这本质上用基于消息面的套利,推理机可以完成复杂股票筛选的过程。 OWL本体推理:不一致性检测 • 不一致检测 : “不一致”也是本体错误的一种形式。... 使用C++实现,且能与Protégé 集成 Java版本名为Jfact,基于OWL API 使用举例 构建推理机 OWLReasonerFactory reasonerFactory...(Person, true); HermiT 牛津大学开发的本体推理机 基于hypertableau运算,更加高效 支持OWL 2规则 使用举例 构建一个推理机 Reasoner...hermit = new Reasoner(ontology); 一致性检测 System.out.println(hermit.isConsistent()); 相关工具总结 基于逻辑编程改写的方法...RDFox略有不同是因为Drools只进行规则推理 实践展示: 使用Jena进行知识推理 使用Jena完成示例图谱知识上的上下位推理、缺失类别补全和一致性检测等 构建本体 其本质上就是
断言集 (个体的断言集合) --具体个体的信息 ABox包含外延知识 (又称断言 (Assertion))，描述论域中 的特定个体 4) TBox和ABox上的推理机制 不同的描述逻辑系统的表示能力与推理机制由于对这四个组成部分的不同选择而不同...推理就是通过各种方法获取新的知识或者结论，这些知识和结论满足语义。 OWL本体推理 可满足性 本体可满足性： 检查一个本体是否可满足，即检查该本体是否有模型。...典型的推理算法： Tableaux，适用于检查某一本体概念的可满足性，以及实例检测，基本思想是通过一系列规则构建Abox，以检测可满足性，或者检测某一实例是否存在于某概念，基本思想类似于一阶逻辑的归结反驳...添加推理机 jena推理使用的是InfModel，可以基于Model构造，实际上在原来的Model之上加了个RDFS推理机 InfModel inf_rdfs = ModelFactory.createRDFSModel...• 针对类别的推理，OWL推理机可以针对个体类别做出完备推理，即补充完整该个体的所有类别；在查询的时候，可以直接打印出所有类别！
促进了统一词汇表的使用，定义了丰富的语义词汇。 允许逻辑推理。...（1）描述逻辑系统 一个描述逻辑系统由四个基本部分组成： 最基本的元素：概念、关系、个体； TBox术语集：概念术语的公理集合； Abox断言集：个体的断言集合； TBox 和 ABox上的推理机制；...(satisfiability) 本体可满足性 检查一个本体是否可满足，即检查该本体是否有模型。...二、本体推理方法与工具介绍 基于本体推理的常见方法： 基于Tableaux运算的方法：适用于检查某一本体的可满足性，以及实例检测。...（2）产生式系统执行 产生式系统的执行流程： 下图的 WM 和产生式集合是我们定义的数据，相当于ABox 和 TBox，中间部分是推理引擎。其实大部分推理系统都是由这三部分组成。
在本文中，我们将讨论如何使用CNN推理机在物联网设备上实现深度学习。 将服务迁移到云端 对于低功耗的物联网设备，问题在于是否存在一个可靠的解决方案，能够将深度学习部署在云端，同时满足功耗和性能的要求。...这些功能正是我们建立推理机所需要的。 我们使用ACL构建块构建了一个具有SqueezeNet架构的CNN推理机，其内存占用空间小，适合于嵌入式设备。...SqueezeNet在保持相似的推理精度的同时，使用1×1卷积核来减少3×3卷积层的输入大小。然后，我们将SqueezeNet推理机的性能与Zuluko上的TensorFlow进行比较。...图2 在TensorFlow上运行的SqueezeNet推理机与使用ARM Compute Library（ACL）构建的SqueezeNet推理机的性能。...接下来，我们希望能够从TensorFlow中榨出更多的性能，看看它是否能胜过我们构建的SqueezeNet推理机。一种常用的技术是使用矢量量化，使用8位权重以精度来换取性能。
但是，这些内核是在虚拟机中运行，这将应用程序与实际系统隔离开来。此外，利用通用编译器分析方法检查软件栈的完整性，甚至可以删除不需要的组件，减少应用程序的占用。...其中 MirageOS 是用 OCaml 语言开发的，而 Unikraft 仍然是使用经典的 C 语言。...RustyHermit 使用 smolcp 作为网络堆栈，smolcp 完全是用 Rust 编写的。...作为客户机和主机操作系统之间的接口，我们使用 Virtio，Virtio 包含在 KVM 的准虚拟化驱动程序之中，被广泛用于虚拟化 Linux 环境。..." ] 配置文件指定所需的组件，以及要使用的 nightly 编译器的版本。
这些都极大的依赖于工程团队的能力，不是算法团队的强项，如何解决这最后一公里，让焦点聚焦在模型开发上，是模型部署服务模块需要解决的问题。...二、原有架构 2.1 架构设计 在有赞算法平台Sunfish包含算法训练和模型部署两部分， 模型部署的模块称为ABox（小盒子）。...3.2 设计方案 基于公司内部 K8S 环境，在商量了如何部署seldon的后，我们最后决定的架构如图所示： 在引入 seldon 管理模型服务部署的同时，进行了以下的改造： 保留 ABox master...3.2.5 资源监控 通过定时收集每个 pod 的 cpu, memory 使用量， 我们粗略的统计了每个服务的最小/最大/平均资源使用情况， 并且在界面提供实时资源使用的展示。.../path/to/model 可以看到错误输出： Illegal instruction (core dumped) tfserving 默认需要 avx 、avx2 的支持, 可以通过 lscpu 检查机器支持的对应指令集
本体编辑、知识推理与检索 一切要从一个倒霉项目开始说起，项目要求根据一个构建好的本体文件，通过JAVA调用相应API实现对本体文件的编辑、推理以及检索。...5.2.0 2.项目整体逻辑 如图： 3.用本体编辑工具protege构建基础本体文件 Protege是一个本体编辑工具，可以将知识的三元组以及各种逻辑通过可视化界面编辑成本体文件，protege还带有一些推理机插件...（见下图），pellet、Hermit等，可以利用这些插件对本体文件进行推理。...对象属性和数据属性也可定义其自身的Description,其中包括Domains、Ranges，关于属性的定义域和值域，我的理解是，在使用该属性时所连接的主语的范围即为定义域，宾语的范围就是值域。...6.pellet推理机推理 7.推理结果检索 检索这里用的方法是使用jena执行sparql进行查询。
基于描述逻辑的知识库主要包括Tbox(terminology box)与ABox(assertion box)[2]。...通过TBox与ABox，可将关于知识库中复杂的实体关系推理转化为一致性的检验问题，从而简化并实现推理[3]。...它的难点在于如何将不同税务子系统中的数据整合在一起。...当用户输入关键词查看商品时，知识图谱会为用户提供此次购物方面最相关的信息，包括整合后分类罗列的商品结果、使用建议、搭配等[24]。...互联网金融, 如何用知识图谱识别欺诈行为[EB/OL]. Senselab.
特别是，从不同来源获得的知识往往存在冗余、矛盾甚至错误，如何有效地进行知识融合，以提高知识图谱的准确性和可靠性，成为了研究和实践中的一个重要课题。...二、知识图谱基础 2.1 知识表示 知识表示是知识图谱构建的基础，它决定了知识如何在图谱中被组织和表达。...示例：使用支持向量机进行关系融合 from sklearn.svm import SVC # 假设relation_features为关系的特征矩阵，relation_labels为关系的类别标签 relation_features...5.3 一致性评估 一致性评估关注融合后知识图谱中知识的逻辑一致性和无矛盾性。 逻辑一致性检验 方法：采用推理算法检查知识图谱中是否存在逻辑冲突，如同一实体的属性值矛盾等。...工具：使用OWL推理器（如Pellet、HermiT）进行自动化检验。 5.4 效率和可扩展性评估 效率和可扩展性是评估知识融合技术应用于大规模知识图谱构建的重要指标。
研究灵感源自考古学家破译玛雅文字：视觉感知+数学推理如何相互影响？ 玛雅文字对于现代人类而言完全是一个谜，直到在19世纪末玛雅文字的数字系统和日历被成功破译。...为了把感知和推理结合起来，关键是要回答这样一个问题：在一个系统中，感知和推理应该如何相互影响？ 破译玛雅象形文字的例子 ?...最后，通过反复试验和一致性检查来确保假设的有效性。...这个任务与破译玛雅象形文字十分类似：机器没有提前知道象形文字或计算规则的含义，并且需要同时使用感知和推理。 ? 图2：神经逻辑机（NLM）的架构。（A）感知神经层（例如卷积层）完成感知任务。...Prolog模块用于检查输入一致性并生成关系特征; 神经逻辑通道根据与假设的一致性来校正感知输出;关系特征揭示了逻辑过程的结果。（C）决策神经层将关系特征转换成最终输出。
GPT3在多任务上的表现如何？我们向它提出了有关基础数学、历史、法律等方面的问题。我们发现在很多任务上，GPT-3比随机模型要好，但是对于所有57个任务，它仍有很大的改进空间。...例如，法律理解需要了解如何将规则和标准应用于复杂的场景，还需要通过规定和解释提供答案。 作者在图2中对此进行了说明。...Seller可以从Hermit 处获得伤害赔偿吗？ （A）是，除非在Seller提出指控时，Hermit表示只是为了威慑而非伤害入侵者。 （B）是，如果Hermit对车道下的爆炸物负责。...经济学问题包括微观经济学、宏观经济学和计量经济学，涵盖不同类型的问题，包括需要混合世界知识、定性推理或定量推理的问题。还包括重要但更深奥的主题，如安全研究，以测试在训练前所经历和学到的东西的界限。...大学数学问题，像GRE数学科目考试中发现的问题，通常需要推理链和抽象知识。为了编写数学表达式，作者使用LaTeX 或如*和ˆ的符号分别用于乘法和求幂操作。
WebAssembly 是一种低级虚拟机格式，它可以在 Web 浏览器中运行高性能应用程序。...代码模型决定了编译器如何分配和布局内存。 此外，该文件还包含了一些与编译器相关的配置，例如栈对齐设置、链接器设置等。...内置函数和类型：定义了与RISC-V架构和Hermit核心相关的特定内置函数和类型的实现，以便在Rust代码中使用。...这些特性影响着编译器如何生成相应的代码。 ABI约定：ABI约定规定了函数调用的方式、寄存器的使用方式等。...TargetOptions包含了一些字段和方法，用于指定编译器如何生成汇编代码和链接目标文件。
随着机器学习越来越多地在现实世界中得到应用，了解它如何得出结论以及它是否正确变得至关重要。...文献链接：http://shared-interest.csail.mit.edu/ 理解 AI 推理的一种常见策略是检查程序所关注的数据的特征——比如图像或句子——以便做出决定。...然而，这种所谓的显著性方法通常一次只能对一个决策产生见解，并且必须手动检查每个决策。人工智能软件通常使用数百万个数据实例进行训练，这使得人们几乎不可能分析足够多的决策来识别正确或不正确行为的模式。...基于这些比较，共享兴趣方法然后要求计算人工智能的决策与人类推理的一致性，将其归类为八种模式之一。一方面，人工智能可能被证明是完全符合人类思维的，程序做出正确的预测并突出数据中与人类相同的特征。...例如，共同的兴趣可能会发现，人工智能只根据拖拉机的一部分（比如轮胎）就可以正确识别图像中的拖拉机，而不是像人类一样识别整个车辆，或者发现人工智能可能只在图片中也有摩托雪橇的情况下才能识别图像中的摩托雪橇头盔
随着机器学习越来越多地在现实世界中得到应用，了解它如何得出结论以及它是否正确变得至关重要。...文献链接： http://shared-interest.csail.mit.edu/ 理解 AI 推理的一种常见策略是检查程序所关注的数据的特征——比如图像或句子——以便做出决定。...然而，这种所谓的显著性方法通常一次只能对一个决策产生见解，并且必须手动检查每个决策。人工智能软件通常使用数百万个数据实例进行训练，这使得人们几乎不可能分析足够多的决策来识别正确或不正确行为的模式。...基于这些比较，共享兴趣方法然后要求计算人工智能的决策与人类推理的一致性，将其归类为八种模式之一。一方面，人工智能可能被证明是完全符合人类思维的，程序做出正确的预测并突出数据中与人类相同的特征。...例如，共同的兴趣可能会发现，人工智能只根据拖拉机的一部分（比如轮胎）就可以正确识别图像中的拖拉机，而不是像人类一样识别整个车辆，或者发现人工智能可能只在图片中也有摩托雪橇的情况下才能识别图像中的摩托雪橇头盔
在我的博客中，我主要分享技术教程、Bug解决方案、开发工具指南、前沿科技资讯、产品评测、使用体验、优点推广和横向对比评测等内容。我希望通过这些分享，帮助大家更好地了解和使用各种技术产品。...本文将详细分析“Invalid Argument”错误的成因，提供具体的校验与处理方法，并通过代码案例演示如何有效解决这一问题。希望这些技巧能够帮助大家更好地进行AI推理。...}") Q2: 如何确保输入数据在预处理阶段的一致性？...A: 可以通过使用诸如numpy、pandas等库进行数据检查，确保所有输入数据的格式和类型一致。...小结 解决AI推理中的“Invalid Argument”错误，需要从检查输入数据格式、确保输入数据类型正确和确保数据预处理的一致性三个方面入手。
11、监督微调 SFT 第 1 阶段的核心思想是使用监督学习来教 DeepSeek-V3-Base 如何产生高质量、结构化的推理输出。...让我们直观地了解一下这个语言一致性奖励计算： 一致性奖励计算 为了理解上面的图表，让我们重新回顾之前的示例输出 o1 和 o2，看看奖励如何随着这个新的语言一致性奖励而变化。...但是，由于假设推理 100% 使用目标语言（本例中为英语），因此它获得的语言一致性奖励为 1。 当我们计算 RL 阶段的总奖励时，我们会将这些结合起来。...使用与之前相同的权重，o2 的总奖励为： (1 * 1) + (0.2 * 1) = 1.2 请注意，语言一致性奖励如何略微提高正确答案的总奖励，甚至为错误答案 o1 提供小幅正奖励，只要它保持语言一致性...最后，SFT 第 2 阶段使用下一个标记预测在组合数据集（精炼推理 + 非推理）上训练前一个模型检查点。
典型代表有决策树 [79]、支持向量机[80]、集成学习[81]等。文献[82]使用分类回归树、线性分析判别等方法完成了实体辨析。...基于描述逻辑的知识库主要包括Tbox (terminology box)与ABox(assertion box)[109]。...通过TBox与ABox，可将关于知识库中复杂的实体关系推理转化为一致性的检验问题，从而简化并实现推理[110]。...它的难点在于如何将不同税务子系统中的数据整合在一起。...如何确保自动化更新的有效性，是更新过程中面临的又一重大挑战。
如何从单一3D图像构建计算模型是计算机视觉领域一个长期存在的问题。早期的尝试，例如线条图中的“ 块世界”或3D表面，是在利用几何线索的显式推理来优化3D结构。...我们给PP一个单一的形象，并预测3D模式小号SS，然后给予预测SS，并从不同的摄像机视角C观察世界的观察值O，使用几何方程来验证它们是否一致。我们要求P预测S将通过V执行的一致性检查。...使用VV来检查（S，O，C）(S, O, C) 更新PP，使用梯度下降，使SS更符合（O，C）(O, C)。 重复，直到收敛。...d）通过将射线一致性成本定义为预期的事件成本，我们可以计算如何更新预测以提高一致性的梯度。...使用几何作为学习系统和多视图训练数据之间的桥梁，使我们能够绕开繁琐而昂贵的获取地面真实三维标签的过程。更广泛地说，人们可以把几何一致性解释为一种形式的元监督，而不是预测是什么，而是如何表现。
这种方法的核心是通过提示AI展示其逐步思考的过程，从而提高推理能力与问题解决的透明度。 如何工作 逐步推理过程：用户在Prompt中引导AI模型将问题逐步拆解并处理。...优势 提高问题解决能力：通过逐步逻辑推理，AI能够更有效地处理复杂问题。 增加输出的可解释性：展示思考步骤使用户能够更好地理解和评估AI模型的答案。...评估一致性 对AI模型在多次尝试中的回答进行比较，检查是否保持了一致性。如果模型在不同回答中出现明显的差异，则可能需要进行进一步的调整或优化。...使用一致性思维链的方式，用户可以这样提出问题： 第一次提问：“全球变暖的主要原因是什么？” 第二次提问：“简述导致全球变暖的几个关键因素。” 第三次提问：“全球变暖主要由什么引起？”...小结 通过对思维链（CoT）、一致性思维链和零样本思维链的深入分析，可以更加清楚地理解如何有效利用这些方法提升AI模型的推理和问题解决能力。
这些任务要求模型能够理解给定的模式、推导出潜在的规则，并使用这些规则来选择缺失模式的正确选项。论文的目标是揭示VLMs在视觉演绎推理方面的局限性，并探讨如何提高它们在这一领域的性能。...视觉推理评估：先前的工作主要集中在视觉问答（VQA）和图像描述等任务上，这些任务涉及回答有关图像的问题或生成视觉内容的自然语言描述。研究人员还检查了模型理解图像中对象的关系和组合方面的能力。...问题识别与分析：研究者们识别并检查了当前VLMs在这项任务中的几个问题，包括过度自信、对提示设计的敏感性以及无法有效利用上下文示例。...推理策略测试：尝试了在大型语言模型（LLMs）中有效的标准推理策略，如上下文学习（in-context learning）和自我一致性（self-consistency），以探究这些策略在VLMs中的效果...实验设计：使用Mensa IQ测试、IntelligenceTest和RAVEN数据集，对多个流行的VLMs进行了全面评估。实验包括了标准策略的应用，如上下文学习和自我一致性。
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