2) knowledge framework
知识框架
1.
The focus is especially laid on the knowledge framework of professional talents targeting on the development trend and requirements for the talents in the field of electrical engineering and automation.
特别针对电气工程及其自动化领域的发展趋势以及对人才的需求 ,提出了该专业人才的知识框架体
2.
Through the analysis of the features of bridge object in long range IR image, a new recognition algorithm based on knowledge framework is put forward.
针对远距红外图像中桥梁目标的特征 ,提出了一种基于知识框架的桥梁目标识别算法 。
3.
In addition,the concept of knowledge framework is utilized to guide the process of meaning construction.
本文首先阐述了建构主义写作教学的理论背景和思想观点,认为写作是一个意义建构和语言编码的过程,旨在提高学习者的评判性思维水平、表达能力和学习能力;在此基础上,运用Mohan的"知识框架"概念来指导建构主义的写作过程;最后就知识框架与建构主义写作教学的结合进行了相关思考。
3) frame knowledge
框架知识
1.
From the view of engineering application,this paper introduces the reconstruction model of ES and the expression way for the frame knowledge and mainly discusses the discretization of the 3D model face and reasoning algorithm based on discretization meshwork model.
论文从工程应用的角度出发,给出了专家系统的重构模型和知识库的框架知识表示形式,在此基础上主要讨论了三维实体表面的离散化以及基于离散网络模型的推理算法,最后结合开放图形连接库OpenGL技术开发了一套矿床三维模型仿真系统。
2.
The paper introduces the ES for the reconstruction strategy, and presents the expression of building the repository for the frame knowledge, and provides.
本文介绍了实现该重建策略的专家系统 ,给出了知识库中的框架知识表示形式 ,并为识别对象提供了相应的框架知识表达方式 。
4) knowledge frame
知识框架
1.
The knowledge frame and linkup of the chapter of in-situ hybridization;
原位杂交一章的知识框架和衔接
2.
Establishment and Application Study for Sustainable Buildings Design Knowledge Frame;
生态建筑设计知识框架的建立与应用研究
5) Discovery Framework
发现框架
1.
A P2P Based Web service Deploy and Discovery Framework;
基于P2P的Web服务部署与发现框架
2.
An integrated service discovery framework with semantic support was proposed.
结合语义Web服务领域的服务发现研究,提出了一种语义支持的综合业务发现框架,把Web服务领域的UDDI(universal descrip-tion,discovery,and integration)集中式发现机制和WSIL(Web service inspection language)的分布式发现方法有机地结合起来,提高业务发现的效率和扩展性,并通过对业务能力组件增加语义描述的方法,增强业务发现的准确性,还通过对WSIL中绑定形式的扩展,支持与其他软件组件形式发现机制的灵活结合,形成统一的业务发现框架。
6) framework of knowledge
知识论框架
补充资料：知识发现
知识发现
knowledge discovery
操作能力)越强，自主性程度越高;②系统能够做出的选择越多，能够探索的目标空间越大，自主性程度越高。因此，发现系统的认知自主性程度与完成预定任务所需的教师干预程度成反比。在能否最终构造出完全自主的发现系统的问题上，始终存在激烈的争论;但现有发现系统肯定没有达到完全自主的地步。随着研究工作的深人，研究者已开始将注意力从“构造完全自主的发现系统”转向“提高发现系统的自主性程度并混合使用交互式技术”。就目前情况来看，在这个方向上有下述几方面的工作已引起重视: (1)运用各种技术以提高知识发现的“自主性”的质量。例如LL〔系统就是运用演绎推理技术和交互式技术实现大量数据的知识发现的功能;TANEL系统则是采用基于解释学习技术来发现大容量知识库中的规整性。 (2)发展系统的自主评价能力。在三类研究中，发现系统均可能对同一组输人产生不同的甚至相互冲突的中间或最终结果。认知自主性要求发现系统能够对这些结果作出选择。 (3)加强各种发现技术和研究成果的集成。 以上三个方面是紧密联系的，例如，集成既向评价提出了较高的要求，又为评价提供了基础。 知识发现是人工智能中最富挑战性的课题之一，它的研究不仅与人工智能的众多领域密切相关，而且与科学哲学、认知心理学等学科有广泛的交叉。无论能否最终达到其“理想”目标，这一研究的进展将对整个人工智能及相关学科产生不可忽视的影响。
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参考词条