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Hfc周日公报 V - eVols
我用长长的白缎带绑住她们，以确保未来的幸福，我一直遵循古老的格言，并写道：“一些旧的，一些新的，一些借来的，一些蓝色的。”伴娘和引座员。阿迪二世小姐是最受尊敬的伴娘，她们是赛·罗伯逊小姐、莉莉·斯托尔斯小姐、蒂姆·锡罐小姐和卡玛·利昂斯小姐。这些年轻的姑娘穿着硬纱礼服，戴着奶油色的花帽，手捧粉红色和黄色的花束，汉费尔莱克和海伦小姐为那些在送花瓣的孩子们送去新娘的路上的孩子们送去花束。沃尔特·迪林汉先生、威廉·洛夫先生和密歇根州。 James Dougherty 和 Mr. Itobcrt Booth 担任引座员。仪式由 Itev William Morris Klncalil 主持，由 Uov. Henry II. Parker 协助，他是家族的老朋友，并且仅采用了令人印象深刻的公理会服务。
Hfc周日公报 V - eVols
我用长长的白缎带绑住她们，以确保未来的幸福，我一直遵循古老的格言，并写道：“一些旧的，一些新的，一些借来的，一些蓝色的。”伴娘和引座员。阿迪二世小姐是最受尊敬的伴娘，她们是赛·罗伯逊小姐、莉莉·斯托尔斯小姐、蒂姆·锡罐小姐和卡玛·利昂斯小姐。这些年轻的姑娘穿着硬纱礼服，戴着奶油色的花帽，手捧粉红色和黄色的花束，汉费尔莱克和海伦小姐为那些在送花瓣的孩子们送去新娘的路上的孩子们送去花束。沃尔特·迪林汉先生、威廉·洛夫先生和密歇根州。 James Dougherty 和 Mr. Itobcrt Booth 担任引座员。仪式由 Itev William Morris Klncalil 主持，由 Uov. Henry II. Parker 协助，他是家族的老朋友，并且仅采用了令人印象深刻的公理会服务。
将人工智能融入学术写作
Zachia Raiza Joy B. Talili 宿务师范大学 main.12001130@cnu.edu.ph 摘要 本文通过使用 Padua (2012) 的演绎公理方法，提出了关于人工智能融入学术写作的理论。该理论认为，将人工智能 (AI) 融入学术写作有许多好处，但也存在一定的局限性。主要好处在于人工智能能够提高写作过程的效率和准确性。人工智能可以自动执行语法检查、抄袭检测和引用格式化等常规任务，从而使研究人员可以专注于更高级别的概念工作。然而，人工智能融入学术写作并非没有局限性。一个主要问题是过度依赖人工智能的可能性。当人工智能对写作过程做出重大贡献时，就会出现有关作者身份和知识产权的道德考虑。确保人工智能角色的透明度和维护学术诚信至关重要。此外，虽然人工智能集成可以通过效率和支持显著提高学术写作能力，但必须解决其局限性，才能充分利用其潜在优势，从而采取政策。
2001 年 12 月 6 日 - Nonstop Systems
版本：2001 年 12 月 8 日 附录 A - 基本概率和统计理论 A1 - 概率集 A1-1 集合运算和代数 A1-2 集合枚举 A1-3 概率的公理和基本规则 A2 - 随机变量 A2-1 概率密度函数和累积分布函数 A2-2 瞬时和累积故障率 A2-3 描述统计 A2-3.1 位置测量：平均值、中位数、众数 A2-3.2 变异性测量：范围、方差、标准差 A3 - 概率分布 A3-1 浴盆曲线 A3-2 二项分布、几何分布和泊松分布 A3-2.1 简单备件计算 A3-3 负指数分布 A3-3.1 占空比的影响A3-4 威布尔分布 A3-5 正态分布 A3-6 对数正态分布 A3-7 伽马分布 A3-8 贝塔分布 A3-9 卡方分布 A4 置信水平和区间 A4-1 常规 A4-2 贝叶斯 A4-3 学生 t 分布的临界值 A4-4 双侧卡方置信限乘数 A4-5 单侧卡方置信下限乘数 A5 问题和练习
量子可观察的图形微积分
我们的图形微积分的能力远远超出了这一长度的文章。尚未讨论经典控制，但是对控制的研究是[11]中†-Frobenius algebras的原始公理化的动力。这种控制概念允许表示量子测量的分支行为。因此，该系统包含测量计算的方程理论[22]，并且可以模拟其他基于测量的方案，例如逻辑栅极传送[23]和状态转移[24]。正在进行的工作旨在在我们的图形环境中对基于一般测量的量子计算进行统一处理。我们强调，我们所描述的演算足以在量子力学领域进行许多计算。然而，已知它是代数不完整的；也就是说，并非可以以图形方式得出希尔伯特空间中的每个真实方程。additional，尚不清楚，将需要公理才能使所有理想的方程式衍生。由于其简单形式 - 方程是无向图的局部变形 - 我们呈现的演算是可以自动化的，打开了通向协议和算法的半自动或全自动推导的门，以及其正确性的证明。
C 代数值 Sb 度量空间及其应用...
1922 年，Stefan Banach 建立了一个重要的不动点定理，即巴拿赫收缩原理 (Banach 收缩原理)，它是分析学的基本结果之一，也是不动点理论的基本公理。BCP 吸引了众多数学家的注意，并由此产生了各种应用和扩展。1993 年，Czerwik 引入了半度量空间的新起源 [3]。此后，许多作者研究了此类空间中的不动点理论 [1,2,5,14]。此外，Xia [19] 将这些空间称为 b 度量空间。有关该空间的更多信息，请参见 [6]。最近，在 [8] 中，作者引入了 C ∗ -代数值度量空间的概念。事实上，实数集的研究已经过渡到单元 C ∗ -代数的所有正元素的框架。在 [ 7 ] 中，作为 b -度量空间和算子值度量空间 [ 9 ] 的推广，作者引入了一类新的度量空间，即 C ∗ -代数值 b -度量空间，并给出了此类空间中满足压缩条件的自映射的一些不动点结果。
本体学习观点 - CiteSeerX
为机器配备常识和特定领域的知识，使其能够像人类一样理解某些问题领域，这一直是人工智能研究的主要目标，现在仍然是。在这种情况下，一个关键问题是，将所有相关知识编码成机器可以利用的自动推理、不一致性检测等方式的成本实际上有多高。虽然最近有一些关于开发方法的研究，使我们能够估算知识工程项目的成本 [12]，但可以合理地假设并非所有相关知识都可以手动编码。通过分析人类行为及其产生的数据来提取和发现知识的技术可以在这方面做出重要贡献。本体学习领域是 Alexander Mädche 和 Steffen Staab 于 2001 年创造的一个术语 [7]，它涉及从数据中得出相关本体知识的方法的开发。到目前为止，该领域已经进行了十多年的深入研究。该领域的早期研究侧重于将浅层方法应用于术语和概念提取以及层次和非层次关系提取 [7]。后来，在我的博士论文《从文本中进行本体学习和填充：算法、评估和应用》中，我将本体学习定义为从数据中获取领域模型，并试图通过介绍所谓的本体学习层蛋糕来系统地概述本体学习任务，此后该任务受到了广泛关注。近年来，一些研究人员试图提高从文本数据中学习到的本体的表达能力，特别是通过尝试提取更深层次的公理知识（例如参见 [13]、[14] 和 [4]）。本卷中也可以找到一些类似的贡献，例如旨在通过应用归纳技术学习 OWL 公理（参见Lehmann 等人本卷中的 [5] 和 Lisi [6]）。本体学习问题比预期的要困难得多。在我看来，主要原因是本体总是反映概念化世界或给定领域的方式，而从一组数据中学习的本体学习算法的结果本质上反映了所讨论数据集的特性。本体学习的问题比预想的要困难得多。因此，将本体算法的结果转化为实际反映领域概念化的本体，可能比从头开始构建本体的成本更高。在我看来，主要原因是本体总是反映概念化世界或给定领域的方式，而从一组数据中学习的本体学习算法的结果本质上反映了所讨论数据集的特性。因此，将本体的结果
量子理论的因果局部表述的新前景
很难从教科书量子理论中发现的有限成分中提取可靠的因果区域。最后，贝尔布布利（Bellbly）警告说，他的同名定理是基于标准，即“应以最大的怀疑来看待”。很明显，通过在波功能范式之外走出来，可以从老式的配置空间以及“单稳态”定律中重新重新制定量子理论。这些统一定律采用了定向条件概率的形式，事实证明这为编码微物理因果关系提供了好客的基础。这种联合重新制定提供了量子理论，它具有更简单，更透明的公理基础，合理地解决了测量问题，并缩减了有关叠加，干扰和纠缠的各种异国情调的主张。利用这种重新制定，本文介绍了一个新的因果区域原则，该原则旨在改善贝尔的标准，并直接表明，根据这一新原则，保留在Spacelike分离中的系统不能相互影响。因此，这些结果导致对量子理论的一般隐藏变异解释，该解释与因果区域兼容。
PHYSICAL REVIEW A 105, 052218 (2022) 量子现实主义
符合微观世界规律的客观实在的出现一直是长期争论的焦点。近期的方法似乎至少在一个方面达成了共识，即对给定可观测量在物理自由度上的信息进行编码是该可观测量成为物理实在元素的必要条件。以此为基本前提，并受到量子信息论的启发，我们在此建立了量子实在论的公理化——一种与量子理论兼容的实在论概念。我们的策略包括列出一些能够以“度量”独立的方式表征量子实在论的物理驱动原理。我们引入了一些定义单调性和实在论测度的标准，然后在一些著名的信息论中寻找潜在候选者——由冯·诺依曼、雷尼和查利斯熵引起的理论。我们明确地构造了一些熵量词类，其中一些被证明满足所有提出的公理，因此可以作为给定物理可观测量的真实度（或确定性）的忠实估计。希望我们的框架可以为进一步讨论量子力学的基础方面提供正式的基础。
![应用统计与概率 [3 1 0 4] 基础知识...](/simg/1\135d2c0830996f68e452dd4874aafe89f7642a8d.webp)
应用统计与概率 [3 1 0 4] 基础知识...
AI6101：应用统计和概率 [3 1 0 4] 统计学基础：统计学在工程中的作用、基本原理、回顾性研究、观察性研究、设计实验、随时间观察过程、机械和经验模型、概率和概率模型、集中趋势测量：平均值、中位数和众数、离散度测量-范围、四分位差、平均差、标准差、变异系数、偏度、峰度。概率分布：样本空间和事件、概率的解释和公理、加法规则、条件概率、乘法和总计、概率规则、贝叶斯定理、随机变量、随机变量的概念、伯努利分布、二项分布、泊松分布、正态分布。相关性和回归：概念和类型、卡尔·皮尔逊方法、秩斯皮尔曼方法、最小二乘法、离散随机变量和概率分布。连续随机变量和概率分布。联合概率分布。假设检验：假设检验、零假设和备择假设、显著性水平、单尾和双尾检验、大样本检验（单均值检验、均值差检验、单比例检验、比例差检验）、t 检验、F 检验、卡方检验。参考文献：