24、以人类为中心的本体评估与实用本体解释:方法、工具与未来展望

以人类为中心的本体评估与实用本体解释:方法、工具与未来展望

在当今的科技领域,本体论在众多研究领域中愈发重要。然而,本体评估和解释方面仍存在诸多挑战。本文将探讨以人类为中心的本体评估过程、工具支持,以及实用的本体解释方法,旨在为相关领域的研究和应用提供有价值的见解。

以人类为中心的本体评估

在本体评估中,以人类为中心的方法能够更好地验证那些无法自动识别的本体质量方面。通过实施基于HERO的平台原型,我们可以对本体评估过程提供有效的支持。

原型实现

为了复制特定的用例,我们开发了多个定制插件,具体如下:
- RestrictionVerificationPlugin (VT) :负责从给定本体中提取通用和存在量化公理,并定义HTML模板和从本体中提取模板变量值的方法,以定义HITs的GUI。通过配置属性,公理可以按照特定的表示形式呈现。
- PizzaMenuContextProviderPlugin (CP) :为每个披萨本体公理创建餐厅菜单样式的项目。
- AMTCrowdsourcingConnector (CC) :负责在mTurk上发布任务,检索已发布验证的当前状态,并从平台获取原始结果。

实现平台核心花费了55小时,而特定用例的插件需要28.5小时。我们预计其他技术栈或评估用例也需要类似的实施工作。

评估结果
  • 自动化活动 :通过实施的平台原型,我们可以完全支持19项HERO准备活动中的7项(37%),并部分
内容概要:本文围绕VMware虚拟化环境在毕业设计中的应用,重点探讨其在网络安全AI模型训练两大领域的实践价值。通过搭建高度隔离、可复现的虚拟化环境,解决传统物理机实验中存在的环境配置复杂、攻击场景难还原、GPU资源难以高效利用等问题。文章详细介绍了嵌套虚拟化、GPU直通(passthrough)、虚拟防火墙等核心技术,并结合具体场景提供实战操作流程代码示例,包括SQL注入攻防实验中基于vSwitch端口镜像的流量捕获,以及PyTorch分布式训练中通过GPU直通实现接近物理机性能的模型训练效果。同时展望了智能化实验编排、边缘虚拟化和绿色计算等未来发展方向。; 适合人群:计算机相关专业本科高年级学生或研究生,具备一定虚拟化基础、网络安全或人工智能背景,正在进行或计划开展相关方向毕业设计的研究者;; 使用场景及目标:①构建可控的网络安全实验环境,实现攻击流量精准捕获WAF防护验证;②在虚拟机中高效开展AI模型训练,充分利用GPU资源并评估性能损耗;③掌握VMware ESXi命令行vSphere平台协同配置的关键技能; 阅读建议:建议读者结合VMware实验平台动手实践文中提供的esxcli命令网络拓扑配置,重点关注GPU直通的硬件前提条件端口镜像的混杂模式设置,同时可延伸探索自动化脚本编写能效优化策略。
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