人工智能本体论（AIO）是一个人工智能（AI）概念、方法论及其相互关系的系统化体系。通过手动整理和大语言模型（LLMs）的辅助开发，AIO 旨在通过提供一个全面框架，涵盖技术和伦理两个方面的人工智能技术，来应对人工智能领域迅速发展的局面。

Apr, 2024

本文介绍了如何将本体论应用于高级制造服务中，以解决数据集成、语义互操作性问题以及监控和决策任务，并提供了一个针对金属添加制造文献中已知的过程性缺陷的本体，并与现有的本体进行整合，从而扩展了本体在增材制造领域的建模能力。

Sep, 2022

通过评估现有的预测性维护方法并提出创新性框架，本研究介绍一种基于人工智能和工业互联网的智能化维护框架，包括概率可靠性建模和深度学习等最新机器学习算法，并利用涡轮风扇引擎退化数据集验证了新颖的概率深度学习可靠性建模方法。

Sep, 2020

MaintainoMATE 是一个统一的框架，能够自动对问题报告进行分类并将其分配给具有相关专业知识的开发人员，通过学习上下文信息来提高软件质量和降低维护成本。

Aug, 2023

本文介绍了一个形式化的模型，用于在开放链接数据云中表示自然语言的数学事实，该模型用于 OntoMath PRO 专业数学本体论的开发，OntoMath 数字生态系统的语义出版平台是一个中心组件，用于数学知识管理，包括数学公式的语义搜索和数学论文的推荐系统。

Mar, 2023

本研究提出了一种基于弱化 DL 本体学说公理，采用细化运算符修复基于原理的本体的新方法，研究表明该方法比删除公理保留原有知识更有效。

Nov, 2017

本文目的是研究不同的图书馆分类系统和语言本体论如何组织一个特定领域的信息，以及信息检索的限制，通过构建一个特定领域本体论来解决问题并展示使用相关本体论的原理处理复杂查询的便捷性，从而促进更好的信息检索。

Jun, 2023

该研究使用基于本体论的数据协调对地质建模进行了研究，并介绍了一个基于基本形式本体论和 GeoCore 本体论的本体论：GeoFault，它涵盖了有关地质故障的核心知识，提供了一个坚实的框架来澄清故障知识及其数据融合，为应用程序和用户提供了基础。

Feb, 2023

使用本体论的方法，将应用数学中的建模 - 仿真 - 优化工作流的数学模型和数值算法表示出来，以构建 FAIR 数学研究数据。通过介绍多孔介质微裂纹分析的具体例子，展示了本体论如何表征基础数学模型及其相应的数值算法。

Oct, 2023

该论文讨论了一个软件系统 Intrumental Complex 的一般化模型表示，包括数学表达式，UML 图和客户端 - 服务器环境下该系统的三层体系结构，并开发了相应的形式模型。

Mar, 2018