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定量推理问题和回答主要5
**定量推理考试问题**以下问题来自各种考试，包括第二学期考试和5年级学生的第三学期考试。**部分D（第三学期检查）**1。如果“礼堂”由代码表示，那么什么数字代表“鼓”一词？a）3782 b）3278 c）3728 2。代码“ 671567”代表什么？A）Odator B）演说者C）Roator 3。您将如何在代码中写“叛徒”一词？a）5741576 b）5714567 c）5714657 4。“电机”一词的代码是什么？a）86567 b）86565 c）86756 5。代码“ 7465”表示哪个单词？a）ROIT b）riom c）RIOT **部分E（第三学期检查）**1。如果5 + 11 + 10 =？，方程的值是多少？A）7 B）10 C）25 D）15 E）30 2。方程的值是多少？+ 11 + 4 + 1 + 5 =？A）15 B）10 C）1 D）0 E）2 3。如果32 + 111 + 4 + 11 + 2 =？，方程的值是多少？a）10 b）38 c）98 d）4 e）6 4。方程1 +的值是多少？= 8？a）14 b）16 c）10 d）12 e）7 5。如果？+ 111 + 5 = 8，方程的值是多少？a）30 b）40 c）20 d）50 e）60提供的文本是针对小学5名学生量身定制的样本定量推理问题及其解决方案的集合。它也是教师更有效地创建考试和考试问题的参考材料，并帮助学生评估他们的考试水平。问题包括正确的答案。定量推理评估个人应用数学或分析技能来解决问题的能力，有助于理解解决尼日利亚小学学生推荐的教科书问题背后的逻辑。提供了示例解决方案，涵盖了各种格式，例如基本算术操作，乘法和除法以及涉及方形和基本代数的更复杂的计算。文本分为几个示例（示例1至8），展示了不同类型的定量推理问题，包括： - 使用数学公式来解决具有扭曲的简单算术操作。- 求解涉及正方形，根和其他基本代数函数的方程式。- 基本乘法和分裂，重点是理解所使用的模式或公式。- 识别数组中列之间的模式。目标是证明如何将这些原则应用于各种问题，包括前3、4和5名学生的过去考试中的问题。37 76/2 + 6 = 44上述格式应用于解决问题。例如，第一个样本的10个解决方案，格式为（2+2+1+3）*3 = 24 0+4+3+6）*3 = 39（4+1+2+4）*3 = 33 = 33您在图的边缘添加所有数字，并乘以3。对于第二个样本，2*8 = 12+4 = 16 5*9 = 17+28 = 45 7*7*7 = 25+24 = 49示例11从示例中，25/5 = 5，20-10 = 10，然后添加两个答案5+10 = 15，这是中间的数字。对于第二个，39/13 = 3，46-18 = 28 so 28+3 = 31。如果您对定量推理有任何疑问，可以通过Twitter或我的WhatsApp（09059059123）与我联系。For the third one, 44/2 = 23, 11-6 = 5, so 23+5 = 28 Example 12 For sample 1, (2^2 + 5^2) -(3^2 + 2^2) = 16 4 +25) – (9+4) = 16 29-13 = 16 For sample 2, (3^2 + 1^2) – (1^2 + 2^2) = 5 9 + 1) – (1 + 4) = 5 10 - 5 = 5 For sample 3，（5^2 + 5^2） - （4^2 + 2^2）= 30 25 + 25） - （16 + 4）= 30 50 - 20 = 30，因此，您可以使用上述方法来解决其余问题。
多阶段推理：解锁认知自主权...
如前所述，依靠静态预训练数据完成任务的体系结构缺乏集成跨模式数据的能力（Ye等，2023）。当人形机器人处理听力，触摸或反应不一致时，这直接引起语义歧义（Pramanick＆Rossi，2024）。尽管某些研究尝试了多模式融合技术，但进展仍然有限，不足以为人形机器人提供与人类相同的适应能力（Yuan等，2024）。为了解决这一差距，这项研究提出了一个多幕科推理体系结构作为创新解决方案。它旨在利用多幕科推理来优化类人类机器人在当前技术缺点基于视觉，听觉和触觉数据的跨模式中认知自主权的关键挑战。
结菌株直观的物理推理
尽管数十年的研究已经在物理推理中分类了惊人的错误，但对直觉物理的兴趣复兴揭示了人类成功预测物理场景展开的非凡能力。旨在解决这些相反结果的主要解释是，物理推理招募了一种通用机制，可可靠地对身体场景进行建模（解释最近的成功），但过度人为的任务或贫穷而生态无效的刺激可以产生较差的绩效（核算早期失败）。但是，即使在自然主义背景下，也可能会有一些任务会持续构成身体的理解？在这里，我们通过引入一项新的直觉物理任务来探讨这个问题：评估结和缠结的强度。结之间无处不在的文化和时间周期，并且正确评估它们通常会拼写出安全性和危险之间的差异。尽管如此，5个实验表明，观察者在结之间的强度差异也很大。在一系列两种两种强制选择的任务中，观察者查看了各种简单的“弯曲”（结着两条线的结），并决定这需要更多的力才能撤消。尽管这些结的强度是有据可查的，但观察者的判断完全无法反映这些区别，在自然主义照片（E1），理想化的效果图（E2），动态视频（E3）中，甚至伴随着结的策划图（E3）。这些结果在物理推理中暴露了一个盲点，对场景理解的通用理论施加了新的约束。此外，尽管有准确地识别结之间的拓扑差异（E5），但这些失败仍然存在。换句话说，即使观察者正确地感知了结的基础结构，他们也无法正确判断其力量。
AI计划的符号推理方法
计划是行动之前的审议思维行为（Haslum 2006）。它基于世界的符号模型及其在其中作用的选项，通常在功能 - 无函数的一阶逻辑中定义。规划师必须找到一系列行动（计划），该动作从当前状态带到了期望的目标状态。纯粹的物理描述可以通过部分有序的语法式结构（分层任务网络或HTN）进行增强，描述专家知识，或实用，法律或操作要求。在本次演讲中，我将使用符号方法来调查各种自动得出计划的方法。这些符号方法 - 从某种意义上说 - 将计划问题转化为其他，更简单的符号代表，并推理了这些方法，以找到计划。作为这些方法的基础，我首先将在计划中介绍相关的理论结果。首先，我将讨论规划形式主义的表现力（Houler等人2014; Houler等。2016）和第二，HTN计划的计算复杂及其相关任务，例如HTN计划验证，计划修改和计划识别（Behnke，Houler和Biundo 2015； Behnke等； Behnke等人2016）。基于这些理论结果，我将开发为什么基于SAT的HTN计划以及如何进行基于SAT的HTN计划。为此，我将在顶级会议上调查我的几个公开（Behnke，Houler和Biundo 2017，2018，2019a，b; Behnke等人。接下来，我提出了表达以SAT（Houler and Behnke 2022）的升级经典计划的想法。2020; Behnke 2021） - 在其中，我开发了一个基于SAT的HTN问题计划者，包括找到最佳计划以及接地的能力，以作为预处理步骤。由此产生的计划是第一个基于SAT的计划者 - 事实证明，在出版时表现出了高效且优于所有其他提起的计划者。值得注意的是，Lisat是第一位计划者（被解除或扎根），仍然是唯一一个解决具有挑战性的有机合成基准的计划者，甚至可以证明所有计划的最佳性。最后，我介绍了具有象征性表示的计划概念（Behnke和Speck 2021； Behnke等人。2023） - 使用二进制决策图（BDD）紧凑地编码大量状态。使用BDD注释的finenite自动机的组合，我们可以结构
Econ BC1003：经济推理简介
Econ BC1003：经济推理简介 讲师：Belinda Archibong 教授 办公室：1003 Milstein Center 办公时间：通过 Zoom：每周二美国东部时间上午 8 点至 10 点和下午 5:15 至下午 6:15。美国东部时间上午 8 点至 9 点报名，上午 9 点至 10 点和下午 5:15 至 6:15 免费入场：详情见下文 办公时间政策：美国东部时间星期二上午 8 点至 9 点，请在此处报名：https://www.signupgenius.com/go/10c0b4eaaaa22abfa7-professor10 并通过 Zoom 进行 15 分钟时段，美国东部时间上午 9 点至 10 点和下午 5:15 至 6:15 免费通过 Zoom 入场 所有办公时间的注册 Zoom 链接在这里：提前注册参加此次会议：https://columbiauniversity.zoom.us/meeting/register/tJItdeGprzksGtZE eZtzBF7OddJZitngOycM 注册后，您将收到一封确认电子邮件，其中包含有关加入会议的信息。如果您无法按预定时间到达，请务必提前 24 小时取消预订。这也是对您的同学的一种尊重。电子邮件：ba2207@columbia.edu 助教 (TA)：Hanin Khawaja TA 的电子邮件：khawh820@newschool.edu TA 办公时间：每周五上午 11 点至下午 1 点（美国东部时间），Zoom 和预约
量子程序的近似关系推理
摘要：量子计算在实现过程中不可避免地会存在缺陷。这些缺陷来自各种来源，包括硬件级别的环境噪声以及量子算法设计者引入的近似实现，例如低深度计算。鉴于关系逻辑在程序推理中的显著优势以及评估量子程序在其理想规范和不完美实现之间的稳健性的重要性，我们设计了一个证明系统来验证量子程序的近似关系性质。我们通过对著名的量子傅里叶变换低深度近似进行首次形式化验证，证明了我们方法的有效性。此外，我们验证了重复直到成功算法的近似正确性。从技术角度来看，我们开发了近似量子耦合作为研究量子程序近似关系推理的基本工具，这是概率程序中广泛使用的近似概率耦合的新颖概括，回答了先前提出的射影谓词的开放性问题。
代码链：使用语言模型的推理 -
代码提供了一种一般的句法结构来构建复杂的程序并与代码解释器配对时执行精确的计算 - 我们假设语言模型（LMS）可以利用代码编写来提高思想链推理不仅用于逻辑和算术任务（Chen等人 ，2022; Nye等。 ，2021;奥斯汀等。 ，2021），但也适用于语义（尤其是两者的混合物）。 例如，考虑提示LM编写代码，以计算其在论文中检测到的讽刺的次数：LM可能难以编写“ destect_sarcasm（string）”可以由解释器执行的实现（处理边缘案例将是不可公司执行的）。 但是，如果LMS不仅编写代码，还可以通过生成“ destect_sarcasm（string）”的预期输出来选择性地“仿真”解释器，那么LMS仍可能会产生有效的解决方案。 在这项工作中，我们提出了代码链（COC），这是一种简单而有效的扩展，可改善LM代码驱动的推理。 关键想法是鼓励LMS在程序中格式化语义子任务作为灵活的伪代码，而解释器可以明确地捕获未定义的行为并用LM进行模拟（作为“ LMULATOR”）。 实验表明，代码链的表现优于各种基准的思想链和其他基线。在大基础上，代码链可实现84％，比思想链增长了12％。 简而言之，COC扩大了LMS可以通过“代码思考”来回答的推理问题的范围。，2022; Nye等。，2021;奥斯汀等。，2021），但也适用于语义（尤其是两者的混合物）。例如，考虑提示LM编写代码，以计算其在论文中检测到的讽刺的次数：LM可能难以编写“ destect_sarcasm（string）”可以由解释器执行的实现（处理边缘案例将是不可公司执行的）。但是，如果LMS不仅编写代码，还可以通过生成“ destect_sarcasm（string）”的预期输出来选择性地“仿真”解释器，那么LMS仍可能会产生有效的解决方案。在这项工作中，我们提出了代码链（COC），这是一种简单而有效的扩展，可改善LM代码驱动的推理。关键想法是鼓励LMS在程序中格式化语义子任务作为灵活的伪代码，而解释器可以明确地捕获未定义的行为并用LM进行模拟（作为“ LMULATOR”）。实验表明，代码链的表现优于各种基准的思想链和其他基线。在大基础上，代码链可实现84％，比思想链增长了12％。简而言之，COC扩大了LMS可以通过“代码思考”来回答的推理问题的范围。