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eclingo:认知逻辑程序的求解器(CS)

译文:本文研究了答案集编程(ASP)的形式化验证问题,即获得一个形式化的证明,证明给定的(非基础)逻辑程序P的答案集与由P编码的问题的解正确对应,而不考虑问题实...

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概率逻辑规划的映射推理(CS)

译文:在概率逻辑程序设计(PLP)中,最常见的推理任务是计算给定程序的查询的边际概率。在本文中,我们考虑了PLP设置中的另外两个重要任务:最大后验(MAP)推理...

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基于抽象解释的模块化约束求解器协作(CS)

译文:约束求解者之间的合作是困难的,因为不同的求解范式有不同的理论基础。最近的研究表明,抽象解释可以为各种约束求解器提供统一的理论。特别是,它依赖于抽象域,这些...

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动态多智能体系统中强化学习模型的解释(CS)

译文:近年来,人们对深度强化学习(DRL)系统的透明度和可解释性越来越感兴趣。口头解释作为我们日常生活中最自然的交流方式,更值得关注,因为它可以让用户更好地了解...

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一种基于定性理论答案集的编码推理通用方法(CS)

译文:定性推理涉及到根据定性术语(如自然语言表达式)表达和推导知识,而不是严格的数学量。到目前为止,已经提出了超过40种定性计算方法,主要是在空间和时间领域,有...

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利用博弈论分析正当性(CS)

译文:正当化理论是一个统一的语义框架。虽然它起源于非单调逻辑,但它可以应用于计算机科学的各个领域,特别是在可解释的推理中;它最核心的概念是一个理由:解释为什么一...

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EasyRL:一个简单且可扩展的强化学习框架(CS)

译文:近年来,强化学习(Reinforcement Learning,RL)已成为一个热门的研究领域,也是企业从事前沿人工智能研究的工具。为此,许多研究人员已经...

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思维和机器中的词义(CS)

译文:由于自然语言处理(NLP)的最新进展,机器显示出越来越广泛的语言能力。许多算法源于心理学过去的计算工作,提出了一个问题:它们是否像人们一样理解单词。在这篇...

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当你做不到的时候该怎么做:软时序逻辑约束下的时序逻辑规划(CS)

译文:本文考虑一个时序逻辑规划问题,其目标是在满足用线性时序逻辑(LTL)表示的软规范集中找到一个满足最优选择的无限轨迹,同时满足用LTL表示的硬规范。我们之前...

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遵循目标:对具有想象目标的操纵任务进行课程学习(CS)

译文:在激励稀少的环境中,通过深度强化学习来训练机器人是一项具有挑战性的任务。在本文中,我们通过引入虚目标的概念来解决这个问题。对于给定的操纵任务,首先通过物理...

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将人工智能与人类共同的价值观结合起来(CS)

译文:我们将展示如何评估语言模型对道德基本概念的认识。我们介绍了伦理数据集,这是一个新的基准,涵盖了正义、幸福、责任、美德和常识道德等概念。模型预测了对不同文本...

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SketchGraphs:计算机辅助设计中关系几何建模的大型数据集(CS)

参数化计算机辅助设计(CAD)是机械工程物理设计的主流范式。与关系几何不同的是,参数化CAD模型从二维草图开始,由几何图元(例如线段、圆弧)和它们之间的明确约束...

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移动机器人主动视觉目标抓取的分布式强化学习(CS)

开发能够在非结构化环境中执行各种操作任务的个人机器人需要解决机器人抓取系统的几个挑战。我们向这个更广泛的目标迈进了一步,根据我们的知识,第一个基于RL的移动机械...

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DRIFT:功能软件测试的深度强化学习(CS)

高效的软件测试对于生产性的软件开发和可靠的用户体验至关重要。由于人工测试效率低、成本高,因此需要自动化软件测试。在这项工作中,我们提出了一个强化学习(RL)框架...

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基于在线目标的元梯度强化学习(CS)

深度强化学习包括一个广泛的算法家族,这些算法通过深层神经网络来参数化内部表示,如值函数或策略。每种算法都根据定义其语义的目标(如Q学习或策略梯度)优化其参数。在...

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探索电子游戏的动态难度调整(CS)

电子游戏是当今世界上最大的娱乐产业之一。成为这个行业的一部分意味着要与许多其他公司和开发者竞争,因此,建立粉丝基础至关重要。有趣的游戏可以获得公司客户即粉丝的支...

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情绪可控聊天机器人的研究(CS)

传统的seq2seq聊天机器人模型只在输入序列的条件下寻找概率最高的句子,而不考虑输出句子的情绪。本文以seq2seq模型为基础,研究了基于人物的模型、强化学习...

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北极星:一个智能、高效、全国性的公共交通路径引擎(CS)

公共交通在人们的日常生活中扮演着重要的角色。事实证明,公共交通比其他任何形式的出行都更加环保、高效和经济。然而,由于交通网络的不断扩展和更加复杂的旅行情况,人们...

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