目标检测追踪论文

论文名称：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 提出时间：2014年论文地址：针对问题：从Alexnet提出后，作者等人思考如何利用卷积网络来完成检测任务，即输入一张图，实现图上目标的定位（目标在哪）和分类（目标是什么）两个目标，并最终完成了RCNN网络模型。创新点： RCNN提出时，检测网络的执行思路还是脱胎于分类网络。也就是深度学习部分仅完成输入图像块的分类工作。那么对检测任务来说如何完成目标的定位呢，作者采用的是Selective Search候选区域提取算法，来获得当前输入图上可能包含目标的不同图像块，再将图像块裁剪到固定的尺寸输入CNN网络来进行当前图像块类别的判断。参考博客：。论文题目：OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks 提出时间：2014年论文地址：针对问题：该论文讨论了，CNN提取到的特征能够同时用于定位和分类两个任务。也就是在CNN提取到特征以后，在网络后端组织两组卷积或全连接层，一组用于实现定位，输出当前图像上目标的最小外接矩形框坐标，一组用于分类，输出当前图像上目标的类别信息。也是以此为起点，检测网络出现基础主干网络(backbone)+分类头或回归头（定位头）的网络设计模式雏形。创新点：在这篇论文中还有两个比较有意思的点，一是作者认为全连接层其实质实现的操作和1x1的卷积是类似的，而且用1x1的卷积核还可以避免FC对输入特征尺寸的限制，那用1x1卷积来替换FC层，是否可行呢？作者在测试时通过将全连接层替换为1x1卷积核证明是可行的；二是提出了offset max-pooling，也就是对池化层输入特征不能整除的情况，通过进行滑动池化并将不同的池化层传递给后续网络层来提高效果。另外作者在论文里提到他的用法是先基于主干网络+分类头训练，然后切换分类头为回归头，再训练回归头的参数，最终完成整个网络的训练。图像的输入作者采用的是直接在输入图上利用卷积核划窗。然后在指定的每个网络层上回归目标的尺度和空间位置。参考博客：论文题目：Scalable Object Detection using Deep Neural Networks 提出时间：2014年论文地址：针对问题：既然CNN网络提取的特征可以直接用于检测任务（定位+分类），作者就尝试将目标框（可能包含目标的最小外包矩形框）提取任务放到CNN中进行。也就是直接通过网络完成输入图像上目标的定位工作。创新点：本文作者通过将物体检测问题定义为输出多个bounding box的回归问题. 同时每个bounding box会输出关于是否包含目标物体的置信度, 使得模型更加紧凑和高效。先通过聚类获得图像中可能有目标的位置聚类中心，（800个anchor box）然后学习预测不考虑目标类别的二分类网络，背景or前景。用到了多尺度下的检测。参考博客：论文题目：DeepBox: Learning Objectness with Convolutional Networks 提出时间：2015年ICCV 论文地址：主要针对的问题：本文完成的工作与第三篇类似，都是对目标框提取算法的优化方案，区别是本文首先采用自底而上的方案来提取图像上的疑似目标框，然后再利用CNN网络提取特征对目标框进行是否为前景区域的排序；而第三篇为直接利用CNN网络来回归图像上可能的目标位置。创新点：本文作者想通过CNN学习输入图像的特征，从而实现对输入网络目标框是否为真实目标的情况进行计算，量化每个输入框的包含目标的可能性值。参考博客：论文题目：AttentionNet: AggregatingWeak Directions for Accurate Object Detection 提出时间：2015年ICCV 论文地址：主要针对的问题：对检测网络的实现方案进行思考，之前的执行策略是，先确定输入图像中可能包含目标位置的矩形框，再对每个矩形框进行分类和回归从而确定目标的准确位置，参考RCNN。那么能否直接利用回归的思路从图像的四个角点，逐渐得到目标的最小外接矩形框和类别呢？创新点：通过从图像的四个角点，逐步迭代的方式，每次计算一个缩小的方向，并缩小指定的距离来使得逐渐逼近目标。作者还提出了针对多目标情况的处理方式。参考博客：论文题目：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 提出时间：2014年论文地址：针对问题：如RCNN会将输入的目标图像块处理到同一尺寸再输入进CNN网络，在处理过程中就造成了图像块信息的损失。在实际的场景中，输入网络的目标尺寸很难统一，而网络最后的全连接层又要求输入的特征信息为统一维度的向量。作者就尝试进行不同尺寸CNN网络提取到的特征维度进行统一。创新点：作者提出的SPPnet中，通过使用特征金字塔池化来使得最后的卷积层输出结果可以统一到全连接层需要的尺寸，在训练的时候，池化的操作还是通过滑动窗口完成的，池化的核宽高及步长通过当前层的特征图的宽高计算得到。原论文中的特征金字塔池化操作图示如下。参考博客：论文题目：Object detection via a multi-region & semantic segmentation-aware CNN model 提出时间：2015年论文地址：针对问题：既然第三篇论文multibox算法提出了可以用CNN来实现输入图像中待检测目标的定位，本文作者就尝试增加一些训练时的方法技巧来提高CNN网络最终的定位精度。创新点：作者通过对输入网络的region进行一定的处理（通过数据增强，使得网络利用目标周围的上下文信息得到更精准的目标框）来增加网络对目标回归框的精度。具体的处理方式包括：扩大输入目标的标签包围框、取输入目标的标签中包围框的一部分等并对不同区域分别回归位置，使得网络对目标的边界更加敏感。这种操作丰富了输入目标的多样性，从而提高了回归框的精度。参考博客：论文题目：Fast-RCNN 提出时间：2015年论文地址：针对问题： RCNN中的CNN每输入一个图像块就要执行一次前向计算，这显然是非常耗时的，那么如何优化这部分呢？创新点：作者参考了SPPNet（第六篇论文），在网络中实现了ROIpooling来使得输入的图像块不用裁剪到统一尺寸，从而避免了输入的信息丢失。其次是将整张图输入网络得到特征图，再将原图上用Selective Search算法得到的目标框映射到特征图上，避免了特征的重复提取。参考博客：论文题目：DeepProposal: Hunting Objects by Cascading Deep Convolutional Layers 提出时间：2015年论文地址：主要针对的问题：本文的作者观察到CNN可以提取到很棒的对输入图像进行表征的论文，作者尝试通过实验来对CNN网络不同层所产生的特征的作用和情况进行讨论和解析。创新点：作者在不同的激活层上以滑动窗口的方式生成了假设，并表明最终的卷积层可以以较高的查全率找到感兴趣的对象，但是由于特征图的粗糙性，定位性很差。相反，网络的第一层可以更好地定位感兴趣的对象，但召回率降低。论文题目：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 提出时间：2015年NIPS 论文地址：主要针对的问题：由multibox（第三篇）和DeepBox（第四篇）等论文，我们知道，用CNN可以生成目标待检测框，并判定当前框为目标的概率，那能否将该模型整合到目标检测的模型中，从而实现真正输入端为图像，输出为最终检测结果的，全部依赖CNN完成的检测系统呢？创新点：将当前输入图目标框提取整合到了检测网络中，依赖一个小的目标框提取网络RPN来替代Selective Search算法，从而实现真正的端到端检测算法。参考博客：

能不能给我发一份呢？

原文： Scalable Object Detection using Deep Neural Networks——学术范最近，深度卷积神经网络在许多图像识别基准上取得了最先进的性能，包括ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC-2012)。在定位子任务中获胜的模型是一个网络，它预测了图像中每个对象类别的单个边界框和置信度得分。这样的模型捕获了围绕对象的整幅图像上下文，但如果不天真地复制每个实例的输出数量，就无法处理图像中同一对象的多个实例。在这篇论文中提出了一个显著性启发的神经网络检测模型，它预测了一组与类无关的边界框，每个框有一个分数，对应于它包含任何感兴趣的对象的可能性。该模型自然地为每个类处理数量可变的实例，并允许在网络的最高级别上进行跨类泛化。目标检测是计算机视觉的基本任务之一。一个解决这个问题的通用范例是训练在子图像上操作的对象检测器，并在所有的场所和尺度上以详尽的方式应用这些检测器。这一范例被成功地应用于经过区别训练的可变形零件模型(DPM)中，以实现检测任务的最新结果。对所有可能位置和尺度的穷举搜索带来了计算上的挑战。随着类数量的增加，这个挑战变得更加困难，因为大多数方法都训练每个类单独的检测器。为了解决这个问题，人们提出了多种方法，从检测器级联到使用分割提出少量的对象假设。关于对象检测的文献非常多，在本节中，我们将重点讨论利用类不可知思想和解决可伸缩性的方法。许多提出的检测方法都是基于基于部件的模型，最近由于有区别学习和精心设计的特征，已经取得了令人印象深刻的性能。然而,这些方法依赖于在多个尺度上详尽地应用零件模板，这是非常昂贵的。此外，它们在类的数量上是可伸缩的，这对像ImageNet这样的现代数据集来说是一个挑战。为了解决前一个问题，Lampert等人使用分支绑定策略来避免计算所有可能的对象位置。为了解决后一个问题，Song et al.使用了一个低维部件基，在所有对象类中共享。基于哈希算法的零件检测也取得了良好的结果。另一种不同的工作，与我们的工作更接近，是基于对象可以本地化的想法，而不必知道它们的类。其中一些方法建立在自底向上无阶级分割[9]的基础上。通过这种方式得到的片段可以使用自上而下的反馈进行评分。基于同样的动机，Alexe等人使用一种廉价的分类器对对象假设是否为对象进行评分，并以这种方式减少了后续检测步骤的位置数量。这些方法可以被认为是多层模型，分割作为第一层，分割分类作为后续层。尽管它们编码了已证明的感知原理，但我们将表明，有更深入的模型，充分学习可以导致更好的结果。最后，我们利用了DeepLearning的最新进展，最引人注目的是Krizhevsky等人的工作。我们将他们的边界盒回归检测方法扩展到以可扩展的方式处理多个对象的情况。然而，基于dnn的回归已经被Szegedy等人应用到对象掩模中。最后一种方法实现了最先进的检测性能，但由于单个掩模回归的成本，不能扩展到多个类。我们的目标是通过预测一组表示潜在对象的边界盒来实现一种与类无关的可扩展对象检测。更准确地说，我们使用了深度神经网络(DNN)，它输出固定数量的包围盒。此外，它为每个盒子输出一个分数，表示这个盒子包含一个对象的网络信任度。为了形式化上述思想，我们将i-thobject框及其相关的置信度编码为最后一网层的节点值: Bounding box: 我们将每个框的左上角和右下角坐标编码为四个节点值，可以写成vectorli∈R4。这些坐标是归一化的w. r. t.图像尺寸，以实现图像绝对尺寸的不变性。每个归一化坐标是由最后一层的线性变换产生的。 Confidence: 置信度:包含一个对象的盒子的置信度得分被编码为单个节点valueci∈[0,1]。这个值是通过最后一个隐藏层的线性变换产生的，后面跟着一个sigmoid。我们可以组合边界盒位置sli,i∈{1，…K}为一个线性层。同样，我们可以将所有置信区间ci,i∈{1，…K}作为一个s型层的输出。这两个输出层都连接到最后一个隐藏层在推理时，我们的算法生成kbound盒。在我们的实验中，我们使用ek = 100和K= 200。如果需要，我们可以使用置信分数和非最大抑制在推理时获得较少数量的高置信框。这些盒子应该代表对象。因此，它们可以通过后续的分类器进行分类，实现目标检测。由于盒子的数量非常少，我们可以提供强大的分类器。在我们的实验中，我们使用另一个dnn进行分类。我们训练一个DNN来预测每个训练图像的边界框及其置信度得分，以便得分最高的框与图像的groundtruth对象框很好地匹配。假设对于一个特定的训练例子，对象被标记为boundingboxesgj,j∈{1，…，M}。在实践中，pre- dictionary的数量远远大于groundtruthboxm的数量。因此，我们试图只优化与地面真实最匹配的预测框子集。我们优化他们的位置，以提高他们的匹配度，最大化他们的信心。与此同时，我们将剩余预测的置信度最小化，这被认为不能很好地定位真实对象。为了达到上述目的，我们为每个训练实例制定一个分配问题。Wexij∈{0,1}表示赋值:xij= 1，如果第i个预测被赋值给第j个真对象。这项任务的目标可以表示为其中，我们使用标准化边界框坐标之间的el2距离来量化边界框之间的不同。此外，我们希望根据分配x优化盒子的可信度。最大化指定预测的置信度可以表示为最终的损失目标结合了匹配损失和信心损失受式1的约束。α平衡了不同损失条款的贡献。对于每个训练例子，我们通过解决一个最佳的赋值x*的预测到真实的盒子约束执行赋值解决方案。这是二部匹配的一种变体，是一种多项式复杂度匹配。在我们的应用程序中，匹配是非常便宜的——每幅图像中标记的对象的数量少于一打，而且在大多数情况下只有很少的对象被标记。然后，通过反向传播优化网络参数。例如，反向传播算法的一阶导数计算w、r、t、l和c 尽管上述定义的损失在原则上是足够的，但三次修改使其有可能更快地达到更好的准确性。第一个修改是对地面真实位置进行聚类，并找到这样的聚类/质心，我们可以使用这些聚类/质心作为每个预测位置的先验。因此，鼓励学习算法为每个预测位置学习一个残差到一个先验。第二个修改涉及到在匹配过程中使用这些先验:不是将N个groundtruth位置与K个预测进行匹配，而是在K个先验和groundtruth之间找到最佳匹配。一旦匹配完成，就会像之前一样计算目标的置信度。此外，位置预测损失也不变:对于任何一对匹配的(目标，预测)位置，其损失定义为groundtruth和对应于匹配先验的坐标之间的差值。我们把使用先验匹配称为先验匹配，并假设它促进了预测的多样化。需要注意的是，尽管我们以一种与类无关的方式定义了我们的方法，但我们可以将它应用于预测特定类的对象盒。要做到这一点，我们只需要在类的边框上训练我们的模型。此外，我们可以预测每个类的kbox。不幸的是，这个模型的参数数量会随着类的数量线性增长。此外，在一个典型的设置中，给定类的对象数量相对较少，这些参数中的大多数会看到很少有相应梯度贡献的训练示例。因此，我们认为我们的两步过程——首先本地化，然后识别——是一个更好的选择，因为它允许使用少量参数利用同一图像中多个对象类型的数据我们使用的本地化和分类模型的网络架构与[10]使用的网络架构相同。我们使用Adagrad来控制学习速率衰减，128的小批量，以及使用多个相同的网络副本进行并行分布式训练，从而实现更快的收敛。如前所述，我们在定位损失中使用先验——这些是使用训练集上的均值来计算的。我们还使用α = 来平衡局部化和置信度损失。定位器可以输出用于推断的种植区以外的坐标。坐标被映射和截断到最后的图像区域。另外，使用非最大抑制对盒进行修剪，Jaccard相似度阈值为。然后，我们的第二个模型将每个边界框分类为感兴趣的对象或“背景”。为了训练我们的定位器网络，我们从训练集中生成了大约3000万幅图像，并对训练集中的每幅图像应用以下步骤。最后，样品被打乱。为了训练我们的本地化网络，我们通过对训练集中的每一幅图像应用以下步骤，从训练集中生成了大约3000万幅图像。对于每幅图像，我们生成相同数量的平方样本，使样本总数大约为1000万。对于每幅图像，样本被桶状填充，这样，对于0 - 5%、5 - 15%、15 - 50%、50 - 100%范围内的每个比例，都有相同数量的样本，其中被包围框覆盖的比例在给定范围内。训练集和我们大多数超参数的选择是基于过去使用非公开数据集的经验。在下面的实验中，我们没有探索任何非标准数据生成或正则化选项。在所有的实验中，所有的超参数都是通过对训练集。 Pascal Visual Object Classes (VOC)挑战是最常用的对象检测算法基准。它主要由复杂的场景图像组成，其中包含了20种不同的对象类别的边界框。在我们的评估中，我们关注的是2007版VOC，为此发布了一个测试集。我们通过培训VOC 2012展示了结果，其中包含了大约。11000张图片。我们训练了一个100框的定位器和一个基于深度网络的分类器。我们在一个由1000万作物组成的数据集上训练分类器，该数据集重叠的对象至少为 jaccard重叠相似度。这些作物被标记为20个VOC对象类中的一个。•2000万负作物与任何物体盒最多有个Jaccard相似度。这些作物被贴上特殊的“背景”类标签。体系结构和超参数的选择遵循。在第一轮中，定位器模型应用于图像中最大-最小中心方形作物。作物的大小调整到网络输入大小is220×220。单次通过这个网络，我们就可以得到上百个候选日期框。在对重叠阈值为的非最大抑制后，保留评分最高的前10个检测项，并通过21路分类器模型分别通过网络进行分类。最终的检测分数是给定盒子的定位分数乘以分类器在作物周围的最大方形区域上评估的分数的乘积。这些分数通过评估，并用于计算精确查全曲线。首先，我们分析了本地化器在隔离状态下的性能。我们给出了被检测对象的数量，正如Pascal检测标准所定义的那样，与生成的包围框的数量相对比。在图1中，我们展示了使用VOC2012进行训练所获得的结果。此外，我们通过使用图像的最大中心面积(max-center square crop)作为输入以及使用两个尺度(second scale)来给出结果:最大中心面积(max-center crop)的第二个尺度(select3×3windows的大小为图像大小的60%)正如我们所看到的，当使用10个边界框的预算时，我们可以用第一个模型本地化的对象，用第二个模型本地化48%的对象。这显示出比其他报告的结果更好的性能，例如对象度算法达到42%[1]。此外，这个图表显示了在不同分辨率下观察图像的重要性。虽然我们的算法通过使用最大中心作物获得了大量的对象，但当使用更高分辨率的图像作物时，我们获得了额外的提升。进一步，我们用21-way分类器对生成的包围盒进行分类，如上所述。表1列出了VOC 2007的平均精度(APs)。达到的平均AP是，与先进水平相当。注意，我们的运行时间复杂度非常低——我们只使用top10框。示例检测和全精度召回曲线分别如图2和图3所示。值得注意的是，可视化检测是通过仅使用最大中心方形图像裁剪，即使用全图像获得的。然而，我们设法获得了相对较小的对象，例如第二行和第二列的船，以及第三行和第三列的羊。在本工作中，我们提出了一种新的方法来定位图像中的对象，该方法可以预测多个边界框的时间。该方法使用深度卷积神经网络作为基本特征提取和学习模型。它制定了一个能够利用可变数量的groundtruth位置的多箱定位成本。在“一个类一个箱”方法的情况下，对1000个盒子进行非max-suppression，使用与给定图像中感兴趣的DeepMulti-Box方法相同的准则，并学习在未见图像中预测这些位置。我们在VOC2007和ILSVRC-2012这两个具有挑战性的基准上给出了结果，在这两个基准上，所提出的方法具有竞争力。此外，该方法能够很好地预测后续分类器将探测到的位置。我们的结果表明，deepmultibox的方法是可扩展的，甚至可以在两个数据集之间泛化，就能够预测感兴趣的定位，甚至对于它没有训练的类别。此外，它能够捕获同一类物体的多种情况，这是旨在更好地理解图像的算法的一个重要特征。在未来，我们希望能够将定位和识别路径折叠到一个单一的网络中，这样我们就能够在一个通过网络的一次性前馈中提取位置和类标签信息。即使在其当前状态下，双通道过程(本地化网络之后是分类网络)也会产生5-10个网络评估，每个评估的速度大约为1个CPU-sec(现代机器)。重要的是，这个数字并不与要识别的类的数量成线性关系，这使得所提出的方法与类似dpm的方法非常有竞争力。

目标检测与追踪论文选题

篮球教会我的不只是篮球NBA教会我的不只是篮球阐述篮球带来的快乐。。最主要的是篮球的某种精神例如：有个镜头我永远都忘不了2001年总决赛第三场球完了后，小艾和科比在快进更衣室门口相遇，当时小艾的眼神足以杀死人，科比抬着高傲的头颅看都不看小艾一眼，小艾主动上去和科比握手，科比装作没看见，头也不回地走了，那一刻小艾显得多么无奈。—— 从那一刻起，科比已经输了，不是输在球技上，而是输在做人上. 。科比可以拿着三枚总冠军戒指 81分记录向小艾炫耀，但是，小艾的精神境界是科比一世都无法企及的。他教会我一件事：“只要认为是对的，即便是对抗全世界，不要被那些舆论所影响、击倒，要有勇气战斗下去。他教会我只要坚持做自己，即便是被人认为是「叛逆」，也要战斗下去。你说他是我的神也好，佛也好，我服膺的是他这种精神，这是一种信仰。有个人站在你面前，他就是这麼做著，他始终忠於他的信念。所谓「武士精神」，亦不过如此，而这正是我所信奉的。我看NBA十多年，不曾带给我这种感动。这种「我要打十个」的气魄，不是只有「英雄主义」而已，而是战斗到底的决心。那些酸AI的人们，他们不懂，因为他们不会、也不敢有这种体验，他们更不会了解，许许多多喜欢.的人，到底为什麼喜欢他？这不是靠长得帅就可以得到的拥护。”2004年一个18岁的男孩（凯文约翰逊）在街上被一群16-20岁的人围住抢劫他们抢走凯文身上财务然后命令凯文脱掉身上穿的艾弗森3号球衣凯文誓死不从紧紧保护着球衣不让他们抢走那群歹徒拿出手枪凯文依旧不让他们把艾的球衣从身上抢走一声枪响凯文被后面一个歹徒击中脖子球衣还是让那伙歹徒抢走两年过去一天报纸披露一个孩子的妈妈让医院使用安乐死结束她孩子的生命那个孩子就凯文约翰逊就这样这件事被媒体报道出来艾弗森也知道这件事他很震惊他亲自去那座医院随后艾给凯文安排葬礼后来凯文母亲说凯文下葬的时候是穿着艾弗森送的崭新球衣入土的别人问你儿子这样做不值得凯文妈妈说这是我儿子的选择你们不知道凯文多么爱艾弗森我不反对我儿子去追艾弗森在艾弗森身上我儿子学到的比我们教的更多

1、基于博弈理论对美国职业篮球联赛总决赛战术运用的研究Robocup武术擂台赛视频中运动目标的检测与跟踪2、高职院校部分体育选项课教学负荷研究3、战术比赛教学模式对初中男子篮球课堂教学效果影响的实验研究4、核心稳定性训练对高中男子篮球运动员跳投命中率影响的实验研究5、蓝球运动在呈贡高校公共体育课中推广的可行性研究6、如何培养少年篮球运动员的情商7、中小学生篮球比赛教练临场指挥浅析8、篮球三人裁判与两人裁判对比研究9、体育教育专业学生篮球基本功的训练10、浅谈如何培养中职学生篮球运动兴趣11、核心力量训练在篮球训练中的应用与分析12、高职体育教学中篮球体育创新能力培养13、浅谈篮球意识的培养与提高14、案例教学在篮球课中的应用研究15、体育游戏在篮球训练中的作用16、新时期篮球技术系统训练的方法分析17、浅谈提高篮球教练员执教能力的策略18、服装压对男子篮球运动中上肢疲劳的影响19、婚嫁习俗视角下民族传统体育运动研究20、有关运动生物力学对篮球运动研究的文献综述21、篮球进攻战术"挡拆配合"的特点与训练策略22、篮球运动员核心力量训练方法的实效性探究23、篮球教学中运用合作学习的反思与前瞻24、青少年篮球运动员战术意识的培养研究25、篮球运动员战术意识培养的科学性分析(本回答由学术堂整理提供)

对基层篮球比赛裁判员执裁时选位能力的研究

车辆检测与追踪外文论文

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基于可拓理论的汽车检测设备选型评价研究摘要】针对汽车综合性能检测设备选型问题，提出一种针对基于可拓理论的检测设备选型方案的评价方法，即以规范性、经济性、技术性、服务性、节能环保性、人机关系等要素为检测设备选型的评价准则体系，利用专家经验建立期望选型方案的物元模型和备选方案的物元模型，从而通过可拓关联度直接评价选型方案的优劣。试验表明，基于可拓理论的综合性能检测设备选型方法可有效评价选型方案的优劣。主题词：汽车检测设备选型可拓理论 1前言汽车综合性能检测设备种类繁多，不同厂家制造的同一种检测设备在结构、质量、测量精度、价格、寿命、可靠性及售后服务等方面存在较大差异，甚至在测量原理、测量方法、测量条件、操作难易程度、智能化程度等方面也存在较大差异，致使检测设备的选型较困难。目前，设备选型有模糊综合评价法和灰色关联法，但在实际应用中均存在不足。模糊评价法是定量分析方法，具有很大的主观性，模糊信息精确化过程中会导致数据丢失信息［1，2］；灰色评价法是解决信息缺乏评价问题的有效手段，但在原始数据无量纲化处理时，不同的无量纲化处理方法将直接影响参考序列与比较序列的最小值和最大值［3，4］。另外，检测设备选型往往存在相互矛盾和不相容情况，在一定条件下不能直接解决。针对汽车检测设备选型多目标决策的特点，提出基于可拓理论的检测设备选型方案评价方法，从检测需求出发，以适用、规范、经济、技术、服务、节能环保、人机关系为评价准则体系，以专家经验建立备选选型方案的物元模型和期望选型方案的物元模型，引入关联函数，通过可拓关联度直接评价选型方案的优劣［5～7］。 2设备选型准则汽车综合性能检测设备选型评价准则体系由7 项要素组成，分别是适用性、规范性、经济性、技术性、服务性、节能环保及人机关系。 2．1适用性适用性是评价检测设备与检测需求符合程度的指标。检测车辆的数量、车型结构与技术构成、行车条件与环境等是检测需求的组成要素，应根据检测需求确定检测设备［8～10］。同时充分考虑各环节、各阶段设备的合理配套，保证各设备检测容量的相互平衡，这样才能保证整个检测流程中各环节间的合理衔接，保证检测高效进行。 2．2规范性规范性是评价检测设备是否符合行业标准的指标，即设备是否为正规产品，是否有型式认定号及计量器具生产许可证号，提供的检测方法与国家及行业的现有规范与标准是否一致，检测参数、检测精度是否达到有关规范与标准的要求。 2．3经济性经济性是指设备购置费用和使用过程的总费用，其中使用过程的总费用包括设备使用前、使用中及报废后的费用。投入使用前支出的费用：为了设备的运行而进行的早期投入，如相关人员的聘请和培训，设备的报装、标定、认证等。运行保养费用：设备正常运转期间，除工时费、能耗外发生的与该台设备有关的费用，如设备保养和小修费用等。报废剩余价值：设备报废后的残余价值。 2．4技术性技术性是指设备以高新技术和专利技术为基础的检测效率、可靠性、制造工艺、维修性等。检测效率：检测效率直接影响汽车综合性能检测线单位时间内完成的检车数量。尽管不同的检测项目需要的检测时间主要与项目的类别有关，但同一项目用不同型号的检测设备所花费的时间有较大差异。可靠性：一是指设备能够持续稳定工作，故障率低；二是指设备的性能好、精度高，保证检测数据准确。制造工艺：制造工艺是保证设备使用可靠性的重要前提，它反映和衡量了生产厂家的技术和管理水平。维修性：为了提高设备的利用率，要求设备的故障能够在现场处理，这就要求设备拆装方便，零配件供应可靠且互换性好，同时应有为特殊部位设计的专修工具等。 2．5服务性服务性是评价设备的供货、运输和相应售后服务的指标。供货或到货周期：原则上周期越短越好。运输方式及要求：针对不同的运输方式及有无特殊要求等，所承担的费用及运输过程中的风险也不同。售后服务：售后服务包括专业技术及操作培训、零配件的供应、技术检测及设备维修保养等。 2．6节能环保节能环保是指设备运行过程中能源消耗和环保性指标。能源消耗：指其一次能源或二次能源消耗。通常是以设备单位使用时间的能源消耗量来表示，选购的设备必须要符合国家《节约能源法》规定的各项标准要求。环保性：指设备运行过程中产生的噪声、振动频率和有害物排放等控制在国家标准规定范围内。 2．7人机关系人机关系是指设备运行中的操作安全性、操作舒适性和配套人数等评价指标。操作安全性：指设备安全防护装置完善程度。操作舒适性：良好的操作条件主要指要有舒适的乘坐空间、较好的视野和通风条件。配套人数：反映设备的操作性和自动化程度。 3汽车检测设备选型决策模型汽车检测设备选型是多目标、多判断的系统评价。根据设备选型准则确定决策模型的三层递阶结构如图1所示。第1层是目标层，选出最佳设备；第 2层是评价指标层，由设备选型准则的7个原则组成；第3层是同种类检测设备的不同型号的n台预选设备组成的方案层。值，这三者称为物元的三要素。物元把事物、特征和量值放在一个统一体中考虑，即在处理问题时既要考虑量，又要考虑质。同时，物元中的事物有内部结构，物元三要素的变化和事物内部结构的变化使物元产生变化，从而使物元成为描述事物可变性的基本工具。一个事物可以有多个特征，设R＝（N，c，v）是一个多维物元，C＝［c1，c2，…，cn］是特征向量，V＝［v1，v2， …，vn］是特征向量C的量值，则多维物元定义为： 5实例某企业选用制动试验台，备选方案根据不同的型号来编号，分别记作F1、F2、F3、F4、F5。根据设备选型评价指标确定适用性、规范性、经济性、技术性、服务性、节能环保、人机关系为特征集，特征量值如表1所列。大小顺序确定选型方案优劣的排序。假设特征值权重ωj＝＜60，100＞＝1／7（j＝1，2，…， 7），由式（8）得关联度评价结果为λ1＝0．315 1，λ2＝ 2．531 6，λ3＝－0．376 1，λ4＝－0．157 8。这时方案的最优顺序为：方案2、方案1、方案4、方案3，即方案2 为最佳方案。在相同的权重前提下，根据表1中的特征量值分别应用模糊综合评价法和灰色关联法对方案进行最优排序。模糊综合评价法的最优顺序为方案2、方案3、方案1、方案4，灰色关联法的最优顺序为方案2、方案1、方案4、方案3，即所得最佳决策结果与可拓评价一致，但方案的优劣顺序不完全相同。 6结束语根据企业设备选型原则，结合汽车综合性能检测项目要求和生产厂家情况，建立了检测设备选型评价准则体系模型。利用可拓理论能够解决不相容矛盾的特点，提出了基于可拓理论的设备选型评价方法。实例证明,借助可拓理论来评价汽车检测设备选型方案的优劣是有效的，为方案决策提供了符合实际的方法和依据。参考文献 1梁保松,曹殿立．模糊数学及其应用．北京：科学出版社, 2007． 2任军,李建．模糊综合评判在公路客运线路规划评价中的应用．长安大学学报（自然科学版）,2006,26（4）：83～86． 3屈福政,费烨．复杂机械方案多属性灰色模糊优选模型及应用．大连理工大学学报,2005,45（2）：201～205． 4宋涛．灰色理论在方案优化选择中的应用．山东建筑工程学院学报,2006,21（3）：262～266． 5蔡文．可拓集合和不相容问题．科学探索报,1983（1）：83～97． 6谢云臣,赵英才．发动机连杆工艺设备选型的可拓评价研究．汽车技术,2007（4）：37～40． 7陈广宇．可拓评价方法在技术创新项目评价中的应用研究．工业技术经济,2004,23（5）：65～71． 8徐双应．汽车综合性能检测设备选型准则与模型．长安大学学报（自然科学版）,2004（5）：81～83． 9 GB／T 17993—1999,汽车综合性能检测站通用技术条件． 10 GB 18565—2001,营运车辆综合性能要求和检验方法． 11蔡文．可拓学概述．系统工程理论与实践,1998．18（1）：76～ 84． 12谢永臣．设备可拓更新理论及方法研究：［博士论文］．长春：吉林大学,2006．

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人们的生活中汽车已经成为了不可或缺的重要代步工具，汽车在迅速发展的科学技术背景下并没有停下脚步。下面是我为大家精心推荐的汽车检测与维修技术论文，希望能够对您有所帮助。

汽车检测诊断与维修技术分析

[摘要]人们的生活中汽车已经成为了不可或缺的重要代步工具，汽车在迅速发展的科学技术背景下并没有停下脚步。在汽车运用的检测与维修体系中，逐渐增加了科技手段与设备，能够为汽车提供各种更好的使用性能。本文主要分析了汽车运用的检测与维修技术发展现状，汽车运用的检测与维修技术发展前景，建设汽车运用的综合检测维修站。

[关键词]汽车运用;检测与维修;科学技术

中图分类号：文献标识码： A 文章编号

1 汽车运用的检测与维修技术发展现状

我国从上世纪逐渐开始研究和分析汽车运用的检测与维修技术，为了能够符合汽车在检测与维修过程中产生的要求，当时交通部主要开发与研究了汽车发动机中气缸检测漏气量的仪器、点火正时灯等相关设备。之后我国重点对汽车运用的检测维修技术实施了研究，国家发改委在开发应用项目中对汽车在不解体情况下的检测维修技术与设备进行了研究。交通部亲自主持并且研究开发了反力式汽车制动试验台、惯性式汽车制动试验台以及发动机综合检测设备和国民经济在20 世纪80 年代开始快速发展，在各个领域中科学技术都出现了很快的发展，随之发展的还包括汽车检测与维修技术，再加上我国汽车的制造行业和交通运输业的迅猛发展，日益增加了对汽车运用的检测与维修技术设备的需要。由于我国迅速增加的汽车保有量，随之产生了较为严重的环保与交通安全等系列问题。例如怎样确保汽车经济、快速，同时尽量对社会不会产生公害等问题，已经成为重要议事被相关政府部分提到了日常工作之中，因此对汽车运用的检测与维修技术的发展发挥了促进作用，例如交通部研制开发了汽车制动试验台、侧滑试验台、轴重仪等。

在研制检测单台设备获得成功的前提下，为了确保良好的汽车运用的检测与维修技术情况，应对正在使用的汽车加强管理，充分使用汽车检测设备，其实在1980 年交通部已经提供技术在全国范围内的运输与管理车辆体系建设汽车检测站。交通部在20 世纪80 年代初期建设了我国首个汽车检测站。建设该检测站以后，交通部提出在多个省市逐渐建设汽车检测站，公安部在交通部构建汽车检测站的前提下迅速推广与发展了汽车监理，全国在1990 年底已经拥有600 多个汽车检测站，编织了全国范围内的汽车检测网络。同时，汽车运用的检测与维修技术及设备已经获得了较快的发展。全国范围内目前生产汽车运用的检测设备厂家已经超过了60 个，除了交通部之外，城建、机械等系列部门也快速进入了研制、生产汽车运用的检测设备领域。我们已经完全可以自己生产一整套的汽车运用的检测与维修技术设备，例如具有复杂技术的大型汽车底盘测功机、综合分析发动机仪器等。为了能够与汽车运用的检测与维修技术互相配合，我国已经相继颁布并实行了与汽车相关的检测与维修的国家及行业标准。从综合性能的汽车运用的检测与维修站到汽车检测与维修拥有的相关项目，这些基本上都已经达到了有法可依。

2 、汽车运用的检测与维修技术发展前景

我国汽车运用的检测与维修技术经历了漫长的发展过程;从技术、检测与维修设备的引入，到自主性的开发研究及应用推广;从单一功能的检测与维修到综合性能的检测与维修，获得了极大的进步。特别是研制生产检测与维修设备已获得迅速的发展，逐渐拉近了与国外先进技术之间的距离。例如汽车运用的检测与维修中的制动试验台、侧滑试验台等，国内基本上可以自给自足，并且具有了各种形式结构。我们在这方面已经取得了较大的进步，可是相较于世界先进水平来说，还是存在着一定的差距.

规范汽车运用的检测与维修技术基础

我国在检测与维修技术发展的过程之中，一般对硬件技术非常看重，轻视甚至忽略了较大难度、较多投入以及具有显著社会效益的检测与维修方法、标准限值等基础技术的研究。伴随着检测与维修方法的不断完善，和硬件相匹配的检测与维修软件技术将会日趋完善。我国在今后将会着重对下列汽车运用的检测与维修技术基础开展研究.

制定和完善汽车运用的检测维修方法，例如滑行过程中的距离、加速产生的距离和时间、汽车发动机耗损燃料的工作效率等。2)企业在营运过程中需要制定关于技术状况的检测评定规则，统一规范全国范围内的检测维修技术要求。3) 针对具有综合性能的大型检测与维修设备编制正式的规则，同时确保该检测站严格履行自身职责。

智能化的汽车检测与维修设备

外国当前的汽车检测与维修设备已经大量使用了机、电、光一体化技术，同时在测控工作中科学应用计算机，一些检测与维修设备已经设计了专家职能体系，可以对汽车运用技术情况进行检测，并且对发生故障的汽车具体位置与原因进行诊断，帮助维修人员对发生的故障情况迅速解决。我国汽车运用的检测与维修设备当前在应用专家智能体系方面与国外还是存在着较大的差距。例如重点依赖进口的四轮检测定位系统、发动机电喷综合性能的检测仪器等。我们应当在汽车运用的检测与维修设备智能化方面加强发展力度。

管理汽车运用的检测与维修网络化

我国综合性的汽车检测站一部分已经实现了管理计算机检测系统，虽然管理计算机系统已经利用了计算机测控，可是各个站具有不同的计算机监控，即便已经利用了计算机技术网络，网络化的实现也仅仅是在站内。伴随着不断进步的管理与技术，汽车运用的检测与维修技术在今后将会真正意义上的实现网络化，进而完成共享信息资源、共享硬件和软件资源。在这个前提下，应用高速信息公路将全国范围内的综合汽车检测站编织成一个网络，有利于交通部门对各个地区的车辆情况及时掌控。

3 建设汽车运用的综合检测维修站

汽车运用的综合检测维修站是一种集合了现代化的检测技术、电子信息技术、计算机应用技术，在对汽车不解体的情况下进行检测与维修的企业。它能够在室内对车辆的各种参数功能进行检测和维修，检查出极有可能出现的故障，为准确、全面评价汽车的使用功能和技术情况提供重要根据。汽车运用的综合检测维修站既能够在动力、经济、环保、安全等方面对车辆进行检测与维修，同时还能够在科学教研方面对参数功能实行测试，检测项目比较广并且具有一定的深度，可以为汽车检测、维修、设计等有关部门提供重要的依据。汽车运用的综合检测维修站重点是由一条甚至多条检测线构成。检测站具有的独立完整性决定了其除了检测线以外，还应当具有停车场所、试车道、清洗站、电气维修区域、办公与生活规划区等。

为了节省汽车检测的费用、场地、人员和提高汽车的检测效率，当前汽车检测设备的功能正从单机单功能向单机多功能的综合测试台方向发展为了节省汽车检测的费用、场地、人员和提高汽车的检测效率，当前汽车检测设备的功能正从单机单功能向单机多功能的综合测试台方向发展

结束语

汽车运用的检测与维修技术是伴随着汽车技术而迅速发展起来的。汽车在发展的初级阶段，人们解决汽车产生的问题重点利用检测与维修人员的工作经验。随着科学技术的不断进步，尤其是计算机技术的迅速发展，汽车运用的检测与维修技术也蓬勃发展起来。目前人们可以依赖各种现代化的设备仪器，在对汽车不解体的前提下实施检测与维修。为了节省汽车检测的费用、场地、人员和提高汽车的检测效率，当前汽车检测设备的功能正从单机单功能向单机多功能的综合测试台方向发展。

[参考文献]

[1] 郭鸿瑞.汽车主动安全新技术及其发展趋势[J].车实用技术,2009.

[2] 王菊贞.浅谈汽车维修行业的现状及对策[J].现代商业,2010.

[3] 王静文. 汽车诊断与检测技术[M]. 北京: 人民交通出版社, 1998: 90-

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单分子检测和追踪综述论文

文章发表于nature review genetics： Integrative single- cell analysis ，作者是Tim Stuart与 Rahul Satija 。做过单细胞分析的对他们应该不陌生。

scRNA-seq技术的发展契合了研究个体细胞表观遗传、空间研究、蛋白质组与谱系信息的方法需要，这为研究多类型数据的综合方法提出了独特的机遇与挑战。综合分析可以发现细胞之间的模式关系，获取细胞的整体状态信息，产生涵盖不同样本与不同研究手段的数据集。该文重点讨论了单细胞基因表达数据与其他类型的单细胞分析方法的整合。

多模态（Multimodal）数据：多种类型数据的组合，如RNA与蛋白质数据组合，是一种多维度数据，类似多组学。单模态：单个类型数据 Pseudotime ：拟时分析联合聚类（Joint-clustering）：通过联合不同类型数据对细胞进行分组。典型相关分析（CCA）：利用综合变量对之间的相关关系来反映两组指标之间的整体相关性的多元统计分析方法。动态时间规整（Dynamic time warping）：一种局部拉伸或压缩两个一维矢量以校正一个矢量相对于另一个矢量的滞后的方法。 MNNs ：标准化基因表达空间中最临近的细胞。聚类用校正批次效应。梯度推进（Gradient boosting）：一种预测模型算法。

随着分子生物学、微流控与纳米技术的发展，催生了许多类型的单细胞测序技术。过去的方法集中在单模态测量上，如DNA序列、RNA表达量和染色质可及性上。虽然这些技术促进了我们对细胞多样性与发育景观的理解，但是它们并不能很好地解析单细胞内分子间互作关系。而这些互作关系是深入探索细胞状态的关键。此外，随着可用数据集规模的快速增长，迫切需要用于标准化与联合分析且考量到批次效应与个体差异的计算方法。 scRNA-seq是应用最为广泛的单细胞测序技术之一。而后出现了一系列互补技术如单细胞基因组、表观基因组和蛋白质组分析技术，涵盖了单细胞基因组测序（ Vitak, S. A. et al., 2017 ; Navin, N. et al., 2011 ）、染色质可及性（ Pott, S., 2017 ; Corces, M. R. et al., 2016 ; Buenrostro, J. D. et al., 2015 ; Cusanovich, D. A. et al., 2015 ; Lake, B. B. et al., 2018 ）、DNA甲基化（ Luo, C. et al., 2017 ; Smallwood, S. A. et al., 2014 ; Guo, H. et al., 2013 ; Mulqueen, R. M. et al., 2018 ）、膜蛋白（ Stoeckius, M. et al., 2017 ; Peterson, V. M. et al., 2017 ）、小RNA（ Faridani, O. R. et al., 2016 ）、组蛋白修饰（ Gomez, D. te al., 2013 ; Rotem, A. et al., 2015 ）和染色体构象（ Ramani, V. et al., 2017 ; Nagano, T. et al., 2013 ）等技术。目前已开发出研究单细胞空间结构和谱系信息的方法（ Frieda, K. L. et al., 2017 ; Shah, S. et al., 2016 ）。

单细胞多模态综合分析方法示意

单模态与多模态分析方法汇总

CEL-seq ：线性扩增测序法 CITE- seq ：膜蛋白丰度与基因表达水平测定 G＆T-seq ：基因组转录组测序 LINNAEUS ：谱系追踪 MARS-seq ：大规模平行单细胞RNA测序 MEMOIR ：谱系与空间结构测定 MERFISH ：主要是细胞间结构测定 osmFISH ：环状单分子荧光原位杂交，空间结构测定 REAP- seq ：膜蛋白丰度与基因表达水平测定 scATAC-seq ：单细胞空间结构测定 scBS-seq ：单细胞甲基化测序 scChIP-seq ：单细胞ChIP-seq scGESTALT ：结合CRISPR-cas9的谱系追踪弄方法 scHi-C-seq ：测定染色体组装 sciATAC-seq ：结合index转座酶的scATAC-seq sci-CAR ：利用index联合分析mRNA和染色质可及性谱 sci-MET ：利用index分析单细胞甲基化水平 sci-RNA-seq ：结合index的scRNA-seq SCI-seq ：单细胞组合标记测序，检测CNV scM＆T-seq ：单细胞甲基化组和转录组测序，可研究未知的DNA甲基化与基因表达之间的关系 scNOMe- seq ：核小体占位与甲基化组测序 scRRBS ：单细胞限制性代表区域甲基化测序 scTHS- seq ：单细胞转座体超敏性位点测序 seqFISH ：内含子序贯荧光原位杂交，扩展观测到基因数量 snmC-seq ：单核甲基胞嘧啶测序 SNS ：单核测序 SPLiT-seq ：丐版scRNA-seq STARmap ：原位单细胞测序

理想的实验流程应当全面洞悉细胞的所有方面，包括分子状态、空间构象、胞外环境互作的全部过程。尽管当下技术手段无法做到，但多模态技术与综合计算方法可以是我们离该目标越来越近。文章希望提出整合单细胞转录组学、基因组学、表观组学与蛋白组学的数据统一分析方法，重点在结合其他数据类型分析scRNA-seq数据，尤其是整合来自于同一细胞的不同类型数据。

文章分为四大块，首先探讨了多模态单细胞分析方法，其次研究了不同实验不同数据整合分析，然后讨论了单细胞空间测序数据整合分析方法，最后给出了整合分析方法的前景与必要性。

最初的单细胞分析方法主要关注细胞某状态下的某类分子水平。而现在更引人瞩目的是同时分析单细胞内多种分子以建立更全面的单细胞分子视图。通常这些方法是将scRNA-seq数据与其它分析手段的结合，目前主要有四种策略从单细胞中得到多模态数据：

严格来说这种方法算单模态。一些scRNA-seq workflow采用流式分选细胞，随后进行scRNA-seq（MARS-seq/Smart-seq/2），这样可以同时获得单细胞与对应的荧光信号，将荧光所表示的蛋白质水平与转录组在同一细胞中关联（ Ramsköld, D. et al., 2012 ; Jaitin, D. A. et al., 2014 ; Picelli, S. et al., 2013 ）。早期研究（ Hayashi, T. et al., 2010 ）利用FACS结合半定量RT-PCR（作者称之为FBSC‐PCR），结合scRNA-seq，明确了细胞表面marker可以区分细胞类型与状态( Wilson, N. K. et al., 2015 ;该文结合了Smart-seq2)，( Paul, F. et al., 2015 ;该文结合了MARS-seq)和鉴定稀有细胞的思路。 Paul, F. et al., 2015 与 Nestorowa, S. et al., 2016 利用该workflow研究发现了小鼠造血祖细胞由转录组定义不同细胞簇的免疫表型， Wilson, N. K. et al., 2015 则分离了小鼠HSCs，鉴定细胞维持干性相关的表面marker。但是囿于荧光光谱的重叠现象，利用该法测到的每个细胞的参数范围有限。

针对荧光无法分选的部分，FACS显然是不合适的，尤其是需要同时测得单细胞基因组与胞内蛋白的scRNA-seq实验。此时需要物理分离或通过不同tag筛选出不同组分。

G&T-seq通过加入oligo(dT)特异性分离mRNA同时保留基因组DNA从而实现了基因组转录组平行测序（ Macaulay, I. C. et al., 2015 ）DR-seq通过则通过加入barcode特异扩增cDNA序列实现基因组转录组平行测序（ Dey, S. S. et al., 2015 ）。这使得单细胞基因表达水平与其对应基因型联系起来，深度揭示单细胞间DNA拷贝数变异与染色体重排对下游mRNA丰度的具体关联。这些方法适用于研究体细胞基因高度变异的肿瘤组织。

DNA甲基化与转录组水平结合研究是基于 Macaulay, I. C. et al., 2015 的G&T-seq和 Smallwood, S. A. et al., 2014 的scBS- seq技术发展的，同普通BSP一样，用亚硫酸氢钠处理DNA片段随后进行扩增，结合G&T-seq，可以分析同一细胞内的DNA甲基化模式和基因表达数据（ Angermueller, C. et al., 2016 ）。由于DNA甲基化存在不稳定性和异质性，因此若要研究DNA甲基化与基因表达间的关系，则必须将表观基因组变异与细胞间的异质性区别开来。通过DNA甲基化与转录组关联分析，为启动子甲基化与基因表达间的负相关性提供深层次的证据。此外，利用barcode系统选择性标记基因组DNA与cDNA，结合index系统，可以对数千个单细胞进行染色质可及性与基因表达水平间的关联分析，同时鉴定出影响基因表达的顺式调控元件（ Cao, J. et al., 2018 ）。

关于胞内蛋白与mRNA关联研究，有两种思路可供借鉴。其一（ Darmanis, S. et al., 2016 ）是将FACS sort到的细胞裂解后分离裂解液，分别进行蛋白质与RNA定量。作者采用 PEA (邻近探针延伸分析) 检测蛋白并用RT-qPCR定量，采用qRT-PCR定量mRNA。该法可以同时检测82个mRNA/75个蛋白；其二（ Genshaft, A. S. et al. ）是将FACS sort到的细胞在微流控芯片中同时进行逆转录和PEA而不分离裂解液。该法可以同时检测96个mRNA/38个蛋白。这两种方法检测的蛋白与mRNA数量与质量均有限。

这些技术的出现表明若将可以细胞信息转化为有序的barcode，我们就可以在分析单细胞转录组时将这些信息同时获取。这种策略不仅适用于分析细胞的自然状态，也适用于大规模基因扰动研究。目前有Perturb-Seq（ Dixit, A. et al., 2016 ）和CRISPR-Seq（ Adamson, B. et al., 2016 ; Datlinger, P. et al., 2017 ; Jaitin, D. A. et al., 2016 ），他们将scRNA-seq与CRISPR-cas9结合进行遗传筛选，使得研究正向遗传学的大规模基因扰动试验成为可能。具体原理是给单个基因扰动和受到影响的细胞添加barcode，通过scRNA-seq能够鉴定出这两者，从而推断CRISPR靶向基因和由此产生的单个细胞的转录谱间的关系。目前应用在基因调控网络（ Dixit, A. et al., 2016 ）、未折叠蛋白反应（ Adamson, B. et al., 2016 ）、免疫细胞分化发育（ Datlinger, P. et al., 2017 ）和T细胞受体激活（ Jaitin, D. A. et al., 2016 ），非编码区调控元件（ Klann, T. S. et al., 2017 ）。此外，还可以结合CRISPR-dcas9系统，扩展到转录调控、表观遗传调控领域中（ Thakore, P. I. et al., 2016 ; Liu, X. S. et al., 2016 ; Hilton, I. B. et al., 2015 ; Konermann, S. et al., 2015 ; Gilbert, L. A. et al., 2017 ）,18年发展了同时靶向和敲除基因的技术（ Boettcher, M. et al., 2018 ）。

另一个应用是结合CRISPR-cas9的谱系追踪技术。单细胞谱系追踪是去年的大热方向之一，此处提到三种mRNA+lineage方法： scGESTALT 、 ScarTrace 、 LINNAEUS 。这三种方法各有不同，但大体是利用CRISPR-cas9连续切割结合到基因组上的barcode，细胞会用NHEJ来应对这种损伤。但NHEJ容易出错，从而在DNA序列中产生随机突变，这些突变通过细胞分裂进行遗传，结合scRNAseq利用这些突变作为复合barcode来构建组织或器官发育谱系。

另一种略有不同的方法是 MEMOIR ，它结合smFISH与CRISPR-cas9系统，可以同时检测细胞谱系与空间位置。

普通的scRNA-seq流程除了可以做转录本丰度外，还可以进行诸如体细胞突变、遗传变异、RNA isoform等分析。

关于体细胞突变目前已有研究（ Lodato, M. A. et al., 2015 ）,该文通过对人大脑的少量单细胞全基因组测序，分析了发生的细胞突变，构建了人大脑神经细胞谱系。作者发现突变大多发生在高转录活性相关位置，这表明可能可以通过scRNA-seq数据来分析神经细胞突变情况，根据转录状态重构神经细胞谱系。此外，分析scRNA-seq数据中的拷贝数变异，可以研究癌症非整倍体与异质性等情况（ Tirosh, I. et al., 2016 ; Fan, J. et al., 2018 ）。单细胞分析也为理解DNA自然变异如何影响基因表达与细胞状态提供了新思路。有研究结合GWAS+scRNAseq，鉴定出了不同个体之间的eQTL（ Kang, H. M. et al., 2018 ）。

多模态测序策略正在催生与之相匹配的数据分析方法。多模数据集可以检测到细胞间的细微差异，而单模数据很可能无法做到这一点。由于scRNAseq数据存在dropout，故而它更容易忽略细胞间的细微差别；但与来自同一细胞的其他数据互补分析可以改善这一问题。例如，很难通过scRNA-seq数据区分不同的T细胞亚群，但联合膜蛋白分析则可以显著提高亚群分辨率（ Stoeckius, M. et al., 2017 ），同样，RNA+chromatin、RNA+methylation联合可能揭示单个细胞间的调控异质性，不再赘述。

单细胞多模态分析思路很可能受到bulk-seq多组学联合分析的启发（ Meng, C. et al., 2016 ）， Argelaguet 开发了一种名为MOFA( multi- omics factor analysis)的方法，该方法在多组学bulk-seq数据中效果良好，同时测试了单细胞DNA甲基化数据与RNA数据联合处理情况，效果也可以。这暗示适用于bulk-seq的多组学数据处理方式可能也适用于单细胞多模态数据。鉴于单细胞数据规模远超bulk-seq，多视图机器学习不失为一种重要的补充手段（ Colomé- Tatché, M. & Theis, F. J., 2018 ）。单细胞多模态研究策略为解析细胞内不同组分间的关系提供了新方法。如CITE-seq和REAP-seq可以轻易鉴别出相关度较低的RNA-protein模块，表明此处存在活跃的转录后调节。还有一个很有意思的是通过测量剪接过的成熟RNA与未剪接RNA的相对丰度，可以建立RNA与蛋白的关联动态模型（ La Manno, G. et al., 2018 ）。此外，还可以在不同类型数据间建立统计模型。前面提到的sci-CAR文章建立了染色质可及性与基因表达水平间的统计模型，通过染色质可及性数据估计细胞内基因表达水平（ Cao, J. et al., 2018 ），另一组研究人员建立了gRNA与基因表达水平间的线性回归模型，用以识别细胞应答的前后关系，重构转录网络（Perturb-Seq（ Dixit, A. et al., 2016 ））。通过这种手段可以研究目标物种复杂的调控网络。

前面主要讲了在同一测序实验同一批细胞进行的多模态数据整合，而不同测序实验数据整合分析才是亟需解决的关键问题。同bulk seq 数据一样，处理批次效应是综合分析不同实验室、不同workflow产出数据的首要问题（SVA包（ Leek, J. T. 2014 ））。然而目前bulk seq水平的处理方法无法处理单细胞数据（（ Haghverdi, L, et al., 2018 ，作者用MNN处理数据，该法在 mnnpy 中得到改进）; Butler, A, et al,. 2018 ）。目前最新方法利用 CCA / MNN 可以识别出两个数据集间共有的部分，判定细胞间共有的生物学状态,然后以这些相同状态的细胞为基准消除批次效应。

此处作者介绍了他自己在Seurat V2中开发的方法（ Satija, R, et al., 2015 ;），该法用 CCA 鉴别出不同数据集间相同的细胞类型且可以避免出现由批次效应或常规PCA造成的假阳性细胞类型；接下来采用动态时间规整算法校正数据集间细胞密度差异。这两步骤可以将细胞投影到一个低维空间，具有相同生物学状态的细胞相互接近且消除了不同数据集带来的影响。

另一种方法即mnnCorrect，最早用于计算机领域图形识别。该法寻找不同数据集间最接近的细胞，将之判定为潜在的状态相同细胞，随后利用成对MNNs距离计算一个批次参数（batch vector），用以校正原始表达矩阵（ Haghverdi, L., 2018 ）。

CCA/mnnCorrect在整合处理不同来源的scRNA-seq数据时表现良好。这将极大提升发现稀有细胞、微弱转录差异细胞及与之对应maker的能力（ Haghverdi, L, et al,.2018 ； Butler, A,et al,. 2018 ）。这为建立一个统一的单细胞参考数据集提供了依据。在此基础上，scRNA-seq数据整合分析得到了快速发展（ Hie, B. L, et al., 2018 ; Barkas, N. et al., 2018 ; Park, ., 2018 ; Korsunsky, I. et al., 2018 ; Stuart, T. et al., 2018 ; Welch, J. et al., 2018 ）。这种多数据集整合分析的应用远不止用于校正批次效应这么单一。它可以在单细胞尺度上深入比较细胞间的状态，发现细胞对环境及基因扰动的特异性响应，对不同疾病及不同治疗下的患者的测序数据进行标准化。 scRNA-seq数据整合分析还可以扩展至跨物种分析。 Karaiskos,N 比较了两种果蝇早期胚胎的空间基因表达模式，通过构建空间基因表达图谱，该研究系统比较了两个果蝇的同源基因表达谱，鉴定出了彼此间的进化波动。 Tosches 比较了爬行动物与哺乳动物脑细胞间的相关性。 Baron 分析了人与小鼠胰岛细胞scRNA-seq数据，鉴定出了二者间的保守亚群。 Alpert 开发出了cellAlign，在一维水平上比对了人与小鼠的拟时轨迹，发现人胚胎合子激活要比小鼠晚，小鼠中比人活跃的基因皆与蛋白合成相关。跨物种分析未来是光明的，但对于多物种整合分析而言，精确鉴定物种间同源基因是多物种整合分析至关重要的一步。

以细胞分类信息的形式串联不同的scRNA-seq数据集，或者借鉴到自己实验中，是优于合并数据集然后de novo聚类这种方法的。且随着有参细胞图谱的开发，这种方式将更加寻常。目前已开发对应方法： scmap- cell & scmap- cluster ，其中scmap-cell 用乘积量化（ product quantization ）算法进行比对，而scmap-cluster则用于识别未知数据集中的cluster。

利用已有的注释数据集，目前开发的新方法采用奇异值分解、线性判别分析和支持向量机算法来对细胞进行分类。此外，随着引用数据集的大小、范围与深度越来越高，监督聚类在解析细胞类型方面要比无监督聚类强得多。通过以上这些方法，可以更精确地识别并解析细胞亚群。

satija已有相关文章研究： Comprehensive Integration of Single-Cell Data 这一部分讲的是将scRNA-seq数据与其它不同来源和类型数据诸如甲基化、染色质结构等整合分析的方法。将scRNA-seq数据与其它类型、不同来源的单细胞数据整合分析是无法提取到数据间的共同特征的，因为它们不是一个类型的数据，需要不同的分析方法。这点在基于基因组的数据（如染色质可及性与甲基化数据）与基于基因的数据（如基因与蛋白表达数据）间整合分析尤为明显。但如果这些数据来自于同一类细胞群，由于存在着共同的生物学状态，此时可以联立分析以发现不同数据集类型间的对应关系。

MATCHER 是一种在一维水平上比较不同类型测序数据拟时轨迹的方法。简单来说就是比对不同类型测序数据的拟时轨迹，以确定这些数据集间的对应关系。这种方法可以识别不同数据集间的“等效细胞”而不需预先知道彼此间的对应关系。开发者用scM&T- seq（ Angermueller, C. et al., 2016 ）和scRNA-seq数据做了验证，准确预测了DNA甲基化与基因表达之间的关系。其他sc-seq数据不同于scRNA-seq数据一样可以借助Marker解析细胞类型，因此可以利用scRNA-seq解析出的细胞信息为其他sc-seq数据分析做参考。有研究（ Lake, B. B. et al., 2018 ）对不同脑组织切片进行了单核RNAseq（snRNA-seq）与单细胞转座子超敏性位点测序（scTHS-seq），通过梯度推进算法利用单细胞基因表达谱指导了染色质可及性测序数据集的细胞分类：作者首先鉴别出snRNA-seq数据集与scTHS-seq数据集共有的细胞亚群，训练一个可以将基因表达与染色质可及性数据关联的模型；然后利用该模型去分类scTHS-seq中剩余未被分类的细胞。这种方法可以更细致地对大脑组织中的细胞进行分类。同样，可以整合scATAC-seq数据集来分析单细胞DNA甲基化或转座酶染色质可及性间的细胞分类。目前正在开发的新方法有利用假定等价特征、或识别在所有类型数据中的假定相关共享特征来进行数据交叉模态分类。 Welch 开发了一种集成非负矩阵分解（iNMF）的方法，名为LIGER，可以跨模态整合数据。他们对同一类型皮质细胞分别进行了亚硫酸盐测序（snmC- seq）与scRNA-seq并对其进行了分类。他们假设基因体甲基化与其表达水平负相关从而整合了不同模态测序数据进行细胞分类。在seurat 中，作者也引入了假定等价特征或关联特征进行多模态整合数据细胞分类的方法。这些方法优点如上所述，即可以利用scRNA-seq的细胞分类信息来指导scATAC-seq数据细胞分类，鉴别出染色质可及性与DNA甲基化的细胞特异模块。

组织中细胞的空间结构常反映出细胞间的功能差异与细胞命运和谱系的差异。不同基因表达引导细胞向不同方向分化，不同细胞精确排列形成不同组织。关键是单细胞实验通常在分析前细胞已被解离，组织原位信息无法保留，scRNA-seq得到的表达谱不能完全反应细胞空间信息。具有相似基因表达谱的细胞可能存在于不同的空间位置中，故而细胞分离过程中空间信息的缺失是很多单细胞实验的主要缺点。结合高分辨率基因表达谱与空间表达图谱 (spatial expression maps) 将细胞空间坐标与基因表达谱联系起来，可以解决这一问题。有两类方法：计算模型或者RNA原位定量，可以同时收集到细胞空间坐标与基因表达值。

临床生物化学检验,作为一种能够通过使用特定仪器和方法 ,对疾病发生过程中的生物变化进行检测,从而为后续的治疗提供指导意义的手段。下面是我为大家整理的浅谈生物化学检验论文，供大家参考。

《临床生物化学和生物化学检验教学改革的探讨》

【关键词】临床生物化学;教学改革

临床生物化学和生物化学检验是一门集基础理论与专业技术紧密相结合的应用性专业学科，在该学科的教学过程中，如何抓住重点，深化教学改革，提高教学质量，使学生精医术、懂人文、有理想、能创新，下得去、用得上、留得住、有作为，体现民族学院的大医精诚，把学生培养成高素质的检验人才，我们结合我校情况和临床生化检验教学特点，通过一系列的新模式教学改革，收到了很好的效果。具体内容和实施方法如下。

1 临床生物化学和生物化学检验教学的现状

临床生物化学和生物化学检验基础要求高临床生物化学和生物化学检验是建立在分析化学、生物化学等基础上的专门学科，它要求医学生必须熟练地掌握临床生物化学和生物化学检验的基本理论和基本技能，熟悉人体器官、组织、体液的化学组成和进行着的生化过程以及疾病、药物对这些过程的影响，了解疾病诊断、病情监测、药物疗效、预后判断和疾病预防等内容，才有助于对临床生物化学和生物化学检验知识的深刻理解。根据医学院校的课程要求，分析相关的教学内容，对比国内外有关的教材并参考其他医学院校的教学要求，重点要强调知识更新，以最新的教材为主，使用周新教授主编的《临床生物化学和生物化学检验》第三版教材，融合其他参考书对教学内容加以扩充，同时通过阅读国内外专业期刊、杂志，浏览专业网站，将国内外的最新相关研究成果和技术及时地介绍给学生，使教学内容更加充实，弥补了教材中某些内容的滞后性，加大了课堂教学的信息量。这样，教材内容丰富、新颖、重点突出、实用，既利于教也利于学。

临床生物化学和生物化学检验教学内容多、抽象、难以理解临床生物化学和生物化学检验由于涉及生物化学的基础理论知识，理解起来显得困难，而且随着学科的不断发展，新疾病、新技术、新理论的出现，需要教学的内容增多。这给教学带来很多难题，长期以来，临床生物化学和生物化学检验是学生较难掌握的理论课程之一。加上学校教学改革的深入，教学时间的缩短，造成了教学内容与时间的矛盾。同时院系合一的工作特点，给老师带来教与学协调困难，几乎没有多余的时间给学生讲解临床最新仪器检测项目的原理、方法、检测范围、注意事项以及质量控制方面的有关内容。而学生对这些临床常用的检测项目的原理、方法、检测范围等知之甚少，对全面质量控制体系的运作、项目的校准、实验室误差的来源及如何纠正等十分关键的内容了解不多，期望通过实践加深对书本内容的理解未能实现，因此普遍觉得书本知识与实习内容难以相互联系及转化。然而，要加强临床生物化学和生物化学检验教学与临床实践的联系，使学生看到临床生物化学和生物化学检验在以后的学习和工作中的用途。在提高理论教学质量的前提下，通过改革实验教学方法，这既是提高教学效果的有效措施，又是对老师新的挑战。

临床生物化学和生物化学检验实践性强和操作性强临床生物化学和生物化学检验是检验专业的一门重要学科，也是一门高度综合性的应用科学，近年来随着计算机、生物化学、分子生物学、生物医学工程学和电子技术等学科的发展，临床生物化学和生物化学检验又吸收引进了大量的其他学科的先进技术，使临床生化检验工作在分析检测的速度和灵敏度上有了很大的提高，检测的方法学也有了很大的发展。为适应时代的需要，我们应该在现有的理论教学基础上，不断对我们所开展的实验课进行更新、调整，实验课是临床生物化学和生物化学检验教育过程中不可缺少的一部分，是一种实践性教学方式，是对理论教学的辅助，是对将来实习、工作的铺垫。它不仅可验证基础知识，巩固课堂所学的理论，更重要的是对学生进行基本技能训练，初步培养实践能力与独立工作能力。目前检验仪器不断地向自动化、智能化方向发展，检测项目由原来的单一项目检测到多项联合检测，检测内容由简单的的基本定性或半定量到微量、超微量检测，近几年来基因工程技术、酶工程技术、细胞生物工程技术、分子生物学工程技术等在临床上已广泛应用，因此，对检验人员的知识结构提出了更高的要求。

课程设置和教学内容无法适应时代发展要求随着医学技术的发展，临床生物化学和生物化学检验在医学中的地位越来越重要。在新的形势下，我校检验专业主要培养面向农村、面向基层、面向社区的实用型检验人才。目前我院的临床生物化学和生物化学检验课程设置，理论课时是40学时，实验课时是55学时，而教学大纲要求理论课一般在54～60课时之间，实验课为70课时左右，如此少的理论和实验课时，难以完成教材内容，更何谈联系临床。再加上目前我们院校的课程教学内容体系仍然没有突破传统的以学科为中心的模式，课程之间独立性较大，学科界线明显，课程内容重复;虽然重视基本知识和技能的教学，又忽略对医学生职业态度和伦理、沟通技能、信息管理、批判性思维等方面的培养，无法适应现代医学专业人才全面发展的需求。通过对临床生物化学和生物化学检验教学的改革，我们认为，只有改革教学内容，改进教学方法，重视实验操作的基本功训练，加强实验技能考核，同时狠抓医德医风、职业道德规范教育，才能提高学生的基础理论水平和实验技能，培养出优秀的检验工作者。

2 如何实施临床生物化学和生物化学检验教学改革

加强师资队伍的培养，注重人力资源整合具有一支高水平的教师队伍，是培养高质量人才的保证。目前我院临床生物化学教研室设有9名教师，其中博士、硕士各1人，教授1人，副教授2人，年青教师占大多数，是一支既具有扎实坚固的专业知识又有相当丰富临床经验的检验人员。应根据实际情况，派送没有受过专业训练的老师进行医学检验专业的单科进修，或参加有关专题的短期培训，或与教学经验丰富的老教师共同切磋授课经验，集体备课等等。通过专业学习，加深教师对专业知识的理解和运用。要鼓励教学经验丰富，专业知识广搏和科研能力较强的教师指导，同时要加强青年教师的培养，培养一支既精通专业理论，又熟悉实验操作、科研能力较强的“双师型”师资队伍。教师只有充分掌握本学科广搏的专业理论，先进的技术方法，了解本学科发展趋势和动态，才能给教学改革和创新活动提供较高的起点，才有利于培养学生发现问题、分析问题和解决问题的能力;有利于培养学生创造性思维和科研能力。

借鉴国际标准，推进医学院校本科临床生物化学和生物化学检验教学改革的创新美国临床化学协会提议，医学检验人才必须具备：医学基础理论知识、临床医学知识、实际操作技能和临床实验室质量管理技能等四方面的知识和技能[1]。我院作为一所综合性医学院校，要对办学宗旨和目标进行合理定位，明确宗旨和目标的关键是进行科学定位。办学定位从大的范围来讲，主要是指学校是研究型、教学研究型或教学型、应用型。定位不一样，体现在对人才培养规格的要求上有所不同。根据我国的国情，重点医科大学主要培养研究性初级医生，地方性非重点医学院校主要培养应用性初级医生。不同的定位形成不同类型院校不一样的办学理念、宗旨和目标，对教学过程产生不一样的影响，也就自然形成不一样的办学特色[2]。因此，临床生物化学和生物化学检验教学质量在医学检验系学生的培养中，有着举足轻重的地位。然而要保证每一个学生有机会早期接触病人，参与病人医疗工作，在临床生物化学和生物化学检验教学中面临新的竞争，新的挑战，为解决这一面临问题，学院要成立一个大的模拟医院，势在必行。旨在让学生对人体健康和患病时的化学状态进行研究以及掌握用于诊断、治疗和预防疾病的化学试验方法。通过人才培养目标定位，使培养的人才既符合国情需要又能与国际接轨。

临床生物化学和生物化学检验教学内容和教学方法的改革

选择规划教材，完善教学内容，制定教学大纲，优化教学组合应采用与临床检验相适应的《临床生物化学和生物化学检验》第三版新教材。新教材的使用还需要各教师根据各自院校的专业层次，培养目标，教学时数的不同，对教材内容作适当的侧重，同时要注重癌基因与抑癌基因、肿瘤标志物、治疗药物浓度监测等内容的教学，以利于学生对当今科技水平发展的了解。在本课程的教学过程中，要求主要以临床常见疾病及其生化检验指标为主线，突出疾病的生化机制和生化检验技术两个方面，力求将生化检验与疾病诊断，病情监测和预后判断结合起来，从现代检验医学的高度开拓临床医学的新视野。在系统讲授理论知识的同时，开展讲课方法多样化：讲座式教学、问题讨论式教学、举例论证式教学、对比归纳式教学及双语教学，同时加强病例讨论，生动有趣地启发思维，培养学生建立正确的实验诊断思维和应用知识的能力，促进学生自主性学习、研究性学习和个性发展。

采用多媒体教学，提高教学质量，教学联系临床，提高学生兴趣多媒体教学手段的应用可使一些抽象难懂的概念变为具体的可观察的画面，具有直观、生动、形象的特点，易于吸引学生注意力，激发学生的学习兴趣;有助于生化概念的理解和方法的掌握，增强学生对教学内容的理解和应用;此外，还可化繁为简，便于记忆，提高学生信息处理和运用的能力，使学生产生求知欲和兴趣，开阔视野，更好的引导学生，达到学而有效之目的。多媒体教学还可帮助学生学习和探究知识的教学过程，从而引导学生用科学的方法去学习和研究，有效地弥补教学时数的不足，缓解有限的教学时间和不断增加的教学内容之间的矛盾。多媒体教学过程本身教会学生如何利用多媒体提高学习的效率。课件是多媒体教学的一个最重要的组成部分，制作好坏直接影响教学效果。所以，课件制作过程中应当注意文字与图片、图像的有机结合，文字简洁、图片清晰，使学生一目了然又不过分花俏，以免分散学生注意力，起不到应用效果。

开放实验室，为学生提供第二课堂实验教学是教学体系的重要组成部分。生化及生化检验是一门实验性学科，只有通过不断的开发新技术、新实验，才能完成理论验证的教学任务。学生通过亲自动手操作，增强对所学理论知识的感性认识，同时把所学理论知识运用到实践中解决实际问题，是学生加深对生化理论的理解，发展学生创造力、培养学生独立思考和独立工作能力的良好途径。实验室对学生全天开放，由学生自己独立完成实验，教师只做辅导。实验后，老师做全面总结，把学生在实验过程中存在的问题、需要注意的事项等，作详细的答疑与讨论。通过定期开放实验室，巩固实验操作基本技能训练及相关知识介绍，不断培养学生动手能力、创新意识和创新能力，开放实验室已得到学生的认可和好评。

3 临床生物化学和生物化学检验教学改革效果评价

教学目标明确在教学管理中，实行“主讲教师负责制”、“教案规范化”，加强教师的责任感。在教学模式上，实行开放式教学体系，使学生学习方式多维化。让学生慢慢树立了这样的认识：理论都是以实验为基础的，理论知识是对实验的总结和提炼。在理论与实验教学中，目标明确、重点突出，课堂教学效果大大提高。

有利于培养学生科研素质创新能力是一个国家或民族发展的决定性推动力，因此培养学生的创新意识，激发创新热情和精神，发展创新能力是大学教学中的重要任务。创造力不仅是一种能力的培养，更重要的是一种精神、一种素质的培养[3]。强化和拓展专业技能，奠定学生科研工作的基础，注重学生科研能力的培养，十年来，在临床生物化学教研室老师的指导下，每个学生都撰写一篇毕业论文，其中70%左右的毕业论文在各级专业杂志上公开发表。开展学生科研工作是促进教师队伍素质提高的有效方法，教学相长，互相促进，与学生共同完成毕业论文的选题、开题、实施、总结、撰写过程，无疑对指导教师自身素质和能力提出了更高的要求，迫使教师加强学习，了解和掌握本学科的新进展及相关学科的知识，不断提高自已的带教能力和教学水平。

有利于提高教师的教学和科研水平教师在完成理论多元化教学的同时，注重设计性实验课更加必要，教师必须精心备课，对各种方法都要了解，掌握涉及到的理论知识、临床知识、专业知识，要广泛查阅文献，比较综合;还要求具备较强的实验动手能力，一定的实验分析问题、解决问题的能力。在提高教师综合教学能力的同时，还极大促进了教师科研意识和能力的提高。真正做到教学相长。

【参考文献】

[1] 郑铁生，姜旭淦，徐顺高，等.临床生物化学及检验教学改革初探[J].检验医学教育，2005，12(3)：25-26.

[2] 孔祥清，张一飞，严世荣，等.地方性非重点医学院校本科医学教育与国际标准接轨的思考[J].郧阳医学院学报，2005，24(6)：380-381.

[3] 冯文莉，涂植光，康格非，等.对目前高等医学检验教育培养目标的思考[J]. 中国高等医学教育，2002(1)：5-7.

《生物化学检验实验报告书写综述》

【摘要】书写实验报告是生物化学检验实验教学中的重要环节之一。就实验报告书写的重要性、存在的问题及提升实验报告书写质量的策略进行了综述，旨在引起教师、学生对实验报告书写的重视，更好地提升实验教学质量。

【关键词】实验教学;实验报告;质量

生物化学检验是医学检验专业的主干课程之一，具有较强的实践性，有一半的学时是在实验室完成的。为了让学生能够更好地适应临床，满足行业的用人需求，对学生进行临床实践的训练至关重要。训练的初期主要是在相关实验课中进行，以后在进入临床实习来加强。因此，在重视理论教学的同时，来加强实验教学环节是充分体现学科的特点、提高教学质量的关键，也为进入临床打下牢固的基础。而实验报告书写是实验教学过程中重要的环节之一，是实验效果的重要衡量依据，也能够综合反映学生分析问题、研究问题、解决问题和撰写科技论文的能力。但在实验教学中却发现，学生虽然能够及时上交实验报告，但撰写的质量并不高，存在着很多的问题。提升学生实验报告书写质量显得格外重要。许多学者经多年的教学经验，提出了学生书写实验报告的重要性、存在的问题及提升实验报告书写质量的策略，现归纳如下：

1 实验报告书写的重要性

实验报告的书写能够培养学生严谨的科学态度;促进了学生主管能动性的发挥;培养了学生的创新精神、团队意识和竞争精神;促进了学生的观察能力、综合分析能力、逻辑推理归纳能力、发现问题及解决问题的能力等综合能力的提高;有助于巩固学生的理论知识，加强理论联系实践;也加强了学生的文字表达能力和写作水平，为今后科研论文的撰写打下了坚定的基础。通过学生实验报告的反馈，有助于教师重新审视自己的能力水平，更好地完善教学方式，提高教学质量，同时对教学改革也起到很好的推动作用[1-2]。

2 学生书写实验报告存在的普遍问题

不重视实验前的预习，书写时不加思考，互相抄袭，实验报告内容雷同;态度不严谨，不是按照实际操作书写，而是照抄实验指导，使实验报告书写一直流于形式;大多数学生在综合能力方面存在不足，当实验结果出现异常时，就无从下手，不知原因出在哪里，不能客观全面地对实验现象或结果进行分析讨论;内容方面，书写不完整，往往缺少实验方法评价、分析讨论、结果应用、注意事项等重要内容[3-5]。

3 如何提升实验报告书写质量

如何改变这一现状，通过加强学生实验报告书写，促进实验教学提出以下几点建议：

提高认识

首先加强教师对实验报告的重视度，来提高学生对实验报告书写重要性的认识[6]。

加强实验课前的预习

重视学生对实验课的预习，教师应将实验课预习的重要性传递给学生，要求学生提前预习;明确预习提纲和预习内容，强调实验的重点和难点;要求学生通过预习知晓实验目的、实验原理、操作步骤、注意事项等内容，并做好预习报告;通过提问的方式检查学生是否预习或预习的效果[7-8]。

加强教师对学生实验报告的指导、批阅

教师应以饱满的工作热情和严谨的科学态度来指导学生书写实验报告，并指导书写什么内容，解决哪些问题，引导学生分析问题，提高学生解决问题的能力;要求学生认真完成报告中的每一项内容，并将分析结果写入实验报告;批阅学生的实验报告时，要善于发现报告书写中的闪光点，做到及时讲评、积极肯定，以此来提高学生写好实验报告的积极性[9-10]。

打破传统、推陈出新

实验报告的写作不应拘泥于一种形式，应在满足实验报告的学术性、科学性、理论性、规范性、创新性和探索性的基础上[11]，勇于创新。

反思式实验报告

传统实验报告的书写存在很多弊端，学生书写实验报告不思考、不归纳、不总结、存在千篇一律的抄书现象。王晓冰等人提出将反思日记融于实验报告，要求学生书写反思式实验报告的想法。实践证明，相比传统实验报告的书写，书写反思式实验报告虽存在一些问题，但这种书写方式更能促使学生对整个实验过程进行回顾，更好地做到理论与实际的结合，使学生的理论知识得以巩固，从而也提高了对操作技能的掌握水平，与此同时，也有助于加强教师和学生的互动，对教师的成长和实验教学的改进有很好地促进作用[12]。

论文式实验报告

姚青、李江滨等对论文式实验报告的书写在实验教学中的应用进行了探讨，指出此举使学生的科研理念得到培养;学生对实验指导的抄袭得以杜绝;教师的评分标准发生转变，使之学生不再单单注重实验结果正常与否，而是更注重对结果的分析是否合理，学习态度得以纠正;于此同时，论文式实验报告的书写有助于提高学生自主获取知识的能力，查阅文献的能力以及创新思维能力，从而提高了论文撰写能力，为今后毕业论文和科研论文的撰写奠定了良好的基础[13-14]。

利用现代科学技术来强化实验报告的书写

杜斌等对利用现代科学技术来强化实验报告的书写进行了探索，虽然此举也存在一些不足，但收获还是颇丰的。他们发现利用现代科学技术来书写实验报告更能促使教师对实验报告书写指导的重视;使学生的学习兴趣得到激发，学生的学习积极性和团队合作精神也被很好地调动起来，人际交往能力也有很大提高;学生的学习态度更加严谨、科学[15]。

总之，实验教学是高等医学教育的重要组成部分，尤其是对生物化学检验课程，而书写实验报告是实验教学过程中不可或缺的环节[16]。所有的生化检验任课教师和学生都应当重视实验报告的书写，勤思考、多总结、在前人的基础上勇于创新，为提高实验报告的书写质量不断努力。

【参考文献】

[1]周湖京.护理学基础教学中书写实验报告的效果评价[J].卫生职业教育，2005，(19)：89-90.

[2]陈建珍，林乃祥.护生生理学实验报告存在的问题及对策[J].齐齐哈尔医学院学报，2012，33(8)：1062-1064.

[3]王元国.论实验报告的写作方法[J].铜仁职业教育学院学报，2005，3(4)：63-65.

[4]何丹.浅谈医学检验专业学生书写实验报告的问题及解决方法[J].卫生职业教育，2013，31|(2)：58-59.

[5]毕小云.临床生化检验实验教学的评估[J].西北医学教育，2013，21(4)：766-768.

[6]朱海龙，张根葆.机能学实验报告中的问题分析[J].山西医科大学学报，2010，12(4)：408-410.

[7]刘莉萍.书写生理学实验报告存在的问题及对策[J].综合医学，2014(7)：390-391.

[8]齐鑫，魏冬梅.浅谈动物生物学实验报告撰写中存在的问题[J].网络财富，2010，182转184.

[9]南瑛，相里伟.生理学实验报告书写存在的问题与对策[J].医学信息，2008，21(7)：1094-1095.

[10]陶伦.实验教学中要重视写好实验报告[J].中国科教创新导刊，2011(5)：120.

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学术不端检测系统的论文追踪

学术不端一般是通过知网查出来的。

论文是否存在学术不端通常只需要通过知网查重获得的查重检测报告就能知道，这是各单位或高校为了避免投稿作者有学术不端的行为，所以投稿后会在第一时间对论文进行查重的原因。一般论文查重率若是在50%或是超出50%，基本上就能判断论文有抄袭的行为，而抄袭是属于学术不端的，这就能判断该作者存在学术不端的行为。

当然，每本期刊对投稿作者是否存在学术不端行为在查重率方面的要求是不一样的。有的杂志社论文超过30%也会被认定为学术不端，所以建议在投稿前一定要了解清楚投稿期刊对论文查重率的要求，方便作者在投稿前控制论文查重率。重复率问题只是导师要求的一部分，并不是衡量一篇论文是否合格的全部。

因此判断论文是否能刊登出来，还要经过专业对论文各个方面的审核进一步判断。专家审核的内容就比较专业了一般包括：论文结构、论文创新性、论文实验数据、研究方法、论点是否充足等等。想避免学术不端，就要从思想到行动上按照要求自己撰写，并在投稿前对论文查重率自检，若是超出投稿期刊所要求的查重范围，需要作者通过掌握降重方法降低论文查重率。

人们把这一系统称之为“学术不端行为测谎仪”。但这个“检测系统”还没正式应用，它的准确性和科学性便受到一些老师和学生的质疑，继而引发了一场争论。据了解，“学术不端文献检测系统”是一种反剽窃软件，可以用于抄袭、伪造、一稿多投、篡改、

现如今对论文的查重要求越来越严格，不管是学生的毕业论文还是期刊论文都需要经过层层审核，因此现在不端学术论文检测系统的严格程度也在不断的提升，但是很多第一次接触论文撰写的人并不知道什么是不端学术论文检测系统？要怎么选择不端学术论文检测系统呢？一、什么是不端学术论文检测系统？不端学术论文检测系统是指对论文进行查重的系统，主要功能是检测论文中是否存在抄袭、是否存在一稿多投、是否违反学术道德、是否违反诚信、不当署名等等学术不端行为。不端学术论文检测系统的主要作用的是为了有效预防打击学术不端行为，净化学术环境，为广大科研学者营造一个良好公正的学术氛围。二、怎么选择不端学术论文检测系统？一篇论文从完成初稿到最终定稿可能需要经过数十次的修改定稿，因此选择一个可靠正规的论文检测系统是非常重要的。我们在选择不端学术论文检测系统时尽量选择使用人数多、评价好、在网络上有影响力的系统，这样的系统安全性和准确性都有所保证。再确定其准确性和安全性的前提下就可以考虑系统收费标准、资源优势等其他方面因素，并结合自身情况选择适合自己的论文检测系统。这里给大家推荐Paperfree免费论文检测系统，Paperfree论文检测系统在学生和教师中使用频率很高，不仅拥有海量比对库而且使用自主研发的先进算法进行检测，检测准确率高，报告中还提供了详细的相似来源以及修改意见。

知网论文查重系统有哪些技术优势？认为许多人对知网学术不端检测系统并不陌生，作为国内最具权威的论文检测系统，他能对大学生毕业论文或各个岗位的论文进行检测，也能显示出其最具核心的价值，但知网检测系统在这方面并不是最好的，那么为什么知网学术不端检测系统会得到大家的信赖，他到底有哪些方面的优势？

第一，具有最丰富、最核心的文献对比资源；在中国，知网学术不端所拥有的对比文献高达八千多万篇，并且以每日两万篇的速度不断更新，而且还特别针对大学生写论文的习惯，各种教育文献数据也被导入其中，让大学更放心地使用学术不端检测，毕竟有中国学术不端这一超级数据库为支撑。

第二，中国学术不端具有非常灵活的检测速度。其它类型的检测系统，通常需要很长时间才能进行检测，而学术不端的服务器每秒能达到5000次，这是因为学术不端有庞大的服务器作为支持，而且先进的技术能使系统快速响应，使学术不端的论文能迅速得到检测报告，绝对不会耽误用户的时间。而且，学术不端检测所花费的时间并不会因为论文重复率高而减少，而只是由于网络的原因。

第三，学术不端具有非常灵活的多账户管理系统，他可以根据大学使用人群的层次进行划分，使多部门之间可以互不干扰，并相互协调工作，这一模式通过多层次的管理是非常安全的，因为他可以实时的监控，让网页版可以与客户端紧密相连，让上级可以逐级监督下级，这样既能有效地营造大学学术风气，又能让大学毕业生享受最全面的检测手段。

就价钱而言，尽管学术不端比其余论文检测系统稍贵一些，但他的高代价，为浩繁高校和科研机构带来了论文检测的利器，让国内学术风气得以改善。