美国学者威尔逊发表的论文

美国学者威尔逊发表的论文

威尔逊属于19世纪末、20世纪初西方行政学说的提出与创立时期的人物。 提出与创立时期：1887-1918 代表人物有：威尔逊、古德诺、泰勒、法约尔 1887年美国学者T.W.威尔逊发表了《行政管理学之研究》一文,主张政治与行政分离,建立一门独立的行政管理学科.威尔逊因此被誉为行政管理学的奠基人。

威尔逊对行政学的贡献如下：

（1）他最早主张建立一门独立的行政科学，开启了行政学的研究。 （2） 他提出的政治与行政分离的思想为现代文官制度奠定了理论基础。 （3） 他深刻揭示出公共舆论在监督现代政府管理方面的重要作用，并为公共舆论监督构建了一系列的运作原则。

托马斯·伍德罗·威尔逊（英语：Thomas Woodrow Wilson，1856年12月28日－1924年2月3日），出生于美国弗吉尼亚州，在佐治亚和南卡长大，苏格兰裔美国博士、文学家、政治家、美国第28任总统。

威尔逊少年时代就醉心于政治，四度出任英国首相的威廉·尤尔特·格莱斯顿是他心目中崇拜的英雄。威尔逊16岁进入戴维森学院，29岁获博士学位，30岁开始在大学任教。1902年发表的《美国人民史》被认为是其学术上的最高成就。同年威尔逊出任普林斯顿大学校长。1909年当选为新泽西州长。1912年总统大选中，由于西奥多·罗斯福和威廉·霍华德·塔夫脱的竞争分散了美国共和党选票，以美国民主党人身份当选总统。1883年，伍德罗·威尔逊进入约翰·霍普金斯大学研究生院，并在3年后获得历史与政治科学的哲学博士学位。博士论文为《议会制政府：对美国政治的研究》（Congressional Government:A Study in American Politics）。毕业后，先后在Bryn Mawr学院（1885-1888）和维思大学（1888-1890）任学术职。

1887年威尔逊发表论文

你好，亲《行政学之研究》 1887年威尔逊发表的()被称为是行政学的开端. 《行政学之研究》 威尔逊针对政治学的研究状况，提出应从行政学的角度来研究政府管理，论证了创立行政科学的必要性。在19世纪以前，政治学家都忙于就宪法、国家性质、主权的实质和地位、民权和合法特权及政府目的等政治学与法学领域的内容进行著书立说。

伍德罗·威尔逊于1887年发表了(A)，标志着行政管理学作为一个独立的领域加以研究。

A.《行政学之研究》

B.《政治与行政》古德诺，美国，1900

C.《行政学导论》怀特，美国，1926，首套行政学教材，确立了行政学学科体系

D.《行政学原理》魏毕劳，美国，1927

行政管理学就业方向：

行政管理专业的就业面比较广，既可以考公务员或事业单位，也可以在企业从事行政、人事等工作。

行政管理可以泛指一切企业、事业单位的行政事务管理工作。随着社会的发展，行政管理的对象日益广泛，包括经济建设、文化教育、市政建设、社会秩序、公共卫生、环境保护、公共建设等各个方面。

现代行政管理多应用系统工程思想和方法，以减少人力、物力、财力和时间的支出和浪费，提高行政管理的效能和效率。行政管理作为政府管理和企业管理的主要内容，具有全局性、统筹性，这就要求新一代的管理人员具备管理职能、协调职能和服务职能。

行政管理专业的主干课程包括：政治学原理、管理学原理、公共管理学(行政管理学)、法学概论(宪法与行政法)、公共经济学(政府经济学)、公共政策学、行政组织学、公共部门人力资源管理等。

美术学权威学者论文发表

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中国学者给美国发表论文

这是因为Nature上面要求的专业性比较高，而且一旦在上面发表过文章之后，就说明自己非常的有成就，同时这个专栏主要针对的就是一些西方的国家。

数学系张义堂教授声称，他已经解决了兰道·西格尔的零猜测，这引起了数学界的关注。数学的定义在数学中真的很少见，“迟来的大工具”，这是一个罕见的奇迹。成就引起了很多关注，因为数学是一门非常深刻的学科，要在数学上取得成功并不容易，而且要知道写已发表的文章需要更长的时间。许多人同时，由于缺乏耐心，也要放弃一半。

许多人不知道这种猜测有多令人兴奋，简单地说，如果兰道·西格尔的猜测推翻了黎曼的猜测，那么现代数学可能就是一切。数学课涉及的范围非常广泛，黎曼猜测是七种猜测之一物理学领域的伟大猜测，适用于世界上许多数学问题，如果黎曼猜想是一击，那么利用黎曼猜想解决世界数学问题的这一阶段将是一击，这将是所有物理学都是一个根本性的变化。

这是一个令人兴奋的消息，立即让很多人愿意尝试，许多人正在等待张义堂正式发布书面信息，在这个阶段，张义堂只是口头上实现了兰道·西格尔的猜测兰道·西格尔的猜测只是一种黎曼猜测，如果他相信的话，黎曼猜测就是验证。

兰道·西格尔的猜测实际上是零猜测，其本质是证明传统零区域中是否有任何零。黎曼猜测，除1/2的真实部分外，所有非微不足道的零功能都位于平行线上。从零开始。2013年，他在顶级数学杂志上发表了第一篇论文，表明部长们的数量是无限距离的。此后，在双重猜想方面取得了重大进展，震惊了数学界。后来，张义堂在朋友的推荐下，前往新罕布什尔大学数学和统计系担任助教和讲师，教授微积分、代数、质数理论等课程。最后，他回到了在学院的梦想。

因为他从小就很聪明，很爱思考，再加上良好的家庭氛围和家庭条件，以及他自身对学习的兴趣和以及对学习的钻研，自然就厉害了

因为他真的拥有很强的天赋，所以的话他能够发出如此多优秀的论文。

亚马逊发表的论文

哦不好意思,我现在已经毕业了.那论文早被我销毁了~

1970 年，关系型数据库之父 E.F.Codd 发表《用于大型共享数据库的关系数据模型》论文，正式拉开数据库技术发展序幕。以 Oracle、DB2、SQL Server 为代表的三大商业数据库产品独占鳌头，随后涌现出 MySQL、PostgreSQL 等为代表的开源数据库 ，和以 Amazon RDS 等为代表的云数据库，拉开百花齐放的数据库新序幕。

我们知道，云计算十年为产业转型升级提供了 历史 性契机，但变革仍在进行，随着云计算的普及，数据库市场发生根本性改变，云厂商打破传统商业数据库的堡垒，成为数据库领域全新力量。其中以连续六年入选 Gartner 领导者象限的亚马逊云 科技 为代表，我们一起探讨：为什么亚马逊云 科技 能始终保持其创新性？纵观云原生时代下，亚马逊云 科技 数据库未来还有哪些更多的可能性？

01 面对四大数据库发展趋势，亚马逊云 科技 打造五大数据库理念

后疫情时代下，加速了不少行业的业务在线化和数字化运营，企业对数据价值挖掘的需求越发强烈，亚马逊云 科技 大中华区产品部总经理顾凡详细介绍其中四大趋势：

一是伴随互联网、移动互联网的发展，电商、视频、社交、出行等新应用场景的兴起，不仅数据量大，对数据实时性要求极高，传统关系型数据库无法满足需求，因此驱动云原生数据库的出现。

二是开源数据库的广泛应用。

三是应用程序现代化对数据库提出更高要求，期待数据库拥有更高的性能、可扩展性、可用性以及降低成本，让开发人员专注于核心业务的应用开发，不用关注和核心业务无关的代码。

四是软件架构历经 PC、互联网、移动互联网，再到如今的万物互联时代，其中的迭代和转型正在驱动数据库选型的变化。

在此四大趋势下，伴随企业的业务量越来越大、越来越复杂，对数据库的要求越来越高。亚马逊云 科技 洞察客户需求，在打造云上数据库产品时提出五大理念：

一是专库专用，极致性能；二是无服务器，敏捷创新；第三是全球架构，一键部署；第四是平滑迁移，加速上云；第五是 AI 赋能，深度集成。

02 历经真实锤炼，五大数据库理念，持续赋能企业数智转型

顾凡表示，随着数据爆炸式增长，微服务架构与 DevOps 愈发流行的今天，一个数据库打天下的时代已然过去。我们需要在不同的应用场景下，针对不同的数据类型和不同的数据访问特点，为开发者和企业提供专门构建的工具。

所以亚马逊云 科技 提出 第一个核心数据库理念：专库专用 。在此理念下，推出针对关系数据、键值数据、文档数据、内存数据、图数据、时许数据、分类账数据、宽列等专门构建数据库的产品家族。

这些数据库产品均经历过亚马逊内部核心业务的真实锤炼，成绩斐然：

亚马逊电商当年是 Oracle 的客户之一，随着亚马逊电商的应用重构和业务体量发展，亚马逊电商决定将业务迁移到亚马逊云 科技 里。100 多个团队参与这庞大的迁移工作中，将亚马逊电商采购、目录管理、订单执行、广告、财务系统、钱包、视频流等关键系统全部从 Oracle 迁出来。2019 年，亚马逊将存储近 7500 个Oracle 数据库中的 75 PB 内部数据迁移到多项亚马逊云 科技 的数据库服务中，包括 Amazon DynamoDB、Amazon Aurora、Amazon ElastiCache，于是亚马逊电商成为亚马逊云 科技 在全球的“第一大客户”。

从 Oracle 切换到亚马逊云 科技 后，亚马逊电商节省了 60% 成本，面向消费者端的应用程序延迟降低 40%，数据库管理支出减少 70%。

以被誉为“亚马逊云 科技 历史 上用户数量增速最快的云服务”Amazon Aurora 为例，其拥有科媲美高端商业数据库的速度和可用性，还拥有开源数据库的简单性与成本效益，Amazon Aurora 让客户满足“鱼和熊掌兼得”需求。

据顾凡介绍，Amazon Aurora 可提供 5 倍于标准 MySQL 性能，3 倍于 PostgreSQL 吞吐量。同时提供高可用，可用区（AZ）+1的高可用，Global Databases 可完成跨区域灾备。可扩展到 15 个只读副本，成本只有商业数据库的 1/10。

医药企业九州通为药厂、供应商，搭建药厂、供应商、消费者提供供应链链条。其 B2B 系统的业务特点是读多写少，受促销活动、工作时间等影响，经常会出现波峰波谷落差较大的情况，读写比例在 7：2 或者 8：3。九州通采用 Amazon Aurora 后实现读写分离和按需扩展，整体数据库性能提升 5 倍，TCO 降低 50%。实现了跨可用区部署、负载均衡、自动故障转移、精细监控、按需自动伸缩等。

据权威机构预测，到 2022 年，75% 数据库将被部署或迁移至云平台。在这个过程中，亚马逊云 科技 是如何通过技术来帮助客户加速应用上云的？这离不开除了上述的“专库专用”外，以下四大理念：

第二个理念是无服务器、敏捷创新。 亚马逊云 科技 大中华区产品部数据类产品高级经理王晓野表示，企业业务总有波峰波谷之时，如何按照企业 80-90% 的业务峰值来规划数据库的存储容量和计算资源的话，将给应用带来一定的业务连续性的妥协和挑战。因此大多数企业都是按照峰值留有余地来选择数据库的计算资源，这将造成成本上的浪费。而 Serverless 数据库服务可完成无差别的繁复工作和自动化扩展。

Amazon DynamoDB 是亚马逊云 科技 自研 Serverless 数据库，其诞生最早可追溯到 2004 年，当时亚马逊电商作为 Oracle 的客户，尽管对于关系型数据库在零售场景的需求并不频繁，70% 均是键值类操作，此时倒逼亚马逊电商思考：为什么要把关系型数据库这么重得使用？我们可以设计一款支持读写、可横向扩展的分布式数据库吗？后来的故事大家都知道了，这款数据库就是 Amazon DynamoDB，并在 2007 年发表论文，掀起业界 NoSQL 分布式数据库技术创新大潮。

Amazon DynamoDB 可为大规模应用提供支持，支撑亚马逊自身多个高流量网站和系统，如亚马逊电商网站、亚马逊全球 442 个物流中心等。在亚马逊电商一年一度 Prime Day，光是针对DynamoDB API 的调用达到数万亿次，最高峰值请求达到每秒 8920 万次。由此可见，DynamoDB 拥有高吞吐、扩展性、一致性、可预测响应延迟、高可用等优势。

智能可穿戴设备厂商华米 科技 ，在全球 70 多个国家拥有近 1 亿用户。仅 2020 年上半年，其手表出货量超 174 万台，截止到 2021 年 2 月，华米 科技 的可穿戴设备累计记录步数是 151 万步，累计记录的睡眠时间是 128 亿个夜晚，记录心率总时长达 1208 亿个小时。如此庞大的数据同时必须保证极高的安全性和低延迟相应，如何保证稳定性是巨大的挑战。

DynamoDB 帮助华米 科技 在任何规模下都能提供延迟不超过 10 毫秒的一致响应时间。华米 科技 健康 云的 P0 和 P1 级别故障减少了约 30%，总体服务可用性提升了 0.25%，系统可用性指标达到 99.99%，为华为 科技 全球化扩展提供了有力的支撑。

最新无服务数据库产品是 Amazon Aurora Serverless V2 提供瞬间扩展能力，真正把扩展能力发挥到极致，在不到一秒的时间内，将几百个事务扩展到数十万的级别。同时在扩展时每一次调整的增量都是非常精细化的去管理，如果按照峰值来规划数据库资源，可实现大概90%的成本节省。目前 Amazon Aurora Serverless V2 在全球实现预览。

第三个理念是全球架构、一键部署。 在全球化的今天，如何支撑全球客户的业务扩展连续性、一致性、以最低延迟带给到终端客户上，对数据库提出新的挑战。

亚马逊云 科技 提供 Amazon Aurora 关系型数据库Global Database、Amazon DynamoDB、Amazon ElastiCache 内存数据库、Amazon DocumentDB 文档数据库都能利用亚马逊云 科技 的骨干网络提供比互联网更稳定的网络支撑，以一键部署的方式，帮助客户实现几千公里跨区域数据库灾备，故障恢复大概能在一分钟之内完成，同时跨区域的数据复制延迟通常小于一秒。

第四个理念是平滑迁移、加速上云。 目前，450000+ 数据库通过亚马逊云 科技 数据库迁移服务迁移到亚马逊云 科技 中，这个数字每年都在不断增长。亚马逊云 科技 提供 Amazon DMS、Amazon Database Migration Service 等工具让开发者和企业进行自助式云迁移。另外，对于迁移过程中可能会需要的支持，可通过专业服务团队和合作伙伴网络成员，为客户提供专业支持，还通过 Database Freedom 项目帮助客户降低他们的顾虑。

今年 11 月，最新产品 Babelfish for Amazon Aurora PostgreSQL 在全球和中国两个区域正式可用，可加速企业上云的迁移，实现让企业可以利用原有的技术栈、原有的 SQL Server T-SQL的人员可以利用到云数据库进行创新。

第五个理念是 AI赋能，深度集成。 我们观察到，ML 技术赋能数据库开发者，开发者无需具备机器学习专业知识，就可进行机器学习操作。在此潮流下，亚马逊云 科技 推出 Amazon Neptune，借由 Deep Graph Library 和 Amazon SageMaker 驱动图神经网络。

今年 8 月，Neptune ML 在中国正式可用，允许数据工程师不需要掌握机器学习的技能直接从图数据库里导出数据、转换格式、训练模型并发布，用 gremlin 语句调用训练成的模型在数据库里实现推理，进行欺诈检测，推荐物品。

目前，亚马逊云 科技 加速在中国区域服务落地，2021年至今新发布 60 多个数据库服务与功能。亚马逊云 科技 正是通过上述五大数据库理念，打造丰富的数据库产品家族，在全球智能化发展趋势下，为企业提供更快更好的数智服务，释放数据价值，并连续六年入选 Gartner 领导者象限，得到业界和客户的深度认可。