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哈佛计算机系王牌项目，要请AI来当导师了

负责的还是计算机系的旗舰项目——计算机科学导论，也就是著名的CS50。 借助机器人导师，哈佛的CS50项目将拥有1:1的师生比。...这一消息是CS50项目导师David Malan教授在邮件中提到的，今年秋季学期就会正式启动。 这款AI名为CS50 bot，其核心是大语言模型（LLM）。...CS50 bot可以解答学生的疑惑，还可以提供代码debug、项目分析等服务。...不过，除了对学生进行提示之外，哈佛的CS50 bot从设计上也在避免这一问题的出现。 之所以哈佛没有直接使用市面上的LLM产品，正是因为在学者们看来这些LLM“过于强大”。...这次的AI教学也是在CS50项目中展开的小规模实验。 可以看出哈佛在引入AI的问题上是比较谨慎的。 实际上，关于AI教学的争论的确从未停息，其他学校的做法也是不尽相同。

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    AI「导师」进哈佛！7x24小时辅导CS课程，RAG或成AI教育最后一块拼图

    他们还测试了专为CS50这门课开发的AI聊天机器人，以橡皮鸭的形象呈现，称为CS50 Duck（或叫CS50.ai）。 哈佛大学表示，这个系统是为了实现他们的终极目标：1:1的师生比例。...这个东西和CS50现有的正确性测试工具Check50相辅相成，可以及时讲明白代码语义相关的问题。...为了进一步完善Ed的功能，新版本中，开发人员利用CS50 Duck的HTTP请求功能将其集成到平台中，如下图所示。 聊天机器人CS50 Duck也会参与进来，并回答问题。...通过在CS50.ai应用程序中为Ed上的CS50 Duck创建的一个专用API端点，开发人员就可以控制由GPT-4输出的回答，确保CS50 Duck的输出符合课程的设置和教学理念，而非简单地直接回答学生的问题...与CS50 Duck的每次互动都会消耗一个小心心，为的就是防止大量频繁的垃圾输入的行为。

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    数学思想的一次飞跃——详述模糊数学

    、偏重程度等方面来确定，一般来说，隶属函数为值域在[0,1]上的分段函数 模糊集合 模糊集合的表示，个人认为最经典的就是zadeh表示法，它有很多好处(后面说)，其中有限模糊集A为 这里论域...模糊集之间的运算 常用 、 来表示模糊集之间的运算 对于模糊集A、B，隶属函数为 、 ，且论域相同，若对任意的x有 ，则称 模糊集的并集为C(x) = = max{A(x), B...先取对应元素中的最大再取最大值中的最小 外积定义为 先取对应元素中的最小再取最大值中的最大 固定模糊集 A ，如果模糊集 B 越靠近 A ，会使内积增大而外积 减少，所以用格贴近度来刻画两个模糊集的贴近程度...，即格贴近度为 识别规则 若给定一个未知的样本，如何识别它的隶属，有两种办法 最大隶属原则 即 ，则说明 相对隶属模糊集 比如在模糊集(年轻，中年，老年)，一个人在三个模糊集的隶属度最大就表示它更应该属于那个模糊集...择近原则 即在所有已知模糊集中格贴近度最大的那个模糊集即是隶属，即 则说明 相对隶属模糊集 ,B为待识别的一个模糊向量 所以应用这两种规则就可以判定识别出未知样本属于哪个等级或哪个分类 模糊聚类分析

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    学术报告|数据魔术师运筹优化及人工智能系列讲座第36期（2022年8月27日 上午 9:00-11:00 ）

    打赏后的小伙伴，将会被邀请进入讲座临时腾讯会议群 打赏方式见文章末尾处 打赏后请联系“数据魔术师小助手（见文末二维码）”进群 数据魔术师 运筹优化及人工智能系列讲座第36期 【活动信息】 题目：‍决策相关模糊集下的多阶段分布式鲁棒优化...个人主页：https://u.osu.edu/xianyu/ 【报告简介】 报告专家将介绍与决策相关的模糊集下的多阶段分布式鲁棒优化模型，假设每一阶段的不确定性参数的概率分布依赖于之前阶段的决策变量...首先考虑由不确定参数一阶矩和二阶矩的与决策相关的上下界定义的模糊集以及匹配与决策相关的均值和协方差矩阵的模糊集，对这两种模糊集，我们证明每一阶段的子问题可以被写成一个混合整数线性规划问题。...最后，我们利用随机对偶动态整数规划方法(SDDiP)对这三种模糊集进行求解，并验证了考虑决策相关的分布信息的有效性。...介绍关于分布式鲁棒优化及决策相关模糊集的文献综述；       2. 介绍三种与决策相关的模糊集及其相应的解法；       3. 讨论可能的未来发展方向。

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    模糊决策树算法FID3

    它将模糊理论应用于训练与匹配过程中，结合了决策树的可理解性和模糊集合的表示能力用来处理模糊性和不确定性信息，使决策树拥有更好的健壮性，提高了决策树的可理解性，并使决策树归纳算法的扩展能力增强，具有代表的模糊决策树算法...在模糊决策树算法中，由于引进了模糊理论导致每个样本属于不同的模糊集合，每个样本可能会被分发到不同的叶子节点中去，是的树的增长更加的复杂，在每个节点需要考虑更多的样本实例，但是比传统的清晰决策树具有更好的精度...但是总体来讲，模糊决策树的优点一般表现在如下几个方面： （1）它具有和传统的决策树一样的构建的自上而下的过程，只是用到了模糊集。...对于模糊决策树而言，在构造某个节点上某个属性也许不存在满足的分支，那么该属性会被模糊化进入多个分支，而不像传统的决策树一样，只允许一条数据进入一个分支； （2）模糊集合和近似推理可以处理噪声、非一致和非完全的数据...传统的批处理模糊决策树算法如Fuzzy ID3算法，用户需要自定义每一个属性的隶属度函数和模糊集，通过引入模糊集方法取得了更高的准确率。

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    基于模糊集理论的一种图像二值化算法的原理、实现效果及代码

    该论文结合了当时处于研究热潮的模糊集理论，提出了一种具有较好效果的图像二值化算法，本文主要是对其进行简单的翻译和注释，并提供了测试代码。      ...一、模糊集及其隶属度函数      首先，我们假定X代表一副大小为M×N的具有L个色阶的灰度图像，而xmn代表图像X中点（m,n)处的像素灰度值，定义μx(xmn)表示该点具有某种属性的隶属度值，也就是说我们定义了一个从图像...X映射到[0,1]区间的模糊子集，用专业的模糊集表达，即有： ?       ...C值在实际的编程中，可以用图像的最大灰度值减去最小灰度值来表达，即 C=gmax-gmin; 　　二、模糊度的度量及取阈值的原则 模糊度表示了一个模糊集的模糊程度，有好几种度量方式已经被提及了，本文仅仅使用了香农熵函数来度量模糊度...基于香农熵函数，一个模糊集A的熵定义为： ? 其中香农函数： ?       扩展到2维的图像，图像X的熵可以表达为： ?

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    什么是人工智能中的模糊逻辑及其应用？

    模糊化- 此步骤将输入或清晰的数字转换为模糊集。您可以通过传感器测量清晰的输入并将它们传递到控制系统中进行进一步处理。...去模糊化——去模糊化过程将模糊集转换为清晰的值。有不同类型的技术可用，您需要使用专家系统选择最适合的一种。 所以，这是关于人工智能中模糊逻辑的架构。现在，让我们了解隶属函数。...它允许您量化语言术语并以图形方式表示模糊集。一个模糊集 A 在话语 X 的领域上的隶属函数被定义为μA:X → [0,1] 它量化了 X 中元素对模糊集 A 的隶属度。 x 轴代表话语范围。...在这个例子中，我们将使用三个模糊集，Cold、Warm和Hot。然后，我们将为三组温度中的每组创建一个隶属函数： 第2步 在下一步中，我们将使用三个模糊集作为输出，Slow、Medium和Fast。

    3.8K11

    数学建模--模糊综合评价法

    隶属函数以及隶属度 模糊集合的隶属函数及其计算方法是模糊数学中的核心概念之一，用于描述元素对模糊集合的隶属关系。...隶属函数的概念 隶属函数（Membership Function, 简称MF）是一种将论域U上的每个元素x映射到[0,1]区间内的实数值的函数，这个值表示元素x属于某个模糊集合...隶属函数的确定方法 确定隶属函数的方法多种多样，主要包括以下几种： 推理法：根据所考虑的模糊集的特性，通过逻辑推理来确定隶属函数的表达式。...隶属函数的应用 隶属函数不仅用于描述模糊集合，还广泛应用于模糊集合的运算中。例如，模糊集合的并集、交集和补集可以通过相应地取大、取小和取补的方式进行计算。

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    TPAMI 2025 | TEFN: 基于证据理论的时间序列预测网络

    模糊理论与隶属度函数 模糊理论是处理不确定性和模糊性的另一种数学框架，它通过隶属度函数来描述元素属于某个模糊集合的程度。...模糊集合与隶属度函数 模糊集合 是由隶属度函数 定义的，该函数将论域 中的每个元素 映射到区间 中的一个值，表示 属于 的程度： 其中： 表示 完全不属于 表示 完全属于 表示...对于输入值 ，通过两个三角形隶属度函数 和 计算其对模糊集 和 的隶属度，然后将这些值归一化为质量函数： 其中 表示 同时属于 和 的程度。...模糊集合与隶属度函数 图中展示了两个模糊集合及其隶属度函数，输入值 通过隶属度函数映射到不同的模糊集，这些映射值随后用于构建质量函数。...BPA 模块：将每个输入值映射到多个模糊集的隶属度，从而扩展为一个质量分布，是一个信息发散过程。

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    基于Simulink实现模糊PID仿真

    模糊PID控制器根据系统的误差、误差变化率和误差积分值将其映射到模糊集合中，并使用模糊推理来计算控制器的输出，如图三，模糊控制器主要由去模糊化，模糊推理以及去模糊三部分组成。...模糊化是根据模糊集的隶属函数确定精确输入值隶属度的过程。输入量归一化处理，输入量论域离散化处理，转变成论域上的对应变量值。...模糊规则采取 Mamdani 创建的标准化设计，定义输入 e、ec 以及输出 ΔKp、ΔKi、ΔKd 的范围为模糊集上的论域 [−3, 3]，选择七级模糊子集 {NB, NM, NS, ZO, PS,...设 A 是一个非空的模糊集，在 x1，x2，…，xm 处离散成 m 个垂直切片，将模糊控制量中的各元素和其对应隶属度取加权平均值，则 A 的质心为： 式中：xA 为反模糊化的精确值，xi 为模糊变量元素...图八 模糊PID         对于模糊逻辑控制器参数编辑，按照图四的隶属度进行编辑，模糊规则采取 Mamdani 创建的标准化设计，定义输入 e、ec 以及输出 ΔKp、ΔKi、ΔKd 的范围为模糊集上的论域

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