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中国知识工程行业市场发展现状及未来发展方向研究报告(2025-2030版)

    中国知识工程行业市场发展现状及未来发展方向研究报告(2025-2030版)
  • 报告编号:463331
  • 报告页数:150页
  • 图表数量:30个
  • 修订时间:2024年06月
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  • 热点行业:知识工程
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报告简介

本研究咨询报告由北京中道泰和信息咨询有限公司领衔撰写,在大量周密的市场调研基础上,主要依据了国家统计局、国家商务部、国家发改委、国家经济信息中心、国务院发展研究中心、国家海关总署、全国商业信息中心、中国经济景气监测中心、51行业报告网、全国及海外相关报刊杂志的基础信息以及知识工程行业研究单位等公布和提供的大量资料。报告对我国知识工程行业的供需状况、发展现状、子行业发展变化等进行了分析,重点分析了国内外知识工程行业的发展现状、如何面对行业的发展挑战、行业的发展建议、行业竞争力,以及行业的投资分析和趋势预测等等。报告还综合了知识工程行业的整体发展动态,对行业在产品方面提供了参考建议和具体解决办法。报告对于知识工程产品生产企业、经销商、行业管理部门以及拟进入该行业的投资者具有重要的参考价值,对于研究我国知识工程行业发展规律、提高企业的运营效率、促进企业的发展壮大有学术和实践的双重意义。

报告目录

第一章 知识工程发展概况

第一节 知识工程的发展历史

第二节 数据处理与研究方法

第三节 知识工程研究的演进脉络

一、时间分布

二、学科渗透

三、作者分布

四、机构分布

第四节 知识工程研究的主题分布

第五节 知识工程研究的发展趋势

第六节 发展总结

第二章 知识工程之知识表示

第一节 知识表示概述

一、表示学习的基本概念

二、表示学习的理论基础

三、知识表示学习的典型应用

四、知识表示学习的主要优点

第二节 知识表示学习的主要方法

一、距离模型

二、单层神经网络模型

三、能量模型

四、双线性模型

五、张量神经网络模型

六、矩阵分解模型

七、翻译模型

八、其他模型

第三节 知识表示学习的主要挑战与已有解决方案

一、复杂关系建模

二、多源信息融合

三、关建路径建模

第四节 知识表示学习未来研究方向展望

一、面向不同知识类型的知识表示学习

二、多源信息融合的知识表示学习

三、考虑复杂推理模式的知识表示学习

四、其他研究方向

第三章 知识工程之数据库

第一节 智库知识库的概述

第二节 智库知识库的建设案例

一、rand知识库建设

二、swp知识库建设

三、rand和swp两者比较

第三节 智库知识库的构建要求

第四节 智库知识库的构建流程

一、明确项目的知识需求

二、信息资源的收集获取

三、信息资源的知识组织

四、智库知识库服务提供

第五节 智库知识库的联盟化策略探讨

第六节 企业知识库管理系统数据库的设计

一、系统设计原则

二、数据库建模方法

第七节 企业知识库系统的设计

一、系统的设计

二、系统的应用

第四章 知识工程之知识推理

第一节 基于本体的贝叶斯网络知识推理概述

第二节 建立本体设计知识模型

第三节 贝叶斯网络知识推理

第四节 实例验证

第五节 总结

第五章 知识工程之专家系统

第一节 概述

第二节 专家系统的类型

第三节 专家系统的构造

第四节 专家系统的模型

一、基于规则的专家系统

二、基于框架的专家系统

三、基于模型的专家系统

四、新型专家系统

第六章 知识工程之大数据机器学习

第一节 大数据机器学习系统研究背景

第二节 大数据机器学习系统的技术特征

第三节 大数据机器学习系统的主要研究问题

第四节 大数据机器学习系统的分类

第五节 典型大数据学习方法和系统介绍

第六节 跨平台统一大数据机器学习系统octopus的研究设计

第七节 大数据机器学习总结

第七章 知识工程之知识图谱

第一节 知识图谱的定义与架构

一、知识图谱的定义

二、知识图谱的架构

第二节 知识图谱的构建技术

一、信息抽取

二、知识融合

三、知识加工

四、知识更新

第三节 跨语言知识图谱的构建

一、跨语言知识抽取

二、跨语言知识链接

第四节 知识图谱的应用

第五节 问题与挑战

第六节 总结

第八章 知识工程未来发展方向

第一节 知识工程的典型应用

一、在工业设计中的应用

二、在机械产品参数化设计中的应用

三、在工艺决策方面的应用

第二节 知识工程在教育领域的应用

第三节 知识工程的新兴应用领域

一、在电子政务中的应用

二、在电子商务中的应用

三、在虚拟企业中的应用

四、本体与知识共享

第四节 知识工程技术发展方向

图表目录

图表:现实世界与内隐世界的特点

图表:张量神经网络模型

图表:transe模型

图表:复杂关系示例

图表:transh模型

图表:transr模型

图表:transd模型

图表:传统模型和transa模型比较

图表:传统模型与transg模型比较

图表:kg2e模型

图表:dkrl(cbow)模型1

图表:dkrl(cnn)模型2

图表:ptranse模型

图表:知识库的构建模型

图表:智库知识库的构建流程

图表:系统的体系构架

图表:目录分类信息结构邻接列表模型数据示例表

图表:知识目录分类基本情况表

图表:目录分类扩展属性表

图表:企业知识库系统构架

图表:企业成果数据库表

图表:企业专家数据库表

图表:用户问题数据库表

图表:企业经验交流数据库表

图表:包装设计任务本体模型

图表:包装设计知识本体模型

图表:设计人员本体模型

图表:纸箱的强度设计知识本体模型

图表:纸箱的强度设计知识的贝叶斯网络拓扑结构

图表:贝叶斯网络拓扑结构节点及变量信息

图表:“缓冲设计”知识节点条件概率分布(1)

图表:“强度设计”节点条件概率分布(2)

图表:设计知识节点后验概率分布(3)

图表:专家系统的概念结构

图表:专家系统的理想结构

图表:专家系统的实际结构示例

图表:地质图件绘制智能辅助系统结构

图表:专家系统的客户(机)/服务器结构及浏览器/服务器结构

图表:黑板结构

图表:基于规则的专家系统的工作模型

图表:基于规则的专家系统的机构

图表:基于框架专家系统的结构

图表:神经网络专家系统的基本结构

图表:大数据机器学习系统所涉及的复杂因素

图表:大数据机器学习系统抽象

图表:研究者apacheflink提出的分析维度和研究现状

图表:spark系统研究者提出的分析维度和研究现状

图表:octopus(大章鱼)软件系统框架

图表:基于r语言和octopus的跨平台统一大数据机器学习系统

图表:基于octopus和常规r语言的linearregresssion算法代码比较

图表:知识图谱的技术架构

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  • 调研数据来源

    调研方法

    实地走访、猎头采访、行业访谈、在线调查、小组座谈、神秘顾客、深度面访、固定样本连续调查等

    调研对象

    业内重点企业(高层管理人员以及采购、生产、技术负责人、市场总监)、分销商、上游供应商、下游客户、行业协会、学者、行业专家等

    覆盖范围

    普查/抽样,一般以抽样为主

    调研内容

    细分产品信息(型号、技术指标、技术趋势、规格、包装、对标产品、销售模式及渠道、生产模式、生产流程、产业链等)

    头部企业信息(企业经营指标、产品产销量、销售额、价格信息、技术特点、市场地位、竞争优势、发展计划等)

    供求信息(产能产销量、价格信息、销售额、市场需求、细分市场、产品趋势、区域分布等)

    下游用户信息(用户群分类、特征、需求规模等)

    进出口信息(进出口量值、均价、出口目的国、进口原产国等)

    行业政策及影响

  • 常规数据来源

    国际数据

    官方机构:IMF、WBG、OECD、WTO、WHO、ADB、AIIB、IEA、FAO等,以及其它国际性、地区性组织

    战略咨询机构:德勤(Deloitte)、麦肯锡(McKinsey)、波士顿(BCG)、普华永道(PwC)、IHSMarkitLtd.等

    合作机构:第三方付费数据库、各国本地调研机构等

    国内宏观

    政策法规:国务院政策文件库、中央(地方)政府“十四五”规划、远景规划,国家(地方)发改委以及其他部委发布的相关产业政策

    经济数据:国家(地方)统计局、国家发改委、中国人民银行、工信部、科技部、住建部、教育部、农业农村部、商务部、卫健委、民政部、文旅部和交通运输部等

    技术专利

    技术标准:国际标准化组织(ISO)、国际电工委员会(IEC)、全国标准信息公共服务平台、国家标准全文公开系统、中国知网、万方、维普、工标网

    专利:中国国家知识产权局(CNIPA)、欧洲专利局(EPO)、日本特许厅(JPO)、韩国特许厅(KIPO)和美国专利商标局(USPTO)

    行业规模类数据

    官方机构:国家(地方)统计局、行业主管部门、国务院发展研究中心、中国社科院、行业协会、中国(地方)统计年鉴、地方志等

    非官方机构:Wind、Euromonitor、易观智库、Gartner、IDC、IHSMarkit、Yole、中国指数研究院、证券公司、中道泰和行业大数据库等

    进出口数据

    联合国贸易数据库、中国海关总署、地方海关、商务部等

    用户规模数据

    国家互联网信息中心、中国工业和信息化部、中国信息通信研究院、中国互联网络信息中心、中道泰和行业大数据库等

    产品/服务价格

    国家发改委价格监测中心、农业农村部、生意社、阿里研究院、京东消费、中道泰和行业大数据库等

    产品热度指数

    百度指数、头条指数、搜狗指数、谷歌指数、微信指数、淘宝指数、微博指数、阿拉丁指数等网络舆情监测大数据平台

    建设项目数据

    全国投资项目在线审批监管平台、住房和城乡建设部、生态环境部、中国拟在建项目网等

    招投标项目数据

    中国政府采购网、各省(市)级政府采购网、中国招标投标网、中国招投标公共服务平台、国家药品集中采购服务平台等

    投融资项目数据

    IT桔子、高瓴资本、红杉资本、IDG资本、深创投,以及国内外证券监督管理委员会、各大证券交易所等公开披露的信息

    园区建设及经营数据

    科学技术部火炬高技术产业开发中心、中国开发区协会、中国园区网、财政部政府和社会资本合作中心等

    企业信用信息

    国家企业信用信息公示系统、信用中国、天眼查、企查查等

    企业经营效益及经营策略

    国内外各大证券交易所、券商、上市企业以及巨潮资讯网、东方财富网、万得资讯公开披露的信息等

    头部企业调研数据

    中道泰和企业大数据库、券商调研公开披露的企业数据、中道泰和委托第三方调研的数据等

  • 报告研究方法

    1、时间序列

    时间序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值,按时间先后顺序排列而形成的序列。时间序列法是一种定量预测方法,亦称简单外延方法。在统计学中作为一种常用的预测手段被广泛应用。时间序列分析在第二次世界大战前应用于经济预测。二次大战中和战后,在军事科学、空间科学、气象预报和工业自动化等部门的应用更加广泛。时间序列分析(Time series analysis)是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法,研究随机数据序列所遵从的统计规律,以用于解决实际问题。

    2、SWOT分析

    SWOT(Strengths Weakness Opportunity Threats)分析法,又称为态势分析法或优劣势分析法,用来确定企业自身的竞争优势(strength)、竞争劣势(weakness)、机会(opportunity)和威胁(threat),从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来。

    3、PEST分析

    PEST分析是指宏观环境的分析,P是政治(Political System),E是经济(Economic),S是社会(Social),T是技术(Technological)。在分析一个行业发展环境的时候,通常是通过这四个因素来进行分析该行业的企业所面临的状况。

    4、波特五力模型

    波特五力模型从一定意义上来说隶属于外部环境分析方法中的微观分析,将大量不同的因素汇集在一个简便的模型中,以此分析一个行业的基本竞争态势。波特五力,分别为:供应商讨价还价能力、购买者的讨价还价能力、潜在进入者的威胁、替代品的威胁和现有企业之间的竞争。 该模型由迈克尔•波特(Michael Porter)于上世纪80年代初提出,对公司战略制定产生全球性的深远影响,用于竞争战略的分析,可以有效的分析客户的竞争环境。波特的“五力”分析法是对一个产业盈利能力和吸引力的静态断面扫描,说明的是该产业中的企业平均具有的盈利空间,所以这是一个产业形势的衡量指标,而非企业能力的衡量指标。

    5、SCP产业分析模型

    SCP(structure-conduct-performance,结构-行为-绩效)模型是由美国哈佛大学产业经济学权威贝恩(Bain)、谢勒(Scherer)等人建立的。该模型提供了一个既能深入具体环节,又有系统逻辑体系的产业分析框架,即:行业结构(Structure)-企业行为(Conduct)-经营绩效(Performance)。SCP框架的基本涵义是,行业结构决定企业在市场中的行为,而企业行为又决定市场运行在各个方面的经济绩效。SCP模型,主要用于分析行业或者企业在受到外部冲击(主要是指行业或企业外部经济环境、政治、技术、文化变迁、消费习惯等因素的变化)时,可能的战略调整及行为变化。 行业结构:主要是指外部各种环境的变化对企业所在行业可能产生的影响,包括行业竞争的变化、产品需求的变化、细分市场的变化、营销模型的变化等。 企业行为:主要是指企业针对外部的冲击和行业结构的变化,有可能采取的应对措施,包括企业方面对相关业务单元的整合、业务的扩张与收缩、营运方式的转变、管理的变革等一系列变动。 经营绩效:主要是指在外部环境发生变化的情况下,企业在经营利润、产品成本、市场份额等方面的变化趋势。

  • 报告编制流程

    第一步:成立研究小组:前期研讨会,解读客户需求,制定项目实施方案;

    第二步:二手资料收集:数据库检索、文献检索、官方数据收集、企业报表、行业公开信息等;

    第三步:一手调研资料采集:抽样调查、电话访谈、实地调研、深度面访等;

    第四步:初稿:资料及数据的整理、评估与选用,撰写研究报告,完成初稿;

    第五步:二稿:根据客户对初稿报告的修改意见,核验数据,补充内容,完成第二稿;

    第六步:终稿:根据客户的二次修改意见,进一步查漏补缺,完善报告,完成第三稿,即终稿;

    第七步:售后服务:对终稿报告仍提出补充内容或数据更新等要求的,免费提供六个月售后服务。

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