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【摘要】 目的研究黃連、附子、黃連附子1∶1及1∶2對小鼠胃腸運動功能的影響。方法采用半固體糊灌服法，檢測黃連與附子對小鼠胃殘留率、小腸推進率的影響。結果各給藥組對小鼠胃腸運動的抑制作用均極顯著的高于空白組（P＜0.01）。其中，黃連組、黃連附子1∶1組及1∶2組對胃腸運動的抑制作用極顯著的高于附子組（P＜0.01）；黃連附子1∶2組的胃殘留率顯著高于1∶1組和黃連組（P＜0.05或P＜0.01）。結論黃連與附子均能顯著抑制胃腸運動，黃連抑制作用顯著大于附子，且二者配伍，隨附子配比增加，抑制作用更為明顯。推測其呈現的抑制作用可能與二者配伍發揮的止瀉效應相關。
【關鍵詞】 黃連； 附子； 胃腸運動
傳統方劑中黃連與附子配伍治療冷熱痢的頻率較高，前期對二者配伍的急性毒性研究發現黃連組死亡小鼠呈明顯胃腸脹氣，胃內殘留物明顯增加，而附子與黃連配伍后毒性顯著小于單味黃連?；诒龋敬沃攸c考察二者對胃腸運動的影響，探索其胃腸靶器官效應和止瀉機制，以科學闡釋增效或減毒的配伍關系。
1 材料
1.1 動物 健康KM種小鼠70只，雌雄各半，體重18～22 g，由成都中醫藥大學動物中心提供。合格證號：川實管質第6號。
1.2 受試藥物 味連、白附片購于成都市五塊石中藥材市場，經成都中醫藥大學馬老師鑒定所用藥材與2005版《中國藥典》收載正品相符。黃連、附子、黃連附子（1∶1）、黃連附子（1∶2）均加水提取并分別濃縮至0.5∶1，0.5∶1，1∶1，1.5 ∶1（相當于分別含原生藥0.5，0.5，1，1.5 g/1 ml），高溫滅菌，置冰箱備用。給藥時按照各組設置劑量配制，各組給藥劑量參見表1。其中黃連與附子配伍（1∶1）、（1∶2）組劑量，是以實際含原生藥量計算。
1.3 營養性半固糊的制備 參照文獻［1，4］，取10 g羧甲基纖維素鈉，溶于250 ml蒸餾水中，分別加入16 g奶粉，8 g糖，8 g 淀粉和2 g活性炭末，攪拌均勻。配制成300 ml，約300 g的黑色半固體糊狀物。冰箱冷藏，用時恢復至室溫。
2 方法與結果
2.1 方法 健康昆明種小鼠70只（實驗前禁食不禁水18h），18～22g，雌雄各半，隨機分為空白組、黃連組、附子組、黃連附子（1∶1）和黃連附子（1∶2）組，每組14只。按表1劑量每只灌藥0.2 ml/10 g，空白組給予同體積蒸餾水，40 min后小鼠灌胃給予營養性半固體糊0.8 ml/只。20 min后脫頸處死。處死的小鼠腹腔剖開，結扎胃賁門和幽門，取胃，用濾紙拭干后稱全重，然后沿胃大彎剪開胃體，洗去胃內容物后拭干，稱凈重。計算胃殘留率(%)=［(胃全重－胃凈重)/半固體糊重］×100%［2～4］。并將自盲腸處取出的腸，不加牽引鋪平于白紙上，分別量取自幽門括約肌至炭糊最前端及至盲腸的距離。計算小腸推進率(%)=炭糊移動距離/幽盲全長 ×100%。
2.2 結果 各組觀測結果按SPSS11.5版進行統計學處理，其結果見表1。
結果表明：與空白組比較，各給藥組均能顯著抑制小鼠胃腸運動（P＜0.01）。其中，黃連與附子不同配伍比例組對胃腸的抑制作用較單味附子組更為顯著（P＜0.01）。
3 討論
黃連性寒，味苦。入心、肝、胃、大腸經。具有清熱燥濕，瀉火解毒的功效。附子辛、甘、大熱、有毒、歸心、腎、脾經，具有回陽救逆、補火助陽、散寒止痛的功效。用于亡陽虛脫肢冷脈微、宮冷、心腹冷痛、虛寒吐瀉、陰寒水腫、陽虛外感、寒濕痹痛等癥。表1 黃連與附子不同配比對小鼠胃排空及小腸推進的影響 與空白組比較，**P＜0.01；與附子組比較，P＜0.01；與黃連組比較，P＜0.01；與黃連附子（1∶1）組比較，P＜0.05；P＜0.01；n=14
對《中醫方劑大辭典》［5］黃連與附子配伍應用的資料進行統計分析，發現有265首黃連附子配伍應用的方劑，其中藥味在12味以下的139首組方中，明確治療泄痢的有77首，占55.4%?？梢?，黃連配附子治療泄痢，有著悠久的歷史和廣泛的臨床基礎。同時，二者的配比為1∶1的方劑最多，占38.85%。
前期的實驗結果顯示：黃連附子（1∶1）配伍應用的確能降低黃連的急性毒性，明顯提高其安全性（另有報道），且黃連主要呈現胃腸和肝的靶器官毒性。
基于此，本實驗考察了黃連與附子不同配伍比例對小鼠胃腸運動的影響。結果表明：單味黃連、附子及其不同比例的黃連附子配伍皆能抑制小鼠的胃腸運動，但黃連的小鼠胃腸抑制能力最強，附子的腸胃抑制能力較弱，二藥配伍后的作用與單味藥相同，但作用強度發生了改變，對附子而言，配伍了黃連后，對胃腸運動的抑制作用增強。對黃連而言，配比為1∶1的時候抑制作用沒有顯著差異（P＞0.05）但增加附子比例為1∶2的時候其胃殘留率較單味黃連顯著增加（P＜0.05），推測二者配伍，其胃腸運功能降低可能是其發揮止瀉作用的途徑之一。
結合急性毒性，二者致死小鼠的胃腸顯著脹氣，二者配伍又能顯著抑制胃腸運動，其是止瀉作用機制之一還是其對胃腸的不良反應，均有待今后深入探討。
【參考文獻】
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1、體操運動員的選材
一個優秀的體操運動員必須具備優秀的身體形態，良好的生理機能、強健的身體素質、優秀的心理素質、良好的思想作風、頑強的意志品質及良好的遺傳基因等因素。而其中運動員的身體形態是選材的首要條件，體操運動員應具備優美的形態。其次，在身體素質方面要具有各種跳躍支撐懸垂的動靜力性力量、臂腿腰腹背肌相對力量大、握力大、柔韌性好、平衡能力強、有氧代謝能力強、神經活動集中而強大、快肌纖維比例大、本體感覺好平衡能力強。在心理素質方面要性格開朗，精力充沛，活潑好動、善于表現思維和想象記憶力好、自控能力強。學校在選拔運動員時，首先要考慮先天條件優越，適合從事體操運動的人才這是組建高素質的體操運動員的基礎。
2、用不同項目的誘導訓練培養小隊員的體操意識
2.1高低杠。在高低杠上主要訓練運動員對杠性的熟悉，配合上肢力量的訓練。在高杠上做吊杠練習，從而達到鍛煉和培養運動員上肢肌力和握力，以及克服高度的恐懼心理的目的。低杠上做簡單擺浪練習，在這一過程中注意讓小隊員控制身體的姿態保持身體的緊度，這樣可以培養隊員的協調性和動力性力量。
2.2平衡木。平衡木同樣有高低兩種，啟蒙訓練階段主要利用低木訓練。在平衡木上做平衡行走、轉體，意在培養小隊員們的平衡能力和本體感覺能力，高木多配合一些輔助訓練中，例如，斜倒立控制身體姿態，提腳踵、立腳尖練習可用來當扶手等。在做斜倒立的練習時，肩角打開，兩腿加緊，腳面繃直，呼吸勻稱，整個身體成一條斜直線，在起始階段可以稍降難度。提踵繃腳尖練習，腳跟注意盡量提起來并到一起，訓練中隊員的要會彎曲，這時要給予鼓勵和正確要求，兩個練習放到一塊做效果相對更好。
2.3繃床?？嚧簿毩暿怯柧氈嘘爢T最喜歡的一項，在游樂園中很多的少兒都接觸過繃床相對比較熟悉，所以在這項訓練中應給小隊員自由發揮的空間，但要做好安全防護工作，嚴格監督訓練過程。要求隊員身體姿態要正直，比比“看誰跳得高”。根據繃床的可利用空間和人數的多少進行分組比賽練習，相互觀摩學習，目的在于發展隊員的身體控制力和空中動作的本體感覺能力。
2.4鞍馬。利用鞍馬上的兩個環可以進行腹肌和背肌力量的練習，如將腳穿在鞍馬環中，做背起和仰起進行力量的訓練。除此之外，也可以利用這個器械微斜倒立和背斜倒立。如果有時候隊員的精神渙散，注意力分散，訓練的情緒低落。無精打采就會影響到訓練的質量，因此要根據強度大小在訓練的期間要適當給予短暫的休息時間和飲水空余，保證訓練效果和隊員的訓練熱情。
2.5自由體操場地。根據訓練的需要和要求進行幼兒基本體操的初步練習，給小隊員們建立體操的概念和意識。幼兒基本體操是一項新興的幼兒體育活動，開展此項活動不僅有利于改善幼兒的身體形態和身體素質，對幼兒進行早期體育、美育和群體意識教育，而且可以為競技體操等項目發現和培養人才。訓練要求：舞蹈；①團體基本體操成套動作，時間為三分鐘；②音樂自選訓練內容：前或后滾翻、劈叉(橫叉或豎叉)、肩肘倒立(姿勢不限)、橋形、連續兩次仰臥起坐(各種姿勢，但手不可撐地)，可扶持的單腿站立平衡或跪式平衡、站立踢腿或行進踢腿(方向姿勢自選)。
2.6跳馬跑道。組織隊員在場地進行下肢力量和速度訓練。力量方面：做單腿的，雙腿的跳躍練習，例如直腿跳、蛙跳，雙人的競速或追趕練習，例如加速跑、高拾腿跑、沖刺跑，在跑的練習中注意糾正小隊員們的跑姿和技術動作。
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摘 要：問答系統能用準確、簡潔的答案回答用戶用自然語言提出的問題，很明顯系統中問答對的規模是影響問答系統最終性能的主要因素。為了提高問答對的規模、充分利用互聯網資源，本文提出了一種基于決策樹和馬爾科夫鏈的在互聯網上自動抽取問答對的算法。先根據網頁中的HTML標記把網頁表示成一棵DOM樹；然后利用樹中每個節點的結構和文字信息，抽取相應的特征；最后將得到的節點特征通過由決策樹和一階馬爾可夫鏈結合得出的分類模型進行分類。試驗結果表明準確率達到了90.398％，召回率達到了86.032％。對大量網頁抽取的結果表明該分類模型能夠適應對各種各樣的網頁的抽取。
關鍵詞：人工智能；模式識別；信息抽??；DOM樹；決策樹；馬爾可夫鏈
中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A
1 概述
伴隨著互聯網的迅速發展，理論上人類所需要的大部分知識都可能存在于互聯網的某些網頁上，但如何快速有效的從龐大的網絡中檢索出用戶所需要的信息，已經成為了互聯網應用中一個倍受大家關注的技術難題，自動問答系統、個性化搜索、社區搜索、搜索結果自動歸類等相關技術和服務的提出，都是面向這樣技術難題開展的卓有成效的研究路線。本文是面向基于問答對庫的自動問答系統的需要，開展互聯網上問答對的自動抽取研究。
自動問答系統是一種支持用戶以自然語言方式給出自己問題(或需要搜索的知識)的答案搜索系統，同時反饋給用戶更直接、更精簡的答案。例如當用戶希望了解“哪個國家是最大的內陸國”時，用戶可以直接將上述自然語言的句子輸入自動問答系統，則系統將直接給出答案：“哈薩克斯坦”，而不需要再從通用搜索引擎上搜索“內陸國最大”得到的大量網頁鏈接中去找尋真正的答案?；诖笠幠柎饘斓淖詣訂柎鹣到y是問答系統中比較簡單和有效的技術路線，此種技術對用戶輸入的問題，從預先保存好的大規模已經回答過的問題中尋找最為合適的，并將其答案部分直接反饋給用戶，所以對答案生成和問題理解技術相對來說依賴得比較少。
問答對的規模是影響基于問答對的自動問答系統最終性能的主要因素，因此如何搜集大規模高質量的問答對是一項具有實際意義和研究價值的科研課題?，F實中，互聯網上已經積累了非常大規模的問答對，這些問答對大多以FAQ頁面或者某些類似于BBS的網站上一問多答方式存在，如圖1所示的是一個典型的包含多個問答對的FAQ頁面。如果能自動收集起來這些問答對，將對基于問答對的自動問答系統提供非常有利的支撐。然而互聯網上的問答對只是面向網頁瀏覽用戶而設計和書寫的，一般僅僅是以HTML甚至簡單文本方式存儲，書寫格式更是沒有統一的規范，因此如何從這些不規范的問答對網頁中，抽取出格式化的問答對，是一個比較典型的信息抽取問題，也是一個比較有挑戰的問題。我們在網上搜集了500個網頁(為了得到更多的問答對，這里的網頁通過在商用搜索引擎上搜索關鍵字“FAQ”獲得的)，經過統計，明顯帶有表征問題對的關鍵字(如：“問”、“答”)的問答對只有651對，只占全部2113個問答對的30.81％。本文計劃聚焦這一問答對抽取問題，提出一種基于決策樹和馬爾科夫鏈的自動抽取算法。實驗結果表明，我們的方法效果顯著，準確率達到了98.97％。就我們的調研范圍，目前還沒有此方面的研究成果發表。
2 相關工作
一般來說，在信息抽取領域主要存在兩種信息抽取的方法：基于規則的方法和基于機器學習的方法。由于互聯網網頁的格式不統一，基于規則的方法存在規則不易構造且普適性很難保證等問題，因此目前的研究更多采用基于機器學習方法進行信息抽取[1～4]。在本文中我們也采用了基于機器學習的方法進行問答對的自動抽取研究。
互聯網上信息抽取領域前人已經做了很多研究：比如新聞信息的提取[4]；文獻[5]提出了一種在網頁中提取標題的方法，本文在特征選擇上部分借鑒了文獻[5]的方法；文獻[6]給出了一種采用統計方法結合受限自然語言理解技術的模糊關鍵詞集合提取方法。
3 基于決策樹的分類模型
本文將采用機器學習和馬爾可夫鏈相結合的方法進行問答對抽取工作。本方法適用于互聯網上大多數的網頁。主要分為兩步來完成：訓練和抽取。在訓練過程中我們首先把HTML文件轉變為DOM樹的形式，然后針對DOM樹中每一個有內容的葉子節點提取特征，通過C4.5決策樹算法建立分類模型。具體各部分工作如下：
3.1建立網頁的DOM樹
由于HTML的“標記”只是告訴瀏覽器如何顯示所定義的信息，故由HTML語言所表述的Web頁面不適合由機器處理。當前主要采用DOM樹來進行信息抽取[2,7,8]。
預處理的目標是將新聞網頁的HTML腳本轉化為只包含有意義信息的樹狀結構。具體步驟如下：
(1)刪除新聞網頁HTML腳本中的與正文抽取不相關的信息，如注釋、Java代碼等；
(2)建立樹狀結構。網頁的HTML腳本本身是嵌套的，因此我們可以比較容易的根據HTML的腳本建立成對應的樹狀結構(即DOM樹)，并將所有的文字信息掛接在葉子節點，同時把HTML的轉義字符都變換為正常的字符，如“& 1t；”變換為“
(3)合并段落。我們通過觀察發現，問答對的問題或答案本身部分一般都不會跨越網頁的段落，因此我們的實驗以段落為最小決策單元。這里的段落指網頁中在同一行內顯示．而未被、(h1>等HTML分段指示標記分隔開的文字片段。但是因為一個段落中有時會因為包含一些字體約束標記等HTML標記而在建立樹狀結構時被拆分成了多個葉子節點，因此我們需要進行段落合并處理，使得每個葉子對應一個段落。合并段落就是把所有中間沒有段落邊界標記的相鄰葉子節點合并為一個節點。依據HTML的標記定義，通過分析網頁在瀏覽器中的顯示與該頁面的源代碼的對應關系，可以發現下列的標記是分段指示標記
3.2分類模型建立
DOM樹建立之后，本文以DOM樹上每一個葉子節點作為問答對的問題或答案的候選，于是文本的研究目標就具體化為一個典型的分類決策問題， 決策每個葉子節點是三種類別中的哪一種，三種類別分別是：問題部分、答案部分以及什么都不是(以下分別記為Q，A和N三個類別)。本文計劃引入機器學習的方法來建立這樣分類器。
基于機器學習的分類器構建一般被稱為訓練階段，一般需要經過三個階段：訓練數據標注、特。征提取和分類器訓練。本文的訓練階段具體操作如下：
(1)收集了一批網頁，并生成對應的DOM樹，并在專門研發的標注工具支持下，人工標注了每個葉子節點分別是Q、A和N三類別中的哪一類，完成用于訓練的標注網頁集構建；
(2)對于這些DOM樹中的每一個節點，本文提取多維特征組成的一個特征向量，并與人工標記的類別組合在一起形成一個訓練例子，所有這些樣例就組成了訓練數據文件；
(3)基于訓練數據文件，完成分類器訓練。有多種機器算法可以從這些訓練數據中訓練得到分類模型，本文采用了其中的一種，決策樹算法，具體的本文采用了C4.5算法，具體算法參見文獻[9]。通過C4.5算法的訓練程序，我們可以訓練得到一棵分類決策樹。
當我們需要對一個新網頁進行問答對抽取時，這一問題可以同理轉換為新網頁所對應的DOM樹每個葉子節點分別是哪個類別，這一階段一般被稱為決策或測試階段。這一階段具體操作如下：對每個葉子節點提取一個同訓練階段一樣的特征向量，然后把這一向量輸入到訓練過程得到的分類決策樹進行判決，以得到這一葉子節點分別屬于Q、A及N三個類別的決策概率；最后把決策概率最大的類作為判斷結果輸出。
與大部分機器學習算法相似，對于C4.5算法來說最重要的是特征的選擇，特征能否反映分類問題的本質，決定了整個分類器構建的成敗。
3.3特征的選擇
在3.2小節中提到的，要想利用分類模型算法得到很好的分類效果，關鍵就是找到能夠反映分類問題本質的特征。本文中，針對問答對抽取的分類問題，本文最多一共嘗試提取了71維的特征，但考慮到效率和特征對于判斷結果的影響，最終我們選擇了其中的31維特征，實驗表明這31維特征能夠很好的從所有的DOM樹的葉子節點中區分出問題部分以及答案部分。
在特征的提取過程中，本文主要考慮了以下信息和結構特征，具體31維特征定義如表1所示。
(1)網頁的純文本信息；
網頁的結構、格式信息，如當前節點文字的顏色、字體信息，鏈接信息以及相鄰節點是否有相同結構，即兩個節點的XPath中是否僅僅差別一個索引號，如圖2中選中的“Q第五大區(電信一上海)…”節點與其上下并排的幾個節點就都屬于具有相同結構的節點，簡稱同構節點。XPath的具體定義參見文獻[10]；
(2)全局信息，利用了BhnI等的研究工作，在文獻[11]中BhnI利用在歸納學習過程中加入了上下文規則較大幅度的提高了查準率。
4 問答對的抽取
4.1 基于決策樹方式的缺陷
基于決策樹的問答對抽取算法實現了對每個DOM樹葉子節點的類別判決，但整個判決過程中假設各個節點的類別決策之間相互獨立。然而這一假設顯然不成立，因為，在一個網頁中比較Q、A和N之間存在一定的順序關系，如A之前一般必須有Q，而Q之后往往也會有A，同時由于一般而言問題極少跨越多個段落(即Q后一般不接Q)，而答案部分則比較容易因為內容較長而分割成多個段落(因此會有多個A連續出現的情況)。因此為了修正決策樹的獨立決策的不當，這些不同的概率特性可以很好。為了克服僅僅基于決策樹的問答對自動抽取技術的缺陷，同時考慮到上述類別之間的相互關系可以用馬爾科夫鏈來描述，因此本文加入了一階馬爾可夫鏈模型對決策樹的決策結果進行修正。
4.2 利用一階馬爾可夫鏈修正結果的方法
這里假設訓練集內的每個標注頁面都可以按其DOM樹葉子節點的類別表示為一個Q、A和N三個字母組成的長串，則我們可以從這些長串中統計得到三個類別之間的3*3的轉移矩陣，
這種方法的實驗結果與沒有加入馬爾科夫鏈修正的結果相比效果不但沒有上升，反而下降比較明顯。通過分析發現，這是由于在大部分網頁中問答對存在的數目與所有的節點數目相比要少的多，這使得求出的條件概率中T(N|N)特別大，在(2)式中占主導地位，結果很容易就把所有的節點被判為N類。
針對這一問題，我們通過大量的觀察統計，發現了這樣的一條規律：一般情況下答案(問題)有多行時所對應的葉子節點會集中在一個相同的父節點之下，這為我們的研究指明了方向，本文正是利用當前節點與其前一節點是否具有相同結構這一信息來對我們3*3轉移概率矩陣T(d|f)進行了修正：
實驗表明，同構這一限制使得大部分的N節點被排除在分母的統計之中，實現了Q、A和N三種類別之間的有效平衡。
4.3對整個網頁的所有判斷結果進行問答對的選擇
當我們根據上面的決策和修正算法得到葉子節點所對應的類別序列(c1,…ci，…，cL)*之后，我們將按Q、A順序出現的相隔最近的一對Q、A定義并抽取為一個問答對，這是由于一般情況下答案都會緊跟在所回答的問題的后面，這樣做在最后的選擇結果中過濾掉了分類結果不能構成問答對的節點，如比所有Q都先出現的A或是比所有A都后出現的Q。
4.4面向準確率的問答對取舍
為了能把抽取到的問答對應用到實際的自動問答系統中，問答對抽取必須保證有一個很高的準確率，因此為了進一步提高抽取的準確率，我們對上一小節得到的問答對我們采用基于以下簡單規則的取舍操作：
(1)刪除最后的問答對，這是由于往往最后一個問答對可能會存在多余的信息；
(2)當一個網頁的問答對數目小于兩個時，忽略抽取結果；
(3)當答案為多段時，為了得到的答案很完整，當答案的段數大于3時，舍棄這個問答對。
這樣操作之后，將在舍棄一部分問答對的基礎上，較明顯的提高抽取出的問答對的準確率。我們提出這一面向準確率的抽取方法是考慮到互聯網的網頁規模龐大，因此在一個網頁中漏掉的信息很可能可以在其他網頁中找到。
5 實驗結果
5.1 評測指標
為了對比不同問答對自動抽取的效果，本文采用準確率(Precision)、召回率(Recall)及F1－Score指標來進行抽取性能的評價。這里我們記A為人工判斷為問答對的集合，B為機器自動抽取得到問答對的集合。這里我們定義當且僅當機器抽取的問答對的Q和A都與人工標注的Q和A完全一致時，才認為此問答對被正確的抽取。準確率、召回率及F1-Score定義如下：
F1-Score是準確率與召回率結合起來進行評判的方法，更能夠客觀的反映實驗模型的效果。
5.2數據集
為了實驗本文提出的基于決策樹和馬爾科夫鏈的問答對自動抽取技術，本文數據集為以“FAQ”為關鍵詞利用Google中文搜索引擎搜索得到前500個網頁(2005年9月收集)。我們對這500個網頁轉化為DOM樹并基于自行研發的標注工具在DOM樹上標注出所有的Q和A類型的葉子節點，形成了標注網頁集。統計表明，此500個網頁的標注集上，人工一共標注了2113個問答對。
鑒于本文建設的數據集規模較小以及問答對標注工作量較大，因此本文采用4-Fold的交叉集測試方法[12]進行試驗。
5.3 實驗結果
這里我們采用的基線系統是“帶有表征問題對的關鍵字的方法”，具體是指通過規則的方式，將帶有表征問答對的關鍵的問答對抽取出來的方法。如表2所示，與基線系統相比，只用決策樹的方法可以大幅度提升抽取效果，F1-Score絕對提升幅度達到34.71％。同時，基于決策樹和一階馬爾可夫鏈相結合的方法可以進一步提高問答對抽取性能，相比決策樹方法提升幅度達到6.34％。
同時面向準確率的問答對取舍方法在保證召回率達到50.21％的前提下準確率更是提高到了98.97％，完全可以達到實際應用的需要。
為了驗證本文抽取算法的實際有效性，本文通過將“電腦”、“影視”、“飲食”、“醫療”、“計算機”等分類型詞匯(從百度知道的分類列表中獲得)和關鍵字“FAQ”進行組合后送入搜索引擎搜索，共收集得到18萬的網頁。我們將我們的算法在這18萬網頁上也進行了實驗，并最終抽取出12萬高質量的問答對，這一實驗充分說明了我們方法的有效性。
6 結論
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【關鍵詞】連續油管 自動焊接
中圖分類號：P755.1 文獻標識碼：A
1、自動焊接方法
自動焊接是焊絲連續送進，電弧的運動由焊工手工操作的焊接方法，設備比較簡單，移動方便，焊接準備時間短，焊接操作靈活，焊接質量穩定可靠，生產效率高，適用于全位置焊接。自動焊接方法很多，目前主要有CO2氣體保護自動焊，藥芯焊絲CO2氣體保護自動焊及自保護藥芯焊絲自動焊等。為了選出適合于焊接API規范的大口徑連續油管的焊接方法，本文對目前常用的自動焊接方法進行全位置管道焊接的試驗研究。
（1）CO2氣體保護自動焊接。CO2氣體保護自動焊接采用實芯鍍銅光焊絲，純二氧化碳氣體，焊絲本身對電弧不起保護作用，完全依靠二氧化碳氣體保護電弧及熔池，以防止空氣的侵入，同時二氧化碳氣體又起到使電弧穩定燃燒的作用，由于二氧化碳氣體保護焊的電弧氣氛是氧化性氣氛，因此對鐵銹、油污不敏感，焊縫含氫量低，但是對熔敷金屬的合金元素燒損嚴重，所以焊絲中含有較高的錳和硅等合金元素。
（2）藥芯焊絲CO2氣體保護焊。藥芯焊絲CO2氣體保護焊的焊絲中含有相當于焊條藥皮成分的焊藥，焊絲中的焊藥在電弧燃燒時產生氣體和熔渣，熔渣堆焊接熔池有保護作用，氣體具有穩定電弧燃燒和保護電弧氣氛的作用，焊藥中的合金元素對熔敷金屬有冶金作用，能夠改善焊縫金屬的化學成分從而改善焊縫金屬的機械性能。藥芯焊絲氣體保護焊比實芯焊絲CO2氣體保護焊最大的優點是熔敷金屬的機械性能好，焊縫的熔合性好。
（3）自保護藥芯焊絲焊接。自保護藥芯焊絲焊接是一種技術含量很高的焊接方法，該焊接方法完全焊絲中的焊藥在電弧燃燒時產生的氣體和熔渣保護電弧和熔池防止空氣的侵入，并使電弧穩定燃燒，對熔池金屬具有冶金作用；該焊接方法與手工電弧焊一樣具有抗惡劣環境的能力。自保護藥芯焊絲焊接時的電弧吹力大，熔深大，熔敷效率高，熔渣少，易清理，焊縫金屬的機械性能好。生產效率高。自保護藥芯焊絲下向焊用于管道全位置焊接時，焊道薄，焊接層次多，后一層焊道對前一層焊道有熱處理作用，焊接速度快焊縫金屬的機械性能好。焊縫X射線探傷合格率高。自保護藥芯焊絲下向焊與合適的管道打底焊工藝相配合用于大口徑連續油管的焊接將會有很好的前途。
2、管道自動焊工藝選擇
管道焊縫大都由根焊、熱焊、填充以及蓋面焊道組成，其中根焊焊道的關鍵在于保證根部焊透、背面成形以及兩邊熔合，工作量相對較小但是意義重大。因此，不但要求有合適的打底工藝，還要求焊工有較高的操作技能。
（1）管道打底焊工藝。
CO2氣體保護焊由于二氧化碳氣體對熔池的冷卻作用，使得短路過渡時焊接熔池特別小，容易控制，因此也適合于管道打底焊，近年來還發展了專門用于管道打底焊接的能夠控制電流波形的STT下向焊設備，已開始用于管道打底焊接。不論何種二氧化碳氣體保護焊打底方法都有一個共同的弱點，就是對管道的組隊要求高，必須非常嚴格的控制對口間隙以及鈍邊，否則容易產生燒穿、未熔合、未焊透等焊接缺陷，另外CO2氣體保護焊打底要求焊工必須全神貫注的盯著熔池，控制電弧始終在熔池上方燃燒，否則容易產生穿絲現象，也就是焊絲直接穿進管道內，形成異物，這對以后的調試運行有極大的危害。
纖維素焊條手工下向焊打底焊接此方法雖然也屬于手工電弧焊的范疇，但是與普通的手工電弧焊不同，焊條藥皮中含有大量的纖維素等有機物，這些有機物在電弧燃燒時產生大量的氣體，電弧吹力較大，有利于熔滴的過渡和增加熔深，焊接時產生的熔渣量少，易于清理，操作容易，焊接速度快，焊接設備簡單，焊接質量好。因此，纖維素焊條手工下向焊是一種很好的管道打底焊方法。
CO2氣體保護表面張力（STT）下向焊打底。CO2氣體保護焊的熔滴過渡在小電流情況下是一種頻率很高的短路過渡；表面張力過渡是采用弧焊電源外特性的波形控制技術，使得焊接規范隨熔滴的形成、長大、和過渡而改變，使熔滴的過渡不同于一般的短路過渡需要爆斷小橋，而是依靠表面張力平緩的過渡到熔池中去，電弧由上而下運動，不作橫向擺動或僅作輕微的橫向擺動，這樣可以形成一層薄而均勻的打底焊道。實踐證明用這種方法進行管道打底焊接焊縫成形好，合格率高，焊接效率高。表面張力焊接是CO2焊接技術的新發展，特別適合于管道打底焊。
（2）管道焊接的自動填充蓋面焊。
實心焊絲CO2氣體保護自動焊進行全位置焊接時，要從管道底部引弧向上焊接，每層焊道的厚度較厚，可達4～5mm，焊接速度較慢，每分鐘只有6～10cm，對有層間溫度要求的材料不能滿足要求，同時由于CO2氣體保護焊的熔池冷卻速度快，焊熔深較淺，焊縫的抗拉強度和屈服強度較高，延伸率和沖擊韌性有所下降，甚至在彎曲試驗時從熔合線發生斷裂。因此，認為實芯焊絲CO2氣體保護焊不適合于X60等材質的油氣連續油管的焊接。
藥芯焊絲CO2氣體保護自動焊熔敷金屬的機械性能雖然好，但是由于熔敷金屬的過渡為顆粒過渡，焊工不易掌握，因此也不適合于管道焊接。
自保護藥芯焊絲自動下向焊，該方法采用自保護藥芯焊絲，沒有外加的保護氣體，完全依靠焊絲中的焊藥在電弧燃燒時產生的氣體及熔渣保護焊接電弧及熔池，并對熔敷金屬有冶金作用，此方法的電弧吹力較大，焊接熔深大，抗風能力強。焊接時電弧自上而下運動，焊接速度快，每層熔敷金屬的厚度較小，需要多層多道焊接。
3、管道自動焊接工藝
按照保證質量提高效率的原則，下面結合X60管子的焊接工藝介紹纖維素焊條手工下向焊打底，自保護藥芯焊絲自動下向焊填充蓋面和CO2氣體保護表面張力（STT）下向焊打底、自保護藥芯焊絲自動下向焊填充蓋面的焊接工藝。
3.1纖維素焊條手工下向焊打底自保護藥芯焊絲自動下向焊填充蓋面焊接工藝
（1）坡口型式。
坡口角度α=60 ±5
鈍邊p=0～1mm；
對口間隙b=2～4mm。
（2）焊接工藝規范
（3）焊接檢驗。試件經外觀檢驗合格，試件按API1104進行X射線探傷檢驗合格。
（4）力學性能試驗。試件按API1104進行拉力，彎曲以及缺口錘斷試驗，結果合格。
3.2 CO2氣體保護表面張力（STT）下向焊打底、自保護藥芯焊絲自動下向焊填充蓋面的焊接工藝
（1）坡口形式。
坡口角度α=60°±5°；
鈍邊p=0～1mm；
對口間隙b=1.2～2mm。
（2）焊接工藝規范。
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關鍵詞自動站；人工觀測；序列連續性；山西太谷
中圖分類號P451文獻標識碼A文章編號 1007-5739（2011）22-0043-01
太谷縣位于山西中部，屬溫帶大陸性氣候，四季分明。年平均氣溫10.1 ℃，年平均降水量405.8 mm。太谷國家基本氣象站始建于1959年，2003年開展自動氣象觀測，使用長春DYYZⅡ型自動氣象站。目前，太谷站自動站單軌業務運行。
1研究方法
選取太谷站2009―2010年自動站和人工觀測的20：00氣溫資料，通過對比差值和不確定度，分析2個序列之間的差異，采用序列的顯著性檢驗分析與歷史序列的差異[1-2]。
1.1對比差值
對比差值為人工觀測值與自動站觀測值之間的差值（Ui-Ai）。其中，Ui為第i次人工觀測值，Ai為第i次自動站觀測值，n為觀測次數。對比差值應在±0.2 ℃之間，否則認為偏差超出正常范圍。
1.2標準差和不確定度
其中，σ為對比差值標準差，Xi為第i次對比差值，X為對比差值平均值，n為觀測次數。期望一個量的真值，按規定的概率（95%）落入的區間，即表示測量真值所在量值范圍，用對比差值標準差的2倍表示。
標準差和不確定度反映2種氣溫數據的離散程度，不確定度應在0.4 ℃之內，否則認為偏差超出正常范圍[3-4]。
1.3顯著性檢驗
以1971―2000年氣候累年值作為標準，對月數據進行統計檢驗，分析與歷史長序列有無顯著性差異。
計算該要素歷史平均值x及標準差σ，若該要素的月平均值大于x+2σ或小于x-2σ，而人工觀測值未達到此標準，則該要素有95%的機率與歷史序列有顯著性差異。
2結果與分析
2.1對比差值
太谷站2009、2010年對比差值均為-0.02，二者之間差值很小，人工觀測值略小于自動站觀測。從對比差值的年變化來看，各月的對比差值均在±0.2℃之間，2009、2010年的年變化特征基本一致，對比差值為正值的月份主要出現在冬季，其余大部分月份為負值。
2.2地面溫度（0 cm）
地溫平均偏差為-1.9 ℃，各月偏差值范圍為-19.5～9.2 ℃。各月平均最高地溫差值范圍為-3.8～6.0 ℃，各月平均最低地溫差值范圍為-25.1～1.1 ℃，冬季為負偏差，其他均為正偏差。其偏差超過自動站規范要求，偏差較大主要表現在冬季有積雪時段。因為在有積雪覆蓋時，自動站的地溫傳感器沒有取出，測的是雪中的溫度，而人工觀測的地溫表放在雪面上，測的是地面溫度，人工站溫度明顯低于自動站溫度。
2.3不確定度
從2009、2010年各月的氣溫不確定度來看，2009年氣溫不確定度均不在0.4 ℃范圍內，2010年只有4個月（1、5、9、12月）不在0.4 ℃范圍內，不確定度季節性差異不大。
2.4顯著性檢驗
從2009―2010年各月顯著性檢驗結果來看，24個月份中，有3個月自動站氣溫平均值與歷史資料之間有顯著性差異，對應月份的人工觀測氣溫平均值與歷史資料之間同樣出現顯著性差異，說明自動站出現的顯著性差異不是儀器原因造成的，而是該月的氣溫發生顯著性變化。從2年的連續觀測結果可以看出，自動站氣溫觀測儀器沒有造成氣溫與歷史資料的顯著性差異。
2.5風速
自動站各月2 min平均風速差值范圍為-0.45～-0.21 m/s；人工站風速比自動站風速偏弱，各月10 min最大平均風速差值范圍為-1.45～0.80 m/s，除1、4、9月為負偏差，其余各月均為正偏差，其偏差超過自動站規范要求；自動站與人工站出現15次大風。從2 min平均風速分析，人工站風速比自動站風速偏弱，從10 min最大平均風速分析，人工記錄較自動站記錄風速偏強，風速越強負偏差越大。
3結論
對比自動站替換人工觀測的結果，表明人工站與自動站觀測的氣溫之間的偏差很小，在允許范圍之內；不確定度沒有明顯的季節變化，2009年氣溫不確定度均不在允許范圍內，2010年大部分月份在允許范圍內；自動站觀測的氣溫值與歷史序列中的氣溫值無顯著性差異[5-7]。因此，太谷站自動站觀測替換人工觀測對氣溫序列的連續性無明顯影響。
4參考文獻
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摘 要 健美操是一種利用人體展示出體育美的一種形式，當然，這離不開日常的體育鍛煉。做健美操能夠塑造人體體型，也能夠使運動員形成自己的健美風格。運動員通過健美操鍛煉提高自己的技術水平，同時自己的身體也得到了鍛煉。健美操有兩種形式，即動、靜兩種。
關鍵詞 身體姿態 健美操 靜態 動態
健美操運動員再進行健美表演時，他們一般會通過一些標準的動作和完美的身形來表現自己。如果動作做的好，但是健美操的過程中的姿勢不優美，這樣也是不符合標準的一種表演。健美操要求的是一種技術和美感同時存在的標準。要求健美操運動員在平時的訓練中不僅僅關注健美的動作，還要關注自己的身形。運動員在平時的訓練中關注這些要求并努力達到這些要求有助于自己的技術的提高，在表演中也會更加地具有優勢。長時間的健美運動能使自己的身體四肢更加協調，也能夠使自己的身體更加的挺拔修長，這能為健美操表演帶來更多的欣賞美感。因此，在健美操的訓練中，不僅僅要做到高標準的動作，還要做到姿勢優美。
一、身體姿態的靜態訓練
（一）身體姿態的靜態訓練形式
運動員通過靜態訓練的方法找到的健美運動中的標準動作，通過長時間地固定某一動作，可以讓肌肉形成記憶，記住所要呈現的標準化的動作。此外，在形成記憶之后，還要進行間斷的練習。靜態訓練大致分為兩個步驟，首先，對著鏡子找好動作，要求自己的肌肉找好如何發力和發力的大小。并且要反復調整動作，嘗試標準化的動作和錯誤的動作，確保自己的動作標準化，固定一定的時間，讓肌肉形成記憶。然后，一段時間，調整到身體的自然狀態，慢慢恢復健美操的動作，對著鏡子看到了自己的動作和是否標準。如此反復鍛煉，找到最佳動作。
（二）進行身體姿態靜態訓練要注意的問題
1.要注意靜態訓練時間上的持續性
靜態訓練要求運動員有較好的毅力和耐心，因為靜態訓練是對訓練的周期有一定的要求的。運動員要保證自己能夠每天進行半小時以上的靜態訓練，這樣才能達到訓練的目的，也能夠保障訓練的質量。健美操運動員可以通過平時的瑣碎時間進行靜態訓練，因為這種訓練方式本來就是重復記憶的過程，利用瑣碎的時間有助于加強記憶。
2.要注意靜態訓練內容選擇上的針對性
并不是所有的訓練內容都要用到靜態訓練的方法。因為有些訓練方式不能通過靜態訓練的方式來達到目的的。因此，運動員要根據具體的訓練的要求來選擇合理的訓練方式。在進行訓練之前對不同的訓練內容進行分類。
二、身體姿態的動態訓練
人體運動根據不同的運動狀態會有不同強度的訓練，運動狀態可分為三種：低、中、高強度訓練。運動員可以根據自己的需求，在不同的階段選擇不同強度的動態訓練。
（一）低強度身體姿態的動態訓練形式
眾所周知，健美操音樂要很歡快，要有很強的節奏感，但是作為形體訓練來說，它更適合在比較溫和、優雅的音樂。舒適、平緩的環境中運動員可以靜下心來，慢慢體會每個動作和怎樣控制力度來鍛煉每個部位的肌肉。有助于塑造正確的身姿，體現完美的肌肉。運動員要分步練習動作，既能很好的記憶又能及時的糾正錯誤的鍛煉姿勢。
（二）中等強度身體姿態的動態訓練
運動員在基礎訓練的之上要想突出自己的個性，就要進行中等強度的身體姿態的訓練了。加強訓練對運動員體型會有很大的幫助。運動員要充分了解所練舞蹈的特點，并結合自身的特長加強鍛煉。結合不同舞蹈，從中吸取適合你的特點的技巧動作，自己加以改造，再進行系統科學的訓練，打造出屬于自己的特色。強度的訓練更要求飲食的營養。蛋白質的吸取是必不可少的。要多吃魚、肉、奶、蛋等。
維生素：在女生鍛煉時，由于鍛煉量的增大，維生素的損失也會比較多，所以補充維生素顯得尤為重要，動物肝臟、谷物中維生素的含量比較多。
礦物質：礦物質維持身體內環境穩定，在運動過之后，礦物質會損失，要及時得到補充，不然的話會有好多不適的癥狀，比如小腿抽筋、頭暈、嘔吐等。
水：水是生命之源，在運動過之后會損失很多水分，要及時補充，不要等到口渴再喝水，口渴是身體已經缺水的表現，平常運動過后或出汗較多，即使不口渴也要及時補充水分。
三、女生鍛煉對衛生的要求
青春期的女生生理和身體上都有了變化，在這一時期鍛煉，一定要多注意，不能運動量太大，要選擇簡單容易的運動，科學有規律的運動，結合女生的生理特點更應該注意鍛煉的衛生。
（一）女生運動衛生的意義
鍛煉不僅可以鍛煉身體，更能使女生身體進行全面發展，增強抵抗力，使身體更協調。女生和男生不同，身體素質本來就不強，不適合強度訓練，在女生經期時更應該注意訓練的強度和衛生。
（二）女生鍛煉的一般衛生要求
青春期后，男女生理上有明顯的差別，要結合女生的特點安排一些適合女生鍛煉的項目。女生更適合做強度比較弱的訓練，柔韌性和協調性可以相對較高的體操訓練。
（三）女生在生理期的運動
在女生生理期時要適當減少訓練，不然會危害到健康，不能劇烈運動，簡和的運動就行。在生理期內如果出現痛經等嚴重癥狀時要停止訓練，以免帶來嚴重后果。
四、結語
除了進行鍛煉之外，合理的飲食也能夠給運動員帶來身體上的能量。因為不同的食物中所含有的營養成分不同，運動員可以合理地對食物進行選擇，這樣才能更加有利于自身的發展?？茖W的安排飲食，輔助一定的科學鍛煉，這樣能夠提高鍛煉的效果，對運動員的運動能力和身體都有好處。
參考文獻：
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