语义网格的基本概念 语义网格的核心技术 语义网格的基本框架 语义网格的研究内容

第节语义关系 一、语义的聚合 (一)语义场具有共同语义特征,在语义上处于互相 联系和制约关系中的一群词的聚合。 例如,父亲、母亲、哥哥、姐姐、妹妹、舅舅、姑 姑等都有“亲属”的义素。 二、语义场的特点:1.系统性2.层次性 三、语义场研究的意义 1语义场不是孤立地研究个别词义现象,而是以系统的观点 ,相互联系的角度研究各种词义现象。它有助于人们更全 面深地了解词义之间的关系。 2语义场是义素分析的基础和依托,义素分析必须在语义场 中行,它有助于义素分析的科学性严密性和准确性

语义网格是语义Web和网格相结合产生的新的研究领域，最初语义网格提出是为了加速e-Science的发展。网格本身致力于共享信息资源，然而现有网格上存在信息格式异构，信息语义的多重性以及信息关系的匮乏和非统一等问题。在传统的网格中引入语义来改变这种局面，语义网格通过将网格上的信息进行更好的形式化描述来解决以上问题，以使计算机尽可能取代人进行网格上信息处理

实证研究的内涵 影响实证研究要素 实证研究的分类 实证研究的分析工具 实证研究中的数据 实证研究的结论 实证研究的运用

基于语义关联和信息增益的TFIDF改进算法研究

01微课的概述 02解构微课 03微课研究相关主题 04思考与建议

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

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