一、行业应用软件专家（论文文献综述）
宋容嘉[1]（2021）在《集成决策的情境感知业务流程一体化建模方法研究》文中进行了进一步梳理随着泛在网络与普适计算的快速发展,企业数字化发展进入大数据时代,物联网+数据分析成为了企业在数字时代大幅提高生产效率、降低作业风险、增加客户满意度、提升智能化水平的重要信息技术架构,且逐步成熟应用。业务流程作为企业真正实现目标定位、价值创造的核心,需要与信息技术发展共同进化、相辅相成。而且,业务流程的情境可在物联网环境中得到有效捕捉和采集,可极大丰富其数据维度和体量,同时情境隐含着业务环境和流程行为的中介信息。情境感知能力随之成为业务流程建模的新范式和新原则,以面向动态场景实现快速灵活响应、针对多样的客户需求提供个性化服务、面对知识密集型任务保障正确执行。虽然,情境感知业务流程建模领域已获得学术界和业界的关注和探索,流程变体、流程情境化等部分零散化解决方案被提出,但仍大幅依赖专家知识,完整性和系统性存在不足。考虑到流程改造的庞大成本和时间周期,业务流程趋向于规范化和稳定性。但是,在多元动态市场对灵活性、机敏性的更高要求下,业务流程管理（Business Process Management,BPM）领域自2013年起呈现出将决策维度抽离业务流程的工作流单独建模的研究趋势。即通过将业务规则表达和数据分析能力封装在决策模型中,将流程智能化和动态性抽离至其决策模型维度,形成决策模型与业务流程模型分别构建又有机结合的一体化模型。其中,决策建模标记法（Decision Modelling Notation,DMN）的提出是里程碑式的研究成果,为业务流程的决策和工作流提供了可分离并可集成的建模方法和技术,开创了集成决策的业务流程一体化建模新范式（BPMN/CMMN+DMN）。然而,着眼于情境感知的业务流程建模研究,决策维度仍然以传统的建模方式隐含嵌入在业务流程的工作流中,硬编码大量数据、业务规则并引入大量网关,不利于其对动态场景的灵活响应与适应性调整。基于以上发展趋势、应用需求以及研究不足,本研究的科学问题可以归结为:“面向情境感知业务流程建模,如何识别并集成业务流程的情境以应对动态性?面向物联网+数据分析信息技术发展与应用,如何连接企业物联网基础设施与情境感知业务流程以实现共同进化?”。由此,本研究将集成决策的业务流程一体化建模范式引入情境感知业务流程建模领域,从理论和应用两方面显示化决策在业务流程获取情境感知进程中的重要角色;提出Deci-CaBPM（Decision-based Context-aware Business Process Modelling）情境感知业务流程建模框架方法,为系统性实现情境适应性节点识别,适应性调整流程片段设计,并进化构建具有情境感知可变性的业务流程模型提供方法论;搭建物联网环境下的情境感知业务流程多层应用架构,融合物联网的情境数据在层级间的流动和转化,将物联网基础设施、流程情境、动态数据分析、智能决策与情境感知的业务流程有机连接起来,为企业业务流程与物联网、机器学习等信息技术融合发展、共同进化提供解决方案。此外,应用Deci-CaBPM框架方法与物联网环境下的情境感知业务流程多层应用架构,实现了港口物流企业汽车提货流程与物联网基础设施改造的共同进化,构建了情境感知的汽车提货流程模型,并集成了汽车提货货物偷盗贝叶斯网络预测模型,实现物联网环境下的作业风险智能化管理。基于行业需求驱动、真实数据支持的案例研究,对本文提出的方法论和解决方案进行了可用性验证和有效性评估,同时为更多企业业务流程面向情境感知可变性建模、与物联网技术应用共同进化提供有效参考、借鉴。本文主要研究内容与成果如下:（1）提出业务流程的情境、情境感知的业务流程可应用的标准化定义,补充集成决策的业务流程结构的理论表达,并面向情境感知可变性进行推演,分析检验决策在业务流程与其情境之间的内生连接作用。（2）分析战略、战术/管理、运营决策对情境感知业务流程的驱动机制,构建决策在业务流程获取情境感知可变性中的关键角色分析模型。（3）将集成决策的业务流程一体化建模范式引入情境感知业务流程领域,提出Deci-CaBPM集成决策的情境感知业务流程一体化建模框架方法,包括显式化融合情境的CaDMN（Context-aware DMN）决策建模扩展标准及其应用步骤,支持系统性实现业务流程情境化和适应性调整建模全环节。（4）搭建物联网环境下的情境感知业务流程多层应用架构,支持Deci-CaBPM框架方法的行业应用,并以融合物联网的情境数据在层级间的流转连接多个层级,包括物联网基础设施、业务流程情境、动态数据分析、CaDMN决策模型和情境感知业务流程五个层级,为企业级的应用提供解决方案。（5）在港口物流行业中,通过应用Deci-CaBPM框架方法与物联网环境下的情境感知业务流程多层应用架构,帮助企业完成了汽车提货流程面向情境感知可变性的进化建模,同时集成了汽车提货货物偷盗贝叶斯预测模型实现物联网环境下的作业风险进阶管理,使得汽车提货流程与逐渐成熟应用的智能门闸、远程地磅等物联网基础设施实现了共同进化。同时,基于技术和业务两方面沟通的企业管理分析,对方法论进行了可用性验证和有效性评估,为更多企业应用提供有效参鉴。图51幅,表14个,参考文献183篇。
黄志[2]（2021）在《人工智能对经济增长的影响研究》文中研究说明纵观人类社会的演进历程,技术创新一直是推动地区乃至国家经济发展的内生动力,是各国抢占国际竞争高地的重要手段。近年来,随着互联网技术迅猛发展、计算机运算能力和运算速度大幅提升以及算法有效性取得极大突破,人工智能在世界范围内取得了突破性进展,并迅速将人类社会送入了智能时代,加速改变着人类社会生产生活的各个方面。基于此,世界各国纷纷围绕人工智能展开了新一轮角逐,美、日、德、法等国先后颁布了一系列扶持人工智能产业发展的政策措施,以期借人工智能之势在新的历史时期抢占国际竞争中的优势地位。就中国而言,人工智能作为一项引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术,正在受到党中央的高度关注。习近平总书记在2018年10月31日政治局第九次集体学习时强调,要推动我国新一代人工智能健康发展。在2018年12月21日中央经济工作会议上再次强调要加强人工智能等新型基础设施建设。在2019-2020年,进一步强调要积极推动人工智能与媒体、教育、社会治理以及疫情防控等领域深度融合。届此,中国的人工智能及其与经济社会深度融合踏上了新征程。人工智能作为一种技术进步,在与经济社会的深度融合过程中具体表现为各种有形（机器人）和无形（算法、系统等）的技术创新。那么,人工智能技术创新如何影响经济增长?通过什么渠道影响经济增长?“索洛悖论”是否存在?从长期而言,是否会使经济呈现指数级增长趋势?从国际层面而言,人工智能在全球范围内的加速渗透是否会进一步扩大未来南北差距?围绕人工智能的这一系列问题具有相当重要性,但目前尚未有系统性研究,甚至在一些方面仍存在研究空白。为此,论文以经济学为主,结合计算机科学、哲学、数学等多学科理论知识,综合运用历史分析与比较分析相结合、归纳与演绎相结合、理论研究与实证分析相结合、静态分析与动态分析相结合等研究方法,按照“总-分-总”的结构谋篇布局,以研究人工智能对经济增长影响效应。论文主要内容如下:总论部分在系统梳理相关文献、详细阐述理论基础以及清晰刻画人工智能影响经济增长的典型事实基础上,探析了人工智能在向经济社会渗透过程中表现出的四大经济效应:智能渗透效应、边界延展效应、知识创造效应和自我深化效应,并对影响经济增长的三大主要因素（劳动、资本和生产技术）进行分析。在此基础上,通过分析人工智能四大经济效应作用于劳动、资本和生产技术对经济增长的影响效应,提出由劳动渠道、资本渠道和生产率渠道三条渠道构成的人工智能影响经济增长的总体分析框架。分论部分将理论分析和实证检验相结合逐一探讨了人工智能影响经济增长的劳动渠道、资本渠道和生产率渠道。此外,由于数据不可得,无法通过实证分析的方式来识别人工智能对长期经济增长的影响,因此,本文基于理论层面,进一步探讨了人工智能对长期经济增长以及未来南北差距产生影响的作用机理。研究发现:第一,人工智能技术创新能够显着促进经济增长,长期经济增长甚至存在指数级增长的可能。人工智能作为新一轮技术进步最显着的技术创新,与传统技术创新相似,能够为区域乃至国家经济增长提供动力源泉,显着推动宏观经济增长。但与传统技术创新不同的是,人工智能能够通过实现自动化知识生产,为经济提供更强的增长效应,长期而言,如果智能自动化技术进步与新任务边界延展规模一致,经济将实现指数级增长。但不容忽视,人工智能与经济社会渗透融合并非一蹴而就,而是会经历导入阶段、拓展阶段和成熟阶段等阶段的积累和调整过程。因此,人工智能并非一开始就能对经济增长产生促进作用,在人工智能的导入阶段,将对经济增长产生负向效应。人工智能具有“当代与未来贯通的长期性”,经过导入阶段的积累和调整过程,对经济增长的促进作用才得以显现,长期而言,经济存在指数级增长的可能,但同时伴随着南北差距的扩大。自主创新成为缩小未来南北差距的关键,而提升欠发达国家的技术引进效率仅能够缓解南北差距扩大的趋势。第二,人工智能的发展伴随而来的是劳动力从机械化、知识创造性低的工作和既定程序的开放型脑力劳动中解放出来,而新工作岗位对劳动力的素质和技能要求不断提升,带来高技能劳动力需求扩大和实际工资水平提高,进而对经济高质量增长产生推动作用。劳动是人工智能技术创新促进经济增长的重要渠道之一,劳动渠道主要通过劳动就业路径和劳动收入路径促进经济增长。从劳动就业路径而言,人工智能能够将劳动力从繁琐的工作中解放出来,与此同时,创造新的就业需求,拉动劳动力就业,推动经济增长;从劳动收入路径而言,人工智能能够带来更高的劳动收入水平,对经济增长表现出显着的正向效应。目前,人工智能发展的同时,工作任务标准化、劳动力素质和技能提升以及智能渗透引致就业均能缩小技能收入差距,技能收入差距并未呈扩大趋势,将对经济增长产生正向效应,但不容忽视的是,目前人工智能与经济社会渗透融合尚处于拓展初期,边界延展对技能收入差距的扩大效应并未得到完全释放,未来仍然存在技能收入差距扩大的潜在风险。另外,人工智能在与经济社会渗透过程中同样潜伏着风险和挑战,尤其是在人工智能的导入阶段,会带来智能机器挤出劳动就业,降低劳动收入水平,并加剧收入不平等,进而抑制经济增长。只有经过导入阶段的调整和技术积累,人工智能的经济增长效应才能真正发挥作用。第三,人工智能在经济社会的快速渗透将吸引更多的资本积累,增加资本投资,提升资本的生产效率,对宏观经济增长产生支撑作用。资本是人工智能技术创新促进经济增长的又一渠道,而这一渠道主要通过资本积累路径和资本结构路径发挥作用。就资本积累路径来看,在人工智能的导入阶段,人工智能资本增加的同时挤出传统资本,由于增加的人工智能资本难以弥补挤出的传统资本,进而资本积累下降,抑制经济增长,但经过导入阶段的调整和技术积累,人工智能能够吸引更多的资本投资,增加资本积累,且增长幅度大于下降幅度,进而资本积累总体呈上升趋势。中国作为最大的发展中国家,资本积累尚存在较大空间,通过增加资本积累能够促进经济增长。就资本结构路径来看,受行业工作任务特征的影响,人工智能的渗透难度存在行业差异。由于产品生产部门智能渗透相对容易,将吸引大量人工智能资本和部分传统资本流入,而服务部门智能渗透难度大,该部门新增的高技能岗位将吸引大量传统资本流入。在两种资本的流动过程中,无论是产品生产部门大量采用人工智能资本替代劳动力,还是服务部门部分采用人工智能资本替代劳动力,传统资本与高技能劳动力相结合进行生产,都将提升资本的生产效率,促进经济增长。第四,人工智能的发展能够突破“索洛悖论”的怪圈,显着提升技术效率,最终体现为全要素生产率的增长,为经济增长提供力量源泉。生产效率是除劳动和资本外人工智能技术创新促进经济增长的又一渠道,而这一渠道包括技术进步路径和技术效率路径。但实证发现,生产率渠道主要通过技术效率路径发挥作用,技术进步路径的作用并不显着。具体而言,现阶段,人工智能技术创新对促进技术传播和扩散、科学发现与发明以及技术革新和改进等的作用并不显着,难以通过技术进步路径实现经济增长。但能够提升其他生产要素间衔接配合的契合度,补充或增强传统生产要素,带来微观主体的管理方式、社会管理方式以及经济社会组织运行的模式不断改革,改善要素质量与配置效率,进而驱动经济增长。然而,人工智能并非一开始就能提升全要素生产率,同样需要调整和技术积累的过程。人工智能在导入阶段,由于“索洛悖论”的存在,对经济增长的促进作用并不明显,但随着人工智能在行业应用的逐渐成熟,“索洛悖论”将消失,全要素生产率显着提升,且提升幅度大于前期的下降幅度,进而实现经济增长。最后对论文的研究结论进行总结,并就中国人工智能发展提出了政策建议。另外,本文可能的创新之处主要体现在以下三个方面:第一,多角度、综合系统地分析了人工智能影响经济增长的三条渠道,补充和拓展了人工智能与经济增长的相关研究。围绕人工智能与经济增长的已有研究往往直接指出人工智能对经济增长的影响方向,而缺乏作用机理分析,或者从某一方面研究人工智能对经济增长的影响,缺乏多视角、综合系统的研究。本文基于人工智能影响经济增长的典型事实,从劳动、资本和生产率等多角度出发,综合系统地分析了人工智能影响经济增长的作用渠道,在一定程度上补充和拓展了已有的相关研究:（1）劳动渠道。人工智能的发展伴随着劳动力从机械化、知识创造性低的工作和既定程序的开放型脑力劳动中解放出来,创造的新就业岗位带来高技能劳动力需求扩大和实际工资水平提高,推动经济高质量增长,与此同时,人工智能也将带来技能溢价,加剧收入不平等,进而抑制经济增长。（2）资本渠道。人工智能能够增加资本积累,带来人工智能资本和传统资本在行业流动,提升资本的生产效率,推动经济增长。（3）生产率渠道。人工智能在行业的应用过程中能够提升其他生产要素间衔接配合的契合度,补充或增强传统生产要素,带来微观主体的管理方式、社会管理方式以及经济社会组织运行模式不断改革,改善要素质量与配置效率,进而驱动经济增长。第二,考虑了人工智能对经济社会产生影响的阶段差异,从理论上科学、全面地认识了人工智能在渗透融合的不同阶段对经济社会的风险与机遇。人工智能向经济社会渗透融合并非一蹴而就,而是会经历从导入到不断成熟的过程,因此,其对经济社会的作用效应也将存在阶段差异。Hémous&Olsen（2015）、王君等（2017）等研究注意到了人工智能对劳动就业和收入差距产生影响的阶段差异,但在人工智能的其他相关研究中并未受到重视。因此,围绕人工智能与经济增长的已有研究均未考虑人工智能产生影响的阶段差异,进而忽略了人工智能对经济社会产生影响的调整过程,而调整过程往往伴随着风险与挑战。因此,缺乏这一考虑,可能导致研究结论出现偏差。本文将人工智能产生影响的阶段差异引入分析过程,分析了人工智能在与经济社会渗透融合的不同阶段通过作用于劳动、资本和生产率对经济增长的作用效应,明确了人工智能风险和机遇的阶段存在性。在一定程度上,这是对既有人工智能与经济增长相关研究的一个重要补充。第三,从行业层面出发,探索出了一种衡量人工智能发展水平的方法,弥补了目前人工智能相关研究在数据选择上的不足。受相关数据可得性的限制,国内围绕人工智能的实证研究较少,已有的实证研究主要采用工业或制造业机器人数据进行研究,并不能全面反映人工智能在整个国民经济行业的渗透情况,得到的结论存在片面性。本文采用人工智能相关专利申请量作为衡量人工智能发展水平的代理变量。基于本文对人工智能的界定,分别以“人工智能”“算法”“专家系统”“机器人”为关键词,在Patenthub专利汇全球专利数据库搜索专利数据,将重复的数据进行剔除,并将得到的人工智能专利数据根据三个层次分入我国国民经济各行业。第一个层次:按国际专利分类（IPC）主分类号归类;第二个层次:难以按IPC号分类的专利数据按照《国际专利分类与国民经济行业分类参照关系表》归类;第三个层次:剩余的专利数据按用途划分。最后形成2003-2018年19个行业人工智能专利绝对量的面板数据。这一数据清晰地反映了人工智能在不同行业的渗透情况,以及对不同行业产生的影响效应。基于此,实证检验了人工智能的经济效应,克服了人工智能与经济增长相关研究在人工智能代理变量选取上的不足。
姜雪[3]（2021）在《印度理工学院计算机学科创立与发展研究》文中研究说明印度理工学院作为印度政府创建的国家重点学院典型代表,是印度高等教育系统重要创新和改革的产物。印度理工学院计算机教育在印度国内首屈一指,在世界范围内影响较大,培养出一大批享誉世界的高级计算机人才,成为众多具有世界影响力的跨国公司竞相招揽的对象。计算机人才从诞生、成长再到壮大的培养过程与其计算机学科从创立、发展再到崛起并建设成为国内一流、世界知名学科的历史进程保持一致。中国和印度两国在国情和历史发展背景方面较为相似,与欧美发达国家名列前茅的世界一流大学及一流学科相比,印度理工学院计算机学科的成长路径对我国高等教育创建一流学科,成功进行计算机教育,有效发挥计算机学科的社会服务功能具有重要的借鉴意义。本文采用历史研究法、个案研究法及文献研究法,由点到面,从纵向到横向尝试对印度理工学院计算机学科的发展历程进行立体化、系统化的梳理与剖析。从学科发展不同历史阶段的特点出发,以时间为线索,探寻其学术平台、师资队伍、科学研究、人才培养、学术交流、管理体制及社会服务等学科建设必要要素的特点及其相互之间的关系,归纳印度理工学院计算机学科的建设经验,指出学科建设中的不足之处,明确对我国建设一流学科的历史价值。以1963年印度理工学院坎普尔分校计算机中心的成立为主要标志,印度理工学院计算机学科正式创立。1963年至1982年是印度理工学院计算机学科的早期发展阶段,计算机中心、电气工程系和数学系开展了一系列的计算机教育与研究活动。1983年,计算机科学与工程系正式成立,由此,计算机学科拥有了规范化的学术平台,学术项目更加丰富。同时,以计算机应用为主导的科学研究方向的确立也推动了学科的蓬勃发展与快速崛起。从计算机学科创立伊始,印度政府就在国家财政支出和国家政策方面对其给予了大力支持。20世纪80年代,在财政及政策的双重保障下,印度理工学院计算机学科在学术平台、师资队伍、科学研究、人才培养、学术交流及社会服务等方面采取了一系列有力的建设举措,迅速成长为印度国内一流的计算机学科。1992年,“创新与技术转移基金会”在印度理工学院德里分校正式成立,标志着印度理工学院计算机学科进入产教融合、产学研相互促进的可持续发展阶段。从服务国家经济社会发展角度考查,印度理工学院计算机学科积极承担国家级政府资助及企业咨询项目的举措不但与国家科技政策及国家发展战略保持高度一致,同时还促进了企业与高校协同发展、校企协同育人的学科发展新模式的产生。在世界信息革命浪潮的推动及印度政府制定的建设信息技术产业超级大国战略目标的指引下,印度理工学院计算机学科不断发展完善稳步提升,培养的尖端计算机人才在国际知名计算机企业崭露头角。从学科建设的必要要素出发归纳印度理工学院计算机学科迅速崛起的主要原因是十分必要的。学科的快速发展无外乎是内外两种因素共同作用的结果。就外部因素而言,国际环境中有世界计算机技术的发展以及计算机革命浪潮的推动,国内环境有印度政府大力发展科学技术的科技战略,特别是建设计算机超级大国目标的指引;就内部因素而言,印度理工学院从学科平台、师资队伍、科学研究、人才培养、学术交流与合作、学科制度以及社会服务等若干学科建设的必要要素出发,采取了一系列措施推动了计算机学科的快速发展。本文最后总结出印度理工学院计算机学科快速发展的原因:紧跟国家科技发展战略部署,明确计算机学科发展定位;注重高水平师资队伍建设,为计算机学科的快速发展提供人力保障;促进以计算机学科为基础的多学科交叉融合,推进学科可持续发展;善于利用国际援助并不断深化国际合作与交流;积极争取多方资金支持为学科发展提供资金保障。近年来,学科建设过程中出现了如下问题:印度政府过多干预,削弱学术自治权;优秀师资数量增长与学科稳步提升存在失衡现象;高水平科学研究成果总量不足,阻碍国际学术影响力持续扩大。然而,本着“他山之石,可以攻玉”的原则,印度理工学院计算机学科的成功经验是值得借鉴和学习的。
徐瀚婷[4]（2021）在《基于系统动力学的中小型建筑企业BIM技术应用风险分析》文中研究说明建筑业信息化的进程不断加快,我国中小型建筑企业在行业信息化进程中落后于大型企业,以BIM技术为代表的建筑业信息技术在中小型企业中的采纳效果并不明显。BIM技术本身也仍然处于发展完善的状态,在实践中存在风险。BIM技术势必成为建筑行业的主流手段,企业没有信息化战略必将在市场中失去竞争优势,中小企业处于信息化发展不平衡与技术竞争淘汰的两难境地,解决BIM技术在我国中小型建筑企业应用过程中的风险是提高中小型建筑企业应用BIM技术效果的重要问题,也是明确我国中小型建筑企业信息化发展策略的重要依据。本文首先梳理了BIM技术在我国建筑行业的采纳情况、我国中小型建筑企业的发展情况及BIM技术采纳情况,对中小型建筑企业BIM技术应用风险基础理论及分析方法进行了探讨,对中小型建筑企业BIM技术应用风险因素进行了识别、修正和筛选,得到涉及投资、技术、应用环境、需求及组织五个维度,并包含30个因素在内的风险因素体系,在此基础上分析了中小型建筑企业BIM技术应用风险因素之间的因果关系,采用BP神经网络MIV算法及曲线估计的方法得到变量之间的函数关系,构建了中小型建筑企业BIM技术应用风险系统动力学模型。最后,以B城市某中型企业A为实际案例对模型进行应用,结合企业的相关数据,对案例企业的BIM技术应用风险进行了仿真,对12个外生变量的敏感性进行了分析,并设计了8种应用情景,对比了不同情境下的风险变化情况,结果发现企业主体的完善能够降低企业BIM技术风险,但对于整体风险的影响不明显;BIM专项补贴、业主的BIM需求对中小型建筑企业BIM技术应用风险敏感度最大,BIM规范标准、建筑市场需求等政策和需求方面的因素敏感度较高;企业在S2高速发展模式、S5政策-需求驱动模式下风险变化效果最理想。以上结果分析得出单凭企业自身的发展无法快速改善现状,BIM政策和提高BIM需求是重要切入点,并据此提出了“少量招聘、重点培训、以少带多”、“企业管理水平与BIM能力同步提升”的中小型建筑企业内部BIM能力提升建议和“完善BIM相关补贴政策,切实解决中小企业顾虑”、“以需求压力形成中小型建筑企业转型动力”的BIM政策—需求提升策略,以此降低中小型建筑企业BIM技术应用的风险。本文有助于中小型建筑企业的BIM参与者预先制定采纳策略,为中小型建筑企业BIM技术采纳需要改进的方向提供参考,解决中小型建筑企业应用BIM技术的难题,带动我国建筑行业信息化均衡发展。
张凡[5]（2021）在《XA综合管廊项目智慧工地协同应用影响因素研究》文中研究表明近年来,城市地下综合管廊建设规模不断扩大,在项目施工过程中,工程安全、工期、成本、质量等各个方面管理难度加大,传统的劳动密集型建造模式已经不再符合时代发展需求,迫切需要探索科学先进的管理手段来促进项目建造与管理的创新与发展。本文以XA综合管廊项目为研究对象,该项目在施工过程中存在环境复杂、工序转换多、工期紧张等特点,同时项目质量、安全、文明施工等要求严格,给项目管理造成了巨大压力。因此,项目建设了智慧工地系统,运用多种信息化的手段进行协同管理,从而提升了项目的管理效率。首先,本文介绍了XA综合管廊项目智慧工地系统的建设背景和意义,概括了国外和国内建设和研究的现状,提出了智慧工地协同应用相关理论和方法。其次,通过实地考察和对管理人员的咨询,分析出项目智慧工地协同应用现存的诸多问题。并通过文献综述、专家访谈等方法,最终确定了影响项目智慧工地协同应用的20项因素。再者,基于模糊ISM-MICMAC方法剖析了影响因素之间的内在联系,对影响因素进行了因果分析、层级结构分析、驱动力和依赖度分析,剖析出了阻碍项目智慧工地协同应用的深层次原因因素。最后,结合影响因素分析结果,提出合理规划协同应用目标、完善协同标准和体系、加强人才培养、提高数据协同水平的四项针对性对策建议,提出了结论和展望,为智慧工地协同应用问题解决提供思路。图12幅,表10个,参考文献72篇。
郑旺[6]（2021）在《“新基建”发展形势下建筑企业面临的机遇和挑战研究》文中提出随着新冠疫情的冲击和国内经济的不断下行,我国开始着力发展新型基础设施建设。“新基建”是以新发展理念为引领,以技术创新为驱动,以信息网络为基础,面向高质量发展需要,提供数字转型、智能升级、融合创新等服务的基础设施体系,它的发展将会给建筑企业引入数字化和促进整个建筑行业快速迭代。因此,有必要研究“新基建”带给建筑企业的不同机遇和挑战,以提出建筑企业应对“新基建”的发展策略,这有助于建筑企业适应新形势下的建设要求,指明发展方向,并实现自身的数字化发展。论文以施工为主营业务的国有大型建筑企业为研究对象,对其所面临“新基建”发展形势下的机遇和挑战展开研究。首先,论文对新型基础设施建设研究现状进行剖析,先通过梳理“新基建”概念的发展历程给出“新基建”的内涵,并分析“新基建”的组成部分和特点,同时厘清“新基建”的发展形势。接着,阐明了“新基建”与建筑企业的关联性。一方面建筑企业对“新基建”实施具有支撑作用;另一方面,“新基建”对建筑企业发展具有引导作用。其次,明确了“新基建”带给建筑企业的具体机遇。通过分析企业机遇的特征以及性质,从而确定建筑企业机遇存在的范围,并挖掘出寻找机遇的两条路径。在此基础上,确定“新基建”发展形势下建筑企业面临着“‘新基建’扩大建筑企业市场规模”和“‘新基建’为建筑企业提供技术支撑”两类机遇,并通过专家调查法对其中的具体机遇进行修正和补充。最后,明确了“新基建”带给建筑企业的各类挑战。借助扎根理论,并利用NVIVO软件对“新基建”带给建筑企业挑战的相关资料进行整理分析和归纳总结,得到“新基建”发展形势下建筑企业主要面临“‘新基建’提高了现有建筑企业市场进入门槛”和“‘新基建’削弱建筑企业传统管理作业技术的主导地位”两类挑战,并具体分析其中的具体挑战是如何作用于建筑企业的。在上述研究基础上,论文针对建筑企业所面临的机遇和挑战,从适应“新基建”市场、进入“新基建”市场、占领“新基建”市场三个层次提出建筑企业应对“新基建”的发展策略,并从组织、制度两个方面提出策略实施的保障措施,以期建筑企业能够顺利融入“新基建”市场并实现自身数字化转型升级,从而提高建筑企业竞争力和促进自身的发展。
王帮建[7]（2021）在《基于SEM的装配式住宅项目投资风险分析》文中指出装配式建筑作为建筑产业转型升级的发展之路,能有效帮助传统建筑产业摆脱对大量劳动力的依赖、摘掉高污染高能耗的帽子,进而成为机械化程度高的环保型工业化产业。我国装配式建筑产业处于起步发展阶段,其中新建装配式建筑项目中住宅项目占比最大,而在我国市场经济环境中装配式住宅项目受政策、经济、市场、技术、管理多维度投资风险影响,使得各方资本对装配式住宅项目开发的投资热度不高,阻碍我国装配式建筑的进一步发展。所以,本文着手于装配式住宅项目的投资角度对影响装配式住宅项目投资开发的影响要素进行研究分析。首先,从装配式建筑的发展背景入手,通过将装配式建筑与传统现浇建筑作比较深入分析装配式建筑的特点。基于风险管理理论,综合分析了多种风险要素识别筛选的常用方法后,确认以文献研究法、专家访谈法作为本文投资风险要素的识别筛选方法。基于文献研究法,本文初步识别出共35项装配式住宅项目投资风险影响要素,再通过专家访谈法对识别出的风险要素进行修正汇总,获得5大类28项风险要素,汇总形成装配式住宅项目的投资风险要素清单。在综合对比了常用的风险管理评价分析方法后,确定了结构方程模型（SEM）的分析方法。基于结构方程理论模型,本文构建了针对装配式住宅项目投资风险的结构方程模型。其次,以政府机构、房地产企业、设计企业、施工企业、预制构件供应商、咨询企业等装配式建筑产业参与主体为调研对象,进行装配式住宅项目投资风险评价问卷调研。然后基于问卷调研收集到的调研数据,应用SPSS软件进行信度、效度检验,再结合AMOS26.0软件构建装配式住宅项目投资风险分析模型,通过数据拟合、评价分析、模型修正,获得最优评价分析模型,且5项研究假设均验证。结合模型评价分析结果,确认了 11项投资关键性风险要素。最终,基于结构方程原理评价分析出的11项关键性风险,结合当前新型的技术、工具、理论及方法,从政府机构、房地产企业、施工企业、预制构件供应商企业等角度提出各项关键性风险的针对性应对策略。本文针对装配式住宅项目开展投资风险研究,建立了装配式住宅项目投资风险要素清单,构建了装配式住宅项目投资风险分析模型,为各参建单位在装配式住宅项目上的投资开发提供参考,促进装配式建筑产业健康发展,推动建筑产业的转型升级。
张铄[8]（2021）在《G私募基金投资F电力物联网企业项目风险评估研究》文中进行了进一步梳理物联网工程是新一代信息技术的重要组成部分,是继计算机、互联网和移动通信之后的又一次信息产业的革命性投资。当前在全球范围内,电力物联网行业尚处于起步阶段,各国间发展水平差距不大,而中国作为与国际社会交往的窗口地区,应当而且必须成为电力物联网行业发展的先导地区,通过不断加速科技成长来取得先发优势。当然,鉴于物联网产业在技术上和市场培育上还处于初期阶段,我国的相关产业发展必然要面对诸多问题。因此,评估我国企业在电力物联网产业投资中出现的风险对加快推进物联网产业的发展具有切实的实践意义。与此同时,我国的私募股权投资行业发展势头迅猛,拓宽了初创型企业的资金渠道。然而我们也要注意到,在企业通过私募股权投资取得大量资本的时候,这些资本是否会对企业发展产生正向的促进作用,以及私募基金公司能否通过资金投入得到理想的回报。对于中国的电力物联网企业而言,大多处于初创阶段,内部治理、管理方法等都存在很多的问题,因此在投资时所面临的的风险更大,这就凸显了研究项目风险评估的重要性。在私募股权基金的投资实践中,对于项目风险评估具有很强的主观性,投资决策的作出往往依赖于基金公司高管对被投项目的评价结果,评价过程很难进行量化。因此,如何将科学的方法引入投资决策的过程,建立一个行之有效的风险评估体系,使私募股权投资决策更具科学性、可操作性和可复制性,就成了一个亟需解决的问题。本文以G私募基金投资F电力物联网企业项目为例,在阅读大量文献基础上判断风险类别,并通过公司上市招股说明书、企业年度报告等对资料进行研判,同时对多名私募股权基金的资深投资经理进行访谈以及问卷调查,总结归纳出影响私募基金投资者投资物联网项目时关注的主要风险,并对影响本次投资的风险因素进行分析,构建出G私募基金投资F电力物联网企业项目的风险评估体系。随后使用层次分析法,以风险评估体系为基础,通过行业专家对每一层级风险指标相对重要性的评价构造出判断矩阵,运用Matlab计算出特征值和特征向量,从而得到各级风险相对应的权重,并对判断矩阵进行一致性检验,来确保数据的合理性。最后,进行单因素模糊评价,计算出投资项目的综合风险打分结果为5.253841,属于中度风险,建议投资者在进行完善的风险把控下进行投资。从项目评估结果来看,项目存在的中度风险可归因于两个方面:一方面是所处电力物联网行业的优越性和团队行业资源的优质性,给F电力物联网企业带来了发展机遇;另一方面是公司财务管理体系的不规范性以及业内政策的不确定性,可能给公司后续规模的扩张带来很大的风险。根据定性和定量的分析结果,建议投资者在项目前、中、后期进行良好的风险把控,建立风险预警系统,协助管理以及财务团队的搭建,从而获取可观的投资收益。
何俊萍[9]（2021）在《基于IPO模型的高职院校产教融合绩效评价研究》文中指出2014年《关于加快发展现代职业教育的决定》,明确指出“深化产教融合、校企合作,根据产业行业发展的实际情况,大量培养高素质技术人才和具备丰富实践经验、爱岗敬业的劳动人们”。2015年《关于深化职业教育教学改革全面提高人才培养质量的若干意见》,提出“加强行业的引导作用,深化产教融合,通过多种方式去激发企业的办学活力,明确企业的办学主体地位,人才培养全过程离不开行业企业参与,应充分听取行业企业的建议”。在2019年的《国家职业教育改革实施方案》中,提出“重视学习者的职业道德,技术技能和就业质量,并结合产教融合、校企合作水平,鼓励多元主体参与评价,建立职业教育质量的科学评价体系”。高职院校产教融合绩效评价体系的构建可为政府制定产教融合政策提供参考,增强企业作为产教融合主体的内生动力,促进教育链与产业链之间的衔接,提升院校技能型人才培养质量,及学校服务产业发展的能力。研究对象主要是广东省内的三所高职院校,研究方法采用了访谈和问卷调查研究、层次分析法、模糊综合评价法等,搭建高职院校绩效评价体系,一级指标包含产教融合投入指标、产教融合过程指标、产教融合效果指标,二级指标包括经费投入、师资队伍、实训基地建设、专业建设、教学与培训、课程建设、企业效益、学校效益、学生满意度等九个指标,三级指标有三十二个。运用评价体系对H1、H2、H3三所高职院校产教融合绩效进行实证分析。根据模糊综合评价结果,H1高职院校产教融合绩效属于优秀水平,H2和H3高职院校均属于良好水平。三所样本高职院校在产教融合方面取得了突出的成效,为区域内的高职院校发展产教融合提供了一个范本。但是高职院校在产教融合投入环节、过程环节和效果环节上依然存在某些缺陷和问题,应在充分了解产教融合发展现状基础上去提出相应的发展策略。提升高职院校产教融合绩效水平的建议和策略主要包括以下方面:设立职业教育产教融合专项资金,建设实践导向的产教融合型师资队伍,创新校内外实训基地管理体制,以完善高职院校产教融合投入环节的建设。增强高职院校主动对接产业发展需求的动力,构筑以学科与产业技术逻辑为双导向的课程体系建设机制,以强调技能为核心高效开展教学与培训,以实现高职院校产教融合过程环节的优化。多措并举提升企业效益,基于就业导向开展产教融合人才培养,提高学生对产教融合服务和自身发展满意度,以保证高职院校产教融合效果环节的产出。
陈红兵[10]（2021）在《建筑企业BIM技术项目级应用成熟度评价研究》文中研究说明随着改革开放的不断深入,中国经济得到迅速发展,建筑业作为传统产业,也随之发展迅速,逐步成为国民经济中支柱产业。但综观国内建筑业企业的经济效率,却与国际水平有较大的差异。究其原因,主要是目前国内建筑业的发展,仍然是一种粗放性和能源消耗型方式为主的发展,表现为行业科技含量不高,从业人员技术水平低下的特点。因此,近几年来我国建筑企业为谋求新的发展,以BIM技术为主导的信息化手段的数字施工,应运而生并得到迅速推广和应用。住建部在《2011-2015建筑业信息化发展纲要》中,也提出把BIM作为支撑行业产业升级的核心重点发展。但随着BIM技术在建筑业不断应用和实践的深入,也发现了一些阻碍其发展和发展不平衡,甚至于无法落地的相关问题。本文主要围绕对BIM技术如何在项目级应用成功因素分析,以构建项目级BIM应用成熟度评价模型,可对具体项目BIM应用水平进行评估研究,对项目BIM应用管理起到一定的指导意义。首先,通过文献分析初步确定影响BIM技术项目级应用成熟度的有关因素。然后在分析的基础上,通过对BIM从业人员的调查问卷进一步分析和推论,直至构建BIM项目级应用成熟度的评价模型。再利用层次分析法,对BIM项目级应用成功评价模型中因素,计算出评价的初步权重。为进一步达到评价的客观性,再利用熵权理论计算出评价因素的组合权重,构建客观完整的BIM成熟度评价计算模型。最后对BIM实施项目采用物元可拓理论计算成熟度评价值,可对具体项目BIM应用成熟度成熟等级进行评估分析。本文结合实际案例着重分析影响BIM技术项目级应用的成功落地并指导施工过程管理的关键要素,同时也比较发现哪些要素有比较大的实际调整空间,如何合理解决这些要素的配置和加强要素管理,以指导施工企业提高项目级BIM技术应用水平,本文提出了具体的合理建议和要求。
二、行业应用软件专家（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、行业应用软件专家（论文提纲范文）
（1）集成决策的情境感知业务流程一体化建模方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 研究内容与创新点 |
| 1.2.1 主要研究内容 |
| 1.2.2 研究创新点 |
| 1.3 研究方法与论文框架 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 论文框架 |
| 2 基本概念理论与文献综述 |
| 2.1 基本概念界定与分析 |
| 2.1.1 物联网 |
| 2.1.2 情境 |
| 2.1.3 业务流程 |
| 2.1.4 业务流程的情境 |
| 2.1.5 情境感知的业务流程 |
| 2.2 基础理论概述 |
| 2.2.1 业务流程管理及其灵活可变性 |
| 2.2.2 业务流程建模的方法与技术 |
| 2.2.3 业务流程的DMN决策模型 |
| 2.2.4 情境管理及其语义层级 |
| 2.2.5 情境建模的方法与技术 |
| 2.3 业务流程建模的相关综述 |
| 2.3.1 传统的业务流程建模 |
| 2.3.2 物联网环境下的业务流程建模 |
| 2.3.3 情境感知的业务流程建模 |
| 2.3.4 集成决策的业务流程流程建模 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 情境感知业务流程的决策角色分析模型 |
| 3.1 情境感知业务流程的概念模型 |
| 3.1.1 情境概念的金字塔模型 |
| 3.1.2 业务流程情境的概念定义 |
| 3.1.3 情境感知业务流程的概念定义 |
| 3.2 决策驱动情境感知业务流程的建模与执行 |
| 3.2.1 决策的类别和层级 |
| 3.2.2 面向流程灵活性 |
| 3.2.3 面向个性化服务 |
| 3.2.4 面向知识密集型任务 |
| 3.3 决策连接业务流程及其情境的理论表达 |
| 3.3.1 集成决策的业务流程结构的规范表达 |
| 3.3.2 业务流程情境感知可变性的规范表达 |
| 3.4 决策的关键角色分析模型 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于决策的Deci-CaBPM情境感知业务流程建模框架方法 |
| 4.1 面向情境感知的CaDMN扩展决策建模方法 |
| 4.1.1 决策模型中情境区分的需要 |
| 4.1.2 数据输入组件的情境区分扩展 |
| 4.1.3 显示化情境的CaDMN扩展决策模型 |
| 4.2 基于CaDMN构建情境感知业务流程的系统步骤 |
| 4.2.1 阶段A:集成决策的业务流程一体化建模 |
| 4.2.2 阶段B:情境感知的流程变体建模 |
| 4.2.3 阶段C:业务流程情境建模 |
| 4.3 例证分析 |
| 4.3.1 阶段A:实例流程与其一体化建模 |
| 4.3.2 阶段B:情境感知的易变质商品运输流程建模 |
| 4.3.3 阶段C:易变质商品运输流程的情境建模 |
| 4.3.4 Deci-CaBPM应用的分析与评估 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 物联网环境下情境感知业务流程的应用架构 |
| 5.1 传统的业务流程生态系统 |
| 5.2 情境感知的业务流程生态系统 |
| 5.3 连接物联网环境与生态系统 |
| 5.3.1 架构路线 |
| 5.3.2 物联网基础设施 |
| 5.3.3 融合物联网的情境模型 |
| 5.3.4 情境驱动的动态数据分析模型 |
| 5.3.5 情境强化的决策模型 |
| 5.3.6 情境感知业务流程的模型与执行 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 基于港口物流行业的案例应用验证 |
| 6.1 研究案例背景 |
| 6.2 港口物流流程模型构建 |
| 6.2.1 基于日志挖掘的港口物流流程描述 |
| 6.2.2 基于BPMN的港口物流流程建模 |
| 6.3 集成决策的港口物流流程一体化模型构建 |
| 6.3.1 基于DMN的港口物流流程决策建模 |
| 6.3.2 基于BPMN+DMN的港口物流流程一体化建模 |
| 6.4 物联网应用驱动的港口物流流程重组需求分析 |
| 6.4.1 物联网基础设施的改造应用 |
| 6.4.2 汽车提货子流程面向情境感知可变性的进化需求 |
| 6.5 基于CaDMN的汽车提货流程决策维度优化建模 |
| 6.5.1 融合情境的汽车提货决策信息需求DRD构建 |
| 6.5.2 汽车提货决策模型的决策逻辑BKM具体化构建 |
| 6.6 支持汽车提货风险决策的数据分析模型构建 |
| 6.7 识别低层情境数据构建完整汽车提货CaDMN决策模型 |
| 6.8 情境感知的汽车提货流程模型构建 |
| 6.8.1 情境感知节点的识别 |
| 6.8.2 情境感知进化的适应性调整需求分析与流程片段设计 |
| 6.8.3 进化构建情境感知的汽车提货流程以获取灵活可变性 |
| 6.9 汽车提货流程的顶层情境模型构建 |
| 6.9.1 汽车提货顶层情境实体的识别 |
| 6.9.2 基于本体的汽车提货流程情境顶层建模 |
| 6.10 研究案例的管理分析 |
| 6.11 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 研究结论与工作总结 |
| 7.2 研究工作的展望 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 索引 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（2）人工智能对经济增长的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 导论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 人工智能的相关研究 |
| 1.2.2 经济增长的相关研究 |
| 1.2.3 人工智能与经济增长的相关研究 |
| 1.2.4 研究述评 |
| 1.3 内容结构、研究方法及技术路线 |
| 1.3.1 内容结构 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究框架 |
| 1.4 主要创新点与不足 |
| 1.4.1 主要创新点 |
| 1.4.2 不足之处 |
| 2 概念界定与理论基础 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 技术创新 |
| 2.1.2 人工智能 |
| 2.2 相关理论 |
| 2.2.1 技术创新理论 |
| 2.2.2 经济增长理论 |
| 3 人工智能影响经济增长的分析框架 |
| 3.1 人工智能影响经济增长的典型事实 |
| 3.1.1 世界主要经济体人工智能的发展战略 |
| 3.1.2 世界主要经济体人工智能的发展现状 |
| 3.1.3 国内人工智能发展趋势 |
| 3.2 人工智能的四大经济效应 |
| 3.2.1 智能渗透效应 |
| 3.2.2 边界延展效应 |
| 3.2.3 知识创造效应 |
| 3.2.4 自我深化效应 |
| 3.3 经济增长的三大影响因素 |
| 3.3.1 劳动是经济增长不可或缺的要素投入 |
| 3.3.2 资本是经济增长至关重要的实现途径 |
| 3.3.3 生产技术是加速经济增长的动力源泉 |
| 3.4 人工智能影响经济增长的三大渠道 |
| 3.4.1 人工智能影响经济增长的劳动渠道 |
| 3.4.2 人工智能影响经济增长的资本渠道 |
| 3.4.3 人工智能影响经济增长的生产率渠道 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 人工智能影响经济增长的劳动渠道 |
| 4.1 分析基础 |
| 4.1.1 高低技能劳动者的厘定 |
| 4.1.2 基本理论假设 |
| 4.2 人工智能影响经济增长的劳动就业路径 |
| 4.2.1 智能渗透对劳动就业的影响 |
| 4.2.2 边界延展对劳动就业的影响 |
| 4.2.3 就业效应下人工智能对经济增长的影响 |
| 4.3 人工智能影响经济增长的劳动收入路径 |
| 4.3.1 智能渗透对劳动收入的影响 |
| 4.3.2 边界延展对劳动收入的影响 |
| 4.3.3 收入效应下人工智能对经济增长的影响 |
| 4.4 劳动就业和劳动收入路径的实证检验 |
| 4.4.1 研究设计 |
| 4.4.2 人工智能影响劳动就业和劳动收入的实证检验 |
| 4.4.3 人工智能、劳动就业和劳动收入影响经济增长的效应分析 |
| 4.4.4 长期效应分析 |
| 4.4.5 作用渠道检验 |
| 4.5 结论:人工智能通过劳动就业和劳动收入影响经济增长 |
| 5 人工智能影响经济增长的资本渠道 |
| 5.1 分析基础 |
| 5.1.1 资本积累与资本结构的概述 |
| 5.1.2 智能渗透的行业差异 |
| 5.2 人工智能影响经济增长的资本积累路径 |
| 5.2.1 智能渗透对资本积累的影响 |
| 5.2.2 边界延展对资本积累的影响 |
| 5.2.3 资本积累效应下人工智能对经济增长的影响 |
| 5.3 人工智能影响经济增长的资本结构路径 |
| 5.3.1 智能渗透对资本结构的影响 |
| 5.3.2 边界延展对资本结构的影响 |
| 5.3.3 资本结构效应下人工智能对经济增长的影响 |
| 5.4 资本积累和资本结构路径的实证检验 |
| 5.4.1 研究设计 |
| 5.4.2 人工智能影响资本积累和资本结构的实证检验 |
| 5.4.3 人工智能、资本积累和资本结构影响经济增长的效应分析 |
| 5.4.4 长期效应分析 |
| 5.4.5 作用渠道检验 |
| 5.5 结论:人工智能通过资本积累和资本结构影响经济增长 |
| 6 人工智能影响经济增长的生产率渠道 |
| 6.1 分析基础 |
| 6.1.1 全要素生产率的解构 |
| 6.1.2 基于“生产率悖论”的争议 |
| 6.2 人工智能影响经济增长的技术进步路径 |
| 6.2.1 智能渗透对技术进步的影响 |
| 6.2.2 知识生产对技术进步的影响 |
| 6.2.3 自我深化对技术进步的影响 |
| 6.2.4 技术进步效应下人工智能对经济增长的影响 |
| 6.3 人工智能影响经济增长的技术效率路径 |
| 6.3.1 智能渗透对技术效率的影响 |
| 6.3.2 边界延展对技术效率的影响 |
| 6.3.3 自我深化对技术效率的影响 |
| 6.3.4 技术效率效应下人工智能对经济增长的影响 |
| 6.4 技术进步和技术效率路径的实证检验 |
| 6.4.1 研究设计 |
| 6.4.2 人工智能影响全要素生产率的实证分析 |
| 6.4.3 人工智能、全要素生产率影响经济增长的效应分析 |
| 6.4.4 长期效应分析 |
| 6.4.5 作用渠道检验 |
| 6.5 结论:人工智能通过技术进步和技术效率影响经济增长 |
| 7 进一步分析——人工智能、长期经济增长与未来南北差距 |
| 7.1 分析基础 |
| 7.1.1 技术创新与长期经济增长的变化路径 |
| 7.1.2 基本理论假设 |
| 7.2 人工智能与长期经济增长 |
| 7.2.1 基本模型构建 |
| 7.2.2 模型分析 |
| 7.2.3 分析结论 |
| 7.3 人工智能发展与未来南北差距 |
| 7.3.1 基本模型构建 |
| 7.3.2 领先国家 |
| 7.3.3 追随国家 |
| 7.3.4 模型分析与结论 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 结论及政策建议 |
| 8.1 基本结论 |
| 8.2 政策建议 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者在读期间科研成果 |
| 致谢 |
（3）印度理工学院计算机学科创立与发展研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 绪论 |
| 一、选题缘由及研究意义 |
| 二、核心概念界定 |
| 三、国内外研究现状综述 |
| 四、主要研究内容 |
| 五、研究思路和研究方法 |
| 六、创新点与难点 |
| 第一章 发端奠基:印度理工学院计算机学科的创立与早期发展(1963—1982 年) |
| 第一节 印度理工学院计算机学科的创立 |
| 一、印度理工学院计算机学科创立的背景 |
| 二、印度理工学院计算机学科的创立 |
| 第二节 印度理工学院计算机学科早期发展的举措 |
| 一、计算机学科学术平台逐步扩展与完善 |
| 二、汇集国内外优秀学者组建高水平师资队伍 |
| 三、确立以计算机基础理论为主导的科学研究方向 |
| 四、以掌握计算机基础理论与基本技能为中心的人才培养 |
| 五、争取国际援助为学科发展提供硬件与资金支持 |
| 六、开展学科治理体制建设,为学科发展提供组织保障 |
| 七、积极开展计算机社会咨询服务 |
| 第三节 印度理工学院计算机学科早期发展取得的成效与存在的问题 |
| 一、印度理工学院计算机学科早期发展取得的成效 |
| 二、印度理工学院计算机学科早期发展存在的问题 |
| 第二章 国内一流:印度理工学院计算机学科的快速崛起(1983—1991 年) |
| 第一节 印度理工学院计算机学科快速崛起的背景 |
| 一、第三次科学技术革命的蓬勃开展 |
| 二、“计算机总理”拉吉夫·甘地带领印度迈向信息时代的决心 |
| 第二节 印度理工学院计算机学科快速崛起的举措 |
| 一、计算机学科学术平台的专业化发展 |
| 二、构建以学术认同为基础的内聚性学术团队 |
| 三、确立以计算机应用为主导的科学研究方向 |
| 四、以实践型计算机人才培养为中心 |
| 五、不断加强国内外学术交流 |
| 六、完善五级管理体制确保管理自治与学术自由 |
| 七、实施学校计算机素养与学习提升计划 |
| 第三节 印度理工学院计算机学科快速崛起取得的成效与存在的问题 |
| 一、印度理工学院计算机学科快速崛起取得的成效 |
| 二、印度理工学院计算机学科快速崛起过程中存在的问题 |
| 第三章 国际知名:印度理工学院计算机学科的稳步提升(1992 年—至今) |
| 第一节 印度理工学院计算机学科稳步提升的背景 |
| 一、世界信息革命浪潮的推动 |
| 二、印度领导人建立信息产业超级大国战略目标的指引 |
| 第二节 印度理工学院计算机学科稳步提升的举措 |
| 一、计算机学科学术平台及设施的现代化更新 |
| 二、构建以探索学科核心领域为目标的传承性学术团队 |
| 三、确立以计算机前沿领域研究为主导的科学研究方向 |
| 四、以创新性复合型计算机人才培养为中心 |
| 五、积极提升计算机学科国际学术交流话语权 |
| 六、实施旨在提升教学和人才培养质量的本科学术项目审查评估 |
| 七、承担国家级计算机系统和程序研发项目,不断深化国际合作 |
| 第三节 印度理工学院计算机学科稳步提升的成效与存在的问题 |
| 一、计算机学科稳步提升取得的成效 |
| 二、计算机学科稳步提升过程中存在的问题 |
| 第四章 印度理工学院计算机学科创立与发展的省思 |
| 第一节 印度理工学院计算机学科快速发展的原因 |
| 一、紧跟国家科技发展战略部署,明确计算机学科发展定位 |
| 二、注重高水平师资队伍建设,为学科快速发展提供人力保障 |
| 三、促进多学科交叉融合,推进计算机学科可持续发展 |
| 四、善于利用国际援助并不断深化国际合作与交流 |
| 五、积极争取多方资金支持为学科发展提供资金保障 |
| 第二节 印度理工学院计算机学科发展中的问题 |
| 一、学科发展后期印度政府过多干预,削弱了学术自治权 |
| 二、学科发展后期优秀师资数量增长与学科稳步提升存在失衡现象 |
| 三、高水平科学研究成果总量不足,阻碍国际学术影响力持续扩大 |
| 附录1 专有名词简称、全称及中译表 |
| 附录2 信息技术领域印度理工学院知名校友代表 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间取得的科研成果 |
（4）基于系统动力学的中小型建筑企业BIM技术应用风险分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状综述 |
| 1.3.1 BIM技术推广影响因素研究 |
| 1.3.2 BIM技术应用风险研究 |
| 1.3.3 中小型建筑企业BIM技术研究 |
| 1.3.4 研究现状评述 |
| 1.4 研究内容、方法、创新点 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 创新点 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 中小型建筑企业BIM技术应用风险基础理论及方法分析 |
| 2.1 中小型建筑企业定义及其特点 |
| 2.1.1 中小型建筑企业定义 |
| 2.1.2 中小型建筑企业特点 |
| 2.2 BIM及风险管理理论分析 |
| 2.2.1 BIM概念 |
| 2.2.2 风险管理 |
| 2.2.3 BIM风险内涵 |
| 2.3 风险分析方法的选择 |
| 2.3.1 系统动力学 |
| 2.3.2 BP神经网络 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 中小型建筑企业BIM技术应用风险因素分析 |
| 3.1 风险因素识别的原则及方法 |
| 3.2 BIM技术应用风险因素识别 |
| 3.2.1 BIM技术应用风险因素的确定 |
| 3.2.2 BIM技术应用风险因素修正 |
| 3.3 BIM技术应用风险关键因素筛选 |
| 3.3.1 风险因素重要性程度评价 |
| 3.3.2 基于ABC分类法的风险因素筛选 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于SD的中小型建筑企业BIM技术应用风险仿真模型 |
| 4.1 BIM技术应用风险系统的边界 |
| 4.2 BIM技术应用风险因果关系分析 |
| 4.2.1 系统动力学分析工具-因果关系图 |
| 4.2.2 BIM技术应用风险子系统因果关系分析 |
| 4.2.3 BIM技术应用风险系统因果关系分析 |
| 4.3 BIM技术应用风险系统动力学仿真模型构建 |
| 4.3.1 BIM技术应用风险系统流图 |
| 4.3.2 风险系统变量的名称及含义 |
| 4.3.3 BIM技术应用风险系统动力方程及模型参数的确定 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 实证分析及风险应对建议 |
| 5.1 BIM技术应用风险实证分析 |
| 5.1.1 中小型建筑企业采纳BIM技术的背景假设 |
| 5.1.2 模型有效性检验 |
| 5.1.3 中小型建筑企业BIM技术应用风险仿真分析 |
| 5.1.4 BIM技术应用风险系统单因素敏感性分析 |
| 5.2 BIM技术应用风险情景仿真结果对比分析 |
| 5.2.1 情景设定及对应模参数的模拟 |
| 5.2.2 BIM技术应用风险情景模拟 |
| 5.3 中小型建筑企业采纳BIM技术的风险应对建议 |
| 5.3.1 中小型建筑企业内部BIM能力提升 |
| 5.3.2 中小型建筑企业BIM政策-需求提升 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 附录Ⅰ 专家访谈提纲 |
| 附录Ⅱ 中小型建筑企业BIM技术应用风险因素调查问卷 |
| 附录Ⅲ 中小型建筑企业BIM技术应用风险数据采集问卷 |
| 附录Ⅳ 系统动力学方程 |
（5）XA综合管廊项目智慧工地协同应用影响因素研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 综合管廊研究 |
| 1.2.2 智慧工地研究 |
| 1.2.3 协同管理研究 |
| 1.3 研究内容、方法与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究技术路线 |
| 2 相关概念及基础理论 |
| 2.1 综合管廊项目的概念及特点 |
| 2.1.1 综合管廊项目的概念 |
| 2.1.2 综合管廊项目的特点 |
| 2.2 智慧工地相关概念 |
| 2.2.1 智慧工地概念与特征 |
| 2.2.2 智慧工地关键技术 |
| 2.2.3 智慧工地系统构成与应用框架 |
| 2.3 协同管理理论概念及应用 |
| 2.3.1 协同管理理论概述 |
| 2.3.2 协同管理理论特征 |
| 2.3.3 协同管理理论应用 |
| 2.4 模糊ISM-MICMAC方法概念 |
| 2.4.1 ISM方法 |
| 2.4.2 MICMAC方法 |
| 2.4.3 模糊ISM-MICMAC方法 |
| 3 XA综合管廊项目智慧工地协同应用现状分析 |
| 3.1 XA综合管廊项目概况 |
| 3.1.1 Z公司概况 |
| 3.1.2 XA综合管廊项目概况 |
| 3.2 XA综合管廊项目智慧工地协同应用现状 |
| 3.2.1 智慧工地框架 |
| 3.2.2 智慧工地组织架构 |
| 3.2.3 智慧工地协同应用基本情况 |
| 3.2.4 智慧工地协同应用初步成效 |
| 3.3 XA综合管廊项目智慧工地协同应用问题分析 |
| 3.3.1 基于专家访谈法的问题识别 |
| 3.3.2 基于鱼骨图法的问题识别 |
| 3.3.3 项目智慧工地协同应用存在的问题分析 |
| 4 XA综合管廊项目智慧工地协同应用影响因素识别与分析 |
| 4.1 XA综合管廊项目智慧工地协同应用影响因素识别 |
| 4.1.1 影响因素识别思路与流程 |
| 4.1.2 影响因素识别过程 |
| 4.2 XA综合管廊项目智慧工地协同应用影响因素分析 |
| 4.2.1 影响因素分析流程 |
| 4.2.2 影响因素的模糊评价 |
| 4.2.3 模糊ISM-MICMAC模型分析 |
| 4.3 结果分析 |
| 4.3.1 影响因素因果分析 |
| 4.3.2 影响因素层级结构分析 |
| 4.3.3 影响因素驱动力和依赖度分析 |
| 5 XA综合管廊项目智慧工地协同应用对策研究 |
| 5.1 合理规划协同应用目标 |
| 5.2 完善协同标准和体系 |
| 5.3 加强人才培养 |
| 5.4 提高数据协同水平 |
| 5.5 对策应用效果 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（6）“新基建”发展形势下建筑企业面临的机遇和挑战研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 新型基础设施建设方面 |
| 1.2.2 企业机遇和挑战方面 |
| 1.2.3 企业发展策略方面 |
| 1.3 研究方法及技术路线 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 研究内容及论文结构 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 论文结构 |
| 第2章 “新基建”发展现状及与建筑企业的关联性分析 |
| 2.1 新型基础设施建设内涵及表现形式 |
| 2.1.1 新型基础设施建设内涵 |
| 2.1.2 新型基础设施建设组成部分 |
| 2.1.3 新型基础设施建设特点 |
| 2.2 新型基础设施建设发展形势 |
| 2.2.1 中央顶层设计,政策路线明朗 |
| 2.2.2 项目引领发展,“新基建”复苏“老基建” |
| 2.2.3 技术应用加快,数字化趋势明显 |
| 2.3 “新基建”与建筑企业的关联性分析 |
| 2.3.1 建筑企业对“新基建”实施的支撑作用 |
| 2.3.2 “新基建”对建筑企业发展的引导作用 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 “新基建”发展形势下建筑企业面临的机遇分析 |
| 3.1 建筑企业机遇存在范围和寻找途径确定 |
| 3.1.1 企业机遇的特征及性质 |
| 3.1.2 建筑企业机遇存在的范围 |
| 3.1.3 建筑企业机遇的寻找途径 |
| 3.2 “新基建”发展形势下建筑企业不同机遇的确定 |
| 3.2.1 “新基建”扩大建筑企业市场规模 |
| 3.2.2 “新基建”为建筑企业提供技术支撑 |
| 3.2.3 基于专家调查法的建筑企业机遇的补充和修正 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 “新基建”发展形势下建筑企业面临的挑战分析 |
| 4.1 基于扎根理论的建筑企业挑战识别 |
| 4.1.1 识别建筑企业挑战的逻辑框架构建 |
| 4.1.2 基于NVIVO的数据扎根编码 |
| 4.1.3 “新基建”带给建筑企业的不同挑战 |
| 4.2 “新基建”提高了现有建筑企业市场进入门槛 |
| 4.2.1 “新基建”提高了建筑市场的竞争程度 |
| 4.2.2 “新基建”项目增加了建筑企业建设难度 |
| 4.2.3 “新基建”作为新事物具有风险性 |
| 4.3 “新基建”削弱建筑企业传统管理作业技术的主导地位 |
| 4.3.1 “新基建”带来的技术产品冲击建筑企业的传统思维认知 |
| 4.3.2 “新基建”带来的技术产品具有“高精尖”特性 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 建筑企业应对“新基建”的发展策略及其保障措施 |
| 5.1 建筑企业应对“新基建”的发展策略 |
| 5.1.1 注重企业人才和管理升级,适应“新基建”形势下市场 |
| 5.1.2 更新企业业务模式与建造方式,进入“新基建”形势下市场 |
| 5.1.3 加快企业技术研发及创新应用,占领“新基建”形势下市场 |
| 5.2 策略实施的保障措施 |
| 5.2.1 组织保障 |
| 5.2.2 制度保障 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 论文主要工作及结论 |
| 6.2 研究局限和展望 |
| 参考文献 |
| 附录A “新基建”发展形势下建筑企业面临的机遇意见征求调查问卷 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（7）基于SEM的装配式住宅项目投资风险分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.1.1 装配式建筑发展前景 |
| 1.1.2 装配式住宅特点 |
| 1.1.3 装配式建筑发展困境 |
| 1.1.4 装配式住宅项目投资开发特点 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 装配式建筑发展研究现状 |
| 1.2.2 装配式住宅项目风险研究现状 |
| 1.2.3 装配式住宅项目投资风险评价方法研究现状 |
| 1.2.4 文献综述 |
| 1.3 研究意义、内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究意义 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 1.3.4 技术路线 |
| 2 装配式住宅项目投资风险相关理论研究 |
| 2.1 装配式住宅项目 |
| 2.1.1 装配式住宅项目开发背景 |
| 2.1.2 装配式住宅开发中的问题 |
| 2.2 风险特点及风险管理理论 |
| 2.2.1 风险特点 |
| 2.2.2 风险管理理论 |
| 2.2.3 风险影响要素分析方法 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 装配式住宅项目投资风险要素识别 |
| 3.1 装配式住宅项目投资风险的识别 |
| 3.1.1 装配式住宅项目投资风险特点 |
| 3.1.2 风险管理常用风险识别方法 |
| 3.1.3 风险要素识别方法选择 |
| 3.2 装配式住宅项目投资风险识别原则及流程 |
| 3.2.1 装配式住宅项目投资风险要素识别原则 |
| 3.2.2 装配式住宅项目投资风险要素识别流程 |
| 3.3 装配式住宅项目投资风险要素识别 |
| 3.3.1 基于文献研究法的风险要素识别 |
| 3.3.2 基于专家意见的风险要素修正 |
| 3.4 装配式住宅项目投资风险要素分析及清单 |
| 3.4.1 装配式住宅项目投资风险要素分析 |
| 3.4.2 装配式住宅项目投资风险要素清单 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 装配式住宅项目投资风险要素模型构建 |
| 4.1 结构方程模型方法(SEM) |
| 4.1.1 结构方程模型方法内容 |
| 4.1.2 结构方程模型方法组成部分 |
| 4.1.3 结构方程模型的构建流程 |
| 4.1.4 结构方程模型对应的分析软件 |
| 4.2 结构方程模型构建 |
| 4.2.1 理论模型的构建 |
| 4.2.2 潜在变量和测量变量 |
| 4.2.3 构建模型的研究假设 |
| 4.3 样本数据收集处理 |
| 4.3.1 问卷设计 |
| 4.3.2 数据收集 |
| 4.3.3 数据描述统计与检验 |
| 4.4 模型应用及分析 |
| 4.4.1 初始模型拟合 |
| 4.4.2 模型评价 |
| 4.4.3 模型修正 |
| 4.4.4 模型结果 |
| 4.5 模型结果分析 |
| 4.5.1 潜在变量实证结果分析 |
| 4.5.2 测量变量实证结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 装配式住宅项目投资风险关键要素应对策略 |
| 5.1 风险应对方法 |
| 5.2 技术类关键风险应对策略 |
| 5.2.1 施工方案可行性风险 |
| 5.2.2 技术工人操作水平风险 |
| 5.2.3 建设产品质量风险 |
| 5.3 政策类关键风险应对策略 |
| 5.3.1 相关政策完善性风险 |
| 5.3.2 激励性政策风险 |
| 5.4 经济类关键风险应对策略 |
| 5.4.1 融资风险 |
| 5.4.2 机械设备成本风险 |
| 5.5 管理类关键风险应对策略 |
| 5.5.1 合同风险 |
| 5.5.2 项目管理模式风险 |
| 5.6 市场类关键风险应对策略 |
| 5.6.1 产业链完善程度风险 |
| 5.6.2 市场产品认可度风险 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（8）G私募基金投资F电力物联网企业项目风险评估研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 一、绪论 |
| (一)研究背景及意义 |
| 1.研究背景 |
| 2.研究意义 |
| (二)研究内容 |
| (三)研究方法 |
| (四)技术路线 |
| (五)创新及不足 |
| 二、文献综述和理论基础 |
| (一)私募股权基金综述 |
| 1.私募股权基金界定与发展 |
| 2.私募股权基金投资风险 |
| (二)项目投资风险评估理论和方法综述 |
| 1.项目投资风险评估理论 |
| 2.项目投资风险评估方法 |
| (三)理论基础 |
| 1.风险评估常用方法 |
| 2.模糊综合风险评估模型的适用性 |
| 3.模糊综合风险评估模型的优越性 |
| 4.模糊综合评价模型的构建 |
| 三、F电力物联网企业所处行业及相关行业发展现状分析 |
| (一)电力物联网行业简介 |
| (二)能效监管行业概述 |
| (三)行业与上下游的关系 |
| (四)市场空间 |
| 1.物联网行业规模现状及预测 |
| 2.电网信息化市场空间 |
| 3.中小企业能效管理市场 |
| (五)行业竞争 |
| (六)本章小结 |
| 四、投资项目风险识别 |
| (一)F电力物联网企业主要情况 |
| 1.F 企业情况简介 |
| 2.股权结构 |
| 3.主营业务 |
| 4.团队与技术 |
| 5.产品与业务 |
| 6.客户与销售 |
| (二)项目情况 |
| 1.项目方融资诉求 |
| 2.其他诉求 |
| (三)项目风险识别 |
| 1.风险识别的依据 |
| 2.风险识别的方法 |
| 3.风险因素分析 |
| 五、投资F电力物联网企业项目风险评估 |
| (一)风险评估指标体系构建 |
| (二)风险评估权重计算 |
| 1.数据选取 |
| 2.一级指标权重计算 |
| 3.二级指标权重计算 |
| 4.各级指标权重计算表 |
| (三)模糊综合评判结果分析 |
| 六、案例结果综合分析 |
| (一)案例亮点分析 |
| (二)案例风险分析 |
| (三)电力物联网项目投资逻辑 |
| (四)案例建议 |
| 七、研究总结与展望 |
| (一)研究结论 |
| 1.定性和定量分析的结果 |
| 2.电力物联网行业风险评估模型的建立 |
| 3.案例投资建议 |
| (二)研究展望 |
| 1.理论层面 |
| 2.实践层面 |
| 参考文献 |
| 附录 G 私募基金投资 F 电力物联网企业投资风险调查表 |
| 致谢 |
（9）基于IPO模型的高职院校产教融合绩效评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景及意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究意义 |
| 第二节 国内外研究现状与评述 |
| 一、国内研究现状 |
| 二、国外研究现状 |
| 三、国内外研究评述 |
| 第三节 研究问题及目的 |
| 一、研究问题 |
| 二、研究目的 |
| 第四节 研究思路和研究方法 |
| 一、研究思路 |
| 二、研究方法 |
| 三、技术路线 |
| 第五节 研究内容与创新点 |
| 一、研究内容 |
| 二、创新点 |
| 第二章 核心概念与理论基础 |
| 第一节 核心概念的界定 |
| 一、高职院校 |
| 二、产教融合 |
| 三、绩效评价 |
| 四、高职院校产教融合绩效评价 |
| 第二节 研究的理论基础 |
| 一、绩效管理理论 |
| 二、利益相关者理论 |
| 三、IPO评价模型 |
| 四、理论分析框架 |
| 第三章 设计高职院校产教融合绩效评价指标体系 |
| 第一节 评价指标体系构建原则 |
| 一、坚持全面性和代表性原则 |
| 二、坚持定性与定量评价相结合原则 |
| 三、要遵循数据可获得性和权威性原则 |
| 四、坚持投入、过程与产出相结合原则 |
| 第二节 评价指标确定的方法 |
| 一、文献研究法 |
| 二、专家调查法 |
| 第三节 评价指标体系信效度分析 |
| 一、问卷的设计及调查实施 |
| 二、问卷信效度分析及指标筛选结果 |
| 第四节 产教融合绩效评价指标体系阐述 |
| 一、产教融合投入的指标说明 |
| 二、产教融合过程的指标说明 |
| 三、产教融合效果的指标说明 |
| 第五节 评价指标的权重确定 |
| 一、层次分析法概述 |
| 二、运用层次法计算指标权重 |
| 第四章 高职院校产教融合绩效评价的实证分析 |
| 第一节 模糊综合评价法 |
| 一、模糊综合评价法的相关研究 |
| 二、模糊综合评价法的基本原理 |
| 三、模糊综合评价法的测算步骤 |
| 第二节 评价对象及数据来源 |
| 一、评价对象 |
| 二、数据来源 |
| 三、原始数据 |
| 第三节 高职院校产教融合绩效评价过程 |
| 一、高职院校产教融合绩效单因素评价 |
| 二、高职院校产教融合绩效模糊综合评价 |
| 第四节 高职院校产教融合绩效评价结果 |
| 一、产教融合投入的评价结果分析 |
| 二、产教融合过程的评价结果分析 |
| 三、产教融合效果的评价结果分析 |
| 第五章 提升高职院校产教融合绩效的对策建议 |
| 第一节 完善高职院校产教融合投入环节 |
| 一、设立产教融合的专项资金 |
| 二、建设实践导向的产教融合型师资队伍 |
| 三、创新校内外实训基地管理体制 |
| 第二节 优化高职院校产教融合过程环节 |
| 一、增强高职院校主动对接产业发展需求的动力 |
| 二、构筑以学科与产业技术逻辑为双导向的课程体系建设机制 |
| 三、以强调技能为核心高效开展教学与培训 |
| 第三节 保障高职院校产教融合效果环节 |
| 一、多措并举提升企业效益 |
| 二、基于就业导向开展产教融合人才培养 |
| 三、提高学生对产教融合服务和自身发展满意度 |
| 第六章 结论与展望 |
| 第一节 研究结论 |
| 第二节 研究不足 |
| 第三节 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录一 高职院校产教融合绩效评价指标体系专家咨询问卷(第一轮) |
| 附录二 高职院校产教融合绩效评价指标体系专家咨询问卷(第二轮) |
| 附录三 高职院校产教融合绩效评价指标权重调查表 |
| 附录四 高职院校产教融合绩效评价调查表 |
| 附录五 高职院校产教融合基本情况调查访谈提纲 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集表 |
（10）建筑企业BIM技术项目级应用成熟度评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和问题的提出 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外相关研究状况综述 |
| 1.3.1 建筑信息模型应用国外研究现状 |
| 1.3.2 建筑信息模型应用国内研究现状 |
| 1.3.3 BIM成熟度模型国外研究现状 |
| 1.3.4 BIM成熟度模型国内研究现状 |
| 1.4 研究内容、方法、创新点与技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究的方法 |
| 1.4.3 研究的创新点 |
| 1.4.4 研究的技术路线 |
| 第二章 BIM技术项目级应用体系现状及核心因素分析 |
| 2.1 BIM应用相关理论 |
| 2.1.1 BIM的定义及其应用的内涵 |
| 2.1.2 BIM应用的技术主要模式 |
| 2.1.3 BIM项目级应用体系核心要素分析 |
| 2.2 BIM应用体系在项目级应用核心因素理论分析 |
| 2.2.1 BIM项目级应用内涵 |
| 2.2.2 BIM企业级应用内涵 |
| 2.2.3 BIM应用技术因素分析 |
| 2.2.4 BIM应用组织因素分析 |
| 2.2.5 BIM应用经济因素分析 |
| 2.2.6 BIM应用环境因素分析 |
| 2.3 BIM项目级应用相关体系的建立 |
| 2.3.1 BIM技术类应用点分析 |
| 2.3.2 BIM商务类应用点分析 |
| 2.3.3 BIM生产类应用点分析 |
| 2.3.4 政府、业主方对项目BIM需求等外部因素的分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 BIM项目级应用成熟度评价模型建立 |
| 3.1 BIM项目级应用成熟度模型组建理论 |
| 3.1.1 BIM应用成熟度主流模型研究分析 |
| 3.1.2 BIM成熟度模型构建过程 |
| 3.1.3 BIM成熟度模型指标体系 |
| 3.2 BIM 应用成熟度评价模型建立方法 |
| 3.2.1 BIM 应用成熟度评价指标的确定 |
| 3.2.2 BIM应用成熟度等级划分 |
| 3.2.3 BIM应用成熟度判定标准 |
| 3.3 BIM项目级应用成熟度评价模型数据计算过程分析 |
| 3.3.1 层次分析法分析过程 |
| 3.3.2 熵权法计算客观权重 |
| 3.3.3 组合权重计算法 |
| 3.3.4 物元关联度分析的建立和运用 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 项目级BIM应用成熟度案例分析 |
| 4.1 项目概况 |
| 4.2 BIM项目级应用详细情况 |
| 4.2.1 项目级BIM应用组织体系和基本软、硬件配置和策划 |
| 4.2.2 BIM在进度、成本、质量、安全应用 |
| 4.2.3 BIM在其他方面的的应用 |
| 4.3 项目级BIM应用成熟度的评价与分析 |
| 4.3.1 BIM应用成熟度组合权重确定 |
| 4.3.2 BIM应用成熟度的物元关联度评价计算 |
| 4.3.3 BIM应用成熟度评价结果分析 |
| 4.4 对案例BIM 应用改进建议和对项目级BIM 应用的主要建议 |
| 第五章 结论 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 建筑企业BIM技术项目级应用成熟度评价研究 |
| 问卷一:指标重要程度调查问卷 |
| 附录B 建筑企业BIM技术项目级应用成熟度评价研究 |
| 问卷二:评价指标体系权重调查问卷 |
| 附录C 建筑企业BIM技术项目级应用成熟度评价研究 |
| 问卷三:实例项目BIM成熟度评价问卷 |
| 致谢 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 |
四、行业应用软件专家（论文参考文献）
- [1]集成决策的情境感知业务流程一体化建模方法研究[D]. 宋容嘉. 北京交通大学, 2021(02)
- [2]人工智能对经济增长的影响研究[D]. 黄志. 四川大学, 2021(12)
- [3]印度理工学院计算机学科创立与发展研究[D]. 姜雪. 河北大学, 2021(09)
- [4]基于系统动力学的中小型建筑企业BIM技术应用风险分析[D]. 徐瀚婷. 北京建筑大学, 2021(02)
- [5]XA综合管廊项目智慧工地协同应用影响因素研究[D]. 张凡. 北京交通大学, 2021(02)
- [6]“新基建”发展形势下建筑企业面临的机遇和挑战研究[D]. 郑旺. 北京交通大学, 2021(02)
- [7]基于SEM的装配式住宅项目投资风险分析[D]. 王帮建. 西安科技大学, 2021(02)
- [8]G私募基金投资F电力物联网企业项目风险评估研究[D]. 张铄. 广西师范大学, 2021(02)
- [9]基于IPO模型的高职院校产教融合绩效评价研究[D]. 何俊萍. 广东技术师范大学, 2021(12)
- [10]建筑企业BIM技术项目级应用成熟度评价研究[D]. 陈红兵. 安徽建筑大学, 2021(08)