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题名2022年中国船舶安全监督数据统计与分析
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作者
符壮志
王金楼
李守超
姜文明
张小强
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机构
交通运输部海事局
天津海事局
新港海事局
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出处
《中国海事》
2023年第4期28-32,共5页
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文摘
在构建全要素水上“大交管”的背景下,利用文献法对船舶安全监督的相关研究进行梳理,并通过对2022年中国船舶安全监督主要数据进行统计和分析,提出相关建议,以期为航运企业的船舶管理提供数据支撑,从而进一步提高中国航运企业的船舶管理水平。
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关键词
港口国监督检查
船旗国监督检查
船舶现场监督
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分类号
U698
[交通运输工程—港口、海岸及近海工程]
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题名船舶现场监督业务的知识图谱构建方法
被引量：1
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作者
刘成勇
项邦豪
张东方
甘浪雄
束亚清
许毅
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机构
武汉理工大学航运学院
武汉理工大学计算机科学与技术学院
内河航运技术湖北省重点实验室
苏州市港航事业发展中心
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出处
《大连海事大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期38-47,共10页
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基金
国家自然科学基金资助项目(52171350)。
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文摘
为提高水路运输安全监管能力,向海事行政执法人员提供有效的信息技术支持,针对智慧海事场景下船舶现场监督知识分散复杂、查询困难的问题,提出了自顶向下与自底向上相结合的知识图谱构建方法。通过分析船舶现场监督三元组结构并构建本体模型,采用基于序列标注模型、爬虫技术进行实体识别与知识抽取,并通过二元分类模型融合领域知识,利用图数据库Neo4j进行知识存储与可视化。以盐城市大丰港为例,构建船舶现场监督知识图谱并进行实验验证。结果表明:该构建方法具有较高的准确度,知识图谱技术可有效关联船舶现场监督知识,有力支持海事执法人员对检查事件的回溯及利用,为实现智慧海事提供了新的方法。
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关键词
水路运输
船舶现场监督
知识图谱
知识融合
知识抽取
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Keywords
waterway transportation
vessel on-site supervision
knowledge graph
knowledge fusion
knowledge extraction
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分类号
U692
[交通运输工程—港口、海岸及近海工程]
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