XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System单调推理
M. Tech。人工智能和数据科学（3年晚上计划） 年度报告2023-2024
课程代码类别计划核心1课程标题人工智能和应用程序方案和学分L – T – P：3-0-0;学分：3.0; Semester – I Pre-requisites (if any) Syllabus: Introduction [2L] Intelligent Agents [2L] Solving problems by Searching – Uninformed search, Informed/Heuristic search (Greedy, A*, IDA*) [5L] Advanced intelligent search techniques – Uniform Cost Search, Hill Climbing, Simulated Annealing, Genetic Algorithm, Applications of Genetic Algorithm for solving TSP problems [6L]对抗性搜索 - 游戏理论，在国际象棋游戏中进行对抗搜索的应用[4L]知识和推理 - 在人工智能，解决方案反驳系统，结构化知识表示技术[6L]在不确定性下进行推理[6L]的谓语 - 非单调推理，非单调推理，基于假设的系统，基于假设的真实系统，概率的真实性系统，概率的辩护，构图，构图，FUZZY，FUZZY，FUZZY，某些应用程序，某些方面的应用程序，某些应用程序。
人工智能
本文的目的是研究人类在论证中使用的基本机制，并探索在计算机上实现这种机制的方法。我们首先开发一种论证理论，其核心概念是论证的可接受性。然后，我们用两个强有力的论据论证我们理论的“正确性”或“适当性”。第一个论据表明，人工智能和逻辑编程中大多数主要的非单调推理方法都是我们论证理论的特殊形式。第二个论据说明了我们的理论如何用于研究许多实际问题的逻辑结构。这个论据基于一个结果，该结果显示我们的理论自然地捕捉了 n 人博弈论和众所周知的稳定婚姻问题的解决方案。通过表明论证可以看作是一种特殊的逻辑编程形式，否定为失败，我们引入了一种基于逻辑编程的通用方法来生成论证系统的元解释器，这种方法与传统编程中的编译器-编译器思想非常相似。
CCSCA11 核心课程 XIII - 人工智能
科目代码：CCSCA11 核心课程 XIII - 人工智能 第一单元 人工智能定义 – 人工智能技术 – 人工智能应用 – 问题 – 问题空间和搜索 – 将问题定义为状态空间搜索 – 生产系统 – 问题特征。 第二单元 启发式搜索 – 生成和测试 – 爬山法 – 广度优先搜索 – 最佳优先搜索 – 问题简化 – 约束满足 – 手段目的分析。 第三单元 游戏 – 极小最大搜索 – 添加 alpha – beta 截止值 – 谓词逻辑 – 表示简单事实和逻辑可计算函数和谓词 – 解析 – 自然演绎。 第四单元 使用规则表示知识 – 程序性与陈述性知识 – 前向推理与后向推理 – 非单调推理。 第五单元 专家系统 – 结构 – 组件 – 专家系统开发过程 – 专家系统开发工具。 教科书：1. Elaine Rich 和 Kevin Knight 著《人工智能》，Tata McGraw Hill，第二版。 2. David Rolston 著《人工智能与专家系统开发原理》，McGraw Hill。 3.《人工智能与专家系统》，K.Meena 和 R.Dhanapal 著，国际图书，2000 年。
逻辑与人工智能特刊
高度发展。然而，众所周知，经典布尔逻辑在处理不确定性、等级真值或相似性等问题时是不够的，因此出现了其他更具表现力的逻辑，这些逻辑与人工智能更加相关。非经典逻辑作为解决许多人工智能挑战的方法而出现。事实上，正是在 20 世纪，逻辑中解决了模糊性、多义性和不确定性的形式化问题。这样，改变或删除经典逻辑的七个传统标准属性中的一些属性的想法导致了非经典逻辑的诞生。这些逻辑包括一大类不同的逻辑系统，例如模态逻辑、模糊逻辑、直觉逻辑或多值逻辑 [7、8、10 – 13、20、24、25、27、31]。在人工智能领域，我们通常区分出四种一般方法 [33]：基于逻辑的人工智能、非逻辑主义人工智能、智能代理连续体方法和异构人工智能方法。基于逻辑的人工智能是一种符号方法，由麦卡锡 [28] 于 1959 年具体发起，它基于使用逻辑将知识形式化并通过逻辑推理解决问题的一般思想。该方法涵盖的一些主要领域包括知识表示、信念理论、系统实现、非单调推理、溯因和归纳推理、常识推理和规划以及问题解决（有关基于逻辑的人工智能的一般讨论，请参阅 [29]）。请注意，基于逻辑的人工智能是本特刊中处理的方法。多值逻辑应用的最突出领域是基于逻辑的人工智能。一些重要的应用领域包括数据和知识挖掘的自动化、模糊概念的形式化和常识推理。在文献中，在人工智能中使用多值逻辑的研究工作包括：Aksoy 和 Ercanoglu [ 1 ] 在滑坡识别和分类中使用多值逻辑；Moraga 等人[30] 回顾并讨论了用于模糊控制的多值逻辑；Falomir 等人[22] 使用描述逻辑来解释数字图像，通过每个对象的颜色和定性形状以及其主要空间特征（位置、相对方向和拓扑）来描述每个对象，这允许通过推理推断出新的对象类别（例如门）；Corsi 和 Fermüller[14] 探讨了加权论证框架与基于 t 范数的逻辑之间的联系； Almubarak 等人 [ 2 ] 提出了一种基于模糊逻辑的颜色直方图分析方法，用于在皮肤镜图像中区分良性皮肤病变和恶性黑色素瘤；Badia 等人 [ 4 ] 和 Costa 和 Dellunde [ 15 ] 研究了模糊逻辑编程和计算机科学中相关概念的逻辑属性，16]；Eklund 和Löfstrand[19]应用多值逻辑，旨在丰富制造业中关于产品和生产过程的信息结构及其表示的语言；Falomir 和Pich[32]提出了一种组成定性形状的逻辑方法，并将其应用于解决空间推理测试；Flaminio等人[23]分析了多值逻辑与不确定性决策理论之间的关系；Falomir等人[21]定义了将模糊颜色模型与概率参考和接地机制（PRAGR）相结合的逻辑，以便根据上下文获得对象最具辨别力的颜色描述符。最近，Dubois等人[18]发表了关于用于推理的多值逻辑的专刊。