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综合知识体系主要涵盖语言、图形、视觉、自然语言处理、理解与推理、机器学习、计算模型、生物信息学和其他专业知识等。

语言：是指自然语言处理，包括语法、语义、句法等；

图形：是建模与抽象、绘图、仿真表示、图论和计算机体系结构等多种技术的总称；

视觉：是指计算机视觉，包括图像采集、图像处理、路径规划、机器视觉等；

自然语言处理：是指利用计算机技术分析、处理自然语言，其中包括中文分词、词形标注、语义分析等；

理解与推理：是指利用计算机系统实现对未知信息的理解和推理，包括模糊推理，语义网络，Rule-Based系统等；

机器学习：是指我们利用大量数据和计算机来建立模型，从中学习算法去预测未知的结果；

计算模型：是借助计算机建立有关自然或社会现象的模型，以便研究、分析和模拟更真实的场景；

生物信息学：是将计算机技术与生物领域技术结合在一起，研究、分析、仿真和预测生物体特性等；

其他知识：包括智能控制、网络和安全、系统架构、嵌入式系统等，可以应用于各种研究和应用场景。

综合知识体系涵盖了一个人的知识和技能的多维性，它可以帮助我们更好地理解和掌握一个现象，培养出我们更全面的知识结构。同时，综合知识体系也是人工智能的重要组成部分，它包括构建机器模型，对输入数据进行处理和分析，识别图像，理解自然语言和推理等，可以帮助我们进一步完善人工智能系统。

拓展知识：

综合知识体系还可以应用于自动化驾驶车辆，这种系统包括诸如无人驾驶车辆的视觉检测、感知和感知技术、自动道路处理、车辆导航行为和路径规划等多种类型的技术，它们都依赖于综合知识体系中的技术。例如，无人车辆所需要的图像处理和视觉识别技术可以通过机器学习模型实现，而路径规划需要模糊推理等算法，而路径规划算法则又需要依靠计算机模型和图论等技术，这些技术都是基于综合知识体系。