PASPは効率的なグラウンディング手法を使って不確実性を扱い、意思決定を向上させるよ。
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コンピューターサイエンス - 計算機科学における論理
RSS成長する都市で交通の流れを最適化するためにスマートテクノロジーを使う。
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帰納論理プログラミングにおけるLLMの活用を探る。
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19世紀の工場におけるピアサーの作業と移動距離の探求。
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直観主義的モーダル論理の構造と関係についての考察。
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代数の役割と、その計算機における応用の概要。
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証明検索木に関する研究は、自動定理証明法を強化する。
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この記事では、パラコンシステント論理が複雑な状況での帰納推論をどう改善するかを探ります。
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知識ベースのデータの不整合を扱う新しい方法。
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ビットベクターが問題解決のグラウンディングの効率をどう改善するかを学ぼう。
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量子コンピュータ回路におけるリソース推定の新しい方法。
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新しいフレームワークがオートマタ理論を強化して、データ駆動型システムを効率的に分析できるようにしたよ。
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確率的アンサーセットプログラミングを使ってAIのパラメータ学習の方法を探る。
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SLTLとその意思決定への応用を理解するためのガイド。
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新しい方法が重要なシステムにおけるニューラルネットワークの安全性確認を改善する。
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エージェントの反射的推論の課題についての考察。
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BMLPは、より良いパフォーマンスのためにブーリアン行列を使ってdatalogクエリ評価を改善する。
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この論文は分岐バイシミラリティと、リアクティブシステムにおけるタイムアウトの影響について話してるよ。
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早期の検証は、医療機器みたいなシステムで高くつくミスを防ぐんだ。
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新しい方法がAIと専門家の学習を使って定理証明を強化するんだ。
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新しい方法が有限インスタンスにおける安全性の特性の検証を改善する。
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異なる意見の中で、グループがどうやって信念を維持するのか探ってみる。
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高階論理アプリケーションのためのAFTとカテゴリ理論を組み合わせたフレームワーク。
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新しい方法がAIの論理プログラムの効率を高める。
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検証と合成が複雑なシステムのソフトウェア信頼性をどう向上させるか探ってみよう。
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意思決定理論と論理が不確実な状況での選択をどう改善するかを学ぼう。
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障壁証明書を使ってより安全な量子回路の検証を見てみよう。
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ポジティブな平等フリー論理がモデル検査手法に与える影響を探る。
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さまざまなアプリケーションでの不確実性を扱うための確率的プログラミングの深堀り。
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この記事は、分散型金融における攻撃に対するスマートコントラクトの防御を改善することについて話してるよ。
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イベント構造がコンピュータ内のアクション間の関係をどうモデル化するかを探ってみよう。
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この記事では、量子選択に機械学習を使ってSMT解決を改善する方法について話してるよ。
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複雑なニューラルネットワークを理解する方法を学ぼう。
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研究は、類推推論におけるモデルベースとモデルフリーの強化学習を比較している。
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証明論と数学におけるその重要性についての考察。
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新しい方法が大規模言語モデルの回答の信頼性を向上させる。
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YOROがゲームの手続き的コンテンツ生成をどう改善するか学ぼう。
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よくフィルタリングされたdcposとその性質についての簡単なガイド。
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ブール関数とモーダル論理の推論システムにおける概要。
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イベントの関係性や因果関係を理解するためにハイパーグラフを探求中。
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