提出了具有依赖常识的公共公告逻辑的浅语义嵌入。此嵌入使得该逻辑的首次自动化为经典高阶逻辑的现成定理传输。据证明（i）可以通过这种方式自动化的荟萃理论研究，（ii）所需的目标逻辑（公共公告逻辑）的非琐碎推理方式是如何实现的。为了获得令人信服的编码和智者自动化，可以实现。呈现的语义嵌入的关键是评估域在嵌入目标逻辑的组成部分的编码中被明确建模并视为附加参数;在以前的相关工程中，例如在嵌入正常模态逻辑中，在元逻辑和目标逻辑之间隐式共享评估域。本文所呈现的工作构成了对多元日志知识工程方法的重要补充，这使得能够通过逻辑及其组合进行实验，以及一般和域知识，以及混凝土用例 - 同时。

本文迈出了从实验中学习的逻辑的第一步。为此，我们调查了建模因果和（定性）认知推理的相互作用的正式框架。对于我们的方法至关重要是一种干预概念的想法，可以用作（真实或假设的）实验的正式表达。在第一步中，我们将众所周知的因果模型与代理人的认知状态的简单HITIKKA样式表示。在生成的设置中，不仅可以对关于变量值的知识以及干预措施如何影响它们，而且可以对其进行交谈，而且还可以谈论知识更新。由此产生的逻辑可以模拟关于思想实验的推理。但是，它无法解释从实验中学习，这显然是由它验证干预措施没有学习原则的事实。因此，在第二步中，我们实现更复杂的知识概念，该知识概念允许代理在进行实验时观察（测量）某些变量。该扩展系统确实允许从实验中学习。对于所有提出的逻辑系统，我们提供了一种声音和完整的公理化。

在这项调查中，我们回顾了动态认知逻辑，具有量化信息变化的方式。在此类逻辑中，我们提出了完整的公理化，重点关注涉及知识与此类量化器之间相互作用的公理，我们报告了它们的相对表现，可定义性以及模型检查和满意度的复杂性以及应用程序的复杂性。我们专注于开放问题和新的研究方向。

知识可定义是合理的真实信念（“JTB”）？我们认为，人们可以积极地或负面地回答，具体取决于一个人的真实信仰是否合理，我们称之为足够的原因。为了促进我们的论点，我们介绍了一个简单的基于理性的信念的命题逻辑，并提出了充分性的概念的公理表征。我们表明，此逻辑足以灵活，以适应各种有用的功能，包括由于原因的量化。我们使用我们的框架对比JTB的两位概念进行对比：一个内部家，另一家族。我们认为Gettier案例基本上挑战了内部概念，但不是外科医生。我们的方法致力于一系列关于知识的非押金主义，但它也让我们陷入困境，即知识是否涉及只有足够的原因，或者留下房间的原因不足。我们赞成后者的立场，这反映了一个更温和和更现实的无押金主义。

This paper describes an evaluation of Automated Theorem Proving (ATP) systems on problems taken from the QMLTP library of first-order modal logic problems. Principally, the problems are translated to higher-order logic in the TPTP languages using an embedding approach, and solved using higher-order logic ATP systems. Additionally, the results from native modal logic ATP systems are considered, and compared with those from the embedding approach. The conclusions are that (i) The embedding process is reliable and successful. (ii) The choice of backend ATP system can significantly impact the performance of the embedding approach. (iii) Native modal logic ATP systems outperform the embedding approach. (iv) The embedding approach can cope with a wider range modal logics than the native modal systems considered.

Epistemic logics typically talk about knowledge of individual agents or groups of explicitly listed agents. Often, however, one wishes to express knowledge of groups of agents specified by a given property, as in `it is common knowledge among economists'. We introduce such a logic of common knowledge, which we term abstract-group epistemic logic (AGEL). That is, AGEL features a common knowledge operator for groups of agents given by concepts in a separate agent logic that we keep generic, with one possible agent logic being ALC. We show that AGEL is EXPTIME-complete, with the lower bound established by reduction from standard group epistemic logic, and the upper bound by a satisfiability-preserving embedding into the full $\mu$-calculus. Further main results include a finite model property (not enjoyed by the full $\mu$-calculus) and a complete axiomatization.

我们概述了在其知识表示和声明问题解决的应用中的视角下的时间逻辑编程。这些程序是将通常规则与时间模态运算符组合的结果，如线性时间时间逻辑（LTL）。我们专注于最近的非单调形式主义的结果​​称为时间平衡逻辑（电话），该逻辑（电话）为LTL的全语法定义，但是基于平衡逻辑执行模型选择标准，答案集编程的众所周知的逻辑表征（ASP ）。我们获得了稳定模型语义的适当延伸，以进行任意时间公式的一般情况。我们记得电话和单调基础的基本定义，这里的时间逻辑 - 和那里（THT），并研究无限和有限迹线之间的差异。我们还提供其他有用的结果，例如将转换成其他形式主义，如量化的平衡逻辑或二阶LTL，以及用于基于自动机计算的时间稳定模型的一些技术。在第二部分中，我们专注于实际方面，定义称为较近ASP的时间逻辑程序的句法片段，并解释如何在求解器Telingo的构建中被利用。

形状约束语言（SHACL）是通过验证图表上的某些形状来验证RDF数据的最新W3C推荐语言。先前的工作主要集中在验证问题上，并且仅针对SHACL的简化版本研究了对设计和优化目的至关重要的可满足性和遏制的标准决策问题。此外，SHACL规范不能定义递归定义的约束的语义，这导致文献中提出了几种替代性递归语义。尚未研究这些不同语义与重要决策问题之间的相互作用。在本文中，我们通过向新的一阶语言（称为SCL）的翻译提供了对SHACL的不同特征的全面研究，该语言精确地捕获了SHACL的语义。我们还提出了MSCL，这是SCL的二阶扩展，它使我们能够在单个形式的逻辑框架中定义SHACL的主要递归语义。在这种语言中，我们还提供了对过滤器约束的有效处理，这些滤镜经常在相关文献中被忽略。使用此逻辑，我们为不同的SHACL片段的可满足性和遏制决策问题提供了（联合）可决定性和复杂性结果的详细图。值得注意的是，我们证明这两个问题对于完整的语言都是不可避免的，但是即使面对递归，我们也提供了有趣的功能的可决定性组合。

LegalRuleml是一个全面的基于XML的表示框架，用于建模和交换规范规则。另一方面，TPTP输入和输出格式是与自动推理系统相互作用的通用标准。在本文中，我们通过（i）基于TPTP格式定义逻辑多同性规范性推理语言，提供了两个社区之间的桥梁，（ii）在合法方面的相关片段和该语言之间提供翻译方案，以及（iii）建议基于此翻译的自动规范推理的灵活体系结构。我们用三种不同的规范逻辑实例化并证明了该方法。

The standard semantics of multi-agent epistemic logic S5 is based on Kripke models whose accessibility relations are reflexive, symmetric and transitive. This one dimensional structure contains implicit higher-dimensional information beyond pairwise interactions, that we formalized as pure simplicial models in a previous work (Information and Computation, 2021). Here we extend the theory to encompass simplicial models that are not necessarily pure. The corresponding class of Kripke models are those where the accessibility relation is symmetric and transitive, but might not be reflexive. Such models correspond to the epistemic logic KB4 . Impure simplicial models arise in situations where two possible worlds may not have the same set of agents. We illustrate it with distributed computing examples of synchronous systems where processes may crash.

我们在依赖型理论的建设性设定中研究有限一级可靠性（FSAT）。采用统计性和可解锁性的合成账户，我们根据非逻辑符号的一阶签名提供FSAT的全部分类。一方面，我们的发展侧重于Trakhtenbrot的定理，一旦签名包含至少二进制关系符号，就陈述FSAT是不可行的。我们的证据通过从后对应问题开始的许多减少链进行。另一方面，我们为Monadic一阶逻辑建立了FSAT的可解锁性，即签名仅包含大多数Unary函数和关系符号，以及FSAT对于任意令人令人令人享有的签名的统计性。为了展示Trakthenbrot的定理，我们继续减少链条，从FSAT减少到分离逻辑。我们所有的结果都是在越来越多的综合性不可剥离性证据的框架内机械化。

本文对法律合同签署的流程产生了逻辑理解，其申请在区间平台上的智能合同的法律承认智能合同的基础上。开发了许多公理和推论规则，可以用于证明从某些内容签署的事实中为合同形成的“思想会议”的前提。除了“提供和验收”的过程之外，该文件还考虑了同行的“签名”，这是一个独立的双方或可能，远程）签署合同的不同副本，而不是将他们的签名放在常见的副本上。有人认为，对应于同行的签名令人满意的签名与句法自我引用的逻辑。使用的公理由正式的语义支持，并研究了逻辑的一些进一步性质。特别是，表明逻辑意味着当合同已签署时，各方不仅仅是一致，而且是关于合同条款的相互协议（一个共同知识的概念）。

在过去几年的几十年中，致力于更新稳定模型语义（AKA答案设置程序）下更新逻辑计划的问题，或者换句话说，表现出培养结果的问题 - 当它描述更改时，遵守逻辑程序。而最先进的方法是在古典逻辑背景下的相同基本的直觉和愿望被指导，他们基于根本不同的原则和方法，这阻止了可以拥抱两个信念的统一框架规则更新。在本文中，我们将概述与答案设置的编程更新相关的一些主要方法和结果，同时指出本主题研究的一些主要挑战。

模态逻辑的语言能够在Kripke帧上表达一阶条件。 Henrik Sahlqvist的经典结果确定了一类重要的模态公式，可以以有效的算法方式找到一阶条件（或Sahlqvist通讯）的一阶条件（或Sahlqvist通讯）。最近的作品已成功将这种经典结果扩展到更复杂的模态语言。在本文中，我们追求类似的行并为线性时间逻辑（LTL）开发SAHLQVIST式通讯定理，该定理是用于时间规范的最广泛使用的正式语言之一。 LTL使用专用的临时操作员下一个X和直到U扩展了基本模态逻辑的语法。结果，具有一阶通讯器的公式类别的复杂性也相应增加。在本文中，我们确定了使用模态运算符F，G，X和U构建的一类重要的LTL SAHLQVIST公式。本文的主要结果是证明LTL SAHLQVIST公式对框架条件的对应关系，这些条件在一阶语言中可定义。

近年来，人们对布尔功能的重新兴趣在解释可解释的AI（XAI）领域的二元分类器方面产生了兴趣。布尔函数的标准方法是命题逻辑。我们提出了一种ceteris paribus性质的模态语言，该语言支持有关二进制输入分类器及其属性的推理。我们研究一个分类器模型家庭，将其作为有关语言基础性的两个证明系统，并显示出我们的Axiomatics的完整性。此外，我们证明，我们模态语言的可满足性检查问题在无限变化的情况下是nexptime-complete，而在有限变量的情况下它变为多项式。在无限变化的情况下，我们还确定了我们语言的有趣的NP片段。我们利用语言来形式化反事实的条件以及各种解释概念，包括绑架，对比和反事实解释以及偏见。最后，我们介绍了我们的语言的两个扩展：通过分配的概念使分类器变化和认知扩展，可以表示分类器对实际输入的不确定性。

在概念学习，数据库查询的反向工程，生成参考表达式以及知识图中的实体比较之类的应用中，找到以标记数据项形式分开的逻辑公式，该公式分开以标记数据项形式给出的正面和负面示例。在本文中，我们研究了存在本体论的数据的分离公式的存在。对于本体语言和分离语言，我们都专注于一阶逻辑及其以下重要片段：描述逻辑$ \ Mathcal {alci} $，受保护的片段，两变量的片段和受保护的否定片段。为了分离，我们还考虑（工会）连接性查询。我们考虑了几种可分离性，这些可分离性在负面示例的治疗中有所不同，以及他们是否承认使用其他辅助符号来实现分离。我们的主要结果是（所有变体）可分离性，不同语言的分离能力的比较以及确定可分离性的计算复杂性的研究。

Posibilistic Logic是处理不确定和部分不一致信息的最扩展方法。关于正常形式，可能性推理的进步大多专注于字幕形式。然而，现实世界问题的编码通常导致非人（NC）公式和NC-To-Clausal翻译，产生严重的缺点，严重限制了字符串推理的实际表现。因此，通过计算其原始NC形式的公式，我们提出了几种贡献，表明可能在可能的非字词推理中也是可能的显着进展。 {\ em首先，我们定义了{\ em possibilistic over非词素知识库，}或$ \ mathcal {\ overline {h}} _ \ sigma $的类别，其中包括类：可能主义的喇叭和命题角 - NC。 $ \ mathcal {\ overline {h}} _ \ sigma $被显示为标准喇叭类的一种NC类似的。 {\ em hightly}，我们定义{\ em possibilistic非字词单元分辨率，}或$ \ mathcal {u} _ \ sigma $，并证明$ \ mathcal {u} _ \ sigma $正确计算不一致程度$ \ mathcal {\ overline {h}} _ \ sigma $成员。 $ \ Mathcal {Ur} _ \ \ Sigma $之前未提出，并以人为人的方式制定，这会让其理解，正式证明和未来延伸到非人类决议。 {\ em第三}，我们证明计算$ \ mathcal {\ overline {h}} _ \ sigma $成员的不一致程度是多项式时间。虽然可能存在于可能存在的逻辑中的贸易课程，但所有这些都是字符串，因此，$ \ mathcal {\ overline {h}} _ \ sigma $ of to是可能的主要推理中的第一个特征的多项式非锁友类。

在处理知识时考虑个人，潜在的矛盾观点的重要性已得到广泛认可。许多现有的本体管理方法完全合并了知识的观点，这可能需要削弱以保持一致性；其他人以完全独立的方式代表了独特的观点。作为替代方案，我们提出了观点逻辑，这是一种简单而多功能的多模式逻辑````addon'''，用于现有的KR语言，用于针对域知识的集成表示，相对于多样化的，可能是相互冲突的角度，可以是层次结构化的， ，组合并相互关联。从一阶观点逻辑（FOSL）的通用框架开始，我们随后将注意力集中在句子公式的片段上，为此，我们将poly Time Translation转换为无角度版本。该结果对一阶逻辑的各种高度表达性可决定性片段产生可决定性和有利的复杂性。然后，我们使用一些精心设计的编码技巧，然后为OWL 2 DL本体语言的逻辑SROIQB_S建立类似的翻译。借助此结果，现有高度优化的猫头鹰推理器可用于为通过角度建模扩展的本体学语言提供实用的推理支持。

ALChour \“Ardenfors的AGM发布，Makinson继续代表与信仰变革有关的研究中的基石。Katsuno和Mendelzon（K＆M）通过了AGM假设改变信仰基地，并在命题中的特征agm信仰基地修订有限签名的逻辑。我们概括了K＆M在任意Tarskian逻辑中设置的（多个）基本修订版的方法，涵盖了具有经典模型 - 理论语义的所有逻辑，从而涵盖了知识表示和超越的各种逻辑。我们的通用配方适用于“基础”的各种概念（例如信仰集，任意或有限的句子或单句话）。核心结果是表示AGM基本修订运算符和某些“分配”之间双向对应的表示定理：函数映射信仰基础到总数 - 尚未传递 - “偏好”解释之间的关系。与此同时，我们为CAS提供了一个伴侣E当agm andodatience的AGM假设被遗弃时。我们还提供了所有逻辑的表征，我们的结果可以加强生产传递偏好关系的分配（如K＆M的原始工作），根据语法依赖与独立性，引起了这种逻辑的两个表示定理。

Two approaches to AI, neural networks and symbolic systems, have been proven very successful for an array of AI problems. However, neither has been able to achieve the general reasoning ability required for human-like intelligence. It has been argued that this is due to inherent weaknesses in each approach. Luckily, these weaknesses appear to be complementary, with symbolic systems being adept at the kinds of things neural networks have trouble with and vice-versa. The field of neural-symbolic AI attempts to exploit this asymmetry by combining neural networks and symbolic AI into integrated systems. Often this has been done by encoding symbolic knowledge into neural networks. Unfortunately, although many different methods for this have been proposed, there is no common definition of an encoding to compare them. We seek to rectify this problem by introducing a semantic framework for neural-symbolic AI, which is then shown to be general enough to account for a large family of neural-symbolic systems. We provide a number of examples and proofs of the application of the framework to the neural encoding of various forms of knowledge representation and neural network. These, at first sight disparate approaches, are all shown to fall within the framework's formal definition of what we call semantic encoding for neural-symbolic AI.