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人工智能：表征与问题解决
• DPLL、CDCL、WalkSAT、GSAT • 确定一个句子是否可满足 • 描述后继状态公理 • 描述和实现 SATPlan（规划为可满足性） • （混合代理）
1 人工智能中图书馆的代表性......
我们已经生活在一个算法社会中。随着人们对机器学习集合中的偏见影响、智能城市和面部识别的监控风险以及政府的自动决策等人工智能和机器学习的许多其他应用有了更多的了解，人工智能政策和法规也随之出现。这些问题中的每一个都引发了人们对道德、隐私和数据保护的担忧。本文介绍了迄今为止一些关键的人工智能监管发展以及图书馆在这些过程中的参与。虽然许多人工智能应用在图书馆中主要是新兴的和假设的，但在研究文献搜索、文本分析的语言工具和对收藏数据的访问中可以找到一些成熟的例子。本文总结了图书馆活动如何在国家人工智能计划中体现，以及图书馆如何参与人工智能监管的其他方面，包括制定道德框架。基于该部门在版权和数据保护等相关监管问题方面的专业知识，本文提出了进一步的机会，为未来的道德、值得信赖和透明的人工智能做出贡献。
人工智能：表示和问题解决
• 用于 CSP 的具有最小冲突启发式的迭代改进算法 • 爬山法（贪婪局部搜索） • 随机游走 • 模拟退火 • 束搜索 • 遗传算法 • 识别局部搜索算法的完整性和最优性 • 比较不同的局部搜索算法以及与
神经表征理论有什么用？
本文探讨了表征概念如何融入认知科学，尤其是神经科学。哲学家们有办法跳过这个问题，直接进入另一个问题：什么是神经表征？表征概念挑选出的属性或关系是什么？我认为这是一个错误。作为认知科学哲学家，我们的最终问题是关于认知科学解释的功能和认识论——在这种情况下，是使用表征概念的解释。要回答这些问题，我们必须了解表征概念对科学的贡献：它们使科学家能够做什么或解释什么，以及如何做。但我表明，我们可以做到这一点，而无需提出关于神经表征定义或概念挑选出的属性或关系的性质的传统和棘手问题。通过这种方法，我捍卫了表征解释的现实主义观点，这种观点支持了哲学和神经科学之间的重要联系。
地热不确定性在 reV 中的表示
摘要 我们提出了一种将地热资源不确定性纳入可再生能源潜力模型的初步方法，该模型估算了国家尺度网格表面的潜在容量和成本。不确定性输出使用两个能源容量估算方程来表征地热资源的第 10、50 和 90 个百分位数。然后，我们提出了一种方法和结果，展示了如何使用可能指示渗透性的其他地质数据层来告知地热容量的平均值和标准差。我们展示了如何分别通过使用共置回归估计和估计误差来定义或部分告知平均值和标准差。这些回归结果来自大盆地地区观测到的 36 个地热发电厂，也用于对 P10-P90 计算进行基准测试。
数据表示和计算机结构
ASCII 是一种允许计算机相互理解和通信的标准。在 ASCII 中，每个字符（字母、数字和符号）都有其独特的代码。例如，字母“A”用二进制数 01000001（65）表示，而“a”用二进制数 1100001（97）表示。该系统帮助计算机了解在屏幕上显示哪些字符或如何将它们存储在内存中。因此，当您在键盘上键入字母时，计算机会将其转换为相应的 ASCII 代码以了解您在说什么。ASCII 使计算机能够相互通信，也使我们通过键入的文本与计算机轻松交互。另一种编码方案是 Unicode，这是一种较新的标准，通过为每个字符分配 16 位来克服 ASCII 可以表示的字符数的限制。扩展 ASCII 是 Unicode 的子集（包含其前 256 个字符）。 Unicode 的目标是为每个字符提供一个唯一的编号，无论平台、程序或语言如何，从而为文本表示创建一个全球标准。
分布式与本地表示
Goldsmith, JA (1990)。自音段和韵律音系学。牛津：Blackwell。 Halle, M. (1983)。论区别性特征及其发音实现。自然语言与语言学理论 1：91-105。 Hulst, H. vd (1989)。音段结构的原子：成分、手势和依赖性。音系学 6：253-284。 Lombardi, L. (1994)。喉部特征和喉部中和。纽约：Garland。 Padgett, J. (1995)。特征几何中的限制。斯坦福：CSLI 出版物。 Sandler, W.，编辑 (1993)。音系学：手语音系学特刊。音系学 10：165-306。 Schane, SA (1984)。粒子音系学的基础。音系学年鉴 1：129–155。Walsh, DL (1997)。流音音系学。博士论文。马萨诸塞大学阿默斯特分校。Williamson, K. (1977)。辅音的多值特征。语言 53：843–871。
狮子表示定理及其应用
定理 1.1 为已知条件，即形式 a : V × V → R ，由 a ( u, v ) = ⟨A u, v ⟩ V ∗ ,V 给出，但是这里给出的非对称情况的估计更加苛刻。在定理 1.1 中，不仅解的适定性而且最大规律性都是显著的：发展方程的所有三个项 u ′ 、A u 和 f 都在空间 L 2 (0 , T ; U ′ ) 中（有关此类规律性的更多信息，请参阅 [6]）。本文中发展的导子理论可应用于完全不同的主题。如果我们根据 Riesz 定理识别 V 和 V ′，则 V 上的稠密定义算子 S 是对称的当且仅当 iS 是导子。事实证明，我们关于边界算子的结果也允许描述对称算子 S 的所有自联合扩展。事实上，我们完善了文献中已知的边界三元组理论的一个版本。这些思想的循环在 [5] 中介绍。
什么是神经代表理论的目的？
本文探讨了对认知科学的代表性概念的方式，重点是神经科学。哲学家有一种跳过这个问题而直接转向另一个问题的方法：什么是神经代表？不忘记了代表概念的方式 - “神经代表”一词通常意味着“代表，因为认知科学理解了这一概念”。但是，这句话使哲学家更加直接地关注神经代表本身。我认为，问题的错误部分已经被省去了。作为认知科学的哲学家，我们的最终问题是关于认知科学解释的功能和认识论 - 在这种情况下，使用代表性概念进行了解释。要回答这些问题，必须了解代表概念在认知科学中的作用 - 它使科学家能够做到或解释的是什么，以及如何理解财产的性质，神经代表，该概念可能会挑出。我描述了这种方法，认为这是一种科学敏感的现实主义形式，神经科学哲学可以从中受益，并用它来说明代表性解释。具体来说，我建议代表性概念有助于我们构建和理解大脑因果结构的模型，并且我们可以通过检查他们在科学认知中的作用，即，即，而无需辩论他们可能指的任何财产的性质，可以看到他们如何做到这一点。