DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 社区居家养老心理健康服务需求及影响因素分析 3.1. 空巢老人与非空巢老人心理健康状况及心理健康服务需求比较 “是否为空巢老人”为分类变量，心理健康状况以及对于各项心理健康服务的需求为等级变量，运用秩和检验比较空巢老人与非空巢老人心理健康状况及心理健康服务需求。 结果显示：空巢老人生活压力、孤独感较非空巢老人更强，心理健康状况、与子女关系较非空巢老人更差，但是空巢老人与非空巢老人在心理健康状况及心理健康服务的需求上并无显著差异(P > 0.05)。另外，空巢老人对于各种心理健康服务的偏好不同，在众多心理健康服务中，空巢老人对娱乐活动、心理健康活动等辅助性、预防性的心理健康服务的需求较大，而对心理咨询和心理健康档案等专业性、治疗性的心理健康服务的需求相对较小；而在辅助性的心理健康服务中，空巢老人对于娱乐活动的需求最大，在专业性心理健康服务中，空巢老人对于心理咨询服务的需求最大。 3.2. 空巢老人心理健康状况及心理健康服务需求影响因素分析 3.2.1. 数据分析 相关性分析： 以空巢老人对于心理健康活动的需求为例研究对于辅助性心理健康服务需求的影响因素，以空巢老人对于心理咨询服务的需求为例研究对于专业性心理健康服务需求的影响因素。研究等级变量与等级变量之间的关系采用斯皮尔曼相关性分析，表3、表4分别研究心理健康状况、心理健康服务需求的可能影响因素。 Table 3 Spearman correlation analysis 年龄 文化程度 您目前月收入 您目前月支出 您的身体健康状况如何 您与子女关系如何 您对自己经济状况满意度 您认为自己心理健康状况如何 年龄 1 文化程度 0.086 1.000 您目前月收入 0.344 0.329 1.000 您目前月支出 0.385 0.189 0.348 1.000 您的身体健康状况如何 0.266 0.000 0.248 0.565** 1.000 您与子女关系如何 0.110 −0.304 0.276 0.121 0.337 1.000 您对自己经济状况满意度 −0.295 −0.299 0.052 0.308 0.206 0.321 1.000 您认为自己心理健康状况如何 0.018 −0.353 0.173 0.352 0.489* 0.723** 0.585** 1.000 表3. 斯皮尔曼相关性分析1 *.在0.05级别(双尾)，相关性显著；**.在0.01级别(双尾)，相关性显著。 Table 4 Spearman correlation analysis 您是否愿意参加更多社区举办的心理健康活动 您大约多久参加一次老年活动中心的活动 您觉得参加这些娱乐活动对您的心理健康有益吗 您希望社区给自己进行专业心理咨询吗 您感觉孤独吗 您感觉生活压力大吗 您认为自己心理健康状况如何 您是否愿意参加更多社区举办的心理健康活动 1 您大约多久参加一次老年活动中心的活动 0.312 1 您觉得参加这些娱乐活动对您的心理健康有益吗 0.766** 0.321 1 您希望社区给自己进行专业心理咨询吗 0.620** 0.188 0.635** 1 您感觉孤独吗 0.092 −0.130 0.013 0.258 1 您感觉生活压力大吗 0.245 −0.018 −0.075 0.199 0.338 1 您认为自己心理健康状况 如何 0.034 0.181 0.195 −0.010 −0.761** −0.425* 1 表4. 斯皮尔曼相关性分析2 *.在0.05级别(双尾)，相关性显著；**.在0.01级别(双尾)，相关性显著。 根据相关性分析结果，进行假设检验： “性别”为分类变量，“对于心理健康服务的需求(包括心理健康活动和心理咨询服务)”、“心理健康状况”均为等级变量，因此对数据采用Mann-Whitney秩和检验。检验结果说明： · 男性和女性对于娱乐活动的态度有显著差异(Z = −2.400， P = 0.016)。 · 男性和女性对于心理咨询服务的需求具有显著差异(Z = −2.026， P = 0.043)。 · 男性和女性在对心理健康活动的需求、心理健康状况方面没有显著差异。 同理，“对于心理健康档案、心理健康服务的态度”为分类变量，“对于心理健康服务的需求(包括心理健康活动和心理咨询服务)”“心理健康状况”为等级变量，因此对数据采用Mann-Whitney秩和检验。检验结果说明： · 对于心理健康档案的态度不同的空巢老人在心理健康活动需求方面具有显著差异(Z = 7.955， P = 0.019)。 · 对于心理健康服务态度不同的老人在心理健康活动的需求方面具有显著差异(Z = 9.645， P = 0.008)。 · 对于心理健康服务态度不同的老人在心理咨询服务的需求方面具有显著差异(Z = 10.269， P = 0.006)。 3.2.2. 空巢老人心理健康状况影响因素分析 根据斯皮尔曼相关性分析及秩和检验结果发现，空巢老人心理健康状况的影响因素有身体健康状况、经济状况满意度、与子女关系、孤独感以及生活压力(P < 0.05)。进一步分析发现，身体健康状况越好、经济状况满意度越高、与子女关系越好、孤独感及生活压力越低的老人，其心理健康状况越好。 3.2.3. 空巢老人心理健康服务需求影响因素分析 根据斯皮尔曼相关性分析以及秩和检验的结果，空巢老人对于心理健康活动的需求的影响因素有对娱乐活动的态度、对于心理健康档案的态度和对老人心理健康服务的态度(P < 0.05)，通过进一步分析发现，对娱乐活动和心理健康的影响持积极态度、对于心理健康档案和老年人心理健康服务的重要性持肯定态度的老人，其对于心理健康活动的需求更大。 空巢老人对于心理咨询服务的需求的影响因素有性别、对于娱乐活动的态度、对老人心理健康服务的态度(P < 0.05)，通过进一步分析发现，女性对于心理咨询服务的需求比男性更大，且对娱乐活动对心理健康的影响持积极态度、对老年人心理健康服务的重要性持肯定态度的老人，对于心理健康活动的需求更大。 调查过程中也发现，一些存在易怒、多疑、失落、敏感等情绪的空巢老人对于心理健康的认识不足甚至存在偏见，否定心理健康服务的积极作用，拒绝各种形式的心理健康活动，封闭自己。 这说明空巢老人中存在着一类“特殊群体”，其心理健康状况较差，但是不愿意寻求科学的、专业的心理健康服务的帮助，他们产生的焦虑、自卑、多疑等情绪一般情况下依靠自己进行疏导，对于心理健康的概念抵触、害怕，认为“心理健康问题”和“精神病”等同，因此害怕正视自己的心理健康问题，害怕因此受到身边人的歧视和孤立，不愿意表达自己对心理健康服务的需求，导致心理问题逐步加重。这类人群虽然不愿意表达出对于心理健康服务的需求，但是更加迫切的需要专业心理健康服务的介入。
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user: 4. 建议及对策 4.1. 加快社区居家养老服务中心建设，提高其服务专业化 居家养老是养老体系的基础，社区居家养老服务中心是为居家养老老年人提供养老服务的重要主体。社区长久以来对于空巢老人心理健康服务的重视程度较低，缺乏专业的服务人员对空巢老人心理健康问题进行及时的疏导应对，且一些社区文娱设施老旧破损，缺乏组织老年活动的条件。而社区居家养老服务中心作为居家养老体系中一股新的力量，凭借其场地、人员、资金上的优势，不仅可以为有需求的空巢老人提供特色的心理健康服务，也可以凭借其完善的健身、娱乐设施吸引社区老年人，增强老年人参与文娱活动的积极性，进而刺激空巢老人对于心理健康服务的需求。因此，政府要加快社区居家养老服务中心的建设，采取场地支持、财政补贴的方法鼓励社区居家养老服务中心建设，通过等级评定促进养老服务中心服务质量的提高，努力实现3A级以上社区居家养老服务中心和社区老年文化、娱乐、健身等文体服务覆盖率100%。 4.2. 社区充分发挥中介作用，建立心理健康大数据系统 社区是否发挥其在居家养老中的基本职能对于老年人养老生活质量至关重要，但是目前许多社区仍然不具备提供心理咨询等服务的基础，社区掌握的空巢老人心理健康状况的信息不足。因此，社区应首先做好心理健康知识的宣传活动，帮助老人树立科学的心理健康观念，提高对于心理健康的重视程度。另外，在社区居家养老服务中心的支持下，为老人提供休闲娱乐、体育锻炼等服务，建立一个有利于老年人保持心理健康的外部条件。同时，社区应积极引入政府及社会的力量，发挥其在老人与政府和社会组织之间的中介作用，帮助建立空巢老人的心理健康大数据系统。精准识别空巢老人心理健康水平是确定其服务需求并提供针对性服务的前提，建立空巢老人心理健康大数据对于预防、改善空巢老人心理健康问题具有重要意义。 4.3. 重视特殊群体的心理健康 第一类自身心理健康状况较差但抵触心理健康服务的特殊群体，一方面要加强普及心理健康知识，另一方面要依靠心理健康大数据主动对其进行识别，及时进行干预治疗；另一种特殊群体是重点空巢独居老人(80周岁以上的空巢独居老人；60~79周岁之间低保家庭中失能半失能的空巢独居老人)，这些老人不仅对生活照料、健康护理等服务的需求较大，且由于长期缺乏陪伴，加上身体机能退化，更容易产生孤独、价值感低等情绪，对于他们的心理健康问题，社区和政府要给予特别关注。南京市民政局2018年出台措施，要求落实社区工作者或居家养老服务中心工作人员对高龄、空巢独居老人每周至少上门或电话联系2次，且重点独居空巢老人精神关爱服务签约的覆盖率达90%。对于重点空巢独居老人，应做到身体健康护理和精神关爱服务并重。 4.4. 加快时间银行建设，推进互助式养老模式发展 时间银行是指志愿者将自己从事公益服务的时间进行存储，待自己需要时换取他人服务的一种互助养老模式。这种模式具备有效缓解养老压力、有针对性地满足老年人的需求以及变革传统的养老观念等优势。虽然近年来时间银行模式在我国得到重视并在部分地区推行，但仍面临“公众参与度低、服务队伍建设不力、计量标准不统一跨区兑换受限、政策法规缺失”等问题(陈功，王笑寒，2020)，需要政府宏观引导、社会各界积极参，加紧时间银行模式运行机制的建立和完善。 4.5. 加强家庭关爱和社会参与 家庭关爱对于空巢老人心理健康的促进具有不可替代的作用，各街道社区应督促子女经常回家看望空巢老人，维持与老人的良好家庭关系，子女不仅要做到精神上关爱老人，也要做到经济上赡养老人，提升空巢老人对于经济状况的满意度，提升其心理健康水平。另外，空巢老人心理健康服务要坚持有偿服务和志愿服务相结合，社区和居家养老服务中心要积极联系社会志愿组织和养老组织，提升社会各界积极参与养老服务行业的意识。同时，将老年人力资源开发引入到社区居家养老实践中，让老年人能够发挥其特长、施展其兴趣，这对于提升老年人自我价值感具有积极作用。
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user: 摘要 随着智能化弹药进一步向精准化、小型化发展，硅基PIN光电探测器由于具有高响应度、短响应时间、小体积、低功耗、强抗干扰等优点而广泛应用于激光制导等领域。然而，暗电流作为制约PIN探测器性能的重要参数一直备受关注，减小暗电流可以有效改善探测器的灵敏度，提高其信噪比。因此，主要介绍了PIN探测器暗电流的产生机制，重点探讨了优化探测器暗电流的方法，主要从钝化工艺、掺杂技术、I层厚度、温度、电场隔离结构、pn结面积等方面综述了暗电流的研究进展，为PIN探测器在智能弹药导航领域的应用奠定了坚实的理论基础。
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user: 1. 引言 低暗电流、高灵敏度的红外光电探测器被广泛应用于航空航天、军事以及医疗等领域 [ 1 ]。Si由于具有含量丰富、禁带宽度低(1.12 eV)、易于表面改性、与CMOS工艺高度兼容等优势而备受各国研究者的青睐，因此，以Si为代表的光电探测器得到了长足发展并且已经在纳米光电子学领域发挥了不可或缺的重要作用 [ 2 ]。Si基PIN光电探测器由于结构简单、制备工艺不复杂，同时具有较好的响应度、宽频带特性而具备了发展下一代军事探测、制导武器的潜力。但是，Si基PIN探测器的暗电流过大一直是急需解决的问题，暗电流过大会导致红外探测系统的识别距离有所偏差、虚警率变大；同时暗电流产生时会伴随一定的低频噪声的存在，低频噪声与暗电流基本呈线性关系，所以暗电流的增大会导致探测器灵敏度的急速下降 [ 3 ]。自1999年黑硅材料被Eric·Mazur发现以来，因其较好的陷光结构、更低的禁带宽度而使黑硅探测器的响应度、灵敏度、探测范围有了质的突破，同时也为暗电流的减小提供了新方向，Si基PIN光电探测器进入了快速发展的阶段。本文主要从钝化工艺、掺杂技术、I层厚度、温度、电场隔离结构、pn结面积等方面详细阐述调控暗电流大小的物理机制，为人们进一步理解暗电流的产生机制及掌握调控暗电流的方法提供理论支撑。
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user: 2. PIN探测器暗电流的产生机制 光电探测器本质上就是一种由pn结将特定波长的光信号转换成电信号的光电子器件 [ 4 ]。PIN的典型结构见图1，其主要是由一层重掺杂P型材料层、一层重掺杂N型材料层及中间隔以一定厚度的高纯度、高电阻率、轻掺杂的本征半导体I层所构成的。具体工艺制备流程分别为双面氧化行成SiO 2 阻挡层，利用光刻工艺在硅面形成隔离槽与阻挡环的窗口，用热扩散的方法对硅面进行B元素重掺杂从而使其形成P+阻挡层，通过相同的方法在探测器光敏区形成P层，在探测器正面沉积氮化硅保护层以保护P层结构，通过剪薄抛光将硅片背面剪薄至指定厚度，利用飞秒激光对硅表面进行黑硅化处理，同样使用热扩散的方法在硅的下表面形成N+阻挡层，在下表面沉淀氮化硅薄膜对黑硅层进行钝化处理以减小探测器的暗电流，最终利用光刻工艺在器件上刻蚀电极孔。 为了掌握降低探测器暗电流、提高其灵敏度的方法，了解暗电流的产生机制是需要解决的首要问题。于是研究人员通过研究偏压对暗电流组分的影响以及不同表面态的暗电流密度分布，发现了当探测器处于工作状态时，除了产生复合机制和扩散机制导致结区暗电流增大之外，器件表面一定程度的表面漏电也进一步增大了探测器的暗电流，而且表面漏电成为产生暗电流的主要因素 [ 5 ]。为了更深入的探究影响暗电流产生因素，2016年，中国科学院上海技术物理研究所陈效双团队通过Sentaurus-TCAD软件同时结合SRH模型、BBT模型、TAT模型、俄歇复合模型以及辐射复合模型模拟仿真了探测器暗电流的主要成分，发现了PIN探测器内部在偏置电压的作用下发生的隧穿、扩散、产生复合、表面复合、以及漏电等现象是导致暗电流增大的主要原因 [ 6 ]，至此，为高性能、低暗电流的红外探测器的制备指明了方向。 随着人们对暗电流产生过程的日益深入，人们发现探测器的漏电流是噪声的主要来源，直接决定了探测器的灵敏度高低和暗电流大小。漏电流主要包括扩散电流、产生电流、表面漏电流及体内漏电流组成。由于表面漏电流是在探测器表面层产生的，所以表面漏电流的大小与表面态密切相关，所以通过采用生长硅氧化层、环氧封装、涂敷有机保护材料、器件本身的特殊形状设计 [ 7 ]、保证光敏区的离子扩散浓度、结深的均匀性 [ 8 ] 等技术可以大幅改善表面态的质量，减小表面漏电流，从而使暗电流降低0.5~1个数量级。由此可以看出，这些研究成果揭示了当前硅基探测器暗电流方面所存在的局限性，但同时也为掌握优化暗电流的方法提供了必要的参考。 图1. PIN结构示意图
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user: 4. 结束语 本文详细阐述了对PIN光电探测器暗电流调控的相关研究，并了解到调控PIN光电探测器的暗电流，实质上就是对暗电流产生过程进行调控，根据相关研究发现钝化工艺、掺杂技术、I层厚度、温度、电场隔离结构、pn结面积等都可以在一定程度上影响载流子的寿命、运动状态，进而影响PIN光电探测器暗电流的数值。可以看出，目前对于复杂的暗电流产生机制的理解尚不深入，而且没有任何一种方法可以满足同时减小隧穿电流、扩散电流、产生复合电流、表面复合电流和漏电流的要求。对隧穿电流、扩散电流、产生复合电流、表面复合电流和漏电流的产生机制进行研究有助于人们进一步理解PIN探测器暗电流的产生过程和探究减小暗电流的方法，为PIN探测器在激光制导、红外探测等领域的应用奠定坚实的理论基础。
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user: 摘要 C 2 N的结构与石墨烯相似，主要由sp 2 杂化的碳原子组成。但与石墨烯不同的是，C 2 N是一种平面存在周期性小孔，孔的边界由氮原子组成，导致电子在氮原子上富集的材料。由于C 2 N具有表面积高、结晶度良好和离子传输快速等优点，在催化、纳米电子传感器、气体存储和电池等领域有着广泛的应用。C 2 N材料是当前的一个研究热点之一，负载的过渡金属或贵金属元素作为可能的催化活性位点受到了广泛的关注。最近几年在合成和应用C 2 N材料方面已经取得了很大进展，然而对材料中金属纳米颗粒的几何结构、电子性质及其形成机理仍不清楚，此外对催化反应的微观机理缺乏深入的认识。本文综述了C 2 N体系的几何形状和稳定性，电子结构分析，选择合适的理论计算方法可探究在C 2 N上锚定金属原子体系的催化性能，为我们提供了结构和性能等方面的重要信息，从而为设计出性能更好的催化剂提供借鉴与指导意义。
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user: 1. 引言 载体的电子性质和结构性能对金属原子的分散性、稳定性和吸附扩散等有着重要的影响。一般来说，理想的载体能够很好地包裹和分散金属纳米粒子，促进反应物的吸附，加速产物的扩散。具有独特几何和电子结构的二维(2D)材料已成为人们的关注焦点 [ 1 ]。近年来，C 2 N材料受到了广泛的关注，该类催化剂具有大比表面积，将单个原子锚定在表面上而创建了更多的活性位点；有助于反应分子从单原子的两侧吸附和扩散，因此它已被广泛应用于各种重要化学反应，例如一些重要的电池反应以及HER，ORR和NRR等反应中 [ 2 ]。我们知道原始石墨烯和BN作为金属原子的底物已被广泛研究 [ 3 ]，并且我们发现金属原子在这些载体表面很容易扩散和凝聚，通过研究我们发现引入空位和孔可以解决该问题，但是在大规模应用中精确雕刻空位和孔非常困难。2015年，一种新颖的2D分层材料，这种材料是一个分层的二维网络结构 [ 4 ]，由于具有天然的孔结构，C 2 N-h2D可以充当金属簇甚至单原子催化剂的载体。 最近，合成了分散在C 2 N-h2D的孔中的Ru纳米颗粒的复合物(Ru@C 2 N)，对HER具有优异的催化活性 [ 5 ]。此外，C 2 N具有类似于石墨烯的结构，其中所有碳原子的1/3被吡嗪氮原子取代。这导致C 2 N具有共价的“沸石样”结构，其中的孔是规则的，理想情况下，有12个原子。通过桥接氮原子连接苯环的C 2 N独特的多孔结构在苯环中产生了一个大的π电子，并在N原子上产生了固有的电子密度。将N原子引入碳晶格可增强碳材料的性能，例如化学和热稳定性，能带位置，催化效率和氧化稳定性 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]，并有助于与液体，溶剂化离子或气体的特定相互作用 [ 9 ] [ 10 ]。C 2 N可以使用常规方法制备，包括溶剂热，离子热和直接冷凝。但是，其孔隙率，边缘和结构的规则性可能会发生变化。低温下的溶剂热法促进了规则的2D晶体结构的形成，这有望将带隙扩大到半导体应用的理想水平 [ 11 ] [ 12 ]。 Baek及其同事在使用C 2 N单层作为催化剂载体方面取得了最新进展，他们报告说，分离出的Ru纳米颗粒可以分散在C 2 N的氮化孔中，对C 2 N具有良好的催化活性 [ 13 ]。同时，在实验中也有人们合成出了Fe@C 2 N，其表现出优异的电催化氧还原活性 [ 14 ]。从理论上讲，一些研究还报道了在C 2 N单层上单金属原子的沉积可作为各种反应的催化剂，例如，Li、Ma等 [ 15 ] [ 16 ]，提出锚定在C 2 N单层上的单金属原子是有希望的析氧电催化剂，表明嵌入单层的单个Sc，Ti，V，Cr和Mn原子有望用于CO氧化，而Mo@C 2 N具有用于氨合成的良好催化性能。本文主要综述了研究C 2 N材料的吸附构型，吸附能，电荷转移和电子性质和相应的反应机理。我们希望我们的工作能够揭示基于C 2 N的材料的设计的一些理论指导。
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user: 2. 催化剂材料分析 2.1. 几何形状和稳定性 首先研究了TM原子锚定的C 2 N单层的几何形状和稳定性。对于单个TM原子锚定的C 2 N单层，考虑了三个可能的锚定位点，如图1所示 [ 1 ]：i) TM原子位于孔的中心(图1(a))；ii) TM原子与两个N原子键合(图1(b))；或iii) TM原子与三个N原子键合(图1(c))。对于半径小的TM原子(Mn，Co，Ni，Cu，Ru和Pd)，最稳定的位置是TM原子与两个N原子键合的位置(位置ii)。随着半径的增加，最稳定的位点将更改为位点iii。对于半径较大的Au和Ag原子，位点i是最稳定的，也就如图1(a)所示的结构。 图1. 单个TM原子的三个可能的锚定位点：(a)在孔的中心，(b)与两个N原子键合，以及(c)与三个N原子键合，(d)和(e)双TM原子的两个可能的锚定位点 [ 1 ] 2.2. 电子结构分析 电导率是评估电催化性能的重要指标。优异的电导率可确保有效HER和OER的良好电荷转移。因此，如图2所示 [ 1 ]，计算原始C 2 N和TM x @C 2 N的能带结构以估计电导率。预测的状态密度(PDOS)显示，价带最大(VBM)和导带最小(CBM)均由杂化Cp和Np状态主导。大的带隙将不利于电催化反应的电荷转移。但是，在锚定TM原子后，几乎所有TM x @C 2 N单层(Ru@C 2 N除外)都表现出金属性能。我们通过分析金属Cu锚定在C 2 N载体上，我们会发现这个特点： 图2. HSE06水平计算的C 2 N单层结构和投影态密度(PDOS)，费米能级设置为零 [ 1 ] 在所有活性位点中，单一金属更倾向于通过与N(1)和N(2)原子键合嵌入C 2 N单层腔中，这与先前的研究一致，根据态密度(DOS)分析，如图3(b)所示 [ 1 ]，与原始C 2 N相比，Cu@C 2 N的费米能级向右移动进入LUMO轨道，这时候催化剂则很容易接受电子。此外我们还分析了双金属Cu锚定在C 2 N上的结构；即Cu 2 @C 2 N我们计算Cu 2 @C 2 N的能带结构和部分态密度(PDOS)(图4)，并特别检查了其能带间隙和费米能级附近能带中的电荷分布，我们计算的原始C 2 N层的带隙为1.77 eV。Cu 2 @C 2 N层不包含任何磁矩。Cu 2 @C 2 N层的带隙大大减小到0.58 eV，因此表明导电性也得到了很好的改善。此外，计算的PDOS表明在Cu的3d和N的2p轨道之间存在强杂交，进一步证明了Cu二聚体与C 2 N层之间的强相互作用。因此我们推测金属原子锚定在C 2 N这种材料上时可以进行一系列的催化反应。 图3. (a) Cu-C 2 N单层的俯视图。灰色、蓝色和橙色球体分别代表C、N和Cu原子。(b) C 2 N和Cu-C 2 N单层的DOS [ 1 ] 图4. (a)优化的结构，(b)能带结构，和(c)支撑在多孔C 2 N层上的Cu二聚体的部分态密度(PDOS)， 费米能级设为0 [ 1 ]
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user: 3. 化学反应机理研究 M@C 2 N催化HCOOH氧化反应机理 文章中首先模拟了单个TM x + 离子(Co 2+ ，Ni 2+ 和Cu 2+ )在小的C 2 N模型簇上的沉积。这种C 2 N-TM x+ 系统的形成非常稳定，这是因为TM离子与两个键长为1.99~2.18 Å的N原子之间的牢固结合。计算出的锚定在C 2 N上的Co 2+ ，Ni 2+ 和Cu 2+ 的结合能均大于14 eV (表1)，表明存在很强的耦合。发现沿着一个空位圆从一个吸附位置到相邻一个吸附位置的扩散势垒仅为0.07 eV，这表明离子容易沿着空位圆漂移。但是，从一个孔位到相邻孔位的扩散势垒高达3.91 eV，表明TM x + 与氮之间的强相互作用阻止了TM x + 的聚集。 Table 1 Computed binding energies of TMx+ on C2N， adsorption energies of the HCOOH molecule on C2N-TMx+， charges extracted from C2N to TMx+ (C2N→TMx+) in the hybrid systems， and charges extracted from HCOOH to C2N-TMx+ in the adsorption configuratio E b-TM x + (eV) E ads-HCOOH (eV) C 2 N→TM x+ charge (e−) HCOOH→C2N-TM x+ charge (e−) C 2 N-Co 2+ 15.16 0.83 −1.11 −0.07 C 2 N-Cu 2+ 16.14 0.48 −1.12 −0.02 C 2 N-Ni 2+ 14.64 1.15 −1.08 0.01 表1. 计算TM x + 在C 2 N上的结合能、HCOOH分子在C 2 N-TM x+ 上的吸附能、混合系统中从C 2 N提取到TM x + (C 2 N→TM x+ )的电荷，以及在吸附配置中从HCOOH提取到C 2 N – TM x + 的电荷 [ 17 ] 并且在载体和金属离子之间存在着很强的电子转移情况，更进一步的表明了金属离子能够稳定的和载体键合。 然后，我们模拟了HCOOH在C 2 N-TM x+ 上最稳定的吸附状态 [ 17 ]，以探索脱氢的可能反应途径。如图5(a)所示，HCOOH通过两个位点与C 2 N-TM x+ 杂化物结合：羰基O位于TM x + 离子的顶部，而OH基团的H与C 2 N的N原子形成氢键，但未连接到TM x + 。HCOOH的吸附能为0.48~1.15 eV，表明化学键很强(表1)，顺序为C 2 N-Ni 2+ > C 2 N-Co 2+ > C 2 N-Cu 2+ 。吸附后，如果与C 2 N-TM x+ 结合，则O-H键的长度将从游离HCOOH中的0.98 Å延长至1.17~1.34 Å。此外，EDD分析(图5(b))显示，在N和TM x + 的两个结合位点积累了有效电荷，这意味着HCOOH分子可能通过这两个活性位点与C 2 N-TM x+ 反应。 图5. (a) HCOOH吸附在C 2 N-TM x+ 上的构型。(b)吸附在C 2 N-Co 2+ 上的HCOOH的电子密度差异 [ 17 ] 通过计算发现，在金属Co上进行甲酸的脱氢反应机理及能垒大小如下图6所示，我们会发现甲酸的脱氢反应的决速步骤为第二个氢原子解离的那一步，即图中的TS 3-4 ，能垒为0.30 eV。 图6. C 2 N-Co 2+ 上HCOOH脱氢反应的计算势能分布，其中包含反应中优化的中间体和过渡态的几何形状。相对自由能以eV给出。距离以Å为单位 [ 17 ] 此外，还计算了不同的金属锚定在C 2 N材料上对甲酸的脱氢反应，金属Cu和金属Ni的反应，结果如下图所示： 图7. C 2 N-Cu 2+ 上HCOOH脱氢反应的计算势能分布，其中包括反应中优化的中间体和过渡态的几何形状。相对自由能以eV给出。距离以Å为单位 [ 17 ] 图8. 计算出的C 2 N-Ni 2+ 上HCOOH脱氢反应的势能分布以及反应中涉及的中间体和过渡态的优化几何形状。相对自由能以eV给出。距离以Å为单位 [ 17 ] 我们会发现在金属Cu和Ni上的决速步能垒分别为0.85 eV和0.69 eV，因此我们会发现将金属原子锚定在C 2 N上来进行甲酸的脱氢反应是一种良好的催化剂。除此之外，还有一些课题组利用C 2 N载体来进行一些加氢反应，例如：CO 2 与H 2 反应形成甲酸的反应 [ 18 ] [ 19 ]，还有一些电催化 [ 20 ] 的反应等等，都取得了很好的效果。
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user: 4. 总结和展望 本文综述了C 2 N体系的几何形状和稳定性，电子结构分析，选择合适的理论计算方法可探究在C 2 N上锚定金属原子体系的催化性能，最后对一些具体反应的反应机理的进行探讨。利用计算建模的手段可以将催化活性与反应过程中发生变化的性质等联系起来，使我们更加清晰地认识催化剂的结构与性能之间的关系，从而揭示催化活性的本质，为我们能够有效地调控和优化催化剂性能提供了理论指导和借鉴意义。
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user: 摘要 针对传统神经网络对于多元发电过程数据处理效率低、且容易过拟合的缺陷，提出了一种基于时序卷积网络(TCN)与线性残差连接的光伏功率预测方法。构建时序卷积网络，通过因果卷积与膨胀卷积技巧并行地提取多个时间点间的动态关系，从而在提取非线性时序相关性的同时保持较高的运算效率。引入线性残差连接构建了网络模型输入端与输出端的信息通路，有效地避免了过拟合。以某光伏电站实测数据对所提出方法进行性能验证，所提出的模型的预测结果的均方误差、均方根误差以及平均绝对误差分别为22.63、4.79、2.47，预测性能好于传统方法。
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user: 1. 引言 随着我国对环境问题的不断重视以及对清洁能源日益增长的需求，光伏发电行业在我国得到了大力发展 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。太阳能是一种天然可再生的能源，相比于火电等传统的发电方式，光伏发电具有低成本、零污染的优势。然而，光伏发电受天气等环境因素影响较大，其出力具有随机性与波动性的特点，这给电力系统的稳定运行带来了不可避免的挑战。对于光伏发电功率的合理预测不仅能够提高电网的安全性，还能够提高能源利用率，便于为电网的规划与调度提供重要参考。 光伏发电过程受诸多外界因素影响，温度、光强以及发电设备的内部参数都将影响最终的输出功率。一般的机理模型难以同时考虑多种复杂的因素，从而造成预测结果的不准确 [ 5 ]。随着能源物联网、数据采集与存储以及大数据分析技术的发展与普及，基于数据驱动的方法逐渐得到学者们的关注。目前，已经有许多数据分析与挖掘手段被应用于光伏功率预测领域，这些方法主要可分为两类，包括统计学习方法与神经网络方法。 统计学习方法旨在利用可解释的统计学手段，建立历史发电过程参数与输出功率间的联系。文献 [ 6 ] 利用主成分分析克服了气象因素间的多重共线性，并利用多重线性回归实现功率预测。文献 [ 7 ] 提出了一种基于卡尔曼滤波的光伏功率预测模型，建立起功率预测的状态空间模型，并通过光伏电站的实测数据对模型参数进行拟合。文献 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 利用支持向量机(Support Vector Machine， SVM)进行功率预测，基于SVM的回归预测模型克服了传统方法预测结果偏差过大、局部极值等计算问题。统计学习方法结构简单，运算效率高，但不适用于数据量大、变量间非线性强的情况。 神经网络方法采取了新兴的神经网络技术来自动提取发电过程参量与功率间的复杂关系。神经网络利用计算机程序模拟人类神经元的工作方式，相比于传统的统计学方法，其对于模式多变的非线性数据具有更好的拟合性能。文献 [ 11 ] 针对光伏数据的非平稳特性，将非平稳特征引入遗传算法来优化BP神经网络，实现了光伏阵列的短期功率预测。文献 [ 12 ] 利用自组织映射对多模态光伏数据进行自动聚类，并构建基于宽度学习系统(Broad Learning System， BLS)实现光伏功率的多步预测，在保证预测精度的同时提高了预测效率。文献 [ 13 ] 采取注意力机制和长短期记忆(Long Short-Term Memory， LSTM)捕捉光伏数据的时序关系，从而提升模型的精度与灵敏度。文献 [ 14 ] 提出了一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition， VMD)与双重注意力机制LSTM的短期光伏功率预测方法，利用VMD将波动较大的光伏信号分解成若干个不同频率的分量，再使用神经网络对各分量进行预测。神经网络对于复杂非线性数据具有很强的拟合能力，便于处理数据量大、变量数目多的情况。然而，由于模型参数多、模型结构复杂，容易陷入局部最优等问题，神经网络对于训练数据有限的情况容易产生过拟合现象，这将导致模型的在线应用效果不理想。此外，LSTM等考虑了复杂时序关系的网络结构通常需要递归计算，消耗大量运算资源，且效率较低。 尽管统计学习方法与神经网络方法都已应用于光伏功率预测，两类方法均存在一定缺陷，限制了两类方法的应用场景。针对该问题，文章提出了一种基于时序卷积网络(Temporal Convolutional Network， TCN)与线性残差连接的集成光伏功率预测方法。TCN利用因果卷积与膨胀卷积技巧并行地提取多个时间点间的动态关系，能够在提取非线性时序相关性的同时保持较高的运算效率。此外，利用线性残差连接将简单线性模型的优势融入到深度神经网络中来避免过拟合。在实验章节，采用实测光伏数据对所提出方法进行算例分析，并验证其有效性。
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user: 2. 时序卷积网络 TCN是一种专门用于时间序列数据的特征提取网络结构 [ 15 ]。TCN继承了传统的卷积神经网络(Convolutional Neural Network， CNN) [ 16 ] 的一些有用性质，包括局部连接和权值共享，这使得相邻时间点上的样本上提取的特征具有一定时序相关性。此外，TCN对传统CNN的卷积结构进行了改进，从而具有更加灵活且更加宽广的感受野。前人工作已经证实，相比于CNN，RNN和LSTM等传统时间序列特征提取算子，TCN对历史数据具有更强的记忆能力，在时序数据上表现更好。 2.1. 因果卷积结构 与一般的自回归任务类似，时间序列的预测结果仅取决于过去的信息以及当前时间点的输入，与未来时刻的信息无关，这种性质也称为因果性。为了满足这一要求，TCN设计了一种因果卷积算子。图1展示了因果卷积的结构示意图。图中每行代表一层神经元，最底层为输入层，最顶层为输出层，中间则为隐藏层；每列代表一个时间点上的输入样本、隐藏层特征以及输出结果，从左到右按时间先后顺序排列。从图中不难发现，对于任意时间点 t ，网络的输出结果只与 t 时间点及其之前时间点的输入有关。具体来说，对于一个多元时间序列 X = [ x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x T ] 和一个卷积核 F = [ f 1 ， f 2 ， ⋯ ， f k ] ，其 t 时刻的因果卷积结果为： F ( t ) = ( X ∗ F ) ( t ) = ∑ j = 0 k − 1 f j Τ x t − ( k − 1 − j ) (1) 其中 k 为卷积核尺寸。这种设计避免卷积核 F 接触到 t 时间点之后的输入样本。 此外，为了使网络具有拟合非线性关系的能力，通常对卷积结果做非线性变换，得到非线性特征 F N ( t ) ，再作为下一层的输入，即： F N ( t ) = δ ( F ( t ) ) (2) 其中 δ 为非线性激活函数，通常可设定为线性激活单元： δ ( x ) = max ( 0 ， x ) (3) 2.2. 膨胀卷积结构 尽管因果卷积保证了预测的因果性，当处理较长的时间序列时，因果卷积需要增加卷积核的尺寸来扩大感受野，这将会导致运算效率下降。为解决该问题，TCN设计了另一种特征提取技巧，称为膨胀卷积。膨胀卷积能够在不增加模型参数的前提下显著扩大信息获取的时间尺度。图2展示了膨胀卷积结构的示意图。可见，与一般的卷积方式不同，膨胀卷积中的卷积核以固定的步长跳过输入样本，以获得更宽的覆盖范围。结合上述因果卷积的特性可知，膨胀卷积不仅可以提取过去时间点上的样本信息，而且具有长期记忆性。基于因果卷积的定义，采样时间t上的膨胀卷积计算结果可以表示为： F ( t ) = ( X ∗ F ) ( t ) = ∑ j = 0 k − 1 f j Τ x t − d ( k − 1 − j ) (4) 其中 d 为膨胀比，可以用于控制膨胀卷积跳过的步长，不难发现，当设置 d = 1 时，膨胀因果卷积退化为一般的因果卷积。通常情况下，随着网络深度的增加，采用膨胀卷积结构的TCN的膨胀比 d 呈指数级增加，具体来说，网络第i层的膨胀比为 2 d 。通过这种方式，具有较大膨胀比的网络的顶层输出考虑了更加广泛的输入范围，从而能够有效应用于长时间序列。 图1. 因果卷积结构示意图 图2. 膨胀卷积网络结构示意图
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user: 3. 深度残差学习 已有研究表明，深层神经网络能够提取更抽象和有代表性的特征 [ 17 ]，从而可以得到更高的预测精度。然而，深层网络普遍存在梯度消失问题，网络末端的预测残差的梯度信息难以通过反向传播平稳传递，这给深层网络的充分学习带来不良影响。 深度残差学习 [ 18 ] 是一种先进的神经网络结构，用于解决上述的梯度消失问题，其通过在复杂深层网络两端设置跳变连接，辅助梯度信息的反向传递。给定网络输入 x ，设一般的深层网络输出为 H ( x ) ，则残差网络的输出 y 可以计算为： y = x + H ( x ) (5) 可见，这种跳变连接结构将网络的拟合目标转化成目标输出与输入间的残差。前人工作 [ 19 ] 指出，通常情况下可以假设残差信息具有稀疏性，即其中大多数元素接近于零，这使得梯度下降过程更加平滑。 通常情况下，输入与输出的维度并不一致，为了保证残差连接结构的正确性，通过一个线性映射W来对输入与输出间建立线性关系，从而线性残差网络的输出计算方式为： y = W x + H ( x ) (6) 其中W为可训练参数。这种结构称为线性残差连接(Linear Residual Connection， LRC)，其不仅有助于网络模型的梯度下降，还将网络的输出分解为线性的Wx与非线性的 H ( x ) 两部分。事实上，多元时间序列中的变量通常并存线性与非线性关系，一般的神经网络直接采用深度非线性结构同时拟合两种关系，这将导致某些简单的线性关系也被描述为复杂的非线性关系，从而导致过拟合现象。线性残差连接的设计则避免了这种情况，简单的线性关系将直接由线性变换处理，大大降低了网络过拟合的风险。
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user: 4. 引入线性残差连接的时序卷积网络 如前所述，TCN能够有效地提取多元时间序列的非线性时序关系，而线性残差连接能够提取网络输入与输出间的线性关系，并防止过拟合现象。为结合二者的优点，文章构建了如图3所示的引入线性残差连接的时序卷积网络(LRC-TCN)。LRC-TCN的输入为多元时间序列 X = [ x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x T ] ，其中 X ∈ R N × T ，N为变量数目，T为时间步长。输入X分别进入TCN网络和线性映射W来获取非线性预测结果 y n 和线性预测结果 y l 。 y n 的计算方法： y n = T C N ( X ) (7) 其中 T C N ( · ) 表示多层TCN网络构成的非线性函数，每层的计算方式如公式(2)与公式(4)所示。此外，为便于计算，在对X进行线性映射前，应先对其进行展平操作，即将X沿时间轴展开，并把每个时间点的样本拼接成一个列数为1的矩阵 X F ，不难得知此时 X F 的行数为TN，从而线性预测结果 y l 可以计算为： y l = W X F (8) 其中线性映射矩阵W的维度为( 1 × T N )。 得到两类预测结果后，需要对其相加来得到最终的预测结果。然而，考虑到线性特征与非线性特征对最终的预测贡献未必相同，这里对传统的残差网络进行改进，将直接求和操作替换为加权求和。最终的预测结果y计算为： y = α y l + ( 1 − α ) y n (9) 其中 α 是一个取值在0到1之间的浮点数，称为融合系数，其控制了模型输出对线性与非线性预测结果的相关程度， α 取值越大，则模型的预测结果越贴近线性预测结果，反之则越贴近非线性预测结果。为了避免人为设定 α 带来的主观性，文章设计了一种自适应的选取 α 方法，使网络对于每个不同输入都能动态调整 α 的取值，具体参数选取方式为： α = g ( w l y l + w n y n ) (10) 其中 w l 和 w n 分别为两个可训练参数，g为sigmoid函数，其表达式为： g ( x ) = 1 1 + e − x (11) g 函数能将任意的实值输入 x 映射到 ( 0 ， 1 ) 区间，从而满足 α 的取值要求。 图3. 引入线性残差连接的时序卷积网络结构示意图
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user: 5. 光伏功率预测算法 基于前文提出的LRC-TCN网络结构，文章提出了相应的光伏功率预测方法，其主体步骤如下： 1) 给定输入训练数据集：数据集中的每个样本包含自变量与标签两部分。自变量指的是每个采样时间点及其之前若干个时间点上的过程参量组成的多元时间序列 X = [ x t − T ， x t − T + 1 ， ⋯ ， x t − 1 ] ，标签则指的是对应于该采样点若干个时间单位后的待预测功率值 y t + h ，其中t为采样时间点，T为自变量时间步长，h为预测步长。T通常根据数据采集与存储情况选取，例如可设定为一天内的采样点数目，即利用一天的数据来预测未来的功率值；h通常可根据实际需求确定，即需要提前多少个采样点预知未来的功率值。此外，为了防止不同变量数量级不同，需要对其进行标准化，对于样本中的每个变量v，其标准化方式为： v ˜ = v − m e a n ( v ) s t d ( v ) (12) 其中 v ˜ 为标准化结果， m e a n ( v ) 和 s t d ( v ) 分别为变量 v 的均值和方差。 2) 数据集划分：为了在训练过程中合理调整模型中的超参数(如隐藏层数目、学习率等)，需要通过交叉验证来衡量每组超参数选取下的模型表现。此处利用K折交叉验证 [ 20 ] 进行模型评估，即将训练数据集等分为K份，对于每组超参数训练K次，每次训练中选其中(K − 1)份数据用于模型训练，剩余1份用于测试，最终用K次的平均测试结果作为该组超参数的性能评估结果。 3) 模型训练：对于每组超参数，利用上述的K折交叉验证反复训练模型。每轮训练中，先得到模型对于每个样本的预测结果 y ^ t + h ，再按照下式计算损失函数L： L = 1 M ∑ t = 1 M ‖ y t + h − y ^ t + h ‖ 2 2 (13) 其中L为平均平方误差(Mean Squared Error， MSE)，M为该轮训练样本总数。得到损失函数后，利用反向传播算法更新模型的可训练参数来最小化L，直至模型收敛或达到最大训练轮次。 4) 超参数确定：完成每组超参数的交叉验证，得到其评估指标(此处直接用损失函数L评估即可)，选取性能最好的一组超参数作为参数设定结果。 图4显示了对于每组超参数做一次交叉验证的流程框图，将该过程重复K次即为完整训练过程。在选定超参数后，为了充分利用训练数据，可在这组超参数选取的条件下，利用所有训练数据重新训练模型，从而得到最终的预测模型。 图4. 所提出的光伏功率预测算法的流程图
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user: 6. 实验验证 本文采用某光伏电站采集的数据进行模型训练与性能测试。采样时间为15分钟，数据集内包括总辐射、组件温度、环境温度、气压、相对湿度共5个自变量以及对应的真实发电功率。共有标签样本35040个，选取其中前30，000个样本作为训练集，其余作为作为测试集。 实验之前，需要定理合理的评价指标来客观评价模型的预测性能，本文采用MSE、均方根误差(Mean Root Squared Error， MSE， RMSE)以及平均绝对误差(Mean Absolute Error， MAE)作为评价指标。MSE的计算公式如公式(13)所示，RMSE的计算公式为： RMSE = MSE (14) MAE的计算方式为： MAE = 1 M ∑ t = 1 M | y t + h − y ^ t + h | (15) 此外，为说明所提出方法的优越性，选取了常用的光伏功率预测模型，包括BP网络、LSTM网络、注意力LSTM网络(Att-LSTM)作为对比。 利用训练集训练LRC-TCN模型，通过5折交叉验证对模型超参数进行调整，最终选取学习率为0.001，TCN隐藏层数为3层。表1中展示了所提出模型与其他常用功率预测模型在测试集上的性能参数。根据表1中的实验结果可知，所提出的LRC-TCN模型的预测误差最小，这验证了所提出方法具有较高的预测精度。 Table 1 Power prediction performance comparison between the proposed LRC-TCN method and common power prediction method 预测模型 MSE RMSE MAE LRC-TCN 22.63 4.76 2.47 BP 82.43 9.07 4.33 LSTM 112.59 10.61 4.59 Att-LSTM 49.90 7.06 3.16 表1. 所提出LRC-TCN方法与常用功率预测方法的功率预测性能对比 为进一步探索各模型的性质，文章将所提出方法、BP方法、LSTM方法以及Att-LSTM方法在测试集上的一段预测结果分别展现在图5、图6、图7和图8中。如图所示，LRC-TCN方法成功提取到了光伏发电功率的变化趋势，其预测结果能够随昼夜更替呈现出正确的波动趋势，且在每个发电功率的波峰都达到了较好的预测进度，整体预测结果与真实情况基本吻合。与之相比，BP模型和Att-LSTM模型对于功率的波峰处预测并不够准确，对于每个尖峰的预测结果显著偏大或偏小，这说明这两个模型未能很好地捕捉光伏数据的时序特性。此外，图7中展示的LSTM模型的预测结果不佳，其仅仅捕捉到时间上的周期性波动规律，但几乎对所有波峰处都给出了相似的预测结果，这是由于LSTM仅关注于时间维度的规律，但并不能很好地建立起发电过程参数与功率间的联系。不仅如此，还有一个值得注意的实验现象，文中所有预测模型在训练阶段最终的预测误差都相差不多，但在测试集上却出现了显著差异，而所提出的模型在测试集上预测精度最高，说明其泛化能力强于其他三个方法，这是由于LRC-TCN在使用TCN的同时引入了线性残差连接，显著地缓解了过拟合现象。 图5. 所提出LRC-TCN模型的功率预测结果 图6. BP模型的功率预测结果 图7. LSTM模型的功率预测结果 图8. Att-LSTM模型的功率预测结果
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user: 7. 结束语 文中提出了一种基于时序卷积网络与线性残差连接的光伏发电功率预测模型，该方法通过因果卷积和膨胀卷积的设计，扩大了时序特征提取的感受野，进而提高了对于多元时间序列的特征提取能力。此外，线性残差连接的引入起到了辅助模型训练，避免过拟合的效果，显著提升了预测性能。实验结果表明，相比于其他常见的光伏功率预测方法，所提出的方法具有较高的预测精度，对电力系统的规划调度与安全稳定运行具有实际意义。 在未来的研究中，可以尝试考虑数据中的多模态特性，分别建立不同的基于TCN与线性残差连接的预测模型，从而进一步提高精度。
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user: 摘要 近年来，我国金融市场繁荣，民间借贷形式越来越多样化，“套路贷”问题也随之产生。随着规范国家金融市场秩序和扫黑除恶行动的展开，司法实践中对“套路贷”的认定有过度扩大化的趋势。司法人员需要通过高利贷“套路”与“套路贷”的“套路”辨别，把握好民间借贷、高利贷与“套路贷”的刑民分界，将高利贷与“套路贷”做出良好区分，避免影响正常的民间金融活动。
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user: 1. 引言 “套路贷”发源于民间的高利贷，早在2001年民间借贷市场就存在以“套路贷”的形式进行的犯罪活动。经济学上认为，金融市场的二元主义是催生“套路贷”发生的重要原因 [ 1 ]。“套路贷”的社会危害性极大，渗透范围之广，无论在社会还是校园之中都有它的身影。有人长期被暴力、“软暴力”催收，受到精神压迫，被逼得家破人亡、跳楼自杀，给社会造成的影响十分恶劣。“套路贷”侵犯公民的人身和财产权利，危害金融管理秩序，必须动用刑法进行规制。由于此犯罪行为具有隐蔽性，司法机关在初期对此认识存在误差与不足，未能敏锐发觉到这一行为，容易与高利贷相混淆，此类案件经常会被当成“民间借贷纠纷”处理 [ 2 ]。随着认知的深入，司法机关不断在掌握“套路贷”犯罪的方法、手段及其特征，不能发现“套路贷”的时代已经过去，伴随着的是对“套路贷”的过度认定。一些地方的司法机关认为只要有套路就是诈骗，构成“套路贷”，应以诈骗罪处罚 [ 3 ]。只要有“砍头息”、“保证金”、“借新还旧”、不动产及动产抵押等行为就认定为恶意垒高借款金额，没有将民间借贷与“套路贷”进行良好区分。将“套路贷”认定扩大化，影响了正常的民间借贷活动，不利于保障国民的自由。 “刑民交叉”指的是一个行为处于刑事和民事的分界点上，是构成犯罪还是只用承担民事责任难以被处断的情形 [ 4 ]。“套路贷”案件中披的是民间借贷的外衣，行的是犯罪之实。而“套路贷”的手段中又有许多与民间借贷传统的手段相似，例如“息转本”、“保证金”、“砍头息”、“转单平账”等手段。民间借贷中，物品抵押、“砍头息”这类手段在部分地区是存在惯例的，这些惯例又与“套路贷”的犯罪手段具有一定程度的一致性。借款方若是违约，面临较高的本息需要支付时，可能就会宣称遭受“套路贷”，意图避免高额违约费用。此类手段在公安机关看来可能就会涉及诈骗，从而将民间借贷错误认定为“套路贷”。正确把握民间借贷和“套路贷”十分重要，“套路贷”给社会造成的危害固然极大，但若是过度认定“套路贷”，不仅违反了刑法的谦抑性，对民间金融借贷市场的冲击和国民正常行为的影响也是不可忽视的。所以，司法机关需要正确的区分民间借贷中的高利贷款与“套路贷”的刑民分界处。
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user: 2. “套路贷”的法律属性 “套路贷”一词在现阶段并不是一个正规的法律术语，也不属于刑法上规定的某一种罪名，而是一系列犯罪行为的集合。现存的罪名中没有一个能够很好地概括此类行为，在司法实践中不同的司法机关也会出现对罪名不同的认定。在犯罪手段上，有“砍头息”、“保证金”和过高的利率加上有暴力或“软暴力”催收的行为很容易被司法机关认定为具有“非法占有”的故意，恶意进行“虚增”、“垒高”债务，从而得出“套路贷”的结论。虽然这可能只是普通违法的民间高利借贷行为。“套路贷”案件复杂就复杂在放贷人主观内心不同，借款人的认知差异可能就会是罪与非罪的界限。 在最高法、最高检联合公安部、司法部出台的《关于办理“套路贷”刑事案件若干问题的意见》(以下简称《指导意见》)前，浙江省就发布了《关于办理“套路贷”刑事案件的指导意见》(以下简称《浙江意见》)，上海市发布了《关于本市办理“套路贷”刑事案件的工作意见》(以下简称《上海意见》)。《浙江意见》和《上海意见》中对“套路贷”的手段和性质做出了一系列认定，但是仍未对“套路贷”究竟是什么下一个准确的定义。尽管有学者提出对于“套路贷”不需要专门的定义，担心“套路贷”成为一个刑法概念，认为只要根据刑法规定的犯罪构成进行定罪量刑即可 [ 3 ]。笔者认为对“套路贷”下定义是极其有必要的，“套路贷”的概念不会取代犯罪构成，“套路贷”只是一种犯罪形式，对“套路贷”进行更加精准的定义有助于促进各地司法机关对“套路贷”的了解，对于认定“套路贷”案件时，“套路贷”的定义对犯罪构成存在积极的辅助作用。《指导意见》对“套路贷”一定程度上进行了定义，即为：“套路贷”，是以非法占有为目的，假借民间借贷之名，诱使或迫使被害人签订“借贷”或变相“借贷”“抵押”“担保”等相关协议，通过虚增借贷金额、恶意制造违约、肆意认定违约、毁匿还款证据等方式形成虚假债权债务，并借助诉讼、仲裁、公证或者采用暴力、威胁以及其他手段非法占有被害人财物的相关违法犯罪活动的概括性称谓。 民间借贷中的高利借贷行为，根据《中国人民银行办公厅关于高利贷认定标准问题的函》中认为“借贷利率高于法律允许的金融机构同期、同档次贷款利率(不含浮动) 3倍的为高利借贷行为。”有学者认为在经济刑法领域，随着金融市场的发展，合法与非法的界限逐渐在模糊，变得不清晰 [ 5 ]。有些不合法的行为，可能只是违反民商法领域或者行政法领域，未必就会违反刑法。而民间的高利借贷行为则会很明显的触及到这个问题，根据《关于办理非法放贷刑事案件适用法律若干问题的意见》，年利率超过百分之三十六且为职业放贷人的可能会构成非法经营罪，并非所有的高利贷都不构成犯罪。根据此意见可以看出高利贷的罪与非罪之间存在差别。在此，笔者认为需要将高利贷内部间也要进行区分，以便正确的处理高利贷之间、高利贷与“套路贷”之间罪与非罪，此罪与彼罪的界限。构成非法经营罪的高利贷主要是以放贷为常业的职业放贷人或机构以盈利为目的、未经国家批准，面向不特定人群放贷并通过不当手段索债进行扰乱市场秩序的非法放贷活动；不构成犯罪的民间高利借贷则是放贷人面向亲戚朋友等相对特定的人群，虽然具有一定的盈利目的，但不以放贷作为其主要收入来源，不具有扰乱市场秩序的民间高利借贷活动。
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user: 4. 处理涉“套路贷”刑民争议案件应坚持的理念与原则 4.1. 坚持刑法的谦抑性原则 民间借贷市场对我国金融市场有重要意义“国家只不过是为了国民而存在的机构，是为了增进国民的福利才存在的” [ 12 ]。刑法对“套路贷”等犯罪的打击，根本上是为了保护国民免受侵害。刑法的谦抑性原则是指社会上的法益只有其他法律、法规不足以保护时，刑法才可以作为补充性制度而出现。刑法的谦抑性要求刑法作为最后的手段而出现，不能轻易动用。 显而易见，“套路贷”对法益的侵害已经到了需要刑法进行保护的范畴内了，但是过度地认定“套路贷”则会违反刑法的谦抑性。涉及刑民交叉问题时，司法机关需要谨慎判断，若轻易地认定犯罪，不利于保护国民预测可能性，造成正常的民间借贷逐渐萎缩 [ 13 ]。公安部将“套路贷”纳入扫黑除恶专项斗争中的具体措施，使得近些年在稳定金融市场和扫黑除恶的背景下对“套路贷”有过度认定的趋势，影响民间借贷市场的发展。据对现存的涉及“套路贷”案件文书检索，有四成“套路贷”案件同时涉黑，但是其中并不是都符合对“套路贷”的认定，存在违反罪刑法定原则，进行类推入罪的嫌疑。对涉黑案件进行整治活动不能减少“套路贷”对犯罪构成的要求。民间借贷中上述如“砍头息”等传统做法许多不受法律保护甚至是非法的行为，但是其行为的违法可能也只是一般违法，而不能上升到犯罪。 司法机关需要明确的是，“套路贷”既不是一个刑法概念，也不是刑法中某些罪名的犯罪构成，现阶段也没有作为一个独立的罪名而出现，它只是一个一系列犯罪行为的集合。不能单纯的从“套路贷”层面进行认定，无论是什么行为都需要完备的犯罪构成才能称之为犯罪，对“套路贷”的认定需要从“套路贷”和犯罪构成方面进行综合判断。若犯罪构成完备，但不符合“套路贷”的含义，那就以刑法中其所犯的罪进行处罚，如果不符合刑法规定的犯罪构成，哪怕再符合“套路贷”的含义也不能认定为犯罪。刑法的谦抑性要求司法机关对“套路贷”和高利贷做出良好区分，对于不符合犯罪构成的案件不能因为与“套路贷”类似而进行入罪，不能因为与“涉黑涉恶”案件有关就降低对“套路贷”的要求，进而过度认定“套路贷”。司法机关需要达到打击“套路贷”犯罪，保护人民的生命财产安全和维护民间借贷市场的有机统一。 4.2. 司法机关综合判断 “法律的具体规定内容，本质上既有相当的一般概括性，则又不得不有相当的抽象性，相当的非具体性。而法律的具体内容，在本质上，就除了以某种抽象的概括的表现方法之外，没有把它直接表现出来的方法。” [ 14 ] 英国的经验主义法学家也认为对于法学的知识不是通过事先理性的设计习得而是从经验和习惯习得 [ 15 ]。《指导意见》虽然对“套路贷”的认定有着举足轻重的作用，但是“套路贷”犯罪也不是一成不变，其手段也在推陈出新，“刑法必须能对处于刑法体系内部的社会生活进行调控，同时又必须回应社会现实的变迁对刑法系统所形成的挑战，以在确保法安全的同时实现权利保障。” [ 16 ] 《指导意见》对于“套路贷”只是进行了部分列举，明确了基本原则，司法机关在对待《指导意见》时不能奉为圭臬，一成不变地照搬照抄，需要结合实际情况，根据一线办案人员的经验进行综合认定。执法人员需要对法律做出实质理解，不能机械适用 [ 17 ]。如今“套路贷”人员在手段上进行改良，完善其自身经营资质，在对外宣传上真真假假，增加司法机关的判断难度，更需要司法机关人员在《指导意见》的基础上对手段、目的进行综合判定，既不能无法识别“套路贷”的新颖手段，也不能过度判断。
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user: 5. 结语 “套路贷”的手段虽与民间借贷相似，但若综合分析其运用手段的客观表现与主观目的，“套路贷”与民间借贷的不同还是可以抽丝剥茧寻出，刑法需要有限介入公民生活，正确认定“套路贷”是社会主义市场经济繁荣不可或缺的部分。因此，司法机关需要把握刑法的基本原则，结合案件具体实际进行全面、客观不失偏颇地判断。简而言之，“套路贷”的认定不应该根据行为人某一具体行为进行认定，而应该全面、综合进行判断，既要做到探究主观世界，又要探究其客观行为，做到主客观相一致。
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user: 摘要 新世纪以来，大量惠农资金和项目流入农村，村级小微权力不断扩大，基层组织的碎片化难以约束小微权力，基层治理软弱涣散、法治力量缺失，“小官巨贪”的现象层出不穷。宁海县采用“宁海36条”，用权力清单的方式制约村级小微权力，增加乡村法治效能，其在缓解干群关系、助力清廉乡村建设方面具有深刻的研究价值。本文从“宁海36条”目标的清晰性、信息支持的广泛性、因果逻辑的充分性、村民的认同与支持以及政策环境、媒介的关注等方面分析“宁海36条”在基层得以有效执行的驱动因素，探索清廉乡村建设的新途径，积极推动“宁海36条”的法治化建设。