導語：如何才能寫好一篇大數據心得體會，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

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【關鍵詞】

圍術期管理；心肌保護；外科手術；心臟瓣膜病；巨大左心室

巨大左心室伴心臟瓣膜病大多病情較重，并且手術的死亡率與并發癥的發生率均較高。本文對我院自2003年11月至2011年11月以來，于我科治療的210例巨大左心室伴心臟瓣膜病的重癥患者臨床資料進行回顧性分析。旨在研究巨大左心室伴心臟瓣膜病的重癥患者進行手術治療的臨床經驗。報告如下。

1 資料與方法 

1.1 一般資料 

我院自2003年11月至2011年11月以來，于我科治療的210例巨大左心室伴心臟瓣膜病的重癥患者臨床資料，其中男172例，女38例，年齡16～73歲；有84例右心受累，有18例心臟惡液質。在術前有24例合并高血壓，有8例糖尿病，有14例COPD。在術前對患者進行心功能的分級，其中有4例為Ⅱ級，有138例為Ⅲ級，有68例為Ⅳ級。

1.2 方法 

在術前常規予以強心利尿以及擴管等治療，同時有針對性的予以營養患者心肌細胞治療，以及補充血漿和白蛋白等治療，并控制臨床的合并癥；患者手術均于中淺低溫的體外循環條件下實施［1，2］，并分別予以溫冷溫與冷血停跳液的模式對心肌進行保護［3，4］；在本組中，有2例予以MVR術(二尖瓣置換)，有88例予以TVP術(三尖瓣成形)+MVR，有20例予以AVR術(主動脈瓣置換)+MVR，有8例予以TVP+MVR+AVR，有58例予以AVR，有10例予以TVP+AVR，有24例予以MVP術(二尖瓣成形)+AVR；共118例二尖瓣置換，共82例保留二尖瓣的瓣下結構，共36例未保留其瓣下結構。在術后予以藥物來維持血壓，并控制患者室性的心律失常，同時選擇性的予以腹膜透析以及血液透析［5］，并延長呼吸機的使用時間，以及氣管切開處理。

1.3 統計學方法

選擇SPSS 17.0(服務及產品其統計學的解決方案)對數據予以統計及處理，其中 x ±s 用以表示數據，同時選擇 t 檢驗來進行計量資料的統計，再將 χ2 檢驗用作計數資料的統計，而于兩組間實施相互對比則選擇 q 檢驗，以 P

2 結果 

在本組中，患者體外循環的時間為58～288 min，其主動脈阻斷的時間為31～178 min。共84例出現術后的并發癥，予以對癥治療后，有58例康復，26例死亡。其中LVEDD在80 mm以上，以及LVESD在65 mm以上的患者，其術后并發癥的發生率為47.8%，而病死率則為19.6%，其中LVEDD在80 mm以下，以及LVESD在65 mm以下的患者，其術后并發癥的發生率為23.7%，而病死率則為6.8%，兩組相較，差異有統計學意義( P

3 結論 

由此可見，在術前予以周密的準備，在術中對心肌予以必要的保護，并盡量保留患者心內結構，在術后對各種并發癥予以及時正確的處理，系對巨大左心室伴心臟瓣膜病的重癥患者進行治療的關鍵，應予推廣。

參 考 文 獻 

［1］ 曹煒,石開虎,龔文輝,等.重癥風心瓣膜病合并巨大左室的外科治療經驗.心血管康復醫學雜志,2010,19(5):526-529.

［2］ 姜勝利,李伯君,高長青,等.合并巨大左心室心臟瓣膜手術的臨床分析.中華醫學雜志,2010,90(42):2999-3002.

［3］ 朱水波,朱豫,殷桂林,等.心臟瓣膜疾病合并巨大左室的外科治療.臨床外科雜志,2010,18(5):332-333.

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“業興于勤，譽贏于誠”，在集團核心價值觀的引導下，在集團領導們的帶領下，很榮幸能夠走進這百年名校武漢大學，進行學習體驗。首先感謝集團能夠給與這次彌足珍貴的學習機會，感謝集團領導們的大力支持和縝密的安排。這次武漢大學的培訓除了獲取到知識外，同時給與我工作和生活莫大鼓舞和啟發。

再次步入大學校門，尤其是走入這歷史悠久全國重點綜合研究型大學，使人心潮澎湃。他擁有全國優質的科研團隊和師資力量，也為我國培養出大量的知名企業家。在這環境優美，文化氣息濃厚的地方學習，不禁感慨集團領導們的用心良苦。不得不讓人靜下心來，端正學習態度，積極獲取知識，反思工作中的不足。

在這短短的五天培訓中，分別設置企業的戰略、投融資、管理、團建、法律及大數據時代相關知識一系列課程。眾位教授深層系統的講解和詳實的案例分析，無不彰顯出他們淵博的學識和對教學認真負責的態度。知識是改變命運的途徑，能讓知識轉化為個人的經驗需要不斷的摸索和實踐的累積。能夠把學到的知識真正做到從“知”變“會”，才能對工作起到提升的作用。下面簡述一下個人在這次培訓中理解到的程度的一些心得和感想：

一個企業的戰略的規劃、執行和管理，關乎企業的發展方向和命運。戰略的規劃靠公司高層對政策、社會發展的解讀能力和魄力，他的可行性也同等重要，執行實施情況同樣能改變戰略發展的方向，也需要激勵措施和防控措施，這樣才能使得戰略的思想得以實現。

能夠精通并運用資本運作的理念和方法，不單僅僅是把企業從資金的困境中擺脫出來，重要的是能為企業創造更多的收益。一個項目能夠正常的啟動，一個企業能夠正常的運轉是要靠資金的支持，這其中不失可以搞一些“小手段”，有了扎實的金融知識，結合政策條款和相關法律、法規，就能實現資金的共融，擺脫眼下的“窘境”，達到最終目的。

管理是一門藝術，他原于生活又高于生活。想把一個人的思想全部灌輸給別人，而且讓其接收信息那是教師的工作，企業的領導要和員工之間有共通的通道，才能走向人企公興。做為企業的領導需要是員工思想的統一性，協作性，進取性。這些除了熟知管理相關知識外，還需要提高個人修養素質，從而提高個人魅力來引領帶動員工。讓員工把“聽”變成“動”進而變成有思想的“動”，完全靠個人的積極性發揮是個體才能，力量是渺小的，能夠帶動整個集體來為公司謀發展促團結，才體現管理的真正意義。

團隊是人的群體，一個好的團隊不僅僅是人才的堆積，需要隊員對工作的匹配、互補、融合。一個好的團隊是積極向上的，他們的目標明確，思想統一，行動規范，相互扶持，積極創新。一個好的團隊會給企業創造無盡的價值。

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結合當前工作需要，的會員“yh7272hy”為你整理了這篇審計干部素質能力提升培訓班學習心得體會范文，希望能給你的學習、工作帶來參考借鑒作用。

【正文】

為期兩天半的審計干部素質能力提升培訓課程結束了，對于我這個外出學習“新人”來說，受益匪淺，感悟頗深。

首先，開闊了視野。此次培訓針對法規審理、信息寫作、大數據審計運用、政府投資審計工作和自然資源資產審計等方面開設了課程，授課老師運用理論數據和實踐案例相結合的方式，將審計概念、實際操作等相關內容清晰化、簡單化，對于我這個進入審計部門時間不久的“小白”來說，審計各項工作的認識得到了提升，市局領導前輩的經驗分享交流也讓我感受到了襄陽審計人刻苦鉆研和努力奮進的精神面貌。

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近日，2016中國云計算生態系統峰會在北京國家會議中心舉行。500多家中國云計算生態系統的企業參加了本次盛會。與此同時，主辦方了中國云計算500強，即Cloud500榜單。

中國云計算生態系統峰會已經連續成功舉辦兩屆，旨在促進國內云計算企業之間的交流合作，為中國云計算生態系統的建設貢獻力量。一年一度的中國云計算生態系統峰會，因為豐富多樣的現場觀眾參與別具特色的環節設置，被譽為最具“互聯網思維”的云計算會議。

2016Cloud500閃亮登場

在此前的《云計算生態系統白皮書》中，主辦方對中國云計算生態系統的各個角色進行了定義和解析，分為云設備提供商、云系統構建商、云應用開發商、云服務運營商、云服務部署商和云服務銷售商等六大類。以此為基礎，大會主辦方推出了Cloud500調查評選活動，評選出國內最具實力的500家云計算企業。與此同時，倍受業界關注的2016中國方案商500強（VAR500）榜單，也在本次云峰會期間同期。該榜單中的入選企業涵蓋了公有云、混合云和私有云等多種業務類型的企業，是中國云計算生態系統的代表力量。在峰會上，主辦方相關負責人帶來了關于Cloub500的研究分析報告的研究摘要。他表示，通過云計算Cloub500榜單結構可以看出2016年云計算市場的變化：云開發商、云安全提供商、云服務部署商在Cloub500強榜單里面的比例很高，這四類云渠道角色會相對于更加活躍；云管理平臺提供商將會出現優勝劣汰的過程；云安全提供商和通用云應用開發商持平，維持了去年的比例。

該負責人在會上還根據頂級方案商的情況，以及對業務商的變化，總結了六個關鍵詞。“第一是新技術，頂級方案商的整體競爭格局已經趨于穩定，在這個大背景下，以新技術、新應用拉動的市場是方案商關注的一個重點；第二是商業模式，越來越多的方案商給自己找了新的定位，隨著新定位的落實也會有一些新的商業模式在市場里面被看到，這里面包括一些新的運營模式；第三是細分市場，大型的方案商業務在市場里面做非常多的細分，比如在行業的細分、應用的細分、城市層級的細分以及在能力的細分等等；第四是品牌營銷；第五是服務能力，很多方案商近期會將服務能力作為一個戰略性的計劃；第六是專業能力，越來越多的方案商開始尋求自己在市場上區別于其他同行的定位。”

倡導云生態合作創新

在云計算市場中，企業比拼的不只是自身的實力，只有與云生態系統中的其他企業合作，才能占有一席之地。伴隨著中國云計算市場的發展成熟，云生態的合作模式也在不斷創新。

Cloud500調查評選一直重點關注兩類云計算方案商，即傳統的行業方案商和新興的專業云計算方案商。專業云方案商，擅長云技術；而行業方案商更為了解客戶的需求。他們相互合作，共同為客戶定制云解決方案。隨著混合云的重要性提升，兩者之間也逐步形成了越來越緊密的合作關系。

在峰會上，該負責人還總結了云計算生態系統合作的七大關鍵詞。第一個關鍵詞是生態溝通，云本身是一塊比較新的業務，在云計算里面有很多的新的角色加入進來，溝通方式會有一些變化，最主要是在云合作溝通的周期會比已經成熟的溝通要長，生態溝通仍然是現在困擾很多公司形成上下游有效合作的原因；產品體系最后一公里的問題；市場培育是一個會直接影響到方案商的話題；應用環境問題，國內ISV不管是云應用、大數據應用、移動互聯的應用還缺乏一個比較成熟的環境；品牌的建設對于生態系統而言號召力非常強；不做、不購買這個問題來自于云渠道商和傳統上游合作出現的問題；新合作模式問題也是會直接影響到整合產業鏈資源、影響項目落地的問題之一。

在中國云計算生態系統峰會中，上述兩類云計算方案商云集現場，相互交流合作。同時，IBM、聯想等傳統IT巨頭和騰訊、京東等互聯網巨頭，也會聚一堂，共同探討在云計算生態系統中的創新合作之道。

別具特色的互動環節

每年一度的中國云計算生態系統峰會，因為豐富多樣的現場觀眾參與，被譽為最具互聯網思維的云計算會議。

本次峰會的互動環節同樣別具特色。在“隱藏的云計算”環節，云計算廠商以全新的形式亮相，并與合作伙伴共同現身說法，分享在云合作中的心得體會。同時，閃電舞、現場速遞、腹語表演等各種趣味營銷活動也現場展開，智能機器人更是到場助陣，讓大家體會到人工智能與云計算結合所產生的魔力。

在“云計算好聲音”環節，寄云、威渡、品高云、七牛云等四家新銳云計算企業通過八分鐘演講的形式展開PK大賽。四家IT廠商代表組成的導師團，也積極爭取他們加入自己的戰隊。由TOP方案商高管、投資機構代表組成的強大評委團，則對他們的表現展開評判，現場決出“中國最具投資價值云計算企業”大獎。最終，該獎項由七牛云奪得。

在會議中的“云計算好聲音環節”，一些新興云計算企業通過八分鐘演講的形式展開PK大賽，以尋求云廠商、云方案商的業務合作支持。最終，威渡科技、七牛云達成了與京東云的合作。在頒獎環節，京東云憑借領先的技術實力和優秀的服務水平獲得優秀云服務運營商的稱號。

京東云打造合作共贏云生態

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【關鍵詞】“互聯網+”；成本會計；大數據；課程改革；實踐能力

“互聯網+”教育是大時代的需求，是新時期教育界改革創新的契機，深刻影響著職業教育領域的發展、變化。包括人們的教育思想，思維方式，接受方式等固有模式都將接受一個具有挑戰性的、全新的理念，《成本會計》課程是會計專業的重點必修課程，是高職院校開設的一門專業實踐課程，在課程體系當中具有重要的地位，但是就該課程目前的教學狀況而言普遍偏重理論，實踐環節相對落后，如何對該課程進行改革，使學生能夠在教學做評的新模式下，實現線上線下融合，使“互聯網+”課程教學達到最好的效果，實現基于工作課程導向的課程設計、建設與改革，我認為應從以下幾方面探索改革之道。

一、目前市場需求的成本會計人才類型

我們在“互聯網+”的背景下，進行教育改革，具體對《成本會計》課程改革，最主要的目的就是使我們的學生通過課改真正受益，與市場無縫對接，適應市場，學以致用。目前成本會計人員要求：年齡一般在30歲左右；全日制專科以上財務相關專業；助理會計師以上職稱；工作經驗三年以上，熟悉成本核算、成本控制、成本分析；有財務軟件使用經驗，誠實寬容，具有良好的溝通技巧，具有團隊合作精神，敬業愛崗。

二、“互聯網+”背景下打造相關會計工作“升級版”

“互聯網+”簡單理解就是“互聯網+各個傳統行業”，比如“互聯網+通信”就是即時通信，“互聯網+零售”就是電子商務，為了推動新一代信息技術與傳統產業的融合創新。在“互聯網+”時代、大數據時代背景下，會計行業轉型、改革，新會計體系的建設，勢在必行，打造會計工作“升級版”提高會計的服務能力是新時期會計工作重點，同時也對會計人員的工作能力提出了更高的要求。

例如：“互聯網+”審計，提出建立審計大數據體系。利用云操作技術和數據分析工具，將傳統的抽樣方式檢查交易樣本，擴展到全部的總分類賬和數據庫。

“互聯網+”管理會計，雖然傳統企業依然是人、財、物，供、產、銷的管理，但是管理的理念、模式、方法已經互聯網化，發生了根本改變，比如建立財務共享中心模式、云制造、員工差旅費管理云服務等企業互聯網化加速了財務與業務的深度融合，強化內部控制和責任管理，將企業內部“小數據”與互聯網“大數據”結合，促使企業價值最大化。

“互聯網+”增值稅發票，目前試運行的升級版增值稅電子發票，最大特點是交易發生時電子發票系統即可產生對應的電子發票，并及時將真實完整的交易，同步傳遞交易雙方和稅務管理部門，實現交易、稅收繳納的信息化、自動化。

除此以外，還有“互聯網+”年報、“互聯網+記賬”、“互聯網+”稅務會計等多角度的“互聯網+”會計工作，為全國1600多萬名會計人員開拓了視野，提出了挑戰，如何適應時代潮流，轉變觀念、利用互聯網、大數據，創新會計工作是許多會計人員當務之急，而對于為社會提供新鮮血液會計人才的高職院校在培養會計人才、打破傳統教學，改革教學模式、創新思路、校企合作、建立三方評價體系方面更要J意創新，迎接新時代的考驗。

三、“互聯網+”成本會計課程改革

（一）在互聯網環境下，優化課程，整合教材

高職教育肩負為社會培養高素質技能型專門人才的使命，社會對學生實踐能力、動手能力、職業能力要求越來越高，傳統以理論為主的教材不再適應新的環境，新時期互聯網環境下，更有大量的數據和案例可供篩選，完全有條件整合成本會計教材，選取典型案例，按照工作過程梳理教學內容，力爭在核算與管理方面有所突破，在細節上尋求共識和規范，避免核心概念、成本核算、成本項目、分配方法的各自表述，采取“能力為本，就業為導向，學生為主體”的教學理念，循序漸進，按照工作流程，以任務驅動，項目為導向，注重學生基礎知識、核算能力、成本控制與管理知識和職業素質的培養，配備經典案例、業務發生時的原始憑證、記賬憑證、各種費用分配表，更加直觀展現工作內容，易學易記，不但是學生的學習教材還可以作為日后工作的工具用書。

（二）利用互聯網，改革教學模式，以培養能力為主

傳統教學，教師為主，學生為輔，一塊黑板，一支粉筆，學習被動，興趣不高，效果不好，新的教學，以學生為主，教師為輔，任務驅動式教學，增加實踐環節，課堂可以在教室，如模擬教學、教師可以利用典型案例，給學生布置任務，學生可以分組，角色扮演、有庫管員、成本會計、材料會計，學生可以利用網絡資源，制定方案，相互協作，解決問題，完成審核原始憑證、填制記賬憑證、費用分配表、登記明細賬、總賬等成本核算任務，以提高學生分析問題、解決問題、動手操作能力。課堂也可以在校外，如校外基地實訓，可以帶領同學們，參觀企業，實地體驗，了解企業的業務流程、工藝流程、成本核算流程、增強學生的感官認識，拓展眼界，教學做一體化。

（三）“互聯網+”教學手段更新，形式多種

在互聯網時代，教師為了更加直觀，形象傳授授課內容，可以利用PPT、多媒體網絡等現代教學手段，例如可以將重點內容制作成系列微課，通過網絡，觀看視頻課件、微課、通過BBS、qq、微信、聊天室等等網絡工具上傳文件、作業、留言、精品貼等提供老師和學生，以及同學之間的相互交流。另外利用互聯網，建設學生自主學習平臺，配備相應的學習模塊；建設實訓平臺，配備原始憑證、記賬憑證、賬簿、費用分配表、成本報表，實訓評比平臺，配備相應的考核系統，調動學生的自主學習積極性，提高成本核算技能，實現線上線下合作、學習、交流。

（四）通過互聯網，建立成本會計講師點評網，實時跟進

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與圖書館事業共同進步

在接觸過的從事圖書館事業的采訪對象中,很多人都是在進入這個行業之前對圖書館沒有深刻的了解和認知,龐恩旭也不例外。1981年上大學后,“三點一線”的生活方式讓龐恩旭和大多數大學生一樣,既感到辛苦,又覺得十分滿足。辛苦的是,由于圖書館的空間有限,需要經常去占座。滿足的是,在圖書館里能廣泛地學習和涉獵人文、社科等各方面的知識,為畢業后走上工作崗位打下較好的基礎。雖然那時的圖書館提供的服務還不是十分豐富,主要是借書、閱讀期刊雜志和自習等基本的業務,但是龐恩旭已感到很滿足。

雖然學生生活離不開圖書館,但可以說從大學畢業到開始從事圖書館工作之前,龐恩旭對圖書館的認識還是比較膚淺的。那時候,他認為圖書館只是借書和看書的地方,不過是圖書和雜志較多而已,并沒有把圖書館看成是學校教學科研的重要支柱。由于當時計算機技術在圖書館的應用有限,圖書館大多數業務也基本上是純手工操作,如借書要查卡片目錄、填寫索書單和卡片等,沒什么科技含量,讓他覺得圖書館員和食堂炊事員沒什么太大區別,誰都能干。直到1988年自己真正從事圖書館工作以后,龐恩旭才開始感到圖書館工作原來也是一門學問,而且有的高校專門設有圖書館學專業。在圖書館的采編部、流通部、參考咨詢部等業務部門工作了一段時間后,他更加明白,要是沒有受過專門知識的培訓,想干好圖書館工作真是不容易,有些工作甚至干不了,隨后他便開始了圖書館主干課程的學習培訓。龐恩旭說,現在的圖書館和以前相比變化很大。上世紀90年代末以來,圖書館自動化和數字化得到了空前發展,圖書館的數字資源日益豐富,提供的服務也更加多元化和專業化。昔日的紙質卡片式目錄早已被電子版的聯合目錄所取代。現在,圖書館可以通過圖書借閱,圖書館主頁,各種數據庫及其他電子資源,館際互借、文獻傳遞、代查代檢等,為學術研究提供相當大的保障。

七大特色服務

龐恩旭介紹說,天津商業大學圖書館有自己的七大特色服務。一是為解決校園網外教師不能訪問圖書館電子資源的難題,2006年6月,他們在天津地區率先開通了VPN(虛擬專用網)遠程服務。二是為加大數據庫等電子資源的宣傳利用,設置了專門的數據庫宣傳推廣與利用崗位。三是加強具有本校學科特點的特色資源建設,包括自建的專業特色數據庫。四是加強了對大學生文獻信息檢索技能與素養的教育,成立了圖書館文獻檢索課教研室,開展教學活動。五是在圖書館內設置書店與咖啡廳和個人研究室等,為師生營造溫馨、舒適的學習研究環境。六是加強綠化與文化氣息的營造,為學生的自主學習創造良好的氛圍。七是加強與國內外圖書情報服務機構的合作,進一步豐富館藏資源。

他認為,營造良好的環境吸引更多的讀者到圖書館閱讀除開展特色服務外,還要有能夠滿足使用要求的館舍、軟硬件等辦館的基本物質條件及先進的管理手段和水平;要建設高質量的館藏資源,包括實體館藏和虛擬館藏;要積極打造各種信息服務平臺,主動開展高水平的、具有個性化信息服務和知識需求解決方案;要全面提高館員的綜合素質,努力建設學習型組織;要按照科學發展觀的要求,統籌兼顧,發揚團隊精神,苦練內功,實現圖書館又好又快發展;要以人為本,營造舒適、方便、相互尊重、平等自由、催人向上、貼近自然和人性化的學習閱覽環境和氛圍。

心得體會不可少

在擔任副館長期間,龐恩旭配合主要領導做了很多工作:對圖書館的各種管理規章制度進行了修訂和完善;立足于主動為省部級的重點學科建設服務,打破部門界限,積極搭建多元信息平臺,實現從書刊借閱文獻服務向滿足知識信息需求或知識開發與管理的轉變;在主動服務中壯大自我,通過努力為二級學院服務,既鍛煉了隊伍,又解決了圖書館的硬件建設資金不足的難題;將休閑、娛樂類期刊雜志加工后以圖書方式提供外借服務;與核心出版社聯系,在圖書館圖書借閱室設立專門的教材展架,方便教師選用和確定教材;根據藝術類圖書的特點,為藝術系師生設立專門的藝術圖書借閱室;根據學校考研學生的實際需求,在圖書館設立專門的考研自修室。

龐恩旭很謙虛,說自己擔任圖書館副館長還不足兩年,不敢談經驗,但多少有些心得體會。

首先,要樹立正確的權利觀、大局觀、利益觀和政績觀。

其次,要熱愛圖書館事業,并有一定的圖書館工作基礎。因為高校圖書館是學術機構,沒有圖書館學基礎,就不懂圖書館的發展規律,很難實現圖書館的科學發展。

再次,要積極協助圖書館領導做好工作,特別是自己分管的工作。要作風民主,善于聽取各種意見,更要堅持原則,嚴格要求自己,以身作則。

最后,要知人善任,學會用人,一視同仁,堅持公正,不分遠近。要抓好骨干,帶動一般,形成凝聚力。要關心人,培養人,給人以施展才華的舞臺。

此外,龐恩旭認為大學圖書館在未來相當長的時間里應該是向著復合圖書館的方向發展,圖書館的新館建設要更加體現以人為本的理念。在搞好傳統圖書館建設的同時,要大力加強數字圖書館的建設。積極搭建各種信息服務平臺,把圖書館建成學校的文獻信息中心、知識集散地和學生自主學習的中心。要積極研究和應對來自網絡、出版商和其他信息服務機構給圖書館帶來的機遇與挑戰,加強與本地區科研、公共等系統圖書館的團結協作,進一步開展資源共建與共享。并且要加大圖書館對社會和地方經濟建設提供智力支持的服務力度,盡可能地對社會開放,進一步發揮社會信息化基地的作用。11953

名館展示

天津商業大學圖書館始建于1982年,當時的館舍面積僅為2060平方米。1986年在北院區又建成了7337平方米的圖書館。隨著學校的發展壯大,2006年10月在北院新區新建的圖書館投入使用,館舍面積33621平方米,擁有閱覽座位3478個(其中閱覽室2796個,電子閱覽座位682個),信息點1008個,可容納中外文藏書近200萬冊,是目前華北地區已建成、在用的最大單體圖書館。

新圖書館采用借、閱、藏合一的管理模式,閱覽室均為大開間的建筑設計,各樓層功能設置更加人性化,充分體現了以人為本的服務理念。

天津商業大學圖書館現有藏書179萬冊,其中中外文圖書171萬冊,中外文期刊合訂本7.54萬冊。館藏文獻以管理、經濟、旅游、食品、制冷等學科最為豐富。近年來,圖書館在電子資源建設方面力度加大,先后自采、與天津市高校數字化圖書館聯合采購了清華同方CNKI、萬方、維普中文科技期刊、中經網、國研網、超星數字圖書館、讀秀學術搜索、Elsevier Science、OCLC之First Search、EBSCO、Springer Link等大型中外文數據庫30余個,極大地豐富了館藏資源,為學校的教學科研提供了強有力的文獻信息保障。

該館自1995年開始實行自動化管理,2003年以后開始使用天津市高校數字化圖書館引進的具有世界先進水平的美國SIRSI公司的Unicorn圖書館集成系統,開通了編目、流通、典藏、期刊、參考咨詢、公共查詢等功能,實現了全面網絡化管理。現系統中的讀者數量為1.6萬人,可供借閱的中外文圖書達100萬余冊,在天津市高校聯合館中名列前茅。圖書館每周開放7天,普通閱覽室開放時間為每周84小時,電子閱覽室每周98小時,充分保證了廣大讀者的閱讀需求。

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關鍵詞：中醫藥；數據挖掘；大數據

中圖分類號：R2-05 文獻標識碼：A 文章編號：2095-5707（2017）01-0012-04

Abstract： TCM data mining has been carried out for nearly twenty years. In this process， the concept of TCM data mining is constantly changing. According to the chronological order， there were three stages of changing： the national science and technology program of “The Ninth Five-Year Plan” and “The Tenth Five-Year Plan” period was the first stage， which was the initial stage of TCM data mining research， and the characteristic of this stage followed the “three concepts of big data”； the second stage was during “11th Five-Year and 12th Five-Year Plan” of the national science and technology program period， which was the heyday of TCM data mining research， and the characteristic of this stage followed the three concepts of "Precision Medicine"； the third stage was during the “13th Five-Year and 14th Five-Year Plan” of national science and technology program period， which was the breakthrough innovation stage of TCM data mining. This stage will be affected by the artificial intelligent， trying to find the experience of outstanding groups that can be suitable for TCM clinic.

Key words： traditional Chinese medicine； data mining； big data

數據挖掘（data mining）是數據中的知識發現（knowledge-discovery in databases， KDD）過程中的一個步驟。具體來說，KDD由數據清理、數據集成、數據選擇、數據變換、數據挖掘、模式評估、知識表示這7個步驟組成和完成；根據其功能，數據挖掘可定義為從存放在數據庫、數據倉庫或其他信息庫中的大量數據中發現有趣知識的過程[1]。數據挖掘是一門新興的交叉性學科，融合了人工智能、數據庫技術、模式識別、機器學習、統計學和數據可視化等多個領域的理論和技術[2]。數據挖掘技術已被應用于計算機軟件及計算機應用、自動化技術、互聯網技術、企業經濟及中醫學等多個學科領域中。

如果世界是由物質、能量和信息三大要素構成的，那么中醫藥學由于其產生的時代背景所限，其研究的主要世界構成要素必然是信息[3]。定性或定量化的信息亦即數據，對于信息的獲取、存儲、處理和傳播都具有極其重要的意義。而數據挖掘在數據處理中占有極為重要的地位。通過數據挖掘，可以發現中醫藥學概念間的關聯關系、新的知識，甚或新的規律，這對于促進中醫藥理論、方法、技術的進步，大力提高中醫臨床療效，加快中藥新藥研發均具有重要意義。因而，近20余年來中醫藥領域在不斷地開展數據挖掘研究工作。隨著科技的不斷發展和創新，中醫藥數據挖掘的理念也在不停地變遷。按年代的先后順序，其變遷大致可以分為3個階段：起始階段、全盛時期和突破創新階段。

1 起始階段，數據積累

第一階段大約是在1995-2005年，主要在國家科技計劃“九五”和“十五”期間。這是中醫藥數據挖掘研究的肇始階段，中醫藥數據挖掘工作尚未得到充分重視。在這一時期，中醫藥數據挖掘主要是遵循了大數據的三大理念，即全數據、混雜性和相關關系[4]。具體地說，就是盡可能地收集所能收集到的全部數據，把所有能夠收集到的數據混雜在一起進行分析，分析的重點是發現數據間的關聯關系。該階段研究的目的是試圖發現中醫藥“書同文、車同軌”的“大一統”規律。換言之，就是發現如同西醫一樣，適用于所有情況的中醫藥統一規律。盡管那個時期大數據這個概念還沒有提出，大稻堇砟鉅裁揮姓孟裕但中醫藥數據挖掘的研究工作，卻提前不自覺地遵循了大數據的三大理念。

該階段內，中國中醫科學院中醫藥信息研究所匯集了所有有出處的方劑（約10萬余首），研制了方劑數據庫，并將其結構化，用高頻集的方法去探尋方劑組成規律，亦即方劑配伍規律。進行方劑數據挖掘的結果，成功發現了以方核為基礎的方劑衍變軌跡，探索了高頻藥對出現的規律，但無法發現方劑配伍的規律，更不可能將此研究成果直接用于中醫臨床處方用藥或中藥新藥開發。同時期，亦將所能收集到的中醫藥治療疾病的文獻匯集，研制中醫臨床數據庫，并按系統或病種將其結構化，用聚類挖掘的方法探尋中醫臨床診療規律，也就是中醫臨床辨證論治規律。進行中醫臨床數據挖掘的結果，成功總結了中醫臨床某個證候或疾病能夠出現的癥狀、所用的治則、選用的方劑和藥物，但卻無法發現中醫辨證論治的規律。

這一階段還開展了很多類似的研究工作，也取得了一些成績，但始終無法真正提高中醫臨床療效、促進中藥新藥開發、豐富和發展中醫藥理論。這促使中醫藥信息學研究者認真反思此階段的研究工作在指導理念上是否存在問題。經過認真研究、思考，發現中醫藥在實際運用中有著很強的個體化特征，企圖將其變為與西醫學一樣的、具有大一統規律的醫學是不實際的，中醫藥數據挖掘研究必須依照中醫藥學自身特色和數據規律。

2 全盛時期，數據共享

第二階段大約是在2006-2015年，主要在國家科技計劃“十一五”和“十二五”期間。這是中醫藥數據挖掘研究的全盛時期，國家投入了大量科研經費、部署了大量科研項目用于開展中醫藥數據挖掘研究工作。在此期間，幾乎所有的中醫藥科研項目均或多或少地開展了數據挖掘研究。特別是大數據理念提出后，數據作為重要的科研資源共享，得到了越來越多的重視。在這一時期，中醫藥數據挖掘研究主要是遵循精準醫學三大理念，即個體化、系統化、整體化[5]。個體化就是將醫生視為個體，所研究的重點是個體醫生的辨證論治經驗，甚或其學術思想；系統化就是不僅將醫生視為個體，同時也將患者視為個體，個體醫生與個體患者組成了一個系統，研究重點是發現這個系統所收集到的數據隨時間變化產生的規律；整體化就是將作為研究對象的個體醫生所有能夠收集到的數據都收集起來，作為一個整體進行數據挖掘，以期發現其處方用藥規律。研究目的是試圖發現“小國寡民”的個性化規律；換言之，就是發現遵循傳統中醫個體化診療的規律。當然，那個時期，精準醫學的理念還沒有提出，中醫藥界也不知道精準醫學的三大理念，但中醫藥數據挖掘的研究工作確實提前遵循了精準醫學的這三大理念。

在此期間，中醫藥數據挖掘研究工作的重點是名老中醫經驗挖掘，中醫藥領域開展了大量名老中醫經驗挖掘的科研工作。例如，中國中醫科學院廣安門醫院以王映輝研究員為首的研究團隊認為，采集名老中醫辨證論治醫案，可分析其辨證經驗、用藥經驗等[6]。他們指出，辨證經驗是指醫生綜合患者的臨床表現、檢驗檢查結果等信息，分析判斷后，形成的對患者綜合性的判斷，是用藥基礎。辨證經驗包括的內容主要有癥狀與證候的關系、疾病的證候特征，以及證候相兼規律等。用藥經驗是指醫生根據所辨證候及兼證、兼癥等選方用藥的情況。一般而言，醫生針對某一類具體病證有一個核心處方，核心處方的配伍是相對固定的，同時，由于每個患者的個體化特征，臨證常有加減變化。有的醫生是針對某一病有一核心處方，有的則針對某一病的某一證才有核心處方。分析挖掘名老中醫的臨床經驗，其核心內容有2個：一是“如何確定證”，即辨證經驗；二是“如何確定治”，即用藥經驗。為全面分析辨證經驗及用藥經驗，需要全面考慮其涉及的臨床要素，總結其辨證及用藥經驗。

類似的研究在全國各地開展很多，均取得了顯著成績。但這些研究結果很難高于名老中醫個人對于具體病證的認識，因而對總結經驗多有裨益，對提高具體病證領域的最高中醫診療水平則幫助有限。經過認真分析研究，得出結論：中醫固然是經驗醫學，但其提高不能只依賴于個人感悟，只有發揮行業整體優勢，才能實現中醫藥的跨越式發展。

3 突破創新階段，數據轉化

第三階段預測在2016-2025年，主要是國家科技計劃“十三五”和“十四五”期間，這是中醫藥數據挖掘的突破創新階段。這一階段中醫藥數據挖掘的定位將是以市場需求為導向，通過患者提供的信息，將數據直接轉化為衛生保健知識，讓患者在治療過程中發揮更積極的作用，從而讓數據挖掘的價值得到最大程度的體現。中國中醫科學院唱獨角戲的研究主體中也將融入更多醫療服務企業的加入，研究對象從科研型結構化、半結構化數據向移動終端的海量非結構化數據轉變。這一戰略轉變將推動一系列新的軟件、服務和應用更快地進入市場，有可能為中醫藥理論完善、臨床療效提高和新藥創制提供支撐。

在此階段，IBM公司的最新電腦系統Watson將是醫療認知計算系統的杰出代表。2015年4月，Watson Health成立，標志著IBM Watson正式涉足醫療行業。Watson在海量的大數據環境中不斷進行學習，不僅是認知計算，而是認知計算和大數據、分析和決策的復雜相互作用的結果。醫療機構在與Watson合作的同時，使得醫學研究人員在認知計算領域得到了知識的擴展。

在中醫藥領域，中醫藥數據挖掘的理念也將深受Watson認知計算的影響，針對中醫優秀群體診療經驗的中醫藥數據挖掘平臺也必須具備理解、推理、不斷學習及強大分析的能力。但是，由于中醫藥數據屬于知識密集型數據[7]，其特點是知識密集度高，特別是醫案文獻數據是古代醫家在臨床診治中的心得體會，是醫家探索總結的一種智慧體現，蘊含了大量的隱性知識，而這些隱性知識具有很強的知識發現潛質。但中醫藥知識密集型數據的描述和表達是粗糙的，數據語義與內涵邏輯根本就沒有邏輯性或者不能明確表達，這就為數據抽取和數據清洗帶來了巨大困難。

尤其是隨著海量移動客戶端數據的涌入，將更容易獲得用戶的各種行為信息，例如所有的臨床檢驗信息、處方信息、個體信息、疾病史信息及保險信息等。數據清洗面臨的數據源更加復雜，例如問答、搜索、下載、上傳的各種數據等等。數據抽取也將面臨更大的挑戰，例如歧義、語義變換，及無結構數據抽取模板的學習等。在中醫學臨床應用的場景中，由于數據抽取的質量與臨床診療的療效相關，因此對抽取工作的準確率、召回率的要求就更加高。希望通過對Watson理念的學習，能夠建立起中醫藥數據挖掘第三階段的理念和方法，即由之前的“模擬”名老中醫診療成為“多種傳感器和大規模數據庫，通過多種算法和機器的學習，來完成分散的任務”，能將優秀中醫群體智慧成功地用于證候診斷和處方用藥上，那么對提高中醫臨床療效將具有不可估量的作用。

2016年3月，阿爾法圍棋（AlphaGo）對戰世界圍棋冠軍、職業九段選手李世石，并以4U1的總比分獲勝。AlphaGo的工作原理有2個：一是“深度學習”，二是“兩個大腦”，即通過2個不同神經網絡“大腦”合作來改進下棋。在給定棋子位置情況下預測每一個棋手贏棋的可能。對于中醫藥數據挖掘來說，如果能將AlphaGo“深度學習”的工作原理發展應用于中醫優秀群體的診療經驗學習，將“監督學習的策略網絡”與棋局評估器雙大腦的模式發展應用于具體疾病診療，那么針對中醫優秀群體的醫生診療數據挖掘將可實現。

無論是Watson還是AlphaGo，都是集中了人類優秀智慧解決問題。盡管中醫面對的問題比Watson和AlphaGo面對的問題要復雜很多，但如果中醫藥數據挖掘在受Watson和AlphaGo的啟發和影響下，試圖發現可以超越個體的、適用于中醫臨床的優秀群體經驗。那么在下一個10年，中醫藥數據挖掘研究有可能突破瓶頸，所取得的進展對中醫藥學的發展將是至關重要的。

參考文獻

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[2] 王光宏，蔣平.稻萃誥蜃凼[J].同濟大學學報（自然科學版），2004， 32（2）：246-252.

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[7] 崔蒙，楊寅.關于中醫藥科學數據建設的思考[J].中國中醫藥圖書情報雜志，2016，40（4）：1-3.

篇8

“連鋼創新團隊”的先進事跡在網絡上引發熱議，中央宣傳部向全社會公開他們的先進事跡，并且授予他們“時代楷模”榮譽稱號。下面是小編為大家帶來的時代楷模連鋼創新團隊事跡心得感悟范文五篇，歡迎大家查閱!

2020連鋼創新團隊事跡心得1“中國有句老話，叫天下武功，唯快不破。”“連鋼創新團隊”成員李波說：“效率，一直被看作是港口的生命線。在傳統的人工碼頭上，青島港的‘振超團隊’創造了聞名世界的‘振超效率’;在建設全自動化集裝箱碼頭時，我們同樣滿懷信心，要創造世界一流的自動化碼頭裝卸效率!”

“在自動化碼頭創造世界紀錄的路上，我們經歷了三次亮劍。”李波表示。

第一次亮劍：

開港時橋吊單機效率突破每小時25自然箱

自動化碼頭從1993年在荷蘭起源，到“連鋼創新團隊”項目組成立時的2013年，已發展了20年。但開港的橋吊單機效率始終沒有突破每小時20自然箱。

“那個時候，我在項目組負責業務流程設計和集成測試工作，這是個復雜的系統工程，開始由于沒有經驗，第一個堆場的集成測試用了整整15天，”李波說，“當時整個人都傻掉了。”

為了趕進度，整個“連鋼創新團隊”都拼了，連續十幾天吃住在單位，白天在現場測試、記錄問題。晚上就聚在一起查看系統代碼，逐項討論測試案例和測試方法，全速推進測試工作。第二個堆場53個流程、1200個測試案例他們只用了7天，第三個堆場僅僅用了3天。接下來，就開始多線作戰，多個堆場同時開展迭代測試。

2017年5月11日，自動化碼頭正式開港運營，在船長366米、載箱量13000箱的“中遠法國輪”作業中，所有操作行云流水、一氣呵成，橋吊單機效率達到了每小時26.1自然箱，一舉打破了自動化碼頭開港作業效率不過20的魔咒。

第二次亮劍：

自動化碼頭作業效率勇創世界紀錄

“自動化碼頭開港后，我們不斷完善系統功能，不斷優化作業流程，讓這個碼頭更加聰明和健壯。”李波介紹，比如，為了壓縮橋吊作業循環時間，將最普通的抓箱、放箱兩個操作，又細分出十幾個環節，然后來到現場，拿著秒表，站在50多米的高空，在海邊零下10幾度的環境中，一個環節一個環節地測算，一秒鐘一秒鐘地細摳，一點一點地優化，不斷提升作業效率。

2017年12月3日，在“以星芝加哥”輪作業中，“連鋼創新團隊”一舉創出單機平均效率每小時39.6自然箱的新紀錄。

第三次亮劍：

將“中國速度”提升到全新高度

一次次的加速，一次次的超越，青島港自動化碼頭已成為世界單機作業效率紀錄的“粉碎機”。

2020年12月17日，山東港口青島港全自動化集裝箱碼頭“連鋼創新團隊”再創佳績：在107#泊位“德翔普南”輪作業中，橋吊單機作業效率達到47.6自然箱/小時，全面超越今年4月份創造的44.6自然箱/小時的驕人成績，第六次刷新自動化碼頭裝卸世界紀錄，將“中國速度”又提升到一個全新高度。

2020連鋼創新團隊事跡心得2“腳踏實地，埋頭苦干，積極探索，銳意創新。”這是 客運公司黨員楊茂國在參加“連鋼創新團隊”精神主題黨日活動后亮出的公開承諾。

近日，該公司黨委組織開展學習“連鋼創新團隊”主題黨日活動，圍繞進一步強化政治意識、提升工作效能等內容進行充分討論、撰寫心得體會，并最終形成“一句話”公開承諾，在支部微信群、公示欄等平臺進行公示，接受職工群眾監督。

4月20日下午，煙港物流公司黨支部組織全體黨員開展向“連鋼創新團隊”學習的主題黨日活動，強化全體黨員的政治擔當和實干作為，提升愛崗敬業、創新創效意識。

黨員們紛紛表示，“連鋼創新團隊”不僅是時代的楷模，更是奮勇追趕的標桿，要時刻保持初心、牢記使命，在本職崗位上發光發熱，為建設“一流強港”貢獻力量。

近期，集裝箱公司利用主題組班會、業務會等多種形式積極學習“連鋼創新團隊”的精神及事跡，激發全員干事創業的熱情，有效營造了愛崗敬業、創新創效的濃厚氛圍。

活動期間，公司技術人員主動將學習活動與現場技術攻關相結合，自主設計并成功制作了新款四底料口灌包漏斗，將化肥灌包效率提升至原來的4倍，在提升灌包效率的同時也解決了漏斗殘余貨物難清理的問題。

鐵路公司機務段利用交接班時間集中學習了“連鋼創新團隊”精神，并在鼓勵職工在實際工作中將這種精神轉化為工作成果。

前些日子，九號機車主發電機滑環出現穴蝕故障，按常規應先將柴油機從機車上吊離后才能進行維修。他們集思廣議，采用在碳刷位置上安裝磨石，用電機自轉進行自磨削的方法，僅用了一天多時間就巧妙完成了滑環表面的修復作業。

2020連鋼創新團隊事跡心得3“我想先跟大家說一個數字，‘3000’。大家知道3000代表了什么嗎?”李永翠說，“這是在自動化碼頭規劃設計的過程中，我們開過的技術研討會的數量，而每一個研討會的背后都是一個又一個的難題。”

“我們的開局——很難。”

截至2013年，全球已經建成了三十多個自動化碼頭，但我國，乃至亞洲，卻沒有一座真正意義上的全自動化碼頭。

2013年10月23日，青島港成立了以張連鋼為組長的自動化碼頭項目組，正式開啟了自動化碼頭建設的征程。

當時，整個項目組陷入特別焦慮、特別迷茫的狀態。最后還是“連鋼創新團隊”的主心骨——連鋼組長拍了板兒：我們要靠中國人自己的力量，建設屬于我們自己的自動化碼頭!而且，一定要建成世界上最好的自動化碼頭!

“開局決策難，決策之后開始的碼頭設計——更難。”

設計之初，團隊面對的是只有一條海岸線和一片待平整的土地，成員幾乎天天熬夜，白天討論、晚上“惡補”相關領域的知識，每個專業都形成了上萬字的分析報告。

隨著信息的匯總和無數次碰撞、討論，經過反復不斷地推倒-重建-再推倒-再重建，碼頭輪廓一點一點成型。

“僅僅是出入集裝箱卡車的閘口布局，我們前后總共設計了40多稿方案，”李永翠說，為了確保生產流程能夠順暢運轉，僅流程測試案例就編寫了7000多個，反復測試達十萬多次。

這一組組數據的背后，是一個個通宵達旦，是一次次挑戰極限。就這樣，“連鋼創新團隊”僅僅用了15個月就完成了碼頭的方案設計，要知道，在國外，這項工作至少需要三年。

“設計完成了，碼頭開始建設，又是——難上加難!”

15個月歷經千辛萬苦孕育出完整方案。2017年5月11日，團隊自主設計、自主建造、自主運營的青島港自動化碼頭一期開業!不同于歐美，“連鋼創新團隊”的自動化碼頭，不僅創出了開港效率全球最高紀錄，而且讓高高在上的“貴族碼頭”第一次走下云端，成為可復制、可推廣、可商業化運營的“中國方案”。

2020連鋼創新團隊事跡心得4如今，“連鋼創新團隊”經過幾年發展，已從最初的8人發展到百余人。奔跑著的AGV、運行著的軌道吊、高高矗立的橋吊……碼頭上，鐫刻著“連鋼創新團隊”踐行新時代“振超精神”的每一個腳印。

“現場是最好的老師”

碼頭導引車該跑什么路線、什么時候轉彎?軌道吊該把集裝箱放在堆場哪個位置?抓取集裝箱怎樣準確辨明方位?……這些問題，過去都要靠人來規劃，而在山東港口青島港自動化碼頭，這些全交給了自動化碼頭流程管控系統。

碼頭裝卸曾是一項集臟、苦、累、險于一身的特殊工種。從“汗水經濟”邁向“智慧高地”，背后是一代代港口人“不甘心、不服輸、不畏艱、不怕難、不滿足”的堅守。

“連鋼創新團隊”成員李永翠，清楚地記得2018年初，她發現橋吊雙小車的平臺訪問邏輯出現問題，作業效率大受影響。大家分析生產數據，怎么也找不到癥結所在。

到現場去看看。李永翠克服“恐高”的心理障礙，爬上56米高的橋吊大梁，和團隊成員連續觀察了兩個小時，完整看到設備配合的全過程后，解決方案浮出水面。

“現場是最好的老師，要多往現場跑，善于在現場發現問題。這也是張連鋼組長常對我們說的話。”李永翠說。

扎根生產一線，“連鋼創新團隊”不斷優化碼頭流程管控系統，讓這個“大腦”越來越“聰明”。從開港作業至今，幾個主要系統累計升級173次，優化功能2000多項，自動化碼頭也成為世界各大集裝箱船公司爭相靠泊的港口。

“大國工匠”家國情

全自動化碼頭是集物聯網、大數據、人工智能、自動控制等技術和業務于一體的復雜系統工程，被譽為“大國重器”。它的締造者，是“連鋼創新團隊”。

作為團隊帶頭人，張連鋼將“不能熬夜、不能勞累”的醫囑統統拋在腦后。黨員干部就是要沖鋒在前，他帶領整個團隊如同火焰一樣燃燒自我，拼搏向前。

在全自動化碼頭，團隊的通力協作尤為重要，每個人都不敢懈怠。

8月26日一大早，記者見到了山東港口青島港自動化碼頭操作部閘口冷箱經理管廷敬。2017年3月15日，全自動化碼頭一期工程首船測試成功。就在首船測試前，管廷敬的母親突然去世，他沒能見上最后一面。提及往事，管廷敬紅了眼眶。

徐永寧擔負著自動化碼頭數據中心的建設、調試工作。攻關時期，妻子確診癌癥。妻子去世后，不擅表達的徐永寧寄情工作，和同事一起建成了國內首個基于云技術的自動化碼頭雙活數據中心和神經網絡系統。項目成功的那一刻，徐永寧一個人遙望大海，任淚水流淌。

對碼頭的付出有多少，家人的支持就有多少。山東港口青島港自動化碼頭黨委書記、總經理殷健說，“我知道大家心里苦。工作要顧，家庭也要顧。但團隊里沒有一個人因為個人的原因，造成整個項目的拖延。每個人都咬著牙挺過去，最終實現整個港口的夢想。”

變“不可能”為“可能”

以許振超為榜樣，“連鋼創新團隊”仿佛生來就帶有創新的基因：“創新讓我快樂”“紀錄是用來打破的”“干就干一流，爭就爭第一”……采訪時，團隊成員的話里流淌著膽氣和干勁兒。

他們向難題叫板。660米×430米的堆場內，高低差控制在正負2.5毫米之內，解決了“碼頭堆場不均勻沉降和平面度”這一世界難題。

他們與時間賽跑。16002米的軌道梁工程提前30天完工，1440段箱角梁工程20天竣工，15762米的鋼體軌道15天鋪設完成。

高4米、寬2米的氫燃料電池模塊要與軌道吊合體，350個接口要在72個小時內完成，團隊成員三天三夜沒回家。

就這樣，“連鋼創新團隊”將一個個“不可能”變成了“可能”。

“‘連鋼創新團隊’有不少我熟悉的面孔，他們幾乎是‘白手起家’，在沒有樣本可供學習、復制的情況下，用精神催化生產力，最終讓山東港口青島港有了顛覆性變革。”“改革先鋒”、金牌工人許振超說。

如今的山東港口青島港，是工業互聯網時代國際一流海洋港口的模樣。自動化橋吊在港口上空劃過，優美的弧線穿越海霧，一個個集裝箱精準高效，箱起箱落。這座新興的自動化碼頭，逐漸舒展身姿，探向深海。

2020連鋼創新團隊事跡心得5時間回溯到2013年7月，山東港口青島港提出了自己的時代之問：能否打破國外幾十年的壟斷，建成世界上最先進的自動化碼頭?

全自動化碼頭是集物聯網、大數據、人工智能、自動控制等技術于一體的復雜系統工程，被譽為“大國重器”，也被稱為“貴族碼頭”。2013年10月，青島港經過反復遴選，任命了既有專業技術功底，又有一線實踐經驗的張連鋼，擔當“自動化碼頭籌建小組”組長。

“我23歲大學畢業就進入青島港，37年來一直在碼頭上摸爬滾打。建設全自動化碼頭是我多年的夢想，而這一天終于來了!”接到任命時，因肺癌手術尚在家休養的張連鋼興奮得像個孩子。

2013年10月，青島港自動化碼頭項目組吹響了“集結號”。李永翠、李波、張衛、呂向東、周兆君、潘海清、修方強、王延春等8個核心成員加上其他骨干共25人，其中黨員21人，成立了攻關團隊，在張連鋼的帶領下，開始了沖擊世界港口科技制高點的艱難跋涉……

立項之初，項目組成員連自動化碼頭是什么樣都沒見過。抱著虛心求教的態度，張連鋼帶領大家先后奔赴荷蘭、英國、德國等國外自動化碼頭考察“取經”，但國外同行“連捂帶蓋”，技術壁壘讓項目組備受煎熬：不準下車，不準拍照，不提供任何數據。

“他們說憑咱們現在的技術，做出這個碼頭至少10年，建議我們直接購買他們的成熟技術!”隨行翻譯板著臉低聲對張連鋼說。

“僅僅一個口岸業務的小小模塊，外國供應商就報了5000工時，折合人民幣780萬元，如果全部用國外方案總花費更是不可想象。”團隊信息技術組負責人徐永寧回憶。跑了一圈，沒求到“真經”，卻讓項目組清醒地認識到，核心技術是買不來的，還得靠自己。

自動化碼頭的核心技術是ECS系統，當時全球自動化碼頭設備控制系統的唯一供貨商是荷蘭TBA，不僅技術不開放，還有捆綁銷售等問題。掏錢買人家的東西，只能用不能動，“生病”了都不知道咋治，張連鋼決定：擺脫壟斷掣肘自己干，與上海振華聯合開發ECS系統。

篇9

【關鍵詞】 大數據分析；深度學習；智慧化學習環境；知識計算；自適應學習

【中圖分類號】 G420 【文獻標識碼】 A 【文章編號】 1009―458x（2016）11―0028―07

一、引言

近年來，隨著物聯網、云計算、移動互聯網與社交網絡等新興技術和服務的不斷涌現與逐漸應用，數據種類和數據規模急劇增加，不知不覺間，大數據時代已悄然走進人們的生活和學習。王元卓等（2013）認為大數據（Big Data）一般是指使用超大規模的機器和軟硬件工具才能對數據進行獲取、存儲、加工、管理、分析與服務的數據集合，常規的機器在一定時間內難以處理。一般說來，大數據有五個特性：數量（Volume）、速度（Velocity）、種類（Variety）、價值（Value）與真實性（Veracity）（方巍，等，2014）。自從2008年《自然》（Nature）雜志出版了大數據專刊，從網絡經濟學、互聯網技術、生物醫學與超級計算等方面研討大數據帶來的挑戰后，大數據真正走入人們的視野；《科學》（Science）雜志也于2011年推出數據處理（Dealing with Data）專刊，討論大數據對工業與科學研究的重要性。2012年，美國將大數據提升到國家戰略的高度，美國政府宣布啟動“大數據研究和開發計劃”，并投資2億美元。這是繼1993年宣布“信息高速公路”之后的又一次重大科技戰略部署。我國目前也在積極進行大數據研究與應用，《國家中長期科技發展規劃綱要（2006-2020年）》與《“十二五”國家戰略性新興產業發展規劃》中都明確指出支持海量數據存儲和處理技術的研發與產業化，科技部將大數據計算研究作為國家基礎研究發展計劃（ 973計劃） 2014 年度重要支持方向之一。國內學術界對大數據的研究如火如荼，一些權威期刊最近兩年多次刊出大數據研究的學術論文（張引，等，2013；陳恩紅，等，2014；孟小峰，等，2014）。

魏順平（2013）認為挖掘教育大數據對了解學習過程、調整教學方法、完善考核方式及掌握學習動態具有重要價值，也為遠程開放學習平臺的構建提供了新的研究視角。如何構建和諧、易操作的遠程開放實驗平臺，如何實現遠程開放實驗平臺的可持續發展，大數據和學習分析技術帶給我們重要啟示，也是未來幾年遠程開放學習平臺研究和建設急需解決的核心問題之一。本研究旨在從大數據的視角出發，構建遠程開放實驗平臺模型，重點剖析實驗平臺的體系架構、功能模塊及實踐案例，以期為泛在學習理念下面向大數據遠程開放實驗平臺和其他學習平臺的建設提供有價值的參考。

二、遠程開放實驗平臺研究現狀

近年來，遠程開放實驗平臺建設受到越來越多高校的重視，如同濟大學建筑學院研發的建筑景觀與結構虛擬現實實驗，北京郵電大學與北京工業大學共同開發的網絡虛擬實驗等（尹學松，等，2008）。翟敬梅等（2012）設計了一個面向機械類基礎課程的遠程實驗系統，其目的是讓學生通過互聯網完成機械類的基礎實驗。沈曦等（2004）也設計了遠程虛擬實驗教學系統，該系統的主要功能模塊有訪問控制、虛擬現實實驗、系統與實驗管理、網上答疑與考核和統計。孫瑩等（2010）嘗試研究了一個基于物理化學和化工原理兩門課程的遠程模擬實驗系統。屈鴻翔等（2010）構建了一個簡單的包括四個功能模塊的現代遠程教育實驗教學平臺。董黎明等（2013）搭建了一個面向遠程開放教育的多媒體網絡實驗平臺，在該平臺上將實驗分為初級實驗、中級實驗與拓展實驗三類，每類實驗包括多個實驗任務供學生完成。如何將學生模塊、教師模塊與實驗模塊有機結合起來，是遠程開放實驗平臺的一個難點。

隨著云計算技術的應用，一部分教師將該技術運用到遠程開放實驗平臺的設計中。黃曉玲等（2011）提出了一個基于云計算的實驗教學平臺，其框架包括應用層 、虛擬化層與物理層。魯慧民等（2012）根據云計算理念設計了一個虛擬實驗教學系統，將基礎軟件和應用軟件放在基礎設施層，把開發的小實驗放在平臺層，將虛擬實驗模塊、管理模塊和交流模塊功能放在軟件層。孔藝權（2014）研究了3G移動模式下遠程實驗教學平臺框架，利用3G移動網絡與計算機技術拓展現有基于Internet的遠程開放實驗平臺，實現通過移動設備完成實驗。浙江廣播電視大學從2005年起就開展了遠程開放實驗平臺的研究與建設，研究人員從遠程開放實踐教學理念（方志剛，2012；龔祥國，等，2012）、實踐教學體系（齊幼菊，等，2014）、策略研究（方偉軍，等，2006）、平臺架構設計與應用（齊幼菊， 2007；齊幼菊，等，2007；厲毅，2009；鄭煒，等，2013）等方面進行了研究。齊幼菊等（2007）還研發了基于互聯網的遠程開放實驗平臺，集成各種實驗與實驗教學資源，整個平臺包括基本信息管理系統、實驗數據處理系統、實驗調度系統與實驗結果管理系統等功能。

總的來說，當前大多數遠程開放實驗平臺關注少數課程實驗的設計和實驗的集成，缺少平臺架構層面的設計和數據分析，尤其是借鑒云計算和大數據技術對可持續發展的遠程開放實驗平臺的設計。所構建的平臺通常局限于對少數課程實驗的集成，沒有突出平臺應對大規模訪問的處理方法，缺乏對實驗數據的分析與挖掘。因此，從大數據視角去分析遠程開放實驗平臺的建設具有重要的意義。

三、面向大數據遠程開放實驗平臺模型設計

（一）遠程開放實驗平臺的新發展

隨著學生人數、課程實驗、學習數據與學習資源的增多，以及學習者學習需求的多元化和服務社會功能的多樣化（吳戰杰，等，2013），遠程開放實驗平臺面臨的數據會越來越多，數據結構也越來越復雜。因此，構建一個能處理大數據的遠程開放實驗平臺至關重要。面向大數據遠程開放實驗平臺（BODOP， Big Data Oriented Distant and Open Experiment Platform）是以遠程開放教育理論為指導，使用云計算技術、計算機技術、網絡技術、多媒體技術和通信技術等將課程中的實體實驗遷移到互聯網環境中，在網絡空間實現各種實驗過程，獲取與保存實驗數據，并使用大數據技術和學習分析技術挖掘實驗數據，為教師合理開展實驗教學提供科學決策的線上實驗系統。一方面，BODOP為開展遠程開放實驗教學提供線上實驗學習環境；另一方面，學生能夠通過互聯網參與并體驗符合課程要求的各種實驗，不僅能學到實驗知識，掌握實驗過程，觀察實驗現象，得到合理的實驗結果，還可以學到相關的信息技術。

遠程開放教育是面向在職或職前人員的繼續教育，通過一段時間學習，使學習者獲得滿足職業提升與轉崗的知識與技能。為了順應“互聯網+”的發展趨勢和學習者的多樣化訴求，遠程開放教育在教學過程中需要突出職業特色，將學習者迫切需要的職業技能與現代信息技術素養作為教學核心，培養符合區域經濟發展與行業特點、適應企業需求的應用型技術人才。顯然，遠程開放實踐教學在提升學習者職業技能等方面扮演著極其重要的作用。而遠程開放實驗平臺（BODOP）是開展遠程開放實踐教學的線上教與學場所。因此，建設BODOP，改革實踐教學模式，加強面向任務和實踐技能的線上學習環境建設，是當前開展遠程開放教育的重要任務之一。

（二）大數據遠程開放實驗平臺的網絡拓撲設計

遠程實驗教學面臨的數據通常規模大、結構復雜、關聯度高，因此，傳統的遠程開放實驗平臺在處理這些大數據時，無論是響應并發量大的用戶訪問請求，還是存儲大規模交互數據，都難以在有效的時間里完成。因而，構建面向大數據的遠程開放實驗平臺，解決上述問題，需要以智能化云計算中心與較高帶寬互聯網為基礎設施，使用基于SOA（Service - oriented Architecture，面向服務架構）的技術搭建系統，設計平臺的網絡拓撲結構，以互聯網服務體系為依托，并輔以大數據存儲、分析與挖掘等技術，通過互聯網、移動互聯網及智能終端，為學習者提供實驗學習、數據存儲與分析服務。根據云計算的特點，在設計框架時，要充分考慮平臺的擴展性與計算性能，在硬件與軟件上都要具有前瞻性的部署（平臺的網絡拓撲如圖1所示）。事實上，在BODOP的整體架構中，云計算服務器是核心，所有的實驗與實驗教學資源都存放在云服務器上，借助云計算服務器的高性能服務，保障平臺平穩高效地運行。

對學習者來說，應用層呈現給用戶的實驗是平臺建設核心，沒有好的學習交互和環境體驗，平臺計算速度再快，也未必能實現實驗教學的真正目的。因此，在重視云計算服務建設的同時，也要重視實驗的建設。遠程實驗通常有兩類：一類是虛擬現實實驗，包括交互式虛擬實驗與沉浸式虛擬實驗；另一類是遠程控制實驗。從這兩類實驗出發，建設符合學習者職業發展和技能提升的遠程開放實驗。

平臺中的數據庫建設和維護也同樣重要，數據的收集、分析與挖掘結果都保存在服務器里。為了維護這些重要數據的安全，需要進行數據同步備份，可根據平臺運行實際情況，制訂時間與周期，將平臺里各子系統和每次學習者在實驗場景中的交互數據進行備份。此外，平臺還應有核心交換機、負載均衡設備與WEB服務器等重要設備，保障平臺的正常運行。

（三）大數據遠程開放實驗平臺的體系架構搭建

BODOP需要支持自適應學習環境，實現個性化的自適應學習以及完成實驗人才培養模式由平移式學習過渡到智慧化學習。因此，它的架構設計既要支撐基于互聯網的實驗學習與移動學習，又要支持數據分析與挖掘。

面向大數據的遠程開放實驗平臺體系架構如圖2所示。整個平臺架構包括服務層、功能層、系統層和實施層，每層的內涵如下：

1. 服務層主要面向學習者、教師、技術人員與管理人員，為學習者提供基于Web的實驗學習和移動實驗學習，同時根據學習者的學習能力和偏好等推薦相關學習資源。

2. 功能層基本上提供各種實驗，并融合這些實驗，為學習者提供實驗學習場景；收集各種數據，提供大數據存儲、分析與挖掘功能，為實現個性化自適應學習提供數據支撐，并實施實驗資源管理。

3. 系統層是由各個系統組成，如基于Web的遠程實驗系統、移動實驗系統、大數據計算系統（包括大數據存儲系統、分析系統與挖掘系統）、個性化自適應學習系統、實驗資源推薦系統等，這些系統雖然呈現給用戶的是不同的功能模塊，但底層數據互通，運行時互不影響，從而保證整個平臺的功能實現。

4. 設施層提供平臺運行需要的硬件、軟件及網絡資源，包括云計算服務器、核心交換機、負載均衡、數據庫、網絡等。

在設施層采用虛擬化技術，包括存儲虛擬化、網絡虛擬化及計算虛擬化，動態計算平臺上各種資源更準確地為各子系統分配計算資源，達到平臺最優化配置。平臺采用數據處理技術，將非結構化數據及結構化數據處理以后存儲在設施層，加強應用知識計算技術、知識庫技術等，并與數據處理技術相結合，為遠程開放實驗學習平臺智慧化服務提供技術支撐。

（四）大數據遠程開放實驗平臺的功能模塊實現

大數據技術可以分析與挖掘教育數據，為教師進行教學改革提供科學依據（何克抗，2014；呂瑤，2014）。在收集個人數據、實驗數據及系統數據的基礎上，BODOP對這些數據進行分析。教師根據分析結果，對實驗教學進行科學安排，幫助學習者完成實驗的深度學習，掌握職業知識，提升崗位技能。BODOP需要向社會提供服務，感興趣的學習者可以通過該平臺參加遠程實驗學習，學到相關的實踐知識。基于上述分析，BODOP的功能模塊設計理念體現在：一是有智慧化的學習場景，二是有針對性的課程實驗，三是有靈活便捷的交互，四是有數據分析與挖掘功能，五是有貼身式學習支持服務。

BODOP的功能模塊設計需要突出基于互聯網實驗學習和移動實驗學習功能，滿足學習者多樣化、多終端、個性化的隨時隨地學習需求，具體功能模塊如圖3所示。平臺實驗集成管理模塊不僅是集成與融合各種課程實驗，還要負責與實驗學習功能之間數據交互，使實驗過程數據和學習者實驗學習數據完好地保存到數據庫，便于數據分析與挖掘使用。用戶權限管理是對平臺各個角色進行定義，并分配給各角色相應的權限。

圖4展示的是BODOP的角色任務，不同職責的教師在平臺里的任務不同，功能自然也不同。平臺管理員可以兼任實驗責任教師；教學管理員可以兼任課程責任教師，負責學生的實驗學習。盡管這些教師在平臺里的責任不同，但他們建設實驗資源和輔導學習者的實驗學習的責任相同（如圖5所示）。

具體地說，平臺管理員負責添加實驗軟件、設置實驗責任教師、導入開課總表和學生總表；教學管理員負責教學點管理、設置課程責任教師、注冊開設課程、選擇本校學生、管理輔導教師與分組實驗；實驗責任教師負責設置軟件子實驗與管理子實驗；課程責任教師選擇課程子實驗、添加理論測試與管理課程資源；實驗輔導教師需要確認課程子實驗與管理實驗資源；學生的職責是學習課程實驗資源。其中，教師要根據學生學習數據的分析結果，在實驗過程中調整實驗難易度，干預實驗過程，促進學生深度學習。

四、面向大數據遠程開放

實驗平臺實踐案例分析

（一）個性化自適應實驗學習系統設計

BODOP構建的目的是將課程中的實體實驗遷移到互聯網上，搭建智慧實驗學習環境，學生可以在任何時間、任何地點完成實驗。實現上述目的，需要兩個要素：一是使用信息技術將課程實驗變成數字化虛擬實驗，在這個過程中，要充分利用各種技術將實驗完整體現，如使用交互式虛擬實驗與沉浸式虛擬實驗讓學生在網絡環境中學到的實驗與課本講授的實驗知識一致，達到實踐教學的目標；二是構建一個智慧化的網絡平臺，將各種實驗有機地集成起來，實現實驗數據、學生數據與其他課程數據之間的融合，并提供個性化實驗學習環境。智慧教育是借助于現代信息技術搭建具有感知、推理與決策等智慧特征的學習時空環境，以此促進學生身心協調、智力全面及個人可持續發展。智慧教育強調以人為本、一切為了學習者的教育思想，充分體現學習是一個充滿平衡與張力的接收知識過程（祝智庭，等，2013）。不難發現，構建BODOP，與智慧教育的特性是一致的。

BODOP注重智慧化遠程實驗環境建設，平臺以學習者為中心，圍繞實驗學習，搭建實驗資源、實驗評價系統、實驗管理系統、學生信息庫、學習實驗庫以及數據分析系統等，旨在構建一個個性化自適應實驗學習系統（如圖6所示）。在這個系統里，信息反饋與數據分析流程如下：

STEP 1：學生在平臺上注冊，平臺通過與教務系統的對接，保存學生的相關基本信息；

STEP 2：學生學習實驗，平臺啟動導學式引擎，旨在快速讓學生理解實驗；

STEP 3：學生與實驗之間的交互數據存儲在學習數據庫里；

STEP 4：數據分析系統根據學生的基本信息與學習數據進行分析，將結果傳輸給自適應引擎；

STEP 5：自適應引擎根據分析結果，調整實驗學習內容的進度；

STEP 6：教師分析實驗結果與實驗評價，參與實驗內容調整；

STEP7：教師與管理人員修改導學引擎，同時教師修改或完善實驗資源。

在第五步中，學生根據自適應引擎反饋的實驗學習進度、實驗技能完成情況、實驗過程測評等信息，結合自身學習實際，進行自我調節。例如，對簡單的實驗減少學習時間，對較為復雜的實驗投入更多的學習時間，及時掌握實驗知識與技能。教師根據數據分析系統得到反饋信息，及時掌握每個學生的實驗學習情況，根據這些信息，針對不同學生做出實驗內容調整和實驗進度調整，根據實驗中學生的學習信息，修改和完善實驗資源，與管理人員修改相應的導學引擎。實驗完成后，教師根據數據分析與評價系統，掌握哪些實驗內容有難度、需要哪些相關的實驗資源、如何做出輔導等，為下次實驗提供貼身式的服務。

（二）實驗案例設計

基于BODOP設計架構，并結合實驗學習流程，浙江廣播電視大學教學中心開發多門課程的實驗教學，本文以“計算機網絡”這門課程為例，討論實驗教學的開展，并通過案例的介紹，驗證BODOP對實驗教學與學習支持的有效性，實驗模型如圖7所示。

在BODOP上開設實驗課程，一般包括實驗預備、實驗學習、學習交流、實驗分析和統計分析五個模塊。實驗預備包括課程資源、輔導材料、課程題庫與理論測試，主要讓學生做實驗前掌握實驗必備的基礎知識，并根據課程內容和實驗內容，做一些習題測試，加深對課程知識的理解和掌握。對“計算機網絡”而言，實驗學習共有“網卡配置實驗”“DNS服務與配置實驗”“DHCP服務與配置實驗”“路由器配置實驗”“交換機IP地址配置實驗”等11個實驗。學習交流主要是學生與教師之間討論互動，還包括學生實驗學習的心得體會。實驗分析包括實驗過程評價、實驗結果評價和預測未來學習，主要是借助于大數據和學習分析技術對學生的實驗學習數據進行挖掘，對教學和學習進行指導。統計分析主要統計與分析學生實驗完成情況，包括實驗完成明細、成績統計分析、選課人數統計和完成實驗統計。

通過四個學期的課程實驗教學，相關實驗數據情況統計如表1所示。不難發現，對于簡單的實驗，即使事先預習實驗知識的學習者較少，實驗成績也較高，如實驗1“網卡配置實驗”；對于一些復雜的實驗，如果預習實驗知識的學習者不多，實驗過程中需要教師輔導，花的時間較長，實驗結果也不是太好，如實驗3 “DHCP服務與配置實驗”。通過對這些數據進行分析，挖掘其背后的一系列元數據（如學生的學習時間安排、認知能力、操作技能和學習態度等），幫助教師合理安排教學。

借助遠程開放實驗平臺進行實驗教學時，以學生為中心，在傳授實踐知識的同時，充分注重學生的個人成長與可持續發展。主要表現為，BODOP能根據學生的學習基礎、學習能力、學習需求與偏好等個性差異，提供個性化的輔導與學習服務，記錄每一位學生的實驗學習數據，然后對數據進行深入挖掘與分析，得到的數據分析結果用于揭示潛在問題、評估實驗學習過程、建設實驗資源、完善實驗評價與預測未來學習。因此，包含個性化自適應實驗學習系統的BODOP是遠程開放教育智慧學習環境構建的重要組成部分。同時，構建BODOP，實施遠程實踐教學，不僅能使學習者順利完成實驗，還可以對學習者的實驗學習進行輔導與干預，提升實驗學習的沉浸感，最終提高學習者的學習興趣與學習成就感，有助于學習者實踐知識的掌握，進一步提高職業技能。

五、結語

遠程實踐教學是提升學習者職業能力、崗位技能、社會綜合能力及職業創新能力的重要環節，通常起到不可替代的作用。在大數據環境下，構建遠程開放實驗平臺能為學習者提供個性化自適應遠程實驗學習環境，使學習者在愉悅的環境中完成實驗學習，提升職業技能。首先，對現有的遠程開放實驗平臺進行總結，分析平臺的不足；其次，從遠程開放實驗平臺（BODOP）的新發展、BODOP的網絡拓撲設計、體系架構搭建和功能模塊實現四個方面，提出了BODOP的模型設計；最后，從個性化自適應實驗學習系統和實驗案例設計分析BODOP實踐案例。從大數據視角討論遠程開放實驗平臺模型的構建，旨在為今后搭建類似的遠程學習平臺提供有益的建設思路。

隨著互聯網技術、大數據技術、云計算技術和物聯網技術等的快速發展，學習者對遠程開放實驗學習不斷提出更高的要求，構建面向大數據遠程開放實驗平臺不僅能很好地完成實驗教學，創建高效、適合泛在學習的智慧化學習環境，滿足學習者個性化、多元化及多終端的學習需求，還能進一步促進遠程開放教育的發展，扎實推動學習型社會的建設。

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篇10

2016年9月6日-7日，全國“互聯網+”現代農業工作會議暨新農民創業創新大會在江蘇省蘇州市召開。國務院副總理出席會議并作重要講話，全國各地的農業農村信息化工作者、涉農互聯網企業和新農民代表共話“互聯網+”現代農業。各部委、科研機構、高校、相關企業就“互聯網+”現代農業當下所面臨的問題和未來發展給出了切實可行的意見和建議。

接農村地氣

才能取得實實在在的發展

“農村互聯網發展，要對接農業生產、農產品流通、農民日常生活和農村社會管理，服務農業農村發展。要適應農業特點，接好農村地氣，遵循市場和產業發展規律，探索可持續的商業運行模式。要加快農村互聯網基礎設施建設，搭建多層次服務平臺，完善物流網絡體系。要充分發揮企業和農民主體作用，發揮供銷社等在農村電子商務發展中的特殊作用。政府要加強規劃引導、政策支持、標準規范、市場監管等，努力創造“互聯網+”現代農業發展的有利環境。鼓勵基層和各類市場主體創新探索，重視總結推廣好的經驗和做法，將‘互聯網+’現代農業發展的盆景轉化為風景。”強調，人才是現代農業發展的關鍵。要加快培育新型職業農民，加強對農民的信息技術、職業技能培訓，提高農民生產技術和經營管理能力，鼓勵和引導各類科技人員、大中專畢業生、返鄉農民工、退役士兵等到農村創業創新，不斷壯大新農民隊伍。

部委之聲

深化互聯網思維 線上線下融合發展

時至今日，互聯網已經成為人們日常生活不可或缺的一部分。但農產品在“觸電”的道路上仍需探索，還存在一些問題，通過一根網線，怎樣才能實現農業新發展？

自1969年互聯網誕生以來，以其強大的生命力不斷發展壯大，對人類社會產生日益深刻的影響，進而把我們帶進了信息革命的新時代。“互聯網+”現代農業不能僅僅理解為加農業生產、加電子商務，而應當包括農業、農村、農民在內的“三農”，充分發揮互聯網引領創新和驅動轉型的先導作用；推進“互聯網+”現代農業行動，應當著力構建現代農業的產業、生產、經營“三大體系”，充分利用互聯網重構農業產業鏈、供應鏈、價值鏈，使農業生產全過程實現精準化、智能化，讓農業經營有規模、有效益，提升網絡化水平，讓農業產業有面子、有競爭力、可持續；當前，我國農產品質量安全引起全社會的廣泛關注，農業生產效益不高，農業競爭力不強，出現了國內外價格倒掛和需求外溢的現象，這些問題都需要加快推進農業供給側結構性改革來解決。推進“互聯網+”現代農業，就應當瞄準提高農業質量、效益和競爭力這三大目標。農業部副部長屈冬玉強調。

“我國農村網民目前已經達到1.95億，預計到2020年將超過3億，作為重要的網絡資源，農村網絡的潛在價值巨大，有待釋放。”屈冬玉表示，統籌推進線下線上現代農業，要在四個“新”字上做文章。一是大力挖掘建設現代農業的新要素；二是大力培育農業供給側結構性改革的新動力；三是大力打造農村大眾創業萬眾創新的新平臺；四是大力拓展農業農村新經濟的新空間。

目前，農民外出務工的單向流動方式正在逐步打破，已有480萬農民工和1%的大學畢業生返鄉創業，創辦領辦小微企業23.7萬家、農產品加工企業45.5萬家、休閑農業各類經營主體180萬家、農民合作社147.9萬家，農民創業創新呈現良好發展態勢。這其中有一大批都是既懂互聯網又比較了解農業農村特點的新農民。

大數據剖析“互聯網+”現代農業

既然是現代農業與“互聯網+”的有機結合，作為基礎的互聯網的重要性不言而喻。龐大的農村網民市場、強大的電商平臺、創新的電商模式組成了當下快速發展的農村電商。

近年來，以寬帶中國、無線城市、下一代互聯網、寬帶村通等模式為基礎，農村基礎通信設施移動寬帶、廣電有線網逐步提升。2015年農村互聯網發展狀況報告顯示，2015年農村地區互聯網普及率達到30%，比2014年提升了2.8個百分點。2015年12月中國農村網民規模達到1.95億，同比增長9.5%，農村網民中使用手機上網的用戶已經達到1.7億，同比增長16.3%，占農村網民的17%。互聯網助力農業經營水平提升，“互聯網+”現代農業實現的是互聯網為農業全產業鏈條的提升創新。中央網信辦副主任莊榮文在全國“互聯網+”現代農業暨農民創業創新論壇上強調。

莊榮文在會上列舉了一系列數據，從這些數據不難看出“互聯網+”現代農業的發展前景。

截止2015年底，全國農村電子商務服務網點數量多達25個，覆蓋1000多個縣城，阿里巴巴、京東、蘇寧等企業紛紛推出各自的農村電子商務戰略。2015年阿里巴巴建立了63個縣級農村電商點，縣城的服務站超過20多個，截止2016年上半年農村淘寶項目已經覆蓋全國29個省，300多個縣。京東鄉村推廣已經達到了27萬人，京東縣級服務中心達到1500多家。京東地方特產店已經達到了1000多家，京東的農村電商、涉農企業已經達到200多家，京東鄉村白條推廣員累計授權人數達到7000多人。

莊榮文表示，2015年中國供銷社系統開展合作的企業1530多家，省級電商平臺14個，縣級電商平臺13個，在線交易總額達到了3960億，同比增長292.5%。農村電商模式不斷創新，農村的經濟、社會、文化、習俗等條件都有差異化，發展電商的模式也有各種各樣，目前看到的有中國服務商+網商+傳統產業模式，有電商服務中心+電商模式，有生產方+電商模式，有專業市場+電商模式，有集散地+電商模式等等，呈現出百花齊放、各地特色的發展特點，都在結合各自的條件探索適宜的電商發展道路。

隨著互聯網的發展與普及，網購已經走向尋常百姓家。不論是上網的消費者，還是各種電商平臺，都在一步步推進“互聯網+”現代農業的發展。

因地制宜 加強基礎

“農村淘寶”逐漸成為一個新的名詞，一個含有特定意義的詞，是農村與互聯網相連的一條紐帶。其實不僅僅是“農村淘寶”，各大電商平臺“接地氣”的舉措不勝枚舉。從發展的角度來看，“互聯網+”農業則是難得的發展契機。

那么如何以合理的價格和適當的質量來保證，我們從今天的生產狀態走向機械化、智能化？我們如何使用一種合理的方法來真正保證18億畝耕地的紅線，不僅不能突破還能有所增加？

從宏觀的角度看，我們必須直面關鍵問題，為關鍵問題給出信息化和農業現代化的解決方法。工業和信息化部原副部長楊學山表示，種養植業門類繁多，比如太湖的大閘蟹、吳中的楊梅、碧螺春、水稻等特產，不管是種養的過程，還是我們產品和用戶結合的模式，各不相同。所以信息化和農業現代化的結合；信息技術，信息和農業技術、工業科技的結合一定要具體化。

目前，我國的農業基礎依然不夠，沒有基礎的話，物聯網加不上，信息化也加不上。那么，推動農業發展的基礎具體是什么？

楊學山表示，第一是農田現代基礎設施，“互聯網+”現代農業、農業現代基礎設施是關鍵性的。第二是農業機械，要實現種養殖的智能化、自動化，沒有好的工具的匹配是做不到的。第三是基礎的平臺，也就是整個中國網絡的水平、接入的帶寬、覆蓋的范圍，城市和農村之間依然存在著巨大的差距。第四個基礎是數據、是信息。這里面既有微觀的，比如說已經對很多的土地進行了很精細的測量，它是什么性質的、適合種什么的時候要注意什么已經有了，但是覆蓋程度不夠。最后一個是人的基礎。因為整個環節，尤其是種養植，人在里面發揮著重要的作用。

學術之聲

科技為質量把關

當下，農產品與互聯網結合也好，冷鏈物流建設也罷，根本問題在源頭，農產品質量才是“互聯網+”現代農業發展的根本。這需要依靠科研機構、高校的先進技術和設備進行把關。

中國農業科學院信息所研究員許世衛在主旨演講中提到，監測預警是對生產、流通、市場、消費等進行全產業鏈的數據采集、信息分析、預測預警與信息的過程，應該說監測預警是現代農業管理一個高端的工具，現代化、信息化一定要有監測預警。

現代化管理的過程，實際上就是伴隨著與監測相關的工程。現代農業的發展時刻都在監測上，監測好了，農業現代化就完成了。現代農業的管理正在從采前向采后轉化，決策要的是可靠、準確、及時。農業風險的防范過程就是不斷預警的過程。現在農業發展中，最難的是難以真正快速地了解市場。我們很多情況下不了解現在發生了什么，更不知道未來會怎么樣。現在農業的管理規避風險的需求更加強。在現代農業的管理中有三個方面的難題。首先要數字化發現問題，其次是模型化分析問題，再次是系統方面的預警。

在大數據時代需要有新的處理模式，才能夠具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力，來適應海量、高增長率和多樣化的數據資源數量與價值。

物聯網是數據來源

中國農業大學李道亮教授表示，我國是世界第一大水產生產國，占世界產量的65%。近些年發展非常迅速，平均漲了將近10倍。物聯網最核心的中心思想就是讓物體連接網絡，用到水產養殖里面，就是讓我們的裝備有身份、有連接方式，讓我們的裝備能夠精準、智能地工作。同時通過裝備之間的連接，實現每個方面的定義化。大數據核心就是從眾多的數據中獲取有價值的東西，什么時候投料、投多長時間，這些都變成精準化的東西。物聯網給大數據提供數據的來源，包括環境的全面感知、個體行為的實時監測、現場作業的自動化操作以及可追溯的質量管理。

創業之聲

打破傳統模式

向科技要財富 向網絡要效益

“為什么像我這樣的一個漂亮的女生要到一個山旮旯里去創業呢？其實很簡單，就四個字，因為愛情。為什么一個大學畢業生要到山旮旯里去創業呢？也是四個字，因為夢想。”在提到創業之初的心理活動時，江蘇軍曼農業科技有限公司總經理魯曼如此說道。

魯曼說，創業一開始首先遇到的阻力，就是來自于家庭，剛開始的那一段時間，嘗遍了四處問人借錢，但是卻怎么也借不到的辛酸滋味。以我們當時的實力，根本沒有能力建立各種渠道，也沒有實力去做推銷。還好網絡銷售在這個時代初見端倪，我們就想到能否在網上開辟空間，打開銷路。于是我們就建立了網頁把火雞放到網上銷售。效果隨之而來，不斷有人打電話過來咨詢，還有客戶上門，再后來到我們這里的陌生人越來越多。作為新時期的創業者，傳統與現代的結合、經驗與知識的疊加，才會使創業之路越走越遠。我們傳統的養殖模式加上互聯網運作無疑是“互聯網+”中最接地氣的一種做法。農業創業要想成功一定要打破傳統生產經營模式，要用我們的知識和智慧向科技要財富、向網絡要效益。

新農人談新農業

“我是一個新農人，我沒有想到種地原來是這么一件大事，對很多人會有那么大影響力，所以也是特別的榮幸。”北京阿卡控股有限公司總裁江宇虹談作新農人體會時這樣說，中國十幾億的人口，產品的定位和人群的細分特別重要。農產品在過去是沒有被細分的，始終是初級產品。其實它不是的，我們完成了一件事，就是農產品的商品化和品牌化的過程。除了走品牌化的道路，接下來就是賣給誰，如何把產品賣出去。中國不缺種地的能手，但是缺少研究如何把產品賣出去的人，所以農產品的銷售其實是最主要，也是最核心的。東西如果賣出去我找誰來賣？找超市嗎？超市要收至少30%以上的進場費、標簽費，我們付不起。那有沒有更短的價值鏈的出現？能不能更好的找到扁平化的、縮短價值鏈的這樣的合作伙伴出現？于是我們做了一件事情，也是我們最早在2011年、2012年做的事，就是把土地的所有權、使用權和經營權進行分離。土地是農民集體的，它有所有權，阿卡有經營權，消費者拿到的是使用權。解決了供應鏈和需求端的問題，就一個最后一公里的問題解決不了，為什么？建冷庫，一個冷庫一個億，這不是一家民營企業或者是一家小的生產者能夠實現的。但我們去整合了市場的資源。市場上面有像順豐優選、京東冷鏈，這些非常優秀做生鮮冷鏈的公司。我們的做法是把訂單和社會化物流進行了系統集成，做了一個第三方的系統平臺，把實時的數據跑在了上面，所以冷鏈物流是最后的一個問題。

從養豬看農業電商發展

“創業難、做企業家難、做農業企業更難。”新希望集團總裁劉永好表示，拿我們養豬來講，以前說養十頭豬是多的了，現在你養一百頭豬也沒用，為什么？一頭豬平均賺一百多塊錢，一百頭豬才賺一萬多塊錢。而進城務工四萬、五萬一年是常態，而且有星期天節假日，也有體面和尊嚴。在這種格局下，大批的青壯年進城去了，這就帶來了機會，什么機會呢？有了規模化的機會。

劉永好表示，從事規模化、現代化的農業，至少需要滿足四個要素：第一是人。今天要規模化的種植業、養殖業，必須是一批有知識或者有組織、有服務體系的現代農業企業。

第二是錢。家庭農場組織起來是組織化的體系。要做家庭農場、要種幾百畝地、要養一千頭豬，錢從哪來？養一千頭豬一年養兩批，一批五百頭，至少養五百頭豬那要多少錢呢？少說四十萬。農民外出務工干了十年、二十年可能有十萬了，離四十萬還差得多怎么辦？要金融的服務。現在農民朋友存的錢是相當多的，但是這些錢拿到什么地方去了呢？拿到城里去了。金融支持農業產業，實實在在的支持我們的家庭農場、農業合作社、農業大戶和“互聯網+現代農業”的農業企業，這是一個最大的挑戰。

第三是技術。農民要規模地種地、規模養豬，需要科學。