初中数学知识域结构化的再思考

知识结构化视域下的知识域再思考,是以数学知识主题为载体,以适应学生进行数学认知为路径指向的。学生在数学学习过程中,通过建立同质结构的知识域,可以准确地对学习素材进行辨识,找到贴合自身需求与数学知识之间的认知联结域。教学中以“知识相近”“层级派生”“隐性同质”等三种不同方式构建“知识域”,可以映照学生的数学思考,形成助推数学认知的新动能。

氢能产业链上游知识域的知识图谱可视化研究

“双碳”背景下,氢能作为典型清洁能源备受关注。氢能产业链上游是核心技术所在,对中下游形成引导指向作用。研究产业链上游知识域,有助于对这一跨学科领域整体把控,对氢能产业的统筹管理与发展规划至关重要。采用CiteSpace,对WebofScience数据库选取的样本文献分析,探究氢能产业链上游知识域。研究表明,氢能产业链上游知识域覆盖制氢技术、制氢材料和制氢装置三大类技术知识,发文量稳步增长,研究热点多集中在可再生能源制氢、催化剂材料、电极材料等方面。在产业链视角下,丰富氢能产业链上游知识域广度与深度,对未来氢能产业链上游管理与发展具有指导意义。

知识域可视化研究

给出了知识域可视化的定义,对与此问题相关的一些基本概念进行了分析。总结并设计了一个基于文本表示的知识域可视化的一般结构,通过实例,阐述了利用科技文献对一个知识领域的结构进行可视化的具体过程。

协同网络中知识域耦合对企业二元创新的影响

文章基于资源基础观,以我国171家企业专利数据为样本,探索知识域耦合对企业二元创新的作用并引入知识惯性与政府创新政策情境变量加以研究。知识域耦合与企业二元创新战略存在适配关系:互补性知识域耦合正向影响企业二元创新,尤其是探索式创新;替代性知识域耦合正向影响利用式创新,对探索式创新无显著影响。政府创新政策支持正向调节知识域耦合与企业创新的关系,且政府税收优于政府补贴。知识惯性在知识域耦合与企业创新间存在负向调节作用。研究结果为企业创新战略制定及知识管理决策提供理论依据,为解释企业二元创新差异提供了新视角。

价值性差异、知识域结构与知识计量研究——基于知识的一般性经济原理

知识分类的混沌现象,不能较好解释知识的动态转化与经济之间的关系。因此,根据知识拥有的主体不同,从异质动态多样性、层次性、结构性并反映知识价值差异性特征角度,对具有整合、交易价值属性的不同层次、不同形态的同质知识和异质知识,按照时间序列和空间结构关系,从静态到动态螺旋上升整合过程,提出了可用于规范经济学理论阐述的静态知识、静态点知识、个体动态点知识、个体结构知识、个体边际结构知识、组织结构知识、组织边际结构知识等知识域纳入到经济学原理框架下分析、评价和计量,并揭示了知识租金在相对溢出和绝对溢出效应影响下,知识经济战略选择是专业化技术跳跃的创新产品知识速度经济→持续改进与学习的知识固本规模经济→研发专业化更新产品的速度经济交替循环战略发展组合过程,是知识经济规模总量与速度经济净增加量交替转换竞争战略关系。

知识域耦合对企业知识创新能力影响的仿真——协同网络视角

提升知识创新能力是企业保持竞争优势的主要途径。本文在对知识域耦合与知识创新能力影响因素以及两者之间因果关系分析的基础上,构建了协同网络中知识域耦合对知识创新能力影响的系统动力学模型,并进行了仿真分析。结果表明:知识域耦合正向影响知识创新能力,同时伴随有阶段性结构突变的非均质性特征;网络惯例与知识域耦合及创新知识增量之间存在倒U型关系;互补性知识在协同合作后期分别与知识域耦合、创新知识增量正相关,替代性知识则相反;企业的知识吸收水平、合作意愿与知识域耦合、创新知识增量正相关。因此,企业应保持适当惯例,有效进行外部知识搜寻,增强合作意愿,提高自身知识吸收水平,通过促进知识域耦合以提升知识创新能力。

知识域可视化初探

文章首先分析了信息可视化与知识管理的关系，接着讨论了知识域可视化在国内外的发展现状，最后详细论述了知识域可视化的研究对象、处理过程和关键技术。

基于知识域变动模型的信息系统集成知识扩散路径时间序列优化

针对信息系统集成项目中知识域动态变动性对知识扩散有效性的影响,构建知识域变动形态模型,对模型进行演算得到知识域变动影响下,扩散路径中相关知识域的实际变化形态,从而提出信息系统集成项目环境下适应知识域动态变动特征的知识扩散路径的时间序列优化策略,以帮助企业在信息系统集成项目中识别知识域变动形态、合理配置项目资源。最后介绍优化策略的应用案例。

知识域耦合、知识创新能力与企业创新绩效——环境不确定性和战略柔性的调节作用

知识创新是企业保持竞争优势的根本,与之相关的研究已得到学界广泛关注,但鲜有研究探讨知识域耦合对创新能力和创新绩效的作用机制。采用结构方程模型、Bootstrap和层级回归分析法,对291家企业的调研问卷进行假设检验,实证结果表明:知识域耦合对企业创新绩效具有积极影响;知识创新能力在知识域耦合与创新绩效关系中起完全中介作用;环境不确定性负向调节知识域耦合对知识创新能力的影响;战略柔性正向调节知识创新能力对创新绩效的影响。

基于产品域—知识域的合作知识创造路线图规划

企业间合作知识创造呈上升趋势,但合作失败率也居高不下。研究显示,问题主要集中在合作初始阶段——合作伙伴选择和合作战略规划。基于产品域—知识域整合矩阵,提出企业间合作知识创造伙伴定位模式;在此基础上,绘制合作知识创造路线图,制定合作知识创造战略,明晰产品域—知识域的驱动与支持路径。

基于知识域的多目标优化免疫算法

针对传统免疫算法存在早熟收敛以及多样性不足的问题,提出一种基于知识域的多目标优化免疫算法。通过初始化知识域选择精英解,利用该精英解集自适应更新知识域的边界,从而维持算法收敛性与多样性的平衡。测试结果表明,相比NSGAII、SPEAII算法,该算法在运行时间、多样性以及覆盖性方面具有较大优势。

基于循环型知识域生命周期模型的知识扩散路径优化研究

基于项目环境下知识域动态变化特征,拓展线型知识域生命周期模型为循环型生命周期模型.利用知识域依赖关系识别扩散路径,提出基于特定时点上知识域生命周期阶段细化知识扩散路径的路径优化策略,即结合知识域生命周期动态特征修正具体时点上的依赖关系,将扩散路径进一步细分为强化、自然扩散和舍弃三种类型.以信息系统集成项目为应用案例验证优化策略适用性.

论知识域谱系框架

首先,我们从知识域的存在同质性与异质性来考察知识域谱系框架的一些较为明显而且较为朴素的特征。其次,我们关注和聚焦不同知识域内谱系形态的基本变化格局,并在这些千头万绪同时也千变万化的知识谱系构成中,寻找到并且确立出某些具有知识标点意义或者问题指引功能的稳定坐标,所有诸如此类的稳定坐标就其存在本质而言就是知识节点或者核心知识要素,而就其存在形式而言则又往往显现为具有命题决定作用的重要概念或者时下引以为时髦的所谓"关键词"。知识谱系的最大特点,就在于它在体系化过程中,所有直接抑或间接的参与者都不过互约性地对散布的知识点进行价值功能定位与知识关联编序,由此形成一整套相对完整同时又具有较强约束力的秩序系统。没有秩序就没有谱系,当然也就没有所谓的知识域谱系框架。此外,文章还从异发性的角度分析,由此得出在同一知识域内,宏观知识谱系、微观知识谱系和中观知识谱系间的差异性,并进而由这些差异性对知识域谱系框架逆向性地给予总体识别。

知识域可视化在数据库课程教学中的应用

本文分析了数据库课程对管理类各专业教学的重要性,指出传统教学方法在信息传递过程中的不足,通过采用知识域可视化方法可以改进数据库课程的教学,对其他课程的教学有重要的借鉴意义。

基于知识域依赖的系统集成知识扩散路径优化

将产品设计结构矩阵引入信息系统集成知识扩散中,构建了知识域依赖矩阵模型,提出以依赖关系知识扩散路径替代全领域知识扩散路径的优化策略,并结合知识域的静态特征(共享程度)与动态特征(变动幅度)对依赖关系进行修正,以实现扩散路径的进一步取舍优化。

基于共词分析的知识域可视化研究

共词分析方法是文献计量学的研究方法,而知识域可视化的一种交叉学科研究。本文尝试将共词分析应用于知识域可视化的研究。该文对知识域以及知识域可视化进行定义,并详细分析了如何以共词分析进行知识域可视化的研究。

提升网络警察科技应用能力的知识域体系架构

为提升网络警察的科技应用能力,提出“科技兴警”背景下全面提升网络警察科技应用能力的知识域体系架构。该知识域包括打击网络犯罪多维技战法知识体系、“积木式”技战法知识管理模型、“以案件为中心”多维联动的网警培训知识体系。通过应用效果分析可知,该知识域体系架构成果,可以较好地服务网络警察对科技知识的学习。

基于OBE理念的Python“知识域分层”设计

紧扣行业发展方向,培养高质量的实用型人才,是职业教育不断深化供给职能的重要方向。本文基于OBE理念,通过挖掘Python语言在行业中的应用领域对课程目标成果进行反向设计,并结合专业特点提出“知识域分层”的设计理念,有效地帮助了学生实际应用能力的培养。

美国商业秘密法域外适用的扩张与中国应对——以《2022年保护美国知识产权法》为中心

美国商业秘密法的域外适用存在扩张趋势。《2022年保护美国知识产权法》进一步授权美国行政部门对域外商业秘密侵权行为进行制裁,扩大了美国的商业秘密域外执法权,对中国的产业安全和涉外法治建设带来新的挑战。为减少冲突:在政府层面,我国应通过效果标准和适当联系原则构筑中国法的域外适用规则,优化中国反制裁体系的防御和弥补功能,完善多元、开放的金融体制;在市场层面,相关主体应加强海外合规和风险预警机制,积极通过行政复议或司法审查获得救济,主动与法案质疑者、其他被制裁主体和因制裁受到连带损害的美国企业寻求利益联合。

多层结构化语义知识增强的跨领域命名实体识别

跨域命名实体识别旨在缓解目标领域标注数据不足的问题.现有方法通常利用特征表示或者模型参数的共享来实现实体识别能力的跨领域迁移,但对文本序列中结构化知识的充分利用仍有所欠缺.基于此,提出了基于多层结构化语义知识增强的跨领域命名实体识别(multi-level structured semantic knowledge enhanced cross-domain named entity recognition,MSKE-CDNER)模型,即通过在多个层级实现对源领域和目标领域文本各自蕴含的结构化表示的对齐来促进实体识别能力跨领域迁移.首先,MSKE-CDNER利用结构特征表示层从不同领域中获取文本的结构化语义知识表示;然后,将获得的结构化语义知识表示通过潜层对齐模块在对应的层级进行结构化对齐,获取结构化的跨领域不变知识,从而提高模型对文本结构化知识的利用;此外,将域不变知识与特定域知识融合,进一步增强模型的泛化能力;最后,分别在5个英文数据集和特定的跨域命名实体识别数据集上进行实验.结果显示,对比当前跨域模型,MSKE-CDNER的平均性能提高了0.43%和1.47%,表明利用特征表示中的结构化知识可以有效提高目标领域的实体识别能力.