XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System推理
认知灵感的反应性机器人的推理
摘要。在自然环境中具有综合性运作的情境意识到的人工药物面临着几个挑战：空间意识，对象效果检测，动态变化和不可预测性。一个关键的挑战是代理商识别和监视与其目标有关的环境要素的能力。我们的研究介绍了一种用于反应性机器人技术的神经符号模块化体系结构。我们的系统结合了在环境和图像处理技术（如光流）上执行对象识别的神经组件，以及符号表示和推理。通过将图像示意性知识整合在本体论结构中，推理系统基于体现认知范式的基础。该本体可用于创建有关感知系统的查询，决定符合的问题，并推断从感知数据中得出的实体功能。推理和图像处理的组合允许代理对正常操作的看法，并发现针对特定相互作用中涉及的对象的一部分的新概念。发现的概念允许机器人自主获取培训数据并只是其符号的感知来识别零件，并通过将搜索重点放在这些相关对象的零件上，从而为更复杂的任务进行计划。我们在模拟世界中演示了我们的方法，在模拟世界中，代理商学会了识别涉及支持关系的对象的一部分。虽然代理商最初没有概念，但通过观察从钩子上悬挂的支持对象的示例，但它学会了认识到建立支持所涉及的部分并能够计划支持关系的建立/破坏。这可以通过系统的方式通过观察来扩展其知识的能力，并说明了将深层推理与动态设置中的反应性机器人技术相结合的潜力。
CSE 598：概率推理和学习
本班的学生必须遵守ASU的学术完整性政策，可以在https://provost.asu.edu/academic-integrity/policy上找到。学生负责审查这项政策，并了解可能发生学术不诚实的每个领域。此外，所有工程专业的学生都应遵守《 ASU学术诚信荣誉法》和《工程荣誉法》。所有违反学术诚信的行为将报告给富尔顿工程诚信办公室（AIO）。AIO保留了所有违法行为的记录，并可以访问所有其他ASU学院/学校中犯下的学术诚信行为。
数学推理：写作和证明
预览活动。除第 1.1 节和第 3.6 节外，每节都有两个预览活动。一些预览活动将复习新节所需的先前数学工作。这些先前工作可能包含以前数学课程的材料，也可能包含本文前面介绍的材料。其他预览活动将介绍课堂上讨论该节时将使用的新概念和定义。在开始本节的其余部分之前，完成这些预览活动非常重要。请注意，这些预览活动的答案不包含在课文中。本书旨在用于课程，如何分配预览活动的答案由每位教师自行决定。
通过表征学习实现因果推理
导师 Dehan Kong 多伦多大学统计科学系副教授 dehan.kong@utoronto.ca 联合导师 Quan Long 卡尔加里大学生物化学与分子生物学系副教授 quan.long@ucalgary.ca 摘要 在这个项目中，候选人将参与一个关于大规模生物和医学数据中的因果推断的研究项目。关键创新在于进行表征学习以形成解开的潜变量（或分布），以减少噪音和非必要因素，从而为有效的因果推断铺平道路。将对脑部疾病的大规模组学数据进行分析，将统计方法转化为实际应用。这个跨学科项目将由 Dehan Kong 博士（多伦多大学）和 Quan Long 博士（卡尔加里大学）共同指导，Dehan Kong 博士是一位擅长因果推断、神经影像学和基因组学的统计学家，Quan Long 博士是一位医学院的计算机科学家，对脑部疾病感兴趣，可以接触到数据和领域专家。跨学科/应用经验 博士后研究员将在多伦多大学的 Kong 博士实验室和卡尔加里大学的 Long 博士团队之间分配时间。Kong 博士和 Long 博士在各种方法和应用统计研究领域拥有丰富的经验，涵盖因果推断、遗传和基因组学、神经成像和机器学习。他们的综合专业知识为研究员的培训和研究奠定了坚实的基础。 成功的候选人将沉浸在统计学和计算机科学的高度跨学科环境中。此外，候选人将与领域专家合作，他们可以从生物学和医学的角度提供解释。导师在相关领域有着长期的努力，并可以访问脑部疾病的大规模组学数据，包括阿尔茨海默氏症、帕金森氏症、自闭症、精神分裂症、双相情感障碍和抑郁症。研究小组可以使用最先进的计算设施，包括一台包含 800 个 CPU 的 CFI 支持的 HPC 服务器
基于概率波动的会员推理攻击
摘要 - 富含广泛和流动的培训数据，生成模型在多个领域表现出了非凡的创造力。尽管如此，如何避免滥用对隐私敏感和版权的数据仍然是一个开放的问题。会员推理攻击（MIAS）通过推断可疑数据记录是机器学习模型的培训数据的一部分，从而提供了潜在的补救措施。尽管针对常规分类模型的MIA已引起了很大的关注，但最近的研究已开始研究MIA在生成模型中的应用。我们的研究表明，针对生成模型量身定制的当前MIA严重依赖于目标模型中存在的过度拟合。但是，可以通过应用各种正则化技术来缓解过度拟合，从而导致现有MIA在实际情况下的表现不佳。与过度拟合相比，记忆在使深度学习模型实现最佳性能中起着至关重要的作用，从而使其变得更加普遍。在生成模型中，记忆表现为围绕成员记录的记录的概率分布的上升趋势。因此，我们提出了一种评估成员推理攻击（PFAMI）的概率波动，这是一种新型的MIA框架，旨在通过分析围绕特定记录的概率波动来识别记忆模式来推断成员资格。我们的代码和数据集可在以下链接1中找到。我们对各种生成模型和多个数据集进行了广泛的实验，这表明PFAMI与表现最好的基线相比，PFAMI将攻击成功率（ASR）提高了约27.9％。
印第安纳高中定量推理课程
●4801计算机科学I●4838机械制图和设计II●5236计算机科学II●5249计算机科学III：软件开发帽岩石●5250计算机科学III：数据库●5251计算机科学III：信息学III：信息学：信息学●5253 Computer Science III：Cybersecurity II：Cybersecurity II：Cybersecurity II●56 ARTACTECTART●5652 ARTACTECTER●5652 ARTACTECTERCTINTER●5652 ARTACTECTERT●5652 ARTACTECTERCTINTER●5652 ARTACTECTITIC电子和计算机技术II●7197 BIM体系结构●7200电力和电动机的基础●7202制造原理和设计●7223机械设计Capstone●7351计算机科学中的主题●7352 7361计算机科学●7361电子基础●7362电子基础●7362电子技术●7362电子capstone
阐明模糊推理的脑电图特征 -
发现降钙素基因相关肽（CGRP）及其在偏头痛病理生理学中的作用已导致偏头痛治疗的进步。自2018年以来，食品药品监督管理局（FDA）批准了针对CGRP配体或受体和3个口服小分子CGRP受体拮抗剂的四种单克隆抗体（MAB）疗法。这些靶向疗法已被证明对成人偏头痛的预防或急性治疗是安全有效的。鉴于其效率和耐受性，CGRP抑制剂已彻底改变了偏头痛治疗的方法。从理论上讲，在该治疗类别中结合疗法可能会导致更多的CGRP封锁，并随后改善患者的结局。目前有提供者在临床实践中结合了CGRP疗法。但是，有关此实践的效率和安全性有限的数据。此迷你审查提供了可用数据的摘要，并在结合CGRP疗法以进行偏头痛治疗时提出了重要的注意事项。
