动态“弥散与聚合性”（弥聚性）是智能系统面临的一个重要挑战。这个概念涉及如何在处理信息时平衡广度和深度，以及如何有效地表征和组织知识。

（1）弥散性

弥散性指的是信息或知识的分散性和多样性。智能系统需要处理来自不同来源的多样化信息，这些信息可能具有不同的形式、背景和上下文。

数据集成是如何将来自不同源的信息有效地整合在一起，以形成一个全面的理解。噪声处理则是如何从大量的非结构化或不相关的信息中提取有用的知识。数据融合可以使用技术如信息融合和数据合成来整合不同来源的信息。信息检索与过滤可以应用信息检索技术来筛选和优先处理相关信息。

（2）聚合性

聚合性指的是将分散的信息或知识组织成一个有用的结构，形成对事物的深入理解。

知识表示意味着如何创建有效的知识表示形式，使得信息能够以有意义的方式被处理和利用。语境理解解决如何将具体的细节与整体的上下文联系起来，从而做出更准确的推理和决策。可用知识图谱构建知识图谱来组织和连接各种信息，从而增强系统的理解和推理能力。有时也可使用深度学习模型来自动提取和学习信息的深层次结构和模式。

（3）智能系统中的弥聚性

在智能系统中，弥聚性体现为如何在保持信息的丰富性和多样性的同时，形成有效的知识和理解。智能系统需要能够处理各种形式的信息，并将这些信息转化为结构化的知识，以便于进一步的分析和应用。

弥散性与聚合性的平衡表明，智能系统需要在处理信息的广度（弥散性）和深入理解（聚合性）之间找到平衡。过度弥散可能导致信息处理的复杂性和混乱，而过度聚合可能忽略信息的多样性和细节。另外，智能系统应具备动态调整的能力，根据具体任务的需求和信息的变化调整信息处理策略，以应对不断变化的环境和要求。

综合而言，事物动态表征的弥散与聚合性（弥聚性）是智能系统设计中的核心问题。有效地解决这一问题需要综合运用信息融合、知识表示、深度学习等技术，来实现对复杂信息的全面理解和处理。