導語：如何才能寫好一篇量子計算含義，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

關鍵詞：計算機網絡路由選擇；改進量子進化算法；研究

中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2016）33-0033-02

隨著計算機網絡的不斷發展與廣泛應用，其已經成為了我國人民在日常生活中及工作中不可缺少的技術，它為人們的衣食住行提供了方面，也為我國社會經濟的發展提供了基礎。目前我國計算機網絡正在朝著更大規模范圍發展，在此過程中也暴露了計算機網絡路由選擇中的一系列問題。現如今的計算機網絡路由選擇已經滿足不了人們及社會的發展需求，也對計算機網絡的正常運行造成了一定的影響，所以對其的優化改進是目前最重要的內容。

1 淺析計算機網絡路由選擇

計算機網絡路由選擇中有多種方法，包括梯度法、列表尋優法、爬山法及模擬退算法等。由于這些方式具有局限性，收到多種條件的限制，導致本身的作用都得不到很好的發揮。計算機網絡路由選擇主要是在能夠滿足計算機網絡通信容量、網絡拓撲及網絡節點需求的基礎上，對計算機網絡中的各節點路由進行選擇，使計算機網絡可以縮短到最小時延。一般計算機網絡路由選擇可以使用優化工作，比如：其一，如果計算機網絡中節點內部具有較大容量的緩沖器，那么就不會溢出或者丟失其數據包；其二，如果能夠以實際的指數分布為基礎設置報文長度，就可以按照泊松到達；其三忽略計算機網絡中節點處理報文的時延；計算機網絡中報文傳輸服務都是一個等級。【1】

2 探析改進量子進化算法

實際上量子進化算法就是進化算法和量子計劃相結合產生的，此事以態矢量為基礎，以量子比特編碼為染色體，其更新染色體要以量子旋轉門和非門進行實現，從而才能優化計算機網絡路由。量子進化算法中的染色體排列矩陣為：

一個量子染色體表示問題解的特性，其原理就是對量子染色體進行隨機測量，以此得出結果和概率，使用二進制實現坍塌，在此過程中可以了解到量子染色體可以有效地解決問題。另外改進量子進化算法的實現是根據量子旋轉門，通過搜索法使公式的解得到最佳，增加或者減少概率，以此保留或者刪除結果，以此來改進量子進化算法。

上表中的xi表示第i個量子染色體的二進制解，bi表示第i個最優解。

量子進化算法的流程主要包括三個部分：其一，要對種群進行初始化，在此基礎上對初始種種群進行測量，以此得到與個體相依狀態的相關記錄表；其二，在合適的狀態下對記錄進行針對性的評估，并且對最佳個體和個體的適應值進行相關記錄；其三，在還沒有完全結束的時候，進行其他操作。

對于量子進化算法來說，此過程是非常復雜的，用相關的符號表示事務，之后進行計算。比如可以使用M表示染色體長度，染色體可以維護解的多樣性。這樣才能使算法簡單的表述?！?】

3計算機網絡路由選擇的改進量子進化算法研究

在計算機網絡中，量子進化算法是非常值得熱議的話題，在計算機網絡路由選擇中的量子進化算法，其主要問題就是量子進化算法是針對性對表格進行參照，以此來找出相應的解法。這種方法會造成旋轉角之間沒有較好的關聯性，另外在搜索問題的時候會有跳躍性，對于計算機在日常運行工作的時候是非常不利的。為了能夠通過量子進化算法解決計算機路由選擇中的問題，就要對其進行創新和改進。首先優化其中的旋轉角，使其值能夠滿足路由選擇。優化后的旋轉表式子可以寫為：

?θi=0.001π*50fb-fx/fx

根據此式子可以了解到旋轉角在不同的情況下會有不同的結果，簡單來說就是不同的旋轉角值具有不同的含義。如果旋轉角的值越小，那么就說明個體與最優個體之間的距離就越小，就縮小了搜索網絡。在此狀況下搜索就可以達到最優；如果旋轉角的值越大，就說明個體與最優個體之間的距離越大，就逐漸擴大了搜索網絡。在此狀況下就要使所搜速度加快，這樣才能夠使計算機網絡路由選擇更多方面。

另外就是優化調整其中的函數，可以使用組合優化的方式進行，要求函數達到最佳狀態，這樣才能夠得出最優解。通過此方式可以了解到，個體基因之間并沒有較強的關聯性。所以就可以通過計算機網絡路由選擇，對量子進化算法中的函數調整并優化。如果處于歸一化的基礎上，實現對應的實屬對，并且使他們與量子位一一對應?；诖司涂梢宰隽孔舆M化算法的仿真實驗，并且對其進行對比，是否有優勢。實驗結果表示，計算機網絡路由選擇中的性能能夠了解量子進化算法優化后比傳統更優秀，此結果可以見圖1。

從圖1可以了解到，在計算機網絡路由選擇中的改進量子進化算法中，不斷是收斂速度、尋優能力還是其中的性能，都優于傳統量子進化算法。在進行仿真測試時，能夠使改進量子進化算法之后發揮自身的作用，也能夠在計算機網絡路由選擇中完善自身的應用。在此情況下計算機路由選擇面對問題能夠很好地解決，并且能夠及時發現其中的問題，有效地提高了工作人員的工作質量和效率，還使計算機在正常運行和工作的過程中保持一個良好的狀態?！?】

4結束語

在目前計算機網絡技術被廣泛應用的基礎上，要重視計算機網絡路由的選擇。同時，改進量子進化算法也是非常重要的，通過優化旋轉角，以此提高搜索速率及范圍。計算機網絡技術自發展應用以來，量子進化算法都有著較好的應用和前景，那么優化量子進化算法有效地促進了計算機網絡技術的進一步發展，使計算機網絡技術可以為我國各行各業提供更好的服務，也有效促進我國經濟的可持續發展。

參考文獻：

[1] 宋明紅，俞華鋒，陳海燕.改進量子進化算法在計算機網絡路由選擇中的應用研究[J].科技通報，2014（1）：170-173.

篇2

關鍵詞：量子力學；教學探索；普通高校

中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2013）50-0212-02

一、概論

量子力學從建立伊始就得到了迅速的發展，并很快融合其他學科，發展建立了量子化學、分子生物學等眾多新興學科。曾謹言曾說過，量子力學的進一步發展，也許會對21世紀人類的物質文明有更深遠的影響[1]。

地處西部地區的貴州省，基礎教育水平相對落后。表1列出了2005年到2012年來的貴州省高考二本理科錄取分數線，從中可知：自2009年起二本線已經低于60%的及格線，并呈顯越來越低的趨勢。對于地方性新升本的普通本科學校來講，其生源質量相對較低。同時，在物理學（師范）專業大部分學生畢業后的出路主要是中學教師、事業單位一般工作人員及公務員，對量子力學的直接需求并不急切。再加上量子力學的“曲高和寡”，學生長期以來形成學之無用的觀念，學習意愿很低。在課時安排上，隨著近年教育改革的推進，提倡重視實習實踐課程、注重學生能力培養的觀念的深入，各門課程的教學時數被壓縮，量子力學課程課時從72壓縮至54學時，課時被壓縮25%。

總之，在學校生源質量逐年下降、學生學習意愿逐年降低，且課時量大幅減少的情況下，教師的教學難度進一步增大。以下本人結合從2005至10級《量子力學》的教學經驗，談一下教學方面的思考。

二、依據學生情況，合理安排教學內容

1.根據班級的基礎區別化對待，微調課程內容?？紤]到我校學生的實際情況和需要，教學難度應與重點院校學生有差別。同時，通過前一屆的教學積累經驗，對后續教學應有小的調整。在備課時，通過微調教學內容來適應學習基礎和能力不同的學生。比如，通過課堂教學及作業的反饋，了解該班學生的學習狀態，再根據班級學習狀況的不同，進行后續課程內容的微調。教學中注重量子力學基本概念、規律和物理思想的展開，降低教學內容的深度，注重面上的擴展，進行全方位拓寬、覆蓋，特別是降低困難題目在解題方面要求，幫助學生克服學習的畏難心理。

2.照顧班內大多數，適當降低數學推導難度。對于教學過程中將要碰到的數學問題，可采取提前布置作業的方法，讓學生主動去復習，再輔以教師課堂講解復習，以解決學生因為數學基礎差而造成的理解困難。同時，可以通過補充相關數學知識，細化推導過程，降低推導難度來解決。比如：在講解態和力學量的表象時[2]，要求學生提前復習線性代數中矩陣特征值、特征向量求解及特征向量的斯密特正交化方法。使學生掌握相關的數學知識，這對理解算符本征方程的本征值和本征函數起了很大的推動作用。

3.注重量子論思想的培養。量子論的出現，推動了哲學的發展，給傳統的時空觀、物質觀等帶來了巨大的沖擊，舊的世界觀在它革命性的沖擊下分崩離析，新的世界觀逐漸形成。量子力學給出了一套全新的思維模式和解決問題的方法，它的思維模式跟人們的直覺和常識格格不入，一切不再連續變化，而是以“量子”的模式一份一份的增加或減少。地方高校的學生數學基礎較差，不愿意動手推導，學習興趣較低，量子力學的教學，對學生量子論思維方式的培養就顯得尤為重要。為了完成從經典理論到量子理論思維模式的轉變，概念的思維方式是基礎、是重中之重。通過教師的講解，使學生理解量子力學的思考方式，并把經典物理中機械唯物主義的絕對的觀念和量子力學中的概率的觀念相聯系起來，在生活中能夠利用量子力學的思維方式思考問題，從而達到學以致用的目的。

4.跟蹤科學前沿，隨時更新科研進展。科學是不斷向前發展的，而教材自從編好之后多年不再變化，致使本領域的最新研究成果，不能在教材中得到及時體現。而發生在眼下的事件，最新的東西才是學生感興趣的。因此，我們可以利用學生的這種心理，通過跟蹤科學前沿，及時補充量子力學進展到教學內容中的方式，來提高學習量子力學的興趣。教師利用量子力學基本原理解釋當下最具轟動性的科技新聞，提高量子力學在現實生活中出現的機會，同時引導學生利用基本原理解釋現實問題，從而培養學生理論聯系實際的能力。

三、更新教學手段，提高教學效率

1.拓展手段，量子力學可視化。早在上世紀90年代初，兩位德國人就編制完成了名為IQ的量子力學輔助教學軟件，并在此基礎上出版了《圖解量子力學》。該書采用二維網格圖形和動畫技術，形象地表述量子力學的基本內容，推動了量子力學可視化的前進。近幾年計算機運算速度的迅速提高，將計算物理學方法和動畫技術相結合，再輔以數學工具模擬，應用到量子力學教學的輔助表述上，使量子力學可視化。通過基本概念和原理形象逼真的表述，學生理解起來必將更加輕松，其理解能力也會得到提高。

2.適當引入英語詞匯。在一些漢語解釋不是特別清楚的概念上，可以引入英文的原文，使學生更清晰的理解原理所表述的含義。例如，在講解測不準關系時，初學者往往覺得它很難理解。由于這個原理和已經深入人心經典物理概念格格不入，因此初學者往往缺乏全面、正確的認識。有學生根據漢語的字面意思認為，測量了才有不確定度，不測量就不存在不確定。這時教師引入英文“Uncertainty principle”可使學生通過英文原意“不確定原理”知道，這個原理與“測量”這個動作的實施與否并沒有絕對關系，也就是說并不是測量了力學量之間才有不確定度，不測量就不存在，而是源于量子力學中物質的波粒二象性的基本原理。

3.提出問題，引導學生探究。對于學習能力較強的學生，適當引入思考題，并指導他們解決問題，從而使學生得到基本的科研訓練。比如，在講解氫原子一級斯塔克效應時，提到“通常的外電場強度比起原子內部的電場強度來說是很小的”[2]。這時引入思考題：當氫原子能級主量子數n增大時，微擾論是否還適用？在哪種情況下可以使用，精確度為多少？當確定精度要求后，微擾論在討論較高激發態時，這個n能達到多少？學生通過對問題的主動探索解決，將進一步熟悉微擾論這個近似方法的基本過程，理解這種近似方法的精神。這樣不僅可以加深學生對知識點的理解，還可以得到基本的科研訓練，從而引導學生走上科研的道路。

4.師生全面溝通，及時教學反饋。教學反饋是教學系統有效運行的關鍵環節，它對教和學雙方都具有激發新動機的作用。比如：通過課堂提問及觀察學生表情變化的方式老師能夠及時掌握學生是否理解教師所講的內容，若不清楚可以當堂糾正。由此建立起良好的師生互動，改變單純的灌輸式教學，在動態交流中建立良好的教學模式，及時調整自己的教學行為。利用好課程結束前5分鐘，進行本次課程主要內容的回顧，及時反饋總結。通過及時批改課后作業，了解整個班級相關知識及解題方法的掌握情況。依據反饋信息，對后續課程進行修訂。

通過雙方的反饋信息，教師可以根據學生學習中的反饋信息分析、判定學生學習的效果，學生也可以根據教師的反饋，分析自己的學習效率，檢測自己的學習態度、水平和效果。同時，學生學習行為活動和結果的反饋是教師自我調控和對整個教學過程進行有效調控的依據[6]。

四、結論

量子力學作為傳統的“難課”，一直是學生感到學起來很困難的課程。特別是高校大擴招的背景下，很多二本高校都面臨著招生生源質量下降、學生學習意愿不高的現狀，造成了教師教學難度進一步增大。要增強學生的學習興趣，提高教學質量，教師不僅要遵循高等教育的教學規律，不斷加強自身的學術水平，講課技能，適時調整教學內容，采取與之相對應的教學手段，還需要做好教學反饋，加強與學生的溝通交流，了解學生的真實想法，并有針對性的引入與生活、現實相關的事例，提高學生學習量子力學的興趣。

參考文獻：

[1]曾謹言.量子力學教學與創新人才培養[J].物理，2000，（29）：436.

[2]周世勛，陳灝.量子力學教程[M].高等教育出版社，2009：101.

[3]楊林.氫原子電子概率分布可視化及其性質研究[J].綏化學院學報，2009，（29）：186.

[4]常少梅.利用Mathematica研究量子力學中氫原子問題[J].科技信息，2011，（26）：012.

[5]喻力華，劉書龍，陳昌勝，項林川.氫原子電子云的三維空間可視化[J].物理通報，2011，（3）：9.

篇3

【摘要】 運用量子化學中的HartreeFock程序(631G基組)方法計算質子化α氨基酸溶質的分子結構參數，借助于多元線性回歸法建立了α氨基酸對映體在冠醚手性固定相上的色譜保留與其分子結構參數之間的定量結構對映異構體保留(QSERR)模型。結果表明，α氨基酸光學異構體的容量因子對數(logk′)與質子化α氨基酸溶質的分子結構描述參數之間具有較好的線性相關性。在QSERR模型中，溶質結構描述參數EHOMO， DIP， ElcE， Ang和logP具有較為明確的物理意義，這些參數反映了固定相與溶質分子之間的靜電作用、ππ作用力、色散力、立阻和疏水作用，能較好地解釋α氨基酸對映體在聯萘冠醚CSP上保留機理。建立的QSERR模型具有較好的穩定性和預測能力。

【關鍵詞】 定量結構對映異構體保留關系， α氨基酸， 冠醚手性固定相， 色譜保留機理， HartreeFock程序

1 引 言

運用高效液相色譜(HPLC) 分離對映異構體已成為現代合成化學、生物醫藥學及農業化學等領域中常用的分析方法。大部分色譜手性分離很大程度上依賴于分析測試者的經驗。建立具有明確物理含義的定量結構對映體保留關系(QSERR)能有效地預測色譜保留值，可以為選擇最佳分離條件提供理論依據，還有助于理解色譜保留及手性識別的機理[1～4]。近年來， 隨著計算機技術和量子化學方法的不斷發展， 量化計算已越來越受到人們的關注[5～7]。在QSRR/ QSERR研究中，獨自應用量化參數或將量化參數與其它常規參數聯合已經越來越多地被使用。文獻[8，9]應用量化參數建立了QSERR模型，研究了α氨基膦酸酯類化合物在兩種不同的衍生化環糊精固定相上手性識別機理; Suzuki等[10]通過2D和3D分子描述參數建立了一系列芳基醇類化合物在4種刷型固定相上的QSERR模型，指出影響容量因子(k′)和分離因子(α)的分子描述參數不同;施介華等[6，11]運用量化參數分別建立烴類和酯類化合物的色譜保留關系的QSRR模型。

冠醚作為一類色譜手性固定相，常被用來識別具有NH2官能團的對映體[12～16]，其獨特的冠環結構對客體分子的選擇性識別起著重要作用。但有關手性冠醚類固定相上α氨基酸的色譜保留和對映異構體結構間的定量構效關系的報道鮮見。本研究運用量子化學方法中的HartreeFock程序(631G基組)計算了20個質子化α氨基酸溶質分子的結構描述參數，通過多元線性回歸建立了α氨基酸類化合物在鍵合聯萘冠醚手性固定相(CSP)上的定量結構與對映體保留的QSERR模型，探討了α氨基酸對映體在鍵合聯萘冠醚固定相上的色譜保留機理。

2 實驗部分

2.1 數據來源

本研究所用α氨基酸化合物在新型聯萘冠醚手性柱上的色譜保留數據取自文獻[15](見表1)。

2.2 溶質分子描述參數的計算及QSERR模型建立

由于α氨基酸的NH2基團在酸性流動相中將發生質子化，形成強極性的銨離子(NH+4)，實際上色譜分離過程中與冠醚類手性固定相發生相互作用的是質子化的氨基酸[16](見圖1b)。所有質子化表1 α氨基酸在聯萘冠醚手性固定相上保留值[15]

Table 1 Retention value of αamino acids on the crown chiral stationary phase[15]No.氨基酸 Amino acidlogk′1logk′2No.氨基酸 Amino acidlogk′1logk′21丙氨酸 Alanine -0.23660.338511甲硫氨酸 Methionine-0.11350.53912精氨酸 Arginine-0.2366-0.045812苯基丙氨酸 Phenylalanine-0.10240.37663天冬酰胺 Asparagine-0.5528-0.337213苯甘氨酸 Phenylglycine0.15490.59884天冬氨酸 Aspartic acid-0.37680.008614脯氨酸 Proline-0.6383-0.63835半胱胺酸 Cysteine-0.4202-0.013215絲氨酸 Serine-0.5686-0.30107谷氨酸 Glutanic acid-0.22910.541616蘇氨酸 Threonine-0.6198-0.19386谷氨酰胺 Glutamine-0.44370.245517色氨酸 Tryptophan0.14610.60538組胺酸 Histidine-0.4815-0.309818酪胺酸 Tyrosine-0.20760.28109異亮胺酸 Isoleucine-0.5086-0.236619纈氨酸 Valine-0.5528-0.284010亮氨酸 Leucine-0.19380.4997204羥基苯甘氨酸

4Hydroxyphenylglycine-0.17390.6730k′1: L氨基酸容量因子(Capacity factor of LAmino acid)， k′2: D氨基酸容量因子(Capacity factor of DAmino acid)。的α氨基酸分子結構首先用ChenDraw作出平面圖，然后用Chem3D中的MOPAC 8.00對分子幾何結構進行初步優化后，再用Gaussian 03軟件包中的HartreeFock程序(631G基組)進行結構優化，振動分析計算的結果中無虛頻，證明優化得到的分子結構對應于能量極小點。獲取質子化氨基酸溶質的量子化學參數：DIP(分子總體偶極距)、 TE(分子總能量)、 ELUMO(最低分子空軌道的能量)、 EHOMO(最高分子占有軌道的能量)、 Ang(原子NC*C之間平面角)、 MR(分子折射率)、 logP(疏水性參數)和ElcE等分子描述參數在Chem3D中計算得到。所有量化參數的計算和分子模擬在PD2.80PC機上運行完成。

3 結果與討論

3.1 QSERR模型的建立

由于分子“手性”的差別，手性分子與手性固定相相互作用的過程中存在著一定差異，即手性分子的結構參數與色譜參數之間存在一定相關性這一假設是完全合理的[6]。在QSERR模型建立過程中，最大的困難是如何找到能夠區分不同對映體的手性分子結構參數，因為對映體分子諸多性質參數(如分子尺寸、形狀、電性參數和疏水性參數等)有時很接近，甚至完全相同。與許多手性分子一樣，α氨基酸對映體分子結構參數大部分相同。本研究通過Gaussian 03和Chem3D軟件計算，提取了質子化后的L型和D型α氨基酸的分子結構描述參數(見表2和表3)。

為保證所選取的結構參數與容量因子對數(logk′)之間有較好的相關性，盡量選擇與容量因子相關性較大，彼此之間相關性較小的參數。本研究首先對各參數進行相關性分析，發現MR與ElcE和TE之間有明顯相關性，因此分別選取MR， ElcE和TE與其它結構描述參數進行多元線性回歸，得到α氨基酸對映體在鍵合聯萘冠醚CSP上的色譜保留參數的QSERR模型為：logk′1=-13.400-0.402EHOMO-0.047DIP+0.115Ang-5.90×10-5ElcE

(n=20， r=0.959， SD=0.067)(1)表2 質子化Lα基酸分子參數

Table 2 Molecular descriptors of Lαamino acid cationsNo.DIPElcEEHOMOELUMOTElogPMRAng 13.8840-4882.0-1.42461.8078-1340.9-1.4091.9489108.4722.1710-12247.4-1.32411.5128-2447.1-2.7254.2690105.3133.0044-8496.3-1.08701.4144-2009.9-2.9232.8171107.3042.4240-8797.0-1.38020.9798-2110.0-2.2812.6015106.8252.0069-5938.5-1.60210.7928-1534.8-1.3062.7552106.2273.7806-12972.2-1.49831.1399-2266.0-1.8253.0653105.4065.1110-9873.5-0.76881.2623-2165.3-2.4673.2809106.6284.0373-10590.2-0.70971.1597-2164.1-2.2353.6785106.3592.4120-12247.4-1.32411.5128-2447.1-2.7254.2690105.31104.2044-8616.1-1.25371.6917-1808.1-0.2933.3403105.32113.1407-11670.7-1.46750.6253-1846.4-0.8603.9776105.20122.8048-11314.1-1.45410.5860-2163.30.0664.4601105.48133.8687-9734.0-1.89341.0413-2007.8-0.3903.9963105.15142.1267-6106.1-0.70761.5282-1624.3-0.7332.7878106.30152.2410-6260.0-1.10271.5618-1661.3-2.5742.1020107.88162.2684-7661.3-1.07131.5946-1816.9-2.3162.5658107.80172.0277-16153.7-1.56800.2930-2658.50.0125.5776105.32182.1460-11972.2-1.43460.5580-2483.80.0125.5776105.47192.7089-7398.3-1.35201.7728-1652.2-0.7492.8765104.00204.8453-11317.9-1.67890.8915-2328.3-0.7794.1494104.95氨基酸編號同表1(The number of aminoacids are the same as in Table 1)。 DIP: Dipole moment (debye); ElcE: Electronic energy (eV); EHOMO: Highest occupied molecular orbital (eV); ELUMO: Lowest unoccupied molecular orbital(eV); TE: Total energy(eV); logP: Hydrophobic parameters; MR: Molar refractivity; Ang: Plane angle between N—C*—C。表3 質子化Dα氨基酸分子參數式中， n為線性回歸樣本的個數， r為擬合方程的相關系數，SD為標準偏差。由式(1)和(2)可知，所建立的α氨基酸對映體在鍵合聯萘冠醚CSP上的色譜保留參數的QSERR模型具有較好的多元線性相關性。同時，為了識別異常值，對參與回歸樣本的保留值進行去一法檢驗，未出現異常值。這表明此QSERR模型具有較好的穩定性。

3.2 手性識別機理的探討

根據液相色譜分離原理，溶質在色譜柱上的保留行為主要由溶質與固定相以及流動相之間的分子作用力所決定的。所建立的α氨基酸對映體在鍵合聯萘冠醚CSP上的色譜保留參數的QSERR模型中，每個分子描述參數均表征色譜過程中溶質同固定相或流動相的某種相互作用。在液相色譜中ELUMO和EHOMO表示溶質和固定相之間電荷的傳遞反應，也就是在溶質和固定相之間存在氫鍵作用力或ππ相互作用[17]。logP與溶質疏水性相關，體現了溶質分子與固定相之間的疏水作用。Ang表示對映體色譜保留過程中對分子構象的要求[9]。DIP可以表示溶質分子和固定相之間的靜電相互作用能力的大小[2]。MR反映了溶質分子參與分子色散力的能力[18]，而ElcE和TE與MR具有較好的相關性，因此ElcE和TE包含一定色散力的信息，也可以表示溶質分子參與色散力的能力。

盡管對分子間力(包括氫鍵力、范德華力、空間位阻、疏水作用等)的研究己比較深入、全面，但是如何協同這些作用力而增加或減弱非對映體絡合物的穩定性卻并不很清楚。從所建立的QSERR模型可知，在聯萘冠醚CSP上，質子化氨基酸的保留行為主要取決于固定相與溶質分子之間的靜電作用、ππ作用力、色散力、立阻和疏水作用。

3.3 保留值的預測

所建立的QSERR模型可預測α氨基酸對映體在聯萘冠醚手CSP上的色譜保留值，即通過計算α氨基酸對映體的結構描述參數來預測其對映體的色譜保留值。結果表明，在這種手性冠醚固定相上，α氨基酸對映體的容量因子對數(logk′)的預測值與實驗值之間具有較好的線性相關性(圖2)，其線性回歸方程分別為：

logk′1(pred)=0.9201logk′1(exp)+0.0069

(n=20， r=0.9572， SD=0.064)(3)

logk′2(pred)=0.9199 logk′2(exp)+0.0161

(n=20， r=0.9566， SD=0.064)(4)

兩者回歸方程的斜率接近于1，基本通過原點，這表明所建立的QSERR模型用于預測α氨基酸對映體在這兩種手性冠醚固定相上的保留行為是切實可行的。

圖2 預測值和測定值

Fig.2 Plot of experimental vs. predicted logk values3.4 小結

本研究建立了α氨基酸對映體在鍵合聯萘冠醚CSP上的色譜保留參數的QSERR模型，各結構描述參數具有明確的物理含義。能較好地解釋α氨基酸對映體在聯萘冠醚CSP上保留機理。所建模型在預測其保留值時具有較好的準確性和穩定性。

參考文獻

1 Jiang Feng(江 峰)， Shi JieHua(施介華)， Yan Wei(嚴 巍)， Li Bing(李 兵). Chinese J. Anal. Chem.(分析化學)， 2004， 32(11): 1550～1555

2 Gao RuYu(高如瑜)， Wang HeFang(王荷芳). Chinese Journal of Organic Chemistry(有機化學)， 1999， 19(2): 135～140

3 Lipkowitz K B. J. Chromatogr. A， 1994， 666: 493～503

4 Lipkowitz K B. J. Chromatogr. A， 1995， 694: 15～37

5 Ouyang Liang(歐陽 亮)， He Gu(何 谷)， Guo Li(郭 麗). Acta Chim. Sinica(化學學報)， 2006， 64:1379～1384

6 Shi JieHua(施介華)， Jiang Feng(江 峰)， Yan Wei(嚴 巍)， Wang JiKang (王紀康)， Wang GuiLin(王桂林). Chinese J. Anal. Chem.(分析化學)， 2005， 33(2): 181～186

7 Zeng XiaoLan(曾小蘭)， Liu HongXia(柳紅霞)， Liu HongYan(劉紅艷). Acta Chim. Sinica(化學學報)， 2007， 65: 1797

8 Huang JunMin(黃君珉)， Chen Hui(陳 慧)， Gao RuYu(高如瑜)， Wang QinSun(王琴孫). Chem. J. Chinese Universities(高等學?；瘜W學報)， 2001， 22(11): 1838～1842

9 Chen Hui(陳 慧)， Lü XianYu(呂憲禹)， Huang JunMin(黃君珉)， Gao RuYu(高如瑜)， Wang QinSun(王琴孫). Chem. J. Chinese Universities(高等學?；瘜W學報)， 2000， 21(4): 562～565

10 Suzuki T， Timofei S， Iuoras B E， Uray G， Verdino P， Fabian Walter M F. J. Chromatogr. A， 2001， 922(12): 13～23

11 Shi JieHua(施介華)， Jiang Feng(江 峰)， Wang GuiLin(王桂林)， Yan Wei(嚴 巍). J. Zhejiang University of Technology(浙江工業大學學報)， 2004， 32(4): 418～422

12 Chen JuanJuan(陳娟娟)， Zhang DaTong(張大同)， Shen BaoChun(沈報春)， Zhang XueJun(張雪君)， Xu BeiJia(徐貝佳)， Xu XiuZhu(徐秀珠). Chinese J. Anal. Chem.(分析化學)， 2006， 34(11): 1535～1540

13 Machida Y， Nishi H， Nakamura K， Nakai H， Sato T. J. Chromatogr. A， 1998， 805(12): 85～92

14 Hyun M H， Jin J S， Koo H J， Lee W. J. Chromatogr. A， 1999， 837(12): 75～82

15 Hyun M H， Han S C， Lipshutz B H， Shin Y J， Welch C J. J. Chromatogr. A， 2001， 910(2): 359～365

16 Sousa L R， Sogah G. D Y， Hoffman D H， Cram D J. J. Am. Chem. Soc.， 1978， 100(14): 4569～4576

篇4

一、對高考理綜物理試卷的審視

通過對近十年來高考理綜物理的追蹤分析及調查,高考物理就是“8道選擇題,1道實驗題和3道計算題”,總分為120分。

1.對于選擇題的分析。

理科綜合考試中,物理選擇題有8題共48分,分值比例達到總分40%,非?？捎^,其重要性不言而喻,8道題中的4道~5道一般是單選題,其余是多選題。

2.對于實驗題的分析。

每年高考的物理實驗題是我們關注的焦點,賦分值在11分~24分之間,分值比例達到總分20%左右。一般來說,實驗中第一小題考查學生對基本實驗的操作,而第二小題則著重考查學生設計并表述實驗操作的能力。從歷年全國高考物理實驗題學生得分情況分析報告來看,這個比例一般較低,故又有“得實驗者得天下”的說法。由此即可看出實驗題得分情況對高考物理成敗的重要性。

3.對于計算題的分析。

計算題一般有3道,總分在48分左右,分值比例達到總分比例的40%左右。一般來說,第一題考查基礎知識,對絕大多數學生來說問題不大;第二道題則穩中有難、穩中有升,故第二題的得分高低對于全局來說至關重要;第三題則是壓軸題,也是選拔尖子生與中上等學生的重要依據。壓軸題一般有三問,對絕大部分考生來講,只要能做對其中的1~2問就已不錯,只有少數尖子生能夠做對第三問,故對全局影響不大。

二、如何提高單位時間內的得分率

教學中應著重對學生進行以下能力的培養。

1.重視對題目的審視,對概念的深刻理解,對具體物理場景的建立,物理過程的分析以及各物理量間關系的把握。

例1:某人騎自行車以4m/s的速度勻速前進,某時刻在他前面7m處以10m/s的速度同向行駛的汽車開始關閉發動機,而以2m/s2的加速度減速前進,則此人需要多長時間才能追上汽車?

考點解析 : 這是一道考查直線運動中追擊相遇問題,追上的條件是追上時兩者位移應滿足S汽+S0=S自。一般情況下兩者所走時間是相等的,而這道題恰恰是在前方汽車停止后人才追上,所以兩者所走時間不同。要做對本題必須對物理場景和物理過程以及各量間的關系分析清楚。

解析:人追上汽車時兩者位移應滿足S汽+S0=S自。汽車開始關閉發動機到靜止需要的時間t0=■=5s

此時,汽車的位移S汽=■t0=25m,人的位移S自=vt0 =20m

因s汽>s自,故仍未追上。因此,人追上汽車,應該是在汽車停下以后,再經過t1=■=■=3s才追上,所以時間t=t0+t1=8s

2.重視學科內知識系統的構建與融合。

例2:頻率為V0的光子由地球表面豎直向上運動,當上升H=22.5m的高度時,由于地球的引力作用,它的波長變長一些,我們稱這種現象為引力紅移。①試寫出光子質量的表達式;②當光子上升H=22.5m的高度時,試用能量守恒的觀點,求該光子頻率的引力紅移量v跟原有頻率的比值。

考點解析 : 這是一道以引力紅移為背景的科研性問題。解決本題的關鍵在于先根據題意,理解引力紅移的含義,再運用光量子理論、質能方程,求出運動光子的質量,進而運用光子和地球組成的系統的能量(光子能量和重力勢能之和)守恒,求出光子在地球表面上升過程中頻率的引力紅移量v跟原有頻率v0的比值。

解析:①由光量子理論E=hv,質能方程E=mc2,得運動光子的質量m=■

②根據能量守恒定律知,光子向上的過程中引力作負功使光子能量減小轉化為系統的勢能。

原來光子的能量:hv=mc2

上升高度H后hv=hv'+mgh:,變形可得hv=mgh

則 :v/v=gh/c2

3.重視數學基礎和運算能力培養。

例3:重量為G的木塊與水平地面間的動摩擦因數為μ,一人欲用最小的作用力使木塊做勻速運動,則此最小作用力的大小和方向應如何?

解析:木塊在運動中受摩擦力作用,要減小摩擦力,應使作用力F斜向上,設當F斜向上與水平方向的夾角為α時,F的值最小,木塊受力分析如圖所示,由平衡條件知:Fcosα=μNFsina+N=G

解以上二式得:F=■

令tan?漬=μ ,則sin?漬=■,cos?漬=■

cosα+μsinα=■(cos?漬cosα+sin?漬sinα)=■cos(α-?漬)

可見,當a=?漬=arctanμ時,F有最小值,Fmin=■即

篇5

自二十世紀九十年代以來，意識問題受到高度關注，眾多的哲學家、心理學家與神經科學家在此領域開展深入的研究工作。與此同時，人們也開始使用計算方法試圖讓機器裝置擁有意識能力。這類研究逐漸被稱為“機器意識”的研究。早期有關機器意識的研究比較初步，研究工作較少得到學術界的認同，甚至早些年提到“機器意識”還有不合時宜的顧慮。

盡管哲學上關于“機器意識”有著不同觀點的爭論，但隨著研究工作的不斷深入，一些有遠見的專家學者開始充分認識到開展機器意識研究的重要意義，并專門撰文進行了精辟論述。比如，英國皇家學院電子工程系的Aleksander教授根據學術界從上世紀九十年代到本世紀對機器意識態度的轉變，指出機器意識的影響與日俱增，并預計了機器意識對科學與技術發展的潛在影響，特別是在改變人們對意識的理解、改進計算裝置與機器人概念等方面的貢獻尤為重大。

無獨有偶，美國伊利諾伊大學哲學系Haikonen教授則專門撰文強調機器意識是新一代信息技術產業發展的新機遇，他認為新產品與系統的發展機會起因于信息技術的發展，而現有的人工智能基于預先編程算法，機器與程序并不能理解其所執行的內容。顯而易見，不考慮意識就沒有對自身行為的理解，而機器意識技術的涌現可以彌補這一缺失，因此機器意識技術可以為信息技術產業的發展提供新的契機。意大利巴勒莫大學機器人實驗室的Chella教授則指出，開展機器意識不僅是一種技術挑戰，也是科學和理論上開展人工智能和機器人研究的新途徑。最近，土耳其中東技術大學的G?k和Sayan兩位學者進一步認為，開展機器意識的計算建模研究還有助于推進對人類意識現象的理解，推動構建更加合理的意識理論。

上述這些學者的論述，無疑說明，機器意識研究不但對深化人工智能的研究有著重要的推動作用，對從科學上解釋神秘的意識現象也同樣具有非同尋常的意義。正因為機器意識研究有著如此重要的科學意義和推動未來信息技術革新的潛在價值，隨著最近十年的研究發展，該領域已經成為學界廣泛關注的熱點。與此同時，數量相當可觀的研究成果和實驗系統已逐步形成，有些成果已經被運用到實際機器認知系統的開發之中。機器意識研究已經成為了人工智能最為前沿的研究領域。

機器意識研究的現狀分析

2006年之前的有關機器意識的研究狀況，英國皇家學院電子工程系的研究團隊已經做過了比較全面的綜述。因此，我們這里主要就在此之后國際上有關機器意識的研究概況和發展趨勢進行分析。據我們的文獻檢索，截止到2015年底，在機器意識研究領域發表過的學術論文超過350余篇，其中最近十年發表的論文占了一半以上。歸納起來，由于對意識的哲學解釋不同，目前機器意識方面的主流研究往往是以某種意識科學理論為出發點的具體建模研究和實現。由于涉及到的文獻過多，無法一一列舉，我們僅就一些影響較大的典型研究進行分析。

在意識科學研究領域，一種較早的理論觀點是用量子機制來解釋意識現象，這樣的出發點也波及到有關機器意識建模的研究。利用量子理論來描述意識產生機制的有效性并不是說物質的量子活動可以直接產生意識，而是強調意識產生機制與量子機制具有跨越尺度的相似性。近年來，意識的量子模型發展又有了新的動向。比如，作為量子意識理論的進一步發展，中國科學院電子學研究所的高山(Gao Shan)提出了意識的一種量子理論，研究了量子塌縮與意識之間的關系，假定量子塌縮是一種客觀的動態過程。日本Akita國際大學的Schroeder另辟蹊徑，在構建統一意識模型中不涉及量子力學的量子相干性方面做出了全新的探索，主要目標是說明現象意識能夠依據量子力學的物理解釋，用量子力學的形式化代數性質來描述。此外，俄羅斯Lebedev物理研究所的Michael B. Mensky利用意識的量子概念提出了一種主觀選擇的數學模型，說明意識和超意識的特性如何能夠通過簡單的數學模型給出。當然，更多的是有關意識量子機制描述的可能性爭論，正反兩方面的觀點都有。特別是在2012年的Physics of Life Reviews第9卷第3期，以Baars和Edelman所著論文“Consciousness， biology and quantum hypotheses”為核心，10余名相關領域的學者分別撰文對是否能夠通過量子機制來描述意識現象展開了多方位的辯論。最近，Susmit Bagchi從分布式計算的角度，較為全面地討論了生物演化與量子意識之間的關系。遺憾的是，迄今為止，學術界對此問題尚未達成一致的結論。

在機器意識研究中，第二種有重大影響的理論觀點就是全局工作空間理論。全局工作空間理論(Global workspace theory)是由美國加利福尼亞大學圣地亞哥分校神經科學研究所的Baars研究員1988年提出的意識解釋理論。在該理論的指導下，由Baars、Franklin和Ramamurthy等人組成的研究團隊開展了長達20多年的機器意識研究工作，最終開發完成了LIDA認知系統。

LIDA(Learning Intelligent Distribution Agent)是在該研究團隊等人早期開發的IDA(Intelligent Distribution Agent)基礎上發展起來的，主要依據Baars全局工作空間理論，采用神經網絡與符號規則混合計算方法，通過在每個軟件主體建立內部認知模型來實現諸多方面的意識認知能力，如注意、情感與想象等。該系統可以區分有無意識狀態，是否有效運用有意識狀態，并具備一定的內省反思能力等。從機器意識的終極目標來看，該系統缺乏現象意識的特征，比如意識主觀性、感受性和統一性均不具備。

指導機器意識研究的第三種重要理論觀點是意識的信息整合理論。意識的信息整合理論是美國威斯康星—麥迪遜大學精神病學的Tononi教授1998年提出的。自該理論提出以來，不少研究團隊以信息整合理論為依據，采用神經網絡計算方法來進行機器意識的研究工作。其中，典型代表有英國Aleksander教授的研究團隊和美國Haikonen教授的研究團隊所開展的系統性研究工作。英國皇家學院的Aleksander教授領導的研究團隊長期開展機器意識的研究工作，發表相關論文30余篇。早期的研究主要給出了有關意識的公理系統及其神經表征建模實現，比較強調采用虛擬計算機器來建模意識。最近幾年，Aleksander研究團隊采取仿腦策略，強調信息整合理論的運用，建立了若干仿腦(brain-inspired)意識實現系統，更好地實現了五個意識公理的最小目標。美國伊利諾伊大學哲學系Haikonen教授的研究團隊則主要采用聯想神經網絡來進行機器意識系統的構建工作。自1999年以來，該團隊開展了富有成效的研究工作。Haikonen教授在所提出的認知體系模型的基礎上，構建了一個實驗型認知機器人XCR-1系統。應該說，雖然Haikonen所開展的機器意識研究的出發點是為了揭示意識現象本性，但他的成果卻是目前機器意識研究領域最為典范的工作之一。

在意識科學研究中，也有學者將人類的意識能力看作是一種高階認知能力，提出意識的高階理論。在機器意識研究中，以這樣的高階理論為指導，往往會采用傳統的符號規則方法來建立某種具有自我意識的機器系統。其中，一個比較系統的研究工程就是意大利巴勒莫大學機器人實驗室的Chella教授用10年時間開發的Cicerobot機器人研究項目。該機器人實現了一種自我意識的認知結構機制，該機制主要由三個部分構成：亞概念感知部分、語言處理部分和高階概念部分。通過機器人的高階感知(一階感知是指對外部世界的直接感知，高階是對機器人內部世界的感知)，就形成了具有自我反思能力的機器人。這項研究工作的主要特點是將邏輯形式化方法與概念空間組織相結合，強調對外部事物的一種心理表征能力，并對外部環境進行內部模擬。在高階認知觀點的自我意識建模研究方面，另一個做出突出貢獻的是美國喬治梅森大學的Samsonovich教授率領的研究團隊。該團隊經過10余年的研究，開發了一個仿生認知體系GMU-BICA(George Mason University-Biologically Inspired Cognitive Architecture)。在該系統中定義的心理狀態不但包含內容，還包含主觀觀察者，因此該系統擁有“自我”意識的主觀能力。系統實驗是利用所提出的認知結構模型來控制虛擬機器人完成一些簡單的走迷宮活動，機器人可以表現出具有人類意識所需要的行為。相比而言，與Cicerobot機器人強調自我意識是反思能力的概念不同，GMU-BICA系統則將自我意識理解為“自我”的意識。當然，不管是Cicerobot還是GMU-BICA，這樣的高階認知模型往往對心理掃視、主觀體驗與統一意識等意識本質方面的表現兼顧不足。

除了上述介紹的這些有代表性的研究外，對于機器意識研究而言，還有如何判定機器具有意識能力的檢驗問題，這是目前機器意識研究領域十分重要的一個方面。顯然，要判斷開發的機器意識系統是否真正具備預期的意識能力，就需要開展相應的意識特性分析、評判標準建立以及檢測方法實現等方面的研究工作。在這方面，由于目前對意識現象的認識存在許多爭議，對于意識評測特性分析方面也難以有統一的認識。因此，目前的機器意識特性需求分析也比較零散。倒是在評判標準的建立方面，西班牙卡洛斯三世馬德里大學計算機科學系Arrabales教授的研究團隊做出了比較系統的研究。該團隊自2008年開始就在這方面開展意識特性分析，給出了計算人工意識的一種量化測量方法ConsScale以及對感受質的功能性刻畫。之后，該團隊又進一步提出了ConsScale的修訂版，并討論了在機器中產生感受質和現象意識狀態的可能性。最終，該團隊成功構建了CERA-CRANIUM認知體系(采用意識全局工作空間理論建模)來檢驗產生的視覺感受質以及實現的內部言語。所有的這些成果為機器意識能力的初步檢測提供了一種實用的標準。當然，也有將鏡像認知看作是機器擁有自我意識能力的一種檢測標準，該理論的依據是人類和其他一些動物能夠在鏡子中認出自己，這一能力被看作是擁有自我意識的明證。因此，Haikonen認為在鏡像中的自我識別，即鏡像測驗，也可以用來確認機器潛在的自我意識能力。于是，在意識能力檢測方法的研究中，許多研究工作都是通過鏡像測試來確定意識能力的。但也有研究認為，鏡像測驗并不能證明意識能力的存在，要證明機器具有意識能力還需要通過更加復雜的測驗。比如，Edelman就提出三種意識檢驗的途徑，即意識的語言報告、神經生理信號以及意識行為表現。

總而言之，機器意識的研究主要圍繞量子涌現機制、全局工作空間、信息整合理論、意識高階理論以及意識能力檢測這五個方面展開的。從研究的策略來看，主要分為算法構造策略(Algorithm)與仿腦構造策略(Brain-Inspiration)兩種途徑。從具體的實現方法上，主要可以分為三類：一是采用類神經網絡的方法；二是采用量子計算方法；三是采用規則計算方法。雖然經過20多年的發展，機器意識的研究取得了眾多的研究成果，但相對于人類意識表現方面，目前機器意識能力的表現還是非常局限的。根據筆者以及土耳其中東技術大學的G?k和Sayan發表的論文，目前機器意識系統主要具備的能力都是功能意識方面的，偶爾涉及自我意識和統一性意識(很難說是否真正實現了)?？梢?，意識計算模型的研究還有很長的路要走，特別是關于內省反思能力、可報告性能力、鏡像認知能力、情感感受能力以及主觀性現象等，這些方面更加需要進一步的研究和探索。

人類意識能力的唯識學分析

人類意識能力的基礎是神經活動，盡管神經活動本身是意識不到的，也不是所有的神經活動都能產生意識，但神經活動卻能夠產生有意識的心理活動，這便形成了人類的意識能力。

根據現有的相關科學與哲學研究成果，人類意識的運行機制大致是這樣的：物質運動變化創生萬物，生物的生理活動支持著神經活動，神經活動涌現意識(有意識的心理活動)，意識感受生理表現并指導意向性心智活動的實現，從而反觀認知萬物之理。除了心理活動所涉及的神經系統外，主要的心理能力包括感覺(身體感受)、感知(對外部事物的感知能力，包括視、聽、味、嗅、觸)、認知(記憶、思考、想象等)、覺知(反思、意識、自我等)、情感(情緒感受)、行為(意志、愿望、等)、返觀(禪觀、悟解)等。

必須強調的是，迄今為止，對有意識的心理能力最為系統解析的學說體系并非是現在的腦科學研究，而是起源于古印度的唯識學。唯識學所研究的對象就是心識問題，相當于本文界定的有意識的心理活動。如圖1所示，其理論體系主要包括五蘊八識的心法體系。

第一，前五識歸為色蘊，對應的心法稱為色法，相當于當代心理學中的感知，其意識的作用稱為五俱意識(所謂“俱”，就是伴隨)。如果這種感知是真實外境的感知，則其伴隨性意識稱為同緣意識；如果是有錯覺的感知，則稱不同緣意識；如果這種感知活動產生后像效應，則稱為五后意識(屬于不相應法)。一般而言，色蘊對應的心理活動都是有意向對象的，因此屬于意向心理活動。

第二，受蘊是一種心所法(具體的心理能力)，主要是指身體與情感狀態的感受。注意這里要區分身識中的身體狀態感受與色蘊是完全不同的心理能力，身識相當于觸覺，是一種感知能力，而身體狀態的感受不是感知能力，而是感受身體疼痛、暖冷等的體驗能力。受蘊的心理活動，雖然具有意識，但不具有意向對象，因此不屬于意向性心理活動。

第三，想蘊是另一種心所法，用現代認知科學的話講，就是狹義的思維能力，如思考、記憶、想象等，屬于認知的高級階段，顯然是屬于意向性心理活動。

第四，行蘊也是一種心所法，主要指一切造作之心，用現代認知科學的話講，如動機、欲望、意愿、行為等。唯識學中的“行”，與“業”的概念相互關聯，一般分為三種，即身業(行動)、語業(說話)和意業(意想)，但都強調有意作為的方面，因此行蘊也屬于意向性心理活動。

第五，識蘊是整體統一的心法，更加強調的是后兩識(第七末那識、第八阿賴耶識)的心法，現代西方的認知科學尚無對應的概念。主要強調的是自我意識，特別是返觀能力，即對根本心識的悟解能力。

總之，色蘊是色法(感知能力)，受蘊、想蘊、行蘊都是心所法(具體的心理能力)，它們本身就是具有意識的心理活動(統歸于心法)，其中色法的意識作用是伴隨性的五俱意識，其他三蘊的意識作用與伴隨性的意識則又有不同，稱為獨散意識(受蘊、想蘊、行蘊所涉及的意識，是一種周遍性意識活動)。

當然，如果所有意識作用出現在夢中，唯識學中則另外稱之為夢中意識(做夢時的意識活動，屬于不相應法)。在唯識學的五蘊學說中，識蘊比較復雜，它是唯識理論特別單列的一種根本心法，除了強調自我意識的末那識“我執”外，更是強調達到定中意識的阿賴耶識“解脫”，屬于去意向性心理活動。

總之，從意向性的角度看，我們的心理能力可以分為無意向性的受蘊，意向性的色蘊(前五識)、想蘊、行蘊，元意向性的意識以及去意向性的識蘊。其中，識蘊是一種特定的禪悟能力，對其性質的認識與禪宗的心法觀有關。

機器意識研究面臨的困境

對于目前的人工智能研究而言，我們涉及到的心智能力，如果按照五蘊分類體系來分析，那么大致只有色蘊、想蘊與行蘊中的部分能力。如果考慮目前有關機器意識的研究，也僅僅涉及到五俱同緣的伴隨性意識、想蘊與行蘊中的獨散意識、識蘊中的自我意識以及意識活動本身的機制問題，其他意識比如不相應法的夢中意識、五后意識、定中意識、五俱不同緣意識等都沒有涉及。

根據上述有關心識能力的唯識學分析，對于機器而言，真正困難的機器意識實現問題是受蘊性獨散心識(體驗性意識能力)與識蘊性心識兩個方面，一個涉及無意向心理活動的表征問題，一個涉及去意向性心理活動的表征問題，這兩方面都是目前計算理論與方法無法解決的問題。反過來講，機器最有可能實現的心智能力部分應當是那些具有意向性的心識能力(色蘊、想蘊與行蘊)，即唯識學心法中的色法與若干心所法。

很明顯，意向性心理活動一定伴隨有意向對象，于是就有可能對此進行計算表證，并完成相關的某種計算任務。因此，反過來說，我們認為意向性心理能力是人工智能的理論限度(是上界，但并非是上確界)，機器實現的人類意識能力不可能超越意向性心識的范圍。這也就是本文觀點討論的基點，并具體給出如下方面論據的分析。

首先，我們來分析心智機器的成功標準。從我們的立場看，如果要構建具有人類心智能力的機器，成功的標準起碼應該通過圖靈測驗。主要理由是，由于“他心知”問題的存在，行為表現可能是唯一的判斷標準，此時圖靈測驗不失為一種可行的測試途徑，關鍵是“巧問”的設計。原則上，圖靈測驗通過言行交流，這是人類之間默認具有心智能力的唯一途徑。再者，根據摩根準則，在沒有把握的情況下，寧肯選擇比較簡單的解釋。因而，對圖靈測驗的解釋中，也必須注意摩根準則，諸如機器思維或者機器經過思考的行動這類有關心智能力的假設在大多數情況下應該丟棄。

現在我們就來一場圖靈測驗，看看機器到底會遭遇什么樣的困境。為了看清本質，我們的提問異常簡單，就是進行如下提問(所謂“多大年紀”思想實驗，參見筆者以前的文章“重新發現圖靈測驗的意義”)：你多大年紀？此時會發生怎樣復雜的情形呢？當提問者一而再、再而三不斷重復這一問題時，機器很快就會暴露出其致命的缺陷，就是缺乏不可預見性反應能力。那么，面對這么簡單的提問，機器為什么會無所適從呢？其實這跟機器形式系統的局限性有關。眾所周知，圖靈機是個形式系統，而哥德爾不完全性說明足夠復雜的形式系統不能證明某些真命題。這是否說明人的某些知識是計算機器永遠不能得到的？或者反過來說，是否說明不是所有的知識都能形式化呢？這樣就引出了如下第二個論據的討論。

從形式系統角度看，確實存在不可計算(證明)的問題，而且是大量的，但這些問題對于人類同樣也是不可計算(證明)的。比如圖靈停機問題，如果換成了人，結果是一樣的。至于知識，可能首先要分清知識的含義與性質，知識是動詞還是名詞，要不要考慮元知識？如果這樣看待知識，那么肯定不是所有知識都可以形式化的。因此，我們可以發現，問題不在于形式系統是否有局限性，而在于對于意識現象能不能給出一致性的形式描述。

那么，我們可以對人類的意識現象給出一致性描述嗎？回答顯然是否定的。因為在人類的意識現象中，存在著意識的自反映心理現象：我們的意識活動是自明性的。從邏輯上講，如果一個系統允許自涉，那么該系統一定是不一致的，也就是說無法對該系統給出一致性的形式化描述。其實，人類的心理活動本來就是建立在神經集群活動的自組織涌現機制之上的。因此，出現意識的自明性現象是必然的。這也就是美國哲學家普特南給出“缽中之腦”思想實驗所要說明的道理。比如，對于“我們都是缽中之腦”命題，在事先并不知曉這一事實的前提下，使用知道邏輯的反證法，可以明確加以否定。因此，我們人類的意識能力，顯然不可能為機器所操縱。這樣，由于計算機器形式化能力的局限性，靠邏輯機器是不可能擁有人類全部意識能力的，起碼意識的自明性能力不可能為機器所擁有。

進一步，作為第三個論據討論，我們再來看人類的意義指稱能力問題。我們需要明確的問題是：機器能處理符號，但它能真正理解符號所代表的意義嗎？如果人的概念依賴于人類的軀體和動機(涉身性認知)，那機器怎么可能掌握它們呢？這個問題主要是指機器是否能夠擁有指稱能力。塞爾的“中文之屋”提出了反對意見。其實這個問題的關鍵還是要弄清什么是“意義”？如果意義是指所謂抽象的“概念”內涵而非表征形式，那么就必然存在一條語義鴻溝，因為機器內部能夠處理或變換的只是不同的形式語言而已。但如果意義是指“行為表現”，那么這個問題就回到了上面圖靈測驗的第一個論據上去了。

人類語言表達意義不在語言形式本身，而在于意識能力。正因為這樣，才會有許多超出常規的意義表達方式。從根本上講，我們也不必一一列舉機器難以擁有的指稱能力，諸如矛盾性言辭、元語言表述以及整體性語境等難以一致性描述的狀況；而只需指出，機器不可能擁有人類的終極指稱能力即可。那么什么是終極指稱能力呢？宋代臨濟宗禪師惠洪在《臨濟宗旨》中指出：“心之妙不可以語言傳，而可以語言見。蓋語言者，心之源、道之標幟也。標幟審則心契，故學者每以語言為得道淺深之候?！逼渲兴^的“心之妙”者，就是終極指稱。由于超越了概念分別，是難以用語言來描述的，這就為形式化描述帶來了根本的困境。

第四個論據的討論涉及到所謂預先設定程序的問題。我們知道，目前的機器只能遵循給定的程序運行(預先設定的程序)，這樣的話，機器又怎么可能擁有真正的創造性和靈活性？也許人工智能的目的就是要讓機器的“計算”更加“聰明”，但目前預先設定程序的機器不可能是靈活的，更不用說創造性能力了。顯然，事情越有規則，機器就越能掌控，這就是預先設定程序的界限。比如對于表面復雜結構的分形圖案，由于可以靠簡單規則加以迭代產生，機器就可以靠預先編程規則自如產生。但是對于人類常常出現的出錯性，由于毫無規律可言，機器便不可能預先加以編程，機器也就不可能擁有出錯性了。人是易于犯錯誤的，而機器按照設定的程序運行，永遠不會出錯，這就是預先編程的一個致命弱點，這也是第一個論據討論中機器無法通過圖靈測驗的根本原因。

要知道出錯性表面上似乎是一個負面品質，但其實質上則包含著靈活性和創造性，是一切新事物涌現機制的基礎。如果沒有生物基因的出錯性，自然選擇就沒有了作用的對象，繁復的生物多樣性也就無從談起。同樣，如果沒有了思想模因的出錯性，文化選擇也同樣沒有了作用的對象，博大的思想多樣性同樣無從談起?？梢?，出錯性是機器難以企及人類心智能力的一個分界線，而這一切都歸結為機器的預先編程的局限性。

同樣的道理，由于預先編程問題，也帶來了機器不可能真正擁有情感能力的新問題，這也構成了機器難以擁有人類心識能力的第五個論據。我們知道，情感從某種意義上講就是常規理性活動過程中的“出錯性”，是非理性的，但基于邏輯的機器是理性的。也許人們會說，非理性的情感在心理表現中是不重要的，甚至是不起作用的。但我們要強調，即使是理性思維，情感和其他非理性因素也在其中扮演重要角色(傾向性指導作用)。如果說理性的認知能力是前進的方向，那么非理性的情感能力就是前進的動力，人類的心理活動中豈可或缺情感能力？！而對于機器而言，缺少了情感能力，機器怎么能夠像人類一樣思維？！

機器是邏輯的，難以體現情感本性，目前有關情感的計算只是實現了情感的理性成份。筆者比較贊同這樣的觀點：理智是方向性的舵手，情感是驅動性的馬達，在航行中情感與理智相互依存。因此，如果情感不能計算，那么也談不上實現人類意識的計算，因為情感難以計算的本質就是意識的感受問題。

機器能擁有意識能力嗎

通過上述對機器實現人類心智能力所面臨的困境的討論，就可以進一步引申出機器是否能夠跟人類一樣擁有意識能力的問題。為了避免陷入不必要的信念之爭，筆者認為學術辯論主要應對事實或可能事實開展分析討論。由于計算機器的概念相對明確，爭論的焦點多半會聚焦到有關人類“意識能力”的界定之上。所以，下面先給出筆者所理解的人類“意識能力”的分析描述，然后再圍繞著我們討論的主題，展開觀點的陳述。

意識包括功能意識、自我意識和現象意識，其中功能意識大體上涉及到意向性的心理能力，除了前面已經討論過的五個論據外，似乎并不存在特別的新困難。但自我意識和現象意識則不同，由于涉及到去意向性和非意向性的表征問題，這便構成了機器心識的最大困擾。首先，我們要清楚“自我意識”不是關于“自我”的意識，而是一種自身內省反思能力。因此，自我意識是意識的核心功能。其次，我們必須澄清所謂的“體驗意識(qualia)”到底指什么？是精神的本性，還是虛構的對象？這涉及到哲學基本問題，非常復雜，觀點紛呈。機器能否擁有意識能力的核心問題，其實就在于此。

由于涉及到心靈的一些本質問題，機器意識研究一開始就引起了哲學領域的廣泛關注，有專家專門討論機器意識研究的哲學基礎，也有學者討論機器意識會面臨的困難，包括像意識(consciousness)、感受質(qualia)和自我覺知(self-awareness)這些回避不了的、顯而易見的困難問題，以及一些與意識相關的認知加工，如感知、想象、動機和內部言語等方面的技術挑戰。除此之外，更多的則是延續早期對人工智能的哲學反思，對機器意識的可能性提出質疑。涉及到強弱人工智能之爭、人工通用智能問題、意識的難問題、“中文之屋”悖論的新應用、人工算法在實現意識能力方面的局限性、蛇神機器人不可能擁有主觀性、現象意識等眾多方面的爭論。

那么機器能夠擁有這種現象意識狀態嗎？對于現象意識的存在性問題，有截然相左的兩種觀點。一種是神秘論的觀點，認為我們神經生物系統唯一共有的就是主觀體驗，這種現象意識是不可還原為物理機制或邏輯描述的，靠人類心智是無法把握的。另一種是取消論的觀點，認為機器僅僅是一個蛇神(zombie)而已，除了機器還是機器，不可能具有任何主觀體驗的東西。在這兩種極端觀點之間，還存在各種不同偏向的觀點，如還原論、涌現論、唯心論、二元論，等等。其實，依筆者看來，無需做上述復雜的討論，只須從意向性的角度來看，便可以澄清機器意識的可能性問題。筆者觀點是，凡是具有意向性的心理能力，理論上機器均有可能實現，反之則肯定不能實現。因為一旦缺少了意向對象，機器連可表征的內容都不存在，又如何形式化并進行計算呢！

通過上述分析討論，可以發現，機器意識難以達成的主要困境可以歸納為這樣三個方面。第一個是形式化要求，特別是一致性要求導致的局限性，使得機器智能局限于具有意向性的心識能力，如色蘊、想蘊、行蘊。第二個則是機器缺乏不預見性的反應能力，只能通過預先設定的程序來應對環境。第三個就是無法擁有終極指稱能力，無法實現去意向性的識蘊能力。最后補充一點則是，對于涉及到現象意識的感受性能力(受蘊)，由于沒有意向對象可以作為形式化的載體，因而對其進行的計算完全無從入手。

于是，我們可以很清楚地看到，意向性就是實現機器意識能力的一條不可逾越之界線。用數學的術語說，機器能夠擁有的意識能力的上界就是意向性心識能力。當然這并非是上確界，因為不可預見性的反應能力也屬于意向性能力，但從前面的分析中可以看出，目前基于預先編程的機器仍然無法擁有不可預見的反應能力?；蛟S我們可以期待更為先進的量子計算機器來突破預先編程能力，但意向性心識能力的邊界，依然是無法突破的。

因此，當我們把目前有關機器意識的研究分為面向感知能力實現的、面向具體特定意識能力實現的、面向意識機制實現的、面向自我意識實現的以及面向受蘊能力實現的這五個類別時，就可以同唯識學中意識的五蘊學說相對比，從而更加清楚地認識其中的本質問題所在。我們的結論是，對于機器意識的研究與開發，應當擱置有爭論的主觀體驗方面(身心感受)的實現研究，圍繞意向性心識能力(環境感知、認知推理、語言交流、想象思維、情感發生、行為控制)，采用仿腦與量子計算思想相結合的策略，來開發具有一定意向能力的機器人，并應用到社會服務領域。

機器意識研究未來展望

圍繞著上述分析所得出的主要結論，我們認為，未來機器意識的研究，主要應該開展如下5個方面的研究工作。

首先，構建面向機器實現的意識解釋理論。由于意識問題本身的復雜性，目前存在眾多不同的意識解釋理論，其中只有部分理論用于指導機器意識的研究。為了更好地開展機器意識研究工作，取得更加理想的機器意識表現效果，必須直接面向機器意識實現問題本身，綜合并兼顧已有意識解釋理論，提出一種更加有利于機器意識研究的、有針對性的、全新的意識解釋理論。提出的新理論應該不但能夠清晰地刻畫各種意識特性及其關系，而且應該符合機器意識實現的要求，更好地用以指導機器意識的開展。為此，具體需要開展現有意識解釋理論的梳理研究、機器意識限度與范圍的分析研究、意識特性刻畫標準規范的構建研究等方面的研究工作。

其次，探索機器意識的計算策略與方法。過去的研究表明，要想讓機器擁有意識能力，傳統的人工智能方法是無能為力的，我們必須尋找全新的計算方法。因此，機器意識的深入展開，需要有不同于傳統人工智能的計算策略和方法。就目前機器意識研究中所遇到的問題而言，在計算方法方面起碼需要開展亞符號(神經信號)表征到符號(邏輯規則)表征之間的相互轉換計算方法、在非量子體系中實現類量子糾纏性的計算方法，以及神經聯結與符號規則相互融合的計算方法等方面的研究。而在計算策略方面則需要開展仿腦與算法相結合策略的研究。只有確定了行之有效的計算策略和方法，才能真正推動機器意識進一步深入發展。

第三，構建機器意識的綜合認知體系。作為機器意識研究的主要任務，就是要構建具有(部分)意識現象表現的機器認知體系。給出的意識機器認知體系應該滿足一些基本需求，起碼應該包括：實現具有感受質和外部感知對象的感知過程；實現過程內容的內省反思；允許各模塊無縫整合的可報告性以及配備本體感知系統的基本自我概念。因此，這部分的研究內容應該結合機器意識計算策略與方法的探索，參照已有各種機器意識認知體系的優點，有針對性地進行構建工作，以期滿足基本的意識特性需求。

第四，開發實驗性的意識機器人系統。在已有智能機器人開發平臺的基礎上，嵌入構建好的機器意識綜合認知體系，形成具體的意識機器人系統，并開展具體的系統實驗分析研究。通過各種意識特性的實驗，檢驗機器意識綜合認知體系的性能是否滿足基本的意識特性需求，最終給出一種實驗性意識機器人系統的范例。

篇6

關鍵詞：互聯網計算機；信息安全；用戶身份認證

目前計算機信息技術已經得到廣泛普及，當然使用要求也在隨之提高，除了各種功能以外，安全技術的研究至關重要，當下用戶身份認證技術，能夠針對系統計算機操作過程中的用戶身份進行確認，大幅度提高了計算機使用安全性。相比傳統的安全措施，需要用戶記住大量的密碼，而且在實際運用過程中復雜、安全性較低，所以身份認證技術無疑更加便利，而且安全系數要更高。因此需要加大對用戶身份認證技術的研究，并在重要的場所和領域中推廣應用，以確保系統的計算機信息使用的安全。

1身份認證技術的含義

身份認證技術是用戶在使用信息系統計算機的過程中，對其身份進行認證，以確保計算機信息使用安全。對于計算機和網絡來說，其中所有內容都是通過信息數據來表示，也包括用戶的個人身份信息，而該技術就是利用這一點，對用戶信息進行識別和授權，這樣就能確保用戶的使用安全，這個過程中就利用了身份認證技術。因為計算機網絡技術的全面發展，安全問題也逐漸受到關注，尤其是企業單位的使用，會充分利用身份認證技術，針對計算機信息進行安全防護，由此可見身份認證技術，在企業單位的使用中承擔著重要任務。如果像以往采用單個電腦進行防護，就需要用戶記住多個密碼，因此在使用上十分復雜，而身份認證技術則做到了更加簡化的操作，將登錄、驗證環節有效融合，為用戶提供了更多便利。目前各大企業單位都建立了身份認證技術，并把其作為主要的安全保障系統，這樣可以有效提高計算機信息的安全系數，也能簡化以往的使用步驟，對于企業單位來說具有更多優勢。

2計算機信息安全用戶身份認證技術研究的重要性

從當下的實際使用來看，身份認證技術在計算機網絡信息安全中，具有非常重要的地位，也是最直接、最有效的安全防護措施，能夠充分判斷合法用戶與非法用戶，允許并監督經過授權的操作，并針對非法操作進行阻止，以此來避免黑客入侵或計算機病毒破壞等安全問題。一般來說用戶在登錄之前，必須要向身份認證系統表明自己的身份，再經過詳細的識別和確認后，才能進行有效的操作，或針對某一資源進行訪問，安全系數大大提升。另外身份認證，技術支持檢測系統，可以有效記錄用戶的行為，并針對系統進行檢查，是否存在入侵的行為等，因此身份認證技術能夠為用戶提供更加全面的安全防護。在應用身份認證技術后，所有的安全服務都要用戶提供信息驗證，這樣就能大大降低安全問題，不過由于身份系統的重要作用，很多黑客也開始集中供給身份認證系統，若身份認證系統被破壞，將會造成不可預估的損失。在這樣的情況下，人們也愈發注重身份認證技術的研究，并演變出密碼認證、智能卡認證以外的網關認證、生物認證、動態口令認證等等，由此可見身份認證技術研究的重要性。

3用戶身份認證技術類型

3.1密碼認證

由于網絡計算機信息安全問題頻出，所以身份認證技術得到了廣泛重視，作為計算機系統安全防護的第1道關卡，密碼認證是整個身份認證技術的基石，其核心在于密碼算法，也就是密碼算法會直接決定身份認證的強度。目前密碼認證使用非常廣泛，不僅限于計算機，還有移動智能設備等。密碼認證是最為常用的技術之一，可以有效保護個人信息安全，而且能夠準確識別用戶身份信息，從而大大提高了儲存文件的安全系數，不過也存在相應的問題，隨著時代的發展，密碼認證技術會遭到更為強大的挑戰，因此也加大了量子加密算法與抗量子攻擊算法的研究，以此來加強密碼認證技術的安全性。密碼認證數據必須要經過加密后才能進行儲存，因此當下主要的研究方向為非對稱密碼技術，特別是基于PKI技術的二代身份認證技術，為了能夠有效應對更多黑客攻擊，量子密碼技術也在研究過程中，這樣才能確保密碼認證的安全性，為用戶提供更好的隱私保護。

3.2智能卡認證

智能卡也是較為常用的認證技術之一，在軟硬件保護方面做得非常出色，可以確保卡內信息無法被黑客訪問，其次智能卡中裝有芯片也能實現加密的效果，這樣就能大幅度提高智能卡認證技術的安全性，因此也被認為是非常安全的身份認證技術。當然智能卡的應用優勢非常多，甚至給身份認證技術帶來更多突破，例如智能卡與其他技術的結合，從而形成新的身份認證技術，而這種多因素認證，也能有效提高身份認證系統的安全性。其次用戶在使用智能卡進行身份認證時，不僅要出示該智能卡，也要輸入正確的PIN碼，另外智能卡認證技術還有專屬的ID號碼，也是有效的防范措施，系統可以針對該號碼進行識別是否由用戶使用智能卡。目前智能卡技術得到了有效研究，而且衍生出更多新的人在技術，例如余數定理遠程口令認證、EIGmaal密碼遠程認證等，對智能卡認證技術進一步升級，也實現了更加安全、更加可靠的身份認證。由此可見智能卡的使用，為身份認證技術研究，提供了更多動力。

3.3網關認證

近年來，手機號逐漸成為為信息系統賬號，一種基于手機號碼和運營商網絡的認證方式隨之產生。網關認證技術的前提是手機號碼作為系統賬號，并且接入到運營商網絡中。用戶在手機端登錄時，從用戶在手機終端訪問運營商網絡產生的網關信令中自動獲取用戶手機號碼，實現安全便捷的登錄。網關認證有兩種形態，一是通過網關信令直接截取用戶手機號碼，反饋給用戶，用戶確認后實現賬號認證，一種是用戶輸入自己的手機號碼賬號，與網關獲取的號碼進行比對，若比對一致則認證成功。網關認證的優勢是無須記憶密碼，操作簡單便捷，安全性和效率均較高，缺點是需要有運營商網絡。近幾年隨著移動互聯網的興起，該項技術的應用也越來越廣泛。

3.4生物認證

生物特征認證技術，也是當下最常使用的認證技術之一，其核心在于利用人體特征，進行有效的身份認證，首先要針對用戶的生物特征進行提取，其次再經過模數轉換確定出唯一的特征，并形成最終的特征模板。目前生物認證技術安全性非常高，在實際認證過程中，需要獲取用戶的生物特征，在轉換成預定義的數字格式，與提前設置好的特征模板進行有效對比，這樣就能進行更加安全的身份認證，判斷用戶的合法性。其次生物認證的方式比較多樣化，例如指紋認證、虹膜認證、視網膜認證、面部認證以及聲音識別等等，尤其是面部認證在當下應用最為廣泛。不過生物認證技術仍存在不足，尤其是特征提取與模式匹配這兩個部分，仍然需要完善和探索，以此來減少識別過程中的錯誤概率。除此之外需要注意生物特征信息并不具備保密特點，例如指紋類的認證方式，就容易遺留在物體上從而產生被盜用的風險，另外生物認證信息不能隨意更改，基于這些因素可以明確生物認證技術的研究方向，包括結構安全性、認證機制，安全性等等，這樣才能增加安全保障。

3.5動態口令認證

動態口令認證技術其實就是由靜態口令演變而來，只不過隨著時展，靜態口令的安全性無法滿足用戶需求，不然靜態口令的使用卻比較廣泛，除了計算機的使用以外，例如銀行卡、支付寶都采用了靜態口令認證。其核心機制在于系統預先保存用戶的ID和口令，這樣在用戶進行操作時，就需要針對用戶的身份進行認證，首先系統獲取用戶輸入的ID和口令信息，再與數據庫中保存的信息進行對比，以此來判斷用戶的信息是否正確。但是靜態口令認證技術的安全隱患比較嚴重，用戶每次進行驗證，靜態口令都保持一致，除非進行自主修改，這也導致計算機信息安全風險。因此才有靜態口令發展為動態口令認證技術，動態口令的核心就是一次性口令，用戶每次進行驗證，都會隨機生成動態密碼，再由認證服務器進行驗證，從而大大提高認證過程的安全系數，因為每次傳輸的動態口令都不一致，所以能夠防止被黑客攻擊的情況。

3.6Usbkey技術認證

對于Usbkey認證技術來說，其核心就在于集合了多種身份認證技術的優勢，例如密碼認證、智能卡認證等等，可以說是多種技術融合而成，因此在使用上更加安全、可靠，尤其是內置CPU或智能卡芯片，整個加密運算過程都是在Usbkey中運行，這樣用戶端密鑰就不會被計算機存儲，在遭到黑客攻擊時也不會泄漏密鑰。其次該認真技術采用了雙因子認證模式，并設計了USB接口，在使用上更加方便安全，與U盤大小一致，并沒有太大的差別，但內部結構相對復雜，包括CPU、儲存器、以及芯片操作系統等等。除此之外Usbkey具有硬件PIN碼保護，這樣就形成了兩個重要的防護因素，不僅有內置的密碼算法，還要提供PIN碼才能實現成功認證，而且就算PIN碼出現丟失、泄漏的問題，只要用戶的Usbkey沒有丟失，就不會出現安全問題。如果用戶的Usbkey丟失，但PIN沒有泄漏也不會造成安全問題，同時密鑰與證書也是不能進行導出操作的，加上Usbkey硬件更是不可復制，因此Usbkey是非常安全的身份認證技術。

篇7

【關鍵詞】農業企業，經濟效益，因子分析，波士頓矩陣

經濟效益是衡量一切經濟活動的最終綜合指標。目前，國內外常用的企業經濟效益評價方法主要有杜邦分析法、綜合評分法、EVA評價方法和關鍵績效指標考評法等。

鑒于這些評估方法只是用某些指標的簡單加權平均來度量企業綜合經濟效益，致使評價結果缺乏全面性、客觀性與綜合性，特別是當出現被評價對象之間某些評價指標高低錯落時，就很難做出企業綜合經濟效益的總體評估和排序。為此，本文將運用因子分析方法來建立企業經濟效益的因子綜合得分模型，進而全面準確地評估企業經濟效益。

1. 企業經濟效益評價指標體系的建立

本文選取評價指標體系遵循理論基礎、經驗證據和可操作性的原則，將參與調研的農企經濟效益評價指標體系設計為營運能力、償債能力、獲利能力和成長能力四個方面。

營運能力的主要指標有應收賬款周轉率、存貨周轉率、總資產周轉率、股東權益周轉率;償債能力的主要指標有流動比率、速動比率、產權比率、資產負債率;獲利能力的主要指標有總資產利潤率、主營業務利潤率、成本費用利潤率、主營業務成本率、銷售凈利率、股本報酬率、資產報酬率、主營利潤比重、凈資產收益率;成長能力的主要指標有主營業務收入增長率、凈資產增長率、總資產增長率。

2.農業企業經濟效益的應用實例

2.1主因子的選取

本文在農企這個傳統行業中選取了八個具有代表意義的企業，以它們年度的有關數據為樣本建立了該企業的經濟效益評價指標體系。同時運用SPSS軟件對所選取的數據進行因子分析。由于貢獻率反映了每個因子包含原始數據的信息量度，所以當選擇前3個因子作為主因子時就包含了原始變量的86.152%以上信息量的滿足了因子分析用變量子集來解釋整個問題的要求。如下表1。

2.2主因子含義的分析

提取3個主成分之后，對3個主成分進行具有Kaiser標準化的正交旋轉化，旋轉在6次迭代后收斂，構成得分。如下表2。

從上表中可以看出，第一主因子F1主要概括企業資產報酬率、股本報酬率和總資產利潤率方面的信息，故將F1稱為企業獲利能力因子;第二主因子F2主要概括企業主營業務收入增長率、凈資產增長率和流動比率、速動比率方面的信息，故將F2稱為企業成長能力和償債能力因子;第三主因子F3主要概括股東權益周轉率、存貨周轉率和應收賬款周轉率方面的信息，故將F3稱為企業運營能力因子。以上主因子便構成了經濟效益的綜合評價體系。

2.3經濟效益的評價

運用SPSS軟件，計算出各個主因子得分。再按因子貢獻率加權即可求出每個企業經濟效益，公式如下

F=（0.51395F1+0.22296F2+0.12460F3）/ 0.86152

將有關數據分別代入企業經濟效益的得分數學模型，便得到每個企業一年經濟效益的得分。依次將五年的數據計算得出，然后算得平均值。企業經濟效益平均得分越高，它的排序越靠前，則該企業經濟效益越好。計算結果如下表4所示。

從表4中，我們可以看出，有三家的平均值是負的，七家是正的;大部分也只比0多一點點，僅有兩家的經濟效益得分大于0.5。

3.結束語

根據分析數據可知，整個農業行業的經濟效益還是可以的，只是個別的企業因為個別原因使得經濟效益差強人意。但是，從農業中獲得大量的利益也是不容易的，要有一定的實力，達到一定的規模。所以，選擇農業這個行業一定要謹慎。

篇8

關鍵詞：計算思維；計算機課程：非計算機專業

自上世紀九十年代開始，在大學內進行了計算機基礎教育，應用教育等兩個關于計算機的學習階段。隨著對計算機知識的不斷加深，關于計算機專業的學時、計算機教學內容的選擇以及計算機理論和應用的平衡發展等問題逐漸浮出水面。針對這些有關問題的不斷出現，教育部等和各高校都召開研討會討論有關“計算思維”的問題，許多大學也先后開展以計算思維為主題的課程改革，并獲得了成功也為之后的改革奠定了基礎。對于大學生計算機課程的教育重點，都形成了“計算思維”的核心理念，達成了課程改革以計算思維為主題的共識，但是計算思維如何體現計算思維，其他專業的學生如何實現計算思維？本文對此提出了見解。

一、計算思維的含義與發展

大學課程中計算機課程的選擇要考慮以下問題：何為計算思維的授課內容？計算機課程中的核心計算思維有哪些？非計算專業的學生如何培養計算思維？計算思維是伴隨著計算系統出現的，自計算機出現以來，計算機系統也隨之像大樹一樣不斷發展。

1. 計算系統根基性理論

計算系統的根基性理論對于現在的計算技術以及未來的計算技術都有著不可忽視的指導作用。其中的“0和1”思維、“程序”以及“遞歸”思維尤其重要。

（1）0和1是計算的基礎，世界上的各類信息都可轉化為0和1的問題。0和1也可以轉化為各種信息滿足人類的需求。0和1先轉化復雜的運算為簡單的邏輯運算，隨后運用各種晶體元件實現運算，晶體管再組合成復雜的元件，最后組合成最為復雜的計算機系統。將復雜化為簡單，從0到1的轉換，就是一種重要的計算思維。

（2）簡單的部件和動作系統可合成一個復雜的系統，所以系統的控制可以通過控制基本的部件和動作來完成，而基本指令的組合就能形成一個程序。通過程序的控制來實現系統的控制，正是計算機的運行原理，所以程序也是計算思維的一種。

（3）遞歸是一種利用有限完成無限的思維方法，是自身對自身進行調動，從高到低來解決問題的思維，也是重要的計算思維。

2. 計算系統的發展

研究計算系統發展過程中蘊含的計算思維對于計算專業的研究以及計算技術的應用有著非凡的意義。計算系統的發展主要有一下幾個方面。

（1）馮諾曼依結構計算機的運行原理是，信息先在存儲器里春樹，隨后控制器通過讀取和分析數據，經行運算執行。運行思維是程序的存儲和執行，馮諾曼依結構計算機對于程序的執行和設計有著重要的指導作用。

（2）PC是由硬件和軟件系統組成，一種能獨立運行，完成特定功能的設備。PC是操作系統和程序共同協作完成存儲，最后由硬件進行信息執行的細微體現。

（3）并行和分布的計算是一種多個中央處理器和磁盤組成的計算環境。一般在局域或廣域網內運行，是硬件協同系統共同執行程序的思維體現。

（4）多CPU和大容量的磁盤可構成云計算。這種計算體現了一種按照需求實現信息計算的思維。

通過計算思維的發展，可以看出計算思維其本質就是抽象化與自動化的結合。

3. 社會和自然與計算思維結合

計算學科包含了各種細小的分支學科，這些分支學科又能與社會或自然學科結合，形成新的邊緣學科。這些新學科的形成是計算機學科融合的體現，也使計算學科的研究成為了具有更廣博范圍的研究。

隨著計算技術的不斷發展，網絡會從簡單的局域廣域網絡發展到更深層次曾大范圍的，充滿人類智慧網絡。如今的網絡已經不只是單純的計算機網絡，物質對象形成的物聯網、人脈關系形成的社交網等，都是網絡發展的體現，未來的計算機網絡更是可以和社會與自然結合，形成更大更具體的網絡。

4. 算法和計算系統的計算思維

算法是計算系統的精神所在，它是計算規則和問題解決方式的集合。算法則普遍存在于計算系統中，系統是一個包含自然方面和社會方面各種問題的整體，其間具有種種聯系與作用，也具有不可替代的功能。如果要開發一個新的系統或軟件，就需要一個整體和科學的思維系統，然后運用算法，起到畫龍點睛的效果。

二、計算機以外其他專業計算思維的重要性

計算思維不僅對計算機專業的人員有影響，對其他專業的人才也會有作用，通過一個例子，我們來談一下其他專業中計算思維的成功運用。

其中一個成功的例子就是1982年獲得諾貝爾化學獎的約翰波普。他在研究化學的過程中成功運用了計算機，如今化學界常用的量子化學也是他建立的。他開發的“Gaussian 量子化學綜合軟件包”可進行多種化學研究，在為化學的研究更廣闊開閘提供了很大的便利。約翰波普的案例成功證明了計算思維在其他領域的影響：可以將不同的思維轉換為可計算的對象；研究過程利用計算思維中的算法，形成一個系統；將數據匯集起來形成一個數據庫，然后進行性質的總結；利用計算思維轉換物理為信息。所有這一切都離不開計算思維。

3. 計算思維對其他專業人員的必要性

從波普的實例能看出，其他專業人員同樣需要計算思維，可以將從事的工作與計算機聯系起來。

（1）學科專業的研究可以利用計算機進行。以往使用的專一手段可能在事業未來的發展中受限，所以計算機的利用可以為學科信息等的獲得提供新的更加便利的可能。

（2）通過計算機進行計算的革新。有些需要用到計算的非計算機專業，結合本專業的固有思維和計算，利用計算機進行計算方法的革新，對于一些專業非常必要。自己的專業結合計算機專業的知識，這種新型人才正是未來所需要的。

4. 其他專業的人員利用計算思維可完成新的思維跳躍

其他專業的學生只對計算機的一般應用技能進行學習，很難應付未來的專業需求。這時就需要計算思維的加入，計算的思維與本學科固有的思維融會貫通，完成新思維的跳躍，在專業領域獲得更廣博的見解。知識可能會隨著時間被忘卻但思維模式是不會忘記的，計算思維模式為非計算專業學生提供了靈活的思維模式，將計算思維與其他學科結合，激發創新能力是學生所真正需要的。

三、以計算思維為核心的計算機課改之路

綜上所述，針對計算機專業和其他專業課程的選擇，應當以計算思維培養為核心，可考慮以下的改革建議。

（1）通過直接對計算思維比較專業和典型理論以及實例的講解，使學生更加升入了解和體會計算思維，并能與生活相結合，形成新的豐富的思維。

（2）也可以先從較簡單常見的計算機運用講起，然后由淺入深引入計算思維，然后通過案例加深了解。第一次計算機課程最好先講述理論，然后其他的課程可以幫助訓練計算思維。

計算思維有著堅定的計算體系與技術支持，由豐富的系統和各種算法構成，能夠與社會與自然緊密結合形成新的內容。對于非不同專業的學生來說，計算思維都是幫助專業創新和思維跳躍的重要工具。大學生思維的培養以及新課程的改革，計算思維都是正確且重要的方向。

篇9

關鍵詞：數碼藝術；文化；數字化

一、思想淵源

受杜尚影響，上世紀六十年代藝術家普遍開始將溝通與合作作為關注焦點，它們不斷嘗試將新的行為模式和新的媒介，借鑒新的人類經驗，改變思維方式，探索嘗試各種可能性。藝術家尤其關注觀眾對作品的反饋，希望大眾更多地參與到作品當中。在這些藝術家眼中，藝術不僅僅是某個實體存在，它更多地強調過程：藝術形成的概念或思想。上世紀初的量子物理學和上世紀末的神經科學與生物學的發展，某種程度上可以說，佐證了人類曾經的某些“狂想”的科學性，極大地激發并豐富了藝術家的想象。在杜尚作品《大玻璃》中，觀眾欣賞作品同時，倒影在玻璃的映像，才使作品完整起來，藝術的客體發生了變化，他們不僅是接受者，也成為了創造者。佛教《嚴華經》中，解釋世界為一個相互關系的完美網絡，在這里所有的事物和事物以一種無限復雜的方式相互作用。杜尚認為：“藝術作品不能單獨地存在于一個對象中，而是存活在一個系統中，所有的創作行為，并非都是由藝術家獨自進行；觀察者通過破譯和解釋其內在的含義把作品與外界聯系起來，從而增加了創造性的行為。”藝術出現的新秩序是交互性，它分散了作者的同時，觀察者與創造者的界限被打破了。遠程通信網絡能夠將圖像和文本組成一種新的結合形式，通過計算機程序將兩者結合成一種意識流，這里沒有“發送者”和“接收者”，只有“使用者”文本的概念不僅只是現成的結果，而是可以在知識積累過程中不斷改寫。數碼藝術本質上是非物質性的，它于了某種理念基礎上構建的世界不僅增強了人們的感知，也改變了人們的感知。在遠程交互中的我們不是一個孤立地思考、觀察和感受的個體，創造力是共享的，來源是分散的，它使得人們能夠參與全球視野的生產生活中。

二、數碼藝術的特質

數字藝術最鮮明的特質為互動性與連接。在虛擬現實中的表現特征是遠程、沉浸式的。增強現實更接近真實世界。將圖像、聲音、觸覺和氣味按其存在形式添加到自然世界中，但減少了沉浸感。數字藝術創作需過程需要經過五個階段：連結、融入、互動、轉化、出現。首先，是同網絡連結，并讓你全身融入其中，參與系統中并與系統中的其他人溝通交流，在與他人的互動中，你的思維是流動的，隨之數碼藝術作品不斷發生轉變，最后它可能形成新的影像、新的與人連接方式、新的思維法則和經驗。藝術家希望他的作品能不斷與人產生互動，在虛擬空間中，人們的意識自由地交流，不同背景、不同身份的觀眾對作品呈現出豐富的解讀。以計算機為媒介的系統從本質上看是交互、轉化的，在很大程度上反對平和的穩定性。理查德.羅蒂在在《偶然、反諷與團結》中認為通過語言“表現現實”的整個想法以及為所有人找一個單一環境的想法應當拋棄。數碼藝術是數字化時展的必然產物，是結合數字科技與藝術的一門新的互涉學科。它同時兼備工科和文科兩種學科性質，結合“藝術”和“計算機科學與技術”，同時還將融合其他如心理學、社會學、哲學、生態學、文學、音樂等學科的交涉影響，而且也一定還會吸引更多的不同學科背景的人融入當中。

三、當代數碼藝術家的重新定位

早在十九世紀，瓦格納就認為現代藝術應當是融合多種元素呈現，他曾說：“現有的藝術都是些末流之作”。十九世紀藝術家把這個音樂、舞蹈、語言等作為單獨的表現手法，瓦格納認為藝術發展的方向應該是這三個不同的元素應該是放在一起的重新做出一個歌劇，把所有的舞劇、話劇融合在一起的。他透過一個綜合的方法進行了融合，將所有感官性的元素包括在里頭。這里面有一些不同的區域，包括燈光、音響、具體的語言、風格的設計、主張等等，這些融合做成超藝術的一種作品出來。當代藝術家在虛擬空間中與觀眾密切地合作聯系。新的交互式數字科技被廣泛應用，多媒體不過是其中較為大眾所知的一種。其它諸如智能建筑、人工智能、人工生命、納米技術、3D打印等，都在沖擊到我們的生活與思考方式，我們對自我與所處環境的看法，以及我在各種情境所扮演的角色。傳統藝術將重心放在對象的表現和其所代表的的含義，今天的藝術關心的是是互動、轉換和出現的過程。在藝術方面，個人表達與個人創意已經由藝術家延伸到了觀眾，這是人人都是藝術家的時代，并且人們對藝術家的期待已不僅是創作動人的內容，而是構建出環境、空間、與關系，讓觀眾能夠參與其中，藝術家做的不再局限于對現實中取樣反映他的思想觀點，而是構造一個空間，讓觀眾在其中創造自己的世界。

作者:李黎 單位：蘇州大學藝術學院

篇10

關鍵詞：瞬態熒光光譜；能量傳遞；輻射躍遷速率；非輻射躍遷速率

分子吸收能量使得基態的電子被激發到單線激發態，并由第一單線激發態回到基態時發出的光就是熒光。熒光壽命是指分子在單線激發態所平均停留的時間，即激發態的電子回到基態所用時間，這個速率一般為108s-1，因此一個典型的熒光壽命大致為10ns。由于熒光壽命所處的時間范圍是一個非常短的時間，因此檢測熒光壽命需要非常精密準確的光電儀器，通常所用的熒光壽命的儀器為瞬態熒光光譜。熒光團的熒光壽命不但與其自身的結構關系密切而且與其所處微環境的極性、粘度等條件有關，研究體系所發生的變化，都可以通過熒光壽命測定得到直觀的了解。例如，分子之間發生的團簇、熒光團與熒光受體之間發生共振能量傳遞、兩個分子或者熒光團由于光誘導下發生的電荷傳遞導致熒光的猝滅以及蛋白質結構大重排異構等現象都能通過熒光壽命的表征“看”出究竟[1]。

與穩態熒光光譜相比，瞬態熒光光譜有著其他一些無法比擬的優勢[2]，例如，穩態熒光中，熒光的強度變化與物質的濃度有著絕對的依賴關系，一般的檢測利用這一關系能夠方便的對物質的性質，體系的變化過程有一個大致的認識，但是有時這種過于依賴濃度卻容易成為測試過程中的誤差及人為操作失誤。與穩態熒光光譜法相比，熒光壽命的測量則與熒光體周圍環境的散射和光學系統的調整無關，且不依賴于從熒光團到探測器的光學路徑，因而，在很多情況下是一種更有效的檢測方法[3]。例如，在研究熒光共振能量傳遞過程中的機理時，由于發生了能量傳遞，從穩態光譜中可以觀測到熒光強度的猝滅或升高，依據這一現象可以解釋供體及受體之間所發生的傳遞機理，但是穩態光譜中的熒光信號強度與濃度的關系密切，但是在實驗操作的過程中有時由于實驗的需要，對體系進行其它處理（例如，離心、稀釋等）。這就導致觀測到的熒光信號不是由于能量傳遞過程導致的而是因為一些操作誤差所引起。而通過瞬態熒光光譜進行熒光壽命的測試就能很好的規避這些現象，因為，熒光壽命的變化只能由于發生了共振能量傳遞，使得供體受體熒光發射機理了變化。因此，在研究熒光發射機理等實驗中，瞬態熒光光對于穩態熒光是一種很好地補充及佐證[4]。本文將重點介紹瞬態熒光光譜的測試手段、機理并且以德國PicoQuant公司的熒光光譜儀為例，介紹在科研工作中的實際操作及應用過程。

1.熒光壽命的測定

現代方法中熒光壽命的測定主要包括三種：時間相關單光子記數法（Time 2 Correlated Single 2Photon Counting ， TCSPC ）、相調制法（ Phase Modulation Methods） 和頻閃技術（ Strobe Techniques）[3]

1.1相調制技術

相調制技術也稱之為“頻域法”（Frequency 2 Domain Method）。正弦調制的激發光激發樣品后，發射光與激發光之間存在著一種受迫響應，因此發射光和激發光有著相同的圓頻率（ω），但是由于熒光壽命的存在，電子在激發態會有一定的停留時間，調制發射波在相上滯后激發波一個相角。利用實驗測定的相角和解調參數，可計算出相壽命（τp）和調制壽命（τm），對于單指數衰減，τp與τm相等。

1.2頻閃技術

頻閃技術也叫脈沖取樣技術（Pulse Sampling Techniques），測定中，樣品被脈沖光源激發。與脈沖光源同步，電壓脈沖啟動或按一定程式延遲啟動光電倍增管，光電倍增管按預設時間門檢測樣品的熒光強度。一般檢測時間門比熒光壽命短得多，這樣通過逐漸改變光電倍增管的延遲時間，可以得到樣品被脈沖光源激發后不同時刻的一系列熒光強度。

1.3時間相關單光子記數法

TCSPC是目前主要應用的熒光壽命測定技術，簡單的說單光子計數法的工作原理是：光源發出兩束相同的脈沖光，其中一束通過起始光電倍增管，使得光電倍增管產生一個電信號，該信號啟動時輻轉換器開始工作，另外一束脈沖光到達樣品池后，激發樣品，產生的熒光通過單色器等到達終止光電倍增管，終止光電倍增管產生的信號停止時幅轉換器的工作，而這樣的一個時間差被多道多道分析儀 （ Multichannel Analyzer）進行記錄、累計，表明產生了一個該時間下的光子，經過幾十萬次重復以后 ，不同的時間通道累積下來的光子數目不同。將這些數目的光子對時間作圖后得到的就是一個熒光衰減曲線[5]。TCSPC 法的突出優點在于靈敏度高、測定結果準確、系統誤差小，是目前最流行的熒光壽命測定方法。本實驗中所采用的測量手段就是TCSPC法[6]。

2.熒光壽命及其含義

假定一個無限窄的脈沖光（δ函數） 激發n0個熒光分子到其激發態，處于激發態的分子將通過輻射或非輻射躍遷返回基態。分別用kr和knr表示兩種躍遷時的速率，那么激發態衰減速率可表示為：

dn（t）/dt=（kr+knr）n（t）

其中n（t）表示時間t時激發態分子的數目，由此可得到激發態物種的單指數衰減方程。kr為輻射躍遷衰減速率knr為非輻射躍遷衰減速率，由于發射是一個隨機事件，受激后的熒光團在一定的時間內具有著相同的發射概率，由此可得到激發態物種的單指數衰減方程[7]：

n（t）=n0exp（-t/τ）

在實際的實驗中雖然不能直接的觀測到受激后的分子數目但是熒光強度與受激分子的數目n（t）成正比，因此可將上式改寫為時間相關的熒光強度I（t）公式：

I（t）=I0exp（-t/τ）

其中I0為時間為0時的熒光強度，熒光壽命定義為衰減總速率的倒數：

τ=（kr+knr）-1

也就是說熒光強度衰減到初始強度的1/e時所需要的時間就是該熒光團在測定條件下的熒光壽命。實際上用熒光強度的對數對時間作圖，直線斜率即為熒光壽命倒數的負值。熒光壽命也可以理解為熒光物種在激發態的統計平均停留時間。

3.實驗部分

3.1試劑部分：

異硫氰酸熒光素（FITC）99%，上海精純化學試劑有限公司；3-氨丙基三乙氧基硅烷（APS）98%，上海精純化學試劑有限公司；正硅酸乙酯（TEOS）分析純，上海光復發展有限公司；氯金酸99%，上海中秦化學試劑有限公司；無水乙醇，上海光復發展有限公司；氨水，上海光復發展有限公司。

3.2儀器介紹：

FluoTime200熒光壽命光譜儀配有Picoharp300時間相關單光子計數器，光源為4個LED脈沖光源，以光纖為傳輸介質，分別為282nm、376nm、464nm、497nm、另外，還配有一個激光光源[8]，波長為633nm-535nm。擬合軟件為Fluofit

version4.5。

15nm金納米顆粒的合成：將3.2mL氯金酸25mM母液溶于48mL的超純水中，將溶液攪拌均勻后，加熱到沸騰，迅速加入8mL事先預熱好的38.8mM的檸檬酸三鈉水溶液，劇烈攪拌，并且繼續加熱到沸騰，溶液的顏色有黑色變為酒紅色后，開始計時，保持沸騰狀態冷凝回流10min，關閉熱源，自然冷卻到室溫，則可以得到粒徑大小為15nm左右的金納米顆粒[9]。

核殼納米顆粒的合成：將預先制備好的金納米顆粒水溶液60mL放入100mL圓底燒瓶中，加入0.5mL，12.8g/ mL平均分子量為10000g/mol的PVP水溶液，在室溫下劇烈攪拌36h以上，使得PVP分子吸附在金納米顆粒的表面，在11000rpm下離心30分鐘，將上清液去除，沉淀部分用超純水再分散為30mL的水溶液。然后取5mL該溶液，加入14.6mL乙醇以及0.4mL氨水，劇烈攪拌均勻，在恒壓滴液漏斗中放置10mL，1.19mM的TEOS的乙醇溶液，逐滴的將TEOS乙醇溶液滴入金納米顆粒溶液中，并且控制較慢的攪拌速度。6h內滴加完畢TEOS乙醇溶液，繼續攪拌反應12h，直到金納米顆粒外層長上10nm左右的二氧化硅殼層，形成金核二氧化硅殼的納米體系[10-13]。

FITC分子負載在核殼納米顆粒表面：為了將FITC分子以共價鍵的形式連接在二氧化硅外層形成金@二氧化硅@FITC的體系，首先，先對FITC分子進行修飾，然后將修飾后的FITC分子連接到二氧化硅殼層外，簡單的說步驟為：將1 mg FITC分子以及2 μL APS分子溶解在50 mL的無水乙醇溶液中在氬氣保護下，黑暗環境中反應48 h，使得APS分子上的氨基與FITC分子中的異硫氰根相連，形成APS-FITC體系，緊接著2.5 mLAPS-FITC分子以及1 μL TEOS分子一起加入到30 mL金@二氧化硅體系中，攪拌下反應24 h，反應完成后離心、洗滌將沒有連接在二氧化硅殼層表面的FITC分子除去。

4.結果與討論：

金核包裹二氧化硅殼層后的電鏡照片如圖1所示，中間較黑色的部分為金核，粒徑大小大約為15nm，包裹二氧化硅的殼層為淺灰色部分，厚度大約13nm左右，最外層的FITC染料是小分子層，因此，在透射電鏡照片中看不到。

由透射電鏡照片可以證明本實驗體系構建。在此體系的基礎上，由于染料分子受激后的熒光發射光譜與15nm粒徑的金納米顆粒的紫外可見消光光譜的光譜重疊度較大，當在一個合適的距離時（大約20nm以內），受激后的染料分子與金納米顆粒之間會發生熒光共振能量傳遞（FRET）過程，在這一過程中染料分子的熒光會大幅度的降低，同時染料分子的熒光壽命也會發生變化，且熒光壽命的變化相比于穩態熒光更加真實可靠。

熒光壽命的測試：選擇464nm脈沖LED作為光源，首先，打開fluotime200熒光光譜儀，打開LED光源的電源控制器后，等待LED光源點燃1min后打開TCSPC控制器電源，在測試之前，將整個儀器預熱30min以上后再使用。儀器預熱完畢后，用2cm左右寬度的紙條，調節光源的位置以及光斑的大小，光源位置要處在樣品槽的中下端，光斑大小為1cm左右的實心圓斑。測試之前，為了保護儀器的安全性，首先將IRIS以及LED光源電壓關到最小。接著點開操作軟件，將計算機與測試系統相連，等軟件連接完畢后，初始化波長，使得波長處在最小值。在測試之前首先要大致的了解樣品的信息，在本實驗中，FITC是一種量子產率很高的熒光染料，熒光的最大發射在520nm，其熒光壽命大致在4 ns左右，因此，在測試時先將探測波長設置為520nm，然后設置一個合適的電壓以及重復頻率，重復頻率的選擇遵循這樣一個公式：重復頻率≤1/10*τ，本實驗中FITC的熒光壽命為4ns，依據公式選擇重復頻率為25MHz或者更小的一個值，因此選擇20MHz較為合理。通過設置電壓的大小以及IRIS的調節將信號的強度控制在重復頻率的5‰以內。

Fluotime200在收集信號時可以設置收集一定的光子數（counts）以及一定的收集時間，這就使得信號的采集具有兩種模式：在無限時間內收集確定的光子數；在一定時間內收集一定的光子數。在本實驗中為了測量輻射躍遷速率常數，我們采用后一種測試方式。測試結果如圖2所示，紅色以及綠色的點為原始數據，通過fluotit軟件對數據進行擬合擬合后所得熒光壽命見表1。

圖2 FITC參比以及13nm二氧化硅殼層包裹金核體系中的熒光壽命，黑色線為擬合結果，激發波長：464nm，探測波長：520nm

我們通過實驗測得的熒光壽命可以分析出在染料分子FITC與金納米顆粒之間發生共振能量傳遞之后的輻射躍遷以及非輻射躍遷速率的變化[14]：

其中 代表熒光團的熒光量子產率，FITC的量子產率為0.97，由此可得FITC的輻射躍遷速率常數kr，在公式2中的Ir（t=0）以及Ir0（t=0）分別為圖2中兩種體系在收到光激發后的光子數，然后通過公式1中所得的FITC的輻射躍遷速率常數kr0，可以計算出13nm二氧化硅殼層厚度核殼體系中的輻射躍遷速率常數kr，再通過公式3可以得出各個體系中的非輻射躍遷速率常數knr，所有計算結果以及擬合后的熒光壽命都列于表1中。

5.結論

總之，我們通過設計以金納米顆粒作為能量傳遞過程中的受體，熒光分子FITC作為給體，將二者以共價鍵的形式相連，其中的距離我們通過一定厚度的二氧化硅殼層作為間距。在此體系中研究輻射躍遷及非輻射躍遷過程，利用Picoquant公司的瞬態熒光光譜儀Fluotime200對體系進行表征。在464nm波長脈沖LED作為光源激發下的體系，其共振能量傳遞中所導致的輻射躍遷速率與非輻射躍遷速率的變化都可以通過瞬態熒光光譜儀得到系統的表征和論證。

參考文獻：

[1]閻吉祥，李家澤.激光誘導熒光壽命及其測量[J].光學技術，1997，（02）.

[2]Jin Y.Multifunctional Compact Hybrid Au Nanoshells： A New Generation of Nanoplasmonic Probes for Biosensing， Imaging， and Controlled Release[J]. Accounts of Chemical Research， 2013.

[3]王文韻，于皎路，于英寧，et al.分子和離子的熒光壽命測量和研究[J].激光雜志，1993，（03）.

[4]Mandal S， Ghatak C， Rao VG， et al.Pluronic Micellar Aggregates Loaded with Gold Nanoparticles （Au NPs） and Fluorescent Dyes： A Study of Controlled Nanometal Surface Energy Transfer[J]. The Journal of Physical Chemistry C， 2012， 116（9）： 5585-5597.

[5]程穎，任明明， S. A， et al. 基于TCSPC技術的心肌細胞NAD（P）H熒光光譜和壽命的研究.In：中國遺傳學會第十屆全國激光生物學學術會議論文摘要集，2009.

[6] 房喻， 王輝.熒光壽命測定的現代方法與應用[J]. 化學通報， 2001， （10）.

[7] Kim K-S， Kim J-H， Kim H， et al.Switching Off FRET in the Hybrid Assemblies of Diblock Copolymer Micelles， Quantum Dots， and Dyes by Plasmonic Nanoparticles[J]. ACS Nano， 2012， 6（6）： 5051-5059.

[8] 葉明樹， 田治富， 胡慶， et al.脈沖LED激發羅丹明B瞬態熒光光譜特征[J]. 華僑大學學報（自然科學版）， 2011， （06）.

[9] Frens G.Controlled nucleation for the regulation of the particle size in monodisperse gold suspensions[J]. Nature， 1973， 241（105）： 20-22.

[10] Liz-Marzán LM， Giersig M， Mulvaney P.Synthesis of nanosized gold-silica core-shell particles[J]. Langmuir， 1996， 12（18）： 4329-4335.

[11] Shanthil M， Thomas R， Swathi RS， et al.Ag@SiO2 Core–Shell Nanostructures： Distance-Dependent Plasmon Coupling and SERS Investigation[J]. The Journal of Physical Chemistry Letters， 2012， 1459-1464.

[12] Chen Y， Chen HR， Guo LM， et al.Hollow/Rattle-Type Mesoporous Nanostructures by a Structural Difference-Based Selective Etching Strategy[J]. ACS Nano， 2010， 4（1）： 529-539.