统计学的内涵精选(五篇)

序言：作为思想的载体和知识的探索者，写作是一种独特的艺术，我们为您准备了不同风格的5篇统计学的内涵，期待它们能激发您的灵感。

篇1

统计学研究的对象是数据，数据科学顾名思义也是以数据为研究对象，这产生一种直观的错觉，似乎数据科学与统计学之间存在某种与生俱来的渊源关系。Wu(1998)直言不讳，数据科学就是统计学的重命名，相应地，数据科学家替代了统计学家这个称谓。若此，那是什么促成了这种名义上的替代?显然仅仅因为数据量大本身并不足以促成“统计学”向“数据科学”的转变，数据挖掘、机器学习这些概念似乎就已经足够了。问题的关键在于，二者所指的“数据”并非同一概念，数据②本身是一个很宽泛的概念，只要是对客观事物记录下来的、可以鉴别的符号都可以称之为数据，包括数字、文字、音频、视频等等。统计学研究的数据虽然类型丰富，如类别数据、有序数据等定性数据，定距数据、定比数据等定量数据，但这些都是结构化数据;数据科学所谓的数据则更为宽泛，不仅包括这些传统的结构型数据，而且还包括文本、图像、视频、音频、网络日志等非结构型和半结构型数据，即，大数据。大数据(以半/非结构型数据为主)使基于关系型数据库的传统分析工具很难发挥作用，或者说传统的数据库和统计分析方法很难在可容忍的时间范围内完成存储、管理和分析等一系列数据处理过程，为了有效地处理这类数据，需要一种新的范式———数据科学。真正意义上的现代统计学是从处理小数据、不完美的实验等这类现实问题发展起来的，而数据科学是因为处理大数据这类现实问题而兴起的。因此数据科学的研究对象是大数据，而统计学以结构型数据为研究对象。退一步，单从数量级来讲，也已发生了质变。对于结构化的大规模数据，传统的方法只是理论上的(可行性)或不经济的(有效性)，实践中还需要借助数据挖掘、机器学习、并行处理技术等现代计算技术才能实现。

二、数据科学的统计学内涵

(一)理论基础

数据科学中的数据处理和分析方法是在不同学科领域中分别发展起来的，譬如，统计学、统计学习或称统计机器学习、数据挖掘、应用数学、数据密集型计算、密集计算方法等。在量化分析的浪潮下甚至出现了“metric+模式”，如计量经济学、文献计量学、网络计量学、生物统计学等。因此，有学者将数据科学定义为计算机科学技术、数学与统计学知识、专业应用知识三者的交集，这意味着数据科学是一门新兴的交叉学科。但是这种没有侧重的叠加似乎只是罗列了数据科学所涉及到的学科知识，并没有进行实质性的分析，就好似任何现实活动都可以拆解为不同的细分学科，这是必然的。根据Naur(1960，1974)的观点，数据科学或称数据学是计算机科学的一个替代性称谓。但是这种字面上的转换，并没有作为一个独立的学科而形成。Cleveland(2001)首次将数据科学作为一个独立的学科提出时，将数据科学表述为统计学加上它在计算技术方面的扩展。这种观点表明，数据科学的理论基础是统计学，数据科学可以看作是统计学在研究范围(对象)和分析方法上不断扩展的结果。一如统计学最初只是作为征兵、征税等行政管理的附属活动，而现在包括了范围更广泛的理论和方法。从研究范围的扩展来看，是从最初的结构型大规模数据(登记数据)，到结构型的小规模数据(抽样数据)、结构型的大规模数据(微观数据)，再扩展到现在的非(半)结构型的大规模数据(大数据)和关系数据等类型更为丰富的数据。从分析方法的扩展来看，是从参数方法到非参数方法，从基于模型到基于算法，一方面传统的统计模型需要向更一般的数据概念延伸;另一方面，算法(计算机实现)成为必要的“可行性分析”，而且在很多方面算法模型的优势越来越突出。注意到，数据分析有验证性的数据分析和探索性的数据分析两个基本取向，但不论是哪一种取向，都有一个基本的前提假设，就是观测数据是由背后的一个(随机)模型生成，因此数据分析的基本问题就是找出这个(随机)模型。Tukey(1980，2000)明确提到，EDA和CDA并不是替代关系，两者皆必不可少，强调EDA是因为它被低估了。数据导向是计算机时代统计学发展的方向，这一观点已被越来越多的统计学家所认同。但是数据导向仍然有基于模型与基于算法两种声音，其中，前文提到的EDA和CDA都属于基于模型的方法，它们都假定数据背后存在某种生成机制;而算法模型则认为复杂的现实世界无法用数学公式来刻画，即，不设置具体的数学模型，同时对数据也不做相应的限制性假定。算法模型自20世纪80年代中期以来随着计算机技术的迅猛发展而得到快速成长，然而很大程度上是在统计学这个领域之外“悄然”进行的，比如人工神经网络、支持向量机、决策树、随机森林等机器学习和数据挖掘方法。若响应变量记为y，预测变量记为x，扰动项和参数分别记为ε和β，则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与x之间的关系并对y做出预测，其中，f是一个有显式表达的函数形式(若f先验假定，则对应CDA;若f是探索得到的，则对应EDA)，比如线性回归、Logistic回归、Cox回归等。可见，传统建模的基本观点是，不仅要得到正确的模型———可解释性强，而且要得到准确的模型———外推预测能力强。而对于现实中复杂的、高维的、非线性的数据集，更切合实际的做法是直接去寻找一个恰当的预测规则(算法模型)，不过代价是可解释性较弱，但是算法模型的计算效率和可扩展性更强。基于算法的基本形式类似于非参数方法y=f(x，ε)，但是比非参数方法的要求更低yx，因为非参数方法很多时候要求f或其一阶导数是平滑的，而这里直接跳过了函数机制的探讨，寻找的只是一个预测规则(后续的检验也是基于预测构造的)。在很多应用场合，算法模型得到的是针对具体问题的解(譬如某些参数是被当作一个确定的值通过优化算法得到的)，并不是统计意义上的推断解。

(二)技术维度

数据科学是基于数据的决策，数据分析的本质既不是数学，也不是软件程序，而是对数据的“阅读”和“理解”。技术只是辅助数据理解的工具，一个毫无统计学知识的人应用统计软件也可以得到统计结果，但无论其过程还是结果都是可疑的，对统计结果的解释也无法令人信服。“从计算机科学自身来看，这些应用领域提供的主要研究对象就是数据。虽然计算机科学一贯重视数据的研究，但数据在其中的地位将会得到更进一步的加强”。不可否认，统计分析逐渐向计算机科学技术靠近的趋势是明显的。这一方面是因为，数据量快速膨胀，数据来源、类型和结构越来越复杂，迫切需要开发更高效率的存储和分析工具，可以很好地适应数据量的快速膨胀;另一方面，计算机科学技术的迅猛发展为新方法的实现提供了重要的支撑。对于大数据而言，大数据分析丢不掉计算机科学这个属性的一个重要原因还不单纯是因为需要统计软件来协助基本的统计分析和计算，而是大数据并不能像早先在关系型数据库中的数据那样可以直接用于统计分析。事实上，面对越来越庞杂的数据，核心的统计方法并没有实质性的改变，改变的只是实现它的算法。因此，从某种程度上来讲，大数据考验的并不是统计学的方法论，而是计算机科学技术和算法的适应性。譬如大数据的存储、管理以及分析架构，这些都是技术上的应对，是如何实现统计分析的辅助工具，核心的数据分析逻辑并没有实质性的改变。因此，就目前而言，大数据分析的关键是计算机技术如何更新升级来适应这种变革，以便可以像从前一样满足统计分析的需要。

(三)应用维度

在商业应用领域，数据科学被定义为，将数据转化为有价值的商业信息①的完整过程。数据科学家要同时具备数据分析技术和商业敏感性等综合技能。换句话说，数据科学家不仅要了解数据的来源、类型和存储调用方式，而且还要知晓如何选择相应的分析方法，同时对分析结果也能做出切合实际的解释②。这实际上提出了两个层面的要求:①长期目标是数据科学家从一开始就应该熟悉整个数据分析流程，而不是数据库、统计学、机器学习、经济学、商业分析等片段化碎片化的知识。②短期目标实际上是一个“二级定义”，即，鼓励已经在专业领域内有所成就的统计学家、程序员、商业分析师相互学习。在提及数据科学的相关文献中，对应用领域有更多的倾向;数据科学与统计学、数学等其他学科的区别恰在于其更倾向于实际应用。甚至有观点认为，数据科学是为应对大数据现象而专门设定的一个“职业”。其中，商业敏感性是数据科学家区别于一般统计人员的基本素质。对数据的简单收集和报告不是数据科学的要义，数据科学强调对数据多角度的理解，以及如何就大数据提出相关的问题(很多重要的问题，我们非但不知道答案而且不知道问题何在以及如何发问)。同时数据科学家要有良好的表达能力，能将数据中所发现的事实清楚地表达给相关部门以便实现有效协作。从商业应用和服务社会的角度来看，强调应用这个维度无可厚非，因为此处是数据产生的土壤，符合数据科学数据导向的理念，数据分析的目的很大程度上也是为了增进商业理解，而且包括数据科学家、首席信息官这些提法也都肇始于实务部门。不过，早在20世纪90年代中期，已故图灵奖得主格雷(JimGray)就已经意识到，数据库技术的下一个“大数据”挑战将会来自科学领域而非商业领域(科学研究领域成为产生大数据的重要土壤)。2008年9月4日刊出的《自然》以“bigdata”作为专题(封面)探讨了环境科学、生物医药、互联网技术等领域所面临的大数据挑战。2011年2月11日，《科学》携其子刊《科学－信号传导》、《科学－转译医学》、《科学－职业》专门就日益增长的科学研究数据进行了广泛的讨论。格雷还进一步提出科学研究的“第四范式”是数据(数据密集型科学)，不同于实验、理论、和计算这三种范式，在该范式下，需要“将计算用于数据，而非将数据用于计算”。这种观点实际上是将数据从计算科学中单独区别开来了。

三、数据科学范式对统计分析过程的直接影响

以前所谓的大规模数据都是封闭于一个机构内的(数据孤岛)，而大数据注重的是数据集间的关联关系，也可以说大数据让孤立的数据形成了新的联系，是一种整体的、系统的观念。从这个层面来说，将大数据称为“大融合数据”或许更为恰当。事实上，孤立的大数据，其价值十分有限，大数据的革新恰在于它与传统数据的结合、线上和线下数据的结合，当放到更大的环境中所产生的“1+1＞2”的价值。譬如消费行为记录与企业生产数据结合，移动通讯基站定位数据用于优化城市交通设计，微博和社交网络数据用于购物推荐，搜索数据用于流感预测、利用社交媒体数据监测食品价等等。特别是数据集之间建立的均衡关系，一方面无形中增强了对数据质量的监督和约束;另一方面，为过去难以统计的指标和变量提供了另辟蹊径的思路。从统计学的角度来看，数据科学(大数据)对统计分析过程的各个环节(数据收集、整理、分析、评价、等)都提出了挑战，其中，集中表现在数据收集和数据分析这两个方面。

(一)数据收集方面

在统计学被作为一个独立的学科分离出来之前(1900年前)，统计学家们就已经开始处理大规模数据了，但是这个时期主要是全国范围的普查登记造册，至多是一些简单的汇总和比较。之后(1920－1960年)的焦点逐渐缩聚在小规模数据(样本)，大部分经典的统计方法(统计推断)以及现代意义上的统计调查(抽样调查)正是在这个时期产生。随后的45年里，统计方法因广泛的应用而得到快速发展。变革再次来自于统计分析的初始环节———数据收集方式的转变:传统的统计调查方法通常是经过设计的、系统收集的，而大数据是零散实录的、有机的，这些数据通常是用户使用电子数码产品的副产品或用户自行产生的内容，比如社交媒体数据、搜索记录、网络日志等数据流等，而且数据随时都在增加(数据集是动态的)。与以往大规模数据不同的是，数据来源和类型更加丰富，数据库间的关联性也得到了前所未有的重视(大数据的组织形式是数据网络)，问题也变得更加复杂。随着移动电话和网络的逐渐渗透，固定电话不再是识别住户的有效工具变量，相应的无回答率也在增加(移动电话的拒访率一般高于固定电话)，同时统计调查的成本在增加，人口的流动性在增加，隐私意识以及法律对隐私的保护日益趋紧，涉及个人信息的数据从常规调查中越来越难以取得(从各国的经验来看，拒访率或无回答率的趋势是增加的)，对时效性的要求也越来越高。因此，官方统计的数据来源已经无法局限于传统的统计调查，迫切需要整合部门行政记录数据、商业记录数据、个人行为记录数据等多渠道数据源，与部门和搜索引擎服务商展开更广泛的合作。

(二)数据分析方面

现代统计分析方法的核心是抽样推断(参数估计和假设检验)，然而数据收集方式的改变直接淡化了样本的意义。比如基于浏览和偏好数据构建的推荐算法，诚然改进算法可以改善推荐效果，但是增加数据同样可以达到相同的目的，甚至效果更好。即所谓的“大量的数据胜于好的算法”这与统计学的关键定律(大数定律和中心极限定理)是一致的。同样，在大数据分析中，可以用数量来产生质量，而不再需要用样本来推断总体。事实上，在某些场合(比如社会网络数据)，抽样本身是困难的。数据导向的、基于算法的数据分析方法成为计算机时代统计学发展无法回避的一个重要趋势。算法模型不仅对数据分布结构有更少的限制性假定，而且在计算效率上有很大的优势。特别是一些积极的开源软件的支撑，以及天生与计算机的相容性，使算法模型越来越受到学界的广泛重视。大数据分析首先涉及到存储、传输等大数据管理方面的问题。仅从数量上来看，信息爆炸、数据过剩、数据泛滥、数据坟墓、丰富的数据贫乏的知识……这些词组表达的主要是我们匮乏的、捉襟见肘的存储能力，同时，存储数据中有利用价值的部分却少之又少或尘封窖藏难以被发现。这除了对开采工具的渴求，当时的情绪主要还是迁怨于盲目的记录，把过多精力放在捕捉和存储外在信息。在这种情况下，开采有用的知识等价于抛弃无用的数据。然而，大数据时代的思路改变了，开始变本加厉巨细靡遗地记录一切可以记录的数据。因为:数据再怎么抛弃还是会越来越多。我们不能通过删减数据来适应自己的无能，为自己不愿做出改变找借口，而是应该面对现实，提高处理海量数据的能力。退一步，该删除哪些数据呢?当前无用的数据将来也无用吗?显然删除数据的成本要大于存储的成本。大数据存储目前广泛应用的是GFS、HDFS等基于计算机群组的文件系统，它可以通过简单增加计算机来无限地扩充存储能力。值得注意的是，分布式文件系统存储的数据仅仅是整个架构中最基础的描述，是为其他部件服务的(比如MapReduce)，并不能直接用于统计分析。而NoSQL这类分布式存储系统可以实现高级查询语言，事实上，有些RDBMS开始借鉴MapReduce的一些思路，而基于MapReduce的高级查询语言也使MapReduce更接近传统的数据库编程，二者的差异将变得越来越模糊。大数据分析的可行性问题指的是，数据量可能大到已经超过了目前的存储能力，或者尽管没有大到无法存储，但是如果算法对内存和处理器要求很高，那么数据相对也就“大”了。换句话说，可行性问题主要是，数据量太大了，或者算法的复杂度太高。大数据分析的有效性问题指的是，尽管目前的硬件条件允许，但是耗时太久，无法在可容忍的或者说可以接受的时间范围内完成。目前对有效性的解决办法是采用并行处理。注意到，高性能计算和网格计算也是并行处理，但是对于大数据而言，由于很多节点需要访问大量数据，因此很多计算节点会因为网络带宽的限制而不得不空闲等待。而MapReduce会尽量在计算节点上存储数据，以实现数据的本地快速访问。因此，数据本地化是MapReduce的核心特征。

四、结论

（一）数据科学不能简单地理解为统计学的重命名，二者所指“数据”并非同一概念，前者更为宽泛，不仅包括结构型数据，而且还包括文本、图像、视频、音频、网络日志等非结构型和半结构型数据;同时，数量级也是后者难以企及的(PB以上)。但是数据科学的理论基础是统计学，数据科学可以看作是统计学在研究范围(对象)和分析方法上不断扩展的结果，特别是数据导向的、基于算法的数据分析方法越来越受到学界的广泛重视。

（二）从某种程度上来讲，大数据考验的并不是统计学的方法论，而是计算机科学技术和算法的适应性。譬如大数据的存储、管理以及分析架构，这些都是技术上的应对，核心的数据分析逻辑并没有实质性的改变。因此，大数据分析的关键是计算机技术如何更新升级以适应这种变革，以便可以像从前一样满足统计分析的需要。

（三）大数据问题很大程度上来自于商业领域，受商业利益驱动，因此数据科学还被普遍定义为，将数据转化为有价值的商业信息的完整过程。这种强调应用维度的观点无可厚非，因为此处是数据产生的土壤，符合数据科学数据导向的理念。不过，早在20世纪90年代中期，已故图灵奖得主格雷就已经意识到，数据库技术的下一个“大数据”挑战将会来自科学领域而非商业领域(科学研究领域成为产生大数据的重要土壤)。他提出科学研究的“第四范式”是数据，不同于实验、理论、和计算这三种范式，在该范式下，需要“将计算用于数据，而非将数据用于计算”。这种观点实际上将数据从计算科学中单独区别开了。

（四）数据科学范式对统计分析过程的各个环节都提出了挑战，集中表现在数据收集和数据分析这两个方面。数据收集不再是刻意的、经过设计的，而更多的是用户使用电子数码产品的副产品或用户自行产生的内容，这种改变的直接影响是淡化了样本的意义，同时增进了数据的客观性。事实上，在某些场合(比如社会网络数据)，抽样本身是困难的。数据的存储和分析也不再一味地依赖于高性能计算机，而是转向由中低端设备构成的大规模群组并行处理，采用横向扩展的方式。

篇2

    设计美学产生于工业革命以后,是一门立足于现代,在现代设计理论的基础上,结合传统的美学思想和审美理念发展起来的交叉性学科。它涉及的内容相当广泛,包含了功能之美,造型之美,工巧之美,内涵之美等与美学相关的各个方面。但就研究范畴而言,设计美学又不同于纯粹的美学思辨。设计美学是应用型美学,它强调的是以市场经济为导向,通过艺术与技术的巧妙结合,设计出符合现代人的审美标准和精神需要的产品。而传统的美学则侧重于纯粹的艺术方面,看重艺术家个人情感的表现[1]。虽然设计美学作为一门独立的学科确立于工业革命之后,但是设计美学的思想却是很久以前就存在的了,并且在中国古代就已经有着非常广泛的应用和体现。

    中国古代的设计美学注重抽象化与意境,这有别于西方注重写实和逻辑思维的设计美学。因此古代器物在制造时也会秉承“天人合一”的理念,用有形的东西传达无形的思想,借而抒发造物者的情感、志向,并且关注人与自然平等包容关系。以座椅为例,中国传统比较讲究意向与象征意义,手工也非常精细,会把重点放在椅子材料(木头等)的选用及装饰与做工等,以求更好地达到与自然结合的目的。而西方设计美学则强调实用功能的重要性,在设计的时候会把精力放在研究人的坐姿、椅子的尺寸、舒适度等具体问题上,以此来设计出更符合人体姿态的座椅。

    东西方设计美学的差异在文化、艺术、建筑等诸多领域也很明显。如,绘画。受中国古代设计美学的影响,中国古代画家推崇的是意境而非写实。因此他们并不是写生作画,往往是游览了名川大山之后凭借自己的记忆绘画,借画来表达自己的志向、心情。如果说中国画家重写意,那么西方画家则偏写实,看重的是技艺和逻辑。继承了西方设计美学的精华,他们的绘画一种是强调反映物或人在光影下自然逼真的写实画,一种是表现极强逻辑思维的抽象画。同样的设计思想在园林建造中也有所体现。中国的园林建造受到诗歌绘画的影响,追求诗情画意的境界,因此它们通常被设计的曲折含蓄,着重考虑景观在情感上给人的感受,力求“虽由人作,宛自天开”之境界。而西方的园林则过于强调结构、对称、比例,且多会采用轴线对称,以此表现强烈的节奏和逻辑感。

    不止这些,确切地说,凡是涉及到设计美学的领域,在东西方范围内,都有着不同的诠释和发展。但尽管如此,设计美学思想却是源于相同的出处——新石器时代。设计美学便是从那时起,伴随着人类历史走过了数千年,并一直指导着中国古代的设计。这些设计在历史的长河中保留下来,且璀璨至今,每一个都饱含了设计者聪颖的思想和辛勤的汗水。然而在这些优秀的器具中,中国古代灯具以现存数量众多,记载之详尽,且拥有着完整的发展体系和脉络,能够充分反映中国古代设计美学的本质内涵[2]。

    中国古代灯具起源于火的发现和人类照明的需要。随着科学技术的发展、设计美学思想体系的完善,灯具有了更广泛的作用和内涵。它们不仅仅是用作照明,更多的时候起到装饰的效果。所以古代的灯具也必须要符合设计美学标准,兼具功能和形式两方面才算得上是优秀的灯具。据考古资料记载,在春秋战国时期就已经有了成型的灯具出现。那个时期的灯具,受传统设计美学理论的影响,除了少量仿生、象形造型的铜灯以外,大多数灯具造型类似陶制盛食器“豆”。上盘下座,中间以柱相连。后来,由于青铜的发现、铸造技术的提高,灯具和其他器具一样,在美学价值上有了更深一步的发展。唐宋时期,更多的新材料被运用到灯具的制作中,于是出现了大量兼具实用功能和精美造型的灯具[3]。自那以后,灯具广为流传和发展。灯具的功能也随之完善,造型和装饰也更加贴近人们的审美标准、符合设计美学的规律。

    中国古代灯具能够反映每一个历史时期的装饰风格以及人们的审美观念,是设计美学体系发展的很好见证, 其蕴含的设计美学思想和观念值得我们深入研究。中国的设计美学思想包括很多内容,尤以功能之美、造型之美、工巧之美、内涵之美为代表。在营造灯具造型之美这方面,古代造物者最常用的一种方法便是模仿自然形态。因此古代的灯具通常是通过具体的形状来营造出一种情景交融的精神境界,通过虚与实、意与境的相互结合,使灯具本身具有较高的情思和理趣,从而表达人们内心祈求融入自然的美好愿望。如图1的十五连盏灯,产生于战国时期,是由青铜制成,以造型独特闻名于世。那个时期中国社会十分动荡,艺术家们的思维也很活跃,他们希望更好的描述自然,与自然融为一体,因此这样一款造型的灯具应运而生。该灯为树形,中间一树干直立于灯盘之上作为灯柱,前后各有十五个灯盏,灯的底座上刻着镂空的龙,底座靠近中心刻着两个小人。在灯架上也分别设计了玩耍嬉闹的猴子和小鸟。从远处看,俨然一幅人与自然和谐相处的画面。在造型的设计上,生动又富有情趣,灯盘的重复也表现出很强的形式美感。可以看出它倾注了当时人们最高的智慧——借助有形的物体传达无形的思想,表达了造物者渴望与自然和谐相处的美好愿望。而数字十五在文脉底蕴中也是蕴含着生命以及美好的向往的意思[4]。这件艺术品不仅在造型上构思巧妙,在功能和工艺的设计上也是匠心独运。灯盘高低错落,灯光可均匀地射向周围四方,使照明功能更加完备。在制作中,将工艺、雕刻等技术集于一身,手工精细,灯具连接处也吻合牢固。十五连盏灯将古代设计美学精华反映的淋漓尽致,在设计美学的各个方面都可作为典型的例子和代表。 当然,设计美学的内涵在其它灯具中也有非常显着的体现。以功能之美为代表,中国古代传统灯具的功能美学讲究“重己役物,致用利人”。强调器物是为人所用的,器物最本质的目的是更有利于人的生活,相当于现在设计所强调的“以人为本”。例如图2的汉代长信宫灯。这款灯具不仅在中国,乃至世界上都享有盛誉。该灯集各种美学内涵于一身,堪称“中华第一灯”。在造型美学上打破了传统青铜器具给人的笨重感觉,以宫女一手执灯为造型,含蓄温婉,整个形态极其优美自然。它在设计时比较注重概念,没有刻意追求严格的结构,将形象的东西抽象化,寓情于物,给人更加随和舒适的视觉感受和精神境界,与设计美学所追求的意境相吻合。在功能美学方面,除了基本的照明以外,还加入了蓄烟功能。设计原理是灯火的烟可积聚于器身内腔,然后从袖口排出,减少灯油的污染而保持空气清洁。其在功能方面做出的跨越,为以后的灯具设计提供了方向。它的制作工艺也是相当精湛。《考工记》中记载一个好的器物应该是“材有美,工有巧”的,就是说传统设计美学包括了材料的品质加上完美的技艺。从这件灯具高超工艺中就可看出造物者的审美观念。长信宫灯是通体鎏金的铜灯,整体由六个部分——头部、身躯、灯座、灯盘、右臂、灯罩组成,浇铸后合在一起。表面打磨得非常光亮,细腻,宫女的神态以及衣服袖子上的褶皱都栩栩如生,活灵活现,把工巧美学的内涵表现到极致。

篇3

【关键词】 马克思；人的本质；西方哲学

一、马克思人的本质思想的科学内涵

1．人的本质在其现实性上是一切社会关系的总和。在《关于费尔巴哈的提纲》中，马克思明确地指出：“费尔巴哈把宗教的本质归结于人的本质。但是，人的本质并不是个人所固有的抽象物，在其现实性上，它是一切社会关系的总和。”首先人的本质的规定性不是人的自然属性、生物属性，而是人的社会属性。社会是人的社会，人则是社会的人。人离不开社会，社会制约着人的存在，规定着人的本质。如果没有社会，人就失去了自己的本质，人就不成其为人。“人的本质是人的真正的社会关系”。其次人的本质不是由社会联系的某一方面决定的，而是由一切社会关系总和决定。把人的本质理解为社会关系的某一方面或者各种社会关系的机械的相加，都是片面的。只有以生产实践为基础，把人放到各种社会关系中作综合的考察，才能真正把握人的本质。同样应看到，处于不同关系的人的本质也必然是具体的、历史的、发展变化的。

2．人的本质在其类的区分上是劳动。马克思所阐述的人的类本质就是“自由自觉的活动”，即，劳动。所谓自由自觉的活动，就是指人的合规律性与合目的性的活动，就是主体按照自身的需要，价值取向亦即对于课题属性规律性认识所构成的目的而进行的感性物质活动。这种感性的物质活动，就是人的对象化活动，在哲学意义上，这种对象化活动就是劳动。首先劳动创造了人本身和人类社会。任何人类社会并不是从来就有的，而是自然界长期发展的产物。人和人类社会产生的内在机制，和现实基础是劳动，劳动是整个人类生活的一个基本条件。社会形成过程中，劳动起了决定性作用。其次劳动是人现实存在的根本前提。人必须通过自己的活动变革自然对象，创造属于人的产品。马克思认为：“劳动这种生命活动，这种生产活动本身对人说来不过是满足热爱的需要即维持肉体生存需要的手段。”人的生命的延续、发展首先需要通过劳动获取生存资料，这是人活动的首要目的，也是人存在的根本前提。

3．人的本质在其自然属性上是其需要。马克思认为人的需要是人进行生产和结成社会关系的动因，人们所以进行生产，是为了生活的需要。需要推动了劳动的发生，促使社会关系在劳动过程中得到发展，随着需要的不断满足，社会关系不断扩大、发展。可以说，社会关系的发展是随着需要的增长实现的，从这一角度看，人的需要是人的本质，它是人其他特性产生的前提条件。人在满足需要的过程中改造原有的需要，产生出新的需要，给劳动以新的动力，从而不断地使任何社会得以发展变化，因此，人的需要又是人的自我发展的内在确证和根据。

4．人的本质从相对于群体的个人而言人的本质又在于其独特性与个性。马克思指出：“人是一个特殊的个体，并且正是他的特殊性使他成为一个个体，成为一个现实的的、单个的社会存在物。”个人有独特的思考和感知活动，人由于自己的特殊性而成为一个个体，称为单个的社会存在物。在马克思看来，个人及其个性是在社会和社会关系中得以表现、实现和确立的。“个人怎么表现自己的生活，他们自己就是怎样。因此他们是什么样的，这同他们的生产是一致的――即和他们生产什么一致，又和他们怎么生产一致。”所以，处于不同社会现实中的人，必然具有不同的社会关系，也就必然具有各自的个性。

二、马克思人的本质思想对传统西方传统哲学的发展

篇4

关键词：1奇数 ， 2偶数， 3对立性， 4 同一性 ， 5哲理整小数， 6 哲理整性质，7对立统一，8派生子集合， 9为什么1+1=2？等等

1、奇数与偶数的对立性和同一性（理性地认识奇数与偶数这对拥有哲学和数学意义的矛盾）：

如果从自然辩证法（现代哲学）、数学角度出发去认识奇数与偶数这一对矛盾，偶数能被2整除、奇数不能被2整除的传统理论，只谈了差异、排斥与对立的一面，换言之，仅仅涉及到了奇数与偶数（矛盾）的对立性，没有涉及到奇数与偶数（矛盾）的同一性与差异中的共性，很显然是非完整的理性认识、带有片面性，…，如果奇数与偶数是一对带有数学意义的哲学矛盾，则这一矛盾的两个方面不仅具有对立性与不同性、而且还存在着同一性与差异中的共性，如果存在着差异中的共性与同一性，必须探索寻求科学依据，不能凭空而论，自然辩证法（现代哲学）和辩证数值逻辑共同发现：在数值逻辑公理系统中，派生子集合，即小数0.5，1.5，2.5，3.5，4.5，5.5，6.5，……，…的绝对值比其他普通小数的绝对值整装（不要被它小数性质的现象、假象所迷惑），因而从系统的发展变化的过程中差别、产生分化出来、占据整数的位置（即派生子集合），充当“整数”，体现其哲理整性质，为奇数能被2哲理整除提供科学依据，为奇数与偶数这一对哲学矛盾提供同一性的科学依据，因此，自然辩证法（现代哲学）为怎样正确回答为什么1+1=2？这一数学真理开辟了前进道路、指明了前进方向，所以，偶数能被2整除，奇数不能被2整除确着实能被2哲理整除，不仅存在着对立性，尤其存在着共性与同一性，即异中之同、差异中的共性，换言之，奇数与偶数存在着同一性、存在着相反相成对立统一的辩证关系，奇数与偶数不仅是拥有数学意义的矛盾，更是一对拥有哲学内涵的矛盾，那么当然需要辩证认识与辩证推理，当然更需要自然辩证法（现代哲学）的指导与哲学专家的鼎力支持，…。

2、哲理整小数及其哲理整性质：

我们将小数0.5，-0.5，1.5，-1.5，2.5，-2.5，3.5，-3.5，4.5，-4.5，5.5，-5.5，……，…以及它们的哲理整性质统称为哲理整小数，…。

何为哲理整性质？：即其他普通小数的绝对值比哲理整小数的绝对值更零散，换言之，哲理整小数的绝对值比其他普通小数的绝对值“整装”，这一相比较而言而得到的“整装”性质与整数的整装性质构成异中之同、差异中的共性，我们将这一差异中的共性与同一性称之为哲理整性质，尽管二者是相对而言的，然而亦是一个客观存在，它为奇数能被2哲理整除提供了客观上的科学依据，这是自然辩证法的重大发现和自然辩证法的重大胜利！这是世界观的认识问题，很显然，哲理整小数具有相互矛盾的双重性质：其一是哲理整性质、其二是普通小数的性质，惟独哲理整小数拥有哲理整性质，其他普通小数并不具备哲理整性质，特此说明，…。

3、哲理整小数的哲学与数学意义：

哲理整小数的哲学与数学意义：它揭示着奇数与偶数相反相成对立统一，为奇数与偶数提供同一性，为奇数能被2 哲理整除、为数学真理为什么1+1=2？提供科学依据，奇数与偶数是一对既属于哲学范畴又属于数学范畴的综合矛盾，整数与哲理整小数为偶数能被2整除、为奇数能被2哲理整除提供完整科学依据，单纯的数学角度去认识似乎无法正确理解与接受，相反相成，老子先生早在两千多年前就提出来了，即相反的事物拥有同一性，奇数与偶数这对哲学矛盾也不例外，哲理整小数的哲学与数学意义主要是为奇数能被2哲理整除、为奇数与偶数相反相成对立统一提供科学依据，即为奇数与偶数提供了哲学意义的同一性，自然辩证法（现代哲学）为完整数学真理指明了前进方向！这是自然辩证法（现代哲学）的重大胜利！

4、哲理整小数拥有哲理整性质的科学依据和其来源：

很显然，哲理整小数具有相互矛盾的双重性质：其一是哲理整性质、其二是普通小数的性质，分数有分数单位，1/2是最大的分数单位，那么则0.5是最大的小数单位，最大的小数单位“0.5”以及辩证数值逻辑中派生子集合为哲理整小数具有哲理整性质提供科学依据，因而，偶数能被2整除、奇数不能被2整除，如果将其极端绝对化了排斥掉了奇数与偶数二者的同一性，即如果排斥掉了奇数能被2哲理整除的性质，就要阻碍完整数学真理向前发展与突破，导致不可思议，千百年来数学基础数值逻辑自身的发展史充分地证明了这一点，偶数能被2整除，奇数不能被2整除的传统理论没有回答为什么1+1=2？，这是因为奇数不能被2整除，理论上无法直接承认、接受2是数学公理；这也是算术（经典数论）的一大遗憾，尽管高深的数理逻辑具有无穷无尽的力量与作用，由于它不能完全彻底取代数值逻辑的巨大意义与作用，因此偶数能被2整除，奇数不能被2整除的传统理论只把完整的数学真理认识了一半（仅仅涉及到了矛盾的对立性），另一半，即同一性，奇数能被2哲理整除亦很重要与必要，…。

5、奇数与偶数存在着对立性与同一性的辩证关系以及蕴含着深刻哲学意义的数学真理为什么1+1=2？：

本文将奇数与偶数这一对具有数学内涵下的哲学矛盾简单的归纳为：偶数能被2整除，奇数不能被2整除确着实能被2哲理整除，奇数与偶数不仅存在着对立性，而且还存在着共性和同一性，即异中之同，差异中的共性，偶数能被2整除、奇数能被2哲理整除就是异中之同，差异中的共性与同一性(偶数能被2整除、奇数不能被2整除就是指二者差异、排斥与对立性)，因此说，奇数与偶数（整数与哲理整小数）二者存在着相反相成、对立统一的辩证关系，它揭示着2是数学公理系统的首要公理，自然辩证法、数学二位一体，辩证统一，这是世界观的认识问题，有什么样的世界观就有什么样的认识论、方法论，为什么1+1=2？我们的回答既简单又深刻：偶数能被2整除，奇数不能被2整除确着实能被2哲理整除，奇数与偶数相反相成对立统一、拥有对立性与同一性，2是数学首要公理，是啊！它真的既简单又深刻，它简单的表面上看似是小学生的基本知识，但它深刻地不可思议、不可理喻、难以理解与接受，世上有那么多的为什么，为什么迄今为止还没有数学真理为什么1+1=2？出笼？是它客观上根本不存在还是我们地球人类没有对它形成理性认识？本文对此进行了探索性地回答，不妥之处敬请谅解，…。

参考文献

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篇5

义（P>0.05）。316L不锈钢组的早期凋亡率高于含铜不锈钢组，差异有统计学意义（P

316L不锈钢更利于血管内皮细胞的黏附及增殖，并可以降低血管内皮细胞的早期凋亡率。

[关键词] 含铜不锈钢； 血管内皮细胞； 黏附； 增殖； 细胞凋亡

[中图分类号] R 783.5 [文献标识码] A [doi] 10.7518/hxkq.2013.01.005 在正畸治疗中，支抗控制贯穿于整个治疗过程，是治疗成败的重要因素之一[1]。微种植体的支抗作用

是通过种植钉与骨界面的组织学机械锁结和骨结合，从而抵抗一定限度内的矫治力[2]。在种植体愈合过程

中，新生血管的形成早于成骨活动的开始[3]。血管内皮细胞合成和分泌的调节因子具有调控成骨细胞趋化、增殖及分化的功能[4]。而细胞的生物学行为受生物材料自身性能的影响[5]。因此，不同种植材料很可能会影响种植体-骨界面血管内皮细胞的生物学性状。中国科学院金属研究所研发的含铜不锈钢具有良好的抗菌性能和生物相容性，能有效预防种植体周围细菌感染的发生[6-7]。本实验旨在观察含铜不锈钢对血管内皮细胞黏附、增殖及凋亡情况的影响。

1 材料和方法

1.1 材料

1.1.1 细胞株 人脐静脉内皮细胞株EA.hy926由中国医科大学中心实验室提供。

1.1.2 实验材料 316L不锈钢为医用级不锈钢，成分：Cr18%，Ni12%，其余为Fe。含铜不锈钢（316L-

Cu），成分：Cr18%，Ni12%，Cu4%，其余为Fe，材料由中国科学院金属研究所提供。

1.1.3 主要试剂和设备 DMEM、甲基噻唑基四唑（methyl thiazolyl tetrazolium，MTT）、二甲基亚砜（di-methylsulfoxide，DMSO）、胰蛋白酶（Sigma公司，美国），胎牛血清（杭州四季青生物有限公司），吖啶橙

（上海化学试剂公司），Annexin V-FITC凋亡检测试剂盒（北京宝赛生物技术有限公司），荧光倒置显微镜（Nikon公司，日本），流式细胞仪（BD公司，美国），

自动酶标检测仪（Tecan公司，奥地利）。

1.2 方法

1.2.1 试件的制备 将含铜不锈钢和316L不锈钢制备成两种规格试件。一种为直径10 mm、厚2 mm，各15片，用于黏附实验和增殖活性检测；另一种为直径25 mm、厚2 mm，各5片，用于制备浸提液。上述材料经超声清洗、干燥，高温高压（33 MPa、121 ℃）灭

菌处理后备用。

1.2.2 浸提液的制备 将直径25 mm、厚2 mm的两种不锈钢材料置于6孔培养板中，按试件表面积与培养液之比为3 cm2·mL-1加入DMEM培养液，置于37 ℃培养箱内，浸泡72 h后收集浸提液。

1.2.3 黏附和增殖活性检测 将直径10 mm、厚2 mm的两种不锈钢试件置于无菌24孔板中。用0.25%胰蛋白酶消化处于对数生长期的血管内皮细胞，制备成密度为每毫升2×104个的细胞悬液，接种到各材料表面，静置3 h后，从各孔板侧壁缓慢加入DMEM培养基1 mL。标准条件下分别培养1、2、3 d后，将两种材料各取出2片，PBS冲洗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氯化钙分色。在荧光显微镜下观察细胞在不同材料表面的黏附情况，随机选取上、下、左、右、中5个视野拍照并计数。用MTT法检测两种材料表面血管内皮细胞的增殖活性。在培养1、2、3 d后，分别取出两种不锈钢材料各3片，PBS冲洗后，置于一预先加入DMEM培养液的新24孔板内。每孔加入5 mg·mL-1的MTT试剂80 μL，继续培养4 h后，弃培养基，每孔加入450 μL DMSO，37 ℃下静置2 h，待蓝紫色结晶物彻底溶解后，振荡10 min。将每孔中的液体按每孔150 μL吸入96孔板中，用酶标仪读取吸光度值（A值）（波长490 nm），实验重复3次。

1.2.4 流式细胞术检测细胞凋亡率 将浓度为每毫升2×105个的血管内皮细胞接种于3块6孔板中，分别设计为含铜不锈钢组、316L不锈钢组和对照组。培养24 h后，用浸提液置换孔板中的培养液，对照组用新培养液置换，继续培养24 h。用0.25%胰酶消化细胞，1 000 r·min-1下离心后重悬，制成单细胞悬液，分别加入Annexin V-FITC和PI，避光反应15 min，用流式细胞仪检测各组细胞凋亡率。

1.3 统计学方法

采用SPSS 17.0统计软件对实验数据进行分析，数据以x±s表示，对黏附在材料表面的细胞数及增殖活性采用t检验进行分析，对细胞凋亡率采用方差分析，P

2 结果

2.1 荧光显微镜观察结果

荧光显微镜下，细胞呈多角形，铺路石样排列（图1）。在培养1、2 d后，含铜不锈钢组材料表面黏附的内皮细胞数明显多于316L不锈钢组（P0.05）（图2）。

2.2 MTT法检测细胞增殖活性

培养1、2 d时，含铜不锈钢组A值高于316L不锈钢组（P0.05）（图3）。

2.3 流式细胞仪检测结果

各组细胞均以正常细胞为主，凋亡细胞在各组间分布不均。316L不锈钢组早期凋亡的血管内皮细胞多于含铜不锈钢组和对照组（图4）。

2.4 细胞凋亡率的测定

316L不锈钢组、含铜不锈钢组、对照组的细胞凋亡率分别为5.23%±0.35%、1.96%±0.18%、1.45%±0.15%。经统计学分析，两种不锈钢组与对照组相

比，细胞凋亡率间差异有统计学意义（P

种不锈钢组相比，细胞凋亡率间差异有统计学意义（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 讨论

微种植体支抗在正畸临床应用中较传统支抗方式相比，具有稳定、舒适、不依赖于患者配合等优点，提供了一种相对稳定的口内强支抗。目前使用的微种植体材料，一般为纯钛、钛合金及不锈钢种植体。钛的生物相容性较好，骨结合能力强，但其材质较脆，易折断。不锈钢与钛相比，具有良好的延展性和强度，穿透能力强，可抵抗一定程度的旋转力，降低种植体折断的风险。但在临床应用中，种植体周围炎的发生而导致种植体松动、脱落已成为微种植体失败的重要原因之一[8]。本实验中应用的

含铜不锈钢是一种集结构与功能于一体的新型生物医用材料。含铜不锈钢在体内会释放微量的铜离子，经证明能有效地杀灭引起种植体周围炎的常见致病菌[7]，因此是一种极具开发潜力的微种植体材料。

种植体植入后起初被凝血块包绕，随后成骨细胞分化并参与骨形成[9]。骨形成是骨内微环境中血管

内皮细胞、成骨细胞和破骨细胞之间共同作用的结果[10]。相关研究表明：血管内皮细胞合成的血管发

生因子能促发丝裂原反应，在骨结节的形成中发挥重要作用[11]。同时，血管内皮细胞释放的内皮素-1

可结合成骨细胞膜上存在的相应受体，从而刺激骨形成[12]。而血管内皮细胞分泌的一氧化氮可通过旁

分泌的形式作用于破骨细胞，抑制其骨吸收功能[13]。

以上结果提示：血管内皮细胞合成和分泌的调节因子对成骨细胞及破骨细胞均具有调控作用。此外，种植体的愈合过程必须依赖充分的血供，血管内皮细胞形成的新生血管为氧气、营养物质及代谢废物的运输提供通道。因此，血管内皮细胞为种植体界面的愈合提供了良好的生物学基础。

血管内皮细胞在种植材料表面的黏附情况，直接影响到其增殖、分化以及在种植体-骨界面愈合中的作用。本实验通过吖啶橙染色，在荧光显微镜下观察、比较血管内皮细胞在两种不锈钢材料表面的黏附情况。其原理为：吖啶橙能与活细胞中双螺旋DNA结合，形成发绿色荧光的复合物。在共培养1、2 d后，含铜不锈钢组表面黏附的内皮细胞多于316L不锈钢组。Barbucci等[14]等研究表明：含有Cu2+的透明质酸复合物对血管内皮细胞的迁移和黏附具有促进作用。此外，MTT检测结果也显示，含铜不锈钢组细胞的增殖活性高于316L不锈钢组。分析原因可能是含铜不锈钢富铜相中的铜以Cu2+形式溶出，对血管内皮细胞的增殖产生影响[15]。

增殖和凋亡两者的动态平衡维持着组织的正常形态和功能。不同的合金材料由于成分、金相等差异，在析出金属离子的种类上有所不同，对黏附其表面细胞的影响也各有差别[16]。Annexin V作为检测细胞早期凋亡的灵敏指标之一，其原理为：细胞凋亡早期，细胞膜中的磷脂酰丝氨酸（phosphatidylse-rine，PS）由脂膜内侧翻向外侧。Annexin V能与外侧的PS特异性结合，标记早期凋亡的细胞。本研究通过流式细胞仪检测血管内皮细胞早期凋亡率，结果发现，316L不锈钢组的细胞凋亡率高于含铜不锈钢组，两者差异有统计学意义（P

本实验仅从细胞水平研究含铜不锈钢对血管内皮细胞黏附、增殖及凋亡的影响，而析出的Cu2+与血管内皮细胞的具体作用机制则有待于从分子水平进一步探究。

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