蟻群演算法偽代碼

Ⅰ 人類造出的仿生武器，是從昆蟲身上獲得的哪些靈感

人類吹噓自己是地球上唯一擁有先進智慧的生物。他們在與自然抗爭的同時，創造了文明，發展了科學技術。各種技術和發明彌補了人類的不足，但人類仍然面臨著困難。在幾十億年的進化中，生物體通過無數的失敗和犧牲完美地解決了許多問題。因此，人類應該向自然學習，從中汲取靈感。

一旦這兩種物質混合，它們就會在酶的作用下迅速反應——沸騰和爆發。美國軍事專家已經開發出一種非常先進的二元化學武器，將化學物質儲存在不同的容器中。炮彈一旦發射，橫膈膜就會破裂，導彈飛行後幾秒鍾內，這種混合物就會發生反應，最終起到殺敵的作用。然而，人們希望仿生學能為人類的利益服務，而不是為戰爭服務。

Ⅱ 動物仿生學的發明

現代的雷達——一種無線電定位和測距裝置:科學家研究發現蝙蝠不是靠眼睛，而是靠嘴、喉和耳朵組成的回聲定位系統。因為蝙蝠在飛行時發出超聲波，又能覺察出障礙物反射回來的超聲波。科學家據此設計出了現代的雷達——一種無線電定位和測距裝置

科學家通過對海豚游泳阻力小的研究發明了能提高魚雷航速的人工海豚皮；以及模仿袋鼠在沙漠運動形式的無輪汽車(跳躍機)等。

前蘇聯科學院動物研究所的科學家在企鵝的啟示下，他們設計了一種新型汽車－－「企鵝」牌極地越野汽車。這種汽車的寬闊的底部，直接貼在雪面上，用輪勺撐動著前進，行駛速度可達50公里／小時。

科學家模仿昆蟲製造了太空機器人。

澳大利亞國立大學的一個科研小組通過對幾種昆蟲的研究，已經研製出一個小型的導航和飛行控制裝置。這種裝置可以用來裝備用於火星考察的小型飛行器。

英國科學家在仿生學啟發下，正在研製一種可以靠尾鰭擺動以S形「游水」的潛艇新式潛艇的主要創新之處是使用了被稱為「象鼻致動器」的裝置。「象鼻」由一組用薄而柔軟的材料做成的軟管組成，模仿肌肉活動，推動鰭的運動。這種新式潛艇可以充當水底掃雷潛艇，用來對付最輕微的聲響或干擾便會引爆的水雷。

令人討厭的蒼蠅，與宏偉的航天事業似乎風馬牛不相及，但仿生學卻把它們緊密地聯系起來了。

蒼蠅是聲名狼藉的「逐臭之夫」，凡是腥臭污穢的地方，都有它們的蹤跡。蒼蠅的嗅覺特別靈敏，遠在幾千米外的氣味也能嗅到。但是蒼蠅並沒有「鼻子」，它靠什麼來充當嗅覺的呢? 原來，蒼蠅的「鼻子」——嗅覺感受器分布在頭部的一對觸角上。

每個「鼻子」只有一個「鼻孔」與外界相通，內含上百個嗅覺神經細胞。若有氣味進入「鼻孔」，這些神經立即把氣味刺激轉變成神經電脈沖，送往大腦。大腦根據不同氣味物質所產生的神經電脈沖的不同，就可區別出不同氣味的物質。因此，蒼蠅的觸角像是一台靈敏的氣體分析儀。

仿生學家由此得到啟發，根據蒼蠅嗅覺器的結構和功能，仿製成功一種十分奇特的小型氣體分析儀。這種儀器的「探頭」不是金屬，而是活的蒼蠅。就是把非常纖細的微電極插到蒼蠅的嗅覺神經上，將引導出來的神經電信號經電子線路放大後，送給分析器；分析器一經發現氣味物質的信號，便能發出警報。這種儀器已經被安裝在宇宙飛船的座艙里，用來檢測艙內氣體的成分。

這種小型氣體分析儀，也可測量潛水艇和礦井裡的有害氣體。利用這種原理，還可用來改進計算機的輸入裝置和有關氣體色層分析儀的結構原理中。

從螢火蟲到人工冷光

自從人類發明了電燈，生活變得方便、豐富多了。但電燈只能將電能的很少一部分轉變成可見光，其餘大部分都以熱能的形式浪費掉了，而且電燈的熱射線有害於人眼。那麼，有沒有隻發光不發熱的光源呢? 人類又把目光投向了大自然。

在自然界中，有許多生物都能發光，如細菌、真菌、蠕蟲、軟體動物、甲殼動物、昆蟲和魚類等，而且這些動物發出的光都不產生熱，所以又被稱為「冷光」。

在眾多的發光動物中，螢火蟲是其中的一類。螢火蟲約有1 500種,它們發出的冷光的顏色有黃綠色、橙色，光的亮度也各不相同。螢火蟲發出冷光不僅具有很高的發光效率，而且發出的冷光一般都很柔和，很適合人類的眼睛，光的強度也比較高。因此，生物光是一種人類理想的光。

科學家研究發現，螢火蟲的發光器位於腹部。這個發光器由發光層、透明層和反射層三部分組成。發光層擁有幾千個發光細胞，它們都含有熒光素和熒光酶兩種物質。在熒光酶的作用下，熒光素在細胞內水分的參與下，與氧化合便發出熒光。螢火蟲的發光，實質上是把化學能轉變成光能的過程。

早在40年代，人們根據對螢火蟲的研究，創造了日光燈，使人類的照明光源發生了很大變化。近年來，科學家先是從螢火蟲的發光器中分離出了純熒光素，後來又分離出了熒光酶，接著，又用化學方法人工合成了熒光素。由熒光素、熒光酶、ATP(三磷酸腺苷)和水混合而成的生物光源,可在充滿爆炸性瓦斯的礦井中當閃光燈。由於這種光沒有電源，不會產生磁場，因而可以在生物光源的照明下，做清除磁性水雷等工作。

現在，人們已能用摻和某些化學物質的方法得到類似生物光的冷光，作為安全照明用。

電魚與伏特電池

自然界中有許多生物都能產生電，僅僅是魚類就有500餘種 。人們將這些能放電的魚，統稱為「電魚」。

各種電魚放電的本領各不相同。放電能力最強的是電鰩、電鯰和電鰻。中等大小的電鰩能產生70伏左右的電壓,而非洲電鰩能產生的電壓高達220伏；非洲電鯰能產生350伏的電壓；電鰻能產生500伏的電壓，有一種南美洲電鰻竟能產生高達880伏的電壓，稱得上電擊冠軍,據說它能擊斃像馬那樣的大動物。

電魚放電的奧秘究竟在哪裡?經過對電魚的解剖研究， 終於發現在電魚體內有一種奇特的發電器官。這些發電器是由許多叫電板或電盤的半透明的盤形細胞構成的。由於電魚的種類不同，所以發電器的形狀、位置、電板數都不一樣。電鰻的發電器呈棱形，位於尾部脊椎兩側的肌肉中；電鰩的發電器形似扁平的腎臟，排列在身體中線兩側，共有200萬塊電板;電鯰的發電器起源於某種腺體，位於皮膚與肌肉之間,約有500萬塊電板。單個電板產生的電壓很微弱，但由於電板很多，產生的電壓就很大了。

電魚這種非凡的本領，引起了人們極大的興趣。19世紀初，義大利物理學家伏特，以電魚發電器官為模型，設計出世界上最早的伏打電池。因為這種電池是根據電魚的天然發電器設計的,所以把它叫做「人造電器官」。對電魚的研究，還給人們這樣的啟示：如果能成功地模仿電魚的發電器官，那麼，船舶和潛水艇等的動力問題便能得到很好的解決。

水母的順風耳

「燕子低飛行將雨，蟬鳴雨中天放晴。」生物的行為與天氣的變化有一定關系。沿海漁民都知道，生活在沿岸的魚和水母成批地游向大海，就預示著風暴即將來臨。

水母，又叫海蜇，是一種古老的腔腸動物，早在5億年前,它就漂浮在海洋里了。這種低等動物有預測風暴的本能，每當風暴來臨前，它就游向大海避難去了。

仿生學舉15個例子：
1。由令人討厭的蒼蠅，仿製成功一種十分奇特的小型氣體分析儀。已經被安裝在宇宙飛船的座艙里，用來檢測艙內氣體的成分。
2。從螢火蟲到人工冷光；
3。電魚與伏特電池；
4。水母的順風耳，仿照水母耳朵的結構和功能，設計了水母耳風暴預測儀，能提前15小時對風暴作出預報，對航海和漁業的安全都有重要意義。
5。人們根據蛙眼的視覺原理，已研製成功一種電子蛙眼。這種電子蛙眼能像真的蛙眼那樣，准確無誤地識別出特定形狀的物體。把電子蛙眼裝入雷達系統後，雷達抗干擾能力大大提高。這種雷達系統能快速而准確地識別出特定形狀的飛機、艦船和導彈等。特別是能夠區別真假導彈，防止以假亂真。
電子蛙眼還廣泛應用在機場及交通要道上。在機場，它能監視飛機的起飛與降落，若發現飛機將要發生碰撞，能及時發出警報。在交通要道，它能指揮車輛的行駛，防止車輛碰撞事故的發生。
6。根據蝙蝠超聲定位器的原理，人們還仿製了盲人用的「探路儀」。這種探路儀內裝一個超聲波發射器，盲人帶著它可以發現電桿、台階、橋上的人等。如今，有類似作用的「超聲眼鏡」也已製成。
7。模擬藍藻的不完全光合器，將設計出仿生光解水的裝置，從而可獲得大量的氫氣。
8。根據對人體骨胳肌肉系統和生物電控制的研究，已仿製了人力增強器——步行機。
9。現代起重機的掛鉤起源於許多動物的爪子。
10。屋頂瓦楞模仿動物的鱗甲。
11。船槳模仿的是魚的鰭。
12。鋸子學的是螳螂臂，或鋸齒草。
13。蒼耳屬植物獲取靈感發明了尼龍搭扣。
14。嗅覺靈敏的龍蝦為人們製造氣味探測儀提供了思路。
15。壁虎腳趾對製造能反復使用的粘性錄音帶提供了令人鼓舞的前景。
16。貝用它的蛋白質生成的膠體非常牢固，這樣一種膠體可應用在從外科手術的縫合到補船等一切事情上

Ⅲ 什麼是粒子群演算法

粒子群演算法介紹（摘自http://blog.sina.com.cn/newtech）
優化問題是工業設計中經常遇到的問題,許多問題最後都可以歸結為優化問題. 為了解決各種各樣的優化問題,人們提出了許多優化演算法,比較著名的有爬山法、遺傳演算法等.優化問題有兩個主要問題:一是要求尋找全局最小點,二是要求有較高的收斂速度. 爬山法精度較高,但是易於陷入局部極小. 遺傳演算法屬於進化演算法( Evolutionary Algorithms) 的一種,它通過模仿自然界的選擇與遺傳的機理來尋找最優解. 遺傳演算法有三個基本運算元:選擇、交叉和變異. 但是遺傳演算法的編程實現比較復雜,首先需要對問題進行編碼,找到最優解之後還需要對問題進行解碼,另外三個運算元的實現也有許多參數,如交叉率和變異率,並且這些參數的選擇嚴重影響解的品質,而目前這些參數的選擇大部分是依靠經驗.1995 年Eberhart 博士和kennedy 博士提出了一種新的演算法;粒子群優化(Partical Swarm Optimization -PSO) 演算法 . 這種演算法以其實現容易、精度高、收斂快等優點引起了學術界的重視,並且在解決實際問題中展示了其優越性.

粒子群優化(Partical Swarm Optimization - PSO) 演算法是近年來發展起來的一種新的進化演算法( Evolu2tionary Algorithm - EA) .PSO 演算法屬於進化演算法的一種,和遺傳演算法相似,它也是從隨機解出發,通過迭代尋找最優解,它也是通過適應度來評價解的品質. 但是它比遺傳演算法規則更為簡單,它沒有遺傳演算法的「交叉」(Crossover) 和「變異」(Mutation) 操作. 它通過追隨當前搜索到的最優值來尋找全局最優 .

粒子群演算法

1. 引言

粒子群優化演算法(PSO)是一種進化計算技術(evolutionary computation)，有Eberhart博士和kennedy博士發明。源於對鳥群捕食的行為研究

PSO同遺傳演算法類似，是一種基於疊代的優化工具。系統初始化為一組隨機解，通過疊代搜尋最優值。但是並沒有遺傳演算法用的交叉(crossover)以及變異(mutation)。而是粒子在解空間追隨最優的粒子進行搜索。詳細的步驟以後的章節介紹

同遺傳演算法比較，PSO的優勢在於簡單容易實現並且沒有許多參數需要調整。目前已廣泛應用於函數優化，神經網路訓練，模糊系統控制以及其他遺傳演算法的應用領域

2. 背景: 人工生命

"人工生命"是來研究具有某些生命基本特徵的人工系統. 人工生命包括兩方面的內容

1. 研究如何利用計算技術研究生物現象
2. 研究如何利用生物技術研究計算問題

我們現在關注的是第二部分的內容. 現在已經有很多源於生物現象的計算技巧. 例如, 人工神經網路是簡化的大腦模型. 遺傳演算法是模擬基因進化過程的.

現在我們討論另一種生物系統- 社會系統. 更確切的是, 在由簡單個體組成的群落與環境以及個體之間的互動行為. 也可稱做"群智能"(swarm intelligence). 這些模擬系統利用局部信息從而可能產生不可預測的群體行為

例如floys 和 boids, 他們都用來模擬魚群和鳥群的運動規律, 主要用於計算機視覺和計算機輔助設計.

在計算智能(computational intelligence)領域有兩種基於群智能的演算法. 蟻群演算法(ant colony optimization)和粒子群演算法(particle swarm optimization). 前者是對螞蟻群落食物採集過程的模擬. 已經成功運用在很多離散優化問題上.

粒子群優化演算法(PSO) 也是起源對簡單社會系統的模擬. 最初設想是模擬鳥群覓食的過程. 但後來發現PSO是一種很好的優化工具.

3. 演算法介紹

如前所述，PSO模擬鳥群的捕食行為。設想這樣一個場景：一群鳥在隨機搜索食物。在這個區域里只有一塊食物。所有的鳥都不知道食物在那裡。但是他們知道當前的位置離食物還有多遠。那麼找到食物的最優策略是什麼呢。最簡單有效的就是搜尋目前離食物最近的鳥的周圍區域。

PSO從這種模型中得到啟示並用於解決優化問題。PSO中，每個優化問題的解都是搜索空間中的一隻鳥。我們稱之為「粒子」。所有的例子都有一個由被優化的函數決定的適應值(fitness value)，每個粒子還有一個速度決定他們飛翔的方向和距離。然後粒子們就追隨當前的最優粒子在解空間中搜索

PSO 初始化為一群隨機粒子(隨機解)。然後通過疊代找到最優解。在每一次疊代中，粒子通過跟蹤兩個"極值"來更新自己。第一個就是粒子本身所找到的最優解。這個解叫做個體極值pBest. 另一個極值是整個種群目前找到的最優解。這個極值是全局極值gBest。另外也可以不用整個種群而只是用其中一部分最為粒子的鄰居，那麼在所有鄰居中的極值就是局部極值。

在找到這兩個最優值時, 粒子根據如下的公式來更新自己的速度和新的位置

v[] = v[] + c1 * rand() * (pbest[] - present[]) + c2 * rand() * (gbest[] - present[]) (a)
present[] = persent[] + v[] (b)

v[] 是粒子的速度, persent[] 是當前粒子的位置. pbest[] and gbest[] 如前定義 rand () 是介於（0， 1）之間的隨機數. c1, c2 是學習因子. 通常 c1 = c2 = 2.

程序的偽代碼如下

For each particle
____Initialize particle
END

Do
____For each particle
________Calculate fitness value
________If the fitness value is better than the best fitness value (pBest) in history
____________set current value as the new pBest
____End

____Choose the particle with the best fitness value of all the particles as the gBest
____For each particle
________Calculate particle velocity according equation (a)
________Update particle position according equation (b)
____End
While maximum iterations or minimum error criteria is not attained

在每一維粒子的速度都會被限制在一個最大速度Vmax，如果某一維更新後的速度超過用戶設定的Vmax，那麼這一維的速度就被限定為Vmax

4. 遺傳演算法和 PSO 的比較

大多數演化計算技術都是用同樣的過程
1. 種群隨機初始化
2. 對種群內的每一個個體計算適應值(fitness value).適應值與最優解的距離直接有關
3. 種群根據適應值進行復制
4. 如果終止條件滿足的話，就停止，否則轉步驟2

從以上步驟，我們可以看到PSO和GA有很多共同之處。兩者都隨機初始化種群，而且都使用適應值來評價系統，而且都根據適應值來進行一定的隨機搜索。兩個系統都不是保證一定找到最優解

但是，PSO 沒有遺傳操作如交叉(crossover)和變異(mutation). 而是根據自己的速度來決定搜索。粒子還有一個重要的特點，就是有記憶。

與遺傳演算法比較, PSO 的信息共享機制是很不同的. 在遺傳演算法中，染色體(chromosomes) 互相共享信息，所以整個種群的移動是比較均勻的向最優區域移動. 在PSO中, 只有gBest (or lBest) 給出信息給其他的粒子，這是單向的信息流動. 整個搜索更新過程是跟隨當前最優解的過程. 與遺傳演算法比較, 在大多數的情況下，所有的粒子可能更快的收斂於最優解

5. 人工神經網路 和 PSO

人工神經網路(ANN)是模擬大腦分析過程的簡單數學模型，反向轉播演算法是最流行的神經網路訓練演算法。進來也有很多研究開始利用演化計算(evolutionary computation)技術來研究人工神經網路的各個方面。

演化計算可以用來研究神經網路的三個方面：網路連接權重，網路結構(網路拓撲結構，傳遞函數)，網路學習演算法。

不過大多數這方面的工作都集中在網路連接權重，和網路拓撲結構上。在GA中，網路權重和/或拓撲結構一般編碼為染色體(Chromosome)，適應函數(fitness function)的選擇一般根據研究目的確定。例如在分類問題中，錯誤分類的比率可以用來作為適應值

演化計算的優勢在於可以處理一些傳統方法不能處理的例子例如不可導的節點傳遞函數或者沒有梯度信息存在。但是缺點在於：在某些問題上性能並不是特別好。2. 網路權重的編碼而且遺傳運算元的選擇有時比較麻煩

最近已經有一些利用PSO來代替反向傳播演算法來訓練神經網路的論文。研究表明PSO 是一種很有潛力的神經網路演算法。PSO速度比較快而且可以得到比較好的結果。而且還沒有遺傳演算法碰到的問題

這里用一個簡單的例子說明PSO訓練神經網路的過程。這個例子使用分類問題的基準函數(Benchmark function)IRIS數據集。(Iris 是一種鳶尾屬植物) 在數據記錄中，每組數據包含Iris花的四種屬性：萼片長度，萼片寬度，花瓣長度，和花瓣寬度，三種不同的花各有50組數據. 這樣總共有150組數據或模式。

我們用3層的神經網路來做分類。現在有四個輸入和三個輸出。所以神經網路的輸入層有4個節點，輸出層有3個節點我們也可以動態調節隱含層節點的數目，不過這里我們假定隱含層有6個節點。我們也可以訓練神經網路中其他的參數。不過這里我們只是來確定網路權重。粒子就表示神經網路的一組權重，應該是4*6+6*3=42個參數。權重的范圍設定為[-100，100] (這只是一個例子，在實際情況中可能需要試驗調整).在完成編碼以後，我們需要確定適應函數。對於分類問題，我們把所有的數據送入神經網路，網路的權重有粒子的參數決定。然後記錄所有的錯誤分類的數目作為那個粒子的適應值。現在我們就利用PSO來訓練神經網路來獲得盡可能低的錯誤分類數目。PSO本身並沒有很多的參數需要調整。所以在實驗中只需要調整隱含層的節點數目和權重的范圍以取得較好的分類效果。

6. PSO的參數設置

從上面的例子我們可以看到應用PSO解決優化問題的過程中有兩個重要的步驟: 問題解的編碼和適應度函數
PSO的一個優勢就是採用實數編碼, 不需要像遺傳演算法一樣是二進制編碼(或者採用針對實數的遺傳操作.例如對於問題 f(x) = x1^2 + x2^2+x3^2 求解, 粒子可以直接編碼為 (x1, x2, x3), 而適應度函數就是f(x). 接著我們就可以利用前面的過程去尋優.這個尋優過程是一個疊代過程, 中止條件一般為設置為達到最大循環數或者最小錯誤

PSO中並沒有許多需要調節的參數,下面列出了這些參數以及經驗設置

粒子數: 一般取 20 – 40. 其實對於大部分的問題10個粒子已經足夠可以取得好的結果, 不過對於比較難的問題或者特定類別的問題, 粒子數可以取到100 或 200

粒子的長度: 這是由優化問題決定, 就是問題解的長度

粒子的范圍: 由優化問題決定,每一維可是設定不同的范圍

Vmax: 最大速度,決定粒子在一個循環中最大的移動距離,通常設定為粒子的范圍寬度,例如上面的例子里,粒子 (x1, x2, x3) x1 屬於 [-10, 10], 那麼 Vmax 的大小就是 20

學習因子: c1 和 c2 通常等於 2. 不過在文獻中也有其他的取值. 但是一般 c1 等於 c2 並且范圍在0和4之間

中止條件: 最大循環數以及最小錯誤要求. 例如, 在上面的神經網路訓練例子中, 最小錯誤可以設定為1個錯誤分類, 最大循環設定為2000, 這個中止條件由具體的問題確定.

全局PSO和局部PSO: 我們介紹了兩種版本的粒子群優化演算法: 全局版和局部版. 前者速度快不過有時會陷入局部最優. 後者收斂速度慢一點不過很難陷入局部最優. 在實際應用中, 可以先用全局PSO找到大致的結果,再有局部PSO進行搜索.

另外的一個參數是慣性權重, 由Shi 和Eberhart提出, 有興趣的可以參考他們1998年的論文(題目: A modified particle swarm optimizer)

Ⅳ 跟據昆蟲的啟示，可發明什麼

昆蟲有擬態，能模仿環境中其他動植物的形態或行為，以躲避敵害，如枯葉蛾的體色和形態佷似枯葉，潛伏在灌叢中很難發現，其他如警戒色、保護色等都是昆蟲長期進化的結果。我們可以進一步研究其機理，用來發明陸戰隊軍服，可大大提高戰鬥力和減少戰斗損耗。

Ⅳ 有關大數據應用的論文(2)

有關大數據應用的論文篇二

《大數據技術對財務管理的影響》

摘 要：大數據可以快速幫助財務部門建立財務分析工具，而不是單純做賬。大數據應該不僅僅局限於本單位的微觀數據，更為重要的關注其他單位的宏觀數據。大數據技術不僅帶來了企事業單位財務數據搜集的便利和挑戰，而且也衍生出了諸多關於單位人員個人信息保密等問題的積極探索。本文主要研究大數據技術(meta-data或big data)對企業或事業單位財務管理的影響，以期為財務數據管理的安全性提供一種分析的依據和保障。

關鍵詞：大數據;財務管理;科學技術;知識進步

數據是一個中性概念。人類自古以來幾千年的輝煌變遷，無外乎就是數據的搜集和使用過程而已。縱觀古今中外的人際交流與合作，充滿著爾虞我詐和勾心鬥角，那麼他們在爭什麼呢?實際上是在爭奪信息資源;歷史上品相繁多的戰爭，實際上不是在維持什麼所謂的正義和和平，抑或為了人間的正道，而是在爭奪數據的使用權;“熙熙攘攘皆為利往、攘攘熙熙皆為利來”的世俗變遷邏輯已經讓位於數據游戲的哲學法則。人類自英國產業革命以來所陸續發明的技術，盡管被人們美其名曰“第四次科技革命的前沿技術”，實際上不過就是“0”和“1”兩個數字的嬉戲而已。正如有學者指出的，汽車技術、生命科學技術、基因技術、原子能技術、宇宙航天技術、納米技術、電子計算機技術，看起來美輪美奐，實則隱含著殺機，那就是由於人們把技術當成了目的後，導致了“技術專制”後的“技術腐敗”和“技術災難”。人類一方面在懶惰基因的誘惑下，發明了諸多所謂的機械裝置，中國叫“機巧”;另一方面又在勤奮的文化下，發明了諸多抑制懶惰的制度和機制。本來想尋求節儉，結果卻越來越奢侈;本來想節約，結果卻越來越浪費;本來想善良，結果卻越來越邪惡;本來想美好，結果卻越來越醜陋。正如拉美特里所說：“人是什麼?一半是天使，一半是野獸。當人拚命想成為天使的時候，其實他會逐漸變成野獸;當人想極力崇拜野獸的時候，結果會逐漸接近天使。”我們不是在宣講宿命的技術，我們只是在預測技術的宿命。本文主要研究大數據技術(meta-data或big data)對企業或事業單位財務管理的影響，以期為財務數據管理的安全性提供一種分析的依據和保障。

一、大數據技術加大了財務數據收集的難度

財務數據的收集是一個復雜的系統工程，國際上一般採用相對性原則，即首先利用不完全統計學的知識對數據進行初步的計算，接著對粗糙的數據進行系統的羅列，最後對類型化的數據進行明分梳理。使用者如果想進入該資料庫，就必須擁有注冊的用戶名和密碼。由於國際上對於網路數據的監督均採取了實名注冊的模式，所以一旦該用戶進入到核心資料庫之後想竊取數據，一般都會暴露自己的bug地址源，網管可以循著這一唯一性存留，通過雲計算迅速找到該網路終端的IP地址，於是根據人機互動原理，再加上各種網吧所安裝的監控平台，可以迅速找到資料庫的剽竊者。如果按照上述數據變遷邏輯，那麼財務數據的收集似乎變得易如反掌，而事實並非如此。因為：①數據的量化指標受制於雲計算伺服器的安全性。當雲伺服器受到不可抗力的打擊，如地震、水患、瘟疫、鼠疫、火災、原子能泄露或各種人為破壞的作用，數據會呈現離散型散落。這時的數據丟失會演變成數字災難;②各種數據版權的擁有者之間很難實現無縫隙對接。比如在經過不同伺服器的不同數據流之間，很難實現現實意義上的自由流通。正如專家所指出的，教育伺服器的事業單位的人員數據、行政部門人事管理部門的保密性數據、軍事單位的軍事數據、醫療衛生事業的數據、工商注冊數據、外事數據等在無法克服實際權力的分割陷阱之前，很難實現資源的共享，這時對數據的所謂搜集都會演化為“不完全抽樣”的數字假象。由此而衍生的資料庫充其量只是一部分無用的質料而已。

二、大數據技術影響了財務數據分析的准確性

對於搞財務管理的人來說，財務數據的收集只是有效實現資源配置的先決條件，真正有價值的或者說最為關鍵的環節是對財務數據的分析。所謂“財務數據分析”是指專業的會計人員或審計人員對紛繁復雜的單位人力資源信息進行“去魅”的過程。所謂“去魅”就是指去粗取精、去偽存真、由此及彼、由表及裡、內外互聯，彼此溝通、跨級交流、跨界合作。在較為嚴格的學術意義上，分析的難度廣泛存在與財務工作人員的日常生活中。大數據技術盡管為數據的搜集提供了方便法門，但同時加大了財務人員的工作量和工作難度。原先只是在算盤或者草稿紙上就可以輕松解決的數據計算，現在只能藉助於計算機和雲圖建模。對於一些藉助於政治權力因素或者經濟利益因素，抑或是藉助於自身的人際關系因素上升到財務管理部門的職工來說，更大的挑戰開始了。他們不知道如何進行數據流的圖譜分析，不知道基於計算機軟體技術的集成線路技術的跌級分類，不知道基於非線性配置的液壓傳動技術的模板沖壓技術，不知道逆向網路模型來解決外部常態財務變數的可篡改問題。由於技術不過硬，導致了領導安排的任務不能在規定的時間內完成，即時倉促做完的案例，也會因為數據分析技術的落後而授人以柄，有的脾氣不好的領導可能會大發雷霆;脾氣好的領導只是強壓著內心的怒火，那種以靜制動的魄力和安靜更是攝魂奪魄。所以說數據分析難度的增加不是由於財務人員的良心或善根缺失，在很大程度上是由於技術的進步和大數據理念給我們帶來的尖銳挑戰。對於普通的沒有家庭和社會背景的財務管理人員來說，能做的或者說唯一可做的就是尊重歷史發展的周期律，敬畏生生不息的科學革命，認真領會行政首長的戰略意圖，提升自己的數據分析技術，升華在自身的“硬實力”。否則覬覦於領導的良心發現和疏忽大意，期望技術的靜止或者倒退，抑或是在違法犯罪之後天真的認為可以相安無事，可能都只會落得“恢恢乎如喪家之犬”的境遇。

三、大數據技術給財務人事管理帶來了挑戰

一個單位的財務人事管理牽扯到方方面面的問題，其意義不可小視。一般來講，單位在遴選財務管理部門管理人員的時候，大多從德才績行四個方面全面權衡。然而這種“四有標准”卻隱含著潛在的危機和不可避免的長遠威脅，這其中的緣由就在於人性的復雜性和不可猜度性。歷史和現實一再告訴人們，單純看眼前的表現和話語的華麗，不僅不能對人才的素質進行准確的評價，而且還會導致官員的遠期腐敗和隱性腐敗。對於中國的腐敗，國人大多重視了制度和道德的緣起，卻往往忽視了財務管理的因素。試想如果財務管理人員牢牢踐行“焦裕祿精神”，不對任何政治權力開綠燈，國有資產又如何流出國庫而了無人知曉呢?事實上，中國的所有腐敗，不論是國有資產的國外流失抑或是國內流失，都在很大程度上與財務人員有關，可能有些管理人員會強調那不是自己的責任，出納簽字是領導的授意，會計支出費用那是長官的意思清晰表示。實際上，處於權力非法授予的簽字、蓋章、取現、流轉和變相洗錢都是違法的，甚至是犯罪的。間接故意也是應當追究責任的。值得高興的是，伴隨著數字模擬技術的演進，財務管理中的腐敗現象和人事管理科學化問題得到了極大的改善，相關領導伸手向財務要錢的行為，不僅會受到數據進入許可權的限制，而且還會受到跟數據存留的監控，只要給予單位科技人員以足夠的許可權，想查找任何一筆資金的走向就變得非常簡單，而且對於每一筆資金的經手者的信息也會了如指掌。這在一定程度上減少了只會指揮、不懂電腦的首長的孵化幾率。

四、大數據技術加大了單位信息保密的難度

IMA(美國注冊會計師協會)研發副總裁Raef・Lawson博士曾經指出：“客觀上講，大數據技術的正面效用是非常明顯的，但一個不容迴避的事實是大數據技術為財務信息的安全性提出了越來越嚴峻的挑戰。我們已經注意到，在歐洲大陸、美洲大陸已經存在基於數據泄露而產生的各種抗議活動，這些活動牽扯到美國的數據竊聽丑聞、俄羅斯對軍事數據的強制性戰友舉動、以色列數據專家出賣阿拉伯世界經濟數據的案件、在東方的中國香港一部分利用數據的竊取而發家致富的頂尖級黑客專家。”在數據集成的拓撲領域，大數據技術的保密性挑戰肇始於蟻群演算法的先天性缺陷。本來數據流的控制是依靠各種所謂的交易密碼，實際上這些安全密碼只是數據的另一種分類和組合而已。在數據的非線性組合和線路的真空組裝模式下，任何密碼都只是阻擋了技術侏儒的暫時性舉動，而沒有超出技術本身的惰性存在。當一個hacker掌握了源代碼的介質性接洽技術之後，所剩下的就是信息和數據的搜集了，只要有足夠的數據源，信息的戶的幾乎是輕而易舉的。

2003年，北京的一家名為飛塔公司的防火牆安全軟體在中關村科技城閃亮上市。該安全控制軟體的開發者隨機開發了一款名曰MAZE天網的軟體，並且採用了“以其之矛攻其之盾”的攻防策略。測試的結果是盡管maze的源代碼採用了24進制蝶形加密技術，但 FortiGate防火牆技術仍然能夠阻擋住善意木馬對電腦終端用戶信息的剽竊和非法利用。FortiWeb已經通過全球權威的ICSA認證，可以阻斷如跨站腳本、SQL注入、緩沖區溢出、遠程文件包含、拒絕服務，同時防止敏感資料庫外泄，為企事業單位Web應用提供了專業級的應用安全防護。飛塔公司之所以耗費人力和物力去開發這一新型的換代產品，就在於大數據時代對單位信息保密性的沖擊。試想，如果一個單位連職工最起碼的個人信息都不能安全存儲的話，那麼財務管理的科學性和人本性將從何談起?只能說，即使在人權保護意識相對薄弱的法治環境里，我們也應該盡量提升自己的保密意識，加強對個人信息的保護和合理運用。

作者簡介：田惠東(1967- )，女，漢族，河北定興人，副高級會計師，本科學歷，研究方向：財務管理，單位：保定市第一醫院

Ⅵ 螞蟻的特點和習性

螞蟻是一種有社會性的生活習性的昆蟲，屬於膜翅目，螞蟻的觸角明顯的膝狀彎曲，腹部有一、二節呈結節狀，一般都沒有翅膀，只有雄蟻和沒有生育的雌蟻在交配時有翅膀，雌蟻交配後翅膀即脫落。螞蟻是完全變態型的昆蟲，要經過卵、幼蟲、蛹階段才發展成成蟲，螞蟻的幼蟲階段沒有任何能力，它們也不需要覓食，完全由工蟻喂養，工蟻剛發展為成蟲的頭幾天，負責照顧蟻後和幼蟲，然後逐漸地開始做挖洞、搜集食物等較復雜的工作，有的種類螞蟻工蟻有不同的體型，個頭大的頭和牙也發展的大，經常負責戰斗保衛蟻巢，也叫兵蟻。
螞蟻求助編輯網路名片
螞蟻螞蟻是一種有社會性的生活習性的昆蟲，屬於膜翅目，螞蟻的觸角明顯的膝狀彎曲，腹部有一、二節呈結節狀，一般都沒有翅膀，只有雄蟻和沒有生育的雌蟻在交配時有翅膀，雌蟻交配後翅膀即脫落。螞蟻是完全變態型的昆蟲，要經過卵、幼蟲、蛹階段才發展成成蟲，螞蟻的幼蟲階段沒有任何能力，它們也不需要覓食，完全由工蟻喂養，工蟻剛發展為成蟲的頭幾天，負責照顧蟻後和幼蟲，然後逐漸地開始做挖洞、搜集食物等較復雜的工作，有的種類螞蟻工蟻有不同的體型，個頭大的頭和牙也發展的大，經常負責戰斗保衛蟻巢，也叫兵蟻。

中文名稱： 螞蟻
別稱： 蟻、玄駒、昆蜉
界： 動物界
門： 節肢動物門
綱： 昆蟲綱
目： 膜翅目
亞目： 細腰亞目
科： 胡蜂總科、蟻科

目錄

蟻穴
外形特徵
分布范圍
生活習性螞蟻住房
螞蟻壽命
蟻型與分工
生長繁殖
螞蟻為什麼能搬比它重幾十倍的東西？
養殖方法人工換巢方法
螞蟻的飼養
螞蟻的語言
葯用知識
古今螞蟻故事螞蟻改變歷史
螞蟻哲學
吃掉精銳德軍
相關動畫及藝術《別惹螞蟻》
螞蟻屍體創作
螞蟻妙用手術用蟻
編程用蟻
蟻群演算法
螞蟻防治
兩種論點
化學成分
葯理作用
螞蟻種類墨西哥蜜蟻
軍蟻
鈍猛蟻幼蟲
切胸蟻
蟻穴
外形特徵
分布范圍
生活習性 螞蟻住房
螞蟻壽命
蟻型與分工
生長繁殖
螞蟻為什麼能搬比它重幾十倍的東西？
養殖方法 人工換巢方法
螞蟻的飼養
螞蟻的語言
葯用知識古今螞蟻故事
螞蟻改變歷史 螞蟻哲學 吃掉精銳德軍相關動畫及藝術
《別惹螞蟻》 螞蟻屍體創作螞蟻妙用
手術用蟻 編程用蟻 蟻群演算法螞蟻防治兩種論點化學成分葯理作用螞蟻種類
墨西哥蜜蟻 軍蟻 鈍猛蟻幼蟲 切胸蟻展開 編輯本段蟻穴
螞蟻絕對是建築專家， 蟻穴內有許多分室，這些分室各有用處。 在沙漠中有一種螞蟻，建的窩遠看就如一座城堡， 有4.5米之高。那些窩廢棄之後，就會被一些動物拿來當自己的窩了，它們的4.5米就相當於人類的4500米。 一般蟻穴中心的地方都是給蟻王住的，蟻王任務就是吃東西，交配，生孩子。 那裡牢固，安全，舒服。 道路四通八達。螞蟻的窩外面還有一圈土。 其他儲備食物的地方，裡面通風，涼快，冬暖夏涼。
編輯本段外形特徵
螞蟻
螞蟻目前有21亞科283屬（主流沿用的是16亞科的分類系統和21亞科的系統相比，新的系統從猛蟻亞科中分出了若干亞科）。一般體小，顏色有黑、褐、黃、紅等，體壁具彈性，光滑或有毛。口器咀嚼式，上顎發達。觸角膝狀，4~13節，柄節很長，末端2~3節膨大。腹部第1節或1、2節呈結狀。有翅或無翅。前足的距離大，梳狀，為凈角器（清理觸角用）。螞蟻的外部形態分頭、胸、腹三部分，有六條腿。螞蟻卵約0.5毫米長，呈不規則的橢圓形，乳白色，幼蟲蠕蟲狀半透明，工蟻體細小，體長約2.8毫米，全身棕黃，單個蟻要細看才易發現。雄、雌蟻體都比較粗大。腹部肥胖，頭、胸棕黃色，腹部前半部棕黃色，後半部棕褐色。雄蟻體長約5.5毫米。雌蟻體長約6.2毫米。室內環境常見的有法老蟻等。
編輯本段生活習性
螞蟻住房
潮濕溫暖的土壤。 它們通常生活在乾燥的地區，但能在水中存活兩個星期。
螞蟻壽命
螞蟻的壽命很長，工蟻可生存幾星期至3-7年，蟻後則可存活十幾年或幾十年，甚至50多年。一個蟻巢在1個地方可生長1年。
蟻型與分工
螞蟻發育為完全變異形態。所有的蟻科都過社會性群體生活。一般在一個群體里有四種不同的蟻型。 l．蟻後： 有生殖能力的雌性，或稱母蟻，又稱蟻王，在群體中體型最大，特別是腹部大，生殖器官發達，觸角短，胸足小，有翅、脫 大頭蟻工蟻
翅或無翅。主要職責是產卵、繁殖後代和統管這個群體大家庭。2．雄蟻：或稱父蟻。頭圓小，上顎不發達，觸角細長。有發達的生殖器官和外生殖器，主要職能是與蟻後交配。 3．工蟻：又稱職蟻。無翅，是不發育的雌性，一般為群體中最小的個體，但數量最多。復眼小，單眼極微小或無。上顎、觸角和三對胸足都很發達，善於步行奔走。工蟻沒有生殖能力。工蟻的主要職責是建造和擴大巢穴、採集食物、飼喂幼蟲及蟻後等。 4．兵蟻：「兵蟻」是對某些螞蟻種類的大工蟻的俗稱。 螞蟻建立群體，也是以通過婚飛方式兩性相識結交為起點。相識後一見鍾情，在飛行中或飛行後交尾。「新郎」壽命不長。 兵蟻
螞蟻交尾後不久死亡留下「遺孀」蟻後獨自過著孤單生活。蟻後脫掉翅膀，在地下選擇適宜的土質和場所築巢。她「孤家寡人」，力量有限，只能暫時造一小室，作為安身之地，並使已「受孕」的身體有個產房。待體內的卵發育成熟產出後，小幼蟲孵化出世，蟻後就忙碌起來。每個幼蟻的食物都由她嘴對嘴地喂給，直到這些幼蟻長大發育為成蟻，並可獨立生活時為止。當第一批工蟻長成時，它們便挖開通往外界的洞口去尋找食物，隨後又擴大巢穴建築面積，為越來越多的家族成員提供住房。自此以後，飽受艱苦的蟻後就坐享清福，成為這個群體大家族的統帥。撫育幼蟻和喂養蟻後的工作均由工蟻承擔。但蟻後還要繼續交配，不斷產生受精卵，以繁殖大家 螞蟻
族。蟻巢有各種形式，大多數種類在地下土中築巢，挖有隧道、小室和住所，並將掘出的物質及葉片堆積在入口附近，形成小丘狀，起保護作用。也有的蟻用植物葉片、莖稈、葉柄等築成紙樣巢掛在樹上或岩石間。還有的蟻生活在林區朽木中。更為特殊的是，有的蟻將自己的巢築在別的種類蟻巢之中或旁邊；而兩「家」並不發生糾紛，能夠做到和睦相處。這種蟻巢叫做混合性蟻巢，實為異種共棲。無論不同的蟻類或同種的蟻，其一個巢內蟻的數目均可有很大的差別。最小的群體只有幾十隻或近百隻蟻，也有的幾千隻蟻，而大的群體可以有幾萬只，甚至更多的蟻。 在我國華南一帶的闊葉林中，還有一種翹尾蟻，顧名思義，就是它那帶有螯針的尾端常翹起來，隨時准備進攻的樣子。它有種怪脾氣，經常與樹打交道。它喜歡用叼來的腐質物以及從樹上啃下來的老樹皮，再攙雜上從嘴裡吐出來的粘性汁液，在樹上築成足球大的巢，巢內分成許多層次，分別住著雄蟻、蟻後和工蟻，並在巢中生兒育女，成為一個"獨立王國"。開始時一樹一巢，當群體過大，而且又有新的蟻後出生時，新蟻後便帶領部分工蟻另造新居。有時為爭奪領域，常展開一場惡斗。為了在樹上捕捉其他小蟲為食，它可用細長而有力的足在樹冠的枝葉上奔跑。如兩樹相距較近，為免去長途奔波之勞，它們能巧妙地互相咬住後足，垂吊下來，借風飄盪，搖到另一棵樹上去，搭成一條"蟻索橋"。為了能較長久地連接兩樹之間的通途，承擔搭橋任務的工蟻還能不斷替換。樹上的食物捕盡，又結隊順樹而下，長途奔襲，捕捉地面上的小動物。獵物一旦被擒獲，翹尾蟻便會用螯針注入麻醉液，使獵物處於昏迷狀態，然後拉的拉，拽的拽，即使是一隻超過它 們體重百倍的螳螂或蚯蚓，也能被它們輕而易舉地拖回巢中。 蟻類的食性在不同亞科和不同種類之間有很大的差別。一般可分為肉食性、植食性和雜食性。螞蟻在一年中的大部分時間里都在辛勤地勞動。那麼到了嚴寒的冬天它們又到哪裡去覓食呢?它們是如何過冬的呢?原來聰明的螞蟻在入冬之前早有準備。它們首先搬運雜草種子，准備明年播種用；同時搬 螞蟻運蚜蟲、介殼蟲、角蟬和灰蝶幼蟲等到自己巢內過冬，從這些昆蟲身上吸取排泄物做為食料(奶蜜)。螞蟻為什麼知道冬天快來了呢?從現代科學的觀點看，螞蟻的這種本能是受它們體內的年生物鍾控制而起作用的，換句話說，它們是按照年生物鍾的運行規律做好越冬期食物儲備的。 與螞蟻互動形成的生物達到了驚人的程度。與螞蟻共生的生物，或專性或間性，植物超過了52科465種，動物則達到了數千種，還有大量未知的真菌和微生物。 螞蟻正在使用著非凡的生存策略——種植真菌，收獲種子，放牧產蜜昆蟲，編制巢穴，合作捕食，社會性寄生，蓄奴——這些都極大地刺激著科學家和公眾的好奇心。 螞蟻的顯微照片
螞蟻在世界各個角落都能存活，其秘訣就在於它們生活在一個非常有組織的群體中。它們一起工作，一起建築巢穴，使它們的卵與後代能在其中安全成長。 螞蟻有不同的類型，每一類都有其專門的職責。蟻後產卵，大部分卵將發育成雌性，它們被稱為工蟻。它們負責建築並保衛巢穴，照顧蟻後、卵和幼蟲，以及搜尋食物。到了一定的時候，雄蟻與新的蟻後會產生出來。它們有翅膀，從巢穴里集群飛出。交配以後，雄蟻即死去，新的蟻後則開始領導起又一個群體的生活。 在群體中，蟻後是最重要的成員。它是唯一能產卵的。這意味著它是這一群體中所有螞蟻的母親。工蟻喂養它，替它清潔身體，並將它的卵帶到另一處去照料。 某些澳大利亞螞蟻將它們的工蟻作為一種活的儲藏罐。當工蟻採集了大量的花蜜，即一種源自花中的甜甜的液體，將它吞進體內、身體變得膨大起來之後，它們就將自身掛在巢穴的天花板上，一直到有別的螞蟻需要食用它們體內儲藏的那些花蜜為止。 兵蟻正在林地上覓食。為搜尋食物，它們有時會在林地上排成長隊。它們總是很飢餓，因此幾乎會向任何東西發起進攻，有時甚至是大的哺乳動物。 不同的螞蟻吃不同的食物。收獲蟻吃種子，它們將種子收藏在地窖里；而割葉蟻吃蘑菇，它們將葉片搬運到地下，用來培植蘑菇。有些螞蟻則貯存一種叫蚜蟲的昆蟲，它們從蚜蟲體內抽取一種含糖的物質作為食物，這同人類從母牛身上擠奶的方式非常相似。 根據科學家的研究證明，螞蟻在洞穴里缺少糖份，對自己的生長發育很不好，為了能夠找到充分的糖份，所以螞蟻一旦發現甜的東西，觸角就會自主的硬起來，這是螞蟻的一個天性。 螞蟻是社會性很強的昆蟲，彼此通過身體發出的信息素來進行交流溝通，當螞蟻找到食物時，會在食物上撒布信息素，別的螞蟻就會本能地把有信息素的東西拖回洞里去。 當螞蟻死掉後，它身上的信息素依然存在，當有別的螞蟻路過時，會被信息素吸引，但是死螞蟻不會像活的螞蟻那樣跟對方交流信息（互相觸碰觸角），於是它帶有信息素的屍體就會被同伴當成食物搬運回去。 通常情況下，那樣的屍體不會被當成食物吃掉，因為除了信息素以外，每一窩的螞蟻都有自己特定的識別氣味，有相同氣味的東西不會受到攻擊，這就是同窩的螞蟻可以很好協作的基礎。 螞蟻在行進的過程中，會分泌一種信息素，這種信息素會引導後面的螞蟻走相同的路線。如果我們用手劃過螞蟻的行進隊伍，干擾了螞蟻的信息素，螞蟻就會失去方向感，到處亂爬。所以我們不要隨便干擾它們。 螞蟻 螞蟻的顯微照片
的顯微照片 螞蟻為典型的社會昆蟲，具有社會昆蟲的3大要素，即同種個體間能相互合作照顧幼體；具明確的勞動分工系統；且子代能在一段時間內照顧上一代。 另外要指出的，「白蟻」不是螞蟻，白蟻除了與螞蟻一樣具有社會生活習性外，在生理結構上和螞蟻有很大的差別。 生物的行為是指生物體進行的在外部可以察覺得到的有適應意義的活動。行為學就是研究這些活動的學科。形態和行為首先被人們注意，但是直到19世紀人們才獲得生物行為研究的理論武器和實驗手段。進化論學說將動物的行為提高到了適應性層次。 目前對生物行為的歸類非常混亂。從遺傳和發育的角度一般將其分為先天行為和後天行為，也就是本能行為和學習行為。但這種分類方法並不常用，人們一般按照行為的功能對其劃分，遺憾的是這種劃分方式並不嚴格，存在大量的重疊區域。

Ⅶ 有多少愛可以重來

有多少愛可以重來？沒有。

要我說，人人都是大數據主義者。比如，當你成年被投放到婚姻市場後，你希望了解更多的潛在對象，數據越多越好。只是，決策不是越晚越好，決策一定是有一個時限的。

你收集數據的過程，也是喪失決策機會的過程——看到某某不錯，但還有點兒問題，再看看吧……接下來，你找了5個之後突然覺得之前那個人不錯，回頭再來找對方，結果給了你一張請柬。

更麻煩的是，在數據量越來越多和決策時間越來越短之間的天然矛盾面前，你越優秀，能獲取的數據量就越大，你越容易產生再看看可能有更好的想法。

「什麼時候停止」是一個非常考驗智慧的問題。我們經常會聽到有人說：適可而止，我們要保持好XX和XX的平衡。比如，保持好生活和工作的平衡，多樣性和專一性的平衡……等等，聽起來都對，但是是「正確的廢話」——平衡的點到底在哪兒，我們是沒有答案的。

諾貝爾經濟學獎得主，著名管理大師赫伯特·西蒙提出過一個「滿意決策」論。他認為：一切決策都是折中，只是在當時情況下可選的最佳行動方案。為了滿意，而不是最優，你的決策應該遵循以下原則：

關於如何確定「最基本的滿意標准」，《指導生活的演算法》的作者布萊恩·克里斯汀和湯姆·格里菲斯，提供了另一個方法：分兩段就行，第一段的37%用於確定「最基本的滿意標准」，第二段的63%，選擇滿足「最基本的滿意標准」的第一個方案。

37%可以是時間上的劃分。

例如你計劃用5年的時間談戀愛再結婚。那麼要用1.85年即675天的時間接觸不同的對象談戀愛，時間到了就確定自己滿意的對象標准，從第676天開始，一遇到滿足標準的人，就毫不猶豫拿下。看上去有點兒戲，實際卻是最優做法。並且還有一個非常好的效果，那就是只要前675天失戀，你都不必悲傷。

《如何學習》的作者本尼迪克特·凱里認為在背誦一篇文章時，最好的時間安排是1/3的時間用來學習理解，然後合上書本，利用餘下的時間進行內容提取，這樣記憶最快也最牢固。

當然，也可以是數量上的劃分。比如你一生計劃和一百個人談戀愛，那談到第37個時就定下標准，從第38個開始，滿足條件就KO。

這個37%，不以人的意志為轉移，你顧不顧它，它都在那兒——這就是「演算法」——更准確說是「天算」。而那些以人的意志為轉移的——人的選擇和算計——就是「人算」。

我們都知道，人算不如天算。

無疑，進化論算是一種天算。進化的演算法其實很簡單：

就這么簡單，所有物種就依據這么一個幾句話說清楚的法則或者演算法不斷進化。

按照「達爾文主義」哲學家丹尼爾·丹尼特（Daniel Dennett）的定義：

比如加法，我去做，吳亦凡去做，特朗普去做，「2+2=4」「1+3=4」等等不會變。

演算法始終在那裡，保持一種基本的中立性，所謂長得帥、有權勢，我也不變。

這也是老子在《道德經》里說的「天道無親」。意思就是，天道是六親不認。但這句話還有後半句，就是「常與善人」，意思是天道總是與善良的人同在，因為行善是符合天道的。

就此可得出「演算法——天算」的第二個規則：結果的指向性或說必然性。

以大家熟悉的《肖申克的救贖》和《阿甘正傳》為例：不管阿甘還是安迪，都在秉承一種「底層中立」的操作規則。

阿甘人生始終是：不要猶豫，行動，持續地行動。這是一個特別簡單的規則。

安迪做的也是「底層中立」的事情：他的身份是銀行家，進了監獄還是銀行家，到哪裡都是銀行家。

再看「認知的成熟復雜度」和「決策的最佳機遇點」之間的矛盾和沖突，很可能釀成聰明反被聰明誤的悲劇，正所謂「機關算盡太聰明，反誤了卿卿性命」。

而很多復雜到不可思議的事情，僅僅基於非常簡單的演算法。比如亞當斯密說的「看不見的手」，人人趨利避害，經濟繁榮。

這在生物學上就叫「涌現」，像蟻群、蜂群，其個體非常弱智，只需要遵守極簡規則，無數個體匯集在一起就會涌現出高智能。人的大腦也是一種涌現。

至於個體，《射鵰英雄傳》中郭靖就是以一種潛在的無頭腦——憨厚老實對人，一步步走向人生顛峰。與郭靖對應的楊康則是頭腦靈活見風使舵的高手，最後的下場是眾叛親離，不得善終。

阿甘也是秉持著一個原則：running ，因為「再牛X的理想，也經不住傻X似的堅持」。

當你盡可能增大你的數據量，優化升級你的認知，讓自己的認知變得復雜，很可能早已忘記了那個非常簡單的「天算」。

其實，你並不需要那麼多的數據，只需要找到一個簡單原則，然後行動。

只要行動，就會犯錯。犯錯不可怕，只要錯不死。

你現在能見到的地球上的所有生物，都是幾十億年自然環境的適應者，它們能活到現在，不是先天厲害，而是種群內部犯了足夠多「正確的錯誤」。

每個生物種群內的每個個體一直都在犯不同的錯誤，活到現在的就像是一個個正確答案，而那些錯誤答案，早已被淘汰了。

犯一個「好錯誤」，也是現代科學的基礎。能被證偽的知識才是科學，也就是能被發現錯誤的知識才是科學。因為能不斷地犯錯，修正，所以科學的範式被不斷地推翻重建，越來越普世、越來越簡明。

從牛頓力學，到廣義相對論，再到量子力學……所有成就，均源於一連串「好錯誤」。

正確里隱藏著錯誤，愛迪生發明電燈，我們只看到他的結果——鎢絲導電，但是他之前1000多次的錯誤，已經因為正確答案的出現而沉沒在人們的認知里。

很多人的認知之所以一輩子被滯留在一個階段，是因為他不再犯錯誤了。或者在某個階段之後，他再也沒有犯過「算得上錯誤」的錯誤——就是有簡單明確、鐵面無私、可以衡量驗證的演算法作為淘汰機制的錯誤。只有把錯誤的東西過濾掉，才能讓正確的東西往前走。

最可悲的就是，我們一直在犯錯誤，但是這些錯誤連錯誤都算不上。

有句話說，「沒有方向的船，什麼風都是逆風」，這句話也可以反過來說，「沒有方向的帆，什麼風都是順風」——正確的風是一種無意義的正確，反過來也可以說，它的錯誤是一種無意義的錯誤。

認知就是將錯誤不斷沉底，最終表現為一個正確答案，而這個正確答案下面是無數的錯誤。

如果說「人終有一死」是人類的一個底層演算法，那人生百態，不同的人活出自己不同的人生，就是因為他們認知進化程度不同。

如果說「時光不可逆」是人類的一個底層演算法，那沒有愛可以重來，你需要的只是順應「天算」，在合適的時間發現合適的人，一起犯正確的錯誤，讓愛不需要重來。

本文為《吳伯凡認知方法論》筆記。

Ⅷ 科學家從蝙蝠身上得到啟示,你還知道哪些仿生學的發明創造試舉一例說明

1、蒼蠅-----小型氣體分析儀。。
2。螢火蟲-----人工冷光；
3。電魚------伏特電池；
4。水母------水母耳風暴預測儀，
5。蛙眼------電子蛙眼
6。蝙蝠超聲定位器的原理------探路儀」。
7。藍藻-----光解水的裝置，
8。人體骨胳肌肉系統和生物電控制的研究，——步行機。
9。動物的爪子------現代起重機的掛鉤
10。動物的鱗甲------屋頂瓦楞
11。魚的鰭------槳
12。螳螂臂，或鋸齒草------鋸子
13。蒼耳屬植物-------尼龍搭扣。
14。龍蝦-------氣味探測儀。
15。壁虎腳趾------粘性錄音帶
16。貝-----外科手術的縫合到補船等-
17。鯊魚-----泳衣，
18。-鳥----飛機
19。魚------潛水艇
魯班從帶鋸齒的草發明了鋸子；
從鳥類的飛行，萊特兄弟發明了飛機。人類的發明——來自動物的靈感
從蘋果的下落，牛頓發現了萬有引力；
船和潛艇來自人們對魚類和海豚的模仿。
科學家根據野豬的鼻子測毒的奇特本領製成了世界上第一批防毒面具。
火箭升空利用的是水母、墨魚反沖原理。
科研人員通過研究變色龍的變色本領，為部隊研製出了不少軍事偽裝裝備。
科學家研究青蛙的眼睛，發明了電子蛙眼。
美國空軍通過毒蛇的「熱眼」功能，研究開發出了微型熱感測器。
人類還利用蛙跳的原理設計了蛤蟆夯(hang)。
人類模仿警犬的高靈敏嗅覺製成了用於偵緝的「電子警犬」。
根據螞蟻的生活習性，和群居特點，編程領域出現了蟻群演算法；
從生物的神經元分布和聯系中，我們有了人工智慧系統，出現人工神經網路；

Ⅸ C++的粒子群演算法運行結果

PSO粒子群優化演算法 摘自：人工智慧論壇 1. 引言
粒子群優化演算法(PSO)是一種進化計算技術(evolutionary computation)，有Eberhart博士和kennedy博士發明。源於對鳥群捕食的行為研究 PSO同遺傳演算法類似，是一種基於疊代的優化工具。系統初始化為一組隨機解，通過疊代搜尋最優值。但是並沒有遺傳演算法用的交叉(crossover)以及變異(mutation)。而是粒子在解空間追隨最優的粒子進行搜索。詳細的步驟以後的章節介紹 同遺傳演算法比較，PSO的優勢在於簡單容易實現並且沒有許多參數需要調整。目前已廣泛應用於函數優化，神經網路訓練，模糊系統控制以及其他遺傳演算法的應用領域
2. 背景: 人工生命 "人工生命"是來研究具有某些生命基本特徵的人工系統. 人工生命包括兩方面的內容 1. 研究如何利用計算技術研究生物現象
2. 研究如何利用生物技術研究計算問題 我們現在關注的是第二部分的內容. 現在已經有很多源於生物現象的計算技巧. 例如, 人工神經網路是簡化的大腦模型. 遺傳演算法是模擬基因進化過程的. 現在我們討論另一種生物系統- 社會系統. 更確切的是, 在由簡單個體組成的群落與環境以及個體之間的互動行為. 也可稱做"群智能"(swarm intelligence). 這些模擬系統利用局部信息從而可能產生不可預測的群體行為 例如floys 和 boids, 他們都用來模擬魚群和鳥群的運動規律, 主要用於計算機視覺和計算機輔助設計. 在計算智能(computational intelligence)領域有兩種基於群智能的演算法. 蟻群演算法(ant colony optimization)和粒子群演算法(particle swarm optimization). 前者是對螞蟻群落食物採集過程的模擬. 已經成功運用在很多離散優化問題上. 粒子群優化演算法(PSO) 也是起源對簡單社會系統的模擬. 最初設想是模擬鳥群覓食的過程. 但後來發現PSO是一種很好的優化工具. 3. 演算法介紹 如前所述，PSO模擬鳥群的捕食行為。設想這樣一個場景：一群鳥在隨機搜索食物。在這個區域里只有一塊食物。所有的鳥都不知道食物在那裡。但是他們知道當前的位置離食物還有多遠。那麼找到食物的最優策略是什麼呢。最簡單有效的就是搜尋目前離食物最近的鳥的周圍區域。 PSO從這種模型中得到啟示並用於解決優化問題。PSO中，每個優化問題的解都是搜索空間中的一隻鳥。我們稱之為「粒子」。所有的例子都有一個由被優化的函數決定的適應值(fitness value)，每個粒子還有一個速度決定他們飛翔的方向和距離。然後粒子們就追隨當前的最優粒子在解空間中搜索 PSO 初始化為一群隨機粒子(隨機解)。然後通過疊代找到最優解。在每一次疊代中，粒子通過跟蹤兩個"極值"來更新自己。第一個就是粒子本身所找到的最優解。這個解叫做個體極值pBest. 另一個極值是整個種群目前找到的最優解。這個極值是全局極值gBest。另外也可以不用整個種群而只是用其中一部分最為粒子的鄰居，那麼在所有鄰居中的極值就是局部極值。 在找到這兩個最優值時, 粒子根據如下的公式來更新自己的速度和新的位置 v[] = v[] + c1 * rand() * (pbest[] - present[]) + c2 * rand() * (gbest[] - present[]) (a)
present[] = persent[] + v[] (b) v[] 是粒子的速度, persent[] 是當前粒子的位置. pbest[] and gbest[] 如前定義 rand () 是介於（0， 1）之間的隨機數. c1, c2 是學習因子. 通常 c1 = c2 = 2. 程序的偽代碼如下 For each particle
____Initialize particle
END Do
____For each particle
________Calculate fitness value
________If the fitness value is better than the best fitness value (pBest) in history
____________set current value as the new pBest
____End ____Choose the particle with the best fitness value of all the particles as the gBest
____For each particle
________Calculate particle velocity according equation (a)
________Update particle position according equation (b)
____End
While maximum iterations or minimum error criteria is not attained 在每一維粒子的速度都會被限制在一個最大速度Vmax，如果某一維更新後的速度超過用戶設定的Vmax，那麼這一維的速度就被限定為Vmax 4. 遺傳演算法和 PSO 的比較 大多數演化計算技術都是用同樣的過程
1. 種群隨機初始化
2. 對種群內的每一個個體計算適應值(fitness value).適應值與最優解的距離直接有關
3. 種群根據適應值進行復制
4. 如果終止條件滿足的話，就停止，否則轉步驟2 從以上步驟，我們可以看到PSO和GA有很多共同之處。兩者都隨機初始化種群，而且都使用適應值來評價系統，而且都根據適應值來進行一定的隨機搜索。兩個系統都不是保證一定找到最優解 但是，PSO 沒有遺傳操作如交叉(crossover)和變異(mutation). 而是根據自己的速度來決定搜索。粒子還有一個重要的特點，就是有記憶。 與遺傳演算法比較, PSO 的信息共享機制是很不同的. 在遺傳演算法中，染色體(chromosomes) 互相共享信息，所以整個種群的移動是比較均勻的向最優區域移動. 在PSO中, 只有gBest (or lBest) 給出信息給其他的粒子， 這是單向的信息流動. 整個搜索更新過程是跟隨當前最優解的過程. 與遺傳演算法比較, 在大多數的情況下，所有的粒子可能更快的收斂於最優解 5. 人工神經網路 和 PSO 人工神經網路(ANN)是模擬大腦分析過程的簡單數學模型，反向轉播演算法是最流行的神經網路訓練演算法。進來也有很多研究開始利用演化計算(evolutionary computation)技術來研究人工神經網路的各個方面。 演化計算可以用來研究神經網路的三個方面：網路連接權重，網路結構(網路拓撲結構，傳遞函數)，網路學習演算法。 不過大多數這方面的工作都集中在網路連接權重，和網路拓撲結構上。在GA中，網路權重和/或拓撲結構一般編碼為染色體(Chromosome)，適應函數(fitness function)的選擇一般根據研究目的確定。例如在分類問題中，錯誤分類的比率可以用來作為適應值 演化計算的優勢在於可以處理一些傳統方法不能處理的例子例如不可導的節點傳遞函數或者沒有梯度信息存在。但是缺點在於：在某些問題上性能並不是特別好。2. 網路權重的編碼而且遺傳運算元的選擇有時比較麻煩 最近已經有一些利用PSO來代替反向傳播演算法來訓練神經網路的論文。研究表明PSO 是一種很有潛力的神經網路演算法。PSO速度比較快而且可以得到比較好的結果。而且還沒有遺傳演算法碰到的問題 這里用一個簡單的例子說明PSO訓練神經網路的過程。這個例子使用分類問題的基準函數(Benchmark function)IRIS數據集。(Iris 是一種鳶尾屬植物) 在數據記錄中，每組數據包含Iris花的四種屬性：萼片長度，萼片寬度，花瓣長度，和花瓣寬度，三種不同的花各有50組數據. 這樣總共有150組數據或模式。 我們用3層的神經網路來做分類。現在有四個輸入和三個輸出。所以神經網路的輸入層有4個節點，輸出層有3個節點我們也可以動態調節隱含層節點的數目，不過這里我們假定隱含層有6個節點。我們也可以訓練神經網路中其他的參數。不過這里我們只是來確定網路權重。粒子就表示神經網路的一組權重，應該是4*6+6*3=42個參數。權重的范圍設定為[-100，100] (這只是一個例子，在實際情況中可能需要試驗調整).在完成編碼以後，我們需要確定適應函數。對於分類問題，我們把所有的數據送入神經網路，網路的權重有粒子的參數決定。然後記錄所有的錯誤分類的數目作為那個粒子的適應值。現在我們就利用PSO來訓練神經網路來獲得盡可能低的錯誤分類數目。PSO本身並沒有很多的參數需要調整。所以在實驗中只需要調整隱含層的節點數目和權重的范圍以取得較好的分類效果。 6. PSO的參數設置 從上面的例子我們可以看到應用PSO解決優化問題的過程中有兩個重要的步驟: 問題解的編碼和適應度函數
PSO的一個優勢就是採用實數編碼, 不需要像遺傳演算法一樣是二進制編碼(或者採用針對實數的遺傳操作.例如對於問題 f(x) = x1^2 + x2^2+x3^2 求解, 粒子可以直接編碼為 (x1, x2, x3), 而適應度函數就是f(x). 接著我們就可以利用前面的過程去尋優.這個尋優過程是一個疊代過程, 中止條件一般為設置為達到最大循環數或者最小錯誤 PSO中並沒有許多需要調節的參數,下面列出了這些參數以及經驗設置 粒子數: 一般取 20 – 40. 其實對於大部分的問題10個粒子已經足夠可以取得好的結果, 不過對於比較難的問題或者特定類別的問題, 粒子數可以取到100 或 200 粒子的長度: 這是由優化問題決定, 就是問題解的長度 粒子的范圍: 由優化問題決定,每一維可是設定不同的范圍 Vmax: 最大速度,決定粒子在一個循環中最大的移動距離,通常設定為粒子的范圍寬度,例如上面的例子里,粒子 (x1, x2, x3) x1 屬於 [-10, 10], 那麼 Vmax 的大小就是 20 學習因子: c1 和 c2 通常等於 2. 不過在文獻中也有其他的取值. 但是一般 c1 等於 c2 並且范圍在0和4之間 中止條件: 最大循環數以及最小錯誤要求. 例如, 在上面的神經網路訓練例子中, 最小錯誤可以設定為1個錯誤分類, 最大循環設定為2000, 這個中止條件由具體的問題確定. 全局PSO和局部PSO: 我們介紹了兩種版本的粒子群優化演算法: 全局版和局部版. 前者速度快不過有時會陷入局部最優. 後者收斂速度慢一點不過很難陷入局部最優. 在實際應用中, 可以先用全局PSO找到大致的結果,再有局部PSO進行搜索. 另外的一個參數是慣性權重, 由Shi 和Eberhart提出, 有興趣的可以參考他們1998年的論文(題目: A modified particle swarm optimizer)

Ⅹ 劃分造句-用劃分造句

(1) 劃分 天才和勤勉之別的界線迄今尚未能確定，以後也沒法確定。貝多芬

(2) 必須十分明確地 劃分 政黨及其中央和蘇維埃政權的職權。列寧

(3) 合理 劃分 空間，讓設計融入生活，營造自然，品味，格調。

(4) 從兩者之外被個別 劃分 出來的存在。事實上，這也不外乎是夢幻。

(5) 時間 劃分 愈細，感覺上過去愈快，生活上興味愈多。故「快」就是「樂」，快樂稱為「快活」。

(6) 無論就男性或女性來說，我認為實際上只能 劃分 為兩類人：有思想的人和沒有思想的人，其所以有這種區別，差不多完全要歸因於教育。

(7) 他煞有介事地對主體進行了層級的 劃分 ，而在劃分的最關鍵階段現實界卻突然閉口不言，使主體的結構性存在也變得不可言說。

(8) 只有當這種無序通過描述被 劃分 和固定下來時，它本身才會得到澄清。但是，對這種吳旭東澄清不再屬於這個故事的一部分。

(9) 在 劃分 文章段落層次時,我對承上啟下的語句的位置總是劃不到位。

(10) 我國有八大方言,仔細 劃分 ,又千差萬別。

(11) 十七歲時，一條線筆直地 劃分 出「什麼也沒想"和「一切都是想像」兩邊。混沌的狀態太舒心，幾乎讓一切問題都找不到一個站穩的地面。每一腳都是雲，每一腳都是湖，每一腳都是風扇下的暖流，撐過一堂四十分鍾的化學課。

(12) 摘要在梭倫改革 劃分 公民等級的標准問題上，學者們的意見眾說紛紜，令人莫衷一是。

(13) 我寫文章時往往不太注意 劃分 層次。

(14) 要把幾種相近但又有所區別的語法現象 劃分 清楚。

(15) 智慧是 劃分 區域的。從商的智慧是金色的，從政的智慧是血色的，愛情的智慧是無色的，仇恨的智慧是黑色的。沒有誰的智慧是萬能的，所以人們在一些領域絕頂聰明，在另一個領域混沌不堪。

(16) 人不可以相貌美醜 劃分 評價，人重要的是內在，是價值，評價人時，切不可以貌取人，更不可因為他的某一缺點就說他沒有優點，以偏概全！

(17) 有些時代的界限很難 劃分 。

(18) 要是把人們的血液傾注在一起，那顏色、重量和熱度都難以區別，偏偏在人間的關繫上，會 劃分 清清楚楚的鴻溝。莎士比亞

(19) 簡潔對稱突顯沉穩，各房間都為端正的四方形，功能的空間 劃分 和位置布局體現德國式的嚴謹。

(20) 我抬頭望瞭望天，一隻小小的風箏便映入了我的眼簾。它的「身」上像彩虹似的被 劃分 成一條一條的，色彩繽紛。在尾巴上還掛著一塊手帕似的白布，這是殷麗為了防止它打轉，所以縫上去的。

(21) 如果你坐在飛機上向下鳥瞰，這里的景色是極其壯觀美麗的。碧綠、蔥綠、黛綠的林帶網，像棋盤一樣把黃色的沃土一檔檔地 劃分 得非常整齊。田野隨著季節的轉換和作物的交替成熟，如同閃爍的寶石似地變換著絢麗的色彩。

(22) 人對社會有兩種態度：一種人永遠用樂觀的、積極的態度看世界。一種人用悲觀、消極的態度看世界。實際上這是 劃分 人的心理平衡與不平衡的標准。只要你樂觀積極地看世界，這世界就很美好。

(23) 們所有的一切只是整個永恆的「現在」，而所謂年，月，日，小時，分，秒，不過是對整個永恆的「現在」的生硬而勉強的 劃分 。

(24) 什麼是段落？段落即自然段，是篇章結構的基本單位。在文章中每個段落用換行作為明顯的標志，表示文章思路發展中的停頓和間歇。段落的 劃分 要受多種因素的影響，如文章的內容、風格、體裁、流派以及作者的個性、習慣等。

(25) 人生一方面求壽命之長，一方面又求生活過去之快，兩者看似矛盾，而其實無妨。因為這是在實際上求壽命之長，而在感覺上求生活過去之快，人工的時間 劃分 ，便是在感覺上求生活過去之快的一法。

(26) 總是忙著裝扮；真精英總是努力地與民眾溝通，偽精英總是努力地與民眾 劃分 ，這就是最根本的區別。

(27) 如果上市部分完全獨立，在資產所有權上和母行一刀兩斷，那麼，母行的日子會更加難過，母行為什麼要同意把自己最好的一部分 劃分 出去？

(28) 前女友對現女友來說，永遠是別扭的存在。雖然從名字上就已經用時間做了 劃分 ，但是在不同的歲月里，她們確實分享了同一個男人，這是即便明晰如時光也無法解決的問題。

(29) 時間為虛妄？我們從物換星移、滄海桑田知道時間，從世界的種種變化， 劃分 出時間的刻度…怎麽說沒有時間呢？

(30) 目前監測上海市地面沉降的觀測標按照標桿導正方式進行 劃分 ，主要有兩種結構即鋼絲繩導正式和導輪扶正式。

(31) 本文提出了一種新的奇異單元，它是一個中心設在裂紋尖端的正多邊形， 劃分 成圍繞著縫端的若干個三角形。

(32) 策略3：並行批處理將批處理任務 劃分 為子任務發送到各個網格節點上，然後再聚合各個部分的結果。

(33) 耕地等別 劃分 屬於土地評價的范疇，其任務就是要搞清一定區域內耕地質量、數量及其空間分布狀況。

(34) 考慮停車收費對城市交通分配的影響，把出行者 劃分 為擁有自用車的出行者和無車的出行者兩類。

(35) 以渤海灣盆地下第三系為例，將可容納空間概念應用於陸相斷陷盆地層序成因分析和層序 劃分 。

(36) 本文系統地研究了大巴山南坡奧陶系的沉積特徵，詳細地 劃分 了該系各組段的沉積相，並建立了奧陶系的沉積相模式。

(37) 1945年，二戰將近結束時，波茨坦會議 劃分 了三八線，這條線差不多把朝鮮分為兩半。

(38) 根據影像特徵將南四湖濕地 劃分 為稻田區和湖體區兩個部分，進行分層面向對象分類。

(39) 在區域地層 劃分 與對比中，內蒙古固陽盆地缺少下第三系。

(40) 網格計算需要使用軟體來 劃分 和分配程序片段，就像將一個大型系統鏡像分發給數千台計算機。

(41) 通過對失穩過程的分析，對孕震期作了新的 劃分 ，並給出了失穩臨界條件的形變判據。

(42) 根據沉積構造解釋結論，建立沉積微相模式，最終精細 劃分 沉積微相。

(43) 依據我國在國民經濟和社會發展第十一個五年規劃綱要中提出的主體功能區 劃分 基本思路，結合棗陽市實際情況，構建了土地利用分區指標。

(44) 並在小組長,團隊領導者和經理們之間 劃分 了不同的職責.

(45) 現重點探討了在准市場情況下南水北調中線水量分配的理論和模型，在比較計 劃分 配與市場分配的基礎上，從理論上說明中線建立准市場水量分配的必要性和可行性。

(46) 然而，現有的柑橘分類系統在亞屬 劃分 和種的數目等問題上分歧依然很大。

(47) 例如零售業，由於有嚴格的區域 劃分 規定，零售商們總是為在哪開新店，什麼時候開新店而大傷腦筋。

(48) 幼兒園所開展的兒童電視美術片教育活動，可以 劃分 為「觀看活動」與「延伸活動」兩個層次。

(49) 在羅伯特基根的人類認識論的階段 劃分 中，他稱最後一個階段為「自我改造精神」。

(50) 利用有效光通量法作泛光照明計算時被照面網格的 劃分 方法。

(51) 在現代城市提倡生態園林的背景下依據生態原理和園林美學原理，將江南地區生境類型進行 劃分 ，分別構建彩葉樹種植物群落模式。

(52) 集合 劃分 問題是一個典型的NP完全問題，建立了集合劃分問題的優化數學模型，採用蟻群演算法解決了此問題。

(53) 初步探討了利用視電阻率電位測井曲線， 劃分 多年凍結層的效果及精度與凍結層岩性、含冰量和井徑等因素的關系。

(54) 通過在阿魯納查爾邦的強勢，中國在發出信號：與印度正在進行的談判不能僅僅集中在邊界 劃分 上，盡管雙方仍然稱之為「邊界談判」。

(55) 壓舌板，老花鏡，和醫用鉗子以及類似的產品被 劃分 為第一類設備，並且在很大程度上是免於機構評估的。

(56) 分門別類的 劃分 到階級或類別中的。

(57) 通過調查和分析，將該區植被 劃分 為4個植被型組，12個植被型，36個群系。

(58) 證明了系統模塊 劃分 的科學性和正確性，為新型高性能電工材料應用特性的標准化建模奠定了重要基礎。

(59) 對深層回指進行分類， 劃分 了無明示先行詞的回指、零回指詞回指和句法歧異回指，並對其進行語用分析，提出了相應的釋義方法。

(60) 任何稅務制度，基本上都可以 劃分 為直接稅與間接稅。

(61) 土體工程中用雙向水壓計測量水壓並 劃分 含水層。

(62) 從文獻流傳形式和保存形式來 劃分 ，我國古文獻可分為世傳古文獻、出土文獻、民間古文獻、域外古漢籍四大類。

(63) 由於無法獲得「計 劃分 配」的消費者持續增長的需求，黑市物價將進一步膨脹。

(64) 在某些特殊情況下，選擇結構面密度作為 劃分 均質區的依據更為合適。

(65) 1846年,波爾克總統同意妥協,將該地區在北緯40度處 劃分 .

(66) 本文應用主分量分析法，對吳忠新灌區生態經濟類型進行了初步 劃分 與研究。

(67) 當討論到歐洲的互聯網普及率，我們依然可以看到有一個清晰的南北 劃分 。

(68) 推薦閱讀：摘要：本文通過對聲音 劃分 標準的正確認識，對「美聲唱法」原意的深層理解，以及對歌唱實質的合理把握，探討小嗓子聲樂學生的成才之路。

(69) 你總應該有一個根據分類法 劃分 服務的服務模型。

(70) 本文對XY配對行為進行了討論，同時按性染色體配對特徵 劃分 了SC在粗線期的不同發展階段。

(71) 灰椋鳥現僅在市郊棲息，其棲息地 劃分 為夜宿地、休息隱蔽地、取食地、飲水地。

(72) 韻律分析:將詩 劃分 成音步的分析方法.

(73) 在一定條件下,異常 劃分 運算元就是向上延拓運算元.

(74) 由球莖生長而成有花莖的類似孤挺花屬植物的小型植物的一個屬；有時被 劃分 為石蒜科植物的一個科的一員；小金梅草屬的一種植物。

(75) 本文根據日照百分率年變程曲線類型，應用聚類分析方法，把全國 劃分 為12個日照區。

(76) 、介紹一下黑龍江省的行政區域 劃分 ?

(77) 還討論了面元 劃分 及其近似方法，分析了遮擋處理演算法。

(78) 水文模型對徑流成份的 劃分 也可以用來研究枯期徑流及基流分割。

(79) 例如神經鞘磷脂可被 劃分 為磷脂，因為存在磷酸脂。

(80) 本文將法務會計理論體系 劃分 為基礎理論和應用理論兩個層次.

(81) 說它科學，是因為按其人聲的自身特點，有其嚴格的聲部與聲區的 劃分 。

(82) 法律規定，婦女在農村 劃分 責任田方面享有同男子平等的權利。

(83) 提出一種基於最大樹法的生成多文檔文摘子主題 劃分 方法。

(84) 結果表明，瑞雷波技術能有效 劃分 工程場地地層和正確評價工程場地類型。

(85) 這樣的認識是深刻的，但還較多的停留在夢覺的 劃分 上面。

(86) 利用該技術揭示水稻品種的起源、遺傳背景和親緣關系，把我國八倍體小黑麥 劃分 為兩種不同類型。

(87) 根據重要值，霧靈山保護區植被可以 劃分 為3個植被型組，5個植被型，42個群系和139個群叢，非常豐富。

(88) 將雙旗山金礦礦化類型 劃分 為石英脈型和蝕變岩型。

(89) 本文首先參考了前人的理論 劃分 以及中國人佛教信仰的特點，將研究對象劃分為三類人：一般遊客、香客、皈依者。

(90) 船內艙位的等級分得細致清楚，如同我們的人生，從一出生開始早已 劃分 好，不同的艙位組合起來代表了整個大時代。阿Sam

(91) 第三章：通過以上的研究分析，這一部分以角色 劃分 的方式對二人台演唱特點予以論述。

(92) 分析了長距離輸油管線工程的震害特點,給出了長距離輸油管線工程震後功能狀態分級 劃分 標准.

(93) 深圳市人力資源和社會保障局近日公布了公務員分類管理制度改革內容，改革將把公務員管理模式 劃分 成綜合管理類、行政執法類、專業技術類。

(94) 群系可以按其優勢物種的特徵 劃分 為一些次級的群落類型.

(95) 根據評價結果，由點到面的將承德市所有礦山 劃分 出礦山地質環境嚴重區、較嚴重區及一般區。

(96) 實驗表明，該優化 劃分 方法相對於傳統的圖劃分演算法能夠有效地提高模擬性能。

(97) 在構造地質學中，斷層上盤和下盤的相對位移運動特徵是 劃分 各種類型斷層的一個主要因素。

(98) 同時論文還將廣東裸子植物種的分布區類型 劃分 為20個亞型.

(99) 已經被 劃分 為單間堡壘的記憶，分割為巨大的由極小的秘室組成的迷宮。

(100) 以164株大樹的調查數據為基礎，對元寶楓各性狀進行相關性分析，再進行變異類型 劃分 。

(101) 在本書中，我們力圖以明顯的方式把動詞 劃分 幾大類。

(102) 赤褐色擬八哥，赤褐色鷯哥：普通擬八哥的地理 劃分 種類，分布於從新英格蘭和阿拉巴契亞西部至落基山脈的區域內，和紫色擬八哥的不同之處是深赤褐色的背部。

(103) 經常的,要保持CSS的整潔度和有序性.我喜歡將選擇符按照樣式的類別進行組織 劃分 .

(104) 揭示了本縣的地域異常規律, 劃分 了重點地震危險區.

(105) 您可以向我們索取書目,按科目,作者,出版社或程度 劃分 的書訊.

(106) 針對垂直管圈結構和爐內熱負荷分布特點,將水冷壁 劃分 為由流量迴路、壓力節點和連接管組成的流動網路系統.

(107) 也是在被人提及之後我才意識到，原來我們人生的的節點被 劃分 得如此清晰，遇見一個人算開始，告別一個人算結束。小喂

(108) 酒泉盆地南緣山前褶皺沖斷帶以北祁連北緣斷裂為界,傾向方向 劃分 為兩個帶,走向方向受調節斷層的控制,分段變形.

(109) 本文根據四川旅遊資源的現狀、地理位置等情況，將四川 劃分 出三大旅遊經濟圈。

(110) 因此，政府不必忌諱農民組織力量的強大，但需正確 劃分 理事會與村兩委的職能邊界；理論界應當以「社會化小農」為基礎構建農民組織理論新框架。

(111) 這其中尤其需要合理 劃分 中央與地方以及地方上下級之間的環境管理許可權，以為我國環境管理工作進一步掃除體制障礙。

(112) 運用該方法，依據井的地震合成記錄分別對梨樹、德惠凹陷各井的地質層位和地震層位進行了標定，並建立了兩者之間的對應關系，進而進行地層 劃分 。

(113) 結果表明：以海拔、坡向、土壤類型為立地分類的主導因子，將鷲峰森林公園共 劃分 為15個立地類型。

(114) 本文主要研究了空間結構中這兩類曲面的造型演算法以及自由曲面的網格 劃分 演算法，並編制了相應的程序。

(115) 軍隊正從佔領區按計 劃分 期撤出.

(116) 地理時間的使用始於大英帝國時期，當時用緯線和經線 劃分 世界，零度經線通過倫敦的格林尼治天文台。

(117) 柴北緣現今構造格局可以 劃分 為三大構造帶和兩大沉降帶，流體勢的變化也有相同的特點。

(118) 針對油氣集輸管線中氣液兩相團狀流的流動機理和特點，將每一段塞單元 劃分 為帶液層的氣塞區和液塞區兩個區域。

(119) 在巨藻生長發育過程中，依附著器的變化，可 劃分 為卵囊附著期、假根毛附著期、吸附盤附著期和假根附著期四個時期。

(120) 盡管修業年限的 劃分 是學制改革的一個重要方面，但學制改革是一項系統工程，需要認真研究學校教育的性質、目標、任務等一系列根本問題。