DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 结果与分析 4.1. 风沙流特征 大量研究已表明，风沙运动是一种贴近地表的沙子搬运现象，约90%的沙粒集中在地表30 cm以下 [ 9 ]，以裸沙丘(对照)的风沙流特征代表本研究区的风沙流特征，图5为1.5 m × 1.5 m PLA沙障、1 m×1 m PLA沙障和裸沙丘(对照) 0~90 cm高度内累积输沙量随高度的变化图，图中高度为每个集沙盒的上部高度。 由图可知，三种样地90 cm高度内累计输沙量百分含量变化规律相同，整体呈“凸”形曲线，从斜率上看，三种样地累积输沙量的随高度的增长速度呈先增后减的变化趋势，研究区的变化率比两种规格PLA沙障大，两种规格PLA沙障累积输沙量百分含量随高度的变化差异很小。0~30 cm高度内研究区输沙量占总输沙量的96.6%，1.5 m × 1.5 m PLA沙障输沙量占总输沙量的87.78%，1 m × 1 m PLA沙障输沙量占总输沙量的86.96%，由上可知，PLA沙障的设置很好的阻挡了当地风沙的移动，且1 m × 1 m PLA沙障的阻沙效果最好。 图5. 累积输沙量随高度的变化 由图6可知，1.5 m × 1.5 m PLA沙障、1 m×1 m PLA沙障和裸沙丘(对照) 0~90 cm高度内输沙率随高度的变化规律相同，均随着高度的增加而逐渐减少。与研究区相比，两种规格PLA沙障内各高度层的输沙率均显著减少，且1.5 m×1.5 m规格沙障内的各层输沙率高于1 m×1 m PLA沙障。研究区0~90 cm内的总输沙量为315.98 g，1.5 m×1.5 m PLA沙障和1 m×1 m PLA沙障内总输沙量为分别为87.91 g和66.60 g，分别为研究区的0.28和0.21倍。研究区风沙输移活动发生在距地表40 cm左右高度内，1.5 m×1.5 m PLA沙障的风沙输移活动高度与1 m×1 m PLA沙障相比略高，但均在20 cm左右。这可能是由PLA沙障材料自身特性造成的，PLA沙障为管状，无孔隙度，有研究表明PLA沙障对20 cm 高度的风速有明显的降低作用 [ 9 ]，表明PLA沙障具有很好的阻沙效果，且1 m×1 m规格沙障阻沙效果高于1.5 m×1.5 m 规格沙障。 图6. 输沙率随高度的变化 对三种样地近地表90 cm高度内输沙率与高度进行指数函数、线性函数、对数函数、幂函数和二次多项式曲线拟合，建立各层输沙率与高度之间的函数模型(表1)。由表1可知，1.5 m × 1.5 m PLA沙障和1 m × 1 m PLA沙障内各层输沙率随高度呈幂函数递减，拟合效果最好(R 2 = 0.9532和R 2 = 0.939)，研究区内风沙流结构遵循对数函数分布，拟合效果最好。 Table 1 Fitting function of sediment transport rate with height (H 1.5 m×1.5 m PLA沙障 R 2 1 m×1 m PLA沙障 R 2 裸沙丘(对照) R 2 y = 0.0237 e − 0.046 x 0.929 y = 0.0149 e − 0.04 x 0.863 y = 0.1162 e − 0.074 x 0.897 y = − 0.0003 x + 0.0202 0.584 y = − 0.0002 x + 0.0149 0.538 y = − 0.0013 x + 0.085 0.556 y = − 0.011 ln ( x ) + 0.0437 0.915 y = − 0.008 ln ( x ) + 0.0325 0.869 y = − 0.047 ln ( x ) + 0.1915 0.900 y = 0.3002 x − 1.315 0.932 y = 0.1593 x − 1.19 0.939 y = 5.8381 x − 2.054 0.870 y = 9 E − 06 x 2 − 0.0011 x + 0.0325 0.885 y = 7 E − 06 x 2 − 0.0009 x + 0.0245 0.850 y = 4 E − 05 x 2 − 0.0053 x + 0.1431 0.884 表1. 各层输沙率随高度(H)的拟合函数 4.2. 风沙流中不同粒级沙物质的垂直分布特征 1.5 m × 1.5 m PLA沙障、1 m × 1 m PLA沙障和裸沙丘(对照)内风沙流中沙物质在0~5 cm、5~10 cm、10~20 cm、20~40 cm、40~60 cm、60~90 cm高度内不同粒级百分含量的变化，以每个高度的上限为横坐标作图，如图7所示。由图可知，下垫面条件不同，粒级含量也不同，三种样地风沙流中沙物质的粒级级配为细沙 > 中沙 > 极细沙 > 粗沙 > 粉粒。 图7. 不同粒级百分含量随高度的变化 三种样地风沙流中粉粒含量分布在40~90 cm高度内。对于极细沙，两种规格沙障和裸沙丘均表现为在0~10 cm高度内随着高度的增加而减少，且极细沙含量表现为1 m × 1 m PLA沙障 > 1.5 m × 1.5 m PLA沙障 > 裸沙丘(对照)；10~90 cm内随着高度的增加而增加，极细沙含量为1.5 m × 1.5 m PLA沙障 > 1 m × 1 m PLA沙障 > 裸沙丘(对照)，进入沙障后极细沙含量增多。对于细沙，PLA沙障和裸沙丘内均随着高度的增加呈先增后减的趋势，在0~10 cm高度层内1 m × 1 m PLA沙障风沙流沙物质中细沙含量最少，10~90 cm各高度层1.5 m × 1.5 m PLA沙障风沙流内细沙含量最多，其次为1 m × 1 m PLA沙障，裸沙丘风沙流沙物质细沙含量最少。对于中沙含量，三种样地均随高度的增加而减少，且裸沙丘含量最多，进入沙障后中沙含量减少。粗沙含量均随高度的增加波动减少，在0~10 cm高度层内裸沙丘风沙流沙物质中粗沙含量最多，1 m × 1 m PLA沙障风沙流沙物质中粗沙含量最少。10~90 cm各高度层内粗沙含量随高度的变化与极细沙、细沙含量变化规律不同，表现为裸沙丘 > 1 m × 1 m PLA沙障 > 1.5 m × 1.5 m PLA沙障。三种样地内风沙流中沙物质的粗沙含量随高度的增加呈先减后增再减的趋势，粗沙含量在0~10 cm和10~90 cm高度内的变化均与中沙含量变化规律相同。 沙粒粒径的大小影响着沙粒的运动，而风是沙粒运动的主要动力，由于研究区的风力较强，细颗粒物质在较高范围内运动，粗颗粒物质在相对较低范围内运动，因此，细颗粒物质(粉粒、极细沙)含量随着高度的升高而增加，粗颗粒物质(细沙、中沙和粗沙)含量随着高度的增加而减少。研究区流动沙地地表无阻碍物质，粗沙和中沙含量较PLA沙障高；当风进入障高为10 cm的PLA沙障后，与研究区相比，地表粗糙度和摩阻风速逐渐增加，风力减小，风沙流的携沙能力减弱，同时，近地表起沙沙粒急剧减少，从沙障前缘裸沙地即研究区到PLA沙障内，随着风沙搬运距离的增加，粗颗粒物质受PLA沙障的阻挡而堆积，使得土壤颗粒有变细的趋势，与研究区相比细沙和极细沙含量增多 [ 21 ] [ 22 ]。因此，PLA沙障的设置能显著改变风沙流中沙物质的机械组成，能有效阻拦风沙流中的沙粒，防风固沙效果显著。
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user: 5. 讨论 关于风沙流中输沙量的分布，众多学者进行了研究，有学者发现乌兰布和沙漠的风沙流输沙量集中在0~30 cm内，塔克拉玛干沙漠0~30 cm高度内的风沙流占总输沙量的47.3% [ 23 ]；张正偲等研究发现腾格里沙漠风沙流主要集中在地表100 cm内，占总输沙量的95.46% [ 24 ]。吴强等研究发现裸沙丘和留茬样地80%的累计含沙量均集中在0~30 cm [ 25 ]，本文研究发现0~30 cm高度内裸沙丘输沙量占总输沙量的96.6%，1.5 m × 1.5 m PLA沙障输沙量占总输沙量的87.78%，1 m × 1 m PLA沙障输沙量占总输沙量的86.96%。 关于风沙流结构，众多学者对风沙流中沙量的垂直分布做了许多研究，而我们知道影响风沙流结构的因素很多 [ 26 ]，大部分学者认为随着高度的增加其输沙量呈指数规律递减 [ 27 ]，但也有不同观点，认为高度与输沙量之间遵循对数函数、二次多项式、指数函数、分段函数。例如，李振全等在对黄河石嘴山至巴彦高勒段风沙入黄量的研究中发现风沙流输沙率与高度之间存在着幂函数关系，且随高度的增加输沙量不断衰减 [ 23 ]；闫德仁通过研究直压立式纱网沙障对近地表输沙量及风速的影响，发现直压立式纱网沙障输沙量随高度增加而降低，其拟合曲线均呈现出幂函数变化特征 [ 7 ]；董玉祥等对海岸横向沙脊表面0~40 cm高程内气流搬运的沙尘物质浓度或质量随高度进行分段函数拟合 [ 28 ]；沙丘背风坡输沙量以距沙面8~12 cm高度为界，下部输沙量随高度呈指数函数形式递减，上部为幂函数规律减少 [ 29 ]；康永德等在塔克拉玛干沙漠腹地塔中地区对沙尘天气过程贴地层风沙流结构进行了研究，发现随着风速的增大，各高度层输沙量也随之增大，且幂函数是描述该地输沙通量的最优函数 [ 30 ]；包岩峰等通过野外观测分析毛乌素沙地流沙地表30 cm高度内的风沙流结构，认为随着风速的增加，气流中总输沙率增加，各高度层输沙率随风速的变化分别呈幂函数或指数函数关系，在风速相同的情况下，输沙率随高度增加而减小，呈幂函数或指数函数关系 [ 31 ]；哈斯对腾格里沙漠东南缘沙丘表面各部位输沙量观测数据的分析结果发现，在距沙面0~20 cm高度范围内，沙丘迎风坡各部位和丘顶输沙量垂线分布均符合单一指数递减规律。周丹丹等研究发现PLA沙障内风沙流结构遵循二次多项式分布 [ 9 ]，与本文研究结果不符，这可能是因为研究区域、下垫面、风速等条件不同。 有研究者认为离地表愈高气流所含的沙粒越细，而靠近地表的气流所含的沙粒越粗。王翠研究策勒绿洲—荒漠过渡带处流动沙丘和半流动沙丘风沙流沙物质在垂直高度层的变化特征，表明垂直高度层中粉沙和极细沙百分含量最大，黏粒百分含量最少，细沙百分含量次之，粉沙含量随着高度的增加，极细沙和细沙含量随高度的增加呈幂函数规律递减 [ 32 ]；杨欢对科尔沁沙地流动沙丘、半固定沙丘和固定沙丘0~75 cm气流层风沙流粒径组成进行研究，结果表明随着高度的增加，三种沙丘中的中沙含量呈下降趋势，而极细沙和粉沙含量呈现出逐渐上升的趋势 [ 33 ]；徐军对乌兰布和沙漠流动、半固定、固定沙丘3种不同下垫面0~40 cm气流层内的风沙流结构的研究表明随高度的增加，中沙粒基本呈递减趋势，细沙粒呈现递增趋势 [ 34 ]。本文研究发现随着高度的增加，0~10 cm内两种规格PLA沙障和裸沙丘中细沙含量呈上升趋势，极细沙、中沙和粗沙含量呈下降趋势，在10~90 cm内两种规格PLA沙障和裸沙丘中粉粒和极细沙量呈上升趋势，细沙、中沙和粗沙含量呈下降趋势，与前人研究结果相同。
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user: 6. 结论 通过对1.5 m × 1.5 m PLA沙障、1 m × 1 m PLA沙障和沙障前裸沙丘(对照)内风沙流结构及气流中不同粒级沙物质在垂直方向的分布特征进行研究，得到以下结论： 1) 0~30 cm高度内研究区的输沙量占总输沙量的96.6%，1.5 m × 1.5 m PLA沙障输沙量占总输沙量的87.78%，1 m × 1 m PLA沙障输沙量占总输沙量的86.96%。 2) 1.5 m × 1.5 m PLA沙障和1 m × 1 m PLA沙障内输沙率随高度呈幂函数递减，研究区内输沙率随高度呈对数函数递减。与研究区相比，两种规格PLA沙障内各高度层的输沙率均显著减少，且1.5 m × 1.5 m规格沙障内的各层输沙率高于1 m × 1 m PLA沙障。 3) 两种规格PLA沙障和研究区风沙流中不同粒级沙物质在0~10 cm内含量随着高度的增加，细沙含量呈上升趋势，极细沙、中沙和粗沙含量呈下降趋势；在10~90 cm内中粉粒和极细沙量呈上升趋势，细沙、中沙和粗沙含量呈下降趋势。 4) 与研究区相比，当PLA沙障风沙流中粗沙和中沙含量减少，极细沙和细沙含量增多，颗粒有变细的趋势。PLA沙障的设置能显著改变风沙流中沙物质的机械组成，有效阻拦风沙流中的沙粒，1 m × 1 m 规格比1.5 m × 1.5 m规格PLA沙障的防风固沙效果显著。
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user: 摘 要 为提高传统小电流接地故障检测系统在面对复杂环境时，其数据传输的可靠性和及时性，本文提出以CAN总线协议结合令牌环网作为系统的传输方式。CAN总线的应用可以提高系统对数据传输的速率，从而提高系统的数据吞吐量和对故障的反应能力。令牌环网则作为一种局域网协议，可以处理环网上多节点数据传输冲突的问题，有效改善系统的信道堵塞。本设计使用以STM32F407为核心处理器，对数据的输入存储和输出控制进行总体调配，并且对故障数据快速进行处理分析，得出正确的故障选线结果，保护电网设施。 关键词 :CAN总线协议，故障选线，令牌环网，STM32F407处理器 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 随着我国农村电网改造工程的开展，其配电系统所发生的故障中，如导线断线、绝缘子击穿、树木短接等原因导致的单相接地故障占到了80% [ 1 ]。如果配电系统出现小电流接地故障，电网可能会产生严重的安全事故。因此对小电流接地故障的快速检测、快速反应是保证电网安全的重要举措。 CAN (Controller Area Network)总线虽最早是面向汽车行业推出的串行通信协议，但因其高性能和可靠性已被普遍认同，广泛应用于工业自动化、船舶等方面；具有数据吞吐量大，传输速率快，可靠性强和传输距离远等优点。 在系统中，如果仅使用CAN总线的方式定义各分支点的优先级级别进行数据传输，优先级级别低的节点会让优先级级别高的节点数据传输完成后再进行传输，这就可能造成数据传输堵塞的情况。在堵塞很严重的情况下，可能优先级级别低的数据帧很难得到发送权，而使得无法保证系统数据的实时性。通过CAN总线传输数据有一个著名的“Last-But-One-Bit”错误，在对实时性要求比较高的多分支系统中，可能会造成其系统性能下降或者其他严重错误。因此可以结合令牌环网的特点进行互补，改善其在系统的性能。 令牌环网(Token-ring network)是IBM公司于二十世纪八十年代开始发展，现今仍具有重要意义。其在老式环网中的传输速度为4 Mbps或16 Mbps，而新型的环网速率则达到了100 Mbps。它的传输方法在物理上可以使用星形拓扑结构，但在逻辑上仍是环形拓扑结构。 令牌环网是将各个分支连接一个环上，分支只能向直接相邻的分支传输数据，每个分支只有获得令牌后才能进行数据发送，也就不存在数据发送冲突的问题。我们通过在CAN总线的应用层上定义这种令牌形式的帧，通过令牌进行数据发送协调，分支拥有同等的权利发送数据。如果环网上的令牌丢失则会导致整个环网的数据传输终止，因此系统需要专门对令牌进行维护。
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user: 2. 小电流接地故障检测系统总体设计 本设计中的小电流接地故障检测系统是以STM32F407处理器为核心，配备人机交互模块、数据存储模块等外设，以便于工作人员实时查看系统状态，在发现问题后及时对系统调试，使得系统正常运行。系统总体结构示意图如图1。 系统的主要工作流程为： 图1. 检测系统结构图 (1) 数据采集分支器对采集到的数据进行分析，初步判断故障信息。对数据简单处理后向上位机发送故障消息。 (2) 上位机收到故障消息后通过广播的方式要求各个分支器保存当前数据，并发送给上位机。 (3) 上位机保存收到的数据并对数据进行处理分析，采用多种算法综合估算可能性最大的故障线路。 (4) 上位机通过显示器显示具体故障信息，通过报警装置提醒工作人员进行处理，且输出控制信号对故障线路采取措施，保护电网。 其中对于故障选线的判断可采用“基波比幅比相算法”、“五次谐波算法”，“基于负序过电流和负序过电流突变量判据” [ 2 ] 等理论分析方法，综合判断故障线路。
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user: 3. 数据采集模块设计 每个数据采集分支器都以STM32F407为核心处理器，通过高精度零序电流互感器对所负责的三相电路中的A、B和C三相的数据进行采集。数据采集装置需要对数据进行预判断，判断有错后再将错误上传。当配电网正常工作时，其三相电对称，三相电流的向量和为0；在三相中发生接地故障后，会导致电流的向量和不为0，可以以此作为判断故障的简单依据。在判断中应该结合实际情况设定一定的向量和阈值，以消除外界环境导致的干扰。数据采集模块图如图2所示。 图2. 数据采集模块结构图
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user: 4. 数据通信模块设计 4.1. CAN总线通信配置 此模块主要是基于CAN通信方式进行各分支的数据传输，其中STM32F407处理器中内置CAN控制器，只需通过连接一个收发器即可完成CAN通信。本设计采用的是ISO1050隔离式CAN收发器芯片，并搭配外围滤波降噪电路的CAN收发器电路。电路图如图3所示： 图3. CAN收发器电路图 4.2. 令牌环网配置 4.2.1. 令牌环网的工作原理 令牌环网是一种以环形网络拓扑结构发展起来的局域网协议，其通信介质可以是双绞线、光纤等。通过特有的令牌在环状网的各个结点进行逐次传输，谁持有令牌就可以通信 [ 3 ]。这种方式实现对信道的单一使用，可以有效避免信道拥堵的情况。它也使得系统即使在负载很重的条件下也能够有准确的响应时间，并且很适合在高数据吞吐量的多分支系统中使用。主要原理图如图4所示。 图4. 令牌环网工作原理图 令牌环网主要有两种帧结构，一种是载有数据的数据帧，一种是令牌。其中令牌是一种特殊的帧，用于在环网中依照节点序号进行依次传输，以确定占用信道的节点，因此每个节点都有均等的访问权。而对于数据帧来说，主要是节点在持有令牌后，通过修改目的地址和加上数据等对令牌进行改造，从而传输数据。具体帧格式如图5所示。 令牌中的帧首定界符和访问控制域是捕获到令牌的节点在帧的起始位置所创建的，而帧尾定界符放置在帧的末端，表明帧的结束。访问控制域包含优先级机制(及特定的节点序号)和预留比特及监控比特，也用于区分是令牌还是数据帧。目的地址和源地址用来表明地址信息；帧校验序列用来检测帧的正确性；帧状态域表明帧是否被目的地点接收。 图5. 数据帧和令牌的格式 4.2.2. 令牌环网访问控制方法 令牌环网技术的基础是使用了叫做令牌的特定比特串，当环上所有节点都空闲时，则令牌沿着环旋转；当节点有数据需要传输时，则等令牌到达节点并“抓住”令牌，才能进行数据传输。此时需将令牌由空闲状态改为忙碌状态，即将令牌的访问控制域中的令牌域置“1”。并将其余的字段都放在帧首序列之后，形成一个完整的发送帧，原来令牌的帧尾定界符被吸收。 等到节点数据发送完成或者令牌保持计时器超时 [ 4 ]，忙碌的令牌会根据其设定的目的地址寻找接收节点。对于此系统，接收节点即为上位机，因此只需设定所有目的地址都为上位机地址即可。上位机接收完成后会以报文的形式做出应答，此时令牌会回到原始节点，原始节点抹掉数据并将令牌改为空闲状态，令牌就被传递到下一个节点，即可完成环网的数据传输。 4.2.3. 令牌环网在CAN总线中的实现 CAN总线是一种共享式总线，我们可以在总线协议的应用层上定义一个类似的令牌。这里可以使用CAN协议帧仲裁段，其主要作用是处理对于数据传输冲突的优先级判断。结合令牌环网的特点，我们可以将其作为节点顺序标识和有无数据传输标识。 对于标准帧格式其帧仲裁段标识符为11位，而扩展帧格式为29位；这里只需采取标准帧格式既可满足系统需求。将11位标识符高10位作为节点顺序标识，后一位作为数据传输标识。如图6所示： 图6. ID段划分 通过将节点顺序标识分配给各个结点，即可控制其令牌的循环走向。而数据传输标识则是可以快速判断是否有数据发送，节省令牌停留在无数据发送节点上的时间。通过最初判断是否有数据传输可以将时间进一步缩小，因此实际周期要小于或等于T。其分配图为如图7中(a)图。在对于数据传输需求较多的节点，还可以适当增加这个节点在总线中的信道占用时间。即通过在一个循环周期内，增加这个节点持有令牌的次数，如图7中(b)图所示。为了更好利用带宽，还可以根据当前节点的实时消息的负载情况来动态分配网络带宽，进一步合理使用网络带宽 [ 5 ]。 图7. 总线占用图 4.2.4. 令牌环网上对于故障节点的处理 令牌环网可以很好地解决数据传输冲突的问题，但如果在令牌传输时，某一节点故障导致令牌丢失，则可能导致后面的节点都无法传输。这就需要有令牌协议具有一定的容错措施 [ 6 ]，去解决这些错误。 这里需要定义一个优先级最高的帧，主要作用是进行总线复位，以广播的方式进行发送，在每个节点上设置一个计时器，当接到令牌后开始计时，如果超过某一个时间还没有将令牌释放，认为发生故障，则发送复位帧并进行总线复位，可以将时间设定为3 t，并进行错误次数统计。当再次经过此节点时计时器重新计时，如果此时节点正常通过令牌，则清零错误次数。如果错误次数达到设定次数，此时可认为这个节点故障无法恢复，在下个周期跳过此节点 [ 7 ]。
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user: 5. 结语 本文通过结合令牌环网的优势和CAN总线传输的优势，为小电流接地故障检测系统提供快速、稳定、可靠的数据传输方式。令牌环网通过“令牌”提供给节点数据传输权限，为信道提供唯一不冲突的数据提供源，可以有效避免因信道堵塞造成的数据传输延迟。CAN总线则可以为系统提供快速和可靠的数据传输，提高了系统的分支容纳量和数据吞吐量。
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user: 摘 要 《唐律疏议》作为我国古代封建法典的典型代表，首次建立了完善的惩治官员贪赃的法律体系。此后，后世基本沿用唐律中关于官员赃罪的规定，直至明朝，统治者对官员赃罪的名称、内容等进行了相应的调整，并为清朝所沿袭。对唐明律中官员贪赃罪责进行比较研究，有助于厘清唐以后各代对于官吏贪赃处罚的演变轨迹，为社会主义廉政建设提供历史借鉴。 关键词 :唐律，明律，赃罪 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 《唐律疏议》作为古代中华法系成文法典的代表，对后世产生了深远的历史影响。《明史·刑法一》记载，“明初，丞相李善长等言：‘历代之律，皆以汉《九章》为宗，至唐始集其成。今制宜遵唐旧。’太祖从其言” [ 1 ]。洪武三十年(1397)修成的《大明律》虽采用六部体系，但其大体内容均以《唐律》为蓝本。《唐律疏议·名例》“以赃入罪”条记载：“在律，正赃唯有六色：强盗、窃盗、枉法、不枉法、受所监临，及坐赃。自外诸条，皆约此六赃为罪” [ 2 ]。其中，窃盗罪中的监临主守自盗行为属于官员贪污性质的犯罪；其余除强盗外的赃罪均属于官员贿赂性质的犯罪。《明史·刑法志》则记载：“贪墨之赃有六：曰监守盗，曰常人盗，曰窃盗，曰枉法，曰不枉法，曰坐赃” [ 1 ]。与唐“六赃”相比，明“六赃”的显著变化是将“强盗”去除；将原属窃盗罪的监临主守盗取仓库钱粮的行为直接命名为“监守盗”；并将涉及到除监临主守之外的人盗取仓库钱粮的罪行改为“常人盗”；且把“受所监临”的罪行根据轻重分别列至“不枉法”和“枉法”中。唐明“六赃”处罚等级分别见下表(表1~2)。 Table 1 The punishment level table of “six crimes of embezzlement” in Tang dynasty (taking bribes and perverting the law， taking bribes and not perverting the law all take officers as an example 唐 坐赃 受所监临 窃盗 不枉法赃 枉法赃 强盗 笞 二十 一尺 三十 一匹 四十 二匹 一尺 五十 三匹 一匹 不得财 杖 六十 四匹 二匹 一尺 七十 五匹 三匹 一匹 八十 六匹 四匹 二匹 九十 七匹 五匹 三匹 一尺 一百 八匹 六匹 四匹 二匹 一尺 徒 一年 十匹 八匹 五匹 四匹 一匹 一年半 二十匹 十六匹 十匹 六匹 二匹 二年 三十匹 二十四匹 十五匹 八匹 三匹 不得财 二年半 四十匹 三十二匹 二十匹 十匹 四匹 三年 五十匹 四十匹 二十五匹 十二匹 五匹 一尺 流 两千里 五十匹 三十匹 十四匹 六匹 二匹 两千五百里 三十五匹 十六匹 七匹 四匹 三千里 四十匹 十八匹 八匹 六匹 加役流 五十匹 三十匹 八匹 绞 十五匹 十匹 表1. 唐代“六赃”处罚等级表(不枉法赃、枉法赃处罚均以有禄人为例) Table 2 The punishment level table of “six crimes of embezzlement” in Ming dynasty(taking bribes and perverting the law， taking bribes and not perverting the law all take officers as an example 明 坐赃 窃盗 不枉法赃 枉法赃 常人盗 监守盗 笞 二十 一贯 三十 十贯 四十 二十贯 五十 三十贯 不得财 杖 六十 四十贯 一贯 一贯 七十 五十贯 十贯 十贯 一贯 一贯 八十 六十贯 二十贯 二十贯 五贯 五贯 一贯 九十 七十贯 三十贯 三十贯 十贯 十贯 二贯五百文 一百 八十贯 四十贯 四十贯 十五贯 十五贯 五贯 杖六十，徒一年 一百贯 五十贯 五十贯 二十贯 二十贯 七贯五百文 杖七十，徒一年半 二百贯 六十贯 六十贯 二十五贯 二十五贯 十贯 杖八十，徒二年 三百贯 七十贯 七十贯 三十贯 三十贯 十二贯五百文 杖九十，徒二年半 四百贯 八十贯 八十贯 三十五贯 三十五贯 十五贯 杖一百，徒三年 五百贯 九十贯 九十贯 四十贯 四十贯 十七贯五百文 杖一百，流两千里 一百贯 一百贯 四十五贯 四十五贯 二十贯 杖一百，流两千五百里 一百一十贯 一百一十贯 五十贯 五十贯 二十二贯五百文 杖一百，流三千里 一百二十贯 一百二十贯 五十五贯 五十五贯 二十五贯 绞/斩 八十贯 八十贯 四十贯 表2. 明代“六赃”处罚等级表(不枉法赃、枉法赃处罚均以有禄人为例) 从以上两表可以看出唐“六赃”与明“六赃”的处罚等级变化。紧扣关于贪赃罪责的比较，本文将分别从贪污、受贿、行贿三个方面探讨唐明律中的官员贪赃处罚规定，并对其展开分析。
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user: 4. 关于官员行贿的处罚 唐明律关于行贿性质犯罪的规定，犯罪主体皆不区分官员或一般人。 《唐律疏议·职制》总第一百三十七条规定：“诸有事以财行求，得枉法者，坐赃论；不枉法者，减二等” [ 8 ]。即凡有事行贿官吏，如果主司官吏因受贿而枉法，则根据贿赂财物的价值，按坐赃论处行贿者。如果主司官吏并未因受贿而枉法，则处以行贿者坐赃减二等处罚。疏议还解释，如果多人共同出钱行贿，那么“元谋论者”按行贿总额之半计赃，其他从犯“各依己分法”，依据各自出钱份额论处。 《大明律·刑律六》“有事以财行求”条规定，“凡诸人有事以财行求，得枉法者，计所与财，坐赃论” [ 9 ]。较唐律关于行贿的规定来说，明律此条有所简化，只规定了若官员受财枉法，行贿者的处罚，并未规定若官员受财不枉法，行贿者应处以何罪。也未规定若多人共同行贿，“元谋论者”应如何处置(表6)。 Table 6 The comparing of the punishment of bribery in Tang and Ming dynast 行贿 唐 明 有事以财行求 枉法 坐赃 坐赃 不枉法 坐赃减二等 - 表6. 唐明律行贿处罚规定
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user: 5. 小结 自唐至明，虽历经七百余年，但律法的承袭源流清晰可见。特别是在有关官员贪赃的处罚规定方面，明律继承唐律之大义，具有相同的立法特征。首先，区分强者和非强者，强者从重。如官员在受所监临财物时，唐律规定，乞取者按受所监临财物加一等论，强乞取者则以准枉法论；明律则分别处以准不枉法论和准枉法。二者都强调非强者从轻、强者从重的原则。其次，区分枉法和不枉法，枉法从重；同时，有禄人处罚重于无禄人。如唐律规定，若监临主司受财枉法，有禄人受财十五匹即处以绞刑；若不枉法，则受财达三十匹处以加役流；无禄者，各减一等。明律也规定，有禄人，枉法赃各主者，通算全科；不枉法赃则主者通算，折半科罪。并且有禄人若受财枉法，赃达八十贯即处以绞刑；无禄人若受财枉法，赃达一百二十贯才处以绞刑，无禄人受财较有禄人受财处罚为低，此可谓“重其重、轻其轻”。最后，在某些情节轻微的罪行处罚方面，明律则与唐律无异。如官员借衣服、器玩之属，三十日不还，唐明律均以坐赃论处。 除上述与唐律相同特征之外，明律所规定的官员贪赃处罚又有其不同之处。首先，明律较唐律更为重视官府财产。上文已提及，《唐律疏议·贼盗律》规定，监临主守自盗官物，处以窃盗加二等；明律则直接将此条单独列入“六赃”之中，并且处罚在“六赃”中为最重，数额达四十贯即处斩。又如唐律无关于官员私借官府钱粮的特别规定，明律则规定，若犯罪主体为监临主守，直接按监守自盗论；即便是非监临主守犯此罪，也以常人盗论处——在明“六赃”中处罚仅轻于监守盗。其次，重典原则。《明史·刑法一》记载：“始，太祖惩元纵弛之后，刑用重典” [ 1 ]，所以明代对于官吏贪赃打击力度很大。如官员事后受财一条，唐律规定若事不枉，官员按受所监临财物论处；明律则直接将官员处以准不枉法。并且唐“六赃”量刑一准于五刑二十等，明“六赃”徒刑均附以杖。最后，明律有关官员贪赃的处罚律文较唐律有所增补和简化。如明律增加官员收取“说事过钱”及“风宪官吏犯赃”等规定，法律调整的范围更加细致规范。又如官员受贿时，唐律根据受财主体的不同而分别予以不同的处罚；明律则直接规定，凡官吏受财，都以犯罪结果有无枉法为标准处罚，使律文更加清晰化。此外，对于唐律中私役使所监临和非供己等一些不甚重要的律文，明律直接删减，显示出统治者对官僚势力亦有所妥协和让步。 总之，唐朝统治者在儒家思想的影响下，主要依据“慎刑慎杀”的原则立法。而明朝统治者从当时的社会实际出发，在立法上依据“重典治吏”的原则，在继承唐律的基础上对其作了一定的修改和补充，使之更有利于维护统治。这既显示出唐律对后世封建法律的统摄作用，也从侧面反映出中国封建社会后期法律的进一步完善。
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user: 摘 要 Ramanujan和是现代数论中的一个重要工具，近年来也在信息科学中得到较多应用。这主要是基于匈牙利数论学家Wintner和1976年法国数论学家Delange的结果：整数环上的单变量算术函数都可以通过Ramanujan和加以展开。这类似于经典分析中的Fourier展开。随后这一结论被Ushiroya和匈牙利数论学家Tóth推广到了多变量情形。基于郑志勇教授的工作，最近我们证明了定义在有限域上一元多项式环 F q [ T ] 上的一大类算术函数(包括单变量和多变量情形)也可以通过Carlitz和Cohen定义的Ramanujan和加以展开。本文将对上面所得到的有关Ramanujan展开的结果进行综述。本文所有结果的证明都能在文末的参考文献中找到。 关键词 :算术函数，Ramanujan和，Zeta函数，有限域上的一元多项式环 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 一百年前，印度著名数学家Ramanujan首次定义了如下经典的Ramanujan和： c q ( n ) = ∑ k mod q ( k ， q ) = 1   e 2 π i k n q   ( q ， n ∈ ℕ ) ， (1) 其中 ℕ 为正整数集， ( k ， q ) 是k和q的最大公因子。 式(1)满足许多好的性质(见文献 [ 1 ]，8.3节)，并且有以下等式成立： c q ( n ) = ∑ d | ( n ， q )   d μ ( q d ) ， (2) 其中 μ 是经典的Möbius函数。 令d和n都是整数。若 d | n 且 ( d ， n d ) = 1 ，则称d是n的一个酉因子，并记为 d | | n 。美国数论学家 E. Cohen [ 2 ] 于1959年给出了酉Ramanujan和的定义(也可见文献 [ 3 ]，3.2节) c q ∗ ( n ) = ∑ k mod q ( k ， q ) ∗ = 1   e 2 π i k n q   ( q ， n ∈ ℕ ) ， (3) 其中 ( k ， q ) ∗ = max { d : d | k ， d | | q } 。
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user: 摘 要 当前成熟的人脸识别技术已广泛应用于多个领域。然而，在一些难以获取人脸照片的特殊场景下，通常采用通过知情者的面部特征回忆绘制人脸的草图，并寻找目标人物。在该场景下，如何通过人脸草图准确识别人物身份这一问题至关重要。为解决以上问题，本文设计了一种面向人脸草图分析与识别的方法。以深度神经网络结构为基础，本文提出将传统的人脸面部特征算法与卷积神经网络特征提取算法相结合，将SIFT特征描述子与高维抽象的特征进行结合的提取与表示，并通过传统人脸区域特征的检测和识别，调整不同区域图像特征的权重以实现算法的注意力机制。并且本文采用孪生网络架构将图像和草图进行特征比对，通过三元损失函数优化训练得到的特征表示来计算图像特征的距离，最终获得识别的结果。本文所设计的方法能够更准确地处理人脸草图识别中特征不平衡与带有遮挡情况的问题。 关键词 :人脸识别，草图识别，深度学习，注意力机制 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 近年来，随着社会的发展与科学技术的不断进步，人脸识别因其识别方式友好等优点，广受学术界和工业界的关注。当前成熟的人脸识别技术已广泛应用于多个领域。然而，在刑侦等特殊领域的场景中，有时难以直接获取人的面部照片，而通过目击者或相关知情者的回忆，绘制一幅人脸的手绘素描草图，并通过这张草图寻找嫌疑人，缩小寻找范围以进一步确定人物身份。在该场景下，通过人脸草图准确识别人物身份至关重要。 深度学习的迅速发展使得深度卷积神经网络在理论上和应用上取得突破，人脸识别问题也得到了更好的解决和发展。对于人脸草图识别问题，由于人脸草图的异质性和特征不准确、不均衡的特点，应用普通人脸识别算法时难以取得较理想的效果。本文拟解决的人脸草图问题，存在以下几个挑战： · 由于记忆不均匀或一些有意识、无意识的加工，人脸草图的特征准确性不均衡； · 由于草图与人脸的异质性，普通的人脸识别算法在该问题上的应用效果不稳定； · 人脸草图问题常常存在带有遮挡或有特征偏重的情况，传统算法难以处理。 因此，针对人脸草图识别的问题和上述挑战，本文提出一种基于深度学习的人脸草图分析与识别方法，将深度卷积神经网络与传统图像处理算法结合，提高算法鲁棒性。并将卷积神经网络应用于计算机视觉中的注意力机制，对于人脸草图进行特征检测和区域检测处理，自动调整在遮挡情况下的特征权重，以更好地解决人脸草图的识别匹配问题。
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user: 2. 相关研究 香港中文大学的汤晓鸥教授及其多媒体实验室是最早研究该问题的团队之一，该团队在2002年即发表了相关的工作 [ 1 ]，其采用传统的特征脸 [ 2 ] 方法对草图和人脸进行匹配，并且公开了草图人脸的数据集 [ 4 ]。后来该团队尝试了多种方法 [ 3 ] 对该问题进行研究，例如采用非线性方法 [ 5 ] 对人脸而调整进行变换，采用贝叶斯张量生成人脸印象 [ 6 ] 等。 西安电子科技大学的高新波教授及其团队也在该问题上进行了拓展，其研究工作采用了许多合成方法 [ 7 ]，生成人脸草图 [ 8 ]，同时在此基础上尝试了许多草图的识别方法 [ 9 ] [ 10 ]，还尝试了采用较新的表示学习对人脸特征进行变换表示并进行识别 [ 11 ]。 英国的Queen Mary University of London的SketchX实验室在草图问题上做了诸多研究，他们采用了跨模态的面对面素描匹配 [ 12 ]，以及考虑了人的记忆对素描的影响 [ 13 ] [ 14 ]，北京邮电大学的欧阳书馨博士与其合作做了许多相关的研究工作 [ 15 ]。 在深度神经网络和计算机视觉领域，传统的图像特征提取算法具有悠久的研究历史，当前先进的卷积神经网络算法也已在大量数据集上获得了成功应用。最新的视觉算法已在图像注意力机制问题上做出了一定的贡献。 上述研究工作对该问题打下了良好的研究基础，但是，当前的研究工作仍然存在一些问题，其研究工作未注重模型的稳定性和准确性的结合，亦未考虑到人脸特征的注意力和权重调整等。在此基础上，本文将综合考虑草图人脸分析与识别方法的诸多细节问题，综合全局特征与局部特征，结合传统方法与深度学习方法，设计人脸草图分析识别方法。本文方法具有以下优点： · 结合传统算法与深度学习算法，准确性较好； · 算法的稳定性较好，可处理异质跨模态问题； · 通过特征权重算法实现注意力机制，可以处理带有特征偏重的人脸草图图像。
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user: 3. 算法设计 3.1. 问题定义 首先将算法的相关参数定义如表1算法的相关参数定义。 Table 1 Parameters definitio x i s 输入算法的人脸草图 x i p 输入算法的人脸照片 W s 模型对人脸草图的特征变换映射变换 W p 模型对人脸照片的特征变换映射变换 X p 系统中的人脸照片数据库 cnt_out 需要输出的人脸照片和身份的个数 out[cnt] 输出的序列，表示数据库中相应的人物身份和照片索引 F s ( x i s ) 模型对人脸草图的特征提取方法 F p ( x i p ) 模型对人脸照片的特征提取方法 d ( input1 ， input2 ) 计算得出两个输入数据距离的函数 表1. 算法的相关参数定义 本文的算法接受输入的人脸草图，通过训练好的网络模型对其进行特征提取和映射变换表示，然后将得到的结果与数据库中的人脸照片预处理好的特征表示进行匹配，计算目标草图与数据库中人物的距离，然后将距离较近的人物照片和相应身份信息返回。算法总体描述如算法1所示： 以上是人脸草图分析识别系统的总体算法描述。其中，本文要解决的核心问题就是计算人脸草图与人脸照片的相似度： s i m = d ( W s F s ( x s ) ， W p F p ( x i p ) ) () 即算法对输入的人脸草图 x s 和照片 x p 进行一定的特征提取和变换后，计算特征表示相应的距离。在计算该距离时，本文还考虑到人脸草图识别过程中的特征偏重问题，结合传统特征描述算子，对相应的特征进行权重分配，实现匹配过程中的注意力机制。最终实现解决人脸草图分析与识别问题的目的。 3.2. 基于卷积神经网络的人脸草图分析识别算法 在本文中，如何对人脸草图和照片进行特征提取和变换表示是本文最重要的问题之一。如前文所述，传统的人脸特征提取表示算法在大量数据面前暴露了短板，而以深度神经网络为代表的复杂模型的深度学习方法依靠大数据的驱动和算力的巨大进步，在人脸分析识别问题上取得了更好的成绩。 本文基于卷积神经网络算法，构建卷积神经网络模型。卷积神经网络的输入图像尺寸为(100 * 100)，采取深度卷积网络结构，在网络前端设计多个卷积核和卷积池化层结构，并连接全连接层进行参数共享和参数处理。在各层进行参数正则化和归一化处理，使网络各层参数保持在相同的数量级内，并且能够使目标参数空间更加规整，加速网络训练优化。 通过迁移学习(TransferLearning)的方式，利用大规模数据集上预训练的人脸识别算法模型，结合传统的人脸描述算子，在人脸草图问题上进行迁移学习，从而使模型具有人脸草图分析识别能力。 3.3. 人脸草图特征分析与提取方法的注意力机制 如上文所述，本文采用深度卷积神经网络结合孪生网络架构进行人脸草图和照片的分析与识别，其中，深度卷积神经网络进行特征的提取、转换和映射表示，采用孪生网络架构对网络进行训练，并将得到的特征映射表示进行距离计算。 在进行人脸草图与照片分析的过程中，卷积神经网络所得到的特征提取结果依据为训练得到的前端的卷积核参数。而在本文中，要实现带有注意力机制的人脸草图分析与识别，不仅要靠卷积神经网络前端的卷积核，还要结合孪生网络后端的如公式(8)所示的距离比较算法。而在该式中，sigmoid函数的参数W即各维度特征的权重，该参数决定了各特征在计算向量距离即识别匹配过程中所占的权重。 3.4. 人脸特征描述 传统人脸检测和识别算法的重要一步就是提取人脸各部分的特征，按照SIFT算法的流程对图片进行处理，提取得到多项特征描述点。 如本文所述，SIFT特征提取分为四个步骤：尺度空间极值检测，特征点定位，方位定向，计算特征点描述子。 最后得到SIFT特征描述符(特征向量)为一定维度的向量，通常研究人员会对此向量做降维运算以节省运算资源加速计算，以常用的128维向量为例，用相应的空间距离描述SIFT特征点之间的距离，即表示特征之间的距离。 通过设置合理的距离阈值，即可通过SIFT特征进行相应的特征匹配。 本文通过基于SIFT算法的开源主动形状模型(ActiveShapemodels)对人脸草图进行建模，将人脸关键点特征分为以下几个描述子图1人脸关键特征区域示意： 1) 人脸轮廓 2) 左眼区域 3) 右眼区域 4) 鼻子 5) 嘴巴 图1. 人脸关键特征区域示意 算法对人脸草图与照片做相同的处理，得到维度为78维的特征向量landmark，每个维度代表特征点的位置，其中各维度与特征关系如表2特征向量描述相应特征： Table 2 Eigenvecto Range 特征 (0， 16) Face脸型 (16， 22)， (30， 39) Left_eye左眼区域 (39， 48)， (22， 29) Right_eye右眼区域 (48， 59) Nose鼻子 (59， 77) Mouth嘴巴 表2. 特征向量描述相应特征 计算得出相应特征描述向量后，可依据该向量结合卷积神经网络的输出结果，对人脸特征进行比对： y ^ = s i g m o i d ( ∑ k = 1 l e n w k | G w ( x 1 ) k − G w ( x 2 ) k ， l a n d m a r k | + b ) (1) 其中， G w ( x ) k 为神经网络对图片的处理输出，landmark为特征点描述向量。 为实现注意力机制，算法需要调整相应的特征权重即 w k 。 w k 是一个参数向量，长度为 l e n ( G w ( x ) k + l a n d m a r k ) ，表示相应的特征向量元素的距离在整体距离计算中所占的比重。本文以带有遮挡条件和人工注意力特征为例，计算带有注意力机制的特征距离。 当算法检测到图像有一定遮挡时，即检测不到某些特征区域图2带有遮挡人脸草图示例： 图2. 带有遮挡人脸草图示例 如图2所示，人物面部草图的嘴部被遮挡，导致特征提取算法对嘴部区域的关键点检测失败，特征描述子缺失，因此， w k 将会令相应的特征权重降低或置为0，提高其它部分的特征权重，并且，在神经网络对图像的处理输出中进行调整，结合特征权重进行处理，由此实现对于特征的选择。 当目击者对与目标人物某些特征记忆较深时，也需要用到注意力机制，如图3局部注意力示例所示： 图3. 局部注意力示例 图3中，目击者对人物的双眼部分的特征记忆较为深刻，因此，在输入图像时用户即指定眼部(含眉毛)的注意力较强，算法接受这一指令后，将调整眼部的特征权重 w k ，以实现最大化找到眼部距离较近的目标人物。
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user: 4. 基于孪生网络的人脸跨模态识别匹配算法 传统的图像处理与人脸识别问题中，涉及到大量的图像与人脸的特征比对，其中的特征数量与隐含的特征数量较多，人工涉及的特征工程模型难以进行很好的捕捉和描述。 为了计算人脸草图与照片的相似性，本文以深度学习和图像处理领域的孪生神经网络(Siamese Network)为基础，训练人脸草图和照片分析与识别的模型。 4.1. 孪生网络 孪生网络的作用是将输入映射到一个目标空间，然后使用空间中的距离(如欧式距离等)来对比输入的相似度。网络的结构大致如图4： 图4. 孪生网络架构图 其中， G w 表示各自的神经网络对输入的前向传播(Forward Propagation)的输出结果。在本文中表示为： G w ( x ) = W F ( x ) (2) 孪生网络定义的输入相似性度量如下： d ( x 1 ， x 2 ) = | G w ( x 1 ) − G w ( x 2 ) | (3) 为了使网络得到更好的判别效果，设置一个正整数的阈值m，当输入的 x 1 与 x 2 来自同一类别，且 x 1 与 x ′ 2 来自不同类别时： d ( x 1 ， x 2 ) + m < d ( x 1 ， x ′ 2 ) (4) 由此，即可表示网络中遇到来自相同类别(同一人物)的人脸草图与照片时，网络输出的距离小于来自不同类别(不同人物)的人脸草图与照片的距离。从而可以通过该方法，设置相应的损失函数和目标函数，对网络进行优化训练。 4.2. 模型输出的距离度量 在比对 d ( x 1 ， x 2 ) = | G w ( x 1 ) − G w ( x 2 ) | 时，将卷积神经网络的输出定义为人脸草图或照片的特征组成的向量，以欧氏距离平方公式为例： ‖ G w ( x 1 ) − G w ( x 2 ) ‖ 2 = ∑ k = 1 l e n ( G w ( x ) ) | G w ( x 1 ) k − G w ( x 2 ) k | 2 (5) 可以直接计算向量之间的距离作为照片或草图是否属于同一人物的概率： d ( x 1 ， x 2 ) = ‖ G w ( x 1 ) − G w ( x 2 ) ‖ 2 (6) 此外，还可以采用其它的距离计算公式，如欧氏距离(2-范数距离)、曼哈顿距离(1-范数距离)等其它表示距离的函数。 相对于以上这些分类函数，在本文中，由于在该场景下本文需要对某些特征有偏重计算，因此，本文对特征向量的距离设置一定的权重w，w为一向量，维度和 G w ( x ) 相同。可采用线性回归的思路，以1-范数距离为例，以下式计算距离： d ( x 1 ， x 2 ) = ∑ k = 1 l e n ( G w ( x ) ) w k | G w ( x 1 ) k − G w ( x 2 ) k | + b (7) 其中，b为偏移量bias，辅助向量计算做一些常量上的偏移。 在训练过程中，此方法可以结合注意力机制，在图像存在遮挡情况时，自动降低被遮挡部分特征的权重，增加未遮挡部分，动态调整最终的输出向量，从而获得更好的鲁棒性和准确性。 在系统推断过程中，当目击者或绘图者没有记录下目标任务的全貌，而仅记住一些特点比较突出的特征时，如嘴巴、鼻子等器官的突出特征，可以在推断时适当增加这些特征的权重。从而实现对部分特征更具针对性的识别。 在本文中，对于网络最外层的输出，可以采用二分类问题的sigmoid函数，以带有权重的特征距离为例： y ^ = s i g m o i d ( ∑ k = 1 l e n ( G w ( x ) ) w k | G w ( x 1 ) k − G w ( x 2 ) k | + b ) (8) 其中， y ^ 表示网络对两个输入的距离的判别结果，由sigmoid函数的表达式和图像可以得知， y ^ 是 ( 0 ， 1 ) 区间内的实数，通过设置一个超参数阈值 ϵ 可以转化为0或1的分类结果： g ( x ) = { 0 ，     if   x < ϵ 1 ，         if   x > ϵ (9) 由此，便得到了针对两个输入情况下的结果判定。 4.3. 损失函数与目标优化函数 由上面的距离函数，定义孪生网络的损失函数： L ( A ， P ， N ) = max ( d ( A ， P ) − d ( A ， N ) + m ， 0 ) (10) 当采用上文中的距离公式时： L ( A ， P ， N ) = max ( ‖ G w ( A ) − G w ( P ) ‖ 2 − ‖ G w ( A ) − G w ( N ) ‖ 2 + m ， 0 ) (11) 这个损失函数的作用是，对于每一个三元组 ( A ， P ， N ) ，如果网络输出的距离能够满足式子的条件，即两个组合距离的间距达到m，那么损失函数为0。否则，如果不能满足条件，即取： ‖ G w ( A ) − G w ( P ) ‖ 2 − ‖ G w ( A ) − G w ( N ) ‖ 2 + m (12) 在训练过程中，不断优化网络目标函数，惩罚该项损失函数，最终使该损失函数能够满足设定的要求。 对于整个训练集来说，设置孪生网络的损失函数如下： L = ∑ i = 1 M L ( ( A ， P ， N ) ( i ) ) (13) 其中M是训练集中三元组的个数， 表示训练集中的第i个三元组。
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user: 5. 总结 本文提出了带有注意力机制的人脸草图分析与识别方法，首先通过大规模数据集训练下的卷积神经网络为基础，得到初步的对人脸草图和照片的分析判别能力。并且模型结合传统的SIFT图像特征描述子将人脸特征用两种方式进行提取和变换产生联合表示。模型结合传统的算法实现了注意力机制下的特征分析与提取，即当用户对某些特征具有强烈偏向性或图像遮挡时，可根据相应的算子设置特征向量以调整权重，使该特征在距离计算时占较大的比重。最后，算法总体上使用了孪生网络模型，通过从数据集中产生三元组，得到相应的训练集，并设置合理的距离计算公式，计算相应的特征之间的距离。 本文针对人脸草图识别中的特征不均衡问题进行了注意力机制方向上的尝试，在一定程度上解决了重点特征与遮挡状态下的人脸草图识别问题。然而本文也存在数据量较小，且对卷积神经网络模型未进行基础改进等问题。在机器计算人脸特征与人类对人脸的更好理解方面仍有较多工作值得开展。
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user: 摘 要 通过应用Python Beautifulsoup大数据挖掘方法、Python Wordcloud词频分析方法、以及Python Jieba汉字词库分析方法，本文根据各大平台中消费者的反馈，分析了国产彩妆品牌存在的问题及消费者最看重的消费热点。通过选取定位不同的3个国产彩妆品牌包括橘朵、完美日记、MAOGEPING作为参考。利用大量的评论进行文本挖掘、统计词频、分析消费热点，进而分析每个品牌的特点、目标人群及能够进一步发展的建议。最后，根据词频计算不同消费热点所占的比重，以找出消费者最看重的方向。研究结果可作为参考，以此改进国产彩妆品牌的使用体验，进一步发展本地品牌。 关键词 :文本挖掘，国产彩妆，消费热点 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 近几年，中国美妆市场增长势头强劲，中国成为全球第二大化妆品消费国。一些小众新锐品牌频频爆红，各种之前被嫌弃的国产化妆品频繁出现在各大“种草”平台，更存在国产品牌谈论度甚至力压国际知名品牌的态势。高颜值、高性价比、快速迭代的“国潮”文化持续推动着国产彩妆不断升级，短视频和在线直播等社交工具可视化技术和交互共享需求持续推动着中国彩妆品的热销。这些“新国产美妆”品牌诞生于线上，成立时间或走红时间均不足三年，但天猫旗舰店的单品月销量都达到几万以上的级别，国货美妆热度空前。尽管如此，国内市场对新近崛起的美妆品牌的质疑声依旧不断，从抄袭嫌疑，到纯贴牌模式、没有技术，初期“平价替代”模式已经难以满足品牌长远发展的需求，在竞争不断加剧的市场中，国产品牌的研发能力和品牌影响力上仍与国际大牌存在巨大差距。在各种媒体与社交软件中，消费者对各个国产品牌的产品质量仍存在褒贬不一的声音。消费者对国货彩妆的态度到底怎么样，消费者的评判标准和关注热点是什么，哪些因素可能对营销品牌的口碑产生影响，这些问题在市场分析中都是必须回答的。 以往，由于受分析工具的限制，商家对于消费者市场消费行为的分析并不容易。一是收集数据难，对于网络上散见于不同网页和论坛上的消费意见寻找、查看、分析都很不容易。二是数据统计分析难，面对海量的数据信息，难以抓住要领。三是信息识别难，特别是彩妆品牌商品，中文外文夹杂在一起，处理起来颇费周折。开源计算机语言Python语言正好提供了解决这三个问题的工具方法。其中，Beautifulsoup方法，主要用于网页数据爬虫，它可以帮助我们将不同网页上的信息转化为文本信息，并且通过文本挖掘来处理。Wordcloud词云方法，专门处理文本词汇，它可以将文本中不同的词汇按照出现的频率进行排列和统计，那些出现频次较高的词汇一般表现了消费者所关注的焦点问题。Jieba汉字库方法专门用于汉字词汇处理，由于汉字的字符之间没有空格将其分隔开来，所以在词频分析时需要专门识别汉字词库的方法。所以，将Python的Beautifulsoup + Wordcloud + Jieba方法应用于市场分析，可以很好地帮助我们来理解和分析消费者的消费行为。 本文选取了几个具有代表性的国产彩妆品牌的网络评论进行文本处理。先提取高频词，分析消费者的关注热点，对几个品牌横向比较的同时，在内部纵向比较消费者对哪个消费属性比较敏感，从而得以在大数据的支持下探讨消费者对国货彩妆品牌的总体态度。