關鍵詞:動態學習 人工方式 大數據 專家系統 多模態
摘要:實際工程問題的求解往往涉及跨領域、跨模態的海量碎片化知識,這些知識不能僅靠專家提供,而需要從環境中動態學習和融合生成.知識工程旨在研究計算機對知識的獲取、表征和處理.隨著UGC(User Generated Content)模式的興起,一種新的知識工程范式——大數據知識工程應運而生.和早期的專家系統相比,大數據知識工程的顯著特點是:實現了從以文本、小規模、靜態、人工方式的專家知識計算機表示,到多模態、大規模、動態不確定環境下知識的自動獲取與表征的跨越式發展.大數據知識工程的核心科學問題是大數據碎片知識的挖掘和融合.
計算機研究與發展雜志要求:
{1}摘要200字左右,應具有獨立性和自明性,闡明撰寫該文的目的、方法、結論并體現出原創性,不加引注。
{2}來稿請恪守學術道德,嚴禁抄襲。
{3}來稿經審查后,編輯部有權對來稿作適當文字修改.來稿不退,請作者自留底稿。
{4}間接引文通常以“參見”或“詳見”等引領詞引導,反映出與正文行文的呼應,標注時應注出具體參考引證的起止頁碼或章節。標注項目、順序與格式同直接引文。
{5}本期刊的文獻引證方式均采用頁下注(腳注),采用小五號宋體,每頁單獨編號,注釋中卷次、出版時間、刊期、頁碼一律用阿拉伯數字表示。
注:因版權方要求,不能公開全文,如需全文,請咨詢雜志社