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水能联结计划
第一部分 一般信息 IA 目的 密歇根州环境、五大湖和能源部 (EGLE) 能源部门正在为水和废水处理设施的能源改进提供补助。该州预计补助期将从执行补助协议时开始，并于 2025 年 8 月 31 日结束。 IB 计划说明 密歇根州环境、五大湖和能源部 (EGLE) 通过管理空气、水、土地和能源资源来保护密歇根州的环境和公共健康，并致力于应对气候变化、多样性、公平性和包容性。在 2025 财政年度 (FY)，EGLE 将提供补助，支持水和废水处理设施的能源效率和可再生能源改进，以减少废水和水处理设施现场的能源使用。申请人在规划其提案时必须考虑以下计划目标、优先事项和任务。 1. 计划目标
符号人工智能与联结人工智能
与人工智能社区的许多成员一样，我着迷地关注着符号人工智能和联结人工智能之间正在进行的讨论。符号人工智能认为，在推理和学习中使用知识对于产生智能行为至关重要，而联结人工智能则假定，从数据中学习关联（几乎不需要或完全不需要先验知识）对于理解行为至关重要。最近这两种人工智能范式之间的争论是由本世纪初联结人工智能的进步引发的，这些进步具有重要的应用价值。联结主义在面对大规模数据时所取得的技术成功，使其成为人工智能的主导范式。过去十年，这两种学派之间的对话通过学术文章（例如，LeCun、Bengio 和 Hinton，2015 年）、辩论（人工智能辩论，2017 年；人工智能辩论，2019 年）和社交媒体展开——其中社交媒体有时会引发尖锐的评论。我之所以对这场辩论如此着迷，是因为人工智能的主要问题非常重要：智能本身的性质。然而，我也发现这场辩论有点令人沮丧。原因如下。首先，我发现“符号人工智能”和“联结主义人工智能”这两个词组具有误导性。符号学派致力于知识及其在推理和学习中的应用（仅使用适度的输入数据），而不是符号本身：符号通常只代表知识抽象。同样，联结主义阵营的忠诚实际上是在几乎没有或完全没有先验知识的情况下从数据中学习关联，通常需要大规模数据。从认知科学的角度来看，符号人工智能与理性主义心智学派非常一致，后者强调
2 联结主义认知模型
本章回顾了专注于使用神经网络的计算机认知模型。这些架构受到对大脑计算方式研究的启发，特别是以下观察结果：由相对简单的处理元素组成的大型密集连接网络可以相当轻松地通过少量连续步骤解决某些复杂任务。后续工作产生了具有独特风味的认知模型。处理的特点是跨连接成复杂网络的简单处理单元的激活模式。知识存储在单元间连接强度中。正是由于这个原因，这种理解认知的方法获得了联结主义的名称。自本书第一版以来，很明显该领域已进入人工神经网络研究的第三个时代。第一个时代始于 20 世纪 30 年代和 40 年代，是第一种正式计算理论起源的一部分；第二个时代始于 20 世纪 80 年代和 90 年代，伴随着认知的并行分布式处理模型；第三个时代始于 21 世纪中期，伴随着“深度”神经网络的进步。关于如何创建和训练更强大的人工神经网络的新见解引发了这两个时代的转变。
联结主义人工智能应用的弱点
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销售保障型联结计划
我们的参考编号：B1/15C C2/5C G16/1C 2022 年 7 月 8 日 行政长官 所有认可机构 先生/女士尊敬的人士， 销售保障相连计划 鉴于证券及期货事务监察委员会（“证监会”）和保险业监管局（“保监局”）就投资相连寿险计划（“ILAS”）产品发布的最新加强指引，以及推出一类新的投资相连寿险计划产品——保障相连计划（“PLP”），香港金融管理局（“金管局”）发出本通函，就销售 PLP 向认可机构（“认可机构”）提供指引，以期为客户提供保障。本通函附件所载的认可机构指引涵盖产品尽职调查、合适性评估和产品推荐、产品披露、录音和记录保存，以及管理监督等方面。本通函亦强调保护弱势客户。该指引旨在整合和更新金管局过去关于投资相连保险产品的通函中所列的要求，使其与金管局以及证监会和保险业监督的最新方法和标准保持一致。除了精简要求以使其更方便用户使用外，
联结主义与认知架构：批判性分析
• 民间心理学怀疑论者：这些哲学家认为，符号人工智能系统中的意向性/“目标”和“信念”等概念过于抽象，无法在计算机系统中有意义地实现。他们喜欢联结主义，因为它提供了一种更严格的数学/计算/“科学”方法来建模认知。计算心理学怀疑论者：另一方面，这些哲学家认为当时的符号人工智能系统太像计算机、计算性太强、太僵化（即没有符号基础）。他们喜欢联结主义，因为它通过直接计算感官数据来解决认知“基础”问题。他们认为，与串行人工智能方法相比，感官数据的分布式并行计算更有可能让认知“浮现”。
符号主义、联结主义、行动主义
阐明人工智能与建筑之间联系的关键在于逻辑学派。计算主义的发展与建筑结构主义思想的融合，导致了基于形式概念的类型学设计方法。自然语言作为符号系统的认知是在符号学中建立的，符号学是指对符号过程（符号学）的研究。任何形式的活动、行为或任何涉及符号的过程，包括意义的产生。查尔斯·桑德斯·皮尔斯的模型强调了表征与对象以及使用符号作为传输系统的解释者之间的关系。结构主义根植于三个主要领域：语言学、人类学和文学分析，旨在通过通用符号系统传递建筑思想。语言和语义的转变在 20 世纪 60 年代和 70 年代的建筑中得以实现，标志着从结构主义、理性主义到计算主义的道路。规则和形式（例如模型和方法）以不同的规模出现在建筑中。结构主义处理的是建筑规模，而 La Tendenza 则对更大的规模感兴趣，研究城市。如今，通过计算主义，它可以转变为更大的行星规模。
联结主义人工智能中的价值创造
人工智能 (AI) 因其在图像检测、翻译和决策支持等多个领域的最新进展而受到高度关注 (McAfee 和 Brynjolfsson 2017)。它是企业竞争力的决定性因素，但必要的战略制定非常具有挑战性 (Daven-port 和 Ronanki 2018)。联结主义人工智能是我们这个时代催化互补创新的最重要的通用技术 (Brynjolfsson 和 Mcafee 2017)。人工智能实现了创新应用，例如预测性维护、物流优化和改进客户服务管理 (Chui 等人2018)。AI 支持许多商业领域的决策 (Russell and Norvig 2016)，大多数公司期望从人工智能中获得竞争优势 (Ransbotham et al.2017)。因此，基于人工智能的应用对于数字经济的各个方面都越来越重要，无论是业务流程还是业务模型 (Tapscott 1996)。
自然演绎中的一种新联结及其在量子计算中的应用
提供 A 或 B，证明归约过程可以用类似的方式定义。消去规则提供的命题恰好是引入规则所要求的命题这一性质可以分解为两个性质，即不多也不少（在 [10] 中称为“和谐”和“逆和谐”）。我们还可以想象有些演绎规则不能验证这个反转原理，要么是因为消去规则提供了引入规则所不需要的命题，要么是因为引入规则需要消去规则所没有提供的命题，或者两者兼而有之。当消去规则提供的命题不是引入规则所要求的全部命题时，我们称该演绎规则为不充分的。当消去规则提供的命题是引入规则所要求的，但引入规则所要求的一些命题没有由消去规则提供时，我们称它们为过度的。一个具有不充分演绎规则的连接词的例子是 Prior 的 tonk [18]，其引入规则