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73882必赢网页版薛小龙教授和博士研究生谭宪宇在FMS管理科学高质量期刊列表A类期刊《IEEE Transactions on Engineering Management》发表研究成果

发布时间:2024-08-28 浏览次数:


近日,73882必赢网页版薛小龙教授以第一作者身份在FMS管理科学高质量期刊列表A类期刊《IEEE Transactions on Engineering Management》发表文章“Measuring the Global Digital Technology Innovation Network in the Construction Industry”。文章第二作者为73882必赢网页版2021博士研究生谭宪宇,合作者73882必赢网页版薛维锐博士。文章受到国家社科基金重大项目(18ZDA043)、广东省哲学社会科学项目(GD22CGL42)、广东省教育厅创新团队项目(2022WCXTD020)和73882必赢网页版研究生基础创新项目的资助。主要研究内容如下:

数字技术的快速发展,如人工智能、物联网、大数据分析等,为建筑业提供了新的工具,推动了数字技术在建筑业的创新应用。文章重点探讨了建筑业数字技术创新网络的构建,旨在把握全球建筑行业数字技术创新的发展态势。文章提出了一种结合大数据文本分析和社会网络分析研究方法,即通过大数据文本分析识别数字技术专利,构建数字技术创新网络,利用专利数据探索建筑行业数字技术创新的发展。文章探讨了数字技术创新网络的特征,确定了数字技术创新网络社区,并识别了数字技术创新的关键核心技术。文章为衡量建筑业数字技术创新发展提供了一个新的视角,并为建筑业数字技术创新的未来发展提供了指导。

理论贡献:

第一,利用专利数据作为衡量技术发展的重要指标,拓宽了技术创新研究的视野。专利数据具有更广泛的地理覆盖范围和更长的时间跨度,使得研究者能够更深入地理解不同时间和空间下的技术发展分布。这种数据的丰富性和详细性,使得对技术创新的分析更加全面和深入。

第二,数字技术在建筑行业的创新研究,促进了电学、物理学以及机械工程学等多个领域的交叉融合。通过整合数字经济行业和建筑行业的资源,研究者能够更系统地分析技术创新网络的形成与演化,揭示其中的内在规律和机制。这种跨领域的研究主题,不仅丰富了理论研究的内涵,也为实践应用提供了更加科学的指导。

第三,文章提出了一种结合大数据文本分析和社会网络分析的新方法,用于测量全球建筑行业数字技术创新网络。这种方法不仅有效地识别了数字技术创新的主题和关键技术,还通过关联分析揭示了技术创新网络中的关键指标及其相互关系。这种创新的分析方法,为技术创新网络的研究提供了新的思路和工具,丰富了该领域的理论框架。

实践启示:

数字技术在电力与固定建筑领域的融合与创新将在未来拥有广阔的发展前景。通过将数字技术与电力系统相结合,可以对建筑物的能源使用情况进行实时监控和数据分析,优化能源使用和管理。此外,可再生能源和分布式能源的利用是建筑业发展方向。数字化和智能化技术、绿色和可持续建筑材料的使用、满足城市规划和公共空间需求的建筑发展、提高居住质量和居住舒适度的建筑等创新将成为未来建筑业发展的重要趋势。同时,随着智能家居和智慧城市的发展,未来保护用管道或导管将与住宅、楼宇等建筑相结合,成为智能家居和智慧城市的重要组成部分。建筑业未来应优先考虑与电力电子元件制造、光伏设备和元件的技术整合。建筑业数字技术创新网络可以通过增加边的数量、优化节点连接结构、加强社区内连接、调整连接优先级、替换优化算法等方式优化建筑业全球数字技术创新网络,提高网络的连通性和稳定性。

期刊简介:

《IEEE Transactions on Engineering Management》期刊为SCI/SSCI检索期刊,是JCR1区期刊,FMS管理科学高质量期刊列表A类期刊,期刊2023年影响因子4.6。

文章链接:https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10529612


本文为73882必赢网页版“数字经济与智慧管理交叉创新平台”阶段性成果产出。近年来,团队依托“国家工信安全中心-73882必赢网页版数字经济创新发展研究院”,围绕数字经济复杂系统管理理论、数字经济系统运行智能管理关键技术及平台开发等、数字经济创新发展评估与监测等研究方向,在智能建造、重大基础设施管理、城市可持续管理、数字化与企业创新、数字财务、智慧物流、智慧文旅、大数据分析与评价等领域有多年研究和实践工作经验,取得了一系列研究和实践成果,承担纵向项目30余项、横向项目90余项,发表高质量文章170多篇,出版专著10余本。近期,“国家工信安全中心-73882必赢网页版数字经济创新发展研究院”获批广东省普通高校人文社科重点研究基地(2024WZJD011)以及“数据资产价值管理创新团队”获批广东省普通高校创新团队项目(2024WCXTD021)。


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