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World File Search System符号逻辑
注明博士学位的注释。学生1 CVG研究...
课程工作 /准备工作：虽然我不需要任何特定的类别，但我希望强大的基本原理（线性代数，概率，统计，几何，几何，微积分，符号逻辑），强大的编程技能，并且优先在基本工程中的背景，例如信号处理，控制系统等。< / div> < / div> < / div> < / div> < / div> < / div>开始研究生院后，我希望在机器学习和计算机视觉中进行严格的研究生课程（在UMBC）以及一些互补的AI知识（通过研究生AI，NLP，KRR，RL等课程）。您不太可能为哲学做出贡献（这就是Ph。博士学位。代表），如果您只参加计算机科学课程 - 实际上，它通常会导致对世界的非常近视的看法。 我鼓励在部门以外上课（例如 遗传学，动物行为，心理学，经济学，数学，文学）。博士学位。代表），如果您只参加计算机科学课程 - 实际上，它通常会导致对世界的非常近视的看法。我鼓励在部门以外上课（例如遗传学，动物行为，心理学，经济学，数学，文学）。
电力系统中的人工智能
摘要：在当今世界，我们需要持续和稳定的电力供应，以确保现代和先进社会的正常运转。人工智能 (AI) 是一个基于人类智能概念的领域，其中人工智能精确模拟自然智能。AI（人工智能）是专业任务、日常任务和正式任务的混合体。电力系统从 19 世纪末开始使用，它们是我们现代、不断发展的日常生活中的基本需求之一。电力系统用于向所有或任何机器传输和输送电力。AI（人工智能）在电力系统中发挥着重要作用，它们解决电力系统中的各种问题，如调度、计算、统计、预测。随着人工智能 (AI) 在多个领域的发展，我们也能看到它对设施系统的影响，人类解决的数学函数由机器解决，每一项任务都由机器执行。人工智能技术在解决电力系统中的不同问题方面变得流行，如控制、规划、调度、预测等。这些技术可以影响现代大型电力系统中应用所面临的艰巨任务，这些系统安装了更多的互连以满足不断增长的负载需求。这些技术的应用已在电网工程的许多领域取得成功。关键词 - 人工智能、人工神经网络、遗传算法、电力系统、符号逻辑。
合作上下文敏感预测推断的细胞机制
逻辑在数学及其20世纪的分支计算机科学方面具有一定的地位。现代符号逻辑是在某种程度上开发的，是为数学提供正式框架的一种方式：Frege，Peano，White-Head和Russell，以及Hilbert开发了逻辑系统以实现数学的逻辑系统。这些系统的目的是作为自己的基础，或者至少是数学理由的数学原因的形式类似物，例如，在希尔伯特的一致性计划中。类似的努力仍在继续，但通过开发了使用证明和模型理论来研究此类系统属性的复杂方法的发展。与逻辑形式主义作为表达数学理论的工具（从广义上讲）的工具并行，在寻求机械化逻辑推导的机械化及其理论限制的调查中已经取得了很多进步，最近在与新的基础框架开发具有成熟的计算机 - 计算机 - 估算系统的新基础框架方面达到了最终形式。此外，事实证明，逻辑学家在数学和哲学上开发的逻辑犯罪事实在描述计算机科学家感兴趣的理论和感兴趣的系统非常有用，反之亦然。逻辑在计算机科学中影响的三个检查是自动推理，计算机验证和编程语言的类型系统。
注释：人工智能(MSc/MCA)
人工智能 UNIT-1 人工智能简介：什么是 AI？AI 的重要性。AI 及相关领域。自然语言处理简介。UNIT-2 知识：一般概念、知识的定义和重要性、基于知识的系统、知识的表示、知识组织、知识操作、知识获取。UNIT-3 LISP 和 AI 编程语言：LISP 简介：语法和数值函数、LISP 中的基本列表操作函数、函数、谓词和条件、输入、输出和局部变量、迭代和递归、属性列表和数组、PROGLOG 和其他 AI 编程语言。UNIT-4 形式化符号逻辑：介绍、命题逻辑的语法和语义、FOPL 的语法和语义、Wffs 的属性、转换为子句形式、推理规则、解析原则、使用规则的表示。UNIT-5 专家系统简介、专家系统的特征、专家系统的应用。专家系统的重要性。书籍：1.Clockskin, W.F.和 Mellish, C.S.：Prolog 中的编程，Narosa 出版。House。2.Charniak, E. : 人工智能导论, Narosa 出版。House。3.Winston,P.H.: LISP, NArosa 出版。House。4.Milner : 通用 LISP：教程，Prentice Hall Inc. 1988。5.Marcellus : TURBO PROLOG 中的专家系统编程，P.H.I.1989.6.Elaime R. : 人工智能, 1983.7.Hunt, E.B.: 人工智能, Academic Press 1975 8.Lloyd,J.: 逻辑编程基础, Springer-Verlag 1982.9. clark, K.L.: Micro Prolog, Prentice Hall india.1987.
smra3003人工智能与专家系统
课程目标 1.了解人工智能和专家系统的基本概念。2. 提供人工智能所涉及的各种技术和工具的知识。单元 1 简介 简介：历史、人工智能的定义、人类认知过程的模拟、知识搜索权衡、存储知识、语义网络。建模的抽象视图、基础知识。计算逻辑、使用简单逻辑连接词分析复合语句、谓词逻辑、知识组织和操作、知识获取。单元 2 人工智能中的编程和逻辑 LISP 和其他编程语言 - LISP 简介、语法和数值函数、LISP 和 PROLOG 区别、输入输出和局部变量、交互和递归、属性列表和数组替代语言、形式化符号逻辑 - WFRS 的属性、非演绎推理方法。不一致和不确定性 - 真值维护系统、默认推理和封闭世界假设、模型和临时逻辑。单元 3 搜索方法和知识表示 模糊逻辑 - 概念、模糊逻辑简介（带示例）、概率推理、贝叶斯概率推理、Dempstor Shafer 理论、可能世界表示、Ad-Hoc 方法。结构知识：图形、框架和相关结构、面向对象表示 - 对象类、消息和方法、使用 OOPS 程序的模拟示例、OOP 语言。搜索和控制策略 - 概念、搜索问题、统一或 Blined 搜索、搜索 AND – OR 图。
对...的历史回顾和哲学审视
即使在神话时代，人类也渴望创造智能机器。古埃及人为自己设计了一条“捷径”，即建造雕像，牧师可以隐藏雕像，同时向民众提供明智的指导。这种“骗局”在人工智能的整个发展过程中一直在发生。人工智能的概念起源于哲学、逻辑和数学，现在已成为现实。公元前四世纪，亚里士多德开创了数据抽象。他的形式逻辑为有效的科学推理提供了一个框架，并为进一步的研究奠定了基础。物质和形式之间的差异仍然是当今计算机科学的基本原则之一。数据抽象是将概念与其实际表示或程序（形式）从封装方法的外壳中分离出来。17 世纪的哲学家 G. Leibniz 对现代代数、算法和符号逻辑产生了重大影响。他认为符号可以用来表达人们的思维方式。莱布尼茨的工作影响了 19 世纪的数学家 G. Boole。在他的书中，[1] 描述了一种符号推理的基本方法，并声称用纯符号处理具有任意项的逻辑命题，以做出合理的逻辑推理。要表现出智能，计算机必须能够推理；这就是布尔代数的作用所在。计算机科学家 A. 图灵 [2] 在 20 世纪的一本哲学杂志上发表了一篇论文。这篇论文的发表被认为是人工智能的“启航”。它描述了著名的图灵测试，并推测了在计算机中编程智能的可能性 [3]。达特茅斯会议的组织者 J. 麦卡锡在 1956 年提出了人工智能的具体概念，将给予的科学
医生 AI？一项试点研究考察人工智能对老年患者常见问题的回答
在 1956 年首次创造人工智能 (AI) 一词之前（ Russell and Norvig，2016 ），艾伦·M·图灵 (Alan M. Turing) 构思了他著名的“图灵测试”。图灵通过测试试图探索计算机生成的反应是否能够在不知情的观察者看来与人类的反应区分开来（ Kleppen，2023 ）。如果计算机的回答与真实人类回答者的回答无法区分，则计算机“通过”了图灵测试。 2014 年，名为 Eugene Goostman 的聊天机器人（ Warwick and Shah，2015 ）成为第一台通过图灵测试的机器，代表了人工智能和机器学习的一个重要里程碑，为后续程序树立了标杆。按照目前的定义，人工智能是指设计用于执行原本需要人工干预的任务的计算机系统（ Sutton and Barto，2018 ）。早期的人工智能研究侧重于使用符号逻辑和基于规则的系统解决一般问题（Jordan and Mitchell，2015）。最初，人工智能研究受到了乐观的评价（Russell and Norvig，2016）；然而，由于资金和计算能力不足等因素，研究工作停滞不前。在 20 世纪 90 年代和 21 世纪，由于神经网络、强化学习、计算机视觉和自然语言处理的出现（Jordan and Mitchell，2015），以及大数据、更便宜的计算和先进的计算算法的兴起，机器学习取得了重大进展。最近，深度学习人工智能模型（一种机器学习算法的分层网络，可以通过处理大量数据来提取越来越复杂的信息）已导致基于人工智能的研究取得重大突破（LeCun 等人，2015）。关于人工智能是否通过了图灵测试，仍然存在激烈的争论。如今，无论是在文本还是语音中，都有大量论断声称深度学习程序（例如 Chat GPT）和文本转语音程序能够生成与人类难以区分的输出，从而通过图灵测试（Biever，2023 年；Mai 等人，2023 年）。近年来，人工智能技术对医疗保健系统产生了尤为重要的变革性（Yu 等人，2018 年）。例如，在医学成像领域，深度学习算法已被用来以比放射科医生更高的准确度检测潜在异常（Liu 等人，2019 年）。自然语言处理使人工智能能够分析和提取患者病历中的相关健康数据，以协助准确诊断和辅助治疗计划（Kreimeyer 等人，2017 年）。可穿戴人工智能辅助监测系统已被用来追踪重要的患者健康指标，并可以提醒护理人员注意潜在的健康风险（Senders 等人，2018 年）。人工智能还被用于机器人辅助手术，以实现常规任务的自动化并提高手术的精准度（Hashimoto 等人，2018 年）。在制药行业，深度学习在药物开发中非常有用，甚至可以用来帮助医疗服务提供者根据患者的生物/遗传特征和个人需求确定对患者最有效的药物（Mak 等人，2023 年）。在临床实践中，聊天机器人和虚拟助手已被证明对患者教育、药物提醒和心理健康支持有益（Miner 等人，2016 年）。在精神保健领域，人工智能技术的应用同样具有影响力。具体来说，人工智能和机器学习工具已经
人工智能与城市运营
人工智能（AI）即将彻底改变战争的行为，因为火药，坦克，飞机和原子弹在以前的时代中具有。今天，各州正在积极寻求利用AI的力量来获得军事优势。中国已宣布打算到2030年成为AI的世界领导者。其新的General AI计划宣布：“ AI是一种将领导未来的战略技术。” 1同样，弗拉基米尔·普京（Vladimir Putin）宣称：“成为这个领域的领导者的人将成为世界的统治者。” 2为了应对中国和俄罗斯提出的挑战，美国已承诺采取第三种抵消战略。它将在AI，自治和机器人技术上进行大量投资，以维持其在国防上的优势。Google前首席执行官 Eric Schmidt宣布美国参加了AI军备竞赛。 3 2018年9月，国防高级研究项目局宣布了一项20亿美元的运动，以开发下一波AI。 4国防部（DOD）于2019年发布了AI战略，AI资金的大幅增加；在2020年，国防部预算包括向AI提出9270亿美元的要求。 5个较小的州同样致力于AI的军事发展；例如，英国和以色列正在这一领域发展其能力。 人工智能并不总是很容易定义，因为有很多类型的AI。 相反，它是一个字段，而不是一个特定对象。 但是，人工智能一词是指可以（在某种程度上）开发（在某种程度上）独立于直接人类方向处理数据的计算机软件。Eric Schmidt宣布美国参加了AI军备竞赛。3 2018年9月，国防高级研究项目局宣布了一项20亿美元的运动，以开发下一波AI。 4国防部（DOD）于2019年发布了AI战略，AI资金的大幅增加；在2020年，国防部预算包括向AI提出9270亿美元的要求。 5个较小的州同样致力于AI的军事发展；例如，英国和以色列正在这一领域发展其能力。 人工智能并不总是很容易定义，因为有很多类型的AI。 相反，它是一个字段，而不是一个特定对象。 但是，人工智能一词是指可以（在某种程度上）开发（在某种程度上）独立于直接人类方向处理数据的计算机软件。3 2018年9月，国防高级研究项目局宣布了一项20亿美元的运动，以开发下一波AI。4国防部（DOD）于2019年发布了AI战略，AI资金的大幅增加；在2020年，国防部预算包括向AI提出9270亿美元的要求。5个较小的州同样致力于AI的军事发展；例如，英国和以色列正在这一领域发展其能力。人工智能并不总是很容易定义，因为有很多类型的AI。相反，它是一个字段，而不是一个特定对象。但是，人工智能一词是指可以（在某种程度上）开发（在某种程度上）独立于直接人类方向处理数据的计算机软件。当今大多数AI的独特功能是，他们可以开发或完善自己的程序，以便更有效地完成数据处理任务。要了解AI的军事意义，了解AI的历史很有用。在过去的五十年中，AI的主要类型：良好的老式AI（Gofai）和第二波AI。在1950年代和1960年代开发的老式AI。在1956年著名的达特茅斯研讨会上，由艾伦·图灵（Alan Turing）等名人参加，计算机科学家探索了编程计算机使用符号逻辑自动处理数据的可能性。科学家将符号值分配给了他们想要分析的变量。然后他们对计算机进行编程以根据数学逻辑计算这些符号。好的老式AI是