福特制在科学技术史上的体制变革与工业效应

本文将以福特制为主线,探索人类在社会生产实践中运用科学知识和管理知识对社会生产力的改革,梳理工业革命下美国大规模生产的时代进程,从多个角度剖析福特制生产管理模式的历史意义.福特制生产管理模式产生的联动效应改变了世界,是整个人类科学技术史上的福音,并引导着人类思维方式和生活方式的转变,进而也影响社会的方方面面,同时带动其他一些相关产业的发展,对我们的现在与未来具有重要的历史借鉴意义.     

基于先验知识的文本实体识别方法

阐述文本实体识别作为医疗相关人工智能应用的关键中间任务，其效果直接决定下游任务表现上限，然而传统方法中通常忽略医学知识的应用，很难取得良好表现。提出一种基于RoBERTa与CRF并融合医学知识的医学文本实体识别方法，将医学知识作为先验引入到CRF最优路径搜索环节，极大程度地提升了标签转换的连贯性，并在相关数据集主指标上取得了改善。     

多重驱动模式下开放式知识网络的时空演化模型及治理策略

开放式复杂网络下知识的快速流转及有效分配决定着跨时空知识创新与价值创造的实现,在揭示开放式知识网络典型特征的基础上,结合网络参与主体的联合程度,针对联合式、强驱动式及无意识式多重驱动模式阐述知识结构布局的存量、流量和转量的影响要素与作用机理。建立开放式知识网络总量的二元时空交流域方程,深入挖掘网络时空分布的测度方法与演化特征。运用多层次案例研究方法,分析2012～2017年间3类知识服务网络的产生与演变过程,提出知识网络的治理策略。研究发现,不同驱动模式下的网络知识构成伴随组织形态不断演化发展,呈现为获取渗透、交换潜化、扩散倍化及转化应用4个阶段。知识市场缺口与地理缺口的时空距离不断减少,知识溢出效果不断增强,有效的知识治理方案有助于开放式知识系统的形成。     

财务共享再造油企经管体系

<正>财务共享服务,可以降低风险,进而有效提升财务管理水平。财务共享服务中心模式的出现,实现了将不同国家、地点的实体的会计业务统一到一个共享服务中心进行记账和报告,而且不需要在每个公司和办事处都设会计。现在大型跨国集团公司如壳牌、道达尔、BP等通常采用财务     

利用空间面-面叠置分析实现在线地理数据的信息挖掘

介绍了在大数据的环境下,从Internet上获取在线的地理信息数据,以空间叠置分析为技术方法,对多个专题的POI进行聚类、凸包分析得到聚集面后进行叠置分析.叠置分析通过地理空间的区域多重地理对象(如学校、商场和医疗机构)进行交(intersect)、并(union)和差(Erase)等运算,得到新的多边形区域,使这些新的区域满足多个特定条件.程序的实验选择了住房选址问题,通过空间叠置分析确定符合目标条件(住房附近有学校、超市和医院)的特定区域,从而对购房行为进行指导,缩小选房范围,提高住房选址效率.程序运算结果在电子地图中显示,地图中显示的主要数据为地理底图和polygon(面)、marker(标记)等地理对象.     

红外热成像在乳腺疾病检测的应用研究

乳腺疾病已严重危害女性身心健康,其中乳腺癌更位居全球范围内女性癌症发病率和死亡率首位,因此乳腺癌的早期发现意义重大。传统结构影像学早期检测疾病具有一定局限性,而红外热成像作为功能成像技术可为乳腺癌的早期筛查提供有效线索。因此本文主要就红外热成像在乳腺疾病的早期检测及预后评估的应用价值进行综述。     

针对知识推送的因果分析方法研究

因果分析是技术创新过程中一种确定问题产生根源的方法,针对当前产品研发人员主要依靠个人经验和知识进行因果分析的现状,提出了一种基于知识推送的因果分析方法.首先,分析了因果分析过程中的知识需求及知识的表述方式.其次,提出了需求驱动的知识推送流程,并确定知识推送过程中知识匹配的方法.然后,基于知识推送方法和因果分析过程的研究,提出基于知识推送的因果分析流程.最后,以除雾器叶片堵塞为例,在知识主动推送服务的基础上完成因果分析,验证了分析方法的合理性和可行性.     

共享交通的时空轨迹检索与群体发现

为解决共享交通下的共乘用户群体发现效率低、准确率不高问题，依据R-树原理建立GeoOD-Tree索引，并在此基础上提出以最大化共乘率为目标的群体发现策略。首先，对原始时空轨迹数据进行特征提取与标定处理，挖掘有效出行起讫点（OD）轨迹；其次，针对用户起讫点轨迹的特征，建立GeoOD-Tree索引进行有效的存储管理；最后，给出以最大化共乘行程为目标的群体发现模型，并运用K最近邻（KNN）查询对搜索空间剪枝压缩，提高群体发现效率。采用西安市近12000辆出租车营运轨迹数据，选取动态时间规整（DTW）等典型算法与所提算法在查询效率与准确率上进行性能对比分析。与DTW算法相比，所提算法的准确率提高了10.12%，查询效率提高了约15倍。实验结果表明提出的群体发现策略能有效提高共乘用户群体发现的准确率和效率，可有效提升共乘出行方式的出行率。     

一种使用多跳事实的端到端知识库实体描述生成方法

自动化实体描述生成有助于进一步提升知识图谱的应用价值,而流畅度高是实体描述文本的重要质量指标之一。该文提出使用知识库上多跳的事实来进行实体描述生成,从而贴近人工编撰的实体描述的行文风格,提升实体描述的流畅度。该文使用编码器—解码器框架,提出了一个端到端的神经网络模型,可以编码多跳的事实,并在解码器中使用关注机制对多跳事实进行表示。该文的实验结果表明,与基线模型相比,引入多跳事实后模型的BLEU-2和ROUGE-L等自动化指标分别提升约8.9个百分点和7.3个百分点。