Применение элементов искусственного интеллекта в решении прикладных задач. Вадим Николаевич Шмаль
Читать онлайн книгу.
элемент. Структурный элемент либо создается, либо добавляется в топологическую структуру из логических ограничений в топологической структуре. Методы топологической декомпозиции и структурной декомпозиции и реконфигурации могут использоваться для создания структурных элементов в топологической структуре. Логические элементы топологической структуры помещаются в топологическую структуру путем наложения структурных ограничений на топологическую структуру.
Семантическая неоднородность
Семантическая неоднородность возникает, когда схема базы данных или наборы данных для одного и того же домена разрабатываются независимыми сторонами, что приводит к различиям в значении и интерпретации значений данных. Чтобы различать базы данных и наборы данных с разными целями и структурами авторства, метаданные в разных хранилищах данных иногда помечаются тегами метаданных, описывающими запрос и точку сбора. Это называется семантической неоднородностью.
Например, схемы базы данных могут быть разработаны для разных приложений с разными семантическими структурами, но с согласованностью. С другой стороны, наборы данных и ресурсы могут извлекаться разными способами и представлять разные информационные ресурсы. Аналитика данных – это процесс сведения информации к ее наиболее релевантной сути, оценки актуальности и интерпретации различных объектов данных и информационных точек на основе их связи с другими данными.
Семантическая неоднородность играет ключевую роль во многих случаях, например:
Эффективное управление знаниями, управление рассредоточенными, сложными и постоянно меняющимися активами знаний.
Создание ориентированной на человека инфографики, веб-приложений или аудиовизуального контента в системах управления знаниями.
Независимо разработанные базы данных знаний и мультимедийные среды (например, веб-сайты, веб-приложения) уже используются многими профессионалами. И теперь быстрорастущий рынок Интернета вещей (IoT) все больше внимания уделяет совершенствованию встроенных устройств, таких как интеллектуальные устройства и датчики, которые являются источниками знаний, а также информации. И хотя самоорганизующиеся и самонастраивающиеся системы все чаще встречаются в динамических промышленных системах, более разнообразные подходы новых поколений экспертов по всему миру вдохновляют на создание совершенно новых концепций в управлении знаниями. Это также проявляется в разработке подходов к базам данных для конкретных приложений, которые специфичны для каждой области или проекта.
Учитывая разные уровни накопления знаний в разных областях, мы не ожидаем, что базы данных для конкретных приложений в системах управления знаниями будут использоваться для всех видов данных. Только представьте, если бы в системе управления