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

user: 3. 军队院校大学物理教学“课程思政”的实施策略 物理学史表明：“实践是检验理论的唯一标准”，物理学本质上是一门实验科学，所有结论必须经得起实验的检验 [ 5 ]。物理规律中蕴含着丰富的辩证唯物主义思想。物理学家的成长故事能够激发学员的学习动力，他们的爱国奉献精神能够增强学员的爱国热情和民族自豪感。通过深入挖掘大学物理课程中的思政元素，提炼其中蕴含的文化基因和价值范式，能够将其转化为军队院校思想政治工作具体化、生动化的有效教学载体。 3.1. 建设“课程思政”资源库，充分提炼物理学中的思政元素 在开设大学物理课程的班级中间，教员可以通过问卷调查方法，合理设计有关“课程思政”的问卷内容，获取学员希望添加的思政元素数据。在此基础上，通过观影、看纪录片、查阅资料等文献调研方式，深入挖掘提炼物理学中蕴含的思政元素。例如，在讲到“火箭飞行原理”时，可以介绍我国载人航天工程的进展，让学员充分了解我国的综合国力。在相对论质能关系学习中，重点强调我国在核能开发过程中的“两弹一星”精神，宣扬我国科学家热爱祖国，无私奉献的高尚品格。在霍尔效应的教学过程中，介绍薛其坤院士及其团队发现量子反常霍尔效应的历程和“7-11”的工作作风，引导学员学习科学家实事求是的科学态度，培养学员顽强拼搏的精神，提高克服困难和战胜困难的勇气。常见的大学物理中的“课程思政”教学实例资源如表1所示。 在深入调研文献的基础上，教员能够通过文字、图片和动画等多种方式展现大学物理课程中的思政元素，建成一个有军事特色的大学物理“课程思政”资源库。资源库中主要包括物理学发展史中的探索故事，物理学中的世界观、方法论、哲学思想的内容及人文精神，与物理学有关的能源、环境、武器等社会问题。此外，还应将物理学上的进步推动中国科技发展的案例，中国在物理学领域的贡献，物理思想与军事谋略等内容包括在内。这些内容都是物理学理论与实际应用的结合，不仅能够使学员从物理学的角度重新认识我国的科技成就，提升爱国情怀，也有利于学员在教育过程中进一步铸牢听党指挥的军魂意识。 Table 1 Examples of Ideological and political theories teaching in College Physic 序号 大学物理知识点 思政内容 1 中国古代的科学成就 民族自豪感和爱国主义情怀 2 理想模型方法 主要矛盾与次要矛盾的关系 3 参照系 绝对运动与相对静止的辩证统一关系 4 微元法思想 军事谋略中的“化整为零，化零为整” 5 作用力与反作用力 自然界的对立统一思想 6 火箭飞行原理 我国载人航天工程进展(民族自信) 7 熵增原理 发展与稳定的辩证关系 8 霍尔效应 中国科学家发现量子反常霍尔效应的过程(“7-11”顽强拼搏的工作作风) 9 法拉第发现电磁感应定律过程 科学家面临困难百折不挠的精神 10 光学系统分辨率 FAST天眼(中国科学家的探索精神与工匠精神) 11 狭义相对论的创立过程 科学的怀疑和批判精神 12 卢瑟福原子模型的提出 不迷信权威、开拓创新的精神 13 相对论质能关系 两弹元勋的强国兴军情怀 14 德布罗意物质波的提出 科学发展中的类比法思想和勇于探索的精神 15 量子科学的发展 “墨子号”量子科学实验卫星(中国重大科技成果) 表1. 大学物理“课程思政”教学实例 3.2. 制订“课程思政”实施计划，系统化设计“课程思政”教学内容 思想政治教育是一项复杂的系统工程，只有对其工作系统内容以及与外部的联系进行整体性的统一协调，才能使其处于一种良性运行状态，保证教育目标的实现。大学物理“课程思政”要取得良好的育人效果，需要将理想信念教育、战斗精神培育、当代革命军人核心价值观和革命文化等思政元素系统性融入课堂教学，实现教学内容与思想政治教育理论的有机融合，二者同向同行，形成协同效应。 为在大学物理教学中有效实施“课程思政”，首先需要从学员的求知需求出发，遵循军校学员的成长规律，立足人才培养方案，进行系统设计，编制一份“课程思政”教学实施计划。在实施计划的制订中要注重把思政元素融入教学实践过程中，深度拓展教学内容，提升课堂价值塑造的有效性，促使学员能够真正“亲其师，信其道”，实现教书与育人的统一。 3.3. 打造“课程思政”教学团队，着力增强教员队伍的思政意识和能力 习主席2018年9月10日在全国教育大会上的讲话中指出 [ 6 ]：“要把立德树人融入思想道德教育、文化知识教育、社会实践教育各环节。”军校大学物理教员不仅要有丰富的专业知识储备，而且要牢记课程育人的根本任务，既要教书，也要育德，在知识传授过程中引导学员树立正确的价值观取向。 教研室要及时修订大学物理课程标准，在教学目标中明确“课程思政”的教育理念，在教学内容中加入德育内容，教学过程设计中不仅要重视知识技能的学习，也要关注当代革命军人核心价值观的培养。通过将“课程思政”的教学目标写入课程标准，增强军校教员主动实施“课程思政”的意识，在此基础上形成一支大学物理“课程思政”教学团队。 军校教员不仅要有“课程思政”的意识，还要有“课程思政”的本领。“学高为师，身正为范”，教员的师德师风是学员学习的榜样，在与学员课上课下的相处中，军校教员可以通过自觉弘扬主旋律，积极传播正能量，以润物细无声的方式对学员进行思政教育。此外，教员要不断地读书充电，了解物理学史，熟悉物理学家的故事，关注物理学的发展前沿，在课堂教学中自然而然地渗透给学员实事求是的态度和坚持真理的勇气，增强学员的爱国情怀和民族自豪感。 3.4. 创新“课程思政”教学方法，在教学实践中有效实施“课程思政” 大学物理“课程思政”不是要改变物理课程的属性，也不是把物理课程当作思政课程。而是在教学实践中充分发挥物理课程的德育功能，使思想政治教育与知识传授过程协调同步，相得益彰，以“润物细无声”的方式融入理想信念层面的精神指引。 大学物理课程教学中如果将思政内容平铺直叙，学员不容易接受，也不利于教学过程的进行。“课程思政”要实现教书与育人的统一，需要通过创新教学方法强化教学效果。例如可以采用对比分析法，以课程知识为切入点，提炼出其中的思政元素加以比较，一方面可以深刻认识物理知识的本质，另一方面也能够明确价值导向。比如理想模型理论中体现的主要矛盾和次要矛盾的关系，光的波粒二象性体现出矛盾对立统一的辩证关系等。此外，还可以将物理学中的思政元素设计为教学案例，通过网络平台发布后作为学员的课外拓展内容，这样可以使得课程更丰富、更生动、更具体，有利于实现物理知识和思政内容的有机融合。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结语 “课程思政”是一种新型的教育理念，研究成果较少，缺乏相应的制度规定，普通教员实施“课程思政”的主动性和积极性需要逐步提高。共产党员是党中央各项政策的坚定执行者，理应成为大学物理“课程思政”教育理念的主要践行者。因此，在“课程思政”教学实践过程中，可以以中青年党员教员为骨干在部分班级中进行先行试点，开展“课程思政”教学实践。在教学过程中以提升学员的智育和德育为目标，丰富思政元素，打造兼具知识传授和价值引领的精品课程，为“课程思政”的进一步实施积累经验，并及时反馈教学效果，用于指导大学物理课堂教学。最终通过以物理学知识为课程建设的骨架，以培育当代革命军人核心价值观为课程建设的灵魂，不断深化“课程思政”教学理念，提升教学内容和教学手段，充分激发出大学物理课程隐形的“课程思政”功能，着力培养学员的爱国情怀，文化自信和军魂意识，实现军队院校大学物理课程教学过程中知识传授与价值引领的有机统一。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 试题内容重复率是评价试题库及试卷质量的重要指标之一，为了快速找出题库中的相似试题，本文主要研究了基于K-shingles的Jaccard相似度、MinHash和LSH技术应用于相似试题的检测方法。此方法首先将题干内容进行中文分词，进行适当处理后转换成K-shingle集，通过MinHash计算出签名，最后使用LSH技术快速地找出候选相似试题对并计算出相应的Jaccard相似度，若该相似度大于给定的阈值，则发现相似试题。该方法通过在题库系统中的使用，充分验证了该方法的可行性，达到了很好的效果。 关键词 :试题查重，LSH算法，Jaccard相似度，K-shingle Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 试题内容重复是影响试题库及试卷质量的重要因素之一，所以对相似试题的检测和去重就尤为重要。目前相似试题的发现方法主要使用自然语言处理(NLP)中的文本相似性检测方法。这些方法大致可分为以下几类： · 单词共现方法(Word co-occurrence)。 · 基于词汇数据库(lexical database)的相似度方法。 · 基于词向量(word vectors)的递归神经网络和深度神经网络方法。 单词共现方法通常用于识别文本数据中的重要部分 [ 1 ]。该方法具有明显的缺点，例如： · 它忽略了句子的词序。 · 它不考虑单词在句子上下文中的含义。 但是它具有以下优点： · 可匹配任何文本。 · 能成功地从中提取关键字。 词汇数据库方法，使用具有在树状结构中编译的词、含义和与其他词关系的预定义词层次来计算相似度 [ 2 ]。在比较两个词时，它考虑了词之间的路径距离以及包含者在层次中的深度。包含者指的是与被比较的两个词有关的相对根节点。它还使用单词语料库来计算单词的“信息内容”，这会影响最终的相似度。该方法具有以下局限性： · 在计算相似度时不考虑单词的适当含义，而是选择最佳匹配对，即使单词在两个不同的句子中的含义完全不同。 · 来自一个语料库的词的信息内容与另一个语料库中的词的信息内容不同。 近年来，基于神经网络的模型在语义相似度有了很大的改进 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。其中乐雨泉等 [ 8 ] 提出了一个称为ACV-tree句子建模方法。这个方法可以看成一种通用的句子建模框架，此框架试图将句法知识(syntactic information)、语义信息(semantic information)、注意力权重机制(attention weight mechanism)合并到一个统一的结构中来吸收它们的优点。解决了自然语言处理中句子建模的问题。梁圣 [ 9 ] 提出了循环神经网络用于计算试题相似度的方法，对比了不同词向量维度以及LSTM隐含层神经单元个数对相似度计算结果的影响。田星等 [ 10 ] 提出了一种基于词向量的Jaccard句子相似度算法，该方法首先通过训练将每个词语映射为语义层面的高维向量，然后计算各个词向量之间的相似度，高于阈值α的作为共现部分，从而计算句子的相似度。陈勤等 [ 11 ] 提出了一种基于上下文对齐的RNN (CA-RNN)模型，该模型将对齐后的词的上下文信息整合到一个句子对中，用于内部hidden state的生成。虽然神经网络方法在语义的相似性上取得了很大的改善，但神经网络方法却需要成千上万个标记样本作为训练数据，而训练往往需要花费大量的时间。 总体而言，上述所有方法在试题相似性检测上往往不太适合。这些方法过于追求于语义上的精准相似，代价高昂。其忽略了在多个样本中，两两相似比较的时间复杂度。本文的研究方法，即不需要额外的语料数据库，也不需要大量的训练样本，更无需借助除了Office之外的其它功能即可快速地实现相似试题的检测。 该方法基于K-shingle，K-shingle是连续K个词的唯一序列，通过K-shingles将试题内容转换成一组位向量0和1来表示，其中，0表示该试题中不存在此shingle，1表示该试题存在此shingle。近似相同的两个试题应该有许多相同的shingle。两个试题内容是否相似可以通过使用Jaccard相似度来计算得到。Jaccard相似度在数据集较小时，相似对的比较和相似度计算都表现良好。然而，在数据集较大时，时间复杂度将几何上升，此时可以通过MinHash转换的签名矩阵和位置敏感散列(LSH)技术来解决这个问题，从而在更短的时间内快速逼近真正的Jaccard相似度。
system: [SYSTEM]

user: 3. 实验结果及分析 本文采用的数据为《数据库课程》试题库，其中，判断题100道，填空题100道，选择题100道，解答题50道，综合题20道。考虑到组卷系统的大众化使用，更方便的在任何地方组卷，不借助除了Office之外的其它任何组件，所有功能全部在VBA中实现。程序采用了Word自带的中文分词功能，对试题内容去除停用词、删除空格。然后转换为K-shingle集，从而把所有的试题内容转换成了特征矩阵M，通过最小哈希(Minhash)计算出试题签名，最后通过LSH快速的找出候选相似对，同时计算出相应的Jaccard相似度。若该相似度大于给定的阈值，则输出。同时在组卷的过程中避免了相似试题，从而由此提高组卷的质量。 在实验中，设置题3与题5相似，题7与题9相似，题269与题271相似。哈希函数个数n_hashes为20个，LSH中的行条数n_bands为4个。运行结果如表6所示，其中的真实相似度是在不同Shingle长度下，对两Shingle集计算的Jaccard相似度。估计相似度是对两试题的最小哈希签名计算的Jaccard相似度。 Table 6 Results of different shingle length Shingle-Size 题3与题5 题7与题9 题269与题271 总耗时 真实相似度 估计相似度 真实相似度 估计相似度 真实相似度 估计相似度 1 0.92 0.8 0.71 0.48 0.89 0.74 30.3S 2 0.8 0.67 0.67 0.43 0.87 0.67 31.33S 3 0.67 0.48 0.6 0.48 0.84 0.6 31.33S 表6. 不同shingle长度的程序运行情况 表6表明：由于试题文本一般不会太长，所以shingle长度不宜过大，设置为2比较合适。 当改变哈希函数n_hashes的数目时，运行情况表7所示。 表7表明：当哈希函数数目和行条数目较少时，真实度与近似相似有较大差距，且会漏检；随着哈希数目和行条数目的增多，差距越来越小。漏检率越来越低，精度越来越高。 组卷情况统计如图1所示。 Table 7 Shingle length is 2， the result of different hash functions and band n_hashes n_bands 题3与题5 签名相似度 题7与题9 签名相似度 题269与题271 签名相似度 候选相似对检测情况 总耗时 20 4 0.67 未发现 0.67 发现3对(包括2对目标对) 31.3S 100 20 0.72 0.57 0.82 发现5对(包括3对目标对) 31.6S 200 40 0.72 0.58 0.878 发现8对(包括3对目标对) 32.8S 400 80 0.76 0.59 0.90 发现15对(包括3对目标对) 36.5S 表7. Shingle长度为2，不同哈希函数和行条数目的运行情况 图1. 组卷情况
system: [SYSTEM]

user: 4. 结语 本文提出的基于LSH技术的试题相似度检测方法，实验结果表明，通过该方法检测能有效减少相似试题的重复率，并极大地减少相似对的比较次数，降低时间复杂度。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 近年，特殊教育的辅助科技再不是过往的复健、职业等辅助功能，对身心障碍学生来说，利用辅助科技中的资讯科技为他们设计教材，更有利于他们的学习。本文首先会说明资讯科技对特殊教育的重要性，之后，会以平板电脑及有关的实证研究为例，探讨资讯科技在特殊教育的各种应用，并说明澳门在使用有关技术所面临的问题。最后，针对问题提出建议。 关键词 :互联网，辅助科技，资讯科技，平板电脑，特殊教育 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言：资讯科技对特殊教育之重要性 现今资讯科技十分发达，利用资讯科技进行教学、设计学科课程逐渐普及，亦慢慢成为当代教育中的一种发展趋势。根据澳门正在实施的非高等教育课程发展改革——《基本学力要求》的《小学资讯科技基本学力要求》的基本理念所示：为引起学生的学习兴趣和动机，加强他们的学习能力，课程应关注学生学习生活的需要，配合各学科对资讯科技的需求，引导学生运用资讯科技协助学习，透过多媒体的应用以促进学生的思考、想象和创作力，提升整体学习的效益 [ 1 ]。而《基本学力要求》的《初中资讯科技基本学力要求》、《高中资讯科技基本学力要求》，更强调发展学生的资讯素养、科技以至互联网应用的能力 [ 2 ] [ 3 ]。由此可见，在现今教育环境中，如何将资讯科技应用于学科的课程及教学，甚至使学生掌握运用互联网来学习的能力，已逐渐成为当代教师们的新挑战。过往，特殊教育的辅助科技，其用途较偏向功能性，尤其是对很多肢体障碍、智力障碍、自闭症(Autism)、听觉障碍的孩子来说，辅助科技对他们的重要协助，主要集中在复健、沟通、移动、学习等四部分。例如在沟通的辅助上，辅助科技往往偏向利用各类的沟通图卡、沟通簿、沟通板以至电脑语音沟通板进行扩大或替代性的沟通；而学习上的辅助，辅助科技则往往偏向学习过程中所须要运用的感官之协助 [ 4 ]。对于教材、教学方面，辅助科技未必完全可以兼顾。然而现今在互联网的影响下，特殊教育中的辅助科技再不是过往单一的复健、职业等辅助功能，更关键在于如何应用其资讯科技设计合宜的课程、教材以满足所有身心障碍学生的学习与生活需要。 为什么资讯科技对身心障碍学生的学习很重要呢？首先，传统的单向式教学对有身心障碍学生来说是十分不利。单向式直接教学会使他们较难掌握要学习的内容，尤其对智力障碍、语言障碍等学生来说，他们对于语言的理解会明显较普通学生落后，单向式直接教学会较容易造成这些学生在认知性学科的学习困难 [ 5 ]。而对智力障碍学生来说，因有反应与学习迟缓、短期记忆力差、认知能力有限、注意力不容易集中等各种学习不利因素，传统的教学会较难满足他们的学习需要。然而因为互联网有着多媒体的优势，它能够给予学习者在视觉、听觉、触觉等感官刺激，提供学习者多元的、互动的、立即的学习机会，这对注意力不足、学习动机较差、反应迟缓、认知能力有限的身心障碍学生会有较好的协助 [ 6 ]。另外，过往有研究显示，采用电脑辅助、互联网、甚至平板电脑的技术来作为特殊教育课程的介入，均对身心障碍学生的学习有一定的成效 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]。所以利用资讯科技介入身心障碍学生的学习、以至教学设计上，似乎是未来特教教师必备的能力。本文将会以近期流行的平板电脑及相关研究来说明资讯科技对特殊教育的应用，平板电脑的辅助教学，将有利于协助身心障碍学生的学习，为他们提供合理、公平的适性学习生活。
system: [SYSTEM]

user: 3. 平板电脑于澳门特殊教育中之应用现状 澳门的特殊教育本身递属于非高等教育的一部分，如前所述，随着澳门政府推动非高等教育课程发展改革－《基本学力要求》，澳门的特教教师在对有特殊教育需要学生的教学也势将改变，他们现今必需要掌握更多有关平板电脑在各类学科教学中的技巧。然而，本澳仅有的三所特殊学校的特教教师，他们目前在教学中运用平板电脑及相关的应用程式并不普遍，而相关科技运用在融合教育更为少见。探究原因，可能有三个：其一，在澳门从事特殊教育的特教工作者，具有特殊教育学士学位的教师之数目并不高，早前仍有文献显示本澳只有约四成的特教教师具有特殊教育学士学位，而约六成的特教教师，本身其专业就不是特殊教育 [ 24 ]。特教专业的不足，会可能影响相关教师在教导有特殊教育需要学生时所需要的技能，亦可能会影响教师于教学中运用平板电脑、应用程式的意愿及态度。其二，澳门虽然在政策上提倡教师使用各样的资讯科技，同时亦增加了许多与特教有关的教师培训，但这些培训绝大多数是为推行融合教育而设，内容主要介绍特殊教育基础知识 [ 25 ]，但对有关资讯科技的师资培训较少。而各样的资讯科技、平板电脑、应用程式等的在职培训，之前也是由民办机构提供相关有限度的在职训练。其三，澳门近年大规模的课程改革，却导致私立学校为了达标，教师为应付有关的要求，继而提高学生在各科学习的要求 [ 26 ]。教师在教学中可能在学校行政要求下为了追赶“进度”，往往容易采取过于单一的教学方式，这可能使有关教师在教学中运用平板电脑、应用程式的时间更少。
system: [SYSTEM]

user: 4. 建议 4.1. 提升特教教师的专业态度 建议澳门政府首先从特殊教育的师资培训开始做起，在职前师范的师资培训上，首先要强调基础的特殊教育专业知能的理念，使受训的教师明白为有特殊教育需要学生提供一系列教学调整的重要性及准则，这样教师才会有更好的意愿、态度以资讯科技来协助有特殊教育需要学生。 4.2. 由政府主导提供培训 建议澳门政府在特殊教育的资讯科技、平板电脑、辅助应用程式的师资培养上担当主导的角色，政府可以邀请相关领域的专家担当相关课程的培训导师，并提供渐进、系统的课程让教师在职后进修。 4.3. 检讨教育政策 澳门政府需检讨课程改革对资讯科技运用于特殊教育的影响，制订有关使用资讯科技、平板电脑、应用程式等教学指引，并倡导学校行政支持的重要性，使资讯科技能有效落实辅助障碍孩子的学习。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 现有图像隐写算法没有很好地应用修改聚集原则，导致隐写算法的安全性仍然不够理想。经典隐写算法MiPOD (Minimizing the Power of Optimal Detector)拥有较高的安全性，但它使用随机修改方向的方式对像素进行修改，不符合修改聚集原则。为了提升隐写算法的安全性，在MiPOD的基础上，本文使用最小值滤波将代价矩阵局部区域内最小值的修改方式赋予整个局部，实现局部修改聚集；此外使用感知哈希算法寻找图像中相似的部分，赋予相似区域相同的修改方向，以达到整体修改聚集的目的。实验结果表明，本文算法相较于MiPOD，抵抗SRM特征的检错率平均提升了0.72%，抵抗maxSRM特征的检错率平均提升了0.61%。 关键词 :修改聚集，最小值滤波，感知哈希，图像隐写 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 图像隐写术是信息隐藏的一个重要分支，它在尽量不改变图像统计规律的前提下，嵌入秘密信息，外人难以察觉图像差异，从而达到隐藏秘密信息的目的 [ 1 ]。 当前图像隐写算法的设计有三大原则 [ 2 ]： (1). 复杂度优先。在复杂度优先原则指导下，秘密信息应优先嵌入至图像纹理复杂的区域。图像隐写算法一般用像素修改代价来衡量图像的纹理复杂程度，处于图像纹理复杂区域的像素赋予较小的修改代价，这是因为图像纹理复杂区域难以建模与统计，在该区域进行修改难以被检测，有益于掩盖因载体图像像素修改带来的影响，而处于图像纹理平滑区域的像素赋予较大的隐写代价。因此需要设计一个合适的失真函数以度量图像各个区域的纹理复杂程度与像素修改所造成的修改代价，如ASDL-GAN (Automatic Steganographic Distortion Learning framework with GAN) [ 3 ] 使用生成式对抗网络(Generative Adversarial Network， GAN) [ 4 ] 的对抗学习来获取修改代价。Tang等 [ 5 ] 在上述算法的基础上，使用对抗样本的梯度方向动态调整修改代价，获得的数值更准确。WOW (Wavelet Obtained Weights) [ 6 ] 则使用方向滤波器计算每个方向的代价，若每个方向的代价都较小，则赋予该点较小的修改代价，否则赋予较大的修改代价。MG (Multivariate Gaussian Model) [ 7 ] 将图像像素看成独立的随机高斯变量，对图像的每个像素点建立图像概率模型。MVGG (Multivariate Generalized Gaussian) [ 8 ] 改进了MG算法，使用更好的方差估计器，同时使用五元编码降低修改率。MiPOD (Minimizing the Power of Optimal Detector) [ 9 ] 则使用广义高斯分布来建模，同时使用最优检测器来获取更准确的图像纹理复杂度。 (2). 代价扩散。根据复杂度优先原则，得到载体图像每个像素的修改代价后，引入代价扩原则，能够使载体图像的每个像素的修改代价更准确。代价扩散原则认为：相邻像素应该有相似的修改代价。将修改代价较小像素的修改代价扩散到邻域像素的修改代价中，使邻域像素的修改代价也相应地变小。同理，修改代价较大的像素的邻域像素也应该有较大的代价。Li等 [ 2 ] 用实验证明了可以使用低通滤波器来进行修改代价扩散。HILL (HIgh-pass， Low-pass， and Low-pass) [ 10 ] 利用了这一原则，使用一个高通滤波器计算图像纹理复杂度与每个像素的修改代价，再使用两个低通滤波器将代价扩散，隐写安全性得到有效提升。后续算法如MVGG [ 8 ] 与MiPOD [ 9 ]，都使用均值滤波进行代价扩散，以提高隐写的安全性能。 (3). 修改聚集原则。秘密信息的嵌入区域应该尽量聚集在一起，使得像素的修改尽可能集中。由于载体图像在修改聚集后的SPAM (Subtractive Pixel Adjacency Matrix) [ 11 ] 特征的MMD (Maximum Mean Miscrepancy) [ 12 ] 距离明显小于修改分散的距离，因此修改聚集能更好地保持载体图像的自然统计特性，使隐写图像更接近自然图像，提升安全性。Zheng [ 13 ] 所设计的算法就很好地利用了这一原则，利用最大值滤波将隐写区域集中，使秘密信息的嵌入更加集中，隐写安全性得到提升。CMD (Clustering Modification Directions) [ 14 ] 则拓展了修改聚集原则。提出了聚集修改方向的新策略，认为除了修改区域集中外，相邻像素的修改方向也应该同向，并用实验证明了有效性。 在上述算法中，MiPOD的安全性能最优 [ 15 ]，因为它所使用的估计图像概率模型计算得到的图像纹理信息更准确，满足复杂度优先原则，同时使用均值滤波作为代价扩散的方式，满足代价扩散原则。但MiPOD在嵌入秘密信息对图像像素进行修改时，使用的是随机正负1的修改方式，并不满足修改聚集原则，因此MiPOD算法的安全性仍然有提升的空间。若能改变MiPOD的像素修改方式，使其满足修改聚集原则，就能有效提升该算法的隐写安全性能。 因此，为了能有效改变秘密信息嵌入时像素修改方式，我们提出了一种新的基于最小值滤波和感知哈希算法的图像隐写算法。新算法在MiPOD算法的基础上，使用最小值滤波筛选需要同向修改的区域，在此区域中修改的方向是一致的。此外，我们利用哈希感知算法比较图像的各个区域，相似区域则使用相同的修改方向。两种方法的结合能够使算法更准确地找出需要同向修改的区域，使算法满足修改聚集原则，进而提升算法安全性能。实验证明，我们提出的新算法比现在的主流算法具有更好的性能。
system: [SYSTEM]

user: 2. 算法 由于本文算法是在MiPOD算法基础上改进的，加入了修改聚集功能，因此本文算法命名为“MiPOD-Cluster”。本文算法(MiPOD-Cluster)主要的改进包括两大步骤： 聚集区域与修改方式选择。使用最小值滤波处理修改代价矩阵，代价矩阵会出现局部数值相等的情况，数值相等的局部区域就是修改的聚集区域。并将数值相等的局部区域内数值对应的像素修改方向作为整个局部的修改方向。 修正相似区域的修改方式。将载体图像切割为若干个小块，使用感知哈希算法 [ 16 ] 计算小块之间的相似度，若不同小块之间相似，则赋予两个相似小块相同的修改方式。 2.1. 算法基本原理 MiPOD算法中用以度量像素修改代价的是通过概率模型建模得到的Fisher信息 [ 17 ] 矩阵。载体图像像素的Fisher信息越小，表明此像素处于的纹理区域越复杂，并且拥有较小的修改代价，在此像素嵌入秘密信息的安全性较高。反之亦然。所以Fisher信息矩阵能够近似表征载体图像的纹理复杂程度。 2.1.1. 最小值滤波原理 在实际图像隐写中，由于Fisher信息较小的像素通常处于载体图像纹理复杂的区域中，安全性较高，因此MiPOD一般在Fisher信息较小的像素上嵌入秘密信息。这意味着在载体图像中，这些Fisher信息较小的像素具有较高的修改优先级，在嵌入秘密信息会优先被修改由此可知修改聚集的主要问题是如何处理这些Fisher信息较小的像素。 最小值滤波通过选取区域中的最小值作为当前像素的值，不仅能除去不必要的噪声，筛选出的区域还能更为紧凑。此外，筛选区域中会出现局部区域内各个元素相等的情况，可将该局部区域中最小值原本的随机修改方式作为整个区域的修改方式，从而降低算法复杂度，达到修改聚集目的的同时又能减小对图像隐写效率的影响。所以使用最小值滤波处理Fisher信息矩阵时，可以将当前元素邻域中的最小值对应载体图像的修改方式作为当前元素的修改方式。 因此本文选择使用最小值滤波作为隐写候选像素的筛选聚集区域与修改方向的方法。 2.1.2. 感知哈希算法原理 载体图像中往往有一些相似的区域，这些相似的区域往往不重合，甚至可能相隔甚远，使用低通滤波的方法无法将它们联系在一起，这就需要其他方法寻找这些可能会相似的区域。 本文使用感知哈希算法 [ 16 ]，是因为该算法在图像相似图片搜索领域已经非常成熟，算法速度非常快，并且图像的高度、宽度、亮度、颜色等基本信息发生变化，该图像的哈希值也不会改变，算法准确率相当高。本文算法是将图像分割成若干份，并使用图像相似算法计算它们之间的相似值，计算量较大，因此算法成熟、计算方法较快的感知哈希算法符合本文要求。 感知哈希算法的基本原理如下： (1). 图像大小归一化；(2). 简化灰度减少计算量；(3). 计算平均灰度值；(4). 比较像素与平均灰度值的大小，若大于则记为1，小于则记为0，按照一定顺序排列成2进制的指纹编码；(5). 最后对比两幅图的指纹编码，若差异数据位小于阈值，则证明图像相似，若大于2倍阈值，则说明图像不相似。 2.2. 本文算法(MiPOD-Cluster)流程 以下是本文算法的完整流程，其中步骤1至步骤5为MiPOD [ 9 ] 的方差估计器，步骤7为利用最小值滤波得到图像像素的修改方式分布图，步骤8为使用感知哈希算法修正图像修改方式： 步骤1：计算噪声残差。假设隐写图像 z 是8位灰度图像，图像大小为 r o w × c o l ，具有初始像素值 z n ∈ { 0 ， ⋯ ， 255 } ， n ∈ [ 1 ， r o w × c o l ] ，使用维纳滤波器(Wiener filter) F去噪，计算噪声残差r： (1) 步骤2：对残差r中的第n个像素以及它的 p × p 邻域建模，边界使用镜像填充的方法扩展： r n = G a n + ξ n (2) 这里 r n 是大小为 p 2 × 1 的列向量，数值为第n个像素的 p × p 邻域内的残差r的值。G是一个大小为 p 2 × q 的矩阵，由式(3)可得，它定义了残差r的参数模型，该模型有q个参数， a n 是 q × 1 的向量， ξ n 是噪声和建模误差的集合。 G = ( 1 ， cos ( u ) ， cos ( v ) ， cos ( u ) ⋅ cos ( v ) ， cos ( 2 u ) ， cos ( 2 v ) ， cos ( 2 u ) ⋅ cos ( 2 v ) ， ⋯ ， cos ( l u ) ， cos ( l v ) ) (3) 其中 1 、 u 、 v 是 p 2 × 1 的向量， 1 为单位向量， u 由矩阵 U (式4)展开获得， v 由矩阵 V 展开获得， V = U T ，l是G中二维余弦多项式的阶数，G中含有 q = l ( l + 1 ) / 2 个元素，由文献 [ 9 ] 可知， p = 9 ， l = 9 ， q = 45 可以获得最佳的性能。 U = ( π 2 p 3 π 2 p ⋯ π ( 2 p − 3 ) 2 p π ( 2 p − 1 ) 2 p π 2 p 3 π 2 p ⋯ π ( 2 p − 3 ) 2 p π ( 2 p − 1 ) 2 p π 2 p 3 π 2 p ⋯ π ( 2 p − 3 ) 2 p π ( 2 p − 1 ) 2 p ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ ⋮ π 2 p 3 π 2 p ⋯ π ( 2 p − 3 ) 2 p π ( 2 p − 1 ) 2 p ) (4) 步骤3：由残差 r n 得出参数 a n 的最大似然估计 a ^ n ： a ^ n = ( G T G ) − 1 G T r n (5) 步骤4：接下来计算出残差 r n 的估计期望 r ^ n ： r ^ n = G a ^ n = G ( G T G ) − 1 G T r n (6) 步骤5：假设第n个 p × p 块中的像素具有相同或相似的方差，第n个像素(第n块中的中心像素)方差的最小二乘估计为： σ ^ n 2 = ‖ r n − r ^ n ‖ 2 p 2 − q (7) 在估计方差较小的像素处，对估计方差进行限制： σ ^ n 2 = max { 0.01 ， σ ^ n 2 } (8) 步骤6：使用估计方差 σ ^ n 2 计算得到隐写图像第n个像素的Fisher信息： F I n = 1 / σ ^ n 4 步骤7：对所有的像素点分配一个随机值，根据随机值大小随机分配修改方向。统计所有像素点的Fisher信息，得到Fisher信息矩阵Fisher_Infor。使用最小值滤波处理Fisher_Infor，中心像素置为最小值的同时，将该最小值像素的修改方向同步到中心像素中，得到图像修改方式分布矩阵Modify，里面的数值都为±1。 步骤8：将图像分割成4份，使用感知哈希算法计算两两图片的相似度。若相似则统一相似的部分图像的图像修改方式分布，若不相似，则继续切割图像，并重复该步骤。为利于计算，最大切割数量为16份，但分割后的图像最小不小于 16 × 16 。最后得到修正后的图像修改方式分布图Modify_new。 步骤9：根据Fisher信息矩阵Fisher_Infor与负载Payload确定需要修改的像素，根据修正后的图像修改方式分布图Modify_new确定需要修改像素的修改方向，将秘密信息嵌入至图像中。嵌入完成后，隐写完成。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 本文提出了一种基于最小值滤波与感知哈希算法的图像隐写算法(MiPOD-Cluster)。其中最小值滤波能够使Fisher信息矩阵出现局部区域数值相等的情况，并将此数值对应像素的修改方向作为整个局部区域的修改方向，达到局部修改聚集的目的。哈希感知算法则能通过计算载体图像不同区域之间的相似度，寻找图像相似的区域，并使两个相似区域有一样的修改聚集方式，达到整体修改聚集的目的。两种方法结合，能够使算法找到更准确的修改聚集区域与方式。实验证明，本文算法充分利用修改聚集原则，无论是抵抗SRM特征还是maxSRMd2特征，都有较好的安全性能。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 关于气候舒适度的研究主要是围绕旅游出行和评价城市人居环境等方面，将气候舒适度与情绪管理相结合的研究少之又少。通过对各地不同职业和年龄阶段的共296名工作人员进行的问题卷调查，重点分析气候舒适度对情绪管理能力的影响。运用了SPSS统计分析软件对问卷调查进行了信度分析、效度分析、独立样本T检验，验证了气候舒适度与情绪管理能力的关系，结果显示，舒适的气温、湿度和风速，有利于提升情绪管理能力；不同程度的日照对情绪管理能力的影响则并不确定。因此在组织管理中，更加注重气候对情绪管理能力的影响，有利于提升员工的心理健康水平。 关键词 :气候舒适度，情绪管理能力，心理健康，管理策略 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 2. 调查过程与样本概况 2.1. 测量工具选择 情绪管理的测量。孟佳(2012)编制的《大学生情绪管理问卷》在过去的研究中被大量使用并得到了研究者的普遍认可，本文采用的研究工具是在此基础上，针对在职人员进行修改，适用于在职人员的情绪管理调查问卷。 气候舒适度的测量。孙美淑和李山(2015)在对气候舒适度的经验模型进行的回顾中，列举了国内外学者使用的各类经验模型，包括早期西方研究者使用的有效温度、湿球黑球温度、不舒适指数等和之后得到广泛认可的温湿指数(THI)、风效指数(WEI)、着衣指数(ICL)和风寒指数(WCI)等 [ 17 ]。为了更加直接地表述人们的主观感受，我们在此基础上简化了测量，选取了气温、湿度、风速和日照四个维度进行调查，气温舒适度根据GB/T 35562-2017《气温评价等级》进行分级；湿度舒适度按照MSL湿敏等级分级；风速舒适度根据《风速与风力等级划分标准》选取，GB/T 28591-2012风力等级标准；日照强度的等级还没有一个准确的划分，日照舒适度按照由弱到强划分。采用李克特量表的形式将气温从“明显偏低”到“明显偏高”设置了5个选项，湿度从“潮湿”到“干燥”设置了5个选项，风速从“无风”到“疾风”设置了5个选项，日照从很“弱”到很“强”设置了5个选项(见表1)。 Table 1 Measurement of climate comfor 气候舒适度 1 2 3 4 5 气温舒适度 明显偏低 偏低 正常 偏高 明显偏高 湿度舒适度 潮湿 较潮湿 一般 较干燥 干燥 风速舒适度 无风 轻风 和风 强风 疾风 日照舒适度 弱 较弱 一般 较强 强 表1. 气候舒适度的测量 2.2. 样本概况 我们于2019年3~4月，采用线上线下两种渠道，随机挑选在职工作人员和部分研究生群体进行调查，其中线上问卷100份，线下问卷200份，线下问卷主要来源于成都地区学校、企业事业组织等，来源广泛并具有一定代表性。回收问卷中经过筛选，去掉漏选及非随机填写的问卷，得到有效问卷296份。其中：① 性别：男性占40.54%；女性占59.46%。② 年龄：20~30岁占67.23%；31~40岁占17.91%；41~50岁占7.43%；50岁以上占7.43%。③ 学历：大学专科及以下占20.27%；大学本科占46.62%；硕士研究生占29.39%；博士研究生占3.72%。④ 婚姻状况：未婚占60.14%；已婚占36.82%；离异占2.36%；寡居占0.68%。⑤ 职业：国家公务人员占9.46%；商业、企业、服务人员占29.39%；科研、教学、技术人员占13.85%；文化、卫生、体育工作者占3.04%；个体劳动者占3.04%；自由职业者占5.07%；学生占34.12%；其他占2.03%。⑥ 工龄：不满一年占36.49%；1~5年占31.76%；5~10年占9.12%；10~15年占8.45%；15年以上占14.19%。⑦ 职位：高层管理者占7.09%；中层占13.51%；基层占15.88%；普通员工占29.39%；其他占34.12%。
system: [SYSTEM]

user: 4. 管理启示 谈到气候，人们总是先联想到与之相关的自然现象，刮风、下雨甚至是一些具有破坏性的自然灾害。事实上，气候不仅关乎人类的生存，也影响着人每一天的生活与工作，例如西方人在沟通时，打破僵局话题，往往先谈天气；不同的天气会给人不同的情绪，阳光明媚会让人充满活力，阴雨连连会让人心情低落。通过本文研究，气候对于人们情绪管理同样具有积极重要的意义，如果了解这些特征，给予人们情绪细致的管理策略，这不仅有利于提高人们的心理健康水平，更有利于提高人们的幸福感和工作绩效，因此本研究提出以下具体的管理建议：首先，企业在对人力资源进行管理时，不仅要加强员工的技能培训管理，职业生涯管理等，还应当加强对于员工的情绪管理，提升员工的情绪智力，增强员工的自我管理能力，从而使员工获得更高的工作满意度，更高的工作效率和工作质量。其次，企业在对员工的情绪进行管理时，不仅要考虑工作环境，薪酬分配，人际关系等常见的因素，还可以根据气候变化规律，分析员工的情绪变化规律，从而采取更加体贴关怀的管理方法，改善管理效果。 以往的研究中，对于人们情绪的影响的关注点一直是在人与外界环境的接触上，尤其人际关系和所从事的工作或者事物上。本文探索了气候舒适度对情绪管理的影响，发现了气温、湿度和风速对情绪管理能力有较多的正向影响，其中气温舒适较气温寒冷有更高的自我感知能力(T = 2.009)；气温舒适较气温闷热有更高的自我调适能力(T = 2.008)；湿度舒适较湿度潮湿有更高的自我感知能力(T = 2.061)；风速舒适较风速微弱有显著更高的心理满足能力(T = 2.297)。在今后的工作生活中，为了获得更好的心境，更高的情绪管理能力，不仅可以从人际关系和所从事的工作入手，还必须将气候方面的影响列入其中，使情绪管理的研究更加全面，更有利于提高人们的心理健康水平。
system: [SYSTEM]

user: 项目来源 国家社会科学基金项目：国家社科科学基金年度项目(19GBL123)：人工智能时代人机合作行为特征对企业人力资源管理体系的影响研究；四川省科技厅软科学项目(18RKX0682)：气候舒适与运动休闲对老年员工职业健康与创新行为的影响研究；四川省教育厅项目：智慧养老自主选择：健康可行能力与公共福利匹配视角(17SA0022)。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 为了研究高频激励源对经颅磁刺激线圈产生的磁场特性的影响，同时为解决目前通用特斯拉计只能检测恒定中强磁场、少数特斯拉计也仅能检测200 Hz以下的交变磁场的问题。因此，基于法拉第电磁感应定律，研究设计了用于检测70 kHz以上的交变高频磁场的检测装置。该磁场检测装置由AD8130模块电路与两个NE5532模块电路级联而成，可几乎无失真地检测到频率10 KHz~60 MHz、幅度0~25 V的交变信号；AD8130模块是差分放大模块，NE5532模块是运算放大器，这两个模块联合使用将检测线圈接收到的感应电动势大小放大6615倍输出。 关键词 :磁场测量，功率放大器，运算放大器，线圈 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 随着科技的发展，交变磁场的应用日益广泛。其应用已深入到工业技术、农业技术、国防科技、实验技术以及生物医学等各个领域。在生物医学领域，尤其是重复经颅磁刺激(transcranial magnetic stimulation， TMS)的应用中，常涉及的磁场为高频交变磁场 [ 1 ] - [ 6 ]。交变磁场测量的方法有：电磁感应法、霍尔效应法、磁阻效应法、磁饱和法、磁共振法、磁光法等 [ 7 ]。本设计采用较为简单的电磁感应法，当一线圈中的电流发生变化时，在临近的线圈中会产生感应电动势，叫做互感现象，通过互感，可以实现信息的远距离传输、记录、显示和控制，并在精密尺寸检测、精密位移测量、机械运动的测量和控制、航空航天等许多领域有广泛的应用 [ 8 ] [ 9 ]。由于我们用的线圈激励源为交流电，所以产生的磁场为变化的磁场。对于交流高频磁场目前没有有效测量的仪器，由于大部分线圈通交流电产生的是变化的磁场，可以利用互感原理测量互感线圈的电压大小来衡量被刺激线圈产生的磁场大小。因此，此交流磁场检测装置的设计对推动微磁刺激装置的研究具有重要意义。
system: [SYSTEM]

user: 2. 系统组成与测量原理 2.1. 系统框架 交流磁场检测装置主要由接收线圈、AD8130模块、NE5532模块三部分组成，如图1所示。由高频激励源给微磁线圈通电，通电线圈就会产生高频磁场，检测电路将检测线圈接收到的感应电动势通过由AD8130差分运算放大器和NE5532双运算放大器为主控芯片的信号检测模块，得到放大约100倍的电压信号。 2.2. 通电线圈产生的交流磁场的检测原理 根据法拉第电磁感应定律，把匝数为N，截面积为S的探测线圈放在磁感应强度为B的目标磁场中，保持线圈中心轴线与待测磁场磁力线方向平行，当通过探测线圈的磁通量Ψ发生变化，线圈中就会产生感应电动势。采集探测线圈的感应电动势信号ξ或其积分信号Ψ，进行处理和分析就能得出待测磁场的磁感应强度B。基于测量原理，探测线圈应尽量满足以下要求： 1) 线圈截面积尽可能小，以使线圈所覆盖范围内的磁场能近似均匀，测量结果近似反映线圈所处位置的轴向点磁场值； 2) 探测线圈对测量点磁场产生影响应尽可能小； 3) 探测线圈平面应垂直于磁场方向 [ 10 ]。 图1. 系统结构图 由于线圈磁场的频率太高，目前没有测量高频交变磁场的装置，为了得到可靠的接收数据，通过互感的原理来检测线圈产生的磁场大小。自制接收线圈作为接收被激励线圈产生的磁场信号的“天线”，如图2所示。接收到的感应电动势通过差分放大电路、多级运算放大电路大的放大后输出。 图2. 螺绕环 利用线圈互感，当负载线圈中通过变化的电流时，会在周围产生磁场，通过测量线圈的磁通量发生变化，从而产生感应电动势。因为磁场与电流大小成正比，当负载一定时，电流与电压成正比，即可通过感应电动势的大小来衡量负载线圈中的磁场大小，测量线圈中的感应电动势小，说明负载线圈产生的磁场小，反之亦然。图2感应电压计算过程如下： 取线圈匝数：N = 20 负载线圈中的电流：i = 0.1sin20000πt 线圈有限半径：r = 5.25 × 10 − 3 m 即频率：f = 10 KHz； 磁场： B = n 0 N i 2 π r = n 0 × 20 × 0.1 sin 20000 πt 2 π × 5.25 × 10 − 3 = 7.62 s i n 20000 πt × 10 − 2 mT 测量线圈的半径：R = 0.01 m 测量线圈的有效面积： S = 2 π × 0.01 2 m 2 测量线圈中的磁通量： φ 21 = NBS 互感系数： M = NBS i 感应电动势： ε = M × d i d t = NBS i × d i d t = 20 × 7.62 sin 20000 π t × 10 − 5 × 2 π × 0.01 2 0.1 sin 20000 π t × d i d t = 6.02 × cos 20000 π t   mV 螺绕环：环内磁场 B = n 0 N i 2 π r 环外磁场B = 0。 2.3. 检测模块的硬件设计 监测模块硬件电路设计如图3所示。设计采用AD8130和NE5532组成。AD8130为差分至单端放大器，在高频时具有极高的共模抑制比(CMRR) [ 11 ]。因此，这些器件也可以有效地用作高速仪表放大器，或用于将差分信号转换为单端信号。NE553是高性能低噪声双运算放大器(双运放)集成电路。与很多标准运放相似，但它具有更好的噪声性能，优良的输出驱动能力及相当高的小信号带宽，电源电压范围大等特点。 设计采用同向放大电路，同向放大电路具有输入阻抗足够大的优点。放大倍数为A = 1 + R f /R。前级采用以AD8130差分放大芯片为基础构成差分放大电路，差分放大电路放大倍数为1。后级以NE5532集成运放为核心构成运算放大电路。放大电路总共用了4级放大。放大倍数依次为3倍、21倍、5倍、21倍，共放大6615倍。 图3. 检测电路
system: [SYSTEM]

user: 3. 测试方案与测试结果 3.1. 测试结果 1) 当负载线圈的电感56 μH、激励电压：1.5 Vpp、激励源频率：70 KHz时检测线圈接受到的感应电动势如表1所示，(测量结果单位均为Vvpp)，图4为在同轴1 mm处测得的感应电动势，CH1通道所示为激励电压的波形，CH2表示的为感应电动势的波形，由图可以看出，测得的感应电动势频率误差极小，幅值可达到8.80 V。且波形无失真。 图4. 同轴1 mm处的感应电动势 Table 1 Induced electromotive force at different positions (L = 56 μH 同轴距离 正对 左 右 上 下 左上 左下 右上 右下 1 mm 7.440 2.320 4.160 3.120 3.60 2.680 2.100 2.320 4.800 1.5 cm 1.640 1.380 0.470 1.020 0.760 1.140 1.300 0.540 1.100 3 cm 0.972 0.592 0.536 1.140 0.700 0.860 0.480 0.592 0.608 表1. 不同位置的感应电动势(L = 56 μH) 2) 当负载线圈的电感33 μH、激励电压：1.26 Vpp、激励源频率：70 KHz时检测线圈接受到的感应电动势如表2所示。 Table 2 Induced electromotive force at different positions (L = 33 μH 同轴距离 正对 左 右 上 下 左上 左下 右上 右下 1 mm 9.800 6.240 4.240 10.800 2.560 8.240 2.360 6.240 2.380 1.5 cm 1.300 1.500 3.400 1.100 0.840 2.180 2.960 1.200 1.260 3 cm 0.552 0.896 1.200 0.616 1.130 0.552 1.190 1.120 0.358 表2. 不同位置的感应电动势(L = 33 μH) 3.2. 结果分析 当负载线圈的电感56 μH、激励电压：1.5 Vpp、激励源频率：70 KHz时检测线圈接受到的感应电动势折线图如图5所示。 图5. 不同位置的感应电动势分布 当负载线圈的电感33 μH、激励电压：1.26 Vpp、激励源频率：70 KHz时检测线圈接受到的感应电动势如图6所示。 图6. 不同位置的感应电动势分布 由图5，图6结果可以看出感应电动势的分布规律为：同一水平线上，感应电动势与同轴距离成反比；当同轴距离一定时，正中心位置感应电动势最大，周围减弱。当距离轴中心大于1.5 cm的距离时感应电动势趋近于0 V。因为磁场与感应电动势成正比，可得出结论：负载线圈的磁场分布为中心位置向四周递减的磁场分布且基本集中在中心位置处，线圈外部磁场几乎为0。 经过对结果的数据分析，测量感应电动势的误差大小在9.7%~15.4%不定，究其原因主要有两个方面： 1) 放置距离精度不够精确，导致测量的数值偏小，为随机误差(可消除误差)，可采用多次测量取平均值的方法来减小或消除误差。 2) 由于检测线圈的结构引起的误差，为系统误差。 此外，还有实验环境，人为误差等因素。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 高频磁场检测在生物医学工程领域占有重要地位，尤其在重复经颅磁刺激(transcranial magnetic stimulation， TMS)的应用中尤为明显。本文研究了电磁感应法测交变磁场，自主设计的一套检测装置，减少了误差、优化实验环境，从而实现了对高频磁场的监测(见图7)。 图7. 检测电路模块
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 传统村落中丰富的文化与自然资源是旅游者乡愁情感的重要依托。本文以湖南省岳阳市张谷英村为案例研究地，采用问卷调查法探索传统村落乡愁景观的旅游者感知状况。研究结果表明传统村落乡愁景观的旅游者感知包括场所与用具、民俗活动、建筑与环境三个维度，旅游者对“建筑与环境”维度认同度最高、对“民俗活动”维度认同度较低，旅游者的人口统计因素与旅游行为变量对其乡愁景观感知具有显著影响。提出了乡愁氛围营造、民俗文化展现、体验产品开发等传统村落旅游景区乡愁景观的建设策略。 关键词 :传统村落，乡愁景观，旅游者感知，维度，影响因素 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 乡愁是人类所共有的指向家园的怀恋与依恋 [ 1 ]。传统村落是乡愁的重要载体与栖息之所，传统村落旅游是当今人们体验乡愁、记住乡愁的最好形式。但随着城镇化与旅游化进程的加速，传统村落面临着过度商业化、严重空心化等问题。如何促进传统村落的经济和社会发展，改善居民赖以生存的生活环境，保护好传统文化所带来的情感记忆与留住“乡愁”是当今传统村落发展过程中面临的难题 [ 2 ]。乡愁景观是传统村落的重要历史遗存也是其旅游发展的重要资源凭借，识别并保护好乡愁景观是传统村落旅游开发进程中需要重点解决的问题。已有学者对传统村落的景观基因构成及特征进行了研究 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]，并对文化遗产景观、建筑景观、生态景观、声景观等不同类型景观资源进行过专题探讨 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]，但对旅游发展背景下的乡愁景观缺乏关注，特别是传统村落旅游景观的旅游者主观感知方面的研究成果较少。本文以传统村落乡愁景观为研究对象，探索旅游者乡愁景观感知的维度结构及其影响因素，以期为传统村落旅游者满意度提升及传统文化保护工作提供参考。