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World File Search System符号
人工智能中的符号行为
人类使用符号的能力尚未在机器中复制。弥合差距需要考虑如何建立符号含义：如果符号用户同意符号含义，那么符号使用就包括导航含义协议的行为。我们利用这一见解来表达分级符号行为，包括构建新符号、改变先前符号以及反省含义和推理过程。然后，我们根据每个标准评估当代人工智能方法。最终，我们认为，当基于学习的代理沉浸在需要围绕观点和意义进行协调的人类社会文化互动中时，机器中流畅的符号使用就会出现。通过大规模收集这些场景，并包括交互式人类反馈，研究人员可以使用当代塑造行为算法来优化符号流畅性。
主题：逻辑供应链解决方案公司 - 预期现金和解选项符号：LGTY日期：???
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结合机器学习、知识表示和符号推理的神经符号......
为了处理现实世界中的噪声数据和不完整信息，我们将机器学习的通用性和抗噪性与知识表示和符号推理的严谨性和可重用性相结合，构建能够灵活应对未知情况的强大人工智能。我们还旨在将AI应用到以前从未应用过的领域，例如估计COVID-19的基因网络，预测辐射下的细胞动态以及基于媒体数据分析行为。
测量 - 符号优化，用于平均部分观察到的协方差矩阵
对称的正定定义（SPD）矩阵渗透到许多科学学科，包括机器学习，优化和信号处理。配备了Riemannian的几何形状，SPD矩阵的空间受到了引人注目的特性及其所使用的riemannian Means，现在是某些应用中的金标准，例如脑部计算机界面（BCI）。本文解决了平均变量缺失的协方差矩阵的问题。这种情况通常发生在廉价或不可靠的传感器中，或者当伪影抑制技术删除导致等级矩阵的损坏的传感器时，阻碍了基于协方差的方法中Riemannian几何形状的使用。一种替代但可疑的方法包括删除缺少变量的矩阵，从而降低了训练集的大小。我们解决了这些局限性，并提出了一种基于大地凸的新配方。我们的方法在生成的数据集上进行了评估，这些数据集具有受控数量的丢失变量和已知基线，证明了所提出的估计器的鲁棒性。在实际BCI数据集上评估了这种方法的实际利益。我们的结果表明，所提出的平均值比经典数据插补方法更适合分类。关键字：SPD矩阵，平均值，缺少数据，数据插补。
Waspada 报纸上的新冠疫苗照片的符号学分析
摘要 在当今的数字时代，大众媒体在协助政府战胜 COVID-19 大流行方面发挥着至关重要的作用。该职位的职责包括传播有关 COVID-19 大流行的政府政策的呼吁、建议、新闻和社会化工作的信息。本研究的目的是通过在印度尼西亚北苏门答腊省的报纸 Harian Waspada 上传播大规模疫苗照片新闻来研究 COVID-19 缓解工作的优化。采用符号学方法对描绘大规模疫苗接种的照片进行分析，以检查图像中嵌入的外延、内涵和神话含义。采用访谈法收集与 Harian Waspada 有关的摄影师和编辑的见解，他们积极参与大规模疫苗相关新闻的报道。本研究的结果表明，Harian Waspada 除了致力于通过照片新闻向更广泛的社区传播知识外，在新闻文章中加入大规模免疫照片也是吸引读者的元素。 《Harian Waspada》中加入了人文照片，描绘了大规模疫苗接种工作，旨在唤起人们的惊奇、怜悯、喜悦或绝望等情感。关键词：COVID-19；《Harian Waspada》；新闻报道；图片新闻；符号学分析
主题：量子公司 - 反向拆分选项符号：QMCO新符号：QMCO1日期：08/27/2024
根据OCC根据OCC细则，第VI条，第11和11A条进行调整的决心和任何调整的性质。根据OCC章程，第XII条，第3、4或4A条的规定调整期货和任何调整的性质，如适用。对于期权和期货，每个调整决定都是根据情况做出的。调整决策基于当时可用的信息，并且随着其他信息的可用信息，或者是否有实质性更改公司事件的实质性更改，以实现调整。
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。
