-我的意图是构思一个新颖且有效的、基于策略的数据科学框架，以优化一个大规模分布的替代数据格局。通过利用新兴的关键技术进步，在运营和核心流程中原生集成，构建一种架构，弥合经典AI响应能力与心智理论机器认知能力之间的差距，从而能够形成对人与事物、情感与行为的增强理解，所有这些都在一个工程化虚拟环境（EvE）中处理，并由数字语音角色（DVP）呈现。 EvE-DVP生态系统基于自学习指标（SLM）和用户交互来分类人类情绪、情感和思想，非常类似于KISMET模仿人类情绪的能力，EvE-DVP发现模式、相似性和关系，以及自主识别具有潜在情感意义的指标，这些指标被编译成有用的动态档案，构成比较分析的基础，优化用于满足人类关系、个性和表达核心欲望的积极内容生成（PCG），并衡量内容和满意度水平，从而产生关于提升用户福祉的洞察，以及量身定制的内容传递，以调节观点、情绪和参与度。 EvE-DVP是一个概念意识生成器（CAG），从技术上讲，是一个有限记忆、反应式和深度学习（DL）建模的混合机器，它利用人工窄智能（ANI）技术的机会，结合在不同情境中应用知识和特殊技能的通用智能（GI），以及利用增强记忆、更快数据处理、分析和决策的自主学习和问题解决能力，并由人工智能（AI）系统中机器学习（ML）子系统内的一个新颖深度学习（DL）元素增强。 EvE-DVP是一个跨多域生态系统的全范围控制平面，使用一种技术能力和结构成熟度方法论，增强对认知元素的检测，这些元素理解、学习、存储和表示知识，推理并与人类进行通信交互。 l
