DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 随着Internet应用的发展，匿名通信技术在保护个人隐私方面发挥着非常重要的作用。匿名通信的目的是隐藏每个最终用户的机密信息，包括身份和内容，并避免被第三方观察和发现。但是，对于匿名通信系统，匿名和通信效率一直是一种权衡。通常，系统具有更好的匿名性，通信效率越差。这是因为匿名增强通常伴随着通信过程的复杂性，这也将导致通信效率的降低。因此，如何满足不同用户的个性化需求已成为匿名通信系统的热门话题。 匿名网络通过将其数据中继到多个匿名节点，每个节点修改、填充和转发数据包，使得消息通过从发送者到接收者的若干节点，以便匿名地到达最终目的地来为用户提供隐私，通过多层加密用于保护用户的隐私免受攻击，从而实现对身份和通信关系的保护。Tor和I2P是匿名网络的典型代表，它们允许用户访问不同的服务，同时保留其在线匿名性，其中用户的真实身份与其指定系统的身份分离。 Tor和I2P的设计理念区别关键在于：I2P试图将现有的互联网服务转移到I2P网络，并在框架内提供服务实现，而Tor则允许匿名访问分别实施和操作外部的互联网服务。因此，Tor是一个“覆盖网络”，而I2P是一个“虚拟互联网”。
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user: 4. 结束语 匿名网络I2P是基于Tor的，它们之间有许多相似之处：基于TCP/IP的覆盖网络、提供低延迟匿名服务、三层加密消息、大蒜路由是洋葱路由的变种、密码规格基本相同等，但由于它们设计理念存在本质差异，同时针对Tor存在的安全问题，I2P在匿名性、隐私性、安全性、隐藏服务等方面进行了扩展或升级 [ 18 ] ：分布式网络数据库代替了集中式目录服务器，克服了网络单点故障隐患，可扩展性好；单向隧道代替了双向电路，匿名性更强；分组交换代替了电路交换，更好地平衡网络中的数据，有助于避免拥塞和服务中断；消息(消息捆绑)代替了细胞，可有效对付流量分析攻击；大蒜路由代替了洋葱路由，提高了匿名性和安全性；完全的端到端通信代替了局部的端到端通信，提高了通信的整体安全性；同时支持TCP和UDP传输代替了单一的TCP传输，提高了会话速度；很少的代理和出口节点代替了较多的代理和出口节点，网络流量保持在网络内部，有效地防止流量分析攻击和DoS攻击；按性能的路由器选择代替了按带宽的节点选择，可以有效地利用网络资源；ElGamal1024/SHA256/DHE/BASE64的分层加密代替了RSA1024/SHA1/AES/BASE32的分层加密，提高了数据传输和隐藏服务的安全性、用户的匿名性；允许匿名托管服务代替了匿名访问互联网，减少了出口节点，保护用户和网络的安全。 I2P受到与Tor相似的威胁，虽然I2P网络根据“威胁模型”，对DoS攻击、流量分析、时间攻击等威胁进行了防御设计，但是针对I2P网络的攻击依然层出不穷。 LIN YE [ 19 ] 、C. Egger [ 20 ] 、Juan Pablo Timpana-ro等人 [ 21 ] [ 22 ] 的研究表明，I2P的隐藏服务面临去匿名化风险、分布式哈希表(DHT)的NetDB存在安全隐患等，I2P还需要进一步提高健壮性、可扩展性、匿名性和安全性。
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user: 摘 要 在简述静态风电叶片损伤的基础上，本文主要针对图像检测技术在静态风电叶片无损检测中应用的研究方法及应用现状进行综述研究，重点阐述并横向对比了目视法、红外热成像法、数字图像相关技术、超声检测技术、机器视觉检测技术及其他图像检测技术。这对于图像检测技术在静态风电叶片检测中的应用提供了一定的参考和依据，对其应用前景的拓展起到一定的促进作用。 关键词 :静态风电叶片，图像检测技术，综述研究 Copyright © 2019 by author(s) 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 风能主要包括陆地风能资源和海洋风能资源两大类，因其具有易获取、分布广泛、经济性较好等特点，使其成为最具有规模化、商业化开发条件和广阔发展前景的绿色能源 [ 1 ] [ 2 ]。因风力发电场一般选择在海上、戈壁滩以及山区等空旷地区安装，风电叶片成为风电机组中最关键、最昂贵、最易破坏的部件，约占整个机组总成本的20% [ 3 ]。因此，实现风电叶片工作状态的有效检测对保障风电产业的顺利发展具有重要的意义。基于上述分析，本文在总结静态风电叶片常见损伤的基础上，就目前图像检测技术在静态风电叶片检测中的应用进行一定的综述和对比分析，以期对风电叶片的生产、运输、安装测试等起到一定指导性的作用。
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user: 2. 静态风电叶片常见损伤形式 风电叶片的损伤来源主要分为三大类：制作过程、运输及安装及运行期间。本文以静态风电为研究对象着重介绍风电叶片制作过程、运输及安装等叶片正式运行之前常见的损伤形式。 2.1. 制作过程 风力叶片由叶根、外壳和主梁三部分组成，多数结构形式为复合材料蒙皮与主梁构成的中空薄壁状。而由于复合材料不均匀和各向异性的，在制备过程中存在很多人为因素和工艺不稳定性，极易使复合材料表面和内部形成孔隙、裂纹、脱粘和分层缺陷。因此，风电叶片制作过程中不可避免的存在各种缺陷。据统计，风电叶片损伤超过一半是在制作过程中产生的。如2010年统计数据显示，风电叶片中53%的风电叶片损伤来自于制作过程，而只有47%的风电叶片损伤来自于其运行过程中受到光照、外界冲击等运行因素 [ 4 ]。 孔隙：孔隙产生于纤维层内的空隙、纤维层与层间的空隙。孔隙对于材料的剪切、弯曲、拉伸与压缩等力学性能强度起到很强的削弱作用，其形成的主要原因有注胶过程中引入气泡、叶片制造过程中气泡不完全排出等制作工艺缺陷。 裂纹：叶片成型过程中，如果缺胶会导致叶片粘结不牢靠，达不到运行时所需强度；而多胶则会加长固化时间，较长时间的固化过程中，胶体内部会产生微裂纹。据统计，风电叶片在制作过程中有43%损伤来自于胶体固化或人工操作失误 [ 5 ]。 脱粘：脱粘即在叶片成型过程中缺胶过度严重、掉落或混入其他非结构材料物质，从而导致叶片粘接失效。据统计脱粘在制作过程损伤中占比为17%。 分层：分层是由于树脂用量不足、布层污染、真空泄压以及二次成型等导致纤维层合板间或芯材与纤维层合板间存在分层的现象 [ 6 ]。在叶片制作过程中，分层缺陷占比为33%，将导致材料的压缩强度和刚度降低，加之后期运行期间受到交变载荷力的作用，会使分层缺陷扩展、传播，当其到达一定程度后将造成叶片的断裂。 其他缺陷：其他缺陷操作失误、异物掉落等如在纤维铺设、树脂真空灌注等工艺过程中所导致的叶片损伤。据统计其他缺陷在制作过程损伤中占比为7%。 2.2. 运输及安装过程 运输及安装过程产生损伤其主要原因在于叶片尺寸大，在吊装及运输过程中不免会与其它物体碰撞、刮擦，进而可能会在叶片内部形成严重的损伤；其次在运输过程中装车、捆绑等也会造成叶片边缘损伤；甚至有些损伤来源于运输及安装过程中操作不规范。由运输及安装过程引起的损伤很难直观发现。这些损伤若不能及时检测修复，一旦叶片进入运行期间，受到周期载荷力的作用会使这些损伤扩展、积累，最终将降低叶片的使用寿命影响其运行安全。
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user: 3. 静态风电叶片的图像检测技术 3.1. 目视法 作为一种无损检测方法，目测法被广泛用于航天飞机、风电机组上大尺寸结构材料的检测，如图1所示。针对风电叶片制造流程中叶片主要内外缺陷，如纤维布褶皱、干纤维、气泡及分层、粘接宽度不够和缺胶等缺陷，曹金祥等人 [ 7 ] 提出目视法与敲击检验，超声波探伤相结合的静态风电叶片损伤检测方法，实现在复合材料一定的厚度范围内(8 mm~54 mm)检测缺陷尺寸偏差在1 mm以内，检测效果比较理想。但由于被测对象风电叶片的尺寸都非常大，所以目视检测所需的时间会比较长，且其检测准确度多依赖于检测人员的经验，需要其他有效的手段来评价材料的性能。 图1. 目视法 3.2. 红外热成像法 红外热成像法通过分析物体内部缺陷部分与其他部分的温度差异而实现对风电叶片缺陷的检测，其检测特点有：1) 可以得到缺陷的具体分布、大小和形状等信息；2) 可以实现快速无接触测量，并且测量面积较大，如图2所示。2001年，Dattoma等人 [ 8 ] 采用热像法对复合材料夹芯结构中的一些典型缺陷进行检测，并建立相应的实验程序。进而，将其应用于夹芯复合结构风力机叶片的研究，结果满足证实了热成像技术在实验室和实际应用中的可靠性。2004年，严天鹏 [ 9 ] 应用红外热成像技术分析大型风力机复合材料叶片有缺陷区及无缺陷区对应表面温度及温差的变化趋势、最大表面温差、最佳检测灵敏度、最佳检测时间和温差初始变化时间等大量数据，实现叶片的无损检测；2010年，P. Chatzakos等人 [ 10 ] 研制了一种自主、新颖、轻量化多轴扫描的原位红外热像仪，从而得到复杂轮廓风电叶片缺陷部位的有效信息；2015年，孟梨雨等人 [ 11 ] 采用主动式持续热激励红外热成像技术对几个不同蒙皮厚度的粘接试件进行检测，并结合后续数据重建等算法，可有效提高蒙皮与腹板间有胶区与无胶区之间的热对比度，实现了蒙皮与腹板之间粘接检测。虽然红外热成像技术可得到风电叶片内部缺陷的位置，但无法反应风电叶片的表面信息，尤其在叶片表面纹理信息识别方面。 图2. 红外热成像法 3.3. 数字图像相关技术 作为一种非接触式现代光学测量实验技术，数字图像相关技术 [ 12 ] 通过跟踪(或匹配)物体表面变形前后两幅散斑图像中同一像素点的位置在变形前后的概率统计相关系数大小以获得全场三维位移或变形信息。20世纪80年代，Yamaguchi和Peters等人 [ 13 ] 提出数字图像相关技术，因其设备简单、测量精度高、隔振要求低等优点在风电叶片测试中获得广泛的应用。Le Blanc等 [ 14 ] 利用数字图像相关技术对9 m长风电叶片根部高应力、低应力表面及叶片边缘区域在挥舞方向荷载单点作用下全场三维位移和应变进行测试。结果表明，该测试方法对于单点载荷作用下叶片破坏位置及叶片弯矩的不连续性具有良好的识别作用。Yang等 [ 15 ] 通过对1.5 MW风电叶片进行挥舞方向和摆振方向荷载单独作用下整体或局部变形进行测试试验，对数字图像相关技术进行数据精确性验证，并以此为基础，对该技术在旋转叶片变形测试的应用提出基本设计思想。胡学兵等 [ 16 ] 通过立体视觉原理与数字图像相关技术相结合的方法对风电叶片静态特性进行相关研究，获得其在双轴(挥舞方向和摆振方向)加载下的全场三维变形规律，进而以此三维变形规律对有限元软件ANSYS模拟风电叶片双轴加载下静态特性进行相应验证，从而对有限元分析方法在叶片静载性能分析中应用的可行性进行相应的研究探索。虽然数字图像相关技术可得到风电叶片高应力、低应力表面及叶片边缘等区域应变信息，但相对比全尺寸风电叶片检测方面存在设备覆盖率低、成本高等不足之处。 3.4. 超声检测技术 超声波检测法是利用复合材料本身或缺陷的声学性质对超声波传播路径的影响来检测复合材料缺陷的。按声波发射和接收，该方法可分为超声脉冲回波法和穿透法；按显示方式可分为A扫描、B扫描、C扫描。考纳斯科技大学超声波研究中心 [ 17 ] 通过对比发现：A、B扫描能够大致识别风电叶片损伤，但存在检测效率低、精度不够等问题，而超声Ｃ扫描具有缺陷成像、检测精度髙等优点，可以大致测出损伤的形状和尺寸。基于上述分析：顾兴旺等人 [ 18 ] 为解决传统超声Ａ扫描风电叶片存在检测效率低、员工劳动强度大、仪器智能化不够等问题，基于C扫描开发了一套实时显示并保存当前位置信息、波形信息及扫描彩图的超声扫查系统，通过实验该系统运行稳定可靠，能够有效检测粘接区域缺陷的种类、轮廓和位置。但超声波检测法覆盖范围较小，目前主要由手动和自动两种检测方式。相对比于全尺寸风电叶片，超声检测所需时间长，但这不足之处随着自动超声检测仪的发展会得到良好的改善。 3.5. 机器视觉检测技术 机器视觉检测技术是基于机器视觉理论，将人的感官思维赋予机器以代替人工，从而实现对被测物体的远距离、高精度、低成本、快速的自动检测。张建斐 [ 19 ] 基于机器视觉技术的考量，结合数字图像处理相关算法，针对传统风电叶片检测存在的问题提出了一种非接触式风电叶片表面无损检测方法，并通过试验室试验验证了该方法的可行性与有效性。胡世创 [ 20 ] 等人，针对风电叶片，设计了基于图像的裂纹检测系统，通过对风电图像角点、特征描述子、图像拼接质量等参数的提升，对横向、纵向和网状裂纹进行了有效的识别及验证。随着风电叶片尺寸的增加，机器视觉所需处理的信息增加，且需要专门的计算识别方法、信息处理较为复杂。 3.6. 其他图像检测技术 在上述风电叶片图像检测技术的基础上，徐家园 [ 21 ] 等人针对风电叶片轮廓不完整、特征点不明显的问题，提出了一种点特征与直线特征相结合的图像匹配方案，通过对可见光与红外图像的融合算法进行研究，采用基于亮度、色调、饱和度彩色空间的图像融合算法实现对风电叶片可见光与红外图像的图像融合，充分发挥目视检测及红外热成像检测技术的优点，如图3所示。 图3. 其他图像检测技术 [ 21 ] ；(a) 目视法，(b) 红外热成像，(c) 图像融合 综上分析，通过对比目视法、红外热成像法、数字图像相关技术、超声检测技术、机器视觉检测技术及其他图像检测技术给出各个检测技术的特点，如表1所示。 Table 1 Comparative analysis of image detection technique 序号 检测技术 特点 1 目视法 时间会比较长，且其检测准确度多依赖于检测人员的经验 2 红外热成像法 1) 可以得到缺陷的具体分布、大小和形状等信息；2) 可以实现快速无接触测量，并且测量面积较大，但无法反应风电叶片的表面信息，可与目视法互补应用。 3 数字图像相关技术 1) 设备简单、测量精度高、隔振要求低等；2) 可获得全场三维位移或变形信息。 4 超声检测技术 1) A、B扫描方式存在检测效率低、精度不够等问题；2) C扫描具有缺陷成像、检测精度髙等优点 5 机器视觉检测技术 可对被测物体的远距离、高精度、低成本、快速的自动检测，但数据处理较为复杂 6 其他图像检测技术 融合多种检测技术充分发挥目视检测及红外热成像检测技术的优点 表1. 图像检测技术的对比分析表
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user: 4. 结论 风电叶片的损伤来源主要分为三大类：制作过程、运输及安装及运行，其中53%的风电叶片损伤来自于制作过程。本文以风电叶片静态制作过程及其运输损伤检测为背景，对图像检测技术在静态风电叶片无损检测中应用的研究方法及应用现状进行综述分析，重点阐述了目视法、红外热成像法、数字图像相关技术、超声检测技术、机器视觉检测技术及其他图像检测技术。通过对图像检测技术在静态风电叶片检测中的横向对比分析出各个检测技术方法的特点，这对其进一步应用可以起到一定的参考和依据，对其应用前景的拓展亦起到一定的促进作用。
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user: 摘 要 为了在高光谱图像中提取空间分布合理且冗余度小的可变端元，本文提出基于超像素分割和纯像元指数的端元束提取算法。首先对高光谱图像进行主成分变换，得到三个主分量并对图像进行基于熵率的超像素分割。通过纯像元指数法提取初始候选端元，每个超像素内只保留均质性指数最小的端元，然后通过聚类得到端元束，最后去除同类端元束内的冗余端元。仿真和真实数据结果表明，对比已有的端元束提取算法，本文提出的方法能更有效提取可变端元和减少端元冗余度。 关键词 :高光谱图像，可变端元，端元束提取，超像素分割 Copyright © 2019 by author(s) 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 光谱解混是高光谱图像众多应用中需要解决的一个关键问题 [ 1 ] 。传统的光谱解混方法假定每类地物仅有一种端元光谱，其端元集是固定的 [ 2 ] 。由于地物的复杂多样性和成像条件的影响，在高光谱图像中“同物异谱”和“异物同谱”现象普遍存在 [ 3 ] [ 4 ] ，导致用固定的端元集对高光谱图像进行解混时，精度将受到很大的限制。因此，研究端元可变的高光谱图像光谱解混算法对提高高光谱图像的应用效果具有重要的意义。 目前国内外学者已经提出了一些可变端元提取算法，如Bateson提出了一种端元束的概念表示可变端元 [ 5 ] ；2003年Xiaofeng Ren提出了超像元的概念 [ 6 ] ，利用像元之间特征的相似程度对像元进行分组，很大程度的降低了后续图像处理的复杂度；2011年Martin等人提出了基于区域的空间预处理的端元提取算法 [ 7 ] ，主要利用图像分割进行预处理，并通过正交子空间投影(Orthogonal subspace projection， OSP)确定均值区域，用于最终的端元提取；Torresmadronero MC等人提出了对高光谱的端元提取使用聚类分析 [ 8 ] ，所得到的聚类结果用于模拟图像中的可变端元成分；基于高光谱的端元束提取(Image-Based Endmember Bundle Extraction， EBE) [ 9 ] 算法从高光谱图像上随机选取子集进行端元提取，然后合并所有的端元，最后对所有的端元光谱进行聚类，从而使每种地物都由一组端元光谱(端元束)来表示；2015年Mingming Xu等人提出了PPI结合光谱空间信息(Pure Pixel Index Combined with Both Spatial and Spectral In-formation， PPISS， PPISS) [ 10 ] 的端元束提取算法，首先利用PPI端元提取算法进行预处理，假设纯像元更有可能位于均质区域，利用均质性指数(Homogeneity index， HI)指数来自适应地为每一块区域选择不同的阈值，并对端元光谱聚类分析。相比EBE算法，PPISS算法性能有所提升。 上述端元束提取算法存在两个主要问题：1) 同一超像素内可能提取多个端元；2) 没有考虑最后冗余端元的去除。针对这两个问题，借鉴PPISS算法中PPI提取候选端元的思想和均质性指数的定义，结合超像素分割，本文提出了一种像元纯度指数结合超像素分割(Pure Pixel Index Combined with Super-pixel Segmentation， PPISPS)的端元束提取算法。该算法的基本思想是：通过PPI提取初始候选端元，每个超像素内保留一个候选端元并以超像素为邻域计算其均质性，对保留的端元根据均质性指数进行筛选，筛选后的候选端元进行聚类分析，每类地物都得到一束端元光谱，并进一步去除同类端元束的冗余端元。
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user: 2. 相关理论基础 2.1. 基于熵率的超像素分割 超像素是指根据图像颜色和距离等相似性度量，把图像分割成若干个均匀、形状规则且互不重叠的子区域的过程，每个子区域都包含着一定的空间纹理特征。基于熵率超像素分割方法 [ 11 ] 是目前用得比较多的一种方法，其基本思想是将图像映射成加权无向图 G = ( V ， E ) ，其中 V 表示图像像素的集合， E 表示边的集合，利用无向图上随机游走的熵率作为评价每个超像素均匀且紧凑的标准，将 V 分成几个连通子集，每个连通子集为一个超像素。 假设 A 是选定的边集，则图 G = ( V ， A ) 的随机游走的熵率为： H ( A ) = − ∑ i u i ∑ j p i ， j ( A ) log [ p i ， j ( A ) ] (1) 其中𝑢表示随机游走中的平稳分布状态，p i ，j 表示随机游走转移的概率。平衡函数定义为： B ( A ) = − ∑ i | S i | | V | log 2 ( | S i | | V | ) − N A ， i = { 1 ， ⋯ ， N A } (2) 其中 N A 是分割后连通子集的数目，对A的分割结果为 S A = { S 1 ， S 2 ， ⋯ ， S N A } 。组合了熵率和平衡函数的 目标函数表示为： max A [ H ( A ) + λ B ( A ) ] (3) 其中 λ 为平衡系数。 如果要把一张图像分割成k个超像素，通过不断优化目标函数(3)，就会得到k个集合，每个集合就是一个超像素。 2.2. 基于纯像素指数的端元提取算法 纯像元指数端元提取(Pixel Purity Index， PPI) [ 12 ] 算法假定高光谱所有混合像元位于单形体的内部，而端元位于单形体的边缘，主要步骤如下： 1) 利用主成分分析 [ 13 ] 或最大噪声分离变换 [ 14 ] 方法对高光谱数据进行降噪处理和降维处理。 2) 将特征空间中的所有像元投影到随机生成的向量上。 3) 统计每个像元投影在向量两端的次数，即为每个像元的纯净像元指数。 4) 像元的纯净指数越高，表明该像元为端元的概率越大。
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user: 3. PPISPS算法 PPISPS算法流程如图1所示，整个算法分6个步骤，具体过程如下： 1) 超像素分割 由于高光谱数据的波段数较多，为了加快计算速度并且减小噪声波段的影响，首先利用主成分分析法对数据进行降维，选取特征值最大的3个分量。然后调用基于熵率的超像素分割算法，得到超像素集合。 2) 端元提取 PPI提取初始候选端元集E1，并记录每个端元在图像中的坐标。 3) 端元筛选 对初始候选端元集E1中的端元进行筛选，得到端元集E2。筛选方法为：如果一个超像素内如果存在多个端元，则计算其内每个端元的均质性指数(Homogeneity index， HI)，HI指数越小，越有可能是端元，只保留超像素中HI指数最小的端元。如果一个超像素内只含有1给端元，则直接保留该端元。 图1. PPISPS算法流程图 用光谱信息散度(Spectral Information Divergence， SID)度量两个光谱的相似性，HI指数定义为 H I ( e i ) = max [ d S I D ( e i ， x j ) ] ， e i ， x j ∈ P e i (4) d S I D ( e i ， x j ) = ∑ k = 1 L e ¯ i k log e ¯ i k x ¯ j k + ∑ k = 1 L x ¯ j k log x ¯ j k e ¯ i k (5) 其中， e i 为超像素中的一条端元光谱， P e i 为 e i 所在的超像素， 为 P e i 中的一个像元， e ¯ i k = e i k ∑ m = 1 L e i m ， x ¯ j k = x j k ∑ m = 1 L x j m ，L为波段数。 4) 端元聚类 利用K-means算法对端元集E2中的元素进行聚类分析，得到聚类后的端元束E3。通过不断计算所有像素点到种子点的相似性度量值的距离，从而确定各个像元属于哪个类。K-means采用如下相似性度量： d S A D = 1 − e i T e j e i T e i e j T e j (6) 其中 e i 和 e j 为两个端元光谱。 d S A D 越小，两个端元越相似。 5) 冗余端元去除 聚类以后，同类地物的端元束中仍可能会存在非常相近的端元光谱，因此，需要进一步去除这些同类冗余端元。以端元束E3中第i类端元 E 3 i 为例，首先对 E 3 i 进行排序，使得 ‖ E 3 i ( 1 ) ‖ > ‖ E 3 i ( 2 ) ‖ > ⋯ > ‖ E 3 i ( n ) ‖ 。同类冗余端元去除的伪代码如下：如表1所示 Table 1 Redundant endmember of removing pseudo cod Input: E 3 i Output: E ˜ i Initialization: E ˜ i = { E 3 i ( 1 ) } ， p = 1 ， q = 2 Repeat: d = ‖ E 3 i ( p ) − E 3 i ( q ) ‖ 2 if d > T then q = q + 1 Until q > n i 表1. 冗余端元去除伪代码 其中 E 3 i ( k ) 表示排序后 E 3 i 中的第k条光谱， n i 表示 E 3 i 中的端元数， E ˜ i 为 E 3 i 去除冗余端元后的端元集，m为参数，T为阈值，其值可设为 E 3 i 中各个端元第m个波段最大值的0.05。
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user: 4. 实验结果 4.1. 仿真数据实验 从DIRSIG光谱库中选取了4类地物光谱并且保证类内光谱的欧式距离大于一定的值，使得它们具有区分度。光谱的种类和个数分别为：泥水8个，草地11个，混凝土9个，沥青9个，总波段数为178，光谱曲线如图2所示。 图2. 选取的四类端元光谱曲线 用上述的4种端元光谱，按照如下的方式合成高光谱图像：将100 × 100的矩阵分成20 × 20个区域，即每个区域的大小为5 × 5个像素，每个区域的像素中分别存放四类地物端元光谱数据，每类地物随机选取一条类内光谱以随机的比例系数合成。随机的比例系数都满足和为一、非负两个条件。为了更加贴近真实的高光谱数据，添加信噪比为50 dB的高斯白噪声。第11波段的合成图像如图3所示。 图3. 合成图像第11波段的灰度图像 将本文提出PPISPS算法与平均分块结合PPI端元提取(Uniform segmentation combined with PPI， USPPI)、EBE以及PPISS这三种算法做对比实验，从而验证PPISPS算法的性能。其中USPPI是指将图像均匀地分块，对每块PPI提取端元，合并端元集再进行聚类分析。PPISPS算法中超像素分割一共把图像分割成625个超像素，超像素分析筛选后的端元的HI指数直方图如图4所示，去除了一部分HI指数较高的端元，最后一共提取了62个端元。 图4. HI直方图 图5给出了端元筛选前后的端元位置图，黄色“o”表示PPI提取的初始端元位置，白色“*”表示筛选之后保留的端元位置。PPISS一共提取了154个端元。对比图5(a)和图5(b)，可以看出PPISPS提取的端元位置中每块超像素中只有一个候选端元，PPISS算法提取出的端元分布的很密集，说明PPISS算法得到的各类地物存在很多相似的端元。 图5. 端元位置 图6分别给出了PPISPS、PPISS、USPPI和EBE四种方法提取的端元束光谱曲线图，其中，USPPI算法中块的大小为4 × 4个像素，平均分割成625块，一共提取了441个端元；EBE算法在全局利用PPI算法，一共提取了90个端元。所有算法用K-means对提取的端元光谱进行聚类分析。从图6可以看出，PPISPS算法提取的各类地物的端元光谱比较完整，而且各类地物中没有冗余的端元；而PPISS算法提取的各类地物的端元则存在较多的相似端元光谱，冗余度较高；USPPI和EBE算法提取的各类地物的端元光谱存在大量的相似以及接近重叠的端元光谱曲线。相比之下，PPISPS提取的端元最具代表性。 图6. 提取的端元束(纵坐标代表反射率，横坐标代表波段) 为了评价算法的精确性，采用光谱角距离(Spectral Angle Distance， SAD)度量每个提取的端元 e 和真实端元 e ^ 之间的相似性 S A D ( e ， e ^ ) = arccos ( e T e ^ e T e e ^ T e ^ ) (7) SAD的值越小，表明提取端元值越精确。但是由于每类地物用的是一束端元光谱表示，因此每类地物的多条端元分别保留和真实端元束计算得到的最小SAD值。图7以盒式图的形式给出了4种方法得到的4类地物的SAD结果。从图7可以看出，USPPI和EBE的SAD明显大于PPISS和PPISPS，并且USPPI相比EBE结果差一些。PPISS和PPISPS相比，除了Muddy，其他三种地物都是PPISPS的SAD更小。因此，四种方法中，PPISPS的结果最好，PPISS的结果次之。 图7. SAD盒式图 4.2. 真实数据实验 仿真数据实验结果表明PPISS和PPISPS的结果优于其他两种方法，因此真实数据实验只对PPISPS算法和PPISS算法进行比较。真实数据采用Cuprite矿物数据(http://aviris.jpl.nasa.gov)。Cuprite图像由AVIRIS传感器获得，实验所用数据大小为250×191个像元，共224波段，去除因水汽吸收和低信噪比波段，实验所用的数据共188波段。 图8为超像素分析筛选后的端元位置图，白色“o”表示PPI提取的初始端元位置，红色‘+’表示筛选之后保留的端元位置。从图8可以看出，PPISS的结果中有很多密集的端元，也就是存在太多的冗余端元。PPISPS的结果中不存在密集分布的端元，这是因为PPISPS中每个超像素内只保留一个端元。 利用K-means聚类分为11类地物，根据与USGS光谱库(http://speclab.cr.usgs.gov)的光谱对比，可以确定每个端元束的类别，图9给出了其中6种端元束的光谱曲线，其中纵坐标为反射率，横坐标为波段号，每类PPISS提取的端元束在上，PPISPS在下。从图9可以看出，PPISS提取的各类地物端元束中都存在光谱曲线近似重叠的端元，而PPISPS则不存在这种现象。由此可见，PPISPS能够有效地减少端元束内的冗余端元。 图8. Cuprite图像端元位置 图9. PPISS和PPISPS提取的端元束
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user: 5. 结论 本文提出了一种新的基于超像素分割和纯净像元指数的端元束提取的方法，能够提取兼具空间分布合理和同类端元冗余度低的端元束。首先采用超像素的思想，将高光谱数据分割成很多超像素块，每个超像素中选取一个代表端元；然后利用均质性指数二次筛选端元；最后，根据端元光谱间的相似性，对聚类分析之后的每类地物进行端元束筛选，得到每类地物最终的端元束。实验结果表明本文提出基于超像素分割和像元纯度指数的端元束提取(PPISPS)算法有效的提高了端元束提取的准确性。
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user: 摘 要 新时代背景下，现有医学技术教育模式不能满足教育现代化以及国家创新发展、健康社会对于医学技术全产业链人才的迫切需求。我们结合重庆医科大学对于新增设的医学技术专业的人才培养新要求，以专业核心课程《POCT即时即地检测》为中心，充分利用学院众创空间、校企联合iPOCT创新创业示范基地、教育部重点实验室的优势资源，构建PBL教学、翻转课堂和课内前沿创新实验的融合教育模式。探索出一条以实际人才需求为导向、易于推广的“医学技术”教育现代化创新人才培养之路。 关键词 :医学技术，教育现代化，POCT即时即地检测 Copyright © 2019 by author(s) 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 教育促进了人类的发展并决定了人类的未来，中国特色社会主义进入新时代，教育占据国家优先发展战略地位 [ 1 ] 。教育现代化建设被党中央、国务院列入重大战略部署 [ 2 ] ，作为国家现代化的支撑和引领，其新的要求和目标也应运而生。在“双创”和“双一流”学科建设如火如荼之时，重庆医科大学对于医学技术学科人才培养提出了新的要求，以适应和满足国家和社会的需求。2011年，医学检验、医学影像、康复治疗等专业纳入一级学科“医学技术”。我校在原有国家重点学科临床检验诊断学医学专业的基础上，新增设了医学检验技术理学专业。然而，“医学技术”过去的教育培养方案最终目标仅局限于培养能够紧密配合临床医生医疗服务工作的技术人才。人工智能、互联网+、大数据时代的来临赋予了教育现代化建设新的内涵。同时，以医学检验体外诊断行业(IVD， In-Vitro Diagnostics)为代表的医学技术产业作为朝阳行业迅速崛起，相应的产品(包括POCT即时即地检测产品)能够广泛应用于疾病预防、诊断、治疗检测、后期观察、健康评价、遗传疾病预测等，医学检验技术在国家医疗改革和全民健康保障体系的发展中发挥重要核心作用 [ 3 ] 。国家创新发展、健康社会的新时代召唤着临床检验、技术研发、市场服务的医学检验技术全产业链人才。显而易见，过去的教育培养方案完全不能满足当前的人才需求 [ 4 ] [ 5 ] 。 本文拟立足医学技术中的医学检验技术专业核心课程《POCT即时即地检测》新课建设，以高校毕业生更高质量就业为导向，解决医学检验技术专业学生在培养过程中的两大问题：1) 学生对现代医学检验技术人才的角色定位和社会需求不明确，对于现代医学检验技术的认识不充分，学习兴趣不够浓、主动性不够高；2) 学生对科学前沿交叉技术决定现代医学检验的发展意识不够强，创新思维和实践动手能力缺乏。依托学院众创空间、校企联合iPOCT创新创业示范基地、教育部重点实验室，通过PBL教学设计、翻转课堂和课内前沿创新实验的融合教育模式，探索新时代“医学技术”教育现代化建设创新模式。让学生明确本专业的人才定位和社会需求，深入了解科学前沿交叉技术，进一步培养他们学习兴趣和主动性以及创新思维和实践动手能力，从而为他们走出校门成为国家和社会中坚力量打下良好基础 [ 6 ] [ 7 ] 。
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user: 2. 现状 统计重庆医科大学检验医学院2010~2013年入学的医学检验技术本科专业学生的就业情况(2012年按照教育部要求原医学检验专业五年制医学专业改为医学检验技术四年制理学专业招生)，截止2018年1月，学生的就业类型如图1所示。可以看出四个年级学生的就业方向还是以临床检验师为主，占到总人数的58%，公司技术员占40%，销售人员和技术支持人员分别占1%。其中医院检验师在最高峰年份占到本专业同年级总人数的91%。涉及医学检验全产业链中技术研发和市场服务的就业人数仍然偏少。与之相矛盾的是，随着国家创新发展、健康社会的新发展对医学检验技术全产业链人才需求日益增多。 图1. 2010~2013年入学的医学检验技术本科专业学生的就业情况 基于以上突出问题，我院综合分析自身优势：学院有临床生物化学、临床血液学、实验诊断学、临床微生物学和免疫学、生物分析化学、临床检验仪器学等教研室和临床检验诊断学教育部重点实验室。有化学、生物学、医学检验、临床医学背景和学缘结构的高水平专业师资队伍，现有教授23人(博士生导师17名)、副教授11人，教师中70%以上具有博士学位，45岁以下中青年骨干教师占40%。在自身优势的基础上，又打造了虫虫医客众创空间，并与企业联合开发iPOCT创新创业示范基地，逐步搭建起教育现代化创新人才培养平台。但是在前期，教育部重点实验室平台与虫虫医客众创空间是相对独立发展，学生凭兴趣自愿参与实验室科研活动或者创业教育活动，活动的受众较分散且平均受众面小：以众创空间“虫虫医客”为例，每个年级学生参与人数约少于20名，占每个年级总人数130~160名的12.5%~15%左右。多数学生在面临选择实习方向和后期就业方向时，会有一定的困惑：他们没有经历过岗位实践，不知道自已真正适合哪一个类型的岗位。如何整合学院众创空间、校企联合创新创业示范基地、教育部重点实验室的优势资源，充分培养学生自主学习的兴趣，提高学生创新能力是目前教育现代化创新人才培养体系亟待解决的问题。 新设《POCT即时即地检测》课程是我院教育现代化创新人才培养课程体系改革的重要一步。《POCT即时即地检测》课程是检验医学院专业核心课，“POCT即时即地检测”也是医学检验技术全产业链的核心内容之一。根据学院新的人才培养方案，学生将在三年级的时候学习这门课程，此时学生完成了前两年的基础课学习，进入到专业核心课程学习阶段，初步具备相关专业的初级技能、专业思想和一定的专业认同感，对一年后进入实习岗位的前景满怀憧憬，同时也开始思考和制订自己的就业计划。本课程在很大程度上帮助学生更好的进行实习和就业方向的选择：学生参与课程中PBL教学设计、翻转课堂和课内前沿创新实验的融合教育模式下的各个环节，在培养他们创新思维和敏锐观察力的同时，也让他们了解自已的兴趣和能力，找到真正适合自己的方向。而课程实施过程中形成性评价体系也将进一步检测学生在本课程中的收获情况。
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user: 3. “医学技术”教育现代化建设创新模式探索 3.1. 前期基础 本课程在我院以往《生物传感技术》为主的课程基础上建立起来，已经积累了如PBL教学等丰富的教学经验和方法，并且效果明显。我们对2015级医学检验技术100名同学进行问卷调查显示，有82%的同学接受并且喜欢PBL加翻转课堂的教学模式，仅有18%的同学只愿意接受传统讲授式授课方式，如图2所示。 图2. 2015 级医学检验技术学生授课方式问卷调查结果 同时，我院过去在“第二课堂”中也开设了“二十四堂财富课”，并不定期邀请了数位行业内的领军人物为大家介绍行业发展动态以及自己的创业经历，受到同学们的欢迎和喜爱。 3.2. 实施步骤 《POCT即时即地检测》课程的二个目标：一是充分利用学院众创空间、校企联合创新创业示范基地、教育部重点实验室的优势资源，设立科学的创新融合教学环节；二是建立合理有效的形成性评价体系，保障教育现代化创新课堂教育的实施效果。主要按以下思路进行，如图3： 图3. 课程建设的基本设计思路 课程建设主要分七个阶段进行实施： 第一阶段：课前调查。采用互联网问卷调查的形式，了解学生对于教育现代化以及医学检验技术行业的基本认识和就业意向。汇总分析调查数据。作为本项目开展开放实践课堂教育前期准备的依据，有利于课程实施方案的细化和优化。 第二阶段：收集实习单位对近两届学生实践动手能力的评价并汇总其就业情况。 第三阶段：课前摸底。采用互联网在线答题的形式，了解学生对于“POCT即时即地检测”的基础核心内容，分析学生知识储备情况，便于课堂教学内容的前期准备和补充。 第四阶段：教育现代化创新融合课堂的探索。主要包括以下四个步骤： 1) PBL问题导向课堂教学方法用于传授理论知识。利用学校一体化教学应用云平台“智慧教室”实现课堂实时多媒体互动教学，以问题为导向传授“POCT即时即地检测”技术的原理、分类及应用。 2) 设计开展“POCT即时即地检测”相关课内实验，锻炼学生的实践动手能力。利用教育部重点实验室平台筛选出部分前沿课题项目内容，在虫虫医客众创空间开展比本科基础实验创新思维和动手能力要求更高的前沿技术实验，例如POCT即时即地检测技术中微流控芯片的合成实验，将学生分成多个小组，小组成员之间合作完成多步骤的微流控芯片合成，老师对于每组的合成产品进行评价打分，实现课堂前沿理论知识与动手实践的完美同步。 3) 在校企联合iPOCT创新创业示范基地的参与单位中，邀请来自医院检验科和公司的技术管理人员为学生讲述“POCT即时即地检测”技术的实际应用案例和最新的“POCT即时即地检测”技术的市场应用。 4) 邀请POCT创新创业示范基地成员单位中的企业负责人为学生讲述教科书以外真实创业经历和分析行业发展的实况。 第五阶段：形成性评价体系。形式上采用翻转课堂模式考查学生对于理论知识掌握和医学技术行业的思考，课下学生分组自学讨论一个“POCT即时即地检测”的前沿技术开发及应用，课上每组学生进行案例分析、原理应用解读，老师进行现场指导和点评，最后采用学生互评与教师评价相结合的方式对每组学生进行评价打分。 第六阶段：课后调查学生的创新基本素养和理念的强化程度。采用互联网问卷调查的形式了解学生在后对于创新的新认识和新想法，并与课前调查进行对比分析，初步验证教育现代化融合创新课堂教育的实施效果。 第七阶段：收集实习单位对学生实践动手能力的评价并汇总其就业情况，与前两届学生实习就业情况进行对比分析。进一步验证教育现代化融合创新课堂教育的实施效果。 目前我院的实习基地覆盖了重庆、上海、北京、成都、深圳、广州等多地、多级医院以及国内外知名企业，其评价意见反馈结果也是全面、科学、可信的。并且实习单位评价意见反馈收集和就业情况汇总本身是我院教学培养体系的主体工作之一。通过课程实施前后的效果对比，能够全面地评价教育现代化融合创新课堂教育模式的实施效果。
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user: 4. 创新之处 1) 以专业核心课程《POCT即时即地检测》为中心，充分利用学院众创空间、校企联合iPOCT创新创业示范基地、教育部重点实验室的优势资源，构建PBL教学设计、翻转课堂和课内前沿创新实验的融合教育模式。 2) 以更高质量就业为导向，科学、真实、全面地调研多地、多级医院以及国内外知名企业等用人单位，分析对于教学实施效果的反馈意见。学生在教学过程中，更加明确本专业的人才定位和社会需求，深入了解科学前沿交叉技术，进一步培养他们学习兴趣和主动性以及创新思维和实践动手能力。
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user: 5. 结语 以新时代教育现代化建设和医学技术教学变革为契机，通过《POCT即时即地检测》新课建设，进一步整合学院众创空间、校企联合iPOCT创新创业示范基地、教育部重点实验室等优势资源，构建PBL教学设计、翻转课堂和课内前沿创新实验的融合教育模式。以帮助学生更高质量就业为导向，探索新时代“医学技术”教育现代化建设创新模式。相比一般课程设计，本课程让学生更加明确本专业的人才定位和社会需求，更加深入了解科学前沿交叉技术，进一步培养他们学习兴趣和主动性以及创新思维和实践动手能力；其导向更为明确，实施效果评价更加科学，是教育现代化建设创新人才培养之路的初步探索，能够实现学生就业质量的本质提升，践行教育现代化实现教育强国的目标。
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user: 摘 要 共价有机框架(COFs)代表了一种令人兴奋的新型多孔有机材料，它通过强共价键与有机构建单元巧妙地构建而成。明确的晶体多孔结构以及特定的功能为COF材料提供了在各种应用中的卓越潜力，例如气体储存，吸附，催化，化学传感和能量储存。本文重点研究了COF材料的最新研究过程及其应用。同时，也展望了COF材料的发展趋势。 关键词 :共价有机框架材料，合成方法，气体吸附和分离，催化 Copyright © 2019 by author(s) 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 共价有机框架材料(Covalent organic frameworks， COFs)是一种结晶性多孔聚合物，主要由C、H、O、N、B等轻质量元素构成，通过共价键将刚性有机结构单元(通常为苯、芘、联苯等)连接起来，从而得到具有规整的、有序孔道的二维或三维新型拓扑高分子 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。与无机纳米材料、石墨相氮化碳材料、无序的有机多孔材料和金属有机框架材料相比，COF材料具有以下优点：1) 良好的化学稳定性，这为其在各个领域的应用奠定了基础；2) 规整的晶型结构能够减少电荷复合位点的数目，增加产生电子和空穴的可能性；3) 均一性的孔道分布能够增强反应物，产物的传质能力，进而提高反应效率；4) 高的比表面积能够提供更多的活性位点，有些COF材料可以选择性吸附CO 2 ，有利于吸附存储分离CO 2 ；5) 通过化学修饰可调控其能带结构，以满足光催化对能带的要求；6) COF具有大π共轭结构，这使其具有优良的吸光能力和导电能力。自2005年Yaghi课题组首次报道以来 [ 4 ] ，COF的研究在世界范围内迅速展开并取得了令人欣喜的进展，其在气体吸附储存、传感、催化、光电等领域都展现出良好的发展态势，成为国际化学与材料学领域研究的新热。
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user: 2. COF材料的合成 COF材料合成的灵感来源于其他框架材料和设计的非共价组装方面的策略，特别是来自于MOF材料合成所用的概念。自2005年Yaghi课题组首次报道COF材料以来，经历了飞速的发展。迄今为止，已经发展出多种合成方法应用于COF材料。常用的方法有溶剂热法 [ 5 ] [ 6 ] ，微波辅助法 [ 7 ] ，离子热合成法，机械研磨法 [ 8 ] [ 9 ] ，室温合成法等。大多数的COF材料都是以这几种方法为基础合成出来的，然而，目前在合成方法满足不了。最近，随着人们对COF材料的深入研究，又开发出几种新的合成方法拓展COF材料的潜在应用，如“外部助剂”辅助固相合成法，后合成改性，高温煅烧法等。 2.1. 后修饰法 目前，后修饰法在金属有机框架材料中的应用很普遍，但在COF材料中应用还很少。COF材料是由纯有机单元通过共价键连接形成的多孔结晶固体，COF材料的巨大应用前景在于其整个结构是有机单体构成，因而可以在原有框架的基础上进行分子修饰。2016年，Yaghi和同事 [ 10 ] 提出了后修饰合成法，将不稳定的2D亚胺(-C=N-)转化为化学稳定的酰胺(-CO-NH-)类似物。以两个层状亚胺COFs (TPB-TP-COF (1)、4PE-1P-COF (2))为原料，在温和的氧化条件下，定量地转换亚胺键而不失去其基本拓扑结构和永久孔隙度。改性后的2D酰胺COFs在12 M HCl和1 M NaOH中处理1 d仍具有较高的结构稳定性。 2.2. “外部助剂”辅助合成法 共价有机框架材料在近期研究中因其特有的孔道结构、易化学修饰和水稳定性等优势，得到更多研究人员的关注。然而，在合成中由受到溶剂和操作方式等的限制，从而影响了它们的潜在应用。为了缓解这一难题，2017年，Karak等人 [ 11 ] 发展出一条快速合成COF材料的途径。他们利用对甲苯磺酸作为辅助合成剂，用双螺杆挤出机在1min内连续合成具有高结晶度和超高孔隙率的不同形状COF材料，其比表面积高达3000 m 2 ∙g –1 。 2.3. 高温煅烧法 近来，高温煅烧法应用在合成共价有机框架材料中的报道还较少。2018年，Zhang课题组 [ 12 ] 采用高温煅烧法，以廉价易得的三聚氰胺和均苯四甲酸酐为起始原料，制备了一种具有高热稳定性和化学稳定性的含有三嗪环的共价有机框架材料PI-COF，并将其作为非均质铜的载体。实验结果表明，所制得的Cu@PI-COF是一种高活性的多相催化剂，并且在不需要任何碱或添加剂的情况下，能高效催化Chan-Lam偶联反应。此外，该催化剂可通过简单过滤的方式从反应混合物中迅速回收，并且可重复使用最少8个循环，而结构和催化活性不发生明显变化。
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user: 4 总结与展望 近几年来，合成COF材料的方法越来越多，但是合成条件相对苛刻，对环境友好的合成策略有待进一步开发。COF材料目前的主要应用为气体的吸附存储与分离，科研工作者们已经获得了具有高效吸附分离H 2 、CH 4 、CO 2 与N 2 的COF材料；除此之外，科学家们正在寻找该类材料在水的净化领域的突破口。而在催化领域的应用，COF材料的研发尚处于起步阶段，鉴于其结构易调控与修饰的特点，我们可以在COF材料上引入新的催化活性位点，扩展其在光电催化领域的应用。综上所述，我们认为共价有机骨架材料在今后几年内必将蓬勃发展，引起科研工作者的广泛关注。
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user: 摘 要 为调查陕西地方本科院校研究生学习满意度的现状及其影响因素，提升教学教育质量，本研究调查了宝鸡文理学院141名硕士研究生的学习满意度情况。得出如下结论：1) 研究生的学习满意度处于较高水平，但还有待提高；2) 研究生的学习满意度存在年龄差异，25~29岁的研究生学习满意度最低，30岁以上的研究生学习满意度最高；3) 研究生的学习满意度存在年级差异，研究生一年级最高，研究生二年级次之，研究生三年级最低；4) 研究生的学习满意度在学生是否对其专业有兴趣上存在差异，具有专业兴趣的研究生学习满意度更高；5) 研究生的学习满意度在学生是否愿意推荐他人来本校就读上存在差异，愿意推荐他人来本校就读的学生学习满意度更高；6) 研究生的学习满意度在学生是否具有工作经历上存在差异，无工作经历的研究生在对学习环境的满意度上更高。 关键词 :硕士研究生，学习满意度，问卷调查 Copyright © 2019 by author(s) 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 学习满意度是教育评估和管理的重要要素之一，基于顾客满意度，学习满意度是在教育服务的基础上产生的。Domer认为，“学习满意度是指学生自身对学习‘期望程度的水平’和‘实际获得的结果’进行的比较，如果两者之间存在的差异越小，那么学生的学习满意度水平就越高；反之，学生的学习满意度水平则越低” [ 1 ] 。Schreiner等人认为学习满意度是学生对学习的期望值与实际值进行比较后产生的感觉，当学生的主观期望值等同于或高于学习生活的实际状态，那么学生的学习满意度则得到了满足 [ 2 ] 。魏华飞将学习满意度定义为学习者接受学习服务时的学习实际感触，与学习者期望相对比，内心所产生的愉快、满足或是失落的一种心理状态 [ 3 ] 。笔者认为，学习满意度是指学生将学习过程中对学业、教学、校园制度及学校基础建设等方面的期望程度与实际满足其需求程度之间的差异造成的一种感受或体验。 学生满意度的实证研究始于美国，1966年美国教育委员会使用CIRP (Cooperative Institutional Satisfaction Questionnaire)测量新生的满意度；1993年洛杉矶加利福利亚大学的高等教育研究机构用CSS (College Student Survey)评估学校学生满意度；1999年英国Limerick大学首次开展满意度调查，随后一些大学的调研工作陆续开展 [ 4 ] 。目前世界各国广泛采用学生满意度作为衡量高校办学质量的重要标准，最具代表性的是全美大学生学习投入调查(NSSE)，除此还有英国大学生满意度调查(NSS)和澳大利亚大学生课程体验调查(CEQ)，它们都从不同角度对学生在校学习期间满意度进行衡量测评 [ 5 ] 。学习满意度从一定程度上反映了学生受教育情况和学校服务水平，可为学校相关部门提供研究生在校学习生活状况的信息作为参考，使其了解学生对学习生活的各方面的态度与评价，这为该校学生管理层提髙培养质量提供了参考信息。能够针对性地弥补与改进，从而提高自身教育水平，提高工作成效，促进学生在校学习生活条件的改善，为学校的未来制定发展战略提供经验。 我国对大学生学习满意度的调查始于2001年，此后不少相关人士对大学生满意度相继展开调查，学生满意度越来越受社会各界所关注。研究生作为高等教育体系中的重要群体，他们的学习满意度在某种程度上反映了高校的教学水平，但当前对于这个群体的学习满意度的研究鲜少，对其进行研究能真实地去发现研究生接受教育的现状，对高等教育的改革提供一定的参考价值。本研究主要是以宝鸡文理学院为例，调查该校研究生学习满意度并探讨其影响因素，以期达到提升高校教学质量的目的。该校办学水平及科研、硬件设备等实力均在省内地方本科高校中属于中上等水平，以该校研究生为研究对象，不仅可为本校相关部门提供研究生学习满意度情况，从而提升本校教学水准和硬件设施等各方面需求，也可以此为例，探索研究地方本科高校学生学习满意度影响因素。
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user: 2. 研究方法 本研究采用梅秀等人 [ 6 ] 编制的信效度优良的《研究生学习满意度量表》进行问卷调查，问卷共计39题，共分为六个维度，分别为教师教学、学习成果、实践实习、教学管理、人际关系和学习环境。前38题为各维度题项，最后一题为对总体学习满意度的评价。题项选项分别为很不满意、不满意、一般、比较满意、很满意，采用李克特量表计分方式，将这五个选项依次计分为1分、2分、3分、4分、5分，计分越高，学习满意度越高，计分越低，学习满意度越低。各维度的Cronbach α系数分别为0.923、0.929、0.935、0.868、0.924、0.848，都大于0.8，可见各维度的信度较佳。本文采用描述统计，方差分析等方法对数据进行统计分析。 调查对象为宝鸡文理学院的研究生。采用随机调查法，随机对研究生发放问卷。正式问卷一共发放152份，其中有效问卷141份，有效回收率92.7%。
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user: 4. 对策与建议 4.1. 学生方面 4.1.1. 端正学习态度，培养自主学习 部分学生的学习满意度低不只是因为学校教学质量、学习环境等外在因素，更多是因为在一个相对自由的时间里，自身学习态度欠佳，缺乏对学习的重视度，没有自主学习的意识。良好的学习态度会直接作用于学习效果，研究生端正学习态度、提升自主学习的意识是提升学习满意度的重要保证。 4.1.2. 激发学习兴趣，探索学习乐趣 从教育心理学的角度讲，学习兴趣是一个人倾向于认识、研究获得某种知识的心理特征，是可以推动人们求知的一种内在力量。若学生对某一学科有兴趣，则会持续专注于它，增加学习过程中的乐趣及学习效果。以上数据也可表明，专业兴趣对学习满意度有着重要影响。在高等学校教学的过程中，培养学生的学习兴趣至关重要，如果学生对所学内容非常感兴趣，便会使大脑产生优势兴奋，表现为注意集中，记忆深刻，思维敏锐，这样学习效果必然会大大提升 [ 7 ] 。作为研究生，应主动培养自己对专业的兴趣度，探索学习的乐趣。 4.1.3. 树立学业目标，加强自我管理 研究生期间自主时间较为宽裕，学习资源丰富，各种学科、书籍、课堂、老师都可成为自己的学习范围。因此，应合理安排时间、制定计划并严格行使计划，培养自身适合的学习习惯。根据自身兴趣、特长和专业制定出适合的目标，再将目标分解为阶段性的小目标，将时间分段计划、管理，高效且充分地利用有限的时间，最终完成自己的学业目标。 4.2. 教师方面 4.2.1. 不断提升自身专业能力及人文素养 在知识更新迭代速度快的今天，教师作为知识的传授方，更应努力学习专业前沿知识，了解专业大方向和大趋势。教师在学习专业知识的同时，也应学习教学能力，加强教学水平的提升。 德育高于智育，教师的人文素养高于业务能力，一个拥有良好人文素养的老师会对学生不仅是在专业成长方面，更是在品性道德方面起到潜移默化的影响。 4.2.2了解学生，因材施教 下课后应增加和学生的交流机会，提升对学生的认识。针对每个人的教育背景、性格特征、兴趣爱好等方面，进行因材施教。教师探索适合每个学生特点进行有针对性的教学，发挥学生的优势，弥补学生的不足，激发学生学习的内在动机，培养学生学习的信心，从而促进学生全面发展。 4.3. 院系与学校方面 4.3.1. 注重实验教学，完善实践教学体系 完善实践教学体系，强化创新能力培养。一方面，课堂教学与实践相辅相成，用专业知识理论指导校外实践，从校外实践发现问题，探究理论知识；另一方面，学术研究与校外实践相辅相成，校外实践为学术研究提供实战经验，培养学生实践能力与职业素养 [ 8 ] 。 实验教学不仅可以培养创新型人才，同时也是工程教育的重要教学环节，对指导学生理论联系实际，培养学生创新创业精神具有非常重要的作用。在实践操作中，学生可与指导教师在互动中有更深层次的碰撞和交流，从而完善学生知识构建，提升在校学习满意度。 4.3.2. 设立奖励机制，增加学生学习外驱力 激励机制可对学生表现优秀的行为反复强化、不断增强，使学硕的学习积极性和主观能动性得到促进。科学合理的奖励机制是引领学生成长的方向标，也是学生努力奋斗的重要推力之一。可增设奖学金、科研基金等奖励制度以增强学生学习动力。 4.3.3. 巩固导师队伍建设 重视人才的引进，广招国内外优秀人才，优化导师学缘结构，通过积极引进、联合培养等方式，增加导师资源，促进导师专业化建设，为学生提供专业方向更加契合的导师 [ 9 ] 。专业师资力量是提升教学质量和科研成果的根本力量，学校应在扩大师资队伍方面加大经费，引进新生教师力量，巩固已有教师的个人专业技能及教学能力，升级已有科研器材及相关设备，为巩固导师队伍做全面准备。 4.3.4. 丰富校园活动，促进学生个性发展 校园活动是校园文化的重要组成部分和代表性的体现，同时是提升学生团队意识、管理协调能力、社交能力等的有效方式。因此，可以通过丰富社团活动内容吸引更多的学生参与，使每个学生发现自己的兴趣和特长，充分发挥自身优势，展现个人才能，从而增强促进学生个性发展，增强自信心，帮助学生认识自我，了解自我。让学生在校园文化活动中丰富生活，探索自我，提升在校幸福感和满意度。