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World File Search System语义
可持续能源、电网和网络语义网...
在由家用电器、电动汽车和太阳能电池板等各种设备组成的分散式家庭能源系统中，如果向最终用户提供设备粒度的电力消耗和生产数据，他们就能够更深入地了解系统的细节，并进一步实现能源可持续性。然而，该领域的许多数据库都与其他领域隔绝，仅包含与能源有关的信息。这可能会导致每台设备的能源使用信息（例如天气）丢失。同时，这些数据集中的大量数据集已广泛应用于机器学习模型等计算建模技术。虽然此类计算方法仅通过专注于数据集的局部视图来实现很高的准确性和性能，但无法保证模型的可靠性，因为当考虑到信息遗漏时，此类模型很容易受到数据输入波动的影响。本文通过研究家庭能源系统上的语义网方法来解决智能能源系统领域的数据隔离问题。我们提供了一种基于本体的方法来管理系统中设备级分辨率的分散数据。因此，与每台设备相关的数据的范围可以在整个 Web 上以可互操作的方式轻松扩展，并且可以从 Web 获取其他信息（例如天气），前提是数据是按照 W3C 标准组织的。© 2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
SOK：在自动驾驶中的语义AI安全性
摘要 - 自主驾驶（AD）系统依靠AI组件来做出安全和正确的驾驶决策。不幸的是，今天的AI算法通常是对对抗攻击的脆弱性。但是，要使这样的AI组件级漏洞在系统级别上具有语义影响，它需要解决从系统级攻击输入空间到AI组件级别的非平凡语义差距（1），以及（2）从AI组件级别的攻击影响到系统级别的人。在本文中，我们将研究空间定义为语义AI安全性，而不是通用AI安全性。在过去的5年中，越来越多的研究工作将在广告环境中应对此类语义AI安全挑战，这已经开始显示指数级的增长趋势。但是，据我们所知，到目前为止，这个新兴的研究空间还没有全面的系统化。在本文中，我们对这种不断增长的语义AD AI安全研究领域的知识进行了首次系统化。总共收集和分析了53篇论文，并根据对安全领域至关重要的研究方面进行系统分类，例如攻击/国防目标AI组件，攻击/国防目标，攻击向量，攻击媒介，攻击知识，防御可部署性，防御能力，防御可靠性和评估方法。我们总结了基于现有的AD AI安全性工作的定量比较以及与密切相关域的安全性工作水平进行的6个最重大的科学差距。使用这些，我们不仅可以在设计层面，而且在研究目标，方法论和社区层面上提供见解和潜在的未来方向。为了解决最关键的科学方法论级别的差距，我们采取了主动性为开源，统一和可扩展的系统驱动的评估平台（名为PASS），称为语义AD AD AI AI安全研究社区。我们还使用实现的平台原型来展示使用代表性语义AD AI攻击的平台的功能和好处。
发展性阅读障碍的语义强度和神经相关性
诵读困难是一种神经发育障碍，其特征是阅读和/或拼写学习障碍（国际诵读困难协会，里昂等人，2003 年）。许多关于诵读困难的研究集中在语音处理缺陷（Griffiths 和 Snowling，2001 年；Pennington，2006 年；Vellutino 等人，2004 年），即处理单词的基本声音。尽管在这方面取得了很大进展，但对诵读困难的个体差异和其他认知过程（如语义处理）的研究较少。现有的阅读计算模型强调阅读是正字法、语音和语义处理系统动态交互的副产品。例如，并行分布式处理模型（Seidenberg 和 McClelland，1989 年）强调了这些系统的动态产品的重要性。朗读的双路径级联模型（Coltheart 等，2001）描述了三条阅读路径：非词汇阅读路径（通过字素到音素规则系统）、词汇非语义路径（通过正字法/音位输入词典）和词汇语义路径（通过语义系统）。
量子过程演算的效果语义 - DROPS
量子通信协议的发展激发了人们对过程演算和行为等价性的量子扩展的兴趣，但定义与量子系统观测特性相匹配的双相似性是一项出奇困难的任务。明确解决此问题的两个提案 qCCS 和 lqCCS 没有定义算法验证方案：通过比较两个过程在所有输入状态下的行为来证明它们的双相似性。我们引入了一种基于效应的新语义模型，即表示其可观察特性的量子态的概率谓词。我们定义并研究了效应分布和效应标记转换系统 (eLTS) 的属性，分别概括了概率分布和概率标记转换系统 (pLTS)。作为概念证明，我们为最小量子过程代数提供了基于 eLTS 的语义，我们证明它在量子过程的可观察概率行为方面是合理和完整的。据我们所知，我们的提案是第一个符合量子理论特性的可通过算法验证的提案。
与务实语义交流的心理理论推理
摘要 - 在本文中，提出了一个务实的语义沟通框架，该框架提出了两种智能代理之间有效的面向目标的信息共享。特别是，语义被定义为封装从数据中提取的不同特征之间的典型因果关系和依赖关系的因果状态。所提出的框架利用了机器学习（ML）的新兴概念，称为心理理论（Tom）。它采用动态的两级（无线和语义）反馈机制来连续微调发射器的神经网络组件。感谢汤姆（Tom），发射器模仿了接收者创建神经网络操作语义解释的实际心理状态。然后，由于提出的动态两级反馈机制，接收器的估计心理状态被动态更新。在较低级别，传统的通道质量指标用于根据无线通信通道的质量优化通道编码过程，从而确保将语义表示形式有效地映射到有限的星座。此外，还引入了语义反馈水平，提供了有关接收者感知的语义效果的信息，并以最小的开销提供了信息。数值评估证明了该框架与减少量的有效通信的能力，同时保持相同的语义，优于不利用基于TOM的推理的常规系统。
通过语义分析实现自动对象分类
当前用于对象识别和分类的方法主要依赖于单帧图像中的静态信息。但是，对于战斗空中视频（通常是低分辨率视频），几乎无法获得用于对象分类和识别的所有静态索引。为了应对这一挑战，我们提出了一种创新的3D和动态语义场景分析的方法，该方法利用监视视频数据主要是从无人机平台捕获的，以对静态对象进行分类（例如建筑物）和移动对象（例如车辆）自动。在我们提出的自动对象检测和分类框架中，除了3D静态对象的视觉特征（例如建筑物或车辆的形状，线取向，颜色和纹理）以及城市环境的3D静态结构，我们还探索了动态视频功能，其中包括随时间推移的车辆运动图案。所有这些静态和动态特征都将被视为构造时空特征向量，然后将新生成的向量发送到实时和自动建筑物和车辆分类的概率动态影响图（DID）推理模型。此外，我们还提出了有关自动建筑物检测，3D地形建模和可视化的新颖3D算法，以支持准确的对象分类/分类。1。简介
制定人工智能（语义理解）领域的技术战略
1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030
基于人工智能的司法审判语义辅助框架 •
摘要 由于人工智能自动化工具在语音识别、图像分类、文本处理等常规任务上的成功，如何将其应用于司法审判流程以提高效率引起了广泛关注。同时，司法审判是一项复杂的任务，需要对案例、法律和常识进行准确的洞察和细致的分析。基于人工智能的自动化工具提供的结果直接应用于司法审判过程存在争议，因为它们的逻辑性不强、准确率较低。基于此观察，本文探讨了司法审判中强调的逻辑和人工智能的技术特征，并提出了一种基于人工智能的司法审判语义辅助方法，该方法对法官来说是逻辑性的、透明的。
具身语义和语言的大脑特征
根据具身理论（包括具身、嵌入、扩展、演绎、情境和扎根认知方法），语言表征与我们与周围世界的互动有着内在联系，这反映在语言处理和学习过程中的特定大脑特征中。这篇共识论文从具身理论与非模态理论的原始竞争出发，探讨了一系列精心挑选的问题，旨在确定运动和感知过程何时以及如何参与语言过程，而不是是否参与。我们的研究领域非常广泛，从具身语义的神经生理特征（例如事件相关电位和场以及神经振荡）到语义处理和语义启动对具体和抽象词的影响，再到第一和第二语言学习，最后，使用虚拟现实来检查具身语义。我们的共同目标是更好地理解运动和感知过程在语言理解和学习所代表的语言表征中的作用。我们达成共识，基于该领域开展的开创性研究，未来的发展方向是通过承认具体和情境语言和语义过程的多模态性、多维性、灵活性和特质来提高研究结果的外部有效性。
具身语义和语言的大脑特征
根据具身理论（包括具身、嵌入、扩展、演绎、情境和扎根认知方法），语言表征与我们与周围世界的互动有着内在联系，这反映在语言处理和学习过程中的特定大脑特征中。从具身理论与非模态理论的原始竞争开始，这篇共识论文讨论了一系列精心挑选的问题，旨在确定运动和感知过程何时以及如何参与语言过程，而不是是否参与。我们的研究领域非常广泛，从具身语义的神经生理特征（例如事件相关电位和场以及神经振荡）到语义处理和语义启动对具体和抽象词的影响，到第一和第二语言学习，最后，使用虚拟现实来检查具身语义。我们的共同目标是更好地理解运动和感知过程在语言理解和学习所代表的语言表征中的作用。我们达成共识，基于该领域开展的开创性研究，未来的发展方向是通过承认具体和情境语言和语义过程的多模态性、多维性、灵活性和特质来提高研究结果的外部有效性。