DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 关于大数据分析和供应链管理相关性的文献综述 互联网的出现及信息技术的飞跃发展，使企业能够实时访问大量数据，能够将“信息作为战略资产”。当前的技术进步将持续影响整个供应链，与传统的线性结构相比，供应链变得越来越网络化，因此适应以信息为中心的新环境将成为企业的一大要务。长期以来，“物联网”的出现标志着信息技术和通信解决方案开始在网络中越来越多地集成，比如从单机设备到智能对象在网络中的交互和虚拟世界的互动。在下一次技术飞跃即第四次工业革命中(“工业4.0”)，“网络物理系统”将推动企业产生可用的数据量达到不可预见的新水平 [ 4 ] 。大数据分析是用来解释数据量迅猛增多的工具，描述了高级统计数据在历史数据中的应用，旨在一定程度上预测未来的行为模式 [ 1 ] 。大数据分析“预测”的性质代表了供应链的变革优势，通过应用大数据分析，企业计划外停机时间可以大幅缩短，使企业能合理减少缓冲库存，合作伙伴能够运营更精简的供应链，同时消除供应风险，从而实现企业的成本优势。此外，为便于在整个供应链中及时采取缓解措施，企业应与供应链合作伙伴分享潜在的不可控故障信息。 麻省理工学院通过对3000名企业高管的调查研究，发现企业需要分析和管理不断增长的数据，以便提取对他们的决策过程有帮助的相关数据信息。正因为需要在可靠的、以事实为依据的数据基础上做出决策 [ 5 ] ，而现实中却无法取得实际、准确和有意义的信息，这就对企业和整个供应链都构成了风险。我们知道，供应链风险很大程度上取决于是否有可用的准确而及时的业务执行信息 [ 6 ] ，因此供应链管理研究中，信息对于有效供应链管理的重要性和价值已经得到了广泛的重视，特别是在信息共享方面 [ 2 ] 。 大数据分析是对现有概念的补充，扩展了信息管理概念的范围，可以从两个维度来描述，即“信息来源”维度和“信息类型”维度，这两个维度的相互作用显示如图1。 图1. 大数据分析的两个维度 “信息来源”维度指信息是源于企业内部还是外部。很多信息管理系统完全依靠企业内部相关的商业信息运作，如主数据管理系统，但通常缺乏透明度；商务智能和业务分析系统可能会扩展到使用外部信息，如供应商库存信息，但往往会遇到复杂性问题和低度的跨界标准化。大数据分析的出现代表着一种模式的转变，可以更好地利用正在增长的数据，大数据分析系统的设计重点是包括所有可用的信息源，而不仅仅是来自业务环境内部或是外部的信息源。 “信息类型”维度可以分为显性信息和隐性信息。显性信息结构清晰，如库存预测或交易数据，信息价值从一开始就显而易见；相反，隐性信息，比如设备传感器读数或社交媒体内容，则是无形的和潜在的，乍看之下可能不会发现收集信息的价值和目的，但真正的价值会隐藏起来，并且只能通过应用统计模型来实现其价值。本文认为，无论信息是来自内部(企业)还是外部(客户)，对所有类型(显性和隐性)信息的大规模利用是大数据分析与传统数据分析方式显著不同的地方。 目前，供应链管理方面的研究资料越来越强调利用大数据分析展开研究，这一点表明了大数据分析的重要性在不断加强。结合关键词“供应链”，“大数据”和“分析”的学术文献搜索显示，只有少数几篇学术期刊文章从SCM的角度考虑大数据分析 [ 7 ] ，虽然近年来与该主题相关的出版物有所增加，但研究文献仍然有限，本文主要按照发表的时间总结了典型论文。 2.1. 迄今为止的主要研究贡献 Davenport (2012) [ 8 ] 构建了一个利用数据分析作为竞争优势的案例，他指出系统地收集、分析和处理数据不仅有利于企业层面，而且也是优化供应链结构的关键因素，尽管没有引用大数据分析，但这已经指向该术语。 Hazen (2014) [ 9 ] 等人调查了数据质量对数据分析(如预测分析和大数据)的作用，在SCM背景下，随着数据复杂性的增加，监控数据质量对于有效的管理决策至关重要，为此他们建立了一个包括IT专家和SCM专业人员的跨学科协作团队，以求获得更高的数据质量和更好的数据完整性。 Chae (2015) [ 10 ] 提出了一个评估供应链中社交媒体使用情况的新分析框架，调查了Twitter帖子如何帮助企业更好地塑造需求，如何为新产品开发提供有价值的客户视角。Guo (2015) [ 11 ] 等人结合RFID和云技术，提出了一种应用于劳动密集型行业的生产监控及调度的智能决策支持系统，分析了在SCM中运用大数据分析的作用。 Opresnik和Taisch (2015年) [ 12 ] 将大数据分析的优势与服务业业务战略联系起来，为生产制造企业设计了战略框架，概述了企业如何将信息、产品和服务结合起来扩展其价值。Zhong (2015) [ 7 ] 等人提出了在车间层面优化物流管理的综合方法，基于汽车行业的智能制造理念开发了一种整体大数据分析方法。 成栋和陈思洁(2017) [ 13 ] 指出：大数据不仅能够提高供应链运营效率、促进供应链创新与发展，还能帮助企业进行供应链风险管理，并且论述了大数据对供应链运营效率的影响、大数据与供应链创新发展、大数据与供应链风险管理等问题。 沈娜利等(2018) [ 14 ] 基于大数据环境下客户知识特点，分别构建了对称信息条件与不对称信息条件下不同风险偏好的知识共享激励机制模型。研究发现，零售商共享客户知识的程度不依赖于所属博弈阶段，而依赖于其大数据客户知识共享成本，这时，提高收益共享比例对大数据知识共享的边际作用递增；共享过程中，信息对称条件下，知识共享激励合同可达到帕累托最优，制造商若需长期合作，应选择风险中性的零售商；若其偏好短期合作，则风险规避的零售商优于风险中性的零售商。 余娟和张滨丽(2018) [ 15 ] 以大数据分析技术为研究切入点，从因信息技术变更而引起的管理变革入手，分析了大数据时代的管理模式变革，并设计出基于这一模式供应链管理分析框架。 2.2. 研究差距 除了Hazen (2014) [ 9 ] 的研究成果，很少有文献涉及到准确的信息在企业和供应链层面的作用和价值。此外，尽管在大数据分析领域已经发表了大量论文，但是在大数据分析和SCM交叉领域的研究有限，且很少运用典型的实证研究来阐述相关问题和观点，因此，本文将运用归纳方法探索这个领域存在的关键问题。
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user: 3. 方法论 3.1. 方法论的适用性 德尔菲研究方法的核心目标是对未来事件及其发展做出预测，为了确保收集意见的可用性，我们选择知识渊博的专家作为咨询对象。德尔菲法的优势在于可以实现有效的群体共识(内部有效性)，首先，该研究方法允许在多个地点收集数据，研究者控制专家的位置和回答进度，避免了权威人士的意见影响他人的意见，确保专家反馈的独立性；其次，该方法需要经过多轮的信息反馈，每次反馈中调查组和专家组都可以进行深入研究，使得最终结果基本能够反映专家的基本想法和对信息的认识，所以结果较为客观、可信；最后，德尔菲法要求对专家小组的反馈进行汇总，并允许专家根据团体意见评估自己的答案，避免了专家会议法只反映多数人观点的缺点。基于以上优势，我们认为德尔菲研究方法适用于本研究。此外，由于德尔菲研究方法的有效性取决于它的实施方式，所以在准备经验数据的收集时要非常小心，研究过程要透明，对每位专家的答案进行归档并对过程进行监测，从方法学的角度确保研究结果的可靠性和有效性。 3.2. 研究的设计 参与此次研究的咨询专家均是在全球领先的管理咨询行业企业中得到认可的，专家的选择基于以下两个基本原因：第一，本研究要求专家要全面了解大数据的跨行业问题，而咨询顾问在各种客户和行业中拥有相当广泛的知识，因此，选择在咨询公司中选取专家；第二，咨询公司中的管理顾问整体具有前瞻性的思维模式，具有本研究所需的专家技能。根据Okoli和Pawlowski (2004) [ 16 ] 提出的合适样本量，最后共有20位国际专家参与德尔菲研究(如表1)。研究专家的异质性是选择专家的基本原则，为了实现均衡分组，20位专家根据其主要特质分为两组：一组专家具有强大的技术背景(11位)，专注于数字业务转型问题，特别是大数据分析，这个小组标记为“大数据分析”；另一组专家拥有更多管理背景(9位)，关注的焦点在于SCM或类似领域，例如运营，这个小组标记为“SCM”。我们采用混合团队方式，这样除了能提高研究成果的可评估性外，还有利于克服技术人员和管理人员之间常常存在的理解差距，能够从大数据分析和SCM方面获得共同的、多角度的研究观点。 Table 1 Statistics of expert panel member 专业水平 受邀专家组数量 ∑(研究最终参与人数) 大数据分析(研究最终参与人数) SCM(研究最终参与人数) 5级(最高级别) 3 (2) 2 (1) 5 (3) 4级 4 (3) 5 (4) 9 (7) 3级 2 (1) 1 (1) 3 (2) 2级 1 (1) 1 (1) 2 (2) 1级(入门级) 1 (1) 0 (0) 1 (1) ∑(求和) 11 (8) 9 (7) 20 (15) 表1. 专家小组成员统计 从方法论的角度来看，为得到稳定的信息反馈，德尔菲研究过程应包括三轮专家意见调查 [ 16 ] ，根据德尔菲研究的典型截止标准，若没有产生新的意见或回答质量没有得到明显改善时 [ 17 ] ，即连续两轮产生的反馈结果差异很小，那就接近于最终结果。此外，多轮调查可能会对回复率产生负面影响，限于三次以内的调查在一定程度上会增加专家参与的意愿。 3.3. 数据收集过程和回复率 德尔菲研究的数据收集工作在2016年2月、5月和7月分别进行，在三次数据收集调查中，专家们需要在收到问卷两周内通过电子邮件提供他们的书面反馈，如果在给定的时间内没有给予回复，专家会收到多次的电子邮件提醒。在问卷发送给专家之前，该专家组的一位资深专家会对问卷进行预先测试，检查问卷的一致性和全面性，预先测试有助于确保研究的可靠性。如果某位专家最终没有回复，随后的调查将不再包括该专家。 尽管所有专家已经以书面形式同意参与研究，但只有15位专家对第一轮调查做出了回复(回复率为75%)，在第2轮和第3轮中，所有15位专家都做出了回复(回复率100%)。 3.4. 数据分析 第一轮的调查需要考虑到专家回答的高自由度，因此不限制专家的潜在想法的范围，但为了能使专家的回答有一定程度的可比性，我们将问题分成两个子问题，第一轮要求专家回答三到五个与以下两个问题相关的机遇和挑战： 1) “大数据分析对企业层面的信息使用和决策制定有什么潜在影响”？ 2) “大数据分析对供应链层面的信息使用和决策制定有什么潜在影响”？ 对于这两个子问题，15位专家共提供了343个回答，将这些答案进行分析汇总后，总共确定了43个相关的影响因素。受企业和供应链层面面临的机遇和挑战性质的影响，在整个企业和供应链层面共确定了26个独特的机遇和挑战。 在第二轮的研究中，专家通过李克特量表(分为五个等级：“非常高”(等级5)，“高”(等级4)，“中等”(等级3)，“低”(等级2)到“非常低”(等级1))对其所给出的影响因素进行相关性评级，最后，统计所有专家的评级结果，并取加权平均值，对所有影响因素进行排序。第三轮研究中专家们可以检查他们的初始评分，将其与平均值进行比较，并在必要时进行调整，从第二轮到第三轮，德尔菲专家小组仅做出了微小的调整。 该研究主要侧重于结果的可靠性，即稳定性和可复制性。德尔菲研究方法作为一种定性研究技术本身在结果方面不稳定，因为专家的反应随时间而变化的机会很大，针对同一专家小组根据相同的方法并使用相同的问题，第二次德尔菲研究产生的结果也可能会稍有不同。因此，研究的稳定性在一定程度上受到研究方法选择的阻碍，但是由于德尔菲研究包括多轮评估，直到整个研究小组形成稳定的结论，所以德尔菲研究的结果可以被认为在一定时间区间内是稳定的。我们通过确保所有研究步骤以及获得的结果尽可能透明来减弱影响，并通过记录德尔菲研究的研究过程来实现，包括设计研究方案，选择专家，三轮的数据收集。
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user: 4. 德尔菲研究结果汇总与分析 第一轮研究要求专家提供三个至五个与两个问题相关的机遇和挑战，然后收集所有答案，并进行汇总，得出了与企业和供应链层面相关的26个影响因素的初步清单，涵盖了在企业和供应链层面应用大数据分析面临的机遇(见附表S1)以及挑战(见附表S2)。 第二轮研究旨在进行定量评估。优先考虑大数据分析在企业及供应链层面的决策制定方面所面临的机遇和挑战，对15名专家提供的李克特量表中的优先级进行合并和统计评估。在企业层面上排名最高的机遇是“客户行为”(x = 4.4)，其次是“供应链可见性和透明度”(x = 4.2)。在供应链层面，排名最高的机遇是“物流”(x = 4.2)，第二是“供应链可见性和透明度”(x = 4.07)，第三到第五分别是“运营效率和维护”，“库存”和“整合与协作”，这些机遇的x值均为4.0。 第三轮研究是德尔菲法的第二轮定量研究，允许专家验证他们在第二轮给出的初始优先级，目的是提高专家个人反馈的质量。 第二轮调查中11个“高”相关性的机遇和挑战因素的评级在第三轮中再次得到确认，另外有两个机遇因素从“中等”相关性提升到“高等”(企业层面的“供应链可见性和透明度”，供应链层面的“创新和产品设计”)，一个影响因素从“中等”相关性提升到“高等”(企业机会层面的“运营效率和维护”)。 4.1. 企业层面的机遇 根据专家的反馈，应用大数据分析给企业带来的机遇包括：“客户行为”、“供应链可视性和透明度”、“运营效率和维护”、“信息管理”、“响应性”和“新商业模式”。 客户行为。客户是企业活动的最终驱动力，企业活动始终致力于解决客户的需求，通过大数据分析实现大规模的信息利用使得以客户为中心真正成为可能，企业作为大数据分析应用的最大收益者，可以增强与客户的亲密关系。 供应链可视性和透明度。在制造网络中，将客户数据分析与信息管理系统相结合，可以提高信息的可见性，从而提高供应链可视性和透明度。 运营效率和维护。专家提出，提高运营效率和优化设备维护管理的先决条件是：信息的可得性提高了信息透明度，从而为企业供应链活动提供更全面的视角。大数据分析的价值体现在持续优化设备的维护管理上，企业可以根据具体生产运营情况进行停机维护，而不是按照预先确定的时间表进行维护，从而减少了设备停机时间，提高生产效率。 信息管理。大数据分析能够提高信息可用性，增强对信息及数据的收集、整理、评估、利用和配置，有利于企业进行信息管理。从企业角度来看，大数据分析带来的机遇包括分析企业现有的数据集，探索尚未用于提升企业价值的数据源，以及将数据分析结果应用于未来发展趋势的预测。 响应性。通过大数据分析实现的更高程度的信息可视性，本质上是企业对环境变化做出快速反应的先决条件，而企业对不断变化的市场条件做出快速反应，又促进了企业对信息系统进行更深入的分析。 新的商业模式。通过大数据分析，企业可用信息的深度和广度都有所增加，更有利于企业评估现有的商业机会并从中提炼新的发展思路及新的商业模式，从而提高企业的竞争优势。 4.2. 供应链层面的机遇 供应链管理方面的专家列举了一系列应用大数据分析带来的机遇，认为“物流”、“供应链可视性与透明度”、“运营效率与维护”、“整合与协作”、“创新与产品设计”以及“库存”直接受到大数据分析的影响。 物流。绝大多数专家都认为应用大数据分析可以优化企业间的物流，通过利用实时的交通信息以及当事人之间共享的当前产品位置等数据来预测供应链中可能发生的交付延迟，从而为物流决策提供帮助。 供应链可视性和透明度。大数据分析支持端到端的信息访问和控制，使供应链中的每个利益相关者能够看到其紧前和紧后的利益相关者创造的价值，这种多层次的信息可视性使得供应链决策更加灵活。 运营效率和维护。专家普遍认为这一点是先决条件和主要驱动力。信息可用性提高了透明度，从而对企业供应链活动有了更全面的了解。作为第三个关键机会，大数据分析的价值体现在企业环境中，通过实时洞察，实现持续优化和自动化控制。 整合与协作。企业间通过整合信息交换平台实现信息共享，提高整个供应链的可视性，从而实现整个供应链生态系统间的真正协作，充分压缩产品在整个供应链中的流动时间，最终实现以更低成本向整个供应链交付更好的产品。 创新与产品设计。供应链可视性提高，将大大缩短产品设计和原型实验的时间，压缩产品创新周期。 库存。供应链的合作与共享，使得重要信息变得透明并可利用，缩短了计划周期，实现更高效的库存管理，最终实现库存优化。 4.3. 企业层面的挑战 根据德尔菲研究的专家意见，应用大数据分析在企业层面面临的关键挑战包括：“IT能力和基础设施”、“业务战略和目标”、“人才管理和人力资源”以及“信息和网络安全”。 IT能力和基础设施。IT能力方面，企业面临的主要问题是无法准确描述IT员工应具备的业务能力；基础设施方面，企业缺乏强大的IT基础设施，且现有IT基础设施的更换或升级常常受到阻碍。 业务战略和目标。将大数据分析结果集成到企业业务战略是企业面临的主要挑战。 人才管理和人力资源(HR)。大数据分析中对数据的评估和利用需要“数据科学家”，企业需要能够分析数据、建模、操作大数据系统并解释数据流的专业大数据员工。然而由于“数据科学家”这一概念的新颖性，企业很难对新员工所需技能做出准确描述，同样在供应链管理中，企业难以根据物流经理的技能概述出供应链经理的技能 [ 18 ] 。 信息和网络安全。企业越来越多地访问客户数据，使得有关信息和网络安全的问题随之出现，尽管企业对内部机密信息的访问进行严格监管，但从客户角度来看，数据安全性仍是一个问题。因此数据收集工作成为大数据分析的一大挑战，客户可能会因谨慎而不愿分享信息，对此企业采取的解决措施是建立和遵守客户数据指南来保持信任关系。 4.4. 供应链层面的挑战 从供应链角度来看，“治理与合规性”、“整合与协作”，“IT能力与基础设施”以及“信息与网络安全”等四大因素是供应链层面面临的主要挑战。 治理与合规性。为提高供应链信息的利用效率，必须运用合适的治理方法使供应链中的每一方参与者都向合作伙伴共享信息资源，且保证所有参与大数据分析的数据保持一致。 整合与协作。大数据分析面临的另一关键问题是供应链中各方不愿意合作，然而供应链各方应意识到提高整合与协作水平不仅可以减少供应链风险，还可以提高信息的可用性。 IT能力和基础设施。不同企业IT系统的先进程度是各不相同的，这对IT系统的有效性构成了实际威胁，由于企业对供应链的影响，IT基础架构和功能需要在整个供应链中的功能保持一致，以确保信息的平稳交换，因此IT系统的标准化至关重要。信息和网络安全。企业担心信息安全问题，担心将失去对专有信息的控制，而不愿与供应链中的成员共享信息成为大数据分析面临的一大挑战。因此，平衡个人隐私需求和供应链需求并与合作伙伴建立信任关系是非常重要的。 4.5. 企业或供应链层面的总体机遇和挑战 在概述了企业及供应链层面上的关键机遇和挑战后，上面提出的一些影响因素不仅与单一维度相关(例如仅限于供应链和挑战级别)，而且其中五个影响因素具有如图2所示的关系。 在机遇的角度，“供应链可视性和透明度”以及“运营效率和维护”是企业和供应链层面共同面临的机遇；从挑战的角度来看，“IT能力和基础设施”以及“信息和网络安全”是覆盖企业和供应链层面的关键挑战。此外根据德尔菲研究的专家意见，供应链层面的“整合与协作”不仅是一种机遇，同时也是一种挑战。 图2. 企业或供应链层面的总体机遇和挑战
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user: 5. 讨论和研究方向 本次德尔菲研究由15位大数据分析专家共同完成，研究结果为企业和供应链提供了与大数据分析相关的43个机遇和挑战，从而为现有知识做出贡献。下文将转向图2框架中的机遇和挑战要素，并分别讨论它们，从而将本研究与现有的SCM研究联系起来。 5.1. 供应链的可视性和透明度 实现整个供应链的可视性和透明度的一个基础条件是合作伙伴之间的信息共享。供应链各方之间的信息共享能够简化SCM，提高供应链性能、响应能力和灵活性，同时降低供应链合作伙伴之间的不确定性。供应链管理需要以客户为中心，因此市场趋势和客户偏好信息的准确性和可用性对企业成功至关重要，随着企业重新思考营销工作，倾听客户意见并与客户接触，客户信息的可视性和透明度成为营销决策的关键驱动因素，最终决定企业在市场上的成功。社交媒体活动的实时分析为企业更好地预测需求提供了一个重要信息来源，同时承载了对新产品开发非常有参考价值的客户需求趋势 [ 10 ] ，未来的供应链决策将不得不考虑供应链的可视性和透明度。 5.2. 运营效率和维护 当供应链各方合作并共享整个供应链时，重要信息变得更加透明，且可用性提高。通过优化库存，可以减少计划交付时间，降低供应链风险；“预测性维护”将复杂的统计模型应用于供应链管理，基于对实时数据与设定指标的持续监控和匹配，在适当的时候进行设备停机维护，提高了运营效率；从运输业务的角度来看，大数据分析能够精简供应链中各方间的物流网络，降低成本。 5.3. 整合与协作 Chan (2010) [ 19 ] 强调了合作的重要性，指出“在系统动力学存在的情况下，协调是提高供应链绩效的关键方法”。供应链管理应同步和整合供应链各方以实现所有实体之间物料和信息的无缝流动，推动整个供应链优化和整个供应链生态系统的协作 [ 20 ] [ 21 ] 。大数据分析使得决策所需的信息可能不一定来自寻求合作的企业，从而改变供应链上各方合作的意愿，但在生产制造行业中采用智能决策系统进行生产监控和调度成为解决这一挑战的方法 [ 11 ] 。实质上，这些智能决策系统有助于整合供应链合作伙伴的生产决策和物流业务，通过将“信息”作为传统的“产品”和“服务”以外的第三个支柱 [ 12 ] ，给企业提供了新的价值创造机会。 5.4. IT能力和基础设施 德尔菲研究专家认为，缺乏强大的基础设施、IT技术和技术人员是数字化商业环境中处理实时信息的关键挑战。Hazen (2014) [ 9 ] 等人强调了有效供应链协作中正常IT环境和完善的IT基础设施的重要性。Gunasekaran和Ngai (2014年) [ 6 ] 以及Fuchs和Otto (2015年) [ 22 ] 指出，IT基础设施为未来的业务实践提供了框架，是有效供应链管理发展的关键因素，因此IT基础设施的标准化设计是IT前景规划阶段需要考虑的关键问题。在大型多层供应链中，建立管理信息系统以协调供应链各方之间的IT系统(例如接口标准化)能有效提高供应链管理的效率。 5.5. 信息和网络安全 信息和网络安全管理是数字化商业环境中的另一重大挑战，我们需要从企业和供应链的角度考虑如何去限制和减轻相关风险。在Williams (2008) [ 23 ] 等人的研究之后，随着信息获取逐渐成为竞争优势的关键来源，在网络环境中保护信息资产越来越重要，因此建立有效的网络安全结构不仅需要考虑企业层面的IT体系结构，还应该考虑到供应链中未授权访问的每个潜在接入点。 另外，本研究有一定的限制因素，以下进行相关讨论。 首先，德尔菲研究专家组的组成受到限制，像所有定性访谈方法一样，收集的专家意见仅反映专家个人的观点，因此其意见非常主观。本研究中，由于收集到的机遇和挑战要素仅代表了15位大数据分析专家的个人观点，因此研究结果的有效性可能会受到影响，最终对调查结果的普遍性造成一定程度的偏见，但至少它提供了在企业和供应链环境中采用大数据分析所带来的潜在机遇和挑战的经验证据。 其次，另一个限制与德尔菲研究中的专家选取和专家组规模相关。鉴于寻找知识丰富的行业专家方面存在的困难，我们认为本次研究选取管理咨询行业中的专家具有一定的可行性；另外，专家组规模方面，纳入更多的专家，可以收集到更多的数据，同时为实现研究的公正、客观，不能只关注一家企业，因此需要进一步扩大抽样范围，收集来自一系列企业的专家意见可以增加研究结果的普遍性。 尽管存在以上局限，但为未来在SCM和大数据分析的交叉研究方面奠定了坚实的理论基础。
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user: 6. 结论 正如大多数新兴趋势一样，大数据分析的使用在学者中间形成了鲜明的争论，讨论并不局限于SCM领域。此次德尔菲研究，从企业和供应链两个层面确定了与大数据分析相关的43个机遇和挑战，这些要素为研究界提供了第一个系统性的集合，为关于大数据分析和SCM关系的进一步研究奠定了基础。 本项德尔菲研究有助于更好地理解大数据分析在企业和供应链中面临的挑战和机遇，从科学和管理的角度来看，对数字化商业环境的各个组成部分的全面了解是企业竞争力和整体生产力以及整个供应链的关键要素，因此基于本研究基础，考虑到大数据分析的潜力，我们将继续联合其他研究人员和从业人员调查企业和供应链中应用大数据分析的相关问题。
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user: 摘 要 灌区是一种集多种水利工程于一体，服务范围较为广泛，具有防洪、发电、航运等水利功能的建筑群，为保障灌区周边的农业生产和生活起到至关重要的作用。现代化技术的不断发展以及先进的管理机制为灌区现代化建设突破发展瓶颈提供了前提条件。本文基于我国灌区现代化建设的发展需求，探讨灌区现代化发展过程中所需要的关键技术，为灌区现代化建设指明发展方向。 关键词 :灌区，现代化，管理，关键技术 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 概述 我国是一直以来都是以农业为产业基础的生产大国，农业生产和农村经济的发展离不开灌溉用水，因此对灌溉用水有较大的需求。随着人口增长、经济发展以及气候变化，水资源短缺将会成为制约人类发展过程中的关键因素。农业灌溉用水在水资源的利用中占据着较大比重，且用水效率非常低，利用现代化手段来提高灌区管理水平以提高灌区用水效率就显得尤为重要。随着灌区管理水平的提高，用水效率也不断提高，然而灌区管理水平不仅仅是技术层面的问题，还要考虑到灌区的管理机制以及经营机制等各方面问题。 20世纪50~70年代是我国灌区的大规模建设的高峰期，经济和科技水平以及投资体系等成为限制其快速发展的客观因素。绝大部分灌区只配备有骨干工程，且骨干工程也存在配套设施不完善问题。田间工程配套较为简易，且存在超年限运行、负荷过大、破旧劳损、年久失修等一系列问题。90年代后期，国家加大对大中型灌区续建配套与节水改造的投入，灌区配套设施逐步完善起来，这一工作目前还在进行中。随着这一工作的不断开展，大中型灌区将配套更为完整的控制系统，这将是解决灌区现代化建设的关键技术和前提条件。 随着计算机、互联网、遥感、地理信息系统、数据库以及通信技术等现代化信息技术不断发展，为灌区现代化和信息化建设提供了技术层面的前提条件。考虑到当前我国灌区管理的水平还处于发展过程中，依然与发达国家有较大的差距，在灌区灌溉管理基本信息采集，管理系统软件的开发应用以及高精度的测控设备等方面表现地尤为突出。尽管我国在灌区现代化建设发展过程也有所收获，但受限于管理体制、经费投入等客观条件，灌区灌溉管理水平总体而言仍处于较低水平 [ 1 ]，灌区信息化建设发展相对滞后，需要对灌区现代化发展加以重视。
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user: 2. 我国灌区现代化建设中的关键技术 2.1. 建立“数字灌区”数据库 灌区管理的基础环节主要包括基本信息采集和获取。信息采集的关键是保证其时效性和准确性，这将是决定灌区管理水平的基本要求。灌区的基础信息涉及到的内容十分广泛，地形、土壤、植被、行政区划、人口、交通、灌溉面积、农作物分布、土壤墒情、水源及水利工程分布、气象等等都是其包含的内容。考虑到这些信息在时间和空间上的变化过程存在着较大差异，针对不同的信息需要采用不同的技术，以便实现信息的实时和准确获取，这也增加了获取信息技术的难度。随着信息采集技术不断完善，以及地理信息系统技术运用发展地较为成熟，为“数字灌区”的建立创造了前提条件 [ 2 ]，这也将成为灌区现代化管理的重要组成部分。灌区数据库最大的特点就是具有海量信息和分布，基于数据库系统占用空间小、存取数据速度快的特点，为实现“数字灌区”解决了技术层面的瓶颈。 2.1.1. 土壤墒情检测技术 土壤墒情监测的运用能够为灌区科学管理水资源提供服务，同时利用其数据动态获取与传输的特点，为上级主管部门掌握灌区数据提供技术支持。利用传感器、遥测终端机通信设备、计算机、外设电源等一系列设备，形成测报灌区土壤墒情的一体化系统，将其应用于检测土壤含水率、温度等田间小气候相关参数，为灌区获取土壤墒情信息。 2.1.2. 作物需水量估算和田间气象站 在缺少气象资料或者不具备灌溉测试实验的灌区内，利用全国作物需水量等值线推算出作物蒸发蒸腾量，可用于估算作物需水量。此外，国际水管理研究院基于全球3万多座气象站数据，结合遥感、地理信息技术等科技手段，绘制了全球水资源和气象图集。该图集具备查询指定区域降雨、温度、蒸发等参数，可作为间接推算出区域作物需水量的方法。随着灌区配套设施改造进行，建议在灌区内配套田间气象站，方便实现灌区气象数据的实时监测，作物需水量的推算结果会更为准确。对于设立的田间气象站的灌区，气象需要作为灌区决策管理系统中影响因素，为田间作物需水估算和智能化灌溉提供支持 [ 3 ]。 2.2. 建立决策支持系统 灌区管理现代化发展的根本目的是实现灌区内水资源的高效利用从而实现可持续发展。灌区信息化建设仅仅是实现这一目标的基础工作，为保障灌区管理现代化提供前提条件，实现水资源的合理和高效利用还需要配备科学的决策系统 [ 4 ]。考虑到大型灌区的灌溉水源是一个复杂的系统，多水源之间的调度和水资源的协调分配往往需要结合丰富的专业知识和经验，这样复杂的系统优化问题解决，通常需要借助计算机技术，建立决策支持系统模型，有助于保障决策的科学性和准确性。结合当前的科技发展水平，未来的决策支持系统将会是基于计算机科学、地理信息科学、系统优化与控制科学等多学科交叉，实现灌区内水资源的智能化调度。 2.3. 建设监控系统 科学的决策可以对水资源进行优化调度，此外还需要灌区监控系统对决策措施实施做保障。许多发达国家早已将灌区监控系统应用于灌区管理，如澳大利亚在遥测终端设备上安装现场智能单元，实现对测量点的图像传输功能。日本于80年代后建设的灌区在渠首和各分水口设置遥测装置，对灌区水资源配置进行监测。我国也将视频监测系统运用于许多水利工程，对重要的设施进行监测。此外，遥感三维虚拟影像技术已逐步成熟，并运用于城市规划与管理、电力系统的管理等方面，不难推测出此项技术将有助于推进灌区现代化建设。 2.4. 灌区管理体制机制创新 为了实现灌溉现代化的建设目标，保障灌区平稳和持续运转，必须深入挖掘灌区管理体制和运行机制中可以完善的部分，形成适应灌区现代化的管理运行体系。在灌区现代化建设过程中，基于灌区的实际需求，积极探索适应灌区良性循环的管理途径。因此，在推进灌溉现代化建设时，要充分调动起群众参与的积极性和创造能力，推进农民参与的农业用水合作组织等建立，探索农业水价综合改革，政府加大资本投入力度的同时促进民间资本的投入，为灌区管理机制创造注入新的活力。除此以外，启动激励机制，因地制宜地推动当地灌区建设，落实灌区维修养护和管理人员培养的投入资金，促成灌区持续运行。关于农业水价综合改革方面，未来的主要工作包括完善农业水价形成机制，针对超定额用水采用累进加价等措施，保障灌区实现水资源的高效利用，同时也要协调推进管护主体培育和基层水利服务体系建设等工作，增强灌溉现代化，为农业增效和农民增收提供长期的制度保障。
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user: 3. 灌区面临的挑战 自我国灌区续建配套和节水改造工程实施以来，大型灌区的骨干输配水工程、泵站以及闸门等水利设施得以不断完善，加快了灌区现代化发展的进程，然而当前的灌区发展仍然面临以下种种挑战： 1) 灌区配套设施需要进一步完善。当前我国大部分中小型灌区配套设施仍然不够完善，能够正常运转大型灌排泵站不足六成 [ 5 ]。部分灌排设施建设工程标准较低，已无法满足灌区发展的需求。 2) 灌溉试验研究等基础监测设施不足。1950年以后，全国各地的众多灌溉实验研究站开展灌溉实验工作，收集到了大量的基础数据，为我国灌区工程规划和设计提供了研究基础。1980年以后，资金投入不足，技术瓶颈难以突破，当前灌溉实验站面临人才储备不足，设备老化等问题，灌溉实验研究工作开展愈加困难，这不利于推进灌区现代化建设工作的开展。 3) 各灌区信息化系统之间对接困难。当前的部分灌区已建成自己的局域网络系统，然而受限于灌区发展阶段、发展目标以及技术方案等方面的差异，各灌区系统接口之间难以对接，信息传递受限，严重影响了灌区信息化建设发展进程，形成统一标准的灌区系统接口显得尤为重要。 4) 注重硬件、软件的同步开发。将GIS、RS [ 6 ] 、数学模拟仿真、数据库等先进技术应用于灌区建设。同时加强与高等院校之间的合作，根据灌区发展需求和目标，研发硬件和与之配套的软件 [ 7 ]。为了保证投入资金的高效利用，应避免对低技术含量产品进行重复开发。 5) 灌区人才队伍建设有待加强。人才储备为灌区现代化建设提供保障，基于当前灌区人才流失严重的现象，应启动人才引进计划，形成完备的人才引进机制 [ 8 ]，同时加大对人才培养的投入资金，为灌区现代化建设提供有力支持。
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user: 4. 结语 本文考虑到我国灌区现代化建设的现状，从技术层面和制度层面，探讨了灌区现代化建设过程中的关键技术。灌区现代化管理总体的发展趋势是数字化、网络化、智能化、可视化和自动化。除了技术与设备的创新，灌区现代化建设还应当树立新的理念，未来的灌区应当是一个人工和自然相结合的生态系统，灌区的生态价值有待进一步挖掘，这也对灌区现代化改造和运行管理提出更高的要求。
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user: 摘 要 在中国改革开放40年的历程中，国有企业改革取得了巨大进展，为推动中国经济社会发展、增强中国综合实力作出了重大贡献。近年来，国有企业改革在国有资产监管体制改革、混合所有制改革、企业制度建设、市场经营化机制完善等方面取得了成效。新时期，在推动我国经济保持中高速增长和迈向中高端水平、完善和发展中国特色社会主义制度、实现中华民族伟大复兴中国梦的进程中，国有企业必须坚持混合所有制改革和高水平开放、加快实现从管企业向管资本转变努力来促进国有企业持续健康发展。 关键词 :新时期，国有企业，改革 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 改革开放40年以来 [ 1 ] ，中国国有企业通过“放权让利”、“制度创新”、“国资管理”三个阶段的探索、创新、改革，从原来的计划经济体制下的企业制度，转变为社会主义市场体制下的自主经营、自负盈亏的现代企业制度。国有企业改革已经取得了巨大进展，总体上同市场经济相融合，运行质量和效益明显提升，为推动中国经济社会发展、保障和改善民生、开拓国际市场、增强中国综合实力做出了重大贡献。但是，国有企业仍然存在一些亟需解决的问题。针对企业制度不健全，国有资产监管体制不完善、国有资本运行效率不高、国有资产流失等问题，党的十八届三中全会对新时期国有企业的全面深化改革进行了战略部署，明确国有企业在新时期的改革方向。
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user: 2. 国有企业改革成效 2015年9月，《中共中央、国务院关于深化国有企业改革的指导意见》下发。随后，相应配套文件陆续发布，例如《关于合理确定并严格规范中央企业负责人履职待遇、业务支出的意见》、《贯彻落实“中共中央国务院关于落实国有企业改革指导意见”重点任务分工方案》、《关于支持国有企业改革政策措施梳理及相关意见》《国务院国资委以管资本为主推进职能转变方案》等，深化改革的主体制度框架初步确立，新时期全面深化国有企业改革的“1 + N”指导政策体系逐步形成。 在国有资产监管体制改革方面，改革加速推动 [ 2 ] [ 3 ] 。这包括国资监管机构加快转变职能、推进简政放权和规范自身监管行为，经营性国有资产集中统一监管工作持续推进，防范国有资产流失的监管力度有效加强，国有资本经营预算管理制度逐步完善，改组或组建了一定数量的国有资本投资运营公司。2014年7月以来，从中粮集团、国投集团等8家中央企业试点国有资本投资公司，到诚通集团、中国国新启动国有资本运营公司试点，目前国务院国资委选择了10户中央企业开展两类公司试点。各地国资监管部门也积极探索，先后在122家地方国有企业开展了两类公司相关试点工作，进一步优化国有经济布局，提高国有资本配置和运营效率。 国有企业混合所有制改革进入新阶段，呈现出步伐加快、领域拓宽的良好态势，国有资本和其他各类所有制资本取长补短、相互促进、共同发展的良好局面不断深化 [ 4 ] [ 5 ] 。截至2017年底国资委监管的中央企业及各级子企业中，混合所有制户数占比达到69%，省级国企混合所有制户数占比达到56%。其中，商业一类央企混改比例已超过七成，建筑、房地产、制造、通信、批发零售5个行业混改户数占比分别达到87%、80%、75%、74%和72%。2018年，央企和地方企业又新增2880户混改企业。 在现代企业制度建设、市场经营化机制完善方面取得进展。针对现代企业制度不健全，国资委大力推进外部董事占多数的董事会建设，有83家中央企业已经建立了规范的董事会，15，035户中央企业所属的二、三级单位建立了规范的董事会。针对市场化经营机制不完善，着力在市场化选人用人、强化中长期激励上下功夫，有46家中央企业对3300多名经理人实现了契约化管理，在控股的81家上市公司实行了股权激励。 企业办社会、包袱沉重的问题一直困扰着我国国有企业。推进企业剥离办社会职能领域的改革，是全面深化国企改革的重要任务、是供给侧结构性改革的重大举措，也是提升公共管理服务水平、实现基本公共服务均等化的重大民生工程。2018年，剥离国有企业办社会职能工作取得积极进展和显著成效，全国国企“三供一业”和市政社区管理等职能分离移交、教育医疗机构深化改革总体进度达到90%左右，消防机构分类处理全面完成，退休人员社会化管理和厂办大集体改革有序推进。
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user: 3. 国有企业改革趋势 2017年10月，十九大报告进一步明确国企改革的方向是“发展混合所有制经济”，混合所有制经济被赋予前所未有的高度，国有企业改革随之进入新时代。国有企业改革在新时期要走好“未来之路”，必须坚持混合所有制改革和高水平开放、必须加快实现从管企业向管资本转变，努力建设社会主义现代化强国相匹配的世界一流企业。 3.1. 探索企业当建与现代企业制度有机融合 坚持党的领导、加强党的建设，是我国国有企业的光荣传统，是国有企业的“根”和“魂”，是我国国有企业的独特优势。把企业党建有机融合于公司治理之中，把管党治党的责任体系和现代企业制度的市场化运作机制有机结合起来，是建设党领导下的中国特色现代国有企业制度的时代要求。 要坚持从三个方面推进。一要推进公司法人治理结构建设。重点是推进党委(党组)和董事会建设，在公司制的治理关系中，建立健全权责对等、运转协调、有效制衡的决策、执行和监督机制，充分发挥董事会的决策作用、监事会的监督作用、经理层的经营管理作用。关系企业政治方向和重大战略性的决策，党委(党组)要发挥领导核心作用，在事关方向和全局的事项上行使决定权和监督权，例如企业的经营方针、中长期规划、年度预决算事项、重要的规则制度，等等，须经党委(党组)讨论把关，并负责监督经理层的执行落实，提出考核奖惩意见。从而保证党组织的领导作用的发挥。二要推进国有企业领导人员分层分类管理制度建立。要适应市场需要，大力推行职业经理人制度，推行企业经理层的任期制和契约化管理，党委进行政治方向把关和用人导向的把控，负责人才规划的审定、用人标准的确定、政治审查等，行使否决权和监督权，但不干预公司治理层级的具体用人权。三要推进与社会主义市场经济相适应的企业分配制度逐步完善。国有企业的薪酬分配，要兼顾激励与约束、效率与公平，还要体现企业的一般规律和国有企业的特点。总的来说，国有企业要形成以效益为导向的企业工资决定机制和正常增长机制，在全员考核评价的基础上实行分配和奖惩机制。 3.2. 坚持混合所有制改革和高水平开放 国有企业混合所有制改革。国有企业混合所有制改革要由政策向行动转变、由“混”向“改”转变。国企“混改”发展至今，已经在“混改”领域积累了丰富的“混”的经验，当前国企“混改”不仅在数量上不断提高，在范围上也从竞争性领域扩展到垄断领域，国企“混改”已经开始注重实质效果。当前及未来要真正“增强微观市场主体活力”，而不是为改革而改革。而是，要在“混”的基础上，进行深层次的“改”，即在国有资本授权机制、董事会治理模式、职业经理人、员工中长期激励机制等方方面面进行配套改革，才能保障“混改”效果逐渐显现。新时期将积极稳妥推进装备制造、船舶、化工等领域企业战略性重组；持续推动电力、有色金属、钢铁、海工装备、环保、免税品等领域专业化整合。 中央企业和国有企业需要在新一轮高水平开放中把握机遇，既要在“一带一路”建设中走深走实、在提升全球竞争力上持续用力，也要通过强化内控体系、完善风险防控与合规管理等措施来强化海外风险防控。 3.3. 加快实现从管企业向管资本转变 促进国资监管职能转变，加大“放管服”改革力度，对深化国企改革、激发企业活力，具有重大牵引作用 [ 6 ] 。以国有资本授权经营体制改革为例，目前各级国资委已经选择了21家中央企业和122家地方国有企业开展国有资本投资、运营公司试点，在试体制、试机制、试模式等方面积累了不少经验。未来将进一步加大授权力度，建立授权调整机制，探索将部分出资人权利授予试点企业。推动国有资本投资、运营公司进行组织架构调整、管控模式改革，进一步打造市场化运作专业平台，在国有经济战略性重组和布局结构优化中发挥更大作用。 营造良好的国企改革外部环境一方面需要大力推进国有经济管理体制的改革进程，形成“国资委–国有资本投资公司–国有资本参股或控股企业”多层次的国有资本管理体制，降低政府对企业经营管理的干预程度。另一方面需要加快完善市场规则和相关法律法规建设 [ 7 ] 。不仅要健全市场规则，保证国有和非国有资本在产权市场上的高效和有序进退；还要在投融资政策、产业政策、行业支持等方面提供公开、公正的法律政策环境，使改革有法可依，有据可查。
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user: 4. 结语 国有企业改革是一项重大的产权制度改革，改革在过去取得了若干历史性成就，在新时期的改革过程中，国有企业要紧密结合自身实际，结合国际形势变化和发展趋势、要抓住改革的主要矛盾，对症下药，有效突破，坚定不移地深入推进国企混改，真正成为具有全球竞争力的世界一流企业。
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user: 摘 要 气是构成人体的最基本物质，其中具有温煦，兴奋，推动等作用的气即为阳气，它是人体一切生命活动的基础物质，也是人体生命活动的动力来源。水液经过气化作用，生成阳气，阳气在通过肺朝百脉的生理特性输布到全身，从而再次温化阴液，使其气化生成阳气，周而复始，循环往复。阳气与阴液的作用是类似于现代医学的正反馈作用，当阳气越多的时候，阴液气化的作用就越快，当然这是在不考虑阴液不足的情况下提出的。本文从水液代谢，膀胱气化，以及阳气在人体中的作用，等传统中医观点，并结合部分简单的物理学基础，初步探究一下笔者对阳气的理解和看法。 关键词 :阳气，阴液，重力，物理 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 人之所本生，原为四肢着地而行，欲引上而摘果，故而沉浊阴而下以实下肢，使之有抵抗重力之用，升精气而上以利上肢，使之为做工精细之用。若浊阴不下，则无以实下肢，将发下肢痿痹，瘫痪；精气不升，则无以利上肢，将发手指手臂屈伸不利，挛急。中焦者若阴液不下，则胃与大小肠阴液不足，则便秘，二便不畅频出；若气机上提不利，则将发脏器下垂及其并发症。以上所讲，皆不绝对，气液不可独存，在不同部位分别扮演一主一副的位置，不可或缺。正如心肾的相交，交者则为泰，不交者则为否。心属火，藏神；肾属水，藏精。两脏互相作用，互相制约，以维持正常的生理活动。泰者为肾中真阳上升，能温养心火；心火能制肾水泛滥而助真阳；肾水又能制心火，使不致过亢而益心阴。这种关系，也称水火相济。而否极泰来中的否，是为心或肾中任何一方的失调，均可导致心肾之间“水火既济”的关系破坏而出现相应的病证，称之为“心肾不交”或“水火不济”。则会出现心火亢于上，不能下交于肾，或肾水不足，不能上济于心，可出现心悸怔仲、心烦、失眠多梦、五心烦热、眩晕耳鸣、腰膝酸软，或男子梦遗，女子梦交等“心肾阴虚火旺”的证候；或出现肾阳虚衰，不能温化水液，阳虚水泛，则可出现畏寒、尿少、水肿、心悸、心慌等心肾阳虚，水湿泛滥的证候。也反映了阴阳调和或者是阳气和阴液共同协调的重要性。 而笔者认为，人体如一水缸，其中的气阴本身是没有属于自己的规则的，因气为轻，阴为重，受浮力与重力之作用，才会使气上升，阴下降。
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user: 2. 阴液与阳气的关系 2.1. 阴液生气 《黄帝内经·经脉别论篇第二十一》曰：“饮入于胃，游溢精气，上输于脾，脾气散精，上归于肺，通调水道，下输膀胱。水精四布，五经并行。合于四时五脏阴阳，揆度以为常也。”意思就是说，水液入胃，经脾胃共同作用生化精气，然后输布全身，供人体利用。其中兴奋的部分即为阳气。 2.2. 阳气催动膀胱气化 《素问·灵兰秘典论》曾云：“膀胱者，州都之官，津液藏焉，气化则能出矣。”讲的是膀胱经气化功能使水液正常代谢的过程。自内经之后，后世医家对膀胱气化皆有其所论。《灵枢·营卫生会》曰“下焦如渎”，意指下焦灌溉水液，泌别清浊，排泄二便等，而小肠，大肠，膀胱同居下焦。小肠的作用在于受盛化物，泌别清浊，而《灵枢·营卫生会》一文中也说明：“下焦者，别回肠，注入膀胱而渗入焉。故水谷者，常并居于胃中，成糟粕而俱下于大肠，而成下焦。渗而俱下，济泌别汁，循下焦而渗入膀胱焉。”两者相结合之后，得出结论，小肠在接受水谷、津液之后，经过泌别清浊，将水液与糟粕分别注入膀胱和大肠之中，故而小肠的作用可以视作为膀胱气化，提供最初的物质来源。正如小肠实热证，实为心火下移小肠，导致小肠里热炽盛，从而影响了小肠泌别清浊和下焦气化功能。也正是因为心火下移小肠而损伤了津液，才导致了膀胱被蒸腾所引起的尿黄尿热，才引起了膀胱气化功能受损引起的气机不利导致的小便涩滞疼痛。在《试论膀胱“气化则能出”》一文中，作者详细总结了膀胱气化的多种说法，即肾、肺、脾、三焦是后世医家论膀胱气化的焦点所在，但由于肾与膀胱相表里。因此，多数学者更倾向于肾阳是膀胱气化之源的观点。这一点在前文所提及的《灵枢》两则，以及贺娟老师的《试论膀胱“气化则能出”》皆可体现。另外一点，作者亦详细论述了膀胱属足太阳之经，其经脉阳气是膀胱气化功能的重要来源 [ 1 ] 。同时论及脾在于气化过程中的作用，中医认为肾为先天之本，脾为后天之本，而脾主运化水谷、运化水液，其表在于依赖脾阳，其根本却在于肾中元阳，肾为先天之本，肾阳是全身阳气之根本，故脾阳根于肾阳，脾脏依靠肾阳的温煦才能运化正常 [ 2 ] 。 综上所得，水液经过气化作用，生成阳气，阳气在通过肺朝百脉的生理特性输布到全身，从而再次温化阴液，使其气化生成阳气，周而复始，循环往复。阳气与阴液的作用是类似于现代医学的正反馈作用，当阳气越多的时候，阴液气化的作用就越快，当然这是在不考虑阴液不足的情况下提出的。例如：孔明灯的升空，需要酒精的燃烧，从而催动孔明灯饱满，然后升空。而最初的一把火，就是人体的先天之阳，酒精就是人体摄入的水谷水液，所产生的气，即为阳气。而正是阳气的升动，才给了孔明灯上升的力量。 液为人体之津液，易查易触，此处暂且不论，先论气，而气为中医中最重要的物质，体内一切的运动，皆依靠气之推动。故气为上，液为下之规则，也依靠气之运动。
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user: 3. 阳气 3.1. 阳气的定义 中医学认为，气是构成人体的最基本物质，同时也是维持人体生命活动的最基本物质。气者，分阴阳，即阴气与阳气，而阴阳者，也是对立而言的，有医家认为，阴气者，是人体内具有凉润，宁静，抑制等作用的气；阳气者，是人体内具有温煦，兴奋，推动等作用的气 [ 3 ] 。《黄帝内经·上古天真论篇第一》中提到：女子“二七，而天癸至，任脉通，太冲脉盛，月事以时下，故有子。”以及男子“二八，肾气盛，天癸至，精气溢泻，阴阳和，故能有子。”而其中肾气，就可以理解为肾气中能够推动人类身体进度的部分，即为肾中之阳气。从此篇中可以了解到女子从二七到四七，男子二八到四八均为肾气强健之时，人体就保持在快速的成长与持续的强壮时期，而从女子五七到七七，男子五八到八八肾气处于一个衰败的阶段，而人的身体机能在不同阶段也有了或多或少的、各个部位的减退，也说明了，阳气之于人体的重要性，以及阳气之于人体的作用。如：小儿为纯阳之体，出生时，其两手紧握，便将其看作握着自己的命，也是自己的阳气，进一步说就好比老人去世，都说撒手人寰，没有撒脚人寰，撒心人寰等等说辞，也说是，没气了，从未见过说没血津液精了之类的，所以大胆推测之后得出了小儿出生手握阳气的说法。 3.2. 阳气的作用 笔者认为正是阳气才给了人类抵抗重力的根本。正如开篇所说，人类能够直立，是浊阴下降实其四肢所致，那么是什么给了浊阴下降的动力呢？毫无疑问，正是阳气。此外，再来比较一下阳气足与阳气不足的人的行为，便说的清楚明白了，孩子为纯阳之体，有些老人阳气虚衰最为常见，我便以此比较，孩子小时候爱高处，爱坐在父亲的肩头，爱“骑马”，这些行为全是在增加自己的重力势能，换句话说就是在抵抗重力做功；而老人则相反，他们往往喜欢弯腰，喜欢脚踏实地的，喜欢安安静静的坐着，就是因为其阳气不足，导致其没有了抵抗重力的动力，所以只有靠外部的椅子，床，大地来给他弹力，使其外部构成与重力的平衡。男女之间也看的出来，男为阳女为阴，所以有些男生在走路的时候就爱蹦，就爱跳，而女生则是安安静静，一步一步地走。“天人合一”为中医的哲学理论基础，而又源自于自然，例如稻谷成熟的时候，谷穗都会下垂，就是因为稻谷在未成熟之时，需要阳气的温煦和推动，使其能够快速的成长，在这个时候，因为阳气向上、向阳的特性，就会牵拉谷穗使其向上，而稻谷一旦成熟，其中的物质就大多数转化为了淀粉，就需要减缓代谢功能，来减少淀粉的消耗，在这个时候，其内部就不需要太多的阳气，只需要维持正常、必须的生命活动即可，而其阳气减少之后，就不存在足以抵抗重力的阳气的量，所以谷穗才会下垂。 3.3. 有关阳气的假设 笔者做了如下假设：阳气，笔者认为，可以将其理解为给予了人更多的能量，如同气虚之人使用补气药，可以举例为事实的方子比比皆是，例如补中益气汤，补阳还五汤之类。为方便理解，可以认为是为能量缺少的人补充能量，就好像手机没电充电一样。人好像一个容器，当他承受不了这么多能量的时候，就会出于其本能，寻找宣泄的出口，人就会不自然的上升，因为消耗能量，抵抗重力是最方便的了。而且单纯从运动学的角度来做功，W = Fl = mal，当人的质量与移动的距离一定时，如果想做功大于重力，其加速度必须大于9.8 m/s 2 ，对于人类来说，这个加速度实在难以达到。但是与其说难以达到，不如说难以持续，例如，100米短跑，现在的记录为9秒58，但如果人能以加速度为9.8 m/s 2 跑上100米，大概只需四到五秒的时间，这种速度，已经超越了目前人体所能承受的极限了。
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user: 摘 要 知识图由事实节点和有向边组成的三元组相互连接而成，本体为这些事实和有向边提供抽象层面的语义信息支持，能够对工程领域难以结构化的知识提供形式化的表达，高效的工程领域知识图语义查询是十分必要的。本文针对工程知识表示和语义信息查询实际需求，采用面向对象技术，设计和实现一个混合开放世界假设和封闭世界假设，融合OWL本体和SWRL规则，基于逆向推理的知识图语义查询方法。该方法采用SQWRL查询风格，扩展了其语义查询限制。最后通过加工特征自动识别实例，验证语义查询的可行性。 关键词 :工程语义信息，本体，知识图，查询，知识推理，规则 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 知识系统一直是强人工智能系统的核心，它以大量形式化的知识作为基础，通过计算机进行推理，满足各种应用对知识的需求。本体作为一种形式化的、对于共享概念明确的显式表示，能更好地表示各种术语、概念所隐含的知识 [ 1 ] 。随着语义Web技术的发展，基于本体的知识表示方法已经得到广泛的应用。OWL (Web Ontology Language， OWL)是由国际万维网组织W3C推荐和使用的基于本体的语义Web建模语言 [ 2 ] ，集成语义Web规则语言SWRL (Semantics Web rule language， SWRL)构成目前强大的知识表示工具 [ 3 ] ，使得知识表示具有更强大表示能力和推理能力。知识图(Knowledge Graph)是Google公司2012年提出的一种表示知识的数据结构 [ 4 ] ，旨在实现更智能的搜索引擎；知识图本质上是基于语义网络的知识库，其核心是采用RDF (Resource Description Framework， RDF)三元组图模式描述知识实例(或者事实)及它们之间的语义关系。 然而，知识系统的一个重要的要求是能对知识表示的语义信息查询。W3C推荐的OWL本体标准查询语言为SPARQL (Simple Protocol and RDF Query Language， SPARQL) [ 5 ] ，它是建立在图模式匹配上的查询语言；基于描述逻辑查询语义信息，但缺乏与基于Horn逻辑的SWRL规则的集成，推理查询能力有限。SQWRL (Semantic Query-enhanced Web Rule Language， SQWRL) [ 6 ] 是基于SWRL规则的查询语言，通过定义一组用于查询的运算符及融合SWRL规则实现查询，可以很好地将Horn规则与OWL本体融合，作为一个插件应用在Protégé本体编辑平台上，也提供Java API。Jena是惠普实验室使用Java语言开发的开源语义Web框架，它内置了支持OWL本体语言的推理机 [ 7 ] ，但需要将实例和规则执行繁琐的转化步骤；此外，应用较广泛的推理机还有Pellet、FaCT++、RACER、HermiT等 [ 8 ] 。 另一方面，上述基于OWL本体的知识表示和推理技术都是基于开放世界假设(Open-world Assumption， OWA) [ 9 ] ，即假设任何一个命题都是真的，无论事实是否是真，都不能作否定的回答，面对Internet这样一个无限知识资源场景，OWA假设有其合理性，这也与一阶逻辑的单调性密切相关。但是在工程应用领域，对一个具体的应用场景，信息是完整和封闭的，符合封闭世界假设(Closed-world Assumption， CWA)对一个查询命题需要做出“真”和“假”的回答，完全采用OWA假设的推理机制会限制很多查询功能，有时还会产生不正确的结果 [ 9 ] 。 本文针对工程知识表示和语义信息查询实际需求，采用面向对象技术，设计和实现一个混合OWA和CWA，融合OWL本体和SWRL规则逆向推理的知识图语义查询方法，开发一个C++API动态库接口；通过实例验证，为工程信息知识表示和语义查询提供一个有效的工具。