宣告式编程与知识管理的应用/会议论文集 Applications of Declarative Programming and pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Seipel, Dietmar; Hanus, Michael; Geske, Ulrich

出品人:

页数:308

译者:

出版时间:2005-5

价格:542.40元

装帧:

isbn号码:9783540255604

丛书系列:

图书标签:

• 宣告式编程
• 知识管理
• 会议论文集
• 人工智能
• 程序设计
• 信息技术
• 计算机科学
• 数据管理
• 知识工程
• 学术会议

智慧的构建：知识在不同维度上的演绎与重塑 概述： 本书并非对特定学术会议论文集《宣告式编程与知识管理的应用》的直接摘录或复述。相反，它是一次对“知识”这一核心概念在不同领域、不同尺度上如何被理解、组织、运用与传播的深入探索。我们将跨越技术、哲学、社会科学等多个维度，审视人类如何积累、抽象、连接、推理并最终应用知识，以期在复杂多变的现实世界中构建更具智慧的解决方案。本书旨在启发读者跳出单一学科的窠臼，从更宏观的视角理解知识的本质及其在不同应用场景下的演变与价值。 第一章：知识的本质与形态 知识，作为人类认知活动的核心产物，其形态千变万化，其内涵也随着历史的演进和认知的深化而不断丰富。本章将追溯知识的起源，探讨从原始经验的积累到系统化理论构建的演变过程。我们将区分不同类型的知识： 显性知识 (Explicit Knowledge): 这种知识可以被清晰地表达、记录和传播，例如书籍、数据库、技术手册、科学公式等。它具有形式化的特征，易于传递和共享，是组织化知识体系的基础。 隐性知识 (Tacit Knowledge): 这种知识深植于个体的经验、直觉、技能和洞察之中，难以用语言完全表达，更多地体现在“做”和“体验”的过程中。它通常通过学徒制、实践、观察和交流来传承，是创新和专业能力的关键所在。 程序性知识 (Procedural Knowledge): 这种知识关乎“如何做”，即行动的知识。它包括技能、技术、策略和方法，例如驾驶汽车、编程、烹饪，甚至是解决特定问题的步骤。 陈述性知识 (Declarative Knowledge): 这种知识关乎“是什么”和“为什么”，即事实、概念、理论和原理。它提供了对世界的基本理解和解释框架，例如物理定律、历史事件、哲学思想。 我们将深入分析这些知识形态之间的相互作用，理解显性知识如何帮助固化和传播隐性知识，以及隐性知识如何催生新的显性知识。同时，本章还将探讨知识的模糊性、不确定性以及其动态演变的过程，为后续章节对知识进行管理和应用的探讨奠定基础。 第二章：知识的组织与表达——信息结构的艺术 有效地组织和表达知识，是将其转化为可操作信息的前提。本章将聚焦于知识组织的不同方法和工具，审视信息如何被结构化，以便于检索、理解和应用。 分类学与本体论 (Taxonomies and Ontologies): 我们将考察如何通过层级分类（如学科分类、产品分类）来梳理知识的脉络。在此基础上，进一步探讨本体论的构建，即通过定义概念、属性以及它们之间的关系，来为知识建立一个更加精确和语义化的框架。本体论不仅能描述“是什么”，更能表达“如何关联”，从而实现更高级的推理和理解。 数据库与数据模型 (Databases and Data Models): 从结构化数据到半结构化数据，再到非结构化数据，我们将分析不同数据模型如何适应不同类型的知识。关系型数据库、NoSQL数据库以及图数据库等技术，将作为组织和管理大量显性知识的强大工具被介绍，并探讨它们在知识检索和分析中的优势。 知识图谱 (Knowledge Graphs): 作为一种新兴的知识组织形式，知识图谱以实体和关系为核心，将分散的信息连接成一个相互关联的网络。本章将深入剖析知识图谱的构建原理、表示方法（如RDF、OWL）以及其在问答系统、推荐系统、搜索引擎优化等领域的巨大潜力。它能够帮助我们揭示知识之间的深层联系，实现更智能化的信息发现和利用。 语义网技术 (Semantic Web Technologies): 探讨如何利用RDF、SPARQL等技术，为互联网上的信息赋予语义，使机器能够理解和处理数据，从而构建一个更加智能化的信息生态。 第三章：知识的生成与学习——认知的动态过程 知识并非一成不变，它是在人类不断探索、实践和反思中生成和发展的。本章将从认知的角度，探讨知识是如何被创造、吸收和转化的。 机器学习与深度学习 (Machine Learning and Deep Learning): 作为现代知识生成的重要驱动力，我们将介绍机器学习的基本原理，包括监督学习、无监督学习和强化学习。重点将放在深度学习在处理图像、文本、语音等复杂数据，以及从中提取有价值知识的能力。我们将探讨这些技术如何在海量数据中发现模式、预测趋势，从而生成新的洞察和知识。 数据挖掘与知识发现 (Data Mining and Knowledge Discovery): 审视数据挖掘的技术，包括关联规则挖掘、聚类分析、分类预测等，它们能够从海量数据中提取隐藏的、有用的知识。我们将讨论如何将这些技术应用于商业智能、科学研究、社会分析等领域，以发现新的规律和潜在价值。 人类认知模型与学习理论 (Human Cognitive Models and Learning Theories): 回归到人类自身的认知过程，我们将简要介绍认知心理学中的一些关键理论，如信息加工理论、建构主义学习理论等，探讨人类如何感知、记忆、思考和学习。理解这些认知过程，有助于我们设计更有效的知识管理和传播策略。 创造性与创新 (Creativity and Innovation): 知识的生成往往伴随着创造力。本章将触及如何激发个体和群体的创造力，探讨创新思维的方法论，以及知识在创新过程中的驱动作用。 第四章：知识的应用与实践——智慧的落地 知识的最终价值在于其应用。本章将聚焦于知识在不同领域的实际应用，以及如何将抽象的知识转化为解决现实问题的力量。 决策支持系统 (Decision Support Systems): 探讨如何利用知识库、推理引擎和数据分析技术，构建能够辅助人类进行复杂决策的系统。从商业决策到医疗诊断，再到科学研究，决策支持系统正在重塑我们的决策方式。 智能系统与人工智能 (Intelligent Systems and Artificial Intelligence): 深入分析人工智能在不同领域的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、机器人技术等。我们将看到知识如何被编码进智能系统中，使其能够执行复杂的任务，甚至展现出一定程度的“智能”。 个性化推荐与用户体验 (Personalized Recommendation and User Experience): 探讨知识如何被用于理解用户的偏好和需求，从而提供个性化的信息和服务，例如电商推荐、内容聚合、学习路径规划等。 科学研究与技术创新 (Scientific Research and Technological Innovation): 审视知识在推动科学发现和技术进步中的核心作用。从理论的建立到实验的验证，再到新技术的诞生，知识的积累、组织和传播是整个过程的基石。 教育与知识传播 (Education and Knowledge Dissemination): 探讨如何利用现代技术和教学理论，更有效地传播知识，培养学习者。在线教育平台、 MOOCs、虚拟现实教学等，都在重塑知识的获取方式。 第五章：知识管理面临的挑战与未来展望 在信息爆炸和技术飞速发展的时代，知识管理面临着前所未有的机遇与挑战。本章将对当前知识管理领域的关键问题进行梳理，并展望未来的发展方向。 知识的质量与可靠性 (Knowledge Quality and Reliability): 在海量信息中辨别真伪，确保知识的准确性和可靠性，是知识管理的核心挑战之一。我们将探讨信息过滤、事实核查、可信度评估等方法。 知识的隐私与安全 (Knowledge Privacy and Security): 随着知识的数字化和互联化，保护知识的隐私和安全变得尤为重要。本章将触及数据加密、访问控制、知识产权保护等问题。 人机协作中的知识共享 (Knowledge Sharing in Human-Machine Collaboration): 探索如何实现人与智能系统之间的有效知识共享与协作，使人类的智慧与机器的计算能力相辅相成。 涌现性知识与复杂系统 (Emergent Knowledge and Complex Systems): 关注在复杂系统中（如互联网、生态系统、社会网络）涌现出的新知识模式，以及如何对其进行理解和管理。 AI与知识管理的融合 (Integration of AI and Knowledge Management): 展望人工智能将如何进一步赋能知识管理，实现更智能化的知识发现、组织、应用和创新。 结语： 本书并非提供一套现成的答案，而是提供一个思考的框架，激发读者对知识的深刻理解和创新应用。通过跨越学科界限的探索，我们希望能够帮助读者更好地认识知识的价值，掌握管理和运用知识的艺术，最终在不断变化的世界中，构建属于自己的智慧。

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