Littérature scientifique sur le sujet « Knowledge acquisition bottleneck »
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Articles de revues sur le sujet "Knowledge acquisition bottleneck"
Cullen, J., et A. Bryman. « The Knowledge Acquisition Bottleneck : Time for Reassessment ? » Expert Systems 5, no 3 (août 1988) : 216–25. http://dx.doi.org/10.1111/j.1468-0394.1988.tb00065.x.
Texte intégralWagner, Christian. « Breaking the Knowledge Acquisition Bottleneck Through Conversational Knowledge Management ». Information Resources Management Journal 19, no 1 (janvier 2006) : 70–83. http://dx.doi.org/10.4018/irmj.2006010104.
Texte intégralAussenac-Gilles, Nathalie, et Fabien Gandon. « From the knowledge acquisition bottleneck to the knowledge acquisition overflow : A brief French history of knowledge acquisition ». International Journal of Human-Computer Studies 71, no 2 (février 2013) : 157–65. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijhcs.2012.10.009.
Texte intégralHoppenbrouwers, Stijn, Bart Schotten et Peter Lucas. « Towards Games for Knowledge Acquisition and Modeling ». International Journal of Gaming and Computer-Mediated Simulations 2, no 4 (octobre 2010) : 48–66. http://dx.doi.org/10.4018/jgcms.2010100104.
Texte intégralSauer, Christopher, Thilo Breitsprecher, Christof Küstner, Benjamin Schleich et Sandro Wartzack. « SLASSY—An Assistance System for Performing Design for Manufacturing in Sheet-Bulk Metal Forming : Architecture and Self-Learning Aspects ». AI 2, no 3 (8 juillet 2021) : 307–29. http://dx.doi.org/10.3390/ai2030019.
Texte intégralLin, Shun-Chieh, Chia-Wen Teng et Shian-Shyong Tseng. « Capturing Evolutional Knowledge Using Time Interval Tracing ». Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 11, no 4 (20 avril 2007) : 373–80. http://dx.doi.org/10.20965/jaciii.2007.p0373.
Texte intégralZhao, Guo Zhen, et Wan Li Zuo. « Semi-Supervised Word Sense Disambiguation via Context Weighting ». Advanced Materials Research 1049-1050 (octobre 2014) : 1327–38. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.1049-1050.1327.
Texte intégralRen, Yong Chang, Tao Xing et Ping Zhu. « An Attribute Reduction Algorithms of Expert System Knowledge Acquisition ». Applied Mechanics and Materials 48-49 (février 2011) : 187–91. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.48-49.187.
Texte intégralLv, Zhan Min, Wei Yan, Jun Liang He et Dao Fang Chang. « Knowledge-Based System for Major-Pieces Lifting Project Using MRM ». Applied Mechanics and Materials 170-173 (mai 2012) : 3260–65. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.170-173.3260.
Texte intégralJensen, Isabel Nadine, Roumyana Slabakova, Marit Westergaard et Björn Lundquist. « The Bottleneck Hypothesis in L2 acquisition : L1 Norwegian learners’ knowledge of syntax and morphology in L2 English ». Second Language Research 36, no 1 (28 février 2019) : 3–29. http://dx.doi.org/10.1177/0267658318825067.
Texte intégralThèses sur le sujet "Knowledge acquisition bottleneck"
Suraweera, Pramuditha. « Widening the Knowledge Acquisition Bottleneck for Intelligent Tutoring Systems ». Thesis, University of Canterbury. Computer Science and Software Engineering, 2007. http://hdl.handle.net/10092/1150.
Texte intégralBallout, Ali. « Apprentissage actif pour la découverte d'axiomes ». Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2024. http://www.theses.fr/2024COAZ4026.
Texte intégralThis thesis addresses the challenge of evaluating candidate logical formulas, with a specific focus on axioms, by synergistically combining machine learning with symbolic reasoning. This innovative approach facilitates the automatic discovery of axioms, primarily in the evaluation phase of generated candidate axioms. The research aims to solve the issue of efficiently and accurately validating these candidates in the broader context of knowledge acquisition on the semantic Web.Recognizing the importance of existing generation heuristics for candidate axioms, this research focuses on advancing the evaluation phase of these candidates. Our approach involves utilizing these heuristic-based candidates and then evaluating their compatibility and consistency with existing knowledge bases. The evaluation process, which is typically computationally intensive, is revolutionized by developing a predictive model that effectively assesses the suitability of these axioms as a surrogate for traditional reasoning. This innovative model significantly reduces computational demands, employing reasoning as an occasional "oracle" to classify complex axioms where necessary.Active learning plays a pivotal role in this framework. It allows the machine learning algorithm to select specific data for learning, thereby improving its efficiency and accuracy with minimal labeled data. The thesis demonstrates this approach in the context of the semantic Web, where the reasoner acts as the "oracle," and the potential new axioms represent unlabeled data.This research contributes significantly to the fields of automated reasoning, natural language processing, and beyond, opening up new possibilities in areas like bioinformatics and automated theorem proving. By effectively marrying machine learning with symbolic reasoning, this work paves the way for more sophisticated and autonomous knowledge discovery processes, heralding a paradigm shift in how we approach and leverage the vast expanse of data on the semantic Web
Suraweera, Pramuditha. « Widening the knowledge acquisition bottleneck for intelligent tutoring systems : a thesis submitted in partial fulfilment of the requirements for the degree of Doctor of Philosophy in the University of Canterbury / ». 2006. http://library.canterbury.ac.nz/etd/adt-NZCU20070417.162903.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Knowledge acquisition bottleneck"
Weibel, Robert, Stefan Keller et Tumasch Reichenbacher. « Overcoming the knowledge acquisition bottleneck in map generalization : The role of interactive systems and computational intelligence ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 139–56. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 1995. http://dx.doi.org/10.1007/3-540-60392-1_10.
Texte intégralMendes, David, Irene Pimenta Rodrigues et Carlos Fernandes Baeta. « Clinical Practice Ontology Automatic Learning from SOAP Reports ». Dans Healthcare Ethics and Training, 625–40. IGI Global, 2017. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-5225-2237-9.ch028.
Texte intégralMendes, David, Irene Pimenta Rodrigues et Carlos Fernandes Baeta. « Clinical Practice Ontology Automatic Learning from SOAP Reports ». Dans Handbook of Research on Trends in the Diagnosis and Treatment of Chronic Conditions, 349–63. IGI Global, 2016. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-4666-8828-5.ch016.
Texte intégralAsai, Masataro, Hiroshi Kajino, Alex Fukunaga et Christian Muise. « Chapter 2. Symbolic Reasoning in Latent Space : Classical Planning as an Example ». Dans Frontiers in Artificial Intelligence and Applications. IOS Press, 2021. http://dx.doi.org/10.3233/faia210349.
Texte intégralNirenburg, Sergei. « Lexicon Acquisition for NLP : A Consumer Report ». Dans Computational Approaches to the Lexicon, 313–48. Oxford University PressOxford, 1994. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198239796.003.0012.
Texte intégralGarfield, Seth. « Drug Prospects ». Dans Guaraná, 74–99. University of North Carolina PressChapel Hill, NC, 2022. http://dx.doi.org/10.5149/northcarolina/9781469671277.003.0005.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Knowledge acquisition bottleneck"
Pasini, Tommaso. « The Knowledge Acquisition Bottleneck Problem in Multilingual Word Sense Disambiguation ». Dans Twenty-Ninth International Joint Conference on Artificial Intelligence and Seventeenth Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-PRICAI-20}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2020. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2020/687.
Texte intégralBarba, Edoardo, Luigi Procopio, Niccolò Campolungo, Tommaso Pasini et Roberto Navigli. « MuLaN : Multilingual Label propagatioN for Word Sense Disambiguation ». Dans Twenty-Ninth International Joint Conference on Artificial Intelligence and Seventeenth Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-PRICAI-20}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2020. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2020/531.
Texte intégralChen, Xiyang, Kewei Zhang et Yucheng Peng. « Research on Multi Diagnosis Methods for Hydro-Generator Sets ». Dans ASME 7th Biennial Conference on Engineering Systems Design and Analysis. ASMEDC, 2004. http://dx.doi.org/10.1115/esda2004-58163.
Texte intégralStensrud, Rune, Sigmund Valaker et Olav Rune Nummedal. « Exploring Human autonomy teaming methods in challenging environments : the case of uncrewed system (UxS) solutions – challenges and opportunities (with AI) ». Dans AHFE 2023 Hawaii Edition. AHFE International, 2023. http://dx.doi.org/10.54941/ahfe1004307.
Texte intégral