第一篇：中美智能管理與商務分析學術交流年會召開

中美智能管理與商務分析學術交流年會召開

5月29日上午，2015年中美智能管理與商務分析學術交流會在我校召開。出席會議的有美國博林格林州立大學管理學院Ray Braun博士，應用統計與運籌學系主任Arthur Yeh博士，財務金融系主任Mingsheng Li博士，Pivotal公司數據分析經理Greg Whalen博士，清華大學教授、長江學者、教育部管理科學與工程教指委主任陳國青博士。我校科技處處長吳中元教授和管理學院院長蔡為民教授擔任會議主持。200余名相關專業的教師、研究生和本科生參加了會議。

交流會上，Arthur Yeh博士發表了題為《美國商業數據分析教育》的演講。他提出的大數據時代教育發展的理念，獲得了眾多教師的稱贊。陳國青教授發表了題為《大數據時代的管理寓意與能力構建》的演講。他在演講中提到的數據分析方法和大學生應對大數據時代應具備的技能，為學生們拓寬知識層次提供了方向和指導。Greg Whalen博士發表了題為《行業數據分析技術與團隊建設》的演講。他在其演講中列舉了多個案例，詳細分析了應對不同需求、多角度分析數據的思路、方法和模型。

隨后，在問答環節，三位專家對老師、學生提出的數據來源、數據分析資格證書獲取、數據分析主流方法和模型等問題進行了回答和解釋。最后，吳中元教授作了總結發言。他結合專家們的意見鼓勵教師進行數據分析領域的教學改革，號召學生應對時代需求，擴寬知識結構。代表學校對各位領導、專家的蒞臨表示衷心的感謝。

學術交流會前，我校副校長趙宏親切會見了Ray Braun院長一行，并簡要介紹了我校的基本情況，希望雙方以此次交流活動為契機，繼續完善兩校的合作辦學。雙方就商務分析與智能管理合作項目的教學安排、教師赴美研修、碩士層次合作等方面進行了充分交流。

第二篇：中美學校管理異同分析

中美學校教育管理異同分析

摘要：美國是當今世界上毋庸置疑的超級強國，他的教育事業，特別是在高等教育領域的成就也是世人所矚目的，在中國還在發展的階段，教育事業更是急需發展的時候，我們能借鑒別的國家的成功經驗也是必須的，而美國就是這么一個值得借鑒的國家。本文通過總結中國、美國現階段的教育管理實踐，對比中國、美國教育管理差異，找出我們需要向別人學習的地方，為我們教育事業提一點微薄的建議。

Abstract: the United States is undoubtedly superpower in the world today, his education career, especially the achievements in the field of higher education also is the world attention, is still in development stage in China, the education development is urgently needed, we can draw lessons from the successful experience of other countries is also required, and the United States is such a nation worthy of learning.This paper summarized in the present stage of China, the United States education management practice, comparing differences between China and America education management, find out where we need to learn from others, for our education career is a small advice.關鍵字：學校管理，高等教育，中國教育，美國教育，比較

Key words: the school management, higher education, Chinese education and American education, comparison

中國和美國是當今社會比較有影響力的國家，由于歷史的原因，兩個國家的社會性質不相同，美國早在十八世紀就成為了資本主義國家，而中國成為社會主義國家才不過六十多年。兩個不同社會背景下的大國教育值得我們去研究他們的相似之處和不同之處。本文通過分析兩個國家的學校管理概況來看在教育管理中的異同。

1.學校管理

我們可以把學校管理理解為是學校領導按照一定目標，運用一定職能和手段，對學校的人、財、物、時間、信息等因素施加影響，并最終實現學校目標的活動過程

本文主要是從學校的地位，學校的內部管理，還有學校的最高權力機關來分析的。而這三個方面在小學、中學、高等學校方面有存在差別，本文在各個方面都做一些分析比較。

2.中國學校教育管理 2.1小學學校教育管理

在中小學方面，中小學是中國教育的重要組成部分，他的存在是為了普及基本知識，努力制止文盲的產生，目前中國已經基本上普及了九年制義務教育，基本上掃除了青少年文盲，可以說在這一方面來講，中國的基本教育是辦的很成功的。在中學階段，還有一個高中階段，高中是連接初中和高等教育的紐帶，高中目前在中國不屬于義務教育，他是在學生有一定的知識積累的情況下再造而能達到進入高等教育水平的中間環節。

普通中小學的內部管理機構相對來說是比較簡單的，在中國。普通中小學實行的都是校 ①

① http:// 還有一個特別的特征：就是市場體制，從根本上來說，美國高等學校的組織與管理除了與政治、經濟、文化以及高校組織本身的特性以外，主要是為了適應市場競爭的需要的結果。

4.中美學校管理的比較分析

學校管理的比較主要是比較高等學校的管理問題。在中國，由于是在一黨執政，多黨參政的體制下面，并且在黨指揮槍的觀念下面，在大學的管理中，黨的組織是學校政治的領導核心，起到監督和指導的作用。校長是學校行政的主要負責人，是學校的法人代表，一般由國家教育委員會任命。⑥美國是一個自由明主的國家，這也在教育系統中體現了出來，美國高等學校的管理機構是董事會、評議會，董事會全面負責學校的管理和領導工作，評議會主要管理學術和教學工作。美國的校長一般從該校的董事會中推選出來。⑦在中國有一個很明顯的特點就是在高校中存在黨派組織，而且還是處在領導階層。必須指導和監督貫徹黨的指導方針。而在美國，規定教育行政人員在政治上必須保持中立⑧

為什么會出現這樣的結果呢？本文做出了一下分析：

（1）社會背景不同：中國是一個社會主義國家，政權集中在共產黨的手里，而共產黨要保持自己的領導地位，就必須在思想上引導下一代的知識分子向共產黨靠攏，以這樣的循環才能保證共產黨的領導地位。這就必須在高校中有自己的組織，這也就導致了高校的校長是在黨的領導下的校長負責制。而美國是一個民主自由的資本主義國家，在教育中就體現出了政治自由，沒有政治的因素影響學校，并且在美國一流的大學基本上是私立大學，這樣的大學也不存在被政府部門太多的牽制。民主就體現在董事會的制度上。

（2）文化背景不同：在中國的傳統思想中就有一種官本位的思想。特別是在古代，權利集中在皇帝的手中。而且在蘇聯的一長制的影響下，權利就得集中在一個人的手上。這樣在處理很多事的時候就能高效的完成。而在美國，在流亡的教徒發現美洲大陸的時候就已經明確規定了要建立一個自由的國家，實行的都是民主決策的制度。其實高校的管理從文化的角度上來說，可以說是兩種制度的比較，中國的是一長制，這樣可以高效的完成任務，但是可能會造成獨斷的后果；美國實行的是委員會制，能夠集思廣益，全面的考慮事物，但是會導致事務拖拉，無人負責。

中國是一個地大物博的國家，我們不缺資源，缺德只是先進的理論、觀念，通過對中國和美國在教育管理中的對比，以及顯示中我們的高等教育確實比美國差的現象，本文在總結原因的同時提出了幾點小建議。⑥⑦李春生主編《比較教育管理》，南京.江蘇教育出版社 2008年11月 第452頁 李春生主編《比較教育管理》，南京.江蘇教育出版社 2008年11月 第451頁 ⑧李道揆：《美國政府和政治》，北京.中國社會學出版社，1990年版，第467頁（1）既然我們知道美國的管理實踐經驗比我們國家的優秀，那么我們就需要多學習他們的管理經驗。行政的原因在我們國家一定的程度上制約了教育的發展，目前我們正在提的就是在高校去行政化，雖然結果還沒有明顯的出現在我們面前，但是至少我們在不斷的向美國靠近。

（2）在文化方面，美國是一個自由民主的國家，高校中基本上沒有受到政府的影響，高校有很大的自主權。在中國，雖然高校相對來說有一定的自主權，但是還是在政府的管轄之下。所以如果政府能夠加大對高校的放權，讓高校能有更多的自主權，我們國家的高等教育也會發展得更好。

在當今的世界上，美國無可否認的是世界性的超級大國，他在教育領域，特別是高等教育領域中取得的成就也是不可磨滅的。在中國還處在發展狀況的社會主義初級階段，我們很有必要學習美國的管理經驗。并在結合中國實際情況的前提下運用到教育領域，為我們的教育再創輝煌提供可能。

本文在總結分析中國、美國的學校的基本狀況是有很多的信息沒有準備充分，也不能全面的對已有的材料進行總結，很多不到之處希望讀者能夠見諒。但里面的材料基本上是有合理的出處，真實性不需質疑。本文中還有很多未發現的不足之處，還望讀者在發現后不奢指教。謝謝！

第三篇：建立功能層EAI 集成知識管理與商務智能

商務智能技術可以幫助企業管理層在最短的時間內面對浩瀚如海的數據做出最為快速和科學的反應和處理，以提高企業決策水平。

知識經濟時代，信息和知識已成為企業發展的戰略資源。知識管理是伴隨知識經濟出現的一種創新管理，知識管理要綜合運用戰略、組織、流程、技術、變化等多種措施和管理工具，以富有效率的方式動員組織擁有的一切資源來實現其管理目標。商務智能是近幾年來企業和學術界的研究熱點，商務智能技術可以幫助企業管理層在最短的時間內面對浩瀚如海的數據做出最為快速和科學的反應和處理，以提高企業決策水平，從而獲得新的競爭優勢。知識管理和商務智能都為企業提供決策依據，都以提升企業核心競爭力為目的，對企業而言，如何做好兩者的集成是極為重要的。1 商務智能與知識管理的區別 1.1 定義不同

商務智能(Business Intelligence，簡稱BI)的概念最早是Gartner Group的Howard Dresner年提出來的。當時將商務智能定義為一類由數據倉庫(或數據集市)、查詢報表、數據分析、數據挖掘、數據備份和恢復等部分組成的、以幫助企業決策為目的的技術及其應用。不同的專家和著名咨詢機構從不同角度對商務智能做了定義，簡單地說商務智能是指將企業的各種數據及時地轉換為企業管理者感興趣的信息(或知識)，并以各種方式展現出來，幫助企業管理者進行科學決策，加強企業的競爭優勢。這里的數據不僅僅指企業內部的各種數據，而且包括企業外部的數據。

關于知識管理，專家學者們眾說紛紜，目前仍無定論。巴斯(Bassi)認為，知識管理是指為了增強組織的績效而創造、獲取和使用知識的過程。奎達斯等(P.Quitas)則把知識管理看作是“一個管理各種知識的連續過程，以滿足現在和將來出現的各種需要，確定和探索現有的和獲得的知識資產，開發新的機會”。一般認為知識管理就是對一個企業集體的知識與技能的捕獲，然后將這些知識與技能分布到能夠幫助企業實現最大產出的任何地方的過程。1.2 發展歷程不同

商務智能的出現是一個漸進、復雜的演進過程，而且仍處在發展中，其演進過程經歷了事務處理系統(Transaction Processing System，TPS)、經理信息系統(Executive Information System，EIS)、管理信息系統(Management Information System，MIS)、決策支持系統(Decision Support System，DSS)等階段，最終演變成了今天的商務智能。在決策支持系統基礎上進一步發展起來的BI能夠向用戶提供更為復雜的商業信息，可以更為方便地定制各種報表和圖表的格式，能夠向行政管理人員、技術人員和普通員工提供個性化的多維信息，使分析處理信息的能力和信息的利用率大為提高。在此基礎上，可以進一步解決企業決策時需要了解的各種問題，并幫助企業更快、更好地制定和做出決策。知識管理的歷史有些短，起源于公司圖書館、競爭智能、質量管理中的最佳實踐共享、知識轉移的努力中。它最早的焦點是捕捉、共享、分發非結構的文本和圖形信息，與商務智能關注的結構的、定量的信息相反。1.3 運作過程不同

商務智能中信息組織的過程是這樣的：從不同的數據源收集的數據中提取有用的數據，對數據進行清理以保證數據的正確性，經提取、轉換后將數據加載入數據倉庫(這時數據變為信息)，然后通過聯機分析處理工具、數據挖掘工具加上決策規劃人員的行業知識，對信息進行處理(這時信息變為輔助決策的知識)，最后將知識呈現于用戶面前轉變為決策。商務智能幫助我們在業務管理及發展上做出及時、正確的判斷。也就是說把各種數據及時地轉化為企業管理者感興趣的信息(或者知識)，然后根據這些信息來采用明智的行動。

知識管理涉及四個運作過程，它們是知識集約過程、知識應用過程、知識交流過程和知識創新過程。知識集約過程指對現有的知識進行收集、整理、分類和管理的過程，它通常包含了隱性知識顯性化和顯性知識綜合化這兩個模式的知識轉化;知識應用過程指利用集約而成的顯性知識去解決問題的過程，也是顯性知識內化為員工個人的隱性知識，導致員工隱性知識儲備、擴展的過程;知識交流過程指通過交流來擴展整體知識儲備的過程;知識創新過程指企業整體的知識儲備擴大并由此產生出新概念、新思想、新體系的過程。這四個過程不是相互獨立的，而是相互關聯的。知識創新是知識管理的目的，實現這一目的的關鍵在于隱性知識顯性化和顯性知識內部化。而知識集約促進隱性知識顯性化，知識運用和知識交流促進顯性知識內部化。因此，知識集約、知識運用和知識交流是實現知識創新所不可缺少的重要步驟。1.4 關注重點不同

商務智能定義為從結構化的數據中提取規則，它合并了之前的決策支持系統、經理系統、數據倉庫、數據挖掘，但是沒有集成知識管理。最初的商務智能集中在技術，商務智能文獻充滿了為統計分析、報告結果和規范記分卡而做的數據抽取、轉換、裝載的討論。商務智能論者認為商務智能的重點是提供分析的內容和數據驅動的知識。

從歷史的觀點來說很多知識管理團體回避跟數據和信息有什么關系，知識管理純化論者認為知識管理關注知識而不是數據和信息。在知識管理形成的早些年里，知識管理學者定義數據、信息、知識的層次，討論數據如何轉化成信息和信息如何轉化為知識。知識管理實踐者很快指出他們處理的是知識而不是數據或信息。知識管理論者只是集中于知識的提供，他們認為知識管理和商務智能沒有太多的聯系。1.5 采用的核心技術不同

1.5.1 商務智能核心技術。商務智能核心技術主要在以下4個方面：數據倉庫(Data Warehouse，DW)技術、聯機分析處理(On-Ling Analytical Processing，OLAP)技術、數據挖掘(Data Mining，DM)技術和企業信息門戶(Enterprise Information Portal，EIP)技術。

a.數據倉庫是一個面向主題的、集成的、穩定的、包含歷史數據的數據集合，用于支持管理決策的制定。數據倉庫是實現商業智能的數據基礎，是企業長期事務數據的準確匯總。數據倉庫完成了數據的收集、集成、存儲、管理等工作，商務智能面對的是經過加工的數據，使得商務智能更專注于信息的提取和知識的發現。

b.聯機分析處理技術可以對基于數據倉庫中多維的商務數據進行在線分析處理，生成新的商業信息，又能實時監視商務運作的成效，使管理者能自由地與商務數據相互聯系。c.數據挖掘是指從存放在數據庫、數據倉庫或其他信息庫中的大量數據中挖掘人們感興趣的知識的過程。利用該技術的商務智能智能化程度最高，在海量數據和文檔中發現以前未知的、可以理解的信息，以預測未來的企業行為。

d.企業信息門戶技術提供了一個用戶與企業的商業信息和應用軟件間的接口。企業的商業信息，不只是被儲存在數據倉庫中，而是分布在不同的系統和應用軟件之中。

從應用的角度講，BI也可以理解DW+OLAP+DM。從技術角度來看，BI重視分析數據的技術。

1.5.2 知識管理的主要核心技術。分布式存儲管理、群集系統、因特網/內聯網、數據庫、字處理、電子表格以及群件都是知識管理系統的技術基礎。知識管理技術是現有技術的重新組合，其中最重要的是文檔管理技術、群件技術、文本挖掘與檢索技術、企業知識門戶技術等。知識管理的技術焦點是基于Web、知識庫、協同技術等。從技術角度來看，知識管理重視管理和分發知識的技術。知識管理和商務智能的共同屬性 2.1 它們最終都處理知識

知識管理中的知識是明顯的，總是直接來自人;商務智能中的知識源自數據，但是它是經過分析產生的知識。例如，如果一個公司通過商務智能分析得出在假期推出產品促銷可以獲利，這就是一條他們可以捕捉、存儲、分發的知識，并且可以像其他知識一樣使用。從這點來說，商務智能是使數據轉化成知識，然后管理知識的過程。

2.2 都受企業文化和人的影響

BI和KM都很強調人的因素，盡管這還不常在商務智能領域討論。眾所周知，知識管理的內容是管理知識以及和人相關的文化和行為。商務智能最初的焦點是技術和數據。事實上商務智能做得好壞和人的技能有很大的關系，人在開始商務智能活動時，用專業的技術進行定量方式分析，解決商業問題，基于事實做決定的經理人員要面對組織內文化，企業文化影響商務智能的效果和決策行為。應用商務智能技術既要充分考慮技術因素，還要注重相應企業文化及理念的培育。毋庸質疑，商務智能技術對大力提升企業的智能化決策水平提供了新的工具和手段，但企業能否真正從商務智能中獲得預期的效果，既取決于一些技術因素，還會受到諸如企業文化理念的影響。技術因素包括實施商務智能的數據倉庫技術、專家智能系統的進步、相應配套計算機軟件的開發等等。而文化因素則是指企業能否塑造自身獨有的企業文化，而這種企業文化的塑造必須是能夠不斷吸納和整合企業的各種運作理念并貫穿于整個企業的日常管理和經營之中，當然也包括對商務智能理念和思想的整合與貫徹。事實上，成功的企業文化，其力量是無窮的，它能將企業的戰略、組織、結構、資源等有序結合起來，以在競爭中保持一種整體優勢。3 建立功能層EAI，集成知識管理和商務智能

所謂EAI，一般是指將企業內部多個不同數據源和相互分離的應用系統進行協同自動化處理的解決方案，其功能主要是協調企業現有和將來的應用程序、數據及員工與合作伙伴之間的互動。廣義的EAI，不僅包括企業內部的各種應用系統集成，還包括企業與企業之間的集成，特別是隨著企業電子商務的逐步開展普及，ERP，SCM，CRM等系統的應用，將企業放到整個供應鏈的整個流程中進行考慮，也已成為企業的共識，也是真正提升企業競爭力的必要途徑，從而實現企業與企業之間信息交換、商務協同、過程集成以及組建動態聯盟等。

國外學者認為EAI的集成可以在三個層次上實現：表示層、數據層、功能層。表示層上的集成多是利用統一的用戶界面導向不同的企業應用系統來實現，并不能實現各個孤立的企業應用系統的實質整合;數據層上的集成直接進入應用軟件的數據結構或數據庫來創建集成;功能層上的集成要求在業務邏輯層上完成集成。功能層企業信息門戶將知識管理和商務智能進一步集成，形成整合了知識管理和商務智能系統的企業智能門戶，為企業的決策和管理提供更便利的信息和知識服務。知識管理和商務智能在內容獲取和顯示上都共有終端技術。現在，他們指的是平臺，可以容易地顯示數據、信息、數據驅動的知識以及人驅動的知識，很多公司實際上把這些內容組合到一個平臺。集成了應用系統、知識管理、商務智能的應用平臺模型。顧客或用戶在大多數情況下，根本不關心知識管理和商務智能在概念、運作過程、采用信息技術等方面的不同。他們僅僅想完成工作，從數據、信息、知識中獲取幫助以改善商業流程業績。他們幾乎沒有興趣為了他們需要的不同類型內容去訪問不同的知識庫。實際上，許多組織開始提供集成內容的平臺以支持個體任務和工作，強調把員工的任務和需要的全部信息整合。例如在電信公司，呼叫中心“顧問”有權使用客戶帳戶的交易數據、商務智能的客戶流失可能性和提供交叉銷售和服務、關于如何解決客戶的特殊服務或技術問題的知識。所有的內容集成在一個屏幕上，可以最大化顧問的工作效率和為客戶提供最好的服務。集成知識管理和商務智能的EAI平臺，簡化了用戶的操作，同時可以提供全面的信息和知識，提升企業智能決策水平，加快決策速度，減小從數據產生到制定決策、采取行動的時間滯后，保證企業在激烈的市場競爭中不斷發展。

第四篇：追逐浪潮---寫在2011中國智能交通年會召開之際[范文模版]

“在智能化交通管理技術不斷豐富和完善的同時，要加速發展智能化交通服務技術”中國智能交通協會理事長吳忠澤，在中國智能交通年會的主題報告中說 “這是我國智能交通未來發展的趨勢。”9月6日上午，由中國智能交通協會主辦的“2011年中國智能交通年會暨中國國際智能交通展覽會、第七屆國際節能與 新能源汽車創新發展論壇暨展覽會”在北京開幕。科學技術部副部長王偉中出席了開幕式并致辭，“先進的智能交通系統和新能源汽車技術的高度融合，將變革我們 的出行方式，為全社會提供可持續的低碳交通和綠色出行”他強調，“我們對發展形成以自主知識產權核心技術為支撐的新能源汽車產業和智能交通系統充滿信心和期待。”來自科技部、工業和信息化部、交通運輸部等有關部門，協會組織機構以及國內外行業近500名代表和專家出席開幕式。

本次活動為期5天，包括高層論壇、中國智能交通年會、智能交通技術專場、新能源汽車技術專場等內容。智能交通相關技術發展難題、技術成果展示成為被追逐的熱點，與會代表就相關問題的政策、技術進行了研討與交流。

技術——“車聯網”與“車路協同”

自從2010年無錫舉行中國國際物聯網大會后，“車聯網”概念一夜躥紅，原因是作為智能交通重要組成部分的車聯網項目已被列為我國重大專項第三 專項中的重要項目之一，一期撥款有望達到百億元級別，預期2020年實現可控車輛規模達2億輛。在看似很美的市場面前，2011中國智能交通年會的車路協同技術專場自然熱鬧。

“沒有本質區別”，當被問到“車聯網”與“車路協同”有什么區別時，北京航空航天大學王云鵬教授說，“我個人認為沒有本質區別，‘車路 協同’只不過是‘車聯網’發展的更高階段。”王云鵬把車聯網的發展分為三個階段，初級階段面向信息服務；中級階段面向智能服務；高級階段面向協同控制。目 前的“車聯網”主要指以為駕駛員提供定位導航、安防、娛樂等服務為主的Telematics（應用無線通信技術的車載電腦系統），該系統通過 CDMA/3G等通信技術，使車載終端與互聯網連接，從而實現基于呼叫中心的信息服務。而更高級別的“車路協同系統”則是基于無線通信、傳感探測等技術進 行車路信息獲取，通過車車、車路信息交互和共享，并實現車輛和基礎設施之間智能協同與配合，達到優化利用系統資源、提高道路交通安全、緩解交通擁堵的目標。2011年4月，交通運輸部、公安部、國家安監總局、工業和信息化部聯合下發《關于加強道路運輸車輛動態監控工作的通知》，規定所有 “兩客一危”車輛安裝衛星定位裝置，全國重點營運車輛聯網聯控系統建設完成。王云鵬認為，“車聯網”的中級階段應用面向營運車輛和應急車輛。

面對未來智能交通的發展，“車路協同”還只是個遠景，突破車路協同智能控制關鍵技術，搶占智能交通前沿技術制高點，是未來我國能否形成智能交通產業核心競爭力的關鍵。城市——連續數據時代到來

早在2004年，建設“深圳城市交通仿真系統”已經拉開了中國城市交通規劃、建設、管理的連續數據時代的序幕。在建設部主持的“深圳城市交通仿真系統設計鑒定會”上，同濟大學楊東援教授就曾提出，連續數據環境下，城市交通系統將產生新的革命，促使交通規劃、建設、管理流程再造。北京、上海、深圳、杭州等城市紛紛開始對城市規劃、建設、管理全過程或部分，建設實時動態交通信息環境。“實時動態的分析、研究、評價交通系統是城市交通工作的理想境界”深圳市智能交通中心副主任關志超，在2011中國智能交通年會技術專場論壇上介紹說，“深圳市交通智能化體系架構，通過建設智能公交、設施、物流、政務‘四大平臺’，來打造城市交通模型體系和智能仿真系統，實現交通數據的深入分析和挖掘能力，支撐交通運行監測、安全管理、應急指揮、決策支持和信息服務的五大功能。”

“通過解決大范圍、高精度、連續交通運行特征數據采集與處理的難題，來實現決策科學化與出行智能化”北京交通發展研究中心主任郭繼孚，在2011中國智能交通年會城市交通建設與運營技術論壇上非常肯定地說。目前，北京市建立了4萬輛浮動車的實時處理系統，能夠獲取覆蓋90%的城市道路 網，準確率達到86%以上的運行速度數據，解決了動態交通運行狀況廣域，廉價獲取的難題。同時通過交通運行智能化分析平臺，對路網、公共交通、出租車運行進行監測，通過擁堵強度指標體系情況發布，來科學引導路網交通流。郭繼孚認為，智能交通不是治理城市交通擁堵的救命稻草，“如果業界還以這種觀 念去說服政府立項，將影響智能交通的可持續發展。”促進交通發展模式“從各行業的獨立運行向綜合協調”轉變，實現綜合交通運輸的統籌、協調和聯動，建立常 態化綜合交通運輸管理體系也許能讓智能交通系統發揮更大的作用。產業——熱浪背后的隱憂

“智能交通產業將是二十一世紀世界范圍內最有影響的產業之一”，此觀點被世界上的發達國家普遍認同。在美國，智能交通的應用率超過80%，美國 智能交通運輸系統協會對部分從事ITS相關業務的企業做了一次問卷調查，結果顯示，2009-2010年，96%的企業在ITS領域的收入實現了正增長，其中1/3企業在ITS領域的收入增長率超過了50%。在歐洲，智能交通領域2010年的經濟效益預計為1000億歐元。而近鄰日本從1998年到 2015年的市場規模累計將達到5250億美元。與美國、日本、歐洲等發達經濟體相比，中國的智能交通發展雖起步較晚，但在國家層面已將智能交通系統作為 中國未來交通發展的重要方向。據OC&C預計，2007—2012年中國智能交通系統建設投資的年均復合增長率將超過20%，預計未來3年，我國智能交通系統行業的投入將達到1500億元。

2009年下半年以來，我國智能交通系統領域就出現了企業IPO的高潮，僅2010年就有四、五家智能交通公司上市，發展智能交通成為一種普遍性的需求。但熱潮與期盼的背后，是我們必須面對的現實，相比于國外智能化和動態化的交通系統，中國智能交通服務手段和內容單

一、運行效率和管理水平不高、地區分割和行業分割普遍，整體發展水平還比較落后。

目前，我國智能交通產業化程度較低，尚未形成具有一定規模的產業集群。一方面，盡管在宏觀層面有全國智能交通協調小組在推進系統建設，但在城市層面 上，缺乏一個有力的機構進行協調。“我國智能交通發展已有多年歷史，但各部門各司其責，缺乏統一主體，很難拿出統一方案。”有專家感嘆，“這在一定程度上 加劇了堵車壓力”；另一方面，從產業規模看，目前國內從事智能交通行業的企業約有2000多家，主要集中在道路監控、高速公路收費、GPS和系統集成等面向交通運輸管理部門的研發。而面向服務公眾出行，從事城市綜合交通信息采集、快速路動態交通誘導信息系統以及停車信息誘導等 解決方案的企業還不多，智能交通產業潛力尚待挖掘。“圍繞交通領域的創新需求，構建產學研用相結合的交通科技創新聯盟平臺，積極探索適應新形勢、新要求的 體制機制。”在2011中國智能交通年會上，國家智能交通產業技術創新戰略聯盟理事長關積珍認為，政府引領，ITS的建設者、使用者、提供商和服務商優勢 互補、分工協作，構建完善的ITS產業鏈，將推動智能交通產業健康持續的發展。

“新技術條件下，一體化交通體系架構的建立迫在眉睫”在智能交通技術專場論壇上，北京交通大學的賈利民教授說出了業內很多人的心聲。中 國智能交通協會理事長吳忠澤認為，建立綜合交通信息的共享機制和平臺，促進綜合交通系統的協同服務，利用綜合交通信息平臺進行多種運輸方式間的有效協同已 經成為綜合信息數據處理與集成技術的一個發展趨勢。面對未來智能交通發展的浪潮，立足國情，運用新技術手段，構建具有中國特色的新一代智能交通系統，看清浪潮，追趕浪潮。

第五篇：中美生命科學聯合研究中心傳染病與防控學術交流研討會召開-新祥旭考研輔導

中美生命科學聯合研究中心傳染病與防控學術交流研討會召開

2015年10月16日，中美生命科學聯合研究中心傳染病與防控學術交流研討會在京召開。會議由中科院北京生科院與美國內布拉斯加大學醫學中心聯合主辦，來自中美兩國的14位報告人與100余位聽眾圍繞埃博拉疫情防控、慢性乙肝與艾滋病治療、利用基因測序技術研究新發傳染病等議題進行交流研討。

北京生科院院長康樂、內布拉斯加大學醫學中心副校長Dele Davies和醫學院院長Brad Britigan共同出席會議開幕式并致歡迎辭。學術報告環節中，解放軍302醫院王福生、軍事醫學科學院楊瑞馥、首都醫科大學陳煜、任峰、中國疾控中心舒躍龍、中科院微生物所劉翟、劉文軍、內布拉斯加大學醫學中心Angela Hewlett、Chris Kratochvil、John Lowe、美國陸軍傳染病醫學研究院Sina Bavari、Gus Palacios、內布拉斯加州衛生署疾病監測和信息化處Ming Qu、埃默里大學醫學院Colleen Kraft等14位報告人分別介紹了自己的最新的研究工作。提問環節中，參會人員珍惜難得的交流機會，與報告人進行了廣泛交流和深入討論。

背景資料：

新祥旭考研：www.xxxedu.net

隨著各類新發突發傳染病的頻繁爆發，人類生命健康正經受著嚴峻的威脅，科研人員和醫務工作者正面臨著全新的挑戰。結合國內外傳染病研究現狀，從不同的防控策略等交流討論如何應對新發突發傳染病，對于保障人類生命健康具有重要意義。

本次會議是中美生命科學研究中心的第八屆學術年會。中美生命科學研究中心是中科院北京生科院與美國內布拉斯加大學醫學中心等美國高校聯合建立的學術交流平臺。旨在加強中科院與美國高校之間在生命科學領域的學術交流，推動發展雙方的戰略伙伴關系，并通過輪流在中國和美國共同舉辦學術年會的交流形式推動雙方在生命科學領域的合作。

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會議現場

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