DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 2. 研究内容 拖延，本意是指有目的地把时间延长，不及时且迅速地处理外显或内隐的活动。有人认为拖延是为了避免承担责任而做出推迟，也有人认为拖延是一种自动化的习惯，但总的来说，拖延会使人产生心理乃至生理不适的体验。学业拖延(Academic Procrastination)是拖延的一种，主要关注的是在学习情境下，体现在大、中、小学生身上的拖延行为(韩贵宁，2008)。影响学业拖延的因素可以大致划分为主观和客观两个方面，主观因素包括了人格特质、自制力、不合理信念等，客观因素包括了教养方式，自身压力、外界诱惑等(卜昌盛，赵传文，2017)。目前研究大多集中在时间管理倾向，时间洞察力，自我效能感，心理控制源，父母教养方式、反刍思维、应对方式等变量的相关关系上。考虑到情绪激发理论(麦克利兰理论)认为成就动机是人格中非常稳定的一种特质，与风险成败概率和目标吸引力等存在一定关系，而手机依赖是在进入智能手机高速发展的时代后相当普遍的一种社会现象，也是拖延行为产生的一个外界诱发源。因此，结合了学业拖延的主观和客观因素，本研究提出了两个自变量：成就动机和手机依赖。 根据动机类型的划分可知，成就动机(Achievement Motivation)是个体想要去追求那些自己认为很有价值的目标，并试图尽自己全力使其接近十全十美的一种动机(牛馨丽等，2017)。成就动机水平较高的大学生，表现为保质保量的完成学业任务，不仅超越自己的目标，还能达到一个更高的标准。以中学生为例，追求成功动机和避免失败动机分别与学业拖延呈显著的负相关和正相关，而合成的成就动机与学业拖延呈显著负相关(宋玉萍等，2013)。除此之外，成就动机还可以利用内隐联想测验研究内隐、外显成就动机，其二者的强弱、一致性及其交互作用都对学业拖延有一定影响，一般认为高内隐、低外显的成就动机者表现出的拖延行为最多(李瑛，崔树军，2017)。关于成就动机作为中介变量的研究，发现成就动机在教养方式和学业拖延之间起到一定中介作用(郭莉，2015)，也在学业情绪一些维度与学业拖延间表现出一定中介效应(张晓翔等，2012)。所以，结合以往研究结果，成就动机作为研究学业拖延的一个自变量是有充分的理论和数据支持的。 如今，使用量表进行的横断研究结果显示，大学生智能手机依赖性的检出率达到了15.3%，这意味着手机依赖性疾病已经成为青少年乃至成年人的公共卫生问题(黄俊霞等，2018)。手机依赖(Cell Phone Dependence)主要表现为个人在离开手机后一种焦虑不安的情绪，以及生理和心理上的不适感(吴辉良，2015)。比如，时时刻刻想着手机上那些吸引人眼球的新闻，怕一眨眼就错过电话信息；如果长时间没有收到他人信息，脾气也会变得暴躁起来……而这样一种依赖行为往往会导致我们沉浸在手机带来的喜怒哀乐中不断循环，在没有老师监督的情况下一直拖延学习任务(韩登亮，齐志斐，2005)。手机依赖程度的判断标准一般包括使用时间长短、重复使用率、依赖率等，相关量表包括Billieux编制的《手机问题性使用问卷》(Problematic Mobile Phone Use Questionnaire， PM-PUQ)、中国的《大学生手机成瘾倾向量表》等。目前，广泛研究结果表明，手机依赖可以正向预测学业拖延行为，而且学业拖延在手机成瘾和学习倦怠间的中介作用还受到经济情况的调节(曲星羽等，2017)。 综上，本研究旨在通过成就动机和手机依赖两个角度，研究其与学业拖延的相关关系，然后检验以成就动机为中介的预设模型是否与实际收集的数据适配，最后希望从中发现能对大学生学习生活做出有益帮助的结果。
system: [SYSTEM]

user: 3. 研究方法 3.1. 被试 在郑州大学随机发放300份问卷，最后总共回收了257份问卷，其中回收到的有效问卷是245份。分析得到的被试人口学情况如表1所示。 Table 1 Demographic distributio 人数 百分比 性别 男 84 34.3% 女 161 65.7% 年级 大一 34 13.9% 大二 34 13.9% 大三 23 9.4% 大四 154 62.9% 理科 66 26.9% 文科 97 39.6% 专业 工科 54 22.0% 艺体科 12 4.9% 其他 16 6.5% 家庭来源 城市 118 48.2% 农村 127 51.8% 表1. 被试人口学变量分布(N = 245) 3.2. 研究工具 选自韩文娟编写的《大学生手机依赖量表的编制》里的手机依赖量表具有良好的信效度(韩文娟，2011)，采用的是五级计分制，它的克朗巴赫α系数为0.84，经检验能作为评定大学生手机依赖程度的有效测验工具。 由我国学者叶仁敏和挪威学者Hegtvet合作编译修订的《成就动机量表》(AMS)分为两个部分，一个部分用来测定追求成功动机，另一个部分用来测定避免失败的动机，两个部分分别包含15道题。经检验该问卷信度为0.65，适合本研究用来测定大学生的成就动机水平。 由我国学者关雪菁修订的《拖延评估量表–学生卷》(PASS)根据本研究的需要，只使用量表第一部分来评定大学生拖延行为的程度，总共18题，分为六个主要部分，信度系数为0.82。 3.3. 数据处理 收回所有问卷并剔除掉无效数据和极端数据，并采用SPSS18.0和Amos20.0对保留下来的有效数据进行处理与分析。研究所用到的统计方法有独立样本T检验，方差分析，相关分析，回归分析，路径分析等。
system: [SYSTEM]

user: 5. 讨论 5.1. 大学生成就动机的基本特点 大学生成就动机在不同性别(P = 0.04)、专业(P = 0.04)之间存在显著差异，但在不同年级(P = 0.58)、生源地(P = 0.06)之间却不存在显著差异。首先，女生在设立目标时会更注重目标的可实现性，而男生往往有一种更高的追求和抱负，这种追求和抱负有时会超出自己当时的能力，所以女生比男生更想避免失败，男生比女生更想追求成功。其次，各年级学生都有着或高或低的成就动机，这可能是受到个性，环境等其他因素的影响，使低年级的学生可能拥有很高的人生抱负去追求成功，而高年级可能因顾忌竞争压力而想稳中求胜，规避风险。除本研究考虑到的因素外，成就动机还会受到家庭环境的调节，像父母教养方式、父母职业背景等(赵辉，2004)。 5.2. 大学生手机依赖的基本特点 本研究通过分析数据可知，大学生的四个人口学变量在手机依赖维度均不存在显著性差异，可能是因为当下人们对智能手机的依赖已经成为一个非常普遍的现象了。电子科技在生活中的多方面渗透使得各年龄阶段的人群都受其影响，而且智能手机获取途径便利，可使用方式简易，所以在性别、年龄、环境等因素的影响下也不会有太大的改变。 5.3. 大学生学业拖延的基本特点 大学生学业拖延行为在不同年级(P = 0.03)之间存在显著差异，但在性别(P = 0.36)、专业性质(P = 0.60)和生源地(P = 0.48)之间均不存在显著差异。结果呈现的普遍趋势是大学生年级越高，表现出的拖延行为越多。具体而言，男生在完成学期论文和管理学业等任务时表现出来的拖延行为要比女生显著，而且低年级学生想改变拖延行为的意愿明显比高年级学生强(侯祎，盖乃诚，2008)，但总体来说，学业拖延在人口学变量上的差异并不是很显著。 5.4. 大学生成就动机，手机依赖与学业拖延的相关关系 由分析结果可看出，避免失败动机与学业拖延呈现低度的相关，而追求成功动机和成就动机与学业拖延的相关性并不显著。可以看出成就动机对于学业拖延的影响是片面的，所以把成就动机当成独立的自变量并没有得到理想的实验结果。手机拖延方面，仅表现出与学业拖延之间的显著低相关。这个结果可能涉及到使用的问卷、环境、个人因素等影响，但总体能说明内在动力和外在行为会影响拖延行为的发生。 5.5. 大学生成就动机在手机依赖与学业拖延间的中介作用 本文分析数据可知，手机依赖与学业拖延间的直接效应显著，但成就动机作为中介时，间接效应的置信区间包含0，不具有统计学意义，这也表明成就动机的中介作用并不显著。但在对成就动机的两个维度—追求成功动机和避免失败动机进行路径分析时发现，以两个维度作为中介的预设模型其适配度良好，中介作用显著。初步认为，实验结果表现出的性别差异和专业差异使得以成就动机为中介变量时忽略了避免失败动机并未体现出显著的专业差异。所以在结果不一致的情况下，难以综合探究成就动机的中介效应，只有按原始维度进行假设才能使模型良好地控制了额外差异的影响。
system: [SYSTEM]

user: 6. 结论 1) 大学生的追求成功动机、成就动机均存在显著的性别差异和专业差异，而避免失败动机仅存在显著的性别差异。 2) 追求成功动机与成就动机存在显著的正相关；避免失败动机与成就动机存在显著的负相关，而与手机依赖、学业拖延分别呈低度正相关；成就动机与学业拖延存在低度负相关；手机依赖与学业拖延呈现出低度正相关。 3) 追求成功动机和避免失败动机在手机依赖和学业拖延间的中介作用显著。
system: [SYSTEM]

user: 7. 局限与展望 本研究根据理论框架进行的实验并未得到预期的结果，可能受到了被试个体差异，生活环境等因素的影响，使得合成的成就动机不能综合概括追求成功动机和避免失败动机对学业拖延的作用。其次大学生作为一个社会群体，影响其自主学习能力的因素是多方面的，本文使用的量表并未体现不同维度的差异。像研究中学生学业拖延使用的量表分为了四个维度：学习计划缺失，状态不佳，行为迟滞，执行不足(宋玉萍等，2013)，类似的维度划分是否也可以体现在大学生群体中还有待考证，所以研究使用的量表需要进一步的更新。结合学业拖延的影响因素，未来研究还可以从社会支持、人格特征以及其他动机类型来考察与拖延行为之间的关系。而且自新媒体迅速发展以来，也带动了网络科技的进步，网络心理学也逐渐成为热门的研究对象。像手机成瘾症就可以从网络心理学的角度进行探讨，利用各种信息技术，结合不同行为研究，不断增添拖延行为的探新点(Romano et al.， 2005)。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 小檗碱(berberine， Ber)，是从毛莨科黄连属植物黄连的根和皮中提取的异喹啉类生物碱，有较强的清热解毒作用。近年来研究表明，小檗碱不仅在抗菌、抗炎等方面有显著疗效，对肿瘤、糖尿病、心血管方面的疾病也有很高的临床应用价值，本文主要对小檗碱的药理作用综述如下。 关键词 :小檗碱，药理作用，研究进展 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 小檗碱俗称黄连素，是从传统中药黄连中得到的一种生物碱，除了在治疗急性肠胃炎方面有非常显著的疗效，还有许多其它药理作用。胡文祥教授研究小组发现小檗碱能减轻胰岛素抵抗作用，预示其在治疗糖尿病方面具有潜在的应用价值 [ 1 ] ，许多学者对其进行了广泛的研究 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。本文综述了其在心血管、抗肿瘤、治疗糖尿病、抗炎、抗氧化等诸多方面的药理作用。
system: [SYSTEM]

user: 2. 心血管效应 2.1. 抗心律失常 小檗碱通过降低室性早搏的发生率和抑制室性心动过速的发生，在大鼠心肌梗死后的拉伸诱发的心律失常中显示出抗心律失常作用 [ 5 ]。在糖尿病大鼠中，小檗碱也产生抗心律失常作用，小檗碱对IK1/Kir2.1的作用可能是这种抗心律失常作用的重要机制 [ 6 ] [ 7 ]。链脲佐菌素诱导的糖尿病大鼠的全细胞膜片钳通过左冠状动脉前降支闭塞进行心脏缺血，表明口服小檗碱(100 mg/kg)可以恢复抑制的I(to)和I(Ca)电流并显著缩短延长的QTc间期。此外，小檗碱还抑制超极化激活的环核苷酸化四通道的电流，这可能有助于起搏器电流(Ifs)及其抗心律失常作用 [ 8 ]。 2.2. 对心肌缺血的保护 研究表明，小檗碱显著降低AMPK蛋白浓度、缺血区心肌中二磷酸腺苷/三磷酸腺苷(ATP)和AMP/ATP的比例，以及非缺血区域中AMP/ATP和ADP/ATP的比例 [ 9 ]。在培养的新生大鼠心肌细胞中，小檗碱通过激活AMPK和PI3K-AkteNOS信号传导显示出抗细胞凋亡作用并改善心肌I/R后的心功能恢复 [ 10 ] [ 11 ]。 通过抑制p38丝裂原活化蛋白激酶(MAPK)和磷酸化Akt信号通路的激活 [ 12 ] 和上调Notch1/Hes1-PTEN/Akt信号传导来促进自噬 [ 13 ] 是另一种减轻心肌梗死后左心室重塑和心功能不全的机制。 2.3. 抗高血压 Ber静脉注射0.1~20 mg/kg能使麻醉犬、猫、兔、大鼠、蛙及清醒大鼠产生明显的降压作用，随剂量的增加，降压幅度和时间也增加，反复给药无快速耐受性，舒张压的降低程度较收缩压大 [ 14 ]。在低剂量时，Ber可阻断血管内皮上的a 1 受体，抑制胆碱酯酶的活性，提高突触间隙内的乙酰胆碱浓度，促进血管内皮合成和释放NO，产生内皮依赖性血管扩张而降压 [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ]。在高剂量时，活化某些K + 通道，使血管平滑肌细胞膜电位超极化，产生不依赖内皮的血管扩张而起到降压作用 [ 17 ]。 2.4. 降血脂 血脂异常是心血管疾病的主要危险因素，其特征是总胆固醇、甘油三酯和低密度脂蛋白胆固醇(LDL)水平升高，以及高密度脂蛋白(HDL)水平下降 [ 18 ]。AMPK被认为是一种控制细胞内脂质和葡萄糖代谢的关键因素 [ 19 ] ，一旦激活，AMPK就会关闭合成代谢途径，如胆固醇，脂肪酸和甘油三酯的生物合成，以及开启产生三磷酸腺苷(ATP)的分解代谢途径，如脂肪酸氧化。 2.5. 抗动脉粥样硬化 长期高血脂是导致动脉粥样硬化斑块形成的一个重要原因。据报道，小檗碱会影响肝细胞中的LDL受体以降低肝细胞人体血清胆固醇水平 [ 20 ] [ 21 ] [ 22 ]。在载脂蛋白E基因缺陷(apoE)小鼠中，小檗碱诱导清道夫受体A(SR-A)表达以增加修饰的LDL (DiO-Ac-LDL)的摄取。其次被认为，是由于小檗碱提高了超氧化物岐化酶(SOD)活性，抑制诱导型一氧化氮合酶(inducible nitric oxide synthase， iNOS)活力，阻止NO的过量合成，避免NO与超氧阴离子反应，防止了具有细胞毒性的过氧化亚硝基阴离子生成，减少脂质过氧化物产生，从而预防动脉粥样硬化的发生。 2.6. 强心作用 小檗碱具有正性肌力作用，已被用于治疗充血性心力衰竭 [ 23 ]。高剂量小檗碱(63 mg/kg)可降低左心室舒张末期压力，改善[-dp/dt(max)]，延长左心室舒张时间常数，降低舒张期心力衰竭大鼠模型中Ca 2+ 水平 [ 24 ]。小檗碱还可降低慢性充血性心力衰竭大鼠的血浆脑利钠肽水平 [ 25 ]。通过减轻心脏脂质积累并促进葡萄糖转运，小檗碱的强心功效也在由高血糖/高胆固醇血症诱导的心脏功能障碍中发挥作用 [ 26 ]。
system: [SYSTEM]

user: 3. 免疫与抗炎作用 炎症是许多疾病的常见机制。在炎症病灶处，中性粒细胞可以产生ROS，例如超氧阴离子和一氧化氮(NO)，其诱导组织损伤。脂多糖(LPS)诱导的炎症伴随着IL-6、NO、前列腺素E2(PGE2)的产生，环氧合酶-2(COX-2)和iNOS mRNA的表达，以及小鼠巨噬细胞RAW 264.7细胞中NF-κB的激活 [ 27 ]。 药根碱是小檗碱的主要代谢产物，被证实是一种抗炎化合物。在LPS刺激的RAW 264.7细胞模型中，药根碱(100 μg/mL)表现出抗炎作用，其对iNOS和COX-2表达的抑制活性分别为45%和29% [ 28 ]。在LPS诱导的体外山羊子宫内膜上皮细胞(gEECs)炎症模型中，巴马汀治疗(80 μg/mL)显著降低促炎因子的产生，如TNF-α、IL-1β、IL-6、NO，与对照组相比，增加抗炎因子IL-10和促分辨介质的产生，用酶联免疫吸附试验(ELISA)，定量RT-PCR和蛋白质印迹法测定 [ 29 ]。 NF-κB在先天免疫和炎症的调节中具有确定的作用 [ 30 ]。在炎症期间，趋化因子是小蛋白质的超家族，例如白细胞介素-8和单核细胞趋化蛋白-1(MCP-1)，在募集和激活白细胞中起重要作用 [ 31 ]。小檗碱(1~25 μM)剂量依赖性地抑制IL-1β或TNF-α刺激的人视网膜色素上皮细胞(ARPE-19)中白细胞介素-8和MCP-1表达，蛋白质分泌和NF-κB易位的增加 [ 32 ]。这些发现表明小檗碱的抗炎作用可能受益于其抑制白细胞介素-8的产生 [ 33 ]。
system: [SYSTEM]

user: 4. 内分泌效应 4.1. 糖尿病 糖尿病(DM)是一种代谢紊乱，其特征在于胰腺B细胞不能产生足够的胰岛素而导致的血糖水平升高(高血糖)，或者丧失对胰岛素的有效靶组织反应 [ 34 ]。在1型或胰岛素依赖型糖尿病中，胰腺不能分泌胰岛素。2型糖尿病(T2DM)是以胰岛素抵抗为主的糖代谢紊乱综合征，占糖尿病患者的90%~95%，T2DM在以前称为非胰岛素依赖性糖尿病 [ 35 ]。 小檗碱的降糖作用是在20世纪80年代治疗具有糖尿病的腹泻患者偶然发现的。大量实验研究表明小檗碱能提高胰岛素受体的表达、促进糖酵解、增强胰岛素敏感性、促进胰岛素的释放与分泌、增加肝细胞对葡萄糖的消耗等，因其对T2DM的治疗效果显著，毒副作用小而备受关注。T2DM的发病机制较为复杂，其中主要表现为胰岛素抵抗，胰岛素抵抗是肝脏、肌肉和脂肪组织等周围靶组织细胞对胰岛素等敏感性降低而产生的一系列临床表现，也是目前糖尿病治疗面临的难题。 研究表明，BBR能改善胰岛素抵抗，增强胰岛素敏感性。其表现出与二甲双胍作用无明显差异，均属于胰岛素增敏剂范畴。欧阳礼枝等 [ 36 ] 研究小檗碱对胰岛素抵抗大鼠糖脂代谢相关指标的影响，以小檗碱干预胰岛素抵抗大鼠4周，结果小檗碱组餐后60 min血糖水平下降[分别为(7.2 ± 1.4) mmol/L，(8.0 ± 1.2) mmol/L， P < 0.05]，FFA水平下降[分别为(258 ± 29) mmol/L，(479 ± 34) mmol/L，P < 0.05]，IsI增强[分别为(−4.9 ± 0.3)，(−5.4 ± 0.4)，P < 0.05]，GK活性增强[分别为(13.6 ± 1.7)，(5.6 ± 0.8)，P < 0.05]；二甲双胍阳性对照组取得类似结果。研究表明，小檗碱能调节胰岛素抵抗大鼠的糖脂代谢水平，增强胰岛素敏感性，可作为抗糖尿病药物。 4.2. 肥胖 抗肥胖作用归因于抗脂肪形成活性，它还抑制CCAAT/增强子结合蛋白(C/EBP)α，过氧化物酶体增殖物激活受体γ2(PPARγ2)和其他脂肪形成基因的表达。在3T3-L1前脂肪细胞分化的早期阶段，它降低由3-异丁基-1-甲基黄嘌呤和毛喉素诱导的cAMP反应元件结合蛋白磷酸化和C/EBPβ的表达 [ 37 ]。小檗碱增强小鼠肝脏CD36表达并提高甘油三酯水平 [ 38 ]。它以SIRT1依赖性方式促进小鼠的肝基因表达和FGF21的循环水平，以增强高脂肪，高蔗糖饮食喂养的肥胖小鼠肝脏中的自噬。它在肝脏中起调节脂质并维持全身能量代谢的作用，且发现小鼠的肝脏脂质代谢和能量消耗受小檗碱诱导自噬的调节，因为在HFHS饮食喂养的肥胖小鼠和小鼠原代肝细胞的肝脏中存在营养传感器SIRT1的缺乏症 [ 39 ]。
system: [SYSTEM]

user: 5. 抗肿瘤 关于小檗碱的抗癌作用已有大量报道。研究表明，小檗碱可通过与各种靶标和机制的相互作用来抑制肿瘤细胞的增殖。小檗碱可以改变癌基因和癌发生相关基因的表达，通过上调腺苷一磷酸激活蛋白激酶(AMPK)的活性，小檗碱激活血管平滑肌细胞中肿瘤抑制基因p53的磷酸化 [ 40 ] ，还抑制致癌相关酶 [ 41 ]。据报道，小檗碱剂量依赖性地抑制几种肿瘤细胞中的N-乙酰转移酶活性，包括人膀胱肿瘤(癌)细胞(T24) [ 42 ] ，人结肠肿瘤(腺癌)细胞 [ 43 ] 和脑胶质母细胞瘤多形式(GBM 8401)细胞 [ 44 ]。此外，小檗碱抑制N-乙酰转移酶的基因和蛋白质表达在体外以剂量和时间依赖的方式 [ 45 ]。小檗碱通过与抗癌剂喜树碱相似的机制靶向拓扑异构酶I并抑制断裂的DNA链的再连接，其被归类为拓扑异构酶I毒物 [ 46 ]。此外，小檗碱与DNA和RNA相互作用。事实上，在早期研究中，小檗碱被用于染色DNA和RNA。因此，小檗碱-DNA或小檗碱-RNA复合物的形成被认为是其抗癌作用的一般机制之一。 盐酸小檗碱可减少子宫(HeLa S3)，肺(H69)，胃(KATO III)，结肠(COLO 205)，前列腺(DU145)和神经(SK-N-MC)中热休克蛋白27(HSP27)的产生)癌细胞。HSP27的表达似乎是胃癌的预后因素，与淋巴结转移相关。因此，盐酸小檗碱有利于预防癌症的恶性进展。事实上，黄连提取物主要含有小檗碱，可降低调节因子和标志物的表达，如CDK4，CDK6，细胞周期蛋白D3(G1/S调节因子)，细胞周期蛋白B1(G2/M调节因子)，波形蛋白(间充质标记物)，癌症干细胞中的ALDH1A1，β-catenin和ABCG2(癌症干细胞标记物)，这表明它可以减少它们的生长和转移 [ 47 ]。小檗碱对人肺癌细胞具有选择性细胞毒性(Lu 1， IC50: 11.9 μM) [ 48 ] 但对其他癌细胞无效：人结肠癌(Col2)，鼻咽部表皮样癌(KB)，长春碱抗性KB(KB-V)，和激素依赖性人前列腺癌(LNCaP)细胞(IC50: >59.5 μM)。含有小檗碱的黄连提取物对A549细胞具有细胞毒性(腺癌人肺泡基底上皮细胞，IC50：7 μM)并分别在24和48小时后阻滞细胞周期G1和G2期。
system: [SYSTEM]

user: 6. 抗氧化 氧化应激是一种有害过程，可能是细胞结构受损的重要介质，从而诱发各种疾病状态，如心血管疾病，癌症，神经系统疾病和糖尿病。活性氧(ROS)的过量产生，最常见的是通过细胞因子过度刺激NADPH或通过线粒体电子传递链和黄嘌呤氧化酶，可导致氧化应激 [ 49 ]。羟基(-OH)是ROS的最具反应性的产物。采用电子自旋共振光谱法研究了小檗碱的主要代谢产物的清除活性。在浓度为1 mM时，小檗碱的代谢产物和小檗碱显示出优异的-OH清除活性，分别为85%和23% [ 50 ]。进一步的结果表明，小檗碱的清除活性与其亚铁离子螯合活性密切相关，而小檗碱的C-9羟基是必需的部分。
system: [SYSTEM]

user: 7. 抗微生物 7.1. 抗菌 小檗碱被广泛用作传统医学中的抗感染药物 [ 51 ]。小檗碱已显示出对多种细菌具有抗菌活性，包括无乳链球菌(MIC = 78 mug/mL) [ 52 ] ，胸膜肺炎放线杆菌(MIC = 0.3125 mg/mL) [ 53 ] ，不同的葡萄球菌菌株(MIC = 16至512微克/毫升) [ 54 ] 和痢疾志贺氏菌 [ 55 ]。小檗碱还有效地防止在钛盘表面上形成表皮葡萄球菌生物膜，并且是治疗假体周围感染的潜在药剂 [ 56 ] [ 57 ]。 关于可能的抗菌作用的小檗碱机制有几项研究。有研究表明，小檗碱是一种DNA配体，能够在体外结合单链和双链DNA [ 58 ]。因此，小檗碱与细菌中DNA的结合可导致DNA损伤。最近的一项研究表明，小檗碱的抗菌作用的主要机制是由于细胞分裂蛋白FtsZ的抑制。小檗碱与一些常见抗生素具有协同作用，尤其是利奈唑胺，头孢西丁和红霉素 [ 54 ]。这表明小檗碱与其他抗生素联合使用可能作为抗生素耐药性细菌感染的有效治疗工具。 7.2. 抗病毒 小檗碱在Vero细胞中显示出针对1型和2型单纯疱疹病毒(HSV-1，2)的抗病毒特性 [ 59 ] [ 60 ]。小檗碱在150 μg/mL时对HSV-1斑块的抑制率为76.5%，对HSV-2的抑制率为80% [ 61 ] ，并且强烈抑制甲型流感病毒的两种H1N1毒株(PR/8/34或WS/33)的生长。小檗碱不会阻止关键病毒蛋白的表达，但可以通过诱导宿主细胞细胞质内病毒蛋白聚集体的形成来减少病毒的生长。小鼠体内流感病毒模型也显示小檗碱在感染后第2天将小鼠死亡率从90%降低至55%并降低肺中的病毒滴度 [ 62 ]。小檗碱还抑制呼吸道合胞病毒在上皮细胞中的复制，可能是通过抑制RSV介导的早期p38 MAPK活化 [ 63 ]。
system: [SYSTEM]

user: 8. 与其他药物的相互作用 二甲双胍，在大鼠单次静脉内共同给予10 mg/kg小檗碱和2 mg/kg二甲双胍，增加了二甲双胍的初始血浆浓度和AUC，并降低了大鼠二甲双胍的分布容积和全身清除率，表明小檗碱通过OCT1和OCT2抑制二甲双胍的处置。小檗碱抑制OCT1和OCT2的转运活性，并且具有与二甲双胍药物相互作用的显著潜力 [ 64 ]。关于小檗碱在糖尿病患者中的常见使用，这种药物-药物相互作用非常重要。 酮康唑，与在雄性大鼠中单独施用酮康唑的那些相比，口服共同施用60 mg/kg小檗碱与10 mg/kg酮康唑使酮康唑的AUC增加至215%。与单用小檗碱相比，小檗碱的AUC增加至173%。这些药代动力学相互作用可能在小檗碱和酮康唑的协同作用中起一定作用 [ 65 ]。
system: [SYSTEM]

user: 9. 其他作用 9.1. 在农业方面的应用 1982年Eberhar等用黄连素防治马铃薯疫病获得专利，佟树敏等 [ 66 ] 用小檗碱与0.6%苦参碱复合配方的杀菌剂防治苹果腐烂病、轮纹病及黄瓜霜霉病，均取得较好的治疗效果。有实验表明，小檗碱水剂防治南瓜白粉病效果显著，且安全性较高。更有昆虫毒理学研究表明，小檗碱内部亚甲二氧基苯环结构能作为一种增效基团对毒杀昆虫起增效作用。 9.2. 对牙周病的治疗 余占海等 [ 67 ] 采用细胞培养技术，MTT比色法、考马斯亮蓝法、酶动力学法等研究小檗碱对人牙周膜细胞(PDLC)增殖活性、蛋白合成以及碱性磷酸酶活性的影响。研究表明小檗碱在0.01~0.02 g/L浓度范围内能促进PDLC的增殖及生物合成，使人牙周膜细胞能有效的在根面附着、增殖和分化，从而增强牙周组织的再生。
system: [SYSTEM]

user: 10. 小结 如今小檗碱已可以人工合成，成本比较低，且随着医学研究的发展和化学研究的深入，小檗碱显示出越来越多的药用效果，小檗碱不仅在传统的药理研究中的抗菌、抗炎、抗病毒的作用不可取代，而且在抗肿瘤、抗糖尿病、治疗心脑血管疾病方面也取得显著成果，受到广泛关注。小檗碱因其效果显著且毒副作用小在临床应用方面得以推广，前景广阔。随着细胞生物学的发展，小檗碱的药理作用机制将从细胞水平乃至分子、靶点水平得以阐明，为其临床应用提供更多的理论依据。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 本文主要设计一种残缺二维码的识别算法，通过设计具备记忆能力的神经网络，建立残缺二维码与电缆信息的映射关系，从而在二维码因外界原因出现残缺的时候，能够读取与之对应的电缆信息。该算法中的神经网络采用动力学的Lyapunov函数，利用每个节点的状态变化记忆源二维码的像素信息，首先，利用二维码扫描装置，将二维码的图像信息传递给二维码识别模块；然后，将二维码图像转化为二值像素矩阵，作为神经网络的输入；接下来，利用源二维码的像素矩阵训练神经网络各个神经元之间的连接权值，得到相应的权值矩阵；随后，输入残缺二维码的像素矩阵之后，各神经元节点不断调整状态值，直到各神经元状态值的变化小于阈值之后，停止调整；最后，将神经元状态值矩阵对应源二维码的电缆信息，从数据库中读取出来。 关键词 :二维码识别，神经网络，电缆运维 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 电网的可靠性影响着城市建设和发展的速度。其中，电缆下地是城市化建设的重要环节，也是提升供电可靠性的重要方法之一，因为地下电力电缆相比架空导线而言，不占地面空间，有专门的电缆隧道或通道，既不影响城市美观，又可避免风雨、雷电、污秽等自然灾害造成的影响，能够有效保障电能安全、稳定的供应。 为了目前电力地下电缆运维存在的问题，电力运维部门为每条电缆添加二维码，以此便于获取电缆信息数据，提升运维效率。此时，能否准确识别二维码成为获取电缆信息数据的关键问题。 目前，在二维码识别方面已经有较多研究成果 [ 1 ] - [ 7 ] 。文献 [ 1 ] 详细介绍了移动巡检系统的总体结构及系统组成，并描述了移动巡检系统的操作流程。文中所提巡检系统能够简化巡检工作流程，显著提高巡检的质量和效率。文献 [ 2 ] 就二维码尺寸联同钢管表面粗糙程度、钢管直径、二维码标刻深度等因子对二维码识别率的影响关系作了实证。文献 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 针对复杂条件下二维码识别技术在工业现场的应用研究与开发进行了深入研究，同时对图像采集、处理以及识别算法进行了深入的研究。除此之外，广东电网有限公司为解决手工录入数据、修改数据出错率较高的问题，利用二维码技术基于Android平台的移动终端作为开发环境，设计并实现基于Android移动终端的二维码识别系统。考虑了识别的速度、容错性以及通用性等方面的特性 [ 6 ] 。文献 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 针对设备巡检工作对企业业务的影响，搭建技术设备巡检平台和相应的分析、编解码方法。 然而，由于电缆所处的环境容易造成二维码的残缺，因此，亟需设计相应的二维码识别方法，提升残缺二维码的读取能力。针对上述问题，本文设计了基于神经网络的二维码识别算法(TDCRN，Two Dimensional Code Recognition algorithm based on Neural network)，该算法中的神经网络采用动力学的Lyapunov函数，利用每个节点的状态变化记忆源二维码的像素信息，首先，利用二维码扫描装置，将二维码的图像信息传递给二维码识别模块；然后，将二维码图像转化为二值像素矩阵，作为神经网络的输入；接下来，利用源二维码的像素矩阵训练神经网络各个神经元之间的连接权值，得到相应的权值矩阵；随后，输入残缺二维码的像素矩阵之后，各神经元节点不断调整状态值，直到各神经元状态值的变化小于阈值之后，停止调整；最后，将神经元状态值矩阵对应源二维码的电缆信息，从数据库中读取出来。最后，通过实验验证了TDCRN算法有效性。
system: [SYSTEM]

user: 2. 问题模型 2.1. 问题描述 电力电缆铺设方式主要有电缆明沟、直埋和穿管，具有分布广、不可视等特点，同时，电缆沟内环境通常比较恶劣，电缆上面没有统一的挂牌标识，或已经破坏脱落，部分沟道内的电缆敷设十分混乱。在现场排查时需要反复探查。目前电缆采用塑料喷印标识牌或者铝制标识牌，塑料喷印标识牌容易褪色，造成电缆无法辨识，铝制标识牌容易被氧化腐蚀。 对地下电力电缆的管理以及维护工作难度较大，在日常维护抢修工作中，现有生产管理系统数据，只能提供大致数据，作用有限。缺乏精准的系统展示功能的情况下，对于不可见的地下电力设备资产的统计及分布，维护及巡查，成为了班组电力地下资产运行维护工作的难点及“痛处”，新的运维方式成为供电部门的迫切需求。为此，电力运维部门为每条电缆添加二维码，而残缺二维码识别问题成为影响电缆信息获取的重要原因。 2.2. 问题处理流程 针对残缺二维码识别遇到的问题，设计了基于神经网络的二维码识别算法，主要包括：神经网络训练流程和残缺二维码识别流程。具体处理流程见图1和图2。 图1. 神经网络训练流程 图2. 残缺二维码识别流程 步骤101：初始化权值矩阵。 步骤102：遍历源二维码。 步骤103：将图像传给二维码识别模块。 步骤104：将二维码转换为像素矩阵。 步骤105：将像素矩阵传递给神经网络。 步骤106：调整各神经元的连接权值。 步骤107：神经网络收敛，转步骤107；否则，转步骤106。 步骤108：将权值矩阵与数据库存储的权值矩阵求和，存储到数据库。 步骤109：源二维码遍历完成，则转步骤110；否则，转步骤102。 步骤110：权值矩阵训练完成。 步骤201：扫描二维码。 步骤202：将图像传给二维码识别模块。 步骤203：将二维码转换为像素矩阵。 步骤204：将像素矩阵传递给神经网络。 步骤205：调整各神经元的状态值。 步骤206：神经网络收敛，转步骤107；否则，转步骤105。 步骤207：将神经元状态矩阵对应源二维码的电缆信息，从数据库读出。
system: [SYSTEM]

user: 3. 基于神经网络的二维码识别算法 3.1. 神经网络动力学模型 将二维码图像转换为二值像素(黑为0，白为1)，每个像素 X i 与一个神经元关联 V i ，神经元之间的连接权值为 W i j ，其连接结构见图3，该神经网络采用动力学的Lyapunov函数： 图3. 神经网络结构 E = − 1 2 ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n W i j V i V j − ∑ i = 1 n I i V i 3.2. 参数更新方法 神经元更新方法： W i j = ∑ s = 1 n ( 2 v i s − 1 ) ( 2 v j s − 1 ) 每个二维码的像素信息，对应一个权值矩阵和一组神经元状态信息。 神经元更新方法：对于任意神经元 V i ，将所有其他神经元的值作为输入值，计算加权求和(权值为 W i j ， i ≠ j )，如果该值大于或等于0，则输出1。否则，输出0。 神经元更新顺序：随机选择一个神经元并更新它，然后再随机选择另一个神经元并更新它，一直这样更新直到系统处于稳定状态(Lyapunov能量函数的值可以不断下降，最终停在一个极小值，从而使神经网络达到一个稳定状态，即如果更新一次网络后发现没有神经元继续变化，就表示网络已经收敛，可以停止更新状态。)此时，各神经元的状态值对应残缺二维码源码关联的电缆信息，完成对残缺二维码的识别。 3.3. 神经网络结构 其中， X i 为二维码像素， V i 为神经元节点， Y i 为输出(残缺二维码存储的信息)， W i j 为神经元之间的连接权值，二维码的数量和神经元数量之比在0.138之下。
system: [SYSTEM]

user: 4. 实验分析 首先，将源二维码图像转换为灰度二值矩阵，作为神经网络的输入数据，利用Lyapunov能量函数训练权值矩阵，权值矩阵初始值可设为全0。随后，将残缺二维码转化为灰度二值矩阵，利用权值矩阵，不断调整灰度二值矩阵，直至Lyapunov能量函数收敛为止，得到与源二维码相似的灰度二值矩阵，从而获取原二维码对应的电缆信息数据，本文采用的是MySQL数据库。源二维码经过神经网络训练之后，能够准确独处不同程度的残缺二维码(见图4)关联的电缆信息，效果较为理想。但是，当污损面积超过15%，识别率会逐渐下降。 图4. 二维码。(a) 源二维码；(b) 残缺二维码
system: [SYSTEM]

user: 5. 结束语 针对残缺二维码识别问题，本文设计了基于神经网络的二维码识别算法(TDCRN)，有效提高了残缺电缆二维码的识别能力，从而提升了电力运维人员获取各条电缆的信息的能力。TDCRN算法，将二维码像素信息与神经元状态信息建立关联，各神经元的状态值对应残缺二维码源码关联的电缆信息，用以完成对残缺二维码的识别。同时，采用动力学的Lyapunov函数控制神经网络的训练和收敛，能够有效提升神经网络收敛速度和记忆能力。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 近年来，随着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，基于深度学习的视频运动目标检测受到广大学者的青睐。这种方法的基本原理是利用大量目标样本数据训练一个基于深度神经网络的分类器，然后通过分类器在线检测目标。由于深度神经网络能够通过多层表示的方式更加深刻的描述目标特征，基于深度学习的检测方法优点在于能够准确检测具有训练数据中目标特征的目标。针对视频运动目标检测这个特定的应用，这种方法的局限性在于没有利用目标运动信息，检测结果容易出现虚警目标。本文将GMM建模方法与深度神经网络相结合，充分利用目标外观特征和运动信息，以期获得更准确的检测结果。在2017年央企双创展实地采集的展台监控数据上进行了实验验证。结果表明，本文方法相比于不融合运动信息的检测方法，行人检测准确率提高3.8%。 关键词 :行人检测，运动检测，深度学习，GMM建模 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 随着计算机计算技术和存储技术的快速发展，视频信息占人们接受信息的比重越来越大，对视频的智能分析也越来越重要。其中视频目标检测是对视频分析的重要切入点，因此不管是在学术界还是在商业界，目标检测都是研究和应用的一个热点。传统的视频运动目标检测方法包括背景差法、帧差法、光流法，这类方法 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 的主要原理是基于像素级分析来确定运动目标相对于背景图像的差异，检测运动目标所在的位置。尽管学者们在这类方法基础上进行了很多创新改进 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] ，但是这类自底向上的方法并未利用目标外观等宏观信息，检测结果容易受光照变化、目标交叉遮挡、目标与背景相似、阴影等因素影响。此外，针对视频行人检测这个特定的应用，仅仅利用目标运动信息并不能精确定位行人目标，尤其是目标之间有交叠、部分遮挡等情况下，无法区分不同的目标。 深度学习是目前机器学习在实际应用中最成功的一种方法，在自然图像分类、通用目标检测、语义分割等视觉领域取得了突破性的成绩。将深度学习用于视频运动目标检测的方法 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] ，能够有效描述目标外观、结构、色彩等视觉特征，从而检测定位目标。这类方法的局限性在于没有利用目标运动信息，导致与目标外观相似的虚警目标被误检。 本文致力于复杂场景下的视频行人目标检测，将深度学习方法引入传统视频运动目标检测方法，利用深度学习方法对行人目标准确、全面的外观描述的同时，挖掘行人目标运动信息，克服传统运动检测出现空洞、易受阴影、光照变化影响等难题，提高行人检测准确率。运动检测采用背景建模法中比较成熟的混合高斯建模法GMM [ 6 ] ，有效克服光照变化，深度学习采用YOLOv3深度神经网络模型 [ 10 ] ，实现行人与背景的二分类，解决目标与背景相似的问题，二者充分融合，准确检测行人目标。
system: [SYSTEM]

user: 2. 本文算法 2.1. 算法流程 本文算法流程如图1所示。首先利用公开数据集离线训练YOLOv3行人检测模型参数，利用不同 图1. 本文检测流程图 光照下采集的背景图像进行GMM背景建模。然后将原始图像分别输入GMM模型和行人检测模型，分别获得GMM运动检测结果和行人目标检测结果，并利用运动检测结果对GMM模型进行及时更新。根据运动检测结果计算每个检测到的行人的运动得分，最终获得行人检测结果。该方法的好处在于利用运动信息去除场景中检测到的虚警目标，提高检测精度。 2.2. GMM运动检测 采用基于混合高斯模型的背景差算法对当前帧图像进行运动前景提取，得到的前景图记为I。 〈 w ， M o d e l 〉 表示一个权重为w的单高斯模型，假设对图像中坐标为 ( x ， y ) 的点处混合高斯模型为 M o d e l = { 〈 w i ， M o d e l i 〉 ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n u m } (num表示混合高斯模型所包含的单高斯模型的数目)，那么前景提取公式如下： I ( x ， y ) = { 1 if   ∃ i ∈ [ 1 ， n u m ] ， st I 0 ( x ， y ) ∈ 〈 w i ， M o d e l i 〉 & w i > θ 0 else (1) 式(1)中， I 0 为当前输入原始图像， θ 为前景提取阈值，可以为固定阈值，也可取为自适应的(如取所有权重中的次小值)。 依据检测结果，按照如下公式对混合高斯模型进行及时更新。 w i ← ( 1 − α ) w i + α M i ( x ， y ) (2) μ i ← ( 1 − ρ ) μ i + ρ I ( x ， y ) (3) σ i 2 ← ( 1 − ρ ) σ i 2 + ρ ( I ( x ， y ) − μ i ) 2 (4) 其中 μ i 为第i个高斯模型 〈 w i ， M o d e l i 〉 的均值， σ i 2 为第i个高斯模型的方差。 α 为混合高斯模型的学习率，且 0 ≤ α ≤ 1 ，背景模型的更新速度取决于 α 的取值。 M i ( x ， y ) 表示像素点与 〈 w i ， M o d e l i 〉 匹配与否，匹配则为1，否则为0。当不匹配时，不对高斯模型的均值和方差进行更新。 M i ( x ， y ) = { 1 I 0 ( x ， y ) ∈ 〈 w i ， M o d e l i 〉 0 else (5) ρ = α 1 2 π σ i exp ( − ( I ( x ， y ) − μ i ) 2 2 σ i 2 ) (6) 模型更新后对权重进行归一化处理，并对多个高斯模型按照权重高低重新排序。 2.3. YOLO行人检测 YOLO是一个全新的方法，把一整张图片一下子应用到一个神经网络中去。网络把图片分成不同的区域，然后给出每个区域的边框预测和概率，并依据概率大小对所有边框分配权重。最后，设置阈值，只输出得分(概率值)超过阈值的检测结果。YOLOv3是YOLO最新版本，无论从速度和准确率方面来讲，都是最实用的。其检测过程主要包括如下几个步骤： 1) 边界框预测 YOLOv3的anchor boxes通过聚类的方法得到。对每个bounding box预测四个坐标值(tx， ty， tw， th)，对于预测的cell (一幅图划分成S × S个网格cell)根据图像左上角的偏移(cx， cy)，以及之前得到bounding box的宽pw和高ph可以对bounding box进行预测。在训练bounding box几个坐标值的时候采用了sum of squared error loss (平方和距离误差损失)，因为这种方式的误差可以很快的计算出来。YOLOv3对每个bounding box通过逻辑回归预测一个物体的得分，如果预测的这个bounding box与真实的边框值大部分重合且比其他所有预测的要好，那么这个值就为1。如果overlap没有达到一个阈值(这里设定的阈值是0.5)，那么这个预测的bounding box将会被忽略，也就是会显示成没有损失值。 2) 分类 每个框预测分类，bounding box使用多标签分类(multi-label classification)。没有使用softmax分类，只是使用了简单的逻辑回归进行分类，采用的二值交叉熵损失(binary cross-entropy loss)。 3) 跨尺度的预测 YOLOv3在三个不同的尺度预测boxes，使用的特征提取模型通过FPN (feature pyramid network)网络上进行改变，最后预测得到一个3d tensor，包含bounding box信息，对象信息以及多少个类的预测信息。使用这样的方式使得模型可以获取到更多的语义信息，模型得到了更好的表现。YOLOv3依然使用k-Means聚类来得到bounding box的先验，选择9个簇以及3个尺度，然后将这9个簇均匀的分布在这几个尺度上。 4) 特征提取 yolov3的特征提取模型是一个杂交的模型，它使用了yolov2，Darknet-19以及Resnet，这个模型使用了很多有良好表现的3 × 3和1 × 1的卷积层，也在后边增加了一些shortcut connection结构。最终有53个卷积层，因此被称作Darknet-53 (图2)。 2.4. 行人运动打分 记行人检测结果中第i个目标为 T i ，在当前图像中对应的区域为 ( x min ， x max ， y min ， y max ) ，那么行人 T i 的运动得分 S i 计算方式如下： 图2. 目标检测网络结构 S i = M i A i (7) A i = ( x max − x min + 1 ) ⋅ ( y max − y min + 1 ) (8) M i = ∑ x = x min ， y = y min x max ， y max I ( x ， y ) (9) 若 S i 大于给定阈值，则认为 T i 为正确检测到的行人目标，反之，则认为 T i 为虚警目标，从检测结果中去除。此处所用阈值的含义为前景面积占目标区域面积的比例，本文实验中取0.5。若为正确检测的行人目标，则用当前前景区域边界作为目标检测结果输出，实现对目标检测边界的修正，并将修正后的检测结果进行输出。
system: [SYSTEM]

user: 3. 实验结果 本文方法在2017年央企双创展中实地应用，主要通过统计各个展台前参观人数检测分析各个展台热度。数据源为187路海康网络摄像头，通过对每一路摄像头轮流访问获取并处理当前捕获的图像帧，统计当前展厅前参观人数。在Intel(R) Core(TM) i5-3470 CPU@3.20GHz的处理器上每帧图像处理耗时越3秒，这样每个展台前摄像头的两次访问间隔约为10分钟，能够满足展台热度分析需求。图3所示为行人检测结果，(a)~(f)分别表示不同区域检测结果。橘色框为YOLOv3 [ 10 ] 检测结果，可以看出，检测结果中有许多外观与行人特征相像的虚假目标，并且正确检测的目标区域比真实目标区域偏大。红色框为本文方法检测结果，利用运动检测信息，去除了检测结果中的虚警目标，同时，使得检测到的行人区域更加精确。 对双创展举办期间的行人检测准确率进行统计，并与GMM和yolov3方法从检测率、漏检率、虚警率等三方面进行对比分析，如表1所示。可以看出，由于受到阴影的影响，GMM方法 [ 6 ] 检测结果中存在较多虚警目标，yolov3方法 [ 10 ] 未利用目标运动信息，容易检测到外观与行人特征相像的虚假目标。相比与GMM和yolov3，本文方法融合外观特征和运动特征，能够有效降低虚警率，从而提高检测准确率。本文方法的检测准确率相比于YOLO，提高了3.8%。 图3. 行人检测结果 Table 1 Detection result statistics and comparison by different algorithm GMM YOLOv3 本文方法 检测率 91.4% 91.9% 95.7% 漏检率 8.6% 8.1% 4.3% 虚警率 5.1% 8.2% 2.5% 表1. 不同方法的检测结果统计对比 检测率P、漏检率M、虚警率W的计算公式如下。 P = D etection O bj N um O bj N um (10) M = M iss O bj N um O bj N um (11) W = D etection N um − D etectionObj N um D etection N um (12) 其中 D etection N um 表示检测到目标的个数， D etectionObj N um 表示检测到的目标中真实目标的个数， O bj N um 表示场景中真实目标的个数， M iss O bj N um 表示未被检测到目标的个数。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 本文提出了一种融合运动检测信息和深度学习的视频行人检测方法，利用运动检测信息去除深度学习检测目标中的虚警目标。相比于只利用深度学习模型检测行人的方法，本文方法有效的去除了虚警目标，提高了行人目标的检测准确率。本文方法的局限性在于对于深度学习检测结果中的漏检没有做相应的处理，如何利用运动检测结果降低漏检率是下一步研究方向。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 根据1 MV，30 ns上升沿脉冲源的同轴油介质传输线的结构特点，在传输线的末端设计了环形电容分压器作为脉冲源的高电压测量探头，利用不锈钢薄膜连接传输线外筒与负载外筒，构成回流测量负载的电流. 电容分压器的分压比和不锈钢薄膜的灵敏度采取直接标定的方法测定。实验结果表明，该探头性能稳定、时间响应快、功率负荷大，是测量脉冲电流与电压的一种理想工具。 关键词 :油介质传输线，测量，环形电容分压器，不锈钢薄膜 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 快脉冲发生器所强调的是很快的上升沿，追求在很短的时间达到一个很高的电压或电流。目前主要应用于军事领域，如制造核致电磁脉冲模拟器、驱动高功率微波发生器等，民用领域的应用主要处在研究阶段，如生物净化等 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 。 本文介绍的1 MV，30 ns上升沿脉冲源是配合目前电力系统中正在进行的特高压(≥1 MV)工程，模拟电力系统中的特快速瞬态过电压以测试绝缘材料的耐压强度。该装置的输出电压电流指标是十分重要的电气参数，要求测到的电压和电流数值真实准确，因此对测量设备的稳定性，响应时间和灵敏度有极高的要求。在脉冲功率技术中，对于电压的测量，一般采用电阻分压器或电容分压器 [ 6 ] [ 7 ] 。电流的测量，一般采用罗柯夫斯线圈或分流器 [ 8 ] [ 9 ] 。下面介绍1 MV，30 ns上升沿脉冲源的测量设计。
system: [SYSTEM]

user: 2. 系统 图1展示的为1 MV，30 ns上升沿脉冲源装置的机械图，由Marx发生器直接对负载放电进行能量传输的机理，Marx发生器由10台15 Pf/100 kV的电容器构成，单台电容器工作充电电压75 kV，输出电压峰值 ≥ 1 MV。为了使负载在空间上便于安装，设备加入了一根1 m长、传输阻抗50 Ω的油线。所以测量探头必须安装在负载前，油线末端的位置。 图1. 装置效果图 2.1. 电压测量的选择和参数 在脉冲功率技术中，由于脉冲能量的瞬时性，对电压测量探头有极高的要求，特别是对频率相应要宽同时可避免相应电磁干扰的影响，电容分压器通过一定的设计可以不直接接触高压电极并极大的降低脉冲幅值，满足测量量程需求，分压器采用油介质电容分压器，分压器内导体为与传输线外筒半径相同的环形结构。 电容分压器的高压臂电容C HV 为电容分压器内导体杆与传输线内筒之间的电容，传输线电容其大小 由下式估算： C F = τ 2 Z P T L = 0.1 n F ，式中 τ = 10   ns ，   Z P T L = 50   Ω 分别为该装置油线的脉宽和特性阻抗 [ 10 ] - [ 15 ] ，环形分压器的长度为0.02 m，油线的长度为1 m，传输线等效电容0.1 nF，可计算出高压臂电容 C H V = 2 pF。电容分压器的低压臂电容C LV 为电容分压器内导体杆与电容分压器外筒之间的电容，大 小为： C L V = ε S I d i = 1060 p F ， S I 为内导体杆横截面积， d i 为内导体杆与电容分压器外筒之间的距离， ε 为油的介电常数。故估算的电容分压比为： k c = C L V + C H V C H V = 1100 。 为了能够在测量负载电压时得到平顶波，在电容分压器输出接阻容耦合电路，输出的总分压比需要在线标定。 2.2. 电流测量的选择和参数 在脉冲高压下的电流测量，一方面要求测量部件具有较高的耐压能力，一方面具有检修和更换的快捷性。常规的并联大量小电阻不具备检修更换快捷性，金属膜具有两方面共有的优势，利用金属膜构成回路进行测量。 薄膜采用平均厚度 δ = 17   μm 的不锈钢，圆周长度 L = 106   cm ，薄膜宽度 Δ w = 7.8   cm ，不锈钢的电阻率 ρ = 90 × 10 −6 Ω∙cm (在环境温度20)，则金属膜电阻环的阻值 R f i l m = ρ Δ w / L δ = 4   m Ω 。
system: [SYSTEM]

user: 3. 方法 标定系统由标准方波发生器、衰减器、双屏蔽电缆、示波器等组成，连接被测系统后的整个标定系统如图2所示。 图2. 标定系统示意图 为了保证数据的稳定性，方波发生器采用一台上升前沿约1 ns，脉宽100 ns，输出阻抗50 Ω，稳定工作的幅值10 kV连续可调的信号源，图3为该方波发生器经过300倍阻抗变换器衰减后的输出波形。方波发生器输出两路信号，一路作为监测信号经过约626倍的分压比直接进入示波器用于幅值监测及波形触发；另一路作为输入信号进入被测系统，标定时为了保证输入信号不会发生畸变，系统各部分必须阻抗匹配，信号源输出阻抗50 Ω，传输线特性阻抗1.25 Ω，所以在信号源与传输线之间引入阻抗变换器使其阻抗匹配，同时以电容分压器与金属膜回流器分别引出信号进入示波器进行测量。 图4为实际测量到的电流和电压输出信号，表1为根据测量信号计算出的电容分压器分压比和金属膜的电阻值。 图3. 方波发生器 图4. 输出电压电流波形 Table 1 The output voltage and current guide lin 14℃ singal/V voltage/mV current/mV voltage divider rate steel resistance /mΩ 1 5231 109 472 47991 4.51 2 5037 104 448 48433 4.45 3 5900 124 636 47581 5.39 average 48001 4.78 表1. 电流电压诊断刻度性能指标 图5. 膜电阻值随温度变化曲线 实验中发现，不同的温度测量到的膜电阻值是变化的，由于该膜电阻为不锈钢薄膜材料，其电阻率随着温度的变化而变化，所以在不同的温度下测量得出的曲线如图5，由图可知，该不锈钢膜电阻值正比于温度值，在实验中可根据图5选定准确的电阻值。
system: [SYSTEM]

user: 4. 总结 本文对目前电力系统中正在进行的特高压工程1 MV，30 ns上升沿脉冲源测量系统的设计，根据装置特点在传输线的末端设计了环形电容分压器作为脉冲源的高电压测量探头，利用金属膜构成回路测量电流.结果表明：电容分压器在线标定后的总分压比为48001，膜电阻在线标定值为4.78 mΩ。经过多次测量，该电容分压器和金属膜回流器性能稳定，响应快，是测量负载前的电压值与电流值的理想工具。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 本文就高职院校的《PLC技术及实训》学科课堂教学为背景，在课堂教学改革理论实践应用中，结合工作过程系统化导向的课程体系建设，重视对学生职业能力的培养，希望以满足社会职业岗位及学生职业能力发展双重需求为目标，明确教学改革方向，设计教学实施方案，确保在教学情景与工作环境、教师与企业培训师、学生与企业员工等等方面实现学习生产实践无缝连接。 关键词 :工作过程系统化，PLC技术及实训课程，高职，教学改革 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 前言 “工作过程系统化”课程是目前高职院校比较青睐的一种教学生态系统，它也是一种全新的课程范式。作为全新的课程范式，它的宗旨就是促进高职学生的全面发展，凸显教育本质，用专业语言来讲就是“以就业为基本导向、以职业为载体的促进人的全面发展的教学过程”。