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智能柜台申请书范本 申请储物柜的申请书(3篇)

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智能柜台申请书范本 申请储物柜的申请书(3篇)
2023-01-13 01:41:20    小编:ZTFB

在日常学习、工作或生活中,大家总少不了接触作文或者范文吧,通过文章可以把我们那些零零散散的思想,聚集在一块。范文怎么写才能发挥它最大的作用呢?接下来小编就给大家介绍一下优秀的范文该怎么写,我们一起来看一看吧。

如何写智能柜台申请书范本一

12世纪末13世纪初,西班牙罗门·卢乐提出制造可解决各种问题的通用逻辑机。17世纪,英国培根在《新工具》中提出了归纳法。随后,德国莱布尼兹做出了四则运算的手摇计算器,并提出了“通用符号”和“推理计算”的思想。19世纪,英国布尔创立了布尔代数,奠定了现代形式逻辑研究的基础。德国弗雷格完善了命题逻辑,创建了一阶谓词演算系统。20世纪,哥德尔对一阶谓词完全性定理与n形式系统的不完全性定理进行了证明。在此基础上,克林对一般递归函数理论作了深入的研究,建立了演算理论。英国图灵建立了描述算法的机械性思维过程,提出了理想计算机模型(即图灵机),创立了自动机理论。这些都为1945年匈牙利冯·诺依曼提出存储程序的思想和建立通用电子数字计算机的冯·诺依曼型体系结构,以及1946年美国的莫克利和埃克特成功研制世界上第一台通用电子数学计算机eniac做出了开拓性的贡献。

以上经典数理逻辑的理论成果,为1956年人工智能学科的诞生奠定了坚实的逻辑基础。

现代逻辑发展动力主要来自于数学中的公理化运动。20世纪逻辑研究严重数学化,发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”,它增强了逻辑研究的深度,使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期,并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。

2.1逻辑学的大体分类

逻辑学是一门研究思维形式及思维规律的科学。从17世纪德国数学家、哲学家莱布尼兹(z)提出数理逻辑以来,随着人工智能的一步步发展的需求,各种各样的逻辑也随之产生。逻辑学大体上可分为经典逻辑、非经典逻辑和现代逻辑。经典逻辑与模态逻辑都是二值逻辑。多值逻辑,是具有多个命题真值的逻辑,是向模糊逻辑的逼近。模糊逻辑是处理具有模糊性命题的逻辑。概率逻辑是研究基于逻辑的概率推理。

2.2泛逻辑的基本原理

当今人工智能深入发展遇到的.一个重大难题就是专家经验知识和常识的推理。现代逻辑迫切需要有一个统一可靠的,关于不精确推理的逻辑学作为它们进一步研究信息不完全情况下推理的基础理论,进而形成一种能包容一切逻辑形态和推理模式的,灵活的,开放的,自适应的逻辑学,这便是柔性逻辑学。而泛逻辑学就是研究刚性逻辑学(也即数理逻辑)和柔性逻辑学共同规律的逻辑学。

泛逻辑是从高层研究一切逻辑的一般规律,建立能包容一切逻辑形态和推理模式,并能根据需要自由伸缩变化的柔性逻辑学,刚性逻辑学将作为一个最小的内核存在其中,这就是提出泛逻辑的根本原因,也是泛逻辑的最终历史使命。

逻辑方法是人工智能研究中的主要形式化工具,逻辑学的研究成果不但为人工智能学科的诞生奠定了理论基础,而且它们还作为重要的成分被应用于人工智能系统中。

3.1经典逻辑的应用

人工智能诞生后的20年间是逻辑推理占统治地位的时期。1963年,纽厄尔、西蒙等人编制的“逻辑理论机”数学定理证明程序(lt)。在此基础之上,纽厄尔和西蒙编制了通用问题求解程序(gps),开拓了人工智能“问题求解”的一大领域。经典数理逻辑只是数学化的形式逻辑,只能满足人工智能的部分需要。

3.2非经典逻辑的应用

(1)不确定性的推理研究

人工智能发展了用数值的方法表示和处理不确定的信息,即给系统中每个语句或公式赋一个数值,用来表示语句的不确定性或确定性。比较具有代表性的有:1976年杜达提出的主观贝叶斯模型,1978年查德提出的可能性模型,1984年邦迪提出的发生率计算模型,以及假设推理、定性推理和证据空间理论等经验性模型。

归纳逻辑是关于或然性推理的逻辑。在人工智能中,可把归纳看成是从个别到一般的推理。借助这种归纳方法和运用类比的方法,计算机就可以通过新、老问题的相似性,从相应的知识库中调用有关知识来处理新问题。

(2)不完全信息的推理研究

常识推理是一种非单调逻辑,即人们基于不完全的信息推出某些结论,当人们得到更完全的信息后,可以改变甚至收回原来的结论。非单调逻辑可处理信息不充分情况下的推理。20世纪80年代,赖特的缺省逻辑、麦卡锡的限定逻辑、麦克德莫特和多伊尔建立的nml非单调逻辑推理系统、摩尔的自认知逻辑都是具有开创性的非单调逻辑系统。常识推理也是一种可能出错的不精确的推理,即容错推理。

此外,多值逻辑和模糊逻辑也已经被引入到人工智能中来处理模糊性和不完全性信息的推理。多值逻辑的三个典型系统是克林、卢卡西维兹和波克万的三值逻辑系统。模糊逻辑的研究始于20世纪20年代卢卡西维兹的研究。1972年,扎德提出了模糊推理的关系合成原则,现有的绝大多数模糊推理方法都是关系合成规则的变形或扩充。

现代逻辑创始于19世纪末叶和20世纪早期,其发展动力主要来自于数学中的公理化运动。21世纪逻辑发展的主要动力来自哪里?笔者认为,计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉,并将由此决定21世纪逻辑学的另一幅面貌。由于人工智能要模拟人的智能,它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理,而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维,这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素。例如,选择性地搜集相关的经验证据,在不充分信息的基础上做出尝试性的判断或抉择,不断根据环境反馈调整、修正自己的行为,由此达到实践的成功。于是,逻辑学将不得不比较全面地研究人的思维活动,并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理,由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。

人工智能的产生与发展和逻辑学的发展密不可分。

一方面我们试图找到一个包容一切逻辑的泛逻辑,使得形成一个完美统一的逻辑基础;另一方面,我们还要不断地争论、更新、补充新的逻辑。如果二者能够有机地结合,将推动人工智能进入一个新的阶段。概率逻辑大都是基于二值逻辑的,目前许多专家和学者又在基于其他逻辑的基础上研究概率推理,使得逻辑学尽可能满足人工智能发展的各方面的需要。就目前来说,一个新的泛逻辑理论的发展和完善需要一个比较长的时期,那何不将“百花齐放”与“一统天下”并行进行,各自发挥其优点,为人工智能的发展做出贡献。目前,许多制约人工智能发展的因素仍有待于解决,技术上的突破,还有赖于逻辑学研究上的突破。在对人工智能的研究中,我们只有重视逻辑学,努力学习与运用并不断深入挖掘其基本内容,拓宽其研究领域,才能更好地促进人工智能学科的发展。

如何写智能柜台申请书范本二

人工智能过滤优化服务协议书

甲方:_____________信息服务有限公司

乙方:_____________________________

甲乙双方在平等自愿的基础上,经友好协商,就甲方为乙方提供_______人工智能过滤优化服务事宜,现达成如下协议:

一、服务范围及项目内容

_______人工智能优化服务技术是甲方根据乙方提供的大复式投注单,利用独特的数理统计和先进的数据分析相结合在应用最新数字科学原理,将乙方昂贵的大复式投注方案变成有实际可行性的小规模单注投注方案,在保证同样中奖几率的同时,大大节省了乙方的投注资金,成功率95%以上。如果甲方提供的优化服务结果没有达到双方约定的效果,甲方将按照本合同有关规定(详见附件:收费标准及赔偿标准),对乙方进行赔偿。

1._______中7保7服务(含平均与不平均分配每位所选号码的个数):是指乙方提供的大复式单猜中当期全部中奖号码(并且顺序一致),甲方优化过滤后的单式投注有一注中7个号码(并且顺序一致)。乙方的投注资金将节省85%以上(详见附件:收费标准及赔偿标准)。本类型不承诺保其中6个和以下的情况。

2._______中7保6服务(含平均与不平均分配每位所选号码的个数):是指乙方提供的大复式单猜中当期全部中奖号码(并且顺序一致),甲方优化过滤后的单式投注有一注中6个号码(并且中得二等奖)。乙方的投注资金将节省90%以上(详见附件:收费标准及赔偿标准)。本类型不承诺保其中5个和以下的情况。

3._______中6保6服务(含平均与不平均分配每位所选号码的个数):是指乙方提供的大复式单猜中当期6个中奖号码(并且中得二等奖),甲方优化过滤后的单式投注有一注中6个号码(并且中得二等奖)。乙方的投注资金将节省80%以上(详见附件:收费标准及赔偿标准)。本类型不承诺保其中5个和以下的情况。

4._______中7保7极限缩水服务:是指乙方提供的大复式单猜中当期全部中奖号码(并且顺序一致),甲方优化过滤后的单式投注有一注中7个号码(并且顺序一致)。乙方的投注资金将节省95%以上(详见附件:收费标准及赔偿标准)。本类型不承诺保其中6个和以下的情况。        

二、甲方的权利和义务

1.甲方根据乙方提供的_______复式投注号码和选定的服务类型,利用彩票人工智能优化技术,进行优化服务。

2.甲方收到乙方的相应服务费用后,将作好的优化数据结果在双方约定的时间内,通过双方约定的方式,如传真、电子邮件或人工快递等交给乙方。

3.甲方只对自己提供的当期_______优化结果负责,乙方不得以中奖奖金为由以及与本合同无关的内容向甲方提出任何要求。

4.双方所有优化处理数据结果均以甲方服务器所存储的备份为准。由于乙方原因,如投注打印错误等造成的投注不成功,由乙方自行负责,一切后果与甲方无关。

5.双方协议生效后,如甲方未造成乙方投资损失(税后累计中奖金额大于服务费加购买彩票的费用)则不理赔任何费用。

6.如果乙方的原大复式最高中奖情况低于其所要求提供服务类型基本中奖水平,则甲方不承诺保其任何赔偿。

三、乙方的权利和义务

1.乙方有权自由选择甲方提供的任意一种或几种规定的服务类型,但协议一经签署如果中途提出更改,甲方有权拒绝退还服务费用,后果乙方自行负责。

2.如果甲方提供的优化服务结果没有达到双方约定的效果,乙方同意按本协议相关约定的理赔标准进行索赔。

3.在本协议约定的服务中,乙方自愿承担所提供的复式投注没有猜中约定的中奖号码数量,而导致甲方优化结果未有奖项的风险。

4.乙方自愿承担投注金额过大,当期奖金过低的风险。

5.乙方应通过双方约定的形式及时缴纳应交服务费用及双方洽商同意的有关增补费用,如异地缴纳应及时提供相关缴费凭证的传真件至甲方,如由于上述及其它原因而导致的应交费用或手续没有及时完成以至于甲方延迟提供服务而造成的损失和后果,乙方自行负责。

四、关于理赔事宜

1.有服务类型理赔标准及金额,请详见本协议附件之规定。

2.当期_______开奖结果公布后,甲方工作人员将对乙方的原大复式进行详细核对,如因甲方的原因而未达到双方约定的效果,甲方工作人员会主动与乙方取得联系退赔事宜,乙方需提供相应缴费或汇款凭证及与甲方服务结果相同的彩票,甲方将在五个工作日内退赔相关款项。

五、违约责任及其它条款

1.如果乙方累计奖金收入高于总投入(购买彩票款+服务费),甲方提        供的优化结果未达到约定效果,甲方不做其它赔偿。本协议规定最高赔付金额为10000元。

2.由于甲方的责任未将优化结果及时发给乙方,甲方将在五个工作日内将服务费退给乙方或乙方自愿要求转到下期为乙方服务。

3.本合同生效后,双方都应本着诚实、信用的原则,认真履行各自义务,任何一方都不得向对方提出与本协议约定范围以外的任何要求。

4.本合同一式二份(传真有效),甲乙双方各持一份,自双方签字之日起生效,有效期十日,如有未进事宜甲乙双方另行协商解决。

5.本合同执行过程中,所有附件及补充合同经甲乙双方签字后即成为本合同有效组成部发,与本合同具同等效力。

六、有效期

1.协议应遵循国家彩票管理中心所颁布的有关规定。本协议自签订之日起生效,有效期至20__年12月30日,如有变动另行通知。

2.本协议一经签订长期有效,客户每期只需填写当期委托单,当期委托单是本协议有效的组成部分。

如因市场需要而改变协议,甲方有义务在乙方签署当期委托单前告知乙方,乙方应按新协议为准。

七、银行汇出服务费用(收费标准详见附件)

户名:______________________________

建行:______________________________

工行:______________________________

中行:______________________________

农行:______________________________

交行:______________________________

┌──────────────────┬─────────────────┐

│甲方:_________信息服务有限公司

│乙方:

├──────────────────┼─────────────────┤

如何写智能柜台申请书范本三

人工智能主要研究用人工方法模拟和扩展人的智能,最终实现机器智能。人工智能研究与人的思维研究密切相关。逻辑学始终是人工智能研究中的基础科学问题,它为人工智能研究提供了根本观点与方法。

12世纪末13世纪初,西班牙罗门·卢乐提出制造可解决各种问题的通用逻辑机。17世纪,英国培根在《新工具》中提出了归纳法。随后,德国莱布尼兹做出了四则运算的手摇计算器,并提出了“通用符号”和“推理计算”的思想。19世纪,英国布尔创立了布尔代数,奠定了现代形式逻辑研究的基础。德国弗雷格完善了命题逻辑,创建了一阶谓词演算系统。20世纪,哥德尔对一阶谓词完全性定理与n形式系统的不完全性定理进行了证明。在此基础上,克林对一般递归函数理论作了深入的研究,建立了演算理论。英国图灵建立了描述算法的机械性思维过程,提出了理想计算机模型(即图灵机),创立了自动机理论。这些都为1945年匈牙利冯·诺依曼提出存储程序的思想和建立通用电子数字计算机的冯·诺依曼型体系结构,以及1946年美国的莫克利和埃克特成功研制世界上第一台通用电子数学计算机eniac做出了开拓性的贡献。

以上经典数理逻辑的理论成果,为1956年人工智能学科的诞生奠定了坚实的逻辑基础。

现代逻辑发展动力主要来自于数学中的公理化运动。20世纪逻辑研究严重数学化,发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”,它增强了逻辑研究的深度,使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期,并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。

2.1逻辑学的大体分类

逻辑学是一门研究思维形式及思维规律的科学。从17世纪德国数学家、哲学家莱布尼兹(niz)提出数理逻辑以来,随着人工智能的一步步发展的需求,各种各样的逻辑也随之产生。逻辑学大体上可分为经典逻辑、非经典逻辑和现代逻辑。经典逻辑与模态逻辑都是二值逻辑。多值逻辑,是具有多个命题真值的逻辑,是向模糊逻辑的逼近。模糊逻辑是处理具有模糊性命题的逻辑。概率逻辑是研究基于逻辑的概率推理。

2.2泛逻辑的基本原理

当今人工智能深入发展遇到的一个重大难题就是专家经验知识和常识的推理。现代逻辑迫切需要有一个统一可靠的,关于不精确推理的逻辑学作为它们进一步研究信息不完全情况下推理的基础理论,进而形成一种能包容一切逻辑形态和推理模式的,灵活的,开放的,自适应的逻辑学,这便是柔性逻辑学。而泛逻辑学就是研究刚性逻辑学(也即数理逻辑)和柔性逻辑学共同规律的逻辑学。

泛逻辑是从高层研究一切逻辑的一般规律,建立能包容一切逻辑形态和推理模式,并能根据需要自由伸缩变化的柔性逻辑学,刚性逻辑学将作为一个最小的内核存在其中,这就是提出泛逻辑的根本原因,也是泛逻辑的最终历史使命。

逻辑方法是人工智能研究中的主要形式化工具,逻辑学的研究成果不但为人工智能学科的诞生奠定了理论基础,而且它们还作为重要的成分被应用于人工智能系统中。

3.1经典逻辑的应用

人工智能诞生后的20年间是逻辑推理占统治地位的时期。1963年,纽厄尔、西蒙等人编制的“逻辑理论机”数学定理证明程序(lt)。在此基础之上,纽厄尔和西蒙编制了通用问题求解程序(gps),开拓了人工智能“问题求解”的一大领域。经典数理逻辑只是数学化的形式逻辑,只能满足人工智能的部分需要。

3.2非经典逻辑的应用

(1)不确定性的推理研究

人工智能发展了用数值的方法表示和处理不确定的信息,即给系统中每个语句或公式赋一个数值,用来表示语句的不确定性或确定性。比较具有代表性的有:1976年杜达提出的主观贝叶斯模型,1978年查德提出的可能性模型,1984年邦迪提出的发生率计算模型,以及假设推理、定性推理和证据空间理论等经验性模型。

归纳逻辑是关于或然性推理的逻辑。在人工智能中,可把归纳看成是从个别到一般的推理。借助这种归纳方法和运用类比的方法,计算机就可以通过新、老问题的相似性,从相应的知识库中调用有关知识来处理新问题。

(2)不完全信息的推理研究

常识推理是一种非单调逻辑,即人们基于不完全的信息推出某些结论,当人们得到更完全的信息后,可以改变甚至收回原来的结论。非单调逻辑可处理信息不充分情况下的推理。20世纪80年代,赖特的缺省逻辑、麦卡锡的限定逻辑、麦克德莫特和多伊尔建立的nml非单调逻辑推理系统、摩尔的自认知逻辑都是具有开创性的非单调逻辑系统。常识推理也是一种可能出错的不精确的推理,即容错推理。

此外,多值逻辑和模糊逻辑也已经被引入到人工智能中来处理模糊性和不完全性信息的推理。多值逻辑的三个典型系统是克林、卢卡西维兹和波克万的三值逻辑系统。模糊逻辑的研究始于20世纪20年代卢卡西维兹的研究。1972年,扎德提出了模糊推理的关系合成原则,现有的绝大多数模糊推理方法都是关系合成规则的变形或扩充。

现代逻辑创始于19世纪末叶和20世纪早期,其发展动力主要来自于数学中的公理化运动。21世纪逻辑发展的主要动力来自哪里?笔者认为,计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉,并将由此决定21世纪逻辑学的另一幅面貌。由于人工智能要模拟人的智能,它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理,而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维,这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素。例如,选择性地搜集相关的经验证据,在不充分信息的基础上做出尝试性的判断或抉择,不断根据环境反馈调整、修正自己的行为,由此达到实践的成功。于是,逻辑学将不得不比较全面地研究人的思维活动,并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理,由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。

人工智能的产生与发展和逻辑学的发展密不可分。

一方面我们试图找到一个包容一切逻辑的泛逻辑,使得形成一个完美统一的逻辑基础;另一方面,我们还要不断地争论、更新、补充新的逻辑。如果二者能够有机地结合,将推动人工智能进入一个新的阶段。概率逻辑大都是基于二值逻辑的,目前许多专家和学者又在基于其他逻辑的基础上研究概率推理,使得逻辑学尽可能满足人工智能发展的各方面的需要。就目前来说,一个新的泛逻辑理论的发展和完善需要一个比较长的时期,那何不将“百花齐放”与“一统天下”并行进行,各自发挥其优点,为人工智能的发展做出贡献。目前,许多制约人工智能发展的因素仍有待于解决,技术上的突破,还有赖于逻辑学研究上的突破。在对人工智能的研究中,我们只有重视逻辑学,努力学习与运用并不断深入挖掘其基本内容,拓宽其研究领域,才能更好地促进人工智能学科的发展。

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