DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 结果 本研究共纳入急性前循环闭塞成功行机械取栓的患者44例，26例(59%)为男性患者，纳入的患者中有21例(48%)为大脑中闭塞，9例(20%)为颈内动脉闭塞，14例(32%)颈内动脉 + 大脑中动脉闭塞。入院NIHSS评分中位数为22(范围2~40)。入院年龄、性别、高血压、糖尿病、吸烟、饮酒、入院再通时间比较见表1。 所有患者在介入术后14.6 ± 4.7小时内行TCD检查，并在16.4 ± 5.8小时内行颅脑CT或MRI，其中有8例(18%)术后出现实质性脑出血，脑出血均出现在术侧。90天MRS中，有18例患者恢复良好(MRS 0-2)，26例患者患者预后不良(MRS 3-6)，4例患者最终死亡(MRS 6)。 本研究的患者中，急性卒中介入术后出血比非出血的患者入院NIHSS评分更高(P = 0.034)。出血与非出血患者在性别、年龄、高血压、糖尿病、吸烟、饮酒、再通时间无统计学意义。在90天预后中，出血患者的预后更差(MRs 3-6， P = 0.011) (表2)。 TCD检查中，在出血组和非出血组中，MBF的比较有统计学意义(1.45 vs. 1.06， P < 0.001) (表3)。 Table 1 Comparison of basic data after stent removal in patients with acute precirculation occlusio 临床资料 例数(n = 44) 介入后出血(n = 8) 介入后非出血(n = 36) P值 年龄 64.0 ± 10.4 63.3 ± 14.0 64.1 ± 9.8 P = 0.824 男性(n(%)) 26 (59.0) 4 (50.0) 22 (61.1) P = 0.563 高血压(n(%)) 28 (63.6) 7 (87.5) 21 (58.3) P = 0.121 糖尿病(n(%)) 9 (20.5) 3 (37.5) 6 (16.7) P = 0.186 吸烟(n(%)) 18 (40.9) 2 (25.0) 16 (44.4) P = 0.312 饮酒(n(%)) 19 (43.2) 3 (37.5) 16 (44.4) P = 0.720 大脑中闭塞(n(%)) 21 (47.7) 3 (37.5) 18 (50.0) P = 0.522 颈内闭塞(n(%)) 9 (20.5) 1 (12.5) 8 (22.2) P = 0.445 大脑中 + 颈内闭塞(n(%)) 14 (31.8) 4 (50.0) 19 (52.8) P = 0.222 入院NIHSS评分(n(%)) 22 (6-38) 31.5 (12-38) 22 (2-34) P = 0.034 再通时间 256 ± 52.31 272.5 ± 40.97 247 ± 52.23 P = 0.070 桥接治疗(n(%)) 30 (68.2) 5 (62.5) 25 (69.4) P = 0.702 表1. 急性前循环闭塞患者支架取栓术后基础资料比较 Table 2 Comparison of 90-day prognosis and mean middle cerebral artery ratio in patients with acute precirculation occlusio 例数(%) 介入后出血(%) 介入后非出血(%) P值 mRS (0-2) 18 (40.9) 2 (25) 16 (44.4) P = 0.020 mRS (3-6) 26 (52.3) 6 (37.5) 20 (52.8) P = 0.011 表2. 急性前循环闭塞患者90天预后与平均大脑中动脉比值比较 Table 3 Comparison of mean velocity ratio in the brain after stenting with or without bleeding in patients with acute precirculation occlusio 介入后出血 介入后非出血 P值 大脑中平均流速比值 1.45 ± 0.08 1.06 ± 0.15 P < 0.001 表3. 急性前循环闭塞患者支架取栓术后大脑中平均流速比值与是否出血比较
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user: 4. 讨论 近年来机械取栓的安全性、快速性和有效性得到认可，已成为大血管急性闭塞缺血性脑卒中患者的首选治疗方案 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。然而仍有一定比例的机械取栓患者预后较差，脑卒中再灌注治疗急性期严重并发症(静脉溶栓和机械取栓)为ICH，其常见原因是血脑屏障破坏和脑血流自动调节功能丧失所致的再灌注损伤 [ 9 ] [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ]。 最近的一项研究探讨血管内治疗急性缺血性脑卒中前循环闭塞患者与术后脑出血的关系。该研究纳入123例前循环闭塞并行血管内治疗的患者，术后有18例发生脑出血，采用TCD监测术后开通侧大脑中动脉Vm速度，发现大脑中动脉Vm增加与术后脑出血有关 [ 17 ]。本研究结果中TCD显示再通后出现脑出血的患者MCA MBF速度指数显著升高，与未出血患者之间的差异具有统计学意义(1.45 VS 1.06， P < 0.001)，而且，MBF速度指数也与患者90天预后有关，与其研究结果相符。 研究已经表明，高血压和大面积脑梗死与术后脑出血密切相关 [ 9 ] [ 15 ] [ 18 ]。本研究显示高血压与术后脑出血无统计学意义(P = 0.121)，可能与术中及术后应用尼莫地平控制血压、缓解脑血管痉挛，术后还应用依达拉奉清除氧自由基，降低了高血压造成术后脑出血的发生。 既往研究认为，TCD上的血流速度在健康者和急性脑卒中患者中具有较大个体间差异 [ 19 ] [ 20 ]。虽然研究中脑出血患者同侧MCA中Vm速度显著增加，但很难确定临界点。因此，我们计算了同侧MCAVm速度除以对侧MCA Vm速度，发现机械取栓成功治疗急性前循环血管闭塞患者，同侧MCA MBF速度升高(平均39%)与脑出血之间存在显著的相关性。 TCD已越来越多地应用于脑卒中的研究，早期的研究使用TCD评估脑大血管溶栓后的通畅性或烟雾病术后的血流动力学变化 [ 21 ] [ 22 ] [ 23 ]。在急性和慢性狭窄闭塞过程中，血管重建后的病理生理机制可能不同。在临床情况下，这两种情况的共同之处在于，都表现出血流动力学失调。在这种情况下，TCD比MRI更容易实施 [ 24 ] [ 25 ]，本研究表明TCD超声检查可以检测血管内再通治疗后MCA的血流动力学变化。 TCD可以实时监测MCA血流动力学，比MRI更容易，也可重复检测，与CTA具有较高的一致性，但会受到患者颞窗通透性的影响。且早期研究报道，由于导管的局部刺激，局部内皮反应或血管痉挛可以引起MCA的血流动力学改变 [ 26 ] [ 27 ]。近来有研究采用ASL动脉自旋标记技术，发现术后高灌注与出血转化有关，以后的研究可以将TCD与灌注技术结合起来 [ 11 ] [ 12 ]。本研究仅为单中心回顾性研究，样本量较少，有一定的局限性。因此，本研究结果尚有待于进一步探讨和验证。
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user: 摘 要 我国食用菌生产量巨大，但菌渣的利用率低，废弃菌渣造成了很严重的环境污染。本文分析了废弃菌糠袋的成分及对周边土壤和水体水质的影响。在实验室对菌糠破碎、加温、超声处理后，确定了菌糠溶于水后呈弱碱性，会溶出大量难降解有机物，使水体色度增加。其他化学性指标如硝酸盐、总磷、总氮、重金属元素铁、锰等均有大量溶出，并提出了菌糠的污染防治措施。 关键词 :水污染，农业废弃物，治理策略，菌糠 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 菌糠又叫菌渣，是利用秸秆、木屑等原料进行食用菌代料栽培，收货后的培养基剩余物，俗称食用菌栽培废料、菌渣或余料；是食用菌菌丝残体及经食用菌酶解，结构发生质变的粗纤维等成分的复合物 [ 1 ]。我国食用菌生产量位于世间前列，年产量在1200万吨以上，年产菌糠总量不少于900万吨。如此规模的菌栽培废料对环境造成了巨大的压力。尤其是菌糠袋破碎后，散落的菌糠随地表径流进入水体，长时间浸泡在水中析出的大量难降解有机物以及重金属元素会对水环境造成严重污染 [ 2 ]，因此，大力开发菌糠资源化综合利用途径，产生较好的环境效益是目前需要重视解决的问题。
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user: 2. 菌渣成分 菌渣的成分主要与培养料相关，由于南北所适合栽培的品种不同及主要农作物废料的差异，不同地区所选用的食用菌栽培原料也各有差异。黑龙江等东北地区主要以木屑、农作物秸秆等为主要配料。栽培完食用菌后配料布满菌丝，变得更加疏松柔软，主要是经过多种微生物作用后，纤维素、半纤维素和木质均被不同程度降解。 在食用菌采收之后，有大量的菌丝体和有益菌留在了菌棒上，并且在菌丝生长过程中通过酶解作用产生了多种糖类、有机酸类、酶和生物活性物质。菌渣中含有丰富的蛋白质、纤维素和氨基酸等。 如蘑菇渣中除了含有大量的菌丝体、蛋白质外，还含有铁、钙、锌、镁等微量元素，据测定：每0.5千克菇渣中含钙10.86 g、磷3.6 g、钾4.04 g、钠8.7 g、铜0.0049 g、镁1.58 g、铁0.69 g、锌0.06 g、锰0.0774 g。营养成分含量丰富，处置不当不仅造成资源浪费，同时对周边环境会造成严重污染 [ 3 ] [ 4 ]。
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user: 3. 食用菌渣袋再利用 目前资源化处理食用菌菌渣的主要方法包括循环利用、肥料化利用、饲料化利用、基质化利用以及能源化利用等 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。杨霞等人探究了菌渣代替树皮对霍山石斛栽培的可行性，研究发现菌渣可以部分替代树皮栽培石斛 [ 8 ]。张洁娣等人利用食用菌菌渣饲养锹甲科环锹属鸡冠细身赤锹形虫幼虫，结果表明白木耳菌渣可作为人工饲料饲养鸡冠细身赤锹形虫幼虫，可实现食用菌菌渣的二次利用 [ 9 ]。 目前对食用菌副产物的资源化利用研究大多集中在单个领域，缺乏行业间的衔接与结合，副产物难以得到整体有效的综合利用。探索食用菌渣按照循环农业的理念，发展多级利用、循环生产模式可使食用菌产业更具竞争力，食用菌业副产物循环利用模式以食用菌业作为纽带，连接种植业和养殖业，从而实现农业废弃物资源的高效循环利用 [ 10 ]。根据上诉方法的可行性，在政府的主导下，联合当地企业因地适宜的对废弃食用菌菌渣进行二次或多次利用，可以减轻当地环境压力，并使经济效益最大化。
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user: 4. 食用菌渣袋对环境的影响 菌渣对环境生态的影响研究较少，楼子墨 [ 11 ] 等选取杏鲍菇菌糠、平菇菌糠、菌糠有机肥作为样品，研究了菌糠的重金属环境风险评估及淋溶状态下对环境可能的影响，结果表明，氮、磷、有机物均有淋出趋势，随意堆放易引起水体富营养化。程志强 [ 12 ] 等分析了废弃黑木耳菌糠理化性质及环境影响分析，结果认为，废弃黑木耳菌糠呈酸性，一般木耳食用菌的种植都在靠近水源的地方，淋溶出金属离子将进入地下水或附近的水域。 废弃食用菌渣袋占用了大量的土地面积，严重侵蚀了有限的耕地资源。包裹在废弃食用菌渣袋外侧的聚乙烯薄膜在堆存一定时间或在外力的作用下极易破碎与菌渣剥离，图1为耕地和水体周边的菌渣袋，可见在环境中会形成白色污染。不仅影响自然景观，产生“视觉污染”，而且难以降解，对生态环境还会造成潜在危害，如：混在土壤中，影响农作物吸收养分和水分，导致农作物减产；增塑剂和添加剂的渗出会导致地下水污染；混入城市垃圾一同焚烧会产生有害气体，污染空气，损害人体健康，填埋处理将会长期占用土地。 图1. 堆存在耕地中和水体周边的废弃食用菌渣袋 在丰水期水体周边的食用菌渣袋易在地表径流的作用下，成为水体的主要污染源。如此众多数量的菌渣如果长时间浸泡在水体中，菌渣中浸出的木质素将使水源地水质的浊度、色度受到严重影响。由于食用菌渣中含多有种糖类、有机酸类、酶和生物活性物质，蛋白质、纤维素和氨基酸等多种营养物质，进入水体极易造成水体中好氧细菌过度繁殖，使水体中溶解氧下降。同时水体富营养化又以磷为关键因素，而0.5千克菇渣中就含有3.6 g磷，水体中磷含量大于0.01~0.02 ppm即具备了水体富营养化的条件，一旦水体出现富营养化，将进一步加剧水生植物及动物死亡，导致水体恶化，甚至产生异味，水体生态环境将遭到严重破坏。
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user: 5. 食用菌糠污染源解析 5.1. 实验方法 菌糠袋是散布水体周边，如不加以清理，经过几个月甚至几年的雨水浸泡冲刷，菌糠水溶物会全部溶出，将会造成不可恢复的水体水质污染。为了解菌糠对水体中污染物的贡献值，在实验室通过粉碎、超声和加温的方式，使菌糠加快释放析出过程，实验方案如图2，设计实验如下： 随机取3袋菌糠(来自牡丹经周边地区)，用碎机粉碎后过20目筛得到菌末，分别取3份20克菌末，三份菌末分别放在1L烧杯内做平行实验，同时放入1 L蒸馏水，在恒温磁力搅拌器上控水温在30度(模仿自然环境的最高温度)，10天后三个烧杯分别超声20分钟，50天后取出水样分析测定各指标，如表1。 图2. 菌糠溶于水实验技术方案 Table 1 Analysis of indicators of edible fungi water solution after 50 day 序号 检测项目 A B C 序号 检测项目 A B C 1 pH值 7.56 7.95 7.79 14 锌mg/L 0.17 0.19 0.1 2 色度 10，000 10，000 7，500 15 砷mg/L) - - - 3 溶解氧 4.8 4.8 5.2 16 汞(mg/L) - - - 4 高锰酸盐指数(mg/L) 759.9 998.2 574 17 镉(mg/L) 0.0006 0.0008 0.0004 5 五日生化氧量(mg/L) 352 580 420 18 铅(mg/L) 0.007 0.007 0.006 6 COD (mg/L) 2789 1827 1413 19 六价铬(mg/L) − − − 7 氨氮(mg/L) 34.2 25.4 31 20 硝酸盐(mg/L) 3.55 2.35 2.3 8 总磷(mg/L) 12.1 10.4 6.14 21 硫酸盐(mg/L) 490 390 460 9 总氮(mg/L) 38.5 29.4 35.4 22 氯化物(mg/L) 30 25 25 10 铁(mg/L) 0.8 1.14 0.05 23 氰化物(mg/L) - - - 11 锰(mg/L) 1.72 1.84 0.9 24 挥发酚(mg/L) - - - 12 铝(mg/L) 0.775 0.755 0.335 25 硫化物(mg/L) 0.695 0.43 0.544 13 铜(mg/L) 0.06 0.14 0.12 26 总大肠菌群(个/L) ≥2，400 ≥2，400 ≥2，400 表1. 菌糠浸水50天后水样各指标分析 注：测定方法为国标法，−表示低于检出限。 5.2. 实验结果分析 图3为20 g菌糠末溶于水后的颜色状态，a为刚刚溶于水后的颜色为浅黄色(未超声加温)，b为50天后颜色状态为深棕色(经过超声和加温)。 实验用食用菌的培养料主要以木屑、农作物秸秆、麦麸为主，栽培过程中会接种食用菌，食用菌采收之后，废菌棒多数被链孢、绿色木霉、黑曲霉、酵母菌、细菌等 [ 2 ]，变得更加疏松柔软，在菌丝生长过程中经过多种微生物作用后，培养料中的纤维素、半纤维素和木质均被不同程度降解，通过酶解作用产生了中间代谢产物微量酚性物、少量生物碱、黄酮及其贰类，还含有肌酸、多肤、皂试植物幽醇及三菇皂贰、醌类化合物，以及丰富的氨基酸、多糖及铁、钙、锌和镁等微量元素。 图3. 菌糠溶于水的色度对比 20 g菌糠溶于1L蒸馏水后，经过图2的实验过程后，测定如表1所列的26项检测指标，可见随机抽取的3个菌糠袋析出物浓度略有差别，分析结果如下： 1) 菌糠溶液水后，呈弱碱性，20 g/L的菌糠色度可达到10，000。有机物指标高锰酸盐指数、五日生化需氧量、COD浓度较高，BOD 5 /COD Cr 较低，可见菌糠溶出大量难降解有机物。 2) 化学性指标如硝酸盐、硫酸盐、氨氮、总磷、总氮、氯化物、硫化物、重金属元素铁、锰、铝、锌、铜、镉、铅均有溶出。 3) 重金属元素六价铬、砷、汞溶出浓度低于检出限，氰化物、挥发酚溶出浓度低于检出限，视为对环境不影响。 5.3. 菌糠析出污染物总量核算 假设某地每年生产830万袋食用菌，每袋产生的食用菌渣数量为0.6公斤计，菌糠量约5000吨，结合实验室模拟20 g菌糠溶于1L蒸馏水后溶出的污染物浓度(表1)，核算得出菌糠溶出的污染物总贡献值如表2所示。 Table 2 Total contribution value of dissolved pollutants from 5000 tons of edible fung 序号 检测项目 溶出均值/20 g菌糠 溶出均值/g菌糠 5000 t菌糠溶出污染物 1 高锰酸盐指数 777.37 (mg) 38.9 (mg) 194.50 t 2 五日生化氧量 450.67 (mg) 22.9 (mg) 114.50 t 3 CODcr 2009.67 (mg) 100.5 (mg) 502.50 t 4 氨氮 30.20 (mg) 1.5 (mg) 7.50 t 5 总磷 9.55 (mg) 0.5 (mg) 2.50 t 6 总氮 34.43 (mg) 1.7 (mg) 8.50 t 7 铁 0.66 (mg) 0.033 (mg) 0.17 t 8 锰 1.49 (mg) 0.075 (mg) 0.38 t 9 铝 0.62 (mg) 0.03 (mg) 0.15 t 10 铜 0.11 (mg) 0.006 (mg) 0.03 t 11 锌 0.15 (mg) 0.008 (mg) 0.04 t 12 镉 0.00 (mg) 0 (mg) 0 13 铅 0.01 (mg) 0.0005 (mg) 0.003 t 14 硝酸盐 2.73 (mg) 0.137 (mg) 0.69 t 15 硫酸盐 446.67 (mg) 22.3 (mg) 111.50 t 16 氯化物 26.67 (mg) 1.3 (mg) 6.50 t 17 硫化物 0.56 (mg) 0.03 (mg) 0.15 t 18 总大肠菌群 ≥2400 (个) ≥120 (个) 6.0 × 10 11 个 表2. 5000吨菌糠溶出污染物总贡献值 5.4. 食用菌菌糠对水污染的影响 由以上实验数据分析得出，菌糠如果长时间浸泡在的水体中，水体的浊度、色度必将受到严重影响。COD、硝酸盐、总磷、铁、锰等多种物质进入水体，极易造成水体中好氧细菌过度繁殖，使水体中溶解氧下降。一旦水体出现富营养化，将进一步加剧水生植物及动物死亡，导致水体恶化，甚至产生异味，金属元素将逐渐富集到生物体内。
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user: 6. 污染防治措施 从以上实验分析可知，食用菌糠作为废弃物会对周边环境造成严重危害，政府应起到集中管理和疏导作用，进一步开发菌糠资源化利用途径。 1) 建设菌糠袋集中收集存放场所 食用菌加工是农民的主要经济来源，地方政府应根据辖区内行政村的地理位置及食用菌产量加快建设食用菌加工产业园区，积极引导农民进入园区集约化经营。食用菌产业园区中的废弃食用菌袋集中收集堆放点进行地面硬化、加装围网及降尘设施，并购置装卸、运输车辆，形成全面覆盖各行政村的食用菌渣袋收集、运输网络，做到100%的收集处理。彻底解决菌糠袋随意堆存的问题，消除菌糠袋对环境的影响。 2) 开发菌糠再利用途径 当地产生的菌渣可以在政府的主导下，联合当地企业，用作饲养、肥料、食用菌的二次栽培培养基、园艺栽培、生物制剂等方面，进行菌糠资源再利用。当地产生的菌渣可以在政府的主导下，依托生物有机肥项目进行菌糠资源再利用。 3) 已有污染地区需尽快治理 对于已经散乱堆放的菌糠袋尽快进行清理，避免菌糠袋长期浸泡后释放污染物，从源头上根除对环境生态的危害。
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user: 摘 要 母亲敏感性指母亲能够准确地感知婴儿的信号，并能及时、适当地对这些信号做出反应的能力。在早期与依恋对象的互动中形成的依恋风格会影响个体以后的母亲敏感性。本文介绍了依恋风格对婴儿非痛苦情绪和痛苦情绪的母亲敏感性的影响。非安全型依恋母亲对婴儿的非痛苦情绪表现出较低的母亲敏感性，这主要是因为他们缺乏社会互动带来的奖赏体验，甚至将这些情绪线索知觉为厌恶刺激。在面对婴儿的痛苦情绪时，非安全依恋母亲有着更为消极的体验，他们更多地关注自身的情绪状态而且难以调节，他们不太相信自己能处理好自己和孩子的情绪。未来的研究在进一步探索依恋风格影响母亲敏感性作用机制的同时可以考虑通过安全依恋启动改善母亲敏感性。 关键词 :依恋风格，母亲敏感性，非痛苦情绪，痛苦情绪 Copyright © 2020 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 母亲敏感性(maternal sensitivity)指母亲能够准确地感知婴儿的信号，并能及时、适当地对这些信号做出反应的能力(Bowlby， 1969/1982; De Wolff & van Ijzendoorn， 1997)。低母亲敏感性则表现为在婴儿需要的时候表现出撤回(maternal withdraw)，即不与婴儿进行身体接触或者突然停止与孩子的互动；监测(maternal monitor)，只是看着自己的孩子而不与其互动；干涉(maternal intrusive)，母亲把自己的计划强加给婴儿，或者阻碍婴儿的目标和行为，限制婴儿的自主性。Leerkes等人把母亲敏感性定义为两种：对婴儿痛苦情绪的敏感性和对非痛苦线索的敏感性(Leerkes， Weaver， & O’Brien， 2012)。对痛苦情绪的敏感性指母亲敏感地回应婴儿害怕、伤心、生气的痛苦情绪线索；对非痛苦情绪的敏感性指母亲敏感地回应婴儿中性和积极情绪线索。 个体如何解读和响应婴儿需要的能力可能与其依恋风格有关(Haltigan， Leerkes， Supple， & Calkins， 2014)。依恋理论最早是用以解释婴儿与主要养育者(通常是母亲)间的社会化联结，孩子将与养育者的交往经历内化成某种风格的行为和情感模式，即依恋的内部工作模式，它可以被环境中所存在的合适的刺激所激活，并会长期稳定的影响后期社会人际交往互动。目前研究者们较为普遍认为成人依恋包含两个维度：依恋焦虑和依恋回避(Brennan， Clark， & Shaver， 1998)，在焦虑和回避维度上得分均较低的个体划分为安全型依恋，反之划分为恐惧回避型依恋；在焦虑维度上得分高而在回避维度上得分低的个体划分为焦虑型依恋，反之划分为回避型依恋，后三者均被视为非安全型依恋。 成人依恋已被证实能够可靠地预测母亲的行为模式(Strathearn Fonagy， Amico， & Montague， 2009)。安全型依恋母亲的敏感性分数更高(Haltigan et al.， 2014)，她们对孩子的线索更加敏感，能更加准确地解释这些线索并及时适当地响应。她们会向孩子表达积极情绪，和孩子进行身体接触从而向孩子表现出温暖和接纳。他们能够接受孩子的负性情绪和依恋行为，他们与孩子的互动常表现为合作性的、支持性的互动方式。非安全型依恋母亲能觉察到的婴儿的情绪范围更窄，她们难以解释婴儿模棱两可的信号，对婴儿特定情绪的识别的准确性较低，对婴儿信号的响应更慢(Atkinson et al.， 2000) 且在回应时体验到更多的负性情绪(Adma， Gunnar， & Tanaka， 2004)。 虽然越来越多的研究结果表明母亲依恋安全性可以正向预测其母亲敏感性(Haltigan et al.， 2014; Behrens， Haltigan， & Bahm， 2016)，但依恋风格对母亲敏感性的影响究竟表现在哪些方面，其背后的作用机制是什么，至今仍没有研究者对此进行系统的论述。对这一问题的探讨，不仅可以扩展关于依恋风格影响母亲敏感性的作用机制的研究，也可以为今后通过改善个体依恋安全性从而改善其母亲敏感性的干预治疗提供理论参考。结合已有研究，本文将从婴儿非痛苦情绪和痛苦情绪两方面介绍依恋风格对母亲敏感性影响。最后针对目前存在的问题提出展望，以期对今后该领域的研究提供理论参考。
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user: 2. 依恋风格影响对婴儿非痛苦情绪的母亲敏感性 对孩子和养育经历的积极想法是养育行为的重要激发因素，随着父母对养育孩子的态度变得更加积极，他们将会成为更细心、更敏感的看护者。研究表明与亲密他人的社会互动能增强奖赏有关脑区(包含腹侧被盖区、黑质、纹状体、内侧眶额皮层)的活动(Vrtička & Vuilleumier， 2012)，这将进一步促进积极的社会结果，并反过来增强亲近行为和安全感。但这种人际互动带来的奖赏体验对于不同依恋风格者来说却存在着较大的差异。 Behrens等人(2011)通过EPR技术发现安全型依恋母亲看到自己孩子的反应与看到积极图片的反应相似，而不安全型依恋母亲看到自己孩子的反应却和看到消极图片的反应相似。fMRI研究也发现和非安全型依恋母亲相比，安全型依恋母亲看到自己孩子的面部表情时腹侧纹状体、下丘脑/垂体激活更强(Strathearn et al.， 2009)。即对于安全型依恋风格的母亲来说，自己的孩子能带来较高的奖赏体验。在与孩子互动的时候，这种奖赏体验能让母亲更容易注意到婴儿的信号，并形成确保持续敏感响应的纽带(Swain et al.， 2014)。但人际互动所带来的奖赏体验对于非安全依恋个体来说却弱得多。Vrtička等人(2008)发现对于积极的社会反馈，回避型依恋个体其纹状体和腹侧背盖区的激活较安全型依恋个体弱。这一结果在Strathearn等人(2008)的研究中也得到进一步验证，他们发现回避型依恋母亲看到自己孩子高兴的表情时，其腹侧纹状体和内侧眶额叶的活动减弱。这说明高回避者倾向于减少对正性情绪信息的加工。Vrtička等人(2012)的研究显示，回避型依恋个体对社会性的正性情绪刺激的愉快度评价越低，他们在社交场合中更加缺乏积极体验(Cohen & Shaver， 2004)，并且更倾向于认为日常社交是无趣和乏味的(钟歆&陈旭，2013)。Ablow等人(2013)发现回避型依恋母亲在看到婴儿与父母玩耍的视频时其行为抑制系统激活，表现为皮肤电水平显著增加。也就是说他们将这种亲密互动的场景知觉为厌恶刺激。即通过去激活策略的使用，婴儿高兴的情绪并没有让回避型父母产生太多的愉悦体验。由于早期或者长期得不到依恋对象的响应，回避型依恋个体逐渐形成了消极的他人表征。这会导致其社会亲近系统发生显著的变化，从而在积极社会情境中其奖赏有关的脑区活动减弱甚至缺乏。因此回避型依恋母亲与孩子亲近的动机较弱并且会限制自己对婴儿的情感投入从而表现出低母亲敏感性。焦虑型依恋母亲在与孩子玩耍时表现出较低的情感可得性，即双方分享情感，享受互相满足的、健康的关系的能力(Negrão， Pereira， Soares， & Mesman， 2015)，这也可能导致她们在互动中的奖赏体验较低，不利于她们对婴儿信号表现出敏感性。
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user: 3. 依恋风格影响对婴儿痛苦情绪的母亲敏感性 3.1. 心理状态表征 母亲通过运用各种各样的情绪面孔所赋予的信息，才能在互动中理解婴儿的意图，从而不断调节自己的言行以适应婴儿的需要。依恋理论指出，个体的依恋内部工作模型会影响个体对他人心理状态的表征。安全型依恋母亲在与孩子互动时其心智化和心理理论的能力更强，能够更有效地加工婴儿的心理状态，捕捉婴儿的需要。高母亲敏感性个体在听到婴儿哭声时其心理理论有关的脑区如PFC，STS，梭状回灰质体积增加，血氧信号增强(Kim et al.， 2010)。Leyh， Heinisch， Kungl， & Spangler (2016)发现和非安全型依恋母亲相比，安全型依恋母亲能更多地识别出负性目标刺激。这和Chavis和Kisley (2012)等人的研究结果是一致的，他们发现安全型依恋母亲很少将中性图片判断为负性而是更多的判断为正性，回避型依恋母亲没有这种趋势，所以安全型依恋母亲能更好的区分中性与负性情绪(Fraedrich， Lakatos， & Spangler， 2010)。在Meyer (2009)的研究中，回避型依恋个体对负性情绪的识别准确率最低，他们更多地将负性情绪图片评价为中性。有研究用fMRI记录下回避型依恋个体的大脑对不同情绪面孔的自发反应，发现其初级躯体感觉皮层对负性情绪面孔的自发反应减弱(Suslow et al.， 2009)。初级躯体感觉皮层被认为是参与情绪模仿过程的重要脑区，而情绪模仿与增进社会关系是相联系的。因此回避型依恋个体的这种抑制可能不利于其对婴儿的情绪产生共鸣并做出相应的保护行为。 面对婴儿痛苦情绪时母亲的照顾目标有两种，一种是以母亲自身为中心(self-oriented)的照顾目标，另一种是以婴儿为中心(infant-oriented)的照顾目标(Sigel & McGillicuddy-De Lisi， 2002)。研究表明以婴儿为中心的母亲其敏感更高，她们会优先考虑孩子的需要，通过安抚或支持性行为帮助孩子调节痛苦情绪。相反，以自我为中心的母亲在面对婴儿痛苦情绪时则更多地表现出愤怒，焦虑，并对婴儿的哭泣持消极信念。这种对自身的情绪状态的过度关注会导致个体识别婴儿需要的准确性降低(Leerkes et al.， 2015)。有研究者发现安全型依恋的母亲对待婴儿倾向采用以婴儿为中心的方式，非安全型依恋的母亲对待婴儿倾向采用以自身为中心的方式(张茜，王争艳，程南华，王朝，&梁熙，2015) 。 3.2. 厌恶系统 由于养育压力所导致的消极情绪和苦恼会导致个体对在孩子的互动时表现出厌恶和愤怒(Crnic & Acevedo， 1995; Crnic & Greenberg， 1990)。当婴儿的哭泣让母亲感到厌恶时，这些母亲更容易对婴儿表现出撤回或者响应太快而且敏感性较低。对负性社会事件的评估会激活有关厌恶、撤回或者防御反应有关的脑区(包括下丘脑、脑岛、中扣带皮层、腹侧前扣带回、前颞极)，但这一作用也受到依恋风格的调节。在看到婴儿哭泣时，回避型母亲的皮肤电水平也显著增加。她们认为婴儿哭泣更加令人厌恶和愤怒。对于婴儿悲伤的表情，回避型依恋母亲其背外侧前额叶和前脑岛的激活更强(Strathearn et al.， 2009)。脑岛是一个与不公平感、疼痛和厌恶有关的脑区(Montague & Lohrenz， 2007; Eisenberger et al.， 2011; Vrtička et al.， 2008)。即面对婴儿的负性情绪，回避型依恋母亲产生了更多疼痛和厌恶有关的体验。因此，在婴儿哭泣或有消极情绪的时候，回避型依恋的母亲更可能远离亲密关系，给予婴儿更少的温暖且更少地与孩子互动。 3.3. 情绪调节 依恋理论也可以看做是一种情绪调节理论(Haltigan et al.， 2014)。焦虑型依恋的过度激活策略表现为个体倾向于加强负性情绪状态和夸大事件的威胁方面，过度追求亲密关系以满足渴望被关注的心理需求，对积极和消极刺激都会表现出过度警惕。这可能导致她们过多地限制和阻碍婴儿的自主权，同时会表现出对婴儿依恋需要响应的不一致。Bosquet和Egeland (2001)发现焦虑型依恋与母亲干涉有关，与母亲自主权支持(autonomy support)呈负相关。回避型依恋个体的去激活策略则倾向于忽视威胁性事件，抑制任何可能激活依恋系统的情绪和想法(Dykas， Ehrlich， & Cassidy， 2011)。这种抑制策略可能使他们忽视婴儿的负性情绪，进而表现出较低的母亲敏感性。 情绪效能感指的是母亲相信自己有能力识别和有效回应婴儿痛苦的程度(Leerkes et al.， 2004)。Gottman，Katz和Hooven (1996)把有一种父母叫做情绪教练，这些父母相信自己能处理好自己的情绪，感觉到较低程度的负性情绪，把负性情绪看做是亲密和学习的机会。他们相信确认孩子的情绪并帮助他们认识情绪、解决问题是非常重要的。那些相信自己能识别婴儿的感受及原因的母亲更愿意在婴儿痛苦的时候做出干预，研究表明母亲的情绪效能可以正向预测母亲敏感性(Leerkes， 2010)。和非安全型依恋母亲相比，安全型依恋母亲的自我效能感更高，她们更相信自己能处理好自己和孩子的情绪，从而表现出更高的母亲敏感性。
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user: 4. 小结与展望 综上所述，成人依恋风格对母亲敏感性有着显著的影响作用。具体而言，在面对婴儿的非痛苦情绪时，非安全型依恋母亲较少感受到社会互动带来的奖赏体验，甚至将这些情绪线索知觉为厌恶刺激。较低的奖赏体验是非安全依恋母亲对婴儿非痛苦情绪表现出低母亲敏感性的重要原因。在面对婴儿的痛苦情绪时，依恋风格通过影响心理状态表征，厌恶系统和情绪调节进而影响母亲敏感性。在婴儿哭泣或有消极情绪的时候，非安全依恋母亲有着更为消极的体验，他们更多地关注自身的情绪状态而且难以调节，他们不太相信自己能处理好自己和孩子的情绪。从研究结果来看，该领域可能仍存在以下这些问题需要做更进一步的研究和讨论。 4.1. 依恋风格对不同母性行为的影响 尽管诸多研究均发现安全型依恋母亲的敏感性更高，但由于样本数量的限制，未比较不同非安全型依恋在母亲敏感性上的差异。回避型依恋个体有着消极的他人表征，倾向于与他人保持距离，减少亲密接触，在与婴儿的互动中表现出低共情，低奖赏体验。这些特征可能导致他们无法与孩子亲密，无法准确地识别婴儿的情绪信号并做出准确的回应。但有研究者发现，焦虑型依恋母亲的敏感性显著低于安全型依恋母亲的敏感性，但并未发现回避型和安全型依恋母亲的敏感性差异(Das Eiden， Teti， & Corns， 1995)。Behrens等人(2016)也发现回避型依恋与安全型依恋母亲的敏感性分数几乎一致，但她们具体的养育行为却存在着差异。这可能是因为母亲敏感性的测量方法的局限性所导致。对亲子互动中母亲敏感性的评价多采用Ainsworth母亲敏感性量表、母亲行为Q分类等方法(梁熙&王争艳，2014)。这些方法已被证实具有较高的信效度，并且所测得母亲敏感性与婴儿依恋安全性显著相关。但这些方法只能对互动中的总体敏感性(global sensitivity)进行评价，无法评价低敏感性的具体行为表现如母亲监测、母亲干涉、母亲撤回等行为。Haltigan等人(2014)发现依恋回避与母亲监测有关，依恋焦虑与母亲干涉和母亲撤回有关。即面对婴儿的负性情绪，回避型依恋母亲更多地表现出一种消极的、被动的回应方式，她们不会主动与孩子互动并帮助孩子调节情绪。而焦虑型依恋母亲则可能表现出一种过于主动的回应方式，她们会干涉孩子的自由探索，并且可能表现出不一致的回应。这些表现又可能进一步地诱导婴儿的负性情绪。因此，多维度多角度地考察母亲敏感性有利于我们更加全面地认识依恋风格对母亲敏感性的影响。 4.2. 进一步探究依恋与母亲敏感性之间关系-养育情绪的调节或中介作用 成人依恋能够可靠地预测母亲敏感性，依恋表征在情绪诱导和调节的过程中也起着重要的作用。母亲对婴儿痛苦的情绪反应从共情到焦虑或愤怒，并且特定的情绪状态激发不同的养育行为(Dix， 1991)。但很少有研究同时考察依恋和养育情绪对母亲敏感性的影响，二者是分别独立地影响母亲敏感性，还是情绪可能会调节或中介依恋和母亲敏感性之间的关系？尽管在Adma等人(2004)的研究中发现了抑郁水平会调节回避型依恋和母亲敏感性之间的关系，但并未发现养育情绪对焦虑型依恋与敏感性之间关系的中介或调节作用。Leerkes (2010)也发现成人依恋可以预测母亲敏感性，高唤醒低调节的情绪状态与低母亲敏感性有关，但并未发现情绪状态对依恋与敏感性之间关系的影响。不过也有研究者发现对于高焦虑型依恋母亲，其自身痛苦水平越高，她们更难发现婴儿的痛苦(Rholes， Simpson， & Blakely， 1995)。也就是说个体的痛苦水平会影响焦虑型依恋与母亲敏感性之间的关系。未来可以进一步探究依恋与养育情绪如何相互作用从而影响母亲敏感性。 4.3. 依恋安全性在母亲敏感性培养中的作用 尽管大量研究发现了依恋风格与母亲敏感性之间的关系，但多为相关研究，缺乏实证。未来可以考察对母亲依恋安全性所进行的干预是否能有效地改善其母亲敏感性，这或许能为二者之间的关系提供新的证据。Canterberry和Gillath (2013)提出安全依恋启动能够激活安全依恋表征，为个体提供更多的认知控制和调节资源，以一种更加安全的工作模型察觉情境，提高应对策略的有效性。因此，未来可以考虑通过安全依恋启动改善母亲敏感性。母性敏感性对孩子依恋关系的形成和发展起着非常重要的作用。若能通过对增强母亲的依恋安全性从而增强其母亲敏感性，这或许将有利于改变不安全依恋的代际传递。
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user: 摘 要 为实现对印刷药盒产品较为科学的预估报价，本文设计实现了印刷产品智能报价系统。其主要功能是智能报价和智能问答。其中，智能报价功能依据印刷产品参数与历史订单数据，以及通过爬虫技术从网上获取的其他报价信息，利用最小二乘法计算回归分析方程，给出印后产品的预估价格。此外，系统还设计了基于TF-IDF算法的智能报价问答系统。经实际使用，本文实现的智能报价系统能较好地辅助企业对未来订单的价格评估和分析。 关键词 :智能报价，TF-IDF算法，回归分析，爬虫，智能问答 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 目前，数字化深入各行各业，报价服务系统已成为近年来一个重要研究热点和应用热点。对于企业来说，精准的报价可以保证企业在竞争激烈的市场环境中脱颖而出，更加有的放矢。将信息技术与商业流程进行结合，高效的报价系统的研发需要提上日程 [ 1 ]。 产品报价是报价系统中的一项重要工作。在报价过程中，首先要注意报价的合理性，为企业保留合理的利润空间，其次要注意报价的及时性。通常来讲，报价的格式可以按照难易程度来区分为标准报价、包括内部配置的报价和完全基于定制的报价服务三种。前两种存在不灵活和不系统的问题，后一种虽然可以使客户满足自己的个性需求，但依然存在沟通少、参考少的问题 [ 2 ]。 本文设计并实现了印刷产品智能报价系统。系统采用机器学习中非常经典的多元回归算法来拟合出用来智能报价印刷产品的多元函数，数据来源是历年的订单和从web获得的印刷产品信息，首先通过用户的相关输入，在历史订单数据库中筛选出与用户相关的行，将这些数据用来作为训练数据，通过最小二乘法拟合出回归方程 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]，并通过该方程对用户的输入进行计算得出一个价格的评估。然后利用java爬虫技术爬取其他印刷产品的相关详情，通过规格等参数给出估价，并综合从历史订单中的报价给出最终的报价，最后将所有信息通过JSP页面显示给用户 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]。系统的设计增强了智能报价系统的灵活性。并且借助智能问答，让客户拥有良好的沟通体验印刷产品智能报价系统的设计与实现。
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user: 2. 系统概述 系统功能设计 本系统主要有2大模块，分为智能报价及智能问答模块。其中智能报价模块中包括了用户填写相关印刷产品参数、爬取网页上相关印刷产品信息、结合历史订单和从网页获得的印刷产品的相关数据根据用户输入进行智能报价的功能。智能问答模块包括了问题的相似匹配以及对相似问题的处理并输出，从而实现和用户的问答交流，用户可以向该系统询问有关印刷产品的信息，如：查询价格、尺寸，材质，包装、类型等。图1为系统功能图。 图1. 系统功能图 在智能报价模块中，印刷产品的价格评估一般考虑产品的尺寸，即长宽高，产品规格，数量，加工程序，然后给出预估价。图2为基础报价的计算流程。 图2. 基础报价流程图 但单纯的计算公式不具备永久的实用性，而且历年价格不一，此时，历史订单中的数据就可以起到很好的参考作用。历史订单中记录着产品的编号，产品的名称以及交易价格，然后根据产品编号从产品列表中取出产品的信息，如尺寸，规格，加工程序等等，就可以获得所有关于尺寸，规格，加工程序，价格数据，从这些数据中筛选出与用户的输入相关的数据，通过回归分析给出合理报价，并将数据显示给用户 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ]，对于用户而言不仅能得要一个全面的预估价，还能了解历年的价格详情，具有较强的现实意义。除此之外，利用爬虫技术，从官网获取其他印刷产品，如印刷产品的规格，价格等信息，建立产品规格和价格的回归方程 [ 13 ] [ 14 ]，根据用户的输入规格计算出爬虫给出的报价，结合历史订单中的报价给出最终报价。 在智能问答模块中，论文基于文档相似匹配算法TF-IDF算法找出相似度最高的问题，然后处理问题的答案，有三种处理方法，一种直接输出，一种是间接输出，如查询操作，需要在遍历数据库再给出答案，另一种是引导式按步骤回答，如查询商品，需要用户按照系统给定步骤依次输入筛选条件，最终给用户显示推荐产品。
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user: 3. 智能报价 智能报价的报价依据主要来自两个方面，一个是通过爬虫技术获得当前纸张的价格参数，另外一个是从历史订单中获得历史的纸张价格以及参数，通过这两个因素综合给出对应用户需求的预估价格。 3.1. 基于web爬虫爬取网上相关售价 爬虫技术主要是下载web网页中的文件，并解析web文件，获取自己想要的节点元素处的值。 步骤1：首先选取一部分种子URL (或初始URL)，将其放入待爬取的队列中。如放入LinkedList或List中。 步骤2：判断URL队列是否为空，如果为空则结束程序的执行，否则执行第3步骤。 步骤3：从待爬取的URL队列中取出待爬的一个URL，获取URL对应的网页内容。在此步骤需要使用响应的状态码(如200，403等)判断是否获取数据，如响应成功则执行解析操作；如响应不成功，则将其重新放入待爬取队列(注意这里需要移除无效URL)。 步骤4：针对已经响应成功后获取到的数据，执行页面解析操作。在这里我们需要获取的数据就是印刷产品的相关参数。 步骤5：针对3步骤已解析的数据，将其进行存储 [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ]。 这里我们采用JSoup技术来进行网络爬虫。图3为爬虫的基本流程。 如图3所示，首先我们在队列中添加我们所要爬取的网页的URL，然后从队列中依次取出一条URL，若队列为空则结束，否则通过JSoup的connect函数来获取对应URL的整个文档并解析，然后选择所要获取信息的节点标签，可通过对应的class来获取标签节点，这里我们只需要获得商品价格，长宽高以及规格所对应的标签，然后取出标签里面的值作为我们后续预估价格的一个参考依据。 3.2. 本系统报价信息采集功能实现 图4为参数录入界面，用户需要填写印刷产品的相关参数，填完之后点击预估价按钮，数据送往服务端，服务端对数据进行合法检测。 用户提交后，用户输入的长，宽，高，印刷产品规格，印刷产品数量，加工程序将送至服务器，服务器端接收数据，根据历史订单和爬虫获得的信息结合用户输入给出合理报价，其中主要用到回归分析算法，以下是对算法的分析和如何应用该算法来给出报价。 3.3. 回归分析算法 为了对用户输入信息给出预股价，本文采用回归分析算法，具体方法为：历史订单中存在产品编号，价格等信息，根据产品编号在产品列表中找到该产品的尺寸，价格，规格，加工程序等等，分别对这些数据和从web爬取获得的数据计算多元回归方程，然后根据前端用户输入的参数分别计算价格，结合这两个价格来生成最终的报价，以下为回归分析算法介绍： 多元线性回归模型的一般形式是： Y = β 0 + β 1 X 1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + β 4 X 4 + ⋯ + β n X n + ε (1) 其中 图3. Web爬虫基本流程图 图4. 参数输入界面 β = X ′ X − 1 X ′ y [ 18 ] [ 19 ] (2) X = [ 1 x 1 1 ⋯ x n 1 1 x 1 2 ⋯ x n 2 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ 1 x 1 m ⋯ x n m ] (3) X代表数据库中纸张的长宽高，y为纸张的历史价格。 最后，我们可以通过 β = X ′ X − 1 X ′ y 来计算相关系数 [ 18 ] [ 19 ]，并对用户的参数输入进行价格评估。 在2.2中，用户输入了印刷产品的长，宽，高，印刷产品规格，数量，加工程序，根据历史订单中产品的编号从产品列表中找到该产品的尺寸，价格，规格，加工程序，根据用户选择的加工程序和印刷产品规格作为条件来筛选这些数据，选取具有相同的加工程序和印刷产品规格的数据作为分析数据，选取这些数据的尺寸(长，宽，高)构成上面的系数矩阵 ，记长为 X 1 ，宽为 X 2 ，高为 X 3 。价格构成向量y，根据上式计算 β = X ′ X − 1 X ′ y ，即回归系数，再将用户输入的长宽高带入回归方程中计算出第一个估价。对于从web获取的数据，选取与用户提交相关的数据，如尺寸，规格构成系数矩阵X，记规格为 X 1 ，尺寸为 X 2 。价格构成向量 ，同样计算回归方程，最后根据用户输入的规格，尺寸计算出第二个价格。通过 p = X β 计算两个训练结果向量(训练价格)，由于两种估价参考意义不同，很显然，历史订单能够很好的反应价格，而从web获取的价格仅作参考，所以需要给两个价格赋予一定的权重，求解 min α ， β ， α + β = 1 ‖ α p 1 + β p 2 − y ‖ 2 (4) 即： min α ， β ， α + β = 1 { ∑ i = 1 n ( ( α p 1 i + β p 2 i ) − y i ) 2 } α 和 β > 0 (5) 对其求偏导，令偏导数等于0，计算得出 α = ∑ i = 1 n ( p 2 i − y i ) ( p 2 i − p 1 i ) ‖ p 1 − p 2 ‖ 2 ， β = 1 − α (6) 使得两个价格的期望值与真实值具有最小平方损失。最后根据用户的输入计算出两个估价，根据 α ， β 求的两个价格的期望，即给用户的最终报价。 下图(图5)是该计算过程的流程图。 图5. 智能报价流程图 3.4. 模型评估 利用最小二乘法对历史数据进行拟合生成长宽高系数，该系数对用户输入长宽高进行加权作为反馈用户的预测价格，为了验证预测的准确性，将历史订单中数据X送入模型 f ， f ∈ R 3 → R ，得到所有预测价格 y ^ ，通过 ‖ y − y ^ ‖ 来衡量模型预测准确率，其中y为历史订单中的真实价格。 Table 1 Model evaluation for 规格 工序 误差 80 g 打孔，压横 0.103 80 g 单面凸击，单面烫金 0.97 80 g 打孔，单面凸击 0.473 80 g 单面覆亮膜，模切||异型 0.424 80 g 双面覆亚膜，单面烫银 0.877 表1. 模型评估表 从表1可以看出，随机固定规格，工序的纸张而言，价格的平均误差均未超过1，说明该线性拟合效果完全符合预期，即通过线性回归方程来计算预估价具有合理性。 3.5. 基于Echarts的图表绘制 ECharts是一个使用JavaScript脚本语言实现的开源可视化库，可以非常流畅的运行在各个终端上，兼容当前绝大部分主流浏览器(IE，Firefox，Chrome，Safari等等)，底层依赖轻量级的矢量图形库ZRender提供直观，交互丰富，可以高度个性化定制数据可视化图表。 ECharts提供了常规的柱状图，折线图，K线图，散点图，饼图和用于统计的盒形图，用于地理数据可视化的地图热力图、线图，用于关系数据可视化关系图、treemap旭日图，多维数据可视的平行坐标，还有用于BI的漏斗图，仪表盘，并且支持图与图之间的混搭。 除了已经内置的许多具有丰富功能的图表，ECharts还提供了自定义系列，开发者只需要传入一个renderItem函数，就可以从数据映射到任何你想要的图形，更棒的是这些都还能和已有的交互组件结合使用而不需要操心其它事情。这里我们对相关数据进行绘图就采用百度提供的javascript API。
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user: 4. 智能问答 本系统设置该模块主要是为了解答用户的问题，如查询印刷产品名，尺寸，材质，价格等等。主要通过TF-IDF算法计算用户问句与数据库中问句的相似度，将相似度最高的数据库项目返回给用户。当用户问句与数据库中的问题相似度为0或者低相似性，我们则返回用户默认答案，也就是问答系统所具有的默认功能。 4.1. 基于TF-IDF算法完成文档的相似匹配 设q为查询文档，及对应为用户的输入， d i 为数据库中第i个待匹配文档。 首先将获取q查询文档中的关键字序列，构成关键字向量，将查询文档，匹配文档表示成关键字向量，如下： q = ( x 1 ， x 2 ， x 3 ， x 4 ， ⋯ ， x n ) (7) d = ( y 1 ， y 2 ， y 3 ， y 4 ， ⋯ ， y n ) (8) x i = c ( ω i ， q ) ，表示第i个关键词在查询文档中出现的次数， y i = c ( ω i ， d ) ∗ IDF ( ω i ) (9) IDF ( ω i ) = log M + 1 k (10) M是文档集中文档数量，k是词在多少个文档中出现 [ 20 ]。 我们计算q与d两个向量夹角的余弦值，有关证明表明，余弦值越大，文档越相似。最后我们引入Pivoted Length Normalization算法，该算法用于解决文档过长所产生的影响，计算公式为： normalizer = 1 − b + b ∗ d avdl (11) 其中，b为惩罚因子，当b为0时，表示没有惩罚，当文本余弦值一样活着接近时，文本越短越相似，在问答系统中，文本长度较短，所以我们选取惩罚因子较小的 b = 0.2 ，避免相似度过分依赖文档长度而造成分析错误，最终通过公示 final = q ⋅ d | q | ∗ | d | ∗ normalizer (12) 来计算相似度，最终使得相似度最高的 d i 作为与用户最匹配的问题，并将该问题对应的答案返回给用户。 4.2. 问题分类 将数据库中的问题分为三类问题，一种是直接回答的问题，第二种为间接回答，如该问题是类似于查询操作，答案为需要查询的sql语句，第三种为步骤回答，即可能需要问答多次才返回最终结果，如价格查询，商品查询，需要先输入类型，包装，尺寸等等，最后产生结果。 首先将用户的问题去掉停用词，并拆分成关键词序列q，分别将数据库中的每一问题转换为词向量d，通过final公式计算相似度，选择最大相似度的问题，如果数据库中的每个问题都不能匹配问题，即数据库中并无此问题记录，这时推荐默认的回答，这个默认回答主要介绍了系统的所能回答的范围。 当匹配到问题时，该问题存在一种类型。数据库中的问题分为三类，直接回答，间接回答，按步骤回答。首先通过用户的输入从数据库中找到与最相似的问题，数据库中标记有该数据为直接回答，间接回答，还是按照系统预定的步骤回答，如何该问题的标记为直接回答，则直接返回内容字段，例如问题：你好。该问题在数据库中标记为直接回答，则系统直接将内容：你好返回给用户，问题结束；如果该问题的标记为间接回答，在该系统中，间接回答问题均属于查查询问题，数据库中对应的内容字段为一个sql查询语句，系统则会执行该查询语句，返回相应的查询结果，如：查询数据库中印刷产品的类型，在内容字段则存储一个sql语句：select * from table where…，系统执行该语句返回查询结果；如果该问题为需要按照步骤回答的问题，如查询价格，对于这一问题的标记为按照系统给定的步骤回答，这是系统会给出一列问题，用户回答相应问题，最终系统给出查询结果，如先让用户输入尺寸，然后输入规格等等，最终系统返回一个对应相应输入的价格，问题结束，如果用户输入的问题不是当前给出的问题，则系统停止该问题的处理，重新在数据库中寻找用户输入所对应的问题。具体流程成如图6所示。
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user: 5. 系统展示 如图7所示，为智能报价系统的展示，从第一副图可以看出，系统中提供多种参数选择，如规格，工序，最后系统将挑选出对相应参数的历史订单记录，同时查询从网页上爬取的相关纸张规格信息，若存在相一致的规格则保留，否则丢弃，并对这些商品的长宽高与价格拟合两个回归方程，根据公式(6)给出两个预测结果的权值，最终根据用户输入的长宽高给出最终的预测价格。 图6. 智能问答流程图 图7. 智能报价系统展示
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user: 6. 结束语 本系统的设计主要在于为用户提供一个关于印刷产品智能报价的功能，并且根据用户的合法输入找出历史订单中相关性较强的数据，对这些数据运用最小二乘法计算拟合得出多元回归方程，通过该方程并结合WEB页面其他信息综合估计出报价，并将从WEB中爬取的这些信息显示在WEB页面供用户做参考，最后设计了一个智能问答系统，用来回答用户输入的问题。在整篇论文中，对系统的模块，以及各个模块的功能作出了详细的介绍，并介绍了其中的主要算法，最小二乘法，TF-IDF算法，以及如何运用最小二乘法给出价格评估，如何利用TF-IDF算法匹配相似问题并应用到智能问答模块。并简要介绍了网络爬虫的基本流程，以及如何运用java爬虫技术。最后通过第三方javascript API，提供强大的图像制作方法。
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user: 摘 要 使用第三方惩罚范式通过控制惩罚者和接受者的社会距离探究惩罚价格、人情压力对第三方惩罚的影响以及社会距离在其中的调节作用。结果发现：惩罚代价和人情压力对第三方惩罚产生显著影响。社会距离为普通朋友时，人情压力对第三方惩罚产生的影响最大；并且随着惩罚代价的上升，除普通朋友水平，陌生人、好朋友和父母水平下人情压力的影响均增大。研究表明人情压力和惩罚代价均会影响人们的惩罚行为，但只有在付出代价较低时人们才会维持与普通朋友的人情关系。 关键词 :人情压力，惩罚代价，第三方惩罚，调节效应 Copyright © 2020 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/