推论

摘要： 卷积是一种重要的积分变换方法,在现代信号处理技术的多个领域都有非常广泛的应用,许多有待深入研究的新课题也有赖于卷积。卷积本身蕴含着某些特殊的性质,这些性质不仅能够简化卷积的运算过程,而且能够揭示卷积运算的内在规律。移位运算是一种非常重要的信号运算,广泛存在于信号处理过程中,通过对卷积的定义和已有性质的进一步研究,结合卷积定理和傅里叶变换理论,提出并证明了卷积的移位性质及其推论。

摘要： 以椭圆中心为重心的椭圆内接三角形有许多优美的性质,笔者在文[1-2]中研究得到了关于这一类椭圆内接三角形的多个漂亮的定值,笔者对其进一步探究又得到了几个有趣的恒等式及其推论.如图,设ΔABC是椭圆x^(2) /a^(2)+y^(2)/ b^(2)=1(a>b>0)的一个内接三角形,且原点O是ΔABC的重心,F_(1),F_(2)分别为椭圆的左、右焦点.

摘要： 1复习:ML的智慧表达形式上一期说明了人工智能(AI)(ML,机器学习)的推论技能,和其基于事物或现象之间的关联性(或称相关性)。例如,大家都熟悉气候的运行规律:春暖→夏暑→秋凉→冬寒→春暖→…。四季更替、周而复始,如图1所示。这项人类已知的智慧(即关联性),就可以让机器(计算机)来学习、记忆它,然后依据它进行推论或预测。

摘要： 0引言 上一期[1]说明了在人们学习知识的过程中,除了会记忆(背)之外,还会进行归纳、抽象,然后对眼前或脑海里想象的新事物进行推论(如鉴往知来),甚至能举一反三。本期将以唐诗的4种平仄韵律为例,与您一起来欣赏AI的初步推论技能:见微知著。也就是,从部分信息推测(Predict)出全貌。

摘要： 性质1在等比数列{a_(n)}中,相邻两项之比相等.推论1在等比数列等.{a_(n)}中,序号(或项数)间隔相等的两项之比相即:a_(r+m)/a_(r)=a_(k+m)/a_(k)=q_(m)(q为公比).证明设等比数列{a_(n)}的首项为a_(1),公比为q,则有a_(n)=a_(1)q^(n-1),所以a_(r+m)/a_(r)=a_(1)·q^(r+m-1)/a_(1)·q^(r-1)=q^(m),同理可得a_(k+m)/a_(k)=q^(m),所以a_(r+m)/a_(r)=a_(k+m)=a_(k)=q^(m)(q为公比).

摘要： 本文将有关文献中的若干特殊情形的结论进行推广,给出二次曲线与定值有关的一个重要结论及若干推论.

摘要： 复变函数论教科书中,作为幅角原理的应用,提出了Rouché定理,这个定理给出了一个判断函数在确定区域中零个数和方法,使用起来也比较方便,那么,Rouché定理的逆定理是否成立?本文是在这个定理基础之上,先对Rouché定理在应用上进行举例,然后对该定理作了更深层次的探讨,利用Blaschke乘积证明了其逆命题,并把结论加以推广。

摘要： 本文从5种不同角度给出了2020年全国高考Ⅰ卷第20题的5种常规解法,并将结论推广到椭圆及双曲线中的一般形式,得到推论1到推论4,并给出同类型下的4个变式练习.

摘要： 椭圆是高中数学教学中一个十分重要的知识点,与椭圆的极点极线有关的性质与推论在已有的文献中的证明方式都显得较为繁琐,文1介绍了极点极线的概念与部分性质,但证明不详细;文2~3给出了新的推论并给出了详细的证明,但过程较为繁琐且不易理解.运用仿射变换将椭圆变换成圆,在圆中来研究与椭圆有关的性质,可以较好的解决证明过程繁琐且不易理解的问题.

摘要： 平面向量是高中数学的重要知识点,它融数、形于一体,是代数、几何与三角函数的交汇点.本文在数学学科核心素养下,以三点共线定理引出推论,简化一类平面向量线性表示问题的求解.

摘要： 一种行为推论模型生成装置及其行为推论模型生成方法。行为推论模型生成装置利用词嵌入模型将多个程序操作序列数据的多个程序操作序列转换成多个词向量，并将各程序操作序列数据所对应的词向量中的前M个词向量输入至生成式对抗网络模型，以训练并优化生成式对抗网络模型。行为推论模型生成装置整合词嵌入模型及优化的生成式对抗网络模型的产生器，生成行为推论模型。

摘要： 本发明的一方面所涉及的推论装置通过对根据在不同的环境下得到的局部学习数据而被导出以执行规定的推论的多个推论模型分别提供对象数据，并使各推论模型执行规定的推论，来获取各推论模型的推论结果。然后，推论装置通过根据环境数据确定各整合参数的值，使用所确定的各整合参数的值对各推论模型的推论结果进行加权，并整合加权后的各推论结果，来生成对象的环境下的推论结果。

摘要： 提供一种不论应用对象如何均能够进行高精度的推论的推论装置、推论方法以及推论程序。推论装置(160B)具有:取得部(140B_1、140B_2、……),其取得在制造工艺(100B)的规定的处理单位(120B)中伴随对象物(110B)的处理而测定的时间序列数据群；以及推论部(162B),其对通过使用事先进行了机器学习的多个网络部对取得的上述时间序列数据群进行处理而输出的各输出数据进行调整,并且对调整后的各输出数据进行合成,从而输出推论结果,上述推论部使用与上述推论结果中包含的误差相应的校正参数,对上述各输出数据进行调整。

摘要： 本发明的一个技术方案涉及的由计算机实现的参数推论方法具有如下处理：取得表示使用了电子乐器的乐曲的演奏的对象演奏信息，使用通过机器学习而生成的训练好的推论模型，根据所述对象演奏信息对与适合于所述演奏的倾向的所述电子乐器的参数的设定相关的辅助信息进行推论，输出所推论出的与所述参数的设定相关的辅助信息。

摘要： 一种推论方法、品质管理方法、化学强化玻璃及推论程序，提供一种能够高精度地推测化学强化玻璃的距表面50μm以下的浅的区域的应力值的推论方法。本发明的推论方法包括预测步骤，所述预测步骤通过至少输入化学强化时的温度和时间以及化学强化玻璃的距表面的深度为20μm以上的三个以上的不同深度位置的应力值，来推测包含所述化学强化玻璃的距表面50μm以下的区域的应力值在内的值，所述化学强化玻璃是将具有0.2mm以上的厚度的玻璃以所述温度和所述时间进行了化学强化而得到的。

摘要： 本发明是一种对现象进行推论的推论装置，具有：问题取得单元，其取得与现象相关的问题；问题判定单元，其判定问题是定性问题还是定量问题；传感器判定单元，其在定量问题的情况下，判定是否能够取得传感器数据；决定单元，其在能够取得传感器数据的情况下，将传感器数据决定为用于推论的数据，在无法取得传感器数据的情况下，将基于用户的输入数据决定为用于推论的数据；以及推论单元，其使用决定单元所决定的数据，进行与现象相应的推论。

摘要： 推论方法、推论装置与显示器。所述方法包括：通过所述第一推论装置或第二推论装置接收一输入信号；通过所述第一推论装置根据所述输入信号执行一第一推论操作以获得一第一推论信息；通过所述第二推论装置根据所述输入信号执行一第二推论操作以获得一第二推论信息；以及通过所述第二推论装置根据所述输入信号、所述第一推论信息与所述第二推论信息提供一输出信号。

摘要： 一种行为推论模型生成装置及其行为推论模型生成方法。行为推论模型生成装置利用词嵌入模型将多个程序操作序列数据的多个程序操作序列转换成多个词向量，并将各程序操作序列数据所对应的词向量中的前M个词向量输入至生成式对抗网络模型，以训练并优化生成式对抗网络模型。行为推论模型生成装置整合词嵌入模型及优化的生成式对抗网络模型的产生器，生成行为推论模型。

摘要： 第1中间层活性度计算部(5)参照存储于第1中间层存储部(2)的索引，从由输入层活性度计算部(1)计算出的输入层的各节点的活性度和存储于第1中间层存储部(2)的各边缘的权重和偏移值中，取得与第1中间层的各节点有连接关系的输入层的各节点的活性度、各边缘的权重和偏移值，使用该取得的输入层的各节点的活性度、各边缘的权重和偏移值计算第1中间层的各节点的活性度。由此，能够削减进行推论时的计算量和存储量。此外，能够得到更高的推论精度。

摘要： 本发明的一方面所涉及的参数调整装置基于对象推论任务和各现有推论任务的目标的相似性，算出对象推论任务与各现有推论任务之间的关联度，基于算出的关联度，根据由现有任务信息示出的各现有权重组的多个现有权重决定构成对象权重组的多个对象的权重。