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PHASUITE：一种自动化 HAZOP 分析工具...
危险与可操作性分析 (HAZOP) 被广泛应用于化工过程的过程危险分析。但它非常耗时耗力。为了帮助人类专家更彻底、更系统地开展 HAZOP 分析，已经开发出一种用于自动化 HAZOP 分析的软件系统 (PHASuite)。PHASuite 可以大大提高 HAZOP 分析的效率，支持最佳分析实践，并为重用分析生成的安全知识奠定基础。鉴于 HAZOP 分析的知识密集型性质，开发了一种知识工程框架。从功能的角度来看，该框架由四个主要部分组成：信息共享、表示、知识库和推理引擎。开发了基于本体的信息共享方案，以便与其他系统共享过程信息和结果。基于过程信息创建的彩色 Petri 网表示法用于表示化学过程以及 HAZOP 分析方法。在这个框架中，一个过程被分解为两个抽象层次，即操作层和设备层，它们之间用功能表示连接起来。分析在这两个层次上进行。该系统使用的知识存储在模型中。知识管理采用基于案例的技术。知识库存储在外部结构化数据库中。设计了一个两级、两层的推理引擎，使用知识库对过程的 Petri 网表示进行操作，以执行 HAZOP 分析。
i SEM CSE（AI＆ML）人工Intelli -Vijayawada
知识表示逻辑代理：基于知识的代理，逻辑，命题逻辑，语法和语义，简单的知识库，简单的推理过程逻辑概念：一阶逻辑。一阶逻辑，命题与一阶推理，统一和提升，向前链，向后链，解决方案。
人工智能主题：• 手段-目的分析
作业 Q1。定义以下术语：i）代理程序 ii）理想理性代理 Q2。列出计算机通过图灵测试所需的四种能力。Q3。给出以下代理类型的感知、动作、目标和环境：i）医疗诊断系统 ii）出租车司机 Q4。确定以下哪些是有效的 wff： (i) ((((P → Q) → ~R) ↔ S) ∨ (T ∧ U)) (ii) wife(P(x)) (iii) ~~P (iv) PQ → Q5。以下是 PROLOG 的知识库：likes(george,food)。likes(george,wine)。喜欢(browny,wine)。喜欢(browny,george)。如何在知识库中添加以下规则？i) Browny 喜欢 George 喜欢的任何东西。ii) Browny 喜欢任何喜欢葡萄酒的人。Q6。区分以下环境类型：i) 静态和动态
自动同义词库发现探索 - 它有效！
当然，并非所有处理自然语言的系统都渴望实现自然语言理解。例如，从历史上看，信息检索系统在分析（索引）自由文本时从未尝试使用任何类型的自然语言处理 (NLP)，更不用说需要语义关系的处理了。然而，面对大规模应用中性能下降的问题，此类系统的设计人员越来越多地尝试通过使用语言和语义资源来克服语言变化的问题（例如，表达“相同”想法的多种方式）和“单词”的多义性。不幸的是，计算语言学家使用知识库和词汇语义关系的声明性表示来支持相对受限领域的 NLP 系统所取得的适度成功，并没有在大规模信息检索系统的背景下重复。原因并不神秘：不存在一般、全面的语言知识库；没有人知道如何建立它们；即使有足够的理解，也没有人负担得起建立它们的费用；单词的“意义”数量和
研究社区的知识图基础架构
●KG是一个图形结构的知识库，其中包含术语（词汇或本体论）和通过术语相关的数据实体； ●KGS基于语义Web技术（RDF，SPARQL等），通常用于敏捷数据集成； ●KGS已经被德国的研究数据生产商和经理广泛使用。
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为了让 Universal Containers 报告知识搜索、用户活动和数据类别使用情况的趋势，建议安装知识库报告和仪表板包。此包提供专为分析知识使用情况和性能而设计的预构建报告和仪表板，使 UC 的分析团队能够深入了解知识计划的有效性。
2018 年 TUKE 活动报告
科希策技术大学 (TUKE) 为周边地区提供科技知识库、创新和劳动力，以塑造有益且可持续的未来和提高公民的生活质量。科希策科技大学通过大学各院系所有科学领域的创新研究和卓越教育实现了这一目标。
低碳能源技术科学的崛起
成功应对气候变化需要低碳能源技术 (LCET) 取得重大技术进步。有效分配研发预算以加速技术进步需要更好地了解 LCET 如何依赖科学知识。在本文中，我们首次概述了关键 LCET 知识库的演变，并展示了技术相互依赖性如何随时间变化。我们使用涵盖几乎所有美国专利的数据以及过去两个世纪发表的科学论文来量化 LCET 的历史及其对科学的依赖。我们展示了低碳创新的驱动力如何从水电和风能转变为核裂变，最近又转变为太阳能光伏，然后又回到风能。我们的分析表明：1）低碳能源技术越来越依赖科学；2）太阳能光伏和核聚变严重依赖科学，而水力能源则不然；3）可再生能源和核能技术依赖截然不同的科学；4）近几十年来，可再生能源的科学知识库显著趋同。这些发现表明需要制定针对特定技术的研究政策，尽管针对可再生能源的研究可能会对更广泛的低碳能源技术产生影响。
设计和实施专家系统
摘要此摘要介绍了针对医疗领域量身定制的复杂专家系统的设计和实施。利用人工智能和知识表示技术的力量，该系统模仿了经验丰富的医疗专业人员的决策能力。所提出的系统涵盖了一个结构良好的知识库，这些知识库从权威的医疗来源汇编而成，包括各种症状，疾病和治疗方法。已经开发了可以充当系统和医疗保健提供商之间的桥梁的用户友好界面。开发的接口熟练提出了相关的问题，捕获输入数据，并以可理解的方式传达系统的发现。通过一种解释机制维持了系统决策过程的透明度，该机制证明了诊断和治疗建议的合理性，从而灌输对最终用户的信心。针对已建立的医疗基准的广泛测试和验证确保系统的可靠性和功效。由于它与医疗保健的数字化转型保持一致，因此该专家系统有可能提供快速，一致和专家支持的医疗诊断和处方。
人工智能和机器学习在精算科学中的应用
本论文/论文由美国俄亥俄州阿克伦市阿克伦大学机构知识库 IdeaExchange@UAkron 的 Gary B. 博士和 Pamela S. Williams 荣誉学院免费提供给您。它已被 IdeaExchange@UAkron 的授权管理员接受纳入 Williams 荣誉学院荣誉研究项目。欲了解更多信息，请联系 mjon@uakron.edu、uapress@uakron.edu。