DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 地层性质测量研究中的各种实践应用计算方法 在工程勘察现场，人们一般需要根据地层的具体特点来确定地层性质的探测方法，相应，计算地层变形性质特征值即地层虚度和实度的计算公式也要根据实际情况进行调整。 4.1. 靜探条件下的地层虚度和实度计算方法 静压探测力由初始力和加载力产生，初始力由质量 m 的重力产生，加载力由质量 M 的重力产生。静压探测条件下，驱使探头在土层中运动的作用有重力和加载力，这两个力使探头产生重力加速度g和加载作用加速度a 0 两个加速度，而探头在土层中的实际运动加速度是a t ，根据这三个量可以直接求出地层的虚度和实度，即 地层的虚度是 E = a t a 0 + g ， 地层的实度是 T = 1 − E = 1 − a t a 0 + g . 静压条件下的驱动加速度a 0 的确定方法： 根据 F = m a = m ( a 0 + g ) = ( M + m ) g ，得 a 0 = ( M + m ) g m − g = M g m . 4.2. 在确定探测力、阻力、合力条件下计算虚度和实度的方法 根据探测力、地层阻力、探杆受的合力与虚力、实力之间的统一关系，可推导计算实度和虚度的计算公式： T = − R F 和 E = P F = 1 + R F . 式中，F为探测力、R为地层产生的阻力、P为探杆受的合力、T为实度、E为虚度。 4.3. 锤击探杆、探头楔入地层条件下的虚实度计算方法 在锤击探杆、探头楔入地层探测方式下，重锤自由下落的高度是h，探杆被打入地层的深度是x，冲击作用时间(也是地层的变形时间)是t，根据这些量与地层虚实度之间的统一关系规律可以推导出计算地层虚度和实度的方法、步骤与公式。 虚度的计算公式为 E = x l = x ∫ 0 t ( 2 h g + ∫ 0 t g d t ) d t ; 虚度的计算公式为 T = 1 − E = 1 − x ∫ 0 t ( 2 h g + ∫ 0 t g d t ) d t . 式中，l叫应有位移量，也就是在同等探测条件下和探测时间内探头在空间自由下落的距离，它也可被看作是参数，通过对已知虚度地层进行探测、通过计算获得，l值在锤击探测作用条件下的一般求解计算公式为 l = ∫ 0 t ( 2 h g + ∫ 0 t g d t ) d t . 4.4. 根据标贯击数计算地层的虚度和实度 根据被探测地层的实际标贯击数或其它锤击击数、标准密实地层的击数与地层虚实度之间的统一关系规律推导出计算地层实度的公式为 T = N N 0 式中，T为被探测地层的实度、N表示锤击下探头楔入被探测地层特定深度所需要的实际击数、N 0 表示标准密实地层(实度 T = 1 的地层)的等深变形击数。 被探测地层的虚度为 E = 1 − T = 1 − N N 0 . 4.5. 钻机钻进、测试条件下计算地层性质的方法 用相同动力的回旋钻机或冲击钻机探测地层性质和承载力时，被探测地层被打1米深度所用的时间t与标准的密实地层被打1米深度所用的时间t 0 之比等于被探测地层的实度。即，被探测地层的实度是 T = t t 0 ; 被探测地层的虚度为 E = 1 − T = 1 − t t 0 . 有了地层变形性质度量值，即有了地层的虚度和实度参数，就可以直接根据探测力的大小直接计算地层的承载能力为，非常方便。 总之，无论采用什么样的探测手段，都可以根据新理论推导出计算地层变形性质标度值的计算公式。在实际问题研究中，可以根据实际情况，灵活选择适合的探测手段来探测和分析计算地层的性质度量值及其承载能力。
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user: 5. 应用方法举例 例1：一个重量为100公斤的重物，从10米高空处自由落到地面，对地面表土层构成了冲击作用，使地面形成一个冲坑。冲坑深度为0.22米，冲击作用面积为0.02米 2 ，冲击作用时间为0.005秒。请分析地表地层的实度和承载能力。 解：根据题意，地表地层受的探测力是 F = m ( v 0 t + g ) ，作用物质量是 m = 100 公斤，重物下落时间是 t 0 = 2 × 10 9.8 = 200 98 秒，重物对地表地层产生作用的时间是 t = 0.05 秒，重物对地表地层构成冲击作用时的初速度是 v 0 = g t 0 = 196 = 14 米/秒，冲坑深 x = 0. 22 米，冲击作用面积 s = 0.02 平方米，冲击力是 F = m ( v 0 t + g ) = 100 × ( 14 0.05 + 9.8 ) = 28980   kg ⋅ m / s 2 ≈ 2957 公 斤 . 在冲击作用时间内，重物应该产生的自由下落距离是 Δ h = v 0 t + 1 2 g t 2 = 196 × 0.05 + 1 2 × 9.8 × 0.05 2 米 = 0.71225 米 地表地层的虚度是 E = x Δ h = 0.22 0.71225 ≈ 0.30888030888 地表地层的实度是 T = 1 − E = 1 − 0.3088830888 = 0.69111969112 地表地层的极限承载力为 F max = T F s = 0.69111969112 × 2957 0.02 = 102182 ( 公 斤 / 米 2 ) 也就是说，该地表地层的最大承载力是102.182吨/米 2 。 例2：利用小型钻机控制的静压探测装置探测地层的性质和承载力：探头为高强度实心合金钢柱，直径为6cm，即，探头与地层间的接触面积为 s = 0.03 2 π = 0.002826 米 2 ， 压力由增压锤提供。在探测过程中，用400公斤重的重锤做静压力，探头缓慢下沉，下沉速度是0.8米/秒。根据这个测试结果，我们可以直接确定被探测地层的性质和承载力。请分析计算该地层的实度和承载力。 解：探测结果给出以下已知数据：探测力400公斤，每秒下沉量0.8米，自由落体每秒下落距离4.9米，探测作用面积0.002826米 2 四个数据，根据这四个已知数据可以直接求出被探测地层性质的度量值： 虚度值 E = 0.8 4.9 ≈ 0.16326530612 实度值 T = 1 − E = 0.83673469388 被探测地层的极限承载力 F max = T F s = 0.83673469388 × 400 0.002826 ≈ 118433 公 斤 / 米 2 = 118.433 吨 / 米 2 . 例3：利用地层的实际标贯击数与标准密实岩层的标贯击数和探测力3个量来求被探测地层的实度和极限承载力。如在某探测工程中，一土层的标贯击数是9击/30 cm，标贯产生的冲击力是 F = m ( v 0 t + g ) = 15227.3 公 斤 米 / 秒 2 ，标准密实地层的30 cm击数是 N 0 = 1055 ，请计算地层的极限承载力。 解：被探测地层的实度是 T = N N 0 = 9 1055 = 0.00853080569 被探测地层的极限承载力是 F max = T × F s = 0.00853080569 × 15227.3 0.000564 ≈ 230321.1639 [ ( 公 斤 米 / 秒 2 ) / 米 2 ] ≈ 23.50216 吨 / 米 2 . 例4：采用静压探测装置探测某粉质粘土地层的性质和承载力，静压力分别为100公斤、110公斤、120公斤，压入地层的深度分别为0 cm、50 cm、10.67 m，压入时间均为5秒，探头与地层的接触面积是 S = 0.0028274 米 2 。请分析计算该地层的实度和承载力。 解：根据公式 F T i = T i F i S 和 T i = 1 − Δ h i 1 2 g t 2 和已知量计算，得 T 1 = 1 − 0 1 2 g t 2 = 1 ， F T 1 = T 1 F 1 S = 1 × 0.1 0.0028274 > 35 吨 / 米 2 ; T 2 = 1 − 0.5 1 2 × 9.8 × 5 2 ≈ 0.995918 ， F T 2 = T 2 F 2 S = 0.995918 × 0.11 0.0028274 ≈ 38 吨 / 米 2 ; T 3 = 1 − 10.67 1 2 × 9.8 × 5 2 ≈ 0.912925 ， F T 3 = T 3 F 3 S = 0.912925 × 0.12 0.0028274 ≈ 38 吨 / 米 2 . 通过以上介绍和实例，我们可以看出：极限承载力计算新公式比较简单，但需要获取实度这两个新参数以及其它几个需要的量。实度值的取得有多种方法，这些方法也比较简单。但是，必须注意：不同方法取得的数据存在统一性问题，需要确定统一和对比标准。
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user: 6. 小结 综上所述，本文基于地层变形性质定量研究新理论和地层性质与地层承载能力、探测力之间的统一关系研究新理论，解决了现有地基探测实验环节过多、计算方法、计算过程繁琐冗长、人为因素扰动使探测结果出现片面性和局限性等方面的问题；新理论给出了用于计算地层性质和承载能力的理论公式，建立完善了地基地层变形性质定量研究的新理论，给出了具有准确计算地层性质参数和承载能力的理论公式；利用极限承载力与探测力之间关系新理论和新方法，适用于解决任何地基岩土层性质评价和承载力计算问题，不仅在理论上具有较大创新与突破，而且应用方法简便，分析计算方法具有多样性和宽泛性；其方法具有理论化、系统化、公式化特点，可以结合自动化、程序化进行操作，充分发挥新理论新方法的理论化、公式化等优势。无疑，这对基础理论科学、基础理论应用科学、岩土工程科学的发展与完善都有着重要意义。 根据新理论揭示的探测力与承载力之间的统一关系规律，可以制造出能够灵活采用载荷试验手段、静力促探手段、动探手段、标贯手段、回旋钻进手段、冲击钻探手段的多功能综合性探测工具，以便根据地层对探测手段的适应情况随时改变探测手段。对于软土层，采用载荷试验、静力触探方法直接探测地层性质和地层的承载能力；对于较硬岩层，采用压入或打入法探测地层手段；对于密实、较密实岩层，采用固定动力回旋钻进探方法探测手段；新理论也给出了与千空锤冲击钻钻井手段相对应的地层性质和承载能力计算方法与公式。 地层性质的度量与取值问题是岩土力学研究的核心问题。然而，在国内外的岩土力学研究中对地层性质的定量研究都非常不到位。度量地层性质的物理量不等于任何力学参数，力学参数代表不了度量地层性质的物理量。本文基于新理论，从新的角度深入讨论了度量地层性质的物理量及其取值、计算问题，给出了新的地层性质测试方法，为地层性质研究确定了新的理论公式，为地层性质定量研究和地层承载能力研究开拓了新的道路。
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user: 摘 要 目的：研究多体位智能康复训练机器人对早期脑卒中偏瘫患者下肢功能的影响。方法：选择2017年10月到2018年1月在我院就诊的脑卒中患者6人，随机分为A组，B组。两组均进行常规康复训练，A组在此基础上增加下肢康复机器人训练，每天两次，每次40 min，疗程10天。治疗前后采用简式Fugl-Meyer运动功能评分(Fugl-Meyer assessment， FMA)和徒手肌力测试(manual muscle testing， MMT)分级标准 [ 4 ] 之Kendall [ 5 ] 百分比法评定。结果：治疗前两组FMA并没有显著性差异(P > 0.05)，治疗10天后A、B都有明显变化，但A组(P < 0.01)比B组(P < 0.05)变化更为明显。治疗前四头肌MMT分级标准之Kendall百分比法评分并没有显著性差异(P > 0.05)，治疗10天后A、B都有明显变化，但A组(P < 0.01)比B组(P < 0.05)变化更为明显。结论：下肢智能康复训练机器的临床使用大大的提高了康复的效率，提高了患者的自信心，使患者能更好的进行下一阶段的康复训练。 关键词 :智能康复，脑卒中，下肢功能 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 脑卒中患者因中枢神经损伤导致患者下肢运动功能、感觉功能障碍，严重影响患者日常生活中的转移、行走及上下楼梯等运动能力，而且还会影响患者身体其他部位功能的正常发挥 [ 1 ] ，近年随康复技术的发展，康复机器人被广泛应用于偏瘫患者的下肢康复当中，康复机器人是以神经可塑性原理为基础的重复训练，可以使患者脑运动功能可塑性达到最佳化。通过功能性的渐近性治疗，最终帮助患者重新掌握步行运动技能。本文主要研究多体位康复机器人对早期脑卒中偏瘫患者下肢功能的影响，以期为脑卒中偏瘫患者的康复提供依据。
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user: 2. 研究对象与方法 2.1. 纳入标准 纳入标准为：① 所有患者均符合全国第四届脑血管会议制定的关于脑血管病诊断标准 [ 2 ] ；② 通过颅脑CT或MRI等影像学确诊；③ 年龄大于20岁，病程2~6周；④ Brunnstrom下肢分期至少在第二阶段；⑤ 所有患者均签署知情同意书，并通过本院伦理委员会许可；⑥ 影响步行功能的骨关节活动受限。 2.2. 研究对象 筛选2017年10月到2018年1月首次发病到我院进行康复治疗的6名早期脑卒中患者。按照随机分组法将6名患者分为2组，A组(实验组) 3人，B组(对照组) 3人。两组患者在年龄，性别偏瘫侧、病程、卒中类型差异无显著性(P > 0.05)，见表1。 2.3. 方法 A组为实验组，进行常规康复训练+下肢康复机器人训练。常规康复采用Bobath和神经肌肉本体感觉促进技术(Prioceptive Neuromuscular Facilitation， PNF)的内容相结合进行训练，包括早期床上体位处理、床上四肢关节主动和被动活动、床上翻身及移动等，依照MRP进行 [ 3 ] 。训练从星期一至星期五，每天两次，每次20 min，疗程10天。 下肢康复机器人训练采用多体位智能康复训练机器人系统Flexbot，病人初始训练角度为30˚，随康复的进展逐步升至60˚。机械臂摆动的频率为20~30步/分，患者膝关节步态周期中支撑相不出现过度弯曲(>15˚)为准，踝关节的背屈设定在0˚~10˚，跖屈角度设定在0˚~20˚。训练从星期一至星期五，每天两次，每次20 min，疗程10天。 B组为对照组，只进行常规康复训练，训练内容和A组一致，训练从星期一至星期五，每天两次，每次40 min，疗程10天。 2.4. 评估方法 康复治疗前及治疗10天后，分别对A、B两组进行下肢运动功能评定。评定方法采用简式Fugl-Meyer 运动功能评分(Fugl-Meyer assessment， FMA)和徒手肌力测试(manual muscle testing， MMT)分级标准 [ 4 ] 之Kendall [ 5 ] 百分比法评定。 FMA，<50分，严重运动障碍；50~84分，明显运动障碍；85~95分，中度运动障碍；96~99分轻度运动障碍，100分，功能正常 [ 6 ] 。 MMT分级标准之Kendall百分比法评定：正常，100分；良，80分：好，50分；差，20分；微，5分；零，0分。 2.5. 统计学分析 采用SPSS21.0统计软件进行统计学分析，计量资料采用均数 ± 标准差表示，x 2 检验，P < 0.05为差异结果有统计学意义。 Table 1 Comparison of the basic data between the two groups of A and ( x ¯ ± s ) A组 B组 年龄(岁) 60.7 (±8.98) 59.7 (±9.01) 偏瘫侧 左侧1人 左侧1人 右侧2人 右侧2人 病程(天) 30.3 (±4.98) 30.7 (±5.02) 类型 出血型1人 出血型1人 缺血型2人 缺血型2人 表1. AB两组基本资料比较 Table 2 FMA comparison of two groups of A and B ( x ¯ ± s score 分组 治疗前 治疗后 A 13.22 ± 7.02 27.56 ± 5.97 B 13.13 ± 6.98 21.33 ± 6.01 表2. A、B两组FMA比较( x ¯ ± s ，分) Table 3 Comparison of Kendall percentage method for MMT of A and B two groups of four biceps femoris ( x ¯ ± s score 分组 治疗前 治疗后 A 47.55 ± 24.30 75.56 ± 37.97 B 48.32 ± 22.77 62.33 ± 21.36 表3. A、B两组股四头肌MMT分级标准之Kendall百分比法评分比较( x ¯ ± s ，分)
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user: 3. 结果 3.1. A、B两组治疗前后FMA比较 从表2分析得出，治疗前两组FMA并没有显著性差异(P > 0.05)，治疗10天后A、B都有明显变化，但A组(P < 0.01)比B组(P < 0.05)变化更为明显。 3.2. A、B两组治疗前后MMT分级标准之Kendall百分比法评分比较 从表3分析得出，治疗前四头肌MMT分级标准之Kendall百分比法评分并没有显著性差异(P > 0.05)，治疗10天后A、B都有明显变化，但A组(P < 0.01)比B组(P < 0.05)变化更为明显。
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user: 4. 讨论 运动功能障碍是脑卒中患者的主要功能障碍，表现为早期随意运动丧失，由一些原始的皮质下低位中枢的运动反射释放引起的异常运动模式，肢体肌张力增高，肌群间收缩协调紊乱。最典型表现为联合反应、共同运动的出现 [ 7 ] 。尽早打破这种异常的联合模式，促使分离运动的出现成为训练的关键。传统的康复训练主要是对患者的患侧进行负重强化训练，和步行的分解训练，即使治疗师在训练过程中强调患者的异常姿势的控制，但在某种程度上异常联合模式的出现是避免不了的。多体位智能康复训练机器人系统Flexbot的使用，能够大量重复的对患者输入正确的步行姿态、提高安全感，使病人更快更好的掌握步行功能，也不同程度的减轻了治疗师的压力。 本研究结果显示，采用多体位智能康复训练机器人系统Flexbot和传统康复的A组下肢功能的恢复明显高于只采用传统康复治疗的B组，下肢智能康复训练机器的临床使用大大的提高了康复的效率，提高了患者的自信心，使患者能更好的进行下一阶段的康复训练。
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user: 摘 要 城乡收入差距问题一直是五年规划中重点问题。文章采用湖南省2004年至2017年城乡居民收入的季度数据，分别利用季节乘法ARIMA模型、GM(1，1)模型和ARIMA-GM组合模型建模并检验和比较，最后将模型应用于湖南省2018年至2019年城乡收入差距预测与分析。结果表明，ARIMA-GM组合模型能够较好的解决收入差距的估计和预测问题，预测精度较高，从而为政府制定相关政策提提供重要依据。 关键词 :城乡居民收入差距，乘法季节ARIMA模型，GM(1，1)模型，ARIMA-GM组合模型，预测 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 “十三五规划”中，三农问题、收入分配仍然是亟待解决的热点问题。农民问题一直是制约生产力发展的一个重要因素，城乡居民收入差距是衡量我们经济社会发展的重要指标。分析和预测城乡居民收入差距的动态变化过程，一方面可以了解一个地区经济社会的发展平衡性，另一方面可以为国家科学制定发展农村经济的政策，缩小城乡差距，促进经济增长提供参考意见，有利于实现城镇化以及全面小康社会这一目标。 目前，针对城乡居民收入差距问题的研究，大多数学者利用的建模与预测分析方法主要是ARMA模型和GARCH模型。傅德红 [ 1 ] 主要以我国1978年至2007年城市人均可支配收入和农村人均纯收入时间序列数据为依据，分析了城乡收入差距的内在规律性，对其发展趋势进行了预测，并提出了合理的政策建议。涂雄苓 [ 2 ] 选取全国1978年至2010年的统计数据，建立ARIMA模型、灰色模型、二次多项式三个模型进行比较分析，最终得出二次多项式预测模型拟合效果更好的结论，用该模型对全国未来三年城乡居民收入差值进行了预测，并给出相应建议。学者辜子寅 [ 3 ] 根据江苏省1981年至2010年城乡收入差距指标数据，构建了ARMA-GM线性组合模型，对未来5年江苏省城乡居民收入差距进行预测和分析，并得出收入差距会呈现逐渐扩大趋势。龚承刚 [ 4 ] 等人选取湖北省1981年至2012年的城乡居民收入数据，建立城乡居民收入比的ARIMA模型，并对模型进行检验得出其模型预测效果较优的结论。最后利用该模型对2013年至2015年湖北省城乡居民收入比数据进行了短期外推预测。本文根据2004年至2017年湖南省城乡收入季度数据，从收入差距绝对值和收入差比两个方面入手，对湖南省城乡居民收入差距变动趋势建立ARIMA-GM组合模型，并对未来两年湖南省城乡居民收入差距进行短期预测。
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user: 2. 理论与方法 2.1. 季节乘法ARIMA模型 ARIMA模型，即求和–自回归–移动平均模型，简称B-J模型。在ARIMA模型中，变量的未来取值可以表达为过去若干取值和随机误差的线性函数，该模型自产生以来，已广泛应用于各领域。如时间序列在进行D阶季节差分前进行了d阶逐期差分后达到平稳，则可以建立随机季节模型与ARIMA模型的结合-ARIMA乘法季节模型。 与一般的季节模型相比，乘法季节ARIMA模型考虑到了ARIMA和季节影响的交互影响，可以用少量系数表示出交互作用产生影响的大量信息。一般将随机过程 { X t } 定义为季节周期为s的乘法季节 ARMA ( p ， q ) × ( P ， Q ) S ，则AR的特征多项式可表示为 ϕ ( B ) * Φ ( B ) ，MA的特征多项式表示为 ψ ( B ) * Θ ( B ) ，其中B表示延迟算子，则 { ϕ ( B ) = 1 − ϕ 1 B − ϕ 2 B 2 − ⋯ − ϕ p B p Φ ( B ) = 1 − Φ 1 B S − Φ 2 B 2 S − ⋯ − Φ P B P S ψ ( B ) = 1 − ψ 1 B − ψ 2 B 2 − ⋯ − ψ q B q Θ ( B ) = 1 − Θ 1 B S − Θ 2 B 2 S − ⋯ − Θ P B Q S 若时间序列 { Y t } 为非平稳时间序列，首先对此序列进行差分平稳化，对 { Y t } 做周期为s的季节差分，用 ∇ s Y t 表示，定义： ∇ s Y t = Y t − Y t − s (1) 随机过程 { Y t } 为季节周期s的乘法季节 ARIMA ( p ， d ， q ) × ( P ， D ， Q ) ，则序列 W t = ∇ d ∇ s D Y t (2) 满足季节周期s的乘法季节 ARMA ( p ， q ) × ( P ， Q ) S 。其中 表示 Y t 的k步差分； ∇ d Y t 表示 Y t 的d阶差分。 2.2. 分组GM(1，1)模型 灰色预测是灰色系统理论的一个重要内容，对解决灰色系统的趋势预测具有独到的优势，尤其是社会经济方面。大部分学者以往的做法即在模型中引入季节指数，用模型预测结果乘以相应季节指数作为最后的预测结果。但是这种方法往往对于一些季节波动较大的样本数据效果并不是很好，为了避免这一问题出现，汪潘义 [ 5 ] 等学者提出分组灰色预测法，对每组数据都建立相应的GM(1，1)模型来消除季节趋势这一影响因素。 第一步：将数据按季度分成四组新的时间序列 X i ( 0 ) = [ X i ( 0 ) ( 1 ) ， X i ( 0 ) ( 2 ) ， ⋯ ， X i ( 0 ) ( k ) ] ( i = 1 ， 2 ， 3 ， 4 ) ， X i ( 0 ) 表示第i季度的原始数据系列。分别对各季度序列建立相应的GM(1，1)模型。 第二步：作1阶累加生成 X i ( 1 ) ( k ) = ∑ X i ( 0 ) ( m )   ( m = 1 ， 2 ， ⋯ ， k ) 第三步：确定数据矩阵 B ， y N ，其中 B = [ − 1 / 2 ( X i ( 1 ) ( 1 ) + X i ( 1 ) ( 2 ) ) 1 − 1 / 2 ( X i ( 1 ) ( 2 ) + X i ( 1 ) ( 3 ) ) 1 ⋮ ⋮ − 1 / 2 ( X i ( 1 ) ( k − 1 ) + X i ( 1 ) ( k ) ) 1 ] ， y N = [ x i ( 0 ) ( 2 ) x i ( 0 ) ( 3 ) ⋮ X i ( 0 ) ( k ) ] 第四步：求出参数列 [ a u ] = ( B T B ) − 1 B T y N 第五步：得到时间响应系列 X ^ i ( 1 ) ( k + 1 ) = ( X i ( 0 ) ( 1 ) − u a ) e − a k + u a ，然后确定 k = 1 ， 2 ， ⋯ ， n 的值 X ^ i ( 1 ) ( 2 ) ， X ^ i ( 1 ) ( 3 ) ， ⋯ ， X ^ i ( 1 ) ( n ) 得还原数列： X ^ i ( 0 ) ( k ) = X ^ i ( 1 ) ( k ) − X ^ i ( 1 ) ( k − 1 ) ，   ( k = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n ) (3) 第六步：进行后验差检验。设原始序列标准差为 S 1 ，残差序列标准差为 S 2 ，则均方差比值 C = S 1 / S 2 ，对于指定的 C 0 > 0 ，当 C < C 0 时，该模型为均方差比合格。小误差概率 p = P ( | e ( i ) − e ¯ | < 0.6745 S 1 ) ，模型的精度由C和p共同刻画，精度等级如表1所示。 Table 1 Model accurac 模型精度等级 P C 1级(好) 0.95 ≤ P C ≤ 0.35 2级(合格) 0.80 ≤ P < 0.95 3级(勉强) 0.70 ≤ P < 0.80 0.5 < C ≤ 0.65 4级(不合格) P < 0.70 0.65 < C 表1. 模型精度 2.3. ARIMA-GM组合模型 线性组合模型的基本形式可以写成： { X 0 t = ∑ i = 1 n w i φ i ∑ i = 1 n w i = 1 (4) 其中 φ i 表示单独的某种方法的预测值， w i 表示第i种方法预测值的权重。组合预测模型中权重的获取一直都是重点和难点，合理有效的权重分配会大大地提高预测精度。从模型的拟合方面来说，可以从误差的角度来确立模型的权重，常用的误差统计量有相对误差、拟合误差、对数误差和绝对误差。一般的权重方法即以某一种误差作为评判标准，分别计算每一种模型的误差值，按照从小到大排序，误差大的赋予较小的权重，误差小的赋予较大的权重。李佩 [ 6 ] 研究表明组合权重的方法往往使得组合模型比单种误差权重，拥有更小的误差。本文参考该方法，探讨在平均绝对百分数误差和均方根误差的基础上的组合权重计算方法。 平均绝对百分数误差是一种相对误差，表示预测误差占实际值的比重，通常用来作为准确度的衡量标准，它的计算公式为 MAPE = 1 n ∑ i = 1 n | φ i ( t ) − y ( t ) y ( t ) | × 100 % 。均方根误差表示的是误差平方和的均值，通常体现了预测的精度，它的计算公式为 RMSE = 1 n × ∑ i = 1 n ( φ i ( t ) − y ( t ) ) 2 。其中 φ i ( t ) 表示第t期的预测值， y ( t ) 表示第t期的真实值。若用 λ i ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， J ) 表示第i个模型的最终权重系数，则组合权重可表示为： λ i = a i w i ∑ i − 1 J a i w i ， (5) 其中： a i 为第i个模型以MAPE为准则确立的权重系数； w i 为第个i模型由RMSE确定的权重系数。用此方法将MAPE权重系数和RMSE权重系数进行结合，对每一单个模型在组合模型的贡献程度给予两方面的制约。经过双重条件的筛选，使得MAPE与RMSE均较小的模型所占的优势更为明显，在组合模型中所占的权重较大，对组合模型的贡献程度也更高。最后拟合出来的组合模型表达式为： X 0 t = λ 1 φ 1 + λ 2 φ 2 + ⋯ + λ J φ J (6)
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user: 4. 结论 季节乘法ARIMA模型能够识别数据中的长期趋势和季节趋势，对于非平稳数据也能够进行有效的处理，GM(1，1)模型能够在数据量较少、信息不充分的情况下做出有效的预测。ARIMA-GM组合模型结合两者的优势，即能较为准确的进行预测，通过组合权重又极大降低了预测误差，对于短期预测效果较好，可以用来对城乡收入差距做短期预测。 通过以上研究，我们可以得到湖南省未来两年的城市收入差距绝对值会继续增大，到2019年第四季度将累计增加到23，829.403元，而城乡收入差比呈现小幅上涨的态势，维持在2.65左右。说明尽管湖南省的城乡收入差距在不断逐渐缩小，但是形势依旧相当严峻，尤其湖南省农村人口众多。农村问题是十三五规划的一大重点问题，为此对城乡收入差距进行科学预测和分析，将成为政府制定相关政策的重要依据。本文构建的ARIMA-GM组合模型预测精度较高，可为政府制定城乡区域发展规划起到一定指导作用。
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user: 摘 要 国内生产总值(GDP)作为国民经济运行与监测的重要指标，对于党委政府制定宏观经济政策具有重要的指导作用，本文选取1978年至2017年宿州市GDP数据，运用时间序列分析方法和R软件，建立宿州市GDP的ARIMA模型，并对2018年至2020年宿州市国内生产总值作出预测，为宿州市委市政府制定经济发展目标及宏观经济决策提供参考。 关键词 :GDP，ARIMA模型，预测 Copyright © 2018 by author 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 国内生产总值(GDP)是国民经济核算的核心指标，同时也能很好的衡量一个国家或者地区的国民经济经济发展水平和宏观经济运行状况的重要指标，分析预测国内生产总值(GDP)走势，已经成为政府制定宏观经济政策及宏观经济决策的重要依据和参考。1970年，Box和Jenkins在其联合编著的《Time Series Analysis：Forecasting and Control》一书中，在前人研究的基础上，提出了求和自回归移动平均(ARIMA)模型，系统的阐述了如何对ARIMA模型进行识别、估计、检验以及预测的原理和方法。本文试图利用ARIMA模型对1978至2017年宿州市国内生产总值(GDP)进行分析和建模，并且利用建立的模型对2017年至2020年的国内生产总值(GDP)进行预测，以期为宿州市委市政府制定经济发展目标提供参考。
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user: 2. ARIMA模型的结构 ARIMA模型本质上就是差分运算与ARMA模型的组合。考虑非平稳序列 { x t } ，如果该非平稳序列能通过d次差分后变为平稳序列，则满足如下结构的模型称为ARIMA(p，d，q)模型： { Φ ( B ) ∇ d x t = Θ ( B ) ε t E ( ε t ) = 0 ， V a r ( ε t ) = σ ε 2 ， E ( ε t ε s ) = 0 ， s ≠ t E ( ε t ε s ) = 0 ， ∀ s < t 式中， ∇ d = ( 1 − B ) d ;   Φ ( B ) = 1 − ϕ 1 B − ⋯ − ϕ p B p 为平稳可逆ARMA(p，q)模型的自回归系数多项式； Θ ( B ) = 1 − θ 1 B − ⋯ − θ q B q 为平稳可逆ARMA(p，q)模型的移动平均系数多项式 [ 1 ] 。
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user: 3. ARIMA模型的建立与检验 3.1. ARIMA模型建立的方法 通过图1的建模流程，我们可以建立ARIMA模型，实现对非平稳时间序列的建模分析。 3.2. 数据的来源与描述 从《宿州五十年》、《宿州统计年鉴》各卷摘取1978至2017年宿州市国内生产总值，见表1。并根据数据作出图2，从中可以看出宿州市GDP序列具有明显的增长趋势，由图3可以看出自相关系数缓慢递减到零，而后变为负值，结合图4显示可以判断宿州市GDP序列为具有增长趋势的非平稳序列。 3.3. 序列的平稳化处理 对于非平稳时间序列，我们往往利用差分使其转化为平稳时间序列。我们对该序列先使用一阶差分，并选用ADF单根检验确定差分序列的平稳性。观察图5所示一阶差分序列，可以看出该序列仍有明显的 增长趋势。在显著性水平取.05时，通过表2，可以看出ADF单根检验结果p-Value > 0.05，可以看出宿州市GDP一阶差分序列为非平稳序列 [ 2 ] [ 3 ] 。 我们再次对宿州市GDP序列进行差分运算，即图6。从二阶差分序列图可以粗略看出，宿州市GDP二阶差分序列是平稳的，ADF单根检验结果显示，在显著性水平取0.05时，该序列是平稳的，见表3 [ 4 ] 。 3.4. 模型建立与检验 由以上对于宿州市GDP序列的平稳化处理，我们可以确定ARIMA(p，d，q)模型中的参数d为2。为了 图1. 建模流程 Table 1 Statistical table of Suzhou's gross domestic product (GDP) from 1978 to 2017 (100 million yuan 年份 GDP 年份 GDP 年份 GDP 年份 GDP 1978 7.4 1988 32.9 1998 187.2 2008 511.1 1979 8.3 1989 35.1 1999 197.5 2009 541.7 1980 9.3 1990 36.8 2000 178.03 2010 650.57 1981 13.2 1991 42.3 2001 193.22 2011 802.42 1982 13.7 1992 47 2002 207.41 2012 914.95 1983 15.7 1993 68.8 2003 219.93 2013 1014.33 1984 17.5 1994 90.5 2004 279.12 2014 1140.53 1985 20.1 1995 127 2005 312.98 2015 1235.83 1986 23.1 1996 157.9 2006 359.01 2016 1351.82 1987 26.3 1997 184.7 2007 424.92 2017 1503.91 表1. 1978~2017年宿州市国内生产总值(GDP)统计表(亿元) 图2. 1978~2017年宿州市国内生产总值(GDP)时序图 图3. 时间序列偏相关图 图4. 时间序列自相关图 图5. 时间序列一阶差分图 图6. 时间序列二阶差分图 Table 2 ADF Single root test results of Suzhou’s GDP first-order differential sequence Lag order 1 2 3 p-Value 0.5395 0.8181 0.8012 表2. 宿州市GDP一阶差分序列ADF单根检验结果 Table 3 ADF single root test results of Suzhou’s GDP second-order differential sequence Lagorder 1 2 3 P-Value 0.01 0.01 0.1629 表3. 宿州市GDP二阶差分序列ADF单根检验结果 确定模型中参数p，q，我们观察宿州市GDP二阶差分序列的自相关图和偏相关图。 由图7和图8可以看出，该序列的自相关图和偏相关图都是拖尾的，因此可以建立ARIMA模型。 R软件提供了auto.arima()函数，我们可以参考auto.arima()函数定阶，结合GDP二阶差分序列ADF单根检验结果，建立备选模型ARIMA(1，2，1)、ARIMA(2，2，1)、ARIMA(0，2，1)、ARIMA(1，2，2)、ARIMA(2，2，2)和ARIMA(0，2，2) [ 4 ] 。 为确定模型拟合的有效性对上述备选模型进行显著性检验即残差序列的纯随机检验，见表4。 LB统计量p-Value均显著大于0.05，可以知道残差序列通过了纯随机性检验，即认为以上模型显著有效 [ 5 ] 。 3.5. 模型优化 对于同一个序列我们构造了6个显著有效拟合模型，为了进一步确定最优拟合模型，我们依据AIC信息准则(Akaike information criterion)，参考对数似然值(Log likelihood)对以上6个模型进行筛选，见表4 [ 6 ] [ 7 ] 。 图7. 二阶差分序列自相关图 图8. 二阶差分序列偏相关图 从表4可以看出，ARIMA(2，2，2)模型使得AIC值最小，为349.13，且对数似然值对最大，为−169.57。因此ARIMA(2，2，2)模型为相对最优模型 [ 8 ] [ 9 ] 。
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user: 4. 模型的预测 利用建立的ARIMA(2，2，2)模型对宿州市2018~2020年三年GDP进行预测，预测结果见表5。 Table 4 Suzhou’s GDP sequence model significance test result ARIMA (1，2，1) ARIMA (2，2，1) ARIMA (0，2，1) ARIMA (1，2，2) ARIMA (2，2，2) ARIMA (0，2，2) P-Value 0.656 0.7044 0.6683 0.4448 0.4006 0.6137 AIC 352.16 350.74 350.16 353.47 349.13 352.15 Log likelihood −173.08 −171.73 −173.08 −172.74 −169.57 −173.07 表4. 宿州市GDP序列模型显著性检验结果 Table 5 Using ARIMA (2，2，2) to predict the GDP results of Suzhou from 2018 to 202 2018 2019 2020 GDP_Forecast 1635.499 1757.769 1904.121 Growth rate 8.75% 7.48% 8.33% Lo 95 1594.905 1676.646 1778.150 Hi 95 1676.093 1838.892 2030.092 表5. 利用ARIMA(2，2，2)预测2018-2020年宿州市GDP结果 图9. 二阶差分序列偏相关图
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user: 5. 结论 1) 从图9可以看出，未来三年宿州市GDP会保持平稳快速增长，增速略有下降，这与我国经济发展从高速发展转向高质量发展确实基本吻合，宿州市GDP保持中高速增长水平于现阶段宿州市为欠发达地区的发展实际相一致。 2) 通过对宿州市1978年至2017年GDP序列进行分析和建模，可以说明ARIMA模型在拟合非平稳时间序列时具有很好的效果。本文所建立的ARIMA(2，2，2)，可用于宿州市GDP的短期预测，为宿州市制定经济发展目标提供参考。
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user: 摘 要 本文介绍基于云计算的无人机云操作系统。目前现有的无人机，包括消费级无人机和专业级无人机都主要以人工地面遥控的方式为主，需要地面的人员对无人机进行路径规划，姿态控制，以及镜头控制。无人机采集的数据也都需要在飞机降落之后才能进行处理。针对现有无人机的这些问题，我们设计了无人机云操作系统。本套系统共两部分核心技术，分别是无人机云操作系统，无人机云后台处理系统。本套系统有效解决了当前无人机完成专业任务能力低下，技术门槛高，线路固化，多人协同操作复杂和缺少后台信息处理等缺点，使无人机智能化水平得到有效提高。 关键词 :云计算，操作系统，无人机 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 目前，民用无人机已经迎来产业化浪潮 [ 1 ]，无人机正在渗透进越来越多的行业，虽然无人机具有许多不可比拟的优势，但是不可否认的是，由于无人机电池技术始终没有出现突破性的技术革命，无人机飞行时间过短直接影响到无人机机载设备的使用 [ 2 ]。现有的无人机机载设备智能化程度低，无法完成复杂任务等缺点严重阻碍了无人机在各行各业中的使用。 目前的多旋翼无人机均以地面站人工遥控的控制方式为主，即操作人员需要在无人机飞行过程中对无人机进行包括航点规划 [ 3 ] 、姿态控制、镜头控制在内的多种操作进行控制。而无人机采集的数据存储在机载设备中 [ 4 ]，需要操作人员在无人机返航后，利用指定软件进行后续分析。无论是飞行过程中的遥控，还是返航后的数据分析 [ 5 ]，无人机的使用均对操作人员的分析判断能力、数据分析能力以及专业软件使用能力有着一定的要求，这也是现阶段无人机目前迟迟无法得到有效普及的重要原因 [ 6 ]。其次现有的无人机通用性极差，消费级无人机通常只有简单的拍照能力，基本无法执行复杂的功能 [ 7 ]。而专业级无人机通常都是针对某些场景进行定制，比如针对现代农业所定制的农用无人机，虽然具有播撒农药 [ 8 ]，确定农作物生张状况等等功能，但却基本无法再加入其他功能，而一架专业级无人机价格又十分昂贵，导致了社会资源的极大浪费。 鉴于以上原因，本文在设计系统过程中，通过软件和硬件将无人机和云的强大计算能力结合起来 [ 9 ]，从而将云端的强大计算能力和无人机实时的测量，拍照能力结合起来，使得无人机具有比以往更加强大的信息处理能力 [ 10 ]，这对目前克服无人机功能单一，死板的缺点具有重要的意义。
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user: 2. 文章概述 对于本论文所研究的无人机云操作系统，总的来说，本套无人机云操作系统主要由系统云端部分和系统本地部分组成两大部分组成，其中云端部分为系统的核心部分。系统云端部分，系统的云端部分分为云服务器和图像处理中心。系统的本地部分共分为系统地面部分和系统的空中部分，地面部分为地面站，和智能模块，空中部分为无人机终端为其系统框图如图1所示。 在整个系统中，首先是地面站的操作人员向云服务器发送某个指令，随后云服务器再将指令打包发送到智能硬件模块，由智能硬件模块控制无人机的飞行姿态并获取无人机的实时飞行数据和相机拍摄的图像信息。随后智能硬件模块和远程云服务器进行通信，将获取到的无人机状态信息和图像数据发送到云服务器，并由远程云服务器将无人机的飞行状态实时推送到地面端的地面站，智能硬件传输的图像信 图1. 系统总体框图 息将由图像处理中心进行与地面端发送到的命令相对应的处理，然后将处理的结果推送到地面站。
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user: 3. 系统云端部分 3.1. 云服务器 云端部分为整个系统的关键，是整个系统的数据存储和数据处理中心。整个系统云端部分可按功能分为两个部分，分别是数据库和图像数据处理中心。数据库主要存储经过智能硬件模块采集到的飞机的数据。而图像数据处理中心主要负责对图像数据进行各种处理，从而实现各种定制功能。其中云端部分的结构框图如图2所示。 云操作系统与普通电脑中运行的操作系统相比，就好像高效协作的团队与个人一样。个人在接受用户的任务后，只能一步一步地逐个完成任务涉及的众多事项。而高效协作的团队则是由管理员在接收到用户提出的任务后，将任务拆分为多个小任务，再把每个小任务分派给团队的不同成员；所有参与此任务的团队成员，在完成分派给自己的小任务后，将处理结果反馈给团队管理员，再由管理员进行汇聚整合后，交付给用户。 本文中利用阿里云进行数据的交互，系统云服务器主要获取并存储来自无人机智能控制模块的数据。服务器存储的数据主要是无人机的型号，ID，IP，电量信息，X，Y，Z轴方向的速度，yaw偏航角，pitch俯仰角，roll翻滚角，视频流和图像以及无人机的GPS信息。在Linux系统下利用ROS无人机操作系统进行数据获取，之后利用云服务器强大的数据处理功能实现相关的人脸识别检测、全景图像的动态融合以及定位跟踪。其中云服务器的部分功能如图3，图4所示，图中数据是无人机数据与云服务器直接连接的各个数据的测试以及传输图片的基本信息。 3.2. 图像处理中心 图像处理中心主要处理来自无人机的图像信息。图像处理中心根据所进行的任务的不同采用不同的图像处理算法，目前已经开发出全景图动态融合，人脸识别等等功能。功能图如图5所示。 由于无人机与云服务器之间进行实时通信，服务器得到的图像都是无人机实时采集的图像，随后由图像处理算法进行处理，得到的结果将会实时推送到系统地面站操作人员身边。图像全景拼接的效果图 图2. 云端框图 图3. 无人机飞行数据 如图6所示。其中左图为四张无人机拍摄西电新校区礼仪广场的图片，右图的为合成出的图像。
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user: 4. 系统本地部分 系统本地部分由三部分组成，分别是：普通无人机，智控模块，用户终端。普通无人机用于采集图像信息，然后由智控模块将采集到的图像信息上传到云服务器，云服务器将信息处理并打包后又重新将数据打包发送到手机APP，由APP解数据包之后推送给地面站控制人员。 地面部分结构 1) 普通无人机 普通无人机是指具有一定航拍能力以及视频图像传输功能的机器人。现阶段采用的是大疆公司的M100和法国parrot公司的AR.Drone 2.0，分别如图7和图8所示。 2) 智控模块 智控模块 [ 11 ] 分为两个小模块，分别是无人机信息采集以及控制模块和信息传输模块。无人机信息采集控制模块主要采集无人机 [ 12 ] [ 13 ] 电量，ID，IP，X，Y，Z轴的速度，无人机GPS等信息，以及无人机摄像头回传的图像信息。信息传输模块主要向服务器发送无人机的无人机电量，ID，IP，X，Y，Z轴的速度，无人机GPS位置信息，以及无人机摄像头回传的图像信息。 本文以parrot公司的AR.Drone 2.0为例，简介智能模块获取并向远程服务器端发送无人机状态信息 图4. 图像信息 图5. 图像处理中心功能图 图6. 全景合成效果图 和图像信息的流程。智能模块获取无人机状态信息和图像信息。 智能模块获取无人机状态信息主要是无人机信息采集模块。无人机信息采集模块内部安装一个Ubuntu14.04系统，同时安装indigo版本Robot Operating System (ROS)。ROS (Robot Operating System，机器人操作系统)提供一系列程序库和工具以帮助软件开发者创建机器人应用软件。它提供了硬件抽象、 图7. M100 图8. AR.Drone 2.0 设备驱动、函数库、可视化工具、消息传递和软件包管理等诸多功能。大疆无人机功能包自带的SDK包含了可供调用飞机实时状态的函数，如ardrone_autonomy::Navdata等，是ROS系统中用于传输导航定位数据的函数包库，里面包含一系列的数据Update frequencies，batteryPercent等；同时还有调用无人机图像信息的函数，作用是用于回调图像信息，如图9所示。所拍摄的图像是在武汉的客户端发送指令到北京的服务器，北京的服务器再将命令转发到无人机所在的西安电子科技大学北校区，操作无人机所拍摄的图像信息。发送无人机状态信息和图像信息。 信息传输 [ 6 ] 模块主要负责无人机和云服务器的通信。信息传输模块应用4G通信，通信延迟小，能及时将本地采集的信息发送至远程云服务器，并接受命令。主要的技术在Linux系统下加载4G通信模块，使计算机能够使用4G网卡进行实时数据传输。随后使用大疆提供的Manifold机载操作系统，加装4G通信模块，使定位数据、视频流以及图像等能够实时的与云操作系统进行数据交互。使无人机数据传输摆脱传统的遥控器，直接与云服务器进行传输。由于大疆无人机数据保护性比较强。所以直接从获取的视频流的接口截断，用4G进行数据发送。所用模块如图10所示。 3) 用户终端 用户终端分为手机APP和网页，用于显示无人机的各项数据并对无人机进行各种操作，完成各种规定的动作。如图11所示，为手机APP的回传图像的界面。 手机APP主要负责与云服务器通信，发送操作人员的命令，并从服务器端接收数据并且显示。使用网页也可随时获取自己无人机的数据。 图9. 无人机图像获取 图10. 4G模块 图11. 手机APP回传图像界面
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user: 5. 总结与展望 传统的对无人机操作的设备大多为手机遥控器或者控制飞机飞行姿态以及回传图像的手机APP。操作方式主要以地面遥控为主，消费级的无人机功能简单，基本只可供人与娱乐。专业级的无人机功能又过于单一，使得设备的通用性太差，而且价格昂贵，用户承受能力过低，使得无人机的实用性也受到了很大影响。而一些国外厂商所提供的一些基于无人机的云服务软件都需要无人机降落以后，将无人机拍摄的图像视频数据从无人机的SD卡中拷贝出来，再上传到自己的服务器，这样使得对图像进行分析就缺少了实时性，会导致很多不必要的麻烦。而本文所介绍的无人机云操作系统完美的解决了上述问题。首先使用智能通信模块将无人机和云服务器连接起来，不但使得无人机可以实现更多的功能，并解决了国外厂商无法对无人机图像进行实时处理的缺点。
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user: 摘 要 廉洁教育的途径可以利用漫画、影视、艺术设计等视觉元素为补充，采用夸张表现手法传递信息的艺术表现形式，在此基础上进一步使用变形以及影射等方式，组成趣味性较强的图画，从而提升人们的关注度，加深人们对于画面及画面内容的认识，以实现最佳的信息传达效果。这些视觉表现所传达的积极观念如廉洁方面的理智、决心、讽喻、怒骂等隐含信息会直接影响青年大学生，并引发大众的思考和讨论，实现寓教于乐的教育目的，使青少年能够加深对廉洁教育的喜爱程度，实现廉洁理念的高效传输。 关键词 :廉洁教育，视觉设计，途径 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 以视觉设计途径在高校开展大学生廉洁教育的必要性 大学生是中国社会主义国家建设的重要储备人才，大学生在四年本科生涯中处在三观最终形成和确定的最为关键的时期，积极高效的对其进行教育，对大学生今后的成长成才道路中树立廉洁观念、践行廉洁意识、树立廉洁做人的理想起着关键的教育作用和重要的教育价值，对为中国建成社会主义现代化强国培养牢靠的具有廉洁品格的人才意义重大。 在校园内开展廉洁教育也是世界众多国家的普遍做法，早在2005年，开展大学生廉洁教育就已经成为了全球共识。《联合国反腐败公约》提出“积极开展相应的廉洁意识的培育工作，开展反腐败的公共宣传活动，在大中小学开展廉洁教育”。大学生群体作为国家和社会现实秩序的影响者，对其进行廉洁教育是促进其未来发展的、具有重要意义的事 [ 1 ] 。 “廉洁是我国传统的文化，是目前所有高校学生所必须具有的品德。只有具备该意识，才能够不断提升其自身的思想水平。正因为这样，就要将该方面的教育积极引入到高校学生的日常活动中，使他们健康成长，除此之外，还能从源头上遏制腐败现象出现。以此来积极推进社会的稳定发展” [ 2 ] 。我国在校园开展廉洁教育的进度处于世界前列，随着中国共产党第十八次代表大会之后，有关廉洁教育的开展、改革、实践也越来越有力度。《教育部关于在大中小学全面开展廉洁教育的意见》就指明了“从2007年起，要根据学院的实际办学计划，相应的开展廉洁教育工作”，确立了“积极引导高校学生形成健康的观念，使其具有积极报效国家社会的优良品格，树立其为人民服务的理念，提升其自律能力，从源头上遏制腐败，养成廉洁的品行”。截至今日，高校学生的廉洁教育已经在我国高校中开展了将近11年，我国在大学生廉洁文化研究、新媒体网络与廉洁教育实践、廉洁与校园的融合等方面都有着丰硕的理论成果和实践成果，但是，通过调研和分析，我国大学生廉洁教育基本处在宏观的阶段，以精确的视角、微观的途径、互动操作性强的手段来开展这项工作的理论和实践成果很少，急需我国高校教育工作者进一步创新和探索。 在大量的信息资源基础上，我们发现，就目前的研究情况而言，国际上很少有专门的针对“大学生廉洁教育”与“视觉”相结合的研究，理论研究信息较少，而实践的经验也较为缺乏。对于我国的研究情况而言，李传辉针对在教育思想工作中所运用的漫画形式进行了研究分析；王耀丽则阐述了丰子恺漫画对于道德教育的影响和作用；贺佃奎对动漫画的审美渗透教育形式进行了理论上的研究和实际的运用。随着新时代的到来，“视觉元素”在人类社会中扮演着越来越重要的角色，“可视化”成为越来越多行业和事业的追求目标，尤其在网络世界，互联网所承载的一切都是可视化的形式成果，像广播电视、网络、漫画、电影、海报、戏剧、照片、动态照片、短视频等一系列的形式都是网络载体中“视觉元素”。