同步定位与地图构建技术（SLAM）是当前机器人领域的重要研究热点，传统的SLAM技术虽然在实时性方面已经达到较高的水平，但在定位精度和鲁棒性等方面还存在较大缺陷，所构建的环境地图虽然一定程度上满足了机器人的定位需要，但不足以支撑机器人自主完成导航、避障等任务，交互性能不足。随着深度学习技术的发展，利用深度学习方法提取环境语义信息，并与SLAM技术结合，越来越受到学者的关注。本文综述了环境语义信息应用到同步定位与地图构建领域的最新研究进展，重点介绍和总结了语义信息与传统视觉SLAM在系统定位和地图构建方面结合的突出研究成果，并对传统视觉SLAM算法与语义SLAM算法做了深入的对比研究。最后，展望了语义SLAM研究的发展方向

金文的研究对于历史考古、文字史和汉语史的研究有着非常重要的意义,但是传统语言学对金文的研究方法有一定的局限性,应借鉴西方语义学理论,从字形入手,对金文文字做出语义场分析和义位分析,建立起完整的字义体系

距离象似动因；带de与不带de的两类定中构造的语义差别； 研究的主要结论： 这些结论可归纳为以下三个相互关联、层层推进的命题： （1）定中之间因de字的隐现而有别的形式距离平行于其间的概念距离。 （2）若其他条件相同（包括定语和中心语的词性、语体属性、音节数目等），de字在定中之间的隐现规律由距离象似动因促动。 （3）汉语名词短语的基本结构规律由距离象似动因促动

一、数据库的研究可以划分为三大类 1 关于数据模型的研究。 2 区经历了层次模型、网状模型、关系模型、语义模型、面向对象模型等的研究过程

第12章数据库研究和应用的新领域 数据库的研究可以划分为三大类 关于数据模型的研究 经历了层次模型、网状模型、关系模型、语义模型、面向对象模型等的研究过程

近代汉语研究取得了很多新进展。一是研究领域的拓宽,注意域外汉语资料的发掘和研究;二是研究视野的拓展,重视地域因素和语言接触;三是研究方法的更新,根据异文和概念场研究常用词演变;四是理论思考的深化,类型学和语义地图的运用

量表的概念(Scales)： 总加量表：李克特量表（Likert scale) 累积量表：格特曼量表（含鲍格达斯社会距离量表） 语义差异量表(semantic differential scales)

⚫内容：推理形式和推理演算是数理逻辑研究的基本内容。 ⚫推理演算要用正确的推理：推理形式由前提和结论经蕴涵词联接而成。我们关注正确的推理形式 。正确的推理形式可由逻辑关系符表达。 ⚫非形式描述：本章对命题等值和推理演算进行的讨论，是以语义的观点进行的非形式的描述

知识获取技术制约着知识系统的研究和应用,有效地从文本中提取领域知识成为知识获取的重要途径.本文提出了基于本体和图分析的领域知识获取技术,分析了本体数据结构、本体概念的实例化以及基于图分析的语义场构造方法.建立了具有广泛适用性的文本知识获取系统框架,实现了原型系统.通过针对中医医案的中医领域知识获取实验验证,取得了较好的效果

01.移动学习概述 04.移动学习研究中需要关注的问题 02.新技术下的移动学习 05.移动学习的挑战与反思 03.移动学习研究相关主题