kite3的博客

本文探讨了结合本体方法论、敏捷开发方法和网络爬虫技术在软件工程知识体系（BOK）中的应用。通过NeOn方法构建领域本体，利用UML进行模型表示，并采用Scrum框架管理项目开发过程。同时，使用Jsoup库实现网络爬虫，从BOK网站中提取结构化信息，最终开发出一个支持教育应用的桌面程序。该研究为知识管理和软件工程教育提供了有效的知识表示与信息获取解决方案。

本文围绕图像识别算法与知识表示模型展开研究。在图像识别方面，对比分析了ResNet、DenseNet、InceptionV3和SqueezeNet四种算法在IdenProf数据集上的表现，探讨了不同批次大小对训练时间、准确率和损失的影响，并评估了各模型的参数量、速度与性能。研究发现InceptionV3和DenseNet准确率较高，而SqueezeNet虽精度较低但具备轻量化优势。在知识表示方面，结合NeOn方法、敏捷开发与数据挖掘技术，构建了用于软件工程教育的知识本体模型，并通过Jsoup实现网页信息抓取

本文研究了深度学习在非功能需求（NFRs）文本分类和图像识别中的应用。在文本分类任务中，对比了ANN、CNN、LSTM和GRU等神经网络在不同数据增强方法下的表现，发现GRU在小样本上泛化能力强，而CUSTOM增强结合预训练嵌入可提升LSTM性能。在图像识别实验中，利用Google Colaboratory和ImageAI库，比较了ResNet、SqueezeNet、InceptionV3和DenseNet在Idenprof数据集上的准确率、召回率和F1值，结果显示InceptionV3整体性能最优。最后提

本文探讨了基于深度学习的系统工程知识管理与非功能需求分类方法。首先，提出基于GOPPRR方法的MBSE知识管理框架，通过本体建模将系统模型转换为OWL形式的知识图谱，并构建智能问答系统实现自动推理。其次，针对非功能需求分类中的数据稀疏问题，设计了一种新颖的文本增强方法CUSTOM，结合Word2Vec微调嵌入和多种深度学习模型（如CNN、LSTM等）进行分类实验。结果表明，采用CUSTOM增强和微调词嵌入后，CNN模型准确率从60%提升至96%，显著优于其他模型。最后给出了完整的应用流程与实践建议，为软件需

本文探讨了元建模与知识管理在系统工程中的关键应用。在信息可视化方面，通过引入DomainVariable类实现领域特征刻画与上下文包含，提升可视化的准确性与洞察力；在基于模型的系统工程（MBSE）中，提出基于GOPPRR方法的知识图建模与智能问答（Q&A）系统，解决MBSE中数据异构与AI集成难题，提升知识获取效率与系统开发质量。文章结合自动制动系统的案例研究，验证了该方法的有效性，并展望了知识图动态更新、不确定性处理和用户体验优化等未来方向。

本文系统研究了商业智能的发展过程与信息可视化的元建模方法。通过对2015年至2019年间的科学文献进行筛选与分析，总结了支持商业智能产品开发的五种核心方法，并指出现有研究在正式开发流程方面的不足。在信息可视化方面，提出了一种基于元建模的自动化方法，通过实验识别误导性可视化特征，结合数据领域与上下文信息构建改进的仪表板元模型，并通过概念验证展示了其在生成准确、贴合需求的可视化结果上的有效性。研究强调商业智能与信息可视化的紧密关联，为未来数据驱动决策系统的研究与实践提供了理论支持和技术路径。

本文研究了模拟集合算法在气象预测中的应用及商业智能（BI）开发过程的方法论。通过对K-means、C-means和Monache三种聚类方法的参数分析，探讨了权重分配、聚类数量、窗口大小等对预测精度的影响，并评估了计算性能的提升。同时，采用系统文献综述（SLR）方法梳理了商业智能开发的相关方法、活动与技术，提出了未来优化与整合的方向。研究表明，合理的参数选择可显著提高预测准确性，而系统化的开发过程有助于企业提升决策能力。两个领域虽应用场景不同，但在研究方法和效率提升目标上具有共通性，为跨领域方法借鉴提供了启

本文深入研究了模拟集合算法在气象预测中的关键参数，包括相似性评估方法、K-means与C-means聚类技术、预测值计算方式及多种误差评估指标。通过使用美国国家数据浮标中心的气象数据，系统分析了聚类数量（Nc）、模拟数量（Na）和时间窗口大小（k）对预测精度的影响，并探讨了C-means中隶属度权重的优化作用。实验结果表明，聚类方法尤其是K-means和C-means在多数情况下优于传统Monache方法，且合理选择参数能显著提升预测准确性。研究为气象预测中模拟集合算法的参数优化提供了重要参考。

本文探讨了工业预测性维护与气象后报中模拟集合算法的研究与应用。在工业领域，通过关联CDM-Core、SSN等本体并应用预测建模与模式发现算法，实现设备状态的实时监测与故障预测；同时提出基于时间间隔的质量分配模型以准确表示设备状态演变。在气象领域，采用AnEn方法利用历史观测数据提升无数据区域的天气后报精度，并通过参数优化和聚类方法（如K-均值与模糊C-均值）改进显著降低系统与随机误差。研究还展示了算法在多站预测中的性能提升潜力。未来方向包括本体的自适应更新与更优聚类策略的探索，以持续提高预测准确性与计算效率

本文提出一种融合众包标注与机器学习的综合本体构建方法，旨在弥合预测性维护（PdM）领域中因数据异构性和时间敏感性带来的挑战。通过分析现有生产和企业资源管理、预测性维护及机器学习本体的局限性，文章设计了一个基于CDM-Core、ExtrudOnt、AutomationML和Onto-DM等本体集成的综合本体框架。该框架支持多源异构数据的语义整合，强化时间因素建模，并实现机器学习算法的自动选择与调用，提升预测性维护系统的实时性、可解释性与互操作性。最终形成的本体解决方案可广泛应用于挤出、印刷等工业场景，推动智能

本文介绍了一种基于众包的极端天气事件（EWE）气象图标注架构eCSAAP - ACAEWE，旨在通过整合气象API、模块化运行时环境和开源众包平台PYBOSSA，实现由气象专家参与的EWE识别与分类。该架构支持从ECMWF等气象中心获取数据，生成可视化气象图，并以微任务形式在众包平台发布，支持交互式标注与结果回传分析。相比现有工具，eCSAAP - ACAEWE首次实现了对EWE的众包标注与语义映射，具有更高的专业性与应用潜力。未来可拓展至气象灾害预警、气候变化研究等领域。

本文介绍了文本内容分析的创新方法——分类内容分析及其配套的GOT工具包，该方法结合理论分类法与数据驱动的模糊聚类技术，提升了文本分析的可解释性与系统性。同时，提出了一种基于专家众包的全栈架构，用于标注难以自动识别的极端天气事件，利用人类智慧弥补现有计算模型的不足。文章还探讨了方法的优势与挑战、工具包的应用拓展及未来发展方向，展示了其在生态社会学、气象预测等领域的广泛应用前景。

本研究探讨了葡萄牙利什里亚河中游地区城市间社区（CIMLT）对Joomla内容管理系统（CMS）的接受度，基于技术接受模型2（TAM 2）评估专业人员的有用性与易用性感知、行为意向及社会影响因素。研究结合问卷调查、访谈与文献分析，发现系统在提高工作效率和专业化水平方面获得高度认可，培训和使用经验显著影响接受程度。同时，研究介绍了GOT文本分析工具，其通过后缀树相关性计算、模糊聚类与主题概括方法，在学术研究、市场调研、新闻媒体和情报分析等领域展现出广阔应用前景。未来建议加强员工培训并持续优化GOT算法与功能，

本文探讨了植物病虫害识别移动应用的发展现状与趋势，分析了数据库和AI诊断等主要策略及其在不同组织类型中的应用情况，指出公司在该领域占据主导地位。同时研究了公共组织内容管理系统（CMS）的接受度，强调感知有用性、易用性和培训对系统推广的重要性。文章还提出了植物病虫害识别应用在自动化、个性化和多策略融合方面的发展方向，以及CMS在培训支持、功能优化和用户参与方面的改进措施，展望了两项技术在农业可持续发展和公共服务提升中的重要作用。

本文分析了Oracle与PostgreSQL在不同优化阶段的性能表现，结果显示Oracle在初始查询中更快，而PostgreSQL在添加索引后性能提升显著。同时，研究了植物病虫害识别移动应用的常用策略，发现数据库策略最为普遍，AI诊断策略具有发展潜力。文章为数据库选型和农业移动应用开发提供了参考依据。

本文对比分析了Oracle和PostgreSQL在TPC-H基准测试下的性能表现，涵盖无约束、主键外键约束及索引优化三种场景。实验结果表明，Oracle在数据加载和未优化查询中表现更优，分别领先39%和64%；而PostgreSQL对优化更为敏感，添加主键外键后性能提升38%，添加索引后提升高达88%。研究表明，Oracle具备更强的稳定性，PostgreSQL则在合理优化下可显著提升查询效率。实际应用中应根据业务需求选择合适的数据库与调优策略。

本文对三种主流的NoSQL数据库——MongoDB、Couchbase和CouchDB进行了全面比较。通过OSSpal方法从可安装性、可用性、健壮性、安全性、可扩展性和整体质量六个维度进行定性评估，并结合YCSB基准测试工具对插入和读写性能进行定量分析。结果表明，MongoDB在综合评分和性能表现上均优于其他两者，但每种数据库各有适用场景：MongoDB适合大数据和高性能需求，Couchbase适用于移动同步与高安全要求的应用，CouchDB则适合小型、跨平台的简单应用。文章最后提出了未来研究方向，包括扩展

本文从企业架构视角探讨了UML图的集成方法，提出基于参与者、应用程序和数据类的UML模型，并结合CRUD矩阵实现系统视图的完整性与架构对齐。同时，对比分析了MongoDB、Couchbase和CouchDB三种主流NoSQL数据库在数据模型、查询语言、一致性和扩展性等方面的特性，利用OSSpal和YCSB框架进行评估，为企业在架构设计与数据库选型方面提供决策支持。

本文探讨了通过电子文件语义丰富化与UML图集成提升税务电子审计效率的方法。以葡萄牙SAF-T(PT)文件为基础，提出将层次化数据转化为语义图结构，并结合OECD审计规则构建知识模型。利用Neo4j图数据库及Louvain、PageRank等算法实现欺诈团伙识别与关键节点分析。同时，融合企业架构三层模型与UML图（活动图、类图、部署图），通过CRUD矩阵和对齐规则实现系统集成视图，提升审计智能化水平与信息系统设计质量。文章还展示了具体案例操作流程，并展望了自动化、大数据处理与跨领域融合的未来发展方向。

本文探讨了中小企业在工业4.0背景下的数字化转型路径与电子审计的创新方法。基于工业互联网参考架构（IIRA）和RAMI模型，提出了适用于中小企业的五维度、三级别数字成熟度框架，并构建轻量级本体以支持知识组织与转型规划。同时，针对税务审计数字化需求，设计了基于SAF-T(PT)文件与图基数据结构的语义丰富电子审计决策支持系统，提升审计效率与准确性。文章进一步分析了数字化转型与电子审计协同发展的必要性与策略，并通过实践案例验证了相关模型与系统的应用价值，为中小企业实现智能化升级和合规化运营提供了理论指导与技术路

本文研究了Cassandra和MongoDB两种NoSQL数据库在不同工作负载下的性能表现，通过实验分析了数据加载、读取、写入及混合操作的吞吐量与延迟，并对结果进行了对比。同时，针对中小企业在工业4.0背景下面临的数字化转型挑战，提出了一种轻量级、可定制的语义制品模型，支持企业评估数字就绪程度、检索信息并设计转型路线图。最后，结合技术性能与企业需求，给出了数据库选型和数字化转型的实施建议，旨在为中小企业提供切实可行的技术与战略指导。

本文研究了基于C-Tree的语义图像检索系统与NoSQL数据库（MongoDB和Cassandra）的性能比较。在图像检索方面，系统通过C-Tree结构实现高效查询，并结合k-NN算法与本体语义分析，在COREL、WANG和ImageCLEF数据集上取得了较高的精度与召回率。在数据库性能方面，使用YCSB工具测试表明，Cassandra在高资源环境下表现优异，而MongoDB在低资源条件下更具优势。研究为图像检索优化与NoSQL选型提供了实践参考。

本文探讨了混合本体填充方法与语义图像检索技术在各自领域的应用与挑战。混合本体填充方法结合归纳与演绎推理，用于实时填充OT本体的A-Box，提升运营技术管理中的环境感知与故障推理能力；语义图像检索技术则基于C-Tree和本体模型，通过k-NN分类与SPARQL查询实现从低层次特征到高层次语义的映射，以缩小‘语义鸿沟’。文章分析了两种技术的核心流程、优势与现存问题，并提出了优化方向，如分布式计算、深度学习与多模态融合，展望其在智能交通、工业制造等领域的广泛应用前景。

本文探讨了多视角一致性检查与事件驱动本体填充在流程管理和关键基础设施监控中的研究进展。多视角一致性检查通过融合控制流、数据、资源和时间等多维度信息，提升流程诊断的完整性与准确性；事件驱动本体填充则针对物联网环境下海量异构、动态变化的运营技术数据，提出基于事件日志的混合式半自动填充方法，以应对语义缺失与系统可演化性挑战。文章分析了现有技术的局限，展示了从数据预处理到本体映射的完整流程，并指出了未来在算法优化、人工智能融合、多源数据集成等方面的发展方向，为实现智能化、语义化的流程监控与管理提供了理论支持和技术路

本文提出了一种基于BPMN-E2的多视角一致性检查算法，旨在解决传统BPMN在特定领域（如HACCP系统）中对时间、质量控制和决策语义建模不足的问题。通过引入监控点、活动效果、活动持续时间和高级决策点等扩展元素，BPMN-E2增强了上下文感知能力。算法采用两阶段方法：首先将BPMN-E2模型转换为带有一阶逻辑规则注释的直接跟随规则模型（DFRM），然后结合事件日志进行重放与一致性验证，利用SMT求解器检测数据流偏差。该方法能有效识别活动效果、持续时间和路径选择方面的不一致，并忽略不受监控的活动以减少误报。概

本文探讨了莫桑比克国家卫生系统中健康数据的管理现状，分析了其在数据收集、处理和利用过程中面临的挑战，如广泛依赖纸质记录、基础设施薄弱和数据共享不足。文章介绍了SIS-MA等电子系统的应用情况，并强调向计算机化系统转型的重要性。通过政策支持、人员培训和标准制定，莫桑比克有望提升健康数据管理水平。未来研究应关注技术应用、数据安全与隐私保护及政策优化，以推动医疗服务质量和效率的提升。

本文探讨了如何通过构建商业发展模型助力中小企业成长，并重点分析了利用区块链技术保护工业消费者权益的创新方案。文章介绍了区块链的基础概念、治理原则及其在供应链中的应用，提出了一种基于区块链的商业模式（BBM），实现产品从生产到交付全过程的可验证、可追溯与透明化管理。该模式消除了中介，提升了运营效率，并支持客户反馈收集与保修服务优化。此外，文章还展望了未来发展方向，包括增强模型安全性、集成代币激励机制、衡量供应链绩效以及加强区块链安全保障，旨在构建更加高效、可信的消费生态体系。

在工业4.0背景下，人才多样性与中小企业发展面临新机遇与挑战。博文探讨了不同人才类型的价值及其在财务管理、知识管理、创新流程和营销四大关键组件中的作用，分析了拉丁美洲中小企业的生存现状，并通过数据模拟揭示各因素对企业发展的影响。结合mermaid流程图，展示了企业各组件及人才之间的系统性关系，强调协同管理和人才驱动的重要性，为中小企业可持续发展提供策略建议。

本文探讨了工业4.0背景下人才管理的重要性，分析了传统能力管理范式的局限性，并提出以人才为核心的管理新范式。通过定性研究和访谈案例，揭示了人才作为个体内在特质的本质，强调在VUCA环境中激发员工内在动力、识别和发展个人才能的关键作用。文章为企业提供了人才识别、培养、激励和文化建设的策略建议，同时指导个人如何通过自我认知、持续学习和建立人际网络发挥自身才能，助力组织与个人共同应对数字时代的挑战，实现可持续发展。

本文探讨了数字时代下音乐行业与人才管理的变革与机遇。以Spotify为例，分析了音乐流媒体平台如何通过免费增值模式应对盗版挑战，并提出加强版权保护、创新商业模式和提升用户体验等策略。同时，文章阐述了工业4.0背景下传统人才管理的局限性，倡导建立以员工才能为核心的民主人才管理体系。最后，文章指出音乐行业与人才管理在个性化服务、创新模式和动态适应能力方面可相互借鉴，强调跨行业合作对未来可持续发展的重要性。

Spotify通过专注产品创新与缓慢增长策略，在音乐流媒体市场中脱颖而出。其以订阅为主的商业模式、多元化的高级会员计划及对播客等新领域的布局，推动了用户增长与平台差异化发展。研究显示，18-25岁年轻用户是主要使用群体，年龄显著影响平台使用行为。未来，Spotify需持续优化用户体验、拓展业务边界，并利用数据驱动的个性化服务提升竞争力，应对盈利挑战并把握市场机遇。

本文深入解析了音乐行业从传统CD时代向流媒体时代的变革历程，重点探讨了Spotify的商业模式、发展历程及其在应对盗版和市场竞争中的策略。文章分析了Spotify采用的Freemium模式、个性化推荐和丰富曲库等优势，并指出其面临的盗版、竞争压力和高内容成本等挑战。基于调查数据，揭示了Spotify在年轻用户中的高渗透率，并提出了加强反盗版、持续创新、拓展市场和降低内容成本等未来发展战略，为音乐流媒体行业的可持续发展提供参考。

本文系统解析了移动地理信息系统（mGIS）在数据收集场景下的功能与非功能需求，涵盖矢量与栅格数据模型、多领域应用及空间分析能力。基于ISO/IEC 25010等国际标准，构建了一个结构化、可验证的需求目录，并通过实际应用评估示例验证其有效性。目录涵盖功能、可用性、性能、可靠性、国际化和可持续性等方面，为mGIS应用开发与评估提供了全面的参考框架。

本文提出了一种基于关键绩效指标（KPI）的社会脆弱性细分方法，旨在通过整合专家知识与数据分析技术，将复杂的多维用户信息简化为可解释的二维脆弱性轴。该方法应用于西班牙红十字会的真实数据集，经过四步流程：数据预处理、KPI生成、脆弱性轴构建和用户聚类，最终实现对用户的精准细分。研究采用Kmeans算法进行聚类分析，并结合内部与外部脆弱性轴生成三组细分结果，为制定个性化干预策略提供支持。该混合方法在提升决策可解释性与资源分配效率方面表现出显著优势，未来可拓展至动态预测模型与早期预警系统，助力社会福利组织更高效应对

本文提出了一种基于大象群优化算法（EHO）的新型社交媒体信息搜索方法，通过模拟大象群的群体智能行为，在大型社交图中高效构建通往相关信息的冲浪路径。方法结合信息搜索理论（IFT），利用用户兴趣向量与帖子内容的相似度作为信息线索，引导搜索方向。实验在包含百万级推文的数据集上进行，结果表明该方法在相关性、响应时间和搜索深度方面均优于传统的混合蚁群优化方法（WIFACO）。未来工作将引入数据预处理和更广泛的算法对比，以进一步提升搜索性能。

本研究探讨了疫情背景下两个关键领域的应对策略：一是基于熵方法与人工神经网络的健康风险意识评估，有效量化了个体对农药使用健康风险的认知水平；二是社会隔离期间教育数字平台的知识管理实践，揭示了知识管理与平台使用之间的显著关联。尽管多数教师认可平台效果和知识管理质量，但仍面临技术技能差距、培训不足及心理抵触等挑战。未来需优化教师培训体系、提升学生学习体验，并关注情感因素对技术采纳的影响，以推动教育数字化转型与公共健康意识提升。

本文提出了一种基于熵的评估方法，结合热力学原理、逻辑编程（LP）和人工神经网络（ANN），用于评估葡萄牙葡萄酒旅游参与者对农药健康风险的认知程度（DoA）和信息质量（QoI）。研究通过问卷调查收集数据，利用火用、模糊性和无能等热力学概念将定性回答转化为定量指标，并通过逻辑编程实现知识表示与推理。结果显示该方法准确率约为90%，可有效识别认知脆弱点，为提升游客与工作人员的安全意识提供科学依据。未来可拓展至跨区域研究与多技术融合的实时监测体系。

本研究通过分析2020年4月至6月期间南美洲9个西班牙语国家首都的Twitter数据，探讨新冠疫情下民众心理困扰的变化趋势。结合Google Trends数据验证发现，尽管疫情持续恶化，与‘焦虑’‘恐惧’和‘压力’相关的社交媒体互动却呈下降趋势，表明公众心理困扰可能正在缓解。研究采用信息流行病学方法，揭示了社交媒体在实时监测心理健康方面的潜力，并提出了加强心理支持、优化公共卫生政策等建议，为应对全球疫情中的心理危机提供了参考。

本文介绍了几何多维尺度分析（Geometric MDS）的新能力，提出了一种通过联合重新计算所有点坐标来优化应力函数的方法。相比传统MDS，该方法使用更简单的原始应力函数，不依赖相异性尺度，且在优化过程中保持数据布局的重心不变。通过引入参数a实现从原布局到新布局的线性过渡，并实验验证了应力函数S(a)的多峰性及在a≈1时接近局部最小值的特性。研究为高效多维数据可视化和降维算法的发展提供了新思路。

本研究针对银行产品分类问题，对比了MARS、朴素贝叶斯（NB）、神经网络（NNET）和支持向量机（SVM）四种分类算法在大规模真实数据集上的性能。基于AUC指标和计算效率的综合评估，实验结果表明MARS算法在分类准确性和测试速度方面表现最优，NB算法训练速度最快，而SVM因高计算成本在大型不平衡数据集中表现不佳。研究还分析了各算法的适用场景，并指出了当前工作的局限性与未来改进方向，为银行产品推荐系统提供了可行的技术路径。