序論：好文章的創(chuàng)作是一個不斷探索和完善的過程，我們?yōu)槟扑]十篇量子計算的意義范例，希望它們能助您一臂之力，提升您的閱讀品質(zhì)，帶來更深刻的閱讀感受。

篇（1）

中圖分類號：TP39 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-914X（2016）10-0295-01

人類的實踐活動產(chǎn)生需求，并在具備了一定的技術(shù)條件后，就有新的計算機產(chǎn)生。雖然計算機技術(shù)取得了非常巨大的進步，但隨著人類實踐活動的不斷拓展，對計算機技術(shù)也在不斷提出新的需求。現(xiàn)在得到廣泛應(yīng)用的電子計算機提高性能的一個重要途徑，就是不斷提高集成電路芯片的集成度。但是，受到芯片散熱，器件工藝技術(shù)及制造成本等因素的制約，芯片集成度的持續(xù)提高將會遇到很大的困難，進而影響到計算機速度新的突破。因此量子計算機的研究和探索成為了當(dāng)今計算機技術(shù)發(fā)展的一個重要趨勢。

基于量子理論的量子計算機，遵循量子力學(xué)規(guī)律進行高速數(shù)學(xué)和邏輯運算、存儲及處理量子信息的物理裝置。量子計算機源于對可逆計算機的研究。量子計算機應(yīng)用的量子比特，可以同時處在多個狀態(tài)，而不像傳統(tǒng)計算機那樣只能處于0或1的二進制狀態(tài)。Qubit，是通過囚禁原子技術(shù)，降低原子溫度讓原子保持量子形態(tài)。量子的最大特點是其包羅萬象，可以根據(jù)用戶所提取信息而定。這種設(shè)置從根本上提升了計算機的運行速度。量子計算機可同時處理0及1以上，只需3個Byte（字節(jié)）便可處理1600萬項任務(wù)，理論上，現(xiàn)時最快的超級計算機需要花10億年處理那極端復(fù)雜的排程運算，量子計算機只1分鐘即可完成。

原子的旋轉(zhuǎn)可能向上也可能向下，但不可能同時都進行。對量子來說，原子被描述為兩種狀態(tài)的總和，一個向上轉(zhuǎn)的原子和一個向下轉(zhuǎn)的原子的總和。每一種物體都被使用所有不可思議狀態(tài)的總和來描述。一串原子排列在一個磁場中，以相同的方式旋轉(zhuǎn)。如果一束激光照射在這串原子上方，激光束會躍下這組原子，迅速翻轉(zhuǎn)一些原子的旋轉(zhuǎn)軸。通過測量進入的和離開的激光束的差異，我們完成了一次復(fù)雜的量子“計算”，涉及了許多自旋的快速移動。從數(shù)學(xué)抽象上看，量子計算機執(zhí)行以集合為基本運算單元的計算。

一、關(guān)于量子計算機在信息傳輸安全的問題

量子計算機對信息傳輸?shù)膸椭！熬褪墙^對的安全。”用量子加密通信就能保證絕對的安全！在光纜傳輸信息的時候，由單個光子作為信息的載體，攜帶所需的信息。因此從光子角度看。

嘗試竊聽信息

竊聽信息首先就意味著光子被截獲，接收方將無法獲得信息。按照目前的科技水平，光子的捕獲是可行的，但并不能達到竊聽信息的目的。

2012年諾貝爾物理學(xué)獎得主阿羅什已經(jīng)發(fā)現(xiàn)一種超高Q值的腔體，能夠?qū)⒐庾哟鎯υ阽R子之間，時間超過0.1秒。這就意味著人們對信息的截獲，而且并不影響接收端的接受，因為網(wǎng)絡(luò)信息的傳輸本身就存在延遲的問題，而且0.1秒人們的感官一般是感覺不到這種細(xì)微的差別的。同時這個代價是巨大的，只有著名的學(xué)術(shù)機構(gòu)才可能擁有這套設(shè)備，并且在上萬次的實驗中才有可能成功一次。而且將光量子儲存在腔體之后，就可以無破壞地對相同的場進行重復(fù)測量，將場投影到具有確定光子數(shù)數(shù)目的狀態(tài)上（即Fock態(tài)），同時可以觀察腔體獲得或丟失單個光子時引發(fā)的光量子躍遷。因此這種信息的捕獲和解讀并不會影響下文中所提到的光子狀態(tài)的改變.但是這里又會出現(xiàn)另一個問題，一個光子所攜帶的信息是有限的，若想同時捕獲兩個光子的概率為10^（-34），而且捕獲一個光子所需的時間為10^（-11）秒。因此，若想捕獲由量子計算機傳輸?shù)娜啃畔ⅲ瑢τ诂F(xiàn)在的人類來說是完全不可能的，正如潘建偉院士所說，這就是完全的加密。

二、嘗試克隆信息

嘗試克隆信息則意味著單個光子的狀態(tài)改變，接收方一樣會發(fā)現(xiàn)問題。根據(jù)海森堡不確定性原理，量子的不可分割和量子的不可克隆，決定了在絕大多數(shù)情況下竊聽必然被發(fā)現(xiàn)（除了上文中提到的特殊情況）。在此基礎(chǔ)上，量子密鑰分發(fā)“一次一密，完全隨機”，就保證了加密內(nèi)容不可破譯，也就是理論上的絕對安全。但是還有另一種極為特殊的情況，“除非改變熵增不可減這一宇宙法則被改變，這種逆過程在目前人類所處的三維空間世界里還無法想象，畢竟，多維平行世界目前還無法體驗。就如牛頓經(jīng)典力學(xué)適用于低速宏觀世界，在高速微觀世界就得用愛因斯坦相對論和量子理論一樣。至少在目前人類已經(jīng)感知的世界中，絕對的安全就出現(xiàn)了。

關(guān)于量子隱形傳態(tài)和量子計算。

利用量子糾纏技術(shù)，借助衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)、光纖網(wǎng)絡(luò)等信道，傳輸量子態(tài)攜帶的量子信息。量子態(tài)就可以在一個地方消失，不需要任何載體的攜帶，又在另一個地方瞬間出現(xiàn)。這就可以極大的加快現(xiàn)在的信息傳輸速度。根據(jù)海森堡的不確定性關(guān)系，量子本身是可以同時存在于兩個地方的。一般情況來說量子波是可以瞬間展開充滿宇宙的。

數(shù)據(jù)是不會丟失的。如果用光子作為信息的載體，就很有可能面臨信息的丟失。但是這一點目前可以結(jié)合倫納德?歐拉的最小作用量原理，粒子的運行軌跡是使得此路線上的任何兩點之間的作用總是盡可能小。同時加上海森堡的不確定性原理，ΔPΔX～h當(dāng)量子想要躍遷到更遠的地方時，由于量子干涉的規(guī)模也會變大，所以量子本身只會運動很小的距離（這是在極大概率下發(fā)生的） 。例如，在一個0.0009m2的空間中，讓1微克的物體完全移動出去大概需要10^21秒。這個數(shù)值是宇宙年齡的1000倍，因此數(shù)據(jù)的丟失是幾乎不會發(fā)生的，光子可以幾乎按照人們預(yù)先設(shè)計好的路線，完成信息的傳輸，因此量子計算機的實現(xiàn)，對信息的傳輸是絕對安全的。

關(guān)于量子通信的實際應(yīng)用

在量子通信的實際應(yīng)用中，我們則需要保證終端的安全，身份的安全，傳輸途徑的安全，以及相關(guān)軟件和云應(yīng)用環(huán)境的安全，因此理論上的絕對安全在實際應(yīng)用中會受到這樣那樣的條件限制。

2015年12月11日，谷歌量子人工智能實驗室宣布量子計算機最新進展：在兩次測試中D-Wave2X的運行速度比傳統(tǒng)模擬裝置計算機芯片運行速度快1億倍。

這項突破性的成果打破了業(yè)內(nèi)對于量子計算機真?zhèn)蔚拇嬉伞＿@次，谷歌和NASA一同證實了量子計算機的可操作性。

由于量子形態(tài)的不穩(wěn)定，量子計算機只是在理論層面可行，加上能夠用運用量子計算的算法有限相對編程也較傳統(tǒng)計算機難度更大，因此并不具備可行性。這次的2X系統(tǒng)，采用了1152Qubit的架構(gòu)，對比之前的系統(tǒng)，研發(fā)團隊重點從提升量子的運行速度轉(zhuǎn)移到保持量子穩(wěn)定性以提升性能上。

即便克服了量子穩(wěn)定性的問題，量子計算機在實際落地推廣方面會遇到一些實質(zhì)問題，如何在實驗上實現(xiàn)對微觀量子態(tài)的操縱。已經(jīng)提出的方案主要利用了原子和光腔相互作用、冷阱束縛離子、電子或核自旋共振、量子點操縱、超導(dǎo)量子干涉等。很難說哪一種方案更有前景，只是量子點方案和超導(dǎo)約瑟夫森結(jié)方案更適合集成化和小型化。也許我們需要一種全新的設(shè)計，而這種新設(shè)計又是以某種新材料為基礎(chǔ)，就像半導(dǎo)體材料對于電子計算機一樣。但摩爾定律的失效，對半導(dǎo)體行業(yè)和量子計算機的發(fā)展無疑又產(chǎn)生了一個更大的障礙。研究量子計算機的目的絕不是要用它來取代現(xiàn)有的計算機，而是為了在某些方面滿足人類對實踐活動的需要。隨著科技的發(fā)展，量子計算機將變成可能。

篇（2）

中圖分類號：TP311 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2013）15-3596-03

在多機器人系統(tǒng)中，單個機器人個體的資源、能力與智能都是有限的，往往不能獨自完成特定的任務(wù)。為了完成任務(wù)，機器人之間就必須相互協(xié)作，通過結(jié)成聯(lián)盟來提高求解問題的能力[1]。因此聯(lián)盟是多機器人系統(tǒng)的重要合作方式，而機器人聯(lián)盟生成問題（Multi-Robot Coalition Formation）則成為多機器人系統(tǒng)研究中一個關(guān)鍵的基礎(chǔ)性問題，主要研究如何在多機器人系統(tǒng)中動態(tài)生成面向任務(wù)的最優(yōu)機器人聯(lián)盟。從1993年提出聯(lián)盟方法以來，國內(nèi)外學(xué)者對面向任務(wù)的聯(lián)盟生成進行了大量的研究工作，其中智能進化算法由于具有全局尋優(yōu)能力強、收斂速度快等優(yōu)點，在近年來更是被廣泛地應(yīng)用到機器人聯(lián)盟問題的求解中，如蔣建國、夏娜、李杰等[2-4]基于粒子群和蟻群算法、許波等人[5-6]基于量子粒子群算法，這些方法在可接受時間內(nèi)獲得的解的質(zhì)量有所提高，仿真實驗也驗證了智能算法的高效性。

1 機器人聯(lián)盟問題描述

機器人聯(lián)盟C是一組相互合作、能共同完成某一任務(wù)的一個或多個機器人集合。若系統(tǒng)中有n個機器人集合[R={R1，R2，…，Rn}]，則一個聯(lián)盟C就是R的一個非空子集。在多機器人系統(tǒng)中，每個機器人[Ri]都具有一個能力向量[Bi=b1i，b2i，…，bri]， [bji≥0，（1≤i≤n，1≤j≤n）]，用于定量描述[Ri]執(zhí)行某種特定動作的能力大小，若[bji]=0，則表示[Ri]不具備能力[bji]。任務(wù)t具有一定的能力需求[Bt=b1t，b2t，…，brt]。聯(lián)盟C具有一個能力向量[BC=b1C，b2C，…，brC]，BC是聯(lián)盟中所有機器人能力向量的總和，即[BC=Ri∈CBi]，聯(lián)盟C能完成任務(wù)t的必要條件是：[BC≥Bt]。

任何一個聯(lián)盟C都有聯(lián)盟代價CostC、聯(lián)盟收益ProfitC和聯(lián)盟值ValueC，若聯(lián)盟C不能完成任務(wù)，則聯(lián)盟值ValueC為0，否則，ValueC為一正數(shù)，并且隨著ProfitC值的遞增而遞增，隨著CostC的遞增而遞減。因此在本文中我們將聯(lián)盟值定義為：ValueC=ProfitC /CostC（當(dāng)聯(lián)盟C不能完成任務(wù)時，ProfitC=0）。機器人聯(lián)盟問題就是要求出能完成任務(wù)的并擁有最大ValueC值的最優(yōu)聯(lián)盟。

2 量子蟻群算法（QACA）

2.1編碼方式

2.2 量子信息素

量子螞蟻[QAtk]的量子信息素值[Qτtk]的具體表示如下：

[Qτtk=βt112βt122…βt1n2βt212βt222…βt212??βtij2?βtn12βtn12…βtnn2] （2）

通過上面公式可以發(fā)現(xiàn)，量子信息素量直接通過相應(yīng)的量子螞蟻就可獲得，采用這種量子信息素表示方式使得信息素的更新操作變得非常簡單，不需要任何參數(shù)，對于各路徑上信息素的揮發(fā)和增強完全可以通過對量子螞蟻的更新來完成，例如：若螞蟻在機器人 i 上選擇了機器人 j 作為盟友，并成為較優(yōu)的聯(lián)盟組合，則機器人 i 到機器人 j 就是用來更新量子螞蟻的較優(yōu)路徑中的一條邊，通過更新量子螞蟻，會使得其概率幅[βtij]的值增加，從而[βtij2]也增加，即使得機器人 i 到 機器人 j 路徑上的信息素得以增強；反之，該路徑上的信息素會有所揮發(fā)。

2.3 多種群并行搜索及量子交叉

為了避免算法陷入局部最優(yōu)，我們采用多種群并行搜索策略，得到解空間中不同區(qū)域的最優(yōu)值。在進化初期，以各種群最優(yōu)值為進化目標(biāo)引導(dǎo)搜索方向。每進化一定代數(shù)后，比較各種群的最優(yōu)值，保留全局最優(yōu)個體，并以該最優(yōu)個體取代各種群中最差個體。若某種群連續(xù)若干代仍沒有找到更優(yōu)個體時，則利用量子信息的糾纏和干涉特性執(zhí)行一種量子交叉策略，以促進種群內(nèi)部的信息交流，增強種群多樣性。量子交叉的具體做法如下：

2.4 算法流程

求解機器人聯(lián)盟問題的量子蟻群算法（QACA）具體操作步驟如下：

1） 初始化N組量子蟻群；

2） 分別計算各組種群的量子信息素[Qτ（t）=Qτtk，k=1，2，…m]；

3） 構(gòu)建路徑，計算適應(yīng)度；

4） 判斷是否滿足終止條件，若滿足，則算法終止，否則執(zhí)行下一步；

5） 采用量子旋轉(zhuǎn)門[7]更新量子蟻群[QA（t）]；

6） 進化每間隔D代，記錄所有種群中全局最優(yōu)個體，并以全局最優(yōu)個體取代各種群中最差個體。若某種群連續(xù)D代沒有找到更優(yōu)個體，則執(zhí)行量子交叉操作；

7） t=t+1，算法轉(zhuǎn)到（2）繼續(xù)執(zhí)行，直到算法結(jié)束。

3 仿真實驗

為了驗證算法的有效性，將QACA與文獻[3]中基本蟻群算法（BACA）和文獻[8]中的量子遺傳算法（QGA）進行比較。實驗中機器人個數(shù)、能力向量及任務(wù)等相關(guān)參數(shù)選用文獻[5]中給定的實驗數(shù)據(jù)，其它參數(shù)設(shè)定為：種群規(guī)模100，進化代數(shù)1000，[α]=1，[β]=2，D=10。針對給定的聯(lián)盟問題，分別采用QGA、BACA和QACA三種算法進行50次獨立實驗，并記錄下50次實驗中各算法找到的最優(yōu)聯(lián)盟值、最差聯(lián)盟值、平均聯(lián)盟值，及最快搜索到最優(yōu)解的迭代次數(shù)和50次實驗平均搜索到最優(yōu)解的迭代次數(shù)。通過考察這幾個參數(shù)指標(biāo)，可以實現(xiàn)對算法全局尋優(yōu)性能及收斂性能的比較，其對比實驗結(jié)果見表1。

從表1的統(tǒng)計結(jié)果可以看出， QACA算法無論在最好情況、最差情況還是平均情況下都要明顯優(yōu)于QGA和BACA算法。這表明在相同的迭代條件下QACA算法能夠搜索到較高質(zhì)量的解，具有較好的全局尋優(yōu)能力。而通過搜索到最優(yōu)解的迭代次數(shù)，可以表明QACA算法的收斂速度較快，且收斂穩(wěn)定性較高。

4 結(jié)束語

將蟻群算法與量子進化算法思想相結(jié)合，提出了一種求解機器人聯(lián)盟問題的量子蟻群算法（QACA）。算法中根據(jù)量子編碼的多樣性特性，設(shè)計了一種新的信息素表示及更新方式；為了避免搜索陷入局部最優(yōu)，設(shè)計了一種多種群并行搜索和量子交叉策略。最后將QACA與BACA和QGA進行仿真實驗比較，測試結(jié)果也表明了算法具有一定的優(yōu)勢。在QACA基礎(chǔ)上的多任務(wù)聯(lián)盟問題求解將是我們下一步研究工作的重點。

參考文獻：

[1] Lovekech V， Julie A. Multi-robot coalition formation[J]. IEEE Transactions on Robotics， 2006， 22（4）： 637–649.

[2] 蔣建國，張國富，齊美彬，等.基于離散粒子群求解復(fù)雜聯(lián)盟的并行生成[J].電子與信息學(xué)報， 2009， 31（30）： 519-522.

[3] 夏娜，蔣建國，魏星，等.改進型蟻群算法求解單任務(wù)agent聯(lián)盟[J].計算機研究與發(fā)展，2005，42（5） ：734-739.

[4] 李杰，王愛民，于金剛，等.一種非線性動態(tài)自適應(yīng)的Agent聯(lián)盟生產(chǎn)算法[J].小型微型計算機系統(tǒng)， 2012， 33（8）： 1792-1794.

[5] 許波，余建平.基于QPSO 的單任務(wù)Agent 聯(lián)盟形成[J].計算機工程， 2010， 36（19）： 168-170.

篇（3）

文章編號：1008-0546（2017）05-0035-02 中圖分類號：G633.8 文獻標(biāo)識碼：B

doi：10.3969/j.issn.1008-0546.2017.05.011

“同課異構(gòu)”就是選用同一知識內(nèi)容，根據(jù)教學(xué)實際進行的不同教學(xué)設(shè)計。它作為一種新的教學(xué)研究方式，在近幾年的中小學(xué)教科研中經(jīng)常出現(xiàn)，對提升教師業(yè)務(wù)水平和學(xué)校科研能力有重要推動作用。

“有關(guān)相對分子質(zhì)量的計算”是人教版初三化學(xué)計算中的重要基礎(chǔ)知識點之一，是在學(xué)生對化學(xué)物質(zhì)有過宏觀和微觀認(rèn)識的基礎(chǔ)上，通過理解嘗試建立對物質(zhì)的定量認(rèn)識。教學(xué)的基本要求是“了解相對分子質(zhì)量的含義，并能利用相對原子質(zhì)量和相對分子質(zhì)量計算物質(zhì)的組成”[1]。通常“有關(guān)相對分子質(zhì)量的計算”教學(xué)的重點是在對物質(zhì)的組成和構(gòu)成理解之后，掌握有關(guān)相對分子質(zhì)量計算的方法。通過同課異構(gòu)教學(xué)過程中的共性與差異，可以加深教師對教學(xué)知識的理解，多角度看待教學(xué)，整合多方面資源，創(chuàng)造出更合適學(xué)生發(fā)展的教學(xué)方案。筆者選取本學(xué)校所在區(qū)的一次優(yōu)質(zhì)課賽課中三位有代表性的教學(xué)過程簡要羅列，教學(xué)方法不同，但都實現(xiàn)了教學(xué)目標(biāo)，拓寬了教師的教學(xué)思路，期待能為一線教師提供借鑒。

一、案例呈現(xiàn)

案例1：生活物質(zhì)貫穿

（1）探索物質(zhì)構(gòu)成

始于生活，展示過氧化氫溶液引導(dǎo)學(xué)生思考其組成成分，提問H2O和H2O2的微觀構(gòu)成，并請同學(xué)猜測一個水分子和一個過氧化氫分子，哪個質(zhì)量大？以H2O和H2O2為例計算相對分子質(zhì)量，進而介紹相對分子質(zhì)量的概念。學(xué)生實戰(zhàn)計算NH4NO3、CO（NH2）2的相對分子質(zhì)量，公布答案。

（2）探索物質(zhì)組成

繼續(xù)以消毒劑為例，提問H2O和H2O2的組成有什么共同點？其中氫元素、氧元素的質(zhì)量比關(guān)系如何？以H2O和H2O2中mH：mO為例進行計算，講解計算方法。學(xué)生實戰(zhàn)計算NH4NO3、CO （NH2）2中各元素的質(zhì)量比。將學(xué)生錯題投影，集體訂正，說明計算中的易錯點。

（3）引出質(zhì)量分?jǐn)?shù)

以消毒劑為例，展示H2O和H2O2中氫氧元素質(zhì)量比，提問：現(xiàn)行資料中常會介紹H2O2是含氧量最高的氧化物，這里的含氧量大家猜想指的是什么？提出這種說法的依據(jù)是什么？以H2O和H2O2為例計算其中氧元素的質(zhì)量分?jǐn)?shù)，解決之前的問題。學(xué)生實戰(zhàn)NH4NO3、CO（NH2）2中氮元素質(zhì)量分?jǐn)?shù)，找學(xué)生錯題投影，指出易錯點。

（4）知識拓展

投影消毒劑標(biāo)簽，請同學(xué)回答溶液中H2O2的含量，并嘗試計算該瓶消毒劑中H2O2的質(zhì)量。以“計算3.5g過氧化氫中氫元素的質(zhì)量，計算96.5g水中氫元素的質(zhì)量”為例說明元素質(zhì)量=物質(zhì)的質(zhì)量×該元素的質(zhì)量分?jǐn)?shù)。學(xué)生實戰(zhàn)計算160g NH4NO3中含氮多少克？計算120g CO（NH2）2中含氮多少克？集體糾錯。

（5）解決實際問題

回歸生活，以“圣牧有機純牛奶”中主要成分及含鈣量等展開一系列計算。

案例2：水果類比貫穿

課前將學(xué)生分為三組

（1）構(gòu)成類比，計算相對分子質(zhì)量

以一個盛有“1個火龍果+2個橙子”的果盤與一個水分子（“1個氧原子+2個氫原子”）從“構(gòu)成、質(zhì)量”角度類比，引出相對分子質(zhì)量的概念和計算方法。練習(xí)計算H2O、H2SO4、Ca（OH）2的相對分子質(zhì)量，請不同小組同學(xué)黑板演算，糾錯。

（2）組成類比，計算質(zhì)量比

以果盤中m橙子：m火龍果和水分子中mH：mO進行類比，引出物質(zhì)中各元素的質(zhì)量比計算方法。練習(xí)C6H12O6、CO（NH2）2、NH4NO3中各元素的質(zhì)量比，各組出代表黑板演算，集體糾錯。

（3）占比類比，計算質(zhì)量分?jǐn)?shù)

以果盤中橙子的質(zhì)量占水果總質(zhì)量的比和水分子中氫元素的質(zhì)量分?jǐn)?shù)類比，引出物質(zhì)中某元素的質(zhì)量分?jǐn)?shù)計算方法。練習(xí)Fe2O3中鐵元素的質(zhì)量分?jǐn)?shù)，NH4NO3中氮元素的質(zhì)量分?jǐn)?shù)，小組派代表演算并集體糾錯。

（4）知識順延

提問“100g NH4NO3中氮元素的質(zhì)量為多少”引出元素質(zhì)量=物質(zhì)的質(zhì)量×該元素的質(zhì)量分?jǐn)?shù)。練習(xí)18g水中氫元素的質(zhì)量為多少？共同糾錯。

（5）解決實際問題

課堂練習(xí)，酒精、某鈣片等展開一系列計算。

案例3：設(shè)定未知量貫穿

（1）原子個數(shù)的計算

知識回顧，“H2O”化學(xué)式表示的意義引出物質(zhì)AxBy中A、B原子個數(shù)比可以表示為x：y。舉例：H2O中氫氧原子的個數(shù)比，檢測石英、云母中各原子的個數(shù)比是多少？請同學(xué)們思考回答。此計算是教師在教材基礎(chǔ)上新增的，為后續(xù)計算做鋪墊。

（2）相Ψ腫又柿康募撲

給出相對分子質(zhì)量的概念，以O(shè)2和H2O的相對分子質(zhì)量為例計算，練習(xí)SiO2、Al2O3的相對分子質(zhì)量，投影學(xué)生答案，糾錯。

（3）元素質(zhì)量比的計算

給出AxBy中mA：mB的計算方法。以CO2中mC：mO為例計算，練習(xí)SiO2、Al2O3中各元素的質(zhì)量比，投影學(xué)生答案，糾錯。

（4）元素質(zhì)量分?jǐn)?shù)的計算

給出某元素質(zhì)量分?jǐn)?shù)的計算方法并說明其意義，以H2O中氫元素的質(zhì)量分?jǐn)?shù)為例計算，練習(xí)NH4NO3中氮元素的質(zhì)量分?jǐn)?shù)。

（5）解決實際問題 小結(jié)并以“鈣爾奇”為例進行系列計算。

二、案例共性分析

以上三個教學(xué)案例均實現(xiàn)了教學(xué)目標(biāo)，其中教學(xué)設(shè)計的共性有以下幾點：①三種方案在教學(xué)組織的邏輯結(jié)構(gòu)上是一致的，知識點走向都是相對分子質(zhì)量的計算組成元素的質(zhì)量比的計算元素的質(zhì)量分?jǐn)?shù)計算元素質(zhì)量的求法等。教師要勤用教材、善用教材、深刻研究教材、創(chuàng)新教材內(nèi)容[3]，按照教材中此知識點的介紹方式，知識點螺旋式上升，符合學(xué)生的思維邏輯。且符合學(xué)生的最近發(fā)展區(qū)，利于知識的順應(yīng)和同化。②三種方案都強化了學(xué)生的動手計算能力，在體驗中發(fā)現(xiàn)問題、總結(jié)規(guī)律，有利于學(xué)生計算能力的提升。③僅就練習(xí)習(xí)題而言，三種方案均嘗試將計算以生活中的例子為載體。方案中涉及的計算拉近了化學(xué)與生活的距離，同時體現(xiàn)了化學(xué)在解決生活實際問題中的巨大作用。④方案中教師均重視學(xué)生的反饋，均嘗試多角度多方式了解學(xué)生的學(xué)習(xí)效果，并及時對課上學(xué)生未完全掌握的知識予以補救。

三、案例比較，啟發(fā)教學(xué)

上述教學(xué)案例在具體操作上各有側(cè)重，各有優(yōu)勢，但也存在不足。下面從以下幾點分析方案的不同點：

1. 知識推進

方案1：以過氧化氫溶液為貫穿線，單個知識點的推進如下：理解物質(zhì)的微觀構(gòu)成或宏觀組成舉例如何計算給出知識點概念練習(xí)糾錯。貫穿線貼近生活，吸引學(xué)生注意力，同時對過氧化氫溶液的研究問題深入透徹，為學(xué)生的新知識建構(gòu)做足了鋪墊。不同知識點之間轉(zhuǎn)換過程邏輯性強，有利于提高學(xué)生對計算知識的整體認(rèn)知。但是，知識推進速度稍快，學(xué)生在最后的知識檢測中總體表現(xiàn)出來的效果不好。

方案2：以水果盤和水分子為類比，單個知識點的推進如下：類比概念練習(xí)糾錯；通過類比可以方便學(xué)生對知識點的理解，但學(xué)生對物質(zhì)的組成和構(gòu)成僅通過類比的方法理解過于表面化，讓本次計算缺少了理論支撐。

方案3：回顧化學(xué)式意義后，單個知識點的推進如下：概念練習(xí)糾錯，教學(xué)從原子個數(shù)比入手，降低了學(xué)生的入門臺階。但是教學(xué)設(shè)計中以單純計算為主，強調(diào)規(guī)律的總結(jié)，對生活的依附性不高，計算設(shè)計略顯蒼白。

智慧的課堂不是把書本知識簡單地搬到學(xué)生的頭腦中，而是需要用教師的智慧點燃學(xué)生的智慧。[2]比較而言，方案1的知識推進更重視學(xué)生的理解，例子先行引出概念，在學(xué)生對知識有過理論支撐理解后，用實例促進學(xué)生對知識的感性認(rèn)識，加快學(xué)生對知識的認(rèn)識。

2. 方法引導(dǎo)

課堂教學(xué)應(yīng)以內(nèi)容為主導(dǎo)，選擇方法。[4]本次同課異構(gòu)中課題內(nèi)容相同，方案1強調(diào)學(xué)生在計算之前對深層次知識的理解；方案2以水果為類比，吸引學(xué)生興趣，有利于學(xué)生對計算方法的掌握，但這種方法沒有落到物質(zhì)的組成、構(gòu)成的基本點上；方案3側(cè)重本節(jié)課知識，注重學(xué)生對新知識的掌握以及規(guī)律和方法的掌握，但忽視了與生活的聯(lián)系。

3. 練習(xí)及效果反饋

方案1中教師主要通過問答及學(xué)案投影的方式掌握學(xué)生學(xué)習(xí)效果，方案2中教師組織學(xué)生分小組，請組內(nèi)代表黑板演算，方案3中教師主要通過學(xué)案投影方式了解學(xué)生學(xué)習(xí)效果。相較而言，投影學(xué)案方便快捷，獲得信息精準(zhǔn)，而分小組演算所需時間較長，并不能完全體現(xiàn)合作學(xué)習(xí)的優(yōu)勢。

綜上可見，同課是方法構(gòu)建的基礎(chǔ)，異構(gòu)是方法構(gòu)建的差異性體現(xiàn)。課同是教材及教學(xué)目標(biāo)的基本要求而構(gòu)異是教師個體教學(xué)風(fēng)格的獨特體現(xiàn)。

參考文獻

[1] 中華人民共和國教育部.義務(wù)教育化學(xué)課程標(biāo)準(zhǔn)（2011年版）[M].北京：北京范大學(xué)出版社，2012

篇（4）

中圖分類號：TP311 文獻標(biāo)識碼：A DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2015.05.012

0 引言

車載網(wǎng)絡(luò)（Vehicular Ad Hoc Networks，VANETs）是支撐智能交通系統(tǒng)（Intelligent Transportation System，ITS）的關(guān)鍵技術(shù)，由具有無線通信能力的車輛節(jié)點或路邊基礎(chǔ)設(shè)施（Roadside Infrastructure Unit，RIU）構(gòu)成。與傳統(tǒng)移動自組織網(wǎng)絡(luò)不同，車載網(wǎng)絡(luò)管理的是公路上高速移動的機動車輛，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)潆S車輛移動動態(tài)變化，基于車載網(wǎng)絡(luò)的交通應(yīng)用對通信實時性要求較高。資源調(diào)度是提高車載網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)吞吐量、降低數(shù)據(jù)傳輸時延的重要技術(shù)手段，是車載網(wǎng)絡(luò)的重點研究內(nèi)容。

為改進傳統(tǒng)智能交通系統(tǒng)低效的通信模式，車載網(wǎng)絡(luò)以更直接、高效的方式收集、傳播和分發(fā)信息。資源調(diào)度是提高車載網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸能力的重要技術(shù)手段，車載網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)度的主要挑戰(zhàn)在于如何有效利用車載網(wǎng)絡(luò)物理層條件（車輛移動性、車輛無線信道、車輛相對位置）滿足應(yīng)用層的需求。

Liu等人研究了如何利用RIU作為協(xié)作中繼幫助車載網(wǎng)絡(luò)車輛傳輸數(shù)據(jù)。Wu等人提出了一種從路邊基站到行駛車輛的下行調(diào)度算法，對車載網(wǎng)絡(luò)下行信道資源進行有效管理。Zhang等人提出了同時考慮上行和下行請求的調(diào)度算法。2013年Li針對WiMAX網(wǎng)絡(luò)和WAVE網(wǎng)絡(luò)中資源調(diào)度方式不同，提出一種基于反饋的兩級資源調(diào)度機制。H.Ilhan等人提出了一種基于放大轉(zhuǎn)發(fā)的自組織Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)的車載網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。M.Seyfi等人提出了一種兩跳車載網(wǎng)絡(luò)的中繼選擇策略。M.F.Feteiha等人提出了一種基于多天線放大中繼的車載網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)度策略。Zheng等人基于圖論提出了一種車輛與基礎(chǔ)設(shè)施之間的鏈路V2I（Vehicle-to-Infrastructure）和車輛與車輛之間的鏈路V2V（Vehicle-to-Vehicle）并存的車載網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)度方法。文獻[18]基于多選擇的聯(lián)合鏈路調(diào)度與資源優(yōu)化方法。文獻[19]基于LTE-Advanced架構(gòu)提出了中繼車載網(wǎng)絡(luò)的一種傳輸方法。

這些研究從車載網(wǎng)絡(luò)信道資源分配管理角度提高了路邊基站的訪問效率。不足之處在于，現(xiàn)有車載網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)度方法大多都基于車輛的瞬時狀態(tài)，沒有考慮車輛的移動性，難以準(zhǔn)確刻畫車載網(wǎng)絡(luò)鏈路傳輸能力并充分發(fā)揮車載網(wǎng)絡(luò)移動下的系統(tǒng)性能。

1 異構(gòu)車載網(wǎng)絡(luò)

如圖1所示，一個典型的異構(gòu)車載網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包含公路上高速行駛的車輛節(jié)點和RIU，所有的車輛都可通過V2I/V2V兩種鏈路與RIU通信，進而接入Internet。同時，車輛與車輛之間通過V2V鏈路互相通信，共享路面信息。本文研究的異構(gòu)車載網(wǎng)絡(luò)由V2I（采用LTE-Advanced協(xié)議）和V2V（采用Dedicated Short RangeCommunication，DSRC協(xié)議）兩部分鏈路組成；采用的調(diào)度算法是通過調(diào)度管理車載網(wǎng)絡(luò)傳輸鏈路資源（V2I與V2V），幫助車載網(wǎng)絡(luò)范圍內(nèi)各車輛互相協(xié)作，從而提高車載網(wǎng)絡(luò)整體數(shù)據(jù)傳輸性能。

針對車載網(wǎng)絡(luò)中網(wǎng)絡(luò)節(jié)點是高速移動的機動車輛，本文提出了一種基于移動服務(wù)量的異構(gòu)車載網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)度算法（Moble Services Resource Scheduling algorithm，MSRS）。MSRS算法中，由基站對兩種網(wǎng)絡(luò)資源進行統(tǒng)一調(diào)度。與現(xiàn)有算法（Achievable Rate-based Resource Scheduling algorithm，ARRS）使用車輛瞬時可達速率調(diào)度不同，MSRS算法首先依據(jù)車輛的運行軌跡計算調(diào)度周期內(nèi)V2I和V2V鏈路移動服務(wù)量；根據(jù)V2I移動服務(wù)量分配車輛使用直接與基站通信還是通過協(xié)作轉(zhuǎn)發(fā)車輛與基站通信；若車輛為協(xié)作通信方式，基站利用圖論中的二分圖最大權(quán)重匹配算法為車輛分配協(xié)作轉(zhuǎn)發(fā)車輛，車輛作為二分圖頂點、V2I和V2V鏈路為二分圖邊、V2I和V2V移動服務(wù)量為邊的權(quán)重。MSRS算法為異構(gòu)車載網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸提供最大總吞吐量傳輸方案。仿真實驗表明，與現(xiàn)有基于瞬時速率的資源調(diào)度算法相比，在不同車輛數(shù)量、車速、基站覆蓋范圍條件下MSRS算法都可以提供更高的數(shù)據(jù)吞吐量，與窮舉資源調(diào)度算法相比，MSRS算法復(fù)雜度更低。

2 車載網(wǎng)絡(luò)鏈路誤差分析

車載網(wǎng)絡(luò)中由于車輛快速移動，從而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淇焖僮兓?jié)點間的通信鏈路質(zhì)量變化也很快。采用基于瞬時可達速率的車載網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)度算法，為了適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的這種快變特點，必須縮短調(diào)度周期，不斷計算并更新調(diào)度結(jié)果。這會帶來調(diào)度計算和網(wǎng)絡(luò)信令的開銷大幅增長，降低車載網(wǎng)絡(luò)有效傳輸能力。

如圖2所示場景，V1遠離RIU行駛，V2、V3與V1相對行駛靠近RIU。在圖2（a）時刻車載網(wǎng)絡(luò)進行資源調(diào)度，此時若采用傳統(tǒng)的瞬時可達速率作為優(yōu)化目標(biāo)效用函數(shù)，由于V1此時離RIU近、信道條件好，則V3的最大可達速率策略為選擇V1作為協(xié)作節(jié)點協(xié)助V3與RIU通信。圖2（b）所示為調(diào)度周期結(jié)束時車輛的所在位置。比較圖2（a）與（b）可以看出，由于V3與V1相對行駛且V1逐漸遠離RIU，V3通過V1協(xié)助與RIU的可達速率不斷減少，調(diào)度周期內(nèi)V3獲得的通信速率大大少于預(yù)期。可見，圖2（a）調(diào)度獲得的最優(yōu)調(diào)度方案在實際運行時并不是最優(yōu)方案，調(diào)度方案預(yù)期性能與實際效果有較大誤差。

造成這種誤差的原因是資源調(diào)度方案只考慮車載網(wǎng)絡(luò)的瞬時靜態(tài)可達速率狀態(tài)，并以此為依據(jù)進行資源調(diào)度。而車載網(wǎng)絡(luò)是不斷運動變化的網(wǎng)絡(luò)，節(jié)點相互位置動態(tài)變化，以靜態(tài)方案規(guī)劃動態(tài)變化的網(wǎng)絡(luò)必然造成誤差，難以達到最優(yōu)配置網(wǎng)絡(luò)資源的目的。為減少誤差，現(xiàn)有資源調(diào)度方案大多通過增加調(diào)度頻率、減少調(diào)度周期的方法減少網(wǎng)絡(luò)在調(diào)度周期運行期間與方案規(guī)劃時狀態(tài)的差異。這種方法增加了通信開銷，減少了算法有效持續(xù)時間，越來越不適應(yīng)車輛密度越來越大、車速越來越快的現(xiàn)代交通網(wǎng)絡(luò)。

因此，本文提出基于移動服務(wù)量的車載網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)度算法，通過計算調(diào)度周期內(nèi)車輛能獲得的移動服務(wù)量代替調(diào)度時的瞬時可達速率進行車載網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)度。該算法能反映調(diào)度周期內(nèi)車輛位置變化帶來的車輛可達速率改變，從而更精確的描述車載網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)變化，減少車載網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)度算法在實際應(yīng)用中出現(xiàn)的誤差。

3 移動服務(wù)量

為設(shè)計更精確的資源調(diào)度方案，采用移動服務(wù)量代替瞬時可達速率，計算車輛在一個調(diào)度周期可以獲得的移動服務(wù)量，從而更精確的描述車載網(wǎng)絡(luò)鏈路狀態(tài)，為更精確的資源調(diào)度方案設(shè)計打下基礎(chǔ)。定義第k個調(diào)度周期可以獲得的移動服務(wù)量為：

圖7仿真車輛數(shù)目對MSRS算法的影響。20、40、60、80、100、120、140、160、180、200輛車輛隨機分布在道路上，車輛最大時速35m/s，RIU覆蓋半徑500m，每種車輛數(shù)目進行200次實驗取均值。從圖7可以看出，十字路口場景下，無論車輛數(shù)目如何變化，MSRS算法相比ARRS算法所獲得的資源分配方案更優(yōu)，能使車載網(wǎng)絡(luò)達到更大的數(shù)據(jù)吞吐量。

圖8仿真車速對車載網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)度算法的影響。100輛車隨機分布在道路上，RIU覆蓋半徑500m，車輛最大時速為22-52m/s，每種車速進行200次實驗取均值。圖8可以看出，十字路口場景下，無論最大車速如何變化，MSRS算法相比ARRS算法得出的資源分配方案更優(yōu)，能使車載網(wǎng)絡(luò)達到更大的數(shù)據(jù)吞吐量。隨著最大車速增加，MSRS算法相對ARRS算法的總吞吐量也呈現(xiàn)不斷增長趨勢；在最大車速大于40米/秒后，MSRS算法相對ARRS算法的性能優(yōu)勢更明顯，說明隨著車速增加，車輛在一個調(diào)度周期移動的距離增大，ARRS算法描述車輛鏈路性能的誤差也越大，因此MSRS算法相對ARRS算法的性能優(yōu)勢更加明顯，MSRS算法更適合高速移動車載網(wǎng)絡(luò)。

圖9仿真RIU覆蓋范圍對車載網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)度算法的影響。100輛車輛隨機分布在道路上，車輛最大時速為35m/s，RIU覆蓋半徑500-1500m，為每種覆蓋半徑進行200次實驗取均值。

篇（5）

Abstract: The development of the computer technology, and infiltrated all walks of life and computer graphic design technology promotion, the computer graphics technology is applied to the calculation of engineering quantity possible, automatic calculation software application and development is the inevitable trend of the building engineering budget.

Key words : the project pre-settlement; automatic calculation software

中圖分類號：F811.3文獻標(biāo)識碼： A文章編號：2095-2104（2012）

建筑工程預(yù)結(jié)算是建筑行業(yè)中非常重要的一項工作，而工程量計算又是這項工作中至關(guān)重要的一部分。如何提高工程量計算的效率、減少其工作量，做到準(zhǔn)確無誤，一直是工程預(yù)算行業(yè)急待解決的一個課題。

計算機技術(shù)的日益發(fā)展，并滲入到各行各業(yè)中以及計算機平面設(shè)計技術(shù)的推廣，使得計算機繪圖技術(shù)應(yīng)用到工程量計算中成為可能，工程量自動計算軟件的應(yīng)用和發(fā)展是建筑工程預(yù)結(jié)算的必然趨勢。

2003年7月我在公司預(yù)算處開始從事工程預(yù)算工作，剛參加工作時，工程預(yù)算對我來說非常陌生，書本理論與實際應(yīng)用之間差距太大。經(jīng)過很長一段努力，我的預(yù)算技能雖然有所提高，但對于計算規(guī)則和定額的深入理解以及計算速度的有效提高等方面仍有相當(dāng)?shù)牟蛔恪?/p>

2007年，在參與我公司內(nèi)蒙古商廈的審計結(jié)算工作中，我接觸到了魯班算量軟件，同時，在學(xué)習(xí)和應(yīng)用當(dāng)中感受到它給我的工作帶來了很大的方便。

（一）在工作方式上，魯班軟件采用的是AutoCad界面和繪圖方式，這正是我在校期間的學(xué)習(xí)內(nèi)容，所以感覺上手很快，達到熟練程度也比較容易。

當(dāng)然對于很多初學(xué)者來說，軟件入門的確有一定的困難，但這只是暫時的，只要我們把握正確的方法，通過正確的渠道，再加上自己的努力就一定能掌握它。

（二）對于工程量計算規(guī)則，其中大部分已經(jīng)在魯班軟件中設(shè)置完畢，我們只要稍做修改就可以正確應(yīng)用。

顯而易見，工程量計算軟件為預(yù)算初學(xué)者提供了學(xué)習(xí)的捷徑。因為老預(yù)算員精通定額，熟練掌握計算規(guī)則，但計算機水平都不是很高，而對于初學(xué)者來說計算機操作是我們的優(yōu)勢，計算規(guī)則已經(jīng)由軟件定義，我們就可以先入門學(xué)習(xí)軟件再逐漸熟悉定額和計算規(guī)則。通過這種方式我感到預(yù)算水平提高很快。

（三）在工作步驟上，使用工程量計算軟件省略了原先的計算書匯總、上表套定額的手工工序，完全由計算機自動完成，極大程度上節(jié)省了時間。

在工作效率上，以前用手工算量大約用一星期才能完成的工程量，用算量軟件五天就能完成。

（四）在采用的工作方式上，魯班軟件采用AutoCad繪圖方式，省略了手工計算時使用的鉛筆、橡皮、計算器和大量的工程量計算書等耗材，簡化了手寫計算式的步驟和手按計算器計算的繁復(fù)工作，在極大程度上實現(xiàn)了無紙辦公。

（五）在打印輸出格式上，魯班軟件打印輸出的整潔版面是手工書寫無法比擬的，其格式明確，計算公式詳細(xì)，匯總方式合理，做為預(yù)算資料的保存和查閱十分適用。

另外，在核對工程量時，還可以利用電子計算書的分類匯總和條件匯總功能，在計算機中隨時調(diào)用有用的數(shù)據(jù)，減少了手工計算書不易分類、不易匯總的麻煩。

再有，軟件提供了自動輸出到TXT、EXCEL、XML多種文件形式，極大程度上方便了各種用戶的轉(zhuǎn)化與應(yīng)用。

（六）圖形算量軟件作為一種高科技含量的新興技術(shù)產(chǎn)業(yè)，具有很大的發(fā)展前景，通過每一次的軟件不定期升級，軟件必將越做越成熟，越做越合乎人性化設(shè)計。到目前為止，該軟件已經(jīng)由最初的2007版升級到2008版，而且2009版已經(jīng)在網(wǎng)上公布并進入全國巡回展覽階段。

篇（6）

[中圖分類號]R113[文獻標(biāo)識碼]B [文章編號]1674-4721（2009）05（a）-117-02

Effect of molecular weight of poly(Lactic-co-Glycolide) on properties of exenatide-loaded microspheres

SHI Lin1, LIU Bin1, 2, WANG Mengshu1, WANG Chunyu3, KONG Wei1, CHEN Yan1*

(1.College of Life Science, Jilin University, Changchun 130012, China；2.State Key Laboratory of Supramolecular Structure & Materials, Jilin University, Changchun 130012, China；3.Changchun Institute of Biological Products, Changchun 130062, China）

[Abstract] Objective：To prepare exenatide-loaded poly (lactic-co-glycolide acid) (PLGA) microsphere, to evaluate the effect of molecular weight of PLGA on properties of these microspheres. Methods: The exenatide-loaded PLGA microspheres were prepared by double emulsion method with PLGA of different molecular weight. Parameters including particle size, drug loading, encapsulation , and releasing in vitro were determined. Results: The molecular weight of PLGA showed a significant effect on the property of exenatide-loaded PLGA microspheres. Conclusion: The expected characteristics of the microspheres can be realized by adjusting the molecular weight of PLGA.

[Key words] Exenatide; Microspheres; Poly(lactic-co-glycolide)acid; Molecular weight

Exendin-4是胰高血糖素樣肽-1（GLP-1）類似物，具有刺激胰島素分泌、抑制胰高血糖素分泌、抑制胰島B細(xì)胞凋亡、減緩胃排空等生理活性[1-2]。艾塞那肽(exenatide)為人工合成的exendin-4，是由39個氨基酸組成的多肽類藥物，用于2 型糖尿病的治療，臨床效果顯著，但與其他蛋白多肽類藥物一樣，存在頻繁注射不便的問題（每天兩次的皮下注射給藥）[3-4]。本實驗室以乳酸/羥基乙酸共聚物[poly (lactic-co-glycolic acid)，PLGA]為載體材料制備緩釋擬達1個月的exenatide微球，考察了PLGA分子量對微球性質(zhì)的影響。

1 儀器與試藥

MICCRA D-8高速勻漿器（德國ART公司）；XL30 ESEM FEG掃描電鏡（美國FEI公司）；MS2000粒徑測定儀（英國Malvern公司）；冷凍干燥機（德國Christ公司）。

艾塞那肽（吉林大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院肽合成研究室提供，純度>98%）；PLGA（乳酸/羥基乙酸比為50/50, MW分別為10 000、20 000、30 000，山東岱罡生物科技有限公司）； Micro-BCA蛋白檢測試劑盒（美國Pierce公司）；其他試劑均為分析純。

2 方法與結(jié)果

2.1 微球的制備

采用復(fù)乳溶劑揮發(fā)法制備艾塞那肽PLGA微球[5]。以醋酸鈉溶液溶解艾塞那肽作為內(nèi)水相，與PLGA的二氯甲烷溶液混合，高速勻漿器攪拌制得初乳，在勻漿器高速攪拌下快速滴加到1％PVA水溶液中，得到復(fù)乳，繼續(xù)攪拌4 h，離心收集微球，蒸餾水洗滌3次，冷凍干燥，即得。

2.2 微球的形態(tài)觀察

取微球粉末少許，XL30 ESEM FEG掃描電鏡下觀察微球的表面形態(tài)。掃描電鏡照片（圖1）顯示所制備的微球形態(tài)圓整，表面光滑，大小均勻。

2.2 微球的粒徑測定

將微球在水中均勻分散，MS2000測定微球粒徑大小，結(jié)果見表1。可見，隨著PLGA分子量的增大，所制備微球的粒徑也隨之增大。

2.3微球載藥量及包封率的測定

精密稱取適量微球，用0.1 mol/L NaOH（含5％SDS）溶液混懸，在100 rpm、37℃水浴搖床中震蕩24 h，8 000 rpm離心10 min，micro-BCA試劑盒測定上清液中的艾塞那肽含量[6]。按如下公式計算：載藥量%=（微球中所含藥物重量/微球的總重量）×100%，包封率%=（微球的實際載藥量/微球的理論載藥量）×100%，結(jié)果見表1。可見，隨著PLGA分子量的增大，微球的載藥量及包封率隨之提高。

2.4微球體的外釋放試驗

精密稱取適量艾塞那肽微球于離心管中，加 10 mmol/L

pH 7.4磷酸鹽緩沖液混懸(含0.01%疊氮鈉和2 mmol/L SDS)，37℃、100 rpm水浴震蕩,于指定時間取出，4 000 rpm離心10 min，吸出全部上清液, micro-BCA試劑盒測定上清液中艾塞那肽的含量，計算累積釋放量，結(jié)果見圖2。可見，PLGA分子量對exenatide的釋放速率有明顯的影響，分子量越低，藥物釋放越快。PLGA分子量為10 000的微球，突釋嚴(yán)重（60%）。而PLGA分子量為20 000及30 000的微球，突釋相對較小，可緩慢釋放藥物達30 d。

3 討論

PLGA是一種可生物降解的合成高分子材料，被廣泛應(yīng)用于微球的制備[7]。已知，PLGA的分子量和乳酸/羥基乙酸的比例對于微球的性質(zhì)影響較大[8]。本研究選用分子量分別為1 000、2 000和3 000的PLGA，采用復(fù)乳法成功地制備了可以緩釋30 d的艾塞那肽PLGA微球，國內(nèi)未見報道。研究表明，在上述分子量范圍內(nèi)，PLGA分子量越大，微球的粒徑越大、包封率越高、exenatide的釋放越慢，可通過對PLGA分子量的調(diào)節(jié)對微球的性質(zhì)進行有目的的調(diào)控，為艾塞那肽PLGA微球的處方優(yōu)化提供了依據(jù)。

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篇（7）

中圖分類號：TP181

0引言

不確定性問題知識表示和推理是人工智能領(lǐng)域中的一個研究熱點，貝葉斯網(wǎng)（BayesianNetwork，BN）是處理該問題的一個非常重要的理論模型。近年來，隨著搜索技術(shù)的發(fā)展和數(shù)據(jù)挖掘的興起，貝葉斯網(wǎng)結(jié)構(gòu)的學(xué)習(xí)引起了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛興趣。到目前為止，人們已經(jīng)提出了一些學(xué)習(xí)貝葉斯網(wǎng)結(jié)構(gòu)的方法，其中基于蟻群算法[1]、遺傳算法[2-4]和粒子群算法[5]的貝葉斯網(wǎng)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)是比較新的一些實用而有效的方法。例如，基于蟻群算法的貝葉斯網(wǎng)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法I ACO B[1]首先用0階條件獨立性測試發(fā)現(xiàn)一些潛在的條件——獨立知識并用之壓縮搜索空間，然后利用改進的啟發(fā)函數(shù)使蟻群算法的搜索能力得到提高。文獻[5]提出了一種新的基于粒子群的學(xué)習(xí)貝葉斯網(wǎng)結(jié)構(gòu)的算法——C PSO B，該算法利用定義的規(guī)則鏈模型度量拓?fù)湫蛄袃?yōu)劣，有利于發(fā)現(xiàn)較高質(zhì)量的拓?fù)湫蛄校蝗缓笸ㄟ^給粒子位置可選擇更新的粒子群優(yōu)化算法加上動態(tài)權(quán)重系數(shù)，提高了算法的搜索性能。這兩種算法都取得了比較好的成果，但是它們在學(xué)習(xí)貝葉斯網(wǎng)結(jié)構(gòu)時仍存在求解精度不高、收斂速度慢等不足。

篇（8）

[中圖分類號] R765.2 [文獻標(biāo)識碼] A [文章編號] 1673-7210（2013）03（a）-0099-03

過敏性鼻炎是臨床高發(fā)病，其治療方法較多，多數(shù)效果不甚理想。國內(nèi)外的較多研究認(rèn)為，此類疾病與患者機體中的較多檢測指標(biāo)有一定的相關(guān)性，其中微量元素及炎性因子，還有其他較多指標(biāo)均是對疾病診斷和發(fā)展轉(zhuǎn)歸有較高檢測價值的指標(biāo)，因此認(rèn)為其可以作為了解治療干預(yù)方案是否有效的檢測項目[1-2]。本研究就咪唑斯汀對過敏性鼻炎患者血清元素及特異性免疫球蛋白E（sIgE）、嗜酸性粒細(xì)胞陽離子蛋白（ECP）、炎性因子的影響進行分析探討，并將分析步驟及結(jié)果報道如下：

1 資料與方法

1.1 一般資料

選擇2010年6月～2012年5月重慶醫(yī)科大學(xué)附屬永川醫(yī)院收治的84例過敏性鼻炎患者，將其分為對照組（42例）和觀察組（42例）。對照組中男23例，女19例；年齡15～71歲，平均（34.1±5.2）歲；病程10.0～88.5個月，平均（45.3±3.7）個月。觀察組中男24例，女18例；年齡16～72歲，平均（34.3±5.1）歲；病程11.0～88.0個月，平均（45.5±3.6）個月。兩組患者的男女所占比例、年齡及病程比較，差異均無統(tǒng)計學(xué)意義（均P > 0.05），具有可比性。

1.2 方法

1.2.1 治療方法 兩組患者均無1個月內(nèi)用藥治療史。對照組采用伯克納進行治療，以伯克納鼻噴霧劑進行噴鼻治療，2撳/次，2次/d，較為嚴(yán)重者可加至3～4次/d。觀察組則采用伯克納聯(lián)合咪唑斯汀進行治療，伯克納用藥方法與對照組一致，同時給予咪唑斯汀10 mg/次口服，1次/d。兩組均根據(jù)治療情況治療7～14 d。后將兩組患者的治療總有效率及治療前，治療后7、14 d的血清鋅（Zn）、銅（Cu）、錳（Mn）、sIgE、ECP及白介素4（IL-4）、白介素6（IL-6）、白介素8（IL-8）、腫瘤壞死因子α（TNF-α）、γ干擾素（IFN-γ）水平進行比較。

1.2.2 檢測方法 兩組患者均于用藥前1 d空腹?fàn)顟B(tài)下采集靜脈血5.0 mL進行檢測血清Zn、Cu、Mn、sIgE、ECP及IL-4、IL-6、IL-8、TNF-α、IFN-γ，其中血清Zn、Cu、Mn采用DS-3B微量元素分析儀進行檢測；sIgE及ECP則采用上海逸晗生物科技有限公司的sIgE ELISA試劑盒及ECP ELISA檢測試劑盒進行檢測；IL-4、IL-6、IL-8、TNF-α、IFN-γ則均采用上海麗臣生物科技有限公司的相應(yīng)酶聯(lián)免疫定量試劑盒進行檢測，最后將上述所有檢測項目所得檢測數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析。

1.3 療效評價標(biāo)準(zhǔn)

以經(jīng)治療后患者的所有癥狀體征消失，同時實驗室檢測指標(biāo)均恢復(fù)正常為顯效，以患者所有癥狀體征及實驗室檢測指標(biāo)均明顯改善為有效，以患者所有癥狀體征及實驗室檢測指標(biāo)均無改善、輕微改善或加重為無效[3]，且以顯效例數(shù)和有效例數(shù)相加之和為總有效例數(shù)。

1.4 統(tǒng)計學(xué)方法

軟件包為SAS 8.0，計量資料采用均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差（x±s）表示，組間比較采用t檢驗，重復(fù)測量的計量資料采用重復(fù)測量方差分析，以P < 0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 兩組臨床療效比較

治療后7、14 d統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，觀察組的總有效率顯著高于對照組，差異有統(tǒng)計學(xué)意義（P < 0.05）。

2.2 兩組治療前后血清微量元素及sIgE、ECP比較

觀察組患者治療前的血清Zn、Cu、Mn、sIgE及ECP與對照組比較，差異均無統(tǒng)計學(xué)意義（均P > 0.05），而治療后7、14 d觀察組血清Zn高于對照組，Cu、Mn、sIgE、ECP低于對照組，差異均有統(tǒng)計學(xué)意義（均P < 0.05）。見表2。

2.3 兩組治療前后炎性因子指標(biāo)比較

治療前兩組患者的IL-4、IL-6、IL-8、TNF-α及IFN-γ比較，差異均無統(tǒng)計學(xué)意義（均P > 0.05），而治療后7、14 d觀察組血清IL-4、IL-6、IL-8、TNF-α及IFN-γ低于對照組，差異均有統(tǒng)計學(xué)意義（均P < 0.05）。見表3。

3 討論

過敏性鼻炎是由IgE介導(dǎo)的I型變態(tài)反應(yīng)性疾病，臨床發(fā)病率較高，且具有反復(fù)發(fā)作的特點，嚴(yán)重影響到患者的生存狀態(tài)。另外，較多研究認(rèn)為本類疾病發(fā)生過程中多種免疫活性細(xì)胞和細(xì)胞因子等均發(fā)生一定的變化[4]。另外，國內(nèi)外一些研究認(rèn)為[5-6]，機體某些微量元素的異常與本病有較為明顯的相關(guān)性，其中Zn的降低和Cu、Mn的升高可導(dǎo)致機體功能的異常，甚至影響到機體的免疫狀態(tài)，因此患者更易發(fā)生一些疾病。再者，臨床中對于sIgE及ECP在本病患者中存在異常升高的情況已經(jīng)基本得到肯定[7-8]，均與其特異性抗原引起的免疫性反應(yīng)有關(guān)，其在疾病發(fā)生的過程中起到敏感癥狀介質(zhì)的作用。同時，較多研究顯示，此類患者存在明顯的炎性指標(biāo)的異常升高的狀況，其中IL-4、IL-6、IL-8、TNF-α及IFN-γ均是臨床研究基本肯定的參與本病的指標(biāo)[9-10]。綜合這些因素認(rèn)為，上述項目均可在患者治療的過程中給予細(xì)致的監(jiān)測，以利于了解病情的發(fā)展轉(zhuǎn)歸。

伯克納是臨床中對于過敏性鼻炎治療較受肯定的藥物之一，其為糖皮質(zhì)激素類藥物，主要為通過收縮皮膚血管來達到抗炎及抗過敏的作用，從而對過敏性鼻炎發(fā)揮治療效果。咪唑斯汀是臨床中較為常用的一類治療變態(tài)反應(yīng)的藥物，具有抗組胺和抗變態(tài)反應(yīng)活性，還可抑制活化的肥大細(xì)胞釋放組胺以及抑制嗜中性粒細(xì)胞等炎癥細(xì)胞的趨化作用，而這些作用均有效針對了過敏性鼻炎的發(fā)病機制，因此認(rèn)為效果較為可靠。

本研究就咪唑斯汀對過敏性鼻炎患者血清元素及sIgE、ECP、炎性因子的影響進行觀察，以從這些指標(biāo)的變化方面進一步了解咪唑斯汀的療效，結(jié)果顯示，加用咪唑斯汀的患者較未加用咪唑斯汀的患者，其血清微量元素及sIgE、ECP、炎性因子的變化幅度更大，且這些變化呈現(xiàn)出持續(xù)性，因此從這些方面肯定了其療效。

綜上所述，本研究認(rèn)為咪唑斯汀對過敏性鼻炎患者血清元素及SIgE、ECP、炎性因子的影響較為明顯，其可有效改善患者的疾病狀態(tài)。

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篇（9）

他說，量子通信的競賽自1995年歐洲科研人員在日內(nèi)瓦湖底進行量子密鑰分發(fā)的最初演示時就開始了。在那以后，英國、美國、日本、中國等國家都在探索城市間的量子通信網(wǎng)絡(luò)，而現(xiàn)在這場競賽從地面進入了太空，因為衛(wèi)星能連接相距遙遠的不同都市。中國在發(fā)射量子衛(wèi)星方面走在了前面。

感到激動的還有英國劍橋大學(xué)量子物理學(xué)教授阿德里安?肯特，他說：“我對中國發(fā)射量子衛(wèi)星這事感到很興奮。”他認(rèn)為，這是為使用量子技術(shù)構(gòu)建全球性安全通信網(wǎng)絡(luò)邁出的“第一步”。

德國整合量子科學(xué)和技術(shù)中心負(fù)責(zé)人托馬索?卡拉爾科說：“中國發(fā)射全球首顆量子衛(wèi)星意義重大，在實現(xiàn)全球安全量子通信的道路上邁出了決定性的一步。”

解讀衛(wèi)星意義

科學(xué)家們還從不同角度解讀了量子衛(wèi)星的意義。美國馬薩諸塞大學(xué)的量子專家王晨說，用衛(wèi)星參與量子通信，主要是可以減少搭載信號的光子在遠距離傳輸中的損耗。因為與在光纖和地面空氣中傳播相比，光子在太空中的傳輸損耗更小。

謝爾吉延科給出了更詳細(xì)的解釋。他說，地面上量子通信的主要限制是距離，因為即便最好的光纖也有固有損耗，目前量子通信通常的運行距離只有50到100公里。雖然也有一些量子通信實驗的距離達到了250到300公里，但沒有太大實際用處，因為這是以可用性極低的密鑰分發(fā)速率作為代價換取的。通過使用衛(wèi)星，可以把地球表面距離相當(dāng)遙遠的兩個點通過天上的一個節(jié)點連接起來。

有的科學(xué)家則提到中國量子衛(wèi)星影響的不只是量子通信，還有量子計算。阿德里安?肯特說，中國的量子衛(wèi)星“對未來最終形成一個分布式的量子計算網(wǎng)絡(luò)也非常重要”。

肯特還提到了中國衛(wèi)星對國際科學(xué)合作的意義，因為這個衛(wèi)星項目中還有奧地利科學(xué)家是合作方。肯特說：“科學(xué)是無邊界的，中國和奧地利科學(xué)家合作的這個量子衛(wèi)星項目正是讓人興奮的明證。”

奧地利著名量子科學(xué)家安東?蔡林格參與了中國量子衛(wèi)星項目，他認(rèn)為中國衛(wèi)星會帶動全球相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展，因為如果中國團隊取得成功，那么其他團隊將更容易獲得對量子衛(wèi)星的資助。

如何影響生活

那量子衛(wèi)星會怎樣影響我們的生活呢？卡拉爾科說：“基于量子的技術(shù)如今已進入我們的日常生活，沒有量子力學(xué)，我們就不會有晶體管和激光器，也不會有計算機和互聯(lián)網(wǎng)。”他說，量子衛(wèi)星可能會促進相關(guān)領(lǐng)域進一步發(fā)展，令現(xiàn)有技術(shù)更加準(zhǔn)確、靈敏、安全且性能更佳。

篇（10）

量子化學(xué)是將量子力學(xué)的原理應(yīng)用到化學(xué)中而產(chǎn)生的一門學(xué)科，經(jīng)過化學(xué)家們的努力，量子化學(xué)理論和計算方法在近幾十年來取得了很大的發(fā)展，在定性和定量地闡明許多分子、原子和電子尺度級問題上已經(jīng)受到足夠的重視。目前，量子化學(xué)已被廣泛應(yīng)用于化學(xué)的各個分支以及生物、醫(yī)藥、材料、環(huán)境、能源、軍事等領(lǐng)域，取得了豐富的理論成果，并對實際工作起到了很好的指導(dǎo)作用。本文僅對量子化學(xué)原理及方法在材料、能源和生物大分子體系研究領(lǐng)域做一簡要介紹。

一、在材料科學(xué)中的應(yīng)用

（一）在建筑材料方面的應(yīng)用

水泥是重要的建筑材料之一。1993年，計算量子化學(xué)開始廣泛地應(yīng)用于許多水泥熟料礦物和水化產(chǎn)物體系的研究中，解決了很多實際問題。

鈣礬石相是許多水泥品種的主要水化產(chǎn)物相之一，它對水泥石的強度起著關(guān)鍵作用。程新等[1,2]在假設(shè)材料的力學(xué)強度決定于化學(xué)鍵強度的前提下，研究了幾種鈣礬石相力學(xué)強度的大小差異。計算發(fā)現(xiàn)，含Ca鈣礬石、含Ba鈣礬石和含Sr鈣礬石的Al-O鍵級基本一致，而含Sr鈣礬石、含Ba鈣礬石中的Sr，Ba原子鍵級與Sr-O，Ba-O共價鍵級都分別大于含Ca鈣礬石中的Ca原子鍵級和Ca-O共價鍵級，由此認(rèn)為，含Sr、Ba硫鋁酸鹽的膠凝強度高于硫鋁酸鈣的膠凝強度[3]。

將量子化學(xué)理論與方法引入水泥化學(xué)領(lǐng)域，是一門前景廣闊的研究課題，它將有助于人們直接將分子的微觀結(jié)構(gòu)與宏觀性能聯(lián)系起來，也為水泥材料的設(shè)計提供了一條新的途徑[3]。

（二）在金屬及合金材料方面的應(yīng)用

過渡金屬(Fe、Co、Ni)中氫雜質(zhì)的超精細(xì)場和電子結(jié)構(gòu)，通過量子化學(xué)計算表明，含有雜質(zhì)石原子的磁矩要降低，這與實驗結(jié)果非常一致。閔新民等[4]通過量子化學(xué)方法研究了鑭系三氟化物。結(jié)果表明，在LnF3中Ln原子軌道參與成鍵的次序是：d＞f＞p＞s，其結(jié)合能計算值與實驗值定性趨勢一致。此方法還廣泛用于金屬氧化物固體的電子結(jié)構(gòu)及光譜的計算[5]。再比如說，NbO2是一個在810℃具有相變的物質(zhì)(由金紅石型變成四方體心)，其高溫相的NbO2的電子結(jié)構(gòu)和光譜也是通過量子化學(xué)方法進行的計算和討論，并通過計算指出它和低溫NbO2及其等電子化合物VO2在性質(zhì)方面存在的差異[6]。

量子化學(xué)方法因其精確度高，計算機時少而廣泛應(yīng)用于材料科學(xué)中，并取得了許多有意義的結(jié)果。隨著量子化學(xué)方法的不斷完善，同時由于電子計算機的飛速發(fā)展和普及，量子化學(xué)在材料科學(xué)中的應(yīng)用范圍將不斷得到拓展，將為材料科學(xué)的發(fā)展提供一條非常有意義的途徑[5]。

二、在能源研究中的應(yīng)用

（一）在煤裂解的反應(yīng)機理和動力學(xué)性質(zhì)方面的應(yīng)用

煤是重要的能源之一。近年來隨著量子化學(xué)理論的發(fā)展和量子化學(xué)計算方法以及計算技術(shù)的進步，量子化學(xué)方法對于深入探索煤的結(jié)構(gòu)和反應(yīng)性之間的關(guān)系成為可能。

量子化學(xué)計算在研究煤的模型分子裂解反應(yīng)機理和預(yù)測反應(yīng)方向方面有許多成功的例子,如低級芳香烴作為碳/碳復(fù)合材料碳前驅(qū)體熱解機理方面的研究已經(jīng)取得了比較明確的研究結(jié)果。由化學(xué)知識對所研究的低級芳香烴設(shè)想可能的自由基裂解路徑，由Guassian98程序中的半經(jīng)驗方法UAM1、在UHF/3-21G*水平的從頭計算方法和考慮了電子相關(guān)效應(yīng)的密度泛函UB3LYP/3-21G*方法對設(shè)計路徑的熱力學(xué)和動力學(xué)進行了計算。由理論計算方法所得到的主反應(yīng)路徑、熱力學(xué)變量和表觀活化能等結(jié)果與實驗數(shù)據(jù)對比有較好的一致性，對煤熱解的量子化學(xué)基礎(chǔ)的研究有重要意義[7]。

（二）在鋰離子電池研究中的應(yīng)用

鋰離子二次電池因為具有電容量大、工作電壓高、循環(huán)壽命長、安全可靠、無記憶效應(yīng)、重量輕等優(yōu)點，被人們稱之為“最有前途的化學(xué)電源”，被廣泛應(yīng)用于便攜式電器等小型設(shè)備，并已開始向電動汽車、軍用潛水艇、飛機、航空等領(lǐng)域發(fā)展。

鋰離子電池又稱搖椅型電池，電池的工作過程實際上是Li+離子在正負(fù)兩電極之間來回嵌入和脫嵌的過程。因此，深入鋰的嵌入-脫嵌機理對進一步改善鋰離子電池的性能至關(guān)重要。Ago等[8]用半經(jīng)驗分子軌道法以C32H14作為模型碳結(jié)構(gòu)研究了鋰原子在碳層間的插入反應(yīng)。認(rèn)為鋰最有可能摻雜在碳環(huán)中心的上方位置。Ago等[9]用abinitio分子軌道法對摻鋰的芳香族碳化合物的研究表明，隨著鋰含量的增加，鋰的離子性減少，預(yù)示在較高的摻鋰狀態(tài)下有可能存在一種Li-C和具有共價性的Li-Li的混合物。Satoru等[10]用分子軌道計算法，對低結(jié)晶度的炭素材料的摻鋰反應(yīng)進行了研究，研究表明，鋰優(yōu)先插入到石墨層間反應(yīng)，然后摻雜在石墨層中不同部位里[11]。

隨著人們對材料晶體結(jié)構(gòu)的進一步認(rèn)識和計算機水平的更高發(fā)展，相信量子化學(xué)原理在鋰離子電池中的應(yīng)用領(lǐng)域會更廣泛、更深入、更具指導(dǎo)性。

三、在生物大分子體系研究中的應(yīng)用

生物大分子體系的量子化學(xué)計算一直是一個具有挑戰(zhàn)性的研究領(lǐng)域，尤其是生物大分子體系的理論研究具有重要意義。由于量子化學(xué)可以在分子、電子水平上對體系進行精細(xì)的理論研究，是其它理論研究方法所難以替代的。因此要深入理解有關(guān)酶的催化作用、基因的復(fù)制與突變、藥物與受體之間的識別與結(jié)合過程及作用方式等，都很有必要運用量子化學(xué)的方法對這些生物大分子體系進行研究。毫無疑問，這種研究可以幫助人們有目的地調(diào)控酶的催化作用,甚至可以有目的地修飾酶的結(jié)構(gòu)、設(shè)計并合成人工酶；可以揭示遺傳與變異的奧秘,進而調(diào)控基因的復(fù)制與突變，使之造福于人類；可以根據(jù)藥物與受體的結(jié)合過程和作用特點設(shè)計高效低毒的新藥等等，可見運用量子化學(xué)的手段來研究生命現(xiàn)象是十分有意義的。

綜上所述，我們可以看出在材料、能源以及生物大分子體系研究中，量子化學(xué)發(fā)揮了重要的作用。在近十幾年來，由于電子計算機的飛速發(fā)展和普及，量子化學(xué)計算變得更加迅速和方便。可以預(yù)言，在不久的將來，量子化學(xué)將在更廣泛的領(lǐng)域發(fā)揮更加重要的作用。

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