资源名称：定性推理方法内容简介：      定性推理是人工智能学科的一种推理方法，是通过对（物理）系统的结构、行为、功能及它们之间的因果性关系进行研究，以探索人类识（定性）推理机制为目的，从而有效地完成各项求解任务的一种中专领域的推理方法体系。本书详细而系统地介绍了定性推理的发展历史及当前的主要研究方向，讨论了定性推理的基本方法，阐述了有关定性代数、定性仿真方法，定性因果推理和定性空间推理等，最后 资源太大，传百度网盘了，链接在附件中，有需要的同学自取。

人工智能导论实验三，模糊推理控制汽车车距，包括matlab的fuzzy-logic-controler模糊控制工具箱和simulink仿真实现。

yolov7-pose TensorRT推理配 window平台以及ubuntu平台都可 详细的配置过程请参考主页的博客

PyTorch中带有MobileNet后端的RetinaFace推理代码 步骤1： cd cython python setup.py build_ext --inplace 第2步： python inference.py 评估（宽屏）： Easy Val AP：0.8872715908531869 中值AP：0.8663337842229522 硬值AP：0.771796729363941 试验结果： 参考： @inproceedings {deng2019retinaface，标题= {RetinaFace：野外单阶段密集脸定位}，作者= {Deng，Jiankang和Guo，Jia和Yuxiang，Zhou和Jinke Yu和Irene Kotsia和Zafeiriou，Stefanos}，书名= { arxiv}，年份= {2019}}

模糊洗衣机的推理如图：水位水位模糊推理模糊推理水位水位模糊推理模糊推理洗涤时间洗涤时间布质布质洗涤时间洗涤时间布质布质水流水流布量布量水流水流布量布量漂洗方式漂

神经关系推理（NRI） 用于交互系统的图神经网络 给定节点的时间序列数据，NRI模型会将未来的节点状态和节点之间的基础抵销关系预测为边缘。 这是Chainer中神经关系推理（NRI）的再现作品。 作者的原始实现可在此处找到： 。 请参阅本文的详细信息： 交互系统的神经关系推断。 Thomas Kipf *，Ethan Fetaya *，Kuan-Chieh Wang，Max Welling，Richard Zemel。 ：平等贡献） 数据集 粒子物理模拟数据集 cd data python generate_dataset.py 训练 粒子物理模拟数据集 python train.py --gpu 0 可视化结果 python utils/visualize_results.py \ --args-file results/2019-01-22_10-20-25_0/args.

5.3应用归结原理求取问题答案(1) 例5.23 已知： （1）如果x和y是同班同学，则x的老师也是y的老师。 （2）王先生是小李的老师。 （3）小李和小张是同班同学。 问：小张的老师是谁？ 解 首先定义如下谓词： T(x,y)表示x是y的老师 C(x,y)表示x与y是同班同学。 已知条件可以表示成如下谓词公式： F1： x yz(C(x,y)  T(z,x) T(z,y)) F2: T(Wang,Li) F3: C(Li,Zhang)

在该项目中，使用自适应神经模糊推理系统 (ANFIS) 解决了 2R 平面机器人的逆运动学问题。 此代码包括 2-DOF 平面机器人的动画。

c# 调用yolov7 tensorrt c++ dll，推理。 RTX2060推理yolov7， FP32 耗时 28ms ，FP16 耗时 8ms，

CommonGen：面向生成常识推理的受限文本生成挑战 @article{lin2019comgen, author = {Bill Yuchen Lin and Wangchunshu Zhou and Ming Shen and Pei Zhou and Chandra Bhagavatula and Yejin Choi and Xiang Ren}, title = {CommonGen: A Constrained Text Generation Challenge for Generative Commonsense Reasoning}, journal = {Findings of EMNLP}, year = {2020} } CommonGen是一个新的受约束文本生成数据集，它需要不同种类的常识来生成有关日常场景的句子，并因此针对生成型