N电视台（共10篇）
N电视台 篇1
1 引言
随着应用需求的不断增长, 有线电视的带宽变得越来越紧张。按照目前8 MHz带宽, 除去网络必须保证的带宽, 一般有线电视网络运营商仅可以使用90个频道的带宽资源。因此要传输更多节目, 提高每个频道的传输能力十分必要。随着互动电视、高清电视等节目的开展, 有线电视网络运营商将会对前端的QAM调制器逐渐采用256QAM的调制方式来替代传统的64QAM调制方式, 以提高网络的传输能力。笔者将全面分析前端QAM调制器的调制方式转变对有线电视网络指标的影响。
2 有线电视网三大传统指标
在模拟传输时代, 有线电视传输系统主要有三大指标, 即载波噪声比 (C/N) [1,2]、组合三阶差拍 (CTB) 和组合二次谐波 (CSO) 。C/N反映了网络噪声的大小, 是模拟电视信号载波与噪声功率的比值。CTB和CSO反映了模拟电视信号在网络中的失真特性。根据国家标准[3], 这3项指标为:C/N≥43 dB, CSO≥54 dB, CTB≥54 dB。
而数字信号的传输主要是以基带指标误码率 (BER) 和射频指标调制误差比 (MER) 来表示[4,5,6], 两者间的联系如表1所示。
dB
对于数字信号传输, 一般认为BER=10-4是数字视频可以还原的门限值。在实际的工作中, 一般将BER=10-6所对应的MER作为传输系统的最低要求。表1中, 256QAM的MER要求比64QAM高了7 dB。
根据模拟系统的经验, 有线电视传输系统会随着各种因素出现波动, 如温度的变化、频道的不同[1]对用户终端电平的影响等。所以系统的理想值应该在上述的最小要求上再预留4～5 dB, 即常说的64QAM传输MER理想值应该在32 dB, 256QAM传输的MER应该在39 dB以上。此处“理想值”的含义是可以保障网络稳定运行的指标要求。
由于在数字世界里的MER指标包含了所有的射频损伤, 因此其主要包括器件的热噪声C/N, 失真产物造成的组合互调噪声 (CIN) , 以及相位噪声、反射、群时延和窄带干扰 (如模拟信号的CTB和CSO产物对数字频道的干扰) 。其中, 相位噪声取决于QAM调制器的质量。其他的指标基本都和网络传输设备质量以及施工工艺水平有关。其中反射和群时延的产生虽然主要取决于接头和布线的工艺, 但设备的驻波比性能和双工滤波器、频率响应平坦度指标也有重要的影响。而器件的热噪声、组合互调噪声以及模拟的CTB, CSO则完全取决于设备的质量。
3 CCNR和三大传统技术指标的关系
由于器件的热噪声与组合互调噪声都呈现白噪声的类型, 所以这两种噪声合并为一个新的指标CCNR, 即组合载噪比。但行业内并未提供一个完整的数学计算模型。在缺少完整的数学模型的基础上, 很难擅自武断地规定如何级联和设置级联系数。回传系统中NPR也只是用来表征回传激光器的品质, 并没有进行级联的指标计算。
模拟的三大指标有一整套很完备的数学公式进行级联的计算。而从物理原理上, 数字化后的CNR和模拟时代的C/N定义几乎完全相同, 这里用CNR和C/N表示数字指标和模拟指标的区别;而CIN2和CIN3的产生机理又与CSO和CTB完全相同。应该按照数字传输的新的定义对C/N, CTB, CSO进行折算, 并对CNR, CIN2, CIN3分别按照原C/N, CTB, CSO的级联公式进行级联运算。最后在系统的输出口 (用户端口) 进行合并运算, 即得到CCNR。
CCNR作为MER重要的构成成分, 至少应优于以下数值:64QAM时的34 dB, 256QAM时的41 dB。2 dB裕量是留给其他射频损伤、QAM调制器的相位噪声以及带外噪声抑制不理想的情况。2 dB的裕量是暂定的数值, 需要一定的实验验证, 因为不同的网络施工质量和不同的QAM设备等对其均有所影响。
级联系数可详见表2。
下面以Motorola公司设备为例进行组网来具体计算CCNR指标。
通常数字信号的载波功率是指平均功率, 峰值功率与平均功率之比叫做峰值因子。64QAM和256QAM的峰值因子约为7～9 dB。而在模数混传时, 数字信号的幅度应比模拟信号低6～10 dB, 其原因就是该峰值因子的效应, 因为激光器的特性决定了它对峰值功率的敏感, 特别是在1 310 nm直调式中。假设整个870 MHz下行频率全部数字化, 即加载了90路数字QAM, 分别计算总前端、分前端、射频部分和CCNR的重要参数。
1) 总前端
采用GX2-EM870, 在90路PAL频道的加载情况下, C/N=50 dB, CSO=66 dB, CTB=66 dB。由于激光器对峰值功率的敏感性, 在全数字的情况下, 必须相应降低对激光器的激励电平。一个折中的做法是将C/N降低4 dB, 因为外调制发射机的“削波”特性不像直调式那么明显。则此时数字加载C/N的指标可以认为是C/N= (50-4) dB=46 dB。
由于模拟电视C/N指标中的噪声功率是指5.76 MHz视频带宽内的白噪声。而对于数字QAM信号, 其噪声带宽却为8 MHz, 所以此处继续修正 (10×lg (8/5.75) ) dB=1.4 dB, 即数字加载的CNR= (46-1.4) dB=44.4 dB。
而CIN2和CIN3的指标只能估计。降低信号电平可能会改善CTB和CSO, 但对于光设备而言, CTB和CSO的改善并不像RF放大器那样有明显的规律。另一方面由于CIN2和CIN3产物在频谱上是扩散的。所以相邻频道的CIN也会对本频道的CIN有所贡献。鉴于目前还无法判定, 只能直接套用CSO和CTB的值, 即CIN2=66 dB, CIN3=66 dB。
在总前端往往还会有前端前置放大器, 这里选用GX2-RFA1000, 它在90路PAL加载, 输出95 dBμV时的指标为:C/N=68 dB, CSO=81 dB, CTB=84 dB。
由于放大器不像激光器那样会在峰值时出现“削波”的现象, 在失真允许的情况下不必降低电平使用。在数字加载情况下:CNR= (68-1.4) dB=66.6 dB, CIN2=81 dB, CIN3=84 dB。GX2-RFA1000+GX2-EM870链路的级联指标为:CNR=44.4 dB;CIN2=65.4 dB;CIN3=64.9 dB。
2) 分前端
采用2×GX2-RFA1000+GX2-LM1000B, 由于所带1 310 nm模块较少, 采用一级放大, 指标几乎相同。GX2-LM1000B在90PAL加载的情况下指标为:C/N=51.2 dB, CSO=65 dB, CTB=69 dB。
在全数字的情况下, 必须相应降低对激光器的激励电平, 可直接降低5 dB, 则此时数字加载C/N的指标为:CNR= (51.2-5-1.4) dB=44.8 dB;同样, CIN2=65 dB;CIN3=69 dB。
两级GX2-RFA1000的指标为:CNR=63.6 dB, CIN2=76.5 dB, CIN3=78 dB。2×GX2-RFA1000+GX2-LM1000B链路 (SG2000接收模块) 级联的指标为:CNR=44.7 dB, CIN2=63.9 dB, CIN3=66.4 dB。同样可以看到GX2-RFA1000对指标的贡献很小。
3) 射频部分
采用SG2000/SG1000 (光站) 的射频部分+放大器 (BLE) +放大器 (MB) 级联方式。一般这部分主要考虑的是不要出现失真, 选择104 dBμV@870 MHz的射频输出, 并考虑到噪声带宽的折算, 则此部分参数如表3所示。
dB
从总前端到用户的全部指标如表4所示。
4) CCNR
最终的CCNR是CNR, CIN2和CIN3的全部叠加, 即CCNR=40.5 d B, 非常接近传输256QAM的41 d B的要求。以上的假设是90路全数字信号加载, 当加载的数量少于90路, 其指标可大大改善。
4 小结
应注意的是, 在最终的CCNR计算中, 起到关键作用的是两个光发射机GX2-EM870和GX2-LM1000B。其数字CNR指标分别为44.4 d B和44.8 d B。单是这两项就几乎使最终的C/N达到41 d B了。所以, 如果希望普遍开通256QAM, 并稳定运行, 应尽可能选择高C/N指标的光发射机, 建议系统指标按C/N≥47 d B, CTB≥55 d B, CSO≥55 d B设计。
摘要：介绍了有线电视网三大传统技术指标、组合载噪比以及对应的数字传输指标。通过对Motorola公司传输设备在组网模式下的相关参数进行计算及分析, 论述了前端QAM调制器的调制方式的转变对有线电视网络的指标的影响, 对有线电视网络设计及组建有所帮助。
关键词：有线电视网,C/N指标,CCNR指标,组合三阶差拍,组合二次谐波
参考文献
[1]黄宪伟.CATV前端载噪比C/N指标的选择[J].电视技术, 1997 (12) :60.
[2]陈炳亮.文山城有线电视系统主要指标分析及对策[J].电视技术, 1998 (2) :88-90.
[3]GY/T106-1999, 有线电视广播系统技术规范[S].1999.
[4]施国强, 黄吴明, 张万书.有线电视网络技术手册[M].北京:电子工业出版社, 2002.
[5]李鉴增, 焦方性.有线电视综合信息网技术[M].北京:人民邮电出版社, 1999.
[6]RASKIN D, STONEBACK D.有线电视宽带HFC网络回传系统[M].北京:中国广播电视出版社, 1999.
N电视台 篇2
这里最痛恨的就是赵雯了，这个虚荣的女人，实在是很不要脸。为了自己的利益，从来不顾别人的感受，处处损人。现实中不缺这样的人，永远以自己为中心，自己吃不了一点苦，别人的任何付出对她来说只是飘渺的。真正的朋友不是那些在无关紧要的事情上说些没有实际作用的话，做些可有可无的工作，是要在朋友为难之时伸出援助之手，更要体会朋友的艰辛。分担朋友的困难，那才是真正的朋友。不要说你很伤心，不要说没有一个人是好东西，不为别人考虑的人没有资格说这种话的。失道寡助，亲戚畔之......
再说薛洋，这个冰窟窿。所有人都在帮你，你不领情就算了，你任性就算了。不要一而再再而三地伤害那些亲人了。为了维护自己所谓的尊严，视亲戚朋友的照顾于不顾，让他们心碎。在他身上，看到我偶尔的身影。别人帮你，不是说你无法自立，只是人家关心你。关心是无价的，你“厌烦”时它很少能到来，你寄予希望时它更不会到来，珍惜一丝丝关爱吧......
嫁给N种男人的N种后果 篇3
食有鱼，出有车，豪华别墅，锦衣丽服，珠围翠绕，暗香弥漫，这种日子应该很不错的吧？可是，男人挣钱需要时间和精力，有钱的男人不是锱铢必较的商人，就是忙于应酬的权贵。
商人的脑子里充满利益，每天算计投入和产出，缺乏温馨。许多年前的那个江州司马早已看透了这种男人的本质——重利轻别离。
权贵男人的脑子里充满关系，每天衡量着该和谁近，该和谁远，缺乏柔情。有钱的男人往往没时间，会将女人冷落一边。嫁给这种男人的女人，等于嫁给电视机，嫁给美容院，要忍受长久的精神上的空虚，空有一份表面上的华丽，内心的苦涩有谁知道？
嫁给帅哥
显然是自取灭亡。帅哥就算有心一生只爱你一人，也顶不住别的女人不管不顾的爱心奉献。帅哥长得帅，艳遇来得快，快得叫你斩不尽杀不绝，春风吹又生，然后你的婚姻就成了一场你方唱罢我登场的闹剧。
嫁给有闲的男人
每天都有人陪伴，他事情很少，记性好，你的生日，你们的结婚纪念日，甚至你父母的生日，他都会记得一清二楚。他每天按时回家，还做得一手好菜，愿意陪你逛商场，很会教育孩子。你每天生活在他的包围之中，应该了无遗憾了吧？不，这种男人往往能力有限，没有很多的钱，你必须千辛万苦和他一起打拼，才能获得一份温饱生活。看到别的女人养尊处优，年过四十依然面容姣美，十指纤纤，而你年纪轻轻已经皮肤粗糙，玉手变形，就会不甘心——别人怎么能嫁个钻石男人，自己怎么嫁了个破铜烂铁？
嫁给会说甜言蜜语的男人
你的心情会格外舒畅，这种男人聪明心细，善于发现女人的美。你换了一个发型，换了一件衣服，甚至换了一种牌子的口红，他都会及时发现，并马上赞美。他会别出心裁地夸奖你透明的耳垂，夸奖你浑圆的脚踝，你会在这种被人欣赏的感觉中陶醉——因为有些美你自己都未发现。可是，你应该清醒一下，这种男人也很善于发现除了你之外的其他女人的美。他会把甜言蜜语说给很多女人听，你甚至都不知道你是第几个听到他甜言蜜语的人。这种男人很危险，一不小心就会在外面竖起几面彩旗，在情感上与别人分一杯羹，你会内心充满痛苦和耻辱的。
嫁给朴实拙讷的男人
你尽管可以放心，他对你忠心耿耿，毫无二心，对身边擦肩而过的美女绝对可以目不斜视。可是，这种男人往往迟钝得可怕，你换了一双新款的鞋子一周了，他都没有发现；你问他涂粉色指甲油好还是浅紫色指甲油好，他通常会一脸茫然。嫁给这种缺乏情趣的男人，你会觉得自己的女性之美形同虚设。
嫁给才子
这事怎么说呢？先把才子分为出人头地和怀才不遇两种。前者的翘楚有徐志摩、郁达夫，他们的爱情婚姻都轰动一时，可是结果不甚美妙。才子佳人的组合太旖旎，就会折福。怀才不遇的才子最好别嫁，嫁了也是陪他一起谴责上苍无眼、小人当道、时运不济。怀才不遇者都有股怨气，怨的久了、深了，人也就阴暗了。别叫我找实例，因为他们都已被残酷的生活所埋没。
嫁给专业人士
好像不错，比如律师、医生，婚后遇到什么事情都有人护航。这类人较有素质，一般不会发生秀才遇见兵、有理说不清的悲剧。可他们通常都很忙，半夜要出诊，假期不见人，而且可能不浪漫，有一种严谨的职业病，把你一个人困在婚姻里哀嚎。
嫁给教师
他们很难有升迁机会，不大会给你惊喜。其工作方式就是从低年级向高年级爬，然后直线下跌，周而复始，乐此不疲。他们的优点是，每年会有三个月可以做家庭妇男，并且免费为子女做家庭教师。
你也许会说，嫁给既有钱又有闲，既有情趣又忠贞不渝的男人，肯定不会后悔。是这样的。但是，世间没有这么完美的男人。即使有，我们也配不上——因为我们自身不够完美。因此，嫁给谁都后悔，我们只能守着一份凡俗的婚姻，谁都不能幸免——因为我们都是有缺点的人。这很无奈，但这就是生活。也许谁都不嫁不后悔，但前提是你受得了形影相吊的孤单吗？
嫁人就嫁“经济适用型”男人
女人总是看到别人嫁得好，也听说中国单身男性正以每年200万的速度激增，可总也遇不到自己的真命天子。其实，合适的人选一直存在，只是你没有留意。“经济适用型”男人——不显山露水，却具备诸多优点的复合型人才时下正悄然成为婚恋市场的主流。
“经济适用型”男人素描
身高170cm左右，长相温和，皮肤略白，五官偏圆润，戴近视眼镜，发型传统——外型令人过目即忘。喜欢净色T恤和细格衬衫，穿休闲鞋，长年手提电脑包。已婚“经济适用型”男人的钱包里，通常放着老婆的照片或老婆跟孩子的合影。
经济适用房VS“经济适用型”男人
经济适用房：国家实行土地无偿划拨，减免大市政配套税费，面向广大中低收入家庭而建设、出售的住房。
“经济适用型”男人：实行工资无偿上缴，减免女性对婚姻超标幻想，面向广大待嫁女青年而准备、单身的男人。
经济适用住房的特点如下：
性质：微利商品房，售价低。
产权：完全产权。
销售许可：经济适用住房销售证等五证。
销售对象：中低收入居民。
土地证：划拨国有土地使用权证。
建设规模：政府批准年度计划。
价格：政府限价。
建设标准：户型、面积、档次等接受政府指导，为普通标准住宅。
规划设计：招投标。
开发建设：招投标。
工程质量：《建筑工程质量许可证》、《住宅质量保证书》、《住宅使用说明书》。
物业管理：同普通商品房，偏低，保证基本服务。
抵押贷款：可以。
“经济适用型”男人特点如下：
性质：微利投资，要求少。
产权：终身产权。
征婚许可：不吸烟、不喝酒、不关机、不赌钱、无红颜知己等至少五好证。
适合对象：文艺女青年。
荣誉证：好儿子、好员工，最具潜质好老公、好父亲。
分布规模：教育类、IT行业、机械制造、技术类工程师等。
月薪：3000-10000元。
实用标准：外形、品位、个性等接受另一半改造，为普通标准男人。
恋爱路线：随缘。
婚姻开发：相亲。
形象代言：沙和尚。
售后服务：同“奢侈品”男人，偏低，保证终身服务。
N电视台 篇4
什么是“照稿念”?笔者认为所谓“照稿念”是指在电视新闻同期声采访中, 为了防止被采访者出现说得不到位、结巴等影响播出效果的情况而采取的一种采访方式, 即将准备让被采访者说的话写在一张纸上, 由记者或摄像员用手举着, 由被采访者在摄像机镜头前冲着话筒念这个稿子, 从而造成被采访者是在接受随机采访的一种假象。
为什么会出现让被采访者“照稿念”这种情况呢?
在电视新闻同期声采访中出现这种情况的原因大致有以下几方面:一是被采访者表达能力相对差些, 经记者提示后总是说不到“点儿”上, 记者觉得说得不好, 也就是不满意, 所以将准备让被采访者说的话写在一张纸上, 由被采访者念下来, 这样同期声采访往往会“一把成 (功) ”;二是记者图省事, 为了快快结束这个采访, 将事先写好的内容直接让被采访者念出来, 可大大“节省”采访同期声所需时间;三是有的被采访者怕说错了, 尤其怕出现政治错误, 所以便来个“把握的”, 让下属拟出或打印出一个稿子, 在接受采访时念出来。
这种让被采访者“照稿念”的做法看似挺隐蔽, 一般由记者或摄像员在摄像机镜头旁用手举着, 让被采访者念这张纸上所写的内容。由于被采访者眼睛看似望着镜头说, 实则是在看稿子说, 所以, 镜头拍出的结果是被采访者眼光随着字行移动, 令电视受众很容易就看得出是在“念稿子”。更令人啼笑皆非的是, 有时被采访者是站在能反光的玻璃或镜子前, 从反光的影像中能发现“念”的稿子, 这种“穿帮”的现象记者没注意到, 结果让电视受众发现了。
殊不知, 这种自欺欺人的采访手段会给新闻采访带来诸多缺失———
首先是新闻真实性的缺失。众所周知, 新闻的第一性是真实, 真实是新闻的生命。而这种让被采访者“照稿念”的做法让电视受众一眼就看出在弄虚作假, 给新闻的真实性蒙上了一层阴影。新闻理论指出:“真实是针对一定参照对象而言的范畴, 与虚假相对, 新闻与其反映的对象符合就是真实, 不符合就是虚假的”。“新闻真实性作为新闻生命性和最本质的要求, 在规定了新闻这一无可辩驳的定义的同时, 更像是一个指南针, 无时无处不在规正着每一个新闻工作者的职业修养。新闻工作者一旦同新闻产生联系, 便意味着必须以一个事实代言人的身份, 为受众传递最本真的东西。这看似一个很简单的事情, 却以最苛刻的要求对新闻工作者的职业修养进行着潜意识的规正”。采取记者写稿让被采访者念之强加于人的做法有悖于新闻的真实性原则。既然是同期声采访, 就应当让被采访者讲心里话、讲真话 (只要其说的内容不违背党纪国法、不危害社会和他人) , 即使有时因比较紧张说的不够流畅, 记者完全可以用后期编辑手法加以处理, 至少其表达的态度和情感是真实的。如果记者硬要把自己的观点让被采访者说出来, 一是看上去就有“导演”的痕迹;二是没必要采此同期声了, 干脆记者把这一想法直接写到稿子中, 让播音员配音算了。也就是说, 与其让观众看得出来假, 莫不如不做这样的“新闻”。
其次是被采访者尊严的缺失。换言之, 是对被采访者人格的不尊重。让被采访者按照记者的稿子“念”同期声, 而不是发自内心的表达, 这本身就是对被采访者能力的不信任。人不管职务大小、学历高低、年龄老幼、性格各异, 在人格上是平等的。尊重他人是一种美德, 更是中华民族五千年来的一个优良传统。尊重别人是一种美德, 受人尊重是一种幸福, 每个人都希望自己能得到他人的尊重。在日常生活中尊重别人很容易做到, 如在得到他人的帮助时, 真诚地道一声谢谢!在妨碍别人时道声歉……但尊重也容易被忽视, 就像记者在让被采访者“念”同期声时, 有意无意地忽视了对被采访者的尊重、也是对其表达能力的不信任。这种令被采访者尊严缺失的采访方式不可取, 应建立起平等互信的采访与被采访关系, 这是我们搞好新闻报道的前提。
再次是采访者即记者水平的缺失。作为记者应具备引导能力, 即将本次采访的主题告知被采访者, 通过记者亲切的话语的引导, 使被采访者心领神会, 在短时间内就可以按照记者提供的思路形成自己的观点, 并通过恰当的语言表达出来。这样的同期声采访往往不跑题, 容易达到预期的效果。如果记者的引导能力相对差, 不善于引导被采访者的思路, 而是用写好的稿子让被采访者“念”同期声的话, 与其说这次采访是被采访者的失败, 不如说是采访者也就是记者的失败。作为记者应具备驾驭能力, 不论遇到什么样的被采访者或多么复杂的采访环境, 都能迅速适应并能驾驭环境, 使自己的采访工作得以顺利进行。若记者不具备驾驭能力, 不仅不能适应复杂的采访环境, 还容易被周围环境所干扰, 让被采访者牵着记者的思路行走, 如果是这样的话, 预想的采访效果不容易达到。作为记者还应具备知识能力。即使不能成为各门知识的专家, 也应成为略知一二的“杂家”。新闻工作者必须广泛涉猎不同门类的知识, 才能去伪存真。确保新闻的真实性是记者理所应当在新闻报道中做到的, 这是最重要的一点。然而事实好像并不是那么显而易见的, 有时候某一事件可能涉及到很多门类的知识。为了解事实, 甚至需要我们去查阅大量的资料, 才能弄懂事实背后隐藏的真正的本质问题。这对新闻工作者是一个很大的考验。很明显, 没有庞杂的知识储备, 临时抱佛脚, 只会贻误新闻报道的最佳时机。最糟糕的莫过于在选取材料的同时, 自己都牵强附会, 不能去伪存真, 不能透过现象看到本质, 这样即使我们拟出稿子让被采访者“念”同期声, 可能由于我们说得不专业、不权威甚至不内行, 结果当然是不能让受众信服, 弄不好还会贻笑大方。我们还可以列出一些方面的缺失。有些不一定需要全说出来, 其实每位记者都很明了, 有时迫于外采时间紧迫或采访任务繁重可能在让被采访者“念”同期声这方面“就近就便”了。
N电视台 篇5
──《红楼梦・葬花词》
在天愿作比翼鸟，在地愿为连理枝。
──白居易《长恨歌》
一日不见，如三秋兮!
──《诗・王风・采葛》
相见时难别亦难，东风无力百花残。春蚕到死丝方尽，蜡炬成灰泪始干。
──李商隐《无题》
杨柳青青江水平，闻郎江上唱歌声。东边日出西边雨，道是无晴却有晴。
──刘禹锡《竹枝词》
昨夜星辰昨夜风，画楼西畔桂堂东。身无彩凤双飞翼, 心有灵犀一点通。
──李商隐《无题》
何当共剪西窗烛，却话巴山夜雨时。
──李商隐《夜雨寄北》
梳洗罢，独倚望江楼。过尽千帆皆不是，斜晖脉脉水悠悠，肠断白O洲!
──温庭筠《梦江南》
便纵有千种风情，更与何人说?!
──柳 永《雨霖铃》
多情自古伤离别。更那堪、冷落清秋节。今宵酒醒何处，杨柳岸、晓风残月。
──柳 永《雨霖铃》
众里寻他千百度。蓦然回首，那人却在， 灯火阑珊处。
──辛弃疾《青玉案・元夕》
春心莫共花争发，一寸相思一寸灰。
──李商隐《无题》
柔情似水，佳期如梦。
两情若是长久时，又岂在朝朝幕幕。
──秦 观《鹊桥》
问世间情为何物?直教人生死相许!
──元好问
衣带渐宽终不悔，为伊消得人憔悴。
N电视台 篇6
近几年来,机器学习方法在自然语言处理领域得到广泛的应用,如隐马尔科夫模型[1](HMM)、最大熵[2]、条件随机场[3](CRF)等。这几种方法主要应用在汉语分词、词性标注及组块识别等方面,其识别效果相比基于规则的方法,都有很大的提高,但这几种学习方法仍然存在一定的问题[4],如在训练数据时,容易出现数据过适应问题,再就是需要采用启发式学习进行特征的提取。
短语分析作为一种预处理手段,可以大大降低短语分析处理的复杂度,为进一步对句子的深层次分词提供基础,使得句子分析在一定程度上得到了简化。在现代汉语中,存在一些特殊语序的短语,如“名词+动词+名词”、“动词+名词+名词”简写为“N+V+N”、“V+N+N”型短语,它是由名词和动词组合构成的一种短语模式。当前对短语的研究多涉及到“N+V”和“V+N”型短语,对“N+V+N”、“V+N+N”短语的研究较少。前人如邢福义[5]、金锡馍[6]等对“N+V+N”型短语有所研究,但这些研究只限于对书面用语的统筹研究,没有涉及到具体应用领域,而且在短语功能类别上也只涉及名词性短语的研究。本文主要通过构建短语功能类识别所需特征集,利用机器学习方法,在已识别出的“N+V+N”、“V+N+N”型短语上,标识正确的功能类别。
SVM[7]机器学习方法具有结构风险最小化的归纳原则,同时可以控制整个样本集的期望风险。因此它解决了其他机器学习方法对训练数据产生过适应的缺点,而且引入核函数的概念,在解决线性不可分及高维特征空间稀疏问题上表现出很好的性能。因此在短语功能类别识别实验中,采用SVM方法实现。
1 “N+V+N”、“V+N+N”型短语特点
文章以“搜索引擎日志中‘N+V+N’、‘V+N+N’型短语识别”一文中所识别出的短语作为实验的数据来源。“N+V+N”、“V+N+N”型短语特点体现在两个方面:一是功能方面;另一方面是结构特点。
1.1 功能方面
一般的“N+V+N”、“V+N+N”型短语的功能类别有名词性短语,动词性短语,主谓短语。在搜狗日志语料中这三种类型短语都有所涉及,但在占有率上却有很大差别。如在文献[8]中所提到的“N+V+N”型短语中72.7%的短语为名词短语,其余27.3%为动词短语和主谓短语;文献[9]中所提到的“N+V+N”型短语中81.27%的短语为名词短语,其余18.73%为动词短语和主谓短语,但从数据分析,“N+V+N”、“V+N+N”型短语以名词短语居多,这也与以往研究多涉及名词短语相符合,如邢福义[5]、金锡馍[6]、陈芙[10]、陈玉洁[11]等。以下所举示例据来自于搜狗日志语料。
在搜狗日志语料中,涉及的三种功能类别短语举例:
1) 名词短语:灌/篮/高手 劲舞/团/舞步 网页/设计/教程 北京/拆迁/规定
2) 动词短语:购买/汽/枪 清理/地址/栏 新疆/平/暴 填写/个人/证件
3) 主谓短语: 王子/变/青蛙 莫斯科/没有/眼泪 鬼/吹/灯 刘心武/讲/红楼梦
1.2 结构特点
主要从音节方面阐述短语结构特点,对于“N+V+N”、“V+N+N”型短语在音节组合方面是比较宽泛的,参考文献[8,9]可知,在搜狗日志中,短语音节组合模式多以“2+2+2”这中和谐结构组合,这也体现了短语构词特点。短语音节特点在其相关论文已有论述,这不再做说明。
2 支持向量机识别方法描述
SVM是由Vapnik[12,13](1995)等人提出的一种基于统计学习理论的新型机器学习算法。主要实现的二分类问题,是近年来机器学习研究中的一项重大成果,与神经网络、遗传算法、人工智能等现有的学习机相比,这种模型从本质上避免了从归纳到演绎的传统过程,高效地实现了从训练样本到预测样本的“引导推理”,大大简化了通常的分类问题。其基本思想是将输入空间转换到一个高维空间,使非线性样本变得线性可分,最终求取最优分类面,以达到最大推广能力,防止对训练数据的过拟合。该方法在人脸检测、网页分类、手写体数字识别、图像检索等领域得到了广泛应用。
SVM的基本思想可用图1的二维图说明,图中三角形图标和菱形图标表示两类样本,H为分类线,H1、H2分别为过各类中离分类线最近的样本且平行于分类线的直线,它们之间的距离叫分类间隔。所谓最优分类线就是要求分类线不但能将两类样本正确分开(训练错误率为0),而且使分类间隔最大。
由于SVM既有严格的理论基础,又能较好地解决小样本、非线性、高维数和局部极小点等实际问题,因此在自然语言处理和模式识别等很多领域,SVM都表现出了极为优异的性能。如Taku Kudo[14]借助SVM方法实现英语基本短语(组块)识别,取得了较好的效果。
3 短语功能类别标注集和上下文特征选
本文针对不同切割单位采用不同的标注集,如以分词后语料为输入语料的文本,采用“BIEO”[15]标注集,而以整合后的短语为输入语料的文本,采用自定义的功能类别标注集。
3.1 第一种短语功能类别标注
实验采用功能类别加标记的方法标识短语功能类别块。在START/END[15]标注集中的“BIE0”标注集的基础上转变为所需的标注集,具体标注集如下:B-F表示当前词所构建短语的功能类别为F,并且是F类短语的起始词;I-F表示当前词所构建短语的功能类别为F,并且组成F类短语的中间词;E-F表示当前词所构建短语的功能类别为F,并且是F类短语的结尾词;O表示不属于任何短语的词。下面以一条被标识了短语功能类别的查询串为例,详细说明:
{0216 m 4 O [中国 ns 2 B-NP 教育 vn 2 I-NP 出版社 n 3 E-NP] 影视 b 2 O 部 n 1 O 青春期 t 3 O 性 ng 1 O 教育 v 2 O 请 v 1 O 以 p 1 O 严肃 a 2 O 目光 n 2 O 观看 v 2 O RMVB x 4 O}
整个查询词串包含在一对“{}”内,每个词语后紧跟其词性、音节数及短语功能类别标识符,中括号“[]”内为所要被识别的短语。由此可见,一种功能类别为F的短语可有3种边界标记B-F/I-F/E-F来识别。本文中共定义了3种功能类别,所以实验中涉及9种边界标记,再加上不属于任何功能类别的边界标记O,共10种。使用上面定义的功能类别标记,可以将短语功能类别识别转化为一个简单的分类问题,即把一个经过分词和词性标注的查询串输入给短语功能类别识别器,经过SVM机器学习后,识别器为每个词语赋予一个功能类别边界标记,输出结果为一系列经过功能类别标记的词串。显然,根据识别器输出结果,能够直接确定每条短语的边界及功能。
3.2 第二种短语功能类别标注
由于这种标注集不包含边界信息,只需功能类别标注,所以需按照短语边界识别结果,把识别出的短语边界词整合到一起,作为当前实验的输入语料。下面举例说明:
{0216 m 4 O [中国教育出版社ns+vn+n 7 NP] 影视 b 2 O 部 n 1 O 青春期 t 3 O 性 ng 1 O 教育 v 2 O 请 v 1 O 以 p 1 O 严肃 a 2 O 目光 n 2 O 观看 v 2 O RMVB x 4 O}
与3.1节中的查询串相比,“中国教育出版社”不再用分开标识,而是作为一个整体。其后紧跟的词性串“ns+vn+n”是有短语的三部词语词性组成,“7”则为短语总音节数。对于这部分实验,只需给出整体功能类别,无需给出边界信息,相比第一种标注集,所涉及分类类别较少,只需3种功能类别(“NP”、“VP”与“DJ”),因此识别过程变得相对简单,具体识别结果如何,详看实验分析。
3.3 上下文特征选取
通过对已标注的查询串语料进行分析,发现以下因素对短语功能的形成产生影响:词、词性、词语音节数以及相应的句法信息。它们构成短语功能类识别过程中的静态特征与动态特征。
1) 静态特征选取
在组建短语功能类别识别实验的静态特征集中,考虑到词语信息w、词性信息p和音节信息s,充分利用当前标记位置的上下文信息,将每一个样本数据用15个特征表示:F=(w-2,p-2,s-2,w-1,p-1,s-1,w0,p0,s0,w1,p1,s1,w2,p2,s2)w0:在实验数据中,表示当前词;p0:表示当前词的词性标记;s0:表示当前词的音节数。
w-i:表示当前词左第i个词;p-i:表示当前词左第i个词的词性标记;s-i:表示当前词左第i个词的音节数。
wi:表示当前词右第i个词;pi:表示当前词右第i个词的词性标记;si:表示当前词右第i个词的音节数。
2) 动态特征选取
由于在中文短语识别中,其前向标记是非常有价值的上下文信息,这儿所描述的上下文信息为文中提到的句法信息,即当前词语是否被包含在某种短语功能类型中。所以除去静态特征外,实验中还涉及一些动态特征的选择,这些特征是在短语功能类别识别过程中动态给出的,用“T”表示。T=(t-2,t-1),t-i:表示当前词左第i个词的类别标记两个。
3.4 特征模板选择
实验中所涉及到的特征模板如图2-图6所示:其中外框所圈内容代表实验中用到的特征集,内框代表静态特征,右上角框代表动态特征,右下角框是要进行动态识别的标记。“F:-2..2:0.. T:-2..-1”用于表示窗口的大小。F值后紧跟数字代表下图中的所标的行号,冒号后的数值代表列号;T值代表的是动态特征号。其中前4个特征模板是针对第一种标注集的,最后一个模板是针对第二种标注集。
4 实验及结果分析
文中进行了特征模板、多分类方法、分析方向对短语功能类别性能影响的比对实验,以及验证训练语料与测试语料在不同比例下对短语功能类别识别是否有影响。选用31952条 “N+V+N”、“V+N+N”型短语的词条进行相应的实验验证。在半开放性实验中用到全部数据,而开放性实验中只用到去重后的7013条实验数据,其中包含2154条“V+N+N”型短语、4875条“N+V+N”型短语。实验中选取Yamcha工具[16]作为SVM分类器的实现。这款工具是Taku Kudo专门为NP Chunking所设计的SVM工具,所以在短语功能类识别上优势。
短语的功能类别包括NP,VP,DJ 3种类别,实验中采用的衡量指标:准确率(Precision)、召回率(Recall)、调和平均值(F-measure)具体计算公式如下:
A:功能类别识别正确的短语数目
B:识别为短语的数目
C:测试语料中人工标注的短语数目
4.1 第一种标注集实验
对3.3节所列前4种特征模板,采用表1所列参数、多类实现方法及语料规模设置,同时设定识别方向为从左到右,在识别“N+V+N”、“V+N+N”型短语中所包含的3种功能短语上,所取得的最好结果,见表1。
表1是在比较多个模板在不同语料规模、不同参数及不同多类实现方法的基础上,得出的最高识别结果。对于模板1,采用one-versus-rest方法,同时参数d=2,并且训练语料与测试语料成8: 2关系时,三种短语的识别结果整体上达到最优;对于模板2以one-versus-one方法实现多分类,参数d=2,语料比例为7:3时,识别结果达到最好;模板3在模板2的基础上修改了语料规模的大小,同时把参数设置为3时,取得最理想效果;模板4与模板1虽然设置一样,但针对不同短语功能类别,其识别结果是有差异的。
1) “N+V+N”、“V+N+N”型短语混搭情况下,其开放性实验的短语功能识别情况
在开放性实验中预选用不同词性标注集,进行短语功能识别实验。针对词条中的动词词语,在两种比对实验中均采用中科院计算所的二级词性标注集[17],而其它词语,如名词,则考虑两种标注方法:1) 采用计算所汉语词性标记集[17]中的一类、二类、三类进行词语词性标识;2) 除动词词性保持原标识外,其它词语只采用一类词性标识。例如:
第一种方法下的词性标注: 第二种方法下的词性标注:
为使实验结果更具合理性,同时减少模型对实验数据的过度敏感性,实验采用随机抽取样本的方法,从全部语料中随机抽取20%～80%语料作为训练语料,剩余的80%～20%语料作为测试语料。以下比对实验均在特征模板一下实现,且多类实现方法为one-versus-one,参数d=2,解析方向为从左到右。
验证训练语料规模及两种词性标识规范下NP、VP、DJ短语的识别结果,见表2、表3、表4。
表2 是在两种词性标注下的NP短语的比对实验结果,对于每行中带有两个数据的单元格,上面数据代表第一种方法的实验结果,下面数据代表第二种方法的实验结果。若单从实验数据分析,采用简约词性标注的实验结果要好于精确词性标注的实验结果,而且在第二种方法下,训练语料与测试语料成7:3比例时,实验结果达到最好,其中P值高达89.08%,R值为90.48%,F值为89.78%。
表3是在两种词性标注下的VP短语的比对实验结果。从实验数据分析,针对不同语料,两种方法取得的实验效果也不尽相同。在训练语料与测试语料以5:5的比例进行实验时,第二种方法的实验结果要好于第一种方法,使得F值达到实验中的最大值,但与NP短语的识别结果相比较,VP短语的实验结果却不是很理想,其中在5:5实验中,P值为77.91%,R值为58.79%,F值仅为67.01%。
表4 是在两种词性标注下的DJ短语的比对实验结果。在训练语料与测试语料成8:2比例时,简约词性标注的实验结果要好于精确词性标注的实验结果,如P值提高了3.96%,R值提高了2.2%,F值提高了2.93%。
无论哪种短语类型,方法2都取得了比较好的效果,这也说明实验结果的好坏,不仅取决于特征模板的好坏,而且还受到词性标注集的影响,并且在不同语料规模下的影响程度不同。
2) “N+V+N”、“V+N+N”型短语孤立情况下,其短语功能识别情况
通过多次比对实验,在训练语料与测试语料规模设置为8:2时,特征模板1、特征模板4显示的识别结果最佳,以下实验均依照上述两种模板生成相应的特征集,构建特征集时,针对词性信息采用上面论述的第二种方法进行实验,同时把多类别实现方法限定为one-versus-one。
(1) “N+V+N”型短语功能类别识别结果
实验所用语料中含有4876条“N+V+N”型短语中,共中4275条NP短语、419条DJ短语、182条VP短语。DJ、NP、VP短语采用特征模板1效果要好于特征模板4,这与上面混搭模式下的模板选择不同,并且设置参数d=2,解析方法设为从左到右。
依据图7的图表显示,可以明显地看出在“N+V+N”型短语中,其NP短语、DJ短语的识别结果要好与VP短语的识别结果,对NP短语的识别结果最好,这与语料中含有更多的NP短语是分不开的。
(2) “V+N+N”型短语功能类别识别结果
实验所用语料中含有2155条“V+N+N”型短语中,共中1695条NP短语、460条VP短语。实现中设定参数d=3,并且短语的解析方向为从左到右时,实验结果好于从右到左的实验结果,同时NP、VP短语采用特征模板4效果要好于特征模板1,这与上面混搭模式下的模板选择相同。
参考图8的图表显示,可以明显地看出在“V+N+N”型短语中,其NP短语、VP短语的R值均在80%以上,其中对于NP短语的识别效果更好。
4.2 第二种标注集实验结果
在这组实验中,主要验证语料规模、标注集及参数d取不同值对实验结果的影响。分别对“N+V+N”、“V+N+N”两种类型短语进行开放性测试,具体实验结果如图9-图11所示。
验证训练语料规模大小对实验结果的影响,以降低模型对实验数据的过度敏感性,实验采用随机抽取样本的方法,从全部语料中随机抽取20%～80%语料作为训练语料,剩余的80%～20%语料作为测试语料,观测训练语料规模对实验结果的影响程度。实验结果如图9所示。
这组实验选用特征模板5,分析方向为从左向右,参数d=2。从图中所示,针对“N+V+N”型短语、“V+N+N”型短语中的名词短语识别,其受语料规模的影响较小,在训练语料仅占20%时,F评测值就已达到99.2%、96.98%,但识别率整体上还是随着训练语料数据规模的增长而缓慢提升。对于其他功能类别短语受语料规模大小的影响比较显著的。
为与图7、图8形成比对实验,在本组实验中采用相同语料规模,但参数设置及解析方法却不尽相同,在“N+V+N”型短语中,参数d=2,分析方向为从左到右;“V+N+N”型短语中,参数d=3,分析方向为从左到右。比较图7与图10、图8与图11,我们不难发现,在图10、图11中,对于两种类型短语中的名词短语的识别率都有很大的提高,但动词短语及主谓短语的识别都有相当程度的降低。这也说明这种标注集对名词短语的识别率提高有很大帮助,但对其他功能类型短语的识别还有待进一步的提高。
5 结 语
短语消岐的方法有很多种,在本文中利用SVM模型,实现对搜索引擎日志中“N+V+N”、“V+N+N”型短语的功能类别识别。利用词本身、词性信息、词音节数信息及前向标记信息构建相应的特征模板进行训练,同时针对不同词性标注集进行一系列的比对实验,最终得出采用简约词性集好于精确词性集的结论。
N电视台 篇7
(100+1) ×100÷2=5050。
由此问0+1+2+3+…+ (n-1) 求它的和是多少?
公式也可以用以下方法得到:在同学聚会握手时, 把同学人数n与握手次数s之间的关系用下图的模型来表示:
若把n作为点的横坐标, s作为纵坐标, 根据上述模型中的数据要在平面直角坐标系中描出相应的各点, 并用光滑的曲线连结起来, 可见图形是抛物线的一部分, 由此进行数学建模, 取上述数据中的三组代入s=an2+bn+c也可得
其实, 式子是从1开始的n-1个连续自然数的和, 在现实世界里, 运用上述公式在数角、线段、直线、交点的数量方面有着广泛的应用。在几何中:
1.数直线的条数:过任意三个不同直线上的n个点中的两点可画 () 条直线。
2.数线段条数:线段上有n个点 (包括线段两个端点) 时, 共有线段 () 条。
3.数交点的个数:n条直线最多有 () 个交点。
4.数角的个数:从一个点引出n条射线, 它们共形成了 () 个角。
在代数中:
1.一次聚会, 出席的每位代表都和其他代表各握一次手, 统计结果表明, 一共握手45次。问参加聚会的代表有多少人?
2.某班有一个小组每人互送贺年卡一张, 已知全组共互送贺年卡72张, 问这个小组有多少名同学?
设这个小组有n名同学, 则n (n-1) =72n1=9, n2=-8 (舍) 。
3.一次象棋比赛中, 每名选手都与其他选手恰好比赛一局, 每局赢者记2分, 输者记0分, 如果平局, 两位选手每人各记1分, 今有四位同学统计了比赛中全部选手的总得分, 分别是365分、380分、381分、400分, 经核实, 只有一位同学统计无误, 问这次比赛有多少选手参加?
设这次比赛有n名选手参加, 则n (n-1) =统计分去求解, 当380分时求得n1=20, n2=-19 (舍)
4.范市中学七年级举行篮球比赛, 采用单循环比赛形式 (即每个班与其他班比赛一场) , 那么5个班级共需比赛几场?八年级6个班呢?九年级7个班呢?有什么规律?
根据单循环比赛规程, 5个班级参赛应该比赛10场;八年级6个班应该比赛15场;九年级7个班应该比赛21场;规律同样是和除自己以外的别的班级比赛一场, 总场数为
通过上面举例我们发现生活中的问题可以用公式来解决的真是不少, 请思考下面的问题:
1.一条铁路上有10个站, 则共需要制 () 种不同的火车票。
2.一条线段上有10个点 (包括两个端点) , 则共有 () 条线段。
3.平面内两两相交的6条直线, 交点个数最少为m个, 最多为n个, 则m+n等于 ()
4.如果要在一条直线上得到10条不同的线段, 那么在这条直线上至少要选用 () 个不同的点。
N电视台 篇8
关键词：集聚,合成,表征
引言
酞菁具有18个π电子的大环结构,有奇特的光电性能,多年来一直受到人们广泛的研究[1]。其颜色鲜艳,合成成本低,光、热以及化学稳定性好,在可见光区有较好的吸收,分子结构可修饰[2]。早期,酞菁主要在印刷油墨、纺织品、涂料和塑料等领域作为颜料或染料而被广泛应用。近年来,金属酞菁作为一种重要的功能材料,已经被广泛的应用于光电导材料、染料敏化太阳能电池、液晶材料、化学传感器、非线性光学、光生伏打器件等领域[3]。但是无取代酞菁化合物的溶解性差、难成膜、易集聚,在应用中受到很大程度的限制[4]。要改善金属酞菁的水溶性,可以在酞菁外围苯环上引入取代基。本文通过在酞菁分子上引入N,N-二乙酸氨基,N,N-二乙基氨基,不但改善了其溶解性,而且减少了团聚现象,并且紫外可见光谱也发生了红移。
1 实验部分
1.1 试剂和仪器
4-硝基邻苯二甲腈、亚氨基二乙酸、二乙胺、l,8-二氮杂双环[5,4,0]十一烯-7(DBU)、N,N-二甲基甲酰胺(DMF)、醋酸锌、正戊醇、无水碳酸钾均为分析纯试剂;实验用水为去离子水。
F1-IR4800S傅里叶变换红外光谱仪,KBr压片(日本岛津研究所);UV-2300紫外-可见分光光度计(上海天美);F-2500型荧光分光光度计(日本日立公司)。
1.2 实验过程
2(3)-(N,N-二乙酸氨基)-9(10),16(17),23(24)-(N,N-二乙基氨基)酞菁锌
本实验采用液相合成法,以4-硝基邻苯二甲腈和亚氨基二乙酸、二乙胺为主要原料,合成路线如图3所示。
4-(N,N-二乙酸氨基)邻苯二甲腈的合成:
将4-硝基邻苯二甲腈(0.866 g,5mmol)和亚氨基二乙酸(0.666g,5mmol)溶解在10 ml DMF中,待全部溶解后,加入无水K2CO3(1.0g,7mmol)。反应在氮气保护下剧烈搅拌28h,室温下反应。反应2小时后补加0.5gK2CO3。将滤液倒入20ml冰水中,搅拌。过滤沉淀物,用蒸馏水洗涤至中性。用95%的乙醇重结晶,并干燥。产量:0.78g,产率:60.2%,产品为深黄色结晶状固体,m.p.140-142℃.IR(KBr),υ(cm-1):3423(–O–H),3107(H–Ar),2241(–C≡N),1535(Ar C=C)1354(Ar–O–Ar),1298(C–N).1H NMR(DMSO-d6)δppm:7.19-8.35(m,3H,Ar–H),2.53(s,4H,–CH2–).Anal.Calc.for C12H9N3O4(259.22 g/mol):C,55.60;H,3.50;N,16.21;O,24.69 Found:C,55.21;H,3.92;N,16.27.反应式如图1所示。
4-(N,N-二乙基氨基)邻苯二甲腈的合成:
将4-硝基邻苯二甲腈(1.73 g,0.01mol)和二乙胺(0.73g,0.01mol,1.1 ml)溶解在15 ml DMF中,待全部溶解后,加入无水K2CO3(2 g,0.014mol)。采用同样的上述方法反应。产量:1.43g,产率:71.8%,产品为红棕色结晶状固体,m.p.136-139℃.IR(KBr),υ(cm-1)∶3107(H–Ar),2241(–C≡N),1537(Ar C=C),1354(Ar–O–Ar),1298(C–N).1H NMR(DMSO-d6)δ,ppm:8.64-8.96(m,3H,Ar-H),2.53(q,4H,–CH2–),2.94(t,6H,–CH3).Anal.Calc.for C12H13N3(199.26 g/mol)∶C,72.34;H,6.58;N,21.09;Found:C,72.57;H,6.42;N,21.18.反应式如图2所示。
2(3)-(N,N-二乙酸氨基)-9(10),16(17),23(24)-(N,N-二乙基氨基)酞菁锌的合成:
将4-(N,N-二乙酸氨基)邻苯二甲腈(0.13 g,0.5mmol)、4-(N,N-二乙基氨基)邻苯二甲腈(0.3 g,1.5 mmol和醋酸锌(0.11 g,0.5 mmol)混合置于干燥的10 ml正戊醇中搅拌,加入1.5 ml催化剂DBU,氮气保护,在160℃下加热回流20h。反应完成后冷却至室温,加入无水甲醇析出固体,过滤,用甲醇、乙醇洗涤若干次以除去未反应的物质,真空干燥。最后用柱层析(硅胶)分离提纯。(DMF∶CH3OH=3:2(v/v))。产量:0.25 g,产率54.2%,产品为深绿色固体,m.p.>200℃.IR(KBr),υ(cm-1):3431(–O–H),2922,2853,1720(–C=O),16181400,1650,1458(C=C),1298(C–N),1340,1122,727UV-Vis,in DMF(λmax,logε)686(4.37),646(4.05).1H NMR(DMSO-d6)δ,ppm:7.15-8.13(m,12H,Ar-H),4.34(s,4H,-CH2-),2.31-2.85(m,30H,-CH2CH3).Anal.Calc.for C48H48N12O4Zn(922.37 g/mol):C,62.51;H,5.25;N,18.22;O6.94;Zn,7.09 Found:C,62.76;H,5.37;N,18.14.反应式如图3所示。
2 结果与讨论
2.1 产物的溶解性
无取代酞菁锌在一般有机溶剂中溶解性很差,在DMF、二甲基亚砜(DMSO)中部分溶解。2(3)-(N,N-二乙酸氨基)-9(10),16(17),23(24)-(N,N-二乙基氨基)酞菁锌在苯、DMF、DMSO、氯仿、丙酮溶剂中有较好的溶解性,这是由于酞菁锌母体上带有N,N-二乙酸胺基、N,N-二乙基胺基所致。这种新型的具有好的溶解性的配合物有利于实际的应用中。
2.2 产物的紫外-可见光谱
金属酞菁在紫外可见光区有两个特征吸收带,Q带和B带,即在340nm附近的B带和600~800nm处得Q带。这些吸收带主要由π-π*跃迁引起的,其中B带主要由b2u,a2u-eg*高能跃迁引起的,Q带吸收主要由alu-eg*低能跃迁。从图4中可知合成的配合物确实形成了酞菁的大环结构,B带和Q带的最大吸收峰分别为352nm,677nm。无取代酞菁锌B带和Q带的最大吸收峰分别为335nm,669nm。2(3)-(N,N-二乙酸氨基)-9(10),16(17),23(24)-(N,N-二乙基氨基)酞菁锌的紫外可见光谱红移,说明取代基与酰菁环之间存在共轭效应,使酞菁环的共轭体系增大,减小了金属酞菁的能带隙,使最大吸收波长产生了红移。
图4(a)、(b)分别是2(3)-(N,N-二乙酸氨基)-9(10),16(17),23(24)-(N,N-二乙基氨基)酞菁锌在DMF溶液中和敏化的纳米TiO2薄膜的紫外-可见吸光光谱图。UV-Vis吸收光谱的浓度均是1×10-4 mol/L。从图中可知,具有一般金属酞菁固有的Q带和B带的特征带,说明合成的配合物形成了酞菁的大环结构,在648nm处出现一个小峰,是电子的振动峰。
众所周知,酞菁分子易发生团聚,这是由于分子间强耦合作用力导致的,造成吸收带发生红移或蓝移现象[5]。团聚通常被描述为大环的共平面由单体形成二聚体或者更高阶复合物,从而影响Q带的形成,通常与溶液的浓度、溶剂的性质、取代基的性质和中心配位金属离子等因素有关[6,7]。本文研究了2(3)-(N,N-二乙酸氨基)-9(10),16(17),23(24)-(N,N-二乙基氨基)酞菁锌在DMF溶液中不同浓度下酞菁UV-Vis光谱,如图5所示。从图中可以看出,在DMF溶液中,随着溶液浓度的增大,Q带吸收强度也增大,吸收带没有发生偏移,也没有产生新的吸收峰,表明三种酞菁配合物在浓度范围5×10�5~2×10�6 mol/L之间无明显的团聚现象,并且符合Lambert-Beer定律[8,9]。
2.3 产物的荧光光谱
图6是2(3)-(N,N-二乙酸氨基)-9(10),16(17),23(24)-(N,N-二乙基氨基)酞菁锌的荧光光谱,DMF溶剂,浓度为1.0×10-4 mol/L,激发波长为442 nm,发射波长为523nm,强度分别为40,156。发射光谱的强度大于激发光谱,说明可作为良好的光学材料,是一种潜在的近红外发光器件的功能材料。
3 结论
用4-硝基邻苯二甲腈、亚氨基二乙酸、二乙胺和醋酸锌为原料,采用液相法制备2(3)-(N,N-二乙酸氨基)-9(10),16(17),23(24)-(N,N-二乙基氨基)酞菁锌,经红外光谱和紫外-见光谱表征了单体及酞菁配合物的结构。红外光谱分析的结构表明,与设计的化合物的结构相符;紫外-可见光谱反映出酞菁配合物的共轭结构。
参考文献
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N电视台 篇9
校企合作是指学校为谋求自身发展、实现与市场接轨、大力提高育人质量, 有针对性地为企业培养应用型技术人才的重要举措, 其初衷是让学生将所学专业知识与企业实践有机结合, 使学校和企业实现优势互补、资源共享, 以切实提高育人的针对性和实效性, 提高技能型人才的培养质量[1]。“N+N”型校企合作模式是指“N”个企业与“N”个学校共同进行人才培养, 实现多个院校与多个企业资源充分共享的网状合作的人才培养模式。校企合作作为一种社会互动方式, 在合作的过程中各参与学校具有共同人才培养的能动性, 所有参与企业具有相近的人才培养需求, 他们具有目标一致性和行动互利性, 在共同利益的驱使下, 形成网状资源共享、互惠互利的校企合作模式。
“N+N”型校企合作模式可以实现多个学校和多个企业间的多层文化交流, 实现多方渗透;通过网状交叉介入, 实现优势互补, 资源共享, 利益共赢。“N+N”型校企合作模式更加适合现代教育, 是节约资源, 满足企业需求, 实现跨区域文化交流, 培养生产、建设、管理、服务一线人才的最佳途径[2]。
二、“N+N”型校企合作模式的运行基础
(一) 完善的信息网络平台
校企合作重在信息沟通, 由于参与校企合作的学校和企业较多, 学校与企业之间又存在地域间隔, 这样就给学生的即时管理, 资源的多方共享, 校企的适时沟通等带来一定困难, 因此构建完善的信息网络平台是实行“N+N”型校企合作模式的前提。校企合作管理信息系统主要包含以下内容:学生管理模块, 方便学校对“顶岗”实习学生的日常管理;学校交流模块, 实现多家学校的教学信息、教学方法相互交流;校企合作模块, 方便企业与学校的实时互动;资源共享模块, 实现企业与学校信息传递交流。完善的信息网络平台可以使校企合作的信息更加透明, 为学生提供企业信息, 方便学校对实习学生进行管理, 为企业提供优秀学生的信息, 同时为合作中的各方提供信息交流、资源共享的平台[3]。
(二) 有效合作的法律法规保障
相比西方发达国家, 我国的教育相关法规发展滞后, 目前对校企合作的规定较为笼统, 导致企业参与教育教学的积极性不高, 制约了校企合作的发展。在“N+N”型校企合作模式中, 由于参与的企业和学校数量较多, 为了保障合作各方的经济利益, 应该建立有效的项目合作制度, 明确职业院校、企业和政府职责, 充分保护各方利益, 为促进校企合作持续、健康发展提供系统完善的法律保障[4]。
(三) 学校与企业的效益共赢
建立“N+N”型校企合作模式后, 企业与学校在专业人才培养、教学体系建设、企业公关科研等多方面携手分工, 参与各方将充分发挥各自在人才、设备、渠道、技术、信息等方面的资源优势, 进一步扩大战略合作的深度和广度, 最大程度实现优势互补, 使自身优势在合作中得到更大程度的发挥, 实现经济效益共赢。同时, “N+N”型校企合作模式的建立, 对学校之间的学术交流、增强企业的竞争优势和促进企业间的精诚合作也起到重要的作用。
三、“N+N”型校企合作模式的优势
(一) 校企共同培养人才
校企合作是以人才市场和社会需求为导向, 学校和企业共同参与人才培养的过程。校企多方共同进行人才培养的内涵是:“产学研”多项合作、多方共同探讨、工学交替、顶岗实习、订单式培养。办学目标是:增强办学活力, 培养出适合市场经济发展的素质型人才。“N+N”型校企合作最大的受益者应该是学生, 这种模式培养出的毕业生能够很快融入企业, 适应工作环境[5]。校企人才共同培养的具体方式包括:1.将企业的一部分生产线建在校园内, 这样既可以解决企业场地不足的问题, 也便于利用学校人才资源提高企业科研能力;2.将学校实训基地建在企业, 实现校内 “理论学习”和企业 “顶岗实训”多方位结合。这样既方便学生就近实习实训, 又为企业提供充足的人力资源, 真正做到企业与学校资源共享, “产学研”相结合实现多赢。
(二) 校企共享双方资源
在“N+N”型校企合作中, 可以实现由企业提供实习基地、设备和原料, 为学生实习实训提供必要的物质资源;学校为企业提供知识、技术、人才及数据, 为企业发展提供必要的支持。为了使学生进入企业后能够更好地适应工作环境, 在“N+N”型校企合作之初, 学校可以邀请企业参与学校的教学计划制定, 并聘请专业人员参与学校的专业教学, 开设为企业所需的专业技能和实习课程。
同时, 学校可以选拔优秀学生进入企业实习, 根据企业需要进行短期的技能培训, 经公司考核合格后可上岗就业。这样不但可以弥补目前企业劳动力不足及人才短缺, 还可以帮助学生提早适应实际工作。在“N+N”型校企合作模式中, 教育的实施是由企业与学校共同完成的, 培训和考试内容源于企业的实际需要, 企业在具体的教育教学中发挥了重要的作用。这种校企合作针对性强, 突出了职业技能培训的灵活性和开放性, 培养出来的学生适应性强、就业率高、就业稳定性好[6]。
(三) 校企文化多元交流
“N+N”型校企合作模式可以更好地为参与者提供文化交流的平台, 使得参与者之间能够及时进行资源共享, 促进校企互动。学校可以适当引入企业文化, 如:企业优秀管理者或技术人员到学校授课, 不但可以将企业最先进的技术带入校园, 促进学生能力的培养, 还可以把企业文化带入校园, 给学生带来全新的、不一样的企业氛围。企业也可以适当聘请学校教师给企业员工培训, 提高员工的素质。通过校企多方参与者互聘, 使学校与企业文化得到交流、互动和升华。
(四) 校企项目合作研发
学校和企业之间可以通过校企合作的平台进行科技研发合作。现代教育多数是以科研为基础的, 学校教师要通过科研来提高专业水平, 而且现阶段提倡学校间的横向课题研究和校企间的纵向课题研究, “N+N”型校企合作模式恰好能为校企项目合作研发提供必要的交流合作平台。企业产品的创新和工艺流程的优化一直是很多企业的难题, 但企业的经营方针又一直以生产、提质、加速、盈利为目标, 如果企业想拥有一支完整的研发团队, 就需要人才、场所、设备等的不断投入, 通过校企合作可以实现资源共享, 降低成本。“N+N”型校企合作模式不但可以将科学技术转化为现实需要的生产力, 创造价值, 还可以满足企业项目研发的各种条件, 为企业节约很大一部分成本, 实现校企合作的多方共赢[7]。
(五) 校企人才培养无缝对接
现代教育作为培养企业应用型人才的主要力量, 必须全面提高人才培养质量[8]。“N+N”型校企合作模式的实现, 使得学生在教学中获得必要的技能训练, 同时也为企业创造价值, 既解决了学生在校实训材料费紧缺的困难, 又练就了学生过硬的本领, 真正实现在育人中创收、在创收中育人。“N+N”型校企合作模式可以加快企业发展, 为企业培育一批具有精湛技艺和创新能力的管理型人才, 使之成为“下得去、用得上、留得住”的企业高技能型人才, 实现校企人才的真正无缝对接。
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1试验部分
1.1主要原料与仪器
乙酸甲酯,纯度99.9%,湖南湘维有限公司生产;二乙胺,纯度98.5%,浙江建业化工股份有限公司生产;酸碱双功能HSO3-MCM-4NO3-NH2催化剂,濮阳迈奇科技有限公司实验室自制;玻璃夹套反应釜,巩义市宏华仪器设备有限公司生产;蠕动泵,常州高能流体技术有限公司生产;循环水浴,金坛市天竟实验仪器厂;安捷伦气相色谱仪GC7890,气相-质谱联用仪7890A-5975C等。
1.2酸碱HSO3-MCM-4NO3-NH2催化剂制备
1)用Na2CO3饱和水溶液处理SH-MCM-4NO3-NH2样品,使在萃取模板剂过程中形成的-NH3+失去H+恢复为NH2。
2)氨基保护,为了尽量避免在氧化巯基的过程中破坏氨基的碱性,需对氨基进行保护。称取Na2CO3饱和的水溶液处理过的SH-MCM-4NO3-NH2样品加入无水乙醇和苯甲醛,在80℃回流24 h,然后过滤,烘干。所得滤饼置于脂肪提取器中,用二氯甲烷回流提取8 h,洗去样品物理吸附的苯甲醛,最后得到氨基保护的SH-MCM-4NO3-NH2样品。
3)巯基氧化,将步骤2)所得的样品加入到单口圆底烧瓶中,然后加入双氧水,在氮气氛围和室温下搅拌氧化24h,最后过滤、烘干。
4)将步骤3)所得的样品加入烧杯中,然后加入乙醇、蒸馏水和少量硝酸,对氨基脱保护最后得含氨基和磺酸的酸碱双功能催化剂HSO3-MCM-4NO3-NH2。取出后用去离子水洗涤,烘干,在450℃焙烧3h,研磨过150ym筛,得到酸碱双功能催化剂HSO3-MCM-4NO3-NH2。
1.3反应原理
1.4试验过程
在20L装有搅拌、温度计、内回流的玻璃夹套反应釜中,先加入7.5kg(1.0kmol)乙酸甲酯;在搅拌状态下加入催化剂,催化剂加入量占乙酸甲酯原料量的0.125%;然后用蠕动泵加入8.8kg (1.20kmol)二乙胺,2h加完;在搅拌下将温度控制在85～87℃,反应4.5～5.0h,在基本没有回流的状态下保温1.0～1.5h,沉淀、过滤后;经过脱前馏分,减压下收集136～138℃/21325Pa馏分,得到黄色或棕色目标产物;乙酸甲酯转化率≥99%,N,N-二乙基乙酰胺选择性≥95%。
2试验结果与讨论
2.1原料配比对反应的影响
通过前期试验研究发现在二乙胺过量比让乙酸甲酯过量,产物选择性及后续分离提纯效果要好。因此,本试验在选择二乙胺过量的情况下,考察了单因素对反应的影响。在反应温度85～87℃、反应时间4.5～5.0h、催化剂用量相同的情况下,考察不同原料比对反应的影响,实验结果见表1。
由表1可以看出,当n(二乙胺):n(乙酸甲酯)为1.20时,乙酸甲酯基本转化完;超过1.20时,乙酸甲酯转化率基本没有变化,但由于副反应的增加使得产物的选择性有了一定下降,基于节省原料及减少后续分离提纯的困难,选择n(二乙胺):n(乙酸甲酯)为1.20较适宜。
2.2反应时间
在二乙胺与乙酸甲酯摩尔比为1.20,反应温度85～87℃,催化剂用量相同的情况下,考察了不同时间下对合成反应的影响。实验结果见图1。
由图1知,在酸碱功能催化剂HSO3-MCM-4NO3-NH2下,二乙胺与乙酸甲酯的反应速度也是一个较慢的过程,时间长。当时间小于3.5时,转化率和选择性都低于75%;时间大于4.0时,转化率达99.8%且几乎不再变化,而时间大于5.0h由于副反应的增多选择性下降的速度较快,综合考虑选择反应时间4.5～5.0h较合适。
2.3反应温度
在二乙胺与乙酸甲酯摩尔比为1.20,反应时间5.0h、催化剂用量相同的情况下,考察了不同温度下对合成反应的影响。实验结果见图2。
由图2可知,反应温度对反应有很大的影响,在温度低于75℃时,转化率及选择性都比较低。随着反应温度的升高,乙酸甲酯转化率增加,在85～87℃时为最优点。此温度下,N,N-二乙基乙酰胺选择性最大。
2.4催化剂加入量
在二乙胺与乙酸甲酯摩尔比为1.20、反应时间5.0h,反应温度87℃的情况下,考察了不同催化剂用量对合成反应的影响。实验结果见图3。
由图3可知,乙酸甲酯的转化率和N,N-二乙基乙酰胺的选择性与催化剂用量有关。催化剂用量较低时,生成N,N-二乙基乙酰胺的速度较慢;而随着催化剂用量的增加,乙酸乙酯与二乙胺反应速度加快,胺盐热分解量也减少,乙酸甲酯转化率和N,N-二乙基乙酰胺选择性增加。当催化剂加入量占乙酸甲酯的0.125%时,转化率和选择性较好,再增加催化剂加入量,除反应时间有所缩短之外其他指标基本没什么变化。综合考虑之后,选择催化剂加入量占乙酸甲酯量的0.125%较合适。
2.5催化剂使用次数试验
在二乙胺与乙酸甲酯摩尔比为1.20,反应时间5.0h,反应温度87℃,催化剂用量相同的情况下,考察了催化剂使用寿命。本试验是在原料液每次反应过沉淀、过滤之后,对催化的重复实验。试验结果见表2。
由表2可知,在原有工艺条件不变的情况下,催化剂使用6次效果还是比较好的,再次证明了自制催化剂良好的使用寿命及本工艺经济实用性。在本次试验的基础上,又对第7次重复试验进行了延长反应时间的试验探索,将反应时间由5.0h提高至9.0h,乙酸甲酯的转化率及N,N-二乙基乙酰胺选择性都有所提高,分别为95.6%和97.2%。可见在催化剂使用达7次以后,通过延长反应时间也可以提高转化率及选择性。综合考虑,催化剂使用7次较合适。
2.6二乙胺滴加速度
二乙胺滴加速度对反应时间的影响见图4。二乙胺的滴加速度对反应时间影响较大。若滴加速度≥75g/min时,反应时间明显延长很多;若滴加速度≤75g/min时,对反应时间的缩短也不是很明显。综合考虑,选择滴加速度≤75g/min较合适。
3结论
(1)研究了以含氨基和磺酸的酸碱双功能催化剂HSO3-MCM-4NO3-NH2,乙酸甲酯与二乙胺合成N,N-二乙基乙酰胺的方法,确定了最佳合成工艺条件为n(二乙胺):n(乙酸甲酯)为1.20,反应温度85～87℃,反应时间为4.5～5.0h,催化剂加入量占乙酸甲酯原料量0.125%,产物经过减压分离提纯,乙酸甲酯转化率≥99%,N,N-二乙基乙酰胺选择性≥95%。
(2)以本方法合成N,N-二乙基乙酰胺,工艺简单,操作方便,转化率及选择性较高,成本低,具有重要应用价值。
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