那些在纸上获得最低资格标记的候选人。GENERAL APTITUDE Paper I (Part I – MCQs – 25 marks) General Knowledge: Indian History, Indian Geography, Indian Economy, Indian Polity & Constitution, Current Affairs-India & World, Current Events, Reasoning Ability: Analogies – Semantic Analogy, Symbolic / Number Analogy, Figural Analogy, Similarities & Differences, Word building, Relationship concepts, Arithmetic Number series – Semantic Series, Number Series, Coding & decoding – Small & Capital letters/ numbers编码,解码和分类。Numerical Ability: Number System, Time & Work, Averages, Percentages, Profit & Loss, Ratio & Proportion, Simple & Compound Interest, Time & Distance General English: Comprehension, One-word substitution, Synonyms & Antonyms, Spelling error, spotting error in sentences, Grammar- Noun, Pronoun, Adjective, Verb, Preposition, Conjunction, Use of ‘A', ‘AN' & ‘The', Idioms &短语,语言水平。域知识纸-I(第二部分 - MCQS-75分数)
摘要:人工智能可以识别图像,但无法像人一样理解图像。理解图像符号的难题在于类比,而类比无法明确地操作化。没有什么可以保证类比的意义,因为它既不是原因的必然结果,如指示性符号,也不是规则的必然结果,如符号(单词)。但类比也是人类状况的基础,因为我们的自我暗示着他人的存在。或者,就像图像一样,对他人的理解暗示着类比:他是一个像我一样的自我,但不是我自己的另一个自我,即一个类比自我。也就是说,你可以理解他人活动和行为的行为,甚至他传达的信息,因为你把它们解释成关于你自己的信息。与作为存在物的人类不同,在人工智能中,本质先于存在。即使类比过程的算法将得到无限完善,这种类比也会错过来自现存生命体的解释。人工智能了解数字,人类了解模拟;人工智能从知识中理解,人类从理解中了解。关键词:人工智能;图像;类比;理解;知识;其他;自我。引用方式:Codoban, A. (2020)。为什么人工智能不能像人类一样理解图像?后现代开篇,11 (4),174-182。doi:10.18662/po/11.4/228
奥维耶多大学哲学系 奥维耶多人文校园,33011 西班牙 dalvar@uniovi.es 摘要:在本文中,我将根据类比的内部结构对其进行分类。选择该分类中使用的标准首先需要讨论任何类比的最小组成部分。据此,我将讨论类比与相似性之间以及类比与“同源”之间的区别,并强调操作和程序类比的重要性。最后,我将对不同类型的类比进行分类,这有助于进一步理解类比一般理念的某些调制之间的差异,例如原型、原型、模型、模拟、寓言、范式、经典、地图、思想实验、神话、乌托邦、反乌托邦和寓言。
Teach child what it is to have a Plan B and why we need plan B in life (see Plan B social story) Using the road analogy to support their understanding if different options and the consequences of choices (see road analogy handout) Using safe sabotage to create scenarios where they need to problem solve and solutions to created situations (see safe sabotage handout) Pre teach / prepare for situations and what the outcomes could be / different选择可以做出例如在上学旅行时,他们可以在黄金时期玩耍,学校中的一部分播放了如何支持四年级学生希望使她的小提琴腻子更有趣的例子,我们讨论了如何做到这一点。她选择的选择是为此增加气味。一名工作人员建议另一位工作人员可能会使用一些香草闻到她可以使用的香草味。在这一点上,我说这位工作人员可能没有一些香草味的滴落,我们必须询问并找出答案。学生说我想要香草闻到滴水,她会有它们。她对不滴落的想法感到不安。在这一点上,我们与计划A,B甚至计划C和D进行了交谈并制定了一个计划!我们讨论了工作人员是否没有掉落……B计划将询问其他一些工作人员,我们列出了他们的名字。C计划会问她的妈妈,她的香草闻起来有些滴。D计划是从互联网上订购一些 /从商店购买一些。通过使用视觉结构,我们利用她的例行和结构的力量来支持她变得更加灵活。通过与她交谈,她变得更加灵活,因为它可能没有计划A,并意识到有时我们需要考虑不同的选择。她确实评论说她希望计划能够起作用!
首字母缩略词——一种学习工具,用于缩写单词。例如,ROY G. BIV 是按顺序记住彩虹颜色(红色、橙色、黄色、绿色、蓝色、靛蓝和紫色)的首字母缩略词。 类比——为了解释而比较两件事。例如,阿甘正传用“生活就像一盒巧克力,你永远不知道你会得到什么”这个比喻来解释生活的随机性。 详细说明策略——要求学生通过创建首字母缩略词、类比或关键词,将所学内容与已知内容进行比较,以扩展所学内容。 关键词方法——用于通过将图像与单词配对来记住词汇和定义。例如,要记住西班牙语单词 La Carta(信)的定义,可以想象邮递员在推车里送信。 排练策略——通过重复来记忆信息。
1 尽管这样做需要我们确定支出条款允许国会对非联邦资金接受者施加责任,而不仅仅是接受者(即各州)本身,但最高法院——经常使用合同法类比来分析支出条款立法——从未将类比延伸到那么远。参见 Barnes v. Gorman,536 US 181, 187 (2002)(裁定直接接受联邦资金的人可能因故意违反支出条款法规的明确条款而被追究责任);Cummings v. Premier Rehab Keller, PLLC,596 US 212, 219 (2022)(“与非支出法规下的责任相比,我们使用合同类比仅作为对责任的潜在限制。”(省略内部引号、引文和强调))。
全系统惯性和频率变化的变化速率由于主动发电和需求之间的不匹配而发生在电力系统中。发生不匹配后,将存储在同步生成单元的旋转质量中的能量,凭借其内在的机械惯性,提供了即时平衡任何不匹配的手段。直接惯性响应会导致转子速度的变化,从而导致系统频率。虽然这不能以可持续的方式解决功率不匹配问题,但要立即平衡这种不匹配,直到频率储备响应提供者能够响应频率的变化并改变其工厂的功率,以恢复发电和需求之间的平衡。The following analogy provides a description of the problem having in mind the current trend of more and more synchronous generators being replaced by converter connected generators… now from the perspective of a tightrope walker where the balancing pole provides instantaneous inertia support that allows time for his slower stabilising actions after the tightrope swings…
标量调节重力的一阶热力学是标量调节坟墓(包括可行的Horndeski)和耗散液之间的类比。假设引力标量场的梯度是定时的,并且以未来为导向,则有助于诸如消散流体之类的场方程,令人惊讶的是,它遵守Eckart Eckart的Fourier Law版本。然后,修饰的重力与一般相对性的收敛性类似于这种有效的液体对治疗平衡的方法,但是在相关方程式中,这种情况使情况变得复杂。这种形式主义提供了“重力温度”的概念和描述GR方法或其出发的明确方程式。在这项研究中,我们对这种类比及其局限性和前景提出了鸟类的视野。
生成人工智能的最新进展和机器学习所采用的技术表明,它与人类的学习机制类似。学生从老师和环境中学习。他们以过去的天才为榜样,无法忽视在逐渐获得技能过程中所受到的影响。因此,创作行为永远不会从一张白纸开始。通过分析和吸收现有作品,机器遵循类似的路径。然而,这种类比很快就达到了极限。事实上,机器摄取的数据量以及收集和吸收这些数据的速度与人类思维的能力不相称。这是一个新的范式,在这一点上,它与人类的知识获取过程截然不同。
