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期刊论文 83

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2020 6

2019 10

2018 8

2017 3

2016 2

2014 1

2013 1

2011 3

2009 2

2006 7

2005 2

2004 4

2003 4

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

知识工程 2

知识管理 2

知识经济 2

知识融合 2

设计 2

设计科学 2

安全健康环保 1

2020 1

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检索范围：

排序：展示方式：

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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尿激酶型纤溶酶原激活剂(uPA)系统在子宫内膜癌中的研究进展

毛晓丽,朱艳

《中国工程科学》 2006年第8卷第5期页码 98-102

摘要：

尿激酶型纤溶酶原激活系统是纤溶系统的重要组成部分，它通过水解细胞外间质，参与组织改造和细胞迁移，在肿瘤细胞的侵袭和转移中发挥作用；讨论了uPA系统的结构、作用机理及与子宫内膜癌的关系，旨在为子宫内膜癌的诊断和治疗提供新方法

关键词：尿激酶型纤溶酶原激活剂(uPA) 尿激酶型纤溶酶原激活剂受体(uPAR) 尿激酶型纤溶酶原激活剂抑制剂(PAIs) 子宫内膜癌

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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。

关键词：大数据知识工程知识获取知识融合知识表征知识推理

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创建知识系统工程学科

王众托

《中国工程科学》 2006年第8卷第12期页码 1-9

摘要：

介绍了如何在钱学森的系统科学与思维科学思想的启发和指引下，创建知识系统工程学科，知识系统工程的任务与内涵，知识系统的组成要素和功能；提出了知识系统的组织、人员、技术、经营和文化的体系结构；分析了知识系统的运作过程；特别对创新过程中知识的集成、转化与新知识的生成提出了一些新的观点。

关键词：知识管理系统工程知识系统工程创新知识集成

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设计科学中关于知识的研究——经济发展方式转变中要考虑的重要问题

谢友柏

《中国工程科学》 2013年第15卷第4期页码 14-22

摘要：

本文研究了知识在人类设计一切有目的活动中的行为，分析了设计中知识的流动和在竞争中的完整化即进化，论证了创新和设计的关系以及创新和设计的知识本质提出了设计是以已有知识为基础、设计是以新知识获取为中心、设计知识具有不完整性、竞争性等基本规律和基本特征，认为要依赖创新推动经济增长方式的转变，知识行为研究应该是设计科学的重要命题。

关键词：设计设计科学知识知识获取知识流

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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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激活–效价维度空间中基于脸部图像的情感等级排序方法 None

Guo-peng XU, Hai-tang LU, Fei-fei ZHANG, Qi-rong MAO

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第6期页码 783-795 doi: 10.1631/FITEE.1700270

摘要：因此，我们提出一个在激活和效价维度空间下的基于脸部图像的情感等级排序框架。我们的方法能够通过离散化连续的情感标注得到情感等级，并恰当地利用它们之间的有序信息。实验结果表明，所提出的基于排序的情感识别方法在激活和效价两个维度上都是有效的。

关键词：有序排序；维度情感识别；效价度；激活度；脸部图像处理

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基于知识库的知识发现（KDK）的结构模型与挖掘算法研究

杨炳儒,申江涛,陈泓婕

《中国工程科学》 2003年第5卷第6期页码 49-54

摘要：

从知识库中发现新知识KDK（knowledge discovery in knowledgebase）是一个新课题，它的成功将直接作用于大型知识库的构建，并将为解决目前机器学习的瓶颈问题——知识获取起到重要影响。笔者的主要工作是：基于知识库中事实的KDK归纳结构、算法及其验证；基于知识库中规则的KDK归纳结构、算法及其验证。

关键词：基于知识库的知识发现卡尔纳普归纳逻辑科恩归纳逻辑假设评估

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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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知识表示中的不确定性

李德毅

《中国工程科学》 2000年第2卷第10期页码 73-79

摘要：

知识表示一直是人工智能研究中的一个瓶颈，其难点在于知识中隐含有不确定性，即模糊性和随机性。文章提出用云模型3个数字特征（期望值，熵，超熵）来描述一个定性概念，用熵来关联模糊性和随机性。代表定性概念的云的某一次定量值，被称为云滴，可以用它对此概念的贡献度来衡量，许许多多云滴构成云，实现定性和定量之间的随时转换，反映了知识表示中的不确定性。

关键词：知识表示定性概念不确定性云模型数宇特征