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1知识仓库的研究现状

该文以“知识仓库”作为篇名关键词对SpringerLink、Elsevier、CNKI(中国期刊全文数据库)和VIP(中文科技期刊数据库)3个著名的中外期刊数据库以及ProQuest博硕士论文全文数据库(PQDD)、万方《中国学位论文全文数据库》和CNKI《中国优秀博硕士学位论文数据库》3个中外博硕士论文数据库的所有历史数据进行了文献检索调研。

(1)国内外硕博论文关于知识仓库的研究现状。由可知,国内外硕博论文库中关于知识仓库的研究成果及文献是非常少的,国外ProQuest博硕士论文全文数据库(PQDD)中没有相应的检索结果。检索国内CNKI《中国优秀博硕士学位论文数据库》共得到3篇文献,分别是《咨询企业知识仓库的模式构架与建设策略研究》、《面向产品开发过程的知识仓库应用平台研究与实践》、《基于知识仓库的虚拟产品协同开发技术研究》;检索万方《中国学位论文全文数据库》共得到7篇文献,其中3篇与CNKI的检索结果相同,另外4篇是《知识管理背景下的知识仓库研究》、《农业机械化工程知识仓库的设计研究》、《基于本体和案例的可重构知识仓库系统研究》、《可重构知识仓库及其案例检索与推理的研究》。由此可见,国内这些硕博士论文大多是关于知识仓库在某行业的应用设计研究,知识仓库的理论研究一般与知识管理结合起来进行,如《知识管理背景下的知识仓库研究》、《可重构知识仓库及其案例检索与推理的研究》等。

(2)国内外期刊论文关于知识仓库的研究现状。以上国内外期刊文献调研结果显示,国外对知识仓库的研究文献共83篇,其中只有1篇是完全相关的,即Hamid所写的《Knowl-edgewarehouse:anarchitecturalintegrationofknowledgeman-agemen,tdecisionsuppor,tartificialintelligenceanddataware-housing》,其余文献大多是关于数据仓库或者知识发现的;国内相关文献相对多一些,为158篇。国外的研究中Hamid从知识仓库的功能出发,认为知识仓库是这样一个系统:它是决策支持系统和数据仓库新的发展方向,其功能是为决策者提供一个智能分析平台,以此来加强知识管理流程的各个阶段。其对知识仓库的研究侧重于知识仓库能够挖掘隐性知识这一功能[1]。

调研显示,目前国内有关知识仓库研究的最早文献是陈爱燕于2000年发表的《全文信息上网与知识仓库建库管理系统》一文,介绍了一个知识仓库建库管理系统,它有利于单位知识的序化和组织,促进知识的创新[2]。随后的文献多是关于CNKI系列知识仓库的研究,其中《中国医院知识仓库》的研究居多。之后,知识仓库在企业的应用研究逐渐丰富起来,这些研究多以提高企业知识管理水平为出发点,理论和实践研究均有。如陶颖的《企业知识仓库的宏观构建》,李生琦《企业知识仓库的构建技术研究》,薛欣《基于企业知识管理系统的知识仓库研究》等。与此同时,关于图书馆知识仓库的研究成果和文献也逐渐增加,如胡跃进的《知识仓库在图书馆服务中的应用》一文指出了知识仓库是图书馆文献信息资源开发利用模式的发展方向,建设知识仓库将为图书馆进行高效的知识服务提供保证[3];侯柏竹的《知识管理时代图书馆知识仓库的建设研究》针对知识管理时代图书馆知识仓库的建设展开了研究[4];又如陈刚在《图书馆知识仓库浅析》中构建了图书馆知识仓库的模型,分析了知识仓库中各模块的功能,并介绍了基于知识仓库的图书馆知识管理系统和知识服务[5]。

综上所述,国内外关于知识仓库的研究主要集中于2个方面:一是研究知识管理背景下的知识仓库理论,内容包括知识仓库与知识管理、知识管理系统的关系,知识仓库的相关技术,知识仓库与数据仓库的联系等;二是探索知识仓库在某些领域的应用情况,介绍、分析某行业知识仓库的构建模式和方法。总之,关于知识仓库的研究,应该说还非常不成熟。这一点体现在:①相关的研究文献数量很少;②对于知识仓库本身的概念界定不清;③理论基础的研究很薄弱。尽管如此,人们普遍认为,知识仓库的提出是十分有意义的。知识仓库的研究正在进展之中,相关产品也还未成熟,然而其前景将是十分光明的。

论文关键词：形式逻辑数理逻辑思维规律议论文推理写作人工智能

论文摘要：逻辑智能并不仅仅局限于算术，它同样可以帮助我们了解如何看待和解决问题。首先，逻辑从思维的形式结构方面是研究思维规律的科学，它总结了人类思维的经验教训，以保持思维的确定性为核心，用一系列规则、方法帮助人们正确地思考问题和表达思想。是人们认识世界和改造世界的必要工具；其次，数理逻辑和计算机科学有着十分密切的关系，数理逻辑是计算理论的基础，它在计算机科学中尤其是在数据库和人工智能方面有着重要的应用。

1.引言

逻辑是用数学的方法研究关于推理、证明等问题的学科。逻辑在计算、思维、写作、推理、数学应用等方面有着重要的应用。运用逻辑性思维能使我们正确的看待问题，并解决问题；并且逻辑也是计算机科学发展所不可少的。本文将重点分析形式逻辑在写作中和数理逻辑在计算机中的应用。

2.逻辑推理介绍

推理具体可以分成三种：即演泽推理、归纳推理和类比推理。在议论文写作过程中，这三种推理各有各的优势，可以运用其中的一种进行论述，也可以把二种或三种结合起来运用，看具体的文章内容而定。

工程科技是改变世界的现实的、直接的生产力，工程前沿代表着工程科技未来创新发展的重要方向。当今时代，世界面临百年未有之大变局，新冠肺炎疫情全球大流行进一步加剧全球发展的不确定性，科技前沿识别与预见是应对“不确定”的关键，是准确识变、科学应变、主动求变的基础。为研判工程科技前沿趋势，挖掘改造世界的未知力量，探索未来世界“确定性”，作为国家工程科技界最高咨询性学术机构的中国工程院自2017年起连续开展全球工程前沿咨询研究项目，每年发布全球工程前沿和工程开发前沿报告，以期引导工程科技的创新发展，营造尊重和崇尚工程科技创新的氛围，为应对和解决重大传染性疾病、气候变化、可持续发展等全球性发展难题和挑战提供了新路径。

一、工程前沿发展趋势

2021年度全球工程前沿研究在以专家为核心、数据为支撑的原则下，通过近6年167.24万篇高被引论文聚类获得机械与运载工程、信息与电子工程、化工冶金与材料工程、能源与矿业工程、土木水利与建筑工程、环境与轻纺工程、农业、医药卫生、工程管理9大领域的775个备选研究热点，通过对50多万个专利主题聚类获得53张ThemeScape专利地图。进而通过多轮的专家研讨以及专家与数据交互，获得298个备选研究前沿和174个备选开发前沿。经过问卷调查和专家研判最终形成工程研究前沿和工程开发前沿各93个。通过对2021年度93个工程研究前沿和工程开发前沿的总体分析，发现全球工程前沿呈现出四个趋势：

（一）智能技术正带来范围更广、层次更深的变革，并将深刻改变社会与生产形态。一是智能技术的算力得到显著增强。本年度全球工程前沿显示以光路与电路混合集成芯片制造、量子计算、存算一体技术等算力技术不断取得新进展，智能技术的底层基础得到进一步夯实。二是智能技术的算法不断强化，近年来深度学习、联邦学习等算法不断突破，算法模型的通用性、便捷性、可解释性不断提升，夯实智能计算的核心技术。三是智能技术助推科技创新，新一代人工智能相关技术与多学科的交叉融合强有力地推动了其他工程科技领域数据研究范式与基础理论的创新发展。尤其是在生命科学领域，智能技术在基因编辑靶点识别、蛋白质等生物大分子结构预测、医药研发、药物设计与发现等方面取得了重要突破。四是智能技术的产业化应用，正加快现实生产力的提升。一方面智能技术与产业加速融合，不断推进工业技术进步。机器人化增材制造、大数据驱动的分布式智能制造决策优化技术、智能可重构制造技术等将不断助推制造业向个性化定制、柔性化生产、服务型制造、智能化预测的方向转型。另一方面智能技术与生命科技不断交叉，推动医疗健康新变革。人工智能辅助智能诊断、智能治疗、智能疾病预警预测干预、智能群体健康管理和智能医药监管等取得新突破；5G等互联网技术助推互联网医院发展，不断提升一体化公共卫生应急响应能力。

（二）数据资源日益成为工程科技研究的关键要素。一是数据推动科技研究范式的变革。大数据的采集、存储、关联和可视化技术的发展，极大推动了生物、材料、医学、工程管理等领域进入数据密集型科学研究范式，相关研究向可定量、可计算、可调控、可预测方向跃升。二是工程科技创新对数据的依赖程度将越来越高，一方面工程科技创新越来越需要数据的积累，传统的样本、统计、测试数据需求已经转向实时、全面、全过程数据，另一方面基于海量数据的自我监督学习、增强学习、深度学习等正不断助推工程科技创新。三是数据推动产业价值跃升。数字孪生、多维深度融合建模计算、数字画像等技术支撑智能制造、智能建造、智能服务和个性化定制等新产业形态。四是数据成为社会治理重点。新一代密码技术、区块链、网络虚拟身份管理等安全前沿技术不断取得突破，数据应用在合规性和便捷性之间将不断平衡。

（三）绿色低碳成为工程科技发展新路径。一是能源生产消费方式不断向清洁、低碳等替代方向加速转化，新一代低碳能源技术与产业加快布局，核能、太阳能、氢能等可再生能源已成为全球能源增量主体，并向多元协调方向发展。二是低碳技术不断发展。提高能源利用效率已成为全球应对气候变化的重要选择，化学燃料的高效低排放技术不断发展，储能技术和智能电力系统加快发展，新能源汽车加快向市场渗透。三是低碳技术成为全球竞争新热点。二氧化碳捕集、利用和封存已经成为全球碳中和目标实现的关键，二氧化碳驱替其他资源和利用技术成为新兴方向，二氧化碳地质储存环境风险防控技术也成为环境研究的重点。

1福建省农村实用技术远程培训

福建省农村实用技术远程培训是福建省2010—2011年为民办实事项日之一l2]。福建省农业科学院具体承担了农村实用技术远程培训的体系构建和实施运作，创造了多体相互协作的模式，与福建省农业、林业厅、海洋与渔业厅、福建农林大学、广电局、J一播影视集、长威公刊等密切配合，资源共享，实现农村实片J技术远程培训教学与管理的最优化。福建省农村实用技术远培训结合农时农事，标新立异，创造性地利用省应急视频会商指挥系统、省农村党员干部现代远程培训系统、瑞福特远程会议系统和电视直播，每川10l_{福建省农业科学院远程培训的主会场大规模地传播农、林、牧、副、渔、加一[和农村政策等相关课，授课的内容f富、课件栩栩如生、图文并茂、图像和质清晰，授课专家f『J与农民面对面地传授实用技术矢¨、时解答技术难题。企省涉及市、县、乡近1400个视频分会场、15331个行政村的农民及丛层农技人员，通过络、电视、视频传送同‘时间异地多•收看。火规模的农村实用技术远程培训，使干家万户的农依靠科技增收敛富”。福建省农村实用技术远程培训取得了很大的成效，为大规模地培养新型农民探索出一条新途，并为进一步研究农业科技远程培洲后续学习支持服务策略提供了实例与启示。

2农业科技远程培训后续学习支持服务的必要性

农业科技远程培训是在科技信息技术断发腱中产生的一种新的培训形式，现代科技信息技术弥补r传统远程培训的欠缺，网络视频互动功能为参训肖提供了更便捷的学习条件，可以营造教师和参训者面对面交流的虚拟课堂环境。基f现代信息技术的农业科技远程培训正受到越来越多人的欢迎，大幅度地提高了传播农业科学技术的范同、时效和参训者的数量。参加农业科技远程培训者大多数是农民，参训农民不受年龄、文化知识水平、号业技术水平的限制；农民不论智力高低、学习背景、学习动力，都有学习农业科学技术的机会，解决了农民由于受地域、时间的限制而不能参加课堂面对面授课的问题。农业科技远程培训大规模地传播和普及农业科学技术，为广大的农民提供了学习农业科学技术的机会，但同时也会出现参训农民在获取农业知识和信息能力方面，以及在理解和用农业科学技术等方面存在着很大差异的现象，此，农业科技远程培训的后续学习支持服务就得尤为必要，后续学习支持服务能给农民提供延伸的学爿质保障。

3远程培训后续学习支持服务研究的理论依据

“学习支持服务”是远程教育中特有的概念，也仃学者将此表述为学生支持服务、学生学)J艾持服务。1978年，英国开放大学的戴维•西沃特(DavidSeward)在德刚哈根远程教学大学发表了论著《远程学列系统对学牛的持续关注》，首次提出学习支持服务的概念，即远程教育院校和教师应该为远程教育的学生提供持续的关心、更好的学习支持服务和其他各类服务。则，学生会遇到种种刚难而影响其学习效果和教学质量并导致学生的流失。此后，英国学者凯依(KayeA)和鲁姆勃尔(GrevileRumble)主编的《远程高等教育》书，以及戴维•西沃特、爱尔羔学者德斯蒙德•基史(DesmondKeegan)和瑞典学者博瑞•霍姆们格(Hohnberg)3位权威专家主编的《远教育：吲际展望》一书，都开辟号章来论述“学习支持服务”。戴维•西沃特、A•凯依、约翰•A•巴斯、博瑞•霍姆伯格、奥蒙德•辛普森、德斯蒙德•基更等国外学先后对奠定支持服务论基础和理论发展有着问程度的贞献。．_fJ闲著名学者丁兴富教授最关外“学习支持服务”研究，将其引入国内并出版J，相关系列译著、论文。在其博士论文《中澳远程高等教育系统的比较研究》和编著的《远教育学》以及《远程教育研究》中对学习支持服务的概念、功能和I特征等做了详细、深入地论述。丁兴富教授认为：“学习支持服务是远程教学院校及其教师等为远程学生提供的以师生或学生之间的人际面授和基F技术媒体的双向通信交流为主的各种信息的、资源的、人员的和设施的支助服务的总和，其目的在于指导、帮助和促进学生的自主学习，提高远程教育学生学习的质量和效果陋】J’。

摘要：农业机械的智能化对于提高生产效率、降低人工劳动强度、推进规模化作业以及提升农机管理水平等发挥着重要作用，是近年来农业科学领域的研究热点。本文针对智能化技术在农业机械中的应用及发展，详细介绍了机器视觉技术、自动驾驶技术以及农业物联网的应用现状及发展趋势，为农业机械化技术的发展提供参考。

关键词：农业机械；智能技术；机器视觉；自动驾驶；农业物联网

0引言

毋庸置疑，云计算、大数据、人工智能、物联网等新兴技术正加速推动传统农业向现代农业的转型升级，农业生产方式正在向自动化、信息化、智能化和规模化方向快速发展。农业机械是农业先进生产力的代表，通过与智能化技术的融合发展，对于提高生产效率、降低人工劳动强度、推进规模化作业、提升农机信息化和智能化管理水平等发挥着重要作用，为农机装备的转型升级提供了广阔的前景。智能化农业机械既是智慧农业的重要组成部分，也是发展智慧农业的重要物质手段，目前已成为当今世界农业装备发展的新潮流，是近年来国际上农业科学研究的热点之一[1]。本文将详细论述机器视觉技术、自动驾驶技术以及农业物联网在农业机械领域的应用及发展。

1机器视觉在农业机械中的应用与发展

机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制，是一门涉及人工智能、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉技术在农业领域具有广泛的应用，农业机械中经常采用摄像机或相机作为视觉传感器来获取周围环境信息，具有速度快、信息量大、安装方便和投入成本低等优点。近些年得益于数字图像处理技术的快速发展和计算机硬件性能的提高，针对图象处理的视觉感知算法具有强大的信息处理能力。视觉感知算法按照发展历程可分为传统视觉算法和深度学习算法，传统视觉算法主要是通过一些边缘、角点、颜色和纹理等特征的检测，并基于统计学的特征提取进行检测物的识别与分类。欧美国家的研究者于20世纪80年代率先开展传统视觉算法在农业领域的应用研究，截至目前，国内外研究机构在算法的研究和应用上都取得了较为丰富的成果。深度学习是模仿人脑神经元结构而建立的人工神经系统，是一种包含多个隐藏层的多层感知和信息处理结构，具有强大的学习能力，被广泛运用于机器视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域。近几年深度学习在图像识别、目标检测、实例分割等领域展现出了先进的性能，正在为机器视觉和机器学习领域带来革命性的进步。随着机器视觉技术的发展，深度学习也将在农业领域获得更广泛的研究和应用。