SoftGUESS: Visualization and Exploration of Code Clones in Context
Eytan Adar and Miryung Kim
University of Washington, Computer Science and Engineering
{eadar,miryung}@https://www.doczj.com/doc/7c13273917.html,
Abstract
We introduce SoftGUESS, a code clone exploration system. SoftGUESS is built on the more general GUESS system which provides users with a mechanism to interactively explore graph structures both through direct manipulation as well as a domain-specific language. We demonstrate SoftGUESS through a number of mini-applications to analyze evolutionary code-clone behavior in software systems. The mini-applications of SoftGUESS represent a novel way of looking at code-clones in the context of many system features. It is our hope that SoftGUESS will form the basis for other analysis tools in the software-engineering domain.
1. Introduction
The analysis of code clone data readily lends itself to graph-based analysis and visualization. However, the relationship of code clones both to themselves and other system objects creates a tangled nest of objects and links which can be difficult to explore. To facilitate different levels of graphical analysis— anything from clones embedded in dependency diagrams to genealogies [10]—we implemented the SoftGUESS library. SoftGUESS is based on GUESS, the Graph Exploration System [1], a novel graph visualization and analysis program. GUESS distinguishes itself from other efforts by providing a domain-specific language for the manipulation, analysis, and visualization of graphs. Unlike tools which force overly-generalized or overly-specific graph representations, GUESS allows users in many fields—from social to computer to biological networks—to analyze their domain-specific graph representations.
SoftGUESS consists of a code library and a number of mini-applications that supports the analysis of code-clones in the context of system dependencies, authorship information, package structures, and other system features. SoftGUESS supports visualization of code clones in a single version or a program as well as views of changing clone over multiple version of the program. Code cloning behavior in software systems has been broadly studied (e.g. [2][6][8][9][10][11]) but primarily for the purposes of identifying targets for refactoring (e.g. [3][4][6]). One of the most recent of these studies [10] analyzed the code clone behavior of two medium size open source projects, Carol (https://www.doczj.com/doc/7c13273917.html,) and dnsjava (https://www.doczj.com/doc/7c13273917.html,). By analyzing multiple versions of each codebase, the authors of [10] studied how clones change over time.
In designing the components of SoftGUESS, we were motivated by previous visualization work on code-clones including graphs of genealogy [10], spectographs [15] , code evolution views [13], dot-plot views [5][8], Hasse diagrams [7], and polymetric views[14]. While all convey some information about the evolution of a codebase, these perspectives do not always allow us to understand clone evolution behavior in the context of other important system attributes, switch between contexts, or experiment with multiple contexts simultaneously. The ability to quickly move through these views, issue queries and visualize results—as static figures and dynamic animations—is beneficial for both researchers and end-users.
As an example, we imagine a scenario in which a set of clones diverge at some early time period and different developers take ownership of each copy. At some later time, one developer corrects a bug in the clone copy that is within their purview. A second developer, unaware of this fix, will not know whether to correct the bug. Using SoftGUESS, it is possible to quickly determine a) how often this phenomenon occurs, and b) to implement a check that traces back the history of the clone to the point of divergence and subsequently propagates a notification to authors responsible for different branches of the clone.
In another scenario a user may want to find locations in which the code-clone represents a large percentage of the content of the method, class or package that contains the clone snippet (i.e. segment). Methods that are largely or entirely copies of one another, and are called with the same parameters, may be eligible for refactoring. A simple query in SoftGUESS can find and visualize these spots in the code base.
Below, we begin with a brief introduction to GUESS and describe the major extensions built for SoftGUESS. Each extension provides a different view
of the clone genealogy dataset and provides a mechanism for asking questions on clone behavior. 2. Gython Basics
Gython [1] is an embedded Python/Jython based language and interactively controls GUESS. Nodes and edges in GUESS are first class objects which may hold any set of properties including strings, numbers, Booleans, and so on. Dynamic properties, such as degree or importance metrics (e.g. PageRank), are calculated on demand. Certain properties (e.g. color, width, label) have a meaning to the visualization subsystem (e.g. the command node1.color = red will set node1 to red and (node1,node2).size = 10 will set both nodes to 10 pixels).
In addition, Gython pre-defines several methods, such as getPredecessors(), getSucessors(), getOutEdges(), etc, to access graph structures quickly. Edges are selected using special operators on individual nodes and node sets (e.g. node1->node2).
A more powerful feature of Gython is the built-in, SQL-like query language. For example, snippet_size > 10 will return those nodes that are longer than 10 lines of code. GUESS supports most SQL operators (e.g. !=, <, >, like, etc.) as well as a few extras for range queries. This feature enables programmers to easily navigate and explore a particular set of code clones. For example, a programmer may want to focus on code clones with a substantial size in the networking subsystem. To visually highlight these clones, say for example by making them green, she could type: ((snippet_size > 10) & (package like ‘%network%’)).color = green.
Finally, Gython defines many shortcut methods to simplify certain analysis tasks. Frequently, users would like to change a visualization attribute based on some node or edge property (e.g. colorize(file) to color clone snippets from each file differently). This is similar to the polymetric views proposed in [14], but with a much richer set of visual properties which can be used to convey general system views. The commands groupBy(…) and groupAndSortBy(…) generate a set of sets corresponding to a parameter. For example, one could identify the shortest lived clone in each package by issuing the command: for c in groupBy(package): (c.sortBy(lifespan)[0]).color = red.
3. The Clone Genealogy Data Set
In constructing the clone dataset, it became apparent that there were an overwhelming number of possible visualizations. Clone snippets, methods, and classes can be represented as nodes; dependencies, inheritance and overloading relationships, containment, and cloning relationships can be represented as edges. Initially SoftGUESS concentrates on three specific visualizations which highlight a number of distinct relationship types (rather than combining them in an uninformative way): (1) a simple visualization of clone evolution, (2) clone evolution in conjunction with containment relationships, and (3) clone evolution in conjunction with structural dependencies. Each visualization shows clones in the context of source code (when a user clicks on a node), or a side-by-side view of clone changes when an edge is clicked.
For the purposes of this paper we make use of one particular clone genealogy dataset, specifically, the data generated by [8] for the Carol system. This data includes 37 versions over the course of 26 months. For each release, the complete dependency diagram was determined for each compilable version (using DependencyFinder, https://www.doczj.com/doc/7c13273917.html,/). Though more detailed views are possible, in order to manage the size of the graph, only incoming and
Figure 1
: A screenshot of the GUESS system.
Figure 2
: The Genealogy Browser
outgoing edges from the method, class, and package which contain or invoke clones were recorded.
Author information for each version was determined through CVS logs. Each snippet was also annotated with its size, the size of the method and containing class, and the number and type of parameters in the container method. Depending on the analysis mode, graphs for the Carol system contained 8000-8500 nodes (i.e. clone snippets) and up to 35,000 edges.
4. Genealogy Browser
The Genealogy Browser, as shown in Figure 2, is the simplest representation of clone genealogy data. Nodes, representing code clones, are positioned from left to right by version and clones from the same group are placed next to each vertically. This layout is made easy by the various clustering and graph processing methods built into GUESS
Since most code clones do not actually change between versions, the browser allows users to issue
commands like notEqualFilter(param) which will find those edges where the end points change in parameter. For example, we may be able to spot potential trouble spots where clone ownership diverges by using notEqualFilter(author). Other parameters include the package , encapsulating method , the method type (i.e. public, private, protected, or static ), and the number and type of parameters (params and param_types ). To support these certain exploration tasks we created a tool bar that allows the selection of the parameter. In all, the toolbar, libraries, and layout algorithm are implemented in under 250 lines of Gython code.
5. Encapsulation Browser
The Encapsulation Browser, which is similar to the system complexity view of [13][14], visualizes a tree representing hierarchical containment of clone snippets from the snippet itself (the leaves), through method, class, and package definitions. The resulting graph (8717 nodes and 16422 edges in the case of Carol ) can be used to answer questions about the movement of clone snippets relative to each other in this hierarchy. Each code release version is set as a graph “state” and animated through GUESS’ dynamic visualization feature. States are essentially a column in the Genealogy Browser, connected by the encapsulating Package/Class/Method (PCM) hierarchy to form a tree. The layout algorithm, again simplified by GUESS features, produces trees such as the one in Figure 3. In this image the user has issued a colorize(clone_id) command, coloring each clone group differently. One can readily see the distribution of clones in the containment hierarchy. Furthermore, because GUESS allows for smoothing morphing between graph states, we are able to create an animated view (see:
http://graphexploration.cond,org/softguess/) that illustrates the movement and spread of code clones over time. In this view, each clone appears at the location of its predecessor in the genealogy and moves to its location in the package hierarchy. A user is easily able to identify the clone that has been copied to a very distant package or class.
One task which we may wish to perform is finding packages where snippets with high average snippet to method length ratios. We can create a new parameter (ms_ratio ) dynamically on nodes as in the following:
for z in (version == 0): leaves = findLeaves(z) sum = 0
for k in leaves: sum = sum + k.ms_ratio z.ms_ratio = sum / len(leaves)
and visualize the results by resizing each node from low to high based on the percent using the command: resizeLinear(ms_ratio,10,20).
Figure 4
: Dependency Browser
Figure 3: Encapsulation Browser
6. Dependency Browser
The final SoftGUESS mini-application is the Dependency Browser which represents the genealogy graph augmented with the dependency edges. With only classes in the Carol system represented, the graph has 8475 nodes (i.e. 172 PCM nodes) and 35746 edges of which the majority (25064) are incoming edges from external PCM nodes to the clone snippets, and only 2956 are outgoing edges from clone snippets to other Carol PCMs.
Visualizing all versions simultaneously is not particularly informative. Instead, a dependency graph is generated for each version by only rendering edges, PCMs and snippets present in that version (rendered as circles and squares respectively) through a force-directed layout technique. Incoming and outgoing edges are colored differently, allowing users to quickly get a sense of the distribution. Each clone snippet can be colored or sized based on different properties (e.g. the genealogy, the in-degree, etc.).
Using this graph a user can ask targeted questions such as: “how many different clone genealogies are depended on by a particular class?” or general ones such as, “which objects depend on, or are depended by, clones the most?” The answer for Carol is the TraceCarol object with 2985 incoming edges and RemoteShell object with 872 outgoing edges. GUESS also provides basic charting methods. With the command plotDistrib(indegree), a user can, for example, identify clone snippets that are lightly embedded in the dependency graph and may be easy to refactor. The output of this command is illustrated in Figure 4 with the rank-ordered in-degrees. The example output is illustrated in Figure 4. Mousing over the nodes in the top visualization will highlight their location in the plot. Similarly, mousing over the plot will highlight matching nodes in the graph.
6. Conclusions
The SoftGUESS library and mini-applications represent a mechanism by which code-clones can be visually and programmatically analyzed. The different forms of analysis made possible by understanding clones in the context of many other relationships are made simpler by the power of the GUESS system. A domain-specific language with which users can investigate clones in single version snapshots, as well as their changes over multiple versions, represents a powerful way to analyze graphs. It is our hope that the mini-applications and libraries created for SoftGUESS will form the basis for other software-engineering visualization and analysis tasks. In our continuing work, we are also interested in performing more evaluations and testing of the visualizations to validate their usefulness.
GUESS and SoftGUESS, which are implemented in a combination of Java and Gython, are freely available at https://www.doczj.com/doc/7c13273917.html,.
7. Acknowledgements
We would like to thank David Notkin for his advice in the implementation of SoftGUESS. Eytan Adar is funded by an ARCS and NSF Fellowship.
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脐带间充质干细胞的研究进展 间充质干细胞（mesenchymal stem cells,MSC S ）是来源于发育早期中胚层 的一类多能干细胞[1-5]，MSC S 由于它的自我更新和多项分化潜能，而具有巨大的 治疗价值 ,日益受到关注。MSC S 有以下特点：(1)多向分化潜能，在适当的诱导条件下可分化为肌细胞[2]、成骨细胞[3、4]、脂肪细胞、神经细胞[9]、肝细胞[6]、心肌细胞[10]和表皮细胞[11, 12]；(2)通过分泌可溶性因子和转分化促进创面愈合；(3) 免疫调控功能，骨髓源（bone marrow ）MSC S 表达MHC-I类分子，不表达MHC-II 类分子，不表达CD80、CD86、CD40等协同刺激分子，体外抑制混合淋巴细胞反应，体内诱导免疫耐受[11, 15]，在预防和治疗移植物抗宿主病、诱导器官移植免疫耐受等领域有较好的应用前景；(4)连续传代培养和冷冻保存后仍具有多向分化潜能，可作为理想的种子细胞用于组织工程和细胞替代治疗。1974年Friedenstein [16] 首先证明了骨髓中存在MSC S ，以后的研究证明MSC S 不仅存在于骨髓中，也存在 于其他一些组织与器官的间质中：如外周血[17]，脐血[5]，松质骨[1, 18]，脂肪组织[1]，滑膜[18]和脐带。在所有这些来源中，脐血(umbilical cord blood)和脐带(umbilical cord)是MSC S 最理想的来源，因为它们可以通过非侵入性手段容易获 得，并且病毒污染的风险低，还可冷冻保存后行自体移植。然而，脐血MSC的培养成功率不高[19, 23-24]，Shetty 的研究认为只有6%，而脐带MSC的培养成功率可 达100%[25]。另外从脐血中分离MSC S ，就浪费了其中的造血干/祖细胞(hematopoietic stem cells/hematopoietic progenitor cells,HSCs/HPCs) [26, 27]，因此，脐带MSC S (umbilical cord mesenchymal stem cells, UC-MSC S )就成 为重要来源。 一．概述 人脐带约40 g, 它的长度约60–65 cm, 足月脐带的平均直径约1.5 cm[28, 29]。脐带被覆着鳞状上皮，叫脐带上皮，是单层或复层结构，这层上皮由羊膜延续过来[30, 31]。脐带的内部是两根动脉和一根静脉，血管之间是粘液样的结缔组织，叫做沃顿胶质，充当血管外膜的功能。脐带中无毛细血管和淋巴系统。沃顿胶质的网状系统是糖蛋白微纤维和胶原纤维。沃顿胶质中最多的葡萄糖胺聚糖是透明质酸，它是包绕在成纤维样细胞和胶原纤维周围的并维持脐带形状的水合凝胶，使脐带免受挤压。沃顿胶质的基质细胞是成纤维样细胞[32]，这种中间丝蛋白表达于间充质来源的细胞如成纤维细胞的，而不表达于平滑肌细胞。共表达波形蛋白和索蛋白提示这些细胞本质上肌纤维母细胞。 脐带基质细胞也是一种具有多能干细胞特点的细胞，具有多项分化潜能，其 形态和生物学特点与骨髓源性MSC S 相似[5, 20, 21, 38, 46]，但脐带MSC S 更原始，是介 于成体干细胞和胚胎干细胞之间的一种干细胞，表达Oct-4, Sox-2和Nanog等多
精神分裂症的病因及发病机理 精神分裂症病因：尚未明，近百年来的研究结果也仅发现一些可能的致病因素。（一）生物学因素1．遗传遗传因素是精神分裂症最可能的一种素质因素。国内家系调查资料表明：精神分裂症患者亲属中的患病率比一般居民高6.2倍，血缘关系愈近，患病率也愈高。双生子研究表明：遗传信息几乎相同的单卵双生子的同病率远较遗传信息不完全相同 的双卵双生子为高，综合近年来11项研究资料：单卵双生子同病率（56.7%），是双卵双生子同病率（12.7%）的4.5倍，是一般人口患难与共病率的35-60倍。说明遗传因素在本病发生中具有重要作用，寄养子研究也证明遗传因素是本症发病的主要因素，而环境因素的重要性较小。以往的研究证明疾病并不按类型进行遗传，目前认为多基因遗传方式的可能性最大，也有人认为是常染色体单基因遗传或多源性遗传。Shields发现病情愈轻，病因愈复杂，愈属多源性遗传。高发家系的前瞻性研究与分子遗传的研究相结合，可能阐明一些问题。国内有报道用人类原癌基因Ha-ras-1为探针，对精神病患者基因组进行限止性片段长度多态性的分析，结果提示11号染色体上可能存在着精神分裂症与双相情感性精神病有关的DNA序列。2．性格特征：约40%患者的病前性格具有孤僻、冷淡、敏感、多疑、富于幻想等特征，即内向
型性格。3．其它：精神分裂症发病与年龄有一定关系，多发生于青壮年，约1/2患者于20～30岁发病。发病年龄与临床类型有关，偏执型发病较晚，有资料提示偏执型平均发病年龄为35岁，其它型为23岁。80年代国内12地区调查资料：女性总患病率（7.07%。）与时点患病率（5.91%。）明显高于男性（4.33%。与3.68%。）。Kretschmer在描述性格与精神分裂症关系时指出：61%患者为瘦长型和运动家型，12.8%为肥胖型，11.3%发育不良型。在躯体疾病或分娩之后发生精神分裂症是很常见的现象，可能是心理性生理性应激的非特异性影响。部分患者在脑外伤后或感染性疾病后发病；有报告在精神分裂症患者的脑脊液中发现病毒性物质；月经期内病情加重等躯体因素都可能是诱发因素，但在精神分裂症发病机理中的价值有待进一步证实。（二）心理社会因素1．环境因素①家庭中父母的性格，言行、举止和教育方式（如放纵、溺爱、过严）等都会影响子女的心身健康或导致个性偏离常态。②家庭成员间的关系及其精神交流的紊乱。③生活不安定、居住拥挤、职业不固定、人际关系不良、噪音干扰、环境污染等均对发病有一定作用。农村精神分裂症发病率明显低于城市。2．心理因素一般认为生活事件可发诱发精神分裂症。诸如失学、失恋、学习紧张、家庭纠纷、夫妻不和、意处事故等均对发病有一定影响，但这些事件的性质均无特殊性。因此，心理因素也仅属诱发因
脐带血造血干细胞库管理办法（试行） 第一章总则 第一条为合理利用我国脐带血造血干细胞资源，促进脐带血造血干细胞移植高新技术的发展，确保脐带血 造血干细胞应用的安全性和有效性，特制定本管理办法。 第二条脐带血造血干细胞库是指以人体造血干细胞移植为目的，具有采集、处理、保存和提供造血干细胞 的能力，并具有相当研究实力的特殊血站。 任何单位和个人不得以营利为目的进行脐带血采供活动。 第三条本办法所指脐带血为与孕妇和新生儿血容量和血循环无关的，由新生儿脐带扎断后的远端所采集的 胎盘血。 第四条对脐带血造血干细胞库实行全国统一规划，统一布局，统一标准，统一规范和统一管理制度。 第二章设置审批 第五条国务院卫生行政部门根据我国人口分布、卫生资源、临床造血干细胞移植需要等实际情况，制订我 国脐带血造血干细胞库设置的总体布局和发展规划。 第六条脐带血造血干细胞库的设置必须经国务院卫生行政部门批准。 第七条国务院卫生行政部门成立由有关方面专家组成的脐带血造血干细胞库专家委员会（以下简称专家委
员会），负责对脐带血造血干细胞库设置的申请、验收和考评提出论证意见。专家委员会负责制订脐带血 造血干细胞库建设、操作、运行等技术标准。 第八条脐带血造血干细胞库设置的申请者除符合国家规划和布局要求，具备设置一般血站基本条件之外， 还需具备下列条件： （一）具有基本的血液学研究基础和造血干细胞研究能力； （二）具有符合储存不低于1 万份脐带血的高清洁度的空间和冷冻设备的设计规划； （三）具有血细胞生物学、HLA 配型、相关病原体检测、遗传学和冷冻生物学、专供脐带血处理等符合GMP、 GLP 标准的实验室、资料保存室； （四）具有流式细胞仪、程控冷冻仪、PCR 仪和细胞冷冻及相关检测及计算机网络管理等仪器设备； （五）具有独立开展实验血液学、免疫学、造血细胞培养、检测、HLA 配型、病原体检测、冷冻生物学、 管理、质量控制和监测、仪器操作、资料保管和共享等方面的技术、管理和服务人员； （六）具有安全可靠的脐带血来源保证； （七）具备多渠道筹集建设资金运转经费的能力。 第九条设置脐带血造血干细胞库应向所在地省级卫生行政部门提交设置可行性研究报告，内容包括：
古代汉语词类活用例句列举 古代汉语词类活用例句列举《郑伯克段于鄢》１、例：壮公生，惊姜氏。P97 惊：用作使动，使。。。惊。２、例：无生民心。P99 生：用作使动，使。。。产生。３、例：若阙地及泉，隧而相见。P101 隧：名词动用。《公孙无知之乱》４、豕立而啼，P109 立：名词作状语，像人一样丫立。〈安之战〉５、皆主？献子。P117 主：名词动用，以。。。为主。６、君无所辱命。P119 辱：动词使动，使。。。受辱。７、从左右，皆肘之。P123 肘：名词使动，表示用胳膊推撞。８、臣辱戎士。123 辱：动词使动。９、人不难以死免其君。P123 免：用作使动，使。。。免于。１０、故中御而从齐候。P123 中：方位名词做状语。〈子产说范宣子轻敝〉１１、三周华不注。P122 周：
名词动用。１２、郑人病之。P129 病：名词用作意动。１３、象有齿而焚其身。P130 焚：动词用作使动。１４、宣子说，乃轻弊。P130 轻：形容词用作使动，使。。。轻。〈苏秦连横约纵〉１５、今先生俨然不运千里而庭教之。P182 远：形容词用作意动。１６、明言章理，兵甲愈起。P183 明、章：用作使动。 1 １７、辨言伟服。攻战不息。P183 辩、伟：都用作使动，使。。。雄辩，使。。。华美。１８、繁称文辞，天下不冶。P183 文：名词用作使动。１９、夫徒处而致利，安坐而广地。P183 广：形容词用作使动，使。。。广。２０、言语相结，天下为一。P183 言语：名词作状语。２１、今欲并天下，凌万乘，诎敌国。制海内，子元元。臣诸候。非兵不可。P183 诎：用作使动，使。。。屈服；子：名词用作使动，使。。。成为子女；臣：名词用作使动，使。。。成为臣子。２２、约纵散横，以抑强秦。
产品可视化 目录 1．产品可视化概述 (2) 2．Lifecycle Visualization 查看器 (2) 2.1．独立式查看器 (2) 2.2．生命周期查看器 (2) 3．处理可视化数据 (3) 3.1．在我的Teamcenter 查看器中处理可视化数据 (3) 3.2．结构管理器查看器 (4) 3.3．多结构管理器查看器 (4) 3.4．制造工艺规划器查看器 (5) 3.5．JT 预览视图 (6) 3.6．图像预览视图 (6) 4．Vis MockUp (6) 4.1．简介 (6) 4.2．主要功能 (7) 4.3．用户界面 (7)
1．产品可视化概述 Teamcenter lifecycle visualization 具有行业标准的JT? 文件格式，它使整个组织能够查看通常以 CAD 数据格式存储的设计数据。它允许用户在协同环境中浏览和验证产品创新和产品问题。在部署到 Teamcenter 环境中时，数据始终保持最新状态。对于 PLM XML 的支持还提供一个可扩展的轻量级机制，用来与其他 Siemens PLM Software 产品和受支持的第三方应用程序共享产品数据。 Teamcenter lifecycle visualization 可用于多个产品配置，使用户能够灵活地按其公司的特定需求来定制购 买。 2．L ifecycle Visualization 查看器 与 Teamcenter 进行的 Lifecycle Visualization 集成支持 Teamcenter lifecycle visualization 独立式查看器和胖客户端中的生命周期查看 器。此外，许多胖客户端透视图都包含嵌入式可视化组件。 2.1．独立式查看器 独立式查看器在 Teamcenter 外部运行，采用独立安装，在 Teamcenter 嵌入式可视化组件的基础上扩展，支持可选的软件模块（例如 Concept、Visualization Illustration、Quality Producer和Variation Analysis）。单机版 Lifecycle Visualization 与 Teamcenter 集成，从而可将数据从Teamcenter 应用程序发送到独立式查看器、执行分析，然后将工作保存回数据库。单机版 Lifecycle Visualization 在以下产品配置中可用： ?Base 产品配置可供您查看和批注 2D 图像并执行基本的 3D 分析操作（如测量和横截面）。 ?Standard 产品配置可提供许多附加功能，如高级导航功能、批注工具和支持精确 3D 测量。 ?Professional 产品配置添加了分析功能（如 3D 比较）以及操控和变换3D 模型、创建轮廓捕捉以及播放说明装配序列的运动文件的功能。您可以选择使用附加模块，如动画、Concept 及 Visualization Illustration。 ?Mockup 产品配置除了提供其他产品配置所具有的所有功能外，还包含多种高级功能，例如：3D 间隙分析、几何体简化、零件组、3D 过滤器和 电影捕捉。您可以选择使用所有可用的附加模块，包括 Quality Producer、Variation Analysis、Jack 及 Path Planning。 2.2．生命周期查看器
古代汉语练习（词类活用） 班级：姓名：学号： 一、简答： 1、什么是古代汉语的词类活用？古代汉语中的词类活用有哪几种？ 2、怎样区别使动用法和意动用法？试举例说明。并说明如何翻译。 3、试说明名词做状语主要有哪几种情况。 4、名词、形容词用作动词的情况主要有哪些？应该如何辨认？ 二、多项选择题（在每小题的四个备选答案中，选出二个至四个正确的答案，并将其号码分别填在题干后的括号内，多选、少选、错选均无分。每小题1分，共5分） 1．下列各句中加着重号的词，属于词类活用的是（） A．斩一首者爵一级B．能富贵将军者，上也 C．曹人凶俱，为其所得者棺而出之 D．夫鼠，昼伏夜动，不穴于寝庙，畏人故也 2．下列各句中加着重号的词属于名词作状语的是（） A．裂裳衣疮，手往善药 B．其经承子厚口讲指画为文词者，悉有法度可观 C．范增数目项王D．诸侯宾至 3．下列各句含宾语前置现象的是（） A．姜氏何厌之有B．楚君之惠，末之敢忘 C．除君之恶，唯力是视D．昭王南征而不复，寡人是问 4．对下列各句中加着重号的词组分析错误的是（） A．子重使太宰伯州犁待于王后（动宾）B．将塞井夷灶而为行也（连动） C．臣之壮也犹不如人（主谓）D．以勇力之所加而治智能之官（偏正） 5．下列句子中有使动用法的是（） A．秋九月，晋侯饮赵盾酒，伏甲将攻之 B．是时万石君奋为汉王中涓，受手谒，人见平
C．见灵辄饿，问其病，曰：“不食三日矣。”食之，舍其半 D．仓廪实而知礼节，衣食足而知荣辱 四、指出并具体说明下列文句中的词类活用现象： 1．秦数败赵军，赵军固壁不战。（秦与赵兵相距长平） 2．赵王不听，遂将之。（秦与赵兵相距长平） 3．身所奉饭饮而进食者以十数，所友者以百数。（秦与赵兵相距长平） 4．括军败，数十万之众遂降秦，秦悉阬之。（秦与赵兵相距长平） 5．信数与萧何语，何奇之。（韩信拜将） 6．王必欲长王汉中，无所事信。（韩信拜将） 7．吾亦欲东耳，安能郁郁久居此乎？（韩信拜将） 8．何闻信亡，不及以闻，自追之。（韩信拜将） 9．今大王举而东，三秦可传檄而定也。（韩信拜将） 10．遇有以梦得事白上者，梦得于是改刺连州。（柳子厚墓志铭） 11．自子厚之斥，遵从而家焉，逮其死不去。（柳子厚墓志铭） 12．以如司农治事堂，栖之梁木上。（段太尉逸事状） 13．踔厉风发，率常屈其座人。（柳子厚墓志铭） 14．晞一营大噪，尽甲。（段太尉逸事状） 15．即自取水洗去血，裂裳衣疮，手注善药。（段太尉逸事状） 16．黄罔之地多竹，大者如椽。竹工破之，刳去其节，用代陶瓦。（黄冈竹楼记）17．晋灵公不君。厚敛以彫墙。（晋灵公不君） 18．既而与为公介，倒戟以御公徒而免之。（晋灵公不君） 19．盛服将朝，尚早，坐而假寐。（晋灵公不君） 20．晋侯饮赵盾酒，伏甲将攻之。（晋灵公不君） 五、说明下列文句中的词类活用现象，并将全文译为现代汉语：
精神分裂症的发病原因是什么 精神分裂症是一种精神病，对于我们的影响是很大的，如果不幸患上就要及时做好治疗，不然后果会很严重，无法进行正常的工作和生活，是一件很尴尬的事情。因此为了避免患上这样的疾病，我们就要做好预防，今天我们就请广州协佳的专家张可斌来介绍一下精神分裂症的发病原因。 精神分裂症是严重影响人们身体健康的一种疾病，这种疾病会让我们整体看起来不正常，会出现胡言乱语的情况，甚至还会出现幻想幻听，可见精神分裂症这种病的危害程度。 (1)精神刺激：人的心理与社会因素密切相关，个人与社会环境不相适应，就产生了精神刺激，精神刺激导致大脑功能紊乱，出现精神障碍。不管是令人愉快的良性刺激，还是使人痛苦的恶性刺激，超过一定的限度都会对人的心理造成影响。 (2)遗传因素：精神病中如精神分裂症、情感性精神障碍，家族中精神病的患病率明显高于一般普通人群，而且血缘关系愈近，发病机会愈高。此外，精神发育迟滞、癫痫性精神障碍的遗传性在发病因素中也占相当的比重。这也是精神病的病因之一。 (3)自身：在同样的环境中，承受同样的精神刺激，那些心理素质差、对精神刺激耐受力低的人易发病。通常情况下，性格内向、心胸狭窄、过分自尊的人，不与人交往、孤僻懒散的人受挫折后容易出现精神异常。 (4)躯体因素：感染、中毒、颅脑外伤、肿瘤、内分泌、代谢及营养障碍等均可导致精神障碍，。但应注意，精神障碍伴有的躯体因素，并不完全与精神症状直接相关，有些是由躯体因素直接引起的，有些则是以躯体因素只作为一种诱因而存在。 孕期感染。如果在怀孕期间，孕妇感染了某种病毒，病毒也传染给了胎儿的话，那么，胎儿出生长大后患上精神分裂症的可能性是极其的大。所以怀孕中的女性朋友要注意卫生，尽量不要接触病毒源。 上述就是关于精神分裂症的发病原因，想必大家都已经知道了吧。患上精神分裂症之后，大家也不必过于伤心，现在我国的医疗水平是足以让大家快速恢复过来的，所以说一定要保持良好的情绪。
2017 数据可视化概览及其应 用计算机1406班宋世波20143753
目录 CONTENTS 数据可视化概述 Data visualization overview 数据可视化开发工具介绍 Introduction to data visualization development tools 数据可视化技术应用 Data visualization technology application 可视化应用及参考文献 Application and reference
数据可视化概述?Data visualization overview
可视化（Visualization ）是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机视觉、计算机辅助设计等多个领域，成为研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。 高效 直观 标准 丰富 将海量数据进行抽取、度量、分析进行高效展现，为及时掌握全局动向和应对突发事件提供有效保障。 利用多维交互式报表、三维图形、大屏投影等高新技术，通过多维视角观察数据形态，显著提升对信息的认知。 通过制定可视化标准体系，实现可视化展现规范统一 从大屏投影到普通PC 桌面、Web 网再到移动终端，接收信息不受时间、空间限制。
明确问题 清晰的问题可以有助于避免数据可视化的一个常见毛病：把不相干的事物放在一起比较。假设我们有这样一个数据集(见表1)，其中包含一个机构的作者总数、出版物总数、引用总数和它们特定一年的增长率。图1是一个糟糕的可视化案例，所有的变量都被包含在一张表格中。在同一张图中绘制出不同类型的多个变量，通常不是个好主意。注意力分散的读者会被诱导着去比较不相干的变量。比如，观察出所有机构的作者总数都少于出版物总数，这没有任何意义，又或者发现Athena University、Bravo University、Delta Institution三个研究机构的出版物总数依次增长，也没有意义。拥挤的图表难以阅读、难以处理。在有多个Y轴时就是如此，哪个变量对应哪个轴通常不清晰。简而言之，槽糕的可视化项目并不澄清事实而是引人困惑。 从基本的可视化着手 确定可视化项目的目标后，下一步是建 立一个基本的图形。它可能是饼图、线 图、流程图、散点图、表面图、地图、 网络图等等，取决于手头的数据是什么 样子。在明确图表该传达的核心信息时， 需要明确以下几件事： 我们试图绘制什么变量? X轴和轴代表什么? 数据点的大小有什么含义吗? 颜色有什么含义吗? 我们试图确定与时间有关趋势，还 是变量之间的关系? 选择正确的图表类型 数据的规范化(如本例中的相对活跃 指数)是一个很常见也很有效的数据 转换方法，但需要基于帮助读者得 出正确结论的目的使用。如在此例 中，仅仅发现目标机构对某个小领 域非常重视没太大意义。 我们可以把出版量和活跃程度 在同一个图表中展示，以理解各领 域的活跃程度。使用图4的玫瑰图， 各块的面积表示文章数量，半径长 短表示相对活跃指数。注意在此例 中，半径轴是二次的(而图3中是典 型线性的)。图中可以看出，B领域 十分突出，拥有最大的数量(由面积 表示)和最高的相对活跃程度(由半 径长度表示)。 将注意力引向关键信息 用肉眼衡量半径长度可能并不容 易。由于在本例中，相对活跃指 数的1.0代表此领域的全球活跃 程度，我们可以通过给出1.0的 参照值来引导读者，见图5。这 样很容易看出哪些领域的半径超 出参考线。 我们还可以使用颜色帮助读者识 别出版物最多的领域。如图例所 示，一块的颜色深浅由出版物数 量决定。为了便于识别，我们还 可以把各领域名称作为标签(见图 6)。
初中所学文言文中的五类常见词类活用现象
古代汉语中的词类活用现象 五种类型：名词用作动词 动词、形容词、名词的使动用法 形容词、名词的意动用法 名词用作状语 动词用作状语 （一）名词用如动词 古代汉语名词可以用如动词的现象相当普遍。如： 从左右，皆肘．之。（左传成公二年） 晋灵公不君．。（左传宣公二年） 孟尝君怪其疾也，衣冠 ．．而见之。（战国策·齐策四） 马童面．值，指王翳曰：“此项王也。”（史记·项羽本纪） 夫子式．而听之。（礼记·檀弓下） 曹子手．剑而从之。（公羊传庄公十三年） 假舟楫者，非能水．也，而绝江河。（荀子·劝学） 左右欲刃．相如。（史记·廉颇蔺相如列传） 秦师遂东．。（左传僖公三十二年） 汉败楚，楚以故不能过荥阳而西．。（史记·项羽本纪） 以上所举的例子可以分为两类：前八个例子是普通名词用如动词，后两个例子是方位名词用如动词。 名词用作动词是由上下文决定的。我们鉴别某一个名词是不是用如动词，须要从整个意思来考虑，同时还要注意它在句中的地位，以及它前后有哪些词类的词和它相结合，跟他构成什么样的句法关系。一般情况有如下四种：
①代词前面的名词用如动词（肘之、面之），因为代词不受名词修饰； ②副词尤其是否定副词后面的名词用如动词（“遂东”、“不君”）； ③能愿动词后面的名词也用如动词（“能水”、“欲刃”）； ④句中所确定的宾语前面的名词用如动词（“脯鄂侯”“手剑”） （二）动词、形容词、名词的使动用法 一、动词的使动用法。 定义：主语所代表的人物并不施行这个动词所表示的动作，而是使宾语所代表的人或事物施行这个动作。例如：《左传隐公元年》：“庄公寤生，惊姜氏。”这不是说庄公本人吃惊，而是说庄公使姜氏吃惊。 在古代汉语里，不及物动词常常有使动用法。不及物动词本来不带宾语，当它带有宾语时，则一定作为使动用法在使用。如： 焉用亡．郑以陪邻？《左传僖公三十年》 晋人归．楚公子榖臣与连尹襄老之尸于楚，以求知罃。（左传成公三年） 大车无輗，小车无杌，其何以行．之哉？《论语·为政》 小子鸣．鼓而攻之可也。《论语·先进》 求也退，故进．之；由也兼人，故退．之。《论语·先进》 故远人不服，则修文德以来．之。《论语·季氏》 有时候不及物动词的后面虽然不带宾语，但是从上下文的意思看，仍是使动用法。例如《论语·季氏》：“远人不服而不能来也”这个“来”字是使远人来的意思。 古代汉语及物动词用如使动的情况比较少见。及物动词本来带有宾语，在形式上和使动用法没有什么区别，区别只在意义上。使动的宾语不是动作的接受者，而是主语所代表的人物使它具有这种动作。例如《孟子·梁惠王上》“朝秦楚”，不食齐宣王朝见秦楚之君，相反的，是齐宣王是秦楚之君朝见自己。 下面各句中的及物动词是使动用法： 问其病，曰：“不食三日矣。”食．之。《左传·宣公二年》
精神分裂症的病因是什么 精神分裂症是一种精神方面的疾病，青壮年发生的概率高，一般 在16～40岁间，没有正常器官的疾病出现，为一种功能性精神病。 精神分裂症大部分的患者是由于在日常的生活和工作当中受到的压力 过大，而患者没有一个良好的疏导的方式所导致。患者在出现该情况 不仅影响本人的正常社会生活，且对家庭和社会也造成很严重的影响。 精神分裂症常见的致病因素： 1、环境因素：工作环境比如经济水平低低收入人群、无职业的人群中，精神分裂症的患病率明显高于经济水平高的职业人群的患病率。还有实际的生活环境生活中的不如意不开心也会诱发该病。 2、心理因素：生活工作中的不开心不满意，导致情绪上的失控，心里长期受到压抑没有办法和没有正确的途径去发泄，如恋爱失败， 婚姻破裂，学习、工作中不愉快都会成为本病的原因。 3、遗传因素：家族中长辈或者亲属中曾经有过这样的病人，后代会出现精神分裂症的机会比正常人要高。 4、精神影响：人的心里与社会要各个方面都有着不可缺少的联系，对社会环境不适应，自己无法融入到社会中去，自己与社会环境不相
适应，精神和心情就会受到一定的影响，大脑控制着人的精神世界， 有可能促发精神分裂症。 5、身体方面：细菌感染、出现中毒情况、大脑外伤、肿瘤、身体的代谢及营养不良等均可能导致使精神分裂症，身体受到外界环境的 影响受到一定程度的伤害，心里受到打击，无法承受伤害造成的痛苦，可能会出现精神的问题。 对于精神分裂症一定要配合治疗，接受全面正确的治疗，最好的 疗法就是中医疗法加心理疗法。早发现并及时治疗并且科学合理的治疗，不要相信迷信，要去正规的医院接受合理的治疗，接受正确的治 疗按照医生的要求对症下药，配合医生和家人，给病人创造一个良好 的治疗环境，对于该病的康复和痊愈会起到意想不到的效果。
卫生部办公厅关于印发《脐带血造血干细胞治疗技术管理规 范(试行)》的通知 【法规类别】采供血机构和血液管理 【发文字号】卫办医政发[2009]189号 【失效依据】国家卫生计生委办公厅关于印发造血干细胞移植技术管理规范(2017年版)等15个“限制临床应用”医疗技术管理规范和质量控制指标的通知 【发布部门】卫生部(已撤销) 【发布日期】2009.11.13 【实施日期】2009.11.13 【时效性】失效 【效力级别】部门规范性文件 卫生部办公厅关于印发《脐带血造血干细胞治疗技术管理规范（试行）》的通知 （卫办医政发〔2009〕189号） 各省、自治区、直辖市卫生厅局，新疆生产建设兵团卫生局： 为贯彻落实《医疗技术临床应用管理办法》，做好脐带血造血干细胞治疗技术审核和临床应用管理，保障医疗质量和医疗安全，我部组织制定了《脐带血造血干细胞治疗技术管理规范（试行）》。现印发给你们，请遵照执行。 二〇〇九年十一月十三日
脐带血造血干细胞 治疗技术管理规范（试行） 为规范脐带血造血干细胞治疗技术的临床应用，保证医疗质量和医疗安全，制定本规范。本规范为技术审核机构对医疗机构申请临床应用脐带血造血干细胞治疗技术进行技术审核的依据，是医疗机构及其医师开展脐带血造血干细胞治疗技术的最低要求。 本治疗技术管理规范适用于脐带血造血干细胞移植技术。 一、医疗机构基本要求 （一）开展脐带血造血干细胞治疗技术的医疗机构应当与其功能、任务相适应，有合法脐带血造血干细胞来源。 （二）三级综合医院、血液病医院或儿童医院，具有卫生行政部门核准登记的血液内科或儿科专业诊疗科目。 1.三级综合医院血液内科开展成人脐带血造血干细胞治疗技术的，还应当具备以下条件： （1）近3年内独立开展脐带血造血干细胞和（或）同种异基因造血干细胞移植15例以上。 （2）有4张床位以上的百级层流病房，配备病人呼叫系统、心电监护仪、电动吸引器、供氧设施。 （3）开展儿童脐带血造血干细胞治疗技术的，还应至少有1名具有副主任医师以上专业技术职务任职资格的儿科医师。 2.三级综合医院儿科开展儿童脐带血造血干细胞治疗技术的，还应当具备以下条件：
AMiner大数据带你走进可视化的未来 可视化（Visualization）是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，再进行交互处理的理论、方法和技术。它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机视觉、计算机辅助设计等多个领域，成为研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。 人们对计算机可视化技术的研究已经历了一个很长的历程，而且形成了许多可视化工具。其中SGI公司推出的GL三维图形库表现突出，易于使用而且功能强大。利用GL开发出来的三维应用软件颇受许多专业技术人员的喜爱，这些三维应用软件已涉及建筑、产品设计、医学、地球科学、流体力学等领域。 可视化热度变化图 下面我们将用Trend analysis分析该领域内的研究热点。（点击链接即可进入：https://https://www.doczj.com/doc/7c13273917.html,/topic/trend?query=Visualization） 下图是当前该领域的热点技术趋势分析，通过Trend analysis分析我们可以发现比较热门的话题有：data visualization、information visualization、visual analytics、interactive visualization、transfer function等。
根据trend analysis的分析结果我们能看到数据可视化是该领域的热门研究话题之一。数据可视化是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。目前，数据可视化已经提出了许多方法，这些方法根据其可视化的原理不同可以划分为基于几何的技术、面向像素技术、基于图标的技术、基于层次的技术、基于图像的技术和分布式技术等等。 可视化领域相关性最高的5位学者如下： Daniel A. Keim Kwan-Liu Ma
文言实词词类活用 活用为一般动词 （一）名词活用为一般动词 1.两个名词连用，既不是并列关系，又不是修饰关系，便是动宾或主谓，其中一个必然活用为动词。 a .有一老父，衣褐，至良所。 b.籍吏民，封府库。 c.我有嘉宾，鼓瑟吹笙。 d.冬雷震震夏雨雪。 2.名词后紧跟代词，该名词活用为动词。 a.驴不胜怒，蹄之。 b.以其乃华山之阳名之。 c.名余曰正则兮。 3.名词放在副词后，便活用为动词。 a.日将暮，取儿槁葬。 b.太子及宾客知其事者，皆白衣冠以送之。 c.从弟子女十人所，皆衣缯单衣，立大巫后。 4.名词放在“能”“可”“足”“欲”等呢过愿动词后，便活用为动词。 a.假舟楫者，非能水也。 b.云青青兮欲雨。 c.其力尚足以入，火尚足以明。 d.子谓公冶长：“可妻也。” 5.名词带介宾结构做补语，这个名词活用为动词。 a.晋军（于）函陵，秦军（于）氾南。 b.唐浮图慧褒始舍于其址。 6.名词用“而”同动词或动宾词组连接时，活用为动词。 a.三代不同礼而王，五霸不同法而霸。 7.名词在“所”“者”结构中便活用为动词。 a.置人所罾鱼腹中。
a.是以，令吏人完客所馆。 形容词活用为一般动词 1.形容词用在“所”字之后，便活用为动词。 故俗之所贵，主之所贱；吏之所卑，法之所尊也。 （认为宝贵、认为低贱、认为卑下、认为高贵） 2.形容词在能愿动词后，活用为动词。 问其深，则其好游者不能穷也。（走到尽头） 3.形容词在“之”“我”能代词前，活用为动词。 稍出近之。（靠近） 4.形容词后带介宾结构做补语，它活用为动词。 令尹子兰……率使上官大夫短屈原于顷襄王。 （诋毁） 数词活用做一般动词 六王毕，四海一。（统一） 名词做状语 一、普通名词作状语 1.表比喻 a.嫂蛇行匍匐。 b.狐鸣呼曰。 c .赢粮而景从。 d .天下云集响应。 e.常以身翼蔽沛公。 f.一狼径去，其一犬坐于前。 2.表对人的态度 a.君为我呼入，吾得兄事之。 b.人人皆得以隶使之。 3.表动作行为的处所 a.夫以秦王之威，相如廷叱之，辱其群臣廷：在朝廷上 b.童子隅坐而执烛. 隅：在墙角 4.表动作行为的工具、凭借、方式
7 三维可视化技术 三维可视化(3D Visualization)技术是20世纪80年代中期诞生的一门集计算机数据处理、图像显示的综合性前缘技术。它是利用三维地震数据体显示、描述和解释地下地质现象和特征的一种图像显示工具。它可使地球物理学家和地质学家“钻入”到数据体中，更深刻地理解各种地质现象的发生、发展和相互之间的联系。 7.1 三维可视化技术概述 可视化技术是把描述物理现象的数据转化为图形、图像，并运用颜色、透视、动画和观察视点的实时改变等视觉表现形式，使人们能够观察到不可见的对象，洞察事物的内部结构。 可视化技术有两种基本类型：基于平面图的可视化(Surface Visualization)和基于数据体的可视化(Volume Visualization)，也称为层面可视化和体可视化。 层面可视化指的是地质层位、断层和地震剖面在三维空间的立体显示，其主要用于解释成果的检验和显示。 体可视化是通过对数据体(可以是常规地震振幅数据体，也可以是地震属性数据体，如波阻抗体或相干体)作透明度等调整，从而使数据体呈透明显示，其主要用于数据体的显示和全三维解释。 在体可视化解释中，常用技术有5种：体元自动追踪技术、锁定层位可视化技术、锁定时窗可视化技术、垂直剖面叠合可视化技术和多属性可视化技术。 (1) 体元自动追踪技术 追踪过程是从解释人员定义种子体元(Seed Voxel)开始的，体元追踪是沿着真正的三维路径追踪数据体，因此追踪结果是数据体而不是层位。图7—1给出利用体元自动追踪技术解释某油田含油砂体的过程，即从油层标定、种子点拾取、体元追踪到三维显示。 (2) 锁定层位可视化技术 利用已有的层位数据(或者层位数据做定量时移)作为约束条件，将目的层段的数据从整个数据体中提取出来，然后针对层段内部数据体调整颜色、透明度和光照参数，可以更有效地圈定地质体的分布范围，更准确地判断断层的延展方向
精神分裂症应该怎么治疗 1、坚持服药治疗 服药治疗是最有效的预防复发措施临床大量统计资料表明，大多数精神分裂症的复发与自行停药有关。坚持维持量服药的病人复发率为40%。而没坚持维持量服药者复发率高达80%。因此，病人和家属要高度重视维持治疗。 2、及时发现复发的先兆，及时处理 精神分裂症的复发是有先兆的，只要及时发现，及时调整药物和剂量，一般都能防止复发，常见的复发先兆为：病人无原因出现睡眠不好、懒散、不愿起床、发呆发愣、情绪不稳、无故发脾气、烦躁易怒、胡思乱想、说话离谱，或病中的想法又露头等。这时就应该及时就医，调整治疗病情波动时的及时处理可免于疾病的复发。 3、坚持定期门诊复查 一定要坚持定期到门诊复查，使医生连续地、动态地了解病情，使病人经常处于精神科医生的医疗监护之下，及时根据病情变化调整药量。通过复查也可使端正人及时得到咨询和心理治疗解除病人在生活、工作和药物治疗中的各种困惑，这对预防精神分裂症的复发也起着重要作用。 4、减少诱发因素 家属及周围人要充分认识到精神分裂症病人病后精神状态的薄弱性，帮助安排好日常的生活、工作、学习。经常与病人谈心，帮助病人正确对待疾病，正确对待现实生活，帮助病人提高心理承受能力，学会对待应激事件的方法，鼓励病人增强信心，指导病人充实生活，使病人在没有心理压力和精神困扰的环境中生活。 首先是性格上的改变，塬本活泼开朗爱玩的人，突然变得沉默寡言，独自发呆，不与人交往，爱干净的人也变的不注意卫生、生活
懒散、纪律松弛、做事注意力不集中，总是和患病之前的性格完全 相悖。 再者就是语言表达异常，在谈话中说一些无关的谈话内容，使人无法理解。连最简单的话语都无法准确称述，与之谈话完全感觉不 到重心。 第三个就是行为的异常，行为怪异让人无法理解，喜欢独处、不适意的追逐异性，不知廉耻，自语自笑、生活懒散、时常发呆、蒙 头大睡、四处乱跑，夜不归宿等。 还有情感上的变化，失去了以往的热情，开始变的冷淡、对亲人不关心、和友人疏远，对周围事情不感兴趣，一点消失都可大动干戈。 最后就是敏感多疑，对任何事情比较敏感，精神分裂症患者，总认为有人针对自己。甚至有时认为有人要害自己，从而不吃不喝。 但是也有的会出现难以入眠、容易被惊醒或睡眠不深，整晚做恶梦或者长睡不醒的现象。这些都有可能是患上了精神分裂症。 1.加强心理护理 心理护理是家庭护理中的重要方面，由于社会上普遍存在对精神病人的歧视和偏见，给病人造成很大的精神压力，常表现为自卑、 抑郁、绝望等，有的病人会因无法承受压力而自杀。家属应多给予 些爱心和理解，满足其心理需求，尽力消除病人的悲观情绪。病人 生活在家庭中，与亲人朝夕相处，接触密切，家属便于对病人的情感、行为进行细致的观察，病人的思想活动也易于向家属暴露。家 属应掌握适当的心理护理方法，随时对病人进行启发与帮助，启发 病人对病态的认识，帮助他们树立自信，以积极的心态好地回归社会。 2.重视服药的依从性 精神分裂症病人家庭护理的关键就在于要让病人按时按量吃药维持治疗。如果不按时服药，精神病尤其是精神分裂症的复发率很高。精神病人在医院经过一系统的治疗痊愈后，一般需要维持2~3年的
卫生部关于印发《脐带血造血干细胞库设置管理规范(试行)》的通知 发文机关：卫生部(已撤销) 发布日期： 2001.01.09 生效日期： 2001.02.01 时效性：现行有效 文号：卫医发(2001)10号 各省、自治区、直辖市卫生厅局： 为贯彻实施《脐带血造血干细胞库管理办法（试行）》，保证脐带血临床使用的安全、有效，我部制定了《脐带血造血干细胞库设计管理规范（试行）》。现印发给你们，请遵照执行。 附件：《脐带血造血干细胞库设置管理规范（试行）》 二○○一年一月九日 附件： 脐带血造血干细胞库设置管理规范（试行） 脐带血造血干细胞库的设置管理必须符合本规范的规定。 一、机构设置 （一）脐带血造血干细胞库（以下简称脐带血库）实行主任负责制。 （二）部门设置 脐带血库设置业务科室至少应涵盖以下功能：脐带血采运、处理、细胞培养、组织配型、微生物、深低温冻存及融化、脐带血档案资料及独立的质量管理部分。 二、人员要求
（一）脐带血库主任应具有医学高级职称。脐带血库可设副主任，应具有临床医学或生物学中、高级职称。 （二）各部门负责人员要求 1．负责脐带血采运的人员应具有医学中专以上学历，2年以上医护工作经验，经专业培训并考核合格者。 2．负责细胞培养、组织配型、微生物、深低温冻存及融化、质量保证的人员应具有医学或相关学科本科以上学历，4年以上专业工作经历，并具有丰富的相关专业技术经验和较高的业务指导水平。 3．负责档案资料的人员应具相关专业中专以上学历，具有计算机基础知识和一定的医学知识，熟悉脐带血库的生产全过程。 4．负责其它业务工作的人员应具有相关专业大学以上学历，熟悉相关业务，具有2年以上相关专业工作经验。 （三）各部门工作人员任职条件 1．脐带血采集人员为经过严格专业培训的护士或助产士职称以上卫生专业技术人员并经考核合格者。 2．脐带血处理技术人员为医学、生物学专业大专以上学历，经培训并考核合格者。 3．脐带血冻存技术人员为大专以上学历、经培训并考核合格者。 4．脐带血库实验室技术人员为相关专业大专以上学历，经培训并考核合格者。 三、建筑和设施 （一）脐带血库建筑选址应保证周围无污染源。 （二）脐带血库建筑设施应符合国家有关规定，总体结构与装修要符合抗震、消防、安全、合理、坚固的要求。 （三）脐带血库要布局合理，建筑面积应达到至少能够储存一万份脐带血的空间；并具有脐带血处理洁净室、深低温冻存室、组织配型室、细菌检测室、病毒检测室、造血干/祖细胞检测室、流式细胞仪室、档案资料室、收/发血室、消毒室等专业房。 （四）业务工作区域应与行政区域分开。
Visualization Basics Tutorial Teamcenter lifecycle visualization の基本を学習する 本チュートリ?ルについて关于本教程 タスク 1:はじめに任务1：开始 1.1フ??ルを開き、表示する文件显示 1.1.1フ??ルを開く文件 1.2部品を表示する配件显示 1.2.1モデルを表示する显示模式 1.2.2個々の部品を表示する一个零件的显示 1.3?ンターフェ?スを検索する接口搜索 1.3.1?ンタフェースの概要接口概要 1.3.2ツールバーを表示し、移動する工具栏显示，移动1.4ヘルプの取得获取帮助 1.4.1ツールヒントを表示する显示提示工具 1.4.2ヘルプを検索する搜索帮助 タスク 2:3D ?センブリを調査する 2.1モデルをナビゲートする 2.1.1ナビゲーションのモード 2.1.2ナビゲーションツールを適用する 2.1.33D モデルをパンする 2.1.43D モデルを回転する 2.1.53D モデルを拡大/縮小表示する 2.1.6画面の新しい中心を設定します。 2.2部品を選択する 2.2.1部品の選択 2.2.2部品の表示/非表示を変更する 2.2.2.1選択範囲を非表示にする 2.3.2.2部品にジャンプする 2.3.2.3選択した部品のみ表示する 2.3モデルを切断し見やすくする 2.3.1セクショニングツールを表示する 2.3.2切断面を定義する 2.3.3断面を作成する 2.43D モデル上の距離を測定する 2.4.1計測ツールを開く 2.4.2測定の種類 2.4.3パーツフ?ーチャを選択する 2.4.4計測の基本設定 2.4.5距離を測定する 2.4.5.1点から点を測定する 2.4.5.2面から面を計測する 2.4.6計測を管理する 2.5?センブリをマーク?ップする