5、自动演绎与最小模型生成技术综述

于 2025-06-08 14:43:57 发布
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分类专栏： 自动演绎与知识表示的新进展 文章标签： 自动演绎 最小模型生成 分支引理
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自动演绎与最小模型生成技术综述

1 引言

自动演绎（Automated Deduction）是计算机科学和人工智能领域的重要分支，致力于研究和发展能够自

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音乐生成 (Music Generation) 作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 1.1 音乐与人工智能的融合 音乐作为一种艺术形式，承载着人类丰富的情感和文化内涵。随着人工智能技术的飞速发展，音乐
新一代知识图谱关键技术综述
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综述|寻找自动驾驶中的关键场景
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大模型Chain-of-Thought（CoT）与Agent基础知识与介绍
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大语言模型中的逻辑推理：综述
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25年2月来自西湖大学、浙江师范大学和海南大学的论文“Logical Reasoning in Large Language Models: A Survey”。 随着 OpenAI o3 和 DeepSeek-R1 等高级推理模型的出现，大语言模型 (LLM) 已展示出卓越的推理能力。然而，它们进行严格逻辑推理的能力仍是一个悬而未决的问题。本综述综合人工智能研究的关键领域 LLM 中逻辑推理的最新进展。它概述 LLM 中逻辑推理的范围、其理论基础以及用于评估推理能力的基准。分析不同推理范式（演绎、归纳、溯
关于自动驾驶车安全保证、验证和认证的综述
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点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨Penny@知乎来源丨计算机视觉深度学习和自动驾驶arXiv上传于2022年2月6号的综述论文“Automated Vehic...
大型语言模型中的幻觉研究综述：原理、分类、挑战和未决问题
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大型语言模型（LLM）的出现标志着自然语言处理（NLP）的重大突破，导致文本理解和生成的显着进步。然而，除了这些进步之外，LLM还表现出产生幻觉的关键倾向，导致内容与现实世界的事实或用户输入不一致。这种现象对它们的实际部署提出了重大挑战，并引起了对LLM在现实世界场景中的可靠性的担忧，这吸引了越来越多的关注来检测和减轻这些幻觉。在这项调查中，我们的目标是提供一个全面和深入的概述LLM幻觉领域的最新进展。我们开始与LLM幻觉的创新分类，然后深入研究的因素，有助于幻觉。
智能网络构建：探索大模型在网络领域的应用
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网络领域以其高度复杂性和快速迭代为特点，完成从网络设计、配置、诊断到安全的网络任务需要广泛的专业知识。这些任务的固有复杂性，加上网络技术和协议不断变化的格局，为传统基于机器学习的方法带来了显著的障碍。这些方法在泛化和自动化网络中的复杂任务方面常常遇到困难，因为它们需要大量的标记数据、特定领域的特征工程以及频繁的重新训练以适应新场景。
基于因果推理的语言模型能力增强方法
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语言模型在自然语言处理领域中具有重要地位，广泛应用于文本生成、机器翻译、问答系统等多个任务。然而，现有的语言模型大多基于统计学习，侧重于学习文本中的模式和规律，缺乏对事物因果关系的理解和推理能力。这导致语言模型在处理复杂语义、进行深度推理和解决实际问题时存在一定的局限性。本文的目的在于探讨如何利用因果推理的方法来增强语言模型的能力，使其能够更好地理解文本中的因果关系，提高语言模型的语义理解、推理和决策能力。
基于PLC的彩灯控制组态王报告.doc
07-08
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UC3842/3/4/5系列电流模式PWM控制器的应用笔记：低成本高效电源转换器设计
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内容概要：本文档详细介绍了UC3842/3/4/5系列集成电路的应用，旨在解决电源设计中电气性能和成本之间的矛盾。UC3842系列是一种集成脉宽调制器(PWM)，专为低成本电流模式控制设计。文中阐述了电流模式控制的优势，如输入电压前馈特性、优秀的线路调节性能、简化的大信号动态响应和电流限制机制。此外，文档还涵盖了UC3842系列的具体功能，如欠压锁定(UVLO)、振荡器配置、最大占空比、电流检测与限制、误差放大器补偿、图腾柱输出、噪声抑制和同步技术。最后，提供了多个基于UC3842系列的实际电路设计案例，包括隔离反激式稳压器和推挽式DC-DC转换器。 适合人群：从事电源设计的技术人员，特别是对电流模式控制和PWM技术感兴趣的工程师。 使用场景及目标：①理解和掌握UC3842系列IC的工作原理和应用场景；②学习如何设计和优化基于电流模式控制的电源系统；③提高电源系统的性能指标，如效率、稳定性、响应速度等。 其他说明：文档不仅提供了理论和技术细节，还包括具体的设计实例和参数规格，有助于读者将理论应用于实际项目中。此外，文档强调了在设计过程中需要注意的常见问题和解决方案，如噪声抑制、同步技术和元件选择等。
python4delphi-master (2).zip
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【实例简介】python4delphi-delphi调用python代码控件 delphi调用python代码控件，可以在delphi环境下，调用python代码,...git下载的 python4delphi 直接 install 会报各种错误，这里已修改好了 ，并附上简单使用说明 delphi7 python3.4.3测试正常，delphi其他版本未测试
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资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 在Android设备上，获取摄像头的详细信息是一个重要的功能，尤其是在开发与摄像头相关的应用程序时。对于像Samsung Galaxy Tab和Nexus S这样的设备，它们通常配备前置摄像头，因此能够准确获取摄像头信息显得尤为重要。在Android 2.3 SDK中，这一功能得到了显著增强。具体来说，在android.hardware.Camera类中，API Level 9引入了两个非常重要的方法。 其中一个方法是getNumberOfCameras，这是一个静态方法，用于获取设备上摄像头的数量。例如，Nexus S设备上有两个摄像头。这个方法的原型如下： 通过调用这个方法，开发者可以轻松地了解当前设备上摄像头的总数，从而为应用程序提供更精准的摄像头配置和功能支持。
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资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/1bfadf00ae14 我有一个开源在 GitHub 上的项目，名为 spring-boot-projects，其中包含的某个项目代码目前获得了 2300 多个 star。基于该项目的受欢迎程度，我萌生了将其制作成教学视频的想法，也就是现在这门《SpringBoot入门及前后端分离项目开发》课程。 这门课程是围绕 Spring Boot 技术栈展开的实战类课程，总共分为三大板块。前两部分主要聚焦于基础环境的搭建以及相关概念的讲解，而第三部分则是核心的 Spring Boot 项目实践开发环节。通过课程中对 Spring Boot 的介绍、前后端分离的原理以及 API 规范等内容的深入讲解，旨在帮助学习者更好地掌握 SpringBoot 技术，并熟悉企业开发中需要注意的关键事项，从而具备使用 SpringBoot 进行基本功能开发的能力。课程的重中之重是最后的项目实战部分，我将带领大家从零开始，实际开发一个前后端分离的 Spring Boot 实践项目。在这个过程中，学习者不仅能够亲自动手操作，还能积累宝贵的开发经验，掌握实用的开发技巧，最终真正具备将 Spring Boot 应用于实际项目开发的能力。以下是该实践项目的页面和功能展示，包括登录页面以及具备分页功能的列表页面等。
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