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对自己进行建模：自由能原理揭示了我们对代表的隐性概念
抽象的预测处理理论在心理哲学中越来越流行；这种过程理论通常从自由能原理（FEP）获得支持 - 自适应自组织系统的规范原理。然而，关于FEP的哲学解释，例如代表性与非代表性的哲学解释存在当前的辩论。在这里，我们认为这些不同的解释取决于关于限定（或不符合资格）代表性的隐式假设。我们在工具上部署自由能原理（FEP），以区分四个主要的代表概念，分别侧重于组织，结构，内容相关和功能方面。讨论了这些不同方面在产生自由能原理的代表性或非代表性解释方面重要的各种方式。我们还讨论了如何将自由能原理视为一种统一的观点，即传统上属于不同本体论的术语 - 例如，模型和期望的概念与自动载体和同步的概念可以得到协调。但是，本文并没有试图解决代表主义者与非代表性的辩论，并揭示了一些简单的代表权，而是展示了如何使用自由能原则来揭示有关参与辩论的人的事物；也就是说，我们对哪种表示形式的隐藏假设 - 在这个持续的哲学辩论中有时是对立的起点的假设。“严厉地握住它！看到它退回！（是谁？是你吗？）”沃尔特·惠特曼（Walt Whitman）的“手机镜”（1860）简介在计算和系统神经科学上围绕大脑是一种预测机器，它使用内部（生成的）模型来连续生成感知，动作和学习的服务。一种围绕这个想法并迅速获得突出的理论 - 尤其是在心理和认知科学哲学领域 - 预测性处理（PP）（Clark，2013; Hohwy，2013，2020）。自由能原理（FEP）是一项规范性建议，扩展了PP，为其提供了适应性自组织的基本原理（Hohwy，2020）。FEP和相关的预测处理在神经科学之外迅速获得了突出，尤其是在心理哲学领域（Clark，2013; Hohwy，2013，2020）。尽管这一事实，FEP的一些基本含义
乌克兰武装部队陆军编队和部队指挥官的本体决策支持系统组成和结构确定
摘要 本文的主题是自动化军事控制系统中的本体决策支持系统。这项工作的主要目的是使用本体论方法确定乌克兰武装部队陆军编队和部队指挥官的决策支持系统的组成和结构。目标是开发：基于本体知识库的决策支持系统；为其提供软件、数学和信息支持的原型；根据美国武装部队标准 (MDMP) 为乌克兰武装部队陆军营及以上部队在军事决策过程的每个阶段 (步骤) 提供功能活动算法。乌克兰武装部队陆军编队和部队指挥官决策支持系统的基本特征是本体知识库的核心组成部分。描述了使用本体来表示结构化组成决策和描述此过程的相关组件域的可能用途。主题领域本体根据北约成员国的标准建立，以信息交换指导文件中形式化的知识、数据库结构和决策支持系统各个模块的模型、方法和算法的软件实现为基础，描述和解释 MDMP 的决策过程。开发了原型软件和数学与信息管理，可用作乌克兰武装部队陆军未来自动化子系统管理的原型。它用于模拟乌克兰武装部队陆军建筑物和部队指挥官的形成和本体决策支持系统。根据美国武装部队 (MDMP) 标准，提出了营及以上官员的工作算法。MDMP 每个阶段（步骤）的自动化可以减少决策时间。该算法可用于在模拟中心实施培训高等军事教育机构军官和学员的教育过程，随后用于战争和军队训练中心的决策。关键词 1 决策支持系统、本体论、知识库、软件数学和信息支持、决策、武装力量、陆军、决策过程、学科领域、军事决策过程、决策支持、军事决策、智能系统、本体决策支持系统、北约成员国、制定过程、作战任务、作战行动、北约标准、信息支持、多智能体系统、乌克兰武装力量、自动控制系统、智能决策支持系统、信息交换、博弈方法
一级传感器融合和知识本体论... - DTIC
摘要。本立场文件介绍了一级传感器融合本体的概念和应用。它涵盖平台、传感器、有形实体以及概念等无形实体。实体之间的关系是本体的一部分。包括动词和名词。不确定性推理等概念也是传感器融合本体的一部分。应用涉及知识发现和潜在安全威胁的模式识别。1 简介 传感器数据融合分为四个级别，情况复杂性不断增加。一级传感器数据融合涉及对象细化，被定义为与检测、跟踪、分类和识别平台（如船舶和飞机）相关的数据的融合，而不考虑平台的意图。（例如，参见 [1]）。第二级侧重于情况细化，其中平台之间的关系变得重要。第三级涉及威胁细化，并解决敌对平台的意图。第四级解决过程细化，其中指挥官试图预测敌对行动。知识发现以及传感器数据与来自各种其他观察的信息的融合可以帮助军事和执法工作检测平台的异常行为，从而有助于海港和机场的安全和威胁检测。第一级传感器融合的综合本体包括本体的几个子级和第一级融合的几个不同维度：平台和传感器、特征、有形和无形、名词和动词、变量之间的关系、数据组合等概念。例如，船舶的速度和它的位置在近似值上是独立的数据。只知道船舶的速度可能不会触发警报。同样，它的位置本身可能并不重要。但是，知识发现过程可能会发现位于某个区域的特定船舶的速度异常可能意味着非法活动。传感器本体上的数据源包括数据字典，其中包含与多种传感器类型相关的术语，例如声学、磁学、视觉、图像、光电等，以及描述传感器如何单独和协同工作的其他来源，例如传感器融合的情况。本文定义了概念并指定了对象和概念实体之间的关系。军事和执法机构需要单一、集成、逻辑和国家级的传感器本体，以支持为联合使用和国土安全而设计的专家系统中的知识库。它代表了融合、传感器网络和情报的未来。现有的本体，如数据库，是碎片化的、不完整的，格式也不同。这项工作是 SSC-SD 项目的一部分，旨在测试和评估构建单一集成图 (BSIP) [2]。
选修课 - 人工智能
先进的深度学习ML Christlein博士2+2 5.0 X Eng高级设计和编程SA教授Dirk Riehle博士4 5.0 X GER高级机械化推理，Coq Sa Pd Dr.Habil。Tadeusz Litak 4 7.5 X Ger/Eng高级编程技术SAHaraldKöstler博士4 7.5 X Eng Advance Advanced Ml教授ML教授Vasileios Belagiannis博士2+2？x ENG Algebra of Programming Sym Prof. Dr. L. Schröder, Prof. Dr. Stefan Milius 4 7.5 x GER/ENG Algebraic and Logical Aspects of Automata Theory Sym Prof. Dr. Stefan Milius, Dr. Henning Urbat 4 7.5 x GER/ENG Approximate Computing SA Prof. Dr. Keszöcze, Prof. Dr. Teich 2+2 5.0 x GER/ENG Artificial Intelligence I Sym Prof. Dr. Kohlhase 4+2 7.5 x ENG Artificial Intelligence II ML Prof. Dr. Kohlhase 4+2 7.5 x ENG Biomedical Signal Analysis ML Dr. Felix Kluge, Prof. Eskofier 2+2 5.0 x ENG Cognitive Neuroscience for AI Developers SA Dr. Patrick Krauss 2+2 5.0 x ENG Computational Photography and Capture SA Prof. Dr. Tim Weyrich 2+2 5.0 x GER/ENG Computational Visual Perception SA Prof. Dr. Andreas Kist, Marc Stamminger, Prof. Egger 4+2 7.5 x ENG Computer Vision ML Ph Ronak Kosti, Dr. Vincent Christlein 2+2 5.0 x GER Deep Learning ML Prof. Dr. Andreas Maier 2+2 5.0 x ENG Description Logic and Formal Ontologies Sym Prof. Dr. Schröder 4 7.5 x GER/ENG Formal Verification Sym PD Dr. Tadeusz Litak, Paul Wild 4 7.5 x GER/ENG Human Computer Interaction SA Prof. Dr. Eskofier 3+1 5.0 x ENG Informationsvisualisierung SA Dr. Roberto Grosso 2+2 5.0 x GER Knowledge Representation fir Mathematical Theories Sym Prof. Dr. Kohlhase/PD Dr. Rabe 2 2.5 x ENG Kommunikation und parallele Prozesse Sym Prof. Dr. Lutz Schröder 4 7.5 ?？？基于逻辑的自然语言语义Sym教授Kohlhase博士，PD Florian Rabe博士2 2.5 x GER/ENG机器学习时间序列豪华ML教授Eskofier教授，Oliver Amft教授，Ch。mutschler 2+2+2 7.5 x Eng机器学习时间序列ML Eskofier教授，Oliver Amft教授，Ch。mutschler 2+2 5.0 X ENG的高级数据工程方法SA教授Dirk Riehle博士2 5.0 X Eng Modallogik Sym Daniel Hausmann博士4 7.5？GER Multimedia Security ML Dr. Riess 2+2 5.0 x ENG Music Processing Analysis ML Prof. Dr. Meinard Müller 2+2 5.0 x ENG Nonclassical Logics in Computer Science Sym Prof. Dr. L. Schröder, PD Dr. Tadeusz Litak 4 7.5 x GER/ENG Pattern Analysis ML Dr. Christian Riess 3+1 5.0 x GER Pattern Recognition ML Prof. Dr. Andreas Maier 3+1+2 5.0 X ENG编程语言实用语义Sym PD Tadeusz Litak博士4 7.5 x GER/ENG
人工智能与法律三十年：第一十年
当 Ashley 继续与 Vincent Aleven 一起开发 CATO 系统（Aleven and Ashley 1994 ）时，Rissland 与 David Skalak 一起开发了 CABARET。CABARET 的一个关键特征是它是一个混合系统，其中案例推理是在规则框架内展开的。法律案例推理在整个十年中一直被追求，也是 Hage 等人的研究主题。（1993），由 Bart Verheij 和 Prakken and Sartor（1998）评论，由 Trevor Bench-Capon 评论。Hage 等人对导致法律案件困难的原因进行了描述，这是 Gardner（1987）引入的一个概念。Prakken 和 Sartor 提供了一种将先例案例表示为规则集的方法，为随后大量利用先例进行推理的研究奠定了基础 1 。对道义概念进行建模是 Jones 和 Sergot ( 1992 ) 的研究主题，Guido Governatori 对此进行了评论。特别是，他们确定了道义建模的必要性，即需要考虑和推理违反的可能性。Sartor ( 1992 ) 也分析了道义概念，Guido Governatori 也对此进行了评论，重点是规范冲突。该期刊第一期讨论的第三个主题是法律知识的表示（Bench-Capon 和 Coenen 1992），Michał Arasz- kiewicz 和 Enrico Francesconi 对此进行了评论。本文特别关注的是必须维护此类知识以应对立法变化，并认为可以通过维护来源和所表示知识之间的对应关系来实现这一点。随着人们对本体论 2 的兴趣的增长，法律知识表示在第二个十年变得更加突出。在第一个十年中另一个重要的主题是使用对话来模拟法律程序和法律论证。Gordon（1993），由 Guido Governatori 评论，在推广对话在人工智能和法律中的使用方面发挥了重要作用，他使用该技术来模拟特定的法律程序。对话也是 Hage 等人（1993 年）和 Prakken 和 Sartor（1998 年）的核心。对话通常是出于对论证建模的需求。论证在 Skalak 和 Rissland（1992 年）中占有重要地位，也是 Loui 和 Norman（1995 年）的主题，Bart Verheij 对此进行了讨论，展示了如何通过扩展论证来揭示隐藏的步骤。在整个十年中，人们也对亚符号技术产生了兴趣，尤其是神经网络。（1999 年）。在第二个十年，建模论证逐渐被论证方案 3 的使用所主导，而对话的明确表示的重要性则下降了。Stranieri 等人代表了这种兴趣。Matthias Grabmair 评论道。本文代表了一项持续进行的机构或工作的顶峰，并且因其认识到需要解释建议以及使用论证来做到这一点而引人注目。正如 Villata 等人所讨论的（2022），在本期的其他地方，亚符号技术现在已在人工智能和法律领域广泛使用，对解释的需求仍然是一个紧迫的问题。
本体学习的观点 - CiteSeerX
让机器具备常识和特定领域的知识，使它们能够像人类一样理解某些问题领域，这一直是人工智能研究的主要目标，现在仍然是。在这种情况下，一个关键问题是，将所有相关知识编码成机器可以利用的自动推理、不一致性检测等方式的成本实际上有多高。虽然最近有一些研究开发了可以估算知识工程项目成本的方法 [12]，但可以合理地假设并非所有相关知识都可以手动编码。通过分析人类行为及其产生的数据来提取和发现知识的技术可以在这方面做出重要贡献。本体学习领域是 Alexander Mädche 和 Steffen Staab 于 2001 年创造的一个术语 [7]，它涉及从数据中得出相关本体知识的方法的开发。到目前为止，该领域已经进行了十多年的深入研究。该领域早期的研究集中于将浅层方法应用于术语和概念提取以及层次和非层次关系提取 [7]。后来，在我的博士论文《从文本中进行本体学习和填充：算法、评估和应用》中，我将本体学习定义为从数据中获取领域模型，并尝试通过引入所谓的本体学习层来系统地概述本体学习任务，这从那时起就受到了广泛关注。近年来，一些研究人员试图提高从文本数据中学习到的本体的表达能力，特别是尝试提取更深层次的公理知识（例如参见 [13]、[14] 和 [4]）。本卷中也可以找到一些类似的贡献，例如旨在通过应用归纳技术学习 OWL 公理（参见本卷中的 Lehmann 等人 [5] 和 Lisi [6]）。本体学习的问题比预期的要困难得多。在我看来，主要原因是本体总是反映概念化世界或给定领域的方式，而从一组数据中学习的本体学习算法的结果本质上反映了所讨论数据集的特性。因此，将本体算法的结果转化为实际上反映领域概念化的本体可能比从头开始构建本体的成本更高。本体学习的问题比预期的要困难得多。在我看来，主要原因是本体总是反映概念化世界或给定领域的方式，而从一组数据中学习的本体学习算法的结果本质上反映了所讨论数据集的特性。因此，将本体算法的结果转化为实际上反映领域概念化的本体可能比从头开始构建本体的成本更高。而本体学习算法从一组数据中学习的结果本质上反映了数据集的特性。因此，将本体的结果转化为
概念框架“知识节点”中的名词
Martina ASENBRENER KATIC*、Sanja CANDRLIC、Mile PAVLIC 摘要：“知识节点”方法是概念框架“知识节点 (NOK)”的元素之一。它能够以图形和形式化（文本）形式表示知识，并可以将自然语言句子的形式化记录存储在关系数据库中。为了能够将所有单词从自然语言句子正确转换为形式化记录，有必要设计一种语言的元模型，即分析每种特定自然语言的所有词类，并定义将自然语言句子转换为形式化记录的规则。本文分析了克罗地亚语和英语中的名词。它介绍了将名词和名词短语结构转换为形式化记录的规则，并提供了两种语言的示例。使用一小组句子（用作输入知识）和问题对系统进行了初步测试。测试结果展示并讨论。关键词：知识表示；知识节点；NOK；名词 1 引言及相关工作 知识表示的发展始于 20 世纪 70 年代的人工智能领域。它在人工智能的发展中发挥了重要作用，并且一直是人工智能最强大的领域之一 [1]。知识表示寻找对信息和知识进行形式化描述的方法，这意味着用一种具有明确语法和语义的无歧义语言或符号来表示。知识可以以不同的方式存储 [2]，例如通过使用语义网络 [3]、框架 [4]、本体 [5]、模糊 Petri 网 [6]、神经网络 [7] 或其他图形方法进行知识表示 [8]。知识表示方法之一是知识节点 (NOK) [9, 10]。概念框架“知识节点 (NOK)”是一组方法、规则、相应的分析工具和自然语言句子中包含的语义表示。概念框架 NOK 包括 NOK 方法、图形表示的形式化（知识图表节点，DNOK）、以文本形式显示知识的形式化（知识形式化节点，FNOK）和以文本形式表示问题的形式化（知识形式化节点，QFNOK）[11]。初步研究 [12-14] 表明，可以使用概念框架 NOK 对自然语言中的句子进行建模。进一步的研究表明，只要规则定义明确，NOK 可适用于不同语言，而无需调整问答系统 (QA) 的算法 [15]。有必要分析自然语言的所有词类，以设计一种语言的元模型并定义将句子转换为 FNOK 记录的规则。在之前的工作中，已经在 NOK 方法中对形容词 [16] 和动词 [17] 进行了分析。本文重点关注克罗地亚语和英语中的名词。本文定义了名词转换为 FNOK 记录中的节点的规则和解决方案。规则根据名词与动词（服务于主语或宾语的名词）、谓语名词、同位语和名词格之间的关系来分析名词。此外，冠词（a、an、the）
本体学习观点 - CiteSeerX
为机器配备常识和特定领域的知识，使其能够像人类一样理解某些问题领域，这一直是人工智能研究的主要目标，现在仍然是。在这种情况下，一个关键问题是，将所有相关知识编码成机器可以利用的自动推理、不一致性检测等方式的成本实际上有多高。虽然最近有一些关于开发方法的研究，使我们能够估算知识工程项目的成本 [12]，但可以合理地假设并非所有相关知识都可以手动编码。通过分析人类行为及其产生的数据来提取和发现知识的技术可以在这方面做出重要贡献。本体学习领域是 Alexander Mädche 和 Steffen Staab 于 2001 年创造的一个术语 [7]，它涉及从数据中得出相关本体知识的方法的开发。到目前为止，该领域已经进行了十多年的深入研究。该领域的早期研究侧重于将浅层方法应用于术语和概念提取以及层次和非层次关系提取 [7]。后来，在我的博士论文《从文本中进行本体学习和填充：算法、评估和应用》中，我将本体学习定义为从数据中获取领域模型，并试图通过介绍所谓的本体学习层蛋糕来系统地概述本体学习任务，此后该任务受到了广泛关注。近年来，一些研究人员试图提高从文本数据中学习到的本体的表达能力，特别是通过尝试提取更深层次的公理知识（例如参见 [13]、[14] 和 [4]）。本卷中也可以找到一些类似的贡献，例如旨在通过应用归纳技术学习 OWL 公理（参见Lehmann 等人本卷中的 [5] 和 Lisi [6]）。本体学习问题比预期的要困难得多。在我看来，主要原因是本体总是反映概念化世界或给定领域的方式，而从一组数据中学习的本体学习算法的结果本质上反映了所讨论数据集的特性。本体学习的问题比预想的要困难得多。因此，将本体算法的结果转化为实际反映领域概念化的本体，可能比从头开始构建本体的成本更高。在我看来，主要原因是本体总是反映概念化世界或给定领域的方式，而从一组数据中学习的本体学习算法的结果本质上反映了所讨论数据集的特性。因此，将本体的结果
“使用机器学习的智能简历分析仪”
收集各种简历部分：收集代表不同行业，职位和经验水平的大量简历。考虑来源，例如在线存储库，与招聘机构的合作伙伴关系以及用户上传。确保隐私和道德注意事项：实施强大的匿名技术，并获得根据数据保护规则使用数据的必要同意。文本数据预处理：清洁和归一化文本，纠正矛盾之处以及使用诸如领导者或诱饵等技术来减少单词root形式。自然语言处理（NLP）管道句子分段和标记：将简历文本分为句子和词语，以进行进一步分析的语音部分：确定单词的语法作用（名词，动词，形容词）。命名实体识别（NER）：提取关键实体，例如技能，公司，机构和证书。依赖分析：分析句子结构和单词之间的关系以识别关键短语和概念。技能的分离和表示，建立了全面的技能分类法：创建技能，小技能和相关术语的等级结构，这些结构跨越了不同的领域和行业。区分技术，软和特定领域的技能。将提取的技能构成类别，以更好地与工作描述保持一致。根据上下文相关性和频率突出显示核心竞争力。使用外部数据库：使用现有的技能本体或分类法（例如：LinkedIn技能，O*NET）来丰富系统和理解。使用有监督的机器学习：训练模型，以便在可能的情况下使用条件随机字段（CRF）或深度学习模型等技术从文本中准确提取技能。分析和匹配工作描述数据收集和清洁：收集代表不同角色和活动的大量职位描述。语义功能提取：使用NLP技术提取关键的工作需求，技能，经验水平和相关关键字。基于嵌入的匹配：将简历和作业描述表示为公共语义空间中的数字向量，从而实现有效的相似性计算。模型开发和评估算法选择：选择适当的机器学习算法，例如技能发现，求职和反馈生成等任务。训练和评估模型：将数据分为培训和测试集，以精度，召回，F1分数，精度和AUC-ROC等指标准确评估模型性能。迭代精致：根据评估结果和用户反馈不断改进模型。系统设计和用户界面直观用户界面设计：开发一个用户友好的界面，该界面通过恢复上传，反馈分析和研究来指导用户。有效地可视化结果：目前的分析以明确而有益的方式结果，例如技能图表，游戏结果和个性化建议。优先考虑用户隐私和控制：实施措施来保护用户数据并管理分析结果。
AI和VR融合：在新兴的元评估罗伯特·戈德温·琼斯（Robert Godwin-Jones），弗吉尼亚州英联邦大学摘要
Metaverse的想法对语言学习具有巨大的希望。在3D沉浸式环境中访问的综合数字和现实世界的现象，通过非正式的聊天，模拟和游戏为偶然的语言学习提供了强大的机会，以及通过个性化的，适应性的，适应性的，适应性的语言获取。为了实现该愿景，将需要多模式AI，超越了纯文本语言模型，在任何媒体组合中发出输入和输出。将多模式AI整合到虚拟现实（VR）将允许身临其境的体验是广泛的和免费的形式，取代了提供有限的学习者代理的脚本互动。同时，AI系统内置的内存功能将使根据学习者的目标/兴趣和能力水平来创建用于个性化互动的学习者资料。同伴学习者的共同点，以及AI系统模仿人类交流实践的增长能力，将使Metaverse的版本与人类和人工智能代理人共同成为社会学习的协作空间。尽管这样的系统将提供一个吸引人的学习空间，但需要解决隐私和道德的关注。对于学习者而言，将基于AI的虚拟相互作用与真实的人类到人类通信进行补充，例如通过参与虚拟交流，这将非常重要。引言元代码的概念起源于尼尔·斯蒂芬森（Neal Stephenson）的雪崩溃（1992年），自从Facebook于2021年将自己重新命名为“ meta”以来，它吸引了人们流行的兴趣。同时，我们需要成为要了解人类与人工智能之间复杂的，相互交织的相互作用，使用诸如社会材料和复杂性理论等框架，以及从非威胁性的洞察力，从整体的，生态的角度来看，超越工具功能并考虑AI（和VR）。主要是通过虚拟现实（VR）可访问的合并真实和虚拟世界的概念似乎在人类活动的许多领域都有希望，包括语言学习。虚拟现实有望通过生成AI的新兴集成来转移到新的，更高的功能。对于语言学习，有望将VR应用程序从脚本上移动到自由形式的互动，并拥有高度个性化的自适应语言学习的希望。AI有望成为启用类似于Metaverse的事物的重要合作伙伴，尤其是随着其多模式功能的增强。在此过程中，人类可能以多种方式更严重地依赖AI，尤其是将其成为创作和学习伙伴（Godwin-Jones，2024b）。要了解AI浓度的程度，我们将需要将AI视为一种技术工具，并考虑其在社会中的转变效果。在此过程中，查看生态框架 - 社会材料和复杂性理论等生态框架将是有帮助的，这些作品分析了人类，非人类（包括AI）和使用背景之间的交织在一起的动态。通过将AI集成到混合现实的舞会中，可以重新定义计算机辅助语言学习（Call）的领域。此外，与土著文化相关的包容性和关系本体也提供了一种拒绝二元论和还原主义，邀请人们接受不确定性和歧义的观点，有助于应对破坏AI代表人类社会。AI增强VR可能会为语言学习带来深刻的变化，为学习者和领导教师提供了兴奋的机会，以重新思考传统的语言学习和评估方法，并可能质疑指导语言学习的基本使命和目标。