DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 讨论 1924年Eli Moschcowitz报道了第1例血栓性血小板减少性紫癜(TTP)病例。TTP在任何年龄都可发病，最小为新生儿，且多数起病急，病死率高达90% [ 3 ]。TTP本身是一个临床综合征，可出现一系列的临床表现。该患儿为10岁男童，无慢性病史，家族史、个人史无异常。4天前无明显诱因出现发热，伴正细胞正色素性重度贫血、网织红细胞增高，轻度黄疸，胆红素增高，且以间胆为主、乳酸脱氢酶增高、外周血涂片破碎红细胞 > 2%、骨髓红系高度增生，粒/红比下降，未见嗜血细胞、血小板减少、茶色尿、蛋白尿，后期病情进展，出现肌张力减低，失语等临床表现，与典型TTP的“五联征”临床表现相符，初步诊断为TTP。 根据病因可将TTP分为遗传性TTP和获得性TTP。遗传性TTP多与vWF裂解酶ADAMTS13或补体相关基因突变相关，ADAMTS13合成分泌异常，检测其活性低于正常5%~10% [ 4 ]。获得性TTP可再细分为特发性和继发性TTP。特发性TTP多因患者体内存在抗ADAMTSl3抑制物所致。继发性TTP多与感染、药物、肿瘤、自身免疫性疾病、造血干细胞移植等因素相关。为进一步分析TTP的病因，完善该患儿ADAMTS13活性检测，其结果低于正常值，考虑存在继发性TTP可能，继续完善自身抗体等辅助检查，查找病因。 系统性红斑狼疮(SLE)可发生于任何年龄，儿童期发病率大约占15%~20%，儿童的好发年龄多在12~18岁，5岁之前发病罕见 [ 5 ] [ 6 ]。与成人SLE相比，儿童起病急､易累及多个脏器，预后差、死亡率高 [ 7 ] ｡根据美国风湿病学会2009年推荐的SLE分类诊断标准 [ 8 ]，结合该10岁男童的临床表现，以及实验室检查示ANA滴度为1:1280、抗SSA、抗SSB阳性、双链DNA抗体增高、低补体等，符合SLE诊断，患儿最终诊断为SLE合并TTP。 SLE合并TTP在临床少见，国内儿童病例的报道更为少见。SLE与TTP临床特点相类似，两者并存时难以诊断，并易造成某一疾病的漏诊。当SLE患儿外周血涂片发现破碎红细胞 > 2%，高度提示合并TTP的可能。 SLE合并TTP的治疗目前尚无统一的治疗方案，国内多推荐行血浆置换、激素冲击治疗。也有研究认为，在使用血浆置换和激素治疗的基础上，早期给予环磷酰胺可改善预后 [ 9 ]。Chak等报道21例儿童SLE合并TTP经积极治疗，仅2例死亡，除1例外，所有患儿均接受了不同剂量的激素治疗，17例接受了血浆置换治疗、6例接受了大剂量的甲泼尼龙冲击治疗、6例接受了大剂量的环磷酰胺静脉疗法 [ 10 ]。 通过该患儿的成功诊断及治疗，我们体会如下：当患儿有血小板减少、溶血性贫血时应常规进行自身抗体的检测，因血液系统的损害很可能是SLE的症状的一部分，以免漏诊SLE。TTP是作为重症狼疮的表现，应给与积极的治疗，可明显改善预后。
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user: 同意书 该病例报道已获得患儿家长的知情同意。
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user: 摘 要 伟大长征精神是中国革命文化的重要组成部分。长征精神、革命文化、文化自信均有丰富内涵，三者在中国红军长征故事里相遇、拥抱、相得益彰；长征精神所蕴含的崇高思想、革命情怀、英雄气概、务实作风、政治意识、优良品德等价值追求和精神品格为中国革命文化自信增添了绚丽光彩、注入了丰厚泉源、提供了强大支撑。 关键词 :长征精神，革命文化，文化自信 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 “坚定中国特色社会主义道路自信、理论自信、制度自信，说到底是要坚定文化自信” [ 1 ]。我们之所以有理由和底气坚定文化自信，是因为我们拥有“在5000多年文明发展中孕育的中华优秀传统文化，在党和人民伟大斗争中孕育的革命文化和社会主义先进文化” [ 2 ]。这其中的中国革命文化更是包含有博大精深的丰富内涵。八十多年前，中国共产党领导中国工农红军进行的著名二万五千里长征所铸就的伟大长征精神即是具有丰富内涵的中国革命文化的一个重要组成部分和璀璨明珠，它为中国革命文化自信增添了绚丽光彩、注入了丰厚泉源、提供了强大支撑。
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user: 2. 长征精神、革命文化及文化自信 八十多年前，为了北上抗日，实施战略转移，中国工农红军进行了艰苦卓绝的二万五千里长征。震惊中外、开辟中国革命继往开来光明道路、奠定中国革命胜利前进重要基础的二万五千里长征，铸就了中国共产党人和无数红军将士用生命和热血换来的伟大长征精神。 伟大长征精神是中国共产党及其领导下的中国工农红军之优良品质、中国共产党人先进性之魂、中华民族精神之魂的客观集中真实反映。作为观念形态，长征精神的科学内涵和精神实质有一个逐步概况、深度凝练和系统挖掘的过程。 1986年10月22日，党和国家领导人杨尚昆代表党中央在纪念红军长征胜利50周年大会上讲话中把长征精神科学内涵概括为：“对革命理想和革命事业无比忠诚、坚定不移的信念；就是不怕牺牲，敢于胜利，充满乐观，一往无前的英雄气概；就是顾全大局，严守纪律，亲密团结的高尚品德；就是联系群众，艰苦奋斗，全心全意为人民服务的崇高思想。” [ 3 ] 这是我党面向全国全世界对长征精神科学内涵所进行的首次概括和凝练，对准确揭示和阐释长征精神科学内涵起了重要指导作用。 1996年10月22日，在纪念中国工农红军长征胜利60周年大会上，党和国家领导人江泽民代表党中央对长征精神科学内涵又进行了新的概括和阐释：长征精神“就是把全国人民和中华民族的根本利益看得高于一切，坚定革命的理想和信念，坚信正义事业必然胜利的精神；就是为了救国救民，不怕任何艰难险阻，不惜付出一切牺牲的精神；就是坚持独立自主、实事求是，一切从实际出发的精神；就是顾全大局、严守纪律、紧密团结的精神；就是紧紧依靠人民群众，同人民群众生死相依、患难与共，艰苦奋斗的精神。” [ 4 ] 这是我党面向全国全世界对长征精神科学内涵所进行的最权威最全面的概括、凝练和升华，对于准确把握长征精神科学内涵具有重要指导意义；自此之后，对长征精神科学内涵的概括和凝练，一般都以此为范本，在2006年和2016年纪念中国工农红军长征胜利70周年和80周年大会上，党和国家领导人在讲话中就是延续了纪念红军长征胜利60周年大会上江泽民对长征精神科学内涵的界定和解读，同时，又结合具体实际，对长征精神的伟大意义进行了新的阐释。 用生命和热血铸就的震撼世界、彪炳史册的伟大长征精神，无疑是中国革命文化的最重要组成部分。作为观念形态的中国革命文化，是近代以来中国人民为了反抗外来侵略，为了实现国家独立和富强、民族自由和解放、人民安康和幸福，在长期民族民主革命过程中不断选择、整合、重组中外优秀思想文化基础上所形成的中华民族特有精神文化。鸦片战争以来，中国革命文化开始萌芽、酝酿，之后，经过太平天国起义、义和团运动、辛亥革命、“五四”运动及新民主主义革命，逐步成形、成熟，社会主义革命和建设时期，其精神又得到传承和发展。其中，新民主主义革命时期的革命文化，则是中国革命文化的内核与主流。 新民主主义革命时期，以毛泽东为代表的中国共产党人，坚持以马克思主义为指导，坚持崇高的共产主义革命理想，坚持把马克思主义基本原理与中国具体实际相结合，在领导中国革命过程中，演绎了一幕幕惊心动魄又波澜壮阔、威武雄壮又光芒四射的革命活剧，为后人留下了无数催人奋进、激荡人心的精神遗产。伟大的长征精神即是这无数精神遗产中最光辉最璀璨的一个“明珠”，中华民族因为拥有这样的精神文化遗产，足以自豪，足以产生强烈的文化自信。 说起文化自信，学界对其有不同理解和界定，其实，它就是一种积极稳定的文化心理状态，是文化主体基于对自身文化及其历史的清醒认知，“对自身文化价值的充分肯定，对自身文化生命力的坚定信念” [ 5 ]，对自身文化能够屹立于世界文化之林的信心，是“更基础、更广泛、更深厚的自信” [ 2 ]。积淀着中华民族最深层精神追求、代表着中华民族独特精神标识的中华优秀传统文化、革命文化和社会主义先进文化，都能够“感国运之变化、立时代之潮头、发时代之先声，为亿万人民、为伟大祖国鼓与呼” [ 6 ]，都是足以使我们自豪自信的文化；而作为中华民族丰厚精神文化遗产和中国革命文化最重要组成部分的长征精神，无疑是中国革命文化自信自豪的“砝码”、底气和根基。 中国革命文化因为有长征精神而更加璀璨绚丽，中华文化自信因为有中国革命文化而更有底气和实力。在中国工农红军长征故事里，中国革命文化、红军长征精神、中华文化自信相遇、拥抱，相互映衬，相得益彰。
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user: 4. 结语 伟大长征精神，作为中国共产党及其领导下的中国工农红军革命风范的生动反映，“是中华民族自强不息的民族品格的集中展示，是以爱国主义为核心的民族精神的最高体现”，已经成为“中国共产党人红色基因和精神族谱的重要组成部分” [ 9 ]，深深融入了中华民族的血脉和灵魂，无论时光如何转换、时代如何发展、条件如何变化，它都应该是而且本就是中国革命文化自信的源泉、基础和支柱。 “人无精神则不立，国无精神则不强” [ 9 ]。在大力倡导中国特色社会主义道路自信、理论自信、制度自信的今天，坚持文化自信尤显重要和必要，因为道路自信、理论自信、制度自信均立足于文化自信。文化自信、文化软实力是一个民族赖以长久生存的支柱，只有文化软实力足够强大、对自己文化充分自信的民族才能在历史洪流中屹立不倒并持续前行。面对经济全球化、市场经济深入发展的新形势，现实社会价值多元、思想多样、思潮多变，坚持中国革命文化自信、提升文化软实力，还会面临诸多阻碍和考验，还需要走较长路程。文化自信不能只有主观感觉，应该具有实质性和客观性内涵。弘扬、传承伟大长征精神，无疑是坚持中国革命文化自信、提升文化软实力，坚持道路自信、理论自信、制度自信的重要精神资源和实质性、客观性的基础“硬件”。 中国共产党在取得革命胜利之前，创造和播撒了以长征精神为代表的中国革命文化自信的绚丽光彩，使我们文化自信的大势得以形成，基本格局得以奠定，影响力得以积累。伟大长征精神塑造了中华民族自强不息民族品格的道德规范和道义高点，其高尚品质和伟大价值追求，对任何有向善向上之心和是非观念的人来说，都没有理由拒绝，更勿说反对。 弘扬、传承伟大长征精神，是讲好“中国故事”、传播“中国精神”的重要基础工作之一。坚持中国革命文化自信，弘扬、传承伟大长征精神，使人们更真了解中国文化、更多理解中国精神、更深感悟中国道路真谛，进而把中国道路优势转化为国际话语优势，提升我国文化软实力和文化影响力，使中国道路越走越宽阔、越走越顺利。 这是我们的义务，更是责任。
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user: 摘 要 随着国际化及信息化的日益发展，越来越多的人能够掌握除了母语之外的两门外语，这些人被称作三语者。不断壮大的三语者群体引起了越来越多认知心理学家及语言心理学家的关注，其关注的焦点问题之一是三语者新学习的第三种语言的词汇如何建立词汇表征与概念表征之间的联系，也即三语者的语义通达问题。 关键词 :三语词汇语义通达，词汇表征，概念表征 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 前言 早在上世纪五十年代，双语以及多语现象就受到了语言学、神经学、心理学等领域内研究者们的广泛关注。在双语研究领域，双语者两种语言在心里词库中是如何表征以及存储的成为学者们一直以来关注的焦点。就这一问题达成的共识是：双语者的心里词典是由词汇表征层以及概念表征层两部分组成的，并且概念表征层是共享的，而词汇表征层则是独立表征的。对于概念表征层和词汇表征层之间是如何连接的(也即语义通达问题)，研究者们也提出了诸多模型。Weinreich [ 1 ] (1953)最早提出了三种双语表征模型，分别为：并列型(coordinate)、复合型(compound)以及从属型(subordinate)模型。其中，并列型即两种语言的概念分开存储；复合型即两种语言共享一个概念层；从属型为二语词汇需要借助一语词汇通达其概念。继Weinreich之后，Potter et al. [ 2 ] (1984)提出了概念调节模型和词汇连接模型。其中，概念调节模型认为两种语言的词汇表征之间不发生直接联系，但都与概念表征发生直接联系，即两种语言都能直接通达共享的概念表征；而词汇连接模型认为二语词汇表征与共享的语义表征之间没有直接的联系，而是通过一语的词汇表征与概念表征发生联系。但是，后来的研究证明双语者的二语水平会对语义通达产生影响。基于此，Kroll & Stewart [ 3 ] (1994)提出了修正分级模型，强调双语者的语义通达方式会随着二语水平的变化而发生变化，是一个动态过程，高水平的双语者能够直接通达其概念，而不需要借助一语词汇；低水平的双语者则需要借助一语词汇的翻译对等词通达其概念。虽然这些模型是针对三语者提出来的，但是对多语者也同样适用(De Angelis， 2007) [ 4 ]。诸多学者通过对三语者三语词汇语义通达机制的研究对这些模型进行验证。其中，国外三语习得研究中，三种语言大都属于同一语系(如印欧语系)，三种语言在一定程度上有很大的相似之处。在这种语言组合下探究一语或二语对三语的交互作用时，就很难确定是由于受到一语或二语习得特点的影响，还是由于受到语言相似性的影响。一些国内的研究则较好地控制了语言距离，按照三种语言之间的关系，可以将其分成三大类：第一类是汉语母语者在学习一门外语(英语)之后又习得一门外语(日语、法语等)；第二类针对的对象是我国的少数民族学生，这些学生以少数民族语言为母语(如蒙语、藏语等)，汉语为二语，之后又习得了一门外语；第三类针对我国高校的外国留学生，母语为他们国家的语言，二语一般为英语，三语为汉语。
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user: 2. 研究范式 最早运用的研究范式为词汇联想(word association)。给受试一个刺激词，受试被要求给出一个到几个立马就想到的反应词。词汇联想实验在同一语言和跨语言中对受试的要求不同。同一语言中要求受试给出的反应词和刺激词所使用的语言相同；跨语言中则要求受试给出的刺激词和反应词为翻译对等词。 其次运用到的研究范式为Stroop类实验，要求受试说出一个颜色词(比如：黄)的打印颜色(比如：红色或其他颜色)，当颜色词和打印颜色相同时，受试反应快，反之则变慢；在跨语言中，受试则要求使用和颜色词不相同的语言说出打印颜色，如果同一语言和跨语言两种条件下，受试的反应时没有区别，就可以证明双语词汇的概念表征是共享的，反之，则表明双语者的概念表征是独立的。 分类任务实验中，受试被要求判断出现在电脑屏幕上的一对词是否为类属关系，或者在看到屏幕上的具体例子后给出其所属类属名(如看到“沙发”给出“家具”)。如果同一语言和跨语言两种条件下，受试的反应时没有区别，就可以证明双语词汇的概念表征是共享的，反之，则表明双语者的概念表征是独立的。 启动实验的研究范式：启动词首先呈现在屏幕上，当启动词消失后，受试会看到一个看上去像第一或者第二语言中某个词的目标，他们的任务是判断此目标是不是一个词。如果同一语言和跨语言两种条件下，受试的反应时没有区别，就可以证明双语词汇的概念表征是共享的。 此外还有词汇翻译、图片命名等研究范式。所有这些研究范式都属于外显记忆的加工范式，这类范式的加工机制复杂，很难精确地考察要研究的问题。尽管启动实验的研究范式加工机制较为简单，但是受试很容易发现启动词和目标词之间的联系，可以清楚地知道实验要求他们做什么以及运用什么样的策略可以使实验完成的更快更容易，所以这种研究范式很难排除受试在实验过程中策略的应用。 最近，一些研究者运用跨语言重复启动效应对三语者三语词汇语义通达模式进行研究。跨语言重复启动是一种基于内隐记忆的任务范式，采用单因素被试内设计，自变量为学习状况，包括学习过和未学习过两个水平。因变量是测验阶段被试对已学和未学单词判断的反应时和正确率。此范式能够降低实验过程中不相干因素的干扰，主要目的是通过变换学习和测验阶段的材料刺激之间的联系、考察测验阶段的目标刺激在学习阶段是否学习过对其识别和判断的影响。实验材料为48个真词以及60个填充词。实验过程包括两个阶段：第一阶段是学习阶段，第二阶段是测试阶段。在学习阶段，需要受试来判断24个三语词(12个生物词和12个非生物词)是生物词还是非生物词，属于概念判断任务；在测试阶段，受试被要求判断48个三语词(24个学习阶段学习过的词和24个学习阶段受试未学习过的词)的一语或二语翻译对等词是真词还是假词，此外还包括48个假词和12个填充真词，属于词汇判断任务。对测验阶段已学词和未学词的反应时和错误率进行分析对比，从而判断是否有跨语言重复启动效应的发生。如果已学词和未学词的反应时和错误率之间存在显著差异则表明发生了跨语言重复启动效应；如果已学词和未学词的反应时和错误率之间没有显著差异则表明无跨语言重复启动效应的发生。有启动效应则表明两种语言之间的词汇连接方式为词汇连接模型，无启动效应则表明启动语言不需要借助目标语言就可以直接通达其概念意义。
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user: 3. 三语者词汇习得模型及假说 3.1. 附生模型 针对多语者语言表征问题，Hall & Ecke [ 5 ] (2003)和Ecke [ 6 ] (2015)在此假说的基础上提出了三语词汇习得的附生模型(The Parasitic Model)，认为三语词汇习得需要附生在已经习得的一语或者二语词汇上。附生发生在词汇三元体的三个层面上，即形式、结构以及概念。附生词也可以称为目标词，被附生的词被称为附主词。该模型认为三语词汇在初始习得阶段会首先选择附生在与其相似的一语或者二语附主词上，结构和概念也会随之附生在附主词的结构概念上。随着三语词汇的不断再现，附生词与附主词之间的依附关系或被修正，或被放弃，或被加固，逐渐趋于自动化。这种附生状态通常会发生两种变化，要么永久地附生下去，导致石化现象，要么逐渐脱离附主词，形成自己独立的三元体。这种附生状态通常会发生两种改变，要么永久附生下去，导致石化现象，要么逐渐脱离附主词，形成自己独立的三元体，即形式、结构以及概念。据此可以推断，当三语者的三语水平较低时，其词汇还没能脱离附主词而形成独立的三元体，仍然需要借助一语或者二语词汇通达概念。 3.2. 类型距离模型 Rothman [ 7 ] (2010)提出了类型距离模型(The Typological Proximity Model， TPM)，认为三语学习更加地会受到与其类型相似的语言的影响；对于三语与一语或者二语属于不同语系，且其词汇在形式上并无明显的相似之处时，该模型对此提出的假设为三语词汇会附生在语义上最为接近的一语或二语翻译对等词上。
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user: 4. 一语和二语在三语语义通达中发挥的作用 根据国内外三语词汇语义通达的研究结果，可以将一语和二语在三语语义通达中发挥的作用分成如下三类：二语发挥主导作用；一语与二语同时发挥作用；一语发挥绝对优势作用。 4.1. 二语发挥主导作用 二语发挥主导作用，也即第二语言主导模型(L2 Status Factor， L2SF)。Bardel & Falk [ 8 ] (2012)提出了第二语言主导模型，该模型认为二语比一语更能对三语习得产生影响。Bardel & Falk (2012)根据神经语言学有关研究指出，相较于一语，二语习得和三语习得之间在认知过程和学习情境等方面具有更多的相似性，因而在三语词汇习得中发挥的作用更大。该模型也得到了一些研究的支持(如De Angelis， 2007)。国内也有研究表明二语词汇在三语词汇习得中发挥主导作用。崔占玲、张积家 [ 9 ] (2009)研究了藏–汉–英三语学习者的英语词汇语义通达路径，结果发现，受试在完成英语三语词汇语义通达任务时，二语汉语翻译对等词得到了大量的激活，而一语藏语对译词并没有被激活。据此推断，三语英语词汇与藏语词汇之间没有关联，与二语汉语词汇之间属于词汇连接模型，也就是说藏汉英三语者的三语英语词汇语义通达需要借助二语汉语词汇而不需要借助于一语藏语词汇。 4.2. 一语与二语同时发挥作用 国内外对于三语词汇习得的研究结果中，都有证明一语和二语词汇在三语词汇语义通达中都发挥了作用。Hall & Ecke (2003)采用三语学习者言语产出中的错误分析法证明了在三语语义通达任务中一语和二语均能发挥作用，也就是说三语词汇需要借助一语和二语通达其概念。除此之外，González Alonso [ 10 ] (2012)采用图片命名中的启动效应对波兰–英–俄三语学习者进行的研究，结果也表明在三语词汇提取任务中，一语和二语都出现了明显的启动效应，即一语和二语词汇在三语词汇语义通达中都发挥了作用。李利 [ 11 ] 等人(2016)研究了印尼–英–汉三语学习者，其结果也表明三语词汇语义启动任务中需要借助一语以及二语通达语义。热比古丽等人 [ 12 ] (2012)对维–汉–英三语者的三语词汇语义通达的研究结果也表明三语词汇语义通达既需要借助一语词汇也需要借助二语词汇。 4.3. 一语发挥绝对优势作用 也有的研究表明，在三语词汇语义通达任务中，二语词汇无启动效应，而一语词汇则发挥绝对优势作用。双语研究表明双语者二语词汇习得中的一语效应非常显著，尤其是对于二语水平低的双语者而言，二语词汇需要借助一语词汇才能通达其概念。Aparicior等人 [ 13 ] (2012)对法–英–西班牙三语学习者进行了研究，结果表明，相较于二语和三语来说，被试在完成法语词汇的混合语义分类任务时引发了N400波幅，研究者认为这是由于法语作为母语的特殊优势地位，并非是由于法语的高熟练水平。Aparicior & Lavaur (2015) [ 14 ] 采用掩蔽启动对法–英–西三语学习者三语词汇选择中的启动效应进行了研究，结果表明一语在三语词汇选择中产生了启动效应，而二语并未产生启动效应。李利等人 [ 15 ] (2008)通过运用跨语言重复启动效应对中–英–日三语学习者的第三语言词汇的语义通达路径进行研究，结果发现，尽管熟练中英三语学习者已经形成了直接通达二语词汇概念意义的通达路径，但是三语词汇的语义通达仍然需要借助一语词汇来完成。
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user: 5. 三语语义通达中的影响因素 影响三语语义通达的因素错综复杂，包括语言熟练水平、语言相似性、第二语言主导地位、教学媒介语、语言习得顺序、学习策略、使用频率、语言近现率等。 语言熟练水平在跨语言影响中有着至关重要的作用，这在双语和三语研究中都得到了证明。根据修正分级模型，当二语水平处于较低的熟练程度时，二语词汇能够直接通达其概念意义，而不需要借助一语词汇；低水平的双语者则需要借助一语词汇的翻译对等词通达其概念。此外，一些国内三语习得研究也表明，语言水平会对三语词汇语义的通达方式产生很大的影响。陈等人 [ 16 ] (2018)采用跨语言重复启动范式对汉语水平不同的藏–汉–英两组三语学习者进行了研究，结果发现，二语熟练者会借助汉语词汇完成三语英语词汇的语义通达任务，而不会借助一语词汇；二语相对熟练者在完成三语英语词汇语义通达的任务时则会借助一语藏语词，二语汉语词汇则起到抑制作用。因此，二语水平的高低会对三语词汇语义通达路径产生影响。 语言相似性在跨语言影响中也起着重要的作用。三语研究中的两个模型证明了这一说法。首先，Hall & Ecke (2003)提出了附生模型，该模型认为三语学习者倾向于利用和新语言相似的已经建立的语言体系来减轻学习负担。Rothman (2010)提出了类型距离模型(The Typological proximity Model， TPM)，认为三语学习更加地受到类型相似的语言的影响。这两个模型都强调了语言相似性在三语习得中的重要作用。 Bardel & Falk (2012)提出了第二语言主导模型，该模型认为二语比一语更能对三语习得产生影响。他们根据与神经语言学相关的研究指出，相较于一语，二语习得和三语习得之间在认知过程和学习情境等方面具有更大的相似性，因而在三语词汇习得中发挥的作用更大。此模型也得到了很多实证研究的支持，比如(如De Angelis， 2007)等。 崔占玲、张积家(2009)研究了藏–汉–英三语学习者的英语词汇语义通达路径，结果发现，受试在完成英语三语词汇语义通达任务时，二语汉语翻译对等词得到了大量的激活，而一语藏语对译词并没有被激活。据此他们提出教学媒介语会对三语交互产生影响。该研究中受试的英语学习是借助汉语完成的，所以在三语英语词汇语义判断任务中受试会自动想到二语汉语词汇。 De Bot & Jaensch [ 17 ] (2015)提出语言习得顺序、使用频率以及语言熟练水平等这几个重要的影响因素会对三语以及多语加工产生影响。Hall & Ecke (2003)将所有影响因素分为语言学习者因素(例如，心理感知距离学说和原语言学意识)；学习因素(例如，第二语言主导地位、每种语言的熟练程度、习得的顺序)；语言因素(例如，语言类型距离、接触程度)；事件因素(例如，语言模式、任务、风格、对话者)和单词因素(例如，抽象性、具体性、频率、形式等)。
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user: 6. 结语 目前，由于受试类型的局限性，国内对于三语者三语词汇语义通达模式的研究主要集中在三语水平相对熟练的受试上，孙鑫、李伟 [ 18 ] (2014)研究了汉–英–日和汉–英–法三组三语学习者在不同的三语类型以及三语熟练水平两个条件下的三语语义通达路径，结果发现，日语熟练三语者会借助二语英语词汇通达其概念意义，但是二语词汇起到了抑制作用。研究者给出的解释为这些受试为英语专业英日双语方向的大四学生，英语和日语都是他们重要的学习内容，而且绝大部分学生的二语使用频率较高，因此认为第二语言的近现率也会对三语词汇语义通达产生影响；法语熟练的三语学习者会借助一语和二语词汇通达其概念意义，但是一语和二语都起到了抑制作用；法语不熟练的三语者会借助一语汉语词汇通达其概念意义，一语汉语词汇同样起到了抑制的作用；研究者对于二语英语词汇对三语法语熟练的学习者产生的抑制作用解释为他们是法语专业大四的学生，学习的主要任务是法语并非英语，据此研究者认为二语英语词汇的激活是由于英法语言之间的相似性造成的。他们也提出了由于三语的词汇语义通达比双语词汇语义通达更加复杂，涉及更多的影响因素，且未来的研究应在控制多种影响因素的条件下进行，对三语词汇的通达路径、激活以及抑制进行深入研究。在三语词汇语义通达中，Chen等人(2018)也发现了第二语言的抑制作用。两个研究都运用Green [ 19 ] (1998)提出的激活抑制模型对研究结果进行了解释。该模型认为双语者在言语产出过程中，两种语言的词汇都会被激活，并且需要对非目标语言的词汇进行抑制。抑制的程度大小取决于非目标语言的熟练水平以及激活程度，非目标语言的激活水平越高，抑制力度越大。 国内的三语词汇语义通达中研究的都是具体名词的语义通达，后续研究可以对其他词汇类型(比如抽象名词、动词、形容词等)的语义通达作出研究。 国内三语词汇语义通达研究中，三语为汉语的国外留学生研究相较于其他两类较少，由于他们学习第三语言的环境不同，且相较于国外三语研究，三语为汉语的研究能够较好控制语言距离，减少语言相似性对三语词汇学习的影响。
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user: 摘 要 通过引入结构矩阵，兼顾了变量含误差模型中系数矩阵同时存在固定列元素、随机元素、非随机元素的情形，并用于非等时距多变量灰色模型参数的优化求解，将优化算法应用于老空区上方建筑场地变形监测的拟合和预报中，实验结果表明本文算法是有效且可行的。另外，由于多变量灰色模型兼顾了变形数据序列的时空关联性，故多变量灰色模型精度高于单变量灰色模型。 关键词 :变量含误差，结构矩阵，总体最小二乘，高斯–赫尔墨特，灰色模型 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 最小二乘 [ 1 ] (Least squares)自提出以来在数据拟合、参数求解方面有着广泛应用，但其仅考虑观测向量误差，在当前的数据处理中，该模型显得不够完善。而基于变量含误差模型(Errors in variables)的总体最小二乘(Total least square， TLS)能兼顾观测量和系数矩阵两方面误差，Gloub与Van Loan [ 2 ] 最早于1980年在数值分析领域提出TLS的概念，并提出了基于奇异值分解(SVD)的TLS解法。在测绘领域，总体最小二乘广泛应用于回归参数拟合 [ 3 ]、坐标转换 [ 4 ] 当中。经过数十年的发展，TLS在解法及形式上有着丰富的研究成果，Schaffrin [ 5 ] 运用拉格朗日原理首次提出了总体最小二乘迭代法，文献 [ 6 ] 证明了总体最小二乘迭代解法与奇异值分解法的等价性；最早基于奇异值分解的TLS解法没有考虑系数矩阵存在常数列，混合总体最小二乘 [ 7 ] (LS-TLS)很好的解决了这一问题，进一步考虑到系数矩阵非常数列元素之间存在重复元素，结构总体最小二乘(STLS) [ 8 ]、混合结构总体最小二乘(MLS-STLS) [ 9 ]、虚拟总体最小二乘(VTLS) [ 10 ] 对这一问题又进行了解决，文献 [ 9 ] 对混合结构总体最小二乘迭代解法进行了详细的推导；而加权总体最小二乘 [ 11 ]、稳健加权总体最小二乘 [ 12 ] 分别考虑了观测量与系数矩阵元素不等精度，原始数据含有粗差的情况，这使总体最小二乘有了更进一步的完善。 在非线性理论的快速发展下，变形监测理论和方法也得到了进一步的丰富和发展，根据变形监测知识可知，在实际监测中，前期的监测点位布设以及后续的实际量测，所遵循的要求就是能尽量反映变形体的变形特征来。即变形体的变形特征需要多个监测点的监测数据来综合呈现，某单一的监测数据仅是变形特征的一个分量。这就充分证明各监测点在一定范围内是相互联系、协同发展的，表现出明显的空间相关性，这种相关性在实际工程测量数据中尤为常见。为此，本文将影响实际变形的时间相关性与空间相关性同时予以考虑，对非等时距多变量灰色模型的建模机理及应用展开研究，分析了建模过程中模型的本质为EIV模型，进而采用顾及系数矩阵误差的总体最小二乘优化算法对其进行优化处理。
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user: 2. 非线性高斯赫尔默特模型的混合结构总体最小二乘算法 总体最小二乘法的函数模型为： L + e L = ( A + E A ) X (1) 上式中 e L 、 E A 分别为观测向量 L 和系数矩阵 A 的误差向量和误差阵。定义其随机模型为： 观测向量与系数矩阵等精度情形： [ e L v e c ( E A ) ] ~ N { [ 0 0 ] ， σ 0 2 [ I m 0 0 I n ⊗ I m ] } (2.1) 观测向量与系数矩阵不等精度情形： [ e L v e c ( E A ) ] ~ N { [ 0 0 ] ， σ 0 2 [ Q L L 0 0 Q A A ] } (2.2) 式中 v e c ( E A ) 表示将 E A 按列拉直转换为 m n × 1 的列向量， ⊗ 为矩阵的克罗内克积算子， σ 0 为单位权中误差。为表达方便，现令 e A = v e c ( E A ) ，根据最小二乘法平差约束准则，直接给出总体最小二乘法的平差约束准则为： e L T e L + e A T e A = m i n (3) 考虑到系数矩阵可能同时含有常数列、随机元素、固定元素，通过引入结构矩阵 D ，此时模型可表达为： A X − L = [ I n − ( X p ⊗ I n ) ⋅ D ] [ e L e a ] (4) 上式中 X p 为模型中系数矩阵为非固定列对应的模型参数， e a 为按列提取系数矩阵非固定列所有函数独立的随机元素的改正数构成一个列向量，为推导方便，令 M = [ I n − ( X p ⊗ I n ) ⋅ D ] ， e = [ e L e a ] (5) 根据总体最小二乘的高斯赫尔默特模型(4)、平差准则(3)，构造目标函数如下 Φ ( e ， λ ， X ) = e T P e + 2 λ T ( L − A X + M ⋅ e ) (6) 根据拉格朗日条件极值原理，则有目标函数对各估计量求偏导等于零，并求解方程组得模型参数估值为： X = ( ( A + E A ) T ( M Q M T ) − 1 A ) − 1 ( A + E A ) T ( M Q M T ) − 1 L (7) 上式求逆部分显然不对称，有文献指出这种不对称更容易导致逆矩阵不存在，因此给上式两端同乘 ( A + E A ) T ( M Q M T ) − 1 A 之后，再同时加上 ( A + E A ) T ( M Q M T ) − 1 E A X 得 X = [ ( A + E A ) T ( M Q M T ) − 1 ( A + E A ) ] − 1 ( A + E A ) T ( M Q M T ) − 1 ( L + E A X ) 。 (8)
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user: 3. 非等时距序列MGM模型优化 3.1. 非等时距序列GM (1， 1)模型建模机理 [ 13 ] [ 14 ] 假设在不同时刻 t k 观测得到的一组原始序列数据为 x ( 0 ) = ( x ( 0 ) ( t 1 ) ， x ( 0 ) ( t 2 ) ， ⋯ ， x ( 0 ) ( t n ) ) T ，令 Δ t k = t k − t k − 1 ， k = 2 ， 3 ， ⋯ ， n (9) 当 Δ t k 不为常数时，即两相邻时刻的时间差不固定，此时原始数据序列 x ( 0 ) 为非等间隔观测序列，一次累加生成序列如下式： x ( 1 ) ( t k ) = ∑ i = 1 k Δ t i x ( 0 ) ( t i ) ， k = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ， Δ t 1 = 1 (10) 进行逆运算，得到对应的累减还原式子为 x ( 0 ) ( t k ) = x ( 1 ) ( t k ) − x ( 1 ) ( t k − 1 ) Δ t k ， k = 2 ， 3 ， ⋯ ， n (11) 对一次累加生成序列 x ( 1 ) 建立一阶微分方程，对微分方程进行积分并离散化处理得： x ( 0 ) ( t k ) + a 1 z ( 1 ) ( t k ) = b 1 (12) 对上式进行积分得到该模型的时间响应序列为： x ( 1 ) ( t k ) = b 1 a 1 + ( x ( 9 ) ( t 1 ) − b 1 a 1 ) ⋅ e − a 1 ( t k − t 1 ) (13) 根据最小二乘平差准则，在 v T v = min 条件下，按下式平差解算可以获取灰参数的最优无偏估值。 X = ( A T A ) − 1 A T L 。(14) 3.2. 非等时距多变量灰色模型MGM (1， N)建模机理 [ 13 ] [ 14 ] MGM (1， N)模型考虑了多个变量相互影响和发展的变形情况，完全不同于GM (1， N)，也不是GM (1， 1)模型的简单叠加，而是GM (1， 1)模型在N元变量情况下的拓展，通过建立N个N元微分方程，联立求解MGM (1， N)模型中的灰参数，而多个变量之间的相互影响程度便反映在所求灰参数中，灰参数主导模型的整个拟合和后续的预测过程。 设有n个相互关联的变形监测点，分别在 k 1 ， k 2 ， ⋯ ， k m 时刻对其进行了监测，即监测周期为m。第j个监测点在 k i 时刻对应的监测数据表示为 x j ( 0 ) ( k i ) ，m个周期的监测数据序列 j ( 0 ) 表示为： X j ( 0 ) = [ x j ( 0 ) ( k 1 ) x j ( 0 ) ( k 2 ) ⋯ x j ( 0 ) ( k m ) ] T (15) 则n个监测点m期观测数据可用矩阵表示为： X ( 0 ) = [ x 1 ( 0 ) x 2 ( 0 ) ⋯ x n ( 0 ) ] T (16) 其中，若相邻两监测时刻的时间差 Δ k i = k i − k i − 1 不为常量，则称 X ( 0 ) 为非等时距序列。非等时距MGM (1， N)模型的一阶白化微分方程组为 d X ( 1 ) ( t ) d t = C 1 X ( 1 ) ( t ) + C 2 (17) 式中 C 1 、 C 2 即为非等间距MGM (1， m)模型的参数矩阵。同理，进行积分运算可得到MGM (1， N)模型的时间响应函数为： X ( 1 ) ( t k ) = ( C 1 − 1 C 2 + X ( 0 ) ( t 1 ) ) ⋅ e C 1 ( t k − t 1 ) − C 1 − 1 C 2 (18) 需要指出的是：式中 e C 1 ( t k − t 1 ) 为矩阵指数函数，令 Δ = t k − t 1 ，其物理意义为第k期观测与第一期观测之间的周期间隔，往往为整数，因此可按下式计算 e C 1 Δ = I + C 1 Δ + C 1 2 2 ! Δ 2 + ⋯ = I + ∑ i = 1 ∞ C 1 i i ! Δ i (19) 为获取模型参数 C 1 、 C 2 ，可将式(17)离散化得到非等间距MGM (1， N)模型差分方程 x j ( 0 ) ( t k ) = ∑ i = 1 n a j i z i ( 1 ) ( t k ) + b j   ( j = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ; k = 2 ， 3 ， ⋯ ， m ) ，写成矩阵形式为 Y = L ⋅ H (20) 其中 Y = [ x 1 ( 0 ) ( 2 ) x 2 ( 0 ) ( 2 ) ⋯ x n ( 0 ) ( 2 ) x 1 ( 0 ) ( 3 ) x 2 ( 0 ) ( 3 ) ⋯ x n ( 0 ) ( 3 ) ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ x 1 ( 0 ) ( m ) x 2 ( 0 ) ( m ) ⋯ x n ( 0 ) ( m ) ] ， L = [ z 1 ( 1 ) ( 2 ) z 2 ( 1 ) ( 2 ) ⋯ z n ( 1 ) ( 2 ) 1 z 1 ( 1 ) ( 3 ) z 2 ( 1 ) ( 3 ) ⋯ z n ( 1 ) ( 3 ) 1 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ ⋮ z 1 ( 1 ) ( m ) z 2 ( 1 ) ( m ) ⋯ z n ( 1 ) ( m ) 1 ] ， H = [ C 1 T C 2 T ] ，认为n 个监测点的m期监测数据独立等精度获得，则根据经典最小二乘原理可得参数解为 H = ( L T L ) − 1 L T Y 。 (21) 3.3. 建模优化 可以看出无论是非等时距多变量灰色模型MGM (1， N)还是GM (1， 1)，采用模型进行拟合和预报的精准性完全取决于所求模型参数的精度。而以上两种模型的系数矩阵 L 均由两部分构成，一部分是由原始数据序列经过紧邻均值计算后得到的，另一部分则是由一列全为1的列向量组成，如果原始数据序列含有误差扰动时，系数矩阵 L 的前一部分必然也是受误差扰动影响的。而传统的获取多变量灰色模型参数解的方法是仅考虑原始数据序列 Y 的误差，通过多元最小二乘法解得的，显然这是不严密的。因此，可将系数矩阵 L 和观测量矩阵 Y 含有的误差同时考虑进来，并顾及系数矩阵中含有常数列的情况，采用上文介绍的总体最小二乘法求取模型的参数值，以达到对参数值的优化，进而提高模型的拟合和预报精度。
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user: 5. 结论 1) 将文中算法应用于高速公路建设场地残余沉降的拟合和预报，实验结果表明：混合结构总体最小二乘平差方法对于非等时距GM (1， 1)模型参数的优化效果并不明显，对非等时距MGM (1， N)模型参数的优化效果比较明显。 2) 由于非等时距多变量灰色模型MGM (1， N)兼顾了变形数据序列的时间、空间相关性，建立的模型更能贴切的反映变形数据之间相互影响的发展态势，故此，该模型的拟合和预报精度均明显高于非等时距单变量灰色模型GM (1， 1)。
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user: 摘 要 脑电神经反馈是一种基于脑电图的无创大脑刺激形式，通过脑机接口把从个体大脑中提取的电生理活动特征以实时反馈刺激的形式呈现给个体，使个体在反馈刺激的强化作用下学习自我调节大脑活动。脑电神经反馈能够应用于异常精神障碍的辅助治疗，健康个体认知功能表现的提升以及作为实验条件探究电生理特征与认知功能的交互作用。本研究从反馈系统的组成部分、实验设计的要素、训练效果评估以及机制作用等四个方面对脑电神经反馈进行综述，使读者对脑电神经反馈有一个清晰的认知。 关键词 :脑电技术，神经反馈 脑机接口，认知功能 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 神经反馈(Neurofeedback， NFB)是生物反馈应用大脑活动作为训练指标的一种形式，通过脑机接口把大脑活动作为反馈信号呈现给个体，让个体在这个过程中学习大脑信号自我调节而改变认知与行为的基础神经机制的在线反馈心理生理过程(Sitaram et al.， 2016; Stefanie et al.， 2017)。Miller最早提出了生物反馈的训练方式，通过给予反馈信号强化内脏或者腺体活动朝向一定方向的活动，把这种强化学习的过程称为“内脏学习”(Miller， 1969)。20世纪60年代末，随着大脑感觉运动皮层自发电生理活动(Sensorimotor rhythm， SMR)的发现以及脑生理信号采集技术的迅速发展，以大脑活动作为靶信号的生物反馈形式即神经反馈也随之出现。根据大脑活动信号的种类，神经反馈可以分为基于电生理学的神经反馈以及基于血流动力学的神经反馈(Sitaram et al.， 2016)，基于电生理学方法的神经反馈，根据提取电生理活动指标的方法与技术手段可以分为基于脑电图(EEG)的神经反馈、基于脑磁图(Magnetoencephalography， MEG)以及基于脑皮层电图(Electrocorticography， ECoG)的神经反馈方式。而基于血流动力学方法的神经反馈，可以分为基于功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging， fMRI)的神经反馈以及基于近红外光谱成像的神经反馈(functional near-infrared spectroscopy， fNIRS)，除了单一技术手段的神经反馈方式，还有结合高分辨率的血流动力学成像技术和高时间分辨率的电生理成像技术的混合神经反馈方式(EEG-fMRI， Zotev et al.， 2014; Keynan et al.， 2016; EEG-fNIRS， Fazli et al.， 2012)。基于脑电图的神经反馈是历史最为悠久应用最为广泛的神经反馈方式。第一次基于脑电的神经反馈是Wyrwicka和Sterman (Wyrwicka & Sterman， 1968)以猫作为对象而进行的。他们提取了猫在大脑感觉运动皮层上12~20 Hz的自发脑电活动，把这些脑电活动中的慢波纺锤波活动与进食器的牛奶量进行联结，在多次训练后增加了训练猫感觉运动皮层节律的出现频率，表现为具有规律的时间模式，并且有效地抑制了猫的癫痫发作。基于这个结果，Sterman把感觉运动皮层节律活动的神经反馈方案应用于癫痫病人的治疗中，在训练中Sterman发现感觉运动皮层节律的上调能够抑制感觉运动脑区的皮层兴奋性，改善了丘脑皮层中躯体感觉以及躯体运动通路对于兴奋性的控制，从而减轻癫痫患者的症状(Sterman， 1973; Sterman， Macdonald， & Stone， 1974)。癫痫辅助治疗取得的效果，使得脑电神经反馈开始被广泛应用于异常大脑神经活动相关的精神障碍治疗中以及健康个体巅峰表现的提高上，临床上的应用包括注意缺陷多动障碍(attention deficit hyperactivity disorder， ADHD) (Lubar & Lubar， 1984; Fuchs et al.， 2003; Arns et. al.， 2009; Arns， Heinrich， & Strehl， 2014)、自闭症(Coben， 2007; Kouijzer et al.， 2009)、学习障碍(Fernández et al.， 2003)等。而在提高健康人认知能力表现的应用上，脑电神经反馈在短时记忆长时情境绑定(Keizer， Verment， & Hommel， 2010)、语义工作记忆(Zoefel et al.， 2011)、音乐创造性(Gruzelier， 2014a)等都发挥了作用。本文将会介绍脑电神经反馈系统的组成部分、实验方案设置、训练效果评价以及作用机制理论四个方面，对脑电神经反馈进行一个完整的综述。
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user: 3. 脑电神经反馈实验方案的设置 脑电神反馈的实验方案设计从实验分组的角度可以区分为三种不同的设计方案，分别是单盲实验设计(被试不知道自己的分组)，双盲实验设计(被试和主试都不知道自己的分组)以及三盲实验设计(通过第三方评估实验效果)，而每一种设计方案都涉及实验分组、前后测任务设置以及训练session的设置等三个方面。第一方面是实验分组。在脑电神经反馈实验中，至少一个实验组是必须的，用于接受与研究目的特征的训练。有一些研究会使用多个实验组，对比不同特征在训练相同的认知功能时表现的差异，Egner以及Gruzelier (Egner & Gruzelier， 2004)分别设置了感觉运动皮层节律实验组以及下行beta频段节律实验组，对比两组之间对于注意力维持任务以及听觉p300b成分的训练效果是否产生差异。而至少一个积极控制组的存在也是必须的。在脑电神经反馈实验中，积极控制的存在不仅能够确保对于重复相关效应的影响，也可以控制由整体设置导致而非目标特征特异性影响的效应。实验组与积极控制组的对比的结果能够证明训练特异性的效果。积极控制组的设置具有三种不同的形式，第一种是使用来自实验组被试的反馈信号重复呈现给积极控制组的被试(Enriquez-Geppert et al.， 2013)，也称为假反馈分组。在这种形式的积极反馈组设置中，需要注意对于积极控制组被试伪迹的监测与重复呈现的反馈信号进行匹配，以避免积极控制组被试产生对当前反馈信号的干扰作用以及对反馈信号的真实性怀疑。第二种积极控制组的设计方式则是使用训练与实际训练目标无关的特征，Reiner等研究者(Reiner， Rozengurt， & Barnea， 2014)把与工作记忆巩固相关的额叶theta频段活动作为实验组的训练特征，而把与工作记忆巩固无关的beta节律作为积极控制组的训练，通过对比两组在工作记忆巩固中的表现获得theta频段训练对于工作记忆巩固的特异性作用，与假反馈组相比，训练无关特征的积极控制组更能够组织对于特定频段自我调节的有效学习。除此以外，也有研究把多种无关特征混合在一起在积极控制组的不同session中分别进行期中的训练，以产生训练的偶然性(Stefanie et al.， 2017)。第三种积极控制组的分组方式则是对目标特征进行反向调节(Van Schie et al.， 2014)。在反向控制组中，积极控制组需要把与实验组一致的特征进行反向自我调节的时候才可以获得正反馈的刺激，而这种方式由于涉及相同的训练特征，因此使用得比较少。 前后测任务设定指的是在神经反馈训练前后设置相同的任务范式，这些任务是能够测量在训练目的的实验范式。训练特征在功能上的非特异性，对特征训练是否产生迁移效果也作为前后测任务的设置中，因此常见的神经反馈前后测中都包含多个不同任务范式组成的任务池，Stefanie等研究者(Stefanie et al.， 2014)使用了四种不同类型的执行功能任务作为前后测用于衡量前额theta频段节律活动的训练效果，包括冲突监测任务、行为抑制任务、认知灵活性任务以及记忆更新任务，发现实验组在神经反馈训练提高的前额theta活动与主动控制的任务转换以及记忆更新任务的提高具有正相关，这表明前额theta的神经反馈训练产生了近迁移效应。前后测任务池的设置次数也是脑电神经反馈实验设计需要考虑的一个因素，常见的前测任务设置是在第一次神经反馈训练前进行，并且需要与第一次神经反馈训练至少相隔一天的时间，而后测任务设置则是在最后一次神经反馈训练后至少相隔一天进行。随着神经反馈训练的神经可塑性以及治疗效果能否在长时间保持作用质疑的提出，脑电神经反馈实验设计也需要在训练完成后3到6个月内加入一次跟踪的前后测任务，除此以外，也有实验设计在每一次神经反馈训练session之间的间隔设置测验任务池，从而能够通过每个训练session后测验任务表现的变化衡量神经反馈训练的效果，这种测试任务的设置是基于在神经反馈训练的session中会出现session内学习的情况，称为对训练的反应能力(Gruzelier， 2014b)。因此这些研究结果可以表明，在实验中检验神经反馈训练效果的测试设置是灵活的，研究者能够根据自身的需要对前后测的位置以及次数进行调节。 最后一个需要注意的问题是神经反馈训练中session的设置，session的设置包括需要安排session的次数、每个session的持续时间、训练session中是否进行休息、训练session中基线的提取等不同的部分。训练session次数设置是基于相似实验范式的效应量大小而进行设置的，以及取决于实验目的的需要。研究表明被试在接受4~6个session的神经反馈训练后训练效果会达到渐近线的平稳阶段，而在随后的训练session中就会出现训练效果的停止增加(Ros et al.， 2009; Gruzelier et al.， 2010)由于训练疲劳或者过度学习。这些研究还认为患者在神经反馈中的学习曲线与健康被试的学习曲线不一致，在ADHD患者的研究中，ADHD实验组的被试在最后三个或者五个session中保持了训练参数动态变化的稳定性。为了克服过度训练的问题并且找出应每个被试最优的训练session数目，有研究使用了个性化的session设置，对于每个被试，对每一次训练session后的结果进行分析，从而在最好训练效果的神经反馈session结束后，进行后测任务的测试(Harmelech， Friedman， & Malach， 2015)。第二个部分是每个训练session的持续时间以及间隔。对session持续时间的考虑是基于集中学习与分布学习的争论(Carpenter et al.， 2012)，相比于集中学习，分布式学习在教育环境中能够获得更好的学习效果，Ute (Ute， 2014)发现与连续反馈相比，离散性比例反馈在训练效果是是最优的，强化学习的研究(Thompson， Iwata， & Hagopian， 2005)也表明持续性周期的强化能够促进训练的效果。但是对于每个session间隔最合理的间隔长度仍然没有一个明确的标准。在每个训练的session中，一般持续时间是20~40分钟，训练session时间的设置被试对于训练刺激的注意力保持程度，也取决于被试的健康状态以及接受训练session的时间，过长的训练session时间会导致被试认知资源的消耗以及注意力不集中。除此以外，在训练session中区分休息block以及反馈训练block是十分重要的。休息block的加入不仅能够使被试获得休息，还能够记录被试在每个训练block之后静息状态的基线活动，能够用于测量session的训练效果变化。综上所述，对于神经反馈训练session间隔设置应该具有一定的分散性，不应该在一天或者短时间内完成多个训练session，而且需要保证被试有足够的时间对每一次训练后的效果进行练习以及评估，并且在每一个session内不应该设置太长的训练时间，需要训练时间通过休息block的方式分隔开。
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user: 4. 脑电神经反馈的效果评价 对于脑电神经反馈，评价其训练效果最为直观的方式是把目标认知功能的测量指标在训练组(实验组和积极控制组)因素以及时间(前测与后测)之间进行重复测量方差分析，当实验组在后测中相比前测表现的提升显著高于积极控制组前后测之间表现提升的程度，则可以证明对于该指标表现的神经反馈训练是有效的。但是仅仅通过实验组与控制组在前后测表现的变化是不够的，因为这种表现的提升可能并非神经反馈训练特异性所带来的大脑可塑性变化导致的效果。因此，神经反馈训练有效性的效果需要测量在神经反馈训练过程中大脑活动的变化。Dempster和Vernon (Dempster & Vernon， 2009)提出了三种测量神经反馈训练中脑活动改变的方法，第一种是针对于特征是具体频段振荡活动的训练，把振荡活动的振幅(amplitude)除以功率(power)的绝对值作为训练效果效果的指标；第二种方法则是针对所有特征的训练，通过计算积极反馈中所花时间除以训练过程时间的百分比，称为到达预期大脑状态所花费的时间，第三种方法则是前两者的结合，即达到理想状态所花费的时间乘以神经反馈过程中振幅的平均水平。除此以外，与每个训练session中基线值的对比也是衡量效果的重要指标。基线值是在每次训练session开始之前必须计算的训练特征值，作为神经反馈中大脑活动改变的参考值，与训练中生成反馈刺激的特征值不同，基线特征的采集需要被试处于放松平静等静息状态或者根据目的处于某一种特定的任务条件下，基线值的设定能够把神经反馈训练的特异性从一般大脑活动中区分出来。基线值的计算方式没有一种统一的标准，最为普遍的计算方式是在基线特征测量的时间间隔中取特征的平均值作为基线，有研究使用了间隔内具有特征值最大的时间点减去最小值的时间点再乘以1.1的值作为基线(Harmelech， Friedman， & Malach， 2015)，也有研究以训练前实验中与目标条件对应的另一个条件中特征均值作为基线(Ray et al.， 2015)，Zoefel等(Zoefel et al.， 2011)则是使用了测量反馈目的的心理旋转任务中的特征作为基线。需要注意的是，基线的确定需要根据训练特征，特别是频段振荡活动的阶段性而进行设定(Sherlin et al.， 2011)。把训练session的特征值减去或者除以基线值后，则可以把特征在训练session中的特异性变化提取出来。这个值可以在session内进行对比，即对比session中每一个训练block去除基线活动后的变化差异，也可以用于session之间训练效果的对比测量值，每个session的基线也可以用作session间训练效果的指标，用于测量训练是否对静息状态的特征活动具有提升。对于以某个具体频段振荡活动作为特征的神经反馈训练，其他频段的频谱值也作为特异性的指标，如果在训练过程中同时激活了目标特征以外的频段振荡活动，则表明训练具有非频段特异性，能够迁移到其他不同的频段中。这些指标在脑电神经反馈的应用上广泛使用，上述的各个指标中，以特征除去基线活动在session内以及session间的应用最多。