DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 人脸检测 人脸检测部分采用Adaboost算法和肤色模型方法相结合。这两种方法处理图像的速度都非常快。 2.1. Adaboost算法 Adaboost算法是Freund Schapire在1992年提出的，是一种迭代的、非常重要的机器学习方法。在此基础上，Viola和Jones提出了一种改进的机器学习方法 [ 3 ] ，该方法可以非常有效地处理图像，实现高的视觉目标检测率。对于分离人脸特征，Adaboost检测器采用Lienhart、Maydt5和Lienhart等人提出的一组扩展的haar样特征，每个特征由2~3个矩形组成，用于检测边缘特征、中心环绕特征和线特征 [ 4 ]。图1显示了一组类似haar的特性。 对于24 × 24的人脸图像，在图像上进行各种操作而来的Haar特征总数远远大于该窗口的像素点个数。因此人脸特征总数需要大量的计算。 为了减少计算量，Viola等人引入了积分图的思想 [ 5 ]。积分图的原理如下：图像中的像素点的积分图像为： p i j = ∑ i ≤ x ， j ≤ y I ( i ， j ) (1) 其中 I ( i ， j ) 表示图像中 ( i ， j ) 处的像素点的灰度值， p i j 为从原点到 ( i ， j ) 的积分图像。如图2，区域D的像素值，可以利用上述积分图规则计算得到。 利用特征集和正、负图像训练集，采用Adaboost算法对强分类进行训练，建立了分类级联，提高了 图1. haar特征图 图2. 积分图值示意图 检测性能，同时降低了计算时间。主要程序如下所述。 1) 定义初始样本集 ( x 1 ， y 1 ) ， ( x 2 ， y 2 ) ， ⋯ ， ( x n ， y n ) ，其中 y i 表示样本集中第i个样本的类别， y i = 0 表示这个样本为非人脸样本， y i = 1 表示这个样本为人脸样本。n为总的样本数量。 2) 初始各样本的权值分布：对于非人脸样本： (2) m为非人脸样本个数。 对于人脸样本： D t ( i ) = 1 2 l (3) i为人脸样本个数， D t ( i ) 为第t次循环中第i个样本的误差权值。 3) 对于 t = 1 ， ⋯ ， T ： 第t轮中，对当前的样本分布进行权值归一化： q t ， i = w t ， i ∑ j = 1 n w t ， j (4) 对于每个特征f，训练学习得到一个基本分类器 h ( x i j ， f ， p ， θ ) ；计算对应所有特征的基本分类器的加权( q t )错误率 ε f ： ε f = Σ i y i ⋅ | h ( x i ， f ， P ， θ ) − y i | (5) 按照最佳弱分类器，更新样本集的权值分布，增大被错误分类的样本的权值，让这个样本在下一轮中受到更大的关注；减小被正确分类的样本的权值，在下一轮中受到更小的关注。 4) 最后的强分类器为： C ( x ) = { 1 ，         ∑ t = 1 T a t h t ( x ) ≥ 1 2 ∑ t = 1 T a t 0 ，                         其 它 (6) 以上过程简单的说就是：对当前轮中被正确分类的一部分样本，削弱它的权值，从而使其在下一轮中的重要性减小；对于分类错误的那一部本，则提高它的权值，增大其在下一轮中的重要性。通过使样本中权值的改变，使得在不同的学习训练中同一样本起不同的作用。这样，后面训练主要就是增强对样本错误的那部分进行训练。 2.2. 肤色模型 人类的肤色已经被使用，并已被证明是一个有效的特征在人脸检测。7、8个颜色空间被用来标记像素为皮肤，其中最快捷、效率最高的是YCrCb模型 [ 6 ] ，Cr和Cb值被定义为肤色像素。光照的变化对YCrCb模型影响不大，Cr和Cb测量的皮肤颜色像素分布非常紧凑。对像素进行分类有两种方法。 一种是通过统计数据的方式来建造高斯密度模型，另一种是对像素进行简单的分类，假如某个值落在由实验确定的为皮肤色调的范围之内，就提取出来。 肤色分割是在通过颜色空间转换得到的颜色分量图像上进行的。基于YCrCb颜色空间的Cr、Cb两个分量进行肤色分割 [ 7 ]。这样做有许多好处：首先它去除了包含亮度信息的y分量；其次它只包含两个分量，可以提高计算速度；再次，从RGB颜色空间与CbCr颜色空间之间的转换非常的快速，只需线性变换一下。 在建立了CbCr颜色空间，就能够将它运用于肤色检测。检测的首要步骤就是将待检测图片的像素全部计算出来，如果他们的Cb、Cr值满足 190 < c b + 0.6 c r < 215 (7) 就认为这个像素为肤色像素，其它的就被当作是非肤色像素。通过分割处理就能把肤色和背景分离开来。这样就能过快速的将背景部分去除掉，从而减少AdaBoost算法的检测范围，极大的减少了AdaBoost算法的错误率。 2.3. 算法效果分析 对于基于肤色分割算法来说，其优点是算法简单、速度快；缺点则是在检测率低。对于基于Adaboost人脸检测算法而言，其优点是对于人脸区域的准确性高；缺点是运算量大。因此，本文采用肤色分割与Adaboost相结合的方式进行人脸检测，来增强检测速度以及检测率。算法流程如下： 1) 利用肤色分割算法确定人脸的大致范围。 2) 基于Adaboost算法对于人脸区域鉴别精度高的优点，在第一步的基础上进行Adaboost人脸检测。结果如表1所示。 Table 1 Compares the three algorithm lou算法 检测率/% 漏检率/% 误检率/% 检测时间/ms 肤色检测算法 87.4 9.7 14 495 Adaboost算法 90.3 5.1 4.4 767 改进Adaboost算法 92.5 4.4 2.6 582 表1. 三种算法对比图 由此可见，本文采用的人脸检测联合算法不但能够降低误检率，还能的明显的提升运算速度，是一种高效实用的算法。
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user: 3. 人脸识别 3.1. 基于LDA的人脸识别算法 目前，人脸识别的方法很多，并且不断有新的研究成果出现。本文主要使用基于LDA的人脸识别方法，它的核心理念是：将原有数据进行整体降维映射到低维空间的方法 [ 8 ]。使用这种方法能够使投影后模式样本的类间散布矩阵最大，并且同时类内散布矩阵最小。由于Fisher判别函数 [ 9 ] 只能局限于两种样本的分类问题，而人脸识别技术往往要使用多个对象作为样本，是一个多类的分类问题，所以Fisher判别函数就不再适用了。但是随着经典Fisher线性判别分析法的提出，这个问题就迎刃而解。在Fisher思想的基础上，Wilks和Duda提出了寻找一个投影子空间 [ 10 ] ，这个子空间由一组判别矢量构成，得到样本在该子空间内的投影向量，作为最终的特征向量。 Fisher判别准则： 假设样本为d维数据 x ， ⋯ ， x n ∈ R d ，其中前 n 1 个样本属于类 w 1 ，后 n 2 个样本属于类 w 2 。为了能更好的度量类内距离和类间距离，我们先定义中心点，即均值，设 m i 为类别 n i 的样本数据的集合，则 m i 的中心点为： m i = 1 n i ∑ x ∈ x i x ，     i = 1 ， 2 (8) 现在，为了使得投影之后相同分类样本之间距离更小，且另外不同样本距离越大。 定义类内散列度矩阵 S i ： S i = ∑ x ∈ X ( x − m i ) ( x − m i ) T (9) 类间散列度矩阵 S b ： S b = ( m 1 − m 2 ) ( m 1 − m 2 ) T (10) 由于特征太多并且复杂，为了寻找到能够将所有样本分类的最佳特征。我们把d维的样本降到一维空间，因此需要找到一个最佳的方向(假设为w)进行投影。 这个投影方向w对两个类的分类越准确，则分类效果最好。为了寻找一个最佳投影方向w，Fisher规定：投影方向w要能使降维后不同类别的类间距离和类内距离比达到最大，即 J F ( w ) 取最大值： J F ( w ) = ( m 1 ¯ − m 2 ¯ ) 2 s 1 ¯ 2 + s 2 ¯ 2 (11) ( m 1 ¯ − m 2 ¯ ) 2 代表两个类的类间距离，其中 m 1 ¯ ， m 2 ¯ 分别是两类均值， s 1 ¯ 2 + s 2 ¯ 2 代表类内距离。因 y i = w T x i ，则 m i ¯ = 1 n i ∑ x ∈ X i y = w T x = w T m i (12) 所以 ( m 1 ¯ − m 2 ¯ ) 2 = w T s b w (13) 同理 s 1 ¯ 2 + s 2 ¯ 2 = w T s w w (14) 根据Fisher准则函数，要寻投影向量w，使 J F ( w ) 能取最大值，所以需要对 J F ( w ) 按变量w求导，并且结果等于零，则需 s b w ( w T s w w ) − s w w ( w T s b w ) = 0 (15) s b w = J F ( w ) s w w (16) 令 J F ( w ) = λ ，则， s b w = λ s w w (17) 如果 s w 可逆则可以直接移到等式左边，但是当样本空间的维数较高，而样本数量过少时， s w 可能为不可逆。此时应优先选择使用PCA [ 11 ] 对样本进行降维，然后再对降维后的数据使用LDA。 3.2. 人脸识别实验 实验条件如下。 1) 人脸数据库：样本数量为20张人脸，每个人脸2个样本。 2) 单人多次识别：在人脸姿态、表情、光照不同情况下，使被测人脸处在微低头、微抬头、微笑、皱眉、强光、弱光6种情况下下各随机进行5次测试，共30次。 3) 双人(在数据库中)同时多次识别：两人(A和B)随机采取不同站位、脸部姿态、表情时测试30次，统计结果。结果如表2所示。 Table 2 Identification rate tes lou 检测失败 误识别 正确识别 成功率/% 单人 0 3 27 90 双人(A) 2 2 26 86 双人(B) 2 3 25 83.3 表2. 识别率测试
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user: 4. 结论 本文针对复杂环境下的人脸识别存在的问题，结合Adaboost算法和肤色分割算法的优点提出一种改进的Adaboost算法，再结合LDA算法计算速度快和识别率高等特点，极大的提高了复杂环境下人脸识别的速率和准确率。
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user: 摘 要 为探索适宜广西地区生产盆栽矾根的栽培基质，本文以“黄水枝”、“午夜玫瑰”、“秋之落叶”、“泡沫花”4个矾根品种为试材，研究6种栽培基质对盆栽矾根生长的影响。结果表明：70%进口泥炭 + 30%珍珠岩基质处理的冠幅、叶柄长、叶片数及叶片长宽等指标都优于其他处理，其次为椰糠处理和50%园土 + 50%椰糠基质处理，园土处理栽培效果最差。 关键词 :矾根，盆栽，基质处理，生长 Copyright © 2018 by authors 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 矾根(Heuchera spp.)是虎耳草科矾根属(Heuchera)植物的通称，为多年生彩叶草本花卉，原产于美国中部。矾根叶色丰富，是少有的彩叶阴生地被植物，在美国园林景观中广泛应用。作为新优地被植物，近年来在国内，矾根美丽的叶色和独特的叶形等良好观赏性和景观效果 [ 1 ] ，逐渐受到广大种植者的喜爱，发展前景广阔。目前国内对矾根的研究主要集中在繁殖方法、组织培养、光合特性、抗寒性比较和适应性等方面 [ 2 ] - [ 9 ] ，鲜少对栽培基质的研究报道。本试验以“黄水枝”、“午夜玫瑰”、“秋之落叶”、“泡沫花”等4个矾根为材料，研究6种栽培基质对盆栽矾根生长的影响，旨在为广西矾根盆栽生产提供技术参考。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 供试材料 试验材料为“黄水枝”、“午夜玫瑰”、“秋之落叶”、“泡沫花”等4个矾根品种。种苗采购北京花木公司生产的穴盘苗。 2.2. 栽培基质 试验设置6种栽培基质：A：园土；B：椰糠；C：国产泥炭；D：70%进口泥炭 + 30%珍珠岩；E：50%园土 + 50%国产泥炭；F：50%园土 + 50%椰糠。 2.3. 试验方法 试验在广西南宁市花卉公园生产区温室大棚进行，于2017年9月30日移栽于6种栽培基质中，每个处理栽入15株，重复3次。植株上盆定植后进行统一的养护管理。温室的温度控制在18℃~28℃之间，相对湿度为65%~85%，栽培管理措施与一般生产相同。 植株定根生长后每个重复处理随机抽取5株，生长期间每隔7天观测其冠幅、叶片数、最长叶柄长、最大叶片长、最宽叶片宽。 2.4. 数据处理与分析 采用Excel 2010、SPSS Statistics 19.0进行数据整理和统计分析。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 不同基质处理对盆栽矾根各生长指标的影响 不同基质处理对4个盆栽矾根的生长变化基本一致，但不同品种间各生长指标存在差异。由表1和图1可知，各矾根品种的冠幅在不同基质处理下都表现为基质D最大，基质A处理最小。排在第2的除“秋之落叶”为基质F外，其他各品种均表现为基质B处理。“午夜玫瑰”、“秋之落叶”各基质处理间存在显著性差异，“泡沫花”处理A与其他5种基质处理间存在显著性差异，而“黄水枝”各处理间差异都不显著。 Table 1 Effect of Culture Mediums treatment on growth of potted Heuchera spp 品种 基质 冠幅(cm) 叶柄长(cm) 叶片数(张) 叶片长(cm) 叶片宽(cm) 黄水枝 基质A 28.09 a 9.22 a 28.92 b 6.56 c 8.13 b 基质B 31.00 a 10.87 a 39.15 a 9.82 a 8.89 ab 基质C 30.43 a 10.38 a 31.44 ab 8.39 b 10.24 a 基质D 32.8 a 10.96 a 35.60 ab 8.17 b 9.09 ab 基质E 29.01 a 9.54 a 29.13 b 8.67 ab 7.54 b 基质F 29.93 a 9.56 a 32.86 ab 7.83 bc 9.22 ab 午夜玫瑰 基质A 19.82 c 6.83 b 18.21 c 6.14 a 5.79 a 基质B 25.15 ab 7.86 ab 23.18 abc 6.65 a 6.6 a 基质C 24.02 ab 8.39 a 20.00 bc 6.30 a 6.23 a 基质D 25.98 a 8.75 a 27.61 ab 7.06 a 6.65 a 基质E 21.98 bc 6.94 b 21.37 abc 5.91 a 5.72 a 基质F 23.39 abc 7.91 ab 29.34 a 6.54 a 6.18 a 秋之落叶 基质A 20.37 c 6.51 c 19.36 a 6.40 b 6.26 b 基质B 29.15 a 8.55 ab 21.12 a 8.26 a 8.38 a 基质C 25.17 b 7.69 ab 19.35 a 7.76 a 7.32 ab 基质D 30.38 a 8.82 a 24.92 a 7.90 a 7.9 a 基质E 24.4 b 7.51 bc 19.20 a 7.62 a 7.75 a 基质F 29.56 a 8.38 ab 21.1 a 8.29 a 8.04 a 泡沫花 基质A 19.89 b 5.94 bB 25.64 a 5.06 b 4.83 b 基质B 24.63 a 7.21 ab 29.33 a 5.89 a 5.75 a 基质C 23.54 a 6.6 ab 27.71 a 5.51 ab 5.65 a 基质D 24.74 a 7. 7 a 34.84 a 6.14 a 5.77 a 基质E 24.48 a 7.14 ab 30.27 a 5.83 ab 5.66 a 基质F 24.13 a 6.93 ab 28.74 a 6.03 a 5.48 a 表1. 不同基质处理对盆栽矾根生长的影响 Note: Different small letters in each column indicate 5% significant level， respectively. 注：同列数据后不同小字母分别表示5%显著差异水平。 各矾根品种的叶柄长在不同基质处理下都表现为处理D最长，基质A处理最短。排在第2的除“午夜玫瑰”为基质C外，其他各品种均表现为基质B处理。除“黄水枝”各处理间差异都不显著外，其他3个品种各基质处理间存在显著性差异。 “黄水枝”的叶片数以基质B处理最多，其次为基质D，最少的叶片数为基质A；“午夜玫瑰”的叶片数以处理F的最多，其次为处理D，最少的为处理A，“秋之落叶”和“泡沫花”的叶片数都以处理D的最多。“黄水枝”、“午夜玫瑰”各基质处理间存在显著性差异，而“秋之落叶”、“泡沫花”各处理间差异都不显著。 “黄水枝”的叶片长以处理基质B最长，基质A最小；叶片宽以处理基质C最宽，其次为处理F、处理D，基质A最小，且各处理间存在显著性差异。“午夜玫瑰”的叶片长和宽都以基质D处理最好，且叶片长宽各处理间差异都不显著。“秋之落叶”的叶片长以基质F最长，叶片宽以基质B最宽，5种基质处理与处理A间存在显著性差异。“泡沫花”的叶片长和宽都以基质D处理最好，基质A处理最差，且叶片长宽各处理间存在差异显著性。 3.2. 盆栽矾根的生长表现分析 由表2可知，各品种间在冠幅、叶柄长、叶片数、叶片长和宽都存在显著或极显著差异。其中“黄水枝”的冠幅最大、叶柄最长、叶片最大、叶片数最多。其次为“秋之落叶”但其的叶片数较“泡沫花”少。“午夜玫瑰”的冠幅最小，叶片数最少。结合图1可得出，“黄水枝”株型最大、植株紧凑，叶色为绿色搭配棕色条纹；“秋之落叶”株型较大、叶片较疏，叶色对季节变化较敏感，叶色丰富；“泡沫花”株型中等，叶片夏季为蓝绿色，早春和秋季会在叶面覆盖一层银粉色；“午夜玫瑰”株型最小，叶色深红色，有粉色斑点。 Table 2 Statistical comparison on different varieties of potted Heuchera sp 品种 冠幅(cm) 叶柄长(cm) 叶片数(张) 叶片长(cm) 叶片宽(cm) “黄水枝” 24.92 aA 9.29 aA 25.63 aA 7.28 aA 7.16 aA “午夜玫瑰” 19.19 dC 7.74 cC 16.81 cC 5.13 cC 5.71 bB “秋之落叶” 23.37 bA 8.21 bB 16.94 cC 6.44 bB 7.19 aA “泡沫花” 21.67 cB 7.45 dC 22.98 bB 4.85 cC 5.46 bB 表2. 矾根各品种间多重比较 Note: Different small or big letters in each column indicate 5% or 1% significant level， respectively. 注：表中小写英文字母表示在5%水平上差异显著，大写英文字母表示在1%水平上差异显著，表3同。 3.3. 不同栽培基质的比较分析 如表3所示，基质A处理的各项生长指标都最低且与其他处理间存在极显著差异，说明其他5种基质种植效果都优于基质A处理，基质A(园土)种植矾根效果最差。除处理A外，其他处理在叶片长和宽间都不存在显著性差异，说明园土外的其他基质配比不影响矾根叶片大小的生长。基质D处理的冠幅、叶柄长、叶片数都最高，且与其他处理间存在显著或极显著差异，说明基质D处理(70%进口泥炭 + 30%珍珠岩)的基质配比种植效果最好。其他依次为基质B处理(椰糠) > 基质F处理(50%园土 + 50%椰糠) > 基质C处理(国产泥炭) > 基质E处理(50%园土 + 50%国产泥炭)。
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user: 4. 讨论与结论 本研究结果表明，不同栽培基质处理对盆栽矾根的生长影响较大。以70%进口泥炭 + 30%珍珠岩的基质栽植效果最好，但生产成本较高；其次为椰糠基质和50%园土 + 50%椰糠基质，椰糠具有良好的孔隙结构，其透气性能好，且成本较低，本试验单一使用椰糠或与其它基质混合使用都能促进矾根的生长，该结果与前人研究结果 [ 10 ] 基本一致。园土因其透气性差栽培效果最差；国产泥炭处理和50%园土+ 50%国产泥炭处理的栽植效果仅优于园土f处理。矾根不同品种的株型大小、叶色差异明显，“黄水枝”株型最大、紧凑，叶色为绿色搭配棕色条纹；“秋之落叶”株型较大，叶色丰富；“泡沫花”株型中等，叶色蓝绿色；“午夜玫瑰”株型最小，叶色深红色。生产中可综合考虑矾根品种特性和生产成本，选择适宜的栽培基质，对于提高广西盆栽矾根生产质量具有重要意义。 图1. 不同基质处理下盆栽矾根生长比较 Table 3 Statistical comparison on different Culture Medium 基质处理 冠幅(cm) 叶柄长(cm) 叶片数(张) 叶片长(cm) 叶片宽(cm) 基质A 18.19 cC 6.74 dC 17.92 dD 4.82 bB 5.27 bB 基质B 24.56 aA 8.95 aA 21.02 bcBC 6.36 aA 6.83 aA 基质C 21.56 bB 7.93 cB 18.16 dCD 5.99 aA 6.52 aA 基质D 24.64 aA 9.15aA 25.40 aA 6.28 aA 6.77 aA 基质E 21.42 bB 7.96 cB 19.22cdBCD 5.96 aA 6.32 aA 基质F 23.33 aAB 8.32 bB 21.81 bB 6.12 aA 6.57 aA 表3. 不同栽培基质间多重比较
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user: 摘 要 利用RF5301荧光分光光度计研究了大庆产中药防风与不同生化指标的人体血清相互作用的荧光光谱。实验结果表明：大庆防风的荧光区域主要分布在320~570 nm，其最佳激发波长为310 nm，在428 nm处有荧光峰，荧光强度最大。血清在加入大庆防风后的荧光峰形状不发生改变，但荧光范围缩小(300~450 nm)。大庆防风对不同生化指标血清的荧光猝灭程度不同，其中对正常和高血脂血清荧光猝灭作用最强，对高血糖血清猝灭程度较弱。本研究为中草药与血清的光谱特性研究提供了一定的参考价值。 关键词 :防风，血清，荧光光谱，相互作用 Copyright © 2018 by authors 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 防风为伞形科植物防风[Saposhnikovia divaricata]的干燥根，用于感冒头痛、风湿痹痛、破伤风等症 [ 1 ] 。防风主产于黑龙江、吉林、辽宁、河北、内蒙古和山东等地。防风喜阳光充足、凉爽的气候条件，忌高温、雨涝及土壤过湿，较耐寒、耐旱。在风积沙土、草甸沙土和草原黑钙土种植主根发达，侧根少，皮部棕黄色，商品质量好 [ 2 ] 。我国最大的防风产区位于黑龙江省杜尔伯特蒙古族自治县的西部草原地区，无论是产量还是质量均名列全国首位 [ 3 ] 。防风中主要包括色原酮类、挥发油、香豆素类、有机酸、多糖类、甘露醇、木腊酸以及多种微量元素等化合物 [ 4 ] 。具有解表祛风、胜湿、止痉的功效，用于治疗头疼感冒、风湿痹痛、风疹瘙痒、破伤风等 [ 5 ] [ 6 ] 。血液在人体中占有极其重要的地位，其状态的变化直接反映了人体的生理机能变化 [ 7 ] 。利用光谱技术研究药物小分子与生物组织的相互作用已经成为许多科研学者研究的热点，并且取得了一定成果 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 。但到目前为止，有关中药材防风和人体血清之间相互作用的研究还很少。因此开展对中药与血清之间的相互作用研究，有助于为临床实践提供一些有价值的参考数据。
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user: 2. 实验样品与方法 2.1. 实验样品与仪器 样品：黑龙江省大庆市杜尔伯特蒙古族自治县(天然产)防风；不同生化指标的人体血清(由校医院提供)，血清是由采取到的血样经离心机分离得到的正常血清(血糖Glu: 4.9 mmol/L，胆固醇Chol: 2.83 mmol/L，甘油三酯TG: 1.61 mmol/L)、高血糖血清(Glu: 10.6 mmol/L， Chol: 3.4 mmol/L， TG: 1.06 mmol/L)、高血脂血清(Glu: 4.7 mmol/L， Chol: 3.48 mmol/L， TG: 4.24 mmol/L)。 仪器：RF-5301荧光分光光度计(日本岛津)；电子天平。 2.2. 实验方法 1) 取清洁过表面的大庆产防风5 g，研磨成粉后置于烧杯中，加入100 ml蒸馏水，加热煮沸20 min，冷却取上清液作为防风标准待测液。对离心分离得到的人体血清与蒸馏水按1:40比例稀释成浓度为2.5%的血清标准溶液。 2) 分别取3 ml正常血清、高血糖血清、高血脂血清的标准溶液置于比色皿中测量其荧光光谱。激发波长范围选取240~310 nm，接收范围设定为280~500 nm，每隔10 nm扫描一次。激发和发射狭缝宽均为3 nm，扫描速度：fast。 3) 分别取5 ml正常血清、高血糖血清、高血脂血清的血清标准溶液，向其中滴入1 ml大庆防风待测液，放置一定时间使二者充分反应。取3 ml置于比色皿中测量其荧光光谱，激发波长设定为290 nm，接收范围设定为280~500 nm。激发和发射狭缝宽均为3 nm，扫描速度：fast。 4) 把测得的光谱数据用软件进行数据处理，分析其规律。
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user: 3. 实验结果与分析 3.1. 大庆产防风的荧光光谱 图1(a)是大庆防风在270~310 nm激发波长范围内的荧光光谱。如图可见，大庆防风能够产生较强的荧光，且其荧光强度与激发光波长紧密相关。大庆防风的荧光区域主要分布在320~570 nm，在428 nm处有荧光峰，且荧光强度最大。在该范围内，大庆防风的荧光强度随着激发波长的增大而增强，荧光峰型和荧光峰值位置不发生改变。其最佳激发波长为310 nm，峰值波长位于428 nm处。 图1. 大庆产防风及不同波长激发血清的荧光光谱 3.2. 不同波长激发下血清的荧光光谱 图1(b)为正常血清(Glu: 4.9 mmol/L， Chol: 2.83 mmol/L， TG: 1.61 mmol/L)的荧光光谱。可见，当用240~310 nm的光激发正常血清时，血清的荧光区域主要分布在290~440 nm。激发波长在240~280 nm范围内，随着激发波长的增大，对应的荧光强度显著增强；在280~310 nm范围内，荧光强度随激发波长的增大而减弱。在240~310 nm范围内，分别采用不同波长的激发光照射血清，其中正常血清的最佳激发波长为280 nm，其对应的峰值波长为333 nm。 图1(c)为高血糖血清(Glu: 10.6 mmol/L， Chol: 3.4 mmol/L， TG: 1.06mmol/L)的荧光光谱。如图所示，用240~310 nm的光激发高血糖血清，高血糖血清的荧光区域主要分布在290~490 nm，与正常血清相比荧光区域较宽。激发波长在240~290 nm范围内，随着激发波长的增大，对应的荧光强度逐渐增大；在290~310 nm范围内，荧光强度随激发波长的增大而逐渐减小。高血糖血清的最佳激发波长为290 nm，其对应的峰值波长为336 nm。 图1(d)为高血脂血清(Glu: 4.7 mmol/L， Chol: 3.48 mmol/L， TG: 4.24 mmol/L)的荧光光谱。从图1(d)可以看出，当用240~310 nm的光激发高血脂血清时，血清的荧光范围主要分布在290~410 nm的区域，与正常血清相比荧光范围较窄。当激发波长在240~290 nm范围内时，荧光强度随着激发波长的增大而均匀增强；在290~310 nm范围内，荧光强度随激发波长的增大而均匀减弱。高血脂血清的最佳激发波长为290 nm，其对应的峰值波长为336 nm。 血清能产生很强的荧光，其荧光强度与激发波长密切相关。正常人体血清的最佳激发波长为280 nm，对应的峰值波长为333 nm；高血糖和高血脂血清所对应的最佳激发波长和峰值波长相同，其最佳激发波长为290 nm，对应的峰值波长为336 nm。不同波长的光激发血清所产生的荧光光谱的谱型及分布范围基本相同，但荧光峰强度随激发波长的增大出现先增强后减弱，且荧光峰出现红移。 血液的成分十分复杂，存在着许多可以发射荧光的基团，如血红蛋白、芳香氨基酸(色氨酸、酪氨酸等)、各种酶、维生素、金属离子及DNA分子等 [ 11 ] 。生物大分子是由数千个原子组成，因此具有复杂的能级结构，能级数目也非常多，极易受到外界因素影响 [ 12 ] 。不同波长的光激励下，血清产生的荧光光谱谱型十分接近，与激发光波长无关，但荧光峰略有红移，荧光强度也随激发光波长的变化而变化。 3.3. 大庆防风与血清相互作用的荧光光谱 在不同指标血清中分别加入大庆防风水溶液，文中选取290 nm的光激发大庆产防风与不同生化指标血清相互作用的荧光光谱，如图2所示。当大庆防风与正常血清(Glu: 4.9 mmol/L， Chol: 2.83 mmol/L， 图2. 大庆防风与不同生化指标血清相互作用的荧光光谱 TG: 1.61 mmol/L)相互作用后仍可以激发出荧光，荧光范围300~420 nm，相较于正常血清的发光范围缩短，血清作用的荧光强度显著降低。当用290 nm的光激发血清时，正常血清的荧光峰值位于335 nm，在向其中加入1 ml大庆防风水溶液后，血清的荧光峰位置不变，但荧光强度明显减弱。 当大庆防风与高血糖血(Glu: 10.6 mmol/L， Chol: 3.4 mmol/L， TG: 1.06 mmol/L)相互作用时，高血糖血清与大庆防风作用后的荧光范围在290~410 nm，相较于高血糖血清的荧光范围缩短，血清的荧光强度降低。当用290 nm的光激发血清时，高血糖血清的荧光峰值位于336 nm，在加入大庆防风后，荧光强度减弱，荧光峰位置不变。 当大庆防风与高血脂血清(Glu: 4.7 mmol/L， Chol: 3.48 mmol/L， TG: 4.24 mmol/L)相互作用时，高血脂血清与防风作用后的荧光范围相较高血脂血清的荧光范围缩短。当用290 nm的光激发血清时，高血脂血清的荧光峰值位于336 nm，加入大庆防风后荧光范围在300~410 nm，荧光强度减弱。 由表1可知，大庆防风对正常和高血脂血清的猝灭程度较大，分析其原因可能是血清中的少量游离脂肪酸或脂溶性维生素与防风主要发光物质分子之间发生了作用，形成新的化合物，使血清的荧光强度降低。此外，当甘油三酯的浓度较高时，血清分子之间存在碰撞致使能量转移或重吸收能量转移，会引起荧光猝灭或者产生新荧光，对荧光峰值位置和强度也有影响。 Table 1 The fluorescence quenching degree of the serum of Daqing Saposhnikovia divaricata against different biochemical indexe 荧光强度 荧光强度 荧光强度 正常血清 791 高血糖血清 485 高血脂血清 685 加入大庆防风 480 加入大庆防风 369 加入大庆防风 434 荧光强度差值 311 荧光强度差值 89 荧光强度差值 251 表1. 大庆防风对不同的生化指标血清的荧光猝灭程度 血清在与防风相互作用后荧光强度显著降低，表明血清中的发光物质分子(如血糖中的葡萄糖、血清蛋白等)与防风中的主要发光物质分子之间发生了导致荧光强度减弱的物理或化学作用，猜测是防风和血清中荧光物质分子的激发态分子之间的相互作用，也可能是防风与血清中荧光物质的基态分子之间的相互作用导致的 [ 13 ] 。
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user: 4. 结论 通过荧光光谱对大庆产防风与人体血清相互作用的光谱特性进行了研究，实验得到以下结论： 1) 大庆防风的荧光区域主要分布在320~570 nm，最佳激发波长为310 nm，峰形波长在428 nm，此时荧光强度最大。在290~310 nm范围内，大庆防风的荧光强度随着激发波长的增大而增强，荧光光谱谱型和荧光峰值位置不发生改变。 2) 人体血清自身能产生很强的荧光，其荧光强度与激发光波长紧密相关。不同激发波长下血清产生的荧光光谱的荧光分布范围、形状相近，但其荧光峰强度随激发波长变化而变化。在激发波长相同的条件下，不同生化指标的血清荧光光谱的谱型、荧光强度和峰值位置均出现了不同的光谱特征。 3) 在290 nm的激发波长下，大庆防风与不同生化指标血清作用后的荧光分布范围和谱线形状不发生变化，但大庆防风对血清荧光强度的猝灭程度不同，猝灭程度依次为：正常血清、高血脂血清、高血糖血清。
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user: 摘 要 在创新平台资源整合和运行机制相关理论的基础上，以山西省涉农科技创新实现的经济效益与社会效益为分析依据，利用层次分析法对山西“农谷”创新平台建设所处环境支撑、资金支持、人力资本和成果实现进行定量与定性分析，并通过横向对比分析，发现目前山西“农谷”创新平台建设的环境基础，为进一步加强平台建设提供发展依据。 关键词 :评价体系，创新平台，成果转化 Copyright © 2018 by authors 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 科学技术作为第一生产力，是解决“三农”问题的关键因素，是提升山西省农业现代化进程的第一助力。Holmes (1998)在美国竞争力委员会的一份报告中提出“创新平台”的概念，主要是指基础设施、人才、科研成果、资本等创新要素的聚集和相互作用，从而推动科技创新，主要包括创新基本设施投入、人才与资源的可靠性、知识产权与专利保护以及政策和法律支持四大内容 [ 1 ] 。科技创新平台，也称为科技创新服务平台或科技服务平台(在文中也简称“创新平台”或“平台”)，是由政府牵头建设，组合一定区域内的高校、科研院所、相关企业以及中介机构，通过集聚与整合区域内外的创新资源从而实现自身创新的同时为各个创新主体提供创新服务的新型产学研组织 [ 2 ] 。因此，科技创新平台是围绕科技创新投入到生产实践而形成的产研用一体化服务的平台，对提升区域综合创新能力具有着重要意义。山西“农谷”科技创新平台立足山西，面向全国，整合一切可资利用的农业创新资源，搭建政府、企业与科研院所协同创新的桥梁或纽带，通过中试基地、农业高新技术园、涉农企业、农业新型经营组织等实现科技信息的全面交流和科技成果的有效转化。
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user: 2. 山西“农谷”科技创新平台建设环境条件 山西“农谷”建设的主要目标是突出功能农业(食品)研发和高新技术产业化两大核心功能，集聚政策、科技、人才、金融、市场等要素，加快科技创新，增强农业发展动能，通过建设国家现代农业产业科技创新中心、全国功能食品和功能农业综合示范区、特色农产品优势区、农业高新技术产业聚集区和农村产业融合发展先行区等，把山西农谷建成立足山西、面向全国的功能农业(食品)研发高地、农业科技创新高地和技术集成示范推广平台 [ 3 ] 。 2.1. 山西省科研资金支持条件 Table 1 R & D Funds in Shanxi Provinc 年份 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 R & D经费(亿元) 89.88 113.39 132.3 155.64 152.19 132.5 132.6 R & D经费投入强度(%) 1.00 1.01 1.09 1.23 1.19 1.04 1.03 全国R & D经费投入强度(%) 1.76 1.84 1.98 2.08 2.05 2.07 2.11 表1. 山西省R & D经费情况 数据来源：(2010~2016)山西省、全国科技经费投入统计公报；注：R & D经费投入强度为R & D经费与国内生产总值之比。 图1. 山西省R & D经费情况 由表1、图1可见，山西省在R & D经费总投入逐年增加至2013年155.64亿元最高后开始逐年降低，2016年与2015年基本持平，但R & D经费总投入强度呈抛物线趋势，2016年降至不足全国R & D经费投入强度的一半。 由于政府研究机构对山西“农谷”科技创新平台建设初期环境影响较大，针对其资金收支情况进行统计，如表2所示： Table 2 Fund income and expenditure of Shanxi provincial government research institut 年份 2010 2011 2012 2013 2014 额度 占比 额度 占比 额度 占比 额度 占比 额度 占比 政府资金 10.17 28.21 12.51 29.75 20.08 43.31 16.25 46.68 16.77 50.66 非政府资金 4.69 13.01 4.50 10.70 15.06 32.49 6.83 19.63 4.01 12.12 生产经营活动收入 15.87 44.03 19.69 46.84 5.02 10.82 4.82 13.85 5.24 15.83 其他收入 5.11 14.19 5.14 12.22 6.00 12.94 6.70 19.26 7.08 21.40 收入小计 36.04 42.04 46.36 34.82 33.11 科技经费内部支出 13.38 45.43 17.30 45.54 18.27 64.07 20.21 64.46 21.20 66.32 生产经营支出 11.66 39.57 16.10 42.37 4.13 14.50 4.23 13.49 4.50 14.07 其他支出 4.42 15.00 4.59 12.08 6.11 21.43 6.91 22.05 6.27 19.61 支出小计 29.46 37.99 28.52 31.35 31.96 表2. 山西省政府研究机构资金收支情况 Units: RMB 100 million yuan， % 单位：亿元，% 数据来源：山西省统计年鉴(2011~2015)；山西省科技统计年鉴(2011~2015)；注：山西省统计年鉴最新版为2015年版，本文着重以趋势分析为主，数据新旧影响较小。 政府研究机构经费收支主要涉及自然科技、社会人文科学领域机构，科技信息、文献机构以及县属、专职机构，其中政府资金为经费收入的主要来源，非政府资金主要来源于企业、金融贷款、社会其他行为组织等投入，由图2、图3中可以看出生产经营性收支在2012年后占比逐步减少，而政府资金投入与科技创新内部支出占比逐步增加，反应出山西省研究经费使用方向正在发生变化。综合而言，历年经费支出总额与投入总额相差较小，其中2014年经费收支为33.11亿元和31.96亿元，差值为1.15亿元，仅占同年经费支出的3.58%，势必出现研究与开发机构因减少经费支出而损失的创新机会，山西省科研经费存在资金拮据现象。 图2. 政府研究机构经费收入情况占比图 图3. 政府研究机构经费支出情况占比图 2.2. 山西省科研人力资本条件 据统计，万人中高校在校生数呈逐年稳定增加趋势，增幅保持在每年5.54%的水平，R & D人员数占年均科技活动人员数保持着22.28%左右水平，通过对周边四省R & D人员总数对比分析可以看出(如表3、图4)，山西省R & D人员折线位于最下方，人员总数仅占到排行第一的河南省的1/3，且从折线的变动趋势来看，山西省R & D人员总数变动基本处于平稳状态，而其他三省折线都有比山西陡的变化趋势，以河南省上升率最高，山西省人力资本条件有待改善。 Table 3 The total number of R & D personnel in the four surrounding provinces comparison tabulatio 年份 2010 2011 2012 2013 2014 山西省 67，022 67，777 71，354 75，410 79，302 陕西省 98，701 100，585 103，419 112，034 114，812 河南省 144，025 167，386 185，116 198，124 214，871 河北省 91，794 111，807 117，520 132，087 138，429 表3. 周边四省R & D人员总数比较统计表 Units: person 单位：人 图4. 周边四省R & D人员总数比较分析图 2.3. 山西省成果实现水平 目前山西省科技贡献率在55%左右的水平，每年科技成果产出440.2项，单项交易合同额336.69万元。科技论文发表年均值为10654.2篇，上下波动差较小，截止2014年底，山西省有效发明专利共6248件。 图5. 周边四省万人有效发明专利拥有量对比图 从图5中可以看出，山西省万人有效发明专利拥有量相距陕西省差距较大，历年增速也明显低于陕西省。虽然山西省万人有效发明专利拥有量略高于河北省、河南省，但其二省常住人口基数均是山西省的两倍、三倍之多，从侧面也反映出山西省有效发明专利总量相对较少。科技成果完成中企业占比51.30%左右，科研机构与大专院校共同所占比重在25.99%左右，科研机构与院校在完成科技成果中创新能力较低。
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user: 3. 农谷科技创新平台评价体系的构建 本论文选用层次分析法(Analytic Hierarchy Process)进行评价分析，层次分析法师由T. L. Saaty于20世纪70年代初提出的一种简便、灵活而又实用的多准则决策方法。通过文献总结与咨询专家等方式，经过反复修改后设计评价指标体系如下，由环境支撑指标、资金支持指标、人力资本指标和成果实现指标四大类组成 [ 4 ] ，构建了递阶结构层次模型，如表4所示： Table 4 Hierarchical structure model of Shanxi “rural valley” innovation platform evaluation index syste A科技创新平台评价体系 B1环境支持 B2资金支持 B3人力资本 B4成果实现 C1地区生产总值 C6 R & D经费投入 C12从业人口 C18专利申请数 C2人均生产总值 C7占GDP C13万人中高校在校生数 C19专利授权数 C3农业生产总值 C8科技经费支出 C14科技活动人员总数 C20科技成果数 C4政府财政支出 C9政府资金占科技活动收入比重 C15 R & D人员总数 C21技术合同交易数 C5固定资产投资 C10 R & D经费支出 C16万人中R & D人员总数 C22技术成果交易额 C11 R & D经费占科技支出比重 C17 R & D人员占从业人口比重 C23核心刊物发表科技学术论文 表4. 山西“农谷”创新平台评价指标体系递阶层次结构模型 3.1. 山西“农谷”创新平台评价指标体系说明 环境支撑指标，山西农谷建设是科技带动农业转型的根本，因此农谷建设的外部环境是影响农谷建设基点的根本因素，但山西省社会、自然环境基本处于定值，对农谷建设环境支撑变动影响不大，故本文主要考虑经济环境因素，以人均GDP、政府财政支出和社会固定资产投资变化考虑农谷所处宏观经济环境的变动水平。 资金支持指标，科研资金来源的稳定性和长效性，不仅直接影响区域科技成果研发率与转化率高低，而且对于区域科技进步、经济增长有着至关重要的作用，通过对R & D经费投入与支出、科技经费来源与去向的分析，可以深层次的判断创新平台建设中科研经费是否满足目前科研机构、院所的需求，是否能够为驱动农谷科技创新提供更多的资本支撑。 人力资本指标，人力资本指标作为区域科技创新平台的软性资本，反映一段时间内平台建设所拥有的人员储备与培育能力，其为平台建设提供智力支持，是科技作为生产力中的决定因素，许多指标体系中涉及高校与机构院所指标，很大程度上是考虑到科研条件，本研究认为农业科技创新平台对于科技人员要求具有包罗性，如农机、水利、土壤、细胞等，故以万人中高校在校数、万人中R & D人员总数以及科技活动人员总数作为主要分析依据，通过对历年R & D人员占从业人口的比重横向分析，表明山西农谷建设人力资本的现状以及之后的发展重点。 成果实现指标，成果实现指标是分析区域内一段时间的科技创新与科技成果实现能力，主要对于专利申请授权情况、技术合同交易情况以及历年科技成果数进行统计来反映山西省科技成果实现能力。 3.2. 山西“农谷”创新平台评价指标权重 指标权重是衡量各个指标对评价对象重要程度的量值。确定指标权重的方法有客观赋权法和主观赋权法 [ 5 ] 。由于缺乏评价山西“农谷”创新平台评价指标权重的相关经验数据，本文采用主观赋权法中层次分析法的基本原理与专家打分形成的判断矩阵，计算指标权重。 通过专家法构造判断矩阵，层次单排序及检验如表5所示： Table 5 A to B judgment matri A B 1 B 2 B 3 B 4 W B 1 1 1/5 1/4 1/3 0.0736 B 2 5 1 2 3 0.4709 B 3 4 1/2 1 2 0.2840 B 4 3 1/3 1/2 1 0.1715 表5. A→B判断矩阵 最大特征根 λ max = 4.0514，一致性指标CI = 0.0171，平均随机性指标RI = 0.89，一致性检验CR = 0.0192 < 0.1，判断矩阵符合一致性检验要求。 根据实践经验，参考相关文献，征询山西农业大学“山西农谷”科创城规划专家组，确定二级指标权重使用专家打分法。通过“头脑风暴”课题小组遴选出需要给专家组发放的相关资料及打分细则，采用“背靠背”形式的向有关专家征询。经过数次意见收集，依据专家建议排出轻重序列，选择二级指标合适分值。最终结合一级指标权重，确认二级指标综合权重，二级权重加和为一级权重，如表6所示： Table 6 The total ranking of indicators and weight calculation result 一级指标 一级权重 二级指标 指标打分 综合权重 B 1 0.0736 C 1 0.0483 0.0036 C 2 0.113 0.0083 C 3 0.2153 0.0158 C 4 0.2925 0.0215 C 5 0.3309 0.0244 B 2 0.4709 C 6 0.0588 0.0277 C 7 0.1176 0.0554 C 8 0.1176 0.0554 C 9 0.1765 0.0831 C 10 0.2353 0.1108 C 11 0.2941 0.1385 B 3 0.284 C 12 0.0294 0.0084 C 13 0.2059 0.0585 C 14 0.1765 0.0501 C 15 0.2059 0.0585 C 16 0.2353 0.0668 C 17 0.1471 0.0418 B 4 0.1715 C 18 0.0435 0.0075 C 19 0.1739 0.0298 C 20 0.2609 0.0447 C 21 0.1739 0.0298 C 22 0.2174 0.0373 C 23 0.1304 0.0224 表6. 指标层次总排序及权重计算结果
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user: 4. 山西“农谷”创新平台历年分值计算 为了使得指标的数值间具有可比性，通过对数据进行无量纲化处理为0~100之间的数值，公式为： x = x n − x min x max − x min × 100 ，通过标准化数据表与各指标进行计算，得各年份分值，如表7所示： Table 7 Annual score of Shanxi Provinc 年份 2010 2011 2012 2013 2014 C 1 0.0000 0.2033 0.2907 0.3396 0.3555 C 2 0.0000 0.5372 0.7176 0.7599 0.8317 C 3 0.0000 0.5246 0.8420 1.3105 1.5846 C 4 0.0000 0.8067 1.5450 2.0498 2.1528 C 5 0.0000 0.4141 1.1458 1.9670 2.4354 C 6 0.0000 0.9903 1.7869 2.7700 2.6247 C 7 0.0000 0.2409 2.1678 5.5400 4.5765 C 8 3.1596 5.5400 0.0000 0.5439 3.8457 C 9 0.0000 0.5704 7.4041 6.9269 8.3100 C 10 0.0000 1.2415 1.6822 7.1279 11.0800 C 11 13.8500 0.6016 0.0000 5.7218 10.5219 C 12 0.0000 0.2510 0.4939 0.7496 0.8353 C 13 0.0000 1.2009 2.9135 4.3148 5.8471 C 14 3.4448 5.0118 1.4979 0.0000 0.3281 C 15 0.0000 4.3853 4.3853 5.8471 1.7695 C 16 0.0000 0.2458 2.2572 4.5368 6.6824 C 17 0.8933 0.0000 1.0209 2.2158 4.1765 C 18 0.0000 0.3306 0.6043 0.7457 0.5293 C 19 0.0000 0.1737 1.9438 2.9826 2.8316 C 20 0.0000 4.4739 1.5358 1.7807 0.3561 C 21 1.0652 0.4097 0.0000 2.9826 0.0819 C 22 0.0000 0.2965 0.5360 1.0356 3.7283 C 23 0.6487 2.2370 0.7692 0.0000 1.0961 综合得分 23.0616 30.6867 35.5399 62.2485 76.5809
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user: 表7. 山西省历年分值
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user: 5. 农谷科技创新平台的评价结论 目前山西省农业科研体系实质是“有体无系”，农科院、农业大学、农业厅在科研业务上定位不清、分工不明，各自为战、交叉重复，竞争有余、合作不足，项目、成果、团队碎片化 [ 6 ] 。根据山西省五年内科技创新平台发展现状实证分析，从历年分值表可以看出，虽然前三年分值较低，但后两年分值均已经超高60分以上，尤其2014年高达76.58分，体现了山西科技创新平台建设环境的不断优化。在环境支撑指标中，各项指标分值均属于从小至大分布，说明山西省无论在地区生产总值还是农业生产总值都在不断增加，尤其以财政支出与固定资产投资增加较为明显，山西“农谷”创新平台建设具有良好的经济环境支撑。但在资金支持指标中，除R & D经费支出呈上升趋势发展外，其他指标变化不定，其中较为突出的是R & D经费支出占科技支出的比重呈U型波动，且2014年低于2010年，这反映出科研单位在使用经费过程中其他科技活动资金需求较大于研究与开发资金需求，而科研经费支出出现下滑趋势，综合而言为由于科技活动经费支出减少，但一些其他的资金使用制约了研究与开发经费的使用，反应出山西省科研经费投入不足，不利于山西“农谷“创新平台建设。在人力资源指标分值中，万人中高校在校生数、万人中R & D人员总数、R & D人员总数占从业人口比例呈稳定上升趋势，说明山西“农谷”科技创新平台建设有着较为充裕的人力资源，但科技活动人员总数及R & D人员总数呈现下降趋势，其中科技活动人员总数分值下降幅度较大，说明在山西省科技创新平台人力资源方面存在人员流失现象，这对于山西“农谷”科技创新平台建设中如何防止人员流失提出了警示。在成果实现指标分值中，专利申请与授权呈上升趋势，其中2013年增加较大，但科技成果与科技论文发表量在2011年开始逐年下降，这也预示山西“农谷”科技创新平台建设中，应充分重视科技成果的实现。交易合同数呈波浪式发展动态，但交易额却每年持续增长，这说明单笔交易合同数额有较大提升，山西“农谷”在此方面除了保障单笔合同交易额上升以外，也应注意保障技术交易合同数的稳定增长。
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user: 摘 要 本文主要研究了生物质电厂灰渣对马粪和蘑菇渣堆肥特性的影响。结果表明，添加生物质电厂灰渣能明显改变堆肥特性。随着生物质电厂灰渣添加量的增加，从4%到12%，在60天的堆肥周期内，堆体的含水率、总碳和挥发性固体含量均呈明显下降趋势，pH值和电导率明显提高，但是对总氮和碳氮比的影响较小。这可能主要是添加生物质电厂灰渣改善了堆体的透气性和疏松度，利于堆肥过程的热质传递，但是由于含有较多的碱金属及碱土金属元素，导致pH值升高等，拟制堆肥过程微生物的代谢，降低了物料的腐熟度，因此在堆肥过程不宜添加过多的生物质电厂灰渣。 关键词 :生物质电厂灰渣，马粪，好氧堆肥 Copyright © 2018 by authors 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 生物质的热能利用是应对能源危机、促进新农村发展、实现可持续发展的重要措施。目前我国已核准的生物质直燃发电项目超过300个，装机容量为1488万kW以上 [ 1 ] ，根据《可再生能源中长期发展规划》，到2020年将达2400万kW。生物质灰渣是生物质电厂的主要副产物之一，据统计，仅国能生物整个秸秆发电产业日产灰渣约800吨。由于灰渣密度小、质量轻，极其容易产生二次污染。 我国是个传统的农业大国，而有机肥(也叫土家肥)的使用在我国农业生产中具有悠久的历史。在传统的土家肥生产中，草木灰是主要添加料之一。而生物质电厂灰渣就是草木灰，一般含有未燃尽炭10%~15%、二氧化硅35%、钾元素5%、磷元素1% [ 2 ] [ 3 ] ，完全可以用来生产有机肥。国内外学者对秸秆、畜禽粪便等为主要原料的堆肥过程进行了深入研究 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] ，掌握了有机肥生产的关键技术。本文在总结前人研究的基础上，尝试研究生物质电厂灰渣与马粪和蘑菇渣共混进行好氧堆肥，为充分利用我国生物质电厂的灰渣资源提供途径。
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user: 2. 实验部分 2.1. 实验材料 马粪来自北京市邓庄马场，为当日新鲜粪便。生物质电厂灰渣来自国能黑龙江公主岭生物质电厂。蘑菇渣来自北京市昌平区四家庄村秸秆气化站。 2.2. 实验装置 本实验所用实验装置为直径0.3米、高0.6米的圆柱形容器。容器外层为聚氨酯保温材料，底部为带有小孔的金属板，便于通空气。温度传感器置于反应器的中心，用于检测堆肥温度。 2.3. 实验内容 主要研究生物质电厂灰渣添加量对马粪—蘑菇渣堆肥的影响。通过预实验结果及参考前人的研究基础 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] ，堆肥过程的主要工艺参数为：通风量，0.2 L/min，初始含水率，55%；堆肥时间，60天；每10天翻堆一次，同时对样品进行理化特性分析。马粪与蘑菇渣的比例为3:1，生物质电厂灰渣的添加量分别为4%、8%和12%。实验指标及测量方法见表1。 Table 1 Analysis methods of composting sample 分析项目 参考标准 测试方法 含水率 (Moist) TMECC 03.09A 热风干燥法(65℃， 24 h) 总氮 (TN) TMECC 04.02A 燃烧法，元素分析仪测定 总碳 (TC) TMECC 04.01A 燃烧法，元素分析仪测定 挥发性固体 (VS) TMECC 03.02A 马弗炉燃烧法(540℃， 6 h) 电导率 (EC) TMECC 04.10A 电导率测定仪测定 酸碱度 (pH) TMECC 04.11A pH计测定 碳氮比 (C:N) TMECC 05.02A 计算 表1. 堆肥样品理化指标及分析方法