Схемы логических выражений онлайн: Схема логических элементов онлайн

Содержание

tablica istinnosti ru

Вы искали tablica istinnosti ru? На нашем сайте вы можете получить ответ на любой математический вопрос здесь. Подробное решение с описанием и пояснениями поможет вам разобраться даже с самой сложной задачей и алгебра логика калькулятор онлайн, не исключение. Мы поможем вам подготовиться к домашним работам, контрольным, олимпиадам, а так же к поступлению в вуз. И какой бы пример, какой бы запрос по математике вы не ввели - у нас уже есть решение. Например, «tablica istinnosti ru».

Применение различных математических задач, калькуляторов, уравнений и функций широко распространено в нашей жизни. Они используются во многих расчетах, строительстве сооружений и даже спорте. Математику человек использовал еще в древности и с тех пор их применение только возрастает. Однако сейчас наука не стоит на месте и мы можем наслаждаться плодами ее деятельности, такими, например, как онлайн-калькулятор, который может решить задачи, такие, как tablica istinnosti ru,алгебра логика калькулятор онлайн,алгебра логика онлайн калькулятор,алгебра логики калькулятор,алгебра логики калькулятор онлайн,алгебра логики онлайн,алгебра логики онлайн калькулятор,алгебра логики онлайн решение,алгебра логики решение онлайн,алгебра логики упростить выражение онлайн,булева алгебра калькулятор онлайн,булева алгебра онлайн,булева алгебра онлайн калькулятор,булевы функции онлайн калькулятор,булевых функций онлайн калькулятор,дискретная математика калькулятор онлайн,дискретная математика онлайн калькулятор,дискретная математика упростить выражение онлайн,днф и кнф онлайн,днф и кнф онлайн калькулятор,днф онлайн,днф онлайн калькулятор,доказать равносильность логических выражений онлайн,и таблица истинности,информатика упростить логическое выражение онлайн калькулятор,калькулятор алгебра логика,калькулятор алгебра логики,калькулятор алгебры логики,калькулятор алгебры логики онлайн,калькулятор булевой алгебры онлайн,калькулятор булевых функций,калькулятор булевых функций онлайн,калькулятор днф и кнф онлайн,калькулятор истинности,калькулятор истинности онлайн,калькулятор кнф онлайн,калькулятор логики,калькулятор логики онлайн,калькулятор логические операции,калькулятор логический,калькулятор логических выражений,калькулятор логических выражений онлайн,калькулятор логических выражений онлайн упрощение,калькулятор логических операций,калькулятор логических функций,калькулятор логических функций онлайн,калькулятор мат логика,калькулятор математической логики,калькулятор математической логики онлайн,калькулятор онлайн алгебра логика,калькулятор онлайн истинности,калькулятор онлайн сднф,калькулятор онлайн таблицы истинности,калькулятор онлайн упрощение логических выражений,калькулятор сднф,калькулятор сднф и скнф онлайн,калькулятор скнф и сднф онлайн,калькулятор таблиц истинности онлайн,калькулятор таблица истинности,калькулятор таблица истинности онлайн калькулятор,калькулятор таблицы истинности,калькулятор таблицы истинности онлайн,калькулятор упростить логическое выражение,калькулятор упрощение логических выражений онлайн,карта карно онлайн калькулятор,карты карно калькулятор онлайн,карты карно онлайн калькулятор,карты карно онлайн решение,карты карно решение онлайн,кнф и днф онлайн,кнф и днф онлайн калькулятор,кнф онлайн,логика алгебра онлайн калькулятор,логические выражения калькулятор онлайн,логические выражения онлайн,логические выражения онлайн калькулятор,логические выражения онлайн упростить,логические выражения упростить онлайн,логические операции калькулятор,логические операции калькулятор онлайн,логические операции онлайн,логические операции онлайн калькулятор,логические схемы онлайн,логические уравнения онлайн,логический калькулятор,логический калькулятор онлайн,мат логика калькулятор,мат логика онлайн,математическая логика калькулятор онлайн,математическая логика онлайн,математическая логика онлайн калькулятор,мднф онлайн,минимизация булевых функций онлайн,минимизация логических функций калькулятор онлайн,минимизация логических функций онлайн,минимизация логических функций онлайн калькулятор,минимизация онлайн,минимизация функции онлайн,минимизировать функцию онлайн,многочлен жегалкина онлайн калькулятор,онлайн алгебра логики,онлайн калькулятор алгебра логика,онлайн калькулятор алгебра логики,онлайн калькулятор алгебры логики,онлайн калькулятор булевой алгебры,онлайн калькулятор булевых функций,онлайн калькулятор дискретная математика,онлайн калькулятор днф,онлайн калькулятор истинности,онлайн калькулятор логики,онлайн калькулятор логические выражения,онлайн калькулятор логические операции,онлайн калькулятор логический,онлайн калькулятор логических выражений,онлайн калькулятор логических выражений упрощение,онлайн калькулятор логических функций,онлайн калькулятор математической логики,онлайн калькулятор полином жегалкина,онлайн калькулятор сднф,онлайн калькулятор таблиц истинности,онлайн калькулятор таблица истинности,онлайн калькулятор таблицы истинности,онлайн калькулятор упростить логическое выражение,онлайн калькулятор упростить логическое выражение информатика,онлайн калькулятор упрощение логических выражений,онлайн кнф,онлайн логические операции,онлайн логические схемы,онлайн логические уравнения,онлайн мат логика,онлайн математическая логика,онлайн минимизация,онлайн минимизация логических функций,онлайн минимизация функции,онлайн построение таблиц истинности,онлайн построение таблицы истинности,онлайн преобразование логических выражений,онлайн решение алгебра логики,онлайн решение карты карно,онлайн решение логических выражений,онлайн решение логических уравнений,онлайн решение таблиц истинности,онлайн решение таблицы истинности,онлайн сднф,онлайн составление таблиц истинности,онлайн составление таблицы истинности,онлайн упростите логическое выражение,онлайн упрощение логических выражений,онлайн упрощение логических функций,онлайн упрощение формул логики,полином жегалкина калькулятор онлайн,полином жегалкина онлайн,полином жегалкина онлайн калькулятор,построение онлайн таблиц истинности,построение онлайн таблиц истинности логических выражений,построение таблиц истинности логических выражений онлайн,построение таблиц истинности онлайн,построение таблицы истинности онлайн,построить логическое выражение по таблице истинности онлайн,построить логическую схему онлайн,построить онлайн таблицу истинности,построить таблицу истинности для логического выражения онлайн,построить таблицу истинности онлайн,преобразование логических выражений онлайн,привести к днф функцию онлайн,привести функцию к днф онлайн,решение алгебра логики онлайн,решение карты карно онлайн,решение логических выражений онлайн,решение логических операций онлайн,решение логических уравнений онлайн,решение онлайн логических выражений,решение онлайн таблица истинности,решение таблиц истинности онлайн,решение таблицы истинности онлайн,решить логическое уравнение онлайн,сднф и скнф онлайн,сднф и скнф онлайн калькулятор,сднф и скнф онлайн калькулятор с решением,сднф калькулятор,сднф калькулятор онлайн,сднф онлайн,сднф онлайн калькулятор,сднф по таблице истинности онлайн,скнф и сднф онлайн,скнф и сднф онлайн калькулятор,скнф онлайн,скнф упрощение онлайн,сократить днф онлайн,сокращение логических выражений онлайн,составить логическую схему онлайн,составить таблицу истинности,составить таблицу истинности онлайн,составить таблицу истинности онлайн с решением,составление таблиц истинности онлайн,составление таблицы истинности онлайн,составьте таблицу истинности,таблица истинности,таблица истинности калькулятор,таблица истинности калькулятор онлайн,таблица истинности логических операций онлайн,таблица истинности логических операций онлайн калькулятор,таблица истинности онлайн,таблица истинности онлайн калькулятор,таблица истинности онлайн решение,таблица истинности решение онлайн,таблица истинности ру,таблица истинности это,таблицы истинности калькулятор онлайн,таблицы истинности онлайн,таблицы истинности онлайн калькулятор,таблицы истинности онлайн решение,таблицы истинности решение онлайн,упростите логическое выражение онлайн,упростить выражение алгебра логики онлайн,упростить выражение дискретная математика онлайн,упростить выражение онлайн алгебра логики,упростить выражение онлайн дискретная математика,упростить логические выражения онлайн,упростить логическое выражение калькулятор,упростить логическое выражение калькулятор онлайн,упростить логическое выражение онлайн,упростить логическое выражение онлайн калькулятор,упростить логическое выражение онлайн калькулятор информатика,упростить логическое выражение онлайн калькулятор с решением,упростить логическую функцию онлайн,упростить формулу логики онлайн,упрощение булевых функций онлайн,упрощение логических выражений информатика онлайн калькулятор,упрощение логических выражений калькулятор онлайн,упрощение логических выражений онлайн,упрощение логических выражений онлайн калькулятор,упрощение логических выражений онлайн калькулятор информатика,упрощение логических функций онлайн,упрощение логического выражения онлайн,упрощение скнф онлайн,упрощение формул логики онлайн.

На этой странице вы найдёте калькулятор, который поможет решить любой вопрос, в том числе и tablica istinnosti ru. Просто введите задачу в окошко и нажмите «решить» здесь (например, алгебра логика онлайн калькулятор).

Где можно решить любую задачу по математике, а так же tablica istinnosti ru Онлайн?

Решить задачу tablica istinnosti ru вы можете на нашем сайте https://pocketteacher.ru. Бесплатный онлайн решатель позволит решить онлайн задачу любой сложности за считанные секунды. Все, что вам необходимо сделать - это просто ввести свои данные в решателе. Так же вы можете посмотреть видео инструкцию и узнать, как правильно ввести вашу задачу на нашем сайте. А если у вас остались вопросы, то вы можете задать их в чате снизу слева на странице калькулятора.

Калькулятор логических функций | Обучалки

СКАЧАТЬ ПРОГРАММУРазмер
LogicCalc. exe (13392)526 кб

Программа предназначена для получения таблиц истинности логических функций с числом переменных от одной до пяти. Логической (булевой) функцией n переменных y = f(x1, x2, …, xn) называется такая функция, у которой все переменные и сама функция могут принимать только два значения: 0 и 1.

Переменные, которые могут принимать только два значения 0 и 1 называются логическими переменными (или просто переменными). Заметим, что логическая переменная х может подразумевать под числом 0 некоторое высказывание, которое ложно, и под числом 1 высказывание, которое истинно.

Из определения логической функции следует, что функция n переменных – это отображение Bn в B, которое можно задать непосредственно таблицей, называемой таблицей истинности данной функции.

Основные функции логики - это функции двух переменных z = f(x,y).

Число этих функций равно 24 = 16. Перенумеруем и расположим их в естественном порядке.

Рассмотрим более подробно эти функции. Две из них f0 = 0 и f15 = 1 являются константами. Функции f3, f5, f10 и f12 являются по существу функциями одной переменной.

Наиболее важные функции двух переменных имеют специальные названия и обозначения.

1) f1 - конъюнкция (функция И)
Заметим, что конъюнкция – это фактически обычное умножение (нулей и единиц). Эту функцию обозначают x&y;

2) f7 - дизъюнкция (функция или). Обозначается V.

3) f13 - импликация (следование). Обозначается ->
Это очень важная функция, особенно в логике. Ее можно рассматривать следующим образом: если х = 0 (т. е. х “ложно”), то из этого факта можно вывести и “ложь”, и “истину” (и это будет правильно), если у = 1 (т. е. у “истинно”), то истина выводится и из “лжи” и из “истины”, и это тоже правильно. Только вывод “из истины ложь” является неверным. Заметим, что любая теорема всегда фактически содержит эту логическую функцию;

4) f6 - сложение по модулю 2. Обозначается знаком “+” или знаком “+” в кружке.

5) f9 - эквивалентность или подобие. Эта f9 = 1 тогда и только тогда, когда х = у. Обозначается

х ~ у.

6) f14 - штрих Шеффера. Иногда эту функцию называют “не и” (так как она равна отрицанию конъюнкции). Обозначается x|y.

7) f8 - стрелка Пирса (иногда эту функцию называют штрих Лукасевича).

Три оставшиеся функции, (f2 , f4 и f11) особого обозначения не имеют.

Заметим, что часто в логике рассматриваются функции от функций, т.е. суперпозиции перечисленных выше функций. При этом последовательность действий указывается (как обычно) скобками.

Логические схемы. Переход от логического выражения к логической схеме и наоборот

Цели:

1. Образовательные

  • Основные логические операции.
  • Построение таблиц истинности сложных высказываний.
  • Логические схемы и логические выражения.

2. Развивающие

  • Развитие исследовательской и познавательной деятельности.
  • Лаконично, полно и содержательно отвечать и делать обобщающие выводы.

3. Воспитательные

  • Формирование аккуратности при работе с компьютером.
  • Понимание связей между другими учащимися, культурой поведения.

Тип урока: комбинированный

Методы организации учебной деятельности:

  • фронтальная
  • индивидуальная
  • ученик-компьютер

Программно-дидактическое обеспечение: ПК, презентация, задание для практической работы, раздаточный материал, Electronics Workbench (EWB512), PowerPoint.

ХОД УРОКА

I. Организационный момент.

II. Актуализация ранее изученного материала и проверка домашнего задания.

Задания для выполнения в тетради и у доски.

№1. Составьте таблицы истинности для следующих логических выражений:

№3. Нарисовать на доске логические элементы И, ИЛИ, НЕ, И-НЕ, ИЛИ-НЕ.

III. Новый материал.

Над возможностями применения логики в технике ученые и инженеры задумывались уже давно. Например, голландский физик Пауль Эренфест (1880 - 1933), еще в 1910 году писал: "...Пусть имеется проект схемы проводов автоматической телефонной станции. Надо определить:

1) будет ли она правильно функционировать при любой комбинации, могущей встретиться в ходе деятельности станции;
2) не содержит ли она излишних усложнений.

Каждая такая комбинация является посылкой, каждый маленький коммутатор есть логическое "или-или", воплощенное в эбоните и латуни; все вместе - система чисто качественных. .. "посылок", ничего не оставляющая желать в отношении сложности и запутанности... правда ли, что, несмотря на существование алгебры логики, своего рода "алгебра распределительных схем" должна считаться утопией?".

Созданная позднее М.А. Гавриловым (1903 - 1979) теория релейно-контактных схем показала, что это вовсе не утопия.

Посмотрим на микросхему. На первый взгляд ничего того, что нас бы удивило, мы не видим!
Но если рассматривать ее при сильном увеличении, она поразит нас своей стройной архитектурой. Чтобы понять, как она работает, вспомним, что компьютер работает на электричестве, то есть любая информация представлена в компьютере в виде электрических импульсов.

Почему необходимо уметь строить логические схемы?

Дело в том, что из вентилей составляют более сложные схемы, которые позволяют выполнять арифметические операции и хранить информацию. Причем схему, выполняющую определенные функции, можно построить из различных по сочетанию и количеству вентилей. Поэтому значение формального представления логической схемы чрезвычайно велико. Оно необходимо для того, чтобы разработчик имел возможность выбрать наиболее подходящий ему вариант построения схемы из вентилей. Процесс разработки общей логической схемы устройства (в том числе и компьютера в целом), становится иерархическим, причем на каждом следующем уровне в качестве "кирпичиков" используются логические схемы, созданные на предыдущем этапе.
Алгебра логики дала в руки конструкторам мощное средство разработки, анализа и совершенствования логических схем. В самом деле, гораздо проще, быстрее и дешевле изучать свойства и доказывать правильность работы схемы с помощью выражающей ее формулы, чем создавать реальное техническое устройство. Именно в этом состоит смысл любого математического моделирования.

Логические схемы необходимо строить из минимально возможного количества элементов, что в свою очередь, обеспечивает большую скорость работы и увеличивает надежность устройства.

Правило построения логических схем:

1) Определить число логических переменных.
2) Определить количество базовых логических операций и их порядок.
3) Изобразить для каждой логической операции соответствующий ей вентиль и соединить вентили в порядке выполнения логических операций.

Рассмотрение двух примеров перехода от выражения к схеме. (Презентация)

Рассмотрение двух примеров перехода от схемы к выражению. (Презентация)

Чаще в жизни возникает ситуация, когда известен результат и для его реализации необходимо построить устройство.

Рассмотрим следующую задачу: (Презентация)

Задача 1. В двухэтажном доме лестница освещается одной лампой Х. На первом этаже установлен один выключатель А, на втором этаже - выключатель В. Если включают А, то лампа загорается. При поднятии на второй этаж и включении В лампа гаснет. Если кто-то выходит и нажмет В, то лампа включается, при спуске на первый этаж и нажатии А лампа должна погаснуть.

Алгоритм решения:

  • Составить таблицу истинности.
  • Определить логическую функцию.
  • Построить логическую схему.

 

A B X
0 0 0
1 0 1
1 1 0
0 1 1
0 0 0

Чтобы создать логическую функцию по таблице истинности, надо записывать значения выходной переменной.

Между строками таблицы будет стоять знак логического сложения, а между столбцами - знак логического умножения .

Задача 2. (Презентация)

IV. Закрепление изученного материала.

Работа у доски и в тетради по карточкам.

№1. По логическому выражению построить логическую схему:

№2. По логической схеме составьте логическое выражение:

V. Компьютерный практикум.

Практическая работа с использованием электронной лаборатории Electronics Workbench (EWB512).

Вариант 1

1. Упростите логическое выражение

2. Проверьте свою работу, используя программу Electronics Workbench:

- Запишите исходное выражение в Logic Converter;
- Составьте таблицу истинности
- Упростите выражение используя
- Постройте упрощенную логическую схему .

3. Проверьте правильность выполненных упрощений.

VI. Домашнее задание:

а) упростите логическое выражение, постройте логическую схему и таблицу истинности
б) по таблице истинности (00001011) составьте выражение, упростите его, нарисуйте схему.

iMath Wiki - Минимизация булевых функций. Минимизирующие карты Карно. Метод Куайна-МакКласки

Ясно, что при разработке логических схем, немаловажной является задача минимизации количества используемых элементов (другими словами, логических операций).

В связи с этим, возникает задача минимизации логических функций в некотором классе формул. В частности, в классах ДНФ и КНФ.

Минимальная ДНФ
Такая ДНФ, которая содержит наименьшее общее число вхождений переменных по сравнению со всеми равносильными ей ДНФ.
Минимальная КНФ
Такая КНФ, которая содержит наименьшее общее число вхождений переменных по сравнению со всеми равносильными ей КНФ.

Процесс нахождения минимальных форм, собственно, и называется минимизацией. В простых случаях, для минимизации достаточно тождественных преобразований. В более сложных – используются специальные алгоритмы.

Основным методом минимизации логических функций, представленных в виде СДНФ или СКНФ, является операция попарного неполного склеивания и элементарного поглощения. Операция попарного склеивания осуществляется между двумя членами, содержащими одинаковые переменные, вхождения которых (с отрицанием и без) совпадают для всех переменных, кроме одной. В этом случае все переменные, кроме одной, можно вынести за скобки, а оставшиеся в скобках прямое и инверсное вхождение одной переменной подвергнуть склейке. Например:

\[ \;\overline{x_1}\;x_2x_3x_4 \vee \;\overline{x_1}\;x_2\;\overline{x_3}\;x_4 = \;\overline{x_1}\;x_2x_4 (x_3 \vee\;\overline{x_3}\;) = \;\overline{x_1}\;x_2x_4 \mathbin{\&}1 = \;\overline{x_1}\;x_2x_4. \]

Аналогично для КНФ:

\[ (\;\overline{x_1}\;\vee x_2\vee x_3\vee x_4) (\;\overline{x_1}\;\vee x_2\vee\;\overline{x_3}\;\vee x_4) = \;\overline{x_1}\;\vee x_2\vee x_4\vee x_3\;\overline{x_3}\; = \;\overline{x_1}\;\vee x_2\vee x_4\vee 0 = \;\overline{x_1}\;\vee x_2\vee x_4. \]

Возможность поглощения следует из очевидных равенств

\[ A \vee\;\overline{A}\; = 1 \]\[ A\;\overline{A}\; = 0. \]

Таким образом, главной задачей при минимизации СДНФ и СКНФ является поиск членов, пригодных к склейке с последующим поглощением, что для больших форм может оказаться достаточно сложной задачей.

Карта Карно

Графический способ минимизации булевых функций. Представляет собой операции попарного неполного склеивания и элементарного поглощения. Карты Карно рассматриваются как построенная соответствующим образом таблица истинности функции.

Карты Карно можно рассматривать как определенную плоскую развертку n-мерного булева куба.

Карты Карно были изобретены в 1952 Эдвардом В. Вейчем и усовершенствованы в 1953 Морисом Карно, физиком из «Bell Labs», и были призваны помочь упростить цифровые электронные схемы.

В карту Карно булевы переменные передаются из таблицы истинности и упорядочиваются с помощью кода Грея, в котором каждое следующее число отличается от предыдущего только одним разрядом. N\) различных элементарных членов.

Элементарные члены СДНФ или СКНФ образуют структуру, топологически эквивалентную \(N\)-мерному кубу. Действительно, если рассматривать набор значений функции \(x_1,\,\ldots,\,x_N\) как \(N\)-мерный вектор \(\{x_1,\,\ldots,\,x_N\}\), мы получим набор точек, лежащих на ортах \(N\)-мерной системы координат, и удаленных друг от друга на \(1\). Другими словами, мы получим \(N\)-мерный гиперкуб с ребром \(1\).

Например, для функции двух переменных, заданной таблицей истинности:

можно построить эквивалентный ей квадрат:

001111000110

Или, если обозначить вершины соответствующими элементарными конъюнкциями и выделить вершины, конъюнкции которых входят в СДНФ:

0x̅₁x₂1x₁x₂0x̅₁x̅₂1x₁x̅₂

Или СКНФ:

0x₁∨x̅₂1x̅₁∨x̅₂0x₁∨x₂1x̅₁∨x₂

Можно заметить, что члены, находящиеся на одной стороне квадрата, могут быть склеены. Соответственно, если составляется ДНФ, то операции производятся только над вершинами, в которых функция имеет значение \(1\) (по правилам построения СДНФ). Если же составляется КНФ, то над вершинами, в которых функция имеет значение \(0\) (по правилам построения СКНФ).

При этом, сохраняются переменные, значение которых на стороне постоянно.

В случае функции трёх переменных приходится иметь дело с трёхмерным кубом. Это сложнее и менее наглядно, но технически возможно. На рисунке в качестве примера показана таблица истинности для булевой функции трёх переменных и соответствующий ей куб.

Как видно из рисунка, для трёхмерного случая возможны более сложные конфигурации. Например, четыре члена, принадлежащие одной грани куба, объединяются в один с поглощением двух переменных:

\[ \;\overline{x_1}\;\;\overline{x_2}\;\;\overline{x_3}\; \vee x_1\;\overline{x_2}\;\;\overline{x_3}\; \vee \;\overline{x_1}\;\;\overline{x_2}\;x_3 \vee x_1\;\overline{x_2}\;x_3 =\]

\[ = \;\overline{x_2}\; (\;\overline{x_1}\;\;\overline{x_3}\; \vee\;\overline{x_1}\;x_3 \vee x_1\;\overline{x_3}\; \vee x_1x_3) = \;\overline{x_2}\; (\;\overline{x_1}\; \vee x_1)(\;\overline{x_3}\; \vee x_3) = \;\overline{x_2}\; \]

В общем случае можно сказать, что \(2^K\) членов, принадлежащие одной \(K\)–мерной грани гиперкуба, склеиваются в один член, при этом поглощаются \(K\) переменных. K\) смежных ячеек, и в результирующую ДНФ или КНФ входят только те переменные, которые неизменны в рамках данной группы. Общее число членов соответствует числу групп в карте Карно, а число неизменных переменных обратным образом зависит от количества элементов в группе. Как следствие, группы необходимо выбирать как можно более большими. Следует отметить, что одна комбинация переменных может входить в несколько групп.

Для функций четырех переменных, требуется развертка 4-мерного гиперкуба. Карта Карно в таком случае имеет вид:

\(00\) \(f(0,0,0,0)\) \(f(0,1,0,0)\) \(f(1,1,0,0)\) \(f(1,0,0,0)\)
\(01\) \(f(0,0,0,1)\) \(f(0,1,0,1)\) \(f(1,1,0,1)\) \(f(1,0,0,1)\)
\(11\) \(f(0,0,1,1)\) \(f(0,1,1,1)\) \(f(1,1,1,1)\) \(f(1,0,1,1)\)
\(10\) \(f(0,0,1,0)\) \(f(0,1,1,0)\) \(f(1,1,1,0)\) \(f(1,0,1,0)\)

В данном случае, все крайние ячейки смежны друг другу. Это можно себе представить, натянув эту развертку на тор (“бублик”):

Возможно так же построение карт Карно для функций 5 и 6 переменных, однако работа с ними значительно затрудена. Для числа переменных, большего 6, использование карт Карно попросту непрактично.

Пример

Рассмотрим функцию, имеющую следующую таблицу истинности:

0 0 0 0 1
0 0 0 1 1
0 0 1 0 1
0 0 1 1 0
0 1 0 0 1
0 1 0 1 0
0 1 1 0 1
0 1 1 1 1
1 0 0 0 0
1 0 0 1 0
1 0 1 0 0
1 0 1 1 0
1 1 0 0 0
1 1 0 1 0
1 1 1 0 1
1 1 1 1 1

Перепишем эту таблицу в виде карты Карно:

00 1 1 0 0
01 1 0 0 0
11 0 1 1 0
10 1 1 1 0

Легко выделяются три группы. Исходя из этого, записывается ДНФ:

\(\;\overline{x_1}\;\;\overline{x_2}\;\;\overline{x_3}\;\)\(\vee\)\(\;\overline{x_1}\;\;\overline{x_4}\;\)\(\vee\)\({x_2}{x_3}\)

Метод Куайна-МакКласси строится на основе того же аппарата, что и карты Карно, однако оказывается более практичным для большего количества переменных.

Алгоритм заключается последовательной склейке, и затем редукции результата.

Склейка

Сначала элементарные члены совершенной формы записываются в двоичной форме в таблицу, где группируются по количеству единиц.

Затем, члены, которые отличаются одной переменной (одним битом), могут быть склеены. В таком случае единица заменяется на “-”. Очевидно, что склеены могут быть только члены из соседних групп

Члены, которые нельзя склеить, обозначаются звездочкой "*".

Полученные склеенные члены могут, в свою очередь, так же быть склеены. При этом “-” трактуется как “третье” значение.

Когда никакие члены больше не могут быть склеены, из членов, отмеченных “*”, составляется сокращенная форма, которая не обязательно минимальна. После этого производится редукция.

Редукция

Для редукции, составляется таблица, в строки которой включаются члены сокращенной формы, а в столбцы – члены совершенной.

В ячейках ставится отметка (например, крестик “×”), если соответствующий член сокращенной формы поглощает соответствующий член совершенной формы (т.е. если заголовок строки является частью заголовка столбца).

Выбираются столбцы, содержащие только один “×”. Соответсвтующие им члены сокращенной формы составляют ядро, и должны войти в минимальную форму.

Если ядро не перекрывает все столбцы, то в минимальную форму так же включаются несколько членов сокращенной формы, не входящих в ядро, таким образом, чтобы члены минимальной формы перекрывали все столбцы таблицы.

Пример

Найдем минимальную форму функции

0 0 0 0 0 1
1 0 0 0 1 1
2 0 0 1 0 1
3 0 0 1 1 1
4 0 1 0 0 0
5 0 1 0 1 1
6 0 1 1 0 0
7 0 1 1 1 1
8 1 0 0 0 1
9 1 0 0 1 0
10 1 0 1 0 1
11 1 0 1 1 0
12 1 1 0 0 1
13 1 1 0 1 1
14 1 1 1 0 0
15 1 1 1 1 1

Члены СДНФ в двоичной нотации:

  • 0000 = 0
  • 0001 = 1
  • 0010 = 2
  • 0011 = 3
  • 0101 = 5
  • 0111 = 7
  • 1000 = 8
  • 1010 = 10
  • 1100 = 12
  • 1101 = 13
  • 1111 = 15

Группировка:

0

1

  • 0001 = 1
  • 0010 = 2
  • 1000 = 8

2

  • 0011 = 3
  • 0101 = 5
  • 1010 = 10
  • 1100 = 12

3

4

Склейка 1:

  • 0, 1 = 000-
  • 0, 2 = 00-0
  • 0, 8 = -000
  • 1, 3 = 00-1
  • 1, 5 = 0-01
  • 2, 3 = 001-
  • 2,10 = -010
  • 8,10 = 10-0
  • 8,12 = 1-00
  • 3,7 = 0-11
  • 5,7 = 01-1
  • 5,13 = -101
  • 12,13 = 110-
  • 7,15 = -111
  • 13,15 = 11-1

Группировка 2:

  • 0, 1 = 000-
  • 2, 3 = 001-
  • *12,13 = 110-

  • 0, 2 = 00-0
  • 1, 3 = 00-1
  • 8,10 = 10-0
  • 5,7 = 01-1
  • 13,15 = 11-1

  • 1, 5 = 0-01
  • *8,12 = 1-00
  • 3,7 = 0-11

  • 0, 8 = -000
  • 2,10 = -010
  • 5,13 = -101
  • 7,15 = -111

Склейка 2:

  • *0,1,2,3 = 00–
  • *0,2,8,10 = -0-0
  • *5,7,13,15 = -1-1
  • *1,3,5,7 = 0–1

Итого, члены сокращенной формы:

  • 12,13 = 110-
  • 8,12 = 1-00
  • 0,1,2,3 = 00–
  • 0,2,8,10 = -0-0
  • 5,7,13,15 = -1-1
  • 1,3,5,7 = 0–1

Редукция:

12,13 × ×
8,12 × ×
0,1,2,3 × × × ×
0,2,8,10 × × ×
5,7,13,15 × × ×
1,3,5,7 × × × ×

Кружком обведены члены ядра.

Ядро, таким образом, включает члены -0-0 и -1-1. Для получения минимальной формы, нам нужно перекрыть дополнительно столбцы 1, 3, 12. Для этого можно взять, например, 0,1,2,3 = 00– и 12,13 = 110-:

\[ f = \;\overline{x_2}\;\;\overline{x_4}\; \vee {x_2}{x_4} \vee \;\overline{x_1}\;\;\overline{x_2}\; \vee {x_1}{x_2}\;\overline{x_3}\; \]

Карта Карно:

00 1 1 1
01 1 1 1
11 1 1 1
10 1 1

Логический преобразователь

Логический преобразователь


 

    Логический преобразователь - мощное устройство, производящее некоторые преобразования представления схем. Он используется для преобразования:

    - схемы в таблицу истинности

    - таблицы истинности в логическое выражение

    - таблицы истинности в упрощенное логическое выражение

    - логического выражения в таблицу истинности

    - логического выражения в схему

    - логического выражения в схему на базе элементов И-НЕ

Клавиши преобразования находятся на правой стороне панели логического преобразователя.

Ввод таблицы истинности

    Для этого отметьте с помощью мыши входы таблицы истинности, необходимые для ее составления (подведите указатель мыши к необходимому входу и нажмите левую кнопку мыши). При этом значения возможных состояний на входах схемы будут заполнены автоматически. Затем поместите указатель мыши в столбец “out” для заполнения выходных значений схемы и нажмите левую кнопку мыши. Введите значения выходных сигналов схемы, соответствующих входным по таблице, причем если таблица истинности содержит неопределенности, то необходимо поставить символ “?”.

Преобразование схемы в таблицу истинности

    Логический преобразователь может создавать таблицу истинности для схем с максимальным числом входов равным 8 и всего с одним выходом.

    Присоедините входы схемы к выводам “

A”... “H” логического преобразователя. Затем присоедините выход схемы в выводу “OUT”.

    Далее осуществите преобразование нажатием кнопки на панели логического преобразователя.

    Также вы можете редактировать или преобразовывать таблицу истинности к другим видам, используя кнопки логического преобразователя.

Преобразование таблицы истинности в логическое выражение

    Для получения логического выражения из таблицы истинности необходимо воспользоваться этим типом преобразования. Сначала введите таблицу истинности в рабочую область прибора. Далее нажмите с помощью мыши кнопку на панели таблицы истинности, соответствующую преобразованию таблицы истинности в логическое выражение. В нижней строке панели логического преобразователя будет показана полученное выражение. Если выражение не помещается полностью в отведенном для нее окне, то просмотреть остальную ее часть можно передвинув область просмотра выражения с помощью указателя в правом нижнем углу панели логического преобразователя.

    Далее вы можете упростить полученное логическое выражение или преобразовать его в схему.

Упрощение логического выражения

    Для получения упрощенной формы записи логического выражения нажмите мышью кнопку на панели логического преобразователя.

    EWB

использует метод Куайна-МакКласки (Quine-McCluskey) для упрощения логического выражения. Этот метод гарантирует упрощение систем, имеющих большее число входов, чем может быть просчитано вручную при помощи карт Карно.

    Подсказка:

Логическое упрощение требует много памяти. Если ваш компьютер не имеет достаточного количества памяти, он не сможет завершить эту операцию.

Преобразование логического выражения в таблицу истинности

    Если известна логическое выражение, описывающее требуемый цифровой автомат, то получить таблицу истинности по этому выражению можно с помощью этой опции на панели управления прибора. Для этого преобразования установите курсор с помощью мыши в строку логического выражения, нажмите левую клавишу мыши и наберите имеющееся выражение. Входные значения обозначаются буквами от “a” до “h” (по названиям входов логического преобразователя). Для обозначения инверсии сигнала используется символ “’” после соответствующего входа. Для обозначения инверсии группы входов эта группа записывается в скобках и после закрывающей скобки ставится символ “’”. Логическая операция “&” обозначается последовательной записью входных значений (например, “a & h” запишется как ah). Логическая операция “E ” обозначается символом “+”. После того как вы набрали функцию, нажмите с помощью мыши кнопку преобразования .

    В поле таблицы истинности появится таблица истинности, построенная по набранному вами логическому выражению.

    Для упрощения логического выражения сначала преобразуйте его в таблицу истинности, а затем упростите

Преобразование логического уравнения в схему

    Данное преобразование используется для получения схемы по имеющемуся логическому выражению. Введите логическое выражение и нажмите мышью клавишу преобразования:

    Логические элементы, которые составляют введенное логическое выражение будут помещены в рабочее пространство. Все эти элементы будут выделены, таким образом вы сможете перемещать их по рабочему пространству в любое место или скопировать и поместить их в подсхему.

    Подсказка:

Таким образом вы можете разрабатывать сложные схемы, например, декодеры. Создание схемы из элементов И-НЕ (NAND)

    Этот тип преобразования используется при необходимости получения схемы, состоящей только из логических элементов И-НЕ. Введите логическое выражение и нажмите клавишу преобразования:

 


Сайт создан в системе uCoz

Логические схемы - презентация онлайн

1. Логические схемы

18.03.2020
Конъюнкция
Дизъюнкция
(логическое умножение) (логическое сложение)
1
0
и
0
1
и
0
0
и
1
1
и
0
1
0
или
1
0
0
1
или
1
0
0
0
или
0
1
1
1
или
1
Отрицание
1
не
0
0
не
1
Логические схемы
А
В
И
А
В
ИЛИ
НЕ

4. Построение логических схем

Определить число логических переменных.
Определить количество базовых логических
операций и их порядок.
Изобразить для каждой логической операции
соответствующий вентиль.
Соединить вентили в порядке выполнения
логических операций.
Пример 1
Пусть X = истина, Y = ложь. Составить логическую схему для
следующего логического выражения: F = X v Y & X.
Две переменные - X и Y.
Две логические операции:
X v Y & X.
1
Х
Y
0
0
&
1
1
v
Ответ: 1v 0 & 1 = 1.
Пример 2.
Представить в виде логической схемы логическую формулу:
НЕ (А И (В ИЛИ С) И D)
Логическая схема будет выглядеть так:
Теперь с помощью схемы рассчитаем значение формулы при А=С=D=1,
B=0
В результате получится логический ноль, т.е. "ложно".
Пример 3
Нарисовать схему для логического выражения: 1 ИЛИ 0 и 1.
Читать эту схему надо слева направо. Первой выполняется операция И (что
наглядно видно на схеме), затем ИЛИ.
Теперь в порядке слева направо припишем к выходящим линиям
результаты операций:
В результате получилась 1, т.е. "истина".
Пример 4
Составить логические выражения по схемам:
Ответы
а) НЕ((В И С) ИЛИ НЕ(А))
б) (А И В) ИЛИ НЕ В) ИЛИ НЕ (А ИЛИ В)
1
0
0
1
1
и
или
?
0
или
1
не
и
или
?
0
1
1
1
ил
и
1
1
и
1
и
не
0
1
0
0
&
v
1
0
1
v
¬
0
0
11
Домашняя работа
I. Составьте таблицы истинности для следующих
логических выражений:
1. F=(X& Y)vZ.
2. F=X&YvZ.
3. F= A&B&C& D.
4. F= (AvB) & ( BvAvB).
II. Постройте логическое выражение по логической
схеме:
А
В
С
&
1
¬
¬
В
¬
1
&
&

Официальный сайт АМТИ

  • Объявление

    30.04.2021 г. в 08:30, ауд. № 306 состоится открытое занятие (лабораторная работа) ассистента кафедры общенаучных дисциплин (ОНД) А.В. Караченцева

    Читать дальше »

  • «Траектория безопасности» в АМТИ

    23 апреля 2021 года в Армавирском механико-технологическом институте прошел консультативно-методический пункт по профилактике наркомании

    Читать дальше »

  • Студенты АМТИ навели санитарный порядок на памятнике морякам-кубанцам

    22 апреля 2021 года студенты гр. 19-ФАБ-ЭЭ Армавирского механико-технологического института приняли участие в наведении санитарного порядка

    Читать дальше »

  • Студенты-нефтяники АМТИ - участники Молодежного научного форума «Молодые исследователи – регионам»

    20 апреля 2021 года студенты-нефтяники Армавирского механико-технологического института

    Читать дальше »

  • 152 года со дня рождения великого ученого

    23 апреля родился Борис Львович Розинг — талантливый ученый, изобретатель русского телевидения, стоявший у истоков создания первого высшего учебного заведения

    Читать дальше »

  • Студенты АМТИ присоединились к просмотру прямой трансляции выступления Президента РФ Владимира Путина

    Студенты Армавирского механико-технологического института собрались 21 апреля 2021 года

    Читать дальше »

  • Рабочая встреча на кафедре машиностроения АМТИ

    17 апреля 2021 года на кафедре машиностроения состоялась рабочая встреча преподавателей и студентов Армавирского механико-технологического института

    Читать дальше »

  • Совещание в министерстве ТЭК и ЖКХ Краснодарского края

    15.04.21г. и.о. заведующего кафедрой машиностроения АМТИ Абелян А.С. принял участие в заседании Координационного совета министерства

    Читать дальше »

  • Генератор таблиц истинности

    - онлайн-калькулятор булевой алгебры для таблиц

    Поиск инструмента

    Таблица истинности

    Инструмент для создания логических таблиц истинности. В булевой алгебре или электронике логические таблицы истинности позволяют определять функцию / вентиль / элемент / компонент в соответствии с его входами и выходами.

    Результаты

    Таблица истинности - dCode

    Тег (ы): Символьные вычисления, Электроника

    Поделиться

    dCode и другие

    dCode является бесплатным, а его инструменты являются ценным подспорьем в играх, математике, геокешинге, головоломках и задачах, которые нужно решать каждый день!
    Предложение? обратная связь? Жук ? идея ? Запись в dCode !

    Ответы на вопросы (FAQ)

    Что такое таблица истинности?

    Таблица истинности - это таблица, представляющая выходные логические значения логического выражения на основе их записей.Таким образом, в таблице представлены все возможные комбинации входных логических переменных (обычно 0 / ЛОЖЬ и 1 / ИСТИНА) и результат уравнения в качестве выходных данных.

    Пример: Таблица функции логического НЕ:

    Каждая электронная схема связана с таблицей истинности , которая ее описывает.

    Как работает калькулятор таблицы истинности?

    dCode Таблица истинности Генератор интерпретирует логическое выражение и вычисляет, используя булеву алгебру, все возможные комбинации 0 и 1 для каждой переменной (среди запрошенных логических переменных), чтобы преобразовать логическое выражение и создать таблицу истинности .

    dCode также позволяет найти функцию / выражение логической логики из таблицы истинности .

    Как найти уравнение из таблицы истинности?

    Есть 2 метода найти логическое уравнение из таблицы истинности , либо начав со значений 0 (вычисление Maxterms), либо начав со значений 1 (вычисление Minterms).

    Пример: Таблица истинности :

    Вот различные вычисления (которые дают одинаковый результат)

    Расчет на основе значений 1 таблицы истинности (Minterms): для каждой 1 запишите в строке значения соответствующих записей, разделенных логическим И, затем сгруппируйте эти строки с помощью логического ИЛИ.

    Пример: Строки 2 и 3 равны 1, строка 2 записывается как A AND NOT (B), строка 3 записывается как NOT (A) AND B и, следовательно, уравнение (A AND NOT (B) ) OR (NOT (A) AND B), что, возможно, упрощается до A XOR B

    Расчет из значений 0 таблицы истинности (Maxterms): для каждого 0 запишите в строке значения соответствующих входов, разделенных логическим ИЛИ, затем каждую строку, разделенную логическим И.

    Пример: Строки 1 и 4 равны 0, строка 1 записывается как A OR B, строка 4 записывается как NOT (A) OR NOT (B), и поэтому уравнение имеет вид (A OR B) AND ( NOT (A) OR NOT (B)), что, возможно, упрощается до A XOR B

    Что такое таблица истинности для логического И?

    Таблица истинности для функции И:

    Что такое таблица истинности для логического ИЛИ?

    Таблица истинности для функции ИЛИ:

    Какова таблица истинности для логического XOR?

    Таблица истинности для функции XOR:

    Что такое таблица истинности для логической NAND?

    Таблица истинности для функции И-НЕ:

    Что такое таблица истинности для логического ИЛИ?

    Таблица истинности для функции ИЛИ:

    Что такое минтермы?

    Minterms $ m $ - это номера строк таблицы, которые имеют выход логической 1 (нумерация строк от 0).

    Пример: $ X = a + b $ таблица истинности имеет 1 выход TRUE в 3-й строке, поэтому $ X = \ sum {m (3)} $

    Что такое maxterms?

    maxterms $ M $ - это номера строк таблицы, которые имеют логический выход 0 (нумерация строк от 0).

    Пример: $ X = a + b $ таблица истинности имеет 3 вывода FALSE в 3 первых строках, отмеченных 0, 1 и 2, поэтому $ X = \ sum {M (0,1,2)} $

    Задайте новый вопрос

    Исходный код

    dCode сохраняет за собой право собственности на исходный код онлайн-инструмента «Таблица истинности».За исключением явной лицензии с открытым исходным кодом (обозначенной CC / Creative Commons / free), любого алгоритма, апплета или фрагмента «Таблица истинности» (конвертер, решатель, шифрование / дешифрование, кодирование / декодирование, шифрование / дешифрование, переводчик) или любой «Таблицы истинности» 'функция (вычислить, преобразовать, решить, расшифровать / зашифровать, расшифровать / зашифровать, декодировать / закодировать, перевести) написана на любом информатическом языке (Python, Java, PHP, C #, Javascript, Matlab и т. д.) и без загрузки данных, скрипт , копипаст или доступ к API для «Таблицы истинности» будут бесплатными, то же самое для автономного использования на ПК, планшете, iPhone или Android! dCode распространяется бесплатно и онлайн.

    Нужна помощь?

    Пожалуйста, посетите наше сообщество dCode Discord для получения помощи!
    NB: для зашифрованных сообщений проверьте наш автоматический идентификатор шифра!

    Вопросы / комментарии

    Сводка

    Похожие страницы

    Поддержка

    Форум / Справка

    Ключевые слова

    истина, таблица, логическое, логическое, электронное, логическое

    Ссылки


    Источник: https://www.dcode.fr/boolean-truth-table

    © 2021 dCode - Идеальный «инструментарий» для решения любых игр / загадок / геокэшинга / CTF.

    Wolfram | Примеры альфа: булева алгебра


    Булева алгебра

    Выполняет логическую алгебру, вычисляя различные свойства и формы и создавая различные диаграммы.

    Проанализируйте логическое выражение:

    Другие примеры


    Таблицы истинности

    Создает полные таблицы истинности для булевой функции многих логических переменных.

    Вычислить таблицу истинности для логической функции:

    Другие примеры


    Логические схемы

    Визуализируйте логическую схему произвольного логического выражения.

    Вычислите логическую схему для логической функции:

    Другие примеры


    Нормальные формы

    Вычисляет различные нормальные формы логического выражения.

    Преобразуйте логическое выражение в дизъюнктивную нормальную форму:

    Преобразуйте логическое выражение в конъюнктивную нормальную форму:

    Преобразуйте логическое выражение в алгебраическую нормальную форму:

    Другие примеры


    Общие логические функции

    Вычисление с помощью логических функций, заданных целочисленным индексом и количеством переменных.

    Задайте логическую функцию по номеру:

    Укажите минимальный или максимальный срок по номеру:

    Другие примеры

    Справочник по схеме языка определения рабочих процессов

    - Azure Logic Apps

    • 10 минут на чтение

    В этой статье

    Когда вы создаете приложение логики в Azure Logic Apps, ваше приложение логики имеет базовое определение рабочего процесса, которое описывает фактическую логику, которая выполняется в вашем приложении логики.Это определение рабочего процесса использует JSON и следует структуре, подтвержденной Схема языка определения рабочего процесса. Эта ссылка предоставляет обзор этой структуры и того, как схема определяет атрибуты в определении вашего рабочего процесса.

    Структура определения рабочего процесса

    Определение рабочего процесса всегда включает триггер для создания экземпляра вашего логики, а также одно или несколько действий, выполняемых после срабатывания триггера.

    Вот высокоуровневая структура для определения рабочего процесса:

      "определение": {
      "$ schema": "",
      "действия": {"<определение-действия-рабочего процесса>"},
      "contentVersion": "<номер-версии-определения-рабочего потока>",
      "output": {""},
      "параметры": {"<определения-параметров-рабочего потока>"},
      "staticResults": {""},
      "triggers": {""}
    }
      
    Атрибут Обязательно Описание
    определение Есть Начальный элемент для определения рабочего процесса
    $ схема Только при внешней ссылке на определение рабочего процесса Расположение файла схемы JSON, описывающего версию языка определения рабочего процесса, которую можно найти здесь:

    https: // schema.management.azure.com/providers/Microsoft.Logic/schemas/2016-06-01/workflowdefinition.json

    действия Определения одного или нескольких действий, выполняемых во время выполнения рабочего процесса. Для получения дополнительной информации см. Триггеры и действия.

    Максимальные действия: 250

    содержание Версия Номер версии для определения рабочего процесса, по умолчанию «1.0.0.0».Чтобы помочь определить и подтвердить правильное определение при развертывании рабочего процесса, укажите значение для использования.
    выходы Определения выходных данных, возвращаемых из выполнения рабочего процесса. Для получения дополнительной информации см. Выходы.

    Максимальное количество выходов: 10

    параметры Определения одного или нескольких параметров, передающих значения для использования во время выполнения приложения логики. Для получения дополнительной информации см. Параметры.

    Максимальные параметры: 50

    статические результаты Определения одного или нескольких статических результатов, возвращаемых действиями как фиктивные выходные данные, когда для этих действий включены статические результаты. В каждом определении действия атрибут runtimeConfiguration.staticResult.name ссылается на соответствующее определение внутри staticResults . Для получения дополнительной информации см. Статические результаты.
    триггеры Определения для одного или нескольких триггеров, которые создают ваш рабочий процесс.Вы можете определить более одного триггера, но только с помощью языка определения рабочего процесса, а не визуально через конструктор приложений логики. Для получения дополнительной информации см. Триггеры и действия.

    Максимальное количество срабатываний: 10

    Триггеры и действия

    В определении рабочего процесса запускает действия и Разделы определить вызовы, которые происходят во время выполнения вашего рабочего процесса. Синтаксис и дополнительную информацию об этих разделах см. Триггеры и действия рабочего процесса.

    Параметры

    Жизненный цикл развертывания обычно имеет разные среды для разработки, тестирования, промежуточной и производственной среды. При развертывании приложений логики в различных средах вы, вероятно, захотите использовать разные значения, такие как строки подключения, в зависимости от ваших потребностей в развертывании. Или у вас могут быть значения, которые вы хотите повторно использовать в своем приложении логики без жесткого кодирования или которые часто меняются. В разделе параметров определения рабочего процесса вы можете определить или изменить параметры для значений, которые ваше приложение логики использует во время выполнения.Вы должны сначала определить эти параметры, прежде чем вы сможете ссылаться на эти параметры в другом месте в определении рабочего процесса.

    Вот общая структура определения параметра:

      "parameters": {
       "<имя-параметра>": {
          "тип": "<тип-параметра>",
          "defaultValue": <значение-параметра-по умолчанию>,
          "allowedValues": [],
          "метаданные": {
             "описание": "<описание-параметра>"
          }
       }
    },
      
    .
    Атрибут Обязательно Тип Описание
    < имя параметра > Есть Строка Имя параметра, который вы хотите определить
    < тип параметра > Есть int, float, string, bool, array, object, securestring, secureobject

    Примечание : для всех паролей, ключей и секретов используйте типы securestring или secureobject , поскольку операция GET не возвращает эти типы.Дополнительные сведения о защите параметров см. В разделе Рекомендации по безопасности для действий и входных параметров.

    Тип параметра
    < значение параметра по умолчанию > Есть То же, что тип Значение параметра по умолчанию, которое используется, если значение не указано при создании экземпляра рабочего процесса. Атрибут defaultValue необходим, чтобы конструктор приложений логики мог правильно отображать параметр, но вы можете указать пустое значение.
    < массив с разрешенными значениями параметров > Массив Массив со значениями, которые может принимать параметр
    < описание параметра > Объект JSON Любые другие сведения о параметре, например описание параметра

    Затем создайте шаблон Azure Resource Manager для определения рабочего процесса, определите параметры шаблона, которые принимают значения, которые вы хотите использовать при развертывании, замените жестко запрограммированные значения ссылками на параметры определения шаблона или рабочего процесса и сохраните значения для использования в развертывание в отдельном файле параметров.Таким образом, вы можете легко изменить эти значения с помощью файла параметров без необходимости обновлять и повторно развертывать приложение логики. Для информации, которая является конфиденциальной или должна быть защищена, например имена пользователей, пароли и секреты, вы можете сохранить эти значения в Azure Key Vault, а файл параметров будет извлекать эти значения из вашего хранилища ключей. Дополнительные сведения и примеры определения параметров на уровнях определения шаблона и рабочего процесса см. В разделе Обзор: автоматизация развертывания приложений логики с помощью шаблонов Azure Resource Manager.

    Статические результаты

    В атрибуте staticResults определите макет действия , который выводит статус и что действие возвращается, когда параметр статического результата действия включен. в определение действия, ссылки на атрибут runtimeConfiguration.staticResult.name имя для определения статического результата внутри staticResults . Узнай, как ты можешь тестируйте приложения логики с фиктивными данными, настраивая статические результаты.

      "определение": {
       "$ schema": "<...>",
       "действия": {"<...>"},
       "contentVersion": "<...>",
       "выходы": {"<...>"},
       "параметры": {"<...>"},
       "staticResults": {
          "": {
             "output": {
                <выходные-атрибуты-и-значения-возвращенные>,
                "заголовки": {},
                "statusCode": ""
             },
             "status": "<статус-действия>"
          }
       },
       "триггеры": {"<...> "}
    }
      
    Атрибут Обязательно Тип Описание
    < имя-определения статического результата > Есть Строка Имя для определения статического результата, на которое определение действия может ссылаться через объект runtimeConfiguration.staticResult . Дополнительные сведения см. В разделе Параметры конфигурации среды выполнения.

    Вы можете использовать любое уникальное имя, какое захотите.По умолчанию к этому уникальному имени добавляется число, которое при необходимости увеличивается.

    < возвращенных выходных атрибутов и значений > Есть Зависит от Требования к этим атрибутам различаются в зависимости от различных условий. Например, когда статус равен Успешно , выводит атрибут включает атрибуты и значения, возвращаемые действием как ложные выводы. Если статус равен Failed , выводит атрибут , включающий атрибут errors , который представляет собой массив с одним или несколькими объектами сообщения об ошибке , которые содержат информацию об ошибках.
    < значения заголовка > JSON Любые значения заголовка, возвращаемые действием
    < возвращен код состояния > Есть Строка Код состояния, возвращенный действием
    < статус действия > Есть Строка Статус действия, например Успешно или Неудачно

    Например, в этом определении действия HTTP runtimeConfiguration.staticResult.name ссылки на атрибуты HTTP0 внутри атрибута staticResults , где макет выводит для действия определены. runtimeConfiguration.staticResult.staticResultOptions Атрибут указывает, что параметром статического результата является Включено для действия HTTP.

      "действия": {
       "HTTP": {
          "input": {
             "метод": "ПОЛУЧИТЬ",
             «uri»: «https://www.microsoft.com»
          },
          "runAfter": {},
          "runtimeConfiguration": {
             "staticResult": {
                "name": "HTTP0",
                "staticResultOptions": "Включено"
             }
          },
          "тип": "HTTP"
       }
    },
      

    Действие HTTP возвращает выходные данные в определении HTTP0 внутри staticResults .В этом примере для кода состояния фиктивный вывод - OK . Для значений заголовков фиктивный вывод - «Content-Type»: «application / JSON» . Для статуса действия фиктивный вывод - Succeeded .

      "определение": {
       "$ schema": "<...>",
       "действия": {"<...>"},
       "contentVersion": "<...>",
       "выходы": {"<...>"},
       "параметры": {"<...>"},
       "staticResults": {
          "HTTP0": {
             "output": {
                "заголовки": {
                   "Content-Type": "application / JSON"
                },
                "statusCode": "ОК"
             },
             "status": "Успешно"
          }
       },
       "триггеры": {"<...> "}
    },
      

    Выражения

    С JSON вы можете иметь буквальные значения, которые существуют во время разработки, например:

      "customerName": "София Оуэн",
    "rainbowColors": ["красный", "оранжевый", "желтый", "зеленый", "синий", "индиго", "фиолетовый"],
    «rainbowColorsCount»: 7
      

    Вы также можете иметь значения, которые не существуют до времени выполнения. Для представления этих значений вы можете использовать выражений , которые оцениваются во время выполнения. Выражение - это последовательность которые могут содержать одну или несколько функций, операторы, переменные, явные значения, или константы.В определении рабочего процесса вы можете использовать выражение в любом месте JSON строковое значение, добавив к выражению префикс в виде знака «@». При оценке выражения, представляющего значение JSON, тело выражения извлекается путем удаления символа @, и всегда приводит к другому значению JSON.

    Например, для ранее определенного свойства customerName , вы можете получить значение свойства, используя параметры () функцию в выражении и присвойте это значение свойству accountName :

      "customerName": "София Оуэн",
    "accountName": "@parameters ('customerName')"
      

    Строковая интерполяция также позволяет использовать несколько выражений внутри строки, заключенные в символ @ и фигурные скобки ({}).Вот синтаксис:

      @ {"<выражение1>", "<выражение2>"}
      

    Результатом всегда является строка, поэтому эта возможность аналогично функции concat () , например:

      "customerName": "Имя: @ {параметры ('firstName')} Фамилия: @ {параметры ('lastName')}"
      

    Если у вас есть буквальная строка, начинающаяся с символа @, префикс символа @ с другим символом @ в качестве escape-символа: @@

    Эти примеры показывают, как оцениваются выражения:

    Значение JSON Результат
    "София Оуэн" Верните эти символы: «София Оуэн»
    "массив [1]" Верните эти символы: 'array [1]'
    "@@" Вернуть эти символы как односимвольную строку: '@'
    @ Вернуть эти символы как двухсимвольную строку: '@'

    Для этих примеров предположим, что вы определяете myBirthMonth равно "Январь" и "myAge" равно числу 42:

      "myBirthMonth": "Январь",
    "myAge": 42
      

    Эти примеры показывают, как оцениваются следующие выражения:

    Выражение JSON Результат
    "@parameters ('myBirthMonth')" Верните эту строку: «Январь»
    "@ {parameters ('myBirthMonth')}" Верните эту строку: «Январь»
    "@parameters ('myAge')" Верните этот номер: 42
    "@ {parameters ('myAge')}" Вернуть это число в виде строки: "42"
    "Мой возраст @ {parameters ('myAge')}" Верните эту строку: «Мне 42 года»
    "@concat ('Мой возраст', строка (параметры ('myAge')))" Верните эту строку: «Мне 42 года»
    "Мой возраст @@ {parameters ('myAge')}" Верните эту строку, которая включает выражение: "Мой возраст @ {parameters ('myAge')}`

    Когда вы работаете визуально в Logic Apps Designer, вы можете создавать выражения с помощью построителя выражений, например:

    Когда вы закончите, появится выражение для соответствующее свойство в определении рабочего процесса, например, свойство searchQuery здесь:

      "Search_tweets": {
      "input": {
        "хозяин": {
          "связь": {
            "name": "@parameters ('$ connections') ['twitter'] ['connectionId']"
          }
        }
      },
      "метод": "получить",
      "путь": "/ searchtweets",
      "запросы": {
        «maxResults»: 20,
        "searchQuery": "Azure @ {concat ('firstName', '', 'LastName')}"
      }
    },
      

    Выходы

    В разделе выходов определите данные, которые ваш рабочий процесс может вернуться после завершения работы.Например, чтобы отслеживать определенный статус или значение каждого прогона, укажите, что выходные данные рабочего процесса возвращают эти данные.

    Примечание

    При ответе на входящие запросы от REST API службы, не использовать выходы . Вместо этого используйте тип действия Response . Для получения дополнительной информации см. Триггеры и действия рабочего процесса.

    Вот общая структура определения вывода:

      "выходы": {
      "<имя-ключа>": {
        "тип": "<тип-ключа>",
        "значение": "<значение-ключа>"
      }
    }
      
    Атрибут Обязательно Тип Описание
    < имя ключа > Есть Строка Имя ключа для выходного возвращаемого значения
    < ключ > Есть int, float, строка, securestring, bool, массив, объект JSON Тип выходного возвращаемого значения
    < пара "ключ-значение" > Есть То же, что и < тип ключа > Выходное возвращаемое значение

    Чтобы получить результат выполнения рабочего процесса, просмотрите свою логику журнал запуска приложения и подробные сведения на портале Azure или используйте REST API рабочего процесса.Вы также можете передать вывод во внешние системы, например, Power BI, чтобы вы могли создавать панели мониторинга.

    Операторы

    В выражениях и функциях, операторы выполняют определенные задачи, такие как ссылка на свойство или значение в массиве.

    Оператор Задача
    ' Чтобы использовать строковый литерал в качестве входных данных или в выражениях и функциях, заключите строку только в одинарные кавычки, например, '' .Не используйте двойные кавычки (""), которые конфликтуют с форматированием JSON вокруг всего выражения. Например:

    Да : длина («Привет») Нет : длина («Привет»)

    При передаче массивов или чисел вам не нужно переносить знаки препинания. Например:

    Да : длина ([1, 2, 3]) Нет : длина ("[1, 2, 3]")

    [] Чтобы ссылаться на значение в определенной позиции (индексе) в массиве, используйте квадратные скобки.Например, чтобы получить второй элемент в массиве:

    myArray [1]

    . Чтобы ссылаться на свойство в объекте, используйте оператор точки. Например, чтобы получить свойство name для объекта customer JSON:

    "@parameters ('customer'). Name"

    ? Чтобы ссылаться на пустые свойства в объекте без ошибки времени выполнения, используйте оператор вопросительного знака. Например, для обработки нулевых выходов триггера можно использовать это выражение:

    @coalesce (trigger ().выводит? .body ?. , '')

    Функции

    Некоторые выражения получают свои значения из действий среды выполнения, которые могут еще не существует, когда ваше определение рабочего процесса начинает выполняться. Чтобы ссылаться на эти значения в выражениях или работать с ними, вы можете использовать функций что предоставляет язык определения рабочего процесса.

    Следующие шаги

    Дорожная карта семантической сети

    Дорожная карта семантического Интернета
    Тим Бернерс-Ли

    Дата: сентябрь 1998 г.Последнее изменение: $ Дата: 14.10.1998 20:17:13 $

    Статус: попытка дать общий план архитектура семантического WWW. Статус редактирования: Черновик. Комментарии приветствуются

    До вопросов дизайна


    Дорожная карта будущего, непроверенный архитектурный план ничем, кроме мысленных экспериментов.

    Это было написано как часть запрошенной дорожной карты на будущее Веб-дизайн с высоты 20 000 футов.Он был выделен из Архитектурный обзор области, требующей большего более детальной проработки, чем мог себе позволить этот обзор.

    Обязательно с высоты 20 000 футов большие предметы, кажется, получают небольшое упоминание. Значит, это архитектура в том смысле, как Надеюсь, вещи будут сочетаться друг с другом. Итак, мы должны признать что, хотя он может медленно меняться, это тоже живая документ.

    Этот документ представляет собой план по достижению набора взаимосвязанных приложений для данных в Интернете таким образом, чтобы сформировать согласованная логическая сеть данных (семантическая сеть).

    Вступление

    Интернет был задуман как информационное пространство с целью что это должно быть полезно не только для человека-человека общение, но также и то, что машины смогут участвовать и помогать. Одно из главных препятствий на пути к этому - факт, что большая часть информации в Интернете предназначена для потребления человеком, и даже если он был получен из база данных с четко определенными значениями (по крайней мере, в некоторых терминах) для его столбцов, что структура данных не очевидно для робота, просматривающего веб-страницы.Оставляя в стороне проблема искусственного интеллекта обучающих машин для вести себя как люди, вместо этого подход Семантической сети разрабатывает языки для выражения информации в машине обрабатываемая форма.

    В этом документе представлена ​​дорожная карта - последовательность действий постепенное внедрение технологий, чтобы вести нас, шаг за шагом шаг, из современной сети в сеть, в которой машина рассуждения будут вездесущими и невероятно мощными.

    Это следует за примечанием об архитектуре Интернета, которое определяет существующие проектные решения и принципы того, что выполнено на сегодняшний день.

    Семантическая сеть - это сеть данных, в некотором роде похожая на глобальную база данных. Обоснование создания такой инфраструктуры дается в другом месте [Веб-обсуждение будущего и c] здесь я только обрисовать архитектуру, как я ее вижу.

    Рассматривая возможную формулировку универсальной сети семантические утверждения, принцип минималистичного дизайна требует, чтобы он основывался на общей модели великих общность.Только когда общая модель является общей, любая предполагаемое приложение будет отображено на модели. Генерал модель - это структура описания ресурсов.

    См. Модель RDF и спецификация синтаксиса

    В общем, это очень просто. Быть простым есть ничего особенного, что вы можете сделать с самой моделью без наслоение множества вещей сверху. Базовая модель содержит всего концепция утверждения и концепция цитата - высказывание утверждений по поводу утверждений.Этот введен, потому что (а) он все равно понадобится позже и (б) большинство начальных приложений RDF предназначены для данных о данные («метаданные»), в которых утверждения об утверждениях базовый, даже до логики. (Потому что для цели приложений RDF, утверждения являются частью описания какой-то ресурс, этот ресурс часто является неявным параметром и утверждение известно как свойство ресурс).

    Что касается математики, язык на данный момент не имеет отрицание или импликация, и поэтому очень ограничено.Дано набор фактов, легко сказать, существует ли доказательство или ни по какому-либо вопросу, потому что ни факты, ни вопросы могут иметь достаточно силы, чтобы создать проблему трудноразрешимый.

    Заявлений на этом уровне очень много. Большинство из заявки на представление метаданных может обрабатываться RDF в этом уровень. Примеры включают информацию о картотеке (Дублинский Core), Информация о конфиденциальности (P3P), ассоциации стиля листы с документами, маркировка прав интеллектуальной собственности и этикетки PICS.Речь идет о представлении данные здесь, которые обычно просты: не языки для выражение запросов или правил вывода.

    Документы RDF на этом уровне не обладают большой силой, и иногда не так очевидно, почему нужно беспокоиться о сопоставить приложение в RDF. Ответ в том, что мы ожидаем этого данные, хотя и ограниченные и простые в приложении, должны быть позже объединены с данными из других приложений в Интернет.Приложения, работающие по всей сети, должны иметь возможность использовать общую структуру для объединения информации из всех эти приложения. Например, логика управления доступом может использовать сочетание конфиденциальности, членства в группах и типа данных информация, чтобы фактически разрешить или запретить доступ. Запросы могут позже разрешить мощные логические выражения, относящиеся к данным из доменов, в которых индивидуально представление данных язык не очень выразительный. Цель этого документа отчасти показать план, по которому это могло произойти.

    Базовая модель RDF позволяет нам многое делать с доска, но не дает нам много инструментов. Это дает нам модель утверждений и цитат, на которой мы можем отобразить данные в любом новом формате.

    Далее нам понадобится слой схемы, чтобы объявить о существовании нового имущество. В то же время нам нужно сказать немного больше о Это. Мы хотим иметь возможность ограничить способ его использования. Обычно мы хотим ограничить типы объектов, которые он может применить к.Эти метаутверждения позволяют делать элементарные проверки документа. Как и в SGML, "DTD" позволяет проверить, использовались ли элементы в соответствующие позиции, поэтому в RDF схема позволит нам проверьте, например, что на водительских правах указано название человек, а не модель автомобиля, а его "название".

    Мне не совсем понятно, какими должны быть примитивы введены, и можно ли определить много полезного языка на этом уровне без определения следующего уровня.Там есть в настоящее время RDF Схема рабочей группы в этой области. Язык схемы обычно делает простые утверждения о разрешенных комбинации. Если в качестве модели используется SGML DTD, схема может быть на языке с очень ограниченной мощностью. Ограничения выраженные на языке схемы, легко расширяются в более мощные выражения логического уровня (следующий уровень), но в этот момент выбирали, чтобы ограничить власть, а не сделай это. Например: в схеме можно сказать, что свойство foo уникален.Расширенный, то есть для любого x, если y является foo для x, а z - это foo для x, тогда y равно z. Это использует логические выражения, недоступные на этом уровне, но это нормально, пока есть язык схемы, для момент, который будет обрабатываться специализированными механизмами схемы только, а не с помощью общей системы рассуждений.

    Когда мы делаем что-то подобное с языком - а я думаю, это будет очень распространено - мы должны следить за тем, чтобы язык все еще хорошо определен логически.Позже мы можем захотеть делать выводы, которые можно сделать, только понимая семантика языка схемы в логических терминах, и объединяя его с другой логической информацией.

    Требование к работе пространств имен для эволюционируемости состоит в том, что нужно с знание общих RDF на каком-то уровне, уметь следовать правила преобразования документа в одной схеме RDF в другой (который предположительно имеет врожденное понимание о том, как обрабатывать).

    По принципу наименьшей мощности этот язык фактически может быть сделано, чтобы иметь импликацию (правила вывода), не имея отрицание. (Это может показаться хорошим моментом, когда на самом деле можно легко написать правило, определяющее вывод из оператор A другого оператора B, который на самом деле происходит с быть ложным, даже если язык не имеет возможности заявив "Ложь". Однако формально язык все еще не иметь силы, необходимой, чтобы написать парадокс, который утешает некоторые люди.В дальнейшем, однако, по мере того, как язык становится более выразительным, мы не полагаемся на врожденную способность делать парадоксальные заявления, но конкретно по приложениям ограничение выразительной силы отдельных документов. Схемы предоставляют удобное место для описания тех ограничения.)

    Просто пример применения этого слоя - когда два базы данных, созданные независимо, а затем размещенные в Интернете, связаны семантическими ссылками, которые позволяют запросы от одного до преобразованы в запросы по другому.Здесь кто-то заметил, что "где" в таблице друзей и "почтовый индекс" в мест таблица означают то же самое. Кто-то еще документально подтвердил, что "zip" в таблице разрядов означает то же самое, что и "zip" в таблице сотрудников , и так как показано стрелками. Учитывая эту информацию, поиск любой сотрудник по имени Фред с почтовым индексом 02139 может быть расширен с сотрудников включить друзей .Все это необходимо некое "эквивалентное" свойство RDF.

    Следующий уровень - это логический уровень. Нам нужны способы записывать логику в документы, чтобы разрешить такие вещи, как, для например, правила вычета одного типа документа из документ другого типа; проверка документа на соответствие свод правил непротиворечивости; и разрешение запрос путем преобразования неизвестных терминов в известные термины. Учитывая, что у нас уже есть цитата на языке, следующий уровень - это логика предикатов (не, и и т. д.), а следующий количественная оценка слоя (для всех x, y (x)).

    Применение RDF на этом уровне в основном ограничено. только воображением. Простой пример приложения этого слоя - это когда две базы данных, построенные самостоятельно, а затем размещены в сети, связаны семантическими ссылки, которые позволяют преобразовывать запросы по одному в запросы по Другой. Многие вещи, которые, казалось, нуждались в новый язык внезапно стал просто вопросом письма вниз по правому RDF.Если у вас есть язык с великая сила исчисления предикатов с цитатой, тогда, когда определение нового языка для конкретного приложения, два требуются вещи:

    • Следует остановиться на (ограниченной) силе рассуждений двигатель, который должен иметь приемник, и определить подмножество полный RDF, который, как ожидается, будет понят;
    • Кто-то, вероятно, захочет определить некоторые сокращенные функции для эффективной передачи выражений в наборе документов на ограниченном языке.

    См. Также, если не убеждены:

    На схеме метро ниже показан ключевой цикл семантической сети. В Веб-часть слева показывает, как URI, использующий HTTP, превращается в представление документа в виде строки битов с какой-то тип MIME. Затем он анализируется в XML, а затем в RDF, для создания графа RDF или, на логическом уровне, логического формула. В правой части семантической части показано, как граф RDF содержит ссылку на URI.Это доверие от ключа в сочетании со смыслом заявления, содержащиеся в документе, которые могут вызвать Механизм семантической паутины для разыменования другого URI.

    Подтверждение доказательства - a язык для доказательства

    Модель RDF ничего не говорит о форме механизм рассуждений, и это, очевидно, открытый вопрос, так как не существует окончательно идеального алгоритма ответа вопросы - или, по сути, поиск доказательств.На этом этапе в развитие семантической сети, однако, мы не занимаемся эта проблема. Большинство приложений построение доказательства сделано в соответствии с некоторыми довольно ограниченными правилами, и все такое другая сторона должна подтвердить общее доказательство. Этот тривиально.

    Например, когда кому-то предоставляется доступ к веб-сайту, им может быть предоставлен документ, объясняющий веб-серверу почему у них должен быть доступ. Доказательство будет цепочкой [ну, DAG] утверждений и правил рассуждений с указателями на все вспомогательный материал.

    То же самое будет верно в отношении транзакций, связанных с конфиденциальностью, и большая часть электронной коммерции. Документы, отправленные через net будет написан на полном языке. Однако они будет ограничен так, что, если запросы, результаты будут вычислимы, и в большинстве случаев они будут доказательствами. HTTP "GET" будет содержать доказательство того, что клиент имеет право на отклик. ответ будет доказательством того, что ответ на деле то, о чем просили.

    Правила эволюции Язык

    RDF на логическом уровне уже может выразить правила вывода. Например, вы должны уметь сказать такой такие вещи, как "Если почтовый индекс организации x равен y, то рабочий почтовый индекс x равен y ". Как отмечалось выше, просто рассеяние Интернет с такими замечаниями, в конце концов, будет очень интересно, но в краткосрочной перспективе не будет воспроизводить результаты, если мы не ограничиваем выразительность документов решать конкретные прикладные проблемы.

    Две фундаментальные функции, которые нам необходимы для работы RDF-движков: делать

    1. для реализации версии n , чтобы иметь возможность читать достаточно схемы RDF, чтобы понять, как читать версию n + 1 документ;
    2. для приложения типа A, разработанного совершенно независимо от приложение типа B, которое выполняет ту же или аналогичную функцию чтобы иметь возможность читать и обрабатывать достаточно информации схемы, чтобы уметь обрабатывать данные из приложения типа B.

    (См. Статью об эволюционируемости)

    Уровень логики RDF достаточен для использования в качестве языка. для создания правил вывода. Обратите внимание, что это не касается эвристика любого конкретного механизма рассуждений, который открытое поле стало еще более открытым и плодородным благодаря Семантическая сеть. Другими словами, RDF позволит вам писать правил, но на данном этапе никому не скажу, в каком порядке применять их.

    Где, например, библиотека схемы конгресса говорит о «автор», а Британская библиотека говорит об «создателе», небольшом бит RDF мог бы сказать, что для любого человека x и любого ресурс y, если x является (LoC) автором y, то x является (BL) создатель y.Это своего рода правило, которое решает проблемы эволюционируемости. Где процессор его найдет? В случай программы, которая находит документ версии 2 и хочет найти правила, чтобы преобразовать его в версию 1 документ, то схема версии 2, естественно, будет содержать или укажите на правила. В случае ретроспективы документирование отношений между двумя независимо друг от друга изобрели схемы, тогда, конечно, указатели на правила могли быть добавленным к любой схеме, но если это не так (в социальном плане) практично, то у нас есть еще один пример аннотации проблема.Это можно решить с помощью сторонних индексов, которые могут искать связи между двумя схемами. На практике конечно, поисковые системы предоставляют эту функцию очень эффективно - вам просто нужно запросить поисковую систему все ссылки на одну схему и проверить результаты на наличие правил которые нравятся двум.

    Языки запросов

    Один из них - это язык запросов. Запрос можно рассматривать как утверждение о возвращаемом результате.По сути, RDF на логическом уровне достаточно, чтобы представить это в любом дело. Однако на практике механизм запросов имеет специфические алгоритмы и индексы, с которыми можно работать, и поэтому отвечайте на конкретные типы запросов.

    Конечно, на практике можно развить словарный запас, который помогает двумя способами:

    1. Позволяет выражать общие мощные типы запросов кратко с меньшим количеством страниц математики, или
    2. Он позволяет выражать определенные ограниченные запросы, которые интересны тем, что обладают определенной вычислимостью характеристики.

    SQL - это пример языка, который делает и то, и другое.

    Очевидно, что язык запросов должен быть определен в термины логики RDF. Например, чтобы запросить сервер для автора ресурса, можно было бы попросить утверждение форма «x является автором p1» для некоторого x. Чтобы попросить окончательный список всех авторов, можно было бы попросить набор авторов так, чтобы любой автор был в наборе, а каждый в набор был автором.И так далее.

    На практике разнообразие алгоритмов в поисковых системах на в Интернете, и алгоритмы проверки правописания в пре-веб-логических системы предполагает, что в семантической сети будет много формы агента, способного дать ответы на различные формы запрос.

    Один полезный шаг - спецификация конкретных механизмов запросов например, поиск до конечного уровня глубины в указанное подмножество Интернета (например, веб-сайт).Конечно для разных случаев может быть несколько вариантов.

    Другой метаступ - спецификация механизма запросов. язык описания - в основном своего рода спецификация запроса, который движок может вернуть в общем виде. Это бы открыть дверь агентам, объединяющим поиски и вывод по многим промежуточным двигателям.

    Криптография с открытым ключом - замечательная технология, которая полностью меняет то, что возможно.Хотя можно добавить блок цифровой подписи в качестве украшения существующего документ, пытается добавить логику доверия как обледенение торт системы рассуждений до сих пор ограничивался системы, ограниченные в своей общности. Чтобы рассуждать, чтобы иметь возможность чтобы принять во внимание доверие, общая логическая модель требует расширение, чтобы включить ключи, с которыми утверждения были подписано.

    Как и всякая логика, основа этого может показаться непривлекательной для сначала, пока не увидишь, что можно построить сверху.Эта основа представляет собой введение ключей как объектов первого класса (где URI может быть буквальным значением открытого ключа), а введение общих рассуждений об утверждениях связано с ключами.

    В реализации это означает, что механизм рассуждений будет должны быть привязаны к системе проверки подписи. Документы будут разбиты не только на деревья утверждений, но в деревья утверждений о том, кто что подписал утверждения.Проверка доказательства для правил вывода будет проверять логика, но для утверждений, что документ был подписано, проверьте подпись.

    Результатом будет система, которая может выражать и рассуждать об отношениях по всему спектру открытых ключей системы безопасности и доверия на основе.

    Цифровая подпись становится интересной, когда разрабатывается RDF до уровня, когда существует язык доказательства. Однако это может быть по большей части разрабатывались параллельно с RDF.

    В W3C вход в работу с цифровой подписью поступает от множество направлений, в том числе опыт работы с DSig1.0 подписан ярлыки "фото" и различные материалы с цифровой подписью документы.

    Указатели терминов

    Учитывая всемирную семантическую сеть утверждений, поиск технология двигателя, применяемая в настоящее время (1998 г.) к HTML-страницам, будет предположительно переводить прямо в указатели не слов, а объектов RDF.Это само по себе позволит намного эффективнее поиск в Интернете, как если бы это была одна гигантская база данных, а не одна гигантская книга.

    Требование перевода версии A в версию B теперь встречены, и поэтому, когда существуют две базы данных, например большие массивы (возможно, виртуальных) файлов RDF, то даже хотя первоначальные схемы могли быть разными, ретроспективная документация об их эквивалентности позволила бы поисковая система для удовлетворения запросов путем поиска по обоим базы данных.

    В то время как поисковые системы, которые индексируют HTML-страницы, находят множество ответов для поиска и охвата огромной части Интернета, а затем вернуться много неуместных ответов. Нет понятия "правильность" таких поисков. В отличие от логических двигателей как правило, могли ограничить свой вывод этим что доказуемо правильный ответ, но пострадали от невозможность рыться в массе переплетенных данных, чтобы строить правильные ответы.Комбинаторный взрыв возможности быть прослеживаемыми было довольно трудноразрешимым.

    Однако масштабы, в которых находились поисковые системы, успех может заставить нас пересмотреть наши предположения здесь. Если двигатель будущего сочетает в себе двигатель рассуждений с поисковая система, она может получить лучшее из обоих миров, и действительно иметь возможность построить доказательства в определенном количестве случаев очень реального воздействия. Он сможет связаться с индексы, которые содержат очень полные списки всех вхождений данного термина, а затем с помощью логики отсеять все, кроме тех которые могут быть полезны при решении данной проблемы.

    Так что пока ничего не заставит комбинаторный взрыв пойти далеко, многие проблемы из реальной жизни можно решить, используя всего несколько (скажем, два) шага вывода в дикой паутине, остальная часть рассуждение находится в сфере, в которой даются доказательства, или есть ограничения и хорошо понятные вычислимые алгоритмы. Я также ожидаю серьезного коммерческого стимула для разработать движки и алгоритмы, которые позволят эффективно решать конкретные типы проблем.Это может включать создание кешей промежуточные результаты, очень похожие на поисковые системы индексы сегодняшнего дня.

    Хотя по-прежнему не будет машины, которая могла бы гарантировать отвечать на произвольные вопросы, способность отвечать на реальные вопросы, которые являются предметом нашей повседневной жизни и особенно коммерции может быть весьма примечательным.


    В этой серии:

    Язык представления CYC

    Формат обмена знаниями (KIF)

    @@

    Благодарности

    Этот план основан на обсуждениях с командой W3C, и различные компании-члены W3C.Также спасибо Дэвиду Каргеру и Дэниел Джексон из MIT / LCS.


    До вопросов дизайна

    Конвертер схем XSD в JSON

    Oxygen XML Editor включает инструмент для преобразования файла схемы XML (XSD) в JSON. Файл схемы. Действие схемы XSD to JSON для вызова инструмента может быть нашел в меню. Для этого требуется установка дополнительной надстройки, поэтому при первом запуске вызвать действие, Oxygen XML Editor представит диалоговое окно с вопросом, хотите ли вы установить его.После установки вам необходимо перезапустить Oxygen XML Editor и XSD. to JSON Schema действие вызовет инструмент.

    Чтобы преобразовать схему XML (XSD) в схему JSON, выполните следующие действия:

    1. Выберите действие XSD to JSON Schema из меню.

      Результат шага: Диалоговое окно схемы XSD в JSON отображается:

      Рис. 1. Диалоговое окно схемы XSD в JSON
    2. В поле URL XSD выберите или введите URL схемы XML. документ.Преобразование поддерживает XSD версий 1.0 и 1.1.
    3. В поле Выходной файл выберите путь для результирующего выходного файла. файл.
    4. Для параметра Версия схемы JSON выберите версию результирующая схема JSON. Возможные варианты: Проект 4, Проект 6, Проект 7 и Проект 2019-09.
    5. [Необязательно] Если вы выберете параметр Ограничить дополнительный контент, тогда additionalProperties (для объектов) и additionalItems (для массивов) будут в результирующей схеме должно быть установлено значение false .По умолчанию этих ключей нет в schema, то есть разрешено предоставление дополнительного контента (в соответствии со схемой).
    6. [Необязательно] Вы можете выбрать Сохранять регистр имен из XSD вариант, если вы хотите, чтобы имена из XSD оставались неизменными в результирующей схеме JSON. В противном случае будет применен алгоритм именования JAXB по умолчанию (например, some.nAMe изменен на SomeNAMe, или Some_oth4r_name заменен на SomeOth4RName).
    7. [Необязательно] Вы можете выбрать опцию «Открыть в редакторе», чтобы открыть получившийся документ схемы JSON на главной панели редактирования.
    8. Нажмите кнопку «Преобразовать».
    Результат: Исходный документ XSD теперь преобразован в документ схемы JSON. В полученная схема JSON будет указанным черновиком и будет содержать:
    • $ id схемы, сгенерированной из XSD targetNamespace .
    • Раздел определений $ , в котором объявляется комплекс и перечисление типы.
    • Раздел anyOf , в котором перечислены возможные элементы верхнего уровня в виде массива. объектов.
    Другие возможные результаты :
    • Если тип XSD расширяет другой тип, его схема объединяется со схемой базовый тип с использованием ключевого слова allOf .
    • Если расширение в XSD определяет элемент с тем же именем, что и атрибут в base создается свойство с именем rest , чтобы избежать конфликтов имен в JSON.
    • Если свойство сложного типа является свойством коллекции, схема коллекции элементы будут заключены в схему массива JSON.

    Преобразование преобразований

    В следующей таблице перечислены конкретные сведения о преобразовании.

    Тип схемы XML Представление схемы JSON
    anySimpleType строка, число, целое число, логическое значение, ноль
    любой тип строка, число, целое число, логическое значение, ноль, объект, массив
    строка строка
    normalizedString строка
    жетон строка
    язык строка
    Имя строка
    NCName строка
    ID строка
    IDREF строка
    IDREFS массив строк
    ENTITY строка
    ЛИЦА массив строк
    NMTOKEN строка
    NMTOKENS массив строк
    логический логический
    base64Binary массив целых чисел
    шестнадцатеричный двоичный массив целых чисел
    поплавок номер
    десятичный номер
    целое число целое число
    неположительное целое число целое число
    отрицательное Целое число целое число
    длинный целое число
    внутренний целое число
    короткий целое число
    байт целое число
    неотрицательное целое число целое число
    беззнаковый длинный целое число
    unsignedInt целое число
    беззнаковый короткий целое число
    беззнаковый байт целое число
    положительное Целое число целое число
    двойной номер
    любойURI строка с "форматом": "uri"
    QName объект с "namespaceURI", "localPart", "prefix"
    продолжительность строка
    дата и время строка с "форматом": "дата-время"
    дата строка с "форматом": "дата"
    время строка с "форматом": "время"

    Ограничения преобразования

    В большинстве случаев преобразование создает эквивалентную схему, но есть некоторые Ограничения:
    • Ограничения / аспекты не учитываются при конвертации ( дробных цифр, узор, всего цифр, белый пробел , мин. Включительно , max Включая , и ограничения по длине, кроме перечисления ) .Однако расширения и индикаторы правильно конвертируются ( minOccurs, maxOccurs, группа, последовательность, выбор ).
    • Элемент не преобразован в <описание> .
    • Атрибут @substitutionGroup для элемента, не объявленного type становится ссылкой на элемент, который может его заменить.
    • Атрибут @block не учитывается во время конверсия.

    Эмпирический метаанализ наук о жизни, связанный с открытыми данными в сети

  • 1.

    Johnson, A.E. et al. . MIMIC-III, свободно доступная база данных интенсивной терапии. Научные данные 3 , 160035 (2016).

    CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar

  • 2.

    Кларк, К. и др. . Архив визуализации рака (TCIA): поддержка и управление хранилищем общедоступной информации. Журнал цифровой обработки изображений 26 , 1045–1057 (2013).

    PubMed PubMed Central Статья Google Scholar

  • 3.

    Вайнштейн, Дж. Н. и др. . Проект пан-рака атласа генома рака. Природная генетика 45 , 1113 (2013).

    PubMed PubMed Central Статья CAS Google Scholar

  • 4.

    Национальные медицинские библиотеки США. PubMed. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/ (2018). [В сети; по состоянию на 19 июля 2018 г.].

  • 5.

    Fu, G. и др. . PubchemRDF: к семантической аннотации баз данных о соединениях и веществах pubchem. Журнал хеминформатики 7 , 34 (2015).

    PubMed PubMed Central Статья Google Scholar

  • 6.

    Hastings, J. и др. .Справочная база данных и онтология ChEBI для биологически важной химии: улучшения на 2013 год. Исследование нуклеиновых кислот 41 , D456 – D463, https://doi.org/10.1093/nar/gks1146 (2013).

    CAS Статья PubMed Google Scholar

  • 7. Консорциум

    , U. и др. . Универсальный белковый ресурс (UniProt). Исследование нуклеиновых кислот 36 , D190 – D195 (2008).

    Артикул CAS Google Scholar

  • 8.

    Croft, D. и др. . База знаний Reactome pathway. Исследование нуклеиновых кислот 42 , D472 – D477 (2014).

    CAS PubMed Статья Google Scholar

  • 9.

    Канехиса М. и Гото С. KEGG: Киотская энциклопедия генов и геномов. Исследование нуклеиновых кислот 28 , 27–30 (2000).

    CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar

  • 10.

    Mungall, C.J. и др. . Инициатива Monarch: интегративная платформа данных и аналитики, связывающая фенотипы с генотипами разных видов. Исследование нуклеиновых кислот 45 , D712 – D722 (2017).

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google Scholar

  • 11.

    Wishart, D. S. и др. . DrugBank: исчерпывающий ресурс для поиска и исследования лекарств in silico. Исследование нуклеиновых кислот 34 , D668 – D672 (2006).

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google Scholar

  • 12.

    Боденрейдер, О. Биомедицинские онтологии в действии: роль в управлении знаниями, интеграции данных и поддержке принятия решений. Ежегодник медицинской информатики 67 (2008).

  • 13.

    Камдар, М. Р., Фернандес, Дж. Д., Поллерес, А., Тудораче, Т. и Мусен, М. А. Обеспечение интеграции данных веб-масштаба в биомедицине через связанные открытые данные. NPJ цифровая медицина 2 , 1–14 (2019).

    Артикул Google Scholar

  • 14.

    Уильямс, А. Дж. и др. . Open PHACTS: семантическая совместимость для открытия лекарств. Открытие лекарств сегодня 17 , 1188–1198, https://doi.org/10.1016/j.drudis.2012.05.016 (2012).

    Артикул PubMed Google Scholar

  • 15.

    Сиутос, Н. и др. . NCI Thesaurus: семантическая модель, объединяющая клиническую и молекулярную информацию, связанную с раком. Журнал биомедицинской информатики 40 , 30–43, https://doi.org/10.1016/j.jbi.2006.02.013 (2007).

    CAS Статья PubMed Google Scholar

  • 16.

    Jentzsch, A. и др. . Связывание открытых данных о лекарствах. В I-SEMANTICS (2009).

  • 17.

    Saleem, M. и др. . Связанные данные по раку: объединение связанных TCGA и PubMed. Веб-семантика: наука, услуги и агенты во всемирной паутине 27 , 34–41 (2014).

    Артикул Google Scholar

  • 18.

    Боденрейдер, О. Единая система медицинского языка (UMLS): интеграция биомедицинской терминологии. Исследование нуклеиновых кислот 32 , D267 – D270 (2004).

    CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar

  • 19.

    Эшбернер, М. и др. . Генная онтология: инструмент для объединения биологии. Природная генетика 25 , 25 (2000).

    CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar

  • 20.

    Каллахан, А., Круз-Толедо, Дж., Анселл, П. и Дюмонтье, М. Версия 2 Bio2RDF: улучшенный охват, функциональная совместимость и происхождение данных, связанных с наукой о жизни. In Семантическая сеть: семантика и большие данные , 200–212 https: // doi.org / 10.1007 / 978-3-642-38288-8_14 (Springer, 2013).

  • 21.

    Байзер, К., Хит, Т. и Бернерс-Ли, Т. Связанные данные - история на данный момент. Семантические службы, взаимодействие и веб-приложения: новые концепции 205–227 (2009).

  • 22.

    Бернерс-Ли Т., Хендлер Дж. И Лассила О. и др. . Семантическая сеть. Scientific American 284 , 28–37 (2001).

    Артикул Google Scholar

  • 23.

    Abele, A., McCrae, J. P., Buitelaar, P., Jentzsch, A. & Cyganiak, R. Связывание диаграммы облака открытых данных (2017) (2017).

  • 24.

    Рамасвами П. Лекарство от ваших вопросов, связанных со здоровьем: информация о здоровье в графе знаний. Официальный блог Google 2018 (2015).

  • 25.

    AOCNP, D. Watson увидит вас сейчас: суперкомпьютер, который поможет врачам принимать обоснованные решения о лечении. Клинический журнал медсестер онкологии 19 , 31 (2015).

    Google Scholar

  • 26.

    Камдар М. Р. и др. . Фрагменты текста для подтверждения медицинских отношений: неконтролируемый подход с использованием графа знаний и вложений. В AMIA Informatics Summit Proceedings , vol. 2020 (Американская ассоциация медицинской информатики, 2020).

  • 27.

    Dastgheib, S. et al. . Ускорение открытия лекарств при редких и сложных заболеваниях. В International Semantic Web Conference (P&D / Industry / BlueSky) (2018).

  • 28.

    Проффитт, Модель А. Пфайзера для интеллектуальной структуры данных. http://bit.ly/2JbShwv (2019). [В сети; по состоянию на 19 июля 2019 г.].

  • 29.

    Перча, Б., Альтман, Р. Б. и Рен, Дж. Глобальная сеть биомедицинских отношений, основанная на тексте. Биоинформатика 1 , 11 (2018).

    Google Scholar

  • 30.

    Polleres, A., Kamdar, M. R., Fernandez Garcia, J. D., Tudorache, T.И Мусен, М. А. Более децентрализованное видение связанных данных. Семантическая сеть 1–19 (2019).

  • 31.

    Уилкинсон, М. Д., Вандерволк, Б. и Маккарти, Л. Шаблон проектирования веб-службы семантического автоматического обнаружения и интеграции (САДИ), API и эталонная реализация. Журнал биомедицинской семантики 2 , 8 (2011).

    PubMed PubMed Central Статья Google Scholar

  • 32.

    Завери А. и Эртайлан Г. Связанные данные для наук о жизни. Алгоритмы 10 , 126 (2017).

    MathSciNet Статья Google Scholar

  • 33.

    Дебаттиста, Дж., Ланге, К., Ауэр, С. и Кортис, Д. Оценка качества облака LOD: эмпирическое исследование. Семантический веб 9 , 859–901 (2018).

    Артикул Google Scholar

  • 34.

    Камдар, М. Р., Зегинис, Д., Хаснаин, А., Декер, С. и Деус, Х. Ф. ReVeaLD: управляемая пользователем платформа интерактивного поиска для конкретных предметных областей для биомедицинских исследований. Журнал биомедицинской информатики 47 , 112–130, https://doi.org/10.1016/j.jbi.2013.10.001 (2014).

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 35.

    Клайн, Дж. И Кэрролл, Дж. Дж. Структура описания ресурсов (RDF): концепции и абстрактный синтаксис. Рекомендация W3C (2006).

  • 36.

    McBride, B. Структура описания ресурсов (RDF) и ее язык описания словаря RDFS. В Справочнике по онтологиям, 51–65, https://doi.org/10.1007/978-3-540-24750-0_3 (Springer Berlin Heidelberg, 2004).

  • 37.

    Bechhofer, S. OWL: язык веб-онтологий. В энциклопедии систем баз данных , 2008–2009 (Springer, 2009).

  • 38.

    Грубер Т. Р. К принципам проектирования онтологий, используемых для обмена знаниями? Международный журнал человеко-компьютерных исследований 43 , 907–928 (1995).

    Артикул Google Scholar

  • 39.

    Prud’Hommeaux, E., Seaborne, A. et al. . Язык запросов SPARQL для RDF. Рекомендация W3C 15 (2008).

  • 40.

    Камдар, М. Р. и Мусен, М. А. PhLeGrA: Графическая аналитика в фармакологии через паутину наук о жизни, связанных с открытыми данными. В Proceedings of the 26th World Wide Web Conference, WWW 2017, Perth (2017).

  • 41.

    Маршалл, М.С. и др. . Новые методы картирования и связывания данных медико-биологических наук с использованием серии случаев RDF-A. Веб-семантика: наука, услуги и агенты во всемирной паутине 14 , 2–13 (2012).

    Артикул Google Scholar

  • 42.

    Yates, A. et al. . Ensembl 2016. Исследование нуклеиновых кислот 44 , D710 – D716 (2016).

    CAS PubMed Статья Google Scholar

  • 43.

    Маглотт Д., Остелл Дж., Прюитт К. Д. и Татусова Т. Ген Энтреса: ген-центрированная информация в ncbi. Исследование нуклеиновых кислот 33 , D54 – D58 (2005).

    CAS PubMed Статья Google Scholar

  • 44.

    Грей, К.А., Йейтс, Б., Сил, Р.Л., Райт, М.В. и Бруфорд, Е.А. Genenames.org: ресурсы HGNC в 2015 году. Исследование нуклеиновых кислот 43 , D1079 – D1085 (2015 ).

    CAS PubMed Статья Google Scholar

  • 45.

    Связанные открытые словари (LOV). https://lov.linkeddata.es/dataset/lov/ (по состоянию на 09 октября 2019 г.).

  • 46.

    Whetzel, P. L. и др. . BioPortal: расширенная функциональность с помощью новых веб-сервисов Национального центра биомедицинской онтологии для доступа и использования онтологий в программных приложениях. Исследование нуклеиновых кислот 39 , W541 – W545, https: // биопортал.bioontology.org/ (2011).

    CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar

  • 47.

    Hastings, J. et al. . Онтология химической информации: происхождение и устранение неоднозначности химических данных в биологической семантической сети. PLOS ONE 6 , 1–13, https://doi.org/10.1371/journal.pone.0025513 (2011).

    CAS Статья Google Scholar

  • 48.

    Камдар М. Р., Тудораче Т. и Мусен М. А. Систематический анализ повторного использования терминов и их совпадения в биомедицинских онтологиях. Семантическая сеть 8 , 853–871 (2017).

    PubMed PubMed Central Статья Google Scholar

  • 49.

    Завери А. и Дюмонтье М. Картографирование онтологий для данных, связанных с наукой о жизни. В BMDID @ ISWC (2016).

  • 50.

    Haller, A., Fernández, J.Д., Камдар М. Р. и Поллерес А. Что такое ссылки в связанных открытых данных? характеристика и оценка связей между графами знаний в сети. Рабочие документы по информационным системам, информационному бизнесу и операциям (2019).

  • 51.

    Ху, В., Цю, Х. и Дюмонтье, М. Линк анализ связанных данных науки о жизни. В International Semantic Web Conference , 446–462 (Springer, 2015).

  • 52.

    Бем, К. и др. .Профилирование связанных открытых данных с помощью proLOD. На семинарах Data Engineering Workshops (ICDEW), 26-й Международной конференции IEEE 2010 г., посвященной , 175–178 (IEEE, 2010).

  • 53.

    Hasnain, A. и др. . Дорожная карта для навигации в облаке открытых данных, связанных с науками о жизни. В Semantic Technology , 97–112 (Springer, 2014).

  • 54.

    Спахиу, Б., Поррини, Р., Пальмонари, М., Рула, А. и Маурино, А. ABSTAT: сводки связанных данных на основе онтологии с минимизацией шаблонов.В International Semantic Web Conference , 381–395 (Springer, 2016).

  • 55.

    Михиндукуласоория, Н., Поведа-Вильялон, М., Гарсия-Кастро, Р. и Гомес-Перес, А. Лупеан онлайн-инструмент для проверки наборов данных в связанном облаке данных. В International Semantic Web Conference (Posters & Demos) (2015).

  • 56.

    Hees, J., Bauer, R., Folz, J., Borth, D. & Dengel, A. Эволюционный алгоритм для изучения запросов SPARQL для пар источник-цель.В European Knowledge Acquisition Workshop , 337–352 (2016).

  • 57.

    Hewett, M. et al. . ФармГКБ: база знаний по фармакогенетике. Исследование нуклеиновых кислот 30 , 163–165 (2002).

    CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar

  • 58.

    Дэвис А. П. и др. . База данных сравнительной токсикогеномики: обновление 2013 г. Исследование нуклеиновых кислот 41 , D1104 – D1114 (2013).

    CAS PubMed Статья Google Scholar

  • 59.

    Willighagen, E. L. и др. . База данных ChEMBL как связанные открытые данные. Журнал хеминформатики 5 , 23, https://doi.org/10.1186/1758-2946-5-23 (2013).

    CAS Статья PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 60.

    Джапп, С. и др. .Платформа EBI RDF: связанные открытые данные для наук о жизни. Биоинформатика 30 , 1338–1339 (2014).

    CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar

  • 61.

    Waagmeester, A. et al. . Использование семантической сети для быстрой интеграции WikiPathways с другими биологическими онлайн-ресурсами данных. PLoS computational biology 12 , e1004989, https: // doi.org / 10.1371 / journal.pcbi.1004989 (2016).

    CAS Статья PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 62.

    Stearns, M. Q., Price, C., Spackman, K. A. & Wang, A. Y. Клинические термины SNOMED: обзор процесса разработки и статуса проекта. В материалах симпозиума AMIA , 662 (Американская ассоциация медицинской информатики, 2001).

  • 63.

    Gil, Y. et al. . Грунт для модели PROV.Примечание Рабочей группы W3C (2013 г.).

  • 64.

    Айзек, А. и Саммерс, Э. Учебник по простой системе организации знаний SKOS. Примечание Рабочей группы, W3C (2009).

  • 65.

    Гуха, Р. В., Брикли, Д. и Макбет, С. Schema.org: эволюция структурированных данных в Интернете. Сообщения ACM 59 , 44–51 (2016).

    Артикул Google Scholar

  • 66.

    Камдар, М.Р., Тудораче, Т. и Мусен, М. А. Исследование повторного использования и совпадения терминов в биомедицинских онтологиях. В Труды 6-й Международной конференции по биомедицинской онтологии, ICBO , 27–30 (2015).

  • 67.

    Национальная медицинская библиотека США. MEDLINE. https://www.nlm.nih.gov/bsd/medline.html, дата обращения: 09.06.2019.

  • 68.

    Pennington, J., Socher, R. & Manning, C. Glove: Глобальные векторы для представления слов. В Труды конференции 2014 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка (EMNLP) , 1532–1543 (2014).

  • 69.

    Камдар М. Биомедицинские словесные векторы. figshare https://doi.org/10.6084/m9.figshare.9598760.v1 (2019).

  • 70.

    Barrett, T. et al. . Базы данных BioProject и BioSample в NCBI: упрощение сбора и организации метаданных. Исследование нуклеиновых кислот 40 , D57 – D63 (2012).

    CAS PubMed Статья Google Scholar

  • 71.

    Gonçalves, R.С., Камдар, М. Р. и Мусен, М. А. Согласование биомедицинских метаданных с онтологиями с использованием кластеризации и встраивания. На конференции European Semantic Web Conference, 146–161 (Springer, 2019).

  • 72.

    Блондель В. Д., Гийом Ж.-Л., Ламбьотт Р. и Лефевр Э. Быстрое развертывание сообществ в большие сети. Журнал статистической механики: теория и эксперимент 2008 , P10008 (2008).

    Артикул Google Scholar

  • 73.

    Клаузет А., Ньюман М. Э. и Мур К. Определение структуры сообщества в очень больших сетях. Физический обзор E 70 , 066111 (2004).

    ADS Статья CAS Google Scholar

  • 74.

    Маркович О. и Красногор Н. Прогнозирование появления видов в смоделированных сложных пребиотических сетях. PloS one 13 , e0192871 (2018).

    PubMed PubMed Central Статья CAS Google Scholar

  • 75.

    Де Мео, П., Феррара, Э., Фьюмара, Г. и Проветти, А. Обобщенный метод Лувена для обнаружения сообществ в больших сетях. В «Проектирование и приложения интеллектуальных систем» (ISDA), 11-я Международная конференция 2011 г., посвященная , 88–93 (IEEE, 2011).

  • 76.

    Шеннон, П. и др. . Cytoscape: программная среда для интегрированных моделей сетей биомолекулярного взаимодействия. Исследование генома 13 , 2498–2504 (2003).

    CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar

  • 77.

    Бирон, П. В., Малхотра, А., Консорциум, В. В. В. и др. . Схема XML, часть 2: Типы данных (2004).

  • 78.

    Гкоутос, Г. В., Шофилд, П. Н. и Хёндорф, Р. Онтология единиц: инструмент для интеграции единиц измерения в науке. База данных 2012 (2012).

  • 79.

    Kunze, J. & Baker, T. Набор элементов основных метаданных Dublin. Tech. Rep., RFC 5013, август 2007 г.).

  • 80.

    Маали, Ф., Эриксон, Дж.& Арчер, П. Словарь каталогов данных (DCAT). Рекомендация W3c 16 (2014).

  • 81.

    Skrbo, A., Begovic, B. & Skrbo, S. Классификация лекарств с использованием системы ATC (анатомическая, терапевтическая, химическая классификация) и последние изменения. Медицинский архив 58 , 138–141 (2004).

    PubMed Google Scholar

  • 82.

    Dumontier, M. et al. .Интегрированная онтология Semanticscience (SIO) для биомедицинских исследований и открытия знаний. Журнал биомедицинской семантики 5 , 14 (2014).

    PubMed PubMed Central Статья Google Scholar

  • 83.

    Симперл, Э. Повторное использование онтологий в семантической сети: технико-экономическое обоснование. Инженерия данных и знаний 68 , 905–925, https://doi.org/10.1016/j.datak.2009.02.002 (2009).

    Артикул Google Scholar

  • 84.

    Корчо, О., Фернандес-Лопес, М. и Гомес-Перес, А. Методологии, инструменты и языки для построения онтологий. Где их место встречи? Инженерия данных и знаний 46 , 41–64, https://doi.org/10.1016/S0169-023X(02)00195-7 (2003).

    Артикул Google Scholar

  • 85.

    Хамош, А., Скотт, А.Ф., Амбергер, Дж. С., Боккини, С. А. и МакКусик, В. А. Онлайн-менделевское наследование у человека (OMIM), база знаний о генах человека и генетических нарушениях. Исследование нуклеиновых кислот 33 , D514 – D517 (2005).

    CAS PubMed Статья Google Scholar

  • 86.

    Бушман, Б., Андерсон, Д. и Фу, Г. Преобразование заголовков медицинских предметов в связанные данные: создание авторизованной версии MeSH в RDF. Журнал метаданных библиотеки 15 , 157–176 (2015).

    PubMed Статья Google Scholar

  • 87.

    Wilkinson, M. D. et al. . Справедливые руководящие принципы для управления научными данными и руководства. Научные данные 3 , 1–9 (2016).

    Артикул Google Scholar

  • 88.

    Завери, А. и др. .Оценка качества связанных данных: опрос. Семантический веб 7 , 63–93 (2016).

    Артикул Google Scholar

  • 89.

    Бик В., Ритвельд Л., Шлобах С. и ван Хармелен, прачечная Ф. Лода: почему семантическая сеть нуждается в централизации (даже если нам это не нравится). IEEE Internet Computing 20 , 78–81 (2016).

    Артикул Google Scholar

  • 90.

    Vandenbussche, P.-Y., Umbrich, J., Matteis, L., Hogan, A. & Buil-Aranda, C. SPARQLES: Мониторинг общедоступных конечных точек SPARQL. Semantic Web 8 , 1049–1065, https://doi.org/10.3233/SW-170254 (2017).

    Артикул Google Scholar

  • 91.

    Ontotext. Связанные данные о жизни. http://linkedlifedata.com/about. Дата обращения: 09.06.2019.

  • 92.

    Côté, R.G., Jones, P., Apweiler, R. & Hermjakob, H.Служба поиска онтологий, легкий кроссплатформенный инструмент для контролируемых запросов словаря. BMC bioinformatics 7 , 97 (2006).

    PubMed PubMed Central Статья CAS Google Scholar

  • 93.

    Камдар М. Схемы, извлеченные из связанных открытых данных в области наук о жизни. figshare https://doi.org/10.6084/m9.figshare.12402425 (2020).

  • 94.

    Дерасп, М. и др. . Создание связанных данных SPARQL с хранилищем биологических данных InterMine. В материалах семинара CEUR, vol. 1795 (2016).

  • 95.

    Кавасима, С., Катаяма, Т., Хатанака, Х., Кусида, Т. и Такаги, Т. Портал NBDC RDF: всеобъемлющий репозиторий семантических данных в науках о жизни. База данных 2018 (2018).

  • 96.

    Stark, C. и др. . BioGRID: общий репозиторий для наборов данных взаимодействия. Исследование нуклеиновых кислот 34 , D535 – D539, https: // doi.org / 10.1093 / nar / gkj109 (2006).

    CAS Статья PubMed Google Scholar

  • 97.

    Kerrien, S. et al. . База данных по молекулярным взаимодействиям intAct в 2012 году. Исследование нуклеиновых кислот 40 , D841 – D846 (2011).

    PubMed PubMed Central Статья CAS Google Scholar

  • 98.

    Cerami, E.G. и др. .Pathway Commons, веб-ресурс с данными о биологических путях. Исследование нуклеиновых кислот 39 , D685 – D690 (2010).

    PubMed PubMed Central Статья CAS Google Scholar

  • 99.

    Пиньеро, Дж. и др. . DisGeNET: комплексная платформа, объединяющая информацию о генах и вариантах заболеваний человека. Исследование нуклеиновых кислот 45 , D833 – D839, https: // doi.org / 10.1093 / nar / gkw943 (2017).

    CAS Статья PubMed Google Scholar

  • 100.

    Lane, L. и др. . neXtProt: платформа знаний о человеческих белках. Исследование нуклеиновых кислот 40 , D76 – D83, https://doi.org/10.1093/nar/gkr1179 (2011).

    CAS Статья PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 101.

    Бойс, Р.Д. и др. . Динамическое улучшение этикеток лекарственных препаратов для поддержки безопасности, действенности и эффективности лекарств. Журнал биомедицинской семантики 4 , 5 (2013).

    PubMed PubMed Central Статья Google Scholar

  • (PDF) Обеспечение представления знаний в Интернете путем расширения схемы RDF.

    Благодарности

    Мы хотели бы поблагодарить Шона Беххофера, Монику Крубези, Майкла

    Эрдманна и Арджона Кампмана за их полезные комментарии и

    за рецензирование ранних черновиков этой статьи.

    9. ССЫЛКИ

    [1] С. Беххофер, И. Хоррокс, П. Ф. Патель-Шнайдер и

    С. Тессарис. Предложение по описанию логического интерфейса. В

    Proc. DL’99, стр. 33–36, 1999.

    [2] Т. Бернерс-Ли. Дорожная карта семантической сети. Внутреннее примечание,

    Консорциум Всемирной паутины, сентябрь 1998 г. См.

    http://www.w3.org/DesignIssues/Semantic.html.

    [3] Д. Брикли и Р. Гуха. Структура описания ресурсов

    Спецификация схемы

    (RDF) 1.0. Кандидат

    , рекомендация

    , Консорциум World Wide Web, март 2000 г.

    См. Http://www.w3.org/TR/2000/CR-rdf-schema-20000327.

    [4] Д. Фензель. Онтологии: серебряная пуля знаний

    Менеджмент и электронная коммерция. Springer-Verlag,

    Berlin, 2000.

    [5] Д. Фензель, С. Деккер, М. Эрдманн и Р. Штудер.

    Онтоброкер: Очень хорошая идея. В материалах 11-й Международной конференции по флаерам

    (FLAIRS-98), остров Санибал

    , Флорида, май 1998 г.

    [6] Д. Фензель, И. Хоррокс, Ф. ван Хармелен, С. Декер,

    М. Эрдманн и М. Кляйн. МАСЛО в двух словах. В R. Dieng

    и O. Corby, редакторы, Knowledge Engineering и

    Knowledge Management; Методы, модели и инструменты,

    Труды 12-й Международной конференции EKAW

    2000, номер LNCS 1937 в Lecture Notes in Arti ial

    Intelligence, страницы 1–16, Жуан-ле-Пен, Франция, 2–6 октября

    2000. Springer-Verlag.

    [7] Д. Фензель, Ф. ван Хармелен, М. Кляйн, Х. Аккерманс,

    Дж. Брукстра, К. Флюит, Дж. Ван дер Меер, Х.-П. Schnurr,

    R. Studer, J. Hughes, U. Krohn, J. Davies, R. Engels,

    B. Bremdal, F. Ygge, T. Lau, B. Novotny, U. Reimer, and

    I , Хоррокс. К знаниям: инструменты на основе онтологий для управления знаниями

    . В материалах конференции eBusiness

    и eWork 2000 (EMMSEC 2000), Мадрид,

    Испания, 18–20 октября 2000 г.

    [8] Т. Р. Грубер. Подход к переводу спецификаций переносимой онтологии

    . Приобретение знаний, 5 (2), 1993.

    [9] Дж. Хейн и Дж. Хендлер. Динамические онтологии в сети. В

    Труды Семнадцатой национальной конференции по

    искусственной разведке (AAAI-2000), страницы 443–449.

    AAAI / MIT Press, Menlo Park, CA, 2000.

    [10] I. Horrocks, D. Fensel, J. Broekstra, S. Decker, M. Erdmann,

    C. Goble, F.van Harmelen, M. Klein, S. Staab, R. Studer,

    и E. Motta. OIL: Уровень вывода онтологии. Технический отчет

    IR-479, Университет Амстердама, факультет

    наук, сентябрь 2000 г. См.

    http://www.ontoknowledge.org/oil/.

    [11] М. Кляйн, Д. Фензель, Ф. ван Хармелен и И. Хоррокс. Связь

    между онтологиями и языками схем:

    Перевод спецификаций OIL в XML-схему. В В. Р.

    Беньямин, А.Гомес-Перес и Н. Гуарино, редакторы,

    Труды семинара по применению онтологий

    и методам решения проблем, 14-я Европейская конференция

    по искусственному интеллекту (ECAI 2000), Берлин, Германия,

    августа. 21 - 22, 2000.

    [12] О. Лассила и Р. Р. Свик. Описание ресурса

    Framework (RDF): спецификация модели и синтаксиса.

    Рекомендация, Консорциум World Wide Web, февраль 1999 г.

    См. Http: // www.w3.org/TR/REC-rdf-syntax/.

    [13] С. Люк, Л. Спектор и Д. Рейджер. На основе онтологий

    открытие знаний во всемирной паутине. В А. Франц

    и Х. Китано, редакторы, Рабочие заметки семинара по информационным системам на базе Интернета

    на 13-й Национальной конференции

    по искусственному интеллекту (AAAI96), страницы

    96–102. AAAI Press, 1996.

    [14] W. Nejdl, M. Wolpers, and C. Capella. Схема RDF

    Возвращение.In Modelle und Modellierungssprachen in

    Informatik und Wirtschaftsinformatik, Modellierung 2000,

    St. Goar. Foelbach Verlag, Koblenz, Apr. 2000.

    [15] S. Staab, M. Erdmann, A. M¨

    adche и S. Decker. Расширяемый подход

    для моделирования онтологий в RDF (S). В

    Первый семинар по семантической паутине на Четвертой европейской конференции

    по электронным библиотекам, Лиссабон, Португалия,

    18–20 сентября 2000 г.

    [16] S.Staab и A. M¨

    adche. Аксиомы тоже являются объектами - онтология

    инженерия, выходящая за рамки моделирования понятий и отношений.

    В. Бенджаминс, А. Гомес-Перес и Н. Гуарино, редакторы,

    Труды семинара по применению онтологий

    и методам решения проблем, 14-я Европейская конференция

    по искусственному интеллекту ECAI 2000, Берлин , Германия,

    21–22 августа 2000 г.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *