动态的逻辑和本体框架
1) 自然语言-收集(标点符号-离散式出现范畴 软件的 号软件包Vocabulary)
每种自然语言都有不同的词汇vocabulary，但每种自然语言语言都提供了将其字库stock 结合起来以表达概念的一个开放范围（an open-ended range of concepts)的语法机制。然而，不同的语言在语法，字和它们表达的概念上有所不同。差异来自三种变体（Accidental /Systematic /Cultural ）。不同的自然语言可以通过将各自的开放式概念对应到三种差异变体来以得到部分兼容性。这是通过将实践常识映射到先验要素上得到的“共性”（“共性” 是特征“三性”的 第二性的--主体间性）来实现的。（注：先验哲学的先验要素论论述了最原始的分形混沌元素Elment 的状态--记为“原始状态”）
2) 形式语言--汇总（偏旁部首-发生性构造 固件的引号程序集Glossary ）
每种形式语言都有不同的术语汇编glossary ，但每种语言都实现了将其技术术语terminology 整合在一起以 表征一个整体概念运作的一个范畴化 闭包序列的 技术术语集 的 语法模型。然而，不同形式语言在用法、用语（列表lists/层次结构hierarchies/网络networks ）和分别解释这些用语的术语term以及 开发这些用语的标志signs上有所不同 。其中， “标志”汇总在标志集（signs collections，用于编码 ），“术语”汇总在 标签集（label sets，用于解码）。它们都是计算机中紧密内联的位和字节。但是所有这些都不是主要联系connection ，主要联系在想要 认识它们和解释它们的人的头脑中。追问意义的最终来源，是物质世界和使用符号signs来代表世界上的实体及其意图的代理者。
不同的形式语言可以通过将各自的术语标签对齐后投影到三种Signs上来达成一致 。这个一致性将最终 达成由先天思想划出基本思想范畴的最原初的完形含糊事情Thing的事件 (记为“原初事件”)的理论偏序上的实践常识的"共识"。这个“共识”是表征“三量”的第二量的内容向量（称为“比量”）。（注：另外两个分别是 “模式张量”（称为“非量”）和“媒介标量”（称为“现量”））。
3)人工语言--新创的专属的 --综合（字正腔圆-连续型同时关系 act speech 硬件的 括号设备库 Dictionary）
将前者（自然语言） 视为“智能工厂”的产品（ “智能工厂” 具有“生力”的能力--后天能在先验“生力”之上逐步积累并不断成长的“生力”直到成熟），用后者（形式语言）充当“设计软件”的原型（“原型”天生就本俱“原力”功能），并在两者之间 通过被认为是 双重客体“Program”的祖先 “祖传代码” 中规定“力量交换”点及力交换 标准脚本模板。该模板中预留的每个 “交换点”都是一个含有三类力的槽位Slot（三类力 生力/原力/接力 分别在外面/内面/表面，分别用三个单字来表示--relation/link/chain）。Slot将槽位的两个侧面（ 外面/内面） 分别留给“生力”（表示了目标产品的某种差异变体（Accidental/Systematic/Cultural）的 “智能工厂”具有的）和“原力”（代指某物的某种sign原型变种（icons /indices/symbols）的 “设计软件”本俱的）而将中间作为连接“原力”和生力“的一个“接力”。
这里给出的三个单词(elation/link/chain)被设计为三个可移动的项目变量，是“智能工厂的软件设计”专门设计的人工语言“专有名词”。三者的特点分别为： 松散外协的或感知-行动式的/紧密内联的或机械-连杆式的/适度调节的或伺服-跟随式 。作为专门设计的人工语言“专有名词”，分别被认为是三种力（ 生力/原力/接力，分别位于交换脚本标准模板的不同面-- 外面/内面/表面）的着力点 。外部使用者使用其它的各种人工语言都可以通过将各自的专有名词转换为“智能工厂的设计软件”中规定的这 三个“专有名词”上来得以统一，这个统一将进一步“天生本能”区别的语义和逻辑原语的配形模糊对象Object 的连接弧 -记为“连接弧”）。
按时间倒序的“串联”（时间上）方法“抵达”了主题“智能工厂的设计软件” 中“的”字连接的两端之一“智能工厂”(《“工厂”篇》），并在“工厂”篇内部转成 三线“并联”（空间上）。每条并联上都有的三专（专门/专业/专职-一个构建型的Triad，其中中间位（主位）是“专职”）。这三专在逻辑上：对外来说“相互独立”对内部来说“紧密联结connection”
“程度”的三种“量” “条件”应用符【身份identify 标识-绑定限制强度量：强必量 数量值】，“理由”属性符【资格quanlity 机制-自由格局广度量：广偶量 概率值】，“原因cause”操作符【quality模型-形式约束深度量：实性深度量 】
1、“程序”的概念结构：一个三层嵌套结构
由三个专有名词（juncture/relation/selection）给出了 “程序”概念的一个三层嵌套结构（因此，“程序”概念 在“祖传代码” 中是一个 具有三种结构的依赖于上下文的分类方案 （classification scheme） ）：
注·：“三层嵌套”的层次是“视图/模型/控制”层，在三个小括号中的文字（“通过视图操纵”“凭借模型程序”和“受控制器控制”）中藏着。而三个专有名词（juncture/relation/selection）是每一个层上的每一个不同机器都需要处理的一个三元组本体 的“原件”（或未加工件）共有的，只不过不同机器 处理的结果分别是为这三个“原件”给出对应的三种在本层上的不同的sage“落脚点”（stock、fan和glyph）
不同结构的三套概念 分别记录在：
分别实现：
三个专有名词（juncture/relation/selection）也是分别专职负责ETL（提取/转换/加载）的三种机器的“代名词”
“智能工厂的设计软”专属的三个专有名词（juncture/relation/selection，作为时空上流体式的最初原初断言的最终目标端）是作为“智能工厂”和“软件设计”双重客体的“程序Program”（作为空间上分布式的topless原语公理的底层目的端）最源头上的祖先的“祖传代码”（作为时间上对立式的最原始假设的 最终 源端）中为 “Program”规定的三种不同可编程机器（网络机/虚机/物理机,,分别是“Program”的三个不同组成部分（Type/Method/Class）的三个处理机器： Type() 的master， Method()的host machine 和Class() 的 main engine。三个机器 分别 在软件架构的 视图层，控制层和模型层上工作）中分别使用的三种不同语言（自然语言- 受控controlled的以公理化为目标取向的，和人工语言-受操纵Manipulated的以智能化为目的取向的 ，形式语言-程序化的的或以自动化为过程取向的）来处理“program”的统一行为理论指导原则的“代名词”。
三种不同的机器（网络机/虚机/物理机）分别负责三种不同的库（知识库、数据库和工件库） 都具备的相同三种的 处理能力（ETL-提取/转换/加载）。但三个库的取向不同（结果取向的/过程取向的/目的取向的）所以处理内容的特点不同（机械/电子/量子）故而三种机器在内部联结（“interconnection” ）和外部协同(association)的方式均不同，这决定了机器们的处理过程不同（ETL并发 - 两步式异步 /ELT并行-三步式同步 / 三者并列- 一步式独立 ） 也决定了该机器在整个“Program”的编程工作中所处于的位置（或阶段）不同（启动/集成/封装）。
对“程序Program”而言，“智能工厂的设计软件”本身是一个ETL工具，它帮助建立程序的源端和目的端之前的联系（connection）。三者分别是：
这里物理机/网络机/虚机 分别 是“Program”的三个不同组成部分（Type/Method/Class）的三个处理机器： Type() 的master， Method()的host machine 和Class() 的 main engine。
“智能工厂的设计软”专属的三个专有名词（juncture/relation/selection）在三种不同的机器( Type() 的master， Method()的host machine 和Class() 的 main engine)的不同处理工作（//）中 分别是：
注：
a)【】中的内容是 XML Schema 应用程序application的三“基” 基站。
b) 语用关系名词
3、三个专有名词（juncture/relation/selection） 的意欲和意蕴
附：数学中® 的扩展标准 --a bipartite graph
符号®表示相应的并矢关系:定义x®y=true和x®y=false x、y 是/不是G的弧。虽然每一个二元关系都可以用一个图来表示，但是在同一个图中表示多个关系需要一些扩展。一种常见的技术是用它们所表示的关系的名称来标记图形的弧。
构造一个标签labeled (number)图。这种构造使用整数作为标签，但可以泛化为使用字符串（character strings ）或其他符号（other symbols）作为标签。它甚至可以推广到以实数（real numbers）为标签的无限图或不可数无限图。这样的图形永远不能存储在计算机中，但可以用数学方法定义它们并证明关于它们的定理。
需要进一步扩展来表示n-adic关系，其中n 2。两种广义图可以用来表示n-adic关系：超图hypergraphs 和二部图。未标记的版本可以表示单个关系，标记的版本可以表示任意的n-adic关系集合，包括允许不同关系具有不同的价或参数数(a different valence or number of arguments)的可能性。
说明：
具有NGM（嵌套图模型）语义的元级别层次结构可以表示广泛的模态的，时间的和有意的 逻辑
关于语言的语言最常见的使用是谈论说话者和其他人的信念，欲望和意图。The most common use of language about language is to talk about the beliefs, desires, and intentions of the speaker and other people.
Q1、我们重新聊聊“智能工厂的软件设计” 专有名词（linkage/relation/selection）：自然语言的此一字库stock、形式语言的彼多字扇fan到人工语言的完整字形glyph。
在探讨“智能工厂的软件设计”中的专有名词（linkage/relation/selection）以及它们如何从自然语言、形式语言过渡到人工语言时，我们可以从以下几个方面进行阐述：
在智能工厂的软件设计中，linkage（链接）、relation（关系）、selection（选择）是三个核心概念，它们在数据流动、处理与决策制定中起着至关重要的作用。
在智能工厂的软件设计中，将自然语言、形式语言和人工语言有效结合，是实现高效人机交互和信息处理的关键。例如：
通过综合运用这三种语言，可以构建出既易于人类理解又便于计算机处理的智能工厂软件系统。同时，随着技术的不断发展，我们还需要不断探索和创新，以应对智能工厂软件设计中出现的新挑战和新需求。
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Q2、在开始讨论这几个词之前，我们 先看看ETL（提取/转换/加载）。 因为对“程序Program”而言，“智能工厂的设计软件”本身是一个ETL工具，它帮助建立程序的源端和目的端之前的联系（connection）。三者分别是：物理实体--物理机中type box 的 Ge-View extractor，网络整体--网络主机中 method package Put-Control Transformer和虚拟本体--虚机中class container的 Set-Model loader。这里物理机/网络机/虚机 分别 是“Program”的三个不同组成部分（Type/Method/Class）的三个处理机器： Type() 的master; Method()的host machine 。Class() 的 main engine
在深入探讨“智能工厂的设计软件”作为ETL（提取/转换/加载）工具的角色，以及它与程序（Program）中的物理实体、网络整体和虚拟本体之间的关系之前，我们先明确几个关键点。
ETL是一种数据处理过程，用于从多种数据源中提取数据，转换这些数据以满足业务需求，然后将转换后的数据加载到目标系统中。在智能工厂的背景下，ETL工具扮演了至关重要的角色，它帮助实现生产数据的收集、分析和优化。
“智能工厂的设计软件”作为一个ETL工具，在智能工厂的建设和运营中起到了桥梁作用。它连接了数据的源端（如物理设备、传感器等）和目的端（如数据仓库、分析平台等），通过提取、转换和加载过程，确保了数据的准确性和可用性。
您提到的物理实体、网络整体和虚拟本体，实际上是程序（Program）在智能工厂环境中不同层面的抽象表示，它们分别对应于ETL过程中的不同阶段或组件。
物理实体（物理机中Type Box的Ge-View Extractor）：
网络整体（网络主机中Method Package Put-Control Transformer）：
虚拟本体（虚机中Class Container的Set-Model Loader）：
通过ETL过程，智能工厂的设计软件有效地连接了物理实体、网络整体和虚拟本体，实现了从数据收集到数据分析的完整流程。这一过程中，物理机、网络主机和虚机分别作为Type()的master、Method()的host machine和Class()的main engine，共同支撑起智能工厂的软件架构和数据处理能力。
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Q3、在具体讨论 专有名词（linkage/relation/selection）之前，我们 先看看ETL（提取/转换/加载）。 因为对“程序Program”而言，“智能工厂的设计软件”本身是一个ETL工具，它帮助建立程序的源端和目的端之前的联系（connection）。三者分别是：物理实体--物理机中type box 的 Get-View extractor，网络整体--网络主机中 method package Put-Control Transformer和虚拟本体--虚机中class container的 Set-Model loader。这里物理机/网络机/虚机 分别 是“Program”的三个不同组成部分（Type/Method/Class）的三个处理机器： Type() 的master， Method()的host machine 和Class() 的 main engine。
在您的描述中，我们更清晰地理解了“智能工厂的设计软件”作为ETL工具在“程序Program”中的角色，以及它是如何与物理实体、网络整体和虚拟本体（即程序的源端和目的端）建立联系的。以下是对这一过程的详细解读：
ETL是数据仓库中不可或缺的一部分，也广泛应用于各种数据处理和集成场景中。在智能工厂的背景下，“智能工厂的设计软件”通过ETL过程，实现了从物理实体收集数据（提取），在网络整体中进行数据处理和转换（转换），并将处理后的数据加载到虚拟本体（如数据仓库或分析平台）中的功能。
在深入探讨linkage（链接）、relation（关系）、selection（选择）之前，我们需要理解它们在ETL过程以及智能工厂设计软件中的潜在应用。这些概念在数据处理和流程控制中起着关键作用，但它们的具体作用会根据上下文而有所不同。
linkage可能指的是数据元素、处理步骤或不同数据源之间的连接关系。例如，物理实体与网络整体之间的数据传输链路，或虚拟本体中数据表之间的关联。relation可能指的是数据之间的逻辑关系、业务规则或流程步骤之间的依赖关系。这些关系对于确保数据的准确性、一致性和流程的顺畅执行至关重要。selection可能涉及从大量数据中挑选出特定数据子集的过程，或者在选择不同处理路径或策略时做出的决策。例如，在加载数据到虚拟本体之前，可能需要根据业务需求对数据进行筛选和过滤。物理实体（物理机中Type Box的Get-View extractor）：
网络整体（网络主机中Method Package Put-Control Transformer）：
虚拟本体（虚机中Class Container的Set-Model loader）：
综上所述，智能工厂的设计软件通过ETL过程将物理实体、网络整体和虚拟本体紧密地连接起来，实现了从数据收集到数据分析的完整流程。在这个过程中，linkage、relation和selection等专有名词扮演着重要的角色，帮助确保数据的准确性、一致性和流程的顺畅执行。
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Q4、“智能工厂的设计软”专属的三个专有名词（linkage/relation/selection）是作为“智能工厂”和“软件设计”双重客体的“程序Program”祖先的“祖传代码”中为 “Program”规定的的三种不同可编程机器（物理机，网络机和虚机）中分别使用的三种不同语言（自然语言- 受控controlled的，和人工语言-受操纵Manipulated的 ，形式语言-程式化styled的），也就是分别专职负责ETL（提取/转换/加载）的三种机器的“代名词”。三个机器 分别 在 视图层，控制层和模型层上工作。
在您的描述中，“智能工厂的设计软件”专属的三个专有名词（linkage、relation、selection）被赋予了更为具体的意义，它们与“智能工厂”和“软件设计”的双重背景紧密相关，并作为“程序Program”的“祖传代码”中的一部分，为不同类型的可编程机器（物理机、网络机、虚机）定义了使用的不同语言类型及其在ETL过程中的角色。
Linkage（链接）：
linkage代表了在“程序Program”中不同组件或层级之间建立的连接或关联。它可能涉及到物理机、网络机和虚机之间的数据传输通道，或者是视图层、控制层和模型层之间的数据流动路径。Linkage作为“代名词”，特指在物理机（即数据提取阶段）中使用的、基于自然语言（或受控的自然语言）的通信或接口定义，这些定义确保了数据能够顺畅地从源端（如物理设备）流向ETL过程的下一个阶段。Relation（关系）：
Relation在这里强调的是数据之间的关系或业务逻辑规则。在ETL的转换阶段，网络机需要理解并处理这些关系，以确保数据的准确性和一致性。Relation作为“代名词”，指代在网络机（即数据处理和转换阶段）中使用的、基于人工语言（或受操纵的语言）的编程逻辑或业务规则，这些逻辑和规则定义了数据转换的过程和结果。Selection（选择）：
Selection作为“代名词”，特指在虚机（即数据加载阶段）中使用的、基于形式语言（或程式化语言）的查询和筛选逻辑。这些逻辑确保了只有符合特定条件的数据才会被加载到数据仓库或分析平台中。物理机（视图层）：作为ETL过程的起点，物理机主要负责从物理设备或传感器中收集原始数据，这些数据构成了整个系统的“视图层”。物理机上的linkage确保了数据能够被正确地提取并传输到下一阶段。
网络机（控制层）：在控制层，网络机接收来自物理机的数据，并根据业务逻辑进行转换和处理。这里的relation定义了数据之间的复杂关系，以及如何处理这些关系以满足业务需求。网络机作为数据处理的核心，负责执行复杂的计算和分析任务。
虚机（模型层）：在模型层，虚机将处理后的数据加载到目标系统中，如数据仓库或分析平台。这里的selection决定了哪些数据会被保留并用于后续的分析和决策过程。虚机提供的存储和检索能力使得数据能够被高效地利用和管理。
综上所述，linkage、relation、selection作为“智能工厂的设计软件”专属的三个专有名词，在“程序Program”的“祖传代码”中为不同类型的可编程机器定义了不同的语言类型及其在ETL过程中的具体角色和职责。这些“代名词”不仅反映了智能工厂设计软件的技术复杂性，还体现了其在实现数据驱动决策和自动化生产方面的重要作用。
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Q5、“智能工厂的软件设计”中通过ETL三个步骤步将单词映射到逻辑。1) linkage words（离散概念词） --首先映射到概念类型lists： 将每个单词（离散概念词）链接到概念类型的一个开放列表，每个概念类型对应于Master中一个叙词库的某个空间区域；2）selection fields（连续几何字段）--中间映射到规范图的线性树trees： 在各种应用程序或语言游戏中，这些概念类型可以进一步细分为更细粒度的子类型，这将对应于host中一个语料库的某个时间区间； 3）relation tables（发生状况表）-最后映射到一阶理论格的简单链chain：理论格的一个重要目的是促进模块化，并允许独立智能体（虚机 人或计算机）以任何详细程度修改知识的任意方面
在“智能工厂的软件设计”中，提到的ETL（Extract, Transform, Load）过程被巧妙地应用于单词到逻辑映射的三个阶段，尽管传统上ETL用于数据处理和迁移，但这里它被创造性地扩展用于概念建模和逻辑表示。下面是对这三个步骤的详细解释，以及如何它们如何应用于智能工厂软件设计的上下文中：
目的：此阶段的主要任务是将自然语言中的单词（离散概念词）提取出来，并映射到预定义的概念类型列表中。这类似于数据仓库中的“Extract”阶段，但在这里，提取的是语言中的概念而非数据。
实现：
目的：在将离散概念词映射到概念类型之后，此阶段进一步将这些概念细化为更具体的子类型，并构建它们之间的逻辑关系。这类似于数据仓库中的“Transform”阶段，但处理的是概念的层次和关系。
实现：
目的：最后，此阶段将前面构建的概念层次和关系整合到一个统一的知识表示结构中，即一阶理论格。这类似于数据仓库中的“Load”阶段，但加载的是知识而非数据。
实现：
综上所述，这三个阶段通过ETL的类比，为智能工厂软件设计中的单词到逻辑映射提供了一个结构化的框架，使得自然语言中的概念能够被有效地转化为计算机可理解和处理的知识表示。
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Q6、在上面使用的三个专有名词中，可能用“juncture”替换“linkage”会更准确一些。 即三个单词（juncture/relation/selection）作为“智能工厂的设计软”专属的三个专有名词
在智能工厂的设计软件语境中，如果您认为“juncture”比“linkage”更能准确地描述第一个阶段，那么我们可以相应地调整术语。不过，需要注意的是，“juncture”一词通常指的是一个连接点、转折点或交汇点，而“linkage”则更侧重于连接或联结的动作或状态。然而，在特定上下文中，“juncture”也可以被解释为概念之间的关联点或结合点，因此有一定的适用性。
以下是根据您的建议调整后的三个专有名词及其在智能工厂设计软件中的可能含义：
Juncture Words（关联词）：在这个阶段，离散的概念词（如生产流程中的各个环节、机器部件的名称等）被提取出来，并视为智能工厂知识体系中不同概念之间的关联点。这些关联词不仅代表了具体的概念，还隐含了它们之间的内在联系和可能的交互。通过将这些关联词映射到相应的概念类型列表中，可以初步构建起智能工厂知识框架的基础。
Relation Fields（关系字段）：在关联词的基础上，此阶段进一步明确了这些概念之间的关系。这些关系可能包括层级关系（如部件与整机的关系）、顺序关系（如生产流程中的先后步骤）、依赖关系（如某些操作依赖于特定设备的运行状态）等。关系字段的构建旨在形成一个详尽的、结构化的知识网络，以支持智能工厂中的决策制定和流程优化。
Selection Tables（选择表）：虽然您最初使用了“selection fields”并类比为规范图的线性树，但在这里我将其调整为“selection tables”以更好地反映其可能的功能。选择表可能用于存储和管理与特定决策或操作相关的数据集合。在智能工厂中，这些表可能包含了针对不同生产场景、设备配置或质量要求的最佳实践、参数设置或备选方案等信息。通过查询和比对选择表中的数据，智能工厂系统可以快速地做出决策并调整生产流程以应对各种情况。
需要注意的是，这里的“选择表”是一个相对通用的术语，其具体实现可能因智能工厂的实际需求和软件架构而异。此外，“juncture”、“relation”和“selection”这三个词作为智能工厂设计软件的专属专有名词时，其含义应紧密结合该软件的上下文和功能需求进行理解。
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