推理模式

摘要： 普利布拉姆《经济推理史》的创见在于,一方面,它强调不同社会时期的哲学思潮直接影响着当时的经济学推理模式;另一方面,它强调,在经济思想史上,不同推理模式的本质分歧在于唯名论与本质主义的对立上。无疑,普利布拉姆的经济学研究与创见成为经济思想史上浓墨重彩的一笔。但是,站在辩证角度观察,我们也发现了其理论上的缺陷,即他对唯名论与本质主义的区分没能站在科学实践的角度,其对于经济学研究方法的多元传统和流变的认识、评价也有不足之处。

摘要： 工业流程题已成为全国较多省市中考命题的热点题型之一,这类题具有题意新,难度大的特点。学生对这类题的解答很棘手,找不到解决问题的办法。作者用推理法巧解工业流程题,取得了很好的教学效果。

摘要： 逻辑推理是人类智能的核心,是人工智能领域一个富有挑战性的研究课题.人类的IQ测试问题是衡量人类智商水平高低和逻辑推理能力的常用手段之一,如何让计算机学习拥有类似人类的逻辑推理能力是一个非常重要的研究内容,其目的是使计算机从给定的图像中直接学习逻辑推理模式,而无需事先为计算机设计先验推理模式.基于此目的,提出了一种新的数据集Fashion-IQ,该数据集中的每个样本包含7张输入图片和1个标签,这7张图片分别为3张包含一种或多种逻辑的问题输入图片和4张选项输入图片,目的是利用机器学习3张问题输入图片中包含的逻辑来预测下一张图片,从而选择正确的选项.为了解决这个问题,提出了一种时序关系模型.针对每个选项,该模型首先使用卷积神经网络提取前3张输入图片和选项图片的空间特征;接着采用关系网络将这4个空间特征两两组合;然后采用LSTM提取前3张问题输入图片和该选项的时序特征,将时序特征与组合好的空间特征相结合得到时序-空间融合特征;最后对前3张输入图片与每个选项得到的时序-空间融合特征进行进一步推理,采用softmax函数进行打分,得分最高的选项就是正确答案.实验结果证明,该模型在此数据集上实现了比较高的推理准确度.

摘要： 制定正确的公共政策,有效推进我国农村非农化问题的解决,是提升我国政府现代化治理能力的重要内容.制定农地非农化政策,需要面对高度不确定性和复杂性的对象,因此,在农地非农化政策制定过程中,一个重要的方法就是基于知识图谱去制定.基于知识图谱政策制定模式,大致可以归为六大类:一是基于理性推理的政策制定模式,二是基于效用推理的政策制定模式,三是基于不确定性推理的政策制定模式,四是基于社会推理的政策制定模式,五是基于公共选择和博弈推理的政策制定模式,六是基于智库参与的政策制定模式.在全球智库快速发展中,尤其是在我国新型智库发展建设中,一种在智库参与下的政策制定模式,正在成为农地非农化政策制定或指导的重要范式.

摘要： 作为限权法、程序法,刑诉法在应用时,极为注重对人权的尊重与保障,强调要对被追诉人的人权予以高度保护.为保证公民合法权益,确保被追诉人不会受到司法权非法伤害,以刑事诉讼法角度入手,对反对自证有罪原则展开分析显得极为必要.本文将以刑事诉讼法基本职能分析为切入点,对从刑事诉讼法治透视反对自证有罪原则展开探究,期望能够对反对自证有罪原则有更加深刻的认知.

摘要： 《名侦探守则》,密室之谜、不在场证明、叙述性诡计、童谣杀人、死亡密码、暴风雪山庄、消失的凶器……所有推理模式都已被人写尽,推理世界还剩下什么?当真一定要扑朔迷离、峰回路转、异想天开,才能令人感到刺激有趣?一部由东野圭吾系统“研究”诡计的作品,一部开拓推理小说疆域的作品,整理种种可能,道出种种不能,涉及诡计之广、意外之深,无不令人瞠目……

摘要： 据DARPA网2019年1月8日消息,DARPA推出“知识导向的人工智能推理模式”项目,希望利用人工智能对复杂的现实世界事件进行语境和时间推理,从而生成对这些事件的解读并预测它们将如何展开。该项目将开发一个半自动化系统,能够识别和绘制看似无关的事件或数据之间的相关性,帮助人们迅速理解世界事件对国家安全工作的相关影响。

摘要： 作为经济思想史研究的一部名著,普利布拉姆的《经济推理史》具有两个突出的特征:首先,它强调经济学中不同推理模式对经济思想史中不同研究传统的形成和发展的决定性影响,而不同的推理模式又被看作是历史上曾流行的哲学社会思潮的产物;其次,它认为经济思想史上持续存在着多元的经济学研究传统,并且一度形成了假设推理、有机推理和辩证推理这三种推理模式及其对应的经济学研究传统并存的多元格局,并将这些推理模式的根本分歧追溯到了唯名论和本质主义的矛盾上.普利布拉姆的研究对经济思想史史学理论的发展做出了重要贡献,为我们今天倡导经济学多元主义科学精神提供了深邃的历史视野,但其对唯名论和本质主义的区分并没有正确理解科学实践的实质,他将经济思想史中不同研究传统的形成和流变主要归于当时流行的哲学社会思潮的观点以及对很多经济学说的评价也存在偏颇之处.

摘要： 关联翻译论是解释翻译的认知过程的理论框架,以此为指导通过翻译推理模式可以考察译者能动性的量化条件.以宋词《声声慢》为例证,说明译者的自由度是以总关联度相似为准绳,通过关联的层次对应、对应层关联度趋同或各层间关联度互补来实现的.基于译者能动性空间的实现方式,可以推演出译者能动性空间模式这一理论假设,并将译者能动性空间或自由度界定为介于最大关联和最佳关联之间.

摘要： 任何数学几何题都离不开对定理的解析,几何定理是学生学习数学几何所需要掌握的最基础的知识,唯有对定理了如指掌,才能将其灵活运用到解题当中.本文就如何进行初中数学几何定理教学做了几点简要的阐述.

摘要： 基于命题逻辑公式之间相似度的概念,在经典命题逻辑系统中提出了两种近似推理模式,得到了它们的一些基本性质.讨论了这两种椎理模式与经典推理模式之间的关系.此外,当理论(P)有限时,本文分别拾出(P)在α程度上近似推出公式A和理论Σ的充要条件.最后,我们拾出公式A与有限理论(P)的结论亲D(P)之间距离的计算公式.

摘要： 统计缺省理论是经典缺省逻辑(Reiter缺省)的推广,借助错误参数ε,允许我们在标准的推理统计中模型化普遍的推理模式.本文针对研究对象以及它们之间的动态模糊性,提出了基于动态模糊逻辑(DFL)的模糊缺省推理,并通过算子语义的方法计算模糊缺省扩充.

摘要： 以近代物理学为代表的新兴科学的兴起是以使用经验实现方式取代原来以牛顿时空观为代表的一系列形而上学预设为起点的，并且随着经验研究的发展，科学在不断地重新理解自身带有的一些形而上学预设的经验可检验性，因此传统的实在论不可避免地受到工具主义的有力挑战。本文通过论证传统实在论之所以无法应对挑战的原因在于它仅局限在理论与经验观察的逻辑关系，而无法为理论与世界的真实图景建立具有物理必然性的联系；因此它在形而上学上不足，又无法像工具主义那样比较成功地应对新科学提出的认识论问题。然而科学的求真倾向不可掩盖，为了同时兼顾这两种倾向，发展一种能够应对这种工具主义批判的新实在论是必要的。因果指称机制理论将为实现这种实在论提供一条途径。同时，根据这条途径我们还能发展出对理论结构、推理模式和理论诠释等科学哲学问题的新看法。

摘要： 本发明公开了一种基于规则推理与GRU神经网络推理的混合推理方法，包括步骤：生成知识图谱并给定的问题查询q，利用GRU网络生成逻辑规则；基于生成的逻辑规则，构建马尔可夫逻辑网络进行知识图谱推理，对逻辑规则进行价值打分；将生成的高质量逻辑规则给到GRU网络用于优化网络参数；利用价值函数计算推理结果的得分并输出可能的结果，量化表示推理结果的可信度。本发明通过对价值函数的设计，结合规则推理和GRU神经网络推理，能够快速有效地找到知识推理的结果，并计算推理结果的可信度。

摘要： 推理装置(10)具有图结合部(14)，该图结合部(14)使用从知识库(11a)提供的知识信息以及从规则数据库(12a)提供的推理规则，以前向链方式结合动态变化的外部信息中的属于彼此不同的域的信息即图，由此生成统合图，其中，所述知识信息包含与人的状态有关的信息和与人的行动有关的信息。

摘要： 范围判定部(412)将对输入数据加密而成的输入密文C

摘要： 本发明提供一种基于情景驱动推理引擎，其包括：方法库模块、推理模块、执行器模块、情景驱动器模块、本地情景库模块以及情景管理器模块。根据本发明的另一个方面，还提供一种基于情景驱动的推理控制方法，其特征在于，包括如下步骤：a. 通过传感器获取情景信息；b. 使用情景驱动推理引擎对情景信息进行推理；以及h.输出情景推理结果。还提供一种基于情景驱动的推理器。传统的推理引擎中是以目标为驱动进行推理，在情景驱动的推理引擎，是以情景驱动的推理模型，情景驱动推理引擎相比传统的推理引擎具有更好的实时性，能满足对时空频变支持的需求。

摘要： 本发明公开了一种基于数据流模式的深度卷积神经网络推理加速方法。为了克服有技术采用帧模式的方式进行推理，推理延时大，片上储存要求更高的问题；本发明包括以下步骤：S1：以流模式获取图像数据；S2：纵向对流模式数据进行前向计算；S3：横向对流模式数据进行前向计算。采用本申请的方案对数据进行纵向解耦，对层间依赖进行横向解耦，推理的时延基本等于网络推理的时延，没有图像帧间时延，高实时性，低延时，且通用性好，片上存储要求低。

摘要： 提供了用于计算神经激活的神经推理芯片。在各种实施例中，神经推理芯片适于：接收包括多个输入激活的输入激活张量；接收包括多个权重的权重张量；将多个权重中的每一个权重布斯重编码为多个布斯编码权重，每个布斯编码值具有阶次；将输入激活张量乘以布斯编码权重，产生针对每个输入激活的多个结果，该多个结果中的每一个结果对应于布斯编码权重的阶次；对于布斯编码权重的每一阶次，将对应的结果求和，产生多个部分和，每个阶次一个部分和；以及从多个部分和的总和计算神经激活。

摘要： 本发明提供了一种具有模式切换机制的不完备信息推理方法，包括选取有效属性信息，确定决策变量，构建模块化切换推理证据网络模型；确定识别框架，初始化网络模型；根据节点变量的逻辑关系计算并初始化节点变量间信度分配函数；对当前推理时刻的输入证据进行完备性程度判别，结合证据类型选取输入模式，根据输入模式进行证据信度函数修正并对网络模型进行调整；输入修正证据，自适应调整节点权重并更新节点间信度分配函数；应用三步时空融合机制进行网络推理，获取决策变量在其识别框架下的概率分布；计算决策变量的归一化数学期望。在面对混合不完备信息下的复杂决策问题时，能够给出持续准确的推理结果，全面提升决策系统的自主性和智能化。

摘要： 本发明公开了基于多种通信模式的深度学习大模型推理部署方法，具体涉及程序模型领域，包括以下步骤：S1、对大模型进行模型并行与流水线并行分割；S2、进程运行，其中一个为主进程，除了主进程外的其他进程中，仅有通信初始化逻辑；S3、初始化所有通信；S4、主进程通过远程过程调用在所有进程上对相应模型分块进行实例化；S5、当一个推断请求到来时，主进程通过远程过程调用通知所有进程相应的信息，被调用的进程将执行信息压入自己的消息队列，后启动推理过程，本发明能够统一程序入口，实现非阻塞的流水线推理，在行为上，可将分布式推理封装成单设备推理具有相同行为，易于对分布式推理进行管理。

摘要： 本发明公开了一种多推理模式融合的老年病推理诊断系统，包括症状获取模块，专家经验推理子系统、大数据推理子系统和推理管理模块；专家经验推理子系统包括，专家经验规则库，模糊化模块，模糊推理模块；大数据推理子系统包括，关键特征值模块，推理模块；推理管理模块，用于从所述专家经验推理子系统和大数据推理子系统所反馈的推理结果中选出对应的发生概率最高的指定数量个疾病作为用于分诊参考的输出。通过各个模式的互补，保证推理结果的输出，提高推理的准确性。

摘要： 本发明公开了一种多推理模式融合的老年病推理诊断系统，包括症状获取模块，专家经验推理子系统、大数据推理子系统和推理管理模块；专家经验推理子系统包括，专家经验规则库，模糊化模块，模糊推理模块；大数据推理子系统包括，关键特征值模块，推理模块；推理管理模块，用于从所述专家经验推理子系统和大数据推理子系统所反馈的推理结果中选出对应的发生概率最高的指定数量个疾病作为用于分诊参考的输出。通过各个模式的互补，保证推理结果的输出，提高推理的准确性。