应用模型
应用模型的概念
应用模型那点事儿：让高科技变得接地气朋友们，今儿咱们来聊聊一个听起来挺高大上，但其实跟咱们生活息息相关的东西——应用模型。
别慌，我保证用咱们都能听懂的大白话，把这玩意儿给整明白了。
啥是应用模型？简单来说，应用模型就像是咱们做饭用的菜谱，或者是开车用的导航地图。
它啊，就是把一堆复杂的想法、数据、规则啥的，给打包整理好，变成一个咱们能看得懂、用得上的工具。
这样，咱们在解决问题、做决策的时候，就能有个现成的“套路”跟着走，省事儿又高效。
应用模型咋来的？这玩意儿可不是天上掉下来的，得靠咱们聪明的大脑和勤劳的双手去创造。
科学家们、工程师们，还有各行各业的专家们，他们会根据实际需求，把各种知识、经验、技术融合在一起，然后像搭积木一样，一点点地构建出这些应用模型。
这些模型啊，有的简单，有的复杂，但都是为了解决特定的问题而生的。
应用模型能干啥？嘿，这应用模型的本事可大了去了！它能帮咱们预测天气，告诉咱们明天是穿短袖还是羽绒服；它能分析市场趋势，让咱们在投资的时候心里有数；它还能优化交通路线，让咱们上班下班不堵车……总之啊，只要咱们能想到的问题，都有可能找到对应的应用模型来帮忙解决。
应用模型跟我有啥关系？关系大了去了！咱们每天用的手机、电脑、智能家电，背后都有应用模型在默默支撑。
比如，你手机上的语音助手，它能听懂你的话、回答你的问题，靠的就是语音识别和自然语言处理这两个应用模型的功劳。
再比如，你网购的时候，网站会根据你的浏览记录推荐商品给你，这也是应用模型在发挥作用呢！结尾啦，说点心里话所以啊，朋友们，别看应用模型听起来挺玄乎的，其实它就在咱们身边，默默地改变着咱们的生活。
下次当你享受到科技带来的便利时，不妨想一想，这背后可能就有应用模型的一份功劳哦！希望咱们都能成为应用模型的受益者，同时也为创造更多更好的应用模型贡献自己的一份力量！。
大模型应用运营方案
大模型应用运营方案一、引言随着大数据、云计算、人工智能等技术的发展，大模型应用正在逐渐走入人们的视野。
大模型应用可以应用于各个行业，例如金融、医疗、交通、教育等领域。
在大模型应用的运营方面，除了技术层面的支持之外，还需要有针对性的运营方案来保证应用的顺利运行。
本文将就大模型应用的运营方案进行深入分析和探讨。
二、大模型应用运营的背景和意义1. 大模型应用的背景大模型应用是指运用大数据、机器学习等技术构建的庞大模型，能够进行复杂的数据分析、预测和决策。
大模型应用在各行业中发挥着重要作用，例如在金融领域可以用于风控、信用评分等方面；在医疗领域可以用于病症的诊断和预测；在交通领域可以用于交通流量的预测和优化等。
2. 大模型应用的意义大模型应用的发展对于企业和社会都具有重要意义。
首先，大模型应用可以帮助企业更好地了解客户、市场和产品，提高企业的运营效率和决策能力。
其次，大模型应用可以为社会提供更加智能化的服务，提高社会运行的效率和质量。
因此，大模型应用的开发和运营对企业和社会都具有重要的意义，需要有一套完善的运营方案来保证其顺利运行。
三、大模型应用运营的挑战和问题1. 数据规模大、复杂度高大模型应用的数据规模通常都非常庞大，同时数据的复杂度也很高，需要有较强的计算能力和存储能力来支撑。
这将给运营带来很大的挑战，需要有高效的数据管理和处理方案来保证数据的有效利用。
2. 模型管理和更新大模型应用的模型通常都需要经常管理和更新，需要有一套完善的模型管理方案来保证模型的及时更新和优化，而不影响应用的正常运行。
3. 系统稳定性和安全性大模型应用的系统稳定性和安全性是非常重要的，一旦出现系统故障或者数据泄露等安全问题，可能会对企业和社会带来不可估量的损失。
因此，需要有一套完善的系统运维和安全方案来保证系统的稳定和安全。
以上这些挑战和问题都需要有一套完善的运营方案来应对，保证大模型应用的顺利运行。
四、大模型应用运营方案的要素1. 数据管理方案数据管理是大模型应用运营的基础，需要有一套完善的数据管理方案来支撑。
教学中的应用模型
教学中的应用模型一、教学中的认知学习理论模型在教学中，认知学习理论模型被广泛应用。
该模型强调学生对知识的主动构建和积极参与。
教师可以通过提供有挑战性的任务、引导学生进行自主探究、鼓励学生彼此合作等方式来激发学生的学习兴趣和动机。
同时，教师还可以运用不同的教学策略，如问题解决、案例分析等，来帮助学生理解和应用所学知识。
二、教学中的行为主义学习理论模型行为主义学习理论模型认为学习是通过刺激与反馈的关联来实现的。
在教学中，教师可以通过正向和负向的强化，来加强学生的学习行为。
例如，教师可以给予学生表扬和奖励，以增强他们对学习的积极性。
此外，教师还可以通过设置明确的学习目标和评价标准，来引导学生的学习行为和提供反馈，以促进他们的学习效果。
三、教学中的社会认知理论模型社会认知理论模型强调学习是在社会互动和合作的环境中进行的。
在教学中，教师可以组织学生进行小组活动、合作探究等，以促进学生之间的互动和交流。
通过与他人的合作，学生可以共同解决问题、分享知识和经验，提高自己的学习效果和动机。
同时，教师还可以充当学习的引导者和模范，以帮助学生建立正确的学习观念和行为模式。
四、教学中的建构主义学习理论模型建构主义学习理论模型认为学习是个体与环境相互作用和建构的过程。
在教学中，教师可以为学生提供多样化的学习资源和工具，以激发学生的学习兴趣和创造力。
例如，教师可以使用多媒体教具、实验设备等，为学生提供丰富的学习材料和实践机会。
此外，教师还可以鼓励学生进行自主学习和思考，以培养他们的批判性思维和解决问题的能力。
五、教学中的情感教育模型情感教育模型强调培养学生的情感管理能力和积极情感体验。
在教学中，教师可以通过创设良好的教学氛围和情感互动，来促进学生的情感发展和学习动机。
教师可以关注学生的情感需求，给予他们情感支持和鼓励，帮助他们建立积极的自我认知和自尊心。
同时，教师还可以通过情感教育活动、故事分享等方式，引导学生认识和管理自己的情绪，培养他们的情感智力和社交能力。
GIS应用模型总结
F1供水 水系图 数字化 缓冲区 土壤图 数字化 属性分级 供水 级别 1级 F2供肥 F3供氧 F4土壤侵蚀 因子1 距水源 （m） <100 因子2 土层厚度 （cm） >50
2级
叠置分析 供水分级 3级 4级
100 - 200
200 - 500 >500
特定开发活动的分析。
一、主要步骤：
（1）确定具体的开发活动 （2）选择其影响因子 （3）评判各个因子对这种开发活动的适宜程度 （4）提供规划决策依据
第一步：确定具体的开发活动
开发的目的及意义
国内外研究现状
技术路线
预期成果
第二步：选择主要影响因素及因子
通过对开发活动的分析、论证后，确定：
影响因素：项目评价目标所涉及的因素。 参评因子：影响每个因素的因子 因子属性：每个因子所涉及的属性 第三步：选择某种评判方法，对各个因子进行适宜程度评价 第四步：将评价结果（方案）提交用户，供用户选择。
1) 准备进行分析的数据
本例需要涉及三类信息： 土地利用图； 土壤类型图； 地下水管道分布图
2) 进行空间操怍
首先对地下水管线建立300M的缓冲区； 对土地利用类型图和土壤类型图进行合并的叠加运算； 然后将对地下水管道建立的缓冲区图层与合并的图层进 行相交叠加运算，产生一幅新图，此图包括所有位于下 水管线300M范围内的土壤类型信息和土地利用类型信 息。 进行空间查询，选择土地利用类型为灌木林地和适宜开 发的土壤类型的地块。
对玉米地进行土地适宜性评价，通过评价将研究区分成四种
适宜性等级，S1、S2、S3、S4 S1 (最适宜) S2 (次适宜)
涉及动量能量的经典模型与应用
涉及动量能量的 经典模型与应用
知识框架 三个经典模型 1、子弹打木块模型 、 2、小球碰撞模型 、 3、弹簧连接体模型 、
变式1 变式 练习 变式2 变式
知识框架 两条定理： 两条定理： 往往以一个物体为研究对象
(1)动量定理： 动量定理： 动量定理
F合 ⋅ t = ∆p
(2)动能定理： 动能定理： 动能定理
R O A A B O
R
B
R O A A B O
R
B
如图所示，三个质量均为m的弹性小球用两根长均为L的轻 绳连成一条直线而静止在光滑水平面上．现给中间的小球B 一个水平初速度v0，方向与绳垂直．小球相互碰撞时无机械 能损失，轻绳不可伸长．求： (1)当小球A、C第一次相碰时，小球B的速度． (2)当三个小球再次处在同一直线上时，小球B的速度． (3)运动过程中小球A的最大动能EKA和此时两根绳的夹角θ. (4)当三个小球处在同一直线上时，绳中的拉力F的大小．1、Fra bibliotek弹打木块模型 、
的木块静止在光滑水平面上， 质量为 M 的木块静止在光滑水平面上，一质量为 m 速度 的子弹水平射入木块中， 为 v0 的子弹水平射入木块中 ，如果子弹所受阻力的大小恒为
f
子弹没有穿出木块， ，子弹没有穿出木块，木块和子弹的最终速度为 v共 ，在这
个过程中木块相对地面的位移为 s木 ，子弹相对与地面的位移 为 s子 ，子弹相对与木块的位移为 ∆s 。
（1）设小球A、C第一次相碰时，小球B的速度为，考虑到对称性及绳的不可伸 长特性，小球A、C沿小球B初速度方向的速度也为，由动量守恒定律，得 由此解得（2）当三个小球再次处在同一直线上时，则由动量守恒定律和机械 能守恒定律，得 解得 （三球再次处于同一直线） ，（初始状态，舍去） 所以，三个小球再次处在同一直线上时，小球B的速度为（负号表明与初速度反 向） （3）当小球A的动能最大时，小球B的速度为零。设此时小球A、C的速度大小 为，两根绳间的夹角为θ（如图），则仍由动量守恒定律和机械能守恒定律，得 另外，由此可解得，小球A的最大动能为，此时两根绳间夹角为（4）小球A、C 均以半径L绕小球B做圆周运动，当三个小球处在同一直线上时，以小球B为参考 系（小球B的加速度为0，为惯性参考系），小球A（C）相对于小球B的速度均 为所以，此时绳中拉力大小为：
应用VAR模型时的15个注意点(笔记)
如单位根均小于1，VAR构建完成可进行脉冲及方差分解
如单位根有大于1的，考虑对原始序进行降阶处理（一阶单整序列处理方法：差分或取对数，二阶单整序列：理论上可以差分与取对数同时进行，但由于序列失去了经济含义，应放弃此处理，可考虑序列的趋势分解，如分解后仍然不能满足要求，可以罢工，不建立任何模型，休息或是打砸了电脑），处理过后对新的序列（包括最初的哪些平稳序列）不断重复第一步与第二步，直至满足稳定性为止
5、格兰杰检验只能用于平稳序列！这是格兰杰检验的前提，而其因果关系并非我们通常理解的因与果的关系，而是说x的前期变化能有效地解释y的变化，所以称其为“格兰杰原因”。
6、非平稳序列很可能出现伪回归，协整的意义就是检验它们的回归方程所描述的因果关系是否是伪回归，即检验变量之间是否存在稳定的关系。所以，非平稳序列的因果关系检验就是协整检验。
7、平稳性检验有3个作用：1）检验平稳性，若平稳，做格兰杰检验，非平稳，作协正检验。2）协整检验中要用到每个序列的单整阶数。3）判断时间学列的数据生成过程。
ADF检验：1 view---unit root test,出现对话框，默认的选项为变量的原阶序列检验
应用VAR模型时的15个注意点(笔记)
向量自回归（VAR,Vector Auto regression）常用于预测相互联系的时间序列系统以及分析随机扰动对变量系统的动态影响。VAR方法通过把系统中每一个内生变量,作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而回避了结构化模型的要求。Engle和Granger（1987a）指出两个或多个非平稳时间序列的线性组合可能是平稳的。假如这样一种平稳的或的线性组合存在，这些非平稳（有单位根）时间序列之间被认为是具有协整关系的。这种平稳的线性组合被称为协整方程且可被解释为变量之间的长期均衡关系。
AI大模型工业应用模式及其实现
AI大模型工业应用模式及其实现人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有“头雁”效应，溢出带动性很强。
通用人工智能大模型（以下简称“大模型”）作为人工智能从专用化迈向通用化的发展新阶段，是集智能感知、智能分析、智能决策、智能执行等功能于一体的泛在智能技术，通过数据、算力、算法三要素深度融合，实现生产要素优化配置。
从生产结构来看，人工智能技术已成为现代工业生产的核心组成部分，能够大幅提高生产效率、优化资源配置、降低生产成本，为新型工业化发展提供强大的技术支持和动力。
通用人工智能与制造业深度融合，可以进一步加速工业体系向高端化、智能化、绿色化迈进。
一、大模型及其工业应用发展总体情况一方面，全球范围掀起大模型发展浪潮。
大模型的出现将人工智能推向新的发展阶段，国内外龙头企业成为大模型角力的技术高地。
AI大模型是具有大规模参数和复杂结构的人工智能模型，随着模型增大、训练数据量增多，以及计算能力提升，AI大模型在自然语言处理、图像识别、语音识别和多模态识别领域取得了重要突破，自2020年以来，大模型在全球市场迅速增长，迎来爆发期。
国外方面，OpenAI作为业界领先机构已发布语言类大模型ChatGPT（2022）和GPT-4（2023）、语音大模型Whisper（2022）、视觉大模型DALL-E （2021），微软将GPT-4相关能力整合入Windows 11系统、Office365、Bing 等重点产品形成Copilot系列应用；同时，谷歌推出多模态大模型Gemini （2023），Meta发布语言大模型LLaMA（2023），国外科技巨头纷纷加入大模型竞赛。
国内方面，各科技企业亦积极跟进全球大模型发展趋势，百度发布语言大模型“文心一言”、阿里巴巴发布语言大模型“通义千问”、科大讯飞发布语言大模型“星火认知”、百川智能发布“百川大模型”、智谱AI发布ChatGLM系列语言大模型、中国科学院发布跨模态大模型“紫东太初”。
经济模型与应用
经济模型与应用2)CES 生产函数：不变替代弹性生产函数ρρρδδmL K A Y ---+=)(21，其中A 为效率系数，1δ和2δ为分配系数，满足1δ+2δ＝1，ρ为替代参数，m 为规模酬劳参数。
（A >0，011<<δ，012<<δ，同时满足δ1+δ2=1，当m =<>111(,)时，说明研究对象是规模酬劳不变（递减、递增）的，-<<∞1ρ）3)VES 生产函数：变替代弹性生产函数Revankar 在1971年提出的：假定L K b a ⋅+=σ，得出⎰++=a LbK a L K c L K L K d A L Y /1)//(/)/(exp Sato 与Hoffman （1968）提出的：假定bt a +=σ，得出Y B L K t t t t t t =+----(())()()()()()()λλσσσσσσ11114)要素替代弹性要素替代弹性，是描述投入要素之间替代性质的一个量，要紧用于描述要素之间替代能力的大小。
要素替代弹性是两种要素的比例的变化率与边际替代率的变化率之比，一样用σ表示， σ=d K L K L d MP MP MP MP L K L K (/)(/)(/)(/)。
5)要素的产出弹性某投入要素的产出弹性被定义为：当其它投入要素不变时，该要素增加1%所引起的产出量的变化率。
是从动态变化的角度衡量生产要素对产出量的阻碍的指标。
假如用E K 表示资本的产出弹性，用E L 表示劳动的产出弹性，则有： E Y Y K K fK K Y K ==∆∆∂∂ E Y Y L L fL L YL ==∆∆∂∂ 一样情形下，要素的产出弹性大于0小于1。
6)技术进步从本质上讲，生产函数所描述的是投入要素与产出量之间的技术关系。
即是说，同样的投入要素组合，在不同的技术条件下，产出量是不同的。
技术进步描述的是在投入要素相同的情形下，产出的变化。
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解决方案开发准则：应用模型综述简介介绍本单元的主题。
问听讲者是否愿意增加一些主题。
把这些主题增加到活动挂图上并张贴起来。
必要时，要涉及这些主题。
●应用模型定义●基于业务的体系结构●共享资产、资源和技能●在开发过程中实现平行性目的在本单元结束时，您将能够：●说明MSF应用模型的目的。
●命名和描述业务的三个类别。
●说明这三类业务如何协作构成业务网络。
●对基于业务的体系结构如何提高效率进行说明。
●描述业务何时同步化。
应用模型定义定义把应用模型定义为协作业务网络。
对其目的和特征进行描述。
说明应用模型是应用的概念，它确定构成应用的定义、规则和关系。
概括地说，应用模型对什么是一般应用进行描述。
随着应用模型的特征逐渐影响到应用的建立方式，深入理解企业的应用模型对项目组有效地开发成功的应用至关重要。
应用模型是协作业务网络；确定构成应用的定义、规则和关系；影响应用的建立方式。
应用模型定义应用模型是应用的概念，它确定构成应用的定义、规则和关系。
它是在应用的逻辑设计过程中交换意见的基础。
应用模型是一种简单而又直观的加强交流的方法。
它强调的是逻辑上的应用，而不是物理上的应用。
应用模型说明的是应用是怎样构成的，而不是应用是怎样实现的。
举一个简单的例子来加深对模型概念的理解。
当有人提到一所房子的时候，我们想都不用想就可以肯定房子有门、卧室、浴室、厨房等等。
即使特定的房子与这个模型相差甚远（例如，这所房子可能有一个阁楼，而不是卧室），模型仍然是探讨形状和功能的起点。
同样，应用模型概括地描述什么是应用，或者更确切地说，人们认为一个标准的应用是什么样的。
MSF企业应用体系结构强调的是应用模型的需要，因为应用模型对应用开发会产生一定的影响。
他们就什么是应用达成共识，并为描述应用设计以及向应用设计和开发提供一致的方法定义了工作词汇。
企业可以采用一个以上的应用模型来适应正在开发的不同风格的应用。
基于业务的体系结构定义定义MSF组的业务。
业务可以跨物理和功能两个领域分布，以满足很多不同应用的需要。
业务是实现操作、功能或转化的应用逻辑；通过公布的接口加以利用；受接口规范的影响；由消费者评价，而不是由供应商评价。
一个业务是一组实现应用于对象的操作、功能或转化的应用逻辑。
业务可以执行商业规则，进行数据的计算/操作并暴露输入、检索、查阅或修改信息的特征。
MSF应用模型采用的是构成应用的新词汇。
根据MSF的观点，应用是由业务的消费者和供应商的逻辑网络构成的。
这些业务可以跨物理和功能两个领域分布，以满足很多不同应用的需要。
业务类别定义定义应用模型的三个业务类别。
根据MSF，我们定义了三个业务类别：用户、商业和数据。
我们建议分布式应用采用三层逻辑模型。
要指出的是，MSF应用模型是Microsoft推荐的分布式、多层分布式应用的设计方法。
简要地过一遍学生笔记上应用模型试图实现的应用的优点。
参阅要提醒听讲者阅读MSF CD-ROM上的应用模型白皮书，以了解更详尽的资料。
用户业务——是设计多层分布式应用的三层逻辑模型。
商业业务——把应用定义为协作的、可分布的和可重用业务的逻辑网络。
数据业务——包括三个广泛的业务类别：用户、商业和数据。
业务类别MSF应用模型是Microsoft推荐的分布式、多层分布式应用的设计方法。
其目的在于：●推广为Internet或Intranet设计和开发分布式应用的一致方法。
它制定了在所有分布式开发项目中都要利用的开发标准和应用接口。
●为三层应用中的逻辑提供标准定义。
这是模型的一个重要方面。
客户/服务器模式在引用三层应用时除了强调这些应用把用户交互、商业和数据逻辑都分开以外，从来都没有真正地定义过每一层应用应该是什么样的。
●描述应用开发组跨多个项目一致应用技能和资源的方式。
●为组织不同的组、在开发过程中利用平行性方式以及确定所必需的技能定义一个框架。
协作业务网络说明MSF应用模型是创建应用的新观点。
它不是创建个别单一的应用，而是把功能划分成逻辑业务，使多个应用能够共用业务并实现可重用性。
提问您是否了解其它采用本方法的模型？应用的新观念根据应用的这个观点，业务可以在应用之间共享。
如果只从字面上看，即使划分成两、三个部分，层的概念也会导致应用逻辑的单一实现。
如果发生这种情况，很多后来才探索到的多层设计的灵活性、可伸缩性和可维护性就不会被编写到应用中。
定义用户业务为应用提供接口。
用户可以是利用应用的人或另一个应用，因此，应用接口可以是图形用户接口或程序接口。
简单强调幻灯片上的要点。
提问您能否想到其它用户业务的例子？用户业务是为应用提供用户接口的应用逻辑；当用户是人或另一个应用时，有一个可以看到或可以编程的接口；向用户提供信息并从用户处收集信息；通过用户接口结构隐藏信息视图。
用户业务用户业务是为应用提供接口的应用逻辑。
应用的用户可以是人或另一个应用。
因此，应用的接口可以是图形用户接口/编程接口。
例如，Microsoft® Excel有一个通过工作簿/工作表实现的丰富的图形用户接口。
应用同其图形用户接口一起还可以提供广泛的编程接口，这些接口提供的特征和功能与在OLE自动形式下提供的相同。
这两种类型的接口在语义上是对等的，都被看作用户业务。
应用的用户业务负责管理用户与应用之间交互的各个方面。
要实现这一管理，就必须对用户、需要进行的活动以及最适应用户与活动不同组合的交互方式有深入的理解。
定义商业业务控制商业规则的排序、执行以及执行操作的完整性。
对幻灯片上的要点进行简要的说明。
提问您现在能想到的一般商业业务有哪些？商业业务是控制商业规则排序和执行的应用逻辑；保证操作执行的完整性；通过应用商业规则把数据转化成信息。
商业业务商业业务是控制商业规则的排序、执行以及执行操作的完整性的应用逻辑。
商业业务通过合适的规则应用把数据转化成信息。
正确设计商业业务的目的是把商业规则的执行、数据转换逻辑与消费者（用户与商业业务）以及基本数据业务分开。
商业业务逻辑与用户、数据业务的分离具有以下优点：●在确定如何以及在哪里利用商业业务时有很大的灵活性：应用服务器上的构件或在DBMS中的存储程序，甚至也在客户机上利用。
●能够在标准商业业务的前端放置不同的用户接口逻辑。
例如，执行客户端操作的商业业务是作为在应用服务器上运行的一个构件来实现的。
该构件提供的业务可用于以下客户机方案：在Microsoft® Office中运行的宏、采用Microsoft® Visual Basic®开发的定制应用或在Microsoft® Internet Explorer 中运行的HTML页等。
●通过把应用的用户、数据业务与变化分离提高商业规则和逻辑的可维护性。
●能够替换商业业务的实现。
例如，在商业业务中具体化的商业规则可能因国家不同而不同，但是，这些业务的接口却始终保持不变。
定义数据业务提供用于控制数据的最低程度的抽象性。
这些业务负责把持续、非持续应用数据的可用性和完整性当作企业资产来维护。
简单说明幻灯片上的要点。
提问您现在能想到哪些一般数据业务？数据业务是提供用于操作数据的最低抽象性的应用逻辑；维护持续应用数据；提供定义、创建、阅读、更新和删除功能；隐藏设计、实现以及数据的位置数据业务数据业务是提供用于操作数据的最低抽象性的应用逻辑，它负责维护持续、非持续应用数据的可用性和完整性。
数据业务通过商业业务不需要了解数据位置、业务如何实现或如何利用的方式来控制和提供对数据的存取。
在识别用户以及与客户联系在一起的商业业务已经成为可能时，数据业务级的业务就会更细致。
例如，系统可以包含有客户、员工和厂商的业务构件。
在商业业务级，各业务构件有独特的属性、业务和规则，但在数据业务级，它们却是企业指定方的所有实例。
因此，被称为指定方的业务构件可以实现为员工、厂商和客户提供创建、阅读、更新、删除和重新运行业务。
数据业务实现的是把商业模式与目标数据存储联系起来的数据存储和关系表示。
数据业务并不局限于永久性的、不变的数据或结构数据，它还可以对任何采用定义了的接口来存取和操作数据的情况进行处理。
跨应用共享资产、资源和技能说明简单过一遍幻灯片上的要点。
从业务角度来说，最理想的方法是，所有功能都利用同一个客户数据库，共享内容，而不是生成只与其需要相关的内容。
同样，企业聘请一位UI专家也是很有好处的，这样不仅可以共享资源，还能保证用户接口的一致性。
提问您的企业怎样管理同一资源和技能的使用？商业方面——知识产权，资源与技能系统方面——用户接口，商业规则，物理数据和事务处理跨应用共享资源和技能业务可以看成是获取应用开发组的唯一资产、资源和技能并在多个开发项目中有效地加以利用的方法。
例如，可利用性和用户接口设计技能往往是很缺乏的资源。
企业不是把这些人独立地分配到不同的项目中，而是组成一个可利用性和用户接口组，共同承担开发过程中所有商业应用的职责。
保险公司有专用的算法进行损失调整。
这些功能一般都是通过电子数据表来执行的，充分利用了数据库。
为了保证企业内这些算法的一致性使用，它们都是作为企业内部网络上应用服务器构件的商业业务来实现的。
用户通过在桌面上运行的Microsoft® Excel调用在服务器上运行的算法并访问内置在服务器上的数据库。
企业不必实现跨成千上万个工作站的算法，而是在有限的应用服务器上实现这些算法，同样也支持这些工作站。
在开发过程中实现平行性说明对应用模型如何有助于提高开发进程的效率进行说明。
实现平行性MSF应用模型仅仅与应用逻辑联系在一起，不把表现业务、数据库管理系统(DBMS)或数据库存储业务当作层。
这些业务被看成是企业技术体系结构的组成部分。
MSF应用模型不对功能如何在网络中分布进行规定，只提供开放的可能性：作为构件实现的业务可以根据物理设计决策分布在网络的任意位置。
在基于构件的实现中，根本没有这样的物理软件层。
相反，协作构件的网络却可以跨物理范围分布，向各种各样的客户机提供业务。
同时也为了防止单一实现，MSF应用模型利用用户、商业和数据业务的逻辑网络概念来描述应用的结构。
这三类业务在任何分布式应用中都可以找到并被看成是不同的层。