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言语，定量和分析推理
26）以下哪个教授可以在一月份担任主席？d A. Bilal B. Chohan C. Fraz D. Noman 27）如果诺曼（Noman）在5月必须担任董事长，则可以通过几种方式制定时间表？D A.1 B.3 C. 6 D. 2 28）如果Noman在4月份服役，以下所有内容都是正确的：D A. Akhter于1月份在1月份服务B. Hamid于3月份服务C. Bilal在5月D. Hamid在6月29日服役。A A.3月B. 4月C. 1月D. 2月30日）以下哪项是不正确的？A. A. A. A. A. A. A. A. A. A. A. A. A. A. A. A. A. Noman和Hamid连续几个月连续几个月服役。有七支球队 - 伊斯兰堡，拉合尔，锡尔科特，法萨拉巴德，白沙瓦，卡拉奇和木尔坦。足球场从周一至周日（周日被认为是一周的最后一天）开放的七个晚上，练习时间的分配受以下规则的约束：（1）在任何晚上，只有一个团队可以参加比赛。（ii）伊斯兰堡必须在星期一练习。（iii）Faisalabad练习卡拉奇练习前一天。（iv）卡拉奇练习在木尔坦练习之前的一天。
QR 101 - 定量推理
有效 - 2014年夏季目录描述：专注于数学推理和现实生活中的问题。包括管理科学，编码，社会选择和决策，规模和形状以及建模。Textbook: Math in Our World (Third Edition) with Connect and Learn Smart Dave Sobecki and Allan G Bluman ISBN 978-0-07-351967-8 MHID 0-07-351968-7 Course Outline and Topics: Chapter 8: Consumer Math
GQR-101：定量推理（i）
学分：03先决条件：零提供：本科学位（包括副学士学位）的位置：1 - 4个学期类型：强制性领域：所有描述定量推理（i）都是入门级的大学生课程，侧重于与定量概念和分析相关的基本原理。该课程旨在使学生熟悉数学和统计的基本概念，并发展学生分析和解释定量信息的能力。通过理论概念和实践练习的结合，本课程还将使学生能够培养其定量扫盲和解决问题的技能，同时有效地扩大其学术视野和对特定主要 /研究领域的知识的广泛知识。课程学习成果在本课程结束时，学生应有：1。基本的数值素养使他们能够使用数字，了解其含义并准确呈现数据； 2。理解基本的数学和统计概念； 3。基本能力解释以各种格式显示的数据，包括但不限于表，图形，图表和方程等。教学大纲1。数字素养数字系统和基本算术操作； 单位及其转换，面积，周长和体积； 费率，比率，比例和百分比； 数据的类型和来源； 测量量表； 数据的表格和图形表示； 使用数字知识进行定量推理练习。2。基本数学概念几何基础（线，角度，圆，多边形等））; 设置及其操作； 关系，功能及其图； 指数，保理和简化代数表达式； 线性和二次方程和不平等的代数和图形解； 使用基本数学概念进行定量推理练习。
GQR-2010：定量推理（II）
学分：03先决条件：定量推理（i）发行：本科学位（包括副学士学位）的位置：2 - 4个学期类型类型：强制性领域：所有描述定量推理（II）都是一条顺序的本科课程，侧重于与数学和统计学分析技术的逻辑上的逻辑上的介绍，并适用于数学和统计学分析技术，以适应数学和统计学分析技术，并适应模型分析技术，现代世界的复杂性。该课程旨在使学生熟悉中断和分析数值数据所需的定量概念和技术，并在学生中灌输能力的逻辑推理来构建和评估参数，识别谬论，系统地思考。将定量推理的先决条件（i）作为其基础，本课程将使学生能够进一步进行定量，逻辑和关键的推理能力，以补充其特定的主要 /研究领域。课程学习成果在本课程结束时，学生应有：1。对逻辑和逻辑推理的理解：2。了解基本的定量建模和分析； 3。逻辑推理技能和能力将其应用于解决定量问题并评估论点； 4。能够通过适当的计算工具进行批判性评估定量信息以做出证据决策的能力。
离散的神经算法推理
神经算法推理旨在通过学习模型模仿经典算法的执行来捕获神经网络的计算。虽然共同体系结构具有足够的表现力，可以在权重空间中包含正确的模型，但当前的神经推理者正在努力概括分布数据。另一方面，经典计算不受分布变化的影响，因为它们可以描述为离散计算状态之间的过渡。在这项工作中，我们建议迫使神经推理者将执行轨迹保持为有限的预定状态的组合。为了实现这一目标，我们将离散和连续数据流分开，并描述它们之间的相互作用。在算法的状态转换上接受了监督训练，此类模型能够与原始算法完全保持一致。为了证明这一点，我们在多种算法问题上评估了我们的方法，并在单件任务和多任务设置中获得完美的考试成绩。此外，提出的架构选择使我们能够证明任何测试数据的学习算法的正确性。
带有参考物体的推理路径在大视觉模型中引起定量空间推理
尽管最近展示了视力模型的进步，但使用自然语言描述图像中复杂关系的能力，但它们对物体大小和距离进行定量研究的能力仍未得到充实。在这项工作中，我们介绍了一个手动注释的基准Q-As-Spatial Batch，其中有271个问题，旨在定量空间原因，并系统地研究了最新的VLMS对此任务的表现。我们的分析表明，对物体之间的差异的推理对SOTA VLM尤其挑战。但是，有些VLM的表现明显优于其他VLM，两个最佳性能模型之间的差距超过40点。我们还令人惊讶地观察到，当使用参考对象的推理路径在响应中自然出现时，表现最佳VLM的成功率会增加19点。受到这一观察的启发，我们开发了一种零射击提示技术，即“空间”，该技术鼓励VLMS使用参考对象作为视觉提示，从而鼓励VLMS进行定量的空间问题。通过指示VLM通过空间启示，Gemini 1.5 Pro，Gemini 1.5 Flash和GPT-4V在其理性路径中使用参考对象，将其成功率提高了40、20和30点，并显着地提高了其成功率。我们强调，可以获得这些重大改进，而无需更多的数据，模型架构修改或微调。1
案例推理实践：-核心
摘要 软件产品在人们的日常生活和各行各业中扮演着越来越重要的角色。为了给软件开发提供良好的环境并提高生产力和效率，人们提出了各种各样的方法。基于案例的推理 (CBR) 因其在软件行业的明显优点而有潜力成为知识管理的最佳方法之一。但目前还没有足够的经验证据表明 CBR 在实践中的应用程度以及应用案例推理的困难、个人能力等挑战。为了了解案例推理在当前软件开发行业的实践应用情况，我们进行了一项研究，采用文献综述和访谈法作为主要研究方法。研究结果表明，由于应用案例推理的多重困难，一些公司选择使用其他类型的知识管理技术，而其他公司尚未应用 CBR 应用。