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World File Search System逻辑推理
通过计算机理解逻辑推理...
摘要 本学术研究旨在扩展对计算机系统中逻辑推理的理解。随着应用程序的不断创新，现代技术创新创造了计算机软件，使人们只需单击按钮即可完成日常工作。在计算机工程领域，获得逻辑推理能力对于应变和建立技术解决方案至关重要。通过技术的创新和进步，应用程序开发人员继续为进步伸出了轻松之手。这种轻松之手通过提供便利的应用程序来标记。获得逻辑应用程序的组件是传感器、粗糙集理论、空间图像和人工智能。 关键词：逻辑、计算机系统、应用程序、进步。 1. 简介 在不断的技术进步和进步中，世界各地目前都需要多样化、富有创造力和聪明的问题解决者。计算机工程领域培训个人帮助构建和创新计算机的不同组件。这门工程学科旨在确保计算机的所有各种元素能够很好地结合在一起，并有助于提高用户的工作效率 [1]。根据计算机工程，逻辑性是一种创建推理来证明另一个陈述的能力。提高逻辑推理能力可以帮助人们在这个工程领域取得成功，因为在设计程序时，逻辑通常用于理解和正确使用符号语言 [2]。对于所有职业来说，逻辑思维能力都被认为对工作环境至关重要。任何职位的员工都可能被要求找到某些问题的解决方案，而这些问题可能是他们专业领域与生俱来的；因此，工作场所中逻辑思维技能利用得越多，员工决策过程的生产力就越高，错误就越少 [3]。但在以逻辑技能为目标的计算机系统的帮助下，用户可以准确地将交给他们的问题或一组
论大脑、行为和人工神经网络的逻辑推理
摘要 在认知、计算和神经科学领域，从业者经常推理计算模型代表或学习什么，以及实例化什么算法。这种推理的假定目标是将有关所讨论模型的主张概括为有关思维和大脑以及这些系统的神经认知能力的主张。这种推理通常基于模型在任务上的表现，以及该表现是否接近人类行为或大脑活动。在这里，我们展示了这种论证如何使模型与其目标之间的关系复杂化；我们强调人工神经网络 (ANN)，尽管任何落入相同推理模式的理论-大脑关系都存在风险。在本文中，我们在一个正式框架——元理论演算——内对从 ANN 到大脑再返回的推理进行建模，以便就如何广泛理解和使用模型以及如何最好地正式描述它们及其功能展开对话。为此，我们从已发表的记录中表达了关于模型在一阶逻辑中的成功和失败的主张。我们提出的形式化方法描述了科学家在裁决理论时制定的决策过程。我们证明，将文献中的论证形式化可以揭示理论与现象之间关系的潜在深层问题。我们讨论了这对认知科学、神经科学和心理学研究的广泛意义；当模型失去以有意义的方式在理论和数据之间进行调解的能力时，这意味着什么；以及这对我们的领域在进行高级科学推理时部署的元理论演算意味着什么。
用于复杂逻辑推理的生成模型在知识图上
在知识图上回答复杂的逻辑查询（kgs）是一项基本而又具有挑战性的任务。最近，查询代表是复杂逻辑推理的主流方法，使目标答案和查询在嵌入空间中更加近。但是，仍然存在两个限制。首先，先验方法将查询模型为固定向量，但忽略了KGS上关系的不确定性。实际上，不同的关系可能包含不同的语义分布。第二，传统表示框架无法捕获查询和答案的联合分布，可以通过有可能产生更连贯答案的生成模型来学习。为了减轻这些局限性，我们提出了一个名为diffclr的新型生成模型，该模型利用了差异模型的复杂逻辑推理来近似查询分布。具体来说，我们首先设计了一个查询转换，通过动态构造上下文子图将逻辑查询转换为输入序列。然后，我们将它们集成到扩散模型中以执行多步生成过程，并进一步设计了结构增强的自我专业，以范围内构成了KGS中体现的结构特征。两个基准数据集的实验结果显示了我们的模型有效地执行最新方法，尤其是在具有显着改进的多跳链查询中。
计算机代码理解与额顶网络中的形式逻辑推理共享神经资源
摘要 尽管编程对现代社会至关重要，但代码理解的认知和神经基础在很大程度上仍是未知的。编程语言可能会“回收”最初为自然语言开发的神经认知机制。或者，代码理解可能依赖于与其他文化发明的符号系统（如形式逻辑和代数等符号数学）共享的额顶叶网络。专业程序员（平均 11 年编程经验）在接受 fMRI 时执行代码理解和记忆控制任务。同样的参与者还执行了形式逻辑、符号数学、执行控制和语言定位器任务。左侧额顶叶网络被招募用于代码理解。该网络内的活动模式区分了“for”循环和“if”条件代码函数。就底层神经基础而言，代码理解与形式逻辑和数学重叠程度较小。与执行过程和语言的重叠程度较低，但语言和代码的侧向性在个体之间共变。包括代码在内的文化符号系统依赖于独特的额顶叶皮层网络。
利用深度神经网络进行本体推理
进行逻辑推理的能力是人类智能行为的一个基本方面，因此也是实现人类水平的人工智能的一个重要问题。传统上，知识表示和推理领域的基于逻辑的符号方法已用于为代理配备类似于人类逻辑推理能力的能力。然而，最近，人们越来越有兴趣使用机器学习而不是基于逻辑的符号形式来解决这些任务。在本文中，我们采用最先进的方法来训练深度神经网络，以设计一种新模型，该模型能够学习如何以基本本体推理的形式有效地执行逻辑推理。这是一项重要且非常自然的逻辑推理任务，这就是为什么所提出的方法适用于大量重要的现实问题。我们展示了几个实验的结果，这些结果表明我们的模型能够在非常大、多样化且具有挑战性的基准上学习执行高精度的本体推理。此外，事实证明，所建议的方法较少受到基于逻辑的符号推理的各种障碍的影响，同时从生物学的角度来看，它是令人惊讶的合理。
IITBBS Express Vol-12日期：29.10.2024 电气科学学院（电子与通信工程） 基础科学学院（数学）Q-Exam主题＆...
Shreepad Karmalkar教授处理了有关“解决问题”的会议，其中他展示了一般纪律独立策略如何帮助解决各种现实生活中的问题。一个人需要从某个领域进行专业知识来解决问题的心态是阻止人们解决问题的原因。纪律中的独立策略包括逻辑推理，反复试验，问题陈述，分析和类比的重新制定。分析涉及三个步骤：将整个部分分为部分，孤立地理解各部分，结合了对所获得的部分了解整体的理解。分析方法包括表示 /建模，划分和征服的策略以及逻辑推理。他还提到沟通，协作和批判性思维是现实生活中成功所需的三种技能。