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环境和经济的关系范文1
1保护林业生态环境的意义
1.1现实意义
在我国社会和国民经济飞速发展的同时,我国生态环境呈几何速度恶化,自然生态系统被污染和严重过度索取,大量自然资源都面临着短缺和后续乏力,其中林业资源也是其中之一。按常理来说,作为可再生资源的林业,只要统筹科学、开发合理,是可以持续为我国经济建设做出贡献的。但是,我国森林产业的现实状况是:森林生态系统退化速度比建设速度快,局部好转,总体恶化,林业生态环境建设的主体缺位、供体错位,载体即林地和林木发展跟不上经济发展需求。林业生态环境恶化造成了每年数百亿的经济损失,传统的林业经济模式已经无法适用于现代社会经济发展,改变势在必行。
林业主要以森林为主要资源,森林是一种复杂的复合生态体系,是地球生态环境的重要组成,是人类氧气的制造者和二氧化碳的净化器,也是生态链中重要的一环。
林业是所有生态建设的主体,同时其又可以是规模巨大的生态经济循环系统,林业生产的物质产品绝大部分都是可降解再生的绿色能源,在节能减排目标中具有不可估量、不能替代的重大意义和作用。林业又是生态文化的源泉。必须在科学发展观指导下树立正确的森林经营理念,体现在人与环境、资源与生态、经济与自然的协调和统一的发展,通过科学、政策、技术和不断进步的管理措施,通过不断地适应寻找到适合我国社会自身发展情况的道路,以期达到林业资源的多方面发展、和谐发展和可持续发展。
1.2经济意义
森林是大陆生态系统的主要环节,也是林业经济的最重要载体。培育健康的森林生态系统是林业生态环境保护和经济建设的最主要目标。完整平衡的森林生态系统不仅能够持续提供生态效益也能持续提供经济效益。被破坏的退化的森林不仅在物质生产能力上明显衰退,森林的其他效益功能也必然相应减少。我国现有森林生产力只相当于其潜在生产力的1/3,这是国内林业产业界内的共识,因此恢复、开发和提高森林生产力的可能性是存在的,也是必要的。此外,林业生态环境可以支持复合经济体系的发展,可以帮助建设和发展多样化的经济结构,在成熟健康的市场经济条件下,完备的林业生态体系和发达的林业产业体系是共生的,如果片面强调任何一方面的效益,都会使林业生态环境保护和经济建设失去推动力与生命力。因此,完全可以在建设功能性完整的林业生态体系的同时,形成以林业资源为依托、以商品林基地为龙头、以林业商品产业和绿色旅游产业为一体的林业产业体系,建设如木材、林果、花卉、草坪等产品的深加工产业,逐步形成比较发达、系统和绿色的林业产业。
2林业生态保护建设发展的亮点
一是发挥林业的经济功能。生态优先并非不考虑经济功能,只有发挥生态环境保护建设才有物质基础;应分清国
家对天然林和人工林管理的政策界线,切实保护天然林资源,按照森林经营的技术要求合理利用人工林;遵循林木生长的自然规律,科学合理地采伐利用,让林业在发挥生态、社会效益的同时,产生较大的经济效益。二是提高林农的积极性。林业产权制度改革后,林业部门划定采伐区域、数额,企业与林农实现“订单林业”,减少了企业的灰色支出,使林农直接受益,可有效提高森林加工企业和林农植树造林的积极性。三是建立林业要素市场。林业要素市场建成后,通过林权有序、规范流转,可以盘活林木林地资产,解决森林资源经营周期长、效益兑现慢、生产风险大的问题,提高林农的生产积极性,促进林业规模经营、集约经营。通过林权证抵贷款,解决林农发展林业资金不足的问题,促进了社会闲散资金与银行资金流向林业,加快推进林业产业化进程。
3保护林业生态环境产生的新经济建设点和经济增长点
传统林业只将注意力集中在森林所能提供的最主要资源——木材上面,但是林业资源可以提供远比木材更多的产 品,能够对经济建设作出更大的贡献。以下是3种主要经济增长形式。
3.1促进森林旅游业的发展
森林旅游业的发展是林业生态环境最主要的贡献。随着经济发展和生活水平的提高,人们对于日常生活中的休闲娱乐也开始日益重视,森林旅游是一个非常好的选择,也是扩大内需、拉动国民经济增长的途径,并且正在我国迅速生成和增长。完善的森林资源是森林旅游的基础,森林旅游业是一个多层次的结构,可以发展出主要如森林公园、交通运输、餐饮、商贸、旅行社、娱乐等多种依托森林资源的经济体。此外,还可发展各种层次的辅助服务机构和组织,这些都是经济建设所需要的多方支点。
3.2促进林业副产品产业的开发
林业资源除了能够提供木材之外还能提供很多林副产品,如动物、林果、花卉、次生动植物资源。根据不同地区的林业资源特色,可以建立不同的副产品产业,最主要的有野生动物资源产业、林果深化加工产业、次生动植物开发产业等。深化开发林业资源的副产品可以为经济建设提供更多的选择和机遇。
3.3使林业生态环境保护形成产业
环境和经济的关系范文2
首先，医院要改革管理体制。合理配置医疗资源，提高医院的活力，激发医疗技术人员提高医疗技术水平和服务质量的内动力。一要合理设置医疗机构，归并性质和职能相近的职能科室和岗位，使管理科室的设置和效能最优化。避免因人设岗，做到因岗设人，把合适的人放到恰当的岗位上，使人力资源的配置最优化。同时在政策和岗位允许的范围内使用临时用工，如保洁员、收费员、护理员等，降低人工成本。二要建立科学的绩效工资分配办法，并与医疗质量、护理质量、医德医风等综合考评指标进行量化结合，发挥人的主观能动性，全面提高医院的管理效能和服务水平，最大限度地降低管理成本，提高经济效益。进而增强对患者的服务水平和吸引力。
第二，医院要培养稳定的患者群。在激烈的市场竞争中抢占先机，维持患者的保有量，留住老患者，吸引新患者，增强市场竞争力。一要建立患者治疗选择权。就是患者治疗前，特别是住院患者，患者有选择治病医生的权力，被选的医生把治疗患者疾病的不同档次药品或检查的功效介绍给患者或家属，以适应其不同需求。二要同医疗保险机构合作成为定点医院，使不同类型的参保人能够到医院就医，并给予参保患者适当的方便措施，如实现网上结算、比例交押金等。
三要建立患者的入院前、住院中、入院后的随访机制，医生的诊治融入患者的生活和个人情感中，使患者感受到“人文关怀”。四要改善就医环境，引进先进医疗设备，与医院不断提高的医疗水平相匹配，提高医院的诊治率。五要医院根据市场需求设置相应科室。医院要做好市场信息的调研和论证，适时调整医院内部科室，满足患病人群的需求。六要建立和新闻媒体的有效沟通机制。发生医患纠纷时，使其在医院处理过程中起到正面的作用，使问题及时解决，降低管理成本。七要保持合理的收费水平。
国家在现阶段，不能为全民提供免费的医疗保健，而且为医院提供的财政资金有限。医院要生存和发展，吸引患者就医，收取患者的医药费来获取自有资金，提高经济效益，维持运行和发展状大。处理好收费的合理性是医患关系的一个重要方面。医院不会也不能盲目提高医疗收费，竭泽而渔，一棒子打死。可以这样讲，患者就医也遵循市场规律，医院的收费过高，超过患者的承受能力，就是医疗水平再高，服务再好，患者也会选择别家医院。
医院创新医疗服务产品，为患者提供便捷和低成本公共服务产品的不断优化，建立和谐的医患关系，是医院在现代化管理中需不断思索的问题之一。
二、医院外部环境
政府主管部门要做到医疗服务机构的合理布局，建立有序的医疗市场，做好宏观调控，也要加强对医疗机构的日常监督和管理，使其处于良性运行状态。同时为公立医疗机构提供政策方面和资金方面的支持，促使医院体现公益性。医疗卫生行业为人民的身体健康提供了有力保障，大力发展卫生事业是国家的重要国策。近年来，国家加快完善社会公共服务能力和社会保障体系建设，加大医疗卫生领域的投入，我国医疗卫生行业取得快速发展。
环境和经济的关系范文3
关键词：环境库兹涅茨曲线；人均GDP；工业“三废”
1.引言
改革开放近30年，我国经济发展从粗放型的发展模式向 “资源节约型、环境友好型”发展模式过渡，环境问题成为社会焦点。本文立足河北省环境与经济发展的实际情况，对两者关系进行深入的解剖，选择适当的相关指标进行计量分析，推出具体的结论，并结合河北省环境与经济现状提出政策建议。
2.河北省经济增长与环境污染模型分析
本文选取1995-2010年河北省人均 由上表可见，三条拟合曲线的R2都较大，可见河北省工业三废排放量与人均国内生产总值的增长相关性显著，对EKC曲线的解释意义充分。三条曲线有各自的形状，与传统的库兹涅茨曲线并不一致。人均工业废水排放量曲线a1>0，a20，为倒“N”型，随经济的增长人均废水排放量先下降后上升再下降。人均工业废气排放量曲线是a10，a3>0，人均废水排放量随经济的增长先下降后上升，环境保护的压力在持续增大。人均工业固体废物产生量曲线各系数的t检验均通不过且R2与DW值也都不符合统计要求，改用二次函数拟合曲线，系数的t检验很显著，判定系数R2的值也高，可见经济增长加剧了人均工业固体废弃物的排放量，与EKC曲线左半部分特征吻合。
3.实现环境与经济协调发展的政策思考
3.1建立跨地区水域质量监察体制
对各地区河流上的重点污染源进行有针对性的监控，要求其各项指标均符合环境保护的要求。严格管理相关污染企业，淘汰、关闭与国家产业政策相悖的污染企业，并建立跨地区水域质量监察体制。
3.2改革治理模式，完善环境政策
政府应进一步完善相关环境政策，从“源头”防治环境污染，改变先污染后治理的模式并从总量上控制污染物。加强对外资政策的把控，以防外商借国际贸易之便，对河北省进行污染产业转移。
3.3发展环保产业，促进产业升级
加快产业结构的优化升级，发展低碳经济，推行清洁生产。推进产业结构向高技术、低能耗、高效益的方向发展，大力发展第三产业，积极培育环保产业。（作者单位：河北大学经济学院）
参考文献：
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[4] 李春生.广州市环境库兹涅茨曲线分析[J].生态经济.2006（08）
[5] 龙丽莲.上海市环境库兹涅茨曲线分析[J].环境保护科学.2010（03）
GDP数据和工业三废排放量数据，采用人均国内生产总值（pgdp）作为衡量河北省经济增长的指标，环境污染的指标选取工业废水排放量（tw）、工业废气排放量（tg）、工业固体废物排放量（tp）。对人均国内生产总值进行指数平减以剔除通货膨胀影响，得到以1995年价格计算的不变价。由于可能存在异方差，需对数化处理时间序列，新序列为lnpgdp、lntw、lntg、lntp。
2.1单位根检验和协整分析
在进行两个时间序列做回归检验之前，必须要进行平稳性检验。采用单位根检验来检验平稳性。通过eviews操作，得出所有变量的ADF检验结果，从检验结果得出，lnpgdp、lntp、lntw、lntg均为非平稳序列，却均为一阶单整序列，只要序列为同阶单整序列就可以对其进行协整检验。
本文采用johansen协整检验法。从检验结果可以看出lnpgdp和lntp、lnpgdp和lntw、lnpgdp和lntg均存在协整关系，即三废排放量与人均GDP有长期影响关系。
2.2EKC曲线模型
环境和经济的关系范文4
一、信息化环境下企业会计核算中存在的问题
（一）会计结算的不精确影响经营决策。随着社会生产力水平的提高，会计结算也逐渐向科学化和精细化的方向发展。在具体的实践中，企业对成本的核算是根据具体的品种进行品种核算，有的企业为了缩减人员的开支致使财务人员的配备不足，使企业里的各种资源耗费和成本核算的精细项目不能对应，更不能按照正确的核算方法计入相关的明细项目中，由于缺少了精细的成本参考，所以影响了经营决策的实施。
（二）会计预算管理系统的不健全。财务预算是企业决策执行的重要参考依据，对资金的合理使用、资源配置的优化和内部管理水平的完善和控制有着重要的意义。但有些企业的会计预算管理系统不健全，财务预算与薪酬预算、投资预算、业务预算不能有效的衔接，不能预料和控制不良后果。在预算执行的过程中，还存在实际的结果和预算的期望差异过大的问题，这些都未引起企业管理者的高度重视。
（三）企业财务制度不健全，会计资料信息不完善。我国先后出台的《会计法》、《企业会计准则》、《企业财务通则》和《会计基础工作规范》等法规和制度，是为了在制度上保障会计核算，规范企业财务的会计工作。但仍有一些企业无视制度的存在，没有建立规范的财务制度，会计政策的不统一、不细化、不明确，导致不能准确反映出企业的成本和盈利情况。会计信息的不完整致使企业的经营管理存在着危机，在进行企业经营决策时不能准确把握企业的实际情况和发展方向。
二、信息化环境对企业会计核算的影响
（一）信息化环境下的企业会计核算模式。随着社会信息化的发展，企业的会计核算模式也发生着巨大的改变。与传统的企业会计核算模式相比，现代化的企业会计核算模式更适合现代的企业，为企业的发展带来更大的裨益。
首先，信息化环境下的企业会计核算模式不仅保留了传统的会计核算模式的框架，而且为了适应现代信息社会的发展，在此基础上通过会计凭证和各种企业报表为企业提供信息化的会计服务，改革和发展了信息化的会计核算服务。其次，现代企业的会计核算服务替代部分人工用计算机完成整个的财务核算流程，优化了核算模式的广度、深度和灵活性。在追求效率的信息化社会中能够快速准确的进行企业财务核算的工作，大大减少了人员的工作量，有利于减少企业中的人力资源，促进企业的信息化和产业化的发展。
（二）财务信息平台系统在企业财务业务管控中得到普遍的应用。由于近年来我国市场经济体制的不断完善，许多企业开始转变模式，已经完成了从传统的生产型向生产经营型的转变，许多大企业更是走向了开拓生产经营的道路。在这种时展的背景下，企业核算的工作开始有了战略意义，不仅是为了满足政府的宏观管理和企业的经营，更重要的是为经营管理提供服务。为了对企业成本的控制、经营管理和经济效益起到积极的作用，企业的会计核算体系必须要完善，做到统筹企业的各方面情况，为企业决策的实施起到积极的作用。
现阶段，企业通过信息化的财务平台对企业财务进行管理和控制已经十分普遍。企业的会计信息以财务化的信息平台为载体在企业的预算中起到重要的作用，完善和健全财务的信息化平台成为企业决策中的重要内容。因此我们要健全财务信息平台管理的制度，为企业的经营决策提供强有力的信息支持。信息平台的建设是以总账模块（NC）为企业管理的数据来源，通过平台报表管理（IUFO）和财务分析对企业的经营预算和风险绩效进行评估，对管理进行有效的控制，对企业财务会计核算提供帮助的同时，准确把握企业的发展现状，提高企业的整体管理水平。
（三）总账结算加强了会计核算的广度。传统的企业会计核算模式较为单一，不能满足企业高速的信息化发展。因此随着时代的发展，企业会计核算的广度逐渐的加强，更能满足于现代企业的管理模式。现代信息的会计核算模式的多样性，为企业财务的多个方面提供了全方位的支持。现代信息的会计核算模式在加大会计尺度选择范围的同时也扩展了会计指标的覆盖范围。会计核算的进步不仅体现在对传统价值尺度的核算，也体现在对其他数据表和数据库的处理能力、对企业极为注重的人力资源和实物量尺度的核算能力上。这些会计核算方面的改进大大提高了企业会计核算的广度，同时完善对各项费用的控制，更好的行使财务部门的职能，提高对各项开支的去向审核，明细企业资金的运作方式，使其真实的呈现。
（四）加强了会计核算的活度。新型的会计核算模式相比传统的形式更具有一定的灵活性。主要表现在两个方面：一方面，传统的会计核算模式在对货币基金项目的核算过程中一般采用三栏式的日记形式。而在信息化的会计计算模式中，序时账目核算可以采用的形式更多，包括联合式核算、凭单式核算、汇总式核算以及多栏式的汇算。核算模式的多样性也增加了登记科目的多样性，不再受到资金类科目的约束；另一方面，现代信息化的会计核算模式采用的双轨核算方法比传统的手工记账时采用的实时核算模式提高了效率。在核算的过程中可以与传统的实时核算方式结合，对电子账簿的计算提高了加工效率。现代的信息化的会计信息核算系统更符合现代企业对经济信息管理的要求，更能准确有效的矫正数据偏差，体现数据处理的准确性和严谨性。
三、完善企业会计核算的建议和措施
（一）加强信息化的会计核算制度。企业在发展的同时，应根据自身的特色在遵循国家会计准则和制度的前提下，建立适合自己的适应市场经济的会计核算制度，使得会计人员更能有效的完成各种情况下的核算任务。与此同时，会计管理制度的建立也是必不可少的，如会计档案、会计资产、负债、权益的管理办法，完善的管理制度不仅能保证会计核算的准确性和高效性，也能为企业经营决策的制定提供准确的参考。
（二）核算制度要适应现代企业的发展要求。精益求精和准确及时是会计核算的主要内容和不变的标准，企业不仅要在实践中注重会计核算基本程序的审查，而且也要从核算的诸多问题中多角度、多层次的跟踪。实现精细的成本核算可以实施ERP系统，是财务数据更加的明细化。在竞争激烈的当今信息化社会中，企业要不断完善自己，加快信息化的进程，充分利用信息系统和信息技术的优势建立资源共享的信息系统，形成完善的和科学的经济核算体系。
环境和经济的关系范文5
关键词：云计算；人机关系；感知服务；上下文；非冯・诺依曼机
中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2012)01-0037-04
Human-Computer Relation and Computer Framework under Cloud Computing Environment
YU Tao
(Software and Service Business Unit, Inventec Group, Shanghai 200233, China)
Abstract: After the discussion of Cloud Computing including concepts, characteristics, advantages, services models and types, this paper analyzed the Human-Computer Relation under Cloud Computing Environment, proposed the Human-centered，Computer-invisible and Aware-service marked Human-Computer Relation，the key lies in how to make computer providing services to human imperceptibly，the last part argued that in order to realize this new Human-Computer Relation, Non-Von Neumann Computer based on demand-driv? en model should be design，to break through the limitations of traditional computer，the main features of this type Non-Von Neumann Computer were explored as well for further studies.
Key words: cloud computing; human-computer relation; aware-service;context; Non-Von Neumann Computer
1云计算概述
“云计算”（Cloud Computing）已成为目前最热门、最时尚的大众词汇之一，尤其是在IT行业，人们几乎逢面必谈、逢会必谈。关于云计算的定义，从网上能查到的已达数十种之多。例如：维基百科（Wikipedia）的定义是“一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备”；高德纳咨询公司（Gartner Group）认为云计算是一种开放的、灵活的、预先设计好的、标准的、虚拟化的并且是高度自动化的以及安全的、可信赖的基础设施效用；美国国家标准和技术研究所（NIST）将云计算定义为一种能使用户便捷、随需应变地对共享的可配置计算资源共享池（如网络、服务器、存储器、应用程序和服务）进行网络访问的模型。随着时间推移，有关云计算概念的定义可能还会继续增加，因为每个人都可以有自己的理解和认识。但关于云计算的特点，却逐渐趋向一致，主要包括：（1）虚拟化：即将所有的IT资源（如网络、通信、计算、存储等）抽象封装到一个可共享的资源池中，并进行内部自动化管理，使用者可在任何时间、任何位置、任何终端根据需要来透明地访问这些资源，而无须考虑实现细节；（2）动态分配：指监控所有资源的使用情况，并根据预先定义的规则动态地部署资源，均衡负载；（3）弹性扩展：指高度的可伸缩性，可根据应用规模迅速地、几乎无限制地调整计算和服务能力；（4）按需付费：云计算服务是自助服务、按使用计费，用户根据自己实际需要的服务来付费；（5）成本低廉：资源共享、动态分配、弹性扩展和按需付费，不仅大大降低了对IT资源的管理成本1，而且也大大降低了对服务的使用成本2；（6）超大规模：通常云都具有相当的规模，包括成千上万台的服务器3，在松散耦合的环境下提供处理海量数据的能力，而且云的规模越大、提高效能的可能性就越大。
云计算作为一种以网络为中心、简单通用、支持大众参与的新服务模式，其优势主要有：1）灵活敏捷，可迅速部署应用服务；2）改善效能，通过资源整合在提高效率的同时，降低成本、节能减排；3）高可靠性，提供最安全的云数据中心；4）简化 管理，集中调度和维护资源，降低管理的复杂度；5）降低门槛，租赁模式使用户尤其是中小企业获得IT资源服务的门槛大大降低；6）易于共享，资源池化、服务标准化使共享更加容易；7）促进创新，使开发者更专注于利用新技术、提升差异化服务、聚焦核心竞争力；8）潜力无限，云的魅力就在于其是不确定的、是开放的，可以提供几乎无限的计算资源和服务能力。
关于云计算的起源，一种较为流行的观点认为是由Google最先提出。实际上，美国国家科学基金会早在2003年就已经投资830万美元，用于支持由美国七所顶尖院校提出的“网格虚拟化和云计算VGrADS”项目，正式启动了云计算的研发工作，后来在该项目基础上，Amazon推出了简单存储服务（S3）和弹性计算云（EC2），Google推出了其云计算的三大核心技术GFS、MapReduce和Big? Table。而随着IBM、Dell、Microsoft、Yahoo等企业的迅速跟进和推动，终于掀起了一场席卷IT产业乃至整个社会的“云计算革命核暴”。云计算的驱动力包括技术进步、服务创新、资源共享、统一管理、提高效率、降低成本、绿色节能等等，而从应用角度看，可以认为云计算是并行计算、集中计算、分布式计算、网格计算和软件即服务（SaaS）等技术发展与演进的商业实现。很多人支持这样一种观点，即云计算并非什么新生事物，因为其概念属性、技术方法都有迹可循；但从服务的角度看似乎又一切都是新的，好比水厂、电厂把分散的水、电集中起来向所有用户提供按需付费的服务一样，云计算意味着传统上分散的计算能力也能像水、电一样，成为一种新的商品，供用户按需取用，并且是基于网络实现交易的――从这一点看，云计算将是IT产业又一次伟大的革命性创新，其本质就是让计算成为服务！作为一种服务创新，云计算突破了语言和时空的障碍，进一步解放生产力，必将颠覆当前的信息服务模式，促使信息服务向规模化、集约化和专业化的方向加速演变，必将对社会的信息化发展起到基础性推进作用，必将对人们的工作和生活方式产生深远的影响。比尔・盖茨1990年就提出“信息就在指尖”的梦想，在云计算时代也终将实现。
2云计算的服务方式与类型
云计算服务的运营应该是一种长期不间断的持续提供模式，从服务方式来看，可以分为公有云、私有云、混合云三种基本类型。
图2云计算的三种运营模式
1）公有云，指面向大众提供服务的云，一般就在互联网上，由第三方运营，可以随时根据需要弹性地部署不同客户提供的应用，但对用户而言所有的应用都是透明的。2）私有云，指面向内部用户提供服务的云，一般在企业建筑内部或主机托管场所，有防火墙保护，由企业自主运营，可根据内部需求灵活改进和创新，在达成协定的前提下，私有云也可开放提供给合作伙伴使用。与公有云相比，私有云可以做到更严格的控制，并且在提供内部服务时，可以不受网络带宽、安全风险和法规要求等限制。而针对公安、军队、银行等特殊用户，则需要部署仅供用户单独使用的“专有云”，以便对数据安全和服务质量进行最有效的控制。3）混合云，提供把公用云模式和私有云模式结合在一起的云服务，在此模式下，用户通常将非关键型服务和数据转移至公有云处理，而将关键型服务和数据留在内部掌控。云计算是按需付费，其计费模式可分为三种基本类型：一种是根据用户实际消费的资源计费，例如每产生10K字节流量收1美分，每1万次处理收费1美分等；第二种是根据时长计费，例如租赁一个虚拟的服务器，每小时计费50美分；第三种是定期付款，即订购服务，云计算服务运营商可按月、季度甚至年度来提供有折扣的订购套餐价，例如每租赁1GB的存储服务每月收费15美分。
从服务类型看，云计算的体系结构包含“软件即服务”、“平台即服务”、“基础架构即服务”等三个基本层次。
1）软件即服务（SaaS：Software as a Service）
把应用软件封装为服务统一部署在服务器端，用户利用浏览器通过互联网随时随地按需访问和获取。从用户角度看，改“购买软件”为“租用服务”，大大降低了使用成本，而且无须再考虑软件维护、系统升级、IT人员招聘等问题；从服务提供商角度看，可更专业、更经济地面向多用户做好服务工作，而且只需维护一套软件版本即可，在提高服务稳定性和用户粘性的同时，也大大简化了管理。对众多中小企业而言，SaaS提供了低成本迅速采用最先进技术的良好途径。
2）平台即服务（PaaS：Platform as a Service）
把开发环境和运行平台封装为服务统一部署在服务器端，用户通过应用接口（API）开发创建自己的软件，然后通过网络部署和提供服务。从用户角度看，无须再关心开发环境和运行平台的软硬件配置，即可按照租用的方式来构建更高水平的服务，从而更专注于面向应用领域的开发；从服务提供商角度看，可提供集成的、优化的、高性价比的开发环境和运行平台，以更好地支持高效的软件开发、测试和运行。
3）基础架构即服务（IaaS：Infrastructure as a Service）
把最基本的计算资源（如服务器、存储器、网络系统、通信系统等）虚拟化封装为服务，统一部署在服务器端，用户按需租赁使用。从用户角度看，可根据自己的实际需要通过互联网弹性租用计算能力和存储空间，而不必考虑底层计算资源的制约或限制；从 服务提供商角度看，可灵活地整合分散的计算资源并通过网络虚拟共享，以适应从简单计算到高性能计算的各类应用需求。
3云计算环境下的人机关系
主机计算时代，人与计算机是“多对一”的关系，真实物理空间与计算机信息空间的区隔非常明显、没有相互融合的关系。桌面计算时代，人与计算机是“一对一”的关系，真实物理空间与计算机信息空间的区隔还比较明显、但已开始出现融合的迹象，例如在桌面计算机游戏中，玩家可以把自己设定为游戏中的某个角色，参与游戏的虚拟事件。分布式计算正在向更加开放、更加分散对等、更加可靠的协同计算方向发展，统一标准、网络性能、数据安全等是提高计算效率的关键。分布式计算时代，人与计算机是“一对多”的关系，真实物理空间与计算机信息空间的区隔仍然存在、但相互融合已经越来越深入。云计算时代，人与计算机将是虚拟的“一对一”的关系（实际上可能是多台计算机在为一个用户服务），真实物理空间与计算机信息空间的区隔虽然还存在但开始逐渐淡化、相互融合愈加密切，并且由于计算机信息空间已经开始对人及其社会活动产生影响，很多学者开始关注虚、实空间融合后产生的一些社会问题和心理问题，相关研究也逐渐展开。
在云计算环境中，要尽量让计算机从人的注意力焦点中“消失”――或者说让计算机不可见――这并不是简单地缩小计算机尺寸、使其隐藏起来的问题，也不仅仅是设计新的人机交互界面的问题，不可见预示着一种完全崭新的人机关系，其关键在于如何使计算机在提供服务的同时而不被人察觉（至少不被明显地察觉）。提高人们的社会生活质量是计算机技术发展的终极目标，人们对计算服务的关心程度已远远超过对计算机本身的关心程度。纵观科技发展史，计算机在大众化应用方面已经发生过革命性的变化，比尔・盖茨在1975年创办Microsoft时的梦想：要让每个人的桌面上都有一台个人电脑，今天看来已经不是什么狂言妄语。并且，计算机正以多态形式存在于人们的日常生活空间，从一种稀缺资源演化为随处可得的日常资源，人机之间的数量对应也开始步入“一人多机”，此时人们关注的焦点不再是有什么样的计算机、有多少计算机等问题，而是在某个环境下能访问获得某种服务吗？对普通大众而言，重要的始终是服务而不是技术。
怎样才能使计算机不可见？或者说使计算机在提供服务时不易被人察觉？最直接的思路就是不再把计算机看作计算机，而是看作周围环境的普通组成部分，让专家用户操作计算机执行任务的概念消失，取而代之的是大众用户任务执行策略的概念――就象作家写作一样，不会把注意力放在钢笔上，而是创作本身。作为环境组成部分的计算机，对用户而言已经非常熟悉、自然和习惯，用户无需分散精力有意识地去寻找和操控，而是不知不觉地与之进行“透明”交互：用户提交服务请求后，不必直接操作便可以访问所需的计算机资源，而且无需关心其位置、状态和计算过程等细节，用户虽然不能明确地感受到计算机的存在――计算机好像隐身了，但却每时每刻都离不开其支持。
不可见使传统的人机关系即操作执行型――以计算机为中心，向普适的人机关系即感知服务型――以人为中心转变。所谓感知服务，是指随着环境中大量计算机的嵌入，物理空间被增强为智能空间，各种形态和功能的计算机将自动地对环境状态、用户行为及意图进行数据采集分析，及时做出自适应的智能服务。感知服务型的人机关系，要求计算机不仅能完成用户有明确需求的任务，而且能主动完成符合用户潜在需求的、隐含的任务。因此计算机对环境和用户的情景状态或者说上下文的实时探测，就成为实现的关键。
先举几个感知服务的例子：比如在汽车电子中广泛采用的防滑刹车系统（ABS：Anti-skid Brake System），能够实时检测车轮和车速状态，自动分析是否会出现车轴死锁的危险，并通过调节刹车压力来主动避免死锁现象；一个嵌入了微型计算机、传感器和无线通信芯片的咖啡杯，可能根据当前时间、用户生活习惯数据等，智能地发出“午后需要喝杯咖啡吗？”、“咖啡温度适宜饮用了”等个性化提示；又如一些数字家电可以根据用户预设条件和长期积累的家庭使用数据，提供自动服务或建议，比如冰箱可以提醒主人添购新鲜食品、购买柠檬除臭剂，空调可以在主人下班前自动启动，使主人到家后就能享受适宜的室内温度和湿度。从这些例子中可以看出，感知服务是基于上下文自动进行的，用户的需求是隐含的（如行车安全）或潜在的（如适宜的室内环境），在整个服务过程中，计算机好象消失不见了――用户不会在意也不必在意提供服务的计算机之具置、如何操作、计算过程等，用户只需要对计算机发出的信息进行判断和响应。
4云计算环境下的计算机架构
云计算环境是智能环境，计算机不可见、感知服务型的人机关系，把计算机放回到其原本应该所在的位置，即重新定位于环境这一背景，以不分散人注意力的交互方式提供服务；而人则从不得不适应机器、学习与机器交互的压迫下解放出来，集中精力于思维、推理、判断等更高级的智力活动。这对基于冯・诺依曼体系的传统计算机提出了挑战。冯・诺依曼设计体系的基本思想可以归结为两点：一是采用二进制来表示指令和数据；二是采用程序存储的方式自动执行。这种计算机包括控制器、运算器、存储器、输入设备和输出设备五大基本部件，控制器、运算器构成中央处理器。各部件之间的联系通过数据流和指令流两种信息流的流动而实现：①数据由输入设备输入运算器，再存入存储器，运算过程中数据从存储器读入运算器处理，处理结果存入存储器或由运算器经输出设备输出；②控制流也以数据形式存于存储器中，运算时由存储器送入控制器，控制器解释后产生指令流控制数据流的流向并控制各部件的工作，对数据流进行加工处理。
冯・诺依曼机是一种基于数据共享和串行指令的计算机，存在结构上的缺陷。首先是数据和指令放在存储器内，中央处理器通过总线访问方式存取数据和指令，总线信息流传输的效率成为影响系统性能的“瓶颈”；其次以命令语言为对象、需要人工启动任务，服务属于被动式的控制驱动模型，对人的技术要求相当高，人不得不学习、适应计算机的沟通方式――这必然导致以计算机为中心。而云计算环境下，以不可见、感知服务为重要特点的计算机，恰恰相反，在大大降低对人的技术要求的同时却全面提高了对计算机的要求，例如支持上下文感知、自适应交互、互联通信、自动配置、互操作、可伸缩等新的特性，还要让人得到连续一致的服务体验。很显然，必须突破传统冯・诺依曼机的局限才能满足应用要求。感知服务建立在一种主动式的人机关系基础上，即计算机能够根据传感器探测发送的上下文数据，根据人的显示或隐含需求主动提供计算服务，所以这种计算机是一种需求驱动模型的非冯・诺依曼机，其主要特点是：
1）具有上下文接收设备，能接收传感器发送的上下文数据并进行分析、过滤、发送等处理
2）基于上下文自适应地通过网络协调各类资源主动提供计算服务，并能够与其他计算机协同形成并行计算的能力
3）程序存储可以是本地的，也可以通过网络异地实现，本地计算需要某种特定程序时，可通过网络从其他计算机快速移植到本地机上
4）数据共享可以是本地的，也可以通过网络异地实现，本地计算需要某种特定数据时，可通过网络从其他存储器快速复制到本地机上
5）输入/输出设备、外存储器等部件与中央处理器是松散耦合的，不必在同一个物理架构中，需要时由中央处理器通过网络发现并随时重组为一个逻辑上完整的计算机
6）输入设备、输出设备以符合人类自然交互的方式设计
5结束语
云计算正在快速地渗透到人类的发展进程中并发挥极大影响，未来甚至因为泛在化而让人感觉不到其存在，这对传统的计算机架构提出很大挑战，非冯・诺依曼机是重要的对策之一，也还有许多关键问题如安全性、可靠性、可扩展性等等，有待进一步深入研究。
注释：
1.据统计，一般企业在新基础设施上每花费1美元，就需增加8美元进行维护工作，云计算使组织对IT资源的采购成本转变为经营成本，消除了过量配置，并可根据实际需要随时快速调整，因此成本大大降低。
2.例如，美国医药制造商Eli Lilly使用Amazon的云计算对某个开发中的药物进行数据分析，支付服务费用89美元，但如自行分析，仅服务器就需购买25台；又如Amazon提供1GB的云存储仅收费15美分/月，服务器租用则是10美分/小时。
3.例如，Google的云已经有100多万台服务器（其宣布目标是发展到1000万台以上），Amazon、IBM、Microsoft、Yahoo等公司的云也均有数十万台服务器。
参考文献：
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环境和经济的关系范文6
关键词:信息抽取；自然语言处理；蛋白质关系抽取；特征；支持向量机
中图分类号:
TP391.1 文献标志码:A
Protein.protein interaction extraction based on contextual and syntactic features
WANG Jian*, JI Ming.hui, LIN Hong.fei, YANG Zhi.hao
School of Computer Science and Technology, Dalian University of Technology, Dalian Liaoning 116024, China
Abstract:
Considering one-sidedness of features used in many Protein-Protein Interaction (PPI) extraction methods. A novel approach is proposed to extract rich features from context information and syntax structure for PPI extraction. Various features, such as lexical, position, distance, dependency syntax and deep syntax features are extracts, and the Support Vector Machine (SVM) classifier is used for PPI extraction. Experimental evaluation on multiple PPI corpora reveals that the rich features can utilize more comprehensive information to reduce the danger of missing some important features. This method achieves state-of-the-art performance with respect to comparable evaluations, with 59.2% F-Score and 85.6% AUC on the AImed corpus.
Considering the one.sidedness of features used in many Protein.Protein Interaction (PPI) extraction methods, a new approach was proposed to extract rich features from context information and syntax structure for PPI extraction. Various features, such as lexicon, position, distance, dependency syntax and deep syntax features constitute feature set, and the Support Vector Machine (SVM) classifier was used for PPI extraction. The experimental evaluation on multiple PPI corpora reveals that the rich features can utilize more comprehensive information to reduce the risk of missing some important features. This method achieves state.of.the.art performance with respect to comparable evaluations, with 59.2% F.score and 85.6% Area Under Curve (AUC) on the AImed corpus.
Key words:
information extraction; natural language processing; Protein.Protein Interaction (PPI) extraction; feature; Support Vector Machine (SVM)
0 引言
生物医学文献中的蛋白质交互作用关系（Protein.Protein Interaction, PPI）对于蛋白质知识网络的构建、药物的研制、疾病的诊断等具有重要意义。目前，生物医学专家建立了很多有统一格式的蛋白质关系数据库来存储这些重要信息，例如：MINT［1］，BIND［2］ 和 DIP［3］。然而，随着医学文献数量的急剧增加，很难依靠人工从海量文献中获取有价值的信息。因此，从生物文献中自动地抽取蛋白质关系成为一项重要的研究任务。
从生物医学文献中自动抽取蛋白质关系的方法有多种，如基于词共现的方法、基于模板匹配的方法和基于机器学习的方法。基于词共现的方法简单统计两个蛋白质在句子中的共现次数，根据统计学原理判断它们是否存在关系［4］。基于模板匹配的方法把待判别数据与已有的模板进行匹配，从而达到蛋白质关系抽取的目的［5］。机器学习的方法近几年来兴起并且得到迅速发展，其中基于特征的方法在PPI抽取任务中得到了广泛的应用。文献［6］使用上下文特征进行蛋白质关系抽取，该方法没有使用任何句法信息，在BioCreAtIvE语料上得到较高的召回率，但精确值相对较低。文献［7］评估多个不同的句法分析器对PPI抽取的贡献，结果表明词与词之间的句法关系，能够有效地提高PPI抽取的性能。但是这些方法通常只考虑了句子及其句法结构的部分信息，而忽略了其他方面的有用信息。机器学习领域的另一个热点话题是核函数的研究和使用。基于核函数的方法把句法结构作为处理对象，在依存图或句法树上定义不同的核函数进行蛋白质关系抽取，如图核、树核和路径核等［8-11］。基于核函数的方法能够得到较好的抽取性能，但是受制于计算复杂度，该方法通常不能直接应用到实际的PPI抽取系统中。
针对以上问题，本文提出了一种基于上下文环境和句法分析的PPI抽取方法。该方法融合了更加全面重要的信息，不仅使用了词的上下文环境，并且考虑了蛋白质之间的句子距离和谓词参数结构中不同子结构对关系抽取的影响，同时避免了核函数的复杂计算。本文在5个公开的 PPI 语料上实验，详细分析不同特征对 PPI 抽取的影响，并且与其他方法的性能进行了比较。
1 基于特征的PPI抽取方法
基于特征的PPI抽取任务可以看作是一个分类问题。首先，提取语料句子中的蛋白质对，得到蛋白质关系实例；然后从语料中提取特征，并且把每个实例都映射到一个n维的特征向量；接着训练一个分类模型；最后使用分类模型判断未标注实例所属的类别，即判断蛋白质对之间是否存在关系。
基于特征的PPI抽取系统框架如图1所示，系统的输入为原始的XML文本，输出为最终的分类结果。首先通过预处理模块得到关系实例；接着是句法分析模块；然后是从关系实例和句法结构中提取特征，构建特征向量；最后是支持向量机（Support Vector Machine, SVM）分类及预测模块。
本文使用的语料已经识别出蛋白质实体名称，在实验中我们主要关注至少存在两个蛋白质名句子，判断该句子中的蛋白质之间是否存在交互作用关系。如果一个句子中存在m(m≥2)个蛋白质，那么这个句子中包含有C2m个不同的蛋白质对。本文对每个这样的蛋白质对拷贝一个句子的副本，作为该蛋白质对的一个实例。实验使用的数据集就是由这些实例组成，例如，句子“The binding of hTAFII28p0 and hTAFII30p1 requires distinct domains of hTAFII18p2.”，表示一个存在蛋白质关系的实例，其中“hTAFII30”和“hTAFII18”是需要判断关系的两个目标蛋白质。
2 特征提取和特征向量表示
基于特征的蛋白质关系抽取方法的核心工作是特征的选取。选取特征的好坏直接影响最终的分类精度。为了发掘更多有效的特征，使用更加全面的信息，本文从上下文环境和句子的句法结构中选取多种特征。在从上下文选择特征的过程中不仅考虑了词法特征，还考虑了词距离特征，同时将词法特征在句子中的位置信息也加入到特征向量中。此外，还有两类句法特征也加入到特征集中，分别是依存图上的句子距离特征和谓词参数路径特征。
2.1 上下文特征
1）词特征(Bag of Words)。
本文对词特征的选取范围进行限制，即从左起第一个蛋白质的前n个词，两个蛋白质之间的所有词，第二个蛋白质的后n词为止。经过多次实验发现，当n=5时效果最佳，所以在本文中将n赋值为5，把上述范围中去掉停用词之后的词作为特征。
3）位置特征(Positions)。
词特征和N元词特征相对于两个蛋白质的位置信息也能够对蛋白质之间是否存在关系起作用。因此，如果这两类特征出现在第一个蛋白质之前，用“P1_Left_特征”表示；出现在两个蛋白质之间，用“P1_Right_特征”，“P2_Left_特征”表示；出现在第二个蛋白质之后用“P2_Right_特征”表示。
4）具置特征(Specific Positions)。
本文把词特征和N元词特征相对于两个蛋白质的具置也作为特征。定义如下：SP = {n1_P1_特征, n2_P2_特征 | n1 = i - i1, n2 = i - i2, i∈［i1-5, i1-1］∪［i1+1, i2-1］∪［i2+1，i2+5］}，i1和i2分别是蛋白质1和蛋白质2在句子中的位置，i是当前特征在句子中的位置。
5）词距离特征(Word Distance)。
两个蛋白质之间的距离越长(距离用间隔词的个数衡量)，存在关系的可能性越小，因此，蛋白质之间的距离被加入到特征集中。
2.2 句法特征
句法结构能够描述句子的句法和语义信息，不同的句法结构反映了句子不同方面的有用信息。本文主要从依存图和谓词参数结构中提取句法特征。
1）句子距离特征(Sentence Distance)。
依存句法结构是句子语义关系的有效近似，并且能够清晰地表达句子的主谓结构。如果两个蛋白质名能在一个简单句中出现，那么它们之间就很有可能存在关系。因此，如果依存图中两个蛋白质之间的最短路径上只有一个谓语动词出现，表示这两个蛋白质之间存在关系，则该特征值设为1。本文使用Gdep依存分析器［12］输出依存图结构，如图2所示。图中实线表示边在两个蛋白质之间的最短路径上，虚线表示边不在最短路径上。
2）谓词参数路径(Predicate Argument Path)。
谓词参数结构以图的形式表示，与依存分析类似，它表示词与词之间深层句法和语义关系。谓词参数结构中两个蛋白质之间最短路径上的不同子结构表达了不同的句法语义信息。因此，在最短路径上选择两类walk特征，分别是v.walk和e.walk［11］，加入到特征集中。从v.walk中可以直接得到两个节点（词/词性）的句法和语义关系。在e.walk中描述了一个节点和两个与它直接相邻的关系，当这个节点是一个谓词的时候，e.walk比v.walk更能反映句子的谓词.参数的信息。并且v.walk和e.walk中存在连续和不连续的情况，连续的walk更能反映词之间的直接关系。因此，在设置特征值的时候，给连续的e.walk设为3，连续的v.walk设为2，其他不连续的walk设为1。本文使用Enju分析器输出谓词参数结构，如图3所示。图中实线表示边在两个蛋白质之间的最短路径上，虚线表示边不在最短路径上。
2.3 特征表示
上述特征中除明确说明特征值外，其余特征值都使用布尔值，即出现为1，不出现为0。为了清楚地描述特征表示，表1详细地描述了一个蛋白质关系实例的特征表示，根据这个表可以很容易理解上述特征的含义。
词是语言的基本组成单位，词特征能够重现文本的语言表达信息，许多分类及关系抽取系统把它作为基本特征，能够得到较高的召回率。N元词特征丰富了词特征的表达，与词特征共同表达原文的语言描述信息。加入N元词特征能够有效地提高系统的性能（表3的第2组实验所示）。
位置特征（F4+F5）与词法特征（F1+F2）的组合，共同表达了词法特征在句子中线性顺序，明确了语言的组织形式，能够有效地改善蛋白质关系抽取的性能（表3的第4组实验所示）。
依存分析能够表达长距离的依存关系，句子距离特征有助于判断两个蛋白质在句法结构上的距离。谓词参数路径特征表达词与词之间的深层关系，在谓词参数路径上选择walk特征，并且根据不同的子结构分配不同的权值，能够有效利用各类子结构的优势，有助于蛋白质关系抽取性能的提高。
表3中的实验结果表明，上下文特征可以全面检索原文
的语言表达信息，得到了最高的R值64.1%，但P值相对较低。句法特征能够更准确地表达句子的句法和语义信息，在保持R值下降不明显的前提下，对P值有显著性的提高。结合上下文特征和句法特征能够利用句子不同层次的信息，有效地改善了蛋白质关系抽取的性能。
4.2.2 与其他方法的比较
表4是本文方法与其他方法在AImed语料上的性能比较。文献［13］是基于规则的方法［5］，文献［9］和文献［11］分别是图核和路径加权子序列核的方法。从表4中可以看出，与前3种方法相比，本文方法在AImed语料上的R值、F值和AUC值都有所提高，P值达到了57.6%，仅次于文献［11］。文献［10］使用了多核和多分析器融合的方法，获得了较高的性能。使用本文的方法，F值为59.2%，与文献［10］只相差了1.6%。由此可见，本方法可以达到与核方法类似的效果，同时也避免了核函数的复杂计算。
为了测试本文方法在生物医学语料库上的泛化性能，在BioInfer、HPRD50、IEPA和LLL 4个PPI语料库上用同样的方
法进行了实验。表5显示了本文方法与其他方法在5个语料上的性能比较。在5个语料上本文方法的性能较前3种方法有明显的提高。在HPRD50、IEPA、LLL 3个数据集上，本文方法得到的F值较文献［10］有较大幅度的提高；在AImed和BioInfer语料上的F值较低，原因主要是这两个语料存在着大量的复杂句，这对分析器来说是一个很大的挑战；另一方面，这两个语料的正负例比例非常不平衡（如表2所示），也是导致结果较低的一个原因。
5 结语
本文使用基于上下文信息和句法信息的丰富特征进行PPI抽取，着重分析各类不同特征对PPI抽取的影响。上下文特征能够有效地表达原文信息，得到较高的召回率；句法特征有助于更好地理解句子的句法和语义信息，有助于提高PPI抽取的精确度。本文以SVM为分类器，在5个公开的PPI语料上实验。结果表明，我们所选取的丰富特征有效地融合了不同层次的特征，覆盖了更加全面的信息，在PPI抽取任务中取得了较好的性能。参考文献:
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