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云计算技术研究的重点范文1
关键词： 移动最小二乘法； 点云数据； 孔洞曲面； 修补数据
中图分类号： TN98?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）05?0101?04
Abstract： In the process of acquiring the point cloud data with the measuring instrument， the holes exist in the original point cloud data due to the defect of the measuring instrument itself， object partial occlusion and other factors， which seriously affect on the surface reconstruction， and it is necessary to repair the hole to get a complete model. The scattered point cloud boundary connected with the non?closed hole is used to determine the hole repairing range， and extract the boundary points of the non?closed hole and nearby model. According to the hole and information around it， an implicit surface was reconstructed based on the moving least square method， and sampled with a certain step to repair the hole. The experimental results show this algorithm can repair the holes of different types， and fuse the repaired data with the original point cloud data together to restore the original model.
Keywords： moving least square method； point cloud data； hole surface； repairing data
0 引 言
中的古代建筑是中国历史的重要见证，代表中国建筑的继承与发展，保护这类风格的建筑，也就是保护中国的历史，是现代人义不容辞的任务[1]。随着激光测绘、计算机虚拟、图像处理、三维建模等技术的快速发展，三维激光扫描技术与虚拟现实技术在此基础上亦得到较大改进，已经在古建筑重建、模具制造、3D打印等领域得到了广泛的普及和应用，取得了较好的效果[2?5]。三维点云数据采集过程中，由于模型自身损坏、激光扫描视线遮挡等原因，造成点云数据缺失，直接影响建模质量，因此，为了促使建模呈现光滑，需要进行孔洞修复[5?6]。
点云数据孔洞修补算法得到了改进和发展，但是由于测量物体及仪器自身缺陷、测量环境复杂等因素，导致测量的点云数据存在许多的非封闭孔洞。为了能够更好地实现非封闭孔洞修补，本文提出采用非封闭孔洞相连的散乱点云的边界确定孔洞修补范围，采用三次曲线边界可以拟合模型边界点，根据孔洞及其周围点的信息，基于移动最小二乘法重构一个隐式曲面，并且通过一定步长实施隐式曲面采样，完成孔洞修补，实验结果表明该算法能够很好地恢复古建筑容貌[7?9]。
1 非封闭孔洞的提取和检测
大量的古籍文物在保护和恢复过程中，需要重建其往日容貌，但是拍摄工具及古籍文物自身的缺陷容易导致产生非封闭孔洞，需要寻找一种有效的算法，对其进行优化、修补。因此，准确的提取和检测非封闭孔洞已经成为孔洞修补的基础工作，具有重要的作用。如果点[P]的K?邻近反映有实际曲面的边界存在，并且点[P]就存在于边界上，因此点[P]就被称为边界特征点。基于K?邻近点的毗邻关系可以提取边界特征点，通过K?邻近点向其切平面投影可以建立毗邻关系。连接K?邻近点的投影点与形心的投影点形成一条线段，以该线段为起始边，逆时针旋转，可以计算该线段与其他线段的投影角，并且可以对投影角进行排序，排序完成之后，将投影角按照前后顺序相减，可以计算出K?邻近点的每一个毗邻角。
为了能够更好地、全面地修补点云数据孔洞，本文将非封闭孔洞转化为封闭孔洞，对封闭孔洞进行修补。具体的封闭孔洞转化步骤为：在非封闭孔洞两边各自选取4～6个非噪音点作为三次曲线边界拟合的控制顶点；针对选取的点实施三次非均匀曲线边界曲线拟合；重新采样新得到的曲线边界曲线，并且提取孔洞边界的新增采样点；结合非封闭孔洞的边界点与新增采样点，将其连接成封闭的孔洞边界。
在上述执行步骤中，关键点是拟合曲线采样。拟合曲线采样首先需要计算型值点的参数间距，并且对其进行排序，选取最小值[Δmin]。引入一个[λ]系数，根据相关经验，可以设置[λ=2]，如果任意两个相邻点[Pi，][Pj]之间的参数间距[Δ>λ×Δmin，]则表示相邻点[Pi，][Pj]之间需要新增采样点，其中[Δ=ui-uj，][ui]表示点[Pi]关联的参数值，[uj]表示点[Pj]关联的参数值，则：
式中：[n]表示相邻点[Pi，][Pj]之间需要新增的采样点个数；[u*i]表示新增采样点的参数值。使用式（1）和式（2）可以计算拟合曲线上[u*i]参数值上的坐标点，进而可以得到相邻点[Pi，][Pj]之间的新增采样点。
2 构建孔洞曲面数学模型
2.1 确定孔洞邻近域的特征面
为了使点云数据孔洞修补的效果更加光滑，本文使用孔洞及关联的几何信息确定孔洞区域隐式曲面。孔洞及其附近的几何信息通常被称为孔洞邻近域，邻近域的厚度可以确定孔洞附近的点属于孔洞邻近域。为了能够更好地实现点云数据孔洞修补效果，本文将孔洞边界点的一次K?邻近点统归于孔洞邻近域。假设孔洞所在面上到孔洞邻近域中的各个点[P1P2…Pn]的平方和最小，则该面表示孔洞邻域的特征面。特征面可以使用空间点[O]和单位法向量[n]来定义，其中[O]表示孔洞邻近域[P1P2…Pn]的形心：
假设矩阵[MMT]的最小特征值对应的单位特征向量为[t，]根据主成分分析理论可知[t]垂直于特征面。
2.2 计算局部坐标系
3 孔洞填充点计算
3.1 计算重新采样点的[u]轴、[v]轴的坐标值
将孔洞多边形变换到孔洞坐标系下并且可以把孔洞多边形投影到特征面上，投影面上的多边形称为投影孔洞多边形。求出投影孔洞多边形在局部坐标系下的包围框，可以得到该投影孔洞在[u]轴、[v]轴上的[umax，][vmax，][umin，][vmin。]使用一组平行于[u]轴、[v]轴的直线与孔洞多边形求交，平行线间的间距也就是采样间隔，采样间隔的[stepsize]可以表示为：
3.2 计算填充点
在隐含曲面函数方程中代入重新采样点在[u]轴、[v]轴的值，重新采样点在[s]轴上的值就可以求解得到，按照上述计算方法迭代执行，求解所有的[s]轴坐标值。确定全部重新采样点在孔洞坐标系中的位置。
4 实验及结果分析
为了有效验证本文算法的有效性，与基于径向基函数[8]的点云数据孔洞修补算法进行比较。实验过程中，本文使用RIEGLVZ?4000三维激光扫描仪采集的古建筑生成的点云数据，由于光照、古建筑自身缺损，在D1中的灰色区域产生了一个非封闭孔洞，在其他区域也产生了一些散乱分布的孔洞，如图1所示。
为了能够更好地实现古建筑模型重建，本文采用基于移动最小二乘法的点云数据孔洞修补算法，修补的孔洞使用黄色进行覆盖，算法运行结果如图2所示。
为了能够验证本文算法执行的有效性，与基于径向基函数的点云数据孔洞修补算法执行的结果进行对比分析。古建筑模型的原始孔洞点数为452个，径向基函数修补后孔洞点数剩余76个，孔洞修补率为83.2%；本文算法修补后孔洞点数剩余21个，孔洞修补率为95.4%，孔洞修补成功率明显高于径向基函数修补算法。另外，本文算法修补耗费时间为6 143.5 ms，远小于径向基函数算法，因此，综合孔洞修补成功率和耗费的修补时间，本文算法具有较好的效果，详细数据如表1所示。
5 结 语
随着古籍文物保护技术的发展，三维重建具有不可替代的作用，为了能够更加精确地恢复古籍文物的容貌，本文提出了一种针对散乱点云数据非封闭孔洞修补的算法，采用三次曲线边界可以拟合模型边界点，并且按照一定的步长进行采样，形成封闭的孔洞边界，充分利用孔洞边界特征面及其领域信息，基于移动最小二乘法构建隐式曲面函数，计算孔洞填充点的坐标值，实现孔洞修补点与原始点的平滑过渡，具有较好的修补效果。
参考文献
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云计算技术研究的重点范文2
关键词：云计算；大量数据；管理
中图分类号：G633.98 文献标志码：A 文章编号：1008-3561（2015）30-0098-01
随着图书管理资源的重要性的逐渐提高，以及人们认识水平的提高，图书管理逐渐从幕后走向前台，从而实现群众对实际问题的需求、学生更好地解决研究学术问题等。同时随着云计算技术的成熟，其具有的灵活性、扩展性、共享性、低成本性和高服务性等特点为图书管理提供了新的技术保障。云计算技术的产生使得图书管理人员的工作方便了许多，不仅能实现节省资金、降低工作量，更重要的是满足了人们利用图书管理的实时需要。
一、云计算技术在图书管理的应用优势
随着科技的进步，图书管理信息服务逐渐成为图书管理工作中的重中之重，管理图书的重点转变为利用云计算技术管理，并将其用于一些学校管理图书的过程中，进而完成图书管理中的信息处理。因此，云计算技术在图书管理方面受到越来越多的高度重视。同时，在不断的应用中，云计算技术体现出越来越多的优势。
（1）云计算技术实现了图书管理的维护费用的减少。在云计算技术的支持下，由于云计算模式对于用户终端的配置要求很低，有关技术人员可以轻松地升级图书管理的相关硬件。云计算的服务供应商可以提供服务器的维护，从而降低图书管理人员的工作强度。
（2）云计算技术的可靠性同样体现在图书管理服务器中。服务器的出错概率较低，并且运行通畅。图书馆内部的服务器数量有限，遇到严重的问题，管理系统就不能够正常运转，这样就会给图书馆带来重大的损失。而使用云计算技术，就可以有效避免这种情况的出现。因为云计算模式下，同时工作的服务器不是几台、几十台，而是百万、千万台。一台服务器出现了故障，别的服务器会迅速地替换它进行工作，并且保证数据的准确。
（3）云计算技术实现了信息资源的大面积共享。可以通过云计算技术在图书管理间建立密切的合作关系，通过共享空间的信息构建方式，实现全部成员通过基础设施实现大量系统的信息共享，使图书管理的时间大大减少，效率大大增加。随时获得其他图书管理的资料文献通过云计算技术的帮助逐渐成为可能。在云计算处理信息存储时，与以往将电子资源存储在某一台计算机中不同，它将数据存储在“云”中，从而实现了全球管理员都能够实现图书管理的相关信息的实时存取，在处理相应的保密信息时，可以设计为单独由本馆用户使用该信息。
二、云计算技术在图书管理中遇到的各种问题
（1）想将资源上传至云上的需要设置限制条件问题。如何归类图书管理资源存储至“云”中？图书管理的目的是实现资源共享，而云技术处理的数据资源往往有保密期限，同时对开放人群也有相应的规定。图书管理不能将所用应用资源全部上传到“云”中。保密资源图书管理信息保存在本地图书馆中。云计算模式的应用改进方向应该将云计算模式与以往的处理模式相融合，从而形成新的数据布局。图书管理中的一个非常重要的工作就是对数据资源进行分类，把能放到云中的数据资源放到云中，把不能放到云中数据资源保留在现有模式中。
（2）协议和接口不对应问题。因为不同的图书管理模式，会选择不同配置的服务器，也会使用不同的服务器操作系统。应用云计算时，需要考虑图书管理在这些方面的差异和特点，这就给云技术带来一定的困难。另外，因为图书管理平台存在差异，所以云计算服务提供商开发了不同的软件接口，从而解决了由于图书管理中的协议和接口不适导致的云计算时间延缓。
三、云计算技术的应用建议
（1）云计算标准相关的政策的规范。云计算为图书管理的效率、存储方式、应用进行了多方的改进，但仍有很多方面需要更为细致的统一的标准，更需要政策的相应规定，从而实现统一的行业应用规范和技术标准。有相应的政策作为支持，提供图书管理信息服务的工作将会产生巨大的飞跃。但是对云计算的相关行业标准，图书管理界还没有达成一致的意见。因此，当前迫切的任务是制定出规范云计算应用的标准和制度，为此图书管理行业要投入大量的人力、物力和财力。只用形成了云技术在图书管理中应用规范，出台相关的章程和政策，才能使图书管理的服务要求与云技术的应用标准相一致。
（2）图书管理调整方案与云计算的结合方案。管理进入云计算时代，为了适应云计算技术，要大量地调整原有信息系统，进而改变整个图书管理的业务流程。所以，需要图书管理人员分析云计算应用的进入所产生的一系列变化。比如，图书管理流程的变化、部门人员数量与结构的变化，最为重要的是资源数据的安全问题，这都是对图书管理的改进方向。
四、结束语
云计算给图书管理带来的是颠覆性的，图书管理人员要更加深入地研究云计算，进一步与图书管理的工作相结合，从而发挥图书管理服务的作用，以满足更多实际问题的需要。
参考文献：
[1]李铮.多媒体云计算平台关键技术研究[D].中国科学技术大学，2011.
[2]钱文静，邓仲华.云计算与信息资源共享管理[J].图书与情报，2009（04）.
云计算技术研究的重点范文3
1.1智能技术
智能技术是将一个智能化的系统植入物体中，使物体具备一定的“主观能动性”即智能性，能够与用户进行沟通，是物联网的关键技术之一。目前的智能技术研究包括人工智能的理论的研究、虚拟现实及各种语言处理的入机交互技术与系统、可准确性定位跟踪的智能技术与系统、智能化的信号处理。
1.2纳米技术
纳米技术，是研究结构尺寸在0.1nm-100nm范围内材料的性质和应用，纳米技术能使微小的物体也能进入物物相关的网络，进行信息的交互，这使物联网真正意义上做到了万物的互联。可见纳米技术必然在物联网中扮演着重要的角色。
1.3GPS
目前最成熟的全球定位系统给物联网提供了强大的技术支撑，使物与物之间的准确定位成为可能。GPS技术以其高精度广泛等特点为物联网中的定位追踪提供了便捷的服务，使物联网功能更加完备。
1.4云计算技术
云计算是分布式计算技术的一种，是当前计算机应用的技术，当物联网具备一定的规模后，如何处理庞大的数据量是一个关键的问题，如果数据得不到及时的处理，便有丢失的可能；而如果暂存未处理的数据，那么海量的数据所需的更大的存储空间也是无法预知的。因此，云计算便成为物联网中处理数据的强大的工具，于是可视之为物联网的“大脑”。
2.物联网的应用
2.1建筑消防
消防安全系统主要实现感知和识别物体，釆集和捕获各种使用场景产生的相关信息，同时执行接受的各项命令。网络则是通过有线和无线网络将感知层的险情隐患传递到应用层，并将应用层的消防指令传回感知层。应用层则是包含消防部门、防火重点部门、管理人员及火灾相关人员的信息系统。应用层信息丰富。
2.2应用
美国国防部高级研究计划局自组的SensIT项目，通过部署在战场上的不同类型传感器组成的传感器网络，使士兵可迅速、全面的获得战场实况信息。在实际的应用中应该采用协同感知的方法，融合不同位置、不同传感器数据分析应用场景。
3.建议和展望
云计算技术研究的重点范文4
关键词：云计算 分布存储 关键技术
中图分类号：TP333 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2016）11-0094-01
进入信息社会以后，各行各业所涉及到的数据信息量都出现了爆炸性的增长，信息资源的地位越来越高，发挥的作用越来越大。一些高尖端行业，比如高能物理、生物学、气候地质监测，涉及到的信息量更大，对信息存储的要求也更高。云计算技术就是在这种背景下产生的。如果数据信息的分布存储出现了问题，比如安全受到威胁，就会对云计算的使用和推广造成阻碍。
1 云计算环境下分布存储结构类型
1.1 交换机
交换机的内部结构分为聚合层、边缘层和核心层三个部分[1]。在云计算技术普及应用之前，用户专用网络与互联网之间的数据传输主要是通过交换机来进行的，交换机是用户进行数据信息存储的主要场所。在云计算技术普及应用之后，交换机仍然在数据存储中占据了重要地位，形成了以交换机为核心的分布存储结构。这种分布存储结构呈一种树形结构，具有操作简便、连接便利、拓展空间大的优点，缺点是存储容量有限，存储技术水平比较低。
1.2 服务器
以服务器为核心的结构，就是通过网线把所有服务器当中的网卡连接起来而形成的分布存储结构。在这种分布存储结构当中，服务器扮演了核心角色，不仅要负责数据的存储和处理，还要承担数据包的转发职责。在以服务器为核心的分布存储结构当中，没有交换机设备，总体结构构成比较简单，具有服务器与网络交互性强、路由算法高效而且实用的优点。但是，这种分布存储结构同样存在这缺点，比如说线路连接经常出现冗余，服务器占用的计算资源数量大，给服务器运行带来了沉重负担等等。
1.3 混合结构
无论是单一的以交换机为核心的分布存储结构，还是单一的以服务器为核心的分布存储结构，都存在着各自的优点和弊端。所以，“交换机――服务器”混合的分布存储结构应运而生。这种分布存储结构能够综合以交换机为核心的分布存储结构和以服务器为核心的分布存储结构的全部优点，消除两者的弊端[2]。在网络结构方面，交换机和服务器可以同时进行数据的路由转发，大大增强了网络结构的灵活性；在可扩展性方面，混合结构的可扩展性受到每个服务器的网卡数量的限制，也受到数据中心节点规模大小的限制；在成本方面，由于混合使用交换机和服务器，能够有效降低花费的成本。
2 云计算环境下分布存储技术的种类
2.1 数据容错技术
数据容错技术技术能够有效提高信息系统的可靠性和数据信息的访问效率。数据容错技术的基本原理是增加数据冗余，利用数据冗余来寻找到已经丢失的数据，或者将已经失效的数据重新恢复效力。但是数据冗余增加的同时，会导致储存资源的消耗增加。所以，为了同时达到降低容错率和降低成本的目的，纠删码容错技术和复制容错技术就成为了常用的技术手段。
纠删码容错技术能够把数据信息分为几段，分别进行扩展和编码，然后储存在不同的位置当中。将数据信息分为不同的片段，在其中一个或者几个部分丢失或者失效以后，仍然不会影响数据信息整体的准确性。但是，这种技术需要进行大量的计算工作，数据修复的成本也比较高，经常用于大量数据的储存。
复制容错技术就是对同一个数据对象进行复制，创造大量相同的数据模块，然后分别存储到不同的节点当中。这样，即使某个数据对象发生了遗失或者失效，仍然能通过其他数据模块来获取数据信息。复制容错技术的实行要点有两个：数据的复制策略和数据的组织结构[3]。总体上说来，复制容错技术具有方法简便、读取效率高的优点，但是由于要复制多个相同的数据模块，对存储空间的占有率比较大。
2.2 节能技术
节能技术分为硬件节能技术和软件节能技术两方面。
硬件节能技术，就是从网络信息存储所用到的硬件设备入手，对硬件设备的安装、运行、维护情况进行改善，达到节约能源的目的。硬件节能技术在数据中心和计算机整体两方面实行节能措施，在数据中心方面，主要是在保持性能不下降的前提下，将高能源消耗的设备替换为地能源消耗的设备；在计算机整体方面；就是要改善硬件结构，降低设备体系的总体能源消耗量。
软件节能技术，就是要降低数据信息存储设备的能源消耗量，同时还要维持数据信息服务系统的正常运行。软件节能技术的实现要点在于改善对节点的管理和对数据的管理，利用各种控制操作行为来降低能源消耗。
3 结语
云计算技术是由于信息时代的发展而产生的。云计算能够按照客户的需求提供客户所需要的服务，包括网络、服务器、存储设备、应用软件、各类数据信息服务，是现代社会普遍采用的一种技术形式。为了确保云计算模式当中海量数据信息的安全，云计算的分布存储技术就成为了新时期的重点科研项目之一。云计算的分布存储技术是否能够保证信息数据的安全，很大程度上取决于数据信息的分布存储结构和相关技术的运用。云计算必须采取合理的数据分布存储结构，尽可能地增加数据分布存储的扩展性，降低消耗的成本，同时利用各种数据容错技术来降低数据出现差错的可能性，从硬件和软件两方面入手降低对能源和计算资源的消耗。
参考文献
[1]赵杨，宋倩，叶少霞，等.云计算环境下的电子商务服务平台构建与运行机制研究[J].情报科学，2014，02：7-10+20.
云计算技术研究的重点范文5
随着计算机和信息技术的普及，数据库系统已经成为当今世界中不可缺少的一部分。大到国家和企业，小到我们个人的日常生活，到处都需要建立数据库系统，对我们每天产生的数据进行管理。数据库的理论和技术最早诞生于上世纪60年代。早期的数据库系统基本以单机为基础进行开发。上世纪90年代，Ian Foster和Carl Kesselman提出了“网格计算”的概念。其核心思想是，希望让“计算”这种现代世界普遍需要的资源变得像电力一样便于使用，而不再需要关心当前的“计算”服务是由谁提供的。而到了2007年，“云计算”作为一种“网格计算”的升级版概念被提了出来，更强调易用、便宜和虚拟化。在“计算”服务模式发生变革的大背景下探讨数据库系统所面临的挑战和问题无疑是极其重要的，这正是本书的主题。
写作本书的想法最早是在2009年第4届网格数据库和普适计算会议上产生的。本书的编者邀请了本领域内重要的专家，对网格和云数据库所面临的挑战分别进行了讨论。最终本书形成了4大部分：1.开放标准和规范；2.网格数据库管理研究；3.云数据管理研究；4.一些科学案例分析。全书均衡考虑了各个主题的篇幅，内容从具体案例分析到开放标准制定，从当前系统的评价到前沿技术探讨都有涉及。第一部分含第1-2章，分别对WSDAI和OCCI规范进行了介绍；第二部分含第3-5章：3.自2001年开始的关于网格数据库研究的GrelC项目；4.OGSADAI框架；5.为网格设计的DASCOSADB数据库体系结构和设计实现。第三部分是本书的重点，含第6-12章：6.云数据库的安全问题；7.提出一种管理“脏”数据的方法；8.在虚拟化环境中对列数据库进行了评价；9.以Windows Azure为案例讲述了云数据库的优点；10.CloudMiner；11.对VePS进行了讨论；12.对云计算中数据密集型负载进行了评价。第四部分包含第13-16章：13.以一个算法为例分析了分布式计算的优势；14.网格技术在卫星数据处理方面的应用；15.一种便宜的存储结构CDM ActiveStorage；16.分布式数据云存储在医学方面的应用。
本书作者都是意大利萨兰托大学的教授，是网格和云计算研究方面的专家。全书覆盖了云计算和网格计算环境下数据库设计和实现的各个方面，便于读者了解该领域的最新进展和面临的挑战，非常适合相关领域的研究生和科研人员借鉴参考。
云计算技术研究的重点范文6
随着计算机及信息技术的进步，云计算得到了飞速发展，为信息技术服务的计算提供了新的标准化的支持方案。云计算降低了企业对软硬件投入的要求，通过租用云服务商的硬件和基础设施等，来部署运行基于网络的企业信息化服务（特别是基于云计算的会计信息系统服务）。具有高可靠性、高通用性、按需服务、机器廉价等特点，所以企业把关注点转移到云技术上来。有能力企业纷纷采用私有云和混合云进行其会计业务处理。但在乡镇企业中，尽管部分从业者意识到了云技术所带来的机遇，但云技术却很少被采纳。因此，在企业层面找出影响云计算应用的因素，就显得尤为重要。本文主要包括两个方面：首先，分析了乡镇企业中会计从业者对云计算的认识；其次，重点分析了没有采用云技术的原因。研究的结果非富了云计算在乡镇企业应用的资料，同时，也为云计算开发者提供了实用的见解，以便使云计算能在乡镇企业中更好地接受和采纳，推动乡镇企业会计信息系统发展。
二、文献综述
现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院（NIST）关于与计算的定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。按照用户需求云计算的服务模式可以分为：基础设施即服务（IaaS），平台即服务（PaaS），软件作为服务（SaaS）三类。从云部署的角度又可以分为公共云和私有云。云应用涵盖了文字处理，社会媒体，工程管理，电子邮件，页面开发，数据存储，会计，文件存储和电子笔记等。云计算的优势在于可以避免前期基础设施的投入，进而降低企业成本。由于信息系统和技术已经托管给服务提供商，企业可以更多的关注于商务领域和活动。这种模式最适合于资源（资金、时间、经验等）缺乏中小企业，特别是乡镇企业。基于云计算SaaS的会计软件，将所有企业数据存储在服务商的网络服务器中，避免了很多问题，如计算机崩溃等。对于乡镇企业需要我们关注以下特点：经营活动由市场调节；企业所在地集中在农村地区，职工中大部分为亦工亦农的农民；企业按规模划分绝大多少为中小企业;大多说为劳动密集型企业，科技含量相对较低,技术设备比较简陋；企业管理相对落后，信息化水平较低。由以上特点可知技术的创新和运用对于乡镇企业的长远发展起着及其重要的作用。在企业的云计划过程中，乡镇企业只需支付少量等成本就可以获得SaaS的云计算服务。但是，事实上新技术特别是云计算技术在乡镇企业的应用依然没有得到推广。
三、研究方法
本研究以调查问卷的形式进行。问卷问题分成三个部分：第一部分是受访者的基本信息（年龄，职业，工作单位等）；第二部分包括对云计算的认识以及受访者中没有采用云计算的原因和想法；第三部分要求对云计算有一定认知的受访者在问卷中给定的云计算服务中选出所采用的服务以及对云计算未来发展的期望。此次调查一共发放调查问卷450分，通过学生寒假实践活动发放到乡镇企业会计从业者手中，共收回问卷378份，回应率为84.0%，回收的问卷将做进一步分析。受访者中拥有大专及以上学历的从业者占83.1%，相关领域工作不足5年的占63.8%。受访者中从基层会计工作的占77.8%，其余为企业管理者或相关人员。所有受访者全部就职于乡镇企业。此外，36.8%工作环境中提供一个完全的会计电算化系统，但绝大多数（63.2%）是在一个计算机会计系统和手工会计系统的工作环境。最后，只有1%的受访者声称公司目前正在进行云计算。
四、分析讨论
在所有受访者中只有71人表示对云计算有所了解，已经或未来将会采用云计算。从不同角度对这部分受访者进行划分。通过比较分析，可以看出教育程度越高的人群对云计算了解的比例越高。由于乡镇企业的关系，本次问卷中涉及硕博士人员较少，但不容否认硕博士人员对新技术新热点的关注度较高。同时，由于云计算是新兴技术，所以参加工作不久（5年以下）的人员，是关注云计算的主体。最后，从企业规模角度来看，大中型乡企中，由于管理理念先进，会计及管理人员教育程度相对较高，也是未来接受并采纳云计算的生力军。在所有受访者中307人表示对云计算很陌生没有采用云计算的计划。列出了没有关注及不采纳云计算的原因，这因素按重要程度由高到低依次排列。其中，不使用云计算的最重要原因是在会计工作中不需要相关技术。这些可以在前两项的回答中得到认证。直接回答从来没有使用或不使用云计算的占47.2%，不知道云计算确切是什么的占到40.4%。在本质上，他们不认为使用云计算给他们带来任何显著的好处。此外，对数据安全和数据泄露的担心，网络的可信任度等也是会计工作中不采用云计算的重要原因。本次调查还列出了一些云服务提供商让熟悉并打算采用云技术的受访者进行选择。给出了相应的结果。从结果中可以看出从业者对全球知名云服务商有一定的倾向性，产生这样的结果可能还是出于对知名服务商的设施和能力的信赖。另外一个原因在于国内的云计算还出于起步状态，所提供的服务和功能也各有倾向，不够完善。对于了解并接受云计算的会计从业者做进一步的询问，他们给出了接受云技术的原因。这些原因基于云计算的优势：降低企业运营成本，资本支出转移到运营成本，反应速度准确，动态可扩展性，简化维护等。其中会计从业者最看重的是前两项，占到总比例的75.3%。还有一些其他原因如企业规模，高安全性，标准化的接口等。在调查中，超过一半的受访者（58.6%）认为，随着信息化进程不断加快，云计算势必会引发企业信息系统的深层次变革，将会对会计信息系统产生深远影响。他们指出在乡镇企业会计事务处理中广泛采用云计算还需要相关技术逐渐走向成熟，须要乡镇企业和云技术提供商联合共推云计算平台的长远发展。
5、结论