最近的LHC数据暗示了750 GeV的质量共振，该共振衰减为两个光子。 这种共振的一个显着特征是，它对任何其他标准模型粒子的衰减都太低而无法检测到。 这种状态对于标量或伪标量具有令人信服的解释，这些标量或伪标量与在标准模型量规组下带电的矢量状态紧密耦合。 这样的场景很容易容纳在散装RS中，标量位于散装中，远离但靠近希格斯。 扭转这一点，我们认为找到一种难以捉摸的块状RS模型的好方法可能是寻找与规范玻色子有显着耦合的共振。

针对煤矿钻机制造业产品研发面临的知识共享难题,提出了基于本体矿用液压钻机建模方法,在遵循领域本体构建原则的前提下,构建矿用液压钻机机械本体模块和矿用液压钻机液压本体模块,并采用本体融合的本体集成方法集成2个本体模块,从而构建矿用液压钻机本体模型,该模型可以实现矿用钻机知识的推理和检索,与传统基于关键词的检索相比,基于本体的语义检索可提高查全率和查准率,进而实现了更大范围的知识共享和重用。

基于领域本体的开放获取资源语义检索引擎设计与实现，毕强，鲍玉来，提出一个以领域本体为基础的，开放获取资源的语义检索引擎的设计方案。引入了中介映射和本地映射的方法来处理顶级领域本体与OA资�

功能性踝关节不稳的本体感觉及肌内效贴扎干预效果研究，申广平，包大鹏，目的：研究功能性踝关节不稳本体感觉损伤特点及肌内效贴扎对功能性踝关节不稳的治疗效果。方法：功能性踝关节不稳的男运动员17人�

为提供个性化学习空间，优化在线学习效果，文章介绍了一种基于领域本体和语义相似度的个性化学习路径推荐策略。首先对根据领域知识点及其关系构建本体库，建立其知识点间语义层面的关系，并用Protégé进行了本体形式化编码；然后基于本体，设计了学习路径生成策略和相关知识协同策略；最后，结合决策支持系统课程现有网络资源设计并开发了原型系统，实现了个性化学习引导及资源空间的优化。

依存关系 我们在此包装中的代码已经过测试 Python 3.7 RDFLib 4.2.2 gensim 3.8.0 scikit学习0.21.2 nltk 3.5 OWLready2 0.25 致谢：rdf2vec /下的代码（主要用于在RDF图上实现漫游策略）来自 （0.0.3版，于03/2020访问），并进行了一些更新。 独立应用 独立应用程序（v0.1.0）可以由两个主程序运行。 OWL2Vec_Standalone.py 该程序将嵌入一个本体。 可以通过配置文件default.cfg对其进行配置。 有关用法，请参见default.cfg中的示例和注释。 运行示例： python --config_file default.cfg 注意：与实验代码不同，独立程序已使用Owlready在python中实现了所有与OWL本体相关的过程，但它还允许用户使用预先计算的注释

为解决当前教育资源库在通用性和共享性的不足，结合CELTS元数据标准，利用本体技术设计了一个语义化的教育资源本体库。参照元数据标准构建教育资源本体，对学科领域知识进行语义分析和关联构建学科知识本体，对教育资源实例做语义标注，并通过推理机Jena实现了本体推理和查询。为教育资源库的语义搜索及智能服务奠定基础。

基于CELTSC学习对象元数据的本体构建方法研究及实现 ，李季，陈玲玲，本文首先介绍了现有的几种重要的本体构建方法，然后分析元数据与本体之间的关系，并在七步法的基础上提出基于元数据的本体构建方

在知识图谱的嵌入模型中利用本体图式信息 概述 该包包含以下所有源代码和数据集： 基于能量的知识图模型的有效训练。 在学习期间利用架构信息（在RDF架构中表示）。 此包中实现的模型扩展了以下工作中提出的模型： 翻译嵌入(TransE) - Bordes 等人，NIPS 2013。 语义匹配能量(SME) - Bordes 等人，MLJ 2013。 结构化嵌入(SE) - Bordes 等人，AAAI 2011。 包装内容： learn_parameters.py ：处理主要的学习过程。 data/ ：包含所有数据集，即 FB13、FB15k、WN11、WN18、DBpedia 2014、YAGO3。 FB13、FB15k、WN11和WN18用于文献中的相关作品； DBpedia 2014 和 YAGO3 是来自语义 Web 文献的另外两个大型数据集。 energy/ ：包

从0开始进行Ontology设计和开发，涵盖开发工具、流程、语言和基础理论以及注意事项等，让你具备一个Knowledge Engineer的基本技能。