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World File Search System演绎推理
批准的定量/分析课程2023年3月
定量/分析课程被定义为具有定量（数值，几何）或正式（演绎，概率）推理的课程，作为其主要主题的一部分，或在实践问题解决，关键评估或分析中大量使用此类推理。根据参议院政策S2020-02课程编号和学分水平，定量/分析课程是所有大学学士学位的要求。批准的定量/分析课程如下： div>
人工智能：我们的救世主还是毁灭者？
第3条第1点提及的方法（a）机器学习方法，包括监督学习、无监督学习和强化学习，使用包括深度学习在内的多种方法；（b）基于逻辑和知识的方法，包括知识表示、归纳（逻辑）编程、知识库、推理和演绎引擎、（符号）推理和专家系统；（c）统计方法、贝叶斯估计、搜索和优化方法。
临床推理与人工智能
背景：人工智能是指一组能够执行与人类智能功能相似的功能的系统。如今，人工智能已成功融入临床决策支持系统 (CDSS)。证据获取：本研究旨在简要介绍临床推理和人工智能的叙述性小型评论。数据来自 Google Scholar、ScienceDirect 和 PubMed 数据库，使用“临床决策支持系统、人工智能和临床推理”关键词。结果：临床决策支持系统分为两类：基于知识和数据驱动。第一类称为基于规则的专家系统，第二类也称为机器学习系统。上述系统和人工智能在解释算法和统计信息方面的用处在于，人为因素很容易犯错，但它们效率更高，错误更少。然而，在处理病人及其主诉和症状时，由于需要进行临床判断，人的因素在获取病人病情的心理意象方面更为有效。人工智能具体应用于诸如诊断电解质紊乱、解释心电图结果和识别心肌肥大的原因等场景。尽管如此，人工智能也存在挑战，例如缺乏对医疗决策和治疗错误的责任感。结论：鉴于人工智能的上述优势和挑战，人工智能和人类智能不能互相超越，两者在临床决策中都具有不可替代的作用。新的观点是，CDSS 的目标是通过将大量信息作为一个整体而不是单独处理来帮助医生做出更好的决策。
一般和定量推理能力
的确，平均值掩盖了IMR和U5MR减少的显着间和州内差异。北方邦处于频谱的一端，印度的IMR最高（73）和U5MR（96），而喀拉拉邦则在2005 - 06年的IMR（15）和U5MR（15）和U5MR（16）的另一端（NFHS-3）。在北方邦，U5MR的下降在北方邦每1000例活产78例，而2015 - 2016年喀拉拉邦每1000名活产78例死亡（NFHS 4）。这也反映在幼儿结果指数中。在2015 - 2016年指数中，喀拉拉邦的得分高达0.858，比哈尔邦的得分高达0.452，这使IMR还考虑了IMR以外，除了在初级级别的发育迟缓和净出勤率外，还带来了这些州际差异。最底层的其他状态包括北方邦（0.460），贾坎德邦（0.371），中央邦（0.526），chhattisgarh（0.55）所有这些指数得分低于全印度指数0.585。GOA（0.817），Tripura（0.761），泰米尔纳德邦（0.731）和Mizoram（0.719）属于前五名。
基于图的拓扑推理
了解道路结构对于实现自动驾驶至关重要。此信息主题包含两个基本组成部分 - 车道与车道与交通元素之间的关联之间的互连（例如，交通信号灯），其中仍然没有综合拓扑推理方法。一方面，现有的地图学习技术在使用基于分段或基于LAN线的表示中得出车道连接方面面临挑战；或先前的方法专注于中心线检测，同时忽略了互动建模。另一方面，将流量元素分配给车道的主题在图像域中受到限制，而图像和3D视图之间对应关系的构造是未开发的挑战。为了解决这些问题，我们提出了Toponet，这是一个用于分析驾驶场景的最终端拓扑推理网络。为了有效地捕获驾驶环境的拓扑结构，我们介绍了三个关键设计：（1）将嵌入式的介绍从2D元素集成到统一的特征空间中； （2）一个精选的场景图神经网络，该网络建模并促进网络中的相互作用； （3）设计了一个场景知识图，而不是任意传输消息，而是将先验知识与各种类型的场景拓扑区分开。我们在具有挑战性的场景上评估了Toponet理解基准OpenLane-V2，我们的方法在所有感知和拓扑指标中都超过了所有以前的作品。该代码将公开发布。
