DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 材料与方法 2.1. 试验材料 四倍体高地型柳枝稷品种“京稷31”的幼穗采自北京市农林科学院小汤山试验基地种质资源圃。 2.2. 试验方法 2.2.1. 柳枝稷组织培养与多倍体的诱导 柳枝稷组织培养与多倍体的诱导参考Yang等的报道 [ 12 ]。取“京稷31”的幼穗，先用70%乙醇消毒30 s，再用10% NaClO溶液消毒15 min，最后用无菌水清洗3~4遍。用灭菌滤纸将幼穗表面水分吸干后，纵切为两半，接种至含有5 mg/L 2，4-D、1.2 mg/L 6-BA、30 g/L麦芽糖和8 g/L凝胶的MS培养基上(PH 5.8)，在黑暗条件下诱导愈伤组织，温度为26℃ ± 2℃，2周后将愈伤组织转接至含有5 mg/L 2，4-D、1.2 mg/L 6-BA、2 g/L脯氨酸、30 g/L麦芽糖和8 g/L凝胶的MS培养基上(PH 5.8)进行增殖培养4周，每两周采用新的培养基继代一次。然后，将愈伤组织转移至含有0或0.03%秋水仙素的液体诱导培养基中，于28℃黑暗条件下振荡培养13天，转速120 rpm；处理完毕，用液体诱导培养基冲洗愈伤组织2~3次，然后转接至最后，将愈伤组织转接至含有0.5 mg/L GA3、30 g/L麦芽糖和6 g/L凝胶的MS培养基上(PH 5.8)诱导芽分化；待诱导芽长至2~3厘米时，将再生芽转移到1/2 MS培养基中诱导生根8；再生苗长有3~5条根时，将其移栽至含有等体积花土和蛭石育苗盆中在日光温室中培养。 2.2.2. 柳枝稷倍性鉴定 当再生苗有4~5叶时，根据Huang等人的方法 [ 13 ]，用流式细胞仪对其倍性进行鉴定。取1 cm 2 的嫩叶，用蒸馏水洗净表面并用滤纸擦干放入培养皿中，加入1 mL细胞提取液，刀片快速切碎；取培养皿内的解离液，加入1 mL细胞提取液，静置5 min。再用400目滤膜将上述提取液过滤到2 mL离心管，并于4℃条件下离心6 min，转速1100 rpm。弃除上清液，加入200 μL碘化丙啶(PI)染色液，避光染色20 min。将染色的样品用流式细胞仪(BD Accuri C6)进行检测其DNA相对含量，以未经秋水仙素处理的再生植株作为对照。 2.2.3. 叶片气孔分析 叶片气孔分析采用无色指甲油印迹法 [ 12 ]。上午10时左右，选取植株中上部成熟叶擦拭干净后，取叶片中部1 cm左右。在叶片的下表面涂一层薄薄的无色指甲油，待指甲油干燥后用镊子小心将油膜取下放于载玻片上，盖上盖玻片，电子显微镜下观察气孔密度与大小，随机选10个视野和10个气孔拍照、记录。 2.2.4. 田间表型分析 经流式细胞仪鉴定的八倍体柳枝稷和四倍体对照在温室中培育，并于2017年5月初移栽至试验田。试验田位于北京市昌平区小汤山镇(N40˚10'， E116˚26')，属典型的暖温带大陆性季风气候，海拔50 m，年均气温12℃~17℃，年均降雨量640 mm，年积温4200℃左右(≥10℃)，年无霜期约为190天。试验地土壤pH值为7.6，土壤含1.5%有机质，84.0 mg/kg碱解氮，16.5 mg/kg速效磷和129.0 mg/kg速效钾 [ 14 ]。在盛花期，随机抽取“京稷31”的八倍体和四倍体各株6进行田间表型测定。调查株高、分蘖、茎粗、叶长和叶宽等生长指标，用卷尺测量植株株高、叶片大小，游标卡尺量茎粗。 2.2.5. 叶绿素含量测定 叶绿素含量测定采用乙醇浸提法参考 [ 15 ]，随机选取“京稷31”八倍体和四倍体各取6株，取倒三叶叶片鲜样0.05 g，避开叶脉部分，剪碎，分别投入装有8 mL无水乙醇的离心管中，在黑暗条件下浸提24 h，并定时摇动，待叶片变白。以乙醇作为空白对照，测定总叶绿素含量。 2.2.6. 光合作用的测定 光合作用的测定参考万正林等的报道 [ 16 ]，于晴天9:00~11:00，随机选取“京稷31”八倍体和四倍体各取6株，采用LI-6400光合仪测定相同节位叶片的净光合速率，每株相同节位叶片重复3次，使用自然光，温度为(28 ± 2)℃。 2.2.7. 数据分析 采用Excel 2010进行数据统计，使用SPASS 22.0软件进行独立样本T检验。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 八倍体植株的获得 当有4~5片时，以未经秋水仙素处理的再生苗为对照，利用流式细胞仪对柳枝稷再生苗进行倍性分析。通过比较再生苗叶片DNA相对含量图，可以鉴定出多倍体植株(图1(b))的荧光通道值在四倍体倍体(图1(a))荧光通道值的2倍处，判断该类植株为八倍体。共计获得9个八倍体“京稷31”再生植株。 图1. 柳枝稷“京稷31”流式细胞仪倍性分析，(a) 四倍体，(b) 八倍体 3.2. 叶片气孔特征分析 在体式镜下观察“京稷31”四倍体与八倍体叶片气孔特征发现，八倍体柳枝稷叶片气孔大小和气孔密度与四倍体有明显的差异(图2)。四倍体植株平均每个视野的气孔数为13.8个，而八倍体植株平均每个视野的气孔数为8.2个，八倍体植株叶片气孔密度比四倍体显著降低。八倍体植株叶片气孔长与宽分别为47.2 μm、22.6 μm，而四倍体植株叶片气孔长与宽分别为38.1 μm、15.1 μm，八倍体植株叶片气孔大小比四倍体显著增加，其叶片气孔长与宽分别是四倍体增加的23.9%和49.7% (表1)。 图2. 柳枝稷“京稷31”叶片气孔特征(400×)，(a) 四倍体，(b) 八倍体 Table 1 Leaf tomatal characteristic analysis in tetraploid and octoploid switchgrass “Jingji31 倍性 Ploidy 气孔长度 Stomata length (μm) 气孔宽度 Stomata width (μm) 气孔数/视野数 Stomata frequency 四倍体 38.1 ± 2.0 15.1 ± 1.0 13.8 ± 0.4 ** 八倍体 47.2 ± 1.3 ** 22.6 ± 4.3 ** 8.2 ± 0.8 表1. 柳枝稷“京稷31”四倍体与八倍体叶片气孔特征分析 经t检验，均值 ± SE， * 和 ** 表示分别在P < 0.05和P < 0.01时有显着性差异。 3.3. 田间表型分析 通过对“京稷31”四倍体和八倍体田间表型调查与统计分析，结果表明，四倍体和八倍体柳枝稷的株高分别为133.4 cm和106.3 cm，八倍体植株株高比四倍体显著降低，减小20.3%；四倍体和八倍体柳枝稷的单株分蘖数为193.4个和118.6个，八倍体植株分蘖数比四倍体显著降低，减少38.7%；四倍体和八倍体柳枝稷的茎粗为3.4 mm和4.1 mm，八倍体植株茎粗比四倍体显著增加，增幅为20.6%；八倍体植株叶片宽度比四倍体植株明显增加，增幅为44.4%；而八倍体植株的叶长跟四倍体植株无明显差异(表2)。 Table 2 Phenotypic analysis of tetreploid and octoploid plants of switchgrass “Jingji31 倍性 Ploidy 株高 Plant heghit (cm) 叶宽 Leaf width (cm) 叶长 Leaflength (cm) 分蘖 Tillers/plant 茎粗 Stem diameter (mm) 四倍体 133.4 ± 11.8 ** 0.9 ± 0.1 40.9 ± 4.5 193.4 ± 29.5 ** 3.4 ± 0.2 八倍体 106.3 ± 5.2 1.3 ± 0.1 ** 41.8 ± 3.3 118.6 ± 19.5 4.1 ± 0.3 ** 表2. 柳枝稷“京稷31”四倍体与八倍体柳枝稷表型分析 经t检验，均值 ± SE， * 和 ** 表示分别在P < 0.05和P < 0.01时有显着性差异。 3.4. 叶绿素含量和光合作用分析 通过对“京稷31”四倍体和八倍体植株叶片叶绿素和光合作用测定与统计分析，结果表明，四倍体和八倍体植株叶片叶绿素含量分别为2.4 mg/g和2.7 mg/g，八倍体植株的叶绿素含量比四倍体显著增加，增幅为12.5%；四倍体和八倍体柳枝稷植株叶片光合作用分别为17.8 μmol CO 2 /m 2 s −1 和20.2 μmol CO 2 /m 2 s −1 ，八倍体植株的光合作用比四倍体提高了13.5% (表3)。 Table 3 Chlorophyll content and photosynthesis in switchgrass “Jingji31 倍性 Ploidy 叶绿素含量 Chlorophyll content(mg/g) 光合作用 (μmol CO 2 /m 2 s − 1 ) 四倍体 2.4 ± 0.1 17.8 ± 0.8 八倍体 2.7 ± 0.1 * 20.2 ± 1.2 * 表3. 柳枝稷“京稷31”叶绿素含量和光合作用 经t检验，均值 ± SE， * 和 ** 表示分别在P < 0.05和P < 0.01时有显着性差异。
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user: 4. 讨论 多倍体植物在自然界中普遍存在，并被认为是推动植物进化的重要因素，是物种形成的途径之一。多倍体由于染色体组成倍数增加，而导致细胞内含物增多，通常会使植株在外部形态、生理特征、营养成分及生态适应性等方面发生相应改变，使植株体现多倍体优越性。秋水仙素离体诱导同源多倍体在种质创新和新品种选育上发挥了重要作用，已在园艺作物、药用植物、园林植物等上得到广泛应用 [ 17 ] [ 18 ]。 除了抗逆性强、生物量高、养护成低、生命周期长等特点外，柳枝稷作为一种能源植物还具有木质纤维素含量高、容易转化等优点，被认为是发展纤维乙醇“模式植物” [ 1 ] [ 2 ] [ 19 ]。近年，科研人员报道了多倍体育种技术在柳枝稷上应用的研究，他们为了解决柳枝稷四倍体低地型品种与八倍体高地型品种之间杂交不亲和的问题，采用秋水仙素诱导创制了八倍体低地型柳枝稷新种质 [ 12 ] [ 20 ] [ 21 ]。Yang等以四倍体低地型柳枝稷Alamo成熟种子为材料诱导愈伤组织，采用0.04%的秋水仙碱处理愈伤组织，借助组织培养再生植株手段，成功获得了八倍体Alamo植株 [ 12 ]。Yue等在此基础上，以柳枝稷幼穗为外植体诱导愈伤组织，经秋水仙素诱导获得三个柳枝稷品种(Alamo、Kanlow和Ranlow)的加体植株 [ 20 ]。Sangwoong Yoon等则采用秋水仙素处理柳枝稷Liberty的幼苗，并成功获得加倍植株 [ 21 ]。本研究在前人研究基础上，以四倍体高地型柳枝稷“京稷31”的幼穗为外植体诱导出愈伤组织，采用秋水仙素诱导处理并获得其同源八倍体植株。 多倍体植物鉴定最传统的方法是制作染色体装片，通过显微镜检进行染色体计数，进而确定倍性。该方法直观、准确，但是费时费力，对于鉴定那些染色体小且染色体数目多的植物存在较大困难。2010年之后出现一种新的采用流式细胞仪测定植物细胞核DNA含量来鉴定其倍性的方法 [ 22 ] [ 23 ]，其特点是准确、快速、简便，尤其适合样本数量较多的鉴定。本研究即采用流式细胞仪测定柳枝稷再生苗叶片DNA相对含量鉴定其同源八倍体(图1)，并结合气孔保卫细胞大小和密度等特征确认再生植株的倍性。与四倍体柳枝稷相比，其八倍体植株叶片单个视野内的气孔数量明显减少，而气孔面积则显著增大(图2和表1)，这与前人对八倍体柳枝稷、八倍体花生等的报道一致 [ 12 ] [ 21 ] [ 22 ]。这种开度更大的气孔，能减少蒸腾阻力，有利于柳枝稷植株体内水分和矿物营养的运输；同时，增强光合作用中气体交换力度，有利于光合作用的进行 [ 23 ]。 前人的研究表明，与四倍体植株相比较，八倍体柳枝稷的株高明显变矮、分蘖显著减少、生物产量显著降低 [ 12 ] [ 20 ] [ 21 ]，本研究结果与前人的研究结果一致(表2)。对于观赏植物，其适度株高的降低和分蘖数量的减少会使其株型更加圆正，增加其观赏价值；而株高的降低有利于增强其抗倒伏性。此外，多倍化能使植物内含物增多、光合作用增强等特点 [ 15 ] [ 22 ] [ 24 ]，与上述研究一致，本研究发现八倍体柳枝稷叶绿素含量比四倍体增加，光合作用增强。由于光合色素是植物吸收光能进行光合作用的重要物质(包括叶绿素a和b、类胡萝卜素等)，其含量直接影响光合作用效率，光合作用效率的提高可以则加速有机物的合成、积累，有利于增强其生态适应性和抗逆性 [ 15 ] [ 22 ] [ 23 ] [ 24 ]。
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user: 摘 要 极紫外光刻技术可以制造特征尺寸小于22 nm的芯片，是推动半导体集成电路发展的重要手段。极紫外光源是极紫外光刻系统的重要组成部分。激光辅助放电等离子体极紫外光源方法可以使传统固体靶材作为放电等离子体所需要的材料，其装置结构简单，产生极紫外光源功率高，能够精确控制放电时间和提高放电的稳定性等，具有良好的应用前景。本文系统阐述了激光辅助放电等离子体极紫外光源相关研究进展，介绍靶材作为不同电极极性、不同放电参数和激光参数下放电等离子体极紫外光源的产生，并对不同条件下产生极紫外光源的特点进行了归纳总结，为更好地使用激光辅助放电等离子体进行产生极紫外光源提供有益的参考。 关键词 :激光辅助放电等离子体，Z箍缩等离子体，极紫外光源 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 极紫外光源光刻技术的问世推动半导体集成电路的发展，在极紫外光源光刻系统中，极紫外光源是该系统的重要组成部分。目前，极紫外光源主要由两种途径获得：激光等离子体(Laser Produced Plasma， LPP)极紫外光源和放电等离子体(Discharge Produced Plasma， DPP)极紫外光源。激光等离子体极紫外光源指高能量的脉冲激光聚焦在靶材上面产生高温高密度等离子体，同时可以产生几十或者几百eV的光子光源。产生极紫外光源比较稳定和亮度高，但是光源的能量经过了电能、光能、等离子体能的三级转化进而降低了转化效率，其最终的转换效率小于10% [ 1 ] 。放电等离子体是另一种获得极紫外光源的方法，通常情况下将气体冲入电极之间，在高压作用下产生高温高密等离子体辐射极紫外光源。相对于LPP方法，此光源具有辐射强度强、输出功率高、最终能量转化率可达到45% [ 1 ] 及其装置成本较低等优点，受到研究人员的青睐。目前放电产生等离子体光源的方法有很多，比如：中空阴极放电等离子体 [ 2 ] 、等离子体聚焦 [ 3 ] 、毛细管放电等离子体 [ 4 ] 。但是放电等离子体产生光源区域不稳定和产生光源的时间很难精确控制。基于此，F. Pinnekamp等人 [ 5 ] 提出了激光辅助放电等离子体(Laser-Assisted Discharge Produce Plasma， LADPP)的方法来解决以上问题。其基本的物理过程为：脉冲激光辐照靶材形成初始等离子体并使带有高压的电极导通，产生放电等离子体和脉冲电流。变化的电流产生轴向磁场，等离子体中的带电粒子在自生的磁场中受到洛伦兹力的作用向轴向移动，压缩等离子体，在电流上升到最大值时，等离子体直径被压缩至最小，这种现象叫做Z箍缩效应 [ 6 ] [ 7 ] 。等离子体经过箍缩形成高温高密度等离子体，能够向外辐射极紫外光源。近十年左右，研究人员开始利用激光辅助放电等离子体方法来进行极紫外光源研究。本文中，我们阐述了靶材作为不同电极极性、放电参数和激光参数情况下极紫外光源的产生。
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user: 2. 放电电极极性 在激光辅助放电等离子体实验中，靶材电极极性影响极紫外光源的产生。当脉冲激光辐照阴极时，等离子体羽最外层电子在电场的作用下将被加速，向阳极运动，此时很容易形成Z箍缩等离子体并向外辐射极紫外光源。相反，脉冲激光辐照阳极时，等离子体羽最外层电子在电场的作用下减速，抑制了等离子体向阴极膨胀，导致放电电流不能有效地压缩和加热等离子体产生高温高密度箍缩等离子体，从而很难转化为EUV辐射输出。2010年，日本东京工业大学的朱秋实 [ 8 ] 等人进行激光辅助放电等离子体实验，将脉冲激光分别作用于阳极(a)和阴极(b)靶材，用前面带有Zr膜的pinhole相机来拍摄极紫外辐射光源，如图1所示。可以看出，脉冲激光作用于阴极时更容易产生极紫外辐射。因此，通常情况下人们将激光辐照于阴极靶材来研究放电等离子体极紫外光源。 图1. 靶材分别作为阳极(a)和阴极(b)时的EUV辐射 根据国外研究者结果表明，固体靶材的形状一般为平面和曲面等，并且设计比较单一，下面介绍两种较好的激光辅助放电等离子体实验靶材装置。Tatsuya Sodekoda等人 [ 9 ] 设计了两电极为圆柱对称形，每一个圆柱由内部一个电极和外部六个电极构成，如图2所示。在内电极上面安装靶材，激光辐照此靶材上面进行放电等离子体实验，此装置具有增强光谱纯度、提高转换效率、较少碎屑和产生高能量密度的极紫外等离子体等优点。另一个为德国Xtreme公司于2008年设计比较先进的激光辅助放电等离子体实验装置，如图3所示。采用旋转的圆盘作为正负电极，其中电极一部分被浸入到液体锡池中。圆盘旋转时，电极表面重新附着上了液体锡保证下一发脉冲作用于新靶材，同时电极上过高的热量被液体锡吸收，对电极起到冷却作用，降低了电极的热负荷。Tobin [ 10 ] 和Erik Wagenaars等人 [ 11 ] 用此电极装置进行实验获得了极紫外光源辐射。总之不同靶材形状具有各自的优点，获得的极紫外光源强度无法进行对比，因此不能判断哪种形状最好，但是可以为国内进行相关工作的研究者提供参考。 图2. 圆柱对称放电电极装置图 图3. 旋转圆盘真空放电电极装置图
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user: 3. 电流上升时间对LDP极紫外光源的影响 在激光辅助放电等离子体极紫外光源实验中，提高极紫外输出功率一直是极紫外光刻技术的研究重点，研究的主要内容集中在电流上升时间对极紫外光源的影响。 为了提高极紫外输出功率，增加放电电流是一种方法，但是高脉冲电流产生很高的电磁场，会对其他低压设备造成干扰或者直接损坏，因此人们往往研究放电电流上升时间对极紫外辐射的影响。2012年，陆鹏等人研究了脉冲电流的上升时间对气体氙箍缩等离子体极紫外光源的影响 [ 12 ] 。对比了上升时间为43 ns和55 ns超短脉宽电流下放电放电产生极紫外光源，得到了上升时间为43 ns的脉冲电流产生的箍缩等离子体半径小且X-ray二极管测量所得极紫外辐射更强。2016年，Soowon Lim等人 [ 13 ] 研究了不同的电流上升时间对放电锡等离子体极紫外光源的影响，结果表明，电流上升时间为30 ns情况下产生13.5 nm极紫外辐射强度要比上升时间为55 ns情况下强55%。并且电流上升时间为30 ns所产生的碎屑少，光源也比较稳定。上升时间快产生极紫外强度高的原因是有足够的时间来压缩等离子体和加热等离子，进而可以产生较强的极紫外光源。Girum A. Beyene等人 [ 14 ] 分别用纳秒和皮秒脉冲激光辅助放电产生锡等离子体来获得13.5 nm EUV辐射，实验中获得了皮秒情况下产生的放电电流上升时间要快于纳秒情况，并且皮秒产生的极紫外转化效率为2.4%，远大于纳秒转换效率1.7%。除了上述原因外，另一个原因为皮秒脉冲激光作为触发放电产生等离子体的源，相比于纳秒脉冲激光来说，皮秒脉冲激光可以提前使放电电极击穿，能够更进一步压缩和加热等离子体。
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user: 4. 脉冲激光参数对LDP极紫外光源的影响 放电参数影响着极紫外光源的输出功率，但是激光参数对优化极紫外光源起着重要的作用。2011年，朱秋实等人研究激光辅助放电Z箍缩锡等离子体极紫外光源，研究结果表明，通过改变激光能量，随着激光能量的增加极紫外光源辐射先增强后减少，激光能量为77 mJ时产生的极紫外光源辐射最强 [ 15 ] 。2016年，G. A. Beyene等人 [ 14 ] 的研究也得到上述的趋势，在激光能量为43 mJ时产生的极紫外光源辐射最强。引起这种现象的原因是能量能量大时产生的自吸收效应较大，另外，激光能量大时，脉冲电流产生的磁压强很难压缩和加热等离子体，因此产生的极紫外光源减少。国外对激光辅助放电等离子体实验进行的较多，目前为止，国内只有哈尔滨工业大学展开了相关的实验。2014年，哈尔滨工业大学的李小强等人 [ 16 ] 构建了激光辅助放电等离子体极紫外光刻光源的实验装置，用罗兰圆光谱仪获得了锡等离子体13.5 nm极紫外辐射输出。同时，研究了激光与主脉冲电流延时和激光能量分别对锡等离子体极紫外辐射输出的影响，得到激光脉冲与主脉冲电流延时时间500 ns~3500 ns之间可以得到极紫外辐射光谱，且延时时间大约在2500 ns时极紫外辐射强度会达到峰值，大于或小于2500 ns时极紫外辐射强度都会减弱。另外得到当激光能量小于20 mJ时，光谱强度与激光能量成正比，激光能量大于20 mJ时，光谱强度与激光能量无关的结果。 除了纳秒之外，研究人员也用皮秒脉冲作为放电产生等离子体的触发源，相比于纳秒脉冲来说，皮秒具有脉冲持续时间较短的优势，其激光辐照靶材所对应的强度要高于纳秒激光，有利于产生极紫外光源。2005年，Moorti， A.等人 [ 17 ] 分别用脉冲持续时间为4 ns和27 ps脉冲激光进行辅助放电产生等离子体。得到27 ps脉冲激光辅助产生箍缩等离子体极紫外光源所需激光能量为5 mJ，而4 ns激光情况下所需要激光能量要大于250 mJ。原因为箍缩等离子体的产生需要最小的离子线密度，离子线密度与烧蚀质量成正比，同时烧蚀质量随着烧蚀靶材的激光强度增加而增加，所以皮秒激光需要的能量较少些。2016年，Girum A. Beyene等人 [ 14 ] 分别用7 ns和170 ps脉冲激光进行激光辅助放电产生等离子体来获得EUV辐射。相同实验条件下，模拟结果表明皮秒激光产生等离子体的电子温度(T e )、轴向速度(V)、电导率(σ)和平均价态数(Z)均要高于纳秒情况。高电导率可以增加等离子体和电能的耦合率进而增加了极紫外辐射效率。另外，皮秒产生等离子体的不透明度少于纳秒，即自吸收效应小，因此其产生的极紫外强度高。实验结果也证明了上面的情况，相对于纳秒情况，皮秒脉冲激光所产生的极紫外光谱窄、辐射强度和转换效率较高。 上面所述的研究人员用单脉冲作为触发源，但是Harald Verbraak [ 18 ] 和Yusuke Teramoto等人 [ 19 ] 分别利用双脉冲作为触发源进行激光辅助放电等离子体实验，结果表明此方法可以减少碎屑的产生，增加了极紫外收集器件的寿命。此外，后者的实验结果又表明双脉冲情况下产生的极紫外强度要比单脉冲作为触发源增强了60%。
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user: 5. 结论 本文论述了靶材作为不同放电电极、放电参数和激光参数情况下极紫外光源的产生，讨论了近年来激光辅助放电等离子体的最新研究进展。可以看出，靶材作为阴极更有利于箍缩等离子和极紫外光源的产生。放电电流的上升时间越快，产生的极紫外光源辐射强度越高。激光参数对优化极紫外光源具有重要的作用，能量小产生的烧蚀物质少，但是能量大时，自吸收效率大，都不利于极紫外光源的产生，只有在能量到达某个值时能够和电能很好的耦合产生较强的极紫外光源。皮秒具有脉冲持续时间较短的优势，其激光辐照靶材所对应的强度要高于纳秒激光，有利于产生极紫外光源。双脉冲作为辅助源时，可以减少碎屑的产生，并且能够增强极紫外光源的辐射。希望上述论述能够对相关的研究人们提供帮助。
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user: 摘 要 针对传统腰颈椎牵引设备牵引方式单一，不能满足病患不同的症状治疗，本文提出一种多功能腰颈椎电动康复牵引床智能控制系统。采用闭环控制方式，在单片机的控制下接收触摸屏输入和拉力传感器输入，驱动电机带动牵引机构实现牵引活动，同时将输入参数和运行状态输出显示，是一种数字式触摸屏用户界面的牵引装置。用户可以根据需要设定具有保持、休息和治疗时间的静态(持续)、间断和循环牵引功能，并能够用坐标图实时显示牵引力工作状态。通过设定持续时间和拉力大小，持续牵引床体，使颈、腰椎处于被牵引的状态，从而实现对腰颈椎疾病的治疗。实验结果表明：该牵引装置不仅具有较好动态响应性能、实现牵引力的精准控制、良好的人机交互、患者信息存储和动态显示牵引力大小，而且具有较好的治疗效果，牵引过程更加平稳、安全、可靠。 关键词 :腰颈椎牵引，保持时间，牵引力，动态牵引，智能控制系统 Copyright © 2019 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 随着社会竞争加剧和生活条件改善，高速发展的现代社会使人们生活方式以及生活环境都发生巨大变化。腰颈椎病是一种严重影响人们工作生活能力的常见病、多发病。人们的身体多数处于亚健康状态，由于人体长时间缺乏活动锻炼，工作姿势长期不正确，持续时间较长，极易造成肌肉无力，血液循环不畅，引起肌肉韧带等软组织慢性劳损，导致腰椎、颈椎外源性不平衡，致使患病人群在加速增大。据国家卫生部统计，我国腰椎病患者己突破2亿，腰间盘突出症患者占全国总人数的15.2%，因腰椎病而丧失生活自理能力的人数仅次于脑血管病名列第二 [ 1 ] [ 2 ] 。多年以来腰颈椎病患者一直呈上升趋势，而且逐年以惊人的速度由中老年向青壮年扩展，腰颈椎疾病己逐渐成为威胁人民健康，阻碍经济文化发展的重要疾病之一 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 。医学上治疗腰椎、颈椎疾病，一般采用推拿按摩的方法进行治疗，但是，由于医师推拿按摩过程不可能太久而且力度变化也不够精准，因此有必要借助先进医疗器械来对腰椎、颈椎病患者进行治疗。 我国的许多学者对腰颈椎牵引治疗系统进行了大量研究，山东建筑大学刘兆峰设计了一种新型随动慢牵治疗仪与信息管理系统，用于对腰椎、颈椎病的患者进行治疗，这种随动慢牵治疗仪采用永磁同步电机作为动力源，建立了随动慢牵治疗仪的矢量控制系统，研究了矢量控制的数学模型和矢量控制算法，并对矢量控制下的系统进行了仿真 [ 6 ] ；哈尔滨工业大学刘健根据牵引手法治疗机理，设计了一种主要适用于家庭的新型腰椎间盘康复机构 [ 7 ] ；山东大学仲为武采用混合式直流电机作为动力源，设计了三维牵引床 [ 8 ] 等。但是，针对牵引治疗过程中存在的非线性和时变性的特点，上述牵引治疗设备的控制系统仅仅注重了功能的实现，牵引力的控制精度不高，直接影响牵引治疗效果。针对此研究现状，笔者提出一种多种执行结构联合执行以实现复合式牵引的多功能腰颈椎电动康复牵引床智能控制系统。为了达到理想的治疗效果，要求牵引治疗仪在施力过程中，既要精准，又要缓慢，牵引力不可有大的波动。因此，在电机速度控制环节提出一种基于指数趋近率的滑模变结构控制策略；同时，针对永磁无刷直流电机运行过程中换相转矩波动问题，提出一种基于泛模型思想与预测控制的无模型预测控制方法，该方法能够很好抑制无刷直流电机换相时的转矩波动。为了提高传感器的稳定性及其精度，消除非目标参量对传感器输出特性的影响，本文提出一种基于BP神经网络的数据融合算法。
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user: 2. 系统总体方案设计 电动康复牵引床主要任务是实现角度、拉力的动态变化并加以控制，对患者的病例和治疗情况进行存储，从而达到治疗腰、颈椎疾病的目的。为了实现牵引角度、牵引力的动态变化和精准控制，系统采用无刷直流电机提供动力，并对电动康复牵引床的电机控制策略进行研究，使牵引力和牵引角度得到更加精准的控制。下位机完成实时控制，上位机(触摸屏)与单片机通过串口通讯，完成参数的设定、指令的发出、数据库的建立、状态的实时监控等。在上位机软件设计时，采用C编程语言建立良好的人机交互界面，通过人机界面完成参数和命令的输入，并获得牵引力的反馈数据，实时动态显示牵引力的变化。电动康复牵引床功能模块如图1所示。 图1. 电动康复牵引床控制系统总体结构 电动康复牵引床主要包括腰椎牵引治疗、颈椎牵引治疗、参数设置、病人数据库管理、绳子释放以及按键控制、床体位置调整、紧急中断保护等功能。腰(颈)椎牵引治主要包括静态牵引、间歇牵引和循环牵引，医生根据患者实际情况设置倾角大小、力度大小、牵引时间、渐退步数和渐进步数等牵引参数。病人数据库管理主要包括患者的基本信息、病状、日期、时间、牵引力参数、疼痛参数、治疗评估等信息。绳子释放以及按键控制主要包括牵引绳子的释放、牵引开始、牵引暂停、牵引停止等功能控制。床体位置调整主要根据病人的具体情况调整床体的旋角、倾角和摆角等。紧急中断保护主要用于病人出现异常情况或不适时停止牵引，如果该开关未连接或出现故障，系统不能正常工作。
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user: 3. 系统硬件电路设计 硬件系统结构如图2所示，系统的硬件设计既要满足各种牵引模式、牵引角度、牵引力的不同变化，又要保证治疗的安全性，牵引角度和牵引力的准确度。系统硬件的设计包括PIC主控制板、数据采集输入电路、输出电路、电源等和触摸屏(上位机)部分，其中PIC主控制板负责对输入数据的处理、控制输出及数据通讯。数据采集输入电路从传感器获得数据，并将其传递给主控制板PIC单片机，输出电路主要是实现对无刷直流电机的控制，实现牵引角度和牵引力的控制，完成牵引动作。在治疗过程中，用户首先在上位机(触摸屏)设定好牵引模式和牵引力的大小等相关参数，上位机通过CAN接口电路，将命令传递给PIC控制器(下位机)，下位机执行命令，带动电机旋转，角度传感器获得牵引床的角度变化数值，并将数值传递给PIC单片机，当实际的牵引角度和设定的牵引角度一致时，电机停止转动。发出无刷直流电机转动命令，利用拉力传感器获得实时的牵引力的大小，传递给PIC单片机，PIC单片机将数据利用CAN接口电路，返回给上位机(触摸屏)，上位机将牵引力的变化情况实时显示出来。 图2. 系统硬件电路结构
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user: 4. 牵引电机控制策略设计 在进行腰椎、颈椎牵引治疗时，为了达到理想的治疗效果，要求牵引治疗仪在施力过程中，既要精准，又要缓慢，牵引力不可有大的波动，这就要求牵引电机有较好的低速性能。以往的牵引在选择动力源时，大多选择异步电机或者液压电机，性能不稳定且难以维护，很难达到现在的设计要求。随着电机控制技术及各电力电子技术的迅猛发展，无刷直流电机(BLDCM)以其高性能高效率的特点脱颖而出。无刷直流电机具有调速范围宽、启动转矩大、易于控制、运行可靠等优势，被广泛应用于家用电器、汽车、航空以及康复医疗机械等行业领域 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] 。为了改善电机运行性能，提高系统鲁棒性，在电机速度控制环节提出一种基于指数趋近率的滑模变结构控制策略。针对永磁无刷直流电机运行过程中换相转矩波动问题，提出一种基于泛模型思想与预测控制的无模型预测控制方法，该方法能够很好抑制无刷直流电机换相时的转矩波动。无刷直流电机控制策略流程如图3所示。 图3. BLDCM控制原理 4.1. 滑模变结构控制策略设计 变结构控制(SMC)是一种控制方法简单、建模要求不高、鲁棒性好、不连续的控制策略，滑模变结构控制系统主要由切换函数和控制率两部分组成，选择合适的切换函数可以使滑动模态的运动品质得到保证和改善，为了能在一定范围内消除抖振，同时一又不会延长系统的响应时间，采用动态滑模切换函数为： y = b x 1 + x 2 (1) 令状态变量为： { x 1 = n r e f − n x 2 = x ˙ 1 = − n ˙ (2) 其中， x 1 为速度误差， x 2 表示速度状态滑模变结构调节输入， n r e f 表示给定转速， n 表示电机的实际转速。 根据电机的机械运动方程 [ 12 ] ，式(2)变为： { x ˙ 1 = − n ˙ x ˙ 2 = − K T J i ˙ (3) 其中 K T 表示转矩系数， J 表示转矩惯量， i 表示稳态时绕组相电流。 当滑模动态到达切换面，即 y = 0 时，根据(1)和(2)，可得： n = n r e f − c e − b t (4) 由式(4)可看出，当 t → ∞ 时， n → n r e f ，即实际转速 n 趋近于给定转速 n r e f ，从而使系统最终达到稳定状态。 函数切换控制主要由等效控制部分和切换控制部分组成，通过函数切换机制可以减少扰动和摄动对系统带来的不确定影响。 f = f e q + f s w (5) 其中， f e q 为等效控制部分，保证系统滑模运动的控制， f s w 为切换控制部分，保证系统始终趋向于滑模面，减少扰动带来的影响。根据(1)和(3)可求得： y ˙ = b x ˙ 1 + x ˙ 2 = b x 2 − K T J i ˙ (6) 当 y ˙ = 0 时，可求得等效控制部分函数控制率为： f e q = J / K T ∫ ( d x 2 ) d t (7) 根据选取的指数趋进率以及式(4)和(6)，可求得滑模变结构调节器的输出： f = J K T ∫ [ k s + ε s i g n ( s ) + x 2 ] d t (8) 4.2. 无模型预测控制算法设计 从图3可以看出，系统采用速度、电流双闭环控制结构，为了更有效的减少电机转矩波动，在电流环中加入一种无模型预测控制算法。无模型预测控制算法采用无模型控制和预测控制相融合的算法。对于无刷直流电机控制系统而言，在换相期间对非换相相电流进行控制，将非换相相电流值作为控制器的输入，待预测的未来时刻的电流值作为控制器的输出。在换相期间，以 z 相为非换相相， x 相为关断相， y 相为开通相为例。无刷直流电机数学模型如(9)所示 [ 10 ] [ 13 ] [ 14 ] 。 u x 0 + u y 0 − 2 u z 0 = − 3 R i z − 3 L s d i z d t + ( e x + e y − 2 e z ) (9) 将式(9)离散化简后得到： ( 1 + R T s / L s ) [ i z ( k + 1 ) − i z ( k ) ] − [ i z ( k ) − i z ( k − 1 ) ] = T s 3 L s { [ e ( k + 1 ) − e ( k ) ] − [ u ( k + 1 ) ) − u ( k ] } (10) 其中， T s 为采样时间， e ( k ) = e x ( k ) + e y ( k ) − 2 e z ( k ) ， u ( k ) = u x 0 ( k ) + u y 0 ( k ) − 2 u z 0 ( k ) 。 当采样时间足够短时， R T s / L s < < 1 ，因此在换相期间，式(10)可以进一步化简，从而获得BLDCM控制系统的泛模型。 [ i z ( k + 1 ) − i z ( k ) ] − [ i z ( k ) − i z ( k − 1 ) ] = φ ( k ) × { [ i z ( k ) − i z ( k − 1 ) ] − [ i z ( k − 1 ) − i z ( k − 2 ) ] } (11) 其中泛模型的特征参量为： φ ( k ) = [ e ( k + 1 ) − e ( k ) ] − [ u ( k + 1 ) − u ( k ) ] / [ e ( k ) − e ( k − 1 ) ] − [ u ( k ) − u ( k − 1 ) ] (12) 从而可以得到非换相相 z 相电流在 ( k + 1 ) T s 时刻的预测值为： i z ( k + 1 ) = φ ( k ) [ i z ( k ) − 2 i z ( k − 1 ) + i z ( k − 2 ) ] + [ 2 i z ( k ) − i z ( k − 1 ) ] (13) 根据以上分析可知，如果电机电阻电感参数的大致范围已知，并当采样时间足够小时，如果满足 R T s / L s < < 1 ，就可以抑制换相转矩波动，提高电机稳态性能。
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user: 5. 压力传感器的数据融合算法 目前，压力传感器通常采用压阻式传感器，其广泛地应用于航天、航空、石油化工、医疗器械等各个领域 [ 15 ] 。在医疗器械中压力是一个关键参数，传感器的输出值 u 不仅仅与被测压力 p 有关，当温度 T 或电源波动 δ 等非目标参量变化时，输出值也要变化 [ 16 ] 。为了提高传感器的稳定性及其精度，消除非目标参量对传感器输出特性的影响，提出一种基于BP神经网络的数据融合算法。压力传感器的模型 u = f ( p ， T ， δ ) ，为了消除工作温度和供电电源波动两个非目标参量的影响，采用逆向建模方法，如图4所示，图中 u T ， u δ 为两个非目标参量的检测电压信号， p ′ 为补偿后的输出量。 图4. 传感器数据融合系统原理 逆向建模的目的是通过神经网络的非线性映射能力，逼近 p = f − 1 ( u ， T ， δ ) ， p ′ = p 为网络的期望输出值。将目标参量传感器输出及各种非目标参量敏感元件的输出作为BP神经网络输入，网络根据一定的算法不断调整权值和偏置，使目标输出 p ′ 在允许的范围之内，并消除非目标参量的影响。 神经网络采用多层感知机前向神经网络结构。选输入层结点数为3，输出结点数为1，故 i = 1 ， 2 ， 3 ，隐层结点数 j = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， l ， l 值根据网络训练结果而定。为了使神经网络输出 y = p ′ ，采用误差反向传播 算法，则压力传感器系统目标参量的标定值之间的均方差 e = 1 n ∑ m = 1 n ( p ′ − p ¯ m ) 2 ≤ ε 为最小。其中， ε 为任意 小的正实数，即给定的允许偏差， p ′ 和 p ¯ m 均为归一化值， n 为样本数， m 为样本号。BP网络训练过程及其算法如图5所示。 图5. BP神经网络训练过程及其算法
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user: 6. 实验结果与分析 6.1. 无刷直流电机控制策略性能分析 为了验证无刷直流电机控制策略的可行性，对无刷直流电机运行性能进行仿真测试，其无刷直流电机相关测试参数如表1所示。仿真结果如图6，图7和图8所示。 由图6和图7可看出，转速在滑模变结构控制下很快达到给定值。负载转矩增加时，转速虽然会有所降落，但又立刻回到给定值，下降率几乎可视为0，实现无超调调速。因此，该系统极大地抑制了外界干扰的影响。 由图7可以看出，系统的启动转矩在滑模变结构控制下比较小，转矩达到稳定值所需时间也较短，增加负载转矩时的跟踪速度也较快。 Table 1 Brushless DC motor related test parameter 定子电阻 转动惯量 磁动系数 相电感 R = 1.2 Ω J = 0.0022 kg∙m 2 C e = 0.095 L − M = 6.3   mH 初始负载转矩 滑膜变结构参数 仿真时间 额定转速 T L = 2   N ⋅ m k = 0.01 ， ε = 100 0.2   s n e = 2500   rpm 表1. 无刷直流电机相关测试参数 图6. SMC下的转速变化波形 图7. SMC电磁转矩变化波形 图8. SMC相电流变化波形 由图8可以看出，相电流从电机启动到达稳定时所需时间较短，也就是说，响应速度较快。当负载转矩增加时，相电流的跟踪速度也变快。 6.2. 数据融合结果及性能分析 为验证神经网络法的有效性，根据传感器的5组实验标定值，利用神经网络计算出被测压力 p 的融合值，如表2所示。 Table 2 Fusion result 温度/℃ 电源波动δ/% 被测压力p (10 4 Pa) 标定值1 融合值1 标定值2 融合值2 标定值3 融合值3 21.5 3 0 0.232 1 1.003 2 2.057 28 0 0.252 0.980 1.996 34 0 0.249 0.957 2.050 50 −2 0.233 1.033 2.023 70 −3 0.218 1.004 2.047 最大偏差 max | Δ p | 0.034 0.076 0.061 温度/℃ 电源波动δ/% 被测压力p (10 4 Pa) 标定值4 融合值4 标定值5 融合值5 标定值6 融合值6 21.5 3 3 3.008 4 3.998 5 4.997 28 2 3.032 4.001 4.999 34 1 3.029 4.003 5.001 50 −2 3.011 4.005 5.005 70 −3 3.016 4.007 5.007 最大偏差 max | Δ p | 0.024 0.009 0.010 表2. 融合处理结果 从表2可以看出，神经网络对传感器数据进行融合处理后，利用式 α p = max | Δ p | / p F S 计算传感器输出电压波动的相对值， p F S 为满量程压力标定值 [ 16 ] 。把 max | Δ p | = 0.076 × 10 4   Pa 代入 α p ，可以获得传感器输出电压波动的相对值 α p = 1.5 % 。因此，采用BP神经网络算法进行数据融合，大大降低了非目标参量对压力传感器输出结果的影响，有效地提高了传感器的输出精度。 6.3. 系统测试与分析 为了验证研究的智能牵引理疗系统可行性及其相关性能，整个测控系统进行了测试(以腰椎为例)。最大拉力设置为30 kg (最大拉力范围0~90 kg)，最小拉力为10 kg，最大拉力与最小拉力的差要大于等于2 kg。保持时间设置为50 s (范围0~99 s)，休息时间设置为50 s (范围0~99 s)。上升步数设置为5步(范围0~9步)，下降步数设置为4步 (范围0~9步)。减进模式为静态模式，减退模式为静态模式，牵引模式为间歇模式，牵引时间为80 min。系统运行效果图如图9所示。 图9. 系统运行效果图 测试结果表明，该牵引装置不仅具有较好动态响应性能、实现牵引力的精准控制、良好的人机交互、患者信息存储和动态显示牵引力大小，而且具有较好的治疗效果，牵引过程更加平稳、安全、可靠。
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user: 7. 结束语 本文研究的智能牵引理疗系统是采用单片机实现的用于颈椎、腰椎康复的牵引设备。该系统通过拉力传感器采集信号，单片机实时控制进行牵引理疗。本系统设计将各功能的算法分配于相应的单片机中，并对相关算法和样机进行了验证测试。该牵引装置不仅具有较好动态响应性能、实现牵引力的精准控制、良好的人机交互、患者信息存储和动态显示牵引力大小，而且具有较好的治疗效果，牵引过程更加平稳、安全、可靠。
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user: 摘 要 以DuerOS、AlphaGO Zero、无人超市为代表的人工智能应用无不引领社会变革，人类在为解放生产力提高效率欢呼时的同时，也为人工智能的过度强大感到害怕。为了进一步探讨人工智能对人类未来生活的影响，本小组以其使用现状与认知以及对大学生就业准备的影响为切入点进行调研。用多重响应交叉法等方法展开统计分析，结果表明大学生对人工智能了解程度不深，了解途径过于集中在互联网，而使用人工智能最多的种类为指纹识别，其他各应用领域使用率较低，未来大学生期待人工智能更多地应用于环境卫生和医疗领域，在就业准备上，人工智能所能提供的最优的助力为：于内部因素提升专业知识，而于外部环境提供企业信息。 关键词 :人工智能，就业准备，多重响应 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. 前言 本课题选取以大学生数量位于浙江省前列的杭州、宁波、绍兴和温州四地大学生为实地问卷调查对象。先按大学生人口总数进行分层抽样，再根据中心极限定理确定样本总量，最后根据人数分布比例决定各区域容量。实际发放问卷750份，回收744份，有效率为99.2%。调研分别从对调查对象的基本信息、对人工智能的了解与认知、人工智能对未来就业的影响 [ 1 ] 以及对未来人工智能的展望四个模块展开调研。 首先，对调查数据预处理及变量设置。通过对问卷的分析，得出问卷的特征，决定使用内部一致性对本问卷进行信度分析。经过两次预调研，根据Cronbach公式计算得到克朗巴赫 α 系数为0.763，表明问卷整体各解释变量内部可信度较好，较为可信，再展开效度分析，得到KMO值为0.731 > 0.5，说明问卷的整体效度可被接受。 本次调研所选取的调查对象：被调查者中，男性比例占46%，女性比例占54%，男女比接近于1:1，由此可见本次调研并没有为了问卷分发的方便从而产生偏向性的分发；年龄结构上，由于大三、大四学生面临就业，对人工智能为就业准备提供何种便利，可能有更多的关注和思考，因此调查者中大三、大四学生占比较多；专业构成上，工科、理科占比较大，其次为文科和商科，这与实际情况相符合。
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user: 2. 统计分析 (一) 使用现状及认知分析 研究发现，超六成的大学生对人工智能有所了解，其中仅有18.69%的大学生有较深程度的了解。人工智能了解途径多样化 [ 2 ] ：46%通过互联网获取；23%通过影视娱乐了解；17%通过书籍期刊认知；13%选择其他途径；仅1%表示不了解。表明互联网已成为传播人工智能的主要途径，政企应发挥新媒体力量，运用网络传播规律，用“体验”模式来优化“说教”模式，深化文化濡化的“隐形”策略。 此外，由文献 [ 3 ] 可知，语音识别属于自然语言处理领域，信息检索属于机器学习领域，指纹识别和实时地图为计算机视觉领域，智能家居属于机器人领域。如表1中所示，多数大学生都接触过较多领域的人工智能应用，尤其是在计算机视觉领域，有84.14%的学生接触过。但仅有35.89%的被调查者接触过智能家居，可见大学生对智能机器人领域的应用接触较少。随着智能硬件的普及，推动着大学生在人工智能应用上的使用率，这将极大程度上促进信息消费升级。 Table 1 Types of artificial intelligence used by college student 频数 占比 应用领域 语音识别 592 79.57% 自然语言处理领域 信息检索 540 72.58% 机器学习领域 指纹识别 626 84.14% 计算机视觉领域 实时地图 477 64.11% 计算机视觉领域 智能家居 267 35.89% 智能机器人领域 表1. 大学生使用的人工智能种类 为探究大学生期待的未来人工智能的应用领域，本文对人工智能未来可能的发展领域进行分类，设置了一个多选题，选项包括环境卫生、医疗、教育、国防、科研、资料生产、公益事业、消防安全和其他。调查结果见表2： Table 2 Support rate for future application areas of artificial intelligenc 选项 支持率 选项 支持率 选项 支持率 环境卫生 15.42% 医疗 14.24% 教育 11.76% 国防 11.19% 科研 8.35% 资料生产 10.40% 公益事业 11.79% 消防安全 13.46% 其他 3.39% 表2. 未来人工智能各应用领域的支持率 由上表发现大学生期待未来人工智能的应用领域更加广阔，尤其有15.42%的大学生希望未来人工智能实现智慧城市全环境治理，加快向“城乡环境运营”综合服务商转型升级，拓展环卫服务领域。其次是14.42%的大学生期待其在医疗领域推进实现分级治疗、临床应用、疾病预防等功能，以纾解当前我国医疗资源相对不足的困难，协助提升基层医疗水平。可预见的是人工智能在垂直领域的应用将会逐渐商业化，服务于人类。 (二) 对就业准备的促进作用 为了解人工智能对大学生未来就业准备有何助力之处。我们从以下两个层面出发，一是外部环境中信息交互作用，数据表明(除其他项)大学生中有25.9%认为其能筛选合适的职业，23.7%认为其能提供企业信息，16.5%认为其能分析应聘几率，16.3%认为其能增加就业途径，12.6%认为其能提高面试技巧；二是内部促进中能力提升作用，数据表明(除其他项)大学生中有28.2%认为其能提升专业知识，23.4%认为其能提高时间管理素质，16.6%认为其能辅助行为礼仪的提升，13.2%认为其能提高沟通能力，11.2%认为其能增强创新能力。 以上分析仅从一维角度出发，未能得出人工智能在结合内外两方面对大学生进行就业准备的具体方案，故此为了找到在内外方向上如何能最大限度助力大学生就业，本文通过多重响应交叉法找到最有影响力的双方向组合。 表3与表4是各交叉项之间的联系分布表，调研可知以外部环境因素为例，其联系最紧密的内部促进因素(见表3)是专业知识，而专业知识与外部环境因素联系最为紧密的(见表4)分别为筛选适合的职业(77.4%)和提供企业信息(77.0%)，则将这两项基于表3得出两组组合分别为提供企业信息与专业知识(82.2%)、筛选合适的职业与专业知识(75.4%)，进而选取第一对双方向组合为于内部因素提升专业知识与于外部环境提供企业信息。同理，以内部促进因素为例可得出另一对双方向组合为于外部环境筛选合适职业与于内部因素提升时间管理素质。前一对组合影响力最优，实际上，大学生可通过各行业人工智能训练资源库等优势资源弥补专业知识不足的缺陷，利用性格分析图谱等通过大数据寻找适配的企业信息。 Table 3 Contact distribution table of external environment factor 以外部环境因素为例 联系最紧密 (其他选项不算在内) 比例 联系其次紧密 (其他选项不算在内) 比例 提供企业信息 专业知识 82.2% 时间管理素质 63.4% 筛选适合职业 专业知识 75.4% 时间管理素质 63.4% 提高面试技巧 专业知识 77.2% 时间管理素质 72.5% 分析应聘几率 专业知识 78.3% 时间管理素质 65.6% 增加就业途径 专业知识 76.6% 时间管理素质 65.9% 表3. 外部环境因素的联系分布表 Table 4 Linkage table of internal facilitator 以内部促进因素为例 联系最紧密 (其他选项不算在内) 比例 联系其次紧密 (其他选项不算在内) 比例 专业知识 筛选适合的职业 77.4% 提供企业信息 77.0% 行为礼仪 筛选适合的职业 81.8% 提供企业信息 70.8% 时间管理素质 筛选适合的职业 78.2% 提供企业信息 71.5% 创新能力 筛选适合的职业 76.8% 提供企业信息 68.6% 沟通能力 筛选适合的职业 76.1% 提供企业信息 66.0% 表4. 内部促进因素的联系分布表
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user: 3. 结论与建议 (一) 互联网是人工智能传播的主要途径之一，各应用领域使用率不充分 人工智能已深入我们的生活，但大学生对其了解途径过于依赖于互联网，应扩大“体验”模式效应，从根本上将传播活动真正嵌入生活中去。将人工智能的内容及其代表性的视觉性、文化性符号策略性地融入到各类传播载体中，真正做到“看不见的宣传”。此外，人工智能重点产品应规模化发展，例如智能服务机器人规模化应用、医疗影像辅助诊断系统扩大临床应用；并应以市场需求为导向，积极培育人工智能创新产品和服务，丰富终端产品的智能化功能。 (二) 人工智能助跑就业准备 [ 4 ] ，为大学生提供“内外”双向推力 建设高质量人工智能训练资源库，提供知识图谱、算法训练、产品优化等共性服务的开放性云平台以支持大学生创业创新。通过校企合作，加强人工智能相关学科建设，培养产业发展急需的技能型人才。开展人工智能创新创业和解决方案大赛，建设“双创”平台，促进大学生与人工智能融合发展，拓宽人机交流渠道，搭建产学研相结合的交流平台，实现优势互补、合作共赢。 (三) 人工智能下的就业沃土，离不开政企 [ 5 ] 的培育 政府应立足现实基础，顶层引导和区域协作相结合，除了构建完善的人工智能产业支撑体系“硬件设施”外，同时还需建设人工智能产业标准规范体系以及安全保障等平台的“软件设施”。针对产业薄弱环节，集中优势资源和创新力量，政策引导，培育良好的产业生态环境，带动产业整体提升。企业应联合高校与科研院所开展人工智能关键技术研发与产业化，并以“一带一路”为契机，加强国际合作，进一步深化人工智能与实体经济之间的融合。
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user: 摘 要 如何准确度量上市公司债务的违约风险一直是企业债务风险管理的研究热点。本文运用KMV模型，通过分析我国上市公司发布的财务报表，就它们的债务违约概率问题进行了相关研究。本文建立了基于KMV模型的上市公司债务违约概率，应用模型实际度量了2012年我国证券市场上41家上市公司的违约概率。同时，将41家上市公司分行业进行同类分析以及类间分析。实证结果表明，当企业的资产负债比大于80%时，无论其净资产负债比率高低，均具有较高的信用风险，而当企业的资产负债比率低于50%，那么只要没有出现负净资产收益率，则公司违约的可能性较低。 关键词 :KVM模型，违约概率，上市公司，信用风险 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. 研究背景和意义 上市公司的债务违约给投资者带来巨大损失，是金融监管部门所面临的一个重大课题。如何准确度量上市公司债务的违约概率，降低其违约风险是风险管理者需要解决的一个主要问题 [ 1 ] [ 2 ] 。 信用风险的计量大致经历了专家判断法 [ 3 ] 、信用评分模型 [ 4 ] 、现代信用风险违约概率 [ 5 ] 三个发展阶段。20世纪90年代，由Credit Monitor模型发展而来的KMV模型由于其基于Merton的期权定价理论，直接使用企业的股票市场数据而会计信息和历史数据的依赖性低，具有较高的准确性和理论基础强等优点 [ 6 ] [ 7 ] ，被世界众多银行和公司所使用。从中国市场发展的特点来看，KMV模型是更为适合的度量中国上市公司信用风险的模型。 本文的贡献在于利用KMV模型，将银行的贷款问题倒转过来，从借款企业的股权所有者的角度来看待借款偿还的激励问题，建立了上市公司资产市价和股票波动率估计的数学模型，然后分别对银行、旅游、石油以及地产四个行业的部分股票进行违约概率实证分析，得到相关的结论。