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World File Search System多值逻辑
逻辑与人工智能特刊
高度发展。然而，众所周知，经典布尔逻辑在处理不确定性、等级真值或相似性等问题时是不够的，因此出现了其他更具表现力的逻辑，这些逻辑与人工智能更加相关。非经典逻辑作为解决许多人工智能挑战的方法而出现。事实上，正是在 20 世纪，逻辑中解决了模糊性、多义性和不确定性的形式化问题。这样，改变或删除经典逻辑的七个传统标准属性中的一些属性的想法导致了非经典逻辑的诞生。这些逻辑包括一大类不同的逻辑系统，例如模态逻辑、模糊逻辑、直觉逻辑或多值逻辑 [7、8、10 – 13、20、24、25、27、31]。在人工智能领域，我们通常区分出四种一般方法 [33]：基于逻辑的人工智能、非逻辑主义人工智能、智能代理连续体方法和异构人工智能方法。基于逻辑的人工智能是一种符号方法，由麦卡锡 [28] 于 1959 年具体发起，它基于使用逻辑将知识形式化并通过逻辑推理解决问题的一般思想。该方法涵盖的一些主要领域包括知识表示、信念理论、系统实现、非单调推理、溯因和归纳推理、常识推理和规划以及问题解决（有关基于逻辑的人工智能的一般讨论，请参阅 [29]）。请注意，基于逻辑的人工智能是本特刊中处理的方法。多值逻辑应用的最突出领域是基于逻辑的人工智能。一些重要的应用领域包括数据和知识挖掘的自动化、模糊概念的形式化和常识推理。在文献中，在人工智能中使用多值逻辑的研究工作包括：Aksoy 和 Ercanoglu [ 1 ] 在滑坡识别和分类中使用多值逻辑；Moraga 等人[30] 回顾并讨论了用于模糊控制的多值逻辑；Falomir 等人[22] 使用描述逻辑来解释数字图像，通过每个对象的颜色和定性形状以及其主要空间特征（位置、相对方向和拓扑）来描述每个对象，这允许通过推理推断出新的对象类别（例如门）；Corsi 和 Fermüller[14] 探讨了加权论证框架与基于 t 范数的逻辑之间的联系； Almubarak 等人 [ 2 ] 提出了一种基于模糊逻辑的颜色直方图分析方法，用于在皮肤镜图像中区分良性皮肤病变和恶性黑色素瘤；Badia 等人 [ 4 ] 和 Costa 和 Dellunde [ 15 ] 研究了模糊逻辑编程和计算机科学中相关概念的逻辑属性，16]；Eklund 和Löfstrand[19]应用多值逻辑，旨在丰富制造业中关于产品和生产过程的信息结构及其表示的语言；Falomir 和Pich[32]提出了一种组成定性形状的逻辑方法，并将其应用于解决空间推理测试；Flaminio等人[23]分析了多值逻辑与不确定性决策理论之间的关系；Falomir等人[21]定义了将模糊颜色模型与概率参考和接地机制（PRAGR）相结合的逻辑，以便根据上下文获得对象最具辨别力的颜色描述符。最近，Dubois等人[18]发表了关于用于推理的多值逻辑的专刊。
模糊逻辑在人工智能中的位置
到目前为止，“模糊逻辑”一词通常指一种特定的控制工程方法，该方法利用常识控制规则的数值表示，以便通过插值合成控制律。这种方法与神经网络有许多共同特征。它现在主要关注数值函数的有效编码和近似，目前与知识表示问题的关系越来越少。然而，这是对模糊逻辑的非常狭隘的看法，与人工智能关系不大。扫描模糊集文献，人们意识到模糊逻辑也可能指另外两个与 M 相关的主题：多值逻辑和近似推理。虽然多值逻辑流非常以数学为导向，但 Zadeh 设想的近似推理概念与人工智能研究的主流程序更相关：他在 1979 年写道：“近似推理理论涉及从一组不精确的前提中推导出可能不精确的结论”。在下文中，我们将使用术语“模糊逻辑”来指代任何一种旨在用于推理机制的基于模糊集的方法。
chiro-optoelectronic编码多级薄膜电子
图1。基于加密的基于逻辑系统的多相关光学通信。（a）蒸发诱导的自组装（EISA）CNC膜上iTO/玻璃基板上。通过精确降低NaCl溶液，CNC的手性螺距通过相对湿度控制（比例尺为1mm）调节。（b）由光子带隙（相对湿度，H和盐浓度，S）和光子能量（波长，W和极化状态，P）触发的生物多值逻辑系统的图形符号，并通过以下转换后的字母字母来解码电信号。（c）基于集成电路的光学通信启用了主动性手性生物射线层。特定的输入提供了光学通信，并通过在系统中调整H通过加密传输“制造”信号。
在低温下氮化硅中固有的单光子发射器的光物理
图1。多价逻辑薄膜元素带有加密。（a）蒸发诱导的自组装（EISA）CNC膜上iTO/玻璃基板上。通过精确降低NaCl溶液，CNC的手性螺距通过相对湿度控制（比例尺为1mm）调节。（b）由光子带隙（相对湿度，H和盐浓度，S）和光子能量（波长，W和极化状态，P）触发的生物多值逻辑系统的图形符号，并通过以下转换后的字母字母来解码电信号。（c）基于集成电路的光通信启用了主动手性生物介电层。特定的输入提供了光学通信，并通过在系统中调整H通过加密传输“制造”信号。
高维量子系统的纠缠门的编制
摘要 迄今为止，大多数量子计算架构都原生支持多值逻辑，尽管通常以二进制方式运行。多值或 qudit 量子处理器可以使用更丰富的量子纠缠形式，这有望显著提高量子设备的性能和实用性。然而，利用此类硬件所需的大部分理论以及相应的设计方法仍然不足，而且从量子位进行推广并不简单。一个特殊的挑战是将量子电路编译成由最先进量子硬件支持的本机 qudit 门集。在这项工作中，我们通过引入一个完整的工作流程来应对这一挑战，该工作流程将任何两 qudit 单元编译为任意本机门集。案例研究证明了所提出的方法以及相应实现的可行性（可在 github.com/cda-tum/qudit-entanglement- compilation 免费获得）。
高维量子系统的纠缠门的编制
摘要 迄今为止，大多数量子计算架构都原生支持多值逻辑，尽管通常以二进制方式运行。多值或 qudit 量子处理器可以使用更丰富的量子纠缠形式，这有望显著提高量子设备的性能和实用性。然而，利用此类硬件所需的大部分理论以及相应的设计方法仍然不足，而且从量子位进行推广并不简单。一个特殊的挑战是将量子电路编译成由最先进量子硬件支持的本机 qudit 门集。在这项工作中，我们通过引入一个完整的工作流程来应对这一挑战，该工作流程将任何两 qudit 单元编译为任意本机门集。案例研究证明了所提出的方法以及相应实现的可行性（可在 github.com/cda-tum/qudit-entanglement- compilation 免费获得）。
量子不确定性和整体论似乎使量子语义变得无关紧要
摘要：我们考虑一种基于量子形式主义的独特整体特征的语义。语言的任何公式都会产生一个量子电路，该电路以可逆的方式将与公式相关的密度算子转换为与原子子公式相关的密度算子。该过程违背了组合性原则，从整体到部分，并产生了一种新形式的量子逻辑的语义特征，这种逻辑被称为“Łukasiewicz 量子计算逻辑”。将基于量子比特语义的逻辑与基于量子比特语义的逻辑进行比较是很有趣的。考虑到经典逻辑和 Łukasiewicz 多值逻辑之间的关系，人们可以预期前者比后者的片段更强大。然而，事实并非如此。从直观的角度来看，这可以通过回想前者是一种非常弱的逻辑形式来解释。许多重要的逻辑论证，无论是在伯克霍夫和冯诺依曼的量子逻辑中还是在经典逻辑中都是有效的，但通常都被违反。
将逻辑应用于物理学：类量子特征逻辑程序
摘要：由于量子信息技术在我们日常生活中的快速发展，考虑逻辑与物理之间的联系非常重要。本文讨论了一种受量子理论启发、使用算子的逻辑新方法，即特征逻辑。它使用线性代数表达逻辑命题。逻辑函数由算子表示，逻辑真值表对应于特征值结构。它通过将语义从使用投影算子的布尔二进制字母表 {0,1} 更改为使用可逆对合算子的二进制字母表 {+1, −1}，扩展了经典逻辑的可能性。此外，对于任何字母表，都可以使用基于拉格朗日插值和凯莱-汉密尔顿定理的算子方法合成多值逻辑算子。考虑逻辑输入状态的叠加，可以得到一个模糊逻辑表示，其中模糊隶属函数是 Born 规则给出的量子概率。介绍了布尔、波斯特、庞加莱和组合逻辑与概率论、非交换四元数代数和图灵机的历史相似之处。受格罗弗算法的启发，提出了对一阶逻辑的扩展。特征逻辑本质上是一种运算符逻辑，其真值表逻辑语义由特征值结构提供，该结构被证明与逻辑量子门的普遍性有关，非交换性和纠缠起着根本性的作用。
文章 将逻辑应用于物理学：类量子特征逻辑程序
摘要：由于量子信息技术在我们日常生活中的快速发展，考虑逻辑与物理之间的联系非常重要。本文讨论了一种受量子理论启发、使用算子的逻辑新方法，即特征逻辑。它使用线性代数表达逻辑命题。逻辑函数由算子表示，逻辑真值表对应于特征值结构。它通过将语义从使用投影算子的布尔二进制字母表 {0,1} 更改为使用可逆对合算子的二进制字母表 {+1, −1}，扩展了经典逻辑的可能性。此外，对于任何字母表，都可以使用基于拉格朗日插值和凯莱-汉密尔顿定理的算子方法合成多值逻辑算子。考虑逻辑输入状态的叠加，可以得到一个模糊逻辑表示，其中模糊隶属函数是 Born 规则给出的量子概率。介绍了布尔、波斯特、庞加莱和组合逻辑与概率论、非交换四元数代数和图灵机的历史相似之处。受格罗弗算法的启发，提出了对一阶逻辑的扩展。特征逻辑本质上是一种运算符逻辑，其真值表逻辑语义由特征值结构提供，该结构被证明与逻辑量子门的普遍性有关，非交换性和纠缠起着根本性的作用。
使用人工智能（AI）的医疗诊断系统
图 1：诊断过程的框图 2.相关工作 在这一部分，我们将讨论已经在使用或正在审查的技术和技术。 Van Mourik 等人 [14] 进行了一项关于医院相关感染的机器驱动监测系统的调查。 Luo 等人 [15] 将此疾病与转移性合胞病毒 (RSV) 一起进行了审查，RSV 是一种导致细支气管炎的根本原因。 Bhattacharjee 等人 [16] 进行了一项科学审查，以研究医院感染检测的这一最新趋势。 Sinha 等人 [17] 对感染进行了另一项研究。他们报告了血培养检测感染的一些缺点。 简而言之，这是一项通过机器学习和深度学习技术对疾病预测进行全面审查的努力。此外，与文献中现有的调查文章不同，这项研究集中于一系列特定疾病，包括心血管疾病、神经疾病、前列腺、肝病和肾病。2.模糊逻辑与疾病诊断逻辑是一种多值逻辑，其中变量的实际值可以是十进制数，也可以是零到一之间的任何复数。通常，如图 2 所示的用于疾病识别的模糊逻辑过程由以下步骤创建。1）模糊器：模糊化过程由模糊器完成。它是一种将明确的输入值调整为模糊集的方法。因此，模糊器用作从观察输入到模糊值的映射。2）推理引擎：在完成模糊化过程时，推理引擎使用一组规则处理的模糊值作为认知内容的一组规则。 3）知识库：这是模糊逻辑系统的主要组成部分。整个模糊系统取决于