DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 试验结果与分析 5月7日扦插芦苇，经过20天缓苗期后开始生长新叶。5月27日在芦苇长出1~3个叶片时对芦苇喷洒纳米二氧化钛，将纳米材料喷洒在芦苇顶端(图3)。 图3. 纳米二氧化钛喷洒芦苇幼苗 3.1. 纳米材料对芦苇生长的作用 3.1.1. 喷洒纳米材料一个月后芦苇生长情况 2011年6月27日对芦苇生长情况进行观察和数据采集(见图4)。 采用纳米二氧化钛处理芦苇后，经过一个月的生长期，除芦苇叶片、叶鞘值没有显著差异外，试验组和对照组芦苇的株高、株径、叶片数、叶面积、叶宽和叶长值都表现出了显著差异。生长差异最大的是叶面积，其次是叶长和株高值，试验组芦苇平均叶面积36.48 cm 2 ，对照组平均叶面积18.97 cm 2 ，增幅高达92.3%；试验组叶长值平均24.36 cm，对照组17.26 cm，增幅达41.1%；试验组芦苇平均株高101.25 cm，对照组仅为77.56 cm，差距达30.5%。纳米二氧化钛处理芦苇后，经过一个月的生长期，试验组与对照组各部位生长差异大小次序为：叶面积 > 叶长 > 株高 > 叶宽 > 株径 > 叶鞘 > 叶片。 图4. 一个月后纳米二氧化钛对芦苇生长的影响(mean ± SE) 3.1.2. 喷洒纳米材料三个月后芦苇生长情况 2011年8月25日，在纳米材料喷洒三个月后再次对芦苇生长情况进行观察和数据采集。试验组绝大多数芦苇都已抽穗，且杂草较少，芦苇生长非常旺盛。对照组芦苇普遍株高较矮，且杂草较多，其中稗草为优势种，芦苇覆盖度明显低于试验组，且仅有少部分芦苇抽穗(图5)。 图5. 试验组(图右)与对照组(图左)芦苇长势及杂草覆盖情况 通过统计数据分析发现，纳米二氧化钛处理后，经过三个月的生长期，试验组与对照组芦苇各部位生长差异主要表现在抽穗率、叶穗、株径和株高方面，试验组分别超过对照组200%、76.9%、38.7%和24.4% (见图6)；试验组与对照组差异不显著的的是叶面积值、叶宽值、叶片数、叶长值和叶鞘值。 图6. 三个月后纳米二氧化钛对芦苇生长的影响 3.1.3. 喷洒纳米材料四个月后芦苇生长情况 2011年9月19日对芦苇又进行了一次观测和数据采集，统计数据见图7。 图7. 四个月后纳米二氧化钛对芦苇生长的影响 经过四个多月的生长，芦苇进入成熟期。试验组和对照组芦苇显著差异主要表现在叶穗长度、株径直径和株高尺寸方面。试验组叶穗长度超过对照组93.1%、株径超过47.7%、株高超过23.3%。试验组和对照组在叶片数、叶鞘值、叶面积值、叶宽值和叶长值方面都没有明显差异。 3.1.4. 试验组和对照组主要生物生理指标比较 试验期间对试验组和对照组芦苇的光合作用效率进行了测定，在芦苇生长旺盛的8月份选择相邻的阳光充足的晴天和光照不足的阴天进行测定。在东北作物停止生长的10月上旬开始收割芦苇，计算试验组和对照组生物量，同时计算杂草覆盖率(图8)。 图8. 试验组和对照组主要生物生理指标对比 分析统计数据发现，试验组和对照组光合速率差异显著，纳米二氧化钛对芦苇的光合作用速率影响很大，晴天阳光充足时试验组光合速率比对照组增加了88.3%，阴天光照不足时增加了72.5%。 试验组和对照组芦苇的生物量差异也非常显著，经过一个完整的生长周期后，试验组芦苇的生物量超过对照组生物量的97.5%，芦苇产量提高了一倍。纳米二氧化钛不仅对提高芦苇产量作用明显，其抑制杂草的效果也非常显著，试验组杂草覆盖率仅为对照组的10.5%。
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user: 4. 讨论 4.1. 纳米二氧化钛生物学效应问题 纳米二氧化钛具有光催化、比表面积大等一系列优异的性能，在世界范围内得到广泛应用。目前主要应用于化工领域作为催化剂、添加剂和改性剂，水处理领域作为光催化剂降解有机污染物和富集重金属，环保领域用于杀菌消毒、净化空气和作为自清洁涂层，医学领域用于肿瘤诊断治疗、种植体表面改性等等。此外，纳米二氧化钛在电池、印染、颜料、食品、光学、路桥、木材和弹药等行业都得到开发应用 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] 。 关于纳米生物学效应问题国内外研究起步较晚，而且主要集中于纳米材料的毒理性研究方面。Lovern SB.和Klap R. (2006)研究了纳米二氧化钛可引起浮游动物中大型蚤类的中毒死亡 [ 14 ] ；Ilona Velzeboer等(2008)在研究纳米二氧化钛对水生生物的毒理作用时未发现对藻类有任何影响 [ 15 ] ；Enrique Navarro等(2008)认为纳米二氧化钛可以改变藻类、植物和真菌的细胞膜以及其他细胞结构和分子结构 [ 16 ] ；Uhram Song等(2013)研究了纳米二氧化钛对油菜、莴苣和菜豆的毒理效应，结论表明对这三种植物没有任何毒性 [ 17 ] ；Hassan Feizi等(2012)研究了纳米二氧化钛对小麦种子发芽和幼苗生长的影响，结果表明纳米二氧化钛可以促进小麦种子发芽和幼苗生长 [ 18 ] ；侯东颖等(2012)研究认为纳米二氧化钛对普生轮藻具有毒性作用，且表现出剂量效应 [ 19 ] ；李雅洁等(2013)研究认为纳米二氧化钛表现为低浓度(1 mg∙L −1 )促进藻类生长，高浓度(200 mg∙L −1 )抑制藻类生长的趋势，同时高浓度还导致细胞色素和蛋白质含量减少，抗氧化酶活性明显下降，同样引起氧化胁迫效应 [ 20 ] ；Maryam Haghighi等(2014)研究了纳米二氧化钛对西红柿、洋葱和萝卜种子发芽的影响，认为纳米二氧化钛可以提高种子发芽率，效果最显著的是西红柿，其次是萝卜和洋葱 [ 21 ] 。 目前国内外开展的植物纳米生物学效应问题研究具有很大的局限性，其全部数据都是基于实验室室内试验设计研究取得的，而且仅仅局限于植物生长发育的某一个阶段，无法准确反映植物在自然生长下的状态，更没有关于植物整个生长周期或完整生命周期的试验数据。关于芦苇的纳米生物学效应问题也未见任何报道。 本试验自2011年5月7日芦苇插秧至10月6日芦苇收割，经历了芦苇一个完整的生长周期，准确记录了芦苇自然生长状态下纳米二氧化钛对芦苇的生物学效应问题。研究发现，纳米二氧化钛对芦苇生物学的正向效应极为明显，采用纳米二氧化钛材料处理的试验组芦苇生物量比对照组提高了97.5%、株径增加47.7%、株高增加23.3%。因此纳米二氧化钛的芦苇生物学效应研究在水生态环境修复中具有重要意义。采用纳米技术促进水生植物的生长，可以极大地提高水生植物消除水质污染的效率。由于采用的纳米材料无色、无味、无污染、成本低廉，所以纳米生物技术净化水质是一种绿色高效的新技术。芦苇在湿地及人工湿地系统中发挥着重要作用，它不仅能够直接吸收有机物氮、磷等营养物质还为微生物提供了良好的场所，使得污染物质可以通过硝化、反硝化、降解、络合、吸附等作用而去除。芦苇的根对重金属的积累具有重要作用。芦苇对镉、铅、铜等污染物都有一定程度的吸收、积累能力，尤其是对铬和六六六，有较大的吸收、积累能力 [ 22 ] 。纳米二氧化钛可以把芦苇生物量增加一倍，纳对水生态环境修复作用显著，直接提高了芦苇在人工湿地和湖泊、水库等水源地去除污染、保护和净化水质的能力。 4.2. 纳米二氧化钛与光合作用 Zheng Lei等(2007)研究了纳米二氧化钛与植物光合作用的关系，认为纳米二氧化钛可以提高植物可见光和紫外光的光合速率 [ 23 ] ；Su Mingyu等(2007)认为纳米二氧化钛提高光合作用效率的机理是它可以促进光合作用中的能量转移和氧气释放 [ 24 ] ；Fengqing Gao等(2008)研究了纳米二氧化钛增加光合作用速率的机理，认为它不仅能提高光的吸收率，将光能转化为电子能和活性化学能，更重要的是促进了二磷酸核酮糖羧化酶的活性 [ 25 ] 。 本试验中纳米二氧化钛对芦苇光合作用的研究数据表明：晴天光线充足条件下试验组芦苇的光合速率比对照组提高了88.3%，阴天光照不足时光合速率提高了72.5%。本次研究最重要的发现在于试验组芦苇阴天光照不足时的光合速率为9.59 umol CO 2 /m 2 ∙s −1 ，对照组晴天光线充足条件下的光合速率为9.93 umol CO 2 / m 2 ∙s −1 ，两者光合速率数据相差无几！证明纳米二氧化钛可以把芦苇阴天光线不足时的光合作用速率提高到晴天阳光充足时的光合作用速率水平。阴天可见光照射强度减少，但是紫外光照射强度与晴天差异不大，本试验直接证实了Zheng Lei等(2007)认为纳米二氧化钛可以提高紫外光光合作用速率的研究结果。 4.3. 纳米二氧化钛与植物群落结构 试验证明纳米二氧化钛可以显著降低芦苇群落中的杂草覆盖率，对照组的杂草覆盖率为57%，试验组的仅为6%。关于纳米二氧化钛对植物种群群落结构的影响方面的研究未见任何报道。本研究证明纳米二氧化钛对植物群落结构的影响十分显著，一部分原因可能是纳米材料通过提高芦苇光合速率对芦苇生长具有促进作用，芦苇通过种间竞争抑制了杂草的生长；另一方面可能由于纳米材料在一定程度上对杂草的生长具有直接抑制作用，尚需要进一步验证。
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user: 5. 结论 纳米二氧化钛对芦苇具有明显的生物学正向效应。 1) 芦苇生长一个月后，纳米二氧化钛对芦苇的生物学效应影响主要表现在叶面积、叶长和株高值。 2) 芦苇生长三个月后，纳米二氧化钛对芦苇的生物学效应影响主要表现在抽穗率、叶穗、株径和株高方面，试验组分别超过对照组200%、76.9%、38.7%和24.4%。 3) 芦苇生长四个月后，纳米二氧化钛对芦苇的生物学效应影响主要表现在叶穗长度、株径直径和株高尺寸方面，试验组叶穗长度超过对照组93.1%、株径超过47.7%、株高超过23.3%。 4) 试验组和对照组光合速率差异显著，纳米二氧化钛对芦苇的光合作用速率影响很大，晴天阳光充足时试验组光合速率比对照组增加了88.3%，阴天光照不足时增加了72.5%。试验组阴天光照不足时的光合作用速率达到了对照组晴天光照充足时的光合速率水平。 5) 纳米二氧化钛不仅对增加芦苇生物量作用明显，其抑制杂草的效果也非常显著，试验组杂草覆盖率仅为对照组的10.5%。 6) 纳米二氧化钛可以增加芦苇生物量，试验组和对照组芦苇的生物量差异非常显著，经过一个完整的生长周期后，试验组芦苇的生物量超过对照组生物量的97.5%，芦苇产量提高了一倍。
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user: 摘 要 生成对抗网络(GAN， Generative Adversarial Networks)的出现是计算机视觉领域又一里程碑式的发展，它为解决各种图像预测问题提供了新型工具。以此为目的，本文通过相关文献的调研以及结合最新成果的研究，突出了生成对抗网络的无监督学习算法特征。目前生成对抗网络拓扑结构的研究在不断优化着基础生成对抗网络的性能；在改进难收敛、模式崩溃等缺点方面发挥着各自的长处，已然成为当下研究的热点方向之一。 关键词 :生成对抗网络，计算机视觉，图像预测，无监督学习 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 生成对抗网络最早是在2014年由Open AI的Ian Good fellow等人提出的一种创新型模型 [ 1 ] 。它的出现为解决工程和数学领域中高维度概率密度分布中采样和训练的问题提供了帮助。随后经过两年对生成对抗网络的研究与总结，Ian Good fellow等人在2016年神经信息处理系统进展大会上对生成对抗网络的相关知识体系进行了汇总 [ 2 ] 。生成对抗网络的理论在此基础上被证明了是一种具有非监督学习性质的收敛模型，这就为其在后续的应用中提供了可行性和实践性。它能够在不需要假设数据分布的前提下，来对一种随机分布进行直接采样，进而得到全局最优解。生成对抗网络的优点之一是它回避了一些比较复杂的概率运算，在训练过程中不涉及到最大似然估计和马尔科夫链等复杂算法 [ 3 ] ，又因为生成对抗网络善于捕捉模型的分布方式等一些独特的优点，其概念和模型被学术界广泛接受。至此以后以生成对抗网络作为研究基础的拓扑结构以指数爆炸的速度发展着，从GAN ZOO中统计的自2014年以来以生成对抗网络作为研究基础的论文数量的数据中可窥见一斑。 为此，针对生成对抗网络非监督学习这一特点，本文着重分析了非监督学习相较于监督学习的优势，对比了一些主流的无监督生成模型；主要总结了相对于标准生成对抗模型扩展模型——条件生成对抗网络(CGAN， Conditional Generative Adversarial Nets)、深度卷积生成对抗网络(DCGAN， Deep Convolution Generative Adversarial Nets)、循环生成对抗网络(Cycle GAN， Cycle Conditional Generative Adversarial Nets)做出概括的应用。生成对抗网络及其各种衍生模型的进一步研究必将有效解决计算机视觉问题，而且利用生成对抗网络来提升机器理解世界的能力，也必将成为人工智能中的重要研究方向。
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user: 2. 监督学习与无监督学习 2.1. 深度学习的研究实质 伴随着Alpha Go成为第一个击败人类职业围棋世界冠军的人工智能机器人开始，机器学习又走回了人们的视野。至此，机器学习在经历了数十年的跌宕起伏发展之后，又迎来了它的第二次浪潮——深度学习。如今，深度学习俨然成为了21世纪计算机学科的热门研究方向之一。深度学习最重要也最广泛的应用是数据挖掘(Data Mining)，它是利用大数据的方法来学习样本特征，并对其多特征的特点进行分类或者预测 [ 4 ] ，从而找到一些解决复杂问题的途径并提高执行效率的方法。由此看来，深度学习的实质是通过构建具有很多隐层的深度学习模型和海量的训练数据，来习得更有用的特征，从而最终提升机器分类或预测的准确性。 2.2.两种学习算法的区别和适用场景 从训练深度网络的方式上区分，大部分深度学习算法可以分为监督机器学习算法、无监督机器学习算法。 在通常情况下，深度学习所要训练的数据集中会包含很多特征，例如对于每一朵鸢尾花都有一个其所属品种类别。而描述的特征既可以是像鸢尾花品种这样可分类的，也可以是连续或者是二进制的 [ 5 ] 。以此根据预测器的特征来建立类标签(Class Label)分布的简明模型，然后对未来的实例进行预测。如果在这些实例中应用到的是已知标签，例如：Iris数据集中注明了每个鸢尾花的样本属于何种品种，通过监督学习算法对Iris数据集进行研究，来学习如何根据测量结果将样本划分为三个不同品种 [ 6 ] 。那么这种学习被称之为监督学习。相反，如果这些实例没有标签，那么称之为非监督学习 [ 7 ] 。 针对于训练集中数据的特征可以将监督学习的算法分成回归和分类两种，其中分类的问题占据了监督学习中的大部分。回归的目的是为了对连续数据进行预测，通过样本数据的每一个样本特征拟合接近于真实值的预测值。图1中红色部分表示了利用回归算法对追加了噪声的二元函数趋势的非线性拟合曲线图。而分类是建立在回归之上，根据已知训练的样本和特征向量标签，通过计算特征参数来建立判别函数以对特征样本进行分类，其输出是离散数据。而在无监督学习中，因其训练数据集中只有特征而没有标签，只能通过数据之间的相同的某种或多种属性将他们分成相似样本的集合，这种方法称之为聚类(Clustering) [ 8 ] 。在聚类分析中，希望能够找到一种算法能自动将相同元素分为紧密关系的子集或簇。 图1. 对追加了噪声的二元函数散点图的非线性拟合曲线图 虽然以具有监督学习算法性质的卷积神经网络(CNN， Convolutional Neural Network)能够以很高的准确率识别物体，使得它在图像分类、物体检测、姿态估计、图像分割、人脸识别等领域崭露头角 [ 9 ] 。但是随着需要训练的模型大型化和复杂化，深度学习模型在训练监督型数据上往往需要花费大量的精力和时间，而且实际上需要训练的未标签数据要远远多于已标签数据，由此催生了基于无监督学习领域的发展，以期望建立一种可兼容小数据集进行训练的通用系统。 2.3.几种基于无监督学习生成模型算法的对比 生成模型在概率统计理论和深度学习领域是一种重要的模型，它是指利用随机的数据来生成一系列可以观测的数据模型 [ 10 ] 。主要的无监督学习生成模型对比如表1所示： Table 1 Comparison of main generative model 名称 英文表达 所属类型 主要特征 自动编码器 Autoencoder 无监督学习 自编码器针对原始数据训练样本，利用数据的压缩算法提取特征，生成和原始数据集尽可能相同的数据。 改进自动编码器 Variational Autoencoder 无监督学习 取代标准自动编码器所产生的实数值向量，产生均值向量和标准差向量来优化KL散度。 生成对抗网络模型 Generative Adversarial Networks 无监督学习 包含一个生成网络和一个判别网络。两个网络在博弈的过程中，生成网络最终实现经判别网络“认证”的不同于原数据集的“自然数据集”。 表1. 主要的生成模型的对比
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user: 3. 生成对抗网络模型原理与框图 生成对抗网络的思想来源于极大极小对策和纳什均衡原理，其本质上是一个对抗博弈的过程 [ 11 ] 。它主要实现两个基本功能：根据模型分布来提供密度估计和生成样本数据。一个完整的生成对抗网络结构包含了一个生成网络(G，Generator)和一个判别网络(D，Discriminator)，其基本结构如图2所示。 图2.生成对抗网络的结构示意图 G的输入是一个随机分布的噪声z，其分布用p(z)表示。它捕获真实数据x的分布p(x)，并把随机噪声映射到新的数据空间，输出结果为G(z)，并使G(z)尽量接逼近真实数据的分布p(x)。 D有两个输入，一个来源于真实数据中的样本x，另一个来自生成器所产生的伪造数据G(z)。D按照其输出的表现形式可以归类于一个二分器。它通过比对两个样本的数据分布，输出一个[0， 1]之间的标量，用于衡量生成器生成样本的好坏。按照设定，该值越接近于0表示生成的效果越差；相反，越接近于1表示生成效果越好。 由于最开始的G是从无标签的数据集中学习，输出随机分布的噪音，此时D的性能要远远好于G，所以往往需要在起初加快生成模型的收敛。随着时间的进行，在G提高生成能力的同时，D也不断地提高着对生成的样本判别能力，以期望得到更加“真实”的样本。这样两个网络始终维持在一个相互竞争的状态，就同时提高了各自的能力。理论上在两个模型达到纳什均衡状态后，可以认为G已经学到真实的数据分布，模型达到最优。两个模型都可以通过非线性映射函数的设计来实现，例如多层感知器(Multi-Layer Perception)，但是在实际的操作中多数情况下采用深度神经网络模型来确保达到良好的训练效果。
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user: 4. 生成对抗网络的应用 4.1. 条件生成对抗网络 GAN的缺点之一是无法控制判别网络G所生成样本的形式，这是由于样本是随机产生的缘故。解决的方式之一是在G和D的输入层中附加一些类标签等辅助信息y [ 12 ] ，这时GAN就演变成为了CGAN。CGAN相较于GAN最主要区别在于：在CGAN中，G和D均需要对样本分布进行观察，例如在需要指定生成一张大树的图片时，D也需要判断这是否是一张包含大树的伪造图片 [ 13 ] ，这样每个网络就增加了能够描述生成或判别样本的能力。 利用CGAN可以实现一种图像——图像之间的转换，即图像翻译。图像翻译是计算机视觉领域图像处理不可或缺的任务之一。简言之，它能将图像的一个域的属性迁移到另一个域的属性之中，来实现图像内容的改变。利用CGAN模型不仅能够学习从输入图像到输出图像之间的映射，还可以学习只有一个损失函数来训练这种映射，这就解决了传统方法中不同模型需要不同的损失函数公式的问题，因而这种模型可以作为一种通用的方法来产生高清图片。图3和图4分别是应用CGAN将轮廓图和像素图转化成为了对应的实物图片 [ 14 ] ，以此提升了视觉效果。 图3. 借助CGAN将包的轮廓图转换成为实物图 图4. 借助CGAN将建筑的轮廓图转换成为实物图 4.2. 深度卷积生成对抗网络 GAN的另一个缺点在于生成网络G的输出并不稳定，经常会导致无意义的输出。同时为了进一步优化生成样本图片质量并加快模型的收敛速度，文献 [ 15 ] 将GAN中的生成网络G和判别网络D均设计成为了有约束的卷积神经网络拓扑结构，其生成网络G的模型如图5所示。 图5. 深度卷积生成对抗网络的结构示意图 训练大规模图像数据集，实现大规模景物理解，是深度卷积生成对抗网络(DCGAN， Deep Convolution Generative Adversarial Nets)所研究的课题之一。目前DCGAN可以在受限图像域上生成高质量的图片。图6是DCGAN的应用实例，它生成了不同于卧室图片数据集的、看似真实却虚拟的卧室图片。由于对于图片生成的“真实性”的好坏没有唯一的客观评判标准，只能通过设置和不断优化判别网络的性能，以尽可能的提升视觉效果作为目标，因此具有一定的主观性。同时DCGAN也清楚地表明对输入语义属性的算术操作可以得到清晰的解释，这也是DCGAN研究的意义所在。 图6. 利用DCGAN样本分布中产生的虚拟卧室图像 4.3. 循环生成对抗网络 Cycle GAN是基于CGAN在图像——图像翻译方向上的拓展。Cycle GAN解决了CGAN需要成对的训练数据的难题，它提供了一种将一张图片从原域X映射到目标域Y的方法，记做G：X → Y。如图7所示。由于训练集拥有庞大的训练样本，这种映射又是缺少约束的，容易生成目标域Y中与图片不相干的图片，以此来引入它的逆映射F：Y → X和一个循环一致性损失，最后使得F(G(X)) ≈ X。 图7. 循环生成对抗网络的结构示意图 应用Cycle GAN可以实现对原始图片做风格转换 [ 16 ] ，如图8将一匹普通马转换成为了一匹斑马，又如图9则是将一张夏天风格的图片转化成为了冬天的格调。但是Cycle GAN对图像的边缘化处理不到位，例如在图8的生成图样中，并不能将处理马匹的细节和绿色的草原分开来，所以在改变马的斑纹的同时，草地的颜色也黯淡下来。这都是生成对抗网络需要改进和加强的方面。 图8. 利用Cycle GAN普通马的图片转化为斑马 图9. 利用Cycle GAN将夏天的景色转化为冬天风格
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user: 5. 总结 本文从监督学习和无监督学习的特点入手，通过比对无监督学习的主要生成模型，引入并详细地介绍了生成对抗网络模型。然后介绍了生成对抗网络在“真实”图像生成和图像翻译上有趣又实用的应用案例，为生成对抗网络的进一步发展提供了直观的理解。总体来说，GAN及其衍生模型所生成的图片具有灵活、内容丰富等优点，既能满足某些场景下需要关注图片的细节，以此选择生成高清、高分辨率的图片；有时又能在满足一定分辨率需求的前提下，选择压缩图像节省空间的操作等。GAN在无监督训练过程中存在着难以设置初始化、不稳定、模式崩溃(Mode Collapse)和对3D图像不支持等一系列缺点，虽然在一定程度上限制了生成图样的多样性和通用性，同时为确保模型收敛增加了设计和优化网络结构的难度，但是它与监督学习、半监督学习结合起来加速训练，通过对生成器添加标签或加入控制条件等指导最终的生成结果，不仅可以弥补GAN本身的不足，还可以解决传统机器学习模型所不能解决的很多问题。因此，随着生成对抗网络理论的不断突破、拓扑算法的扩展和各种应用的交叉完善，GAN的大家庭必定在人工智能领域大有可为。
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user: 摘 要 由于应用市场对于移动应用的审查周期较长，并且出于减少APK包大小的考虑，现在主流的Android应用中都引入了动态代码加载(DCL)技术。DCL技术允许应用加载或者执行外部的二进制文件，二进制文件可以从本地加载，也可以从网络下载。很好的解决了应用市场上架慢审查周期长的问题。然而DCL技术也带来了一些安全问题：只有在应用运行时或者关键点才会触发DCL功能。这增加了市场审查应用的难度，同时也给了恶意攻击者攻击应用的机会。所以我们设计了一个自动检测和分析DCL使用情况的工具SLDroid，我们使用SLDroid分析了应用宝市场应用，我们的调查结果基于应用宝市场20种不同类型的1934款应用使用DCL的情况，调查应用可能存在的DCL使用风险。本文介绍了我们设计实现的工具SLDroid，以及针对应用宝市场中应用使用DCL情况的初步结果。 关键词 :动态代码加载，第三方市场，自动检测 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 随着移动市场的快速增长和Android操作系统的不断完善，Android操作系统的活跃设备数达到了20亿 [ 1 ] ，已经成为全球最受欢迎的移动操作系统。Android应用的数量也迅速增长。根据AppBrain [ 2 ] 统计：到2018年3月21日为止，GooglePlay上的应用程序数量已经达到了3，624，700，同比2017年3月，GooglePlay上应用程序数量增加了21%。 针对用户快速更新的需要以及同类应用竞争的压力。现在主流的Android应用广泛使用了动态代码加载(DCL)技术。DCL技术允许应用加载或者执行外部的二进制文件，可以从本地加载，也可以从网络下载，其主要目的是为了达到让用户不重新安装应用就能升级应用。根据Zhengyang Qu [ 3 ] 的调查，在他收集的Google市场了58，739种应用程序中，69.60%的应用使用了DCL。DCL技术确实为应用的更新和维护带来了方便。 然而DCL技术也产生了一些安全问题。通过使用DCL，应用程序开发者可以在运行时加载没有经过审查的代码片段。Zhengyang Qu [ 3 ] 等人实现了一个示例程序，通过DCL技术绕过Google市场的安全检查。除了绕过审查，不当使用DCL也会产生安全问题。Sebastian Poeplau [ 4 ] 等人分析了1632个流行应用，发现151个应用易受DCL相关的代码注入攻击。越来越多的研究发现DCL易被恶意利用且不当使用会带来一些安全隐患。 所以本文旨在进一步分析DCL相关的安全问题。我们的目标是第三方市场，我们想要研究：1) 与审查严格的Google市场相比，第三方市场使用DCL情况是不是更为频繁？是不是更容易产生安全问题？2) 哪一类型的应用更容易产生安全问题，需要引起监管者重视？为了调查DCL的使用情况以及安全问题，我们分析设计并实现了一个DCL分析工具，我们选择应用宝市场，分析应用宝市场中应用的DCL使用信息。我们的贡献主要如下： a) 设计并实现SLDroid工具：自动检测和分析应用使用DCL技术的情况。 b) 分析应用宝市场使用DCL技术的情况，与前人分析Google市场DCL使用情况进行对比研究。
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user: 2. 相关工作 作为全球最受欢迎的移动操作系统，Android引入了动态代码加载机制(DCL)技术。用于代码更新和功能扩展。但是同时也带来了新的安全风险。前人针对DCL技术做了细致的研究，如Darell JJ Tan [ 6 ] 经过研究认为使用了DCL的应用有可能存在安全问题。Yury Zhauniarovich [ 5 ] 调查了应用中DCL使用情况，发现动态加载的代码很多没有进行完整性验证。 针对恶意行为的检测，Martina Lindorfer* [ 8 ] ，Igor S [ 10 ] 通过提取特征的方式检测恶意软件，T Book [ 9 ] Michael Grace [ 7 ] 通过建立白名单库进行恶意软件分析。J Sahs [ 11 ] ， K Allix [ 12 ] 通过机器学习检测和评估恶意软件。而由于DCL只有在特定条件下才会触发加载，DCL相关检测与传统的恶意行为检测不同，需要应用运行时才能捕捉到相关行为，前人的通用性检测不适合。 遗憾的是针对DCL的研究相对比较少。Zhengyang Qu [ 3 ] 等人通过重打包的方式修复DCL可能存在的问题。Sebastian Poeplau! [ 4 ] 希望通过修改系统框架的方式进行检测和修复DCL相关问题。Luca Falsina [ 13 ] 则提出了一套DCL相关规范API，指导安全使用DCL。我们认为修改系统不具有普遍性，反编译应用也改变了应用原本的签名，安全性难以保证。DCL使用规范很难得到推广，都存在着一定的局限性。 所以在本文中，我们在Zhengyang Qu [ 3 ] 等人研究的基础上，研究第三方市场DCL相关的安全问题，回答1与审查严格的Google市场相比，第三方市场使用DCL情况是不是更为频繁？是不是更容易产生安全问题？2哪一类型的应用更容易产生安全问题，需要引起监管者重视？为了回答这两个问题，我们设计并实现了SLDdroid工具，分析应用宝市场应用使用DCL的相关问题。。
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user: 3. 背景知识 动态代码加载：通过在运行时加载外部代码，改变应用程序行为的技术。由于Java的类加载机制，通过Classloader可以延迟加载java字节码文件(动态加载)。如图1所示，Android继承于java的特性，通过虚拟机Dalvik/ART动态加载各类资源文件。同时Android为我们提供了用于动态加载的类加载器DexClassloader：可以在应用运行时加载jar、apk和dex等Android相关的资源文件。 图1. 动态代码加载模型 越来越多的应用开发者选择使用DCL技术，DCL技术有以下好处： 1) 减少应用安装包的体积。当应用程序包较为庞大时，而部份资源只有满足某些触发条件才会加载进内存，可以选择使用DCL技术，当满足触发条件时，从远程下载，动态加载可执行模块。 2) 便于升级和维护，将主要功能模块存储在外部可执行代码中，在功能更新时，替换或者修改外部可执行代码模块。在用户不需要重新安装应用甚至无感知的情况下，完成对于应用功能模块的升级和维护工作。 3) 功能独立。使用了DCL技术的应用。只需要针对外部功能模块进行维护和更新。可以方便的添加和减少功能模块，这对于功能越来越臃肿的应用带来了巨大的收益。 然而使用DCL技术产生了安全问题： 风险1：根据Google Play的开发者政策 [ 16 ] ：明确禁止从Google Play以外的其他来源下载可执行代码(例如dex文件或本机代码)的应用或SDK。有研究证明 [ 4 ] 从网络不可靠来源下载可执行代码确实存在一定的风险。遗憾的是第三方应用市场如应用宝并没有这样的规定。 风险2：动态加载的资源存储在可以被其他应用读写的目录中，如Sdcard中，并且应用本身也没有对加载的资源进行完整性验证，恶意攻击者可以轻易通过替换加载资源对应用本身进行恶意攻击。 我们设计SLDroid就是针对DCL存在的相关风险做对应的分析。
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user: 4. 设计 为了调查DCL，我们设计了SLDroid工具(见图2)。首先我们获取到应用市场的网页地址，分析应用市场网页特征，这一步由人工分析。应用市场网页的特征相对明显，一段时间固定不会改变，我们抓取我们所需的一个app的初步信息，包括ApkName，二进制文件和其他基本信息。其中二进制文件用于静态分析和动态分析。静态分析主要作为是否使用了DCL技术的依据。同时分析应用是否在使用DCL中违反了内容策略。动态分析主要通过代码注入以及日志分析检查DCL实际的使用情况，同时辅助环境伪装进行测试可能的DCL远程下载。根据系统前面分析的结果，生成详细的DCL相关报告，包含应用的基本信息，触发条件，分析结果以及潜在风险或者建议。 图2. SLDroid检测过程 4.1. WebSite Analysis 为了获取应用信息，包括ApkName：用于唯一标志一个应用，二进制文件：用于静态分析和动态分析的安装包。基本信息：包括下载量，分类，评价，用于结果的分析。我们需要对应用市场网页进行分析。 图3. 网址特征 Classification：应用市场把应用分为20项，categoryId范围从101到120，代表一个应类(见图3)。我们也以categoryId作为下载应用的分类标志，同时应用下载量和评价信息也存在于应用详情网页的固定位置，我们可以方便获取到。 Information Grab：应用市场都会采取措施针对非人工抓取信息，因为我们抓取的应用数量不大，所以我们选择通过自动打开市场页面的方式，模拟人工手动下载应用。 Download：在获取到包括下载链接等信息以后，我们下载应用的二进制文件，我们控制文件下载速度，检查文件大小和格式是否正确。 通过Website Analysis，我们通过categoryId对应用进行分类，获取应用下载量和评价，以应用包名标志应用，下载二进制文件。 4.2. Static Analysis DCL Use：应用是否使用了DCL是我们静态分析首要解决的问题。DCL在java层和native层动态加载代码是不同的，在java层加载代码需要通过类DexClassLoader [ 15 ] ：加载未安装代码的jar或者apk文件。DexClassLoader只有一种初始化方式，所以我们只需要检测代码中是否存在DexClassLoader初始化。Native层加载代码需要在初始化阶段通过System.load()加载，我们只需要检测是否有加载就可以确定是否在native层存在DCL的操作。 Application Filter：使用了DCL并不一定存在风险，我们想要进一步过滤应用，减少Dynamic Analysis成本。根据风险触发条件：如果可执行代码存储在其他应用的读写目录，如外部存储区。如果想要存储和加载外部存储区的可执行代码，在4.4以上的版本需要在配置文件中申明 以及 。当然在4.4及4.4以下的版本不需要申明权限。在6.0以上的版本需要动态申请权限。从版本兼容的角度考虑，我们认为如果使用的DCL存在风险，则必然申请了 以及 。 Risk External ∈ Permission R & W ∩ Feature DCL Policy Check：根据Google Play的开发者政策 [ 16 ] ：明确禁止从Google Play以外的其他来源下载可执行代码(例如dex文件或本机代码)的应用或SDK。我们了解应用宝市场并没有明确的政策规定不允许从不可靠来源下载可执行代码，但是我们认为如果从不可靠来源加载代码是非常危险的。关于策略的检查，首先应用必须申请了网络权限且存在DCL相关特征，其次我们认为如果从不可靠来源下载代码，会存在一条路径，从网络下载到代码加载的一条路径。 DCL User：为了了解是应用还是第三方库使用了DCL，我们记录使用了DCL所在的类的全路径，我们过滤了诸如com、android，org等等会影响结果的关键字.，将过滤后的全路径与L LI [ 18 ] 收集的1130个功能库好240个广告库进行相似度对比。在无法找到对应第三方库时，与应用包名进行相似度对比，我们认为高于50%的匹配度就是匹配成功，如果无法匹配，我们将进行手动分析。 4.3. Dynamic Analysis 考虑到通用性，我们实现了一个应用层的容器，不需要修改Android框架层，实现针对应用中DCL功能的Dynamic Analysis(见图4)。借助SLDroid实现了针对环境的伪装，通过代码实现环境改变，测试DCL触发点。SLDroid主要由俩部分组成：Environment Trigger和DCLRisk Check。通过环境伪装触发DCL，捕获DCL，进行对应的DCL风险检查，保存检查结果，转发对应请求。 图4. Dynamic Analysis框架 Environment Trigger：为了逃避审查，DCL的下载或者加载都是有一定的触发条件：或是检测到真机(存在Mac地址，DeviceId)，或是打开了Wifi，存在真实的位置信息。为了触发DCL，我们在容器中对应用这些信息的请求都做了处理，一旦应用请求这些信息，我们对数据进行合理的伪装，返回给应用需要的信息，通过伪装触发可能的DCL相关的操作。节省人工手动设置的时间和判断误差。 DCLRisk Check：我们对DCL相关操作进行拦截，获取DCL相关信息。检查可能存在的风险。风险1：从不可靠来源下载可执行代码。在静态分析阶段我们已经分析了可能存在不可靠来源下载的代码，我们记录了代码的调用链，当应用加载外部代码时，我们将调用链与堆栈信息进行对比。如果吻合，则证明该应用确实存在风险1。风险2：动态加载的DEX文件存储在被其他应用读写的目录中，通过检查DexPath是否是外部存储路径或者其他应用可读写的目录。而在native层代码，我们检查加载的路径外部存储路径或者其他应用可读写的目录。我们对风险检查的结果进行保存，同时当检查完毕，执行正常操作，不影响应用的使用。 4.4. Analysis Result 我们对应用中使用DCL相关信息进行详细的记录。以包名作为唯一标识，记录应用的基本信息，DCL使用信息，分析过程，风险以及建议等四项。作为我们的实验数据。
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user: 5. 实现 我们使用Selenium [ 14 ] 编写了一个自动抓取应用宝信息并且下载应用的脚本，结合androguard [ 19 ] 和flowdroid [ 17 ] 实现我们对应用的静态分析.我们对工具Virtualapp [ 20 ] 进行改进，对环境相关的方法进行拦截，如getdeviceid()，getLatitude()，.getLongitude()等等方法，同时针对DCL相关方法进行拦截。我们将结果信息写入数据库，通过数据库进行查询。
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user: 6. 实验结果 我们使用SLDroid收集了2018年6月16日应用宝市场20分类的数据集。每类应用只收集下载次数前100的应用。以下是实验结果。 6.1. 检测结果 我们对应用宝市场20类应用进行分析，每类应用收集下载次数前100的应用。由于部分分类应用不足100，所以总共对应用宝市场1934款应用进行了分析，我们将结果分为Website Analysis，Static Analysis以及Dynamic Analysis阶段分别展示，如表1所示。 Table 1 Analysis resul Type Website Analysis Static Analysis Dynamic Analysis Decompile Reflect DCL Analysis 儿童 100 99 98 38 37 35 音乐 100 100 98 74 72 70 阅读 90 89 88 82 80 78 视频 100 100 99 91 88 86 摄影 100 99 99 74 72 70 娱乐 100 100 99 75 73 69 社交 100 100 100 82 81 79 生活 100 99 98 89 87 85 旅游 100 100 99 85 83 81 健康 100 97 94 86 84 82 新闻 100 100 99 95 92 91 教育 100 99 96 87 83 80 出行 100 99 95 66 58 56 办公 100 99 96 64 59 59 理财 100 99 95 90 89 89 工具 100 98 98 84 79 77 通讯 73 73 72 41 39 38 系统 100 99 97 53 52 51 安全 71 69 67 42 41 48 美化 100 100 98 56 56 55 总计 1934 1918 1885 1454 1405 1379 表1. 分析结果 加固：在我们分析的1934款应用中，16款应用我们不能进行反编译分析，我们手动检查了这些应用，发现这些应用使用了加固技术。 DCL使用情况：1454 (75.18%)的应用在使用了DCL技术。这项数据远远高于Zhengyang Qu [ 3 ] 针对Google市场的69.60%应用使用DCL技术的实验数据，因此第三方市场应用使用DCL技术更为频繁。同时我们也发现视频和新闻类的应用使用DCL非常常见，可能由于视频和新闻类应用体积较大，且功能模块比较多，需要使用DCL技术降低应用体积。市场审查者需要重视新闻类和视频类应用的审查。 DCL使用者：我们总共分析了1918款应用(加固无法分析)，如图5所示：996 (51.93%)款应用自身使用了DCL技术，1152 (60.06%)款应用引入的第三方库使用了DCL技术，74 (3.86%)款应用引入的Google官方库中使用了DCL代码。Google市场 [ 3 ] DCL使用的主体是第三方库，应用开发者很少使用DCL技术。而在第三方应用市场，应用开发者和第三方库都是使用DCL技术的主体，出现这种不一致性的原因可能是由于第三方市场对于DCL使用的审查不够严格有关系。 图5. DCL使用者情况 6.2. 风险结果 Risk 1：根据Google Play的开发者政策 [ 16 ] ：明确禁止从Google Play以外的其他来源下载可执行代码(例如dex文件或本机代码)的应用或SDK。Sebastian Poeplau等人 [ 4 ] 证实经过研究认为从网络不可靠来源下载可执行代码确实存在一定的风险。 Table 2 Result of risk 来源 数量 占比 程序开发者 8 34.8% 第三方库 15 65.2% 表2. 风险1的结果 如表2所示我们一共发现23款应用存在风险1，其中 8款应用由于应用开发者引起，15款应用由于第三方库产生了安全风险。同时我们也希望引入百度SDK的应用进行检查，在第三方库产生风险的15款应用中，10款应用由于引入了百度SDK产生了风险(见表3)。 Table 3 Result of third-party library generating risk 第三库包名 应用数量 占比 com.baidu.mobads 7 46.67% com.baidu.location 3 20% com.tencent.bugly.proguard 3 20% com.zhangyue.iReader. 2 13.33% 表3. 第三方库产生风险1的情况 Risk 2 Result：动态加载的资源存储在可以被其他应用读写的目录中，如Sdcard中，并且应用本身也没有对加载的资源进行完整性验证，恶意攻击者可以轻易通过替换加载资源对应用本身进行恶意攻击。 Table 4 Result of risk 来源 数量 占比 程序开发者 2 34.8% 第三方库 5 65.2% 表4. 风险2的结果 如表4所示我们一共发现7款应用存在风险2，其中2款应用由于程序开发者引起，5款应用由于第三方库产生了安全风险。
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user: 7. 结论 Android引入了动态代码加载机制(DCL)技术。用于代码更新和功能扩展。越来越多的Android应用使用DCL技术。然而应用市场并没有严格审查DCL使用情况，特别是第三方市场。我们设计并实现了一个自动化工具SLDroid：检测第三方市场DCL使用情况及风险。我们的实验结果表明，与Google市场相比，第三方市场应用使用DCL技术更频繁，新闻类和视频类应用使用DCL技术较多。同时由于没有严格限制DCL技术使用，相比Google市场，程序开发者也频繁使用DCL技术，更容易产生安全风险。
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user: 摘 要 近场声全息技术在中低频段可以用来准确的识别噪声源。文章回顾了近场声全息技术的发展过程，并对近场声全息技术在自由场和非自由场中的应用分别进行了较为详细的阐述。近场声全息技术在非自由场中的应用存在的难题是目前导致其发展缓慢的原因。通过回顾，对近场声全息技术的发展提出了展望，波束形成算法和近场声全息技术的联合应用是近场声全息算法的未来发展方向。 关键词 :近场声全息，自由场，非自由场 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 近场声全息是近年来应用比较热门的一门技术，应用近场声全息技术能够反演出整个声场的参数。近场声全息技术在工业中应用最广泛的就是用来定位和识别噪声源。 1948年，Gabor在研究解决电子显微镜的球面像差问题时提出了全息技术原理，由于声波具有光波相似的传播特性，A. F. Metherell在20世纪60年代末期将光全息技术原理引入声学领域并首次提出了声全息的概念。本文着重回顾近场声全息技术的发展过程，学者们经过长期的研究从自由声场中近场声全息的应用到非自由声场中近场声全息的应用。非自由声场中近场声全息的应用更加贴近于工程实际，因为在实际工作中，噪声的污染是不可避免的，近场声全息在非自由声场中的应用使得其应用前景大大增强，但是如何在非自由场中分离声场从而虚拟出目标声源的自由场这是目前应用工作的一个难点。本文旨在通过回顾近场声全息的发展过程，梳理出近场声全息的一些关键技术点，并在最后指出近场声全息发展的方向。
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user: 3. 非自由场中声源的重建 美国的David L. Schoch和Maqsood A. Mohd博士在户外开放空间中，首次进行了虚拟消声室可行性研究。他们的目的是想为美国空军开发测试中心研究开发一个户外测试场(An Open Air Test Arena，简称OATA)，解决被测航天飞行器由于体积过大无法在消声室中进行电磁适配性(Electromagnetic Compatibility，简称EMC)和电磁干扰(Electromagnetic Interference，简称EMI)测试的问题。2007年，英国的Grant MacLean进行了在野外跟踪动物用的三维微型GPS (Global Position System，全球定位系统)接收天线性能测试的研究，主要是用来解决在消声室内不能接收GPS远场信号的难题。建立E3测试所需虚拟消声方法要解决的关键科学问题为：如何在户外测试场通过设计调整天线阵列和滤波器避开或消除电磁干扰的路径、频率分量和反射。 对于声波分离这一虚拟消声方法的关键科学问题，在海洋声学、气动声学和结构声学等领域都有专家在研究。基本理论依据是：声场很显然有无限维的自由度，那么就可以充分利用场动力学的知识将声场参数化，而不是通过设法测量声场中每一处的声学量来了解声场。以声压作为声场中最基本的声学量，它是由波动方程约束的解，可以表达为一系列扩展的、相互正交和已知其空间形态的基函数的叠加。这些基函数分别表达不同方向、不同波数的声波。因此，对声场的知识和了解就转化为对基函数的系数的知识和了解。这样一来，声场分离的研究焦点成为：如何在声场中布置声压传感器的空间位置，以及如何利用声压测量值求解基函数的复系数，最后达到声场分离和重构的目的。 而在结构声学领域，有两类较为典型的声场分离方法。第一种方法为：在声场中布置两层平行且同形的、规则的全息声压测量面，如将麦克风阵列布置成平面、柱面或球型面，然后利用两个全息面上的声压测量值以及两个全息面上基函数的正交性，来求解和分离出声场中两类不同的声波。1956年，Pachner首次提出使用两个不同半径的同心球型全息测量面，求解和分离声场中的行波和驻波。1980年，Weinreich和Arnold同样使用了两个半径分别为58.1 cm和72.6 cm的同心球型全息测量面，来分离和重构在小全息面内的声源和在大全息面外的声源，试验设置见图1，图中O为坐标原点；M1，M2为麦克风；A为扫描天顶角θ的电机；B为扫描方位角φ的电机。 图1. 双全息球面声压机械扫描系统 上个世纪80年代以来，由于学者们对近场声全息研究的重视，以各种近场声全息技术为基础的对声场分离的研究又重新受到重视。如Jacobsen [ 39 ] Cheng，Mann和Pate使用了两个同轴的近场圆柱全息测量面，来分离一个散射器和一个活塞形成的声场，试验设置见图2，图中r 1 为第一全息测量面；r 2 为第二全息测量面；r 0 为声场分离面。 不像Pachner、Weinreich和李卫兵等使用球波函数作为基函数，以及Cheng、Mann和Pate使用柱波函数作为基函数表达声场的声压，C. X. Bi、X. Z. Chen 和J. Chen使用系列等效声源法 [ 40 ] 表达声场的声压，在近场布置了两个间隔7.5 cm的平行全息平面来分离和重构位于全息面两侧的两个喇叭辐射的声场，试验设置见图3，图中S1，S2为全息测量面；S*1，S*2为等效源面。 以上所提到的各位学者研究的声场分离方法，都是使用两个间隙很近的、同型的全息测量面。如果声源的结构足够大，如飞机和潜艇等，精确布置两层平行的、具有共型规则的几何形状的传感器阵列将是一项耗时、成本高和难以实施的巨大工程。2007年，Finn Jacobsen和Virginie Jaud提出了只用一个全息测量面的声场分离方法 [ 41 ] 。为了识别和分离全息面两侧的声源，在全息面的每个测量点上必须同时测量声压和空气粒子速度。图4为试验设置示意图，图中Measurement plane为全息测量面；Sound source1&2为声源。 虽然Finn Jacobsen和Virginie Jaud提出的声场分离方法 [ 42 ] ，只使用一个全息测量面，但是需要在所有测点上逐点扫描测量声压和空气粒子速度。由于空气粒子速度是矢量，它的测量远比声压这一标量的测量难度大、耗时且成本高。后来，国内张小正 [ 43 ] 也进行过类似研究。 2007年，国内学者李卫兵 [ 44 ] 、廉美转、毕传兴 [ 45 ] [ 46 ] 、陈剑和陈心昭 [ 47 ] 张海滨 [ 48 ] 也发表了同 图2. 双全息柱面声压测量系统 图3. 双平行全息面和声源位置 Weinreich和Arnold的研究方法相似的、分离由刚性散射球源和点声源组成的声场的仿真计算结果。
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user: 4. 结论 近场声全息技术充分利用了声源辐射出的倏逝波，从而在重构声源时非常精确。文章回顾了近场声 图4. 单全息面和声源位置 全息的发展过程，按照声源的形状可以建立不同的坐标系，在实际工作中按照声源的形状分为正交共性结构声源和任意性结构声源，其中对于正交共形结构声源采用最多的是快速傅里叶变换方法，但是在实际的重建工作中会受到测量孔径的影响和重建稳定性的影响。学者们研究了这两种影响的因素，也提出了减小影响的对策。对任意形结构的声源，重建的方法主要是边界元方法和等效源方法，但是在计算过程中都会遇到矩阵病态的问题，针对重建过程中的病态问题，学者们又做出了很多研究来减小重建的误差。非自由场中近场声全息的应用把近场声全息向工程实际的应用更加推进了一步，通过在非自由场中应用近场声全息不仅能把目标声源场和噪声源场分离开，而且能分别重建目标声源和噪声源。
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user: 5. 近场声全息技术的发展方向 由于球面具有非常好的对称性，其作为声压或者空气粒子振速的接收阵列具有很大的优势。近场声全息技术在声波的中低频段对噪声源的定位和识别比较精确，波束形成方法在声波的中高频段对噪声源的定位和识别比较精确。将两种技术结合起来能对全频段的噪声源进行比较精确的识别和定位。可以建立一种自适应算法，在中低频段自动采用近场声全息的方法定位和识别噪声源，在高频段自动采用波束形成算法来定位和识别噪声源，这两种技术的结合将是以后近场声全息技术发展的方向。
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user: 摘 要 本文主要对我国特色南药巴戟的主要病害发生种类和发生特点进行了概述，并提出了未来工作的重点。 关键词 :巴戟，病害，发病特点 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 巴戟又名巴戟天、巴戟肉、鸡肠风，为茜草科(Rubiaceae)植物巴戟天(Morinda officinalis How)的干燥根，是著名的“四大南药”之一，也是广东省立法保护的八大南药品种之一 [ 1 ] 。巴戟传统功效为补肝肾、强筋骨、祛风湿，主要用于治疗阳痿遗精、宫冷不孕、风湿痹痛、筋骨痿软等症 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 。近年来药理实验证明，其还具有提高机体免疫力、调节内分泌和抗抑郁等作用、增强免疫、抗骨质疏松、抗氧化及降血糖、降低胆固醇等作用 [ 5 ] - [ 12 ] 。由于巴戟的药用价值，医学上的需求量大幅度增加，其根部也是南方地区常用的食疗补品。据刘瑾等 [ 13 ] 对广东和福建两省的巴戟种植的调查显示，巴戟野生资源分布极少；栽培主要集中在广东，栽培区域主要分布在德庆、郁南、高要等县，福建亦有少量种植。现在主要为栽培品，广东为栽培主产区，种植面积约占全国的90%，产量约占全国总产量的85% [ 13 ] 。“十五”期间，广东省大力推进以“南药”为特色的中药材GAP基地建设，肇庆德庆县共建了2000 hm 2 巴戟天GAP产业化基地 [ 14 ] 。在广东省科技厅批准德庆县南药基地为国家中药现代化产业基地——广东中药GAP产业化基地的形式下，巴戟产业已逐步成为广东省的重点发展对象之一。但是，由于巴戟病害、虫害和人为管理经验的不足以及生长周期过长，巴戟的品质受到影响 [ 2 ] 。中药材病虫害的有效防治是实施GAP的重点与难点 [ 15 ] [ 16 ] 。本文综述了巴戟天的重要病害，为进一步完善广东省巴戟天病害危害现状及防控提供参考。
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user: 3. 巴戟病害的防治 针对巴戟的病害的防治措施主要如下： 1) 引种健康苗木，栽植地注意排水。2) 忌在熟地、育苗地连作。3) 施肥以火烧土、土杂肥经过沤熟后施用，加适量过磷酸钙，调节土壤酸碱度。4) 发现病株及时挖出并烧毁，病株周围土壤用20%石灰水浇灌消毒。5) 选用木霉等生物防治剂进行防治。6) 使用化学防治。如防治茎基腐病和轮纹病等可选用用1:2:100的波尔多液喷洒，防治煤烟病可选用25%多菌灵可湿性粉剂800倍液喷雾。
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user: 4. 巴戟病害发生的特点 综合我国巴戟病害的发生状况，目前主要有以下特点： 4.1. 病害逐年加重，病害呈蔓延趋势 随着巴戟的种植面积的增加，病虫害的发病率也逐渐增加。巴戟属传统热带药用植物，长期生长在特定区域，适应于该地区环境和相应寄生植物的病原菌逐年积累，病害逐年加重，难以控制。 4.2. 叶部病害种类繁多，根茎部病害危害严重 巴戟病害以真菌病害为主。叶部病害多为各种叶斑病，如炭疽病、轮斑病、煤烟病等都属于常见的病害 [ 22 ] [ 23 ] 。巴戟天的药用部位是根，属地下部分，易受土传病原菌或线虫为害，发生多种根茎部病害，如巴戟枯萎病为重度发生病害，巴戟茎基腐病为中度发生病害，巴戟紫根病和根结线虫病等为轻度发生病害 [ 22 ] 。而根部发生病害的会引起染病植株枯萎、腐烂，果实减产，甚至导致植株大面积死亡，严重影响了巴戟产业的健康发展。同时，由于巴戟种植的连年积累，也导致一些病原菌的积累，在实时条件上造成病害的大爆发。另外，在巴戟的储存运输中，也容易遭受一些病害的危害，给巴戟的品质造成影响。枯萎病能显著影响巴戟天营养器官B， Mn等元素的转运以及根、茎的β-谷甾醇含量，使肉质根总糖含量下降5.42%~15.29% [ 24 ] 。 4.3. 滥用农药，残留严重 由于生产者缺乏有关的技术知识，滥用、误用农药问题严重。农药的滥用引起的问题不仅仅是环境污染问题、残留的问题，且对巴戟药用的有效成分造成一定的影响。已经有研究表明一些农药的施用影响了中草药的有效成分 [ 16 ] [ 25 ] 。