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神经符号人工智能
我们首先应该尝试定义主题。一般来说，我们将神经符号人工智能（简称 NeSy AI）理解为人工智能（简称 AI）领域的一个子领域，该领域致力于将人工智能中的神经和符号传统结合在一起以增加价值。当前使用了不同的拼写，包括神经符号和神经符号，也包括符号亚符号和其他 - 我们认为它们是相同的。在这种情况下，术语神经是指广义上的人工神经网络或联结系统的使用。术语符号是指基于显式符号操作的人工智能方法。这通常包括术语重写、图形算法和自然语言问答等。然而，它通常被更狭义地理解为基于形式逻辑的方法，例如在人工智能的子领域“知识表示和推理”中所使用的方法。然而，这些界限很容易模糊，出于本概述的目的，我们不会将自己局限于基于逻辑的方法。NeSy AI 的总体前景在于希望实现两全其美的局面，其中神经和符号方法的互补优势可以以有利的方式结合起来。在神经方面，理想的优势包括可从原始数据进行训练和对底层数据故障的鲁棒性，而在符号方面，人们希望保留这些系统固有的高可解释性和可证明的正确性，以及在其设计和功能中轻松利用人类专家的深厚知识。在功能特征方面，将符号方法与机器学习（尤其是目前研究最为活跃的深度学习）相结合，人们希望在词汇处理、小数据集训练、错误恢复以及总体可解释性等问题上做得更好，而不是仅仅依赖深度学习的系统。神经和符号人工智能方法之间的一个根本区别与我们的讨论有关，即人工智能系统中信息的表示。对于符号系统，表示是明确的，原则上人类可以理解。例如，正方形（x）→长方形（x）这样的规则很容易通过符号方式理解和操作。然而，在神经系统中，表示通常是通过（许多）神经元之间的加权连接和/或对（可能大量）神经元的同时激活来实现的。特别是，人类观察者无法轻易识别所表示的内容。
天气气象学委员会 - WMO 图书馆
建议 22（CSM.V）的附件 推荐的代码格式 A 部分 - 陆地站地面报告的代码格式 ••••.• B 部分 - 海洋站地面报告的代码格式 ••••••• C 部分 - 新的或修订的符号图形组、符号字母和代码表 •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• D 部分 - 新的 SYNOP 和 SHIP 代码格式测试指南
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生成ai
1。专家系统是基于规则的，因此可以解释但在扩展方面有限。2。使用逻辑和推理的专家系统将在1960 - 70年代将斯坦福大学的Edward Feigenbaum和Joshua Lederberg归功于。3。在财务专家系统中，用于风险分析，投资组合管理，投资建议。4。他们可以分析市场趋势，经济指标，财务数据，以实现知情决策。5。在法律领域中，专家系统可用于法律研究，案例分析，文件审查等任务。6。这可以帮助律师和法律专业人员做出明智的决定。7。专家系统的一个例子是在1970年代开发用于诊断细菌感染并推荐抗生素治疗的mycin。8。Eliza，第一个AI Chatbot，是由MIT的德国计算机科学家Joseph Weizenbaum（1923-2008）于1966年使用Symbolic AI开发的。
e xplore- i·度数
• Experiencing Life to the Fullest • The Brain and Intelligence • Global Food Practices • The Dynamics of Human Interactions • Nations and Nationalism • AI and the Future of Humanity • Covid-19's Impact • The Environment at Risk • How to Help Others • Education's Effect on Life • Human Equality • The Value of Life • Leadership in the Modern Era • Philosophies of Life • Anxiety: Fear and Death • Love, Family and Relationships • Recognizing Identity • Structural, Symbolic, and Physical Violence Against Bodies • Animal Ethics • Trauma and Recovery: Understanding, Healing, and Growth • Competition and Cooperation in International Relations • International Institutions • Economic Growth in the Age of Competitive Gobalization • Technology and the Changing Face of War • Understanding and Responding to Global Risk • Human Security • Democracy and Technology • Economic Policy and Big Data • Progress, Economics and Advanced Technology • Capitalism, Power and Big Tech
电气工程原理和应用
Capacitors 158 3.4 Inductance 162 3.5 Inductances in Series and Parallel 167 3.6 Practical Inductors 169 3.7 Mutual Inductance 172 3.8 Symbolic Integration and Differentiation Using MATLAB 173 Summary 177 Problems 178 4 Transients 187 4.1 First-Order RC Circuits 188 4.2 DC Steady State 193 4.3 RL Circuits 195 4.4 RC and RL Circuits with General Sources 200 4.5二阶电路206 4.6使用MATLAB符号工具箱的瞬时分析219摘要225问题225 5稳态正弦分析235 5.1正弦电流和电压236 5.2相思236 5.2相思242 5.3复杂的阻碍248 5.4电路分析和
Kochen Specker Full幻灯片
[1] Zulkoski，E.，Ganesh，V.，Czarnecki，K。：Mathcheck：通过计算机代数系统和SAT求解器的组合，数学助理。in：Felty，A.P.，Middeldorp，A。（eds。）自动扣除国际会议，pp。607–622。Springer，Cham（2015）[2]Ábrahám，E。：在符号计算和满足性检查之间建造桥梁。2015 ACM关于符号和代数计算国际研讨会的会议论文集，pp。1-6。ACM（2015）ACM（2015）
Sitnikova，M。A.等。 （2023）。低和高数学表演者中单词和数值格式的精确计算的神经相关性：fnirs stud
人们使用两个认知系统来理解和操作数字 - 非符号系统，主要依赖于无符号的幅度估计（例如，阿拉伯数字）和象征性系统，基于符号形式的数字处理（Ansari，2008; Feigenson，dehaene and dehaene and Spelke，dehaene and Spelke，2004; Waring and Pening and Penerner-wilger，2017）。数值认知的开发是一个逐步的过程，它是从非符号或近似数字系统开始的。近似数字系统是一个先天认知系统，它支持估计幅度的估计而不依赖语言或符号。然而，数量和基本算术技能的符号表示的作用随着年龄的增长而增加（Artemenko，2021）。基本的算术技能在日常生活，STEM教育以及许多涉及数学的科学中至关重要：在各种IT应用中，物理，化学，技术和工程学中都非常重要。更好地理解简单和复杂的精确计算的基本大脑机制对于数值认知非常重要，并深入了解了近似数字系统和精确符号表示系统中的网络中不同大脑区域之间的关系。实际上，将来可以使用这些知识来提高一个人的数字技能，消除与他们缺乏相关的问题（算术和数学素养的降低，dyscalculia）。已经表明，所有这些缺点都可能对整个经济和社会产生负面影响（Butterworth，Varma和Laurillard，2011年）。因此，实用
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数学 | 二年级 - 符号表达 (SE) ...................................................................................................................................................... 68 数学概述 – 三年级 .............................................................................................................................................................. 70