人们为什么认为公然不准确的新闻标题（“假新闻”）？ 我们是使用推理能力说服自己相信与我们的意识形态相符的陈述是真实的，还是通过推理使我们能够有效地将假冒伪劣与真实性区分开来，而不管政治意识形态为何？ 在这里，我们使用认知反射测验（CRT）作为参与分析推理倾向的一种量度，在两项研究（总共N = 3,446名机械土耳其工人）中测试了这些竞争帐户。 我们发现，CRT性能与假新闻的感知准确性负相关，并且与从真实新闻中辨别假新闻的能力正相关-甚至对于与个人政治意识形态相称的标题也是如此。 而且，从思想上讲一致的标题上总的分辨力实际上要好于在思想上不一致的头条。 最后，标题级分析发现CRT与相对不可信（主要是假）标题的感知准确性负相关，与相对合理（主要是真实）标题的感知准确性正相关。 相反，CRT与感知准确性之间的相关性与标题与参与者的意识形态对齐的紧密程度无关。 因此，我们得出结论，无论故事是与一个人的政治思想观念相一致还是相悖，都可以使用分析性思维来评估标题的合理性。 因此，我们的发现表明，对伪造新闻的易感性更多地是由懒惰的思维驱动，而不是由游击党本身的偏见所驱动，这一发现为反击伪造新闻开辟了潜在的途径。

内含项目的源代码，实现简单的产生式推理机功能，适合初学人工智能推理章节者或要交人工智能课程设计者，内有该章节的ppt，并附上了该程序设计报告

本书对计算机科学方面的数理逻辑进行了综合介绍，涵盖命题逻辑、谓词逻辑、模态逻辑与代理、二叉判定图、模型检测和程序验证等内容。本书主要讨论有关软硬件规范和验证这一主题，反映了计算机科学中数理逻辑的新发展和实际需要。第2版新增了可满足性算法、L6wenheim—Skolem定理等，并介绍了Alloy语言和NuSMV工具等内容。

本课程包括下面6个经典目标检测算法模型的讲解： 1.基于自己数据集的Faster RCNN模型训练、验证以及nnie上仿真和运行。 2.基于自己数据集的RFCN模型训练、验证以及nnie上仿真和运行。 3.基于自己数据集的SSD模型训练、验证以及nnie上仿真和运行。 4.基于自己数据集的MobilenetSSD模型训练、验证以及nnie上仿真和运行。 5.Yolov2模型验证以及nnie上仿真和运行。 6.Yolov3tiny模型验证以及nnie上仿真和运行。 本课程特色： 1.实用性强，几乎囊括了当前所有经典的目标检测算法模型。 2.有深度。从模型框架原理、搭建、训练自己数据集一直讲到模型量化成wk文件、仿真以及开发板上运行。

推荐知识的增强知识图推理 该存储库包含SIGIR 2019论文“” [2]的源代码。 数据集 “ data /”目录中有两个Amazon数据集（Amazon_Beauty，Amazon_Cellphones），并且拆分与[1]一致。 本文中使用的所有四个数据集都可以下载。 要求 Python> = 3.6 PyTorch = 1.0 如何运行代码 首先处理数据： python preprocess.py --dataset < dataset> “ ”应该是“ cd”，“ beauty”，“ cloth”，“ cell”之一（请参阅utils.py）。 训练知识图嵌入（在这种情况下为TransE）： python train_transe_model.py --dataset < dataset> 训练RL代理商： pyth

同态加密，密文实现ResNet18推理

InceptionV1-V4 根据论文复现 依赖放在requirement.txt中，可正常运行

PaddleDetection的模型GPU推理库---paddle_inference_CUDA10.2_cudnn7.6.5.zip

编译好的文件 ---- ------------- ------ ---- -a---- 2022/8/25 下午 08:06 416256 tm_alphapose.exe -a---- 2022/8/25 下午 08:06 388096 tm_apollo_smoke.exe -a---- 2022/8/25 下午 08:06 304640 tm_classification.exe -a---- 2022/8/25 下午 08:06 305152 tm_classification_int8.exe -a---- 2022/8/25 下午 08:06 305152 tm_classification_uint8.exe -a---- 2022/8/25 下午 08:06 372224 tm_crnn.exe -a---- 2022/8/25

序贯蒙特卡洛matlab代码比比斯 版本：0.11.0 上次修改时间：2017-01-31 维护者： 执照：GPL-3 网站： Biips是用于与相互作用的粒子系统（也称为顺序蒙特卡洛（SMC）方法）进行贝叶斯推理的通用软件。 由于其自动的“黑匣子”推理引擎，它旨在将这些方法的使用推广给非统计学家和学生。 它借鉴了BUGS / JAGS软件，该软件广泛用于贝叶斯统计，具有图形模型的统计建模以及与描述相关的语言。 语境 贝叶斯推断包括在给定一组观测值的情况下，近似未知参数相关的条件概率定律。 以上述公式为基础，可以解决许多问题，例如非监督分类，过滤等。 潜在概率定律虽然对于一般情况无法通过分析方式进行计算，但是可以使用蒙特卡洛·马尔可夫链（MCMC）方法进行近似。 由于BUGS软件和WinBUGS图形界面，这些方法在贝叶斯推理中很受欢迎。 由于最近的研究成果不断涌现，因此与经典的MCMC方法相比，基于粒子的交互算法（又称为顺序蒙特卡洛（SMC）方法，其中最常见的实现是粒子滤波器）被证明具有优越的性能。 此外，交互粒子算法非常适合于动态估计问题，例如在过滤，跟踪或分类问题中遇到的问题。 它