XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System命题逻辑
计算机科学与工程系B. AI＆ML（R22）
通过搜索-II和命题逻辑对手搜索解决问题：游戏，游戏中的最佳决策，alpha – beta修剪，实时决策不完善。约束满意度问题：定义约束满意度问题，约束传播，回溯搜索CSP，本地搜索CSP，问题的结构。命题逻辑：基于知识的代理，王子世界，逻辑，命题逻辑，命题定理证明：推论和证明，通过解决方案，霍恩条款和确定的条款证明，前向和向后链条，有效的命题模型，基于命题逻辑。单位-III
第五学期人工智能与机器学习
模块 II：（12 小时）对抗性搜索 - 游戏、Mini-Max 算法、多人游戏中的最佳决策、Alpha-Beta 剪枝、评估函数、切断搜索、逻辑代理 - 基于知识的代理、逻辑、命题逻辑、命题逻辑中的推理模式、解析、前向和后向链接 - 一阶逻辑 - 一阶逻辑的语法和语义、使用一阶逻辑、一阶逻辑中的知识工程 - 一阶逻辑中的推理 - 命题与一阶推理、统一和提升、前向链接、后向链接、解析
i SEM CSE（AI＆ML）人工Intelli -Vijayawada
知识表示逻辑代理：基于知识的代理，逻辑，命题逻辑，语法和语义，简单的知识库，简单的推理过程逻辑概念：一阶逻辑。一阶逻辑，命题与一阶推理，统一和提升，向前链，向后链，解决方案。
SoftwareX 2P-Kt：基于逻辑的符号 AI 生态系统
CL 中存在许多逻辑，例如命题逻辑、一阶逻辑 (FOL)、时间逻辑、道义逻辑等，每种逻辑都针对特定领域。例如，时间逻辑能够推理时间中的事件，道义逻辑支持推理许可/禁止及其情况，而 FOL 则是通用的。此外，不同的逻辑存在不同的推理规则。一些是演绎的——从前提中得出结论，一些是归纳的——从几个前提——结论示例中寻找一般规则，而另一些是溯因的——推测哪些前提导致了某些结论。最后，当某些推理规则存在解决策略时，它可以转换成某种软件结构，并用于为智能系统提供自动推理能力。这种软件通常被称为逻辑编程 (LP) 范式的一部分。
自然演绎中的一种新联结及其在量子计算中的应用
量子物理学中一个令人费解的问题是，在两个状态 | φ ⟩ 和 | ψ ⟩ 的量子叠加态 α | φ ⟩ + β | ψ ⟩ 中，是否存在状态 | φ ⟩ 和状态 | ψ ⟩ 或者状态 | φ ⟩ 或者状态 | ψ ⟩ 。事实上，当我们建立这样的叠加态时，也就是当我们准备它时，我们需要有 | φ ⟩ 和 | ψ ⟩ ，但是当我们使用这个状态时，也就是当我们测量它时，我们得到 | φ ⟩ 或 | ψ ⟩ 。因此，当我们建立这种叠加态时，它类似于合取，但当我们使用它时，它类似于析取。这种叠加的构建和使用方式之间的差异让人想起 Prior 的 tonk 等非和谐连接词的自然演绎规则。在本文中，我们捍卫了以下论点：这些非和谐连接词模拟了量子测量中出现的信息擦除、不可逆性和不确定性，而和谐连接词模拟了信息保存、可逆性和确定性。更具体地说，在讨论了和谐和非和谐演绎规则的概念之后（第 2 节），我们引入了一种具有逻辑联结词 ⊙（读作：“sup”，代表“叠加”）的直觉命题逻辑，该逻辑具有非和谐演绎规则，我们为这种逻辑引入了一种证明术语语言，即 ⊙ 演算（读作：“sup-演算”），并且我们证明了它的主要性质：主题归约、证明归约的终止、引入性质和部分合流（第 3 节）。这些证明大多使用标准技术，但有一些特殊性，以适应这种演算。然后，我们扩展这种演算，引入标量来量化一个证明归约成另一个证明的倾向（第 4 节），并表明这种证明语言包含量子编程语言的核心（第 5 节）。请注意，带有 ⊙ 的直觉命题逻辑不是推理量子程序的逻辑。它是一种以量子程序类型为命题的逻辑。
计算机科学中的逻辑1简介
逻辑是计算机科学的基础。鉴于计算机是由布尔电路构建的，这并不奇怪。但是，所谓的逻辑在计算机科学中的异常有效性远远超出了硬件设计：它适用于知识代表，编程语言理论，自动验证，复杂性理论，数据库和约束解决方案。将逻辑在计算机科学中的作用与微积分在物理和工程中的作用进行了比较。本课程将重点放在逻辑的基础上，而不是其计算机科学应用程序。我们主要将申请留在上述领域的后续课程中。但是，我们的重点是与计算机科学最相关的逻辑部分。特别是，我们使用计算课程模型中的概念（包括有限状态自动机和Post的对应问题问题）研究了可定义性问题。我们还将在命题逻辑中提出令人满意的问题，作为一个原型搜索问题，与第一年算法课程建立联系。
Abasa Abarweb Garware College，Pune。 div>
单元3：知识表示10 3.1表示和映射3.2知识表示方法3.3知识表示方法3.4命题逻辑3.5谓词逻辑3.6逻辑3.6在逻辑3.7转换WFF中从WFF表单3.8分别为3.8的第3.8条款3.8向前3.9向前3.9向前3.9向后链和向后的链条搜索3.11 pressing 4：cpss presting 4：cssp和Game pripaint of 12 4.1约束4.1限制了满足。 CSP 4.1.3本地搜索CSP 4.1.4 CSP 4.2 Minimax搜索过程的结构4.3添加alpha-beta临界值4.4不确定性推理4.4.1基本概率公理4.4.2 Baye的规则4.4.4 Baysian分类4.4.3 Baye 4.4.3 Baye 4.4 Scikit-Learn 5.5 OpenCV
（信息技术）
数学逻辑：命题逻辑；一阶逻辑：概率：条件概率；卑鄙，中位数，模式和标准偏差；随机变量；分布；制服，正常，指数，泊松，二项式。集合理论与代数：集合，关系，功能，群体，部分订单，晶格，布尔代数。组合学：排列，组合，计数，求和，生成功能，复发关系，渐近学。图理论：连通性，跨越树，切割的顶点和边缘，覆盖，匹配，独立集，着色，平面性，同构。线性代数：矩阵的代数，决定因素，线性方程系统，本特征值和本本矢量。数值方法：线性方程系统的LU分解，通过secant，bisection和Newton-Raphson方法的非线性代数方程的数值解；梯形和辛普森规则的数值集成。微积分：极限，连续性和不同性，平均值定理，积分的定理，确定和不当积分的评估，部分衍生物，总导数，Maxima＆Minima。