XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System谓词
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单元3：知识表示10 3.1表示和映射3.2知识表示方法3.3知识表示方法3.4命题逻辑3.5谓词逻辑3.6逻辑3.6在逻辑3.7转换WFF中从WFF表单3.8分别为3.8的第3.8条款3.8向前3.9向前3.9向前3.9向后链和向后的链条搜索3.11 pressing 4：cpss presting 4：cssp和Game pripaint of 12 4.1约束4.1限制了满足。 CSP 4.1.3本地搜索CSP 4.1.4 CSP 4.2 Minimax搜索过程的结构4.3添加alpha-beta临界值4.4不确定性推理4.4.1基本概率公理4.4.2 Baye的规则4.4.4 Baysian分类4.4.3 Baye 4.4.3 Baye 4.4 Scikit-Learn 5.5 OpenCV
人工智能中不确定性的表示
摘要 由于人工智能主要关注知识表示和推理，它必然要处理各种处理不确定性的框架：概率论，以及更新的方法：可能性理论、证据理论和不精确概率。本章的目的是提供一个介绍性的概述，揭示表示不确定性的两个基本框架的具体特征：概率论和可能性理论，同时强调表示不确定性的任务所面临的主要问题。这一目的还提供了定位相关主题的机会，例如粗糙集和模糊集，它们分别受到考虑语言选择引起的表示粒度和自然语言谓词的渐进性的驱动。此外，本概述还简要介绍了其他理论表示框架，例如形式概念分析、条件事件和排名函数，以及可能性逻辑，与此处讨论的不确定性框架有关。本卷的下一章将讨论更复杂的框架：信念函数和不精确概率。
![arxiv：2401.16635v3 [cs.lg] 2024年10月22日](/simg/e\e568890926ce2fd605f82e93813aebae8f6dbc29.webp)
arxiv：2401.16635v3 [cs.lg] 2024年10月22日
从人类馈回（RLHF）中学习的强化学习是一种将大语模型与人类价值保持一致的广泛采用的方法。但是，RLHF依赖于经过有限数量的人类偏好数据训练的奖励模型，这可能导致预测不准确。结果，RLHF可能会产生与人类价值观未对准的输出。为了减轻此问题，我们为奖励合奏方法提供了奖励模型，可以做出更准确的谓词。使用基于大语模型的大型奖励模型可以是计算和资源廉价的，我们探索了效率的合奏方法，包括线性层集合和基于洛拉的合奏。经验上，我们通过结合奖励模式运行最佳n和近端政策优化，并验证我们的集合方法有助于提高RLHF输出的对齐性能。
属性引导的复合聚合物 -
图1：聚合物拓扑的变分自动编码器的策略。在训练阶段（顶部），用于计算一组聚合物的分子动力学（MD）模拟来计算一组聚合物的计算典型典型的抄本，例如平均平方循环半径⟨r 2 g⟩。使用人工神经网络（ANN）和图神经网络（GNN），将有关拓扑描述符和聚合物图的信息编码为低维的潜在空间。潜在空间被解码以完成重建，回归和分类任务。这些编码的特征被串联以形成降低的潜在空间，分解器从中重新构造了聚合物结构。在搜索阶段（底部）中，从潜在空间到供应聚合物进行采样，这些聚合物预测将展示目标⟨r 2 g⟩且指定的拓扑。根据MD模拟评估了这些谓词，并在验证后进行了系统分析，可以对拓扑影响如何影响其他特性，例如粘度。
针对分布式量子计算的优化编译器
实用的分布式量子计算需要开发高效的编译器，使量子电路与某些给定的硬件约束兼容。即使对于本地计算而言，这个问题也是非常困难的。在这里，我们在分布式架构上解决它。正如在这种情况下通常假设的那样，远程门代表基本的远程（处理器间）操作。每个远程门包含几个任务：（i）纠缠生成和分发，（ii）本地操作，以及（iii）经典通信。纠缠生成和分发是一种昂贵的资源，因为它很耗时。为了减轻其影响，我们模拟了一个优化问题，该问题结合了运行时间最小化和分布式纠缠态的使用。具体而言，我们将分布式编译问题表述为动态网络流。为了增强解空间，我们扩展了公式，引入了一个谓词来操纵输入中给出的电路并并行化远程门任务。
依赖性的依赖计算的一致性
没有可区分性（DCOI）的依赖性计算使用依赖性跟踪来识别类型转换期间的无关参数，并使用没有可区分的参数，以实现与相同统一机制的运行时间和编译时间无关。dCOI还通过使用由观察者级别索引的命题平等类型来内部化有关无法区分性的推理。作为DCOI是一种纯类型系统，先前的工作仅建立了其句法类型的安全性，证明其用作具有依赖类型的编程语言的基础。但是，尚不清楚该系统的任何实例是否适合用作定理的类型理论。在这里，我们确定了一个合适的实例DCOI 𝜔，该实例具有无限的谓词宇宙层次结构。我们表明DCOI 𝜔在逻辑上是一致的，正常的，并且该类型的转换是可决定的。我们使用COQ证明助手机械化了所有结果。
有效的量子并行重复定理和应用程序
我们证明了3台计算量子量子交互协议与有效的挑战者和有效对手之间的紧密平行重复定理。我们还证明，在合理的假设下，在并行重复下，4台式计算协议的安全性通常不会降低。这些反映了Bellare，Impagliazzo和Naor的经典结果[BIN97]。最后，我们证明所有量子参数系统都可以一致地编译到等效的3-序列参数系统，从而反映了量子证明系统的转换[KW00，KKMV07]。As immediate applications, we show how to derive hardness amplification theorems for quantum bit commitment schemes (answering a question of Yan [ Yan22 ]), EFI pairs (answering a question of Brakerski, Canetti, and Qian [ BCQ23 ]), public-key quantum money schemes (answering a question of Aaronson and Christiano [ AC13 ]), and quantum零知识参数系统。我们还为量子谓词推导了XOR引理[YAO82]作为推论。
M.Sc.人工智能和机器人模块手册M.Sc.人工智能和机器人模块手册
模块号1-m-air-AIB-1持续时间一学期频率冬季学期模块语言英语录取要求人工智能讲师教授Wolfram Burgard博士教授Wolfram Burgard检查面向学习的学习任务分级的分级学习成果学生能够●描述不同类型的人工智能和智能的求解方式●对不同类型的求职者进行分类，并划分不同类型的问题，并将不同的智能分类为●•求解不同的智能，●•求职者• ●解释一阶和谓词逻辑的基本概念●在不确定性下将基本方法应用于概率的推理和决策，确定人工智能的高级概念●评估人工智能及其应用的道德后果，并讨论人工智能的跨学科跨学科的跨学科知识。第1-4章。这本书可在图书馆中找到。教学格式请参见课程大纲相关计划M. Sc。AI＆Robotics
量子过程演算的效果语义 - DROPS
量子通信协议的发展激发了人们对过程演算和行为等价性的量子扩展的兴趣，但定义与量子系统观测特性相匹配的双相似性是一项出奇困难的任务。明确解决此问题的两个提案 qCCS 和 lqCCS 没有定义算法验证方案：通过比较两个过程在所有输入状态下的行为来证明它们的双相似性。我们引入了一种基于效应的新语义模型，即表示其可观察特性的量子态的概率谓词。我们定义并研究了效应分布和效应标记转换系统 (eLTS) 的属性，分别概括了概率分布和概率标记转换系统 (pLTS)。作为概念证明，我们为最小量子过程代数提供了基于 eLTS 的语义，我们证明它在量子过程的可观察概率行为方面是合理和完整的。据我们所知，我们的提案是第一个符合量子理论特性的可通过算法验证的提案。