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混合AI模型：将符号推理与深度学习进行复杂决策 -
Aditya Mehra独立研究人员摘要：在这项研究中，作者研究了整合符号和深度学习方法的实施，以开发混合AI系统以改善复杂的决策。常规AI方法区分了基于一阶逻辑的符号推理，基于符号逻辑的系统和基于数据的系统的神经网络。每个都有其优势和局限性。也值得注意的是，符号AI很容易解释，并且可以有效地处理结构化知识。同时，深度学习擅长处理大量非结构化数据和识别模式。因此，该研究的重点是开发两种方法的合并模型，其合并将提供更大的优势，并在与决策相关的任务中提供更好，更有效的解决方案。显然，研究对AI的贡献是显而易见的。首先，它试图将符号推理与深度学习与一个弥补另一个弱点的优势联系起来，包括在深度学习中缺乏可解释性和符号系统中极端形式主义。提出的方法涉及通过新的建筑方法创建和应用符号/语义和深度学习的双重AI架构。符号推理组件是基于规则的系统。我们将符号推理组件作为基于规则的系统实现。我们将深度学习组件作为神经网络创建。这些组件可以在一个整体系统中清楚地相互交互。几个重要的发现表明，与基于符号思维或深度学习的决策模型相比，用于决策的混合AI模型可提供更好的决策精度。集成有助于改善结构化和非结构化数据的处理，从而提高系统结果的可靠性。此外，还有更好的解释性；符号推理部分可以解释为什么做出这样的决定，并且对新的和复杂的问题具有增强性。这项研究的后果突出了在应用程序和财务等特定领域开发的关键领域，在这些领域中，做出正确且易于解释的决策至关重要。AI的主要问题是考虑准确性的解释；混合模型提出了随后开发AI系统的可能方向。因此，本研究为进一步研究其他混合结构提供了方向，增强了整合方法，并将提出模型的使用扩展到其他决策问题。
能源工程的符号回归
能源工程中的符号回归探讨了机器学习，以解决臭名昭著的资源波动引起的可再生能源挑战。符号回归，一种机器学习技术，可从没有预定义结构的数据中发现数学模型，从而提供了可解释和准确的模型。本文研究了符号回归在能源工程中的应用，尤其是在预测可再生能源输出（例如风速反对功率输出）方面，这些输出速度高度可变且无法预测。这项研究利用遗传编程来发展符号表达式，以模拟风能系统中的复杂关系。该方法包括收集和预处理数据，训练符号回归算法以及使用各种指标评估模型。结果证明了符号回归在创建预测模型方面的有效性，以优于准确性和可解释性的传统回归方法。通过捕获固有的数据模式，符号回归提供了一种有希望的方法来提高可再生能源系统的可靠性和效率。讨论强调了符号回归比传统方法的优势，包括更好的模型解释性和减少人类偏见，并建议未来的研究方向，以进一步提高该技术在能源工程中的适用性。
拨款和其他基金账户符号...
000 0108 000 0108 立法部门 - 参议院多数党和少数党领袖代表津贴，参议院普通基金 10/26/2022 000 0110 X 000X0110 立法部门 - 参议院薪金、官员和雇员，参议院普通基金 10/26/2022 000 0110 000 0110 立法部门 - 参议院薪金、官员和雇员，参议院普通基金 10/26/2022 000 0115 X 000X0115 立法部门 - 参议院向 Hon. 支付（近亲）的款项。 (参议员姓名)、参议院普通基金 2022 年 10 月 26 日 000 0118 X 000X0118 立法部门 - 参议院应急费用、折叠文件、参议院普通基金 2022 年 10 月 26 日 000 0123 X 000X0123 立法部门 - 参议院应急费用、杂项、参议院普通基金 2022 年 10 月 26 日 000 0123 000 0123 立法部门 - 参议院应急费用、杂项、参议院普通基金 2022 年 10 月 26 日 000 0126 X 000X0126 立法部门 - 参议院应急费用、参议院秘书、参议院普通基金 2022 年 10 月 26 日000 0126 000 0126 立法部门 - 参议院应急费用、参议院秘书、参议院普通基金 10/26/2022 000 0127 X 000X0127 立法部门 - 参议院应急费用、参议院警卫和门卫、参议院普通基金 10/26/2022 000 0127 000 0127 立法部门 - 参议院应急费用、参议院警卫和门卫、参议院普通基金 10/26/2022 000 0128 X 000X0128 立法部门 - 参议院参议院应急费用、问询和调查、参议院普通基金 10/26/2022 000 0128 000 0128 立法部门 - 参议院参议院应急开支、问询和调查、参议院普通资金 2022 年 10 月 26 日
象征性自然、文化代码和媒体...
对 2022 年最广泛传播的乌克兰 meme 之一 — — 俄罗斯军舰 meme 的修改，其在最新媒体话语的创建和发展中的作用；还指定了有关大众媒体出版物中使用 meme 的趋势。研究的主题是“俄罗斯军舰” meme 及其一组修改，它们在 2022 年 1 月 24 日之后在媒体环境中传播。据称，meme 发挥作用的媒体领域非常广泛，它不仅通过口头传播，而且通过视觉传播，以各种媒体和大众媒体类型为代表：从国家公职人员在社交网络上的帖子到个人媒体项目和媒体品牌。这个 meme 的一个特殊之处还在于它按照新闻相关类型的规则跨越了以国家为导向的媒体环境的边界，成为时事和社会重要信息。模因传播的另一个特点是，其语言核心是一种淫秽表达，根据许多语言文化的标准，这种表达的使用受到严格限制。本文作者通过叙事分析、概括和解释的方法，确定了模因在形成新的英雄主义和不朽话语方面的作用，这些话语在混合战争和信息对抗条件下非常重要。
老年司机标志设计 - ROSA P
本报告回顾了有关老年驾驶员信息处理能力和交通标志符号人为因素研究的文献。它描述了一系列研究、调查和实验室实验，这些研究、调查和实验室实验检查了美国《统一交通控制设备手册》（MUTCD）中的符号。首先，对手册中的所有符号进行了评估，以了解各个年龄段的驾驶员对符号的理解程度和白天可读性距离。然后，使用夜间可读性（有和无眩光）、反应时间、一瞥可读性和显眼性等指标对一组 18 个符号进行了评估。研究发现，老年驾驶员对符号的理解较差，可读性距离较短，一瞥可读性阈值、反应时间和显眼性搜索时间较高。研究发现，眩光只会降低老年驾驶员对标志的可读性。对其中 13 个符号进行修改和重新设计后，3 个符号的理解能力增强，11 个新设计的可读性提高。我们发现，为该项目开发的五种新符号的理解力和可读性与重新设计的符号相当。