DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 就目前国内外相关研究进行讨论 研究发现，女性乳腺癌与肥胖有着密切的关系，这是因为女性体内雌激素除卵巢分泌外，脂肪组织也是一个来源，它能促使体内的雄激素转化为雌激素。Grace Vernaci等学者认为乳腺癌发病率的增加可能与BMI引起的内分泌和代谢的改变有关，体重过重会增加雌激素的产生，并通过回顾性研究认为BMI是影响乳腺癌患者远期预后的独立因素 [ 3 ]。肥胖与多种疾病的发生有关，考虑到肥胖率上升及其相关关联，以及对预期寿命的潜在影响，需要更好的了解BMI与乳腺癌患者的长期预后之间的关联。韩国一项关于BMI与乳腺癌的Meta分析表明，BMI增高与乳腺癌发生率上升有一定的关系，且绝经前后乳腺癌的复发率高没有明显的区别 [ 4 ]。研究者发现 BMI 的升高的患者，复发时间更短，生存率降低，但是对于年轻女性，ER(−)和淋巴结数量较多的女性，这种关系更为强烈。多种解释可能阐述了BMI与预后之间的关系，提出了可能涉及的生物机制来解释体脂和乳腺癌之间的关系，显示过量的体脂增加雌激素的产生并刺激ER(+)肿瘤细胞中的细胞增殖 [ 5 ]。Brouckaert O等学者通过研究也得出了BMI的升高可以增加乳腺癌的风险 [ 6 ]。有研究分析比较表明，绝经前，肥胖与乳腺癌的发生呈负相关，但对于亚洲人来说呈正相关，肥胖与绝经后发生乳腺癌的风险增高呈正相关，提高了乳腺癌死亡率。文献报道结果并不完全一致，可能与肥胖患者的药物使用剂量，病理分型等预后因素不同有很大的关系。国内有关学者研究报道BMI的增高与乳腺癌患者的DFS (无病生存率)及OS (总体生存率)没有关系，与接受新辅助化疗的ER(+)乳腺癌患者DFS及OS呈负相关。这一结果在陈卓相关BMI与乳腺癌新辅助化疗预后的分析研究中也得出类似的结果 [ 7 ] [ 8 ]。也有人认为BMI的升高会使OS降低，但是对DFS没有太大的影响，肥胖可以作为乳腺癌预后的一项独立因素，即BMI越高乳腺癌患者生存率越低 [ 9 ]。结果中存在一些因素，比如肥胖的患者乳房体积大，体格检查的检出率降低，是否影响研究结果。但BMI值的升高是乳腺癌发病的危险因素这已经是确定的结果，国际癌症中心研究机构也曾证实，肥胖是食管癌、结肠癌、直肠癌、乳腺癌(绝经后妇女)、子宫内膜癌的危险因素，也证实肥胖也会增加男性乳腺癌发病率，在超重人群中，BMI越高，相关风险也会变得越高。郭莉等研究者通过回顾性分析ER(−)、PR(−)乳腺癌患者术前血脂和BMI与乳腺癌预后的关系中得出，高血脂和高BMI值会增加乳腺癌患者的复发转移风险，生存率降低 [ 10 ]。在国内一项相关研究的Meta分析中发现，BMI升高可以增加绝经后乳腺癌的发病风险，在绝经前的女性中还没有发现相关关联 [ 11 ]。
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user: 3. 结论 乳腺癌的发生发展与雌激素有关。女性控制体重是预防乳腺癌不可忽视的措施之一，正确的饮食和保持足够的体力活动可以保持健康的体重，美国癌症会建议，成人每个星期应至少150分钟的中等强度的活动或者75分钟的剧烈运动。
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user: 摘 要 物联网意指物物互联的网络，物物互联是通过将条形码、传感器或无线射频识别(RFID)卷标装置于载体上，以通讯技术支持载体之间能够传递传感信息，达成物体智能化自动控制等应用功能的实现。本文探讨物联网环境中传感设备的传感信息的应用，并提出适合于物联网环境的电子商务模型，将物联网技术实现于电子商务环境中。此外，本文更着眼于传感信息的情境感知技术探讨及根据用户反馈信息调校传感设备的设定，得以改善企业的服务质量与提升物资服务质量。 关键词 :物联网技术，情境感知，反馈机制，服务质量 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 随着经济的不断发展，物联网逐渐兴起，并开始成为继互联网、计算机以及移动通信网之后里程碑式的创新。物联网的应用性很强，具有非常强大的渗透力，引起了各国的广泛关注。而科技的进步使得网络型态已从过去以人为导向进入以物为导向的物联网环境网络型态，未来人们的生活将进入人与物、物与物互相传递信息与沟通的世界。 2008年IBM提出了“智慧地球(Smart Planet)”的概念，表示通过网络连接对象及应用智能技术和服务到对象(Object)中，将传感器嵌入和装载在电网、铁路、建筑、油气管道等对象中，让物与物之间能互相传递信息，再通过超级计算机与云端运算进行信息融合，将对象融合到大众社会，形成所谓“物联网”。 物联网技术 [ 1 ] 为三层式体系结构，包含：感知层、网络层与应用层。其中以感知技术为主要特性之一，通过传感设备获取传感信息，使之提供相关传感信息服务与应用，因此于物联网环境中将会获得大规模的感知信息。通过传感器获取传感信息，由感而知的过程则须借由智能分析和信息处理技术来实现，信息处理技术贯穿感而知的全过程，基于物联网传感层的设备所搜集到的传感信息，实现彻底感知、智慧反馈与决策的过程。通过情境感知技术及数据处理，可以提供情境感知服务于消费者或所需的资源应用中。 由于物联网建置的基础仍于互联网上，因此本文将物联网的技术实现于电子商务环境中。亦即，本文的主要目的在探讨物联网环境中传感设备的传感信息的应用，并提出适合于物联网环境的电子商务模型。本文所提出的电子商务模型架构称之为以物联网为基础的电子商务架构(IoT-based EC architecture，IoTEC)。IoTEC探讨物联网技术与电子商务的结合，并提供多样化服务给使用者。在研究中，将于IoTEC架构中建置情境感知模块，并说明情境感知模块的应用与信息反馈。由于传感信息是物联网环境信息的提供重点之一，因此本文将着眼于传感信息的情境感知技术探讨及根据用户反馈信息调校传感设备的设定，以期改善企业的服务质量与提升产品的质量。
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user: 2. 物联网 物联网中的物(Things)被嵌入智能系统中使之成为智能对象(Smart Object)，并且通过智能系统可以主动或是被动的与使用者沟通，因此智慧技术也是物联网的关键技术之一。物联网中所采用的各种智慧技术能够有效实现预期的目标，而智能对象为物联网中最重要的角色之一，所使用的每一个智能对象都能够经由互联网进行沟通，而每一个智慧对象都有唯一的标识，通过网络的连接，物件的位置及状态都能被知道，进而实现智慧化追踪、监控及管理。 物联网除了具有智慧技术的特性之外，另一项特性是具有信息的透通性。举例而言，在周宣光等学者的研究中提到，以农产品产销履历来说，目前的产销履历只记录了生产资料而已，但是产销履历的目的在于实现从农场到餐桌这整个流程信息的透通性。在LuigiAtzori等学者的研究中提到：在整个物件的生命周期中通过时间与空间可以作为被追踪的对象，并且是可持续性、可强化和独特的识别。因此，在物联网环境中，通过智能对象、无线传感网络的传感信息、互联网的信息交换以及RFID的识别等技术应用，使得物联网技术提供了大量的信息(Big Data)，且可通过物联网技术的自动化进行信息的记录，使得能够达到信息的透通性。
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user: 3. 情境感知 在物联网的架构中，感知层是最基础也是最重要的一层，通过各种技术的应用，实现对大范围内真实世界中的各种信息的搜集、转换和收集。其中可使用的感知技术主要包括条形码技术、RFID技术、传感器技术等，所搜集到的信息可分为属性信息、状态消息、及环境信息三类。RFID技术所搜集的大多属于货物的属性信息，如货物名称、型号、生产日期与制造历程等；传感器则搜集设备或环境的状态消息，如温度、湿度、压力等。 通过所收集的感知信息进行情境感知处理，进而提供相关的情境感知服务 [ 2 ] [ 3 ]。情境(Context)的定义是构成事件、声明、情况或想法的装置情况或事实，构成情境感知行为的四类最重要的信息包括身分、地点、时间与活动。情境感知信息的生命周期，包括四个阶段。其中，Context Acquisition阶段负责感知信息的来源获取；Context Modeling阶段将收集的感知信息进行建模以及表示感知信息其内容；Context Reasoning阶段将感知信息通过相关技术进行情境分析处理；Context Dissemination阶段则将情境信息服务发布给需要或是感兴趣的使用者。情境感知信息的生命周期，如图1所示。 图1. 情境感知信息的生命周期 本文于情境感知技术的应用，着重于物联网环境中感知信息的处理及情境感知模块的建置，并探讨感知信息的相关处理。
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user: 4. 以物联网为基础的电子商务架构 本文所提出的电子商务模型架构称之为以物联网为基础的电子商务架构(IoT-based EC architecture，IoTEC)。IoTEC架构的主要目的是将物联网的技术与电子商务中相关用户的信息集结成一个模型，通过IoTEC架构可以让不同需求的用户能够充分掌握多方信息，并且将物联网传感技术的特性加入于模型中，通过传感技术获取相关传感信息，丰富用户可获得多元化信息。由于IoTEC架构中的使用者可根据使用者服务需求获取所需信息，因此本文将针对IoTEC架构中情境感知模块(Context Aware Module)进行物联网环境情境感知的应用探讨。本文所提出的IoTEC架构，如图2所示。 图2. 以物联网为基础的电子商务架构 由图2中的IoTEC架构，可以了解IoTEC架构的信息流向，且模型内所有阶层的信息皆能够互相传递。IoTEC架构主要分为三层，第一层为感知层(Sensor Layer)、第二层为处理层(Process Layer)、第三层为使用者层(User Layer)。 Sensor Layer：感知层主要目的为传感设备的相关管理，其作用为监控设备与调校传感设备的设定，且可搜寻与纪录传感设备的相关信息，如：设备编号、设备位置或设备信息等。Sensor Layer的作用也包含收集传感信息并传送至 Heterogeneous Data Middleware中处理所有传感信息。 Process Layer：处理层主要目的为处理IoTEC架构中所有信息的处理。其中包含(1) 异类数据中间件(Heterogeneous Data Middleware)：主要为处理从Sensor Layer接收到的异质传感信息进行前置处理，如：异质传感信息的分析、统一格式与过滤冗余信息等。(2) 数据管理模块(Data Management Module)：主要为处理IoTEC架构中所有信息、分析、运算与储存的管理，并提供资料混搭(Data Mashup)的处理，使之根据使用者各自需求获取所需信息。(3) 情境感知模块(Context Aware Module)：主要为处理传感信息及用户的行为判断，如：纪录传感信息、处理传感信息与用户使用Web Service信息的感知等相关处理应用及信息反馈(Feedback)的处理。(4) 营销模块(Marketing Module)：因本文锁定于以物联网为基础的电子商务模型，因此营销模块主要为提供给企业做为在物联网环境中可使用的营销管理。(5) 服务导向架构(Service Oriented Architecture)：主要提供用户进入IoTEC模块时的网络接口与用户管理，并且将IoTEC模块所提供的所有服务于服务导向架构中注册与提供服务，以及可针对使用者的身分提供不同信息。 User Layer：使用者层主要目的为根据不同身分的用户提供相关信息或服务应用。 本文所提出的IoTEC架构，主要实现物联网相关技术至电子商务中，其中物联网环境的传感技术为主要特性之一，因此本文将于IoTEC架构中进行情境感知模块的探讨与应用。本文除了探讨情境感知相关应用外，于物联网环境中信息的反馈对IoTEC架构而言也相当重要。因此通过使用者的操作、服务的使用、及信息的获取等相关服务的应用，从中获取可改善IoTEC架构的服务提供、传感设备信息的提供、企业改善产品的信息、物流改善配送服务、及制造商根据反馈信息进行产品修改，甚至可针对用户所提供的反馈信息更改传感设备的相关设定，以期能够改善产品质量或是服务质量。
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user: 5. 情境感知模块(Context Aware Module) 从过去相关的文献可以了解在情境感知应用包含了四个周期阶段，在本文所提出的情境感知模块中仅在三个周期阶段进行相关情境应用。在过去的情境感知应用中使用相关的技术，包括：模糊理论、本体论或规则等情境感知推理技术，相对的在物联网环境中仍可探讨这些感知技术的应用。但在本文中情境感知信息与感知设备的反馈信息的探讨为主要重点。因此，在情境感知模型结构图中并未加入情境推理(Context Reasoning)的应用。本文主要探讨在物联网环境中，可通过使用者需求与用户反馈的信息进行设备的设定调校或可根据使用者的行为改善企业所提供的服务，使得能够提供更符合使用者需求的服务或是提升服务的质量。 在IoTEC架构中，情境感知模块主要为处理传感信息与用户行为的判断以及反馈信息的处理，IoTEC架构的情境感知模块结构如图3所示。 图3. IoTEC架构的情境感知模块结构 本研究所提出的情境感知模块主要通过三个阶段处理情境感知应用，包含情境信息获取、情境感知模块与情境信息发布或分配。情境信息获取阶段：本阶段包括两部分传感信息的获取：(1) 第一部分为在异类数据中间件所处理的初步传感信息，主要为传感层中的传感设备所获取的传感信息。(2) 另一部分则从服务导向架构中的网页服务所获取的传感信息，主要为使用者的行为感知，通过使用者使用IoTEC架构所提供的服务，从中获取用户操作或是用户行为模式判断使用者所需的服务要求。 情境感知模块阶段：主要为处理所有情境的信息，包含事件管理元件、情境信息、情境管理及情境反馈。(1) 事件管理组件：针对使用者的行为，判断使用者的行为及事件的处理。在事件管理组件中可以了解用户通过网页服务获取IoTEC架构的相关服务应用，可判断使用者的身分、了解使用者在甚么时候或进行某些操作应用时等事件发生的信息。(2) 情境信息组件：针对从传感设备所获取的传感信息，主要为获得传感设备的感知信息属性等信息。在情境信息组件可了解情境信息的属性，包括资料属于何种传感设备的传感信息、传感信息的类型、及传感的时间等信息，可作为情境感知模块处理感知服务的判断。(3) 情境管理组件：在情境管理组件是通过数据管理模块的处理组件进行传感信息的分析、运算与储存的处理，因此资料管理模块可支持情境感知信息的相关处理，且可通过数据管理模块的元件将信息整合成用户所需的信息。(4) 情境回馈组件：主要作为传感设备的信息回馈，调校传感设备的设定，以期改善产品的质量与改善IoTEC架构网页应用的服务的处理。通过使用者售后服务、产品使用状况或网页应用的操作等回馈信息，进而改善服务的品质。 情境信息发布或分配阶段：将IoTEC架构中提供的情境感知信息服务，通过服务导向架构模块进行情境感知的服务提供并发布可使用的情境信息服务，如感知设备信息的查询及订阅感知信息等的服务。 在物联网环境中，情境感知的应用为主要的特性之一，由于物联网环境可提供的服务多元化，使得提升服务的质量与提供整合性的资讯显得更加重要。因此本研究所探讨的情境感知应用模块，其重点着眼于感知设备的信息获取与回馈信息进行调校传感设备设定、提供的服务或改善产品质量等，藉以提升服务质量。
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user: 6. 农产品结合电子商务网站购物应用 本文以农产品结合电子商务网站购物应用为IoTEC架构中情境感知模块的实例探讨，通过实例说明可以了解在物联网环境中传感设备信息的获取与反馈信息调校的说明 [ 4 ] [ 5 ]。 本文的实例说明将探讨在物联网环境中，顾客利用电子商务网站购买农产品的流程，当顾客于电子商务购买农产品时，通过企业的电子商务网站进行商品的订购，完成购买程序即订单成立，而后企业将订购信息传送至制造商通知商品出货配送，而后通过物流业者将商品配送至消费者手中，即完成电子商务购物流程。顾客利用电子商务网站购买农产品的流程，如图4所示。 图4. 电子商务网站购买农产品的流程 本文的实例说明，将探讨在物联网环境中，顾客利用电子商务网站购物的流程，及探讨企业中的制造商、农产品供货商与物流业者等各阶段使用的传感设备的信息。在第4节中所探讨的情境感知信息获取分为两个部分，一部分为从传感设备获取传感信息，另一部分为从网页服务中获得相关顾客感知信息。从图5中可以了解从网页服务与传感设备所获得的信息与使用的传感设备，物联网的电子商务流程与传感设备配置，如图5所示。 图5. 电子商务流程与传感设备配置 在物联网环境中，云端技术的使用可作为物联网环境的技术资源辅助，如资源储存 [ 6 ] 、数据分析 [ 7 ] 与运算等技术 [ 8 ]，因此在图5中将云端运算技术表示于图中。在图5中可了解每个角色中所使用的传感设备，并且可以了解在IoTEC架构中情境感知的传感信息来源为何种设备或服务。 在顾客(Customer)环节中，当接收商品时可使用行动设备(Mobile Device)进行近距离的商品交易付款时的传感设备，并且包含使用电子商务网站的网页服务进行电子商务网站购物的服务应用获取传感信息，如：顾客操作接口进行网站购物的行为可作为传感信息的来源及消费者使用商品后企业进行顾客满意度调查的结果作为反馈信息的来源。 在企业(Enterprise)环节中，提供电子商务的网页服务，如：传感设备的传感信息提供、订阅、查询服务、售后服务等信息皆可作为在物联网环境中情境感知网页服务信息以及反馈信息的来源，通过反馈信息可作为改善产品质量或是网页服务的依据，进而改善服务的质量。如：当顾客反馈信息告知企业电子商务网站的顾客操作接口认为复杂或是提供的信息并非顾客所需的信息等问题反应，企业即可针对这些问题改善电子商务网站的页面或改善服务的提供内容等，虽然这些对于企业而言并非重大问题，但是从顾客的角度去改善电子商务服务的质量，更能符合消费者的需求。 在制造商(Manufacture)环节中，可利用RFID作为仓储管控与产品生产的传感设备以及产品包装，并且可通过EPC tag查询与记录产品信息，在物联网环境中的信息透通性表示可将产品的所有信息皆纪录，例：农产品的生产履历、产品制作历程等信息皆可被记录与获知。通过顾客的使用纪录等反馈信息，可改善产品的质量或是根据消费者需求开发新产品，使其产品质量更好与符合消费者所需的产品。 在农产品供货商(Agriculture)环节中，透相关传感设备的应用，可监控农产品成长的环境 [ 9 ] [ 10 ]，如：环境温度传感器、土壤湿度传感器、环境光感传感器或洒水传感器等传感设备，通过传感设备监控可达到质量保证以及随着环境因素的改变进而修正传感器的相关设定。并且可通过顾客的信息反馈或种植新农产品的因素改变原有的传感设备设定，如：种植水果须每小时浇水一次，但若改种植其他水果或是浇水次数太多造成水果腐烂，此时即可改善洒水器传感器的洒水时间设定。通过反馈信息与相关种植知识更改传感设备的设定，使得可改善产品质量状况，并且可提供相关农产品生长的历程纪录给消费者了解，以保证农产品的质量。 在物流(Logistic)环节中，当商品配送过程中仍必须持续监控产品状况，可通过全球定位系统、摄影机、低温配送温度传感器、行车纪录器等传感设备的使用。然而通过传感数据的服务，包括：商品位置、温度、运输途中的震动等传感信息提供事先告知腐败情况，然后通过控制中心自动与运输中的车辆进行通讯，重新安排运输路线。通过物流车的传感设备进行产品监控，以确保产品目前状况以及生鲜农产品质量监控，避免生鲜农产品腐烂。 通过本节中实例的说明，可了解物联网环境的传感设备与信息反馈的应用。通过传感信息的获取，进而藉由情境感知模块进行传感信息的分析与处理，再提供相关传感信息给用户。除此之外，可通过用户反馈的信息进行传感设备设定的调校与改善网页服务的服务提供，以改善企业的服务质量与进行产品质量的监控。
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user: 7. 结束语 由于信息科技技术的进步，人们的生活正逐渐进入一种始终连接的网络世代。由于物联网技术的实现，使得未来的生活将形成人与物、物与物相互传递信息与沟通的世界。本文所提出的IoTEC架构将物联网技术实现于电子商务环境中，通过IoTEC架构可使用物联网技术所提供的多元化服务。研究中并探讨IoTEC架构中情境感知模块的建置，情境感知模块主要为处理传感信息与用户行为的判断及反馈信息的处理。本文通过情境感知模块处理感知设备的信息与反馈信息进行传感设备的调校设定，改善提供的服务或改善产品质量等，借以提升企业的服务质量。在未来的研究中，将探讨情境感知中情境推理阶段的情境感知推理技术，如：类神经网络、本体论、及规则等推理方法，将情境感知推理技术应用至物联网技术中，并探讨其可行性。
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user: 摘 要 随着人工智能的迅速发展及其广泛应用，人工智能安全也开始引起人们的关注，攻击者在正常样本中增加了细微的扰动，导致人工智能深度学习模型分类判断出现错误，这种行为称为对抗样本攻击。该文综述对抗样本攻击的研究现状，研究了对抗样本攻击的经典算法：FGSM、DeepFool、JSMA、CW，分析了这几种经典对抗算法的生成对抗样本的效率及其对深度学习模型的误导效果，为对抗样本检测和防御算法设计提供理论指导。 关键词 :人工智能安全，深度学习，对抗攻击 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 随着人工智能深度学习成为研究热点，其在医疗 [ 1 ] 、生物 [ 2 ] [ 3 ]，金融 [ 4 ] 、自动驾驶 [ 5 ] 各个领域皆有所应用，并且取得丰硕的成果。深度学习不同于传统的基于特征提取的机器学习，不需要使用者掌握太多的专业知识，只需调节好参数即可取得很好的效果。人工智能深度学习应用极其广泛，此时对人工智能安全的需求也迫在眉睫。早在2015年IanGoodfellow提出了对抗攻击的概念，对于熊猫图片只需增加一点扰动，在人类视觉中干扰图片与原图差别很小，几乎无法看出，但是人工智能深度学习模型却会以99.3%的概率将其错判为长臂猿 [ 6 ]，如图1。对抗样本对于人脸识别也能导致错误分类造成影响。 图1. 对抗样本 近年来，对抗样本攻击成为了研究热点，在深度学习的广泛研究与应用中，对抗攻击对于深度学习的安全威胁也愈发严重。2019人工智能顶级会议CVPR上发表论文 [ 7 ]，表明对抗攻击可以让一个人在摄像头面前几乎隐形；科恩实验室通过研究发现 [ 8 ]，在路面部署对抗样本干扰后，可导致车辆经过时对车道线做出错误判断，致使车辆驶入反向车道，对抗样本攻击造成了很大的安全威胁。因此对抗样本的攻击算法与特征的研究刻不容缓。 目前，对抗样本攻击集中于图像识别领域，有许多种对抗样本算法被提出与应用。在多数攻击算法生成的图像中，有多处明显特征：对于图像的处理程度微小，人类几乎无法分辨是否经过处理；攻击算法具有很强的迁移性，针对部分网络结构有效的攻击，在别的网络结构中也具有一定的欺骗效果 [ 9 ]。 现有的对抗样本攻击大都基于图像模型的分类的问题中，本文主要介绍对抗样本的内容概念与其算法分类，通过研究同种算法不同攻击步长与多种算法对于同一图片的对抗攻击的方式分析主流对抗样本攻击方法的异同，为对抗样本检测与防御研究提供理论指导。
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user: 2. 对抗样本简介 首先明确定义，当采用深度学习的方式完成一项分类任务时，需要使用分类器；分类器的定义：利用给定的类别已知的训练数据来学习分类规则和分类器，然后对未知数据进行分类。对抗样本是一种通过指定算法进行处理的图片，在原始样本加入部分扰动，使得分类器改变对于原有的样本的分类 [ 10 ]。对抗样本产生于训练时的样本的覆盖率的缺陷，识别过程中，训练集不可能完全覆盖所有可能，往往测试集与训练集有部分重复，结果产生了很小几率的分类错误。在分类过程中，基于对抗样本所具有的迁移性，其对于很多网络结构都具有一定欺骗性。 图2. 对抗样本产生的原因 如图2所示，笑脸与哭脸是两种样本，因为对抗样本的训练(直线)与真实(曲线)有微小的差别，其中有部分“笑脸”进入了“哭脸”的分类，反之亦然。这中间的“灰色地带”被称为对抗样本的空间区域。而对抗样本算法则是要迅速寻找其中的对抗样本区域样本，利用其细小的扰动，影响最终识别结果，导致识别错误，例如：哭脸进入直线左上区域。
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user: 3. 对抗样本的生成算法 本节介绍在深度学习领域中经典的对抗样本攻击生成算法，在新的神经网络模型提出后，同样新的攻击方法不断涌现。本节通过对四种方法的介绍，并进行相互的比较，分析得出具体结论。 3.1. 快速梯度攻击 IanGoodfellow提出 [ 6 ] 快速梯度攻击(Fast Gradient Sign Method， FGSM)，寻找算法模型梯度变化最大的方向如图3，在这个方向上增加图像扰动，从而导致网络进行错误的分类。 如图4所示，这是一个基于二维向量的模型，在这个上升的函数中，红色箭头表示其中梯度最大的一个方向。这是一个简单的快速梯度模型，其中斜率最大的方向在网络模型中很容易寻找。而快速梯度算法则是在这个方向上做出变化，当x值在正方向中改变极小的数值时(对抗样本的扰动)，y值的改变量极大(分类依据)。 图3. 快速梯度下降 图4. 二维梯度示意图 FGSM攻击属于白盒攻击，需要得到模型的结构信息，可以实现源/目标误分类的攻击方式。FGSM在设计之后，产生出了许多以FGSM为基础的对抗样本攻击方式。文献 [ 11 ] 提出一种迭代化的FGSM/the Basic Iterative Method (BIM)。FGSM在迭代过程中，在梯度上升程度最大时产生一次扰动；BIM在迭代过程中，沿梯度最大处添加许多步小扰动，并且在每处扰动之后，重新计算梯度。BIM较FGSM可以更加精确地对抗攻击，略去了少数无关扰动，所需计算量与时间也大幅增加 [ 12 ]。其后RAND-FGSM攻击算法也被提出 [ 11 ]，首先在梯度计算过程前，在样本中添加扰动。通过计算前添加部分扰动可以避免初始值产生时梯度过大，以前的对抗样本攻击算法只适用于某一种模型。在RAND-FGSM处理后对抗样本更具有普遍性，适用于更多网络模型。 图5. DeepFool攻击算法原理图 [ 13 ] DeepFool [ 13 ] 同样是一种基于快速梯度的白盒攻击算法。如图5所示，改变分类的方法是通过计算出该样本距离分类边界的最小距离。以点到直线距离公式为例每次迭代时，该点都以很小的移动距离不断逼近分割平面。针对非线性的函数，DeepFool通过在每一次迭代，在迭代点处对函数做线性逼近，将问题简化为线性函数攻击的问题。在实验结果所示，DeepFool算法能够得出FGSM较更小的扰动，而欺骗率大致相同。 3.2. JSMA攻击 JSMA攻击是对原图添加有限个数像素点的扰动。文献 [ 14 ] 中作者介绍了一种非循环前馈神经网络的攻击方法—JSMA (Jacobian Saliency Map)。该方法利用雅克比矩阵，计算从输入到输出的特征，因此只修改小部分的输入特征就能达到改变输出分类的目的 [ 14 ]。通过计算前向导数，构建特征图，从而确定输入与对抗样本攻击之间的关联性。通过这种方法扰动输入特征，只需要选择数值大的像素点进行扰动，可以很快达到攻击者误分类的目的。下图6中显示了JSMA算法扰动数从左至右逐渐增加，其对于图像整体扰动较小，在部分点像素附件增加了较大的扰动。 图6. JSMA攻击效果图 3.3. CW攻击 CW攻击是一种基于优化的攻击 [ 15 ]，它在本文介绍的4种对抗攻击中产生的对抗样本是与原样本公认差距最小的一种，且其攻击力被认为最强。其实质是在迭代过程中，将对抗样本和原样本的分类的可区分性所结合作为新的优化目标，将迭代与优化的过程结合。如CW攻击算法公式 [ 15 ] 所示，c为引入的一个参数，CW算法中采用二分法查找c最小的数值。c值用于定义损失函数之间的关系。同理，k值是置信度，当k值增加，样本分类出错概率增加；此时带来的影响是计算量增加，迭代时间增加。 r n = 1 2 ( tanh ( ω n ) + 1 ) − X n min ω n ‖ r n ‖ + c ⋅ f ( 1 2 ( tanh ( ω n ) + 1 ) ) Where f ( x ′ ) = max ( max { Z ( x ′ ) i : i ≠ t } − Z ( x ′ ) t ， − k ) 对上述分析的4种经典对抗样本生成算法进行原理分析，表1是4种攻击算法的对比分析，其中攻击强度表示攻击算法生成攻击样本与原样本的差异大小，攻击强度越大的算法生成的对抗样本与原样本差异越小。
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user: 4. 算法实验及对比分析 本文实验环境采用英伟达TITAN V深度学习GPU，操作系统采用Linux，编程语言采用Python3，深度学习框架采用PyTorch，人工智能对抗攻击工具包采用AdvBox [ 16 ]，实验测试数据集采用ImageNet [ 17 ]，其中实验测试样本熊猫图片如图7。 Table 1 Comparison of adversarial sample attack algorithm 攻击方法 学习方式 攻击强度 攻击算法特点 快速梯度攻击 单步、迭代 *** 对图像添加整体扰动，生成效率高 JSMA攻击 迭代 ** 对像素点的扰动 DeepFool攻击 迭代 ** 添加的对抗样本的扰动幅度较小 CW攻击 迭代 **** 基于优化，可以调节置信度，产生扰动最小，时间最长 表1. 对抗样本攻击算法对比 图7. 对抗样本实验图片 我们进行了两组实验测试，第一组分析了FGSM算法攻击参数与程序运行时间、攻击成功率的关系，第二组实验对比分析了FGSM、DeepFool、JSMA、CW四种攻击算法的运算时间。 图8. 对抗样本实验图片 如图8，比较了FGSM算法的攻击步长与迭代时间之间的关系。其中x轴以攻击步长，y轴。实验中每次程序迭代生成50个对抗样本，统计程序总迭代时间。在攻击步长从0增长到0.01的过程中，程序迭代所需时间较长；在攻击步长从0.01增长到0.1的过程中，程序迭代时间逐渐减小；在攻击步长从0.03增长到0.1的过程中，程序迭代时间保持在10秒以下的较快水平。 攻击成功表明生成的对抗样本导致深度模型识别出错，如图9，比较了攻击成功数量(每50个)与攻击步长的关系，如图10，比较了成功率与攻击步长的关系。随着攻击步长从0增长到0.02的过程中，成功率与欺骗数量都有较大幅度的增长，成功率与欺骗数量的增长比例大致相同；随着攻击步长从0.03增长到0.1的过程中，成功率与欺骗数量均保持最大值左右。伴随着攻击步长(0~0.1范围)的增长过程中，所需时间先呈增长趋势，随后呈下降趋势直至最低，而欺骗数量与成功率始终呈现上升趋势直至最大。可知攻击步长调整在0.03以上，对于FGSM算法攻击效率较高，成功率较大。 图9. 对抗样本实验图片 图10. 攻击成功率与攻击步长关系图 FGSM增加对图像分类器损失对图像添加扰动。其以效率较高为优势，生成的图像以全图扰动为主。下图11所示FGSM算法对于MNIST数据集所增加扰动后，生成对抗样本的效果图。 图11. 在MNIST数据集中FGSM攻击效果图 第二种测试在相同实验条件下，测试了FGSM、DeepFool、JSMA、CW 4种经典的对抗攻击方法针对图 [ 9 ] 产生对抗样本的时间和L 2 范数。由图12可得，FGSM攻击的速度最快，据算法可初步得到：FGSM效率最高，因其通过研究者手动调节攻击步长的方式，不需计算攻击步长；DeepFool运算时间较长，因其算法是计算得出最小攻击步长，而消耗了部分时间；JSMA运算时间较长，因其构建特征图需要消耗部分时间；CW运算时间最长，较其他算法所消耗时间的7到10倍左右，因其算法是迭代与优化的结合，计算量较大，效率较低。 图12. 四种攻击算法运算时间对比图 计算L 2 范数，比如欧式距离就是目前常用的一种L 2 范数，表示为向量元素的平方和再开方，其公 式为 ‖ x ‖ 2 = ∑ i x i 2 。在对抗攻击中，L 2 范数表示对抗样本相对于原始图片所修改的像素变化量的平方和 再开方，通俗地说就是对抗样本与原图的差距，数值越小，对抗样本越难以被检测到并且防御。由图13可知，JSMA的L 2 范数较大，与原图增加的局部像素点扰动较为明显；FGSM、JSMA、CW的L 2 范数都较小，产生的扰动量较小。 图13. 四种攻击算法的L 2 范数对比图
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user: 5. 结论 本文介绍了对抗样本概念与分类，对比分析了四种经典对抗样本攻击算法。通过实验得出结论，FGSM效率最高，对抗样本与原图的差距较小，后续研究者在检测与防御中应着重处理有关FGSM算法的攻击；CW算法效率较低，对抗样本与原图的差距较小，难以被人眼识别，且具有较强的迁移性 [ 9 ]，后续研究者在检测与防御中应注重CW攻击的威胁。本论文应对当前对抗攻击方法较多且较缺乏统一的对比分析与归纳，使得检测与防御对抗攻击的研究者难以权衡研究对象，所以设计并制作了具有针对性的比较实验，为后续研究者提出检测与防御算法所应该针对哪些攻击性较强的对抗攻击提供方向，对人工智能安全的攻击与防范进行具体的理论指导。本文实验分析主要针对MNIST数据集，今后可以拓展到Cifar和ImageNet [ 18 ] 等多个数据集，至今研究者已经提出了多种的攻击、检测和防御方法 [ 19 ] [ 20 ]，在人工智能时代之际，对抗攻击所产生的安全威胁逐渐显露，研究人工智能安全与对抗攻击迫在眉睫；与此同时伴随对抗攻击的检测与防御也是未来所应当发展的领域。
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user: 摘 要 为全面把握国内反腐倡廉研究的演进脉络与发展过程，寻求未来理论创新的突破口，本文综合运用了大数据爬取、清洗、可视化分析技术，通过CiteSpace分析软件，以1992~2019年中国知网(CNKI)数据库收录的反腐倡廉研究文献为分析对象，以可视化知识图谱为呈现方式，生动呈现了反腐倡廉研究的宏观图景。分析结果显示，国内反腐倡廉研究突显出参与范围“广”，但合作关系“疏”、涉及领域“广”，但创新程度“低”的外在表征。总体而言，反腐倡廉在未来仍旧是学界研究的一大热点，但必须要在研究思路、观点、视角、方法等方面实现理论突破。 关键词 :CiteSpace，反腐倡廉，研究文献，可视化分析 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 近些年来，运用可视化知识图谱科学呈现研究现状，已然成为学界的一大热点。究其缘由，主要在于以下三点：其一，可视化知识图谱一改基于片面与局部文献的传统文献分析方式，极大地提升了文献梳理的科学性和标准化；其二，可视化知识图谱一改基于经验与常识的传统热点探测模式，将研究热点的定位放置到更为宏大的研究全景当中；其三，可视化知识图谱为研究者把握研究脉络与热点前沿提供了“利器”，迈出了社会科学研究走向现代化、数据化与计量化的重要一步。现有可视化分析软件众多，如VOSviewer、Ucinet、Gephi等，但各个软件具备不同的优势点，在数据处理与数据可视化方面各有侧重。考虑到可视化分析软件对中国知网(CNKI)数据处理的精准度以及知识图谱的美观度，本研究选择借助陈超美教授研发的CiteSpace 5.0版本进行后续的可视化分析，力求科学全面地呈现出国内反腐倡廉文献的研究图景与演化路径。
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user: 2. 研究方法与数据来源 (一) 研究方法 CiteSpace是Citation Space的简称，译为“引文空间”，是美国德雷克赛尔大学陈超美博士与大连理工大学WISE实验室联合开发的科学文献分析工具——基于Java编程语言的文献计量学软件，其旨在绘制某研究领域的可视化知识图谱，以挖掘文献背后所蕴含的潜在知识。本文首先采用中国知网(CNKI)数据库自带的文献分析功能，对2019年之前的反腐倡廉研究文献情况进行初步的汇总。然后，使用陈超美教授基于Java平台研发的CiteSpace分析软件对核心作者群、核心研究机构群、关键词共现情况、高频与中心性关键词、关键词时序演进以及突现关键词等进行深度的计量学分析与可视化分析。 (二) 数据来源 本研究以中国知网(CNKI)期刊数据库中的“核心期刊”与“CSSCI”为数据来源，整个研究的数据准备主要分为两个步骤：第一，数据爬取。在中国知网(CNKI)中启动高级检索功能后，以“反腐倡廉”为主题词，以“不限~2019年”为时间维度，共检索出2266篇文献材料。第二，数据清洗。由于用作CiteSpace软件可视化分析的文献必须包含作者、关键词等字段，因而要得到准确的可视化数据源，就必须对检索文献进行“过滤和清洗”。在2266篇文献中剔除会议通知、征稿通知、期刊简介等无效文献后，共得到2073条有限文献用以后续定量研究。通过数据爬取和数据清洗，有限文献得以“净化”和“提纯”，为可视化分析奠定了良好的数据基础。
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user: 3. 反腐倡廉研究的宏观动态分析 (一) 反腐倡廉研究文献年际分布 研究文献的年际分布客观上呈现了研究进程的宏观趋势，在一定程度上为研究者了解和把握学科领域的“昨天、今天与明天”提供了可靠遵循。本文将CNKI数据库中清洗后的数据以时间为维度进行划分，并将梳理结果转化为折线图，如图1所示。 图1. 反腐倡廉研究文献年际分布 由图1可知，CNKI数据库中关于反腐倡廉的研究文献从1992年开始出现，在2010年到达峰值点。根据曲线图的升降趋势，可将整个研究过程划分为四个阶段：第一，萌芽时期(1992~1994年)；该阶段发文总量为112篇，占总发文量的4.94%。第二，探索阶段(1995~2006年)；该阶段发文总量为482篇，占总发文量的21.27%，较萌芽阶段有大幅增长。第三，发展阶段(2007~2012年)；该阶段发文总量为1018篇，占总发文量的44.92%，是探索阶段内发文量的两倍。第三，成熟阶段(2013~2019年)；该阶段发文总量为654篇，占总发文量的28.86%，与发展阶段相比，发文总量有所下降。 (二) 反腐倡廉研究文献作者分布 核心作者是指在研究领域内发文量达到一定标准，并产生了一定影响力和引领力的作者群体，对核心作者的分析不仅能够认清研究领域的领军人和先锋者，亦能够为后继研究者把握研究领域的前沿动态提供参照的目标。为准确呈现反腐倡廉研究的核心作者，本文依据普赖斯定律计算公式确定该研究领域的核心作者，即“ M = 0.749 × Nmax (其中M为核心作者最低发文篇数，Nmax为发文最多作者的文篇数)” [ 1 ]。 本文将CNKI数据库中爬取的数据进行格式转换后，导入CiteSpace可视化分析工具，并将运行结果输出。分析结果显示，1992~2019年间参与反腐倡廉研究的作者共有324位，其中发文量最多的学者是邵景均，发文量为21篇，即Nmax = 21，代入公式后计算得出M ≈ 3.43，取整数为4，可得出以下结论：发文量在4篇及以上的作者可确认为反腐倡廉研究领域的核心作者，如表1所示。由表1可知，共有邵景均、李斌雄、杜治洲、胡杨、杨绍华、徐喜林、曹建明、张金煌、郭兴全、刘占虎、陈泽伟、李一帆、刘建华、赵喜泉、田旭明、夏云强等46位核心作者，总发文量为258篇，占所有研究文献的12.46%。 Table 1 Core author statistics (issued volume ≥ 4 发文量(篇) 核心作者 发文量(篇) 核心作者 发文量(篇) 核心作者 21 邵景均 6 许云昭 4 丁俊萍 9 李斌雄 6 黄红平 4 唐晓清 9 杜治洲 6 任建明 4 商志晓 8 胡杨 5 张增田 4 吴官正 7 杨绍华 5 蒯正明 4 范春梅 7 徐喜林 5 谢旭人 4 肖芸 7 曹建明 5 吴海红 4 王真 7 张金煌 5 贺国强 4 王平一 6 郭兴全 5 毛昭晖 4 孙载夫 6 刘占虎 5 勾清明 4 毛蔚兰 6 陈泽伟 5 李茜 4 唐贤秋 6 李一帆 5 齐卫平 4 虞崇胜 6 刘建华 4 臧献甫 4 王洪彬 6 赵喜泉 4 于滨 4 李法泉 6 田旭明 4 董瑛 6 夏云强 4 秦正为 表1. 核心作者统计表(发文量 ≥ 4) (三) 反腐倡廉研究文献机构分布 研究机构是研究工作的重要依托平台，给予学者开展学术研究的物质基础。对核心研究机构的分析，不仅可以呈现出研究领域内的权威机构，更能为研究者开展跨地域的学术交流明确方向。为了精准锁定反腐倡廉研究领域的权威机构与核心单位，本文根据普赖斯定律统计发文的核心机构，即N ≈ 0.749 × Nmax ，(N为核心作者单位发表最低论文数，Nmax为最高产作者单位发表论文数) [ 2 ]。通过CiteSpace运行结果显示，发文量最多的机构是中央纪委，其发文量为14篇，即Nmax = 14，代入公式后计算可得，N ≈ 2.8，取整数为3。根据计算结果可得出以下结论：发文量在3篇及以上的研究机构为核心研究机构，如表2所示。 Table 2 Statistics of core institutions (issued volume ≥ 3 发文量 核心机构 发文量 核心机构 发文量 核心机构 发文量 核心机构 14 中央纪委 5 大连海事大学 马克思主义学院 4 西南交通大学 马克思主义学院 3 四川省社会科学院 12 武汉大学政治与 公共管理学院 5 甘肃省财政厅党组 4 中共黑龙江省委党校 3 中共山东省委党校 12 武汉大学 马克思主义学院 5 清华大学 马克思主义学院 3 广西大学政治学院 3 北京航空航天 大学廉政研究所 9 郑州大学 公共管理学院 5 华东师范大学 政治学系 3 燕山大学经济管理学院 3 河南财政税务 高等专科学校 8 中共中央党校 4 中共湖北省委党校 党史党建教研部 3 天津师范大学 政治与行政学院 3 南开大学 马克思主义学院 8 西安交通大学 人文学院 4 中共中央党校 党建教研部 3 中共山西省委党校 3 河南教育学院 法律与经济系 8 中共吉林省委 4 福建省委党校 3 中共中央政治局 3 河南省廉政 评价研究中心 7 中共中央纪律 检查委员会研究室 4 南通大学政治学院 3 东北师范大学政法学院 3 东北师范大学 马克思主义学部 7 河南省社会科学院 4 海军大连 舰艇学院政治系 3 中共中央 3 中共天津市委 党校党建教研部 7 中国人民大学 马克思主义学院 4 最高人民检察院党组 3 中共河南省委党校 3 中共中央 党校党建部 6 中国科学技术 大学管理学院 4 江苏师范大学马克思主义学院 3 电子科技大学 3 清华大学廉政 与治理研究中心 6 福建农林大学 廉政研究中心 4 中共山西省委 3 中共上海市委 党校党史党建教研部 3 湖南师范大学 公共管理学院 5 中央纪委驻财 政部纪检组 4 中共中央文献研究室 3 北京大学医学部纪委 3 吉林大学行政学院 5 武汉大学 4 山东大学 3 福建农林大学 经济与管理学院 3 河南大学 廉政研究中心 5 中共湖南省委 4 西安交通大学 马克思主义学院 3 扬州大学社会发展学院 3 中央纪委研究室 5 武汉大学 廉政研究中心 4 中共天津市委 3 清华大学公共管理学院 3 中共上海市委党校 5 中共湖北省委 中共天津市纪委 3 南通廉政文化研究所 5 中共北京市委 株洲师范 高等专科学校 3 华中师范大学 马克思主义学院 表2. 核心机构统计表(发文量 ≥ 3) 从统计数据可知，参与反腐倡廉的研究机构共有309个，其中核心机构共有72个，其中发文量在5篇以上的机构有：中央纪委、武汉大学政治与公共管理学院、武汉大学马克思主义学院、郑州大学公共管理学院、中共中央党校、西安交通大学人文学院、中共吉林省委、中共中央纪律检查委员会研究室、河南省社会科学院、中国人民大学马克思主义学院、中国科学技术大学管理学院、福建农林大学廉政研究中心。普赖斯定律还认为只有核心作者单位发文量约占总发文量的50%时，学科的高产作者单位群才可以形成 [ 2 ]。但据研究机构发文量的统计结果显示，核心机构发文总量为314篇，仅占文献总量的15.15%，远没达到50%的核心认定标准。因此，通过对核心机构的分析可得出以下结论：1992~2019年，国内反腐倡廉研究尚未形成核心作者单位群。
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user: 4. 反腐倡廉研究的可视化分析 (一) 反腐倡廉研究文献的热点剖析 关键词是一篇研究文献主旨大意的高度浓缩，能够以小见大，映射出研究文献的精髓与特色。高频关键词是指在所有研究文献中出现频次较高的关键词，能够体现出一定时间范围内研究领域的热点话题，而高中心性关键词是指在整个文献结构网络中发挥重要衔接作用的节点。本研究借助CiteSpace分析软件对1992~2019年反腐倡廉研究文献进行可视化分析。一方面，对软件进行参数设定，确定文献分析的“入围圈”。在分析对象(Node Types)栏勾选关键词(Key Words)选择框，将时区分割(Time Slicing)设为“1992~2019年”，时间切片(Years Per Slice)设置为4，数据筛选的阈值设置为TopN = 50，即提取每4年中出现频次排名在前50的关键词。另一方面，对成像进行美化调整，选择适当的图谱外形。将图像剪裁方式(Pruning)设置为Pathfinder与Pruning the merged network，可视化(Visualization)设置为静态的聚类视图(Cluster View-Static)与显示整体的分析网络(Show Merged network)。点击运行后得到672个节点、2610条连接线、网络密度为0.0116的知识图谱，如图2所示。图2中的每个节点代表一个关键词，节点越大则关键词出现的频率越高，节点之间的连线表示关键词之间的共现关系，连线愈粗则共现关系越明显，即两个关键词在同一篇或多篇文献中出现的频次越高。由图2可知，知识图谱中节点较大的有反腐倡廉、反腐倡廉建设、反腐败斗争、党风廉政建设、反腐倡廉工作、反腐败、中国共产党、预防腐败、党的建设、廉政文化、反腐败工作、制度建设、习近平、反腐倡廉教育、全面从严治党、网络反腐、科学化。值得注意的是，定量分析要求任何的结论都必须依赖于客观的数据，但是可视化知识图谱只能从感性直观的视角观察研究热点，并不能精准反映出关键词的频次与中心性排序。因此，为了进一步提升研究的科学性和可信度，本文依据多诺霍提出的公式，用精准的计算梳理出高频关键词，即 T = ( − 1 + 1 + 8 I ) / 2 ，其中I为关键词个数，T为高频关键词出现的最低频次 [ 3 ]。通过CiteSpace导出的数据可知，关键词共有672个，即I = 672，代入计算公式后得出T ≈ 36.164，取整数为37。由此可得出以下结论：反腐倡廉研究文献中出现频次在37次及以上的关键词可认定为核心关键词。依据关键词出现的频率可知，符合核心关键词标准的关键词仅有17个，分别为反腐倡廉(423)、反腐倡廉建设(269)、反腐败斗争(255)、党风廉政建设(160)、反腐倡廉工作(129)、反腐败(104)、中国共产党(102)、预防腐败(90)、党的建设(72)、反腐败工作(70)、廉政文化(62)、制度建设(56)、反腐倡廉教育(50)、习近平(43)、党风廉政建设责任制(42)、廉政文化建设(41)、科学化(40)。与高频关键词相比，高中心性关键词并没有公认的计算公式，但学界普遍认定中心值在0.1以上的关键词可认定为高中心性关键词，依据现有的处理数据可知，中心值在0..1以上的关键词共有6个，分别为反腐败斗争(0.37)、反腐倡廉(0.33)、党风廉政建设(0.18)、反腐败(0.13)、反腐倡廉工作(0.12)、反腐倡廉建设(0.11)。 图2. 反腐倡廉关键词共现图谱 (二) 反腐倡廉研究文献的主题演化 主题路径演化图谱是研究主题变迁的全景视图，能够呈现某一领域研究主题的传承关系和发展趋势，为后继研究者寻求视角、观点、方法的三维创新提供了方向指引。本文在CiteSpace关键词共现知识图谱的基础上，从时间维度对关键词进行划分，形成了关键词TimeZone View视图，如图3所示。图3中横坐标为关键词首次出现的时间，每一个节点都代表一个关键词。值得注意的是，图中节点的大小并不是指关键词在某个年份出现的频次，而是指关键词在整个研究进程中出现的频次，节点之间的连线则同样代表关键词之间的共现关系。 图3. 反腐倡廉关键词时区图谱 由图3可知，1992~2019年反腐倡廉研究呈现出从聚焦走向多元的趋势。依据主题路径演化，可将研究分为三个阶段：第一，起步阶段(1992~2002年)。该阶段的研究主题有反腐败、反腐倡廉、中国共产党、反腐倡廉工作、财政金融、制度建设、党风廉政建设责任制、党内监督、腐败现象，集中于反腐败领域的研究，视角相对而言较为聚焦，这与当时党中央的政策方针有密切关系，表明1992~2001年党中央高度重视反腐倡廉工作。第二，探索阶段(2003~2012年)。该阶段出现的研究主题词有反腐倡廉建设、党的建设、预防腐败、廉政文化建设、制度反腐、网络反腐、科学化、科学发展观，表明这一阶段在继承上一阶段研究成果的基础上继续深化，主题词逐渐多元化和新颖化，不仅加入了网络新元素，还上升到了文化层面，研究深度和研究广度都有质的提升。第三，突破阶段(2013~2019年)。该阶段出现的关键词有全面从严治党、习近平，集中于习近平总书记关于全面从严治党重要论述的研究，这表明十八大以来学界关于反腐倡廉的研究与党中央全面从严治党战略思想具有密切的关系。纵观1992~2019年学界研究主题的变迁过程可得出以下结论：其一，反腐倡廉在时间上具有持续性，需要各代共产党人齐心协力；其二，反腐倡廉在内容上具有复杂性，需要研究者透过腐败的外在表征找寻腐败行为滋生的内在根源；其三，反腐倡廉在成效上具有滞后性，需要党和人民在实践中不断检验理论的真理性与实效性。 (三) 反腐倡廉研究文献的前沿动态 突现关键词是指某一研究主题在特定时间内呈现出了急速增长状态，反映了一定时期内研究的前沿动态，对研究者预测未来研究趋势走向提供了客观标准。本文根据CiteSpace的突现算法计算出突现关键词，如图4所示。图4中的“Year”指的是突现词首次在研究文献中出现的时间，“Strength”是指突现词突现的强度，“Begin”与“End”则是指关键词呈现出突现状态的初始年份与结束年份。由图4可知，在2019年突现的关键词共有6个，分别为中国共产党(11.4689)、习近平(22.2364)、全面从严治党(19.3587)、从严治党(8.613)、党内法规(3.6916)，这一组突现词代表着未来一段时间学者研究的重点领域，引领者反腐倡廉研究走上新平台。 图4. 反腐倡廉研究文献突现关键词
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user: 5. 总结 本文借助CiteSpace可视化分析软件对1992~2019年中国知网(CNKI)中的文献资料进行了量化分析，通过数据的分布和图谱的呈现，可得出以下三点研究结论： 从研究主体上看，参与范围“广”，但合作关系“疏”。已有反腐倡廉研究领域作者与机构众多，凝结成了一股强大的理论生产力量，夯实了反腐倡廉工作的持续推进理论驱动。但是，研究者之间，研究机构之间的脱离关系与孤立状态无疑给未来的研究主体的跨领域交流拉起了无形的障碍，不利于未来反腐倡廉理论的创新和发展，更不利于营造和谐共进的研究氛围。 从研究内容上看，涉及领域“广”，但创新程度“低”。理论生产活动本质上也是一种实践活动，且实践活动的展开离不开其所处的“市民社会”，但由于生产力的不断发展，整个理论生产活动如人类历史一样在经济基础与上层建筑的矛盾运动中不断升级深化。反观当前的研究成果涉及政治、公共管理、教育、法学、工商管理、马克思主义、新闻传播、文学、金融、影视、美容等多个学科视角，形成了跨学科的新型研究范式。但是，通过深入的可视化分析发现，当前研究文献中虽涉及领域广，但研究内容多是对反腐倡廉政策的宏观解读与践行路径的探索，对基层反腐倡廉工作实况与新时代以来反腐倡廉新局面的研究较为匮乏。 从研究走向上看，研究热度“久”，且研究质量“升”。从严治党是中国共产党一直以来的优良传统，反腐倡廉作为从严治党的重要环节一直备受关注。新时代以来，习近平总书记高度重视党的建设，将全面从严治党上升到了国家的战略高度，激发了学界对反腐倡廉的研究热忱。随着中国特色社会主义事业迈入新时代，我国面临的国际形势更严峻，对党的执政能力要求愈发严格，这也预示着未来反腐倡廉必定成为学界研究的持续性热点。但是，我们在维系研究热度的同时必须追求实质性的理论创新，在继承既有研究成果的基础上实现研究方法的突破与研究视域的扩展。
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user: 摘 要 由呼吸道合胞病毒感染引起的毛细支气管炎死亡率在世界上所占比例很高。尽管如此，目前仍然没有特殊的疫苗来降低毛细支气管炎的患病率。目前，临床上主要根据情况采取吸氧、抗感染、雾化等治疗方案。现主要探讨口服维生素E辅助治疗毛细支气管炎的作用，以更好地指导治疗。 关键词 :儿童，维生素E，呼吸道合胞病毒，毛细支气管炎 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 毛细支气管炎是婴幼儿较常见的下呼吸道感染疾病，主要是由呼吸道合胞病毒引起，其他病毒如副流感病毒、腺病毒等也可引起该病，甚至少数患儿是由肺炎支原体引起发病 [ 1 ]。儿童处于生长发育关键期，需要能量多，呼吸节律快，而呼吸调节中枢尚不完善，因此，也容易导致呼吸系统的感染。李文辉等人的文献中提到毛细支气管炎发病年龄多见于1~6个月，发病率高达80%。我国北方多发生于冬末、初春，多数为散发，也可有小的流行。毛细支气管炎发病率男女无明显差异，但男婴重症较多。毛细支气管炎患儿感染的前驱症状常呈鼻塞、流涕、咽炎等，由于气道炎症反应过度，后期常会导致肺上皮细胞损伤，严重时出现呼吸困难等临床表现。因此，对于血氧饱和度低于0.9~0.92的患儿应给予吸氧，吸氧方式包括鼻导管吸氧、面罩吸氧等。高流量鼻导管吸氧可以湿化气道，改善缺氧症状，临床应用比较广泛。对于呼吸困难明显鼻导管吸氧改善不明显的患儿，建议用经鼻持续气道正压通气，改善喘憋等症状。临床上较难发现未累及肺泡的单纯毛细支气管炎，目前普遍认为这是一种特殊类型的肺炎，称为喘憋性肺炎。毛细支气管炎病变主要侵及直径75~300 μm的细支气管，主要病理表现为上皮细胞变性、坏死，粘膜充血、水肿，导致粘液分泌增多，引起纤维素等堵塞毛细支气管。可以引起通换气功能障碍，出现阵发性呼气困难和间歇性喘息，严重者，可出现缺氧表现。由于肺气肿压迫腹部，容易影响患儿的进食，喘憋发作时呼吸浅快引起水分丢失，部分患儿可发生代谢性酸中毒等。目前，临床上治疗毛细支气管炎一般予以氧疗、控制喘息等支持对症治疗，干扰素具有抗病毒及免疫调节的作用，在治疗中发挥着重要作用 [ 2 ]。雾化吸入，具有副作用小，容易配合等特点，临床应用比较多。吸入用糖皮质激素可以减轻炎症渗出，作用时间久，提高免疫应答能力。吸入用β2受体激动剂可以有效扩张气道，解除气道平滑肌痉挛，改善缺氧症状。雾化吸入高浓度盐水可以减轻鼻腔、气道粘膜水肿，提高纤毛系统的清除能力，缩短住院时间。翟媛媛 [ 3 ] 的研究不建议早期使用抗生素，应根据情况，适当选用抗菌药物。赵辉等 [ 4 ] 的研究也得出治疗毛细支气管炎，应主要抑制气道平滑肌收缩，减少腺体分泌，进而达到治疗目的。