온톨로지 속성과 활용

온톨로지 속성과 활용

대문자로 된 형이상학은 존재에 대한 조사에 전념하는 추론의 일부입니다.
존재하는 것을 조사하는 이 관점에 따르면, PC와 데이터 과학에서 온톨로지의 활용을 소문자로 결정합니다.
PC 온톨로지는 개념화의 결정입니다.
공간에 존재하는 물질의 종류와 그 속성, 그리고 그것들 사이의 연결성을 공식적으로 보고합니다.
개념화는 어떤 관심 공간의 관점에서 개선된 이론적인 것입니다.
개념화는 항목, 아이디어 및 다양한 물질과 이들 간의 연결을 통합합니다.
온톨로지는 특정 이론적 세부 사항과 정보 기반의 일치를 보장하기 위해 데이터 프레임워크에서 활용됩니다.
온톨로지 아이디어를 포착하는 데 사용되는 용어를 기반으로 합니다.
그들은 분류, 속성 및 아이디어, 정보 및 물질 간의 관계에 대한 일반적인 명명 및 의미를 제공합니다.
온톨로지는 특정 스크립트 언어에서 단순히 PC 이해할 수 있는 구체화 특정 공간의 구성 요소의 개념화된 문서입니다.
대체로 온톨로지는 공간에 대한 일반적인 전문 용어를 특성화하여 영역 명시적 정보의 재사용을 허용합니다.
또한 두 개인과 가짜 전문가를 위한 필드에 대한 전형적인 이해를 제공합니다.
온톨로지를 만드는 것은 사람과 프로그래밍 물질 간의 공유 가능한 정보입니다.
독립적인 로봇 설계에 중요한 자원입니다.
공식적으로 언급된 정보의 중요성과 개인 간에 분할된 개념화에 대한 설정을 언급합니다.

우리 상황에서 이러한 개념화는 사람(엔지니어)과 통찰력 있는 기계(로봇)로 나뉩니다.

이러한 아이디어는 오늘날 컴퓨팅 활동에 널리 활용됩니다.
예를 들어, 제작자는 위성 그룹에 심부름을 할당하기 위해 우주론 기반 전략을 활용합니다.

IT 기반을 다루기 위해 재구성 지원 철학을 사용합니다.
고급 역학에서 소개된 것과 같은 작업에서 온톨로지를 활용하여 수중 활동에서 로봇의 이종 함대에 대한 정보를 조정하기 위해 데이터 모델을 특성화합니다.
이 표준은 SUMO(Recommended Upper Merged Ontology)에 따라 다릅니다.
고급 역학 형이상학의 전제로 물리적인 용어와 물질을 추출하는 용어를 분리하여 채우는 고급 우주론인 SUMO를 활용합니다.
SUMO에서는 전문가, 상호 작용 또는 제안과 같은 클래스가 특징입니다.
이 정보는 로봇 또는 로봇 시스템과 같은 클래스가 있는 CORA에 의해 특정됩니다.
이 표준에서 특징짓는 다양한 온톨로지는 로봇의 경로 및 제어를 위한 핵심 구성요소인 위치, 방향, 자세에 대한 기본적인 개념과 관계를 파악하는 위치(POS) 형이상학과 로봇 부품의 전체 작업을 연습하는 명시적인 종류의 작업을 제공하는 RPARTS 우주론입니다.
IEEE 1872 온톨로지는 분명하고 형식적이며, 어떤 경우에도 실제 사용하기에는 지나치게 광범위할 수 있습니다.
구색보다 명시의 온톨로지 기계 기술 공간에서 다양한 학위를 가진 올 체프스카는 독립적인 로봇 설계 형이상학(ROA)을 제시합니다.