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[目的/意义]协同治理是科研大数据实现健康发展的必然要求,厘清科研大数据协同治理的维度与脉络,能更好地实现科研大数据协同发展,从而为科研创新活动奠定坚实的数据“基石”。[方法/过程]对科研大数据协同治理进行概念界定与特性分析,以此为基础构建科研大数据协同治理框架体系(CGFS-SRBD),从规制、技术、网络、文化4个维度分析科研大数据协同治理的活动机理,依据“初生—再生—共生—反馈—分解”五阶段,进一步提出科研大数据协同治理的实施路径。[结果/结论]研究表明,科研大数据协同治理是以层级相济性、迭代循环性、数据云化性、生态趋向性为特性,以规制协同为重要原则,以技术协同为能力基础,以网络协同为核心组成,以文化协同为内化实质,以“层链式”遗传响应路径、“阶梯式”携作迭升路径、“矩阵式”分化管控路径、“螺旋式”纵贯耦合路径为实施路径,以实现科研大数据从混乱到整齐、从无序到有序、总体向好发展为目标的动态、多维过程。科研大数据协同治理体系的构建及实施路径的提出有助于在推动国家大数据战略目标的同时实现科研数据价值最大化。 相似文献
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知识集成有利于企业的知识创新,有利于提高企业的竞争优势,并形成企业的核心能力。因此,知识集成已经成为了知识管理研究领域的热点。已有的研究已经取得了一定的成果,但是已有研究过多地关注于知识集成的“显性知识与隐性知识的相互转化”、“本体构建”等方面,而忽视了对动态环境下的知识集成运行机理的深入探讨。基于此,本文在已有研究的基础上,分析了企业知识集成在动态环境下由“平稳态”到“激发态”再到“新的平稳态”而变化的特点,提出了动态环境下的企业知识集成模型（D-KIM）。该模型很好地揭示了在动态环境下企业知识集成状态由于受外部环境（包括宏观环境、中观环境和微观环境等）带来的“外部扰动”的影响而发生变化的规律。最后,通过构建系统动力学模型,对动态环境下的企业知识集成进行了进一步的分析。 相似文献
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从区域创新产出能力、区域创新投入、区域创新环境水平等三个方面,构建区域创新能力的评价指标体系,并提出基于Fussy-GRNN的区域创新能力评价模型。进而,在分析分布密度(SPREAD)选取原则的基础上,利用该模型进行区域创新能力评价的实证分析。研究表明,"基于Fussy-GRNN的区域创新能力评价模型"具有较强的自学习能力、高度的容错性和鲁棒性等、小样本适应性、训练速度快、模糊处理等特点,证明该模型的合理性和有效性。 相似文献
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在给出产业集群知识协同能力概念的基础上,构建复杂动态环境下产业集群知识协同能力评价指标体系,进而构建基于模糊广义回归神经网络(Fussy-GRNN)的产业集群知识协同能力评价模型并进行实例分析,结果表明,与已有研究相比,从环境维度、网络维度、文化维度和规制维度等构建的"四位一体"评价指标体系很好地反映了复杂动态环境下产业集群活动的复杂性、动态性、多维性和网络化等特点,可以客观、有效地反映复杂动态环境下产业集群的知识协同能力水平。此外,进一步构建基于Fussy-GRNN网络的产业集群知识协同能力评价模型。 相似文献
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韩春花 《济南职业学院学报》2015,(3):117-118
网络环境下的高职院校图书馆自动化系统目标按功能可分为业务管理、检索查询、联网共享三个主要方面,影响因素涉及文化、科学技术、环境、组织管理和经济五大因素。其自动化系统建设的基本原则体现领导参与、系统性、实事求是、开放性、高效、标准化、可靠性与安全性七个方面。 相似文献