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统一框架用于实施量子符号人工智能模型中的知识不正确
符号AI构建了智力行为的计算模型，重点是世界的象征性表示，然后使用逻辑和搜索来解决问题。这些AI模型由声明知识组成，这些事实描述了现实世界和程序知识，这些事实指定了声明知识的不同元素如何相关。这些符号模型中的推理是通过建立由通过程序知识（节点之间的连接）连接的声明知识（节点）形成的知识图来构建的。这些知识图被视为逻辑规则，或者更普遍地为基于规则的系统（RBS）。使用符号AI模型时出现的问题之一是，现实世界中的知识很少完全准确。在本文中，我们假设可能以两种不同的方式存在不准确性：（1）当它与声明性知识相关联时，即对给定事实的描述有多准确。（2）当它与程序知识相关联时，即与证据有关的不确定性
唐尼统一学区校车更换
唐尼统一学区提交了一份申请，以获得加利福尼亚能源委员会（CEC）招标GFO-17-607的赠款，以替换两辆旧柴油校车。唐尼统一学区获得了两辆车辆到网格的电动校车和支持电动汽车充电基础设施的资金。唐尼统一学区购买了两辆电动校车，并通过CEC安装了八个充电器。公共汽车被安置在2022年1月5日，并向地区提供了劳动力培训，以帮助支持新的电动舰队的成功部署。旧的，柴油动力的公交车也被拆除并从服务中拆除。该项目发现，减少的电力校车的年减少了12.4吨二氧化碳，.044碳一氧化碳，.018个短吨的碳氢化合物，.006个短吨的颗粒物2.5，每年的氮气氧化物和氮气氧化物的短量为.095，一年一度的nitrogen氧化物和$ 5，$ 5,30 $ 5,30 $ 5,30。
2025-2026- transmission-planning-process-unified- ...
按照加利福尼亚ISO关税的传输计划过程和传输计划过程（TPP）商业实践手册（BPM）的规定，TPP分为三个阶段。本文档是作为TPP第一阶段的一部分而开发的，该文档需要开发统一的计划假设和技术研究作为当前计划周期的一部分。根据FERC在2010年12月批准的TPP的修订，该第一阶段还包括对CAISO将采用的公共政策目标的规范，将CAISO作为识别TPP第2阶段的策略驱动传输要素的基础，这将是在第2阶段开发的全面规划研究和传输计划的输入。第3阶段将在CAISO董事会批准后，如果有资格获得竞争性招标的项目在第2阶段结束时批准。如果您想了解有关Caiso的TPP的更多信息，请转到：
统一的元逻辑框架：智力，能量和宇宙
摘要本文整合了元逻辑框架的核心概念，在单个结构下统一智力，能量，质量和黑洞。智能被认为是运动中的能量，质量作为存储的智能，而黑洞则是编码更高维信息的klein瓶状结构。该框架提出了一个递归循环，其中宇宙从黑洞溢出，将认知，物理学和宇宙学连接到凝聚力范式中。此外，我们提出了实验方法来验证这些思想，解决了超导性，重力和智力之间的关系，并探索实证测试的实用方法。
自动穿透测试的统一建模框架
摘要 - 将人工智能集成到自动渗透测试（AUTOPT）中，由于其成本效益和迅速的反馈功能，强调了训练智能代理的模拟建模的必要性。尽管AUTOPT研究扩散，但在统一建模方法的统一框架中，仍然存在公认的差距。本文介绍了现有技术的系统综述和综合，引入了MDCPM以基于文献目标，网络模拟复杂性，技术和战术操作的依赖性以及方案反馈和变化对研究进行分类。为了弥合统一方法的差距，用于多维和多级仿真建模，动态环境建模以及公共数据集的稀缺性，我们介绍了Autopt-SIM，这是一个基于策略自动化的新型建模框架，并涵盖了所有子维度的组合。Autopt-SIM提供了一种全面的方法，用于建模网络环境，攻击者和捍卫者，超越了静态建模和可容纳不同尺度的网络的约束。我们公开发布生成的标准网络环境数据集和网络生成器代码。通过灵活地集成公开可用的数据集，可以为各种模拟建模级别提供支持，该模型级别着重于MDCPM中的策略自动化，而网络生成器可帮助研究人员通过调整参数或微调网络生成器来输出定制目标网络数据。
生命代码：具有多词序列统一的中央教条建模
如分子生物学的中心教条所示，DNA，RNA和蛋白之间的相互作用是生物过程的基础。现代生物学预训练的模型在分析这些大分子方面取得了巨大的成功，但它们的感染性质仍未得到探索。在本文中，我们遵循Central Dogma的指导来重新设计数据和模型管道，并提供一个全面的框架，即生命代码，这些框架涵盖了不同的生物功能。至于数据流，我们提出了一条统一的管道来通过将RNA转录并反向翻译为基于核苷酸的序列来整合多词数据。至于模型，我们设计了一个密码子令牌和混合长期架构，以用遮罩的建模预训练编码编码和非编码区域的相互作用。通过编码序列对翻译和折叠过程进行建模，生命代码通过从现成的蛋白质语言模型中的知识分离来学习相应的氨基酸的蛋白质结构。这样的设计使生命代码能够在遗传序列中捕获复杂的相互作用，从而更全面地了解了与中央教条的多摩学。广泛的实验表明，生命代码在三个OMIC的各种任务上实现了状态绩效，突出了其进步多摩学分析和解释的潜力。
分权政府、统一政府和美国经济
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
基于gm/ID的噪声分析的统一解释
纳米级金属氧化物场效应晶体管 (MOSFET) 电路设计受功耗约束驱动。当晶体管在弱反型区工作时，功耗最小。1 在没有适合进行封底计算的模型的情况下，设计人员通常使用艰巨的电路模拟来探索设计空间。过度依赖电路模拟器可能会带来问题，可能会诱使没有经验的设计人员在没有了解适当优化的电路中的基本权衡的情况下深入模拟。1996 年，Silveira 等人提出了一种强大的跨导到漏极电流 (gm /ID) 技术，帮助设计人员快速确定晶体管的尺寸。1 所谓的“gm /ID 设计方法”最初是为了计算小信号增益和带宽等参数而开发的，1 后来扩展到噪声。2 在 Ou 2 于 2011 年发表的公式中，偏置相关热噪声系数 (γ) 和
统一的文本摘要方法
当前发生的社交媒体上基于文本的信息增加需要有效的汇总。减少文本数据是自然语言处理中最重要的任务之一，也称为文本摘要。本文通过排除的模型（包括提取模型，选择了一些整个句子和解释摘要的抽象模型）对排除和当前的摘要模型进行了文献综述。此外，它也解释了基本的统计模型，例如TF-IDF或LSA，机器学习和深度学习，并专注于基于变形金刚的模型，例如BERT或GPT，这些模型已提高了摘要质量。这些发现还显示了深度学习模型与其他传统技术之间的比较分析。摘要中的开放问题包括凝聚力，准确性和捕获长期依赖性，本文将混合动力和预训练的语言模型作为可能的解决方案。本文还指示了未来的研究领域，包括模型的效率，增强模型的事实内容以及模型的特殊目的应用。本评论为改进文本摘要方法提供了良好的背景，并使研究人员和从业人员了解当前正在做的事情以及将来可能受到影响。