1第一章绪论
1.1研究背景和意义
随着网络新媒体时代的到来。人们了解社会生活中发生的新闻事件的途径越来越多。通过互联网的传播，信息的传播已经完全打破了传统媒体新闻传播的地域性和时效性限制。新闻的快递速度得到了飞速的发展。人们在享受更快速便捷的同时慢慢发觉新闻信息的繁杂让人迷失在信息的海洋里。当人们开始想要关注一个新闻事件时。一般想要了解事件的起因，事件的发展过程，事件的影响和未来发展趋势等方面的内容。通常来说利用搜索引擎返回的新闻是根据与查询的相关性排名展示的。不仅存在很大的冗余性，而且并不能展示新闻事件的前因后果，无法满足用户跟踪一个特定事件的需求。目前一些搜索引擎和新闻网站已经开始在这方面做一些研究。从海量的网络资源中找到相关的新闻报道，保证报道信息的权威性和准确性，并且按照事件发展阶段来简单直观的呈现给用户。这是一个目前社会和学术界共同关注的话题。
要找到特定事件的相关的报道，涉及到多个领域的研究，包括数据挖掘技术，话题的检测技术，文本聚类技术，还有最后展示给读者简明的新闻内容需要用到的多文本摘要技术，也是目前学术界的重要的研究课题和发展方向。
对于一个系列热点新闻事件来说，一般是按照时间顺序发展的。媒体对于一个事件的报道一般要经历四个基本阶段，即事件预热阶段，事件升级阶段，事件持续阶段，事件收尾阶段。如“2014北京APEC峰会”这个系列新闻的报道中，其文本内容大概包含会议前期准备，会议过程中发生的事件，会议带来的各方面影响和会议结束的情况这几个方面的内容，随时间推进的逻辑展示非常明显。如何从对事件数以万计的报道中找出具有代表性的报道，从这些海量的报道中找到它们随时间推进的逻辑关系，生成易于理解的新闻摘要将整个系列新闻展示给读者，正是本文要研究的问题。
本文的研究课题正是为了让用户从杂乱的数据信息中解脱出来，快速地了解一个新闻事件的起因，经过，结果和后续影响等各方面的信息。以分阶段的方式将优质的新闻内容展示给用户。
1.2国内外研究现状
对于一个特定话题的新闻进行分析是话题检测与跟踪（Topic Detection and
Tracking,TDT）技术领域研究的问题。话题检测与跟踪技术[1]是信息处理领域的范畴，1996年美国国家国防研究计划署(DARPA)开展了这个项目[2]，最早用于在大量的新闻数据流中判断报道的主题。话题检测与跟踪技术主要是根据数据流中的主题信息，检测出新的话题，或者跟踪已知的话题信息。新闻热点话题检测本质上是一种无监督的聚类，把一定时间区间内的报道文本按照其主题相似度进行聚类。提取出能代表事件主题的文本特征，因为新闻报道存在新闻逻辑关系，具有代表性的特征会在某个时间节点出现频率大幅增高的情况，我们把这些特征称为突发特征。TDT技术的处理过程一般分成三个阶段进行，第一个阶段分割数据流，包括检索处理，分词和构建特征向量等。第二阶段是找到第一次出现的话题。第三阶段是将发现的话题与已有的样本进行比照，判断是否属于新的话题，并根据主题进行分类。
近年来，TDT技术已经取得了很多显著的成果，James Allan[3]等人提出把自然语言处理技术加入到话题检测和跟踪系统中，单采用数据统计的方式，对于同一事件不同侧面的报道很难被认为是同一事件。不同的话题的区分也很困难。一篇新闻报道常常包含事件发生的时间、地点、参与人员和其他一些信息，这些信息之间的关系可以有效的用来区分不同的报道，因此引入命名实体来进行自然语言处理对于话题检测的性能提高很大。Joe Carthy[4]等人提出引入特点的“词汇链”，通过“词汇连“匹配来寻找数据流中的子主题，并且设计了话题追踪系统。
He等人[5]通过分析事件特征在时间线上的变化来发现特征隐含的特征来分析对于事件聚类的影响。2009年12月，Google发布了一项面对新闻领域的服务实时新闻服务Living Stories[60]，该服务把特定媒体发表的关于同一主题撰写的文章以专题的形式来呈现。每个Living Story可视为一个新闻专题，拥有专属的网址，让用户可以追踪后续报道，并检视相关报道的背景、涵盖分析、影片和重要人士的评论等等。
1.2.1 TDT技术研究任务
TDT综合了多种处理技术，在进行TDT任务处理时需要用到自然语言处理理论和相关技术[6]，因此TDT研究领域进行了一系列的测评，分析不同的应用场景和应用需求，TDT评测会议对于话题检测和跟踪技术进行定义，认为其包含五个方面的子任务[7]。
报道切分（Story Segmentation）任务：对报道进行分析，找到所有的报道的区域边界，把待处理的数据流切分成为独立的各个报道，并且使这
些报道结构化以便于进一步的处理。
◆话题跟踪（Story Tracking）任务：对给定的某一特定话题进行跟踪[8]，
与之前已有的话题进行对比，发现他们之间的联系。一般它会先通过一
组样本报道，提取其中的特征来训练得到话题模型，根据与话题模型的
匹配度来找出所有讨论目标话题的报道。
◆话题检测（Story Detection）任务[9]：对时间序列的数据流中发现出现的
新话题，新话题是不存在与现有样本模型中的，任务的关键在于如何新
话题与原有样本区分开来。
◆首次报道检测（New Event Detection）任务：在数据流中进行检测，发
现第一次出现的关于某个话题的报道。定义新话题第一次出现的位置，
首次报道任务本质上属于话题检测的范围，但是它们的检测目标和最终
结果的输出形式有一定差别。
◆关联检测（Link Detection）任务：判断两则报道是否讨论的是否为同一
个话题。在判断两篇报道的关联关系时没有用作参照的话题模型，通过
独立地分析两篇报道之间的话题相关性来判断是否属于同一个话题。
话题检测与追踪的整体的处理模式如图2-1所示：
图2-1 话题检测与跟踪技术处理过程
TDT测评会议将话题检测与跟踪则定义为在新闻发布源和广播新闻等来源的数据流中自动发现主题并把与同一主题相关的内容联系起来的技术。要构造一个可以实用的TDT系统需要解决以下几个主要问题：①话题文本预处理②话题文本的模型化处理③话题文本的相似度计算④文本聚类策略
话题数据来源复杂，对于网络新闻来说，报道文本是以网页的形式存在的，但是存在多种网页结构形式和数据格式。在进行话题分析之前需要把得到的数据集根据需要解析成结构化的文本。目前主流文档的解析器有JDOM 、NekoHTML、和HTMLParser，可以把网页文件解析成文本文件，把需要的信息保存在数据库中。
话题文本的预处理的目的是把自然语言表述的文本转化成计算机能够识别的特征。主要包括分词和去除停用词两大部分。分词就是对文本中的每一个句子进行切分，把句子切分成一个个有独立意义的词集。在英文文本中，因为英文文本的语言模式相对简单英文单词之间都有空格隔开，所以英文文本的分词部分相对简单，技术也相对成熟。但是在中文文本中，中文是以字为基本单位，字与字遇见是相符连贯的，并且在表述逻辑上也存在连贯性。中文分词难以界定词与词的边界。目前流行的中文分词方法主要有三种：
基于统计的分词方法。对于语料库中的文本进行学习[10]，以经验来统计相邻的两个词条同时出现的概率，通过计算字符串组合成词的可能性来分词。该方法需要对语料进行大量的学习，对文本特征和共现频率进行知识储备。基于规则的分词方法。将待处理的文本根据一定的规则与准备好的词典中的词一一进行比对。如果该词条与词典中的词匹配成功则把该词语切分出来。因为中文文本中存在大量一词多义的现象，并且词典更新难度较大，该方法存在较大的缺陷。基于理解的分词方法。该方法是利用待处理文本中的语法规则包括句法和语义信息或是利用中文组词的结合规律进行评价来得到最接近原文理解的分词结果。
去除停用词是指去除文本中一些出现频率非常高但是没有实际意义的一些词[11]。比如指示代词、连词、语气助词和冠词等等，这些词对于文本内容的理解没有意义并且会对文本特征识别造成很大的影响。这类词被称为停用词，为了减少后续计算处理过程的开销，去除噪声和提高算法精度应当对停用词进行过滤。
话题文本的模型化处理是指将文本转化成计算机可识别的模型来进行数学计算和处理，文本表示模型有隐含语义引标模型等统计模型、向量空间模型、布尔模型、基于语义理解的模型。向量空间模型和统计模型是目前应用最广泛的两种方法。
统计模型是一种概率模型。它采用统计学的方法对文本中的语句分布概率进行统计。建立语料库，然后使用概率统计的先验知识对于话题文本的相关性作出判断分析。而在语言模型中，一般通过n 元语法模型和得到的概率公式来计算报道文本和特定主题话题的相关性。基于语义理解[12]的文本模型更加关注文本的语义相关性，在计算文本相似度时使用语义距离来判断主题相关性，关注文本的内容含义的挖掘。目前这方面研究基本集中在词和句子方面，在整个文本的理
解上没有突破性进展。
向量空间模型[13]是目前比较常用的文本表示模型，
利用空间向量表示文本，将文本解析成独立的特征的集合。每个特征都有一个权重，这个权重值是根据文本中特征出现的频率来决定的，将文本表示成代表特征项与特征权重的向量形式。一篇文本就是一个向量，向量的每一个维度表示该文本的一个特征。
在话题检测技术中，在判断话题文本的归属主题时，都需要进行相似度计算。文本相似度是指对于给定的两个文本，一一对比它们之间字词、语句或者语义上的相似程度来得到他们整体相似度的值。使用不同的文本表示模型时常常对应不同的文本相似度计算方法。下面主要介绍几种主要的相似度计算方法。
空间向量模型的基本思想是，把每一篇文本看成一个多元向量空间，映射为由一组规范化正交词条矢量形成的向量空间中的一个点。任何一篇文本都可以表示成词条（Term ）和其权重(Term Weight)的组合[14]。一个词条就是文档的一个特征值，其权重即为特征权重。文档集D 中有n 个文档。每个文档i D 中包含m 个特征。其中特征j t 在文档i D 中的权重值为j w 。,则文本i D 用VSM 表示为
()(,)m i j j V d t w =
TF-IDF 模型是目前应用最广泛的权重表示方法。特征词在文档中的权重用TF-IDF 模型进行度量。TF-IDF 模型关注两个方面的属性。一是该特征词对某个文档的影响二是该特征词对于整个文档集的影响。词频 TF （term frequency ）表示一个词条在某个文档中出现的次数。一般来说，一个词条在文档中出现的次数越多，则这个词条对于形容文档的中心意思越重要。倒文档频率IDF(inverse document frequency)表示词条在整个文档集中出现次数的倒数。因为一般来说在整个文档集中出现次数最多的词是一些无意义的连词，感叹词等等，这些词在文档集中出现的次数虽多，但是意义却很弱，区分属性能力也低。为了减少这些词的权重对文本核心思想的影响引入了IDF 值的概念，IDF 的值越大，则该词条的重要度越高。计算公式为公式1-1,1-2所示： ()log
j j n IDF t n = (公式1-1)
()()j j j w TF t IDF t =⨯ (公式1-2)
其中：
j n 表示词条j t 在文档集中的多少个文档中出现过的数目，()j TF t 表示
词条j t 在文档中出现的频率
将文本表示成向量空间后，文本之间的相似度计算就可以转化成两个向量相似度的计算。向量相似度计算有以下几种基本方法。
1. 余弦夹角函数：用向量12{,,...}n x x x 和向量12{,,...,}n y y y 分别表示文档dx
和dy 。那么文档间的相似度表示为两个向量空间的余弦夹角的数值。如
公式1-3所示。
(,)cos ( x,)n
i i x y sim x y y ==
∑
(公式1-3)
2. 相关系数函数：相关系数是在统计学中应用较多，它主要被用于衡量两
组变量之间线性密切程度，变量相关系统的取值范围为[-1，1]。两组
变量之间的关系可能是正相关、不相关和负相关这三种情形。在计算时
正相关和负相关都认为是相关的，取值范围为[0，1]，取值越大表示变
量间相关性越强。采用相关系数来表示相似度的计算公式为 1
122211()()(,)(,)()()n i i
i n n i i i i x x y y sim x y r x y x x y y ===--==⎛⎫-∙- ⎪⎝⎭∑∑∑
(公式1-4)
3. Jaccard 系数法：Jaccard 系数法也是一种比较常用的计算方法，文本之间
的相似度采用Jaccard 系数计算表示为公式1-6所示： 12
2111(,)(,)n i
i i n n n i i
i i i i i x y sim x y J x y x y x y ====*==+-∑∑∑∑
(公式1-6)
4. 语言模型的相似度计算多采用KL （Kullback-Leibler ）[15]距离来表示：
KL 距离的计算公式为公式1-7
()(,)()log ()i Q i Q i w Q Q i p w KL Q D p w p w ∈=∑ (公式1-7)
其中：D 表示文本集，Q 表示查询词
对于应用语言模型进行文本表示而言因为每个语言模型的概率特征是不一样的。一般来说才用语言模型计算出的话题之间相似度无法进行直观的比较。
TDT 技术的核心在于文本聚类技术，文本聚类策略将在下一章详细介绍。
1.2.2文档摘要技术
要实现新闻专题内容的可视化呈现，需要从很多篇带有时间信息报道中提炼出最核心的部分来生成摘要。多文档摘要技术（Multi-DocumentSummarization ）是相对单文档摘要技术（Single-Document Summarization ）而言的，多文档摘要技术处理对象是多个文档，将提供的多个文档按照特定的算法形成表达其中心思想的文本摘要。
多文档摘要算法按照其在生成摘要的方式上的区别可以分为两类，第一种是生成式摘要，该方法首先对文档内容进行理解。对句子结构进行压缩，重新构建句子语义，通过信息融合来提炼文档的核心思想，生成一段有完整语义的摘要内容。这一方法会改变原来的文档结构和句子结构，生成的摘要有完整语言结构易于理解。但是因为目前计算机对于人类语言的理解尚未达到完美的程度，因此这一方法尚未有比较成熟的研究成果。第二种则是抽取式摘要。该方法采用的是原文抽取的方式[16]，该方法生成的摘要全部来自于原文档，抽取原文档中的基本语义单位并且按照一定的方式组合起来。可以是一个词组，一个句子或者是一个段落。在抽取前预设好基本的抽取语义单位。根据特定的算法对带抽取的文本进行抽取概率评价。赋予一定的权重。抽取文档中权重排名较高的文本作为摘要。
近年来多文档摘要技术得到原来越多的关注，也取得了一些重要的研究成果。美国哥伦比亚大学开发了多文档自动文摘系统Newsblaster [17]。Newsblaster 将每天的发生主要新闻做文本聚类处理，并对相关主题的文章做冗余消除、信心融合和文本生成处理以此来形成一篇简明的摘要。随后美国南加利福尼亚大学开发了NeATS [18]系统，NeATS 系统中中主要应用单文档文摘技术，将主题词、词频和句子位置等文本特征信息应用到文摘技术中，同时综合了最大边际重复率算法MMR(Maximal marginal relevance)来过滤文本内容对作为摘要的文本进行选择。首次将文档主题融入到句子打分算法中。
在最近的研究中，多采用将图排序算法引入句子打分机制来实现摘要提取。如文献[19][20]引入了HITS(Hiperlinked Induced Topic Search)和文献[21]PageRank 算法。这些算法最初是用来分析网页链接的重要度，作者引入随机游走模型来衡量句子对于文档的重要度，实验证明取得了良好的效果。
1.2.3时间序列数据的突发模式发现技术
新闻报道是一系列具有时间标签的文本，对于同一个事件相关的报道在报道数量上跟时间有紧密的联系。为了有效的分析报道数据与时间之间的关系，需要用到时间序列的数据挖掘技术。时间序列数据是一种很重要的数据类型。对于时序数据的研究属于话题检测与追踪领域的一个分支[22]。在本文研究背景下，随时间发展推进，报道数量在时间轴上会出现在某段时间内数量上变化异常，即明显的频率上升或是下降。我们把这种变化异常成为突发（Burst ）[23]。时间序列数据的突发检测是我们要研究的重要问题。
时间序列的数据按照时间顺序展开，则表示我一组有序数列，每一个数据可以被表示为一个二维数组(,)i i i v t o =。其中t 为时间标签，o 为具体数据，代表数据对象的实际表达。如下图所示。12{,,...,}n T v v v =，n 是时间序列的长度。时间序列中的数据是无限的，即表示为一个空间上的有限集。如商品的销售量，股市行情变化和新闻报道分析等[24]。
Time
D a t a
图 2-2 时间序列数据流表现形式 在数据流中进行突发检测是数据挖掘的重要研究方向。数据流突发检测在金融市场分析、传感网络数据分析、互联网监测等多个等领域有广泛应用。一般来说，我们把数据流的突发定义为:数据流中某个时间区间内数据量明显与其他时
间区间的数量有较大的差异[25]。在数据流突发检测中，我们关注两个概念，一是数据流监测，二是数据流窗口模型。由于检测的数据类型和检测方法的差别，数据流突发检测模型大致可以分为两个类别，基于点监测的自动机模型[26]和基于聚合监测的滑动窗口模型[27]。
基于点检测的自动机模型最早出现在文本数据挖掘的研究中，2002年Kleinberg[26]提出将自动机模型结合隐马尔科夫模型应用于文本分析中。自动机模型基于一个基本假设就是数据流中的数据按照一定的规律到达则它们在时间轴上的分布也符合一定的规律。该模型首先将带有时间标签的文档数据流按照时间标签分类。每个类别对应一个突发状态。使用自动机模型对突发状态和行为进行描述，根据数据到达的时间间隔更新每个类别的状态。最终得到每个类别的最优状态序列，由此来判断突发，并且可以检测突发发生的时间段。自动机模型比较适用于数据分布接近标准正态分布的情况。对于大量无规律变化的数据不太适用。
基于聚合检测滑动窗口模型是由Zhang 在文献[28][29]中提出的，滑动窗口模型对于数据流突发的判断不是基于数据到达的时间间隔而是数据到达的数量。统计时间序列的数据流在每个时间点到达的数值。将固定长度的滑动窗口沿时间轴平移，计算滑动窗口内数据的聚合值，判断聚合值是否超过了设定的阈值以此来判断突发。因为滑动窗口长度的限制，在突发检测过程中，由于很多应用场景中无法预先知道突发的时间跨度，使用滑动窗口模型时会遗漏掉持续时间小于窗口长度的突发，基于此很多都需研究中引入了多尺度滑动窗口模型来进行突发检测
1.3研究内容和任务
本文主要研究了网络新闻专题的脉络梳理工作。研究了新闻的文本逻辑和时间特性，首先根据新闻报道在时间轴上分布的特点找出热点事件的突发点，通过设计改进文本聚类算法来区分新闻发展的不同阶段。然后根据新闻报道的逻辑关系，设计了融合句子影响力和传播价值的摘要提取算法来生成各个新闻阶段的摘要。本文主要内容如下：
1.时间序列新闻报道集的突发检测方案。同一系列新闻的相关报道会在某
些重要的时间节点上数量上呈现爆发趋势，找到这些突发时间点和突发
持续区间是进行文本聚类的基础。
2.基于K-means算法的文本聚类策略。通过新闻报道的文本相似性特征进
行文本聚类，改进k-means算法进行运用，找到新闻发展的主要阶段。
3.基于新闻逻辑的摘要算法。根据新闻报道文本的特性分析，提出一种新
的针对新闻报道的摘要提取算法。综合考虑报道集中的时间连续性和文
本相似性来为句子打分，生成高质量的摘要。
1.4本文主要工作和组织结构
本文的主要组织结构如下：
◆第一章为绪论部分，介绍了本文的研究背景和相关的研究技术工作，介
绍了国内外相关重要的研究的成果和研究方法。对本文将要采用的技术
包括TDT技术、文档摘要技术和时间序列数据流检测技术做了一些简单
介绍。
◆第二章详细介绍了本文的背景工作和相关技术。详细阐述了文本聚类需
要的实现步骤和用到的方法。介绍了文本摘要技术采用的方法。描述了
本文实现的基于新闻逻辑的文本摘要工作的基本观点。
◆第三章提出了基于K-means的新闻报道聚类算法，通过报道时间上的突
发确定初始聚类质心，找到了新闻事件发展的重要阶段，并且进行实验
对算法进行评估和分析。
◆第四章研究了新闻报道的逻辑关系，引入PageRank算法采用新的打分
机制对句子进行打分，得到句子排序然然后按照一定的策略来生成摘
要。并且进行了多组实验来对生成的摘要进行评估和分析。
◆第五章对本文的工作进行了总结，总结了本文的贡献和一些不足之处并
且展示了本文未来可能进行的研究方向。
1.5本章小结
本章主要介绍了本课题的研究背景和意义，介绍了相关的国内外研究成果，提出本文的研究内容和大致的解决方案，并对文章的结构进行了概述
第二章相关背景工作和理论研究
2.1文本聚类策略
聚类是自然语言处理领域的一个核心技术。文本聚类过程本质上来说是一个机器学习的过程[30]，它按照一定的策略将一个大的待处理的文本集切分成不同的较小的子集，聚类策略在划分子集时希望在同一子集中的所有文本的相似性最大，并且不同的子集之间的相似性保持最小。当前流行的几种文本聚类策略有：基于划分的算法、基于层次的算法、基于密度的算法、基于网格的算法等。
2.2.1基于划分的算法
基于划分的算法：基于划分的聚类算法的基本思想是将带处理的数据集合根据一定的规则分割成若干子集，保证每个子集中至少有一个对象，在聚类开始前需要指定最终要划分得到的簇数，并且指定初始的划分，然后将剩下的对象按照某种规则执行迭代划分到与之最相似的划分中去。实施每一步迭代够都需要重新计算来确定簇类中心，再重新分配类簇内的数据对象逐步降低目标函数的误差值直至达到预设迭代次数或者函数收敛为止。基于划分的聚类算法每的每一次迭代都是在优化调整聚类的结果，而不是来生成类簇。经典的划分聚类算法包括K-Means[31]、K-Medoids[32]、PAM和CLARA等等。
K-means算法是一种应用广泛的经典聚类算法，它采用基于划分的机制实现且实现方法非常简单方便。算法思想是首先给定一个数据集合和需要生成的聚类数目k，算法根据一个给定的相似度函数将待处理的文档一一分配到相应的聚类中去[33]。K-means算法一般的处理步骤如下：首先从待处理数据中按照某种策略选出k 个样本，将它们作为初始聚类中心，然后处理其他未划分的对象，分别计算出它们与每个聚类中心的距离，根据它们之间的距离进行选择，将它分配到与之距离最小聚类当中去。计算一个簇中所有样本的均值来确定新的聚类中心。不断的重复整个过程直到完成预先设置的迭代次数或者测量函数收敛。算法的处理过程如图2-3所示：
图2-3 K-means算法处理过程示意图
K-means算法具有很强的伸缩性执行简单并且算法效率很高。但是算法需要提前指定聚类的数目。依赖初始聚类中心点的选取。算法非常适合处理数据较大并且聚类之间有比较明显区别的聚类。在文本聚类中应用广泛。
2.2.1基于层次的算法
基于层次的算法：基于层次的聚类策略分为分裂方法和凝聚方法两种[34]。它们之间的主要区别在于处理过程完全相反。
凝聚层次聚类方法的生成过程是自底向上的，其处理过程与生成树的方法很类似。即在刚开始的时候把所有待处理的数据对象全部各自单独的作为一个类，接着选择两个距离最小的类来进行合并，在文本聚类时则是选择两个相似度最大的类。不断地合并从而形成越来越大的类，每合并一次已有的类的总数减一，直到最后只剩下一个类或者达到终止条件（如已到达预定的聚类个数），则算法终止[35]。分裂方法的生成过程是自顶向下的，分裂方法把全部的待处理数据对象作为一个大的初始类，然后根据一些特定的策略将初始类分裂为较小的两个类，接着选择出目前已有的所有的类中最大的那那个类别将他再次分裂，直到满足预设的终止条件。当前的研究表明凝聚方法具有更高的准确率，目前层次聚类算法的应用中比较多的采用的是凝聚方法。
在目前的研究和应用中常用的层次聚类算法算法有：BIRCH 方法[36]、CURE 方法[37]、CHAMELEON 方法等。
BIRCH方法利用了聚类特征和聚类特征树，把聚类信息保存在聚类特征树中来对聚类进行描述，对数据集进行划分，BIRTH方法是一种多阶段的处理方法，在后续的处理中再利用其他的聚类算法来进行处理。CURE方法采用用一个簇类数据集中的多个数据点代表一个簇，而不是传统的一个质心。在需要处理大量数据时，对数据进行随机取样和分区的方法来提高算法性能，降低了对于孤立点的敏感度。基于层次的聚类方法不需要先验知识来支持聚类。因为它不需要预先设定需要聚类的类别数量。应用范围比较大。但是层次聚类算法执行过程相对复杂，时间复杂度较大，应用时可能会对系统性能产生影响。
2.2.1基于密度的算法
基于密度的算法：基于密度的聚类算法在判断数据归属于哪一个簇时采用的是密度而不是与簇之间的距离。基本思想是通过计算相邻区域的密度，把密度相似的区域聚类在一起，接着对区域的密密度进行判断，如果区域密度超过了预先设定的阈值那么聚类继续进行。基于密度的算法的一大优点是能在一定程度上排除噪声干扰，同时对于区分高密度的区域有很好的效果。主要的基于密度的聚类算法包括OPTICS算法[38]、DBSCAN[39]算法、DENCLUE[40]算法等。
DBSCAN是最基本的基于密度的算法。DBSCAN算法步骤为：对所有的对象进行标记，根据对象在一定半径内邻域的密度来标记为核心对象、边界对象和偏离对象。对所有对象按照标记进行处理：对于核心对象，在一个区域内的数据对象之间连一条边来连通数据，并把连通的数据对象聚成一个簇；对于偏离对象则将它视为噪声消除掉；对于边界对象，算法则将它分到最相邻的一个簇类中去。DBSCAN算法利用类的密度连通可达性可以用来发现任何形状的类，在对对象进行标识时需要通过不断执行区域查询来实现。每一次标识都要进行区域查询，计算的时间复杂度相对较高，采用空间索引计算的时间复杂度是O(nlogn)，并且对于密度差异较大的数据集聚类效果不理想。OPTICS 算法是由DBSCAN发展而来的,在DBSCAN算法的基础上进行了一些扩展，它随机选取一个数据对象，以这个对象作为出发点，沿数据密度最大的方向扩张，最后形成一个密度有序的序列，这个序列可以反映数据的密度结构[41]。摆脱了DBSCAN 算法中需要给定领域半径和密度可达数量的限制，降低了算法的依赖性。算法的时间复杂度依然是O(nlogn)，但是需要比DBSCAN更多一些的存储空间。
2.2.1基于网格的算法
基于网格的算法：基于网格的聚类是利用划分空间来进行的。一个数据空间中考虑到有很多不规则多边形形的聚类区域，该方法利用将数据空间能够划分成为有限个单元的区域，一个区域就是一个网格。将对于数据的划分转化为对空间的划分，对每个网格进行处理。算法关注空间网格的数量而与数据的次序无关，适合对各种属性的数据进行处理，算法处理速度非常快，但该算法处理高维数据时划分的网格数量呈指数级增长，不适用于高维情况。比较有典型的基于密度的聚类算法有：STING（Statistical Information Grid）算法是一个基于网格聚类的利用网格保存统计信息的算法
2.2多文档摘要方法
2.2.1多文档摘要处理过程
多文档摘要技术将多个文档中的信息进行汇总精简，提取核心思想来进行展示，让人们从复杂多变的海量信息中得到解脱。在现代信息处理系统、搜索引擎问答系统和文本信息管理技术中应用广泛。多文档摘要技术实质上也是属于话题检测与跟踪研究的一个有机组成部分。与单文档摘要相比多文档摘要技术有如下几个不同的特点:
1.处理的对象不同，多文档摘要要同时对多篇文档进行处理，这些文档描
述着相关的主题，但是每篇文档的侧重点可能不一样。但是由于关注的
是同一个主题，所以文档的内容有相当大的重复性，文档间的内容既有
差异性又有关联性。
2.文档组织结构不同，多文档摘要技术处理文档时，因为文档来源不同，
在组织结构和书写风格上有差异。因为语言结构的复杂性，对当文档进
行结构分析，内容理解的难度要远远大于单文档摘要
3.摘要组织策略不同，单文档摘要在生成摘要时只需要参考一篇文档，所
有的摘要都来源于同一篇文档，但是在多文档摘要中，摘要来源于待处
理的多篇文档，在处理句子的重要度方面算法更多复杂。
多文档摘要技术包括三个处理阶段如图2-4所示
图2-4 多文档摘要技术工作过程
文本分析：分本分析阶段有两个基本任务：一是寻找源文档中能代表文本内容的部分来理解原文。另外是找到表示文档的方式，以便后续工作中的句子得分和内容分析工作的进行。在目前的研究中，利用相关领域的背景知识，分析句子的语法结构对文本进行语义上的分析可以达到比较好的效果，但是受限于自然语言处理技术的发展。目前应用多的是统计方法。统计方法不受原文结构、语法、句法的限制，也不需要先验知识作为背景。利用文本特征来做摘要处理。
句子选择：句子选择部分利用原文抽取或内容概括的方法压缩文本，根据比例确定需要的摘要长度，对文档中的句子进行打分，抽取的句子应该保证低冗余度和高覆盖度。选取能够代表主旨的句子提取抽象出来。
摘要生成阶段：摘要生成阶段主要是对抽取出来的句子进行排列修饰，组合成为一段语义通顺内容连贯的的摘要。
2.2.2句子排序算法
多文档摘要技术按照不同的分类方式可以有多种类别。在目前的学术研究中大多采用抽取式摘要方法。在摘要的生成技术处理过程中，一个重要的研究课题是句子权重度量方法，即如何基于句子的权重抽取句子来生成摘要。按照摘要处理过程中句子权重度量算法不同，多文档摘要技术可以分为基于主题聚类的方法[43];简单的基于词频的方法[42];基于图的方法阵[44]和基于语言分析的方法[45]等。这些算法的本质都是采用一定的算法规则对文档中的句子进行重要度打分，然后依照某种策略选择评分最高的句子集合来作为摘要[46]。下面将详细介绍这些摘要方法
基于词频统计的方法
基于词频统计的方法重点关注词汇在文档中的出现频率，出现位置和不同词汇的共现关系。统计学方法背后的逻辑认为文本是由句子线性组合而成，句子是由词汇线性组合而成[47]，将对文本的分析转成成对于词汇的统计分析，实现步骤包括以下几步：
1.统计词汇出现情况，根据词汇出现频率进行权值，完成关键词提取
2.采用加权算法对句子进行打分，根据句子权重进行排序提取权重较大的
中心句子
3.将提取出的句子排序输出生成摘要
基于词频统计的方法实际上就是一种无指导的摘要算法，采用统计学的方法来得到待处理文本形式上的规律，这种基于统计的策略避免了对文本中句法和语法的考虑，同时作为摘要的句子完全来自于原文，算法复杂度低并且易于实现，应用领域也非常广泛。
基于机器学习的方法
机器学习学科发展迅速，很多研究把机器学习方法应用于文本摘要中。在文本摘要领域，利用机器学习来进行训练，分析出摘要提取规则[48]。基于机器学习的摘要方法处理策略如图2-5所示：
图2-5 基于机器学习的方法
基于机器学习的方法中有三个关键问题：文本特征选择、文本匹配和学习算法。文本特征是指把文本视为特征的集合。文本特征选择可以包括关键词、词汇位置、句子长度、段落等离散特征；文本匹配是比较文本的相似度来进行匹配分析；学习算法则有很多，最常用的有贝叶斯算法、决策树算法，神经网络算法和线性回归算法等等。机器学习算法一般基于词袋理论（Bag of Words）。词袋模型是在自然语言处理和信息检索中的一个假设。在这种模型中把文本（段落或者文档）看作由无序的词汇组合成的一个集合，没有考虑词的先后顺序和语法规则。关键在于使用怎样的特征表示文本和用来训练的数据集。文献[49]采用隐马
尔科夫模型（HMM）对类别间的特征词进行遍历，确定特征词间的依赖关系。文献[50]应用了神经网络算法并且引入第三方数据集进行样本训练，实验结果表明，算法性能得到了验证。文献[51]采用经典的贝叶斯算法，采用朴素贝叶斯（Naive Bayesian Classifier,NBC）算法构建分类器，算法简单易实现并且性能达到了较高的水平。
目前基于机器学习的方法应用于文本摘要，将文本处理的问题转化为机器学习问题，因为机器学习学科领域有很多可适用的现成算法可供选择。所以实现简单。关键问题是目前比较少的语料库进行选择，语料库的面向领域和分类目前来说也不够完善，对于机器学习的训练样本提供不充分。
基于图的方法
基于图模型多文档摘要方法是较早出现使用的比较经典的文摘应用，基于图模型的句子打分算法目前比较有代表性研究是LexRank[52]和TextRank[53]算法。目前这方面的研究主要从Google的PageRank[8]算法发展来的，一般将带处理文档中的句子作为图的节点，然后根据句子之间的关系来构建节点之间的边，并且按照一定的规则计算边的权重，一般采用文本相似度进行计算，将文本表示成图的形式。最后利用图的算法对句子的重要度进行排序来选择重要的句子生成摘要。
基于图的方法对多文档进行摘要处理时，基于图模型的算法都会退化到单文档摘要模型和算法中。目前已有的很多研究都是将文档集中文档的句子按照一定的规则抽取切分出来，把来自文档集的句子看成来自一个大的文档。然后再使用基于图模型的算法进行摘要处理。
TextRank方法基于PageRank算法。一般认为文档中的词汇之间是有语义关系的，一篇文档中跟词语W有语义关系的词语越多，我们认为它越有可能表达文档的核心内容。TextRank根据全局信息来对句子进行排序，采用“投票”方式，根据词汇或者句子之间的相互推荐投票结果进行排序。LexRank算法构建邻接矩阵来表示句子间的相似度，并且采用转移概率来表示句子间的关系。
基于语言分析的方法
现有大多数文本摘要算法采用基于倒排或者后缀树的文档特征来建立文档模型。这些模型都把文档中的词汇和句子看成完全独立的。这种模型处理简单方便。但是在文档中词汇之间有前后承接关系和逻辑关系，不可能是完全相互独立的。在这种模型中，忽略了词汇之间的关系，基于关键词匹配的算法没有考虑到同义词和近义词的问题。基于语言的分析方法考虑到文档的语义结构。文档的内容是由词汇构成的，词汇也要放到具体的文档中采用意义。对于文本语义结构的分析主要采用潜在语义分析方法（Latent Semantic Analysis，LSA）潜在语义分析
方法在文本分类领域的应用由来已久[54]。它试图分析文本的语义结构，来找出文本的主题。通过分析句子与主题的关系，词汇与主题的关系来描述文本各层次之间的关系。潜在语义分析对向量空间模型的进行改进，把向量空间模型的高维文本投影到低维的语义空间中以降低高维矩阵的稀疏程度，对于冗余信息的处理有很好的效果。目前这方面的主要研究有以下三种方法即奇异值分解(Singular Value Decomposition)，半离散分解(semi-Discrete Decompositon)和非负矩阵分解 (nonnegative matrix factorization)
潜在语义分析的处理过程如下：首先对文档集合进行分析，构建文档矩阵。将文档表示为用词条特征值表示的矩阵。对文档矩阵进行奇异值分解，然后对于SVD 后的矩阵进行降维。最后得到降维后的矩阵来构建文档语义空间重构文档表示矩阵。
2.2.3摘要生成
摘要生成的目的是按照一定策略选择一些重要的句子组成摘要，在对句子的得分排序以后，最终组合生成摘要还需要注意两个问题：摘要的长度和句子组合方式。对于多文档摘要来说。文本来源不同，文本的长度也可能各部相同，甚至差别较大。选取句子作为摘要时有两种方法，一种是选取固定的句子数，一般适用于文本篇幅差异不大的情况。对于新闻报道来说，有详细报道和简报之分，对于不同领域的报道文本长度往往差别较大，应该选择可变数量的句子。选取的方法为设置一个压缩比。摘要的长度根据文档长度和压缩比来确定。即公式2-1所示：
D N N θ= (公式2-1)
其中θ为摘要压缩比，
D N 为文档长度。
话题识别与跟踪方法的研究 【摘要】话题识别与跟踪旨在实现对新闻媒体信息流中新话题的自动检测以及对已知话题的动态跟踪。本文首先介绍话题识别与跟踪的基本概念、研究任务和相似度计算方法，然后对话题跟踪的方法进行详细论述。 【关键词】话题检测；话题跟踪；文本分类 0.引言 随着信息技术的飞速发展，互联网变得越来越普及，这就造成了网络信息的急剧膨胀，如何在浩瀚的信息海洋中获取自己所需信息成为困扰人类的新问题。话题识别与跟踪（Topic Detection an Tracking,TDT）技术就是在这种情况下产生的。TDT是一种新的信息处理技术，它将新闻信息流以主题为单位进行组织，实现对新闻流中新话题或新事件的自动检测以及对已知话题的后续报道的追踪。从1996年TDT概念的提出，1997年自马萨诸塞大学、卡内基一梅隆大学和Dragon System公司的学者和研究人员对这项技术进行了初步研究[1]，到2007年TDT共举行过七次公开的TDT任务评测，取得了很好的效果，渐渐使得TDT 成为研究的热点。 1.TDT的相关技术 1.1基本概念 话题（Topic）是指由某些原因、条件引起，发生在特定时间、地点，并可能伴随某些必然结果的一个事件[2]。 主题（Subject）是与话题相应的一个概念，它的含义更广些。话题与某个具体事件相关，而主题可以涵盖多个类似的具体事件或者根本不涉及任何具体事件。 报道（Story）是指一个与话题紧密相关的、包含两个或多个独立陈述某个事件的子句的新闻片段。 1.2研究任务 美国国家标准技术研究院（NIST）为TDT研究设立了五项基础性研究任务：报道切分任务（SST）：将原始数据流切分成具有完整结构和统一主题的报道。话题跟踪任务（TT）：跟踪已知话题的后续报道。话题检测任务（TD）：检测和组织系统预先未知的话题，TD的特点在于系统欠缺话题的先验知识。首次报道检测任务（FSD）：从具有时间顺序的报道流中自动锁定未知话题出现的第一篇相关报道。关联检测任务（LDT）：裁决两篇报道是否论述同一话题，没有明确话题作为参照，自主地分析报道论述的话题，通过对比报道对的话题模型裁决其相关性。1.3相似度计算方法 文本相似度是两篇文档相似程度的衡量，常用算法有欧式距离，余弦相似度，Jaccard Coefficient等。在下文的计算公式中xi和xj（i,j=1,2,…,n）为文本集中两个不同的向量，m为向量的维数。 欧式距离（Euclidean Distance） d(xi,xj)=2 余弦相似度是最常用的一种衡量文本相似度的计算方法，它通过计算两个向量之间夹角余弦值来度量文本之间的相似度。 d(xi,xj)= Jaccard Coefficient的相关系数衡量了两个文本之间的一致性，文本之间的共
实验二差示扫描量热法(DSC) 在等速升温（降温）的条件下，测量试样与参比物之间的温度差随温度变化的技术称为差热分析，简称DTA（Differential Thermal Analysis）。试样在升（降）温过程中，发生吸热或放热，在差热曲线上就会出现吸热或放热峰。试样发生力学状态变化时（如玻璃化转变），虽无吸热或放热，但比热有突变，在差热曲线上是基线的突然变动。试样对热敏感的变化能反映在差热曲线上。发生的热效大致可归纳为： （1）发生吸热反应。结晶熔化、蒸发、升华、化学吸附、脱结晶水、二次相变（如高聚物的玻璃化转变）、气态还原等。 （2）发生放热反应。气体吸附、氧化降解、气态氧化（燃烧）、爆炸、再结晶等。（3）发生放热或吸热反应。结晶形态转变、化学分解、氧化还原反应、固态反应等。 用DTA方法分析上述这些反应，不反映物质的重量是否变化，也不论是物理变化还是化学变化，它只能反映出在某个温度下物质发生了反应，具体确定反应的实质还得要用其他方法（如光谱、质谱和X光衍射等）。 由于DTA测量的是样品和基准物的温度差，试样在转变时热传导的变化是未知的，温差与热量变化比例也是未知的，其热量变化的定量性能不好。在DTA基础上增加一个补偿加热器而成的另一种技术是差示扫描量热法。简称DSC（Differential Scanning Calorimetry）。因此DSC直接反映试样在转变时的热量变化，便于定量测定。 DTA、DSC广泛应用于： （1）研究聚合物相转变，测定结晶温度T c 、熔点T m 、结晶度X D 。结晶动力学参数。 （2）测定玻璃化转变温度T g 。 （3）研究聚合、固化、交联、氧化、分解等反应，测定反应热、反应动力学参数。 一、目的要求： 1．了解DTA、DSC的原理。 2．掌握用DSC测定聚合物的T g 、T c 、T m 、X D 。 二、基本原理： 1．DTA 图（11-1）是DTA的示意图。通常由温度程序控制、气氛控制、变换放大、显示记录等部分所组成。比较先进的仪器还有数据处理部分。温度程序控制是使试样在要求的温度范围内进行温度控制，如升温、降温、恒温等，它包括炉子（加热器、制冷器等）、
1第一章绪论 1.1研究背景和意义 随着网络新媒体时代的到来。人们了解社会生活中发生的新闻事件的途径越来越多。通过互联网的传播，信息的传播已经完全打破了传统媒体新闻传播的地域性和时效性限制。新闻的快递速度得到了飞速的发展。人们在享受更快速便捷的同时慢慢发觉新闻信息的繁杂让人迷失在信息的海洋里。当人们开始想要关注一个新闻事件时。一般想要了解事件的起因，事件的发展过程，事件的影响和未来发展趋势等方面的内容。通常来说利用搜索引擎返回的新闻是根据与查询的相关性排名展示的。不仅存在很大的冗余性，而且并不能展示新闻事件的前因后果，无法满足用户跟踪一个特定事件的需求。目前一些搜索引擎和新闻网站已经开始在这方面做一些研究。从海量的网络资源中找到相关的新闻报道，保证报道信息的权威性和准确性，并且按照事件发展阶段来简单直观的呈现给用户。这是一个目前社会和学术界共同关注的话题。 要找到特定事件的相关的报道，涉及到多个领域的研究，包括数据挖掘技术，话题的检测技术，文本聚类技术，还有最后展示给读者简明的新闻内容需要用到的多文本摘要技术，也是目前学术界的重要的研究课题和发展方向。 对于一个系列热点新闻事件来说，一般是按照时间顺序发展的。媒体对于一个事件的报道一般要经历四个基本阶段，即事件预热阶段，事件升级阶段，事件持续阶段，事件收尾阶段。如“2014北京APEC峰会”这个系列新闻的报道中，其文本内容大概包含会议前期准备，会议过程中发生的事件，会议带来的各方面影响和会议结束的情况这几个方面的内容，随时间推进的逻辑展示非常明显。如何从对事件数以万计的报道中找出具有代表性的报道，从这些海量的报道中找到它们随时间推进的逻辑关系，生成易于理解的新闻摘要将整个系列新闻展示给读者，正是本文要研究的问题。 本文的研究课题正是为了让用户从杂乱的数据信息中解脱出来，快速地了解一个新闻事件的起因，经过，结果和后续影响等各方面的信息。以分阶段的方式将优质的新闻内容展示给用户。 1.2国内外研究现状 对于一个特定话题的新闻进行分析是话题检测与跟踪（Topic Detection and
TUNEL 技术, 即脱氧核苷酸末端转移酶( Term inal2deoxynucleo t idyl t ran sferase, TdT )介导的x2dU TP 缺口末端标记(TdT 2m ediatedx2dU TP n ick end labeling, TUN EL ) 技术, 是目前原位检测细胞凋亡最敏感、快速、特异的新方法, 已广泛用于生物、医学研究领域。 TdT-mediated dUTP-biotin nick end labeling (TUNEL)是一种用来检测细胞凋亡(apoptosis)的分析方法.细胞凋亡有一项重要的特征为细胞内的DNA会碎裂成片段(DNA fragmentation),TUNEL可以有效的去探测DNA片段的产生,所以可以传达细胞凋亡的讯息.TdT为terminal deoxynucleotidyl transferase,此种酵素可以在没有DNA模板的情形下,连结核甘酸到DNA的3'-OH处.1992年,以色列科学家Gavrieli等人将TdT引为为标定DNA片段的一个酵素,自此衍生出TUNEL此项技术.TUNEL的好处是可以在细胞凋亡发生的早期,即可侦测到DNA片段的产生,并且可以直接使用在组织切片上,观察细胞凋亡发生的位置.所以TUNEL目前为广泛接受与使用的一种细胞凋亡的分析方法. 阿霉素是蒽环类广谱抗肿瘤的抗菌素,在肿瘤联合化疗中占重要地位,有效率达20～40％。具有一种蒽环类所特有的并且较为重要的心脏毒性,包括早期毒性和后期影响 NF-kB、TNF-a在心肌细胞的表达水平进行半定量分析;比色法测定培养液中乳酸脱氢酶(Lactate dehydrogenase,LDH)的活性 阿霉素作用于鼠心肌细胞,导致心肌细胞TLR4过度表达,激活其下游信号转导系统,表达细胞因子TNF-a,是其心肌细胞损伤的机制之一; 干预阿霉素心肌细胞TLR4及其下游信号转导NF-kB、TNF-a的过度表达,具有一定的心肌保护的作用, 按12 mg/kg的ADR总剂量,以每周3次,共两周,每次2mg/kg腹腔注射方式给药,7周后大鼠心脏产生明显功能及形态学异常,可成功建立ADR心肌损伤大鼠模型 阿霉素(adriamycin,ADR)是一种广谱高效的葸醌类抗癌抗生素,长期使用阿霉素治疗可导致伴有充血性心力衰竭的扩张性心肌病,多数学者认为ADR心肌毒性的发生与其体内代谢中产生的自由基氧化损伤密切相关 阿霉素对实验兔心功能及心肌细胞内游离钙浓度的影响 黄先玫康曼丽 【摘要】：目的探讨阿霉素慢性心功能损伤的病理生理机制。方法实验兔每周注射阿霉素1次,共8周。停药3周后分别测体重(BW)、心室重量(VW)、颈动脉压(BP)、颈动脉平均压(MAP)、左心室收缩压(LVSP)、左心室舒张压(LVDP)、心输出量(CO)、心肌细胞胞浆内游离钙(MyoCa2 +)浓度,并与健康同
tdt的二次方 摘要： 1.TDT 的二次方简介 2.TDT 的二次方的计算方法 3.TDT 的二次方在实际问题中的应用 4.TDT 的二次方的未来发展趋势 正文： 1.TDT 的二次方简介 TDT 的二次方，全称为“思考、讨论、思考”的二次方，是一种在学术界和教育领域广泛应用的思维方法。它旨在通过引导个体进行深入思考、与他人讨论以激发新的思考，从而达到提高思维品质、培养创新能力的目的。TDT 的二次方强调的是对问题的深入挖掘和多角度思考，以期在解决实际问题时能找到更优的解决方案。 2.TDT 的二次方的计算方法 TDT 的二次方的计算方法分为以下几个步骤： （1）明确问题：首先需要明确要解决的问题，以便在后续的思考和讨论中保持目标导向。 （2）独立思考：在明确问题后，个体需要进行独立思考，尽可能多地列出与问题相关的观点、论据和解决方案。 （3）交流讨论：在独立思考的基础上，进行小组讨论，分享自己的观点和想法，听取他人的意见，并在讨论中寻找新的思考方向和灵感。 （4）反思总结：讨论结束后，对讨论过程进行反思，总结出问题的关键
点、解决方案的优缺点，以及在讨论中获得的新知识和启示。 3.TDT 的二次方在实际问题中的应用 TDT 的二次方在实际问题中的应用非常广泛，例如在教育领域，教师可以运用TDT 的二次方方法引导学生进行课堂讨论，培养学生的思考能力和合作精神；在企业培训中，可以通过TDT 的二次方方法进行团队建设，提高团队的凝聚力和创新能力。 4.TDT 的二次方的未来发展趋势 随着科技的发展和社会的进步，TDT 的二次方方法在未来将继续发挥重要作用。在未来的教育领域，TDT 的二次方将更多地与信息技术相结合，例如利用在线教育平台开展讨论，利用数据分析技术评估学生的思考能力等。
原位末端转移酶标记技术 在现代生物学研究领域中，原位标记技术已是一项非常重要的技术。一些特殊的实验需要通过特定的手段对样品进行标记，使原有的 未标记结构物变得可以被观测和检测到，进而更准确地掌握样品的内 部组成和结构情况。其中，“原位末端转移酶标记技术”也就是一项 重要的技术之一。 “原位末端转移酶标记技术”（TdT-mediated dUTP-biotin nick end labeling，TUNEL）是指用末端转移酶(TdT)与生物素掺杂的dUTP核苷酸（或其他标记的核苷酸），标记组织或细胞DNA片段断裂处。在染色体研究、细胞凋亡等研究中，TUNEL技术广泛应用。 下面，将对“原位末端转移酶标记技术”的具体实施步骤进行阐述： 第一步，准备样品。 TUNEL技术主要用于富含核酸的样品，如细胞核和细胞。首先，需将待检测的组织或细胞取出，用生理盐水洗涤，去掉表面的皮脂、油脂等杂质。通过某些特殊的手段可以对样品进行 固定。 第二步，制作反应混合物。取10 μL 1×反应缓冲液、8 μL dUTP-biotin标记混合物、1 μL TdT酶（10 U/μL），20 μL混合均匀即可。 第三步，反应处理。取适量DNA样品，加入反应混合物，进行反应。反应温度可根据研究要求在37℃-40℃之间进行，通常反应时间为 1-2h。 第四步，准备样品切片。处理的不同样品需要进行不同的制片处理。对于细胞，可以通过离心和固定等方式。对于组织，需要进行组 织的包埋操作等。 第五步，进行特殊染色。通过特殊染色操作，对样品进行标记。 标记后可通过荧光显微镜或其他仪器进行显示和观察。 总之，“原位末端转移酶标记技术”在生物学研究中应用广泛，
TdT的名词解释 一. TdT的意义与来源 我们常常会在生物学或者遗传学的课本中遇到TdT这个名词，但是对于非专业人士来说，它可能显得有些陌生。TdT是DNA聚合酶(Terminal Deoxynucleotidyl Transferase)的缩写，意思是末端脱氧核苷酸转移酶。它是一种特殊的酶，能够在DNA合成中催化鸟苷酸、脱氧鸟苷酸或脱氧泛鸟苷酸的3'末端加上一段新的DNA。TdT的独特功能及其研究对于理解DNA合成和维护遗传信息的重要性具有重要意义。 TdT最早由美国科学家Jerard Schneider于1964年发现，他在研究脾脏细胞的DNA合成过程中注意到了一个与正常DNA链有所不同的DNA。进一步研究发现，这种异常的DNA含有一些额外的鸟苷酸或脱氧鸟苷酸，这与一般DNA合成过程 中的DNA链不一致。为了解释这种现象，Schneider在1965年命名了这个新发现 的酶TdT。 二. TdT在免疫系统中的作用 1. B细胞发育 TdT在B细胞发育过程中发挥着重要作用。B细胞是人体免疫系统中的一种类 型的白细胞，负责产生抗体以抵御病原体的侵袭。在B细胞发育的早期阶段，TdT 会在细胞核内活跃地催化DNA聚合反应，并向不同的DNA链末端添加不同的鸟 苷酸或脱氧鸟苷酸，从而增加DNA的多样性。这种多样性是B细胞能够识别和结 合多种不同病原体的关键。 2. T细胞发育 T细胞也是免疫系统中的一种类型的白细胞，具有调节和执行免疫反应的功能。T细胞的发育过程中同样涉及到TdT的作用。在T细胞发育的早期阶段，TdT也会
催化DNA的聚合反应，从而增加T细胞受体(TCR)的多样性。TCR负责识别和结 合外界抗原，因此增加多样性有助于T细胞适应不同的抗原。 三. TdT在癌症研究中的应用 除了在免疫系统中的作用，TdT还在癌症研究中发挥着重要的角色。由于TdT 能够在特定的DNA链末端添加新的DNA片段，使其与传统的DNA聚合酶不同， 因此TdT也被应用于肿瘤标记和基因诊断中。 1. TdT与癌细胞的关联 许多研究发现，TdT在某些类型的癌细胞中表达水平较高。例如，在急性淋巴 细胞白血病中，TdT的表达被广泛观察到，并且被作为一种标志性的指标。这种高表达与癌细胞的不受限制的增殖和分化有关。 2. TdT在基因诊断中的应用 由于TdT在正常细胞中表达较低，而在某些癌细胞中表达较高，研究人员可以利用这一特点开发出一种基因诊断技术，即检测TdT的表达水平来判断肿瘤细胞。这种技术可以帮助医生诊断肿瘤类型和预测治疗效果，有助于制定个体化的治疗方案。 四. TdT与DNA合成的研究进展 随着对细胞和遗传学研究的深入，对TdT的研究也在不断进展。科学家们发现，TdT不仅在免疫系统中发挥作用，还与DNA合成的其他方面相关。 1. DNA修复 DNA是生物体中储存遗传信息的重要分子，但是它也容易受到损害。例如， 紫外线和化学物质等外界因素可以导致DNA损伤。研究表明，TdT在DNA修复 过程中起到了重要作用，能够帮助修复受损的DNA链。 2. DNA多样性
IPD 产品研发团队和技术研发团队 IPD体系的运作有赖于跨部门团队之间的有效分工和合作。本文关注IPD体系中的研发执行团队，包括产品开发团队（PDT）、技术开发团队（TDT）、产品预研团队（PRT）和技术预研团队（TRT），定义了这四种团队的职责、团队组成和运作规则，以及这四个团队之间的相互关系。 一、IPD体系中的研发执行团队简介 IPD做为一种先进的研发管理模式，其成功运作的基础是功能部门和各种团队之间密切配合完成各自的职责。 IPD体系中的团队设置，和公司规模、行业特点、技术特点和多元化程度等有关。总体上，分为决策团队和执行团队。决策团队分为产品组合管理团队和技术管理团队。执行团队分为市场管理/产品规划团队和研发团队。一些规模比较大的企业，可能还有投资评审团队和需求管理团队。 研发执行团队的划分，和研发的对象和性质相关。IPD体系中，技术研发和产品研发是分开的。从研发的性质来讲，分为研究和开发，研究是探究性（包括对市场和技术的探究）的，开发则是针对明确的需求进行。所以研发工作可以归结为以下四种：产品开发、技术开发、产品研究/预研、技术研究/预研。 相应地，研发团队可以分为：PDT、TDT、PRT和TRT，具体如下表所示： 1)对产品的整体成功，包括需求、开发、发布和质量负责； 2)管理和执行产品开发流程中各种不同的业务和技术要素，并及时做出决策； 3)在产品管理团队和功能部门会议上定期汇报进展情况，或者定期提交书面报告； 4)完成所有各阶段的活动和交付件，执行PDCP上签订的合同； 5)需要时，主动从功能部门管理层和产品管理团队那里寻求帮助； 6)做好评估和审计的准备。 2. PDT团队组成 1) PDT经理：由IPMT指定，一般为来自研发或市场营销部门； 2)核心组：研发、市场、财务、采购、制造、技术支持（服务）、项目管理、质量。 3. PDT运作规则
tdt6u绕组变形解释说明 1. 引言 1.1 概述 在电力系统和电气设备中，绕组变形是一种普遍存在的现象。由于各种原因，如温度变化、机械应力、湿度等，绕组可能会发生不可避免的变形。这种变形可能会对装置的性能产生重要影响，因此对绕组变形进行深入研究和有效监测是至关重要的。 1.2 文章结构 本文将从以下几个方面来探讨绕组变形及其相关问题。首先，我们将介绍绕组变形的定义和原理，以便读者对该现象有更清晰全面的了解。其次，我们将详细阐述导致绕组变形的各种原因，并分析其对装置性能所造成的影响。然后，我们将介绍一些常用的检测方法和技术，包括直接观测法、间接探测法以及现代检测技术应用案例分析。随后，我们将讨论防止绕组变形的具体措施和方法，在设计阶段、制造过程中以及运行维护时都需要考虑哪些因素来减少或避免绕组变形问题。最后，我们将总结全文，并给出对未来工作的展望。 1.3 目的 本文的目的是提供一份详尽的绕组变形研究，深入探讨其定义、原理、影响以及
相应的检测和防止方法。通过对各种绕组变形情况进行分析和总结，可以为电力系统和电气设备设计、制造和运维人员提供宝贵的参考，帮助他们更好地了解和处理绕组变形问题，保证设备的可靠性和性能稳定性。此外，这篇文章也旨在促进相关领域内进一步的研究与合作，以解决现实中存在的绕组变形挑战，并推动电力系统和电气设备行业的发展。 2. 绕组变形的定义与原理： 2.1 绕组变形的概念 绕组变形是指电气设备（如变压器、电动机等）中的绕组结构在使用过程中发生的形状改变或位移。一般情况下，绕组变形主要指线圈的弯曲、扭转、位移等变形。 2.2 绕组变形的原因分析 绕组变形可以由多个因素引起。首先，温度是最常见且重要的原因之一。由于电流通过导体内产生焦耳热，导致绕组温度升高，这会导致它们进行膨胀和收缩，从而引起一定程度的绕组变形。此外，机械应力也是导致绕组变形的重要原因之一。例如，在运行中，设备可能受到震动、冲击或外部载荷等力的影响，这些力量可能会使绕组发生弯曲或位移。
一、定性和定量研究 只定性的研究方法：常规琼脂糖凝胶电泳、脉冲场倒转琼脂糖凝胶电泳、形态学观察（普 通光学显微镜、透射电镜、荧光显微镜） 进行定量或半定量的研究方法：各种流式细胞仪方法、原位末端标记法、 ELISA 定量琼脂糖凝胶电泳。 二、区分凋亡和坏死 可将二者区分开的方法：琼脂糖凝胶电泳，形态学观察（透射电镜是是区分凋亡和坏死最 可靠的方法）， Hoechst33342/PI 双染色法流式细胞仪检测， AnnexinV/PI 双染色法流式细胞仪检测等。 不能将二者区分开的方法：原位末端标记法、PI 单染色法流式细胞仪检测等。 三、样品来源不同选择 组织：主要用形态学方法 (HE 染色，透射电镜、石蜡包埋组织切片进行原位末端标记， ELISA 或将组织碾碎消化做琼脂糖凝胶电泳 ) 。 四、细胞凋亡检测 1、早期检测 : 1)PS(磷脂酰丝氨酸 ) 在细胞外膜上的检测 2)细胞内氧化还原状态改变的检测 3)细胞色素 C 的定位检测 4)线粒体膜电位变化的检测 2、晚期检测： 细胞凋亡晚期中，核酸内切酶在核小体之间剪切核DNA，产生大量长度在180-200 bp 的DNA片段。 对于晚期检测通常有以下方法： 1)TUNEL(末端脱氧核苷酸转移酶介导的dUTP缺口末端标记 ) 2)LM-PCRLadder ( 连接介导的 PCR检测 ) 3)Telemerase Detection ( 端粒酶检测 ) 3、生化检测： 1）典型的生化特征：DNA片段化 2）检测方法主要有：琼脂糖凝胶电泳、原位末端标记（TUNEL）等 3） TUNEL（末端脱氧核苷酸转移酶介导的dUTP缺口末端标记） 4）通过 DNA末端转移酶将带标记的dNTP （多为 dUTP）间接或直接接到DNA片段的 3’ -OH端，再通过酶联显色或荧光检测定量分析结果。可做细胞悬液、福尔马林固定或石蜡处 理的组织、细胞培养物等多种样本的检测。 4、 LM-PCRLadder ( 连接介导的PCR检测 ) 当凋亡细胞比例较小以及检测样品量很少（如活体组织切片）时，直接琼脂糖电泳可能观 察不到核 DNA的变化。通过LM-PCR,连上特异性接头，专一性地扩增梯度片段，从而灵敏
多晶TiO2氧敏特性及其机制的研究 第六图书馆 研究了多晶金红石TiO2氧敏半导体材料的氧敏特性及其机制。结果表明,表征TiO2导电机制的特性参数m并非常数,它与杂质浓度、温度、氧分压等多种因素有关,本文认为,TiO2的主要眯缺陷由不同电离状态的氧空位所构成,该模型可以解释有关的实验结果。研究了多晶金红石TiO2氧敏半导体材料的氧敏特性及其机制。结果表明,表征TiO2导电机制的特性参数m并非常数,它与杂质浓度、温度、氧分压等多种因素有关,本文认为,TiO2的主要眯缺陷由不同电离状态的氧空位所构成,该模型可以解释有关的实验结果。金红石电导率半导体二氧化钛氧敏特性华东理工大学学报:自然科学版严六明关庆彬华东理工大学化学系1997第六图书馆第六图书馆 https://www.doczj.com/doc/cc19079623.html, https://www.doczj.com/doc/cc19079623.html, https://www.doczj.com/doc/cc19079623.html, https://www.doczj.com/doc/cc19079623.html, https://www.doczj.com/doc/cc19079623.html, 华东理工大学学报第２３卷１２３４５６７ ８９参１考文献严六明．晶ＴＯｚ敏特性及其机制的研究 硬士学位论文北京武汉工业大学北京研究生部，９１多ｉ氧１９苏勉曾．体化学．京：固北北京大学出版社，９７１４４１８０～８ＥｒｅＭａｔＤ．Ｔｈｌｃｒｅｏｄｕｔ￣ｔｆｔｌｎｉｍｌｘ．Ｐｈｙｖ．１４ｅｅｅｔｉｌｃｎｅｉｙｏｉｕｄｏＭｅｃ￣ｓＲｅ９２，６（２）５１１～，６～８２Ｆｒｄｅｉｋｅｒｓ亡Ｈ ＰＲ．Ｒｅｅｔｓｕｉｓｏｎｒｔｌ．ＪＡｐｌＰｈｓ１６ｃｎｔｄｅ
ｕｉｅｐｙ，９１，３（０２２１２２８２１）：１～１ ＢＬｅ￣ａ．ＥｒｒａａｈａｄｒｎＵｏＮＧ．Ｅ［ｃ￣ｃｌｏｎｕｔｉｙｎｎｔｉｈｏｅｒｅｔｔｎｉｍｄｏｘｔｅｅａｅ ｅｅａｕｅ．ｅｔａｃｄｃｉｔｉｏｎｓｏｅｉｍｔｉｉａｕｖ［ＭｅａｌｖｔｄｔｍｐｒｔｒｓＪＭａ９８，１８）２６６２６２ｔｓｃ．１８Ｌ３（：７～８丰松正道，穸末博．佐融化置半尊体置七甘一０勤的拳勤０解析．扫丰七于ｉ‘ 工儡台学衍赣文蘸．９９９：ｙ１８，７８４６９３～３黄昆．固体物理．京：民教育出版社，９６２１２８北＾１６．０～１ｆＯｔｍｏｏｉ．ＪＡｍＣｒｍｏ，１８，２１１９１２７ｔｎｘｄｅａＳｃ９９７：９～０ＣｅＴｏｙｋｏ：Ｋｏｎｈａ－１８ｄａｓ３．３～３８９粥９ＮｏｔｙＪＲｅａｗｏ ｎ，ｋｓＭ．ＤｅｅｔｔｕｔｆｃｒｃｓＡｒｉ，Ｅ孔ｋａ ＨｉＳ．ＳｈｍｉｕＹ，ｅ１ｉｚｔａ．Ｃｈｍｉａｅｅｃ｝Ｓ删ＹａｈａＹ．Ｄｐｎｅｃｆｔｌｔｉａ￣ｎｕｄｉｙａｄｔｅｍｏｌｃｒｃｐｗｅｆｐｒｎｔｎｕｄｐｄｆｔｌＩｅｉｉｅｅｄｎｅｏｈｅｅｒｃｌｅｃｃｄｃｖｔｎｈｒｅｅｔｉｏｒｏｕａｄａｕｍｉｍ—ｏｅｕｉＯ１ｑｕ—ｅｅｌｍｍｙｎｐｅｓｅｎｅｅｒｔｒ．ＰｈＢＲｅ９３，３０５：１～１７１ ￣ｒｏｘｇｅｒｓｕｒａｄｔｍｐａｕｅｙｖｔ１８１（）１７１９ＡｔｄｙｏｙｅｅｉｆＰ０ｙｒｓａｌｎｅＲｕｉｅＳｕｎＯｘｇｎＳｎｓｎｇｏｌｃｙｔｌｉｔｌＹａｕｎｎＬｉｍｉｇ。，ＹａｌｎｈＱｉｉｇａ（ｐｒｍｅｔｆＣｅｓｙＥＵＳＤｅａｔｎｏｈｍｉｒＣＴ，Ｓａｇａ０２７ｔｈｎｈｉ９３）２ＧａｎｌＷａｇＹｎｕａｄＷａｇＴｉｇｉｕｎＱｉｇｎ＇ｎ，ｎａｍｏｎｎｎｊｅ（ｉａＢｕｌｉｇＭａｅｉｌＡｃｄｅＣｈｎｉｄｎｔｒａｓａｍｙ，Ｂｅｎ００４ ｇ１０２）ＡｂｔａｔＴｈｓａｅｒｐｒｓｘｅｉｅｔｌｅｕｔ
基于介电法的土壤水分测量技术 王一鸣 （中国农业大学信息与电气工程学院，100083） 摘要：土壤是一种非常复杂的介质，通过介电法测量土壤水分是目前最为行之有效的方法。本文详细介绍了基于介电法的时域反射法（TDR）和驻波率法（SWR）的测量原理，以及基于TDR原理和SWR原理的典型测量仪器的技术性能，介绍了基于驻波原理的SWR土壤水分传感器和TSC型采集设备在土壤墒情监测系统中的应用。 关键词：介电法；时域反射法；驻波率法 中图分类号：按《中国图书分类法》标注 0引言 土壤水分测量技术是节水抗旱实施的重要的技术保障。而土壤水分传感器和测量仪器则是实现变量灌溉和墒情（旱情）监测的重要技术手段。 土壤既是一种非均质的、多相的、分散的、颗粒化的多孔系统，又是一个由惰性固体、活性固体、溶质、气体以及水组成的多元复合系统，其物理特性非常复杂，并且空间变异性非常大，这就造成了土壤水分测量的难度。土壤水分测量方法的深入研究，需要一系列与其相关的基础理论支持，涉及到应用数学、土壤物理、介质物理、电磁场理论和微波技术等多种学科的并行交叉。而要实现土壤水分的快速测量又要考虑到实时性要求，这更增加了其技术难度。 土壤的特性决定了在测量土壤含水量时，必须充分考虑到土壤容重、土壤质地、土壤结构、土壤化学组成、土壤含盐量等基本物理化学特性及变化规律。自古止今，土壤含水量测量方法的研究经历了很长的道路，派生出了多种方法，目前主要的土壤水分测量方法有烘干法、力计法、中子法、介电法、近红外法等。 利用土壤的介电特性来测量土壤含水量是一种行之有效的、快速的、简便的、可靠方法。最先对土壤的介电特性做出系统研究的是前联学者Chernyak，他在1964年出版了引起世界关注的学术名著《湿土介电特性研究方法》。以此为基础，土壤的介电特性迅速应用于土壤含水量的测量技术中，而且具体实现方法千差万别。其中，高频电容探头测量土壤含水量、甚高频晶体管传输线振荡器测量土壤含水量、微波吸收法、时域反射法（TDR）、时域传播法（TDT）、频域法（FD）、驻波率法（SWR）等测量方法都属于基于土壤介电特性的土壤含水量测量方法。* *收稿日期：2007.7.3 修订日期： 项目基金：863课题“土壤参数时域反射仪（TDR）关键技术研究” （2006AA10Z264）1 时域反射法（TDR）的测量原理 时域反射法是一种介电测量中的高速测量技术，1969年，它是以Feidegg等人关于许多液体介电特性的研究为基础而发展起来的。到了1975年，Topp和Davis 将其引入用于土壤水分测量的研究。根据电磁波在不同介电常数的介质中传播时其行进速度会有所改变的物理现象提出了时域反射法（Time-Domain Reflecometry），简称TDR测量方法。Topp首先依此方法测得了土壤中气—固—液混合物的介电常数ε，进而利用统计数学中数值逼近的理论分类法找出了不同种类土壤含水量与介电常数间的多项式关系： θV = -5.3×10-2+2.92×10-2ε-5.5×10-4ε2+4.3×10-6ε3(1) 式中：θv——土壤容积含水量；ε——介电常数。 时域反射法测量土壤水分的基本原理是：1GHz的电磁脉冲在同轴传输线上的传播速度依赖于其传播物质的介电特性和损耗，在损耗较小时，其主要依赖介电常数的实部。 TDR土壤水分速测仪是由脉冲信号发生器、同轴传输线、探头及高频示波器组成。如图1所示。 作者简介：王一鸣（1940—），男（汉族），江苏泰兴，教授，大学，智能化检测与控制技术。北京市海淀区清华东路17号63信箱，邮编100083。Email:ym_wang@https://www.doczj.com/doc/cc19079623.html,
TEPC中子和γ分辨技术研究 张伟华;王志强;肖雪夫;刘毅娜;李春娟;骆海龙;李玮 【摘要】混合辐射场中子剂量、剂量当量的测量需进行中子、γ分辨.依据各种辐射沉积线能的不同,组织等效正比计数器(TEPC)具有一定的中子、γ分辨能力.本文采用自制的圆柱形TEPC在5SDH-2加速器单能中子辐射场进行了微剂量谱测量,对其中子、γ分辨技术进行了探讨分析.采用137 Cs纯γ辐射微剂量谱匹配法,在232 Cf、241Am-Be中子辐射场进行了中子、γ分辨研究.分辨后的中子剂量当量与约定真值一致性较好,表明TEPC用于中子、γ混合辐射场的吸收剂量、剂量当量测量是可行的. 【期刊名称】《原子能科学技术》 【年(卷),期】2016(050)004 【总页数】6页(P577-582) 【关键词】组织等效正比计数器;中子;γ;分辨;微剂量谱;剂量当量 【作者】张伟华;王志强;肖雪夫;刘毅娜;李春娟;骆海龙;李玮 【作者单位】中国原子能科学研究院计量测试部,北京102413;中国原子能科学研究院计量测试部,北京102413;中国原子能科学研究院计量测试部,北京102413;中国原子能科学研究院计量测试部,北京102413;中国原子能科学研究院计量测试部,北京102413;中国原子能科学研究院计量测试部,北京102413;中国原子能科学研究院计量测试部,北京102413 【正文语种】中文
【中图分类】TL816 中子辐射场往往伴随γ辐射，测量中子剂量、剂量当量时不可避免会遇到中子、γ分辨问题。针对中子、γ混合辐射场，传统中子剂量、剂量当量的测量方法有以下两类。1) 使用中子能谱仪(如多球谱仪、组合式中子能谱探测器)测量中子能谱，通过注量-中子剂量当量转换因子得到中子剂量当量。这种测量方法需依靠理论计算 的剂量当量转换因子，且中子能谱测量对原始输入谱有很大的依赖性，因此对于未知能谱的中子辐射场，其剂量当量测量不确定度就很大。2) 采用双剂量计法测量 混合场的中子吸收剂量。双剂量计一般包括一个对中子和γ灵敏度近似的剂量计，如组织等效电离室，另一个是对中子不太灵敏而对光子灵敏的不含氢的剂量计，如盖革-弥勒(G-M)管。G-M管对中子灵敏度低且对光子灵敏度很高，适用于光子份额小且强度不太大的混合场；其他探测器大都对γ射线灵敏度不太高而对中子灵 敏度也不是足够低，会影响γ剂量的准确性，造成剂量评估不准确。TEPC与上述方法不同，其通过测量微剂量学量即微剂量谱(也称线能谱)，可得到吸收剂量、有效品质因子和剂量当量，因各种辐射在TEPC内的沉积线能不同，所以TEPC具有一定的粒子分辨能力。 本文采用自制的圆柱形TEPC在5SDH-2加速器单能中子辐射场进行微剂量谱测量，然后采用137Cs纯γ辐射微剂量谱匹配法，在252Cf、241Am-Be中子辐射场进行中子、γ分辨研究，将分辨后的中子剂量当量与约定真值比对分析。 单次能量沉积事件中的平均授予能ε1与带电粒子在指定体积内穿过的路程呈正比，因此，ε1与指定体积的平均弦长的比值是一能客观地表征能量沉积事件大小的物 理量，即线能[1-2]。线能y是个随机量，f(y)为线能的频率概率密度函数，表征线能y附近的单位线能间隔内的事件分布概率；d(y)为线能的剂量概率密度函数，表征线能y附近的单位线能间隔内的剂量分布概率。 TEPC测量所得的脉冲幅度谱数据经式(1)转化得到事件频率分布，经式(2)转化得
TDLAS技术 1 光谱学基本概念 (1) 2 光谱的线型函数及谱线加宽 (2) 3 甲烷的吸收谱线 (5) 4 TDLAS技术原理 (5) 6 基于TDLAS的气体检测 (8) 可调谐激光二极管的分类及特性 (8) 6.2残余调制光强对气体吸收光谱线型的影响 (10) 1 光谱学基本概念 光谱学是光学的一个分支学科，它主要研究各种物质光谱的产生及其同物质之间的相互作用。光谱是电磁辐射按照波长的有序排列，根据实验条件的不同，各个辐射波长都具有各自的特征强度。对光谱最早的研究是牛顿进行的色散实验，他通过玻璃棱镜把太阳光分解成从红光到紫光各种颜色的光谱。其后夫琅和费也观察到了光谱线。 根据研究光谱方法的不同，把它分为发射光谱学、吸收光谱学和散射光谱学： 发射光谱可以分为三种不同类别的光谱：线状光谱、带状光谱和连续光谱。线状光谱主要产生于原子，带状光谱主要产生于分子，连续光谱则主要产生于白炽的固体或气体放电。 吸收光谱的范围很广，大约从10纳米到1000微米。在200纳米到800纳米的光谱范围内，可以观测到固体、液体和溶液的吸收。这些吸收有的是连续的，称为一般吸收光谱；有的显示出一个或多个吸收带，称为选择吸收光谱。 在散射光谱学中，喇曼光谱学是最为普遍的光谱学技术。当光通过物质时，除了光的透射和吸收外，还观测到光的散射。在散射光中除了包括原来入射光的频率外，还包括一些新的频率。这种产生新频率的散射称为喇曼散射，其光谱称为喇曼光谱。从喇曼光谱中可以得到分子振动能级与转动能级结构的知识。 根据光谱学的理论，每种原子都有其自身的一系列分立的能态，每一能态都有一定的能量。把氢原子光谱的最小能量定为最低能量，这个能态称为基态，相应的能级称为基能级。当原子以某种方式从基态提升到较高的能态
来自dxy 22003luocong 植物基因全长克隆几种方法的比较 基因是遗传物质基本的功能单位，分离和克隆目的基因是研究基因结构、揭示基因功能及表达的基础，因此，克隆某个功能基因是生物工程及分子生物学研究的一个重点。经典克隆未知基因的方法比如通过筛选文库等有个共同的弊病即实验操作繁琐, 周期较长、工作量繁重,且不易得到全长序列。又由于在不同植物中目的基因mRNA 丰度不同，所以获得目的基因的难易程度又不一样，特别是对于丰度比较低的目的基因即使使用不用的方法也不一定能获得成功。近年来随着PCR 技术的快速发展和成熟.已经有多种方法可以获得基因的全长序列, 比如经典的RACE 技术，染色体步移法和同源克隆法等，本文主要综述几种重要的克隆方法的原理和运用，并且比较分析这几种方法的优缺点，为你的实验节约时间和成本。 1 RACE 技术 1985 年由美国PE-Cetus 公司的科学家Mulis 等[1]发明的PCR 技术使生命科学得到了飞跃性的发展。1988 年Frohman 等[2] 在PCR 技术的基础上发明了一项新技术,即cDNA末端快速扩增技术(rapid amplification of cDNA ends, RACE), 其实质是长距PCR( long distance, PCR) 。通过PCR 由已知的部分cDNA序列，获得5'端和3'端完整的cDNA,该方法也被称为锚定PCR ( anchored PCR) [3] 和单边PCR( one-sidePCR) [4] 。RACE 技术又分为3?RACE 和5?端RACE。3' RACE的原理是利用mRNA的3端天然的poly(A)尾巴作为一个引物结合位点进行PCR, 以Oligo( dT) 和一个接头组成的接头引物(adaptor primer, AP)反转录mRNA得到加接头的第一链cDNA。然后用一个正向的基因特异性引物( gene-specific primer, GSP) 和一个含有接头序列的引物分别与已知序列区和poly(A) 尾区退火, 经PCR 扩增位于已知序列区域和poly( A) 尾区之间的未知序列，若为了防止非特异性条带的产生, 可采用巢式引 物(nested primer)进行第二轮扩增，即巢式PCR( nested PCR) [5，6]。5?RACE 跟3?RACE原理基本一样，但是相对于3?RACE来说难度较大。 5'-RACE 受到诸多因素的影响而常常不能获取全长，因此研究者都着手改进它。这些措施主要是通过逆转录酶、5'接头引物等的改变来实现的，因此出现了包括基于模板跳转反转录”的SMART RACE技术(switching mechanism at 5 end of RNA transcript) [7] , 基于5'脱帽和RNA 酶连接技术的RLM-RACE 技术(RNA ligase mediated RACE)[8], 利用RNA 连接酶为cDNA 第一链接上寡聚核苷酸接头的SLC RACE 技术(single strand ligation to single-stranded cDNA)[9], 以及以内部环化的cDNA 第一链为模板进行扩增的自连接或环化RACE 技术(self-ligation RACE or circular RACE)[10] ，和通过末端脱氧核苷酸转移酶( TdT) 加尾后引入锚定引物的锚定RACE 技术( anchored RACE)[11] 。 笔者主要介绍两种比较新的RACE 技术，基于,模板跳转?的SMART RACE 技术和末端脱氧核苷酸转移酶(TdT)加尾技术。 1.1 基于‘模板跳转'的SMART RACE 技术[7，12]
研发项目管理制度 1.总则 1.目的 规范公司研发项目管理，建立有效的研发项目管理模式、运行机制，包括研发规划管理、研发项目立项管理、研发项目过程管理、研发项目验收管理、研发档案管理等，为规范并促进项目管理的规范化，特制定本制度。 2.适用范围 适用于经批准立项的研发项目，含新需求导入项目。 3.项目的分类 根据研发性质不同，项目类型分为如下四类： ✓前瞻性预研项目：为使公司技术领先而开展的，以突破关键技术或形成技术储备为目的研究。 ✓基础型产品/技术研发：自主开发的全新产品、全新方案为目的的项目。 ✓派生型产品/技术研发：以基础型产品/技术为基础，通过增、减功能、优化算法识别等开发的产品。 ✓普通项目研发：公司根据技术现状或客户需求，在非产品驱动的情况下而开展的为满足客户场景需求而投入的技术研发（特殊情况，市场急需）。 4.项目等级 设置项目等级解决的主要问题：①解决资源冲突。②识别项目优先级，合理投入资源。③用在一级部门内职能层的分配资源，非个人工作优先级的指导。
项目等级分为如下几类： ✓A类项目：费用总额在500万元以上的研发项目，或司级战略项目或关键技术突破的项目。 ✓B类项目：费用总额在200万元以上500万元（含）以下的研发项目。 ✓C类项目：费用总额在200万元（含）以下的研发项目。 5.关键概念 1.WBS(工作分解结构)：以可交付成果为导向对项目要素进行的分组，将各项工作内容进行 详细分解的图形表达。归纳和定义了项目的整个工作范围，每下降一层代表对项目工作的更详细定义。 2.关键路径一般是指通过项目（从始点到终点）的最长路线，是决定项目持续时间长短的计 划活动序列。当关键路径上的最后一个任务完成时，整个项目也就随之完成了。 3.非关键路径是指除了关键路径以外的其他路径。 4.工作量：是指在一定时间内所需要完成任务的数量，一般以工时为衡量单位。 5.工期：完成任务所需要的工作时间范围。通常为从任务的开始时间到完成时间的工作时间 总量。 6.产品/技术开发周期：是产品/技术从开始设计到验证、发布上市的一系列活动完成所需要的 整个周期。 7.甘特图，也叫横道图。一种显示与进度有关信息的图形。在典型横道图中，计划活动和工 作分解结构组成部分自上而下列于该图左侧，活动持续时间用标有日期的横道表示。 8.任务工作量估算的方法（考虑偶发，增加10％左右的余量）： 1）专家估计法：专家判断主要依赖于历史的经验和信息，当然其时间估计的结果也具有一定的不确定性和风险。让某项活动的负责人进行该项活动的工期估计是较好的做法。 2）三点估算法：用于高度不确定性任务时间的估算，采取对每项工作估计三种时间的办法，然后加权平均计算出这项分任务的计划时间。计划时间=（b+4a+c）/6 ✓最可能时间a：根据以往的直接经验和间接经验，这项工作最可能用多少时间完成，也就是我们拍脑袋所确定的时间。 ✓最乐观时间b：当一切条件都顺利时该项工作所需时间 ✓最不利时间c：在完成过程中不利条件都在起作用时该项工作需要的时间 3）类比法:类比估计意味着以先前的类似的实际项目的工作时间来推测估计当前项目各工作的实际时间。当项目的一些详细信息获得有限的情况下，这是一种最为常用的方法，类比估计可以说是专家判断的一种形式。任命一位有经验的人进行他们所负责项目的工期估计。
TUNEL 和 DAPI 染色原理 近年来，细胞生物学和病理学领域的研究对于细胞凋亡和核酸染色方法的需求逐渐增加。TUNEL 和 DAPI 染色方法作为常用的细胞学染色技术，被广泛运用于细胞凋亡和核酸检测方面。下面将对 TUNEL 和DAPI 染色原理进行详细介绍。 TUNEL（Terminal deoxynucleotidyl transferase dUTP Nick End Labeling）染色原理： 1. TUNEL 染色原理概述 TUNEL 技术是一种用于检测细胞凋亡的方法。在细胞凋亡过程中，DNA 断裂是一个重要的特征。TUNEL 技术利用末端脱氧核苷酸转移酶（TdT）在 DNA 断裂端引入标记的 dUTP 的原理，通过检测 DNA 断裂端的标记来识别凋亡细胞。 2. TUNEL 染色方法步骤 （1）取样处理：将样本固定和包埋后，进行脱水和脱脂等处理。 （2）蛋白酶预处理：利用蛋白酶处理打开细胞核膜，提高核酸的透过性。
（3）TUNEL 反应：在 TdT 的作用下，未修饰的末端脱氧核苷酸与荧光素化的 dUTP 形成共价结合。 （4）显微镜观察：使用荧光显微镜观察并拍摄图像。 3. TUNEL 染色原理应用 TUNEL 染色方法被广泛应用于许多领域，如肿瘤研究、病理学、药理学等。通过检测细胞中凋亡的程度，可以对生物样品进行定量和定性分析。 DAPI（4',6-diamidino-2-phenylindole）染色原理： 1. DAPI 染色原理概述 DAPI 是一种结合到 DNA 的蓝色荧光染料，具有高度亲和力和高度特异性。DAPI 与 DNA 结合后在核型显微镜下会呈现出亮蓝色的荧光。 2. DAPI 染色方法步骤 （1）细胞固定：利用适当的方式将细胞固定在载玻片上。