統計學的內涵精選(五篇)

序言：作為思想的載體和知識的探索者，寫作是一種獨特的藝術，我們為您準備了不同風格的5篇統計學的內涵，期待它們能激發您的靈感。

篇1

統計學研究的對象是數據，數據科學顧名思義也是以數據為研究對象，這產生一種直觀的錯覺，似乎數據科學與統計學之間存在某種與生俱來的淵源關系。Wu(1998)直言不諱，數據科學就是統計學的重命名，相應地，數據科學家替代了統計學家這個稱謂。若此，那是什么促成了這種名義上的替代?顯然僅僅因為數據量大本身并不足以促成“統計學”向“數據科學”的轉變，數據挖掘、機器學習這些概念似乎就已經足夠了。問題的關鍵在于，二者所指的“數據”并非同一概念，數據②本身是一個很寬泛的概念，只要是對客觀事物記錄下來的、可以鑒別的符號都可以稱之為數據，包括數字、文字、音頻、視頻等等。統計學研究的數據雖然類型豐富，如類別數據、有序數據等定性數據，定距數據、定比數據等定量數據，但這些都是結構化數據;數據科學所謂的數據則更為寬泛，不僅包括這些傳統的結構型數據，而且還包括文本、圖像、視頻、音頻、網絡日志等非結構型和半結構型數據，即，大數據。大數據(以半/非結構型數據為主)使基于關系型數據庫的傳統分析工具很難發揮作用，或者說傳統的數據庫和統計分析方法很難在可容忍的時間范圍內完成存儲、管理和分析等一系列數據處理過程，為了有效地處理這類數據，需要一種新的范式———數據科學。真正意義上的現代統計學是從處理小數據、不完美的實驗等這類現實問題發展起來的，而數據科學是因為處理大數據這類現實問題而興起的。因此數據科學的研究對象是大數據，而統計學以結構型數據為研究對象。退一步，單從數量級來講，也已發生了質變。對于結構化的大規模數據，傳統的方法只是理論上的(可行性)或不經濟的(有效性)，實踐中還需要借助數據挖掘、機器學習、并行處理技術等現代計算技術才能實現。

二、數據科學的統計學內涵

(一)理論基礎

數據科學中的數據處理和分析方法是在不同學科領域中分別發展起來的，譬如，統計學、統計學習或稱統計機器學習、數據挖掘、應用數學、數據密集型計算、密集計算方法等。在量化分析的浪潮下甚至出現了“metric+模式”，如計量經濟學、文獻計量學、網絡計量學、生物統計學等。因此，有學者將數據科學定義為計算機科學技術、數學與統計學知識、專業應用知識三者的交集，這意味著數據科學是一門新興的交叉學科。但是這種沒有側重的疊加似乎只是羅列了數據科學所涉及到的學科知識，并沒有進行實質性的分析，就好似任何現實活動都可以拆解為不同的細分學科，這是必然的。根據Naur(1960，1974)的觀點，數據科學或稱數據學是計算機科學的一個替代性稱謂。但是這種字面上的轉換，并沒有作為一個獨立的學科而形成。Cleveland(2001)首次將數據科學作為一個獨立的學科提出時，將數據科學表述為統計學加上它在計算技術方面的擴展。這種觀點表明，數據科學的理論基礎是統計學，數據科學可以看作是統計學在研究范圍(對象)和分析方法上不斷擴展的結果。一如統計學最初只是作為征兵、征稅等行政管理的附屬活動，而現在包括了范圍更廣泛的理論和方法。從研究范圍的擴展來看，是從最初的結構型大規模數據(登記數據)，到結構型的小規模數據(抽樣數據)、結構型的大規模數據(微觀數據)，再擴展到現在的非(半)結構型的大規模數據(大數據)和關系數據等類型更為豐富的數據。從分析方法的擴展來看，是從參數方法到非參數方法，從基于模型到基于算法，一方面傳統的統計模型需要向更一般的數據概念延伸;另一方面，算法(計算機實現)成為必要的“可行性分析”，而且在很多方面算法模型的優勢越來越突出。注意到，數據分析有驗證性的數據分析和探索性的數據分析兩個基本取向，但不論是哪一種取向，都有一個基本的前提假設，就是觀測數據是由背后的一個(隨機)模型生成，因此數據分析的基本問題就是找出這個(隨機)模型。Tukey(1980，2000)明確提到，EDA和CDA并不是替代關系，兩者皆必不可少，強調EDA是因為它被低估了。數據導向是計算機時代統計學發展的方向，這一觀點已被越來越多的統計學家所認同。但是數據導向仍然有基于模型與基于算法兩種聲音，其中，前文提到的EDA和CDA都屬于基于模型的方法，它們都假定數據背后存在某種生成機制;而算法模型則認為復雜的現實世界無法用數學公式來刻畫，即，不設置具體的數學模型，同時對數據也不做相應的限制性假定。算法模型自20世紀80年代中期以來隨著計算機技術的迅猛發展而得到快速成長，然而很大程度上是在統計學這個領域之外“悄然”進行的，比如人工神經網絡、支持向量機、決策樹、隨機森林等機器學習和數據挖掘方法。若響應變量記為y，預測變量記為x，擾動項和參數分別記為ε和β，則基于模型的基本形式是:y=f(x，β，ε)，其目的是要研究清楚y與x之間的關系并對y做出預測，其中，f是一個有顯式表達的函數形式(若f先驗假定，則對應CDA;若f是探索得到的，則對應EDA)，比如線性回歸、Logistic回歸、Cox回歸等。可見，傳統建模的基本觀點是，不僅要得到正確的模型———可解釋性強，而且要得到準確的模型———外推預測能力強。而對于現實中復雜的、高維的、非線性的數據集，更切合實際的做法是直接去尋找一個恰當的預測規則(算法模型)，不過代價是可解釋性較弱，但是算法模型的計算效率和可擴展性更強。基于算法的基本形式類似于非參數方法y=f(x，ε)，但是比非參數方法的要求更低yx，因為非參數方法很多時候要求f或其一階導數是平滑的，而這里直接跳過了函數機制的探討，尋找的只是一個預測規則(后續的檢驗也是基于預測構造的)。在很多應用場合，算法模型得到的是針對具體問題的解(譬如某些參數是被當作一個確定的值通過優化算法得到的)，并不是統計意義上的推斷解。

(二)技術維度

數據科學是基于數據的決策，數據分析的本質既不是數學，也不是軟件程序，而是對數據的“閱讀”和“理解”。技術只是輔助數據理解的工具，一個毫無統計學知識的人應用統計軟件也可以得到統計結果，但無論其過程還是結果都是可疑的，對統計結果的解釋也無法令人信服。“從計算機科學自身來看，這些應用領域提供的主要研究對象就是數據。雖然計算機科學一貫重視數據的研究，但數據在其中的地位將會得到更進一步的加強”。不可否認，統計分析逐漸向計算機科學技術靠近的趨勢是明顯的。這一方面是因為，數據量快速膨脹，數據來源、類型和結構越來越復雜，迫切需要開發更高效率的存儲和分析工具，可以很好地適應數據量的快速膨脹;另一方面，計算機科學技術的迅猛發展為新方法的實現提供了重要的支撐。對于大數據而言，大數據分析丟不掉計算機科學這個屬性的一個重要原因還不單純是因為需要統計軟件來協助基本的統計分析和計算，而是大數據并不能像早先在關系型數據庫中的數據那樣可以直接用于統計分析。事實上，面對越來越龐雜的數據，核心的統計方法并沒有實質性的改變，改變的只是實現它的算法。因此，從某種程度上來講，大數據考驗的并不是統計學的方法論，而是計算機科學技術和算法的適應性。譬如大數據的存儲、管理以及分析架構，這些都是技術上的應對，是如何實現統計分析的輔助工具，核心的數據分析邏輯并沒有實質性的改變。因此，就目前而言，大數據分析的關鍵是計算機技術如何更新升級來適應這種變革，以便可以像從前一樣滿足統計分析的需要。

(三)應用維度

在商業應用領域，數據科學被定義為，將數據轉化為有價值的商業信息①的完整過程。數據科學家要同時具備數據分析技術和商業敏感性等綜合技能。換句話說，數據科學家不僅要了解數據的來源、類型和存儲調用方式，而且還要知曉如何選擇相應的分析方法，同時對分析結果也能做出切合實際的解釋②。這實際上提出了兩個層面的要求:①長期目標是數據科學家從一開始就應該熟悉整個數據分析流程，而不是數據庫、統計學、機器學習、經濟學、商業分析等片段化碎片化的知識。②短期目標實際上是一個“二級定義”，即，鼓勵已經在專業領域內有所成就的統計學家、程序員、商業分析師相互學習。在提及數據科學的相關文獻中，對應用領域有更多的傾向;數據科學與統計學、數學等其他學科的區別恰在于其更傾向于實際應用。甚至有觀點認為，數據科學是為應對大數據現象而專門設定的一個“職業”。其中，商業敏感性是數據科學家區別于一般統計人員的基本素質。對數據的簡單收集和報告不是數據科學的要義，數據科學強調對數據多角度的理解，以及如何就大數據提出相關的問題(很多重要的問題，我們非但不知道答案而且不知道問題何在以及如何發問)。同時數據科學家要有良好的表達能力，能將數據中所發現的事實清楚地表達給相關部門以便實現有效協作。從商業應用和服務社會的角度來看，強調應用這個維度無可厚非，因為此處是數據產生的土壤，符合數據科學數據導向的理念，數據分析的目的很大程度上也是為了增進商業理解，而且包括數據科學家、首席信息官這些提法也都肇始于實務部門。不過，早在20世紀90年代中期，已故圖靈獎得主格雷(JimGray)就已經意識到，數據庫技術的下一個“大數據”挑戰將會來自科學領域而非商業領域(科學研究領域成為產生大數據的重要土壤)。2008年9月4日刊出的《自然》以“bigdata”作為專題(封面)探討了環境科學、生物醫藥、互聯網技術等領域所面臨的大數據挑戰。2011年2月11日，《科學》攜其子刊《科學－信號傳導》、《科學－轉譯醫學》、《科學－職業》專門就日益增長的科學研究數據進行了廣泛的討論。格雷還進一步提出科學研究的“第四范式”是數據(數據密集型科學)，不同于實驗、理論、和計算這三種范式，在該范式下，需要“將計算用于數據，而非將數據用于計算”。這種觀點實際上是將數據從計算科學中單獨區別開來了。

三、數據科學范式對統計分析過程的直接影響

以前所謂的大規模數據都是封閉于一個機構內的(數據孤島)，而大數據注重的是數據集間的關聯關系，也可以說大數據讓孤立的數據形成了新的聯系，是一種整體的、系統的觀念。從這個層面來說，將大數據稱為“大融合數據”或許更為恰當。事實上，孤立的大數據，其價值十分有限，大數據的革新恰在于它與傳統數據的結合、線上和線下數據的結合，當放到更大的環境中所產生的“1+1＞2”的價值。譬如消費行為記錄與企業生產數據結合，移動通訊基站定位數據用于優化城市交通設計，微博和社交網絡數據用于購物推薦，搜索數據用于流感預測、利用社交媒體數據監測食品價等等。特別是數據集之間建立的均衡關系，一方面無形中增強了對數據質量的監督和約束;另一方面，為過去難以統計的指標和變量提供了另辟蹊徑的思路。從統計學的角度來看，數據科學(大數據)對統計分析過程的各個環節(數據收集、整理、分析、評價、等)都提出了挑戰，其中，集中表現在數據收集和數據分析這兩個方面。

(一)數據收集方面

在統計學被作為一個獨立的學科分離出來之前(1900年前)，統計學家們就已經開始處理大規模數據了，但是這個時期主要是全國范圍的普查登記造冊，至多是一些簡單的匯總和比較。之后(1920－1960年)的焦點逐漸縮聚在小規模數據(樣本)，大部分經典的統計方法(統計推斷)以及現代意義上的統計調查(抽樣調查)正是在這個時期產生。隨后的45年里，統計方法因廣泛的應用而得到快速發展。變革再次來自于統計分析的初始環節———數據收集方式的轉變:傳統的統計調查方法通常是經過設計的、系統收集的，而大數據是零散實錄的、有機的，這些數據通常是用戶使用電子數碼產品的副產品或用戶自行產生的內容，比如社交媒體數據、搜索記錄、網絡日志等數據流等，而且數據隨時都在增加(數據集是動態的)。與以往大規模數據不同的是，數據來源和類型更加豐富，數據庫間的關聯性也得到了前所未有的重視(大數據的組織形式是數據網絡)，問題也變得更加復雜。隨著移動電話和網絡的逐漸滲透，固定電話不再是識別住戶的有效工具變量，相應的無回答率也在增加(移動電話的拒訪率一般高于固定電話)，同時統計調查的成本在增加，人口的流動性在增加，隱私意識以及法律對隱私的保護日益趨緊，涉及個人信息的數據從常規調查中越來越難以取得(從各國的經驗來看，拒訪率或無回答率的趨勢是增加的)，對時效性的要求也越來越高。因此，官方統計的數據來源已經無法局限于傳統的統計調查，迫切需要整合部門行政記錄數據、商業記錄數據、個人行為記錄數據等多渠道數據源，與部門和搜索引擎服務商展開更廣泛的合作。

(二)數據分析方面

現代統計分析方法的核心是抽樣推斷(參數估計和假設檢驗)，然而數據收集方式的改變直接淡化了樣本的意義。比如基于瀏覽和偏好數據構建的推薦算法，誠然改進算法可以改善推薦效果，但是增加數據同樣可以達到相同的目的，甚至效果更好。即所謂的“大量的數據勝于好的算法”這與統計學的關鍵定律(大數定律和中心極限定理)是一致的。同樣，在大數據分析中，可以用數量來產生質量，而不再需要用樣本來推斷總體。事實上，在某些場合(比如社會網絡數據)，抽樣本身是困難的。數據導向的、基于算法的數據分析方法成為計算機時代統計學發展無法回避的一個重要趨勢。算法模型不僅對數據分布結構有更少的限制性假定，而且在計算效率上有很大的優勢。特別是一些積極的開源軟件的支撐，以及天生與計算機的相容性，使算法模型越來越受到學界的廣泛重視。大數據分析首先涉及到存儲、傳輸等大數據管理方面的問題。僅從數量上來看，信息爆炸、數據過剩、數據泛濫、數據墳墓、豐富的數據貧乏的知識……這些詞組表達的主要是我們匱乏的、捉襟見肘的存儲能力，同時，存儲數據中有利用價值的部分卻少之又少或塵封窖藏難以被發現。這除了對開采工具的渴求，當時的情緒主要還是遷怨于盲目的記錄，把過多精力放在捕捉和存儲外在信息。在這種情況下，開采有用的知識等價于拋棄無用的數據。然而，大數據時代的思路改變了，開始變本加厲巨細靡遺地記錄一切可以記錄的數據。因為:數據再怎么拋棄還是會越來越多。我們不能通過刪減數據來適應自己的無能，為自己不愿做出改變找借口，而是應該面對現實，提高處理海量數據的能力。退一步，該刪除哪些數據呢?當前無用的數據將來也無用嗎?顯然刪除數據的成本要大于存儲的成本。大數據存儲目前廣泛應用的是GFS、HDFS等基于計算機群組的文件系統，它可以通過簡單增加計算機來無限地擴充存儲能力。值得注意的是，分布式文件系統存儲的數據僅僅是整個架構中最基礎的描述，是為其他部件服務的(比如MapReduce)，并不能直接用于統計分析。而NoSQL這類分布式存儲系統可以實現高級查詢語言，事實上，有些RDBMS開始借鑒MapReduce的一些思路，而基于MapReduce的高級查詢語言也使MapReduce更接近傳統的數據庫編程，二者的差異將變得越來越模糊。大數據分析的可行性問題指的是，數據量可能大到已經超過了目前的存儲能力，或者盡管沒有大到無法存儲，但是如果算法對內存和處理器要求很高，那么數據相對也就“大”了。換句話說，可行性問題主要是，數據量太大了，或者算法的復雜度太高。大數據分析的有效性問題指的是，盡管目前的硬件條件允許，但是耗時太久，無法在可容忍的或者說可以接受的時間范圍內完成。目前對有效性的解決辦法是采用并行處理。注意到，高性能計算和網格計算也是并行處理，但是對于大數據而言，由于很多節點需要訪問大量數據，因此很多計算節點會因為網絡帶寬的限制而不得不空閑等待。而MapReduce會盡量在計算節點上存儲數據，以實現數據的本地快速訪問。因此，數據本地化是MapReduce的核心特征。

四、結論

（一）數據科學不能簡單地理解為統計學的重命名，二者所指“數據”并非同一概念，前者更為寬泛，不僅包括結構型數據，而且還包括文本、圖像、視頻、音頻、網絡日志等非結構型和半結構型數據;同時，數量級也是后者難以企及的(PB以上)。但是數據科學的理論基礎是統計學，數據科學可以看作是統計學在研究范圍(對象)和分析方法上不斷擴展的結果，特別是數據導向的、基于算法的數據分析方法越來越受到學界的廣泛重視。

（二）從某種程度上來講，大數據考驗的并不是統計學的方法論，而是計算機科學技術和算法的適應性。譬如大數據的存儲、管理以及分析架構，這些都是技術上的應對，核心的數據分析邏輯并沒有實質性的改變。因此，大數據分析的關鍵是計算機技術如何更新升級以適應這種變革，以便可以像從前一樣滿足統計分析的需要。

（三）大數據問題很大程度上來自于商業領域，受商業利益驅動，因此數據科學還被普遍定義為，將數據轉化為有價值的商業信息的完整過程。這種強調應用維度的觀點無可厚非，因為此處是數據產生的土壤，符合數據科學數據導向的理念。不過，早在20世紀90年代中期，已故圖靈獎得主格雷就已經意識到，數據庫技術的下一個“大數據”挑戰將會來自科學領域而非商業領域(科學研究領域成為產生大數據的重要土壤)。他提出科學研究的“第四范式”是數據，不同于實驗、理論、和計算這三種范式，在該范式下，需要“將計算用于數據，而非將數據用于計算”。這種觀點實際上將數據從計算科學中單獨區別開了。

（四）數據科學范式對統計分析過程的各個環節都提出了挑戰，集中表現在數據收集和數據分析這兩個方面。數據收集不再是刻意的、經過設計的，而更多的是用戶使用電子數碼產品的副產品或用戶自行產生的內容，這種改變的直接影響是淡化了樣本的意義，同時增進了數據的客觀性。事實上，在某些場合(比如社會網絡數據)，抽樣本身是困難的。數據的存儲和分析也不再一味地依賴于高性能計算機，而是轉向由中低端設備構成的大規模群組并行處理，采用橫向擴展的方式。

篇2

    設計美學產生于工業革命以后,是一門立足于現代,在現代設計理論的基礎上,結合傳統的美學思想和審美理念發展起來的交叉性學科。它涉及的內容相當廣泛,包含了功能之美,造型之美,工巧之美,內涵之美等與美學相關的各個方面。但就研究范疇而言,設計美學又不同于純粹的美學思辨。設計美學是應用型美學,它強調的是以市場經濟為導向,通過藝術與技術的巧妙結合,設計出符合現代人的審美標準和精神需要的產品。而傳統的美學則側重于純粹的藝術方面,看重藝術家個人情感的表現[1]。雖然設計美學作為一門獨立的學科確立于工業革命之后,但是設計美學的思想卻是很久以前就存在的了,并且在中國古代就已經有著非常廣泛的應用和體現。

    中國古代的設計美學注重抽象化與意境,這有別于西方注重寫實和邏輯思維的設計美學。因此古代器物在制造時也會秉承“天人合一”的理念,用有形的東西傳達無形的思想,借而抒發造物者的情感、志向,并且關注人與自然平等包容關系。以座椅為例,中國傳統比較講究意向與象征意義,手工也非常精細,會把重點放在椅子材料(木頭等)的選用及裝飾與做工等,以求更好地達到與自然結合的目的。而西方設計美學則強調實用功能的重要性,在設計的時候會把精力放在研究人的坐姿、椅子的尺寸、舒適度等具體問題上,以此來設計出更符合人體姿態的座椅。

    東西方設計美學的差異在文化、藝術、建筑等諸多領域也很明顯。如,繪畫。受中國古代設計美學的影響,中國古代畫家推崇的是意境而非寫實。因此他們并不是寫生作畫,往往是游覽了名川大山之后憑借自己的記憶繪畫,借畫來表達自己的志向、心情。如果說中國畫家重寫意,那么西方畫家則偏寫實,看重的是技藝和邏輯。繼承了西方設計美學的精華,他們的繪畫一種是強調反映物或人在光影下自然逼真的寫實畫,一種是表現極強邏輯思維的抽象畫。同樣的設計思想在園林建造中也有所體現。中國的園林建造受到詩歌繪畫的影響,追求詩情畫意的境界,因此它們通常被設計的曲折含蓄,著重考慮景觀在情感上給人的感受,力求“雖由人作,宛自天開”之境界。而西方的園林則過于強調結構、對稱、比例,且多會采用軸線對稱,以此表現強烈的節奏和邏輯感。

    不止這些,確切地說,凡是涉及到設計美學的領域,在東西方范圍內,都有著不同的詮釋和發展。但盡管如此,設計美學思想卻是源于相同的出處——新石器時代。設計美學便是從那時起,伴隨著人類歷史走過了數千年,并一直指導著中國古代的設計。這些設計在歷史的長河中保留下來,且璀璨至今,每一個都飽含了設計者聰穎的思想和辛勤的汗水。然而在這些優秀的器具中,中國古代燈具以現存數量眾多,記載之詳盡,且擁有著完整的發展體系和脈絡,能夠充分反映中國古代設計美學的本質內涵[2]。

    中國古代燈具起源于火的發現和人類照明的需要。隨著科學技術的發展、設計美學思想體系的完善,燈具有了更廣泛的作用和內涵。它們不僅僅是用作照明,更多的時候起到裝飾的效果。所以古代的燈具也必須要符合設計美學標準,兼具功能和形式兩方面才算得上是優秀的燈具。據考古資料記載,在春秋戰國時期就已經有了成型的燈具出現。那個時期的燈具,受傳統設計美學理論的影響,除了少量仿生、象形造型的銅燈以外,大多數燈具造型類似陶制盛食器“豆”。上盤下座,中間以柱相連。后來,由于青銅的發現、鑄造技術的提高,燈具和其他器具一樣,在美學價值上有了更深一步的發展。唐宋時期,更多的新材料被運用到燈具的制作中,于是出現了大量兼具實用功能和精美造型的燈具[3]。自那以后,燈具廣為流傳和發展。燈具的功能也隨之完善,造型和裝飾也更加貼近人們的審美標準、符合設計美學的規律。

    中國古代燈具能夠反映每一個歷史時期的裝飾風格以及人們的審美觀念,是設計美學體系發展的很好見證, 其蘊含的設計美學思想和觀念值得我們深入研究。中國的設計美學思想包括很多內容,尤以功能之美、造型之美、工巧之美、內涵之美為代表。在營造燈具造型之美這方面,古代造物者最常用的一種方法便是模仿自然形態。因此古代的燈具通常是通過具體的形狀來營造出一種情景交融的精神境界,通過虛與實、意與境的相互結合,使燈具本身具有較高的情思和理趣,從而表達人們內心祈求融入自然的美好愿望。如圖1的十五連盞燈,產生于戰國時期,是由青銅制成,以造型獨特聞名于世。那個時期中國社會十分動蕩,藝術家們的思維也很活躍,他們希望更好的描述自然,與自然融為一體,因此這樣一款造型的燈具應運而生。該燈為樹形,中間一樹干直立于燈盤之上作為燈柱,前后各有十五個燈盞,燈的底座上刻著鏤空的龍,底座靠近中心刻著兩個小人。在燈架上也分別設計了玩耍嬉鬧的猴子和小鳥。從遠處看,儼然一幅人與自然和諧相處的畫面。在造型的設計上,生動又富有情趣,燈盤的重復也表現出很強的形式美感。可以看出它傾注了當時人們最高的智慧——借助有形的物體傳達無形的思想,表達了造物者渴望與自然和諧相處的美好愿望。而數字十五在文脈底蘊中也是蘊含著生命以及美好的向往的意思[4]。這件藝術品不僅在造型上構思巧妙,在功能和工藝的設計上也是匠心獨運。燈盤高低錯落,燈光可均勻地射向周圍四方,使照明功能更加完備。在制作中,將工藝、雕刻等技術集于一身,手工精細,燈具連接處也吻合牢固。十五連盞燈將古代設計美學精華反映的淋漓盡致,在設計美學的各個方面都可作為典型的例子和代表。 當然,設計美學的內涵在其它燈具中也有非常顯著的體現。以功能之美為代表,中國古代傳統燈具的功能美學講究“重己役物,致用利人”。強調器物是為人所用的,器物最本質的目的是更有利于人的生活,相當于現在設計所強調的“以人為本”。例如圖2的漢代長信宮燈。這款燈具不僅在中國,乃至世界上都享有盛譽。該燈集各種美學內涵于一身,堪稱“中華第一燈”。在造型美學上打破了傳統青銅器具給人的笨重感覺,以宮女一手執燈為造型,含蓄溫婉,整個形態極其優美自然。它在設計時比較注重概念,沒有刻意追求嚴格的結構,將形象的東西抽象化,寓情于物,給人更加隨和舒適的視覺感受和精神境界,與設計美學所追求的意境相吻合。在功能美學方面,除了基本的照明以外,還加入了蓄煙功能。設計原理是燈火的煙可積聚于器身內腔,然后從袖口排出,減少燈油的污染而保持空氣清潔。其在功能方面做出的跨越,為以后的燈具設計提供了方向。它的制作工藝也是相當精湛。《考工記》中記載一個好的器物應該是“材有美,工有巧”的,就是說傳統設計美學包括了材料的品質加上完美的技藝。從這件燈具高超工藝中就可看出造物者的審美觀念。長信宮燈是通體鎏金的銅燈,整體由六個部分——頭部、身軀、燈座、燈盤、右臂、燈罩組成,澆鑄后合在一起。表面打磨得非常光亮,細膩,宮女的神態以及衣服袖子上的褶皺都栩栩如生,活靈活現,把工巧美學的內涵表現到極致。

篇3

【關鍵詞】 馬克思；人的本質；西方哲學

一、馬克思人的本質思想的科學內涵

1．人的本質在其現實性上是一切社會關系的總和。在《關于費爾巴哈的提綱》中，馬克思明確地指出：“費爾巴哈把宗教的本質歸結于人的本質。但是，人的本質并不是個人所固有的抽象物，在其現實性上，它是一切社會關系的總和。”首先人的本質的規定性不是人的自然屬性、生物屬性，而是人的社會屬性。社會是人的社會，人則是社會的人。人離不開社會，社會制約著人的存在，規定著人的本質。如果沒有社會，人就失去了自己的本質，人就不成其為人。“人的本質是人的真正的社會關系”。其次人的本質不是由社會聯系的某一方面決定的，而是由一切社會關系總和決定。把人的本質理解為社會關系的某一方面或者各種社會關系的機械的相加，都是片面的。只有以生產實踐為基礎，把人放到各種社會關系中作綜合的考察，才能真正把握人的本質。同樣應看到，處于不同關系的人的本質也必然是具體的、歷史的、發展變化的。

2．人的本質在其類的區分上是勞動。馬克思所闡述的人的類本質就是“自由自覺的活動”，即，勞動。所謂自由自覺的活動，就是指人的合規律性與合目的性的活動，就是主體按照自身的需要，價值取向亦即對于課題屬性規律性認識所構成的目的而進行的感性物質活動。這種感性的物質活動，就是人的對象化活動，在哲學意義上，這種對象化活動就是勞動。首先勞動創造了人本身和人類社會。任何人類社會并不是從來就有的，而是自然界長期發展的產物。人和人類社會產生的內在機制，和現實基礎是勞動，勞動是整個人類生活的一個基本條件。社會形成過程中，勞動起了決定性作用。其次勞動是人現實存在的根本前提。人必須通過自己的活動變革自然對象，創造屬于人的產品。馬克思認為：“勞動這種生命活動，這種生產活動本身對人說來不過是滿足熱愛的需要即維持肉體生存需要的手段。”人的生命的延續、發展首先需要通過勞動獲取生存資料，這是人活動的首要目的，也是人存在的根本前提。

3．人的本質在其自然屬性上是其需要。馬克思認為人的需要是人進行生產和結成社會關系的動因，人們所以進行生產，是為了生活的需要。需要推動了勞動的發生，促使社會關系在勞動過程中得到發展，隨著需要的不斷滿足，社會關系不斷擴大、發展。可以說，社會關系的發展是隨著需要的增長實現的，從這一角度看，人的需要是人的本質，它是人其他特性產生的前提條件。人在滿足需要的過程中改造原有的需要，產生出新的需要，給勞動以新的動力，從而不斷地使任何社會得以發展變化，因此，人的需要又是人的自我發展的內在確證和根據。

4．人的本質從相對于群體的個人而言人的本質又在于其獨特性與個性。馬克思指出：“人是一個特殊的個體，并且正是他的特殊性使他成為一個個體，成為一個現實的的、單個的社會存在物。”個人有獨特的思考和感知活動，人由于自己的特殊性而成為一個個體，稱為單個的社會存在物。在馬克思看來，個人及其個性是在社會和社會關系中得以表現、實現和確立的。“個人怎么表現自己的生活，他們自己就是怎樣。因此他們是什么樣的，這同他們的生產是一致的――即和他們生產什么一致，又和他們怎么生產一致。”所以，處于不同社會現實中的人，必然具有不同的社會關系，也就必然具有各自的個性。

二、馬克思人的本質思想對傳統西方傳統哲學的發展

篇4

關鍵詞：1奇數 ， 2偶數， 3對立性， 4 同一性 ， 5哲理整小數， 6 哲理整性質，7對立統一，8派生子集合， 9為什么1+1=2？等等

1、奇數與偶數的對立性和同一性（理性地認識奇數與偶數這對擁有哲學和數學意義的矛盾）：

如果從自然辯證法（現代哲學）、數學角度出發去認識奇數與偶數這一對矛盾，偶數能被2整除、奇數不能被2整除的傳統理論，只談了差異、排斥與對立的一面，換言之，僅僅涉及到了奇數與偶數（矛盾）的對立性，沒有涉及到奇數與偶數（矛盾）的同一性與差異中的共性，很顯然是非完整的理性認識、帶有片面性，…，如果奇數與偶數是一對帶有數學意義的哲學矛盾，則這一矛盾的兩個方面不僅具有對立性與不同性、而且還存在著同一性與差異中的共性，如果存在著差異中的共性與同一性，必須探索尋求科學依據，不能憑空而論，自然辯證法（現代哲學）和辯證數值邏輯共同發現：在數值邏輯公理系統中，派生子集合，即小數0.5，1.5，2.5，3.5，4.5，5.5，6.5，……，…的絕對值比其他普通小數的絕對值整裝（不要被它小數性質的現象、假象所迷惑），因而從系統的發展變化的過程中差別、產生分化出來、占據整數的位置（即派生子集合），充當“整數”，體現其哲理整性質，為奇數能被2哲理整除提供科學依據，為奇數與偶數這一對哲學矛盾提供同一性的科學依據，因此，自然辯證法（現代哲學）為怎樣正確回答為什么1+1=2？這一數學真理開辟了前進道路、指明了前進方向，所以，偶數能被2整除，奇數不能被2整除確著實能被2哲理整除，不僅存在著對立性，尤其存在著共性與同一性，即異中之同、差異中的共性，換言之，奇數與偶數存在著同一性、存在著相反相成對立統一的辯證關系，奇數與偶數不僅是擁有數學意義的矛盾，更是一對擁有哲學內涵的矛盾，那么當然需要辯證認識與辯證推理，當然更需要自然辯證法（現代哲學）的指導與哲學專家的鼎力支持，…。

2、哲理整小數及其哲理整性質：

我們將小數0.5，-0.5，1.5，-1.5，2.5，-2.5，3.5，-3.5，4.5，-4.5，5.5，-5.5，……，…以及它們的哲理整性質統稱為哲理整小數，…。

何為哲理整性質？：即其他普通小數的絕對值比哲理整小數的絕對值更零散，換言之，哲理整小數的絕對值比其他普通小數的絕對值“整裝”，這一相比較而言而得到的“整裝”性質與整數的整裝性質構成異中之同、差異中的共性，我們將這一差異中的共性與同一性稱之為哲理整性質，盡管二者是相對而言的，然而亦是一個客觀存在，它為奇數能被2哲理整除提供了客觀上的科學依據，這是自然辯證法的重大發現和自然辯證法的重大勝利！這是世界觀的認識問題，很顯然，哲理整小數具有相互矛盾的雙重性質：其一是哲理整性質、其二是普通小數的性質，惟獨哲理整小數擁有哲理整性質，其他普通小數并不具備哲理整性質，特此說明，…。

3、哲理整小數的哲學與數學意義：

哲理整小數的哲學與數學意義：它揭示著奇數與偶數相反相成對立統一，為奇數與偶數提供同一性，為奇數能被2 哲理整除、為數學真理為什么1+1=2？提供科學依據，奇數與偶數是一對既屬于哲學范疇又屬于數學范疇的綜合矛盾，整數與哲理整小數為偶數能被2整除、為奇數能被2哲理整除提供完整科學依據，單純的數學角度去認識似乎無法正確理解與接受，相反相成，老子先生早在兩千多年前就提出來了，即相反的事物擁有同一性，奇數與偶數這對哲學矛盾也不例外，哲理整小數的哲學與數學意義主要是為奇數能被2哲理整除、為奇數與偶數相反相成對立統一提供科學依據，即為奇數與偶數提供了哲學意義的同一性，自然辯證法（現代哲學）為完整數學真理指明了前進方向！這是自然辯證法（現代哲學）的重大勝利！

4、哲理整小數擁有哲理整性質的科學依據和其來源：

很顯然，哲理整小數具有相互矛盾的雙重性質：其一是哲理整性質、其二是普通小數的性質，分數有分數單位，1/2是最大的分數單位，那么則0.5是最大的小數單位，最大的小數單位“0.5”以及辯證數值邏輯中派生子集合為哲理整小數具有哲理整性質提供科學依據，因而，偶數能被2整除、奇數不能被2整除，如果將其極端絕對化了排斥掉了奇數與偶數二者的同一性，即如果排斥掉了奇數能被2哲理整除的性質，就要阻礙完整數學真理向前發展與突破，導致不可思議，千百年來數學基礎數值邏輯自身的發展史充分地證明了這一點，偶數能被2整除，奇數不能被2整除的傳統理論沒有回答為什么1+1=2？，這是因為奇數不能被2整除，理論上無法直接承認、接受2是數學公理；這也是算術（經典數論）的一大遺憾，盡管高深的數理邏輯具有無窮無盡的力量與作用，由于它不能完全徹底取代數值邏輯的巨大意義與作用，因此偶數能被2整除，奇數不能被2整除的傳統理論只把完整的數學真理認識了一半（僅僅涉及到了矛盾的對立性），另一半，即同一性，奇數能被2哲理整除亦很重要與必要，…。

5、奇數與偶數存在著對立性與同一性的辯證關系以及蘊含著深刻哲學意義的數學真理為什么1+1=2？：

本文將奇數與偶數這一對具有數學內涵下的哲學矛盾簡單的歸納為：偶數能被2整除，奇數不能被2整除確著實能被2哲理整除，奇數與偶數不僅存在著對立性，而且還存在著共性和同一性，即異中之同，差異中的共性，偶數能被2整除、奇數能被2哲理整除就是異中之同，差異中的共性與同一性(偶數能被2整除、奇數不能被2整除就是指二者差異、排斥與對立性)，因此說，奇數與偶數（整數與哲理整小數）二者存在著相反相成、對立統一的辯證關系，它揭示著2是數學公理系統的首要公理，自然辯證法、數學二位一體，辯證統一，這是世界觀的認識問題，有什么樣的世界觀就有什么樣的認識論、方法論，為什么1+1=2？我們的回答既簡單又深刻：偶數能被2整除，奇數不能被2整除確著實能被2哲理整除，奇數與偶數相反相成對立統一、擁有對立性與同一性，2是數學首要公理，是啊！它真的既簡單又深刻，它簡單的表面上看似是小學生的基本知識，但它深刻地不可思議、不可理喻、難以理解與接受，世上有那么多的為什么，為什么迄今為止還沒有數學真理為什么1+1=2？出籠？是它客觀上根本不存在還是我們地球人類沒有對它形成理性認識？本文對此進行了探索性地回答，不妥之處敬請諒解，…。

參考文獻

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篇5

義（P>0.05）。316L不銹鋼組的早期凋亡率高于含銅不銹鋼組，差異有統計學意義（P

316L不銹鋼更利于血管內皮細胞的黏附及增殖，并可以降低血管內皮細胞的早期凋亡率。

[關鍵詞] 含銅不銹鋼； 血管內皮細胞； 黏附； 增殖； 細胞凋亡

[中圖分類號] R 783.5 [文獻標識碼] A [doi] 10.7518/hxkq.2013.01.005 在正畸治療中，支抗控制貫穿于整個治療過程，是治療成敗的重要因素之一[1]。微種植體的支抗作用

是通過種植釘與骨界面的組織學機械鎖結和骨結合，從而抵抗一定限度內的矯治力[2]。在種植體愈合過程

中，新生血管的形成早于成骨活動的開始[3]。血管內皮細胞合成和分泌的調節因子具有調控成骨細胞趨化、增殖及分化的功能[4]。而細胞的生物學行為受生物材料自身性能的影響[5]。因此，不同種植材料很可能會影響種植體-骨界面血管內皮細胞的生物學性狀。中國科學院金屬研究所研發的含銅不銹鋼具有良好的抗菌性能和生物相容性，能有效預防種植體周圍細菌感染的發生[6-7]。本實驗旨在觀察含銅不銹鋼對血管內皮細胞黏附、增殖及凋亡情況的影響。

1 材料和方法

1.1 材料

1.1.1 細胞株 人臍靜脈內皮細胞株EA.hy926由中國醫科大學中心實驗室提供。

1.1.2 實驗材料 316L不銹鋼為醫用級不銹鋼，成分：Cr18%，Ni12%，其余為Fe。含銅不銹鋼（316L-

Cu），成分：Cr18%，Ni12%，Cu4%，其余為Fe，材料由中國科學院金屬研究所提供。

1.1.3 主要試劑和設備 DMEM、甲基噻唑基四唑（methyl thiazolyl tetrazolium，MTT）、二甲基亞砜（di-methylsulfoxide，DMSO）、胰蛋白酶（Sigma公司，美國），胎牛血清（杭州四季青生物有限公司），吖啶橙

（上海化學試劑公司），Annexin V-FITC凋亡檢測試劑盒（北京寶賽生物技術有限公司），熒光倒置顯微鏡（Nikon公司，日本），流式細胞儀（BD公司，美國），

自動酶標檢測儀（Tecan公司，奧地利）。

1.2 方法

1.2.1 試件的制備 將含銅不銹鋼和316L不銹鋼制備成兩種規格試件。一種為直徑10 mm、厚2 mm，各15片，用于黏附實驗和增殖活性檢測；另一種為直徑25 mm、厚2 mm，各5片，用于制備浸提液。上述材料經超聲清洗、干燥，高溫高壓（33 MPa、121 ℃）滅

菌處理后備用。

1.2.2 浸提液的制備 將直徑25 mm、厚2 mm的兩種不銹鋼材料置于6孔培養板中，按試件表面積與培養液之比為3 cm2·mL-1加入DMEM培養液，置于37 ℃培養箱內，浸泡72 h后收集浸提液。

1.2.3 黏附和增殖活性檢測 將直徑10 mm、厚2 mm的兩種不銹鋼試件置于無菌24孔板中。用0.25%胰蛋白酶消化處于對數生長期的血管內皮細胞，制備成密度為每毫升2×104個的細胞懸液，接種到各材料表面，靜置3 h后，從各孔板側壁緩慢加入DMEM培養基1 mL。標準條件下分別培養1、2、3 d后，將兩種材料各取出2片，PBS沖洗3次，95%乙醇固定10 min，晾干，加入0.1 mg·mL-1吖啶橙染液，0.1 mol·L-1氯化鈣分色。在熒光顯微鏡下觀察細胞在不同材料表面的黏附情況，隨機選取上、下、左、右、中5個視野拍照并計數。用MTT法檢測兩種材料表面血管內皮細胞的增殖活性。在培養1、2、3 d后，分別取出兩種不銹鋼材料各3片，PBS沖洗后，置于一預先加入DMEM培養液的新24孔板內。每孔加入5 mg·mL-1的MTT試劑80 μL，繼續培養4 h后，棄培養基，每孔加入450 μL DMSO，37 ℃下靜置2 h，待藍紫色結晶物徹底溶解后，振蕩10 min。將每孔中的液體按每孔150 μL吸入96孔板中，用酶標儀讀取吸光度值（A值）（波長490 nm），實驗重復3次。

1.2.4 流式細胞術檢測細胞凋亡率 將濃度為每毫升2×105個的血管內皮細胞接種于3塊6孔板中，分別設計為含銅不銹鋼組、316L不銹鋼組和對照組。培養24 h后，用浸提液置換孔板中的培養液，對照組用新培養液置換，繼續培養24 h。用0.25%胰酶消化細胞，1 000 r·min-1下離心后重懸，制成單細胞懸液，分別加入Annexin V-FITC和PI，避光反應15 min，用流式細胞儀檢測各組細胞凋亡率。

1.3 統計學方法

采用SPSS 17.0統計軟件對實驗數據進行分析，數據以x±s表示，對黏附在材料表面的細胞數及增殖活性采用t檢驗進行分析，對細胞凋亡率采用方差分析，P

2 結果

2.1 熒光顯微鏡觀察結果

熒光顯微鏡下，細胞呈多角形，鋪路石樣排列（圖1）。在培養1、2 d后，含銅不銹鋼組材料表面黏附的內皮細胞數明顯多于316L不銹鋼組（P0.05）（圖2）。

2.2 MTT法檢測細胞增殖活性

培養1、2 d時，含銅不銹鋼組A值高于316L不銹鋼組（P0.05）（圖3）。

2.3 流式細胞儀檢測結果

各組細胞均以正常細胞為主，凋亡細胞在各組間分布不均。316L不銹鋼組早期凋亡的血管內皮細胞多于含銅不銹鋼組和對照組（圖4）。

2.4 細胞凋亡率的測定

316L不銹鋼組、含銅不銹鋼組、對照組的細胞凋亡率分別為5.23%±0.35%、1.96%±0.18%、1.45%±0.15%。經統計學分析，兩種不銹鋼組與對照組相

比，細胞凋亡率間差異有統計學意義（P

種不銹鋼組相比，細胞凋亡率間差異有統計學意義（P

Fig 2 The numbers of endothelial cells on two kinds of materials

surface

Fig 3 Proliferation of endothelial cells on two kinds of materials

surface

3 討論

微種植體支抗在正畸臨床應用中較傳統支抗方式相比，具有穩定、舒適、不依賴于患者配合等優點，提供了一種相對穩定的口內強支抗。目前使用的微種植體材料，一般為純鈦、鈦合金及不銹鋼種植體。鈦的生物相容性較好，骨結合能力強，但其材質較脆，易折斷。不銹鋼與鈦相比，具有良好的延展性和強度，穿透能力強，可抵抗一定程度的旋轉力，降低種植體折斷的風險。但在臨床應用中，種植體周圍炎的發生而導致種植體松動、脫落已成為微種植體失敗的重要原因之一[8]。本實驗中應用的

含銅不銹鋼是一種集結構與功能于一體的新型生物醫用材料。含銅不銹鋼在體內會釋放微量的銅離子，經證明能有效地殺滅引起種植體周圍炎的常見致病菌[7]，因此是一種極具開發潛力的微種植體材料。

種植體植入后起初被凝血塊包繞，隨后成骨細胞分化并參與骨形成[9]。骨形成是骨內微環境中血管

內皮細胞、成骨細胞和破骨細胞之間共同作用的結果[10]。相關研究表明：血管內皮細胞合成的血管發

生因子能促發絲裂原反應，在骨結節的形成中發揮重要作用[11]。同時，血管內皮細胞釋放的內皮素-1

可結合成骨細胞膜上存在的相應受體，從而刺激骨形成[12]。而血管內皮細胞分泌的一氧化氮可通過旁

分泌的形式作用于破骨細胞，抑制其骨吸收功能[13]。

以上結果提示：血管內皮細胞合成和分泌的調節因子對成骨細胞及破骨細胞均具有調控作用。此外，種植體的愈合過程必須依賴充分的血供，血管內皮細胞形成的新生血管為氧氣、營養物質及代謝廢物的運輸提供通道。因此，血管內皮細胞為種植體界面的愈合提供了良好的生物學基礎。

血管內皮細胞在種植材料表面的黏附情況，直接影響到其增殖、分化以及在種植體-骨界面愈合中的作用。本實驗通過吖啶橙染色，在熒光顯微鏡下觀察、比較血管內皮細胞在兩種不銹鋼材料表面的黏附情況。其原理為：吖啶橙能與活細胞中雙螺旋DNA結合，形成發綠色熒光的復合物。在共培養1、2 d后，含銅不銹鋼組表面黏附的內皮細胞多于316L不銹鋼組。Barbucci等[14]等研究表明：含有Cu2+的透明質酸復合物對血管內皮細胞的遷移和黏附具有促進作用。此外，MTT檢測結果也顯示，含銅不銹鋼組細胞的增殖活性高于316L不銹鋼組。分析原因可能是含銅不銹鋼富銅相中的銅以Cu2+形式溶出，對血管內皮細胞的增殖產生影響[15]。

增殖和凋亡兩者的動態平衡維持著組織的正常形態和功能。不同的合金材料由于成分、金相等差異，在析出金屬離子的種類上有所不同，對黏附其表面細胞的影響也各有差別[16]。Annexin V作為檢測細胞早期凋亡的靈敏指標之一，其原理為：細胞凋亡早期，細胞膜中的磷脂酰絲氨酸（phosphatidylse-rine，PS）由脂膜內側翻向外側。Annexin V能與外側的PS特異性結合，標記早期凋亡的細胞。本研究通過流式細胞儀檢測血管內皮細胞早期凋亡率，結果發現，316L不銹鋼組的細胞凋亡率高于含銅不銹鋼組，兩者差異有統計學意義（P

本實驗僅從細胞水平研究含銅不銹鋼對血管內皮細胞黏附、增殖及凋亡的影響，而析出的Cu2+與血管內皮細胞的具體作用機制則有待于從分子水平進一步探究。

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