DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 实验数据 3.1. 数据集 本次实验的训练集为CULLPDB数据集 [ 15 ] 共15，125条蛋白质，同源性低于25%，涵盖类别丰富。我们剔除了同测试集中重复的蛋白质，最终训练集数量为14，199条蛋白质。CASP数据集为全球蛋白质结构预测实验采用的公共测试集，我们选取了其中的4组作为测试集，分别为122条蛋白质的CASP9，99条蛋白质的CASP10，81条蛋白质的CASP11和19条蛋白质的CASP12。 3.2. 输入特征 实验对网络的输入特征进行了新的设计，一共有62维，包含20维PSSM矩阵和42维的基团特征。位置特异性打分矩阵(Position-Specific Scoring Matrix， PSSM)富含生物进化进信息，极大提高了蛋白质二级结构预测的精度，是一种广泛使用的特征信息 [ 16 ]，本次实验的PSSM是通过多序列对比nr数据库中的蛋白质，设置PSI-BLAST参数阈值为0.001和3次迭代生成。PSSM形式为20*L矩阵，20是特征维度，L代表了不同蛋白质的长度。基团是指蛋白质序列中氢原子和非氢原子之间，或者非氢原子之间形成的官能团，具有稳定的结构特点，根据基团中原子相互连接的共价键进行分类，生成基团信息表 [ 17 ]，共42种基团编号，每个氨基酸都可以用长度42的二进制编码唯一表示，氨基酸出现在哪些基团中就将相应位置用1表示，其余位置为0，最终氨基酸的编码结果如表1所示。相比于传统的正交编码，基团编码包含了稳定的氨基酸结构信息，对于氨基酸的表示是直观的，用于蛋白质二级结构预测具有更好的效果 [ 18 ]。因此模型的输入为一条完整的蛋白质序列，形式为62*L特征矩阵(L为序列长度)，模型的输出为该序列对应长度的C、E、H序列。 Table 1 Amino acid radical group coding tabl 42位基团编码 A 010101100000000000000000000000000000000000 R 010101010000000000001000000110101011000000 N 010101010000000010100000000000000000000000 D 010101010000000001100000000000000000000000 C 010101000100000000000000000000000000000000 Q 010101010000000000001000010000000000000000 E 010101010000000000001000001000000000000000 G 100101000000000000000000000000000000000000 H 010101010000000000000000000000000000001000 I 010101000010101000000001000000000000000000 L 010101010000000000010011000000000000000000 K 010101010000000000001000000000010100000000 M 010101010000000000000100100001000000000000 F 010101010000000000000000000000000000000100 P 010101010000000000000000000000000000010000 S 010101001000000000000000000000000000000000 T 010101000001010100000000000000000000000000 W 010101010000000000000000000000000000000010 Y 010101010000000000000000000000000000100001 V 010101000010110000000000000000000000000000 表1. 氨基酸基团编码表
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user: 5. 结论 蛋白质二级结构预测在蛋白质结构研究领域意义重大，不断有新的模型和方法被提出，本文采用了双向长短时记忆循环网络，在蛋白质序列特征构建上融合了新的42基团编码方式，数据包含更多特征，同时使用大数据集进行模型训练，取消了滑动窗口的设计，最大化的捕捉氨基酸之间的长距离相互作用，双向LSTM又可以考虑到氨基酸序列前后文的影响，提高了3态二级结构的预测结果，相比于多种深度学习方法融合的预测方式，模型更加简洁有效，但取消滑动窗口的训练方式人为增加了训练集的噪声，下一步可进一步改进多维特征构建方式，构建更加有效的特征编码，在网络训练过程方面参数的自动优化将是更加高效的方式，搭建新的网络模型提高预测结果。
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user: 摘要 新型冠状病毒肺炎(Novel coronavirus pneumonia， NCP)危重症患者的成功救治对降低病死率至关重要，通过气管插管建立有创呼吸机支持通气是救治危重症患者的重要措施，但是插管过程使麻醉医师面临巨大的挑战与职业暴露风险，而加强麻醉医生和麻醉护理团队间的协作能使得相关风险降到最低。本文拟对麻醉护士在NCP危重症患者气管插管过程中所发挥的重要协助与督促作用进行概述。
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user: 1. 引言 2019年12月以来，新型冠状病毒肺炎(Novel coronavirus pneumonia， NCP)爆发迅速，蔓延至全国各地，现已扩散至全球。NCP是由人冠状病毒2019 (Human coronavirus 2019， HCoV-19)感染所引起的一类急性呼吸道传染病 [ 1 ]，已纳入《中华人民共和国传染病防治法》规定的乙类传染病，按甲类传染病管理 [ 2 ]。截至2020年3月4日，我国累计确诊病例80，422例，其中现有重症病例6416例，累计死亡2984例 [ 3 ]。NCP主要表现为发热、乏力、干咳，可引起严重急性呼吸道感染(severe acute respiratory infection， SARI) [ 4 ]。重症患者多在发病一周后出现呼吸困难和(或)低氧血症，严重者快速进展为急性呼吸窘迫综合征(acute respiratory distress syndrome， ARDS)、脓毒性休克、多器官功能障碍甚至死亡 [ 2 ]。目前国内防控形势趋于好转，加强重症患者救治以减少死亡率已成为当前疫情防控的突出重点。 新发布的《重型和危重型新型冠状病毒肺炎诊断和治疗专家共识》指出，重型或危重型新冠肺炎患者应立即开始氧疗 [ 5 ]。中华医学会麻醉学分会《新型冠状病毒肺炎危重型患者气管插管术的建议》(1.0版)指出，危重型患者在接受标准氧疗后呼吸窘迫和(或)低氧血症无法缓解时，给予高流量鼻导管氧疗或无创通气2小时后，病情无改善(呼吸窘迫，呼吸频率 > 30/分钟，氧合指数 < 150 mmHg)，应及时行气管插管 [ 6 ]。对于氧合指数 > 150但<300 mmHg但伴有意识障碍，严重心律失常，休克[或静脉去甲肾上腺素用量 > 0.1 μg/(kg∙min)]，急性呼吸性酸中毒(pH < 7.25)或气道引流障碍的患者，同样推荐行气管插管支持通气 [ 7 ]。薄禄龙等基于SARS患者气道管理的回顾性研究表明诊疗新型冠状病毒肺炎重症患者应提前预警并适当放宽气管插管指征，将气管插管“关口前移”以免延误重症患者的救治时机 [ 8 ]。因此通过气管插管建立有创呼吸机支持对危重症患者的救治意义重大。 气管插管需要麻醉医师在隔离病房完成。亟需气管插管的患者，其心肺功能一般较差，对呼吸暂停的耐受时间短，常合并循环不稳，在镇静、肌松时发生呼吸心跳骤停的风险大；而麻醉医生在气管插管时会直面患者喷溅的分泌物、血液或产生的气溶胶，使自身置于高浓度的病毒之中。因此，气管插管不论是对患者安全或是医务人员的自身职业暴露而言无疑都是巨大挑战，因此亟需强化团队协作 [ 8 ]。麻醉护士能熟练掌握临床麻醉的日常配合、了解气管插管流程、熟悉呼吸机的调试，因此可以和麻醉医师默契的配合，以保障气管插管的顺利实施，同时降低操作的相关医务人员发生职业暴露的风险。本文拟阐述麻醉护士在NCP危重症患者气管插管过程中的麻醉护理配合和协助麻醉医师应对插管过程中可能出现的紧急事件的一些措施和体会。
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user: 2. 整备与核对气管插管需要的麻醉耗材和麻醉、急救相关药物 《新型冠状病毒肺炎危重症患者气管插管术的建议》中提出，插管时应给予快速起效的肌松剂消除患者咳嗽反射，待患者自主呼吸消失后尽快完成气管插管 [ 6 ]。给予肌松剂能为声门的暴露创造良好的条件，同时能够最大限度地减少医务人员的职业暴露，但缺点是插管过程中患者仅依靠体内的氧储备维持氧和，危重症患者对缺氧的耐受极差，故而留给麻醉医师完成气管插管的时间非常短暂。因此，气管插管前的准备与应急预案尤为重要。 2.1. 气管插管相关耗材 耗材准备种类繁多相对耗时，因此建议在进入隔离病房之前进行，需要准备的麻醉耗材包括：简易呼吸球囊、加压给氧面罩、利多卡因软膏、可视喉镜及一次性喉镜片、合适型号的气管插管(男性7.5或8号、女性7号)、一次性插管导芯、牙垫、注射空针、固定胶布、一次性吸痰管、密闭式吸痰管；备用耗材包括：可视插管软镜、口咽/鼻咽通气道、根据患者性别准备的细一号气管导管、喉罩(第二代可插管型喉罩最佳)、经环甲膜穿刺建立气道套装(Quicktrach II套件)。 2.2. 麻醉、急救相关药物 麻醉常规和急救药品包括：咪达唑仑5 mg (1 mg/ml)、丙泊酚200 mg (10 mg/ml)、依托咪酯20 mg (2 mg/ml)、罗库溴铵100 mg (10 mg/ml)、芬太尼100 ug (50 ug/ml)，阿托品1 mg (0.5 mg/ml)、麻黄碱30 mg (5 mg/ml)，肾上腺素20 ml (8 ug/ml)、去甲肾上腺素20 ml (8 ug/ml)，其他药品应根据麻醉医师的用药经验遵医嘱准备。 所有耗材和相应药品准备完成后，麻醉护士应与麻醉医师进行核对确认后再统一携带至隔离病房。插管完成后，所有插管设备必须置入双层密封袋并及时消毒处理。备用耗材如果在插管过程中未使用，应存放在隔离病房内以备下一次插管使用，禁止将未使用的耗材未经消毒带离隔离病房。以上所有的准备应在麻醉医师和麻醉护士进行三级防护穿戴前完成，能够避免三级防护下操作不便导致的耗时和过多消耗麻醉医师插管前体能以及减少隔离病房不必要的停留。
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user: 3. 协助与督促麻醉医生进行标准三级防护的穿脱流程 气管插管是高危操作，为NCP患者实施气管插管的医务人员，可能吸入、直接或间接接触呼吸道分泌物、血液污染的皮肤、黏膜或共用物品而被病原体感染，面临着严重的职业暴露风险 [ 9 ]。因此，中华医学会麻醉学分会气道管理学组公布的《新冠肺炎危重型患者气管插管安全实施专家建议》(1.0)强调，插管的医务人员必须把加强防护放在首位，使用标准的三级防护装备，有条件应使用电动空气净化呼吸器 [ 10 ]。过往国内外文献表明正压面罩通气、气管插管及气管导管拔除的职业暴露风险高，其中气管插管是SARS期间造成医务人员感染的独立危险因素 [ 11 ] [ 12 ]。接受防护知识培训和演练、严格实施三级防护措施等，是预防实施气管插管术人员感染的重要前提，而麻醉医师在疫情发生之前感控知识掌握方便普遍不足，麻醉医师对“标准预防”的概念知之甚少 [ 8 ]，在NCP疫情发生之前，36%麻醉医师从未接受过如何穿脱防护服的培训，55%麻醉医师不知普通口罩、医用外科口罩、医用防护口罩的区别；26%的麻醉医师从来没配备过N95口罩、防护服、隔离衣、护目镜、防护面屏中的任何一种防护用具 [ 13 ]。因此，麻醉医师最好在感控人员指导和监督下完成三级防护穿戴 [ 6 ]。 麻醉护士应协助和监督麻醉医生严格执行三级防护服穿脱流程。标准三级防护包括：戴工作帽→戴医用防护口罩N95 1860#→戴普通外科口罩→穿内层隔离衣→戴内层手套→戴护目镜→穿防护服→戴外层手套→穿外侧隔离衣→戴第三层手套→穿鞋套→全面型防护头套(电动空气净化呼吸器)。气管插管时需要尽量保证视野清晰，麻醉护士应协助并督促麻醉医师对护目镜进行防雾处理，否则很难达到快速准确气管插管。方法包括使用防雾试剂喷洒防护眼罩和活力碘涂抹。相比于穿戴，脱摘防护更为重要，其中翻折防护服时单人操作常有一定难度，麻醉护士应协助麻醉医师严格按照感控流程脱防护服，过程中避免抖动，与麻醉医师协作将彼此的职业暴露风险降到最低。
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user: 4. 协助麻醉医师完善患者插管前评估与处理 气管插管前需要尽可能在短时间内对患者病情进行快速评估。进入隔离病房前，麻醉护士需与隔离病房护士确认患者禁食时间并及时告知麻醉医师。若禁食时间小于8小时，禁水时间小于4小时，插管时发生返流误吸风险增加，麻醉护士应提醒麻醉医生应对预防气管插管返流误吸的风险。进入隔离病房后，应迅速协助麻醉医师评估包括(1) 困难插管史，(2) 门齿间距(<3 cm)，(3) 甲颏间距(<6 cm)，(4) 头颈部的活动度，(5) 颈部的粗细，(6) Mallampati分级(慎用) [ 6 ]。 确保患者至少开放22G的静脉通路(避免通过下肢静脉进行给药)，核对静脉通路是否通畅并保证给药三通连接。移除床头板并协助麻醉医师对患者体位进行优化，普通患者采用垫枕嗅物位，肥胖患者采用头高位和斜坡位 [ 6 ]。确认吸引器功能正常，并连接一次性吸痰管。检查呼吸机各管道连接装置是否配套，打开呼吸机湿化器，保证湿化罐内已加入灭菌用水。连接呼吸回路，在呼吸机的吸气和呼气端分别安装病毒过滤器。使用带细菌过滤功能的湿热交换器被动湿化，减少回路中冷凝液的形成 [ 14 ]。对呼吸机进行自检，并调节呼吸机参数，首选以小潮气量(4~8 mL/kg理想体质量)为核心的保护性通气策略 [ 15 ]，连接模拟肺待使用。此外，麻醉护士需与病房护士确认插管后镇静药物是否已呈备用状态。
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user: 5. 协助麻醉医师进行气管插管及应对可能出现的紧急事件 插管前高流量吸入纯氧预先充分给氧5 min，准备好两块湿纱布放于患者口鼻处，麻醉护士遵医嘱给予麻醉镇静药物咪达唑仑和丙泊酚，对于循环不稳定的患者，可给予依托咪酯替代，随后给予足够剂量肌松药物罗库溴铵(0.9~1.2 mg/kg)快速诱导，避免使用阿片类药物预防呛咳；给药45~60秒待患者自主呼吸完全消失，胸廓起伏达到最低点之前将可视喉镜打开处于备用状态，如患者禁食水时间不够或声门暴露不理想，可辅助给予环状软骨按压(selick手法)，待麻醉医师暴露出声门后，将气管导管及时递给麻醉医师，待导管尖端进入声门，迅速拔出气管插管导芯，协助麻醉医师确认气管导管置入深度，导管囊充气后连接呼吸机调节至适合的参数。因严重肺部病变患者不易通过听诊呼吸音判断导管深度，协助麻醉医师通过观察双侧胸廓起伏、呼吸波形及呼吸参数综合判断确定气管导管是否在位。协助麻醉医师妥善固定气管导管，正确放置牙垫，再次评估气管导管深度及气囊压力，要注意适当保护患者皮肤。插管完成后对患者四肢进行行为约束。 如气管插管失败，立刻协助麻醉医师置入第二代喉罩，如置入成功并可通气，再配合麻醉医师用可视插管软镜通过喉罩进行插管。如气管插管失败且合并喉罩置入和通气失败，立刻打开Quicktrach II套件协助建立经环甲膜的有创气道，以保障患者通气。
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user: 6. 结语 危重症患者的成功救治对降低NCP病死率具有重要意义，而气管插管是救治危重症患者重要的治疗手段，但同时使麻醉医师面临巨大的挑战与职业暴露风险，因此必须强化团队协作。麻醉护士丰富的麻醉配合及护理经验，使其能够在NCP危重症患者气管插管过程中发挥重要作用，以保障麻醉医师的职业防护及气管插管的顺利实施。
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user: 摘要 无人机通信是实现无人机功能的关键环节，且往往以中继通信方式存在。中继选择是提升中继通信效能的一种重要方法。本文研究无人机中继通信在无信息情况下通过自主学习进行中继选择的问题，提出基于自动重传请求(ARQ)反馈的1 bit成功与否信息构建效用函数(即信息成功传输概率)，并利用多臂老虎机(MAB)中的汤普森采样算法进行中继选择。实验表明，基于ARQ反馈的1 bit信息进行选择，无论信道差异大小，都能以较大的概率最终收敛到最优中继，并且信道差异大时，收敛速度更快更稳定，收敛到最优中继的概率更大。
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user: 1. 引言 随着低成本小型化无人机技术的不断发展，得益于其机动灵活和按需即时部署等优点，无人机将在军民领域发挥越来越重要的作用 [ 1 ] [ 2 ]。建立和维持无人机间的无线通信链路是实现无人机应用的关键环节。无人机通信往往以中继通信的方式存在 [ 3 ]，而中继选择是实现无人机中继通信效能提升的关键技术 [ 4 ]。 由于无人机大规模等特点导致其决策交互信息过多等问题 [ 5 ]，与传统无线中继通信相比，无人机通信往往难以获得中继选择决策所需要的信息。本文研究无人机中继通信在无信息条件下，通过自主学习获取中继选择所需信息，从而进行中继选择。 在传统基于自主学习进行中继选择的研究中，存在多种多样的效能函数设计方法进行中继选择，实现不同的性能函数优化 [ 6 ] - [ 14 ]。这些方法在各自的应用场景和模型中都能完成最优中继选择。然而，现有研究中效用函数采用的具体性能指标各异，如容量、误码性能、延时、用户满意度等，且效用函数多是连续值。不同研究采用不同的效用函数形式，难以形成统一机制和在不同通信系统中相互兼容。本文提出利用自动重传请求(Automatic Repeat reQuest， ARQ)的1bit成功与否反馈信息设计效用函数(即信息成功传输概率)进行中继选择，以期实现统一的效用函数设计和在不同系统中的兼容。 ARQ是通信系统链路层的基本功能、基础协议，广泛存在于移动通信、无线局域网和短波通信等无线通信领域 [ 15 ]。ARQ通过重传保证通信质量，利用1比特信息(0和1)指示传输成功与否，具有协议基础广泛和反馈信息少等优点。通过ARQ信息，可间接获得系统的信道质量、误码和容量等信息。本文提出通过ARQ获得信息传输成功概率，并将其作为效用函数，利用多臂老虎机(Multi-Armed Bandit， MAB) [ 16 ] 进行中继选择。在给定无人机中继通信两跳信道条件下，基于ARQ反馈设计效用函数进行中继选择的实验表明：无论是在信道差异大还是信道差异小，使用汤普森采样算法均有较大的概率能够选择到最优中继；信道差异大时，选择到最优中继的收敛速度更快，收敛更稳定且收敛到最优中继的概率更大。
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user: 2. 基于自主学习的无人机中继选择模型 2.1. 无人机中继通信模型 无人机通常以集群的方式执行通信任务。在充当中继时，发送方先在无人机集群中选择一个无人机作为中继发送信息，无人机接收到信息后将信息放大并转发至接收方。本文研究的是收发双方及收发双方和中继无人机均处于相对固定位置且信道质量不发生变化的情况下的中继选择。图1为无人机群进行中继通信选择的模型。 图1. 无人机通信中继选择模型 2.2. 基于ARQ反馈信息进行中继选择方法 在上图所示通信过程中，发射方向无人机发送信息，无人机接收发送方信息并作为中继转发至接收方。接收方如译码成功，它反馈一个成功指示信息(本文中设定反馈为1)，表示此次信息发送成功，反馈信息通过无人机中继传输后到达发送方。发送方收到反馈信息1后，将继续发送新的信息。如果接收方译码失败，它发送消极的反馈(本文中设定反馈为0)，则表示接收信息发生错误，发送方将重传发送的信息。 在上述过程中不同的无人机作为中继传输信息会产生不同的传输效果。因此，发送方可以根据收到的反馈信息确定哪个无人机具有最好的通信效果。上述模型中，假设反馈信息(1或0)可以通过专用控制信道无差错传输，且不同无人机之间反馈的信息互相不干扰。本文基于ARQ的反馈信息，设计无人机中继通信效用函数，来反映无人机作为中继时转发信息的成功概率，并采取MAB中的汤普森采样算法进行中继选择。这种算法是在无外界信息情况下，通过自主学习获得中继选择所需信息，然后进行中继选择，即通过自主学习获得不同无人机转发信息成功概率，并以此作为效用函数进行中继选择。一些事先并不知道成功概率的问题，通过做若干次试验以及统计成功的次数，可以很直观地计算出成功概率，但是由于成功概率是未知的，计算出来的概率只能是成功概率的最优估计。因此，不能确定概率的具体数值，但是它也是一个随机变量，符合beta分布。这样其先验分布是Beta分布，且每个选择的收益的分布是Bernoulli分布，在这种情况下的后验分布仍然是Beta分布。 汤普森采样算法要先记录每个选择成功和失败的次数 α 和 β ，生成每个选择的beta分布，用每个选择现有的beta分布产生一个随机数，比较选择所有臂产生的随机数中最大的那个选择。假定进行1000次中继选择，选择的过程如图2。 图2. 汤普森采样算法中继选择流程图 2.3. 最优中继选择理论分析 考虑自由空间的传播损耗，当天线具有单位增益时，其路径损耗为： P L ( db ) = − 10 lg [ λ 2 ( 4 π ) 2 d 2 ] ，则可得到自由空间传播损耗因子为： α = λ 4 π d 。令发送端与无人机中继间的自由空间传播损耗为 α 1 ，无人机中继与接收端间的自由空间传播损耗为 α 2 。首先由发射端发送信号给无人机中继，则可得到无人机中继接收的信号为： y W = α 1 P F h 1 x F + n 1 (1) 其中 P F 表示发射端信号发射功率， h 1 表示发射端与中继无人机之间的信道系数， X F 表示发射端发射的信号， n 1 表示中继无人机接收到的噪音信号。 然后由无人机中继将接收到的信号放大并转发给接收节点，接收端接收到的信号为： y J = α 2 h 2 B y W + n 2 = α 2 h 2 B α 1 P F h 1 x F + α 2 h 2 B n 1 + n 2 (2) 其中B是中继的放大因子， B = P W α 1 2 P F | h 1 | 2 + N 1 ， h 2 表示中继无人机和接收端之间的信道系数， n 2 表示接收端接收到的噪音信号， N 1 表示中继无人机接收到噪音功率， P W 表示中继无人机的发送功率。 计算接收节点接收的信号功率为： S J = α 2 2 | h 2 | 2 B 2 α 1 2 P F | h 1 | 2 ， 接收节点接收的信号的噪声功率为： N J = α 2 2 | h 2 | 2 B 2 N 1 + N 2 ， 其中 N 2 表示接收节点接收到的噪音功率。 接收节点接收信号的信噪比为： S N R = S J N J = α 2 2 | h 2 | 2 B 2 α 1 2 P F | h 1 | 2 α 2 2 | h 2 | 2 B 2 N 1 + N 2 (3) 理论上的中继选择的成功概率 P c ： P c = P ( S N R ≥ S N R m ) = p ( α 2 2 | h 2 | 2 B 2 α 1 2 P F | h 1 | 2 α 2 2 | h 2 | 2 B 2 N 1 + N 2 ≥ S N R m ) (4) P c = P ( α 2 2 | h 2 | 2 B 2 α 1 2 P F | h 1 | 2 ≥ S N R m α 2 2 | h 2 | 2 B 2 N 1 + S N R m N 2 ) ， P c = P ( α 2 2 | h 2 | 2 P W ( α 1 2 P F | h 1 | 2 − S N R m N 1 ) ≥ S N R m N 2 ( α 1 2 P F h 1 2 + N 1 ) ) 由于 | h 1 | 和 | h 2 | 符合瑞利分布，所以 | h 1 | 和 | h 2 | 的概率密度函数分别为： f 1 ( | h 1 | ) = | h 1 | σ 1 2 e − | h 1 | 2 2 σ 1 2 ； f 2 ( | h 2 | ) = | h 2 | σ 2 2 e − | h 2 | 2 2 σ 2 2 。又 | h 1 | 和 | h 2 | 相互独立，则可得 | h 1 | 和 | h 2 | 的联合概率密度函数为： f ( | h 1 | ， | h 2 | ) = f 1 ( | h 1 | ) f 2 ( | h 2 | ) = | h 1 | | h 2 | σ 1 2 σ 2 2 e − | h 1 | 2 2 σ 1 2 − | h 2 | 2 2 σ 2 2 (5) 要求成功概率 P c ，可将上式化为一个关于 | h 1 | 和 | h 2 | 的双重积分。分两步积分，当 0 < | h 1 | ≤ S N R m N 1 α 1 2 P F 时和 | h 1 | > S N R m N 1 α 1 2 P F 时，得： P c = 1 − ∫ 0 Q 1 ( ∫ 0 + ∞ f ( | h 1 | ， | h 2 | ) d ( | h 2 | ) ) d ( | h 1 | ) − ∫ Q 1 + ∞ ( ∫ 0 Q 2 f ( | h 1 | ， | h 2 | ) d ( | h 2 | ) ) d ( | h 1 | ) (6) 其中： Q 1 = S N R m N 1 α 1 2 P F ， Q 2 = S N R m N 2 ( α 1 2 P F h 1 2 + N 1 ) P W α 2 2 ( α 1 2 P F | h 1 | 2 − S N R m N 1 ) 。
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user: 3. 仿真 为了验证本文算法的性能，使用MATLAB平台，结合两跳链路的中继选择模型分析分别在信道差异大和信道差异小的情况下汤普森采样算法进行中继选择的情况。 仿真的通信场景如图1所示。仿真参数设置如下：无人机中继的个数 n B = 20 ，本模型随机设定每个无人机与发送方及接收方的 | h 1 | 和 | h 2 | 的瑞利分布的参数， | h 1 | 和 | h 2 | 的值将由对应的分布随机产生，具体的瑞利分布参数将按信道差异大和信道差异小两种情况随机产生。设定每个无人机和发送节点及接收节点间的距离 d 1 和 d 2 的值为4000 m。设定发送端的发送功率 P F = 10   W ，发射波的波长 λ = 1米，无人机的发送功率 P W = 10   W ，无人机中继和接收端接收的噪声功率分别为 N 1 = N 2 = 2 e − 11   W ，门限信噪比 S N R m = 30   dB 。设定选择的次数 n P = 1000 次。无人机与接收方及发信方的距离均设置为4000 m，两种类型信道设置分别如下。 信道差异大的情况：使 | h 1 | 和 | h 2 | 瑞利分布的参数σ 1 和σ 2 均匀分布在0.3到1的区间内；具体如表1。 信道差异小的情况：使 | h 1 | 和 | h 2 | 瑞利分布的参数σ 1 和σ 2 均匀分布在0.9到1的区间内。具体如表2。 Table 1 Setting of Rayleigh distribution parameters σ1 and σ2 for channel with large channel difference 序号 σ 1 σ 2 序号 σ 1 σ 2 序号 σ 1 σ 2 1 2.05 2.05 8 1.45 1.45 15 1.3 1.3 2 0.1 0.1 9 0.55 0.55 16 3 3 3 0.25 0.25 10 0.7 0.7 17 0.4 0.4 4 2.8 2.8 11 1.15 1.15 18 2.35 2.35 5 5 5 12 1 1 19 1.6 1.6 6 1.75 1.75 13 0.85 0.85 20 2.5 2.5 7 2.2 2.2 14 1.9 1.9 表1. 信道差异大时信道的瑞利分布的参数σ 1 和σ 2 的设置 Table 2 Setting of Rayleigh distribution parameters σ1 and σ2 for channel with small channel difference 序号 σ 1 σ 2 序号 σ 1 σ 2 序号 σ 1 σ 2 1 4.7105 4.7105 8 4.9737 4.9737 15 4.7895 4.7895 2 4.9211 4.9211 9 5 5 16 4.5526 4.5526 3 4.5 4.5 10 4.6579 4.6579 17 4.8947 4.8947 4 4.9474 4.9474 11 4.7368 4.7368 18 4.6842 4.6842 5 4.5263 4.5263 12 4.7632 4.7632 19 4.6316 4.6316 6 4.8158 4.8158 13 4.6053 4.6053 20 4.8684 4.8684 7 4.5789 4.5789 14 4.8421 4.8421 表2. 信道差异小时信道的瑞利分布的参数σ 1 和σ 2 的设置 图3. 信道差异大时汤普森采样算法选择成功概率与理论最优中继成功概率比较 图4. 信道差异小时汤普森采样算法选择成功概率与理论最优中继成功概率比较 如图3为在信道差异大的情况下总的成功概率随着选择的变化情况，图4为在信道差异小的情况下的总的成功概率随着选择的变化情况。 从仿真结果可以看出，在信道差异大和信道差异小两种情况下最终都收敛于最优的中继，但明显在信道差异大时收敛速度较快且比较稳定。为了使结果更加可靠，随机设定信道参数并进行1000次实验，每次实验选择1000次直到收敛到最优中继为止，统计1000次实验中收敛到最优中继的次数，并生成柱形图图5。 图5. 1000次实验中信道差异大和信道差异小两种情况下收敛到最优中继的概率 当信道差异大时，可看到收敛到最优中继的概率达到了95%，当信道差异小时收敛到最优中继的概率也达到了50%。可见汤普森采样算法能够较准确的选择出最优的中继。
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user: 4. 结论 本文提出利用ARQ反馈的1bit成功与否信息构建效用函数(即信息传输成功概率)，基于MAB方法进行自主学习获取无人机中继通信中的信息，进行中继选择。所提的基于ARQ反馈进行中继选择方法能以大概率选出最优中继。同时，基于ARQ反馈进行效用函数设计可不改变现有通信协议，容易与现有系统兼容。
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user: 摘要 本文给出数值求解非线性色散偏微分方程K(n， n)的一种方法。空间离散基于局部间断Petrov-Galerkin方法，时间离散基于三阶TVD Runge-Kutta方法。通过数值模拟试验证明该方法达到了最优收敛阶，能够较好地模拟紧孤子传播和碰撞等复杂波的相互作用。
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user: 1. 引言 非线性色散方程K(m，n) u t + ( u m ) x + ( u n ) x x x = 0 ，         m ≥ 0 ，     1 < n ≤ 3 此方程最早由Rosenau等 [ 1 ] 提出，对于给定的m和n，方程K(m， n)具有紧支集的孤立波解，即紧孤子。紧孤子结构与孤立子相似，其解有相似的运动状态。 紧孤子的常见数值模拟方法之一为谱方法 [ 2 ]，但是为了消除解在非光滑界面上产生的Gibbs振荡必须使用滤波器，这样就有可能错误地消除了某些高频物理振荡从而降低了解的精度。文 [ 3 ] [ 4 ] 使用了有限差分方法进行数值求解。Chertock [ 5 ] [ 6 ] 在Degond [ 7 ] 的基础上使用粒子方法来数值求解紧孤子方程的解，其优点是不必担心由于虚假的数值振荡造成其解改变轨迹并移动到错误的值域。Yan和Shu [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 构造了局部间断Galerkin方法(Local Discontinuous Galerkin Method， LDG)并对非线性色散方程K(m， n)进行求解，给出了单元界面合适的数值流通量，构造了小扰动线性稳定格式，数值实验表明解中同时存在间断和高频振荡时，LDG方法更具优势。 基于间断Galerkin方法 [ 11 ] - [ 17 ]，广义差分法 [ 18 ] 和控制体积有限元方法 [ 19 ] [ 20 ]，Chen和Yu构造了控制体积间断有限元方法 [ 21 ] [ 22 ]，在此基础上Zhao和Yu [ 23 ] [ 24 ] 又给出了局部间断Petrov-Galerkin (Local Discontinuous Petrov Galerkin Method， LDPG)方法。LDPG方法在保持DG方法的优点基础上，具有天然的保持局部守恒性质，比DG方法更易构造和计算机实现。本文将使用LDPG方法对非线性色散方程K(n，n)进行数值求解，并给出算例加以验证该方法的可靠性。
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user: 3. 算例 3.1. 算例1线性色散方程(表1) u t + u x x x = 0 ，     0 ≤ x ≤ 2 π ，     0 < t ≤ T (12) u ( x ， 0 ) = sin ( x ) ，     0 ≤ x ≤ 2 π (13) 边界条件 u ( 0 ， t ) = sin ( t ) ，     u ( 2 π ， t ) = sin ( 2 π + t ) 表1. 例1分别使用 P 1 ， P 2 元在t = 1时的精度及误差 Table1. L 1 ， L 2 and L ∞ errors at time=1 with P 1 and P 2 for case 1 g r i d               L 1       o r d e r                     L 2       o r d e r                       L ∞       o r d e r P 1 20 2.6509 × 10 − 2     1.1732 × 10 − 2     6.5971 × 10 − 3 40 6.6391 × 10 − 3     1.9975     2.9480 × 10 − 3     1.9926     1.6030 × 10 − 3     2.0405 80 1.6569 × 10 − 3     2.2024     7.3735 × 10 − 4     1.9993     3.8496 × 10 − 4     2.0580 160 4.1352 × 10 − 4     2.0025     1.8429 × 10 − 4     2.0003     9.7907 × 10 − 5     1.9752 P 2 10 4.2531 × 10 − 3     3.3619 × 10 − 3     1.2432 × 10 − 3 20 5.0078 × 10 − 4     3.0862     4.0071 × 10 − 4     3.0686     1.4864 × 10 − 4     3.0641 40 6.1521 × 10 − 5     3.0250     4.9254 × 10 − 5     3.0242     1.8913 × 10 − 5     2.9743 80 7.6752 × 10 − 6     3.0028     6.1174 × 10 − 6     3.0093     2.4109 × 10 − 6     2.9717 3.2. 算例2 非线性色散方程K(3， 3) u t + ( u 3 ) x + ( u 3 ) x x x = 0 (14) 初始条件 u 0 = { 2 cos ( x 5 )             x ∈ [ − 2.5 π ， 2.5 π ] 0                                         else where (15) 模拟结果如下图1，我们选取200个单元格以及 P 2 元LDPG与LDG方法进行比较。 从图像可以看出，随着时间推移，一列紧孤子从初始波形分裂出来向右移动，在初始波形的左侧出现了高频震荡，这说明使用局部间断Petrov-Galerkin方法可以同时捕捉到尖锐的界面和高频振荡，这在伪谱方法中是无法实现的，证实了LDPG的稳定性和精度。 使用初始条件 u 0 = { 3 2 cos ( x 6 )         x ∈ [ − 3 π ， 3 π ] 0                                       else where (16) 图1. K(3， 3)方程(14)使用初值(15)在不同时刻的解 也观察到类似的振荡情况，如图2： 图2. K(3， 3)方程(14)使用初值(16)在不同时刻的解 3.3. 算例3非线性色散方程K(2， 2) u t + ( u 2 ) x + ( u 2 ) x x x = 0 (17) 初始条件 u 0 = { 4 3 cos 2 ( x 8 )         x ∈ [ − 4 π ， 4 π ] 0                                     else where (18) 图3. K(3， 3)方程(14)使用初值(15)在不同时刻的解 如图3我们依旧选取200个单元格以及 P 2 元来模拟不同时刻紧孤子碰撞情况，并与LDG方法模拟情况作对比。
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user: 4. 结论 本文利用局部间断Petrov-Galerkin方法对非线性色散方程K(n， n)进行了数值求解，分别模拟了n为奇数和偶数两种紧孤子运动状态。根据n的奇偶性选取适当的数值流通量以得到更稳定的数值格式。数值实验证明，该方法的数值结果可以精准的描述紧孤子演化过程，对于求解更复杂的高阶方程具有较好参考意义。
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user: 摘要 本文设计并制作了一款适用于S波段的高线性16 dB衰减器，该衰减器由四个PIN二极管组成的两组单刀双掷开关和一个16 dB衰减芯片组成，通过控制电压实现直通与衰减支路的切换。经测试在频带2~3 GHz内，.6 dB，且两端口回波损耗小于−20 dB，测试结果与仿真吻合度较高。由于结构紧凑，该电路可作为大波动小于0.3 dB，插入损耗约为0动态范围衰减器的基本单元。
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user: 1. 引言 在现代无线通信中，衰减器配合功率放大器的使用，实现对功率的灵活调节，在相控阵雷达系统中有着重要应用。随着通信技术的发展，衰减器相关研究不断深入，向着更高精度、更大动态范围方向发展。对于衰减器的实现方法 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 有较多论述。在最新的研究中，多使用新型材料、耦合器等完成设计，如采用3 dB耦合器 [ 4 ] 和0 dB支线定向耦合器 [ 5 ] 设计的衰减器可实现最大25 dB的衰减，但物理尺寸较大难以向小型化发展；基于石墨烯材料 [ 6 ] 和改变偏置电流大小实现衰减量控制 [ 7 ] 的可变衰减器能够兼顾较宽的工作频带和输入输出驻波比，但精度难以保证且性价比较低；采用CMOS等工艺实现的集成衰减器 [ 8 ] [ 9 ] 体积小、动态范围大，但功率容量及响应时间方面比分立式略差。本文所设计的衰减器带内线性度高，插入损耗低且输入输出端口结构简单紧凑，便于单元级联，为大动态范围的衰减器设计提供了一种设计思路和参考方法。
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user: 2. 衰减电路设计 本文所设计的电路结构如图1所示，由衰减器和射频开关组成，PIN二极管D1与D3、D2与D4组成两组单刀双掷开关。在正向直流偏置时，二极管导通，特性为线性小阻抗元件，且对于射频信号无方向性；反向直流偏置时；二极管截止，表现为高阻抗特性。当D3、D4导通，D1、D2截止时，信号无衰减；当D1、D2导通，D3、D4截止时，信号经过固定值衰减器芯片(AT1)实现预定的16 dB衰减。电感L1~L5的作用是将直流电源和射频信号实现耦合连接，且在电路阻抗匹配设计中是重要的调谐元件，为了减小装配误差和便于调试，均采用平面圆形螺旋电感。 图1. 电路结构示意图 基板材料选用Rogers5880，其相对介电常数ε r = 2.2，损耗角正切值tanθ = 0.0009，基板厚度为0.508 mm。由于微带线的分布参数特性，使其自身具有一定的电感值，其值的大小与带线横截面的几何平均距离和算术平均距离有关；同时当两段微带线相隔较近时，流经其上的信号会相互影响产生互感现象，并可计算其互感值，互感值是微带线长度与带线间几何平均距离的函数 [ 10 ]。充分利用以上两种特性制作的平面螺旋电感，其电感值可用公式(1)进行计算 L e f f = 2 L [ ln ( 2 L W + T ) + 0.5049 + W + T 3 L ] (1) 其中L eff 为电感线圈感值，单位是纳亨(nH)；L为带线长度，W和T为带线长度和厚度，单位均为厘米。 使用仿真软件ADS建立原理图文件如图2所示，该原理图文件主要包含微带线、二极管、电感及π型电阻网络。基本电路结构由微带线确定，电感线圈的带线尺寸和圈数对应不同电感值，当平面电感带线宽度W是0.1 mm，缝隙宽度S为0.2 mm时，为了使该电路更好工作在频带2~3 GHz内，对电感进行仿真优化，S参数随着电感L5线圈数量变化如图3所示，经优化，当线圈数量为4.6时，S参数在带内表现最好。使用同样的优化方法可得出L1和L2的圈数为4.2，L3和L4的圈数为4。 图2. ADS仿真原理图 图3. S参数仿真图 在设计阶段，需要综合考虑原理图和版图仿真结果，根据版图仿真结果，对原理图进行有针对性的优化，使版图仿真也得到较理想结果。优化后电路版图的主要尺寸参数如表1所示。 Table 1 Main dimensions of microstrip circui 参数 值/mm 参数 值/mm lm 9 lu1 2.75 lu2 1.5 ld1 1.5 ld2 9.52 表1. 微带电路主要尺寸
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user: 3. 仿真和测试结果分析 选用SKYWORKS公司APD2220二极管和EMC technology公司TS03XXF系列16 dB衰减器芯片，与微带电路装配在金属屏蔽腔体后的实物照片如图4(a)所示。使用矢量网络分析仪(Agilent N5244A)对该电路进行S参数测试。图4(b)和图4(c)分别是直通、衰减时S参数测试与仿真的结果对比。 图4. (a) 电路实物；(b) S11仿真与测试结果对比图；(c) S21仿真与测试结果 对比回波损耗，测试与仿真的最佳匹配频率点不同，差距来源可能为加工误差，但均保持在−20 dB以下，说明两端口阻抗匹配仍较好。测试结果表明，衰减时S21最大值为16.6 dB，直通时为0.5 dB，在频带2~3 GHz内，波动均小于0.3 dB，且测试结果与仿真结果吻合度较高。
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user: 4. 结论 本文设计并制作了一款适用于S波段的16 dB衰减器。该衰减器使用两个PIN二极管构成单刀双掷开关，通过控制二极管的导通与截止，实现直通信号路径和衰减信号支路的切换。并且由于输入输出端口结构简单紧凑，便于单元串联，为大动态范围衰减器提供了一种设计方案。
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user: 摘要 认知结构由学习者头脑中所有观念和经验知识构成。多维尺度分析方法将学习者复杂的认知结构以图形的形式进行可视化呈现，并通过客观指标对可视化结果进行量化分析，揭示学习者认知结构的不同学习阶段的发展情况以及个体差异，从而指导教师开展更有针对性的个性化教学活动。本文详细介绍了多维尺度分析的原理、分析过程，并通过解释多维尺度分析在教学中的具体实例，对其在教育领域的应用前景进行展望，为丰富教学效果评价方法提供参考。
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user: 1. 引言 认知结构是学习者在学习过程中形成的内隐知识图式，知识不是孤立存在的，它们互相联系且密不可分。认知心理学的观点认为，学习的实质就是学习者认知结构的建构和不断完善的过程。王婷婷等学者认为，测查学习者已有的认知结构可以帮助教师更全面深入地了解学习者的先验知识与易混淆概念，从而促进教师有针对性地指导学习者将学到的新知识内化并与已有的认知结构融合，提高学习者的学习效率 [ 1 ]。 目前教学常用纸笔测验法通过知识点考查的方式来探讨学习者的学习效果，难以准确地呈现学习者的认知结构变化。因此，学者们开始提出将可视化方法运用于认知结构测查中，由此准确、快速、清晰地呈现学习者的认知结构，描述学习者的认知结构在教学过程中发生的变化。可视化是一种将繁杂的数据转化为直观图形的技术。吴锋指出学习者可以通过对自己认知结构的可视化反馈调整自己的学习，教师也可以根据学习者的反应做出个性化的教学诊断与调整，形成师与生、教与学之间的良性互动 [ 2 ]。现有的认知结构可视化方法有流程图、思维导图、概念图、维恩图、框架图和示意图等，但它们都或多或少存在着制作困难、费时费力、结构局限、呈现知识广度不足、不够客观等问题。多维尺度分析由Torgerson于1952年首次提出，是一种简单、客观、直接的心理测量学方法，英文名称为Multidimensional scaling，简称MDS。多维尺度分析可将多维空间的样本或变量进行降维处理，从而对样本或变量进行定位、分析和分类，同时又尽可能保留所测对象原始认知距离。 在现有研究中，已有一些学者对多维尺度分析及其在教育方面的应用进行了系统阐述。国外Cody S. Ding以两个具体实例展开，根据对学习者的认知结构进行多维尺度分析的过程中是否与先验知识进行对比将其在教育上的应用分为外部分析及内部分析两个方面 [ 3 ]。国内揭水平等学者采用多维尺度分析的方法探索了小学优秀班主任的素质结构，并综述了其定义、分类、使用方法、优缺点以及其在探究心理素质结构上的优势 [ 4 ] [ 5 ]。本文详细介绍了多维尺度分析的原理、操作方法，并剖析了其在学习效果评价方面的应用。
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user: 2. 多维尺度分析原理简介 多维尺度分析通过对象间的相异性或者相似性数据得到不同研究对象在低维空间中的相对分布情况。多维尺度分析可以分为度量化分析与非度量化分析，前者适用于等距或者比率数据，而后者适用于顺序性数据 [ 5 ]。多维尺度分析的独特优势在于：它能够设计一个多维空间来简化复杂的数据集合，以一组简单的客观心理维度来表示不同变量间关系、揭示概念间内隐的组织方式 [ 6 ]。多维尺度分析无需依赖研究者的主观看法，可以将各种类型的概念在空间中按照一定的规则进行排列，概念之间的几何距离反映数据中的经验关系，直接代表了学习者对于概念的认知 [ 7 ]。 在用多维尺度法可视化认知结构时，要经历下述三个基本过程。 2.1. 数据获取 一般采用两两比较法、归类法、排序法得出个体对于客观事物之间关系的评价数据，常见的数据形式为相似或相异性数据 [ 8 ]。数据来源可以是单个被试也可以是某个想要研究的群体。 2.2. 数据分析 多维尺度分析的数据格式可以是经过SPSS分析后的相关矩阵、距离矩阵、量表评分而来的相似或相异性矩阵三者中的一种。将数据整理为矩阵后即可利用SPSS等统计软件进行多维尺度分析得出二维或三维坐标图。 2.3. 结果输出 多维尺度分析的主要目的是得出潜在因素并对其进行命名。除此之外，我们也可以从结果中读取多维尺度分析得到的结果的拟合程度以及坐标间的距离差异，后者可通过平均最近邻距离与欧氏距离来进行判断。
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user: 3. 多维尺度分析可视化认知结构实例 本研究以中学生为对象，对其物理概念联系程度的评价数据进行多维尺度分析，使中学生物理概念的认知结构得到可视化，进而验证多维尺度分析可视化学习者认知结构的有效性。研究分别选取武汉市某中学七、九年级各两个班级的学生，其中七年级组被试60人，九年级组被试60人。实验材料采用初中物理课本里电学、力学、运动部分的基本概念，共15个。将这15个概念两两配对(例“电流”--“电阻”)。实验采用李克特五点量表进行施测，要求被试根据自己的理解对两个概念间的关联紧密程度进行评分，1—5表示关联紧密程度逐渐减弱。将最后整理得到的相似性矩阵进行多维尺度分析后得出七年级与九年级学生的相关物理概念认知结构图分别如下图1所示。将七年级与九年级学生的空间结构图的平均最近邻距离数据进行独立样本t检验后得到的结果如表1所示。 图1. 七年级、九年级学生的物理概念认知结构可视化(左图为七年级学生，右图为九年级学生) Table 1 Descriptive statistics and independent sample t test results of mean nearest neighbor distance between three kinds of physics concepts for junior middle schoo 变量 七年级(n = 60) 九年级(n = 60) t p M SD M SD 总体 0.726 0.097 0.560 0.125 8.121 0.000 电学 0.57 0.164 0.506 0.184 1.995 0.048 力学 0.846 0.157 0.594 0.147 9.062 0.000 运动 0.671 0.21 0.554 0.179 3.270 0.001 表1. 三类初中物理概念的平均最近邻距离的描述统计及独立样本t检验结果 多维尺度分析采用拟合劣度应力系数来表示实际数据与拟合结果之间的吻合程度，一般认为应力系数小于0.2则可以接受；拟合优度RSQ值代表结果空间对原始数据总变异的解释率，一般该值大于0.6即认为拟合结果良好。在本研究中，当维度数为三维时，七年级、九年级模型的应力系数分别是0.1789、0.1528，小于0.20，两个年级的RSQ值分别是0.968、0.977，远大于0.6。综合来看，各项模型拟合统计数值均达到标准，表明模型拟合良好。概念结构空间分布显示，九年级学生的总体认知分布以功—功率为中心，周围分别是与之相关的电学、力学、运动的概念，分类清晰。从各知识点内的空间分布来看，九年级学生电学部分四个概念都很聚集，力学部分牛顿、摩擦力、压力三者联系紧密，运动部分速度与加速度，路程与时间之间联系紧密。七年级学生的电学部分有一些概念相对有聚集，但其它概念整体分布松散混乱。 对七年级、九年级学生平均最近邻距离的差异检验结果显示：九年级学生的空间分布中总体词语的平均最近邻距离显著小于七年级学生，t = 8.121，p < 0.01；九年级学生的空间分布中电学类词语的平均最近邻距离显著小于七年级学生，t = 1.995，p < 0.05；九年级学生的空间分布中力学类词语的平均最近邻距离显著小于七年级学生，t = 9.062，p < 0.01；九年级学生的空间分布中运动类词语的平均最近邻距离显著小于七年级学生，t = 3.270，p < 0.01。这说明，九年级学生对于总体、电学、力学和运动概念的密集程度均大于七年级学生。 七年级学生并未接触过物理，他们对于物理的理解一般来自于生活经验，缺乏对于概念之间关系的认知；九年级学生经过一年的物理学习后，物理概念在头脑中形成了系统结构，学生对于各概念间联系的认知也得到了显著提升，研究中多维尺度分析的结果直观描述了七年级到九年级知识系统性的发展。另外，我们也可以用多维尺度的方法来得知学习者在物理学习中的易混淆概念。例如:对于七年级学生来讲，牛顿就是一个易混淆概念。受到生活常识的影响，七年级学生会将牛顿这个概念视为人名，而学过力学的九年级学生则能认知到其为力学单位，所以七年级学生难以将牛顿与力学部分的其它概念词联系起来。从空间结构图中我们也可以看出这一点，七年级学生图中的牛顿概念词与力学部分的其它概念词相距较远。研究结果说明，多维尺度分析可以有效地可视化学生的物理概念认知结构，在教学中有着广泛的应用价值。
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user: 4. 多维尺度分析在教育领域的应用 多维尺度分析技术目前在国内外各个领域应用广泛，主要在市场经济学、社会学、生物学、语言学等领域，用于追踪研究热点、研究热点可视化、产品定位与分类、语言交互学习等。在教育领域，研究者主要通过多维尺度分析来进行教学效果评价。 进行教学效果评价首先需要对学习者的学习情况进行实时评价。目前教学效果评价的主要方法是测验法，包括线上与线下测验两种操作方式。测验法分析起来费时费力，且缺乏客观性、准确度欠缺。多维尺度分析可以对学习者的学习现状进行及时评价，了解学习者的学习水平和特点，从而更有针对性地进行教学活动。国外学者Preece P.在1976年采用连续词关联测试获取中学生对于经典力学概念的接近性数据，随后利用多维尺度分析可视化地呈现学生的概念知识网络，证明了多维尺度分析对个体内隐概念结构进行语义空间映射的有效性 [ 9 ]。2020年国内学者黄菲菲、钱扬义采用多维尺度分析对学生化学平衡的概念结构进行探讨，发现高分学生的知识之间的联系更加紧密、系统性更强，启发教师教学时要指导学习者将各种知识进行关联整合 [ 10 ]。 除了实时评价外，教学效果评价也需要对学习者的学习情况进行纵向分析，评估教学过程中学习者认知结构发生的变化，有助于教师更客观真实地追踪学习者的学习状况并有针对性地改进教学方案。多维尺度分析可以构建个体受教育过程中的变化模型并提供学习者不同阶段学习水平的差异的估计参数，由此研究者得以快速准确地了解学习者的发展水平 [ 11 ]。此类研究在国外比较常见，国内则相对较少。Cody Ding等学者曾利用多维尺度分析对幼儿园学生的词汇读写能力进行发展性评价 [ 12 ]；Se-Kang Kim针对数学和阅读数据采用多维尺度分析直接评估早期儿童的学习，结果显示描述成长趋势和成长衰减趋势的纵向模式与五年级学生成绩显著相关 [ 13 ]；Cody S. Ding对学生经历高中过渡期学业表现轨迹的变化进行多维尺度分析，发现了影响学生过渡期学业表现的关键因素 [ 14 ]。
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user: 5. 小结与展望 多维尺度分析是一种直观、形象、客观的可视化认知结构的方法，目前多维尺度分析可视化认知结构的方法在教育行业得到了一些应用，主要体现在教学效果评价方面。 为使多维尺度分析技术更有效和广泛地应用于教育领域，未来的研究可重点关注以下几个方向：1) 学龄前儿童的认知结构可视化：对学龄前儿童的认知结构进行可视化有助于教师、家长了解其知识结构特点。由于学龄前儿童的自我表达能力较低，现有的研究方法难以对其认知结构进行定量可视化分析。多维尺度分析技术操作简便，对于学龄前儿童的表达能力没有较高要求，适合对学龄前儿童进行研究；2) 多学科的知识融合：学科知识总是与实际问题相联系并与其它学科相互渗透，关注学科之间的综合，可以帮助学习者学会学习、学会应用各学科知识解决实际问题。多维尺度分析可以对学习者的多学科知识结构体系进行可视化分析，了解学习者对于学科知识理解的深度和广度，有利于针对性地培养学习者将知识融会贯通并应用知识解决问题的能力；3) AI教育领域的应用：多维尺度分析是一种无监督可视化机器学习工具，具有机器学习的自动化、简单快速、定性的特点 [ 15 ]。利用多维尺度分析可以提供学习者实时能力水平、知识掌握情况、学习状态、学习态度结构等的定量可视化数据，利用AI技术可更好的创建学习者成长趋势的预测模型、精准定位学生学习薄弱点，从而为学习者推荐合适的学习内容、规划最佳学习路径、完善学习者的知识体系。
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user: 摘要 目的：通过针对骶髂关节错位整复手法的临床文献推荐级别评价研究，为临床治疗骶髂关节错位手法选择提供参考依据。方法：以计算机检索为主，检索出尽可能多的2000年~2019年的相关文献，通过Note Express、cochrane偏倚风险评价工具评价软件进行统计分析及文献评价。结果：初步检索文献346篇，最终纳入文献30篇，检索出符合推荐级别的主要整复手法10种，骶髂关节错位前错位推荐级别最高的为屈髋屈膝法，后错位则为后伸扳法。结论：骶髂关节错位前错位型临床选择推荐应用屈髋屈膝法，后错位型推荐应用后伸扳法。由于本研究符合纳入标准的文献质量普遍偏低，且文献发表存在偏倚，因此，尚需大样本、多中心的临床随机研究来进一步验证本治疗方法的有效性和安全性。