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World File Search System自组织
通过噪声生长和自组织的神经网络
活神经网络通过生长和自组织过程出现，从单个细胞开始，最终形成大脑，一个有组织、有功能的计算设备。然而，人工神经网络依靠人类设计的手工编程架构来实现其卓越的性能。我们能否开发出无需人工干预就能生长和自组织的人工计算设备？在本文中，我们提出了一种受生物启发的开发算法，该算法可以从单个初始细胞“生长”出一个功能齐全的分层神经网络。该算法组织层间连接以构建视网膜主题池化层。我们的方法受到早期视觉系统所采用的机制的启发，在动物睁开眼睛前几天，该系统将视网膜连接到外侧膝状体 (LGN)。稳健自组织的关键因素是第一层中出现的自发时空活动波和第二层中“学习”第一层中底层活动模式的局部学习规则。该算法可适应各种输入层几何形状，对第一层中的故障单元具有鲁棒性，因此可用于成功增长和自组织不同池大小和形状的池架构。该算法提供了一种通过增长和自组织构建分层神经网络的原始程序。我们还证明了从单个单元增长的网络在 MNIST 上的表现与手工制作的网络一样好。从广义上讲，我们的工作表明，受生物启发的开发算法可以应用于在计算机中自主生长功能性“大脑”。
2012 年 10 月 28 日至 31 日 埃塞俄比亚亚的斯亚贝巴大学
描述和目标 在互联网世界中，数字媒体的快速增长和指数级使用导致了虚拟环境的出现，即由多个独立实体（如个人、组织、服务、软件和应用程序）组成的数字生态系统，这些实体共享一个或多个任务，并专注于它们之间的交互和相互关系。数字生态系统由于其“数字组件”的重新组合和演变而表现出自组织环境，其中每个实体提供的资源都得到了适当的保存、管理和使用。底层资源主要包括数据管理、创新服务、计算智能和自组织平台。
嵌套自我组织和共享马尔可夫毛毯...
免疫系统是人类有机功能的核心组成部分。本文解决了生物系统的自组织，并嵌套在怀孕中的其他生物系统中。妊娠构成了人类实施的基本状态，也是我们物种进化和保护的关键步骤。并非所有人类都可以怀孕，但我们在另一个人的身体内的最初出现和生长状态是普遍的。因此，怀孕的状态并不关心某些人，而是所有人。的确，妊娠中的分层关系反映了胚胎中更早的自动植物过程，通过该过程，单个胚泡中的个体数量由细胞 - 相互作用动态地确定。怀孕期间两个自组织系统之间的关系和相互作用可能在理解
基于湿的树状结构的数字形式 -
抽象问题陈述：自然界中的自组织颗粒长期以来启发了结构形式。这些形式以有效地使用最小材料，并轻巧。物理模型已用于探索这些自组织粒子，并作为设计和计算的基础。然而，制作，测量和缩放这些模型是乏味的，尤其是对于复杂的几何形状，例如树状结构。如今，计算机模拟可以应用自然逻辑来创建数字模型。这些模型模拟形式调查和缩放速度更快，更容易。研究目标：这项研究的目的是提出一种数字工具，该工具源自算法设计，用于基于湿线模型的物理测试的分支结构的数字形式查找。研究方法：这项研究首先是通过研究该领域的可用资源和科学文章的研究，然后使用计算方法来设计数字工具。结论：基于湿线模型的算法设计简化了树状结构的最佳设计。它优化了设计结果和设计过程。物理形式调查通常会在将模型转换为建筑计划时面临困难。通过数字化此过程，最终形式的测量变得更快，更容易。这增强了这些形式的构造性。关键字：自组织模式，数字形式找到，算法设计，类似树状的结构。
石头上的图案：使计算机运转的简单想法
这是我刚开始学习计算机领域时希望读到的书。与大多数关于计算机的书不同——它们要么是关于如何使用计算机，要么是关于构建计算机的技术（ROM、RAM、磁盘驱动器等），这是一本关于思想的书。它解释或至少介绍了计算机科学领域的大多数重要思想，包括布尔逻辑、有限状态机、编程语言、编译器和解释器、图灵通用性、信息理论、算法和算法复杂性、启发式、不可交换函数、并行计算、量子计算、神经网络、机器学习和自组织系统。任何对计算机感兴趣并阅读这本书的人可能都曾接触过其中的许多思想，但除了正规的计算机科学教育之外，很少有机会看到它们是如何结合在一起的。这本书建立了联系——从简单的物理过程（如关闭开关）到自组织并行计算机所表现出的学习和适应。
![arXiv:2008.13278v1 [cs.AI] 2020 年 8 月 30 日](/simg/9\92e26a4c8aa8cd35f6743e8c6e2f787de640e466.png)
arXiv:2008.13278v1 [cs.AI] 2020 年 8 月 30 日
条件逻辑起源于哲学逻辑。Lewis [ 21 , 23 ] 首次对它们进行了研究，以形式化假设和反事实推理（如果 A 是事实，则 B ），而这些推理无法通过经典逻辑的实质含义来捕捉。从 80 年代开始，它们开始被计算机科学和人工智能所考虑，并为非单调和常识推理提供了公理基础 [ 8 , 19 ]。特别是，常识推理的优先方法 [ 19 , 20 ] 最近已扩展到描述逻辑，以处理本体中的继承异常，允许非严格形式的包含，称为典型性或可废止包含（即条件），具有不同的优先语义 [ 10 , 4 ] 和闭包构造 [6,5,13,24]。在本文中，我们考虑了最近为 EL ⊥ 系列的轻量级描述逻辑引入的“概念感知”多偏好语义 [ 15 ]，它考虑了对不同概念的偏好，并将它们集成到优先语义中。为了支持这种语义的合理性，我们表明它可以用于提供自组织映射的逻辑语义 [ 18 ]。自组织映射 (SOM) 已被提议作为解释类别泛化背后的心理机制的可能候选者。它们是心理学和生物学上合理的神经网络模型，可以在有限接触正面类别示例后进行学习，而无需任何对比信息。我们表明，自组织映射中的类别泛化过程会产生一个多偏好模型，其中偏好关系与每个概念（每个学习类别）相关联，并将偏好组合成一个全局