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多智能体系统中的概率推理
前言 第 ix 页 1 简介 1 1.1 智能代理 1 1.2 关于环境的推理 4 1.3 为什么要进行不确定推理？ 5 1.4 多智能体系统 7 1.5 合作式多智能体概率推理 11 1.6 应用领域 13 1.7 参考文献 14 2 贝叶斯网络 16 2.1 第 2 章指南 16 2.2 贝叶斯概率论基础 19 2.3 使用 JPD 进行信念更新 23 2.4 图 24 2.5 贝叶斯网络 27 2.6 本地计算和消息传递 30 2.7 通过多个网络传递消息 31 2.8 大规模消息传递的近似值 33 2.9 参考文献 35 2.10 练习 36 3 信念更新和聚类图 37 3.1 第 3 章指南 38 3.2 聚类图 40 3.3聚类图中的消息传递 43 3.4 与 λ − π 消息传递的关系 44 3.5 非退化循环中的消息传递 47 3.6 退化循环中的消息传递 53
精神病学的临床推理和决策
在精神病学的临床推理和决策中，博士。约瑟夫·戈德堡（Joseph Goldberg）和斯蒂芬·斯塔尔（Stephen Stahl）是两位受人尊敬的精神科医生，在情绪障碍和心理药物学方面具有专业知识，阐明了提供个性化医学的思想。他们强调地说明了许多困境的精神病医生在日常实践中面临的：如何用科学文献来称呼临床观察，而不会失去各个患者的历史，目标和偏好。临床小插曲使共同的医师/患者决策栩栩如生，这是成功的个性化治疗的关键。读者知道经验丰富的临床医生在经常出现在实践中但并不总是在治疗指南中讨论的复杂情况下会做什么。这是新的或经验丰富的临床医生必须阅读的，他们试图通过协作并满足各个患者的需求来改善自己的实践。
多智能体系统中的概率推理
前言 第 ix 页 1 简介 1 1.1 智能代理 1 1.2 关于环境的推理 4 1.3 为什么要进行不确定推理？ 5 1.4 多智能体系统 7 1.5 合作式多智能体概率推理 11 1.6 应用领域 13 1.7 参考文献 14 2 贝叶斯网络 16 2.1 第 2 章指南 16 2.2 贝叶斯概率论基础 19 2.3 使用 JPD 进行信念更新 23 2.4 图 24 2.5 贝叶斯网络 27 2.6 本地计算和消息传递 30 2.7 通过多个网络传递消息 31 2.8 大规模消息传递的近似值 33 2.9 参考文献 35 2.10 练习 36 3 信念更新和聚类图 37 3.1 第 3 章指南 38 3.2 聚类图 40 3.3聚类图中的消息传递 43 3.4 与 λ − π 消息传递的关系 44 3.5 非退化循环中的消息传递 47 3.6 退化循环中的消息传递 53
多智能体系统中的概率推理
前言 第 ix 页 1 简介 1 1.1 智能代理 1 1.2 关于环境的推理 4 1.3 为什么要进行不确定推理？ 5 1.4 多智能体系统 7 1.5 合作式多智能体概率推理 11 1.6 应用领域 13 1.7 参考文献 14 2 贝叶斯网络 16 2.1 第 2 章指南 16 2.2 贝叶斯概率论基础 19 2.3 使用 JPD 进行信念更新 23 2.4 图 24 2.5 贝叶斯网络 27 2.6 本地计算和消息传递 30 2.7 通过多个网络传递消息 31 2.8 大规模消息传递的近似值 33 2.9 参考文献 35 2.10 练习 36 3 信念更新和聚类图 37 3.1 第 3 章指南 38 3.2 聚类图 40 3.3聚类图中的消息传递 43 3.4 与 λ − π 消息传递的关系 44 3.5 非退化循环中的消息传递 47 3.6 退化循环中的消息传递 53
定量推理：概率，统计...
本课程的大多数包括使用数学技术来研究现实问题。因此，您将期望您写出清晰的数学和合理的论点，也可以解释您获得的结果。通常，您将被分配一个现实生活中的问题。然后，您必须将其转变为数学问题，使用类工具解决此问题，然后最终回答现实世界中的问题。这是一项谨慎的工作，需要培训。因此，每当您进行锻炼（在家中或在课堂上），您应该始终在干净的纸上写下所有内容，而无需使用快捷方式，就好像它是作业作业一样。您不仅会测试和磨练自己的技能，而且还可以帮助您记住材料。
多智能体系统中的概率推理
前言 第 ix 页 1 简介 1 1.1 智能代理 1 1.2 关于环境的推理 4 1.3 为什么要进行不确定推理？ 5 1.4 多智能体系统 7 1.5 合作式多智能体概率推理 11 1.6 应用领域 13 1.7 参考文献 14 2 贝叶斯网络 16 2.1 第 2 章指南 16 2.2 贝叶斯概率论基础 19 2.3 使用 JPD 进行信念更新 23 2.4 图 24 2.5 贝叶斯网络 27 2.6 本地计算和消息传递 30 2.7 通过多个网络传递消息 31 2.8 大规模消息传递的近似值 33 2.9 参考文献 35 2.10 练习 36 3 信念更新和聚类图 37 3.1 第 3 章指南 38 3.2 聚类图 40 3.3聚类图中的消息传递 43 3.4 与 λ − π 消息传递的关系 44 3.5 非退化循环中的消息传递 47 3.6 退化循环中的消息传递 53
高级定量推理（IMRA25）
2。过程标准描述了期望学生参与内容的方式。在每个年级和课程中列出的知识和技能开始时的过程标准的放置是有意的。过程标准将其他知识和技能编织在一起，以便学生可以成功地解决问题，并在日常生活中有效，有效地使用数学。流程标准在每个年级和课程中都集成。在可能的情况下，学生将将数学应用于日常生活，社会和工作场所中产生的问题。学生将使用解决问题的模型，该模型结合了给定信息，制定计划或策略，确定解决方案，证明解决方案并评估解决问题的过程以及解决方案的合理性。学生将选择适当的工具，例如真实的对象，操纵性，纸和铅笔，以及技术和技术，例如精神数学，估计和数字意义，以解决问题。学生将使用符号，图表，图形和语言等多种表示形式有效地传达数学思想，推理及其含义。学生将使用数学关系来生成解决方案并进行连接和预测。学生将分析数学关系以连接和交流数学思想。学生将使用书面或口头交流中精确的数学语言来展示，解释或证明数学思想和论据。
对批判性推理的基准测试LLM
大语言模型（LLM）批评和完善推理的能力对于他们在评估，反馈提供和自我完善中的应用至关重要。本文介绍了C ritic B Ench，这是一个综合基准，旨在评估LLMS批评和纠正其跨各种任务的推理的能力。c ritic b ench包括五个推理领域：数学，commensense，象征性，编码和算法。它编译了15个数据集，并结合了来自三个LLM家族的重音。利用C ritic b ench，我们评估和剖析了17个LLM在生成，批评和校正推理中的表现，即GQC推理，并分析影响LLM批判性推理的关键因素。我们的发现揭示了：（1）GQC能力中的线性关系，以批判性的训练显着增强了表现； （2）依赖于任务和校正效率的任务变化，面向逻辑的任务更适合纠正； （3）随着模型大小增加而减小的GQC知识不一致； （4）一种有趣的模型间批判模式，在批评较弱的模型方面，更强大的模型更能更好，而较弱的模型可以超越其自我评价中的更强的模型。我们希望这些对LLM的细微批评的见解将进一步促进LLM批评和自我改善1。
临床推理与人工智能
背景：人工智能是指一组能够执行与人类智能功能相似的功能的系统。如今，人工智能已成功融入临床决策支持系统 (CDSS)。证据获取：本研究旨在简要介绍临床推理和人工智能的叙述性小型评论。数据来自 Google Scholar、ScienceDirect 和 PubMed 数据库，使用“临床决策支持系统、人工智能和临床推理”关键词。结果：临床决策支持系统分为两类：基于知识和数据驱动。第一类称为基于规则的专家系统，第二类也称为机器学习系统。上述系统和人工智能在解释算法和统计信息方面的用处在于，人为因素很容易犯错，但它们效率更高，错误更少。然而，在处理病人及其主诉和症状时，由于需要进行临床判断，人的因素在获取病人病情的心理意象方面更为有效。人工智能具体应用于诸如诊断电解质紊乱、解释心电图结果和识别心肌肥大的原因等场景。尽管如此，人工智能也存在挑战，例如缺乏对医疗决策和治疗错误的责任感。结论：鉴于人工智能的上述优势和挑战，人工智能和人类智能不能互相超越，两者在临床决策中都具有不可替代的作用。新的观点是，CDSS 的目标是通过将大量信息作为一个整体而不是单独处理来帮助医生做出更好的决策。