1。”实践完美:计划学习技能参数策略”,银*,T.,Kumar*,N.,McClinton,W。,ET。al。RSS:机器人科学与系统会议(2024)。2。”学习效果的抽象计划模型,这些模型选择要预测的“ McClinton*,W。和Kumar*,N。等。在L4Tamp上的RSS研讨会上的最佳纸张。在Corl机器人学习会议上的完整论文(2023)3。”的谓词发明,用于二重性计划” Silver,T。等。AAAI人工智能会议(2023)4。“可通话表示”学习” Bhardwaj,S。和McClinton,W。等。[https://arxiv.org/abs/2302.11349](2023)专利:美国专利11048928和11989936。
摘要 - 断言是一个谓词,在程序执行过程中应进行正确评估。在本文中,我们介绍了量子主张方案的开发,并展示了它们如何用于减轻硬件错误和软件调试。与经典计划中的断言相比,由于无限制的定理和巨大的破坏性测量,量子估算是具有挑战性的。我们讨论了如何规避这些挑战,以使量子状态的某些特性在程序执行过程中可以无损地验证。此外,我们表明,除了检测程序错误外,动态断言电路还可以通过选择后的主张结果来减轻噪声效应。我们的案例研究表明在各种量子算法中使用量子主张。索引术语 - Quantum计算,缓解错误,调试,断言
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。
学习单元 本课程的学习单元如下: 模块 1 软件的基本概念 单元 1 计算机软件 单元 2 什么是软件工程 单元 3 软件工程的历史 单元 4 软件工程师 单元 5 软件危机 模块 2 软件开发 单元 1 软件开发概述 单元 2 软件开发生命周期模型 单元 3 模块化 单元 4 伪代码 单元 5 编程环境案例工具和 Hipo 图 模块 3 实施和测试 单元 1 实施 单元 2 测试阶段 单元 3 软件质量 单元 4 兼容性 单元 5 验证 模块 4:形式化方法 单元 1:一般信息 单元 2:形式化方法简介 单元 3:形式化方法的方法及其在软件开发中的应用 单元 4:命题 单元 5:谓词 单元 6:集合 单元 7:系列或序列
学习单元 本课程的学习单元如下: 模块 1 软件的基本概念 单元 1 计算机软件 单元 2 什么是软件工程 单元 3 软件工程的历史 单元 4 软件工程师 单元 5 软件危机 模块 2 软件开发 单元 1 软件开发概述 单元 2 软件开发生命周期模型 单元 3 模块化 单元 4 伪代码 单元 5 编程环境案例工具和 Hipo 图 模块 3 实施和测试 单元 1 实施 单元 2 测试阶段 单元 3 软件质量 单元 4 兼容性 单元 5 验证 模块 4:形式化方法 单元 1:一般信息 单元 2:形式化方法简介 单元 3:形式化方法的方法及其在软件开发中的应用 单元 4:命题 单元 5:谓词 单元 6:集合 单元 7:系列或序列
l t p c 3 0 0 3课程目标:1。审查和加强AI和ML所需的重要数学概念。2。从数据中介绍学习模式的概念,并为理解艺术机器学习算法的状态建立了强大的理论基础。课程成果:完成后,学生将能够:1。设计和实施机器学习解决方案,以解决分类,回归和聚类问题。2。评估和解释不同ML技术的结果。3。在一系列真实的应用程序中设计和实施各种机器学习算法。单元 - 我定义人工智能,使用谓词逻辑定义AI技术,并表示知识作为规则,代表逻辑,可计算功能和谓词中的简单事实,程序与声明性知识,逻辑编程单元-II数学基础:矩阵理论和机器学习的统计学。机器从数据中学习,问题的分类 - 回归和分类,监督和无监督的学习。单元-III线性回归:单个变量的模型表示,单个变量成本函数,线性回归的梯度体面,实践中的梯度不错。单元-IV逻辑回归:分类,假设表示,决策边界,成本函数,高级优化,多分类(一个与全部),过度拟合的问题。单元 - v讨论集群算法和用例围绕聚类和分类的讨论。教科书:1。2。Saroj Kaushik,人工智能,Cengage Learning,第一版2011年。Yuxi(Hayden)Liu,“以身作则的Python机器学习”,Packet Publishinglimited,2017年。参考书:1。Anindita Das Bhattacharjee,“实用的工作簿人工智能和针对初学者的软计算,Shroff Publisher-X Team Publisher2。汤姆·米切尔(Tom Mitchell),机器学习,麦格劳·希尔(McGraw Hill),2017年。3。Christopher M. Bishop,《模式识别与机器学习》,Springer,2011年。4。T. Hastie,R。Tibshirani,J。Friedman。统计学习的要素,2e,2011年。相应的在线资源:1。人工智能,https://swayam.gov.in/nd2_cec20_cs10/preview。
false阴性阴性测试结果是患者或标本的阴性测试结果,该结果已知或随后证明是对所讨论的疾病或成分呈阳性的。4假阳性对患者或标本的阳性测试结果,该结果已知或随后被证明对所讨论的状况或组成部分是阴性的。4在FDA前市场批准过程中批准进行营销的4个FDA批准的测定方法,需要证明III类设备的安全性和有效性。2,9根据FDA 510(k)审查进行营销清除的FDA清除测定法,并且此类批准保留给与已经具有谓词IHC设备的市场上的设备。2注意:不如FDA前市场批准严格。FDA I类IHC:诊断标记,非预测标记
作为作家:•识别观众写作。•使用阅读中标识的主要功能选择适当的写作形式。•计划,草稿,写作,编辑和改进。•使用适当的语调和音量执行组成。•使用谓词,明喻,隐喻和人格化创建生动的图像。•遵循原始的结构•使用作者用来创建角色,设置和图的技术。•交织的角色描述,设置和氛围与对话。•选择有效的语法和标点符号。•确保在整个写作中正确使用时态。文字:关键文字:失落的单词 - 罗伯特·麦克法兰(Robert Macfarlane)和杰基·莫里斯(Jackie Morris),最后的熊汉娜(Hannah)金鸭(Hannah Gold Ducks)
一阶谓词逻辑的语法和语义模型的域是 DOMAIN(域)——它包含的对象或域元素的集合。域必须是非空的——每个可能世界都必须包含至少一个对象。图 8.2 显示了一个包含五个对象的模型:狮心王理查德,1189 年至 1199 年的英格兰国王;他的弟弟,邪恶的约翰国王,1199 年至 1215 年的统治者;理查德和约翰的左腿;以及一顶王冠。模型中的对象可能以各种方式相关。在图中,理查德和约翰是兄弟。从形式上讲,关系 TUPLE 就是相关对象的元组的集合。(元组是按固定顺序排列的对象集合,用尖括号括住对象。)因此,此模型中的兄弟关系是集合