13、商业知识与信息政策模型:构建高效商业运营的关键

商业知识与信息政策模型:构建高效商业运营的关键

1. 商业知识与信息政策的概念

科技在通信和信息处理方面的进步,促使人们设计新的经济、社会和文化生活模式。在商业层面,技术发展推动企业在电子环境中控制通信和组织。政策为人类设计新生活模式提供了机会。知识政策是处理宏观经济层面知识生产、传播、应用和影响的公共政策,而知识战略则侧重于通过管理流程和程序来生产、共享和使用知识。

在图书馆和信息科学文献中,信息政策主要在国家层面被提及。Rowlands将国家信息政策分为基础设施、垂直和水平政策。在商业层面,有技术、财务、会计、营销等各种政策。数字融合现象促使企业控制通信和组织,核心问题是如何利用信息通信技术(ICT)管理知识和信息(KI)。因此,企业需要在知识和信息管理(KIM)框架内进行整体思考。

商业知识与信息政策(BKIP)为企业提供了管理KI和相关资产(KIAKI)的新设计机会。KIAKI包括企业目标、员工、团队、KI资源、ICT、实施情况、实施的经济维度和KIM人员。通过收敛思维构建的BKIP,为企业在电子环境中的KIM提供了整体方法,有助于定义KIAKI之间的传递关系,改进规则和法规,并与国家信息政策、知识和信息社会战略以及国际经济秩序建立有意义的关系。

2. BKIP模型的构建

BKIP是一个跨学科领域,涉及计算机、软件、商业、图书馆和信息科学。采用扎根理论和三角测量方法构建,以分析和整合企业内部及其环境。

从KIM的角度来看,企业是一种KI整合体,其与KI的关系体现在三个方面:
- KI在企业中产生:根据信息需求、认知兴趣和系统要求,企业生产商业模型、企业架构、信息标准等KI产品。
- KI是

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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