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搜索资源列表

  1. 专业资源库领域本体的构建及媒体资源语义推理与检索

  2. 本论文主要描述进行专业资源库关系数据库的设计与探索利用语义开发Web的思想和技术，建立一个基于语义查询的资源库框架。

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2009-05-22
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：wingtan

  1. 3维GIS中位置关系的定性描述与推理.pdf

  2. 3维GIS中位置关的定性描述与推理,3维GIS中位置关系的定性描述与推理,3维GIS中位置关系的定性描述与推理

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-06-04
    • 文件大小：1007616
    • 提供者：luosanming

  1. 数学与猜想 第二卷 合情推理模式（数学名著译丛）

  2. 本书是《数学与猜想》的第二卷。这一卷系统地论述了合情推理的模式，评述它们彼此之间以及与概率计算的关系，并扼要地讨论了它们与数学发现及教学的关系。 　　 本书将数学中的推理模式与生活中的实例相联系，论述深入浅出，读来令人兴味盎然。全书有大量习题，书末附有习题解答。 　　 本书可供大学数学系师生、中学教师、数学研究人员及数学爱好者阅读。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-06-15
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：zw2mba

  1. 两类模糊推理算法的连续性和逼近性

  2. 对Zadeh的模糊推理合成法则(CRI算法)和全蕴涵三I算法(三I算法)是否满足连续性和逼近性问题进行了细致的研究,进一步讨论了这两类算法对逼近误差的传播性能.为此,把模糊推理算法看成是模糊集合到模糊集合的映射,选用海明距离作为两模糊集的距离.证明了在模糊假言推理和模糊拒取式推理情形,这两类算法都拥有连续性.指出三I算法在已知规则的前件和后件是正规集的条件下总是满足逼近性,而CRI算法只有当它满足还原性时才拥有逼近性.在满足逼近性的条件下,两类算法都不会放大逼近误差.结果对构建模糊控制系统和模

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-03-25
    • 文件大小：760832
    • 提供者：mjletian

  1. 逻辑关系模拟程序 Prolog

  2. 体会Prolog语言的推理，熟悉SWI-Prolog或Visual Prolog编程工具。 在编程环境中调试运行简单的逻辑关系推理程序。 程序自选，但必须是描述某种逻辑关系的程序。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-11-24
    • 文件大小：36864
    • 提供者：yuyinsweety

  1. 逻辑关系模拟程序 Visual Prolog

  2. 在Visual Prolog自带的实例PIE中调试运行简单的逻辑关系推理程序。 糊涂先生给他的五个朋友写信，他写了五封信，但是当他的朋友收到信后，都告诉他：“你的信寄错了”。那么请计算一下：出现这种情况的概率有多少？（假设糊涂先生是随机地往信封里装信的），把所有的情况都列出来？

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-03-08
    • 文件大小：6144
    • 提供者：lovecanghai

  1. 模糊控制器的模糊关系运算

  2. 这份资料最有用之处是介绍了模糊关系矩阵的运算

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2011-04-19
    • 文件大小：1002496
    • 提供者：shengxinghe

  1. 数字推理题的解题技巧大全

  2. 按数字之间的关系，可将数字推理题分为以下十种类型： 1.和差关系。又分为等差、移动求和或差两种。 （1）等差关系。这种题属于比较简单的，不经练习也能在短时间内做出。建议解这种题时，用 口算。 12，20，30，42，（） 127，112，97，82，（） 3，4，7，12，（），28 （2）移动求和或差。从第三项起，每一项都是前两项之和或差，这种题初次做稍有难度，做多 了也就简单了。 1，2，3，5，（），13 A 9　 B 11　　　　 C 8　　　　D7 选C。1+2=3，2+3=5，3+

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-11-17
    • 文件大小：543744
    • 提供者：luoluo3213

  1. A simple neural network module for relational reasoning -《简单事实关系推理模块》

  2. 模块化的、具有关系推理能力的深度神经网络架构 RN介绍，可以“即插即用”，提升其他深度神经网络结构（如 CNN）关系推理的能力。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-06-17
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：yewei11

  1. Python-Pytorch实现关系推理的简单神经网络模块RelationalNetworks

  2. Pytorch实现“关系推理的简单神经网络模块”(Relational Networks)

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-11
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_39840588

  1. Python-MURELCVPR2019视觉问答VQA的多模态关系推理

  2. MUREL (CVPR 2019), 视觉问答VQA的多模态关系推理

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-11
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_39841365

  1. 基于图神经网络的推理研究

  2. 近年来，图神经网络(GNNs)已经成为解决大规模图数据问题的有效工具。然而，GNN并没有显式地将先前的逻辑规则合并到模型中，并且可能需要为目标任务添加许多标记示例。来自佐治亚理工学院和蚂蚁金服的Le Song给了关于图神经网络推理的精炼讲解。探讨了神经网络与广义网络的结合，并利用图神经网络进行广义网络的变分推理。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-04-25
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：syp_net

  1. 精确线/不确定区域拓扑关系推理

  2. 精确线/不确定区域拓扑关系推理，杜世宏，，定性拓扑关系被广泛用于查询、匹配和分析空间数据，然而当前的研究主要集中在精确对象或者不确定对象间拓扑关系，而精确对象和不

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-12-31
    • 文件大小：278528
    • 提供者：weixin_38501810

  1. 知识库中的内容结构关系推理

  2. 近年来，知识库中概念之间的关系推断已得到广泛研究。 先前的方法大多在不充分利用内容（即知识库中概念的属性）的情况下在知识库中应用关系。 在本文中，我们提出了一种内容结构关系推理方法（CSRI），该方法将内容和结构信息集成在关系推理的概念之间。 在数据集上进行的实验表明，与最新方法相比，CSRI的性能提高了15％。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：562176
    • 提供者：weixin_38729022

  1. chainer-nri:Chainer中“交互系统的神经关系推理”的复制工作-源码

  2. 神经关系推理（NRI） 用于交互系统的图神经网络 给定节点的时间序列数据，NRI模型会将未来的节点状态和节点之间的基础抵销关系预测为边缘。 这是Chainer中神经关系推理（NRI）的再现作品。 作者的原始实现可在此处找到： 。 请参阅本文的详细信息： 交互系统的神经关系推断。 Thomas Kipf *，Ethan Fetaya *，Kuan-Chieh Wang，Max Welling，Richard Zemel。 ：平等贡献） 数据集 粒子物理模拟数据集 cd data pyt

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42160425

  1. NRI:交互系统的神经关系推断-pytorch-源码

  2. 交互系统的神经关系推断 该存储库包含PyTorch的官方实现： 交互系统的神经关系推断。 Thomas Kipf *，Ethan Fetaya *，Kuan-Chieh Wang，Max Welling，Richard Zemel。 ：平等贡献） 摘要：从物理学中的动力学系统到复杂的社会动力学，相互作用的系统本质上是普遍存在的。 组件之间的相互作用会引起复杂的行为，通常可以使用系统组成部分的简单模型来解释这些行为。 在这项工作中，我们介绍了神经关系推理（NRI）模型：一种无监督的模型，该模

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：53248
    • 提供者：weixin_42119281

  1. 机器推理的进展与展望（发表自模式识别与人工智能期刊）

  2. 机器学习算法的发展仍受到泛化能力较弱、鲁棒性较差、缺乏可解释性等问题的限制.文中介绍机器推理,说明推理对于机器学习人的知识和逻辑、理解和解释世界的重要作用.首先分析人类大脑推理机制,从认知地图、神经元和奖赏回路,扩展到受脑启发的直觉推理、神经网络和强化学习.进而总结机器推理的方式及其相互关联的现状、进展及挑战,具体包括直觉推理、常识推理、因果推理和关系推理等.最后展望机器推理的应用前景与未来的研究方向.

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：syp_net

  1. 基于协陪义动词的中文隐式实体关系抽取

  2. 实体关系抽取的目标在于探测实体之间的显式关系和隐式关系. 现有研究大多集中在显式实体关系抽取，而忽略了隐式实体关系抽取. 针对旅游和新闻领域文本经常包含许多由协陪义动词引发的隐式实体关系，本文研究了基于协陪义动词的中文隐式实体关系抽取问题. 将机器学习方法与规则相结合，借助于显式实体关系对隐式实体关系进行推理. 首先，利用依存句法分析，设计了协陪义候选句型分类算法以及相应的协陪义成分识别算法；其次，根据协陪义成分和协陪义动词作用范围的特点，设计了三种句内基于协陪义动词的隐式实体关系推理规则；最后

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38706294

  1. 基于特征表面和空间关系的公差表示模型

  2. 现有的基于多色集合的公差表示模型的主要优点是能处理的特征种类较多。但由于多色集合无法处理自由度信息,模型生成的可选装配公差类型的数目较多,且不能直接用于公差分析与公差综合。针对该问题,在其原有的从特征表面到装配公差类型的映射的基础上,增加从空间关系到装配公差类型的映射,构建出基于特征表面和空间关系的公差表示模型。模型通过空间关系与装配公差类型之间的映射,对原来由特征表面之间的约束关系生成的可选装配公差类型进行筛选,进一步减少其数目。在由空间关系推理生成可选装配公差类型时,公差分析与公差综合所需的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：689152
    • 提供者：weixin_38628990

  1. 关系网络：“用于关系推理的简单神经网络模块”的Pytorch实现（关系网络）-源码

  2. 关系网络的Pytorch实现- 在Sort-of-CLEVR任务上实施和测试。 CLEVR排序 的排序-CLEVR的简化版本 。这是由每每个图像10000倍的图像和20个问题（10关系问题，并在10非关系的问题）的。 将6种颜色（红色，绿色，蓝色，橙色，灰色，黄色）分配给随机选择的形状（正方形或圆形），并放置在图像中。 非关系型问题由3个子类型组成： 某些有色物体的形状 某些有色物体的水平位置：位于图像的左侧还是图像的右侧 某些有色物体的垂直位置：是在图像的上方还是在图像的下方 这些问题是“

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42129300
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