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環境和經濟的關系范文1
1保護林業生態環境的意義
1.1現實意義
在我國社會和國民經濟飛速發展的同時,我國生態環境呈幾何速度惡化,自然生態系統被污染和嚴重過度索取,大量自然資源都面臨著短缺和后續乏力,其中林業資源也是其中之一。按常理來說,作為可再生資源的林業,只要統籌科學、開發合理,是可以持續為我國經濟建設做出貢獻的。但是,我國森林產業的現實狀況是:森林生態系統退化速度比建設速度快,局部好轉,總體惡化,林業生態環境建設的主體缺位、供體錯位,載體即林地和林木發展跟不上經濟發展需求。林業生態環境惡化造成了每年數百億的經濟損失,傳統的林業經濟模式已經無法適用于現代社會經濟發展,改變勢在必行。
林業主要以森林為主要資源,森林是一種復雜的復合生態體系,是地球生態環境的重要組成,是人類氧氣的制造者和二氧化碳的凈化器,也是生態鏈中重要的一環。
林業是所有生態建設的主體,同時其又可以是規模巨大的生態經濟循環系統,林業生產的物質產品絕大部分都是可降解再生的綠色能源,在節能減排目標中具有不可估量、不能替代的重大意義和作用。林業又是生態文化的源泉。必須在科學發展觀指導下樹立正確的森林經營理念,體現在人與環境、資源與生態、經濟與自然的協調和統一的發展,通過科學、政策、技術和不斷進步的管理措施,通過不斷地適應尋找到適合我國社會自身發展情況的道路,以期達到林業資源的多方面發展、和諧發展和可持續發展。
1.2經濟意義
森林是大陸生態系統的主要環節,也是林業經濟的最重要載體。培育健康的森林生態系統是林業生態環境保護和經濟建設的最主要目標。完整平衡的森林生態系統不僅能夠持續提供生態效益也能持續提供經濟效益。被破壞的退化的森林不僅在物質生產能力上明顯衰退,森林的其他效益功能也必然相應減少。我國現有森林生產力只相當于其潛在生產力的1/3,這是國內林業產業界內的共識,因此恢復、開發和提高森林生產力的可能性是存在的,也是必要的。此外,林業生態環境可以支持復合經濟體系的發展,可以幫助建設和發展多樣化的經濟結構,在成熟健康的市場經濟條件下,完備的林業生態體系和發達的林業產業體系是共生的,如果片面強調任何一方面的效益,都會使林業生態環境保護和經濟建設失去推動力與生命力。因此,完全可以在建設功能性完整的林業生態體系的同時,形成以林業資源為依托、以商品林基地為龍頭、以林業商品產業和綠色旅游產業為一體的林業產業體系,建設如木材、林果、花卉、草坪等產品的深加工產業,逐步形成比較發達、系統和綠色的林業產業。
2林業生態保護建設發展的亮點
一是發揮林業的經濟功能。生態優先并非不考慮經濟功能,只有發揮生態環境保護建設才有物質基礎;應分清國
家對天然林和人工林管理的政策界線,切實保護天然林資源,按照森林經營的技術要求合理利用人工林;遵循林木生長的自然規律,科學合理地采伐利用,讓林業在發揮生態、社會效益的同時,產生較大的經濟效益。二是提高林農的積極性。林業產權制度改革后,林業部門劃定采伐區域、數額,企業與林農實現“訂單林業”,減少了企業的灰色支出,使林農直接受益,可有效提高森林加工企業和林農植樹造林的積極性。三是建立林業要素市場。林業要素市場建成后,通過林權有序、規范流轉,可以盤活林木林地資產,解決森林資源經營周期長、效益兌現慢、生產風險大的問題,提高林農的生產積極性,促進林業規模經營、集約經營。通過林權證抵貸款,解決林農發展林業資金不足的問題,促進了社會閑散資金與銀行資金流向林業,加快推進林業產業化進程。
3保護林業生態環境產生的新經濟建設點和經濟增長點
傳統林業只將注意力集中在森林所能提供的最主要資源——木材上面,但是林業資源可以提供遠比木材更多的產 品,能夠對經濟建設作出更大的貢獻。以下是3種主要經濟增長形式。
3.1促進森林旅游業的發展
森林旅游業的發展是林業生態環境最主要的貢獻。隨著經濟發展和生活水平的提高,人們對于日常生活中的休閑娛樂也開始日益重視,森林旅游是一個非常好的選擇,也是擴大內需、拉動國民經濟增長的途徑,并且正在我國迅速生成和增長。完善的森林資源是森林旅游的基礎,森林旅游業是一個多層次的結構,可以發展出主要如森林公園、交通運輸、餐飲、商貿、旅行社、娛樂等多種依托森林資源的經濟體。此外,還可發展各種層次的輔助服務機構和組織,這些都是經濟建設所需要的多方支點。
3.2促進林業副產品產業的開發
林業資源除了能夠提供木材之外還能提供很多林副產品,如動物、林果、花卉、次生動植物資源。根據不同地區的林業資源特色,可以建立不同的副產品產業,最主要的有野生動物資源產業、林果深化加工產業、次生動植物開發產業等。深化開發林業資源的副產品可以為經濟建設提供更多的選擇和機遇。
3.3使林業生態環境保護形成產業
環境和經濟的關系范文2
首先，醫院要改革管理體制。合理配置醫療資源，提高醫院的活力，激發醫療技術人員提高醫療技術水平和服務質量的內動力。一要合理設置醫療機構，歸并性質和職能相近的職能科室和崗位，使管理科室的設置和效能最優化。避免因人設崗，做到因崗設人，把合適的人放到恰當的崗位上，使人力資源的配置最優化。同時在政策和崗位允許的范圍內使用臨時用工，如保潔員、收費員、護理員等，降低人工成本。二要建立科學的績效工資分配辦法，并與醫療質量、護理質量、醫德醫風等綜合考評指標進行量化結合，發揮人的主觀能動性，全面提高醫院的管理效能和服務水平，最大限度地降低管理成本，提高經濟效益。進而增強對患者的服務水平和吸引力。
第二，醫院要培養穩定的患者群。在激烈的市場競爭中搶占先機，維持患者的保有量，留住老患者，吸引新患者，增強市場競爭力。一要建立患者治療選擇權。就是患者治療前，特別是住院患者，患者有選擇治病醫生的權力，被選的醫生把治療患者疾病的不同檔次藥品或檢查的功效介紹給患者或家屬，以適應其不同需求。二要同醫療保險機構合作成為定點醫院，使不同類型的參保人能夠到醫院就醫，并給予參?；颊哌m當的方便措施，如實現網上結算、比例交押金等。
三要建立患者的入院前、住院中、入院后的隨訪機制，醫生的診治融入患者的生活和個人情感中，使患者感受到“人文關懷”。四要改善就醫環境，引進先進醫療設備，與醫院不斷提高的醫療水平相匹配，提高醫院的診治率。五要醫院根據市場需求設置相應科室。醫院要做好市場信息的調研和論證，適時調整醫院內部科室，滿足患病人群的需求。六要建立和新聞媒體的有效溝通機制。發生醫患糾紛時，使其在醫院處理過程中起到正面的作用，使問題及時解決，降低管理成本。七要保持合理的收費水平。
國家在現階段，不能為全民提供免費的醫療保健，而且為醫院提供的財政資金有限。醫院要生存和發展，吸引患者就醫，收取患者的醫藥費來獲取自有資金，提高經濟效益，維持運行和發展狀大。處理好收費的合理性是醫患關系的一個重要方面。醫院不會也不能盲目提高醫療收費，竭澤而漁，一棒子打死?？梢赃@樣講，患者就醫也遵循市場規律，醫院的收費過高，超過患者的承受能力，就是醫療水平再高，服務再好，患者也會選擇別家醫院。
醫院創新醫療服務產品，為患者提供便捷和低成本公共服務產品的不斷優化，建立和諧的醫患關系，是醫院在現代化管理中需不斷思索的問題之一。
二、醫院外部環境
政府主管部門要做到醫療服務機構的合理布局，建立有序的醫療市場，做好宏觀調控，也要加強對醫療機構的日常監督和管理，使其處于良性運行狀態。同時為公立醫療機構提供政策方面和資金方面的支持，促使醫院體現公益性。醫療衛生行業為人民的身體健康提供了有力保障，大力發展衛生事業是國家的重要國策。近年來，國家加快完善社會公共服務能力和社會保障體系建設，加大醫療衛生領域的投入，我國醫療衛生行業取得快速發展。
環境和經濟的關系范文3
關鍵詞：環境庫茲涅茨曲線；人均GDP；工業“三廢”
1.引言
改革開放近30年，我國經濟發展從粗放型的發展模式向 “資源節約型、環境友好型”發展模式過渡，環境問題成為社會焦點。本文立足河北省環境與經濟發展的實際情況，對兩者關系進行深入的解剖，選擇適當的相關指標進行計量分析，推出具體的結論，并結合河北省環境與經濟現狀提出政策建議。
2.河北省經濟增長與環境污染模型分析
本文選取1995-2010年河北省人均 由上表可見，三條擬合曲線的R2都較大，可見河北省工業三廢排放量與人均國內生產總值的增長相關性顯著，對EKC曲線的解釋意義充分。三條曲線有各自的形狀，與傳統的庫茲涅茨曲線并不一致。人均工業廢水排放量曲線a1>0，a20，為倒“N”型，隨經濟的增長人均廢水排放量先下降后上升再下降。人均工業廢氣排放量曲線是a10，a3>0，人均廢水排放量隨經濟的增長先下降后上升，環境保護的壓力在持續增大。人均工業固體廢物產生量曲線各系數的t檢驗均通不過且R2與DW值也都不符合統計要求，改用二次函數擬合曲線，系數的t檢驗很顯著，判定系數R2的值也高，可見經濟增長加劇了人均工業固體廢棄物的排放量，與EKC曲線左半部分特征吻合。
3.實現環境與經濟協調發展的政策思考
3.1建立跨地區水域質量監察體制
對各地區河流上的重點污染源進行有針對性的監控，要求其各項指標均符合環境保護的要求。嚴格管理相關污染企業，淘汰、關閉與國家產業政策相悖的污染企業，并建立跨地區水域質量監察體制。
3.2改革治理模式，完善環境政策
政府應進一步完善相關環境政策，從“源頭”防治環境污染，改變先污染后治理的模式并從總量上控制污染物。加強對外資政策的把控，以防外商借國際貿易之便，對河北省進行污染產業轉移。
3.3發展環保產業，促進產業升級
加快產業結構的優化升級，發展低碳經濟，推行清潔生產。推進產業結構向高技術、低能耗、高效益的方向發展，大力發展第三產業，積極培育環保產業。（作者單位：河北大學經濟學院）
參考文獻：
[1] 董嫻等.實現環境與經濟的協調發展——陜西省經濟增長與環境污染相關性分析[N].內蒙古農業大學學報，2007（4）
[2] 曾昭法，陳青云.湖南省經濟增長與環境污染關系的定量研究[J].統計與信息論壇.2008（08）
[3] 劉婷婷.經濟增長與環境污染的庫茲涅茨曲線分析與預測—以寧夏為例[J].地域研究與開發.2011（03）
[4] 李春生.廣州市環境庫茲涅茨曲線分析[J].生態經濟.2006（08）
[5] 龍麗蓮.上海市環境庫茲涅茨曲線分析[J].環境保護科學.2010（03）
GDP數據和工業三廢排放量數據，采用人均國內生產總值（pgdp）作為衡量河北省經濟增長的指標，環境污染的指標選取工業廢水排放量（tw）、工業廢氣排放量（tg）、工業固體廢物排放量（tp）。對人均國內生產總值進行指數平減以剔除通貨膨脹影響，得到以1995年價格計算的不變價。由于可能存在異方差，需對數化處理時間序列，新序列為lnpgdp、lntw、lntg、lntp。
2.1單位根檢驗和協整分析
在進行兩個時間序列做回歸檢驗之前，必須要進行平穩性檢驗。采用單位根檢驗來檢驗平穩性。通過eviews操作，得出所有變量的ADF檢驗結果，從檢驗結果得出，lnpgdp、lntp、lntw、lntg均為非平穩序列，卻均為一階單整序列，只要序列為同階單整序列就可以對其進行協整檢驗。
本文采用johansen協整檢驗法。從檢驗結果可以看出lnpgdp和lntp、lnpgdp和lntw、lnpgdp和lntg均存在協整關系，即三廢排放量與人均GDP有長期影響關系。
2.2EKC曲線模型
環境和經濟的關系范文4
一、信息化環境下企業會計核算中存在的問題
（一）會計結算的不精確影響經營決策。隨著社會生產力水平的提高，會計結算也逐漸向科學化和精細化的方向發展。在具體的實踐中，企業對成本的核算是根據具體的品種進行品種核算，有的企業為了縮減人員的開支致使財務人員的配備不足，使企業里的各種資源耗費和成本核算的精細項目不能對應，更不能按照正確的核算方法計入相關的明細項目中，由于缺少了精細的成本參考，所以影響了經營決策的實施。
（二）會計預算管理系統的不健全。財務預算是企業決策執行的重要參考依據，對資金的合理使用、資源配置的優化和內部管理水平的完善和控制有著重要的意義。但有些企業的會計預算管理系統不健全，財務預算與薪酬預算、投資預算、業務預算不能有效的銜接，不能預料和控制不良后果。在預算執行的過程中，還存在實際的結果和預算的期望差異過大的問題，這些都未引起企業管理者的高度重視。
（三）企業財務制度不健全，會計資料信息不完善。我國先后出臺的《會計法》、《企業會計準則》、《企業財務通則》和《會計基礎工作規范》等法規和制度，是為了在制度上保障會計核算，規范企業財務的會計工作。但仍有一些企業無視制度的存在，沒有建立規范的財務制度，會計政策的不統一、不細化、不明確，導致不能準確反映出企業的成本和盈利情況。會計信息的不完整致使企業的經營管理存在著危機，在進行企業經營決策時不能準確把握企業的實際情況和發展方向。
二、信息化環境對企業會計核算的影響
（一）信息化環境下的企業會計核算模式。隨著社會信息化的發展，企業的會計核算模式也發生著巨大的改變。與傳統的企業會計核算模式相比，現代化的企業會計核算模式更適合現代的企業，為企業的發展帶來更大的裨益。
首先，信息化環境下的企業會計核算模式不僅保留了傳統的會計核算模式的框架，而且為了適應現代信息社會的發展，在此基礎上通過會計憑證和各種企業報表為企業提供信息化的會計服務，改革和發展了信息化的會計核算服務。其次，現代企業的會計核算服務替代部分人工用計算機完成整個的財務核算流程，優化了核算模式的廣度、深度和靈活性。在追求效率的信息化社會中能夠快速準確的進行企業財務核算的工作，大大減少了人員的工作量，有利于減少企業中的人力資源，促進企業的信息化和產業化的發展。
（二）財務信息平臺系統在企業財務業務管控中得到普遍的應用。由于近年來我國市場經濟體制的不斷完善，許多企業開始轉變模式，已經完成了從傳統的生產型向生產經營型的轉變，許多大企業更是走向了開拓生產經營的道路。在這種時展的背景下，企業核算的工作開始有了戰略意義，不僅是為了滿足政府的宏觀管理和企業的經營，更重要的是為經營管理提供服務。為了對企業成本的控制、經營管理和經濟效益起到積極的作用，企業的會計核算體系必須要完善，做到統籌企業的各方面情況，為企業決策的實施起到積極的作用。
現階段，企業通過信息化的財務平臺對企業財務進行管理和控制已經十分普遍。企業的會計信息以財務化的信息平臺為載體在企業的預算中起到重要的作用，完善和健全財務的信息化平臺成為企業決策中的重要內容。因此我們要健全財務信息平臺管理的制度，為企業的經營決策提供強有力的信息支持。信息平臺的建設是以總賬模塊（NC）為企業管理的數據來源，通過平臺報表管理（IUFO）和財務分析對企業的經營預算和風險績效進行評估，對管理進行有效的控制，對企業財務會計核算提供幫助的同時，準確把握企業的發展現狀，提高企業的整體管理水平。
（三）總賬結算加強了會計核算的廣度。傳統的企業會計核算模式較為單一，不能滿足企業高速的信息化發展。因此隨著時代的發展，企業會計核算的廣度逐漸的加強，更能滿足于現代企業的管理模式?，F代信息的會計核算模式的多樣性，為企業財務的多個方面提供了全方位的支持?，F代信息的會計核算模式在加大會計尺度選擇范圍的同時也擴展了會計指標的覆蓋范圍。會計核算的進步不僅體現在對傳統價值尺度的核算，也體現在對其他數據表和數據庫的處理能力、對企業極為注重的人力資源和實物量尺度的核算能力上。這些會計核算方面的改進大大提高了企業會計核算的廣度，同時完善對各項費用的控制，更好的行使財務部門的職能，提高對各項開支的去向審核，明細企業資金的運作方式，使其真實的呈現。
（四）加強了會計核算的活度。新型的會計核算模式相比傳統的形式更具有一定的靈活性。主要表現在兩個方面：一方面，傳統的會計核算模式在對貨幣基金項目的核算過程中一般采用三欄式的日記形式。而在信息化的會計計算模式中，序時賬目核算可以采用的形式更多，包括聯合式核算、憑單式核算、匯總式核算以及多欄式的匯算。核算模式的多樣性也增加了登記科目的多樣性，不再受到資金類科目的約束；另一方面，現代信息化的會計核算模式采用的雙軌核算方法比傳統的手工記賬時采用的實時核算模式提高了效率。在核算的過程中可以與傳統的實時核算方式結合，對電子賬簿的計算提高了加工效率?，F代的信息化的會計信息核算系統更符合現代企業對經濟信息管理的要求，更能準確有效的矯正數據偏差，體現數據處理的準確性和嚴謹性。
三、完善企業會計核算的建議和措施
（一）加強信息化的會計核算制度。企業在發展的同時，應根據自身的特色在遵循國家會計準則和制度的前提下，建立適合自己的適應市場經濟的會計核算制度，使得會計人員更能有效的完成各種情況下的核算任務。與此同時，會計管理制度的建立也是必不可少的，如會計檔案、會計資產、負債、權益的管理辦法，完善的管理制度不僅能保證會計核算的準確性和高效性，也能為企業經營決策的制定提供準確的參考。
（二）核算制度要適應現代企業的發展要求。精益求精和準確及時是會計核算的主要內容和不變的標準，企業不僅要在實踐中注重會計核算基本程序的審查，而且也要從核算的諸多問題中多角度、多層次的跟蹤。實現精細的成本核算可以實施ERP系統，是財務數據更加的明細化。在競爭激烈的當今信息化社會中，企業要不斷完善自己，加快信息化的進程，充分利用信息系統和信息技術的優勢建立資源共享的信息系統，形成完善的和科學的經濟核算體系。
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關鍵詞：云計算；人機關系；感知服務；上下文；非馮?諾依曼機
中圖分類號：TP311文獻標識碼：A文章編號：1009-3044(2012)01-0037-04
Human-Computer Relation and Computer Framework under Cloud Computing Environment
YU Tao
(Software and Service Business Unit, Inventec Group, Shanghai 200233, China)
Abstract: After the discussion of Cloud Computing including concepts, characteristics, advantages, services models and types, this paper analyzed the Human-Computer Relation under Cloud Computing Environment, proposed the Human-centered，Computer-invisible and Aware-service marked Human-Computer Relation，the key lies in how to make computer providing services to human imperceptibly，the last part argued that in order to realize this new Human-Computer Relation, Non-Von Neumann Computer based on demand-driv? en model should be design，to break through the limitations of traditional computer，the main features of this type Non-Von Neumann Computer were explored as well for further studies.
Key words: cloud computing; human-computer relation; aware-service;context; Non-Von Neumann Computer
1云計算概述
“云計算”（Cloud Computing）已成為目前最熱門、最時尚的大眾詞匯之一，尤其是在IT行業，人們幾乎逢面必談、逢會必談。關于云計算的定義，從網上能查到的已達數十種之多。例如：維基百科（Wikipedia）的定義是“一種基于互聯網的計算方式，通過這種方式，共享的軟硬件資源和信息可以按需提供給計算機和其他設備”；高德納咨詢公司（Gartner Group）認為云計算是一種開放的、靈活的、預先設計好的、標準的、虛擬化的并且是高度自動化的以及安全的、可信賴的基礎設施效用；美國國家標準和技術研究所（NIST）將云計算定義為一種能使用戶便捷、隨需應變地對共享的可配置計算資源共享池（如網絡、服務器、存儲器、應用程序和服務）進行網絡訪問的模型。隨著時間推移，有關云計算概念的定義可能還會繼續增加，因為每個人都可以有自己的理解和認識。但關于云計算的特點，卻逐漸趨向一致，主要包括：（1）虛擬化：即將所有的IT資源（如網絡、通信、計算、存儲等）抽象封裝到一個可共享的資源池中，并進行內部自動化管理，使用者可在任何時間、任何位置、任何終端根據需要來透明地訪問這些資源，而無須考慮實現細節；（2）動態分配：指監控所有資源的使用情況，并根據預先定義的規則動態地部署資源，均衡負載；（3）彈性擴展：指高度的可伸縮性，可根據應用規模迅速地、幾乎無限制地調整計算和服務能力；（4）按需付費：云計算服務是自助服務、按使用計費，用戶根據自己實際需要的服務來付費；（5）成本低廉：資源共享、動態分配、彈性擴展和按需付費，不僅大大降低了對IT資源的管理成本1，而且也大大降低了對服務的使用成本2；（6）超大規模：通常云都具有相當的規模，包括成千上萬臺的服務器3，在松散耦合的環境下提供處理海量數據的能力，而且云的規模越大、提高效能的可能性就越大。
云計算作為一種以網絡為中心、簡單通用、支持大眾參與的新服務模式，其優勢主要有：1）靈活敏捷，可迅速部署應用服務；2）改善效能，通過資源整合在提高效率的同時，降低成本、節能減排；3）高可靠性，提供最安全的云數據中心；4）簡化 管理，集中調度和維護資源，降低管理的復雜度；5）降低門檻，租賃模式使用戶尤其是中小企業獲得IT資源服務的門檻大大降低；6）易于共享，資源池化、服務標準化使共享更加容易；7）促進創新，使開發者更專注于利用新技術、提升差異化服務、聚焦核心競爭力；8）潛力無限，云的魅力就在于其是不確定的、是開放的，可以提供幾乎無限的計算資源和服務能力。
關于云計算的起源，一種較為流行的觀點認為是由Google最先提出。實際上，美國國家科學基金會早在2003年就已經投資830萬美元，用于支持由美國七所頂尖院校提出的“網格虛擬化和云計算VGrADS”項目，正式啟動了云計算的研發工作，后來在該項目基礎上，Amazon推出了簡單存儲服務（S3）和彈性計算云（EC2），Google推出了其云計算的三大核心技術GFS、MapReduce和Big? Table。而隨著IBM、Dell、Microsoft、Yahoo等企業的迅速跟進和推動，終于掀起了一場席卷IT產業乃至整個社會的“云計算革命核暴”。云計算的驅動力包括技術進步、服務創新、資源共享、統一管理、提高效率、降低成本、綠色節能等等，而從應用角度看，可以認為云計算是并行計算、集中計算、分布式計算、網格計算和軟件即服務（SaaS）等技術發展與演進的商業實現。很多人支持這樣一種觀點，即云計算并非什么新生事物，因為其概念屬性、技術方法都有跡可循；但從服務的角度看似乎又一切都是新的，好比水廠、電廠把分散的水、電集中起來向所有用戶提供按需付費的服務一樣，云計算意味著傳統上分散的計算能力也能像水、電一樣，成為一種新的商品，供用戶按需取用，并且是基于網絡實現交易的――從這一點看，云計算將是IT產業又一次偉大的革命性創新，其本質就是讓計算成為服務！作為一種服務創新，云計算突破了語言和時空的障礙，進一步解放生產力，必將顛覆當前的信息服務模式，促使信息服務向規?；⒓s化和專業化的方向加速演變，必將對社會的信息化發展起到基礎性推進作用，必將對人們的工作和生活方式產生深遠的影響。比爾?蓋茨1990年就提出“信息就在指尖”的夢想，在云計算時代也終將實現。
2云計算的服務方式與類型
云計算服務的運營應該是一種長期不間斷的持續提供模式，從服務方式來看，可以分為公有云、私有云、混合云三種基本類型。
圖2云計算的三種運營模式
1）公有云，指面向大眾提供服務的云，一般就在互聯網上，由第三方運營，可以隨時根據需要彈性地部署不同客戶提供的應用，但對用戶而言所有的應用都是透明的。2）私有云，指面向內部用戶提供服務的云，一般在企業建筑內部或主機托管場所，有防火墻保護，由企業自主運營，可根據內部需求靈活改進和創新，在達成協定的前提下，私有云也可開放提供給合作伙伴使用。與公有云相比，私有云可以做到更嚴格的控制，并且在提供內部服務時，可以不受網絡帶寬、安全風險和法規要求等限制。而針對公安、軍隊、銀行等特殊用戶，則需要部署僅供用戶單獨使用的“專有云”，以便對數據安全和服務質量進行最有效的控制。3）混合云，提供把公用云模式和私有云模式結合在一起的云服務，在此模式下，用戶通常將非關鍵型服務和數據轉移至公有云處理，而將關鍵型服務和數據留在內部掌控。云計算是按需付費，其計費模式可分為三種基本類型：一種是根據用戶實際消費的資源計費，例如每產生10K字節流量收1美分，每1萬次處理收費1美分等；第二種是根據時長計費，例如租賃一個虛擬的服務器，每小時計費50美分；第三種是定期付款，即訂購服務，云計算服務運營商可按月、季度甚至年度來提供有折扣的訂購套餐價，例如每租賃1GB的存儲服務每月收費15美分。
從服務類型看，云計算的體系結構包含“軟件即服務”、“平臺即服務”、“基礎架構即服務”等三個基本層次。
1）軟件即服務（SaaS：Software as a Service）
把應用軟件封裝為服務統一部署在服務器端，用戶利用瀏覽器通過互聯網隨時隨地按需訪問和獲取。從用戶角度看，改“購買軟件”為“租用服務”，大大降低了使用成本，而且無須再考慮軟件維護、系統升級、IT人員招聘等問題；從服務提供商角度看，可更專業、更經濟地面向多用戶做好服務工作，而且只需維護一套軟件版本即可，在提高服務穩定性和用戶粘性的同時，也大大簡化了管理。對眾多中小企業而言，SaaS提供了低成本迅速采用最先進技術的良好途徑。
2）平臺即服務（PaaS：Platform as a Service）
把開發環境和運行平臺封裝為服務統一部署在服務器端，用戶通過應用接口（API）開發創建自己的軟件，然后通過網絡部署和提供服務。從用戶角度看，無須再關心開發環境和運行平臺的軟硬件配置，即可按照租用的方式來構建更高水平的服務，從而更專注于面向應用領域的開發；從服務提供商角度看，可提供集成的、優化的、高性價比的開發環境和運行平臺，以更好地支持高效的軟件開發、測試和運行。
3）基礎架構即服務（IaaS：Infrastructure as a Service）
把最基本的計算資源（如服務器、存儲器、網絡系統、通信系統等）虛擬化封裝為服務，統一部署在服務器端，用戶按需租賃使用。從用戶角度看，可根據自己的實際需要通過互聯網彈性租用計算能力和存儲空間，而不必考慮底層計算資源的制約或限制；從 服務提供商角度看，可靈活地整合分散的計算資源并通過網絡虛擬共享，以適應從簡單計算到高性能計算的各類應用需求。
3云計算環境下的人機關系
主機計算時代，人與計算機是“多對一”的關系，真實物理空間與計算機信息空間的區隔非常明顯、沒有相互融合的關系。桌面計算時代，人與計算機是“一對一”的關系，真實物理空間與計算機信息空間的區隔還比較明顯、但已開始出現融合的跡象，例如在桌面計算機游戲中，玩家可以把自己設定為游戲中的某個角色，參與游戲的虛擬事件。分布式計算正在向更加開放、更加分散對等、更加可靠的協同計算方向發展，統一標準、網絡性能、數據安全等是提高計算效率的關鍵。分布式計算時代，人與計算機是“一對多”的關系，真實物理空間與計算機信息空間的區隔仍然存在、但相互融合已經越來越深入。云計算時代，人與計算機將是虛擬的“一對一”的關系（實際上可能是多臺計算機在為一個用戶服務），真實物理空間與計算機信息空間的區隔雖然還存在但開始逐漸淡化、相互融合愈加密切，并且由于計算機信息空間已經開始對人及其社會活動產生影響，很多學者開始關注虛、實空間融合后產生的一些社會問題和心理問題，相關研究也逐漸展開。
在云計算環境中，要盡量讓計算機從人的注意力焦點中“消失”――或者說讓計算機不可見――這并不是簡單地縮小計算機尺寸、使其隱藏起來的問題，也不僅僅是設計新的人機交互界面的問題，不可見預示著一種完全嶄新的人機關系，其關鍵在于如何使計算機在提供服務的同時而不被人察覺（至少不被明顯地察覺）。提高人們的社會生活質量是計算機技術發展的終極目標，人們對計算服務的關心程度已遠遠超過對計算機本身的關心程度?？v觀科技發展史，計算機在大眾化應用方面已經發生過革命性的變化，比爾?蓋茨在1975年創辦Microsoft時的夢想：要讓每個人的桌面上都有一臺個人電腦，今天看來已經不是什么狂言妄語。并且，計算機正以多態形式存在于人們的日常生活空間，從一種稀缺資源演化為隨處可得的日常資源，人機之間的數量對應也開始步入“一人多機”，此時人們關注的焦點不再是有什么樣的計算機、有多少計算機等問題，而是在某個環境下能訪問獲得某種服務嗎？對普通大眾而言，重要的始終是服務而不是技術。
怎樣才能使計算機不可見？或者說使計算機在提供服務時不易被人察覺？最直接的思路就是不再把計算機看作計算機，而是看作周圍環境的普通組成部分，讓專家用戶操作計算機執行任務的概念消失，取而代之的是大眾用戶任務執行策略的概念――就象作家寫作一樣，不會把注意力放在鋼筆上，而是創作本身。作為環境組成部分的計算機，對用戶而言已經非常熟悉、自然和習慣，用戶無需分散精力有意識地去尋找和操控，而是不知不覺地與之進行“透明”交互：用戶提交服務請求后，不必直接操作便可以訪問所需的計算機資源，而且無需關心其位置、狀態和計算過程等細節，用戶雖然不能明確地感受到計算機的存在――計算機好像隱身了，但卻每時每刻都離不開其支持。
不可見使傳統的人機關系即操作執行型――以計算機為中心，向普適的人機關系即感知服務型――以人為中心轉變。所謂感知服務，是指隨著環境中大量計算機的嵌入，物理空間被增強為智能空間，各種形態和功能的計算機將自動地對環境狀態、用戶行為及意圖進行數據采集分析，及時做出自適應的智能服務。感知服務型的人機關系，要求計算機不僅能完成用戶有明確需求的任務，而且能主動完成符合用戶潛在需求的、隱含的任務。因此計算機對環境和用戶的情景狀態或者說上下文的實時探測，就成為實現的關鍵。
先舉幾個感知服務的例子：比如在汽車電子中廣泛采用的防滑剎車系統（ABS：Anti-skid Brake System），能夠實時檢測車輪和車速狀態，自動分析是否會出現車軸死鎖的危險，并通過調節剎車壓力來主動避免死鎖現象；一個嵌入了微型計算機、傳感器和無線通信芯片的咖啡杯，可能根據當前時間、用戶生活習慣數據等，智能地發出“午后需要喝杯咖啡嗎？”、“咖啡溫度適宜飲用了”等個性化提示；又如一些數字家電可以根據用戶預設條件和長期積累的家庭使用數據，提供自動服務或建議，比如冰箱可以提醒主人添購新鮮食品、購買檸檬除臭劑，空調可以在主人下班前自動啟動，使主人到家后就能享受適宜的室內溫度和濕度。從這些例子中可以看出，感知服務是基于上下文自動進行的，用戶的需求是隱含的（如行車安全）或潛在的（如適宜的室內環境），在整個服務過程中，計算機好象消失不見了――用戶不會在意也不必在意提供服務的計算機之具置、如何操作、計算過程等，用戶只需要對計算機發出的信息進行判斷和響應。
4云計算環境下的計算機架構
云計算環境是智能環境，計算機不可見、感知服務型的人機關系，把計算機放回到其原本應該所在的位置，即重新定位于環境這一背景，以不分散人注意力的交互方式提供服務；而人則從不得不適應機器、學習與機器交互的壓迫下解放出來，集中精力于思維、推理、判斷等更高級的智力活動。這對基于馮?諾依曼體系的傳統計算機提出了挑戰。馮?諾依曼設計體系的基本思想可以歸結為兩點：一是采用二進制來表示指令和數據；二是采用程序存儲的方式自動執行。這種計算機包括控制器、運算器、存儲器、輸入設備和輸出設備五大基本部件，控制器、運算器構成中央處理器。各部件之間的聯系通過數據流和指令流兩種信息流的流動而實現：①數據由輸入設備輸入運算器，再存入存儲器，運算過程中數據從存儲器讀入運算器處理，處理結果存入存儲器或由運算器經輸出設備輸出；②控制流也以數據形式存于存儲器中，運算時由存儲器送入控制器，控制器解釋后產生指令流控制數據流的流向并控制各部件的工作，對數據流進行加工處理。
馮?諾依曼機是一種基于數據共享和串行指令的計算機，存在結構上的缺陷。首先是數據和指令放在存儲器內，中央處理器通過總線訪問方式存取數據和指令，總線信息流傳輸的效率成為影響系統性能的“瓶頸”；其次以命令語言為對象、需要人工啟動任務，服務屬于被動式的控制驅動模型，對人的技術要求相當高，人不得不學習、適應計算機的溝通方式――這必然導致以計算機為中心。而云計算環境下，以不可見、感知服務為重要特點的計算機，恰恰相反，在大大降低對人的技術要求的同時卻全面提高了對計算機的要求，例如支持上下文感知、自適應交互、互聯通信、自動配置、互操作、可伸縮等新的特性，還要讓人得到連續一致的服務體驗。很顯然，必須突破傳統馮?諾依曼機的局限才能滿足應用要求。感知服務建立在一種主動式的人機關系基礎上，即計算機能夠根據傳感器探測發送的上下文數據，根據人的顯示或隱含需求主動提供計算服務，所以這種計算機是一種需求驅動模型的非馮?諾依曼機，其主要特點是：
1）具有上下文接收設備，能接收傳感器發送的上下文數據并進行分析、過濾、發送等處理
2）基于上下文自適應地通過網絡協調各類資源主動提供計算服務，并能夠與其他計算機協同形成并行計算的能力
3）程序存儲可以是本地的，也可以通過網絡異地實現，本地計算需要某種特定程序時，可通過網絡從其他計算機快速移植到本地機上
4）數據共享可以是本地的，也可以通過網絡異地實現，本地計算需要某種特定數據時，可通過網絡從其他存儲器快速復制到本地機上
5）輸入/輸出設備、外存儲器等部件與中央處理器是松散耦合的，不必在同一個物理架構中，需要時由中央處理器通過網絡發現并隨時重組為一個邏輯上完整的計算機
6）輸入設備、輸出設備以符合人類自然交互的方式設計
5結束語
云計算正在快速地滲透到人類的發展進程中并發揮極大影響，未來甚至因為泛在化而讓人感覺不到其存在，這對傳統的計算機架構提出很大挑戰，非馮?諾依曼機是重要的對策之一，也還有許多關鍵問題如安全性、可靠性、可擴展性等等，有待進一步深入研究。
注釋：
1.據統計，一般企業在新基礎設施上每花費1美元，就需增加8美元進行維護工作，云計算使組織對IT資源的采購成本轉變為經營成本，消除了過量配置，并可根據實際需要隨時快速調整，因此成本大大降低。
2.例如，美國醫藥制造商Eli Lilly使用Amazon的云計算對某個開發中的藥物進行數據分析，支付服務費用89美元，但如自行分析，僅服務器就需購買25臺；又如Amazon提供1GB的云存儲僅收費15美分/月，服務器租用則是10美分/小時。
3.例如，Google的云已經有100多萬臺服務器（其宣布目標是發展到1000萬臺以上），Amazon、IBM、Microsoft、Yahoo等公司的云也均有數十萬臺服務器。
參考文獻：
[1] G.Pallis.Cloud Computing：The New Frontier of Internet Computing[J].IEEE Internet Computing,2010,13(5):70-73.
環境和經濟的關系范文6
關鍵詞:信息抽取；自然語言處理；蛋白質關系抽??；特征；支持向量機
中圖分類號:
TP391.1 文獻標志碼:A
Protein.protein interaction extraction based on contextual and syntactic features
WANG Jian*, JI Ming.hui, LIN Hong.fei, YANG Zhi.hao
School of Computer Science and Technology, Dalian University of Technology, Dalian Liaoning 116024, China
Abstract:
Considering one-sidedness of features used in many Protein-Protein Interaction (PPI) extraction methods. A novel approach is proposed to extract rich features from context information and syntax structure for PPI extraction. Various features, such as lexical, position, distance, dependency syntax and deep syntax features are extracts, and the Support Vector Machine (SVM) classifier is used for PPI extraction. Experimental evaluation on multiple PPI corpora reveals that the rich features can utilize more comprehensive information to reduce the danger of missing some important features. This method achieves state-of-the-art performance with respect to comparable evaluations, with 59.2% F-Score and 85.6% AUC on the AImed corpus.
Considering the one.sidedness of features used in many Protein.Protein Interaction (PPI) extraction methods, a new approach was proposed to extract rich features from context information and syntax structure for PPI extraction. Various features, such as lexicon, position, distance, dependency syntax and deep syntax features constitute feature set, and the Support Vector Machine (SVM) classifier was used for PPI extraction. The experimental evaluation on multiple PPI corpora reveals that the rich features can utilize more comprehensive information to reduce the risk of missing some important features. This method achieves state.of.the.art performance with respect to comparable evaluations, with 59.2% F.score and 85.6% Area Under Curve (AUC) on the AImed corpus.
Key words:
information extraction; natural language processing; Protein.Protein Interaction (PPI) extraction; feature; Support Vector Machine (SVM)
0 引言
生物醫學文獻中的蛋白質交互作用關系（Protein.Protein Interaction, PPI）對于蛋白質知識網絡的構建、藥物的研制、疾病的診斷等具有重要意義。目前，生物醫學專家建立了很多有統一格式的蛋白質關系數據庫來存儲這些重要信息，例如：MINT［1］，BIND［2］ 和 DIP［3］。然而，隨著醫學文獻數量的急劇增加，很難依靠人工從海量文獻中獲取有價值的信息。因此，從生物文獻中自動地抽取蛋白質關系成為一項重要的研究任務。
從生物醫學文獻中自動抽取蛋白質關系的方法有多種，如基于詞共現的方法、基于模板匹配的方法和基于機器學習的方法。基于詞共現的方法簡單統計兩個蛋白質在句子中的共現次數，根據統計學原理判斷它們是否存在關系［4］?；谀０迤ヅ涞姆椒ò汛袆e數據與已有的模板進行匹配，從而達到蛋白質關系抽取的目的［5］。機器學習的方法近幾年來興起并且得到迅速發展，其中基于特征的方法在PPI抽取任務中得到了廣泛的應用。文獻［6］使用上下文特征進行蛋白質關系抽取，該方法沒有使用任何句法信息，在BioCreAtIvE語料上得到較高的召回率，但精確值相對較低。文獻［7］評估多個不同的句法分析器對PPI抽取的貢獻，結果表明詞與詞之間的句法關系，能夠有效地提高PPI抽取的性能。但是這些方法通常只考慮了句子及其句法結構的部分信息，而忽略了其他方面的有用信息。機器學習領域的另一個熱點話題是核函數的研究和使用?；诤撕瘮档姆椒ò丫浞ńY構作為處理對象，在依存圖或句法樹上定義不同的核函數進行蛋白質關系抽取，如圖核、樹核和路徑核等［8-11］?；诤撕瘮档姆椒軌虻玫捷^好的抽取性能，但是受制于計算復雜度，該方法通常不能直接應用到實際的PPI抽取系統中。
針對以上問題，本文提出了一種基于上下文環境和句法分析的PPI抽取方法。該方法融合了更加全面重要的信息，不僅使用了詞的上下文環境，并且考慮了蛋白質之間的句子距離和謂詞參數結構中不同子結構對關系抽取的影響，同時避免了核函數的復雜計算。本文在5個公開的 PPI 語料上實驗，詳細分析不同特征對 PPI 抽取的影響，并且與其他方法的性能進行了比較。
1 基于特征的PPI抽取方法
基于特征的PPI抽取任務可以看作是一個分類問題。首先，提取語料句子中的蛋白質對，得到蛋白質關系實例；然后從語料中提取特征，并且把每個實例都映射到一個n維的特征向量；接著訓練一個分類模型；最后使用分類模型判斷未標注實例所屬的類別，即判斷蛋白質對之間是否存在關系。
基于特征的PPI抽取系統框架如圖1所示，系統的輸入為原始的XML文本，輸出為最終的分類結果。首先通過預處理模塊得到關系實例；接著是句法分析模塊；然后是從關系實例和句法結構中提取特征，構建特征向量；最后是支持向量機（Support Vector Machine, SVM）分類及預測模塊。
本文使用的語料已經識別出蛋白質實體名稱，在實驗中我們主要關注至少存在兩個蛋白質名句子，判斷該句子中的蛋白質之間是否存在交互作用關系。如果一個句子中存在m(m≥2)個蛋白質，那么這個句子中包含有C2m個不同的蛋白質對。本文對每個這樣的蛋白質對拷貝一個句子的副本，作為該蛋白質對的一個實例。實驗使用的數據集就是由這些實例組成，例如，句子“The binding of hTAFII28p0 and hTAFII30p1 requires distinct domains of hTAFII18p2.”，表示一個存在蛋白質關系的實例，其中“hTAFII30”和“hTAFII18”是需要判斷關系的兩個目標蛋白質。
2 特征提取和特征向量表示
基于特征的蛋白質關系抽取方法的核心工作是特征的選取。選取特征的好壞直接影響最終的分類精度。為了發掘更多有效的特征，使用更加全面的信息，本文從上下文環境和句子的句法結構中選取多種特征。在從上下文選擇特征的過程中不僅考慮了詞法特征，還考慮了詞距離特征，同時將詞法特征在句子中的位置信息也加入到特征向量中。此外，還有兩類句法特征也加入到特征集中，分別是依存圖上的句子距離特征和謂詞參數路徑特征。
2.1 上下文特征
1）詞特征(Bag of Words)。
本文對詞特征的選取范圍進行限制，即從左起第一個蛋白質的前n個詞，兩個蛋白質之間的所有詞，第二個蛋白質的后n詞為止。經過多次實驗發現，當n=5時效果最佳，所以在本文中將n賦值為5，把上述范圍中去掉停用詞之后的詞作為特征。
3）位置特征(Positions)。
詞特征和N元詞特征相對于兩個蛋白質的位置信息也能夠對蛋白質之間是否存在關系起作用。因此，如果這兩類特征出現在第一個蛋白質之前，用“P1_Left_特征”表示；出現在兩個蛋白質之間，用“P1_Right_特征”，“P2_Left_特征”表示；出現在第二個蛋白質之后用“P2_Right_特征”表示。
4）具置特征(Specific Positions)。
本文把詞特征和N元詞特征相對于兩個蛋白質的具置也作為特征。定義如下：SP = {n1_P1_特征, n2_P2_特征 | n1 = i - i1, n2 = i - i2, i∈［i1-5, i1-1］∪［i1+1, i2-1］∪［i2+1，i2+5］}，i1和i2分別是蛋白質1和蛋白質2在句子中的位置，i是當前特征在句子中的位置。
5）詞距離特征(Word Distance)。
兩個蛋白質之間的距離越長(距離用間隔詞的個數衡量)，存在關系的可能性越小，因此，蛋白質之間的距離被加入到特征集中。
2.2 句法特征
句法結構能夠描述句子的句法和語義信息，不同的句法結構反映了句子不同方面的有用信息。本文主要從依存圖和謂詞參數結構中提取句法特征。
1）句子距離特征(Sentence Distance)。
依存句法結構是句子語義關系的有效近似，并且能夠清晰地表達句子的主謂結構。如果兩個蛋白質名能在一個簡單句中出現，那么它們之間就很有可能存在關系。因此，如果依存圖中兩個蛋白質之間的最短路徑上只有一個謂語動詞出現，表示這兩個蛋白質之間存在關系，則該特征值設為1。本文使用Gdep依存分析器［12］輸出依存圖結構，如圖2所示。圖中實線表示邊在兩個蛋白質之間的最短路徑上，虛線表示邊不在最短路徑上。
2）謂詞參數路徑(Predicate Argument Path)。
謂詞參數結構以圖的形式表示，與依存分析類似，它表示詞與詞之間深層句法和語義關系。謂詞參數結構中兩個蛋白質之間最短路徑上的不同子結構表達了不同的句法語義信息。因此，在最短路徑上選擇兩類walk特征，分別是v.walk和e.walk［11］，加入到特征集中。從v.walk中可以直接得到兩個節點（詞/詞性）的句法和語義關系。在e.walk中描述了一個節點和兩個與它直接相鄰的關系，當這個節點是一個謂詞的時候，e.walk比v.walk更能反映句子的謂詞.參數的信息。并且v.walk和e.walk中存在連續和不連續的情況，連續的walk更能反映詞之間的直接關系。因此，在設置特征值的時候，給連續的e.walk設為3，連續的v.walk設為2，其他不連續的walk設為1。本文使用Enju分析器輸出謂詞參數結構，如圖3所示。圖中實線表示邊在兩個蛋白質之間的最短路徑上，虛線表示邊不在最短路徑上。
2.3 特征表示
上述特征中除明確說明特征值外，其余特征值都使用布爾值，即出現為1，不出現為0。為了清楚地描述特征表示，表1詳細地描述了一個蛋白質關系實例的特征表示，根據這個表可以很容易理解上述特征的含義。
詞是語言的基本組成單位，詞特征能夠重現文本的語言表達信息，許多分類及關系抽取系統把它作為基本特征，能夠得到較高的召回率。N元詞特征豐富了詞特征的表達，與詞特征共同表達原文的語言描述信息。加入N元詞特征能夠有效地提高系統的性能（表3的第2組實驗所示）。
位置特征（F4+F5）與詞法特征（F1+F2）的組合，共同表達了詞法特征在句子中線性順序，明確了語言的組織形式，能夠有效地改善蛋白質關系抽取的性能（表3的第4組實驗所示）。
依存分析能夠表達長距離的依存關系，句子距離特征有助于判斷兩個蛋白質在句法結構上的距離。謂詞參數路徑特征表達詞與詞之間的深層關系，在謂詞參數路徑上選擇walk特征，并且根據不同的子結構分配不同的權值，能夠有效利用各類子結構的優勢，有助于蛋白質關系抽取性能的提高。
表3中的實驗結果表明，上下文特征可以全面檢索原文
的語言表達信息，得到了最高的R值64.1%，但P值相對較低。句法特征能夠更準確地表達句子的句法和語義信息，在保持R值下降不明顯的前提下，對P值有顯著性的提高。結合上下文特征和句法特征能夠利用句子不同層次的信息，有效地改善了蛋白質關系抽取的性能。
4.2.2 與其他方法的比較
表4是本文方法與其他方法在AImed語料上的性能比較。文獻［13］是基于規則的方法［5］，文獻［9］和文獻［11］分別是圖核和路徑加權子序列核的方法。從表4中可以看出，與前3種方法相比，本文方法在AImed語料上的R值、F值和AUC值都有所提高，P值達到了57.6%，僅次于文獻［11］。文獻［10］使用了多核和多分析器融合的方法，獲得了較高的性能。使用本文的方法，F值為59.2%，與文獻［10］只相差了1.6%。由此可見，本方法可以達到與核方法類似的效果，同時也避免了核函數的復雜計算。
為了測試本文方法在生物醫學語料庫上的泛化性能，在BioInfer、HPRD50、IEPA和LLL 4個PPI語料庫上用同樣的方
法進行了實驗。表5顯示了本文方法與其他方法在5個語料上的性能比較。在5個語料上本文方法的性能較前3種方法有明顯的提高。在HPRD50、IEPA、LLL 3個數據集上，本文方法得到的F值較文獻［10］有較大幅度的提高；在AImed和BioInfer語料上的F值較低，原因主要是這兩個語料存在著大量的復雜句，這對分析器來說是一個很大的挑戰；另一方面，這兩個語料的正負例比例非常不平衡（如表2所示），也是導致結果較低的一個原因。
5 結語
本文使用基于上下文信息和句法信息的豐富特征進行PPI抽取，著重分析各類不同特征對PPI抽取的影響。上下文特征能夠有效地表達原文信息，得到較高的召回率；句法特征有助于更好地理解句子的句法和語義信息，有助于提高PPI抽取的精確度。本文以SVM為分類器，在5個公開的PPI語料上實驗。結果表明，我們所選取的豐富特征有效地融合了不同層次的特征，覆蓋了更加全面的信息，在PPI抽取任務中取得了較好的性能。參考文獻:
［1］
ZANZONI A, MONTECCHI.PALAZZI L, QUONDAM M, et al.MINT: A molecular INTeraction database［J］. FEBS Letters, 2002, 513(1):135-140.
［2］
BADER G, BETEL D, HOGUE C. Bind―the biomolecular interaction network database［J］. Nucleic Acids Research, 2003, 31(1):248-250.
［3］
XENARIOS I, RICH D W, SALWINSKI L, et al.DIP: The database of interacting proteins［J］. Nucleic Acids Research, 2000, 28(1):289-291.
［4］
BUNESCU R, MOONEY R, RAMANI A. Integrating co.occurrence statistics with information extraction for robust retrieval of protein interactions from Medline［C］// BioNLP06: Proceedings of the Workshop on Linking Natural Language Processing and Biology: Towards Deeper Biological Literature Analysis. Stroudsburg: Association for Computational Linguistics, 2006:49-56.
［5］
FUNDEL K, KUFFER R, ZIMMER R. RelEx.relation extraction using dependency parse trees［J］. Bioinformatics, 2006, 23(3):365371.
［6］
NIELSEN L A. Extracting protein.protein interactions using simple contextual features［C］// BioNLP06: Proceedings of the Workshop on Linking Natural Language Processing and Biology: Towards Deeper Biological Literature Analysis. Stroudsburg: Association for Computational Linguistics, 2006:120-121.
［7］
MIYAO Y, SAETRE R, SAGAE K, et al. Task.oriented evaluation of syntactic parsers and their representations［EB/OL］.[2011-05-01]. 省略/anthology.new/P/P08/P08-1006.pdf.
［8］
BUNESCU R C, MOONEY R J. A shortest path dependency kernel for relation extraction［C］// HLT05: Proceedings of the Conference on Human Language Technology and Empirical Methods in Natural Language Processing. Stroudsburg: Association for Computational Linguistics, 2005:724-731.
［9］
AIROLA A, PYYSALO S, BJRNE J, et al. All.paths graph kernel for protein.protein interaction extraction with evaluation of cross.corpus learning［J］. BMC Bioinformatics, 2008, 9(Suppl 11):S2.
［10］
MIWA M, STRE R, MIYAO Y, et al. Protein.protein interaction extraction by leveraging multiple kernels and parsers［J］. International Journal of Medical Informatics, 2009, 78(12):39-46.
［11］
KIM S, YOON J, YANG J, et al.Walk.weighted subsequence kernels for protein.protein interaction extraction［J］. BMC Bioinformatics, 2010,11:107.
［12］
SAGAE K, TSUJII J. Dependency parsing and domain adaptation with LR models and parser ensembles［EB/OL］.[2011-06-01].
省略/anthology.new/D/D07/D07-1111.pdf
