中国如何参与全球治理和规则博弈

正在当今这个全球化的时代,全球治理和规则制定成为非常重要的问题,涉及诸多领域。中国作为一个大国,要在全球治理和规则制定上发挥大作用,不仅关系自身的利益,也关系世界的发展。这里,笔者就经济领域的规则制定和规则博弈谈一些看法。多边贸易规则与面临的挑战二战以后,世界接受20世纪30年代大危机的教训,成立了"关税与贸易总协定",推动建立了开放的多边贸易体系,该体系的根本特征是市场开放和无歧视原则。此后,世界市场     

产品配置设计规则的建立及需求转换算法

目的 为了有效地组织和管理好产品数据和信息,提高已有资源的利用率,完成能满足个性化客户需求的产品配置设计.方法 针对不同层次的用户需求,建立合适产品配置设计规则库,实现面向规则的产品配置设计;然后分析用户需求知识向产品配置知识转换过程,提出了产品配置设计需求转换算法.结果 减少了数据库中存储的大量事实信息,提高求解效率,使用户需求直接融入产品配置中,可有效地缩小配置问题求解空间.结论 通过定义配置规则用于配置设计的过程,并确定配置设计的基本算法来实现产品配置设计.为产品数据管理软件在企业中的应用提供了新的技术优势,使PDM软件能够满足用户独特的信息需求.     

基于UML的领域规则建模方法

为了实现领域约束规则的可视化表示,检验需求模型与领域知识之间的一致性,该文提出一种领域规则建模及需求模型验证方法.在借鉴本体定义元模型和语义网规则语言(SWRL)基础上,定义了一种领域规则定义元模型.用该元模型扩展统一建模语言,使其可用于领域规则建模.给出了领域规则模型到SWRL描述的转换方法,使需求模型验证可通过形式化推理引擎自动完成.通过模型验证案例分析,说明了该方法的可用性.     

对发展中国信息技术及信息产业的思考

知识经济是建立在知识和信息的生产、分配及使用之上的经济。企业和国家经济成功的决定因素在于搜集信息和利用知识的效率。而知识的传播与信息的利用又与当今信息产业和信息技术的迅猛发展有着密切关系。在当代；有了发达的信息技术和信息产业，才能利用网络系统，在更大范围内普及各类教育；有了发达的信息技术和信息产业，科研机构和企业可以避免重复研究，充分利用全世界在各领域研究出的最新、最全面的科研成果、数据、资料，在最短的时间内，研究开发出更高层次的新产品和新技术；作为政府部门和企业集团可以综合运用信息网络提供的知…     

基于隐私保护的数据挖掘技术与研究

近年来,信息技术发展迅速,且被广泛应用到信息、通讯、工业生产、企业营销等社会生产、生活的各个领域。作为信息技术的重要组成部分,数据挖掘技术不仅关系着人们对各类信息数据的收集和利用情况,而且对于信息技术的整体发展也具有重要的影响。为了使信息技术下人们的隐私得到更好的保护,该文从数据挖掘技术的角度出发,通过对数据挖掘技术的相关概念进行分析,在结合其在隐私保护方面技术分类的基础上,对基于隐私保护的数据关联规则挖掘展开了深入研究。     

高校场域中学术治理机制对科研产出的影响

随着我国科技政策导向和资源配置对高校学术产出重视力度日益加大,高校科研生产对政府和市场的资源依赖性不断增强,其组织场域呈现外部基于学术性标准的分层和内部学术与行政权力分权的双重特质。作为高校外部组织场域和内部科研生产的中间变量,学术治理机制集中体现了组织场域位置与组织内部技术要素的互动。学术-行政权力耦合是我国高校学术治理机制的主要构型,与外部行政化的场域特征相契合。学术治理机制存在层间异质性和层内同质性,处于场域位置顶层的院校学术权力主导及专业化分工的治理特征明显,师均科研产出较高;处于场域位置底层的院校行政权力主导或学术-行政融合治理的特征鲜明,师均科研产出较低。学术治理机制从结构层面的学术决策权力配置模式、关系层面的学术-行政部门非正式关系以及文化层面的学术氛围3个维度作用于高校教师的科研产出。高校场域位置优势既可直接也可间接通过影响大学学术治理机制,进而影响院校科研产出。应通过高校分类定位、错位发展、多元评价,松动固化的高校组织场域布局,构建以同行评议为核心的学术治理机制、校内学术与行政部门的专业化-支持性关系,优化高等教育场域的组织生态,激发多样化的学术生产活力。     

知识图谱及其在学术信息服务领域的应用

介绍了知识图谱产生的历史背景和典型的面向通用领域和学术信息服务领域的知识图谱;综述了知识图谱涉及的关键技术,包括知识抽取、知识融合以及知识加工;并以学者社交网络SCHOLAT为背景,给出学术知识图谱的模式设计,讨论知识图谱在学术信息服务领域中的应用意义.     

规则的改变对篮球运动的影响

规则对篮球运动的发展起推动作用,主要是因为通过篮球技战术的影响而实现的.篮球规则是篮球运动的法规,限定着攻守双方的行为范畴,规定了攻守双方在规则的精神下,合理的使用技术和运用战术,规则的改变,不论是进攻还是防守,在某种程度下都得到了相应的提高,也就是说,进攻的发展促进了防守的进步,反过来,防守的加强也有助于进攻的提高.     

优先级调度规则建模研究

基于规则的调度方法已广泛应用于各类调度问题的求解中。为揭示规则对调度系统所产生的具体作用,研究了调度规则的建模问题,并主要运用Ｐｅｔｒｉ网为优先级调度规则建模。文中首先分析了普通Ｐｅｔｒｉ网模型中分别存在于库所、令牌和变迁这三个层次上的顺序冲突现象,认为这些冲突可通过引入相应的优先级调度规则来解决;接着结合实例运用三种类型的扩展Ｐｅｔｒｉ网对各层次的优先级调度规则建模;最后通过分析规则调度系统的结构特征,指出可运用混合动态系统领域的有关理论来研究规则调度系统的建模、分析和控制问题。     

利润约束的关联规则挖掘算法

针对传统数据挖掘技术的劣势,提出一种以利润为基础的约束关联规则挖掘算法.在使用关联规则进行数据挖掘之前,算法按照商品利润的权重信息对购物篮中的原始商品交易信息实施预处理,可以使后续的数据关联规则挖掘更加的精确可靠,提升数据挖掘的效果.结果表明:基于利润的约束关联规则挖掘算法对数据库的原始数据实施了利润约束修正,增加了利润加权阈值,可有效提升数据挖掘算法的知识挖掘性能.     

环境规制和生产技术进步:基于规制工具视角的实证分析

运用基于DEA的Malmquist生产率指数方法,测算了2003～2010年中国各省份的生产技术进步指数,并通过回归分析实证检验了环境规制对生产技术进步的影响.结果显示,要加快中国生产技术进步进程,应该构建结构合理的多元化环境规制体系,充分发挥命令控制型和市场激励型规制工具的互补优势,加强对信息披露等非正式规制工具的运用;同时,还要深化产业结构调整,促进工业增长与生产技术进步协调发展,并进一步发挥国有企业在生产技术创新方面的主导作用以及外商投资企业的技术溢出效应。     

基于DEA和决策树的我国工业劳动生产率影响因素规则提取

利用数据包络分析将影响劳动生产率增长的因素分解为技术效率、纯技术进步、人均资本的规模效率、资本深化4个方面,并结合分类与规则提取的决策树方法,揭示了各因素影响劳动生产率变动的规律;然后结合我国工业统计数据,分析了我国省域工业劳动生产率的变动特征.研究显示对我国省域劳动生产率差异影响最大的指标是资本深化,其次是技术效率和人均资本的规模效率,而技术进步基本不对省域劳动生产率差异产生影响.     

FIG2017—2020竞技健美操规则变化后的训练应对分析

采用文献资料法、比较分析法等方法对新规则下健美操成套动作的难度、艺术、完成3个方面进行了训练应对分析.《2017—2020周期竞技健美操评分规则》与以往各周期评分规则相比做出了较大改变,在难度方面普遍降低了难度分值,取消D组难度转体类半圈的难度,加大了难度与技巧的链接分值;艺术方面更加客观、公平地量化了评分标准和评分依据;完成方面进一步提高了对运动员动作完成质量的评判标准.新规则颁布后,教练员、运动员应及时调整,主动适应规则,从而有计划地进行调整训练、竞赛部署以及人才梯队建设,以保持最先进的竞技水平.     

基于本体和规则的物流知识表示与推理

为了解决物流领域相关概念的共享和信息集成问题,研究了物流配送过程中相关知识的表示以及基于知识的推理．应用本体论方法分析配货规则,使用本体中表示的概念和属性制定配货规则库．运用Jena推理子系统,对本体和配货规则进行推理,开发了一套基于本体和规则的自动配货系统．由于本体是共享概念模型明确的、形式化的规范描述,可以利用本体强大的语义表达能力、本体所描述的共享知识以及自动推理机制,实现物流企业之间以知识集成为基础的业务集成．     

基于事件日志的工作流活动实例方面处理规则挖掘方法

针对现有工作流挖掘技术在解决活动实例方面处理规则挖掘问题上存在的不足,通过分析实例方面处理的不同表现形式,提出了一种可从事件日志中挖掘出工作流活动实例方面处理规则的方法.该方法假设事件日志中包含了工作流活动在执行时的全部输入输出数据等信息,基于这些数据及推理规则,挖掘可描述并发活动实例在数据等方面的关联或约束关系的实例方面处理规则.     

面向生产调度规则挖掘的关键属性提取技术

针对生产调度规则提取工作对数据集属性约简的客观需求,提出了一种关键属性提取技术.首先,分析了生产数据的特点,并依据重要性和关联性,将生产数据的属性划分为多个集合;然后,在此基础上利用模糊熵与聚类准确度建立重要性目标函数,用于发现重要属性.最后,利用关联性分析查找重要属性的关联属性,将相关属性进行合并,形成重要复合属性,以进一步增强属性提取效果.为了验证该技术的有效性,将利用该技术所获取的数据子集与通过随机法所得到的数据子集进行了对比,分析比较了各数据子集的相容性和规则提取准确性.结果表明,提取属性后所形成的数据子集具有较低不相容度,浓缩了原始数据集的调度规则知识,可显著提升多种生产调度规则挖掘算法的准确度与效率.该技术非常适用于生产调度规则挖掘数据预处理阶段的关键属性提取工作.     

关联规则技术在数据挖掘中的应用

数据挖掘技术的诞生,使我们能从大量的数据中提取对决策者有用的信息,20世纪90年代初,R.Agrawal等提出了关联规则挖掘技术.关联规则挖掘是为了发现大量数据中项目集之间感兴趣的相关性信息.经过十余年的发展,关联规则挖掘已经成为数据挖掘技术中较为成熟并很重要的一种方法.文中系统描述了关联规则挖掘所涉及的概念、关联规则挖掘算法和关联规则应用领域等.     

基于模糊关联规则的汽车评价知识构建及应用

基于模糊概念格构建的汽车评价知识库可以通过概念及格结构刻画知识与知识间的层次关系。若从汽车评价数据中挖掘关联知识将对汽车性能推理具有非常重要的作用。文章运用模糊关联规则格的方法对基于模糊概念格表示的知识库进行改进。为了提高模糊关联规则提取的性能,将部分参数进行重新定义,用于构建汽车评价的关联知识,以补充和完善模糊概念格表示的知识。在此基础上,依据模糊关联规则对汽车缺省的评价信息进行推理。     

基于粗糙集的最简规则提取算法

提出一种基于粗糙集理论的最简规则提取算法。该算法从已知数据的初始决策系统出发，首先通过建立可辨识矩阵进行属性约简，然后以所有约简建立一系列不同简化层次的子系统，最后对各个子系统获取带有置信度的最简决策规则。一般而言，这种方法能得到尽可能简单的规则。     

浅谈图书馆学的发展动态

随着时代的进步、社会的发展,人们对新知识的需求也越来越多的体现在各个方面。网络技术与通信技术等现代信息技术的日益成熟和不断普及,图书馆学的研究已不仅仅是以书为载体的信息传播,随着互联网络的兴起,以信息技术作为载体的信息传播为越来越多的人所接受,这使图书馆学的研究领域不断的扩展,本论述对近年来图书馆学的各个分支的发展进行...