1.前言

隨著初中課程的不斷變革，課堂教學(xué)教學(xué)的改革逐漸被人們重視。近年來，多元智能理論在我國廣泛傳播，引起了各界人士的關(guān)注和重視，并成為我國的基礎(chǔ)教育變革的重要理論基礎(chǔ)。多元智能理論同樣適用于初中地理教學(xué)，在教學(xué)中，教師應(yīng)針對初中地理課程的特點，將理論與實踐的有機結(jié)合起來，將教學(xué)方式多樣化，發(fā)揮地理學(xué)科的優(yōu)勢，建立個性化地理課堂教學(xué)，促進學(xué)生的個性發(fā)展。

2.多元智能理論

多元智能指的是在特定的社會環(huán)境或文化環(huán)境下，個體獨自解決問題、創(chuàng)造價值的能力，解決問題的能力指的是針對某一特定目標(biāo)，找到通往這一目標(biāo)正確的路線。該理論由美國心理學(xué)家加德納在1983年提出，加德納認為，人的智能是全面的，每個人都是不同的智能組合體，并且每個人都至少有八種智能，包括語言智能、邏輯智能、節(jié)奏智能、運動智能、空間智能、人際交往智能、自然觀察智能、自我認知智能。這一理論為傳統(tǒng)教學(xué)模式變革提供了新的視角和切入點，并隨著多元智能學(xué)校的成功開辦，被世界各國的教育工作者認可和接受。依據(jù)多元智能理論，每一位學(xué)生都是多種智能有機組合的整體，因其不同的組合方式讓每一位學(xué)生的智能各具特色。這些智能在學(xué)生的身上有強勢和弱勢的體現(xiàn)，但每一方面都有無限發(fā)展的潛力，因此，學(xué)校里不應(yīng)該存在所謂的“差生”，每一位學(xué)生都是獨一無二個體。因而，教師在教學(xué)過程中要發(fā)掘每一個學(xué)生的閃光點，挖掘?qū)W生的潛力，促進每一個學(xué)生的個性發(fā)展。

3.多元智能理論與初中地理教學(xué)的關(guān)系

3.1多元智能理論與地理教學(xué)目標(biāo)的關(guān)系初中地理教學(xué)的課程標(biāo)準(zhǔn)具有多樣性，因而在地理教學(xué)中應(yīng)依照不同的標(biāo)準(zhǔn)進行分析，運用多元智能理論制定相應(yīng)的教學(xué)目標(biāo)。就初中地理課程《中國的疆域》為例，該課程的教學(xué)目標(biāo)要求學(xué)生學(xué)會辨別中國的疆域圖，并能夠在空白地圖上標(biāo)注我國的重要鄰國、海峽、島嶼。針對這一教學(xué)目標(biāo)，教師可以將課程標(biāo)準(zhǔn)分為學(xué)習(xí)中國疆域圖和借助疆域圖辨別位置，在這一過程中，可以鍛煉學(xué)生的空間智能、自然觀察的智能、語言智能以及邏輯智能。

一、所得啟示傳統(tǒng)的英語教學(xué)一般是以語言知識為主要教學(xué)目標(biāo)

其內(nèi)容寬泛，方法和測試標(biāo)準(zhǔn)單一，沒有創(chuàng)新突破點。只注重傳統(tǒng)智能理論的實現(xiàn)，忽視研究生英語學(xué)習(xí)的實踐性需求，不注重研究生的研究能力，造成了研究生各方面的畸向發(fā)展。多元智能理論因其含義和衍生分類可見其社會性，注重與社會實際需求的協(xié)調(diào)和接軌。因此，研究生學(xué)習(xí)的課程、教師對學(xué)生學(xué)習(xí)方式和學(xué)習(xí)成果的評價也應(yīng)該是多元化的。這一理論在打破傳統(tǒng)定義束縛的同時，也為研究生英語教育開拓了新思路。首先，鑒于研究生個體差異性，這八種智能可以根據(jù)學(xué)生的實際情況進行組合。其次，這些不同的組合僅僅是以學(xué)生個體差異性為出發(fā)點進行的智能組合，沒有優(yōu)劣之分。再次，智能組合沒有優(yōu)劣之分，卻在不同的學(xué)生身上可以看到不同的突出點或者弱勢之處。在不放棄弱勢智能組合的同時，可以著重發(fā)揮其優(yōu)秀智能組合。另外，在某一方面智能突出的學(xué)生，確實能更好的處理這一方面的知識，然而，對特定這一方面突出的人，不僅僅是天賦使然，更有對知識學(xué)習(xí)的后天彌補。對于沒有相關(guān)天賦智能的學(xué)生，通過合適的智能組合，來彌補這方面的缺陷，對天賦突出的學(xué)生，加強這一方面的培養(yǎng)。最后，面對學(xué)生或突出或弱勢的智能情況，具體問題具體分析，在尊重學(xué)科規(guī)律的情況下創(chuàng)新改革，根據(jù)其特點來尋找適合的英語教學(xué)手段和教學(xué)方法，以課程教學(xué)多樣化來滿足研究生英語學(xué)習(xí)的各種需求。

二、實際教學(xué)策略以多元智能理論為基礎(chǔ)

衍生出了一種創(chuàng)新性教育方法———因材施教，分級教學(xué)。其基于研究生的個體差異性和研究生所處階段的創(chuàng)造性，進行不同的智能組合，將強勢與弱勢相結(jié)合，以此來設(shè)定不同的英語教學(xué)課程。在全面了解學(xué)生的情況下，進行多維教學(xué)，令學(xué)生向均衡方向發(fā)展。

（一）以學(xué)生為中心，因材施教，采用適合其優(yōu)勢的英語教學(xué)方案多元化智能理論的出發(fā)點就是以學(xué)生為中心，其強調(diào)不區(qū)分差生優(yōu)生，根據(jù)其智能優(yōu)勢和弱勢，促其發(fā)展。教師應(yīng)該采用真實材料，整合理論，多維教學(xué)，通過不同的教學(xué)方法來刺激學(xué)生的興奮點，提高學(xué)生對語言學(xué)習(xí)的關(guān)注程度。

（二）從學(xué)生個體差異性出發(fā)，根據(jù)其不同智能類型，設(shè)計相應(yīng)的英語教學(xué)活動，用多種多樣的方式方法激發(fā)其主觀能動性，通過小組對話、演講等手段引導(dǎo)學(xué)生的多元智能開發(fā)。

一、工業(yè)園區(qū)的智能物流管理系統(tǒng)主要技術(shù)介紹

自動識別技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、人工智能技術(shù)、GIS技術(shù)是目前應(yīng)用于工業(yè)園區(qū)智能物流管理中的主要技術(shù)。從實踐應(yīng)用效果看，這四種物流管理技術(shù)有著各自的特點及優(yōu)勢：自動識別技術(shù)：該種技術(shù)興起于計算機通信技術(shù)的快速發(fā)展，其核心技術(shù)理念為高度自動化的數(shù)據(jù)采集技術(shù)。自動識別技術(shù)的運作需要一定識別裝置的支持。常見的自動識別技術(shù)包括條碼掃描識別、智能卡識別、光字符號識別、射頻識別以及生物識別等。其中，條碼掃描識別應(yīng)用于日常生活中的頻率較高，而生物識別技術(shù)憑借其識別元素的唯一性保障了物流管理的準(zhǔn)確性與獨立性。目前，相關(guān)技術(shù)研發(fā)人員已經(jīng)將眼光集中于自動識別技術(shù)的集成應(yīng)用升級上。自動識別技術(shù)的運作流程包括識別裝置對待識別物體相關(guān)信息進行自動獲取-識別裝置將所獲信息提供給后臺處理系統(tǒng)——后臺處理系統(tǒng)借助前期程序?qū)λ@信息進行后續(xù)處理。從應(yīng)用優(yōu)勢方面看，自動識別技術(shù)在準(zhǔn)確性以及結(jié)構(gòu)化方面具有明顯優(yōu)勢，其著眼于工業(yè)園區(qū)物流體系中各類型、大規(guī)模數(shù)量的物流信息的有機整合與統(tǒng)計。自動識別技術(shù)自誕生以來，逐漸應(yīng)用于工業(yè)園區(qū)物流管理體系中的運輸、倉儲、配送等方面。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)：數(shù)據(jù)挖掘是近年來基于大數(shù)據(jù)環(huán)境而興起的高端技術(shù)，其憑借有效的挖掘理念以及挖掘技術(shù)將零散的、無規(guī)律的、大量的相關(guān)信息進行結(jié)構(gòu)化處理，加工、整合后的數(shù)據(jù)可供數(shù)據(jù)應(yīng)用需求者使用。

在工業(yè)園區(qū)智能物流管理領(lǐng)域，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的主要應(yīng)用對象為數(shù)據(jù)倉庫，從模糊隨機的大數(shù)量級的應(yīng)用數(shù)據(jù)中獲得隱藏的、未知的、有潛在應(yīng)用價值的信息資料。常用于工業(yè)園區(qū)智能物流管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，包括描述型和預(yù)測型兩種。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的目的在于通過科學(xué)的統(tǒng)計、分析、聚類、綜合、歸納和推理，探究工業(yè)園區(qū)智能物流管理事件之間的相互關(guān)系，在此基礎(chǔ)上，對企業(yè)未來的發(fā)展進行合理推測。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提供的有效信息可以為企業(yè)管理者的發(fā)展決策提供輔助支持作用。人工智能技術(shù)：此種技術(shù)區(qū)別于前兩種智能物流管理手段的主要特色在于其核心為人類智能模擬。人工智能技術(shù)實現(xiàn)了將人類智能的物化過程。人工智能技術(shù)如今已經(jīng)發(fā)展成為高校教學(xué)課程之一，其以仿生學(xué)思想為理論基礎(chǔ)，結(jié)合數(shù)學(xué)語言的描述結(jié)果，采用生物體系模仿機制，完成人類智能的機器模擬過程。GIS技術(shù)：隨著技術(shù)手段的不斷升級，在工業(yè)園區(qū)智能物流管理系統(tǒng)中，GIS技術(shù)逐漸成為關(guān)鍵技術(shù)。該技術(shù)可以將企業(yè)產(chǎn)品流通過程中的訂單信息、運輸網(wǎng)店信息、產(chǎn)品送貨信息、車輛使用信息以及產(chǎn)品購買使用用戶信息等企業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)信息借助一張圖來進行描述、管理。GIS技術(shù)憑借其構(gòu)建的物流圖示，可以實現(xiàn)對訂單的快速智能整理、對企業(yè)網(wǎng)點布局的合理規(guī)劃、對產(chǎn)品運送路線的合理分配以及對產(chǎn)品包裝的監(jiān)控與管理。GIS技術(shù)中的典型優(yōu)勢項目便是地圖服務(wù)。該服務(wù)由網(wǎng)點標(biāo)注、片區(qū)劃分、快速分單、車輛監(jiān)控管理系統(tǒng)、物流配送路線規(guī)劃、數(shù)據(jù)統(tǒng)計與服務(wù)留個主要模塊構(gòu)成?？梢?，GIS技術(shù)的運用包含了企業(yè)產(chǎn)品銷售、流通的完整環(huán)節(jié)。

二、未來工業(yè)園區(qū)智能物流管理系統(tǒng)的發(fā)展方向

基于上文分析可以看出，對于工業(yè)園區(qū)的智能物流管理系統(tǒng)的理解可以分別從物流和從智能兩個層面予以解析。用融合的眼光看待物流與智能之間密不可分的關(guān)系，便可以對工業(yè)園區(qū)未來的智能物流建設(shè)有所認識?；趯嵺`分析，筆者認為今后工業(yè)園區(qū)智能物流系統(tǒng)的發(fā)展離不開智能化、一體化、層次化、社會化四個主流方向。從體系構(gòu)成角度看，智能化、一體化、層次化以及社會化是未來工業(yè)園區(qū)智能物流管理系統(tǒng)發(fā)展的四個機理，代表著此領(lǐng)域未來發(fā)展中的核心模塊，即智能獲取信息技術(shù)、智能傳遞技術(shù)、智能處理技術(shù)和智能運用技術(shù)。智能化指的是進一步引進現(xiàn)代化網(wǎng)絡(luò)高端科技技術(shù)，憑借計算機操作流程的精確性、便捷性等先天特征降低工業(yè)園區(qū)物流管理體系中的人力、精力。工業(yè)園區(qū)物流體系的智能化不僅可以幫助園區(qū)企業(yè)以及管理者降低人力消耗成本，更能從技術(shù)層面保障工業(yè)園區(qū)物流管理的科學(xué)性、合理性，與此同時，不斷深化的智能化物流管理理念會大大提升工業(yè)園區(qū)物流管理的效率。一體化指的是將工業(yè)園區(qū)物流體系中的貨物運輸、產(chǎn)品存儲、產(chǎn)品包裝以及貨物裝卸等一條流水線上的不同工序予以有機聯(lián)合，基于物流管理的核心力量知識以及國內(nèi)外智能物流管理的成功經(jīng)驗，實現(xiàn)上述各個環(huán)節(jié)的一體化。需要注意的是，各個環(huán)節(jié)的聯(lián)系需要保持每個環(huán)節(jié)各自的特征，即實現(xiàn)一體化的同時不丟棄各環(huán)節(jié)之間的層次化。也就是說，未來工業(yè)園區(qū)智能物流管理需要兼顧物流體系步驟之間的有機協(xié)調(diào)。社會化主要描述工業(yè)園區(qū)智能物流管理體系的執(zhí)行原則——以人為本、以顧客為中心。企業(yè)物流管理根本的目標(biāo)在于為消費者提供服務(wù)，因此，無論未來工業(yè)園區(qū)智能物流管理體系的發(fā)展如何多元化，都需要緊密貼合這一核心理念，這也是工業(yè)園區(qū)智能物流體系社會化發(fā)展的有效體現(xiàn)。此外，社會化還表現(xiàn)于智能物流的發(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展、資源優(yōu)化配置之間的互利互惠關(guān)系上。在企業(yè)發(fā)展與所具備物流管理能力越來越密不可分的市場環(huán)境中，智能物流管理理念的革新、手段的升級勢必會對企業(yè)所處市場環(huán)境的地區(qū)經(jīng)濟的發(fā)展起到良性促進作用。

三、工業(yè)園區(qū)智能物流管理系統(tǒng)革新的具體對策

1人工智能技術(shù)在飛行流量管理方面的應(yīng)用

在飛行流量管理方面，飛行流量管理系統(tǒng)通過與輔助決策系統(tǒng)相結(jié)合，構(gòu)成了人工智能輔助決策系統(tǒng)的飛行流量管理模塊。該模塊主要通過計算飛行流量來避免飛行流量的沖突，進而根據(jù)分析結(jié)果進行航班的排序。從具體的應(yīng)用情況來看，首先，飛行流量的計算需要大量的原始數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)既包含了歷史數(shù)據(jù)，也包含了實時數(shù)據(jù)。同時，由于這些數(shù)據(jù)是來自于空域、機場和氣象等多個方面的復(fù)雜信息，所以系統(tǒng)需要建立相應(yīng)的飛行流量管理數(shù)據(jù)庫，從而保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和及時性，進而保證飛行流量計算結(jié)果的可靠性。其次，在進行飛行流量計算時，系統(tǒng)利用了飛行動力學(xué)計算原理。根據(jù)數(shù)據(jù)庫的信息，系統(tǒng)對飛機的四維飛行軌跡進行了計算，從而可以得知飛機的降落時間和降落地點。這樣，系統(tǒng)就可以得出任意航段和交匯點在任意時間的飛行架次，進而列出潛在的飛行流量沖突信息。再者，在得知以上信息后，系統(tǒng)需要對這些信息進行分析，從而進行航班的排序，進而避免飛行流量的沖突。在排序方面，系統(tǒng)不僅可以實現(xiàn)飛行計劃的過程仿真，還可以找出空域資源的“空閑”狀態(tài)，進而利用該狀態(tài)，進行航班和起降順序的調(diào)整。而具體的排序原則有兩個，一是優(yōu)先級排序，二是全排列。其中，優(yōu)先排序是按照一定的標(biāo)準(zhǔn)給這些航班擬定優(yōu)先級，然后按照優(yōu)先順序進行航班的排序。而優(yōu)先級的擬定標(biāo)準(zhǔn)有很多，比如飛行任務(wù)、機型、機場和時間等因素，都可以成為優(yōu)先級的擬定標(biāo)準(zhǔn)。全排列原則是對沖突的航班進行全排列，從而根據(jù)每一次排列的延誤損失，選擇損失最小的排序方法。相比較來說，全排序法雖然較為科學(xué)，但是系統(tǒng)需要承擔(dān)的運算量較大，因此會占用系統(tǒng)較多的內(nèi)存資源。

2人工智能技術(shù)在飛行沖突探測與解脫管理方面的應(yīng)用

人工智能技術(shù)的應(yīng)用可以使空中交通管理系統(tǒng)具有高智能化的特征，從而滿足飛行沖突與解脫管理方案自動生成的需要。具體來說，實現(xiàn)這一功能的模塊是飛行沖突探測與解脫輔助決策模塊，而該模塊是由沖突探測與解脫系統(tǒng)和輔助決策系統(tǒng)組成的。該模塊不但可以實現(xiàn)飛行沖突的預(yù)測，還可以為管制人員提供飛行沖突調(diào)配的決策方案，從而減輕管制人員的壓力，幫助他們做出正確的決定。所以，該系統(tǒng)的應(yīng)用，彌補了人類與機器各自存在的不足，從而有效的避免了因人為失誤或機械故障而造成的飛行事故。從原理角度來看，系統(tǒng)首先通過分析飛行沖突情況來制定可能的解脫方案，然后根據(jù)航空器優(yōu)先級分類方法和沖突類型判定法等多種規(guī)則，進行方案的選擇和排除。在這一推理過程中，為了保證系統(tǒng)推理的有效性，系統(tǒng)需要根據(jù)大量的規(guī)則來進行方案的推理選擇。而這些規(guī)則，則要被統(tǒng)一存入知識庫系統(tǒng)中。這樣，管制人員只要在平時做好知識庫系統(tǒng)的更新和維護，就能夠保證系統(tǒng)推理的有效性，從而根據(jù)系統(tǒng)提供的方案，來進行飛行沖突航班的排序。

3結(jié)論

總而言之，采用新技術(shù)和新理論實現(xiàn)空中交通的管理，才能促進空運行業(yè)的發(fā)展。而人工智能技術(shù)的應(yīng)用，為空中交通管理帶來了極大的方便，同時也使空中交通管理變得相對安全。所以，隨著航空航天事業(yè)的發(fā)展，人工智能技術(shù)將會在空中交通管理中得到更為深入和更加廣泛的應(yīng)用，從而滿足人類航空事業(yè)的需要。因此，本文對人工智能技術(shù)在空中交通管理中的應(yīng)用問題進行的研究，對于促進我國空管事業(yè)的發(fā)展有著重要的意義。

摘要：商務(wù)智能是數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘、OLAP等技術(shù)的集成，作為當(dāng)前重要的研究前沿之一，商務(wù)智能是學(xué)術(shù)界和企業(yè)界關(guān)注的熱點。文章運用統(tǒng)計、比較方法對相關(guān)著作和文章進行了統(tǒng)計研究，并對研究中的重點問題及相關(guān)成果作了分析總結(jié)。

關(guān)鍵詞：商務(wù)智能；知識管理；數(shù)據(jù)倉庫；數(shù)據(jù)挖掘

商務(wù)智能（BusinessIntelligence，簡稱BI）的概念最早是GartnerGroup的HowardDresner于1996年提出來的，我國學(xué)者將之翻譯為“商業(yè)智能”或“商務(wù)智能”，本文選用“商務(wù)智能”作為BusinessIntelligence的中文翻譯。近年來，商務(wù)智能技術(shù)日趨成熟，越來越多的企業(yè)決策者意識到需要商務(wù)智能來保持和提升企業(yè)競爭力。在美國，500強企業(yè)里面已經(jīng)有90%以上的企業(yè)利用企業(yè)管理和商務(wù)智能軟件幫助管理者做出決策。國外己經(jīng)有很多成功實施商務(wù)智能的案例。我國的商務(wù)智能處于導(dǎo)入期，商務(wù)智能應(yīng)用的程度和實際效果都與國外企業(yè)有很大差距。近年來，國內(nèi)外商務(wù)智能供應(yīng)商和高等院校都開展了廣泛的商務(wù)智能的基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究。本文主要基于國家圖書館的多庫目錄檢索系統(tǒng)、清華同方全文數(shù)據(jù)庫檢索系統(tǒng)等，對國內(nèi)商務(wù)智能的研究現(xiàn)狀進行了分析和總結(jié)。

一、文獻統(tǒng)計分析

1．論著統(tǒng)計分析。為了對近年來國內(nèi)商務(wù)智能論著情況有一個比較全面的了解，筆者分別以“商務(wù)智能”和“商業(yè)智能”（他們指的都是BusinessIntelligence，BI）為檢索題，通過對國家圖書館的多庫目錄檢索系統(tǒng)進行題名檢索，得到近年來相關(guān)論著及博碩論文分布情況：國內(nèi)商務(wù)智能專著只有2004年的兩本，譯著在2003年~2005年間有三本。相對于最早1988年出版、截止2005年已經(jīng)出版23本的西文專著（含一本日文專著）要少得多。國外2001年~2004年間出版的商務(wù)智能專著數(shù)量極多，說明經(jīng)過一段時間的發(fā)展，國外商務(wù)智能的基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究都比較成熟。而我國從2002年起僅有少量的博士論文，關(guān)于商務(wù)智能的專著也屈指可數(shù)，我國商務(wù)智能僅處于導(dǎo)入期，對商務(wù)智能的系統(tǒng)研究還有大量工作要做。

2．論文統(tǒng)計分析。