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<title cf:type="text"><![CDATA[《情报工程》编辑部 -->情报研究]]></title>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[大数据时代地理空间情报保障能力研究]]></title>
<link><![CDATA[http://tie.istic.ac.cn/qbgc/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202402001&flag=1]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[[目的/意义]地理空间情报是通过地理空间数据及相关分析来进行态势感知和支持决策制定的工具，在大数据时代扮演着越来越重要的角色。深入研究地理空间情报保障能力影响因素及对策对提高大数据时代地理空间情报态势感知及决策支持效能、有效发挥其价值有重要意义。[方法/过程]运用因果分析法从体制、理论、技术、人员四个方面对地理空间情报保障能力影响因素进行分析并提出提升地理空间情报保障能力的对策。[结果/结论]大数据时代，地理空间情报保障工作需完善保障机制、革新技术手段、建设协同环境、重视人才储备以提高地理空间情报保障能力，推动地理空间情报保障工作朝智能化、一体化方向发展。]]></description>
<pubDate>2024/4/30 15:39:20</pubDate>
<category><![CDATA[情报研究]]></category>
<author><![CDATA[李晴晴，张慧，寇静行]]></author>
<guid><![CDATA[http://tie.istic.ac.cn/qbgc/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202402001&flag=1]]></guid><cfi:id>5</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于混合机器学习的网络舆论情感识别方法研究]]></title>
<link><![CDATA[http://tie.istic.ac.cn/qbgc/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202402002&flag=1]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[[目的/意义]提高网络舆论情感识别的效率和准确性，为决策者评估舆情倾向提供有效技术方法支持。[方法/过程]综合利用机器学习和深度学习的优点，将情感极性向量Sentimet_Embedding、预训练词向量Word2Vec等多通道特征嵌入方法，双向长短期记忆网络BLSTM、卷积神经网络CNN等深度神经网络模型，以及随机失活Dropout、批标准化BN等技术策略有机结合，构建了融合文本情感极性和预训练语义特征的基于混合机器学习的网络舆论情感识别模型，并通过收集社交媒体评论文本数据集对模型的可行性与有效性进行了验证。[局限]方法及模型性能尚未达到最优，未来仍有许多可以改进的空间。[结果/结论]研究结果表明，通过多通道特征嵌入方法及混合叠加神经网络模型能够显著提高网络舆论情感识别模型的性能；基于混合机器学习的网络舆论情感识别模型比传统机器学习或单一深度学习分类模型的识别精度高。]]></description>
<pubDate>2024/4/30 15:39:21</pubDate>
<category><![CDATA[情报研究]]></category>
<author><![CDATA[王思丽，杨恒，刘巍]]></author>
<guid><![CDATA[http://tie.istic.ac.cn/qbgc/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202402002&flag=1]]></guid><cfi:id>4</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[中国与共建“一带一路”国家合作领域特征研究——基于元首外交对话分析的视角]]></title>
<link><![CDATA[http://tie.istic.ac.cn/qbgc/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202402003&flag=1]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[[目的/意义]元首外交对话通常代表了国家合作意愿，以此为基础开展研究可以了解中国面向“一带一路”众多国别的合作领域特征与差异，助力合作者根据国家意愿开展合作部署。[方法/过程]分析梳理了首届“一带一路”国际合作高峰论坛以来，元首外交对话中涉及合作领域的相关内容；构建了合作领域的分类字典，并对中国与共建“一带一路”各国的合作领域进行统计分析；结合共建各国的国家发展阶段、地理距离以及所属多边机制（框架），从三个维度对合作领域进行交叉对比分析。[结果/结论]“一带一路”各领域合作更加倾向“一带一路”高收入国家和中等偏下收入国家，民心相通是高质量共建“一带一路”的最广泛基础，“一带一路”是对古丝绸之路的极大发扬，未来，“一带一路”将向安全领域、对非合作和人与自然等方面进一步发展延伸。]]></description>
<pubDate>2024/4/30 15:39:21</pubDate>
<category><![CDATA[情报研究]]></category>
<author><![CDATA[曲敖廷，沈云怡，杨云，张大康，任孝平]]></author>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[“互联网 + 应急环境”的室内火灾应急响应模式]]></title>
<link><![CDATA[http://tie.istic.ac.cn/qbgc/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202402004&flag=1]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[[目的/意义]构建“互联网+应急环境”的室内火灾应急响应模式，提高室内火灾应急响应效率。[方法/过程]从技术角度对“互联网+”的理念进行了深度剖析，创建了“互联网+”跨界融合技术实现框架。应用该框架，从应急环境与应急部门的联动机制、突发室内火灾事件的大数据集成、基于改进Zukoski室内火灾预警模型构建、基于知识推理的火灾应急响应方法等方面，构建了“互联网+应急环境”的室内火灾应急响应模式。应用该模式，使用CC2530物联网开发套件、Neo4j知识图谱工具以及JavaEE技术，开发了基于多传感器的突发火灾预警仿真系统，并通过在室内环境燃烧纸条模拟火灾的方式进行了实验。[局限]实验仅在模拟环境下进行，在进入实际应用前，还需要进行大量的、更为真实的实验。[结果/结论]实验结果表明，本文构建的室内火灾应急响应模式行之有效。]]></description>
<pubDate>2024/4/30 15:39:22</pubDate>
<category><![CDATA[情报研究]]></category>
<author><![CDATA[唐明伟，张渭，秦宇豪，余定方，张东]]></author>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[情报需求驱动的水灾害突发事件应急决策情报体系构建]]></title>
<link><![CDATA[http://tie.istic.ac.cn/qbgc/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202402005&flag=1]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[[目的/意义]水灾害应急决策过程中存在情报精准性不足、主体间协作沟通不畅等问题，究其原因，是贯穿在应急决策全过程中的情报需求缺乏清晰性、准确性描述，导致有效决策靶向性不足。[方法/过程]凸显情报需求在水灾害应急情报体系全流程中的作用，通过识别水灾害情报需求，将决策任务细粒度化，构建水灾害突发事件任务模块库，建立面向水灾害应急业务及主体的情报需求关联库，以有效应对水灾害突发事件。[结果/结论]细粒度突发事件任务模块库与情报需求关联库，是在事前建立、事中补充的，二者的共同作用可在应急决策时使情报需求识别实现快速、客观，提高主体获取情报的精准性，促进应对策略的靶向性，提升决策有效性，最大限度降低水灾害导致的损失。]]></description>
<pubDate>2024/4/30 15:39:23</pubDate>
<category><![CDATA[情报研究]]></category>
<author><![CDATA[杨存，李溢，徐绪堪]]></author>
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