XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System命题
垂直软件
2。发展渐进式SaaS命题，并积极地管理长期云迁移策略。现在，每个垂直软件现任者都面临着管理中等或长期迁移到云产品的真正挑战。这是不可避免的，而且不是琐碎的（即，如果您不相信这是不可避免的，我们很高兴进行辩论！）。艺术是使用智能细分和命题开发来浏览多年的过渡计划，该计划稳步将您重新定位为SaaS播放器……但同样不会不必要地蚕食现有的利润。我们认为，关键是要定义和制定一个明确定位的命题（即早期的客户）客户并与这一细分市场合作，将自己定义为他们的冠军。可能是您的垂直特征使使过渡缓慢而稳定地使过渡变得可行 - 但是，即使在这种情况下，即使有一个详细且经过思考的计划也至关重要，因为即使过渡本身并不紧迫，许多客户也会对您的Saas过渡路线图的可信度做出响应。
计算机科学与工程系B. AI＆ML（R22）
通过搜索-II和命题逻辑对手搜索解决问题：游戏，游戏中的最佳决策，alpha – beta修剪，实时决策不完善。约束满意度问题：定义约束满意度问题，约束传播，回溯搜索CSP，本地搜索CSP，问题的结构。命题逻辑：基于知识的代理，王子世界，逻辑，命题逻辑，命题定理证明：推论和证明，通过解决方案，霍恩条款和确定的条款证明，前向和向后链条，有效的命题模型，基于命题逻辑。单位-III
ofwat-smart-metering-report.pdf
我们与众多客户合作，包括能源安全和净零净（DESNZ）的智能计量实施计划，重点关注中央治理结构的设计和动员，成本收益分析和智能计量技术的交付。我们已经为大多数主要的能源供应商提供了十多年的智能计划，其中包括战略，需求生成，部署优化，客户服务转型和净零命题命题开发。我们还拥有与其他利益相关者（例如仪表资产提供商，电表运营商，通信提供商，数据通信公司和Alt Han Co.）合作的丰富经验。
一种分析修辞结构的算法方法
尽管图是修辞学理论的基础，但它们的解释几乎没有深入的探索。本文提出了一种访问这些图表含义的算法方法。提出了三种算法。其中的第一个（称为重演）重新创建了一个抽象过程，从而从简单的关系命题开始创建结构，从而创建结构的动态，并梳理它们以形成复杂的表达式，而这些表达式又是整合以定义全面的话语组织。第二种称为组成的算法实现了Marcu的强核性假设。它使用一种简单的推理机制来证明复杂结构对简单的关系命题的降低。第三个算法称为压缩，可以在Marcu的假设熄灭的位置拾取，提供了一个通用的完全可扩展的程序，可以逐步降低关系命题，从而降低其最简单的可访问形式。然后可以回收这些推断的减少，以产生删节文本的第一个图。此处描述的算法可用于将修辞结构的计算描述定位为话语过程，从而使研究人员超越了静态图并研究其形成性和解释性的意义。
1.3 人工智能的历史
现在普遍认为是人工智能的第一项工作是由 Warren McCulloch 和 Walter Pitts (1943) 完成的。受到 Pitts 的导师 Nicolas Rashevsky (1936, 1938) 的数学建模工作的启发，他们借鉴了三个来源：对大脑神经元基本生理和功能的知识；Russell 和 Whitehead 对命题逻辑的形式分析；以及图灵的计算理论。他们提出了一种人工神经元模型，其中每个神经元都被描述为“开”或“关”，当受到足够数量的邻近神经元的刺激时，神经元就会切换到“开”。神经元的状态被认为是“事实上等同于提出其适当刺激的命题”。例如，他们证明了任何可计算函数都可以通过一些连接的神经元网络来计算，并且所有逻辑连接词（ AND ，
量子上下文中的经典逻辑
普遍认为，量子力学需要由于其物理含量而对经典的预言进行修订。然而，为了模拟每个量子理论的命题，新的量子逻辑是必不可少的。在本文中，我们通过证明可以在量子环境中恢复经典逻辑来批判性地讨论这一说法，并考虑到Bohmian的力学。的确，这样的理论框架提供了必要的概念工具，以使实验命题的经典逻辑借助其清晰的形而上学的图像及其测量理论。更确切地说，将表明，经典命题演算的康复是该理论原始本体论的结果，这一事实尚未在有关Bohmian机制的文献中得到足够的认可。这项工作旨在填补这一差距。
经济增长：第 8 讲，世代交叠
命题在上述经济中，存在着禀赋向量 ω 到 ~ ω 的重新分配，以及相关的帕累托最优竞争均衡 ( ¯ p , ˜ x )，其中 ˜ x 如上所述，且 ¯ p 使得对于所有 j ∈ N ，¯ pj = 1。
基于测量的量子马尔可夫链验证
摘要：模型检查技术已扩展到分析以量子马尔可夫链（经典马尔可夫链的扩展）表示的量子程序和通信协议。为了指定定性时间属性，使用基于子空间的量子时间逻辑，该逻辑建立在 Birkhoffer-von Neumann 原子命题之上。这些命题确定量子态是否位于整个状态空间的子空间内。在本文中，我们提出了基于测量的线性时间时间逻辑 MLTL 来检查定量属性。MLTL 建立在经典线性时间时间逻辑 (LTL) 的基础上，但引入了量子原子命题，可在测量量子态后推断概率分布。为了便于验证，我们扩展了 Agrawal 等人 (JACM 2015) 描述的基于符号动力学的随机矩阵技术，以通过特征值分析处理更一般的量子线性算子（超算子）。此扩展使得开发一种有效的算法来根据 MLTL 公式对量子马尔可夫链进行近似模型检查成为可能。为了证明我们的模型检查算法的实用性，我们使用它来同时验证量子和经典随机游动的线性时间特性。通过此验证，我们证实了 Ambainis 等人（STOC 2001）先前发现的量子游动相对于经典随机游动的优势，并发现了量子游动独有的新现象。