呼吸保健与急救范文

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中图分类号：TU201.4

文献标识码：A

文章编号：1008-0422（2013）10-0090-02

1 我国历史建筑保护发展与现状

改革开放以来中国的社会经济迅猛发展各类建设活动迭起，城市化和现代化进程飞速推进。历史建筑作为一种文化旅游资源的载体越来越被广泛的发掘。对于城市、地区及国家而言，它也日益成为一个经济来源。在经历了20世纪90年代的复古、仿古风之后，开始逐渐发展到对历史建筑进行维修和保护。保护历史建筑使得城市的优秀历史和文化在弘扬社会文明、丰富城市内涵中发挥独特作用。保护城市历史建筑对继承和发扬优秀文化传统，研究国家和民族地域性特征，研究政治、社会、经济、思想、文化、艺术、工程技术等方面的发展史，均有重要意义。然而，出于交通、居住、商业等多方面的需求必将引发大规模的土地开发和城市建设活动，引发城市建设和文化遗产保护之间的矛盾，这给历史建筑保护工作带来巨大的挑战。城市化进程中，随着城市向大型化、现代化、经济化方向发展，历史文化遗产赖以生存的环境正日益遭到侵蚀。如何处理好保护与发展的关系，既是学术界要研究的重大课题，也是各级政府要解决的现实问题。

从历史建筑保护工程的研究领域来看，发达国家由于对于历史建筑的保护工作开展的较早。国内历史建筑保护工作起步到建立相对来说比较晚，遗产保护概念、立法、现代保护理论技术、保护专业等从无到有并逐步深入成熟，尤其是改革开放三十多年来，随着世界遗产保护事业的进行，我国建筑遗产保护取得巨大进步。1930年产生了中国关于古建筑保护的最初的法律《古物保存法》。1980年专门了《关于加强历史文物保护工作的通知》，并批转了国家文物事业管理局、国家基本建设委员会《关于加强古建筑和文物古迹保护管理的报告》。我国历史建筑的保护工作正在逐步开展，同时很多历史城市与建筑保护工程都有评估工作做为先导。

然而，目前各地的历史建筑保护工作的信息，大多数仍停留在纸质文档，或者是单个计算机的电子文档，这些电子文档没有形成统一的规范的数据库。个别地方开展了基于计算机技术的历史建筑的虚拟复原，如西安的大明宫复原工程，也需要形成统一的规范的数据库，实现资源共享，开展更深入的研究。各地的建筑规划设计施工部门已经开始采用建筑信息模型，这些建筑信息模型多是针对一个建筑的具体操作。一些单位如大型设计院已经将本单位的建筑信息模型在内部联网，但是这种联网还没有形成统一的规范的数据库或数据仓库，无法在统一的指标体系下在海量信息中自动搜集到相关的信息。

历史建筑价值包括历史价值、科学价值、经济价值、使用价值、环境价值、保护价值，需要科学的评估；历史建筑保护的先进技术包括虚拟复原技术需要进行大量的数据处理；历史建筑保护的材料选购、价格计算，也需要数据分析；历史建筑的分类、寿命分析预测，也需要运用数学模型。这些分析工作需要强大的分析工具，因此历史建筑保护工作急需与信息技术紧密结合。

2 建筑信息模型技术的概况与应用

与其它专业相比，建筑学专业由于专业的特殊性，技术的开发和应用水平相对较为落后，设计工作具有较大的随机性和经验型。随着科学技术的发展和人们生活的日益复杂化，单纯以经验、直觉和灵感等传统建筑方法已不能满足现代社会的需求。因此需要引入科学理论研究建筑设计和方法，引入各种计算机分析技术对建筑作出客观、正确和符合实际的评价。

20世纪八十年代，计算机辅助设计（Computer Aided Design，简称CAD）技术的应用，给建筑行业带来了一场革命。它让设计师们摆脱了制图板的束缚，使传统的纸质图纸电子化，为设计的增添和修改带来了很大的便利。不过，CAD技术只是一种二维图形数据处理方式，虽然很大程度上提高了出图效率，但是在后续阶段的再利用方面并不理想。在这种情况下建筑信息模型（Building Information Modenng，简称BIM）技术产生并发展起来。

建筑信息模型（Building Information Modeling，BIM）是近年来出现的一项新的建筑数字技术，这个模型包含了建筑所有信息的综合数据库，可以管理建筑生命周期的全部信息。其对于信息的交流与共享、提高决策速度与准确性、降低成本、提高生产质量等方面具有显著的价值优势。美国国家建筑科学协会（American National Institute of Building Sciences，简称NIBS）给出BIM在实用中的定义：建筑信息模型是利用先进的数字技术建立存储项目全生命周期的所有物理和功能特性的计算机模型，便于业主和经营者利用信息进行建筑物全生命周期的维护。

BIM是一个基于3D的面向应用对象的工程数据库技术，包含了设计意图、项目资料、建造信息、设计管理数据等可视化信息。设计师运用BIM技术进行设计的过程，其实就是建造一个真实建筑的过程。这个虚拟的建筑模型其实是一个包含了建筑物从规划到设计、施工、运营、改造、拆除等全生命周期所有信息的综合大型数据库。

建筑信息模型为历史建筑保护项目提供从最初概念设计开始到整个生命周期里做出任何决策的可靠共享信息资源，使得历史建筑的管理和开发工作进入量化、科学化和法制化轨道。建筑信息模型将这些极其珍贵的历史文献发展为数字资源库，使得规划设计、文物保护和相关管理部门能够及时掌握各种能反映现状的动态资料，并将此作为管理部门保护和管理的依据。将建筑信息模型技术运用到日常的历史建筑管理和维护中，能够将历史建筑各方面的资料和信息整合起来，有助于这些数据的收集、整理、更新、检索、维护和交流，避免这些资料和信息因为分属不同部门而难以共享，同时可以避免有关的纸质书面资料因年代久远而破坏、遗失。同时，在前项工作的基础上，对历史建筑进行客观、公正、适时的追踪评估，建立历史建筑开发的监测和激励机制，保证历史建筑保护的有效性，并及时发现旅游开发带来的危害。

3 基于建筑信息模型技术的历史建筑资源管理

历史建筑保护研究需要着眼于拓宽视野，从历史建筑的生态观、历史文化观、法制观和经济价值观等方面，从更广阔长远的视角挖掘当今的城市建设中历史建筑的价值并提出相应保护对策。这种保护模式是系统的过程，其模式与方法研究能够最大限度的发挥历史建筑所蕴含的各种价值，提高现代城市的核心竞争力。建筑生命周期管理以及建筑信息模型的提出，为实现历史建筑保护建设项目全生命期的信息交换与共享，从根本上解决历史建筑保护项目建设各阶段的信息断层和使用维护阶段的信息流失问题。

3.1基于云服务体系的建筑信息模型系统

实际中建筑信息模型中的指数测评都是同时针对多个对象进行的，每个对象的属性更加复杂和多样，而且多数信息是图像信息，因此需要建立更为复杂的数学模型，需要运用更为高效的数据分析软件。云计算是一种基于互联网的、大众参与的计算模式，其计算资源（计算能力、存储能力、交互能力）是动态、可伸缩、且被虚拟化的，以服务的方式提供。这种新型的计算资源组织、分配和使用模式，有利于合理配置计算资源并提高其利用率，实现绿色计算。

3.2基于多维数据分析的云服务平台

基于云服务体系的建筑信息模型系统需要大量的数据分析，需要功能强大的、能根据需要及时更新的、实现集群计算的动态数据分析软件。基于多维数据分析的建筑信息管理平台BIM数据的存储与访问是实现面向历史建筑生命期工程信息管理的底层数据支持。然而由于BIM模型的复杂性，使其计算机实现十分困难，成为了推动基于BIM的信息集成和管理的障碍。这就提出了一个迫切需要解决的关键技术科技问题，即适应数据仓库下的多维数据集如何用数学模型和算法的多维矩阵表达。建立在多维数据模型基础上的BIM数据仓库与进行数据分析和查询的联机分析处理，使用户直观地理解、分析数据，最终能多角度、多侧面地观察数据，深入地了解包含在数据中的信息、内涵。数据仓库和联机分析处理是建立在多维数据模型基础上的，这种模型是以数据立方体的形式展现数据。

4 基于多维数据的建筑信息模型系统实现

基于云服务系统平台的物理基础，将以网络中心为支撑；并制定一定的资源共享规则，将武汉市近代建筑保护规划设计与施工等相关部门的历史建筑信息模型子系统连接入我们的云服务系统，汇集在统一的历史建筑的保护和管理信息系统平台，基于这个平台能够开展更加深入细致的研究工作，并实现部分信息的查询与交互。具体能够为用户提供如下功能：

1）提供历史建筑环境数据，了解武汉近代历史建筑分布情况；

2）显示历史建筑的相关数据，特别是其现状影响信息，包括平、立、剖面。通过虚拟建造、信息化建模实现建筑的可视化和信息数据的可查询化，能够根据建筑数据的各种属性，对其进行统计和分析；

3）辅助具体建设项目的计算，包括材料选择、结构优化、方案优化和决策；

4）建立武汉近代历史建筑价值的专家评判体系，并统计辅助保护规划；

5）构建针对武汉近代历史建筑保护的相关海量数据的集快速采集、存储、计算和分析的云计算服务体系，构建和配置联网云服务平台。

其中历史建筑测评系统的数据涉及到不同时间段多个专家的多个样本，因此我们采用数据仓库来存储这些从日常运行数据库中分离出来，分散的数据。其多维数据库技术提供上钻和下钻功能，易于投影转换，使用方便；且可以有效地根据不同的需要增加不同的指标，又可以方便快捷地对事实数据进行分析。

因此我们可以充分运用多种学科理论和方法，利用跨学科优势对城市建筑学、文化学进行完善与补充。从根本上解决历史建筑保护项目建设各阶段的信息断层和使用维护阶段的信息流失问题。实现历史建筑保护建设项目全生命周期的信息交换与共享。具体内容包括：

1）设计具有广泛性的时空观架构下的历史建筑保护的模式和方法，增进人们对城市历史建筑潜在价值的认识。并综合应用建筑信息模型、信息标准以及信息集成技术的最新研究成果，研究BIM构建的关键理论和技术，为-实现武汉近代历史建筑信息交换、共享和集成化管理提供理论、方法、技术和平台。

2）建筑信息模型的历史建筑保护的数据涉及到多个指标的不同时间的多个样本，因此可以设计开发面向多对象的基于多维数据分析的数学建模与动态数据分析软件，采用数据仓库来存储这些从历史建筑的日常运行数据库中分离出来，分散的数据。其多维数据库技术可以有效地根据不同的需要增加不同的指标，又可以方便快捷地对历史建筑的事实数据进行分析。

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中图分类号： TN710?34  ；  ；  ；  ；  ；  ；  ；  ；  ；  ；  ；  ；文献标识码： A  ；  ；  ；  ；  ；  ；  ；  ；  ；  ；  ；  ；文章编号： 1004?373X（2014）23?0149?03

Research of customer complaint monitor system based on analyzing the behavioral dynamics of customer on social network platform

CHEN Hai?yan1， MO Yu?chun2， XIAO Shi?xiao3

（1. Guangdong Power Grid Co.， Ltd.， Guangzhou 510080， China； 2. China Southern Power Grid Co.， Ltd.， Guangzhou 510623， China；

3. Scientific Computing Center of Jimei University Cheng Yi College， Xiamen 361021， China）

Abstract： How to build a customer complaint monitor system based on opinion mining over social network platform has become a key issue for firms to improve the effectiveness of customer complaint management in the internet era. Taking a domestic power grid company as an example， using the method of text mining and behavior dynamics analysis， a new customer complaint monitor system is established. The research results show that the key challenge for developing an effective customer complaint monitor system is to monitor the characteristics of customer complaint behaviors in space and time dimensions in real time. The system has the ability to monitor some specific target， providing a technical support for firms to identify customer complaints in different areas and implement a better customer service program.

Keywords： customer complaint monitor system； opinion mining； customer relation management； text mining technology

 ；0  ；引  ；言

抱怨体现了客户（消费者）对企业产品或服务不满的情绪表达。随着近年来网络时代的兴起，越来越多的客户喜欢在微博或BBS上自己对于企业产品或服务的不满评论，这些抱怨信息会在社交网络平台上以“负面口碑”的方式飞速传播，这将严重损害企业形象，甚至直接导致产品或服务数量的下滑。因此，越来越多的企业认识到，实施有效的客户抱怨监控能够将传统的客户抱怨管理提前，这对于提高顾客满意度、提升产品服务质量具有重要意义[1]。

现有相关研究主要从两方面展开：

（1） 客户关系管理。该方面研究主要考察影响消费者抱怨的微观心理因素，由此得出企业客户抱怨监控系统的出发点在于如何通过人工客服干预客户的心理变化，从而减少其在网络发表抱怨评论的数量[2?3]。然而，这种监控思路依然是“被动”式，缺乏通过对客户抱怨行为的预测。将对其抱怨管理活动前置，从而“主动”消除客户抱怨发生的概率和频率。

（2） 客户负面口碑效应的产生和传播机制。相关研究认为，企业实施客户抱怨监控的核心在于构建“网络口碑舆情监测系统”，即通过文本挖掘技术，实时监测网络上的负面评论信息出现，并在第一时间对抱怨客户进行危机公关，从而避免负面口碑效应的大规模病毒式扩散[4?5]。

但是，客户抱怨的内容和地点可能随时发生变化，特别是遇到一些突发事件，因此这种监测系统既缺乏具备“特定对象监控与服务”能力，即对关键客户的识别、跟踪和安抚，也忽视了从时间和空间维度深入考察客户抱怨行为的变化过程。本文认为，对于上述过程的分析将有助于建设全面实时的客户抱怨监控系统。

针对现有研究存在的不足，本文以国内某电网公司为例，以客户对供电服务的微博评论作为研究对象，在对客户抱怨行为进行动力学分析的基础上，构建基于社交网络平台舆情挖掘的客户抱怨监控系统，从而为供电企业改进客户关系管理、提高供电服务水平提供一定的启示和参考。

1  ；研究方法

1.1  ；数据获取

鉴于新浪微博已经成为中国使用人数最多的社交网络平台，本文选择它作为研究样本对象，共获取了2011年11月到2012年12月期间345 096条微博文本。 ；

1.2  ；分析方法

对用户微博信息的分析主要从如下三方面展开：

（1） 对微博用户动力学行为分析则从三个方面展开：

① 分析客户的相关属性；

② 通过用户历史微博GPS信息识别客户主要活动区域；

③ 评定客户在微社交网络平台上的影响力。

（2） 建立客户抱怨监控系统。该系统实施的核心在于如下四个步骤：

① 构建电力客服微博关键词库。通过关键词库，把客户对供电服务体验反馈评论的中文词语进行归类，如停电限电、缴费及账单、服务渠道、电价电费、计量用检、业务办理、供电服务和宣传活动等。同时，将上述关键词库信息存储于客户抱怨监控系统的数据库中。

② 判断客户评论情感倾向类型。鉴于客户抱怨监控系统监控的关键词主要是微博上的负面情感评论，因此本文首先构建微博负面情感评论词库，并对词库中不同词语所表达情感赋予不同的负面权重。本文对每条涉及该电网客服关注领域的微博进行情感趋向类型判断，准确率统计值为78%，这说明本文构建的情感识别算法效果良好。

③ 划分客户抱怨评论类型。运用基于分词技术的微博分类算法，识别微博中包含的词及固定表达结构，并依此来判断微博是否有包含相应的分类词，从而判断该条微博的类别，并重点识别出负面微博的客户诉求点和抱怨点，并与第①步构建的电力客服微博关键词库相匹配。这样，客户抱怨监控系统便知道客户抱怨的信息究竟属于客服的哪些领域。

④ 将第②步客户动力学行为分析得出的外部信息与企业客服关注范围的内部信息进行匹配整合，从而最终建立客户抱怨监控系统。

2  ；结果分析及讨论

本文以台风“天兔”期间客户对供电企业服务的抱怨评论为案例研究对象， 从时间维度进一步分析了五个城市的抱怨情况，即从2013年9月15日至2013年9月27日这段时间内，这些城市微博用户抱怨行为随时间的变化趋势，如图1所示。

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图1 台风“天兔”期间五个重点地区微博用户

抱怨随时间的变化趋势

台风登陆前及台风登陆中客户抱怨内容关注点的变化如图2所示。

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图2 台风登陆前及台风登陆中客户抱怨内容关注点的变化

从图中可以看出，微博抱怨评论爆发高峰时间为2013年9月22日傍晚6点42分钟，比台风登陆提前1小时左右。同时，微博抱怨评论在9月24日出现第二次爆发高峰期。这表明，一方面企业应该在突发事件（如台风）到来之前，做好相关及舆论导向工作；另一方面，在突发事件（如台风）发生的过程中应密切注意客户抱怨评论的变化趋势，避免客户抱怨评论数量像传染病一样达到某个“阈值”，从而处于失控的态势。

总体而言，有效的客户抱怨监控系统能够实时跟进客户抱怨高峰出现地区的变动和转移，从而能够在大面积停电时，实时监控客户抱怨出现，配合生产、调度信息，这有利于企业集中进行资源调度。

另一方面，由图2可知，台风“天兔”登陆前和登陆中客户在微博上关于供电服务的抱怨内容也不相同。显然，突发事件（如台风）会导致客户抱怨关注点发生转移。因此，当大面积停电的复电过程较长时，企业应该充分运用客户抱怨监控系统实时跟进客户关注点的切换，辅助判断在复电不同时间点应采取什么措施，提供哪些信息，并做好复电进度告知及客户解释的工作。

其次，还可以通过将客户抱怨监控系统与客户关系管理系统无缝对接，对微博进行实时获取、跟踪与分析，能够识别不同地区、不同客户的关注点，从而可以制定有针对性的客户服务改进方案。

最后，有效的客户抱怨监控系统要具备“特定对象监控与服务”能力，即对需要重点关注的微博用户进行跟踪，通过辨识其常用活动区域，并对微博内容进行判断，微博客服可以及时进行安抚，解释及干预。相关监控活动可以从以下三步进行：

（1） 辨识对供电服务高敏感、影响力大的微博用户；

（2） 查看微博的情感、具体诉求及影响范围及时跟进处理客户诉求，并进行反馈与安抚；

（3） 辨识微博用户的时间及停电报告的内容查看地理位置，或估计常用活动区域及时跟进故障停电的处理，并及时信息并反馈。 ；

3  ；结  ；语

本文以国内某电网公司为例，将用户对供电服务的微博抱怨评论作为研究对象， 结合文本挖掘技术研究方法，构建了一个新的客户抱怨监控系统。研究表明，开发一个有效客户抱怨监控系统的关键在于如何从空间和时间两个维度实时监控用户抱怨行为动力学特征，从而具备特定对象监控与服务能力。这不仅能够将传统的客户关系管理前置，也能够为供电企业通过主动识别不同地区、不同类型客户的抱怨关注点，从而制定有针对性的客户服务改进方案提供技术保障。后续相关研究可以将突发事件应急管理的思想纳入客户抱怨监控系统构建过程中，这将帮助企业在突发事件情景下进一步提升客户关系管理水平。

参考文献

[1] JOHNSTON R， MEHRA S. Best?practice complaint management [J]. Academy of Management Executive， 2002， 16（4）： 145?154.

[2] BOSCH V G， ENRIQUEZ F T. TQM and QFD： exploiting a customer complaint management system [J]. International Journal of Quality Reliability Management， 2005， 22（1）： 30?37.

[3] 康键，刘金兰.基于系统动力学的顾客抱怨管理研究[J].西安电子科技大学学报：社会科学版，2006，16（3）：19?23.

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1. 20世纪白头叶猴的发现与研究

1955年我国学者谭邦杰先生在广西发现并命名白头叶猴（Trachypithecus leucocephalus）俗称乌猿、白乌猿、白叶猴等，隶属灵长目（Primates）、猴科（Cercopithecidae）、疣猴亚科（Colobinae）。并指出白头叶猴是我国独有的一种珍贵而稀少的动物如何使这种野生动物能够接受人工饲养，并繁殖后代，北京动物园经过一番努力，取得了初步成果。

1979年建立白头叶猴保护区,1980年和1981年原板利自然保护区和岜盆自然保护区位于广西西南部的崇左市江州区和扶绥县，分别于经广西人民政府批准为保护区，主要保护对象为白头叶猴、黑叶猴等珍稀濒危动物。

20世纪80年代，我国学者对白头叶猴的地理分布、种群数量以及生态习性进行了初步的报道。

1980年经国家批准，专为保护白头叶猴而设的罗白白头叶猴保护区位于崇左县城东南31公里的板利乡与罗白乡交界处，由弄官山、弄挑山、弄火山等200多座大小山岭组成，总面积约30多平方公里。

1981年谭邦杰在论中国的猿猴指出有些收购部门至今还敞开收购白头叶猴的皮张；龙州乌猿酒厂仍在收购乌猿进行生产；宁明县派阳山林场制药厂以白头叶猴为原料，配制加味桂龙羔，销售区内外。宁明县驮龙公社一个社员，才二十六岁，经他打死的白头叶猴就有七十多只。1982年南宁动物园成功进行了白头叶猴的室内繁殖。

在20世纪世纪九十年代以来，我国政府采取果断的措施，大规模收缴猎枪，基本消除了对这些灵长类动物的人为猎杀。我国学者对该物种的栖息生境和野外行为生态学进行了系统地研究，研究内容涉及到白头叶猴栖息生境的植被组成、食性、日活动时间分配、家域和栖息地选择以及社会行为的研究。除此这外，我国学者还开展了白头叶猴的系统演化和种群遗传学研究。

1991年白头叶猴目前仅分布于广西省西南部的左江以南及其支流明江以北的扶绥、崇左、宁明、龙州共4县、11个乡的范围内，其中以扶绥县分布面积最大，数量最多。

2. 21世纪白头叶猴的保护与研究

2002年8月的第世界灵长类学大会上，白头叶猴已经被确定为全球25种最濒危灵长类动物之一。

2003年潘文石感到“以白头叶猴为中心开展生态旅游，”是一个可以实现的计划，其成功的基础，就是依赖于还没有完全消失的昔日地球的象征白头叶猴及维持白头叶猴生存及繁衍生态系统的存在。2004年发现左江东岸的崇左仁良地区为白头叶猴分布区，也发现了似白头叶猴而又非白头叶猴的居间群；左江西岸为黑叶猴分布区，而在大新六榜地区，发现群体中混有白头叶猴的色型。李汉华等把白头叶猴的形态解剖和分布与黑叶猴进行比较。2004胡艳玲等已经通过杂交代的成功繁殖表明白头叶猴与黑叶猴不存在生殖隔离，从而断定白头叶猴是黑叶猴的一个亚种。贵阳市黔灵动物园再次证明了白头叶猴的分类地位。

2004年陈培栋指出与白头叶猴同时代的许多种动物早已埋没在地层之中，它们不仅仅是一种可爱的热带猴子，它们还是这个星球上生命进化长河中的一个环节。2005年广西壮族自治区了桂政涵〔2005〕100号文件，将板利自然保护区和岜盆自然保护区合并建立广西崇左白头叶猴自治区级自然保护区，这对于整个野生白头叶猴种群的恢复和集合种群的建立将具有重大的意义。

2005年黎向东 ，李士进行白头叶猴采食植物初析,2008年.黎向东 殷丽洁 等指出白头叶猴是典型的植物杂食性动物，从全程录像直接观察到白头叶猴采食的植物总数应该是两次记录数量之和，即共有62科130属169种植物。

2007年山冈指出作为一个物种，白头叶猴仅仅在一个地域的200平方公里的范围内栖息繁衍，地盘实在是太“专一”、太狭小了。再说，种群数量也是极少的，总共只有600～700只。因而，世界自然保护联盟在宣布承认白头叶猴命名之后不久，就在红皮书中将白头叶猴列为了“极危”物。

2008年以来在崇左市板利乡与罗白乡种植了大面积的速生桉，对白头叶猴采食构成影响。

2010年，广西壮族自治区林业局组织了北京大学、广西大学、广西师范学院、广西机电学院、广西植物研究所、广西水产研究所、广西自然博物馆、贵州科学院、南京师范大学、当地林业局、气象局、水文局等相关专家编著了广西崇左白头叶猴综合科学考察报告。指出白头叶猴仅分布于广西崇左市江州区、扶绥县、龙州县和宁明县境内面积约200 km2的喀斯特石山地区，个体数量仅存858只。发现崇左白头叶猴自然保护区的昆虫有15目103科387属585种。

3. 未来白头叶猴的保护与恢复研究的教育观

首先必须重视野生动物保护的社会群体教育,从孩子抓起，让他们从小就知道，白头叶猴是自己家乡的荣誉，保护白头叶猴就是保护自己的家园。这不应仅是国际灵长类学家向广西林业部门领导的进言,应该成为教育界现代学生与老师的共识。

自从有了在建筑物内的老师教授学生学习的系列文字教育模式之后，大自然的野外教育就仅限于美术写生和生物类学生的短暂实习（农林牧中医学科）。真正有成就的学子历来都是在向自然、社会非正式职业老师的潜移默化学习中获益的。特别是在水泥钢筋房屋、汽车、交通道路发达、塑料制品充斥，电脑网络泛滥的追逐金钱的现代市场经济社会里，新一代的青年人漠然冷淡自私心理与白头叶猴的保护恢复和生态环境恢复保护是互悖的，因此建议建立在生态旅游框架的森林动物环境教育观，要保护、恢复白头叶猴就必须保护、恢复其生存的栖息地，就必须首先让当地栖息地的农户通过教育学习改变贫困与陋习。

参考文献

［1］ 戚静芬 谭邦杰.白头叶猴的饲养.大自然,1980年 第01期

［2］ 申兰田 李汉华 .广西的白头叶猴. 广西师范大学学报(自然科学版) 1982年 第00期

［3］ 黄乘明 卢立仁 .白头叶猴对阳光和降雨因子的行为对策. 广西师范大学学报(自然科学版), 1993年 第01期

［4］ 黎向东 ，李士.白头叶猴采食植物初析. 广西农业生物科学 2005年 第02期

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健康教育在临床上得到广泛应用及推广，能够对疾病产生起到明显预防作用，且确保产妇身体健康[1]；我院为了探究孕产期健康教育与产褥期母婴保健知识及护理能力关系，选取研究对象为90例孕产妇，见正文描述：

1 资料与方法

1.1 一般资料 本次选取研究对象为90例产妇，于2016年07月04日至2018年04月16日收治，随机分为2组，即对照组不给予任何干预措施、观察组给予系统化健康教育，各45例；且对两组产妇的产褥期母婴保健知识知晓率及护理能力进行观察及评估。观察组45例产妇的平均年龄值（29.52±0.20）年，年龄上限值38岁，下限值21岁。对照组45例产妇的平均年龄值（29.56±0.23）年，年龄上限值39岁，下限值21岁。基本资料无差异，P>0.05，具有研究性。

1.2 方法 对照组方法--不给予任何干预措施，且告知孕产妇定期产检。观察组方法--给予系统化健康教育，如下叙述：（1）个体化指导：护理人员应根据产妇具体情况做好相应的指导工作，包括母婴喂养优势、正确喂养姿势、产后生理适应过程等，且告知其保持良好心态的重要性，对改善预后恢复具有积极作用；与此同时培养产妇自我保健能力，且告知家属适当采用鼓励性语言支持产妇；除此之外，护理人员定期进行家庭访视，时间为产后出院3天内、产后14天、产后28天，共三次，且告知产妇于产后42天回院复查。（2）建立服务手册：护理人员应对产妇建立服务手册，且将每次对话内容记录于服务手册内，包括产妇理解能力，潜在及现存的问题；与此同时根据对话内容所提供的信息制定干预计划，如帮助孕妇建立良好饮食习惯、定期运动等。（3）健康手册发放：健康手册内容包括产褥期临床表现及处理方法，且由责任护士根据产妇文化水平采用通俗易通的语言进行讲解，继而加深产妇印象。（4）家庭支持：护理人员可为产妇营造温馨家庭氛围，有利于促使产妇尽快融入母亲角色；与此同时指导家属注重产妇营养需求，应提供富含高蛋白、高热量等食物。

1.3 观察指标 观察且评估两组90例产妇的产褥期母婴保健知识知晓率及护理能力。护理能力采用科室自行设计的问卷调查表进行评估，共5个维度[2]。

1.4 统计学方法 处理及分析文中数据可运用SPSS20.0版本的医学软件，以P

2 结果

2.1 对比产褥期母婴保健知识知晓率

下文数据可看出观察组45例产妇的产褥期母婴保健知识知晓率高于对照组数据，P

2.2 对比护理能力

下文数据可看出观察组45例产妇的护理能力高于对照组数据，P

3、讨论

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关键词：呼吸监测；MCU；信号采集；无线通信；云平台

DOI：10.3969/j.issn.1005-5517.2015.8.0010

引言

随着科技的发展，人们对睡眠生理和病理有了更深理解，睡眠医学作为现代医学的一个重要组成部分正在建立和发展起来。睡眠障碍是许多疾病形成和发展的重要因素，睡眠的质量问题不仅可能引起人体各种生理功能的低下，而且还会导致一系列周身性病变。国外厂家所生产较先进的病人检测仪，均能在检测病人心脏功能的同时，检测病人的呼吸情况，但目前这类仪器价格昂贵且基本为进口，不易在国内医院和患者中推广使用。本项目是在计算机技术和现代测试技术深层次结合的基础上设计的一种新型仪器，通过智能手机和先进的电子技术，充分运用软件能力来实现信号采集、数据实时显示和输出等功能。

1 系统功能分析

整个系统功能设计框图如图1所示。由呼吸传感器对人的呼吸情况进行检测，主控单元负责读取呼吸传感器数据并通过无线蓝牙模块和WiFi模块将数据发送到智能手机，同时主控单元还对危险的呼吸状态进行声光报警提示，智能手机可以将一段时间内的呼吸状态以曲线或回放等形式进行显示，也可导出数据供医生分析用。智能手机端能对下位机工作模式进行控制，对工作状态进行显示。

2 系统硬件的设计

硬件电路设计如图2所示。在硬件控制系统中，主要由ST公司型号为STM32的MCU提供系统的指示，配合手机端的指令，共同对呼吸状况进行监测和报警。首先，呼吸传感器将人的原始呼吸幅度的起伏转换为原始电信号，但收集到人的呼吸信号比较微弱，需要经过一定的放大后再经信号调整，最后输送到A/D转换端口，A/D转换后的数据可由软件编程进行控制和处理（如对数据进行存储，监测到呼吸状况异常，启动报警机制等），亦可由串口连接无线蓝牙模块或WiFi模块发送数据到手机端，让手机端进行处理。声光报警由单片机端口连接二极管和蜂鸣器，交由软件控制其工作状态。

3 系统程序设计

3.1 MCU程序设计

便携式智能睡眠呼吸监测与报警系统主程序会直接影响到系统的性能，而监测的精确度和有效性对系统的功效起决定性作用。单片机程序设计流程图如图3所示。MCU初始化设置是硬件系统正常工作的基础。A/D转换采样间隔的合理采取使得MCU能更精确地监测，并减少不必要的内存空间。若采样间隔过大，则无法探知危险，不能及时报警和准确地显示被测者的呼吸质量；若采样间隔过小，则数据量过于庞大，给数据的存储和处理带来困难，也不利于系统高效低耗的运行。串口连接着无线蓝牙和WiFi模块，是MCU与手机端进行交互的跳板，MCU可以单独完成数据的存储和处理，并及时报警，也可通过与手机端建立联系，将数据发送至手机端进行处理，再向单片机发送各种请求。

3.2 手机端程序设计

手机端主要对MCU起辅助作用，但也能自成一体。与MCU结合时作为实时报警和监测显示装置，单独工作时便对以往呼吸状况重新显示，有助于医生分析掌握病情。手机端程序设计如图4所示。首先，采用人性化界面的设计，给用户一个良好的视觉感受，且操作简单。其次，与无线蓝牙和WiFi连接配对，确保数据能正常发送接收。另外，是对将数据保存至本地或云平台，以便能节省手机储存空间，随时随地调出历史数据以供医生诊治。最后，是对数据进行处理，通过友好的图形界面，实时显示呼吸状况和显示历史呼吸状况，同时当监测到不正常呼吸状况时启动报警，如手机震动或发出报警铃声等。

4 系统功能测试说明

本系统采用的功能测试流程如图5所示。

4.1 呼吸传感器设计

呼吸质量的监测有多种指标，结合现实因素考虑，最终选择方案为通过磁感应来获得所需要的信息，人呼吸时的起伏带动磁通量的变化，再将磁通量的变化转化为电信号，不断调整放大倍数，获得精确有效的信息。

4.2 下位机控制蓝牙和WiFi模块进行通信

WiFi模块与蓝牙模块的配置如下

蓝牙配置：

AT/*测试通讯*/

AT+NAMEbreath/*修改蓝牙名称为breath*/

AT+BAUD4

/*修改波特率为9600*/

AT+PIN1234

/*修改配对密码为1234*/

WiFi模块配置：

at+netmode=2

at+dhcpd=0

at+wifi conf=breath，wpawpa2_aes，12345678

at+dhcpc=l

at+net_ip=0.0.0.0，0.0.0.0，0.0.0.0

at+net_dns=0.0.0.0，0.0.0.0

at+remotepro=tcp

at+mode=server

at+remoteip=192.168.11.245

at+remoteport=8080

at+CLport=

at+timeout=0

at+uart=115200，8，n，l

at+uartpacklen=64

at+uartpacktimeout=10

at+net_commit=l

at+reconn=l

无线蓝牙模块和WiFi模块能与MCU正常连接，接收和发送数据。

4.3 主控单元监测分析传感器数据进行声光报警

给出一定的模拟信号，主控单元能正确的识别出不正常的呼吸状况，并启动报警，LED灯开始闪烁，蜂鸣器开始发声。

4.4 各功能单元工作状态的控制与低功耗设计工作

后期精简不必要的元件，缩小仪器的体积。器件的选择，在确保精确度的前提下，使用低功耗的器件，适当修缮主程序，使其更高效稳定工作。

4.5 上位机手机端的高度智能化、人性化的软件设计

MCU与手机间的无线通信要求二者建立协议，以保证数据传输的可靠性，同时传输一些特定的命令指令来维持系统的运行。

MCU与手机端的协议如下命令格式$000#停机$001#MCU启动$002#测试单个数据$003#测试连续数据$004#读取MCU状态$005#读取MCU数据长度$006#读取指定数据长度$007#读取命令数据$008#发动报警机制数据格式单个数据格式：&____#连续数据格式：%_______#