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整式的运算范文1
这种巧妙的求和法，实际是反序相加再求和. 大家虽然对这个故事耳熟能详，但常常忽视了这种方法在计算时的应用.下面举例说明，运用反序求和法的巧妙与简捷.
一、直接应用
例1 计算1+5+9+13+17+21+ …+2009+2013.
解：设S=1+5+9+13+17+21+ …+2009+2013.①
将等式①右边的代数式倒序书写，得到S=2013+2009+2005+…+9+5+1.②
①+②，得2S=2014×504，
所以S=1007×504=507528.
二、整体应用
例2 计算：a+（a+b）+（a+2b）+（a+3b）+…+（a+2011b）.
解：设S=a+（a+b）+（a+2b）+（a+3b）+…+（a+2011b）.①
反序变为S=（a+2011b）+（a+2010b）+（a+2009b）+…+a.②
①+②，得2S=（2a+2011b）×2012.
所以S=（2a+2011b）×1006=2012a+2023066b.
三、综合应用
反序相加后，各项值相同，因而能快速得出答案.有时，也可经过几次反序相加，再求出结果.
我们再回头看看这些复杂的计算题，因为有了“反序”这种方法，计算显得特别简单；反之，不用“反序”法，求和会非常困难. 而这种看似“简单”的方法其实来自我们早就熟悉的数学故事，只不过同学们忽略了对方法的提炼. 这也启示我们，在平时的生活中，要善于发现蕴含有数学思想、数学方法的素材；同时，在学习过程中，遇到不易解决的问题时，我们要象高斯一样，从多角度去想一想，或许也能找到一种奇妙的方法，使问题得以创造性地解决.
下面有一道中考题，同学们试试看.
（2012年湖北省黄石市中考题）“数学王子”高斯从小就善于观察和思考.在他读小学时就能在课堂上快速地计算出1+2+3+…+98+99+100=5050，今天我们可以将高斯的做法归纳如下：
令 S=1+2+3+…+98+99+100， ①
S=100+99+98+…+3+2+1. ②
①+②有2S=（1+100）×100 ，解得S=5050.
请类比以上做法，回答下列问题：
整式的运算范文2
Abstract： With the development of electronic government affairs， there are many problems in the electronic government affairs， such as repeated construction， Information Island， and standardization shortage， high operation and maintenance costs. Cloud model for electronic government affairs information construction and transformation can get rid of those restrict， realize cloud computing model of system framework and platform construction， and gradually realize data sharing， resource sharing and the standardization of the electronic government affairs from the physical plane， data level and application level of the system construction.
关键词： 云计算；电子政务；规范化；系统架构；平台建设
Key words： cloud computing；electronic government affairs；standardization；system architecture；platform construction
中图分类号：TP39 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2012）33-0217-02
1 云计算的特点
云计算作为一种计算模式，把IT资源、数据、应用作为服务通过网络提供给用户（IBM），在把大量的高度虚拟化的资源管理起来，组成一个大的资源池，用来统一提供服务。以公开的标准和服务为基础，以互联网为中心，提供安全、快速、便捷的数据存储和网络计算服务（Google）。
在云计算的这种模式下产生了云服务，将网络中的各种资源调动起来为网络用户服务。云计算秉承按需服务的理念，一种是指基础设施（硬件、平台、软件）的交付和使用模式，一种是服务的交付和使用模式，用户通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的IT基础设施和服务。在商业模式上，云计算实现为：“软件即服务（Software as a Service，SaaS）”，“平台即服务（Platform as a Service，PaaS）”和“基础设施即服务（Infrastructure as a Service，IaaS）”。等形式。
云计算就是为了更低的成本，更高的性能，基础设施、服务的共享而生的，优点很突出，当然云计算也有它自身的缺点：
云计算的模式对网络有很强的依赖性，网络连接是云计算各种服务提供的必要条件，连接速度在很大程度上影响云计算的效果及提供服务的质量。云计算的功能可能受到平台、兼容性等限制。云计算的安全性也是一个问题，系统强壮性，信息的安全性在一定程度上影响云计算模式的广泛应用，现在在信息传递和数据存储的加密，私云建设的隔离和防护等方面做了大量研究。
2 我国电子政务的发展及问题
从八十年代开始，计算机技术逐渐应用到行政办公领域，但是由于当时的网络条件的限制，加上各地方、各政府部门、各专业领域的各自为政，信息化建设投入很大，但是信息之间基本没有共享和交互。信息化只能满足自己范围内的一部分应用需要。
九十年代后期随着网络技术的迅猛发展及网络的普及，部分政府部门内实现了联网和信息交互，信息在纵向上实现了一定的联网和互通，这类工程以金桥、金卡、金税等金字工程为代表。数据只是在本业务系统内实现了有效的传递和共享。缺乏多层次横向的贯通。
2002年开始国家选择了四个城市做企业基础数据交换平台试点建设，以国家48个部委倡议开展的政务上网工程为契机，中央与地方的工商、海关、国税和地税等部门纷纷推出了各种网上办公业务。2001年6月1日，国务院12个部委共同参与的“中国电子口岸”在全国各口岸推广实施。“中国电子口岸”将上述部门分别管理的进出口业务信息流、资金流、货物流等电子底账数据集中存放到公共数据中心。在统一、安全、高效的计算机物理平台上实现数据共享和数据交换。
当前我国政府通过吸收国内外电子政务领域的最新研究成果和对我国电子政务建设的深入研究，提出了建设和完善政府办公业务网（内网）、政府办公业务资源网（专网）和政府公共信息网（外网）和政府信息资源数据库。就是“三网一库”。
电子政务信息化过程中存在着许多问题：
①经济发达地区和各部门花费巨资建设了各种软硬件环境，部署了各自应用，建设了各种数据中心，购置了各种的应用平台，同时一些欠发达地区却缺少资源来建设一些信息化系统。
②电子政务的信息孤岛：国家花费了大量的资金和人力建设的系统积累的数据存储在不同的应用系统和数据中心，很多数据由不同口径不同部门在收集，浪费资源却不能共享，在一些必须的应用中只能再次花费人财物做数据交换和接口。
③一些同质类似的应用，重复开发，或者因为部署的环境不同，各地各部门因没有统一的规划和规范，各自进行高难度开发。在现在的网络环境下的应用系统不同于单机应用系统，分布、异构、多样、动态变化的网络环境使应用系统复杂程度高、开发困难，对研发人员的素质要求很高，这方面人才的不足制约了应用的开发。
④高运行成本难以承受网络环境下的应用系统的部署、运行和维护，计算机和软件系统的频繁升级换代，不管什么部门和各级政府都不得不维持一支专门的技术队伍，每年都要投入大量的经费用于系统的升级维护，这对很多地方和部门都是难以承受的。
⑤电子政务标准化工作不够，各级各类政府部门的管理业务流程，公众服务的便利性，需要加强。
3 国外的经验和做法
为规范政府信息化，美英两国政府都颁布了一系列指导政府各部门电子政务建设的原则，其内容涉及到政府信息化的各个方面，规定政府各部门信息化所遵循的共同原则。
美国由政府带头采用云服务，其于2011年9月了《联邦政府云战略》，规定在所有联邦政府信息化项目中优先云计算，力求解决美国联邦政府电子政务基础设施使用率低、资源需求分散、系统重复建设严重、工程建设难于管理以及建设周期过长等问题，以达到明确度量云计算产生的效益、注意事项和选择条件，指导各部门向云平台迁移，进一步加强云计算设施的部署力度，制定联邦政府的行动计划，推动云计算的部署的目的。
目前，云计算服务已经开始被欧洲越来越多的中央和地方政府所采用。以英国政府的“政府云”为例，它包括各层级的数据平台及相关的教育、商业服务，其平台与商用平台在技术层面上类似，目前已有300多个用户实体，未来还准备移植到4G移动通信平台上。英国政府希望能借此在2012-2013年节省开支2000万英镑，2013-2014年节省6000万英镑，2014-2015年节省8000万英镑，到2015年，至少有50%的信息技术资源通过公共云服务网络来购买。
4 云计算如何促进电子政务的发展
从电子政务的发展来分析，电子政务有几个核心应用类型：
①数据中心类的应用，主要包括数据采集（数据传输、接口、网络）、数据统计（报表、汇总）、数据存储与备份（数据异地备份和大容量存储）、数据展现（BI平台）、数据分析（计算能力）、数据共享与交换（数据层和应用层的集成）等关键环节。比如：各类数据采集系统、各类综合统计系统、各类数据中心、监控平台等等。
②电子政务网站，公共服务类。比如各类政府网站、各类机构网上业务办理、登记注册、服务和信息平台。
③办公自动化类。比如：邮件系统、办公系统、办公业务流程管理、文件上传下达、文档管理、知识库档案库等应用。
各类系统都有其共同点，国际国内都有诸多厂商根据其共性，为类似应用开发了平台，可以在平台上进行二次开发，国内外都有成熟的厂商和平台。可以借鉴此类应用平台开发适合电子政务的业务平台，在顶层架构和数据规划完善的基础上，借助此类平台和业务管理规范可以快速开发电子政务的应用。
利用云计算的特点，从几个层次来促进电子政务信息化工作的发展：
物理层面：云计算中心，借鉴第三方云服务厂商的运作模式，建设云计算中心，为电子政务的各个部门、各个业务、各个应用服务。可以利用三网一中心，搭建电子政务云，将各种应用按照云模式改造后，逐步迁移到电子政务云上来，并为后续建设该应用的单位，提供技术支持，在云上搭建应用。比如：电子邮件系统，政府网站的云平台建设。统一建设，统一运营和维护，各使用单位只需在平台上做各性的配置、内容建设和内容维护。系统的升级，能力的提升等工作由云计算中心和应用平台开发单位来统一实施。
数据层面：做好国家层面的数据规划，划分国家电子政务的各个职能域，分别做好顶层的数据规划，指导各个电子政务的统计系统、数据中心、数据采集系统等的建设，数据有规划，有标准，才有可能逐步从数据交换和大量的接口过渡到真正的数据共享，应用集成。在各应用从物理层面的统一，逐渐过渡到数据和信息的共享共建。
应用层面：在做好电子政务规范化和标准化的基础上，分析电子政务的核心应用：监控系统、统计系统、数据中心系统、政务网站、办公自动化及邮件系统，分别在云计算中心建设该类平台，各类系统在云平台上实例化各自应用，遵循已有的数据规划，逐步实现应用层面的融合、共享和统一。
在公共云计算平台建设完善之初，现有的应用系统进行云计算架构的改造，将系统逐步迁移到云平台上，根据应用的安全要求，建设私有云；鼓励一定范围内合作建设云平台，将已有的和新建的电子政务应用搭建在云平台上，总结云平台建设、运营的经验，将这类建设和运营模式逐步推广。
参考文献：
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[2]黄志澄.我国电子政务的现状与发展[J].国际技术经济研究，2003（1）：12-18.
[3]余向东.国内外电子政务发展浅析[J].信息技术与标准化，2003（2）：10-15.
[4]杨兴凯.电子政务[M].大连：东北财经大学出版社，2007年7月第1版，14-15.
[5]姚国章.电子政务原理[M].北京：北京大学出版社，2005，3.
[6]曾伟，蒲明强.公共部门电子政务理论与实践[M].北京：中国地质大学出版社，2008.12.
[7]孙正兴，戚鲁.电子政务原理与技术[M].北京：人民邮电出版社2003年4月第1版.
[8]云计算[EB/OL].[2009205209].http：//server1ctocio1com1cn/whatis/296/80462961shtml1.
整式的运算范文3
关键词:运动目标检测;混合高斯模型;对称差分;阴影检测
中图分类号:TP391.41文献标识码:A
1 引 言
在视频监控中,常用的运动目标检测算法主要有背景差分法和帧间差分法｡大多数背景差分法主要讨论了如何建立一个稳定可靠的背景模型｡如Mittal等人提出了采用变带宽核密度估计法建立背景模型[1];Haritaoglu等人提出的采用最大值､最小值与最大帧间变化建立背景模型的W4算法[2];以及Stauffer等人采用混合高斯模型(MoG,mixture of Guassian)作为背景统计模型的算法[3]｡背景差分法通常能提取较为完整的前景信息,MoG等方法对于逐渐变化的背景也具有一定适应性;但是它对运动检测的敏感性与实时性不如帧间差分法｡而帧间差分法则是由两帧连续图像的差值得到运动物体的位置和形状等信息,能比较准确地检测到运动目标轮廓,它的实时性和对运动物体的敏感性比较高;但是由于运动目标上象素的纹理､灰度等信息比较相近,通常只能得到部分运动信息｡
运动目标检测是各种后续高级处理如目标分类､行为理解等的基础和关键｡为了实现对视频监控系统中的运动目标的精确检测,以满足其后续处理的需要,本文提出了一种将帧间差分法和基于混合高斯模型的背景差分法相融合的算法,并结合阴影检测､连通组件分析和形态学滤波等方法,能准确地分割出运动物体的边界｡
2 背景模型及其更新
2.1 背景模型
在视频监控系统中由摄像机输入的图像是由R､G､B 3个分量组成,它混合了色度和亮度信息｡区分色度和亮度信息能更好的描述物体,我们首先将输入图像由R､G､B空间转换到亮度､色度空间(s,r,g)｡其中亮度坐标s定义为[4]:
色度信息由R､G､B 的相对确定为
r､g､b称为色度坐标,并有r+g+b=1｡色度空间是二维的,只有两个色度坐标独立,我们选r､g作为色度空间坐标｡
固定摄像机输入视频图像序列为{1,2,…t,…},第t帧视频图像中像素X=(x,y)的输入信号为I(X,t)=(Is(X,t),Ir(X,t),Ig(X,t))｡这里采用混合高斯分布来描述背景模型｡设用来描述每个象素点Xt颜色的高斯分布共K个,K的值通常取3～5个｡则象素点Xt的概率函数可用式(1)表示:
其中:ωi,t是第i个高斯分布在t时刻的权值,μi,t,Σi,t分别第i个高斯分布在t时刻的均值和协方差矩阵,η表示高斯概率密度函数:
在亮度､色度空间(s,r,g)中,μi,t,Σi,t豢梢孕闯扇缦滦问:
计算技术与自动化2007年6月第26卷第2期唐宜清等:视频监控中一种完整提取运动目标的检测算法各高斯分布按照优先级高低排列,优先级PRIi计算如下:
背景建模过程如下:
1) 初始化模型:用第一幅图像每点的象素值作为均值,给一个较大的方差､较小的权值｡
2) 模型学习:取背景场景图,将每个象素与该象素的已有的i(i
则I(X,t)与模型Pi匹配｡其中τ为正常数,是一个全局阈值,在这里我们取τ=2.5｡下标i表示第i个分布模型,下标j表示在(s,r,g)空间中的分量｡否则,且i
2.2 背景模型的更新
1) 权重的更新
2) 均值和方差的更新
对于未匹配的高斯分布,不予更新｡对于匹配的第i个高斯分布如下:
3 帧间差分
帧间差分是把当前帧与前一帧图像的像素亮度或者梯度值[5]相减,从而得到运动物体的位置与形状等信息,它对光照的适应性较强｡一个改进的方法是对称差分法,它采用三个连续帧取代两帧[6],能很好提取出中间帧运动目标的轮廓｡其基本算法如下:
1) 视频序列连续三帧源图像为I(X,t-1),I(X,t)和I(X,t+1),分别计算相邻两帧源图像的绝对差灰度图像D(t-其中,W是一个抑制噪声的窗口函数｡由于均值滤波会使图像模糊化,从而失去边缘信息,因此我们选用高斯滤波函数来抑制噪声｡
2)对D(t-1,t)(x,y)和D(t,t+1)(x,y)分别取阈值T1,以进行二值化,得到两个二值化图像B(t-1,t)(x,y)和B(t,t+1)(x,y)｡将B(t-1,t)(x,y)和B(t,t+1)(x,y)在每一个象素位置进行逻辑与操作,得到对称差分结果二值图像,计算公式如下:DS,t(x,y)
4 运动目标提取
4.1 阴影检测
在光照较强的情况下,检测出的运动物体会包含它的阴影,这会在很大程度上影响后续跟踪和识别的正确率,因此我们希望在检测阶段尽量消除阴影,以提高后续处理的正确率｡
阴影在图像中可以看作半透明区域[7]｡漫反射物体被阴影遮挡时其表面物理反射特性并没发生任何改变,只是光照度发生改变｡因此图像中阴影遮挡部分的色度(r,g)相对于背景没有发生变化,而亮度s相对背景增大或减小｡设t时刻图像中前景目标像素点集合为Σ,阴影部分像素点集合为Ζ,则:
Z={X|X∈Σ,m≤IS(X,t)μS(X,t)≤n且存在与X在(r,g)空间满足式(4)的背景分布模型}｡
其中IS(X,t)为像素点X在t帧取值,m为阴影导致的亮度最大衰减比率,n为阴影造成的物体亮度增大的最大比率,μS为背景物体没有阴影遮挡时的期望值｡用(r,g)空间与X匹配的各背景分布模型均值的加权平均值作为μS,即
其中ωi,tΩi,t为权重,Ωi,t=∑i∈Zωi,t,Z为在(r,g)空间与X匹配的背景分布模型的集合,M为集合Z中背景分布模型的个数｡
4.2 目标提取
为了从视频场景中精确地提取出运动目标,本文采取了如下六个步骤:
1) 由第2节所建立的背景模型,得到一个前景图像,记为DB,t(x,y)｡它可以获得比较好的前景信息细节,并且能克服背景场景缓慢变化的干扰｡
2) 由第3节的对称差分法,得到另一个前景图像DS,t(x,y)｡它能灵敏地捕捉到运动目标,并且可检测到比较准确的运动目标轮廓,检测的实时性强｡
3) 将1)和2)结合,在每一个象素位置将DS,t(x,y)和DB,t(x,y)逻辑“或”操作,可以得到一个完整､准确的前景图像Ft(x,y):
通过上述3步,在像素级低层次处理上我们得到了前景目标的像素点集合;随后须对这些集合作进一步的高层次处理,去除噪声才能完成目标提取｡步骤如下:
4) 按照4.1节中所述方法,除去Ft(x,y)中阴影部分的像素点｡
5) 采用开､闭运算等形态学滤波方法对Ft(x,y)进行滤波,抑制噪声｡
6) 利用区域标记和连通性分析计算各个变化的连通区域的面积,当某一区域面积大于给定阈值T2(即最小区域面积)时就认为背景图像有变化,并认为该变化区域就是检测到的目标范围;并删除含极少数像素点､不可能是运动目标的孤立区域,进一步消除噪声｡
5 实验结果与讨论
利用文中方法对一段320×240视频序列图像进行处理,在普通PC机(Intel Pentium 4 3.00GHz,256M)上能够达到每秒约11帧的速度,基本满足实时处理要求,结果如下图所示｡根据第2节所述,混合高斯模型的各初始值设置为:K=5,ω=0.05,σ=30,α=0.005,τ=2.5,其中,如果学习率取的比较小,适应环境变化的能力就低,只能适应缓慢的环境变化;如果α取的比较大,适应环境变化能力强,但容易受噪声影响,不够稳定｡这里根据经验调整为0.005｡对于对称差分阈值T1,如果设置过大,则可能会丢失掉一些运动信息;如果设置过小,则可能会引入一些额外的噪声,在这里设置为7｡最小区域面积T2设置为100｡
图1(a)是视频序列中的一帧源图像｡图1(b)是采用本文算法得到的背景图像｡图1(c)是由对称差分法得到差分图像,可以看出,虽然对称差分法能得到一个完整的运动轮廓,但却忽略了很多细节信息｡图1(d)是基于Stauffer等人的混合高斯模型得到的差分图像｡可以看到,它能得到较好的前景细节信息,但是受阴影的干扰很大;同时,由于噪声和背景扰动的影响图1(c)､图1(d)还含有一些非运动目标的噪声点｡图1(e)是利用本文算法得到的运动目标图像｡从结果图像图1(e)中可看到,本文算法可以得到精确完整的前景目标信息｡
6 结 论
整式的运算范文4
从去年开始，阿里巴巴在全国各地频繁举办云栖大会，不断地教育用户。到近期，摩根士丹利报告称，阿里巴巴的云计算业务阿里云其单独估值已经高达390亿美元。而全球最早投身云计算的亚马逊7月12日市值再创历史新高达到3557亿美元，超过伯克希尔哈撒韦公司跻身美国前五大公司。
今年上半年以来深陷舆论漩涡的互联网巨头百度继去年推出百度开放云之后，7月13日正式了2016百度开放云战略。百度创始人、董事长兼CEO李彦宏表示，百度天生就是云计算公司。云计算已经不是简单的云存储以及计算能力的需求，大数据、云计算、人工智能三位一体才是真正的云计算。
巧合的是，在百度2016开放云战略此前不久，阿里巴巴云栖峰会（成都）、腾讯“云+未来”峰会也相继召开。昔日国内互联网领域三巨头BAT在云端的交锋已经不可避免，与阿里巴巴和腾讯相比，百度能否在云端后发先至呢？
三大智能平台
百度云计算事业部总经理刘炀正式智数大数据平台――天算，智能多媒体云平台――天像，以及智能物联网平台――天工，其中包含众多全新上线的行业解决方案和产品。三大智能平台，连同已有的云服务，共同构成了百度开放云成熟、完整的产品矩阵。
天算平台整合百度大数据服务和人工智能技术，提供从数据收集、存储、处理分析到应用场景的一站式服务，广泛适用于诸多行业场景，在生命科学、数字营销、日志分析、金融征信、智能客服等领域变现尤为突出。
随着传播媒介的演变，传播的方式也开始走向智能化，百度天像智能多媒体云平台通过人工智能、大数据的技术，增加互动时的用户体验。天像平台依托百度海量资源，提供了包括从文档到视频的多媒体处理服务；同时基于百度人工智能技术，开放百度在图像、语音处理的智能服务。
百度天工平台提供从设备端的SDK到接入、协议解析、设备管理、存储、数据等全栈产品，让企业和合作伙伴可以快速搭建一个满足行业诉求的物联网应用。万物互联的时代正在开启，然而行业之间的技术和产品天然存在着鸿沟，传统行业和互联网之间更是有着完全不同的技术栈和语言。对此百度天工智能物联网平台，深入行业，用行业的语言和行业交流，做更懂行业的物联网平台。百度天工的物接入服务是国内首个支持原生MQTT协议的公有云物联网服务，物解析服务是国内第一个支持工业Modbus协议的云服务，抹平行业技术鸿沟，降低传统企业上云门槛。
生态之争
伴随着云计算、大数据等技术愈发成熟，云计算已经跨越技术层面演变为生态之争，谁能获得更多合作伙伴的支持，已经成为最关键的竞争维度。
李彦宏表示，虽然大家一直认为是个toC的公司，但是其实百度在搜索领域有超过100万家企业，从去年开始全力发展O2O业务，又有超过200万家企业进入百度生态之中，对于企业级服务百度从来不陌生。百度开放云已经在各个领域陆续取得成效。
北京诺禾致源生物信息科技有限公司副总裁吴俊表示，诺禾致源使用百度智能大数据生命科学解决方案，有效解决了基因测序和生命科学研究海量的数据存储和分析需求。
百度智能多媒体云为业内知名的直播平台――全民TV提供了全方位的支撑，全民TV CEO李然表示通过百度开放云有效帮助平台降低延迟、过滤违法信息，提高了用户体验，大大降低了平台内容审核的成本。
太原铁路局和百度开放云合作，借助百度的云计算、大数据、人工智能和物联网技术平台打造集铁路、公路、航空为一体的智慧物流云平台。太原铁路局表示双方的合作将大大提升物流效率，助力传统物流行业的升级改造。
对于生态问题，刘炀表示希望通过技术输出，用科技的力量为更多的企业服务。百度希望通过技术、产品创新和行业形成紧密结合。同时在行业构建云计算生态，和合作伙伴共建生态，协同共赢，为面临升级转型的传统行业提供帮助支持。
殊途同归
无疑，以BAT为代表的互联网巨头都视云为未来，但是在具体策略上又略有不同。
刘炀表示，百度开放云将继续以三大智能平台为依托，不断创新，精益求精，将未来智能的触角延伸至360行。云计算是百度的战略，人工智能是云计算的未来。
百度首席科学家吴恩达表示希望通过人工智能帮助百度开放云用户。目前百度人工智能在图像识别、语音识别、机器学习平台和大数据领域拥有成熟的应用技术，吴恩达相信人工智能将像100年前的电力一样改变诸多行业。
在此前腾讯的“云+未来”峰会上，腾讯董事会主席兼首席执行官马化腾介绍了腾讯的云计算发展之路。腾讯云与业内其他云解决方案的不同是：腾讯云方案不是作为一个独立的业务来考虑的，而是作为整个平台战略去考虑。
整式的运算范文5
关键词：运动生理学；低氧；气体代谢；通气阈；乳酸阈
中图分类号：G804.2
文献标识码：A
文章编号：1006-7116(2009)07-0105-05
随着社会经济的发展，人们对健康的认识提高，意识到运动休闲对健康的促进作用很大，所以选择假期出外旅游，蹬山也就成了时尚的选择。蹬山不仅锻炼身体，舒展心情，解脱工作压力，而且可以享受大自然的美景，享受挑战自我、战胜自然的自豪。蹬山过程中，随着海拔的升高，气压减小、氧分压降低、机体运动能力下降，若以相同的速度继续蹬山，则越来越困难，因为机体的缺氧一方面是因为运动需氧量保持或者增加，另一方面是由于外界氧分压降低，机体摄氧减少或更加困难。
本实验从模拟低氧的角度对蹬山运动进行研究，其意义主要是为大众健身、平民体育、生活体育服务。同时也希望能够为蹬山运动训练提供参考。
1 研究对象与方法
1.1研究对象
本实验的对象为10名本校体育科学学院本科学生，身体健康，经询问无代谢和心肺系统疾病史。年龄(20.8±1.03)岁、身高(177.2±7.37)cm、体重(68.27±7.40)kg、脂肪百分比(14.31±3.63)％、BMI(21.71±1.43)kg／cm2。所有受试者均为自愿参加。
1.2研究方法
实验地点在体育科学学院呼吸代谢实验室，分别为正常环境、模拟1000m、模拟1500m环境。模拟1000m、模拟1500m环境在低氧帐篷里进行，开动低氧发生器使氧气体积分数降低，氧气体积分数分别控制在18.5％、17.4％，气压与外界正常大气压一致。
根据参考文献，我们采用递增负荷方法进行测定；首先在功率自行车上0w蹬踏4min，然后以每min递增20W功率继续进行运动，直至力竭，转数控制在60r／min。测试指标为：VE、V(CO2)、血乳酸。
1.3数据处理
实验结果采用Excel2003和SPSS14.0进行统计学处理，数据结果采用x±s表示，显著性采用SPSS14.0进行T-test来检验，显著性差异水平α取0.05。
2 结果及分析
2.1通气量(VE)的变化
由图1所示，模拟1000m环境各个时段的VE均高于正常环境，并且在第6、8、9、11、12、14min点处的差异具有显著性。模拟1500m环境，VE在运动前6min通气量与正常环境下接近，且稳定在20L／min附近。第6min以后，模拟1500m环境下的VE逐渐增加，增加幅度大于正常环境，第9min时差异具有非常显著性(P
2.2血乳酸浓度的变化
安静血乳酸(Bla)约为1.50mmol／L上下。运动中前12minBLa增加缓慢，通过曲线图(图2)可以看出呈线性变化，但12min后，BLa迅速增加，偏离了原来的线性曲线。12min时，正常环境与模拟1000、1500m环境下BLa值分别为(3.18±0.48)、(3.05±0.75)、(3.90±1.20)mmol／L，模拟1500m与模拟1000m之间差异具有显著性(P
运动后即刻BLa值分别为(9.58±1.40)、(7.22±1.38)、(6.57±1.50)mmol／L；运动后3min的值分别为(11.31±2.09)、(8.03±1.53)、(7.53±1.70)mmol／L，达到峰值。与正常环境下相比，BLa值呈现逐渐下降趋势，且具有非常显著性差异(P
2.3通气阈与乳酸阈时各指标的变化及相关性
如表1所示，通气阈出现时间呈现下降趋势，与正常环境相比，模拟1000m的差异具有显著性(P
与正常环境相比，模拟1500m乳酸阈出现时间和功率的差异都具有显著性(P
表2是3种环境下通气阈和乳酸阈的相关性系数r的数值，在正常环境下相关系数，都在0.65以上，P0.05，统计学上差异均无显著性。
3 讨论
3.1正常与模拟1000、1500m递增负荷运动时通气量(VE)变化
VE是非常重要的心肺功能指标之一，反映有氧运动能力的大小。肺活量与运动中最大通气量呈高度正相关，通常采用测定肺活量来间接衡量心肺功能。研究表明在不同低氧环境下运动时，VE会随着氧分压的降低而升高，且差异具有显著性，刘通过实验证
实，在低氧条件下运动时，通气量明显增加，均与本研究结果一致。相同时间段内，模拟1500m时的VE略低于模拟1000m时的VE，这可能与氧分压降低有关，有文献报道当缺氧刺激严重时，可引起中枢抑制作用，使呼吸频率和深度减弱。
低氧环境下通气量增加机制是：在低氧环境时，外界氧分压(p(O2)))降低导致血管内p(O2)降低，同时伴随p(CO2)的升高，pH降低和[H+]升高等现象，这些变化均引起外周中枢神经兴奋，发放神经冲动，使呼吸中枢兴奋，反射性引起呼吸加深加快，VE增加。
p(O2)降低对呼吸中枢的作用是双重的：一是p(O2)降低可以刺激外周感受器，引起呼吸加深加快，二是p(O2)降低可直接作用于呼吸中枢，抑制中枢神经系统，即低p(00使中枢神经元得不到充足的氧，从而降低呼吸中枢的机能反应，引起呼吸减弱。即轻微的缺氧可以使呼吸加深、频率加快，此时外周调节占主导，而缺氧严重时，超低p(O2)对中枢的抑制加强，引起呼吸减弱。
实验中，模拟1000m、模拟1500m，由于低p(O2)的刺激引起呼吸加深加快，相同时间段内，与正常环境下相比，VE都出现增加，部分点差异具有显著性。模拟1500m时，p(O2)进一步降低，这时低P(O2)对中枢的抑制作用加强，故VE要低于模拟1000m。
VEmax在模拟1500m环境下显著下降，主要是因为低p(O2)使受试者呼吸困难，摄入氧气不足，有氧供能系统还未全部动用时就已经大量采用糖酵解无氧供能系统进行供能，产生大量乳酸，不利于维持高强度运动，力竭时间提前出现，因此表现出VEmax下降。
3.2正常与模拟1000、1500m递增负荷运动时血乳酸浓度的变化
在不同的环境下运动，相同负荷时血乳酸浓度(BLa)会发生变化。在高原低氧环境下，多数研究表明高原训练时同级负荷运动时或者相同强度运动时，BLa增加，乳酸阈LT时间提前，血乳酸速度曲线左移，与本研究结果一致。正常、模拟1000、1500m时在相同时段的值逐渐升高，且在某些点的差异具有显著性。引起BLa升高的主要原因是由于低氧P(O2)，机体需氧与供氧矛盾提前，无氧糖酵解供能提前，故相同时间段的BLa值升高，且随着p(O2)降低而升高。
本实验测得运动后即刻和运动后3minBLa，正常、模拟1000、1500m呈现下降趋势，即刻分别为(9.58±140)、(7.22±1.38)、(6.57±1.50)mmol／L；运动后3min分别是(11.31±2.09)、(8.03±1.53)、(7.53±1.70)mmol／L，差异具有非常显著性(P
3.3正常与模拟1000、1500m递增负荷运动中通
气阈与乳酸阈时各指标的变化及其相关性
1)通气阈。
通气阈(VT)随，P(O2)降低而提前已得到证实，表现为通气阈时间提前，通气量、功率降低等。目前关于低氧环境下VT时VE减小、功率降低的研究，国内尚未报道。本实验通过比较3种环境下的通气阈时各指标发现：通气阈出现时间、VE、功率和V(CO2)均下降，且差异具有显著性。而对应的通气阈出现时间、VE、功率和V(CO2)的百分比则是正常环境最高，模拟1500m次之，模拟1000m最低。
通气阈机制是：在递增负荷运动中，气体代谢指标均随着负荷强度的增加而发生变化，当负荷强度达到一定的水平时，VE、V(O2)和V(CO2)等指标突然出现非线性增长。VT出现是因为肌肉无氧代谢增强，导致大量乳酸和H-扩散入血液，诱发血液CO2增加和代谢性酸中毒刺激颈动脉所致。但VT并不依赖于血乳酸增加，研究表明VT与骨胳肌神经原性刺激有关，已知肌纤维中有大量Ⅲ、Ⅳ类感觉传人纤维，其发放的神经冲动可影响心血管和呼吸系统的活动，这些神经纤维可被大量的体液性因素如H+、乳酸、儿茶酚胺及p(O2)下降所激活。
VT在不同环境下会发生变化，低p(O2)刺激机体提前动用糖酵解进行供能，导致乳酸增加，血液pH值下降，H-增加，p(O2)下降和儿茶酚胺升高引起神经变化引起肌肉神经元兴奋，产生神经冲动或者神经冲动的频率和幅度增加，从而引起VE等通气代谢指标提前发生非线性变化，表现在VE、V(O2)、V(CO2)的急剧增加提前，而在通气阈出现时的值出现降低。
实验中发现，VT的时间、VE、功率、V(CO2)的百分比出现先降后略有升高，其可能是模拟1500m的峰值较前两种环境显著降低，所以VT的出现时间、VE、功率、V(CO2)的绝对值降低。
2)乳酸阈。
乳酸阈(LT)在低氧环境下出现提前现象，出现LT的时间分别是(826.67±72.11)、(816.00±94.66)、(744.00±94.66)s，其中模拟1500m时差异具有显著性。可能是低p(O2)促使机体提前动用糖酵解供能有关，而时间百分比却变化不明显，主要是低氧抑制运动能力，力竭时间缩短引起的。
LT功率呈现下降的趋势，且模拟1500m与前面相比，差异具有显著性。对应的功率百分比也有下降的趋势，但是变化不大，结果差异没有显著性，可能与最大功率下降有关。
引起LT功率变化的原因主要是因为LT时间提前，故LT功率也减小。VE在乳酸阈时先略有升高，后又下降。模拟1000mVE升高主要是因为低氧刺激引起的VE增加，而LT出现时间接近。模拟1500mVE下降是因为p(O2)降低引起VE增加，但同时也对呼吸中枢产生抑制，同时LT出现时间明显提前，故LT时VE下降。LT的时间、功率、VE百分比变化不明显，可能提示：LT时指标的相对值变化不大，所以在不同
环境下运动时，需要考虑环境的影响，采用相对指标来评价运动员的能力和训练成效。
LT时V(CO2)先是略有增加，然后下降。模拟1500m时V(CO2)下降明显，可能与LT时间提前有很大关系，那时运动强度与正常、模拟1000m相比，功率小，有氧代谢的水平低于前两者，代谢产生的CO2减少，具体机制尚不清楚。
3)通气阈乳酸阈的相关性。
在3种环境下，VT时指标的值要明显低于LT时的值，提示VT出现要早于LT，这已经得到学者的认同。常环境下、模拟1000m、模拟1500m运动时的VT时间分别提前106.67、184.89、128.00s，VE分别要低19.14、24.97、19.70L。可能是运动时有氧代谢增强，CO2增加，同时由于无氧代谢产生的乳酸增加，置换出碳酸盐中的CO2，使血液中[H+]增加，pH值下降，故p(O2)降低，p(CO2)、[H+]升高，而这些变化均可以引起VE升高加速，出现通气阈。VT时的乳酸虽然有所增加，但是未达到出现阈的水平。
随着环境的改变，VT与LT仍然保持较高正相关，肖国强等通过在常温、高温、热脱水和非脱水等环境中对血乳酸、气体代谢等指标的研究，发现环境的改变，两者之间仍然存在较高的相关性，但相关系数发生了改变。虽然实验环境不同，与我们研究的结果是一致的。
在正常环境下VT与LT的相关性较高，相关系数r均在0.65以上，差异具有显著性(P
本次实验得出VT和LT相关系数值偏低，可能是受试者为在校体育系本科学生，也可能与采血时间(每次采血间隔2min)和部位(指尖末梢血)不同有关，另外VT判断也存在一定的误差，还可能与其他的因素有关。此外环境也是影响因素之一，本实验模拟1000m、1500m时VT与LT的相关性系数出现降低趋势，提示两阈受不同的因素影响，P(O2)高低对两种阈的影响系数不一样，从而引起两阈之间相关性系数降低。究竟低氧对VT和LT的影响系数如何，本实验研究尚不能够证明，需要进一步验证。
本实验通过模拟不同P(O2)环境(正常、模拟1000m、1500m)下进行递增负荷运动，VEmax下降，VT、LT时间提前，相同负荷下BLa上升，最大BLa下降。提示有氧运动能力随着，P(O2)的降低而下降。建议进入海拔高于1000m区域以后，需要考虑环境变化对运动能力的影响，适当调整运动强度以适应环境的变化。
整式的运算范文6
【关键词】初中数学 整式乘法
因式分解 教材分析
【中图分类号】G 【文献标识码】A
【文章编号】0450-9889（2016）12A-0081-01
人教版数学八年级上册《整式的乘法与因式分解》是代数中的重要内容，对于学生后续学习分式、二次根式的运算和函数知识有着重要的意义，也是学习物理和化学不可或缺的重要知识基础。在教学时，教师要把握好一条主线，即整式乘法与因式分解的互逆结构；突出两个主题，即整式乘法的计算和多项式的因式分解；渗透三种数学思想，即转化思想、整体思想和数形结合思想，从而在夯实基础的前提下，使学生全面系统地理解和掌握知识，开阔学生的视野，提升学生的数学素养。
一、把握一条主线
《整式的乘法与因式分解》在旧版教材是作为两个单元呈现的，新教材将两者合为一章，主要是考虑了它们之间的互逆结构，这是贯穿本章教学的主线，教师要围绕这条主线展开教学，促进学生更好地理解和掌握知识。在本课教学中，教材为我们层层递进地设计了教学素材，幂的运算性质为整式乘法铺就了道路，使学生由原来“数”的运算过渡到“式”的运算，充分体现了由具体到抽象再到具体的认知过程。对于整式乘法中的一些特殊形式，教材以公式的形式单独提炼出来，显示出了它们的重要性。在整式乘法的基础上进行相反变形就可以得出因式分解，由此形成本章结构严密的逻辑体系。
如单项式乘以多项式，相反变形就可以得出因式分解的提取公因式法，例如计算2a（3a-4b），W生由结构自然想到乘法分配律，从而得出2a（3a-4b）=6a2-8ab，由此学生初步得出单项式乘以多项式的法则：用单项式乘多项式的每一项，再把所得的积相加。反过来，将6a2-8ab进行因式分解，学生能够找出多项式中的公因式为2a，由此也可以得出6a2-8ab=2a（3a-4b），这样也就相当于提取了多项式中各项的公因式，从而将多项式写成积的形式。在本单元中公式法是重点也是关键，让学生经历算式的计算或数与形的结合等方法记住公式的结构，对于整式乘法和因式分解都有其重要的意义，也为下一步学习奠定了良好的基础。在教学时明确互逆的主线，可以更好地突出知识的重点、难点和关键点，从而形成逻辑清晰的知识体系，使教学质量得到进一步提高。
二、突出两个主题
本章的两个主要内容就是整式的乘法运算和多项式的因式分解，在教学时教师要突出这两个主题，让学生把握住重点和关键，找出突破难点的方法，从而顺利完成本章的学习任务。教师可以引导学生从“数”的运算着手，通过类比数的乘法运算，探索出式的运算性质和法则，从而实现由“数”到“式”的顺利过渡。整式的乘法建立在幂的运算的基础上，因式分解是整式乘法的相反形式，因此在教学时要从幂的运算着手，让学生在熟练掌握幂的运算性质后再进行整式乘法的学习，然后再学习因式分解，这样就可以进一步提高学习效果。对于幂的运算性质，教师不仅要让学生掌握正向应用的方法，还要培养学生的逆向思维能力。例如，已知xa=2、xb=3，x2a-b=？学生在思考本题时就会想到指数中的式子应该怎么分？用到了哪一种运算性质？学生思考后可以得到x2a-b=（xa）2÷xb。在幂的运算性质的基础上，进行整式的乘法运算，可以让学生轻松地掌握代数式乘法的问题，进而通过等式的左右交换把握因式分解的本质，实现教学的跨越式发展。
三、渗透三种思想
在本章教学中，教师除了要让学生理解基础知识、掌握基本技能，还要渗透一些数学思想方法，如转化思想、整体思想、数形结合思想等，这样才能让学生在经历知识形成与发展的过程中，感悟其中蕴涵的数学思想方法，从而丰富学生的认知，培养学生良好的思维习惯。
如在教学多项式乘以多项式时，第一步可以转化为多项式乘以单项式，第二步再转化为单项式乘以单项式，最后转化为有理数的乘法与同底数幂的乘法，在这一过程中学生感悟了转化的思想和整体的思想，从而归纳总结出多项式乘法的法则。对于乘法公式的理解，教师要为学生呈现不同的方法，以激发学生思维的灵活性，如教师可以从“数”的角度引导学生用多项式乘法的方式计算并总结，也可以从“形”的方面借助于图形的面积得出公式，从而帮助学生积累丰富的数学活动经验。