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机器学习与推理之间的协同作用-Orca
本文提出了对知识表示与推理（KRR）与机器学习（ML）之间的会议点的初步调查，这两个领域在过去的四十年中已经很分开开发。首先，确定并讨论了一些常见的问题，例如所使用的表示类型，知识和数据的作用，缺乏或信息过多，或者需要解释和因果理解。然后，调查是在七个部分中组织的，涵盖了KRR和ML相遇的大多数领域。我们从有关学习和推理的文献中涉及典型方法的部分开始：归纳逻辑编程，统计关系学习和Neurosymbolic AI，其中基于规则的推理的思想与ML结合在一起。然后，我们专注于在学习中使用各种形式的背景知识，范围从损失功能中的其他正规化项到对齐符号和向量空间表示的问题，或者使用知识图来学习。然后，下一节描述了KRR概念如何对学习任务有益。例如，可以像发表数据挖掘的那样使用约束来影响学习模式。或在低射击学习中利用语义特征，以弥补缺乏数据；或者我们可以利用类比来学习目的。相反，另一部分研究了ML方法如何实现KRR目标。例如，人们可以学习特殊类型的规则，例如默认规则，模糊规则或阈值规则，或特殊类型的信息，例如约束或偏好。本节还涵盖正式概念
多模式推理的问题意识视力变压器
视觉语言（VL）模型已获得了显着的重点，从而在多模式推理方面取得了显着进步。这些体系结构通常包括视觉编码器，大型语言模型（LLM）和一个将视觉特征与LLM的代表空间保持一致的投影模块。尽管他们成功了，但仍然存在一个关键的限制：愿景编码过程仍然与用户查询相关，通常是以与图像相关的问题的形式。因此，所得的视觉特征可能无法最佳地调整图像的特定元素。为了解决这个问题，我们介绍了QA-Vit，这是一种问题的多模式原因，这是一种问题，将问题意识直接嵌入到视觉编码器中。此集成导致动态视觉特征，重点是提出问题的相关图像方面。QA-VIT是模型 - 静态的，并且可以有效地将其置于任何VL体系结构中。广泛的经验证明了将我们的方法应用于各种多模式体系结构的有效性，从而导致跨不同任务的一致改进，并展示了其以增强视觉和场景文本理解的能力。
脱机模仿学习与各种反事实推理
在离线模仿学习（IL）中，代理商旨在学习最佳的专家行为政策，而无需其他在线环境互动。但是，在许多现实情况下，例如机器人操纵，脱机数据集是从次优行为中收集的，没有奖励。由于稀缺的专家数据，这些代理通常会简单地记住较差的轨迹，并且容易受到环境变化的影响，因此缺乏对新环境推广的能力。要自动生成高质量的专家数据并提高代理的概括能力，我们提出了一个名为ffline i的框架，即通过进行反事实推断，并使用c oferfactual数据a u摄量（oilca）。尤其是我们利用可识别的变异自动编码器来生成反事实样本以进行专家数据增强。我们理论上分析了生成的专家数据的影响和概括的改进。此外，我们进行了广泛的实验，以证明我们的方法在两个d eep m ind c introl s uite基准测试基准上的分布性能和c ausal w orld w orld w orld w orld w orld w orld w orld基准的表现显着超过了各种基准。
评估小儿医学中的AI推理模型
人工智能（AI）越来越多地在现代医学中起着至关重要的作用，尤其是在临床决策支持中。本研究比较了两个OpenAI推理模型O3-Mini和O3-Mini-High的性能，以回答从MEDQA-USMLE数据集中得出的900个小儿临床问题。评估的重点是确定其在小儿诊断和治疗决策中的有效性的准确性，响应时间和一致性。结果表明，与O3-Mini相比，O3-Mini-High的精度更高（90.55％比88.3％）和更快的响应时间（64.63秒对71.63秒）。卡方检验证实了这些差异在统计上是显着的（x²= 328.9675，p <0。00001））。错误分析表明，O3-Mini-High纠正了O3-Mini的错误，反之亦然，但两种模型都共享了61个常见错误，这表明训练数据或模型体系结构中的固有局限性。此外，还考虑了模型之间的可访问性差异。虽然在先前的研究中对DeepSeek-R1进行了评估，但提供了不受限制的免费访问，Openai的O3模型具有消息限制，可能会影响其在资源受限环境中的适用性。未来的改进应旨在减少共享错误，在保持效率的同时优化O3-Mini的准确性，并提高O3-Mini-High以提高性能。实施一种利用这两种模型优势的合奏方法可以提供更强大的AI驱动临床决策支持系统，尤其是在时间敏感的儿科场景中，例如紧急护理和新生儿重症监护病房。
1个定量推理数学中的好主意跌落...
本课程中有两个主要目标：（1）了解我们大多数人以前从未见过的新型数学思想，以及（2）对数学的新欣赏。就像我们只能听音乐或艺术的讲座来真正对音乐或艺术获得真正的欣赏一样，我们也不能只通过听有关数学的讲座来真正欣赏数学。在本课程中，我们将进行数学。您不希望您从传统的意义上“擅长数学”，但是要求您好奇并愿意弄脏手（使用数学！）。我们将研究数学主题的选择，例如数字理论，无限，对称性，几何，图理论和拓扑结构。
QR 101
定量推理的工具BSU109 2个学期学时03课程简介本课程基于定量推理1课程。它将增强定量推理1课程中学到的定量推理技能。学生将被介绍给定量推理技能所需的更多工具，使其生活在21世纪的快节奏。将向学生介绍数学技能在不同的专业环境，社会和自然科学的重要性。这些定量推理技能将帮助学生更好地参与政治和健康问题等国家和国际问题。本课程将使学生在专业和日常生活活动中更有效地应用定量推理工具。本课程将帮助他们更好地理解数字，图形，表和功能的形式的信息。课程目标•将向学生介绍上述概念，他们将准备将这些概念应用于实际生活场景。•本课程将增强他们以逻辑方式处理涉及定量推理技能的场景的能力，他们在实际生活中可以面对。•它将使学生准备处理专业，社会和自然科学中发生的不同形式的数据。•将向学生介绍涉及不同学科功能和概率的方案。•本课程将使学生们在其他学科中运用定量推理技能。•了解概率及其应用的主要概念。•本课程将为学生使用定量推理技能来解决实际生活问题。学生学习出来：成功完成本课程后，学生将能够：•增强其定量推理能力并应用于日常生活问题。•从数字，图形，表和功能中给出的数据中得出推论•在做出决策时增强其定量推理能力。•将功能的概念应用于社会和经济问题，并提出和解决问题。•演示了在不同的专业活动，社会和自然科学中的定量推理技能的学习原理。
定量推理59笔记本的成本价格是...
一辆公共汽车于上午7:00在Mysuru开业，然后前往班加罗尔。Mysuru和Bengaluru之间的距离为150公里。如果公共汽车平均不会停止并以90 kmph的速度行驶，则公共汽车应到达班加罗尔
在视觉模型中测量和改善思想链推理
台式标记，以测量VLM的零射门原因和一致性。我们评估了最新的VLM，发现即使表现最佳的模型也无法证明强大的视觉推理能力和一致性，这表明需要进行基础努力以使VLMS能够系统地和始终如一地像人类一样执行视觉推理。作为早期一步，我们提出了一个两阶段的培训框架，旨在提高VLM的推理和一致性而没有人类注释。该框架由两个主要阶段组成：监督的微调和从反馈中学习，以指导VLMS生成既有一致性又扎根的推理链。我们的框架工作在推理性能和一致性方面表现出4％的相对改善。我们在https://github.com/ yangyi-chen/cotconsistency上发布数据集。
灯笼定量推理书6答案PDF
定量推理：为小学学生开发解决问题的技能，定量推理有助于个人发展数学和分析技能以解决问题。这个概念对于小学生要掌握解决教科书问题背后的逻辑至关重要。在这里，我们将在3、4和5年级的尼日利亚学生推荐的教科书中进行示例。示例1：批判性地思考定量推理的一个优点是，它鼓励深入思考产生正确的答案。这里使用的技术涉及一种模式：（2*3）-5 = 1（16*3）-5 = 43（27*3）-5 = 76（40*3） - 5 = 115遵循此格式以解决其余问题：（10*3）-5 = 25 = 25（15*3）-5 = 40（33*3）-5 = 40（33*3） - 5 = 94（5 = 94（54（54））下面讨论：139 * 3 = 417 258 * 2 = 516以解决第一个问题，将113乘以5乘以565。因此，答案将在框中。示例3：分数和小数（9*4）除以9 = 36/3 = 12（36*5）/平方根的平方根36 = 180/6 = 30（64*2）/64 = 128/8 = 16示例的平方根/平方根示例4：模式和逻辑必须与行中的数字相同。对于第1行，数字为1、2、3、0、1。对于第1列，数字为1、2，G，0，T。G为3，T为1。对其余的使用相同的方法。示例5：第一个示例问题的模式和逻辑，将平方盒中的2和2取为22，并在三角形框中乘以3和6。然后减去圆形盒中的22 - （6*3）= 4。使用此方法解决图6-10的问题。第二个样本是18 - （2*5）= 8，第三个样本为22 - （7*3）= 1。示例6：求解图1-5的图案和逻辑，将前两列添加在一起以获取第三列。例如，4118 + 5420 = 9538和1257 + 3482 = 4739。另外，从第二列中减去第一列以获取第四列。例如，5420-4118 = 1302和3482-1257 = 2225。示例7：图案和逻辑如果查看第一个示例，请将左侧添加在一起（7+5+4+3 = 19）和右侧（9+12+15+21 = 57）。然后，乘以左侧的总和（19 x 3）以获取右侧的总和（57）。在第二个示例中相同：添加左侧（12+5+13+8 = 38）和右侧（24+36+36+15+39 = 114），然后将38乘以3乘以114。示例8：模式和逻辑（34/2） + 6 = 23（49/2） + 6 = 30 1/2（62/2） + 6 = 37（76/2） + 6 = 44使用此格式解决问题。示例9：第一个样本的模式和逻辑，格式为：（2+2+1+3）*3 = 24（0+4+3+6）*3 = 3 =练习1：第5-8页。答案：1。d2。b3。c4。d5。a6。A.6,000,000 + 51,000 + 500 =？答案：6,051,500
灯笼定量推理答案2.
这是原始文本的重写版本：“通过应用用于求解这两个方程的方法 - （25）和（30） - 您可以轻松解决其余问题。如果您遇到任何定量推理问题，请随时在Twitter上与我联系以寻求帮助。此外，如果您需要更多的练习问题，只需向09059059123发送WhatsApp消息。这些定量推理问题和答案是从我们的书“针对主要5的定量推理问题”中汇编而成的，作为教师快速创建测试和考试问题的参考材料。它还可以帮助学生评估考试准备水平。每个样本问题都有正确的答案。例如，如果微软由675324281表示，则：（26）“ 83241”表示什么？（27）如何用代码（52148）写“房间”？（28）用代码（8741）写拳头？（29）'524624'代表什么？Costom/cosoms/cosmos/cosmis/comsom（30）在代码（6521）中写薄雾？”让我知道您是否需要进一步的帮助！