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本文目录

1. 3.纤维素难以溶解和熔融的原因是什么
2. 单位建立会计信息系统有哪几种模式 ,各自适应的范围是什么
3. 读书到底有什么用

一、3.纤维素难以溶解和熔融的原因是什么

临近年末，各行各业又到了盘点过去12个月成就与遗憾的时候。作为《自然》的姐妹出版物，《科学美国人》近期与世界经济论坛一起，召集了一个由国际顶尖技术专家组成的小组，评选出了2019年的“十大新兴技术”。

相较于专业的科学刊物《自然》，《科学美国人》的定位更偏向于科普刊物，更加大众化。这本杂志并不采用类似《自然》杂志同行评审的方式审查稿件，而是提供一个公开论坛，呈现科学理论和科学新发现，其受众包括企业主、高级经理人、决策者和意见领袖，与《自然》的学术受众形成互补。

因此，这次评选的2019十大新兴技术也并不纯粹是学术领域最先进、最前沿的成果，还注重其与当前产业的结合。本次评选的标准包括以下问题：提名的技术是否有产生巨大社会和经济利益的潜力?他们能改变当前的生产方式吗?它们是否仍处于开发的早期阶段，但吸引了研究实验室、公司或投资者的大量兴趣?他们可能在未来几年取得重大进展吗?

经过4次虚拟会议，技术专家们评选出了以下10项近年内可能会迅猛发展的新兴技术：

生态环境是近年来的热点话。其中，塑料垃圾已经成了威胁世界生态的一大因素。根据世界经济论坛的数据，2014年，全球生产了3.11亿吨塑料，预计到2050年这一数字将增长2倍。然而，只有15%的塑料得到回收，剩下的大部分被焚烧、填埋，甚至直接被丢弃在大自然中。

由于传统的塑料难以降解，它们可能在自然环境中存在数百年，如果被投入海中，问题将更加严重——它们可能被海洋生物误食，再通过食物链进入人类体内。根据奥地利维也纳医科大学对志愿者粪便的观察，推测每人每年吃下约7.3万片微塑料。

塑料危机迫在眉睫，可能会推动生物可降解塑料产业的大发展，打造“循环”塑料经济。

所谓生物可降解塑料，就是指以淀粉等天然物质为基础在微生物作用下生成的塑料，其来源和转化的结果都是生物质。和从石化产品中提取的化学塑料一样，生物塑料也由聚合物(长链分子)组成，这些聚合物在液态时可以模压成各种形状。

早前的研究集中在如何用玉米、甘蔗或废油脂、食用油制成塑料，然而，其产物通常难以具备传统塑料的机械强度和视觉特性，因此难以大规模应用。不过，转机已经出现。最近科学家们开始研究如何用纤维素和木质素(植物中的干物质)生产塑料，以克服上述缺点。

纤维素和木质素是地球上最丰富的有机聚合物，是植物细胞壁的主要成分。

其中，木质素单体是由芳香烃环(aromatic rings)组成的，而芳香烃环也是在部分传统塑料提供机械强度的结构。木质素在大多数溶剂中不溶解，但研究人员找到了用离子液体将其与木材和木本植物分离的方法。类似于真菌和细菌的基因工程酶可以将溶解的木质素分解成其成分。

目前，业界已经聚焦这一突破，包括伦敦帝国理工学院旗下公司在内的不少生物技术公司都在这一领域投入了巨大力量。可以预计，只要解决成本和用地用水问题，这一产业将迎来爆发式的增长。

在工业、医学等领域，机器人已经在被广泛使用，但是这离人们对机器“人”的设想仍有很大差距。

不过，近年来人工智能(AI)技术的发展，让人类有机会把千百年来积累的心理学和神经科学知识转化成算法，让机器人不仅能识别声音、面孔和情绪，还能对复杂的语言和非语言线索做出合适反应。除此以外，他们未来还能人类进行“眼神”交流。总体而言，机器人正越来越像“人”，和人交流的能力越来越强。

因此，社交机器人具有良好的发展前景。事实上，相关产业已经初具规模。例如，软银机器人推出的“小辣椒”(Pepper)机器人已经出货超过1.5万。这种机器人已经可以识别人脸和基本的人类情感，能通过“胸部”的触摸屏进行对话，在全球各大酒店、机场、购物场所为客户提供引导和交流服务。

技术专家们对社交机器人产业增长的信心，还来自一个特殊领域——养老。全世界多个地区的老龄化趋势都在加强，这是机器人应用的绝佳领域，不少公司都盯着这块香饽饽。此外，消费领域和育儿领域也都有社交机器人存在的空间。

根据《科学美国人》预计，2018年，全球消费型机器人的销售额估计达到56亿美元，到2025年底，这一市场将增长到190亿美元，每年将售出6500多万台机器人。

作为一个小众领域，光学行业的技术突破似乎没多少人关心，但事实上，相关产品的应用一直和我们生活息息相关。比如说，传统的玻璃切割和玻璃弯曲技术很难造出微小镜片，因此，手机摄像头的镜片为了对焦准确而堆叠起来后，让手机难以继续轻薄化。另外，显微镜等高级光学工具也受到了这种困扰。

工程师们发现了一种用金属取代玻璃，制造光学仪器的神奇方法。这种技术需要用到极薄的金属板，厚度小于1微米，在它的表面，工程师用纳米级别的工艺添加由不同的凸起和凹陷、穿孔。

当入射光线照射到这些位置时，光的偏振、强度、相位、方向等性质就会发生变化。通过精确定位纳米尺度的物体，就能确保金属材料发出的光具有选定的特征。这种“金属镜片”的最突出特点就是很薄，工程师完全可以用几个金属壳堆叠在一起做成小型元器件。

过去1年，科研人员在这一技术上取得了一项重大的技术突破，解决了新镜片的色差问题。这个问题来源于白光通过一个典型透镜成像时，不同波长的光线有不同的折射率，使不同的色光有不同的传播光路，从而呈现出因不同色光的光路差别而引起的像差。

新的金属镜片通过精确射击，可以将白光中所有波长的光线聚焦在同一点上，除了这种金属镜片本身无色差外，类似产品还有帮助其他产品纠正色差的潜力，可以消除图像扭曲、模糊、散光等问题。

更重要的是，除了减小光学元件尺寸外，金属化最终还会降低光学元件的成本。据悉，这种小型金属透镜完全可以用现成的半导体工业设备制造。这无疑是其被选为年度十大新兴技术的一大原因。

目前的问题是，以现有的技术，要精确地将纳米尺度的物件布置在厘米级别的芯片上，成本还是很高。同时，金属镜片暂时还无法做到玻璃透镜那么有效地透光。

在未来几年里，金属镜片可能会先取代玻璃镜片在一些小型简易设备——如内窥镜成像设备和光纤——中使用。这已经足够吸引人，至少谷歌和三星在这方面都已加以研究。

几十年前，科学家们发现了一类特殊的蛋白质，它可能是从癌症到神经退行性等一系列重疾的重要原因。

这种蛋白叫“固有无序蛋白质”(IDPs)，是一种无序蛋白质。所谓无须，是指它与细胞中常见的具有刚性结构的蛋白不同，没有稳定三维结构。因为没有稳定的状态，IDP经常作为“组件”，参与其他的各种生物反应，如DNA转录等。

研究成果表明，这种松散的结构使得IDP具有易结合、空间优越性和高度协调性的生物学优势，能够在关键时刻(如细胞对压力的反应)将各种各样的分子聚集在一起。然而，当它们的错误表达时，也可能造成细胞的变化，各种重疾将接踵而至，包括一些癌症和阿尔茨海默症都被认为与其相关。

尽管发现了相关机理，但在此之前，科学家对此是束手无策的。因为目前使用的大多数药物需要把稳定的蛋白质结构作为标靶，而IDP留给药物发挥作用的时间不够长，一些众所周知的可能致癌的无序蛋白质——包括c-Myc、p53和k-ras——都太难以捉摸了。

不过，2017年，这种情况出现了变化，法国和西班牙的科学家发现，经FDA批准的名为三氟哌啶(trifluoperazine，用于治疗精神疾病和焦虑症)的药物，可以抑制在胰腺癌中起作用的无序蛋白NUPR1。这一结果证明，瞄准并攻击处于“模糊”状态的IDP是可能的。

在此后的研究中，科学家大规模筛选评估了数千种药物。他们发现其中有不少可以抑制c-Myc的药物，还有一些分子可以作用于β-淀粉样蛋白等与阿尔茨海默病等疾病有关的IDP。

这一发现引发了产业界的热情。如今，生物技术公司IDP Pharma正在开发一种蛋白抑制剂，用于治疗多发性骨髓瘤和小细胞肺癌;Graffinity Pharmaceuticals公司已经识别出了一种小分子，可以靶向作用于阿尔茨海默病病理相关的tau蛋白;Cantabio制药公司正在寻找小分子来稳定参与神经变性的IDP。

为了养活世界上不断增长的人口，全球化肥的使用量势必要加大。但传统化肥不仅效率不高，而且对环境有巨大损害。

过去农民施肥就2种方法，要么是往田地里喷洒氨水、尿素等物质，给作物补充氮元素;要么播撒碳酸钾或其他矿物颗粒，在与水反应时生成磷。但是用这2种方法，效率非常低，只有相对较少的一部分营养物质进入植物体内。剩下大量的氮会以温室气体的形式进入大气，而磷会流入水域，导致藻类等生物过度生长，造成经济损失。

在这种情况下，新型肥料应运而生。

过去，农业科学家们发明了一种被称为缓释肥料。他们把氮、磷和其他所需营养物质按照一定配比做成小胶囊，胶囊外壳的存在，减缓了水和内部营养物质结合的速度和营养物产物从胶囊中逸出的速度，让作物有时间充分吸收。

今年的新研究更进一步，将“缓释”变成了“控释”，也就是可控释放——通过复杂的材料和制造技术制作调整外壳，使得营养物质可以随土壤温度、酸度或湿度的变化而释放。目前这一技术已经有了初步成果，例如海法集团推出的控释肥料和温度挂钩，当气温升高时，作物生长速度和肥料释放速度同步提升。

业内人士普遍表示，在未来的“精准农业”中，控释肥料是不可或缺的一环。按照设想，控释肥料将结合数据分析、人工智能和新型传感器等技术精确投放，从而提高作物产量，最大限度地减少养分的过度释放。不过，由于其他几项技术需要大量资金投入，需要较长时间，控释肥料可能是未来几年最先兴起的环节。

在电影《王牌特工》中有一个场景，当主角带上高科技眼镜后，原本空荡荡的房间内就坐满了人，而在场的这些“人”实际上都是在远方的人投射的虚拟形象，这就是典型的远程呈现场景。

就像Skype和FaceTime等视频通话应用从商业领域进入大众市场，大规模多人在线游戏从根本上改变了人们在互联网上的互动方式一样，协作式远程呈现技术可能会改变人们在商业内外的虚拟互动方式。

想象一下，一群人在世界不同的地方流畅地互动，甚至能够感受到彼此的触摸。这种协同远程呈现可能会改变未来人们的生活方式，使物理位置变得无关紧要。

若干领域的进展使这一前景成为可能。首先是AR/VR技术渐入佳境，根据前瞻产业研究院整理的数据，高端VR设备市场近年持续增长，VR技术也开始由个人应用向工业、教育、医疗、零售等行业的企业级应用渗透。

其次，全球正飞快建设5G网络，未来的数据传输能力得以保障，而且没有延迟时间。新技术的应用将使VR产品的延迟减少近10倍，网络效率提高100倍，为消费者远程感受场景提供保障。远程传输不可能完成消除延迟，但是预测性AI算法可以弥补这一缺陷。

此外，创新者还在完善远程交互的相关技术，比如触觉传感器，让人们能够感受到他们控制的机器人触摸到什么。

《科学美国人》表示，远程呈现技术所需的一切都已准备就绪，相关产业将在3到5年内迎来变革式发展。例如，微软等公司在技术上下功夫，预计到2025年，这些技术将支撑一个价值数十亿美元的产业。

据世界卫生组织统计，每年约有6亿人食物中毒，42万人死亡。而疫情爆发后，调查人员还要花几天到几周的时间来追踪源头。在此期间，更多的人可能会因此受害，许多食物可能会被不加分辨地处理掉。

要减少乃至杜绝食物中毒和食物浪费现象，区块链技术的应用至关重要。

区块链是一种分布式记账系统，它的分录按顺序记录在存储在多个地点的计算机上多个相同的“分类账”中，这种冗余布置使得篡改任何一本“账簿”，都不会对整个系统的记录造成影响，从而创建了一个高度可信的交易记录。

通过将种植者、分销商和零售商集成在一个公共链上，就能创建一套关于给定食品在端到端供应链中的可信路径记录。有了这项记录，零售商、餐馆等可以立即将受污染的食品从流通中移除，精准销毁有问题的库存商品。

早前，IBM已经研发出了基于区块链的云平台——IBM Food Trust，而且已经有大型销售商采用，比如家乐福、沃尔玛、山姆会员店、艾伯森公司、史密斯菲尔德食品公司等。在一项测试中，沃尔玛在几秒钟内查出了一件“受污染”商品的来源，这在过去可能要花几天时间。

福岛之后，全世界的人对核能闻之色变，许多国家的核电项目下马，核能技术发展陷入低谷。但是，随着近年来碳排放之类的问题热度渐起，核能作为清洁能源的典型，其发展重新被提上了议程。

过去几十年，主流轻水反应堆的原理是将二氧化铀的小颗粒堆积在由锆合金包裹的长圆柱棒内。锆可以让芯块中裂变释放的中子穿过，从而维持核裂变反应的延续。

问题是，如果控制失效导致锆过热，它会与水发生反应产生氢气，而氢气会爆炸。这种情况导致了世界上最严重的2起反应堆事故——1979年美国三里岛发生的爆炸和部分熔毁，以及2011年日本福岛第一核电站发生的爆炸和辐射泄漏都是因为这个原因。

目前，核能巨头西屋电气和法玛托姆都在开发所谓的耐事故燃料，降低燃料过热的几率，即使过热也只会产生很少，甚至不会产生氢气。有一种方向是改进锆合金包裹层，减少反应。还有的企业试图用不同材料取代锆和二氧化铀。

据报道，这种新技术并不需要对现有的反应堆做大幅改动，因此可以从现在开始逐步投入使用。不过，《科学美国人》提到，美国的核电已经被叫停，德国等许多发达国家也有重重限制。要让新一代核电技术开花结果，可能要靠俄罗斯和中国做表率。

俄罗斯还在部署其他安全措施;国有企业俄罗斯国家原子能公司(Rosatom)最近在国内外安装了较新的“被动”安全系统，即使核电站断电、冷却剂无法有效循环，这些系统也能抑制过热现象。西屋电气和其他公司也在其最新设计中加入了被动安全特性。

还有制造商在试验“第四代”反应堆模型，该模型使用液态钠或熔融盐代替水来转移裂变产生的热量，从而消除了产生危险氢气的可能性。据报道，中国计划在今年将一座示范性氦冷反应堆接入电网。

根据软件公司Domo的数据，2018年，全世界人每分钟会在谷歌进行388万次搜索、在YouTube上观看433万个视频、发送159362760封电子邮件、发布47.3万条推特、在Instagram发布4.9万张照片。

据估计，到2020年，全球每人每秒将产生1.7MB的数据，全年就是418MB。以世界人口78亿计算，这么下去，目前存储0和1的磁性或光学数据存储资源将在1个世纪内耗尽。此外，运行数据中心需要消耗大量的能量。简而言之，我们将面临严重的数据存储问题，随着时间的推移，这个问题只会变得更加严重。

有一种听上去很神奇的存储技术正在发展：基于DNA的数据存储。

DNA是生命信息存储的材料，它由长链的核苷酸A、T、C和g组成，按照不同排序存储数据。无论是对其进行常规排序(读)、合成(写)和精确复制，都相当简单。另外，DNA的稳定性也足够高，比如说，现在的人还能对50多万年前的化石进行完整基因组测序。

真正值得关注的是DNA的存储容量。DNA能以远超过电子设备的密度，精确、大量地存储数据。例如，根据哈佛大学学者早前发布在《自然材料》杂志的计算结果，大肠杆菌的存储密度约为每立方厘米1019字节。也就是说，一个边长约1米的DNA立方体就可以很好地满足全世界目前1年的存储需求。

这一设想不只停留在理论上，2017年，丘奇在哈佛大学的团队采用了CRISPR技术，将人类手的图像记录到大肠杆菌的基因组中，之后又成功读取，准确率超过90%。近期，华盛顿大学和微软研究院联合开发了一套系统，可以自动书写、存储和读取DNA编码的数据。

当前，如果要与传统电子存储方法竞争，读写DNA的成本需要进一步降低。不过，即使DNA存储无法快速普及，它也几乎肯定会被用于某些特定行业。

过去几年间，风能、太阳能设备成本直线下降，全球对降碳的重视程度日益提高，促使全球发电结构发生了巨大变化。据美国能源情报署(EIA)的数据，10年间，美国可再生能源发电量翻了1番。而在未来2年，风能、太阳能和其他可再生能源仍是电力组合中增长最快的部分。

现在人们面临的问题是，没有与之相适应的储能方法。

当前主流的清洁能源发电手段，都相当不稳定。以年为尺度，风电春秋冬发电多，夏季发电少，太阳能夏秋发电多，春冬发电少;以天为尺度，风电早晨傍晚发电多，中午午夜发电少，太阳能白天发电多傍晚和晚上不发电。

这样的特性，如果不经处理接入电网，就给电网带来巨大的不稳定性，夏季用电多，风电跟不上，晚上用电多，太阳能发电亦无法满足需求。

因此，必须先把不稳定不持续的一次能源先通过积累存储送进储能系统，再通过适合电网运行的方式接入电网。

几十年来，抽水蓄能是世界主要的大规模蓄能方式之一。其原理非常简单，就是造水库。当发电量较高，电力充足时，开动抽水机把水抽到处于较高位置的水库。等到需要发电时开闸放水，水流经过沿途的涡轮，带动涡轮旋转发电。这种方法原理简单，而且行之有效，但是有大问题，一是造水坝很贵，二是对地形依赖大，很难普及。

因此最近一两年，朝电池技术攻关成为业界新热点。EIA称，到2019年2月，美国公用事业规模的蓄电池储能规模已经从10年前的区区几兆瓦跃升至866兆瓦。据伍德麦肯锡估计，从2018年到2019年，储能市场增长了1倍，而从2019年到2020年将增长2倍。

锂电池技术将成为未来5-10年能源行业新风口，这是业内的共识。届时，我们或许可以看到，锂电池系统能够储存4-8个小时的能量，足够将白天太阳能发的电供应给傍晚的用电高峰期。

问题在于，这可能就是锂离子电池的极限了。要让可再生能源在发电系统中真正扛大梁，必须有更好的储能系统和更强的调动能力，科学家必须实现对锂离子电池技术的超越。

目前可能的方向包括液流电池和氢燃料电池。目前业界有不少公司正在攻关，还有一些已经拿到了投资，但遗憾的是，暂时没有可以大规模量产使用的成品呈现出来。EIA称，到2017年底，美国只部署了3套大规模的流电池储能系统，而公用事业规模的氢动力系统仍处于示范阶段。

不过，随着全球减排的压力越来越大，在可再生能源市场发展的推动下，储能技术进步和火热是板上钉钉的事。

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二、单位建立会计信息系统有哪几种模式 ,各自适应的范围是什么

一、手工会计信息系统(15世纪~至今)

其核心是会计恒等式、会计循环、会计科目表、分录和账簿。该模式可追溯到13、14世纪威尼斯商人的借贷记账法,后由意大利数学家、近代会计之父卢卡·帕乔利经过6年调查研究和整理,于1494年11月10日出版了《数学大全》一书。该书共分5部分:(1)算术和代数;(2)商业算术的应用;(3)簿记;(4)货币和兑换;(5)纯粹和应用几何。其中,论述复式簿记的是第3卷第9部第11篇《计算与记录详论》①。它是人类历史上关于复式簿记的最早文献,标志着近代会计的开始。该模式一直延用至今。其缺点是:处理会计数据易出错、效率低、信息孤岛、丢掉了非财务信息。

二、电算化会计信息系统(20世纪50年代~至今)

电子计算机应用于手工会计信息系统之中,即为电算化会计信息系统模式,该模式正逐步取代手工会计信息系统。1946年2月14日,由美国政府和宾夕法尼亚大学合作开发的世界上第一台电子计算机ENIAC在费城公诸于世。1954年美国通用电气公司第一次使用计算机计算职工工资,从而引起了会计处理的变革,标志着电算化会计信息系统模式的开始。电算化会计信息系统横向扩展,最后形成整个企业管理信息系统,纵向发展并按职能结构可分为“会计信息处理系统、会计管理信息系统、会计决策支持系统”②。

1.会计信息处理系统(AIPS,Accounting Information Processing System)

又称会计核算信息系统或财务会计电算化,其中包括财务系统:总账、报表、工资、固定资产、成本、存货核算、应收账款、应付账款、财务分析等;还包括业务系统:采购、库存、销售。AIPS处于成熟应用阶段,目前相关研究重点是电子商务和ERP。

(1)电子商务。20世纪80年代EDI(电子数据交换)得到发展,90年代以后基于Internet的电子商务也得到广泛应用,他们的特点是改变了业务系统中询价、采购、支付、销售、配送等指令的处理平台,不但迅速快捷,而且基于网上的这些业务活动会被自动采集,自动生成财务数据,企业对外实时报告也成为可能。

(2)ERP。企业资源计划ERP的概念产生于20世纪90年代初,由美国加特纳公司(Gartner Group Inc.)提出。AIPS相当于ERP中的会计子系统,但二者产生的途径不同,这是由于不同的企业,出于技术和管理水平的限制,采取两种不同的循序渐进的道路进行信息系统建设所致的:一是,部分企业从使用易学易用的AIPS开始,再扩展到生产制造、客户关系管理,过渡到面向供应链管理的ERP,典型的软件产品是中国的用友、金蝶等;二是,部分企业走MRP、MRPII、ERP的开发应用之路,典型的软件产品是北京利玛、德国SAP R/3等。制造资源计划MRPII的概念起源于1977年9月,由美国生产管理专家怀特提出,MRPII“主要侧重对企业内部人、财、物等资源的管理”,其软件功能相当于AIPS系统加上生产制造系统(含物料需求计划MRP)。ERP在MRPII基础上扩展了管理范围,把供应商的制造资源、企业内部的制造活动、客户需求整合在一起,形成企业一个完整的供应链,并对供应链上所有环节如计划、采购、库存、生产制造、分销、财务、运输、人事管理、质量控制、产品数据等进行有效管理。第二种途径应该是信息系统建设的主流途径,因为它符合首先应记录发生的经济业务、再由业务信息自动生成会计信息的自然流程。

2.会计管理信息系统(AMIS, Accounting Management Information System)

又称管理会计电算化,它以计算机为工具,利用AIPS提供的会计核算数据,运用统计学、计量经济学、运筹学等数学模型,建立各种会计管理模型,进行会计管理。例如,利用时间序列或回归分析方法进行成本性态分析、成本预测、销售预测;利用边际分析、线性规划、概率统计等方法进行本量利分析,进行生产品种和数量决策、定价决策、经济订货量决策;筹资及最佳货币持有量决策、长期投资决策和敏感性分析等。20世纪50年代,计算机在经济订货量等库存管理模型中的应用,标志着AMIS应用的开始,应用效果主要取决于领导者重视程度和会计人员知识结构等因素。有人也将AMIS划分在会计决策支持系统ADSS中。

3.会计决策支持系统(ADSS,Accounting Decision Support System)

决策支持系统,是指利用数据和模型帮助决策者去解决半结构化、非结构化问题的交互式计算机系统。DSS主要分为:传统决策支持系统、智能决策支持系统、新决策支持系统和综合决策支持系统几种。

(1)传统决策支持系统。20世纪70年代初,美国人莫顿(Morton)在《管理决策系统》一文中首先提出DSS的概念,并在20世纪80年代得以迅速发展。传统决策支持系统,实质上是管理信息系统提供的数据库和运筹学提供的模型库相结合的产物,辅助决策者进行定量分析。

(2)智能决策支持系统。专家系统(ES,Expert System)兴起于20世纪60年代末,并于20世纪80年代得到了广泛发展,其核心由推理机、知识库和数据库组成,它利用专家知识、推理的方法,像人类专家一样解决特定领域的实际问题。ES与传统的DSS几乎同时兴起,并各自平行发展起来,ES辅助决策者进行定性分析。20世纪90年代初,传统决策支持系统与专家系统相结合,形成了集定量分析、定性分析于一身的智能决策支持系统,提高了辅助决策能力。

(3)新决策支持系统。20世纪90年代中期,兴起了三种互相独立又相互关联的决策支持新技术,即数据仓库(DW,Data Warehouse)、联机分析系统(OLAP,On Line Analytical Processing)、数据挖掘(DM,Data Mining)。DW、OLAP、DM相组合,就形成了新决策支持系统,包括基于数据仓库的DSS;基于数据仓库和联机分析系统的DSS;基于数据仓库、联机分析系统和数据挖掘的DSS。

数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、反映历史变化的数据集合。不同于普通数据库的事物处理,数据仓库是一种存储技术,侧重于存储和管理面向决策主题的数据,用于决策分析。它将数据库的数据按决策需要重新组织存储,包含大量历史、当前、综合数据,为用户提供辅助决策的随机查询、综合数据、随时间变化的趋势分析信息等。联机分析系统,侧重于把数据仓库中的数据进行多维分析,如切片、钻取、旋转等,并转换成辅助决策信息。数据挖掘,是使用统计、神经网络、机器学习等方法,对数据仓库或数据库中的数据进行挖掘分析,从中提取隐含的、以前未知的有用信息并用它来进行辅助决策。数据挖掘广泛应用于商业、银行、电信、统计局、地质勘探、税务等部门。

(4)综合决策支持系统。把数据仓库、联机分析系统、数据挖掘、数据库、模型库、专家系统结合起来,就形成了综合决策支持系统。

(5)会计决策支持系统ADSS。ADSS是DSS在会计领域的应用。AMIS可归入ADSS中,除了AMIS之外,还有财务状况分析专家系统,例如美国人理查德·希克斯和罗纳德·李开发的VP专家系统、北京用友通宝公司的《用友通宝财务报表分析专家系统》。还有审计决策支持系统,例如美国的NAARS系统,可以指导审计人员如何形成审计观点;例如珠海中普公司的计算机辅助审计软件《中岳通用审计系统》,运用计量经济学方法建立财务数据的数学模型,由系统从数据的突变点直接找出可能存在的疑点,使得疑点分析及查证功能具有智能化,辅助确定审计重点。还有审计专家系统,它可以评价内部控制的分析检查的结果,判断内部控制的强弱,给出实质性测试的范围、重点,提高审计效率、降低审计风险。另外,沃尔玛利用数据挖掘工具研究销售数据仓库,以分析顾客的购买习惯。也有人尝试在审计和实证会计研究中使用数据挖掘。

电算化会计信息系统的弊端主要表现为:(1)尽管提高了工作效率,但它仍是手工会计系统的翻版,核心仍然是会计科目表、分录、账簿。即使是ERP,其中的会计子系统仍保留了人工会计的特质;(2)系统仅记录了组织中的部分业务事件,即仅记录了影响组织资产、负债、所有者权益变动的会计事项,忽略了许多业务细节;(3)系统仅记录了会计事项的部分数据,即会计事项的货币计量结果,丢掉了许多非财务信息;(4)系统严重依赖于会计科目表,只按照会计科目表来组织数据以编制会计报表,用户不能从多个角度探究、分析会计事项的货币计量结果。另外,会计科目表给系统的维护也带来了困难,修改科目表影响信息的记录、过账、结账、试算平衡,也影响前后期会计数据的一致性;(5)提供的会计报表不实时,缺乏时效性。报表信息过于综合,既不能满足用户的个性化需要,也使许多用户不易理解,使用效果受到限制;(6)会计系统与其他业务部门的系统数据存储重复,造成冗余甚至不一致,特有的借贷记账法也是造成数据不一致的原因。

针对上述弊端,人们探寻了新的会计信息系统模式,本文将其划分为准现代会计信息系统和现代会计信息系统。

三、准现代会计信息系统(20世纪60年代末~至今)

现行财务会计是价值法,会计信息主要属于价值信息,并通过通用报表将信息传递给使用者。1969年美国会计学家索特发表了《构建基本会计理论的事项法》一文,全面阐述了以事项法(Event Approach)为基础所形成的基本会计理论。所谓事项是指可观察的、可以用会计数据来表现其特征的具体活动、交易和事件。事项法认为,会计的目标在于提供与各种可能决策模型相关的、不经过加工汇总的原始事项,由使用者从中选择并在自己的决策模型运用。因为,一套通用的价值信息并不能满足所有使用者的决策需要、加工后的价值信息可能失真、单一货币计量丢掉了非财务信息。因此会计事项信息系统应具有强大的数据库,包含大量基础数据以反映组织活动的全部事项,事项具有的多重属性会计都要反映,而不只局限于价值量。

事项会计的思想,理论上克服了电算化会计信息系统中的诸多弊端,但由于缺乏可操作性,不得以它仍然要记录会计分录,主张重构会计报表以方便从会计报表演绎出相关事项,获取更多的辅助决策信息。由于未能摆脱会计科目表、分录等核心内容,因此本文称其为准现代会计信息系统。

计算机数据管理技术经历了人工管理(1946~20世纪50年代中期)、文件系统(20世纪50年代后期~20世纪60年代中期)、数据库系统(20世纪60年代后期)三个阶段。数据库系统又经历了第一代网状、层状系统(1969-),第二代关系数据库系统(1970-),第三代以面向对象模型为主要特征的数据库系统(1990-)。

数据库会计的理论模型可以追溯到1939年,由戈茨(Goetz)提出,该系统是保存最原始状态的数据,以便数据可以按照最切合每一个用户需求的形式进行组织。20世纪60年代末数据库系统产生后,许多学者,包括Colantoni(1971)、Liebarman(1975)、Everest(1977)等人,尝试将数据库技术应用于该理论模型,建立储存强大的、分解的、多计量属性数据的会计信息系统。遗憾的是,在建立数据模型时,主要按传统会计模式的数据逻辑模型组织数据,利用数据库技术对数据进行更多的分类操作;只描述与复式记账会计体系有关的数据,未能用先进的数据结构描述会计处理的对象本身,以便系统能产生更多的视图。因此,本文也将其称为准现代会计信息系统。

四、现代会计信息系统(1982年~至今)

1982年7月,美国密歇根州立大学会计系教授麦卡锡(McCarthy)在《会计评论》上发表了题为《REA会计模型:共享数据环境中的会计系统的一般框架》的论文,提出了REA模型,标志着现代会计信息系统模式的开始。REA表示资源(Resources)、事件(Events)、参与者(Agents),后来加入了地点(Location),变成了REAL模型。REAL是以业务流程重组为基础或前提的事件驱动处理模式,它采集业务事件(例如采购订货、验收材料、支付货款),以及事件涉及的资源(例如材料、现金)、参与者(例如公司职员、供应商、银行)、发生时间和地点等原始的未经处理的详细数据,存放于包含事件表、资源表、参与者表和地点表的集成数据库中,通过报告工具生成用户所需的视图,包括财务信息和非财务信息,输出可以是固定格式的,也可以由用户自己定义。系统中可以不再有日记账、分类账、会计科目、分录等元素。

随着数据库、网络技术的发展,尤其是20世纪90年代REAL模式在美国学术界、实务界受到相当关注。1994年Denna和Jasperson对捕鱼、钢铁和石油生产过程用REAL建模;1997年Geers和McCarthy把REAL应用于供应链和工作流任务数据建模也获得成功;1994年IBM公司用REAL原理开发了IBM工资系统;普华永道会计师事务所1997年对REAL模式作一定折中后建立了在大型数据库中迅速获取数据的Geneva系统。虽然实务中仍有问题有待研究,例如数据存储量大、通用与用户化视图的生成问题、与传统会计准则冲突等问题。但REAL模式是理论最完善、研究最系统、变革力度最大、成果最多的一种创新模式,极有可能成为未来会计信息系统的主流模式。

REAL的核心是集成,集成业务处理、信息处理、实时控制和管理决策。它不仅仅局限于财务管理,而是面向整个企业管理,从详细记录最原始经济业务事件的属性或语义表述于数据库中开始,而不是从记录经过人为加工后的会计分录开始,其基本元素不再是科目、分录、账簿。充分利用信息技术并克服了电算化会计信息系统的弊端,因此称其为现代会计信息系统。

三、读书到底有什么用

1、你一定要知道，读书对成长的意义

2、一直以来对喜欢读书人十分敬佩，地铁上看到读书的人总会多看一眼，浮躁的时代，已经很少看到读书的人，所以我格外看好这类稀有物种。

3、我个人一直明白读书的意义，也尝试去读书，但结果总是差强人意，并没有什么效果和收获，因为我总是很快预览完一本书，也从不带着大脑边读边思考。后来才知道读书也是有技巧的，慢慢改进了阅读方式，才提高了阅读质量。

4、据我观察，热爱读书的人活得都不错，因为能沉下心读书的人肯定可以沉下心做好其他事情。热爱读书的人都可以独立思考，在职场很受欢迎。你现在的气质里，藏着你走过的路，读过的书，爱过的人。

5、当我们是个小白的时候，一定多读书，多向牛人学习。

6、今晚罗胖用直播形式校招，这是史无前例的校招新方式。我看到中途发现确实有干货，于是分享到群里，把我认为有价值的东西分享给别人，可是公司的CFO来了一句：少听鸡汤真的会好很多。

7、很多人说不要看成功人的鸡汤，我个人觉得，成功人必有成功的理由，适当学习他们的优点，听听他们踩过的坑，这样对我们的成长一定有帮助。自己弱，就应该向强者学习。至少我们应该对这个世界抱有好奇心，我们要看看优秀人如何看待这个世界，自己又是如何看待的，相互对比，扩展思维，提高自己。

8、我们中国人就喜欢模仿别人，但我们也会模仿超越别人。

9、至少我看完罗胖直播之后受益匪浅，在“职场教育”、“公司管理”、“个人升级”三方面有了很大的收获。虽然罗胖全程黄段子不断，但我们也要吸取其中的精华。

10、读书也是一样的道理，我们要抱有好奇心，去探索这个世界不同人的不同想法。

11、如果你半夜醒来发现自己已经好长时间没有读书了，而且没有任何负罪感的时候，你就必须知道，你已经堕落了。真的不是说读书有多伟大、多了不起，而是读书这个行为意味着你没有完全认同这个世界，你还有不满，你还有追求，你还在寻找另一种可能和另一种生活方式，你想通过读书来探索别人眼中的世界，通过读书来丰富自己。

12、读书，是这个世界上成本最低的升值方式。我们用廉价的钱买到了别人一辈子的心血，想想都赚了。知道出版一本书的不容易，你就会明白一本书的价值。我们心中所有的疑惑，都可以在相应的书本中找到答案。

13、看着我做ppt很low，就选择读ppt相关的书，先系统地看一遍理论知识，然后实践操作，最会总结思考。所有技能都可以用这个套路去学习。

14、一、读书一定要精读，一字一字去读

15、浮躁的时代，很多人已经没有耐心读书了，更何况一字一字去读。我个人认为，一切速度、略读、跳读都是耍流氓，除非你读的书是娱乐消遣类型的，那些有深度的书一定要一字一字地读，才能理解其中的真谛，走马观花的阅读，只能自我安慰读了很多书，其实没什么卵用。

16、我之前读的几本书，很难懂的书，以我的理解能力，读一遍真的没有什么卵用，所以我选择一遍又一遍地读，直到我读懂为止，这个“读懂”可能只是我理解的读懂，也许还有很多我并没有想到的论点。不是说难懂的书就要放弃，要迎难而上，攻克了这本难懂的书，效果相当于读了很多书。所以有时候“死磕”是一种优秀品质。

17、我发现一个现象，现在的老板很看重员工的独立思考能力，人云亦云，别人怎么来，你就怎么来，这样很容易淹没在人群中，没有出人头地的日子。读书的时候也一样，不能完全认可作者的所有观点，要有自己思考，读完一章就要提出很多问题，甚至可以微博@作者，把自己的观点发给他讨论讨论，或者和读过此书的人议论议论，这样才能把一本书读透。

18、我是写作的受益者，所以我极力推荐大家养成写作的习惯。写作不是为了让每个人都成为作家，而是提高逻辑思维、语言表达能力和拓展人脉的最佳方式。读书就如吃饭，写作就如拉屎，吃完饭就要消化拉屎，拉完屎就要吃饭填充饥饿；读完书就要写作总结输出，写完文章就要继续读书积累输入。这样的良性循环对于成长的意义很大，也可以说是输出倒逼输入。

19、前提是我们对这个世界抱有好奇心，有了饥饿才会寻找食物，有了提高自己的欲望，才会读书学习。相辅相成，就看你选择什么样的人生。

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