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2013 1

2011 3

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2006 6

2005 2

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2002 4

2001 5

2000 4

1999 1

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关键词

信息技术 8

双库协同机制 3

大数据 3

知识 3

知识图谱 3

知识工程 3

知识管理 3

知识获取 3

Maradbcm算法 2

创新设计 2

工程管理 2

技术创新 2

抗击疫情 2

知识经济 2

设计 2

设计科学 2

安全健康环保 1

2020 1

GDMS 1

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检索范围：

排序：展示方式：

一种构建网络安全知识图谱的实用方法 Article

贾焰, 亓玉璐, 尚怀军, 江荣, 李爱平

《工程（英文）》 2018年第4卷第1期页码 53-60 doi: 10.1016/j.eng.2018.01.004

摘要：在当前的许多领域中，对于知识图谱的研究已经非常成熟。目前，有学者提出将知识图谱的概念与网络安全结合在一起来构建网络安全知识库，这是一件非常有意义的工作。基于这种理念，本文提出了一个构建网络安全知识图谱的方法和基于五元组模型的推演规则。本文使用机器学习的方法来抽取实体，然后构建本体，从而构建网络安全知识库。在构建网络安全知识库的过程中，使用Stanford NER 来训练提取器，然后利用提取器抽取所需的相关信息。

关键词：网络安全知识图谱知识推演

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基于知识图谱技术的电力设备缺陷记录错误识别方法 Regular Article

Hui-fang Wang, Zi-quan Liu,huifangwang@zju.edu.cn

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第11期页码 1564-1577 doi: 10.1631/FITEE.1800260

摘要：为实时检测缺陷记录的录入错误，提出一种基于知识图谱技术的电力设备缺陷记录错误识别方法。针对电力缺陷文本特点，通过优化构建知识图谱的一般流程，提出利用现有电力设备缺陷记录语料构建电力设备缺陷知识图谱的方法。然后，基于所构建的知识图谱，针对电力设备缺陷记录的各种错误类型，提出利用图搜索识别缺陷记录错误。

关键词：错误识别；电力设备缺陷记录；知识图谱；机器学习

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面向智慧税务的大数据知识工程技术及应用

郑庆华,师斌,董博

《中国工程科学》 2023年第25卷第2期页码 221-231 doi: 10.15302/J-SSCAE-2023.07.005

摘要：本文分析了我国智慧税务领域的发展现状及面临挑战，提出了以“数据知识化、知识体系化、知识可推理”为核心的大数据知识工程解决方案，构建了由知识源层、知识提取层、知识图谱层、知识推理层、应用层组成的“五层”技术架构；结合大数据知识工程在智慧税务领域中的代表性应用案例，如知识驱动的税收优惠计算、可解释的税收风险识别、税收政策智能化决策支持、智慧问税，探讨了所提方案的局限性并论述了进一步的研究方向从数据、技术、生态三方面出发，形成了规范涉税数据、健全国家数据共享/ 开放/ 保障体系，融合并更新信息学科成果，完善面向智慧税务的大数据知识工程应用系统，推动大数据知识工程技术的标准建设与人才培养等发展建议，以期为基于大数据知识工程的智慧税务高质量发展研究提供参考。

关键词：智慧税务；知识工程；大数据；知识图谱；知识推理

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全国知识图谱与语义计算大会（CCKS2019）

会议日期： 2019年08月24日

会议地点：中国/浙江/杭州

主办单位：中国中文信息学会语言与知识计算专业委员会

人工智能辅助诊疗发展现状与战略研究

孔鸣,何前锋,李兰娟

《中国工程科学》 2018年第20卷第2期页码 86-91 doi: 10.15302/J-SSCAE-2018.02.013

摘要：数据智能中的语义理解与医学影像分析等方面，简要阐述了人工智能在辅助诊疗问题上的发展方向与现状，讨论了智能诊疗技术发展与应用的问题与挑战：一是医学信息的标准化表征和结构化整合构建术语标准是关键；二是利用海量医学知识，构建多模态数据采集分析与结构化知识推理相结合的智能诊疗模型是重要的影像智能发展点。建议建立国家级的健康医疗开放大数据云平台，开辟新的数据、信息整合、知识发现及服务市场；构建医疗健康信息的一些基础行业标准，加强国产高端医疗器械的研发力度，推动智能化医疗器械和智能可穿戴式设备的研发，引导产业在人工智能与高端医疗器械的结合上开辟新的市场

关键词：人工智能辅助诊疗知识图谱医学本体医学影像分析

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逄金辉：知识图谱与知识服务（2019年11月11日）

2021年04月23日

关键词：大数据

一种知识引导的基于中医学信息的药材推荐方法 Research Article

金哲,张引,苗嘉旭,杨易,庄越挺,潘云鹤

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第10期页码 1416-1429 doi: 10.1631/FITEE.2200662

摘要：现有大多数药材推荐模型忽略了中医领域的知识，例如药材和症状之间的关系，中药药方形成逻辑，等等。本文提出一种以知识为引导、结合中医学信息的药材推荐方法。本文使用的知识包括从中医典籍及处方中提取的知识图谱，以此得到症状和药材之间的交互和共生关系。利用这些信息，基于图注意力网络提取症状和药材的特征向量。

关键词：中医；药材推荐；知识图谱；图注意力网络

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基于Self-X认知制造网络实现认知大规模个性化定制——一种工业知识图谱及图嵌入技术使能的途径

李心雨, 郑湃, 鲍劲松, 高亮, 徐旬

《工程（英文）》 2023年第22卷第3期页码 14-19 doi: 10.1016/j.eng.2021.08.018

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王昊奋：新冠开放知识图谱（2020年4月18日）

2022年08月18日

关键词：抗击疫情

一种基于特征模板和CNN-BiLSTM-CRF的网络安全实体识别方法 Research Papers

Ya QIN, Guo-wei SHEN, Wen-bo ZHAO, Yan-ping CHEN, Miao YU, Xin JIN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第6期页码 872-884 doi: 10.1631/FITEE.1800520

摘要：利用海量网络安全威胁情报数据，构建网络安全知识图谱实施深度关联分析和挖掘，可帮助识别安全威胁并提出相应防御措施。这已成为网络安全领域研究热点。本文针对网络安全文本数据，研究实体识别算法，为构建网络安全知识图谱奠定基础。传统方法难以识别网络安全领域的新实体、中英文混合安全实体等，且提取的特征不够充分。

关键词：网络安全知识图谱；网络安全实体；特征模板；实体识别；神经网络

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李心雨：基于Self-X认知制造网络实现认知大规模个性化定制：一种工业知识图谱及图嵌入技术使能的途径（2023年5月30日）

2023年06月13日

关键词：智能制造

知识论框架通向信息-知识-智能统一的理论

钟义信

《中国工程科学》 2000年第2卷第9期页码 50-64

摘要：

知识是人类所创造的宝贵财富，但至今没有形成系统的知识理论。文章旨在提出和建立知识论的框架体系，包括它的基础和主体两部分。基础部分主要给出知识的概念、定义、表示、度量、推理和决策规则；主体部分的核心是阐明由信息提炼知识（知识生成）以及由知识形成智能（知识激活）的机理。知识论的建立将为信息论-知识论-智能论的统一理论奠定坚实的基础，促进人们在更高的水平上利用信息和知识，研究、设计和应用各种智能机器，推动经济和社会的发展。

关键词：知识知识量知识生成知识激活信息-知识-智能的统一理论

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视觉知识的五个基本问题 Perspectives

潘云鹤

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第5期页码 615-766 doi: 10.1631/FITEE.2040000

摘要：认知心理学早已指出，人类知识记忆中的重要部分是视觉知识，被用来进行形象思维。因此，基于视觉的人工智能（AI）是AI绕不开的课题，且具有重要意义。本文继《论视觉知识》一文，讨论与之相关的5个基本问题：（1）视觉知识表达；（2）视觉识别；（3）视觉形象思维模拟；（4）视觉知识的学习；（5）多重知识表达。视觉知识的独特优点是具有形象的综合生成能力，时空演化能力和形象显示能力。这些正是字符知识和深度神经网络所缺乏的。视觉知识和多重知识表达的研究是发展新的视觉智能的关键，也是促进AI 2.0取得重要突破的关键理论与技术。这是一块荒芜、寒湿而肥沃的“北大荒”，也是一块充满希望值得多学科合作勇探的“无人区”。

关键词：视觉知识表达；视觉识别；视觉形象思维模拟；视觉知识学习；多重知识表达

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知识管理系统的运用与深化

李华

《中国工程科学》 2011年第13卷第8期页码 87-93

摘要：

在知识经济时代，企业已经开始认识到最宝贵的资产是知识，知识不但是生产的关键要素，而且还是企业保持持续竞争优势的重要手段。企业知识管理系统的有效实施，要在正确的思想指导下，建立适于知识共享的组织结构和企业文化，在理解和实施知识管理时必须坚持积累、信任、共享、交流、学习五项原则。知识管理的目标是实现组织总体发展战略，因此知识共享的过程也必须以实现组织战略目标为前提，重视对共享知识的甄选，建立知识共享平台和存储管理单元，引导知识交流，实施奖励政策。

关键词：知识管理知识共享知识论坛

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大数据知识工程发展现状及展望

郑庆华,刘欢,龚铁梁,张玲玲,刘均

《中国工程科学》 2023年第25卷第2期页码 208-220 doi: 10.15302/J-SSCAE-2023.02.018

摘要：

大数据知识工程是人工智能的“基础设施”、诸多行业和领域面临的共性需求、信息化迈向智能化的必由之路。本文阐述了大数据知识工程产生的背景与概念内涵，提出了“数据知识化、知识体系化、知识可推理”的研究框架；梳理了知识获取与融合、知识表征、知识推理等大数据知识工程关键技术和智慧教育、税务风险管控、智慧医疗等典型场景中的工程应用；总结了大数据知识工程面临的挑战，研判了大数据知识工程的未来研究方向，包括复杂大数据知识获取、知识+数据混合学习、脑启发知识编码记忆等。研究建议，引导多学科交叉融合，设立重大和重点研发专项，推动大数据知识工程基础理论与技术攻关；加强企业和研究机构间交流合作，推广前沿研究成果并形成应用示范，建立大数据知识工程行业标准体系；以重大需求应用为导向，探索校企协同育人模式，加快大数据知识工程技术在重要行业的落地应用。