基于agent与众包数据获取服务的企业决策支持关键方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71471083
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    59.3万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0112.信息系统与管理
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2018-12-31

项目摘要

With the development of information technology, the conventional transaction processing management information systems have become the infrastructure technology, and can not provide the competitive advantage for enterprises any more. The value of enterprise management information systems will be reflected in the high-level business decision support applications in the future. Currently studies focused on business decision support data analysis and data mining algorithm, and lacked of the studies from the perspective of management information systems to support new approaches for business decision. With the rapid development of the Internet, crowdsourcing service enables enterprises to obtain a wealth of information and data. Business decision-making based on crowdsourcing service will be expanded to cover the decision data widely enough in time and space, so make the decision's rationality and effectiveness be enhanced greatly, also with a certain robustness of the decision results. The research from the perspective of management information systems to study on agents and crowdsourcing data acquisition services based key methods for business decision support, study the support methods for business decision crowdsourcing data acquisition service and management, as well as the methods for agents and crowdsourcing data acquisition services based business decision-making. The correctness and validity of the business decision-making will determine enterprises' development and survival, this study will expand the new support methods in business decision fields, and be expected to have important theoretical and practical contributions in the field of information management and business decision support.
随着信息化的发展,常规事务处理的管理信息系统已成为基础性技术,无法为企业提供竞争优势,企业管理信息系统未来价值将体现在企业决策支持等高层应用上。目前企业决策支持集中于决策数据分析和挖掘算法研究上,缺少从管理信息系统角度对企业决策支持新方法的研究。随着互联网快速发展,众包服务可使企业获得丰富的信息和数据,当企业决策基于众包服务将决策数据扩大到涵盖在时空上都很远的信息和事件时,决策的合理性和有效性将得到提升,并可使决策结果具有一定的鲁棒性。本课题研究从管理信息系统支撑角度对基于agent与众包数据获取服务的企业决策支持关键方法进行研究,研究企业众包数据获取服务支持与管理方法,以及基于agent与众包数据获取服务的企业决策支持方法。企业决策的正确性和有效性关系到企业生存和发展,本课题是在互联网环境下对企业决策支持新方法的研究,预期研究成果在信息管理和企业决策支持领域有重要的应用前景和理论贡献。

结项摘要

本项目研究按计划完成,已经取得了预期进展,并且研究成果已经超过预期计划,理论研究成果包括出版专著1部,在国内外重要学术期刊(含UTD24, FT50, JCR一区及二区)及有影响力的国际会议上发表和录用论文16篇,其中SSCI/SCI/EI论文7篇,以及CSSCI期刊文5篇等。应用成果方面已申请国家发明专利2项,软件著作权2项,部分研究应用成果和模式得到政府和企业的重视和推广,对省委和省政府部门决策产生影响,并取得一定的经济和社会效益。人才培养方面,指导培养毕业研究生9名,课题组4位青年老师在完成项目过程中获评为副教授,2位老师在完成项目过程中获评为教授,并有1位老师入选教育部青年长江学者,以及中组部万人计划青年拔尖人才和国家自然科学基金委优秀青年基金项目等。国际合作方面项目完成过程中多次组织国际学术交流活动,开展了实质性的国际合作交流。学术创新方面,研究成果包括发表于国际顶级期刊,如Management Science, Journal of Management Information Systems等,同时项目负责人在项目研究过程中于2015年获中国管理学青年奖。除以上研究成果外,部分国际期刊论文正在录用状态,尚有国际顶级期刊论文正在第三轮审稿中,这些研究成果将在后期体现出来。

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(1)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(4)
专利数量(2)
云计算视野中的电力大数据分析技术与应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    中国经贸导刊
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    高骞;徐超;杨俊义;张飞;顾姝姝
  • 通讯作者:
    顾姝姝
电力大数据价值与应用需求分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    中国管理信息化
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘玉芳;高骞;徐超;杨俊义;陈泰铭
  • 通讯作者:
    陈泰铭
Big Data's Big Future - But for Whom?
大数据的美好未来——但为了谁?
  • DOI:
    10.1109/mts.2014.2349572
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    IEEE Technology and Society Magazine
  • 影响因子:
    2.2
  • 作者:
    Michael Katina;Chen Xi
  • 通讯作者:
    Chen Xi
基于零售商自有品牌供应链质量协同控制研究
  • DOI:
    10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2015.08.008
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    中国管理科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈瑞义;琚春华;盛昭瀚;江烨
  • 通讯作者:
    江烨
Emotional labor directed at leaders: The differential effects of surface and deep acting on LMX
针对领导者的情感劳动:表面和深层作用对 LMX 的不同影响
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    International Journal of Human Resource Management
  • 影响因子:
    5.6
  • 作者:
    Yang J.;Huang Y.;Zhou S.
  • 通讯作者:
    Zhou S.

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  • 作者:
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智能化时代的市场经济:创新、风险与规制
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    2019
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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
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知道了

AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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