1知识沉淀：指的是知识收集及提炼过程，以便企业员工在日常工作中能够运用到更多的知识和技能来完成工作任务;
2知识共享：通过有形或无形方式分享员工的知识，使得单个员工的知识可以为企业其他员工所用;
3知识学习：吸收掌握自己所需要的技能及经验，以更准确高效完成自己的业务工作的过程;
4知识应用：应用自己所掌握的或者企业沉淀的各种技能和经验，完成业务工作的过程;
5知识创新：挖掘现有知识，了解及账务新知识，使知识内容不断更新的过程。
企业知识管理系统应该把入口网站，内外资讯管理以及沟通与协作，有机的结合到一起，使得整条业务链条上的资讯管理，传递，共享，协作与沟通变得更加容易，有序与方便。
应用范围须涵盖办公自动化，档案管理，档案管理，内容管理，证照管理，综合知识资源整合以及大资料应用等以知识文件为基础的众多领域。
同时，系统提供论坛中心、知识问答、微博等知识共享平台，在管理企业显性知识的基础下，有效促进隐性知识的沉淀。
另外，企业内部的知识管理应该照顾到知识的全生命周期管理，从知识的产生到再利用以及自我发酵、完善各个生命周期阶段中都应该有对应的功能进行管理支援。
并且，带在手边的知识才是可以随时利用的知识，移动端的支援必不可少，其应用须支援实现公文审批，移动协作，移动考勤，即时沟通，资讯查阅以及知识共享等功能，随时随地把企业知识库带在身边。
楼主可以参考一下汇博通知识管理系统，可以应用到知识管理的各个方面，通用性较强，同时也是一套OA系统，可以推进企业知识文件的一体化管理，不论显性或隐性知识都有相应的功能模组。
下面是汇博通知识管理系统的功能与特色：
1 实体资源与数字化资讯的集中统一管理
汇博通容许纸质文件、实物资源与数字化资讯在同一系统中实施同步管理，并且，可提供实体资源的存放位置地图显示，以方便管理与利用，数字化资讯则集中统一管理，实体资源则可根据需要，实施分散式管理。
2 组织机构的虚拟化以及与使用者和许可权管理的整合统一
可在系统中建立与公司组织架构完全一致的虚拟化的组织框架，形成虚拟化的办公环境，使得每一位员工的办公，不再受时间、地点和环境的限制，即随时随地可办公。
系统还实现了使用者管理的层级化和与组织架构的一致化，组织中的人和系统中的使用者的含义是一致的，其许可权也是与其在组织中的职责相同的。
3 数字化整合管理和面向物件的管理
系统通过把管理需求高度抽象化，提升为各种管理物件，并赋予不同的管理物件不同的管理功能，使用者通过型别定义来形成自己的管理架构，将各种管理物件整合统一管理，并通过属性来定义特征，通过授权来体现职责，以满足自己独特的管理需求。
4 相容各种数字化文件格式
可管理各种常用的数字文件格式，如Office文件、PDF文件、AutoCad文件、声音、图形、影象以及视讯档案等，都可实现线上管理、编辑、显示、列印与播放。
5 搜寻、阅读、列印以及电子文件的许可权控制与防扩散处理
系统提供了多种搜寻方式，包括专门的搜寻平台和出现在大部份页面的查询功能，只要输入简单的关键词，即可依许可权查询到自己所需要的知识，并且，可接受多关键词条件，关键词之间，用空格相隔即可。
系统也同时提供了更为复杂的组合条件查询功能，以及类自然语言查询功能，以满足某些更为复杂的特定条件的查询。
所有搜寻都可进行全文检索。
所查找出的知识，是否能够阅读或直接列印，要依 *** 作者的许可权而定，当只有许可权看到条目，但无权检视电子版时，需要通过专门的申请流程，经批准才能检视或列印。
自有智慧财产权的管理器，可管理各种格式，包括可储存多页的TIF格式，格式的电子文件显示时，将自动加上显示水印，称为一次水印，用于防止萤幕拷贝与拍照，列印时，还可由列印者新增二次水印，以限制列印的用途。
若加装可选的Office手写编辑与许可权控制组件，还可手写编辑Word档案，并控制其复制、列印与编辑许可权。
6 流程管理
系统内嵌流程管理模组，所有资讯都可依许可权和需要提交流转。
提交流转时，可以套用预先设计好的流程模板和表单，也可采用灵活、自由、方便的流程邮件处理单，自主设定流程。
在流转过程中，流程可督办、退回、终止和依许可权调整。
独有的数字化处理流程管理技术，可用于公司已有文件及实体资讯的数字化，通过规范化的流程管理，可提高数字化的效率和改善数字化的质量。
7 借用、归还与发放管理
提供了专门的借用、归还与发放管理功能，可用于档案、档案、图书、资产以及物品的借用、归还与发放管理。
系统支援条形码、电子标签等物联网技术的应用，如在证照上贴上电子标签，则在需要对该证照进行管理 *** 作时，通过电子标签阅读器，即可显示该证照的相关资讯，方便进行管理 *** 作。
由于可管理一式多份档案，故亦适用于图书管理。
由于数字化后，很多文件都可依许可权线上阅读，故只有在需要借阅原件或无许可权阅读电子文件时，才需要借阅。
系统提供了与电子文件阅读以及借阅管理的一系列统计报表。
8 表格设计与表格列印
系统提供了一个采用Excel格式作为表格格式的管理表格设计工具，并可将表格格式与相应的型别关联，按需要列印各种表格。
9 提醒服务
系统内嵌提醒功能，可用于临时性或周期性工作的按日、周、月、年等进行提醒，如事务性工作提醒、合同执行提醒、证照年检时间提醒等，提醒可采用内部邮件和简讯的方式进行。
10 日程管理
日程管理的主要功能是安排日程和通过网路记录考勤，并且，无论员工在任何地点上班，也无论他（她）的上、下班时间如何规定，都可系结员工的专用机器，准确的记录他（她）的工作日程与上下班时间，并提供统计与查询。
11 简讯平台
系统内嵌简讯平台，可利用简讯猫或运营商提供的简讯闸道器收发简讯。
简讯功能可用于邮件提醒、定期重复性工作提醒和简单邮件的提示与批覆以及群发简讯等。
12 论坛中心
公司可设定大型的论坛中心，部门和个人也可设定自己的个性化论坛。
13 微博
公司内部微博，用于员工释出自己的简单资讯。
14 问与答（咨询台）
类似于百度知道，用于提问与解答问题，问题的分类可自由定义，提问者可指定回答人，其他人也可参与解答，并由提问者在多个答案中选择最佳答案。
对于规模较大的公司公司，该功能对于公司内部的知识共享，提供了非常好的较随意和自由的解决方案。
15 实时交流
即可用于召开以文字发言的定时线上会议，也可用于双向实时交流。
系统提供了多渠道的双向实时交流入口，如在组织页面的个人卡片、在个人页面的照片下面等，只要该职员线上，即可点选交流按钮，与他线上交流。
16 登出与销毁
若系统中的资讯超过使用期限（保管期限），可登出或销毁，并将这些资讯移入专门的登出库中。
系统还提供了专门的类自然语言查询功能，来查询已到期或即将到期的资讯。
17 回收中心
每一个使用者都有自己的回收站，删除时，并没有直接将资讯彻底删除，而是先将删除的资讯放到回收站里，只有在回收站中删除或清空，才能将资讯真正彻底删除。
如果对资讯的安全管理非常严格，不容许一般 *** 作者彻底删除资讯，那就需要限制回收站的删除和清空回收站功能。
为了解决这一问题，系统提出了回收中心的概念，可以建立一个类，用作回收中心，由系统管理员通过 *** 作资料整理功能，将所有回收站中的资讯，收集到回收中心中，再由系统管理员检查处理，系统管理员认为有必要保留的资讯，可将其从回收中心移到相应的类别下面，对于确认需要删除的资讯，在回收中心删除，则会移到系统管理员的回收站中，系统管理员在自己的回收站中删除或清空，则可将相应的资讯彻底删除。
当对于资讯的安全管理非常严格时，该功能非常有用。
18 日志管理功能（黑匣子）
日志功能，就像飞机上的黑匣子一样，能无声无息的、自动而又准确的记录管理以及利用的重要处理痕迹，供需要的时候查询、统计与分析。
19 二次开发方便
汇博通系统的主框架，是一个使用者统一认证中心，不但可将客户的其他系统接入汇博通来实现单点登入，利用其提供的介面规则，也可方便的开发专用管理模组，如棚改专案管理所需的计划管理、合同管理等模组，即可方便的通过二次开发来实现，并且，开发出的新模组，会与汇博通系统自然地融为一体。
企业知识管理的规划需要从企业战略层面、业务层面、技术层面三个层面综合考虑。 知识管理的战略规划层面：从3个维度出发进行分析，第一是“人”维，以企业愿景、政策、组织等为物件，分析人对知识的接受和支援程度，来确定企业知识管理的政策状况;第二是“过程”维，以企业业务过程中知识运用、知识生产活动、知识内容组织等为物件，分析企业的知识活动及内容状况，来确定企业知识运用的现状;第三是“技术” 维，以网路架构、资讯平台及软体为物件，来考察企业知识管理的技术平台支撑，确定知识管理支撑技术的成熟度。从三个维度的结果了解到目前的知识管理现状，找到与所要达到目标的差距，适时的调整战略，以达到预期效果。 知识管理的业务规划层面：知识资讯是在工作中产生，又在工作中得到运用和创新。所以知识管理系统的规划必须是与企业业务流程相关联的。通过知识历程图，让知识资讯显示在企业的业务回圈和作业过程中，让员工明晰的知道在工作的不同阶段应该使用何种资讯;通过知识网路图，显示企业内资讯和知识的关系，轻松的向知识和资讯和所有者索取相应知识。建立相应的知识管理制度，配合业务规划建设，将使知识管理系统充分发挥价值。 知识管理的技术规划层面：通过资讯门户，将内部和外部相对分散的资源组成一个统一的整体，使使用者能通过统一的渠道和个性化的设定来访问所需的资讯及进行协同工作。 泛微协同管理平台e-cology怎样协助企业管好知识资源：首先要清晰的认识到我们的知识不仅仅只是文件，而更多是以其他形式存在，比如外部资讯、web资源、e-mail、文字资源、资料库、多媒体等并存在企业研发、专案、客户、生产、人事、行政、财务、流程等管理过程中，我们需要将这些资源进行整理和划分;通过资料仓库、Portal整合、EAI整合、智慧代理、文控系统将分类整理好的知识整合到e-cology系统中，完成知识产生的过程;利用e-cology系统所能提供的知识获取、推送、分类、编辑、工作流、创新等管理技术实现知识的推广应用;知识重在应用，借助知识门户服务、搜寻引擎服务、协助系统服务、学习系统服务、智慧系统服务来实现知识地图、门户、BBS、电子会议、专家系统、智慧搜寻、资料探勘等广泛应用，利于企业的成长和工作过程的推进。 知识管理系统如何实施 知识管理是一个长期性的建设过程，需要按步骤地去完成，因此，需要建立一个规划，循序渐进的阶段性实施计划;在建立实施计划时要充分考虑到知识管理的特点决定了知识管理的产品必须具有良好的扩充套件性，横向的扩充套件，以及纵向的扩充套件，缺一不可;最终要的一点，知识管理不是一个软体和技术，而是一个管理的理论与方法，是一种管理思想的变革，有了知识管理的方法与管理思路之后才可能建立知识管理系统。 实施方法： 从应用起步：为了解决目前企业存在的显性文件、资料难以规范化管理问题，改善知识共享、利用不方便，工作效率与质量偏低的现状，企业需要将基本的显性知识的管理引深到知识管理。 巨集观规划：知识管理系统的第一步就是目前的文件管理需求，但是显性知识的管理只是企业知识管理体系建设过程中很小的一个部分，真正的知识管理还需要建立巨集观的规划。 知识的深层次挖掘：知识不单单是文件、资料，更主要的知识的种类与型别定义广泛，专案中的资料、CRM中的资料、OA中的资料等，因此，资讯门户也是知识管理系统中的一个重要部分，不容忽视。 企业内部实施知识管理的问题主要集中在企业管理的文化和管理制度上,为了让知识管理体系充分发挥价值，企业需要建立知识绩效，将知识的贡献纳入到员工绩效评估体系中，才能最终实现知识管理建设的全员参与，建立一个知识型管理的企业，让知识管理真正落地!
知识管理系统的应用对于企业有哪些作用 有时当我们谈到知识管理系统时，思维还仅仅停留在知识
文件
管理的层面上。而事实上，知识管理系统的范畴远远不仅如此。知识管理系统是用于支撑企业知识管理的一套IT技术平台及解决方案，利用知识管理系统可以促进企业知识沉淀、共享、学习、应用、创新一系列的过程。
1知识沉淀：指的是知识收集及提炼过程，以便企业员工在日常工作中能够运用到更多的知识和技能来完成工作任务；
2知识共享：通过有形或无形方式分享员工的知识，使得单个员工的知识可以为企业其他员工所用；
3知识学习：吸收掌握自己所需要的技能及经验，以更准确高效完成自己的业务工作的过程；
4知识应用：应用自己所掌握的或者企业沉淀的各种技能和经验，完成业务工作的过程；
5知识创新：挖掘现有知识，了解及账务新知识，使知识内容不断更新的过程。
在知识管理机制方面，要能够对于知识管理的PDCA回圈提供支援，有效促进知识的沉淀、共享、学习、应用和创新过程，具体来说：
1在P（规划）方面——首先，应该能够进行分类规划，包括知识分类规划、知识关联规划、专家分类规划以及知识社群分类规划等；其次，应该能够进行关键词规划以此来规范企业内部的关键词典，应当能够进行知识文件模板规划以更有效实现企业内部知识标准化；再者，应该能够实现积分规则规划，包括知识文件积分规则以及个人积分规则规划。
2在D（推进）方面——应提供相关的功能机制，有效推进知识的沉淀和应用。
3在C（评测）方面——应当能够根据设定的积分规则对知识文件积分以及个人积分进行评价，同时应该能够对知识应用过程安全进行控制和审计。
4在A（处理）方面——应该能够对评测的结果进行排名激励，另外应该能够对一段时间内的知识沉淀和应用现状进行统计分析，像某个时间段内的相关部门的知识增长状况等。
1、维护有效的关系网 知识的积累是伴随着交流产生的。如果没有交流，在每个人的头脑里面或许也会有知识，但是，这些知识是静态的、孤立的。他只能被拥有它的人使用，不能交流，并且如果这个人不存在了，这些知识也就不存在了，所以也就不能积累，也谈不上什么管理。除了在正式的学习中学到的专业知识以外，大多数的知识，尤其是隐性知识，都是在交流中学习到的。知识管理首先要建立有效的沟通途径。他不但告诉我们哪些资源是可以利用的，还要告诉我们这些资源的有效程度，并根据实际的效果动态的进行维护。 2、资源列表 在网路时代，取得识不再成为学习的瓶颈，取而代之的是如何有效的获取知识。一个有效的管理的收藏夹可以帮助我们很多，但是如果它不能把资源的列表和知识的提取联络起来，那么只能是一个静态的列表。同时，我们只能利用有效的组织收藏夹来记录资讯，而它本身却不能给我们任何建议。而这些应该是一个优秀的知识管理系统所应该具备的。 3、知识提取 主要是从交流和其它资源中提取知识。有了上述两项，这个内容是水到渠成的。 4、维护动态知识检视 知识是对资讯的提取和整理。而资讯是什么？资讯是熵的负增加，也就是增加系统的有序性。显然，不但对于不同的系统，同样的资料意味着不同的资讯，对于一个系统的不同阶段，同样的资料也不一定总意味着相同的资讯。例如，在同一个房间里面住着两个人，A和B。早上A先起床，想到外面走走，不过看到外面下雨，就没有出去。这时候另外来了一个人C，向A和B说：“外面下雨了。”这样的一个讯息，对于A来说并不是资讯，因为他已经知道了这条讯息，对于他来说，没有消除任何的不确定性。而对于事先不知道外面是否下雨的B来说，则是一条讯息。如果这个时候外面又进来了D，说了同样的一句话，那么这个时候不论是对于A还是对于B，都不再是资讯，因为对于他们来说，这个讯息都是确定的。 知识既然是建立在资讯的基础上的，自然也会继承资讯的这个特点，也就是对于不同的系统、对于同一个系统的不同状态具有不同的特征。因此，不论是知识的分类，还是索引，都应该具有动态的特征。相同的知识点对于不同的人来说有着不同的分类、索引方式，即使对于同一个人，也可能给予不同的考虑，对知识点建立多种检视。例如，对于一个财务经理而言，一个计算个人所得税的的公式可能既在他的个人理财体系中出现（用来计算实际的收入），同时也在他的公司管理体系中出现（计算员工的所得税纳税情况）。 一个知识点加入一个知识管理系统后，可能存在一段时间，在各个检视中出现的频率很高。然而经过一段时间，要么是慢慢的用处变得不重要，要么是已经被使用者消化，成为其内在的知识。 5、知识检索 一个有效的建立起来的检视是有效的利用知识点的基础，但是知识本身还是需要有效的检索途径。这不仅仅因为建立检视的时候需要对原有的知识点进行检索，而且检视是动态维护的，而且检视之间往往有着很多的联络。 6、有关知识管理的建议 知识管理系统不应该仅仅是被动的，相反，它应该能够积累的资料和一些规则提出一些有效的建议。
有没有免费的企业知识管理系统网上有共享的哈佛商业教程
知识管理系统 基于泛微协同管理应用平台(e-cology)的泛微知识管理解决方案，帮助企业对相关的知识资源进行高效、有序的管理，让所有人都能快速而方便地把自己掌握的经验技能以恰当的方式共享，同时访问到或学习到自己所需要的资讯和知识，从而全面增强人员的技能素质和协同工作能力以获得企业整体的竞争能力。
泛微协同管理应用平台(e-cology)的知识文件管理模组(e-Document)提供了全面的知识管理框架，对知识进行完全规范化的组织，并允许使用者在任何地点和时间编辑、储存和建立任何型别的文件。所有的知识资讯都可以经由Web浏览器找到并获得。
同时，e-Document与资讯门户相结合，针对不同的目标使用者制订不同的知识内容，使使用者通过Inter/Intra快速获得完全个性化的介面和内容服务，实现使用者友好性和灵活性的结合。
设计理念
泛微协同知识管理(e-Doc)基于协同矩阵模型和齿轮联动模型的设计理念。
根据协同矩阵模型资讯网状图的特点，将知识管理和其它七个模组强关联起来。当我们在系统中找到一篇文件的时候，与这个文件相关的所有资讯都被提取出来：与这篇文件相关的人力资源、客户、专案、资产等等，使得与此文件相关的所有资讯都结构化、有组织性的呈现出来。 根据齿轮联动模型的联动效应，当一个齿轮转动的时候必然带动其它齿轮一起转动，当e-Document转动的时候，其它六个模组以e-Document为中心转动起来，为它提供所需的支援和服务，也就是说，呈现在我们面前的有组织结构化的资料不是存在于某一模组中，而是分散在不同的模组内，当我们有需要的时候，他们就被结构化的提取出来。
产品架构
知识文件管理模组(e-Doc)是架构在整个泛微协同管理应用平台(e-cology)的资讯和知识管理。它提供了全面知识管理的框架，允许企业在任何地点和时间张贴、储存和建立文件并共享资讯。所有的文件都可以经由Web浏览器找到并获得。并将不同等级的文件赋予不同许可权的人。更重要的是为每个员工提供一个个性化的知识资讯门户，在这个个性化的门户中，员工只能找到与他职位和许可权相关的知识，并且每一个员工在自己的门户中积累知识，并与大家共享自己在各方面的经验和知识。
知识文件管理模组(e-Doc)使得内部和外部的交流更加容易，通过知识文件管理模组(e-Doc)企业可以建立集团级网站，分(子)公司级网站、内部各部门的网站网、为不同使用者组建立不同门户，并可以为我们的客户，我们的代理商，分销商和供应商建立他们的门户。这种使用者友好性和柔性的结合使得这个模组适合于任何大小型别组织和企业。
当下，人工智能成了新时代的必修课，其重要性已无需赘述，但作为一个跨学科产物，它包含的内容浩如烟海，各种复杂的模型和算法更是让人望而生畏。对于大多数的新手来说，如何入手人工智能其实都是一头雾水，比如到底需要哪些数学基础、是否要有工程经验、对于深度学习框架应该关注什么等等。
那么，学习人工智能该从哪里开始呢？人工智能的学习路径又是怎样的？
本文节选自王天一教授在极客时间 App 开设的“人工智能基础课”，已获授权。更多相关文章，请下载极客时间 App，订阅专栏获取。
数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识，具体来说包括：
线性代数：如何将研究对象形式化？
概率论：如何描述统计规律？
数理统计：如何以小见大？
最优化理论： 如何找到最优解？
信息论：如何定量度量不确定性？
形式逻辑：如何实现抽象推理？
线性代数：如何将研究对象形式化？
事实上，线性代数不仅仅是人工智能的基础，更是现代数学和以现代数学作为主要分析方法的众多学科的基础。从量子力学到图像处理都离不开向量和矩阵的使用。而在向量和矩阵背后，线性代数的核心意义在于提供了⼀种看待世界的抽象视角：万事万物都可以被抽象成某些特征的组合，并在由预置规则定义的框架之下以静态和动态的方式加以观察。
着重于抽象概念的解释而非具体的数学公式来看，线性代数要点如下：线性代数的本质在于将具体事物抽象为数学对象，并描述其静态和动态的特性；向量的实质是 n 维线性空间中的静止点；线性变换描述了向量或者作为参考系的坐标系的变化，可以用矩阵表示；矩阵的特征值和特征向量描述了变化的速度与方向。
总之，线性代数之于人工智能如同加法之于高等数学，是一个基础的工具集。
概率论：如何描述统计规律？
除了线性代数之外，概率论也是人工智能研究中必备的数学基础。随着连接主义学派的兴起，概率统计已经取代了数理逻辑，成为人工智能研究的主流工具。在数据爆炸式增长和计算力指数化增强的今天，概率论已经在机器学习中扮演了核心角色。
同线性代数一样，概率论也代表了一种看待世界的方式，其关注的焦点是无处不在的可能性。频率学派认为先验分布是固定的，模型参数要靠最大似然估计计算；贝叶斯学派认为先验分布是随机的，模型参数要靠后验概率最大化计算；正态分布是最重要的一种随机变量的分布。
数理统计：如何以小见大？
在人工智能的研究中，数理统计同样不可或缺。基础的统计理论有助于对机器学习的算法和数据挖掘的结果做出解释，只有做出合理的解读，数据的价值才能够体现。数理统计根据观察或实验得到的数据来研究随机现象，并对研究对象的客观规律做出合理的估计和判断。
虽然数理统计以概率论为理论基础，但两者之间存在方法上的本质区别。概率论作用的前提是随机变量的分布已知，根据已知的分布来分析随机变量的特征与规律；数理统计的研究对象则是未知分布的随机变量，研究方法是对随机变量进行独立重复的观察，根据得到的观察结果对原始分布做出推断。
用一句不严谨但直观的话讲：数理统计可以看成是逆向的概率论。 数理统计的任务是根据可观察的样本反过来推断总体的性质；推断的工具是统计量，统计量是样本的函数，是个随机变量；参数估计通过随机抽取的样本来估计总体分布的未知参数，包括点估计和区间估计；假设检验通过随机抽取的样本来接受或拒绝关于总体的某个判断，常用于估计机器学习模型的泛化错误率。
最优化理论： 如何找到最优解？
本质上讲，人工智能的目标就是最优化：在复杂环境与多体交互中做出最优决策。几乎所有的人工智能问题最后都会归结为一个优化问题的求解，因而最优化理论同样是人工智能必备的基础知识。最优化理论研究的问题是判定给定目标函数的最大值（最小值）是否存在，并找到令目标函数取到最大值 (最小值) 的数值。 如果把给定的目标函数看成一座山脉，最优化的过程就是判断顶峰的位置并找到到达顶峰路径的过程。
通常情况下，最优化问题是在无约束情况下求解给定目标函数的最小值；在线性搜索中，确定寻找最小值时的搜索方向需要使用目标函数的一阶导数和二阶导数；置信域算法的思想是先确定搜索步长，再确定搜索方向；以人工神经网络为代表的启发式算法是另外一类重要的优化方法。
信息论：如何定量度量不确定性？
近年来的科学研究不断证实，不确定性就是客观世界的本质属性。换句话说，上帝还真就掷骰子。不确定性的世界只能使用概率模型来描述，这促成了信息论的诞生。
信息论使用“信息熵”的概念，对单个信源的信息量和通信中传递信息的数量与效率等问题做出了解释，并在世界的不确定性和信息的可测量性之间搭建起一座桥梁。
总之，信息论处理的是客观世界中的不确定性；条件熵和信息增益是分类问题中的重要参数；KL 散度用于描述两个不同概率分布之间的差异；最大熵原理是分类问题汇总的常用准则。
形式逻辑：如何实现抽象推理？
1956 年召开的达特茅斯会议宣告了人工智能的诞生。在人工智能的襁褓期，各位奠基者们，包括约翰·麦卡锡、赫伯特·西蒙、马文·闵斯基等未来的图灵奖得主，他们的愿景是让“具备抽象思考能力的程序解释合成的物质如何能够拥有人类的心智。”通俗地说，理想的人工智能应该具有抽象意义上的学习、推理与归纳能力，其通用性将远远强于解决国际象棋或是围棋等具体问题的算法。
如果将认知过程定义为对符号的逻辑运算，人工智能的基础就是形式逻辑；谓词逻辑是知识表示的主要方法；基于谓词逻辑系统可以实现具有自动推理能力的人工智能；不完备性定理向“认知的本质是计算”这一人工智能的基本理念提出挑战。
《人工智能基础课》全年目录
本专栏将围绕机器学习与神经网络等核心概念展开，并结合当下火热的深度学习技术，勾勒出人工智能发展的基本轮廓与主要路径。点击我获取学习资源
我们再来看看人工智能，机器学习、大数据技术应用方面有哪些联系与区别
大数据、人工智能是目前大家谈论比较多的话题，它们的应用也越来越广泛、与我们的生活关系也越来越密切，影响也越来越深远，其中很多已进入寻常百姓家，如无人机、网约车、自动导航、智能家电、电商推荐、人机对话机器人等等。
大数据是人工智能的基础，而使大数据转变为知识或生产力，离不开机器学习（Machine Learning），可以说机器学习是人工智能的核心，是使机器具有类似人的智能的根本途径。
本文主要介绍机器有关概念、与大数据、人工智能间的关系、机器学习常用架构及算法等，具体如下：
机器学习的定义
大数据与机器学习
机器学习与人工智能及深度学习
机器学习的基本任务
如何选择合适算法
Spark在机器学习方面的优势
01 机器学习的定义
机器学习是什么？是否有统一或标准定义？目前好像没有，即使在机器学习的专业人士，也好像没有一个被广泛认可的定义。在维基百科上对机器学习有以下几种定义：
“机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”。
“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”。
“机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。”
一种经常引用的英文定义是：A computer program is said to learn from experience (E) with respect to some class of tasks(T) and performance(P) measure , if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E。
可以看出机器学习强调三个关键词：算法、经验、性能，其处理过程如图所示。
▲机器学习处理流程
上图表明机器学习是使数据通过算法构建出模型，然后对模型性能进行评估，评估后的指标，如果达到要求就用这个模型测试新数据，如果达不到要求就要调整算法重新建立模型，再次进行评估，如此循环往复，最终获得满意结果。
02 大数据与机器学习
我们已进入大数据时代，产生数据的能力空前高涨，如互联网、移动网、物联网、成千上万的传感器、穿戴设备、GPS等等，存储数据、处理数据等能力也得到了几何级数的提升，如Hadoop、Spark技术为我们存储、处理大数据提供有效方法。
数据就是信息、就是依据，其背后隐含了大量不易被我们感官识别的信息、知识、规律等等，如何揭示这些信息、规则、趋势，正成为当下给企业带来高回报的热点。
而机器学习的任务，就是要在基于大数据量的基础上，发掘其中蕴含并且有用的信息。其处理的数据越多，机器学习就越能体现出优势，以前很多用机器学习解决不了或处理不好的问题，通过提供大数据得到很好解决或性能的大幅提升，如语言识别、图像设别、天气预测等等。
03 机器学习、人工智能及深度学习
人工智能和机器学习这两个科技术语如今已经广为流传，已成为当下的热词，然而，他们间有何区别？又有哪些相同或相似的地方？虽然人工智能和机器学习高度相关，但却并不尽相同。
人工智能是计算机科学的一个分支，目的是开发一种拥有智能行为的机器，目前很多大公司都在努力开发这种机器学习技术。他们都在努力让电脑学会人类的行为模式，以便推动很多人眼中的下一场技术革命——让机器像人类一样“思考”。
过去10年，机器学习已经为我们带来了无人驾驶汽车、实用的语音识别、有效的网络搜索等等。接下来人工智能将如何改变我们的生活？在哪些领域最先发力？我们拭目以待。
对很多机器学习来说，特征提取不是一件简单的事情。在一些复杂问题上，要想通过人工的方式设计有效的特征集合，往往要花费很多的时间和精力。
深度学习解决的核心问题之一就是自动地将简单的特征组合成更加复杂的特征，并利用这些组合特征解决问题。深度学习是机器学习的一个分支，它除了可以学习特征和任务之间的关联以外，还能自动从简单特征中提取更加复杂的特征。下图展示了深度学习和传统机器学习在流程上的差异。如图所示，深度学习算法可以从数据中学习更加复杂的特征表达，使得最后一步权重学习变得更加简单且有效。
▲机器学习与深度学习流程对比
前面我们分别介绍了机器学习、人工智能及深度学习，它们间的关系如何？
▲人工智能、机器学习与深度学习间的关系
人工智能、机器学习和深度学习是非常相关的几个领域。上图说明了它们之间大致关系。人工智能是一类非常广泛的问题，机器学习是解决这类问题的一个重要手段，深度学习则是机器学习的一个分支。在很多人工智能问题上，深度学习的方法突破了传统机器学习方法的瓶颈，推动了人工智能领域的快速发展。
04 机器学习的基本任务
机器学习基于数据，并以此获取新知识、新技能。它的任务有很多，分类是其基本任务之一。分类就是将新数据划分到合适的类别中，一般用于类别型的目标特征，如果目标特征为连续型，则往往采用回归方法。回归是对新目标特征进行预测，是机器学习中使用非常广泛的方法之一。
分类和回归，都是先根据标签值或目标值建立模型或规则，然后利用这些带有目标值的数据形成的模型或规则，对新数据进行识别或预测。这两种方法都属于监督学习。与监督学习相对是无监督学习，无监督学习不指定目标值或预先无法知道目标值，它可以将把相似或相近的数据划分到相同的组里，聚类就是解决这一类问题的方法之一。
点击我获取学习资源
除了监督学习、无监督学习这两种最常见的方法外，还有半监督学习、强化学习等方法，这里我们就不展开了，下图展示了这些基本任务间的关系。
▲机器学习基本任务的关系
05 如何选择合适算法
当我们接到一个数据分析或挖掘的任务或需求时，如果希望用机器学习来处理，首要任务是根据任务或需求选择合适算法，选择哪种算法较合适？分析的一般步骤为：
▲选择算法的一般步骤
充分了解数据及其特性，有助于我们更有效地选择机器学习算法。采用以上步骤在一定程度上可以缩小算法的选择范围，使我们少走些弯路，但在具体选择哪种算法方面，一般并不存在最好的算法或者可以给出最好结果的算法，在实际做项目的过程中，这个过程往往需要多次尝试，有时还要尝试不同算法。不过先用一种简单熟悉的方法，然后，在这个基础上不断优化，时常能收获意想不到的效果。
武器装备效能评估系统武器装备效能评估系统是为解决武器装备效能评估问题新研发的一款软件，武器装备效能评估系统用于武器装备论证、研制、试验、使用等不同阶段的效能评估，武器装备效能评估系统为作战体系、装备体系评价和优化提供定量依据。武器装备效能评估系统能够使用仿真、靶试、演习等多种来源的实验数据，将效能评估贯穿武器装备全生命周期。
1武器效能评估系统介绍
武器装备效能评估系统是为解决武器装备效能评估问题新研发的一款软件，武器装备效能评估系统用于武器装备论证、研制、试验、使用等不同阶段的效能评估，武器装备效能评估系统作为作战体系、装备体系评价和优化提供定量依据。武器装备效能评估系统能够使用仿真、靶试、演习等多种来源的试验数据，效能评估贯穿武器装备全生命周期。
北京软件开发武器装备效能评估系统主要包括以下特点：
1、支持实时评估;
3、支持专家在线打分;
4、集成化评估环境;
5、友好易用的图形化界面;
6、多种形式的评估结果展示;
7、支持用户自定义评估算法
8、提供包含81中算子的指标计算流程编辑工具;
9、所及即所得指标体系、评估方案、评估流程设计;
10、系统支持32/64位的Windows XP/Windows 7，以及麒麟国产化 *** 作系统。
2系统架构
21功能架构
武器效能评估系统主要包括评估工程管理、指标体系管理、评估任务管理、数据处理、评估预算、报告生成和资源管理7大模块，具体的功能架构图如下：
22技术选型
武器效能评估系统采用QT进行开发，可以实现跨平台(支持Windows/Linux系统)，具体的技术选型如下：
23技术架构
武器效能评估系统使用MVC架构进行开发，界面采用Widgets、Window开发窗体，样式使用StyleCss进行开发，饼图、柱状图、折线图等图形的开发使用QtCharts组件，具体的技术架构图如下：
技术架构图
3功能需求
31评估工程管理
评估工程管理为效能评估提供统一的资源管理平台，可快速检索和显示各资源的关键属性，并且能够启动选择的资源编辑工具进行编辑。评估工程管理工具支持评估工程的创建、删除及工程项目的查看 *** 作。
支持评估工程的新建、支持评估工程的显示及打开、支持评估工程的删除、支持评估工程的关闭、支持评估工程的查找、支持评估工程的保存。
一个评估工程包括指标体系、评估方案、评估任务和数据聚集。
评估工程管理
32指标体系管理
指标体系管理模块负责指标体系的创建、编辑与保存。指标体系是通过对同一类评估对象各种特性逐层抽取，而得到的描述指标间的依赖关系的有向图。该模块支持
成本型、效益型、固定型、偏离型四种
类型的指标的可视化创建与编辑;构建指标体系过程中支持层次分析法、环比系数法、熵权法、离差最大化法、自定义权重五种权重设定方法。
支持指标体系的新建、支持指标体系的编辑、支持指标体系的删除、支持指标体系聚合流程的设置、支持指标体系聚合流程的删除。
指标体系管理
层次分析法去权重计算界面
33评估任务管理
评估任务管理负责对评估任务的创建、编辑与保存。评估任务是指采用统一的评估方案对一个或多个相关评估对象进行一次评估的过程。创建评估任务首先需要设定评估对象和评价等级，而后通过配置评估流程中的算子参数，将数据预处理获得的数据输入给评估流程。
支持评估任务的新建、编辑、删除;支持评估模板的创建、支持评估模板中评估实例的删除、新建及评估实例的对比。
评估任务管理
34数据处理功能
评估数据预处理功能主要对各种来源的评估数据进行分组、过滤、归并、属性压缩变换、以及数据统计计算，获得能够供各类效能评估算法使用的数据。数据预处理 模
块可以对一系列数据源和数据集进行管理。
支持数据源的导入、支持数据源处理、支持底层指标数据的预览。
数据预处理编辑
35评估运算功能
支持计算检查、支持评估计算、支持评估结果显示、支持效能指标评估结果的存储。
提供常用27类常用算法提供算法向导，方便用户直接采用各类算法进行计算。具体方法包括：层次分析法、模糊综合法、灰色白化权函数聚类、TOPSIS法、 趋
势面分析、数据包络法、主成分分析法、极差分析、方差分析、主成分分析、因子分析、支持向量机、环比系数法、ADC法、SEA法、数据一致性分析、平滑滤
波法、窗谱分析法、最大熵谱分析、一元拟合法、点估计、单总体区间估计、两个总体区间估计、单总体假设检验、两个总体假设检验、偏度和峰度检验、正态性检
验、奇异值过滤。
查看评估任务
36报告生成功能
支持评估结果的对比分析、支持灵敏度分析功能、支持报告自动生成功能。
灵敏度分析
37资源管理功能
支持算子管理、支持数据集模板管理。我无法确定你所说的“戴尔g55500系列p89f”指的是哪一款产品。对于不同的产品型号，戴尔可能会安装不同的 *** 作系统。一般来说，戴尔的电脑和笔记本电脑产品都可以预装Windows *** 作系统，包括Windows 10、Windows 81和Windows 7等不同版本。如果你能提供更详细的产品型号或具体的信息，我将会更加准确地回答你的问题。
1、三安光电
化合物半导体代工，已完成部分GaN的产线布局，是氮化镓的龙头。三安光电主要从事全色系超高亮度LED外延片、芯片、Ⅲ-Ⅴ族化合物半导体材料、微波通讯集成电路与功率器件、光通讯元器件等的研发、生产与销售，产品性能指标居国际先进水平。
2、闻泰科技
其安世入股的Transphorm获得了车规级认证，车载GaN已经量产，全球最优质的氮化镓供应商之一。公司主营通讯和半导体两大业务板块，目前已经形成从芯片设计、晶圆制造、半导体封装测试到产业物联网、通讯终端、笔记本电脑、IoT、汽车电子产品研发制造于一体的庞大产业布局。
3、耐威科技
公司目前的第三代半导体业务主要是指GaN（氮化镓）材料的生长与器件的设计，公司已成功研制8英寸硅基氮化镓外延晶圆，且正在持续研发氮化镓器件。以传感技术为核心，紧密围绕物联网、特种电子两大产业链，致力于成为具备高竞争门槛的一流民营科技企业集团。
4、南大光电
公司的高纯磷烷、砷烷研发和产业化项目已经列入国家科技重大专项。高纯磷烷和高纯砷烷都是LED、超大规模集成电路、砷化镓太阳能电池的重要原材料。在红外探测、超高速计算机等方面的应用也有着光明的前景。
5、海陆重工
旗下江苏能华微电子科技发展有限公有专业研发、生产以氮化镓（ GaN）为代表的复合半导体高性能晶圆，并用其做成功率器件。是国内一流的节能环保设备的专业设计制造企业，目前并已初步形成锅炉产品、大型压力容器、核电设备、低温产品、环保工程共同发展的业务格局。
氮化镓的性质与稳定性：
1、如果遵照规格使用和储存则不会分解。
2、避免接触氧化物，热，水分/潮湿。
3、GaN在1050℃开始分解：2GaN(s)=2Ga(g)+N2(g)。X射线衍射已经指出GaN晶体属纤维锌矿晶格类型的六方晶系。
4、在氮气或氦气中当温度为1000℃时GaN会慢慢挥发，证明GaN在较高的温度下是稳定的，在1130℃时它的蒸气压比从焓和熵计算得到的数值低，这是由于有多聚体分子(GaN)x的存在。
5、GaN不被冷水或热水，稀的或浓的盐酸、硝酸和硫酸，或是冷的40%HF所分解。在冷的浓碱中也是稳定的，但在加热的情况下能溶于碱中 [5] 。
人民网—氮化镓：黑电老牌企业康佳“弯道超车”的助推剂
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）