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逻辑与人工智能特刊
高度发展。然而，众所周知，经典布尔逻辑在处理不确定性、等级真值或相似性等问题时是不够的，因此出现了其他更具表现力的逻辑，这些逻辑与人工智能更加相关。非经典逻辑作为解决许多人工智能挑战的方法而出现。事实上，正是在 20 世纪，逻辑中解决了模糊性、多义性和不确定性的形式化问题。这样，改变或删除经典逻辑的七个传统标准属性中的一些属性的想法导致了非经典逻辑的诞生。这些逻辑包括一大类不同的逻辑系统，例如模态逻辑、模糊逻辑、直觉逻辑或多值逻辑 [7、8、10 – 13、20、24、25、27、31]。在人工智能领域，我们通常区分出四种一般方法 [33]：基于逻辑的人工智能、非逻辑主义人工智能、智能代理连续体方法和异构人工智能方法。基于逻辑的人工智能是一种符号方法，由麦卡锡 [28] 于 1959 年具体发起，它基于使用逻辑将知识形式化并通过逻辑推理解决问题的一般思想。该方法涵盖的一些主要领域包括知识表示、信念理论、系统实现、非单调推理、溯因和归纳推理、常识推理和规划以及问题解决（有关基于逻辑的人工智能的一般讨论，请参阅 [29]）。请注意，基于逻辑的人工智能是本特刊中处理的方法。多值逻辑应用的最突出领域是基于逻辑的人工智能。一些重要的应用领域包括数据和知识挖掘的自动化、模糊概念的形式化和常识推理。在文献中，在人工智能中使用多值逻辑的研究工作包括：Aksoy 和 Ercanoglu [ 1 ] 在滑坡识别和分类中使用多值逻辑；Moraga 等人[30] 回顾并讨论了用于模糊控制的多值逻辑；Falomir 等人[22] 使用描述逻辑来解释数字图像，通过每个对象的颜色和定性形状以及其主要空间特征（位置、相对方向和拓扑）来描述每个对象，这允许通过推理推断出新的对象类别（例如门）；Corsi 和 Fermüller[14] 探讨了加权论证框架与基于 t 范数的逻辑之间的联系； Almubarak 等人 [ 2 ] 提出了一种基于模糊逻辑的颜色直方图分析方法，用于在皮肤镜图像中区分良性皮肤病变和恶性黑色素瘤；Badia 等人 [ 4 ] 和 Costa 和 Dellunde [ 15 ] 研究了模糊逻辑编程和计算机科学中相关概念的逻辑属性，16]；Eklund 和Löfstrand[19]应用多值逻辑，旨在丰富制造业中关于产品和生产过程的信息结构及其表示的语言；Falomir 和Pich[32]提出了一种组成定性形状的逻辑方法，并将其应用于解决空间推理测试；Flaminio等人[23]分析了多值逻辑与不确定性决策理论之间的关系；Falomir等人[21]定义了将模糊颜色模型与概率参考和接地机制（PRAGR）相结合的逻辑，以便根据上下文获得对象最具辨别力的颜色描述符。最近，Dubois等人[18]发表了关于用于推理的多值逻辑的专刊。
人工智能的逻辑基础
有人可能会认为我们的第一原则应该是没有争议的。然而，在新领域，知识库仍然主要与实践和案例研究相关，数学化的尝试往往会遭到强烈抵制。（例如，我们中的一个人记得在 20 世纪 50 年代听到一些电气工程师抱怨微分方程与电路和控制系统的研究无关！）我们并不声称了解某个领域的数学思想和技术就是在该领域取得成功所需的全部——无论是在研究还是在实践中。然而，我们确实注意到，在成熟的科学和工程领域中，成功的准备总是包括对该领域的数学工具的扎实基础。这种准备提供了解释、理解和建立学科所需的所有重要框架。由于人工智能领域相对较新，因此“形式主义者”和“实验主义者”之间存在激烈的争论也就不足为奇了。形式主义者声称实验主义者会进步得更快
逻辑熵——特刊
其中，k B 为玻尔兹曼常数，X 为相关相空间体积，是微观状态数量的量度。注意，上述定义中需要使用对数，以使玻尔兹曼统计熵具有与热力学熵相同的加性。后来，克劳德·香农发现，可以使用与玻尔兹曼公式类似的公式（尽管符号相反）来量化信号的信息内容。继香农之后，人们通常将熵等同于系统的（缺乏）信息或“无序”。由于信息是一个渗透到许多自然科学中的概念，熵的概念很快传播到其他领域，例如生物学和遗传学。约翰·冯·诺依曼将玻尔兹曼熵推广到量子物理学。这实际上不仅仅是一种概括。事实上，方程 (1) 有点问题，因为 X 具有相空间体积的维度，而对数的参数应该是无量纲的——更不用说 SB 可以变为负值。但考虑到量子力学引入了由普朗克常数 h 给出的最小作用量，玻尔兹曼公式可以改写为：SB = k ln( X / hd )（其中 d 是系统的维数），只要 X hd ，它就始终为非负，并且只有当等号成立时它才为零。就离散量子
业务流程逻辑 - Darpa
目标：从 BL 中提取可计算表示并描述已识别的故障和漏洞 挑战：• 分析大型系统中的子系统行为 • 从人可读的文档和人为输入的代码中捕获企业流程流 • 从模糊的 BL 表示中提取逻辑 • 表示系统之系统 (SoS) 之间的流程 • 识别 BL 故障的不良后果
地热 - 逻辑注释
背景能源部门管理援助计划（ESMAP）通过两个计划来支持地热能：加速脱碳（AD）和可持续的可再生能源缓解能源缓解措施（SRMI），如FY21-24业务计划中所述。这些倡议旨在培养可持续地的地热项目的管道，并认识到其在发电，供暖和冷却中的关键作用。重点是提供预先支持以减轻风险并促进可持续项目的发展。ESMAP将于2024年5月28日至30日在雷克雅未克举行的国际地热会议（ICG）举办附带活动。主题是“重现您的社会 - 所有人的地热”，将由冰岛可再生群体组织。将来自全球的专家汇集在一起，会议将解决与地热部门特别相关的问题。将来自全球的专家汇集在一起，会议将解决与地热部门特别相关的问题。
逻辑熵——专题
其中，k B 为玻尔兹曼常数，X 为相关相空间体积，是微观状态数量的量度。注意，上述定义中需要使用对数，以使玻尔兹曼统计熵具有与热力学熵相同的加性。后来，克劳德·香农发现，可以使用与玻尔兹曼公式类似的公式（尽管符号相反）来量化信号的信息内容。继香农之后，人们通常将熵等同于系统的（缺乏）信息或“无序”。由于信息是一个渗透到许多自然科学中的概念，熵的概念很快传播到其他领域，例如生物学和遗传学。约翰·冯·诺依曼将玻尔兹曼熵推广到量子物理学。这实际上不仅仅是一种概括。事实上，方程 (1) 有点问题，因为 X 具有相空间体积的维度，而对数的参数应该是无量纲的——更不用说 SB 可以变为负值。但考虑到量子力学引入了由普朗克常数 h 给出的最小作用量，玻尔兹曼公式可以改写为：SB = k ln( X / hd )（其中 d 是系统的维数），只要 X hd ，它就始终为非负，并且只有当等号成立时它才为零。就离散量子
量子计算和逻辑
编辑委员会，特拉维夫大学，特拉维夫大学，以色列Katalinbimbó，艾伯塔大学，艾伯塔大学，加拿大埃德蒙顿，加拿大埃德蒙顿，乔瓦纳·科西，博洛尼亚大学，波洛尼亚，博洛尼亚大学，意大利，贾努斯·贾努斯·贾努斯·塞拉科夫斯科Goré，澳大利亚国立大学，澳大利亚，澳大利亚，安德烈亚斯·赫兹格，图卢兹大学，图卢兹大学，法国韦斯利·霍利迪，加州大学伯克利分校，美国伯克利分校，美国伯克利，安德烈斯·indrzejczak，奥德兹大学，奥德兹大学，奥德兹大学，波兰·丹尼尔·丹尼尔·曼迪尔·曼迪尔·曼德尼尔大学诺沃西比尔斯克，俄罗斯Ewa或奥斯卡，电信研究所，华沙，波兰，波兰彼得·施罗德·希斯特，tüBingen大学，tüBingen大学，tüBingen，德国德国Yde yde venema，阿姆斯特丹，阿姆斯特丹，阿姆斯特丹，阿姆斯特丹，荷兰和里亚兰斯和里亚尔·韦尔格特·弗兰特·弗兰特·韦尔特·韦尔特·韦尔特，利物浦，英国明XU，武汉大学，武汉，公关中国贾斯克·马里诺夫斯基，波兰科学院，华泽，波兰，波兰
LogicForest：逻辑森林
二进制响应值的响应数值XS矩阵或零的数据帧以及所有预测变量变量的数据框架NBSXVARS Integer用于构建每个逻辑回归模型的预测变量数。默认值是数据中的所有预测指标。neareal.params一个包含用于模拟退火的参数的列表。请参阅logicreg软件包中的函数logreg.anneal.control的帮助文件。如果缺少，则在start = 1，end = -2和iter = 50000设置默认退火参数。nbs的逻辑回归树的数量适合逻辑森林模型。h在逻辑森林中最小树的最小比例之间，必须预测1个以使预测为一个。规范逻辑。如果false，模型输出中的预测变量和相互作用得分不标准化为零和一个之间的范围。数字数量的预测变量和相互作用数量包含在模型输出中NLEAVES
松鼠供者及其逻辑
1。简介安全协议如今已广泛用于确保通过Internet等公共渠道进行的交易。常见用途包括敏感信息的安全传输，例如信用卡号或系统上的用户身份验证。因为它们在许多广泛使用的应用中存在（例如电子商务，政府发行的ID），开发验证安全协议的方法和工具已成为重要的研究挑战。这样的工具有助于提高我们对协议的信任，从而对依靠它们的应用程序进行信任。正式的方法已经带来了各种方法，以证明加密促进确实保证了预期的安全性。在这一研究领域的一种有效方法是将密码信息作为一阶术语建模，以及代表攻击者能力的方程理论。最初在[Dolev and Yao 1981]中提出的这个想法多年来得到了完善，导致了各种所谓的符号模型。这些模型包括攻击者的广泛类别，并促进了协议的自动验证。他们导致了成功的工具的开发，例如Proverif [Blanchet 2001]和Tamarin [Meier等。2013]。但是，重要的是要注意，符号模型中的安全性并不一定意味着密码师标准模型中的安全性，称为计算模型。与符号模型相比，验证计算模型的验证技术虽然至关重要，但与符号模型相比通常具有较小的灵活性或自动化。 2023]。验证计算模型的验证技术虽然至关重要，但与符号模型相比通常具有较小的灵活性或自动化。2023]。在该模型中，攻击者由概率多项式时间图灵机（PPTMS）表示，并且证明协议与理想化的，显然是安全的版本没有区别。作为一个例证，秘密键是在计算模型中忠实地建模的，因为长斑点是随机均匀绘制的，而它们是在符号模型中使用抽象名称进行建模的。在符号模型中，两个不同的秘密键由不同的名称表示，这些键不能相等。然而，在计算模型中，就像实际上一样，采样的斑点是相等的（尽管不太可能）。在此列中，我们提出了一种基于逻辑的方法，用于验证计算模型中的加密协议，以及在松鼠工具中实现的一些实际方面[Baelde等。2021; Baelde等。该系统建立在[Bana and Comon-Lundh 2012的计算完整符号攻击者（C CSA）方法上； Bana and Comon-lundh 2014]，依赖于逻辑的象征环境，但避免了上述符号模型的局限性。CSA方法不是通过说明对手可以做什么的规则来建模攻击者功能，而是依赖于攻击者无法做的规范。从加密原始图的安全属性开始，人们得出了表达哪些消息序列的规则是无法区分的。这些
