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一、交通運輸企業外部作業成本概述
（一）交通運輸企業外部作業成本分析的背景
改革開放三十多年來，我國的交通運輸企業取得了飛速發展。日益增加的交通運輸能力不僅使交通運輸企業如魚得水，更使社會經濟取得了飛速發展。但是我們也要清醒地看到，在交通運輸企業蓬勃發展的形勢下也同樣面臨著新的挑戰。交通運輸企業在從事交通運輸行為時，不可避免地會帶來一些負面影響，并逐漸引起人們的重視，例如消耗不可再生資源、交通事故、環境污染等。這些不良影響日積月累，將會對國民經濟的正常發展產生不良影響，而首當其沖的正是交通運輸企業本身。
（二）外部作業成本對交通運輸企業的影響
外部作業成本對旅客交通運輸企業的影響分為直接影響和間接影響。外部作業成本的直接影響是指旅客交通運輸企業在支付外部作業成本兌價時，所承擔的積極損失，外部作業成本的直接影響由客運企業承擔。外部作業成本的直接影響包括：旅客的財產損失、旅客的人身損害賠償、企業員工的人身損害賠償、企業的財產損失、企業的管理損失等等。外部作業成本的間接影響是指旅客運輸企業在支付外部作業成本兌價時，所承擔的消極損失，外部作業成本的間接影響由客運企業和社會共同承擔。外部作業成本的間接影響包括：由于交通事故造成的社會資源損失。由于客運企業旅客運輸行為產生的環境污染、空氣污染、噪聲污染而對社會產生的損失。從現實考慮，直接影響對旅客運輸企業的影響更大；從長遠考慮，間接影響對旅客運輸企業和全社會的影響更大。正確認識兩者關系，這就考驗旅客交通運輸企業管理者的管理智慧了。
（三）交通運輸企業外部作業成本分析的意義
通過合理的貨幣化評估交通運輸企業產生的外部成本，能夠計算出交通運輸企業外部作業成本。在以往的成本計算中，交通運輸企業的行業管理者通常對外部成本缺乏認識。通過本文的計算，可以使交通運輸企業的管理者認識到外部成本對環境造成的巨大影響，以期其在以后的企業運行中注意環境友好和事故預防，保障旅客安全，提高交通運輸企業的資源利用率，實現交通運輸企業與環境的可持續發展。
（四）交通運輸企業外部作業成本計算分類
本文依據旅客交通運輸行為的外部性理論，結合交通運輸企業自身特點，將交通運輸企業外部作業成本分為事故、噪聲、空氣污染三個部分。
二、交通運輸企業事故成本計算分析
（一）交通運輸企業事故成本量化指標選取
交通事故為交通運輸企業造成的人員傷亡和財產損失與日俱增，交通事故甚至成為了人類非正常死亡原因中的首位。本文在分析計算交通運輸企業事故成本量化指標選取時，不考慮損失的具體分擔，而是從整體角度來確定事故成本。將受害人身體損害、精神損害、勞動力損失、車輛損失、警察等社會公共資源消耗、延誤交通運輸等多個具體損害統一分為財產直接損失、人員傷亡損失、社會資源消耗損失。
（二）交通運輸企業事故成本貨幣化方法對比分析
目前，我國交通事故給交通運輸企業造成的損失在統計上包括車輛交通設施等直接經濟損失和人員傷亡的間接經濟損失兩部分。本文采用的貨幣化對比方式主要有總產量法和愿意支付法。前者適合計算分析人員傷亡損失。用死亡者未來期望壽命的產生價值來衡量，人員傷亡的間接經濟損失作為交通運輸企業外部成本。后者是指交通運輸企業為降低事故數量或程度，而愿意支付的費用。這種費用包括時間、自由、金錢，反映了交通運輸企業對生命健康和交通安全的外部成本。
（三）交通運輸企業事故成本計算方法
交通事故對交通運輸企業造成的成本主要包括傷亡者勞動價值賠償、家屬精神損失、醫療費、喪葬費、車輛和交通設施修理更新費用，社會公共資源消耗費用。交通事故的外部成本較為明顯，也更易于交通運輸企業接受。這里需要注意的是，交通事故對社會造成的公共資源消耗也要均攤到交通運輸企業的外部成本中。
三、交通運輸企業噪聲成本計算分析
（一）交通運輸企業噪聲成本量化指標選取
交通運輸企業的交通工具在流動過程中產生的噪音是主要生活噪聲聲源之一，占城市噪音高達70%。交通運輸企業的噪音污染主要影響交通運輸沿線居民和周邊建筑安全。結合國家頒布的《城市區域環境噪聲標準》，選取特殊住宅區、居民文教區、居住商業工業混雜區、工業集中區、交通干線道路兩側為計算分析對象。
（二）交通運輸企業噪聲成本貨幣化方法對比分析
交通運輸企業產生的噪聲污染屬于環境污染，其噪聲產生的外部成本在于貨幣化了的環境質量價值。本文在計算分析交通運輸企業噪聲成本時，采用暴露反應法和底線增量法，主要考慮兩方面內容：一是噪聲污染的實質性影響，如噪聲污染導致多少人致病，多少人過早死亡，多少建筑物受到威脅；二是噪聲污染實質性影響的外部作業成本，如治療費用、加固建筑物費用。
（三）交通運輸企業噪聲成本計算方法
在計算交通運輸企業噪聲成本時，要充分考慮到交通運輸沿線土地的類型，城市、郊區還是農村，還要考慮到噪聲影響的時間在白天還是夜晚，居民的居住密度，住宅與交通沿線的距離，以及建筑密度。對于交通運輸企業本身的運輸數據也需要計算分析，如運行區間、運輸通過流量、運輸速度、運輸線路的等級。
四、交通運輸企業空氣污染成本計算分析
（一）交通運輸企業空氣污染成本量化指標選取
交通運輸企業在承擔旅客運輸的同時，消耗了大量的不可再生資源。這些不可再生資源大多為化石燃料，燃燒后產生二氧化碳、二氧化氮等大氣污染，對空氣產生污染。本文主要選取空氣中的顆粒物、氮氧化物等空氣污染物對旅客及居民健康的影響作為交通運輸企業空氣污染成本進行計算分析。
（二）交通運輸企業空氣污染成本貨幣化方法對比分析
造成空氣污染的原因是多方面，故本文采用成本避免法進行交通運輸企業空氣污染成本貨幣化對比分析，經過估算避免二氧化碳排放的成本來核定外部作業成本。二氧化碳的影子價格能夠真實反映出交通運輸企業愿意為節能減排所支付的價格，而其正是交通運輸企業空氣污染的外部成本。
（三）交通運輸企業空氣污染成本計算方法
交通運輸過程中產生的各種空氣污染物對環境造成了損害，由此產生了環境污染成本。當空氣中存在的空氣污染物達到一定閥值時，人群的發病率和死亡率就會相應提高。可以通過考量交通運輸企業在作業時產生的空氣污染物，占大氣中總空氣污染物濃度的貢獻率，計算出一定濃度下的特定人群因空氣污染而引起疾病，由此產生的健康成本。
五、結語
關鍵詞： 計算機信息處理技術；成人學歷教育；經費管理
中圖分類號：TP3 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2014）01-0090-04
成人學歷教育經費管理是成人學歷教育過程管理的一個重要環節，由于成人學歷教育經費管理沒有納入成人學歷教育網絡管理系統，沒有可以利用的系統軟件，需要手工進行核算。通過幾年的運行實踐，進行了技術革新，運用計算機信息處理技術解決了成人學歷教育經費管理中幾方面的關鍵性操作技能和技術難題，提高了成人學歷教育經費管理的效率和水平。運用計算機信息處理技術進行成人學歷教育經費管理，必須正確安裝Office 2007、Excel2003、Visual FoxPro 6.0 （VFP6.0）數據庫等軟件。
1 學歷教育收費記載明細表.xls的編制、核定收費明細（按收費年度錄入學費、代辦費、發票號碼、收費日期等）工作
南通大學成人學歷教育在籍學生（校本部、教學站點）共有9000多人，怎樣把這9000多人的收費信息管理好，是一個值得探討的問題。如果用手工逐條登記錄入：學費、代辦費、發票號碼、收費日期等字段信息，那工作量太大了，而且容易出錯。
1.1首先必須運用Excel2007技術，編制年度校本部收費記載明細表.xls、年度教學點收費記載明細表.xls
具體操作步驟為：①進入南通大學成人學歷教育網絡管理系統管理人員登陸頁面，輸入賬號名、密碼、權限（選擇學校管理員）。②進入網絡管理系統，在“學籍管理”中按“導出”，進入“導出學籍資料（導出學籍資料方式）”頁面，按入學年份導出“[xls格式]”文件，作為編制“學歷教育收費記載明細表.xls”的基礎。③打開“按入學年份導出”[xls格式]文件，保留：入學年份、畢業年份、教學點（校本部及教學點）、院系（相關學院）、班級（各相關專業班級）、學號（即錄取編號）、姓名、性別、學籍（在籍及退學）、學制（專升本2.5年、專科2.5年及高起本5年）、層次（專升本、專科、高起本3種類別）等列，增加“學費1、代辦費1、發票號1、日期1；學費2、代辦費2、發票號2、日期2；學費3、代辦費3、發票號3、日期3”（代表不同收費年度、發票號碼及收費日期），然后把文件另存為Excel 97-2003工作簿格式（因為Excel2007不兼容低版本，要確保在安裝低版本Excel的電腦能打開文件），分別編制“年度校本部收費記載明細表.xls”和“年度教學點收費記載明細表.xls”。（圖略）
1.2 核定年度收費明細，采用Visual FoxPro 6.0 （VFP6.0）數據庫進行對應信息字段的對接
現以核定年度校本部收費明細（在校本部收費記載明細表中，按收費年度錄入學費、代辦費、發票號碼、收費日期等）工作為例作詳細說明。“年度校本部收費記載明細表.xls”已經按要求編制好，下面必須把學費、代辦費等收費信息錄入表中，如果按部就班的錄入：按照財務處提供的財務系統收費明細，對照已繳費的學號、姓名手工逐條登記錄入：學費、代辦費、發票號碼、收費日期等字段信息，可想而知這是多么龐大的一項工作。3900多個校本部的學生，如果逐條錄入，那工作量將很大，長時間人在疲勞的狀態下，容易精神不集中、頭暈眼花，錄入就會出現錯誤、效率低下。經過探討研究，需要進行技術革新，解決錄入學生收費信息方面的技術難題。在本部財務系統收費的學生收費信息方面，采用Visual FoxPro 6.0 （VFP6.0）數據庫進行對應信息字段的對接，接入收費明細記載表.xls，能省去手工記錄需逐條錄入的大量繁瑣工作，而且一次成功準確無誤，準確率100%。因為Office 2007文件導出沒有DBF文件功能，在安裝Office 2007的同時，需同時安裝Excel2003方便導出DBF文件。在電腦D盤先建一個“對接收費明細”文件夾。用Excel2003分別打開“校本部收費記載明細表. xls”和“財務系統收費明細. xls”兩個Excel文件，分別另存為“校本部收費記載明細表.dbf 3”和“財務系統收費明細. dbf 3”兩個文件，放入“對接收費明細”文件夾中，以備兩個dbf文件對接學生收費明細用。
Visual FoxPro 6.0 （VFP6.0）數據庫對應信息字段對接的具體操作步驟為：
1） 在電腦桌面，用鼠標左鍵雙擊Visual FoxPro 6.0 （VFP6.0）圖標，打開Visual FoxPro 6.0 （VFP6.0）數據庫界面。用鼠標左鍵按頂部菜單最左邊的“文件（F）”菜單下的“新建（N）”，出現“新建”對話框界面。（圖1）
圖1 VFP6.0步驟1 圖2 VFP6.0步驟2 圖3 VFP6.0步驟3
2） 按“新建（N）”下的“數據庫”“新建文件（N）”，出現“創建”對話框界面。在“創建”對話框界面中，數據庫名為：“數據1”，保存類型（T）：選擇“數據庫（*.dbc），保存在“對接收費明細”文件夾中，建立一個名為“數據1”的Visual FoxPro 6.0 （VFP6.0）數據庫文件，用于對接學生收費明細。然后關閉Visual FoxPro 6.0 （VFP6.0）數據庫界面。（圖2）
3） 用鼠標左鍵雙擊“對接收費明細”文件夾中的“數據1.dbc”，打開Visual FoxPro 6.0 （VFP6.0）數據庫文件，出現“數據庫設計器數據1”對話框界面，點“新建本地視圖”出現“新建本地視圖”對話框界面。（圖3）
4） 按“視圖向導（N）”出現“本地視圖向導”對話框界面。（圖4）
5） 在“本地視圖向導”對話框界面中的數據庫和表（D）：按“數據1”按鈕右邊的，出現“打開”對話框界面。（圖5）
6） 用鼠標左鍵分別雙擊“校本部收費記載明細表.dbf 3”和“財務系統收費明細. dbf 3”兩個文件，在“可用字段”選擇“全部加入”>>，按“下一步”，選擇兩表中相同的字段“學號”部分，分別選擇“校本部收費記載明細表.學號”和“財務系統收費明細.學號”按“添加（A）”，在對話框中出現“校本部收費記載明細表.學號=財務系統收費明細.學號”。（圖6、圖7）然后按“下一步”。
9） 然后雙擊“對接收費明細”視圖中的“字段”，全頁打開“對接收費明細”視圖。（圖11）
10） 按頂部菜單最左邊“文件（F）”選擇“導出”，保存類型：選擇Microsoft Excel5.0 （xls）到“對接收費明細”文件夾中，導出名為“校本部收費記載明細表.xls”文件。然后在“導出”對話框界面，按“確定”，完成xls文件的導出。（圖12）
因為Microsoft Excel5.0 （xls）不是標準的Excel文件格式，打開“校本部收費記載明細表.xls”文件，去除多余重復的列，保留“校本部收費記載明細表.xls”編制時的基本列，另存為Excel 97-2003格式的xls文件，命名為“校本部收費記載明細表.xls”替換原xls文件，就完成“校本部收費記載明細表.xls”核定年度校本部收費明細工作。
以上步驟即完成已繳費學生的學費相應信息字段的對接，把財務系統收費明細（學費、代辦費、發票號碼、收費日期等）的收費信息接入“校本部收費記載明細表.xls”，省去手工記錄需逐條錄入的大量繁瑣工作，而且一次成功，其完成過程只有數十秒，做到信息字段對接準確無誤，準確率達到100%，順利高效的完成核定年度校本部收費明細工作。按照以上操作步驟，也能順利完成核定年度教學點收費明細工作。
圖10 VFP6.0步驟8之二 圖11 VFP6.0步驟9 圖12 VFP6.0步驟10
2 學歷教育函授站（教學點）經費核算（結算分成），函授站（教學點）結算分配表.xls的編制工作
和我校成人學歷教育合作辦學的函授站（教學點）有31家，學校和函授站（教學點）之間有經費核算（結算分成）工作。要把這31家函授站（教學點）的經費核算（結算分成）工作管理好，確保學校和函授站（教學點）的收益分成，必須運用必須運用Excel2007技術。
2.1運用Excel2007技術，編制“南通大學函授站（教學點）學員繳費名單表.xls”、“南通大學函授站（教學點）成人學歷班費用匯總表.xls”（圖略）
以上這兩個表由31家函授站（教學點）填好上報，用于校本部和教學站點之間繳費名單、經費分成核算的核對工作。
2.2運用Excel2007技術，編制“南通大學函授站（教學點）結算分配表.xls”
根據函授站（教學點）上報的“函授站（教學點）學員繳費名單表xls”、“函授站（教學點）成人學歷班費用匯總表.xls”和我的“年度教學點收費記載明細表.xls”中的學生信息進行學員信息核對，確認函授站（教學點）實際繳費名單和確認學校和函授站（教學點）之間的經費分成情況，編制“年度函授站結算分成表（費用明細表）.xls”（圖13）。按經費分成比例，將學費分成款劃撥至相關函授站（教學點）或函授站（教學點）將應該上交給學校的學費分成款上交學校。現以編制“2013年度函授站鹽都衛校結算分成表.xls”為例說明。在“2013年度鹽都衛校結算分成表.xls”（圖14）中，院系、站點、班級人數、收費標準、學費分成比例（比例、通大、站點）需要按序號18不同的信息字段進行人工輸入。
圖13 年度函授站結算分成表 圖14 2013年度鹽都衛校結算分成表
運用Excel2007公式計算的單元格為：E15=SUM（E7：E14）。J7=E7×F7……J14=E14×F14，J15=SUM（J7：J14）。K7=E7×代辦費（150-300）……K14=E14×代辦費（150-300），K15=SUM（K7：K14）。M7=J7×30%（函授站比例） ……M14=J14×30%（函授站比例），M15=SUM（M7：M14）。N7=J7×70%（學校比例） ……N14=J14×70%（學校比例），N15=SUM（N7：N14）。O7=K7……O14=K14，O15=SUM（O7：O14）。通過運用Excel2007公式計算，和鹽都衛校年度結算分成的計算部分表就能高效快捷的完成 。再加適當文字表述即完成“2013年度函授站鹽都衛校經費結算分成表.xls”的編制工作（圖14）。按照以上方法，就能高效快捷準確無誤的完成共31家函授站（教學點）的“年度經費結算分成表.xls”的編制工作，準確率達到100%。
3 醫學類二次分配的計算核算及學歷教育經費分配收費記載總表.xls的數據錄入、學歷教育經費分配總表的編制工作
校本部醫學類相關專業涉及到醫學院、護理學院、公共衛生學院三個學院，有許多醫學類基礎公共課是由醫學院的專任老師授課的，在經費核算時必須對醫學類成人學歷教育經費進行二次重新分配，明確校本部醫學類三個學院的收益分配情況。對醫學類經費二次分配結算表的結構、公式進行了深入的研究，進行優化組合。運用Excel2007技術，編制“醫學類二次分配（校內班分配表）.xls”（圖略）、“醫學類二次分配（教學點分配表）.xls”（圖15）、“醫學類二次分配（總分配表）.xls”（圖16）。
圖15 醫學類二次分配（教學點分配表） 圖16 醫學類二次分配（總分配表）
每年年底的學校成人學歷教育經費分配，涉及到學校20個相關學院的收益，必須嚴格按照學校制定的 《南通大學繼續教育辦班管理暫行辦法》 《南通大學繼續教育經費和收益分配暫行辦法》的規定執行。要準確無誤的計算出相關學院應得的收益分成，必須運用Excel2007技術，編制“南通大學年度成人學歷教育學費基礎數據表.xls”（圖略）和“南通大學年度成人學歷教育經費分配方案總表.xls”（圖略），進行每年度的學校成人學歷教育經費分配。充分發揮Excel2007表格功能強大的運算與分析能力，靈活地對經費分配數據進行整理、計算、匯總、查詢、分析等處理，快速提高醫學類經費二次分配和年度學校成人學歷教育經費分配的經費核算效率，準確率達到100%，取得了良好效果。
4 畢業生繳費清查工作
現在成人學歷教育的學制是：專升本2.5年、專科2.5年、高起本5年，在每年春季是高起本畢業，在每年夏季是專升本、專科的學生畢業。成人學歷教育校本部學生的學費，在每個繳費年度我們都安排統一收取；函授站（教學點）的學費由站點統一收取，然后再和我校進行經費分成劃撥。因為成人學歷教育學生絕大多數都是工作的成年人或社會青年，總有一部分人不能自覺的按照規定在規定的時間內把學費繳清，由于各種原因或多或少都存在著不少的欠費情況（有的欠1年，有的欠2年，有的欠3年等情況）。為了保證所欠學費都能按時繳清，確保學校的學費收入。在學生畢業前都要進行繳費的清查工作，督促學生繳清欠費，學生交清所欠學費才能給與畢業，發放畢業證書和學位證書。每年我校夏季畢業的專升本、專科的學生有2500～3000多人，進行畢業生的繳費清查工作，如果按照人工核對，每一個畢業生的繳費情況都要逐筆核對過去，那2500～3000多人的繳費清查工作將是一項工作量很大的工作，經過長時間的核對容易頭暈眼花，效率不高并且容易出錯。 （下轉第104頁）
（上接第93頁）
經過實踐研究，對畢業生的繳費清查工作進行了技術創新，解決畢業生繳費清查工作的技術難題，用Visual FoxPro 6.0 （VFP6.0）數據庫公式命令進行篩選，簡化了人工核對的繁瑣過程。現以2013年夏季畢業學生的繳費清查工作為例予以詳細說明。具體步驟如下：
⑴按照分管畢業管理的人員提供的“校本部2013畢業生名單.xls”和根據我編制的“年度校本部收費記載明細表.xls”、“年度教學點收費記載明細表.xls”篩選整理后編制的“校本部2013畢業生繳費情況.xls”進行相應信息字段的對接（相同的信息字段為“學號”），具體步驟參照：（Visual FoxPro 6.0 （VFP6.0）數據庫對應信息字段對接的具體操作步驟）
⑵按照導出的“校本部2013畢業生學費清查.xls”文件，用Excel2003打開另存為“校本部2013畢業生學費清查.dbf 3”文件，雙擊“校本部2013畢業生學費清查.dbf”文件，打開Visual FoxPro 6.0 （VFP6.0）數據庫，在頂部菜單“窗口（W）下選擇”命令窗口（C）”，打開“命令”窗口對話框界面，輸入命令： “select * from 校本部2013畢業生學費清查；where 學費1 like "0" or 學費2 like "0" or 學費3 like "0" ”，運用Visual FoxPro 6.0 （VFP6.0）數據庫公式命令進行篩選。Enter回車鍵回車后，跳出篩選后欠費名單的數據庫界面。（圖略）
⑶最后導出“校本部2013畢業生欠費名單.xls“，即完成2013夏季畢業學生的繳費清查工作。運用Visual FoxPro 6.0 （VFP6.0）數據庫公式命令進行相應信息字段的篩選，大大提高了畢業生繳費清查工作的效率。（圖略）
[關鍵詞] 不孕癥；子宮輸卵管造影；計算機X線攝影；碘海醇注射液
[中圖分類號] R969.4 [文獻標識碼] A [文章編號] 1673-7210（2013）12（b）-0119-04
不孕癥在我國近年來發病趨勢有所升高，其中60%是女性原因所致不孕，而女性不孕中輸卵管因素占到33%左右，是引起女性不孕的主要原因[1]。子宮輸卵管造影（hysterosalpingography，HSG）是臨床常用的診斷輸卵管阻塞的方法，對伴有輸卵管輕度粘連的患者具有診斷同時也起到治療的作用[2-3]。傳統HSG是用油劑（碘化油注射液）或離子型造影劑（復方泛影葡胺注射液）作為造影劑X線攝片，造影劑不良反應發生率較高，近年來臨床上開始應用非離子造影劑（碘海醇注射液）造影及計算機X線攝影（CR），顯示造影劑不良反應低而且顯影效果較好[4-6]。為了進一步比較傳統輸卵管造影與CR子宮輸卵管碘海醇注射液造影在不孕癥中的應用價值，廣東省河源市婦幼保健院（以下簡稱“我院”）在2009年9月～2012年9月對行輸卵管造影術的患者200例患者采用不同的輸卵管造影技術造影，觀察造影效果及患者術后受孕成功率，現將研究結果報道如下：
1 資料與方法
1.1 一般資料
隨機抽取選取我院2009年9月～2012年9月行輸卵管造影術的患者200例，入選標準：①年齡18～45歲。②不孕癥為原發不孕、繼發不孕癥。③已經排除男性原因不育。④有慢性盆腔炎癥癥狀及體征，測卵巢有正常排卵，性激素檢查正常。⑤碘試驗陰性。排除標準：①年齡小于18歲及大于45歲者。②患者有急性感染性疾病。③患者有嚴重心、肺、肝、腎等臟器疾病者。④碘試驗陽性者。⑤亞急性子宮輸卵管及盆腔炎癥者。⑥有陰道炎者。入選患者平均年齡（28.64±3.37）歲，不孕時間2～17年，平均（3.31±1.34）年；原發性不孕76例，繼發性不孕124例；臨床癥狀伴有慢性腹痛者87例，有人流史或藥物流產史者47例，有宮外孕史者17例（其中切除一側輸卵管者8例）。將患者按照數字表格法分為觀察組與對照組各100例，兩組患者在年齡、病程、病史等方面比較差異無統計學意義（P > 0.05），見表1。本研究經我院倫理委員會審核通過，患者知情同意，并簽署知情同意書。
1.2 設備及試劑
東芝500AM胃腸機、KONICA SRX-210沖片機、CR系統、DZ-I電子注射器、AGFA5503激光打印機、40%碘化油注射液10 mL、300 mgI/mL碘海醇注射液20 mL。
1.3 方法
造影檢查時間為月經后3～7 d，術前3 d無性生活，術前30 min常規肌注654-2為10 mg。
1.3.1 對照組 采用傳統輸卵管造影方法檢查。患者排空膀胱后取膀胱截石位，常規消毒外陰、陰道、宮頸，在無菌操作下將硅氣囊雙腔導管插入宮頸內口，注入3～5 mL空氣形成氣囊固定雙腔導管，在東芝500 AM胃腸機電視監視下，緩慢注入40%的碘化油注射液5～10 mL，當子宮輸卵管顯影滿意時，拍攝第1張片，術后24 h拍攝第2張片。術中如出現血管或淋巴管造影劑逆入（防碘化油注射液栓塞），則立即停止造影檢查，造影結束后，患者留置觀察至少30 min，并記錄受檢者造影反應。術后2周內禁止性生活，口服抗生素3 d預防感染，1個月內禁止懷孕。術后采用洗片機洗片，讀片由副主任醫師、主治醫師、醫師三級分級讀片診斷分析圖相質量，并記錄。
1.3.2 觀察組 采用CR子宮造影術方法檢查。病人的插管定位操作步驟同對照組，在東芝500AM胃腸機電視監視下，應用DZ-I電子助射器緩慢注碘海醇注射液15～20 mL，當子宮輸卵管顯影滿意時，置于IP板拍攝第1張片，在退出雙腔水囊導管后20～30 min后觀察盆腔彌散情況，拍攝最后一張片。計算機系統下觀察，取得滿意的圖像應用AGFA5503激光打印機打印膠片，讀片人員與對照組為同一組人員。術后處理同對照組。
1.4 觀察指標及評定標準
觀察射線劑量、圖像噪聲、圖像質量、造影不良反應發生情況，輸卵管梗阻情況，婦科醫生隨訪患者1年后受孕情況。圖像質量判定標準[4]：①優：造影劑顯示宮腔及輸卵管顯影良好，圖像清晰可辨，對比清晰明顯，細微結構滿意。②良：顯影劑顯示宮腔及輸卵管顯影清晰，對比度好，但是對細微結構顯影不清。③差：宮腔及輸卵管顯影質量一般或較差，對比不佳，細微結構顯影不滿意，影響診斷需要進行二次造影檢查。
1.5 統計學方法
數據采用SPSS 17.0統計學軟件進行統計分析，計量資料數據以均數±標準差（x±s）表示，采用t檢驗。等級資料采用秩和檢驗。計數資料以率表示，采用χ2檢驗。以P < 0.05為差異有統計學意義。
2 結果
2.1 兩組造影結果比較
對照組6例血管或淋巴管逆流則中斷造影，觀察組4例血管或淋巴管逆流，但可順利完成造影。
2.2 兩組圖像噪聲、射線劑量、圖像質量比較
觀察組圖像噪音、射線劑量明顯低于對照組，圖像質量觀察組優于對照組，兩組比較差異均有統計學意義（均P < 0.05）。見表2。
表2 兩組圖像噪聲、射線劑量、圖像質量比較
2.3 兩組患者輸卵管梗阻情況比較
觀察組檢出輸卵管阻塞58例，輸卵管暢通33例，輸卵管阻塞率為58.00%，對照組輸卵管阻塞67例，輸卵管暢通16例，輸卵管阻塞率為58.51%，兩組比較差異有統計學意義（P < 0.05）。見表3。
表3 兩組患者輸卵管梗阻情況比較[n（%）]
2.4 兩組患者不良反應發生情況比較
觀察組不良反應發生20例，對照組發生45例，不良反應發生率為20.00%、47.87%，兩組比較差異有統計學意義（χ2=19.29，P < 0.05）。見表4。
表4 兩組患者不良反應發生情況比較[n（%）]
2.5 輸卵管阻塞患者受孕情況比較
對輸卵管阻塞患者進行隨訪1年，觀察組失訪16例，對照組失訪12例，失訪率為22.22%（16/72）、20.69%（12/58），兩組失訪率比較差異無統計學意義（χ2=0.05，P > 0.05）；隨訪成功的患者觀察組有37例懷孕，對照組20例懷孕，妊娠率為66.07%（37/56）、43.48%（20/46），兩組妊娠率比較差異有統計學意義（χ2=5.23，P < 0.05）。
3 討論
不孕癥在我國被定為為夫妻有正常性生活1年未避孕而未懷孕，在國外則時間定義為2年[7]，女性引起不孕癥的原因有先天性的輸卵管、子宮等生殖器官發育不良，也有后天的炎癥所致的生殖器官堵塞，男性則以異常多見。臨床上輸卵管因素所致的不孕所占比例較高，其中以輸卵管炎癥所致的阻塞最為多見。
對輸卵管進行通液及造影檢查能明確輸卵管有無堵塞及嚴重程度，其中造影具有能將阻塞部位明顯顯影的優勢[8-9]，因而是臨床上評定輸卵管有無阻塞的主要診斷方法。傳統輸卵管造影通過將40%的碘化油注射液或泛影葡胺注入管腔內，在普通X線上進行攝片，后采用傳統洗相技術洗相，取得影像學診斷資料。CR系統是通過激光讀出X線成像信息的成像板作為載體，要經過X射線曝光及信息讀出處理，通過計算機來實現這一過程，能全程取得攝像資料，能選取攝像顯影最佳的圖片以利于讀片，而且多幅造影圖片可打印在一張片子上有利于對比分析，如患者丟失膠片則可從計算機再次提取圖像進行二次打印。常用的造影劑有40%碘化油注射液、泛影葡胺注射液、碘海醇注射液等，其中碘化油注射液為離子造影劑，為油劑，在造影時彌散較慢，因此在造影術后24 h后需要拍攝最好一張片，需要注意的是在行造影過程中碘化油注射液可能引起患者過敏，因而術前必須行碘敏感試驗，在宮腔注入碘化油注射液時要由于碘油濃度高、表面張力大、黏稠度高，推注時壓力較大，因而如輸卵管存在阻塞則可能出現碘油逆流可能性，還存在進入血管引起的栓塞情況。泛影葡胺為復方制劑，為離子型單體碘造影劑。碘海醇注射液為非離子造影劑，具有滲透濃度低、流動性好、流速快的特點[10]，造影劑彌散較快。
本研究旨在比較傳統輸卵管造影與CR輸卵管碘海醇注射液造影在不孕癥中應用，為了減少研究偏倚，對傳統輸卵管造影患者全部采用碘化油注射液作為造影劑，未采用泛影葡胺作為造影劑，研究結果顯示CR輸卵管碘海醇注射液造影的觀察組圖像噪音、射線劑量明顯低于傳統輸卵管造影的對照組（P < 0.05），圖像質量觀察組中優和良較多，圖像質量優于對照組（P < 0.05），表明CR輸卵管碘海醇注射液造影顯像質量明顯優于傳統輸卵管造影，而且減少了患者受到的射線劑量及噪音。有研究認為碘化油注射液造影優于黏稠度高容易出現假陽性情況[11]，而碘海醇注射液則更容易進入微小結構導致細小的輸卵管阻塞情況下造影結果顯示是通暢的。本研究結果顯示觀察組輸卵管阻塞率為58.00%低于對照組（71.27%），表明CR輸卵管碘海醇注射液造影對輸卵管疏通效果更好。輸卵管造影時造影劑不同不良反應發生率有所不同，碘化油注射液最容易出現逆行腹痛，部分患者甚至于無法忍受需要終止造影檢查，碘海醇注射液不良反應相對較少，本研究中觀察組不良反應為20.00%，明顯低于對照組（47.87%），也進一步表明了碘海醇注射液造影不良反應發生率相對小一些。輸卵管造影不僅能明確輸卵管有無阻塞，還能對輕微的阻塞具有疏通的作用，因而具有一定的治療作用，在造影過程中能通過強大的液體壓力將阻塞粘連組織撕開，同時帶著阻塞及壞死物質，有研究認為油劑相對水劑在這方面更具有優勢[6]，本研究結果通過婦科醫生進行隨訪，隨訪1年觀察到有輸卵管阻塞的患者觀察組妊娠率66.07%，明顯高于對照組妊娠率43.48%，表明CR輸卵管碘海醇注射液造影對輸卵管阻塞疏通率明顯高于傳統輸卵管造影，與以上研究結果不符，分析原因可能是碘海醇注射液造影為非離子造影劑因而在輸卵管存在阻塞時加壓輸注壓力更容易增加，油劑則不然，即使加壓實際輸卵管管腔內部受壓可能不是很大，并且造影時存在怕非常大的壓力有可能使得油劑進入血管的風險，因而醫生在造影時更為慎重加壓，對部分輸卵管粘連未能起到有效疏通作用。
綜上所述，女性不孕癥患者采用CR子宮輸卵管碘海醇注射液造影較傳統輸卵管造影方法顯像質量佳，降低了患者接受射線劑量及攝片噪音，提高了診斷準確性，造影不良反應發生率低、術后妊娠率高。
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【關鍵詞】虛擬實驗室 云計算 實驗教學平臺
1 現有虛擬實驗室的特點
虛擬實驗室的概念最初由麻省理工學院提出，發展至今，已經擴展到多個學科領域，成為高校實驗教學的重要組成部分。在國外，虛擬實驗已成功的應用于解剖教學、放射治療定位、具有危險性的人體實驗、化學虛擬現實系統等等。國內各專業教學系統和虛擬實驗系統也逐漸增多。以我校為例，目前很多課程擁有自己的實驗平臺，如計算機網絡實驗、模擬醫院信息管理、模擬藥店、虛擬生化實驗系統等。
各種各樣的虛擬實驗室在教學應用和管理方面的問題也逐漸凸顯。主要體現在以下方面。從服務器端的情況看，服務器數量雖多，但差異大，硬件配置性能相差很大，有些托管在網絡中心，有些由專業系部自己管理，資源較為分散且利用率低。從客戶端的情況看，機房大多通過傳統保護卡更新維護，日常管理維護工作量較大，不能滿足快速變化的教學需求和實驗要求。從實驗教學本身來看，高校的實驗教學對資源的要求有著顯著的時間密集性和資源一致性的特點。在上課時間，大量學生統一訪問和使用，而在沒有課程的時候，教學資源又是大量閑置，造成高峰資源不足和低峰資源浪費的雙重矛盾。
云計算技術是解決這些問題的一個可行方案，云計算將分散的計算、存儲、網絡資源集中起來，虛擬化成資源池，按需動態的為用戶提供所需的資源，具有資源節約、服務能力強、資源動態化和使用動態化等方面的優勢。
本文針對醫學院校虛擬實驗的軟硬件要求，結合云計算技術，搭建了統一的實驗管理平臺，達到合理分配資源，提高資源利用率，以實現實驗管理的靈活性，快速響應教學的變化。
2 實驗平臺整體架構
我們構建的虛擬實驗平臺是在云計算提供的服務基礎上，增加用戶層，工作過程是學生通過瀏覽器，連接到Web服務器，按照不同的學科，將不同實驗構件進行組合，進入不同的實驗場景，實現實驗創建并完成實驗。
實驗平臺的Web服務器連接組成一個內網，運行web服務、實驗所需的各種軟件和數據庫。Web服務負責管理實驗流程，響應客戶端請求，控制實驗節點完成各項實驗功能，從數據庫中讀取實驗場景、設備等信息，將操作日志和實驗結果保存于數據庫。同時，數據庫中存有各科實驗的參考資料，包括實驗教材、指導書、參考代碼、視頻教程、動畫等。客戶端只需要普通PC機，通過瀏覽器登陸即可進行實驗。平臺整體框架如圖1所示。
通過云計算提供的服務，可以在一臺物理機上部署多臺虛擬機，也可以在虛擬機上配置各種系統環境，安裝不同的服務器和數據庫軟件，而不用面對物理機一臺臺進行環境的搭建。
3 平臺的詳細設計與構建
3.1 集智云桌面管理系統的部署
集智桌面云管理系統（ADS）利用虛擬技術和PAAS、SAAS技術，通過校園網將分布在不同地點的計算機進行整合統一，通過一臺服務器實現對幾百臺電腦終端的管理集中化、部署智能化和更新維護自動化。
ADS系統可設置多個組，每組管理多個客戶端。因此，我們在應用中，根據不同機房、不同硬件配置、不同軟件環境、不同的虛擬實驗用途、不同的專業課程要求等對各種類型的計算機采用分組管理策略。在磁盤管理中，ADS允許在服務器上為每個組創建一個與之對應的虛擬磁盤。在該虛擬磁盤上進行“分區規劃、系統配置、還原方式、使用者行為管理策略”等創建一個磁盤模版。在進行部署時，我們直接將該模版復制到客戶端本地硬盤，并在虛擬磁盤上設置該磁盤的管理策略，進行磁盤剩余空間的調配。
計算機系統部署時，客戶端的系統部署與維護在后臺自動運行，一切都在客戶端正常使用中完成，無須停機停課進行系統部署維護，因而可以大幅度提升機房的日常運營維護效率。
3.2 實驗平臺網站
實驗平臺采用B/S模式，客戶端通過瀏覽器登陸網站，進入相應的虛擬實驗室，完成實驗。網站的主要功能模塊包括用戶管理、虛擬實驗室管理、虛擬實驗管理及在線交流協作等。
網站允許用戶通過瀏覽器遠程訪問服務器端的實驗程序，服務器端接受瀏覽器端發送的實驗請求，分析和處理實驗參數，經過計算模擬將結果返回。有些課程的虛擬實驗為了呈現動態交互，每一步命令執行都需要更新顯示，這增加了網絡的通信量，易導致過載。如果服務器只負責數據檢索，計算和可視化都在瀏覽器端實現，易造成網頁顯示速度太慢。因此，均衡考慮，我們將網站設計為在服務器端進行數據檢索和處理，可視化和交互在瀏覽器端完成，通過JavaScript腳本等實現。
3.3 用戶單點登錄
虛擬實驗平臺采用統一的用戶認證機制，用戶在單點登陸后，可以平臺中無障礙的穿梭于各個虛擬實驗室之間。單點登錄的實現可以是以服務器為中心的單點登錄、以客戶端為中心的單點登錄或客戶/服務器模式的單點登錄。單點登錄常見的實現機制有基于經紀人的方式、基于人的方式、基于網關的方式、基于令牌的方式、基于人和經紀人的方式等。我們利用CAS開源軟件，建立以服務器為中心的單點登錄模型，將用戶認證信息存儲在身份認證服務器上，該信息用于驗證用戶身份的合法性，由服務器為應用生成唯一不可篡改的票據。
3.4 虛擬實驗設計及運行
已有的虛擬實驗，需要將其數據庫遷移，通過Web服務提供數據存取。新的虛擬實驗，實現流程分為建模和運行兩步。建模的主要功能是建立虛擬實驗模型，包括實驗對象模型、實驗流程、實驗場景等，學科專業性較強。運行是基于預定義的實驗模型，運行虛擬實驗，存儲實驗結果，并對實驗結果評分。這一步需要實驗平臺的支持。
虛擬實驗運行的流程是：
（1）加載實驗模型。學生登錄系統，進入實驗中，系統首先從虛擬實驗模型數據庫中，加載對應的實驗模型。
（2）虛擬實驗運行。虛擬實驗引擎根據實驗模型，渲染生成界面，展現給學生，并接收用戶輸入，驅動實驗每個步驟，當實驗完成時，保存實驗結果。
（3）結果評分。學生完成實驗室，系統給出實驗評分。
4 結論
虛擬化和云計算技術從一開始就是面向應用的。本文結合虛擬實驗教學的實際情況，提出了一個基于云計算的虛擬實驗平臺，利用桌面云系統，將各學科虛擬實驗室聯結起來，支持用戶通過瀏覽器開展實驗，從而使實驗管理更為靈活高效，提高資源利用率。
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對學習和教育行業而言，采用云計算方法既能夠解決中學信息技術教育過程中存在的信息化基礎建設、系統升級和維護問題，同時能夠對硬件進行虛擬化處理，按需分配硬件資源，提高硬件的使用效率，減少教育信息化設施的運行與維護成本。云計算相關理論與技術的運用能夠加速云學習技術的發展進程。同時云學習概念的提出，對人們的學習起到促進作用，學習者也可以對學習資源與環境進行重新設計。
1 定義
在中學開展信息技術教育的過程中，云學習采用云計算相關理論構建信息學習網絡，從而保證所有的軟硬件資源能夠充分利用，同時促進了學生和老師之間的交流。云學習利用并行計算、分布式計算技術，通過全世界所有的學習云相互交流，最終構建互動學習網絡。云學習是云計算在教育領域的擴展和深化應用。
2 云學習表現形式
2.1 學習形式
在中學的信息教育課程中，云學習過程具有無縫連接、集中式操作等特點，可以滿足中學生學習的要求，學生能夠根據自己的要求選擇學習內容、指定以及安排進度等，并進行優化。云端存儲了海量的數據，促進人類思維的拓展和延伸，從而可以有效減小中學生對知識的記憶壓力，支持學生探索未知事物、合理創新、提升思維能力，增強學習效果。
2.2 協作形式
對中學的信息教育課程而言，云學習最基本的理念就是建立中學生的合作機制。中學生云學習的學習活動屬于狹義范圍，即為中學生利用云網絡來建立學生之間的協作單元，加強團隊協作能力，共同解決學習中的問題。換言之，對中學生來說，不管是自主學習或團隊學習，對學習過程中的資源獲取、問題解答、頭腦風暴等過程，均會體現出團隊協作的價值。基于云服務的協作形式在任何地方都能感受到協作的力量，合理高效協作行為的基礎便是快速便捷的云服務。
3 云學習工具在教學中的實踐應用研究
在云學習應用于教學過程中，筆者以谷歌網站為例，從若干方面進行了探討。
3.1 辦公軟件與工具
很多辦公軟件，如Microsoft的PPT、Word、Excel、Visio等軟件在公務處理過程中得到了極其廣泛的使用，在中學技術教育中也是用處頗多。對于云計算來說，利用谷歌提供的文檔處理工具等，就包含了很多實用的辦公軟件。此種辦公軟件所提供的服務，盡管與分工Microsoft軟件有著一定區別，但還是包含了Office常用的一些功能，同時又符合中學生課程教學的需求，包含了信息教育課程、教學內容所涉及的常用軟件以及實踐項目的形式等，保證中學生能夠通過自作學習知識。同時，老師還可以把所有同學的創作實時存貯起來，利用作品的共享功能使得學生之間能夠相互學習，相互促進。
3.2 多媒體云學習
通過谷歌的云計算服務，能夠進行關鍵詞檢索，獲取目標視頻與圖片等信息。對于谷歌視頻而言，其中包含了海量視頻數據，同時能夠對視頻進行有效的分類。視頻的觀看方法很簡單，只要訪問視頻網頁即可。因此，教師要只要進行視頻檢索，就能夠通過谷歌提供的一些視頻功能快速獲取到目標視頻，實用性強，徹底防止了因傳統視頻播放過程中播放器故障而影響教學等情況的發生。
3.3 圖書工具
傳統的書籍閱覽方式包括圖書館借閱、書店購買和網上閱讀等。對于網上閱讀來說，許多書籍均要收取一定的費用。盡管有時能夠找到免費的書籍，要存儲這些書籍也需要耗費大量的電腦內存，同時不方便整理。Google提供了免費的基于云計算的圖書工具，通過這些操作便捷、功能實用的工具，利用谷歌的海量數據庫，能夠對圖書進行簡單快捷的合理分類，就能夠找到所需數據，同時這些工具還具有保存已閱圖書功能，方便記憶。
3.4 圖像工具
隨著軟件的不斷開發，出現了越來越多的圖像處理軟件，如Photoshop、光影魔術手、美圖秀秀等。這些軟件一般都需要在線安裝，占用電腦內存空間大，有些軟件操作繁瑣，甚至有些只提供基礎功能，若要使用更高一級的功能需要收費。無論課堂上還是課堂后，師生追求的都是以最少的時間取得最大的效率，因此，選擇一款操作簡單、圖像處理效果相對較好的圖像處理軟件對教師和學生都是十分有幫助的。云計算平臺如Google平臺提供了Picasa和其網絡相冊工具，可以處理圖像，而且還具有其他的功能，如免費使用、存儲容量大、能設計精美的照片拼貼、能創建有趣的視頻幻燈片等，對常見問題（如紅眼、色彩和亮度）可以一鍵式修正，幫助使用者改善照片的效果等。此外，它還可以通過微調及其他效果功能使照片得到更加完美的修改；自動查找用戶PC機上的所有照片，無論它們在何處，都可以在幾秒鐘內全部整理到位等，操作簡單快捷。平臺提供了軟件的操作教程，能幫助用戶更好地使用軟件。Picasa和其網絡相冊工具與其他圖像處理軟件相比，最大的優勢在于它提供了1 G的免費存儲空間（足夠存放4 000張墻紙大小的照片）。當教師要收集所教授班級學生的圖像作品，而作品容量又較大時，可以將其放置在Picasa網絡相冊中以節省內存。至于軟件的使用和選擇可以根據教師各自的需要，使用適合自己的圖像處理軟件，提高教學效率。
3.5 更多工具
除了以上提到的功能之外，還有著其他功能可以利用。例如學術搜索、論壇、日歷、翻譯、圖片、CODE、網頁目錄、博客搜索等。云計算提供的這些功能，充實了傳統信息技術的教學內容，能夠適應教學工作要求，同時可改善教學條件，提高教學效率。但是，由于工具的選擇范圍較多，要求課程教師能夠對于這些功能進行篩選，通過恰當的功能來達到優化教學的目的。
4 小結
在中學開展信息教育課程的過程中，基于云計算的信息技術教學是新的起點，為信息課程教學的發展起到了促進作用。因此，要大力發展云學習的應用研究，提高教學效率，增強學生自主學習的興趣，提高學生的學習能力，培養學生的自主創新能力和強化教學效果。
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關鍵詞：云計算；Java；電力系統；短路計算；教育新技術
作者簡介：張鳳鴿（1980-），女，安徽潁上人，華中科技大學強電磁工程與新技術國家重點實驗室動模實驗基地，工程師。楊德先（1964-），男，湖北武漢人，華中科技大學強電磁工程與新技術國家重點實驗室動模實驗基地，高級工程師。（湖北 武漢 430074）
中圖分類號：G642.0 文獻標識碼：A 文章編號：1007-0079（2011）36-0195-03
一、云計算及其特點
1.什么是云計算?
云計算（Cloud Computing）可以是租用一臺服務器或一千臺服務器并在目前世界上最強大的系統上運行地球物理建模應用程序的能力；云計算也可以是租用一個虛擬服務器，在其上面加載軟件，隨意打開和關閉該虛擬服務器或克隆該服務器十次以滿足突發工作負荷需求的能力；云計算可以存儲并保護巨量數據，而且這些數據只允許授權應用程序和用戶進行訪問；云計算可由能建立一個包括OS、Apache、MySQL數據庫、Perl、Python和PHP的平臺的云提供商提供支持，該平臺能夠根據不斷變化的工作負荷自動擴展；云計算還可以是在互聯網上使用存儲并保護數據，同時提供服務應用程序的能力；云計算可以使用存儲云（Storage Cloud）來保存應用程序、企業和個人數據。而且，云計算還可以使用少數Web服務來集成照片、地圖和GPS信息，以便與客戶 Web 瀏覽器中創建聚合（Mashup）。
簡而言之，云計算就是利用互聯網進行信息的計算和存儲。
2.云計算的特點
（1）超大規模。“云”具有相當的規模，Google云計算已經擁有100多萬臺服務器，企業私有云一般擁有數百上千臺服務器。
（2）虛擬化。云計算支持用戶在任意位置使用各種終端獲取應用服務。所請求的資源來自“云”，而不是固定的有形的實體。
（3）高可靠性。“云”使用了數據多副本容錯、計算節點同構可互換等措施來保障服務的高可靠性，使用云計算比使用本地計算機更可靠。
（4）通用性。云計算不針對特定的應用，在“云”的支撐下可以構造出千變萬化的應用，同一個“云”可以同時支撐不同的應用運行。
（5）高可擴展性。“云”的規模可以動態伸縮，滿足應用和用戶規模增長的需要。
（6）按需服務。“云”是一個龐大的資源池，你只需按需購買。
（7）極其廉價。由于“云”的特殊容錯措施，可以采用極其廉價的節點來構成云，“云”的通用性使資源的利用率較之傳統系統大幅提升，因此用戶經常只要花費幾百美元、幾天時間就能完成以前需要數萬美元、數月時間才能完成的任務。
既然云計算擁有如此之多的優點，將云計算應用到電力系統教學中將會是非常有價值的研究方向。例如利用云計算進行短路計算、潮流計算、暫態穩定計算教學與演示等，可縮短上述計算所用時間、增加直觀性、提高效率，同時也增強了教學效果。
二、軟件設計與開發
1.云計算平臺的選擇
現在市面上使用較多的有Amazon的EC2平臺、IBM的藍云平臺、Google的App Engine平臺等。Amazon EC2是云計算市場化的先鋒，使用其云計算服務需要付費；IBM的云計算主要面向于企業級的開發，對于教學來說太過專業。最終我們選擇了Google公司的Google App Engine作為我們的云計算平臺。
Google App Engine是Google公司提供的云計算平臺，用戶可以在其可擴展系統上構建網絡應用程序。每個Google App Engine 應用程序都可使用500MB的持久存儲空間以及可支持每月500萬綜合瀏覽量的足夠帶寬和CPU。這些對于一個教學軟件開發來說已足夠。
2.Google App Engine的優點
（1）使用Google的資源，運行自己的應用。Google App Engine 可讓開發者使用與Google現在的應用完全相同的環境來構建自己的網站。
（2）不需要額外的軟硬件配置。Google App Engine 提供一個完整的Web應用環境。
（3）良好的可伸縮性。Google App Engine 使你不用考慮使用人數的限制，從1個人到1百萬人，Google App Engine 都能提供良好的支持。
（4）免費開始使用。選擇Google App Engine不用擔心流量問題和使用費用的問題。
3.軟件開發語言的選擇
Google App Engine目前支持兩種語言，Python和Java。
Java是一種簡單的，面向對象的，分布式的，解釋型的，健壯安全的，結構中立的，可移植的，性能優異、多線程的動態語言。 Java平臺由Java虛擬機（Java Virtual Machine）和Java 應用編程接口（Application Programming Interface簡稱API）構成。Java 應用編程接口為Java應用提供了一個獨立于操作系統的標準接口，可分為基本部分和擴展部分。在硬件或操作系統平臺上安裝一個Java平臺之后，Java應用程序就可運行。現在Java平臺已經嵌入了幾乎所有的操作系統。這樣Java程序可以只編譯一次，就可以在各種系統中運行。
相對Python語言，Java在網絡上的應用更廣泛，Java Web技術十分成熟，所以最終選擇了Java作為軟件編程語言。
4.程序框圖
程序總體結構設計采用基于電網拓撲結構為基礎的模塊化設計思想。系統各模塊具有很好的通用性，能夠很方便地移植到其他計算程序上，也使軟件本身具有擴展性。其主程序框圖見圖1。
電力系統短路計算軟件核心計算程序框圖如圖2所示。首先將待計算系統參數以文本（txt）格式輸入，數據存儲子程序會讀取數據將其解析成字符串，并存儲生成JAVA格式數據對象（JDO），供主程序調用。數據顯示子程序會調用數據將待計算系統參數顯示在程序界面上以供校核。數據計算程序調用JDO對象，進行計算，最后將結果輸出。
使用Java工具App Engine Java SDK測試應用程序并上傳應用程序后，用戶就可以通過任何網絡終端登陸使用軟件了。用戶在使用時主要有以下幾個步驟：
第一步：進入短路計算界面。通過一臺網絡終端打開IE，輸入指定網址，就可以進入短路計算軟件主界面，如圖3所示。
第二步：數據輸入。數據輸入方式有兩種。一是從本地上傳，二是通過系統ID調用原來上傳過的數據。系統ID是指在用戶首次上傳一個電力系統短路計算算例時程序會自動生成一個系統代碼，并將該代碼存儲于Google 服務器端，下次用戶登陸時便可通過代碼來調用該算例的數據，避免重復上傳。
第三步：選擇短路點及短路類型。輸入完數據，點擊發送按鈕，出現如圖4所示界面，除顯示算例的正序負序零序網路參數外，還有短路點及短路類型選項。短路點與短路類型均可多選。
第四步：計算結果。選擇完短路點及短路類型以后，點擊發送按鈕，就會顯示計算結果畫面，得到計算結果。計算結果可以保存，可以使用瀏覽器的保存功能將短路計算結果保存為pdf、html或者是txt文件。
5.軟件的特點
（1）程序不需要安裝，只需用瀏覽器登陸即可。不同于傳統的程序需要運行在本地計算機，且用戶需要安裝程序，基于云計算的短路計算程序已經部署在Google的云計算平臺上，用戶需要進行短路計算時并不需要安裝程序，只需像瀏覽網頁一樣登陸該網址即可。由于Google的云計算平臺任何時候都不會關閉，因此本短路計算程序可供全世界的所有網民在任何時間使用。
（2）不占用本地計算機的資源。傳統的短路計算程序需要占用計算機的CPU、內存等資源，而基于云計算的短路計算程序是使用Google的服務器進行計算。這一點在需要計算的系統十分龐大時優勢更為明顯。
（3）具有良好的圖形用戶界面。程序的界面與普通網站無異，用戶只需按照頁面上的按鈕或選項框提交輸入數據。輸出結果為表格形式，美觀大方。
（4）用戶可以從本地上傳電力系統數據或者通過系統ID調用原有系統數據。
（5）短路點與短路類型均可多選。可以對待計算系統多短路點、多種故障類型一次計算。避免用戶需要做多短路點多類型計算時重復選擇。
（6）計算結果可以保存在本地計算機中。
（7）主程序具有可擴展性。
在此基礎上可進一步加入潮流計算、暫態穩定計算等電力系統計算模塊，進一步豐富軟件功能。
三、小結
云計算在我國教育教學上的應用才剛剛起步，我們首次將電力系統短路計算教學遷移到云計算平臺上，從學生的反饋來看，還是取得了令人滿意的教學效果。
云計算可以很好地支持教師的有效教學。在課堂上教師利用云計算軟件縮短了短路計算所用時間，可以十分清晰地演示電力系統短路計算過程，大大提高課堂效率。課后學生可以通過網絡隨時隨地復習所學過的內容，或對自己所做習題的計算結果進行驗證。
下一步我們將進一步豐富軟件的功能，擴大云計算在電力系統教學應用的范圍。同時鼓勵學生參與軟件的開發與設計，學生在參與中會發現專業知識的不足，這樣會進一步提高學生學習的積極性及學習效果。
教育新技術研究的最終目的是為了將技術更好地應用于教學。對于教育工作者來說，掌握云計算技術的原理和應用模式，利用其合理地開發教學資源、開展教學設計、優化教學過程，我們的教學才能夠與時俱進，才能讓每一個學生都享受到“云計算”時代高質量的教育，體驗21世紀新的學習生活方式。
參考文獻：
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面對上述種種復雜情況，易 事派憑借著自己在移動互聯網的一個定位，肩負起對零售服務行業信息化變革的重任，與國家多媒體軟件工程技術研究中心強強聯手，針對零售業的經營模式、零售業態復雜及信息化程度不高等特點，共同開發了采用云計算技術，運用尖端科技的、具有革命性的創新產品――EZPOS收銀派！
一、系統簡介
EZPOS移動收銀系統是新一代快捷收銀系統，以最先進的數字信息技術為先導，通過Wifi無線傳輸，實現最高效的收銀服務。目前，EZPOS 收銀系統為目前最流行的平板電腦為平臺，集收銀管理、庫存管理、營業報表、云端服務、經營管理、休閑娛樂于一體。為酒店、餐飲、零售、休閑等行業節省了大量的人力成本，提高整體運營效率，提升自身的品牌形象！
二、發展現狀.
平板電腦在零售業各個領域應用發展速度之快，是十分罕見的。逐漸代替傳統的臺式電腦，傳統的收銀以無法適應零售業的發展需求，零售業與其它某些行業相比，通常在接受新技術方面都比較保守、謹慎。從上世界九十年代初互聯網向商業開放到本世紀電子商務被普遍接受，經歷了10多年的時間。但平板電腦從被零售業認識到逐漸成為移動收銀的主流，只經歷了不到3年的時間。
另一方面，一些統計數據表明，零售業在決定接受平板電腦收銀過程中也經歷過一段不長的困惑時期，在這段時期內零售商們對這種原本作為消費電子產品的平板電腦是否能為企業帶來所期望的效益，提出種種質疑。但一些有影響的商家，特別是像Urban Outfitters這樣一批大型零售商，成功部署平板電腦的實例，加速了平板電腦在店內推廣應用的步伐，使用或計劃使用平板電腦的零售企業，與2012年相比，2013年有明顯的增長。據美國零售信息系統（RIS）雜志社最近的2013零售客戶調查，在受訪零售企業中，11%已全面部署平板電腦，同比翻了一番，增長率從1位數增到2位數，可以說是一個有意義的里程碑。此外，將近三分之一的受訪企業已開始在店面試用平板電腦，同比增長了5%。
一個鼓舞人心，也有些意外的動向是：零售企業已逐步接受低價、消費品級的平板電腦，對能承受1～2米高度跌落的加固型平板電腦的需求大幅度降低。在受訪企業中，愿意采用消費品級平板電腦的企業占三分之二，而要求堅固型平板電腦的企業從2012年的60%下降到2013年的37%。這些數據表明，近1～2年來，零售業選用了平板電腦，平板電腦也適應了零售業。
同時，也應當看到，仍然有不少零售商徘徊在平板電腦前面。調查表明，大約三分之一的零售企業目前沒有部署平板電腦POS的計劃，這個數字已保持了兩年。這些零售商中，有些對于平板電腦應用的ROI還在觀望，有些業態可能就不適用平板電腦。可以預見，隨著平板電腦POS技術的發展與成功應用案例的不斷增加，這種移動裝置在零售業中將會加快穩健發展的步伐。
三、應用技術
開發環境：開發語言 Java 1.6 數據庫MySQL5.0 應用服務器 tomcat6.0
軟件環境：Android3.0 及其以上
硬件環境：10 寸或者 7 寸安卓平板電腦；高清或普清平板電腦
四、系統功能介紹
EZPOS 收銀系統主要功能包括七大部分：
收銀--收銀員日常進行收銀工作，其中包括使用會員，修改商品單價，賒賬，退貨， 贈送等操作；
庫存--庫存管理員對商品入庫，商品出庫，商品盤點，添加修改商品信息等操作；
報表--對營業狀況的統計一覽；
系統管理--云存儲設置，打印機設置，備份恢復，遠程控制，初始化，設置和廣告欄設置；
門店管理--店面信息和人員管理；
會員促銷--會員卡管理，會員管理，商品優惠，分類優惠，滿額優惠，可兌換商品；
在線升級--本系統支持在線升級，在連接互聯網的情況下，當有新版本時，打開應用會有提示顯示是否升級。
五、系統特點
1.美觀易用，酷勁十足！
只要會用手機，那就會使用新一代EZPOS移動收銀派，全屏觸摸式，帶手寫，原機集成操作視頻教程，易學易用！
2智能一體化，讓您更省心省力！
為您提供收銀、掃描槍、進銷存管理、小票打印、營業分析、營業數據優盤存儲及云存儲等所有功能的整體解決方案。
3.時尚便攜，一機多能！
精巧的外形，可移動的誘惑無法抵擋。收銀、辦公、會計、庫管、上網等各種功能隨時切換，互不影響。隨機軟件終身免費升級，另有萬種熱門應用免費下載，有隨心所欲。
4.商戶聯盟系統，資源互聯同享，達到彼此共贏！
只要進行簡單的注冊，就可以進入商戶聯盟系統，實現商家之間，客戶之間、商家與客戶之間、商家與客戶之間的信息互通，資源同享，財富共賺。更有網上商城、實體店面，一站式的開店、營業、管理、售后等全方位的服務鼎力支持，同時實現同城店家VIP互銷，為您的事業保駕護航。
六、技術優勢
1）簡單易用：多媒體集成，流暢操作，全人性化設計，會用手機就會收銀派。2）強大功能：依托谷歌安卓智能平臺，實現十大功能模塊八百多個功能點。3）無線使用：移動收銀POS，完整進銷存，走動管理，擺脫傳統有線的束縛。4）終端擴展：一店一機，一店多機，多店多機，支持門店快速擴張。5.數據穩固：隱私數據USB，WIFI無線本地備份恢復；數據云備份安全可靠。6）一機多用：一臺收銀派=2臺服務器+1臺客戶端+1臺觸摸屏+1鍵盤+1鼠標。7）全面報表：提供數十種熱氣報表，餅圖、柱狀圖；方便自主管理分析。8）商家聯盟：匯集眾多商城、產品目錄、最新報價等，海量產品共銷、共贏。
七、發展前景
從目前市場來看，此行業處于起步階段，尚未形成穩定的市場競爭環境。在移動互聯網的發展趨勢下，逐步將從傳統的收銀移至平板收銀，由于技術成熟且不需要改造終端，因此短期內即可產生聯動效應，獲取先發優勢，但長期來看，移動互聯網收銀排他性較弱，企業還需要更好結合線上與線下市場，不斷創新商業模式。
為了促進移動收銀市場的持續健康發展，各方要始終把安全問題放在發展優先考慮的位置，積極地謀求相應的安全措施，遵循保護用戶數據信息安全的原則，在技術和管理上相互結合，最大程度地保證資金和信息安全。監管部門也應不斷完善法規體系，加強產業指引。
參考文獻
[1]房鴻利.RFID-SIM卡測試系統的研發[D].哈爾濱工業大學，2009.
關鍵詞：智能交通控制 物聯網 嵌入式 模糊控制
中圖分類號：U495 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2013）07（b）-0015-02
1 物聯網概念及結構組成
物聯網（theIntemetofthings）在維基百科的定義是：把感應器和裝備嵌入到隧道、鐵路、建筑、電網、公路、橋梁、供水體系、大壩、油氣管道以及家用電器等各式物體上，并接入互聯網，用特定的軟件程序運行，實現遠程控制。
物聯網有三個特征：一是全面感知，即利用RFID、二維碼、傳感器等實時地獲得物體的信息；二是可靠傳遞，通過電信網絡與互聯網的結合，實時準確地將物體的各種信息傳達出去；三是智能處理，利用云計算、模糊控制等各種智能計算技術，分析和處理物體進行智能化地控制。
2 智能交通
智能交通系統是在比較健全的道路硬件設施基礎上，將先進的電子技術、傳感器技術、信息技術和系統工程技術集成運用于地面交通管理所建立的一種高效、準確、實時、全方位、大范圍發揮作用的交通管理系統它是充分利用現有交通基礎設施的能力，增加運輸效率，保證交通安全，減少交通擁擠的有力措施。
世界上公認較好的城市交通控制系統是SCOOT（英國）系統和SCAT系統（澳大利亞），這兩種系統早在20世紀80年代中期就已經被我國引進引，但實際效果并不樂觀。兩種系統的基礎均為精確的數學模型或預設的方案，而我國城市的交通車輛種類繁多、隨機性大、影響因素多，尤其是中小城市，很難通過用精確的數學模型來描述。
分布式人工智能的一個重要部分是多智能體系統，其目的是將復雜的大系統構造成簡單的小的子系統，各子系統之間為能夠相互連接、相互協調，便于控制管理。進而復雜系統的控制問題可以通過子系統的自治和相互協調來解決。正是由于城市交通網絡的實時性和復雜性等特點，應用多智能體系統結構進行智能控制是一種比較明智的選擇。本文按照該結構設計智能交通控制系統（結構如圖1所示）。其中，進行車流量信息檢測利用的是RFID技術，結合嵌入式技術設計開發交通信號控制器，通過各種智能算法之間的比較，最終采用模糊控制。在該結構圖中，路口信號控制器能夠實時更新單個路口的車流量數據，并給相連接的路口提供交通流數據用于信號配時；區域信號控制器通過分析區域交通流信息能夠使路段之間交通流達到動態平衡；信號控制中心管理智能體統一協調各區域交通運行。
3 RFID技術的概述和發展
RFID（RadioFrequencyxDentifieation）是一種非接觸式的自動識別技術，即無線射頻識別。它是通過無線射頻方式進行非接觸雙向數據通信，辨識目標獲取相關的信息。射頻識別技術的優點是：無需直接接觸、無需人工干預、無需光學可視即可完成數據的通信和處理，并且便于操作。能夠廣泛應用于生產、物流、交通、運輸、醫療等需要大量收集和處理數據的應用領域。
RFID最早出現在第二次世界大戰時期，當時它被應用在空中作戰行動中進行敵我識別。因此，RFID并不是一個全新的技術，它在國外的發展比較迅速，RFID產品種類很多，像摩托羅拉、德州儀器、西門子等世界著名廠家都生產RFID產品，而且都各有特色。雖然我國的RFID技術的開發較晚，但經過長時間的努力已經開發出了具有自主知識產權的特色產品。
4 交通信號機
交通控制系統的一個重要組成部分就是交通信號機，且交通信號控制算法的硬件載體也是交通信號機。隨著32位單機的功耗和價格的不斷走低，國人對它的認可越來越多。實時多任務的嵌入式操作系統的使用也被應用到各種領域，并且受到越來越多的重視。應用了嵌入式操作系統的產品市場也日趨活躍起來。今后市場的主導必然嵌入式系統在智能交通控制領域上的應用。本文目的是建立一種基于RFID技術和ARM處理器為對象的嵌入式智能交通控制系統，對城市交通進行實時高效的智能控制。
本系統的信號控制采用的是嵌入式模塊，處理器選擇的是擁有200 MHz的ARM920T內核的EP9315處理器，它是高度集成，能夠滿通控制高效實時運算要求。該模塊集成了多種通信接口，與流量數據檢測設備，信號控制機的通信可以通過串口或者CAN口實現，由以太網接口完成與控制中心的通信。人機交互部分是工作人員在特殊或緊急情況下進行現場調試的重要組成部分，輸入部分包括8×8鍵盤陣列，PS/2接口和觸摸屏，輸出部分包括LCD，VGA顯示器，IDE和CF卡槽以及USB接口。JTAG及串口調試部分提供了系統開發調試時實現程序下載、運行調試等功能。
5 模糊控制器
模糊控制（FuzzyControl）是以模糊化的語言變量、模糊化的集合論以及模糊邏輯推理為基礎，它是智能控制的一種重要方法。它的設計方法主要來取決于操作員的實際經驗，對于處理一些非線性的系統，模糊控制是非常合適的。模糊控制器的設計包括：確定模糊控制器的結構，即根據具體的系統確定其輸入、輸出變量；輸入輸出變量的模糊化，即把輸入、輸出的精確量轉化為對應語言變量的模糊集合；模糊推理決策算法的設計，即根據模糊控制規則進行模糊推理，并決策出輸出模糊量；對輸出模糊量進行解模糊判決，即通過各種解模糊方法完成由模糊量到精確量的轉化，實現對被控對象的控。
交通需求通常用路口停車線前的排隊長度即停車線前相隔一定距離（通常為80～100 m）的兩檢測器之間的車輛數來表示。建立模糊表如表1和表2所示。
6 結語
隨著物聯網技術的不斷成熟，交通控制朝著智能化的方向發展已經是大勢所趨，智能交通系統是交通事業的一場革命。通過有效的結合與應用先進的信息技術、通信技術、控制技術、傳感技術、計算機技術和系統綜合技術，使人、車、路之間的相互作用關系以最優的方式呈現，進而實現高效、準確、實時、安全、節能的目標。本文的主要研究工作為：通過對物聯網和智能交通知識的學習，了解了物聯網和智能交通領域的新技術，新概念，了解了物聯網技術在智能交通領域的應用。學習RFID技術，了解RFID的發展和特點以及優勢，設計了基于ARM嵌入式系統的交通信號機，并采用模糊控制算法對交通信號燈進行實時高效的控制。
參考文獻
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〔關鍵詞〕大數據；企業；競爭情報；運行；保障機制
DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2015.07.028
〔中圖分類號〕G25025 〔文獻標識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821（2015）07-0148-05
〔Abstract〕This paper summarized the impact of big data environment for the development of enterprises，analyzed the change trend of enterprise information management in the future，and pointed out the status of enterprise competitive intelligence work was increasingly outstanding.In order to allow enterprises to produce the real-time，accurate and valuable information in big data environment，enterprises should build the supporting mechanism of enterprise competitive intelligence systems work efficiently in accordance with the requirements of big data.Finally，the author expounded the ideas and methods of constructing perfect supporting mechanism of enterprise competitive intelligence systems work efficiently.The enterprise must improve and perfect the construction of its informatization，rebuild the existing intelligence operation mechanism，establish the interactive enterprise competitive intelligence system in the big data environment，set up the open platform using the cloud computing technology to monitor data，collect data and to make decision，construct incentive mechanism of knowledge workers based on psychological contract to fully improve their enthusiasm etc.
〔Key words〕big data；enterprise；competitive intelligence；operation；supporting mechanism
網絡的快速發展，已把我們帶入大數據時代，在云計算強大計算、存儲能力的支持下，數據的潛在價值和作用越來越顯著，有序與無序數據的處理分析結果，使預測結果更加貼近真實，人們從數據中獲益越來越多。大數據對社會各領域的影響越來越大，各行各業也都重視大數據的應用。對于企業來講，大數據逐漸成為企業最重要的資產之一，企業決策日益注重數據分析，而不再采取過去憑經驗和直覺的方式進行。對于做信息收集、整理，進行分析處理的競爭情報，它的作用在大數據時代對企業來說越來越重要。為了保障競爭情報的及時有序正確產生，企業要結合自身大數據的產生、應用規律，樹立大數據思維，調整管理思路，構建完善的運行機制來保障企業競爭情報的穩定有序產出，支持企業的發展。
1 大數據對企業的影響
大數據時代，數據已發展為與資本、人力同等地位，成為企業生產、經營的重要因素。其作用和影響已深入到企業經營管理的整個流程[1]。
11 大數據提升企業的核心競爭力
數據競爭已經成為企業提升核心競爭力的利器。與企業相關的所有數據融合到一起，可以描繪出企業競爭的全景運行圖，深度觀察競爭環境，捕捉競爭對手的變化意向，從而及時響應，做出致勝策略。海量數據統計意義更大，能支持多種預測模型，多角度預測未來發展趨勢，幫企業獲得致勝先機。相關的數據整合在一起，能不斷產生新的信息和知識，有助于提高生產率、降低經營成本。在信息經濟時代，企業信息的規模、活性，以及收集、應用數據的能力，決定了該機構的核心競爭力，成為企業脫穎而出的關鍵。
12 大數據改變企業的決策思維
企業已往傳統的決策采用的是逆向思維模式，流程是出現問題、邏輯分析、找出因果關系、提出解決方案，使問題企業逐步成為優秀企業。大數據競爭戰略咨詢采用的是正向思維模式，流程是收集數據、量化分析、找出相關關系、提出優化方案，使企業從優秀進一步走向卓越。大數據時代最大的轉變正如大數據專家維克托?邁爾?舍恩伯格在自己的專著《大數據時代》一書中所說，人們將放棄對因果關系的探尋，轉而更加關注相關關系。只需知其然，不必知其所以然。數據處理的理念轉變為“不要隨機樣本，而是全體數據”；“不追求精確性，而是混雜性”；“不注重因果關系，而是相關關系”。這一理念與現有科學分析研究思維慣例不同，將推動人類的認知和與世界交流的方式進入全新模式。企業的經營決策也要適應這一變化，轉變思維，從以往領導拍腦袋的決策方式轉變為基于實時客觀數據分析的決策。
13 大數據將變革企業的組織模式
大數據改變企業的決策思維，決策機制也需要變革，企業決策更加依賴于對用戶數據的分析、用戶需求的體驗，這些數據決定了企業決策鏈條將由企業組織架構底層向上層傳遞，對于與用戶直接接觸的企業員工來講，將會在決策中發揮重要作用，企業決策機制由自上而下的正三角型模式向自下而上的倒三角型機制轉變。決策機制的轉變，必將推動企業組織架構的改變，扁平化的、單元式的企業架構將成為大數據時代的主流架構模式。企業原有組織形式是以價值為導向建立的，是價值結構式組織。未來企業的組織形式，不僅注重價值，更注重意義，是意義型結構。組織的這兩種結構內涵有本質的不同，最核心的區別體現在，前者是機械結構，后者是生態結構。具體體現在：第一，機械結構采取的是自上而下控制，生態結構采取的是自下而上涌現的；第二，價值結構采取的是集中控制方式，意義結構采取的是自組織自協調去中心方式。
14 大數據對企業競爭情報系統帶來挑戰
大數據嵌入到企業競爭情報系統中，對其深度挖掘分析，才能為情報工作服務。由于大數據具有來源廣，容量大、價值密度低、格式多樣復雜等特點，這對于企業競爭情報系統來說，在情報采集、分析階段都會帶來技術上的挑戰。與此同時，傳統的企業競爭情報系統，由于在一個情報循環內，情報采集、情報分析和情報服務階段之間缺少靈活多變的循環，且運行過程與外界缺少互動。這對于大數據多變、快速以及來源廣泛的特點來說，無疑會給企業的競爭情報系統帶來了巨大的挑戰，企業競爭情報系統需對其結構和運行機制進行改革，才能適應這種變化[2]。
2 大數據影響下的企業信息管理變革趨勢
大數據影響著整個企業，企業的信息管理業務，必將從注重處理結構化數據的傳統信息管理模式，向多系統集成、多類數據實時收集、存儲使用的新模式轉變，這一新的信息管理變革，內涵也比較豐富，其趨勢概括總結如下。
21 環境迫使企業樹立大數據信息管理觀
大數據時代已經來臨，大數據的潛能日益被企業認識，它決定著企業的未來發展，雖然很多企業可能并沒有意識到增長迅速的數據也存在隱患，但是隨著時間的推移，數據對企業的正面重要性，人們的認識將越來越多深刻。數據日益成為企業核心的資產，數據資產能否發揮作用，關鍵依賴企業是否具備專業化的大數據處理能力，通過“加工”實現數據的“增值”。企業為了具備這一大數據處理能力，必須變革傳統數據管理觀，在信息技術、信息資源、信息安全、信息組織、信息服務等方面，都要具備大數據觀，實時發揮大數據的作用，變革企業的業務模式，甚至重構其文化和組織，來適應企業對大數據的收集、存儲、加工和使用。
22 用戶實時定制信息愈來愈多，信息管理數據中心前移 互聯網、物聯網、移動終端的發展，使企業從生產原料的獲取、生產到銷售的整個過程信息，變得日益便于獲取，并且全面性越來越接近真實全貌。用戶的個性化信息，其隱性需求，通過電話、郵件、網站瀏覽、微博、留言、微信、網上購物等等一系列聯系痕跡信息的相互參照、關聯分析可以捕捉。大數據時代，不僅讓企業重識了用戶需求的重要，而且也使用戶全面需求信息的獲取和分析成為可能，新時代企業的一大核心競爭力就是通過貼近消費者、深刻理解需求、高效分析信息并做出預判。企業的信息管理，需從戰略到戰術層面實現自我的蛻變和進化，要對現有信息管理系統的構架、組織體系、資源配置和權力結構進行重組，提升競爭情報職能部門進入企業整體的上游位置，組織合理的競爭情報系統構架，充分調用、整合各部門的數據，使其資源化，實現對大數據的整體操控，達到為企業提供完整、動態、實時決策依據的目標[3]。
23 數據融合度要求越來越高
大數據時代，企業的運營軌跡和發展全景展示，需要收集各種各樣信息系統中留下的全部數據記錄，再通過技術整合起來，才能實現。為了實現這一理想目標，企業不但要連續實時全面地收集內部業務流程中各環節的數據，還要收集與企業有聯系的一切數據，如顧客行為、競爭對手、供應鏈、宏觀經濟等。只有將各類數據，包括用戶數據、交易數據、交互數據、線上數據、線下數據等實時、全面地收集到，并進行高度整合，在大數據情報分析系統和數據分析專業人才的支持下，分析的結果才越接近于真實。大數據不僅是數量上的堆砌，而且具有很強的關聯性、結構性。用戶與用戶、用戶與用戶行為、行為與行為之間都具有確定的關聯性，數據就具有極高的含金量和分析挖掘價值。通過整合分析這些數據，才能全面的析出全部數據中所表達的趨勢和觀點，更加精準、可靠，支持企業全方位決策。
24 數據需要跨職能跨部門的暢通流動
運行效率高的企業，信息和決策一般分配給不同的部門。大數據時代，企業應具有更加靈活的組織架構，實現企業跨職能合作的效益的最大化。管理者需要為各部門的決策人員提供合適的數據和相關技術專家，讓技術專家們合作處理數據。同時，IT規劃與運維應得到管理者的充分重視，企業信息孤島在優良企業IT架構的運維下，得以有效規避。
25 多學科復合型人才將會是企業信息管理的支柱，數據分析團隊越發重要 企業要實現大數據管理，需要有專業的人才才能勝任。大數據時代下，企業信息管理人才的素質和作用都需提升，數據技術人員的價值將極為凸顯，其中最重要的莫過于具備多學科知識（具備行業知識、IT技術和數據分析處理能力），能分析駕馭大數據的“數據科學家”。對數據科學家而言，統計技術是必備的，但是比統計技術更加重要的是清理、篩選、組織海量大數據的能力，因為大數據時代的數據格式大都是非結構化和半結構化的。優秀的數據科學家不僅要懂數據處理技術，還要能夠懂得“商業語言”，幫助管理者從數據的角度理解企業所面臨的挑戰[4]。
3 大數據要求下的企業競爭情報運行保障機制建設
大數據時代，信息管理在企業的地位越發重要，對于企業信息管理的精髓，通過對數據收集、融合，挖掘出大價值的競爭情報，為企業決策提供實時精準依據，要求越來越高。企業要做好信息管理中的競爭情報工作，就必須依照大數據的要求，圍繞優質競爭情報的產生和利用，建立適宜的運行保障機制。
31 完善企業信息化建設
企業步入大數據時代，其整個運行軌跡需具備完備的收集機制，完成這一基礎任務，企業首先要實現全面完備的信息化建設。將整個企業的生產、物料流動、事務處理、現金流動、客戶交互等各項事務過程全面實現信息化、數字化，同時改變現有信息系統“管理軟件”的定義理念，樹立大數據使用觀，部署或者租用大數據服務平臺，通過多種結構數據的全面分析，掌握用戶、市場最新動態，數據部門與企業管理決策層對接，環環相扣形成企業動態信息流，暢通企業數據服務機制，最終提升企業核心競爭力，推動企業發展。
32 重建現有的情報運行機制，構建大數據環境下的企業交互式競爭情報系統 現有的企業競爭情報系統工作流程主要包括情報需求分析和情報規劃、情報采集、情報加工、情報服務和評估反饋五部分。在大數據時代，建立在以人為主的經驗模型基礎上的企業競爭情報工作，在數據決策時代已行不通了，根據競爭情報系統循環圖來進行分析，目前大數據背景下企業競爭情報系統總體面臨諸多問題，簡要如圖1所示。
要變革現有企業競爭情報系統在大數據時代存在的問題，企業需重建現有的情報運行機制，采用交互式的情報系統框架，建立基于大數據處理的系統性平臺來支持企業的競爭情報工作。大數據環境下的企業交互式競爭情報系統模型如圖2所示。傳統競爭情報的邏輯是將最終的情報報告給管理層，在交互式競爭情報中，整個工作流程充分考慮到互動交流，情報產品通過引入與所有利益相關者的持續不斷的交互來完成。
企業交互式競爭情報系統，工作流程依據情報采集――分析――初評反饋――最終這一條主線。構建4個循環，分別是情報采集和情報分析之間的循環1；情報分析與情報初步評估間的循環2；情報采集與情報初步評估間的循環3；最終情報與情報規劃間的大循環4。整個系統靈活暢通的強循環反饋機制，有力地支撐了交互式情報分析與情報初步的運行，使交互式情報系統真正發揮優勢；該循環反饋機制，對大數據的多變性與快速性都能做出反應，符合度較高，通過交互，可使相關人員及時充分地接觸到各類信息，及時反饋更新，不斷地將獲得的動態數據轉化為可供決策的動態情報，使相關利益者得以充分利用，從而保證企業適應大數據時代的競爭[5]。
33 充分利用云計算技術，建立開放的數據監控、收集、決策支持工具平臺 大數據時代的數據是海量的、結構是多樣化的，企業競爭情報面臨這樣的數據環境，傳統的“軟件型”的競爭情報分析工具和方法難于處理不斷增長的、龐大的、異構的數據，必須采用云計算理念和技術，才能實現對海量數據源進行實時有效提取、清洗、分析和利用。大數據處理技術發展迅速，目前在數據的采集方面，實時搜索引擎每秒能索引處理100萬份以上文檔，如TopSy、Storm，能夠滿足實時情報的索引加工處理需求；數據的存儲方面，很多數據庫已經實現了分布式大規模存儲，并能將結構化數據與半結構化及非結構化數據進行關聯，如Memcached、Hadoop、Hive、HBase以及NoSql數據庫；數據的分析方面，并行編程技術進展迅速，如Google提出的MapReduce編程框架，開發人員可以輕松開發出跨處理器分布式集群或獨立計算機的、能夠并行處理海量非結構化數據的程序，運行在服務器集群環境中，實現數據處理的并行計算；SAP提出的內存計算能夠使得數據計算的速度呈幾何級的增長；Teradata公司的Aster Data為數據分析提供了最全面的分析平臺、服務和工具，幫助他們探索和實踐以前無法獲得的洞見[6]。
由于每個企業面臨的數據環境不盡相同，構建適宜的大數據情報分析平臺，最好是選擇最佳服務側重方向的大數據提供商，按照大數據分析（BDA）思路框架（如圖3所示），進行個性化定制開發部署。
平臺充分融合收集多情報源，協同開放地收集企業內部產生以及能搜集到的一切外部數據，符合大數據環境下的企業交互式競爭情報系統工作流程需要，進行工作。平臺自適應地實時采集數據并存儲在企業專有數據倉庫中，同時將傳統數據直接輸入SQL數據庫；利用文本分析等BDA技術對所有數據進行過濾、清洗，完成預處理，形成格式化信息；采用BDA挖掘系統平臺，對信息深入加工、聚合，在定性分析的基礎上，盡可能地定量分析，提煉出有用知識；管理層利用情報部門提供的精準情報做出決策。其間通過反饋機制充分互動，還可向專家咨詢，保證情報的質量[7]。
34 契約性激勵機制的建立
大數據環境下企業的競爭情報工作人員，大都屬于知識員工，一般要既懂行業、專業知識，又要具備大數據分析能力，突出的人才是處理大數據的“數據科學家”。對于知識員工而言，擁有知識就如同占有生產資料一樣，要與資本所有者一樣，具有索取剩余價值的權利。為了發揮情報工作者的積極性和潛能，在實踐中員工的激勵機制應從權力性轉向契約性，靈活運用利潤契約、成本契約和心理契約3種模式。從一般情報知識員工到核心的“數據科學家”，都能得到這3種契約模式層面的激勵。年薪、服務期、該員工持股、企業利潤掛鉤；工作條件、培訓教育、福利；知識員工參與機會、決策貢獻度、自主范圍、職業發展等等諸多方式，激勵能給予員工最大的滿足，從而最大限度地調動其積極性，激發員工的創造力，實時地從數據中挖掘和發現有價值的情報，服務企業的決策[8-9]。
4 結 語
大數據時代，數據的收集近乎真實反映企業的運行軌跡，從中實時分析挖掘，可以為企業帶來無窮的機遇。因此，大數據環境下，企業不僅要重視信息管理，而且更要注重信息的利用，做好信息管理的精髓――競爭情報工作，為企業的決策提供實時精準的依據。企業在大數據時代做好競爭情報工作，就必須按照大數據的要求，把握大數據影響下企業的發展趨勢，進行企業競爭情報運行保障機制建設。不僅要讓員工樹立情報意識，更重要的是從戰略到戰術層面開始自我的蛻變和進化，對現有競爭情報系統的構架、組織體系、資源配置和權力結構進行重組，構建有利于情報產生的運行保障機制。文中提到的這些措施將會為企業做好情報工作，起到積極地指導借鑒作用，不完善之處還有待進一步研究提出。
參考文獻
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