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Lobish：使用基于通道的变换和模式解释语言检测中的脑电信号的符号语言
摘要：脑电图 (EEG) 信号包含有关大脑状态的信息，因为它们反映了大脑的功能。然而，手动解释 EEG 信号既繁琐又耗时。因此，需要使用机器学习方法提出自动 EEG 翻译模型。在本研究中，我们提出了一种创新方法，以实现高分类性能和可解释的结果。我们引入了基于通道的变换、通道模式 (ChannelPat)、t 算法和 Lobish（一种符号语言）。通过使用基于通道的变换，EEG 信号使用通道的索引进行编码。所提出的 ChannelPat 特征提取器对两个通道之间的转换进行编码，并用作基于直方图的特征提取器。采用迭代邻域分量分析 (INCA) 特征选择器来选择最具信息量的特征，并将所选特征输入到新的集成 k 最近邻 (tkNN) 分类器中。为了评估所提出的基于通道的 EEG 语言检测模型的分类能力，收集了一个包含阿拉伯语和土耳其语的新 EEG 语言数据集。此外，还引入了 Lobish，以便从所提出的 EEG 语言检测模型中获得可解释的结果。所提出的基于通道的特征工程模型被应用于收集的 EEG 语言数据集，实现了 98.59% 的分类准确率。Lobish 从大脑皮层提取有意义的信息以进行语言检测。
自主机器人技术中的神经符号整合
摘要本评论论文探讨了自主机器人技术中神经符号推理和深度学习的整合，提出了一个新颖的框架，以增强动态环境中的决策过程。本文首先研究了AI模型面临的挑战，尤其是在上下文感知的决策中，并突出了现有方法的局限性。然后提出了一个概念模型，该模型与深度学习的感知力量协同象征性推理的解释性。这个集成的框架旨在改善实时上下文理解，不确定性下的决策和适应性。本文还讨论了该框架对各个行业的潜在影响，例如自动驾驶汽车，无人机和医疗机器人技术，同时概述了未来的研究指示，以完善和扩展所提出的模型。通过这篇评论，本文旨在通过为AI驱动的决策提供更强大，更可解释的方法来促进自主系统。
混合AI模型：将符号推理与深度学习进行复杂决策 -
Aditya Mehra独立研究人员摘要：在这项研究中，作者研究了整合符号和深度学习方法的实施，以开发混合AI系统以改善复杂的决策。常规AI方法区分了基于一阶逻辑的符号推理，基于符号逻辑的系统和基于数据的系统的神经网络。每个都有其优势和局限性。也值得注意的是，符号AI很容易解释，并且可以有效地处理结构化知识。同时，深度学习擅长处理大量非结构化数据和识别模式。因此，该研究的重点是开发两种方法的合并模型，其合并将提供更大的优势，并在与决策相关的任务中提供更好，更有效的解决方案。显然，研究对AI的贡献是显而易见的。首先，它试图将符号推理与深度学习与一个弥补另一个弱点的优势联系起来，包括在深度学习中缺乏可解释性和符号系统中极端形式主义。提出的方法涉及通过新的建筑方法创建和应用符号/语义和深度学习的双重AI架构。符号推理组件是基于规则的系统。我们将符号推理组件作为基于规则的系统实现。我们将深度学习组件作为神经网络创建。这些组件可以在一个整体系统中清楚地相互交互。几个重要的发现表明，与基于符号思维或深度学习的决策模型相比，用于决策的混合AI模型可提供更好的决策精度。集成有助于改善结构化和非结构化数据的处理，从而提高系统结果的可靠性。此外，还有更好的解释性；符号推理部分可以解释为什么做出这样的决定，并且对新的和复杂的问题具有增强性。这项研究的后果突出了在应用程序和财务等特定领域开发的关键领域，在这些领域中，做出正确且易于解释的决策至关重要。AI的主要问题是考虑准确性的解释；混合模型提出了随后开发AI系统的可能方向。因此，本研究为进一步研究其他混合结构提供了方向，增强了整合方法，并将提出模型的使用扩展到其他决策问题。
Gupta A. Ojas和Vyadhikshamatava- ayurvedic的免疫观点及其在临床领域的调节。 Nat Ayurvedic Med 2024，8（3）：000451。 Goyal C和Tandon R. USP30抑制剂和Mitophagy，这是一对反对代谢相关脂肪肝病的细胞动力夫妇。 Phar＆Clin Tria 2024，9（3）：000248。 hataxia和痛苦治疗的发作 Nano Medicine的应用和挑战用于COVID ... 改进生成的对流 - 网络 - 储备 - 什么是狂热的心形 - 理由 - 符号 - co2存储容量的比较研究 - 估计 - 细菌学质量和安全 - 果汁分析... 比较 - olanzapine-with-inplo-in-in-in-in-with-... 心率 - 响应图案划分不同的阶段... 从细菌来源生产单细胞油 Aziz KMA等。自身免疫1型糖尿病的生长激素和生长迟缓。胰岛素是重要的内分泌生长因子。糖尿病obes int J 2023，8（1）：000267。 血糖 - 元素 - 抗氧化剂 - 侵入性和淀粉构成... 基因组选择在动物育种中的应用
背景：随着全球感染和生活方式障碍的新兴负担，如今通过阿育吠陀方法增强免疫障碍，如今已获得流行，以增强对感染，免疫缺陷障碍和自身免疫性疾病的抗病性。的目的和目标：批判性地探索Ojas和Vyadhi Kshamatav的经典概念与疾病的抗性有关。在临床角度找到OJAS应用的范围。材料和方法：涉及Samhita文本的文献综述和基于Internet的审查的批判性审查研究，并基于Internet的在线研究数据库，具有免疫，OJAS和Vyadhi Kshamatava的关键词。41个带有摘要的文章选择了15颗颗粒并进行了严格审查。讨论：免疫从根本上是Dhatu Samyta（Eqeilbrium）的理想状态，可以看作是对感染控制和炎症的抵抗的健康资产。它是由一系列健康促进阿育吠陀（Ayurveda）并采用各种复兴方式（Rasayana）创造的。结论：根据现代医学思想的免疫力仅针对宿主病原体防御，但阿育吠陀在透视上采取综合免疫力，并探索影响个人健康的所有因素，从而抗病。
用于军事应用的神经符号AI
摘要 - 夫妇人工智能（AI）在增强国防系统的能力，彻底改变战略决策并塑造军事行动的未来景观方面发挥了重要作用。神经符号AI是一种利用和增强神经网络和象征性推理的优势的新兴方法。这些系统有可能比传统的AI系统更具影响力和灵活性，从而非常适合军事应用。本文全面探讨了神经符号AI的各种维度和能力，旨在阐明其在军事环境中的潜在应用。我们调查了其改善决策，自动化复杂情报分析和加强自主系统的能力。除了在军事环境中的应用外，我们还进一步探索了其在各个领域中解决复杂任务的潜力。通过这种探索，我们解决了对军事和平民应用中神经符号AI的发展和部署至关重要的道德，战略和技术考虑因素。为不断增长的研究做出了贡献，这项研究代表了对神经符号AI提供的广泛可能性的全面探索。
CS 59200-MLS机器学习系统 RSA攻击 +修复 resym：利用LLM恢复变量和数据结构符号 数据挖掘与机器学习 - 普渡大学计算机科学 机器学习简介 - 普渡大学计算机科学 CS592：2025年春季的社会辅助代理商
在本课程中，我们将通过了解如何以高级语言编写的ML模型分解为低级内核，并以分布式方式跨硬件加速器（例如GPU）执行。本课程涵盖的主题包括：神经网络和反向传播，用于表达ML模型的编程模型，自动差异化，深度学习加速器，分布式培训技术，计算图优化，自动内核的生成，内存优化等。本课程的主要目标是就现有ML系统的工作方式提供全面的看法。在整个课程中，我们还将学习这些系统背后的设计原则，并讨论为下一代ML应用程序和硬件平台构建未来ML系统的挑战和机会。
使用惩罚最小二乘>的符号回归中的形状约束
摘要。我们研究了形状约束（SC）的添加及其在符号识别步骤（SR）的参数识别步骤中的考虑。sc是一种将有关未知模型函数形状的先验知识引入SR的手段。与以前在SR中探索过SC的工作不同，我们建议在使用基于梯度的NU-MERIMILICE优化的参数识别期间最大程度地减少SC违规行为。我们测试了三种算法变体，以评估其在识别合成生成数据集的三个符号表达式时的性能。本文研究了两种基准方案：一个具有不同噪声水平的基准，另一个具有不同的培训数据。结果表明，当数据稀缺时，将SC纳入表达搜索特别有益。与仅在选择过程中使用SC相比，我们在参数识别期间最小化违规行为的方法在我们的某些测试用例中显示出具有统计学意义的好处，在任何情况下都没有明显更糟。