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福尔摩斯之谜PT:胃不好就别吃这三种水果否则越吃越严重

文章来源:福尔摩斯之谜PT    发布时间:2018年05月25日 03:42  【字号:      】

福尔摩斯之谜PT

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这里需要提示的是,全域分发已经成为短视频传播中的必备手段,而选择分发的资源需要具备覆盖度高、类型丰富、时效性强,能够实现一键极速分发,合作度和执行力有保证等众多要求。

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如在家庭场景中,智能云锁是守护家庭的第一道防线。大多数 AI 研究关注的要么是开发寻找和收集数据的自动化方法,要么就是构建知识表征模型。我相信接下来的一大步是更加深入自动化系统使用可用知识以增强人类在现实世界应用中的决策能力的方法。

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为了开发智能决策支持系统(IDMSS),AI 可以自动将所获数据与来自用户的领域专业知识(哪些工具应该有用)结合起来。这可以通过结合数据驱动的 AI(机器学习)与基于知识的模型来实现。其中数据驱动的 AI 可以从原始数据中提取出尽可能多的信息,而基于知识的模型则可以处理更抽象和更复杂的认知任务。

我一直在研究为多种核心的 IDMSS 相关问题构建解决方案。为了让这样的系统能理解人以及与人合作,我重点研究了偏好建模、不一致或冲突信息的管理、理解知识和信念(belief)的动态以及建模社交互动对推理任务的影响。

在我的博士研究期间,我开发了一种框架,可用于管理关系数据库中不一致性的策略。之后,通过重点关注能让我们以不同方式建模不确定性的更具表现力的语言,我深化了在不一致性管理方面的研究。这些语言让我们可以定义更合理和计算更高效的语义,以便实现可包容不一致性的问答。此外,我也研究了信念修正理论(belief-revision theory)的一些方面及其与不一致性管理的联系。在这个过程中,我开发出了一些框架;相比于传统方法所用的框架,我开发的框架可通过从更全局的视角考虑冲突来融合和修正知识,利用有关问题所处的背景的信息,从而发现有意义结果。之后,我一直在研究社交媒体中的知识的动态,尤其是复杂社交网络中信念传播的建模。

截至目前,我已经从知识表征角度解决了这个研究问题,使用不确定知识定义了用于复杂推理的形式模型(formal model)。但是,基于知识的系统的形式化和 IDMSS 的实际构建是不一样的。我的下一个目标是通过设计开发数据驱动和知识驱动的混合方法来缩小这一差异,有效地找到原始异构数据、语义和抽象的推理模型之间的「甜蜜点」。




(责任编辑:紫萍)

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