...OL-MT这个通用知识本体的初始概念有事物(entity)、时间(time)、空间(space)、数量(quantity)、行为状态(action-state)和属性(attribute)供6个可管辖不同层次的下位概念。ONTOL-MT在受限条件下做歧义结构的自动消歧效果良好。
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action state 动作状态 ; 活动状态 ; 行为状态
action state pairs 行动状态组
Action state graph 行为状态图
action state machine 动作状态机
state action doctrine 原则 ; 国家行为理论 ; 州行为原则
state action exemption 州行为免责
continuous state-continuous action 连续状态 ; 连续行动
State action 根据状态值
I think where reinforcement learning has some challenges is when the action-state you may take is incredibly broad and large.
我觉得强化学习面临的一些挑战主要集中在当你可以采取的行为状态极为宽泛的时候。
The state of the economy calls for a bold and swift action, and we will act—not only to create new jobs but to lay a new foundation for growth.
目前的经济状况需要我们采取大胆而迅速的行动,我们必定会采取行动——不仅为了创造新的工作,也要为发展奠定新的基础。
For each state, there can be an action associated with state entry and exit.
对于每个状态,可以有一个与状态进入及退出相关联的操作。
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