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World File Search System逻辑学家
多年来的临床研究的想法，期望和观点...
“综合” SFF，卓越中心（来自OCBE的5个PI，包括主管A. Frigessi）：•将通过开发理论，方法，模型，模型和算法来改变机器学习，这些理论，模型，模型和算法可以利用知识以及数据•建立在世界一流的统计学家，逻辑学家，逻辑学家和机器学习研究人员的独特团队中，他们将与知识的基础联系起来•实现知识的基础，并将其建立在基础上，将其构成重要的基础。域专家
商业英语在现代物流中的作用
英语对大多数专业非常重要。他们开始从学校学习它并非一无所有。这些职业之一是物流。此外，关于学生对学生的一般专业培训的削弱是不可能的。在高等教育发展阶段的逻辑学家的专业能力形成是不可想象的，而没有整合到一般的语言培训系统中。在与外国迅速发展的工业和科学关系的背景下，大学毕业生的要求之一是外语的实际知识。重要的是要使学生在该语言是正式的国家中克服语言障碍。未来的专业人员需要介绍所选职业的特征以及外语在现代科学中的作用。在技术大学教外语时，有必要注意语言和语音材料的数量，以确定未来活动的选择和相应的语音技能。能够分析本科生和
“人工智能守护植物健康”
1.1 人工智能和神经网络的概念。人工智能（AI）不是一种工具或程序，而是计算机科学的一个独立分支。人工智能历史的开端被认为是1956年，美国计算机科学家、科学家约翰·麦卡锡（John McCarthy）提出了“人工智能”一词，并召开了第一次人工智能会议。 1969 年，传奇机器人 Shakey（或 Sheki）诞生，它可以推理其行为，分析命令，将任务分解为简单的部分。 “神经网络”一词首次出现于1943年，当时神经生物学家沃伦·麦卡洛克（Warren McCulloch）和逻辑学家沃尔特·皮茨（Walter Pitts）根据数学算法和大脑活动理论开发了一种神经网络的计算机模型。他们认为，这种模型可以在使用二进制数的设备上以所谓的“阈值逻辑”为基础发挥作用[9]。
拓扑学 James Munkres 第二版
我们和大多数数学家一样，对集合论采取朴素的观点。我们假设对象集合的含义直观上是清楚的，并且我们将在此基础上继续进行，而不进一步分析这个概念。这种分析理所当然地属于数学和数理逻辑的基础，我们的目的不是启动这些领域的研究。逻辑学家已经对集合论进行了非常详细的分析，并为该主题制定了公理。他们的每个公理都表达了数学家普遍接受的集合属性，这些公理共同提供了一个足够广泛和强大的基础，其余数学可以建立在它们之上。不幸的是，仅仅依靠直觉就不谨慎地使用集合论会导致矛盾。事实上，集合论公理化的原因之一就是制定处理集合的规则，以避免这些矛盾。虽然我们不会明确地处理公理，但我们在处理集合时遵循的规则源自公理。在这本书中，你将学习如何以“学徒”的方式处理集合，通过观察我们如何处理它们并亲自处理它们。在学习的某个阶段，你可能希望更仔细、更详细地学习集合论；那么逻辑或基础课程将是合适的。
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。
现代铁山
海军陆战队将更多地关注维持力，因为力量设计继续与逻辑学家提出进步，并提出采用商业实践和新技术，以在有争议的环境中获得更好的支持。由于大小和脆弱性，在铁山单元附近存放大型设备在21世纪的战争中被认为是不切实际的。相反，有人提出单位将完全自力更生，该服务将利用人工智能和机器学习（AI/ ML）进行预测和供应链开发以满足力量的需求。尽管这些令人钦佩且令人发人深省的企业，但AI/ML的进步将无法取代保证的维持资源的需求，并且单位始终需要外部援助来帮助他们成功。海军陆战队需要物流，将这些先进的技术解决方案与久经考验的供应链实践和谐相结合。要实现敏捷，现代山脉，该服务需要利用数据来提出有关维护和维修零件的有意义的建议，使战术水平的单位能够访问联合物流企业（JLENT）以寻求紧急请求，并进一步开发以全球定位网络（GPN）形式的预设设备和供应的清单。海军陆战队正在收集更多数据来喂养AI/ML模型，以期提供有用的估计，但是这种追求并没有提供相关结果，因为存在一个忽视的警告：数据数量不一定会转化为有意义的输出。cur-
量子测量与色彩感知：理论与应用
本文的主要目的是将量子测量理论的一些重要元素系统地整合到论文 [6, 3, 7, 5, 4] 中提出的色彩感知数学框架中。该框架描述了一种量子相对论色彩感知理论，该理论基于与 CIE（国际照明委员会）开发的经典比色法中假设的范式完全不同的范式，本质上可以将其归结为物理色彩刺激空间的同色异谱还原，例如，请参阅 [32, 11, 16] 中对该方法的数学导向描述。由于在同色异谱还原过程中光刺激和感知色彩之间的直接联系会丢失，并且人类视觉系统的精细化将这两个概念进一步分开，因此我们决定不考虑物理色彩刺激，而仅基于众所周知的色彩感知经验证据来建立我们的模型。正如我们稍后将详细介绍的那样，这一策略已被重要的科学家所采用。如果不参考实验环境和观察仪器，就无法研究这些经验色彩感知定律，正如逻辑学家 B. Russell 在 [45] 中一针见血地指出的那样：“在日常生活中，当我们谈论桌子的颜色时，我们只指在通常的光线条件下，从普通角度看桌子对普通观察者来说似乎具有的那种颜色。但在其他条件下出现的其他颜色也同样有权被视为真实的；因此，为了避免偏袒，我们不得不否认桌子本身具有任何一种特定的颜色。”理解依赖于实验环境和观察条件的经验证据的需要是引发数学形式化的动机之一
人工智能概念的发展趋势
人工智能是一门数学科学和技术，旨在将人类的逻辑应用于机器。这门科学的目的是制造智能机器，特别是制造出能够进行创造性活动的智能程序，这被认为是只属于人类的。同时，它被理解为对人类智能的研究。这一领域的创建和发展是为了通过机器准确地模拟智能，而智能是人类最宝贵的属性。尽管人工智能自诞生以来就面临着各种乐观和悲观的看法，但今天它在技术发展中占据着重要地位。科学和工程在其应用中得到了广泛的应用[1- 20]。人工智能——一场全球性的技术革命和对人类的新挑战——“人工智能（AI）”是指计算机程序，即能够解决人类思维能够解决的问题的算法。作为一个概念，它于1955年由美国科学家约翰·麦卡锡（John McCarthy）带入科学界，以强调该领域与N.维纳（N. Viner）称为“控制论”的科学的区别。“计算智能”也被用作同义词。 1950年，英国著名数学逻辑学家阿兰·图灵在《心灵》杂志上发表了一篇题为《机器能思考吗？》的文章，提出了“图灵测试”。这意味着，从逻辑上讲，机器可以思考。例如，一个人和一台计算机被放置在对话者看不到的地方。一个人提出书面问题，并收到书面（无声或屏幕上）答案。[12] 一方不知道其中一方是汽车。因此，根据阿兰·图灵的说法，机器可以思考，当它被教导时