2022考研管理学：管综逻辑考前预测翻译推理.docx

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yolov5、rcnn、alexnet、densenet，只要你的网络调用相机延迟严重，都可以使用tensorrt抓换模型，进行加速推理，在FPS很高的情况下也能实时处理获取的帧。

tensorrt c++ 推理示例项目，支持分类网络，比如alexnet，mobileone,skipnet等轻量级网络。 环境：win10 vs2017环境，cuda11.0，亲测成功。 tensorrt库版本： TensorRT-8.2.1.8.Windows10.x86_64.cuda-11.4.cudnn8.2 转换流程：pytorch转onnx，onnx转tensorrt引擎 python生成tensorrt引擎步骤，可以查看我的博客： https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/125382721

实验目的： 1、理解并掌握基于规则系统的表示与推理。 2、学会编写小型的产生式系统，理解正向推理和反向推理的过程以及两者的区别。 3、学会设计简单的人机交互界面。 内容及步骤（部分） 1.产生式系统简介 规则库：用于描述相应领域内知识的产生式系统。 综合数据库：又称为事实库、上下文、黑板，一个用于存放问题求解过程中各种当前信息的数据结构。 控制系统：又称推理机构，由一组程序组成，负责整个产生式系统的运行，实现对问题的求解。 2.构造规则库 （1）题目事实（概念） char *feature[]={"有毛","产奶","有羽毛","会飞","会下蛋","吃肉","有犬齿","有爪","眼睛盯前方","有蹄","反刍","黄褐色","有斑点","有黑色条纹","长脖","长腿","不会飞","会游泳","黑白两色","善飞","哺乳类","鸟类","肉食类","蹄类","企鹅","海燕","鸵鸟","斑马","长颈鹿","虎","金钱豹"}; （2）题目产生式规则 ............

从推荐买什么，看什么电影，到选择看什么新闻，关注什么人，申请什么工作，在线系统已经成为我们日常生活的重要组成部分。一个自然要问的问题是这些社会技术系统如何影响我们的行为。然而，由于这些系统的输出和人的行为之间的复杂的相互作用，确定它们对人的行为的影响是不容易的。 幸运的是，有大量关于因果推理的研究可供我们借鉴。在本教程的第一部分中，我将展示反事实推理对研究社会技术系统的价值，通过展示基于相关性的预测建模如何可能适得其反。然后，我们将讨论因果推断的不同方法，包括随机实验，自然实验，如工具变量和回归不连续，以及观察方法，如分层和匹配。在整个过程中，我们将尝试与图形模型、机器学习和过去在社会科学中的工作联系起来。 下半场将会有更多的实践。我们将通过一个实际的例子来估计一个推荐系统的因果影响，从简单到复杂的方法开始。实践练习的目标是了解不同因果推理方法的缺陷，并获得用混乱的真实世界数据进行因果推理的最佳实践。

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案例检索算法研究是案例推理中的一个关键问题，本文基于案例推理原理，利用不同类型特征属性将案件量化，从而构建案例库。使用K近邻算法计算历史案例与目标案例的相似度，匹配出相似度最高的历史案例。利用此最优历史案例的解决方案作为参考，去解决目标案例所述问题。最后，将该算法应用于社区纠纷调解，该算法注重实效，定位快速，能够高效解决社区纠纷。

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