1) statistical relational learning
统计关系学习
1.
Statistical Relational Learning(SRL) is a highlight in AI research field,and has important applications on many areas,such as bioinformatics,geography information systems and natural language processing,etc.
统计关系学习是人工智能研究的热点,在生物信息学、地理信息系统和自然语言理解等领域有着重要应用,Markov逻辑网是将Markov网与一阶逻辑相结合的一种全新的统计关系学习模型。
2.
Statistical relational learning has broad prospects in machine learning and data mining areas.
统计关系学习是人工智能领域一个新的研究方向。
3.
Interest in statistical relational learning (SRL) has grown rapidly in recent years.
统计关系学习是人工智能领域的一个新研究热点,它将关系表示、似然性理论和机器学习相结合,能更好地解决现实世界中复杂的关系数据问题,在生物信息学、Web导航、社会网、地理信息系统和自然语言理解等领域有着重要的应用。
2) statistical learning system
统计学习系统
4) relational learning
关系学习
1.
Existing relational learning approaches usually work on complete relational data.
现有的关系学习研究都是基于完备数据进行的,而现实问题中,数据通常是不完备的。
2.
Interest in statistical relational learning (SRL) has grown rapidly in recent years.
统计关系学习是人工智能领域的一个新研究热点,它将关系表示、似然性理论和机器学习相结合,能更好地解决现实世界中复杂的关系数据问题,在生物信息学、Web导航、社会网、地理信息系统和自然语言理解等领域有着重要的应用。
5) Relation learning
关系学习
1.
In the area of Semantic Web,relation learning is very important and its main task is to extract particular semantic relation samples from various data sources.
针对句法模式泛化这个具体问题,比较了几种常见的处理方法,提出自己的处理方案,并将其用于关系学习中。
补充资料：自旋统计关系
一个多粒子系统，当粒子的德布罗意波长与粒子间的距离可以比较，甚至比粒子间的距离还要大时，系统遵从量子统计的规律。有两种量子统计法:玻色-爱因斯坦统计和费密-狄喇克统计,分别简称为玻色统计和费密统计。
在定域的相对论性量子场论(见量子统计法)中，由微观因果性或能量子定性要求，可以证明自旋量子数为整数的全同粒子系统的波函数必须是对称的；自旋量子数为半整数的全同粒子系统的波函数必须是反对称的。由此推知，自旋量子数为整数的粒子服从玻色统计，称玻色子；自旋量子数为半整数的粒子服从费密统计，称费密子。就是自旋-统计定理。当粒子的德布罗意波长比粒子间的距离小得多时，两种统计的差别趋于消失，两者都与经典统计力学的结果相一致。
在定域的相对论性量子场论(见量子统计法)中，由微观因果性或能量子定性要求，可以证明自旋量子数为整数的全同粒子系统的波函数必须是对称的；自旋量子数为半整数的全同粒子系统的波函数必须是反对称的。由此推知，自旋量子数为整数的粒子服从玻色统计，称玻色子；自旋量子数为半整数的粒子服从费密统计，称费密子。就是自旋-统计定理。当粒子的德布罗意波长比粒子间的距离小得多时，两种统计的差别趋于消失，两者都与经典统计力学的结果相一致。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条