OpenClaw.NET 是数字员工的“语义大脑”,负责理解企业而非保存全部数据。在构建数字员工时,企业需明确哪些数据应存入本体,以避免数据同步问题。核心原则是先考虑存储量,再进行本体工程。
本研究提出了一种基于大型语言模型的模块化方法,旨在加速知识图谱和本体工程中的建模、扩展、修改及实体消歧等关键任务,从而显著提升工程效率和灵活性。
本文综述本体论在多领域的应用,包括高级制造数据集成与语义互操作、增材制造缺陷建模、医疗AI解释支持、材料科学本体工程(通过OTTR模板分离建模决策)、本体论与语义学及解释的关系、语义互操作性、电商语义搜索框架、工业4.0语义可视化查询、可解释AI与人类中心解释、数学建模-仿真-优化工作流表示以构建FAIR数据、OntoSeer本体建设质量改进工具,以及跨学科科学技术本体S&TO的构建以促进科研合作。
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