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课程大纲
课程成果 成功完成本课程后，学生将能够 CO1：构建简单的数学证明并具备验证它们的能力。 CO2：通过命题和谓词逻辑的形式语言表达数学属性。 CO3：理解和分析递归定义。 CO4：使用图算法解决实际问题。 CO5：使用布尔代数的性质评估布尔函数并简化表达式。 书籍和参考文献 1. 《离散数学要素》，CL Liu、Tata McGraw-Hill 著。 2. 《组合数学导论》，RA Brualdi、Pearson 著。 3. 《面向计算机科学家和数学家的离散数学》，JL Mott、A. Kandel 和 TP Baker、Prentice Hall India 著。 4. 《图论》，F. Harary、Narosa 著。 5. 《离散数学及其应用》，T. Koshy 著，Academic Press 出版 6. 《离散数学及其应用》，KH Rosen 著，Tata McGraw-Hill 出版。 7. 《离散数学结构及其在计算机科学中的应用》，J. Tremblay 著，R. Manohar 著，Tata McGraw-Hill 出版。
山东大学特色国际项目介绍材料
本项目将理论教学与实践教学相结合，将基础知识学习、劳动教育和美育融为一体。基础知识学习主要围绕无人机的发展历程、系统结构、飞行原理、应用场景、法律法规、控制算法等理论知识展开。实践部分主要围绕四旋翼无人机的机械结构设计与组装展开。在实践中采用激光切割、3D打印等不同的加工方式对无人机机械结构进行加工，将劳动教育融入到加工过程中。通过使用成品四旋翼无人机，训练操控技术，学习航拍技术。在航拍过程中学习光线与镜头的语言表达、构图技巧以及视频、照片拍摄的后期处理方法。将美育融入拍摄过程，培养审美思维。通过小型可编程四旋翼完成四旋翼无人机的编队飞行，在编队过程中训练学生的逻辑思维和团队合作意识。在课程中不仅掌握了相关的理论知识，还锻炼了实践和创新能力。让无人机不再只是在天上飞，而是清晰地印在每个同学的脑海里。
携手哈尔顿婴儿
前进 我们（霍尔顿的父母）代表现在和将来有年幼孩子的父母制定了这份计划。我们希望人们为在霍尔顿做父母而感到自豪，并在需要时获得所需的支持。想到婴儿和父母的挣扎是很难受的。如果您需要支持，请与您信任的人交谈，可能是您社区中的某个人、家庭中心、助产士或健康访问者。我们希望每个人都能听到这样的信息：“表达您的健康很重要，但这并不意味着您会被视为坏父母。” 该策略中有很多关于我们希望专业人士如何支持我们的细节。这是必要的，因为它有助于我们所有人了解及时获得支持的过程和重要性。对于家庭来说，这可能太过详细，因此我们创建了一个一页的摘要来分享关键信息，并指导人们获得支持（附录 2）。通过该策略，您将看到婴儿的引言。这是一个了解婴儿的策略，因此，尝试倾听他们的声音很重要。虽然婴儿不会用语言表达，但用语言描述他们的经历有助于我们更深入地了解他们的世界。
科学与数学
简介数学对科学至关重要，但可选。数学提供了一种简洁而精确的语言和科学研究的强大工具，但它可以给人以误导性的印象，即科学从根本上基于数学。实际上，科学的基础在于观察，而不是数学。科学知识可以用自然语言表达，尽管这往往不那么简洁。虽然数学是可靠的，但科学本质上是经验和可伪造的。从观察或从现有知识中得出的任何科学理论最终都基于经验观察的验证，因此可以验证。数学可以通过基于现有知识进行严格的转换来丰富科学理解。但是，必须通过经验观察来验证进行数学上进行的科学预测或扩展。所有基本的科学理论，原则和法律源于观察，不能仅来自数学。因此，尽管数学对科学至关重要，但它本身并不是科学学科。这些见解有助于我们确定同等知识，从而通过数学推断和推论扩展了我们的理解。他们还揭示了知识的分层结构，阐明了系统中每一层的可靠性，并提出了最终可以得出其他知识的基础原理的概念。本文旨在阐明这些概念。
使用语言模型的道德案例...
我们的信息和通信环境未达到网络全球通信可能服务的理想。识别其病理的所有原因很困难，但是现有的推荐系统很可能发挥作用。在本文中借鉴了计算哲学的规范工具，并由自然语言处理和推荐系统的经验和技术见解所告知，我们为另一种方法提供了道德案例。我们认为，现有的推荐人会激励质量监视，集中力量，行为狭窄的牺牲品以及损害用户代理。不仅试图避免完全避免算法，或者要对当前范式进行逐步改进，还应探索一种替代范式：使用语言模型（LM）代理来源自以自然语言表达的用户的偏好和价值观来源和策划内容。使用LM代理提出了自己的挑战，包括与候选人产生，计算效率，偏好建模和及时注入相关的挑战。尽管如此，如果成功实施的LM代理可以：指导我们通过数字公共领域而不依赖大规模监视；将电源从平台转移到用户；优化重要的事情，而不仅仅是行为代理；并脚手架我们的代理商而不是破坏它。
水推进
这项工作是在OSIP ESA研究的框架中进行的（ESA合同NR。4000133471/20/nl/glc/kk）。基于模型的方法已被证明是有效的，可以在支持工程活动，替代传统基于文档的方法的模型中有效。即使在大多数高级部署中，许多工程文物也是文本式的，要么是因为引入模型的投资回报在此特定情况下过于较低，要么是因为即使出现一致性和正确性问题，也以自然语言表达了信息。最近在基于AI的自然语言处理（NLP）中取得了巨大进展，主要是由聊天机器人和声乐家庭助理用法驱动。提出的想法包括将这些技术旋转到太空工程过程中，研究自然语言处理如何帮助太空工程师进行日常活动。许多工程领域都可以利用这些技术的优势。最明显的是需求管理域，因为大多数要求都是文本型，即使它们具有一定的结构和规则，也通常不会正式建模。使用NLP技术语义信息可以从文本要求中提取，这可能
机构存储库 - 研究门户dépôt机构
人类通过与照料者进行交流互动来获取其母语。这些互动是有意义的，有意的，并且位于日常环境中。互动的位置和交流性质对于语言获取过程至关重要，因为语言学习者依靠交流环境提供的线索来理解他们所感知的话语。因此，他们建立的语言知识植根于语言形式，其含义和交流功能。在机器方面，语言学习的位置，交流和互动方面经常会经过。这特别适用于当今的大语言模型（LLMS），其中输入主要基于文本，以及字符组或单词的分布作为建模语言表达含义的基础。在本文中，我们认为这种设计选择在于许多重要局限性的根源，尤其是关于模型的数据饥饿，它们执行人类逻辑和务实推理的有限能力以及它们对偏见的敏感性。同时，我们为一种替代方法提出了一种理由，该方法可以通过参与定位的交流相互作用来模拟人工毒剂如何获得语言结构。通过选择实验，我们展示了所得模型中捕获的语言知识与LLMS捕获的知识的根本不同，并认为这种观点的改变为机器中更类似人类的语言处理提供了有希望的途径。
早产儿童的神经行为表型和DySexexection综合征：合并症还是触发？更新
摘要：早产是全球公共卫生的重点。十分之一的孩子出生于胎龄37周之前，在发达国家，没有新生儿发病率的生存率正在增加。尽管与这些出生相关的严重后遗症已经减少，但它们的神经行为困难通常与多个领域相关，但仍保持稳定，但仍然很普遍。这些神经行为的困难阻碍了学术成就和社会融合的正常发展，并在学龄前和学年期间加强了儿童康复的需求。胎龄降低时，严重的后遗症会增加。，如果社会文化背景受到与定义的平均值相符的低收入，教育和语言技能的阻碍，这甚至更加真实。然而，对于中度或早期的早产，中度和/或次要的神经认知和/或行为困难几乎相同。获得更好的临床描述，对那些早产的神经行为特征（一旦达到学龄前儿童）对于检测行为问题以及早期的认知困难至关重要（工作记忆，计划记忆，计划，抑制，语言表达和注意力，注意力和细节运动技能等）至关重要。此类信息将更好地理解执行功能在大脑连通性，神经发育和神经解剖学与过早脑病中的作用。
基于模糊的故障模式、影响和关键性分析应用于网络电网
摘要：故障模式、影响和危害性分析 (FMECA) 是一种定性风险分析方法，广泛应用于各种工业和服务应用。尽管该方法广受欢迎，但多年来，文献中分析了该方法的几个缺点。获取故障模式风险水平的传统方法不考虑风险因素之间的任何相对重要性，并且可能不一定代表 FMECA 团队成员的真实风险感知，通常用自然语言表达。本文介绍了 I 型模糊推理系统 (FIS) 的应用，作为改进经典 FMECA 分析中故障模式风险水平计算的替代方案，以及它在网络电网中的应用。我们基于模糊的 FMECA 首先考虑由 FMECA 专家定义的一组模糊变量，以体现与人类语言相关的不确定性。其次，使用“七加或减二”标准来设置每个变量的模糊集数量，形成一个由 125 条模糊规则组成的规则库，以表示专家的风险感知。在电力系统框架中，新的基于模糊的 FMECA 用于网络电网系统的可靠性分析，评估其相对于传统 FMECA 的优势。本文提供了以下三个关键贡献：(1) 使用模糊集表示与 FMECA 专家相关的不确定性，(2) 通过
![arXiv:2412.02826v1 [physics.hist-ph] 2024 年 12 月 3 日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\d166e64f2238b24b40c4162d3172c8a70b6e2eab.webp)
arXiv:2412.02826v1 [physics.hist-ph] 2024 年 12 月 3 日
我主张一种将问题置于标题中心位置的《物理学基础》方法，而不是问“世界上的情况是什么？”。这种方法，即算法理想主义，试图在通常的经验物理学领域和更奇特的宇宙学、哲学和科幻小说（但可能很快就会成为现实）技术领域中，对这个问题给出一个数学上严格的原则性答案。我首先要说的是，量子理论在实际实践和某些解释中，应该被理解为告诉代理人他们接下来应该观察到什么（而不是情况是什么），而从通常的“外部”视角回答前一个问题的困难是玻尔兹曼大脑问题、扩展的维格纳朋友场景、帕菲特的远程传输悖论或我们对模拟假设的理解等持续存在的谜团的核心。算法理想主义是一个概念框架，基于两个假设，允许几种可能的数学形式化，以算法信息理论的语言表达。在这里，我对这种观点进行了非技术性的描述，并展示了它如何解决前面提到的谜团：例如，它声称无论有多少个玻尔兹曼大脑，你都不应该打赌自己是一个玻尔兹曼大脑，关闭计算机模拟通常并不会终止其中的居民，并且它预测明显嵌入客观外部世界是一种近似的描述。