未来研究将静息态和任务态一起研究，证明静息态中局部指标和功能连接，脑网络分析等方法的确能有效地预测个体在任务状态下的脑激活。 其次，可以采用大样本方法和数据建模手段，探究静息态预测任务态的效力。因为静息态研究不依赖于外部刺激和任务，所以数据相对较易采集。越来越多的研究计划用大样本揭示神经科学的现象和机制。已有大型的研究比如人类脑连接组研究计划(Human Connectome Project， HCP)，该项目由华盛顿大学、明尼苏达大学和牛津大学牵头，旨在通过大样本研究健康成年人的脑活动(Essen et al.， 2013)。还有研究采用建立数学模型的方法，成功地使用静息态功能连接的数据预测了个体任务状态下的脑活动(Tavor et al.， 2016)。所以，在未来的研究中，可以采用大样本数据和数学建模的方法进行相关研究。 在选择研究手段上，可以采用多种指标进行预测。比如Yuan等人将ALFF、ReHo等值结合起来对任务状态下的脑部激活做了研究(Yuan et al.， 2013)。值得注意的是，该研究采用了屏气(BH)任务。因为个体在屏息状态下，血流中的二氧化碳含量会升高，引起血管舒张，BOLD信号也会发生变化，而这种变化与ReHo值和ALFF值一样，不依赖实验任务反映了个体本身的神经活动。研究将BH的周期视为箱型函数，与常规的血液动力学函数进行卷积分析。该研究将实验任务当做因变量(Y)，将ALFF、ReHo和BH视为自变量(X)，采用一般线性模型研究三个指标对于任务激活相关的脑区的预测，具体的公式如图3。 图3. 具体回归方程和FTAP任务预测结果(Yuan et al.， 2013) 研究者使用这些线性模型，计算了每一个线性方程中的r 2 值，r 2 表示每个对象解释因变量的贡献。然后，通过减去计算出的r 2 值，推导出ReHo、ALFF和BH对任务激活的脑活动信号的独立或共同的贡献(图3)。这一研究也启示未来的研究可以采用多重的静息态指标共同预测任务状态下脑激活。
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user: 摘要 盐碱地由于含盐量太高很多农作物都不能适应和生长，改良利用盐碱地意义重大。本文对土壤盐碱地的现状、发展及概况进行了梳理和总结，对比盐碱地改良方法和应对策略，分析了盐碱地现有的改良方法和综合治理等各项措施的优缺点，为未来盐碱地更好的利用、改良及可持续发展提出建议，并对未来盐碱地改良措施的优化提出展望。
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user: 1. 引言 我国土壤盐碱化分布广泛、面积大、类型多、盐分含量高，盐碱地是我国重要土地资源的一部分，具有土地耕作的价值，但是由于较高的盐分含量而导致很多农作物不能够正常生长 [ 1 ]。为此我国在盐碱地改良利用治理和研究诸多方面上付出了很大的努力，并取得了卓越的成效。土地盐渍化导致农业耕地土壤质量下降，农业生产力不足，直接关乎我国粮食的安全生产，严重制约着农业可持续发展和人民生活水平的提高。因此，改良土壤盐渍化已成为我国农业发展道路上亟需解决的问题 [ 2 ]。
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user: 2. 传统的土壤改良技术 我国盐渍化土壤面积近1亿公顷，在土地资源如此短缺的情况下，仍然有大部分的盐碱地没有被开发利用。传统的盐碱地改良技术主要表现在排水洗盐，水利、农业、化学及生物改良措施等方面 [ 3 ]。在早期，大水漫灌是土壤盐渍化治理常用的方法，虽然能起到较好的排盐效果，但是也存在诸多问题。如在水资源短缺的今天，需要的排水量大，不能满足日常需求，而且在长期的盐碱地治理过程中也不断总结经验，发现土壤盐分具有“盐随水来，盐随水去 [ 4 ] [ 5 ] ”的基本规律，达不到长久的治理效果。 2.1. 化学改良措施 盐碱地除了使用一般的改良措施外，目前还可以施用化学改良剂进行土壤改良。化学改良剂在一定程度上能降低土壤含盐量，需要大量的化学改良剂进行脱盐，但该技术耗费大量淡水资源 [ 6 ]，且只能洗掉土壤表面的盐分，难以快速、高效的修复大面积盐渍土。特别是对于重度盐渍化土壤的脱盐效果差，难以达到种植植物的含盐量要求。 2.2. 水利改良措施 盐碱地改良必须水利先行，水利措施分为传统水利措施和现代盐碱水灌溉措施。传统的盐碱地治理方法都是通过灌水、排水来治理土壤中的盐分，一是明沟排水，二是暗管排水。明沟排水 [ 7 ] 是在地面挖排水沟来排水，这是最普通排盐的方式。暗管排水 [ 8 ] 是在地面挖排水沟来排水，研究表明，暗管排水对改良土壤盐渍化和防治土壤次生盐渍化具有重大的实践意义。利用盐碱水灌溉可以合理利用地下水资源，不仅解决了我国淡水资源短缺的问题，还能促进农业的发展，对盐碱地改良治理起到了很好的作用，应进一步研究并推广 [ 9 ]。 2.3. 物理改良措施 物理改良措施对除盐分、防盐抑制盐都有很大作用，它可以提高水利措施中的改良效果，而且也可以巩固脱盐分，改变土壤的物理属性。一般物理改良措施主要包括平整土地、改良耕作、移土改良等。平整土地直接影响到土壤水分和盐分的重新分配，土地不平，土壤含盐量不均匀，关系到农作物的生长，因此，做好土地平整工作是首要条件。耕作改良通过翻地、耙地等可创造良好的土壤状态，达到改善土壤通气性、渗透性，抑制土壤次生盐渍化。移土改良，一般用于较为严重的盐碱地，特别针对极重度、难防治的盐碱地。 2.4. 生物改良措施 盐碱地治理的各种技术措施中，生物改良措施是较为有效的盐碱地改良途径，生物改良措施主要包括种植耐盐植物、种植绿草、植树造林等。合理种植耐盐植物、牧草及防护林是改良盐碱土的一项重要措施，耐盐植物能够能够改良盐碱地的功能，主要表现在植物能够增加地表覆盖，减少水分蒸发，抑制盐分上升，防止土壤次生盐渍化，提高土壤肥力。 以上几种土壤改良虽然具有改善作用，然而年复一年田间大量的盐分累积依然存在，长此下去，盐碱地问题最终还是以压盐、洗盐 [ 10 ]，把下渗的盐分通过地下排水方法进行处理。随着经济社会发展对水资源各方面需求的不断扩大，特别是干旱区水资源使用矛盾日益突出，在我国水资源短缺的社会背景下，以消耗过多的水资源为代价来治理盐碱地盐分，已经不能适应水资源的可持续利用要求，要积极探索研究新的盐碱地治理盐分的方法和途径。
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user: 3. 盐碱地改良的综合治理 盐碱地治理措施按照一般分类，可以分为水利改良措施、生物改良措施、物理改良措施、化学改良措施。盐碱地治理与利用事关国家战略，是脱贫致富、生态治理、社会稳定的难点和重点。干旱区高度水土资源开发，加剧农业用水量，使得传统排水排盐模式治理盐碱地难以继续，需要创新构建盐碱地高效率治理模式。单独采用任意一种改良方式都很难做到土壤的彻底修复，多种改良技术的综合应用是盐碱地治理的核心要点。土壤盐碱化形成的原因具有很多方面，对于盐碱地的改良方法就应该有一定的综合性，在实际改良方法中同时运用化学方法、物理方法、生物改良方法等结合在一起。 刘建红等 [ 11 ] 在盐碱地开发治理研究进展中提出，我国针对土壤盐碱化的研究是在20世纪30年代的时候，对于黄河下游的治理和取得的成效开辟了我国盐碱地研究的新格局，并且也为盐碱地综合治理改良措施的研究奠定了一定的基础。张江辉等 [ 12 ] 研究表明盐碱地的改良必须综合治理，不能片面注重某一单方面的措施，要农业、水利等 [ 13 ] 各项措施相互配合取长补短，才能起到最佳的改良效果；并且盐碱地改良要因地制宜，在具体措施上有所侧重，进行科学的分析治理土壤盐碱化。
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user: 4. 研究展望 随着我国人口的增加，耕地面积的不断扩大，造成水资源严重短缺导致土壤盐渍化问题日益严重，盐渍化问题研究与治理越来越受到重视。盐碱地治理必须坚持系统治理理念，久久为功，单一的改良方法和措施难以满足盐碱地的完全治理，以及社会、经济、生态的各方面需求 [ 14 ]。但在日常实际过程中应该因地制宜，选择最佳的方案才能起到最佳的效果，且不同改良措施各有利弊。今后应尝试多种方法进行综合改良，仍需进一步深入研究，合理应用不同的改良措施进行分区治理。因此，对盐碱地盐分治理采取有效的综合改良措施具有重要的理论和实践意义 [ 15 ]，为盐碱地综合治理、利用或修复技术的开发提供可靠的科学依据和技术支撑，研究应用前景广阔。
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user: 摘要 不良饮食行为受到多方面因素影响。研究发现，正念饮食训练对暴食症、肥胖等问题具有显著的治疗效果，并能有效改善不良饮食行为。在正念的作用机制中，包含了正念饮食训练对个体注意和意志控制、觉知与不评判、对情绪的改善三个方面的作用，而这些因素被证实会有效改善饮食行为。
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user: 1. 引言 2016年一项世界人口调查显示：我国的肥胖人数已居全球首位(Smith & Smith， 2016)，在我国8960万肥胖人群中，男性约4320万、女性约4640万，分别为世界肥胖人口的16.3%和12.4%，肥胖问题正日益凸显。然而，目前已有的行为治疗(如运动、改变生活方式等)虽然能在短期内改善肥胖程度，降低体重，但大多难以保持较好的长期效果(O’Reilly， Cook， Spruijt-Metz et al.， 2014; Alamuddin & Wadden， 2016; Warren， Smith， & Ashwell， 2017)，由此，研究者们开始寻找新的方法。近年来，正念饮食训练(mindfulness-based eating training)逐渐成为治疗改善肥胖等相关不良饮食行为的一个焦点，并在实践中取得了较好的成效(Kristeller & Wolever， 2010; Dunn， Haubenreiiser， Johnson et al.， 2018)。
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user: 2. 正念饮食训练对于饮食行为的改善作用 2.1. 正念饮食 正念饮食训练是在正念训练的基础上发展而来的一种饮食疗法，指通过有意识地选择食物以及意识到心理和生理上的饥饿、饱腹感的提示，由此在进食过程或是与食物相关环境中产生的对身体、情感的非判断性意识(Framson， Kristal， Schenk et al.， 2009; Hendrickson & Rasmussen， 2013; Warren， Smith， & Ashwell， 2017)。 正念饮食训练是在正念训练的基础上衍生而来，其常见范式包含有正念训练的主要内容(如躯体扫描、正念冥想、正念呼吸等)，以及正念饮食的相关练习(如葡萄干练习、奶酪和饼干、挑选零食等) (Kristeller & Wolever， 2010; Dalen， Brody， Staples et al.， 2015)，也就是说，正念饮食训练是在正念训练的基础之上，加入了正念进食的内容，在保留原有正念练习的同时，侧重对饮食行为的改善和调节。 2.2. 正念饮食训练改善不良饮食行为的成效 念饮食训练主要用于治疗暴饮暴食，肥胖等问题(Kristeller & Wolever， 2010; Warren， Smith， & Ashwell， 2017)。在20世纪90年代末，学者Kristeller等便第一次对暴食症肥胖女性使用了正念训练进行干预，并取得良好成。而后，正念饮食训练被许多研究证实可以有效减少暴饮暴食，情绪性进食等不良饮食行为以及其造成的肥胖问题(Kristeller & Hallett， 1999; O’Reilly， Cook， Spruijt-Metz et al.， 2014; Warren， Smith， & Ashwell， 2017)，并具有一定的长期效果(Dunn， Haubenreiiser， Johnson et al.， 2018)。 此外，多项研究还显示，正念训练的相关练习对于治疗改善物质成瘾、进食障碍等饮食问题同样具有显著效果(Hoppes， 2006; Vieten， Astin， Buscemi et al.， 2010; Wanden-Berghe， Sanz-Valero， & Wanden-Berghe， 2010; Spinella， Martino， & Ferri， 2013)。
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user: 4. 小结 4.1. 正念饮食训练存在的问题 正念饮食训练作为一个新兴的研究领域，目前其操作方法存在干预时间不统一、缺乏严格的信效度检验等问题，同时，对正念饮食也缺乏较为公认的定义(段文杰，2014)。这给研究者在实践中运用正念饮食训练造成了一定阻碍。此外，有研究发现正念饮食训练对肥胖人群减少食物摄入的效果显著，但是在正常体重人群的研究中不明显(Warren， Smith， & Ashwell， 2017)。正念饮食训练在正常人群体中的应用是否和其在治疗暴食症、厌食症等病理性问题上存在同样的效度，尚还需要进一步的验证。 正念饮食训练在推广上也存在一些问题。一方面，对于接受正念饮食训练的个体来说，需要达到显著的干预效果，训练持续时间就会较长，一般在8周以上，较多的被试流失可能会是阻碍正念饮食训练推广的另一大因素。另一方面，当前社会生活节奏较快，个体一般难以长期坚持正念饮食的行为和状态。正念饮食训练的结果虽然被验证已具有长效性(Kristeller， Wolever， & Sheets， 2014)，但若无法长期保持正念饮食的状态，是否会导致正念饮食水平的下降？如果是，那么正念饮食水平的下降趋势是怎样的？这类问题还有待进一步的追踪研究。 4.2. 对未来的展望 近些年来，国外越来越多学者开始关注正念饮食训练对于不良饮食行为的治疗和改善作用，并且已证明了正念饮食训练具有治疗改善肥胖问题的良好效果，且具备长效性(Kristeller， Wolever， & Sheets， 2014)。与此同时，正念饮食训练作为一种非药物的辅助手段，其在饮食行为的调控方面已在临床上得到了验证。此外，实验表明正念对于减肥的影响在团体中更为有效(Mantzios & Giannou， 2014)，这为通过团体辅导等形式进行正念饮食训练提供了更多的可行性，相对于其他偏向个体的饮食干预来说，正念饮食训练技术具备更多的推广性。 正念作为认知行为疗法的第三次浪潮(Hayes， 2004)，其衍生的正念饮食训练在近几年已经开始为国内学者所关注。日常生活中的正念饮食并不受特定的时间、地点、器材的限制，并且正念饮食训练也可以作为限制性饮食的良好替代手段，应用在减肥活动上。这项技术具有广泛的应用和推广前景。正念这个概念来源于东方佛教的禅宗(Didonna， 2009; 段文杰，2014)，是一项具有浓郁东方文化色彩的干预技术，其背后的文化背景源于东方，这项新技术还有许多空间待我国学者开发与应用。
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user: 摘要 单原子催化剂(SACs)不仅具有均相催化剂原子分散及高原子利用率的优点，而且具有多相催化剂稳定易分离的优点，是连接均相催化和多相催化的桥梁。在电催化、光催化、精细化学品合成以及燃料电池等领域，SACs已经取得了令人满意的催化反应性能。本文针对SACs的制备问题，主要总结了几种SACs的合成策略以及表征SACs的手段，同时对SACs未来的研究作出了展望。
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user: 1. 引言 世界上超过80%的工业过程需要使用催化剂来提高催化反应活性 [ 1 ]，因此，发展高性能的催化剂应用于催化过程也显得尤为重要。目前，应用于催化过程的催化剂主要有均相催化剂和多相催化剂两大类，均相催化剂由于具有分散的活性位点的性质，在催化过程中发挥着高活性或者高选择性的优点。但由于均相催化剂不易于从反应体系中分离出来，导致了催化剂不易回收，容易造成浪费。相反，多相催化剂却不存在着造成浪费的问题，但却存在着选择性低以及原子利用率不高的缺点。而单原子催化剂由于具备了均相催化剂以及多相催化剂的优点，成为了连接均相催化剂和多相催化剂的桥梁 [ 2 ]，因此受到了研究者们的广泛关注。 自2011年Zhang及其同事通过共沉淀法成功地制备了负载在FeO x 表面上的Pt单原子催化剂以及提出单原子催化的概念以来 [ 3 ]，SACs就成为了催化研究的前言。SACs是一种特殊的金属负载型催化剂，它专指载体上的金属组分都以原子分散的形式存在，并且不存在同原子的金属–金属键。由于SACs上的金属颗粒尺寸接近于原子级，所以SACs具有独特的电子结构、量子尺寸效应以及最大的原子利用率。目前，单原子催化剂在很多领域都发挥了重要的作用：如电催化 [ 4 ]、光催化 [ 5 ]、热催化 [ 6 ]、精细化学品合成 [ 7 ] 以及燃料电池的应用 [ 8 ] 等等。 SACs的应用非常广泛，但是SACs的制备却是一个挑战。如图1所示，随着金属颗粒尺寸减小至原子级水平，金属颗粒的表面自由能也急剧增大 [ 9 ]。原子级别的金属颗粒为了趋于稳定，就会发生团聚以形成更为稳定的亚纳米团簇或者纳米团簇，这就使得SACs的制备具有一定的挑战性。如今，为了克服金属原子团聚的问题，研究者们开发了较多的SACs的合成方法。本文总结了几种SACs的制备策略以及表征SACs的手段，并对其未来的研究方向进行了展望。
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user: 2. SACs的制备策略 制备SACs最主要是要保证金属原子在载体上以原子分散的形式存在。目前，SACs的制备策略除了已经熟知的质量分离软着陆法、原子层积法、湿化学法，还有MOF衍生策略、空位缺陷策略、空间限域策略以及超低温光化学反应策略。 2.1. MOF衍生策略 金属有机骨架(MOF)是一类由金属离子或者团簇和有机配体通过配位作用自组装形成的新型多孔材料。其具有明确的孔结构以及高度有序的金属和配体排列方式，是形成SACs的良好前体。MOF衍生SACs大致可以分为两种，第一种直接原位衍生，即将一步法合成的MOF直接热解以制备出SACs，如Yang [ 5 ] 等人通过在羧基化的聚苯乙烯纳米(PS)球上生长金属节点为Zn的ZIF-8，以制备出具有核壳结构的前体PS@ZIF-8，再将前体进行高温热处理即可得到Zn单原子分散的催化剂HPC-800。再如Yin [ 4 ] 等人将预先设计好的双金属ZnCo-ZIF直接热解，除去易升华的金属Zn，留下了金属Co，即得到了Co单原子的催化剂Co SAs/N-C。这种原位衍生的方法非常便捷，但是存在着合成的SACs仅为Zn单原子催化剂或者Co单原子催化剂的局限，不利于发展其它金属基的SACs。 图1. 表面自由能与金属颗粒尺寸大小的关系图 [ 9 ] 当在合成了前体之后，再通过其它方法灵活地把其它金属原子引进MOF前体中，再进行热解也可得到SACs，这就是由MOF衍生SACs的另一种方法。如Zhao [ 10 ] 等人先合成ZIF-8，再通过离子交换法将部分的金属节点Zn 2+ 用Ni 2+ 交换出来，再通过热处理除去易升华的金属Zn，就得到了Ni SAs/N-C催化剂。如图2所示，Wang [ 11 ] 等人先合成了UiO-66-NH 2 ，再通过配位辅助策略利用Ru 3+ 与游离胺基团(-NH 2 )之间的强配位作用，把Ru 3+ 引入到前体中，后通过高温热解以及HF处理就制得了Ru SAs/N-C催化剂。 图2. Ru SAs/N-C催化剂的制备 [ 11 ] 2.2. 空位缺陷策略 空位缺陷策略是指在载体上设计缺陷，利用缺陷来捕获金属单原子的一种单原子制备方法。根据载体的不同，目前的缺陷空位主要有金属阳离子、氧、硫和碳等缺陷空位。其中，利用阳离子缺陷空位去捕获单原子已得到了较为广泛的运用。例如，DeRita等人 [ 12 ] 利用锐钛矿型的Ti空位来捕获金属Pt原子，成功地制备了Pt iso /TiO 2 催化剂。如图3所示，Wan等人 [ 13 ] 通过在载体TiO 2 纳米片上构建氧缺陷空位，利用缺陷空位来捕获单个Au原子，从而制备出了具有Ti-Au-Ti结构的Au单原子催化剂(Au-SA/Def-TiO 2 )。碳空位也是常见的缺陷类型，它可以通过碳原子与金属原子之间形成强电荷转移，为单个金属原子提供有效的锚固位点 [ 14 ]。 图3. Au-SA/Def-TiO 2 催化剂的制备 [ 13 ] 2.3. 空间限域策略 空间限域策略主要是运用材料的孔笼来限制单个金属原子，以达到将金属颗粒以原子形式分隔开的目的。具有孔笼结构的材料主要是MOF、共价有机骨架(COF)、沸石以及多孔碳基质(PCM)等多孔材料，这些材料的孔笼结构对于形成SACs具有非常重大的作用。如图4所示，Liu等人 [ 15 ] 通过在合成过程中将金属二乙胺封装在β笼中，再通过高温热解碳化就得到了Y型沸石的金属单原子催化剂M-ISAS@Y (M = Pt， Pd， Ru， Rh， Co， Ni， Cu)。Chen等人 [ 16 ] 在合成W-SAC的过程中，将钨前驱体WCl 5 封装在UiO-66-NH 2 骨架孔笼中，后进行热处理以及酸处理成功制备了W-SAC。 图4. M-ISAS@Y的制备 [ 15 ] 2.4. 超低温光化学反应策略 超低温光化学反应策略是指在超低温的条件下，利用紫外线(UV)照射金属离子溶液，有效地控制被还原后的金属原子之间的成核作用，从而制得金属原子分散的催化剂。超低温光化学反应策略与传统的光化学还原法不同，传统的光化学还原法是在室温的条件下，使用UV将溶液中的金属离子还原成金属原子，但还原后的金属原子会在室温下成核生长形成金属纳米颗粒。而超低温光化学反应策略是在超低温的条件下进行的，还原后的金属原子不会形成金属纳米颗粒。其原理是通过控制低温来降低扩散速度以及局部反应物的浓度，从而增加了成核的障碍，使得被UV还原后的金属原子以原子分散的形式存在。Wei [ 17 ] 等人在−60℃的温度条件下，使用UV照射含有乙醇的H 2 PtCl 6 防冻剂水溶液，将溶液中的Pt 4+ 还原为Pt原子，得到原子分散的Pt溶液，再将原子分散的Pt溶液与掺氮的中孔碳混合搅拌，就制得了Pt 1 /NMC催化剂。制备的Pt 1 /NMC已经通过HAADF-STEM以及XAFS证实Pt是以原子分散的形式存在的。
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user: 3. SACs的表征手段 在制备好SACs之后，需要通过先进的表征技术来确定单原子存在的微环境、化学状态及其配位情况，这对于进一步设计合成更优异的SACs具有重大的意义。目前，表征SACs的手段主要有高角度环形暗场扫描透射电子显微镜(HAADF-STEM)、X射线吸收精细结构分析(XAFS)、扫描探针显微镜以及红外光谱(FT-IR)。 3.1. 高角度环形暗场扫描透射电子显微镜(HAADF-STEM) 在电子显微镜中，扫描电子显微镜(SEM)以及透射电子显微镜(TEM)都无法直接观察到原子级别的单原子。HAADF-STEM由于拥有亚埃级别的分辨率，能直接观察到单原子，是表征SACs最为直观地一种方法，也是表征SACs必不可少的手段。在暗场条件下，不同原子的Z-称度不同，因此在表征的HAADF-STEM图片中，可以通过观察原子的明亮度来区别原子。如石墨碳上负载的单原子催化剂，由于在暗场条件下，C与金属原子的Z-称度不同且金属原子的原子序数要比C的大，因此金属原子在HAADF-STEM表征图片中就会呈现出明亮的点，可以很好地区别出来。如图5所示，在Du等人 [ 18 ] 制备的氮掺杂石墨烯负载Co单原子催化剂Co-N/G的电子显微镜表征中，TEM并没有观察到Co单原子的存在，而HAADF-STEM却清楚地看到了Co单原子，图5(b)中的小亮点即为Co单原子，其中部分Co单原子已被圈出。 图5. Co-N/G的(a)TEM图和(b)HAADF-STEM图 [ 18 ] 3.2. X射线吸收精细结构分析(XAFS) 要说HAADF-STEM是表征SACs最为直观的手段，那么XAFS是表征SACs最为准确以及有效的手段。XAFS也是表征SACs最为广泛的手段之一。XAFS表征主要被运用于分析材料结构中的配位环境以及电子结构，其包括X射线吸收近边缘结构光谱(XANES)以及扩展的X射线吸收精细结构光谱(EXAFS)。根据XANES谱图中峰和肩的特征，可以得到单原子的电子结构以及化学价态情况。而在EXAFS的谱图中，可以通过形态成像表征以及对原子结构敏感的相应光谱信息来识别单个金属原子，从而得到催化剂中金属单原子与相邻原子的配位数、配位类型以及配位距离。 3.3. 扫描探针显微镜 扫描探针显微镜也是确定SACs中活性位点的一个重要手段，特别是分析二维石墨烯负载金属单原子的催化剂时，这个表面分析技术能够表征材料中的单个原子。其中，扫描隧道显微镜(STM)和原子力显微镜(AFM)最为典型。STM能够提供有关电子结构和几何结构的信息，并且间接区分石墨烯上原子序数接近的元素，而AFM图像可用于获取催化剂的层数和形貌。如Deng等人 [ 19 ] 通过低温扫描隧道显微镜证实了其合成的FeN 4 /GN催化剂中，Fe是以原子分散的形式存在的，并且构成的FeN 4 活性位点成功地嵌入到了石墨烯载体中。 3.4. 红外光谱(FT-IR) 除了上述的表征手段外，FT-IR也可用于表征单原子。其原理如下：利用IR检测载体与吸附分子之间的相互作用，傅里叶红外变换检测催化中间产物，再通过检测待测模型的强度以及振动频率以及校正，即可推断出催化剂中活性中心的特性，以此达到分析整体催化剂的目的。Gallenkamp等人 [ 20 ] 通过IR、XAFS以及核磁共振光谱分析，证实了Fe单原子的存在，并分析了构成的FeNC活性位点的原子组成和电子结构。
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user: 4. 总结与展望 SACs具有独特的电子结构以及最大的原子利用率，在很多领域都表现出了优异的催化性能，也吸引了越来越多研究者们的关注。随着对SACs研究的深入，目前开发出了较多的SACs合成策略以及表征手段，本文主要从合成策略以及表征手段两个方面来阐述了SACs的研究进展。尽管已经证实很多策略都能成功制备出SACs，但是目前制备出的SACs的金属原子负载量还比较低，还需努力开发出大规模合成高载量SACs的策略，以进一步提高SACs的催化反应活性。如可通过选择合适的载体、增加金属浓度或者缺陷密度来增加SACs的金属负载量，以进一步提高活性位点的密度，从而提高相应的催化反应活性。另外，目前关于调控SACs微环境的研究还比较少。由于原子结构的合理设计能够决定SACs的固有活性，并影响反应物在单个活性位点的吸附和活化，因此，可通过改进和优化SACs的合成步骤来准确调配催化活性中心的局部环境的电子状态，这将对其未来的发展具有重大意义。
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user: 摘要 自然场景文本定位检测是文本识别的研究热点之一。EAST算法是目前自然场景文本定位检测算法较为出色的算法之一，在ICDAR2015数据集上，有着较高的准确率和召回率。但EAST算法仍存在着感受野不够大、长文本检测效果不佳的问题。因此本实验对EAST算法进行改进，通过改进EAST算法的结构，加入了ASPP网络，扩大感受野，加入了BLSTM神经网络，增强了文本之间的关联，提高文本定位效果。实验结果表明，该算法在ICDAR2015文本定位任务上的召回率为77.84%，精确率为86.24%，F-score为81.82%，优于经典EAST算法。
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user: 1. 引言 随着互联网的发展和计算机技术的提高，光学字符识别(Optical Character Recognition， OCR)技术 [ 1 ] 也得到了有效的提高。通过OCR识别技术可以有效地从图片上面提取到所需要的文字信息。但是目前通用的OCR算法只针对于简单的运用场景，一旦场景掺杂过大的因素，识别效率和召回率都会急剧下降。OCR识别技术主要分文本检测和文本识别两部分 [ 2 ] [ 3 ]。文本检测作为文本识别的前提，在整个文本信息提取和理解过程中起着重要的作用。只有正确的定位到文本区域才能进行正确的文本识别。正确的文本区域检测对提高文本识别准确有着重要的作用，因此，如何提高文本检测是一个重要的课题。 国内外学者利用不同的方法解决了文本检测问题。Tian [ 4 ] 提出的一种新型的连接主义文本提议网络(CTPN)，使用一种垂直锚定机制，共同预测每个固定宽度候选位置和文本/非文本的分数。通过最大分数确定文本行位置，这大大提高文字定位的准确度。但是CTPN只针对于水平文字检测有很高的效率。为此，Shi等人 [ 5 ] 提出一种定向文本检测方法SegLink，在CTPN的基础上进行改进。主要的思想是将文本分为两个本地可以检测的元素，通过端对端训练的完全卷积神经网络在多个尺度上密集检测这两个元素。最终检测时通过连接段的组合。CTPN检测法、SegLink检测法是通过先预测proposals (预选框)、segment (切片)，然后再回归、合并等方式实现对文本的检测。由于CTPN模型过于冗余复杂，Xinyu Zhou [ 6 ] 等人提出EAST检测法，将中间过程缩减为只有FCN (全卷积网络)、NMS (非极大值抑制) [ 7 ] 两个阶段，而且输出结果支持文本行、单词的多个角度检测，既高效准确，又能适应多种自然应用场景。但是EAST算法仍然存在着感受野不够大，长文本检测效果不佳的问题。 因此，为了解决EAST算法的存在的问题，本文在EAST算法上进行改进，通过改进EAST算法的结构，利用ASPP网络替代EAST算法中的部分结构，引入BLSTM神经网络 [ 8 ]，增加输出特征图之间的关联性，从而改善了EAST算法的文本检测效果，提高算法的性能。