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最终用户编程：
（甚至可能是一次性的）脚本来自动执行重复性任务。ILP 已被证明对这些用户非常有帮助。例如，以数据操作领域为例。各种类型的文档（例如文本/日志文件、电子表格和网页）通过将呈现和格式化与底层数据模型相结合，为其创建者提供了极大的灵活性，可以存储和组织分层数据。
然而，这使得用户提取底层数据以执行常见任务（例如数据处理、查询、更改呈现视图或将数据转换为其他存储格式）变得极其困难。现有的数据处理编程解 企业电子邮件列表 决方案（例如 Excel 宏语言、Perl/Python 中的正则表达式库以及 JavaScript 的 JQuery 库）存在一些局限性。
首先，这些解决方案是特定领域的，需要预先的知识或专业知识。其次，用户需要彻底了解包括数据字段在内的整个底层文档结构。因此，大多数用户只能依靠手动复制粘贴，这既耗时又容易出错。
归纳综合可以帮助您运用各种数据操作技术：从半结构化文档（包括文本文件、网页和电子表格）中提取数据；转换原子数据类型（例如字符串或数字）；转换复合数据类型（例如表格和 XML）；格式化数据。将这些技术结合到提取、转换和格式化的流程中，可以帮助最终用户执行 如果您的发送时间表不一致 复杂的数据操作任务。
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计算机辅助教育：
人类的学习和交流通常围绕例子展开——可能是学生试图理解一个概念，或者培训师寻找方法帮助学生，消除他的误解，或者对他的论文提供建设性的反馈。
计算机辅助学习（ILP）示例对各类学生都有益。归纳综合领域开发的基于示例的推理技术可以帮助自动化教育中的许多重复性结构化任务，包括问题生成、解决方案生成和反馈生成。这些任务可以自动化应用于各种 STEM 学科领域，包括逻辑、自动机理论、编程、算术、代数和几何。
其他 ILP 技术和应用包括药 线数据库物设计的结构-活性规则学习、有限元网格分析设计规则、蛋白质结构的主次预测以及卫星故障诊断规则。ILP 虽然是一个广泛的主题，但由于 Aleph 和 Progol 等 ILP 系统、最优搜索理论或超参数优化的实现，它已在研究人员中广受欢迎。