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结合机器学习和本体论：系统文献评论
动机探索了结合归纳和演绎推理的过程，我们对研究机器学习和本体论的整合的文章进行了系统的文献综述。目的是确定纳入归纳推理（通过机器学习执行）和演绎推理（由本体学执行）的多种技术。我们的评论包括对128项研究的分析，使我们能够确定机器学习和本体学之间的三个主要杂交类别：学习增强的本体论，语义数据挖掘以及学习和推理系统。我们对所有这些类别进行了全面的检查，强调了研究中使用的各种机器学习算法。此外，我们将我们的分类与混合AI和神经符号方法领域的最新作品进行了比较。
圣礼引擎：查尔斯·巴贝奇的分析引擎中的计算机三位一体本体论
摘要：查尔斯·巴贝奇的分析机可以作为第一台数字计算机的化石形象被人们记住。它与所有先前的模拟计算机的本质区别在于“机械符号”的转录、助记符“存储”与控制论“工厂”的分离以及其组成部分的无限小型化。有限空间取代加速的时间奇点造成了数字的根本性断裂，其中机械力的单一计算与空间的普遍整体相对立。巴贝奇对基督教教义的批评是为了维护力学和计算的数学一致性，这将导致基督教三位一体崩溃为数字神学。阿里乌斯派的圣子与圣父的从属差异将无限地转录为技术矛盾，这将威胁到任何机器的形而上学基础。无论是在数字神学还是后数字神学看来，这种断裂只能通过对数字进行辩证分析来修复，将其转化为超数字语法，而超数字语法是由基督之道在三位一体的计算机本体论中创造的。因此，数字计算机可以摆脱神学怀疑，成为圣礼的化身加速计算器，或数字时代的“圣礼引擎”。
儿童偏瘫的口服ATP治疗
开发有效的安全产品（FGHDHFGH，2022）。的情境意识定义为理解和解释环境条件和事件的认知过程，在决策中至关重要，特别是在确保准确，最佳选择以及避免事件和不幸事件和事故的背景下，这些事件和事件可归因于人类个人所犯下的误解，错误和错误。Endley将情境意识定义为感知和理解环境因素并很快预测其状态（Avdeenko and Makarova，2018年）。在网络安全环境中，情境意识对于网络安全很重要，需要人类分析师参与数据融合和决策过程（Alosaimi和Almutairi，2023年）。在这种情况下，“网络情境意识”一词是指该组织全面了解其网络安全格局的能力，包括其当前的安全姿势，潜在的漏洞和主动威胁。通过提高情境意识，组织可以更好地预测和减轻网络风险，从而保护其数字资产并保持业务连续性（Munir等，2021； Friedberg等，2015）。
D7.5 - 根据欧洲建模社区标准发布的电池界面本体论
电池研究和创新面临持续的挑战：缺乏一致的术语和标准化框架来描述电池数据，材料，单元和接口。为了促进跨学科和行业的合作，清晰而普遍的语言对于有效的沟通和数据互操作性至关重要。battinfo（电池界面本体论）通过建立一个常见的词汇和结构来表征电池接口，从而调查了这一挑战。它旨在弥合各种研究社区之间的差距，并促进电池和材料科学领域的无缝数据互操作性。与基本的多效材料本体论（EMMO）一致，Battinfo寻求与其他材料本体论的兼容性和连贯性，从而促进了统一的材料科学本体论发展方法。battinfo可作为github上的开源软件资源提供：https：//github.com/big-map/battinfo。也可以使用Emmontopy 1软件包从Python访问，以与EMMO和相关域本体作用。本报告讨论了根据EMMO标准发布Battinfo的过程，强调了清晰，基础语言在启用电池研究和开发中的协作，创新和知识交流方面的重要性。
迈向为社会辅助机器人产生行为的本体论，帮助幼儿
社会辅助机器人（SARS）有可能通过为儿童的社会发展提供安全，非判断力和情感支持的环境来实现教育经验。SARS的成功依赖于不同方式的协同作用，例如语音，观点和凝视，以最大程度地提高互动体验。这件事提出了一种产生延伸上部本体论的SAR行为的方法。本体论可以通过定义关键辅助意图，转弯和输入属性来实现自适应行为的挠性和可扩展性。我们将生成的行为与手工编码的行为进行了比较，这些行为通过与幼儿的实验进行了验证。结果表明，自动化方法涵盖了大多数手动发展的行为，同时允许对特定情况进行大量适应。技术框架具有在其他辅助领域中更广泛的互相性的潜力，并促进了上下文依赖和社会适当的机器人行为的结构。
文本到owl：使用生成ai
摘要。本文提出了一种建立本体论的方法，以改善结核病的治疗建议（TB），特别是使用GPT-3等生成语言模型，尤其是在Burkina Faso中抗多药的结核病（MDR-TB）病例。目的是根据患者的概况和耐药性来促进治疗的个性化。探索了两种方法：一种基于Davinci GPT-3模型的自动化方法，该方法使用文本提取和自然语言处理（NLP）技术从自然语言句子中产生猫头鹰公理，并采用半自动化方法。自动化方法通过数据集进行了微调，该数据集由有关结核管理的技术指南组成。自动化方法创建了一个本体，由158个类，55个对象属性和57个数据支持组成，从效率和准确性方面优于半自动化方法。使用Protégé验证了所产生的公理，并将其集成到形式的知识库中。这项研究表明，诸如GPT-3之类的语言模型的使用可以有效地自动化本体论的生成，减少人类干预。这种方法特别适合管理复杂的MDR-TB病例的管理，并为治疗建议的标准化铺平了道路，同时还可以适应本地特异性。
使用Ontogpt –J.-P。重新创建和评估食物切割本体。 t - 贝贝格
[1] J.-P。 t t t t t teoberg，M。Koumpel，V。Hassouna，M。Beetz和P. Cimiano，“ [正在审查]对日常任务中灵活的机器人操纵的知识工程方法学”，扩展语义网络会议2024（ESWC24），克里特，希腊，希腊，2024年。[2] https://food-ninja.github.io/foodcutting/ [3] https://github.com/github.com/monarch-initiative/ontogpt/ [4] J. H. Caufield et al。 10.48550/arxiv.2304.02711。
智能再制造中的人类 - 机器人协作拆卸计划的基于本体和规则的方法
拆卸是重新制造过程（EOL）产品的再制造过程中的决定性步骤。作为一种新兴的半自动拆卸范式，人类 - 机器人协作拆卸（HRCD）提供了多种灾难性方法，可提高灵活性和效率。但是，HRCD增加了计划的复杂性和确定最佳拆卸序列和方案。当前，启发式方法的优化过程很难解释，并且不能保证结果在全球范围内。因此，本文引入了HRCD的一般本体模型以及基于规则的推理方法，以自动生成最佳的拆卸序列和方案。首先，HRCD本体学模型以标准化方法为EOL产品建立了与拆卸相关的信息。然后，提出了定制的与拆卸相关的规则，以调节EOL产品的每个拆卸任务的优先限制和可选的拆卸方法。最佳拆卸序列和方案是通过将支持规则与本体模型相结合的。最后，将变速箱的人类 - 机器人协作拆卸计划作为案例研究提出，以验证所提出的方法的可行性。我们的方法与其他启发式算法相比，我们的方法生成了最佳的拆卸方案，从而达到了308个单位的最短过程和最少数量的拆卸方向变化3次。另外，推理过程可以轻松跟踪和修改。所提出的方法既通用又易于再现，从而将其扩展以支持整个再制造过程。
Microsoft Word - IFAC_IMS_基于Ontology的系统支持工业系统设计..._2022-01-19_final.docx
摘要：飞机工业系统的开发是一个复杂的过程，由于不同数字工具之间的各种接口，面临着多学科工程中数字不连续性的挑战，从而导致额外的开发时间和成本。本文提出了一种基于本体的系统，旨在通过制造模型方法原理实现功能集成和设计过程自动化。在实际案例研究中启用并演示了具有离散事件仿真和 3D 仿真的工具无关建模、仿真和验证平台。收集领域知识的本体层可以集成所提出的系统，加速设计过程并提高设计质量。关键词：本体，基于本体的系统，飞机装配，基于模型的系统工程，需求管理，制造模型
研究文章在阿尔茨海默氏病中通过遗传风险进行的患者分层仅在存在表型异质性的情况下有效
随着数字医疗保健的发展，电子健康记录（EHR）的安全性变得越来越重要。本研究介绍了GPT-to-to-Caabac框架，集成了生成预验证的变压器（GPT），医学法律本体和基于上下文感知的基于属性的访问控制（CAABAC），以增强EHR访问安全性。与传统模型不同，GPT-Onto-Caabac动态解释政策并适应不断变化的医疗保健和法律环境，提供自定义的访问控制解决方案。通过经验评估，该框架被证明可以通过将访问决策与复杂的监管和情境要求相结合，从而有效地提高EHR安全性。调查结果表明，其在访问控制必须符合严格合规性和适应性标准的部门中更广泛的适用性。