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World File Search System命题逻辑
（计算机科学）
1。工程数学数学逻辑：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。
Vasil Penchev。量子信息保守性及其解释为“可区分性 /无法区分性”和“ CLA < / div>），“少两个位” < / div> 实验性时间域研究，用于带LILL形状微带电路的带通负面组延迟分析 量子力学的数量和量子信息的数量 聚苯乙烯薄膜通过UV飞秒激光束进行纳米结构：从一个斑点到大表面 ESC的心脏细胞生物学工作组：心血管研究的位置纸：组织工程策略与细胞疗法相结合的缺血性心脏病和心力衰竭 通过动态空间过滤向损坏的脑电图中的强大学习 基于射频应用的Parylene-Electronic束光刻过程的有机掺杂二极管整流器
摘要：与基于可分离的复杂希尔伯特空间的“经典”量子力学相比，该论文研究了量子信息后量子不可分性的理解。相应地“可区分性 /无法区分性”和“古典 /量子”的两个反对意义在量子不可区分性的概念中隐含可用，可以解释为两个经典信息的两个“缺失”位，这些信息将在量子信息传递后添加，以恢复初始状态。对量子不可区分性的新理解与古典（Maxwell-Boltzmann）与量子（Fermi-Dirac或Bose-Einstein）统计的区别有关。后者可以推广到波函数类（“空”量子量），并在希尔伯特算术中详尽地表示，因此可以与数学基础相连，更确切地与命题逻辑和设置理论的相互关系相互关联，共享了布尔代数和两种抗发码的结构。关键词：Bose-Einstein统计，Fermi-Dirac统计，Hilbert Arithmetic，Maxwell-Boltzmann统计，Qubit Hilbert Space，量子不可区分性，量子信息保存，Teleportation
XAI 的符号 AI：评估 LFIT 归纳编程以实现公平且可解释的自动招聘
机器学习方法在生物识别和个人信息处理（例如法医、电子医疗、招聘和电子学习）领域的重要性日益增加。在这些领域，基于机器学习方法构建的系统的白盒（人类可读）解释可能变得至关重要。归纳逻辑编程 (ILP) 是符号 AI 的一个子领域，旨在自动学习有关数据处理的声明性理论。从解释转换中学习 (LFIT) 是一种 ILP 技术，可以学习与给定黑盒系统等同的命题逻辑理论（在特定条件下）。本研究通过检查 LFIT 在特定 AI 应用场景中的可行性，迈出了将准确的声明性解释纳入经典机器学习的通用方法的第一步：基于使用机器学习方法生成的自动工具进行公平招聘，用于对包含软生物特征信息（性别和种族）的简历进行排名。我们展示了 LFIT 对这个特定问题的表达能力，并提出了一个可应用于其他领域的方案。
人工智能与机器学习
评估 ML 算法的性能 UNIT - I：简介：AI 问题、代理和环境、代理结构、问题解决代理基本搜索策略：问题空间、无信息搜索（广度优先、深度优先搜索、深度优先与迭代深化）、启发式搜索（爬山法、通用最佳优先、A*）、约束满足（回溯、局部搜索） UNIT - II：高级搜索：构建搜索树、随机搜索、AO* 搜索实现、极小极大搜索、Alpha-Beta 剪枝基本知识表示和推理：命题逻辑、一阶逻辑、前向链接和后向链接、概率推理简介、贝叶斯定理 UNIT - III：机器学习：简介。机器学习系统，学习形式：监督学习和无监督学习，强化 – 学习理论 – 学习可行性 – 数据准备 – 训练与测试和拆分。第四单元：监督学习：回归：线性回归、多元线性回归、多项式回归、逻辑回归、非线性回归、模型评估方法。分类：支持向量机 (SVM)、朴素贝叶斯分类
tassat：转移和共享SAT⋆
SAT问题询问是否存在命题逻辑中给定公式的令人满意的真理分配。sat非常棘手[10]，但是现代的SAT求解器，尤其是冲突驱动的子句学习（CDCL）求解器，在从各种应用程序中求解大型公式方面取得了重大进展。在组合问题方面，随机局部搜索（SLS）求解器通常比CDCL更有效。由于SLS和CDCL求解器具有互补的优势，因此一些SAT求解器，例如Kissat [7]和Cryptomin- iSat [16]组合SLS和CDCL技术，SLS方法在塑造现代SAT求解器的能力方面起着关键作用。sls求解器通过翻转单个变量的真实价值直到找到解决方案或超时为止。求解器通常会尝试翻转变量，以最大程度地减少伪造的从句的数量。求解器确定没有可变翻转会根据某些启发式或度量标准导致改进时，它已达到局部最低限度。为了逃避局部最小值，求解器可以进行随机翻转或调整其内部状态，直到改善为止。尽管是逃脱本地最小的算法的有效算法，但动态搜索（DLS）吸引了
r22 m. 技术。中央安全与环境部
第一单元：基础逻辑与证明：命题逻辑、命题逻辑的应用、命题等价、谓词和量词、嵌套量词、推理规则、证明简介、证明方法与策略。第二单元：基本结构、集合、函数、序列、和、矩阵和关系：集合、函数、序列与和、集合和矩阵关系的基数、关系及其性质、n 元关系及其应用、表示关系、关系的闭包、等价关系、偏序。第三单元：算法、归纳与递归：算法、函数的增长、算法的复杂性。归纳与递归：数学归纳、强归纳与良序、递归定义与结构归纳、递归算法、程序正确性。第四单元：离散概率和高级计数技术：离散概率简介。概率论、贝叶斯定理、期望值和方差。高级计数技术：递归关系、解决线性递归关系、分治算法和递归关系、生成函数、包含-排除、包含-排除的应用。第五单元：图：图和图模型、图术语和特殊类型的图、表示图和图同构、连通性、欧拉和汉密尔顿路径、最短路径问题、平面图、图着色。树：树的简介、树的应用、树的遍历、生成树、最小生成树。教科书：
![人工智能与机器学习 [R20A0566] 讲义](/simg/g:\will\search\icon\source\b\b769bf1f3708ae9e757fd53b21477151fccb345d.png)
人工智能与机器学习 [R20A0566] 讲义
提供对各种机器学习算法的理解以及评估 ML 算法性能的方法 UNIT - I：简介：人工智能问题、代理和环境、代理结构、问题解决代理基本搜索策略：问题空间、无信息搜索（广度优先、深度优先搜索、深度优先与迭代深化）、启发式搜索（爬山法、通用最佳优先、A*）、约束满足（回溯、局部搜索） UNIT - II：高级搜索：构建搜索树、随机搜索、AO* 搜索实现、极小极大搜索、Alpha-Beta 剪枝基本知识表示和推理：命题逻辑、一阶逻辑、前向链接和后向链接、概率推理简介、贝叶斯定理 UNIT - III：机器学习：简介。机器学习系统，学习形式：监督学习和非监督学习，强化学习 – 学习理论 – 学习的可行性 – 数据准备 – 训练与测试和拆分。第四单元：监督学习：回归：线性回归、多元线性回归、多项式回归、逻辑回归、非线性回归、模型评估方法。分类：支持向量机 (SVM)、朴素贝叶斯分类第五单元：无监督学习最近邻模型 – K 均值 – 围绕中心点聚类 – 轮廓 – 层次聚类 – kd 树、聚类树 – 学习有序规则列表 – 学习无序规则。强化学习 – 示例：迷路 – 状态和动作空间
维特根斯坦与人工智能：迈向更新
在我的演讲中，我想根据《逻辑哲学论》区分两种从基本命题中构造真值函数的方法。第一种方法是“操作方法”，包括连续应用 N 运算符，这是 TLP 6 中给出的“命题的一般形式”的核心。但是，还有第二种方法，可以称为“组合方法”，也出现在《逻辑哲学论》中，但不太为人所知。所有真值函数都可以通过两步程序实现，该程序使用特定的逻辑哲学论真值论证、真值可能性和真值条件架构。对于给定数量的 n 个基本命题（作为真值论证），第一步将形成这 n 个基本命题及其否定的所有可能的连接。例如n= 2，其中 p 和 q 是基本数，这给出了 4 种可能的组合 p.q、~p.q、p.~q 和 ~p.~q（真值可能性）。在第二步中，现在构造所有可能的子集，这些可能性通过析取组合起来。这样就可以构造所有真值函数，这种方法等同于通过 N 运算符构造。从数学的角度来看，这个过程等同于 n 个生成器的“自由布尔代数”，生成 2 𝑛 所谓的代数“原子”，最后生成 22 𝑛 代数元素。这个自由布尔代数反过来同构于命题逻辑的 Lindenbaum-Tarski 代数。在我的演讲中，我想通过讨论这种结构的属性来解释（有限命题逻辑部分）Tractarian Logic，并展示一些与赫兹配置空间（和玻尔兹曼相空间）的联系，这些联系可用于更好地理解维特根斯坦的逻辑空间。最后，我想表明，基于这种观点，可以给出基本命题的明示例子。
INSY 102. 本课程包括定义
信息学 (INFM) INFM 110. 信息学简介 (3 小时) 先决条件：INSY 102。本课程包括信息学学科的定义和概述，重点是其与组织环境中的计算机信息处理的关系。它向学生介绍了如何使用信息技术、信息表示、布尔代数、命题逻辑、关系数据库、系统设计和新开发的尖端数据管理技术解决问题。学生将开始评估这些方法对科学和社会的影响。实验室费用。INFM 120. 计算机系统简介 (3 小时) 先决条件：INFM 110；数学 130。由于计算机是信息学研究和实践中的核心技术产物，本课程将向学生介绍计算机体系结构的基础知识，并评估体系结构对信息学学科的影响。将特别关注流行的商用计算机操作系统、网络操作系统和免费软件/共享软件系统。实验室费用。 INFM 202. 图形和界面设计 (3 小时) 先决条件：INSY 102 或同等课程。本课程提供机会培养处理矢量和像素图形所需的知识和技能。它介绍了图像处理概念和方法，用于优化图形和其他多媒体组件在 Web 应用程序中的使用。作为 Web 设计生产周期中的关键步骤之一，将使用软件工具引入并完成高保真细节的原型。实验室费用。INFM 205. 健康信息学调查 (3 小时) 先决条件：INSY 102；LBST 175、180 或同等课程。医院和医疗保健信息系统 (HHIS) 中的现代信息和通信技术调查。学生将回顾健康信息学文献中描述的科学技术和方法。学生将探索 HHIS 如何改善医院医疗保健和临床流程的质量和管理，以及与共享公共卫生信息相关的安全问题。实验室费用。 INFM 210. 信息学编程概念（3 小时）先决条件：INFM 120；MATH 181。本课程介绍用于解决问题的编程语言概念，介绍几种编程语言的语法和语义。主题包括：输入/输出、变量和数据类型、表达式和运算符、正则表达式、条件语句、迭代语句、设计 I（伪代码）、对象模型、设计 II（逐步细化）、函数和数组。实验室费用。INFM 212. Web 开发（3 小时）先决条件：INFM 210。