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符号与亚符号 AI 方法：朋友还是敌人？
符号和亚符号代表人工智能 (AI) 的两个主要分支。人工智能领域在 20 世纪 50 年代取得了巨大进步并确立了地位，在此之前，McCulloch 和 Pittes 做出了一些最著名和开创性的工作，他们在 1943 年建立了神经网络 (NN) 的基础，而 Turing 的工作则在 20 世纪 50 年代引入了机器智能测试，即图灵测试。自发明以来，该领域的发展经历了起起伏伏，俗称人工智能季节，其特点是“夏季”和“冬季”。这些起伏的具体时期尚不清楚，但是，我们根据维基百科和 Henry Kautz 在 AAAI 2020 上的演讲 1“第三个 AI 夏天”采用了中间惯例。我们在图 1 中展示了这些发展的时间表。第一个 AI 夏天，也称为黄金时代，始于 AI 诞生几年后，它基于对解决问题和推理的乐观态度。直到 20 世纪 80 年代，主导范式都是符号 AI。这时，亚符号 AI 开始占据主导地位并受到关注，直到最近几年。两种不同方法之间存在长期而未解决的争论。然而，不同人工智能领域之间的这场较量即将结束，因为我们目前正在经历第三次人工智能之夏，其中主导浪潮是
第二学期英语考试级别：3Ms 时间：01h 30
文本：阿维塞纳，又名伊本西纳，被认为是伊斯兰黄金时代最重要的医生、天文学家、思想家和作家之一，出生于公元 980 年左右，在布哈拉（今乌兹别克斯坦）附近的一个村庄阿夫沙纳。十岁时，他学习并记住了整本《古兰经》。十几岁时，他被亚里士多德的《形而上学》深深困扰，直到他读了法拉比对这部作品的评论后才明白。在接下来的一年半里，他学习了哲学。十六岁时，他转向医学。他不仅学习了医学理论，还发现了新的治疗方法。他很快取得了巨大的进步，成为一名优秀的医生，并开始使用经过批准的疗法治疗患者。他治疗了许多患者，却不收取任何费用。他最著名的作品是《医书》，一部哲学和科学百科全书，以及《医典》，一部医学百科全书，成为许多中世纪大学的标准医学教材，并一直沿用到 1650 年。1973 年，阿维森纳的《医典》在纽约重印。伊本西那于 1037 年 6 月 21 日去世。改编自维基百科，免费百科全书任务一：A/ 我阅读文本，然后完成下表。（02 分）
符号与亚符号人工智能方法：朋友还是敌人？
符号和亚符号代表人工智能 (AI) 的两个主要分支。人工智能领域在 20 世纪 50 年代取得了巨大进步并确立了地位，在此之前，McCulloch 和 Pittes 做出了一些最著名和开创性的工作，他们在 1943 年建立了神经网络 (NN) 的基础，而 Turing 的工作则在 20 世纪 50 年代引入了机器智能测试，即图灵测试。自发明以来，该领域的发展经历了起起伏伏，俗称人工智能季节，其特点是“夏季”和“冬季”。这些起伏的具体时期尚不清楚，但是，我们根据维基百科和 Henry Kautz 在 AAAI 2020 上的演讲 1“第三个 AI 夏天”采用了中间惯例。我们在图 1 中展示了这些发展的时间表。第一个 AI 夏天，也称为黄金时代，始于 AI 诞生几年后，它基于对解决问题和推理的乐观态度。直到 20 世纪 80 年代，主导范式都是符号 AI。这时，亚符号 AI 开始占据主导地位并受到关注，直到最近几年。两种不同方法之间存在长期而未解决的争论。然而，不同人工智能领域之间的这场较量即将结束，因为我们目前正在经历第三次人工智能之夏，其中主导浪潮是
创新：简单机器简介
简单机械让我们能够推动或拉动更远的距离，从而使我们的工作更轻松。“简单机械是一种无动力机械装置，可以改变力的方向或大小。一般来说，它们可以定义为利用机械优势（也称为杠杆作用）来增加力的最简单的机制。简单机械使用单一施加力来对抗单一负载力。忽略摩擦损失，对负载所做的功等于施加力所做的功。机器可以增加输出力的大小，但代价是负载移动的距离成比例减少。输出与施加力之比称为机械效益。”* *维基百科 — “简单机器” — 2014 年 7 月 7 日访问 词汇 • 滑轮 — 改变力的方向 • 杠杆 — 增加或减少施加的力 • 轮轴 — 减少移动物体的摩擦力 • 螺丝 — 将物体固定在一起或移动物体 • 斜面 — 减少移动物体的力 • 楔子 — 用于将两个物体推开或将物体切成碎片。它还可以将物体固定到位。 • 齿轮（有时被认为是一种简单机器，有时是一种复杂机器） — 增加力、改变速度或动力源的方向 — 由带有杠杆的轮轴组成 • 工作 — 为生产或完成某事而付出的努力或努力；劳动；辛劳。 预期学生的先入之见/误解
试图以旋转机的示例将启发式研究方法应用于机械工程
摘要。在任何网站或百科全书中，例如大不列颠或维基百科，在“启发式”条目下，人们可以从生活的各个领域找到许多定义，参考和示例。但是，本文的作者无法找到与技术相关的示例，尤其是在机械工程中。这个事实激发了我们解决这个主题，尤其是因为实践和日常生活中的许多具体示例似乎非常适合证明启发式方法论在技术科学中的相关性。根据作者，在这种情况下，涡轮机械似乎特别感兴趣。这是关键的机械，即，失败威胁人类生命的机械。因此，开发高级工具来分析它们的重要性，尤其是在整个操作范围内（稳定和不稳定）。使用这些工具，可以有效地在决策过程中使用其智力，直觉和常识。因此形成了经典的启发式共生。本文展示了一个名为Meswir的高级计算机系统，该系统是在Gdańsk（IMP PAN）的波兰科学院流体流量机械研究所开发的，该机械产生了一系列有趣的诊断信息，包括多个旋转和与不平衡载体有关的多个旋转和随机错误。该研究是使用高速，低功率涡轮机作为例子进行的。尽管没有正式的理论证明其正确性，但获得的结果有助于得出正确的结论并做出明智的决策，这是决策启发式方法的本质。
利比亚的移民，环境和气候变化的国家报告
Libya is a North African country located on the Mediterranean coast, between Egypt, Tunisia and Algeria, and ranks fourth as the largest African country in terms of land area with about 1.759,540 km2, and its land border with its neighboring countries is about 4,348 km (Wikipedia 2023), while its Mediterranean coast extends for more than 1900 km, with maritime高达14海里的领地水域约22.2公里（阿萨德2023）。沙漠和半居民土地占该国地区的80％，其特征在于地表水资源有限。利比亚是地球上最干燥的地方之一，降雨速率低，没有河流或表面径流。该国面积的约96％的降雨量低于100毫米/年。最高的降雨发生在西北地区，例如纳夫萨山和贾法拉平原，以及大多数地区的大多数地区，例如贾巴尔·阿赫达尔（Jabal Akhdar）。低降雨速率和有限的地表水资源对地下水的提取施加压力，这是水消耗的主要来源，农业部门消耗了约80％（Mohamed 2019）。利比亚的特征主要是占地约85-90％的巨大沙漠。利比亚地区的地形的特征是蒂贝斯蒂山脉的最高峰之间的极端差异，烟草高于海平面约2266米，是Sabkha Ghazil的最低海底，海拔约47米，位于Ajdabiya以南约150 km。沿着海岸线南部向中部地区的延伸，可以找到散落的草原，将沙漠与海岸分开。南部地区的其余部分主要由干旱的沙漠，丘陵和沙丘（图1）（Braun and Passon 2020）主导。
Edexcel 国际 GCSE 和证书物理学生书籍和 CD
页。 1 © Philippe Devanne – Fotolia； p。 2 t © Jack.Q – Fotolia，b © OLIVIER MORIN/AFP/Getty Images； 5 t © Carolina K. Smith – Fotolia, c © jpmatz – Fotolia, b © PA/PA Archive/Press Association Images； p。 8 © Gustoimages/科学图片库； p。 10 © 2010 麻省理工学院。由麻省理工学院博物馆提供； p。 11 t © Daniel Vorley/LatinContent/Getty Images，b © Toutenphoton – Fotolia； p。 14 © luiggi33 – Fotolia； p。 17 © 美国宇航局； p。 18 © 理查德·库姆斯 / Alamy； p。 21 © 观察与学习 / 布里奇曼艺术图书馆； p。 22 © 2happy – Fotolia； p。 23 © Stephen Finn – Fotolia； p。 25 © bytesurfer – Fotolia； p。 26 © 沃尔沃汽车英国有限公司； p。 27 © 卡斯帕·本森/fstop/Corbis； p。 28 © Sondra Paulson/iStockphoto.com； p。 30 © Letizia – Fotolia； p。 32 © Paul Heasman – Fotolia； p。 33 © Steve Mann – Fotolia； p。 38 © Peter Ginter / Science Faction / SuperStock； p。 41 © neutronman – Fotolia； p。 42 © Bartłomiej Szewczyk – Fotolia； p。 44 b ©鲍勃·托马斯/盖蒂图片社； p。 46 © 沃尔夫/Corbis； p。 49 © MSPhotographic – Fotolia； p。 52 © 斯特罗姆洛山和赛丁斯普林天文台/科学图片库； © 特伦斯·爱默生 – Fotolia； p。 53 © photomic – Fotolia； p。 54 tl © Digital Vision/Getty Images，tr © NASA/约翰霍普金斯大学应用物理实验室/华盛顿卡内基研究所，br © NASA，bl © Digital Vision/Getty Images，b © Galaxy Picture Library / Alamy； p。 55 b © NASA/科学图片库； p。 57 © bhofack2 – Fotolia； p。 60 © ricknoll – Fotolia； p。 62 t © David Brewster/明尼阿波利斯明星论坛报/ZumaPress/Corbis； p。 63 t © neutronman – Fotolia； p。 64 © 爱丁堡皇家天文台/AATB/科学图片库； p。 70 © Photodisc/Getty Images； p。 71 t l © SeanPavonePhoto – Fotolia，t r © nastazia – Fotolia，b © nikkytok – Fotolia； p。 72 t © photobyjimshane – Fotolia，c © st-fotograf – Fotolia，b l © ermess – Fotolia，br © Jason Yoder – Fotolia； p。 73 t l © Mario Beauregard – Fotolia，tr © gzmks – Fotolia，b © Aaron Kohr – Fotolia； p。 74 © Andy Rhodes – Fotolia； p。 76 t © Sanguis – Fotolia。绿色 – 技术 / Alamy；第 264 页 © Mark Clifford / Barcroft Media / Getty Images；第 265 页 © Everett Collection Histori- cal / Alamy；第 267 页 © ullsteinbild / TopFoto；第 270 页 © Science Photo Library；第 272 页 © NASA / Harrison Schmitt；第 274 页 © James King-Holmes/Science Photo Library；第 275 页 © Ton Keone/Visuals Unlimited/Science Photo Library；第 276 页 t © Centre Oscar Lambret / Phanie / Rex Features，b © Martyn F. Chillmaid/Science Photo Library；第 278 页 © AP/Press Association Images；第 279 页 © Hellen Sergeyeva – Fotolia；第 280 页 © John Lund/Blend Images/Corbis；第 281 页 © The Art Archive / Alamy；第283 © Tim Wright/Corbis；第 286 页 © Stefan Kühn / http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/4/4e/ Nuclear_Power_Plant_Cattenom.jpg / http://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/deed.en；第 288 页 © Yann / http:// upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/e/e9/Antinuclear_Walk_Geneva-Brussels_2009_Geneva.jpg / http:// creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/deed.en
Edexcel 国际 GCSE 和证书物理学生书籍和 CD
页。 1 © Philippe Devanne – Fotolia；页2 t © Jack.Q – Fotolia，b © OLIVIER MORIN/AFP/Getty Images； 5 t © Carolina K. Smith – Fotolia，c © jpmatz – Fotolia，b © PA/PA Archive/Press Association Images；页8© Gustoimages/科学图片库；页10©2010麻省理工学院。图片由麻省理工学院博物馆提供；页11 t © Daniel Vorley/LatinContent/Getty Images，b © Touten- photon – Fotolia；页14 © luiggi33 – Fotolia；页17©NASA；页18 © Richard Coombs / Alamy；页21 © 看与学/布里奇曼艺术图书馆；页22 © 2happy – Fotolia；页23 © 斯蒂芬·芬恩 – Fotolia；页25 © bytesurfer – Fotolia；页26 © 沃尔沃汽车英国有限公司；页27 © 卡斯帕·本森/fstop/Corbis；页28 © 桑德拉·保尔森/iStockphoto.com；页30 © Letizia – Foto- lia；页32 © 保罗·希斯曼 – Fotolia；页33 © 史蒂夫·曼 – Fotolia；页38 © Peter Ginter /科学派系/SuperStock；页41 © neutronman – Fotolia；页42 © Bartłomiej Szewczyk – Fotolia；页44b © 鲍勃·托马斯/盖蒂图片社；页46 © Wolf/ Corbis；页49 © MSPhotographic – Fotolia；页52 © 斯特罗姆洛山和赛丁泉天文台/科学图片库； © 特伦斯·艾默生 – Fotolia；页53 © photomic – Fotolia；页54 tl © Digital Vision/Getty Images，tr © NASA/约翰霍普金斯大学应用物理实验室/华盛顿卡内基研究所，br © NASA，bl © Digital Vision/Getty Images，b © Galaxy Picture Library / Alamy；页55 b © NASA/科学照片库；页57 © bhofack2 – 照片；页60 © ricknoll – Fotolia；页62 t © David Brewster/明尼阿波利斯星坛报/ZumaPress/Corbis；页63 t © neutron-man – Fotolia；页64 © 爱丁堡皇家天文台/AATB/科学图片库；页70©Photodisc/盖蒂图片社；页71 t l © SeanPavonePhoto – Fotolia，t r © nastazia – Fotolia，b © nikkytok – Fotolia；页72 t © photobyjimshane – Fotolia，c © st-fotograf – Fotolia，b l © ermess – Fotolia，b r © Jason Yoder – Fotolia；页73 t l © Mario Beauregard – Fotolia，t r © gzmks – Fotolia，b © Aaron Kohr – Fotolia；页74 © 安迪·罗兹 – Fotolia；页76 t © Sanguis – Fotolia。绿色 – 技术 / Alamy；第 264 页 © Mark Clifford / Barcroft Media / Getty Images；第 265 页 © Everett Collection Histori- cal / Alamy；第 267 页 © ullsteinbild / TopFoto；第 270 页 © Science Photo Library；第 272 页 © NASA / Harrison Schmitt；第 274 页 © James King-Holmes/Science Photo Library；第 275 页 © Ton Keone/Visuals Unlimited/Science Photo Library；第 276 页 t © Centre Oscar Lambret / Phanie / Rex Features，b © Martyn F. Chillmaid/Science Photo Library；第 278 页 © AP/Press Association Images；第 279 页 © Hellen Sergeyeva – Fotolia；第 280 页 © John Lund/Blend Images/Corbis；第 281 页 © The Art Archive / Alamy；第283 © Tim Wright/Corbis；第 286 页 © Stefan Kühn / http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/4/4e/ Nuclear_Power_Plant_Cattenom.jpg / http://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/deed.en；第 288 页 © Yann / http:// upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/e/e9/Antinuclear_Walk_Geneva-Brussels_2009_Geneva.jpg / http:// creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/deed.en
Cockusbrain ++：知识密集型语言任务的连续生成培训框架
知识密集型语言任务（kilts）通常需要从可信赖的语料库中检索相关文档，例如Wikipedia，以产生特定的答案。最近，提出了一个名为Copusbrain的苏格兰语的预训练的生成检索模型，并提出了新的最先进的检索性能。然而，包括苏格兰短裙在内的大多数现有研究，包括科班班，主要集中在静态文档收集上，俯瞰了现实世界情景的动态性质，在这些情况下，将不断地将新文档纳入源语料库中。为了解决这一差距，探索检索模型有效处理苏格兰短裙中固有的动态检索方案的能力至关重要。在这项工作中，我们首先介绍了苏格兰短裙的持续文档学习（CDL）任务，并根据原始的kilt数据集构建一个名为Kilt ++的新颖基准数据集进行评估。然后，我们对在KILT ++上使用预训练的团体的使用进行了全面的研究。与固定场景中的有希望的结果不同，科体易于在动态场景中灾难性遗忘，因此阻碍了检索性能。为了减轻此问题，我们提出了Copusbrain ++，这是一个持续的生成预训练框架，在两个关键方面增强了原始模型：（i）我们采用骨干装置体系结构：通过任务特定的任务预训练的预先训练目标，为每个下游KILT学习了动态适配器；任务共享的骨干参数保持不变，以提供基础检索能力。（ii）我们利用基于类似于新文档的示例文档的经验重播策略，以防止灾难性忘记旧文档。经验结果证明了与传统和生成IR方法相比，Copusbrain ++的显着有效性和出色的效率。
意大利文化遗产的视觉语言模型的比较研究
摘要：人类的交流长期以来一直依赖视觉媒体进行交互，并通过访问视觉数据的电子设备来促进。传统上，这种交换是单向的，受到基于文本的查询的约束。但是，人类 - 计算机互动的进步已经引入了诸如逆向图像搜索和大语言模型（LLM）之类的技术，从而使文本和视觉查询既可以进行。这些创新在文化遗产应用中特别有价值，例如在城市访问期间将游客与利益识别系统联系起来。本文研究了各种视觉语言模型（VLM）用于文化遗产视觉问题的使用，包括带有GPT-4的Bing的搜索引擎以及Qwen2-VL和Pixtral等开放模型。选择了二十个意大利地标进行研究，包括罗马斗兽场，米兰大教堂和米开朗基罗的大卫。对于每个地标，选择了两张图像：一个来自Wikipedia的图像，另一个来自科学数据库或私人收藏。这些图像输入了每个VLM，并具有有关其内容的文本查询。我们根据其完整性研究了响应的质量，评估了查询中各种细节的影响。此外，我们探讨了语言（英语与意大利语）对模型提供准确答案的能力的影响。我们的发现表明，在多语言数据集中训练的较大模型，例如qwen2-vl和bing+chatgpt-4，在英语和意大利语中都表现更好。令人惊讶的是，Wikimedia数据集的性能没有按预期执行，模型之间的结果有所不同。标志性的地标，例如罗马斗兽场和佛罗伦萨的Duomo，很容易被认可，并提供背景（例如，城市）证明了识别精度。可以在消费者工作站上运行的QWEN2-VL之类的开放模型显示出类似于较大型号的性能。虽然该算法表现出很强的结果，但它们还产生了偶尔的幻觉措施，强调了对文化遗产应用程序的AI系统进行持续改进的必要性。