蚁群算法伪代码

Ⅰ 人类造出的仿生武器，是从昆虫身上获得的哪些灵感

人类吹嘘自己是地球上唯一拥有先进智慧的生物。他们在与自然抗争的同时，创造了文明，发展了科学技术。各种技术和发明弥补了人类的不足，但人类仍然面临着困难。在几十亿年的进化中，生物体通过无数的失败和牺牲完美地解决了许多问题。因此，人类应该向自然学习，从中汲取灵感。

一旦这两种物质混合，它们就会在酶的作用下迅速反应——沸腾和爆发。美国军事专家已经开发出一种非常先进的二元化学武器，将化学物质储存在不同的容器中。炮弹一旦发射，横膈膜就会破裂，导弹飞行后几秒钟内，这种混合物就会发生反应，最终起到杀敌的作用。然而，人们希望仿生学能为人类的利益服务，而不是为战争服务。

Ⅱ 动物仿生学的发明

现代的雷达——一种无线电定位和测距装置:科学家研究发现蝙蝠不是靠眼睛，而是靠嘴、喉和耳朵组成的回声定位系统。因为蝙蝠在飞行时发出超声波，又能觉察出障碍物反射回来的超声波。科学家据此设计出了现代的雷达——一种无线电定位和测距装置

科学家通过对海豚游泳阻力小的研究发明了能提高鱼雷航速的人工海豚皮；以及模仿袋鼠在沙漠运动形式的无轮汽车(跳跃机)等。

前苏联科学院动物研究所的科学家在企鹅的启示下，他们设计了一种新型汽车－－“企鹅”牌极地越野汽车。这种汽车的宽阔的底部，直接贴在雪面上，用轮勺撑动着前进，行驶速度可达50公里／小时。

科学家模仿昆虫制造了太空机器人。

澳大利亚国立大学的一个科研小组通过对几种昆虫的研究，已经研制出一个小型的导航和飞行控制装置。这种装置可以用来装备用于火星考察的小型飞行器。

英国科学家在仿生学启发下，正在研制一种可以靠尾鳍摆动以S形“游水”的潜艇新式潜艇的主要创新之处是使用了被称为“象鼻致动器”的装置。“象鼻”由一组用薄而柔软的材料做成的软管组成，模仿肌肉活动，推动鳍的运动。这种新式潜艇可以充当水底扫雷潜艇，用来对付最轻微的声响或干扰便会引爆的水雷。

令人讨厌的苍蝇，与宏伟的航天事业似乎风马牛不相及，但仿生学却把它们紧密地联系起来了。

苍蝇是声名狼藉的“逐臭之夫”，凡是腥臭污秽的地方，都有它们的踪迹。苍蝇的嗅觉特别灵敏，远在几千米外的气味也能嗅到。但是苍蝇并没有“鼻子”，它靠什么来充当嗅觉的呢? 原来，苍蝇的“鼻子”——嗅觉感受器分布在头部的一对触角上。

每个“鼻子”只有一个“鼻孔”与外界相通，内含上百个嗅觉神经细胞。若有气味进入“鼻孔”，这些神经立即把气味刺激转变成神经电脉冲，送往大脑。大脑根据不同气味物质所产生的神经电脉冲的不同，就可区别出不同气味的物质。因此，苍蝇的触角像是一台灵敏的气体分析仪。

仿生学家由此得到启发，根据苍蝇嗅觉器的结构和功能，仿制成功一种十分奇特的小型气体分析仪。这种仪器的“探头”不是金属，而是活的苍蝇。就是把非常纤细的微电极插到苍蝇的嗅觉神经上，将引导出来的神经电信号经电子线路放大后，送给分析器；分析器一经发现气味物质的信号，便能发出警报。这种仪器已经被安装在宇宙飞船的座舱里，用来检测舱内气体的成分。

这种小型气体分析仪，也可测量潜水艇和矿井里的有害气体。利用这种原理，还可用来改进计算机的输入装置和有关气体色层分析仪的结构原理中。

从萤火虫到人工冷光

自从人类发明了电灯，生活变得方便、丰富多了。但电灯只能将电能的很少一部分转变成可见光，其余大部分都以热能的形式浪费掉了，而且电灯的热射线有害于人眼。那么，有没有只发光不发热的光源呢? 人类又把目光投向了大自然。

在自然界中，有许多生物都能发光，如细菌、真菌、蠕虫、软体动物、甲壳动物、昆虫和鱼类等，而且这些动物发出的光都不产生热，所以又被称为“冷光”。

在众多的发光动物中，萤火虫是其中的一类。萤火虫约有1 500种,它们发出的冷光的颜色有黄绿色、橙色，光的亮度也各不相同。萤火虫发出冷光不仅具有很高的发光效率，而且发出的冷光一般都很柔和，很适合人类的眼睛，光的强度也比较高。因此，生物光是一种人类理想的光。

科学家研究发现，萤火虫的发光器位于腹部。这个发光器由发光层、透明层和反射层三部分组成。发光层拥有几千个发光细胞，它们都含有荧光素和荧光酶两种物质。在荧光酶的作用下，荧光素在细胞内水分的参与下，与氧化合便发出荧光。萤火虫的发光，实质上是把化学能转变成光能的过程。

早在40年代，人们根据对萤火虫的研究，创造了日光灯，使人类的照明光源发生了很大变化。近年来，科学家先是从萤火虫的发光器中分离出了纯荧光素，后来又分离出了荧光酶，接着，又用化学方法人工合成了荧光素。由荧光素、荧光酶、ATP(三磷酸腺苷)和水混合而成的生物光源,可在充满爆炸性瓦斯的矿井中当闪光灯。由于这种光没有电源，不会产生磁场，因而可以在生物光源的照明下，做清除磁性水雷等工作。

现在，人们已能用掺和某些化学物质的方法得到类似生物光的冷光，作为安全照明用。

电鱼与伏特电池

自然界中有许多生物都能产生电，仅仅是鱼类就有500余种 。人们将这些能放电的鱼，统称为“电鱼”。

各种电鱼放电的本领各不相同。放电能力最强的是电鳐、电鲶和电鳗。中等大小的电鳐能产生70伏左右的电压,而非洲电鳐能产生的电压高达220伏；非洲电鲶能产生350伏的电压；电鳗能产生500伏的电压，有一种南美洲电鳗竟能产生高达880伏的电压，称得上电击冠军,据说它能击毙像马那样的大动物。

电鱼放电的奥秘究竟在哪里?经过对电鱼的解剖研究， 终于发现在电鱼体内有一种奇特的发电器官。这些发电器是由许多叫电板或电盘的半透明的盘形细胞构成的。由于电鱼的种类不同，所以发电器的形状、位置、电板数都不一样。电鳗的发电器呈棱形，位于尾部脊椎两侧的肌肉中；电鳐的发电器形似扁平的肾脏，排列在身体中线两侧，共有200万块电板;电鲶的发电器起源于某种腺体，位于皮肤与肌肉之间,约有500万块电板。单个电板产生的电压很微弱，但由于电板很多，产生的电压就很大了。

电鱼这种非凡的本领，引起了人们极大的兴趣。19世纪初，意大利物理学家伏特，以电鱼发电器官为模型，设计出世界上最早的伏打电池。因为这种电池是根据电鱼的天然发电器设计的,所以把它叫做“人造电器官”。对电鱼的研究，还给人们这样的启示：如果能成功地模仿电鱼的发电器官，那么，船舶和潜水艇等的动力问题便能得到很好的解决。

水母的顺风耳

“燕子低飞行将雨，蝉鸣雨中天放晴。”生物的行为与天气的变化有一定关系。沿海渔民都知道，生活在沿岸的鱼和水母成批地游向大海，就预示着风暴即将来临。

水母，又叫海蜇，是一种古老的腔肠动物，早在5亿年前,它就漂浮在海洋里了。这种低等动物有预测风暴的本能，每当风暴来临前，它就游向大海避难去了。

仿生学举15个例子：
1。由令人讨厌的苍蝇，仿制成功一种十分奇特的小型气体分析仪。已经被安装在宇宙飞船的座舱里，用来检测舱内气体的成分。
2。从萤火虫到人工冷光；
3。电鱼与伏特电池；
4。水母的顺风耳，仿照水母耳朵的结构和功能，设计了水母耳风暴预测仪，能提前15小时对风暴作出预报，对航海和渔业的安全都有重要意义。
5。人们根据蛙眼的视觉原理，已研制成功一种电子蛙眼。这种电子蛙眼能像真的蛙眼那样，准确无误地识别出特定形状的物体。把电子蛙眼装入雷达系统后，雷达抗干扰能力大大提高。这种雷达系统能快速而准确地识别出特定形状的飞机、舰船和导弹等。特别是能够区别真假导弹，防止以假乱真。
电子蛙眼还广泛应用在机场及交通要道上。在机场，它能监视飞机的起飞与降落，若发现飞机将要发生碰撞，能及时发出警报。在交通要道，它能指挥车辆的行驶，防止车辆碰撞事故的发生。
6。根据蝙蝠超声定位器的原理，人们还仿制了盲人用的“探路仪”。这种探路仪内装一个超声波发射器，盲人带着它可以发现电杆、台阶、桥上的人等。如今，有类似作用的“超声眼镜”也已制成。
7。模拟蓝藻的不完全光合器，将设计出仿生光解水的装置，从而可获得大量的氢气。
8。根据对人体骨胳肌肉系统和生物电控制的研究，已仿制了人力增强器——步行机。
9。现代起重机的挂钩起源于许多动物的爪子。
10。屋顶瓦楞模仿动物的鳞甲。
11。船桨模仿的是鱼的鳍。
12。锯子学的是螳螂臂，或锯齿草。
13。苍耳属植物获取灵感发明了尼龙搭扣。
14。嗅觉灵敏的龙虾为人们制造气味探测仪提供了思路。
15。壁虎脚趾对制造能反复使用的粘性录音带提供了令人鼓舞的前景。
16。贝用它的蛋白质生成的胶体非常牢固，这样一种胶体可应用在从外科手术的缝合到补船等一切事情上

Ⅲ 什么是粒子群算法

粒子群算法介绍（摘自http://blog.sina.com.cn/newtech）
优化问题是工业设计中经常遇到的问题,许多问题最后都可以归结为优化问题. 为了解决各种各样的优化问题,人们提出了许多优化算法,比较着名的有爬山法、遗传算法等.优化问题有两个主要问题:一是要求寻找全局最小点,二是要求有较高的收敛速度. 爬山法精度较高,但是易于陷入局部极小. 遗传算法属于进化算法( Evolutionary Algorithms) 的一种,它通过模仿自然界的选择与遗传的机理来寻找最优解. 遗传算法有三个基本算子:选择、交叉和变异. 但是遗传算法的编程实现比较复杂,首先需要对问题进行编码,找到最优解之后还需要对问题进行解码,另外三个算子的实现也有许多参数,如交叉率和变异率,并且这些参数的选择严重影响解的品质,而目前这些参数的选择大部分是依靠经验.1995 年Eberhart 博士和kennedy 博士提出了一种新的算法;粒子群优化(Partical Swarm Optimization -PSO) 算法 . 这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视,并且在解决实际问题中展示了其优越性.

粒子群优化(Partical Swarm Optimization - PSO) 算法是近年来发展起来的一种新的进化算法( Evolu2tionary Algorithm - EA) .PSO 算法属于进化算法的一种,和遗传算法相似,它也是从随机解出发,通过迭代寻找最优解,它也是通过适应度来评价解的品质. 但是它比遗传算法规则更为简单,它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作. 它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优 .

粒子群算法

1. 引言

粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，有Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究

PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。详细的步骤以后的章节介绍

同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域

2. 背景: 人工生命

"人工生命"是来研究具有某些生命基本特征的人工系统. 人工生命包括两方面的内容

1. 研究如何利用计算技术研究生物现象
2. 研究如何利用生物技术研究计算问题

我们现在关注的是第二部分的内容. 现在已经有很多源于生物现象的计算技巧. 例如, 人工神经网络是简化的大脑模型. 遗传算法是模拟基因进化过程的.

现在我们讨论另一种生物系统- 社会系统. 更确切的是, 在由简单个体组成的群落与环境以及个体之间的互动行为. 也可称做"群智能"(swarm intelligence). 这些模拟系统利用局部信息从而可能产生不可预测的群体行为

例如floys 和 boids, 他们都用来模拟鱼群和鸟群的运动规律, 主要用于计算机视觉和计算机辅助设计.

在计算智能(computational intelligence)领域有两种基于群智能的算法. 蚁群算法(ant colony optimization)和粒子群算法(particle swarm optimization). 前者是对蚂蚁群落食物采集过程的模拟. 已经成功运用在很多离散优化问题上.

粒子群优化算法(PSO) 也是起源对简单社会系统的模拟. 最初设想是模拟鸟群觅食的过程. 但后来发现PSO是一种很好的优化工具.

3. 算法介绍

如前所述，PSO模拟鸟群的捕食行为。设想这样一个场景：一群鸟在随机搜索食物。在这个区域里只有一块食物。所有的鸟都不知道食物在那里。但是他们知道当前的位置离食物还有多远。那么找到食物的最优策略是什么呢。最简单有效的就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域。

PSO从这种模型中得到启示并用于解决优化问题。PSO中，每个优化问题的解都是搜索空间中的一只鸟。我们称之为“粒子”。所有的例子都有一个由被优化的函数决定的适应值(fitness value)，每个粒子还有一个速度决定他们飞翔的方向和距离。然后粒子们就追随当前的最优粒子在解空间中搜索

PSO 初始化为一群随机粒子(随机解)。然后通过叠代找到最优解。在每一次叠代中，粒子通过跟踪两个"极值"来更新自己。第一个就是粒子本身所找到的最优解。这个解叫做个体极值pBest. 另一个极值是整个种群目前找到的最优解。这个极值是全局极值gBest。另外也可以不用整个种群而只是用其中一部分最为粒子的邻居，那么在所有邻居中的极值就是局部极值。

在找到这两个最优值时, 粒子根据如下的公式来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[] 是当前粒子的位置. pbest[] and gbest[] 如前定义 rand () 是介于（0， 1）之间的随机数. c1, c2 是学习因子. 通常 c1 = c2 = 2.

程序的伪代码如下

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

在每一维粒子的速度都会被限制在一个最大速度Vmax，如果某一维更新后的速度超过用户设定的Vmax，那么这一维的速度就被限定为Vmax

4. 遗传算法和 PSO 的比较

大多数演化计算技术都是用同样的过程
1. 种群随机初始化
2. 对种群内的每一个个体计算适应值(fitness value).适应值与最优解的距离直接有关
3. 种群根据适应值进行复制
4. 如果终止条件满足的话，就停止，否则转步骤2

从以上步骤，我们可以看到PSO和GA有很多共同之处。两者都随机初始化种群，而且都使用适应值来评价系统，而且都根据适应值来进行一定的随机搜索。两个系统都不是保证一定找到最优解

但是，PSO 没有遗传操作如交叉(crossover)和变异(mutation). 而是根据自己的速度来决定搜索。粒子还有一个重要的特点，就是有记忆。

与遗传算法比较, PSO 的信息共享机制是很不同的. 在遗传算法中，染色体(chromosomes) 互相共享信息，所以整个种群的移动是比较均匀的向最优区域移动. 在PSO中, 只有gBest (or lBest) 给出信息给其他的粒子，这是单向的信息流动. 整个搜索更新过程是跟随当前最优解的过程. 与遗传算法比较, 在大多数的情况下，所有的粒子可能更快的收敛于最优解

5. 人工神经网络 和 PSO

人工神经网络(ANN)是模拟大脑分析过程的简单数学模型，反向转播算法是最流行的神经网络训练算法。进来也有很多研究开始利用演化计算(evolutionary computation)技术来研究人工神经网络的各个方面。

演化计算可以用来研究神经网络的三个方面：网络连接权重，网络结构(网络拓扑结构，传递函数)，网络学习算法。

不过大多数这方面的工作都集中在网络连接权重，和网络拓扑结构上。在GA中，网络权重和/或拓扑结构一般编码为染色体(Chromosome)，适应函数(fitness function)的选择一般根据研究目的确定。例如在分类问题中，错误分类的比率可以用来作为适应值

演化计算的优势在于可以处理一些传统方法不能处理的例子例如不可导的节点传递函数或者没有梯度信息存在。但是缺点在于：在某些问题上性能并不是特别好。2. 网络权重的编码而且遗传算子的选择有时比较麻烦

最近已经有一些利用PSO来代替反向传播算法来训练神经网络的论文。研究表明PSO 是一种很有潜力的神经网络算法。PSO速度比较快而且可以得到比较好的结果。而且还没有遗传算法碰到的问题

这里用一个简单的例子说明PSO训练神经网络的过程。这个例子使用分类问题的基准函数(Benchmark function)IRIS数据集。(Iris 是一种鸢尾属植物) 在数据记录中，每组数据包含Iris花的四种属性：萼片长度，萼片宽度，花瓣长度，和花瓣宽度，三种不同的花各有50组数据. 这样总共有150组数据或模式。

我们用3层的神经网络来做分类。现在有四个输入和三个输出。所以神经网络的输入层有4个节点，输出层有3个节点我们也可以动态调节隐含层节点的数目，不过这里我们假定隐含层有6个节点。我们也可以训练神经网络中其他的参数。不过这里我们只是来确定网络权重。粒子就表示神经网络的一组权重，应该是4*6+6*3=42个参数。权重的范围设定为[-100，100] (这只是一个例子，在实际情况中可能需要试验调整).在完成编码以后，我们需要确定适应函数。对于分类问题，我们把所有的数据送入神经网络，网络的权重有粒子的参数决定。然后记录所有的错误分类的数目作为那个粒子的适应值。现在我们就利用PSO来训练神经网络来获得尽可能低的错误分类数目。PSO本身并没有很多的参数需要调整。所以在实验中只需要调整隐含层的节点数目和权重的范围以取得较好的分类效果。

6. PSO的参数设置

从上面的例子我们可以看到应用PSO解决优化问题的过程中有两个重要的步骤: 问题解的编码和适应度函数
PSO的一个优势就是采用实数编码, 不需要像遗传算法一样是二进制编码(或者采用针对实数的遗传操作.例如对于问题 f(x) = x1^2 + x2^2+x3^2 求解, 粒子可以直接编码为 (x1, x2, x3), 而适应度函数就是f(x). 接着我们就可以利用前面的过程去寻优.这个寻优过程是一个叠代过程, 中止条件一般为设置为达到最大循环数或者最小错误

PSO中并没有许多需要调节的参数,下面列出了这些参数以及经验设置

粒子数: 一般取 20 – 40. 其实对于大部分的问题10个粒子已经足够可以取得好的结果, 不过对于比较难的问题或者特定类别的问题, 粒子数可以取到100 或 200

粒子的长度: 这是由优化问题决定, 就是问题解的长度

粒子的范围: 由优化问题决定,每一维可是设定不同的范围

Vmax: 最大速度,决定粒子在一个循环中最大的移动距离,通常设定为粒子的范围宽度,例如上面的例子里,粒子 (x1, x2, x3) x1 属于 [-10, 10], 那么 Vmax 的大小就是 20

学习因子: c1 和 c2 通常等于 2. 不过在文献中也有其他的取值. 但是一般 c1 等于 c2 并且范围在0和4之间

中止条件: 最大循环数以及最小错误要求. 例如, 在上面的神经网络训练例子中, 最小错误可以设定为1个错误分类, 最大循环设定为2000, 这个中止条件由具体的问题确定.

全局PSO和局部PSO: 我们介绍了两种版本的粒子群优化算法: 全局版和局部版. 前者速度快不过有时会陷入局部最优. 后者收敛速度慢一点不过很难陷入局部最优. 在实际应用中, 可以先用全局PSO找到大致的结果,再有局部PSO进行搜索.

另外的一个参数是惯性权重, 由Shi 和Eberhart提出, 有兴趣的可以参考他们1998年的论文(题目: A modified particle swarm optimizer)

Ⅳ 跟据昆虫的启示，可发明什么

昆虫有拟态，能模仿环境中其他动植物的形态或行为，以躲避敌害，如枯叶蛾的体色和形态佷似枯叶，潜伏在灌丛中很难发现，其他如警戒色、保护色等都是昆虫长期进化的结果。我们可以进一步研究其机理，用来发明陆战队军服，可大大提高战斗力和减少战斗损耗。

Ⅳ 有关大数据应用的论文(2)

有关大数据应用的论文篇二

《大数据技术对财务管理的影响》

摘 要：大数据可以快速帮助财务部门建立财务分析工具，而不是单纯做账。大数据应该不仅仅局限于本单位的微观数据，更为重要的关注其他单位的宏观数据。大数据技术不仅带来了企事业单位财务数据搜集的便利和挑战，而且也衍生出了诸多关于单位人员个人信息保密等问题的积极探索。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响，以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。

关键词：大数据;财务管理;科学技术;知识进步

数据是一个中性概念。人类自古以来几千年的辉煌变迁，无外乎就是数据的搜集和使用过程而已。纵观古今中外的人际交流与合作，充满着尔虞我诈和勾心斗角，那么他们在争什么呢?实际上是在争夺信息资源;历史上品相繁多的战争，实际上不是在维持什么所谓的正义和和平，抑或为了人间的正道，而是在争夺数据的使用权;“熙熙攘攘皆为利往、攘攘熙熙皆为利来”的世俗变迁逻辑已经让位于数据游戏的哲学法则。人类自英国产业革命以来所陆续发明的技术，尽管被人们美其名曰“第四次科技革命的前沿技术”，实际上不过就是“0”和“1”两个数字的嬉戏而已。正如有学者指出的，汽车技术、生命科学技术、基因技术、原子能技术、宇宙航天技术、纳米技术、电子计算机技术，看起来美轮美奂，实则隐含着杀机，那就是由于人们把技术当成了目的后，导致了“技术专制”后的“技术腐败”和“技术灾难”。人类一方面在懒惰基因的诱惑下，发明了诸多所谓的机械装置，中国叫“机巧”;另一方面又在勤奋的文化下，发明了诸多抑制懒惰的制度和机制。本来想寻求节俭，结果却越来越奢侈;本来想节约，结果却越来越浪费;本来想善良，结果却越来越邪恶;本来想美好，结果却越来越丑陋。正如拉美特里所说：“人是什么?一半是天使，一半是野兽。当人拼命想成为天使的时候，其实他会逐渐变成野兽;当人想极力崇拜野兽的时候，结果会逐渐接近天使。”我们不是在宣讲宿命的技术，我们只是在预测技术的宿命。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响，以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。

一、大数据技术加大了财务数据收集的难度

财务数据的收集是一个复杂的系统工程，国际上一般采用相对性原则，即首先利用不完全统计学的知识对数据进行初步的计算，接着对粗糙的数据进行系统的罗列，最后对类型化的数据进行明分梳理。使用者如果想进入该数据库，就必须拥有注册的用户名和密码。由于国际上对于网络数据的监督均采取了实名注册的模式，所以一旦该用户进入到核心数据库之后想窃取数据，一般都会暴露自己的bug地址源，网管可以循着这一唯一性存留，通过云计算迅速找到该网络终端的IP地址，于是根据人机互动原理，再加上各种网吧所安装的监控平台，可以迅速找到数据库的剽窃者。如果按照上述数据变迁逻辑，那么财务数据的收集似乎变得易如反掌，而事实并非如此。因为：①数据的量化指标受制于云计算服务器的安全性。当云服务器受到不可抗力的打击，如地震、水患、瘟疫、鼠疫、火灾、原子能泄露或各种人为破坏的作用，数据会呈现离散型散落。这时的数据丢失会演变成数字灾难;②各种数据版权的拥有者之间很难实现无缝隙对接。比如在经过不同服务器的不同数据流之间，很难实现现实意义上的自由流通。正如专家所指出的，教育服务器的事业单位的人员数据、行政部门人事管理部门的保密性数据、军事单位的军事数据、医疗卫生事业的数据、工商注册数据、外事数据等在无法克服实际权力的分割陷阱之前，很难实现资源的共享，这时对数据的所谓搜集都会演化为“不完全抽样”的数字假象。由此而衍生的数据库充其量只是一部分无用的质料而已。

二、大数据技术影响了财务数据分析的准确性

对于搞财务管理的人来说，财务数据的收集只是有效实现资源配置的先决条件，真正有价值的或者说最为关键的环节是对财务数据的分析。所谓“财务数据分析”是指专业的会计人员或审计人员对纷繁复杂的单位人力资源信息进行“去魅”的过程。所谓“去魅”就是指去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里、内外互联，彼此沟通、跨级交流、跨界合作。在较为严格的学术意义上，分析的难度广泛存在与财务工作人员的日常生活中。大数据技术尽管为数据的搜集提供了方便法门，但同时加大了财务人员的工作量和工作难度。原先只是在算盘或者草稿纸上就可以轻松解决的数据计算，现在只能借助于计算机和云图建模。对于一些借助于政治权力因素或者经济利益因素，抑或是借助于自身的人际关系因素上升到财务管理部门的职工来说，更大的挑战开始了。他们不知道如何进行数据流的图谱分析，不知道基于计算机软件技术的集成线路技术的跌级分类，不知道基于非线性配置的液压传动技术的模板冲压技术，不知道逆向网络模型来解决外部常态财务变量的可篡改问题。由于技术不过硬，导致了领导安排的任务不能在规定的时间内完成，即时仓促做完的案例，也会因为数据分析技术的落后而授人以柄，有的脾气不好的领导可能会大发雷霆;脾气好的领导只是强压着内心的怒火，那种以静制动的魄力和安静更是摄魂夺魄。所以说数据分析难度的增加不是由于财务人员的良心或善根缺失，在很大程度上是由于技术的进步和大数据理念给我们带来的尖锐挑战。对于普通的没有家庭和社会背景的财务管理人员来说，能做的或者说唯一可做的就是尊重历史发展的周期律，敬畏生生不息的科学革命，认真领会行政首长的战略意图，提升自己的数据分析技术，升华在自身的“硬实力”。否则觊觎于领导的良心发现和疏忽大意，期望技术的静止或者倒退，抑或是在违法犯罪之后天真的认为可以相安无事，可能都只会落得“恢恢乎如丧家之犬”的境遇。

三、大数据技术给财务人事管理带来了挑战

一个单位的财务人事管理牵扯到方方面面的问题，其意义不可小视。一般来讲，单位在遴选财务管理部门管理人员的时候，大多从德才绩行四个方面全面权衡。然而这种“四有标准”却隐含着潜在的危机和不可避免的长远威胁，这其中的缘由就在于人性的复杂性和不可猜度性。历史和现实一再告诉人们，单纯看眼前的表现和话语的华丽，不仅不能对人才的素质进行准确的评价，而且还会导致官员的远期腐败和隐性腐败。对于中国的腐败，国人大多重视了制度和道德的缘起，却往往忽视了财务管理的因素。试想如果财务管理人员牢牢践行“焦裕禄精神”，不对任何政治权力开绿灯，国有资产又如何流出国库而了无人知晓呢?事实上，中国的所有腐败，不论是国有资产的国外流失抑或是国内流失，都在很大程度上与财务人员有关，可能有些管理人员会强调那不是自己的责任，出纳签字是领导的授意，会计支出费用那是长官的意思清晰表示。实际上，处于权力非法授予的签字、盖章、取现、流转和变相洗钱都是违法的，甚至是犯罪的。间接故意也是应当追究责任的。值得高兴的是，伴随着数字模拟技术的演进，财务管理中的腐败现象和人事管理科学化问题得到了极大的改善，相关领导伸手向财务要钱的行为，不仅会受到数据进入权限的限制，而且还会受到跟数据存留的监控，只要给予单位科技人员以足够的权限，想查找任何一笔资金的走向就变得非常简单，而且对于每一笔资金的经手者的信息也会了如指掌。这在一定程度上减少了只会指挥、不懂电脑的首长的孵化几率。

四、大数据技术加大了单位信息保密的难度

IMA(美国注册会计师协会)研发副总裁Raef・Lawson博士曾经指出：“客观上讲，大数据技术的正面效用是非常明显的，但一个不容回避的事实是大数据技术为财务信息的安全性提出了越来越严峻的挑战。我们已经注意到，在欧洲大陆、美洲大陆已经存在基于数据泄露而产生的各种抗议活动，这些活动牵扯到美国的数据窃听丑闻、俄罗斯对军事数据的强制性战友举动、以色列数据专家出卖阿拉伯世界经济数据的案件、在东方的中国香港一部分利用数据的窃取而发家致富的顶尖级黑客专家。”在数据集成的拓扑领域，大数据技术的保密性挑战肇始于蚁群算法的先天性缺陷。本来数据流的控制是依靠各种所谓的交易密码，实际上这些安全密码只是数据的另一种分类和组合而已。在数据的非线性组合和线路的真空组装模式下，任何密码都只是阻挡了技术侏儒的暂时性举动，而没有超出技术本身的惰性存在。当一个hacker掌握了源代码的介质性接洽技术之后，所剩下的就是信息和数据的搜集了，只要有足够的数据源，信息的户的几乎是轻而易举的。

2003年，北京的一家名为飞塔公司的防火墙安全软件在中关村科技城闪亮上市。该安全控制软件的开发者随机开发了一款名曰MAZE天网的软件，并且采用了“以其之矛攻其之盾”的攻防策略。测试的结果是尽管maze的源代码采用了24进制蝶形加密技术，但 FortiGate防火墙技术仍然能够阻挡住善意木马对电脑终端用户信息的剽窃和非法利用。FortiWeb已经通过全球权威的ICSA认证，可以阻断如跨站脚本、SQL注入、缓冲区溢出、远程文件包含、拒绝服务，同时防止敏感数据库外泄，为企事业单位Web应用提供了专业级的应用安全防护。飞塔公司之所以耗费人力和物力去开发这一新型的换代产品，就在于大数据时代对单位信息保密性的冲击。试想，如果一个单位连职工最起码的个人信息都不能安全存储的话，那么财务管理的科学性和人本性将从何谈起?只能说，即使在人权保护意识相对薄弱的法治环境里，我们也应该尽量提升自己的保密意识，加强对个人信息的保护和合理运用。

作者简介：田惠东(1967- )，女，汉族，河北定兴人，副高级会计师，本科学历，研究方向：财务管理，单位：保定市第一医院

Ⅵ 蚂蚁的特点和习性

蚂蚁是一种有社会性的生活习性的昆虫，属于膜翅目，蚂蚁的触角明显的膝状弯曲，腹部有一、二节呈结节状，一般都没有翅膀，只有雄蚁和没有生育的雌蚁在交配时有翅膀，雌蚁交配后翅膀即脱落。蚂蚁是完全变态型的昆虫，要经过卵、幼虫、蛹阶段才发展成成虫，蚂蚁的幼虫阶段没有任何能力，它们也不需要觅食，完全由工蚁喂养，工蚁刚发展为成虫的头几天，负责照顾蚁后和幼虫，然后逐渐地开始做挖洞、搜集食物等较复杂的工作，有的种类蚂蚁工蚁有不同的体型，个头大的头和牙也发展的大，经常负责战斗保卫蚁巢，也叫兵蚁。
蚂蚁求助编辑网络名片
蚂蚁蚂蚁是一种有社会性的生活习性的昆虫，属于膜翅目，蚂蚁的触角明显的膝状弯曲，腹部有一、二节呈结节状，一般都没有翅膀，只有雄蚁和没有生育的雌蚁在交配时有翅膀，雌蚁交配后翅膀即脱落。蚂蚁是完全变态型的昆虫，要经过卵、幼虫、蛹阶段才发展成成虫，蚂蚁的幼虫阶段没有任何能力，它们也不需要觅食，完全由工蚁喂养，工蚁刚发展为成虫的头几天，负责照顾蚁后和幼虫，然后逐渐地开始做挖洞、搜集食物等较复杂的工作，有的种类蚂蚁工蚁有不同的体型，个头大的头和牙也发展的大，经常负责战斗保卫蚁巢，也叫兵蚁。

中文名称： 蚂蚁
别称： 蚁、玄驹、昆蜉
界： 动物界
门： 节肢动物门
纲： 昆虫纲
目： 膜翅目
亚目： 细腰亚目
科： 胡蜂总科、蚁科

目录

蚁穴
外形特征
分布范围
生活习性蚂蚁住房
蚂蚁寿命
蚁型与分工
生长繁殖
蚂蚁为什么能搬比它重几十倍的东西？
养殖方法人工换巢方法
蚂蚁的饲养
蚂蚁的语言
药用知识
古今蚂蚁故事蚂蚁改变历史
蚂蚁哲学
吃掉精锐德军
相关动画及艺术《别惹蚂蚁》
蚂蚁尸体创作
蚂蚁妙用手术用蚁
编程用蚁
蚁群算法
蚂蚁防治
两种论点
化学成分
药理作用
蚂蚁种类墨西哥蜜蚁
军蚁
钝猛蚁幼虫
切胸蚁
蚁穴
外形特征
分布范围
生活习性 蚂蚁住房
蚂蚁寿命
蚁型与分工
生长繁殖
蚂蚁为什么能搬比它重几十倍的东西？
养殖方法 人工换巢方法
蚂蚁的饲养
蚂蚁的语言
药用知识古今蚂蚁故事
蚂蚁改变历史 蚂蚁哲学 吃掉精锐德军相关动画及艺术
《别惹蚂蚁》 蚂蚁尸体创作蚂蚁妙用
手术用蚁 编程用蚁 蚁群算法蚂蚁防治两种论点化学成分药理作用蚂蚁种类
墨西哥蜜蚁 军蚁 钝猛蚁幼虫 切胸蚁展开 编辑本段蚁穴
蚂蚁绝对是建筑专家， 蚁穴内有许多分室，这些分室各有用处。 在沙漠中有一种蚂蚁，建的窝远看就如一座城堡， 有4.5米之高。那些窝废弃之后，就会被一些动物拿来当自己的窝了，它们的4.5米就相当于人类的4500米。 一般蚁穴中心的地方都是给蚁王住的，蚁王任务就是吃东西，交配，生孩子。 那里牢固，安全，舒服。 道路四通八达。蚂蚁的窝外面还有一圈土。 其他储备食物的地方，里面通风，凉快，冬暖夏凉。
编辑本段外形特征
蚂蚁
蚂蚁目前有21亚科283属（主流沿用的是16亚科的分类系统和21亚科的系统相比，新的系统从猛蚁亚科中分出了若干亚科）。一般体小，颜色有黑、褐、黄、红等，体壁具弹性，光滑或有毛。口器咀嚼式，上颚发达。触角膝状，4~13节，柄节很长，末端2~3节膨大。腹部第1节或1、2节呈结状。有翅或无翅。前足的距离大，梳状，为净角器（清理触角用）。蚂蚁的外部形态分头、胸、腹三部分，有六条腿。蚂蚁卵约0.5毫米长，呈不规则的椭圆形，乳白色，幼虫蠕虫状半透明，工蚁体细小，体长约2.8毫米，全身棕黄，单个蚁要细看才易发现。雄、雌蚁体都比较粗大。腹部肥胖，头、胸棕黄色，腹部前半部棕黄色，后半部棕褐色。雄蚁体长约5.5毫米。雌蚁体长约6.2毫米。室内环境常见的有法老蚁等。
编辑本段生活习性
蚂蚁住房
潮湿温暖的土壤。 它们通常生活在干燥的地区，但能在水中存活两个星期。
蚂蚁寿命
蚂蚁的寿命很长，工蚁可生存几星期至3-7年，蚁后则可存活十几年或几十年，甚至50多年。一个蚁巢在1个地方可生长1年。
蚁型与分工
蚂蚁发育为完全变异形态。所有的蚁科都过社会性群体生活。一般在一个群体里有四种不同的蚁型。 l．蚁后： 有生殖能力的雌性，或称母蚁，又称蚁王，在群体中体型最大，特别是腹部大，生殖器官发达，触角短，胸足小，有翅、脱 大头蚁工蚁
翅或无翅。主要职责是产卵、繁殖后代和统管这个群体大家庭。2．雄蚁：或称父蚁。头圆小，上颚不发达，触角细长。有发达的生殖器官和外生殖器，主要职能是与蚁后交配。 3．工蚁：又称职蚁。无翅，是不发育的雌性，一般为群体中最小的个体，但数量最多。复眼小，单眼极微小或无。上颚、触角和三对胸足都很发达，善于步行奔走。工蚁没有生殖能力。工蚁的主要职责是建造和扩大巢穴、采集食物、饲喂幼虫及蚁后等。 4．兵蚁：“兵蚁”是对某些蚂蚁种类的大工蚁的俗称。 蚂蚁建立群体，也是以通过婚飞方式两性相识结交为起点。相识后一见钟情，在飞行中或飞行后交尾。“新郎”寿命不长。 兵蚁
蚂蚁交尾后不久死亡留下“遗孀”蚁后独自过着孤单生活。蚁后脱掉翅膀，在地下选择适宜的土质和场所筑巢。她“孤家寡人”，力量有限，只能暂时造一小室，作为安身之地，并使已“受孕”的身体有个产房。待体内的卵发育成熟产出后，小幼虫孵化出世，蚁后就忙碌起来。每个幼蚁的食物都由她嘴对嘴地喂给，直到这些幼蚁长大发育为成蚁，并可独立生活时为止。当第一批工蚁长成时，它们便挖开通往外界的洞口去寻找食物，随后又扩大巢穴建筑面积，为越来越多的家族成员提供住房。自此以后，饱受艰苦的蚁后就坐享清福，成为这个群体大家族的统帅。抚育幼蚁和喂养蚁后的工作均由工蚁承担。但蚁后还要继续交配，不断产生受精卵，以繁殖大家 蚂蚁
族。蚁巢有各种形式，大多数种类在地下土中筑巢，挖有隧道、小室和住所，并将掘出的物质及叶片堆积在入口附近，形成小丘状，起保护作用。也有的蚁用植物叶片、茎秆、叶柄等筑成纸样巢挂在树上或岩石间。还有的蚁生活在林区朽木中。更为特殊的是，有的蚁将自己的巢筑在别的种类蚁巢之中或旁边；而两“家”并不发生纠纷，能够做到和睦相处。这种蚁巢叫做混合性蚁巢，实为异种共栖。无论不同的蚁类或同种的蚁，其一个巢内蚁的数目均可有很大的差别。最小的群体只有几十只或近百只蚁，也有的几千只蚁，而大的群体可以有几万只，甚至更多的蚁。 在我国华南一带的阔叶林中，还有一种翘尾蚁，顾名思义，就是它那带有螯针的尾端常翘起来，随时准备进攻的样子。它有种怪脾气，经常与树打交道。它喜欢用叼来的腐质物以及从树上啃下来的老树皮，再搀杂上从嘴里吐出来的粘性汁液，在树上筑成足球大的巢，巢内分成许多层次，分别住着雄蚁、蚁后和工蚁，并在巢中生儿育女，成为一个"独立王国"。开始时一树一巢，当群体过大，而且又有新的蚁后出生时，新蚁后便带领部分工蚁另造新居。有时为争夺领域，常展开一场恶斗。为了在树上捕捉其他小虫为食，它可用细长而有力的足在树冠的枝叶上奔跑。如两树相距较近，为免去长途奔波之劳，它们能巧妙地互相咬住后足，垂吊下来，借风飘荡，摇到另一棵树上去，搭成一条"蚁索桥"。为了能较长久地连接两树之间的通途，承担搭桥任务的工蚁还能不断替换。树上的食物捕尽，又结队顺树而下，长途奔袭，捕捉地面上的小动物。猎物一旦被擒获，翘尾蚁便会用螯针注入麻醉液，使猎物处于昏迷状态，然后拉的拉，拽的拽，即使是一只超过它 们体重百倍的螳螂或蚯蚓，也能被它们轻而易举地拖回巢中。 蚁类的食性在不同亚科和不同种类之间有很大的差别。一般可分为肉食性、植食性和杂食性。蚂蚁在一年中的大部分时间里都在辛勤地劳动。那么到了严寒的冬天它们又到哪里去觅食呢?它们是如何过冬的呢?原来聪明的蚂蚁在入冬之前早有准备。它们首先搬运杂草种子，准备明年播种用；同时搬 蚂蚁运蚜虫、介壳虫、角蝉和灰蝶幼虫等到自己巢内过冬，从这些昆虫身上吸取排泄物做为食料(奶蜜)。蚂蚁为什么知道冬天快来了呢?从现代科学的观点看，蚂蚁的这种本能是受它们体内的年生物钟控制而起作用的，换句话说，它们是按照年生物钟的运行规律做好越冬期食物储备的。 与蚂蚁互动形成的生物达到了惊人的程度。与蚂蚁共生的生物，或专性或间性，植物超过了52科465种，动物则达到了数千种，还有大量未知的真菌和微生物。 蚂蚁正在使用着非凡的生存策略——种植真菌，收获种子，放牧产蜜昆虫，编制巢穴，合作捕食，社会性寄生，蓄奴——这些都极大地刺激着科学家和公众的好奇心。 蚂蚁的显微照片
蚂蚁在世界各个角落都能存活，其秘诀就在于它们生活在一个非常有组织的群体中。它们一起工作，一起建筑巢穴，使它们的卵与后代能在其中安全成长。 蚂蚁有不同的类型，每一类都有其专门的职责。蚁后产卵，大部分卵将发育成雌性，它们被称为工蚁。它们负责建筑并保卫巢穴，照顾蚁后、卵和幼虫，以及搜寻食物。到了一定的时候，雄蚁与新的蚁后会产生出来。它们有翅膀，从巢穴里集群飞出。交配以后，雄蚁即死去，新的蚁后则开始领导起又一个群体的生活。 在群体中，蚁后是最重要的成员。它是唯一能产卵的。这意味着它是这一群体中所有蚂蚁的母亲。工蚁喂养它，替它清洁身体，并将它的卵带到另一处去照料。 某些澳大利亚蚂蚁将它们的工蚁作为一种活的储藏罐。当工蚁采集了大量的花蜜，即一种源自花中的甜甜的液体，将它吞进体内、身体变得膨大起来之后，它们就将自身挂在巢穴的天花板上，一直到有别的蚂蚁需要食用它们体内储藏的那些花蜜为止。 兵蚁正在林地上觅食。为搜寻食物，它们有时会在林地上排成长队。它们总是很饥饿，因此几乎会向任何东西发起进攻，有时甚至是大的哺乳动物。 不同的蚂蚁吃不同的食物。收获蚁吃种子，它们将种子收藏在地窖里；而割叶蚁吃蘑菇，它们将叶片搬运到地下，用来培植蘑菇。有些蚂蚁则贮存一种叫蚜虫的昆虫，它们从蚜虫体内抽取一种含糖的物质作为食物，这同人类从母牛身上挤奶的方式非常相似。 根据科学家的研究证明，蚂蚁在洞穴里缺少糖份，对自己的生长发育很不好，为了能够找到充分的糖份，所以蚂蚁一旦发现甜的东西，触角就会自主的硬起来，这是蚂蚁的一个天性。 蚂蚁是社会性很强的昆虫，彼此通过身体发出的信息素来进行交流沟通，当蚂蚁找到食物时，会在食物上撒布信息素，别的蚂蚁就会本能地把有信息素的东西拖回洞里去。 当蚂蚁死掉后，它身上的信息素依然存在，当有别的蚂蚁路过时，会被信息素吸引，但是死蚂蚁不会像活的蚂蚁那样跟对方交流信息（互相触碰触角），于是它带有信息素的尸体就会被同伴当成食物搬运回去。 通常情况下，那样的尸体不会被当成食物吃掉，因为除了信息素以外，每一窝的蚂蚁都有自己特定的识别气味，有相同气味的东西不会受到攻击，这就是同窝的蚂蚁可以很好协作的基础。 蚂蚁在行进的过程中，会分泌一种信息素，这种信息素会引导后面的蚂蚁走相同的路线。如果我们用手划过蚂蚁的行进队伍，干扰了蚂蚁的信息素，蚂蚁就会失去方向感，到处乱爬。所以我们不要随便干扰它们。 蚂蚁 蚂蚁的显微照片
的显微照片 蚂蚁为典型的社会昆虫，具有社会昆虫的3大要素，即同种个体间能相互合作照顾幼体；具明确的劳动分工系统；且子代能在一段时间内照顾上一代。 另外要指出的，“白蚁”不是蚂蚁，白蚁除了与蚂蚁一样具有社会生活习性外，在生理结构上和蚂蚁有很大的差别。 生物的行为是指生物体进行的在外部可以察觉得到的有适应意义的活动。行为学就是研究这些活动的学科。形态和行为首先被人们注意，但是直到19世纪人们才获得生物行为研究的理论武器和实验手段。进化论学说将动物的行为提高到了适应性层次。 目前对生物行为的归类非常混乱。从遗传和发育的角度一般将其分为先天行为和后天行为，也就是本能行为和学习行为。但这种分类方法并不常用，人们一般按照行为的功能对其划分，遗憾的是这种划分方式并不严格，存在大量的重叠区域。

Ⅶ 有多少爱可以重来

有多少爱可以重来？没有。

要我说，人人都是大数据主义者。比如，当你成年被投放到婚姻市场后，你希望了解更多的潜在对象，数据越多越好。只是，决策不是越晚越好，决策一定是有一个时限的。

你收集数据的过程，也是丧失决策机会的过程——看到某某不错，但还有点儿问题，再看看吧……接下来，你找了5个之后突然觉得之前那个人不错，回头再来找对方，结果给了你一张请柬。

更麻烦的是，在数据量越来越多和决策时间越来越短之间的天然矛盾面前，你越优秀，能获取的数据量就越大，你越容易产生再看看可能有更好的想法。

“什么时候停止”是一个非常考验智慧的问题。我们经常会听到有人说：适可而止，我们要保持好XX和XX的平衡。比如，保持好生活和工作的平衡，多样性和专一性的平衡……等等，听起来都对，但是是“正确的废话”——平衡的点到底在哪儿，我们是没有答案的。

诺贝尔经济学奖得主，着名管理大师赫伯特·西蒙提出过一个“满意决策”论。他认为：一切决策都是折中，只是在当时情况下可选的最佳行动方案。为了满意，而不是最优，你的决策应该遵循以下原则：

关于如何确定“最基本的满意标准”，《指导生活的算法》的作者布莱恩·克里斯汀和汤姆·格里菲斯，提供了另一个方法：分两段就行，第一段的37%用于确定“最基本的满意标准”，第二段的63%，选择满足“最基本的满意标准”的第一个方案。

37%可以是时间上的划分。

例如你计划用5年的时间谈恋爱再结婚。那么要用1.85年即675天的时间接触不同的对象谈恋爱，时间到了就确定自己满意的对象标准，从第676天开始，一遇到满足标准的人，就毫不犹豫拿下。看上去有点儿戏，实际却是最优做法。并且还有一个非常好的效果，那就是只要前675天失恋，你都不必悲伤。

《如何学习》的作者本尼迪克特·凯里认为在背诵一篇文章时，最好的时间安排是1/3的时间用来学习理解，然后合上书本，利用余下的时间进行内容提取，这样记忆最快也最牢固。

当然，也可以是数量上的划分。比如你一生计划和一百个人谈恋爱，那谈到第37个时就定下标准，从第38个开始，满足条件就KO。

这个37%，不以人的意志为转移，你顾不顾它，它都在那儿——这就是“算法”——更准确说是“天算”。而那些以人的意志为转移的——人的选择和算计——就是“人算”。

我们都知道，人算不如天算。

无疑，进化论算是一种天算。进化的算法其实很简单：

就这么简单，所有物种就依据这么一个几句话说清楚的法则或者算法不断进化。

按照“达尔文主义”哲学家丹尼尔·丹尼特（Daniel Dennett）的定义：

比如加法，我去做，吴亦凡去做，特朗普去做，“2+2=4”“1+3=4”等等不会变。

算法始终在那里，保持一种基本的中立性，所谓长得帅、有权势，我也不变。

这也是老子在《道德经》里说的“天道无亲”。意思就是，天道是六亲不认。但这句话还有后半句，就是“常与善人”，意思是天道总是与善良的人同在，因为行善是符合天道的。

就此可得出“算法——天算”的第二个规则：结果的指向性或说必然性。

以大家熟悉的《肖申克的救赎》和《阿甘正传》为例：不管阿甘还是安迪，都在秉承一种“底层中立”的操作规则。

阿甘人生始终是：不要犹豫，行动，持续地行动。这是一个特别简单的规则。

安迪做的也是“底层中立”的事情：他的身份是银行家，进了监狱还是银行家，到哪里都是银行家。

再看“认知的成熟复杂度”和“决策的最佳机遇点”之间的矛盾和冲突，很可能酿成聪明反被聪明误的悲剧，正所谓“机关算尽太聪明，反误了卿卿性命”。

而很多复杂到不可思议的事情，仅仅基于非常简单的算法。比如亚当斯密说的“看不见的手”，人人趋利避害，经济繁荣。

这在生物学上就叫“涌现”，像蚁群、蜂群，其个体非常弱智，只需要遵守极简规则，无数个体汇集在一起就会涌现出高智能。人的大脑也是一种涌现。

至于个体，《射雕英雄传》中郭靖就是以一种潜在的无头脑——憨厚老实对人，一步步走向人生颠峰。与郭靖对应的杨康则是头脑灵活见风使舵的高手，最后的下场是众叛亲离，不得善终。

阿甘也是秉持着一个原则：running ，因为“再牛X的理想，也经不住傻X似的坚持”。

当你尽可能增大你的数据量，优化升级你的认知，让自己的认知变得复杂，很可能早已忘记了那个非常简单的“天算”。

其实，你并不需要那么多的数据，只需要找到一个简单原则，然后行动。

只要行动，就会犯错。犯错不可怕，只要错不死。

你现在能见到的地球上的所有生物，都是几十亿年自然环境的适应者，它们能活到现在，不是先天厉害，而是种群内部犯了足够多“正确的错误”。

每个生物种群内的每个个体一直都在犯不同的错误，活到现在的就像是一个个正确答案，而那些错误答案，早已被淘汰了。

犯一个“好错误”，也是现代科学的基础。能被证伪的知识才是科学，也就是能被发现错误的知识才是科学。因为能不断地犯错，修正，所以科学的范式被不断地推翻重建，越来越普世、越来越简明。

从牛顿力学，到广义相对论，再到量子力学……所有成就，均源于一连串“好错误”。

正确里隐藏着错误，爱迪生发明电灯，我们只看到他的结果——钨丝导电，但是他之前1000多次的错误，已经因为正确答案的出现而沉没在人们的认知里。

很多人的认知之所以一辈子被滞留在一个阶段，是因为他不再犯错误了。或者在某个阶段之后，他再也没有犯过“算得上错误”的错误——就是有简单明确、铁面无私、可以衡量验证的算法作为淘汰机制的错误。只有把错误的东西过滤掉，才能让正确的东西往前走。

最可悲的就是，我们一直在犯错误，但是这些错误连错误都算不上。

有句话说，“没有方向的船，什么风都是逆风”，这句话也可以反过来说，“没有方向的帆，什么风都是顺风”——正确的风是一种无意义的正确，反过来也可以说，它的错误是一种无意义的错误。

认知就是将错误不断沉底，最终表现为一个正确答案，而这个正确答案下面是无数的错误。

如果说“人终有一死”是人类的一个底层算法，那人生百态，不同的人活出自己不同的人生，就是因为他们认知进化程度不同。

如果说“时光不可逆”是人类的一个底层算法，那没有爱可以重来，你需要的只是顺应“天算”，在合适的时间发现合适的人，一起犯正确的错误，让爱不需要重来。

本文为《吴伯凡认知方法论》笔记。

Ⅷ 科学家从蝙蝠身上得到启示,你还知道哪些仿生学的发明创造试举一例说明

1、苍蝇-----小型气体分析仪。。
2。萤火虫-----人工冷光；
3。电鱼------伏特电池；
4。水母------水母耳风暴预测仪，
5。蛙眼------电子蛙眼
6。蝙蝠超声定位器的原理------探路仪”。
7。蓝藻-----光解水的装置，
8。人体骨胳肌肉系统和生物电控制的研究，——步行机。
9。动物的爪子------现代起重机的挂钩
10。动物的鳞甲------屋顶瓦楞
11。鱼的鳍------桨
12。螳螂臂，或锯齿草------锯子
13。苍耳属植物-------尼龙搭扣。
14。龙虾-------气味探测仪。
15。壁虎脚趾------粘性录音带
16。贝-----外科手术的缝合到补船等-
17。鲨鱼-----泳衣，
18。-鸟----飞机
19。鱼------潜水艇
鲁班从带锯齿的草发明了锯子；
从鸟类的飞行，莱特兄弟发明了飞机。人类的发明——来自动物的灵感
从苹果的下落，牛顿发现了万有引力；
船和潜艇来自人们对鱼类和海豚的模仿。
科学家根据野猪的鼻子测毒的奇特本领制成了世界上第一批防毒面具。
火箭升空利用的是水母、墨鱼反冲原理。
科研人员通过研究变色龙的变色本领，为部队研制出了不少军事伪装装备。
科学家研究青蛙的眼睛，发明了电子蛙眼。
美国空军通过毒蛇的“热眼”功能，研究开发出了微型热传感器。
人类还利用蛙跳的原理设计了蛤蟆夯(hang)。
人类模仿警犬的高灵敏嗅觉制成了用于侦缉的“电子警犬”。
根据蚂蚁的生活习性，和群居特点，编程领域出现了蚁群算法；
从生物的神经元分布和联系中，我们有了人工智能系统，出现人工神经网络；

Ⅸ C++的粒子群算法运行结果

PSO粒子群优化算法 摘自：人工智能论坛 1. 引言
粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，有Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究 PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。详细的步骤以后的章节介绍 同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域
2. 背景: 人工生命 "人工生命"是来研究具有某些生命基本特征的人工系统. 人工生命包括两方面的内容 1. 研究如何利用计算技术研究生物现象
2. 研究如何利用生物技术研究计算问题 我们现在关注的是第二部分的内容. 现在已经有很多源于生物现象的计算技巧. 例如, 人工神经网络是简化的大脑模型. 遗传算法是模拟基因进化过程的. 现在我们讨论另一种生物系统- 社会系统. 更确切的是, 在由简单个体组成的群落与环境以及个体之间的互动行为. 也可称做"群智能"(swarm intelligence). 这些模拟系统利用局部信息从而可能产生不可预测的群体行为 例如floys 和 boids, 他们都用来模拟鱼群和鸟群的运动规律, 主要用于计算机视觉和计算机辅助设计. 在计算智能(computational intelligence)领域有两种基于群智能的算法. 蚁群算法(ant colony optimization)和粒子群算法(particle swarm optimization). 前者是对蚂蚁群落食物采集过程的模拟. 已经成功运用在很多离散优化问题上. 粒子群优化算法(PSO) 也是起源对简单社会系统的模拟. 最初设想是模拟鸟群觅食的过程. 但后来发现PSO是一种很好的优化工具. 3. 算法介绍 如前所述，PSO模拟鸟群的捕食行为。设想这样一个场景：一群鸟在随机搜索食物。在这个区域里只有一块食物。所有的鸟都不知道食物在那里。但是他们知道当前的位置离食物还有多远。那么找到食物的最优策略是什么呢。最简单有效的就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域。 PSO从这种模型中得到启示并用于解决优化问题。PSO中，每个优化问题的解都是搜索空间中的一只鸟。我们称之为“粒子”。所有的例子都有一个由被优化的函数决定的适应值(fitness value)，每个粒子还有一个速度决定他们飞翔的方向和距离。然后粒子们就追随当前的最优粒子在解空间中搜索 PSO 初始化为一群随机粒子(随机解)。然后通过叠代找到最优解。在每一次叠代中，粒子通过跟踪两个"极值"来更新自己。第一个就是粒子本身所找到的最优解。这个解叫做个体极值pBest. 另一个极值是整个种群目前找到的最优解。这个极值是全局极值gBest。另外也可以不用整个种群而只是用其中一部分最为粒子的邻居，那么在所有邻居中的极值就是局部极值。 在找到这两个最优值时, 粒子根据如下的公式来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[] 是当前粒子的位置. pbest[] and gbest[] 如前定义 rand () 是介于（0， 1）之间的随机数. c1, c2 是学习因子. 通常 c1 = c2 = 2. 程序的伪代码如下 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 在每一维粒子的速度都会被限制在一个最大速度Vmax，如果某一维更新后的速度超过用户设定的Vmax，那么这一维的速度就被限定为Vmax 4. 遗传算法和 PSO 的比较 大多数演化计算技术都是用同样的过程
1. 种群随机初始化
2. 对种群内的每一个个体计算适应值(fitness value).适应值与最优解的距离直接有关
3. 种群根据适应值进行复制
4. 如果终止条件满足的话，就停止，否则转步骤2 从以上步骤，我们可以看到PSO和GA有很多共同之处。两者都随机初始化种群，而且都使用适应值来评价系统，而且都根据适应值来进行一定的随机搜索。两个系统都不是保证一定找到最优解 但是，PSO 没有遗传操作如交叉(crossover)和变异(mutation). 而是根据自己的速度来决定搜索。粒子还有一个重要的特点，就是有记忆。 与遗传算法比较, PSO 的信息共享机制是很不同的. 在遗传算法中，染色体(chromosomes) 互相共享信息，所以整个种群的移动是比较均匀的向最优区域移动. 在PSO中, 只有gBest (or lBest) 给出信息给其他的粒子， 这是单向的信息流动. 整个搜索更新过程是跟随当前最优解的过程. 与遗传算法比较, 在大多数的情况下，所有的粒子可能更快的收敛于最优解 5. 人工神经网络 和 PSO 人工神经网络(ANN)是模拟大脑分析过程的简单数学模型，反向转播算法是最流行的神经网络训练算法。进来也有很多研究开始利用演化计算(evolutionary computation)技术来研究人工神经网络的各个方面。 演化计算可以用来研究神经网络的三个方面：网络连接权重，网络结构(网络拓扑结构，传递函数)，网络学习算法。 不过大多数这方面的工作都集中在网络连接权重，和网络拓扑结构上。在GA中，网络权重和/或拓扑结构一般编码为染色体(Chromosome)，适应函数(fitness function)的选择一般根据研究目的确定。例如在分类问题中，错误分类的比率可以用来作为适应值 演化计算的优势在于可以处理一些传统方法不能处理的例子例如不可导的节点传递函数或者没有梯度信息存在。但是缺点在于：在某些问题上性能并不是特别好。2. 网络权重的编码而且遗传算子的选择有时比较麻烦 最近已经有一些利用PSO来代替反向传播算法来训练神经网络的论文。研究表明PSO 是一种很有潜力的神经网络算法。PSO速度比较快而且可以得到比较好的结果。而且还没有遗传算法碰到的问题 这里用一个简单的例子说明PSO训练神经网络的过程。这个例子使用分类问题的基准函数(Benchmark function)IRIS数据集。(Iris 是一种鸢尾属植物) 在数据记录中，每组数据包含Iris花的四种属性：萼片长度，萼片宽度，花瓣长度，和花瓣宽度，三种不同的花各有50组数据. 这样总共有150组数据或模式。 我们用3层的神经网络来做分类。现在有四个输入和三个输出。所以神经网络的输入层有4个节点，输出层有3个节点我们也可以动态调节隐含层节点的数目，不过这里我们假定隐含层有6个节点。我们也可以训练神经网络中其他的参数。不过这里我们只是来确定网络权重。粒子就表示神经网络的一组权重，应该是4*6+6*3=42个参数。权重的范围设定为[-100，100] (这只是一个例子，在实际情况中可能需要试验调整).在完成编码以后，我们需要确定适应函数。对于分类问题，我们把所有的数据送入神经网络，网络的权重有粒子的参数决定。然后记录所有的错误分类的数目作为那个粒子的适应值。现在我们就利用PSO来训练神经网络来获得尽可能低的错误分类数目。PSO本身并没有很多的参数需要调整。所以在实验中只需要调整隐含层的节点数目和权重的范围以取得较好的分类效果。 6. PSO的参数设置 从上面的例子我们可以看到应用PSO解决优化问题的过程中有两个重要的步骤: 问题解的编码和适应度函数
PSO的一个优势就是采用实数编码, 不需要像遗传算法一样是二进制编码(或者采用针对实数的遗传操作.例如对于问题 f(x) = x1^2 + x2^2+x3^2 求解, 粒子可以直接编码为 (x1, x2, x3), 而适应度函数就是f(x). 接着我们就可以利用前面的过程去寻优.这个寻优过程是一个叠代过程, 中止条件一般为设置为达到最大循环数或者最小错误 PSO中并没有许多需要调节的参数,下面列出了这些参数以及经验设置 粒子数: 一般取 20 – 40. 其实对于大部分的问题10个粒子已经足够可以取得好的结果, 不过对于比较难的问题或者特定类别的问题, 粒子数可以取到100 或 200 粒子的长度: 这是由优化问题决定, 就是问题解的长度 粒子的范围: 由优化问题决定,每一维可是设定不同的范围 Vmax: 最大速度,决定粒子在一个循环中最大的移动距离,通常设定为粒子的范围宽度,例如上面的例子里,粒子 (x1, x2, x3) x1 属于 [-10, 10], 那么 Vmax 的大小就是 20 学习因子: c1 和 c2 通常等于 2. 不过在文献中也有其他的取值. 但是一般 c1 等于 c2 并且范围在0和4之间 中止条件: 最大循环数以及最小错误要求. 例如, 在上面的神经网络训练例子中, 最小错误可以设定为1个错误分类, 最大循环设定为2000, 这个中止条件由具体的问题确定. 全局PSO和局部PSO: 我们介绍了两种版本的粒子群优化算法: 全局版和局部版. 前者速度快不过有时会陷入局部最优. 后者收敛速度慢一点不过很难陷入局部最优. 在实际应用中, 可以先用全局PSO找到大致的结果,再有局部PSO进行搜索. 另外的一个参数是惯性权重, 由Shi 和Eberhart提出, 有兴趣的可以参考他们1998年的论文(题目: A modified particle swarm optimizer)

Ⅹ 划分造句-用划分造句

(1) 划分 天才和勤勉之别的界线迄今尚未能确定，以后也没法确定。贝多芬

(2) 必须十分明确地 划分 政党及其中央和苏维埃政权的职权。列宁

(3) 合理 划分 空间，让设计融入生活，营造自然，品味，格调。

(4) 从两者之外被个别 划分 出来的存在。事实上，这也不外乎是梦幻。

(5) 时间 划分 愈细，感觉上过去愈快，生活上兴味愈多。故“快”就是“乐”，快乐称为“快活”。

(6) 无论就男性或女性来说，我认为实际上只能 划分 为两类人：有思想的人和没有思想的人，其所以有这种区别，差不多完全要归因于教育。

(7) 他煞有介事地对主体进行了层级的 划分 ，而在划分的最关键阶段现实界却突然闭口不言，使主体的结构性存在也变得不可言说。

(8) 只有当这种无序通过描述被 划分 和固定下来时，它本身才会得到澄清。但是，对这种吴旭东澄清不再属于这个故事的一部分。

(9) 在 划分 文章段落层次时,我对承上启下的语句的位置总是划不到位。

(10) 我国有八大方言,仔细 划分 ,又千差万别。

(11) 十七岁时，一条线笔直地 划分 出“什么也没想"和“一切都是想象”两边。混沌的状态太舒心，几乎让一切问题都找不到一个站稳的地面。每一脚都是云，每一脚都是湖，每一脚都是风扇下的暖流，撑过一堂四十分钟的化学课。

(12) 摘要在梭伦改革 划分 公民等级的标准问题上，学者们的意见众说纷纭，令人莫衷一是。

(13) 我写文章时往往不太注意 划分 层次。

(14) 要把几种相近但又有所区别的语法现象 划分 清楚。

(15) 智慧是 划分 区域的。从商的智慧是金色的，从政的智慧是血色的，爱情的智慧是无色的，仇恨的智慧是黑色的。没有谁的智慧是万能的，所以人们在一些领域绝顶聪明，在另一个领域混沌不堪。

(16) 人不可以相貌美丑 划分 评价，人重要的是内在，是价值，评价人时，切不可以貌取人，更不可因为他的某一缺点就说他没有优点，以偏概全！

(17) 有些时代的界限很难 划分 。

(18) 要是把人们的血液倾注在一起，那颜色、重量和热度都难以区别，偏偏在人间的关系上，会 划分 清清楚楚的鸿沟。莎士比亚

(19) 简洁对称突显沉稳，各房间都为端正的四方形，功能的空间 划分 和位置布局体现德国式的严谨。

(20) 我抬头望了望天，一只小小的风筝便映入了我的眼帘。它的“身”上像彩虹似的被 划分 成一条一条的，色彩缤纷。在尾巴上还挂着一块手帕似的白布，这是殷丽为了防止它打转，所以缝上去的。

(21) 如果你坐在飞机上向下鸟瞰，这里的景色是极其壮观美丽的。碧绿、葱绿、黛绿的林带网，像棋盘一样把黄色的沃土一档档地 划分 得非常整齐。田野随着季节的转换和作物的交替成熟，如同闪烁的宝石似地变换着绚丽的色彩。

(22) 人对社会有两种态度：一种人永远用乐观的、积极的态度看世界。一种人用悲观、消极的态度看世界。实际上这是 划分 人的心理平衡与不平衡的标准。只要你乐观积极地看世界，这世界就很美好。

(23) 们所有的一切只是整个永恒的“现在”，而所谓年，月，日，小时，分，秒，不过是对整个永恒的“现在”的生硬而勉强的 划分 。

(24) 什么是段落？段落即自然段，是篇章结构的基本单位。在文章中每个段落用换行作为明显的标志，表示文章思路发展中的停顿和间歇。段落的 划分 要受多种因素的影响，如文章的内容、风格、体裁、流派以及作者的个性、习惯等。

(25) 人生一方面求寿命之长，一方面又求生活过去之快，两者看似矛盾，而其实无妨。因为这是在实际上求寿命之长，而在感觉上求生活过去之快，人工的时间 划分 ，便是在感觉上求生活过去之快的一法。

(26) 总是忙着装扮；真精英总是努力地与民众沟通，伪精英总是努力地与民众 划分 ，这就是最根本的区别。

(27) 如果上市部分完全独立，在资产所有权上和母行一刀两断，那么，母行的日子会更加难过，母行为什么要同意把自己最好的一部分 划分 出去？

(28) 前女友对现女友来说，永远是别扭的存在。虽然从名字上就已经用时间做了 划分 ，但是在不同的岁月里，她们确实分享了同一个男人，这是即便明晰如时光也无法解决的问题。

(29) 时间为虚妄？我们从物换星移、沧海桑田知道时间，从世界的种种变化， 划分 出时间的刻度…怎麽说没有时间呢？

(30) 目前监测上海市地面沉降的观测标按照标杆导正方式进行 划分 ，主要有两种结构即钢丝绳导正式和导轮扶正式。

(31) 本文提出了一种新的奇异单元，它是一个中心设在裂纹尖端的正多边形， 划分 成围绕着缝端的若干个三角形。

(32) 策略3：并行批处理将批处理任务 划分 为子任务发送到各个网格节点上，然后再聚合各个部分的结果。

(33) 耕地等别 划分 属于土地评价的范畴，其任务就是要搞清一定区域内耕地质量、数量及其空间分布状况。

(34) 考虑停车收费对城市交通分配的影响，把出行者 划分 为拥有自用车的出行者和无车的出行者两类。

(35) 以渤海湾盆地下第三系为例，将可容纳空间概念应用于陆相断陷盆地层序成因分析和层序 划分 。

(36) 本文系统地研究了大巴山南坡奥陶系的沉积特征，详细地 划分 了该系各组段的沉积相，并建立了奥陶系的沉积相模式。

(37) 1945年，二战将近结束时，波茨坦会议 划分 了三八线，这条线差不多把朝鲜分为两半。

(38) 根据影像特征将南四湖湿地 划分 为稻田区和湖体区两个部分，进行分层面向对象分类。

(39) 在区域地层 划分 与对比中，内蒙古固阳盆地缺少下第三系。

(40) 网格计算需要使用软件来 划分 和分配程序片段，就像将一个大型系统镜像分发给数千台计算机。

(41) 通过对失稳过程的分析，对孕震期作了新的 划分 ，并给出了失稳临界条件的形变判据。

(42) 根据沉积构造解释结论，建立沉积微相模式，最终精细 划分 沉积微相。

(43) 依据我国在国民经济和社会发展第十一个五年规划纲要中提出的主体功能区 划分 基本思路，结合枣阳市实际情况，构建了土地利用分区指标。

(44) 并在小组长,团队领导者和经理们之间 划分 了不同的职责.

(45) 现重点探讨了在准市场情况下南水北调中线水量分配的理论和模型，在比较计 划分 配与市场分配的基础上，从理论上说明中线建立准市场水量分配的必要性和可行性。

(46) 然而，现有的柑橘分类系统在亚属 划分 和种的数目等问题上分歧依然很大。

(47) 例如零售业，由于有严格的区域 划分 规定，零售商们总是为在哪开新店，什么时候开新店而大伤脑筋。

(48) 幼儿园所开展的儿童电视美术片教育活动，可以 划分 为“观看活动”与“延伸活动”两个层次。

(49) 在罗伯特基根的人类认识论的阶段 划分 中，他称最后一个阶段为“自我改造精神”。

(50) 利用有效光通量法作泛光照明计算时被照面网格的 划分 方法。

(51) 在现代城市提倡生态园林的背景下依据生态原理和园林美学原理，将江南地区生境类型进行 划分 ，分别构建彩叶树种植物群落模式。

(52) 集合 划分 问题是一个典型的NP完全问题，建立了集合划分问题的优化数学模型，采用蚁群算法解决了此问题。

(53) 初步探讨了利用视电阻率电位测井曲线， 划分 多年冻结层的效果及精度与冻结层岩性、含冰量和井径等因素的关系。

(54) 通过在阿鲁纳查尔邦的强势，中国在发出信号：与印度正在进行的谈判不能仅仅集中在边界 划分 上，尽管双方仍然称之为“边界谈判”。

(55) 压舌板，老花镜，和医用钳子以及类似的产品被 划分 为第一类设备，并且在很大程度上是免于机构评估的。

(56) 分门别类的 划分 到阶级或类别中的。

(57) 通过调查和分析，将该区植被 划分 为4个植被型组，12个植被型，36个群系。

(58) 证明了系统模块 划分 的科学性和正确性，为新型高性能电工材料应用特性的标准化建模奠定了重要基础。

(59) 对深层回指进行分类， 划分 了无明示先行词的回指、零回指词回指和句法歧异回指，并对其进行语用分析，提出了相应的释义方法。

(60) 任何税务制度，基本上都可以 划分 为直接税与间接税。

(61) 土体工程中用双向水压计测量水压并 划分 含水层。

(62) 从文献流传形式和保存形式来 划分 ，我国古文献可分为世传古文献、出土文献、民间古文献、域外古汉籍四大类。

(63) 由于无法获得“计 划分 配”的消费者持续增长的需求，黑市物价将进一步膨胀。

(64) 在某些特殊情况下，选择结构面密度作为 划分 均质区的依据更为合适。

(65) 1846年,波尔克总统同意妥协,将该地区在北纬40度处 划分 .

(66) 本文应用主分量分析法，对吴忠新灌区生态经济类型进行了初步 划分 与研究。

(67) 当讨论到欧洲的互联网普及率，我们依然可以看到有一个清晰的南北 划分 。

(68) 推荐阅读：摘要：本文通过对声音 划分 标准的正确认识，对“美声唱法”原意的深层理解，以及对歌唱实质的合理把握，探讨小嗓子声乐学生的成才之路。

(69) 你总应该有一个根据分类法 划分 服务的服务模型。

(70) 本文对XY配对行为进行了讨论，同时按性染色体配对特征 划分 了SC在粗线期的不同发展阶段。

(71) 灰椋鸟现仅在市郊栖息，其栖息地 划分 为夜宿地、休息隐蔽地、取食地、饮水地。

(72) 韵律分析:将诗 划分 成音步的分析方法.

(73) 在一定条件下,异常 划分 算子就是向上延拓算子.

(74) 由球茎生长而成有花茎的类似孤挺花属植物的小型植物的一个属；有时被 划分 为石蒜科植物的一个科的一员；小金梅草属的一种植物。

(75) 本文根据日照百分率年变程曲线类型，应用聚类分析方法，把全国 划分 为12个日照区。

(76) 、介绍一下黑龙江省的行政区域 划分 ?

(77) 还讨论了面元 划分 及其近似方法，分析了遮挡处理算法。

(78) 水文模型对径流成份的 划分 也可以用来研究枯期径流及基流分割。

(79) 例如神经鞘磷脂可被 划分 为磷脂，因为存在磷酸脂。

(80) 本文将法务会计理论体系 划分 为基础理论和应用理论两个层次.

(81) 说它科学，是因为按其人声的自身特点，有其严格的声部与声区的 划分 。

(82) 法律规定，妇女在农村 划分 责任田方面享有同男子平等的权利。

(83) 提出一种基于最大树法的生成多文档文摘子主题 划分 方法。

(84) 结果表明，瑞雷波技术能有效 划分 工程场地地层和正确评价工程场地类型。

(85) 这样的认识是深刻的，但还较多的停留在梦觉的 划分 上面。

(86) 利用该技术揭示水稻品种的起源、遗传背景和亲缘关系，把我国八倍体小黑麦 划分 为两种不同类型。

(87) 根据重要值，雾灵山保护区植被可以 划分 为3个植被型组，5个植被型，42个群系和139个群丛，非常丰富。

(88) 将双旗山金矿矿化类型 划分 为石英脉型和蚀变岩型。

(89) 本文首先参考了前人的理论 划分 以及中国人佛教信仰的特点，将研究对象划分为三类人：一般游客、香客、皈依者。

(90) 船内舱位的等级分得细致清楚，如同我们的人生，从一出生开始早已 划分 好，不同的舱位组合起来代表了整个大时代。阿Sam

(91) 第三章：通过以上的研究分析，这一部分以角色 划分 的方式对二人台演唱特点予以论述。

(92) 分析了长距离输油管线工程的震害特点,给出了长距离输油管线工程震后功能状态分级 划分 标准.

(93) 深圳市人力资源和社会保障局近日公布了公务员分类管理制度改革内容，改革将把公务员管理模式 划分 成综合管理类、行政执法类、专业技术类。

(94) 群系可以按其优势物种的特征 划分 为一些次级的群落类型.

(95) 根据评价结果，由点到面的将承德市所有矿山 划分 出矿山地质环境严重区、较严重区及一般区。

(96) 实验表明，该优化 划分 方法相对于传统的图划分算法能够有效地提高模拟性能。

(97) 在构造地质学中，断层上盘和下盘的相对位移运动特征是 划分 各种类型断层的一个主要因素。

(98) 同时论文还将广东裸子植物种的分布区类型 划分 为20个亚型.

(99) 已经被 划分 为单间堡垒的记忆，分割为巨大的由极小的秘室组成的迷宫。

(100) 以164株大树的调查数据为基础，对元宝枫各性状进行相关性分析，再进行变异类型 划分 。

(101) 在本书中，我们力图以明显的方式把动词 划分 几大类。

(102) 赤褐色拟八哥，赤褐色鹩哥：普通拟八哥的地理 划分 种类，分布于从新英格兰和阿拉巴契亚西部至落基山脉的区域内，和紫色拟八哥的不同之处是深赤褐色的背部。

(103) 经常的,要保持CSS的整洁度和有序性.我喜欢将选择符按照样式的类别进行组织 划分 .

(104) 揭示了本县的地域异常规律, 划分 了重点地震危险区.

(105) 您可以向我们索取书目,按科目,作者,出版社或程度 划分 的书讯.

(106) 针对垂直管圈结构和炉内热负荷分布特点,将水冷壁 划分 为由流量回路、压力节点和连接管组成的流动网络系统.

(107) 也是在被人提及之后我才意识到，原来我们人生的的节点被 划分 得如此清晰，遇见一个人算开始，告别一个人算结束。小喂

(108) 酒泉盆地南缘山前褶皱冲断带以北祁连北缘断裂为界,倾向方向 划分 为两个带,走向方向受调节断层的控制,分段变形.

(109) 本文根据四川旅游资源的现状、地理位置等情况，将四川 划分 出三大旅游经济圈。

(110) 因此，政府不必忌讳农民组织力量的强大，但需正确 划分 理事会与村两委的职能边界；理论界应当以“社会化小农”为基础构建农民组织理论新框架。

(111) 这其中尤其需要合理 划分 中央与地方以及地方上下级之间的环境管理权限，以为我国环境管理工作进一步扫除体制障碍。

(112) 运用该方法，依据井的地震合成记录分别对梨树、德惠凹陷各井的地质层位和地震层位进行了标定，并建立了两者之间的对应关系，进而进行地层 划分 。

(113) 结果表明：以海拔、坡向、土壤类型为立地分类的主导因子，将鹫峰森林公园共 划分 为15个立地类型。

(114) 本文主要研究了空间结构中这两类曲面的造型算法以及自由曲面的网格 划分 算法，并编制了相应的程序。

(115) 军队正从占领区按计 划分 期撤出.

(116) 地理时间的使用始于大英帝国时期，当时用纬线和经线 划分 世界，零度经线通过伦敦的格林尼治天文台。

(117) 柴北缘现今构造格局可以 划分 为三大构造带和两大沉降带，流体势的变化也有相同的特点。

(118) 针对油气集输管线中气液两相团状流的流动机理和特点，将每一段塞单元 划分 为带液层的气塞区和液塞区两个区域。

(119) 在巨藻生长发育过程中，依附着器的变化，可 划分 为卵囊附着期、假根毛附着期、吸附盘附着期和假根附着期四个时期。

(120) 尽管修业年限的 划分 是学制改革的一个重要方面，但学制改革是一项系统工程，需要认真研究学校教育的性质、目标、任务等一系列根本问题。