尽管大量的工作已经审查了条件句子的含义，但对其务实使用和解释的正式模型的关注要少得多。在这里，我们采用一种概率方法来实用务实的推理，以灵活地整合有关富有结构化世界国家的梯度信念。我们基于关于说话者的话语生产方案的假设，对听众对他们先前关于世界因果结构的信念以及随之而来的前身的共同概率进行了建模。我们表明，当提供自然上下文假设时，我们的模型统一地解释了文献中的许多推论，包括认识论推断，条件完美以及对条件和条件的依赖性。我们认为，这种方法还有助于解释杜文（Douven，2012）引入的三个难题有关有条件的更新：取决于话语背景，听众对先决条件的信念可能会增加，减少或保持不变。
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视频录制是一种广泛使用的方法，用于记录研究和临床实践中的婴儿和儿童行为。由于机密性的道德问题，尽管需要共享的大规模数据集的需求仍在增加，因此很少共享视频数据。当涉及基于数据驱动的计算机的方法，例如筛选工具以补充临床评估时，这种需求更加必要。要在遵守隐私保护规则的同时共享数据，是否会出现一个关键问题，这是否会减少数据实用程序？我们通过展示PrechTL的一般运动评估（GMA）来解决这个问题，该评估是一种既定的，全球实践的基于视频的诊断工具，用于早期婴儿，用于检测神经系统缺陷，例如脑瘫。迄今为止，尚无针对婴儿运动分析的共享专家注销的大数据存储库。这样的数据集将大大受益于人类评估者的培训和重新校准以及基于计算机的方法的发展。在当前的研究中，来自前瞻性纵向婴儿队列的序列，总共有19451年可用的通用运动视频片段被随机选择用于人类的临床推理和基于计算机的分析。我们首次证明，通过脸部视频录制的伪造是一种可行的方法。视频修复不影响人类评估者或计算机视觉方法的分类精度，这表明有足够且易于应用的解决方案用于共享运动视频数据。我们呼吁进一步探索有效和隐私规则的方法，以在运动评估以外的科学和临床领域去识别视频数据。这些方法应使共享并将独立视频数据集合并到大型数据库中，以提高科学和公共卫生。
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