DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘 要 养殖尾水是养殖过程中产生的含有大量残饵、粪便的污水，其中氮磷元素的含量较为丰富，直接排放到水环境中容易导致水体富营养化，引起继发性的生态问题。海水鱼类工厂化养殖是我国《全国渔业发展第十三个五年规划(2016~2020)》中提倡鼓励发展的养殖方式之一。但由于其集约化程度高，对养殖尾水的处理技术要求较高。本文综述了目前我国海水鱼类工厂化养殖尾水处理常用的技术，并分析了各种技术的优缺点，以期为海水鱼类工厂化养殖尾水的处理技术的发展提供参考。 关键词 :海水养殖，循环水养殖，尾水，处理 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 我国是世界上唯一一个水产养殖产量超过捕捞产量的国家。2018年，我国海水鱼类养殖面积为75.12千公顷，同比下降16.45% [ 1 ] ，养殖面积的下降，一方面与经济结构的供给侧改革有关，另一方面与国家环境保护政策的变化有关。但2018年海水鱼类养殖产量为149.51万吨，同比上涨5.33% [ 1 ] ，这意味着单位面积养殖产量出现了较大提升，即提高了养殖的集约化。工厂化养殖是集约化养殖模式的典型代表，其特点是单品种、高密度、装备化，养殖过程中产生的废弃物需要经由养殖水及时处理。根据养殖尾水处理设施与养殖设施是否存在同一体系中，养殖尾水处理技术可分为原位水处理技术和异位水处理技术。
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user: 3. 海水鱼类工厂化养殖尾水异位水处理技术 海水鱼类工厂化养殖尾水异位处理的设计理念是针对原位水处理设备集成度高、造价高、能耗高等问题，将尾水引出养殖系统，利用各种方法处理养殖尾水后循环使用，其特点是占地面积大、营养素利用充分、系统稳定、维护方便。按照处理养殖尾水的方法，可分为物理处理法、化学处理法、生物处理法，按照处理的形式，可分为生物浮床法、人工湿地法、生物絮团法、藻类藕联法等。下面按照养殖尾水的处理形式对其一一介绍。 3.1. 生物浮床法 生物浮床法目前多见于淡水池塘养殖水处理中 [ 37 ] [ 38 ] ，其原理是在池塘养殖水上部建立浮床，上面栽种空心菜、水雍菜等挺水性或漂浮性水生植物 [ 39 ] [ 40 ] ，利用水生植物的生长吸附水体中氮磷等营养素。鱼菜共生模式是生物浮床法的具体体现。海水池塘中常用的浮床植物有海马齿 [ 41 ] 、碱蓬 [ 42 ] 、海蓬子和碱菀 [ 43 ] 。海水养殖生物浮床对水生植物的要求是根系发达、耐盐碱、温度耐受度高，一般选择海水养殖当地土著植物为宜。 3.2. 人工湿地法 人工湿地处理养殖尾水的原理是利用“土壤–植物–微生物”三者构成的生态系统，通过物理和生物的方法去除水体中的悬浮物、氮磷元素 [ 44 ] [ 45 ] 。目前研究最多的、应用最为成熟的处理养殖尾水的人工湿地是红树林人工湿地 [ 46 ] [ 47 ] 。红树林被称为海洋“清道夫”，具有“抗污”和“降污”的功能。但红树林生长于热点、亚热带，不适应于北方海水工厂化养殖尾水的处理。张海耿等 [ 48 ] 利用芦苇、细沙、蛭石等构建了人工湿地处理海水工厂化养殖尾水，得到了较好的处理效果。 3.3. 生物絮团法 生物絮团是通过人为调节水体中的C/N，提高水体中异养微生物的活性和数量，将水体中的氨氮转化为菌体蛋白，形成的絮团状物质。这些絮团状物质可被养殖动物摄食，从而降低水体中的氮元素。研究表明：生物絮团可以有效控制水质，增加水体微生物的代谢活性，影响水体微生物代谢功能 [ 49 ] [ 50 ] 。但生物絮团除了培养时要额外添加碳源外 [ 51 ] ，对维护的技术要求也相对较高 [ 52 ] 。 3.4. 藻类藕联法 藻类是海水中的土著植物，适应力强、生长速度快，是处理养殖尾水的最佳生物。研究表明大藻 [ 53 ] 、微藻 [ 54 ] 均能快速处理尾水中的无机氮和活性磷酸盐。目前常用的方法有菌藻藕联处理法 [ 55 ] 、虾–贝–藻藕联处理法 [ 56 ] 、及鱼–贝–藻–参藕联处理法等。该方法的优点是能充分利用养殖尾水中的营养素，但缺点也十分明显，即藕联的生物种类越多，各生物容量和最适生长环境越难调和，系统越脆弱。 上面介绍的几种养殖尾水的异位处理方法，比较适合对养殖尾水进行二级处理，一级处理(养殖尾水中固体悬浮物的去除)需提前进行。一级处理过滤出的主要为残饵和粪便等固形物，这些固形物中氮元素含量较高，但由于盐度较高，较难重复利用，目前已在研究将其开发为刺参配合饲料原料，或者利用特种蚯蚓将其转化为生物有机肥料。
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user: 4. 展望 工厂化使水产养殖实现了从农业向工业的转变，尾水处理是工厂化养殖的核心问题，其技术的发展与材料学、生物学等学科的发展密切相关。小型化、高效化、集成化、通用化、低能耗化和营养素的充分利用是养殖尾水处理技术发展的方向，且要求尾水处理系统稳定化程度高、易操作维护。随着国家社会和产业的发展，水产养殖尾水的无害化处理和循环利用是必然的趋势，也是维持养殖业健康可持续发展的关键，循环式工厂化养殖的发展前景广阔。
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user: 摘 要 氧气作为需氧生物生存的必要条件，参与生命体各项生命活动，鱼类作为重要的水生生物，水体溶解氧含量显著影响其呼吸、运动、生长、代谢等生理过程。本文通过对不同溶解氧条件下鱼类的生理生化指标、氧化应激、低氧适应以及低氧应答机制的论述分析，探索鱼类低氧适应和耐低氧机制，为鱼类高效养殖技术的研发提供技术支撑，同时也为鱼类耐低氧新品种的选育提供理论依据。 关键词 :溶解氧，胁迫应激，生理生化，应答机制 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 氧气作为需氧生物生存的必要条件之一，是保障各项生命活动正常有序进行关键环境因子。在空气中氧浓度为20%~21%，氧饱和度为90%~100%，氧饱和度低于90%的称为低氧(Hypoxia)，高于100%的称为高氧(Hyperoxia) [ 1 ]。氧浓度和饱和度变化会影响动物的生长发育和繁殖，同时在氧环境变化过程中，机体会通过调节自身的代谢水平，使生理代谢与所在氧环境达到一个新的内在稳态平衡，来适应环境的改变。 溶解在水环境中的分子态氧称为溶解氧(Dissolved Oxygen， DO)，是水生生物获得氧气的主要来源，同时水体中溶解氧交换十分缓慢，随着养殖的规模和密度的扩大，普通的空气充气法有可能满足不了养殖鱼类对溶解氧的需求，溶解氧已逐渐成为水产养殖的重要限制性因素。养殖鱼类处于缺氧状态，会导致其生长减慢甚至死亡。为防止此种现象的发生，一般情况下都会注意向养殖水体充气以避免养殖水体溶解氧过低。近些年亦有通过充液态氧的方式来提高养殖水体中的溶解氧，但这又会使养殖水体的溶解氧处于过饱和状态，同样会对养殖鱼类生理健康状态造成影响。除人为干预之外，很多自然因素也会导致养殖水体中溶解氧的剧烈变化，例如温度，昼夜节律和季节变化，水体富营养化。一些研究学者认为随着城市化进程加速发展，全球变暖也会导致水体溶解氧的变化，甚至愈演愈烈。因此在应对水环境溶解氧的变化过程中，鱼类逐渐形成了不同的应对策略和应答机制 [ 2 ] ，通过一系列生理和行为变化适应氧环境的改变。
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user: 2. 溶解氧对鱼类影响研究进展 2.1. 溶解氧水平的定义 氧在水体中的溶解度只有同体积空气的3%，且受多种因素影响，具有较大的波动性，部分学者认为，低氧(hypoxia)是指水环境溶解氧的浓度低于2 mg/L，低于此浓度会影响到鱼类的生存。由于鱼的种类、大小、规格、生理状态、营养状况等不同，所以对低氧的耐受程度不同，甚至同一机体的不同组织对低氧的耐受能力也不一样。因此，用统一的数值定义低氧浓度并不适用，故而另一种定义是：当水体溶解氧高于某个临界值(Critical oxygen level， Col)，水生生物的耗氧率不再随着溶解氧的下降而变化，例如斑节对虾(Penaeus monodon)的Col为4 mg/L，中华绒螯蟹(Eriocheir sinensis)的Col范围为1.92~3.47 mg/L [ 3 ]。也有学者认为低氧应该定义为对生物体的行为或者生理变化有显著影响的溶解氧水平。水中溶解氧的改变，显著影响水生生物的代谢，目前溶解氧对鱼类影响的研究主要集中在生理水平上。鱼类受到低氧或高氧胁迫后，会产生各种生理反应，虽然胁迫消除后机体会产生补偿现象，但仍影响其生长发育，严重可导致死亡 [ 4 ]。 2.2. 溶解氧对鱼类摄食以及生长的影响 在水产养殖中，溶解氧是影响鱼类生长的重要因素。通常情况下，适宜的溶解氧环境中，鱼类摄食量大，饲料转化率高，鱼类生长较快。如果养殖水体中溶解氧低于正常水平时，鱼类的摄食将会减少甚至停止，从而导致生长速度的减缓、停止生长或死亡。一般认为，过饱和溶解氧条件下，摄食率以及饲料转化率增强。罗非鱼在7.0 mg/L的溶解氧条件下生长显著高于4.5 mg/L的溶解氧水平 [ 5 ]。苏柯等(2004)利用封闭式循环养殖系统，将水体中的溶解氧含量设置为10 mg/L，发现大菱鲆在此条件下生长速度快，饵料利用率高。水体溶解氧过低能明显限制鱼体的摄食活动，摄食时间减少，甚至完全不摄食。Pichavan等(2000)等研究发现，大菱鲆(Scophthatmus maximus)幼鱼在3.5 mg/L的溶解氧水平下摄食量减半，当氧含量继续下降时则完全停止摄食 [ 6 ]。Filho等(2005)发现鲤鱼(Leporinus elongates)在不同溶氧条件下饲养28 d后，1.92 mg/L处理组的增重率和饲料利用率都显著性低于6.94 mg/L处理组 [ 7 ]。 2.3. 溶解氧对鱼类行为及呼吸的影响 水体中溶解氧水平过低时，鱼类的行为变化往往发生在生理反应之前。当水体中溶解氧饱和度低于35%~55%时，大多数鱼类会主动逃离低氧区域，增大呼吸频率，增加呼吸幅度，以提高对溶解氧变化的适应。同时，在溶解氧降低到某一临界值后，进行水面呼吸也是鱼类应对低氧的常见行为。一般情况下，水中的溶解氧维持在4.0 mg/L及以上时，不会影响鱼类的正常生活以及机体的生长发育，但长期低氧胁迫仍会对水生动物造成严重的损伤。鱼类通过游动到溶解氧丰富区域、降低活动量及增加水面呼吸，甚至改变呼吸频率来适应溶解氧的变化。徐贺等(2016)研究发现，在低氧条件下，鱼类会游动到水体表面外，行动受到限制，活跃度降低 [ 8 ]。在3 mg/L (40%饱和溶解氧)条件下，鳊鱼的临界游泳速度也会显著下降，游泳能力减弱 [ 9 ]。鱼类的自发运动在低氧环境下会显著减少，这种措施既可以降低鱼类对氧的需求，也可以避免无氧代谢乳酸的大量堆积，从而延长自身的生存时间，减少食物的摄入，减低运动量，进一步减低代谢来适应低氧胁迫。 鳃是鱼类重要呼吸器官。研究表明，鲫鱼(Carassius auratus)等鱼类能够通过改变鳃的形状和结构，增大呼吸表面积来应对低氧环境 [ 10 ]。长期的低氧环境会对鱼类的呼吸器官结构产生影响，如柱状鳃丝转化为片状突起或鳃小片数量增加，以增大呼吸表面积。长期生活在低氧环境下的黄鳝，其鳃组织明显退化，利用口腔和鼻孔直接呼吸空气中的氧，同时利用皮肤、鳃和泄殖孔进行辅助呼吸。 2.4. 溶解氧对鱼类繁育以及胚胎发育的影响 水体中溶解氧过低对鱼类的繁育，受精卵以及胚胎的发育产生显著影响。Landry等(2007)在1.34 mg/L的氧浓度下饲喂底鳉(Fundulus grandis)1个月后，检测发现其体内的雄性激素和雌性激素的含量均显著下降，繁殖能力显著降低。鱼类胚胎发育过程对溶解氧的变化特别敏感，对水体中的低浓度溶解氧耐受能力较差 [ 11 ]。Diez和Davenport (1990)分别在溶氧饱和度为20%和50%的状态下培养小点猫鲨(Scyliorhinus canicula)的胚胎，21 d后，溶氧饱和度为20%小点猫鲨的胚胎全部死亡，而溶氧饱和度50%条件并没有发现胚胎死亡现象。在施氏鲟低氧胁迫研究中也发现了类似结果 [ 12 ]。鲤鱼胚胎正常发育的水体溶解氧水平为6.28 mg/L~6.75 mg/L，若水体溶解氧小于5.01 mg/L，孵化率显著降低 [ 13 ]。因此，水体溶解氧水平对鱼类的繁育、胚胎的存活率及正常发育有至关重要的影响。 2.5. 溶解氧对鱼类生理生化的影响 当鱼类受到外界应激胁迫，均会引起体内激素、血细胞生理和生化指标变化。因此，鱼类血液指标可以用来评价鱼类的生理和病理变化情况，反应鱼类的营养状态、健康状况以及对环境的适应性 [ 14 ]。Gao等(2007)等利用红细胞和白细胞的表面积及体积来区分不同泥鳅的多倍体倍性 [ 15 ]。Ni等(2014)等利用红细胞和血红蛋白的变化来检测养殖密度和低氧胁迫对史氏鲟的影响 [ 16 ]。鲫鱼可以通过增加红细胞数量和提高血红蛋白的氧气结合能力来适应低氧环境 [ 17 ]。在低氧条件下，罗汉鱼的红细胞数量、白细胞数量、血细胞压积和血红蛋白浓度显著升高 [ 18 ]。
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user: 4. 结语 溶解氧是重要生态环境因子，在水产养殖和生态环境保护过程中，起关键性调控作用。 陆基工厂化和深远海网箱、围栏养殖作为目前海水鱼类的主要养殖模式，近几年发展迅速，在工厂化高密度养殖模式下，水产品的健康养殖、高效产出与溶解氧控制密不可分；在开放海域深远海网箱、围栏养殖模式下，溶解氧也作为十分重要的生态环境参数，对鱼类生长、发育、繁育、存活等方面影响巨大。鱼类的耐低氧能力很大程度上决定了其产量与品质，在不同的溶解氧水平下，鱼体的呼吸、生长、代谢存在显著差异。因此，通过对鱼类低氧适应和耐低氧机制的研究，将丰富鱼类低氧胁迫研究内容，为鱼类应激消减调控提供理论依据，同时也为养殖鱼类安全生产和抗逆分子育种提供有效技术支撑。
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user: 摘 要 在重视职业教育现代化的背景下，利用信息技术辅助教学，实现学生深度学习是时代的潮流，但大量事实和调查表明，目前中职学校的教师大多采用讲授法灌输知识，学生被动接受知识，完全忽视了学生深度学习。为了实现学生深度学习的目标，选取云班课作为教学平台，提出基于深度学习的混合式教学设计，并应用到中职《计算机应用基础》中去，根据云班课的经验值的总值超过原设定总值的人数和学生的成绩对比，证明了开展混合教学可以实现学生深度学习的目标。 关键词 :深度学习，混合式教学，教学设计，任务驱动法 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 1.1. 深度学习的内涵 在国外，Marton等人通过对学习过程进行研究时，发现存在两种学习方式，分别是“深度学习”和“浅层学习”，由此Marton等人首先定义了深度学习 [ 1 ]。在国内，黎加厚教授首先定义了深度学习，他提出深度学习是指在理解的基础上，学习者能够批判地学习新思想和事实，并将它们融入原有的认知结构中，能够在众多思想间进行联系，并能够将已有的知识迁移到新的情境中，做出决策和解决问题的学习 [ 2 ]。当前普遍认为，深度学习是一种学生能有意义的对新知进行深度加工，能用原有的知识结构去同化或顺应新知，并能用新知去完成学习任务、解决实际问题的学习方式。 1.2. 混合式教学的内涵 在教育现代化的大背景下，混合式教学已被广泛关注。何克抗教授对混合式教学的深入分析后提出：“混合式教学”就是把传统学习方式的优势和e-Learning (即数字化或网络化学习)的优势结合起来，也就是说，既要发挥教师引导、启发、监控教学过程的主导作用，又要充分体现学生作为学习过程主体的主动性、积极性与创造性 [ 3 ]。 混合式教学是传统面对面教学和网络教学相结合的教学方式，混合是其核心，“混合”不仅包括多种学习理论、学习环境、学习资源、学习活动和学习方式的混合，也包括线上线下、课上课下和正式学习非正式学习等等的混合。混合不是盲目混合，要一切从为了学生更好的发展的角度出发。 1.3. 深度学习和混合式教学的关系 实现学生深度学习是混合式教学最终目标之一，混合式教学是实现学生深度学习的途径之一，混合式教学强调学生的主导作用，可以提高学生的自主学习能力和激起学习的兴趣，在一定程度上，实现了学生深度学习。混合式教学有师生互动交流便捷、学习资源类型丰富和学习活动多样化的优势，能够支持学生深度学习 [ 4 ]。因此，通过开展混合式教学，来实现学生深度学习是可行。
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user: 2. 基于深度学习的混合式教学设计 本研究在分析相关文献的基础上，借鉴了美国学者Eric Jensen和LeAnn Nickelsen提出的深度学习路线(Deeper Learning Cycle， DELC)模型，选取云班课作为教学平台，在实现学生深度学习的目标指引下，构建了基于深度学习的混合式教学设计框架 [ 5 ]，见图1。 图1. 基于深度学习的混合式教学设计框架 2.1. 前端分析，准备深层学习 前端分析是教学设计的出发点，要先进行前端分析，对这门课程和学生的基本情况进行了解，以确定那些学习内容适合在课下学习，那些学习内容适合在课上学习；以确定如何设计才能满足学生学习的需求，实现学生深度学习的目标。前端分析由学习者分析、教学内容分析、教学目标分析、教学环境分析四部分组成。在学习者分析阶段，要了解教学对象的学习需求、初始能力、一般特征与深度学习现状，对学生的学习初始能力进行分析有助于设计出合适的教学目标，对学生的深度学习现状、学习需求和一般特征进行分析能为教学目标的分析、教学内容的分析、教学活动的设计提供参考依据，设计出更加适合学生基础和特征的混合式教学，从而指导混合式教学能够顺利开展。教学目标是指导教师开展混合式教学的直接依据，是混合式教学预期的教学效果。为了实现学生深度学习，以各知识点在专业体系中的重要程度、难易程度和是否需要上机操作为标准，将课程内容分为学生课下学习内容和课上学习内容。为了营造出学生深度学习的环境，在传统教学环境的基础上，教师借助云班课创建网上虚拟班课，推送多种类型的教学资源和开展多样化的活动来支持学生深度学习。 2.2. 教学过程设计，进行深度学习 混合式教学过程设计包括课前自主学习、课上任务深化、课后巩固应用三个阶段。课前自主学习阶段，学生通过自主探究和小组合作的学习方式完成浅层知识的建构；课上任务深化阶段，教师采用任务驱动法布置，学习任务，学生通过完成学习任务来实现知识的深度学习；课后巩固应用阶段，教师在云班课上布置课后测试题，学生通过完成课后测验来实现知识的应用。下面从教师角度出发来具体介绍教学过程： 2.2.1. 课前自主学习 该阶段可以分为3个环节：1) 教学资源的制作与上传，在制作教学资源时，需要考虑各类教学资源的格式和大小，还要考虑到各类教学资源在手机上呈现的视觉效果；2) 在线解答，学生自主学习后，会产生疑惑，学生可以通过利用云班课的“私聊”和“答疑/讨论”功能在线询问老师，教师在线解答学生的疑惑；3) 二次备课，教师将较多同学都存在疑惑的知识点进行记录，并将这些疑惑点结合重点设计出一个学习任务供学生课上完成。 2.2.2. 课上任务深化 该阶段可以分为6个环节：1) 发起在线签到，教师利用云班课上的签到功能来了解学生的考勤状态；2) 随机提问，教师利用云班课的“随机选人”功能，对学生随机提问，提问内容是老师让学生课前预习的知识，教师对回答问题好的学生给与经验值奖励，来鼓励学生提前预习；3) 创设情境，教师可以通过播放视频或呈现图片的方式，来创设情境，激发学生学习的兴趣；4) 确定任务，教师给学生布置课上任务，并利用教师端给学生发送任务清单，让学生明确学习任务；5) 组织学生自主探究、协作学习，教师在云班课上发送微视频、网站链接、操作步骤图解等学习资源，来支持学生自主探究和协作学习，学生先自主完成课上任务，在完成任务的过程中有不会的操作可以小组间互相讨论或请教老师；6) 评价效果，在学生自主学习和协作学习结束后，教师点击云班课的“举手”功能键发起举手，让先举手的三名同学分别上台，利用云班课的“选人”功能键选出一位同学，并对选中同学的“课上成果”进行评价，教师对学生的评价给与补充。 2.2.3. 课后巩固应用 该阶段可以分为2个环节：1) 推送在线测试题，教师在云班课上推送在线测试题，可以让学生之前所学的知识进一步深化到原有的知识体系中，达到深度学习的目的；2) 组织线上教学活动，教师利用云班课可以组织头脑风暴、答疑/讨论、投票/问卷等教学活动，学生在参加教学活动中将知识外化，学生参加头脑风暴可以开拓思维；学生参加答疑/讨论可以增加师生、生生感情；学生参加“投票/问卷”活动可以匿名评价出课上最优秀的作品。 2.3. 设计教学评价，评估教学效果 混合式教学评价以教学目标为依据，有估计教学实施的效果在多大程度上实现了学生深度学习目标的作用、有激励学生学习动机的作用、有调整教学行为的作用，不再仅仅有评价学生学业成绩的单一功能，可见，混合式教学评价的合理设计至关重要。本研究在云班课总共设计了100个经验值，学生可以通过教师的“点赞”获得额外的经验值，通过在云班课上的经验值超过100的人数来评价混合式教学是否可以实现学生深度学习，经验值可以通过在云班课上签到、在线测试、观看视频、投票问卷等途径获得。为了更准确的把握混合式教学的实施效果，可以学生的成绩的变化从侧面看出学生是否进行了深度学习。
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user: 3. 基于深度学习的混合式教学实践 为了验证本文中构建的基于深度学习的混合式教学设计的可行性，本文从实践层面进行探索，以“表格操作”为实例，来进行验证基于深度学习的混合式教学设计应用到《计算机应用基础》中的可行性，了解混合式教学的实施效果。 3.1. 前端分析，准备深度学习 研究对象为宁波第二技师学院的18精密模具A班和B班的学生，共55人，18精密模具A班采用混合式教学方式开展教学，18精器模具B班采用传统教学方式开展教学。对《计算机应用基础》的任课老师进行访谈了解到，两个班的学生初始能力大致相当，18精密模具A班的学生的自主学习、协作交流能力和深度学习能力都较差，但是生活在信息时代的他们，对利用手机APP来辅助课堂教学充满好奇心，并愿意去尝试混合式教学方式。多媒体教室是线下教学环境，而网上教学环境是采用云班课，其用户界面简洁友好，5大功能区一目了然，功能强大，能够完全支撑混合式教学的顺利开展。 3.2. 教学过程实施，进行深度学习 为了实现学生深度学习的目标，教师要先让学生在课前自主进行知识建构，达到浅层学习的目标；课中教师采用任务驱动法，让学生自主学习和协作学习，学生在完成课堂任务中进行深层学习，课后在线测试和参加课下活动，来巩固课前和课上学到知识，下面从教师角度具体呈现教学实施过程。 3.2.1. 课前自主学习 教师上传自主学习任务单、微视频和操作步骤详解，让学生自主学习表格的基础知识和创建表格的方法，提前了解表格的编辑，教师对学生学习的疑惑进行解答，针对较多同学存在的困惑点和本节课的重点，设计了“制作课程表”这一任务。 3.3.2. 课中任务深化 课上让所有学生在线签到，对学生随机提问，问题是“创建表格的三种方法之间的异同”，提问结束后，给学生推送任务清单，让学生通过自主探究和协作交流的学习方式制作出课程表，在所有学生提交作业后，教师点击云班课的“举手”功能键发起举手，让先举手的三名同学分别上台，利用云班课的“选人”功能选出一位同学，并对选中同学的“课上成果”进行评价，教师对学生的评价给与补充。 3.3.3. 课后巩固提升 教师在云班课推送测试题，并开展“投票/问卷”活动，教师把所有学生的作品推送到云班课上，让同学们匿名投票出最优秀的作品，老师给设计出最优秀作品的同学给予经验值奖励。 3.3. 教学评价实施，评估教学效果 开展混合式教学后，需要对教学效果进行评价，以了解开展混合式教学是否可以实现学生深度学习。笔者总共设计了100个经验值，学生的经验值总值在100以上说明学生认真学习教师推送的资源，积极参加教师组织的活动，对知识进行了深度学习，并获得了额外的经验值；结束混合式教学后，发现有11名同学的经验值总值超过100，说明开展混合式教学可以实现学生深度学习，统计图见图2。 为了更加准确的了解开展混合式教学应用到中职《计算机应用基础》中的教学效果，对实验班和对照班的期末成绩进行了对比，结果显示实验班的学生成绩明显高于对照班的学生成绩，尤其是不及格的学生明显减小，说明开展混合式教学能够提高学生的成绩，在一定程度上可以反映出实验班的学生进行了深度学习。 图2. 经验值分布
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user: 4. 结语 从经验值超过100的人数和学生成绩的对比可以看出，本文提出的基于深度学习的混合式教学设计是可行的，开展混合式教学是可以实现学生深度学习的，但在教学实践中，发现学生的自主学习意识不强、教师教学工作量增加等问题。由于笔者对混合式教学研究的时间有限，基于深度学习的混合式教学设计只应用到中职《计算机应用基础》中去，后期需要应用到中职的其他课程中去，以使基于深度学习的混合式教学设计更加合理化。
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user: 摘 要 基于候选区域的目标检测算法检测精度较高，但检测速度较慢，无法达到实时检测的效果。针对这一问题，本文提出了一种新型的基于深度可分离卷积神经网络的目标检测方法。首先通过ResNet-101和深度可分离卷积层，提取目标的精简特征图，减少计算量，以提高检测速度；与此同时为了弥补提高检测速度带来的精度损失，提出采用关键点导向的策略，代替传统的回归方法，该策略利用全卷积神经网络对物体位置的敏感特性，有效保留物体的空间信息，使得算法对目标物体定位更精确。最后，为了提高算法对小目标物体的检测能力，使用PS-RoI Align方法代替传统的池化方法，在一定程度上提高算法对小目标物体的检测能力。实验结果表明，在COCO数据集上，该方法能够取得较好的检测效果。 关键词 :目标检测，深度可分离卷积，全卷积神经网络，关键点 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 近些年来，得益于卷积神经网络(CNN)技术的不断发展进步，越来越多的学者开始利用CNN来进行目标检测方法的研究，并且取得了长足的进步。当前基于CNN的目标检测方法主要分为两大类，一类是基于回归的目标检测方法，以YOLO [ 1 ]，YOLOv2 [ 2 ]，YOLOv3 [ 3 ]，SSD [ 4 ] 等算法为代表，这类方法的检测速度非常快，而检测精度却一般；另一类是基于候选区域的目标检测方法，以R-CNN [ 5 ]，Fast R-CNN [ 6 ]，R-FCN [ 7 ]，Faster R-CNN [ 8 ] 等代表，检测精度较高，但检测速度较慢，本文着眼于提高后者的检测速度。 基于候选区域的目标检测算法，以R-CNN为代表，R-CNN是第一个将CNN网络用于目标检测的算法，采用了传统的Selective Search [ 9 ] 方法来生成候选区域，对于每张输入图片大约生成2000多个候选区域，耗时约27 s，无法有效满足检测速度需求。因此后来出现了SPPNet [ 10 ]，Fast R-CNN等对其作出了改进，其中Fast R-CNN提出联合训练目标分类和候选框回归，形成了一个多任务训练模型，能够有效提高检测性能，但其仍然使用的是Selective Search方法，检测速度仍然不理想，Faster R-CNN应运而生。Faster R-CNN最大的改进是引入了区域提取网络(RPN)来提取候选区域，这样一来，极大地提高了检测的速度和精度，使得整个模型能够进行端到端的训练。但是基于候选区域的目标检测方法把检测分为两个过程：第一步是生成一系列的候选区域，第二步是对这些区域进行识别，分类和定位。为了得到更高的检测精度，第二步的识别工作往往十分复杂，计算量非常大。例如，Faster R-CNN和R-FCN在ROI (感兴趣区域)的拉伸之前或者之后都有很大的计算量，Faster R-CNN采用了两个全连接层用于ROI的识别，而R-FCN则生成了大量的物体得分图，计算量都非常大。因此基于候选区域的目标检测方法通常具有很高的检测精度，但是检测速度较慢。 本文致力于提高基于候选区域的目标检测算法的检测速度，提出了一种新的检测方法，采用了深度可分离卷积(deep separable convolution)来得到精简的特征图，极大地减小了计算量，提高了检测速度。但精简特征图也会带来检测精度的损失，因此还要进一步提高检测精度。Grid R-CNN [ 11 ] 中提出了一种关键点检测的方法，代替了传统的回归定位方法，对目标物体的精确定位有很大帮助，因此本文也采用了关键点导向的方式来确定目标的候选框，以便进一步提高本文算法的检测精度。与传统的回归方法相比，回归方法通过全连接层将特征图映射为一个向量，而本文的方法应用一个全卷积神经网络(FCN) [ 12 ] 来预测目标物体的关键点的位置，来对目标物体进行定位。由于全卷积神经网络结构的位置敏感性，该方法保证了明确的空间信息，并且关键点的位置也能够在像素级获得。当获得了特定位置的一定数量的关键点之后，相应的候选框也就确定了。由关键点作为导向，能够得到比回归方法更精确的目标候选框。同时，为了提高算法对小目标物体的检测能力，使用了PS-RoI Align取代传统的池化方法。在COCO数据集上，本文算法与其它目标检测算法进行了对比实验，实验结果表明，本文提出的算法取得了较优的检测效果。
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user: 3. 实验配置及过程分析 实验的硬件配置为：CPU：Intel(R) Core(TM) i7-4790K CPU@ 4.00GHz；运行内存：32G显卡：Nvidia Geforce GTX1070。 网络环境及配置：实验的所有模型都在Ubuntu16.04环境下完成，使用开源框架Pytorch实验，CUDA版本为8.0，使用Python3.6进行编程实现。 实验数据集以及实现过程：为了评估本算法的检测性能，本实验采用了COCO [ 18 ] 数据集，在COCO数据集中有80种目标物体。实验采用的训练集为80 k，验证集为40 k，其中的35 k作为验证集(mini-validation)，5 k (mini-test)用于测试。测试集的大小为20 k。本文采用的主干网络框架是ResNet，深度为101层，并且去掉所有的全连接层。使用RPN网络来提取候选区域，在此过程中对每张图片进行采样，每张图片采样256个锚点，正负锚点的比例为1:1，锚点的尺度涵盖三种纵横比，分别是{1:2，1:1，2:1}，五种面积，分别是{32 2 ，64 2 ，128 2 ，256 2 ，512 2 }。我们规定IOU(候选框和groundtruth的重合面积/groundtruth) > 0.7的锚点为正样本，低于0.3的为负样本。实验中，我们采用了PS-ROI Align来完成池化的操作，定位时用的池化层的大小为14 × 14，分类时为7 × 7。我们使用SGD [ 19 ] (随机梯度下降)方法来训练损失函数，寻找最优解，momentum = 0.9，weight decay = 0.0001，网络框架是在预训练的ImageNet [ 20 ] 模型上进行初始化的。同时，我们还对数据进行了水平翻转，以便增强模型的鲁棒性。我们将图片的最小像素和最大像素分别设置为800和1200，2000个RoI用作训练，1000个用作测试。在预测阶段，我们将RoI的特征图(feature map)输入PS-RoI Align进行处理，然后将得到的特征图输入到分类分支，得到一个类别置信度得分，然后对其使用NMS [ 21 ] (非极大值抑制)算法，去掉IoU < 0.5的区域。随后，从保留的符合要求的RoI中，挑选出得分值最大的前125个RoI，并将它们的PS-RoI Align特征输入到上文中提到的关键点导向的分支，进行目标物体的定位工作。 评价指标：mAP (Mean Average Precision)和检测速度FPS (Frame Per Second)。AP是判断检测器检测每一类目标性能的标准，而mAP则多用来评价多目标检测条件下检测器的平均检测精度，其大小为AP值得平均值，以此作为目标检测中衡量检测精度的指标。在同一个公共数据集上计算不同的检测算法的mAP值，可以分析出检测算法的性能，具体计算公式如下 AP = ∫ 0 1 p ( r ) d r mAP = ∑ i = 1 C AP ( i ) C (7) 式中，AP代表PR围成的面积，p(r)是PR曲线，mAP是对AP进行加权平均。C = 20，代表20类检测目标。 仅仅依靠检测精度对一个目标检测网络模型进行评估，显然是不够的。因此，本文的另一个重要参考指标是检测速度。评估速度的常用指标是帧率(Frame Per Second， FPS)，通过模型每秒处理的图片数量来判定模型检测性能的好坏。只有在保证了检测精度的同时还能兼顾检测速度，才能说明目标检测模型的性能优劣。
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user: 4. 结果与分析 由于通常评价目标检测算法的性能，主要是从检测精度和检测速度这两方面来进行评估的，因此，我们针对本算法的检测精度和检测速度分别与其他的经典目标检测算法做了对比。 1) 检测精度对比 如表2所示，为在COCO测试集上，本算法与其他一些经典算法的检测精度对比。 表2中，mAP表示IoU在[0.5:0.95]之间的平均精度，AP S ，AP M ，AP L 分别为各个算法对小目标，中等目标和大目标的检测精度。由表2可知，本文的算法的mAP与表中次优的Grid R-CNN相当，在不同大小的物体检测方面也有小幅度的提升。得益于本文采用的PS-RoI Align和关键点导向的策略，提升了本算法的目标检测精度。 Table 2 Comparison of detection accuracy between this paper and other classic algorithm 模型 主干网络 mAP@[0.5:0.95] AP S AP M AP L R-FCN [ 7 ] ResNet-101 32.1 12.8 32.2 47.4 Faster R-CNN [ 8 ] ResNet-101 30.3 9.9 32.2 47.4 Mask R-CNN [ 22 ] ResNet-101 38.2 20.1 41.1 50.2 Light-head R-CNN [ 17 ] ResNet-101 39.5 21.8 43.0 50.7 Grid R-CNN [ 11 ] ResNet-101 41.5 23.3 44.9 53.1 Deformable [ 23 ] ResNet-101 34.5 14.0 37.7 50.3 RetinaNet [ 24 ] ResNet-101 37.8 20.2 41.1 49.2 FPN [ 25 ] ResNet-101 36.2 18.2 39.0 48.2 本文方法 ResNet-101 41.9 24.1 45.3 53.7 表2. 本文与其它经典算法的检测精度对比 2) 检测速度对比 Table 3 Comparison of detection speed between our algorithm and other algorithm 模型 主干网络 检测速度(fps) mAP@[0.5:0.95] YOLOv2 [ 2 ] Darknet-19 40 21.6 YOLOv3 [ 3 ] Darknet-53 78 28.2 SSD [ 4 ] ResNet-101 16 28.0 R-FCN [ 7 ] ResNet-101 11 29.9 Light-head R-CNN [ 17 ] ResNet-101 95 39.5 DSSD [ 26 ] ResNet-101 8 28.2 本文算法 ResNet-101 43 41.9 表3. 本文算法与其它算法的检测速度对比 我们将本文算法和其他一些检测速度较高的目标检测算法在COCO测试集上进行了对比实验，表3中，检测速度fps为帧每秒，由表3可知，本文算法的检测速度与YOLOv2相当，低于YOLOv3和Light-head R-CNN，但是检测速度也很快。而且检测精度mAP是高于其它的目标检测算法的。
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user: 5. 结语 本文提出了一种新型的基于卷积神经网络的目标检测方法，在现在的双阶段目标检测方法中，发现各种其他检测模型的优势，利用ResNet-101和Deep separable convolution来提取图片特征，大大地降低了提取到的特征图维度，减少了计算量。池化层选择PS-ROI Align，提高了检测性能，以及对小目标的检测能力，同时为了提高检测精度，我们采用了关键点导向的方法来替代传统的回归框方法来对目标物体进行定位。在未来的工作中，我们将继续优化网络模型，从而进一步提高目标检测的精度和检测速度。
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user: 摘 要 传统的舌诊常常由于医师的个人主观以及光照、亮度等外部因素的干扰而造成诊断结果的不稳定。为了探究舌象特征与舌诊结果的映射关系，用客观的观测指标对舌象进行定性、定量的研究，把中医临床医学经验和传统的图像处理技术相结合已经成为一种趋势。舌象的纹理特征可以反映出舌象薄厚、腐腻、老嫩的程度，而非舌象传统的颜色和形状等特征所能体现。因此，本文提出了一种基于灰度差分的分类方法。该方法首先通过色偏检测，对舌象的图像进行颜色校正；然后借助GrabCut算法对舌象进行图像分割，从而保留舌象中舌体的有效部分；最后，结合灰度差分统计法对舌体的纹理特征进行特征提取和分析，并对不同类型的舌象图像实现分类。实验结果表明，本文的方法相较于其他的纹理及颜色分类方法在分类舌象老嫩的情况上更具优势。 关键词 :舌诊，纹理分析，舌象分类，灰度差分法 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 中医的舌诊是中医学科中一个重要的诊断方法，是中医望闻问切中重要的组成成分，它是指通过对舌象特征的观察以了解人体生理和病理的变化。数字舌象图像可分为前景和背景两部分，前景即为舌体，舌体的特征属性包含了颜色、形质、纹理等，上述特征是舌诊过程中需要观察的主要信息，在舌诊中具有重要的价值。在传统的舌诊中，对舌象特征的诊断通常是由专业的中医医师进行，诊断结果容易受到不同的亮度或不同的光源等外在因素的影响，除此之外，诊断结果通常会带有个人主观性，这些因素不可避免地会对舌诊的准确性存在影响。因此，利用计算机图像处理技术对舌象进行分析，对促进中医舌诊的客观化研究有着重要的意义。 在利用计算机对舌象图像的特征信息进行分析的过程中，我们需要结合中医医师宝贵的先验知识提取出舌象中的语义特征，再通过计算机从舌象图像中提取出舌象特征，并与语义特征进行比较分析、总结分类。纹理特征是舌象最基础的特征之一，通过观察舌象的纹理特征我们可以发现舌苔厚的舌象图像很粗糙，舌苔薄的舌象图像很光滑，而类型为腐腻苔的舌象的图像表现为颗粒大小不均匀，因而纹理的疏密可以反映舌象薄厚、腐腻程度，而这些无法被传统的颜色和形状等特征描述，因此基于舌象图像的纹理特征分析具有重要的学术价值。
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user: 2. 相关研究 舌诊是中医医学中一个重要的诊断方法，是作为中医医学中望诊的重要组成部分。传统的舌诊是中医医师通过观察病患舌头的颜色、形态等特征的变化来辅助诊断及鉴别的一种方法。近几年来随着计算机科学技术的发展，不断涌现出许多推进舌诊客观化发展的文献，但是这些文献的功能和参数标准都大不相同 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。区别于这些文献提出的舌诊方法，传统的舌诊存在以下几个问题：1) 必须要专业的中医医师；2) 医师需要拥有丰富的临床诊断经验；3) 诊断结果带有医师的主观性；4) 不利于普及与发展。因此随着科学技术的发展和进步，推动舌诊客观化的发展和创新变得十分重要和必要。 针对舌象的舌色的分析主要是观察其图像区域的颜色，舌色特指舌质颜色，需要与苔色区别。通过计算机来识别舌象的舌色需要提取舌质中最佳显现区域，根据罗大中 [ 4 ] 等实验数据分析，最佳区域应为舌左、右侧区及舌尖区。杨新宇 [ 5 ] 在选用CIEL * a * b颜色模型的基础上，采用聚类分析法并通过分类器实现舌色的识别和分类。两种方法都为对舌象舌色的研究提供了很好的方向，但是前者需要使用特定的软件标注舌象的最佳区域，操作繁琐，不能实现自动化确定最佳区域，而后者能求出不错的结果，却未考虑到算法的体量过于庞大，实现算法需要提前准备大量的步骤。 针对舌象的形态特征上的研究，有如许家佗等 [ 6 ] 以舌体的形态特征作为舌体胖瘦的衡量标准，同时也有指出这一衡量标准的不足，易受样本数据的不确定性因素的制约；钟少丹等 [ 7 ] 运用Otsu阈值法和分量互补的方法分割出完整的齿痕舌体图像，保留了齿痕的特点，不足是受样本数据因素影响大。 基于以上相关研究，我们发现通过颜色、形态等特征对舌象的分类具有不错的效果，但是可以发现并不能通过这几类特征来分类舌象的薄厚、腐腻及老嫩，舌象的老嫩唯有通过对舌象的纹理特征分析才能进行分类。许家佗等 [ 8 ] 提出舌象纹理特征是区别舌质老嫩的重要特征，可以通过统计对比度、熵、平均值、二阶矩阵等纹理参数，来对舌象的纹理进行分析，但该方法的衡量标准容易受到颜色、背景等方面因素的影响。分析纹理的方法主要有三种，分别是统计分析法、结构分析法和谱分析法。统计法主要计算处理平滑、粗糙、颗粒性等纹理特征；结构法计算处理的是图像基本单元的组织结构，如对规则排列的图形纹理结构的描述；谱技术是对图像中全局周期性进行探测，主要适用于周期或准周期变化的纹理描述变化 [ 9 ] 。由于舌象图像上面的纹理表现往往不规则且无周期，而基于灰度的差分统计法有着较强的纹理识别功能 [ 10 ] ，能够较好的对舌象图像的纹理特征进行分析，符合本文的研究要求，因此，在本文中基于灰度的差分统计法具有重要的研究价值。
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user: 4. 实验结果与分析 本文采用了300幅由专业仪器采集到的舌象样本数据集，我们将舌象舌质纹理区分为老舌、嫩舌，将舌象舌苔纹理区分为薄苔、厚苔。我们在实验前通过专业人士的观察将舌象分类，分别有老舌152例，嫩舌47例，不老不嫩101例。对舌象的舌质纹理分类的研究中，我们主要从舌体中选取边缘小块的子图像进行研究，数据集部分舌象图像如图6。 图6. 舌质粗糙、细腻舌象 表1是我们通过算法计算出来的各类舌象的用来描述纹理特性的主要参数。 Table 1 Tongue image texture parameter 类型 CON ASM ENT MEAN 老舌 82.71 ± 51.72 0.477 ± 0.341 0.642 ± 0.224 0.0122 ± 0.0024 正常舌 67.56 ± 58.77 0.412 ± 0.151 0.731 ± 0.268 0.0103 ± 0.0038 嫩舌 51.34 ± 46.42 0.431 ± 0.276 0.612 ± 0.219 0.0081 ± 0.0027 表1. 舌象纹理参数 如表2实验结果表可以看出，老舌、正常舌、嫩色三种类型的舌色L值逐渐递减，a值逐渐递增，b值略微递减。三类舌象中的4个主要参数中，对比最明显的参数是对比度CON，舌象的纹理特征越多，对比度CON相应的也越多，其中老舌的CON平均值是82.71，正常舌的CON平均值是67.56，嫩舌的CON平均值是51.34。那么，通过对参数CON的比较分析，我们初步定下了将三类舌象的参数CON的中值设为对舌质纹理进行分类的阈值。 Table 2 Result of texture classificatio 类型 人工分类 算法分类 老舌 152 170 正常舌 101 73 嫩舌 47 57 表2. 舌质纹理分类结果 因此，本文将CON的阈值设定为59.45和75.13，即CON小于59.45的为嫩舌，CON大于75.13的为老舌，大于59.45且小于75.13的则为正常舌，通过CON阈值对300幅舌象进行分类分得170例老舌，73例正常舌象，57例嫩舌。将这组分类情况与舌象真实分类情况进行对比，得到对舌质老的舌象的辨别准确率有89.41%，对舌质适中的舌象的准确率有72.27%，对舌质嫩的舌象的准确率有82.46%，总体准确率为81.38%。其中对纹理粗糙的舌象的分类情况最为准确，对纹理适中的舌象的分类较差。 另外，我们通过实现卫保国等 [ 15 ] 提出的结合子空间法以投影长度比和纹理粗糙度作为分类特征的方法来实现纹理结构的综合判断的方法来与本文的分类方法进行对比。 从表3实验结果来看，结合子空间法的分类方法的总体准确率为72.23%，相较于本文的分类方法的总体准确率81.38%要略低一些，且前者进行分类前需要进行大量的前期工作，如图像采集、图像分类、图像标注、校准训练器等。 Table 3 Training and identification of tongue image result 类型 训练图像个数 测试图像个数 正确识别图像个数 准确率 老舌 20 152 114 0.75 正常舌 20 101 81 0.801 嫩舌 20 47 36 0.766 表3. 舌象训练及识别结果 同时，我们也实现了一种通过颜色来作为分类特征的方法来实现舌象老嫩的分类，通过这个方法来与本文的分类方法进行对比(表4)。采用提取舌象最佳区域：舌左、右侧区及舌尖区三个位置的Lab色彩数值统计求平均并累计多组数据的平均值。 Table 4 Color classification of tongue image result 类型 测试图像个数 L平均值 A平均值 B平均值 正确识别图像个数 准确率 老舌 152 35.6 ± 9.1 16.4 ± 5.6 9.4 ± 6.5 57 0.375 正常舌 101 39.4 ± 13.2 21.6 ± 7.4 10.2 ± 6.7 41 0.405 嫩舌 47 45.3 ± 11.9 23.1 ± 13.3 13.7 ± 5.1 14 0.297 表4. 颜色分类方法结果 由于三种类型的舌象的Lab平均值十分接近，我们设定三类舌象的L分量的中值为阈值进行分类，准确率分别是老舌37.5%、正常舌40.5%、嫩舌29.7%，三类舌象的分类情况都不是很理想，主要原因是三类舌象的Lab数值并不分明，仅通过Lab数值并不能很好的判断舌象类别。
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user: 5. 结束语 本文通过纹理特征对舌象图像进行了分类研究，本文根据舌象的色偏程度采用了基于白平衡改进的算法对图像进行颜色校正，并改进了GrabCut算法并用于本文对舌象进行了分割舌体，从而分割出完整的舌体图像，最后基于灰度差分统计对舌象的舌质纹理进行了统计分析，并对不同类型的舌象图像实现分类。从本文的实验结果中，我们验证了本文算法的有效性及准确性，同时我们发现，通过算法得出的分类结果与正确的分类结果尚存在一定的误差，因此如何将误差降低是我们往后的研究方向。并且随着计算机信息技术的发展，我们可以尝试使用更多的模型结合进本文算法，通过加权判断的方式设定阈值，以此对不同类型的舌象图像进行分类。
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user: 摘 要 本文首先简述硫系化合物纳米线相变存储器的原理、重要应用及优势。其次，分别从纳米线的制备、掺杂、多态存储、相变存储机理等方面，详细综述了基于硫系化合物纳米线相变存储的研究进展。最后提出了硫系化合物纳米线相变存储器领域需要进一步研究的方向。 关键词 :硫系化合物，纳米线，相变存储器，存储性能 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 相变存储器(phase change random access memory，PCRAM)，因具有非易失性、高密度、高速擦除(~50 ns)、循环寿命长、耐高低温、抗电子干扰、与现有集成电路工艺相兼容等优点，被认为是最具发展潜力的下一代非挥发性存储设备，可广泛应用于各种通信、电子、计算机等设备的数据存储 [ 1 ] [ 2 ]。相变存储是利用硫系化合物在激光或电脉冲作用下可迅速地实现晶态与非晶态之间相互转换来存储信息的，其工作原理见图1 [ 3 ]。晶态和非晶态具有显著不同的光学反射率和电阻，基于反射率不同的相变光盘(如CD、DVD)早已商品化，而基于电阻不同的PCRAM已有Gb级别产品问世，部分产品也已应用到智能电表、手机存储卡等设备中 [ 4 ] [ 5 ]。尽管如此，目前基于薄膜材料的PCRAM仍面临着诸多问题，如：① 写电流(RESET电流)大、能耗高，较大的RESET电流意味着需要较大尺寸的晶体管来驱动，使得整体芯片的尺寸较大，不利于高密度的存储；② 随着器件单元尺寸的减小和密度的大幅增加，器件单元间的距离越来越小，当器件单元中的相变材料处于高温熔化状态时，热扩散效应使得相邻的单元因温度升高而导致部分非晶态相变材料结晶，严重时会擦除掉原有的记录信息，这种存储单元的热串扰问题限制了存储密度的进一步提高，上述问题严重制约了PCRAM的研发和规模化商业应用。要发挥PCRAM的优越性和竞争性，就必须将PCRAM做成纳电子器件，尤其是作为存储器最核心的相变材料，其尺寸必须达到几十纳米甚至几纳米，而在此纳米尺度下，材料的相变会呈现许多未知的特性。 图1. 相变存储工作原理示意图 [ 3 ] 二维薄膜材料和一维纳米线的相变存储单元均由上下电极、相变存储材料、绝缘介质等组成 [ 6 ]。与传统的薄膜材料PCRAM相比，纳米线PCRAM具有如下显著优点：① 纳米线PCRAM具有更低的RESET电流和功耗，这主要基于三方面原因，其一是由于纳米线PCRAM的相变层编程区域的减小，其二是由于焦耳热被局域在纳米线长度方向传导，其三是由于纳米线尺寸的减小导致材料的熔点降低 [ 7 ]；② 纳米线单元的尺寸小，可提高单位面积上存储单元的数量，使得纳米线PCRAM具有潜在的超高存储密度 [ 8 ]；③ 纳米线PCRAM具有更低的阻值漂移，有利于提高器件的可靠性和多值存储能力。相变材料在非晶化过程中伴随着密度的变化和应力的产生，使得非晶态电阻值会随时间的流逝而增加，即电阻的漂移现象。Mitra等人 [ 9 ] 的研究表明，纳米线具有高的比表面面积，更易于在非晶化过程中释放应力，因而具有明显减小的阻值漂移；④ 一维纳米线独特的结构特性，为深入研究纳米尺度下相变材料的尺寸效应、电阻漂移、相变机理等关键问题提供了方便和重要的研究平台 [ 10 ]。
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user: 3. 结语 综上所述，本文简述了硫系化合物纳米线相变存储器的原理、应用及优势，为进一步研究纳米尺度下的相变存储提供了参考价值。本文从纳米线的制备、掺杂、多态存储、相变存储机理等方面，综述了基于硫系化合物纳米线相变存储的研究进展，为PCRAM的进一步研究提供了有益的参考。但如何综合平衡相变存储器的各种性能，构造出符合未来发展需要的小尺寸、低功耗、高集成度、大容量的器件，需要从材料、机理、结构以及工艺等多个层面共同考虑和设计，这是未来需要进一步研究的问题，也是PCRAM拥有更广阔应用前景的关键。进一步的研究可集中在以下几点： 1) PCRAM的性能与纳米线的尺寸密切相关，纳米线的直径极大地影响到器件的RESET电流和功耗。发展新的合成方法制备直径更小的纳米线，缩小存储单元的尺寸，减小相变区域的体积，将有利于降低PCRAM的RESET电流和功耗，实现低功耗高密度储存； 2) PCRAM的性能与使用的相变材料密切相关，掺杂是进一步提升材料存储性能行之有效的方法。发展更加可控的方法(比如离子注入法)对相变纳米线进行定量掺杂，将有助于获得性能增强的纳米线PCRAM； 3) 使用球差透射电镜观察纳米线的原位相变过程，将有助于揭示纳米线相变的新机理； 核壳结构纳米线显示出良好的多态存储性能，进一步构筑特殊成分的核壳结构纳米线，降低核层和壳层在相变过程中的应力，将有助于获得高可靠性的多态存储PCRAM纳米线器件。
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user: 摘 要 品牌真实性已得到心理学等各方面研究的广泛关注。品牌真实性是指消费者认为品牌对消费者和品牌自身是忠诚和真实的，并且能够实现消费者表现真实自我的属性。品牌真实性与个体的态度、心理、行为都有密切的关系。自我决定理论、需求理论和经济权衡视角可以解释品牌真实性对个体的影响。未来研究的研究设计和变量选择等方法学问题及研究视角还需要进一步改进，同时需要考虑品牌真实性对社会发展的现实意义，跟紧社会心理服务体系建设的大趋势。 关键词 :品牌真实性，研究方法，心理机制，消费行为 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 随着市场经济的发展，品牌的真实性已成为重要的营销主题，对品牌真实性的追求也成为当代市场营销的基石之一(Kovács， Carroll， & Lehman， 2013)。品牌真实性研究已经受到经济学、社会学、消费决策、心理学等研究的广泛关注，如相关研究已涉及到旅游业、老字号产品，企业管理等领域(Beverland， 2006; Beverland， Lindgreen， & Vink， 2008; Liao & Ma， 2009; Newman & Dhar， 2014)。品牌真实性也逐渐受到心理学家的关注。如品牌真实性与个体的自我真实性有密切相关(Ilicic & Webster， 2016；Morhart， Malär， Guèvremont， Girardin， & Grohmann， 2015)。研究表明，品牌真实性可以满足消费者的真实性需求(Arnould & Price， 2000; Beverland， Lindgreen， & Vink， 2008)。同时，品牌真实性对消费者的决策购买行为具有显著的影响(张楠&彭泗清，2018；Ilicic & Webster， 2016)。尽管如此，整体上来说从心理学视角对该领域的探讨还相对比较少。本文拟从心理学的视角对品牌真实性的概念、测量方法以及研究范式进行梳理，并进一步探讨品牌真实性对消费者心理及其行为影响的心理机制以及未来品牌真实性在心理学领域的未来研究方向。