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科尔马地方法官的幻觉：
幻觉(hallucination)是指没有相应的客观刺激时所出现的知觉体验。换言之，幻觉是一种主观体验，主体的感受与知觉相似。这是一种比较严重的知觉障碍。幻觉与错觉不同之处在于前者没有客观刺激存在。
由于其感受常常逼真生动，可引起愤怒、忧伤、惊恐、逃避乃至产生攻击别人的情绪或行为反应。企图说服出现幻觉体验的人不相信幻觉有时是徒劳的。幻觉偶然也能见于正常人。例如在似睡非睡的时候，出现幻听或幻视，称为入睡前幻觉；将醒而又倦睡时出现的幻觉，称为睡醒前幻觉。
幻觉也能通过暗示方式产生。如过去文献中所的有些沉溺于宗教狂热的人，声称见到了“ 观音菩萨”或“耶稣基督”等，并不一定有病理意义。但是，应当说，幻觉大多是病理性。如果一个人多次出现幻觉，应当及时进行检查，以便对其心理障碍进行诊治，防止幻觉影响下发生伤人、出走或自杀等意外。
幻觉具有两个主要特点：
第一、幻觉是一种感受，由于缺乏相应的现实刺激，所以客观检验结果证明这种感受是虚幻的，但就患者自身体验而言，却并不感到虚幻。
第二，虽然幻觉源于主观体验，没有客观现实根源，但某些患者坚信其感受来自客观现实。
么是幸福呢?古往今来,无数人执着地追求着各自心目中的幸福,嫦娥怀抱着幸福的梦想,吞下了长生不老丹,飞上九天,成了月中仙子.可独守着寒冷的广寒宫,她是否会感到做神仙的幸福呢.而渴望进入上流社会的马蒂尔德,在戴上项链做着幸福的梦的同时,却没有想到这幸福是那样地短暂,她为她的幸福付出了沉重的代价.对嗜财如命的葛朗台,拥有如山的金币大概就是他最大的幸福吧.但当他年老力衰地坐在轮椅上盯着他的密室,甚至在他生命的最后一刻仍念念不忘他的金子时,这样的幸福是多么的可悲.许多时候人们往往对自己的幸福看不到,而感觉别人的幸福很耀眼.想不到别人的幸福也许对自己不适合,更想不到别人的幸福也许正是自己
1、贡献：创立了辩证唯物主义和历史唯物主义，从理论上说明了资本主义必然被社会主义取代的历史规律；发现了资本主义社会的基本运动规律，创立了剩余价值学说，从而揭露了资本主义的剥削实质和秘密，科学地论证了资本主义灭亡，社会主义胜利的必要性和必然性，指明了无产阶级只在推翻资产阶级统治后才能获得彻底解放。2、影响：在上述基础上创立了科学社会主义基本理论，使社会主义由空想变成科学，开创了无产阶级革命的新时代；其理论不仅指导了国际无产阶级的解放斗争，而且也从反而推动了资本主义社会的进步与改良。扩展资料：马克思主义理论体系包含两个组成部分，即为现代唯物主义和现代科学社会主义。马克思主义理论体系中的科学社会主义理论，包含两部分内容，科学社会主义革命理论(即政权理论部分)，科学社会主义政治经济学原理。科学社会主义政治经济学原理，包含两部分内容：第一部分内容，科学社会主义商品经济结构设计；第二部分内容，科学社会主义商品经济运行原理设计。马克思和恩格斯提供了无产阶级领导权思想的基本要点。列宁在这方面的新贡献，就在于他向前发展了这些要点，把它们扩展为无产阶级领导权的严整体系，扩展为无产阶级不仅在推翻沙皇制度和推翻资本主义的事业中，并且在无产阶级专政时期的社会主义建设事业中，都对城乡劳动群众实行领导的严整体系
《青年在选择职业时的考虑》是马克思的中学毕业论文。表达了为人类服务的崇高理想。
是在1835年的秋天1835年秋天，马克思写了这篇名为《青年在选择职业时的考虑》的作文，发表了一些重要见解，表达了为人类服务的崇高理想。
马克思恩格斯对人类最主要的贡献就是创造的社会主义理念。
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G.J.Mendel（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G.Beadle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O.T.Avery等（1944）进行的转化实验，以及A.Hershey和M.Chase（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。
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: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(Hidden Markov 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.生物系统的建模和仿真 随着大规模实验技术的发展和数据累积，从全局和系统水平研究和分析生物学系统，揭示其发展规律已经成为后基因组时代的另外一个研究 热点-系统生物学。目前来看，其研究内容包括生物系统的模拟（Curr Opin Rheumatol，2007，463-70），系统稳定性分析（Nonlinear Dynamics Psychol Life Sci，2007，413-33），系统鲁棒性分析（Ernst Schering Res Found Workshop， 2007，69-88）等方面。以SBML（Bioinformatics，2007，1297-8）为代表的建模语言在迅速发展之中，以布尔网络 （PLoS Comput Biol，2007，e163）、微分方程（Mol Biol Cell，2004，3841-62）、随机过程（Neural Comput，2007，3262-92）、离散动态事件系统等（Bioinformatics，2007，336-43）方法在系统分析中已经得到应 用。很多模型的建立借鉴了电路和其它物理系统建模的方法，很多研究试图从信息流、熵和能量流等宏观分析思想来解决系统的复杂性问题（Anal Quant Cytol Histol，2007，296-308）。当然，建立生物系统的理论模型还需要很长时间的努力，现在实验观测数据虽然在海量增加，但是生物系统的模型辨 识所需要的数据远远超过了目前数据的产出能力。例如，对于时间序列的芯片数据，采样点的数量还不足以使用传统的时间序列建模方法，巨大的实验代价是目前系 统建模主要困难。系统描述和建模方法也需要开创性的发展。 9.生物信息学技术方法的研究 生物信息学不仅仅是生物学知识的简单整理和、数学、物理学、信息科学等学科知识的简单应用。海量数据和复杂的背景导致机器学习、统 计数据分析和系统描述等方法需要在生物信息学所面临的背景之中迅速发展。巨大的计算量、复杂的噪声模式、海量的时变数据给传统的统计分析带来了巨大的困难， 需要像非参数统计（BMC Bioinformatics，2007，339）、聚类分析（Qual Life Res，2007，1655-63）等更加灵活的数据分析技术。高维数据的分析需要偏最小二乘（partial least squares，PLS）等特征空间的压缩技术。在计算机算法的开发中，需要充分考虑算法的时间和空间复杂度，使用并行计算、网格计算等技术来拓展算法的 可实现性。 10, 生物图像 没有血缘关系的人，为什么长得那么像呢？ 外貌是像点组成的，像点愈重合两人长得愈像，那两个没有血缘关系的人像点为什么重合？ 有什么生物学基础？基因是不是相似？我不知道，希望专家解答。 11, 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,成为系统生物学的重要研究方法.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.
论文:论文地址： 论文题目:《Session-based Recommendation with Graph Neural Networks》SR-GNN github: 基于会话的推荐一般是将序列会话建模，将整个session进行编码，变成一个隐向量，然后利用这个隐向量进行下一个点击预测。但是这种方法没有考虑到item直接复杂的转换(transitions)关系，也就是item之间在点击的session中除了时间顺序外还有复杂的有向图内的节点指向关系，所以之前的方法不足以很好的对点击序列进行建模。 现有基于会话的推荐，方法主要集中于循环神经网络和马尔可夫链，论文提出了现有方法的两个缺点： 1）当一个session中用户的行为数量十分有限时，这些方法难以获取准确的用户行为表示。如当使用RNN模型时，用户行为的表示即最后一个单元的输出，论文认为只有这样并非十分准确。 2）根据先前的工作发现，物品之间的转移模式在会话推荐中是十分重要的特征，但RNN和马尔可夫过程只对相邻的两个物品的 单向转移关系 进行建模，而忽略了会话中其他的物品。 为了克服上述缺陷，本文提出了用图神经网络对方法对用户对session进行建模：下面具体介绍怎么进行图序列推荐 V = {v1,v2...vm}为全部的item，S = { }为一个session里面按时间顺序的点击物品，论文的目标是预测用户下一个要点击的物品vs,n+1，模型的任务是输出所有item的预测概率，并选择top-k进行推荐。 我们为每一个Session构建一个子图，并获得它对应的出度和入度矩阵。 假设一个点击序列是v1->v2->v4->v3，那么它得到的子图如下图中红色部分所示：另一个例子，一个点击序列是v1->v2->v3->v2->v4，那么它得到的子图如下：同时，我们会为每一个子图构建一个出度和入度矩阵，并对出度和入度矩阵的每一行进行归一化，如我们序列v1->v2->v3->v2->v4对应的矩阵如下：这个矩阵里面的值是怎么计算的呢？下面讲一下： 看左边的出度矩阵，第一行为 0 1 0 0 ，代表着v1->v2，因为v1，只有一个指向的item，所以为1；看第二行，0 0 1/2 1/2，因为v2有指向v3和v4的边，所以进行归一化后每一个值都变成了1/2。入度矩阵的计算方法也是一样的，就不再说了。 本文采用的是GRU单元进行序列建模，将图信息嵌入到神经网络中，让GRU充分学习到item之间的关系，传统的GRU只能学到相邻的两个物品之间的关系，加入图信息后就能学到整个session子图的信息。 计算公式如下：为了刚好的理解这个计算过程，我们还是使用之前那个例子：v1->v2->v3->v2->v4来一步步分析输入到输出的过程。 （1） 是t时刻，会话s中第i个点击对应的输入， 是n✖️2n的矩阵，也就是会话子图的完整矩阵，而 是其中一行，即物品vi所对应的那行，大小为1✖️2n，n代表序列中不同物品的数量。 如果按照例子来看，如果i取2，那么 为 [0 0 1/2 1/2 1/2 0 1/2 0] 进一步的，可以把 :拆解为[ , ] （2） 可以理解为序列中第i个物品，在训练过程中对应的嵌入向量，这个向量随着模型的训练不断变化，可以理解为隐藏层的状态，是一个d维向量。 (3) H是d*2d的权重向量，也可以看作是一个分块的矩阵，可以理解为H=[Hin|Hout]，每一块都是d*d的向量。 那么我们来看看计算过程： 1）[ ..., ] ，结果是d * n的矩阵，转置之后是n*d的矩阵，计作 2） : H相当于[ ]，即拆开之后相乘再拼接，因此结果是一个1 * 2d的向量。 上面就是完整的第i个点击的输入的计算过程，可以看到，在进入GRU计算之前，通过跟As,i矩阵相乘，把图信息嵌入到了神经网络中取，加深了神经网络学习到的item之间的交互信息。 此外，就是GRU的计算过程了，跟原始的GRU不一样的地方在于输入从xt变成了嵌入了图信息的as,i。 通样也有更新门和重置门，计算方法跟原始GRU一模一样。 这里的 其实就是相当于原始gru中的 ，只不过在SR-GNN里面，进行一轮运算的时候i是没有变化，相当于每个物品单独进去GRU进行计算，得到自己的向量，也就是说在GRU的计算过程中， 是不断变化的，看一下源码更易于理解： hidden就是公式里面的 ,在gru的每一个step计算中都会进行更新，这里我有个疑问，如果所有item的hidden都更新的话，那么应该是整个序列中所有的item并行进入GRU中进行计算，每一个step都得到自己的vector，当每个item的vector更新后，下一个step就重新根据新的 计算 ，接着计算下一个step。 计算过程大概就是下面这样：这里有四个GRU并行计算，没次更新自己的hidden状态，输入则考虑所有的hidden和图信息。 从上面的图看来，每一个item都要进行T个step得到自己的item-vec，所以经过T个step后，我们就得到了序列中所有item的向量，即：图中用蓝色框框画出来的向量，有了这些向量后，我们怎么得到预测结果呢？这就引入了下一个问题。 观察上面的模型结构，我们看到attention，没错，我们认为一个session中的这些item-vec并不都对预测结果产生影响，有些item对结果影响很大，有些影响很小，所以我们进行了加权求和。同时，论文认为session对最后一个item-vec，s1=vn是重要的，所以单独拿出来：公式(6)就是简单的attention操作，其实从公式上来看就是计算每个vi跟最后一个向量vn的权值，然后进行加权求和。 在最后的输出层，使用sh和每个物品的embedding进行内积计算，这里vi应该是item的embedding层出来的向量，而不是后面一直更新的hidden：最后通过一个softmax得到最终每个物品的点击概率： 损失函数为交叉熵损失函数：从数据上来看，SR-GNN超过了经典的GRU4REC，这也说明了图信息的嵌入能带来更好的推荐效果。 本论文很巧妙的将图信息嵌入的神经网络中，更高地让GRU学习到每个item之间的关系，不再局限于相邻的物品之间进行学习。近年来，图神经网络的思想和方法屡屡被用在推荐系统中，学好图神经网络应该是推荐系统的下一个热潮。
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论文题目： 批量到达的云中心性能分析模型
一、选题背景
云计算是一种基于网络的计算模型。用户通过网络向提供商申请计算资源，例如申请操作系统、运行环境或者软件包等资源。其实用户被分配资源的时候，并不清楚真正的运行环境和分配的具体细节。也就是说云就是用户和计算环境之间的一层抽象。在1969年，L.Kleinrock曾说过，计算机网络还处在初步阶段，但是随着它的壮大和成长，我们就会看到与电力系统和电话系统一样的“计算服务”，将会在个人家庭和办公室全面的使用。这种基于“计算服务”的观点预测了整个计算工业在21世纪的大转型。云这种计算服务模型已经和其他基础设施服务一样按需服务。云计算己经成为继电、水、煤气和电话之后的第五个公共基础设施⑴。目前，客户已经不需要在构建和维护大型而复杂的IT基础设施方面投入太多精力和财力。取而代之的是他们只需要支付他们使用的计算服务的费用。云计算的服务模式可以分为三层：设备即服务(laaS)，设备就是指硬盘、内存、服务器和网络设备等，这些都可以通过网络访问;平台即服务(PaaS)，其中包括一些计算平台，比如说带有操作系统的硬件，虚拟服务器等;软件即服务(SaaS)，包括软件应用以及其他相应的服务应用。云计算的定义并不唯一，其中能够较为准确描述其特征的是H.Khazad于2010年提出的，“云计算是一种新型的运算领域，物理设备，硬件平台和应用软件等共享资源通过网络服务方式为用户提供按其需求的服务。”[2]这个定义阐述了云计算的几个重要特点。
(1)大规模基础设施。以超大规模的硬件设备为底层的云计算平台具有超强的计算能力。各大全球知名的企业，如roM、亚马逊、微软等，均拥有数十万台服务器的云服务平台，而谷歌的云计算平台中服务器的数量更是超过百万台。即便是普通的私有云，一般也会购置数百甚至上千台的服务器。
(2)基于虚拟化技术。用户从云计算平台中获取的资源均经过虚拟化的。从运行端而言，用户将应用程序在云中托管运行即可，而无需了解程序运行的具体位置。从终端来讲，用户可以在任何位置通过终端设备获取所需服务。简而言之，用户始终面对的是一个云平台的使用接口，而不是有形的、固定的实体。
(3)高可靠性。云计算采用数据多副本容错技术、计算节点同构互换策略等来确保云中心的可靠性。云计算这一级别的可靠性是本地计算所无法比拟的。
(4)通用性。云计算并不会专门针对任何一个具体的应用而提供服务。事实上，一个用户可以在云计算平台中根据自己的需要去创建多个不同的应用，而一个云计算平台也可以运行多个不同用户的不同应用。
(5)易扩展性。云计算平台的规模可以根据实际需要进行收缩和扩展，从而满足平台请求大小和使用用户数目的变化。
(6)按需服务。用户所应支付的使用费用是根据其使用计算资源的多少进行计算。多使用多付费，少使用少付费，不使用不付费。这样完全可以减少闲暇时用户资源的闲置。
(7)成本低。通过采用容错技术，可以使用大规模廉价的服务器集群作为硬件基础设施建设云计算平台，这对于云计算服务提供商而言，大大降低了成本投入。对于用户而言，以少量租金换取了原本需要高昂价格投入才能获得的计算资源，并且无需考虑软硬件维护的开销，亦是十分划算。
二、研究目的和意义
现有的云中心物理机模型通常都是面向单任务的，而面向批量任务的服务模型，其性能评估和指标的变化目前正属于初步的研宄阶段，并没有成熟的模型。因此，本文采用ikT/G/m/w+t排队系统对面向批量任务的.云中心进行描述，使用嵌入式马尔可夫链法对+排队系统进行建模，从而实现了对云中心进行准确的建模和分析。
三、本文研究涉及的主要理论
排队现象是日常生活中常见的社会现象。等待公交车时需要排队、去医院看病需要排队、在食堂打饭同样需要排队等等。排队现象的出现需要两个方面同时具备，排队的个体需要得到服务并且存在服务的提供者。而所谓的排队论就是仿照这样的排队现象，先抽象成物理模型，然后进一步建立数学模型的理论体系。显然，排队论研究的是一个系统对用户提供某种服务时，系统所呈现的各种状态。在排队论中，通常将要求得到服务的人或物称为顾客，而给予服务的人员或者机构称为服务台。顾客与服务台就构成了一个排队系统。尽管排队系统种类繁多，但从决定排队系统进程的主要因素来看，它主要是由三个部分组成：顾客到达，排队过程和服务过程。
(1)顾客到达：顾客到达过程描述了顾客到达时候的规律。顾客到达的方式通常是一个一个到达的，此外还有批量到达的，也叫做集体到达。顾客既可能逐个到达也可能分批到达，同时顾客到达之间的时间间隔长度也并不唯一。但是到达总会有一定的规律的。这个到达规律指的是到达过程或到达时间的分布。顾客到达过程研究的主要内容便包括相邻顾客到达的时间间隔服从怎样的概率分布、该概率分布的参数取值如何、各到达时间间隔之间是否相互独立等。
(2)排队过程：在排队过程中，需要讨论的主要问题有两个，一个是排队的队列长度，另一个是排队的规则。排队的队列长度分为有限和无限的两种。队列长度的大小不同，讨论问题的难易和结论就不同。很多情况下，队列长度容量设为无限大来处理问题。排队规则中又包括有队列形态和等待制度两个部分。队列形态包括单队列，并联式多队列，串联式多队列以及杂乱队列这四种形态。并联式多队列就是允许在多个窗口的每一个窗口前形成一个队列。到达顾客可根据队列的长短在开始排队时选择一个队列进行排队。串联式队列顾名思义就是指多队列串行形成多个队列，顾客在一个队列接受服务后，再去下一个队列排队接受服务。杂乱队列就是指串联并联队列会杂乱无章的分布。
排队模型仿真的主要目的是寻找服务设置和服务的对象之间的最佳的配置，使得系统具有最合理的配置和最佳的服务效率。马尔可夫过程是研究排队系统的主要方法。马尔可夫过程是一种特殊的随机过程，它具有无后效性的特点，其状态空间是有限的或可数无限的。这种系统中从一个状态跳转到另一个状态的过程仅取决于当前出发时的状态，与之前的历史状态无关。马尔可夫链作为研究排队系统的重要工具有广泛的应用。但并不是所有的排队系统都可以抽象成严格意义上的马尔可夫过程，因此随着排队过程的发展，马尔可夫链也有了许多的扩展模型和再生方法使得马尔可夫链有更加广泛的应用，例如嵌入马尔可夫链、补充变量法、拟生灭过程等。本节首先介绍一下最严格意义上的马尔可夫链，按照时间来划分可以分为两类，离散时间的马尔可夫链和连续时间过程。
四、本文研究的主要内容
本文从政府的立场考虑，围绕如何成功地将REITs应用于公租房建设融资，结合国内相关形势与政策和现有的国内外经验启示，以REITs在公租房建设融资中应用的运作为主要研究对象。除绪论和结论部分，本文的主要内容集中在2至5章，共4部分内容：第一部分，研究国内外REITs的应用经验及其与保障性住房结合的成功经验，国外主要考察美国和亚洲的典型国家与地区，包括日本、新加坡和香港，国内由于经验很少，主要考察中信一凯德科技园投资基金和汇贤产业信托这两个典型的案例。第二部分，深入研究我国发展公租房REITs的必要性和可行性，其中必要性分析指出REITs是拓展公租房建设融资渠道和提高公租房建设管理效率的重要途径，可行性从经济金融环境和法规政策这两大方面进行了详细分析。第三部分，针对目前国内公租房管理现状，详细阐述了目前REITs在公租房建设融资中运作，包括REITs的基本模式和运作流程，并进一步深入研究了REITs内部参与各方的权责关系和利益分配，从而提出了代理人的选择机制和激励机制。值得指出的是，此时政府除了担任REITs补贴的支付者,更主要的,政府还是REITs投资人的代表身份，在REITs运作的不同阶段，政府以不同的身份参与REITs的内部博弈。第四部分，从政府作为监管者的角度，针对REITs在我国公租房建设融资中的应用提出了一系列政策建议，包括政府应当健全REITs和公租房相关的法律法规，并建立一套针对REITs的全方位的监管制度。
五、写作提纲
致谢5-6
中文摘要6-7
ABSTRACT7
第1章绪论10-17
1.1研究背景与意义10-11
1.1.1研究背景10-11
1.1.2研究意义11
1.2研究现状11-15
1.2.1国外研究现状11-12
1.2.2国内研究现状12-15
1.3论文内容与结构15-17
1.3.1论文主要内容15
1.3.2论文结构15-17
第2章国内外REITs的应用经验及启示17-35
2.1美国REITs的应用经验17-26
2.1.1美国的REITs及其在廉租房建设中的应用17-21
2.1.2美国REITs的运作模式21-26
2.2洲典型国家和地区REITs的应用经验26-29
2.2.1日本REITs的运作模式26-27
2.2.2新加坡REITs的运作模式27-28
2.2.3香港REITs的运作模式28-29
2.3我国REITs的应用经验29-32
2.3.1中信—凯德科技园区投资基金29-30
2.3.2汇贤产业信托30-32
2.4国内外REITs的经验比较及启示32-35
2.4.1国内外REITs的经验比较32-33
2.4.2REITs在我国公租房建设融资中应用的经验启示33-35
第3章REITs在我国公租房建设融资中应用的必要性与可行性分析35-43
3.1REITs在公租房建设融资中应用的必要性分析35-37
3.1.1REITs是拓展公租房建设融资渠道的重要途径35-36
3.1.2REITs在提高公租房建设管理效率的重要途径36-37
3.2REITs在公租房建设融资中应用的可行性分析37-43
3.2.1经济金融环境宽松,民间资本充裕37-41
3.2.2法律法规导向,政策利好不断41-43
第4章REITs在我国公租房建设融资中的运作43-64
4.1REITs在我国公租房建设融资中的基本模式43-47
4.1.1设计原则43-44
4.1.2基本形式选择44-45
4.1.3组织结构搭建45-47
4.2REITs在我国公租房建设建设融资中的运作流程47-50
4.2.1设立发行阶段47-48
4.2.2运营管理阶段48-49
4.2.3终止清盘阶段49-50
4.3REITs在我国公租房建设融资中的运作机制50-64
4.3.1REITs运作中的代理问题50-52
4.3.2代理人选择机制52-56
4.3.3代理人激励机制56-64
第5章REITs在我国公租房建设融资中应用的政策建议64-68
5.1健全法律法规体系64-66
5.1.1建全REITs的法律法规体系64-65
5.1.2完善公租房的相关法律法规65-66
5.2建立REITs的监管制度66-68
5.2.1明确政府监管主体及职责66
5.2.2建立REITs信息披露制度66-67
5.2.3引导社会公众进行监督67-68
第6章结论与展望68-70
6.1论文主要工作及结论68
6.2有待进一步研究的问题68-70
参考文献70-73
马丁·海德格尔（德语：Martin Heidegger，公元1889年9月26日—公元1976年5月26日），德国哲学家。20世纪存在主义哲学的创始人和主要代表之一。出生于德国西南巴登邦（Baden）弗赖堡附近的梅斯基尔希（Messkirch）的天主教家庭，逝于德国梅斯基尔希。
现在的我也不是很清楚当时的自己为什么把这篇书评写得想小论文的样子——引言、基本理论、书的内容、结束语。既然已经写成这样了，那就这样的呈现吧。再有就是直觉告诉我，我肯定也参考了其它的资料，但是当时没有列出来，现在也难以再去列出。嗯，就这样将就这样发出来吧。 因为我并不想专业地分析哲学的那些基本概念，而是想从自己对哲学的感悟的角度来谈《存在与时间》，所以这里特意花一节来说说海德格尔其人，这也如同上一节讲到的，我认为有思维的人是任何一项分析中不可缺少的（因为人才是真正的主体）。 马丁·海德格尔（Martin Heidegger，1889－1976）生于1889年9月26日，死于1976年5月26日，终年87岁。海德格尔的一生，假如没有1933年与NZ（纳粹）之间的关系，可以说是一个典型的德国学者的一生。他的生平就是他的思想。我们在这里讲海德格尔的生平，如果哲学家地下有知，一定不以为然。因为他一向重思想轻生平。在他看来，哲学家就象艺术家一样，是存在或天道向世人昭显的“通道”，在这里重要的是思想而不是思想家的生平。当年海德格尔讲授亚里士多德时，关于亚里士多德的生平，他只讲了一句话：“他生下来，他工作，后来他死了。”（插曲一：亚里士多德也是我喜欢的，他的“吾爱吾师，但吾更爱真理”与他的祖师爷苏格拉底异曲同工啊，当年他的祖师爷说“我唯一知道的一件事，就是我什么也不知道”。这爷孙两对真理的追求，一般人望尘莫及啊，当然中间的柏拉图也是不能不提的，这三位，我想不用我多说，绝对都是天神级的巨星啊）。 据说，海德格尔是哲学史上少数几个真正出身贫寒的哲学家。他的一生学养深厚，博学多才，而且始终保持着对土地、自然的眷恋之情。他14岁时到家乡附近的康斯坦兹读中学（三年），又转到弗莱堡的文科中学读了三年。据海德格尔自己说，他在这六年里学到的一切对他终生都有价值，例如希腊语、拉丁语。后来除了战争年代，海德格尔每日必读希腊原著。中学毕业后，海德格尔梦想成为一位教士，他曾经加入耶酥会，成为见习修士，后因身体的原因（先天性心脏病）被解除了会籍。所以后人戏称，要是海德格尔的身体很好的话，估计历史要少一位伟大的哲学家，而多一位教士或神学家。当然他后来因为一些原因退出了天主教，据说可能婚姻是一个不可忽视的原因之一。（插曲二：据说，海德格尔的婚姻遭到当时天主教的反对，因为他的妻子Elfride Pettri不是天主教，所以他的婚礼没有结婚礼服、没有花环和婚纱、没有马车、没有仪式、没有客人、没有双亲参加，只有书面祝福。硬性插入这个插曲是因为一首歌“the river”，这里面有一段歌词：And for my nineteenth birthday I got a union card and wedding coat; We went down to the court house and the judge put it all to rest; No wedding day smiles, no walk on in the aisle, no flowers, no wedding dress... 呵呵，我在想，这或许就是某种交际，前人的经历，后人的旋律。当然，我自己非常喜欢这首“the river”）。 后来，海德格尔遇到了胡塞尔（插曲三：胡塞尔是现象学的创始人。胡塞尔认为，现象学研究的对象是自然科学的基础或前提，这个问题自然科学自己是不研究的，它也没有能力追问自己的基础和前提，但是这些基础和前提又是自然科学认识活动的前提条件和所以可能的基础，因而现象学乃是“元认识论”，或者如胡塞尔所说，是“最科学的认识论”。所以胡塞尔认为，作为真正科学的哲学，其目的就在于寻求超越于一切相对性的绝对、终极的有效真理。在他看来，以往的哲学之所以不能确立绝对真理，是因为没有找到哲学的真正对象。哲学的对象既不是自然主义、唯物主义的物质世界，也不是经验主义的感觉经验，前者无法证明，后者则是主观偶然的。哲学的对象应该是既非物质也非感觉经验的“中性的”“纯粹意识”，先验地存在于纯粹意识之中的纯粹逻辑即纯粹的观念系统，就是绝对真理。所以，现象学就是关于纯粹意识或意识本身的科学。胡塞尔是一位富于科学精神的哲学家，他虽然始终不懈地追求将哲学建立成为严密精确的科学的理想，但亦同样致力于对事物的科学分析。胡塞尔经常教导他的学生不要“大钞票”而要“小零钱”，即不要空谈宏大的理论而要对事物进行深入的具体分析。胡塞尔的一生是探索的一生，他的思想始终处在变化之中。如果从整体上把握现象学运动，我们可以将现象学看作现象学方法，也可以看作现象学哲学。当然，试图使现象学乃至哲学成为科学主要是胡塞尔的主张。就此而论，胡塞尔的问题是十分古典的，他的哲学旨趣也是如此，但是他的研究领域和哲学方法却属于现代哲学。），他的思想给海德格尔莫大的启发。其实早在海德格尔十多岁的时候，他就开始思考存在的问题，但是一直没有很好的解决这个问题，直到后来他得到胡塞尔现象学的启发，才比较好的建立起自己的存在哲学的大厦。（插曲四：胡塞尔后来是不认同海德格尔的。他认为海德格尔有使现象学“人类学化”的危险，从而偏离了现象学纯粹意识的认识论道路。据说，胡塞尔在1929年读过海德格尔的《存在与时间》之后，在扉页上，他写下了一句话，这是当年亚里士多德的话：“吾爱吾师，但吾更爱真理”。其中滋味，可想而知。） 就海德格尔本人来说，他的一生虽然一直旅行在存在的哲学天空，但是前期与后期的思想是有变化的，这在他的著作和他个人言说中都有体现。当然，不管怎么样，《存在与时间》这部为他获得教授席位的著作，对后世的影响还是不可估量的。（插曲五：《存在与时间》没有按照计划写完，因为后期他的思想发生了改变。） 前面讲了那么多，现在终于到了《存在与时间》。不过，不要期待太高哦，因为我还是不会讲太多的具体哲学知识，什么概念与范畴，什么现象与本质，什么假象与真理……这些我一一不作详细探讨。而我想谈的是，存在与时间的两个核心：一是对存在的理解；二是对时间的理解。 存在，是海德格尔哲学的最重要的概念，也是西方哲学的核心概念之一。夸张点说，西方哲学就是“存在”开始的。海德格尔也是从青年时代就对存在感兴趣的。他认为，我们人与万事万物一样也是一种存在者，不过是一种与众不同的存在者，其不同之处就在于：人这种存在者不是现成的已成定型的存在物，而是未成定型的开放的存在者。换言之，人是一种“活”的存在者，因而存在就有可能通过人这种存在者这里“存在出来”，得以显现。既然如此，人与存在之间就存在着一种亲密的关系：一方面人这种存在者乃是存在得以显现的“境域”，另一方面亦意味着人这种存在者怎样理解或领悟自己的存在，他就怎样存在，而存在也就怎样存在出来。用海德格尔的话说，就是：我们怎样理解自己的存在，我们就怎样存在。由此可见，我们怎样理解存在，的确是性命攸关的问题。 关于“存在”的具体理解和由“存在”而论证探讨的一系列的哲学概念在海德格尔的《存在与时间》中有详细的论述（插曲六：据说，海德格尔的《存在与时间》是哲学书籍中少有的论证和叙述比较有条理和逻辑的，虽然中间有很多重复，这可能是因为论证的需要。），这里我主要想感叹一下，海德格尔以“存在”为切入点，做思维旅行的睿智，和他个人思考魅力以及他的这种思考方式给我的思维思考带来的影响。 首先，海德格尔选择哲学产生的基本问题“存在”的问题作为思考的基础，这本身就是一种挑战。因为当时的正是形而上学横行的时候，要知道，形而上学是抛弃了“存在”的，追求的是时间无限的与存在的永恒，这无疑宣告研究“存在”的是无价值的体现。而海德格尔却以此为切入点，正如他的《存在与时间》一开始就在扉页上引用了柏拉图《智者篇》中的一段话：“当你们用“存在着”这个词的时候，显然你们早就很熟悉这究竟是什么意思了，不过，虽然我们也曾相信领会了它，现在却茫然失措了。”存在是一个十分古老的问题，但也是一个崭新的问题。这个问题几乎自哲学产生就出现，但却从来没有得到过有效的解答。海德格尔正是深入思考了这个问题，并从试图从本质上来解答这个问题，并且他做得比较好（虽然还是有一些地方搞得不是很清楚）。 接着，撇开哲学问题，咱们来宏观的揣测一下海德格尔的最初想法（当然，这纯属我个人的臆断）。我是这样想的：假如没有人类没有思维或者讲意识，也许并不存在哲学了（当然自然界还是客观存在（自然界肯定有客观存在，例如自在的自然），这也就是我之前提到的，是否哲学其实是人类思维的外在表现（当然，我还是唯物主义的，因为思维本身的载体大脑）？那样自然界也就会按照本能的规律在运行。好，这样再顺过来，就可以想到，那么哲学出现最原始的是否因为人的意识存在？再简洁点，是否因为人的存在？(当然是因为人的存在)，而人本身也是一种存在，并且不是上帝或者意念等什么创造的，而是客观的存在。所以，研究哲学，首要就要研究人这个“存在”，所以很自然地，海德格尔就以此为切入点了。当然，海德格尔是唯物主义的，虽然在人的问题上，有夸大人的地位，貌似要被怀疑接近唯心的危险，但是他其实还是一个唯物主义。并且，我个人深深地对他的存在主义哲学折服。一个最本质的问题思考研究起，并且比较合理的论证方方面面的相关内容。 当然，他的这种找到问题，确立问题，并深入研究解决问题的一整套表现都切身的触动了我。结合活在今天的我来讲，这种思维是多么值得我是思考啊！我现在正在搞所谓的科研，那么，我的科研问题是怎么找到的？怎么确立的？然后要怎么去解决（能从什么地方得到灵感？能结合什么已有的研究？）？这让我想起，诺贝尔物理奖获得者杨振宁科学家说他的经历，他研究的那个“宇称不守恒”，并不是他一开始就确立的研究方向，而是后来经他慢慢摸索找到的方向。或许伟大的成功与开始着眼的问题是息息相关的，成功是在一开始就被奠定了，这也正好与海德格尔本人的思维相一致，他本就是这样一个积极时间观的人，我们的存在就是不断展现到时的自己（这在后文讲他的时间观的时候会具体涉及）。我知道在科研的道路上，我现在还是一只很小很菜的菜鸟，甚至有可能成功的一天还在遥远的将来，但是不管怎么样，当我领悟到这一层的时候，我还是激动不已的，我突然感觉到自己并不孤单，早在很多年前的海德格尔正用他的经历，穿越时间的隧道来明示我，如此的思考，如此的思维，如此的探索，如此的研究，如此的获得想要的精神境界。 好啦，再回到海德格尔的《存在与时间》吧，不晓得我这样肤浅的讲着海德格尔的存在，是否要被你鄙视？不过，我想要是天堂的海德格尔知道了，我还是有辩解的理由的。一来我不是哲学专业，更细节的专业问题，自会有人在研究，想知道的话一定可以寻到（当然，好好阅读《存在与时间》，理解揣摩每一个哲学词语的概念外延和内涵，以及他们之间的相互解释，本身其实就是一个历练思维的过程，而且是一件非常有意思的事情，你会发现自己时不时的就想发自肺腑的佩服海德格尔一下，他怎么能这样聪明呢？在这个存在提出之后，余下那些无论是人还是自然界中隐含的规律以及外在的现象原来都是可以论证和解释的，他真是太牛X了）；二来，我是海德格尔的崇拜者，而我崇拜的并仅仅是他的具体成就，而是他的思维，他的思维方式。恩，存在的问题，告一个段落啦，接着我会谈《存在与时间》的另一个核心概念：时间。 讲到海德格尔《存在与时间》中的时间这一词，我主要想讲两个大方面，一是，为什么存在会跟时间有关？也就是，为什么海德格尔存在主义哲学必须要讲时间？二是，海德格尔的时间观是什么样的？现在的眼光看这个时间观是什么样的？ 额，对了，其实《存在与时间》是一部没有完成的著作，前面也说了，因为海德格尔后期的思想发生了变化，所以……其中，完成的部分包括两篇：第一篇“准备性的此在基础分析”和第二篇“此在与时间性”，对于前者就是关于存在的一系列问题，这个就是我前面浅薄的谈到的（faint，我发现我怎么写本文的时候，也有点来去重复的感觉，我这个被海德格尔影响的效果也太明显了吧）。恩，言归正传，接着说海德格尔为什么要说时间吧（当然，谈“时间”，还是离不开“存在”的）。这样来说吧，存在的问题，或者海德格尔的问题，其实是对存在的意义问题的探讨。要知道，海德格尔关注的存在并非是一般的存在，而是存在中的一类最特殊的群体：人。海德格尔说，人是存在者的存在(这里就涉及到存在于存在者之间的关系)，从这个角度来说，那么人一方面是存在者（生存），另一方面还是存在，当然他用此在来说的。并且，他在阐述存在部分的时候，还说到此在自始就已经沉沦，即陷入了非本真的状态，而我们要解决存在问题，首要的就是唤醒此在的沉沦迷梦，使之能够本真地在世，不然的话就无法解决问题，也就是说此在如何回到自身去生存的可能性？这是一个问题。第二问题是如果从此在的生存活动来解决存在问题，那么我们就必须给出此在之生存的整体之在。但是，如果此在是能在，如何得到此在的整体能在呢（因为存在的双重性表明，人是自由的存在，亦即“能在”，因而它既可能获得自身，也可能失去自身。所以，人在世为谁，的确是个问题）？这也就必须要讨论《存在与时间》的第二部分：此在与时间性。 按照海德格尔，存在论探索是“解释”的一种可能的方式，“解释”是对“理解”（领会）的展开，因而“解释”的前提基础是“先行具有”、“先行见到”和“先行掌握”组建起来的“理解”（领会）情境――这就是从整体上作为整体的“解释学处境”。现在，尽管我们达到了人的存在是此在作为可能之在，乃面对着存在可能性的存在，具有生存（筹划）、实际性（被抛）和沉沦。但还需要把人作为整体置于“先有”之中，这样此在的可能之在标画的是人存在的整体结构，但我们只是摆明了非本真性，而其中的能在即本真性，还未带到明处，所以还不能说我们已获得了人的生存的源始整体。换言之，可能之在所标画的是此在存在的整体结构，不过我们也只是摆明了此在的非本真性，其中的能在即本真性，还未被带到明处，因此还不能说我们已经获得了此在生存的源始整体。那么，我们怎样才能将此在作为整体带到明处？此在作为能在始终处在去存在的过程之中，只要它存在一天就是未完成的或不完整的。因而如果要将此在这种“能在”的在者当作一个整体来把握，只有一种可能性，那就是此在因死亡而终结其能在而成为一个整体，即将死亡作为生存的界限，将生存限制为一个有限的整体。用海德格尔的话说就是“正是由于此在对自己此在的牵挂，它才会沉沦。” 粗糙点说，关于此在“日常在世”的生存论分析类似“横向的”分析（结构性分析）它所描述的是当下的现象，然而此在既为能在，它就一定是“纵向的”（动态的过程）所以必须考虑生存论的死亡概念。这样，好了，时间性的问题是不可回避的。 海德格尔的解决办法是，此在作为能在是指向未来的存在，如果把此在看作是一个整体，那么就非得由死亡入手不可，因为死亡将此在的生存限制为一个整体。不仅如此，也正是因为“面对死亡”，才能使此在摆脱沉沦状态而本真地在世。所以，死亡就获得了生存论的意义，而时间性便与存在有了密不可分的关系。因为此在的生存状态特征被标画为“可能之在”，而可能之在的结构乃是由“先行”（未来）、“已经”“曾在”和“寓于”（当前）构成的。这也就是“过去”、“现在”与“将来”，亦即“时间”，也就是时间性，构成了海德格尔存在性的意义。（插曲七：当然，海德格尔关于死亡的思考是《存在与时间》中最富魅力、最富启发性的章节之一。人生的所有一切，都应该从“假如明天不再来临”这一思考开始。） 上面讲了为什么要涉及“时间性”，不晓得你是否乐于看上面的那些有点重口味的文字？因为我自己也觉得有点晦涩，呵呵。不过你可以选择跳过上面的文字，直接到达你现正在阅读的这些文字，因为要想真正理解，必须好好阅读揣摩《存在与时间》的原著的（不过，我还是偷偷地力推的，虽然比较晦涩，其实这已经最不晦涩的哲学书了）。嗯，不管你是什么口味，我决定接下来用文艺的语言来说海德格尔的时间观是什么啦（大家都不容易，轻松点不好吗？）。 在谈海德格尔的时间观之前，我们先百度百科一下什么是时间观。时间观就是人们对时间概念的科学认识或哲学认识。从这句话中，你能看出什么？主体的人对时间的认识，也就是时间在不同的人那里的一种规定或者讲理解。是的，我主要是想阐述海德格尔这个人对时间的认识，也就是我是客观地来描述这种时间观，并主观的评价他的这种时间观。 历史发展到现在其实有很多不同的方式来界定这个时间观的问题，东方的，西方的；天人合一的，天人分离的；等等。这里，我想从科学哲学的角度来讲一下三种时间观（其中当然包括海德格尔的时间观）。第一，牛顿的绝对时间观。早在19世纪，牛顿在研究运动定律的时候，就建立了一套绝对时间观，也就是经典时间观。他认为时间是一个具有绝对恒定属性的物理参数，即时间具有不变性。第二，传统的时间观。这是人们根据感性最容易接受的时间观，它是以“现在”为时间的核心，时间是线性的流逝。“过去”是“现在”的消逝，“将来”是未知的“现在”。这其实是一种消极的时间观，好像过去的是消逝不见的，而将来无可预知的，只留下短暂的现在。这种观点很容易理解，也跟我们日常的习惯很相符，但是其实你仔细一想，这是不完全对的，为什么呢？因为——看下面将的第三种时间吧。第三，海德格尔的时间观，这是一个三维时间观。其实无论什么样的时间观，都包含有过去、现在和将来三者。但不同的是，在传统的时间观中三者是前后相继的线性结构，而海德格尔的时间性则是三维的立体结构，关键就在于它是以将来为其核心的。这是一个积极的时间观。“将来”不是线性的的“走出去”，而是“收回来”成其为可能之在。通常人们说，将来是我自己实现的――从潜能到现实，这等于假定，我有某种现成所与的固定本质，然后去实现它，这是在者状态的观点。在海德格尔看来，人作为存在是没有“本质”的，我们是纯然开放的可能之在，因此存在也是“潜能”，但这“潜能”是能在的能力，而不是具体的属性。那么，“先行”也就是“可能”也就是“将来”，那么我面向我的将来，就不是走向尚未的现在，而正是回到了本真的我自己。简而言之，按照海德格尔的时间观，“过去”就是客观的存在，“现在”是不断被抛弃的，而“将来”是时间的核心，不断召唤现在的迈进，去实现真正的自我。 呵呵，差不多了，我想分享的，也讲得差不多了。其实，海德格尔在《存在与时间》中，表明了其实存在就是时间。我想这本身就是一个高贵的阐述。 最后，我还想表达我本人对海德格尔的敬佩，一个我之前不了解，但是了解之后就不能不由衷地膜拜的哲学家——一个真正的哲学家。他和他的《存在与时间》都是“存在”。