14、企业门户:知识管理的关键赋能应用

企业门户:知识管理的关键赋能应用

企业门户与知识管理概述

企业门户(Corporate Portals,CP)是协作软件的一项重要进步,可用于开发和实施知识管理(Knowledge Management,KM)计划。它正从根本上改变组织内信息和协作责任的共享方式,从狭隘、功能单一且缺乏协调的模式转变为广泛、基于项目且协作性强的模式。同时,CP 还能建立人员与知识/信息源(内部和外部)之间的联系,激发知识创造、促进显性知识的复用,帮助寻找能将隐性知识应用于特定业务场景的人员,提升组织的创新能力。

虽然信息技术在知识管理中只起到赋能作用,但组织有必要深入了解技术环境,以便为知识管理项目选择最合适的解决方案。下面将探讨企业门户在知识管理中的几个关键流程:个性化与搜索、在网络友好环境中访问信息源、通信与协作,以及轻松发布和访问大量数据、信息和知识。

企业门户的软件能力架构

企业门户架构集成了多种关键软件能力,主要分为以下几类:
- 展示与个性化层 :定义用户如何查看和定制通过门户传递或访问的信息。提供的直观解决方案使用户能在更相关、以上下文为中心的环境中访问信息。个性化信息访问能力对知识管理至关重要,随着信息量呈指数级增长,用户应能根据自身需求或由内容管理者、知识经纪人根据其个人资料或身份选择的信息得到提醒和访问权限。
- 搜索解决方案 :决定用户根据一组搜索标准查找相关信息的难易程度。这是一项核心功能,近年来有了显著改进。它不仅能整合各种不同的信息源,还变得更加复杂、直观,能适应不同组织的需求。
- 企业级 Web 应用

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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