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第15章 基址逻缉（第3页）

信息分离机制：在分布阶上，信息的主附属特性分离后，由主体骨架携带它的信息。

等待嵌入的附属结构也携带信息，共同形成两部分的关联及逻辑关系。

逻辑推演建立之初，提取前的情愫（曲调）请求与是抽取的信息情愫相同，也就是“曲调”

相同，才会被显现。

程序自动演算：（A，a、Aa...aA，aA）关联后，调整词的排序（在无其他外部干扰的情况下）。

【逻辑基态】在频繁抽取显现过程中广泛使用了关联逻辑体的映射机制：即隔一跳运行（隐逻辑显现基础形态）。

【逻辑基态】“隔一个隐一个”

的隔一跳模式也是隐逻辑和梦境运行单元的抽取显现基础模式。

它连接了该信息词句单元的本体与延伸面，从而可以引出成组的抑制性隐藏堆栈状数据信息。

这种模式会引发联想及思维跳跃的。

隔一跳作用图：该图显示了在寻找抽取显现（抽现）在关联串联链条上的词句向量集。

其中，蓝色代表显性的关联，绿色则代表隐性的关联。

例如，当顺序从某个搜寻起点寻找到第18个堆栈（Stack）时，系统会闪现一下第17个堆栈和第18个堆栈之间的关联情况。

如果发现第17个堆栈（隐性）是寻找的目标，那么程序就会将指针向后移动一步，指向第17个堆栈，并提取其内容。

链表串联关联（附近关联），上下文关联，思维关联，逻辑运算关联，层次属性关联，历程经过关联，记忆关联，价值（趋利避害关联），近原关联，分布阶关联，梦及潜意识关联等一切运行都可关联。

关联是求同存异，形成关联网络、感知网络、思维网络、语言网络（概率网络）、意识网络等。

即可意可识理解事物层次属性，知道事物之间的逻辑关系，形成逻辑结构，理解事物运行原理。

自发词汇关联链：这一过程涉及实时视听信息与脑内词汇的自动关联。

如果某些关联缺失，大脑会尝试进行补全。

例如，当客户要求找到一个工具来处理看到的东西时，大脑可能会将看到的雪景关联到雪铲，将看到的鸡爪关联到鸡。

然而，如果某些关联缺失，大脑可能会尝试进行不合理的强行关联，比如将雪铲与鸡强行关联，并编造出一个看似合理的解释，比如需要用一把铲子来清理鸡舍鸡屎。

但需要注意的是，有时这种强行关联可能并不符合常识或逻辑。

关联：指事物之间相互联系、相互作用的关系。

这种联系可以是直接的或间接的，可能是因果关系、相似关系、互补关系等。

关联的建立往往涉及到观察、比较、推理等逻辑思维过程。

关联目标在很多情况下确实是为了寻找事物之间的因果性。

通过观察不同现象、变量之间的关联，可以进一步探究它们之间是否存在因果关系。

例如，在医学研究中，发现某种生活习惯与特定疾病的关联，可能会促使研究者去深入研究二者之间是否存在因果联系，以更好地预防和治疗疾病。

两个没有对应属性的集合，无法映射时，只能关联互补。

当没有明确的对应属性，两个集合也可能在某些方面存在间接的联系或相互补充的关系。

比如在实际生活中的一些现象或概念集合，可能表面上看没有直接的对应属性，但通过深入分析和联想，可以发现它们在功能、作用或情境等方面存在一定的关联，从而形成一种互补的关系。