DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. LIUF无量词理论公式的插值 上节介绍了 的证明过程，而插值正是从这个证明过程中推出的，那么如何从中提取出插值呢？这正是本节所要讨论的内容：介绍LIUF理论中三个无量词公式理论插值的定义，引入插值规则，讨论插值的求法。 定义1(不等式插值)将形如 序列的称为不等式插值，其中 为文字集， 为项， 为公式。它是有效的，满足： (1) ； (2) 且 ； (3) ， ， 。 这里， 为插值。符号“ ”在 中表示 中所有的变量和未解释函数符号都出现在 中；在 中表示 中所有的变量和未解释函数符号都出现在 中，此时称 是全局项；否则，称 是局部项。在不等式理论中， 总为 。 表示 中不等式的线性组合， 表示对 中不等式相加后得到的结果。 定义2(子句插值)将形如 的序列称为子句插值，这里 是子句集， 是文字集， 是公式。它是有效的，满足： (1) ； (2) ； (3) 。 这里， 表示 中文字的原子谓词出现在 中， 表示 中文字的原子谓词不出现在 中。在子句插值中， 就是插值。 定义3(等式插值)将形如 的序列称为等式插值，其中 是文字集， 为项， 为公式。它是有效的，满足： (1) ； (2) ① ； ② ； (3) ， ，如果 ，那么 ，否则 ， 同理。 这里， 为插值。为了得到 ，首先建立 的等式链 ，等式链中的等式来自于 或 ，设 代表等式中最左侧的全局项， 代表等式中最右侧的全局项。当等式中有全局项时，由 可推出 ， ；当等式中无全局项时，有 ， 。在TRANS规则中， 总为 。 下面介绍几种插值规则，运用这些规则，就可以得到插值。 首先介绍前提(HYP)规则： HYP-A HYP-B HYPC-A HYPC-B HYPEQ-A 其中 ， HYPEQ-B HYP规则应用在插值算法的最开始，主要作用是将 中的公式写成 的形式，方便下面的运算。 下面介绍其余插值规则，这些规则的使用并无固定顺序，可根据实际需要选择恰当的规则计算插值。 COMB ， RES-A ， 不出现在 中 RES-B ， 出现在 中 TRANS1 ， 且 TRANS2 ， 或 其中 ， CONG1 (*)， 或 CONG2 (*)， LEQEQ1 ， 或 LEQEQ2 ， ， EQLEQ-BB (*)， ， EQLEQ-AB (*)， ， EQLEQ-AA (*)， ，
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user: 4. LIUF理论量词公式的插值算法 4.1. 面临的挑战 通过上一节的介绍可以很容易证明出LIUF理论无量词公式插值系统的完备性和可靠性。但在某些情况下，无量词公式插值通常是不存在的。例如： ， ， 的插值为“存在 ”，这是量词的表达方法。因此，对于单纯的整数域上的LIUF理论无量词公式，并不能得到完备的系统，这就需要研究带有量词公式的LIUF理论插值系统。 LIUF理论量词公式的插值求解过程中，如何消去量词成为首个要面临的问题。量词包括存在量词和全称量词。存在量词可用斯科拉姆化法[ 13 ] 消去，这是很容易做到的；但消去全称量词就有些复杂了，全称量词的消去过程会引入新的变量，那么新变量的选择就变得至关重要，如果选择不当，就会增加不必要的计算量，而且当公式中同时含有存在量词和全称量词时，必须考虑先消去哪种量词，这关系到整个插值过程的工作量。 当消去量词后，原公式变为无量词公式，然后求出无量词公式的插值。应注意：消去量词后得到的公式可用无量词公式插值算法计算。但此时求出的插值并不是所要求的量词公式的插值，因为其中含有由量词消去所引入的新变量，这时需要考虑如何消去新变量，且保证不会影响插值的整体形式。 针对上述问题，要求出LIUF理论量词公式的插值，需要满足： 1) 确定消去存在量词和全称量词的顺序和方法； 2) 找到无量词公式插值中引入的新变量的消去方法。 4.2. LIUF理论量词公式插值算法 对于上述问题，我们给出LIUF理论量词公式插值算法。该算法可以解决上节所提出的两个问题，并能成功求出其插值。对于量词公式对 ，若仅出现一种量词，就用相应的方法消去量词，若两种量词同时出现，则先消去存在量词，然后再消去全称量词，并将公式变为无量词的情况 ，然后通过已有的插值算法先求出 的插值 ，再由文献[ 1 ] ，将 中由量词消去引入的新变量用存在或全称量词替换，就得到了 的插值。算法的具体过程如算法1所示。 算法1. LIUF理论量词公式的插值算法 4.3. 算法实例 使用LIUF理论量词公式插值算法可以求出量词公式的插值。下面以具体例子进行说明。 例 设 ， ，求 的插值 。 1) 用斯科拉姆化法消去存在量词，并把公式变为全称前束范式。 ； 2) 消去全称量词，将 中的项 实例化，分别引入新变量 和等式 ，将量词公式对 化为无量词公式对 。 ； ； 3) 由LIUF理论无量词公式的插值算法求出 的插值 。 具体步骤如下： (1) (HYP-A) (2) (HYP-A) (3) (HYP-A) (4) (HYPEQ-A) (5) (HYP-B) (6) (HYP-B) (7) (HYP-B) (8) (HYPEQ-B) (9) (COMB1， 5) (10) (COMB2， 6) (11) (LEQEQ2 4) (12) (LEQEQ1 8) (13) (COMB9， 11) (14) (COMB10， 12) (15) (COMB13， 14) (16) (COMB3， 7) (17) (COMB15， 16) 所以 为 。 4) 因为 中不含有新变量，所以不需要将变量替换为量词。 所以， 的插值 为 。 有了上述算法，无量词公式的插值规则都可以应用在带有量词公式上，这就使插值有了更广泛的应用。
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user: 5. 结语 本文在无量词理论插值算法的基础上，介绍了LIUF理论量词公式的插值算法，解决了之前无法求解量词公式插值的问题，从而使插值有了更为广泛的应用。但这种方法只能应用在已知的无量词插值算法的基础上，并不能独立使用，进一步的工作是要改进出适用范围更广的插值算法，这将使插值计算更加智能化和高效化。
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user: 摘 要 云端作为第三方的存储平台，用户的核心信息以密文形式存储。信息的密文状态与明文相比缺少了信息内部的结构化特征，增加了密文检索的难度。在现有全文索引和数据库索引的基础上，利用Luene设计了一套高效的密文全文索引机制。一系列的实验分析表明，该密文索引机制，具有较好的安全性、保密性。具有较高的实际实用价值。 关键词 :密文域，全文检索，倒排，密文索引
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user: 1. 引言 随着云计算技术的快速发展，云存储已渗透到了生活的各个领域。第三方公共存储平台的快速应用，在一定程度上减少了用户的存储成本。云端提供便捷存储的同时，其存储内容的安全性、稳定性以及核心信息的隐私性成为当下关注的热点。为有效地保护个人隐私数据，一些用户选择将信息加密存储。信息以密文形式存储，增加了其存储的安全性与此同时增加了其检索的难度。当前，信息资源日益膨胀，如何从大量的数据中快速准确的查找用户所需要的信息，成为了当下日益严峻的课题[ 1 ] [ 2 ] 。 Dan Boneh等人提出了基于关键词的公钥加密方法，首先使用私钥，对存储的明文关键词通过公钥方式进行加密，然后用得到的密文信息检索，该方法只适用于小范围内数据的检索。Park等人也提出了一种安全的索引机制，其原理为用事先生成的逆Hash序列作为密钥，在Bloom Filter中保存加密后的索引，在检索时，先利用逆Hash序列得到多个陷门，然后再运行布隆检测，通过得到的密文文件进行解密，以此得到用户所需要的明文文件。Swaminathan等人提出了保护隐私的排序搜索算法。但是这种方法只使用词频，不适合多个关键字查询，也不能利用它的逆文档频率，效率不高[ 3 ] [ 4 ] 。 密文全文检索技术能够在信息以密文形式存储后，检索出用户所需要的信息，提高了密文检索的效率。在现有全文索引和数据库索引的基础上，利用Luene设计了一套高效的密文全文索引机制。一系列的实验分析表明，该密文索引机制，具有较好的安全性、保密性。具有较高的实际实用价值。
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user: 2. Lucene Lucene是一个著名的、开源全文搜索引擎，拥有灵活的接口设计，其为面向对象设计的典范[ 5 ] -[ 7 ] 。Lucene的工作过程描述如下： 文章1：David lives in Nanjing， I live in Nanjing too. 文章2：She once lived in Nanjing. 全文分析：Lucene为基于分词的索引搜索，首先须获得文章1和文章2的分词，分词的获取采取如下方法： 先要找出文章中的所有单词，即分词。英文用空格做分隔符，中文做特殊字符处理。文章中in too等词无实际意义，通常过滤。存在搜索HE的情况，希望把he搜索出来。为此，需要将所有的词转化成大写或小写，文中的标点符号无意义，可以忽略。 分词处理后： 文章1分词：[David] [live] [Nanjing] [I] [live] [Nanjing] 文章2分词：[She] [live] [Nanjing] 分词处理后，由此可建立倒排索引。关系：“文章号”——“文章中所有分词”。把关系倒过来，变成：“分词”——“拥有该分词的文章号”如表1所示。 仅仅知道分词出现在文章中的信息还远远不够，还需要知道分词出现的次数和所在位置。一般有2 Table 1 Inverted index tabl 分词 文章号 Nanjing l She 2 I 1 Live 1，2 Nanjing 2 David 1 表1. 倒排索引表 种位置：一种是字符，即字符出现在了文章的何处；第二种为该分词是文中第几个分词。将这些数据(位置、次数)加上“出现频率”和“出现位置”信息存入Lucene中后，索引结构信息表变为如表2。
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user: 3. Lucene功能模块实现倒排索引 密文搜索算法具体描述为： (1) 索引加密。设计加密搜索算法的关键在于索引的加密，为达到搜索效果，需预先指明关键字的形式。客户端在获得关键字之后，对这些关键字进行处理。建立关键字链表，存储每个关键字包含的文件和文件标识。将关键字链表组成的索引调整为倒排索引。为了确保服务器无法从索引中获取有用的信息，倒排索引使用随机函数加密，并将每个上链表的头节点存储在字典Search Table上，加密后的索引存储在数组SearchArray的随机位置上[ 8 ] [ 9 ] ，索引加密流程图，如图1所示。 (2) 文件搜索。因为SearchArray和查找表内的元素都是经过加密的，所以服务器无法从SearchArray和查找表内获取相关的明文信息。用户请求搜索时，客服端对关键字进行加密得到搜索令牌，其指明关键字对应的密文在何处。服务器收到用户的搜索请求时，获取用户的加密索引进行查找，查找得到对应的文件标识，最后将对应的密文传给用户。文件搜索过程如图2所示。 (3) 文件动态添加、删除。为了方便云存储用户能够随时随地的添加和删除云端的文件，研究开发了一种能够有效的方便用户进行添加和删除文件的解决方案。构造加密索引是搜索的核心，为了确保用户在添加和删除之后还能够进行高效的检索操作，必须时时更新的索引。添加文件时，文件的关键字可能并未出现在索引中，只需在关键字链表上进行简单的更新就可以了。删除时，必须遍历关键字链表上的结点，查找与其关键字相同的结点将其删除，删除之后还要保证其顺序，其操作相对较复杂。为了能高效的进行删除操作，将每个文件中的关键字存储在文件链表中，文件存储在文件索引中，并将其加密后存储在数组上。并且将链表中的头结点存储在字典中。在删除文件时，需要先找到文件对应的关键字在搜索数组中的位置，之后再搜索数组中进行更新，并且从删除数组中删除对应的文件链表。为了确保服务器无法从数组的使用情况来获取文件信息，所以将数组中空的单元用随机的字符来填充。为了在添加文件时快速的找到空闲的结点，所以需要记录数组中空闲的结点。文件动态添加、删除过程如图3所示。 根据系统的运行环境，系统的索引文件的生成是在客户端进行的，也就是由用户来执行索引文件生成，并对文档进行加密处理生成密文文档，再一起提交给服务器。索引文件构建的流程图如图4所示。 检索流程图如图5所示。 在密文全文检索模块中，第一次检索结果只是密文文档的名称集合，如图6所示。通过对密文文档名称进行解密，获取明文文档名称，选择需要的明文文档，发送密文文档名称下载请求，下载密文文档再进行解密获取相应的明文文档。 Table 2 The index structure information tabl 分词 文章号 出现频率 出现位置 Nanjing 1 [ 2 ] 3， 6 he 2 [ 1 ] 1 I 1 [ 1 ] 4 live 1 [ 1 ] 2， 5 Nanjing 2 [ 1 ] 3 David 1 [ 1 ] 1 表2. 索引结构信息表 图1. 索引加密过程 图2. 文件检索过程
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user: 4. 仿真测试 以JAVA为编程语言，以Eclipse作为开发平台，辅助使用lucene4.0。使用desAPI对数据加解密操作，其中文件加密采用AES加密算法[ 10 ] (Advanced Encryption Standard)。 4.1. 密文索引构建时间测试结果和分析 为了排除其它因素的影响，将测试数据的文件数量和文件大小定义为相同数量。通过密文和明文文 图3. 文件动态添加、删除过程图 图4. 索引文件构建的流程图 图5. 检索流程图 件构建时间的对比来体现测试结果，结果如图7所示。通过实验数据可知，该系统可以高效的构建索引文件但随着文件数量的增加效率会相对明文文件略有降低。 4.2. 密文检索性能测试结果和分析 为了排除其它因素的影响，将测试数据的检索关键词长度都设为2。通过密文和明文文件检索时间的对比来体现测试结果，结果如图8所示。由实验数据可知检索时间与包含关键的文件数目成正比，且与明文检索的时间相差不大。 图6. 检索结果图 图7. 索引文件构建时间对比 图8. 检索时间对比
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user: 5. 结论 数据信息以密文形式存储最大限度地保证了系统和数据信息的安全性，于此同时，快速而准确的找出用户所需要的信息也变的异常困难。通过对密文索引机制的分析，在对现有的国内外的全文检索技术进行分析比较的基础上，以全文索引和数据库密文索引机制为基础，利用Luene设计了一套高效安全的密文全文索引机制，包括密文索引的构建，维护以及安全索引。一系列的实验分析表明，该密文索引机制，具有较好的安全性、保密性。具有较高的实际实用价值。
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user: 摘 要 青春期是伴随着快速生理成熟的一段时期，包括荷尔蒙和身体的变化。青春期开始时间早晚会对青少年的心理产生一定的影响。本研究的目的是探讨青春期开始时间早晚对青少年早期抑郁和同伴关系的影响。研究采用整群抽样法，在山东省招远市和聊城市中学共选取了483名六年级和七年级的学生为被试，以自陈式青春期发育量表、儿童抑郁量表和同伴提名法为研究工具，对青春期开始时间早晚对青少年早期抑郁和同伴关系的影响进行了考察，结果发现：1) 青春期开始时间早晚能显著正向预测女生的抑郁水平，即女生的青春期开始时间越早，其抑郁水平越高；而青春期开始时间早晚与男生抑郁水平不相关。2) 青春期开始时间早晚与男女生的同伴关系均不相关。 关键词 :青春期开始时间，抑郁，同伴关系
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user: 1. 引言 青春期(puberty)一般被认为是一个“风雨激荡”的时期，主要发生在青少年早期。它好比架设于儿童期和成人期之间的一座桥梁，是个体成为完全成熟，能承担责任的成人之前必须经历的一个阶段。青春期开始时间(pubertal timing)是一个相对的概念，描述的是个体处在某一参考人群背景下，或者与某一常模进行比较时， 其青春发育过程属于相对较早、适时或相对较晚  (Marshall & Tanner， 1969; Marshall & Tanner， 1970) 。 张文新(2002) 认为抑郁(depression)是一种感到无力应对外界压力而产生的一种消极的情绪体验。国外研究发现青少年早熟与各种内化性问题(抑郁、焦虑、躯体化症状)、外化性问题(攻击行为、违纪行为)、学业成绩和物质滥用有关  (Deardorff， Cham， & Gonzales， 2012; Ge， Brody， Conger， & Simons， 2006) 。早熟女孩比晚熟女孩会有更多情感变化和更多消极情绪，也会导致更多同伴压力和抑郁情绪  (Hamilton， Hamlat， Stange， Abramson， & Alloy， 2014) 。对青春期男孩的研究结果则不一致，许多研究表明早熟会导致男孩抑郁症  (Ge， et al.， 2001; Ge， et al.， 2003; Mendle， Harden， Brookes-Gunn， & Graber， 2010) ，但也有一些研究表明早熟对男孩没有影响  (Conley & Rudolph， 2009; Mendle， Harden， Brookes-Gunn， & Graber， 2012) 。国内研究者也发现青春期发育时间早晚与青少年的抑郁和焦虑问题有关  (王惠，郝加虎，陶芳标，孙莹，2011) 。此外，青春期开始时间早晚对抑郁的影响存在性别 差异。13岁左右，患抑郁症的性别差异就表现出来，在青春期中期，女孩患抑郁症的风险是男孩的两倍  (Hamilton， Hamlat， Stange， Abramson， & Alloy， 2014) 。综上所述，青春期开始时间早晚对个体的抑郁水平有显著影响，并且这种影响存在性别差异。 同伴关系(peer relation)是同龄人间或心理发展水平相当的个体间在交往过程中建立和发展起来的一种人际关系，这种人际关系是平行、平等的，不同于个体与家长或与年长个体间交往的垂直关系  (周宗奎，孙晓军，赵冬梅，田媛，范翠英，2015) 。青春期开始时间的早晚能影响个体的同伴关系，主要表现在同伴接纳和同伴拒绝上。国外研究发现，人际关系在青春期方面伴随着显著的变化，尤其在同伴之  (Berndt， 1990) 。由于早熟男孩在社交场合里会表现的更自信，得到更多的赢得同伴的拥护  (Simmons & Blyth， 1987) ，所以早熟男孩在同伴关系上更占优势。  李新利，凌辉，张建人，司欣芳，马欣仪(2013) 研究发现男生青春期发育总分与同伴关系呈正相关。而早熟女生同伴接受的得分显著低于晚熟女生  (李新利，2012) 。女孩中发育早的与反对同伴、社会孤立、同伴侵害、负面的社会声誉有关(  Conley & Rudolph， 2009 ;  Nadeem & Graham， 2005 )。所以相比男性，女性更有可能伴随人际压力而产生抑郁症  (Rudolph & Hammen， 1999) 。因此，青春期开始时间早晚对青少年早期同伴关系有重要的影响。 由此看来，现有研究得到了很多有价值的结论，但也存在一些局限和不足。首先，从现有研究来看，男生青春期开始时间早晚与抑郁的关系国内外尚未得出一致的结果，许多研究表明早熟会导致男孩抑郁症  (Ge， et al.， 2001; Ge， et al.， 2003; Mendle， Harden， Brooks-Gunn， & Graber， 2010) ，但也有一些研究表明早熟对男孩没有影响  (Conley & Rudolph， 2009; Mendle， Harden， Brooks-Gunn， & Graber， 2012) 。其次，有关青春期发育早晚与抑郁关系的研究，大多数为女性样本  (钟妮，凌辉，2013) ；因此，现有文献对于男性青少年青春期开始时间早晚与抑郁的关系的数据资料较少。再次，现有文献对中国青少年的研究极少。 基于以上分析，本研究将拟探讨青春期发育时间早晚对青少年早期抑郁和同伴关系的影响的问题并提出以下假设：1) 青春期开始时间早晚正向预测女生的抑郁水平，青春期开始的时间越早的女生抑郁水平越高；青春期开始时间早晚负向预测男生的抑郁水平，青春期开始的时间越晚的男生抑郁水平越高。2) 青春期开始时间早晚负向预测女生的同伴关系，青春期开始的时间越早的女生同伴关系质量越差；青春期开始时间早晚正向预测男生的同伴关系，青春期开始的时间越早的男生同伴关系质量越好。
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user: 2. 研究方法 2.1. 被试 采用整群抽样的方法，从山东省招远市和聊城市共四所中学抽取六年级(221人)、七年级(262人)共10个班所有初中生进行问卷调查，在取得知情权后，以班级为单位进行团体问卷测评。发放问卷483份，剔除无效问卷后，得到有效问卷462份。有效问卷回收率为95.7%。其中男生246名，约占53.2%，女生216名，约占46.8%。农村265名，约占57.4%，城市191名，约占41.3%。六年级被试的平均年龄和标准差为12.58 ± 0.55，七年级被试的平均年龄和标准差为13.13 ± 0.54。 2.2. 测量工具 2.2.1. 青春期发育量表 采用  Petersen等人(1988) 编制的青春期发育量表(Puberty Development Scale， PDS)评估青少年青春期发育情况。该量表包括5个条目：男、女生共有条目是体毛生长、身高突增、皮肤变化；女生特有条目是月经初潮和乳房增长；男生特有条目是声音变化和胡须变化。除月经初潮为两维对立选项(“没有”为1分；“有”为4分)外，其他条目均为五级评分：不知道(0分)；尚未开始(1分)；刚刚开始(2分)；正在开始(3分)；基本完成(4分)。儿童要回答他们在过去12个月里一些身体方面的发育程度。总分在5~20分之间，分数越高代表越成熟。 在本次研究中男生青春期发育量表的内部一致性信度(Cronbach’s α)为0.663，女生青春期发育量表的内部一致性信度(Cronbach’s α)为0.636。 2.2.2. 儿童抑郁量表 对儿童抑郁情绪测量采用  Kovacs (1992) 编制的儿童抑郁量表(Children’s Depression Inventory， CDI)，该量表是根据成人的贝克抑郁量表(Beck·s Depression Inventory， BDI)改编的，用于测儿童和青少年抑郁情绪的量表，是西方最早出现的儿童抑郁问卷。本次研究使用的量表共有14个项目，量表的每一个项目都是由三句话组成。按感觉或症状出现的频度，分别列举了一般反应、中等抑郁症状和严重抑郁症状(如“我偶尔感到悲伤”、“我经常感到悲伤”、“我总是感到悲伤”)。要求青少年选择其中最能描述他近两周来感受和想法的一个句子，分别按1~3记分，将项目所得分数相加，得分越高表明抑郁水平越高适用年龄为7~17岁。整个量表的内部一致性信度(Cronbach’s α)为0.826。 2.2.3. 同伴关系提名 对同伴关系的测量采用同伴提名法：要求青少年各提名三个班里他/她“最喜欢”和“最不喜欢”的同学，然后，将每个儿童所得到的“最喜欢”(正面)和“最不喜欢”(反面)的提名数班级内标准化。对提名结果的计分采用单项计分和综合计分两种方法，根据被试肯定提名的结果计算出正提名分(同伴接纳)，根据被试否定提名的结果计算出负提名分(同伴拒绝)，正提名分减去负提名分的得分为社会喜好(SP)，正提名分加上负提名分的得分为社会影响(SI)。以往这方面的研究表明该方法具备良好的有效性和可靠性  (王美芳，张文新，2002；池丽萍，辛自强，2003) 。 2.3. 施测方法与程序 本研究的主试为应用心理学专业的本科生。在施测前，主试预先熟悉问卷内容、答题方法以及指导语等。 青春期发育量表、儿童抑郁量表以及同伴关系提名均采用团体施测方法，以班级为单位对学生集体施测，每个班级由一名主试负责。首先，主试进行自我介绍，简要说明施测目的和要求，宣读指导语，强调作答纪律，确保每个被试均能明白问卷的填写要求和注意事项，然后要求被试正式作答，最后主试现场检查被试问卷是否有遗漏情况并当场收回。 2.4. 数据处理 采用SPSS17.0统计软件对收回的问卷进行数据的录入与统计分析。
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user: 4. 讨论 女生青春期发育的得分与其抑郁得分的回归分析结果显示：青春期开始时间早晚显著正向预测女生的抑郁水平，也就是说女生发育的越成熟，她们就会越抑郁，这与  Hamilton等人(2014) 的研究结果。一致产生这种现象的原因可能是，早熟的女孩长得有可能高，体重更中性发育更成熟，所以她们经常感到害羞、尴尬并且更为敏感，从而影响自己的自尊，产生消极情绪。一般来说，处于青春期的女孩对自己的身体较少感到满意，并且具有较消极的身体意象  (Brooks-Gunn & Paikoff， 1997; Henderson & Zivian， 1999) 。伴随着青春期发生的一系列变化，女孩可能因为身体脂肪增加对她们的身体更加不满意，从而产生抑郁情绪。此外，早熟的女孩经历月经初潮时，由于没有做好准备或者是害羞等原因，会有更多的消极反应。 男生青春期发育得分与其抑郁得分的相关分析结果显示：青春期开始时间早晚与男生的抑郁水平的不相关。以往的研究认为早熟对女生的心理失调来说是一个危险因素  (Alsaker， 1996; Buchanan， Eccles， & Becker， 1992; Graber， Petersen & Brooks-Gunn， 1996) ，但是对男孩青春期开始时间早晚与情绪或者行为问题之间的关系的研究结果并不一致  (Ge， Conger， & Elder， 2001) 。  Ge等人(2001) 认为早熟有一个相对长期的显著性，对七年级男生发育状态的评估可能要持续到之后的两三年即青少年中期才会表现出来，因此对于男生情绪的发展可能需要一个过程。 相关分析表明，男女生的青春期开始时间早晚与其同伴关系均不相关。而国内研究如  李新利等人(2013) 认为男生青春期发育总分与同伴关系呈正相关。女孩中发育早的与反对同伴、社会孤立、同伴侵害、负面的社会声誉有关(  Conley & Rudolph， 2009 ;  Nadeem & Graham， 2005 )。产生这种现象的可能原因是，有研究表明身体发育更成熟的七年级男孩比同龄的发育较不成熟的男孩，在8至10年级的时候会表现出更多的敌意感觉和内化性压力  (Ge， Conger， & Elder， 2001) 。所以处于六七年级的男生可能还未表现出一些敌意行为，从而不会影响同伴关系。有研究表明，年级的影响比成熟时间对青少年的影响更大  (Petersen & Crockett， 1985) 。因为青少年的社交世界是由年级而不是生理发育决定的。我们需要在生理、认知和社会情感相互作用的背景下，在这种更大的框架内评估青春期的影响  (Sarigiani & Petersen， 1999) 。最后，使用同伴提名法测同伴关系可能存在一定的误差，虽然对被试反复强调所填写的问卷的所有信息会得到保密，但可能短时间内无法取得被试的信任，被试会少写自己不喜欢玩的同学或者直接写“无”从而导致同伴关系的测量出现误差影响了实验结果。
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user: 5. 研究不足和展望 首先，被试选用的是六七年级，处于12岁、13岁和14岁的被试各约占23.8%、66.9%和8%，各年龄段的比例相差较大，在今后的研究中应注意各年龄段的分配比例。 其次，虽然PDS量表的信效度被反复验证了，但是对于4 = 发育完成这一项，青少年可能并不确定在是否已经完成发育。未来的改进是要进一步提高青少年回答的准确性。 再次，本研究用自我报告的方式测量青春期开始时间早晚，还有许多其他的方式可以对此进行评估。未来的改进是要多种测量方式相结合。 最后，由于早熟和晚熟对青少年的影响可能需要一个过程，所以未来的研究可采取纵向追踪研究，从而可以更好的探索青春期开始时间早晚与青少年抑郁和同伴关系之间的因果关系。
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user: 6. 研究结论 本研究获得如下主要结论： 1) 青春期开始时间早晚能显著正向预测女生的抑郁水平，即女生的青春期开始时间越早，其抑郁水平越高；而青春期开始时间早晚与男生的抑郁水平不相关。 2) 青春期开始时间早晚与男女生的同伴关系均不相关。
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user: 摘 要 粗粒度可重构体系结构由于其配置速度快、计算加速比高、适应性好、低功耗特性等优点已成为高性能可重构SoC协处理器的重要解决方案。可重构SoC的性能分析，普遍使用传统的寄存器传输级代码仿真分析方法，存在使用不方便、分析效率较低等不足之处。本文提出一种基于事务数据流图的可重构SoC性能分析方法，该方法结合应用程序数据流图与体系结构特征，构建可重构协处理器的事务数据流图并标注图节点功能属性相应的硬件性能参数；然后采用基于层次搜索的广度优先性能搜索算法，通过分析类树形结构的事务数据流图，得到可重构协处理器运行应用程序的性能分析结果。实验表明所提出的方法可以较为准确高效的分析可重构SoC体系结构应用计算性能，有助于可重构SoC早期体系结构设计和设计空间探索。 关键词 :可重构SoC，可重构协处理器，事务数据流图，性能分析模型，搜索算法
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user: 1. 引言 由于集成电路的快速发展，芯片复杂度急剧增长，系统架构设计模块化趋势日益明显，IP复用是片上系统(System on Chip， SoC)的明显特征，如何在IP复用的基础上进行架构设计成为了SoC体系结构设计的一个重要课题[ 1 ] 。对于一种特定的应用功能需求，设计者面临种类众多的总线结构、IP规格、编程模型的选择，单凭经验已经很难确定那种架构方案更合理；决策者也越来越趋向于采用量化评价指标来衡量一个架构设计的优劣，量化指标主要包括性能(如吞吐量、响应时间等)和代价(如面积、功耗等)两个方面，其中性能指标又尤为重要。 可重构SoC普遍采用传统嵌入式微处理器+可重构协处理器组成的系统结构。由于可重构协处理器具有配置速度快、计算加速比高、适应性好、低功耗特性等优点，可重构SoC的计算密集型应用程序几乎全部在可重构协处理器上运行，因而，可重构协处理器的计算性能决定了可重构SoC的计算密集型应用计算性能。判断可重构SoC体系结构设计方案是否满足总体性能指标，其核心依据是可重构协处理器的性能分析结果。 传统的SoC性能分析方法主要可以分为基于模拟的方法和基于分析的方法。Barreteau [ 2 ] ，Gerstlauer [ 3 ] 等都对基于模块的SoC框架进行了研究。在这些框架中，最为广泛研究的还是基于模拟的方法，基于模拟的方法模拟时间长，对于体系结构的建模时间也比较长。因为运行的边界节点很难定义，吞吐量和延时很难得到。现在已经有了很多基于模块的框架的数据流网络的研究，例如Thiele [ 4 ] 等提出了一种基于有环数据流图的模块化框架的性能分析方法，其中性能分析被集成到分布式操作层(distributed opratinglayer， DOL)之中。然而在这些框架中，性能评估都是通过在不同抽象层次上进行模拟来实现的，并没有改变其基于模拟的本质。 为了减少基于模拟的方法的执行时间，一些结合模拟和分析的方法被开发出来，Le Nours [ 5 ] 针对多核处理器提出一种基于同步瞬态的模拟方法，Kunzli [ 6 ] 等提出了一种在模拟器中将子系统替代为对应的分析模块的方法。这些方法可以提高执行时间，但是不能解决边界点覆盖率的问题。 由于这些方法的限制，设计者往往采用寄存器传输级(Register Transfer Level， RTL)代码模拟仿真或使用现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array， FPGA)原型验证系统的方法来验证设计方案的性能，然而这种传统方法受限于功能的正确性，需要在通过功能仿真的前提下才能得到性能分析结果，需要编写大量RTL级代码和测试数据，影响性能分析效率。 事务级(Transaction Level)系统性能分析是一种在SoC设计的早期进行更高抽象层次的事务级体系结构建模和性能分析的方法，既可提高系统建模、模拟验证和性能分析的效率，又可使软件设计和硬件设计在更早的设计阶段协同开始。杨汉侨[ 7 ] 设计了一种基于事务级模型的SOC芯片性能分析平台，孟昕[ 8 ] 提出一种基于数据包处理的事务级SoC性能分析方法，但由于分析粒度没有细化到数据运算，都不适用于可重构SoC性能分析。 本文首先简要介绍课题组开发的应用定制可重构流水线协处理器的体系结构框架，以及典型应用程序数据流图，然后，重点论述了所提出的基于事务数据流图的可重构SoC性能分析方法，该方法结合应用程序数据流图与体系结构特征，构建可重构协处理器的事务数据流图并标注图节点功能属性相应的硬件性能参数；然后采用基于层次搜索的广度优先性能搜索算法，通过分析类树形结构的事务数据流图，得到可重构协处理器运行应用程序的性能分析结果。实验表明所提出的方法可以较为准确的分析可重构SoC体系结构应用计算性能，有助于可重构SoC体系结构早期设计的性能分析和设计空间探索。
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user: 2. 可重构SoC体系结构 2.1. 可重构SoC体系结构框架 可重构SoC普遍采用传统嵌入式微处理器+可重构协处理器组成的系统结构，如图1所示。 可重构SoC的可重构协处理器的体系结构和处理单元指令集根据领域应用需求定制，计算加速比高、适应性好、功耗低，计算密集型应用程序大都分配到可重构协处理器上运行。嵌入式微处理器主要负责SoC系统程序运行的总控和I/O设备管理，计算开销很小。计算密集型应用程序的运行性能取决于可重构协处理器的运行性能。因此，可重构SoC体系结构的性能分析主要是可重构协处理器的性能分析。以下重点研究可重构协处理器的性能分析方法。 2.2. 应用定制可重构流水线协处理器框架 嵌入式数字语音图像处理SoC设计中，为了减小数字语音图像处理算法计算开销，提高性能，普遍采用专用应用定制处理器硬件结构。可重构流水线(Application Customization Reconfigurable Pipelining， ACRP)协处理器，是课题组面向高性能低功耗数字语音图像处理应用需求，而提出的一种简单专用可重构协处理器结构框架[ 9 ] ，其体系结构如图2所示。 ACRP由三部分组成：1) 应用定制处理单元集CPE；2) 可重构互连数据通道RDC；3) 数据缓存部件DBM。CPE的指令集根据对领域应用程序的运算操作功能类型、运算操作次数等计算特征进行定制；RDC采用由多路选择器构成的交叉开关网络，可以实现CPE之间任意的数据交换，并且在运行过程中可以对不同CPE之间的数据通路进行实时重构；DBM采用多功能寄存器文件(Multiple Functional Register 图1. 可重构SoC系统结构 图2. ACRP体系结构 File， MFRF) [ 10 ] 实现，为可重构流水线提供多端口数据读写功能。可重构流水线条数根据领域应用程序的并行计算特征和流水计算长度定制。
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user: 4. 基于事务数据流图的可重构SoC性能分析模型与分析算法 4.1. 可重构SoC性能分析模型构建 在生成了应用程序事务数据流图的基础上，根据可重构流水线协处理器的流水计算和并行计算等特征，对事务数据流图进行归并，即可构建出可重构SoC性能分析模型。归并步骤如下： 1) 根据数据流图中的数据依赖关系和数据依赖关系的传递性，将所有节点分为N层，同一层中的节点原则上可以并行计算。各层的节点组成N个集合S1，S2…，Sn，每一个集合中包含的节点个数分别为a1，a2，…，an； 2) 逐层对节点合并。若可重构协处理器中CPE个数为M，将数据流图中同一层的计算节点分为若干个组，每组包含M个节点，同一组的节点归并为事务数据流图中的超节点，性能参数标注以执行时间最长的运算为准。则第p层节点转换后生成的超节点个数为 将超节点排序为n1，n2，…，n bp ； 3) 超节点重新排列。如果硬件资源太少不足以支持两个超节点的并行，这些超节点是串行工作的。将同一层中的各超节点按照步骤(2)中的排序链接到前一节点的出边表中，层间的数据流向关系不变。 生成基于C++的邻接链表表示的性能分析模型之后，结合4.2节的性能分析算法即可得出性能。 蝶形运算应用事务数据流图图6经过节点归并后生成的性能分析模型如下图8所示。 4.2. 基于层次遍历的性能搜索统计算法 依据以上性能分析模型，本文采用基于层次遍历的性能搜索统计算法得出体系结构性能。典型应用中循环的类型主要是for循环，其基本语句为for(loop_index = low_bound; loop_index+ = step; loop_index <= up_bound){循环体}，循环开始和结束条件以及每一循环体前进的步进已知故可以得出循环次数。由图6可以发现由一个输出由下至上的追溯可以将基本块的事务数据流图视为类树形结构，在树中位于同一层次的计算/存储节点同时计算，因此采用广度优先的层次遍历搜索算法。 性能搜索统计算法TimeCount()主要流程为： 图8. 蝶形运算的可重构协处理器性能分析模型 Input：计算/存储节点编号与前驱后继关系，各运算时钟周期数，性能参数查找表 TimeCount() {根据输入由下至上建立性能搜索树，树的节点为事务数据流图中的计算/存储节点； 为计算节点赋予性能参数变量，表征计算类型； 建立一个数组存放已经遍历到的节点，节点以层次遍历顺序排放，不同层次节点之间放置标记位； 由节点计算类型参数和性能参数查找表得出节点运算时间； 比较同一层次各节点运算时间，选出最大值视为并行计算时间levelTime； 累计各层levelTime得到基本块执行时间； 计算循环次数：(up_bound - low_bound)/step； 由基本块执行时间和循环次数得出总执行时间 } Output：应用程序总执行时间
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user: 5. 实验与结果分析 为了验证本文方法的有效性和精确性，采用本文方法对FFT、一阶平滑滤波、矩阵乘运算三种典型运算针对ACRP体系结构进行事务级性能建模与性能分析。同时对所分析的ACRP体系结构和上述应用程序进行RTL级建模，使用ModelSim软件模拟根据波形图得出硬件模拟运行时间。将两者进行比对进行验证，体系结构性能使用运行特定应用程序的时钟周期数cycle加以表征。实验的软件环境为Windows 7系统，VisualC++6.0和ModelSim10.1；硬件环境为Intel CPU i5 3.20 GHz。 首先进行RTL级建模实验，可重构流水线协处理器的体系结构采用由8个基本运算单元CPE组成的一条可重构流水线，一个多功能寄存器文件(Multiple Function Register File， MFRF) [ 10 ] 做缓存部件、可重构互连通信网络RCN采用交叉开关网络。其硬件模块划分结构如图9所示，采用Verilog HDL对ACRP的模块和系统建模。 ACRP的工作流程由配置信息控制，配置信息主要控制：(1) CPE运算功能；(2) CPE，MFRF，主存等各组件的数据来源和去向。设置10个配置信息数据CR0-CR9，其中CR0-CR7都为12比特，分别配置8个CPE的输入端口的数据来源和功能，CR8配置MFRF的两个输入端口和主存储器的数据来源，数据宽度为12比特；CR9配置MFRF的工作模式，数据宽度为6比特。 在RTL级建模中，应用程序的运行过程隐含于配置信息之中，通过testbench的方式实现，总运行时间和对应的时钟周期数可以由ModelSim模拟生成的波形图得到。由于粗粒度可重构协处理器暂无可重构编译其支持，需要手工编写配置信息代码，工作量很大，本文采用8点基2FFT运算实验，编写配置信息代码量约两千多行。大型应用程序的配置信息很难生成。 为了使用本文提出的性能分析模型预测ACRP的应用程序执行时间，首先需提取相关性能参数，性能参数主要分为存取时间，计算时间和配置时间。根据ACRP体系结构的缓存系统特征，存数据、取数据分别需要2个cycle和一个cycle。根据对三种典型运算的数据流图计算特征分析，计算时间考虑加法、减法和乘法的运算时间，这三种运算操作需要的时钟周期数使用ModelSim和Verilog模拟实验得出并作为基本性能参数，列于表2中。在性能搜索算法执行中通过查找基本性能参数表得出每个运算节点功能相应的运算时间。由于在ACRP体系结构中配置信息较少而且采用配置信息预取技术，以及典型应用程序不需每个时钟周期都对协处理器进行重构，在基本性能参数查找表中设置ACRP配置时间为0。 针对FFT、一阶平滑滤波、矩阵乘运算三种典型运算，采用C++编写程序使用本文提出的可重构SoC事务级体系结构性能分析方法进行性能预测，与RTL级仿真模拟的性能实测结果比较如表3所示。其中性能分析模型预测时间与RTL模拟运行时间都以ACRP体系结构运行一个完整应用程序并将输出结果储存于缓存器中所需时钟周期数表征，矩阵乘应用程序为大小分别为[16 × 256]和[256 × 16]的两个矩阵相乘。 表3说明使用性能分析模型预测计算时间与RTL模拟运行时间相比较，预测准确度较高。由于性能分析模型忽略了应用程序运行过程中的控制流的影响，因此随计算规模的增大，预测准确度略有下降。通过采用本文提出的可重构SoC事务级体系结构性能分析方法，性能分析不必以实现体系结构功能的正确性为前提，避免建立繁琐的RTL级模型，手工编写大量配置信息。可以在设计初期快速对体系结构性能进行预测，指导体系结构设计。
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user: 6. 结论与展望 本文针对传统的“估计–设计–仿真–原型验证”的设计与验证模式中性能分析的灵活性和效率低的不足，提出了一种基于事务数据流图的可重构SoC性能分析方法。实验结果表明，本文方法可以较准确分析预测所设计的可重构协处理器体系结构运行典型应用程序的运行时间，可以对可重构协处理器体系结构的不同设计方案进行性能评测，判断设计方案是否满足总体性能指标，支持可重构SoC高层体系结构设计优化。目前，本文方法的不足之处是面向应用程序的事务数据流图和性能参数标注需要用C++ 图9. ACRP的Verilog HDL建模模块划分 Table 2 Lookup table of basic performance parameter 运算类型 计算时间(cycle) 存数据 2 取数据 1 加法 1 减法 1 乘法 3 配置信息读取 0 数据通路重构 0 表2. 基本性能参数查找表 Table 3 Performance analysis result comparison: performance analysis model vs RTL modelin 应用程序 性能分析模型 预测计算时间 RTL模拟运行时间 预测准确度(%) 一阶平滑滤波 9 9 100 8点基2 FFT 352 360 97.8 矩阵乘 7206 7424 97.1 表3. 性能分析结果比对：性能分析模型vs RTL模拟 手工生成，容易出错。下一步将研究由数据流图自动生成事务数据流图技术方法，并面向用实际计算密集型应用程序进行可重构协处理器性能分析，进一步改进完善所提出的可重构SoC性能分析方法。
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user: 摘 要 为了解在校医学生一般自我效能感、自尊与人际信任的特点及其关系，并在此基础上为加强医学院校大学生心理健康教育提供可靠的理论依据，本研究采用一般自我效能感量表、自尊量表和人际信任量表对某医学院300名在校医学生进行问卷调查。结果发现：1) 医学生一般自我效能感、自尊和人际信任在性别、生源地、独生非独生方面差异不显著。2) 医学生一般自我效能感在大一和大四、大二和大四两个年级差异显著，其他年级不显著；自尊和人际信任在年级方面差异不显著。3) 医学生一般自我效能感与自尊呈显著正相关；一般自我效能感与人际信任，自尊与人际信任相关均不显著。 关键词 :医学生，一般自我效能感，自尊，人际信任
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user: 1. 引言 美国心理学家班杜拉于1977年最初提出自我效能感(self-efficacy)的概念，是其社会认知理论中的核心概念。自我效能感指人们对自己能否成功实现特定领域行为目标所需能力的信心或信念，也可以说是进行某一成就行为的主观判断  (Bandura， 1977) ，人们对其能力的判断在其自我调节系统中起主要作用。如果一个人相信自己有能力做好各项任务，那么他在日常生活中会更乐观、更主动。这种“能做什么”的认知反映了个体对环境的控制感  (王才康，胡中锋，刘勇，2001) 。由此，我们可以看出自我效能感不是技能，而是自信，它以技能为基础，反映出个体对自己完成目标的行为能力的自信程度。拥有技能和能够运用已有技能去表现胜任行为是有很大差距的。即使个体本身具备完成任务的技能并知道如何去做，但是对自己的能力有所怀疑，也不能表现出胜任行为。自我效能感影响大学生的学习能力与人格发展  (杨国欣，2006) ，与学习适应性也存在显著的正相关  (黄文锋，徐富明，2004) ，自我效能感高的医学生应付方式更积极  (于永菊，于永娟，2012) ，幸福感更高  (张晓雯，李丹丹，文小华，姜峰，2012) ，焦虑情绪更低  (吴伟等，2014) ，作为压力颇大的医学生，提高自我效能感有助于其保持积极的学习动机，更好地发挥个人潜能投身于医学事业并在今后的工作岗位上承担重要的社会责任。 自尊(self-esteem)也成为自尊心，是个体自我系统的核心成分之一，自尊因对人类社会生活和个体精神生活有着独特作用而倍受心理学家的关注。Mark Leary提出自尊的社会计量器理论认为“自尊是个体与他人人际关系好坏的内在反映。自尊是个体对其个人和社会，尤其是和重要他人之间人际关系的主观度量，它反映了个体和他人的关系在个体眼中的重要性，以及别人对他们关系亲密程度的看法和关注程度”  (Leary & Baumeister， 2000) 。国际学者詹姆士  (Roese & Olson， 1993) ，国内学者林崇德、黄希庭、朱智贤、张玲等都纷纷为自尊下过定义(  林崇德，1995 ；  黄希庭，1998 ；  朱智贤，1989 ；  张玲，2001 )。目前，心理学界对自尊还缺乏一个普遍认同的明确的定义，综合比较，笔者认为张玲提出的“自尊是指个体对自己做出并通常持有的评价，它表达了一种肯定或否定的态度，表明个体在多大程度上相信自己是有能力的、重要的、成功的和有价值的”可为本研究所用。作为起中介作用的人格变量，自尊以深层次的心境形式存在于人的心理背景上，直接制约着人的情绪情感，间接影响人的活动动机和行为，其心理作用具体体现在学业成绩、人际关系、主观幸福感、心理健康和攻击性等方面  (张灵，郑雪，温娟娟，2007) 。自尊过强则发展为虚荣，对医学生来说，过分要求他人的尊重或过于追求表面的光彩可能不利于将来医患关系的和谐发展；自尊过低则发展为自卑，对医学生来说，看不到自身优点，体验不到自身价值往往难以胜任治病救人的重任。维持平衡的自尊水平是医学生心理健康的重要标准。 在心理学领域最早对人际信任下定义的是社会心理学家多依奇  (Deutsch， 1958) ，他将人际信任定义为：信任其实是对情境的一种反应，它是由情境刺激决定的个体心理和个人行为，信任双方的信任程度会随着情境的改变而改变。国内学者杨中芳等以中国的文化、社会及历史为基础，结合西方的理论研究将人际信任概念本土化，从人际关系的角度提出了人际信任的概念，即在人际交往中，双方对对方能够履行他所被托付之义务及责任的一种保障感  (杨中芳，彭泗清，1999) 。  张建新和张妙清(2000) 提出，人际信任是人际交往的一方在“或竞争或合作”的不确定的条件下，预期另外一方对自己作出的合作行为的心理期待。医生的职业特点要求其具备良好的合作精神、共处意识和和谐的人际关系，其人际信任度将会影响医疗质量、医患关系的发展，而大学阶段是个体人际信任发展、形成的重要阶段，因此，注重医学生人际信任的培养是至关重要的。特别是在当代社会，科学技术迅猛发展，知识更新加快，人才竞争剧烈，对大学生的整体素质，特别是心理素质提出了更高的要求，而人际信任水平是影响大学生心理素质的一个不可低估的因素。 大学生是一个特殊的青年群体，其认识水平、价值取向还不够成熟，且当前大学生与社会接触频繁，因而在日常生活中不免会遇到自我效能感和自尊受挫，社会交往人际关系处理不当等问题。自我效能感、自尊和人际信任是心理健康的重要指标，大学阶段既是自我效能感提高和自尊培养的关键时期，又是人际信任发展、形成的重要阶段，医学专业大学生未来绝大多数是医生，肩负着救死扶伤的光荣使命，同时他们也面临繁重的课业压力、竞争择业压力和家庭的高期望压力，我们不仅要注重教授医学生精湛的技术，还要培养其良好的自我效能感、健全的自尊、协调的人际关系等心理品质。本研究探讨一般自我效能感、自尊与人际信任三者之间的关系，致力于帮助医学生更好地了解自己，更好的适应社会，同时为进一步加强医学院校大学生心理健康教育提供理论依据。
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user: 2. 研究方法 2.1. 被试 采用随机抽样的方法对300名在校学生进行问卷调查，回收有效问卷271份，有效率为90.33%。对问卷进行有效整理，其中男生95人(35.1%)，女生176人(64.9%)；大一学生12人(4.4%)，大二学生88人(32.5%)，大三学生114人(42.1%)，大四学生57人(21%)；独生子女64人(23.6%)，非独生子女207人(76.4%)；城镇户口78人(28.8%)，农村户口193人(71.2%)。 2.2. 研究工具 2.2.1. 一般自我效能感量表(GSES) 一般自我效能感量表(General Self-Efficacy Scale， GSES)由Schwarzer等人于1981年开始编制，最初有20个项目，后来改进为10个项目。中文版由王才康等人翻译修订，对其信效度进行分析，结果发现GSES具有良好的信度：其内部一致性系数Cronbach α = 0.87，重测信度r = 0.83 (p < 0.001)，折半信度为r = 0.90 (n = 401， p < 0.001)  (王才康，胡中锋，刘勇，2001) 。GSES只有一个维度，记分方法为完全不正确记1分，尚算正确记2分，多数正确记3分，完全正确记4分，分数越高说明自我效能感越高。总分在1~10分之间说明自我效能感很低，甚至有点自卑；总分在10~20分之间说明自我效能感偏低，有时候会感到信心不足；总分在20~30分之间说明自我效能感较高；总分在30~40分说明自我效能感非常高。 2.2.2. 自尊量表(SES) 自尊量表(Self-Esteem Scale， SES)是设计用以评定个体关于自我价值和自我接纳的总体感受。该量表由10个条目组成，设计中充分考虑了测定的方便，受试者直接报告这些描述是否符合他们自己，量表采用1~4的Likert评分，1表示非常符合，2表示符合，3表示不符合，4表示很不符合，总分范围是10~40分，分值越高，自尊程度越高  (汪向东，王希林，马弘，1999) 。 2.2.3. 人际信任量表(ITS) 人际信任量表(Interpersonal Trust Scale， ITS)由  Rotter (1967) 编制，用于测查受试者对他人的行为、承诺或(口头和书面)陈述之可靠性的估计。该量表共有25个项目，其内容涉及各种处境下的人际信任并涉及不同社会角色(包括父母、推销员、审判员、一般人群、政治人物以及新闻媒介)。多数项目与社会角色的可信赖性有关，但也有一些项目与对未来社会的乐观程度有关。采用五分对称评定分法，1分为完全同意，5分为完全不同意。量表总分从25至125分，中间值为75分，是人际信任程度高低的分界，得分高者人际信任度也高，测查时间约为10~15分钟。该量表的重测信度为0.56，折半信度为0.76  (汪向东，王希林，马弘，1999) 。 2.3. 施测方式 采用随机抽样、匿名调查的方法，对300名被试发放问卷调查。本问卷分为三个分量表，要求被试根据自己的实际情况认真自行填写，问卷当场收回。 2.4. 统计处理 所有数据采用spss21.0软件进行统计处理。具体的数据处理方法有：描述性统计分析、t检验、相关分析和方差分析。