Computational Framework for Knowledge pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Wiley

作者:Syed V. Ahamed

出品人:

页数:538

译者:

出版时间:2009-08-03

价格:USD 140.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470446867

丛书系列:

图书标签:

知识工程
计算框架
知识表示
知识推理
人工智能
机器学习
数据挖掘
认知科学
知识图谱
语义网

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到小美书屋

book.quotespace.org

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

"Intriguing . . . [filled with] new ideas about overarching intellectual themes that govern our technologies and our society."-Nikil Jayant, Eminent Scholar, Georgia Research Alliance "Dr. Ahamed is correct in observing that 'silicon and glass have altered the rhythm of mind' and that computers need to be more 'human.'"-Bishnu S. Atal, Member, National Academy of Engineering This book combines philosophical, societal, and artificial intelligence concepts with those of computer science and information technology to demonstrate novel ways in which computers can simplify data mining on the Internet. It describes numerous innovative methods that go well beyond information retrieval to allow computers to accomplish such tasks as processing, classifying, prioritizing, and reconstituting knowledge. The book is divided into five parts: New knowledge sensing and filtering environments Concept building and wisdom machines General structure and theory of knowledge Verb functions and noun objects Humanistic and semi-human systems This book offers new mathematical methodologies and concrete HW/SW/FW configurations for the IT specialist to help their corporations explore, exploit, compete, and win global market share.

Computational Framework for Knowledge 《知识计算框架》并非一本内容陈旧、视角单一的著作，而是对现代知识处理领域的一次全面而深刻的探索。本书不局限于对现有技术的罗列，更致力于搭建一座连接理论与实践的桥梁，为读者呈现一个强大而灵活的计算框架，用以理解、组织、推理和利用海量知识。在信息爆炸的时代，知识的获取与管理已成为核心挑战。传统的知识表示方法往往受限于符号系统的刚性，难以捕捉现实世界中知识的动态性、模糊性和多模态性。而《知识计算框架》应运而生，旨在打破这些桎梏，引入一种更具适应性和生命力的知识处理范式。本书的基石在于其核心的知识表示模型。我们不再将知识视为孤立的、静态的实体，而是将其看作是一个动态演化、相互关联的网络。这种表示模型融合了多种前沿技术，包括但不限于：语义网络与知识图谱的深度融合：借鉴了语义网络的结构化能力，同时引入了知识图谱的丰富语义信息和实体关系，形成一个既能表达明确关联，又能捕捉隐含意义的知识体系。概率模型与不确定性推理：现实世界中的知识充满了不确定性，本书通过引入贝叶斯网络、模糊逻辑等概率模型，使得框架能够处理模糊信息，进行鲁棒的不确定性推理，得出更接近实际情况的结论。多模态知识的整合：知识并非仅限于文本。本书探讨了如何将图像、音频、视频等多模态信息有效地嵌入到知识框架中，实现跨模态的知识检索与推理，例如，根据一段描述找到相关的图像，或者根据图像内容生成相应的文字描述。本体论与认知科学的启示：借鉴了本体论中概念层次、属性定义等思想，并融入了认知科学对人类学习和理解过程的研究成果，使得构建的知识体系更具解释性、易于扩展，并能模拟一定的认知过程。在此基础上，《知识计算框架》构建了一整套高效的知识计算引擎。这个引擎具备以下关键能力：智能知识检索与挖掘：告别了简单的关键词匹配，本书介绍了基于语义相似度、上下文关联以及用户意图理解的先进检索算法。读者将学习如何构建能够深度理解用户查询背后含义的检索系统，从而快速、精准地获取所需知识。此外，框架还支持对海量数据进行挖掘，发现潜在的知识关联和新兴趋势。多维度知识推理与决策支持：框架支持多种推理模式，包括演绎推理、归纳推理、溯因推理等，并能处理复杂的逻辑规则和约束。这使得本书能够应用于构建智能问答系统、辅助决策系统，甚至能够对复杂的现实场景进行模拟和预测。动态知识更新与演化：知识并非一成不变。本书详细阐述了如何设计能够实时感知外部信息变化、并自动更新和演化知识库的机制。这对于应对快速变化的领域，如科技前沿、市场动态等至关重要。可解释性与透明度：在追求智能化的同时，本书高度重视知识计算的可解释性。读者将学习如何构建能够解释其推理过程和结论的系统，增强用户对AI决策的信任度，并便于开发者进行调试和优化。《知识计算框架》的价值不仅在于理论的阐述，更在于其广泛的应用前景。本书所构建的框架为以下领域提供了强大的技术支撑：智能信息系统：构建下一代搜索引擎、智能推荐系统、个性化学习平台。企业知识管理：优化企业内部的知识共享、信息检索和决策流程，提升运营效率。科学研究与发现：加速科学文献的分析、实验数据的整合，辅助研究人员进行科学假设的生成和验证。教育与培训：开发智能辅导系统，为学生提供个性化的学习路径和反馈。医疗健康：支持医学诊断、药物研发以及个性化治疗方案的制定。金融服务：实现风险评估、欺诈检测以及市场趋势预测。本书的读者群体广泛，包括但不限于：计算机科学、人工智能、数据科学等领域的学生与研究人员：深入理解知识表示与计算的最新进展。软件工程师与架构师：学习设计与实现新一代智能应用的核心技术。产品经理与技术决策者：了解如何利用先进的知识计算技术驱动产品创新与业务发展。对知识管理、智能分析感兴趣的专业人士：掌握将非结构化数据转化为有价值知识的有效方法。《知识计算框架》将引导读者踏上一段激动人心的旅程，从根本上改变我们处理和利用知识的方式。它不是一本静态的教科书，而是一个不断进化的思想体系，为构建更加智能、高效和富有洞察力的未来提供了坚实的基石。通过本书，您将获得构建和应用强大知识计算解决方案的关键能力，为解决当今和未来的复杂挑战做好准备。