DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 刚体动力学方程 本节将从式(3)和(4)出发，推导刚体一般运动的动力学方程。 3.1. 质点位置的分解 刚体是一种简化的质点系模型。刚体简化表述为：质点系内部的任意两个质点之间的距离都保持不变的 。这样，在刚体内部任意选择一个基点i，质点k (k = 1， 2， 3， ∙∙∙)的位置矢量可以分解为两个部分 r o k = r o i + ρ i k (7) 式中，r oi 的长度随时而变，而ρ ik 的长度不随时而变。在本文中约定，长度不变的矢量均采用ρ来表示。为了利用质心定义来化简方程，ρ ik 进行二次分解 ρ i k = ρ i c + ρ c k (8) 这样，在惯性系内部，质点k的位置表示为 r o k = r o i + ρ i c + ρ c k (9) 将r ok 代入式(5)化简，得到一个关键的化简公式 ∑ k m k ρ c k = 0 (10) 在惯性系内部，刚体关于质心C点的转动惯量为 (11) 式中，[ρ ck ] × 为ρ ck 叉积运算对应的反对称矩阵左乘运算。 3.2. 质点速度与加速度的分解 基于Possion公式 [ 2 ] 定义的角速度，任意长度不变的矢量对时间求导，有 ρ ˙ i k = ω × ρ i k ρ ˙ i c = ω × ρ i c ρ ˙ c k = ω × ρ c k } (12) 将式(9)两端对时间求导，得到质点速度的分解式 v k = v i + ω × ( ρ i c + ρ c k ) (13) 将上式两端再次求导，得到质点加速度的分解式 a k = a i + ω ˙ × ( ρ i c + ρ c k ) + ω × [ ω × ( ρ i c + ρ c k ) ] (14) 按式(13)和(14)的推导过程，易推导出基点i和质心C点的加速度关系 a c = a i + ω ˙ × ρ i c + ω × ( ω × ρ i c ) (15) 3.3. 刚体动力学方程推导 首先，基于式(3)对式(4)进行化简。将式(9)代入式(4)，有 ∑ k [ ( r o i + ρ i c + ρ c k ) × m k a k ] = ∑ k [ ( r o i + ρ i c + ρ c k ) × F k ] (16) 叉积满足分配律，有 r o i × ( ∑ k m k a k ) + ρ i c × ( ∑ k m k a k ) + ∑ k ( ρ c k × m k a k ) = r o i × ( ∑ k F k ) + ρ i c × ( ∑ k F k ) + ∑ k ( ρ c k × F k ) (17) 用r oi 和ρ ic 分别叉乘式(3)的等号两端，有 r o i × ( ∑ k m k a k ) = r o i × ( ∑ k F k ) (18) ρ i c × ( ∑ k m k a k ) = ρ i c × ( ∑ k F k ) (19) 将式(18)和式(19)代入式(17)，化简得 ∑ k ( ρ c k × m k a k ) = ∑ k ( ρ c k × F k ) (20) 其次，推导刚体基于任意基点i的平移动力学方程。将式(14)代入式(3)，有 ∑ k m k { a i + ω ˙ × ( ρ i c + ρ c k ) + ω × [ ω × ( ρ i c + ρ c k ) ] } = ∑ k F k (21) 叉积满足分配律，有 ( ∑ k m k ) [ a i + ω ˙ × ρ i c + ω × ( ω × ρ i c ) ]   + ω ˙ × ( ∑ k m k ρ c k ) + ω × [ ω × ( ∑ k m k ρ c k ) ] = ∑ k F k (22) 将式(6)和(10)代入上式化简，得到刚体基于点i的平移动力学方程 (23) 最后，推导刚体的旋转动力学方程。将式(14)代入式(20)，得 ∑ k ( ρ c k × m k ( a i + ω ˙ × ( ρ i c + ρ c k ) + ω × ( ω × ( ρ i c + ρ c k ) ) ) ) = ∑ k ( ρ c k × F k ) (24) 叉积满足分配律，有 ( ∑ k m k ρ c k ) × ( a i + ω ˙ × ρ i c + ω × ( ω × ρ i c ) )   + ∑ k ( m k ρ c k × ( ω ˙ × ρ c k ) ) + ∑ k ( m k ρ c k × ( ω × ( ω × ρ c k ) ) ) = ∑ k ( ρ c k × F k ) (25) 式(25)左端第一项，将式(10)代入后，得零。式(25)左端第二项，将ρ ck 叉积运算转换成对应的反对称矩阵左乘运算，得 ∑ k ( m k ρ c k × ( ω ˙ × ρ c k ) ) = I c ω ˙ (26) 式(26)左端第三项，利用Jacobi恒等式，有 (27) 将上式代入式(26)左端第三项 (28) 将式(26)和式(28)代入式(25)，得到刚体旋转动力学方程 I c ω ˙ + ω × ( I c ω ) = ∑ k ( ρ c k × F k ) (29) 联立式(23)和式(29)，得到惯性系中基于任意基点i的描述刚体空间一般运动的动力学方程 m [ a i + ω ˙ × ρ i c + ω × ( ω × ρ i c ) ] = ∑ k F k (30a) I c ω ˙ + ω × ( I c ω ) = ∑ k ( ρ c k × F k ) (30b) 将式(15)代入式(30a)，得到惯性系中基于任意基点i的描述刚体空间一般运动的动力学方程的更简洁形式 a c = a i + ω ˙ × ρ i c + ω × ( ω × ρ i c ) (31a) m a c = ∑ k F k (31b) I c ω ˙ + ω × ( I c ω ) = ∑ k ( ρ c k × F k ) (31c)
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user: 4. 讨论 4.1. 与现有方程的关系 式(30a)是Featherstone [ 6 ] 和李洲圣 [ 7 ] 推导的平移方程的形式。将式(30a)简化为基于质心点的形式(31b)的推导过程，现有推导过程的方式是：在惯性系中新建一个参考系(标记为rfB)，rfB的坐标系原点固定在刚体的质心点处，rfB的坐标系的3个基矢量平行于惯性系的3个基矢量。由于刚体的质心点是一个(相对于原惯性系的)运动的物质点，所以，rfB是一个(相对于原惯性系的)运动着的参考系。式(31a)和(31b)联立的实质是：不需要在原惯性系中建立一个新的运动着的参考系，这两式的联立就可以描述原惯性系中刚体基于任意基点i的平移运动。 式(31c)通常被认为只在rfB中才能成立。惯性系中基于任意基点i，Wittenburg [ 5 ] 推导的形式为 ρ i c × m a i + I i ω ˙ + ω × ( I i ω ) = ρ i c × ( ∑ k F k ) + ∑ k ( ρ c k × F k ) (32) 式中，I i 为惯性系中刚体关于矩心i的转动惯量。式(32)与Wittenburg的公式的写法区别在于：Wittenburg将式(32)的右端简记为(关于矩心i的)力矩符号。根据转动惯量在矩心点i和矩心点c之间的切换公式 I i = − m [ ρ i c ] × 2 + I c (33) 将上式代入式(32)，得到Featherstone [ 6 ] 和李洲圣 [ 7 ] 推导的形式 ρ i c × m a i + ( I c − m [ ρ i c ] × 2 ) ω ˙ + ω × ( ( I c − m [ ρ i c ] × 2 ) ω ) = ρ i c × ( ∑ k F k ) + ∑ k ( ρ c k × F k ) (34) 式中， 为[ρ ic ] × 和[ρ ic ] × 的矩阵乘积。将式(34)进行重新整理，得 ρ i c × m a i − m [ ρ i c ] × 2 ω ˙ − m ω × ( [ ρ i c ] × 2 ω ) + I c ω ˙ + ω × ( I c ω ) = ρ i c × ( ∑ k F k ) + ∑ k ( ρ c k × F k ) (35) 将[ρ ic ] × 运算转换为ρ ic 叉乘运算，式(35)的第一、二和三项可变形为 ρ i c × m a i − m [ ρ i c ] × 2 ω ˙ − m ω × ( [ ρ i c ] × 2 ω ) = ρ i c × m [ a i + ω ˙ × ρ i c + ω × ( ω × ρ i c ) ] (36) 用ρ ic 叉乘式(30a)的两端，有 ρ i c × m [ a i + ω ˙ × ρ i c + ω × ( ω × ρ i c ) ] = ρ i c × ( ∑ k F k ) (37) 将式(36)代回式(35)，并利用式(37)进行化简，得 I c ω ˙ + ω × ( I c ω ) = ∑ k ( ρ c k × F k ) (38) 显然，式(38)就是式(31c)，Featherstone和李洲圣的旋转方程形式，在满足式(37)的前提下，与(31c)是等价的。通过推导可以发现，在满足式(31a)和式(31b)的前提下，Wittenburg、Featherstone和李洲圣的旋转方程都可以进一步化简为更为简洁的式(31c)的形式。因此，式(31c)并非只在rfB中才能成立，当它与式(31a)和式(31b)联立时，在惯性系中也是成立的。 4.2. 与现有推导的主要差异 现有推导过程多种多样，本小节仅讨论本文推导过程的独特之处。 首先，现有推导过程主要是从质点系的动量定理和角动量定理为出发点的，而质点系动量定理和角动量定理的推导是以质点系动力学方程(3)和(4)为出发点，而本文推导过程是直接以质点系动力学方程(3)和(4)为出发点的，绕开了质点系动量定理和角动量定理。 其次，现有推导过程中，物质点的位置矢量r和ρ的右下标的标记采用了简化形式，仅标记了矢量的终点；而本文推导时矢量的标记采用起点和终点同时标记的形式。当一个矢量不标记起点时，它的默认起点的坐标系的原点，这使描述刚体运动的基点从任意点i向质心C点切换时，需要新建一个rfB参考系。本文的推导过程只需要一个参考系，即静止的惯性参考系。 最后，本文的推导过程没有引入力矩的概念，现有推导过程大多都使用了力矩的概念。力矩的量值与矩心的选择有关，力矩在不同矩心之间可以采用切换公式进行转换。没有使用力矩概念，使本文的推导过程不需要使用切换公式，也使平移方程和旋转方程之间的关联性更为清晰。这个特点主要体现在式(18)、式(19)和式(37)的推导中。 4.3. 刚体一般运动的表述方式 通常，刚体空间一般运动表述为 [ 10 ] ：随基点i的平移运动和绕基点i的旋转运动的合成(或组合)。其中，“合成”或“组合”的语义表述，包括着平移运动和旋转运动是两种相互独立的运动形式，只有通过同一个基点，才能完整地描述刚体的一般运动。正是基于这种思路，Featherstone和李洲圣推导动力学方程，都是采用了单一的、非质心的基点来描述刚体的一般运动。其结果是，线加速度量和角加速度量是相互耦合的。 事实上，刚体的旋转运动与基点是无关的，角加速度量是无需与线运动量进行耦合的。本文从关联性角度推导的动力学方程，线加速度与角加速度是解耦的，两者的联系只在于共同确定着刚体内任意一点i的线加速度(即式(31a))。很多学者 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] 讨论和证明了，刚体的角加速度与基点的选择是无关的。这意味着，不论选择的基点如何选择，动力学方程式(31)、式(32)和式(34)解算出的角加速度值是一致的。所以，旋转运动与基点的选择是无关的，刚体空间一般运动可以更清晰的表述为：旋转运动和随任意基点i的平移运动的联合。
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user: 5. 结束语 在惯性系下，本文推导了刚体空间一般运动的动力学方程的更简洁的解耦形式。推导过程从质点系动力学方程出发，推导过程比较清晰。通过讨论，梳理了现有的两种方程的形式之间的关联和区别。 刚体动力学方程是一个非线性的常微分方程。既使在解耦的前提下，数值求解的困难也很大。目前，在多体动力学研究领域主要采用了耦合形式的动力学方程，这使得数值积分的精确度很难得到满足，特别是面对长时间、高速转动的工程问题时。本文推导的解耦形式，对于长时间、高速转动等工程问题的更精确数值求解提供了理论基础。
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user: 摘 要 土拉热，是由土拉弗朗西斯菌引起的一种人兽共患病。该病最早于1919年由E. Francis在美国的土拉县发现，因此被命名为土拉热。我国在1959年的黑龙江省报道了第一起人间感染。因其致病性强、易于传播的特点，被美国CDC列为A类生物恐怖病原体，因此对本病的深入研究具有重要的现实意义。本文从土拉弗氏菌的发现史、病原学特征、致病及传播机制、常见检测方法、疾病的诊断、临床表现及治疗、疫苗研究等几个方面进行了综述。 关键词 :土拉热，土拉弗朗西斯菌，研究现况，综述 Copyright © 2019 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 土拉热，是由土拉弗朗西斯菌(简称土拉菌)经患病的野生动物、带菌的吸血昆虫和遭受细菌污染的水或食物等，所传播引起的人兽共患热性传染疾病，因为最初主要是在野生啮齿类动物特别是野兔中流行，故又被称之为野兔热或兔热病，多发生于北半球国家 [ 1 ] [ 2 ]。常突然起病，高热伴寒战、淋巴结肿大及毒血症症状，由于入侵途径较多、受累脏器轻重不一，故临床表现呈多样化。
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user: 2. 土拉菌的发现史 土拉热的发现，包括致病因子的分离、致病因子与人类疾病的联系、组织病理学和流行病学的阐明是美国的一项重要成就。1906年旧金山大地震发生后，美国公共卫生所鼠疫实验室主任G. W. McCoy对灾区的地松鼠等鼠类的鼠疫病进行了细菌学调查。在一些地松鼠的样本中，带有鼠疫病的典型变化，但试图分离病原体的尝试失败了。在试用了更有营养的培养基后，MCCOY和CHAPIN成功的分离出了一种新的微生物 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]，并以美国加利福尼亚州中部的土拉县这一最初发现它的地方命名为土拉菌。在人类病例中，该病原首次是在伴有局部淋巴结肿大的结膜炎患者身上分离得到的 [ 8 ]。 1919年，E. Francis作为公共卫生官员从华盛顿特区被派往犹他州调查鹿蝇热。随后从重症病人的血液中分离出了土拉菌，并对该疾病在鼠类、家兔以及人类中的病理改变进行了广泛的研究，由于后期从人体血液中也分离到了这种病菌，因此这种疾病便被命名为了土拉热。Francis发明了基于培养和血清学的土拉热诊断方法，同时描述了实验室感染病例，从而将该病菌确定为实验室危险病菌 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]。而后人为了纪念E. Francis在研究土拉菌上的历史成就，这种病菌便被正式更名为了Francisella tularensis (土拉弗朗西斯菌) [ 12 ]。 1925年，在E. Francis对土拉病进行深入研究期间，Hachiro Ohara描述了日本的一种疾病，其临床表现与土拉病相似。后来Riki Ohara女士自愿成为实验对象，她让Ohara用一只染病兔子的身体组织在自己左手背表面涂抹，Ohara女士出现了典型的发烧和淋巴结肿大症状，并在淋巴结组织活检中，检出了细菌，随后被E. Francis确定为F. tularensis [ 13 ]。 在我们国家，土拉菌的研究起步较晚，最早是于1957年从黄鼠的体内被分离得到的，而人间第一起土拉热病例是1959年在黑龙江省被报道的 [ 14 ]。随后新疆自治区、西藏自治区、甘肃省等地也被相继证明存在着土拉热的自然疫源地 [ 15 ] [ 16 ]，并从这些地区的病人、媒介节肢动物、啮齿动物等体内分离到了相应的病原体。在1986年，山东省的某个肉类加工厂内突然暴发了人间疫情，共发生31个病例 [ 17 ]。之后，在我国有关土拉热的人间疫情及动物疫情情况均鲜为报道，不知是否由于生态环境变化所导致既往的疫源地消失或处于静息状态，又或是由于人员、技术等条件的限制而未能对此病开展相关的诊断及监测。另外值得注意的是，该病诸如宿主动物感染情况及种类、疫源分布情况及类型、菌体分子生物学差异等众多流行病学问题目前尚未完全清楚，值得人们深入思考并开展相关的调查研究 [ 18 ]。
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user: 3. 病原学特征 土拉菌是一种革兰氏阴性、过氧化氢酶阳性、多形性和非运动性的球杆菌，是细胞内兼性病原体，可在巨噬细胞、肝细胞和上皮细胞等不同类型的细胞内生长 [ 3 ] [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ]。它需要半胱氨酸或胱氨酸的生长环境，在适当的固体培养基(如含1%血红蛋白的胱氨酸心血琼脂培养基)上，培养2~4天后能形成明显的乳白色凸出菌落。能分解有限的碳水化合物，从而产酸，但不产气，并且不容易与其他革兰氏阴性菌通过常规诊断试剂盒进行鉴别。其细胞壁具有异常水平高的脂肪酸，在该属中具有独特的特征，野生菌株具有丰富的脂质囊，但既没有毒性也没有免疫原性 [ 3 ] [ 22 ] [ 23 ]，这些特征可以通过气液色谱法进行识别 [ 24 ]。另外该细菌对外界自然环境有很强的抵抗能力，根据研究发现，其在土壤、水、皮毛、肉中可以存活数十天，在动物的尸体当中甚至100余天仍能存活 [ 25 ]。 土拉菌有四个亚种：A型土拉热亚种(F. tularensis subsp. tularensis)、B型全北区亚种(F. tularensis subsp. holarctica)、中亚细亚亚种(F. tularensis subsp. mediaasiatica) 和新凶手亚种(F. tularensis subsp. novicida) [ 26 ] [ 27 ]。其中A型和B型可以引起人类疾病，而subsp. mediaasiatica在人类中被认为是相对毒性较低的亚种，因为只有少数的已知病例是由该亚种引起，subsp. novicida对人类基本无致病性 [ 28 ]。A型菌株主要分布于加拿大和美国，而B型菌株几乎遍布于包括欧洲在内的整个北半球 [ 29 ]。所有的亚种中 F. tularensis subsp. tularensis的毒力是最强的，有研究表明在缺乏相应治疗药物或抗菌素的情况下，十个菌量就有可能导致急性、甚至致命性的病情 [ 30 ]，而且被其感染后发病率高达30%~60% [ 31 ]。基于这些特性，只要通过气溶胶途径被非常小的菌量感染既可能导致异常严重的病情甚至大面积的流行，并且该菌曾被前苏联、美国和日本等国家作为生物战剂研究，因此极有可能被用作气溶胶生物化学武器，因此被美国CDC作为长期开展“防生化恐怖”的重要监测目标，并被列为A类生物恐怖病原体 [ 32 ]。
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user: 4. 致病与传播机制 土拉菌的自然宿主媒介主要为蜱、兔、鼠等节肢动物和哺乳类动物 [ 2 ]。 在欧洲，啮齿类哺乳动物和兔形目动物被认为是最主要的动物宿主 [ 33 ]。人类可通过接触受感染的哺乳动物、节肢动物或受污染的水或食物而传播 [ 34 ]，例如直接接触被感染的动物感染(通过皮肤破损、划痕或组织损伤)、通过吸血节肢动物(如跳蚤、虱子、蚊虫、臭虫、蚊子、扁虱)叮咬、通过饮用受污染的水、吃被污染的食物、或通过吸入带菌的尘埃 [ 35 ]。同时，也有实验室获得性土拉病的报道 [ 36 ]。 土拉菌侵入机体的一个显著的特点是能够通过几种途径诱导吞噬作用从而进入多种类型细胞，尤其是巨噬细胞，并在巨噬细胞中迅速逃离吞噬体，前往细胞质中大量复制 [ 28 ] [ 37 ]，通过吞噬体逃逸和胞质复制在吞噬细胞体内存活，最终导致炎性体激活和宿主细胞的死亡。因此，土拉菌的毒力源于它在受感染细胞，特别是巨噬细胞细胞质中大量繁殖的能力 [ 38 ]。这些繁殖侵入过程需要弗朗西斯菌致病岛(FPI)的支持，它编码了一种VI型分泌系统(T6SS)，并在病菌感染细胞内时活跃，通过一种依赖T6SS分泌的外膜脂蛋白IgIE，从而在土拉菌的致病过程中起到重要的作用 [ 39 ]。另外，C3补体是人体中必需的一种调理素，有研究发现它不仅能显著增加巨噬细胞对Schu S4的摄取，而且能诱导巨噬细胞的死亡，在调节巨噬细胞活性方面，C3补体调理作用对土拉菌的识别起到了非常重要的作用 [ 40 ]。 近期有研究表明，肥胖也成为了感染土拉病的重要易感因素之一，因为肥胖个体基础瘦素表达的增加导致了持续低水平的炎症反应，使他们更容易感染土拉菌，并增加了免疫病理细胞因子风暴的产生。 [ 41 ] 另外有数据显示，外膜蛋白TolC在调节宿主免疫反应和土拉菌毒力方面也发挥了保守和关键的作用，同时也强调了土拉菌发病机制中菌株和路径依赖存在着一定的差异 [ 42 ]。
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user: 5. 常用的检测方法 土拉热作为一种自然疫源性人兽共患传染疾病，目前在很多地区仍在流行，基于其可以通由气溶胶传播的特性，给防控治疗机构的检验鉴定等工作带来了巨大的困难。土拉菌的传统检验鉴定方法主要有常规分离培养 [ 1 ] 、酶联免疫吸附实验 [ 2 ] [ 43 ] 、微量血液凝集试验 [ 44 ] 、胶体金 [ 45 ] 、普通PCR [ 46 ] [ 47 ] [ 48 ] [ 49 ] [ 50 ] 等。而今，伴随着科学技术的不断发展以及基础医学研究技术的不断进步，开发出了众多新的检验检测鉴定方法，并被成功应用于包括土拉菌在内的微生物检验鉴定过程当中。例如荧光免疫技术 [ 51 ] 、流式细胞技术 [ 51 ] 、Real-time PCR [ 52 ] [ 53 ] [ 54 ] 、核酸杂交 [ 55 ] 、质谱分析 [ 56 ] [ 57 ] 、生物芯片 [ 58 ] 、生物传感器 [ 59 ] 、乳胶凝集试验 [ 60 ] 等，这些检验检测技术在特异度和灵敏度方面都各具优势，特别是有的方法具备高通量和快速的优点，更加适合于检测时间要求高、样本量较大的工作，也为科研工作人员提供了更加丰富的研究技术手段 [ 61 ] [ 62 ]。 在分析鉴定不同亚种间种群差异方面，比较功能基因组学对阐明这些差异背后的一些分子机制提供了很好的帮助。比如，设计一种用于检测弗朗西斯菌多个物种/亚转录本的共享探针微阵列，就能够进行比较转录分析，这样就可能突出这些人类菌株相对发病机制中的关键差异，并且这种策略广泛的适应性，可以推广到其它亲缘关系较近菌种间的种间分析 [ 63 ]。
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user: 6. 土拉热的诊断、临床表现及治疗 根据世卫组织规定，确诊土拉病例需要分离培养，并通过抗原或DNA检测将培养物鉴定为土拉菌。而临床诊断实验室现有的商用生化鉴定系统不能准确鉴定土拉菌。此外，具有配对血清标本滴度的四倍差异(试管或微量凝集试验)或ELISA有显著性差异(至少有一个血清阳性)也可确诊 [ 64 ]。因为土拉热的诊断较为困难，建议在有感染非典型微生物危险的患者中，在常规治疗没有明显效果时，可以怀疑为土拉热。正确的诊断需要高度的警惕心理，并对这种非常挑剔的细菌进行长期的血液培养和检测。 人类的临床表现主要取决于感染途径，随着感染途径的不同，其症状表现和严重程度也各不相同 [ 65 ]。但一般较为典型的症状是头痛、发烧、腹泻和呼吸困难。表1描述了6种不同的典型临床表现形式 [ 66 ] [ 67 ]，而菌血症的发生往往与潜在的疾病有关，如糖尿病、高龄、酗酒或使用免疫抑制剂等 [ 68 ]，在血液培养中分离到土拉菌的情况是非常罕见的。 严重的土拉菌病需要住院治疗，其一线治疗药物是口服氨基糖苷类。与多西环素相比，氨基糖苷类药物通常具有较低的最低抑菌浓度、杀菌效果和较低的治疗失败率 [ 69 ]。在较轻的病例中，建议使用喹诺酮类药物、多西环素和氯霉素 [ 64 ] [ 70 ]。值得注意的是，土拉菌对包括碳青霉烯类在内的所有β-内酰胺类抗生素都具有耐药性 [ 71 ]。最新发现一种治疗酒精依赖的药物二硫磺胺也可以抑制土拉菌的体外生长，同时有研究表明该药物可能适合作为土拉热的体内治疗药物，但还需进行进一步的研究 [ 72 ]。
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user: 7. 疫苗研究 由于土拉菌是一种具有高度传染性的细菌，同时有可能被用作生物武器，因此开发一种有效的疫苗 Table 1 Common clinical types of Tula fever [ 66 ] [67 临床分型 获得途径 腺型或淋巴溃疡型 携带被土拉菌污染的材料或接触染疫动物 眼腺型 通过受污染的手或灰尘接触眼部粘膜 口咽型 进食受感染的食物或水 呼吸型 吸入受污染的灰尘或作为口咽或伤寒形式的一种继发性表现 伤寒型 暂不清楚 表1. 土拉热的常见临床类型 [ 66 ] [ 67 ] 是十分必要的 [ 73 ] [ 74 ] [ 75 ]。为了开发一种能有效对抗土拉热的疫苗，人类尝试采用了多种不同的策略。最早存在的土拉热疫苗是Lee Foshay于1930年生产的一种灭活疫苗 [ 76 ]。研究发现，以已杀灭的土拉菌为基础的制剂对毒性菌株的感染仅能产生微弱的保护作用，这种疫苗在志愿者测试中被证明可以预防土拉菌的皮肤感染，但不能预防呼吸系统感染 [ 77 ] [ 78 ]。之后在前苏联，Gaiskii和El’bert成功地将一株天然分离的土拉菌减毒成一种安全有效的疫苗株，并于1946年在苏联进行了大规模疫苗接种 [ 79 ] [ 80 ]。 1956年，一支含有活疫苗菌的安瓿从前苏联莫斯科的加玛利亚研究所，被转移到美国马里兰州德特里克堡的美国陆军传染病医学研究所。该研究所通过对动物模型的研究，选择了两种菌落变体中的一种，并对其进行人体安全性和有效性测试 [ 81 ] [ 82 ]，将其命名为F. tularensis活疫苗株(LVS)，用于高危人员的疫苗接种。LVS在志愿者测试中被观察到其对tularensis A型毒株的感染能够起到部分保护作用 [ 83 ]。自从1960年德特里克堡引入LVS疫苗后，该地区高危人员的呼吸性土拉病发病率由5.7‰降至了0.27‰ [ 84 ]，溃疡腺型土拉病人尽管症状和体征有所减轻，但是其发病率保持不变。遗憾的是，该活疫苗株未在美国或其他国家获得正式许可，因此排除了公共使用的可能，只能在研究中部分使用，其主要原因还是关于该细菌衰减源的不确定性和培养中的不稳定性 [ 81 ] [ 85 ] [ 86 ]，在未来该疫苗能否大规模商用同样充满着众多的不确定性 [ 32 ]。因此，研究一种新型的土拉热疫苗一直是近年来科学界的一个重要目标，最终希望能够开发出一种具有完全保护性的减毒疫苗，从而消除或进一步减少人们对疫苗安全性的担忧。 目前已经从LVS和剧毒的Schu S4菌株中衍生出许多减毒活突变体 [ 86 ] [ 87 ]，这些新的候选疫苗已在动物模型中显示出不同程度的效力，其中一些正在进一步开发并应用于人类。例如：有研究表明ΔpdpC可能作为一个候选疫苗，因为其研究数据表明其是一个安全并可致兔热病免疫的候选疫苗，适合进一步的临床开发 [ 88 ]。另外也有研究发现，使用转基因O抗原的糖结合疫苗可诱导机体产生对土拉菌的保护性抗体，并且这种抗体能更好的识别那些与机体有更高亲和力的HMW和VHMW抗原上表达的长度依赖表位 [ 89 ]。
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user: 8. 研究展望 土拉菌的致病能力强，其气溶胶形态极易大面积广泛传播，是重要的生物恐怖病原体。但是由于我国研究起步较晚，本土主要菌种毒力较弱，导致人们对其认识不多，重视程度不够。 根据我国目前的研究，基本认为该病仅存在于我国的北方地区 [ 62 ]，但是我国地形、气候、物种多样性各省各地区均存在很大差异，例如云南省基本具备从寒带到亚热带、热带的各种气候、海拔类型，动植物物种丰富，被称为动植物王国。而很多南方地区对该疾病并未开展过系统全面的调查，疾病分布情况其实并不明确，因此很有必要在南方地区开展系统的调查研究，以明确该病在我国的详细分布情况。 虽然目前对于土拉菌的众多问题还存在着盲区，但是幸运的是，随着当前分子生物学等技术的快速发展，为我们的研究提供了更加有力的工具与方法。例如对于土拉菌的毒力与疫苗的研究已经成为当下的热点，而且疫苗的研究有很好的应用前景，特别是作为一种“战备品”用以应对突发的挑战具有巨大的战略意义。另外，比较功能基因组学也为土拉菌的研究提供了新的方向。
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user: 摘 要 室内移动测图平台集成多目相机、二维激光扫描仪等多种传感器，用以实现室内的高精度定位及三维空间数据获取。精确标定出传感器的外参数，实现传感器空间基准统一，这是多传感器数据有效利用的基础，也是室内测图平台相关研究的重点问题之一。本文提出一种便捷的多目相机及二维扫描仪的标定方法，首先，在平台上布设控制，建立机身坐标系。然后在相机与扫描仪的有效视场分别布设黑白靶标、靶球作为公共点，借助于高精度三维激光扫描仪获取公共点在机身坐标系中坐标值。接着使用EPNP算法进行相机的标定，圆拟合的方法实现扫描仪标定，获取传感器在机身坐标系下外参数。最后对标定实验结果进行精度验证，相机标定重投影误差低于1个像素，扫描仪标定结果优于1厘米。 关键词 :2D扫描仪，相机，外参数，EPNP算法，圆拟合 Copyright © 2019 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 室内封闭环境下实现高精度定位和三维成图是当今移动测量领域的热点研究问题。为解决这些问题，激光和视觉传感器作为主要传感器集成在室内移动测量系统中。相机可获取环境中的纹理及色彩信息，激光可以采集高精度的空间位置信息，这两种传感器的组合实现优势互补 [ 1 ] 。 同种传感器由于安置位置与姿态的不同，获取到的数据在空间基准存在差异。相机及扫描仪这两种不同类型的传感器由于几何参考框架上的不同，获取的光学影像与激光点云是二种跨模态(cross-modal)异源数据，这两类数据在精准对准上仍存在困难 [ 2 ] 。传感器外参数的精确标定，可确定传感器的位置与姿态。借助标定得到的外参数可以实现不同传感器在空间基准上的对齐，为多相机交会测量以及多源数据融合等相关工作提供先验信息。 相机由于缺乏深度信息，其外参数标定需要依赖于三维空间点坐标与其二维图像坐标间的对应关系 [ 3 ] 。目前最常用的方法是PnP (Perspective-N-Point)方法，以三维空间坐标和像素坐标为基础构建方程，求解相机的位置与姿态，经典的算法包括直接线性变换、P3P以及P4P [ 4 ] [ 5 ] 。其中EPnP算法是Lepetit提出的相机位姿解算方法，该方法具有更高的抗干扰能力，能够更精准地计算出相机的位姿参数 [ 6 ] [ 7 ] 。 对于相机与激光间的外参标定，文献 [ 8 ] [ 9 ] 在3D激光扫描仪与相机视场重叠的情况下，找寻公共点，通过直接线性变换的方式，解算相机在激光坐标系下的位置与姿态。相比三维激光扫描仪，二维扫描仪获取的是扫描面的二维数据，且一个位置姿态下只能获取一个扫描面的点云数据，公共点的缺乏给传感器间联合标定增加了难度 [ 10 ] 。文献 [ 11 ] [ 12 ] 在二维扫描仪与相机的公共视场下摆放棋盘格，基于点与面间的几何约束解算传感器间的相对外参数。但是在传感器视场无重叠情况下，由于缺乏充足的公共点，多传感器外参数标定仍存在困难。 针对室内测图平台上搭载的工业相机及二维扫描仪等传感器的外参标定需求，本文提出一种传感器联合标定的方法。首先，在平台上布设控制点建立机身坐标系，以此为基准进行传感器的联合标定。接着，在传感器的有效视场下布设公共点，获取公共点在传感器坐标系与机身坐标系下的坐标。最后分别使用EPNP算法和共线方程解算出相机与断面扫描仪的外参数，借助于解算得到的外参数可实现传感器坐标系与机身坐标系之间的空间基准转换。
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user: 2. 传感器联合标定方法 室内测图平台的外参数标定涉及到多个不同类型传感器，为便捷实现多传感器间外参数的精确标定，在该平台上布设控制点建立机身坐标系。以机身坐标系为基准展开传感器外参数标定，求得传感器坐标系与机身坐标系间的转换参数，从而建立传感器数据空间基准上的关联。传感器的标定流程如图1所示。 图1. 移动测图平台传感器标定流程图 2.1. 坐标系定义及坐标系转换参数计算 为了更好描述标定方法，逐一介绍设计到的坐标系，坐标系示意图如图2所示。 图2. 传感器坐标系示意图 1) 相机坐标系：以相机的投影中心为坐标原点，X轴向右，Y轴向下，Z轴向右构成笛卡尔右手坐标系，使用 p i c ( x i c ， y i c ， z i c ) 表示相机坐标系下坐标。 2) 扫描仪坐标系：以扫描仪的激光发射中心为坐标原点，X轴向右，Y轴向前，Z轴向上构成笛卡尔右手坐标系，使用 p i l ( x i l ， y i l ， z i l ) 表示扫描仪坐标系下坐标。 3) 机身坐标系：为自定义坐标系，其中X轴向右，Y轴向前，Z轴向上构成笛卡尔右手坐标系，在文中使用 p i b ( x i b ， y i b ， z i b ) 表示该坐标系下坐标系。 两个三维笛卡尔坐标系间转换参数包括3个旋转参数与3个平移参数。以机身坐标系与激光坐标系间坐标转换为例，可以用公式(1)进行表示，获取三个或以上公共点即可构造共线方程进行解算。 p i b = R ( A x ， A y ， A z ) [ x i l y i l z i l ] + [ t 1 l t 2 l t 3 l ] (1) 其中 T ( t 1 l ， t 2 l ， t 3 l ) 和R分别为传感器坐标系到机身坐标系的平移矩阵和旋转矩阵。R由三个旋转角 A x ， A y ， A z 构成，当坐标轴依次按照x轴、y轴、z轴的顺序逆时针旋转 A x ， A y ， A z 三个角度值时，则R可以用公式(2)表示，当旋转顺序发生变化时R的计算式发生改变。 R = [ cos A z − sin A z 0 − sin A z cos A z 0 0 0 1 ] [ cos A y 0 − sin A y 0 1 0 − sin A y 0 cos A y ] [ 1 0 0 0 cos A x sin A x 0 − sin A x cos A x ] (2) 2.2. 相机外参数标定 从相片获取像控点的像素坐标 ( u i ， v i ) ，在三维扫描仪获取的点云中获取像控点在机身坐标系下坐标 ( x i b ， y i b ， z i b ) ，基于三维点坐标与二维像素坐标间的对应关系，借助EPNP方法解算相机的外参数。 使用四个不共面的虚拟坐标 ( x i c b ， y i c b ， z i c b ) ， i = 1 ， 2 ， 3 ， 4 表示像控点在机身坐标系下的坐标，如公式(3)进行表示，类似的在相机坐标系下坐标也可以同样以该坐标系下四个虚拟坐标，如公式(4)进行表示。 p j l = ∑ i = 1 4 W i ， j c i p b (3) p j c = ∑ i = 1 4 W i ， j c i p c (4) 两个三维笛卡尔坐标系间进行坐标系转换过程中，表示空间点的四个虚拟点的权重 W i ， j 始终不变。故计算得到虚拟点点在相机坐标系下坐标，即可以解算出相机坐标系与机身坐标系间的转换参数。借助于相机内参数矩阵，可以实现相机坐标系与像素坐标间的转换，转换公式如公式(5)所示。 z i c [ u i v i 1 ] = [ f u 0 u c 0 f v v v 0 0 1 ] [ x i c y i c z i c ] (5) f u 与 f v 为相机焦距， u c 与 v v 为主点坐标。结合公式(4)，则公式(5)可以表示成： z i c [ u i v i 1 ] = [ f u 0 u x 0 f c v y 0 0 1 ] ∑ i = 1 4 W i ， j [ x i p c y i p c z i p c ] (6) 基于像控点的像素坐标系及对应虚拟点的权重，可组建方程如公式(7)所示，n个像控点则可以构建行数为2 × n的线性方程组。4个虚拟点在机身坐标系下坐标已知，借助于奇异值分解的方法解求方程组，可获得其在相机坐标系下坐标，借助公式(1)计算可得到相机的外参数。 { ∑ j = 1 4 W i ， j f u x i p c + W i ， j ( u c − u i ) z i c = 0 ∑ j = 1 4 W i ， j f u x i p c + W i ， j ( u c − u i ) z i c = 0 (7) 2.3. 扫描仪外参数标定 标定扫描仪需要3个以上公共点，获取公共点在激光坐标系与机身坐标系下的坐标，经共线方程解算求得两种坐标系间转换参数。二维扫描仪的标定过程如图3所示，以靶球球心作为公共点，作为扫描仪标定的参考点。激光的扫描面与靶球表面相交，交线为图3中待拟合圆中一段圆弧。 图3. 激光外参数标定 待拟合圆的圆心与靶球球心的连线垂直于扫描仪扫描面，其距离值为激光坐标系下球心的Z坐标。为剔除采集过程中产生的噪点，采用RANSAC圆拟合的方法进行圆方程拟合。该拟合方法主要有以下几个步骤：1) 从圆弧段点云中，随机选取3个点进行圆拟合，获得圆方程。2) 计算其余点距离拟合得到圆的距离，小于设定的阈值则认为该点是局内点，记录下局内点的点数。3) 循环以上两个步骤，局内点最多的方程为最佳圆拟合方程。 圆拟合得到圆心坐标(x，y)以及该圆的半径r，靶球半径R已知，则球心点在激光坐标系下的 Z l 坐标可以通过公式计算得到。 | Z l | = R 2 − r 2 (8) 三维激光扫描仪获取靶球表面点在机身坐标系下的三维坐标信息，球的空间方程可设为： x 2 + y 2 + z 2 − A x − B y − C z + D = 0 (9) 圆心坐标系为 ( A / 2 ， B / 2 ， C / 2 ) ，将三维扫描仪测得点位坐标带入上式，构建共线方程组， [ x 1 y 1 z 1 − 1 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ x n y n z n − 1 ] [ A B C D ] = [ x 1 2 + y 1 2 + z 1 2 ⋮ x n 2 + y n 2 + z n 2 ] (10) 利用最小二乘可解得球方程，结果如式(11)所示， [ A B C D ] = [ ∑ x i 2 ∑ x i y i ∑ x i z i − ∑ x i ∑ x i y i ∑ x 1 2 ∑ y i z i − ∑ y i ∑ x i z i ∑ y i z i ∑ x 1 2 − ∑ z i − ∑ x i − ∑ y i − ∑ z i n ] − 1 [ ∑ x i ( x i 2 + y i 2 + z i 2 ) ∑ y i ( x i 2 + y i 2 + z i 2 ) ∑ z i ( x i 2 + y i 2 + z i 2 ) ∑ − ( x i 2 + y i 2 + z i 2 ) ] (11) 获得3个以上靶球球心在机身坐标与激光坐标系下坐标，结合公式(1)利用最小二乘原理可解算出激光的外参数。在扫描仪静止状态下，移动靶球的位置来增加公共点数目作为多余观测，提高坐标系转换精度。
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user: 3. 实验与结果分析 本文采用仿真实验的方式，验证EPNP算法解算相机位置与姿态的鲁棒性。使用张正友棋盘格标定法进行相机内参数解算，求得公式(5)中提及的相机内参数，具体数值如表1所示 [ 13 ] 。 Table 1 Intrinsic parameters of camer 参数 f u /mm f v /mm U c V c 数值 1391.4 1387.9 980.0 608.0 表1. 相机内参数 基于以上相机内参数，随机生成20组相互对应的三维点与二维点作坐标，在像素坐标真值的基础上加入白噪声后，进行位置与姿态参数解算，检验本算法标定结果鲁棒性。像素误差对相机姿态以及位置的解算精度的影响如图4所示。实验表明在像素误差低于2像素时，相机姿态解算误差低于0.001 rad，位置解算误差低于1 cm。重投影误差与原始像素误差关系如图4(c)所示，在多组仿真实验的计算中，其相关系数统计均高于0.9，即这两组数据间呈线性正相关关系。 图4. 相机标定实验，(a) 像素误差与姿态解算精度的关系；(b) 像素误差与位置解算精度的关系；(c) 像素误差与重投影误差的关系；(d) 像控点的重投影误差 验证完相机位姿解算方法后正式展开标定实验，在相机有效视场内布置黑白靶标，作为相机外参数标定实验的控制点。使用Focus 3D X130型三维激光扫描仪获取标定场的三维点云数据，扫描点误差约为±2 mm。以机身控制点为中间转换点进行坐标转换，将标定场的扫描点云数据由独立坐标系转至机身坐标系，进而获取像控点在该坐标系下的三维坐标。从影像中提取像控点的像素坐标，建立三维点与二维像素间的对应关系。利用EPNP算法解算相机的外参数，得到6个外参数，基于求得的外参数将机身坐标系下坐标投影回像素坐标系，像控点的重投影误差如图4(d)所示，平均重投影误差约为0.7个像素。 在室内测图平台静止的情况下，对扫描仪进行外参数标定。标定实验中的靶球选用标准直径为145 mm的标准靶球。考虑到本实验选用的扫描仪解算出的单个点的点位精度为3 cm，采集100帧距离观测值取平均的方式降低距离观测误差，再根据角度信息进行解译，解译后点云如图5(a)所示。从解译好的点云中提取圆弧段，基于RANSAC方法进行圆拟合，噪点剔除后拟合结果如图5(b)所示。 图5. 二维扫描仪标定实验，(a) 扫描仪数据解译图；(b) 随机采样一致性圆拟合 三维扫描仪获取靶球表面点在机身坐标系下坐标，利用最小二乘法进行球拟合，获取靶球球心在机身坐标系下坐标。获取公共点在机身坐标转与激光坐标系下坐标，其对应关系如表2所示，基于共线方程求得激光坐标系与机身坐标系间坐标转换参数。理论上获取两个三维坐标系下3组公共点的坐标即可求得外参数，实际实验中为保证外参数解算的准确性，需获取多个公共点的坐标，使用4个公共点计算坐标转换参数，其余点作为检查控制点验证外参数精度。多次实验证明坐标系转换后，检查控制点点位残差小于1 cm。 Table 2 Coordinate of common points in 2D LiDAR extrinsic calibration experimen 点号 机身坐标系下坐标 激光坐标系下坐标 x b /m y b /m z b /m x l /m y l /m z l /m 1 0.014 1.247 −0.641 1.378 0.456 0.053 2 −0.197 0.647 −0.264 0.647 0.325 0.032 3 −1.495 0.827 −1.041 0.579 1.853 0.064 4 −1.545 0.907 −1.118 0.648 1.942 0.064 表2. 二维扫描仪外参数标定实验中公共点坐标 至此，相机与扫描仪的标定均已经完成，得到6个标定外参数如表3所示。运用这些参数，可将相机与扫描仪等多种传感器的数据纳入到统一的机身坐标下。 Table 3 Experimental results of extrinsic calibratio 传感器 旋转参数/(rad) 平移参数/(m) A x A y A z t 1 t 2 t 3 左相机 1.5701 0.2635 0.4869 −0.028 −0.102 0.013 右相机 1.5708 0.2629 −0.4927 −0.024 0.094 0.014 0.7135 0.3623 −1.0863 −0.0196 0.0073 0.0191 表3. 传感器外参数标定结果
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user: 4. 总结与分析 本文实现了室内测图平台的多传感器外参数标定，建立机身坐标系，求取传感器坐标系与机身坐标系间的转换参数，借助该转换参数可将传感器纳入到统一的空间基准中。基于EPNP方法实现了相机外参数的解算，解算后点投影到相片中，像素误差低于1个像素；使用RANSAC圆拟合的方法实现了二维扫描仪的外参数标定，标定精度低于1个厘米。精度证明所涉及到的室内移动测图平台传感器标定方法能够满足实际工程的精度需求，对于搭载相机或扫描仪的机器人以及移动测量平台的传感器标定具有借鉴意义。未来将基于传感器联合标定结果，开展依赖于视觉和2D扫描仪的室内定位及建图研究。
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user: 摘 要 采用无人机监测海温时，由于无人机的飞行高度、横滚角、俯仰角、航向角、航速等姿态以及所处环境，采集的温度值与实际值存在一定的误差，将上述影响红外测温精度的因素考虑在内，采用机器学习中的XGBoost进行温度预测与测温误差分析，预测出较为理想的温度值，并得出了影响测温误差的关键因素。 关键词 :航拍温度，XGBoost，温度校正，误差分析 Copyright © 2019 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 目前，基于航空红外监测核电站温排水的方法正逐渐得到应用。2010年，江苏省辐射环境监测管理站对田湾核电站温排水进行监测，该实验在广泛调研的基础上，以航天遥感监测为主，航空监测为辅，船测、浮标监测为补充的方式，监测得到核电站温排水的影响状况，且空间分辨率达到了5 m~7.5 m，测温精度0.3℃，达到了环境监测的要求 [ 1 ] 。2016年中核集团三门核电有限公司根据实验验证载人飞机遥感监测的海温精度，在空间上分辨率精度达3 m~7.5 m、绝对温度精度为0.3℃、温升精度为0.1℃，可以在核电站附近海域进行海温监测 [ 2 ] 。2017年7月大连航天北斗科技有限公司进行了我国首例基于无人机航空遥感监测海水温度试验，该试验对辽宁红沿河核电站进行了温排水监测，分别监测了大潮高平、大潮低平、小潮高平、小潮低平四种状态下的海水温度，并制作了温升专题图，测温精度达到了0.3℃，试验证明，无人机红外遥感可以实时监测核电站温排水影响状况 [ 3 ] 。 无人机红外遥感监测核电站温排水具有远距离、速度快、非接触、灵敏度高、测温范围广等特点 [ 4 ] ，比传统的测温技术具有更大的优势，但也有诸多因素影响测温精度，如被测物体的辐射率、目标所处环境的辐射情况、目标所处环境温度、湿度、风速、光照强度等。此外，无人机红外成像仪在获取某些目标温度时，由于受无人机的飞行高度、横滚角、俯仰角、航向角、航速等姿态问题的影响，红外测温的精度也会受到影响。如何提高红外测温的精度是国内外学者重点关注的问题，例如张健等人研究了目标所处的环境温度对红外成像仪测温精度的影响 [ 5 ] ；官上洪等人主要研究了发射率、环境等效辐射、大气透过率、大气温度等因素对测温误差的影响，并推导出了测温精度的数学表达式 [ 6 ] 。上述红外成像仪测温误差校正与分析基本上是从原理着手，对于无人机搭载红外设备测温尚未进行过多的研究，从无人机飞行姿态及所处的环境条件等方面分析测温误差仅处于起步阶段，目前陈超帅等人通过无人机对目标温度进行监测，结合实测数据对测量结果进行了精度分析并给出误差源 [ 7 ] 。文献 [ 8 ] 将无人机获取的温度值采用小波神经网络进行拟合预测，拟合出的温度值精度在0.3℃以内。 本文在前人研究的基础上，从无人机飞行时的姿态角变化、各类气象参数比如环境气温、风速、空气湿度等对测温误差进行分析，采用机器学习的XGBoost进行仿真实验，预测得出的航拍温度值和实际温度值很接近，精度比采用BP神经网络与小波神经网络预测的温度值高，证明采用机器学习的XGBoost可以更精确的预测航拍温度；另外重点分析对测温误差影响较大的影响因素，如姿态角、风速、气温及湿度等，采用XGBoost理论对温度值进行预测，分析得出各个影响因素对航拍温度精度具有较大的影响，为后续试验时对测温精度的提高提供技术支撑。
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user: 2. XGBoost原理 2.1. XGBoost原理 近年来，陈天奇博士 [ 9 ] 对GBDT和AdaBoost算法进行了改进，提出一种高效、准确、灵活并且可移植性强的最优分布式决策梯度提升库(Extreme Gradient Boosting， XGBoost)，它可以较为理想的解决预测问题，下面简要介绍XGBoost的基本理论。 在目前的试验以及应用当中，为了对某些数值预测，我们通常采用XGBoost有监督学习。有监督学习中，通常构造一个目标函数和一个预测函数，使用训练样本对目标函数最小化学习得到相关参数，然后用预测函数和训练样本得到的参数对未知的样本进行数值预测。目标函数Obj(θ)有两部分组成：误差函数L(θ)和复杂度函数Ω(θ)。学习的目标是尽量使损失偏差尽量小，函数尽量不复杂。 O b j ( θ ) = L ( θ ) + Ω ( θ ) (1) 而XGBoost算法则用泰勒展开实现了更具有一般性的近似算法，且可以用代码实现，其目标函数： O b j m = ∑ i = 1 n l ( ( y i ， y ^ i m − 1 ) + f m ( x i ) ) + Ω ( f m ) (2) 其中，n表示样本含量，m表示第几次迭代，f m 表示第m次迭代的误差，用泰勒公式展开： (3) 此时我们定义： g i = ∂ y ^ m − 1 l ( y i ， y ^ m − 1 ) (4) h i = ∂ y ^ m − 1 2 l ( y i ， y ^ m − 1 ) (5) 根据公式(5)可以看出XGBoost的目标函数只依赖于每个样本点在误差函数上的一阶导数和二阶导数。 2.2. XGBoost优势 无人机航拍数据具有变量多、数据量大等特点，XGBoost 算法是高效并行机器学习算法，适应多数据类型和多变量的情况，它借鉴了随机森林的算法，对样本、特征进行抽样，在降低过拟合的同时，减少计算量；与传统预测温度的方法相比，其能克服传统方法在数据规模较大情况下效率不够高的问题；同时，可以自定义损失函数，有规范化的正则项，使训练出的模型不易过拟合，有效利用无人机航拍的大规模数据提升温度预测精度。
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user: 3. 航拍试验 3.1. 测温实验 本次测温实验主要依托大连航天北斗科技有限公司，应用X80无人机对辽宁红沿河核电站温排水进行监测，获取夏季大、小潮4个潮态(涨急、涨末、落急、落末)各一次航空遥感测量海面温度场数据，同时结合海面温度监测，依据调查数据进行温度预测及测温误差分析。 3.2. 数据预处理 1) 数据筛选 无人机在飞行过程中，拐弯的地方有较大的晃动，将此部分数据剔除掉，根据重叠率要求选出可用POS点。POS数据含有时间信息，精确到秒；红外视频也含有时间信息，也精确到秒，按照已选POS数据的时间到红外视频文件中进行截帧，得到同时刻POS数据和带有温度信息的红外数据。 2) 确定空间分辨率 红外数据的分辨率为640 × 480，在镜头的视场范围内含有640 × 480个像元的温度值，像元投影到海面的真实大小与飞行高度成正比，1200 m高度飞机的视场角范围是1384.8 m × 988.8 m，空间分辨率即每个像元的大小2.2 m × 2.0 m。 3) 图像定位 将红外拍摄图像定位到正确的实际位置上需要的参数有：图像中心点坐标、拍摄高度、图像实际大小、航向角。图像的精确定位是测温正确性的前提。 4) 畸变校正 首先根据俯仰角、横滚角以及航高计算出图像中心点坐标投影到海面上的实际地理坐标，并进行几何畸变校正与桶形畸变校正；然后根据俯仰角度、横滚角度计算出图像投影到海面的实际长、宽；最后根据中心点坐标、边长、航向角度将图像对应的地理范围定位到正确的位置上。 5) 船测温度与航空温度对比提取 根据船测航线与无人机航线规划的重叠部分，提取船测温度与航拍温度在同一地点同一时间内的温度作为对比值。同步点的数量及正确率决定了本次验证温度的成功与否，故而，提取温度数量越多越好。 6) 气象参数的提取 结合辽宁省气象观测站，采集现场的温度、湿度、风速、风向、光照强度等。其中温度、湿度根据距海面的高度分为多个数值，如分为距离海面10米处的温度、湿度，20米处的温度、湿度等；风速同样按照高度进行采集，但是需将风速分为瞬时风速与平均风速，其余的气象参数均需详细采集。 3.3. 测温误差分析 根据提取的同步点温度值，对船测温度值和航拍红外温度值分析可知，两者存在某种对应的关系，个别数据由于定位误差和影像几何畸变未能完全校正而产生较大的误差，需要进行误差剔除，以确保温度校正的准确率。本文温度校正选择大潮高平时的同步点640个数数据，其中温差小于0.3℃的有554组，占比为86.56%。
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user: 5. 结束语 采用机器学习中的XGBoost进行温度的拟合，并将各类影响航拍温度的因素考虑在内，预测出的温度值很符合理想值(船测值)，证明本方法在航拍温度的校正中可以很好的应用。 分析影响航拍温度精度的影响因素，并对各个影响因素进行重要度检验，检验结果很好地展示出各个影响因素的重要程度。结合本次航拍试验出现的航高、姿态角、风速、气温、湿度等影响误差的因素，利用XGBoost的原理进行温度值预测，重点分析重要度较大的影响因素对测温精度的影响，判断得出姿态角、风速、气温及湿度对航拍温度造成的误差较大，在进行航拍测温试验时需要重点将这些因素考虑在内，以便于预测得到更高精度的温度值。
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user: 摘 要 本文从女性主义翻译理论出发，分析了娥苏拉勒瑰恩的《道德经》英译本，文章认为娥苏拉勒瑰恩从女性主义的角度出发，从对原文的阐释和重写和译者身份重塑两个方面对《道德经》进行了翻译，译作的实际呈现与原作相比有不忠的部分，也因此使译作焕发新生。 关键词 :娥苏拉，《道德经》，女性主义 Copyright © 2019 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 道德经是我国古代伟大哲学家、思想家老子的传世著作，承载着中国深厚的传统哲学文化。同时道德经也是中国译介到国外出版版次最多的一本名著。国内研究道德经英译本的角度不断推陈出新，涉及语言、哲学、政治、意识形态等方面。道德经共81章，分《道经》和《德经》，主要从论道、治国、修身三个方面来阐述老子的思想体系。 道德经所用的词句简练却所含万象，语义含糊使得每一个版本的翻译都有自己的阐释空间。老子用诗韵的语言，睿智的哲学探讨了宇宙的形成，君子的品德和治国齐家修身的策略。《道德经》中使用了丰富的女性主义意象，如“玄牝”“谷神”等，提出了“道法自然”、“天人合一”等重要哲学观点。刘静(2009) [ 1 ] 指出《道德经》的英译经历了三个高峰：16世纪理雅各以归化为主，旨在将《道德经》与西方文化相融合，为基督教的传播铺平道路；后期亚瑟·韦利传播中国文化以攻克西方宗教中的漏洞与弊端，极大程度地保留《道德经》原文的意思，不惜牺牲其本来的诗；第三次翻译高峰中以林语堂为代表，兼顾诗学和内容。而在第三次翻译高峰中，冯家富与其妻简·英格里希翻译的《道德经》首次有女性译者参与。随后开始有女性译者独立翻译《道德经》，如陈张婉辛(Ellen Marie Chen)、娥苏拉·勒瑰恩(Ursula Le Guin)等 [ 2 ] 。本文旨在结合女性主义翻译的角度，从对原文的阐释和重写以及译者身份重塑两个方面分析勒瑰恩《道德经》英译本，进而探寻《道德经》英译本在误读和强调译者主体性的前提下的重生之路。