基于知识图谱的国际先进制造技术前沿研究_杜广强

先进制造技术的现状和发展趋势

先进制造技术的现状和发展趋势xxxx xxx xxxxxxxxx 先进制造技术不仅是衡量一个国家科技进展水平的重要标志，也是国际间科技竞争的重点。我国正处于工业化经济进展的关键时期，制造技术是我们的薄弱环节。只有跟上进展先进制造技术的世界潮流，将其放在战略优先地位，并以足够的力度予以实施,，进一步推进国企改革，推动建立强大的企业集团。推进技术创新，推动大型企业尽快建立技术开发中心，广泛吸引人才，在重大技术创新项目中实行产学研结合，才能尽快缩小同发达国家的差距，才能在猛烈的市场竞争中立于不败之地。本文将详细介绍先进制造技术的含义、特点以及在我国的进展状况和进展趋势。 1 先进制造技术的含义和特点 1.1 含义 先进制造技术（AMT）是以人为主体，以运算机技术为支柱，以提升综合效益为目的，是传统制造业持续地吸取机械、信息、材料、能源、环保等高新技术及现代系统治理技术等方面最新的成果，并将其综合应用于产品开发与设计、制造、检测、治理及售后服务的制造全过程，实现优质、高效、低耗、清洁、灵敏制造，并取得理想技术经济成效的前沿制造技术的总称。 1.2 先进制造技术的特点 1）是面向工业应用的技术先进制造技术并不限于制造过程本身，它涉及到产品从市场调研、产品开发及工艺设计、生产预备、加工制造、售后服务等产品寿命周期的所有内容，并将它们结合成一个有机的整体。 2）是驾驭生产过程的系统工程先进制造技术专门强调运算机技术、信息技术、传感技术、自动化技术、新材料技术和现代系统治理技术在产品设计、制造和生产组织治理、销售及售后服务等方面的应用。它要持续吸取各种高新技术成果与传统制造技术相结合，使制造技术成为能驾驭生产过程的物质流、能量流和信息流的系统工程。 3）是面向全球竞争的技术随着全球市场的形成，使得市场竞争变得越来越猛烈，先进制造技术正是为适应这种猛烈的市场竞争而显现的。因

科学知识图谱在学科评价中的应用研究[开题报告]

（2011届） 本科毕业论文（设计） 开题报告 题目：科学知识图谱在学科评价中的应用研究学院：商学院 专业：信息管理与信息系统 班级： 学号： 姓名： 指导教师： 开题日期：

一、选题的背景、意义 1.该选题的历史背景及国内外现状 科学知识图谱，是将传统的文献计量方法与现代的文本挖掘和复杂网络、数学、统计学、计算机科学方法以及可视化技术等有机地整合在一起的一种综合分析科学发展的知识发现方法。从20世纪 50年代至今，科学知识图谱的研究已经有几十年的历史。 (1)引文分析理论的发展促进了科学知识图谱的兴起。20世纪60年代，加菲尔德(Eugene Garfield)创办科学引文索引 (SCI)。1965年，普赖斯以SCI为数据来源，发表了一篇科学计量学的杰作《科学论文的网络》。在这篇论文中，普赖斯第一次提出并界定了“研究前沿”的概念。到了20世纪70、80年代，匈牙利的三位学者T.布劳温 (Tibur Braun)、W．格伦采尔 (Wolfgang Glanze1)和A．舒伯特 (Andres Schubert)以SCI数据库为基础，出版了《科学计量学指标》，这实际上是世界科学地图和科学知识图谱的雏形。 (2)复杂网络系统和社会网络分析的兴起丰富了引文分析理论与方法。美国社会心理学家斯坦利·米尔格兰姆(Stanley Milligram)于1967年通过社会网络人际关系的“六度分隔”试验发现了著名的“小世界”现象。90年代中期，比利时情报计量学专家埃格赫 (Leo Egghe)和鲁索 (Ronald Rousseau)合作出版了《情报计量学引论》，促进了科学知识图谱的产生。进入21世纪，社会网络分析的探索与应用向纵深发展，风靡全球。 (3)信息可视化为科学知识图谱提供了强大的技术支持。1999年陈超美出版了该领域的第一部学术专著《信息可视化与虚拟环境》，R．斯宾塞 (Robert Spence)2000年出版了《信息可视化》之后相关研究如雨后春笋般涌现。 总体来讲，无论是企业还是科研领域，我国对知识图谱的关注滞后于国外。相比国外知识图谱的研究状况，我国起步稍晚，但是也取得了一些成绩。国内在知识图谱的应用方面缺少理论上的实证分析，主要是将知识图谱作为一个工具，应用于各个领域，而且相对于国外，应用研究还比较薄弱。目前而言，国内知识图谱研究中存在主要困难和问题如下： (1)研究手段和方法的严重滞后 国内近几年有关知识图谱的研究也有一些，如大连理工大学的刘则渊教授带领的团队进行了科学计量学、管理学人机工程学学科以及国内所有工程领域研究前沿的知识图谱构建；武汉大学的马费成、刘青林、社科院的蒋颖等也对国内外知识管理、数字资源管理、战略管理、文献计量学等领域进行了共词图谱的绘制；南京大学的邓三鸿、浙江大学的潘有能等初步建立了图书情报学科的学科知识地图；金莹以CSSCI 数据粗略构建了我国社会科学的学

知识图谱研究方法心得

体育政策研究现状、前沿热点与演化分析 ——基于科学知识图谱的可视化分析心得 一、主要内容 作者基于科学知识图谱可视化分析，通过Web of Science TM 文献资料数据库检索体育政策研究论文，以“体育政策”的标题、摘要、关键词和收录全文为研究对象，运用引文分析、共被引分析、聚类分析、词频分析、社会网络分析等基本方法，对体育政策研究的现状、前沿热点和演化路径进行分析，采用Cite SpaceⅢ可视化软件绘制科学知识图谱，将数据以图像形式呈现出来。 通过运用Cite SpaceⅢ可视化软件，一是通过选择“country”（国家）和“institution”（机构），时区分割设置为2（Time Slice Length=2）,绘制了体育政策发文高产国家分布图；二是通过选择参数“Author”（作者），绘制了体育政策发文高产作者知识图谱；三是通过选择参数“Category”（学科），绘制了体育政策研究领域的学科贡献网络图谱；四是通过导入文献，在主题词资源（Term Source）中选择标题（Title）、摘要（Abstract）,节点类型（Node Types）选择关键词（Keyword）,绘制出了体育政策研究领域的学科贡献网络图谱。

分别对以上四个图谱进行分析得到以下结论：1.美国是体育政策研究的中心，无论从发文量还是文章的中心性都高居第一，高校是体育政策研究发文量的高产机构；2.体育政策领域研究者形成一小部分核心作者群，但数量较少，研究作者总体成离散性分布；3.体育政策研究需要多学科的支持，社会科学学科和公共科学学科是体育政策发文量的高产学科，形成以这两个学科为主流的研究领域；4.体育政策的关注点在不断的发展和变化，正在由对儿童的关注过渡到整体的公共健康，由体育活动过渡到发挥体育的教育功能，由对体育行为的控制过渡到形成终身体育的锻炼意识。 二、当前体育领域知识图谱研究方法应用现状 在中国知网通过以体育、知识图谱为主题和关键词进行搜索，根据关联度选取了104篇期刊、论文，进行分类发现当前体育领域应用知识图谱研究方法主要呈现在以下内容：一、单项运动。主要包括英文期刊中马拉松研究、、我国龙舟科研成果、国内外体育舞蹈研究、国外滑雪运动风险研究、太极拳运动研究、舞龙舞狮研究、攀岩运动研究、我国速度滑冰研究、国外篮球运动研究、国内外排球领域研究、羽毛球运动研究、我国乒乓球研究、我国体育舞蹈、国内外健美操、国内外啦啦操、网球研究、电子竞技现状、竞技游泳、国际有氧运动科学研究等项目的研究分析；二、学校体育教育。主要包括我国冰雪教学研究、我国体育教师教育研究

科学知识图谱研究综述

?新技术应用? 科学知识图谱研究综述 梁秀娟 (湘潭大学公共管理学院　湖南湘潭411105) 文　摘　随着可视化技术的发展,将其与引文分析技术相结合,可以直观、形象地向人们揭示学科以及学科之间的联系。本文结合国内外在引文分析和可视化方面的最新研究,从起源、概念、绘制方法、应用及研究展望等方面对科学知识图谱进行了较为详细的分析。 关键词　引文分析　可视化　科学知识图谱 Rev i ew of M app i n g Knowledge D o ma i n s L i a ng X i ujuan (Public Manage ment School of Xiang Tan University,XiangTan HuNan,411105) Abstract:W ith the devel opment of visual technol ogy which co mbined with citati on analysis technol2 ogy,it can reveal the link bet w een subjects intuitively and vividly.I n this paper,combined with the latest research on citati on analysis and visualizati on,we make a detailed intr oducti on in the areas of mapp ing knowledge domains fr om the origin,concep ts,techniques,app licati ons and the latest p r o2 gress. Key words:Citati on analysis,V isualizati on,Mapp ing knowledge domains 随着信息技术、可视化技术和科学计量学、文献计量学理论的发展,以图形的方式来揭示学科间的联系已不再是一件难事。而近年来科学计量学、文献计量学研究领域兴起的热点之一,就是如何在准确、翔实地传达知识的基础上以可视化的图像直观、形象地向人们揭示学科以及学科之间的联系。科学知识图谱(Mapp ing Knowledge Domains)正是在这一研究领域中出现的一个新的热点。 1　科学知识图谱的起源 科学知识图谱是引文分析与数据、信息可视化相结合的产物。引文分析是指利用各种数学及统计学的方法和比较、归纳、抽象、概括等逻辑方法,对科学期刊、论文、著者等各种分析对象的引证与被引证现象进行分析,以揭示其数量特征和内在规律的一种文献计量分析方法[1]。正式的引文分析始于上个世纪50年代初,1964年美国的尤金?加菲尔德(Eugene Garfield)创立引文数据库S C I(Science Citati on I ndex,科学引文索引),为学者们利用引文分析法分析学科领域知识结构提供了强有力的工具。S C I不仅为引文分析奠定了数据平台,而且使得规范化、高质量的引文分析成为可能。60年代早期,加菲尔德等人开始了基于引文数据的开拓性研究,他们在《应用引文数据撰写科学历史》(The use of citati on data in writing the hist ory of science)中绘制了DNA研究领域的历史发展图谱;不久之后,普赖斯用相同的数据在其一系列经典著作———《巴比伦以来的科学》《小科学,大科学》《科学文献的网络》中,进行了知识图谱绘制的开创性工作。尽管当时并没有使用“知识图谱”这一概念,但是,实际上以引文分析为基础的“知识图谱”理论与方法己经应运而生了[2]。国内自上个世纪80年代引入S C I,很快引起了广大学者的极大兴趣,被越来越多的科学研究者所认同和使用,主要用于揭示科学结构、研究科学史的发展规律、评价科研绩效、预测研究领域热点等方面。 与此同时,计算机技术的快速发展及其在科学计算领域的应用,为数据和信息处理提供了有力的

先进制造技术的现状和发展趋势

先进制造技术的现状和发展趋势 xxxx xxx xxxxxxxxx 先进制造技术不仅是衡量一个国家科技进展水平的重要标志，也是国际间科技竞争的重点。我国正处于工业化经济进展的关键时期，制造技术是我们的薄弱环节。只有跟上进展先进制造技术的世界潮流，将其放在战略优先地位，并以足够的力度予以实施,，进一步推进国企改革，推动建立强大的企业集团。推进技术创新，推动大型企业尽快建立技术开发中心，广泛吸引人才，在重大技术创新项目中实行产学研结合，才能尽快缩小同发达国家的差距，才能在猛烈的市场竞争中立于不败之地。本文将详细介绍先进制造技术的含义、特点以及在我国的进展状况和进展趋势。 1 先进制造技术的含义和特点 1.1 含义 先进制造技术（AMT）是以人为主体，以运算机技术为支柱，以提高综合效益为目的，是传统制造业不断地吸取机械、信息、材料、能源、环保等高新技术及现代系统治理技术等方面最新的成果，并将其综合应用于产品开发与设计、制造、检测、治理及售后服务的制造全过程，实现优质、高效、低耗、清洁、灵敏制造，并取得理想技术经济成效的前沿制造技术的总称。 1.2 先进制造技术的特点 1）是面向工业应用的技术先进制造技术并不限于制造过程本身，它涉及到产品从市场调研、产品开发及工艺设计、生产预备、加工制造、售后服务等产品寿命周期的所有内容，并将它们结合成一个有机的整体。 2）是驾驭生产过程的系统工程先进制造技术专门强调运算机技术、信息技术、传感技术、自动化技术、新材料技术和现代系统治理技术在产品设计、制造和生产组织治理、销售及售后服务等方面的应用。它要不断吸取各种高新技术成果与传统制造技术相结合，使制造技术成为能驾驭生产过程的物质流、能量流和信息流的系统工程。 3）是面向全球竞争的技术随着全球市场的形成，使得市场竞争变得越来越猛烈，先进制造技术正是为适应这种猛烈的市场竞争而显现的。因此，一个国家的先进制造技术，它的主体应该具有世界先进水平，应能支持该国制造业在全球市场的竞争力 2 先进制造技术的组成 先进制造技术是为了适应时代要求提高竞争能力，对制造技术不断优化和推陈出新而形

态势感知-知识图谱

态势感知-知识图谱

一、态势感知（SA） 定义 SA的正式定义是“对一定时间和空间环境中的元素的感知，对它们的含义的理解，并对他们稍后状态的投影，态势感知这个词最早来自于军队飞行员的领域。 对SA的正式定义分解为三个独立的层次：Level 1 - 对环境中的元素的感知 Level 2 - 对当前形势的理解（知识图谱的主要应用领域） Level 3 - 未来状况的投影

一级：环境中元素的感知 实现SA的第一步是感知环境中的相关元素的状态，属性和动态。对于每个域和作业类型，所需的要求是完全不同的。飞行员需要感知的要素，如其他飞机，地形，系统状态和警告灯，以及他们的相关特性。在驾驶舱里，持续监控所有相关的系统和飞行数据，其他飞机，和导航数据的任务相当繁重。一个军官需要探测敌人，平民和友军的位置和行动，地形特征，障碍和天气。一个空中交通管制或汽车司机有一套不同的态势感知。 二级SA:现状的理解 实现良好SA的第二步是理解数据和线索对目标和目的意味着什么。理解（第2级SA）基于不相交的1级元素的综合，以及该信息与个人目标的对照（图2.3）。它涉及集成许多数据以形成信息，并且优先考虑组合信息与实现当前目标相关的重要性和意义。2级SA类似于具有高水平的阅读理解，而不是仅仅阅读单词。 军事指挥官的2级SA可能涉及理解在给定

成这些预测。通过不断地前向映射，他们能够制定一套现成的战略和对事件的反应。这让他们掌握主动，避免许多不期望的情况，并且当各种事件发生时也非常快速地响应。 二、知识图谱 1.知识图谱的概念 知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念及其关系,其构成一张巨大的语义网络图，节点表示实体或概念，边则由属性或关系构成。 实体: 指的是具有可区别性且独立存在的某种事物。如某一个人、某一个城市、某一种植物等、某一种商品等等。世界万物有具体事物组成，此指实体。如图1的“中国”、“美国”、“日本”等。，实体是知识图谱中的最基本元素，不同的实体间存在不同的关系。 语义类（概念）：具有同种特性的实体构成的集合，如国家、民族、书籍、电脑等。概念主要指集合、类别、对象类型、事物的种类，例如人物、地理等。

科学知识图谱研究综述

#新技术应用# 科学知识图谱研究综述 梁秀娟 (湘潭大学公共管理学院湖南湘潭411105) 文摘随着可视化技术的发展,将其与引文分析技术相结合,可以直观、形象地向人们揭示学科以及学科之间的联系。本文结合国内外在引文分析和可视化方面的最新研究,从起源、概念、绘制方法、应用及研究展望等方面对科学知识图谱进行了较为详细的分析。 关键词引文分析可视化科学知识图谱 R evie w of M apping Know ledge Dom ains L iang X i u j uan (Pub lic M anage m en t School of X iang Tan Un iversity,X iangTan H uN an,411105) Abst ract:W it h the develop m ent o f v isual techno logy w hich co mb i n ed w ith citation analysi s techno-l ogy,it can reveal the link bet w een subjects int u iti v e l y and v ividly.I n t h is paper,co mb i n ed w it h the latest research on citation ana l y sis and v isua lizati o n,w e m ake a de tailed introducti o n i n t h e areas o f m apping kno w ledge do m a i n s fro m the or i g i n,concepts,techniques,applications and the latest pr o-gress. K ey w ords:C itati o n analysis,V isualization,M app i n g kno w ledge do m ains 随着信息技术、可视化技术和科学计量学、文献计量学理论的发展,以图形的方式来揭示学科间的联系已不再是一件难事。而近年来科学计量学、文献计量学研究领域兴起的热点之一,就是如何在准确、翔实地传达知识的基础上以可视化的图像直观、形象地向人们揭示学科以及学科之间的联系。科学知识图谱(M app i ng K now l edge Dom ains)正是在这一研究领域中出现的一个新的热点。 1科学知识图谱的起源 科学知识图谱是引文分析与数据、信息可视化相结合的产物。引文分析是指利用各种数学及统计学的方法和比较、归纳、抽象、概括等逻辑方法,对科学期刊、论文、著者等各种分析对象的引证与被引证现象进行分析,以揭示其数量特征和内在规律的一种文献计量分析方法[1]。正式的引文分析始于上个世纪50年代初,1964年美国的尤金#加菲尔德(Eugene G arfield)创立引文数据库SCI(Science C itati on Index,科学引文索引),为学者们利用引文分析法分析学科领域知识结构提供了强有力的工具。SCI不仅为引文分析奠定了数据平台,而且使得规范化、高质量的引文分析成为可能。60年代早期,加菲尔德等人开始了基于引文数据的开拓性研究,他们在5应用引文数据撰写科学历史6(T he use of c itati on data i n w riti ng the hist o ry o f sc i ence)中绘制了DNA研究领域的历史发展图谱;不久之后,普赖斯用相同的数据在其一系列经典著作)))5巴比伦以来的科学65小科学,大科学65科学文献的网络6中,进行了知识图谱绘制的开创性工作。尽管当时并没有使用/知识图谱0这一概念,但是,实际上以引文分析为基础的/知识图谱0理论与方法己经应运而生了[2]。国内自上个世纪80年代引入SCI,很快引起了广大学者的极大兴趣,被越来越多的科学研究者所认同和使用,主要用于揭示科学结构、研究科学史的发展规律、评价科研绩效、预测研究领域热点等方面。 与此同时,计算机技术的快速发展及其在科学计算领域的应用,为数据和信息处理提供了有力的

知识图谱的发展与构建

第41卷第1期 2017年2月 南京理工大学学报 Journal of Nanjing University of Science a n d T echnology Vol.41 No.1 Feb.2017知识图谱的发展与构建 李涛i2,王次臣^2,李华康 (南京邮电大学1.计算机学院;2.江苏省大数据安全与智能处理实验室，江苏南京210003) 摘要：知识图谱作为一种智能、高效的知识组织方式，能够帮助用户迅速、准确地查询到自己 需要的信息。本文通过回顾学者及科研机构或公司对知识图谱的研究内容，对知识图谱的发展 和构建方法作了全面的介绍，包括知识图谱概念的起源、发展以及最终形成；构建知识图谱的数 据来源；构建过程中涉及的方法，包括本体和实体的抽取，图谱的构建、更新、维护，以及面向知 识图谱的内部结构挖掘和外部扩展应用。最后，对知识图谱的未来发展方向和面临的挑战作了 展望。虽然现在已经有很多知识图谱被应用到各类系统中，但是其基础理论和应用技术，仍需 展开进一步的研究。 关键词：知识图谱;构建方法；实体;知识挖掘；扩展应用 中图分类号:TP39 文章编号：1005-9830(2017)01-0022-13 D O I:10.14177/https://www.360docs.net/doc/c510117045.html,ki.32-1397n.2017.41.01.004 Development and construction of knowledge graph Li Tao1，2，Wang Cichen1，2，Li Huakang1，2 (1. School of Computer Science;2.Jiangsu Province Key Lab of Big Data Sec Processing，Nanjing University of Posts and Telecommunications，Nanjing210003，China) A b s tra c t:Knowledge graph，as an intelligent and efficient way for knowledge organization，enables users to quickly and accurately query the information they need.In this paper，we provide a comprehensive survey on the development and construction of knowledge graph by reviewing and summarizing recent advances i n the research and practice of knowledge graph systems in the relevant literature.In particular，our introduction includes the concept origin，development，and eventual formation of t he knowledge graph，various data sources for the knowledge graph，the ontology construction and the entity extraction，and the process of knowledge mining，updating，and maintenance.Finally，we discuss the technical challenges，development trends，and future research 收稿日期:2016-07-25修回日期:2016-12-18 基金项目：国家自然科学基金（61502247，11501302,61502243,91646116);中国博士后科学基金（2016心600434); 江苏省科技支撑计划（社会发展）项目（B E2016776);江苏省“六大人才高峰”项目（X Y D X X J S-C X T D- 006);江苏省博士后科研基金（1601128B)资助 作者简介:李涛（1975-)，男，博士，教授，主要研究方向：数据挖掘，E-mail:toweiiee@njupt. edu. c n。 引文格式:李涛，王次臣，李华康.知识图谱的发展与构建[J].南京理工大学学报，2017,41(1):22-34. 投稿网址：http://zrxuebao. njust. edu. cn

先进制造技术的现状和发展趋势

先进制造技术的现状和发展趋势

摘要近年来, 制造业出现了世界范围的研究并采用“先进制造技术”的浪潮，先进制造技术已成为当代国际间的科技竞争的重点。本文论述了先进制造技术的发展现状与发展趋势，指出：信息化、精密化、集成化、柔性化、动态化、虚拟化、智能化、绿色化将是未来制造技术的必然发展方向。 1.先进制造技术简介 1.1先进制造技术的定义 先进制造技术AMT(advanced manufacturing technology)是制造业不断吸收机械、电子、信息(计算机与通信、控制理论、人工智能等)、能源及现代系统管理等方面的成果，并将其综合应用于产品设计、制造、检测、管理、销售、使用、服务乃至回收的全过程，以实现优质、高效、低耗、清洁和灵活生产，提高对动态多变的产品市场的适应能力和竞争能力的制造技术的总称。它集成了现代科学技术和工业创新的成果，充分利用了信息技术，使制造技术提高到新的高度。先进制造技术是不断利用新技术逐步发展和完善的技术，因而它具有动态性和相对性。先进制造技术以提高企业竞争能力为目标,应用于产品的设计、加工制造、使用维修、甚至回收再生的整个制造过程，强调优质、高效、清洁、灵活生产，体现了环境保护与可持续发展和制造的柔性化。 1.2 先进制造技术的内涵和技术构成 先进制造技术的技术构成可以分为以提高生产效率和快速响应市场需求为 目的的技术构成和以满足特种需求为目的的技术构成。 以提高生产效率和快速响应市场需求为目的的技术构成强调制造系统与制 造过程的柔性化、集成化和智能化。包括： (1) 系统理论与技术(着重制造系统组织优化与运行优化,以提高制造系统的整体柔性与效率) 。 (2) 制造过程的单元技术(着重制造过程的优化,以提高单元的效率与精 度) 。系统理论与技术涉及范围包括：CIMS、敏捷制造、精益生产、智能制造等。制造过程单元技术涉及的范围包括：设计理论与方法、并行工程、系统优化、运行、控制、管理、决策与自组织技术、虚拟制造技术、制造过程智能检测、信息处理、状态检测、补偿与控制、制造设备的自诊断与自修复、智能机器人技术、

(完整版)先进制造技术习题答案

第一章制造业与先进制造技术 1-1 叙述制造、制造系统、制造业、制造技术等概念，比较广义制造与狭义制造的概念。 制造：把原材料加工成适用的产品。 制造系统：制造过程及其所涉及的硬件、软件和人员组成的一个将制造资源转变为产品（含半成品）的有机整体，称为制造系统。制造系统还有以下三方面的定义：制造系统的结构定义；制造系统的功能定义；制造系统的过程定义。 制造业：是将制造资源（物料、能源、设备、工具、资金、技术、信息和人力等），通过制造过程，转化为可供人们使用与利用的工业品与生活消费品的行业。它涉及到国民经济的许多部门，是国民经济和综合国力的支柱产业。 制造技术：是完成制造活动所需的一切手段的总和，制造技术已成为一个涵盖整个生产过程、跨多个学科、高度集成的高新技术。 狭义制造是产品的机械工艺过程或机械加工过程。广义制造与狭义制造相比，制造的概念和内涵在范围和过程两方面大大拓展。在范围方面，制造涉及的工业领域远非局限于机械制造，而是涉及机械、电子、化工、轻工、食品、军工等国民经济的大量行业。在过程发面，广义制造不仅指集体的工艺过程，而是指包括市场分析、产品设计、计划控制、生产工艺过程、装配检验、销售服务和管理等产品整个生命周期的全过程。 1-2 试简述制造技术的发展历程。 制造技术的发展是由社会、政治、经济等多方面因素决定的。纵观近两百年制造业的发展历程，影响其发展最主要的因素是技术的推动及市场的牵引。人类科学技术的每次革命，必然引起制造技术的不断发展，也推动了制造业的发展。另一方面，随着人类的不断进步，人类的需求不断变化，因而从另一方面推动了制造业的不断发展，促进了制造技术的不断进步。 两百年来，在市场需求不断变化的驱动下，制造业的生产规模沿着“少品种大批量的规模生产——多品种小批量生产——个性化弹性批量生产；在科技高速发展的推动下，制造业的资源配置沿着“劳动密集——设备与资金密集——信息密集——知识密集”的方向发展，与之相适应，制造业的资源配置沿着“手工——机械化——单机自动化——刚性流水自动化——柔性自动化——智能自动化”的方向发展。制造技术则从机械化——机电—一体化与自动化——网络化与智能化发展。在组织管理方式上，从集中、固定的组织管理方式——分布、自治的管理——协同、创新的组织管理发展；在生产管理方式上，从面向库存——面向订单——面向市场与顾客发展；与资源环境的关系上，从利用资源、破坏环境——节约资源、关心环境——主动更新资源和美化环境发展。 1-3试简述机床发展历史及其各个阶段机床的技术特点。 1-4 论述制造业在国民经济中的地位与作用如何？ 它涉及到国民经济的许多部门，是国民经济和综合国力的支柱产业。在知识经济条件下，制造业是参与市场竞争的主体，它始终是国民经济的支柱产业。 1-5分析制造业在新世纪所面临的机遇与挑战及发展趋势。 人类进入21世纪后，社会与政治环境、市场需求、技术创新预示着制造业人类进入将发生巨大变化。美国国家科学研究委员会工程技术委员会、制造与工程设计院“制造业挑战展望委员会”对2020年制造业所面员会对临的形势，提出了六大挑战：快速响应市场能力的挑战——全部制造环节并行实现；打破传统经营面临的组织、地域及时间壁垒的挑战——技术资源的集成；信息时代的挑战——信息向知识的转变；日益增长的环保压力的挑战——

(完整版)领域应用知识图谱的技术和应用

领域应用 | 知识图谱的技术与应用 本文转载自公众号：贪心科技。 领域应用 | 知识图谱的技术与应用 李文哲开放知识图谱 1周前 本文转载自公众号：贪心科技。 作者 | 李文哲，人工智能、知识图谱领域专家 导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。 目录： 1.概论 2.什么是知识图谱 3.知识图谱的表示 4.知识抽取 5.知识图谱的存储 6.金融知识图谱的搭建 1.定义具体的业务问题 2.数据收集 & 预处理 3.知识图谱的设计 4.把数据存入知识图谱 5.上层应用的开发 7.知识图谱在其他行业中的应用 8.实践上的几点建议 9.结语 1. 概论

随着移动互联网的发展，万物互联成为了可能，这种互联所产生的数据也在爆发式地增长，而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。如果说以往的智能分析专注在每一个个体上，在移动互联网时代则除了个体，这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。在一项任务中，只要有关系分析的需求，知识图谱就“有可能”派的上用场。 2. 什么是知识图谱？ 知识图谱是由Google公司在2012年提出来的一个新的概念。从学术的角度，我们可以对知识图谱给一个这样的定义：“知识图谱本质上是语义网络（Semantic Network）的知识库”。但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph）。 那什么叫多关系图呢？学过数据结构的都应该知道什么是图（Graph）。图是由节点（Vertex）和边（Edge）来构成，但这些图通常只包含一种类型的节点和边。但相反，多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边。比如左下图表示一个经典的图结构，右边的图则表示多关系图，因为图里包含了多种类型的节点和边。这些类型由不同的颜色来标记。

先进制造技术的现状和发展趋势

浅谈先进制造技术现状和发展趋势 xxxx xxx xxxxxxxxx 先进制造技术不仅是衡量一个国家科技发展水平的重要标志，也是国际间科技竞争的重点。我国正处于工业化经济发展的关键时期，制造技术是我们的薄弱环节。只有跟上发展先进制造技术的世界潮流，将其放在战略优先地位，并以足够的力度予以实施,，进一步推进国企改革，推动建立强大的企业集团。推进技术创新，推动大型企业尽快建立技术开发中心，广泛吸引人才，在重大技术创新项目中实行产学研结合，才能尽快缩小同发达国家的差距， 销售及售后服务等方面的应用。它要不断吸收各种高新技术成果与传统制造技术相结合，使制造技术成为能驾驭生产过程的物质流、能量流和信息流的系统工程。 3）是面向全球竞争的技术随着全球市场的形成，使得市场竞争变得越来越激烈，先进制造技术正是为适应这种激烈的市场竞争而出现的。因此，一个国家的先进制造技术，它的主体应该具有世界先进水平，应能支持该国制造业在全球市场的竞争力 2 先进制造技术的组成 先进制造技术是为了适应时代要求提高竞争能力，对制造技术不断优化和推陈出新而形

成的。它是一个相对的，动态的概念。在不同发展水平的国家和同一国家的不同发展阶段，有不同的技术内涵和构成。从目前各国掌握的制造技术来看可分为四个领域的研究，它们横跨多个学科，并组成了一个有机整体： 2.1 现代设计技术 1）计算机辅助设计技术包括：有限元法，优化设计，计算机辅助设计技术，模糊智能CAD等。 2）性能优良设计基础技术包括：可靠性设计；安全性设计；动态分析与设计；断裂设 7）过程设备工况监测与控制。 2.4 系统管理技术 1）先进制造生产模式； 2）集成管理技术；3）生产组织方法。 3先进制造技术的国内外现状 3.1国外先进制造技术现状 在制造业自动化发展方面, 发达国家机械制造技术已经达到相当水平, 实现了机械制

人工智能-知识图谱机器大脑中的知识库

知识图谱技术原理介绍 ?莫扎特 ?2016-01-09 17:31:55 ?大数据技术 ?评论(0) ? 作者：王昊奋 近两年来，随着Linking Open Data[1] 等项目的全面展开，语义Web数据源的数量激增，大量RDF数据被发布。互联网正从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网(Document Web)转变成包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网(Data Web)。在这个背景下，Google、百度和搜狗等搜索引擎公司纷纷以此为基础构建知识图谱，分别为Knowledge Graph、知心和知立方，来改进搜索质量，从而拉开了语义搜索的序幕。下面我将从以下几个方面来介绍知识图谱：知识图谱的表示和在搜索中的展现形式，知识图谱的构建和知识图谱在搜索中的应用等，从而让大家有机会了解其内部的技术实现和各种挑战。 知识图谱的表示和在搜索中的展现形式

正如Google的辛格博士在介绍知识图谱时提到的：“The world is not made of strings , but is made of things.”，知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念。其中，每个实体或概念用一个全局唯一确定的ID来标识，称为它们的标识符(identifier)。每个属性-值对(attribute-value pair，又称AVP)用来刻画实体的内在特性，而关系(relation)用来连接两个实体，刻画它们之间的关联。知识图谱亦可被看作是一张巨大的图，图中的节点表示实体或概念，而图中的边则由属性或关系构成。上述图模型可用W3C提出的资源描述框架RDF[2] 或属性图(property graph)[3] 来表示。知识图谱率先由Google提出，以提高其搜索的质量。 为了更好地理解知识图谱，我们先来看一下其在搜索中的展现形式，即知识卡片(又称Knowledge Card)。知识卡片旨在为用户提供更多与搜索内容相关的信息。更具体地说，知识卡片为用户查询中所包含的实体或返回的答案提供详细的结构化摘要。从某种意义来说，它是特定于查询(query specific)的知识图谱。例如，当在搜索引擎中输入“姚明”作为关键词时，我们发现搜索结果页面的右侧原先用于置放广告的地方被知识卡片所取代。广告被移至左上角，而广告下面则显示的是传统的搜索结果，即匹配关键词的文档列表。这个布局上的微调也预示着各大搜索引擎在提高用户体验和直接返回答案方面的决心。 【三大搜索引擎关于姚明的知识卡片(略)】 虽说三大搜索引擎在知识卡片的排版和内容展现上略有不同，但是它们都列出了姚明的身高、体重、民族等属性信息。此外，它们均包含“用户还搜索了”或“其他人还搜”的功能来展现相关的人物。该功能允许用户去浏览其他与姚明相关的人物的详细信息。细心的读者也发现Google在其知识卡片中也展示了很多与姚明相关的图片，以图文并茂的方式来展示姚明的方方面面。百度则结合了百度风云榜的信息，列出了姚明的类别(体坛人物)及其百度指数(今日排名和今日搜索热度等信息)。在搜索结果页面的左上角(在图中未给出)，百度还展示了其特有的专题搜索，包含了与姚明相关的百科、图片、微博、新闻、音乐、贴吧和视频等七大类的结果，基本涵盖了用户最基本的需求。搜狗在列出与姚明相关的百科、图片，电影和最新相关消息等专题的同时，其知识卡片额外显示了诸如“主持电视节目”、“效力篮球队”、“人物关系”等各种细粒度的语义关系。当遇到含有歧义的用户查询时，知识卡片还会列出其他可能的查询目标对象。在上面的例子中，搜狗还列出了一项“您是否要找”的功能，列出一位也叫姚明的一级作曲家。该功能用于去歧义，在显示最相关实体的同时也给出其他可能的对象，达到去歧义的作用。当搜索“李娜”或“长城”时，Google和百度也在其知识卡片下方展现了类似的功能。除了给出著名网球运动员李娜和万里长城之外，它们还列出歌手李娜和长城汽车供用户选择和浏览。更值得一提的是，当在搜狗知立方中输入“姚明的老婆的女儿的身高”如此复杂的查询时，其会直接返回其女儿的姓名(姚沁蕾)以及其身高(110cm)，并给出推理说明“叶莉的女儿是姚沁蕾”。如此详实的说明不仅为返回的答案提供了很好的解释，从另一个侧面也展示了知识图谱的强大，其不仅能识别出运动员姚明，也能抽取出关系“老婆”和“女儿”和属性“身高”等信息。当我

先进制造技术的发展现状

我国先进制造技术发展现状和发展趋势 简述 制造业是现代国民经济和综合国力的重要支柱，其生产总值一般占一个国家国内生产总值的20%~55%。在一个国家的企业生产力构成中，制造技术的作用一般占60%左右。专家认为，世界上各个国家经济的竞争，主要是制造技术的竞争。其竞争能力最终体现在所生产的产品的市场占有率上。随着经济技术的高速发展以及顾客需求和市场环境的不断变化，这种竞争日趋激烈，因而各国政府都非常重视对先进制造技术的研究。我国正处于经济发展的关键时期，制造技术是我们的薄弱环节。只有跟上先进制造技术的世界潮流，将其放在战略优先地位，并以足够的力度予以实施，才能尽快缩小与发达国家的差距，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地 机械制造业是国民经济的基础产业，是国民经济发展的支柱产业，而国民经济的迅速发展，很大程度上取决于机械制造技术水平的高低和发展速度。近年来随着我国社会经济水平的发展，人们对产品的要求多样化、个性化、快捷化，促使先进的制造技术在我国得到了快速发展，但与发达国家相比，我国的制造技术无论是在管理、设计，还是在制造工艺、自动化技术等方面均与国外发达国家存在阶段性差距。为缩短与先进国家的差距，提高我国产品的加工质量和效率，丰富加工品种种类，增强产品在市场的竞争力，必须要大力发展先进制造技术。 一、先进制造技术的特点 1.1 是面向21世纪的技术 由传统的制造技术发展起来的，既保持了过去制造技术中的有效要素，又要不断吸收各种高新技术成果，并渗透到产品生产的所有领域及其全部过程。先进制造技术与现代高新技术相结合而产生了一个完整的技术群，它是具有明确范畴的新的技术领域，是面向21世纪的技术。 1.2 是面向工业应用的技术 先进制造技术并不限于制造过程本身，它涉及到产品从市场调研、产品开发及工艺设计、生产准备、加工制造、售后服务等产品寿命周期的所有内容，并将它们结合成一个有机的整体。先进制造技术的应用特别注意产生最好的实际效果，其目标是为了提高企业竞争和促进国家经济和综合实力的增长。目的是要提高制造业的综合经济效益和社会效益。 1.3 是驾驭生产过程的系统工程 先进制造技术特别强调计算机技术、信息技术、传感技术、自动化技术、新材料技术和现代系统管理技术在产品设计、制造和生产组织管理、销售及售后服务等方面的应用。它要不断吸收各种高新技术成果与传统制造技术相结合。使制造技术成为能驾驭生产过程的物质流、能量流和信息流的系统工程。 1.4 是面向全球竞争的技术 20世纪80年代以来，市场的全球化有了进一步的发展，发达国家通过金融、经济、科技

领域知识图谱的技术与应用

领域应用知识图谱的技术与应用 本文转载自公众号：贪心科技。 领域应用I知识图谱的技术与应用 李文哲开放知识图谱1周前 本文转载自公众号：贪心科技。 作者I李文哲，人工智能、知识图谱领域专家 导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。 目录: 1.概论 2.什么是知识图谱 3.知识图谱的表示 4.知识抽取 5.知识图谱的存储 6.金融知识图谱的搭建 1.定义具体的业务问题 2.数据收集&预处理 3.知识图谱的设计 4.把数据存入知识图谱 5.上层应用的开发 7.知识图谱在其他行业中的应用 8.实践上的几点建议 9.结语 1.概论 随着移动互联网的发展，万物互联成为了可能，这种互联所产生的数据也在爆发式地增长，而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。如果说以往的智能分析专注在每一个个体上，在移动互联网时代则除了个体，这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。在一

项任务中，只要有关系分析的需求，知识图谱就有可能”派的上用场。

2. 什么是知识图谱? 知识图谱是由Google 公司在2012年提出来的一个新的概念。从学术的角度，我们可以 对知识图谱给一个这样的定义： 知识图谱本质上是语义网络（Sema ntic Network ）的 知识库”但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度出发其实 可以简单地把知识 图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph 那什么叫多关系图呢？ 学过数据结构的都应该知道什么是图（Graph ）。图是由节点 （Vertex ）和边（Edge ）来构成，但这些图通常只包含一种类型的节点和边。但相反， 多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边 。比如左下图表示一个经典的图结构, 右边的图则表示多关系图，因为图里包含了多种类型的节点和边。这些类型由不同的颜 色来标记。 在知识图谱 里， 我们通常用 实体（Entity ） ”来表达图里的节点、用 关系（Relation ）”来表达图里的 边”实体指的是现实世界中的事物比如人、地名、概念、药物、公司等 ，关系则用来 表达不同实体之间的某种联系， 比如人-居住在”北京、张三和李四是 朋友”逻辑回归 是深度学习的先导知识”等等。 现实世界中的很多场景非常适合用知识图谱来表达。 比如一个社交网络图谱里，我们既 可以有 人”的实体，也可以包含 公司”实体。人和人之间的关系可以是 朋友”，也可以是 同 事”关系。人和公司之间的关系可以是 现任职”或者曾任职”的关系。类似的，一个风控 知识图谱可以包含 电话”公司”的实体，电话和电话之间的关系可以是 通话”关系，而 且每个公司它也会有固定的电话。 3. 知识图谱的表示 知识图谱应用的前提是已经构建好了知识图谱 ，也可以把它认为是一个知识库。这也是 为什么它可以用来回答一些搜索相关问题的原因，比如在 Google 搜索引擎里输入“ Who is the wife of Bill Gates?，我们直接可以得到答案-“Melinda Gates 。这是因为我们在系 ）。 包含一种类型的节点和边 包含多种类型的节点和边 （不同＜^状扣師色代憑不岡评奥断节点和边） 节点 节点 边 边 节点 节点 边