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摘要： 模块化是一种处理复杂系统分解成为更好的可管理模块的方式。 它可以通过在不同组件设定不同的功能，把一个问题分解成多个小的独立、互相作用的组件，来处理复杂、大型的复杂系统设计。这种方法使得系统的每个模块都能够独立开发、测试、维护和更新，同时又能与其他模块组合成完整的系统。 模块化在一定程度上可以理解为子 阅读全文

摘要： 在19世纪末至20世纪初，随着工业革命的深入推进，企业生产规模日益扩大，机械化水平迅速提升，但管理方式却仍停留在经验主义与传统手工业作坊模式中，导致生产效率低下、资源浪费严重、工人劳动强度大、劳资矛盾频发。面对管理上的混乱与低效，一批具有科学精神的工程师与学者开始尝试将实验、分析与数据应用于管理实践 阅读全文

摘要： 软系统方法论（Soft Systems Methodology, SSM）由英国学者彼得·切克兰德（Peter Checkland）提出，是一种用于处理复杂、模糊、不确定问题情境的系统分析方法。它强调通过多元视角理解现实世界，构建概念模型，对比现实与理想，从而识别改进方向。与传统“硬系统”方法相比， 阅读全文

摘要： 在复杂系统中，反馈机制是决定系统动态行为的核心结构。它不仅是维持系统稳定的“调控器”，也是引发系统突变、演化的“驱动器”。这里以系统思维为基础，系统梳理正反馈与负反馈的基本原理、典型案例与建模方法，探讨二者如何塑造系统的稳定性、适应性与创新性，旨在为工程管理、社会治理与科技系统设计提供反馈逻辑的理论 阅读全文

摘要： 介绍开源绘图工具 draw.io 的完整使用流程，涵盖基础界面、流程图绘制、LaTeX 公式插入、样式定制与模板复用等实用技巧，帮助教学人员、科研工作者和工程师实现逻辑图解、知识结构化与图文表达。特别适合替代 Visio 用于流程建模、经济分析图、系统结构图与学术演示。 引言：下载安装 draw.i 阅读全文

摘要： 目录 统计数据的可视化 数据的概括性度量 统计量及其抽样分布 参数估计 假设检验 方差分析 一元线性回归 多元线性回归 时间序列分析与预测 统计指数 统计数据的可视化 在统计分析与数据可视化过程中，数据类型的识别与图表类型的选择密切相关。选择合适的统计图不仅能清晰传达信息，还能避免误导。因此，我们应 阅读全文

摘要： 在人工智能与数字技术日益融合的时代，系统分析面临深刻变革。传统“输入—处理—输出”系统模式，虽已成为分析复杂系统行为的理论基石，但其在智能化、动态化环境下亟需重构与拓展。随着大模型、感知计算、知识推理等技术兴起，系统不再是静态的信息流通器，而演化为具有学习、自适应、决策与反馈能力的智能体。这里从“系 阅读全文

摘要： 传统的神经网络（如CNN、RNN）在处理复杂结构的数据时，通常会面临信息冗余、不均衡以及长距离依赖难以建模等问题。而在自然语言处理、图像识别和语音处理等领域，信息的重要性具有强烈的非均质性。例如，在翻译句子时，并非所有的词对当前预测词都有贡献。注意力机制模仿人类视觉聚焦的方式，自动从庞杂的信息中提取 阅读全文

摘要： 在这个充满不确定性的时代，传统的线性预测方法常常难以应对复杂多变的现实。从全球疫情、地缘政治冲突，到气候变化、技术革新，决策者正面临前所未有的挑战。此时，一种强调“多元未来”思维的战略工具应运而生——情景分析法（Scenario Analysis）。它不仅帮助组织识别关键驱动因素、构建可能情境，还通 阅读全文

摘要： 在统计学与数据分析中，衡量两个变量之间的相关性是一项基础而重要的任务。皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）由于其对线性关系的敏感性而被广泛使用，但它在数据不服从正态分布或存在极端值时表现不佳。为解决这一问题，Spearman秩相关系数（Spearman's 阅读全文