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人工智能的新型内涵可废止推理
可废止（或非单调）推理的重要性早已在人工智能中得到认可，通过逻辑和自动推理对这种非演绎推理进行形式化建模和计算模拟的提议可以追溯到该领域早期的开创性工作。但从那时起到现在，基于逻辑的人工智能还没有产生一种逻辑和相关的自动化来处理充斥着任意迭代的内涵运算符（如相信、知道等）的可废止推理。我们提出了一种基于逻辑的新方法来解决需要内涵运算符和推理的可废止推理问题。我们利用了两个核心问题。第一个是“尼克松钻石”（ND）[1]，它是人工智能可废止推理研究中一个简单但具有启发性的样本。我们展示了如何通过构建两个论点（对应于钻石的两个分支）来解决 ND 中固有的矛盾，其中一个论点“击败”另一个论点。解决方案是通过对代理关于钻石断言上下文的信念进行推理来找到的。这种关于信念的推理本质上需要内涵逻辑。我们的第二个问题是认知科学中一个经过大量研究且更深入的问题的变体：Byrne 的“抑制任务”（ST）[ 2 ]。我们提出了一个具有挑战性的 ST 新版本，它明确且不可避免地具有内涵性——然后表明我们的新 AI 方法可以应对这一挑战。因此，我们声称我们的方法是“适用于人工智能的”——但我们认为，只有在认知科学中对相关类别的受试者进行的经验实验与我们的人工智能方法的结果相一致时，它才具有认知上的充分性。本扩展摘要的其余部分将对我们用来解决这两个问题的机制（即认知可能性计算）以及解决方案本身进行高级概述。
THS10064：10 位、4 个模拟输入、6 MSPS、同步采样模数转换器数据表 (Rev. B)
THS10064 是一款 CMOS、低功耗、10 位、6 MSPS 模数转换器 (ADC)。其速度、分辨率、带宽和单电源操作非常适合雷达、成像、高速采集和通信应用。具有输出纠错逻辑的多级流水线架构可在整个工作温度范围内保证无丢失代码。内部控制寄存器用于将 ADC 编程为所需模式。THS10064 包含四个模拟输入，可同时采样。这些输入可以单独选择并配置为单端或差分输入。集成的 16 字深 FIFO 允许存储数据，以改善向处理器的数据传输。提供 ADC 的内部参考电压（1.5 V 和 3.5 V）。
ETF：市场制造和交易技术ETF：市场制造和交易技术
ETF市场制作平台中需要什么关键组成部分？ETF市场制造技术需要解决的挑战是什么？市场制作平台的基本要求是，它应该允许您根据风险胃口制定策略，以使您能够管理市场中的出价/询问水平。ETF的挑战是可以关闭构图中的个别市场，因此，如果没有一个组成部分，则有必要灵活地代理价格。灵活性和管理此代理逻辑的能力可以产生巨大的不同。应该在HEDG的组件中可用相同的代理逻辑，以使您能够保持所需的位置。ETF市场制作平台应包括以下不同的功能：
能源存储：阿姆斯特丹竞技场向数据中心展示如何
61 个机架 因此，去年使用 61 个装满电池的机架的房间已经受到必要的关注是合乎逻辑的。 现在，半年多过去了，这个项目的重要性变得越来越清晰——尤其是对于数据中心行业而言。 从下图可以看出，这个项目不仅仅关注电池中的能量储存。 正是为了证明电池相对较高的成本是合理的，他们需要开发一个尽可能广泛定义的商业案例。 换句话说：应该以尽可能多的方式使用电池，以便收回投资。 正是这种现象使得这个项目与数据中心高度相关，数据中心现在也在讨论将电池和 UPS 系统与电网运营商的能源网络集成所提供的可能性。
使用可逆逻辑门设计 4x2 优先级编码器
摘要：可逆逻辑门由于其低功耗而变得越来越重要，并且在低功耗设计中非常重要。另一方面，它具有低功耗并且可以应用于可逆逻辑。在本项目中，提出了一种基于可逆逻辑的 4x2 优先级编码器。基本上，可逆逻辑门包含 n×n 映射，因此我们可以轻松地从输入中检索输出。但是在普通的传统门的情况下这是不可能的。首先，该项目讨论了 Fredkin 门和通用可逆逻辑门 (URLG) 的设计。其次，该项目使用可逆逻辑门（Fredkin 和 URLG）来设计 4x2 优先级编码器。由于最大限度地减少了垃圾计数并减小了尺寸，因此选择它来设计 4x2 优先级编码器。
机电工程技术（Mech）
Mech 1205。自动化设计实验室中的电子设备。（2个学分）的主要条件：Mech 1200应用基本的DC和AC电子理论，包括电压，电流，电阻，电抗性和阻抗以及基本的电子组件，例如电阻器，电容器和电感器。包括对串联，平行和复杂电路的分析以及故障排除和测量技术。使用组合和顺序逻辑介绍了数字逻辑的基本原理。教授数字系统，二进制算术，逻辑门，布尔代数，真实表和逻辑简化。介绍了计算机体系结构。强调电子理论和分析在自动化系统设计中的应用。$ 45的实验室访问费。适用材料的课程实验室费用为$ 44。
使用模糊逻辑进行起飞和着陆预测 - OSF
摘要 — 每次飞行都必须考虑几个重要因素来保证乘客的安全。天气是飞机起飞和降落时必须考虑的一个因素。天气信息对于给出飞行适航性建议非常重要。模糊方法是预测飞机是否适合飞行或降落的天气的极好方法。所用数据来自 BMKG 气象 1 级波兰。数据用作模糊逻辑的输入。建议的有效性受低能见度和风向的影响。这两个参数都受降雨和风速的影响。对于降雨预测模型，有三个输入，即能见度、风速和风向。输出是可行性。通过应用低能见度的模糊方法将有助于水上交通管制，帮助飞机起飞和降落。关键词 — 模糊逻辑，隶属函数
医学中的人工智能。哪些技术将...
人工智能 (AI) 系统在医学领域的开发和实施是一项复杂且耗时的活动，需要各个领域专家的关注和参与。目前，在图像识别（X 射线、CT）、心电图解释、风险评估和疾病预后领域已经取得了重大进展，并且已经开发了许多用于做出有关疾病诊断决策的支持系统。在治疗过程中实施受到需要科学界认真反思和整合的因素的阻碍。1.人工智能系统的能力。在确定医学所需的人工智能系统的特性时，考虑自然智能特有的认知能力范围是合乎逻辑的。以 [1] 中提出的列表为基础并稍加修改，很容易理解人工智能系统的“智能水平”——它以模拟自然智能功能的数量为特征。专家
探究人工智能的基本数理逻辑关系及驱动模式
数学是表达从宏观到微观人工智能逻辑的基石。它为描述认知、情感和高级智能提供了一个量化的框架。通过对基础数学的深入研究，我们可以洞察人工智能中相关性和因果关系的直接结构。这种理解为以多模态、多中心和多尺度为特征的新型数据挖掘方法铺平了道路。此外，在机器学习中理解人工智能的驱动模式涉及研究模仿能耗和计算能力的脑启发计算。此外，大规模模拟方法有助于建立人工智能中的数理逻辑关系和驱动模式。本质上，数学为我们提供了开发人工智能新模型的基础工具。它为数学思维提供了基石，并成为探索人工智能驱动创新领域的指导力量。
阿克苏诺贝尔2021年年度报告
鉴于我们热衷于为客户、社区和环境带来真正的改变，我们采取了合乎逻辑的措施来提升“人、植物、油漆”的内涵，使其对公司具有更广泛、更深刻的意义。因此，我们不再仅仅关注如何谈论可持续发展，而是将“人、地球、油漆”置于我们所做的一切的核心。我们把解决全球相关挑战放在了核心位置，但我们认识到，我们无法独自做到这一点。因此，看到我们的团队在协作创新方面处于领先地位，我们感到非常高兴。我们的“绘出未来”创新生态系统正在不断发展壮大，2021 年上半年在中国举办了一场非常成功的区域活动，而我们的第二场全球创业挑战训练营和决赛活动定于 2022 年举行。