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World File Search System逻辑推理
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
基于分布式光纤传感
确保能源的安全运输在很大程度上依赖于使用智能/智能猪的管道内检查机器人及时的安全检查和能量管道的围栏。解决猪块事件的潜在风险以及在维护，实时定位和这些检查机器人的维护，实时定位和跟踪中的限制已成为必须的。但是，传统的本地化和跟踪方法由于其资源密集型性质而带来了挑战，需要大量的人力和资源。为了克服这一限制并增强了机器人操作监控的智能，本文提出了基于分布式光纤传感（DOF）的创新人工智能（AI）集成算法框架，以实时定位和对机器人的跟踪。它在信号处理中采用降噪和重建技术，从而有效地增强了光纤振动信号的质量。值得注意的是，彼此相互补充的两个不同特征的集成可以双重验证跟踪检测，最终增强了系统的有效性和可信度。此外，基于逻辑推理的本地化决策策略还进一步增强了系统的功能，从而允许进行控制的跟踪间隔和阶跃尺寸，可以量身定制以在不同的工作条件下满足任务要求。三个模块的协作使监视沿操作方向的管道中检测机器人的动态更改是可行的。它强调了系统的潜力，以确保能源管道安全有效，有效。实验结果令人信服地表明，综合框架具有显着鲁棒性，实时性能和最小误差的几个关键优势。
在自我...
以及用于预训练和微调的数据量，PLM在各种任务中表现出了出现和出色的功能[55]。这样的大规模PLM通常被称为“大语言模型（LLM）”。正如“认知语言学”和“语言哲学”领域所讨论的，语言不仅是一个中介，可以使人类的复杂知识构建建立，而且还定义了更深层次的逻辑结构，反映了人类思想的逻辑。同样，接受过大量文本语料库培训的LLMS在知识获取以及逻辑推理和计划方面都表明了它们的能力。利用这些能力，LLM在解决各种问题方面表现出强大的能力，从而迅速扩大了研究和应用。自适应系统（SAS）经过设计，可以自主地适应其环境中的动态或无需手动干预的内部变化，这对于应对现实世界中的挑战至关重要[7，15，27，57，58]。llms在其他研究中所证明的，已经显着增强了系统的近视，包括上下文意识和决策，这对于处理自我适应至关重要。但是，关于在SAS领域使用LLM的文献存在很大的文献，尤其是来自接缝，ACSOS和TAA等领域的旗舰会议或期刊。缺乏研究使SAS中LLM的潜力仍然没有探索和模棱两可。为此，本文旨在通过针对以下两个研究问题来探索SAS中LLM的潜力：作为SAS是一个跨学科研究领域，与软件工程，自主代理，人机交互等相交，我们相信，从这些相关领域的交叉授粉可能会导致创新的见解，有助于在上下文和SAS的上下文中确定LLMS的潜在搜索指导。
具有人工智能的助听器
* 埃及索哈杰大学医学院耳鼻咽喉科听力学部摘要：人工智能 (AI) 的使用最近有所增加。2017 年代表了助听器行业新时代的开始，人工智能 H.A.它在克服听力挑战方面具有巨大的希望。我们认为，继数字信号处理和无线技术应用之后，人工智能是助听器领域的下一次革命。随着人工智能 (AI) 的使用，听力受损者将更容易更清楚地理解语音，特别是在不同的环境情况下。人工智能 (AI) 通常与机器学习同义，是计算机模拟人类智能解决问题、逻辑推理和管理复杂问题的能力。无需编程，人工智能就可以自动从经验中学习。这样它就可以识别佩戴者的聆听环境，然后根据每个环境的声学效果进行调整。它在嘈杂环境中平均可减少 50% 的噪音，大大减少聆听工作量，并提高语音清晰度。因此，它可显着提高嘈杂环境中的语音清晰度。关键词：人工智能 H.A、Widex evoke H.A、Livio AI H.A。Evolv AI H.A DOI：10.21608/SMJ.2023.185746.1363 简介 听力损失患者在整体听力方面面临困难，例如听力下降、动态范围减小以及频率和时间分辨率较差。(1) 此外，他们在困难情况下的沟通也面临巨大挑战，例如嘈杂和/或混响环境，尽管助听器中的数字信号处理技术取得了进步，试图将主要信号与不需要的声音分开，但听力损失的人仍然面临沟通挑战。(2) 有
在学术写作和研究中使用人工智能
背景：学术写作是研究的重要组成部分，其特点是思想的结构化表达、数据驱动的论证和逻辑推理。然而，它带来了处理大量信息和复杂思想等挑战。人工智能 (AI) 融入学术写作变得越来越重要，为这些挑战提供了解决方案。本综述旨在探索人工智能显著支持学术写作的特定领域。方法：对 2019 年以来发表的 PubMed、Embase 和 Google Scholar 等数据库中的文献进行了系统回顾。研究纳入依据是与人工智能在学术写作和研究中的应用的相关性，重点关注写作辅助、语法改进、结构优化和其他相关方面。结果：搜索确定了 24 项研究，通过这些研究确定了 AI 有助于学术写作和研究的六个核心领域：1) 促进创意生成和研究设计，2) 改进内容和结构，3) 支持文献综述和综合，4) 增强数据管理和分析，5) 支持编辑、审查和发布，6) 协助沟通、推广和道德合规。ChatGPT 在这些领域显示出巨大的潜力，尽管维护学术诚信和平衡 AI 使用与人类洞察力等挑战仍然存在。结论和建议：AI 极大地改变了各个领域的学术写作和研究。建议包括更广泛地将 AI 工具集成到研究工作流程中，强调道德和透明的使用，为研究人员提供足够的培训，以及保持 AI 效用和人类洞察力之间的平衡。持续的研究和开发对于应对 AI 在学术界应用中出现的挑战和道德考虑至关重要。
比拉尼比尔拉科技学院
主讲教师：Chittaranjan Hota 教授 (hota@hyderabad.bits-pilani.ac.in) 范围和目标 本课程从计算机科学的角度向学生介绍人工智能的基本概念和方法。人工智能关注一系列特定的问题，并开发了一套解决这些问题的特定技术。本课程的重点是研究开发智能程序所需的知识表示方法、推理和算法。人工智能不仅致力于构建智能实体，而且还允许理解它们。本课程将使学生了解如何使用经典的符号方法对计算机进行编程，使其以通常归因于人类“智能”的方式运行。人工智能目前涵盖了各种各样的子领域，如感知、逻辑推理、证明数学定理和诊断疾病等。人工智能使计算机工程师能够借助一套工具和方法系统化和自动化智力任务。本课程研究的方法可应用于人类智力活动的任何领域。作业部分将强调使用 C/C++、Python、R 等。学生将被要求在现实世界的问题解决中使用搜索策略、游戏程序（如国际象棋或井字游戏）、规划器、仅具有推理引擎的小型专家系统外壳、使用 TMS 或贝叶斯网络等模型在不确定性下进行推理的程序、自然语言理解程序以及使用联结主义模型（如神经网络）的机器学习领域的程序。教科书 T1 Stuart Russell 和 Peter Norvig，《人工智能：一种现代方法》，Pearson 教育，第 3 版，2009 年。参考书 R1 George F. Luger 人工智能：复杂问题解决的结构和策略，第四版，Pearson，2002 年。R2 DW Patterson，《人工智能与专家系统简介》，PHI，2002 年。 R4 Elaine Rich 和 Kevin Knight，《人工智能》，Tata McGraw Hill，第二版，2002 年。
应用人工智能基础知识，2022 年夏季
CS3331 (4-0)：应用人工智能基础，2022 年夏季 目录描述 以军事示例说明人工智能概念的基础知识。主题包括知识表示、逻辑推理、概率推理、启发式搜索、基于代理的系统和社交人工智能。本课程适用于非计算机科学专业的学生。先决条件：CS4000（可并发）。 课程目标 学生将了解各种系统背后的核心人工智能概念，包括自动推理和专家系统、自然语言处理、战争游戏模拟、机器人任务规划。以应用为重点，学生将获得一系列动手和实际场景，以激发人工智能中解决问题的基本算法和方法的发展。在课程结束时，学生应该能够决定何时使用人工智能技术是合适的，制定解决特定问题的方法，并用纸和笔模拟简单的方法。讲师 Neil Rowe 教授，ncrowe@nps.edu，(831) 656-2462。Rowe 教授的出版物主页是 http://faculty.nps.edu/ncrowe。讲座和资源 每周有四个小时的 Zoom 讲座；我们会向您发送链接。对于错过讲座的人，我们会录制讲座时间，但为了便于互动，我们希望您现场参加。课程材料将存储在我们的 Sakai 网站的“资源”下，包括课堂上使用的幻灯片副本、家庭作业和阅读材料；测验也将在那里的“测试和测验”选项卡下进行。如果您在班级名单上，您应该已经拥有 Sakai 帐户。有关 Sakai 的更多帮助，请发送电子邮件至 clehelp@nps.edu。评分 家庭作业：约占 40% 测验：约占 40% 学期项目：约占 20% 课程成绩中位数通常介于 A- 和 B+ 之间；我们很少给出低于 B 的成绩。家庭作业将巩固课堂上讲授的概念。这些包括思想实验、论文问题和算法追踪。在截止日期和时间之后但在解决方案发布之前提交的家庭作业将被扣 15% 的罚金；解决方案发布后不接受作业。家庭作业必须单独完成，不得与讲师以外的任何人讨论。
计量经济学的目标
计量经济学的目标 我们可以区分计量经济学的三个主要目标，即：i）分析，即检验经济理论，ii）政策制定，即提供经济关系系数的数值估计，然后可用于决策，以及iii）预测，即使用系数的数值估计来预测经济量的未来值。 当然，这些目标并不互相排斥。成功的计量经济学应用实际上应该包括这三个目标的组合。 1.分析：检验经济理论 在经济理论发展的早期阶段，经济学家使用口头阐述和应用演绎程序来制定经济体系运作的基本原理。早期的经济理论始于一系列有关个人作为消费者或生产者的行为的观察。对各个经济单位的动机设定了一些基本假设。因此，在需求理论中，假设消费者的目标是在商品价格给定的情况下，从其收入支出中获得最大的满足感（效用）。同样，人们认为生产者的动机是利润最大化。经济学家们从这些假设出发，通过纯逻辑推理得出了一些有关经济系统运作过程的一般结论（规律）。抽象层面上发展起来的经济理论并没有经过经济现实的检验。换句话说，没有尝试去检验这些理论是否充分解释了个人的实际经济行为。计量经济学主要旨在验证经济理论。在这种情况下，我们说研究的目的是分析，即获得经验证据来检验经济理论的解释力，以决定它们如何很好地解释观察到的经济单位的行为。今天，任何理论，无论其阐述多么优雅，逻辑多么合理，如果不经过一些实证检验，就无法建立和普遍接受。因此，计量经济学是估计和测试的科学。 2. 政策制定：为政策模拟获取经济关系系数的数值估计值 在许多情况下，我们应用各种计量经济学技术来获得经济关系各个系数的可靠估计值，从中我们可以评估弹性或经济理论的其他参数（乘数、生产技术系数、边际成本、边际收益等）。了解这些系数的数值对于企业的决策以及政府的经济政策制定都非常重要。它有助于比较替代政策决策的效果。
在职业教育中数学教师培训中的计算思维
摘要：计算思维涉及系统地解决问题，应用逻辑概念和算法的能力。在数学教学中，计算思维可以增强学生解决问题和逻辑推理的学习过程。思考这种情况，总体目标是研究计算思维如何在理论和实践中的职业和技术教育中对数学教师的初始和继续教育中表现出来。科学研究始于理论基础通过书目和探索性研究，在基础研究之后，我们将诊断性问卷应用于在在线申请上实施的混合调查表（开放和封闭问题）的教师，以供在线申请中实施，目的是在理论和实践方面识别数学老师的知识水平。作为教育产品理想化（PE）的理想化，一个名为“计算思想和数学教学的网站：从对模式的识别到问题的抽象”，在该网站上，我们根据Kaplún的主题Axes（2002,2003）和根据Zabala典型的典型学评估了基于Kaplún的主题轴（1988年）的结构。为了评估教育产品的教学潜力，在其在该基因座的应用中有必要与IFPB数学老师JoãoPessoaCampus一起，这是通过评估标题工具对研究人员进行系统的观察，考虑到参与教师的所有观察结果。通过诊断研究获得的结果揭示了数学教师的不安全感，以及某些教师在什么是什么以及如何将计算思维应用于解决数学问题时的不理解。通过评估教师考虑的教育产品评估教育产品的考虑因素是教育产品作为适用于教学过程（教师的教学工具，具有方法论和评估工具的教学工具）的相关性和学习方法（建构主义方法）（一种建构主义方法），在该方法中，学生在学习含义时会在学习时具有与之相关的意义）。我们得出的结论是，在教育产品的杰出性中，我们旨在为数学教师的培训做出贡献，无论是从专业和技术教育还是常规教育，因为它适用。以及旨在提出将计算整合到学校课程中的研究，在其教学方法中得到完善，并指出教师继续教育的替代方法。
常识性推理的自动驾驶汽车系统
对于学术和行业研究，自1980年代以计算机视觉为中心的系统的引入以来，AV技术已经取得了令人难以置信的进步[3]。在这里，本文将为自动驾驶汽车提供一些正式的定义。根据自动化水平，SAE国际自动驾驶汽车定义为六个不同的级别，其中0级没有AU量，并且5级是完全驾驶自动化[6]。尽管AV研究是一个经过充分探索的领域，但仍然没有5级或完全自主的车辆。这在很大程度上是由于计算机视觉系统的缺陷以及需要人类驾驶员存在的更复杂驾驶任务的复杂性。对于安全至关重要的系统，例如AV系统，无法造成小错误。为此，重要的是，AV系统可以根据对周围环境的准确解释做出安全有理的决策。在AV系统的感知端有几种技术，例如光检测和射程（LIDAR）系统和基于摄像机的系统。这些系统与深度学习技术（例如卷积神经网络（CNN））相结合，这些技术用于对传感器数据进行分类[14]。但是，像所有机器学习系统一样，由于噪声，训练数据之外的场景，传感设备的退化以及其他外部因素，误导始终可能发生错误分类。Kahneman在2011年提出的两种系统思维类型[11]。第一个是“系统1”，它是快速，本能和情感思维。因此，AV系统应朝着使用混合AI系统或将深度学习与逻辑推理结合的AI迈进，以帮助减轻完全基于深度学习的方法的失败和缺点。第二个是“系统2”，它是缓慢，有意和逻辑的。对于人类驾驶员，我们在驾驶场景中使用这两个系统。使用System 1 Thinking迅速完成我们周围的对象，并进行较小的驾驶操作。但是，当我们遇到一个不熟悉或危险的情况时，我们使用系统2思考来确定一种安全的方式来驾驶这种情况。在最佳的混合AV系统中，快速系统的1个任务（例如感知和分类）应通过深度学习来处理，而缓慢的系统2任务应通过综合推理来处理。推理系统也可以用于对