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支持C2SIM本体的演练
命令和控制系统 - 仿真系统互操作（C2SIM）国际标准指定重要的建模和仿真（M＆S）标准。它定义了跨命令和控制系统，模拟系统以及机器人和自主系统（RAS）的信息互换的内容[13]。该标准是由模拟互操作性标准组织（SISO）开发的，并于2020年批准。北约建模和仿真组211（MSG-211）开发了一门名为“北约联邦任务网络中的建模和模拟标准”的研究技术课程。本教育笔记论文介绍了“支持C2SIM本体的演练”主题的课程内容[8]。本文介绍了C2SIM核心逻辑数据模型，标准军事扩展（SMX）和土地运营扩展（LOX）本体的结构和内容，包括Protégé的本体特定特征。此概述是为了帮助理解和使用本体用于自己的应用程序。它描述了如何建模本体扩展，如果出现其他要求，例如对于不同的域。它还显示了如何将本体论转换为XML模式并生成C2SIM消息以在系统之间交换信息的过程。
基于本体的电池组SOC估计方法
减少环境污染和打击气候变化从未更具挑战性。锂离子（锂离子）电池越来越多地用于电动汽车和可再生能源应用中[14]。为了满足各种应用中高能量和功率需求的需求，锂离子电池组通常由并行连接的多个单元组成。此配置不仅在使用中提供了耐用且无碳的解决方案，而且还可以通过调整包装电压和满足特定应用要求的能力来优化性能[4]。为了维持整个BATTRY PACK系统的可靠性和安全性，实施了电池管理系统（BMS）。该系统负责监视和控制各种参数，例如电池电压，温度和SOC（电荷最新），并平衡
来自微电子领域的推理挑战本体
Acatech 1 在 2020 年进行的一项研究表明，制造业在系统转型计划的设计方面仍落后于预期。工业 4.0 成熟度中心的一项调查得出了以下结论：接受调查的公司中有 80% 已经进入了工业 4.0 的六个发展阶段中的第二个阶段。该研究表明，标准化的缺乏和技术概念的实施不足。在这种情况下，一个概念就是本体。由于现实世界的本体具有高度的复杂性，推理器在实时应用中经常会失败，从而无法轻松地在本体上工作。推理性能和任务是语义技术和应用大规模突破的重要瓶颈。对于应用和当前开发的本体，例如物联网，推理很少或不存在。在这些情况下，域描述包含公理，主要是作为域的概念化，然后该概念化通过打开数据孤岛并充当通用语义 API 来实现互操作性。从这个意义上说，本体论在不需要使用推理能力的情况下也是有用的。例如，应用程序只是定义语义以在三元组存储中使用它们。然而，它们并没有实现其潜力和完整的目的。
过程本体在控制论中的作用
摘要本文的目的是显示过程本体论在控制论中的作用。诺伯特·维纳（Norbert Wiener）奠定了控制论的哲学基础，诺伯特·维纳（Norbert Wiener）使用了一种充满人机隐喻的语言，这些语言是在信息，反馈和控制方面所描述的。我们将表明，各种科学领域仍然基本上使用了目前的控制论定义，这将使我们从哲学的角度重新制定这种语言：控制论的目标是对过程类比的研究。使用综合性原则，我们将展示控制论者如何轻松地为两个过程的本体论相同。这样的框架可能导致控制论被视为完全扎根的哲学理论。作为一种推论，我们指出，对网络的需求越来越多，因为由于其特定的过程本体论，它提供了一个理论框架，该框架在整个当代科学中都会在本体论上桥接二元论。
扩展了本体化实践的设计空间
摘要 - 我们本文的目的是概述本体化过程的设计空间如何比目前的实践所暗示的更丰富。我们指出，需要设计工程过程以及产品 - 并确定设计的某些组成部分。我们调查了设计一系列彻底新实践的可能性，并使用较为异常的方法Bclearer提供了过去三十年来我们工作的新实践的例子。我们还建议，为本体化设置进化环境有助于人们更好地理解这些新实践的本质，并提供塑造肥沃过程的概念上的脚手架。这种进化观点位置数字化（计算技术的进化出现）是信息转换的长期进化过程中的最新步骤。此将本体解释作为利用数字化提供的新兴机会的战略工具。
基于实践的多元化现实本体设计
本文加入了一场日益壮大的政治设计运动，该运动可以改变世界并超越商业和功能主义的要求。这可以从对抗性设计（DiSalvo，2012 年）、批判性制作（Ratto 等人，2014 年）和参与工作场所以外公共问题的参与式设计（Björgvinsson 等人，2012 年）等方法中看出。本文探讨了这些设计形式的概念基础。它们应该基于创造“更美好世界”的道德承诺，还是对设计作为实践中的开放和排除现实的敏感性？为了探讨这个问题，我关注本体论的概念，它是新政治设计实践的动力，Escobar（2015 年）和 Fry（2017 年）称之为“本体论设计”。作者认为，设计与当代社会和环境危机息息相关，现有的设计模式存在问题；“危机源于我们想象世界是某种样子并据此构建世界的模式”（Escobar，2015 年，第 15 页）。他们的观点是，现代主义设计方法是生态和社会危机的核心，因为它们强化了心灵与身体（Escobar，2013 年，第 35 页）和人类与自然（Escobar，2015 年）之间的分歧。相反，Escobar 认为设计应该是一个集体的社会过程，包括每个人，涉及从平凡到最奢侈的所有形式的人类创造
通过本体统一越野数据集的应用
抽象的机器学习（需要大型培训数据集）被用于启用感知：自动驾驶操作环境的分割和分类。由于条件和复杂结构的多样性，大型培训数据集很难为越野环境创建。因此，研究人员研究了统一现有数据集的方法，以开发更健壮和通用的机器学习算法。在我们的工作中，我们通过利用以前提出的基于本体的数据集统一技术来证明这种方法的优势。我们演示了建议的框架如何融合现有数据集以创建一个大型跨集成数据集，这不仅是基于预先存在的类，而且基于材料或结构层次结构。通过统一四个最突出的越野数据集DeepScene的Freiburg Forrest，Rellis-3D，RUGD和YCOR数据集来显示这一点。此外，我们演示了在这样的统一数据集上训练的机器学习模型比仅在较小数据集上创建的模型更准确，更健壮。最后，我们演示了如何利用基于猫头鹰的框架找到在机器学习模型的标签和培训期间发生的不一致之处。这项工作可在https://github.com/ tamu-edu/orator-atlas
利用深度神经网络进行本体推理
进行逻辑推理的能力是人类智能行为的一个基本方面，因此也是实现人类水平的人工智能的一个重要问题。传统上，知识表示和推理领域的基于逻辑的符号方法已用于为代理配备类似于人类逻辑推理能力的能力。然而，最近，人们越来越有兴趣使用机器学习而不是基于逻辑的符号形式来解决这些任务。在本文中，我们采用最先进的方法来训练深度神经网络，以设计一种新模型，该模型能够学习如何以基本本体推理的形式有效地执行逻辑推理。这是一项重要且非常自然的逻辑推理任务，这就是为什么所提出的方法适用于大量重要的现实问题。我们展示了几个实验的结果，这些结果表明我们的模型能够在非常大、多样化且具有挑战性的基准上学习执行高精度的本体推理。此外，事实证明，所建议的方法较少受到基于逻辑的符号推理的各种障碍的影响，同时从生物学的角度来看，它是令人惊讶的合理。
物理学本体学中的数学事实
如果物理主义是正确的，那么一切都是物理。换句话说，一切都超过或必须由物理上的一切。在连贯的物理学本体论中，与逻辑和数学相关的抽象和心理实体没有余地。因此，如果存在逻辑/数学事实，则必须从物理现实来理解它们。世界的身体事实必须需要它们。因此，在物理学本体论中，必须回答以下两个问题：1）逻辑/数学事实是什么？换句话说：世界的身体事实必须需要什么？2）这种必需品是如何产生的？物理主义数学哲学的目的（[1]中概述的第一个）是澄清这些问题，并解释如何在纯粹的物理本体论中构成逻辑和数学。在本文中，我将阐明基本