活动介绍

BizKB:实现动态跨企业协作的创新框架

立即解锁
发布时间: 2025-08-20 02:26:21 阅读量: 1 订阅数: 7
PDF

集体智能与语义网的发展及应用

### BizKB:实现动态跨企业协作的创新框架 在当今全球化的商业环境中,企业间的协作变得愈发重要。然而,现有的业务流程管理(BPM)标准在支持跨企业协作方面存在诸多不足,语义技术的应用为解决这些问题提供了新的思路。本文将介绍一种名为 BizKB 的框架,它利用本体和语义 Web 服务技术,旨在实现跨企业集成,将业务概念转化为可执行的流程。 #### 1. 动机 以往的企业对企业(B2B)流程建模研究主要侧重于设计外部协作流程并自动执行,但存在一些问题。一方面,大多数 B2B 流程建模方法主要处理协作流程的自动执行,而忽略了人类交互;另一方面,这些方法未能有效支持动态 B2B 协作中贸易伙伴的灵活交换和配置管理。 为了确保商业伙伴之间的沟通内容有真正的共同理解,必须确定所传输数据的语义。目前 BPM 的机械化程度有限,主要障碍是业务流程无法进行机器推理,企业也无法通过逻辑表达式查询其流程空间。 语义 Web 技术基于本体,为知识的机器可读表示提供了可扩展的方法和工具。语义 Web 服务(SWS)利用语义 Web 技术支持软件组件(Web 服务)的自动发现、替换、组合和执行。BPM 是语义 Web 和 SWS 技术的自然应用领域,因为它们为可执行工件提供了大规模、标准化的知识表示技术。 本工作旨在提供一个基于语义的框架,组织、共享和使用现有 IT 系统、软件以及员工头脑中嵌入的业务流程知识,使公司更具适应性。BizKB 方法是迈向语义 BPM(sBPM)直觉的一步,它使用形式化技术从面向领域的角度对 BP 流程进行建模,也可作为 B2B 集成或跨企业协作的正式 BP 存储库。 #### 2. 相关工作 - **跨企业协作**: - Oh 等人试图通过将集成过程分层来解决 B2B 集成中的困难,但未能定义虚拟伙伴的概念,且忽略了集成过程中的语义。 - 另一种方法试图在“抽象”层面制定协作流程,但忽略了定义抽象层次的方法,也未能指出 B2B 集成问题的根源在于企业业务流程的语义。 - **语义业务流程管理方法**: - Jenz 的 BPM 本体方法认为第三代业务流程管理提供了对业务流程的集成视图,业务视图可分为核心业务本体层、行业特定本体层和组织特定本体层,IT 视图则完全是组织特定的。 - SUPER 项目旨在将 BPM 提升到业务层面,尝试将现有的 BPMN 和 BPEL 标准转换为富含语义的形式,分别称为 sBPMN(即 BPMO - 业务流程建模本体)和 sBPEL。 - SemBiz 项目通过对业务流程进行语义描述以及相应的工具支持,弥合业务层面和技术实现层面之间的差距,以 Web 服务建模本体(WSMO)为基础定义业务流程的语义描述框架。 - **BP 存储库方法**: - MIT 流程手册项目的目标是开发丰富的在线库,用于共享和管理业务知识,可帮助人们重新设计现有业务流程、发明新流程、组织和共享组织实践知识以及生成支持或分析业务流程的软件。 - 苏黎世大学开发了 MIT 流程手册的 OWL 化版本,包括一个本体和大约 8000 个业务流程。 #### 3. 跨企业协作与集成 - **BPM 标准**: - BPM 标准主要分为三类:图形标准、执行标准和交换标准。 - 图形标准是表达业务流程的最高级别(最自然),执行标准是最低级别(最技术)。图形标准以图形方式表达当代业务流程,执行标准旨在通过计算机自动化业务流程。 - 图形标准是面向图的表示,执行标准主要属于基于语法的块导向表示。从图形标准到执行标准的转换存在问题,常导致信息和语义的丢失,因此需要交换标准作为中间层。 - 交换标准是图形标准和执行标准之间的非上下文翻译器,但当前标准仍未能解决业务流程建模的许多方面,如目标、上下文、角色定义以及从高级目标到自动化业务流程的分解。 |标准类型|特点| | ---- | ---- | |图形标准|最高级别,最自然,图导向表示| |执行标准|最低级别,最技术,语法块导向表示| |交换标准|中间层,非上下文翻译器| - **BPM 的缺失环节**:协作业务流程(CBP)是跨越企业的公共业务流程。目前有一些促进 B2B 集成的标准,如 IDEF 家族、ebXML BPSS、RosettaNet PIPs 和新兴的 UBL,但这些标准仅标准化了信息交换,未解决动态业务流程协作的实际需求,忽略了企业集成中理解彼此数据含义的重要性,因此互操作性有限。 #### 4. BizKB:基于语义的 B2B 集成方法 - **CBP 模式分析**:为了构建知识库,BP 分析师会进行分析,提取业务流程中的常见协作模式。例如,对订单管理(OM)和供应商管理库存(VMI)两个流程进行分析,发现它们都有一个三步模式:设置 - 行动 - 收尾。从这些模式中,可识别所有详细级别的流程以及从通用模式分解到更详细级别流程的规则,所有粒度级别及其细节将存储在 BizKB 中。 ``
corwn 最低0.47元/天 解锁专栏
赠100次下载
继续阅读 点击查看下一篇
profit 400次 会员资源下载次数
profit 300万+ 优质博客文章
profit 1000万+ 优质下载资源
profit 1000万+ 优质文库回答
复制全文

相关推荐

zip
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,与人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行人、交通标志,实现安全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进一步改变人们的生活和工作方式 。

张_伟_杰

人工智能专家
人工智能和大数据领域有超过10年的工作经验,拥有深厚的技术功底,曾先后就职于多家知名科技公司。职业生涯中,曾担任人工智能工程师和数据科学家,负责开发和优化各种人工智能和大数据应用。在人工智能算法和技术,包括机器学习、深度学习、自然语言处理等领域有一定的研究
最低0.47元/天 解锁专栏
赠100次下载
百万级 高质量VIP文章无限畅学
千万级 优质资源任意下载
千万级 优质文库回答免费看
立即解锁

专栏目录

最新推荐

CListCtrl字体与颜色搭配优化:打造视觉舒适界面技巧

![CListCtrl字体与颜色搭配优化:打造视觉舒适界面技巧](https://anchorpointegraphics.com/wp-content/uploads/2019/02/ColorContrastExamples-02.png) # 摘要 本文深入探讨了CListCtrl控件在Windows应用程序开发中的应用,涵盖了基础使用、字体优化、颜色搭配、视觉舒适性提升以及高级定制与扩展。通过详细分析CListCtrl的字体选择、渲染技术和颜色搭配原则,本文提出了提高用户体验和界面可读性的实践方法。同时,探讨了视觉效果的高级应用,性能优化策略,以及如何通过定制化和第三方库扩展List

【企业级应用高性能选择】:View堆栈效果库的挑选与应用

![View堆栈效果库](https://cdn.educba.com/academy/wp-content/uploads/2020/01/jQuery-fadeOut-1.jpg) # 摘要 堆栈效果库在企业级应用中扮演着至关重要的角色,它不仅影响着应用的性能和功能,还关系到企业业务的扩展和竞争力。本文首先从理论框架入手,系统介绍了堆栈效果库的分类和原理,以及企业在选择和应用堆栈效果库时应该考虑的标准。随后通过实践案例,深入探讨了在不同业务场景中挑选和集成堆栈效果库的策略,以及在应用过程中遇到的挑战和解决方案。文章最后展望了堆栈效果库的未来发展趋势,包括在前沿技术中的应用和创新,以及企业

冷却系统设计的未来趋势:方波送风技术与数据中心效率

![fangbosongfeng1_风速udf_udf风_方波送风_](https://www.javelin-tech.com/3d/wp-content/uploads/hvac-tracer-study.jpg) # 摘要 本文综合探讨了冷却系统设计的基本原理及其在数据中心应用中的重要性,并深入分析了方波送风技术的理论基础、应用实践及优势。通过对比传统冷却技术,本文阐释了方波送风技术在提高能效比和增强系统稳定性方面的显著优势,并详细介绍了该技术在设计、部署、监测、维护及性能评估中的具体应用。进一步地,文章讨论了方波送风技术对数据中心冷却效率、运维成本以及可持续发展的影响,提出了优化方案

【wxWidgets多媒体处理】:实现跨平台音频与视频播放

![【wxWidgets多媒体处理】:实现跨平台音频与视频播放](https://media.licdn.com/dms/image/D4D12AQH6dGtXzzYAKQ/article-cover_image-shrink_600_2000/0/1708803555419?e=2147483647&v=beta&t=m_fxE5WkzNZ45RAzU2jeNFZXiv-kqqsPDlcARrwDp8Y) # 摘要 本文详细探讨了基于wxWidgets的跨平台多媒体开发,涵盖了多媒体处理的基础理论知识、在wxWidgets中的实践应用,以及相关应用的优化与调试方法。首先介绍多媒体数据类型与

MATLAB程序设计模式优化:提升pv_matlab项目可维护性的最佳实践

![MATLAB程序设计模式优化:提升pv_matlab项目可维护性的最佳实践](https://pgaleone.eu/images/unreal-coverage/cov-long.png) # 摘要 本文全面探讨了MATLAB程序设计模式的基础知识和最佳实践,包括代码的组织结构、面向对象编程、设计模式应用、性能优化、版本控制与协作以及测试与质量保证。通过对MATLAB代码结构化的深入分析,介绍了函数与脚本的差异和代码模块化的重要性。接着,本文详细讲解了面向对象编程中的类定义、继承、封装以及代码重用策略。在设计模式部分,本文探讨了创建型、结构型和行为型模式在MATLAB编程中的实现与应用

【硬件开销最小化】:LMS算法在Verilog中的资源消耗分析

![【硬件开销最小化】:LMS算法在Verilog中的资源消耗分析](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/b111b02c2bac6554e8f57536c89f3c05.png) # 摘要 本文深入探讨了最小均方(LMS)算法的基本原理、理论基础、在Verilog中的实现、资源消耗以及性能实验验证。首先介绍了自适应滤波器和LMS算法的基本概念及其在不同领域的应用背景。接着,详细分析了LMS算法的理论基础,包括工作原理、性能指标、数学模型以及收敛性和稳定性。在实现方面,本文讨论了LMS算法在Verilog语言中的设计与模块化实现细节。此外,本文还对

STM8微控制器应用揭秘:实现汉字点阵屏显示的顶尖电路方案

![基于STM8的点阵屏汉字显示-电路方案](https://blog.st.com/wp-content/uploads/ST18666_HC_STM32H735G-DK_0920banner.jpg) # 摘要 本文系统地介绍了STM8微控制器的基本概念和特性,并深入探讨了汉字点阵屏显示技术的基础知识。文章详细阐述了STM8与点阵屏的接口设计,包括I/O口配置和驱动电路设计,同时对字库的选择与管理进行了分析。在编程实践部分,文章提供了STM8编程环境的搭建方法,点阵屏显示程序编写技巧以及显示效果优化策略。此外,文章还介绍了STM8汉字点阵屏的高级应用,如多任务处理、外设集成和系统稳定性的

【BT-audio音频抓取工具比较】:主流工具功能对比与选择指南

# 摘要 本文旨在全面介绍BT-audio音频抓取工具,从理论基础、功能对比、实践应用到安全性与隐私保护等多个维度进行了深入探讨。通过分析音频信号的原理与格式、抓取工具的工作机制以及相关法律和伦理问题,本文详细阐述了不同音频抓取工具的技术特点和抓取效率。实践应用章节进一步讲解了音频抓取在不同场景中的应用方法和技巧,并提供了故障排除的指导。在讨论工具安全性与隐私保护时,强调了用户数据安全的重要性和提高工具安全性的策略。最后,本文对音频抓取工具的未来发展和市场需求进行了展望,并提出了选择合适工具的建议。整体而言,本文为音频抓取工具的用户提供了一个全面的参考资料和指导手册。 # 关键字 音频抓取;

【游戏物理引擎基础】:迷宫游戏中的物理效果实现

![基于C++-EasyX编写的益智迷宫小游戏项目源码.zip](https://images-wixmp-ed30a86b8c4ca887773594c2.wixmp.com/f/7eae7ef4-7fbf-4de2-b153-48a18c117e42/d9ytliu-34edfe51-a0eb-4516-a9d0-020c77a80aff.png/v1/fill/w_1024,h_547,q_80,strp/snap_2016_04_13_at_08_40_10_by_draconianrain_d9ytliu-fullview.jpg?token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJh

【评估情感分析模型】:准确解读准确率、召回率与F1分数

![Python实现新闻文本类情感分析(采用TF-IDF,余弦距离,情感依存等算法)](https://img-blog.csdnimg.cn/20210316153907487.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpbGRu,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 摘要 情感分析是自然语言处理领域的重要研究方向,它涉及从文本数据中识别和分类用户情感。本文首先介绍了情感分析模型的基本概念和评估指标,然后