Datalog^e是具有生存量化的数据扩展。尽管它的高表达能力是由简单的语法和对完整递归的支持支撑的，但它特别适合于现代化的知识图上的现代应用，但对这种语言的查询答案（QA）通常是不可确定的。因此，已经出现了不同的片段，将句法局限性引入了数据词，这在其表达能力和质量检查的计算复杂性之间取得了平衡，以实现可决定性。在这篇简短的论文中，我们专注于两个有前途的可访问候选人，分别是害羞和守望的数据+/-。对社区的明确兴趣做出反应，我们阐明了这些碎片之间的关系。此外，我们对实施害羞和守护的系统进行了实验分析，分别是DLV^e和Vadalog。
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Associazione Medici Diabetologi（AMD）收集并管理着全球最大的糖尿病患者记录集合之一，也称为AMD数据库。本文介绍了一个正在进行的项目的初步结果，该项目的重点是人工智能和机器学习技术的应用，以概念化，清洁和分析如此重要且有价值的数据集，目的是提供预测性见解，以更好地支持糖尿病学家的诊断糖尿病学家和治疗选择。
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