人工智能中的核函数是一种用于支持向量机（SVM）的算法。核函数可以将数据从原始空间映射到高维空间，使得数据在高维空间中更容易分离。核函数的作用是将数据从低维空间映射到高维空间，使得数据在高维空间中更容易分离。常用的核函数有线性核函数、多项式核函数、高斯核函数等。其中，高斯核函数是最常用的核函数之一，它可以将数据映射到无限维的空间中，从而更好地分离数据。在SVM中，核函数的选择对分类的效果有很大的影响，需要根据具体的问题选择合适的核函数。

人工智能中的框架是指一种软件架构，用于支持机器学习和深度学习算法的开发和部署。以下是几种常见的人工智能框架：

1. TensorFlow：由Google开发的开源框架，支持多种编程语言，包括Python、C++和Java等。它可以用于构建各种类型的神经网络，包括卷积神经网络、循环神经网络和自编码器等。

2. PyTorch：由Facebook开发的开源框架，支持Python语言。它提供了动态计算图的功能，使得开发者可以更加灵活地构建神经网络模型。

3. Keras：由Francois Chollet开发的开源框架，支持Python语言。它提供了高级别的API，使得开发者可以更加方便地构建神经网络模型。

4. Caffe：由Berkeley Vision and Learning Center开发的开源框架，支持C++和Python语言。它主要用于图像分类和目标检测等任务。

5. MXNet：由亚马逊开发的开源框架，支持多种编程语言，包括Python、C++和Java等。它可以在多个设备上运行，包括CPU、GPU和FPGA等。

这些框架都有各自的特点和优势，开发者可以根据自己的需求选择适合自己的框架。

在人工智能中，对象属性的数据结构通常使用键值对（key-value pairs）的形式来表示。每个对象都有一组属性，每个属性都由一个键和一个值组成。键是属性的名称，值是属性的值。例如，一个人的对象可以有属性“姓名”、“年龄”、“性别”等，每个属性都有一个对应的值。在数据结构中，可以使用字典（dictionary）或哈希表（hash table）来表示对象属性。字典和哈希表都是一种键值对的数据结构，可以快速地查找和访问对象的属性。在Python中，可以使用字典来表示对象属性，例如：

“`
person = {‘name’: ‘张三’, ‘age’: 25, ‘gender’: ‘男’}
“`

这个字典表示一个人的对象，有三个属性：姓名、年龄和性别。可以通过键来访问每个属性的值，例如：

“`
print(person[‘name’]) # 输出：张三
print(person[‘age’]) # 输出：25
print(person[‘gender’])# 输出：男
“`

除了字典和哈希表，还有其他的数据结构可以用来表示对象属性，例如面向对象编程中的类和实例。不同的数据结构适用于不同的场景和需求。