学习知识科学、知识工程和知识管理的重要性已得到广泛认可。我们可以引用 Feigenbaum 在他的著作《第五代,人工智能和日本对世界的计算机挑战》中的话来证明这一点:
“知识与信息不同。知识是经过削皮、塑造、解释、选择和转换的信息”
“知识就是力量,而计算机是这种力量的放大器。我们现在正处于一场新的计算机革命的曙光中......从信息处理到知识处理的转变”
“…建立一个“知识产业”,在这个产业中,知识本身将成为像食物和石油一样的可销售商品。知识本身就是国家的财富”。
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• 知识表示和推理
• 知识的形式分析;关于知识的推理
• 知识复杂性和知识度量
• 知识的不确定性(随机性、模糊性、粗糙度、模糊性)
• 用于决策的知识融合
• 形式本体
• 在不一致、不完整和 情境依赖性
• 信念传播、修订和聚合
• 知识的认知基础
• 机器学习和知识表示的整合
• 知识驱动学习
• 认知机器人知识
• 认知分析知识
• 复杂系统中的知识(例如制造组装、经济和量子) 系统)
• 知识的博弈论方面;多智能体系统知识
关键日期
论文截止日期: 2025年3月20日
通知截止日期: 2025年5月30日
提交截止日期: 2025年6月15日