发布时间：
就是利用流体在临界状态下的物性（密度，粘度，流动性等），达到萃取的目的，用的最多的是CO2，因为其超临界状态温度（31度)，及压力(7.1MPa)比较低，被广泛利用，特别是萃取天然产物挥发油方面应用超多，可以看看相关文献的报道，其应用比比皆是
超临界萃取的特点决定了其应用范围十分广阔。如在医药工业中，可用于中草药有效成份的提取，热敏性生物制品药物的精制，及脂质类混合物的分离；在食品工业中，啤酒花的提取，色素的提取等；在香料工业中，天然及合成香料的精制；化学工业中混合物的分离等。具体应用可以分为以下几个方面： 传统的食用油提取方法是乙烷萃取法，但此法生产的食用油所含溶剂的量难以满足食品管理法的规定，美国采用超临界二氧化碳萃取法（SCFE）提取豆油获得成功，产品质量大幅度提高，且无污染问题。目前，已经可以用超临界二氧化碳从葵花籽、红花籽、花生、小麦胚芽、棕榈、可可豆中提取油脂，且提出的油脂中含中性脂质，磷含量低，着色度低，无臭味。这种方法比传统的压榨法的回收率高，而且不存在溶剂法的溶剂分离问题。专家们认为这种方法可以使油脂提取工艺发生革命性的改进。咖啡中含有的咖啡因，多饮对人体有害，因此必须从咖啡中除去。工业上传统的方法是用二氯乙烷来提取，但二氯乙烷不仅提取咖啡因，也提取掉咖啡中的芳香物质，而且残存的二氯乙烷不易除净，影响咖啡质量。西德Max-plank煤炭研究所的Zesst博士开发的从咖啡豆中用超临界二氧化碳萃取咖啡因的专题技术，现已由西德的Hag公司实现了工业化生产，并被世界各国普遍采用。这一技术的最大优点是取代了原来在产品中仍残留对人体有害的微量卤代烃溶剂，咖啡因的含量可从原来的1%左右降低至0.02%，而且CO2的良好的选择性可以保留咖啡中的芳香物质。美国ADL公司最近开发了一个用SCFE技术提取酒精的方法，还开发了从油腻的快餐食品中除去过多的油脂，而不失其原有色香味及保有其外观和内部组织结构的技术，且已申请专利。 西德Saarland大学的Stahl教授对许多药用植物采用SCFE法对其有效成分（如各种生物碱，芳香性及油性组分）实现了满意的分离。在抗生素药品生产中，传统方法常使用丙酮、甲醇等有机溶剂，但要将溶剂完全除去，又不使药物变质非常困难，若采用SCFE法则完全可以符合要求。美国ADL公司从7种植物中萃取出了治疗癌症的有效成分，使其真正应用于临床。许多学者认为摄取鱼油和ω-3脂肪酸有益于健康。这些脂类物质也可以从浮游植物中获得。这种途径获得的脂类物质不含胆固醇，J.K.Polak等人从藻类中萃取脂类物质获得成功，而且叶绿素不会被超临界CO2萃出，因而省去了传统溶剂萃取的漂白过程。另外，用SCFE法从银杏叶中提取的银杏黄酮，从鱼的内脏，骨头等提取的多烯不饱和脂肪酸（DHA，EPA），从沙棘籽提取的沙棘油，从蛋黄中提取的卵磷脂等对心脑血管疾病具有独特的疗效。日本学者宫地洋等从药用植物蛇床子、桑白皮、甘草根、紫草、红花、月见草中提取了有效成分。 从药用植物中提取药效成分，是近五六年开始的。美国有超临界公司，德国有专利（3133032）CO2-SFE提取设备等。1998年3月底，来自中国大陆及香港20多个单位的60多位专家学者聚集厦门大学，探讨了中药现代化问题，特别超临界流体技术。东宇集团率先在全国制造完成自动化大型超临界机组，从而实现了超临界机组的远程监控及微机管理，并已在青岛安装完毕。目前中科院大连化学物理所、北京化工大学、北京中医药大学等研究CO2-SFE技术已经成熟。根据研究开发实践，认为超临界流体萃取技术应用于中药提取分离及中药现代化，具有较大的潜力和可观前景。 A. 天然香精香料的提取用SCFE法萃取香料不仅可以有效地提取芳香组分，而且还可以提高产品纯度，能保持其天然香味，如从桂花、茉莉花、菊花、梅花、米兰花、玫瑰花中提取花香精，从胡椒、肉桂、薄荷提取香辛料，从芹菜籽、生姜、莞荽籽、茴香、砂仁、八角、孜然等原料中提取精油，不仅可以用作调味香料，而且一些精油还具有较高的药用价值。啤酒花是啤酒酿造中不可缺少的添加物，具有独特的香气、清爽度和苦味。传统方法生产的啤酒花浸膏不含或仅含少量的香精油，破坏了啤酒的风味，而且残存的有机溶剂对人体有害。超临界萃取技术为酒花浸膏的生产开辟了广阔的前景。美国SKW公司从啤酒花中萃取啤酒花油，已形成生产规模。B.天然色素的提取目前国际上对天然色素的需求量逐年增加，主要用于食品加工、医药和化妆品，不少发达国家已经规定了不许使用合成色素的最后期限，在中国合成色素的禁用也势在必行。溶剂法生产的色素纯度差、有异味和溶剂残留，无法满足国际市场对高品质色素的需求。超临界萃取技术克服了以上这些缺点，目前用SCFE法提取天然色素（辣椒红色素）的技术已经成熟并达到国际先进水平。在美国超临界技术还用来制备液体燃料。以甲苯为萃取剂，在Pc=100atm，Tc=400-440℃条件下进行萃取，在SCF溶剂分子的扩散作用下，促进煤有机质发生深度的热分解，能使三分之一的有机质转化为液体产物。此外，从煤炭中还可以萃取硫等化工产品。美国最近研制成功用超临界二氧化碳既作反应剂又作萃取剂的新型乙酸制造工艺。俄罗斯、德国还把SCFE法用于油料脱沥青技术。 农药残留分析包括对样品的提取、净化、浓缩、检测等步骤，其中提取和分离净化是分析的关键环节。传统的农药残留分析中，样品的前处理大多采用有机溶剂提取。溶剂提取存在许多缺点：一是溶剂浪费严重，对环境污染较大；二是费时，提取、净化过程繁琐；三是提取率低。目前国际上将超声波提取和索氏萃取两种方法列为首要的农药残留提取方法。但是这两种提取方法最大的缺点就是处理时间较长，因而影响了其推广应用。超临界流体萃取技术在农药残留的提取中具有得天独厚的优势。根据众多学者的研究发现，样品前处理简单、萃取时间短、提取效率高、提取结果准确度高、重现性好等优点将会极大程度地推动其在农药残留分析中的应用。对于水分含量大的样品，只需在样品前处理过程中加入适量的干燥剂混匀即可；对于极性较大的物质，在萃取过程中加入一定量的改性剂或将流体的配比加以改变就可以实现有效萃取。每个样品一般从制样到完成约需要40 rain左右，大大地缩短了提取时间，是常规溶剂提取、索氏提取和超声波提取等方法所不能比拟的。前人研究还发现，超临界流体萃取的结果重现性和提取准确度远远好于其它方法。有关学者运用SFE技术来实现对杀虫剂结合残留的萃取。亦得到了比较满意的结果。尽管目前超临界流体萃取技术已经成为农药残留研究中的热点。但是还存在一些缺点。首先仪器价格昂贵是制约该技术推广应用的主要因子；其次就是常用仪器的限流管比较容易堵塞，当实验品的水分过大或提取物中有些成分粘度过高或聚合能力较强时，往往会将毛细管堵塞，严重时甚至使限流管报废，限制了对部分样品的提取；第三就是由于通常所使用的超临界流体是极性较弱的二氧化碳，对于极性较强物质的萃取不很理想，因此需要大量的实验来确定流体的种类及两种或三种以上流体的配比，同时还需要夹带剂的配合使用来成功实现对靶标物质的萃取。这些缺点基本上是技术上的弱点。比较容易改进。中国现在已经有很多厂家可以完成超临界萃取仪器的制造。SFE 技术越来越多地和多种方法联用，在农药残留的应用研究中很有潜力，尤其在农药多残留分析中，能够显著地提高分析效率。有人将SFE和分析仪器GC、MS联用，对动物组织中的有机磷农药、氨基甲酸酯类农药进行分析，得到了很好的结果。Iancas等研究后认为，将SFE 与胶束毛细管电泳色谱(Micellar Electrokinetic Capillary Chromatography）技术结合可以迅速有效地实现萃取，该分析方法将成为农药残留分析中的新型方法。
(1)在超临界状态下，压力对反应速率常数有强烈的影响。(2)在临界状态下进行化学反应，可使传统的多相反应转化为均相反应，增加了反应速度。(3)在临界状态下进行化学反应，可以降低某些高温反应的反应温度，抑制或减轻热解反应中常见的结焦或积炭现象，同时显著改善产物的选择性和收率。(4)利用SCF对温度和压力敏感的溶解性能，可以选择合适的温度和压力条件，使产物不溶于超临界的反应相而及时移去；同时，由于产物不溶于反应相，将使反应朝有利于生成目的产物的方向进行。(5)SCF能溶解某些导致固体催化剂失活的物质，从而有可能使SCF的固体催化反应长时间保持催化剂的活性。(6)可将催化反应转化为非催化反应，减少副反应的发生。(7)无污染。 在超临界流体的理论研究方面，传统的反应动力学已不再适用，如何建立超临界流体反应动力学方程或更为准确的反应动力学模型y应成为基础研究的重要目标。③超(近)临界水在有机化学反应中的应用 在用作超临界流体的物质中，CO2 是迄今为止应用最为广泛的。超(近)临界水的出现克服了CO2对极性物质并不是一种好的溶剂的缺陷，而且它来源广泛、价廉无毒，易于从产品中分离，甚至无需从最后产物中除去。 1.碳类催化剂。在生物质气化时生成的灰和木炭对甲烷的形成和水-气转换反应具有催化作用；虽然许多人认为在超临界水中活性炭并不是一种好的催化剂，但是活性炭有一个好处就是在超临界水中特别是当氢气存在时非常稳定。2.金属催化剂。研究表明Ru、Rh、Ni 4 具有稳定的催化作用；Pt、Pd及Cu不具有活性；Co、Fe、Cr、MoW及Zn在反应条件下易于氧化。氧化物CaO、FeO、Al2O3， MnO、Cr2O3对氢气的产生也有促进作用。3.碱类催化剂。KOH和K2CO3的加入有利于减少反应气体中CO含量；在超临界水中NaOH的催化效率是ZrO2的两倍。
二氧化碳超临界流体萃取概述 二氧化碳是一种很常见的气体，但是过多的二氧化碳会造成"温室效应"，因此充分利用二氧化碳具有重要意义。传统的二氧化碳利用技术主要是用于生产干冰（灭火用）或作为食品添加剂等。目前国内外正在致力于发展一种新型的二氧化碳利用技术——CO2超临界萃取技术。运用该技术可生产高附加值的产品，可提取过去用化学方法无法提取的物质，且廉价、无毒、安全、高效；适用于化工、医药、食品等工业。 二氧化碳在温度高于临界温度Tc=31.26℃、压力高于临界压力Pc=7.2MPa的状态下，性质会发生变化，其密度近于液体，粘度近于气体，扩散系数为液体的100倍，因而具有惊人的溶解能力。用它可溶解多种物质，然后提取其中的有效成分，具有广泛的应用前景。 传统的提取物质中有效成份的方法，如水蒸汽蒸馏法、减压蒸馏法、溶剂萃取法等，其工艺复杂、产品纯度不高，而且易残留有害物质。超临界流体萃取是一种新型的分离技术, 它是利用流体在超临界状态时具有密度大、粘度小、扩散系数大等优良的传质特性而成功开发的。它具有提取率高、产品纯度好、流程简单、能耗低等优点。CO2- SFE技术由于温度低, 且系统密闭, 可大量保存对热不稳定及易氧化的挥发性成分, 为中药挥发性成分的提取分离提供了目前最先进的方法。用超临界CO2萃取法可以从许多种植物中提取其有效成分，而这些成分过去用化学方法是提取不出来的。这项技术除了用在化工、医药等行业外，还可用在烟草、香料、食品等方面。如食品中，可以用来去除咖啡、茶叶中的咖啡因，可提取大蒜素、胚芽油、沙棘油、植物油以及医药用的鸦片、阿托品、人参素及银杏叶、紫杉中的有价值成分。可见这项技术在未来具有广阔的发展前景。一. 超临界流体萃取的基本原理 (一). 超临界流体定义 任何一种物质都存在三种相态-气相、液相、固相。三相成平衡态共存的点叫三相点。液、气两相成平衡状态的点叫临界点。在临界点时的温度和压力称为临界压力。不同的物质其临界点所要求的压力和温度各不相同。 超临界流体(Supercritical fluid，SCF)技术中的SCF是指温度和压力均高于临界点的流体,如二氧化碳、氨、乙烯、丙烷、丙烯、水等。高于临界温度和临界压力而接近临界点的状态称为超临界状态。处于超临界状态时，气液两相性质非常相近，以至无法分别，所以称之为SCF。 目前研究较多的超临界流体是二氧化碳，因其具有无毒、不燃烧、对大部分物质不反应、价廉等优点，最为常用。在超临界状态下，CO2流体兼有气液两相的双重特点，既具有与气体相当的高扩散系数和低粘度，又具有与液体相近的密度和物质良好的溶解能力。其密度对温度和压力变化十分敏感，且与溶解能力在一定压力范围内成比例，所以可通过控制温度和压力改变物质的溶解度。(二). 超临界流体萃取的基本原理 超临界流体萃取分离过程是利用超临界流体的溶解能力与其密度的关系，即利用压力和温度对超临界流体溶解能力的影响而进行的。当气体处于超临界状态时, 成为性质介于液体和气体之间的单一相态, 具有和液体相近的密度, 粘度虽高于气体但明显低于液体, 扩散系数为液体的10～100倍; 因此对物料有较好的渗透性和较强的溶解能力, 能够将物料中某些成分提取出来。 在超临界状态下，将超临界流体与待分离的物质接触，使其有选择性地依次把极性大小、沸点高低和分子量大小的成分萃取出来。并且超临界流体的密度和介电常数随着密闭体系压力的增加而增加, 极性增大, 利用程序升压可将不同极性的成分进行分步提取。当然，对应各压力范围所得到的萃取物不可能是单一的，但可以通过控制条件得到最佳比例的混合成分，然后借助减压、升温的方法使超临界流体变成普通气体，被萃取物质则自动完全或基本析出，从而达到分离提纯的目的，并将萃取分离两过程合为一体，这就是超临界流体萃取分离的基本原理。超临界CO2的溶解能力 超临界状态下，CO2对不同溶质的溶解能力差别很大，这与溶质的极性、沸点和分子量密切相关，一般来说由一下规律：1． 亲脂性、低沸点成分可在低压萃取(104Pa), 如挥发油、烃、酯等。2． 化合物的极性基团越多，就越难萃取。3． 化合物的分子量越高，越难萃取。 超临界CO2的特点 超临界CO2成为目前最常用的萃取剂，它具有以下特点：1．CO2临界温度为31.1℃，临界压力为7.2MPa，临界条件容易达到。 2．CO2化学性质不活波，无色无味无毒，安全性好。 3．价格便宜，纯度高，容易获得。 因此，CO2特别适合天然产物有效成分的提取。二、超临界流体萃取的特点 1．萃取和分离合二为一，当饱含溶解物的二氧化碳超临界流体流经分离器时，由于压力下降使得CO2与萃取物迅速成为两相（气液分离）而立即分开，不存在物料的相变过程，不需回收溶剂, 操作方便；不仅萃取效率高，而且能耗较少，节约成本。 2．压力和温度都可以成为调节萃取过程的参数。临界点附近，温度压力的微小变化，都会引起CO2密度显著变化，从而引起待萃物的溶解度发生变化，可通过控制温度或压力的方法达到萃取目的。压力固定，改变温度可将物质分离；反之温度固定，降低压力使萃取物分离；因此工艺流程短、耗时少。对环境无污染，萃取流体可循环使用，真正实现生产过程绿色化。 3．萃取温度低, CO2的临界温度为31.265℃ ,临界压力为 7.18MPa, 可以有效地防止热敏性成分的氧化和逸散，完整保留生物活性，而且能把高沸点，低挥发渡、易热解的物质在其沸点温度以下萃取出来。 4. 临界CO2 流体常态下是气体, 无毒, 与萃取成分分离后, 完全没有溶剂的残留, 有效地避免了传统提取条件下溶剂毒性的残留。同时也防止了提取过程对人体的毒害和对环境的污染, 100%的纯天然。 5．超临界流体的极性可以改变, 一定温度条件下, 只要改变压力或加入适宜的夹带剂即可提取不同极性的物质, 可选择范围广。三、超临界流体萃取技术的应用 (一).超临界流体技术在国内天然药物研制中的应用 目前，国内外采用CO2超临界萃取技术可利用的资源有：紫杉、黄芪、人参叶、大麻、香獐、青蒿草、银杏叶、川贝草、桉叶、玫瑰花、樟树叶、茉莉花、花椒、八角、桂花、生姜、大蒜、辣椒、桔柚皮、啤酒花、芒草、香茅草、鼠尾草、迷迭香、丁子香、豆蔻、沙棘、小麦、玉米、米糠、鱼、烟草、茶叶、煤、废油等。 在超临界流体技术中，超临界流体萃取技术(Supercritical fluid extraction，SFE)与天然药物现代化关系密切。SFE对非极性和中等极性成分的萃取，可克服传统的萃取方法中因回收溶剂而致样品损失和对环境的污染，尤其适用于对温热不稳定的挥发性化合物提取；对于极性偏大的化合物，可采用加入极性的夹带剂如乙醇、甲醉等，改变其萃取范围提高抽提率。(二). 超临界CO2萃取技术在中药开发方面的优点 用超临界CO2萃取技术进行中药研究开发及产业化，和中药传统方法相比，具有许多独特的优点： 1、二氧化碳的临界温度在31.2℃ ,能够比较完好地保存中药有效成分不被破坏或发生次生化, 尤其适合于那些对热敏感性强、容易氧化分解的成分的提取。 2、流体的溶解能力与其密度的大小相关, 而温度、压力的微小变化会引起流体密度的大幅度变化, 从而影响其溶解能力。 所以可以通过调节操作压力、温度, 从而可减小杂质使中药有效成分高度富集，产品外观大为改善, 萃取效率高, 且无溶剂残留。 3、根据中医辨证论治理论, 中药复方中有效成分是彼此制约、协同发挥作用的。超临界二氧化碳萃取不是简单地纯化某一组分, 而是将有效成分进行选择性的分离, 更有利于中药复方优势的发挥。 4. 超临界CO2还可直接从单方或复方中药中提取不同部位或直接提取浸膏进行药理筛选，开发新药，大大提高新药筛选速度。同时，可以提取许多传统法提不出来的物质，且较易从中药中发现新成分，从而发现新的药理药性，开发新药。 5、二氧化碳无毒、无害、不易燃易爆、粘度低 ,表面张力低、沸点低, 不易造成环境污染。 6、通过直接与GC、IR、MS、LC等联用 ,客观地反映提取物中有效成分的浓度,实现中药提取与质量分析一体化。 7. 提取时间快、生产周期短。超临界CO2提取（动态）循环一开始，分离便开始进行。一般提取10分钟便有成分分离析出，2一4小时左右便可完全提取。同时，它不需浓缩等步骤，即使加入夹带剂，也可通过分离功能除去或只是简单浓缩。 8. 超临界CO2萃取，操作参数容易控制，因此，有效成分及产品质量稳定。 9. 经药理、临床证明，超临界CO2提取中药，不仅工艺上优越，质量稳定且标准容易控制，而且其药理、临床效果能够得到保证。 10. 超临界CO2萃取工艺，流程简单，操作方便，节省劳动力和大量有机溶剂，减小三废污染，这无疑为中药现代化提供了一种高新的提取、分离、制备及浓缩新方法。 另外，超临界流体结晶技术中的RESS过程、GAS过程等可制备粒径均匀的超细颗粒，从而可制备控释小丸等剂型，可用来制备中药新剂型。 超临界萃取技术除了在中药有效成分的提取方面有着明显的优势之外，它还在食品、化工和生物工程方面有着广泛的应用。(三).超临界流体技术在其他方面的应用 1. 在食品方面的应用 目前已经可以用超临界二氧化碳从葵花籽、红花籽、花生、小麦胚芽、可可豆中提取油脂，这种方法比传统的压榨法的回收率高，而且不存在溶剂法的溶剂分离问题。 2. 在医药保健品方面的应用 在抗生素药品生产中，传统方法常使用丙酮、甲醇等有机溶剂，但要将溶剂完全除去，又不是要变质非常困难。若采用SCFE法则完全可符合要求。 另外，用SCFE法从银杏叶中提取的银杏黄酮，从鱼的内脏，骨头等提取的多烯不饱和脂肪酸（DHA，EPA），从沙棘籽提取的沙棘油，从蛋黄中提取的卵磷脂等对心脑血管疾病具有独特的疗效 3. 天然香精香料的提取 用SCFE法萃取香料不仅可以有效地提取芳香组分，而且还可以提高产品纯度，能保持其天然香味，如从桂花、茉莉花、菊花、梅花、米兰花、玫瑰花中提取花香精，从胡椒、肉桂、薄荷提取香辛料，从芹菜籽、生姜，莞荽籽、茴香、砂仁、八角、孜然等原料中提取精油，不仅可以用作调味香料，而且一些精油还具有较高的药用价值。 啤酒花是啤酒酿造中不可缺少的添加物，具有独特的香气、清爽度和苦味。传统方法生产的啤酒花浸膏不含或仅含少量的香精油，破坏了啤酒的风味，而且残存的有机溶剂对人体有害。超临界萃取技术为酒花浸膏的生产开辟了广阔的前景。4. 在化工方面的应用 在美国超临界技术还用来制备液体燃料。以甲苯为萃取剂，在Pc=100atm, Tc=400-440℃条件下进行萃取，在SCF溶剂分子的扩散作用下，促进煤有机质发生深度的热分解，能使三分之一的有机质转化为液体产物。此外，从煤炭中还可以萃取硫等化工产品。 美国最近研制成功用超临界二氧化碳既作反应剂又作萃取剂的新型乙酸制造工艺。俄罗斯、德国还把SCFE法用于油料脱沥青技术。 此外，朝临界萃取还可以用于提取茶叶中的茶多酚；提取银杏黄酮、内酯；提取桂花精和米糖油。四、超临界流体萃取技术的展望 中药为我国传统医药，用中药防病治病在我国具有悠久的历史。由于化学药品的毒副作用逐渐被人们所认识及合成一个新药又需巨大的投资，西医西药对威胁人类健康的常见病、疑难病的治疗药物还远远不能满足临床的需要，因此，全世界范围内掀起了中医中药热。 中药在我国作为天然药物不但应用历史悠久。产量又居世界第一，然而，就目前世界天药物的贸易额看．我国仅占18％左右。究其原因，主要是产业现代化工程技术水平不高，制备工艺和剂型现代化水平还很落后等因素所制约。为此，要改变现状必需从提取分离工艺、制剂工艺现代化。质量控制标准化、规范化上下手。面对科学技术，特别是医药工业的迅猛发展，国际间医药学术交流活动的日益频繁以及药品市场竞争越来越激烈，实现中药现代化，与国际接轨，已成为中医药工作者的共识。 在现代社会，中药生产中的大桶煮提、大锅蒸熬及匾、勺、缸类生产器具当家的状况大为改善，进而出现不锈钢多功能提取罐、外循环蒸发、多效蒸发器，流化干燥器等设备，中成药的剂型也有较大的发展，由丸、散、膏、丹剂为主发展成为具有颗粒剂、片剂、胶囊剂、口服液及少量粉针等剂型。然而，我国现阶段创制的中成药还难以在国外注册、合法销售与使用。从目前全世界天然药物的贸易额来看，中国仅占l%左右，与天然药物主产国的地位极不相称。其原因主要是产业现代工程技术水平不高，制备工艺和剂型现代化方面还很落后；生产过程的许多方面缺乏科学的、严格的工艺操作参数，不仅导致了消耗高、效率低，而且还出现有效成分损失、疗效不稳定、剂量大服用不方便、产品外观颜色差、内在质量不稳定；同时还出现缺少系统的量化指标，大多数产品缺乏疗效基本一致的内在质量标准；许多复方制剂还难以搞清楚其作用的物质基础。"丸、散、膏、丹，神仙难辨" 的状况尚未根本改变。要改变这种现状，让西方医药界接受中药，增强中药在国际市场上的竞争地位，主要途径是，以中药理论为指导，采用先进的技术，实现中药现代化。中药产品现代化的重点可简单地用8个字来描述，即"有效、量小、安全、可控"。实际上，它涉及范围十分广泛，要解决的问题比较复杂，但首先最关键的问题就是要提取分离工艺、制剂工艺现代化，质量控制标准化、规范化。为此，许多医药专家多次提出要采用超临界流体技术、膜分离技术、冷冻干燥技术、微波辐射诱导萃取技术、缓控释制剂技术、各种先进的色谱、光谱分析等先进技术，进行中药研究开发及产业化。 中药生产现代化和质量标准科学化是发展中药，走向世界的关键．在中药研制和开发中，必须遵循“三效“(速效、高效、长效)，"三小"(剂量小、副作用小、毒性小)，"五方便"(生产、运输、储藏、携带、使用方便)为目的之原则．为此，必须选用一些现代高新工艺技术．近年发展的SFE技术用于提取天然药物中的有效成分，特别适合对湿热不稳定的物质，又无残留溶剂、无回收溶剂造成环境污染的缺陷，而且提取速度快、可缩短生产周期。无疑是既可提高收率及产品纯度、又可降低成本的一种高新技术可推广使用．但是因为本法采取的萃取剂均为脂溶性，所以对极性偏大或分子量偏大(一般大于500时)的有效成分提取收率较差，今后必须在选用合适夹带剂加入方面下功夫．当然，国外已有报道应用全氟聚醚碳酸铵可使SFE法扩展到水溶性体系，使难以提取的强极性化合物如蛋白等成分由SFE法萃取．近年来SFE技术又与色谱、质谱、高压液相色谱等高新分析仪器联用，成为一种有效的分离、分析手段，能高效、快速地进行药物成分的分析。使一些中药制剂能借此制订出能指导生产操作和反映产品内在质量均一性、有效性、稳定性、重现性的可控指标，实施质量标推科学化． 目前 SFE主要用在天然药物中有效成分的萃取，而且多用于单个药物中纯天然成分提取．我们认为对我国应用历 史悠久的古方中一些中成药复方制剂，以及许多中药中具很强药理活性，参与生命功能活动的多糖成分．也应该进行采用SFE提取工艺的研究与新药开发，这也是使中药与国际接轨，实现中药现代化的必经之路。 在超临界流体技术中，研究及开发应用较多的是超临界流体萃取技术，由于其自身的特点，国内外已广泛应用于食品、香料等领域。我国有丰富的自然资源，超临界萃取技术有极大的推广价值。有些交通不发达的山区，特产资源十分丰富，尤其盛产中草药材。处理这些药材，要用相当大的装置，且运输不便，如能在这些山区建立CO2超临界萃取设备，可用以提取中药中最为有用的精华部分，这不仅减少了大量的运输成本，而且大大增强了重要的附加值。 而目前的中药领域，国外或国内大多数从事SFE技术的单位研究开发应用虽有报道，但缺乏系统性，大多只停留在中药有效成分或中间原料提取方面，这仅仅是用于中药的一个方面。中药的研究与开发具有特殊性，即必须具有药理临床效果，因此，SFE技术用于中药必须结合药理临床研究。只有工艺上优越，药理临床效果又保证或更好，SFE技术在该领域的生命力或潜力才能真正体现。
多媒体教育应用的重大意义及发展趋势[日期：2005-09-02] 来源：中央电化教育馆 作者： [字体：大 中 小]一、多媒体教育应用的重大意义自进入九十年代以来，多媒体技术迅速兴起、蓬勃发展，其应用已遍及国民经济与社会生活的各个角落，正在对人类的生产方式、工作方式乃至生活方式带来巨大的变革。特别是由于多媒体具有图、文、声并茂甚至有活动影象这样的特点，所以能提供最理想的教学环境，它必然会对教育、教学过程产生深刻的影响。这种深刻影响可以用一句话来概括：多媒体技术将会改变教学模式、教学内容、教学手段、教学方法，最终导致整个教育思想、教学理论甚至教育体制的根本变革。多媒体技术之所以对教育领域有如此重大的意义，是由于多媒体技术本身具有许多对于教育、教学过程来说是特别宝贵的特性与功能，这些特性与功能是其他媒体(例如幻灯、投影、电影、录音、录像、电视等)所不具备或是不完全具备的。首先应该说明一点：这里所说的多媒体技术是以计算机为中心的多媒体技术。在前几年的一些书籍中曾提到过多媒体组合教学，那种多媒体的概念不一样，那只是将几种媒体加以简单的组合(例如把幻灯、投影、录音、录相加以组合)。今天的多媒体技术则是以计算机为中心，把语音处理技术、图象处理技术、视听技术都集成在一起，而且把语音信号、图象信号先通过模数转换变成统一的数字信号，这样作以后，计算机就可以很方便地对它们进行存储、加工、控制、编辑、变换，还可以查询、检索。显然，这与原来把多种形式媒体组合在一起是完全不一样的，因为它是通过计算机把几种处理不同媒体信息的技术集成在一起。集成方法就是通过模数转换，全变成数字；而且为了便于加工，便于传输，还要进行数据压缩，传到指定地点以后再还原，有一整套复杂的技术通过计算机来实现。所以现在的多媒体技术，实际上是以多媒体计算机来体现的，下面我就从多媒体计算机四个方面的特性与功能来说明它对教育应用的重大意义。1、多媒体计算机的交互性有利于激发学生的学习兴趣和认知主体作用的发挥人机交互、立即反馈是计算机的显著特点，是任何其他媒体所没有的。多媒体计算机进一步把电视机所具有的视听合一功能与计算机的交互功能结合在一起，产生出一种新的图文并茂的、丰富多彩的人机交互方式，而且可以立即反馈。这样一种交互方式对于教学过程具有重要意义，它能够有效地激发学生的学习兴趣，使学生产生强烈的学习欲望，从而形成学习动机。交互性是计算机和多媒体计算机所独有的，正是因为这个特点使得多媒体计算机不仅是教学的手段方法，而且成为改变传统教学模式乃至教学思想的一个重要因素。大家知道，在传统的教学过程中一切都是由教师决定。从教学内容、教学策略、教学方法、教学步骤甚至学生做的练习都是教师事先安排好的，学生只能被动地参与这个过程，即处于被灌输的状态。而在多媒体计算机这样的交互式学习环境中学生则可以按照自己的学习基础、学习兴趣来选择自己所要学习的内容，可以选择适合自己水平的练习，如果教学软件编得更好，连教学模式也可以选择，比如说，可以用个别化教学模式，也可以用协商讨论的模式。使计算机象学习伙伴一样和你进行讨论交流。也就是说，学生在这样的交互式学习环境中有了主动参与的可能，而不是一切都由教师安排好，学生只能被动接受。按认知学习理论的观点，人的认识不是外界刺激直接给予的，而是外界刺激与人的内部心理过程相互作用产生的，必须发挥学生的主动性、积极性，才能获得有效的认知，这种主动参与性就为学生的主动性、积极性的发挥创造了很好的条件，即能真正体现学生的认知主体作用。2、多媒体计算机提供外部刺激的多样性有利于知识的获取与保持多媒体计算机提供的外部刺激不是单一的刺激，而是多种感官的综合刺激。这对于知识的获取和保持，都是非常重要的。实验心理学家赤瑞特拉（Treicher）作过两个著名的心理实验，一个是关于人类获取信息的来源，就是人类获取信息到底主要通过哪些途径。他通过大量的实验证实：人类获取的信息83%来自视觉，11%来自听觉，这两个加起来就有94%。还有3.5%来自嗅觉，1.5%来自触觉，1%来自味觉。多媒体技术既能看得见，又能听得见，还能用手操作。这样通过多种感官的刺激获取的信息量，比单一地听老师讲课强得多，信息和知识是密切相关的，获取大量的信息就可以掌握大量的知识。他还作了另一个实验，是关于知识保持即记忆持久性的实验。结果是这样的：人们一般能记住自己阅读内容的10%，自己听到内容的20%，自己看到内容的30%，自己听到和看到内容的50%，在交流过程中自己所说内容的70%。这就是说，如果既能听到又能看到，再通过讨论、交流用自己的语言表达出来，知识的保持将大大优于传统教学的效果。这说明多媒体计算机应用于教学过程不仅非常有利于知识的获取，而且非常有利于知识的保持。3、超文本功能可实现对教学信息最有效的组织与管理超文本(Hypertext)是按照人脑的联想思维方式非线性地组织管理信息的一种先进技术。如果所管理的信息不仅是文字，而且还包含图形、图象、声音等其它媒体信息，那就成为一个超媒体系统，换句话说，超媒体就是多媒体加超文本。事实上目前的绝大多数多媒体系统都是采用超文本方式对信息进行组织与管理。因此在一般情况下，也可以对超媒体系统与多媒体系统不加区分，即把超文本看作是多媒体系统的一种特有功能。如果按超文本方式组织一本书，就和传统的文件或印刷的书籍完全不同，这时的正文(文章、段落、或一句话、一个词)都按相互间的联系被组织成正文网。这本书无所谓第一页和最后一页，从哪段正文开始阅读，以及接下来读什么都由读者的意愿来决定。选择下一段正文的依据不是顺序，也不是索引，而是正文之间的语义联系。认知心理学的研究表明，人类思维具有联想特征。人在阅读或思考问题过程中经常由于联想从一个概念或主题转移到另一个相关的概念或主题。所以按超文本的非线性、网状方式组织管理信息和按传统文本的线性、顺序方式组织管理信息相比较，前者更符合人类的思维特点和阅读习惯。超文本之所以具有上述优越性是由其结构特征决定的，超文本的基本结构由节点(node)和链(link)组成。节点用于存储各种信息，节点内容可以是文本、语音、图形、图象或一段活动影象;节点大小可以是一个窗口也可以是一帧或若干帧所包含的数据，链则用来表示各节点(即各种信息)之间的关联。节点和链均有多种不同的类型因而形成各种不同的多媒体系统。利用多媒体的超文本功能实现对教学信息的组织与管理，其优越性在于：(1)可按教学目标的要求，把包含不同媒体信息的各种教学内容组成一个有机的整体。在传统的印刷教材中，有关语音和活动影象的内容无法与文字内容组成一体化的教材，只能以教科书、录音带、录像带三者各自独立的形式，分别出版。显然，这样的教科书，其内容必然是单调、枯燥的，与超文本方式组织的图、文、音、像并茂的丰富多采的电子教材不可同日而语。(2)按教学内容的要求，把包含不同教学要求的各种教学资料组成一个有机的整体。教学过程的每个教学单元均包含课文、练习、习题、提问、测验、对测验的解答及相应的演示或实验，把这些教学内容相关而教学要求不同的教学资料有机地组织在一起，无疑对课堂教学、课外复习或自学都是大有好处的。而按传统文本的线性、顺序方式来组织、管理教学内容绝不可能做到这一点。(3)可按学生的知识基础与水平把相关学科的预备知识及开阔视野所需要的补充知识组成有机的整体。因材施教是优化教学过程的重要目标之一，但由于学生个体之间差异很大，要在传统印刷教材中同时满足基础较差学生、一般学生和优秀学生对教学内容的不同需求是做不到的，而在多媒体电子教科书中这却是轻而易举的事情，只要利用超文本功能设置和预备知识有关的热键以及和补充知识有关的热键即可。4、多媒体计算机可作为认知工具实现最理想的学习环境从八十年代中期到九十年代初，计算机作为工具在教育领域被广泛应用主要有两个方面：一是作为数据处理工具（如各种数据库和电子表格处理软件的应用）；二是作为文字处理工具（如WPS和WORD软件）。近年来，计算机在教育领域作为工具应用的一大发展，是作为教学过程中一种有效的认知工具。众所周知，在过去的廿年中，强调刺激－反应并把学习者看作是对外部刺激作出被动反应即作为知识灌输对象的行为主义学习理论，已经让位给强调认知主体的内部心理过程并把学习者看作是信息加工主体的认知学习理论。随着心理学家对人类学习过程认知规律研究的不断深入，认知学习理论的一个重要分支枣建构主义学习理论在西方逐渐流行。由于多媒体计算机和网络通信技术所具有的多种特性特别适合于实现建构主义学习环境，换句话说，多媒体计算机和网络通信技术可以作为建构主义学习环境下的理想认知工具，能有效地促进学生的认知发展，所以随着多媒体计算机和Internet网络的飞速发展，建构主义学习理论正愈来愈显示出其强大的生命力，并在世界范围内日益扩大其影响。下面我们就从“学习的含义”（即关于“什么是学习”）与“学习的方法”（即关于“如何进行学习”）这两个方面简要说明建构主义学习理论的基本内容。(1)、关于学习的含义学习是获取知识的过程。建构主义认为，知识不是通过教师传授得到，而是学习者在一定的情景即社会文化背景下，借助其他人（包括教师和学习伙伴）的帮助，利用必要的学习资料，通过意义建构的方式而获得。由于学习是在一定情景即社会文化背景下，借助其他人的帮助即通过人际间的协作活动而实现的意义建构过程，因此建构主义学习理论认为“情景”、“协作”、“会话”和“意义建构”是学习环境中的四大要素或四大属性。“情景”：学习环境中的情景必须有利于学生对所学内容的意义建构。这就对教学设计提出了新的要求，也就是说，在建构主义学习环境下，教学设计不仅要考虑教学目标分析、学习者特征分析以及媒体的选择与利用，还要考虑有利于学生建构意义的情景的创设问题，并把情景创设问题看作是教学设计的最重要内容之一。“协作”：协作发生在学习过程的始终。协作对学习资料的搜集与分析、假设的提出与验证、学习成果的评价直至意义的最终建构均有重要作用。“会话”：会话是协作过程中的不可缺少环节。学习小组成员之间必须通过会话商讨如何完成规定的学习任务的计划；此外，协作学习过程也是会话过程，在此过程中，每个学习者的思维成果（智慧）为整个学习群体所共享，因此会话是达到意义建构的重要手段之一。“意义建构”：这是整个学习过程的最终目标。所要建构的意义是指：事物的性质、规律以及事物之间的内在联系。在学习过程中帮助学生建构意义就是要帮助学生对当前学习内容所反映事物的性质、规律以及该事物与其它事物之间的内在联系达到较深刻的理解。这种理解在大脑中的长期存储形式就是关于当前所学内容的认知结构，也称“图式”。(2)、关于学习的方法建构主义提倡在教师指导下的以学习者为中心的学习，也就是说，既强调学习者的认知主体作用，又不忽视教师的主导作用。教师是意义建构的帮助者、促进者，而不是知识的提供者与灌输者。学生是信息加工的主体、是意义的主动建构者，而不是知识的被动接受者和被灌输的对象。学生要成为意义的主动建构者，就要求学生在学习过程中从以下几个方面发挥主体作用：①要用探索法、发现法去建构知识的意义；②在建构意义过程中要求学生主动去搜集并分析有关的数据和资料，对所学习的问题要提出各种假设并努力加以验证；③要求学生把当前学习内容所反映的事物尽量和自己已经知道的事物相联系，并对这种联系加以认真的思考。“联系”与“思考”是意义构建的关键。如果能把联系与思考的过程与协作学习中的协商过程（即交流、讨论的过程）结合起来，则学生建构意义的效率会更高、质量会更好。协商有“自我协商”与“交际协商”（也叫“内部协商”与“社会协商”）两种，自我协商是指自己和自己辩论什么是正确的；交际协商则指学习小组内部相互之间的讨论与辩论。教师要成为学生建构意义的帮助者，就要求教师在教学过程中从以下几个面发挥主导作用：①激发学生的学习兴趣，帮助学生形成学习动机；②通过创设符合教学内容要求的情景和提示新旧知识之间联系的线索，帮助学生建构当前所学知识的意义。③为了使意义建构更有效，教师应在可能的条件下，组织协作学习（开展讨论与交流），并对协作学习过程进行引导使之朝有利于意义建构的方向发展。引导的方法包括：提出适当的问题以引起学生的思考和讨论；在讨论中设法把问题一步步引向深入以加深学生对所学内容的理解；要启发诱导学生自己去发现规律、自己去纠正和补充错误的或片面的认识，切忌直接对学生进行灌输。下面我们通过两个实际课例说明如何把多媒体计算机及网络通信技术作为认知工具以实现这样的学习环境。课例1：澳大利亚“门尼·彭兹中心小学”所作的试验试验班为六年级，有30名学生，教师名字叫安德莉亚，当前要进行的教学内容是关于奥林匹克运动会。像往常一样，安德莉亚鼓励她的学生围绕教学内容拟定若干题目（例如奥运会的历史和澳大利亚在历次奥运会中的成绩等问题），确定媒体在解决这些问题的过程中所起的作用，并要求学生用多媒体形式直观、形象地把自己选定的问题表现出来。经过一段时间在图书馆和Internet网上查阅资料以后，其中米彻尔和沙拉两位小朋友合作制作了一个关于奥运会历史的多媒体演示软件。在这个软件向全班同学播放以前，教师提醒大家注意观察和分析软件表现的内容及其特点。播放后立即进行讨论。一位学生说，从奥运会举办的时间轴线，他注意到奥运会是每4年召开一次。另一位学生则提出不同的看法，他认为并不总是这样，例如1904年、1906年和1908年这几次是每两年举行一次。还有一些学生则注意到在时间轴线的1916，1940和1944这几个年份没有举行奥运会，这时教师提出问题：“为什么这些年份没有举办奥运会？”，有的学生回答，可能是这些年份发生了一些重大事情，有的学生则回答发生了战争，有的则更确切地指出1916年停办是由于第一次世界大战，1940和1944年停办是由于第二次世界大战。经过大家的讨论和协商，决定对米彻尔和沙拉开发的多媒体软件作两点补充：①说明第一、二次世界大战对举办奥运会的影响；②对奥运历史初期的几次过渡性（两年一次）奥运会作出特别的解释。这时候有位小朋友提出要把希特勒的照片通过扫描放到时间轴上的1940年这点上，以说明是他发动了二次大战。教师询问全班其他同学：“有无不同意见？”沙拉举起手，高声回答说：“我不同意用希特勒照片，我们应当使用一张能真实反映二次大战给人民带来巨大灾难（例如大规模轰炸或集体屠杀犹太人）的照片，以激起人们对希特勒的痛恨”。教师对沙拉的发言表示赞许。从以上课例可以看到，教师为这个教学单元进行的教学设计主要是让学生用多媒体计算机建立一个有关奥运会某个专题（例如奥运历史或澳大利亚在历次奥运中的成绩）的情景，以激发学生的学习兴趣和主动探索精神，再通过展开讨论，把对有关教学内容的理解逐步引向深入。在这个课例中，学生始终处于主动探索、主动思考、主动建构意义的认知主体位置，但是又离不开教师事先所作的、精心的教学设计和在协作学习过程中画龙点睛的引导；教师在整个教学过程中说的话很少，但是对学生建构意义的帮助却很大，充分体现了教师主导作用与学生主体作用的结合。整个教学过程围绕建构主义的情景、协作、会话和意义建构这几个认知环节自然展开，而自始至终又是在多媒体计算机环境下进行的（同时用Internet实现资料查询)，所以上述例子是以多媒体计算机和Internet网作为认知工具实现建构主义学习环境的很好范例。课例2：澳大利亚“伟治·柏克小学”所作的试验试验班由三年级和四年级的学生混合组成，主持试验的教师叫玛莉，要进行的教学内容是自然课中的动物。玛莉为这一教学单元进行的教学设计主要是，让学生自己用多媒体计算机设计一个关于本地动物园的电子导游，从而建立一个有利于建构“动物”概念的情景。玛莉认为这种情景对于学生非常有吸引力，因而能有效地激发起他们的学习兴趣。她把试验班分成若干小组，每个小组负责开发动物园中某一个展馆的多媒体演示。玛莉让孩子们自己选择：愿意开发哪一个展馆，愿意选哪一种动物；是愿意收集有关的动物图片资料，还是愿意为图片资料写出相应的文字说明；或是直接用多媒体工具去制作软件，都由孩子们自己选择。然后在此基础上组成不同的学习小组。这样，每个展馆就成为学生的研究对象，孩子们都围绕自己的任务努力去搜集材料。例如，他们到动物园的相应展馆去实地观察动物的习性、生态，到图书馆和Internet网上去查询有关资料，以获取动物图片和撰写说明。在各小组完成分配的任务后，玛莉组织全试验班进行交流和讨论。这种围绕一定情景进行自我探索的学习方式，不仅大大促进了学生学习的自觉性，充分体现了学生的认知主体作用，而且在此基础上开展的协作学习，只要教师引导得法将是加深学生对概念理解、帮助学生建构知识意义的有效途径。例如，在全班交流过程中演示到“袋鼠”这一动物时，玛莉向全班同学提出一个问题：“什么是有袋动物？除了袋鼠有无其它的有袋动物？”有些学生举出“袋熊”和”卷尾袋鼠“。于是玛莉又让学生们围绕这三种有袋动物的异同点进行讨论，从而在相关背景下，锻炼与发展了儿童对事物的辨别、对比能力。这是利用多媒体计算机和Internet网络作为认知工具，实现建构主义学习环境，从而有效地帮助学生完成对当前所学内容的意义建构并促进学生认知能力发展的又一范例。二、多媒体教育应用的发展趋势综合近年来国外多种教育技术杂志(如ET,ETS,EMI,JRCE,AJDE.....)上所刊登的主要论文，以及历届“ED_MEDIA”世界大会(World Conference on Educational Multimediaand Hypermedia,即“教育多媒体与超媒体”世界大会，简称ED_MEDIA世界大会，这是国际上每年召开一次的规模最大的有关多媒体教育应用的国际会议)上所发表的基本观点，可以看出当前多媒体教育应用有以下几个值得注意的发展趋势：1.多媒体技术与网络通信技术的结合1995年末，在国际信息界有一件最引人注目的大事，就是美国SUN公司在Internet上推出了”WWW浏览器HotJava”，这是SUN公司用Java语言开发的一种全新的可动态执行的浏览器。其突出特点是具有动画功能，可向用户提供超文本格式的图形、图像、语音、动画与卡通等多种媒体信息；并能把静态文档变成可动态执行的代码，这就彻底改变了Internet浏览器只能用来查询检索Internet网上信息的状况，为Internet的教育应用开辟了新的广阔前景，这是因为HotJava的动态可执行特性无异于赋给用户一种远程交互的功能。例如，一个用户可以利用HotJava编写一段Java应用程序以实现仿真化学反应的页面，而其它的3W用户只要使用HotJava浏览器就不仅可以看到这个仿真页面，还可以与之进行交互(例如可改变该化学反应过程中的某些参数以观察不同的反应过程和结果)。利用HotJava的这种动态可执行特性用户在检索到某些重要文献或教学资料时，不仅能看到静止页面还可通过点击某个图标或热键而看到图文声并茂的彷真实验或算法执行过程的直观演示。显然，这样一种交互功能和用第一代Internet浏览器(如Mosaic和Netscape)只能观看静态页面的效果相比是有本质不同的，它对于教育应用(尤其是远距离教育应用)具有特别重要的意义。可以说，HotJava的出现不仅是Internet浏览器的重大革新，也为多媒体技术与网络通信技术的结合找到了最理想的结合点：从此基于Internet网的多媒体教育应用就日益发展起来(今年6月于美国波士顿召开的ED_MEDIA世界大会上，在121篇大会交流的多媒体教育应用论文中基于3W服务器和HotJava以实现多媒体技术与网络通信技术相结合的教育应用论文共有七篇)。目前不仅西方发达国家在大力开发基于Internet的多媒体教育应用，就是台湾、香港等地区也在这方面投入相当多的人力和物力(当前台湾教育技术界的主要力量差不多都已投向这一研究领域)。这是多媒体教育应用中十分值得引起我们重视的一个新趋势，也是当前发展最快的一个趋势，我们必须迎头赶上去。2、多媒体技术与仿真技术的结合多媒体计算机和仿真技术结合可以产生一种强烈的幻觉，使得置身其中的人全身心地投入到当前的虚拟现实世界中，并对其真实性丝毫不产生怀疑，通常把这种技术称之为“虚拟现实”(VirtualReality,简称VR)。换句话说，虚拟现实是由多媒体技术与仿真技术相结合而生成的一种交互式人工世界，在这个人工世界中可以创造一种身临其境的完全真实的感觉。要进入虚拟现实的环境通常需要戴上一个特殊的头盔(head_mounted display)，他可以使你看到并感觉到计算机所生成的整个人工世界。为了和虚拟环境进行交互，还需要戴上一副数据手套——它使穿戴者不仅能感知而且能操作虚拟世界中的各种对象。由于设备昂贵，目前VR技术还主要是应用于少数高难度的军事和医疗模拟训练以及一些研究部门，但是在教育与训练领域VR技术有不可替代的非常令人鼓舞的应用前景，所以这一发展趋势也应引起我们的注意。例如，达特茅斯医学院所开发的一种“交互式多媒体虚拟现实系统”，可以使医务工作者体验到并学习到如何对各种战地医疗的实际情况做出反应。利用该系统的实习者可以感受到由计算机仿真所产生的各种伤病员的危险症状，实习者可以从系统中选择某种操作规程对当前的伤病情况进行处理并可立即看到这种处理方式所产生的后果。为了使实习者获得更深刻的体验，系统还可仿真各种外科手术，其内容包括一般的开刀直至复杂的人体器官替换。这种虚拟环境使医学院的大学生不必冒任何医疗事故的风险就可以反复实习病房中的各种实际操作，并可尝试选择不同的技术处理方案以检验自己的判断是否正确，和进行某种技能的训练。VR技术在教育中应用的另一个例子是创建一种虚拟的物理实验室。物理学按其本身的性质提出了许多“如果……将会怎样”的问题，这些问题最好通过直接观察物理作用力对各种客体的作用效果来进行探索。休斯顿大学和NASA(美国国家航空和宇航局)约翰逊空间中心的研究人员建造了一种称之为“虚拟物理实验室”的系统，利用该系统可以直观地研究重力、惯性这类物理现象。使用该系统的学生可以做包括万有引力定律在内的各种实验，可以控制、观察由于改变重力的大小、方向所产生的种种现象，以及对加速度的影响。这样，学生就可以获得第一手的感性材料(直接经验)，从而达到对物理概念和物理定律的较深刻理解。VR技术在化学教学中也取得了显著效果。北卡罗莱纳大学的科学家们已经研制了一种可以让用户用手操纵分子运动的VR系统。用户戴上头盔并通过数据手套进行反馈控制，可以使分子按某种方式结合在一起。不难看出，这种VR系统不仅在教学上有重要意义(例如可直接观察到蛋白质的分子结构)，而且在科学研究上也有重大的价值，因为按某种新方式结合在一起的分子结构很有可能是治疗某种疾病的新药，或者是工业上所需要的某种特殊材料。随着对多媒体技术和仿真技术研究的深入，实现“虚拟现实”的理论方法也有很大发展。原来应用VR离不开昂贵的专用硬件或辅助设备(如头盔、数据手套、高分辨率的图形工作站等)，近年来这种情况开始有所改变。例如在今年6月召开的ED-MEDIA世界大会上，出现了一种全新的称作“QTVR”(快速虚拟)的系统。这种系统已实际应用于学习城市的设计与规划，其优异的性能价格比令人惊叹！QTVR技术与普通VR技术在使用的仿真原理上有很大不同：它不是利用头盔和数据手套这类硬件来产生幻觉，而是使用360度全景摄影技术所拍摄的高质量图象来生成逼真的虚拟情景。因此它允许用户在Windows操作系统或是Macintosh微机的操作系统支持下，在普通微机上(无需用高档的图形工作站)只利用一只鼠标和一个键盘(无需戴头盔和数据手套)就能真实地感受到和VR技术中一样的虚拟情景。学习城市设计与规划的学生利用QTVR系统可以创建一座逼真的虚拟城市，当学生改变城市场景的视图时(例如向左或向右，朝上看或朝下看，摄像机头向目标移近或移远等)，被观察的场景仍能正确保持并能使人产生环绕该城市浏览观光的真实幻觉。与此同时，城市中的各种物理实体(如建筑物、道路、桥梁、树木、交通工具和地形等等)可以用鼠标任意拾取并进行操纵(例如使其旋转，以便从不同角度进行观察，并且还可以进入到建筑物内部的各个房间去观看)。更令人难以置信的是，由于采用了先进的图象压缩算法，在QTVR系统中，用来表征城市某个虚拟场景的360度高质量全景照片的存储容量竟
写作思路：首先介绍一下什么是多媒体技术，接着阐述自己对多媒体技术应用未来的发展，比如在有关火箭的教学中，运用多媒体技术将我国的航天事业的重大发展成果进行浏览，使学生能够潜移默化地感受到爱国主义的教育等等。
正文：
多媒体技术是指通过计算机对文字、数据、图形、图像、动画、声音等多种媒体信息进行综合处理和管理，使用户可以通过多种感官与计算机进行实时信息交互的技术，又称为计算机多媒体技术。
多媒体技术得到迅速发展，多媒体系统的应用更以极强的渗透力进入人类生活的各个领域，如游戏、教育、档案、图书、娱乐、艺术、股票债券、金融交易、建筑设计、家庭、通讯等等。其中，运用最多最广泛也最早的就是电子游戏，千万青少年甚至成年人为之着迷，可见多媒体的威力。
大商场、邮局里是电子导购触摸屏也是一例，它的出现极大地方便了人们的生活。又出现了教学类多媒体产品，一对一专业级的教授，使莘莘学子受益匪浅。
正因为如此，许多有眼光的企业看到了这一形式，纷纷运用其做企业宣传之用甚至运用其交互能力加入了电子商务，自助式维护，教授使用的功能，方便了客户，促进了销售，提升了企业形象，扩展了商机，在销售和形象二方面都获益。
可以这样说，凡是一个有进取心的企业，都离不开这一最新的高技术产品。首先多媒体的运用领域十分广泛，注定了它可在各行各业生根开花。
随着计算机的普及，新一代在计算机环境中成长起来的年轻人，已经习惯了这一形式，作为一个有发展眼光的企业，是不会放弃这一未来的消费主体的。由于多媒体信息技术在国外已经非常普及，面对日益国际化的市场，只有跟上国际潮流。
随着教育改革的深入，课程理念的更新，传统的说教模式已不适应物理学科的德育渗透，应该加强知识性、趣味性的德育渗透方式，而多媒体在这方面显示出得天独厚的优势。多媒体技术生动、形象，感染力强，易于激发学生的学习物理爱好和内部动机，而且还寓德育教育于智育教育之中。
比如，在有关火箭的教学中，运用多媒体技术将我国的航天事业的重大发展成果进行浏览，使学生能够潜移默化地感受到爱国主义的教育；通过对内能的利用的多媒体技术演示，增强学生的环保意识。利用多媒体技术采用这些喜闻乐见的方法渗透在物理学科中可以说是对学校现行德育教育工作的一个强有力的补充，且效果也是不言而喻的。
总之，现代多媒体技术以其强大的交互性、多感临境性和构想性应用于初中物理课堂，显示出传统语言教学无法比拟的优势，提高了学生学习物理的爱好、强化了学生注重力，有效促进物理教学改革，达到提高课堂教学质量和教学效率的目的，提升了学生的整体素质，从而实现初中物理课堂教学的最优化。
这两天在公司做PM实习，主要是自学一些CV的知识，以了解产品在解决一些在图像识别、图像搜索方面的问题，学习的主要方式是在知网检索了6.7篇国内近3年计算机视觉和物体识别的硕博士论文。由于时间关系，后面还会继续更新图片相似度计算（以图搜图）等方面的学习成果 将这两天的学习成果在这里总结一下。你将会看到计算机视觉在解决特定物体识别问题（主要是卷积神经网络CNNs）的基础过程和原理，但这里不会深入到技术的实现层面。
计算机视觉（Computer vision）是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图像处理，用计算机处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。 ————维基百科 通常而言，计算机视觉的研究包括三个层次： （1）底层特征的研究： 这一层次的研究主要聚焦如何高效提取出图像对象具有判别性能的特征，具体的研究内容通常包括：物体识别、字符识别等 （2）中层语义特征的研究： 该层次的研究在于在识别出对象的基础上，对其位置、边缘等信息能够准确区分。现在比较热门的：图像分割；语义分割；场景标注等，都属于该领域的范畴 （3）高层语义理解： 这一层次建立在前两层的基础上，其核心在于“理解”一词。 目标在于对复杂图像中的各个对象完成语义级别的理解。这一层次的研究常常应用于：场景识别、图像摘要生成及图像语义回答等。 而我研究的问题主要隶属于底层特征和中层语义特征研究中的物体识别和场景标注问题。
人类的视觉工作模式是这样的： 首先，我们大脑中的神经元接收到大量的信息微粒，但我们的大脑还并不能处理它们。 于是接着神经元与神经元之间交互将大量的微粒信息整合成一条又一条的线。 接着，无数条线又整合成一个个轮廓。 最后多个轮廓累加终于聚合我们现在眼前看到的样子。 计算机科学受到神经科学的启发，也采用了类似的工作方式。具体而言，图像识别问题一般都遵循下面几个流程
（1）获取底层信息。获取充分且清洁的高质量数据往往是图像识别工作能否成功的关键所在 （2）数据预处理工作，在图像识别领域主要包括四个方面的技术：去噪处理（提升信噪比）、图像增强和图像修复（主要针对不够清晰或有破损缺失的图像）；归一化处理（一方面是为了减少开销、提高算法的性能，另一方面则是为了能成功使用深度学习等算法，这类算法必须使用归一化数据）。 （3）特征提取，这一点是该领域的核心，也是本文的核心。图像识别的基础是能够提取出足够高质量，能体现图像独特性和区分度的特征。 过去在10年代之前我们主要还是更多的使用传统的人工特征提取方法，如PCA\LCA等来提取一些人工设计的特征，主要的方法有（HOG、LBP以及十分著名的SIFT算法）。但是这些方法普遍存在（a）一般基于图像的一些提层特征信息（如色彩、纹理等）难以表达复杂的图像高层语义，故泛化能力普遍比较弱。（b）这些方法一般都针对特定领域的特定应用设计，泛化能力和迁移的能力大多比较弱。 另外一种思路是使用BP方法，但是毕竟BP方法是一个全连接的神经网络。这以为这我们非常容易发生过拟合问题（每个元素都要负责底层的所有参数），另外也不能根据样本对训练过程进行优化，实在是费时又费力。 因此，一些研究者开始尝试把诸如神经网络、深度学习等方法运用到特征提取的过程中，以十几年前深度学习方法在业界最重要的比赛ImageNet中第一次战胜了SIFT算法为分界线，由于其使用权重共享和特征降采样，充分利用了数据的特征。几乎每次比赛的冠军和主流都被深度学习算法及其各自改进型所占领。其中，目前使用较多又最为主流的是CNN算法，在第四部分主要也研究CNN方法的机理。
上图是一个简易的神经网络，只有一层隐含层，而且是全连接的（如图，上一层的每个节点都要对下一层的每个节点负责。）具体神经元与神经元的作用过程可见下图。
在诸多传统的神经网络中，BP算法可能是性能最好、应用最广泛的算法之一了。其核心思想是：导入训练样本、计算期望值和实际值之间的差值，不断地调整权重，使得误差减少的规定值的范围内。其具体过程如下图：
一般来说，机器学习又分成浅层学习和深度学习。传统的机器学习算法，如SVM、贝叶斯、神经网络等都属于浅层模型，其特点是只有一个隐含层。逻辑简单易懂、但是其存在理论上缺乏深度、训练时间较长、参数很大程度上依赖经验和运气等问题。 如果是有多个隐含层的多层神经网络（一般定义为大于5层），那么我们将把这个模型称为深度学习，其往往也和分层训练配套使用。这也是目前AI最火的领域之一了。如果是浅层模型的问题在于对一个复杂函数的表示能力不够，特别是在复杂问题分类情况上容易出现分类不足的弊端，深度网络的优势则在于其多层的架构可以分层表示逻辑，这样就可以用简单的方法表示出复杂的问题，一个简单的例子是： 如果我们想计算sin(cos(log(exp(x))))， 那么深度学习则可分层表示为exp(x)—>log(x)—>cos(x)—>sin(x)
图像识别问题是物体识别的一个子问题，其鲁棒性往往是解决该类问题一个非常重要的指标，该指标是指分类结果对于传入数据中的一些转化和扭曲具有保持不变的特性。这些转化和扭曲具体主要包括了： （1）噪音（2）尺度变化（3）旋转（4）光线变化（5）位移
该部分具体的内容，想要快速理解原理的话推荐看[知乎相关文章] ( )， 特别是其中有些高赞回答中都有很多动图和动画，非常有助于理解。 但核心而言，CNN的核心优势在于 共享权重 以及 感受野 ，减少了网络的参数，实现了更快的训练速度和同样预测结果下更少的训练样本，而且相对于人工方法，一般使用深度学习实现的CNN算法使用无监督学习，其也不需要手工提取特征。
CNN算法的过程给我的感觉，个人很像一个“擦玻璃”的过程。其技术主要包括了三个特性：局部感知、权重共享和池化。
CNN中的神经元主要分成了两种： （a）用于特征提取的S元，它们一起组成了卷积层，用于对于图片中的每一个特征首先局部感知。其又包含很关键的阈值参数（控制输出对输入的反映敏感度）和感受野参数（决定了从输入层中提取多大的空间进行输入，可以简单理解为擦玻璃的抹布有多大） （b）抗形变的C元，它们一起组成了池化层，也被称为欠采样或下采样。主要用于特征降维，压缩数据和参数的数量，减小过拟合，同时提高模型的容错性。 （c*）激活函数，及卷积层输出的结果要经过一次激励函数才会映射到池化层中，主要的激活函数有Sigmoid函数、Tanh函数、ReLU、Leaky ReLU、ELU、Maxout等。
也许你会抱有疑问，CNN算法和传统的BP算法等究竟有什么区别呢。这就会引出区域感受野的概念。在前面我们提到，一个全连接中，较高一层的每个神经元要对低层的每一个神经元负责，从而导致了过拟合和维度灾难的问题。但是有了区域感受野和，每个神经元只需要记录一个小区域，而高层会把这些信息综合起来，从而解决了全连接的问题。
了解区域感受野后，你也许会想，区域感受野的底层神经元具体是怎么聚合信息映射到上一层的神经元呢，这就要提到重要的卷积核的概念。这个过程非常像上面曾提到的“神经元与神经元的联系”一图，下面给大家一个很直观的理解。
上面的这个过程就被称为一个卷积核。在实际应用中，单特征不足以被系统学习分类，因此我们往往会使用多个滤波器，每个滤波器对应1个卷积核，也对应了一个不同的特征。比如：我们现在有一个人脸识别应用，我们使用一个卷积核提取出眼睛的特征，然后使用另一个卷积核提取出鼻子的特征，再用一个卷积核提取出嘴巴的特征，最后高层把这些信息聚合起来，就形成了分辨一个人与另一个人不同的判断特征。
现在我们已经有了区域感受野，也已经了解了卷积核的概念。但你会发现在实际应用中还是有问题： 给一个100 100的参数空间，假设我们的感受野大小是10 10，那么一共有squar（1000-10+1）个，即10的六次方个感受野。每个感受野中就有100个参数特征，及时每个感受野只对应一个卷积核，那么空间内也会有10的八次方个次数，，更何况我们常常使用很多个卷积核。巨大的参数要求我们还需要进一步减少权重参数，这就引出了权重共享的概念。 用一句话概括就是，对同一个特征图，每个感受野的卷积核是一样的，如这样操作后上例只需要100个参数。
池化是CNN技术的最后一个特性，其基本思想是： 一块区域有用的图像特征，在另一块相似的区域中很可能仍然有用。即我们通过卷积得到了大量的边缘EDGE数据，但往往相邻的边缘具有相似的特性，就好像我们已经得到了一个强边缘，再拥有大量相似的次边缘特征其实是没有太大增量价值的，因为这样会使得系统里充斥大量冗余信息消耗计算资源。 具体而言，池化层把语义上相似的特征合并起来，通过池化操作减少卷积层输出的特征向量，减少了参数，缓解了过拟合问题。常见的池化操作主要包括3种： 分别是最大值池化（保留了图像的纹理特征）、均值池化（保留了图像的整体特征）和随机值池化。该技术的弊端是容易过快减小数据尺寸，目前趋势是用其他方法代替池化的作用,比如胶囊网络推荐采用动态路由来代替传统池化方法，原因是池化会带来一定程度上表征的位移不变性，传统观点认为这是一个优势，但是胶囊网络的作者Hinton et al.认为图像中位置信息是应该保留的有价值信息，利用特别的聚类评分算法和动态路由的方式可以学习到更高级且灵活的表征，有望冲破目前卷积网络构架的瓶颈。
CNN总体来说是一种结构，其包含了多种网络模型结构，数目繁多的的网络模型结构决定了数据拟合能力和泛化能力的差异。其中的复杂性对用户的技术能力有较高的要求。此外，CNN仍然没有很好的解决过拟合问题和计算速度较慢的问题。
该部分的核心参考文献： 《深度学习在图像识别中的应用研究综述》郑远攀,李广阳,李晔.[J].计算机工程与应用,2019,55(12):20-36. 深度学习技术在计算机图像识别方面的领域应用研究是目前以及可预见的未来的主流趋势，在这里首先对深度学习的基本概念作一简介，其次对深度学习常用的结构模型进行概述说明，主要简述了深度信念网络（DBN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成式对抗网络（GAN）、胶囊网络（CapsNet）以及对各个深度模型的改进模型做一对比分析。
深度学习按照学习架构可分为生成架构、判别架构及混合架构。 其生成架构模型主要包括： 受限波尔兹曼机、自编码器、深层信念网络等。判别架构模型主要包括：深层前馈网络、卷积神经网络等。混合架构模型则是这两种架构的集合。深度学习按数据是否具有标签可分为非监督学习与监督学习。非监督学习方法主要包括：受限玻尔兹曼机、自动编码器、深层信念网络、深层玻尔兹曼机等。 监督学习方法主要包括：深层感知器、深层前馈网络、卷积神经网络、深层堆叠网络、循环神经网络等。大量实验研究表明，监督学习与非监督学习之间无明确的界限，如：深度信念网络在训练过程中既用到监督学习方法又涉及非监督学习方法。
[1]周彬. 多视图视觉检测关键技术及其应用研究[D].浙江大学,2019. [2]郑远攀,李广阳,李晔.深度学习在图像识别中的应用研究综述[J].计算机工程与应用,2019,55(12):20-36. [3]逄淑超. 深度学习在计算机视觉领域的若干关键技术研究[D].吉林大学,2017. [4]段萌. 基于卷积神经网络的图像识别方法研究[D].郑州大学,2017. [5]李彦冬. 基于卷积神经网络的计算机视觉关键技术研究[D].电子科技大学,2017. [6]李卫. 深度学习在图像识别中的研究及应用[D].武汉理工大学,2014. [7]许可. 卷积神经网络在图像识别上的应用的研究[D].浙江大学,2012. [8]CSDN、知乎、机器之心、维基百科
医学方面、安全监控方面、原件缺陷检测、人流统计、车牌识别、机器人运行定位等等。图像识别技术的研究目标是根据观测到的图像，对其中的物体分辨其类别，做出有意义的判断。即利用现代信息处理与计算技术来模拟和完成人类的认识，理解过程。一般而言，一个图像识别系统主要由三个部分组成，如图l所示，分别是图像分割，图像特征提取以及分类器的识别分类。目前，在图像识别的发展中，主要有三种识别方法：统计模式识别、结构模式识别、模糊模式识别。江苏视图科技目前能做到相同图，相似图搜索，公司是国内一流图像识别算法提供商。
遥感应用，矿物勘探，农业普查，火灾监测，智能交通，视频检测跟踪等。具体做到什么程度，就要看大牛们发的国际论文了。
一、CCD图像传感器CCD（ChargedCoupledDevice）于1969年在贝尔试验室研制成功，之后由日本开始批量生产，经过30多年的发展历程，从初期的10多万像素已经发展至今天主流应用的500万像素。CCD类型又可分为线阵（Linear）与面阵（Area）两种，其中线阵应用于影像扫描器及传真机上，面阵型多应用于数码相机、摄录影机、监视摄影机等多项影像输入产品上。目前CCD像元数已从100万像元提高到2000万像元以上，大面阵、小像元（感光小单元简称）的CCD摄像机层出不穷。随着超大规模微加工技术的发展，CCD传感器的分辨率将越来越高。CCD是固态图像传感器的一类，即电荷耦合式图像传感器，固态图像传感器是指将布设在半导体衬底上许多能实现光-电信号转换的小单元，用所控制的时钟脉冲实现读取的一类功能器件。图像传感器作为一种基础器件，因能实现信息的获取、转换和视觉功能的扩展，并能给出直观、真实、层次多、内容丰富的可视图像信息在现代社会中得到了越来越广泛地应用。二、图像识别系统定位的工作原理在现实生活中，人们可以很容易的“看到”一幅画面，但这一个十分“简单”过程并非如此简单。深入研究大致分为：成像在视网膜上；其次是大脑对图像进行认识、理解和分析；最后根据上述一系列处理的结果做出反应。由于图像识别系统基本上是摸仿了人对事物的认识过程，图像识别系统定位是采用了CCD摄像机（如同人的眼睛）通过透镜收集并聚焦来自目标的反射光线，借助必要的光学系统将此光投射于CCD光敏面上的光的空间分布信息转换为按时序输出的电信号—视频图像信号，可以在监视器上重现图像。
写作思路：首先介绍一下什么是多媒体技术，接着阐述自己对多媒体技术应用未来的发展，比如在有关火箭的教学中，运用多媒体技术将我国的航天事业的重大发展成果进行浏览，使学生能够潜移默化地感受到爱国主义的教育等等。
正文：
多媒体技术是指通过计算机对文字、数据、图形、图像、动画、声音等多种媒体信息进行综合处理和管理，使用户可以通过多种感官与计算机进行实时信息交互的技术，又称为计算机多媒体技术。
多媒体技术得到迅速发展，多媒体系统的应用更以极强的渗透力进入人类生活的各个领域，如游戏、教育、档案、图书、娱乐、艺术、股票债券、金融交易、建筑设计、家庭、通讯等等。其中，运用最多最广泛也最早的就是电子游戏，千万青少年甚至成年人为之着迷，可见多媒体的威力。
大商场、邮局里是电子导购触摸屏也是一例，它的出现极大地方便了人们的生活。又出现了教学类多媒体产品，一对一专业级的教授，使莘莘学子受益匪浅。
正因为如此，许多有眼光的企业看到了这一形式，纷纷运用其做企业宣传之用甚至运用其交互能力加入了电子商务，自助式维护，教授使用的功能，方便了客户，促进了销售，提升了企业形象，扩展了商机，在销售和形象二方面都获益。
可以这样说，凡是一个有进取心的企业，都离不开这一最新的高技术产品。首先多媒体的运用领域十分广泛，注定了它可在各行各业生根开花。
随着计算机的普及，新一代在计算机环境中成长起来的年轻人，已经习惯了这一形式，作为一个有发展眼光的企业，是不会放弃这一未来的消费主体的。由于多媒体信息技术在国外已经非常普及，面对日益国际化的市场，只有跟上国际潮流。
随着教育改革的深入，课程理念的更新，传统的说教模式已不适应物理学科的德育渗透，应该加强知识性、趣味性的德育渗透方式，而多媒体在这方面显示出得天独厚的优势。多媒体技术生动、形象，感染力强，易于激发学生的学习物理爱好和内部动机，而且还寓德育教育于智育教育之中。
比如，在有关火箭的教学中，运用多媒体技术将我国的航天事业的重大发展成果进行浏览，使学生能够潜移默化地感受到爱国主义的教育；通过对内能的利用的多媒体技术演示，增强学生的环保意识。利用多媒体技术采用这些喜闻乐见的方法渗透在物理学科中可以说是对学校现行德育教育工作的一个强有力的补充，且效果也是不言而喻的。
总之，现代多媒体技术以其强大的交互性、多感临境性和构想性应用于初中物理课堂，显示出传统语言教学无法比拟的优势，提高了学生学习物理的爱好、强化了学生注重力，有效促进物理教学改革，达到提高课堂教学质量和教学效率的目的，提升了学生的整体素质，从而实现初中物理课堂教学的最优化。