我们从逻辑和公式大小方面概念化了解释性，在非常一般的环境中给出了许多相关的解释性定义。我们的主要兴趣是所谓的特殊解释问题，旨在解释输入模型中输入公式的真实价值。解释是一个最小尺寸的公式，（1）与输入模型上的输入公式一致，（2）将所涉及的真实价值传输到全球输入公式，即每个模型上。作为一个重要的例子，我们在这种情况下研究了命题逻辑，并表明在多项式层次结构的第二级中，特殊的解释性问题是完整的。我们还将在答案集编程中提供了此问题的实施，并研究了其与解释N-Queens和主导集合问题的答案有关的能力。
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我们提出Plingo，这是具有各种概率推理模式的ASP系统clingo的扩展。Plingo以Lp^mln为中心，Lp^mln是基于Markov Logic的权重方案的ASP的概率扩展。这种选择是由于可以将核心概率推理模式映射到优化问题的事实而动机，并且LP^mln可以用作与其他概率方法相关的中间地形式主义。结果，Plingo为Lp^mln，P-Log和Problog提供了三个替代前端。相应的输入语言和推理模式是通过Clingo的多拍和理论解决功能来实现的。pling脚的核心等于在现代ASP技术方面重新实现LP^mln，并以一种基于新方法以最佳顺序进行答案集枚举的近似技术扩展。我们通过将Plingo的性能与其他概率系统进行比较，从经验上评估。
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基于超宽带（UWB）范围的多机器人系统中相对定位的系统最近已成为GNSS贬低环境的强大解决方案。可伸缩性仍然是主要挑战之一，尤其是在临时部署中。最近的解决方案包括系统中不同机器人或节点的主动和被动定位模式的动态分配。随着较大规模的系统的分布越来越多，关键的研究问题出现在此类本地化系统的安全性和可信度领域。本文研究了协作决策过程与分布式分类帐技术的潜在整合。具体而言，我们研究了一种方法，用于在区块链中智能合约中运行UWB角色分配算法的方法。在以前的作品中，我们分别研究了ROS2与HyperLeDger织物区块链的集成，并引入了一种用于基于UWB的本地化的新算法。在本文中，我们通过（i）运行实验扩展了这些工作移动机器人。这使我们能够通过增强的身份和数据访问管理在安全且可信赖的过程中提供相同的功能。我们的结果表明，UWB角色分配对六个自动移动机器人的连续变化空间形成的有效性，同时证明对添加不影响本地化过程的区块链层的潜伏期和计算资源的影响很小。
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随着自动机器人解决方案无处不在的越来越多，对它们的连通性和多机器人系统中的合作的兴趣正在上升。当前研究问题的两个方面是机器人安全性和对拜占庭代理商的确保多机器人协作。已提出了区块链和其他分布式分类帐技术（DLT）来应对两个领域的挑战。但是，一些关键挑战包括现实世界网络中的可扩展性和部署。本文提出了一种集成IOTA和ROS 2的方法，以实现更可扩展的基于DLT的机器人系统，同时允许部署后进行网络分区耐受性。据我们所知，这是机器人系统IOTA智能合约的首次实施，以及与ROS2的首次集成设计，这与依赖以太坊的绝大多数文献相比。我们提出了一般的IOTA+ROS 2体系结构，导致耐隔离的决策过程，该过程也从嵌入式区块链结构中继承了拜占庭式公差属性。我们证明了在具有间歇性网络连接的系统中进行合作映射应用程序的拟议框架的有效性。在存在网络分区的情况下，我们在以太坊方面表现出了卓越的性能，在计算资源利用方面的影响很小。这些结果为分布式机器人系统中的区块链解决方案更广泛地集成开辟了道路，其连接性和计算要求较少。
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近年来，多机器人系统已受到行业和学术界的越来越多的关注。除了需要对相对本地化的准确和强大的估计，对系统的安全性和信任对于实现更广泛的采用至关重要。在本文中，我们提出了一个使用HyperLeDger Fabric在工业应用中进行多机器人协作的框架。我们依靠区块链身份来进行地面和空中机器人的相互作用，并使用智能合约进行协作决策。使用超宽带（UWB）本地化进行自动导航和机器人协作，这扩展了我们以前在基于面料的车队管理方面的工作。我们专注于使用地面机器人和空中机器人检查仓库般的环境，并存储有关区块链中发现的对象的信息。我们衡量添加区块链层，分析交易延迟的影响，并将与区块链相关过程的资源利用与已经运行的数据处理模块进行比较。
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哪些因素影响人类对计算系统表现出的创造力的评估是计算创造力（CC）研究的核心问题。最近，该系统的实施例已被提出为一个因素，但缺乏对其作用的经验研究。为此，我们提出了一个实验框架，该框架将实施例对创造力感知的影响从其对创造力本身的影响中分离出来。我们不仅操纵系统的体现，还操纵感知证据作为人类创造力评估的基础。我们以实施方案和感知证据为独立的核心框架，将创作过程作为受控变量，并提供了有关衡量创造力评估作为因变量的建议。我们希望该框架能激发其他人以原则性的方式研究人类对CC的感知。
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在工业应用中，对系统的安全和信任是广泛采用的要求。区块链技术已成为解决身份管理并保护数据聚合和控制的潜在解决方案。但是，迄今为止的绝大多数作品都利用以太坊和智能合约，这些合同不可扩展或适合工业应用。据我们所知，本文介绍了ROS 2与Hyperledger织物区块链的首次集成。通过通过GO应用程序利用面料智能合约和ROS 2的框架，我们深入研究了使用区块链控制机器人，收集和处理其数据的潜力。我们证明了拟议框架对库存管理用例的适用性，其中使用不同的机器人检测给定区域中感兴趣的对象。旨在满足分布式机器人系统的要求，我们表明机器人的性能不会受到区块链层的显着影响。同时，我们提供了开发其他应用程序的示例，这些应用程序将面料智能合约与ROS 2集成在一起。我们的结果为在自主机器人系统中进一步采用区块链技术铺平了道路，以构建可信赖的数据共享。
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VOXECEL数据集广泛用于扬声器识别研究。我们的工作有两个目的。首先，我们提供发言者年龄标签和（替代）发言人性别的注释。其次，我们通过构建具有不同特征和分类器的年龄和性别识别模型来展示这种元数据的使用。我们查询不同的名人数据库，并申请共识规则以获得年龄和性别标签。我们还使用我们的标签进行比较原始的VoxceleB性别标签，以识别可能在原始VoxceleB数据中误标记的记录。在建模方面，我们设计了对识别性别和年龄的多种功能和模型的综合研究。我们使用I-Vector特征的最佳系统实现了使用Logistic回归的性别识别任务的F1分数0.9829，并且使用RIDGE回归获得了9.443年的年龄回归的最低平均绝对误差（MAE）。这表明来自野外风格语音数据的年龄估计的挑战。
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