DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 理论基础与研究方法 3.1. 跨期套利模型的选择 目前统计套利研究中常以均值回归理论确定进退场时机。该理论认为市场信息的不对称、投资者行为的非理性等因素易造成资产价格短期的上下起伏，但在长期却总将收敛于其本身价值。由相关性较高资产配对而成的投资组合，其价差在长期亦可能具有均值回复的特性。当组合中的资产价差偏离长期均值时，做多盈利能力较强的资产，做空盈利能力较弱的资产，待配对价差回复至合理区间时进行平仓，资产异常价差与均值的差额即为套利收益。 由均值回归及协整方法共同构建的模型体系成熟、理论完备，已被广泛用于制定便捷易懂又能获取稳定收益的套利策略，故本文将基于协整回归及VEC模型对商品期货的跨期套利进行实证分析。 3.2. 实证分析的核心步骤 3.2.1. 协整关系检验 1987年由Engle和Granger提出的协整理论认为，某些时间序列的非平稳过程间可能存在着长期均衡关系。对于有着长期稳定关系的变量，则可用经典回归的方法构建模型。由于合约序列间的跨期套利研究一般只涉及两个变量，故本文将选用双变量的Engle-Granger检验。若合约间存在协整关系，则被解释变量中不能被解释变量解释的部分所形成的残差序列应是平稳的，由此确定合约价格序列间的长期均衡关系。 3.2.2. 向量误差修正模型 向量误差修正模型(Vector Error Correction， VEC)作为带有协整约束的向量自回归(VAR)模型，可在两变量间存在协整关系的基础上构建而成，其不包含外生变量的表达式可写为： Δ y t = α e c m t − 1 + ∑ i = 1 p − 1 Γ i Δ y t − i + ε t       t = 1 ， 2 ， ⋯ ， T (1) 其中， e c m t − 1 为误差修正项向量，体现变量间关系对长期均衡的偏离；系数矩阵α则反映了变量偏离长期均衡时，回归均衡状态的调整速度；Г i 表示解释变量差分项 Δ y t − i 对被解释变量短期波动的影响；ε t 为k维随机扰动向量。该模型不仅能够体现变量间的长期均衡关系，还关注着短期变动对均衡关系做出的调整。短期偏离的误差项是产生套利机会的直接原因，通过对合约价差短期偏离长期均衡的进一步分析，可得到相关的跨期套利操作。 3.2.3. 跨期套利交易规则 在对商品期货进行跨期套利研究时，核心关键在于通过构建的模型分析不同合约间的价差变动，找出建仓及平仓的合理时机。设置止损阈值对冲市场风险亦尤为重要，当价差偏离均值过度却迟迟没有回归时，应强制平仓及时止损。 上述交易时机均是利用短期偏离均衡价差的离群值在长期会回归合理价差的规律来确认的。由风险价值模型(Value-at-Risk)的基本思想及以往关于统计套利的研究文献可知，交易阈值主要以合约价差序列的均值μ及标准差σ作为设定依据。本文选用此法，结合常用参数，制定出了如下的交易规则： 若价差序列满足正态分布，当价差Spread > μ+σ时，合约的相对价差存在正向偏离，则卖出被高估的近月合约，买入被低估的远期合约；当Spread < μ − σ时，合约的相对价差存在负向偏离，则买入被低估的近月合约，卖出被高估的远期合约。当Spread回归至价差合理区间[μ − σ， μ + σ]时反向平仓了结获利。当偏离均值至Spread < μ − 1.96σ或Spread > μ+1.96σ时，认为头寸未能回归长期均衡，需及时止损。 若价差序列不满足正态分布，则需对交易阈值做出适当调整。在约翰威利父子公司出版的Pairs Trading中曾介绍：通过随机模拟得到的去中心化价差波动是白噪声序列，而这类价差通常呈非正态，最大收益边界为±0.75σ与±2σ。故当Spread > σ时，卖出被高估的近月合约，买入被低估的远期合约；当Spread < −σ时，买入被低估的近月合约，卖出被高估的远期合约。当Spread回归至价差合理区间[−0.75σ， 0.75σ]时反向平仓了结获利。当偏离距离超过2σ，即Spread < −2σ或Spread > +2σ时，认为价差无法出现均值回归，及时止损以防止偏离持续扩大造成严重损失。
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user: 5. 结论与建议 第一，即使期货合约间有着显著的相关性，也并非代表两合约存在价差变动规律，需进一步考量合约价格序列间的解释程度、长期均衡关系及短期偏离的修正机制，才可判断合约间是否真正存在跨期套利机会。此类分析亦适用于利用期货合约对大宗商品头寸进行的套期保值，企业可凭借现货与相关期货的基差分析优化保值效果，进而追求效用最大化的目标。 第二，对于价格波动较为剧烈的期货合约，跨期套利相比单边投机具有风险低、收益稳定等的优势。投资者在实际交易中可结合自身经济实力、风险承受能力及预期收益水平对交易参数进行适当调整，合理地设定建仓、平仓及止损阈值，进而实现降低风险，提高套利成功率的目的。相反，对于价格波动小且有一定规律性的期货合约，若以跨期套利进行双边交易，则可能因过分对冲不必要的风险而错过许多潜在的套利机会，考虑单边投机或许更为妥当。 第三，交易成本及资金成本作为影响跨期套利效果的重要因素，受合约价差回归的时间长短所约束。价差变化不是一蹴而就的，持仓时间的延长不仅会使套利头寸暴露在风险之下，还将增加套利成本。一旦使得合约价差变化幅度无法显著大于成本，则该次套利亦将无法获得理想的收益，甚至可能出现亏损。因此，对于套利者，应时刻注意合约价差变动趋势、持仓时间及套利成本之间的联系，结合实际及时平仓了结、止盈止损；而对于采用连续套期保值策略的相关企业，在根据现货市场变动不断调整其持有仓位时，也应注重频繁交易的成本管控，以真正实现价格风险的排除。
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user: 摘 要 为了更加高效地枚举出不确定图极大团，通过对现有确定图和不确定图极大团枚举算法进行研究，结合在相同图结构下确定图极大团与不确定图极大团之间的关系，提出了一种基于相同图结构确定图极大团子图划分的高效不确定图极大团枚举算法D-MULE-D。通过在不同的真实数据集上进行实验测试，对比D-MULE-D算法和MULE算法的运行时间，验证D-MULE-D算法的可行性和高效性。 关键词 :枚举，确定图，不确定图，子图，团，伪极大团，极大团，α极大团 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 经过长年的研究发现，极大团枚举是一个NP-难问题，但通过广泛的实验验证，现有的确定图极大团枚举算法都能得到最终的极大团。然而在互联网技术的不断发展下，由于数据来源的异构性和数据描述手段的局限性，造成了图数据的不确定性，确定图的极大团枚举算法已不能满足实际生活中所获取的图数据的需求，因此不确定图极大团枚举算法已成为人们日益关注的焦点。在无线传感器网络中，由于通信信号干扰，导致通信链路的不确定性，图数据中边的连通性存在一定概率，因此无线传感器网络数据就可以模拟为不确定图；再如在蛋白质分子交互网络中，由于高通量生物实验的限制，蛋白质分子间是否存在相互作用具有不确定性，通过概率来量化这种交互关系的可能性，同样可以模拟出蛋白质分子交互的不确定图等等。在现实生活中，很多领域都对不确定图极大团枚举算法有着广泛的应用，如通信网络、生物网络、社交网络及web分析等。 近年来，随着大数据和互联网技术的快速发展，越来越多的科研人员致力于不确定图数据挖掘技术的研究，其中，不确定图极大团枚举算法的研究更是受到大家的普遍关注与重视。目前，不确定图极大团枚举算法主要有以下几类：1) 基于DFS的极大团枚举算法 [ 1 ]，此类算法是枚举极大团的基本方法，通过深度优先遍历所有顶点得到极大团，并应用回溯法过滤伪极大团，时间复杂度为O (n 2 ·2 n )；2) 基于简并顺序的极大团枚举算法 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]，此类算法是通过贪心思想遍历图中所有顶点后得到不确定图的简并顺序，根据此顺序来处理图中顶点得到极大团，时间复杂度为O (n 2 ·2 n )；3) 基于顶点编号升序的极大团枚举算法 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]，此类算法是通过对不确定图中的顶点编号进行升序处理，通过增量计算维持两个顶点权值集合来枚举所有极大团，时间复杂度为O (n·2 n )。通过比较三类极大团枚举算法，可以发现前两类算法已不适用于现实世界中超大规模的数据量，因此本文通过选择基于顶点编号升序的极大团枚举算法，并对此类算法中最典型的MULE算法 [ 9 ] 进行研究，提出了一种基于相同结构确定图极大团子图划分的高效不确定图极大团枚举算法——D-MULE-D，对于大规模数据的不确定图，应用MULE算法的时间复杂度是O (n·2 n )，而应用D-MULE-D算法的时间复杂度是O (n·3 n/3 )，该算法能够高效地得出最终的不确定图极大团。 本文下面的论述内容结构如下：首先通过问题定义，给出确定图极大团和不确定图极大团的定义，并根据定义，推导出在相同的结构下，确定图极大团与不确定图极大团的关系定理，并对定理正确性进行证明；其次根据推导定理，提出了基于相同结构确定图极大团子图划分的不确定图极大团枚举算法D-MULE-D，并给出了其详细的算法描述；然后通过具体实例对D-MULE-D算法实现进行说明；随后通过实验分析，在不同阈值α下，对9个不同领域的数据集分别应用D-MULE-D算法和MULE算法，比较两种算法的运行时间；最后通过比较得出结论。
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user: 2. 问题定义 定义1 (确定图)：确定图通常用一个二元组G = (V， E)表示，其中V是图的顶点集合，顶点v∈V，E是图的边集合，E = { |v， w∈V}。其中 表示图中顶点v和顶点w是联通的。 定义2 (团)：给定确定图G = (V， E)，若存在顶点集合 C ⊆ V ，且C中每一对顶点都存在边，那么称C是图G的一个团。 定义3 (极大团)：给定确定图G = (V， E)，若存在顶点集合 M ⊆ V ，M为团，且不存在一个顶点 v ∉ M ，使得 M ∪ v 是图中的团，那么称M是图G中的一个极大团。 定义4 (不确定图)：不确定图通常用一个三元组G = (V， E， P)表示，其中V是图的顶点集合，顶点v∈V，E是图的边集合，边e∈E，P是边的权值集合，0 < p < 1，p∈P表示顶点间联通的概率。 定义5 (α团)：给定不确定图G = (V， E， P)和阈值α，0 < α < 1，若存在顶点集合 C ⊆ V ，C中每一对顶点都存在边，且C的团概率大于等于α，那么称C是一个α团。其中C的团概率是指C中顶点对在图中对应的边的权值的乘积。 定义6 (α极大团)：给定不确定图G = (V， E， P)和阈值α，0 < α < 1，若存在顶点集合 M ⊆ V ，M为α团，且不存在一个顶点 v ∉ M ，使得 M ∪ v 是图中的α团，那么称M是图G中的一个α极大团。 根据以上定义，我们可以将确定图中团和极大团的定义与不确定图中α团和α极大团的定义相结合，得出以下定理： 定理1：给定不确定图G = (V， E， P)和阈值α，0 < α < 1，其任意一个α团C必然是与其结构相同的确定图G’ = (V， E)的一个团。 定理证明 给定不确定图G = (V， E， P)和阈值α，0 < α < 1，则与其相同结构的确定图G’ = (V， E)。 对于G中的任意一个α团C， ∵C是G的α团； ∴根据定义5，C中的每一对顶点间都存在边； ∵G’与G结构相同，具有相同的顶点和边； ∴在G’中， C ⊆ V 且C中的每一对顶点间都存在边； ∴根据定义2，C是G’的一个团。 定理2：给定不确定图G = (V， E， P)和阈值α，0 < α < 1，其任意一个α极大团M对于其结构相同的确定图G’ = (V， E)，在G’中必然存在一个极大团 M ′ ⊇ M 。 定理证明 给定不确定图G = (V， E， P)和阈值α，0 < α < 1，与其相同结构的确定图G’ = (V， E)。 对于G中的任意一个α极大团M， ∵M是G的α 极大团； ∴根据定义6，M是G的α团； ∵G’与G结构相同，具有相同的顶点和边； ∴在G’中， M ⊆ V 且M中的每一对顶点间都存在边； ∴根据定理2，M是G’的一个团； ∴根据定义3，在G’中必然存在一个极大团 M ′ ⊇ M 。
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user: 3. 算法描述 根据上面推导的定理3，给定不确定图G = (V， E， P)和阈值α，0 < α < 1，其任意一个α极大团M对于其结构相同的确定图G’ = (V， E)，在G’中必然存在一个极大团 M ′ ⊇ M 。因此，如果对不确定图先进行子图划分，先得到与其结构相同的确定图的极大团，再对不确定图中这些极大团子图应用MULE算法，从而枚举出不确定图的α极大团，将大幅提高不确定图极大团枚举效率，降低时间复杂度。 基于以上不确定图子图划分策略，我们提出了一种新的不确定图极大团枚举算法D-MULE-D，该算法先通过Degeneracy算法对不确定图进行子图划分，将不确定图按其相同结构的确定图划分成极大团子图集合，然后再对这些不确定图的极大团子图分别应用MULE算法，从而枚举出其不确定图的α极大团，再通过顶点规模降序过滤策略过滤掉伪α极大团，从而得到最终的α极大团集合。其中顶点规模降序过滤策略是将极大团集合根据其每个极大团内顶点个数进行降序排列，再顺序对顶点集合间进行判断，如果前者包含后者，说明后者为伪极大团，直接将伪极大团从极大团集合中删除，直到所有顶点集合间包含关系都判断完结束。该策略能够尽早发现伪极大团，通过剔除伪极大团，从而减少验证极大团的次数，提高验证效率。
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user: 4. 数据分析 根据以上对D-MULE-D算法的描述，下面我们以具体实例对算法的实现进行说明，对于给定不确定图G，如图1所示： 图1. 不确定图G 设定α = 0.1，则对于不确定图G应用D-MULE-D算法，其算法实现如图2~4所示： 图2. 应用Degeneracy算法进行子图划分 图3. 对子图分别应用MULE算法 图4. 应用顶点规模降序过滤策略
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user: 5. 实验验证 实验使用的硬件平台是英特尔酷睿i7-8700K处理器，主频3.70 GHz，1TB HDD硬盘和8 GB DDR4内存，64位Windows 10操作系统；运行环境为Microsoft Visual Studio 2010；编程语言为C++。本文所使用的实验数据来源于9个不同领域的数据集，分别是Anthra、Mtbrv、Amaze、Kegg、Xmark、Nasa、Citeseer、Go和Yago数据集。对于阈值α = 0.2，0.4，0.6，0.8，分别应用MULE和D-MULE-D算法枚举极大团，两者的运行时间对比如图5~8所示。 图5. α = 0.2时MULE和D-MULE-D算法枚举极大团运行时间对比 图6. α = 0.4时MULE和D-MULE-D算法枚举极大团运行时间对比 图7. α = 0.6时MULE和D-MULE-D算法枚举极大团运行时间对比 图8. α = 0.8时MULE和D-MULE-D算法枚举极大团运行时间对比 通过以上实验分析，我们可以发现对于大规模数据的不确定图，应用MULE算法的时间复杂度是O (n·2 n )，而应用D-MULE-D算法的时间复杂度是O (n·3 n/3 )，D-MULE-D算法的运行时间要明显低于MULE算法。同时，对于不同的阈值α，因MULE算法运行取决于顶点数量n，其运行时间变化不大；而由于阈值α的增大，α极大团会相应减少，α极大团内顶点个数也会减少，从而检验极大性检验次数也会减少，因此D-MULE-D算法的运行时间会随着阈值α的增大而减少。
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user: 6. 结论 本文通过对不确定图极大团枚举算法MULE进行研究，并结合确定图与不确定图在结构相同时极大团的相互关系，提出了一种新的不确定图极大团枚举算法D-MULE-D，该算法通过对不确定图进行极大团子图划分，再对极大团子图应用MULE算法枚举α极大团，随后对α极大团集合按照顶点规模倒序排列检验其极大团的正确性，尽早过滤掉其中的伪α极大团，从而得到最终正确的α极大团集合。通过实验分析，D-MULE-D算法的运行时间要明显低于MULE算法，并且对于不同的阈值α，D-MULE-D算法的运行时间会随着阈值α的增大而减少。因此，D-MULE-D算法的运行效率要明显高于MULE算法。
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user: 摘 要 目的：探讨猫抓病的临床特征及诊断方法。方法：回顾性分析7例猫抓病患者的流行病学资料、临床表现、辅助检查结果和诊断等。结果：7例患者中，2例患者有明确长期与猫、狗密切接触史。7例患者均表现为淋巴结肿大或局部肿块，质地中等或硬；7例患者CRP均升高，6例患者血沉加快；7例患者入院疑诊淋巴瘤或淋巴结核或转移癌2例，淋巴瘤1例，淋巴结炎1例，颌下腺混合瘤1例，腋下肿物查因2例，所有患者淋巴结活检均提示：淋巴结肉芽肿性炎。结论：猫抓病临床表现多样，一般全身症状多轻微，最常见的临床表现是淋巴结肿大，多有触痛，多表现为CRP升高，血沉增快，易漏诊误诊，该病抗生素治疗有效。 关键词 :猫抓病，淋巴结肿大，肉芽肿性炎 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 猫抓病(cat-scratch disease， CSD)，又称为良性淋巴网织细胞增多症，是由汉赛巴尔通体感染引起的一种以散发为主的传染病，青少年及儿童多见。该病原菌是一种人兽共患病的病原，其传播情况比较复杂，宿主繁多。 随着生活水平的提高，人们对宠物的饲养也日益增多，猫抓病在北京地区的流行病学调查发现，猫的巴尔通体血清抗体阳性率为39.4%，血培养分离率为13.8%，且分离株全部为对人致病的巴尔通体，这表明猫抓病呈逐年上升的趋势 [ 1 ]。 由于猫抓病的临床表现缺乏特异性，在临床实践中容易误诊、误治。现对本院诊治的7例猫抓病进行回顾性分析，来加强人们对该病的认识。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 研究对象 本组病例为2013年1月~2019年6月湖南省人民医院临床收治的7例猫抓病患者。入选标准：经病理学活检考虑猫抓病性淋巴结炎，结合流行病学史、临床表现及治疗有效确诊为猫抓病的病例，临床资料完整者纳入分析。本项目符合《赫尔辛基宣言》原则及我国相关法律法规的伦理要求。 2.2. 方法 2.2.1. 病例资料的收集 整理7例猫爪病患者病史，包括：患者基本信息、猫狗接触史及非生命物体损伤皮肤史、首诊科室、临床表现、体格检查、病理检查结果、血细胞分析及生化指标、治疗方案及治疗转归等。 2.2.2. 统计学方法 采用Excel表进行资料收集，SPSS23.0软件进行统计。
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user: 3. 结果 3.1. 一般资料 共有7例病例纳入分析，7例患者平素健康状况良好，无基础疾病，其中男性5例，女性2例，年龄分布于1~79岁，中位年龄31岁，其中儿童3例，成人4例。发病月份：1月1例，8月3例，9月2例，11月1例，发病相对于集中秋冬季节。其中2例患者有明确的长期猫狗接触史。 3.2. 首次就诊科室及误诊 首次就诊科室分布，血液肿瘤科2例，乳甲外科2例，关节外科1例，耳鼻喉科1例，日间手术病房1例。7例患者入院疑诊淋巴瘤或淋巴结核或转移癌2例，淋巴瘤1例，淋巴结炎1例，颌下腺混合瘤1例，腋下肿物查因2例。
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user: 4. 临床表现 7例患者均表现为局部肿大淋巴结或肿块，病变部位：2例发生于颈部，2例发生于腋窝，1例发生于颈部、腹股沟、右侧腋窝、右侧滑车，1例发生于腋窝、肘关节，1例发生于腋窝、锁骨上窝；淋巴结或肿块质地中等或稍硬，有疼痛或压痛6例，1例患者淋巴结有红、肿、热等化脓表现，并做局麻下切开引流，1例患者局部皮肤皮温稍高，但无红、肿等表现。1例伴有发热，最高温度39.6℃。
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user: 5. 实验室检验结果 7例患者均行血常规检测，除1位患者白细胞升高为28 × 10 9 /L，其余6例均位于(3.69~9.16) × 10 9 /L正常范围内；7例患者CRP均升高如表1所示；1例患者血小板升高为494 × 10 9 /L，其余患者均位于(101~320) × 10 9 /L正常范围内。6例患者血沉均升高，升高数值范围：42~85mm/h。7例患者均行淋巴结活检，如图1病理提示：淋巴结肉芽肿性炎，结合病史符合猫抓病性淋巴结炎。 Table 1 CRP in 7 cases of cat scratch diseas Patient No. Gender Age/years CRP(mg/L) 1 Male 1 15.7 2 Male 3 18.2 3 Female 7 29.1 4 Female 31 14.7 5 Male 40 22.9 6 Male 62 19.9 7 Male 79 26.2 表1. 7例患者CRP数值 图1. 淋巴结肉芽肿性炎
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user: 6. 治疗与转归 本组研究中患者均使用左氧氟沙星、阿奇霉素治疗，仅1例患者使用抗生素治疗的同时行局麻下淋巴结切开引流。病程多在1周左右，均治愈出院，追踪随访1月，无复发病例。
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user: 7. 讨论 猫爪病最早由法国儿科医生Rober Debre于1931年首次描述，认为该病与猫抓伤密切相关，1950年被命名为猫抓病(CSD)，但最新研究表明即使未被猫抓，也可通过接触猫的粪便或唾液而患病，特别是1岁以内的小猫为本病的主要传染源 [ 2 ]。并且有研究表明一些非生命物体如竹刺、鱼钩、针等损伤皮肤都有可能成为猫抓病的传播媒介 [ 3 ]。本病分布于全球，以散发为主，温带地区秋、冬季节发病者较多，热带地区则无季节变化 [ 4 ]。 在本组病例中，7例患者均于秋冬季发病，这与猫抓病流行病学研究分析结果基本一致。本组病例仅2例患者在流行病学方面有明确的长期猫狗密切接触史，其余5例未提供阳性接触史。据文献报道推测可能是非生命物体如竹刺、鱼钩、针等损伤皮肤引起的猫抓病 [ 5 ]。这提示我们，即使猫抓病不是高发疾病，若有淋巴结肿大等表现，并有猫狗接触史或竹刺、鱼钩、针等损伤皮肤时也应该考虑该疾病的可能。 猫抓病临床表现多样，一般全身症状多轻微，最常见的临床表现是淋巴结肿大，发烧，脾肿大和皮肤疹 [ 6 ]。本组病例中，部分患者有发热，7例患者突出表现为淋巴结肿大或局部肿块，质地中等或硬，多有触痛，多见于颈部、腋窝、腹股沟、肘关节等部位，但起病前均无局部斑丘疹等表现。有研究表明猫抓病淋巴结肿大儿童以颈部、腋窝为主，成人以腹股沟、腋窝为主 [ 7 ]，与本组病例中的发病部位基本相符。猫抓病所致较大肿大淋巴结易化脓、破溃，本组病例中有1例患者二次住院时出现淋巴结红肿、化脓、破溃。此外，本组病例中患者外周血白细胞计数基本正常，多表现为CRP升高，血沉增快，与既往报道基本一致。由于上述临床表现无特征性，且猫抓病少见，故临床上易漏诊或误诊。 本组病例中，由于患者大多无发热，仅有淋巴结肿大，故往往初诊为淋巴瘤，淋巴结核等。但这些患者的淋巴结大多伴有疼痛，临床有助于鉴别。猫抓病诊断金标准为病理诊断，其典型病理特点为：淋巴结中等度增大，被膜增厚，切面部分皮质区域呈多数大小不等形状的灰黄色病灶。显微镜下所见在淋巴结皮质区内出现多个大小不等的坏死灶，坏死灶内可见大量核浓缩、核破碎、核溶解的多形核白细胞，坏死灶周围绕以大量呈栅栏状排列的上皮样细胞，于部分区域内可见微小的脓肿形成。晚期发生化脓时，被膜破坏，淋巴结互相粘连，约1/4的病例形成脓肿 [ 8 ]。猫可以感染5种巴尔通体，包括Bartonella henselae、B. bovis、B. clarridgeae、B. koehlerae和B. quintana。猫抓病主要是由B. henselae和B. clarridgeae感染所引起 [ 9 ]。B. henselae菌革兰氏染色弱阴性，短棒杆菌，强嗜银性染色，可通过Warthin-Starry银染色观察到，呈黑色颗粒状或杆状，多位于坏死灶和血管壁，呈局灶性分布 [ 10 ]。本组病例中，患者镜下病理均表现为淋巴结肉芽肿性炎，肉芽肿大小、形状不一，局灶可见坏死及微脓肿形成，脓肿内含大量中性粒细胞，周围类上皮细胞呈栅栏样排列，并可见淋巴细胞浸润。抗酸染色(−)，银染色(+)。这与猫抓病典型病理表现基本相符。 本组病例中7例患者均使用抗生素治疗且治疗有效，有文献报道强力霉素、衣霉素和利福平是推荐使用的抗生素，但青霉素、庆大霉素、头孢曲松、环丙沙星和阿奇霉素等临床治疗都有效 [ 11 ]。猫抓病是一种自限性疾病，多数研究显示抗感染治疗未能提高治愈率及缩短病程 [ 12 ]。有体外研究发现巴尔通体对磺胺甲恶唑/甲氧苄啶、利福平、氨基糖苷类、四环素类、大环内酯类、内酰胺类、喹诺酮类等抗β菌药物均敏感，但多数抗菌药物的疗效未获得临床实践的证明 [ 13 ]。 综上所述，临床医务工作者尤其是非感染病科医师更应该加强对猫抓病的了解与认识。临床诊疗过程中对于淋巴结肿大的患者，除了要与化脓性淋巴结炎肿瘤性疾病、结核感染和传染性单核细胞增多症、弓形体病等鉴别，还应多注意是否有猫、狗等宠物的接触史或竹刺、鱼钩、针等损伤皮肤等病史，警惕猫抓病的发生。
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user: 摘 要 本文针对大型建筑的紧急疏散问题，首先将建筑划分为多个区域，所有区域设为一个状态集合，区域人数设为状态值，区域间人员的转移数量设为状态转移量，构建出一个大型建筑的状态网络。然后，以疏散时间为决策变量，建立基于状态网络理论的动态优化模型。并在获得各区域的拥堵程度和潜在拥堵点的基础上，使用调度因子生成最优的疏散策略。最后，通过实例模拟验证了模型的可行性和疏散策略的高效性。 关键词 :紧急疏散，状态网络，动态优化，调度因子 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 大型建筑通常都是当地的地标建筑，人群聚集场所。在火灾等突发状况下，由于建筑结构上的复杂性和建筑规模的庞大性，其人员快速疏散策略显得尤为重要，也得到了大型建筑设计者和管理者的广泛关注。早在20世纪30年代，人员疏散研究已经在美国初步兴起，主要用于火灾科学领域。20世纪50~60年代，前苏联Predtechenski，Milinski等人 [ 1 ] 进行了大量观测统计工作，归纳出人员疏散流动的基本规律。日本学者Togawa [ 2 ] 对密集人群的疏散行为、移动速度进行研究，推导出疏散时间近似公式。加拿大Pauls [ 3 ] 等人总结出一系列关于多层建筑疏散时间的经验公式，认为疏散速度与通道宽度呈非线性关系。我国在这一领域的研究主要集中于计算机模拟仿真，具有代表性的工作包括高层建筑人员疏散仿真模型Building Evac [ 4 ]、基于元胞自动机的人群疏散模型 [ 5 ]、以及基于几何方法的疏散仿真模型GAEvac [ 6 ] 等。 以上研究大多没有考虑到人员疏散的动态性，且在疏散过程中过于强调人为引导，给疏散工作带来难度。本文在充分考虑人员疏散的动态性的基础上，提出一种动态模型，将大型建筑抽象为状态网络 [ 7 ]，建立关于疏散人数变化的动态方程组，寻找潜在会发生拥堵的地点，再对这些点进行调度建立新的方程组，开发出紧急疏散下的动态优化 [ 8 ] 模型，最大化降低疏散工作难度，提高紧急疏散的效率。
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user: 2. 使基于状态网络理论的动态优化模型 大型建筑通常人员众多且出口有限，在紧急疏散时，很可能造成局部堵塞，会严重影响疏散的速度和安全 [ 9 ]。因此，进行疏散规划首先应找出建筑的潜在拥堵点，再对潜在拥堵点进行疏散优化，进而提高疏散效率。 2.1. 潜在拥堵点 为了寻找潜在拥堵点，首先将建筑的每一层都划分为多个区域，划分规则为：对于含有楼梯的区域，应保证通往下一层的楼梯数量尽可能相等；由于大型建筑内部构造往往是多样化的，为了便于计算，划分区域时应尽量保证各区域面积相近。然后将每一个区域抽象为一个状态空间，构成状态集，状态值为该区域的人数，将楼梯抽象为状态通路。通过观察人员紧急疏散时的本能反应 [ 10 ]，在没有人为干预疏散时，由疏散人员根据自己的主观判断进行疏散，通常有以下两种情形： 情形一：区域内有通往下一层的楼梯。 图1. 无干预疏散情形一的状态网络图 如图1所示，该区域的人员往往会优先选择通过楼梯疏散。建立状态网络进行描述，可得下列动态方程组： X 2 ( k ) = X 2 ( k − 1 ) − f 2 ( k ) (1) X 1 ( k ) = X 1 ( k − 1 ) − f 1 ( k ) + f 2 ( k ) (2) 其中， X 2 ( k ) 为k时刻状态2的人数，即状态值， X 2 ( k − 1 ) 为 k − 1 时刻状态2的状态值， X 1 ( k ) 、 X 1 ( k − 1 ) 同理； f 2 ( k ) 为状态2至状态1的状态转移量， f 1 ( k ) 同理。 情形二：区域内无楼梯或出口。 图2. 无干预疏散情形二的状态网络图 如图2所示，人员会向相邻的区域转移，转移人数通常与区域间人数差值有关，为了量化状态转移量，引入一个选择因子q作不同方向转移人数占总转移人数的权重，计算q值采用如下算法： q j = { 0 ， X j ( k ) ≥ X i ( k ) X j ( k ) − X i ( k ) ∑ j = 1 n [ X j ( k ) − X i ( k ) ] ， X j ( k ) < X i ( k ) (3) 其中， X i ( k ) 为k时刻没有楼梯口的区域i的人数， X j ( k ) 为k时刻相邻区域j的人数，n为相邻区域中满足 X j ( k ) < X i ( k ) 的区域个数。 将图2所示的转移过程用状态网络图描述，可得下列动态方程： X 0 ( k ) = X 0 ( k − 1 ) − q 1 ⋅ h 0 ( k ) − q 2 ⋅ h 0 ( k ) (4) 其中， X 0 ( k ) 为k时刻状态0的状态值， q 1 为状态0转移至状态1的选择因子， q 2 为状态0至状态2的选择因子， h 0 ( k ) 为k时刻状态0的总状态转移量。 对于所有的状态点，当 X ( k ) > X ( k − 1 ) 时，便将该状态视为潜在拥堵点。 2.2. 状态转移量的计算 1) 人流密度 人流密度反映一个空间内人员稠密程度 [ 11 ]，其值的计算为： D = N ⋅ f W ⋅ L ( m 2 / m 2 ) (5) 其中，N (个)为人流中人员的个数，f (m 2 )为平均每个人的水平投影面积，W (m)为人流宽度，L (m)为人流长度。由于各区域面积相等，W·L可以视为一个不变的常量。 2) 疏散速度 根据参考文献 [ 12 ] 可知，不同地点的疏散速度也是不同的： 紧急情况下，水平通道的平均疏散速度 [ 13 ] 为： V = ( 1.49 − 0.36 D ) × ( 112 D 4 − 380 D 3 + 434 D 2 − 217 D + 57 ) ( m / min ) (6) 其中D为人流密度，且 0 < D ≤ 0.92 。 紧急情况下，经过门的平均疏散速度 [ 13 ] 为： V 0 = V [ 1.17 + 0.13 sin ( 6.03 D − 0.12 ) ] ( m / min ) (7) 紧急情况下，下楼梯的平均疏散速度 [ 13 ] 为： V 1 = 1.21 V ⋅ [ 0.775 + 0.44 e − 0.39 D ⋅ sin ( 5.16 D − 0.224 ) ] 1.49 − 0.36 D ( m / min ) (8) 3) 状态转移量 某时刻的状态转移量是该时刻的速度与人流宽度的乘积除以单人平均面积，因此，某时刻水平通道的状态转移量、楼梯的状态转移量和经过门的状态转移量分别定义为： h ( k ) = V ( k ) ⋅ W f (9) f ( k ) = V 0 ( k ) ⋅ W f (10) g ( k ) = V 1 ( k ) ⋅ W f (11) 2.3. 调度因子 上述疏散方案所建立的状态网络中，含有楼梯口的状态点只能在各楼层间单向转移，与同一楼层内的状态点是不相通的。因此，尝试对潜在拥堵点中含有楼梯口的状态点进行适当调度 [ 14 ]，如图3所示，引入一个调度因子d，将0状态值与相邻状态值比较，与选择因子同理求出调度因子的值，即可得到向各相邻状态的转移量，建立动态方程组，然后比较调度前后的总疏散时间的大小，从而决定是否调度。这样能够有效缩短疏散时间，提高疏散效率和安全性。 图3. 调度因子作用下的状态网络图 图中， X 0 ( k ) 为潜在拥堵点；m为相邻状态点中满足 X 0 ( k ) > X j ( k ) 的个数； X m ( k ) 为与0状态相邻的第m个状态； d m 为0状态至m状态的调度因子，其计算方法为： d m = { 0 ， X m ( k ) ≥ X 0 ( k ) X m ( k ) − X 0 ( k ) ∑ j = 1 m [ X j ( k ) − X 0 ( k ) ] ， X m ( k ) < X 0 ( k ) (12) 对于0状态可建立如下动态方程： X 0 ( k ) = X 0 ( k − 1 ) − ∑ j = 1 m d j h 0 ( k ) (13) 最后建立整栋建筑所有状态的动态方程，计算不同调度点和数量下，最后一个被清空的状态所耗时间，该时间即为总疏散时间，且该时间越小，表明该疏散方案越优。
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user: 3. 模型实例 以卢浮宫 [ 15 ] 为例，使用模型进行紧急疏散仿真。为了便于求解，假设各个展区人数相等且均匀分布，将卢浮宫的出口等效为三个位于0层的小出口和一个位于−1层的大出口。然后对卢浮宫的−1层至2层进行等面积区域划分，构成状态集，按照模型中寻找潜在拥堵点的规则，初步规划疏散路线，构成边集，如图4所示。 图4. 卢浮宫状态网络示意图 然后对状态集建立动态方程组，以第1层为例，建立的动态方程组如下： { X A 1 ( k ) = X A 1 ( k − 1 ) + f A 2 ( k ) − f A 1 ( k ) + q A 1 h C 1 ( k ) X B 1 ( k ) = X B 1 ( k − 1 ) + f B 2 ( k ) − f B 1 ( k ) + q B 1 h C 1 ( k ) X C 1 ( k ) = X C 1 ( k − 1 ) + f C 2 ( k ) − h C 1 ( k ) X D 1 ( k ) = X D 1 ( k − 1 ) + f D 2 ( k ) − f D 1 ( k ) + q D 1 h C 1 ( k ) X E 1 ( k ) = X E 1 ( k − 1 ) − f E 1 ( k ) + q E 1 h C 1 ( k ) X F 1 ( k ) = X F 1 ( k − 1 ) − f F 1 ( k ) X G 1 ( k ) = X G 1 ( k − 1 ) − f G 1 ( k ) (14) 式中，A1至G1分别代表第1层的7个状态； X ( k ) 为k时刻的状态值； f ( k ) 为k时刻通过楼梯的状态转移量； h ( k ) 为k时刻通过水平通道的状态转移量；q为选择因子；其他楼层同理。 假设每个状态的初始值为50人，即 X ( 0 ) = 50 ，使用Matlab软件对动态方程组进行编程仿真，得到各楼层各状态值变化曲线，以−1层为例，结果如图5所示。 图5. 部分状态值变化曲线(以−1层为例) 观察各楼层状态值变化曲线，找出状态值变化曲线中含有增加阶段的状态有B0、D0、E0、F0、E − 1、F − 1，即为潜在拥堵点，然后可以结合实际情形，对这些状态进行适当调度。这里以对E0状态进行调度为例，使用模型中的调度因子进行调度，建立E0状态新的动态方程： X E 0 ( k ) = X E 0 ( k − 1 ) + f E 1 ( k ) − f E 0 ( k ) − d F 0 h E 0 ( k ) (15) 式中， X E 0 ( k ) 为k时刻E0的状态值， f E 1 ( k ) 为k时刻由E1至E0的状态转移量， f E 0 ( k ) 为k时刻由E1至E − 1的状态转移量， h E 0 ( k ) 为E0水平通道的状态转移量， d F 0 为E0至F0的调度因子，考虑人流方向不冲突，所以E0不应往C0或A0调度。 更新动态方程组并使用Matlab模拟仿真，能够发现拥堵程度大幅降低，且疏散时间也有所减小，如图6所示。 图6. 部分状态调度前后对比曲线 从图6中可以看出：调度后E0状态的拥堵程度有所降低，且疏散时间大幅减小，但也牺牲了相邻F0状态的疏散时间，而E − 1状态调度后拥堵程度和疏散时间都有大幅降低。 图7. 各楼层疏散时间 通过模拟仿真可得调度前后各楼层清空的时间(秒)，如图7所示，从图中可以看出：调度后有效减少了−1层的疏散时间，整栋建筑的疏散时间从450秒降到292秒，可见实施调度的可行性和必要性。
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user: 4. 结论 紧急疏散的动态规划模型考虑到疏散过程的动态性，代入建筑的相关参数，即可通过模型求解出建筑各处的拥堵程度及预测疏散状况，并且能反映人员疏散的行为，更形象、更真实地反映疏散过程。 紧急疏散的动态规划模型的独特之处在于：可以得到建筑的潜在拥堵点，在进行疏散规划时，只需要对潜在拥堵点进行适当调度，就能减小疏散管理规划的工作难度，同时也能提高疏散效率，另外还可以对潜在拥堵点所在的位置进行通道改造，具有一定的现实意义。 紧急疏散的动态规划模型从人流群体的角度进行分析，对人员间的差异性考虑不够完善，需要进一步的研究和完善。
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user: 摘 要 随着云计算和虚拟化技术的不断发展，基于SPICE (Simple Protocol for Independent Computing Environment)的桌面云被广泛应用在各种应用场景。针对目前基于SPICE协议的USB重定向数据传输性能受限的问题，详细分析了影响USB重定向识别过程数据传输性能的因素，提出了优化方案。方案通过优化USB控制器、数据压缩和磁盘读写IO三个方面，提升了USB重定向通道识别过程的整体性能。实验对USB重定向识别的过程进行验证，结果表明，该方案有效地减少了USB设备识别的等待时间，改善了USB重定向的性能，提升了用户使用体验。 关键词 :桌面云，SPICE协议，USB重定向，传输 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着云计算技术和虚拟化技术的不断发展，桌面云作为云计算的典型应用之一，可以通过瘦客户端或者其他任何与网络相连的设备来跨平台访问应用程序以及整个客户桌面，具有易于管理、安全性高、应用环保及成本低等特点，被广泛应用在桌面集中管理、信息安全、远程办公等各种应用场景中。桌面云因其具有“桌面统一、资源共享”的特点，能为高校教学和办公提供高效灵活的环境。该技术的应用为师生提供了个性化的桌面服务，使机房和实验室的教学安排更加灵活，促进了虚拟化实验资源的共享，极大地提高了IT资源管理的水平和效率 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。 但与传统物理PC机桌面相比，桌面云对USB设备的支持尚不成熟。桌面云在使用中暴露出高速USB设备读取性能受限方面的问题。USB外接设备凭借数据传输速率快、携带便利、即插即用等显著优势，已经成为当前使用最广泛的计算机外设 [ 4 ] [ 5 ]。因此，在桌面云实际应用中，如果不能有效解决USB重定向通道传输性能的问题，终端用户也就不会热衷于桌面虚拟化技术。目前，在桌面云环境下实现对USB设备的支持，一般来说有两种方式，一种是基于USB总线的虚拟化重定向，又称为USB端口重定向，通过替换USB总线驱动实现，比如文献 [ 6 ] [ 7 ] 提到的方法；第二种是USB设备驱动的重定向，又称为设备重定向，即替换掉USB设备驱动。与USB端口重定向相比，USB设备重定向技术的整个工作流程中少了很多的代理环节，所以在整个数据传输过程，无论是数据的传输效率，还是网络延时都会比USB端口重定向技术更优，也更适合数据流量较大，同时对延时也比较敏感的外设 [ 8 ]。本文所研究的基于SPICE协议的USB重定向正是基于后者实现。虽然基于SPICE协议的桌面虚拟化技术发展十分迅速，国内外各大公司的产品也相继问世，但是，桌面云在USB识别方面还是存在着一些问题 [ 9 ]，如识别速度偏慢等。由于虚拟化环境下虚拟机的客户系统访问主机的USB设备的I/O性能存在问题，文献 [ 10 ] 选择QEMU [ 11 ] 作为开发的基础，对直接硬件访问进行尝试，通过改进QEMU的体系结构，借助USB设备访问接口库，实现了虚拟机中客户系统直接访问真实USB接口设备，来提高虚拟机I/O性能。文献 [ 5 ] 为了解决USB重定向过程中高速USB设备读取性能受限等问题，提出了USB映射与网络映射相结合的融合方法，对特定类型、高速的USB设备进行自动识别并采用响应机制，提升了USB设备的读写性能和网络效率。但是，此方案的缺点在于需要改变USB设备的使用习惯。USB设备重定向实质就是通过网络将位于终端机上的物理USB设备和位于虚拟桌面服务器端的虚拟USB设备之间建立连接，并将对于USB设备的URB请求及应答进行重定向 [ 12 ]。文献 [ 12 ] 中指出通常以SPICE协议为基础的USB重定向技术大多都是运用了USBRedir和LibUSB等技术，依靠SPICE的服务端和客户端的Spice-GTK [ 13 ] 来实现。这些原生的实现方式，并没有对USB重定向数据传输性能问题做优化处理，在极端情况下，会影响用户使用体验，甚至造成无法正常使用的情况。 因此，为了让用户在使用桌面云时，能够获得接近传统物理PC机使用USB存储设备的体验，本文针对USB重定向识别过程数据传输的性能，结合实际应用场景，以SPICE协议为基础，通过优化USB重定向识别过程整体性能，来有效提高USB存储设备重定向识别速度，进而提高用户使用桌面云的整体体验。
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user: 2. SPICE架构 桌面云运用虚拟化技术，把计算资源进行池化，并通过网络为多形态的用户终端提供资源池中的应用程序或者传统PC桌面 [ 4 ]。桌面虚拟化技术的核心是虚拟桌面传输协议，在保证和改善用户交互体验质量时发挥着重要作用 [ 14 ]。SPICE [ 15 ] 是一个开源的虚拟桌面协议，提供了动态自适应、高性能的虚拟桌面服务，实现了远端主机和设备(键盘、鼠标等)的接入。SPICE主要由SPICE协议 [ 16 ]、SPICE服务端、SPICE客户端以及SPICE相关的QXL设备组成，在虚拟机内部还有QXL驱动。如图1所示，SPICE使用QEMU作为虚拟化层，QEMU作为中间件与KVM和SPICE进行交互。虚拟机运行于QEMU进程里，SPICE服务端作为一个基于libspice写的静态库被QEMU编译进去。SPICE协议通过各种不同的通道实现客户端和服务端之间的通信，利用不同的通道传输不同类型的数据，每一种通道用来专门负责一种类型的数据传输与通信，每个通道中的内容都可以通过相应的图形命令数据流或代理命令数据流传输 [ 17 ]。SPICE服务端以动态连接库的形式与KVM虚拟机整合，通过SPICE协议与客户端进行通信。SPICE协议架构如图1所示。 图1. SPICE协议架构 SPICE协议定义了以下几种通道，每个通道针对一个远端设备，通道支持SPICE自定义： 1) 主连接通道(main)：主要的SPICE会话通道； 2) 显示通道(display)：处理图形命令，接收远程显示更新； 3) 输入通道(inputs)：发送鼠标和键盘事件； 4) 光标通道(cursor)：接收指针形状和位置； 5) 播放通道(playback)：从服务器接收音频流； 6) 录音通道(record)：在客户端捕获音频； 7) USB通道：将USB设备重定向到Guest操作系统中。
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user: 4. 基于SPICE协议的USB重定向识别优化 针对第3节分析出的影响当前USB重定向识别速度的各种因素，本节中将分别对这些问题提出解决方案。 从USB识别原理出发，通过分析调试并进行实际试验发现从以下3个方面进行优化对识别速度会有比较大的提升，分别为： 1) 虚拟机使用的USB控制器从传统的2.0控制器换成高速的3.0控制器； 2) 对重定向网络中传输的数据进行压缩，降低网络传输过程中带来的延迟，尤其在网络质量差时，效果比较好； 3) 虚拟机内部通过编写磁盘过滤驱动对USB读写的块大小进行优化。 4.1. 采用3.0控制器 对于采用3.0控制器在不限速条件下，识别时间明显要短很多，因此，如果采用3.0的控制器，在该条件下，对USB识别速度有较大提升。 xHCI (eXtensible Host Controller Interface)，是流行的USB3.0的接口标准，它在速度、节能、虚拟化等方面都比USB2.0的控制器中有了较大的提高。xHCI支持所有种类速度的USB设备(USB 3.0 SuperSpeed， USB 2.0 Low-， Full-， and High-speed， USB 1.1 Low- and Full-speed)。 Libvirt启动xHCI配置如图8所示： 图8. Libvirt启动xHCI配置 4.2. 数据压缩 由于主机会向USB设备读取大量的数据，为此，通过修改SPICE相关代码对数据进行压缩，以减少传输量，这里采用LZ4压缩算法来实现。LZ4是一种无损压缩算法，最新版本的LZ4压缩速度为每核心500 MB/s以上，它拥有速度极快的解码器，同时CPU占用较低，总的来说，LZ4压缩算法压缩效率较高 [ 18 ]。 图9. 压缩算法对比图 对于文件传输这样的场景，不能容忍差错的出现，只能采用无损压缩算法，而从图9压缩算法的对比中，可以看出：LZ4算法速度极快，提供很高的压缩和解压速度，其压缩比也最高，但其是以占用内存为代价的。目前较新版本的SPICE采用的LZ4压缩算法，经过测试，其压缩后，网络带宽会有所减少，平均情况下，可达50%的带宽减少。如果在带宽受限条件下，对识别速率有一定的提升作用。 针对USB文件传输，采用下述流程进行有选择性的数据处理流程： 1) 监控USB Redirect模块数据传输接口，捕获Bulk类型数据； 2) 尝试采用LZ4 default的压缩接口对源数据进行压缩； 3) 压缩失败或者压缩后数据大于源数据空间，直接把源数据放进传输队列； 4) 压缩成功数据，修改传输数据头为LZ4的压缩类型，同时把压缩后数据放进传输队列； 5) 服务端处理USB数据，发现数据为LZ4的压缩类型，则进行LZ4解压，还原数据。 详细流程如图10所示： 图10. 数据压缩处理流程图 4.3. IO优化 通过编写磁盘过滤驱动对USB存储设备读IO进行合并来优化USB存储设备识别过程中的读写速度。优化的核心点主要包含2个方面：1) 在添加设备例程中识别当前设备是否是USB设备，防止优化对非USB存储设备造成影响；2) 在读写例程中，识别出读数据操作，对小块数据读写进行预读和缓存。下面分别对上述两个方面进行说明。 4.3.1. 识别USB设备优化 识别USB设备优化的具体过程如下：判断当前设备的总线是否是USB总线，如果是则表示是USB设备，则创建过滤设备，否则直接跳过。 具体流程如图11所示。 4.3.2. 读数据优化 读数据优化的详细过程如下：判断当前发起的功能码是否为读操作，如果是读操作则判断当前读取的数据块是否为小块(小于32扇区的块)，如果数据块为小块，则进行预读缓存处理(预读128个扇区)，否则直接进行下发处理；判断当前发起的功能码是否为写操作，如果是写操作则判断写入的数据是否跟我们缓存的数据有重叠，如果有重叠则需进行更新并下发处理，否则直接下发处理。 具体流程如图12所示。 图11. USB识别过滤流程图 图12. USB读数据优化流程图
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user: 5. 实验结果与分析 本实验通过收集实际数据来验证我们采取的优化方案能否达到预期效果，收集的数据为优化前后USB存储设备在进行重定向过程中Windows7系统正常识别出USB存储设备的时间，实验分别测试了2种不同网络场景下的实验数据，即网络不限速(内网环境)与限速30 K/s (外网环境)。 5.1. 测试实验环境设置 1) 一台安装有Fedora系统的Linux客户端，其硬件为Intel(R) Celeron(R) CPU 1037U @ 1.80 GHz，双核4 G DDR内存，系统安装VDI客户端软件； 2) 3种容量的USB存储设备：一块普通1 T移动硬盘(3.0接口)，一个普通2.0接口16 G U盘，一个3.0接口32 G U盘，磁盘格式均为NTFS； 3) 一台安装有VDI服务端软件的服务器，其硬件为Intel(R) Core(TM) i5-6400 CPU @ 2.70 GHz，四核16G DDR内存； 4) 在服务器上建立Windows7 64位系统的KVM虚拟机； 5) 配置好客户端和服务端的网络，保证千兆网络连通； 6) 网络设置，不限速：usb_transfer_limit speed_send = 0，speed_recv = 0；限速：usb_transfer_limit speed_send = 30 K/s，speed_recv = 30 K/s。 5.2. 实验过程 1) 采用现有方案收集实验数据 步骤一：KVM虚拟机USB控制器设置为2.0； 步骤二：对不同的USB存储设备，在不限速与限速2种网络环境下进行重定向并收集重定向识别时间数据。 2) 采用优化方案收集实验数据 步骤一：KVM虚拟机USB控制器设置为3.0，网络传输的数据启用压缩，虚拟机内安装我们的磁盘过滤驱动； 步骤二：对不同的USB存储设备，在不限速与限速2种网络环境下进行重定向并收集重定向识别时间数据。 5.3. 实验数据与分析 Table 1 Performance comparison before and after speed optimization for USB redirection recognition (no speed limit 测试项(不限速) 优化前(秒) 优化后(秒) 3.0U盘在3.0USB插口识别时间 不支持 7.98 3.0U盘在2.0USB插口识别时间 16.62 12.26 2.0U盘在3.0USB插口识别时间 8.02 4.41 2.0U盘在2.0USB插口识别时间 9.24 4.53 3.0移动硬盘在3.0USB插口识别时间 不支持 11.49 3.0移动硬盘在2.0USB插口识别时间 20.18 12.35 表1. USB重定向识别速度优化前后性能对比(不限速) Table 2 Performance comparison before and after speed optimization for USB redirection recognition (speed limit 测试项(限速speed_send = 30 KB/s speed_recv = 30KB/s) 优化前(秒) 优化后(秒) 3.0U盘在3.0USB插口识别时间 不支持 11.73 3.0U盘在2.0USB插口识别时间 17.63 14.08 2.0U盘在3.0USB插口识别时间 10.65 8.12 2.0U盘在2.0USB插口识别时间 9.7 8.3 3.0移动硬盘在3.0USB插口识别时间 不支持 21.75 3.0移动硬盘在2.0USB插口识别时间 25.05 22.08 表2. USB重定向识别速度优化前后性能对比(限速) 从表1实验数据分析可知，在网络不限速的条件下，不同的USB存储设备在虚拟机采用WINDOWS 7 64位系统时，重定向识别的时间在优化后有了较大的降幅，性能提升效果明显；由表2实验数据可以看出，由于网络环境受到限制，USB存储设备重定向识别的速度整体偏慢，但是通过优化也获得了一定程度的提升。 从实验数据分析可知，通过方案的优化整体上能有效缩短USB设备识别时间，提升了用户使用体验，达到了预期效果。
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user: 6. 结束语 SPICE协议作为开源的桌面传输协议，在桌面虚拟化解决方案中应用较为广泛，有着较好的市场前景。本文针对桌面云技术中，基于SPICE协议的USB重定向数据传输性能受限的问题，提出了优化USB重定向识别速度的解决方案，对USB重定向识别过程的传输数据，从网络协议层面、虚拟机内部磁盘读取和抓包、USB控制器等方面进行分析，找准了USB重定向识别速度慢的原因。本文所述方案分别从USB控制器、数据压缩、磁盘读写IO三个方面来进行优化，最终，有效减少了USB存储设备识别的等待时间，提升了桌面云系统的可用性和用户体验。
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user: 摘 要 目的：本文运用理论计算方法，估算测井作业过程中子发生器对周围人员和环境产生影响。方法：利用文献推荐的估算模式，计算停机后1 h中子发生器外表面0.3 m处的辐射剂量率水平。结果：估算的职业人员所受年附加有效剂量当量率为0.046 mSv/a，公众人员受到的附加有效剂量当量率为0.005 mSv/a。结论：估算结果均低于《电离辐射防护与辐射源安全基本标准》(GB18871-2002)中的规定的职业人员剂量约束值5 mSv/a，公众人员管理限值0.1 mSv/a，中子发生器测井过程中不会对环境和公众产生危害。 关键词 :中子发生器，辐射，环境影响，剂量 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 测井中子发生器现主要应用在地层岩性、含油饱和度、空隙度及地层动态测井，是氧活化水流测井、中子寿命测井以及脉冲伽马能谱测井等仪器的核心部件。随着中子发生器越来越多的应用前景，与之相关的辐射防护问题也日益引起关注。在中子发生器测井过程中，对环境和公众的危害，主要由产生的中子、γ射线造成。本文从理论计算方面来估算测井应用作业过程中子发生器对周围人员和环境产生一定的放射性危害。在使用的中子发生器内的氚靶为氚化靶，氚化靶是将氚吸附在金属薄层内制得。中子发生器的氚靶在累计使用100小时后，需连同中子发生器送回生产厂家进行更换处理。在正常工况下，中子发生器不产生放射性污水和废气。
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user: 2. 载运中子发生器(含氚靶部分)的车辆(简称运源车)辐射监测要求 依据GB11806-2019《放射性物质的安全运输规程》和GBZ118-2020《油(气)田非密封型放射源测井卫生防护标准》，运源车内外的空气比释动能率不得大于表1的控制值。 Table 1 Control values of specific release kinetic energy ratio of air inside and outside the vehicl 监测位置 空气比释动能率(μGy·h −1 ) 驾驶员座椅 外照射剂量应小于相应的年剂量限值 车厢外表面 25 车厢外1 m处 2.5 表1. 运源车内外的空气比释动能率控制值