概念生成

摘要： 虽然艺术理论领域有生命力的新概念不断涌现,但AI创作论领域却只有“共生创造力”等少数的新概念能够被大众与学界一直沿用。与AI艺术相关的新概念时有出现,但与之关系最为密切的计算机与艺术领域却没能通过学科间的互动创造有持久生命力的理论体系。从当下AI艺术领域新概念主要遵循的两种构词规则中,可以看出新概念产生的两种方式及其社会影响:第一种是“叠加式”概念,它们由计算机技术从业者命名,这些概念在大众媒介中保持着旺盛的生命力;第二种是移植了20世纪“法国理论”(French Theory)的“原创式”概念,虽然在学界内部有认知,但多数被实践者和消费者抛弃。这种情况导致了AI艺术理论建立过程中,艺术理论界话语权的弥散甚至丧失。

摘要： 针对NextClosure算法中交集运算较多导致的时间性能下降问题,提出了一种改进的概念生成算法INCA。引入一个哈希表(元素为字典形式),每个由内涵与外延构成的键值对在表中只能出现1次,以此避免相同内涵重复计算外延的问题。利用集合元素过滤和缩减闭包正规性判断条件的方法,以此降低交集运算的时间复杂度。仿真结果显示,在不同对象数量、不同属性数量和不同属性填充率的三种背景上,INCA算法的平均运行时间分别比NextClosure算法减少了15.4%、50%和20.3%。该结果表明,INCA算法可有效减少集合运算次数并降低交集操作的时间复杂度,且比NextClosure算法能更好地适应大背景下的概念生成。INCA算法在复杂网络分析和推荐系统等领域具有很好的应用前景。

摘要： 设计说明:“英雄武汉”灯具创新设计致力于探索地域特色文化启发下一类典型产品的概念生成与工程开发。武汉是近代中国民主主义革命的中心,新中国社会主义革命与建社的重镇,革命文化资源十分丰富,本课题从中撷取洋务自强、辛亥首义、宣讲农运和大城崛起等四条线索发掘武汉“勇于革新”的文化基因,提示“英雄气质”的设计意象并具体呈现为灯具产品的形式与功能创新。

摘要： 基础教育中的学科教学,需要帮助学生积累基本的学科知识,使学生在学习的过程中发展自身的思维,从而表现出良好的认知发展、合作以及创新状态,而在这样的状态中所表现出来的具体能力,就是真正的关键能力.数学概念的生成与关键能力的培养是一个硬币的两面.当数学概念教学有着明确的核心素养指向的时候,就应当让学生拥有一个充裕的活动空间,并且在这个活动空间里要能够生成体验,让体验成为关键能力养成的基础.

摘要： 二元一次方程组是刻画现实世界数量关系的一个有效数学模型.本节课通过对“鸡兔同笼”问题和“雀燕”问题的对比分析,引发学生的认知冲突,让学生认识到学习二元一次方程的必要性,同时引导学生从实际问题中抽象并概括出二元一次方程、二元一次方程组及其解的概念.

摘要： 生物学概念是生物学课程内容的基本组成。生物学重要概念处于学科中心位置,包括了对生命基本现象、规律、理论等的理解和解释,对学生学习生物学及相关科学具有重要的支撑作用。生物学概念来源于真实的生物学事实和情境,因此,教师在教学中不.应停留在让学生背诵识记枯燥定义的层面。这样不利于学生对概念的理解,更不可能使学生形成在真实的情境中运用相关概念解决问题的能力。

摘要： 初中数学的概念学习具有一定抽象性,学生在理解、掌握的过程中需要具备较强的抽象思维,但初中生从小学的形象思维过渡到抽象思维,本身就需要一个适应过程.因此,数学教师需要重视学生的概念生成,运用有效的教学方式方法,提高学生的数学能力.对此,本文主要分析了初中生学习数学概念存在的问题、初中数学概念教学引入方法、提高初中数学概念教学成效的实践对策,希望可以为初中数学教学提供参考.

摘要： 温德米尔码头博物馆致力于将历史船只、传统文化、工业历史及当地的优美景色融为一体,塑造一座鲜活的湖区博物馆,并带给游客独特体验。从概念生成、设计策略、可持续发展措施3个方面进行分析,探讨博物馆的设计手段,旨在展现博物馆所蕴含的生命力与活力。

摘要： 为高效率地生成概念,提出一种基于增量更新内涵的概念生成算法IUICG(Incremental Updating Intension based Concepts Generation)。首先将背景中的属性逐个设定为任务属性,以任务属性将概念搜索空间划分为先行概念集合和新增概念集合,提高了搜索效率。其次提出了概念操作规则,其中外延过滤规则避免了无效外延对概念空间的搜索,内涵更新规则和新增概念规则提升了概念生成速度。实验结果表明,在不同类型的数据集上,IUICG算法的时间性能都优于对比算法。在对象数量远大于属性数量的数据集上,IUICG算法具有接近线性的时间复杂度。

摘要： 将数学学习从知识传授转向关注学生发展,是《普通高中数学课程标准(2017年版)》的理念之一.高中生在数学学习中遇到的很多困难,归根结底是由于其对概念的理解出了问题.基于"条件概率"概念课的教学设计,将课堂关注的重心放在让学生感受问题、提出问题、思考问题和解决问题上,使概念的生成变得自然,对概念的理解也更加全面、深刻.

摘要： 在概念生成阶段,服务设计团队不仅包含设计师,用户参与到设计过程当中,二者之间的认知差异会极大影响服务设计概念是否能成功.研究利用访谈法、卡片分类法等构建设计师与用户的心智模型,以测量模型之间的相似性,以分析认知差异点.以3D打印服务为例,测量设计师与用户的心智模型,找出加工尺寸、色彩设计、材料选择3个认知差异概念并分析,以辅助消除认知差异的服务设计概念生成.

摘要： 本文从应用的角度提出并探讨了模糊传感器基于综合评判的概念生成方法,并以舒适度测量为典型的例子,研究了基于温度和湿度的舒适度合成方法.

摘要： 教学过程中，概念教学非常重视。备课中需要对所要教授的知识充分的分析思考，分析学生的学情，寻找设计生活实践背景模型，对课堂教学中的每个环节做好预先设计，也包括了轻松、和谐、愉悦的教学氛围，预设好教学过程中引导、发现、捕捉、探索解决问题一系列环节的方案，更要做好“预设”之外的问题(即学生没有按预设的想，“节外生枝”)出现后的捕捉和解决应对方案。

摘要： 一种基于概念文本的词向量快速生成方法，包括：对一段分好词后的概念文本，单词的组成字符以及每个单词的词性信息依次进行向量生成阶段处理和语义聚合阶段处理；其中，所述输入信息在所述向量生成阶段生成输出信息，即分别生成针对单个概念文本的单词向量；其中，针对同样的单词的多个概念文本的词向量进行语义聚合，最终输出综合语义向量。本发明所使用的词向量学习方法，可以脱离大规模学习语料，只使用少量的概念文本即可学习到能够较好表示语义的分布式词向量，针对专业领域新词，能够应对关于新词描述语料缺失的问题。

摘要： 本发明适用于信息处理领域，提供了一种软件概念产品的生成方法、装置及ERP生成系统，所述方法包括下述步骤：接收用户输入的软件概念产品的业务特征，对所述软件概念产品进行市场及竞争分析，以预设的关键词存储所述概念产品的竞争分析信息；将所述概念产品的竞争分析信息与预先存储的企业管理模式库中的产品信息按照所述预设的关键词进行匹配，获取所述软件概念产品对应的典型应用场景；生成所述软件概念产品的原型界面，得到软件概念产品。本发明克服了现有技术尚无有效的软件概念产品生成方法，导致软件概念产品的生成效率低的问题，为软件概念产品的生成提供了有效的生成方法，提高了软件概念产品的生成效率。

摘要： 本申请涉及文档处理、模板生成及概念库生成方法和装置。该文档处理方法包括：获取模板，该模板由至少一个语义项目构成，各语义项目的候选值及各语义项目之间的关系与机器可处理的语义代码相关联，且该模板与相应的自然语言表达模式相关联；接收针对该模板的至少一个语义项目的输入值；基于所述输入值、各语义项目之间的关系及所关联的机器可处理的语义代码，生成包括机器可处理的语义代码的机器可处理的文档，以及基于所述输入值及所述自然语言表达模式生成包括所述输入值的自然语言文档。根据本申请的实施方式，能同时完成自然语言文档的编辑和对应的准确语义的机器可处理的文档的生成，为文档在不同系统中的语义交互提供了可能，提高了效率。

摘要： 本发明公开了一种基于偏序三支结构的动态概念学习及知识图谱生成方法，包括以下步骤：S1、对于给定的原始形式背景以及增量形式背景，根据新增对象与原有对象之间的二元关系，判断新增对象的类别；S2、根据新增对象的类别，基于各类别的性质，对原始概念树进行增量更新，以实现动态概念认知学习；S3、根据步骤S2中概念的动态变化，对原始知识图谱中的各概念节点、内容以及相互之间的关联边进行增量删减，以实现对知识图谱的增量式更新。本发明方法结合现有的偏序三支结构生成算法，通过引入增量学习操作，可基于动态数据，实现动态概念认知学习，并实现知识图谱的增量式生成。

摘要： 本发明涉及人工智能领域，具体提供了一种用于人工智能的概念网络及其生成方法。一种用于人工智能的概念网络，定义事物概念及概念间语义关系的系统，包括概念和概念连接，一个概念可以跟多个概念形成一种或多种的语义关系，同时概念间的语义关系可以是多层的。本文讲述了概念网络的定义：概念及概念连接，并且从五个方面提出了建设方法。与此同时，为人机自然语言交互、机器协同编程等应用提供了技术基础。

摘要： 本申请涉及互联网技术领域，具体公开了一种基于概念抽取的标题生成方法、装置、设备及介质，该方法包括：对目标文本进行关键词提取，得到若干个关键词；从概念标签库中获取与关键词对应的概念标签；根据概念标签获取对应的标题模板，并根据概念标签对标题模板进行填充，得到拼接标题；基于预先训练的标题生成模型对拼接标题进行处理，得到目标标题。目标文本的关键词对应的概念标签包含有更丰富的语义，通过概念标签去填充标题模板得到拼接标题，即得到包含有目标文本关键信息的标题框架。然后根据标题生成模型对拼接标题进行目标标题的生成，最终得到流畅易读、语义丰富且准确的目标标题。

摘要： 用于执行利用可操纵且多样化的语义的基于概念的对抗生成的方法和系统。一种系统包括电子处理器，电子处理器被配置成访问输入图像。电子处理器还被配置成：基于输入图像来执行基于概念的语义图像生成。电子处理器还被配置成：使用作为执行基于概念的语义图像生成的一部分而生成的一组语义隐空间来执行基于概念的语义对抗学习。电子处理器还被配置成：根据基于概念的语义对抗学习来生成对抗图像。电子处理器还被配置成：使用对抗图像来测试目标模型。

摘要： 本申请涉及多目标概念设计方案生成方法。本申请所述的多目标概念设计方案生成方法包括步骤：将设计要求进行功能分解，以解构为多个功能元素；将所得的多个功能元素构造为形态学矩阵，以找到功能元素对应的原理解；对多个所述原理解进行综合，得到原理解集合；对所述原理解集合进行多目标优化处理，得到最优解集合。本申请所述的多目标概念设计方案生成方法具有综合考虑多目标的优化，以得到最优成本下的方案的优点。

摘要： 本发明涉及一种基于多概念知识挖掘的视频描述生成方法及存储介质，所述方法包括：获取待处理的输入视频，对所述输入视频进行视觉特征和语义标签提取，并对所述语义标签进行优化，获得先验语义标签，以所提取的视觉特征和所述先验语义标签作为基于Transformer结构的视频描述生成模型的输入，获得对应的描述结果，其中，所述视觉特征包括2D特征和3D特征；所述视频描述生成模型训练时，从训练样本中进行视频‑文本知识、视频‑视频知识和文本‑文本知识的挖掘，优化视频描述生成模型中多头自注意力层的参数和词嵌入层的参数。与现有技术相比，本发明具有主题相关度强、语义丰富度高、训练速度快等优点。

摘要： 本发明公开了一种设计概念生成网络构建方法及概念方案自动生成方法，该设计概念生成网络包括Transformer编码器，Transformer解码器，重要度约束矩阵生成模块，重要度约束嵌入层，跨注意力层和优化模块。本发明在Transformer的注意力机制基础上，巧妙地引入了词汇重要度约束，记录生成的文本序列中包含的输入词汇约束信息，能够有效保证生成概念方案的可靠性和有效性；并有利于捕获潜在的、语义层面的重要度信息，实现语义层面的知识推理。