推理题

摘要： cqvip:为了提高高中学生的推理能力,课小高的数学老师给班上的学生们出了两道推理题。题目1为:已知,111211211111221,那么下一组数字是什么?

摘要： 中考中的代数推理题一般是对一些基础的知识点或数学概念进行变形.题目看似比较复杂,主要考查同学们的抽象思维和逻辑推理能力.代数推理题常常涵盖了函数、方程、不等式等综合性知识,因此同学们在面对此类问题时常会感到无从下手,找不到解题的思路.本文现举例探讨几类代数推理题的解法.

摘要： 数学有着独特的魅力,让人觉得非常神奇,一个一个的符号又美丽无比。数学对我的影响就是喜欢刨根问底,遇到问题总想搞个水落石出,想的明明白白才算踏实,这可能是以前证明推理题做的太多了的缘故。

摘要： 王先生上午8时驾车从甲地到乙地办事,预计办完事后再从原路返回,可以在正午之前赶回甲地。不料在外出途中,因交通阻塞,以致所用时间比预计的时间多两倍才到达目的地,接着他按照原计划的时间办完了事。现在请问,如果王先生在返回时,以4倍于去时的速度加两个小姐妹准备去逛街。妈妈问姐姐:“你带多少钱?”姐姐说:“我和妹妹一共带了240元,如果妹妹给我5元,那么我的钱数就比妹妹的钱数多一倍了。”妈妈又问妹妹:“你带了多少钱呢?”妹妹回答说:“如果姐姐给我35元钱,那么我的钱数就和姐姐的一样多了。”妈妈听了以后,还是弄不清姐姐和妹妹到底各带多少钱。你知道姐妹俩到底各带了多少钱吗?1?50号运动员按顺序排成一排。教练下令:“双数运动员出列!”剩下的运动员重新排队编号。教练又下令:“双数运动员出列!”如此下去最后只剩下一个人,他是最初的几号运动员?如果教练下的令是“单数运动员出列!”最后剩下的又是几号运动员?(摘自“网易号”)速往回赶,还能否在正午以前赶回甲地?

摘要： 数列是高中数学的重要内容之一，是衔接初等数学与高等数学的桥梁，在高考中具有举足轻重的地位．近年来的新课标高考都把数列作为核心内容来加以考查，并且创意不断，常考常新，与数列有关的归纳推理题更是千姿百态．

摘要： 推理能力是初中数学教学需要培养的重要能力之一，其中数与代数中的推理题是重点题型．本文就这一题型作一简述，供各位同仁参考．

摘要： 阅读中的推理判断题要求在理解原文表面文字信息的基础上，对原文中没有提及的情况进行推理，即从已知的信息中推理出未知信息，从而得出文章隐含的深层意义，所涉及的内容可能是文中的某一句话、某几句话或全文。故而推理题的答案是根据所给信息的同义改编或综合理解。

摘要： 之前收到过飞碟来信问目录页文字编辑里，哪些名字对应编编们的编辑名．这里先出个推理题考考大家．不看这期的正文内容．你们能正确猜出大家的真名吗？

摘要： 上一期的“解题指导”栏目中，我们针对阅读理解的两方面设题角度进行了技巧点拨，即细节判断题和词义推断题。阅读理解的设题角度很多，本期该栏目将针对阅读理解的另外三个常见设题角度进行技巧点麟，即推理题、数据题和主旨大意题。

摘要： 本发明公开了一种语法依赖增强的数学应用题语义识别与推理方法及系统，通过树结构提取题目文本中的信息，融合题目文本局部和全局的语义，能够准确识别数学应用题的细节，有效地描述题目语义与细节，提升智能教育的实际应用中的效果。此外，编码器产生的语义向量可以给众多教育平台提供更好的试题表征、试题自动标注与个性化试题推荐等智慧教育领域的实践提供一定的技术支持，还可带来一定的潜在经济效益。

摘要： 本发明公开了一种基于规则推理与GRU神经网络推理的混合推理方法，包括步骤：生成知识图谱并给定的问题查询q，利用GRU网络生成逻辑规则；基于生成的逻辑规则，构建马尔可夫逻辑网络进行知识图谱推理，对逻辑规则进行价值打分；将生成的高质量逻辑规则给到GRU网络用于优化网络参数；利用价值函数计算推理结果的得分并输出可能的结果，量化表示推理结果的可信度。本发明通过对价值函数的设计，结合规则推理和GRU神经网络推理，能够快速有效地找到知识推理的结果，并计算推理结果的可信度。

摘要： 推理装置(10)具有图结合部(14)，该图结合部(14)使用从知识库(11a)提供的知识信息以及从规则数据库(12a)提供的推理规则，以前向链方式结合动态变化的外部信息中的属于彼此不同的域的信息即图，由此生成统合图，其中，所述知识信息包含与人的状态有关的信息和与人的行动有关的信息。

摘要： 范围判定部(412)将对输入数据加密而成的输入密文C

摘要： 本发明提供一种基于情景驱动推理引擎，其包括：方法库模块、推理模块、执行器模块、情景驱动器模块、本地情景库模块以及情景管理器模块。根据本发明的另一个方面，还提供一种基于情景驱动的推理控制方法，其特征在于，包括如下步骤：a. 通过传感器获取情景信息；b. 使用情景驱动推理引擎对情景信息进行推理；以及h.输出情景推理结果。还提供一种基于情景驱动的推理器。传统的推理引擎中是以目标为驱动进行推理，在情景驱动的推理引擎，是以情景驱动的推理模型，情景驱动推理引擎相比传统的推理引擎具有更好的实时性，能满足对时空频变支持的需求。

摘要： 学习装置(100、100a、100b)具有：学习用数据取得部(109)，其取得多个学习用数据，1个学习用数据是基于包含时间序列的观察值的1个或多个时间序列数据中的1个时间序列数据的第1信息、基于包含彼此不同的至少2个预测期间的多个预测期间中的1个预测期间的第2信息、以及基于经过预测期间后的观察值的第3信息的组合；以及学习部(110)，其将组合学习用数据中的第1信息和第2信息而成的信息作为说明变量，并且将第3信息作为响应变量，使用学习用数据取得部(109)取得的多个学习用数据进行学习，生成能够推理经过指定的预测期间后的推理观察值的已学习模型。

摘要： 本申请实施例公开了一种神经网络推理芯片、神经网络推理方法及终端，神经网络推理芯片包括SSP和计算模块，其中，计算模块由VSP、MMP以及PSUM构成；SSP，用于根据特征图和神经网络结构参数生成控制指令；VSP，用于基于控制指令生成卷积计算指令和卷积计算数据；MMP，存储有权重数据，用于根据卷积计算指令、卷积计算数据以及权重数据执行卷积计算，获得第一计算结果；PSUM，用于根据第一计算结果确定卷积结果。

摘要： 本发明披露了一种数据处理技术领域的推理服务组件的运算方法和TensorRT推理服务组件，具体包括：接口层，用于待处理数据和推理结果数据与外部的交互；推理层，包含第一运算队列，所述第一运算队列包括一组以上第一运算对象，每一所述第一运算对象有对应连接的TensorRT对象；每一所述第一运算对象包括预设的推理服务模型；调度层，从所述接口层获取待处理数据，从所述推理层获取推理输出结果；调取所述第一运算队列的所述第一运算对象，根据所述第一运算对象执行推理服务；释放所述第一运算对象至第一运算队列。插件层，所述插件层连接所述推理层，所述插件层用于提供推理服务模型。本技术方案使TensorRT调用更加灵活方便。

摘要： 公开了存储推理程序的计算机可读记录介质以及推理方法。非暂态计算机可读记录介质存储用于使计算机执行以下处理的推理程序，所述处理包括：通过将数据片输入至神经网络来提取该数据片的特征；基于所提取的特征生成超维向量；以及将所生成的超维向量存储在存储单元中，其中超维向量与数据片的标签相关联。

摘要： 本方案公开了一种用于图形推理题图像检索的方法，包括对获取得到的目标图像进行特征提取，获得多个图形的轮廓特征信息；将所述多个图形的轮廓特征信息作为检索特征信息，遍历图形推理题图像数据库，获得与所述检索特征信息相匹配的待选择图像集合；基于每个图形与待选择图像集合中全部图形轮廓的轮廓相似度；根据每个图形轮廓在目标图像中轮廓权重值及每个图形轮廓在目标图像中的位置和每个图形轮廓在待选择图像中的位置之间的关系获得位置匹配权重值，对轮廓相似度进行加权平均，获得目标图像与每个待选择图像的匹配得分，从而对待选择图像进行排序输出。本方案的方法可以令考生更好的复习图形推理类的题目，提高他们备考的效率，提高就业机会。