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本体
RS的双光子共振
最近的LHC数据暗示了750 GeV的质量共振,该共振衰减为两个光子。 这种共振的一个显着特征是,它对任何其他标准模型粒子的衰减都太低而无法检测到。 这种状态对于标量或伪标量具有令人信服的解释,这些标量或伪标量与在标准模型量规组下带电的矢量状态紧密耦合。 这样的场景很容易容纳在散装RS中,标量位于散装中,远离但靠近希格斯。 扭转这一点,我们认为找到一种难以捉摸的块状RS模型的好方法可能是寻找与规范玻色子有显着耦合的共振。
2024-04-07 10:22:12
397KB
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1
基于
本体
的矿用液压钻机建模方法研究
针对煤矿钻机制造业产品研发面临的知识共享难题,提出了基于
本体
矿用液压钻机建模方法,在遵循领域
本体
构建原则的前提下,构建矿用液压钻机机械
本体
模块和矿用液压钻机液压
本体
模块,并采用
本体
融合的
本体
集成方法集成2个
本体
模块,从而构建矿用液压钻机
本体
模型,该模型可以实现矿用钻机知识的推理和检索,与传统基于关键词的检索相比,基于
本体
的语义检索可提高查全率和查准率,进而实现了更大范围的知识共享和重用。
2024-01-15 15:37:57
270KB
矿用液压钻机
钻机优化设计
本体集成
本体建模
1
基于领域
本体
的开放获取资源语义检索引擎设计与实现
基于领域
本体
的开放获取资源语义检索引擎设计与实现,毕强,鲍玉来,提出一个以领域
本体
为基础的,开放获取资源的语义检索引擎的设计方案。引入了中介映射和本地映射的方法来处理顶级领域
本体
与OA资�
2024-01-15 15:36:33
721KB
首发论文
1
功能性踝关节不稳的
本体
感觉及肌内效贴扎干预效果研究
功能性踝关节不稳的
本体
感觉及肌内效贴扎干预效果研究,申广平,包大鹏,目的:研究功能性踝关节不稳
本体
感觉损伤特点及肌内效贴扎对功能性踝关节不稳的治疗效果。方法:功能性踝关节不稳的男运动员17人�
2023-04-03 10:49:38
370KB
首发论文
1
个性化学习空间优化及路径推荐研究
为提供个性化学习空间,优化在线学习效果,文章介绍了一种基于领域
本体
和语义相似度的个性化学习路径推荐策略。首先对根据领域知识点及其关系构建
本体
库,建立其知识点间语义层面的关系,并用Protégé进行了
本体
形式化编码;然后基于
本体
,设计了学习路径生成策略和相关知识协同策略;最后,结合决策支持系统课程现有网络资源设计并开发了原型系统,实现了个性化学习引导及资源空间的优化。
2023-04-02 14:42:04
1.97MB
资源空间优化;
学习路径推荐;
领域本体;
语义相似度;
1
OWL2Vec-Star:嵌入OWL
本体
依存关系 我们在此包装中的代码已经过测试 Python 3.7 RDFLib 4.2.2 gensim 3.8.0 scikit学习0.21.2 nltk 3.5 OWLready2 0.25 致谢:rdf2vec /下的代码(主要用于在RDF图上实现漫游策略)来自 (0.0.3版,于03/2020访问),并进行了一些更新。 独立应用 独立应用程序(v0.1.0)可以由两个主程序运行。 OWL2Vec_Standalone.py 该程序将嵌入一个
本体
。 可以通过配置文件default.cfg对其进行配置。 有关用法,请参见default.cfg中的示例和注释。 运行示例: python --config_file default.cfg 注意:与实验代码不同,独立程序已使用Owlready在python中实现了所有与OWL
本体
相关的过程,但它还允许用户使用预先计算的注释
2023-03-08 20:21:10
47.54MB
Python
1
基于元数据标准的语义化教育资源
本体
库构建与实现
为解决当前教育资源库在通用性和共享性的不足,结合CELTS元数据标准,利用
本体
技术设计了一个语义化的教育资源
本体
库。参照元数据标准构建教育资源
本体
,对学科领域知识进行语义分析和关联构建学科知识
本体
,对教育资源实例做语义标注,并通过推理机Jena实现了
本体
推理和查询。为教育资源库的语义搜索及智能服务奠定基础。
2023-02-11 23:37:05
1.25MB
元数据标准;
本体;
教育资源;
Jena
1
论文研究-基于CELTSC学习对象元数据的
本体
构建方法研究及实现 .pdf
基于CELTSC学习对象元数据的
本体
构建方法研究及实现 ,李季,陈玲玲,本文首先介绍了现有的几种重要的
本体
构建方法,然后分析元数据与
本体
之间的关系,并在七步法的基础上提出基于元数据的
本体
构建方
2023-02-11 23:35:16
378KB
元数据
1
schema:在知识图谱的嵌入模型中利用
本体
图式信息
在知识图谱的嵌入模型中利用
本体
图式信息 概述 该包包含以下所有源代码和数据集: 基于能量的知识图模型的有效训练。 在学习期间利用架构信息(在RDF架构中表示)。 此包中实现的模型扩展了以下工作中提出的模型: 翻译嵌入(TransE) - Bordes 等人,NIPS 2013。 语义匹配能量(SME) - Bordes 等人,MLJ 2013。 结构化嵌入(SE) - Bordes 等人,AAAI 2011。 包装内容: learn_parameters.py :处理主要的学习过程。 data/ :包含所有数据集,即 FB13、FB15k、WN11、WN18、DBpedia 2014、YAGO3。 FB13、FB15k、WN11和WN18用于文献中的相关作品; DBpedia 2014 和 YAGO3 是来自语义 Web 文献的另外两个大型数据集。 energy/ :包
2023-02-09 17:20:47
141.99MB
Python
1
知识工程-Ontology Engineering
从0开始进行Ontology设计和开发,涵盖开发工具、流程、语言和基础理论以及注意事项等,让你具备一个Knowledge Engineer的基本技能。
2023-01-14 19:06:14
5.36MB
知识表达
知识工程
本体论
Ontology
1
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