【关键词】进程线程句柄
进程是正在执行中的应用程序，磁盘上存储的可执行文件只能称之为文件而不能称为进程，内存中正在执行的文件才叫做进程。一个进程是一个执行中的文件使用资源的总和，包括虚拟地址空间、代码、数据、对象句柄、环境变量和执行单元等。当一个应用程序同时被多次执行时，产生的是多个进程，因为虽然它们由同一个文件执行而来，但是它们的地址空间等资源是互相隔离的，这与不同文件在执行的情况是一样的。
进程和线程的关系可以看做是“容器”和“内容物”的关系，进程是线程的容器，线程总是在某个进程的环境中被创建，它不可以脱离进程单独存在，而且线程的整个生命周期都存在于进程中，如果进程被结束，其中的线程也就自然结束了。
1Windows进程与线程
通常情况下，用户在应用程序中会使用win32API调用相关函数，对大部分函数的调用最终都转到ntdll.dll中，ntdll.dll是连接用户模式代码和内核模式系统服务的桥梁，对于内核模式中提供的每一个服务，在ntdll.dll中都有一个相应的存根函数，该存根没有代码的具体实现，只提供参数传递和跳转功能，大部分函数的运行都转到了内核模式的ntoskml.exe中进行。
2进程与线程的创建
·1.1内核模式下进程与线程的创建过程
（1）在内核中，一个进程的创建是从函数NtCreateProcess开始的。该函数位于文件ntoskml.exe中，该文件位于system32。它对用户传进的部分参数进行简单处理，然后交给函数NtCreateProcessEx。该函数的函数原型如下：
NTSTATUS__stdcallNtCreateProcessEx（
OUTPHANDLEProcessHandle，
INACCESS_MASKDesiredAccess，
代码省略
该函数检查句柄ProcessHandle是否可写，然后将创建工作交给函数。PspCreateProcess系统中所有进程的创建工作均由该函数负责完成。其创建进程的步骤大致如下：
步骤1调用函数ObCreateObject创建Windows执行体内核对象EPROCESS，该对象为新进程的进程对象，该对象归系统所有，并由系统统一管理；
步骤2
调用函数ObReferenceObjectByHandle获取内存区对象的指针SectionHandle；
步骤3根据传入的端口参数内容初始化新进程对象的相应字段；
步骤4如果父进程不为空则创建一个全新的地址空间；
通过以上步骤，进程对象创建完成，但是进程是有“惰性”的，离开了线程，进程的空间只是一个固定在内存中的死的空间而已，直到它的第一个线程被创建和初始化以后进程中的代码才能被真正地运作起来。
（2）与进程的创建类似，内核中线程的创建是从函数NtCreateThread开始的。
内核中创建线程的步骤大致如下；
步骤1根据进程句柄获得进程对象并将其放到局部变量中；
步骤2调用函数ObCreateThread创建线程对象ETHREAD，并初始化；
步骤3获取进程的RunDownProtect锁，以免线程创建过程中该进程被当掉；
·2、用户模式下进程与线程的创建过程
在用户层，创建一个进程通常使用kernel32.dll中的函数CreateProcess来完成。该函数一旦返回成功，新的进程和进程中的第一个线程就建立起来了。从用户层的角度看进程创建的大致步骤如下：
步骤1调用函数CreateProcessW打开指定的可执行映像文件；
步骤2调用ntdll.dll中的存根函数NtCreateProcessEx，该函数利用处理器的陷阱机制切换到内核模式下。
至此，进程与线程全部创建完成，开始执行用户空间中的代码。
3进程环境块PEB、线程环境块TEB
3.1进程环境块PEB
操作系统为每个进程设置一个数据结构，用来记录进程的相关信息。在NT中，该结构可以从进程空间的FS：[0x30]处找到。PEB描述的信息主要包括：进程状态、进程堆、PE映像信息等，其中有一个很重要的字段Ldr，该字段指向的结构中记录了进程加载进内存的所有模块的基地址，通过Ldr的三个链表就可以找到kernel32.dll的基地址。
typedefstruct_PEB{
/*0A4*/ULONGOSMajor；
/*0A8*/ULONGOSMinor；}
其中，偏移40h处为指向一个RTL_BITMAP数据结构的指针，该结构的数据定义如下：
typedefstruct_RTL_BITMAP{
ULONGSizeOfBitMap；
PULONGBuffer；}
显然其目的是要提供一个缓冲区，而真正的缓冲区在Buffer所指的地方。通常情况下，该值为PEB中的TlsBitmapBits[0x2]，但是有时候也不排斥采用别的缓冲区，两个32位长的字只能提供64个标志位。
3.2线程环境块TEB
typedefstruct_TEB{
NT_TIBTib；
代码省略}
偏移E10处的TlsSlots[0x40]字段是个无类型的指针数组（这个指针数组称为TLS存储槽），其大小为40h字节。也就是说一个线程同时存在的动态TLS不能超过64项。如果某一项动态TLS数据的大小不超过4个字节（PVOID数据类型占用4个字节），那么就可以直接存储在这个数组中，作为这个数组的一个元素。
现在还剩下一个关键的问题：到哪里找TIB呢？答案是：TIB永远放在fs段选择器指定的数据段的0偏移处，所以，fs：[0]的地方就是TIB结构的ExceptionList字段，这个答案对于Windows9x系统和WindowsNT系统都是有效的。由于一个进程中的不同线程可以有不同的环境，所以，在不同线程中fs段选择器可以使用不同的值，这种特征使每个线程都可以设置不同的回调函数。
也正是因为使用了fs段选择器，所以使SEH变得与硬件平台相关。
关键词：商务英语；体裁分析；学术论文
Abstract：BusinessEnglishmajorbelongstoEnglishforEspecialPurpose，whichleadstonewdevelopmentintermsofEnglishdiscipline.Atpresent，theacademicstudyofBEhasbeenafocusforESP.Asaresult，moreandmoreBEresearchpapershaveemerged.ThispaperaimstodiscusstheintroductionofBEresearchpaperbasedonGenreAnalysis，whichmayprovidesomeenlightenmentsforBEacademicwriting..
Keywords：BusinessEnglish；Genreanalysis；academicpaper
中图分类号：H315文献标识码：A文章编号：1006-026X（2013）12-0000-03
1.引言
随着国内外学术交流的不断深入，对于学术论文写作和交流能力的要求也相应地提高。学术科研论文写作作为各种科研学术交流的主要形式已经成为学术交流的必备应用能力。学术论文具有高度的“规约性”，其属于赋有特定目的的交际事件类型，因此一般遵循约定俗成的惯例，而引言是学术论文的第一部分，具有可辨认的语步模式。根据Swales的观点，他采取“语步”（move）和“步骤”（step）来研究学术论文的引言，进而创建了CARS模式。CARS即CreateAResearchSpace，意为建立学术研究空间，这一模式表明学术论文引言作为一类体裁，体现了“建立学术研究空间”的交际目的。
基于体裁分析法的商务英语学术论文引言研究是本文关注的焦点，因为学术论文的引言部分对于整篇文章的构建具有提纲挈领的作用，通过引言的介绍，整个语篇的宏观结构及典型的交际目的便非常清晰，因此，就学术论文体裁的特征结合商务语言的特定交际目标，商务英语学术论文引言的体裁分析对这类文章的语用策略指导具有一定积极意义。本文基于体裁分析方法讨论商务英语学术论文引言的建构，以期能够挖掘商务英语学术论文引言语境的确定，模式的建立和语步分析的结构潜势。
2.相关研究综述
体裁分析理论最早是与文学研究密切相关的，之后由人种学家引入语言学领域（Swales，1990，p34）。经过二三十年的发展，而今，语言学家们就体裁概念的界定而言，有两个主要学派即：以斯维尔斯和巴蒂亚为代表的ESP学派（SwalesianESPSchool）和以马丁为代表的澳大利亚学派（AustralianSchool）。JohnM.Swales的观点是“体裁是指包括具有共同交际目的的一组交际事件”（Swales，1990，p58）；而深受韩礼德影响的澳大利亚学派则认为“体裁是一种有步骤，有目的的活动类型，其数量和社会行为的数量一致”。上世纪末，秦秀白教授对巴蒂亚的定义作过比较详尽的总结，包括以下4个方面：（1）体裁是一种可辨认的交际事件；（2）体裁是不一般的交际事件；（3）在建构语篇时，我们必须遵循某种特定体裁所要求的惯例；（4）尽管体裁有其惯例和制约性，内行人仍可在体裁的框架内传达个人的意图或交际目的。因此，我们可以看出各个学派在定义上存在差异，但本质是一致的：
（1）体裁是对交际事件的一种分类；
（2）交际事件的分类标准由语篇的内部结构特征和约定俗称的交际目的两个方面决定；
（3）体裁具有常规性和制约性，语篇内容和形式需要遵循体裁要求；
（4）同一体裁下的不同语篇存在差异。
ESP学派的代表人物斯维尔斯和巴蒂亚是把语步（move）和（step）作为语篇分析的出发点，以学术和职业语篇为分析对象，总结归纳出特定体裁的基本语步和步骤。例如：斯维尔斯（1990）总结了学术论文中引言，研究方法，结论各部分的话步和步骤，这就为高级写作和学术英语的教学等实际应用环境提供了一个理论框架。专门用途英语研究方法也都把体裁视为一种社会活动，认为体裁可能随着交际需要的变化而变化和发展。而本文所讨论的商务英语学术语篇也正是基于这一学派的理论框架进行分析与演绎，并借助语料库的思路预期这类型文章引言写作实践的谋篇布局。
3.研究设计
3.1研究问题
本研究集中讨论商务英语学术语篇是否具有可辨认且固定的语步？这对同类型文章的引言写作有何意义？
3.2研究方法及设计
众所周知，有关商务英语的学术期刊并不很多，事实上这在一定程度上也制约了这方面的研究，因此本文所分析的100篇文章主要从来源上分为2个部分：其中60篇选自于《中国ESP研究》，《商务外语研究》和《全国国际商务英语研讨会论文集》3类与商务英语专业密切相关的期刊及会议。目前，对外经济贸易大学在商务英语研究领域独占鳌头，由其主办的期刊可以被看作是国内这一学科发展最新，最全面且最专业的水平。而全国国际商务英语研讨会则是在商务英语学科不断发展前进的见证者，因此，选自于以上期刊及会议的60篇文章可以被视作发表于专业类期刊及会议的商务英语学术语篇，其余40篇选自于中国知网最新的以商务英语为题的学术论文。这些文章的选取旨在能够多渠道的采样文本，具备广泛性。本研究依据斯维尔斯的学术语篇引言分析的理论框架对所选取的篇章进行了语步分析及频率统计，并根据数据讨论给出了研究结果分析与说明。
4.结果与讨论
4.1语步分析
商务英语学术论文引言部分的体裁结构特征：
斯维尔斯的体裁理论为体裁分析提供了基本框架，并强调交际目的的关键作用。他首先着重研究了学术研究论文的引言部分，提出了“创建研究空间”分析模式，并对引言部分进行了语步分析：首先，建立研究范围；其次，建立研究地位；再次，占据研究地位。论文引言的语步模式、专业类期刊商英论文引言特征及专业类各语步统计频率分别如表1、表2、表3所示；表4、表5分别给出了非专业类期刊文章语步模式和非专业类各语步统计频率。
表1非常详细的列出了斯维尔斯关于学术论文引言语步的模式建构，共3个Move，每个语步下面细化为具体的步骤层次，但当这个语步分析应用到实际刊发的商务英语学术论文时就发现，这类文章的作者并不是严格按照语步顺序撰写文章，即使出现循环的步骤，只要满足写作需求都可以实行。这一点在下面语步统计的具体数据中得到了证实。表3专业类各语步统计频率中，例如摘自《中国ESP研究》中的文章，论文引言中虽然也出现了3个Move（语步），并且第一个Move中的3个Step与斯维尔斯的完全重合，但是当引言分析进行到第二个Move时，发现传统的学术论文引言中所包涵的4个步骤缩减为2个，第三个Move中的4个Step也只出现了其中2个。由此可见，学术论文的严谨逻辑是3个语步大框架所承载的，丰富的步骤推进会让文章的交际功能获得衔接链条的集约化，但是省略其中的一些具体步骤也并没有影响到语篇所应完成的交际目的，因而，对于专业类期刊中商务英语学术论文引言的分析可知，这部分写作的基本架构是3个宏观语步分别是Move1：确定研究范围；Move2：提出研究具体问题；Move3：介绍自己在研究的具体问题上所作出的贡献（研究成果），当这3步确立之后，引言部分的语篇功能已经建立，具体步骤的参与例如表2，表3中的各个步骤实施顺序使得商务英语学术论文引言的这类交际事件类型完整而严密。这也说明，学术论文引言这类语言体裁，是有一定的，相对固定的典型的整体建构形式，体裁组织着功能语体，并且这些体裁不仅有语体的共性，还具有各自不同的语言使用特点和语言组织特点。从以上的表4和表5统计的频率可知，这些发表在中国知网非商务英语专业类期刊的学术论文的引言部分的Move1和Move3也基本符合斯维尔斯的提出的“创建研究空间”语步模式，但Move3中的step4在只有很少一部分文章直接在引言部分指出了文章的结构，这主要是由于各类期刊或文章篇幅的要求不一致，因为非专业类期刊所发表的商务英语学术语篇对文章引言的逻辑安排并不作要求，毕竟这些期刊所刊发的是各学科各门类文章，因而更加注重论文内容的创新及结论的时效性。另外，CARS模式的Move2中的：step1：对前人的研究成果提出质疑（Counter-claiming）；step2：指处其不足之处（Indicatingagap）基本都没有出现在引言中，可见我国论文作者对Move2即提出研究的具体问题（Establishinganiche）这一步骤的写作习惯倾向于注重step3和step4的提出问题与继续研究这两个语步。总之在非商务英语专业类型的期刊上所发表的文章中，语步统计频率表基本呈现出了学术论文的引言步骤，但商务英语语篇的学术结合商务专业的特征并不明显，而且并未涉及CARS模式的全部步骤。但是Move1与Move3：确定研究范围（Establishingaterritory）和Move3的概括研究目的（OccupyingtheNiche）的各个步骤基本在绝大多数的文章都得到了谋篇布局时的重点陈述。这证明了斯维尔斯的学术论文语步模式是广泛，通用及规约性的，它对商务英语学术论文引言的建构是有指导意义的，当然由于文章内容和交际目的的异同，当作者在应对不同的征稿意见及个人特定的写作习惯时，引言中的各个语步有所变动。就这点而言，无论是商务英语专业类抑或是非商务英语专业类期刊中的文章在引言写作中都没有差别。
5.结语
中国的贸易发展是有目共睹的，商务英语的学科建设是时展的客观要求。但只局限于模仿通用英语的教学与
研究方式是无法与现实的需求接轨的，因此，商务英语必须建立本学科实践特有的并且可循环的认知模式，而这就一定要在理论上得到基础层面的支持。商务英语学术科研的发展从根本上制约着此类人才的培养，商英学术论文正是承担这类科研的载体，本文所讨论的商务英语学术论文引言就是试图以体裁分析的方法探索这类新兴学科的学术论文的结构潜势，体裁的双重性即商务交际性及学术交际性使得这类特定的语篇在引言部分充分体现出了学术体裁的语步建构，全文的分析以期能够通过体裁的分析方式提高商英学术论文引言的框架指导，进而推动商务英语学术论文写作的更多的探究与研讨。
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【关键词】新闻主播；评选模式；层级分析法；德尔菲法
序言
随着国内广电事业的发展，各类新闻节目与日俱增，观众对于新闻的选择日趋多样化、力求丰富，加之各地新闻频道不断推出全天候滚动的马拉松式播报，对新闻主播的需求也大量增加。在激烈的竞争之下，许多新闻台推出“明星主播”抢攻收视，电视台决策者对新闻主播的标准也由于商业考虑而与以往大不相同。
新闻主播是电视台的形象代言人，其所具备的专业素养不仅牵涉新闻质量，更影响观众对该新闻频道的观感[1]。主播作为整个新闻团队的代表，大部分不仅参与幕后采访及写稿等流程，而且要将新闻成果呈现在观众眼前，因此必须具备的专业条件比其他新闻工作者更为专精[2]。有口碑的主播不但是电视台的王牌，伴随之名气也反映出观众的高度忠诚。因此，如何从众多新闻频道中脱颖而出是当今各家电视台面临的考验，而选择合适的主播也有助于建立电视台本身的威望或公信力[3]。
电视新闻主播的选择，属于多目标决策问题，需要通过合适的评估指标与严格的筛选程序，才能评选出最佳的新闻主播[4]。因此，本文之研究目的是从电视台经营者与新闻部主管角度，针对电视新闻主播建立一个评选模型，并以国内某省级卫视台新闻主播的选拔决策为例，运用此模型进行实证研究。
研究方法
德尔菲法。德尔菲法（DelphiMethod）是由美国兰德公司于1950年创建发展的一套研究方法，属于群体决策方法的一种，多应用于质性研究。其进行过程为针对某特定议题，借助专家特殊的经验与知识，通过数个回合的反复回馈循环式回答，直到专家意见的差异性降至最低为止，以便在复杂议题上达成共识意见[5]。Duffield提出德尔菲法有四大优点：（1）达到集思广益的效果；（2）维持专家独立判断的能力；（3）打破时空的困境；（4）不需利用复杂的统计。
层次分析法。层次分析法是美国学者Saaty在1971年提出的一套决策方法，主要应用在不确定的情况下具有多个评估准则的决策问题上。AHP通过系统地分解问题，将问题层级化后，采用两两成对的比较方式，找出元素间相对重要性比值，排出备选方案的顺序，作为选取最佳方案的依据[6]。
研究步骤
本文的评选模式构建分为两个阶段：第一阶段包含三个步骤，通过德尔菲法來凝聚专家共识，找出适当的新闻主播评选准则；第二阶段包含六个步骤，应用层次分析法來决定新闻主播评选准则的权重、排序替选方案并选出最佳者。
第一阶段：运用德尔菲法，确定电视新闻主播的评选准则。步骤一：选定电视台的群体专家成员。步骤二：电视新闻主播的文献搜集与整理。步骤三：电视新闻主播评选模式准则的确立。第二阶段：应用层次分析法选出最佳电视新闻主播。步骤一：建立层级结构，将品牌名称评选问题依层次分解为目标、主准则、次准则及备选方案等相关联的决策要素。步骤二：依据层次分析法模型建立成对比较矩阵。每一位决策者针对各层级决策要素进行成对比较，给予相对分数。步骤三：计算各成对比较矩阵的特征值与特征向量。步骤四：检验各矩阵的一致性。此处一致性为决策者在成对比较矩阵的时候，能够达到前后的一贯性。步骤五：将所有决策者所提供之比较分数，以“几何平均数”汇总，求出各层级要素间之相对权重。步骤六：将每一层级的权重矩阵相乘汇总，以求出整体层级之权重，來决定每一个替选方案的综合评估分数。
评选方法
本文以国内某省级卫视的新闻主播评选为例，该台内部首先成立一个三人决策小组，接着根据新闻部主管推荐的三个候选方案，由决策小组成员根据这三个方案在各项评选指标下的表现程度给予评分，获得实证数据后，最后导入本文构建的评选模型进行实际操作，执行步骤说明如下：
第一，运用德尔菲法，设定电视新闻主播的评选准则。
步骤一：选定电视台的群体专家成员。选定九位在电视新闻方面的专家成员，必须符合下列条件：⑴曾参与评选卫视新闻主播或有亲身播报经历者；⑵现为电视台经理、新闻部主管、编辑等条件者。本文专家成员选定为某省级卫视的高层管理者、部门主管、资深编辑，共计九位受访者。
步骤二：电视新闻主播的文献搜集与分析。本文的评选准则通过参考国内外相关研究文献，整理出电视新闻主播的评选准则，以此作为确认专家问卷的依据。薛宇珊认为虽然电视新闻部门为争夺收视率，总是以帅哥美女新闻主播为号召吸引观众，然而新闻主播不一定要长相俊美，只要容貌语音令观众觉得愉快悦耳，不受排斥即可[7]。陈璐提出，由于各地新闻频道开播，使得主播的角色更为重要，表现空间更大，解说新闻的时间也大大增加，加上全新闻频道竞相投入市场，导致主播需求量剧增，主播的专业条件及要求都较以往宽松[8]。加之广告市场竞争激烈，商业压力促使新闻产制休闲化、娱乐化，让收视率的好坏成为组织选择主播的重要考量[9]。
步骤三：电视新闻主播评选模式准则的确立。将搜集整理后的电视新闻主播评选准则进行修订，并以李克特五级量表衡量超过4分以上的准则，列为重要参考性评估准则，并经过三回合问卷调查后，达成专家们对新闻主播评选准则的一致性意见。
第二，应用层级分析法选出最佳电视新闻主播。
步骤一：建立层级结构。将电视新闻主播评选问题依照层级分解最终目标、主准则、次准则及替选方案等决策要素。
步骤二：建立因素间之成对比较矩阵。依据群体专家给定的相对分数，以“几何平均数”的计算方式，汇总专家们的决策综合分数，制定电视新闻主播准则的权重数值。
步骤三：计算特征值及特征向量。分别将“主准则”与“次准则”的成对比较矩阵，经由特征向量的计算方式，求得各层级要素的权重数值，其结果如表1所示。
表1：主准则与次准则特征向量的权重值结果
步骤四：一致性检定。计算出主准则及各次准则成对比较矩阵的一致性，九位电视新闻主播评选专家的一致性比率（CR）及综合意见之一致性比率（CR）均小于0.1，符合一致性原则。
步骤五：各层级要素相对权重之计算。在电视台专家们群体决策新闻主播的评量准则中得知，电视台高层主管在选择新闻主播时，其衡量的基准以新闻主播的“专业条件（0.566）>外在形象（0.173）>个人特质（0.158）>主播风格（0.103）”，其次准则的评量结果叙述如下：（1）电视台主管们认为，评选新闻主播最重要的准则为专业条件，其中又以新闻敏感（0.317）为最重要的次准则，其次为新闻知识丰富（0.266），接着是身为新闻主播最基本的播报能力（0.183）。现在虽然是收视挂帅的时代，然而大部分电视台仍要求主播能够有自己的采访能力，加上主播在重大事件发生时需要在节目中访问关键新闻人物，因此采访技巧佳（0.135）也是遴选主播的重要考量。除此之外，主播经常需要自己润饰稿头或下标题，因而写作技巧佳（0.099）是基础，也是必备之能。⑵就屏幕效果而言，虽然观众收看新闻节目的习惯与以往不同，近年來主播的角色也有明星化的现象，然而对电视台主管而言，专业形象（0.407）仍是外在形象当中最重要的指标，其次是具观众缘（0.239），再次是有自信（0.166）。此外，让观众容易记忆（0.104）的形象则能够使主播增加自身知名度，并连带成为该电视台之代言人。综观以上准则，相较之下长相俊美（0.084）并不是主管们遴选主播时最重要的条件。⑶电视与其他媒体不同，无论是速度、内容还是节奏都有特别的要求。身为电视新闻主播，在个人特质上也有许多限制。电视台主管认为，声音质量佳（0.226）是一个主播最重要也最基本的条件。其次，播报时的组织能力佳（0.219）则代表临场反应的能力，新闻播报只是看读稿机，专业的主播必须将信息融会贯通后对观众“说”新闻。再次，由于电视新闻属于团队合作，主播与同僚相处能力佳（0.195）代表了高工作效率与职场适应能力。拥有个人魅力（0.182）则有助于提升收视率与稳定收视群，配合度高（0.178）是每个组织都会期望的准则之一。⑷电视台在选定新闻主播并加以培训时，对主播的风格无特殊限制，一般來说，专业权威型（0.671）是电视台主管认为能够长久经营的走向，其次为机智型（0.200），明星型（0.129）则较无优势。
步骤六：整体层级权重的计算。本文案例中的决策小组成员套用本模式进行方案的整体性评估，最后排序为替选方案的优先级，以分数最高者为最佳的电视新闻主播，其得分结果依序为A主播（0.508）、B主播（0.350）、C主播（0.142），根据本文案例的验证结果，A主播即为电视台主管评选的最佳新闻主播。
结语
本文首先采用德尔菲法來凝聚专家共识，找出评选电视新闻主播时的关键准则，接着应用AHP來决定准则的相对权重、替选方案的排序从而选出最佳者，并以国内某省级卫视台为例，决策者在评选新闻主播时，应用此模式进行实证研究，研究结果发现，根据总评分的排序，依序分别为A主播、B主播、C主播，故本研究最后选出A主播作为电视新闻主播评选的最佳方案。
此外，研究结果发现，决策者在评选电视新闻主播时，最重视的准则为专业条件，其次为外在形象，再次为个人特质，最后为主播风格。而次准则中播报能力、个人魅力和声音质量是电视台决策者衡量主播是否胜任时会影响最终方案排序的几个条件。
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关键词：邮件合并功能；数据源文件；合并域
邮件合并功能其实就是Word文档与Excel的数据库建立关联，相互取长补短，使用同样格式的文档发送批量的信件。在实际工作中，只要是处理的文件主要内容基本相同，只是具体数据有变化，且每条记录单独成文、大量单独填写的文件，如邮件信封、标签、工资单、人事简历表、证件、通知单、成绩单、请柬等等，常常使人感到头疼，这时若采用Word的邮件合并功能就可以方便快捷地解决问题。对于一个信息时代的人来说，掌握邮件合并对于生活、工作具有重要的现实意义。
在发挥邮件合并功能的妙用之前，首先理解并掌握邮件合并功能的操作步骤。下面以Word2003提供的邮件合并功能为例。操作步骤如下：
（1）单击“常用”工具栏中的“新建”按钮，创建一个空白文档，也就是主文档。
（2）单击“工具”“信函与邮件”“邮件合并”菜单命令，调出“邮件合并”任务窗格。
（3）在“选择文档类型”栏中，可以选择要创建的主文档的类型，共有信函、电子邮件、信封、标签和目录5种类型。单击单选钮选中相对应的选项，任务窗格内会给出该选项的提示信息。单击“下一步：正在启动文档”链接，调出“邮件合并”任务窗格步骤2。
（4）在“选择开始文档”栏中，可以选择要使用的主文档。用户可以使用当前文档、模板或者其他Word文档作为主文档。单击单选钮选中相对应的选项，任务窗格内会给出该选项的提示信息。单击“下一步：选取收件人”链接，调出“邮件合并”任务窗格步骤3。
（5）在“选择收件人”栏中，选择收件人信息的来源，可以使用现有的列表、Outlook中的地址簿或者单击“创建”链接创建新的列表。单击单选钮选中相对应的选项，任务窗格内会给出该选项的提示信息。单击“下一步：撰写信函”链接，调出“邮件合并”任务窗格步骤4。
（6）在“撰写信函”栏中，可以单击链接，调出相应的对话框，然后在文档中插入相应内容的合并域。单击“下一步：预览信函”链接，调出“邮件合并”任务窗格步骤5。
（7）单击“预览信函”栏中的按钮，Word会自动用收件人列表中相应的信息替代合并域，在给每一个收件人的信函中进行切换。单击“下一步：完成合并”链接，调出“邮件合并”任务窗格步骤6。
（8）在“合并”栏中，可以选择打印正在编辑的文档，也可以结束邮件合并，继续对文档进行编辑。
接下来就通过“成绩单报告单”的制作学习邮件合并功能的妙用。
一学期又结束了，对于班主任来说，剩下的工作就是忙于写学生的“成绩报告单”，我有个朋友是个中学老师当了好几年的班主任了，都说“成绩报告单”这几年都是手写的太麻烦，问我能不能用电脑打印，而且是批量打印。我想用Word中的“邮件合并”完全可以解决这个问题。下面，我以批量打印“成绩报告单”为例，谈谈在Word2003中如何使用“邮件合并”功能。
一、建立“成绩报告单”模板
在Word中制作合并数据用的“成绩报告单”文档（标题、学生姓名位置、正文内容、成绩表格——行，列数由实际情况决定）。打开Word2003，按照学校“成绩报告单”大小和内容，进行“页面设置”建立好“成绩报告单”模板。模板建立完毕后，将文档命名为“报告单”保存。
二、建立数据源
“成绩报告单”上可变的是学生姓名、学生成绩以及品德评语。所以合并进来的数据就是姓名、成绩、品德评语。在Excel2003中制作学生信息数据表，其内容项目有姓名、成绩及品德评语的数据表并保存（如有更多项目，在制作Excel数据源表时可根据实际情况而定）。也可直接调用教务处学生信息电子表格，将文件命名保存。（如右图所示）
三、进行邮件合并
在当前Word文档中执行“工具/信函与邮件/邮件合并”命令，打开“邮件合并”对话框（在窗口右侧）。
1.选中“信函”单击“下一步”；
2.选中“使用当前文档”（刚建立的“报告单.doc）”单击“下一步”；
3.选中“使用现有列表”单击“浏览”，找到刚建立好的数据表后单击“打开”，单击“下一步”；
4.将光标定位于要合并数据的位置，单击“其他项目”，把“插入合并域”中的项目选定后单击“插入/关闭”；
5.重复邮件合并窗口中的第5步，完成所有合并域的插入后，单击“下一步”；
6.进行插入合并域的数字格式化，单击“预览信函”中的按钮即可浏览合并效果，再单击“下一步：完成合并”就可以进行打印；
【关键词】主动表观模型特征点标定形状建模
人脸是人类日常生活中表达喜怒哀乐等情感的重要载体，长期以来人类一直通过绘画雕塑等多种方式来描述人脸。人脸图像技术随着计算机视觉的发展逐渐兴起，而人脸图像技术的基础和核心便是人脸特征点标定。人脸特征点标定是指利用计算机视觉技术对人面部器官的特征部位进行自动的特征搜索、轮廓拟合、特征点定位与纹理提取。主动形状模型算法（activeshapemodel，ASM）和主动表观模型算法（activeappearancemodel，AAM）是当前使用较为普遍的两种特征点标定算法，其基本原理都是利用统计规律得到目标物体形状向量，然后通过灰度建模实现特征点的最佳匹配，重复循环搜索直到收敛，完成标定工作。
1AAM实现特征点标定的基本流程
1.1形状建模的实现
主动表观模型通过对样本集中人脸图像进行样本标准化和主成分分析（principalcomponentanalysis，PCA）来实现形状建模。
首先对训练集中的样本图像进行手动特征点标定并用图像上所有特征点的坐标值组成的向量来唯一表示样本图像。由于不同样本图像之间在尺寸和方向上存在差异，需要采用Procrustes分析来实现样本图像标准化。对完成标准化之后的样本图像通过主成分分析来计算形状参数。主成分分析的核心思想是求样本数据中的主成分，在不丢失样本数据主要信息的同时实现数据降维。在这里我们利用主成分分析时，首先计算样本数据的协方差矩阵，然后计算出该矩阵的所有特征值和特征向量。选取若干数值较大特征值作主成分，并将其对应的特征向量作为主成分矩阵。根据主成分分析的原理，主成分矩阵中的特征向量所包含的形状变化信息量多，因此可以采用样本数据的主成分来对样本图像的形状变化信息进行统计分析同时用主成分矩阵来对形状向量进行表示。这里引入一个形状向量模型参数的概念，完成形状建模。
1.2纹理建模的实现
主动表观模型通过对人脸图像面部像素进行提取来得到形状无关灰度信息，再通过对灰度信息进行主成分分析来得到解释面部图像灰度变化的纹理模型。
对于人脸样本图像，由于人脸只占图像的一部分，而且位置和像素数量也存在差异，因此必须先对样本图像进行变形，才能进行形状无关纹理信息的提取与分析。首先对平均人脸形状进行Delaunay三角剖分，将人脸划分成若干三角网格。然后对所有划分的网格进行仿射变换。完成这两步处理之后就可以得到形状无关纹理图像。按照特定顺序对这些纹理图像进行像素提取，得到一组灰度向量。对所有灰度向量进行归一化处理然后再次进行主成分分析，求出这组数据的主成分矩阵并利用KL变换得到平均灰度向量，完成纹理建模。
1.3统计表观模型的建立
在求得形状参数和纹理参数之后，任何图像的形状和纹理理论上被完全分离，利用形状参数和纹理参数可以表示出任何人脸图像。但实际中形状模型和纹理模型之间仍然具有一定的相关性，需要再次使用主成分分析来消除这种相关性，得到统计表观模型。
一般情况下，形状参数和纹理参数在数值上会有较大的差异，需要引入一个权值来平衡两个参数的差异。选取一个对角矩阵并将其设为权值，通过权值的引入对形状参数和纹理参数数值差异进行平衡，可以得到一个连接参数。对连接参数再次进行主成分分析，得到一个新的参数，称之为表观模型参数。我们可以用这个表观模型参数来分别表示形状向量和形状无关的灰度向量，从而得到表观模型。
2目标人脸图像的搜索与拟合
目标图像的搜索与拟合是主动表观模型的核心内容。目前常用的一种图像搜索与拟合算法是标准梯度递减最优化算法。该算法的核心思想是假设误差图像与参数的增加量之间存在线性关系，通过调整表观模型参数和形状模型参数来缩小合成图像与目标图像之间的灰度差值。循环迭代直到合成图像与目标图像之间的灰度差值最小，完成对目标图像的搜索与解释。其主要步骤可以简化为：
步骤一：给定初始表观参数和初始形状参数，计算得到合成图像的形状向量和纹理向量，通过对目标图像进行采样和归一化处理得到目标图像的纹理向量；
步骤二：根据合成图像的纹理向量和模型覆盖区域的纹理向量进行误差计算，得到初始误差；
步骤三：计算和调整表观参数和形状参数；
步骤四：根据对表观参数和形状参数的计算调整求出新误差；
步骤六：重复步骤四和步骤五，不断比较新误差与初始误差的差值，当其差值小于设定阈值时，认为其收敛，循环结束。
3实验验证
本文利用MATLAB工具对主动表观模型算法进行了验证。根据Yale提供的人脸数据作为样本库，利用MATLAB对目标人脸图像进行了特征点的自动标定实验。实验结果论证了主动表观模型算法不仅能够实现对目标人脸特征点的自动标定，而且标定速度和精度也较为理想。
4结语
文章利用MATLAB工具进行了目标人脸图像特征点的自动标定实验并且验证了主动表观算法的可行性及有效性。主动表观模型不仅能够快速准确地对目标人脸进行特征点自动标定，而且能够对人脸图像进行较好的特征描述和纹理表达，因而可以广泛应用在计算机人脸图像技术研究领域。
参考文献
[1]张浩，庄连生，王涌，庄镇泉，李斌.主动表观模型在光照变化影响下的人脸特征点定位[J].电路与系统学报，2009，01：72-76+71.
[2]王涛.基于PCA人脸图像压缩与重建算法的研究与实现[D].昆明理工大学，2014.
[3]谢玉鹏，吴海燕.基于AAM的人脸图像描述与编码[J].计算机仿真，2009，06：272-276.
[4]章毓晋.基于子空间的人脸识别[M].北京：清华大学出版社，2009：68-69.
[5]王国胤，龚勋.人脸感知：从二维到三维[M].北京：科学出版社，2011：37-38.
关键字：多传感器；模糊聚类；证据理论；证据冲突
中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1007-9599(2011)04-0000-01
TargetIdentificationMethodsResearchBasedonFuzzyClustering
MiaoLin
(ShandongCollegeofChemicalTechnicians,Tengzhou277500,China)
Abstract:ThispaperdescribesthestepsofclusteranalysisandfuzzyCmeansclusteringbasedontheprinciplesandmodelidentificationmethods,andthemethodidentificationusingfuzzyCmeansclusteringmethod,characteristicsofgivenclustersampledatawereidentifiedandrecognizedbytheprincipleofmaximumdegreeofmembershipidentification,calculationresultsshowthatitisfeasibleandeffective.
Keywords:Multi-sensor;Fuzzyclustering;Evidencetheory;Evidenceconflicts
高技术条件下的局部战争，由于各种伪装与隐形技术及抗干扰技术的大量应用，战场的透明度日渐减弱，使得以往那种单纯依靠指挥人员和情报人员进行目标识别的方法，已远远不能满足现代化战争的需要[1，2，3]。本文提出用模糊聚类分析方法完成目标的有效分类和识别。
一、聚类方法
各种聚类方法的过程可用下面五个基本步骤来描述[4]：
步骤1：从观测数据中选择一些样本数据。步骤2：定义特征变量集合以表征样本中的实体。步骤3：计算数据的相似性、并按照一个相似性准则划分数据集。通常用一个预先规定的相似性度量与一个或几个阀值相比较的办法，把认为相似的模式分在同一类中。步骤4：检验划分成的类对于实际应用是否有意义，即检验各模式的子集是否很不相同，若不是，则合并相似子集。步骤5：反复将产生的子集加以划分，并对划分结果使用步骤4检验，直到再没有进一步的细分结果，或者直到满足某种停止准则为止。至于停止规则，可以是所建立的聚类数目以满足关于类的总数的一种先验知识，或者以达到限定的计算时间或数据存储量。
二、模糊C均值聚类识别方法
为了优化聚类分析的目标函数，人们提出了现在相当流行和应用广泛的模糊C均值聚类算法。该算法是从硬C均值聚类算法发展而来的。FCM算法的具体步骤[5]：
算法：FCM算法
初始化：给定聚类类别数，，是数据个数，设定迭代停止阀值，初始化聚类原型模式，设置迭代计数器；
步骤一：用式（3-24）计算或更新划分矩阵：
对于，如果，则有：
（1）
如果，使得，则有
，且对，（2）
步骤二：用式（3-26）更新聚类原型模式矩阵：
（3）
步骤三：如果，则算法停止并输出划分矩阵和聚类原型，否则令：，转向步骤一。其中为某种合适的矩阵范数。
三、最大隶属度识别方法
设为全体被识别对象构成的论域，是的个模糊子集，是一识别对象。若
（4）
则认为优先隶属于，即优先属于模式所代表的那一类，这一原则称为最大隶属原则。
也可以把这个方法再改变一下，即在按最大隶属原则进行判断之前，先规定一个阀值。若：
（5）
则认为拒绝识别，另作分析。若：
（6）
则认为识别可行，而且按最大隶属原则进行判断。
当模式的隶属确定后，按这种方法进行识别比较容易，这里的关键是模式的隶属函数的恰当确定。按最大隶属原则来进行模式分类的方法亦被称为模糊模式分类的直接方法。这种方法适合于分类对象确定，模型模糊的情况。最大隶属原则在模式识别中很有用，不过它只适于处理较为简单的问题，若待识别模式并非某一特定的单个元素，而是论域中的一个模糊子集，用最大隶属原则就很难处理了。
四、聚类分析实例
各种传感器对目标测得的参数报告项目有很多，如：敌我属性、方位、距离、航向、加速度、初始发现距离、载频、脉宽、脉幅、重频、天线转速、威胁等级、信度等。本文选出6个较为关键的特征参数作为识别的依据，这样可以简化处理。可以采用了如下向量作为特征矢量：类型、加速度、工作频率、重复频率、威胁等级、脉冲宽度。所以识别系统的输入元数为6。实验样本共100个数据，已进行过标准化和归一化处理。对其进行模糊聚类建立参考模版，待识别样本5个得出具体的目标分类结果为：ū1=O3=0.6，ū2=O3=0.8，ū3=O1=0.7，ū4=O2=0.5，ū=O1=0.6。
五、结束语
本文提出的模糊C均值聚类分析方法对目标进行识别，能够比较准确地划分出目标的种类。识别过程中可以采取自适应识别方法，通过对模糊C均值聚类建立的参考模版利用自适应方法进行识别。
参考文献
[1]杨晓红,陈婧华,姜玉宪.导引头目标干扰识别与抗干扰[J].电光与控制,2006,13(6):9-14，31
[2]刘慧，姜玉宪.点目标行为模式识别与抗干扰方法研究[J].电光与控制,2004,11(4):3-8
[3]顾金芳,梁兴甫,彭小龙,刘振禄.便携式地空导弹武器系统作战效能的模糊综合评价[J].电光与控制,2006,13(5):95-97