机器学习研究现状与发展趋势
摘要:
机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演译。
机器学习是关于理解与研究学习的内在机制、建立能够通过学习自动提高自身水平的计算机程序的理论方法的。近年来机器学习理论在诸多应用领域得到成功的应用与发展，已成为计算机科学的基础及热点之一。采用机器学习方法的计算机程序被成功用于机器人下棋程序、语音识别、信用卡欺诈监测、自主车辆驾驶、智能机器人等应用领域，除此之外机器学习的理论方法还被用于大数据集的数据挖掘这一领域。实际上，在任何有经验可以积累的地方，机器学习方法均可发挥作用。
机器学习的研究是根据生理学、认知科学等对人类学习机理的了解，建立人类学习过程的计算模型或认识模型，发展各种学习理论和学习方法，研究通用的学习算法并进行理论上的分析，建立面向任务的具有特定应用的学习系统。这些研究目标相互影响相互促进。
本文主要叙述了
1.机器学习的研究现状,包括定义,应用领域,研究意义,发展史,系统结构,和对其进行各种角度的分类.
2.机器学习的发展趋势。
引言:
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按照人工智能大师西蒙的观点，学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或者改进，使得系统在下一次执行同样任务或类似任务时，会比现在做得更好或效率更高。西蒙对学习给出的定义本身，就说明了学习的重要作用。
机器能否象人类一样能具有学习能力呢？1959年美国的塞缪尔(Samuel)设计了一个下棋程序，这个程序具有学习能力，它可以在不断的对奕中改善自己的棋艺。4年后，这个程序战胜了设计者本人。又过了3年，这个程序战胜了美国一个保持8年之久的常胜不败的冠军。这个程序向人们展示了机器学习的能力，提出了许多令人深思的社会问题与哲学问题。
什么叫做机器学习？至今，还没有统一的“机器学习”定义，而且也很难给出一个公认的和准确的定义。为了便于进行讨论和估计的进展，有必要对机器学习给出定义，即使这种定义是不完全的和不充分的。顾名思义，机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门。稍为严格的提法是：机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。这里所说的“机器”，指的就是计算机；现在是电子计算机，以后还可能是中子计算机、光子计算机或神经计算机等等。
机器学习的研究是根据生理学、认知科学等对人类学习机理的了解，建立人类学习过程的计算模型或认识模型，发展各种学习理论和学习方法，研究通用的学习算法并进行理论上的分析，建立面向任务的具有特定应用的学习系统。这些研究目标相互影响相互促进。
机器学习是关于理解与研究学习的内在机制、建立能够通过学习自动提高自身水平的计算机程序的理论方法的。近年来机器学习理论在诸多应用领域得到成功的应用与发展，已成为计算机科学的基础及热点之一。
机器学习已经有了十分广泛的应用例如搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。
与机器学习有关的学术活动空前活跃。国际上除每年一次的机器学习研讨会外，还有计算机学习理论会议以及遗传算法会议。
机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域，也是人工智能和神经计
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算的核心研究课题之一。现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力，至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。对机器学习的讨论和机器学习研究的进展，必将促使人工智能和整个科学技术的进一步发展。
正文
1.机器学习的定义,研究意义,应用领域
学习是人类具有的一种重要智能行为，但究竟什么是学习，长期以来却众说纷纭。社会学家、逻辑学家和心理学家都各有其不同的看法。至今，还没有统一的“机器学习”定义，而且也很难给出一个公认的和准确的定义。比如，Langley（1996) 定义的机器学习是“机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”。
尽管如此，为了便于进行讨论和估计的进展，有必要对机器学习给出定义，即使这种定义是不完全的和不充分的。顾名思义，机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门。稍为严格的提法是：机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。这里所说的“机器”，指的就是计算机；现在是电子计算机，以后还可能是中子计算机、光子计算机或神经计算机等等
机器能否象人类一样能具有学习能力呢？1959年美国的塞缪尔(Samuel)设计了一个下棋程序，这个程序具有学习能力，它可以在不断的对弈中改善自己的棋艺。4年后，这个程序战胜了设计者本人。又过了3年，这个程序战胜了美国一个保持8年之久的常胜不败的冠军。这个程序向人们展示了机器学习的能力，提出了许多令人深思的社会问题与哲学问题。
机器的能力是否能超过人的，很多持否定意见的人的一个主要论据是：机器是人造的，其性能和动作完全是由设计者规定的，因此无论如何其能力也不会超过设计者本人。这种意见对不具备学习能力的机器来说的确是对的，可是对具备学习能力的机器就值得考虑了，因为这种机器的能力在应用中不断地提高，过一段时间之后，设计者本人也不知它的能力到了何种水平。
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最主要的应用领域有：专家系统、认知模拟、规划和问题求解、数据挖掘、网络信息服务、图象识别、故障诊断、自然语言理解、机器人和博弈等领域。
2.机器学习的发展史
机器学习是人工智能研究较为年轻的分支，它的发展过程大体上可分为4个时期。
第一阶段是在50年代中叶到60年代中叶，属于热烈时期。…>
第二阶段是在60年代中叶至70年代中叶，被称为机器学习的冷静时期。
第三阶段是从70年代中叶至80年代中叶，称为复兴时期。
机器学习的最新阶段始于1986年。
机器学习进入新阶段的重要表现在下列诸方面：
(1) 机器学习已成为新的边缘并在高校形成一门课程。它综合应用心理学、生物学和神经生理学以及数学、自动化和计算机科学形成机器学习理论基础。
(2) 结合各种学习方法，取长补短的多种形式的集成学习系统研究正在兴起。特别是连接学习符号学习的耦合可以更好地解决连续性信号处理中知识与技能的获取与求精问题而受到重视。
(3) 机器学习与人工智能各种基础问题的统一性观点正在形成。例如学习与问题求解结合进行、知识表达便于学习的观点产生了通用智能系统SOAR的组块学习。类比学习与问题求解结合的基于案例方法已成为经验学习的重要方向。
(4) 各种学习方法的应用范围不断扩大，一部分已形成商品。归纳学习的知识获取工具已在诊断分类型专家系统中广泛使用。连接学习在声图文识别中占优势。分析学习已用于设计综合型专家系统。遗传算法与强化学习在工程控制中有较好的应用前景。与符号系统耦合的神经网络连接学习将在企业的智能管理与智能机器人运动规划中发挥作用。
(5) 与机器学习有关的学术活动空前活跃。国际上除每年一次的机器学习研讨会外，还
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有计算机学习理论会议以及遗传算法会议。
3.机器学习分类
1、基于学习策略的分类
学习策略是指学习过程中系统所采用的推理策略。一个学习系统总是由学习和环境两部分组成。由环境（如书本或教师）提供信息，学习部分则实现信息转换，用能够理解的形式记忆下来，并从中获取有用的信息。在学习过程中，学生（学习部分）使用的推理越少，他对教师（环境）的依赖就越大，教师的负担也就越重。学习策略的分类标准就是根据学生实现信息转换所需的推理多少和难易程度来分类的，依从简单到复杂，从少到多的次序分为以下五种基本类型：
１）机械学习(Rote learning)
学习者无需任何推理或其它的知识转换，直接吸取环境所提供的信息。如塞缪尔的跳棋程序，纽厄尔和西蒙的LT系统。这类学习系统主要考虑的是如何索引存贮的知识并加以利用。系统的学习方法是直接通过事先编好、构造好的程序来学习，学习者不作任何工作，或者是通过直接接收既定的事实和数据进行学习，对输入信息不作任何的推理。
２）示教学习(Learning from instruction或Learning by being told)。
学生从环境（教师或其它信息源如教科书等）获取信息，把知识转换成内部可使用的表示形式，并将新的知识和原有知识有机地结合为一体。所以要求学生有一定程度的推理能力，但环境仍要做大量的工作。教师以某种形式提出和组织知识，以使学生拥有的知识可以不断地增加。这种学习方法和人类社会的学校教学方式相似，学习的任务就是建立一个系统，使它能接受教导和建议，并有效地存贮和应用学到的知识。目前，不少专家系统在建立知识库时使用这种方法去实现知识获取。示教学习的一个典型应用例是FOO程序。
3）演绎学习(Learning by d ction)。
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学生所用的推理形式为演译推理。推理从公理出发，经过逻辑变换推导出结论。这种推理是"保真"变换和特化(specialization)的过程，使学生在推理过程中可以获取有用的知识。这种学习方法包含宏操作(macro-operation)学习、知识编辑和组块(Chunking)技术。演绎推理的逆过程是归纳推理。
4）类比学习(Learning by analogy)。
利用二个不同领域（源域、目标域）中的知识相似性，可以通过类比，从源域的知识（包括相似的特征和其它性质）推导出目标域的相应知识，从而实现学习。类比学习系统可以使一个已有的计算机应用系统转变为适应于新的领域，来完成原先没有设计的相类似的功能。类比学习需要比上述三种学习方式更多的推理。它一般要求先从知识源（源域）中检索出可用的知识，再将其转换成新的形式，用到新的状况（目标域）中去。类比学习在人类科学技术发展史上起着重要作用，许多科学发现就是通过类比得到的。例如著名的卢瑟福类比就是通过将原子结构（目标域）同太阳系（源域）作类比，揭示了原子结构的奥秘。
５）基于解释的学习(Explanation-based learning, EBL)。
学生根据教师提供的目标概念、该概念的一个例子、领域理论及可操作准则，首先构造一个解释来说明为什该例子满足目标概念，然后将解释推广为目标概念的一个满足可操作准则的充分条件。EBL已被广泛应用于知识库求精和改善系统的性能。著名的EBL系统有迪乔恩（G.DeJong）的GENESIS, 米切尔（T.Mitchell）的LEXII和LEAP, 以及明顿（S.Minton）等的PRODIGY。
６）归纳学习(Learning from induction)。
归纳学习是由教师或环境提供某概念的一些实例或反例，让学生通过归纳推理得出该概念的一般描述。这种学习的推理工作量远多于示教学习和演绎学习，因为环境并不提供一般性概念描述（如公理）。从某种程度上说，归纳学习的推理量也比类比学习大，因为没有一个类似的概念可以作为"源概念"加以取用。归纳学习是最基本的，发展也较为成熟的学习方法，在人工智能领域中已经得到广泛的研究和应用。
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2.按应用领域分类
目前最主要的应用领域有: 专家系统、认知模拟、规划和问题求解、数据挖掘、网络信息服务、图象识别、故障诊断、自然语言理解、机器人和博弈等领域。
从机器学习的执行部分所反映的任务类型上看，目前大部分的应用研究领域基本上集中于以下两个范畴：分类和问题求解。
（1）分类任务要求系统依据已知的分类知识对输入的未知模式（该模式的描述）作分析，以确定输入模式的类属。相应的学习目标就是学习用于分类的准则（如分类规则）。
（2）问题求解任务要求对于给定的目标状态,??寻找一个将当前状态转换为目标状态的动作序列；机器学习在这一领域的研究工作大部分集中于通过学习来获取能提高问题求解效率的知识（如搜索控制知识，启发式知识等）。
4.机器学习技术的发展趋势
从目前研究趋势看，机器学习今后主要的研究方向如下：1)人类学习机制的研究：2)发展和完善现有学习方法，同时开展新的学习方法的研究：3)建立实用的学习系统，特别是开展多种学习方法协同工作的集成化系统的研究：4)机器学习有关理论及应用的研究．机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域，也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力，至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。对机器学习的讨论和机器学习研究的进展，必将促使人工智能和整个科学技术的进一步发展。
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结论
我发现,机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域，也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力，至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。对机器学习的讨论和机器学习研究的进展，必将促使人工智能和整个科学技术的进一步发展。
从目前研究趋势看，机器学习今后主要的研究方向如下：1)人类学习机制的研究：2)发展和完善现有学习方法，同时开展新的学习方法的研究：3)建立实用的学习系统，特别是开展多种学习方法协同工作的集成化系统的研究：4)机器学习有关理论及应用的研究．
最主要的应用领域有：专家系统、认知模拟、规划和问题求解、数据挖掘、网络信息服务、图象识别、故障诊断、自然语言理解、机器人和博弈等领域。
与机器学习有关的学术活动空前活跃。国际上除每年一次的机器学习研讨会外，还有计算机学习理论会议以及遗传算法会议。
机器学习是关于理解与研究学习的内在机制、建立能够通过学习自动提高自身水平的计算机程序的理论方法的。近年来机器学习理论在诸多应用领域得到成功的应用与发展，已成为计算机科学的基础及热点之一。
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参考文献
1.王文《浅析机器学习的研究与应用》《计算机与信息技术》2010年Z2期
2. Tom Mitchell 《Machine Learning》机械工业出版社2003年1月
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智能移动机器人的现状和发展 姓名 学号 班级：
智能移动机器人的现状及其发展 摘要：本文扼要地介绍了智能移动机器人技术的发展现状，以及世界各国智能移动机器人的发展水平，然后介绍了智能移动机器人的分类，从几个典型的方面介绍了智能移动机器人在各行各业的广泛应用，讨论了智能移动机器人的发展趋势以及对未来技术的展望，最后提出了自己的建议和设想，分析我国在智能移动机器人方面发展并提出期望。 关键词：智能移动机器人；发展现状；应用；趋势 1引言 机器人是一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机，或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。智能移动机器人则是一个在感知 - 思维 - 效应方面全面模拟人的机器系统，外形不一定像人。它是人工智能技术的综合试验场，可以全面地考察人工智能各个领域的技术，研究它们相互之间的关系。还可以在有害环境中代替人从事危险工作、上天下海、战场作业等方面大显身手。一部智能移动机器人应该具备三方面的能力：感知环境的能力、执行某种任务而对环境施加影响的能力和把感知与行动联系起来的能 力。智能移动机器人与工业机器人的根本区别在于，智能移动机器人具有感知功 能与识别、判断及规划功能[1] 。 随着智能移动机器人的应用领域的扩大，人们期望智能移动机器人在更多领 域为人类服务，代替人类完成更复杂的工作。然而,智能移动机器人所处的环境 往往是未知的、很难预测。智能移动机器人所要完成的工作任务也越来越复杂; 对智能移动机器人行为进行人工分析、设计也变得越来越困难。目前，国内外对 智能移动机器人的研究不断深入。 本文对智能移动机器人的现状和发展趋势进行了综述，分析了国内外的智能 移动机器人的发展，讨论了智能移动机器人在发展中存在的问题，最后提出了对 智能移动机器人发展的一些设想。 1
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机器人发展历史、现状、应用、及发展 趋势 院系：信息工程学院 专业：电子信息工程 姓名：王炳乾
机器人发展历史、现状、应用、及发展趋势 摘要：随着计算机技术不断向智能化方向发展,机器人应用领域的不断扩展和深化,机器人已成为一种高新技术产业,为工业自动化发挥了巨大作用,将对未来生产和社会发展起越来越重要的作用。文章介绍了机器人的国内国外的发展历史、状况、应用、并对机器人的发展趋势作了预测。 关键词：机器人;发展；现状；应用；发展趋势。 1．机器人的发展史 1662年，日本的竹田近江利用钟表技术发明了自动机器玩偶并公开表演。 1738年，法国技师杰克·戴·瓦克逊发明了机器鸭，它会嘎嘎叫、进食和游泳。 1773年，瑞士钟表匠杰克·道罗斯发明了能书写、演奏的玩偶，其体内全是齿轮和发条。它们手执画笔、颜料、墨水瓶，在欧洲很受青睐。 保存至今的、最早的机器人是瑞士的努萨蒂尔历史博物馆里少女形象的玩偶，有200年历史。她可以用风琴演奏。 1893年，在机械实物制造方面，发明家摩尔制造了“蒸汽人”，它靠蒸汽驱动行走。 20世纪以后，机器人的研究与开发情况更好，实用机器人问世。 1927年，美国西屋公司工程师温兹利制造了第一个机器人“电报箱”。它是电动机器人，装有无线电发报机。 1959年第一台可以编程、画坐标的工业机器人在美国诞生。 现代机器人 有关现代机器人的研究始于20世纪中期，计算机以及自动化技术的发展、原子能的开发利用是前提条件。1946年，第一台数字电子计算机问世。随后，计算机大批量生产的需要推动了自动化技术的发展。1952年，数控机床诞生，随后相关研究不断深入；同时，各国原子能实验室需要代替人类处理放射性物质的机械。
机器学习研究现状与发展趋势 计算机科学与软件学院 引言: 机器能否象人类一样能具有学习能力呢？1959年美国的塞缪尔(Samuel)设计了一个下棋程序，这个程序具有学习能力，它可以在不断的对奕中改善自己的棋艺。4年后，这个程序战胜了设计者本人。又过了3年，这个程序战胜了美国一个保持8年之久的常胜不败的冠军。这个程序向人们展示了机器学习的能力，提出了许多令人深思的社会问题与哲学问题。 机器学习的研究是根据生理学、认知科学等对人类学习机理的了解，建立人类学习过程的计算模型或认识模型，发展各种学习理论和学习方法，研究通用的学习算法并进行理论上的分析，建立面向任务的具有特定应用的学习系统。这些研究目标相互影响相互促进。 机器学习是关于理解与研究学习的内在机制、建立能够通过学习自动提高自身水平的计算机程序的理论方法的学科。近年来机器学习理论在诸多应用领域得到成功的应用与发展，已成为计算机科学的基础及热点之一。 机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域，也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力，至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。对机器学习的讨论和机器学习研究的进展，必将促使人工智能和整个科学技术的进一步发展。 一.机器学习的发展史 机器学习是人工智能研究较为年轻的分支，它的发展过程大体上可分为4个时期。 第一阶段是在50年代中叶到60年代中叶，属于热烈时期。…> 第二阶段是在60年代中叶至70年代中叶，被称为机器学习的冷静时期。 第三阶段是从70年代中叶至80年代中叶，称为复兴时期。 机器学习的最新阶段始于1986年。 机器学习进入新阶段的重要表现在下列诸方面： (1) 机器学习已成为新的边缘学科并在高校形成一门课程。它综合应用心理学、生物学和神经生理学以及数学、自动化和计算机科学形成机器学习理论基础。 (2) 结合各种学习方法，取长补短的多种形式的集成学习系统研究正在兴起。特别是连接学习符号学习的耦合可以更好地解决连续性信号处理中知识与技能的获取与求精问题而受到重视。 (3) 机器学习与人工智能各种基础问题的统一性观点正在形成。例如学习与问题求解结合进行、知识表达便于学习的观点产生了通用智能系统SOAR的组块学习。类比学习与问题求解结合的基于案例方法已成为经验学习的重要方向。 (4) 各种学习方法的应用范围不断扩大，一部分已形成商品。归纳学习的知识获取工具已在诊断分类型专家系统中广泛使用。连接学习在声图文识别中占优势。分析学习已用于设计综合型专家系统。遗传算法与强化学习在工程控制中有较好的应用前景。与符号系统耦合的神经网络连接学习将在企业的智能管理与智能机器人运动规划中发挥作用。 (5) 与机器学习有关的学术活动空前活跃。国际上除每年一次的机器学习研讨会外，还有计算机学习理论会议以及遗传算法会议。 二.机器学习分类 1、基于学习策略的分类 学习策略是指学习过程中系统所采用的推理策略。一个学习系统总是由学习和环境两部分组成。由环境（如书本或教师）提供信息，学习部分则实现信息转换，用能够理解的形
2011／2 机械制造49卷第558期 纵观历史研究文献，国内外对工业机器人的研究热点问题主要分为3个方面：仿生机器人与新型机构、机器人的定位与地图创建、机器人-环境交互。本文将分别就以上3方面对研究现状进行简要分析，并对工业机器人的发展趋势作了预测。 1工业机器人的发展历程 自1954年美国戴沃尔最早提出了工业机器人的 概念以来，工业机器人就得以不断地发展。概括起来，工业机器人的发展历程为3代： 第1代：示教再现型机器人，但不具备反馈能力。如郭勇等人[1]研制的挖掘机手柄自动操作机构，该机构结构简单，能够实现动作示教再现。 第2代：有感觉的机器人，不仅具有内部传感器，而且具有外部传感器，能获得外部环境信息。如P.l Liljeb.ck 等人研制的蛇形机器人就装有内部测转速的 传感器，以及外部测力的传感器，该机器人能够在不规则环境中具有一定的运动能力。 第3代：智能机器人。定义为“可自动控制的装置，能理解指示命令，感知环境，识别对象，规划自身操作程序来完成任务”。如John Vannoy 等人采用实时可适应性的运动规划（RAMP ）算法的PUMA560机械臂，它能在复杂动态环境中自动识别来自不同方向的移动或静止的障碍物，主动规划路径，进而完成预定任务。 2 国外工业机器人的研究现状 2.1 仿生机器人与新型机构 对人的研究，国外侧重于对人行走时的步态分析， 通过对人脚形状的分析，得出具有圆形截面的脚趾和脚后跟以及具有扁平截面的连接脚趾和脚后跟的中间 部分具有最佳的动力学性能。对人形机器人步态规划问题，Xia Zeyang 等人提出了一种基于样品的决定性的脚步规划方法，该方法综合考虑了自身独特的运动能力和稳定性。对于在不同类型障碍的复杂环境中脚步规划，Yasar Ayaz 采用与人走近障碍物时绕过的方法，通过脚步实时的生成成功避开障碍物。此外，对于双足步行机器人的复杂地面运动的研究也有新的进展，研究出一种新型的双足机构，能实现不平区域稳定地行走，该足由4个分别带光学传感器的鞋钉组成，总重1.5kg 。对动物的研究则表现为对诸如蛇、鱼的结构以及运动性能的研究。仿蛇机器人不仅可以作为管道检测装置，也可以作为地震或矿难探索装置，更可以当作极地探测器来进行科研活动。Shigeo 和Hiroya Yamada 就将仿蛇机器人的机械结构分为5种类型：活 动的弯曲关节式；活动的弯曲和拉伸关节式；活动的弯曲关节和活动的车轮式；被动弯曲关节和活动车轮式；活动的弯曲关节和履带式。Aksel Andreas Transeth 等采用摩擦力模型方法建立了一蛇形机器人模型，该机器人能与包括地面的障碍物以外的物体接触，对地震或矿区救援很有帮助。Kristin Y.Pettersen 等人对蛇形机器人在存在障碍物环境中运动进行了复合建模，仿真结构证明该模型能实现不规则环境中的一般运动。但蛇形机器人目前要真正达到在复杂环境中畅通无阻地运动，还有待进一步研究。对海洋的开发，相对于其它的水下自动化装置，仿生鱼具有更好的推进力和流体适应性。其研究主要体现在结构和运动特性上。Jun Gao 和K.H.Low 等人对胸鳍驱动和尾鳍驱动鱼形机器 人进行了分析，讨论了鱼结构和运动各参数的关系。 Yu Zhong 等人对由阀体与尾鳍构成的机器人鱼的运 动性能进行了研究，采用量纲分析方法，建立了一种能预测运动的机器鱼模型。Giuseppe Tortora 等人设计了 工业机器人研究现状及发展趋势 □ 曹文祥 □ 冯雪梅 武汉理工大学机电工程学院 武汉 430070 摘 要：作为最典型的机电一体化的高科技装备，工业机器人得到了非常广泛的应用。综述了国内外工业机器人的 研究热点现状，并预测了其发展趋势。 关键词：工业机器人现状 发展趋势 中图分类号：TP242.2 文献标识码：A 文章编号：1000－4998(2011)02－0041－03 Abstract:As the typical high-tech equipment of mechanoelectronic integration,industrial robots have been widely used.The current situation of research hot points of IR is presented and the developing trend forecasted. Key Words:Industrial Robot (IR)Current Situation Developing Trend 收稿日期：2010年9月 41
工业机器人发展现状与趋势 工业机器人是集机械、电子、控制、计算机、传感器、人工智能等多学科先进技术于一体的现代制造业重要的自动化装备。自从1962年美国研制出世界上第一台工业机器人以来，机器人技术及其产品发展很快，已成为柔性制造系统(FMS)、自动化工厂(FA)、计算机集成制造系统(CIMS)的自动化工具。 广泛采用工业机器人，不仅可提高产品的质量与产量，而且对保障人身安全，改善劳动环境，减轻劳动强度，提高劳动生产率，节约原材料消耗以及降低生产成本，有着十分重要的意义。和计算机、网络技术一样，工业机器人的广泛应用正在日益改变着人类的生产和生活方式。 一、工业机器人技术现状及国内外发展的趋势 工业机器人是最典型的机电一体化数字化装备，技术附加值很高，应用范围很广，作为先进制造业的支撑技术和信息化社会的新兴产业，将对未来生产和社会发展起着越来越重要的作用。国外专家预测，机器人产业是继汽车、计算机之后出现的一种新的大型高技术产业。据联合国欧洲经济委员会(UNECE)和国际机器人联合会(IFR)的统计，世界机器人市场前景看好，从20世纪下半叶起，世界机器人产业一直保持着稳步增长的良好势头。进入20世纪90年代，机器人产品发展速度加快，年增长率平均在10％左右。2004年增长率达到创记录的20％。其中，亚洲机器人增长幅度最为突出，高达43%，如图1所示。
各区域用户工业机器人定购指数（以1996年作为100） 国外机器人领域发展近几年有如下几个趋势： 1．工业机器人性能不断提高（高速度、高精度、高可*性、便于操作和维修），而单机价格不断下降，平均单机价格从91年的10．3万美元降至97年的6．5万美元。 2．机械结构向模块化、可重构化发展。例如关节模块中的伺服电机、减速机、检测系统三位一体化；由关节模块、连杆模块用重组方式构造机器人整机；国外已有模块化装配机器人产品问市。 3．工业机器人控制系统向基于PC机的开放型控制器方向发展，便于标准化、网络化；器件集成度提高，控制柜日见小巧，且采用模块化结构；大大提高了系统的可*性、易操作性和可维修性。 4．机器人中的传感器作用日益重要，除采用传统的位置、速度、加速度等传感器外，装配、焊接机器人还应用了视觉、力觉等传感器，而遥控机器人则采用视觉、声觉、力觉、触觉等多传感器的融合技术来进行环境建模及决策控制；多传感器融合配置技术在产品化系统中已有成熟应用。
第1章绪论 1.1我国公路现状 交通运输业是国民经济中从事运送货物和旅客的社会生产部门，是国民经济和社会发展的动脉，是经济社会发展的基础行业、先行产业。交通运输主要包括铁路、公路、水运、航空、管道五种运输方式，其中，铁路、水运、航空、管道起着“线”的作用，公路则起着“面”的作用，各种运输方式之间通过公路路网联结起来，形成四通八达、遍布城乡的运输网络。改革开放以来，灵活、快捷的公路运输发展迅速，目前，在综合运输体系中，公路运输客运量、货运量所占比重分别达90％以上和近80％。高速公路是经济发展的必然产物，在交通运输业中有着举足轻重的地位。在设计和建设上，高速公路采取限制出入、分向分车道行驶、汽车专用、全封闭、全立交等较高的技术标准和完善的交通基础设施，为汽车快速、安全、经济、舒适运行创造了条件。与普通公路相比，高速公路具有行车速度快、通行能力大、运输成本低、行车安全、舒适等突出优势，其行车速度比普通公路高出50％以上，通行能力提高了2~6倍,并可降低30％以上的燃油消耗、减少1/3的汽车尾气排放、降低1/3的交通事故率。 新中国成立以来，经过60多年的建设，公路建设有了长足发展。2011年初正值“十一五”规划结束，“十二五”规划伊始。“十一五”时期是我国公路交通发展速度最快、发展质量最好、服务水平提升最为显著的时期。经过4年多的发展，公路交通运输紧张状况已实现总体缓解，基础设施规模迅速扩大，运输服务水平稳步提升，安全保障能力明显增强，为应对国际金融危机、保持经济平稳较快发展、加快经济发展方式转变、促进城乡区域协调发展、保障社会和谐稳定、进一步提高我国的综合国力和国际竞争力作出了重要贡献。 “十一五”前4年，全国累计完成公路建设投资2.93万亿元，年均增长近16％，约为“十一五”预计总投资的1.2倍，也超过了“九五”和“十五”的投资总和。公路建设投资的快速增长，极大地拉动和促进了国民经济的迅猛发展。从公路建设投资占同期全社会固定资产总投资的比重来看，“十一五”期间基本保持在4.5％左右。 在投资带动下，公路网规模不断扩大，截至2009年底，全国公路网总里程达到386万公里，其中高速公路6.51万公里，二级及以上公路42.52万公里，分别较"十五"末增加36.4万公里、2.5万公里和9.4万公里；全国公路网密度由“十五”末的每百平方公里34.8公里提升至40.2公里。预计到2010年底，全国公路网总里程将达到395万公里，高速公路超过7万公里，分别较“十五”末增加45.3万公里与3万公里。农村公路投资规模年均增长30%，总里程将达到345万公里，实现全国96%的乡镇通沥青（水泥）路。 “十一五”期间公路的快速发展，为扩大内需、拉动经济增长作出了突出贡献。特别是2008年以来，为应对国际金融危机，以高速公路为重点，建设步伐进一步加快，“十一五”末高速公路里程将达到"十五"末的1.78倍。“十一五”期间全社会高速公路建设累计投资达2万亿元，直接拉动GDP增长约3万亿元，拉动相关行业产出
北京市绿化隔离带可持续经营技术及效益评价 二、项目所属领域国内外研究开发现状和发展趋势 1、由城市绿地到城市林业的发展 城市绿地是城市中一种特殊的生态系统，它是城市系统中能够执行“吐故纳新”负反馈调节机制的子系统。这个系统一方面能为城市居民提供良好的生活环境，为城市生物提供适宜的生境；另一方面能增强城市景观的自然性、促进城市居民与自然的和谐共生。它是城市现代化和文明程度的重要标志。 绿地(green space)一词，各国的法律规范和学术研究对它的定义和范围有着不同的解释，西方城市规划概念中一般不提城市绿地，而是开敞空间(Open Space)，我国建国以来一直延用原苏联的绿地概念，包括城市区域内的各类公园、居住区绿地、单位绿地、道路绿化、墓地、农地、林地、生产防护绿地、风景名胜区、植物覆盖较好的城市待用地等。 尽管各国关于开敞空间(或绿地)的定义不尽相同，但它们都强调了开敞空间(或绿地)在城市中的自然属性，即都是为了保持、恢复或建立自然景观的地域。绿地作为城市的一种景观，是城市中保持自然景观，或使自然景观得到恢复的地域，是城市自然景观和人文景观的综合体现，是城市中最能体现生态性的生态空间，是构成城市景观的重要组成部分。在结构上为人工设计的植物景观、自然植物景观或半自然植物景观。绿地在城市中的功能和作用主要包括：组织城市空间的功能、生态功能（改善生态环境的功能、生物多样性保护功能）、游憩休闲功能、文化(历史)功能、教育功能、社会功能、城市防护和减灾功能。 城市绿地发展和研究进程包括：城市绿地思想启蒙阶段、城市绿地规划思想形成阶段、城市绿地理论和方法的发展阶段、城市绿地生态规划和建设阶段。 吴人韦[1]、汪永华[2]、胡衡生[3]等从城市公共绿地的起源开始介绍了国外城市绿地的发展历程，认为国外的城市绿地建设经历了从公园运动（1843～1887）、公园体系（1880～1890）、重塑城市（1898～1946）、战后大发展（1945～1970）、生物圈意识（1970年以后）等一系列由简单到复杂的城市绿地发展过程，其中“重塑城市”阶段提出了“田园城市”和城市绿带概念，绿带网络提供城区间的隔离、交通通道，并为城市提供新鲜空气。“有机疏散”理论中的城市与自然的有机结合原则，对以后的城市绿化建设具有深远的影响。1938年，英国议会通过了绿带法案（Green Belt Act）。1944年的大伦敦规划，环绕伦敦形成一道宽达5英里的绿带。1955年，又将该绿带宽度增加到6～10英里。英国“绿带政策”的主要目的是控制大城市无限蔓延、鼓励新城发展、阻止城市连体、改善大城市环境质量。早在1935年，莫斯科进行了第一个市政建设总体规划，规划在城市用地外围建立10公里宽的“森林公园带”；1960年调整城市边界时，“森林公园带”进一步扩大为10～15公里宽，北部最宽处达28公里；1971年，莫斯科采用环状、楔状相结合的绿地布局模式，将城市分隔为多中心结构。目前，德国城市森林建设已取得了让世人瞩目的成绩，其树种主要为乡土树种，基本上是高大的落叶乔木（栎类、栗类、悬铃木、杨树、核桃、欧洲山毛榉等）[4]。在绿化城
徐淑英《光明日报》（ 20１1年07月29日１1 版) 过去2０多年来，中国管理学研究关注西方情境的研究课题,验证西方发展出来的理论，并借用西方的研究方法论。而旨在解决中国企业面临的问题和针对中国管理现象提出有意义的理论解释，这方面的研究却迟滞不前。围绕到底是追求“中国管理理论”（即在中国管理情境中检验西方理论)还是“管理的中国理论”(即针对中国现象和问题提出自己的理论)的争论，很多学者作出了积极探索。中国的管理学研究者应遵循科学探究的自主性原则,保持对常规科学局限性的警觉,从事既能贡献普遍管理知识,又能解决中国管理问题的研究。 国际管理学研究中的一个现象 全球化商业活动的增加,不仅使得全球化的跨国公司对管理知识的需求大大增加，而且那些处于新兴经济体（比如俄罗斯、印度和中国）中的公司，由于在国际市场上扮演越来越重要的角色，也非常渴望得到管理实践所需的知识。除了新兴经济体外,许多发达地区的管理研究也十分活跃。有学者观察到了国际学者的一种明显偏好:从主流管理学文献(基本上是基于北美,特别是美国的文献)中套用已有的理论、构念和方法来研究本土的现象。这导致了JameｓMａrch（詹姆斯·马奇)所认为的组织研究的“趋同化”。这个趋势是值得注意的,因为它有可能放慢有效的全球管理知识的发展速度，也会阻碍科学的进步。这样的趋势在中国也是存在的。
科学研究总是有目的的：执著于寻找真相（realiｔy)和追求真理(trｕth)。科学的研究方法确保了科学家的发现是接近于真理的,这也是所有科学研究应该达到的严谨性（rｉgor)标准。然而对于管理学这门应用科学来说,真理本身是不够的。管理研究的第二个目标是获取有益于提高实践水平的知识,这就是管理学者应该达到的切题性（ｒe ｌevａnce）标准。但现在大部分的中国学者都是严谨有余,切题不足。 目前,套用西方发展起来的理论在中国进行演绎性研究主导了中国管理学研究领域。用这种方法进行的研究倾向于把成果发表在国际性杂志上，尤其是国际顶尖杂志。这类研究成果验证了已有理论或者对其情境性边界进行了延伸研究，说明了如何使用现有研究成果来解释一些新情境下出现的独特现象和问题。但这样的研究倾向对现有的理论发展只能提供有限的贡献，因为它的目的并非寻找对地方性问题的新的解释。这种方法也限制了对中国特有的重要现象以及对中国有重要影响的事件的理解。 笔者并不认为学者的目标就是发展新的理论，而是提请注意这一事实:绝大部分中国的研究都不约而同地采用西方已有理论来解释中国现象。这一趋势形成的原因可以从两个方面进行解释。 首先是因为缺乏先进的科学研究方法的训练和对科学目的的正确理解。一些研究者错误地认为，科学的目的是发表文章，而非寻找对重要现象的恰当理解和解释。中国学者可以很快学会如何正确使用研
本课题国内外研究现状及发展趋势 医用信息系统同其他行业的信息系统相比具有其明显的特殊性，医用信息系统有大量的CT、MRI等的图象，B超、内窥镜等的视频数据，还有大量的CT、MRI、B超、PET、电子内窥镜等的医用检查设备。医用信息系统中大量的如HIS,RIS,PACS,MODALITY,CPR等部门级的系统之间有大量需要交流和共用的信息,如何将这些数据有效的交流，如何减少重复手工劳动,减少数据冗余.以提供给医生、护士从而提高诊断和治疗水平，或者提供给医院管理者以提高医院的管理水平.换而言之，就是将医院各部门之间的数据互相平滑高效的交流以及医用信息的整合集成成为世界各国致力于医用信息系统的专家学者和相关研究机构的研究话题。 Radiological Society of North America(RSNA)和Healthcare Information and Management Systems Society(HIMSS)提出了IHE框架试图解决这些信息的交流和集成问题。
IHE规范遵循DICOM标准和HL7标准.DICOM标准的全称是“医学数字成像与通信”（digital imaging and communication in medicine）标准，不仅支持医学放射图象，而且面向所有的医学图象，只要简单的增加相应的服务对象类（SOP）即可，可扩展到心电图，内窥镜图象，牙医图象，病理学图象等。HL7主要为面向健康的计算机系统提供临床、金融、管理信息的电子交换标准.IHE规范还提供了HL7到DICOM的互操作. 国内随着医疗行业改革,医疗服务行业开始面向市场,通过信息化的战略来提高医患的满意度以提到很多医院的议事日程.因此构建一个集成化的标准化的系统来及时的获取各种临床信息变的非常迫 切.目前国内有许多厂商拥有遵循DICOM标准的PACS系统,然而将
国外教学设计研究现状与发展趋势 教学设计过程所产生的问题的讨论、教学设计研究的发展趋势等方面对国外教学设计研究的现状与发展趋势进行了系统阐述。 随着科学技术的发展，心理学、教育学理论研究的深入，教学设计近年来成为国内外教育界关注的课题之一。考察国外教学设计的研究成果，对我们深化课堂教学改革，全面推行素质教育，提高教学效率将有莫大的启发。 一、国外教学设计研究的现状 如何提高课堂教学质量和教学效率一直是教学研究的核心问题。为了解决这个问题，许多教育工作者或从改变教学媒体、方法，或从精选教学内容，或从改进评价方式和课堂管理等进行深入的研究，但同时他们又感到单一方面的改革其效果不能令人满意。因此，他们开始重新思考教学设计的问题，并借鉴认知理论、技术学等新成果；从更为系统的角度探索问题，以找到在整体上提高教学效益的突破口。 1．学设计的概念 什么是教学设计？为了更清楚的理解这个概念，让我们先了解什么是教学和设计。美国的教育学家史密斯（P.L. Smith ）和拉根（T. J.Ragan）认为，教学就是信息的传递及促进学生达到预定、专门学习目标的活动。它是教育的一个分支，包含了学习、训练和讲授等活动。所谓设计，是指在进行某件事之前所作的有系统的计划过程或为了解决某个问题而实施的计划，它可以从精确性、细致性、系统性等方面去判断其效果的好坏。设计者必须以高度的精确和谨慎态度，具有系统计划一个方案的才能进行设计，否则，会导致时间的误用、资源的浪费甚至无效、沉闷和缺乏动机的学习。因此，设计应考虑许多可能影响实施计划或受计划实施所影响的因素。如，设计者要考虑可能影响教学成功的因素，通过上课，把预先设计好的视觉、听觉及其他传递形式的信息传递出去。所以，教学设计的特点除上面谈到的精确、细致和系统之外，还应有形象性、创造性、工艺性、扩展性和自然性等特点。由此可见，教学设计就是把教学原理转换成教学材料和教学活动计划的系统过程，是指为了达到预期教学目标而运用系统观点和方法，遵循教学过程基本规律，对教学活动进行系统计划的过程，是教什么（课程和内容等）与怎么教（组织、方法、策略、手段及其他传媒工具的使用等）的过程。具体来说，一方面它象工程那样需要以过去成功的原理为基础来计划他们的工作，不仅在功能方面，而且以生动的、吸引人的方式来设计事情或活动，建立用以指导他们决策、解决问题的程序。另一方面，这个系统过程是以一种书面的形式把将要完成的事情或活动的结果写下来，而不是变成实际的产品或结果。因此，当教学媒体不仅仅是教师时，系统的计划就显得尤其重要。好的教师有能力根据学生的需要马上调节教学。但当教学媒体不能迅速加以调节时（如印刷体的材料、录像材料、以电脑为基础的教学），以教学原理为基础的设计就显得相当重要。所以，教学设计过程主要依据三个方面进行设计：第一，教学的目标是什么？第二，教学策略和教学媒体有哪些？第三，我们如何检验所达到的结果？如何评价和修改教学材料？ 韦斯特（Charles K. West ）等人则从认知科学的角度来探讨教学设计。他们认为教学就是以系统的方式传授知识，是关于技术程序纲要或指南的实施。它也是指教师的行动、实践或职业活动。设计是计划或布局安排的意思，是指用某种媒介形成某件事情的结构方式。所以教学设计的研究应从以下几个方面出发：（1）在当今复杂的社会里，人们需要学会如何学习。这种需要大大地扩大了教学的目标，它应该包括学习者将能够了解并适当地运用认知策略；（2 ）教学设计应该使用认知策略作为教学的手段；（3 ）教师将充当教学传递活动中运用认知策略和奖励认知策略运用的模范；（4）把认知策略的知识、适当的应用以及对认知策略
国内外机器人发展现状及发展动向 一、全球机器人行业现状 (一)全球机器人行业现状 1、行业发展：增长态势延续 (1)预计2017年全球工业机器人销售量25万台 从2008年第四季度起，全球金融风暴导致工业机器人的销量急剧下滑。2010年全球工业机器人市场逐渐由2009年的谷底恢复。 2011年是全球工业机器人市场自1961年以来的行业顶峰，全年销售达16.6万台。2012年全球工业机器人销量为15.9万台，略有回落，主要原因是电气电子工业领域的销量有所下滑，但汽车工业机器人销量延续增长态势。 随着全球制造业产能自动化水平提升，特别是中国制造业升级，我们估计到2017年全球工业机器人销量达到25万台，年复合增长率9.5%. (2)预计到2017年全球工业机器人市场容量2700亿 2012年全球机器人本体市场容量为530亿元，本体加集成市场容量按本体大约三倍算，估计1600亿元。 估计2013年至2017年，包含本体和集成在内的全球工业机器人市场，年复合增长率约为11%。预计2017年全球工业机器人市场容量将达到2700亿元。 (3)预计到2017年全球服务机器人市场容量接近500亿 根据IFR数据，2012年全球个人(或家庭)用服务机器人市场容量为73亿元，公共服务机器人市场容量为208亿元。目前看公共服务机器人产业化走在前面，市场容量更大。 预计2013-2017年个人(或家庭)用服务机器人市场容量增长率为7%，公共服务机器人市场容量年均复合增长率为17%。到2017年，全球服务机器人市场容量将接近500亿元。如果智能家居算是广义的服务机器人，服务机器人市场容量会大很多。 2、全球机器人行业布局：日欧产业优势明显，中国市场潜力巨大 (1)工业机器人市场销量与存量 全球工业机器人本体市场以中欧美日为主。日、美、德、韩、中五国存量占全球比例达71.24%，销量达69.92%。 截至2012年底，全球机器人累计销量达到247万台。机器人平均使用寿命为12年，最长15年。估计现在全球机器人存量在120万台-150万台之间。 分区域看，亚洲/澳洲增幅达到9%。亚洲增幅主要由中国需求拉动，因为中国2012年工业机器人销量增幅达到30%。 分生产地和消费地看，日本是唯一的工业机器人净出口国，拥有全球最大的机器人产能，占据全球机器人产量的66%。机器人消费地最大的区域是除日本以外的亚洲地区，占比约34%，而且是以中国市场为主。 (2)全球工业机器人与机床行业销量的对比 工业机器人销量占机床销量比反映各国机器人使用情况。这个比例的上升在一定程度上代表着这个国家机器人普及水平的提升。我们给出美日德中四国的机器人销量占机床销量比，从这个数据和历年的变化趋势看各国机器人行业的发展状况。 美日德三国的机器人销量占机床销量比稳定在一定区间内(15%-25%)，表明
CAD的研究现状及发展趋势 计算机辅助设计技术是电子信息技术的一个重要组成部分；是促进科研成果开发和转化、实现设计自动化、加快国民经济发展和国防现代化 的一项关键新技术；是提高产品和工程设计水平、降低消耗、缩短科研和新产品开发周期、大幅度提高劳动生产率的重要手段；是科研单位提高 自主研发能力和管理水平、参与国际竞争的重要条件；也是进一步向计算机辅助制造、计算机集成制造系统发展的重要基础。 CAD技术的发展与应用水平已经成为一个国家科学技术现代化和工业现代化的重 要标志之一，它使产品设计工作的内容和方式发生了 根本性变革，彻底改变了传统手工设计绘图的方式，极大地提高了产品开发的速度，提高了设计精度。这一新技术的应用将人类的聪明才智 和创造能力与计算机高速而精确的计算能力、大容量的存储和数据处理功能结合起来，使两者相得益彰。 早期的CAD也就是计算机绘图，以完成图形的设计与绘制工作为主。经过40多年的研究与应用，CAD的概念已发生了本质飞跃，它不仅包括图形处理 ，还包括概念设计、造型设计和原理样机设计等内容。它吸收和运用了更多的与设计技术相关联的科学技术和理论，以及优化设计、可靠性设计、有限元分析 、价值分析和系统工程等知识。与传统设计方法比较，cad彻底改变了设计的方式，提出了新的设计理念，把设计人员从繁琐、机械的设计工作中解脱出来 ，将精力和聪明才智转移到创造性的设计过程中，大大提高了产品设计的精度和可靠新，缩短了产品设计周期，降低了产品的成本。 1、CAD建模技术的研究和发展 建模技术是CAD的核心技术，建模技术的研究、发展和应用，就代表了CAD技术的研究、发展和应用。下图给出了建模技术的发展情况。图中明确显示了从50年代至今建模技术的发展经历了二维建模、三维几何建模（包括线框建模、曲面建模、实体建模）、特征建模（包括参数化和变量化建模）及产品集成建模的发展过程。 二维建模是最初的CAD技术用来解决二维绘图问题的，后来发展为三维的几何建模技术。三维几何建模又分为线框建模、曲面建模和实体建模。线框建模是以线来构造三维物体，其主要算法是空间自由曲线的拟合和表达相对简单。曲面建模是由曲面来构造
I 课 程 考 试 论 文 题目 CRM 国内外研究现状和发展趋势分析 学 院 专 业 班 级 学 号 学生姓名 指导教师 二○一二年 三月
摘要 客户关系管理是目前国际上管理界和信息技术界共同关注的焦点问题, 也成为近年来国际管理界和信息技术界发展最迅速的领域之一。作为一项管理工程，CRM 自有其独特的复杂性，尤其是在中国企业的具体应用中，更夹杂了部分“中国特色”。在CRM不断发展的同时，也存在不少的问题。本文首先概述了CRM的起源和内涵，再从国内外展开分析CRM现状，最后提出CRM的发展趋势，说明了客户关系管理理论未来的研究方向。 关键词CRM；客户关系管理；研究现状；发展趋势 II
目录 摘要 .......................................................................................................... II 目录 ......................................................................................................... I II 第1章 CRM理论及其研究 . (1) 1.1 CRM的概念 (1) 1.2 CRM的内涵 (2) 第2章相关理论 (3) 2.1 国外研究现状 (3) 2.2 国内研究现状 (4) 2.3 国内外研究现状 (5) 第3章CRM的发展趋势 (7) 3.1 社交型CRM势不可挡 (7) 3.2 基于云的CRM服务将继续获得进一步发展 (8) 3.3 根据客户反馈及时调整流程改进顺序 (8) 3.4 CRM将与其它关键业务系统整合在一起 (8) 3.5 CRM将成为信息的汇聚地 (9) 参考文献 (10) III
(完整)分布式数据库研究现状及发展趋势 编辑整理： 尊敬的读者朋友们： 这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的，发布之前我们对文中内容进行仔细校对，但是难免会有疏漏的地方，但是任然希望（(完整)分布式数据库研究现状及发展趋势）的内容能够给您的工作和学习带来便利。同时也真诚的希望收到您的建议和反馈，这将是我们进步的源泉，前进的动力。 本文可编辑可修改，如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅，最后祝您生活愉快业绩进步，以下为(完整)分布式数据库研究现状及发展趋势的全部内容。
山西大学研究生学位课程论文（2014 —--— 2015 学年第 2 学期) 学院（中心、所）：计算机与信息技术学院 专业名称：计算机应用技术 课程名称：分布式数据库技术 论文题目：分布式数据库研究现状及发展趋势授课教师（职称）: 曹峰（) 研究生姓名: 刘杰飞 年级： 2014级 学号： 201422403003 成绩: 评阅日期: 山西大学研究生学院 2015年 6 月 17日
分布式数据库研究现状及发展趋势 摘要随着大数据、云时代的到来，数据库应用需求的拓展和计算机硬件环境的变化,特别是计算机网络与数字通信技术的飞速发展，卫星通信、蜂窝通信、计算机局域网、广域网和激增的Intranet及Internet得到了广泛应用,使分布式数据库系统应运而生。为了符合当今信息系统的应用需求和企业组织的管理思想和管理模式。分布式数据库提供了解决整个信息资产被分裂所成的信息孤岛，为孤岛联系在一起提供桥梁.本文主要介绍分布式数据库的研究现状，存在的一些问题以及未来的发展趋势。 关键词分布式数据库；发展趋势；现状及问题 1.引言 随着信息技术的飞速发展，社会经济结构、生产方式和消费结构已经发生了重大变化，这些变化深刻地影响着人民生活的方方面面。尤其是近十年来人们对计算机的依赖性越来越强，同时也对计算机提出了更高的要求。随着数据库在各个行业中的不断发展,各行业也对数据库提出了更高的要求，数据量也急剧增加，同时有关大数据分析的讨论正在愈演愈烈.甚至出现了爆炸性增长的趋势，一方面是由于移动互联网和移动智能终端的普及发展，数据信息正以每年40%的速度增长，造成数据量庞大；同时,数据种类呈多样性，文本、图片、视频等结构化和非结构化数据共存；另一方面也要求实时交互性强；最重要的是大数据蕴含了巨大的商业价值。相应的对于管理这些数据的复杂度也随之增加。同时各行业部门或企业所使用的软硬件之间的差异，这给开发企业管理数据库管理软件带来了巨大的工作量，如果能够有效解决这个问题,即使用同一模块管理操作不同的数据表格，对不同的数据表格进行查询、插入、删除、修改等操作，也即对企业简单的应用实现即插即用的功能，那么就能大大地减少软件开发的维护和更新费用,缩短软件的开发周期。分布式数据库系统的开发，降低了企业开发的成本,提高了软件使用的回报率。当今社会已进入了信息时代，人们将越来越多的信息存储在网络中的计算机上。如何更有