DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 5. 反压优化算法 本节将针对Flink反压传输所存在的缺点，提出一种基于动态水位值的Flink调度优化算法，并给出示例进行说明： 5.1. 基于动态水位值的Flink调度优化算法 虽然可以在数据处理前对Netty所默认的两个buffer高度进行参数调整，但这种默认的定值始终是一种静态的机制。这种相对静态的机制使得Flink在面临远程传输问题时，容易出现上文所述的两种问题。本节将针对Flink反压传输所存在的缺点，提出一种基于动态水位值Flink调度优化算法，并给出例子进行说明。Flink-N算法的核心思想是：把Flink中Netty下游可用buffer数B t 实时写入Redis中，根据Redis中前后时刻buffer数(即B t 值)的大小变化，对水位值Wt进行动态调整，算法流程如图4所示，其具体步骤如下： 第一步，设置访问函数，并创建接口，使得Flink启动的同时运行访问函数。其中，访问函数的作用是，每间隔一段时间访问Netty下游缓存区可用buffer (图中B点位置)的数量，并将其记录到Redis中； 第二步，获得下游可用buffer数B t ； 第三步，取0.8倍的B 0 值的整数部分(向下取整)作为Netty的高水位值，即令W 0H = ⌊0.8|B 0 |⌋； 第四步，将B t 值反馈到Redis中并记录； 第五步，根据B t 值调整水位值W t ，具体方法为：若B t 大于B t 与B t−1 的平均值，则W t 取B t 大于B t 与B t−1 的平均值；反之，当B t ≤ B t−1 时，则令W t = B t 。 第六步，重复第二步、第四步与第五步。 本文选择Redis是因为Flink处理时延是ms级别的，而Redis数据读取速度可达110，000次/s，写数据的速度可达81，000次/s，选择Redis相较于其他数据库而言，不会对Flink的时效性产生负增益。 图4. Flink-N算法流程图 5.2. 示例说明 现对所提出的算法给出实例加以说明：设某连续时间段t 1 、t 2 、t 3 、t 4 、t 5 内Netty上游来临的数据量分别8、4、8、4、8，且下游对应时间段内的缓存区数分别为10、4、10、4、10，在表1中以G表示对应时刻系统接收的数据量，以R表示系统实际的数据传输量。则两种不同的机制对应的数据传输结果如下(假设此处静态水位值为6，且每次阻塞系统需要两个时刻的时间才能恢复正常运行。)： 如表1所示，对于Flink默认的反压算法，系统t 1 时刻要传输8单位的数据量，默认的水位值一直是6，故而Flink在t 1 时刻只能传输6块的数据。在t 2 时刻系统接收外部来的4块数据，同时要传输t 1 时刻剩余的2块数据，因此实际传输数据为6块，此时水位值为6，但下游缓存区只有4，故而会出现第4节中的第二种情况而导致系统阻塞。因为发生了阻塞，系统在t 3 、t 4 会自行调整恢复到可运行状态，无法进行数据的传输。t 5 、t 6 、t 7 、t 8 时刻的状态与t 1 、t 2 、t 3 、t 4 时刻的状态相似。t 10 时，系统已无外部的数据要接收，但仍有t 9 时刻的2块数据需要传输，此时水位值为6，下游缓存区数为4，可直接传输，从而完成所有数据的传输。 Table 1 Comparison of data transmission examples under two algorithm 时刻 数据量 缓存区数 Flink Flink-N 传输情况 实际传输 W 1 实际传输 W 2 t 1 8 10 8 6 8 8 Flink在t 1 时剩2块数据； Flink-N全部传输 t 2 4 4 6 6 4 4 Flink发生第1次阻塞； Flink-N全部传输 t 3 8 10 8 6 8 7 Flink处于第1次阻塞中； Flink-N剩余1块 t 4 4 4 12 6 5 4 Flink发生第2次阻塞； Flink-N剩余1块 t 5 8 10 14 6 9 7 Flink处于第2次阻塞中； Flink-N剩余2块 t 6 0 4 14 6 2 2 Flink发生第3次阻塞； Flink-N完成任务 t 7 0 10 8 6 -- -- Flink处于第3次阻塞中； Flink-N完成任务 t 8 0 4 8 6 -- -- Flink发生第4次阻塞； Flink-N完成任务 t 9 0 10 2 6 -- -- Flink处于第4次阻塞中； Flink-N完成任务 t 10 0 4 2 6 -- -- Flink完成任务； Flink-N完成任务 表1. 两种算法下数据传输示例对照 对于Flink-N算法，因为t 1 时刻下游缓存区数为10，所以我们为水位值赋初始值8，此时要传输的数据为8，故传输后无数据剩余。t 2 时刻时，下游缓存区数为4，因为10与4的平均值7大于4，所以水位值设为4，上游数据为4，且下游缓存区为4，刚好可以把t 2 时刻的数据传输完毕。t 3 时刻时，下游缓存区为10，因为10与4的平均值7小于10，所以水位值设为7，此时上游来临的数据为8，下游缓存区数为10，故t 3 时刻传输后，系统会剩余1单位数据在t 4 时刻传输。t 4 时刻时，下游缓存区数为4，因为10与4的平均值大于4，所以t 4 时刻的水位值设为4，此时外部数据为4，加之t 3 时刻的数据剩余，整个t 4 时刻系统实际要传输的数据为5，此时下游缓存区为4，因此t 4 时刻后，系统会剩余1块数据在t5时刻传输。t 5 时刻下游缓存区数为10，因为10与4的平均值7小于10，故水位值设为7，此时外部数据为8，加上t 4 时刻剩余的1块数据，t 5 时刻实际要传输的数据为9，则t 5 时刻后系统剩余2块的数据在t 6 时刻传输。在t 6 时刻时，系统下游缓存区为4，因为10与4的平均值7大于4，故水位值设为4，此时系统外部无待接收数据，加上t 5 时刻剩余的2块数据，则系统t 6 实际要传输的数据为2，可以全部完成传输。 综上，对于本例所给出的数据颠簸的案例，Flink完成整个传输需要10个时刻，Flink-N只需6个时刻即可完成数据传输。显然，理论上Flink-N较Flink默认的反压算法具有更好的时效性。
system: [SYSTEM]

user: 6. 实验分析 6.1. 实验环境 实验在三台配置均为Inter(R)Core(TM) i7-8700、2.66 GHz CPU、32GDDR4内存、2T硬盘的机器所组成的集群上进行，采用一主两从结构，其他配置如表2所示： Table 2 Experimental configuratio 配置 参数 操作系统 CentOs7.1611 JDK 1.8.0_191 开发环境 IntelliJIDEA 2018 Flink版本 1.4.2 Redis版本 5.0.10 表2. 实验配置 6.2. 实验及分析 实验选择典型大数据处理应用单词统计Word Count进行对比实验，将Flink默认反压机制与优化后的算法机制Flink-N进行对比。 实验分别从kafka集群中订阅同一个Topic，而kafka不断读取合成的人工数据集并向该Topic注入数据。Flink处理的数据便会随着时间的变化越来越多。为了消除不确定因素对实验结果的影响，本文将实验分别运行10组，取统计的平均值进行分析，分别观察两组实验各个时间点的吞吐量、CPU利用率及传输时延。 1) 吞吐量效果评测 如图5显示的是Flink默认反压机制与Flink-N在吞吐量方面的差别，相比于默认反压机制，Flink-N的反压机制在整体吞吐量上提高了20%左右。 图5. 吞吐量测试对比 2) CPU利用率效果评测 如图6显示的是Flink默认反压机制与Flink-N在CPU利用率方面的差别，相比于默认的Flink反压机制，Flink-N的反压机制在系统刚开始运行时便可以迅速提高系统的利用率。Redis的加入，使得Flink-N一开始便拥有更高的CPU利用率，相较于Flink本身的反压机制，其最高优化率达到36%，平均优化率为21%。 图6. CPU利用率对比 3) 传输时延效果评测 如图7所示为Flink与Flink-N的传输时延效果对比，随着时间增加，系统的吞吐量不断增大，伴随着系统吞吐量的增加，系统的传输时延不断增大。虽然在系统运行初始阶段，由于数据传输量小，但系统整体组件较多，Flink-N也会出现时延较大的情况，但从整体角度来看，Flink-N在时延方面的优化还是很成功的，其整体优化率达18%，最大优化率达23%。 图7. 时延测试对比
system: [SYSTEM]

user: 7. 结论与展望 本文基于Netty水位机制，对Flink反压机制进行了动态水位调优，使Flink在面临远程传输问题时，具有更好的反压能力。经实验评测可知：优化后的Flink-N算法在吞吐量、CPU利用率及时延方面均优于Flink默认的反压机制。但本文研究工作也有不足，可以从以下两方面改进：1) 对Flink本地传输进行反压优化问题；2) 本文在Flink-N算法中接入了Redis，是一种曲线式解决问题的方法。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 人类活动造成的温室气体排放被认为是导致全球气候变暖的主要原因之一，甲烷(CH 4 )在其中的作用仅次于二氧化碳，而污水处理厂则是重要的甲烷排放源之一。为了解中小城市污水处理厂的CH 4 排放特征及其控制因素，对芜湖市污水处理厂CH 4 排放通量进行观测研究，并利用IPCC推荐的方法对其甲烷年排放通量进行了初步估算。结果表明：1) 芜湖市污水处理厂的CH 4 排放速率在517.28~1，075.26 mg/(m 2 ·h)之间，具有一定的时空变异特征，具体表现为：时间上，CH 4 排放峰值出现在11月份；空间上，污水处理厂进水口的CH 4 排放速率显著高于其他构筑物。2) 污水处理厂甲烷排放速率的主要影响因素为水体pH、总磷和总氮含量。3) 根据实测法估算得出芜湖市污水处理厂甲烷年排放量为46，583.83 kg，比IPCC推荐方法的估算值高46.71%。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 近年来，随着工业化程度不断加深，全球气候变暖以及大气中的温室气体排放问题逐渐显露。大气中温室气体浓度快速增长是导致气候变暖的主要因素之一，自1800年以来，大气层甲烷浓度自工业化前的时间以来增加了一倍以上 [ 1 ]。甲烷作为主要温室气体，近十年来，大气中CH 4 的浓度以每年0.0068 ppmv的速度增长 [ 2 ]，并且，据《WMO温室气体公报2019》，2019年全球大气中的CH 4 的平均浓度创下新高，为1.869 ± 0.02 ppmv，是工业化前水平的259% [ 3 ]，大气中甲烷的含量在温室气体中位居第二，仅次于CO 2 ，甲烷的增温作用大于CO 2 和N 2 O，对温室效应的贡献率约占20% [ 4 ]。 大气中甲烷排放源主要分为自然源和人为源，其中自然源主要包括湿地甲烷、白蚁甲烷、海洋甲烷和地质甲烷排放，人为源主要包括石油和天然气工业、采煤业、固体废弃物的处置以及包括污水处理、水稻栽培、家畜和生物量燃烧等的其他来源 [ 5 ]。当前，关于CH 4 排放的自然源和部分人为源已开展大量卓有成效的研究，如宋长春、陈槐等对湿地生态系统CH 4 排放特征 [ 6 ] [ 7 ]、陈碧辉对热带雨林白蚁甲烷排放的研究 [ 8 ]、唐俊红等和Buffett Bruce等对地质和海洋甲烷排放的研究 [ 9 ] [ 10 ]。在自然源中，自然湿地的甲烷排放量约占自然源甲烷排放量的75%，占全球甲烷总排放量的26%~42% [ 11 ]，对此，段晓男、姚守平等 [ 12 ] [ 13 ] 分别对乌梁素海湖泊、若尔盖高原花湖湖滨湿地等自然湖泊湿地的甲烷排放特征进行探究。祝栋林、艾永平等、温志丹等、赵伟 [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] 分别对太湖及玄武湖、北京市及长春市城市湖泊和三峡水库等人工水体的甲烷排放特征进行研究，本文将对人工水体中的废水甲烷排放特征进行进一步研究。 废水和污水污泥的处理一直是被确定为人为温室气体的重要排放来源，在全球范围内约有5%的甲烷排放产生于污水处理过程 [ 18 ] [ 19 ]。当前关于污水处理厂甲烷排放量的估算主要是采用IPCC推荐的方法，见《2006年IPCC国家温室气体清单指南》 [ 20 ] (简称《IPCC指南》)。然而污水处理厂的实际甲烷排放量尚未有研究进行计算，仅见郑思伟等及孙祥超等 [ 21 ] [ 22 ] 分别利用IPCC中BOD/COD推荐值和年鉴实测值对杭州市和天津市的生活污水甲烷排放量进行了测算和对比，发现即使同样使用IPCC推荐的方法，代入推荐值和实测值所得的结果也显示出很大误差率。 据Rodriguez-Caballero等 [ 23 ] 和Sakae Toyoda等 [ 24 ] 对污水处理厂产甲烷菌相关的甲烷产生机制的进一步研究，发现污水处理中，多模式A/A/O工艺中的厌氧和缺氧处理池为产甲烷菌提供了良好的生存环境，通过生物过程，兼性细菌与厌氧细菌将复杂的有机化合物降解为如甲烷一类的简单化合物并释放能量 [ 25 ]。此外，污水将进入好氧池，此处有持续鼓泡供氧，进行好氧活性污泥吸附和有机物降解工序。可见，在污水处理的不同阶段，环境存在较大差异，则CH 4 的排放特征在理论上势必会受到环境条件的影响而产生差异，因此本研究认为有必要对此开展相关观测研究。 然而，当前关于城市污水处理过程中的温室气体排放研究还很少见，仅见一些学者对大型城市如天津、深圳、杭州和南京等地的污水处理厂的CH 4 排放进行过估算，但估算方法简略，误差率较大，不同估算方法获得的CH 4 排放量的对比研究略显不足。本研究利用顶空平衡–气相色谱法对芜湖市污水处理厂CH 4 排放通量进行观测，探讨影响污水甲烷排放量的主要因素，基于实测数据估算芜湖市污水的甲烷排放量，并与IPCC推荐的污水处理温室气体排放量的估算进行对比，以期为芜湖市准确编制温室气体排放清单、制定相关减排政策提供基础数据支持。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 芜湖市城市污水厂甲烷排放速率在517.28~1075.26 mg/(m 2 ∙h)范围内波动，具有显著的时空变异特征。时间上，秋季的甲烷排放量明显高于冬季；空间上，不同位点的甲烷排放存在差异，随着污水处理工艺的推进，甲烷排放速率呈现递减趋势；此外，城南污水厂甲烷月排放速率明显高于朱家桥污水厂。 分析了污水处理厂水体的甲烷排放速率与环境变量以及水质因子的关系。结果表明，水体pH、总磷及总氮含量与甲烷排放速率呈显著正相关，水体含氧量(DO)、水温、气温和风速与甲烷排放速率呈非显著相关性。 在IPCC估算法和实测法的比较中，用IPCC算法估算，芜湖市年平均甲烷生产量为31，751.32 kg/年；用实测法进行估算，芜湖市甲烷年排放量为46，583.83 kg/年，月平均排放量为3，881，99 kg/月。IPCC算法的误差率为46.71%，对CH 4 排放量的估计不够准确，需要进一步改进来更精准地计算不同地方的甲烷年排放量，为城市温室气体减排标准制定及全球气候变化的研究提供一定理论支持。
system: [SYSTEM]

user: 5. 展望 本文研究过程中发现有待完善的地方如下：首先，在污水处理厂中甲烷的排放方式主要为扩散排放，冒泡排放可能也是污水中甲烷排放方式之一，但实地考察时环境条件不允许用静态浮箱进行测量，因此本研究的甲烷排放量仅为扩散排放的总量，估算结果略偏小。其次，因为新冠疫情影响，本研究采样季节仅为秋冬季节，由于春夏季节温度升高，甲烷排放量一般高于秋冬季节，故估算结果也有所误差。最后，本研究选取了芜湖市两座污水处理厂作为研究对象，调查范围较小，收集样品数量较少，故分析结果与理论预测有所出入。 本研究希望今后的研究扩大时间和空间维度进行观察和测量，并且对污水中的甲烷排放方式进行进一步调查，验证污水是否以冒泡排放的方式排放甲烷。若验证出有冒泡排放，则可对污水中冒泡排放速率进行进一步测量，根据测量结果估算一定区域内甲烷排放总量，以期为IPCC计算方法优化和当地温室气体减排目标制定提供更有力的数据支持。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 近些年来，随着深度学习算法的进一步发展，卷积神经网络进行监督学习在计算机视觉应用上取得了巨大的突破。然而在无监督学习方面，卷积神经网络的关注度并不高。本文将深度卷积增加到无监督学习的生成对抗网络上，用来生成华人人脸。生成对抗网络，一方面可以减少复杂的计算，另一方面生成的图像质量也比较理想。通过使用一万五千张的华人人脸数据集，本文最终生成了具有多样性的华人人脸照片，并且最终的判别器损失函数在0.695上下浮动，生成器损失函数在0.74上下浮动。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 1.1. 研究背景及现状 本次研究依靠高清真实华人人脸数据训练神经网络并结合国外相关前沿算法，生成真实的人脸数据。人脸数据可以应用于两个方向：人脸图像生成和人脸图像分析，两者研究思路相反但又相辅相成互相促进，人脸图像生成促进了人脸检测、人脸识别、人脸属性预测等人脸图像分析的发展，并且人脸图像分析也为人脸图像生成提供了发展动力。人脸图像生成得益于深度学习的不断发展，人脸图像在研究和工业上的应用也越来越广泛。人脸图像生成与分析的关系如图1所示： 图1. 人脸生成与分析关系图 人脸生成技术可以应用于生活中的各个领域 [ 1 ]，一方面可以直接应用，例如可以通过人脸图像超分辨率技术将画质模糊的人脸图像恢复成高质量的人脸照片，在追查罪犯、安检等安防场景提高人脸检测和识别的精度；运用人脸图像风格转换进行“换脸”、人脸视角转换、人脸姿态估计、人脸画风转换等操作，为互联网用户提供更多娱乐体验，并且可以应用到修图、社交头像等应用上；根据文本信息要求查询数据库中的指定人脸图像，提高检索速度，利用文字或者图像对人脸图像进行属性编辑，控制人脸图像的变化，生成符合要求的人脸图像；另一方面可以通过辅助人脸图像理解间接应用，例如增加数据库高质量和稀少的特定人脸图像的样本，解决数据中类别不平衡的问题，缓解训练样本不足问题，为图像理解的各个方向提供充足的样本数据，起到数据增强的作用，支撑深度学习的模型训练；通过无监督或者半监督的学习方式，提取人脸图像的关键特征和抽象特征，将这些特征应用到人脸图像分析方向中，有效地提升人脸识别、属性预测等任务的性能。总之人脸图像生成与人脸的研究和应用密切相关，它可以降低获得人脸数据的成本，提高人脸分析的效率和性能，在人脸图像领域内具有非常有意义的研究价值。
system: [SYSTEM]

user: 2. 相关理论基础及算法实现步骤 2.1. 生成对抗网络的介绍 2014年10月，生成对抗网络模型被Goodfellow第一次提出。生成对抗网络的灵感来源于博弈论原理 [ 2 ]。主要体现在生成对抗模型中分为两大主要部分——生成器和判别器。生成器的任务目标主要是将产生的随机数经过神经网络结构输出一张虚假的图片，而判别器是用来区分真实图片与虚假图片，此时形成了两个模型动态博弈。这两个模型相互对抗学习，最终可以得到较可观的输出结果。 生成对抗网络由生成器和判别器两个部分组成，如图1所示。生成器是由 θ 参数化的神经网络实现。生成器的输入是一个服从于某一分布 p z 的随机向量z，而生成器的输出可以看成是采样于某一分布 p g 的一个样本G(z)。假设真实数据的分布为 P d a t a ，在给定一定量真实数据集的条件下，对生成对抗网络进行训练，让生成器学到一个近似于真实数据分布的函数。生成对抗网络中生成器的主要目的是生成类似于真实数据的样本以骗过判别器，而判别器的输入由真实的样本和生成的样本两个部分组成 [ 3 ]。判别器的目标就是判断输入的数据是来自于真实的样本还是来自于生成器生成的样本。生成器和判别器经过对抗训练达到一个纳什平衡状态，即判别器判断不出其输入是来自于真实的样本，还是来自于生成器生成的样本，此时就可以认为生成器学习到了真实数据的分布 [ 4 ]。如下图2所示，在理论上，假设在生成对抗网络中真实数据分布为 P d a t a ( x ) ，并且有一个被 θ 参数化的生成分布 P G ( x ; θ ) [ 5 ]。假使想要让生成器产生的图片和真实数据逼近，第一要使 P G ( x ; θ ) 随机采样数量为m的样本，通过计算出 P G ( x i ， θ ) ，最终通过最大似然函数： 图2. 生成对抗网络结构图 L = ∏ i = 1 m P G ( x i ， θ ) 来求出参数 θ ，其结果为： θ * = arg min K L ( P d a t a ( x ) | P G ( x ; θ ) ) 通过求导似然函数得到最佳的 D * ( x ) = P d a t a ( x ) P d a t a ( x ) + P G ( x ) 。 此时似然函数的值最大：此时，将 D * ( x ) 代入到似然函数中就可以得到生成分布和真实数据之间的Jensen Shannon散度 [ 6 ]，最终的目标是通过一个分布去逼近另一个分布的过程，将两个分布的距离不断减少，转化为最小值问题。基于这样的思想设计构建出生成对抗网络的目标函数，方程如下所示： min G max D V ( D ， G ) = E x ∼ p d a t a ( x ) [ log D ( x ) ] + E z ∼ p z ( z ) [ log ( 1 − D ( G ( z ) ) ) ] 其中 V ( G ， D ) 是一个二分类的交叉熵函数。该损失函数的最终目标是最小化生成分布和真实分布之间的KL散度。通过分析对抗网络的目标函数，并且从判别器的角度来看的话，如果判别器的输入是来自于真实样本，判别器将会最大化输出；如果判别器的输入来自于生成器生成的样本，则判别器将会最小化输出 [ 7 ]；同时生成器想要去骗过判别器，那当生成器生成的样本作为判别器的输入的时候，必须满足最小化损失函数 V ( G ， D ) 。但是当判别器被训练得非常好的时候，它将以很高的置信度直接将来自于生成器的样本判别为假。此时 log ( 1 − D ( G ( z ) ) ) 就会饱和，从而导致梯度为0，最终参数得不到更新。此时可以将 log ( 1 − D ( G ( z ) ) ) 换成 log D ( G ( z ) ) 。尽管新的目标函数可以提供不同于原始损失函数的梯度，但是仍然存在梯度消失的问题；同时在理论上假设生成器和判别器具有充分的能力去对一个未知的分布进行建模，但实际上这种建模能力是有限的。 2.2. 卷积神经网络 2.2.1. 归一化层 在机器学习领域，当模型训练的时候，通常会对数据和特征进行归一化的处理，统一量纲，避免数值大小的差异对模型的训练产生影响。而在深度学习领域网络层间也有必要进行特征的归一化处理，若不进行归一化处理，由于前面网络的输出是后面网络的输入，那么当后面的网络层按照前面网络层的学习方式调整好后，并且前面的网络层参数也是通过不同批数据不断更新的，此时前面的网络层已发生改变，因此后面的网络层学习到的特征已经滞后，不足以让模型性能有所提升，要重新通过前面网络层的调整而调整，这样反复循环，使得模型训练速度大大降低，这就是内部协变量转移(Internal Covariate Shift， ICS)。而当对每一层的输出进行归一化处理后，不管前面网络参数怎么改变，它们的输出分布都是固定的，后面的网络层无需根据前面网络的更新而不断调整，从而解决了ICS的问题。 但是目前存在的问题是，网络层的参数是不断变化的，其输出的特征也是不断变化的，特征图的分布自然也就变了，那么该如何使得每一层的输出特征进行归一化处理，使它们限制在同一个分布中，比如标准正态分布。此时批归一化层(BN)就出现了，其公式如下所示： x i ， j ， k ， l ( o u t ) = γ l × x i ， j ， k ， l ( i n ) − u l σ l + ε + β l 其中 σ l 2 = 1 N ∑ i ， j ， k ( x i ， j ， k ， l ( i n ) − μ l ) 2 i ， j ， k ， l 分别表示数据的批量(batch)、高、宽以及通道数， μ l 和 σ l 2 是均值和方差， N = batch × height × width 。 β l 和 γ l 是可训练的网络参数， ε 是一个整数，作用是使分母不为0。 BN层的前向传播过程就是首先计算出特征图的均值和方差，然后对输出特征图去除计算出来的均值与方差，得到标准化的数据，最后通过可学习参数的调整，得到最终的输出结果。注意的是，训练时均值和方差是对一批数据内进行的计算，而推理时是基于所有批次数据计算出的均值和方差。 2.2.2. 转置卷积(Deconvolution) 是对一般卷积来说的，它们是互为逆转换的关系。卷积的作用是通过高维度的向量进行低维度特征提取，而转置卷积的作用刚好与之相反，在保证图像的空间关系不变的情况下，将低维度的特征向量通过较小的空间映射到高维特征向量。如下图3、图4转置卷积图所示。转置卷积在神经网络可视化上的成功应用，使得其被越来越多的工作所接受和采纳 [ 8 ]，比如：场景分割、生成模型等。其中转置卷积也有很多其他的叫法 [ 9 ]，比如：Transposed Convolution，Fractional Strided Convolution等。 图3. 转置卷积图1 图4. 转置卷积图2
system: [SYSTEM]

user: 3. DCGAN网络的人脸生成架构 DCGAN网络是在GAN网络的基础上进行改进的，并且该网络引入了图像的卷积操作，其中生成器和判别器用两个CNN网络来替代 [ 10 ]。如下图5的DCGAN网络结构图所示，对于这两个CNN网络，做出一些调整。首先就是使用了一个全卷积网络，用步长卷积来替换掉池化层 [ 11 ]，目的在于可以使网络学习到下采样的方式，在生成器中主要是要使用转置卷积进行上采样，相比于固定的池化层更加灵活。其次在生成器和判别器中增加批量归一化层，这有助于模型的稳定性、收敛性和防止过拟合。对于深层网络框架去除全连接层，在生成器中除了输出层使用Tanh激活函数，其他都是用ReLU激活函数，最后在判别器中全部使用LeakyReLU激活函数，如图所示。由于DCGAN良好的性能，基于此网络结构提出了很多新的方法；例如：pix2pix、cycle-GAN等；同时受DCGAN思想的启发，Daniel等人使用递归神经网络(RNN)去生成图像。通过交替对抗训练，DCGAN可以生成质量很高的图像。 图5. DCGAN网络结构图
system: [SYSTEM]

user: 4. 实验及结果分析 4.1. TensorFlow环境框架 4.1.1. TensorFlow介绍 Google于2015年11月正式开源了机器学习和深度学习框架TensorFlow。TensorFlow一经开源就受到了极大的关注，在一个月内便获得了Github上超过一万颗星的关注，目前在所有机器学习和深度学习项目中排名第一位，甚至在所有的Python项目中也排名第一，可见它在机器学习和深度学习领域发挥了多么巨大的作用。对于机器学习和深度学习的各种算法使用可以在TensorFlow的计算框架中获得比较好地支持 [ 12 ]。 4.1.2. TensorFlow安装 1) 操作系统：Windows 10。 2) 本文是Windows下通过Anaconda安装TensorFlow。Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，内置了数百个Python经常使用的库包括Tensorboard、NumPy、Pandas等做机器学习或数据挖掘的库，其中可能有一些还是TensorFlow的依赖库。Anaconda为研究者们提供了一个编译好的环境可以对库直接安装，不需要为安装这些库而花费大量时间和精力。 4.2. 结果分析 判别器和损失器的损失函数均使用二元交叉熵，变化如下图。开始的时候两个损失函数的跳跃度都很大，这说明最开始时生成对抗网络并没有找到合适的平衡点，随机产生的图片分布也没有逼近真实图像分布，随着迭代次数增加到8000次后，生成器和判别器的跳跃幅度降低，当迭代次数到12，000次以上，损失函数的值趋于平稳 [ 13 ]，判别器损失函数在0.695上下浮动，生成器损失函数在0.74上下浮动。如图6、图7所示： 图6. 生成器损失函数图 图7. 判别器损失函数图 图8和图9中的84张人脸图像均为32 × 32像素大小。在两图中，由上到下，六行分别为训练300、1200、1800、2100、2400、3000代(Epoch)的图片，图8中的所有图片都是完全随机的输入噪声，图9中每一列都对应相同的输入噪声向量。由图8、图9中的结果我们可以看出，随着训练代数的增加，生成出优秀图片的概率在增加；对于同一个输入噪声向量，随着训练代数的增加，图像中的斑块、五观的位置和大小，以及表情的自然和明显程度都在好转。从以上这些客观的表现来看，随着训练的迭代次数增加，网络逐渐优化。 从图9的前两列以及图8的部分图片可以看出，对于一些输入噪声向量，网络的继续迭代对输出结果并没有太大影响，因为在训练代数较低时，图片的质量就已经相对较好，根据这种现象，我们可以对输入噪声向量进行截断处理，这样有助于提高输出图片的质量。 图8. 人脸生成结果图1 图9. 人脸生成结果图2
system: [SYSTEM]

user: 5. 总结与展望 5.1. 总结 生成对抗网络作为一种概率生成模型，其已经被应用于很多视觉任务中，特别是在图像生成方向表现优良。本文首先从工作机理、目标函数、模型结构和训练GAN存在的问题以及应对策略等角度对GAN进行了一个详细地讨论。其次，华人人脸生成是一个比较具有挑战的项目，在日常生活中也有着非常重要的应用价值。本文使用传统的生成对抗网络思想，基于深度学习的图像处理，分析华人人脸的结构特点，应用了深度卷积生成对抗相关知识。GAN通过一种间接的方式来对未知的分布进行建模，从而避免无监督学习中难解的推断﹑难解的归一化常数等问题；所以GAN不需要引入下界来近似似然。GAN可以并行地生成数据，与自回归模型相比，GAN生成数据的速度比较快；同时GAN生成的图像还比较清晰。在理论上，只要是可微分的函数都能够用于构建生成器和判别器，因而GAN能够与深度神经网络结合来构建深度生成式模型。 5.2. 展望 本模型虽然在一定程度上生成了华人人脸，但是图像的自然度、清晰逼真度都还不够完善，还有诸多改进之处：可解释性比较差，因为最终生成器学到的数据分布只是一个端到端、黑盒子一样的映射函数，而且没有显式的表达式，在实际应用中GAN比较难以训练，由于GAN需要交替训练生成器和判别器两个模块，因此两者之间的优化需要很好地同步，可能发生模式崩溃的现象，导致生成器学到的模式仅仅覆盖真实数据中的部分模式，使得生成样本的多样性变低，训练不稳定，神经网络需要良好的初始化，否则可能找不到最优解，导致学到的分布距离真实数据的分布仍然很远，并且无法根据损失函数的值来判断模型的收敛性。优化的目标函数是两个分布上的Jensen-Shannon距离，但这个距离存在一个问题，当两个分布的样本空间并不完全重合时，无法进行梯度下降。在本文模型应用和训练过程中，遇到的一些困难是对数据集的选择预处理和对得到结果后的照片比对工作。由于对生成照片的评判不同，最终采样效果也有所不同。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 随着我国城市化和工业化的快速发展，大量污染物质排入水体，湖泊沉积物污染的问题也越来越严重。为认识巢湖流域沉积物污染状况和来源，本研究选取全湖区47个表层沉积物样品，以稀土元素为评价要素，分别研究其含量特征、空间分布、轻重稀土元素的分馏和Ce和Eu元素异常，并探讨了污染来源。研究结果表明：巢湖流域全湖区表层沉积物稀土元素平均含量明显高于环境背景值。东半湖稀土元素含量高于西半湖，总体配分模型为右倾型，轻稀土富集明显，但西半湖稀土元素分馏及轻稀土元素富集程度更为显著，农业面源污染和市政污水排放等人为活动影响是造成这一现象的原因。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 随着我国城市化和工业化进程加快，人类向环境中排放的污染物质日渐增多，湖泊尤其底部沉积物污染问题也越来越严重，而湖泊沉积物是环境演化的指示剂，它既是污染物的“汇”(接纳污染物)，也是污染物的“源”(再次向水体释放污染物，形成二次污染) [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。为加强对各种污染物质排放的管控力度，准确把握污染物的来源与污染机理则尤其重要。目前用来示踪污染物来源的方法很多，其中有矿物学方法、古生物方法、地球化学方法等 [ 4 ]。对沉积物而言，元素地球化学方法的运用较为常见，其原理是利用地球化学环境中各元素性质的差异，即部分元素在母岩风化、剥蚀、搬运、沉积及成岩过程中不发生迁移，能被等量地转移到碎屑沉积物中，因此可作为沉积物物源的示踪物。这部分元素包含稀土元素(以下简称REE)及Th、Hf、Ga、Nb等，其中REE，因其特殊的地球化学性质在物源示踪中应用较广 [ 5 ]。 REE是指原子序数为57~71的镧系元素，又可以分为轻稀土元素(简称LREE，即La到Eu)和重稀土元素(简称HREE，从Gd到Lu)。REE因化学性质相似但又有系统差异性，如REE在环境风化、搬运、沉积等自然过程中其组成的变化较小，几乎能被等量地转移到其他载体中，所以通常认为REE携带的物源区信息不会丢失，这也是目前被广泛用作物源示踪物的原因 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]。REE在环境中一般呈现+3价，其中Eu会呈现+2价，Ce可被氧化成+4价，因此在不同的地球化学环境中又会产生Ce和Eu的异常，通过对Ce和Eu异常的研究，能够准确地反映出研究体系的地球化学特征 [ 4 ] [ 9 ]。因此REE可以广泛用于示踪各类地球化学体系的物质来源与环境演化过程 [ 10 ]，尤其对表征湖泊水体、沉积物中污染物质来源和演化、物源区等具有重要意义，是当前元素地球化学的热点领域 [ 11 ] - [ 16 ]。 湖泊作为陆地水体系统的重要组成部分，是影响流域周边地区气候与生态环境的重要因素。湖泊有自身独特的演化方式和物质组成，如：氧化还原条件定期转换、易受沉积物再迁移影响、季节性变化等，与此同时，其他水体中出现的地球化学过程(如生物作用、微生物作用等)在湖泊环境中也同样存在。因此，从一定程度上来讲，关于湖泊REE的环境地球化学行为研究，比海洋、河流等更加复杂，更值得重视 [ 10 ]。目前，国内外学者对海洋及河流系统沉积物中的REE含量、分布及其特征予以了大量研究。有研究发现REE与Al、Ti等金属相关性较强，表明REE主要结合在次生矿物中，岩石风化并未对REE的配分模型产生显著影响，总体上LREE富集而HREE平稳，但Eu受城市污染影响呈现出显著正异常 [ 17 ]。REE经标准化后能够消除奇偶效应，因而大多数研究对REE的配分模型比较关注。王中良等研究发现世界上绝大多数河流悬浮颗粒物中REE经页岩标准化后呈现出相似的配分模型，即LREE表现出一定程度富集，反映了颗粒物相同的陆源特性 [ 8 ]。孟加拉湾中部表层沉积物整体表现出LREE富集、HREE含量相对均一的特征，Eu呈明显负异常，无明显Ce异常，物源区判断可证实研究区沉积物主要为喜马拉雅山和青藏高原来源，另一部分物质则来自中印度半岛 [ 18 ]。Fiket et al.研究发现了Zrmanja River沉积物及周边土壤样品的REE总量较标准物质高，在铝土质的土壤样品中含量最高，而近河口沉积物的REE总量较河流其他沉积物含量高，结合物源分析可知河口沉积物较高的REE主要由铝质土周边的人为活动导致，而且沉积物REE标准化配分模型与土壤REE的配分模型相似 [ 19 ]。Diaz Rizo等研究发现Havana Bay沉积物REE受到明显人为因素的影响，且主要来源为古巴西北海岸 [ 20 ]。因此，研究REE可以明确区域环境过程和物质来源，但同时，这些研究主要围绕海洋和河流系统开展，对湖泊沉积物中REE的研究相对缺乏。本研究拟通过对巢湖流域表层沉积物REE地球化学特征的分析，掌握它们在湖泊沉积物中的富集特征、分布情况及其物源指示意义。
system: [SYSTEM]

user: 2. 研究区域与样品采集 2.1. 研究区域概况 巢湖是我国五大淡水湖之一，位处安徽省中部，流域面积大约13，300平方千米，其中水域面积760平方千米。由于人类活动的影响，目前巢湖流域生态环境已受到严重破坏，湖盆淤积，水质恶化，已经是长江中下游地区典型的富营养化湖泊。巢湖的入湖河流有35条之多，其中主要支流有杭埠河、南淝河、裕溪河等，南淝河贯穿合肥市，杭埠河流经农业面源污染区域，裕溪河流经巢湖市区，也是独有的巢湖出水河流，是连接巢湖和长江的重要支流 [ 21 ]。近几十年以来，巢湖流域周边地区人口快速增长，城市化及经济建设的快速发展，使得大量的工业废水未经处理排入巢湖，导致入湖污染物不断增多，巢湖水质日趋恶化 [ 22 ]。除城镇外，巢湖流域周边主要用途是农业生产，耕地面积达到60%。随着农业化的发展，尤其是在七八十年代，为使农作物产量增加，化肥农药被广泛投入使用，大量的有机和无机污染物随着迁移扩散径流等过程流入巢湖，致使湖泊环境遭到污染。 2.2. 样品采集 本研究表层沉积物采样点如图1所示。于2009年10月份用抓斗采集了48个代表性样品，其中35个采样点按0.05˚ ´ 0.05˚ (经度 ´ 纬度)网格法覆盖全湖区，6个样品采集于南淝河入湖口，4个样品采集于杭埠河入湖口，3个样品采集于裕溪河入湖口。采样点平均水深约为1.5~2 m，所采得的表层沉积物样品深度约为5 cm。在进行实验分析以前，将采集好的表层沉积物样品于塑料密封袋装好，并做好相应标记，带回实验室后，于−20℃环境下冷冻保存。 2.3. 分析方法 沉积物样品冷冻干燥后，在玛瑙研钵中磨碎，并过100目尼龙筛后，采用HNO 3 -HCl-HF-HClO 3 全样消解，即：取0.2000 ± 0.0005 g样品，于聚四氟乙烯坩埚内，用少量去离子水湿润过筛样品，加入10 mL浓HCl，放在电热板上敞开低温(140℃~160℃)加热1 h左右，使样品初步分解，待蒸发至约剩3 mL左右时，取下稍冷，然后沿坩埚壁依次加入5 mL浓HNO 3 、5 mL HF和5 mL HClO 3 ，加盖后于电热板上中温(200℃~240℃)加热1 h左右，然后开盖，继续加热除硅，消解过程中应经常摇动坩埚。当加热至冒浓厚HClO 3 白烟时。加盖，使黑色有机碳化物分解。待坩埚壁上的黑色有机物消失后，开盖，驱赶白烟的同时将内溶物蒸干至呈粘稠状。取下坩埚稍冷加入3 mL (1 + 1)浓HCl溶解残渣至澄清，用0.2% HNO 3 转移至50 mL容量瓶中，定容后摇匀。静置一段时间后用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)测定样品的稀土元素含量。 图1. 表层沉积物采样点 2.4. 质量控制 整个实验过程中，同时做空白平行样品实验。通过对标准样品的分析发现，仪器分析部分所有测定元素的误差均小于5%。所有实验部分涉及的玻璃仪器和聚四氟乙烯坩埚在使用前都在10%的硝酸溶液中浸泡24 h，然后用自来水、超纯水冲洗干净后使用。金属元素检测采用美国安捷伦公司生产的等离子体质谱仪(ICP-MS， agilent 7500a)。 2.5. 数据分析 数据计算在Excel 2010中完成，本研究所有涉及元素的浓度单位均为ug/g。所有数据分析包括：均值比较、一元线性回归、相关性分析和聚类分析等均在SPSS 20.0 software (Chicago， IL， USA)中完成。本研究还借助Arcgis10.2软件对巢湖表层沉积物中REEs的分布进行了模拟，空间分布采用克里格(Original Kriging)插值法。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 巢湖表层沉积物的ΣREE含量较高，总量与深海黏土REE含量相当，总体配分模型为右倾型，表现为轻稀土明显富集。城市生活污水，工业生产以及农业面源污染等排放是引起ΣREE含量增加的重要因素，而巢湖流域东半湖的ΣREE总量大于西半湖含量。与城市生活污水和工业生产排放相比较而言，农业面源污染对ΣREE含量增加的影响尤其显著。pH值和富营养化等因素是造成REE出现分馏的重要原因，本研究中，城市生活污水及工业生产的排放对REE的分馏影响显著。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 支气管镜诊疗技术在临床实践中应用广泛，目前已成为肺科学疾病诊疗的重要方法。传统的支气管镜诊疗仅采用局部表面麻醉，患者术中保持清醒，易产生剧烈的生理、心理反应。无痛技术在支气管镜诊疗中的应用可有效降低应激反应，提高患者的舒适度，增加诊疗的成功率。本文从麻醉药物、气道管理方式等角度对近年无痛支气管镜诊疗麻醉方法的现状/进展进行综述，以期为今后无痛支气管镜诊疗临床工作的开展提供借鉴。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 19世纪90年代，内镜医师首次通过食管镜成功取出气管内异物，这一举措将内镜诊疗这一技术引入了肺科学领域 [ 1 ]。自此支气管镜诊疗技术的发展经历了硬质支气管镜、纤维支气管镜和电子支气管镜几个阶段，后两者统称为可弯曲支气管镜 [ 2 ] [ 3 ]。早期硬质支气管镜主要用于气道异物取出术，后由于各方面技术限制，应用一度减少 [ 4 ]。近年随着介入肺病学的不断发展，硬质支气管镜由于可作为为患者进行术中通气或可弯曲支气管镜及其他器械进入气道的通道、管道相对较粗等特点，在大块标本的获取、不同类型支架的置入与取出等方面显示出独特的优势，成为中心气道疾病诊疗的有力工具 [ 5 ] [ 6 ]。可弯曲支气管镜虽然发展较晚，但因其与硬质支气管镜相比刺激小，操作更加灵活、方便、高效而广受内镜医师青睐 [ 7 ] [ 8 ]。支气管镜诊疗在临床上的应用十分广泛，内镜医师可以通过支气管肺泡刷片、灌洗、活检、电磁导航、超声内镜、热消融、冷消融、支架置入等多种方法，对纵隔及肺部结节、肿块，不明原因的咳嗽、咳痰、喘鸣、咯血，良恶性气道狭窄、肺不张等诸多病症进行病因学和病理学的诊断和治疗 [ 2 ]。 支气管镜诊疗作为一种刺激强度大的侵入性有创操作，可能会导致呼吸道水肿、出血、喉痉挛、支气管痉挛等并发症 [ 8 ]。传统单纯局麻下行支气管镜诊疗，患者术中保持清醒，常伴有对鼻咽部刺激、疼痛、窒息感的紧张、焦虑甚至恐惧的心理，一方面可能会影响患者对必要的再次检查的接受度，另一方面操作过程中一旦出现严重体动会影响操作过程，降低手术效率，甚至会诱发心律失常、心肌梗死、脑出血等恶性并发症 [ 9 ] [ 10 ]。随着社会老龄化发展，行支气管镜诊疗的老年患者数量不断增加，老年人各器官生理机能不同程度的下降，且常合并一种或多种系统疾病，对诊疗过程中生理和心理状态的平稳程度要求更高 [ 11 ]。随着舒适化医疗的发展及患者对于医学诊疗过程中舒适度的要求日益增加，实施无痛支气管镜诊疗的患者数量逐渐增多。目前不同的医学中心对支气管镜诊疗中麻醉及气道管理方式的选择各有不同 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ]。本文将对无痛支气管镜诊疗麻醉方法的现状/进展进行综述，以期为今后无痛支气管镜诊疗临床工作的开展提供借鉴。
system: [SYSTEM]

user: 4. 小结 在呼吸系统疾病的诊断和治疗领域中，支气管镜诊疗有着重要的实用价值且在临床得到了广泛应用，但由于其本身刺激程度较大，使得患者的生理和心理上会产生不同程度的不适感，并且围术期风险也很高。适当的麻醉方案有助于维持患者呼吸系统和循环系统的稳定，提高患者及内镜医师的满意度，减少围术期不良事件的发生。充分气管黏膜表面麻醉的前提下，复合应用不同类型的镇静镇痛药物比单独使用某一镇静或镇痛药物的麻醉效果更好。同时，建议应用对呼吸及循环系统影响较小的药物，如右美托咪定、咪达唑仑、瑞马唑仑、阿芬太尼等。围术期密切关注患者通气功能，如有必要，尽早采取鼻咽通气管、喉罩等创伤刺激程度较低的通气支持方式。国内外有诸多的相关研究，麻醉方案也百花齐放，但各有利弊，目前尚无一个完美理想的支气管镜诊疗麻醉方案。麻醉效果与麻醉深度的选择、麻醉药物的配伍、剂量的选择、给药方式及通气方式等密切相关，麻醉医师需结合患者身体基础情况和镜检操作类型、基础设施条件、临床经验等综合因素，与内镜医师保持良好的沟通，以做好充分的麻醉预案。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 针对传统基于小波变换的图像融合方法不具有平移不变性的缺点，本文进行了创新，并提出了一种结合小波变换和自适应分块的多聚焦图像融合算法。通过与传统小波变换的对比来凸显多聚焦图像融合算法的优势，该算法既可以一定程度克服小波变换不具有平移不变性从而对非严格配准区域融合效果差的缺陷，又可以有效抑制直接在空域进行分块融合易产生块效应的缺点。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 图像处理是小波变换最早涉及、应用最好的工程领域之一，小波理论刚成立时，S. Mallat就提出了以多尺度分析为基础的局部极大模方法用于图像压缩。图像去噪是信号处理中的经典问题。传统的去噪方法多采用平均或线性方法，如：邻域平均法有力地抑制了噪声，同时也由于平均而引起了模糊现象，模糊程度与领域半径成正比。Donoho于1994年提出的平方最小原则下的最佳阈值求法开创了小波去噪先河。它的主要特点是通过变换能够充分突出问题某些方面的特征，能对时间(空间)频率的局部化分析，通过伸缩平移运算对信号(函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，能有效地从信号中提取信息，所以小波分析是当前的新兴信号处理技术，国际上的学者对其关注度很高。它集数学、物理、电子工程、计算机科学等领域的研究成果于一身，广泛地应用于各个工科学科。 初期的图像融合方法多数选择在图像的空间域上进行图像数据处理，如加权平均法、主成分分析法、HIS空间融合算法等方法，只在单一层面上对图像进行融合，没有对源图像进行分解变换，没有发挥出多分辨率遥感图像的优势。早期的图像融合处理可以追溯到20世纪80年代中期，Burt P J首先使用拉普拉斯金字塔方法对双筒望远镜图像进行了融合，1995年，Li H最早运用小波变换方法对图像进行融合，这对图像融合技术产生了历史性的推进。90年代小波理论的兴起促使图像融合技术进行了革命性的发展，使其应用遍布遥感图像处理、计算机视觉、自动目标检测、城市规划、交通管制、机器人、决策支持系统、大型经济信息、医学图像处理等众多领域 [ 1 ] [ 2 ]。 最近几年，随着多几何分析(MGA)理论的提出，在图像融合领域中超小波分析初显身手，其理论和算法尚处在发展中。但其对高维函数的最优表示性能有效地克服了小波分析的缺陷，给蕴含丰富纹理和边缘信息的图像数据处理提供了新的思路和解决方案。但是，至今在各层次的图像融合研究领域尚未有公认的完整的理论体系和方法，还存在很多理论和技术上的方法需要进一步深入研究。而且，多源图像融合技术的研究在国内的起步较晚，与国际上先进的理论相比尚存一定差距，因此还需要更多的研究。
system: [SYSTEM]

user: 2. 基于多尺度分析的图像融合方法 2.1. 图像融合简介 图像融合是将多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据通过计算机技术进行图像处理，最大限度的提取各信道中的有利信息，最终组合成高质量的图像，用来提高图像信息的利用率、加强计算机解译精度和可靠性、提高原始图像的空间分辨率和光谱分辨率，方便监测。待融合图像已配准好且像素位宽一致，综合和提取两个或多个多源图像信息。两幅或多幅已经配准好并且像素位宽一致的待融合源图像，若配准和像素位宽达不到要求，那么有可能无法达到预计的效果 [ 3 ]。 2.2. 多尺度分解基本理论概述 目前，国际上对于图像融合算法的研究多集中在像素级图像融合，大概可以分为两大类：基于空间域的图像融合算法和基于变换域的图像融合算法 [ 4 ]。基于空间域的图像融合算法是当前的研究热点，它的基本思想是：首先对需要融合的图像进行图像变换，本文可以通过这种方式来得到各图像分解后的系数表示，然后对这组系数表示按照特定的融合规则进行融合，得到融合之后的系数表示，最后经过逆变换获得融合之后的图像。基于变换域的图像融合研究主要集中在基于多尺度分析的图像融合，即金字塔变换、小波变换和超小波分析。下面本文主要利用小波变换来进行图像融合。
system: [SYSTEM]

user: 3. 基于小波变换的融合方法 3.1. 小波变换 目前有一种新的变换分析方法叫做小波变换，它承接和拓展了短时傅立叶变换局部化的基本思想，同时又克服了窗口大小不随频率的变化而变化的缺点，它能够给我们提供一个随频率改变的“时间–频率”窗口，这是我们进行信号时频分析处理时的理想工具。它通过变换能够十分明显地体现出问题某些方面的特征，能够对时间(空间)频率进行局部化分析，通过伸缩平移运算对信号(函数)进行细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能够自适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，解决了Fourier变换的难题，成为继Fourier变换以来在科学方法上的重大突破。 3.2. 基于区域特征的多尺度小波变换融合算法 1) 区域能量融合法 将未进行融合而等待图像融合的两幅图像各自进行小波多尺度分解，低频系数按系数加权选择。高频的区域则计算出中心像素(i， j)以及它邻域的能量E(i， j)，依照两幅图像的中心像素(i， j)的能量运算出匹配度R(i， j)，之后比较匹配度和域值c的大小，然后小波系数加权运算后就决定了融合后的高频系数。 2) 区域方差融合法 将未进行融合而等待图像融合的两幅图像分别进行小波多尺度分解，低频系数按式加权选择。高频的区域计算出中心像素(i， j)以及它邻域的方差D(i， j)，依据数据的方差越大时，图像的细节、边缘信息越多的特例，依据3种不同方向上拥有方差的最大值的小波系数来决定融合后的高频系数，以此来得到融合后的图像。
system: [SYSTEM]

user: 4. 基于多尺度分析和区域平均梯度的多聚焦图像融合 多聚焦的图像融合 [ 5 ] [ 6 ] 有一定的自身特点：该方法会因为在不同的聚焦方向，并且在不同的多聚焦图像中，图像对应的清晰区域和模糊区域也是不一样的，而且对于多聚焦图像进行融合的过程就是为了获得每一个部分都较为清晰的图像组合，进而使整体图像较为清晰。一般传统的图像变换的融合算法所运行后的效果与原有图像相对比，其对应的清晰部分的图像质量会有一定程度的下降，但是其模糊部分的图像质量也会对应的有所上升，总的来说就是传统的多尺度分解的图像融合算法是通过降低图像的清晰区域这一代价进而来提升图像模糊区域。 关于找到一种能够更加适合多聚焦图像融合的方法，本文对多聚焦图像进行深层的研究，根据研究结果选取图像融合的规则。选取图1、图2进行实验融合： 图1. 左模糊待融合图片 图2. 右模糊待融合图片 对上述的图1和图2分别进行Curvelet变换，再提取变换系数进行一定的分析。实验结果发现：这两幅图片的粗尺度系数差异很小，但是这两幅图像的细尺度系数变换却相当明显。这是因为这两幅图像在经过变换后，粗尺度系数相差不大所导致的，所以粗尺度融合策略采用简单的加权平均的方法较佳。而图像的细节部分的信息一般通过细尺度来表示，若细尺度部分的系数值在零左右浮动，且细尺度数的系数绝对值越大，图像在该处亮度变化就越剧烈，当然也可能包含图像中的很多重要信息，例如图像的边缘、图像的线条或是图像区域的边界等等，在高频部分往往会存在较为显著的差异，所以说高频融合策略的选择对图像的融合效果会有很大的影响。基于区域能量特征的高频融合规则同基于像素点的融合规则相比较有更好的融合效果，同时它在应用于多聚焦图像融合时也有不错的效果，况且多聚焦图像是选取图像较为清晰的部分，进一步通过清晰部分的组合来融合图像，因此本文提出一种利用平均梯度为指导区域的选取规则。平均梯度不仅代表着图像的清晰度，同时还可以反馈出图像中的纹理变化特征和微小细节反差，因此，以图像的局部平均梯度为特征来指导整个图像的融合过程，可以达到较为理想的实验结果。在传统的基于区域平均梯度算法的基础上，本文对此 [ 7 ] [ 8 ] 深入研究并进行延伸，具体步骤为： 1) 对各个图像经过分解得到系数，根据系数来求取各个图像3 × 3区域内的平均梯度。 2) 以平均梯度作为指标对融合图像进行像素选取，对图像中清晰区域的系数进行组合。 3) 对组合后的系数进行逆变换从而得到融合后的图像。 对待融合的图1和图2分别进行Curvelet变换，可以得到图像分解后对应的低频系数和高频系数，接下来对低频和高频分别利用不同的融合规则来进行融合，步骤如下：对低频系数利用加权平均融合法进行融合处理，两幅图像的加权平均即为融合后的系数。对高频系数采用如下步骤： 1) 对各个图像对应方向上的分辨率的高频系数计算其3 × 3区域内的平局梯度 ∇ G ¯ j ⋅ l 。 2) 计算各个图像的平均梯度在该区域上的匹配程度 M j l A B 。 3) 由区域匹配度 M j l A B ，和给定阈值T = 0.75来确定高频系数，若 M j l A B ( x ， y ) < T ，则直接选取平均梯度较大的数；若 M j l A B ( x ， y ) ≥ T ，则采用基于区域平均梯度的融合选取方法。 4) 对所有的不同尺度下的高频系数都进行上述操作。 5) 对得到的低频系数和高频系数进行Curvelet逆变换，然后得到融合图像。 实验结果分析 对图1和图2进行实验，对这两幅图像的实验结果(图3~6)进行对比，低频则采用的全部是取平均的方法，而高频规则各有不同。图3是基于Curvelet变换的多聚焦图像融合方法，因此高频取的是最大值；图4则是基于区域能量的算法，图5是基于邻域平均梯度的小波图像融合方法，因此高频就是在区域平均梯度中取的最大值，图6则是本文给出的改进算法，采用基于区域平局梯度的选取方法。 图3. 基于Curvelet变换的多聚焦图像融合方法 图4. 基于区域能量的算法 图5. 基于邻域平均梯度的小波图像融合方法 图6. 本文提出的算法 由图3~6的实验结果图观察，可以发现这种改进算法有着不错的融合效果，与其他的算法相比较 [ 9 ]，不仅没有降低图像的清晰度，而且细心观察可以看出这种算法边框保持和区域的清晰度上有了很大进步。 Table 1 Comparison results of four algorithm 图像 信息熵 平均梯度 空间频率 相关系数 图3 7.1263 6.6932 20.6206 0.9962 图4 7.3099 6.7126 22.1595 0.9979 图5 7.1823 6.0823 19.2126 0.9951 图6 7.3215 6.7796 23.3629 0.9981 表1. 四种算法对比结果 分析表1的数据，因为采用了改进的基于区域平均梯度的算法，所以该算法最终的图像融合结果在信息熵上与基于区域能量的算法相对比就会有一定的损失，但是，融合后图像的相关系数都有了很大的提高。通过对比基于邻域平均梯度的小波图像融合法和本文提出的基于区域平均梯度的Curvelet变换图像融合算法可以得知基于区域平均梯度的Curvelet变换图像融合算法相关系数要比前者好很多，进而说明了本文提出的算法运行后得到的图像融合结果与原来的标准图像更加的接近，并且经过处理后的图像更为清晰、也较为有效的抑制了图像中的噪音 [ 10 ]。总的来说本算法很好的实现了多聚焦图像融合的目的，通过选取了各个图像的清晰区域来进行组合，进而得到了较为理想的实验效果。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 本文对基于小波多尺度变换的图像融合算法进行了归纳并加以总结，并得出以下结论：在实现图像融合时，基于多尺度分析和区域平均梯度的多聚焦图像融合的效果相比其他传统方法要更好一些。但是由于小波变换所具有的特性，即算法的多样性和灵活性，以及选择重构系数的多变性等等，使基于小波变换的图像融合算法仍有非常大的研究空间，与此同时，还要不断寻找与图像融合方法对应的评价方法，以便后续改进研究新的方法甚至对图像融合的发展提供一定的帮助。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 迷走神经刺激技术经历了植入式迷走神经向经皮迷走神经刺激技术方向的发展。本文系统综述了近年来迷走神经刺激术在治疗抑郁症特别是在治疗难治性抑郁症方面的研究进展，分别从迷走神经刺激的发展，VNS治疗TRD的作用机制研究进展，VNS治疗TRD的有效性研究，VNS治疗TRD研究的不足和展望，从这个四个方面进行综述总结，希望为临床工作者使用VNS治疗技术，提供一定的参考，并为将来VNS的发展进行展望。笔者相信，随着研究的升入和检测技术的提高和相关学者的努力探索，相信未来i-VNS在治疗TRD方面将会取得更大突破，i-VNS这一疗法也可能会在临床上得到更多的应用。