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基于DIKWP的大模型语义防火墙初设
段玉聪(Yucong Duan)
国际人工智能评价网络 DIKWP 标准化委员会(DIKWP-SC)
世界人工意识 CIC(WAC)
世界人工意识大会(WCAC)
(电子邮件:duanyucong@hotmail.com)
下面的初步设计方案综合了DIKWP模型(Data–Information–Knowledge–Wisdom–Purpose)以及四个认知空间(概念空间ConC、认知空间ConN、语义空间SemA、意识空间ConsciousS)的思想,旨在构建一个多层次、可解释且具有伦理与目的对齐能力的“大模型语义防火墙”(Semantic Firewall)。该防火墙将嵌入到AI系统的输入、推理过程和输出阶段,对内容进行全面的审查与控制,从而确保系统行为符合预先设定的伦理与功能目标。
一、设计目标与原则
设计目标
透明化:借助可解释AI和可视化手段,让用户和监管者可以追踪并理解系统的处理流程。
伦理对齐:确保输出结果不违背伦理准则,满足法律法规和社会价值观的要求。
目的对齐:保证系统输出与预定的功能目标(Purpose/Intention)相一致,避免“跑偏”或“滥用”。
多层次语义处理:从数据、信息、知识、智慧再到目的,分层进行审查与管理。
可追溯性:在输入审查、过程审查、输出审查各环节皆可记录、可回放、可审计。
遵循原则
分层审查原则:在输入端、推理过程和输出端均设置审查环节,逐层过滤。
最小侵入原则:在满足安全和伦理要求的前提下,尽可能减少对系统性能和用户体验的负面影响。
动态更新原则:系统应能随着新知识、新规范、新的社会共识的出现而自动化或半自动化地更新。
二、DIKWP模型与四个认知空间回顾
DIKWP模型
Data(数据) → Information(信息) → Knowledge(知识) → Wisdom(智慧) → Purpose(目的/意图)
在传统DIKW模型上增加了“Purpose/Intention”层,使得AI系统能在进行语义处理时,始终考虑到特定的目标或意图。
四个认知空间
概念空间(ConC):管理和定义概念、属性、关系(本体库),为语义分析提供基础。
认知空间(ConN):关注推理、记忆、决策等认知功能,监控中间推理过程。
语义空间(SemA):处理上下文理解、语义解析与冲突检测。
意识空间(ConsciousS):整合价值判断、伦理推理和目的对齐,决定系统在伦理敏感情况下如何响应。
三、整体架构:多层语义防火墙
语义防火墙以三个主要审查层(输入审查、过程审查、输出审查)为主线,并在后端配套一个贯穿全局的“伦理引擎(Ethics Engine)”进行价值判断和伦理决策。
1. 输入审查层(Input Filtering)
概念空间(ConC)审查
概念对照:提取输入文本中的关键术语、实体,并与本体库进行匹配;识别潜在的敏感或违规概念。
黑白名单:对照已定义的“禁止概念列表”(黑名单)和“允许概念列表”(白名单),若检测到禁用概念则直接过滤或阻断。
语义空间(SemA)审查
语义理解:对用户输入进行NLP解析,识别上下文和意图。
歧义消解:若输入存在歧义(如多义词、上下文缺失等),则进入歧义消解模块做进一步分析。
意识空间(ConsciousS)初步评估
伦理敏感检测:判断输入是否涉及伦理、法律或高风险领域(如极端言论、医疗诊断、金融建议等)。
决定是否中断或进入下一层:若输入严重违规或涉及高风险领域,可能直接中断、提示或升级到人工审核。
2. 模型内流程审查层(Intermediate Monitoring)
认知空间(ConN)
中间推理监控:在大模型的中间层或注意力机制可视化中,实时采集推理路径、激活模式等。
逻辑一致性检查:借助规则引擎或可解释AI技术,对中间推理过程进行校验,若发现不合逻辑或偏离预定目标,则进行调整。
语义空间(SemA)
上下文对照:将模型的中间推理结果与已有的语义知识库对比,检测语义冲突或不匹配之处。
冲突检测与纠错:若发现输出与现有知识冲突,或可能产生误导和偏见,系统及时触发纠错机制,重新生成部分推理过程。
意识空间(ConsciousS)
动态伦理评估:根据推理过程中的中间结果,持续评估其是否违反伦理或目的标准(例如歧视性语言、诱导性危险行为等)。
自适应干预:如果检测到潜在的伦理风险,系统可对推理方向或策略进行调整、限制或终止。
3. 输出审查层(Output Validation)
语义空间(SemA)
输出语义解析:对最终生成的文本、语音或多模态内容进行语义剖析。
事实一致性验证:对照知识库或外部检验源(如数据库、可信网站),判定输出的准确性和可靠性。
概念空间(ConC)
敏感概念过滤:再次检查结果中是否包含高风险、敏感或法律禁止的概念。
简化或修正:若输出涉及不当信息,则进行屏蔽、警示或替换。
意识空间(ConsciousS)
最终伦理审查:对结果进行综合的伦理考量,如是否公平、是否侵犯隐私、是否误导用户等。
反馈与纠错:若审核不通过,则进入修正环节;若无法修正,输出被阻断,给用户相应的提示。
四、核心机制与关键技术1. 概念空间(ConC):本体管理与概念匹配
本体库建设
针对不同应用场景(如医疗、金融、教育),构建专业化的本体库,定义基础概念、属性和关系。
通过自动化或人工手动方式持续更新,确保知识的时效性。
概念匹配算法
使用命名实体识别(NER)和相似度计算(如编辑距离、WordNet或其他向量嵌入相似度)实现概念提取与对照。
设定相似度阈值,帮助判断输入中某个概念是否落在“敏感或禁止”范围内。
2. 认知空间(ConN):推理过程监控与逻辑检查
可解释AI技术
借助Attention可视化、决策树可视化或SHAP/LIME等方法,捕捉模型的中间激活和推理路径。
将关键推理节点暴露给审查模块,便于对其合理性进行监控。
逻辑与规则引擎
预先定义业务逻辑和伦理规则,系统在推理过程中与这些规则进行对照。
若违反规则,触发纠错、干预或警告。
3. 语义空间(SemA):上下文理解与冲突检测
语义解析
使用Transformer-based模型(如BERT、GPT等)对文本进行深度语义理解,结合上下文信息进行处理。
针对可能出现的多模态输入(文本、图像、语音),进行融合处理,以保证语义一致性。
冲突检测
将模型生成的中间或最终结论与知识库(本体库、事实数据库)进行比对,若冲突明显则触发重新推理或人工审核。
识别偏见或歧视性语言,结合规则或统计监测的方式来进行过滤或纠正。
4. 意识空间(ConsciousS):伦理评估与目的对齐
伦理引擎
内部维护一套伦理评估指标与打分机制(公平性评分、隐私保护评分、风险评分等)。
对输出或中间推理结果进行综合评估,如评分过低则进行干预或屏蔽。
目的对齐
在DIKWP模型中,最上层的Purpose是对系统行为的总目标进行限制或指导。
若系统当前任务与长远目标冲突(如为了“吸引用户点击”而提供不良或虚假信息),应由意识空间进行强制干预。
五、数学与技术实现要点
命名实体识别(NER)与概念匹配
Similarity(x,y)=x⋅y∥x∥∥y∥\text{Similarity}(\mathbf{x}, \mathbf{y}) = \frac{\mathbf{x} \cdot \mathbf{y}}{\|\mathbf{x}\|\|\mathbf{y}\|}Similarity(x,y)=∥x∥∥y∥x⋅y
使用词向量或句向量计算相似度,若超过阈值即判定为匹配。
逻辑一致性检查
使用规则引擎(如Drools、CLIPS)或逻辑编程语言(Prolog)实现:Rule: (A∧B)⇒C\text{Rule: } (A \land B) \Rightarrow CRule: (A∧B)⇒C
若推理过程违反(A∧B)⇒¬C(A \land B) \Rightarrow \lnot C(A∧B)⇒¬C的规则,则触发纠错。
语义冲突检测
在语义空间中,定义语义图G=(V,E)\mathcal{G} = (V, E)G=(V,E),其中VVV为概念节点,EEE为关系。
利用语义嵌入或图匹配方法检测输出中的冲突关系,比如出现⟨“颅内出血”,“无风险”⟩\langle \text{“颅内出血”}, \text{“无风险”}\rangle⟨“颅内出血”,“无风险”⟩这样的违背医学知识的组合。
伦理评估函数
定义一个综合评分:EthicsScore=α1×Fairness+α2×Safety+α3×Privacy+⋯\text{EthicsScore} = \alpha_1 \times \text{Fairness} + \alpha_2 \times \text{Safety} + \alpha_3 \times \text{Privacy} + \cdotsEthicsScore=α1×Fairness+α2×Safety+α3×Privacy+⋯
通过阈值或多目标优化算法(如NSGA-II),在满足伦理要求的同时兼顾用户需求与性能。
六、实施步骤与关键考虑
分步骤整合
本体与概念库(ConC)建设:搭建领域本体,梳理常见概念与敏感概念。
认知模块(ConN)部署:保证可解释性与监控能力,搜集中间推理数据。
语义解析(SemA)与冲突检测:利用NLP和知识库对接,对输入与输出进行深度语义理解。
伦理引擎(ConsciousS)集成:嵌入伦理评分、目的对齐与干预机制,实现动态评估与中断。
测试与优化:不断迭代完善,进行负载测试、伦理审计与用户体验优化。
技术考量
性能与扩展性:多层审查可能增加系统延迟,需进行算法和系统架构优化(分布式、并行化)。
隐私与安全:输入和中间审查过程的数据需加密存储,防止泄露。
可视化界面:向用户和监管方提供明了的可视化审计工具,简化复杂推理的理解。
持续学习与自适应
通过用户反馈和新法规的出现,自动或半自动地更新概念库、规则引擎、伦理标准。
使系统能在动态环境中保持有效性和合规性。
七、应用案例:医疗诊断AI中的DIKWP语义防火墙
工作流程示例
SemA:最终输出前检测内容,与诊断知识库匹配;
ConC:屏蔽或警示与“自行注射处方药”相关的不当建议;
ConsciousS:给出正当化的医疗建议,如“建议立即就医,不要自行用药”。
ConN:AI依据症状给出潜在诊断方向;中间推理时发现“脑出血”风险较高;
SemA:比对医学知识库,确认和纠正诊断建议;
ConsciousS:评估是否有违医疗伦理,如建议用户自行注射处方药不合规,需干预。
ConC:识别“头痛”“恶心”“脑出血”“注射处方药”等概念,标记高风险;
SemA:歧义消解,确认是问诊场景;
ConsciousS:判断存在擅自用药的伦理与医疗风险,需要更严格审查。
用户输入:“我头痛三天,还有恶心,怀疑脑出血,能否自行买XX药注射?”
输入审查:
模型内推理:
输出审查:
带来的价值
伦理合规:在高风险领域(医疗)确保AI建议不逾矩。
透明与可追溯:每一步决策留有审查和理由,可供审核。
用户赋能:输出更加可靠与安全,降低误用与误导风险。
八、挑战与应对
实施复杂性
挑战:多层审查逻辑与技术集成需要较高的系统设计、研发成本。
应对:模块化设计、渐进式集成;跨专业团队(本体专家、伦理学者、AI工程师)协作。
数据质量与本体管理
挑战:本体库的完备性和正确性决定了审查效果;且需持续更新。
应对:自动化/半自动化工具来扩充和维护本体,配合专家定期校对。
性能与可扩展性
挑战:大量输入请求与多重审查可能导致系统瓶颈。
应对:采用分布式架构与高效的语义解析算法,必要时进行缓存与分层处理。
用户界面与透明度
挑战:如何在可解释和信息过载之间平衡,让用户能看懂关键流程而不被淹没。
应对:提供分级可视化,初级视图给出简单理由,高级视图可显示详细审查和逻辑。
隐私与安全
挑战:审查过程需要访问大量中间数据,若不做好保护,可能导致隐私泄露或系统漏洞。
应对:采用强加密和访问控制机制,定期安全审计与渗透测试。
九、未来展望
与区块链结合
将审查过程或审查决策写入区块链,形成不可篡改的审查记录,进一步提升透明与可信度。
利用智能合约对审查规则自动执行,实现跨组织协同。
跨学科与标准化
多方参与:伦理学者、社会学家、法律专家共同完善对AI的伦理规范。
标准化:在不同行业(医疗、金融、教育、自动驾驶)推广统一的审查准则和本体框架。
自适应与强化学习
开发自适应模型,使得语义防火墙能随新法规、新道德标准、新的数据分布自动调整审查策略。
借助强化学习优化系统在“伦理风险-用户体验-性能开销”三者之间的平衡。
十、结语
基于DIKWP模型与四个认知空间所构建的“大模型语义防火墙”,通过在输入、过程和输出各环节提供多层次的语义审查与伦理对齐能力,能够有效提升AI系统的透明性、安全性与社会责任感。此设计在实际应用(如医疗、金融等高风险领域)中具有显著意义,同时也对AI的跨领域标准化和可信研究具有深远的启示。通过持续的技术演进与跨学科协同,语义防火墙将不断完善,为构建更加可信、透明、负责任的智能系统奠定坚实基础。
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1/0 | 闂傚倸鍊搁崐鎼佸磹閹间礁纾归柟闂寸绾惧綊鏌熼梻瀵割槮缁炬儳缍婇弻鐔兼⒒鐎靛壊妲紒鐐劤缂嶅﹪寮婚悢鍏尖拻閻庨潧澹婂Σ顔剧磼閻愵剙鍔ょ紓宥咃躬瀵鎮㈤崗灏栨嫽闁诲酣娼ф竟濠偽i鍓х<闁绘劦鍓欓崝銈嗙節閳ь剟鏌嗗鍛姦濡炪倖甯掗崐褰掑吹閳ь剟鏌f惔銏犲毈闁告瑥鍟悾宄扮暦閸パ屾闁诲函绲婚崝瀣уΔ鍛拺闁革富鍘奸崝瀣煕閵娿儳绉虹€规洘鍔欓幃娆忣啅椤旇棄鐦滈梻渚€娼ч悧鍡椢涘Δ鍐當闁圭儤鎸舵禍婊堟煥閺傝法浠㈢€规挸妫涢埀顒侇問閸犳鎮¢敓鐘偓渚€寮崼婵嬪敹闂佺粯鏌ㄥ鍓佲偓姘偢濮婄粯鎷呴崨濠傛殘缂備浇顕ч崐濠氬焵椤掍礁鍤柛锝忕秮瀹曟椽濮€閳ュ磭绐為梺褰掑亰閸橀箖宕㈤崡鐐╂斀闁宠棄妫楅悘鐘绘煟韫囨梻绠栫紒鍌氱Ч瀹曠兘顢橀悩纰夌床婵$偑鍊栧Λ渚€宕戦幇顓熸珷闁挎棃鏁崑鎾舵喆閸曨剛顦ラ梺闈涚墛閹倿鐛崘顔碱潊闁靛繈鍨婚悡鎾绘⒑閸撹尙鍘涢柛鐘虫礈濡叉劙鎮㈢亸浣规杸闂佺粯蓱閸撴岸宕箛娑欑厱闁绘ɑ鍓氬▓婊堟煏閸℃鏆g€规洏鍔戦、姗€宕堕妸褉妲堥柧缁樼墵閺屾稑鈽夐崡鐐茬濡炪倧瀵岄崳锝咁潖濞差亜绠伴幖娣灮椤︺儵姊虹粙鍖″伐缂傚秴锕獮鍐晸閻樺弬銊╂煥閺傚灝鈷旈柣锕€鐗撳濠氬磼濮樺崬顤€缂備礁顑嗙敮锟犲极瀹ュ拋鍚嬮柛鈩冩礈缁犳岸姊洪崷顓犲笡閻㈩垱顨婇獮澶愬传閵壯咃紲闁哄鐗勯崝灞矫归鈧弻鐔碱敊鐟欏嫭鐝氶梺璇″枟缁矁鐏掗梺缁樻尭鐎涒晠鏌ㄩ鐔虹瘈闁汇垽娼ч崜宕囩磼閼艰埖顥夐悡銈夋煏閸繍妲归柡鍛箖閵囧嫯绠涢幘鏉戞缂備浇顕уΛ婵嬪蓟濞戙埄鏁冮柨婵嗘椤︺儱鈹戦敍鍕粧缂侇喗鐟╁璇测槈閵忕姷鐤€闂侀潧饪甸梽鍕偟閺囥垺鈷戦柛婵嗗椤ユ瑩鏌涘Δ鈧崯鍧楋綖韫囨洜纾兼俊顖濐嚙椤庢捇姊洪崨濠勨槈闁挎洏鍎靛畷鏇㈠箻缂佹ǚ鎷洪悷婊呭鐢寮柆宥嗙厱闁靛ǹ鍎茬拹鈩冧繆閸欏濮嶉柟顔界懅閳ь剚绋掗敋妞ゅ孩鎹囧娲川婵犲啫纰嶉悗娈垮枛婢у海妲愰悙瀛樺劅闁靛⿵鑵归幏娲⒑鐠団€崇€婚柛娑卞灱閸熷牊淇婇悙顏勨偓銈夊磻閸曨垁鍥敍閻愭潙浠奸梻浣哥仢椤戝懐娆㈤悙鐑樼厵闂侇叏绠戦獮姗€鏌涘鍡曠凹缂佺粯绻堥幃浠嬫濞戞鎹曢梻浣筋嚙缁绘垹鎹㈤崼婵堟殾婵犻潧妫岄崼顏堟煕椤愩倕鏋旈柛妯挎閳规垿鎮╃紒妯婚敪闁诲孩鍑归崜鐔煎箖濮椻偓瀹曪絾寰勭€n亜浼庡┑鐘垫暩婵挳宕鐐参︽繝闈涱儐閻撴瑦銇勯弮鈧崕鎶藉储鐎电硶鍋撳▓鍨灈闁绘牕銈搁悰顕€骞囬鐔峰妳濡炪倖鏌ㄩ崥瀣汲韫囨稒鈷掗柛灞捐壘閳ь剛鍏橀幊妤呭醇閺囩偟鐤囬梺瑙勫礃椤曆囧触瑜版帗鐓涚€广儱楠搁獮鏍磼閻欌偓閸ㄥ爼寮婚妸鈺傚亞闁稿本绋戦锟�:0 | 濠电姷鏁告慨鐑藉极閸涘﹥鍙忛柣鎴f閺嬩線鏌涘☉姗堟敾闁告瑥绻橀弻锝夊箣閿濆棭妫勯梺鍝勵儎缁舵岸寮诲☉妯锋婵鐗婇弫楣冩⒑閸涘﹦鎳冪紒缁橈耿瀵鏁愭径濠勵吅濠电姴鐏氶崝鏍礊濡ゅ懏鈷戦梺顐ゅ仜閼活垱鏅堕鈧弻娑欑節閸屾稑浠村Δ鐘靛仦閸旀牜鎹㈠┑瀣妞ゅ繐妫楁鍕⒒娴gǹ鏆遍柟纰卞亰椤㈡牠宕堕埡鍐厠濡炪倖妫冮弫顕€宕戦幘鑸靛枂闁告洦鍓涢敍姗€姊洪崨濠冣拹闁搞劎鏁婚、姘舵晲婢跺﹪鍞堕梺鍝勬川閸嬬喖顢樺ú顏呪拺缂備焦岣块幊鍐煙閾忣偄濮嶉柣娑卞櫍婵偓闁靛牆妫岄幏濠氭⒑缁嬫寧婀伴柣鐕傚缁﹪鎮ч崼娑楃盎濡炪倖鍔戦崺鍕i幖浣圭厽闁挎繂鎳庡Σ濠氭懚閿濆鍋犳繛鎴炲笒婢ф煡鏌h箛鎾虫殭闁宠鍨块幃娆撳级閹寸姳妗撶紓浣哄亾濠㈡ḿ绮旇ぐ鎺嬧偓渚€寮撮悢渚祫闁诲函缍嗛崑鍡涘储椤忓牊鈷戦柛鎾村絻娴滄繄绱掔拠鎻掓殻鐎规洦鍨堕獮鎺懳旀担鍝勫箰闂備礁鎲¢崝鎴﹀礉鎼淬垺娅犳繛鎴欏灪閻撴盯鏌涘☉鍗炴灓闁告瑢鍋撻梻浣告惈閺堫剛绮欓幋锕€鐓″鑸靛姇绾偓闂佺粯鍔樼亸娆擃敊閹寸偟绡€闁汇垽娼ф禒婊堟煟濡も偓閿曨亪骞冮敓鐘茬伋闁归鐒︾紞搴ㄦ⒑閹呯婵犫偓闁秵鍎楁繛鍡樺姉缁犻箖鏌涢埄鍏狀亪宕濋妶澶嬬厱闁规儳鐡ㄧ欢鍙夈亜椤忓嫬鏆e┑鈥崇埣瀹曞崬螖閸愌勬▕濠碉紕鍋戦崐褏绮婚幘缈呯細鐟滄棃銆佸鑸垫櫜闁糕剝鐟ч惁鍫濃攽椤旀枻渚涢柛妯挎閳诲秴饪伴崼鐔叉嫼闂佸憡绋戦敃锕傚煡婢舵劖鐓曞┑鐘插亞閻撹偐鈧娲滄晶妤呭箚閺冨牆惟闁靛/鍐ㄧ闂備胶鎳撻崥瀣偩椤忓牆绀夌€光偓閳ь剛鍒掔拠宸僵閺夊牄鍔岄弸鎴︽煙閸忓吋鍎楅柣鎾崇墦瀵偅绻濋崶銊у幈闂佸搫娲㈤崝宀勬倶閿熺姵鐓熼柟鎯ь嚟閳藉銇勯鈩冪《闁圭懓瀚伴幃婊冾潨閸℃﹫绱掑┑鐘垫暩閸嬫盯骞婃惔鈭ユ稑鈽夊顓ф綗闂佸湱鍎ゅ鍦偓姘哺閺屻倗鍠婇崡鐐差潻濡炪倧绲介幖顐︹€旈崘顔嘉ч幖绮光偓鑼泿缂傚倷鑳剁划顖炴晝閵忋倗宓侀柡宥庡幖閹硅埖銇勯幘璺烘瀻闁哄鍊垮娲川婵犲啫顦╅梺绋款儏濡繈寮鍫㈢杸婵炴垶鐟㈤幏缁樼箾閹炬潙鐒归柛瀣尰缁绘稒鎷呴崘鎻掝伀濞寸姵宀稿缁樻媴閸涢潧婀遍埀顒佺▓閺呯娀骞冮敓鐘虫櫢闁绘ǹ灏欓悾娲⒑濮瑰洤鐏弸顏呫亜椤愩垺鍤囬柡灞炬礋瀹曠厧鈹戦崶鑸殿棓闂備礁缍婇弨鍗烆渻閽樺娼栨繛宸簼閸ゆ帡鏌曢崼婵囧櫤闁诲孩鍎抽埞鎴︽偐椤旇偐浠鹃梺鎸庡哺閺屽秶绱掑Ο璇茬3闂佺硶鏅换婵嗙暦閵娾晩鏁婇柟顖嗗啰顓奸梻鍌氬€风粈渚€骞夐敓鐘插瀭妞ゆ牜鍋涚壕褰掓煛瀹ュ骸浜愰柛瀣尭椤繈鎮欓鈧锟� | 濠电姷鏁告慨鐑藉极閸涘﹥鍙忛柣鎴f閺嬩線鏌涘☉姗堟敾闁告瑥绻橀弻锝夊箣閿濆棭妫勯梺鍝勵儎缁舵岸寮诲☉妯锋婵鐗婇弫楣冩⒑閸涘﹦鎳冪紒缁橈耿瀵鏁愭径濠勵吅闂佹寧绻傚Λ顓炍涢崟顖涒拺闁告繂瀚烽崕搴g磼閼搁潧鍝虹€殿喖顭烽幃銏ゅ礂鐏忔牗瀚介梺璇查叄濞佳勭珶婵犲伣锝夘敊閸撗咃紲闂佺粯鍔﹂崜娆撳礉閵堝棎浜滄い鎾跺Т閸樺鈧鍠栭…鐑藉极閹邦厼绶炲┑鐘插閺夊憡淇婇悙顏勨偓鏍暜婵犲洦鍊块柨鏇炲€哥壕鍧楁煙閸撗呭笡闁抽攱鍨块弻鐔兼嚃閳轰椒绮舵繝纰樷偓鐐藉仮闁哄本绋掔换婵嬪磼濞戞ü娣柣搴㈩問閸犳盯顢氳閸┿儲寰勯幇顒夋綂闂佸啿鎼崐鐟扳枍閸ヮ剚鈷掑ù锝囨嚀椤曟粎绱掔拠鎻掆偓姝岀亱濠电偞鍨熼幊鐐哄炊椤掆偓鍞悷婊冪箳婢规洟鎸婃竟婵嗙秺閺佹劙宕ㄩ钘夊壍闁诲繐绻愮换妯侯潖濞差亜宸濆┑鐘插閻i攱绻濋悽闈涗粶闁挎洏鍊濋、姘舵晲閸℃瑧鐦堝┑顔斤供閸樺吋绂嶅⿰鍫熲拺缂佸娉曠粻浼存煟閵娧冨幋妤犵偛绻戠换婵嗩潩椤撶姴骞楅梺纭呭閹活亞寰婃ィ鍐ㄦ辈闁冲搫鎳庨崙鐘炽亜韫囨挸顏ら柡鈧禒瀣厓闁靛鍔岄惃娲煟椤撶喓鎳勯柟渚垮妽缁绘繈宕橀埞澶歌檸闁诲氦顫夊ú锕傚磻婵犲倻鏆﹂柣鏃傗拡閺佸棝鏌嶈閸撴瑩鍩㈠澶娢ч柛銉㈡櫇閿涙繃绻涙潏鍓ф偧闁烩剝妫冨畷闈涒枎閹惧鍘藉┑掳鍊撻悞锔句焊椤撶喆浜滈柡鍥朵簽缁嬭崵绱掔紒妯肩畵妞ゎ偅绻堥、鏍煘閻愵剚鐝氶梺鍝勬湰濞叉ê顕ラ崟顖氶唶婵犻潧鐗呴惀顏堟⒒娴e憡鎯堥柛濠勬暬瀹曟垿骞樼紒妯锋嫽闂佺ǹ鏈悷銊╁礂瀹€鈧惀顏堫敇閻愰潧鐓熼悗瑙勬礃缁矂鍩為幋鐘亾閿濆骸浜濇繛鍛⒒缁辨捇宕掑顑藉亾閻戣姤鍊块柨鏇炲€哥粈澶愭煛瀹ュ骸骞楅柛搴″閵囧嫰寮介妸銉ユ瘓濠电偛鍚嬮悧妤冩崲濞戞﹩鍟呮い鏃囧吹閻╁酣鎮楅悷鐗堝暈缂佽鍊块崺鐐哄箣閿旇棄浜归梺鍦帛鐢晠宕濇径鎰拺濞村吋鐟ч幃濂告煕韫囨棑鑰挎鐐插暙铻栭柛娑卞幘椤ρ勭節閵忥絾纭鹃柨鏇稻缁旂喖寮撮姀鈾€鎷绘繛杈剧到閹芥粎绮旈悜妯圭箚妞ゆ劑鍎茬涵鍓佺磼椤旇偐澧涢柟宄版嚇閹煎綊鏌呭☉姘辨喒闂傚倷绀侀幖顐ょ矓閺屻儱绀夐悗锝庡墯瀹曟煡鏌涢埄鍐姇闁绘挸绻橀弻娑㈩敃閿濆洨鐣甸梺閫炲苯澧柟璇х磿缁顓奸崱鎰簼闂佸憡鍔忛弬渚€骞忓ú顏呯厽閹肩补鍓濈拹鈥斥攽椤旂偓鏆挊鐔奉熆鐠轰警鍎嶅ù婊勭矒閺屻劑寮崶璺烘闂佽楠忕粻鎾诲蓟濞戙垹鐓橀柛顭戝枤娴犵厧顪冮妶鍡樺碍闁靛牏枪閻g兘宕¢悙宥囧枛閹虫牠鍩為鎯р偓婵嗩潖缂佹ḿ鐟归柍褜鍓欏玻鑳樁闁革絽缍婂娲川婵犱胶绻侀梺鎼炲妽婢瑰棝寮鈧獮鎺楀籍閸屾粣绱抽梻浣呵归張顒勬嚌妤e啫鐒垫い鎺戝濡垹绱掗鑲╁缂佹鍠栭崺鈧い鎺嗗亾闁伙絿鍏橀獮鍥级婢跺摜鐐婇梻渚€娼ч敍蹇涘川椤栨艾鑴梻鍌氬€风粈浣革耿闁秵鎯為幖娣妼缁愭鏌熼幑鎰靛殭缁炬儳顭烽弻鐔衡偓娑欋缚鐠愨晝鎲搁悧鍫濈瑨缂佲偓閸岀偞鐓曢煫鍥ㄨ壘娴滃湱绱掔€n亝鍠樻慨濠勭帛閹峰懐绮欓懗顖氱厴婵犵數鍋涘Ο濠囧矗閸愵煈鍤曞┑鐘崇閺呮彃顭跨捄鐚存敾妞ゃ儲绻堝娲捶椤撯偓閸︻厸鍋撳☉鎺撴珚鐎规洘娲熼獮妯肩磼濡 鍋撻崹顐ょ闁割偅绻勬禒銏ゆ煛鐎n剙鏋庨柍瑙勫灴閹瑧鎷犺娴兼劕顪冮妶搴′簻缂佺粯甯炲Σ鎰板箳閹冲磭鍠撻幏鐘差啅椤旂懓浜鹃柟鍓х帛閳锋垿鏌熼鍡楁噽椤斿﹪姊虹涵鍛彧闁圭ǹ澧介崚鎺楊敇閵忕姷浼嬮梺鍝勫€堕崕鏌ュ棘閳ь剟姊绘担铏瑰笡闁告梹鐗為妵鎰板礃椤忓棙锛忛悷婊勬瀵鏁愰崨鍌涙瀹曟﹢濡搁幇鈺佺伈闁哄矉缍侀弫鎰板炊瑜嶉獮瀣旈悩闈涗粶婵炲樊鍘奸锝夊醇閺囩偟顔囬柟鑹版彧缁辨洟濡剁捄琛℃斀闁挎稑瀚禍濂告煕婵犲啰澧垫鐐村姍閹筹繝濡堕崶鈺冨幆闂備胶鎳撻顓㈠磻閻旂鈧懘寮婚妷锔惧幗闂侀€涘嵆濞佳勬櫠椤栫偞鐓曟繛鍡楃箳缁犳彃菐閸パ嶈含妞ゃ垺绋戦オ浼村礃閵娿倗甯涙繝鐢靛仜閻°劎鍒掗幘鍓佷笉闁哄稁鍘肩粻鏍ㄤ繆閵堝倸浜惧銈庡亝缁诲牓骞冨▎鎿冩晢闁逞屽墴椤㈡棃鏁撻敓锟� | 闂傚倸鍊搁崐鎼佸磹閹间礁纾归柟闂寸绾惧綊鏌熼梻瀵割槮缁炬儳缍婇弻鐔兼⒒鐎靛壊妲紒鐐劤缂嶅﹪寮婚悢鍏尖拻閻庨潧澹婂Σ顔剧磼閻愵剙鍔ゆ繝鈧柆宥呯劦妞ゆ帒鍊归崵鈧柣搴㈠嚬閸欏啫鐣峰畷鍥ь棜閻庯絻鍔嬪Ч妤呮⒑閸︻厼鍔嬮柛銊ョ秺瀹曟劙鎮欓悜妯轰画濠电姴锕ら崯鎵不閼姐倐鍋撳▓鍨灍濠电偛锕顐﹀礃椤旇偐锛滃┑鐐村灦閼归箖鐛崼鐔剁箚闁绘劦浜滈埀顑惧€濆畷銏$鐎n亜鐎梺鍓茬厛閸嬪棝銆呴崣澶岀瘈闂傚牊渚楅崕鎰版煟閹惧瓨绀冪紒缁樼洴瀹曞崬螖閸愵亶鍞虹紓鍌欒兌婵挳鈥﹂悜钘夎摕闁炽儱纾弳鍡涙煃瑜滈崜鐔风暦娴兼潙绠婚柤鍛婎問濞肩喖姊洪崷顓炲妺妞ゃ劌鎳橀敐鐐哄川鐎涙ḿ鍘藉┑鈽嗗灥濞咃綁鏁嶅鍚ょ懓饪版惔婵堟晼缂備浇椴搁幑鍥х暦閹烘垟鏋庨柟鐑樺灥鐢垰鈹戦悩鎰佸晱闁革綇绲跨划濠氬冀椤撶喐娅滈梺缁樺姈濞兼瑧娆㈤悙鐑樼厵闂侇叏绠戦崝锕傛煥閺囩偛鈧綊鎮¢弴銏$厸闁搞儯鍎辨俊濂告煟韫囨洖啸缂佽鲸甯¢幃鈺佺暦閸ャ劌鍨遍梻浣告惈閺堫剟鎯勯鐐偓渚€寮撮姀鈩冩珳闂佺硶鍓濋悷顖毼i悧鍫滅箚闁绘劦浜滈埀顒佹礃椤ㄣ儵宕妷褏鐓嬮梺鑽ゅ枛閸嬪﹤岣块弽顓熺叄闊洦鎸荤拹锟犳煟椤撶喓鎳勭紒缁樼洴瀹曞崬螣閸濆嫬袘闂備礁鎲¢幐楣冨磻閹捐埖宕叉繛鎴炲焹閸嬫挸鈽夊▎瀣窗闂佹椿鍘归崐鏇㈡箒濠电姴锕ょ花鑲╄姳缂佹ǜ浜滈柡鍥朵簽閹ジ鏌熸搴⌒㈤棁澶愭倵閿濆骸浜芥繛鍏兼濮婄粯绗熼埀顒€岣胯閹广垽骞掗幘鏉戝伎闂佸壊鍋侀崕杈ㄥ劔闂備焦瀵уΛ浣割浖閵娧嗗С濠电姵纰嶉埛鎴︽煕濠靛棗顏╅柍褜鍓氶幃鍌炲箖濡 鏀介柛顐犲灮椤︻垶姊洪崫鍕犻柛鏂跨Ч瀹曪綀绠涘☉娆忎画濠电偛妫楃换鎰邦敂鐎涙ḿ绠鹃柛顐ゅ枔閻帡鏌″畝鈧崰鏍€佸▎鎾村亗閹肩补鎳i埡浣勬柨螖婵犱胶鑳洪梺鍛婎殔閸熷潡鎮鹃悜钘壩╅柍鍝勶攻閺咃綁鎮峰⿰鍐€楃悮娆忣熆閼搁潧濮堥柍閿嬪灦閹便劑鎮烽悧鍫熸倷闂佺粯甯楀浠嬪蓟濞戙垹惟闁宠 鍋撻柟鏌ョ畺閺屾洟宕卞Δ鈧弳鐐电磼缂佹ḿ绠炵€规洘甯℃俊鍫曞川椤曞懎鎮梻鍌氬€风粈渚€骞栭銈嗗仏妞ゆ劧绠戠壕鍧楀级閸碍娅囧☉鎾崇Ч閺岋綁鎮㈢粙鎸庣彽閻熸粎澧楃敮妤呭疾閺屻儲鐓曟繛鎴濆船閺嬶妇鐥娑樹壕闂傚倸鍊风粈渚€骞夐敓鐘冲仭闁靛鍎欏☉妯锋斀闁糕檧鏅滅紞搴ㄦ⒑閹呯婵犫偓鏉堚晛顥氶柛蹇涙?缁诲棙銇勯弽銊х畵闁告俺顫夐妵鍕晜閸濆嫬濮﹀┑顔硷龚濞咃絿鍒掑▎鎾崇闁炽儱鍘栫槐锝嗙節閻㈤潧袥闁稿鎹囧娲敆閳ь剛绮旈幘顔藉€块柛顭戝亖娴滄粓鏌熼崫鍕ラ柛蹇撶焸閺屾盯鎮㈤崫銉ュ绩闂佸搫鐬奸崰鏍х暦濞嗘挸围闁糕剝顨忔导锟� |
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