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这种最基本的东西没必要求论文啊，自己随便写写就好了，用个DNAMAN，随便挑个基因，分分钟搞出来。再者没人会拿这种东西单独去发一篇论文吧？这点东西根本不够资格，只够在某篇论文里的两句话的分量。
给你两个网站吧,里面有些范文
一, 生物信息学发展简介生物信息学是建立在分子生物学的基础上的,因此,要了解生物信息学,就必须先对分子生物学的发展有一个简单的了解.研究生物细胞的生物大分子的结构与功能很早就已经开始,1866年孟德尔从实验上提出了假设:基因是以生物成分存在[1],1871年Miescher从死的白细胞核中分离出脱氧核糖核酸(DNA),在Avery和McCarty于1944年证明了DNA是生命器官的遗传物质以前,人们仍然认为染色体蛋白质携带基因,而DNA是一个次要的角色.1944年Chargaff发现了著名的Chargaff规律,即DNA中鸟嘌呤的量与胞嘧定的量总是相等,腺嘌呤与胸腺嘧啶的量相等.与此同时,Wilkins与Franklin用X射线衍射技术测定了DNA纤维的结构.1953年James Watson 和FrancisCrick在Nature杂志上推测出DNA的三维结构(双螺旋).DNA以磷酸糖链形成发双股螺旋,脱氧核糖上的碱基按Chargaff规律构成双股磷酸糖链之间的碱基对.这个模型表明DNA具有自身互补的结构,根据碱基对原则,DNA中贮存的遗传信息可以精确地进行复制.他们的理论奠定了分子生物学的基础.DNA双螺旋模型已经预示出了DNA复制的规则,Kornberg于1956年从大肠杆菌()中分离出DNA聚合酶I(DNA polymerase I),能使4种dNTP连接成的复制需要一个DNA作为模板.Meselson与Stahl(1958)用实验方法证明了DNA复制是一种半保留复制.Crick于1954年提出了遗传信息传递的规律,DNA是合成RNA的模板,RNA又是合成蛋白质的模板,称之为中心法则(Central dogma),这一中心法则对以后分子生物学和生物信息学的发展都起到了极其重要的指导作用.经过Nirenberg和Matthai(1963)的努力研究,编码20氨基酸的遗传密码得到了破译.限制性内切酶的发现和重组DNA的克隆(clone)奠定了基因工程的技术基础.正是由于分子生物学的研究对生命科学的发展有巨大的推动作用,生物信息学的出现也就成了一种必然.2001年2月,人类基因组工程测序的完成,使生物信息学走向了一个高潮.由于DNA自动测序技术的快速发展,DNA数据库中的核酸序列公共数据量以每天106bp速度增长,生物信息迅速地膨胀成数据的海洋.毫无疑问,我们正从一个积累数据向解释数据的时代转变,数据量的巨大积累往往蕴含着潜在突破性发现的可能,"生物信息学"正是从这一前提产生的交叉学科.粗略地说,该领域的核心内容是研究如何通过对DNA序列的统计计算分析,更加深入地理解DNA序列,结构,演化及其与生物功能之间的关系,其研究课题涉及到分子生物学,分子演化及结构生物学,统计学及计算机科学等许多领域.生物信息学是内涵非常丰富的学科,其核心是基因组信息学,包括基因组信息的获取,处理,存储,分配和解释.基因组信息学的关键是"读懂"基因组的核苷酸顺序,即全部基因在染色体上的确切位置以及各DNA片段的功能;同时在发现了新基因信息之后进行蛋白质空间结构模拟和预测,然后依据特定蛋白质的功能进行药物设计[2].了解基因表达的调控机理也是生物信息学的重要内容,根据生物分子在基因调控中的作用,描述人类疾病的诊断,治疗内在规律.它的研究目标是揭示"基因组信息结构的复杂性及遗传语言的根本规律",解释生命的遗传语言.生物信息学已成为整个生命科学发展的重要组成部分,成为生命科学研究的前沿.二, 生物信息学的主要研究方向生物信息学在短短十几年间,已经形成了多个研究方向,以下简要介绍一些主要的研究重点.1,序列比对(Sequence Alignment)序列比对的基本问题是比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性.从生物学的初衷来看,这一问题包含了以下几个意义[3]:从相互重叠的序列片断中重构DNA的完整序列.在各种试验条件下从探测数据(probe data)中决定物理和基因图存贮,遍历和比较数据库中的DNA序列比较两个或多个序列的相似性在数据库中搜索相关序列和子序列寻找核苷酸(nucleotides)的连续产生模式找出蛋白质和DNA序列中的信息成分序列比对考虑了DNA序列的生物学特性,如序列局部发生的插入,删除(前两种简称为indel)和替代,序列的目标函数获得序列之间突变集最小距离加权和或最大相似性和,对齐的方法包括全局对齐,局部对齐,代沟惩罚等.两个序列比对常采用动态规划算法,这种算法在序列长度较小时适用,然而对于海量基因序列(如人的DNA序列高达109bp),这一方法就不太适用,甚至采用算法复杂性为线性的也难以奏效.因此,启发式方法的引入势在必然,著名的BALST和FASTA算法及相应的改进方法均是从此前提出发的.2, 蛋白质结构比对和预测基本问题是比较两个或两个以上蛋白质分子空间结构的相似性或不相似性.蛋白质的结构与功能是密切相关的,一般认为,具有相似功能的蛋白质结构一般相似.蛋白质是由氨基酸组成的长链,长度从50到1000~3000AA(Amino Acids),蛋白质具有多种功能,如酶,物质的存贮和运输,信号传递,抗体等等.氨基酸的序列内在的决定了蛋白质的3维结构.一般认为,蛋白质有四级不同的结构.研究蛋白质结构和预测的理由是:医药上可以理解生物的功能,寻找dockingdrugs的目标,农业上获得更好的农作物的基因工程,工业上有利用酶的合成.直接对蛋白质结构进行比对的原因是由于蛋白质的3维结构比其一级结构在进化中更稳定的保留,同时也包含了较AA序列更多的信息.蛋白质3维结构研究的前提假设是内在的氨基酸序列与3维结构一一对应(不一定全真),物理上可用最小能量来解释.从观察和总结已知结构的蛋白质结构规律出发来预测未知蛋白质的结构.同源建模(homology modeling)和指认(Threading)方法属于这一范畴.同源建模用于寻找具有高度相似性的蛋白质结构(超过30%氨基酸相同),后者则用于比较进化族中不同的蛋白质结构.然而,蛋白结构预测研究现状还远远不能满足实际需要.3, 基因识别,非编码区分析研究.基因识别的基本问题是给定基因组序列后,正确识别基因的范围和在基因组序列中的精确位置.非编码区由内含子组成(introns),一般在形成蛋白质后被丢弃,但从实验中,如果去除非编码区,又不能完成基因的复制.显然,DNA序列作为一种遗传语言,既包含在编码区,又隐含在非编码序列中.分析非编码区DNA序列目前没有一般性的指导方法.在人类基因组中,并非所有的序列均被编码,即是某种蛋白质的模板,已完成编码部分仅占人类基因总序列的3~5%,显然,手工的搜索如此大的基因序列是难以想象的.侦测密码区的方法包括测量密码区密码子(codon)的频率,一阶和二阶马尔可夫链,ORF(Open Reading Frames),启动子(promoter)识别,HMM(HiddenMarkov Model)和GENSCAN,Splice Alignment等等.4, 分子进化和比较基因组学分子进化是利用不同物种中同一基因序列的异同来研究生物的进化,构建进化树.既可以用DNA序列也可以用其编码的氨基酸序列来做,甚至于可通过相关蛋白质的结构比对来研究分子进化,其前提假定是相似种族在基因上具有相似性.通过比较可以在基因组层面上发现哪些是不同种族中共同的,哪些是不同的.早期研究方法常采用外在的因素,如大小,肤色,肢体的数量等等作为进化的依据.近年来较多模式生物基因组测序任务的完成,人们可从整个基因组的角度来研究分子进化.在匹配不同种族的基因时,一般须处理三种情况:Orthologous: 不同种族,相同功能的基因Paralogous: 相同种族,不同功能的基因Xenologs: 有机体间采用其他方式传递的基因,如被病毒注入的基因.这一领域常采用的方法是构造进化树,通过基于特征(即DNA序列或蛋白质中的氨基酸的碱基的特定位置)和基于距离(对齐的分数)的方法和一些传统的聚类方法(如UPGMA)来实现.5, 序列重叠群(Contigs)装配根据现行的测序技术,每次反应只能测出500 或更多一些碱基对的序列,如人类基因的测量就采用了短枪(shortgun)方法,这就要求把大量的较短的序列全体构成了重叠群(Contigs).逐步把它们拼接起来形成序列更长的重叠群,直至得到完整序列的过程称为重叠群装配.从算法层次来看,序列的重叠群是一个NP-完全问题.6, 遗传密码的起源通常对遗传密码的研究认为,密码子与氨基酸之间的关系是生物进化历史上一次偶然的事件而造成的,并被固定在现代生物的共同祖先里,一直延续至今.不同于这种"冻结"理论,有人曾分别提出过选择优化,化学和历史等三种学说来解释遗传密码.随着各种生物基因组测序任务的完成,为研究遗传密码的起源和检验上述理论的真伪提供了新的素材.7, 基于结构的药物设计人类基因工程的目的之一是要了解人体内约10万种蛋白质的结构,功能,相互作用以及与各种人类疾病之间的关系,寻求各种治疗和预防方法,包括药物治疗.基于生物大分子结构及小分子结构的药物设计是生物信息学中的极为重要的研究领域.为了抑制某些酶或蛋白质的活性,在已知其蛋白质3级结构的基础上,可以利用分子对齐算法,在计算机上设计抑制剂分子,作为候选药物.这一领域目的是发现新的基因药物,有着巨大的经济效益.8, 其他如基因表达谱分析,代谢网络分析;基因芯片设计和蛋白质组学数据分析等,逐渐成为生物信息学中新兴的重要研究领域;在学科方面,由生物信息学衍生的学科包括结构基因组学,功能基因组学,比较基因组学,蛋白质学,药物基因组学,中药基因组学,肿瘤基因组学,分子流行病学和环境基因组学.从现在的发展不难看出,基因工程已经进入了后基因组时代.我们也有应对与生物信息学密切相关的如机器学习,和数学中可能存在的误导有一个清楚的认识.三, 生物信息学与机器学习生物信息的大规模给数据挖掘提出了新课题和挑战,需要新的思想的加入.常规的计算机算法仍可以应用于生物数据分析中,但越来越不适用于序列分析问题.究竟原因,是由于生物系统本质上的模型复杂性及缺乏在分子层上建立的完备的生命组织理论.西蒙曾给出学习的定义:学习是系统的变化,这种变化可使系统做相同工作时更有效[4].机器学习的目的是期望能从数据中自动地获得相应的理论,通过采用如推理,模型拟合及从样本中学习,尤其适用于缺乏一般性的理论,"噪声"模式,及大规模数据集.因此,机器学习形成了与常规方法互补的可行的方法.机器学习使得利用计算机从海量的生物信息中提取有用知识,发现知识成为可能[5].机器学习方法在大样本,多向量的数据分析工作中发挥着日益重要的作用,而目前大量的基因数据库处理需要计算机能自动识别,标注,以避免即耗时又花费巨大的人工处理方法.早期的科学方法—观测和假设----面对高数据的体积,快速的数据获取率和客观分析的要求---已经不能仅依赖于人的感知来处理了.因而,生物信息学与机器学习相结合也就成了必然.机器学习中最基本的理论框架是建立在概率基础上的,从某种意义来说,是统计模型拟合的延续,其目的均为提取有用信息.机器学习与模式识别和统计推理密切相关.学习方法包括数据聚类,神经网络分类器和非线性回归等等.隐马尔可夫模型也广泛用于预测DNA的基因结构.目前研究重心包括:1)观测和探索有趣的现象.目前ML研究的焦点是如何可视化和探索高维向量数据.一般的方法是将其约简至低维空间,如常规的主成分分析(PCA),核主成分分析(KPCA),独立成分分析(Independent component analysis),局部线性嵌套(LocallyLinear embedding).2)生成假设和形式化模型来解释现象[6].大多数聚类方法可看成是拟合向量数据至某种简单分布的混合.在生物信息学中聚类方法已经用于microarray数据分析中,癌症类型分类及其他方向中.机器学习也用于从基因数据库中获得相应的现象解释.机器学习加速了生物信息学的进展,也带了相应的问题.机器学习方法大多假定数据符合某种相对固定的模型,而一般数据结构通常是可变的,在生物信息学中尤其如此,因此,有必要建立一套不依赖于假定数据结构的一般性方法来寻找数据集的内在结构.其次,机器学习方法中常采用"黑箱"操作,如神经网络和隐马尔可夫模型,对于获得特定解的内在机理仍不清楚.四, 生物信息学的数学问题生物信息学中数学占了很大的比重.统计学,包括多元统计学,是生物信息学的数学基础之一;概率论与随机过程理论,如近年来兴起的隐马尔科夫链模型(HMM),在生物信息学中有重要应用;其他如用于序列比对的运筹学;蛋白质空间结构预测和分子对接研究中采用的最优化理论;研究DNA超螺旋结构的拓扑学;研究遗传密码和DNA序列的对称性方面的群论等等.总之,各种数学理论或多或少在生物学研究中起到了相应的作用.但并非所有的数学方法在引入生物信息学中都能普遍成立的,以下以统计学和度量空间为例来说明.1, 统计学的悖论数学的发展是伴随悖论而发展的.对于进化树研究和聚类研究中最显著的悖论莫过于均值了,如图1:图1 两组同心圆的数据集图1是两组同心圆构成的数据集,显然,两组数据集的均值均在圆点,这也就说明了要采用常规的均值方法不能将这两类分开,也表明均值并不能带来更多的数据的几何性质.那么,如果数据呈现类似的特有分布时,常有的进化树算法和聚类算法(如K-均值)往往会得错误的结论.统计上存在的陷阱往往是由于对数据的结构缺乏一般性认识而产生的.2, 度量空间的假设在生物信息学中,进化树的确立,基因的聚类等都需要引入度量的概念.举例来说,距离上相近或具有相似性的基因等具有相同的功能,在进化树中满足分值最小的具有相同的父系,这一度量空间的前提假设是度量在全局意义下成立.那么,是否这种前提假设具有普适性呢我们不妨给出一般的描述:假定两个向量为A,B,其中,,则在假定且满足维数间线性无关的前提下,两个向量的度量可定义为:(1)依据上式可以得到满足正交不变运动群的欧氏度量空间,这也是大多数生物信息学中常采用的一般性描述,即假定了变量间线性无关.然而,这种假设一般不能正确描述度量的性质,尤其在高维数据集时,不考虑数据变量间的非线性相关性显然存在问题,由此,我们可以认为,一个正确的度量公式可由下式给出:(2)上式中采用了爱因斯坦和式约定,描述了变量间的度量关系.后者在满足(3)时等价于(1),因而是更一般的描述,然而问题在于如何准确描述变量间的非线性相关性,我们正在研究这个问题.五, 几种统计学习理论在生物信息学中应用的困难生物信息学中面对的数据量和数据库都是规模很大的,而相对的目标函数却一般难以给出明确的定义.生物信息学面临的这种困难,可以描述成问题规模的巨大以及问题定义的病态性之间的矛盾,一般从数学上来看,引入某个正则项来改善性能是必然的[7].以下对基于这一思想产生的统计学习理论[8],Kolmogorov复杂性[98]和BIC(Bayesian Information Criterion)[109]及其存在的问题给出简要介绍.支持向量机(SVM)是近来较热门的一种方法,其研究背景是Vapnik的统计学习理论,是通过最大化两个数据集的最大间隔来实现分类,对于非线性问题则采用核函数将数据集映射至高维空间而又无需显式描述数据集在高维空间的性质,这一方法较之神经方法的好处在于将神经网络隐层的参数选择简化为对核函数的选择,因此,受到广泛的注意.在生物信息学中也开始受到重视,然而,核函数的选择问题本身是一个相当困难的问题,从这个层次来看,最优核函数的选择可能只是一种理想,SVM也有可能象神经网络一样只是机器学习研究进程中又一个大气泡.Kolmogorov复杂性思想与统计学习理论思想分别从不同的角度描述了学习的性质,前者从编码的角度,后者基于有限样本来获得一致收敛性.Kolmogorov复杂性是不可计算的,因此由此衍生了MDL原则(最小描述长度),其最初只适用于离散数据,最近已经推广至连续数据集中,试图从编码角度获得对模型参数的最小描述.其缺陷在于建模的复杂性过高,导致在大数据集中难以运用.BIC准则从模型复杂性角度来考虑,BIC准则对模型复杂度较高的给予大的惩罚,反之,惩罚则小,隐式地体现了奥卡姆剃刀("Occam Razor")原理,近年也广泛应用于生物信息学中.BIC准则的主要局限是对参数模型的假定和先验的选择的敏感性,在数据量较大时处理较慢.因此,在这一方面仍然有许多探索的空间.六, 讨论与总结人类对基因的认识,从以往的对单个基因的了解,上升到在整个基因组水平上考察基因的组织结构和信息结构,考察基因之间在位置,结构和功能上的相互关系.这就要求生物信息学在一些基本的思路上要做本质的观念转变,本节就这些问题做出探讨和思索.启发式方法:Simond在人类的认知一书中指出,人在解决问题时,一般并不去寻找最优的方法,而只要求找到一个满意的方法.因为即使是解决最简单的问题,要想得到次数最少,效能最高的解决方法也是非常困难的.最优方法和满意方法之间的困难程度相差很大,后者不依赖于问题的空间,不需要进行全部搜索,而只要能达到解决的程度就可以了.正如前所述,面对大规模的序列和蛋白质结构数据集,要获得全局结果,往往是即使算法复杂度为线性时也不能够得到好的结果,因此,要通过变换解空间或不依赖于问题的解空间获得满意解,生物信息学仍需要人工智能和认知科学对人脑的进一步认识,并从中得到更好的启发式方法.问题规模不同的处理:Marvin Minsky在人工智能研究中曾指出:小规模数据量的处理向大规模数据量推广时,往往并非算法上的改进能做到的,更多的是要做本质性的变化.这好比一个人爬树,每天都可以爬高一些,但要想爬到月球,就必须采用其他方法一样.在分子生物学中,传统的实验方法已不适应处理飞速增长的海量数据.同样,在采用计算机处理上,也并非依靠原有的计算机算法就能够解决现有的数据挖掘问题.如在序列对齐(sequence Alignment)问题上,在小规模数据中可以采用动态规划,而在大规模序列对齐时不得不引入启发式方法,如BALST,FASTA.乐观中的隐扰生物信息学是一门新兴学科,起步于20世纪90年代,至今已进入"后基因组时代",目前在这一领域的研究人员均呈普遍乐观态度,那么,是否存在潜在的隐扰呢不妨回顾一下早期人工智能的发展史[11],在1960年左右,西蒙曾相信不出十年,人类即可象完成登月一样完成对人的模拟,造出一个与人智能行为完全相同的机器人.而至今为止,这一诺言仍然遥遥无期.尽管人工智能研究得到的成果已经渗入到各个领域,但对人的思维行为的了解远未完全明了.从本质来看,这是由于最初人工智能研究上定位错误以及没有从认识论角度看清人工智能的本质造成的;从研究角度来看,将智能行为还原成一般的形式化语言和规则并不能完整描述人的行为,期望物理科学的成功同样在人工智能研究中适用并不现实.反观生物信息学,其目的是期望从基因序列上解开一切生物的基本奥秘,从结构上获得生命的生理机制,这从哲学上来看是期望从分子层次上解释人类的所有行为和功能和致病原因.这类似于人工智能早期发展中表现的乐观行为,也来自于早期分子生物学,生物物理和生物化学的成就.然而,从本质上来讲,与人工智能研究相似,都是希望将生命的奥秘还原成孤立的基因序列或单个蛋白质的功能,而很少强调基因序列或蛋白质组作为一个整体在生命体中的调控作用.我们因此也不得不思考,这种研究的最终结果是否能够支撑我们对生物信息学的乐观呢 现在说肯定的话也许为时尚早.综上所述,不难看出,生物信息学并不是一个足以乐观的领域,究竟原因,是由于其是基于分子生物学与多种学科交叉而成的新学科,现有的形势仍表现为各种学科的简单堆砌,相互之间的联系并不是特别的紧密.在处理大规模数据方面,没有行之有效的一般性方法;而对于大规模数据内在的生成机制也没有完全明了,这使得生物信息学的研究短期内很难有突破性的结果.那么,要得到真正的解决,最终不能从计算机科学得到,真正地解决可能还是得从生物学自身,从数学上的新思路来获得本质性的动力.毫无疑问,正如Dulbecco1986年所说:"人类的DNA序列是人类的真谛,这个世界上发生的一切事情,都与这一序列息息相关".但要完全破译这一序列以及相关的内容,我们还有相当长的路要走.（来源 ------[ | 生物信息学研讨组]）生物信息学（Bioinformatics）是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一。其研究重点主要体现在基因组学(Genomics)和蛋白学(Proteomics)两方面，具体说就是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达的结构功能的生物信息。生物信息学是一门利用计算机技术研究生物系统之规律的学科。目前的生物信息学基本上只是分子生物学与信息技术（尤其是因特网技术）的结合体。生物信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据，其研究工具是计算机，研究方法包括对生物学数据的搜索（收集和筛选）、处理（编辑、整理、管理和显示）及利用（计算、模拟）。1990年代以来，伴随着各种基因组测序计划的展开和分子结构测定技术的突破和Internet的普及，数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。对生物信息学工作者提出了严峻的挑战：数以亿计的ACGT序列中包涵着什么信息？基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育？基因组本身又是怎样进化的？生物信息学的另一个挑战是从蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质结构。这个难题已困扰理论生物学家达半个多世纪，如今找到问题答案要求正变得日益迫切。诺贝尔奖获得者W. Gilbert在1991年曾经指出：“传统生物学解决问题的方式是实验的。现在，基于全部基因都将知晓，并以电子可操作的方式驻留在数据库中，新的生物学研究模式的出发点应是理论的。一个科学家将从理论推测出发，然后再回到实验中去，追踪或验证这些理论假设”。生物信息学的主要研究方向： 基因组学 - 蛋白质组学 - 系统生物学 - 比较基因组学 姑且不去引用生物信息学冗长的定义，以通俗的语言阐述其核心应用即是：随着包括人类基因组计划在内的生物基因组测序工程的里程碑式的进展，由此产生的包括生物体生老病死的生物数据以前所未有的速度递增，目前已达到每14个月翻一番的速度。同时随着互联网的普及，数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。然而这些仅仅是原始生物信息的获取，是生物信息学产业发展的初组阶段，这一阶段的生物信息学企业大都以出售生物数据库为生。以人类基因组测序而闻名的塞莱拉公司即是这一阶段的成功代表。 原始的生物信息资源挖掘出来后，生命科学工作者面临着严峻的挑战：数以亿计的ACGT序列中包涵着什么信息？基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育？基因组本身又是怎样进化的？生物信息学产业的高级阶段体现于此，人类从此进入了以生物信息学为中心的后基因组时代。结合生物信息学的新药创新工程即是这一阶段的典型应用。
生物信息学毕业论文，如果你有范文的话，格式肯定就不用找了，但是选题就不行，必须要你导师认可了才行，我是在志文网写的，我写的是生物芯片技术中的应用方面的，生物信息学结合的，已经拿到了参考文献还有资料。
随着科学技术的不断进步,现代信息技术也得到了快速发展,企业信息化、管理信息化和会计信息化也得到了前所未有的发展,并且三者紧密相连,既相互制约又相互促进。下面是我为大家整理的会计信息化 毕业 论文，供大家参考。
《 企业会计信息化平台的构建 》
一、引言
对于一个企业来说，会计起着重要的作用，账务的核算账目的记录都要经过会计才可以得到处理，面对如今网络化的时代，给企业会计蒙上了信息化的外表，所以作为现代的企业一定要建立适合企业发展的企业会计信息化平台，只有如此才可以促进企业会计工作的顺利进行。
二、企业会计信息化的概念
会计信息化是建立在互联网的基础上的，可以为企业带来强大的信息功能，集合了手工会计和电算化会计的综合优点，使会计信息得到有效地整合，企业会计信息化能够带给企业更大的实效性和真实准确性，能够为企业会计提供更加真实准确的信息，带给企业无限的资源，可以使企业对经营和财务的核算提供准确的依据。企业的会计信息化的使用可以加大企业的工作效率，能够为企业进行战略部署提供有力的资料，进而使企业更加持续的健康发展。
三、企业会计信息化的特点
1.企业会计信息化可以帮助企业高层进行决策
由于企业信息化是建立在互联网基础上的信息平台，所以它可以对会计信息进行整合统计和分析，促进了企业会计的工作效率，使企业会计拥有更好的信息库。通过多人对企业会计信息进行统一和汇总，更加帮助了会计部门的工作效率。能够为企业高层提供足够的会计信息，促成了企业高层的经营决策，使公司朝着一条正确的路行走下去。
2.会计信息化的出现使企业会计工作面临重组
作为手工或者是电算化的企业会计工作都没有完全对企业会计信息进行整合和共享。他们的工作都是由一个人来完成的，所以他们的企业会计信息缺乏时效性和准确性。而对于会计信息化的平台，大家可以通过平台得到彼此互相交流心得的机会，如此一起努力完成任务，使信息得到更好的处理，保障了时效性和准确性。会计信息化的出现可以使企业的会计工作得到崭新的建设，促使会计工作更加准确高效的完成。
3.企业会计信息化使会计信息和企业信息发生紧密的融合
通过企业进行会计信息化平台的建立，可以使企业会计信息和企业信息有效地联系在一起，这样就能够确保企业做出足够的判断，从而做出进一步的运营方案，使企业获得发展和进步。企业会计信息和企业信息的融合更加能显示出企业的统一，使企业更加具有凝聚力，通过整体性的连接可以使企业同步的获得发展，进而促进企业整体性的解决问题，根据信息化提供的信息可以做出统一部署，然后获得整体性的改进。
四、企业信息化平台的构建
1.背景和需求分析
要根据企业规模和性质来进行定位，搞清楚企业处在一种怎样的状态中，企业所处的背景是怎样的，了解企业需求是什么，只有这样对企业的基本条件有足够的掌握才会使会计信息化的建设更加具有背景，更加具有效果。背景决定着会计信息化的根本，只有在一个良好的背景下，企业会计信息化平台才可以获得正确的定位才，才可以被企业更好的利用，才可以有足够的发展。根据企业的需求分析，可以通过需求来掌握企业会计信息化的方向，究竟怎样做才会适合企业的需要才，才会为企业的发展贡献力量。背景和需求分析是企业进行会计信息化的主要条件，只有充分的对它们进行良好的注重，才可以保障企业会计信息化的成功开展。
2.平台设计阶段的分析
会计信息化平台要从三个方面入手才可以进行更好的建设。首先要根据企业的具体情况建立硬件平台，使平台和企业发生融合，因此企业的信息化平台就可以和企业完美的结合在一起。其次就是要注意软件的安装和调试一定要严格执行，不要出现大意的现象。软件的安装和调试关系到企业会计信息化的运行状况，所以如果出现问题就会对系统产生巨大的破坏，所以一定要谨慎的对待软件的安装和调试，只有如此，才可以使会计信息化变得更加的顺利。最后还要对企业的工作人员进行到位的培训，使他们充分把握会计信息化的操作 方法 ，以至于更好的运用企业会计信息化进行更加有效的会计工作。
3.测试阶段
在会计信息化平台建立初期要对平台进行测试，在测试中一定要注重传统会计工作模式和信息化平台的结合，使员工对工作模式进行详细的了解，还要加强企业对新的信息进行整合和处理的能力，使信息化平台的功能能够尽显，如此便可以使企业在遇到问题和阻碍时就会一一对此进行解决，从而也可以为日后的会计工作转型做好充足的准备。
五、企业会计信息化平台的实现
1.系统初始化
在对会计信息化平台实现上必须要对系统进行初始化，因为只有对系统进行初始化，使之具有一个空白的条件，才可以为会计信息化提供足够的基础，会计信息化平台的建立需要有一个空白的系统初始，因为只有建立在空白的系统上，会计信息化才可以真正的作用与企业，才可以准确的提供信息资料，才可以为信息化平台的发展提供足够的作用力。系统初始化是一种清除，是要建立一个白纸般的会计信息化的系统，这样有利于企业会计信息化平台的运转，使企业更好的进行会计统计和核算功能。会计信息化的初始一定要空白，如果没有做出空白处理就会使企业会计信息化失真，如此的会计信息化平台提供的信息就都会是不合格的，对企业会计工作的进行和发展不利。
2.财务信息数据的初期导入
要注重财务信息数据的准确输入，要对会计信息化的数据格式和具体项目进行谨慎的理解和领悟，争取将财务信息数据准确无误的填写在会计信息化的各项财务报表中，只有确定好会计信息化的 财务管理 和计算，才可以为会计信息化提供足够的内容支撑，才可以使会计信息化平台拥有更加准确的数据，才可以为企业的会计工作提供更多的信息。
六、会计信息化平台的构建和实现的具体策略
1.加大宣传，使会计信息化平台深入人心
对会计信息化平台要大力的进行宣传，使之能够扩大知名度，能够成为企业员工深入了解的东西，要经常在企业员工面前宣扬会计信息化平台的益处，使企业员工更加看重企业会计信息化平台，从而对平台产生浓烈的兴趣，进而努力的学习和应用会计信息化平台，只有如此才可以使会计信息化平台真正的作用于企业，使企业得到更加准确的会计信息，进而促进企业会计工作的进程，使会计工作更加轻松简便。
2.加深会计信息化平台的印象，扩大影响力
在企业利用会计信息化平台时，企业有必要使员工加深会计信息化平台的印象，制定一个企业会计信息化平台的介绍资料，使企业员工对会计信息化平台有更加清楚的了解，进而加深每个员工对会计信息化平台的印象，如此有助于企业更好的进行运营，通过得到更加准确且具有时效性的会计信息，有助于企业提高会计工作进而促进企业更加快速的前进。如此会计信息化平台的建设可以深入人心，具有更大的影响力，能够更好的被人们追崇，使会计信息化平台发挥更大的作用。
3.加强内部员工对企业会计信息化平台的学习
因为企业会计信息化平台是一种新型的会计信息化平台，所以对于员工具有一定的陌生感，只有加强员工对它的学习，才可以使员工更加适用于会计信息化平台的发展，才可以利用会计信息化平台进行更加顺手的会计工作。员工对会计信息化平台的学习展示了一种积极向上的风貌，可以增加员工对工作负责，使员工更加尽心尽力的为会计工作献出自己的努力。通过对企业会计信息化平台的学习可以使员工对困难更加应对自如，使会计工作变得顺风顺水。
4.使会计信息化平台具备创新性
对于会计信息化平台的应用，应该时刻保持着创新的原则，因为社会时刻在发展，会计工作也在发生着变化，所以会计信息化平台也会发生或多或少的变化，只有保持与时俱进，充分的利用创新手段，使创新手段融入到会计信息化平台中，加强平台的建设，使平台能够根据时代的发展而同步发生变化，只有这样会计信息化平台才可以适应时代的要求，才可以保障会计信息化平台下的会计工作更加准确更加适用于企业的发展。创新是一种观念，更是一种行动，所以我们必须要时刻充满创新意识，使创新充实会计工作，使会计信息化平台能够更加有益于企业的发展，只有如此才可以使企业得到真正的成长。
5.加强会计信息化平台的监督工作
会计工作是一种严肃且需要准确度的工作，然而对于会计信息化平台要时时进行监督，只有做到足够的监督工作，才可以使会计信息化平台展示出更加精确地信息，只有对平台进行监督，平台的工作人员才可以按照制度办事，不会出现拖拉，懒惰的现象，才会促使他们更加具有激情的工作。通过监督才可以保障平台工作按照程序进展，才可以使信息具有时效准确的性质。会计信息化平台需要对平台的时时监督，只有如此才可以为平台提供十足的动力。
6.多多选拔任用素质高端的人才
在企业选拔和招聘人才时要多多的考虑素质高端的人才只有如此才可以确保会计信息化平台被更好的利用，企业在招聘人次时，可以依照学历以及办事能力来招聘人才，只有任用高水准的人才，才可以为会计信息化平台提供有效的掌握着，不仅不会对平台的掌握吃力，而是对平台的工作提供了助力，这是一件两全其美的事情，对于在职人员应该举行考核活动，通过考核对人才进行甄别，以此来对人才进行区分，只有如此才可以使企业中出现明朗的人才任用现象，如此那些能力差的就会被去除，只有那些高能力的人才才可以留在公司，这对公司是一种提升，同时对平台也是一种有意义的做法。
7.制造利于会计信息化平台的环境
会计信息化平台的构建和实现需要有一个与之适应的环境，只有如此才可以促进会计信息化平台的建立，要多多的宣扬企业会计信息化平台的好处，可以组织员工进行活动，活动的主题就是宣传平台的，也可以在公司张贴关于平台建设的 标语 和横幅，通过这样的宣传来制造气氛，使环境里充斥着对会计信息化平台的学习，只有如此，公司员工才会更加注重平台的作用力，才可以对平台产生依赖，有助于会计工作的进展，对公司更是一种大的进步。
8.领导必须具有强烈的会计信息化平台的意识
领导作为公司的带头者，他们对员工有着巨大的影响力，只有对领导进行高度的会计信息化平台教导，使领导充满对平台的无限向往，领导才可以带领员工去进入到平台的学习和利用中，领导对企业具有足够的领导权，只有他们带头应用会计信息化平台，才可以使公司具有巨大的发展潜力，才可以保障公司会计工作的良好发展。
七、结论
公司的会计工作在一定程度上影响着企业的发展，只有建立好企业的会计工作才可以保障企业有一个良好的发展态势，对于企业会计，如今随着互联网的普及，会计信息化平台已经成为企业会计的主流，因此必须要对企业员工进行多方位的介绍和渲染才能够使企业会计在信息化平台的引导下走向更加光明的未来。企业的发展需要会计信息化平台的存在，只有受到平台的作用力，企业才会具备足够的发展方向，才会对未来的发展有一个精准的定位。
《 云会计在企业会计信息化中的应用 》
全球竞争环境更加激烈，使得企业在经营管理以及发展过程中，更加注重会计信息化建设。但是我国部分企业因为受到生产设备、投资成本以及技术水平等诸多因素的影响，使得企业信息化建设的力度不足，严重阻碍了企业的前进。而云会计作为一种全新的技术，能够解决好这些问题，并促进企业信息化建设。
一、云会计的定义
云会计指的是在互联网基础上，建立的一种能够为企业提供优质的在线会计核算服务、会计管理服务以及会计决策服务的信息系统。这种信息系统是将云计算作为技术基础，研发出符合会计信息化发展要求的创新型技术，该技术的应用能够促进企业的会计信息化建设。云会计系统主要包括了会计应用软件以及应用服务平台，其具有计算会计数据以及存储会计数据的功能。在该系统的每个层次上都配备了相应的服务功能。
其一，应用服务平台。其能够为企业提供更多的会计信息化服务，同时还能够为企业提供更好的会计数据库服务。企业可以利用应用服务平台，对整个会计数据库的所有会计数据资料进行统一的管理。而在这个过程中所产生的各种管理活动、运行活动以及监控活动等，都是利用应用服务平台来管理。其二，会计应用软件。这是软件系统具有会计核算、会计数据管理以及会计决策等功能。该软件系统能够实现和其他有关系统的融合;利用计算机网络完成报账、审计、汇款以及报税等所有远程操作;实现操作的透明化与公开化;还能够突破空间与时间的限制。
二、企业的会计信息化中有效应用云会计的 措施
企业的会计信息化建设过程中，应用云会计，能够利用会计应用软件以及服务平台，为企业提供会计在线服务，还能够对会计数据进行准确地计算，并加以储存。其中，会计应用软件，指的是应用云会计，在结合决策系统以及会计核算系统的基础上，采取租借措施，为客户提供更优质的服务。而服务平台的应用，则指的是为开发软件，提供完善的数据库服务。此外，利用服务平台，还能够加强对会计数据库的统一管理。下文针对企业在会计信息化建设中，如何有效地应用云会计进行重点分析。其一，安全预防措施的运用。在企业的会计信息化建设过程中，为全面提升云会计的实际应用价值， 企业管理 阶层应制定完善的内部操作机制，包括了账号保护、密码管理、访问控制等。企业还应采取必要的安全防范措施。
企业管理阶层采取秘钥管理技术对网络会计信息加强技术保护，防止云计算服务厂商以及其他用户盗用该会计信息。云计算服务厂家则应结合网络黑客以及计算机病毒等，制定严密的防火墙系统。对于黑客病毒以及恶意软件，企业还应采取虚拟机检测以及预防技术，加强网络的安全管理，构建完整的数据库安全保护机制;加强日志控制等。
其二，加大个性化服务的发展力度，完善自定义功能。在应用云会计前，以往的会计信息系统存在着各种弊端，缺乏了灵活性，无法完全消化，存在着功能重复设置等问题。所以企业在应用云会计推动会计信息化发展的过程中，应结合本企业实际要求以及发展现状，制定个性化的在线服务;充分发挥自定义功能，加强云会计的有效应用。
其三，加强FourA系统的应用。该系统包括了认证、授权、账号以及审计四个部分，是一种在安全管理平台上解决各种问题的概念性系统。在二十世纪末期，就提出该系统，并对所有应用层设置了用户登录、访问权限以及职能管理等功能。在用户登入到该系统后，完成权限认证，再进入到相应的授权应用层中，才能够发挥审计系统的具体应用价值。
此外，在保证整个系统顺利运行的基础上，审计系统还能够对每个独立日志进行严格的监控，对访问系统的所有用户操作行为进行严格的检测，如果发现安全风险或威胁性访问行为，就会立即发出警告，以此对网络风险加以控制，并防止出现各种影响会计数据安全的操作行为。其四，在应用云会计的基础上，融合各种物流系统以及资金系统。信息化系统结合物流系统以及资金系统，对于推动企业发展发挥着积极的作用。而加强这三者的协调发展，能够提高本企业的管理水平以及经营水平。所以企业在应用云会计推动会计信息化发展的过程中，应将会计管理作为工作的重点内容，结合物流系统以及资金系统，实现会计信息的一体化建设，为企业经营管理提供更可靠的会计信息服务。此外，企业还应将智能化在线分析系统、会计数据开发系统以及财务数据库等融入到云会计系统中，加强对本企业相关部门、相关职工、各个经营项目以会计管理活动等进行分析。
三、结束语
因为云会计无法比拟的功能，所以企业在加强会计信息化建设的过程中，应加强云会计的应用。然而在实际的应用中，依然存在各种安全隐患，对会计数据的正常使用造成严重影响。因此，笔者建议工作人员应采取切实可行的安全防范对策，加强个性化服务，并在云会计系统中融入融合FourA系统、物流系统以及资金系统，实现会计信息的一体化建设，从而加强企业会计管理。
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企业会计信息化建设提升探究论文
摘要 ：会计是反映和监督企业经济活动的主要工具，对于企业会计而言，会计的作用伴随企业的发展而不断革新，从最初的单纯记账，到财务管理和分析，再到管理会计，会计也逐渐细分为会计与财务管理。这其中会计信息化的发展为会计职能的升级提供了有效的技术保障。本文首先分析了企业会计信息化建设与提升的重要意义，进而说明了企业会计信息化发展中存在的主要问题，以此为基础，阐明了企业会计信息化建设与提升的主要措施。
关键词 ：企业；会计信息化；建设；提升
会计信息化是企业发展的重要支持工具之一，这一点主要基于会计对于企业管理的基础支持作用。会计信息化解放了企业会计人员进行基础核算所占用的巨大劳动力，优化了企业会计部门所承担的财务决策支持作用发挥效能，并在企业规模化发展的过程中不断创新会计信息化模式，实现了会计与企业的良性互动发展。但必须认识到，我国企业会计信息化发展水平并不均衡，企业间的差距仍然较大，在很多方面还存在不足，需要企业不断提高对会计信息化的正确认识，并结合企业实际情况，持续推进与完善企业会计信息化发展，以促进企业稳定健康发展。
一、企业会计信息化建设与提升的重要意义
(一)会计信息化是企业会计核算效率提升的必然选择
会计信息化最初的起源是会计电算化，会计电算化是将会计手工劳动的计算机化模拟，提高了会计人员的核算效率。伴随企业规模扩张，企业对于会计信息化的要求不断提升，特别是互联网的发展，会计信息化软件的`网络版发展，给总账及报表会计人员的工作效率提升提供了工具。如在企业对分子公司进行合并报表编制过程中，通过网络版的会计信息化软件，可以快速形成合并报表，大大减轻了财务人员编制合并报表的工作量。
(二)会计信息化是企业会计支持决策提升的必然选择
会计信息化在解放会计工作人员繁重劳动的同时，使得会计人员有更多的时间参与到企业管理之中，在财务管理理论快速发展的当下，企业财务人员的职能逐步转变到企业决策支持的领域当中，为企业资本资金管理决策提供了重要的依据。这其中，会计信息化也在发生功能上的变更，通过数据积累与分析，提高财务人员对企业决策事项的支持效率，逐步转变会计人员在企业中的职能地位。
(三)会计信息化是企业会计规模管理提升的必然选择
伴随实体经济持续发展，企业集团越来越多，企业多元化发展和数量极发展，使得企业会计自身管理的难度越来越高，在规模化管理中的需求越来越高。大型企业集团都在发展的ERP系统即是对会计信息化的延伸，是企业整体信息化的代表。当前，国内的金蝶、用友、浪潮等会计信息化系统开发商，都在财务共享系统方面作出了很多的创新，相关系统也不断成熟，为企业集团会计规模化发展提供了有效的管理工具，使得企业财务会计工作管理能力与水平大幅提升。
二、企业会计信息化发展中存在的主要问题
(一)会计信息化体系搭建仍需不断改进
企业会计信息化发展是一项系统化工程，体系搭建尤为重要。但在实践操作中，有的企业对系统搭建并不重视，缺乏顶层设计，仅仅照搬照抄某个会计系统，或是购买现成软件，使得会计信息化的定位较为初步，不利于后期发展。也有的企业会计信息化系统建设在需求分析方面较为忽视，没有考虑企业未来发展的目标定位，使得会计信息化缺乏延展性，或是与其他系统的接口难以建立，形成数据信息孤岛，制约企业整体效率提升。
(二)会计信息化实施推进仍需不断加强
企业会计信息化实施是企业信息化发展的关键，需要企业引起高度重视，并有效实施。在企业会计信息化实施中，往往存在这样那样的问题，有的企业领导对会计信息化发展不重视，认为会计信息化是企业财务部门自己的事情，没有通盘考虑，使得会计信息化实施效率较低。有的企业在会计信息化实施中缺乏时间计划，职能分工较为粗浅，在实施中容易出现推诿扯皮的现象，使得会计信息化建设相对滞后。
(三)会计信息化改进完善仍需不断提高
会计信息化是一项循环往复的工作，需要企业在不断发展中不断提升与改进，是一项持续性工作。在企业会计信息化发展中，企业往往没有认识到持续改进的重要作用。有的企业没有建立会计信息化改进机制，将会计信息化理解为会计电算化，而没有在会计职能提升的同时，更新会计信息化的功能。也有的企业在会计信息化发展中，对评估重点、监督体系、协同发展等事项没有具体研究与实施，使得会计信息化对企业的支持效果较弱。
三、企业会计信息化建设与提升的主要措施
(一)进一步加强会计信息化体系建设
一是加强会计信息化顶层设计，充分结合企业实际情况，对会计信息化的功能有较强的理解与设计。二是加强会计信息化功能需求的充分论证，在各部门中对会计信息化的发展需求细致把关，特别是与企业其他部门相关系统的连接事项。三是提高会计信息化系统的延展性设计，对于企业的会计信息化发展具有前瞻性，不断增强会计信息化的广泛适应性。
(二)进一步加强会计信息化实施推进
一是加强企业领导对会计信息化的重视程度，提高其对会计信息化的认识层次，从顶层加强管理。二是加强会计信息化实施过程中的职能分工，明确会计部门、信息部门和其他涉及部门的各自职责，制定时间计划，提高会计信息化的过程效率。三是加强会计人员培训，不断提升会计人员的专业素质，形成会计信息化与会计人员素质的整体协同提升。
(三)进一步加强会计信息化改进完善
一是建立会计信息化改进机制，对于企业对会计的职能要求要不断提升，并据以设计会计信息化发展思路，不断提升会计信息化功能。二是定期开展对会计信息化的评估工作，明确评估重点，不断推进会计信息化发展。三是建立统一的会计监督体系，将会计信息化作为企业考评管理的重要内容，以此促进会计信息化的发展，不断推进企业持续健康发展。
写作思路：首先可以开篇互联网的发展趋势点题，直接给出文章的主旨，接着表达自己的想法以及观点，用举例子的方式来进行阐述论证自己的看法，中心要明确等等。
互联网主要目的就是完成各种领域和互联网良好的进行融合，这一定会使得网络流量类型增多并且访问量得到大幅度的提升，让互联网服务、互联网应用还有使用者访问形式的巨大改变。
处于“互联网+”背景中，更加明显地反映出来使用者利用访问网络的最终目的获得想要获得的东西而并非一些杂乱无章的事物，这个方向引领现代网络的变化。ICN能够很好满足“互联网+”背景下大量信息互联还有使用者访问以及信息交互的要求。
ICN将内容当做关键，依据姓名访问替代了之前依据地址访问的方式，依据内容名还有相关描述实施内容的检索，内容名能够直接体现出使用者的需要，能够让资源良好的进行开放和获得，以上的做法不单单能够让资源加快流动，还能够抬升资源的获得效率，处于ICN中，仅仅划分为两种，这两种分别是数据种还有兴趣种。
客户发出兴趣种，通过这个兴趣种来体现自己所需要的东西;供方也就是内容的制造方还有互联网内缓依据内容的名字，通过数据种给客户提供其所需要的东西。
节点按照内容的名字，实施兴趣种还有数据种的转发，所以可以说，ICN属于一个客户驱动类型的副本缓存，其中所记录的多种副本中只要有一个达到客户的需要就可以，不需要去考虑兴趣的出处，站在提供的角度，ICN是属于消费驱动中的一种，提供方仅仅需要了解客户感兴趣的内容名。
客户进行内容的消费，提供方依据名字提供内容，这样消费和资源提供的模式达到“互联网+”发展思想。
“互联网+”到迅速提升给互联网带来越来越多的使用者，经济社会和互联网的亲密度越来越大，另外就是，在互联网性能还有互联网管控上面提出了越来越高的标准。
SDN的关键思想就是让互联网设施的控制平面与数据平面连接，转发作用体现在交换设备上面，控制作用让负责互联网整体信息的控制器实现，控制器利用进行编程完成策略的个性化还有动态部署。
所以在建立之后，SDN凭借着方便的网络架构和极强的网络兼容情况，不单单被研究领域所关注。并且获得互联网设备制造方的鼓励，逐渐的发展成互联网行业研究和开发的核心。因为SND数据分解平面与控制平面，能够迅速解决普通网络路由判断的盲目情况。
让控制的针对情况与控制效率增强，让网络良好的进行管理，让互联网利用的效率提升，SDN所具有的特征十分满足在提升“互联网+”的时候解决互联网管理混乱，还有增强网络效果的要求。
信息技术在加速国际新一轮经济革命的时候，同样加速新一代的工业技术革命。如今的工业制造系统演变得越来越复杂了。
集成情况在增强，网络连接同样越来越强。工业和网络的连接，现在已经变成了人心所向。通过信息技术手段提升系统彼此的互相连接，完成互联网性、系统性还有完整性的提升，将之前传统的制造形式进行改变，提升管理的情况与制造的效率正是“互联网+”的最终目的。
美国“工业互联网”与“中国制造2015”全部是加速工业技术改变、创造出来核心的竞争实力以及让每个国家迅速的进行提升的关键。互联网属于面向互联网由消费者行业逐渐的转向与制造行业的需要而逐渐诞生的。
写作思路：先写出互联网发展的现状，然后畅享一下自己对互联网发展趋势的预测。
正文：
当今世界网络信息技术日新月异，互联网正在全面融入经济社会生产和生活各个领域，引领了社会生产新变革，创造了人类生活新空间，带来了国家治理新挑战，并深刻地改变着全球产业、经济、利益、安全等格局。
互联网正在成为21世纪影响和加速人类历史发展进程的重要因素，成为推动全球创新与变革、发展与共享、和平与安全的重要议题。把握互联网发展趋势，深化互联网应用，加强互联网治理，才能让互联网更好地服务人类发展。
互联网将成为全球产业转型升级的重要助推器。互联网正在为全球产业发展构建起全新的发展和运行模式，推动产业组织模式、服务模式和商业模式全面创新，加速产业转型升级。
众包、众创、众筹、网络制造等无边界、人人参与、平台化、社会化的产业组织新模式将让全球各类创新要素资源得到有效适配和聚合优化，移动服务、精准营销、就近提供、个性定制、线上线下融合、跨境电商、智慧物流等服务将让供求信息得到及时有效对接，按需定制、人人参与、体验制造、产销一体、协作分享等新商业模式将全面变革产业运行模式，重塑产业发展方式。
互联网构建的网络空间，将让产业发展更好地聚集创新要素，更好地应对资源和环境等外部挑战，将推动全球产业发展迈入创新、协调、绿色、共享、开放的数字经济新时代。
互联网将成为世界创新发展的重要新引擎。互联网已经成为全球技术创新、服务创新、业态创新和商业模式创新最为活跃的领域，互联网企业正在成为未来全球创新驱动发展中最为广泛、最为耀眼、最为强劲的创新动能源泉，成为全球技术创新、产业创新、业态创新、产品创新、市场创新和管理创新的引领者。
人口、资源、市场等驱动国家发展的传统红利要素，正在全面让位互联网创新发展的红利，互联网创新将成为推动世界持续发展的重要新动能，带着人类全面跨入创新发展的快车道，创新、智能、变革的社会正因为互联网创新加速到来。
互联网+的形势与政策论文篇三 《试谈企业转型互联网+的 财务管理 》 一、互联网+引发企业变革 所谓互联网+，就是企业利用互联网、大数据、云计算等科技手段，对市场、用户、产品、企业价值链乃至商业模式进行审视创新的思维模式。互联网+的“+”，不是简单相加，而是思维、理念、模式上的融合与重塑。18至19世纪第一次工业革命发明的蒸汽机技术，19至20世纪的电力技术，导致了社会发展的巨大变化。21世纪，互联网也势必会推动社会生产力的重大提升，在这样的大环境下，企业必须要适应变化，积极变革，运用互联网思维来实现自我转变。 当前，管理层提出创新驱动发展的理念，提出充分利用互联网技术和互联网经济模式实现新的跨越式发展思路，制定“互联网+”行动计划，推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合，促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展。这也就是进入创新时代创新驱动发展的“新常态”，因此，“互联网+”也自然拥有更丰富、更深刻、更富时代特征的内涵。 一般来说，传统企业向互联网+转型会经历四个阶段(见表1)。 对于前三个阶段，很多企业已经在积极实践。第四个阶段是运用互联网思维去重构企业的价值链。那么何为互联网思维，我们可以依托迈克尔?波特的价值链模型，具体构建企业的互联网思维变革(见图1)。 二、互联网+转型对企业财务管理提出的挑战 在实现互联网+转型过程中，根据实际情况，每个企业都会有各自的目标和任务、困难与挑战，但是总体方向应该是基本相向的。在互联网+的转型发展过程中，企业都应能够依靠互联网技术实时获取到及时的产、供、销、人、财、物的信息，从而有效支持企业的管理决策;同时，应该真正转变思维模式，利用互联网思维模式改变传统企业的职能管理部门既有的条块化的管理模式，形成互相交融支持的共享化模式。 要实现这样的转变，需要有效构建企业的大数据交互平台，需要理念的重塑和流程的再造，而其中极为重要的部分就是企业财务管理部门的转型和重塑。传统企业财务管理工作主要偏重于各种基础数据的记录与核算，对目前企业向互联网+转型急需的风险管理、战略管理、市场管理、预算管理、供应链管理等涉及比较少。因此，企业在互联网+转型过程中，财务管理是基础，是重中之重。如何来推进企业财务管理的互联网+转型，总的来说，应着重加强如下九种能力(见图2)。 具 体操 作上，在互联网+时代，企业财务部门要从一般职能部门转变为核心职能部门，重点在于进一步提升管理会计的能力，努力实现三项转型：业务支撑转型、核心工作转型、运作模式转型(见图3)。只有不断加强管理会计能力与范围，财务部门才能很好地进行企业经营状况预测，进行业务计划预算，编制财务报表及相关分析，为业务部门的经营业务提供有效的数据支持，成为业务部门的伙伴;同时，财务部门还可以利用大数据的技术与平台，综合利用财务和非财务信息加工形成满足相关方面需求的报告，支持相关的经营决策。 三、转变财务管理适应互联网+转型需求 (一)加强财务管理的战略支持 为加强 企业战略 层面的管理，西方企业形成了战略地图、平衡记分卡等管理工具，以实现财务管理对企业发展的战略支持。随着市场经济的发展和管理水平提升，一大批中国企业也在经营实际中不断应用这些管理工具，逐步从粗放式管理阶段过渡到精细化管理阶段。但是从目前看，中国 企业管理 会计实践仍更多停留在企业内部管理支撑上，停留在经营管理层面，还远未达到战略层面。 在互联网+时代，企业面临的将是一个快速调整变化时期。随着环境变化，企业面临着诸如组织结构、管理模式等各种各样管理的调整和改变。在这个背景之下，财务管理就要从更高层次，包含从企业预测，到企业全面预算，到企业管理会计，再到风险管控、财务战略管理等，对企业战略的形成与调整进行有效支撑。 (二)财务管控去中心化 互联网使企业之间的交易及其管理控制活动实现了充分、即时的连接，使各种组织结构呈现出扁平、多元的趋势，这对传统的集团财务集中管控架构提出了挑战。互联网自身就强调去“去中心化”，但是“去中心化”并不意味着弱化管控，“互联网+”的管控，重在构建大数据分析平台并从大数据中挖掘出有价值的信息，这个可扩展、灵活而可管理的数据基础架构就是企业大数据中心与管理控制平台。在这个中心与平台上，能够提供一系列完整语义的数据处理功能，提供对流程、表单、应用程序界面数据等完整的搭建方案，完成企业各项数据的集成与交换，是一种强兼容性的数据仓库，也是关于应用系统的集成设计器和工具箱，它可以在同一个框架下，实现对企业产供销、人财物等各项分布式多源异构数据的管理分析。 大数据处理平台建设是一项企业顶层战略行动，目前许多企业已经在实践中取得了成效。比如，云会计通过多媒体终端，使企业成员在“云端”共享和处理会计数据，实现了远程管控，大大提高了会计与财务管理工作效率;利用大数据平台，企业管理者可以实时通过财务信息与非财务信息融合后的深度分析，对企业的经营风险进行全面、系统地预测、识别、控制和应对，实现企业对市场变化的柔性适应，同时帮助企业实现财务共享服务，实现“核算、报账、资金、决策”在企业内的协同应用。 (三)财务分析的非结构化 在传统会计领域，整个会计核算工作始终是严格按照会计准则来处理所有经济交易与事项，从经济业务发生到原始凭证、记账凭证、登记账薄、编制会计报表等相关业务都存在着严格、明确、确定的程序与方向，甚至是唯一的表达方式。这种表达方式即为结构化的会计数据。在互联网+时代，以交易、业务、事项、预测为主的财务工作有可能实现新的提升，财务分析的理念、功能、模式和方式方法也将发生颠覆性变革。将会突破原有会计和财务管理方面诸多技术上的障碍，大幅提高信息获取、数据收集和分析的能力;同时在评判投资项目可行性、改进管理流程、全过程成本管理等方面也将发挥重要作用。 由于信息获取与分析能力的提升，“互联网+”的发展对于财务管理理念和模式的颠覆，将突破传统的财务与会计领域，全面向产品销售、研发创新、人力资源等多个领域延伸和渗透。互联网+时代财务管理与传统财务管理相比，不再停留于记账算账，将会形成新的“大数据”“大财务”的概念模式定位，跟企业业务有关的一切数据的收集、处理和分析将会进入大数据时代的财务管理范畴。 财会人员的分析对象将是报表数据与非报表数据的双重并行，实现对非结构化数据进行分析。比如对财务报表的分析依次从偿债能力、盈利能力、周转能力、发展能力等结合外围情况进行关联性分析，同时，对报表附注、业务信息等电子数据进行分类归纳、筛选对比，重点掌握大额资金往来、重大资本运作、重大或有风险、重大资产损失等态势，实现非结构化数据与财务结构数据的关联分析。 对全面或相关环节内部控制的测评数据、内部 规章制度 等电子数据进行存在性、符合性分析，对照有关法律法规和企业的规章制度，评价内部控制的健全性、合理性和有效性，评估控制风险水平，并对非结构化数据中的关键分析信息进行抽取和结构化处理，结合结构化财务数据，对具体问题进行深入分析。 (四)建立立体交互式预算系统 互联网+的基本要求是使信息管理体系建设更加智能。预算从编制、执行到监督，始终面临着技术实施、心理博弈的挑战，从时间与空间角度看，也需要多维视角，而不应该局限于“先编制、后执行、再分析”的一维视角。目前，企业预算管理面临诸多挑战：在预算编制环节，目前大部分企业还在初级阶段，管理层对于数据的真实性与合理性很难做出判断，因为很多数据仍然是经验化数据，科学性得不到认证，很多基础性预算数据并不会充分考虑企业面临的不断变化的市场环境，也很少有企业真正实现合理的预算调整。在预算控制环节，缺乏科学合理的控制体系，没有有效的信息化手段控制;在预算分析环节，大部分企业仍在进行简单的图表分析，无法针对不同需求和不同角度对财务数据进行全面分析。 针对上述问题，在引入互联网+财务管理模式下，利用大数据支持的信息管理体系即可以有效打破数据存储和利用的壁垒，对企业多年积累的业务、财务、市场和人事等方面的各种信息进行深入的挖掘和分析，以实现企业的战略目标分解、预算编制和预算报告等工作，形成更加系统化、科学化的预算管理流程。尤其在企业的预算执行监控过程中，可以有效完成企业预算系统和业务系统的集成。由于业务信息系统数据是及时更新的，而预算系统只是在规定的编制与调整期间才会发生。通过大数据下的企业全面预算管理信息化平台，可以实现数据及时对照与调整，实现科学有效监控，从而使预算管理能更加符合企业发展的需要。 (五)基于互联网思维的财务信息流程再造 我国企业的财务管理信息化先后经历四个阶段，一是运用单机进行会计核算。二是实现集团化资源部分共享，即主机的终端式管理。三是局域联网，通过服务器与各端口等进行联系和数据交互。四是互联网+引发的大数据管理。 传统的会计信息主要按照固有的处理流程和方法服务于企业决策层、政府、债权人和投资人等，但是随着市场经济的发展，希望获得会计信息包括特定用途会计信息的相关方不断增加，由于传统会计信息的处理流程和方法的限制，会计信息还未真正实现及时性与个性化。在互联网+时代，由于网络和计算机的存在，提升了财务效率，打破了时间性限制，突破了间隔的瓶颈，使会计信息按需求加工和实时传送成为可能，能够随时为会计信息需求方提供符合需要的财务信息，将极大提升企业的经营效率和发展水平。从具体业务流程来说，在企业内部以及企业与外部环境之间存在着四种循环，即信息流、资金流、物资流和人员流。 财务管理主要是处理两种活动：信息流和资金流，对于企业而言，普通主要处理的就是资金的活动和业务的活动。传统财务管理由于间隔的缘由，业务流和资金流常常呈现一定的分化，存在着业务流和资金流的不同步，这也是由于客观条件导致的。在互联网+时代，随着电子商务和网上银行应用越来越广泛，业务流和资金流将呈现一种交融的倾向，财务与业务之间的信息不对称将会改变，财务流程与业务流程的协同化将会进一步提高，从而更加有利于财务信息资源与业务信息资源的优化配置。 四、结语 “互联网+”所带来的革命性变革，已经在社会发展的各个领域产生重大影响。同样，也对现代企业的财务管理系统产生了巨大的冲击和影响，基于技术环境的改变，大数据量、多样的格式、分散化的存储将成为互联网+时代会计数据的发展趋势。企业财务管理必须积极适应互联网+转型的需要，根据企业经营实际，不断加以创新，不断提升发展，从而实现企业新的跨越发展。 猜你喜欢： 1. 互联网形势与政策论文 2. 浅谈互联网对教育的影响论文 3. 浅谈大学生形势与政策论文 4. 关于2016-2017的形势与政策论文 5. 创新方面的形势与政策论文 6. 浅谈形势与政策经济论文
趋势一，政府推动落实 “互联网加”为全国性，各地政府提出建设主方案，招标或者外包帮助企业做转型服务型企业，在今后长期“互联网加”实施过程中，政府扮演一个引领者与推动者角色， 符合政策成绩高的企业立为标杆，挖掘有潜力企业，在将来发展成为“互联网加”型企业。趋势二，互联网加”服务商崛起，出现一大批在政府与企业之间第三方服务企业，这些企业以互联网企业为主，传统企业逆袭成为“互联网加”服务商，从服务角度讲传统企业转型为“互联网加”服务商也是一种转型。趋势三，“转型红利”期第一个热门职业会是“互联网加”，社会及行业需要会催生大量专业技术从业者，这个职业群体构成会是成熟技术人员及运营人员，更多是通过培训上岗人员
看研究方向了，不一定非得实验，但是高分文章肯定有实验成分
这个是要看你boss的，如果boss的思路好，有套路，加上审稿时间六个月灌一篇5分的没问题。但通常都得八个月左右。要是想发更好的杂志，时间+idea都是必须的。
一直以来都不是。
任何没有实验依据的结论，只能称作猜想
生物信息学我有来头
这种最基本的东西没必要求论文啊，自己随便写写就好了，用个DNAMAN，随便挑个基因，分分钟搞出来。再者没人会拿这种东西单独去发一篇论文吧？这点东西根本不够资格，只够在某篇论文里的两句话的分量。
谁一个、、论文不才交么……生物信息在生物学研究中的作用。生物信息是指生物体中包含的全部信息，如基因组信息、蛋白质、核酸、糖类等生物大分子的结构等。生物信息对生物体的生存、繁殖都起着重要作用。生物信息包含的范围很广，除遗传物质、神经电冲动和激素之外，生物体发出的声音、气味、颜色以及生物的行为本身都含有信息，都对生物的个体和群体产生影响，和生物的生存与进化密不可分。生物信息的特点是消耗极少的能量和物质即可产生极大的生物效应。生物信息一般可分为遗传信息、神经和感觉信息及化学信息。虽然遗传信息和神经感觉信息的载体都属于化学物质，但通常所指的化学信息是除以上两类物质以外的化学物质所携带和传递的信息。高等生物的激素及昆虫外激素都属于这一类。遗传信息是指生物为复制与自己相同的东西、由亲代传递给子代、或各细胞每次分裂时由细胞传递给细胞的信息, 即碱基对的排列顺序(或指DNA分子的脱氧核苷酸的排列顺序） 。遗传信息以密码形式存储在DNA分子上，通过DNA的复制传递给子代。在后代生长发育过程中，遗传信息自DNA转录给RNA，后翻译成特异的蛋白质，以执行各种生命功能。从历史上看，首先是由（1866）的研究形成了概念，即相应于生物各种性状的因素（现在称为基因）中包含着相应的信息（以后等人（1941）所开创了遗传生物化学的研究，描绘出这样一个轮廓：基因和决定生物结构与功能的蛋白质之间具有一对一的对应关系。 关于基因的化学本质方面，根据等（1944）进行的转化实验，以及和（1952）用大肠杆菌噬菌体的DNA进行的性状表达实验，已阐明DNA是遗传信息的载体。附着DNA结构研究的进展，现在已经确立了这样的概念，即基因所具有的信息可将DNA的碱基排列进行符号化。信息在表达时，DNA的碱基排列首先被转录成RNA的碱基排列，然后再根据这种排列合成蛋白质。有的病毒的遗传信息的载体不是DNA，而是RNA。遗传信息不仅有相应于蛋白质的基因信息，也包括对信息解读所必需的信息、控制信息表达所必需的信息，以及生物为了复制与自己相同结构所必需的一切信息。神经和感觉信息靠电脉冲和神经递质携带和传递。神经系统接受内外环境中的信息，进行加工处理，调节和控制机体各部分功能。生物靠神经系统电脉冲和神经递质携带和传递。神经系统的功能是接收、传递内外环境中的信息，加以处理、分析,从而控制和调节机体各部功能,对环境作出适当的反应。因此，神经信息对于有机体的生存以及正常生活起着至关重要的作用。化学信息是除上述两类物质外由化学介质传递的信息。生物体的各种功能能够有条不紊地进行，对环境能及时做出反应，是由于生物体内存在着通过各种各样的化学信息分子进行传递的信息系统。生物信息在生物研究中有重要作用，然而，原始的生物信息资源挖掘出来后，生命科学工作者面临着严峻的挑战：数以亿计的ACGT序列中包涵着什么信息？基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育？基因组本身又是怎样进化的？生物信息学产业的高级阶段体现于此，人类从此进入了以生物信息学为中心的后基因组时代。结合生物信息学的新药创新工程即是这一阶段的典型应用。因此，生物信息学便是生物信息在生物研究中重要应用。 生物信息学是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。生物信息学研究对象是生物信息。其研究重点主要体现在基因组学和蛋白学两方面，具体说就是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达的结构功能的生物信息。 具体而言，生物信息学作为一门新的学科领域，它是把基因组DNA序列信息分析作为源头，在获得蛋白质编码区的信息后进行蛋白质空间结构模拟和预测，然后依据特定蛋白质的功能进行必要的药物设计。基因组信息学,蛋白质空间结构模拟以及药物设计构成了生物信息学的3个重要组成部分。从生物信息学研究的具体内容上看，生物信息学应包括这3个主要部分：(1)新算法和统计学方法研究；(2)各类数据的分析和解释；(3)研制有效利用和管理数据新工具。 生物信息学作为基因组研究的有力武器，被广泛地用来加快新基因的寻找过程，以达到将“有用”新基因抢先注册专利的目的。在这场世界范围内的竞争中，中国科学家以及科研资金投向的决策部门如何结合我国科研水平的现状、优势领域等客观情况将有限的投资投入以求获得最大可能的科学研究以及商业回报，是一个无法回避的新课题。 生物信息学的主要研究方向： 基因组学 - 蛋白质组学 - 系统生物学 - 比较基因组学，随着包括人类基因组计划在内的生物基因组测序工程的里程碑式的进展，由此产生的包括生物体生老病死的生物数据以前所未有的速度递增，目前已达到每14个月翻一番的速度。同时随着互联网的普及，数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。然而这些仅仅是原始生物信息的获取，是生物信息学产业发展的初组阶段，这一阶段的生物信息学企业大都以出售生物数据库为生。以人类基因组测序而闻名的塞莱拉公司即是这一阶段的成功代表。 综上所述,对生物信息的研究对生物学的蓬勃发展具有重要作用。
给你两个网站吧,里面有些范文