專業(yè)前沿講座心得體會(huì)
近年來，數(shù)據(jù)挖掘引起了信息產(chǎn)業(yè)界的極大關(guān)注，其主要原因是存在大量數(shù)據(jù)，可以廣泛使用，并且迫切需要將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有用的信息和知識(shí)。獲取的信息和知識(shí)可以廣泛用于各種應(yīng)用，包括商務(wù)管理，生產(chǎn)控制，市場(chǎng)分析，工程設(shè)計(jì)和科學(xué)探索等。
機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘這些年一直是計(jì)算機(jī)應(yīng)用方面研究的重點(diǎn)和熱點(diǎn)，首先要了解什么是數(shù)據(jù)挖掘，簡(jiǎn)單地說，數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取或"挖掘"知識(shí)。我一直對(duì)這方面的知識(shí)頗感興趣，這學(xué)期學(xué)院開設(shè)的學(xué)術(shù)前沿講座的課程，很有幸聽到了文益民教授對(duì)于自己在機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘方面研究的講座，讓我對(duì)這些知識(shí)有了深入淺出的理解，受益匪淺。
12月5號(hào)，文益民教授做了題為“大規(guī)模數(shù)據(jù)的分類”的講座，在講座的最開始，文教授提到了戈登·德萊頓《學(xué)習(xí)的革命》一書，皆在指導(dǎo)我們?nèi)绾畏e累知識(shí)如何思考如何學(xué)習(xí)如何去做研究，具有拋磚引玉的指導(dǎo)意義。在這之后，又對(duì)了解機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘首先要了解的知識(shí)做了簡(jiǎn)要的說明，比如對(duì)于問題的分類是分為線性問題和非線性問題;比如聚類的含義是將物理或抽象對(duì)象的集合分成由類似的對(duì)象組成的多個(gè)類的過程;比如對(duì)于這個(gè)世界上計(jì)算機(jī)的分類可以只分成工人(maker)和思考者(thinker)兩類。至此正式進(jìn)入問題的討論。
對(duì)于這次講座，文教授從四個(gè)方面進(jìn)行了講授。第一，實(shí)際應(yīng)用中的大規(guī)模數(shù)據(jù)分類問題。第二，大規(guī)模數(shù)據(jù)給機(jī)器學(xué)習(xí)帶來的挑戰(zhàn)。第三，大規(guī)模數(shù)據(jù)分類算法的研究。第四，展望發(fā)展前景。文教授主要是在第三點(diǎn)中做了很多工作也取得了可喜的成績(jī)。
在機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)際應(yīng)用中，大規(guī)模數(shù)據(jù)分類問題一般會(huì)應(yīng)用在以下幾個(gè)方面，在高速高精度的工業(yè)圖像檢測(cè)方面，在專利分類方面，在生物信息數(shù)據(jù)快速增長方面，在支持向量機(jī)參數(shù)選擇方面。
大規(guī)模數(shù)據(jù)給機(jī)器學(xué)習(xí)帶來的問題有：1、算法一般不是收斂太慢就是難以收斂，訓(xùn)練時(shí)間過長。2、海量數(shù)據(jù)無法一次裝入內(nèi)存。3、算法可靠性得不到保證。4、已經(jīng)訓(xùn)練好的學(xué)習(xí)器遇到心得訓(xùn)練樣本時(shí)需要重新訓(xùn)練。
在最重要的部分，文教授提到了幾個(gè)重要的研究方法，包括算法，這里面包含有：1、基于并行計(jì)算的算法，2、以并行計(jì)算方法求解工作集方法中每個(gè)迭代步中二次規(guī)劃的子問題，3、Meta-learning，最小最大模塊化支持向量機(jī)以及快速模塊化支持向量機(jī)，4、Cluster-SVM，Cluster-based-SVM，Cascade-SVM。文教授在第三和第四點(diǎn)中都有自己的工作和貢獻(xiàn)，在第三點(diǎn)中，他提出了分類面拼接算法，在第四點(diǎn)中，提出了分層并行支持向量機(jī)訓(xùn)練算法。對(duì)于分類面拼接算法我進(jìn)行了比較仔細(xì)的了解，并下載閱讀了文教授于2009年3月份在湖南大學(xué)學(xué)報(bào)上發(fā)表的論文“基于分類面的快速模塊化支持向量機(jī)研究”，對(duì)于分類面拼接算法有了初步的研究，下面說說我對(duì)這個(gè)算法的理解。
信息采集和信息處理技術(shù)的快速發(fā)展導(dǎo)致了諸如公共健康數(shù)據(jù)、信用交易數(shù)據(jù)、國家經(jīng)濟(jì)普查數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)文本數(shù)據(jù)和地理信息數(shù)據(jù)等大規(guī)模數(shù)據(jù)集的產(chǎn)生。由于訓(xùn)練時(shí)間很長和空間需求很大，現(xiàn)有的大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法很難被直接用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)。
這個(gè)算法是針對(duì)大多數(shù)現(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)算法處理大規(guī)模問題時(shí)需要的訓(xùn)練時(shí)間很長和存儲(chǔ)空間很大的難點(diǎn)而提出的，英文名是psfnrSVMs，
在訓(xùn)練階段，psfm2SVMs采用一簇平行超平面對(duì)大規(guī)模問題實(shí)施軟劃分，然后針對(duì)每個(gè)子問題并行訓(xùn)練支持向量機(jī)。在測(cè)試階段，測(cè)試樣本坐落于哪個(gè)子問題所在空間中，就由該子問題訓(xùn)練的支持向量機(jī)給出判別結(jié)果。在4個(gè)大規(guī)模問題上的實(shí)驗(yàn)表明:與采取硬劃分的快速模塊化支持向量機(jī)(fm2SVMs)相比，軟劃分能夠使psfm2SVMs得到更加光滑的分類面，因而ps2fm2SVMs的泛化能力較高。在不增加訓(xùn)練時(shí)間的條件下，psfm2SVMs減少了由于訓(xùn)練集分割導(dǎo)致的分類器泛化能力下降。
支持向量機(jī)方法的本質(zhì)是在訓(xùn)練集的一個(gè)高維像空間中尋找最大間隔分類超平面，這個(gè)分類超平面對(duì)應(yīng)于訓(xùn)練集所在空間的一個(gè)光滑曲面。如果采用訓(xùn)練集分割的方法，將這個(gè)光滑曲面分段求出，然后進(jìn)行連接，就可以得到這個(gè)光滑曲面的近似曲面。
該算法使用平行超平面簇對(duì)訓(xùn)練集實(shí)施軟劃分，使得拼接后的分類面相比fm2SVMs得到的分類面更光滑，更接近最優(yōu)分類曲面。因而，psfm2SVMs的泛化能力比fm2SVMs的泛化能力要高。在并行條件下，兩者的訓(xùn)練時(shí)間和測(cè)試時(shí)間相同。在多核計(jì)算技術(shù)快速發(fā)展的今天，本文提出的算法，提供了一種可行的并行機(jī)器學(xué)習(xí)框架，對(duì)于研制高速高精度的機(jī)器學(xué)習(xí)算法具有一定的借鑒意義。未來計(jì)劃研究隨機(jī)向量w的方向?qū)sfm2SVMs泛化能力的影響，并將該算法用于高速高精度工業(yè)圖像檢測(cè)。
這就是我的心得體會(huì)，在講座的最后，文教授還對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的未來進(jìn)行了展望，諸如現(xiàn)在流行的云計(jì)算，還有動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)流學(xué)習(xí)，例外的發(fā)現(xiàn)，學(xué)習(xí)更復(fù)雜的函數(shù)，粒計(jì)算等等，都是今后發(fā)展的的熱點(diǎn)。聽完這個(gè)講座，我感到責(zé)任重大，即使是一個(gè)點(diǎn)，也還有很多方面值得拓展和探索，作為研究生，研究是我們主要的工作，想要取得滿意的結(jié)果和優(yōu)異的成績(jī)，我們所要做的就是倍加努力，汲取現(xiàn)有的知識(shí)，在新的領(lǐng)域開拓新的研究道路，積極探索，永不止步。
專業(yè)前沿講座心得體會(huì)
在科學(xué)技術(shù)和信息技術(shù)的帶動(dòng)下，經(jīng)濟(jì)全球化的進(jìn)程逐步加快，企業(yè)面臨的競(jìng)爭(zhēng)已演變?yōu)閮r(jià)值鏈與價(jià)值鏈之間的競(jìng)爭(zhēng)，為了提高供應(yīng)鏈管理對(duì)我績(jī)效，要做到擁有高效運(yùn)行機(jī)制的同時(shí)建立一個(gè)科學(xué)合理的供應(yīng)鏈及其管理系統(tǒng)。因此，供應(yīng)鏈優(yōu)化勢(shì)在必行。
今天企業(yè)面臨的最大挑戰(zhàn)之一，就是要對(duì)從未有過的需求變數(shù)做出快速的反應(yīng)。很多原因?qū)е铝水a(chǎn)品和技術(shù)的生命周期縮短，企業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng)壓力也導(dǎo)致產(chǎn)品的頻繁變化。為了應(yīng)對(duì)這個(gè)挑戰(zhàn)，企業(yè)需要集中力量做到比以前更敏捷，以便在更短的時(shí)間內(nèi)對(duì)產(chǎn)量和種類的變化做出反應(yīng)。一條快速的供應(yīng)鏈能夠是企業(yè)更加快速的發(fā)展。
供應(yīng)鏈的定義是：供應(yīng)鏈?zhǔn)菄@核心企業(yè)，將供應(yīng)商、制造商、分銷商、零售商，直至最終客戶連成一個(gè)整體的功能網(wǎng)鏈結(jié)構(gòu)，通過對(duì)信息流、物流，資金流的控制，從采購原材料開始，制成中間產(chǎn)品以及最終產(chǎn)品，最后由銷售網(wǎng)絡(luò)把產(chǎn)品送到消費(fèi)者手中。供應(yīng)鏈管理的基本概念使供應(yīng)商、制造商、分銷商、零售商和最終 用戶形成整體的功能網(wǎng)鏈;包括所有加盟企業(yè)(節(jié)點(diǎn)企業(yè));從原材料供應(yīng)開始，直至最終產(chǎn)品;通過供應(yīng)商到用戶的物料鏈、信息鏈和資金鏈，實(shí)現(xiàn)增值鏈，即使相關(guān)企業(yè)都有收益(多贏)。
首先，供應(yīng)鏈管理把產(chǎn)品在滿足客戶需求的過程中對(duì)成本有影響的各個(gè)成員單位都考慮在內(nèi)了，包括從原材料供應(yīng)商、制造商到倉庫再經(jīng)過配送中心到渠道商。不過，實(shí)際上在供應(yīng)鏈分析中，有必要考慮供應(yīng)商的供應(yīng)商以及顧客的顧客，因?yàn)樗鼈儗?duì)供應(yīng)鏈的業(yè)績(jī)也是有影響的。
其次，供應(yīng)鏈管理的目的在于追求整個(gè)供應(yīng)鏈的整體效率和整個(gè)系統(tǒng)費(fèi)用的有效性，總是力圖使系統(tǒng)總成本降至最低。因此，供應(yīng)鏈管理的重點(diǎn)不在于簡(jiǎn)單地使某個(gè)供應(yīng)鏈成員的運(yùn)輸成本達(dá)到最小或減少庫存，而在于通過采用系統(tǒng)方法來協(xié)調(diào)供應(yīng)鏈成員以使整個(gè)供應(yīng)鏈總成本最低，使整個(gè)供應(yīng)鏈系統(tǒng)處于最流暢的運(yùn)作中。
第三，供應(yīng)鏈管理是圍繞把供應(yīng)商、制造商、倉庫、配送中心和渠道商有機(jī)結(jié)合成一體這個(gè)問題來展開的，因此它包括企業(yè)許多層次上的活動(dòng)，包括戰(zhàn)略層
次、戰(zhàn)術(shù)層次和作業(yè)層次等。
盡管在實(shí)際的物流管理中，只有通過供應(yīng)鏈的有機(jī)整合，企業(yè)才能顯著地降低成本和提高服務(wù)水平，但是在實(shí)踐中供應(yīng)鏈的整合是非常困難的，這是因?yàn)椋菏紫�，供�?yīng)鏈中的不同成員存在著不同的、相互沖突的目標(biāo)。比如，供應(yīng)商一般希望制造商進(jìn)行穩(wěn)定數(shù)量的大量采購，而交貨期可以靈活變動(dòng);與供應(yīng)商愿望相反，盡管大多數(shù)制造商愿意實(shí)施長期生產(chǎn)運(yùn)轉(zhuǎn)，但它們必須顧及顧客的需求及其變化并作出積極響應(yīng)，這就要求制造商靈活地選擇采購策略。因此，供應(yīng)商的目標(biāo)與制造商追求靈活性的目標(biāo)之間就不可避免地存在矛盾。
供應(yīng)鏈?zhǔn)且粋�(gè)動(dòng)態(tài)的系統(tǒng)，隨時(shí)間而不斷地變化。事實(shí)上，不僅顧客需求和供應(yīng)商能力隨時(shí)間而變化，而且供應(yīng)鏈成員之間的關(guān)系也會(huì)隨時(shí)間而變化。比如，隨著顧客購買力的提高，供應(yīng)商和制造商均面臨著更大的壓力來生產(chǎn)更多品種更具個(gè)性化的高質(zhì)量產(chǎn)品，進(jìn)而最終生產(chǎn)定制化的產(chǎn)品。
在聽講座的時(shí)候老師講得很認(rèn)真，我也帶著解決以下五個(gè)問題嘗試著學(xué)習(xí)。包括物流管理與供應(yīng)鏈管理的關(guān)系處理，物流企業(yè)和生產(chǎn)制造企業(yè)物流的視覺差異、物流管理戰(zhàn)略和戰(zhàn)術(shù)問題的區(qū)分與協(xié)調(diào)、反映物流領(lǐng)域的最新研究與實(shí)踐成果及理論性與實(shí)用性相合共五個(gè)問題。
學(xué)習(xí)的過程可以分為兩個(gè)階段，一從被動(dòng)地聽老師授課，起初就覺得講座理論性太強(qiáng)，而可感性又不高，難以更好的理解書中的理論，沒法更好地學(xué)習(xí)知識(shí)點(diǎn)，二對(duì)課本上所提到的案例加上老師的講解后，案例具體的指出存在的相關(guān)問題，并提出的對(duì)應(yīng)的解決措施，我對(duì)課程理論的學(xué)習(xí)進(jìn)入了半知半解的狀態(tài)，有了一定的認(rèn)識(shí)、了解、感悟，通過聽講座我對(duì)書本的理論又有了進(jìn)一步的認(rèn)識(shí)，可感悟有了進(jìn)一步的提升。對(duì)比自己本學(xué)期所學(xué)到的知識(shí)及能力，感覺自己再具體提出相關(guān)解決措施的時(shí)候，沒辦法更好的調(diào)研、分析，得出解決的方案，理論與實(shí)際的兩者結(jié)合不夠，沒辦法列出更為具體且行的方式以解決問題，提出方案的可操作性都有待提升。
自己學(xué)習(xí)方面的轉(zhuǎn)變由只是老師講解，轉(zhuǎn)變到了自己主動(dòng)去了解、學(xué)習(xí)。通過自己上網(wǎng)下載相關(guān)案例，學(xué)習(xí)更多的東西。這就是我這學(xué)期有學(xué)習(xí)進(jìn)步的地方。
不足之處：由于是第一次聽這一類的講座，自己沒辦法去了解到哪些途徑與方法能夠更好的解決我們的問題。
通過本學(xué)期的學(xué)習(xí)，我明顯的感覺到了，在看待問題，分析、解決具體問題方面的能力，明顯不足，心態(tài)上有些急切，很想學(xué)習(xí)相關(guān)方面的具體解決問題的知識(shí)，進(jìn)一步提升自己。
在進(jìn)一步學(xué)習(xí)的方面，我希望老師能再強(qiáng)化學(xué)生在這方面的意識(shí)，旨在合適的時(shí)候指出學(xué)生的不足和問題，讓學(xué)生更好的意識(shí)到問題，有何途徑去更好的解決問題，灌輸樹立學(xué)生們樹立這方面的意識(shí)或習(xí)慣。
學(xué)生和老師的溝通不足，導(dǎo)致學(xué)生上課沒辦法更好的與老師所講解的內(nèi)容，能有知識(shí)。思想或思維上的碰撞，擦出思維碰撞的火花。在講座之前，老師能先提前跟下節(jié)課有關(guān)的案例，課后讓學(xué)生更好的在課前提出相關(guān)的問題，講座上引導(dǎo)學(xué)生更好的在課前思考提出相關(guān)的問題，講座上引導(dǎo)學(xué)生廣泛地參與到思考與討論中出現(xiàn)了什么問題，為什么會(huì)出現(xiàn)問題，怎么去解決問題，為什么要這么去解決問題，如何具體的提出相關(guān)可行具體的方案去落實(shí)。這樣子就能更好地讓學(xué)生對(duì)理論與運(yùn)用有更深地認(rèn)識(shí)了。
通過這次講座我不僅學(xué)習(xí)到了專業(yè)知識(shí)，也使得我的視野更開闊了，學(xué)習(xí)能力也提高了。我覺得這是我踏上社會(huì)之前收獲的一筆財(cái)富。
專業(yè)前沿講座心得體會(huì)
聽了幾位老師所講的學(xué)科先沿講座，我的感想頗多。 尤其是對(duì)林林老師的《智慧時(shí)代中的挑戰(zhàn)與機(jī)遇》頗有感觸。下面我談?wù)勛约和ㄟ^聽講，查資料，經(jīng)過思考后對(duì)這一問題的理解。 當(dāng)今的信息新技術(shù)主要包括這么幾類，即新息安全新技術(shù)：主要包括密碼技術(shù)、入侵檢測(cè)系統(tǒng)、信息隱藏技術(shù)、身份認(rèn)證技術(shù)、數(shù)據(jù)庫安全技術(shù)、 網(wǎng)絡(luò)容災(zāi)和災(zāi)難恢復(fù)、網(wǎng)絡(luò)安全設(shè)計(jì)等。信息化新技術(shù)：信息化新技術(shù)主要涉及電子政務(wù)、電子商務(wù)、城市信息化、企業(yè)信息化、農(nóng)業(yè)信息化、服務(wù)業(yè)信息化等。軟件新技術(shù)：軟件新技術(shù)主要關(guān)注嵌入式計(jì)算與嵌入式軟件、基于構(gòu)件的軟件開發(fā)方法、中間件技術(shù)、數(shù)據(jù)中心的建設(shè)、可信網(wǎng)絡(luò)計(jì)算平臺(tái)、軟件架構(gòu)設(shè)計(jì)、SOA與RIA技術(shù)、軟件產(chǎn)品線技術(shù)等。網(wǎng)絡(luò)新技術(shù)：網(wǎng)絡(luò)新技術(shù)包括寬帶無線與移動(dòng)通信、光通信與智能光網(wǎng)絡(luò)、家庭網(wǎng)絡(luò)與智能終端、寬帶多媒體網(wǎng)絡(luò)、IPv6與下一代網(wǎng)絡(luò)、分布式系統(tǒng)等。計(jì)算機(jī)新技術(shù)：計(jì)算機(jī)新技術(shù)主要關(guān)注網(wǎng)格計(jì)算、人機(jī)接口、高性能計(jì)算和高性能服務(wù)器、智能計(jì)算、磁存儲(chǔ)技術(shù)、光存儲(chǔ)技術(shù)、中文信息處理與智能人機(jī)交互、數(shù)字媒體與內(nèi)容管理、音視頻編/解碼技術(shù)等。
大膽的預(yù)測(cè)一下計(jì)算機(jī)技術(shù)往下怎么發(fā)展，因?yàn)樾蝿?shì)明白了，歷史規(guī)律搞清楚了，需求也明白了，該怎么做呢?我大膽做這么一個(gè)發(fā)言，中國計(jì)算機(jī)界必須把握機(jī)遇迎接挑戰(zhàn)�？匆幌绿幚砥鞣矫嬖撛趺醋�，上個(gè)世紀(jì)我們關(guān)心的是每秒種可以完成多少指令，處理的速度。后來發(fā)現(xiàn)不對(duì)，應(yīng)該做高性能的處理器，每花掉一塊錢可以處理多少能力，重要的是功耗要低，然后是無線，是互聯(lián)，我們更關(guān)心消耗每瓦功率處理能力是多少，大家關(guān)心的點(diǎn)開始轉(zhuǎn)移，從每秒處理能力，關(guān)心到每塊買到多少處理能力，到最后消耗每瓦功耗有多少能力。在處理結(jié)構(gòu)上面有什么變化，從上世紀(jì)70年代左右，人圍著計(jì)算機(jī)轉(zhuǎn)，每個(gè)單位只要很好就有一個(gè)漂亮的機(jī)房，大家圍著機(jī)房轉(zhuǎn)，算題是通過一個(gè)小窗口把題遞進(jìn)去，過一段時(shí)間里面算好，把題遞出來。那時(shí)候一切圍繞CPU轉(zhuǎn)，所以那時(shí)候CPU當(dāng)之無愧，我的處理器是中心所以叫CPU。再往下可以看到計(jì)算機(jī)圍著人轉(zhuǎn)，我們口袋里的手表等一切一切，人走到哪里，計(jì)算裝備圍著我來轉(zhuǎn)，在機(jī)器內(nèi)部不是圍著CPU轉(zhuǎn)，而是圍著存儲(chǔ)期，I/O，通道轉(zhuǎn)，因此不能光搞CPU，比如出現(xiàn)PIM等新的名稱，所以我們應(yīng)該與時(shí)俱進(jìn)。從CPU，C要改成無處不在的處理單元。
網(wǎng)絡(luò)將怎么發(fā)展，我們?cè)谏蟼�(gè)世紀(jì)70年代所關(guān)心的就是互聯(lián)互通互操作，在這兒不是講互聯(lián)互通互操作不重要，它是一個(gè)基礎(chǔ)絕對(duì)重要，關(guān)心這個(gè)是數(shù)據(jù)和控制信號(hào)的傳遞，數(shù)據(jù)和控制信號(hào)可以傳過去。做了一些日子以后發(fā)現(xiàn)，需求不僅僅是這個(gè)，我們要提高網(wǎng)絡(luò)的帶寬，我們關(guān)心是信息溝通和處理能力的增強(qiáng)，光把信號(hào)傳過去是不是可以處理好呢?再往下又是怎樣的?我們應(yīng)該關(guān)心網(wǎng)上有這些信息，有這么多人用，是動(dòng)態(tài)的變化，所以我們要關(guān)心信息融合、信息確認(rèn)等。要把消息傳給該給的人，該給的時(shí)間，該給的地方，該給的人，傳正確的東西，這個(gè)變化不承認(rèn)不行的，以往包括我個(gè)人在內(nèi)，我和我同事們宣揚(yáng)，看我家里環(huán)境，辦公室環(huán)境，我計(jì)算機(jī)有多少能力聯(lián)網(wǎng)，這已經(jīng)過去了。下面關(guān)心的是這個(gè)網(wǎng)絡(luò)具有多少計(jì)算個(gè)算計(jì)的能力，算計(jì)要做推理更難，再往下要面對(duì)什么問題?我的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境怎么樣有非常強(qiáng)的資源按需聚合，人機(jī)協(xié)同工作的協(xié)調(diào)能力，體系結(jié)構(gòu)將怎么發(fā)展，70年代的時(shí)候，大家做體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，費(fèi)勁腦筋是在計(jì)算機(jī)內(nèi)挖掘可能的潛力，處理可能的矛盾，搞體系結(jié)構(gòu)的人，什么是好的所長，廠長，它的學(xué)問是處理輕重緩急，這件事應(yīng)該放得下，哪件事應(yīng)該要處理，所以好的應(yīng)該處理刪、增、減、抑、揚(yáng)，在這種情況下發(fā)現(xiàn)，我們?cè)O(shè)計(jì)在機(jī)群中挖掘和平衡，我們要在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下怎么做挖掘和平衡，因?yàn)橄到y(tǒng)給人用的，機(jī)器的環(huán)境，是給銷售人員，管理者用的，所以把協(xié)同工作做好，就要驗(yàn)證，所以從HPCS變成HPCE，我們需要的不是高性能，需要的是生產(chǎn)力可用性，中國科學(xué)家預(yù)感比較早，因此1997年再一次會(huì)上，就決定當(dāng)前做ClieitServer，之后做Cluster，之后做Networking，之后是VSE，基于網(wǎng)絡(luò)的虛擬服務(wù)含量是未來體系結(jié)構(gòu)的發(fā)展方向。這是1997年8月25號(hào)，到1998年的時(shí)候，世界有名的計(jì)算機(jī)科學(xué)家Isea發(fā)表了GRID專著，我們要把GRID定位了，而是要考慮你究竟想干什么?我們做一個(gè)好的系統(tǒng)，必須要看到定位準(zhǔn)確，你在這個(gè)坐標(biāo)上關(guān)于服務(wù)，你是要做計(jì)算服務(wù)，還是數(shù)據(jù)服務(wù)，還是應(yīng)用服務(wù)，還是信息服務(wù)，還是知識(shí)服務(wù)，還是實(shí)用的服務(wù)。如果明確了你的目標(biāo)，你的技術(shù)就明確，你的評(píng)價(jià)指標(biāo)就明確了。如果要做信息服務(wù)，你就要了解你處的信息是多大一塊，這件事很重要，不能殺雞用牛刀，也不能殺牛用雞刀，如果系統(tǒng)力度大小這么大，最后生產(chǎn)的問題，究竟打算怎么交帳，是向投錢的單位交一個(gè)概念的設(shè)計(jì)，不是不可以的，還是交一個(gè)機(jī)理的設(shè)計(jì)，還是規(guī)則的設(shè)計(jì)，還是方法的設(shè)計(jì)，如果明確了，你的技術(shù)方案就明確了，你的機(jī)理就明確了，如果選定的方法層，你系統(tǒng)就要定位在這里，位置定對(duì)就滿足正確的需求。
軟件該怎么發(fā)展?上世紀(jì)70年代，大家關(guān)心的是編程，工具集這么東西，我們進(jìn)行了程序設(shè)計(jì)，后來發(fā)現(xiàn)要解決問題，要做面向?qū)ο蟮闹虚g件等，而且軟件工程是很重要的，由于網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，再往前走一步，發(fā)現(xiàn)面向?qū)ο筮�不夠，我們要發(fā)展高效，智能體的，我們要做驗(yàn)證技術(shù)，要做需求工程。也就是由于關(guān)注點(diǎn)變了，過去軟件做幾十年做Know how，今后要做Knog what，為什么而做。恩你要關(guān)心資源是面向個(gè)人，還是網(wǎng)絡(luò)，還是人機(jī)協(xié)同，由于需求不一樣，技術(shù)變化整個(gè)50年進(jìn)步比較快，從面向?qū)ο笞鱿鬟f，發(fā)展到面向構(gòu)建，發(fā)展到面向Web服務(wù)做HML，后來發(fā)展到面向語義網(wǎng)絡(luò)的語義服務(wù)。再往下發(fā)展什么?我們大家應(yīng)該關(guān)注怎么做描寫需求和行為的描述語言，根據(jù)這種描述語言做更高檔的編譯系統(tǒng)，所以我歸納四句話，對(duì)于軟件工作，最核心是提煉出與需求相應(yīng)的抽象，開發(fā)面向應(yīng)用需求和系統(tǒng)行為描述語言是關(guān)鍵，層次越高的抽象需要功能越全的編譯技術(shù)，所以編譯的同志要加把勁，抽象層次和編譯質(zhì)量直接決定系統(tǒng)的效率。
信息安全和可信，問題更加嚴(yán)峻，上世紀(jì)7、80年代，我們關(guān)心密碼和糾錯(cuò)，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和交換的正確性，現(xiàn)在這已經(jīng)成為很大的產(chǎn)業(yè)，往下怎么走，不能僅僅關(guān)心這個(gè)，因?yàn)楦蟮碾[患是網(wǎng)絡(luò)的協(xié)議和網(wǎng)關(guān)上，要關(guān)心網(wǎng)絡(luò)通信的安全性，再往下，因?yàn)橄到y(tǒng)的安全，信息系統(tǒng)的安全必須系統(tǒng)性解決，要關(guān)心系統(tǒng)維護(hù)，內(nèi)容驗(yàn)證，應(yīng)急拯救長效機(jī)制。
以上就是我對(duì)計(jì)算機(jī)挑戰(zhàn)與機(jī)遇的思考。