DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 随着工业化、城市化进程的加快，大量影响人体健康的物质如气态污染物(SO 2 、NO 2 、O 3 、CO等)、颗粒污染物(如PM 2.5 、PM 10 等)被排放到大气中，引发了一系列大气污染问题，并引发生态环境危机。当前环境空气质量的污染特征已经由煤烟型向复合型转变，区域性大气污染问题和臭氧污染日益突出 [ 1 ] 。京津冀地区、长江三角洲、珠江三角洲等经济发达地区经常出现长期、持续的雾霾污染事件 [ 2 ] ，不仅导致大气能见度下降，而且还增加呼吸道疾病发病率和人类死亡率 [ 3 ] 。北京市处于京津冀地区的中心，雾霾天气频繁发生，大气污染问题备受关注。因此本文对北京市大气污染物进行综合地监测和分析，科学准确地描述大气污染物浓度的时空分布规律，从而遏制大气污染问题，改善大气环境质量。 近年来，针对大气污染物污染特征的研究大多集中在两个方面，一是利用遥感卫星数据进行气溶胶反演模拟，结合地面监测数据进行相关分析，得出地面污染物和空气污染指数的遥感反演模型 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] ；二是利用污染物监测仪器进行采样研究，如使用颗粒物监测仪、浊度仪等，合理设立监测站点从而得出污染物不同时间的污染浓度资料并进行时空分布研究，得出污染物变化特征，或者对一种或多种污染物的组成成分进行研究进行源解析，得出污染物的污染源信息、扩散规律等 [ 7 ] - [ 18 ] 。在地面站点研究中，苗蕾等 [ 7 ] 对2005~2014年北京城区(宝联)和郊区(上甸子本底站)的监测数据进行研究发现日最大风速和相对湿度日变化影响着PM 2.5 质量浓度；王占山等利用北京市环境保护中心的PM 2.5 、O 3 数据并结合天气背景场、气团运动轨迹等气象要素、PM 2.5 化学组分、大气氧化性对北京市PM 2.5 和O 3 污染状况进行分析，发现了二者在污染扩散中的相互作用 [ 9 ] [ 10 ] ；程念亮等对2013~2014年NO 2 研究发现了高浓度NO 2 促进了O 3 的生成，并在 2000~2014年北京市一次重污染过程的SO 2 浓度数据研究中发现了近年来SO 2 浓度累计降低的趋势 [ 11 ] [ 12 ] 。由于这些研究大都只考虑了一种或两种污染物，然而一个地区存在着多种大气污染物，这些污染物从来都不会单独影响大气环境质量。因此，本文综合研究2016年PM 2.5 、PM 10 、NO 2 、SO 2 、CO、O 3 的空间分布特征、逐月及季节变化特征及各污染物间的关系，并运用空间分析和数理统计手段得出大气污染物的空间分布规律，为大气污染防治查漏补缺。
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user: 2. 数据与方法 2.1. 研究数据 本文使用2016年北京市环境保护监测中心35个监测站点发布的PM 2.5 、PM 10 、NO 2 、SO 2 、CO、O 3 逐日平均浓度资料。35个大气环境自动监测子站分布情况如图所示(图1)，主要包括23个环境评价点，1个城市清洁对照点，6个区域背景传输点，5个分布在北京二环、三环和四环主干道上的交通污染控制点。35个监测点分布地区涵盖区域背景、郊区、城区、城镇、交通干道、居住区等不同的环境类型，基本覆盖所有区县。本研究使用的数据为35个监测站点2016年1~12月的逐日平均浓度资料。 空间分布小节中北京市及各区域工业产值、能源消费、汽车保有量数据来源于《北京市统计年鉴》和《北京市区域统计年鉴》，土地利用数据来源于Globeland 30数据(分辨率30 m)。 2.2. 实验方法 为了便于分析北京地区6种大气污染物的季节分布特征，本文依据北京地区气候特征，将一年划分为春季3~5月、夏季6~8月、秋季9~11月、冬季1月、2月和12月。本文采用取均值法得到2016年1~12月各监测站点的PM 2.5 、PM 10 、SO 2 、NO 2 、CO、O 3 的日均浓度数据、月均浓度值、季浓度均值、年浓度均值。同时为了得到北京地区大气污染物的区域变化特征，本文将北京市按照行政区划分为5个地区，分别为城六区(东城、西城、朝阳、海淀、丰台、石景山)、西北部(延庆、昌平)、东北部(怀柔、密云、顺义、平谷)、西南部(门头沟、房山)和东南部(通州、大兴、亦庄)，并将坐落在各区的所有站点的各个污染物的平均浓度作为每个地区的污染物浓度。本文所采用的插值方法为Kriging插值法，此方法不仅考虑了待插值点的位置与已知数据位置的相互关系，而且还考虑了变量的空间相关性 [ 19 ] [ 20 ] 。表达式(式1)如下： Z ^ ( S 0 ) = ∑ i = 1 n λ i Z ( S i ) (1) 其中： Z ( S i ) 为第i个位置处的测量值； λ i 为第i个位置处的测量值的未知权重； S 0 为预测位置；N 图1. 北京市35个监测站点位置 为测量指数。权重 λ i 取决于测量点、预测位置的距离和预测位置周围的测量值之间空间关系的拟合模型本文使用的半方差模型为球面模型，即空间自相关随着距离的增加逐渐减小，超出某个距离后自相关为零。 由于6种污染物全年质量浓度总体分布状况不明确，各个污染物之间的相互关系也不一定为线性关系，故本文采用的相关性分析方法为Spearman秩相关系数法，此方法能提供2个随机变量在线性或非线性相关下的共变趋势程度，因此能更加客观地反应各个污染物质量浓度之间的相关关系。计算过程如下(式2)： 对原始数据 x i ， y i 按从大到小排序，记 x ′ i ， y ′ i 为原始 x i ， y i 在排序后列表中的位置， x ′ i ， y ′ i 称为 x i ， y i 的秩次，秩次差 d i = x ′ i − y ′ i 。 秩相关系数的表达式如下： ρ s = 1 − 6 ∑ ​   d i 2 n ( n 2 − 1 ) (2)
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user: 4. 结论 1) 2016年北京市6种大气污染物月均变化中，PM 10 和PM 2.5 变化曲线相似呈双峰分布，且二者浓度均在8月份达到最低；NO 2 、SO 2 变化曲线相似呈波浪型分布，但均在7、8月份出现浓度低值；CO呈三峰分布，其浓度在12月份出现最大值；O 3 呈单峰分布，在1~6月份浓度呈上升趋势，6~12月份浓度呈下降趋势，6月份达到浓度最大值。季节变化中，PM 2.5 、NO 2 、SO 2 、CO浓度均在冬季最高，PM 10 在春季最高，此5种污染物均在夏季最低，而O 3 则在夏季浓度值最高。6种大气污染在不同月份和不同季节展现了独特的变化特征，这与北京地区四季分明的气候特点和冬季采暖等因素的影响密不可分。 2) 2016年北京市6种大气污染物中PM 2.5 、PM 10 、SO 2 、CO浓度空间分布相似，都呈现由北向南呈梯度升高的变化特征；NO 2 则体现出城六区、南部的房山、大兴、通州地区污染较重的分布特征；O 3 空间分布则与NO 2 正好相反，NO 2 污染严重地区O 3 污染偏轻，北部地区的延庆、怀柔、密云、平谷污染高于中南部。这些污染物在不同地区的空间分布特征与北京不同地区间地形分布、植被覆盖率、风向、工业发展和人口聚集程度等因素关系密切。 3) 北京市5个地区6种不同的污染物在1~12月间变化趋势大体一致，说明大气污染具有区域性的特点。除O 3 之外，其他5种污染物之间都显示出显著的正相关性，O 3 与其他5种污染物均表现出了负相关性且与NO 2 负相关性最强，说明污染物之间具有相互作用、相互耦合的特征，体现了北京市大气污染的复合型特征。
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user: 摘 要 股票分析师作为信息中介，通过发布研报的形式提供股票内在投资价值的信息，其行为越发受到广大投资者的关注。由于股票分析师数量众多、研报风格迥异、质量良莠不齐，投资者缺乏相关知识经验难以去选择适合自身偏好的分析师研报。本文利用K-prototypes聚类算法分析具有混合属性的股票分析师行为数据，解决了股票分析师群体数据量大且分散的特性。通过刻画不同股票分析师群体的特征，帮助投资者了解分析师群体获取更多有价值的数据信息，进行理性投资降低投资风险，同时其结果为后续的多元分析提供数据基础。 关键词 :聚类，K-prototypes算法，股票分析师，研究报告 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 金融行业发展至今，已从先前的传统金融机构模式，发展成为传统及各类新兴金融形态共存的态势。大数据技术在金融领域的广泛应用，为金融行业提升服务效率、规避投资风险、降低交易成本做出巨大贡献 [ 1 ] 。证券作为金融行业的重要组成部分，其金融产品在国民经济中也占有越来越高的比重，然而，经济活动瞬息万变，股票投资的风险日益增强 [ 2 ] 。股票分析师行业应运而生，在把握当前经济大环境的基础之上，将通过各种渠道收集到的上市公司信息整合成研究报告，内容包括股票相对走势、基本数据、投资优劣、风险提示等，并同时对该股票未来发展趋势作出投资评级、阶段性价位等投资性建议 [ 3 ] 。截至2017年1月20日，沪深两个主板市场3092只股票在交易，而股票分析师平均每年发布的研究报告超过2万份，其降低了信息的不对称性，成为主要机构投资者和部分散户进行投资决策的重要依据，在一定程度上左右着投资者的行为 [ 4 ] 。 然而，股票分析师行业入职门槛低，研究报告数量众多、风格迥异，没有受过专业训练的投资者，难以从众多研究报告中找到适合自身投资偏好的研报。更甚至有些股票分析师与上市公司存在内部联系，通过大力捧吹提升购买力度，从而获取额外收益，使得过于依赖研报的投资者产生盲目购买行为。因此，本文依托金融大数据的优势，利用数据挖掘技术从海量数据中提取能够提供投资价值的数据信息。通过聚类分析算法对股票分析师行为数据进行划分，充分刻画各股票分析师群体特征，得到具有指导投资意义的股票分析师分类，便于投资者根据需求从合适的分类中选择股票分析师，解决信息的不对称性，满足投资者的迫切需要。
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user: 2. 股票分析师行为分析的现状与发展 现阶段，随着资本主义市场的不断成熟，我国股票市场逐渐朝着规范化和成熟化的方向发展。但是影响股票市场稳定性的因素众多，股市涨跌无常，投资行为风险系数较大。投资者要想通过投资行为在股市中得到可观的收益，需要对上市公司的发展前景、历史业绩等相关财务情况有充分的了解，并在此基础上合理的判断其股票价值。 国内许多学者围绕获取股票投资价值的目标提出许多研究方案。李毅以石油股票为例，利用模糊聚类算法对股票进行分类，评估上市公司的优劣 [ 5 ] ；谢桂标以金融业上市公司为研究对象，选取部分重要的财务指标进行聚类，结合因子得分客观评价每类上市公司的综合情况 [ 6 ] ；唐朝红采用社区发现算法根据股票波动相关性对股票进行聚类分析，找出涨跌幅度趋同性强的股票集合 [ 7 ] ；海沫将财务指标作为股票投资价值的衡量指标，采用谷本距离度量方式下的K-means算法对股票进行聚类分析，划分股票板块 [ 8 ] ；宋宗香利用模糊C-均值聚类算法完成股票的选取分类，应用于股票投资分析中，为投资者提供可以区分并选择适合自己投资风格的股票分类参考 [ 9 ] 。从以上的研究中可以看出，目前国内大多数学者的研究分析仅针对于上市公司以及股票本身数据去做聚类，通过划分股票板块或行业公司分类来分析股票的购买价值。其中并没有考虑到，股票分类数据对于缺乏相关知识经验的投资者来说仅仅是一堆分类数据，各分类数据的股票特性并不足以支持投资者做出投资行为。 本文的数据基础为股票分析师行为，即股票分析师所发布研究报告情况。股票分析师通过各种渠道对上市公司的信息收集，针对某支股票的发展前景、历史业绩、投资风险等相关情况做出基本介绍，对未来长短期发展趋势作出投资性建议，所以研究报告所蕴含的数据价值更加可观。由于股票研究报告数据量大，且数据属性为数值型、符号型以及序数型等多数据类型的混合属性，选取用于处理混合数据类型的K-prototypes算法对股票分析师行为数据进行聚类分析。帮助投资者更加直观地了解分析师群体，根据自身需求选择并查阅股票分析师所发布的研究报告，获取更多的股票投资建议，做出理性的投资行为。同时为后续按照投资者自身持仓与投资偏好推荐分析师、寻求股票分析师行为与股票走势之间关联等多元分析提供数据基础。
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user: 4. 结束语 近年来随着投资者投资热情的不断高涨，对于缺乏投资经验的投资者来说仅依靠投机性进行非理性投资，严重加剧了股票投资风险。本文充分利用大数据的优势，将数据挖掘技术运用到金融科技中，降低金融投资风险。通过收集股票分析师研报数据，采取K-prototypes聚类算法对股票分析师行为进行分析，用数据的形式刻画股票分析师行为，有利于投资者辨别股票分析师的可信度与匹配度。后续可以在本文数据分析的基础上，进行投资者个性化推荐分析师、寻求股票分析师行为与股票走势之间关联程度等多元数据分析操作，充分体现数据价值，降低投资风险。
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user: 摘 要 浙江省绍兴市上虞区位于长三角滨海地区，地面沉降较为严重。为及时高效获取和发布上虞地区地面沉降信息，基于InSAR密集观测和新一代.NET架构，开发了地面沉降WebGIS信息发布系统，可实现海量地面沉降数据的图层加载、实时查询、统计分析、表格查看和图件输出等功能。实践案例表明，该系统可有效提高测绘、国土和规划部门获取大范围、多尺度地面沉降信息的效率，在地质灾害预防和预警方面具有较高的实用价值。 关键词 :地面沉降，InSAR观测，WebGIS，信息服务，上虞地区 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 地面沉降是自然因素和人类工程经济活动因素作用下，由于地下松散地层固结压缩，导致区域性地面标高降低的一种地质灾害现象，具有覆盖范围广、破坏程度高、监测难度大的特点。大面积的地面沉降，对人民的生命和财产构成严重的威胁，直接影响着国民经济持续发展和社会安定 [ 1 ]。浙江省绍兴市上虞区地处浙江省四大沉降易发平原中的宁绍平原中部，属于地面沉降地质灾害易发区域，且人口密集，经济发达，大型基础设施较多，嘉绍跨江大桥、杭甬高铁、沪甬杭高速从区内穿过，极易发生地面沉降地质灾害并引发其它次生灾害，给上虞地质灾害防治带来了很大困难，迫切需要开展全区大范围地面沉降监测和信息管理，提高防灾减灾水平。 InSAR(Synthetic Aperture Radar Interferometry，合成孔径雷达干涉测量)技术是近年来地面沉降监测的新方法，可有效克服水准测量和GPS网测量等传统方法的缺陷，实现大范围地面沉降的高精度密集监测 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。另一方面，随着互联网技术的发展，将GIS与Web技术相结合的WebGIS系统越来越受到人们的重视，具有强大网络化的数据管理、空间分析、空间信息可视化功能，在各类GIS专题信息Web发布和管理中得到了广泛应用 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]。现有主流的基于B/S(Brower/Server)模式的WebGIS系统均具有良好的GIS信息网络发布服务功能，但当传输数据量很大或者开发复杂模块的时候，尤其是在海量、多维、时序InSAR地面沉降信息网络动态更新的情况下，容易造成网络和服务器传输负担过重、速度减慢等问题。而.NET框架具有跨平台、组件化、松散耦合、执行效率高等优点，结合.NET技术、WebGIS系统和高效时空数据库索引技术，开发出的Web信息服务系统具有并发能力强、功能强大且方便移植等特点。 本文在上虞地区实施地面沉降长期动态InSAR监测基础上，基于ArcGIS for Server平台，采用当下较为先进的.NET技术，针对上虞区地面沉降信息发布和管理需求，同时考虑到地面沉降信息具有多源、密集、海量等特点，建立基于WebGIS的InSAR地面沉降信息实时发布系统，实现大范围、多尺度、高动态地面沉信息的数据库建设、实时查看、属性查询、统计分析等功能。
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user: 2. 监测区概况 本次监测区为浙江省绍兴市上虞区，该区地处绍兴市东部，东经120˚36'23''~121˚6'9''、北纬29˚43'38''~30˚16'17''，南北最长约60公里，东西最宽约46公里，面积约1403平方公里。重点针对沉降易发平原区域，如上虞城市规划区及北面崧厦镇、沥海镇、小越镇、道墟镇、谢塘镇、盖北镇等大片平原区块，杭州湾上虞工业园区块，永和镇、丰惠镇及其周边平原区块，章镇周边平原区块等进行监测。 自2015年以来，该区开展InSAR地面沉降四期监测，先后利用意大利宇航局Cosmos-SkyMed卫星和欧洲空间局Sentinel-1卫星SAR获取时间序列SAR数据，采用时序InSAR技术获取了2015~2017年间地面沉降速率和累积沉降量，监测点达300万个，共约45次观测。
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user: 3. 系统设计 3.1. 总体架构 系统采用.NET技术体系，利用B/S(Browser/Server，浏览器/服务器)模式实现。地面沉降监测信息发布服务系统的总体架构包括：表现层、业务层和数据层，总体架构如图1。 表现层由UI(User Interface)和UI控制逻辑组成。UI是客户端的用户界面，负责从用户方接受命令、请求、数据，传递给业务层处理，然后将结果呈现出来。UI控制逻辑包括JS、AJAX等技术。JS作为前端脚本，负责系统的具体实现。AJAX是指一种创建交互式网页应用的网页开发技术，通过在后台与服务器进行少量数据交换，AJAX 可以使网页实现异步更新，这意味着可以在不重新加载整个网页的情况下，对网页的某部分进行更新，这使得使用了AJAX技术后的界面比传统的网页加载速度更快，浏览更流畅。 业务层封装了实际业务逻辑，包括图层数据加载、成果展示、沉降信息查询、统计分析、表格查看、图件报表输出等，它是整个系统的核心，用户的各类交互操作也都是在该模块完成。 数据层是系统中唯一进行数据访问、数据控制和数据安全校验的部分，实现对系统数据“进出”、管理与维护，是系统正常及有效运行的保障。数据层主要包括InSAR监测值数据、水准测量值数据、SAR 图1. 地面沉降信息发布系统总体框架 影像数据、图件成果数据、地理单元数据、上虞天地图底图数据、表格数据等，是整个系统的基础部分。其中，InSAR监测值数据同时带有时间、空间和沉降值信息，是系统数据部分的核心。 3.2. 数据库结构设计 在地面沉降的应用中，除了要求我们提供当前静态的地面沉降信息外，更希望我们提供区域地面沉降的时空分析功能，能够反映监测区域地面沉降的历史状态，并预测未来发展的趋势。所以本系统采用多维度时空数据库对InSAR地面沉降监测数据进行组织。获取InSAR地面沉降结果后，在时间维度和空间维度上分别记录数据属性信息。时间维度上，记录SAR影像的拍摄时间和每期次相对于第一期时间的沉降信息；空间维度上，记录相干点目标的经纬度坐标和相对于SAR影像的行列号。 数据库结构设计包括数据库概念模型、逻辑模型和物理模型。 1) 概念模型 概念模型主要是指系统各类数据之间的关系。本项目系统中所涉及的各类数据，其组织关系如图2所示。 本系统中数据类型主要包括InSAR监测值数据、地理单元数据、历年水准数据、查询统计分析数据、上虞天地图数据、SAR影像底图数据及其WFS服务数据、图件成果数据及其WMS服务数据、表格数据等。其中，InSAR监测值数据是指通过InSAR地面沉降软件处理并进行入库处理后获取的成果数据，地理单元数据是指依据行政区划(乡镇级)划分的地理统计单元，历年水准测量数据是指通过搜集及测量获取的上虞区水准数据，查询统计分析数据是指对InSAR监测值数据、地理单元数据、历年水准数据等数据进行查询统计分析后形成的成果数据，主要包括InSAR沉降时间曲线图、年平均沉降速率图、沉降基本统计分析图、沉降分布曲线图、沉降分布统计图等数据。SAR影像底图数据是纠正好的SAR影像幅度图，通过ArcGIS Server将其发布成服务后形成SAR底图WMS服务数据；图件成果是项目形成的各类图件， 图2. 系统数据组织关系 包括平均速率图、累积沉降图等，通过ArcGISServer将其发布成服务后形成图件成果WMS服务数据；表格数据是指项目形成的各类统计表格，将其在系统中展示后，形成表格展示数据，主要乡镇年沉降统计表、乡镇年平均沉降速率表等。 2) 逻辑模型 系统逻辑模型主要包括表信息表、期次表、区块InSAR信息表、区块水准表、ArcgisServer表、行政区表、行政边界表等表结构设计。表1给出区块InSAR信息表结构的示例。 3) 物理模型 数据库利用MySQL进行组织，MySQL将数据保存在不同的表中。本系统的数据库名称为InSAR_shangyu，其它数据库表命名约定如下：数据库表命名都是以“具体表_info库的英文词汇组成，多个单词之间以英文分割”，数据表字段则采用驼峰命名方式。
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user: 4. 关键技术 4.1. 流模式数据加载技术 当前主流的WebGIS系统主要支持图层全要素载入模式，在系统初始化时加载全部图层数据，包括各类矢量图层、栅格影像和模型数据等。该模式在数据量较少或以栅格数据主时，对系统资源需求较少，但当数据量较大且结构复杂时，由于整个系统运行过程中数据信息统一保存在内存中，系统初始化需要较长时间并且耗费大量内存。本文借鉴SkyLine系统的流模式载入原理 [ 9 ] ，设计了流模式与WFS(WebFeatureService)混合的数据载入模式。采用所见即所得方式，根据提前设置的参数确定可视范围和图层，按照缩减区域进行动态加载。海量时序InSAR地面沉降信息以流模式发送数据给客户端/浏览器，而水准资料、天地图数据、影像底图数据等图层以WFS方式进行发布，这种混合模式既降低了系统初始化的时间，又减少了系统内存的占用，从而有效解决了海量数据快速加载的问题。 4.2. 空间数据缓存技术 为了提升用户交互体验以及数据发布的时效性，WebGIS系统采用多层结构的分布式系统，即空间数据可分布式缓存在服务器端和客户端 [ 10 ]。服务器端缓存通常适用于缓存数据量比较大、缓存需要被多个用户进行共享的情况。某些应用系统中有些数据不需要被其他用户进行共享，但建立缓存可以提高单个客户端数据请求的响应速度，这种情况下通常采用客户端缓存。本文客户端和服务器端局部数据存储 Table 1 The structure of the block InSAR informatio 字段 类型 主键 空值 备注 id int 是 非空 自增 row int 非空 行 col int 非空 列 lon double 非空 经度 lat double 非空 纬度 altiValue double 非空 高程纠正值 ySpeed double 非空 年均速率 toX(x = 2，3…) double 非空 第1~X期的累积沉降量 blockID int 非空 行政区ID，外键 表1. 区块InSAR信息结构列表 采用AJAX技术实现。AJAX的工作原理相当于在用户和服务器之间加了一个中间层，使用户操作与服务器响应异步化 [ 11 ]。客户端脚本语言采用JavaScript，通过AJAX技术提供与服务器异步通信的能力，使用户可从请求－响应的循环中解脱出来，灵活实现局部的数据快速刷新和存取操作。 4.3. 时空数据库索引技术 以时序InSAR为主的地面沉降信息具有多维、异构、海量、动态等显著的大数据特征，对WebGIS空间数据的表达、存储、管理和检索提出了更高要求。现有的大多数空间数据库索引技术都是基于R树的变体，这些单一的索引技术按照不同的方式对时态和空间数据进行组织以支持不同的时空查询，目前已不能满足复合空间数据的快速查找，且其性能随着数据量的巨增及索引数据的不断更新而急剧下降。因此，本文引入一种近期发展起来的时空数据库索引技术(IDynamic Packing Trajectory Index，IDPTI) [ 12 ] ，这种面向移动对象的索引技术采用R树和链表组合而成的混合索引结构，其中，链表用于存储形变时间序列数据，解决快速变形对象索引的时效性问题，采用动态紧缩的R树查询能够在保证高效更新操作的同时，显著地提高查询操作效率并降低存储开销。这种两层索引结构实现了较高的查询效率和较低的存储开销 [ 13 ]。
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user: 5. 系统实现 5.1. 开发环境 本文GIS服务器采用ArcGIS Server，地图模块客户端基于ArcGIS API For JS开发，主要负责地图服务的管理和发布；数据库采用Oracle MySQL标准版，主要负责海量数据的存储与管理。服务器端操作系统采用Windows server系列，主要负责Web站点的管理和信息发布。基于．NET框架的众多优点和特性，服务器端编程语言选用Visual Studio 2008平台下C#面向对象语言，选用Visual Studio．NET 2008作为开发工具。 5.2. 系统功能 系统实现了数据加载、成果展示、沉降值查询、统计分析、表格查看和报表图件输出等功能(图3)。 5.2.1. 图层加载模块 图层加载模块需要加载的数据主要包括：底图数据、SAR影像数据、InSAR监测值数据和水准测量值数据。其中，底图数据利用上虞天地图数据，通过服务调用这些数据作为本系统的底图数据。SAR影像数据是获取的上虞区SAR影像平均幅度图，通过对原始SAR影像数据进行地理编码和几何纠正等处理后，再发布成服务供系统调用。InSAR监测值数据和水准测量值数据是项目成果数据，按照特定的格式要求存入数据库中，供系统查询统计和分析等。其中，数据库数据在系统后台加载，数据库利用MySQL进行组织。 5.2.2. 成果展示模块 成果展示模块主要实现各类图件成果的展示，主要图件成果包括：上虞InSAR沉降速率图、上虞InSAR累积沉降图、上虞沉降等值线图、上虞水准测量分布及验证图等。 上述各类成果图件都通过Arcgis Server发布服务提供，点击查看相应成果图件后，可自动将该成果图件叠加在底图上显示(图4)。 5.2.3. 查询模块 查询模块包括点查询和面查询。其中，点查询：InSAR点目标沉降值查询、水准测量点沉降值查询； 图3. 系统主要功能模块框架 图4. 2015~2017地面沉降年均速率结果 面查询：主要是指面遍历查询，可根据指定范围(地理单元)、指定时间段和沉降值范围，查询该条件下的所有符合要求的面。依据上述任意组合关系查询，可查询出符合指定条件的所有面信息，这些面在图上高亮显示。 5.2.4. 统计分析模块 统计分析模块包括点目标统计分析、面统计分析。其中，点目标统计分析：InSAR沉降时间曲线图、年平均沉降速率图；面统计分析：对指定地理单元进沉降基本统计分析、沉降分布曲线图统计、沉降分布统计图统计。 如图5，显示的为上虞百官小学附近点目标统计分析情况，曲线图显示的是该点沉降值随时间变化信息。 5.2.5. 表格查看和报表输出模块 主要是指各类统计表格查看显示，包括乡镇年沉降统计表、乡镇年平均沉降速率表等。上述各功能模块提供的图件及统计结果都提供输出打印接口。 图5. 沉降点统计结果示意图
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user: 6. 结语 以时序InSAR为主的地面沉降专题信息具有多维、异构、海量、动态等显著的大数据特征，因此对WebGIS空间数据的表达、存储、管理和检索等GIS网络信息服务提出了更高要求。本文采用流模式数据加载、空间数据分布式缓存和时空数据库混合索引等关键技术，基于.NET技术体系，在Arc GIS Server平台和MySQL数据库平台上开发了浙江省绍兴市上虞区地面沉降InSAR监测信息网络发布系统，实现了地面沉降范围、沉降幅度、沉降速率等海量信息的准实时发布、查询和GIS分析等功能，为城市建设及防灾减灾提供了重要的信息服务和决策支持。
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user: 摘 要 广东连州金坪山处于大东山岩体北缘与地层交界处，1:5万大路边水系沉积物测量显示了Sn、Bi、W、As、Sb、Pb、Ag、F等元素综合异常套合较好，成矿条件有利。对异常区进行异常查证，圈定了以Sn、Bi、W为主的金坪山综合异常。本文重点分析了研究区异常特征，以此圈定出找矿远景区。 关键词 :水系沉积物测量，异常特征，找矿潜力 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 钨锡矿是中国的优势矿种之一，已探明储量和保有储量以及产量均居世界首位。中国拥有一批世界级的大型、超大型钨锡矿床，但是目前钨锡矿找矿工作却遇到了前所未有的瓶颈，开采中的钨锡矿床资源储量日益枯竭，新增的钨锡矿资源储量却未取得突破性进展 [ 1 ] 。本文通过对金坪山水系沉积物地球化学分析结果进行综合分析，结合研究区土壤剖面测量及地质填图工作发现金坪山钨锡多金属化探异常区显示出了良好的找矿潜力，有进行进一步工作的必要。
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user: 2. 地质矿产特征 异常区位于大东山岩体北缘，区内出露有泥盆系、二叠系及三叠系地层，从老到新为：泥盆系巴漆组(D 2-3 b)、二叠系童子岩(P 2 t)、三叠系大冶组(T 1 d)。南西到北东地层由老变新。地层呈半环状包围岩体，受岩浆岩蚀变改造明显，具矽卡岩化、大理岩化、角岩化、硅化特征。 岩浆岩以晚侏罗世二长花岗岩为主，内部存在中侏罗世花岗岩残留。基于区域上的燕山期花岗岩成矿规律 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] ，可知该区为非常有利的钨锡铋成矿区。 异常内硅灰石资源丰富，已知坑口冲硅灰石矿山露天加平窿开采，规模最大，另有石旗塝硅灰石场、坑口冲大理石场、文珍洞硅灰石场。
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user: 3. 地球化学特征 该区异常以Sn、Bi、W、As、Sb、Pb、Ag、F单元素异常范围圈定，其中异常最强的为Sn、Bi、W元素组，属中高温成矿元素为主的综合异常，为面状，南部未封闭，东西宽8 km。Sn、Bi、W、Sb、Ag、F等元素具有明显的三级浓度分带，且套合较好，内、中带具环状特征。表1为各元素异常地球化学参数统计情况。 其中，Sn多处异常浓集中心，具有三级浓度分带，内带异常面积大，主要分布于岩体接触蚀变带区域(图1)，呈半环状；Bi、W、Pb亦有相似形态。 异常区内Sn、Bi、W、Sb、Ag、F变异系数较大(大于1.2)，表明该区元素含量差异大，易形成钨锡等元素富集体进而成矿。 图1. 金坪山锡钨多金属异常(AS13)剖析图 异常内数据R型聚类分析(图2)，大致有两组关系最密切的元素组，第一组为W、Bi、Mo、Sn、Pb；第二组为Cu、Co、Ni、Cr、Zn、Au、Hg、As。推断该区存在高温热液成矿过程 [ 7 ] 。
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user: 4. 异常检查 在锡元素浓集区，存在大量硅灰石矿山，开采出的矿石可见富锡、钨矿石，且山顶有民采砂锡历史，开采历史悠久。此次在异常区开展1:1万土壤剖面测量及地质填图工作，重点区域为坑口冲至石旗塝一带。 土壤测量结果(表2)表明：土壤中Sn含量高，均值达80.55 × 10 −6 ，最大值达1452 × 10 −6 ，变异系数为2.18，数据差异较大，易于成矿；W、Bi、Pb、Zn元素含量均较高，且变异系数大。 土壤样品R型聚类分析(图3)表明：该区大致有三组关系密切的元素组，第一组为Cu、Zn、Pb、As、 图2. AS13成矿元素R型聚类谱系图 Table 1 Geochemical parameter table of tungsten tin polymetallic anomaly (AS13) in the Jinping Mountai 元素 异常面积(km 2 ) 平均值 最高值 异常下限 衬度(CD) 规模值(NAP) Sn 25.7 78.15 836 10 7.8 200.7 Bi 20.4 9.14 117 2 4.6 93.4 W 11.5 36.93 245 15 2.5 28.3 Pb 9.9 131.05 306 75 1.7 17.2 As 7.6 106 187 60 1.8 13.5 Ag 4.2 0.42 2.02 0.2 2.1 8.8 Sb 2.9 29.69 70 10 3.0 8.7 F 2.7 2502.07 16，267 1200 2.1 5.7 表1. 金坪山钨锡多金属异常(AS13)地球化学参数表 含量单位：Au × 10−9，其它 ×10−6。 Ag；第二组为W、Mo；第三组为Bi、Au、Sn。体现了异常区存在中低温-高温元素组合，即可能存在多种独立矿床。 土壤元素异常剖析图(图4)表明：1:1万土壤异常浓集中心较明显，大多浓集中心集中在东部的坑口冲，山顶处W、Sn、Bi高值点套合好，且Sn含量高，为成矿元素最集中区域。可在浓集中心及南东部开展工作。 本次在坑口冲硅灰石民窿中发现铅锌矿体与锡多金属矿体，捡块样Sn含量达1.25%、Cu达0.59%、 图3. 金坪山1:1万土壤成矿元素R型聚类谱系图 Table 2 1:10 thousand soil metallogenic element parameter table of Jinping Mountain (Au × 10−9，Others × 10−6 元素 观测数 最大值 最小值 平均 标准差 变异系数 Sn 173 1452 1.82 80.55 175.53 2.18 W 173 161 1.78 27.32 25.5 0.93 Mo 173 30.9 0.31 3.8 4.22 1.11 Bi 173 152 0.26 12.41 19.75 1.59 Pb 173 1012 17.5 119.32 117.3 0.98 Zn 173 3203 43.8 194.71 259.3 1.33 Ag 173 1.09 0.02 0.11 0.12 1.02 Au 173 21.4 0.37 2.9 2.84 0.98 Cu 173 113 6.17 41.38 22.56 0.55 As 173 987 6.09 67.07 101.01 1.51 Hg 173 3.43 0.04 0.17 0.26 1.58 表2. 金坪山1:1万土壤成矿元素参数表(Au × 10 −9 ，其它 × 10 −6 ) 含量单位：Au × 10 − 9 ，其它 ×10 − 6 。 Zn达12.52%、Pb达1.75%；在石旗塝大冶组中发现钨矿体，氧化钨0.35%，达工业品位，同时硅灰石中Sn、Zn、Bi、W含量均较高。 采集到锡石-闪锌矿矿石(图5)，光片鉴定结果为：矿石中主要金属矿物为闪锌矿和锡石，其次为磁黄铁矿。矿物呈粒状结构，浸染状、团块状构造。闪锌矿(Sp)含量60%，灰色，中硬度，均质性，与方铅矿共生；锡石(Cst)含量25%，灰微褐色，高硬度，难磨光，非均质性，偶见自形晶；磁黄铁矿(Po)含量10%，乳黄微玫瑰棕色，强非均质性，强磁性。高温热液阶段生成的锡石，被磁黄铁矿交代，呈交生结构，局部氧化后出现“鸟眼”构造。闪锌矿形成较晚，填隙于锡石空隙，局部可见磁黄铁矿乳滴状分 图4. 金坪山1:1万土壤异常剖析图 离物，有少量方铅矿共生。脉石矿物为石英、方解石。推测矿床为高-中温热液型，有多期次叠加。 采集到锡石黑钨矿石，光片鉴定结果为：矿石中主要金属矿物为锡石和黑钨矿，含少量黄铜矿。锡石(Cst)含量20%，灰微褐色没SP，高硬度，非均质性，可见自形晶。黑钨矿(Wol)含量20%，灰色，反射率近于闪锌矿，中–高硬度，弱非均质性。黄铜矿(Ccp)少量，铜黄色，中硬度，易磨光，多分布于锡石为裂隙中。同为高温热液形成的锡石和黑钨矿，为不等粒状结构，浸染状构造。黑钨矿充填于锡石孔隙中，二者呈条带状、团块状构造。受构造应力作用，后期石英、方解石低温热液矿物填隙于团块裂隙，呈角砾状构造。少量黄铜矿分布于锡石微裂隙之中，为多期次热液活动的叠加。
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user: 5. 找矿潜力分析 异常区广泛存在矽卡岩化、大理岩化等矿化蚀变特征，表明受大东山岩体影响强烈，大东山岩体本 图5. 坑口冲矿体钨锡锌矿石标本 身为富钨锡地质块体 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] ，该区成矿热液交代充分，利于成矿。 发现的矿体走向北西310˚，刻槽样达工业品位，且存在先锡后钨的成矿过程，即多期次成矿。硅灰石矿山中存在铅锌矿透镜体、顺裂隙发育的锡钨矿脉，且为富矿体。 因此，本区寻找锡、钨矿潜力巨大，兼顾铅锌矿。重点区域为环岩体的矽卡岩化、大理岩化蚀变带，加强硅灰石矿山中找金属矿工作。可以确定的矿化点位于坑口冲硅灰石矿山顶部区域、石旗塝山上接触带中大冶组地层区。异常分类甲1。
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user: 6. 小结 广东连州金坪山地区水系沉积物分析结果显示出了良好的地球化学找矿特征，同时，研究区地质条件十分有利于成矿，两者共同揭示了该地区找矿潜力巨大，值得开展下一步找矿工作。
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user: 摘 要 电子鼻通过模仿哺乳动物嗅觉系统的主要构件来检测和识别复杂的气味，由于其快速、无损等优点被应用于食品生产链早期污染和缺陷检测。作为一种分析仪器，电子鼻利用传感器陈列对气体信号采集，电子鼻系统再通过信号预处理、神经网络和各种算法对气体定性定量分析。伴随着肉类食品在我国国民消费所占的比例越来越高，人们对肉类品质的要求也越来越高，研究人员已采用电子鼻对肉类新鲜度、肉类有害物质、肉类掺假等进行鉴别，研究结果表明电子鼻的准确识别率能达到87.5%以上。本文介绍了电子鼻的组成、工作原理和电子鼻技术在检测肉类新鲜度、肉类有害物质、肉类掺假问题的典型研究成果以及存在的问题，并提及了电子鼻的未来发展趋势和应用领域。 关键词 :电子鼻，肉类，鉴别 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，我国是世界上肉制品生产的第一大国，也是肉制品消费总量最多的国家，我国的肉制品大体上分为中国传统风味的中式肉制品(如金华火腿)和中国特色的西式肉制品(如广式腊肠)。2015年，我国全年肉类总产量8625万t，肉与肉制品的进口量达268.4万t，到2020年，我国肉与肉制品的需求总量预计将达1亿t，将是肉制品生产与消费最大国家之一 [ 1 ] 。党的十八大提出了全面建成小康社会，随着全面建成小康社会时间的到来，人们的生活水平的提高，肉类食品的质量安全问题越来越受到人们的重视。 电子鼻又称气味扫描仪，是基于人类鼻子感知和识别气味的工作原理开发出来的一种气味检测的智能设备。风味物质的挥发性成分存在差异是电子鼻应用的物质基础 [ 2 ] ，电子鼻通过采集样品挥发性成分如酯类、醇类、醛类、酮类、烷及其他烃类、酸类、含N、S化合物、醚及环氧类等整体信息来评估食物品质的新测量方法。电子鼻通过一组气体传感器阵列的响应图案来识别多种气味。电子鼻检测技术具有响应时间短、检测速度快、评估范围广、重复性好等特点，可以检测多种不同类型的气味，还能检测一些人鼻不能够检测的气体。近年来，电子鼻技术得到广泛的研究和应用，尤其是在食品品质检测领域具有巨大的应用前景 [ 3 ] [ 4 ] 。 肉类新鲜度、肉类有害物质、肉类掺假等问题急需一个有效便捷的检测手段去解决。电子鼻是由选择性的电化学传感器阵列和适当的识别方法组成的仪器，能识别简单和复杂的气味，可得到与人的感官品评相一致的结果，而且具有评价方法客观、重现性好、检测速度快等优点，使得电子鼻技术在肉类及肉制品品质检测方面得到了国内外学者的关注 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 。国外对电子鼻技术研究较早，技术也较成熟，已经实现商品化。而我国对电子鼻技术研究起步较晚，电子鼻技术处于研究阶段，因此研究意思重大。 本文对最近几年电子鼻在肉类新鲜度、肉类有害物质、肉类掺假等问题中的应用研究成果做个概述，并分析了电子鼻检测肉类制品存在的问题，对今后的发展提出几点看法。
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user: 2. 电子鼻的组成及工作原理 电子鼻主要由气敏传感器阵列、信号预处理和模式识别三部分组成，作为一种分析仪器，这些组成部分必须能长期工作并保证可靠性和测试结果可重复性。如图1是电子鼻信号处理的典型工作原理，它的工作过程一般为：气味信息获取→数据预处理→模式识别分析→气味鉴别。电子鼻工作原理是：当被测样品散发的某种气味呈现在气相型、光传感型以及金属氧化物型等常见的活性材料传感器面前，传感器将化学输入转换成电信号，不同活性材料的传感器检测气体的数据响应不一样，例如样品的某种气味在特定的传感器上，反应非常敏感，产生强烈的电信号，而在其他传感器上，反应迟缓，只有微弱的电信号产生。从而，由多个传感器对一种气味的响应便构成了传感器阵列对该气味的响应谱，而系统以此作为依据，对不同气味进行有效区分。显然，气味中的各种化学成分均会与敏感材料发生作用，所以采集的数据是复杂气味的混合数据，为实现对气味的定性或定量分析，必须将采集到的传感器数据进行适当的预处理(消除噪声、特征提取、信号放大等)后，采用合适的数据挖掘方法(如模式识别)对数据进行适当的分析，然后实现混合气味分析。 图2是电子鼻数据分析多元模式分析技术的常用方法，电子鼻的传感器阵列识别某种范围内独特的气味信息，即所谓的气味指纹，与检测对象挥发性成分分子相互拟合而进一步对样品进行识别。表1是 图1. 电子鼻信号处理的典型工作原理 图2. 电子鼻数据分析的多元模式分析技术常用方法 电子鼻数据分析多元模式分析技术在肉类品质检测中最常用的方法简介。
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user: 4. 电子鼻技术研究过程中存在的问题 本文概述了电子鼻在肉类品质检测中的进展，正如文中所述，电子鼻在食品品质检测领域是潜在的重要仪器。随着科技的发展，电子鼻检测速度将越来越快，检测可重复性高、稳定性强、应用越来越简单等优点。但目前来说，电子鼻的应用也存在一些问题：1) 运营成本相对还比较高。随着电子技术的发展，这问题将得到进一步的解决；2) 对于响应强的电子鼻传感器，目前的数据分析与处理技术还需进一步改善，数据预处理、模式识别算法、多维信息综合分析等与仿生特性存在一定的差距 [ 22 ] 。这需要依托计算机软件技术的发展，现有的模式识别方法还需要改进，深度学习已在人工智能领域日趋成熟，但还没有文献记载在电子鼻应用领域，深度学习将会是解决这一问题的一条途径；3) 传感器阵列专属性及稳定性还达不到广泛应用的标准，易受温度漂移、湿度、振动等环境的影响。这需要研制性能更好的气体传感器，石墨烯化学稳定性好、无电磁干扰和热稳定性好，由石墨烯制成的电子鼻传感器将会被广泛的应用于电子鼻；4) 实验方法的差异获得的气味响应结果不同，研究者对食品的前期预处理(如存放、解冻等)导致食品感染了有害物质，在检测实验样品的微生物种类和化学成分时易产生误判。研究者前期预处理需要标准化，建议研究者在无菌实验室进行样品分析，并结合高光谱图像对样品进行分析，电子鼻结合光谱视觉将更有效进行食品质量检测。 因此，食品检测的发展趋势是把人工感官组合成质量的评价体系，这种评价体系包括机器视觉、电子鼻、电子舌等设备，即色、香、味的综合评价体系。
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user: 5. 结束语 随着国内对电子鼻技术的研究的不断深入，电子鼻将更好的用于肉类检测。表2是文章中介绍的目前采用电子鼻检测肉类新鲜度、肉类有害物质、肉类掺假等问题的相关文献摘要。电子鼻未来的发展是与数据分析相结合并和其他仪器联用，相关研究可在硬件软件的优化、信息融合和网络化方面寻求突破。随着科学技术的快速发展，电子鼻技术近期来取得了一系列可喜的成就，但至今电子鼻走出实验室的应用还不多! 与人们的期望还存在着较大距离，因此还有许多研究工作要做。随着传感器、数据挖掘等技 Table 2 Summary of the applications of e-nose for detection of contamination and defect in foodstuff 应用 检测内容 分析技术 评价 参考文献 肉品新鲜程度的检测 猪肉新鲜度 RBF 准确率95% 孙钟雷 [ 7 ] 肉类新鲜度变化 BP 准确率90% 李刚等 [ 8 ] 带鱼和猪肉的新鲜度 PCA 准确率带鱼87.5%， 猪肉91.7% Tian等 [ 9 ] 猪肉新鲜度 LDA、BPNN 准确率97.5% Li 等 [ 12 ] 肉制品有害物质的检测 冷肉在4℃条件下存储10 d内活菌数量变化 PCA、PLS、SVM 可行 Wang等 [ 13 ] 赭曲霉毒素A、青霉菌 DFA 73% Lippolis [ 14 ] 菌落总数 SVM、PLS 88% Wang等 [ 13 ] 毒章鱼 PCA 93.1% Zhang等 [ 15 ] 肉制品造假的检测 区分滩羊、小尾寒羊和山羊肉 PCA、Loadings、LDA 可以明显区分 李颖康等 [ 16 ] 检测牦牛肉、牛肉和鸭肉样品 PCA、DFA、PLS 识别率高达到100% 贾洪锋等 [ 17 ] 检测羊肉中掺入鸡肉 CDA、PLS、MLR、BPNN 准确率高于 90% 田晓静 [ 18 ] 猪肉掺杂到羊肉中进行探测 CDA、PLS、MLR、BPNN 准确率达到97% Tian等 [ 19 ] 利比亚火腿风味物质 PCA、ANN 可以区分出不合格和假产品 Santos等 [ 20 ] 清真产品中是否掺有猪肉 PCA 可以检测出掺有猪肉的香肠 Nurjuliana等 [ 21 ] 表2. 文章中介绍的电子鼻检测肉类品质的相关文献摘要 术的发展，电子鼻技术作为人工智能的产物必将逐步出现在环境检测、医疗卫生、药品工业、安全保障、公安与军事等实际应用中。
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user: 摘 要 蛋白质复合物通过相互作用蛋白质形成，表现出多样的生物功能。使用计算方法从生物网络中预测蛋白质复合物不仅对于理解生物活动的机制和疾病的发病机理具有重要意义，而且可以弥补生物高通量实验方法的不足。本文介绍分析两类基于静态网络蛋白质复合物预测的方法，讨论蛋白质复合物预测算法的不足，进一步分析探讨蛋白质复合物预测所面临的挑战。 关键词 :蛋白质网络，聚类，复合物预测，计算方法 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 蛋白质复合物是含有多个相互作用蛋白质并执行不同细胞功能的生物分子 [ 1 ] 。从蛋白质相互作用(PPI)网络中识别蛋白质复合物可以更好地理解蛋白质在不同细胞系统中的作用。复合物预测技术包括生物实验技术和计算技术。早期研究人员主要是通过生物实验测定蛋白复合物，但此类技术周期长，成本较高，有些复合物需要在特定的环境下才能被发现。高通量技术和计算技术的发展产生了大量的PPI数据，如何有效地利用这些数据构建蛋白质相互作用网络并预测复合物成为了一个巨大的挑战。计算方法预测蛋白质复合不仅可以弥补生物实验技术的不足，而且有助于研究和了解复杂的更高层次细胞组织，预测未知蛋白质功能，研究疾病的发生机理和寻找新的药物靶标。整个蛋白质相互作用网络可以看成一个图，其中蛋白质对应于网络中的点，相互作用对应于网络中的边 [ 2 ] 。复合物预测是利用以机器学习、数据挖掘和复杂网络理论为基础的聚类技术从PPI网络数据中提取出具有相似功能蛋白质集合的过程。 近十年期间，涌现了大量的复合物预测的计算方法。本文将静态网络蛋白质复合物预测的方法分成两大类进行分析，分类如图1所示，并进一步对蛋白质复合物预测所面临的挑战与未来的研究方向进行探讨。 图1. 蛋白质复合物预测算法分类
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user: 3. 复合物预测存在的问题与研究展望 随着蛋白质相互作用的网络数据的不断扩大，计算方法可以补充实验方法的局限性并进行预测复合物。近年来，图论、信息论、机器学习、数据挖掘和复杂的网络已经被引入到这一领域，并已在蛋白复合物的预测方面显示出较好的效果。但是，仍然存在一些问题，这一领域未来的挑战将需要重点关注以下几个方面： 1) 数据集不可靠性 蛋白质相互作用数据具有一定的噪声，这将会对使用计算方检测复合物产生一定的影响，因而可以从下面三个方面降低噪声数据的影响：一验证相互作用的可靠性，二设计反映不同数据源信息权重的有权图，三设计有效的预测方法。 2) 蛋白质复合物的表示 大部分聚类方法基于无监督的方法和预定义的规则通过预测稠密子图预测蛋白质复合物，这些预测到的复合物与网络中真实的复合物的并不总是一致。因此，可以通过融合多种生物信息形成合适的模型检测蛋白质复合物。 3) 融合拓扑性质和生物信息 目前有很多研究的蛋白复合物预测的方式采用了多种生物信息，如拓扑性质、功能特性和基因本体等。这些方法主要分成三类：一种是融合多元特征，这种方法主要采用半、有监督机器学习的方法从已知的复合物中得到模型函数，然后进行蛋白质复合物预测。第二类方法将蛋白质相互作用的噪声数据进行优化进而构造加权图，然后应用聚类算法预测复合物。第三类在聚类过程中引入了生物信息作为聚类条件，辅助复合物预测。因而如何有效地利用生物和拓扑特征预测复合物仍然是一个重要的研究方向。 4) 构建动态网络预测蛋白复合物 目前蛋白质相互作用网络通常使用静态结构。但是，静态蛋白质网络是高度平均和理想化的网络模型，包含了在不同的条件、不同时间和不同空间发生的各种相互作用，而真实情况是随着外界条件的改变而发生变化的，蛋白质只有在特定的条件下，在相同的时间和相同的细胞位置才能发生相互作用完成某种生物过程。这个静态蛋白质网络没有办法体现出的动态特性。如何构建和分析动态蛋白网络是当前预测复合物的热点问题。 5) 构建多层网络预测蛋白质复合物 不同的生物信息可导致蛋白质之间不同的关系。目前现有的方法通常是将生物信息整合到蛋白质相互作用网络，各类生物信息具有相同的作用，并未考虑到不同类型的相互作用的影响。因而，未能有效地考虑不同生物信息具有不用的特性。因此，构建具有不同的生物信息的多层网络的结构会遵循自然特征，有益于发现更多具有生物功能的蛋白质复合物。 6) 大数据应用 随着高通量技术的发展，产生大量的相互作用数据以及多源的生物其他数据，这使源数据和数据库存在异质性，导致数据缺失、数据矛盾等问题，因而需要依靠大数据思维和数据分析技术对蛋白质相互作用多源数据进行深入挖掘和融合，进而有效预测蛋白质复合物。
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user: 摘 要 由于基于软件端卷积神经网络的卷积运算难以满足现在的卷积神经网络对运算性能与功耗的要求，为了克服困难，本文设计了一种基于4 × 4卷积核的异步卷积加速算法来对卷积神经网络进行加速。采用Add Tree的形式来实现kernel矩阵和pic矩阵的乘加运算，1个Add Tree计算单元是1个4 × 4的卷积核与相同大小的图片矩阵的数据做乘加运算得到一个特征值，采用多个Add Tree的并行计算方式可以大幅度提升卷积计算速率。实验结果表明，该加速算法还有不受时钟频率限制的优点，可以工作在任何时钟频率下，且单个计算单元的计算速度也十分的快，计算一个特征值的时间大约在500 ns左右，相对于软件端的计算速率提升了10倍左右。 关键词 :卷积神经网络，并行，4 × 4卷积核 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 卷积神经网络(Convolutional neural network， CNN)是一种源自人工神经网络的深度机器学习算法 [ 1 ] ，它对各种形式的图片的识别具有高度的适应性，是提取图形特征灵敏的传感器，其权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络结构，大大降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量。另外，该优点在网络输入多维图像时变现得更明显，可以使图片的输入直接作为网络的输入，这样就避免了传统识别中复杂的特征提取和数据重建过程 [ 2 ] 。因此，近年来CNN神经网络结构在图像识别 [ 3 ] 与检索、人脸识别、性别/年龄/情绪识别、物体检测、场景判定与危险监控等领域已经得到越来越广泛的应用了 [ 4 ] 。 CNN的常用框架有Caffe， Torch， Tensor Flow几个框架。Caffe框架源于Berkeley的主流CV工具包，支持C++， python， matlab， Model Zoo中有大量预训练好的模型供使用 [ 5 ] 。Prototxt是用命令行做训练时要用的，定义了CNN的层级结构；而Torch框架则是Facebook用的卷积神经网络工具包，通过时域卷积的本地接口，使用非常直观，torch定义新网络层比较简单，可以做图像或者RNN；最后Tensor Flow框架Google的深度学习框架，可视化很方便，数据和模型并行化好，速度非常快，也是目前用的很多的学习框架。 由于CNN的特殊计算模式，通用处理器实现CNN并不高效，所以很难满足性能的需求。最近基于FPGA，GPU甚至ASIC的不同的加速器被相继提出以提升CNN设计性能 [ 6 ] 。在这些方案中，基于FPGA的加速由于其更好的性能，高效，快速开发周期以及可配置的能力吸引了很多研究者们的注意 [ 7 ] 。其中在控制逻辑较为复杂的情况的时候，选用异步电路作为设计的优势在于不用考虑时钟的工作频率，在任何工作频率下，异步电路都能有很快的计算速度，各个模块之间工作互不干扰。在实验中，研究人员发现在FPGA相同的逻辑资源利用率情况下，两种不同的解决方案可能会有高达90%的性能差异。所以找出最佳解决方案是十分重要的，特别是当考虑到FPGA平台的计算资源和存储器带宽的限制时。实际上，如果加速器结构没有精心设计，其计算吞吐量与提供FPGA平台的内存带宽不匹配 [ 8 ] 。这意味着由于逻辑资源或存储器带宽的利用不足将造成性能的降级。 目前基于FPGA的CNN实现有很多方案，文献 [ 9 ] 中提到了FPGA的可配置性，大幅度的提高了FPGA的资源利用率，将复杂的CNN卷积计算转化成简单的密集矩阵乘法运算；文献 [ 10 ] 中提到寒武纪芯片在计算CNN神经网络算法的时候，可以用CPU(Xeon E5-4620)和GPU(K20M)十分之一的面积，分别达到CPU的117倍，GPU的1.1倍的性能。可以得出一个结论：用FGPA来实现CNN卷积神经网络算法不是不可实现的，而且是更有效的更快速的方法。 相比较之下，基于FPGA的异步CNN的实现就更少了，本文中我们提出一种基于4 × 4卷积核的异步卷积加速算法，首先将需要的数据通过bram保存在内存当中，当开始计算的握手信号到来时，又通过bram将数据写给计算单元PE，PE开始进行乘加运算，最后将得到的特征值返回给bram中保存起来；通过多个4 × 4卷积核与图片矩阵相乘之间的并行计算，从而达到对卷积计算的加速过程。