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运用辩论动态进行知识图谱推理
我们提出了一种基于辩论动态的知识图谱自动推理新方法。其主要思想是将三重分类任务构建为两个强化学习代理之间的辩论游戏，它们提取论据（知识图谱中的路径），目标是分别促使事实为真（论点）或事实为假（反论点）。基于这些论据，一个称为评判者的二元分类器决定事实是真是假。这两个代理可被视为稀疏的对抗性特征生成器，为论点或反论点提供可解释的证据。与其他黑箱方法相比，这些论据让用户能够了解评判者的决定。由于这项工作的重点是创建一种可解释的方法以保持具有竞争力的预测准确率，因此我们在三重分类和链接预测任务上对我们的方法进行了基准测试。因此，我们发现我们的方法在基准数据集 FB15k-237、WN18RR 和 Hetionet 上的表现优于几个基线。我们还进行了一项调查，发现提取的参数对用户很有帮助。
AKB-48：现实世界中阐明的对象知识库
人类的生命中有铰接的物体。对清晰的物体的综合理解，即外观，结构，物理特性和语义，将使许多研究社区受益。作为当前的符号对象理解解决方案通常是基于具有无物理属性的CAD模型的合成对象数据集，从而阻止了在视觉和机器人任务中的实现对现实世界应用的满足概括。为了弥合差距，我们提出了AKB-48：一个大规模的对象k nowledge b ase，由48个猫咪的2,037个现实世界3D 3D铰接式对象模型组成。每个对象由知识图Artikg描述。为了构建AKB-48，我们提出了快速的发音知识建模（FARM）管道，可以在10-15分钟内满足铰接对象的Artikg，并在很大程度上降低了Real
知识表示和人类机器人互动领域知识的互动学习
本文介绍了在人机协作背景下代表，推理和交互式学习领域知识的综合体系结构。答案集Prolog是一种非单调逻辑推理范式，用于用不完整的comsense域知识来表示和理由，为任何给定目标计算计划并诊断出意外的观察。基于ASP的推理还用于指导以前未知的动作的互动学习以及编码负担能力，动作前提和效果的公理。此学习将主动探索，反应性动作执行和人类（口头）描述的输入观察以及学习的动作和公理用于后续推理。在模拟机器人上评估了架构，该机器人协助人类在室内域中。
使用深度学习的知识实体感知模型
抽象课程推荐系统可以通过利用用户交互数据来帮助学生识别合适或有吸引力的课程，这显示了用户和课程之间以前的参与。但是，现有课程推荐系统的普遍问题是它们倾向于优先考虑准确性而不是解释性。这些复杂模型的“黑框”性质提出了一个挑战：准确表征和建模用户的偏好，同时还提供明确的，具有预性和可解释的用户配置文件。为了解决这种限制，我们为课程推荐提出了一个新颖的知识实体感知模型，该模型称为KEAM，该模型基于知识图的详细信息支持明确的用户个人资料生成，以增强学生对建议背后的理由的理解。具体来说，我们利用知识图中编码的信息，通过更换隐藏单元来使用神经网络之间建立单位之间的连接。接下来，对模型进行了培训，可以捕获学生的偏好并创建用户配置文件，以提供可解释的建议。在两个现实世界的在线数据集上进行了全面的实验，以评估所提出的模型的有效性和解释。
平台合作社和喀拉拉邦通过可持续发展目标领域的国家支持的知识经济
在喀拉拉邦提出的平台合作社模型，在国际劳工组织（ILO）的原则的指导下，提出了一种解决失业和促进可持续发展的变革性方法。尽管喀拉拉邦的高人类发展指数（HDI）为0.794，但青年劳动力的参与仍然很低，有42.63％的人从事就业，教育或培训。喀拉拉邦发展与创新战略委员会（K-DISC）领导下的喀拉拉邦知识经济特派团（KKEM）旨在通过利用私营部门的就业机会和增强创新的当地经济发展，将喀拉拉邦转变为知识社会。通过诸如数字劳动力管理系统（DWMS）之类的计划，KKEM还促进了远程工作和自由职业机会以及常规工作，获得了103,108多个职位，并在2024年3月之前为18,075个人提供了技能培训。以平台特定条款监管的基于任务的就业方式的开放经济面临着重大挑战，包括缺乏劳动力保护，不稳定的收入和剥削性实践。为了回应，KKEM提出的平台合作社模型将合作原则与数字平台相结合，促进民主治理，共享所有权和公平的利润分配。该模型通过有针对性的技能来增强就业能力，并通过通过道德合作和技术的卓越应用来通过多元化和汇总该州的小型生产系统来产生本地经济价值。借鉴了全球示例，例如欧盟关于透明和可预测的工作条件的指令以及英国最高法院对Uber驾驶员的裁决，KKEM的方法优先考虑法律认可，公平待遇，公平待遇和对开放人才工人的福利。通过整合基于社区的计划和本地资源，KKEM的平台合作社旨在创建一个更公平，更可持续的开放经济生态系统，从而有助于实现可持续发展目标的发展。
用原始特征重新思考知识蒸馏
用于半分割的大多数现有知识蒸馏方法着重于从原始特征中提取各种复杂知识。但是，这种知识通常是手动设计的，并且像传统功能工程一样依赖于先前的知识。在本文中，我们旨在提出一种使用RAW功能的简单有效的功能蒸馏方法。为此，我们重新审视了功能蒸馏中的开创性工作，Fitnets可以将平方误差（MSE）损失（MSE）损失最小化。我们的实验表明，在某些情况下，这种幼稚的方法可以产生良好的结果，甚至超过了一些精心设计的方法。但是，它需要仔细调整蒸馏损失的重量。通过将fitnets的损失函数分解为差异项和角度差项，我们发现角度差异项的重量受教师特征和学生特征的幅度的影响。我们通过实验表明，角度差异项在特征蒸馏中起着至关重要的作用，而不同模型产生的特征的大小可能会有很大变化。因此，很难确定各种模型的适合减肥体重。为了避免角度蒸馏术语的重量受到特征的影响，我们提出了角度蒸馏，并探索沿不同效率尺寸的蒸馏角度信息，以进行语义分割。广泛的例子表明，我们的简单方法对超级参数表现出极大的效果，并实现了语义细分的最先进的蒸馏性能。
yr6活物及其栖息地知识组织者
关键知识我们将在此主题期间学习：●可以将生物（包括植物，动物和微生物）分类。●将动物分为两组，脊椎动物和无脊椎动物。●将脊椎动物和无脊椎动物分为较小的组。例如，脊椎动物分为鱼类，两栖动物，爬行动物，鸟类和哺乳动物。一些无脊椎动物组包括昆虫，蜘蛛（蜘蛛），甲壳类动物和软体动物。●可以将植物分为苔藓，蕨类植物，针叶树（所有非开花）和开花植物。●微生物可以分为包括细菌和真菌在内的组（注意，科学家通常不考虑病毒为生物，因此不包括在此类别中）。●Carl Linnaeus以分类学的工作，识别，命名和分类生物的科学而闻名。
AI4Science：打击最佳数据知识折衷
●浪费：不使用●代表性数据？●并非总是直接直接（参见，例如，Tayal等人逆问题，深度学习和对称性破坏。https://arxiv.org/abs/2003.09077）
08 年级 - 知识包 PDF
西奥多·罗斯福 (1858-1919) 于 1901 年至 1909 年担任美国第 26 任总统。他是社会活动主义、进步政治改革和环境保护的早期支持者。与罗斯福同属一个圈子的美国历史学家亨利·亚当斯 (Henry Adams) 这样描述这位前总统：“罗斯福比任何其他人都更纯粹。”以下摘录来自罗斯福卸任一年后在法国发表的一篇题为“共和国公民身份”的长篇演讲。该摘录被称为“竞技场中的人”演讲，因为深度参与需要勇气、技能或毅力的情况的人（而不是坐在场边观看的人）有时被称为“竞技场中的人”。阅读时，记下摘录的措辞和结构对其含义的影响。