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World File Search System知识库
签署者，估值和Authentiard
是这个过程，人们看到有必要以知识库为基础创建文档（知识库），该过程可以由有兴趣使用测试环境的实体从SINPE操作中心请求。 div>应考虑到本文档定义技术咨询，这些咨询是针对使用.NET框架并在基本.NEC .NEC（vb.net（vb.net）编程语言中执行其发展的程序员）的。 div>这些技术响应是关于如何完成的建议，因此不应将其视为遵循的唯一方法。 div>
PolygonE：将 N 元关系数据建模为双曲空间中的陀螺多边形
N 元关系知识库 (KB) 嵌入旨在将二进制和超二进制事实同时映射到低维向量空间中。现有方法通常将 n 元关系事实分解为子元组，并且通常在欧几里得空间中对 n 元关系知识库进行建模。然而，n 元关系事实在语义和结构上是完整的；分解会破坏语义和结构的完整性。此外，与二进制关系知识库相比，n 元知识库具有更丰富和复杂的层次结构，这些结构无法在欧几里得空间中很好地表达。针对这些问题，我们提出了一个陀螺多边形嵌入框架来实现 n 元事实完整性保持和层次结构捕获，称为 PolygonE。具体而言，n 元关系事实被建模为双曲空间中的陀螺多边形，其中我们将事实中的实体表示为陀螺多边形的顶点，将关系表示为实体移位操作。重要的是，我们设计了一种基于顶点陀螺中心测地线的事实可信度测量策略，以优化关系调整后的陀螺多边形。实验结果表明，PolygonE 在所有基准数据集上都表现出 SOTA 性能，并且在二进制数据上具有良好的泛化能力。最后，我们还可视化了嵌入，以帮助理解 PolygonE 对层次结构的认识。
通过优化的模糊逻辑系统
推理引擎推理引擎是专家系统的关键组成部分，采用逻辑规则来得出信息或基于知识库做出决策。它将fuzzi输入（通过模糊过程获得）映射到规则库，从而为应用电缆规则生成模糊输出。模糊推理引擎遵循一个结构过程，其中包括多个关键步骤。最初，它通过从知识库中识别相关规则并将输入数据与每个规则中指定的条件进行比较来执行规则匹配。一旦确定了相关规则，发动机就会评估每个规则的真实程度，从而确定输入SATIS符合条件的程度。随后，它通过结合其输出以产生连贯的决策或结论来汇总从匹配规则得出的结论。此过程是迭代的，引擎不断应用规则并更新知识库，直到实现解决方案或不适用其他规则为止。此系统ATIC方法使模糊推理引擎可以处理
JURI LOTMAN 的半球 洛特曼的半球
组委会：Darja Dorving，Juri Lotman 符号学知识库，塔林大学 Ljubov Kisseljova，塔尔图大学 Tatjana Kuzovkina，Juri Lotman 符号学知识库，塔林大学 Daniele Monticelli，塔林大学 Katre Pärn，爱沙尼亚符号学协会，塔尔图大学 Merit Rickberg ，爱沙尼亚符号学协会，塔林大学 Silvi Salupere，塔尔图大学 Marek Tamm，塔林大学 Peeter Torop，塔尔图大学 Ülo Valk，塔尔图大学
借助 AI 和 DrugBank，6 个月内从发现到获得专利
DrugBank 知识库的高度组织性和完整性也使 Prepaire Labs 能够在不到六个月的时间内为其两种药物从发现阶段转向申请专利阶段。