导读:本文包含了知识匹配论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:5G,出版业,知识传播,中介
知识匹配论文文献综述
刘枫[1]（2019）在《5G出版业的革新路径:从知识传播中介到智能匹配平台》一文中研究指出4G时代,人与手机相伴,信息传播中介几乎被替代,传统媒体衰落。与此同时,知识付费风生水起,信息传播革命有向知识传播革命演进的趋势。5G技术的高速度、高容量、智能化以及万物互联让空间区隔消失,知识传播最后的瓶颈亦将消失,出版业面临前所未有的挑战。充分认识5G技术智能化和万物互联的特性,理解出版业的知识传播中介功能,把握未来中介发展的平台化趋势,进而研究知识的碎片化、结构化和体系化,布局知识传播创新和智能匹配平台的建设,才能让出版业未雨绸缪,决胜5G竞争场景。(本文来源于《编辑之友》期刊2019年07期）
方炜,程鹏枭,李正锋[2]（2019）在《“民参军”知识转移过程驱动因素与策略匹配——军民融合视角》一文中研究指出以军民融合视角下"民参军"知识转移绩效的驱动因素与策略匹配优化问题为研究对象,利用文献分析方法确定"民参军"知识转移过程的相关驱动因素和策略组合,构建"民参军"知识转移过程相关因素关系概念模型,使用网络层次分析法(ANP)对驱动因素、策略组合与知识转移绩效之间的相互影响关系进行实证分析,得到其相互之间的定量交互关系;采用基于QSIM理论改进的定性模拟算法,以电子信息工业行业为例,对"民参军"知识转移过程进行动态演化模拟,针对不同阶段的初始状态,获得知识转移绩效到达相对至高点时的最优策略组合,并提出可以促进知识转移绩效增长的相关管理启示。(本文来源于《北京理工大学学报(社会科学版)》期刊2019年04期）
周一行,魏晨雨[3]（2019）在《知识产权区域布局中资源匹配探究——以宁波市知识产权区域布局导向目录编制为例》一文中研究指出知识产权区域布局是一项探索创新性工作,通过摸清知识产权资源的区域和产业分布规律,建立以知识产权资源引导产业、科教等相关资源配置机制,推动产业创新发展。本文结合宁波市知识产权区域布局试点建设实际,针对创新资源与产业发展难以关联匹配的问题,提出一种产业与创新资源关联匹配原则与方法,为加快推进知识产权区域布局研究示范提供支撑。(本文来源于《中国发明与专利》期刊2019年06期）
梁汝鹏,邓克波,毛泽湘,徐沛[4]（2019）在《基于军事知识图谱的作战预案语义匹配方法研究》一文中研究指出提出了一种智能化的预案语义匹配方法,基于军事知识图谱,建立知识图谱与作战预案特征映射,构建预案语义特征标注,实现作战预案隐藏知识的显式定义;设计了作战预案语义特征抽取与相似性计算算法,解决基于索引或关键字等语用层次特征匹配效率和准确度较低的问题,实现基于语义特征的作战预案智能语义匹配,满足预案快速、精准化匹配需求.(本文来源于《指挥与控制学报》期刊2019年02期）
李一鹏[5]（2019）在《任职培训点亮“引路灯”》一文中研究指出5月14日至24日，首期气象部门司局级干部任职培训班（试点班）在京举行。这是气象部门贯彻党中央关于教育培训要求部署，帮助近年来新提任副司局级干部坚定理想信念、改善知识结构、提升履职能力的一次探索。在两周时间里，近40位副司局级干部在深入学习领会(本文来源于《中国气象报》期刊2019-05-31）
钱勇[6]（2019）在《基于知识的战场数据样本标签匹配方法研究》一文中研究指出多军种的协同作战已成为了当今信息化作战的主要形式,面对复杂的作战体系,指挥员全面准确地理解战场态势是做出正确决策的基础,在态势评估工作中占据重要的地位。战场数据样本标签作为战场样本数据的提炼与概括,承载了战场样本数据的重要信息。因此,对战场数据样本标签匹配工作的研究在战场态势认知领域起到了愈发重要的作用。本文为实现标签匹配的目标,建立了一种战场数据样本标签框架,并赋予战场数据样本标签数值化定义,采用梯度提升树(GBDT)算法实现了战场数据样本的标签匹配。本文首先介绍了国内外学者在标签匹配和态势认知领域的主要工作和目前本体领域的研究进展,并阐述了机器学习中回归算法的基本原理和理论。然后,本文根据实际战场的特征和特点,设计了一种基于本体的态势知识库的设计框架,包括态势本体的构建和基于本体的态势知识库构建两部分。态势本体的构建过程包括对战场态势要素的抽象概念进行描述和确定构建本体的方法。基于本体的知识库构建过程包括确定态势概念的分类、对态势概念属性的阐释、加入兵棋推演规则以逻辑和产生式表示方法对态势规则库进行构建叁个部分。同时,本文针对任务、资源、能力和战局四方面构建了四种势标签框架并详细解释其功能与含义。其中,任务势标签对作战任务信息进行定性描述,资源势标签与能力势标签对战场资源和作战能力进行定量描述,战局势标签对整体战场局势进行描述。进而,针对战场数据样本标签包含信息多、关联性强等特点,本文选取GBDT算法实现标签匹配过程。对于未知战场数据样本,首先进行初步的数据筛选,利用GBDT多元分类算法实现任务势标签的匹配;对于资源势标签与能力势标签,因为标签数据是连续的实数值,因此采用GBDT算法进行回归,得到匹配结果,通过人工添加战局势标签,完成四种态势标签的匹配工作,设计出战场数据样本标签的匹配模型。最后,本文根据上述方法和模型,利用兵棋推演平台数据进行了标签匹配的验证实验。对于任务和能力势标签分别计算标签匹配与实际标签结果的正确率和接近度,依据标签匹配结果自动添加知识库中的相似标签。最终,通过展示其对应的战场数据样本中的全部标签,证明本文提出的基于知识和GBDT算法的匹配模型具有可行性和实际使用价值。(本文来源于《南京大学》期刊2019-04-30）
王球[7]（2019）在《作为人工智能自我知识匹配模型的阐释性感觉理论》一文中研究指出人工智能的兴起,激发了哲学家将人工智能与人类心智进行全方位的比较,但是鲜有学者思考过,一个人工智能系统,是否能够"认识它自己"。诊断这项阙漏的根源,为此提供正当性理由便是必要的。基于当下人工智能的发展水平和技术前景,表明人工智能原则上可以拥有关于自身信念、欲望和意图之类的命题态度的自我知识。从既有的关于人类自我知识的主流理论中,筛选出一个与人工智能相匹配的理论模型。该模型类似于卡鲁瑟斯的阐释性感觉理论,它也体现了卡萨姆所说的"实质性自我知识"的优势。(本文来源于《自然辩证法研究》期刊2019年04期）
李锋,喻志鹏,冯瑶[8]（2019）在《基于知识转移视角的产业技术创新联盟内部合作对象匹配研究》一文中研究指出产业技术创新联盟内部成员间的知识转移效率直接影响整个联盟知识创新绩效,选择合适的知识转移合作伙伴,是联盟成员在知识转移之前的重要工作.通过构建知识转移双方的满意度评价体系,科学设置各指标的相应权重,以知识转移双方最优满意度为目标,构建多目标优化模型,计算出知识转移双方匹配度,为创新联盟主体选择知识转移对象提供参考.最后,以南京某物联网企业联盟为实例,证明了该方法的有效性,并给出了产业技术创新联盟选择合适合作对象并提升联盟知识转移效率的相关管理建议.(本文来源于《江苏科技大学学报(自然科学版)》期刊2019年02期）
李辛[9]（2019）在《知识匹配对创新绩效的影响路径研究》一文中研究指出技术并购已经成为高新技术企业获取创新技术重要的手段,众多国内与国际的企业都纷纷运用技术并购的形式以求高速发展,全世界范围内的企业都掀起了技术并购热潮,尤其是在一些高新技术企业中。企业并购后创新绩效能否得到提高跟很多因素相关,知识匹配就是其中一个重要因素。知识匹配能为并购方与被并购方之间创造出积极的氛围,为企业增强企业的团队凝聚力,带来创新的制度保障,拓宽创新所需市场等,从而有效提高技术创新绩效。因此,知识匹配与技术并购后企业的创新绩效提升有很大关联。为了探究技术并购中知识匹配对企业创新绩效的影响路径,由于知识资本的内涵具有多样性,因此本文通过对有关文献进行整理、参考前人的研究成果结合自己的理解,将知识匹配进行分类,分为人力资本匹配、组织资本匹配和关系资本匹配叁类资本匹配方式,运用扎根理论分别分析其对创新绩效的影响路径。本文选取吉利并购沃尔沃事件作为案例,通过编码进行分析后发现不同知识资本的匹配对创新绩效有着不同的影响路径。其中人力资本通过互补性增强企业创新能力,通过专用性获取技术优势,从而对创新绩效产生积极影响;组织资本通过互补性增强创新能力,通过相似性增强吸收能力进而影响企业的创新绩效;关系资本通过互补性增强创新能力,通过独特性获取资源优势,并最终能够影响并购企业创新绩效。通过分析吉利与沃尔沃并购案例得到知识匹配有利于吉利汽车创新绩效的影响路径,由此本文的研究能够对我国高新技术企业的并购活动产生启示作用。(本文来源于《内蒙古大学》期刊2019-04-01）
马文聪,叶阳平,徐梦丹,朱桂龙[10]（2018）在《“两情相悦”还是“门当户对”:产学研合作伙伴匹配性及其对知识共享和合作绩效的影响机制》一文中研究指出产学研合作是战略联盟的一种重要和特殊形式,是企业和高校科研院所获取互补性资源、共享技术和知识的主要渠道。而产学研合作中伙伴选择和知识共享是影响合作绩效的关键因素。本文基于对243个企业产学研合作创新的问卷调查,探讨了产学研伙伴匹配性的内涵、结构及其对知识共享和合作绩效的影响机制。研究发现,产学研合作情境下的伙伴匹配性包括目标协同性、文化相容性和创新资源/能力互补性叁个维度。它们对合作绩效均具有显着的正向影响作用,且创新资源/能力互补性对合作绩效的影响更大。目标协同性、文化相容性通过显性和隐性知识共享的完全中介作用影响合作绩效,而创新资源/能力互补性则通过显性和隐性知识共享的部分中介作用影响合作绩效。本文不仅能为产学研合作绩效不佳问题提供理论解释,丰富该领域的理论和实证研究,还可以为参加产学研合作的政府、企业和学研机构提供借鉴。(本文来源于《南开管理评论》期刊2018年06期）
知识匹配论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
以军民融合视角下"民参军"知识转移绩效的驱动因素与策略匹配优化问题为研究对象,利用文献分析方法确定"民参军"知识转移过程的相关驱动因素和策略组合,构建"民参军"知识转移过程相关因素关系概念模型,使用网络层次分析法(ANP)对驱动因素、策略组合与知识转移绩效之间的相互影响关系进行实证分析,得到其相互之间的定量交互关系;采用基于QSIM理论改进的定性模拟算法,以电子信息工业行业为例,对"民参军"知识转移过程进行动态演化模拟,针对不同阶段的初始状态,获得知识转移绩效到达相对至高点时的最优策略组合,并提出可以促进知识转移绩效增长的相关管理启示。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
知识匹配论文参考文献
[1].刘枫.5G出版业的革新路径:从知识传播中介到智能匹配平台[J].编辑之友.2019
[2].方炜,程鹏枭,李正锋.“民参军”知识转移过程驱动因素与策略匹配——军民融合视角[J].北京理工大学学报(社会科学版).2019
[3].周一行,魏晨雨.知识产权区域布局中资源匹配探究——以宁波市知识产权区域布局导向目录编制为例[J].中国发明与专利.2019
[4].梁汝鹏,邓克波,毛泽湘,徐沛.基于军事知识图谱的作战预案语义匹配方法研究[J].指挥与控制学报.2019
[5].李一鹏.任职培训点亮“引路灯”[N].中国气象报.2019
[6].钱勇.基于知识的战场数据样本标签匹配方法研究[D].南京大学.2019
[7].王球.作为人工智能自我知识匹配模型的阐释性感觉理论[J].自然辩证法研究.2019
[8].李锋,喻志鹏,冯瑶.基于知识转移视角的产业技术创新联盟内部合作对象匹配研究[J].江苏科技大学学报(自然科学版).2019
[9].李辛.知识匹配对创新绩效的影响路径研究[D].内蒙古大学.2019
[10].马文聪,叶阳平,徐梦丹,朱桂龙.“两情相悦”还是“门当户对”:产学研合作伙伴匹配性及其对知识共享和合作绩效的影响机制[J].南开管理评论.2018