免費服務熱線
400-856-5388
當前位置:
研究報告首頁>研究報告>其他行業>文體
  • 2024-2029年中國知識工程市場現狀深度調研及發展分析報告
  • 研究報告封底
  1. 1
  2. 2

2024-2029年中國知識工程市場現狀深度調研及發展分析報告

Annual Research and Consultation Report of Panorama survey and Investment strategy on China Industry

中文版價格:
¥
18000
英文版價格:
$
8500
報告編號:
1900597
寄送方式:
紙質特快專遞,電子版發送郵箱
出版日期
2024年1月
報告頁碼
152
圖片數量
61
服務熱線
400-856-5388 400-086-5388
訂閱熱線
0755-25425716 25425726 25425736
0755-25425756 25425776 25425706
訂閱傳真
0755-25429588
電子郵箱
report@chinairn.com
打印目錄 簡體轉換
中研普華集團
微信掃碼關注
  • 年底優惠活動多多,敬請來電咨詢 400-856-5388,截止日期2024年6月30日
當前報告二維碼
微信掃一掃
手機快速訪問

《2024-2029年中國知識工程市場現狀深度調研及發展分析報告》由中研普華知識工程行業分析專家領銜撰寫,主要分析了知識工程行業的市場規模、發展現狀與投資前景,同時對知識工程行業的未來發展做出科學的趨勢預測和專業的知識工程行業數據分析,幫助客戶評估知識工程行業投資價值。

客戶評價(2萬+)

查看全部
中研普華研究報告五大特色
我們的報告對您有何價值
  1.  

    第一章 知識工程發展概況

    第一節 知識工程的發展歷史

    第二節 數據處理與研究方法

    第三節 知識工程研究的演進脈絡

    一、時間分布

    二、學科滲透

    三、作者分布

    四、機構分布

    第四節 知識工程研究的主題分布

    第五節 知識工程研究的發展趨勢

    第六節 發展總結

    第二章 知識工程之知識表示

    第一節 知識表示概述

    一、表示學習的基本概念

    二、表示學習的理論基礎

    三、知識表示學習的典型應用

    四、知識表示學習的主要優點

    第二節 知識表示學習的主要方法

    一、距離模型

    二、單層神經網絡模型

    三、能量模型

    四、雙線性模型

    五、張量神經網絡模型

    六、矩陣分解模型

    七、翻譯模型

    八、其他模型

    第三節 知識表示學習的主要挑戰與已有解決方案

    一、復雜關系建模

    二、多源信息融合

    三、關建路徑建模

    第四節 知識表示學習未來研究方向展望

    一、面向不同知識類型的知識表示學習

    二、多源信息融合的知識表示學習

    三、考慮復雜推理模式的知識表示學習

    四、其他研究方向

    第三章 知識工程之數據庫

    第一節 智庫知識庫的概述

    第二節 智庫知識庫的建設案例

    一、rand知識庫建設

    二、swp知識庫建設

    三、randswp兩者比較

    第三節 智庫知識庫的構建要求

    第四節 智庫知識庫的構建流程

    一、明確項目的知識需求

    二、信息資源的收集獲取

    三、信息資源的知識組織

    四、智庫知識庫服務提供

    第五節 智庫知識庫的聯盟化策略探討

    第六節 企業知識庫管理系統數據庫的設計

    一、系統設計原則

    二、數據庫建模方法

    第七節 企業知識庫系統的設計

    一、系統的設計

    二、系統的應用

    第四章 知識工程之知識推理

    第一節 基于本體的貝葉斯網絡知識推理概述

    第二節 建立本體設計知識模型

    第三節 貝葉斯網絡知識推理

    第四節 實例驗證

    第五節 總結

    第五章 知識工程之專家系統

    第一節 概述

    第二節 專家系統的類型

    第三節 專家系統的構造

    第四節 專家系統的模型

    一、基于規則的專家系統

    二、基于框架的專家系統

    三、基于模型的專家系統

    四、新型專家系統

    第六章 知識工程之大數據機器學習

    第一節 大數據機器學習系統研究背景

    第二節 大數據機器學習系統的技術特征

    第三節 大數據機器學習系統的主要研究問題

    第四節 大數據機器學習系統的分類

    第五節 典型大數據學習方法和系統介紹

    第六節 跨平臺統一大數據機器學習系統octopus的研究設計

    第七節 大數據機器學習總結

    第七章 知識工程之知識圖譜

    第一節 知識圖譜的定義與架構

    一、知識圖譜的定義

    二、知識圖譜的架構

    第二節 知識圖譜的構建技術

    一、信息抽取

    二、知識融合

    三、知識加工

    四、知識更新

    第三節 跨語言知識圖譜的構建

    一、跨語言知識抽取

    二、跨語言知識鏈接

    第四節 知識圖譜的應用

    第五節 問題與挑戰

    第六節 總結

    第八章 知識工程未來發展方向

    第一節 知識工程的典型應用

    一、在工業設計中的應用

    二、在機械產品參數化設計中的應用

    三、在工藝決策方面的應用

    第二節 知識工程在教育領域的應用

    第三節 知識工程的新興應用領域

    一、在電子政務中的應用

    二、在電子商務中的應用

    三、在虛擬企業中的應用

    四、本體與知識共享

    第四節 知識工程技術發展方向

    圖表目錄

    圖表:現實世界與內隱世界的特點

    圖表:張量神經網絡模型

    圖表:transe模型

    圖表:復雜關系示例

    圖表:transh模型

    圖表:transr模型

    圖表:transd模型

    圖表:傳統模型和transa模型比較

    圖表:傳統模型與transg模型比較

    圖表:kg2e模型

    圖表:dkrlcbow)模型1

    圖表:dkrlcnn)模型2

    圖表:ptranse模型

    圖表:知識庫的構建模型

    圖表:智庫知識庫的構建流程

    圖表:系統的體系構架

    圖表:目錄分類信息結構鄰接列表模型數據示例表

    圖表:知識目錄分類基本情況表

    圖表:目錄分類擴展屬性表

    圖表:企業知識庫系統構架

    圖表:企業成果數據庫表

    圖表:企業專家數據庫表

    圖表:用戶問題數據庫表

    圖表:企業經驗交流數據庫表

    圖表:包裝設計任務本體模型

    圖表:包裝設計知識本體模型

    圖表:設計人員本體模型

    圖表:紙箱的強度設計知識本體模型

    圖表:紙箱的強度設計知識的貝葉斯網絡拓撲結構

    圖表:貝葉斯網絡拓撲結構節點及變量信息

    圖表:“緩沖設計”知識節點條件概率分布(1

    圖表:“強度設計”節點條件概率分布(2

    圖表:設計知識節點后驗概率分布(3

    圖表:專家系統的概念結構

    圖表:專家系統的理想結構

    圖表:專家系統的實際結構示例

    圖表:地質圖件繪制智能輔助系統結構

    圖表:專家系統的客戶()/服務器結構及瀏覽器/服務器結構

    圖表:黑板結構

    圖表:基于規則的專家系統的工作模型

    圖表:基于規則的專家系統的機構

    圖表:基于框架專家系統的結構

    圖表:神經網絡專家系統的基本結構

    圖表:大數據機器學習系統所涉及的復雜因素

    圖表:大數據機器學習系統抽象

    圖表:研究者apacheflink提出的分析維度和研究現狀

    圖表:spark系統研究者提出的分析維度和研究現狀

    圖表:octopus(大章魚)軟件系統框架

    圖表:基于r語言和octopus的跨平臺統一大數據機器學習系統

    圖表:基于octopus和常規r語言的linearregresssion算法代碼比較

    圖表:知識圖譜的技術架構

    第一章 知識工程發展概況

    第二章 知識工程之知識表示

    第三章 知識工程之數據庫

    第四章 知識工程之知識推理

    第五章 知識工程之專家系統

    第六章 知識工程之大數據機器學習

    第七章 知識工程之知識圖譜

    第八章 知識工程未來發展方向

    圖表目錄

    加入購物車 立即購買

本報告所有內容受法律保護。國家統計局授予中研普華公司,中華人民共和國涉外調查許可證:國統涉外證字第1226號

本報告由中國行業研究網出品,報告版權歸中研普華公司所有。本報告是中研普華公司的研究與統計成果,報告為有償提供給購買報告的客戶使用。未獲得中研普華公司書面授權,任何網站或媒體不得轉載或引用,否則中研普華公司有權依法追究其法律責任。如需訂閱研究報告,請直接聯系本網站,以便獲得全程優質完善服務。

中研普華公司是中國成立時間最長,擁有研究人員數量最多,規模最大,綜合實力最強的咨詢研究機構,公司每天都會接受媒體采訪及發布大量產業經濟研究成果。在此,我們誠意向您推薦一種“鑒別咨詢公司實力的主要方法”。

本報告目錄與內容系中研普華原創,未經本公司事先書面許可,拒絕任何方式復制、轉載。

查詢最新“知識工程”相關研究報告

專家咨詢 下載訂閱表 支付賬戶

本報告分享地址

https://big5.chinairn.com/report/20240104/112725556.html

點擊復制本報告鏈接
了解中研普華的實力 研究報告的價值 中研普華榮膺誠信示范企業 中研普華VIP服務
中國產業研究報告咨詢
我們研究的重點
中研普華的優勢

購買了此報告的客戶還購買了以下的報告

如您對行業報告有個性化需求,可按需定制報告
  1. 1
  2. 2
清空選擇
已選擇 0 份報告,總金額: ¥ 0
立即提交
中研普華 · 中國行業資訊領先服務商
  • 專注產業研究

    26

    持續深耕,創新發展

    持續深耕,創新發展

    中研普華擁有20年的產業規劃、企業IPO上市咨詢、行業調研、細分市場研究及募投項目運作經驗,業務覆蓋全球。

  • 實戰優勢

    21萬+

    全球服務客戶超21萬

    全球服務客戶超21萬

    豐富的行業經驗。設立產業研究組,積累了豐富的行業實踐經驗,充分運用扎實的理論知識,更好的為客戶提供服務。

  • 團隊優勢

    1700+

    多元化、高學歷的精英

    多元化、高學歷的精英

    資深的專家顧問。專家團隊來自于國家級科研院所、著名大學教授、以及具備成功經驗的企業家,擁有強大的專業能力。

  • 數據優勢

    6.5

    數據洞察,發現產業趨勢

    數據洞察,發現產業趨勢

    科學的研究方法。采取專業的研究模型,精準的數據分析,周密的調查方法,各個環節力求真實客觀準確。

  • 高質量研究報告

    52萬+

    細分產業研究

    細分產業研究

    完善的服務體系。不僅為您提供專業化的研究報告,還會為您提供超值的售后服務,給您帶來完善的一站式服務。

  • 市場調研專員

    500+

    多層面數據調研

    多層面數據調研

    中研普華依托分布于全國各重點城市的市場調研隊伍,與國內外各大數據源建立起戰略合作關系。

  • 國內外專家顧問

    1500+

    專家顧問助力領跑中國

    專家顧問助力領跑中國

    中研普華推廣和傳播國內外頂尖管理理念,協助中國企業健康、持續成長,推動企業戰略轉型和管理升級。

  • 產業分析師

    150+

    專業的分析能力

    專業的分析能力

    中研普華獨創的水平行業市場資訊 + 垂直企業管理培訓的完美結合,體現了中研普華一站式服務的理念和優勢。

我們還能為您做什么?
PPP項目咨詢 可行性研究 商業計劃書 專項市場調研 兼并重組研究 IPO上市咨詢 產業園區規劃 十四五規劃 特色小鎮 智能制造 文化旅游 產業新城 互聯網+ 三產融合 田園綜合體 大健康產業 鄉村振興 碳排放 反壟斷申報 專精特新

项目动态更多项目动态 >

聯系我們

服務號研究院

訂閱號中研網

2024-2029年中國知識工程市場現狀深度調研及發展分析報告

品質保障,一年免費更新維護

報告編號:1900597

出版日期:2024年1月

保存圖片

中研普华报告咨询
报告咨询
中研普华项目咨询
项目咨询
中研普华集团公众号
公众号
全国免费热线
400-856-5388