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World File Search System蕴涵
结束怀疑论
怀疑论的终结 i 《哲学杂志》 107 (5): 243-256, 2010。Sherrilyn Roush 人们普遍认为，怀疑论者在以下问题上有着毁灭性的论据。他说，你可能认为你知道自己有手。但是如果你知道你有手，那么你也会知道你不是缸中之脑，不是悬浮在液体中的大脑，电极为你提供由超级计算机生成的完美协调的印象，也不是一个看起来和移动起来都和这个世界一样的世界。如果你知道你有手，你就会知道你不是处于这种状态，因为有手意味着你不是缸中之脑。但你显然不知道你不是缸中之脑——你没有证据将那种状态与你认为你处于的正常状态区分开来。因此，根据反驳结论，你不知道自己有手。至少，如果我们承认怀疑论者在已知蕴涵的情况下知识是封闭的，而我们中的许多人都倾向于这样做，那么怀疑论者至少有一个毁灭性的论点：粗略地说，如果你知道 p，并且你知道 p 蕴涵 q，那么你就知道 q。ii 说这是一个直观上令人信服的论点是轻描淡写；寻找一个不是拍桌子、不是混淆视听或特别恳求的答复的项目已经让哲学家们苦苦思索了一段时间。人们详细地检查了论证的步骤，以找到在压力下会屈服的漏洞。其中一些努力很有趣，很有启发性，我认为有些甚至提供了辩证的胜利，将举证责任转移回了怀疑论者。尽管如此，正如我将要论证的那样，我们忽略了一个非常简单的观点：尽管上述怀疑论论点是有效的，但它有一个错误的前提，即声称我们似乎显然知道的东西蕴涵了我们在检查时似乎显然不知道的东西。我将论证，这一部分论证无法通过保留怀疑论威胁的方式进行修复。因此，如果怀疑论者想说服我们担心我们的普通知识，他将不得不提出一个完全不同的论点。在已知蕴涵下知识的封闭性（以下称为“封闭性”）对于上述怀疑论论证是必要的，但显然不是充分条件。要将封闭性原则应用于我们的案例，我们必须知道有手就意味着人不是缸中之脑。我们无法知道这一点，因为这一蕴涵不成立，而且虚假的主张无法得知，这一点认识论者已经意识到了。这一蕴涵不成立，因为一个人可能是缸中之脑，就上述描述而言，有手。手将无缝地连接到大脑，因此在不可否认的意义上是你的大脑。这些规定描述的场景与缸中之脑的原始场景一样可信。这种情景破坏了怀疑论者所需要的蕴涵，因为有手的缸中之脑是“有手意味着你不是缸中之脑”这一说法的反例。认识论者知道，怀疑论者首先提出的蕴涵主张由于刚才描述的可能性而不成立，因此蕴涵主张通常以显而易见的方式得到支持，即说有手意味着你不是无手的缸中之脑。有时，人们会在强调的词上加一个语气，以传达这样的判断：这个细节很乏味。然后，人们继续讨论
嵌入曲线空间上的测地线完备黎曼度量。
对于有限维黎曼流形，霍普夫-里诺定理表明，陈述 1.) – 3.) 彼此等价，并且 1.)、2.)、3.) 中的每一个都蕴涵 4.)。但是，我们的设置是无限维的，因此我们必须根据一些能量原理“手工”显示它们中的每一个。最后，但并非最不重要的是，我们将看到几个在结和链空间中长度最小化测地线的数值模拟。
后量子明文感知 - 密码学电子印刷档案
摘要。本文在叠加访问模型中形式化了明文感知概念，在该模型中，量子对手可以在量子设备中实现加密预言机并对解密预言机进行叠加查询。由于对手可以通过各种可能的方式访问解密预言机，我们提出了六种安全定义来捕捉每种访问方式的明文感知概念。我们研究了这些定义之间的关系，并提出了各种蕴涵和非蕴涵。经典地，最强的明文感知概念 (PA2) 伴随着选择明文攻击下的不可区分性 (IND-CPA) 概念，产生了选择密文攻击下的不可区分性 (IND-CCA) 概念。我们表明，当针对 IND-qCCA 概念（Boneh-Zhandry 定义，Crypto 2013）时，PA2 概念不足以显示上述关系。然而，我们提出的具有叠加解密查询的后量子 PA2 概念实现了这一含义。关键词。明文感知，后量子安全，公钥加密
附件 13.9_1_AI-DS 课程.pdf
课程大纲 逻辑：命题、否定、析取和合取、蕴涵和等价、真值表、谓词、量词、推理规则、证明方法。集合论：集合论中的定义和简单证明、集合的归纳定义和归纳证明、包含和排除原理、关系、关系的图形表示、关系的性质、等价关系和划分、偏序、线性和有序集。函数：映射、单射和全射、函数组合、反函数、特殊函数、递归函数理论、Z 变换。初等组合学：计数技术、鸽巢原理、递归关系、生成函数。图论：图论元素、欧拉图、汉密尔顿路径、树、树遍历、生成树。
CS 730/830：人工智能简介
解释：将常量符号映射到世界上的对象，将每个函数符号映射到对象上的特定函数，将每个谓词符号映射到特定的关系。P 的模型：P 为真的解释。例如，Famous(LadyGaga) 在预期解释下为真，但当符号 LadyGaga 映射到 Joe Shmoe 时不为真。可满足：∃ P 的模型。例如，P ∧¬ P 不可满足。蕴涵：如果 Q 在 P 的每个模型中都为真，则 P | = Q。例如，P ∧ Q | = P。有效：在任何解释中都为真。例如，P ∨¬ P。
量子模糊逻辑与时间
最近，我们提出了语言学的哥本哈根解释（或量子语言、测量理论），它对描述经典系统和量子系统都具有很强的威力。因此，我们认为量子语言可以看作是科学语言。此外，我们证明了某些逻辑（称为量子模糊逻辑）在量子语言中是有效的。一般来说，逻辑和时间不太相容。然后，本文的目的是表明量子模糊逻辑与时间配合得很好。也就是说，量子模糊逻辑的优势在于能够清楚地区分蕴涵和因果关系。事实上，我们将证明“如果没有人被骂，就没有人会学习”这个命题的反命题（或“约翰总是饿”的否定命题）可以用量子模糊逻辑来写。然而，日常语言中的“时间”有各种方面（例如，时态、主观时间）。因此，不可能用量子语言的“时间”来理解日常语言的所有“时间”。
量子自然语言处理中的密度矩阵方法
尽管向量是计算编码单词含义最常用的结构，但它们无法表示对潜在含义的不确定性。模糊词可以通过其各种可能含义的概率分布来最好地描述。将它们放在上下文中应该可以消除其含义的歧义。同样，词汇蕴涵关系也可以使用概率分布来表征。然后，将层次顺序中较高位置的单词建模为其所包含单词含义的概率分布。DisCoCat 模型受到量子理论数学结构的启发，提出密度矩阵作为能够捕捉这种结构的词嵌入。在量子力学中，它们描述的是状态仅以不确定性已知的系统。初步实验已经证明了它们能够捕捉单词相似性、单词歧义性和词汇蕴涵结构。Word2Vec 模型的改编版 Word2DM 可以学习这种密度矩阵词嵌入。为了确保学习到的矩阵具有密度矩阵的属性，该模型学习中间矩阵并从中导出密度矩阵。这种策略导致参数更新不是最优的。本论文提出了一种用于学习密度矩阵词嵌入的混合量子-经典算法来解决这个问题。利用密度矩阵自然描述量子系统的事实，不需要中间矩阵，理论上可以规避经典 Word2DM 模型的缺点。变分量子电路的参数经过优化，使得量子比特的状态与单词的含义相对应。然后提取状态的密度矩阵描述并将其用作词嵌入。为词汇表中每个单词学习一组与其密度矩阵嵌入相对应的单独参数。在本论文中，已经在量子模拟器上执行了第一次实现。所利用的目标函数减少了同时出现的单词之间的距离，并增加了不同时出现的单词之间的距离。因此，可以通过评估学习到的词向量的相似性来衡量训练的成功程度。该模型是在词汇量较小的文本语料库上进行训练的。学习到的词向量显示了文本中单词之间的预期相似性。我们还将讨论在真实量子硬件上的实现问题，例如提取完整的状态表示和计算该模型的梯度。
533 003，安得拉邦，印度 CSE（AI 和 ML）（R23-...
(L1) 第一单元：数理逻辑：命题演算：语句和符号、联结词、合式公式、真值表、同义反复、公式等价性、对偶律、同义反复蕴涵、范式、语句演算的推理理论、前提的一致性、间接证明方法、谓词演算：谓词、谓词逻辑、语句函数、变量和量词、自由和有界变量、谓词演算的推理理论。第二单元：集合论：集合：集合上的运算、包含-排斥原理、关系：性质、运算、分割和覆盖、传递闭包、等价性、兼容性和偏序、哈斯图、函数：双射、组合、逆、排列和递归函数、格及其性质。第三单元：组合学和递归关系：计数基础、排列、重复排列、循环和限制排列、组合、限制组合、二项式和多项式系数和定理。递归关系：生成函数、序列函数、部分分式、计算生成函数系数、递归关系、递归关系公式、通过代换和生成函数解决递归关系、特征根法、解决非齐次递归关系
容错计算：基本概念
最低级别，故障与技术有关。金属或多晶硅信号线中的短路或开路等物理缺陷会改变电压、开关时间和其他属性。3 外部干扰也在这个级别起作用，影响信号线、电荷存储和其他属性。在逻辑级别，数字系统由门和存储元件建模，所有信号都表示为二进制值。低级容错策略旨在检测或屏蔽产生错误逻辑值的故障。由于其简单性，“卡住”模型是最广泛使用的逻辑故障模型，假设故障在信号线上表现为固定的逻辑值。更复杂的模型是“桥接”故障，其中信号线之间的耦合导致一条线的逻辑值影响另一条线的值。其他复杂故障会改变门的基本逻辑功能，这在可编程逻辑阵列中经常发生，其中 AND/OR 阵列中连接的存在或不存在会导致在功能中添加或删除蕴涵项。在更高的抽象级别（寄存器、算术逻辑单元、处理器等）故障通常表现为模块行为的变化，由其真值表或状态表表示。在此级别，故障建模通常更抽象，以方便在行为级别进行模拟；因此，通常会牺牲准确性。
容错计算：基本概念
在最低层次上，故障与技术有关。金属或多晶硅信号线的短路或开路等物理缺陷会改变电压、开关时间和其他特性。3 外部干扰也在这个层次上起作用，影响信号线、电荷存储和其他特性。在逻辑层次上，数字系统由门和存储元件建模，所有信号都表示为二进制值。低级容错策略旨在检测或屏蔽产生错误逻辑值的故障。由于其简单性，“卡住”模型是最广泛使用的逻辑故障模型，该模型假设故障在信号线上表现为固定的逻辑值。更复杂的模型是“桥接”故障，其中信号线之间的耦合导致一条线的逻辑值影响另一条线的值。其他复杂故障会改变门的基本逻辑功能，这在可编程逻辑阵列中经常发生，其中 AND/OR 阵列中连接的存在或不存在会导致功能中添加或删除蕴涵项。在更高的抽象级别（寄存器、算术逻辑单元、处理器等）中，故障通常表现为模块行为的变化，由其真值表或状态表表示。在此级别，故障建模通常更抽象，以方便在行为级别进行模拟；因此，通常会牺牲准确性。