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一種Web挖掘系統(tǒng)的構(gòu)造方法，其由中央處理器、存儲(chǔ)器組成的數(shù)字計(jì)算機(jī)，所述的數(shù)字計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò)聯(lián)接；所述的存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有真實(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)和基礎(chǔ)知識(shí)庫(kù)，以及啟發(fā)型協(xié)調(diào)器和維護(hù)型協(xié)調(diào)器；其通過(guò)特征抽取及特征變換，Web內(nèi)容挖掘過(guò)程，模型質(zhì)量評(píng)價(jià)，信息呈現(xiàn)及信息導(dǎo)航，雙庫(kù)協(xié)同機(jī)制等步驟；在Web挖掘方面其使得知識(shí)庫(kù)能夠動(dòng)態(tài)的參與數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)掘過(guò)程，用戶(hù)的先驗(yàn)知識(shí)及知識(shí)庫(kù)中的固有知識(shí)可以產(chǎn)生“定向發(fā)掘”，以提高認(rèn)知自主性和避免海量搜索的產(chǎn)生；在知識(shí)庫(kù)的維護(hù)方面：其可在數(shù)據(jù)發(fā)掘過(guò)程中實(shí)時(shí)地修改和維護(hù)知識(shí)庫(kù)中的內(nèi)容，包括重復(fù)與冗余性檢驗(yàn)、矛盾處理等?！繇?xiàng)目的應(yīng)用范圍及經(jīng)濟(jì)效益分析 在該系統(tǒng)中采用了一類(lèi)創(chuàng)新性的用于復(fù)雜類(lèi)型數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)構(gòu)模型——發(fā)現(xiàn)特征子空間模型 DFSSM，含蓋了常用的向量空間模型VSM。 該系統(tǒng)包含了 Web文本挖掘、客戶(hù)訪問(wèn)模式挖掘和智能搜索引擎。其中在Web文本分類(lèi)和Web文本聚類(lèi)等方面，采用了我們提出的新算法。國(guó)際著名無(wú)形資產(chǎn)評(píng)估機(jī)構(gòu)“香港國(guó)際無(wú)形資產(chǎn)評(píng)估事務(wù)所”品過(guò)此專(zhuān)利無(wú)形資產(chǎn)價(jià)值72萬(wàn)美元。   基于內(nèi)在機(jī)理的知識(shí)發(fā)現(xiàn)理論KDTIM是我們獨(dú)立提出的原創(chuàng)性理論，基于該理論我們?cè)O(shè)計(jì) 該 并實(shí)現(xiàn)了具 有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的大型軟件系統(tǒng)——集成化組合構(gòu)件式知識(shí)發(fā)現(xiàn)軟件系統(tǒng) ICCKDSS，而 Web挖掘系統(tǒng)是其 三個(gè)核心 部分之一。該系統(tǒng)具有通用性強(qiáng)、性能良好、使用方便、人機(jī)界面友好等特點(diǎn)，可以在不同的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上進(jìn)行快速移植和推廣。一種 Web挖掘系統(tǒng)的構(gòu)造方法（已獲國(guó)家發(fā)明專(zhuān)利授權(quán)，申請(qǐng)?zhí)枺?3104960.5），是在現(xiàn)有的Web挖掘技術(shù)的基礎(chǔ)上融入知識(shí)發(fā)現(xiàn)內(nèi)在機(jī)理之一：雙庫(kù)協(xié)同機(jī)制，即構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù)（文本庫(kù)、日志庫(kù)與結(jié)構(gòu)信息庫(kù)）與基礎(chǔ)知識(shí)庫(kù)的內(nèi)在聯(lián)系“通道”,使得知識(shí)庫(kù)能夠動(dòng)態(tài)的參與數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)掘過(guò)程，用戶(hù)的先驗(yàn)知識(shí)及知識(shí)庫(kù)中的固有知識(shí)通過(guò)此機(jī)制可以產(chǎn)生“定向發(fā)掘”，以提高認(rèn)知自主性和避免海量搜索的產(chǎn)生；在知識(shí)庫(kù)的維護(hù)方面，通過(guò)雙庫(kù)協(xié)同機(jī)制可在數(shù)據(jù)發(fā)掘過(guò)程中實(shí)時(shí)地修改和維護(hù)知識(shí)庫(kù)中的內(nèi)容，包括重復(fù)與冗余性檢驗(yàn)、矛盾處理等。從而用基礎(chǔ)知識(shí)庫(kù)去制約與驅(qū)動(dòng) Web挖掘系統(tǒng)的整個(gè)挖掘流程，改變Web挖掘系統(tǒng)固有的運(yùn)行機(jī)制，在結(jié)構(gòu)與功能上形成了相對(duì)于 Web挖掘系統(tǒng)而言的一個(gè)開(kāi)放的、優(yōu)化的擴(kuò)體?？傮w上講，將Web挖掘視為一個(gè)開(kāi)放系統(tǒng)，在Web挖掘進(jìn)程與基礎(chǔ)知識(shí)庫(kù)的廣泛聯(lián)系中，改進(jìn)與優(yōu)化了Web挖掘的結(jié)構(gòu)、過(guò)程與運(yùn)行機(jī)制。 本系統(tǒng)已成功地應(yīng)用到現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育網(wǎng)信息挖掘中，得到用戶(hù)好評(píng)并通過(guò)國(guó)家軟件評(píng)測(cè)中心的鑒定測(cè)評(píng)。它還可以廣泛地應(yīng)用到智能決策（預(yù)測(cè)）支持系統(tǒng)、 CRM系統(tǒng)、ERP系統(tǒng)、門(mén)戶(hù)網(wǎng)站、電子商務(wù)和電子政務(wù)等領(lǐng)域中。該系統(tǒng)具有很大的應(yīng)用推廣價(jià)值和廣闊的市場(chǎng)前景。

一種Web挖掘系統(tǒng)的構(gòu)造方法，其由中央處理器、存儲(chǔ)器組成的數(shù)字計(jì)算機(jī)，所述的數(shù)字計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò)聯(lián)接；所述的存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有真實(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)和基礎(chǔ)知識(shí)庫(kù)，以及啟發(fā)型協(xié)調(diào)器和維護(hù)型協(xié)調(diào)器；其通過(guò)特征抽取及特征變換，Web內(nèi)容挖掘過(guò)程，模型質(zhì)量評(píng)價(jià)，信息呈現(xiàn)及信息導(dǎo)航，雙庫(kù)協(xié)同機(jī)制等步驟；在Web挖掘方面其使得知識(shí)庫(kù)能夠動(dòng)態(tài)的參與數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)掘過(guò)程，用戶(hù)的先驗(yàn)知識(shí)及知識(shí)庫(kù)中的固有知識(shí)可以產(chǎn)生“定向發(fā)掘”，以提高認(rèn)知自主性和避免海量搜索的產(chǎn)生；在知識(shí)庫(kù)的維護(hù)方面：其可在數(shù)據(jù)發(fā)掘過(guò)程中實(shí)時(shí)地修改和維護(hù)知識(shí)庫(kù)中的內(nèi)容，包括重復(fù)與冗余性檢驗(yàn)、矛盾處理等。

目前，有許多基于區(qū)塊鏈技術(shù)的騙局存在。為了給投資者在區(qū)塊鏈技術(shù)投資時(shí)提供風(fēng)險(xiǎn)提示，inpluslab通過(guò)搜集各種騙局信息，利用區(qū)塊鏈中記錄的公開(kāi)交易記錄，使用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)構(gòu)建了基于區(qū)塊鏈的騙局預(yù)警模型。

已有樣品/n數(shù)據(jù)服務(wù)+成果轉(zhuǎn)化——算法體系助力挖掘核心成果，徹底清除數(shù)據(jù)分析門(mén)檻并進(jìn)行診斷、醫(yī)療、藥物市場(chǎng)轉(zhuǎn)化?？蒲泻献鳌惴w系+高水平科研能力，定制深度挖掘“子課題”，“算法+科研”雙向高水準(zhǔn)，本質(zhì)區(qū)別于其他單純數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)同行。學(xué)科交叉平臺(tái)——凝聚“算法+醫(yī)學(xué)”雙杰出人才，實(shí)現(xiàn)需求和算法雙向溝通，保持“雙向先進(jìn)性”。

馬踏湖鴨，原產(chǎn)山東省淄博市桓臺(tái)縣起鳳鎮(zhèn)，春秋戰(zhàn)國(guó)時(shí)期就有史料記載， 當(dāng)?shù)厮追Q(chēng)“湖鴨”或“麻鴨”。為預(yù)防馬踏湖鴨的品種消失，王寶維教授與當(dāng) 地畜牧獸醫(yī)局經(jīng)過(guò)為期四年的全面調(diào)查和取證，并進(jìn)行了分子鑒定。通過(guò)了國(guó) 家畜禽遺傳資源委員會(huì)審定，并列入國(guó)家級(jí)畜禽遺傳資源名錄。成為我國(guó)重要 高產(chǎn)蛋鴨遺傳資源。 馬踏湖鴨成熟母鴨產(chǎn)蛋量達(dá)到 280 枚以上，青殼蛋占 98%。目前年推廣 150 萬(wàn)只。2015 年 4 月，該鴨通過(guò)了國(guó)家畜禽遺傳資源委員會(huì)審定，并列入國(guó)家級(jí) 畜禽遺傳資源名錄，成為我國(guó)重要高產(chǎn)蛋鴨遺傳資

主要從事的是挖掘機(jī)的液壓閥與挖掘機(jī)的非線(xiàn)性控制系統(tǒng)的研究。 主要研究成果：1、攻克了電液比例閥結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、制造工藝、精度控制等關(guān)鍵技術(shù)，解決了中高端裝備中的大流量比例動(dòng)態(tài)控制技術(shù)難題。2、研究多路閥閥芯閥體材料和表面質(zhì)量技術(shù)要求，通過(guò)調(diào)質(zhì)、沉淀強(qiáng)化熱處理、形變壓縮技術(shù)，獲得具有高強(qiáng)度和耐磨性的閥體材料，通過(guò)微弧氧化技術(shù)、化學(xué)復(fù)合鍍和化學(xué)轉(zhuǎn)化膜技術(shù)，得到高硬度的閥芯材料。3、分析閥體閥芯在傳統(tǒng)表面處理工藝中出現(xiàn)的缺陷和弊端，最終采用激光熔覆的表面改性技術(shù)提高閥體閥芯表面性能，解決了高壓大流量沖擊斷裂問(wèn)題。4、提出了面向多工況的電控液壓挖掘機(jī)控制策略研究；搭建了基于挖掘機(jī)實(shí)物和三維建模軟件的硬件在環(huán)挖掘機(jī)試仿真驗(yàn)臺(tái)。5、實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化挖掘機(jī)鏟斗位置精確控制，提出了通過(guò)使用智能算法優(yōu)化挖掘機(jī)控制器的新的控制方法，通過(guò)建立仿真模型和試驗(yàn)證明該控制方法的可行性。

大空間建筑分層空調(diào)分層面越低，空調(diào)能耗越少，但此時(shí)送風(fēng)射程受限，冷風(fēng)抵達(dá)區(qū)域越小。大空間建筑大跨度射流接力設(shè)計(jì)方法是利用二次接力設(shè)備接力一次送風(fēng)射流使射流抵達(dá)區(qū)域增加的一種新型氣流組織。理論研究和實(shí)驗(yàn)研究結(jié)果表明，這種射流接力方法可使室內(nèi)環(huán)境均勻化提高，冷風(fēng)感下降，適合大跨度室內(nèi)熱環(huán)境均勻性的要求。研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)理論和實(shí)驗(yàn)研究獲得從室內(nèi)環(huán)境需求出發(fā)，進(jìn)而獲得室內(nèi)二次接力設(shè)備配置的設(shè)計(jì)方法。

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特征特性：該品種屬中晚熟雜交玉米，在區(qū)試3000株/畝密度下，播種到成熟平均118天，比對(duì)照早 1.5天；第一葉鞘紫色，株型半緊湊，株高269厘米，穗位高106厘米，葉色深綠色，成株葉片數(shù)17片，花藥 黃色，穎殼綠色，花絲淺紫色；穗長(zhǎng)17.6厘米，穗行數(shù)18 ~ 20行，行粒數(shù)35.4粒;穗形筒型，穗軸白色，籽 粒黃色、半硬粒型,百粒重32.3克。 產(chǎn)量表現(xiàn):兩年區(qū)試平均畝產(chǎn)529.8千克,比對(duì)照渝單8號(hào)增產(chǎn)7.4% , 16個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)點(diǎn)次15增1減；生產(chǎn)試 驗(yàn)平均畝產(chǎn)568.1千克，比對(duì)照渝單8號(hào)增產(chǎn)9.9% , 5個(gè)試點(diǎn)全部增產(chǎn)。 適宜區(qū)域及栽培要點(diǎn):適宜重慶市海拔700米以下地區(qū)種植，墊江縣慎用。3月上中旬播種育苗為宜，畝  植密度3000株左右，注意防治絲黑穗病、莖腐病和紋枯病。

特征特性：該品種屬中熟雜交玉米,在區(qū)試3000株/畝密度下，出苗至成熟平均136天,與對(duì)照相當(dāng); 第一葉鞘淺紫色,株型平展,株高264厘米,穗位高115厘米,葉色綠色,成株葉片數(shù)21片，花藥淺紫色, 穎殼綠色，花絲紫色；穗長(zhǎng)20.3厘米，穗行數(shù)16-18行，行粒數(shù)36.9粒;穗形筒型，穗軸白色，籽粒黃 色、半馬飜，百粒重30.9克。 產(chǎn)量表現(xiàn)：兩年區(qū)試平均畝產(chǎn)543.0千克，比對(duì)照渝單8號(hào)增產(chǎn)6.1% ；生產(chǎn)試驗(yàn)平均畝產(chǎn)608.9干克， 比對(duì)照渝單8號(hào)增產(chǎn)7.5%6個(gè)試點(diǎn)全部增產(chǎn)。 適宜區(qū)域及栽培要點(diǎn)：適宜重慶市海拔700米以上地區(qū)種植，南川區(qū)慎用、武隆縣禁用。3月中下旬播     種育苗為宜，畝植密度3000株左右，注意防治絲黑穗病和紋枯病。