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在科研中，是走follow道路，还是走原创性道路: 热度 10 yanghualei 2013-11-19 07:33; 对于一个科研青椒来说，在科研中是走 follow 的道路，还是走原创的道路，这是一个很困惑的问题，当然每一种方法各有优缺点，我们如何认清这些优缺点，进而为自己的科研服务。在此陈述下自己对 follow 道路和原创道路的优缺点进行分析下，并陈述自己的一些观点。一、 Follow 的优点：其一，快速积累知识的需要。一般来说模仿比创新容易，这也是为什么中国近 30 年经济发展速度如此之快，不走从头开始的原创之路，把人家的机器买过来，拆吧拆吧，模仿制造一下，这也是为什么西方老是批评中国不进行知识产权保护的关键原因所在，这样可以很快的在他们的道路上，接近他们进而超过他们，就是先模仿，通过模仿赶上别人之后，再去创新。其二，知识是累积性的，是前赴后继的，牛顿经常说，其之所以取得这样的成就，是站在胡克、伽利略等前辈的肩膀之上，可以这样说，没有第谷的数据，开普勒的整理，伽利略的实验，牛顿很难取得这样的成就，这也是为什么，为什么进行教育的原因之一，教育的一个重要内容，就是学习前人的知识。其三，学习他人之规范，快速与他人对话，一般任何一个学科都有一套自己的范式，这套范式是自己学科区别其他学科的地方，是圈内内对话的基础，对话的普通话，否则你用其他语言表达，圈内的人将不知道你说的是什么，无法沟通和对话。其四，更容易获得圈内人认同的需求。一般学习他们的范式和知识，学习这个行业积累的知识和范式，因为社会建制有一套机制，这套机制是最大化圈内的群体利益的，所以从这个行业的累积知识开始，承认前人的贡献，你就更容易出成果。其五，遵守行业规则的需求，任何一个行业都是一个江湖，都有一个隐形的和显性的行业规则，你必须遵从，就像法律一样，你不遵从，你短期会得到惩罚，除非有一天，行业规则发生变化。二、 Follow 的缺点：如果仅仅是看到一个问题，不想想，要是自己会是怎么做的情况下，马上搜索文献，看看别人怎么做的情况：一，会束缚自己的思维，提不出新的看法，这源于当你看到一个书本上的知识时候，当你看不懂的时候，你首先想到是自己能力有限，而不是其本身是错误，相同，在你看一篇文献时候，你首先被他的优点和正确吸引，而不是错误，进而陷入他的逻辑中，被囚禁；其二，在这个社会，特别知识爆炸的时代，我们用我们一生的时候，都不可能学完所有的知识，甚至再给我们几个青春，同样不能学完所有的知识，传承的东西靠电脑和计算机，而我们只有去创新，是不断的发现知识，创造知识，然后电脑登非智能工具帮助我们记忆和传承新的知识。其三，如果我们直接去 follow ，会忽视我们研究的问题本身，就是我们一味用别人的方法，我们就容易忽视对问题本身的考虑，而是从别人研究的思路，方法以及概念着手，这样给人一种很不协调的感觉；其四，创新和 follow 有时候是不兼容的；即太创新，就不能 follow 别人， follow 别人，又不能太创新，创新这玩意，很少能够 follow 的，特别对于一个新的问题，这样研究的范式就很少，所以本学科没有现成的直接可以 follow ，这样就需要我们向外学科学习工具或者自己创造工具；如果不是一个新问题，那研究的方法就很低，就可以直接 follow ，但这样就降低文章的创新意义，即创新的东西可以直接套用的现成的东西又比较少。其五，一旦 folloW 成为一种习惯，成为既得利益者，那是极其危险的，就像你做某个事情，通过 follow 做出了，你就把这种方法上升为一种经验，一种正确的经验，从此就以这种方法为法宝，因为你是这种方法的既得利益者，此时你就不会再反对这种方法，更不会否定这种方法了。最后我个人观点，对于研究前是先想怎么做，还是想先 follow 别人的做。我认为：先思考怎么做，然后再参考，再follow， “先思考下，你会怎么做，你会怎么解释这个问题，你会怎么解决这个问题，你会如何预测这些现象，你会如何控制和调控这些现象。在这些基础上，看看别人怎么做的，用什么方法做的，用什么理论做，得出什么结论，发现了什么。然后比较你想做的和他人已经做的，有什么区别，你们相同的地点在哪里，你创新的地方在哪里。这样可以避免单纯思考，不参照前人成果的重复工作（不知道历史上别人已经做过，自己现在还在做），也可以避免单纯参照别人成果的重复工作（知道历史上别人已经做过，自己坚持还要做）。; 个人分类: 生活随笔|4198 次阅读|20 个评论

如何正确对待所谓的优缺点: ctex 2013-10-6 18:14; 在我们的人生中，有许多事都是无心插柳而获得成功的。相反，也有许多事，我们锲而不舍地去追求，却往往没能尽如人意。当然，我不敢说所有的事，或者大多数事，都是这个情况，即越想要得到什么结果，就越得不到，这也不是事实。但至少有相当一部分是这样。这个情况让我们不禁要审视一下，生活中刻意而为并达到效果，甚至效果较好的事情，究竟有多少？同时，水到渠成，自然而然而成功的事，究竟又占多少？如果后者更多，我们是否需要改变一下思路，让生活多些自然，少些强迫？特别是在对待所谓优缺点的问题上，是否更应该以一种超然的态度、接纳的态度、宽容的态度来对待，这不是什么任性，而恰恰是成功所必不可少的特质。我曾经听到竞技体育中乒乓球项目的业内人士谈了下面的看法，就是说直板再怎么横打，其横打的效果，也不如横版好。这里的直板、横版，是乒乓球的两种主要的握拍方法。这件事让我猛然醒悟，可以说是茅塞顿开。为什么这样说呢？就是说人天生有许多特点，随着年龄的增长，其中有很多都变掉了，有的甚至面目全非，再也找不到丝毫最初的痕迹。这样改的动力在什么地方呢？主要在于周围人的压力、社会的压力。周围人和社会，经常会把这些特点贴上优点、缺点的标签，并以此来加以认同或排斥。由于绝大多数人，都需要或多或少地活在周围人的认同和社会的认可之中，因此也就不得不按照他们所说的优缺点加以修正自己。有的甚至同样一个特点，在这个环境里算是优点，换了一个环境就又变成缺点了，于是由于生存环境的改变，不少人不但要改动自身，而且这种改动需要重复多次，似乎怎么改怎么不是。最后，不少人往往会觉得，早知今日，何必当初，还不如不改呢，因为改了半天，常常是邯郸学步。原因何在，我想就是我刚开始举的那个例子，你直板横打技术再好，横打的功夫也不会比横版的还强。因此，与其改来改去，想占有所有优点，还不如将自己固有的优点发挥得淋漓尽致，也不如将自己的所谓缺点中的好的一面同样发挥得淋漓尽致。因为，凡事都有两面性，多数情况下也没有谁是天生就比别人缺点多的，是天生就为改错而生的。一般没有这样的人。因此，与其费尽心机改缺点，不如专注于将缺点的负面效应降到最低，同时将其积极效应发挥到最大，对优点也如是。事实上，根本无所谓优点缺点，天生我材必有用，何必邯郸学步，追着被人跑。这是对自己没有信心的表现。这种没有信心，对几乎任何人而言，都是没有理由和不应该的。当然，如果非要说优点缺点的话，我们姑且认为积极效应占百分之五十以上的为优点，反之为缺点好了。但这也是动态的，也是因人而异的。而且，我们对待二者的态度是完全一样的，都是发挥积极的一面，抑制消极的一面。我们的注意力要放在这里，不要放在优点缺点的辨别上，那样做不仅会耽误时间，也会使自己逐步丧失信心，远离成功。说到底，这两个定性的概念本来就是杜撰出来的。当然，我不是说鼓励任性，鼓励我行我素，听不进别人的意见建议，坚持不改自己的不足。这当然是不足取的。可是问题在于，我们也要搞清楚究竟什么才是任性，什么才是优点，什么才是缺点。对真正的任性，我们自然要果断弃之，对真正的缺点，我们自然要果断改之，对真正的优点，我们自然要果断地坚持和发扬之。但前提都得是真正的。具体说，对于实则为坚持真理的所谓任性，是否我们还应该全然改掉呢？类似地，对于不尽然是缺点的特点，我们是否要像倒垃圾一样弃之呢？对于不尽然是优点的特点，我们坚持和发扬之前，是否就不需要去粗取精了呢？我想，这三个问题的答案当然都是否定的。当然，要想完全客观地评判这些事情，也很不容易，需要自身的阅历和德行，也需要长辈、亲友的帮助和指点。但其先决条件，是我们自己的正确对待。就是说不要绝对化，不要轻易贴上优缺点的标签，不要盲目自卑或自负，不要总是做邯郸学步这种强制性，刻意性的改动。相反，要在一定程度上保持自己身上的本真的特点，并恰当利用之、发挥其长处，遏止其短处。因为那是自己真正能够让别人想学也学不来的东西，也是通向成功最有效的因素。; 187 次阅读|0 个评论

[转载]关于几个温度控制方法的优缺点的讨论: chnfirst 2013-8-11 21:57; http://emuch.net/html/200811/1074798.html 关于几个温度控制方法的优缺点的讨论作者: gredream (站内联系TA) 发布: 2008-11-27 【讨论】关于几个温度控制方法的优缺点的讨论？目前的温控方法主要可以分为一下几种： 1.速度标度：包括简单的速度标度【simple velocity scaling】和Berendsen 热浴 2.添加随机力或随机速度：包括Andersen,Langevin, and Dissipative Particle Dynamics（DPD）热浴 3.利用extended Lagrangian formalisms:也就是常用的Nose-Hoover热浴总体来说速度标度方法无法严格遵守canonical ensemble,虽然实际使用上，这种方法导致系统对正则系综偏离不大，随机热浴的最大缺点是无法保证系统时间反演，这也是第三种热浴的优点。了解不同控温方法的优缺点帮助自己可以根据需要选择热浴，那么各个热浴的基本思想及优缺点是什么呢，大家不妨根据自己的了解，结合使用谈谈体会。; 个人分类: 理论|0 个评论

[转载]C++中用模板模拟多态及其优缺点: baibing 2013-5-19 15:08; http://blog.sina.com.cn/s/blog_48d4cf2d0100nd3h.html c++的模板是个很强很暴力的东西，可以轻松地模拟多态。下面举个例子： ==================================================================== #include iostream #include string using namespace std; class StarDecorator//注意：与多态不同，不需要有类阶层（简单说不需要继承啥接口） { public: void printHead() { cout ********** endl; } void printTail() { cout ********** endl; } }; class AddDecorator { public: void printHead() { cout ++++++++++ endl; } void printTail() { cout ++++++++++ endl; } }; templateclass Decorator class Printer { public: void print(const string str) { decorator.printHead(); cout str endl; decorator.printTail(); } private: Decorator decorator; }; int main(int argc, char* argv[]) { PrinterStarDecorator p1; p1.print(Hello,World!); PrinterAddDecorator p2; p2.print(Hello,World!); return 0; } ======================================== 是不是很像多态？更具体地说是设计模式中的Strategy模式。这么做的好处： 1）比用多态时简单，不需要先构建Strategy对象再传入构造函数，故构造对象的代码简洁。 2）灵活机动，不需要类阶层，只要实现相关接口就可以召之即来。如果没有实现相关接口会有明显的编译错误提示。这么做的缺点——和c++模板的缺点是一样的： 1）易读性比较不好，调试比较困难 2）模板只能定义在.h文件中，当工程大了之后，编译时间十分的变态。结论：有些场合可以让代码较简洁，但应避免在比较底层的地方使用。评论：这是一个比较普遍的例子，实现通过传递不同的模板类型参数，实现对不同类的功能的调用，这就需要一个调用公共接口。这个接口可以用函数模板来充当，也可以用类模板来充当。如果用类模板来充当，这个类模板可以是一个任意的类模板，也可以将类继承派生机制用起来，使用具体类的基类作为公共接口。 WTL中就是这么干的。比如窗口类的派生类，在向其基类模板中传递参数时，将自身类名传递给基类的模板参数，这样，就实现在基类这个公共调用接口中实现对派生类的调用！！！这种方式优雅地将继承、派生机制和模板机制有机结合起来。; 个人分类: 编程|7364 次阅读|0 个评论

[转载]主成分分析，聚类分析，因子分析的基本思想以及他们各自的优缺点: gosci 2012-11-15 17:45; http://emuch.net/bbs/viewthread.php?tid=3493935pid=4468949page=1#pid4468949 主成分分析就是将多项指标转化为少数几项综合指标,用综合指标来解释多变量的方差- 协方差结构。综合指标即为主成分。所得出的少数几个主成分，要尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此不相关。因子分析是研究如何以最少的信息丢失，将众多原始变量浓缩成少数几个因子变量，以及如何使因子变量具有较强的可解释性的一种多元统计分析方法。聚类分析是依据实验数据本身所具有的定性或定量的特征来对大量的数据进行分组归类以了解数据集的内在结构，并且对每一个数据集进行描述的过程。其主要依据是聚到同一个数据集中的样本应该彼此相似，而属于不同组的样本应该足够不相似。三种分析方法既有区别也有联系，本文力图将三者的异同进行比较，并举例说明三者在实际应用中的联系,以期为更好地利用这些高级统计方法为研究所用有所裨益。二、基本思想的异同 (一) 共同点主成分分析法和因子分析法都是用少数的几个变量(因子) 来综合反映原始变量(因子) 的主要信息，变量虽然较原始变量少，但所包含的信息量却占原始信息的85 %以上，所以即使用少数的几个新变量，可信度也很高，也可以有效地解释问题。并且新的变量彼此间互不相关，消除了多重共线性。这两种分析法得出的新变量，并不是原始变量筛选后剩余的变量。在主成分分析中，最终确定的新变量是原始变量的线性组合，如原始变量为x1 ，x2 ，. . . ，x3 ，经过坐标变换，将原有的p个相关变量xi 作线性变换，每个主成分都是由原有p 个变量线性组合得到。在诸多主成分Zi 中，Z1 在方差中占的比重最大，说明它综合原有变量的能力最强，越往后主成分在方差中的比重也小，综合原信息的能力越弱。因子分析是要利用少数几个公共因子去解释较多个要观测变量中存在的复杂关系，它不是对原始变量的重新组合，而是对原始变量进行分解，分解为公共因子与特殊因子两部分。公共因子是由所有变量共同具有的少数几个因子；特殊因子是每个原始变量独自具有的因子。对新产生的主成分变量及因子变量计算其得分，就可以将主成分得分或因子得分代替原始变量进行进一步的分析，因为主成分变量及因子变量比原始变量少了许多，所以起到了降维的作用，为我们处理数据降低了难度。聚类分析的基本思想是: 采用多变量的统计值，定量地确定相互之间的亲疏关系，考虑对象多因素的联系和主导作用，按它们亲疏差异程度，归入不同的分类中一元，使分类更具客观实际并能反映事物的内在必然联系。也就是说，聚类分析是把研究对象视作多维空间中的许多点，并合理地分成若干类，因此它是一种根据变量域之间的相似性而逐步归群成类的方法，它能客观地反映这些变量或区域之间的内在组合关系。聚类分析是通过一个大的对称矩阵来探索相关关系的一种数学分析方法，是多元统计分析方法，分析的结果为群集。对向量聚类后，我们对数据的处理难度也自然降低，所以从某种意义上说，聚类分析也起到了降维的作用。 (二) 不同之处主成分分析是研究如何通过少数几个主成分来解释多变量的方差一协方差结构的分析方法，也就是求出少数几个主成分(变量) ，使它们尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此不相关。它是一种数学变换方法，即把给定的一组变量通过线性变换，转换为一组不相关的变量(两两相关系数为0 ，或样本向量彼此相互垂直的随机变量) ，在这种变换中，保持变量的总方差(方差之和) 不变，同时具有最大方差，称为第一主成分；具有次大方差，称为第二主成分。依次类推。若共有p 个变量，实际应用中一般不是找p 个主成分，而是找出m (m p) 个主成分就够了，只要这m 个主成分能反映原来所有变量的绝大部分的方差。主成分分析可以作为因子分析的一种方法出现。因子分析是寻找潜在的起支配作用的因子模型的方法。因子分析是根据相关性大小把变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，但不同的组的变量相关性较低，每组变量代表一个基本结构，这个基本结构称为公共因子。对于所研究的问题就可试图用最少个数的不可测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。通过因子分析得来的新变量是对每个原始变量进行内部剖析。因子分析不是对原始变量的重新组合，而是对原始变量进行分解，分解为公共因子和特殊因子两部分。具体地说，就是要找出某个问题中可直接测量的具有一定相关性的诸指标，如何受少数几个在专业中有意义、又不可直接测量到、且相对独立的因子支配的规律，从而可用各指标的测定来间接确定各因子的状态。因子分析只能解释部分变异，主成分分析能解释所有变异。聚类分析算法是给定m 维空间R 中的n 个向量，把每个向量归属到k 个聚类中的某一个，使得每一个向量与其聚类中心的距离最小。聚类可以理解为: 类内的相关性尽量大，类间相关性尽量小。聚类问题作为一种无指导的学习问题，目的在于通过把原来的对象集合分成相似的组或簇，来获得某种内在的数据规律。从三类分析的基本思想可以看出，聚类分析中并没于产生新变量，但是主成分分析和因子分析都产生了新变量。三、数据标准化的比较主成分分析中为了消除量纲和数量级，通常需要将原始数据进行标准化，将其转化为均值为0方差为1 的无量纲数据。而因子分析在这方面要求不是太高，因为在因子分析中可以通过主因子法、加权最小二乘法、不加权最小二乘法、重心法等很多解法来求因子变量，并且因子变量是每一个变量的内部影响变量，它的求解与原始变量是否同量纲关系并不太大，当然在采用主成分法求因子变量时，仍需标准化。不过在实际应用的过程中，为了尽量避免量纲或数量级的影响，建议在使用因子分析前还是要进行数据标准化。在构造因子变量时采用的是主成分分析方法，主要将指标值先进行标准化处理得到协方差矩阵，即相关矩阵和对应的特征值与特征向量，然后构造综合评价函数进行评价。聚类分析中如果参与聚类的变量的量纲不同会导致错误的聚类结果。因此在聚类过程进行之前必须对变量值进行标准化，即消除量纲的影响。不同方法进行标准化，会导致不同的聚类结果要注意变量的分布。如果是正态分布应该采用z 分数法。四、应用中的优缺点比较 (一) 主成分分析 1、优点首先它利用降维技术用少数几个综合变量来代替原始多个变量，这些综合变量集中了原始变量的大部分信息。其次它通过计算综合主成分函数得分，对客观经济现象进行科学评价。再次它在应用上侧重于信息贡献影响力综合评价。 2、缺点当主成分的因子负荷的符号有正有负时，综合评价函数意义就不明确。命名清晰性低。 (二) 因子分析 1、优点第一它不是对原有变量的取舍，而是根据原始变量的信息进行重新组合，找出影响变量的共同因子，化简数据；第二，它通过旋转使得因子变量更具有可解释性，命名清晰性高。 2、缺点在计算因子得分时，采用的是最小二乘法，此法有时可能会失效。 (三) 聚类分析 1、优点聚类分析模型的优点就是直观，结论形式简明。 2、缺点在样本量较大时，要获得聚类结论有一定困难。由于相似系数是根据被试的反映来建立反映被试间内在联系的指标，而实践中有时尽管从被试反映所得出的数据中发现他们之间有紧密的关系，但事物之间却无任何内在联系，此时，如果根据距离或相似系数得出聚类分析的结果，显然是不适当的，但是，聚类分析模型本身却无法识别这类错误。; 个人分类: 统计|821 次阅读|0 个评论

好学生是这样炼成的: 热度 1 azye 2012-11-15 08:00; 教育孩子9年，也和学生一起实验了5年，尤其是这两年来自己开始带研究生。对我一直迷惑的一个问题今天突然有所感悟。问题是：同样的学生，同样的孩子，在不同的老师，不同的家长眼里为啥有的总是批评，有的总是表扬？为啥最终的结果有天壤之别？最有意思的是所有老师和家长的目标都是一样的，都希望学生、孩子成才。大家围绕着同一个目标，为啥就走上了不同的路呢？最简单的答案是老师或者家长不同。这是显然的，但为啥态度有如此大的差异呢？这几天我分析的结果是：每个孩子都有优缺点，对优缺点的态度不同导致了完全不同的结果。有的老师或家长只看到了孩子的缺点，并无限的放大，然后看孩子哪儿都不对，最终的结果肯定是永远的批评，并且批评的理由还很充分，这都是为了你好。批评的结果大家也都很清楚，打击了孩子的积极性，大部分情况是缺点真的放大了，优点也基本没了，成才的可能性更小了，倒是留下了更多的问题。有的老师或家长首先看到了孩子的优点，看哪儿哪儿都顺眼，把优点无限的放大，很多时候就盖住了缺点，孩子也是人，生活会告诉他缺点的存在，由于他总是被长辈表扬，心态会非常的积极，也会积极的去改正缺点，这样的结果肯定是大家想看到的。教育的特点是他的唯一性和不可重复性，我的学生和孩子都成了我的实验品，当然我也是实验品之一，我和学生及孩子一起成长。庆幸我能及时的发现盯着孩子缺点的教育的误区，因为我以前也常为孩子的坏习惯天天批评孩子。人性的弱点是只希望听到表扬，拒绝听到批评。所以教育工作者必须永远积极的心态去盯着孩子的优点，每天都要向孩子强调她的优点所在，这样她也会有积极的心态去面对她的缺点，从而改正缺点。; 3835 次阅读|3 个评论

中医和西医治疗腰椎间盘突出证的优缺点对比: 热度 2 yan8008 2012-7-10 12:42; 腰椎间盘突出，常发生在驾驶员，办公室等久坐人群以及竞技运动员中。由于常引起坐骨神经疼痛，常常被误认为是坐骨神经疾病，或腰肌劳损等疾病。一般经腰部的CT，或核磁共振检查，图像可见有明显的对脊管神经的压迫。西医治疗，有微创手术方法。但是，一旦手术失败，概率4-5%，将带来终生四肢、或大小便失禁等症状。成功率大概有60-70%。优点是10天出院。如果不到万不得已，本人不提倡西医手术。中医治疗，本人近期采用的办法，不吃药不打针。仅用药物电渗透技术（焦作一私人祖传方法），可以医治达到腿不怕冷，基本完好。没有任何风险。缺点，需要时间较长，一般要1个月-2个月。; 5188 次阅读|3 个评论

推荐系统评价之27大指标: 热度 3 babyann519 2012-4-22 10:05; 《推荐系统评价指标综述》作者：朱郁筱，吕琳媛关键词：评价指标; 海量信息; 信息系统; 推荐系统摘要对现有的推荐系统评价指标进行了系统的回顾，总结了推荐系统评价指标的最新研究进展，从准确度、多样性、新颖性及覆盖率等方面进行多角度阐述，并对各自的优缺点以及适用环境进行了深入的分析。特别讨论了基于排序加权的指标，强调了推荐列表中商品排序对推荐评价的影响。最后对以用户体验为中心的推荐系统进行了详细的讨论，并指出了一些可能的发展方向。论文链接 http://www.xb.uestc.edu.cn/nature/index.php?p=itemitem_id=1078 全文下载推荐系统评价指标综述.pdf 评述链接 http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=spaceuid=3075do=blogid=547408; 个人分类: 科研工作|11053 次阅读|3 个评论

[转载]Pro/ENGINEER的二次开发(3)-Toolkit核心: rxl 2012-2-23 16:39; 3.1 应用程序开发基本过程除了编辑源程序外，应用程序的开发还应该经历编译、注册等基本过程。用Pro/TOOLKIT开发的程序一般包括资源和程序两个部分。资源包括注册文件和菜单资源文件。注册文件用于在Pro/ENGINEER启动时动态加载Pro/TOOLKIT程序。菜单资源存储了用户定制的Pro/ENGINEER菜单信息,每个菜单项对应Pro/TOOLKIT程序中的一个功能函数。 3.1.1确定运行模式 Pro/TOOLKIT应用程序有两种工作模式。在前面已经介绍了Pro/TOOLKIT的两种工作模式（异步模式和同步模式）的工作方式，以及它们之间的优缺点等。最后，确定在本课题中采用同步模式的MFC DLL模式来开发应用程序。 3.1.2 设计菜单程序运行模式确定（从而也确定了VC开发时的项目类型）后，就可以进行程序框架设计。对Pro/TOOLKIT应用程序来说，所谓程序框架设计，时指根据功能要求设计菜单，然后给每个菜单设计动作函数。例如，一个零件模型建模系统，其功能要求通过定义零件主驱动参数、零件内部关系式来完成零件建模，定义主驱动参数和关系式集之后，要保存这些信息以及模型，供以后使用。这就要求能把主驱动参数、关系式、模型的存放位置加入到数据库中，要使数据库记录这些信息，就需要一个提交模型的菜单。功能分析完后，就可以设计出菜单。 3.1.3 编写信息文本菜单设计完后就应该编写菜单的信息资源文本。信息资源文件用于提供菜单的标签文本（包括其他语言版本的标签）和帮助信息，如过要向Pro/ENGINEER中添加菜单，就必学使用信息资源文本，否则所添加的菜单不会在Pro/ENGINEER菜单栏显示。信息资源文本有固定的格式，第一行是引文版本下显示的菜单文本标签，第二行是在其他语言下显示的菜单文本标签。第三、第四航都写成“#”号，是系统为将来的功能扩展预留空间。菜单栏菜单只有菜单标签，没有帮助信息，所以只有一条信息。而一般的菜单项，都含有一行的帮助信息。如右所示的“用户登陆界面”就是对“用户登陆”的解释。 3.1.4 新建项目和设置开发环境程序开发的第一步是根据运行模式确定的项目类型新建一个项目，然后设置开发环境。使用VC开发环境来开发程序对初学者来说常常遇到的问题是VC开发环境的设置。为什么要设置？VC开发环境的设置适用于指定Pro/TOOLKIT函数库的目录位置，以便VC开发环境可以在程序的编译连接过程中，找到相应的二次开发函数所在的函数库。 3.1.5 定义初始化函数和结束函数完成项目的创建和开发环境的设置后，就开始定义初始化函数和结束函数。初始化函数和终止函数是每个同步模式程序都必须添加的。初始化函数主要用来设置需要添加的菜单，以及其他一些初始值设置，这个函数相当C++类的构造函数或者C语言中的main()函数。终止函数是处理程序结束时需要处理的工作，如释放程序中动态分配给全局变量的内存，这个函数相当于C++中析构函数。初始化函数和终止函数的形式如下： extern "C" int user_initialize(int argc ,char* argv ) { return 0; } extern "C" void user_terninate(void) { } 到时候只要在其中添加相应的操作就可。 3.1.6 编写源代码在项目设置以及初始化函数和终止函数添加完毕后，就可以使用VC提供的所有类和函数来开发程序。在编写程序的过程中如果要使用Pro/TOOLKIT函数，添加相应的头文件即可调用。 3.1.7 编写注册文件在程序编写好后就可以编写注册文件了。注册文件也可以在编写程序之前就写好。推荐先写好注册文件，以便在Pro/ENGINEER系统中调试。 (1)注册文本格式同步模式的程序必须先把注册文件注册到Pro/ENGINEER的辅助程序中才能在Pro/ENGINEER系统中运行，程序存放的位置、资源信息文件存放的位置、程序启动的类型（是DLL模式还是多进程模式）、程序何时启动（是打开Pro/ENGINEER的时候自动运行还是手工方式）、是否可以手工停止程序（如果不能手工停止运行，那么程序的状态不会出现在注册窗口中）等。注册文件的文件名必须是以.dat作为扩展名。 (2)自动注册除可以手工的方式在辅助程序中注册Pro/TOOLKIT程序，Pro/TOOLKIT还支持自动注册，也就是Pro/ENGINEER启动的时候就自动把程序注册到辅助应用程序中。要让Pro/ENGINEER能自动注册程序，需要遵循两个条件。首先是注册文件的名称。注册文件的文件名使用protk.dat或者prodv.dat。一个文件里面可以记录多条注册记录。其次是文件的存放位置。Pro/ENGINEER启动的时候会自动查找一些目录，判断是否有文件protk.dat或prodv.dat，如果有则进行注册。这些木主要是以下几个： l Pro/ENGINEER的启动目录； l Pro/ENGINEER配置文件中，指定以“PROTKDAT”、“PRODEVDAT”或者“TOOLKIT_REGISTRY_FILE”变量所存储的位置； l $LOADDIR/$MACHINE_TYPE/text/LANGUAGE目录； l $LOADDIR/text目录一般在开发阶段入股哦要自动注册可以把文件放到启动目录下，当程序最终完成之后，可以放在后三个目录中任意一个目录下。 3.1.8编译程序并运行编译连接Pro/TOOLKIT函数库和VC类库，最终生成解决方案。 3.2应用程序的结构由于DLL模式是将Pro/TOOLKIT应用程序集成到Pro/ENGINEER中的标准方法。一般开发应用程序都选择这种方法。所以我们这里着重介绍的是DLL模式下的应用程序的结构。 3.2.1应用程序包含的头文件所有的DLL模式下的Pro/TOOLKIT应用程序第一个包含的头文件是 ProToolkit.h，而且该文件必须为第一个包含头文件，因为它定义了宽字符串wchar_t的值，而在其它头文件中都需要引用该值。由于在ProToolkit.h头文件中还包括了stdio.h，string.h，stddef.h，stdlib.h四个标准库文件，这几个库文件包含了最常用的C函数的定义。故没有必要在文件中包含这些库文件。当你在应用程序中使用了某个Pro/TOOLKIT函数，都必须把含有该函数原型的库文件包含进来，否则在编译的时候，编译器将不能检查函数的参数类型。我们不必显式包含ProObjects.h头文件，因为在含有函数原型的头文件中均间接包含了这个头文件。如果在应用程序中使用了Pro/DEVELOP的函数，则必须加入头文件Prodevelop.h。 3.2.2 Pro/TOOLKIT的核心 user_initialize()和user_terninate()这两个函数是所有的Pro/TOOLKIT应用程序都必须含有的，这两个函数由用户自己编写，但是要由Pro/ENGINEER在启动和终止应用程序时调用它们。user_initialize()函数用来初始化一个同步模式的应用程序，任何同步模式的应用程序都必须有该函数才能为Pro/ENGINEER所调用，在Pro/ENGINEER启动、图形界面产生后系统就会自动调用user_initialize()，所以用户应该在user_initialize()函数中对Pro/TOOLKIT应用程序进行初始化，包括对Pro/ENGINEER原有菜单的修改（如增加新按钮）。当user_initialize()函数调用时它提供了许多参数，当Pro/ENGINEER激活时，这些参数提供了命令行参数信息，版本号和进程序列号。user_initialize()函数的所有输入和输出参数都是可选的，可根据需要选用。初始化函数必须返回0以说明Pro/TOOLKIT函数初始化成功。其它返回值则视为失败，系统会提示用户Pro/TOOLKIT应用程序失败。使用user_initialize()的可选参数以指明失败信息。原文地址： http://www.hzynh.cn/html/proengineer-second-develop-3-toolkit.html; 2534 次阅读|0 个评论

[转载]主成分分析，聚类分析，因子分析的基本思想以及他们各自的优缺点: dsz315 2011-8-17 14:16; （来源于百度知道）主成分分析就是将多项指标转化为少数几项综合指标,用综合指标来解释多变量的方差- 协方差结构。综合指标即为主成分。所得出的少数几个主成分，要尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此不相关。因子分析是研究如何以最少的信息丢失，将众多原始变量浓缩成少数几个因子变量，以及如何使因子变量具有较强的可解释性的一种多元统计分析方法。聚类分析是依据实验数据本身所具有的定性或定量的特征来对大量的数据进行分组归类以了解数据集的内在结构，并且对每一个数据集进行描述的过程。其主要依据是聚到同一个数据集中的样本应该彼此相似，而属于不同组的样本应该足够不相似。三种分析方法既有区别也有联系，本文力图将三者的异同进行比较，并举例说明三者在实际应用中的联系,以期为更好地利用这些高级统计方法为研究所用有所裨益。二、基本思想的异同 (一) 共同点主成分分析法和因子分析法都是用少数的几个变量(因子) 来综合反映原始变量(因子) 的主要信息，变量虽然较原始变量少，但所包含的信息量却占原始信息的85 %以上，所以即使用少数的几个新变量，可信度也很高，也可以有效地解释问题。并且新的变量彼此间互不相关，消除了多重共线性。这两种分析法得出的新变量，并不是原始变量筛选后剩余的变量。在主成分分析中，最终确定的新变量是原始变量的线性组合，如原始变量为x1 ，x2 ，. . . ，x3 ，经过坐标变换，将原有的p个相关变量xi 作线性变换，每个主成分都是由原有p 个变量线性组合得到。在诸多主成分Zi 中，Z1 在方差中占的比重最大，说明它综合原有变量的能力最强，越往后主成分在方差中的比重也小，综合原信息的能力越弱。因子分析是要利用少数几个公共因子去解释较多个要观测变量中存在的复杂关系，它不是对原始变量的重新组合，而是对原始变量进行分解，分解为公共因子与特殊因子两部分。公共因子是由所有变量共同具有的少数几个因子；特殊因子是每个原始变量独自具有的因子。对新产生的主成分变量及因子变量计算其得分，就可以将主成分得分或因子得分代替原始变量进行进一步的分析，因为主成分变量及因子变量比原始变量少了许多，所以起到了降维的作用，为我们处理数据降低了难度。聚类分析的基本思想是: 采用多变量的统计值，定量地确定相互之间的亲疏关系，考虑对象多因素的联系和主导作用，按它们亲疏差异程度，归入不同的分类中一元，使分类更具客观实际并能反映事物的内在必然联系。也就是说，聚类分析是把研究对象视作多维空间中的许多点，并合理地分成若干类，因此它是一种根据变量域之间的相似性而逐步归群成类的方法，它能客观地反映这些变量或区域之间的内在组合关系。聚类分析是通过一个大的对称矩阵来探索相关关系的一种数学分析方法，是多元统计分析方法，分析的结果为群集。对向量聚类后，我们对数据的处理难度也自然降低，所以从某种意义上说，聚类分析也起到了降维的作用。 (二) 不同之处主成分分析是研究如何通过少数几个主成分来解释多变量的方差一协方差结构的分析方法，也就是求出少数几个主成分(变量) ，使它们尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此不相关。它是一种数学变换方法，即把给定的一组变量通过线性变换，转换为一组不相关的变量(两两相关系数为0 ，或样本向量彼此相互垂直的随机变量) ，在这种变换中，保持变量的总方差(方差之和) 不变，同时具有最大方差，称为第一主成分；具有次大方差，称为第二主成分。依次类推。若共有p 个变量，实际应用中一般不是找p 个主成分，而是找出m (m p) 个主成分就够了，只要这m 个主成分能反映原来所有变量的绝大部分的方差。主成分分析可以作为因子分析的一种方法出现。因子分析是寻找潜在的起支配作用的因子模型的方法。因子分析是根据相关性大小把变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，但不同的组的变量相关性较低，每组变量代表一个基本结构，这个基本结构称为公共因子。对于所研究的问题就可试图用最少个数的不可测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。通过因子分析得来的新变量是对每个原始变量进行内部剖析。因子分析不是对原始变量的重新组合，而是对原始变量进行分解，分解为公共因子和特殊因子两部分。具体地说，就是要找出某个问题中可直接测量的具有一定相关性的诸指标，如何受少数几个在专业中有意义、又不可直接测量到、且相对独立的因子支配的规律，从而可用各指标的测定来间接确定各因子的状态。因子分析只能解释部分变异，主成分分析能解释所有变异。聚类分析算法是给定m 维空间R 中的n 个向量，把每个向量归属到k 个聚类中的某一个，使得每一个向量与其聚类中心的距离最小。聚类可以理解为: 类内的相关性尽量大，类间相关性尽量小。聚类问题作为一种无指导的学习问题，目的在于通过把原来的对象集合分成相似的组或簇，来获得某种内在的数据规律。从三类分析的基本思想可以看出，聚类分析中并没于产生新变量，但是主成分分析和因子分析都产生了新变量。三、数据标准化的比较主成分分析中为了消除量纲和数量级，通常需要将原始数据进行标准化，将其转化为均值为0方差为1 的无量纲数据。而因子分析在这方面要求不是太高，因为在因子分析中可以通过主因子法、加权最小二乘法、不加权最小二乘法、重心法等很多解法来求因子变量，并且因子变量是每一个变量的内部影响变量，它的求解与原始变量是否同量纲关系并不太大，当然在采用主成分法求因子变量时，仍需标准化。不过在实际应用的过程中，为了尽量避免量纲或数量级的影响，建议在使用因子分析前还是要进行数据标准化。在构造因子变量时采用的是主成分分析方法，主要将指标值先进行标准化处理得到协方差矩阵，即相关矩阵和对应的特征值与特征向量，然后构造综合评价函数进行评价。聚类分析中如果参与聚类的变量的量纲不同会导致错误的聚类结果。因此在聚类过程进行之前必须对变量值进行标准化，即消除量纲的影响。不同方法进行标准化，会导致不同的聚类结果要注意变量的分布。如果是正态分布应该采用z 分数法。四、应用中的优缺点比较 (一) 主成分分析 1、优点首先它利用降维技术用少数几个综合变量来代替原始多个变量，这些综合变量集中了原始变量的大部分信息。其次它通过计算综合主成分函数得分，对客观经济现象进行科学评价。再次它在应用上侧重于信息贡献影响力综合评价。 2、缺点当主成分的因子负荷的符号有正有负时，综合评价函数意义就不明确。命名清晰性低。 (二) 因子分析 1、优点第一它不是对原有变量的取舍，而是根据原始变量的信息进行重新组合，找出影响变量的共同因子，化简数据；第二，它通过旋转使得因子变量更具有可解释性，命名清晰性高。 2、缺点在计算因子得分时，采用的是最小二乘法，此法有时可能会失效。 (三) 聚类分析 1、优点聚类分析模型的优点就是直观，结论形式简明。 2、缺点在样本量较大时，要获得聚类结论有一定困难。由于相似系数是根据被试的反映来建立反映被试间内在联系的指标，而实践中有时尽管从被试反映所得出的数据中发现他们之间有紧密的关系，但事物之间却无任何内在联系，此时，如果根据距离或相似系数得出聚类分析的结果，显然是不适当的，但是，聚类分析模型本身却无法识别这类错误。; 4327 次阅读|0 个评论

一些建议，仅供参考: Tangjintian 2011-8-9 10:09; 近日通过很许多肿瘤患者沟通交流，得知他们在得知自己得了肿瘤以后，十分慌乱，很盲目的去求医。很想给患者多些建议。首先得知自己的病以后，要保持冷静和良好的心态，要彻底检查确诊，明确病情。像肿瘤或癌症这些病，其实很多时候是急不得的，要想救先自救！那么如果做到自救呢？第一，要充分了解这个病；对于疾病的认识，大多数患者了解的比较少。可以通过网络，或者专家咨询等方式充分的了解这个疾病的特点。第二，要充分了解现代医学手段；现代医学治疗手段五花八门，像我们都知道治疗肿瘤的常规手段有手术、放疗、化疗和热疗。但其实每一类里面又有很多种方法，这些方法又有着各自的优缺点，患者可能自己非专业人士不太清楚其中的各因，但至少通过相关知识的介绍，去了解一下，自己适合哪一种方法，而不是盲目的听从别人的指引，去尝试。第三，多了解国内外治疗新技术，新动态；我们的医学技术在不断的发展和前进，时刻关注国外和国内治疗新技术的信息，将会给自己带来福音！例如，目前热疗是最近正在兴起的一种肿瘤治疗新技术，其中磁感应治疗就属于热疗的范畴，也是目前为止最受关注的一种治疗方法，德国、美国、日本等都有相关研究，其中德国已经完成脑胶质瘤临床试验，并取得了欧盟认证。在我国，此项技术属于领先地位的是清华大学唐劲天教授的研究，通过10年潜心钻研，已成功研制磁感应治疗系统，目前正在进行临床试验二期。第四，多学习疾病治疗后的保健方法；对于肿瘤或癌症，很难有一次性治愈的，无论采用何种治疗方法治疗后，一定要在生活或饮食上多加注意，预防再次复发，降低复发几率。最后，希望广大患者之间多多交流，吸取经验，早日康复！; 2254 次阅读|0 个评论

哦，美国教授原来是这样的.....: 热度 7 jay1060201001 2011-6-23 20:31; 各位博友大家好！好久不见，想死你们啦！最近是有些忙，上周来了个University of Texas at El Paso的教授，我那半残废的英文起了些作用，导师让我在其讲学的一周内照顾他的生活，既能学习又能练练口语，一举两得。这位教授来自工商管理学院，研究方向是生产运作管理、供应链管理，只要是关于管理学的优化和决策问题他都做，他的文章大都放表在运筹管理方面的期刊，比如欧洲运筹学杂志等等。他到访之前，我已经阅读了他的几篇文章，说实话，他的文章并不见得很高深，大多一看就懂，特别对我这个有些数学基础的人来说，他的方法不过就是些线性规划的应用，然而其应用却十分巧妙。有个地方我不是很明白，于是在他飞往中国的路上，给他发了封邮件，他回了我，十分认真的回了我，不只是说明了这个问题，而且分析了一般解决该问题的方法的优缺点，就这样在我见他之前跟他互发了两封邮件。上周四上午我跟教授见了面，寒暄了几句。然后我就带他参观了一番，我们来到图书馆，带他先是看了物流方面的书籍，然后他又给我介绍了一些运筹学的书，推荐了我几本，惭愧的是自己都没读过。然后我带他来到了期刊馆，他拿起一本本管理学和运筹学方面的期刊向我介绍，其中他指出了一篇自己的文章，说在这个期刊上发文章是很难的，我只有羡慕的份了。然后我又带他来到咖啡馆聊了很久，谈到了他的博士论文，他在美国的生活...... 在这一周多时间里，我经常是上午陪他，下午他给学生讲课。其间他教了我很多东西，我的笔记本被他画满了好几页。比如有一篇Journal of European Research的文章，关于双击供应链分销问题，他说这个方法不好，用遗传算法stupid，于是他改了个条件，让我用Lindo求解，肯定会得到最优解。他来这里讲学一周，之前来过两次中国，一次是去河南的高校，还有一次是去年去了复旦大学。这周一我请他吃了顿饭，他说自己为什么来中国，来之前他的学生很不解，去中国有什么好的，他说自己以后想多做些关于中国的研究。他博士毕业于密西西比大学，当时有很多中国的博士同学，用他们都很优秀，在美国获得博士学位的本土美国人只占10%—15%。其中有一个非常要好的朋友现在回国了，在交行总部金融工作，所有的日程都是他安排的。好了，就此打住，总之我这些天受益匪浅，三言两语难以概括，下面我说几点自己的体会： 1、美国教授的确是在认认真真做研究，看似很小的问题却可以用数据分析出个所以然来，他们总是用统计和数据说话。 2、美国教授待人真诚，知无不言，言无不尽，他会把知道的方法都跟你说，自己不确定的东西绝对不乱说，只要你敢问他就敢答。 3、美国教授平易近人，不打官腔，不颐指气使，不做作，不虚假，对学生讲真话。 4、美国教授做研究很负责，很细心，很有idea，他们似乎并不会把问题放的很大，吹得很大，方法并不一定都要看起来很吓人，很麻烦，然而却很有效。 5、美国教授很爱学习，他说自己所有办公就是通过因特网，都是自学掌握新方法。这次教授来给我带来了很大的思想冲击，自从自己读了研究生，也就英文有了长进，教授告诉我你还不错，要是去美国读书，我给你写推荐信，可以直接读Doctor。想想自己每天花了大气力学英文，我辗转反侧，心潮澎湃，他对我说，明年还会来中国，但是我更期望在美国见到你..... 这是个多么美丽的梦，我总是想过爬出酱缸，也许这次是最好的机会，大家给我鼓鼓劲吧!; 6259 次阅读|10 个评论

如何在一张图片上营造繁复的感觉: shendong 2011-4-25 08:46; 一张图片占满整个页面，也即所谓的大图排版中的一种如果你还希望这个页面显的更加丰富一点，方法比较多先简单的说一种想法：在图片上方层叠一些照片样式实现方法1：（即前图例所示）画四条白线，组成一个矩形，复制N个，随意置于图上，然后根据上下层叠关系将部分线条缩短至合适位置，为部分线条添加阴影即可完成优缺点：照片体现度不够，制作较快 ------------------ 实现方法2：将大图复制N份，然后对叠于上面的N-1张大图，任意选定视觉中心进行裁剪，对裁剪后的N-1个小图设置边框为白色，并添加阴影。或者直接使用PPT的图片效果。如下图优缺点：制作也不慢，但更加真实，因为层叠效果不需要自己去缩短线条即可实现。文件可能较大，尤其是图片比较大的时候。 ------------------ 进一步，还可以： A. 将实现方法2中的上方N-1个图片摆放位置偏离原大图位置少许，造成错位感，相片叠加效果更加明显。上面图例中已有所偏移 B. 在大图上方叠加商量其他内容的小图; 个人分类: PPT创意及技巧|8794 次阅读|0 个评论

[转载]ENVI与ERDAS差异: dongyanqing 2011-3-20 00:17; 昨夜与舍友讨论ERDAS与ENVI两种遥感软件应用上的区别，就不谈宏观了，在应用细节上作一下对比。 1.数据格式的不同 img格式是 ERDAS 的专有格式，里面的数据可以建成影像金字塔，这样在图像的放大缩小时就非常的快捷。而且img文件里会存储许多其他的内容，比如控制点信息等， ENVI 中有时候图像的名字也会命名成img后缀名，但要注意的是这是和ERDAS完全不同的格式；在这里img仅仅是“image（图像）”的缩写，表明这是一个图像文件，而不是一种专有格式。（这类似dat文件，仅仅是data的缩写，所以有数不清的dat格式的文件）。 ENVI的数据实际上是以二进制的形式存储的，然后加一个头文件描述，格式非常简单。对于其他软件的数据转入到ERDAS中img格式，最好是用ERDAS的import工具，否则容易出错。 2.结构与功能排列如上图，ERDAS是以工具箱的形式放置各项功能的，ENVI则是以菜单的形式，这是与两种软件自身的特点相符合的，各有优缺点。 ERDAS 的主要特色就是高度模块化，各项功能都集成在工具箱里，可以单独调用，不互相牵制。在运行一个模块时，完全可以去开工具箱其他的功能模块，不受影响；而在 ENVI 中，很多时候执行一个功能，整个ENVI系统就会被挂起，直到一个操作结束才能进行下一个操作。因此采用菜单的方式较合适。甚至可以这么理解 ERDAS 就是一个大的文件夹，里面存储里许多的执行各种功能协同的exe文件。模块之间的独立性，使它没有像ENVI的“文件管理”、“波段管理”一样的模块，来管理在不同的窗口、模块中的各种数据。这样的麻烦之处就是，你每执行一个功能就要在硬盘路径中找到文件，显得很繁琐。（ERDAS这是不是高内聚，低耦合？） ENVI 的功能以菜单的形式排列，这样的好处是清晰易懂，容易上手；在 ERDAS 的工具里找到某个功能还真不是一件容易事，一个一个的工具箱要一一点击。 3.二次开发 ENVI 由于和IDL的高度集成，二次开发和定制非常的方便，使其可用性大大增加，使用者可以用IDL定制一个适用于自己的流程化系统；而ERDAS二次开发对于一般就比较难。但是 ERDAS 不一般。对于流程化这个问题，实际上它有更简洁的方案：自己建模型（ Modeler 工具）。在ERDAS中，自己建一个流程化的模型非常方便，即使一个对编程毫无了解的人，亦可以定制自己流程化的处理方案。 4.细节 erdas 的细节比较贴心，如图像滤波时的边界的周围光晕的处理，如许多功能模块中的“ 忽略零值 ”选项等等。erdas的掩膜功能很不好用，但是它的“忽略零值”补充了这个功能。相对来说，erdas的处理似乎更倾向于获得更好的“视觉上”效果，增强“对比性”，因此用于各种拉伸、分类等类似功能的模块非常多，但是这都牺牲了图像的原始特性，来获取对比性。这些用于地物分类更方便，但不适用于定量遥感。总的来说， envi 更容易上手，而且操作简洁、易懂，而且由于idl的支持，可扩展能力非常的强，现在使用的人越来越多，几乎成主流； erdas 功能强大，尤其是针对于分类、解译的功能模块非常多，细节处理很好，但上手稍难，老一辈的人用的较多。个人体会，偏见较多，欢迎讨论指正。 http://hi.baidu.com/wyf86/blog/item/8c3eb1c2155e86100ef47791.html; 个人分类: ENVI|6200 次阅读|0 个评论

[转载]石墨烯制造工艺进展: 林凡 2011-1-30 14:09; “神奇材料”石墨烯（三）：制造工艺决定成败 2011/01/28 00:00 制造工艺决定成败　　如上所述，石墨烯有望在诸多应用领域中成为新一代器件，但这些元件要达到实际应用水平，还需要解决一大问题。那就是如何在所要求的基板或位置制作出不含缺陷及杂质的高品质石墨烯，或者通过掺杂（Doping）法实现所期望载流子密度的石墨烯。用于透明导电膜用途时能否实现大面积化及量产化，而用于晶体管用途时能否提高层控制精度，这些问题都十分重要。　　此前的碳纳米管（CNT）就是一个很大的教训。其实CNT也拥有很多与石墨烯共通的出色特性，包括极高的载流子迁移率、无散射传输特性及两极性等。之所以未能实用化，很大原因在于CNT的一维形状导致其很难处理，而且无法确立以量产为前提的制造工艺。无论特性如何出色，若无法确立制造工艺就不能实用化。各种制造工艺均存在优缺点　　从非常简易的低成本制造方法到大面积量产工艺，多种石墨烯制造工艺方案被制定出来（图7）。但各种方案均有优缺点，没有一种是万能的。图7：各种制造方法均存在需要解决的课题典型的石墨烯制作方法。（a）机械剥离法首次证明单层石墨烯可稳定存在。（b）表示可制作出30英寸的石墨烯薄片。（c）方法只需加热SiC基板即可。但剥离石墨烯比较困难。（d）不能获得高品质石墨烯，但适用于采用涂布工艺制作器件。（d）的氧化石墨烯照片由埼玉大学上野研究室提供。　　具体而言，成为2010年诺贝尔物理学奖获奖理由的“机械剥离法”，是一种反复在石墨上粘贴并揭下粘合胶带来制备石墨烯的方法，缺点是很难控制所获得的石墨烯片的大小及层数。而且只能勉强获得数mm见方的石墨烯片。其优点是，可以获得采用其他方法时无法实现的极高品质石墨烯片。还有人指出，“正是因为机械剥离法的出现才使石墨烯的分离研究在短时间内取得了进展”（富士通与产业技术综合研究所纳米电子器件研究中心合作研究体绿色纳米电子中心最尖端研究开发支援计划组长佐藤信太郎）。　　另外，制造大面积石墨烯膜也已成为可能。采用的方法是化学气相沉积（CVD）法。这是在真空容器中将甲烷等碳素源加热至1000℃左右使其分解，然后在Ni及Cu等金属箔上形成石墨烯膜的技术。2010年6月韩国成均馆大学（Sungkyunkwan University）与三星电子等宣布，开发出了可制备30英寸单层石墨烯膜的制造工艺以及采用这种石墨烯膜的触摸面板，这一消息让石墨烯研究人员及技术人员感到十分吃惊。不过，在1000℃高温下采用的工艺只能以分批处理的方式推进，这是该制造工艺的瓶颈。而且这种工艺还存在反复转印的过程中容易混入缺陷及杂质的问题。像在楼梯上铺设地毯一样　　SiC基板的热分解法是，将SiC基板加热至1300℃左右后除去表面的Si，剩余的C自发性重新组合形成石墨烯片的工艺。IBM公司2010年1月将原来的机械剥离法改为这种方法制作了石墨烯FET。其优点是“不会受原来SiC基板上存在的若干凹凸的影响，可像从上面铺设地毯一样形成石墨烯片”（NTT物性科学基础研究所）。而其存在的课题是，需要非常高的处理温度，石墨烯片的尺寸不易达到数μm见方以上，而且很难转印至其他基板，只能使用昂贵的SiC基板。　　第4种制作工艺是三菱气体化学2000年开发的氧化石墨烯法。这种方法首先使石墨粉氧化，然后放入溶液内溶化，在基板上涂上薄薄的一层后再使其还原。目前，这种方法用于制作大面积透明导电膜以及采用涂布工艺制作的TFT。尽管该工艺的温度较低而且方法简单，但由于采用折叠多个数十nm见方断片的构造，而且不能完全还原，因此存在的课题是很难确保充分的导电性及透明性。不断改进工艺　　石墨烯的各种制造方法都存在需要解决的课题，而各种改进技术也在开发之中（图8）。产综研已开发出将CVD法的处理温度由1000℃大幅降至300～400℃的技术。目前已试制出A4纸大小的触摸面板（图4（a））。据产综研介绍，这种技术使CVD法本身也能采用卷对卷方式，只是在石墨烯薄片的均匀性方面存在一些小问题。图8：不断改进制造工艺由以往的制造工艺改进而来的4种工艺。（a）将CVD法以往存在的问题——高达1000℃的工艺温度降至400℃ 以下，（b）将工艺温度降至650℃。（c）通过在硅基板上直接形成SiC薄膜，解决了SiC热分解法存在的石墨烯转印困难的问题。（d）在没有氧化还原等石墨烯品质劣化因素的情况下，制备涂布工艺用石墨烯分散液的方法。（b）照片由富士通提供，（d）的放大照由Incubation Alliance提供。　　富士通及产综研还开发出了在基板上直接形成石墨烯，不需要转印过程的CVD法。还通过使用铁（Fe）作为催化剂，将工艺温度降低到了650℃ 注4）。注4）因在制造过程中除去铁，石墨烯会变成源极和漏极像桥梁一样连接的状态。其优点是，可避免与降低石墨烯特性的SiO2接触。　　SiC热分解法也在逐步去掉转印过程。日本东北大学教授末光真希的研究小组开发出了首先在硅基板上形成SiC薄膜，然后采用SiC热分解法在Si基板上形成石墨烯膜的技术。据该大学介绍，目前已采用这种技术制作出了两极性CMOS逆变器等。氧化石墨烯开拓新领域氧化石墨烯法在最初的目标用途之一——ITO的替代材料方面陷入了苦战。原因是导电性无法提高。富士电机控股公司将太阳能电池透明导电膜的制作方法由氧化石墨烯法改成了CVD法。最近，不经过氧化及还原等工艺直接制作石墨烯粉末的技术也已经开发出来（图8（d））。　　最近，人们发现了充分利用氧化石墨烯法涂布工艺的几种应用领域。其中之一是有机薄膜太阳能电池。尽管由石墨烯粉末构成的膜的电阻值较大，但如前所述也具有可利用红外线的优点。尽管转换效率一直未能提高，但“在半导体和石墨烯膜之间设置电子输送层的话，也许能显示出与ITO相当的性能”（埼玉大学研究生院理工学研究专业副教授上野启司）。　　另一种用途是作为有机晶体管元件的电极使用。“元件较小，而且采用电压控制方式，因不需要通过大电流，即使电阻值较大也照样能使用”（上野）。据介绍，与半导体层接触时的接触电阻值可能会比采用蒸镀方式形成的Au还要低。　　索尼也十分关注氧化石墨烯。该公司在2010年9月举行的第71届应用物理学会学术演讲会上，介绍了在通道层中采用还原后的氧化石墨烯制作的TFT及其工作性能等。据索尼介绍，载流子迁移率可达到0.2～0.6cm 2 /Vs，这一数值与有机半导体相当。（全文完，记者：野澤哲生） ■日文原文：実用化競争に入ったグラフェン、「神の材料」の応用例が続々; 个人分类: 石墨烯|4282 次阅读|0 个评论

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