“DIKW”是“Data, Information, Knowledge, Wisdom”的缩写，意思是“Data, Information, Knowledge, Wisdom”


    英语缩略词“DIKW”经常作为“Data, Information, Knowledge, Wisdom”的缩写来使用，中文表示：“Data, Information, Knowledge, Wisdom”。本文将详细介绍英语缩写词DIKW所代表英文单词，其对应的中文拼音、详细解释以及在英语中的流行度。此外，还有关于缩略词DIKW的分类、应用领域及相关应用示例等。
    “DIKW”（“Data, Information, Knowledge, Wisdom）释义
  • 英文缩写词：DIKW
  • 英文单词：Data, Information, Knowledge, Wisdom
  • 缩写词中文简要解释：Data, Information, Knowledge, Wisdom
  • 缩写词分类：Computing
  • 缩写词领域：General

    以上为Data, Information, Knowledge, Wisdom英文缩略词DIKW的中文解释，以及该英文缩写在英语的流行度、分类和应用领域方面的信息。
     英文缩略词DIKW的扩展资料
  1. 知识 生态学 把 知识 分 为 数据 资料 、 信息 、 知识 和 智能 四 种 不同 的 知识 形态 ， 其 核心 是 探讨 知识 如何 向 更有 价值 的 形态 转化 及其 所 需 的 条件 。
        Knowledgeecologydividesknowledgepatternsintodata,information,knowledgeandwisdom,anditskeyistoinquirehowknowledgetransfertomorevaluablepatternanditsrelatedconditions.
  2. 认清 数据 、 信息 、 知识 和 智慧 的 概念 及 它们 之间 的 关系 是 建立 与 运行 知识 管理 系统 的 前提 。
        Toestablishandrunaknowledgemanagementsystem,itisthepreconditionthatrecognizingtheconceptionofdata,information,knowledgeandwisdomaswellastherelationamongthem.
  3. 数据 、 信息 、 知识 和 智慧 之间 的 联系 在于 前者 是 后面 的 基础 与 前提 ， 而后 者 是 前者 的 发展 并 对 前者 的 获取 具有 一定 的 影响 。
        Therelationshipamongdata,information,knowledgeandwisdomisthattheformeristhebaseandpreconditionofthelatter,andthelatteristhedevelopmentoftheformerandhasconsiderableeffectforobtainingtheformer.
  4. 集体 智慧 的 性质 和 学习 社区 的 理论 基础 。 从 数据 、 信息 、 知识 、 智慧 和 集体 智慧 的 逐步 上升 的 层次 和 角度 ， 分析 了 智慧 和 集体 智慧 的 性质 ；
        TheconceptofcollectiveintelligenceandthelearningtheoriesappliedinVLC:Firstthequalitiesofwisdomandcollectiveintelligenceareexploredfromthepointsofviewofevolutionallevelsfromdata,information,knowledgetowisdom;
  5. 教育 的 价值 不仅仅 是 事实 、 数据 、 信息 ， 而是 知识 、 理解 、 判断 、 智慧 。
        Thevalueofeducationdoesnotonlyincludefacts,dataandinformation,butalsohaveknowledge,understanding,judgmentandwisdom.

    上述内容是“Data, Information, Knowledge, Wisdom”作为“DIKW”的缩写，解释为“Data, Information, Knowledge, Wisdom”时的信息，以及英语缩略词DIKW所代表的英文单词，其对应的中文拼音、详细解释以及在英语中的流行度和相关分类、应用领域及应用示例等。
    
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