中山大学人工智能Prolog语言(耐心看完_你就入门了)
人工智能语言——PROLOG
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人工智能语言——PROLOG作者:王春莲王海霞来源:《电脑知识与技术·学术交流》2008年第05期摘要:Prolog是人工智能语言的一个典型代表。
本文简要阐述了人工智能语言及其特点,并通过实例介绍了Prolog语言及其基本结构。
关键词:人工智能语言;Prolog;递归中图分类号:TP312文献标识码:A文章编号:1009-3044(2008)05-10ppp-0cProlog的思想最早由R. Kowalski提出,1972年,第一个prolog语言在法国的马赛研制成功,最初设计思想是以FOL为背景,设计一个处理逻辑推理问题的会话式语言。
Prolog 目前是AI应用中重要的开发工具,也是开发知识库、ES、自然语言接口、智能信息管理系统的重要工具。
1 什么是人工智能语言人工智能(AI)语言是一类适应于人工智能和知识工程领域的、具有符号处理和逻辑推理能力的计算机程序设计语言。
能够用它来编写程序求解非数值计算、知识处理、推理、规划、决策等具有智能的各种复杂问题。
典型的人工智能语言主要有LISP、Prolog、Smalltalk、C++等。
一般来说,人工智能语言应具备如下特点:(1)具有符号处理能力;(2)适合于结构化程序设计,编程容易;(3)具有递归功能和回溯功能;(4)具有人机交互能力;(5)适合于推理。
人们可能会问,用人工智能语言解决问题与传统的方法有什么区别呢?传统方法通常把问题的全部知识以各种的模型表达在固定程序中,问题的求解完全在程序制导下按着预先安排好的步骤一步一步(逐条)执行。
解决问题的思路与冯.诺依曼式计算机结构相吻合。
当前大型数据库法、数学模型法、统计方法等都是严格结构化的方法。
对于人工智能技术要解决的问题,通常需要建立一个知识库,程序根据环境和所给的输入信息以及所要解决的问题来决定自己的行动,所以它是在环境模式的制导下的推理过程。
这种方法有极大的灵活性、对话能力、有自我解释能力和学习能力。
自然语言处理的逻辑与方法
![自然语言处理的逻辑与方法](https://img.taocdn.com/s3/m/67bdb1de9a89680203d8ce2f0066f5335a81670f.png)
自然语言处理的逻辑与方法自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是计算机科学与人工智能领域中的一个重要分支,其主要研究语言学和计算机科学的交叉领域。
它的任务是让计算机能够理解、处理、生成和高效地与人类语言交互。
在这篇文章中,我们将探讨自然语言处理的逻辑和方法。
1. 自然语言处理的逻辑自然语言处理的逻辑是让计算机模仿人类语言能力的过程。
人类语言能力是由大脑中的语言中枢掌管的。
该中枢负责理解和处理语言输入(例如听说、阅读写作),并产生语言输出(例如说话、写作)。
在自然语言处理中,我们尝试将这种语言能力转移到计算机上。
为了使计算机能够理解和处理人类语言,我们需要将语言规则和模式提取出来,并将其转换为计算机可以理解的形式。
这种过程涉及到自然语言处理中的一些基本任务,如分词、句法分析、语义分析和语音识别等。
例如,自然语言处理的一个任务是将自然语言文本分成独立的单词。
这个任务称为分词。
分词任务看上去很简单,但它涉及到了大量的自然语言语法规则和上下文。
例如,在英语中,“catch up”是一个动词短语,而“up”不是一个独立的单词。
因此,在进行分词任务时需要考虑上下文信息,以便正确地对输入进行分词。
2. 自然语言处理的方法自然语言处理的方法可以分为基于规则的方法和基于机器学习的方法。
基于规则的方法是通过手动编写规则集来实现自然语言处理任务。
这种方法需要专业的语言学家和计算机科学家来共同设计和调整规则集。
这种方法的缺点是需要大量的人工工作,而且由于自然语言的复杂性,规则集往往无法涵盖所有的语言情况和变化。
基于机器学习的方法则是使用机器算法和数据来完成自然语言处理的任务。
这种方法的优点是可以自动学习语言规则和模式,并且能够在处理大规模的语言数据时取得良好的效果。
常见的机器学习算法包括朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和神经网络等。
然而,基于机器学习的方法也有其局限性。
这种方法需要足够的训练数据来学习语言规则和模式。
Prolog语言(耐心看完-你就入门了)剖析
![Prolog语言(耐心看完-你就入门了)剖析](https://img.taocdn.com/s3/m/eebe3cbb4bfe04a1b0717fd5360cba1aa9118c1b.png)
名的对象,用大写字母开头
2024/7/16
特殊变量:空变量,记作:“_” 含义:我们对问题的某一个变量的值不关心
2024/7/16
<项>::= <常量> | <变量> | <复合项>
<复合项> ::=
<原子>(<项> { , <项> })|
<项> <原子> <项> { <原子> <项> }
也是Horn子句,并受全称量词约束
2024/7/16
③(问题)是 Q1∧…∧Qm
受存在量词约束,取非后 ~Q1∨…∨~Qm
受全称量词约束,是Horn子句
2024/7/16
Prolog三种形式的语言都是Horn子句 问题求解就是Horn子句集消解
2024/7/16
3 表结构
表:若干个元素的有序序列
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项的定义: <项>::= <常量> | <变量> | <复合项>
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<项>::= <常量> | <变量> | <复合项>
<常量>::=<原子> | <数> <原子> ::=
<标识符原子> | <字符串原子> | <特殊原子>
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标识符原子 命名:用小写字母或者小写字母开头的小写字母
不能被重新满不必要的回溯,提高程序运行效率
2024/7/16
智能语言Visual Prolog
![智能语言Visual Prolog](https://img.taocdn.com/s3/m/99697e98d0d233d4b04e690b.png)
Pmlog软件,受到了个人计算机用户的欢迎。与此同时,Pmlog开发中心PDC Prolog是既)C Prolog和'rurbo Prolog的后继产品,Visual Pmlog意指可视化逻辑程序
(hnp:枷m眦pdc.dk/)也研制了基于DOS的PDC Prolog翻14J。
VLsual
对象的集合归为类,—个类定义其中所椭的
属性及其接口。接口是类中每个对象可以执行的 是类中每—个对象存储的属性集合。类的功能可
面向对象的程序可以创建和删除对象,相似
函数集合,对象的函数调用称为方法。数据属性 以被重用,称为继承。通过继承,—个类可被一 个或多个子类用作基类或超类,这个子类可以添 加额外的方法或属性。 在Visual Prolog 6中,对象模型的语义实体是
推出的基于W'mdows环境的智能化编程工具,它具有模式匹配、递归、对客机制、事实数据 库和谓词库等强大功能,是智能程序设计语言中具有代表性目.应用较多的—种程序设计语言
囝。由于Visual Pmlog很适合表达人的思维和推理规则,因此它非常适合于专家系统、规划
和其他越相关问题的求解。
’本文受河海大学基金资助。 陈慧萍,1964年生,副教授,长期从事人工智能的教学工作,研究方向为人工智能及数据挖掘等。蒋峰,
Key
Wof妇.Ar吐fldal intelligence,PII呀锄埘iIlg
in logic,Ⅵ默】aI
Prolog,0bjec№li∞地d
1前言
人工智能是计算机科学中最活跃的研究分支之一,而人工智能语言是—类适应于人工智 能领域的具有符号处理和逻辑推理能力的新颖的程序设计语言。人工智厶bBtfi曲la;I怫q'vd"点要求智能语 言必须具有如-FCL点"i:①具有符号处理能力;②便于知识表达,具有自动进行演绎即推理 的能力;④具有递归功能和回溯功能;⑤具有^、机交互能力。典型的人工智能语言有LISP
人工智能PROLOG语言简介讲解
![人工智能PROLOG语言简介讲解](https://img.taocdn.com/s3/m/e6126fdbbb4cf7ec4afed044.png)
信息技术与工程学院课程名称人工智能论文题目人工智能PROLOG语言简介专业班级13级计本二班作者******指导教师何淑贤2016 年6月16 日人工智能PROLOG语言简介因特网上丰富的人工智能教育资源为我国高中人工智能教育的开展提供了一个强有力的学习支持。
虽然大多以国外网站居多,但教师若能结合本校实际情况和学生的特点对其合理利用,使之本土化、校本化,无疑能够有效地促进人工智能教育的顺利开展。
人工智能(AI)语言是一类适应于人工智能和知识工程领域的、具有符号处理和逻辑推理能力的计算机程序设计语言。
能够用它来编写程序求解非数值计算、知识处理、推理、规划、决策等具有智能的各种复杂问题。
典型的人工智能语言主要有LISP、Prolog、Smalltalk、C++等。
一般来说,人工智能语言应具备如下特点:•具有符号处理能力(即非数值处理能力);•适合于结构化程序设计,编程容易;•具有递归功能和回溯功能;•具有人机交互能力;•适合于推理;•既有把过程与说明式数据结构混合起来的能力,又有辨别数据、确定控制的模式匹配机制。
其中,Prolog语言是人工智能与专家系统领域最著名的逻辑程序设计语言。
Visual Prolog指可视化逻辑程序设计语言,是基于Prolog语言的可视化集成开发环境,是Prolog开发中心(PDC)最新推出的基于Windows环境的智能化编程工具,其语言特性符合相应的国际标准ISO/IEC 13211-1:1995。
Visual Prolog是当今新一代开发智能化应用的强有力工具,它还支持基于网络的开发、数据库、多媒体、与C语言集成等。
Visual Prolog在美国、加拿大、西欧、澳大利亚、新西兰、日本、韩国、新加坡等发达国家和地区十分流行,是国际上研究和开发智能化应用的主流工具之一。
目前,中国在智能化领域的教学、研究、开发及应用正在迎来一个蓬勃发展的新时期,拥有较多的群体,对这种工具软件的需求已经逐渐显现出来。
参考文献(人工智能)
![参考文献(人工智能)](https://img.taocdn.com/s3/m/e94a1412b7360b4c2e3f64c8.png)
参考文献(人工智能)曹晖目的:对参考文献整理(包括摘要、读书笔记等),方便以后的使用。
分类:粗分为论文(paper)、教程(tutorial)和文摘(digest)。
0介绍 (1)1系统与综述 (1)2神经网络 (2)3机器学习 (2)3.1联合训练的有效性和可用性分析 (2)3.2文本学习工作的引导 (2)3.3★采用机器学习技术来构造受限领域搜索引擎 (3)3.4联合训练来合并标识数据与未标识数据 (5)3.5在超文本学习中应用统计和关系方法 (5)3.6在关系领域发现测试集合规律性 (6)3.7网页挖掘的一阶学习 (6)3.8从多语种文本数据库中学习单语种语言模型 (6)3.9从因特网中学习以构造知识库 (7)3.10未标识数据在有指导学习中的角色 (8)3.11使用增强学习来有效爬行网页 (8)3.12★文本学习和相关智能A GENTS:综述 (9)3.13★新事件检测和跟踪的学习方法 (15)3.14★信息检索中的机器学习——神经网络,符号学习和遗传算法 (15)3.15用NLP来对用户特征进行机器学习 (15)4模式识别 (16)4.1JA VA中的模式处理 (16)0介绍1系统与综述2神经网络3机器学习3.1 联合训练的有效性和可用性分析标题:Analyzing the Effectiveness and Applicability of Co-training链接:Papers 论文集\AI 人工智能\Machine Learning 机器学习\Analyzing the Effectiveness and Applicability of Co-training.ps作者:Kamal Nigam, Rayid Ghani备注:Kamal Nigam (School of Computer Science, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213, knigam@)Rayid Ghani (School of Computer Science, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213 rayid@)摘要:Recently there has been significant interest in supervised learning algorithms that combine labeled and unlabeled data for text learning tasks. The co-training setting [1] applies todatasets that have a natural separation of their features into two disjoint sets. We demonstrate that when learning from labeled and unlabeled data, algorithms explicitly leveraging a natural independent split of the features outperform algorithms that do not. When a natural split does not exist, co-training algorithms that manufacture a feature split may out-perform algorithms not using a split. These results help explain why co-training algorithms are both discriminativein nature and robust to the assumptions of their embedded classifiers.3.2 文本学习工作的引导标题:Bootstrapping for Text Learning Tasks链接:Papers 论文集\AI 人工智能\Machine Learning 机器学习\Bootstrap for Text Learning Tasks.ps作者:Rosie Jones, Andrew McCallum, Kamal Nigam, Ellen Riloff备注:Rosie Jones (rosie@, 1 School of Computer Science, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213)Andrew McCallum (mccallum@, 2 Just Research, 4616 Henry Street, Pittsburgh, PA 15213)Kamal Nigam (knigam@)Ellen Riloff (riloff@, Department of Computer Science, University of Utah, Salt Lake City, UT 84112)摘要:When applying text learning algorithms to complex tasks, it is tedious and expensive to hand-label the large amounts of training data necessary for good performance. This paper presents bootstrapping as an alternative approach to learning from large sets of labeled data. Instead of a large quantity of labeled data, this paper advocates using a small amount of seed information and alarge collection of easily-obtained unlabeled data. Bootstrapping initializes a learner with the seed information; it then iterates, applying the learner to calculate labels for the unlabeled data, and incorporating some of these labels into the training input for the learner. Two case studies of this approach are presented. Bootstrapping for information extraction provides 76% precision for a 250-word dictionary for extracting locations from web pages, when starting with just a few seed locations. Bootstrapping a text classifier from a few keywords per class and a class hierarchy provides accuracy of 66%, a level close to human agreement, when placing computer science research papers into a topic hierarchy. The success of these two examples argues for the strength of the general bootstrapping approach for text learning tasks.3.3 ★采用机器学习技术来构造受限领域搜索引擎标题:Building Domain-specific Search Engines with Machine Learning Techniques链接:Papers 论文集\AI 人工智能\Machine Learning 机器学习\Building Domain-Specific Search Engines with Machine Learning Techniques.ps作者:Andrew McCallum, Kamal Nigam, Jason Rennie, Kristie Seymore备注:Andrew McCallum (mccallum@ , Just Research, 4616 Henry Street Pittsburgh, PA 15213)Kamal Nigam (knigam@ , School of Computer Science, Carnegie Mellon University Pittsburgh, PA 15213)Jason Rennie (jr6b@)Kristie Seymore (kseymore@)摘要:Domain-specific search engines are growing in popularity because they offer increased accuracy and extra functionality not possible with the general, Web-wide search engines. For example, allows complex queries by age-group, size, location and cost over summer camps. Unfortunately these domain-specific search engines are difficult and time-consuming to maintain. This paper proposes the use of machine learning techniques to greatly automate the creation and maintenance of domain-specific search engines. We describe new research in reinforcement learning, information extraction and text classification that enables efficient spidering, identifying informative text segments, and populating topic hierarchies. Using these techniques, we have built a demonstration system: a search engine forcomputer science research papers. It already contains over 50,000 papers and is publicly available at ....采用多项Naive Bayes 文本分类模型。
mygpt用法-概述说明以及解释
![mygpt用法-概述说明以及解释](https://img.taocdn.com/s3/m/25cbb6502379168884868762caaedd3383c4b50d.png)
mygpt用法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述随着人工智能技术的不断发展,自然语言处理模型也在不断地进行改进和完善。
其中,mygpt是一种基于开放AI技术的自然语言处理模型,具有强大的语言生成能力和智能对话功能。
mygpt能够理解和分析人类语言,能够进行深入的对话和回答问题。
它的优势在于,能够根据上下文生成连贯的语言,为用户提供更加准确和智能的答复。
此外,mygpt可以适用于多种场景,包括聊天对话、文本生成、信息检索等领域。
本文将介绍mygpt的基本概念和原理,探讨其应用场景和使用方法,旨在帮助读者更好地了解和应用这一先进的自然语言处理技术。
1.2 文章结构文章结构部分主要包括以下几个方面:1. 引言部分:介绍文章的主题和目的,为读者提供一个整体的概念。
2. 正文部分:包括什么是mygpt、mygpt的应用场景、以及如何使用mygpt等内容。
通过这些内容,读者可以了解mygpt的基本信息和如何在实际应用中运用。
3. 结论部分:总结mygpt的优势,并展望其未来的发展。
同时,通过结束语部分为文章做一个圆满的结尾。
通过这样的文章结构,可以使得整篇文章的逻辑清晰,有条不紊地向读者呈现出mygpt的相关信息和潜在价值。
1.3 目的撰写这篇文章的目的在于介绍mygpt的用法,并帮助读者更好地了解如何利用这一工具。
通过详细解释mygpt的概念、应用场景以及具体的使用方法,读者可以更加深入地理解这一技术,并掌握如何在实际项目中应用它来提升工作效率和质量。
除此之外,本文还将总结mygpt的优势,并展望它未来的发展趋势,希望可以激发更多人对这一领域的兴趣,推动mygpt技术的进一步发展和应用。
在结尾,将用简短的话语表达对读者的感激之情,并希望他们能从本文中找到所需的帮助和启发。
2.正文2.1 什么是mygptmygpt是一种基于OpenAI的GPT模型的改进版,它具有更强大的生成能力和更智能的语言理解能力。
人工智能-逻辑程序设计语言PROLOG
![人工智能-逻辑程序设计语言PROLOG](https://img.taocdn.com/s3/m/53216016336c1eb91a375da3.png)
2.1 基本PROLOG 2.2 Turbo PROLOG程序设计
2.1 基本PROLOG
2.1.1 PROLOG的语句
1. 事实(fact)
格式 〈谓词名〉(〈项表〉).
student(john).
like(mary,music).
abc.
repeat.
目标段 该段是放置程序目标的地方。 目标段可以只有一 个目标谓词, 例如上面的例子中就只有一个目标谓词; 也可以含有多个目标谓词, 如 goal readint(X),Y=X+3,write(″Y=″,Y).
就有三个目标谓词。 这种目标称为复合目标。
2.2.2 数据与表达式 1. 领域 1) 标准领域
例 如果把上节的例子程序作为Turbo PROLOG程序, 则应改 写为:
DOMAINS name=symbol
PREDICATES likes(name,name). friend(name,name)
GOAL friend(john,Y), write(″Y=″, Y).
CLAUSES likes(bell,sports). likes(mary,music). likes(mary,sports). likes(jane,smith). friend(john,X):-likes(X,sports),likes(X,music). friend(john,X):-likes(X,reading),likes(X,music).
2.2.3 输入与输出 (1) readln (X) (2) readint (X) (3) readreal (X) (4) readchar (X) (5) write (X1, X2, …,Xn) (6) nl
中山大学培养方案之哲学系-逻辑学专业剖析
![中山大学培养方案之哲学系-逻辑学专业剖析](https://img.taocdn.com/s3/m/cf06e0bf6bec0975f465e26a.png)
2013级逻辑学本科专业培养方案
一、培养目标
本专业培养具有扎实的逻辑学专业基础,具有哲学、数学、计算机科学、心理学、法学、语言学、经济学、社会学等方面专业素养,能在高等院校、科研单位、国家机关及企事业管理部门从事相关工作的文理交叉的专业型及新型复合型人才。
二、培养规格和要求
1.达到国家在德智体美方面的基本要求。
2.掌握逻辑学的基本理论,具备运用逻辑学知识解决具体问题的能力,具有深厚的人文修养和国际视野。
三、授予学位与修业年限
学制四年,按要求完成学业者授予哲学学士学位。
双专业、双学位要求请以相关院系的公布为准。
四、毕业总学分及课内总学时
五、专业核心课程:按培养要求列出专业课程10门左右。
逻辑学导论、数理逻辑、哲学逻辑、非形式逻辑、计算理论导论、数学分析、线性代数、概率与理性选择、程序设计基础、认知科学导论
六、专业特色课程:如“双语教学课程”、“精品课程”等。
非经典逻辑、法律逻辑、佛教逻辑、文化与认知
七、专业课程设置及教学进程计划表(见附表)
附表
逻辑学专业课程设置及教学计划
1 2013级《大学英语》课程将进行课程教学内容与教学模式改革,按12学分列入公共必修课板块。
2 包含政治理论社会实践活动2个学分。
3 包括技能18天,理论36学时。
4 B类课程为专业限定性必修课程。
人工智能程序设计(VisualProlog)学习笔记
![人工智能程序设计(VisualProlog)学习笔记](https://img.taocdn.com/s3/m/d200017359fafab069dc5022aaea998fcc22406a.png)
人工智能程序设计(VisualProlog)学习笔记Visual Prolog支持基于网络的开发、数据库、多媒体、与C语言集成等。
具有模式匹配、递归、回溯、对象机制、事实数据库和谓词库等强大功能。
非常适合于专家系统、规划和其他AI相关问题的求解。
Ch1 Prolog基础目标子句(goal clause)、事实(facts)、规则(rules)合起来称为Horn子句,因而得名Horn子句逻辑。
Prolog可以作为专家系统来使用,但它本身却是作为一种程序设计语言而设计出来的。
把Horn子句逻辑变为一种程序设计语言的2个重要因素:(1)严格的搜索顺序或程序控制;(2)副效应。
1. 程序控制Prolog不使用随机搜索策略,而总是使用同一种策略。
系统保持一个当前目标,始终从左到右进行求解。
当求解一个特定子目标时,当前目标中待求解的那个子目标将被其规则右边的那些子目标所代替。
所谓的“谓词”,就是相当于其他编程语言中的过程或者子例程。
它们之间的区别在于一个Prolog谓词对于一个单个提问可以返回多个结果或者没有结果(即失败)。
例:1.1 失败(fail)如果目标失败了,则说明定理中完全不存在针对该目标的解。
1.2 回溯1.3 改进家庭定理问题在于:选择了一个不好的方式来形式化这个定理。
原因是从考虑实体间的关系开始的。
如果首先考虑实体本身呢?1.4 递归如何定义“祖先”关系?递归具有非常强大的功能,但也有一点难于控制。
使用递归时,要记住:(1)递归必须能够前进;(2)递归必须能够终止。
1.5 副效应(side effects)例:PIE给出的结果和自己给出的结果混在一起,怎么办?一个简单的办法是确保该目标没有解,例如:Fail是一个预先定义的谓词,它总是失败,没有解。
注意:(1)目标本身不存在单一的解,从而使想要的全部解都作为副效应形式给出;(2)副效应在失败计算中也存在。
建议:将计算性代码与执行输入输出的代码分开。
pmirGLO vector
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Promega Corporation2800 Woods Hollow Road Madison, WI 53711-5399USA Telephone 608-274-4330Toll Free 800-356-9526Fax 608-277-2516InternetPRODUCT USE LIMITATIONS, WARRANTY,DISCLAIMER Promega manufactures products for a number of intended uses. Please refer to the product label for the intended use statements for specific products.Promega products contain chemicals which may be harmful if misused. Due care should be exercised with all Promega products to prevent direct human contact.Each Promega product is shipped with documentation stating specifications and other technical information.Promega products are warranted to meet or exceed the stated specifications. Promega's sole obligation and the customer's sole remedy is limited to replace-ment of products free of charge in the event products fail to perform as warranted. 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These target sites can be introduced by cloning putative miRNA binding sites alone, or the 3´ untranslated region (UTR) of a gene of interest, to study the influence of these sites on transcript stability and activity. Firefly luciferase is the primary reporter gene;reduced firefly luciferase expression indicates the binding of endogenous or introduced miRNAs to the cloned miRNA target sequence. This vector is based on Promega dual-luciferase technology, with firefly luciferase (luc2) used as the primary reporter to monitor mRNA regulation and Renilla luciferase (hRluc-neo ) acting as a control reporter for normalization and selection. This vector contains the following features:•Human phosphoglycerate kinase (PGK) promoter provides low translational expression, which is advantageous when reduction of signal is the desired response. The PGK promoter is a nonviral universal promoter, which functions across cell lines (yeast, rat, mouse and human).•Firefly luciferase reporter gene (luc2) inversely reports miRNA activity in mammalian cells.•Multiple cloning site (MCS) is located 3´ of the firefly luciferase reporter gene (luc2).•Humanized Renilla luciferase-neomycin resistance cassette (hRluc -neo) is used as a control reporter for normalization of gene expression and stable cell line selection.•Amp r gene allows bacterial selection for vector amplification.•SV40 late poly(A) signal sequence is positioned downstream of luc2to provide efficient transcription termination and mRNA polyadenylation.•Synthetic poly(A) signal/transcription stop site.Concentration: 1µg/µl in 10mM Tris-HCl, 1mM EDTA; final pH 7.4.GenBank ®Accession Number:FJ376737.Storage Conditions:See the storage temperature and expiration date on the Product Information Label.Functional AssaysIdentity Assay: The vector has been sequenced completely and has 100% identity with the published sequence availableat: ww w w .p r o m e g a .c o m /v e c t o r s /Restriction Digestion:The functional purity of this vector DNA is verified by complete digestion with restriction enzymes at the optimal temperature for 1 hour. Samples are examined by agarose gel electrophoresis, comparing cut and uncut vector DNA with marker DNA.Contaminant AssaysContaminating Nucleic Acids: RNA, single-stranded DNA and chromosomal DNA are not evident in specified quantities of this vector as determined by agarose gel electrophoresis.Nuclease Assay: Following incubation of 1µg of this vector in Restriction Enzyme Buffer at 37°C for 16–24 hours, no evidence of nuclease activity is detected by agarose gel electrophoresis.Physical Purity:A 260/A 280≥1.80, A 260/A 250≥1.05.© 2008, 2009 Promega Corporation. All Rights Reserved.Dual-Glo is a registered trademark of Promega Corporation. GeneClip and PureYield are trademarks of Promega Corporation.GenBank is a registered trademark of US Department of Health and Human Services.Products may be covered by pending or issued patents or may have certain limitations. Please visit our Web site for more information.All specifications are subject to change without prior notice.Product claims are subject to change. Please contact Promega Technical Services or access the Promega online catalog for the most up-to-date information on Promega products.AF9PI E133 1009E133(a)READ THIS FIRST BEFORE OPENING PRODUCTThe sale of this product and its use by the purchaser are subject to the terms of a limited use label license, the full text of which is shippedwith this product and also available at: ww w w .p r o m e g a .c o m \L U L L . That text must be read by the purchaser prior to opening this product to determine whether the purchaser agrees that all use of the product shall be in accordance with the license terms. If the purchaser is not willing to accept the terms of the limited use label license, Promega is willing to accept the return of the unopened product and provide the purchaser with a full refund. However, if the product is opened for any reason, then the purchaser agrees to be bound by the terms of the limited use label license.(b)U.S. Pat. No. 5,670,356.(c)Australian Pat. No. 2001 285278 and other patents pending.(d)The method of recombinant expression of Coleoptera luciferase is covered by U.S. Pat. Nos. 5,583,024, 5,674,713 and 5,700,673. A license (from Promega for research reagent products and from The Regents of the University of California for all other fields) is needed for any commercial sale of nucleic acid contained within or derived from this product.(e)Licensed from University of Georgia Research Foundation, Inc., under U.S. Pat. Nos. 5,292,658, 5,418,155, Canadian Pat. No.2,105,984 and related patents.S i g n e d b y :J. Stevens, Quality AssurancePromega Corporation2800 Woods Hollow Road·Madison, WI 53711-5399 U.S.A. Toll Free in the USA 800-356-9526 Telephone 608-274-4330 Features List and Map for the pmirGLO VectorSV40 late poly(A) signal106–327SV40 early enhancer/promotor426–844hRluc -neo fusion protein coding region 889–2664Synthetic polyadenylation signal 2728–2776β-lactamase (Amp r ) coding region3037–3897Col E1-derived plasmid origin of replication 4052–4088Human phosphoglycerate kinase promoter 5094–5609luc2reporter gene5645–7297Multiple cloning site (MCS, Figure 1)7306–7350I.Sample ProtocolA.Vector Cloning1.Design oligonucleotides: Order oligonucleotide pairs that contain the desired miRNAtarget region and, when annealed and ligated into the pmirGLO Vector, result in the miRNA target region in the correct 5´ to 3´ orientation. Insure that the overhangs created by oligonucleotide annealing are complementary to those generated by restric-tion enzyme digestion of the pmirGLO Vector in Step 2. Add an internal restriction site to your oligonucleotides for clone confirmation (e.g., NotI in Figure 3 creates a ~125bp insert when digested with NotI because of a NotI site at position 93 in the vector).2.Digest vector: Linearize the pmirGLO Vector with the appropriate restriction enzymes togenerate overhangs that are complementary to the annealed oligonucleotide overhangs.3.Anneal oligonucleotides: Dilute both oligonucleotides (supplied by user) to 1µg/µl.Combine 2µl of each oligonucleotide with 46µl of Oligo Annealing Buffer. Heat at 90°C for 3 minutes, then transfer to a 37°C water bath for 15 minutes. Use the annealed oligonucleotides immediately, or store at –20°C.B.Ligation and Transformation1.Dilute annealed oligonucleotides 1:10 in nuclease-free water to a final concentrationof 4ng/µl per oligonucleotide. Ligate 4ng of annealed oligonucleotides and 50ng of linearized vector using a standard ligation protocol. Transform ligated pmirGLO Vector using high-efficiency JM109 competent cells (e.g., Cat.# L2001).2.Select clones on ampicillin-containing plates, then select clones containing theoligonucleotides by digesting miniprep-purified DNA (e.g., purified using thePureYield™ Plasmid Miniprep System, Cat.# A1221) using the unique restriction site in the oligonucleotide pair. The purified plasmid DNA can be transfected directly or expanded to generate more DNA.Additional information about annealing, ligation, transformation and oligonucleotide design can be found in the GeneClip ™ U1 Hairpin Cloning Systems Technical Manual ,C.An Example of Detecting mi-R21 Activity Using the pmirGLO Vector:miR-21 ConstructAn overview describing the use of the pmirGLO Vector to interrogate endogenous mi-R21microRNA is shown in Figure 2.The presence of broadly endogenous microRNA mi-R21 was monitored in HeLa cells.Constructs contained either an exact match to the 21bp mi-R21 target sequence or a mismatched version of that target site (1) as well as PmeI, XbaI and NotI restriction sites (Figure 3; mismatched sequence is in italics). Twenty-four hours after transfection with the mi-R21 pmirGLO Vector constructs, cells were analyzed for luciferase activity using the Dual-Glo ®Luciferase Assay System (Cat.# E2920) and a MicroLumatPlus LB96V lumino-meter (Berthold). Normalized firefly luciferase activity (firefly luciferase activity/Renilla luciferase activity) for each construct was compared to that of the pmirGLO Vector no-insert control. For each transfection, luciferase activity was averaged from six replicates.II.Reference1.Zeng, Y. and Cullen, B.R. (2003) Sequence requirements for micro RNA processing-neo SV40 late PGK ...GCAAG ATCGC CGTGT AATTC TAGTT GTTTA AACGA GCTCG CTAGCCTCGA GTCTA GAGTC GACCT GCAGG...PmeI DraI 5´EcoICRI Sac INheIXhoI SalI AccIXbaI3´F i g u r e 1. p m i rG L O V e c t o r m u l t i p l e c l o n i ng s i te .gene firefly luciferase translation In absence of mi-R21activity.proteinmRNA destablized;F i g u r e 2. M e c h a n i s m o f a c t i o n o f t h e p m i r G L O V e c t o r .5´ CTAGA TAGCTTATC TT CTGATGTTGA ACTA GCGGCCGC TA GTTT 3´XbaImi-R21 mismatch sense, PmeI and XbaImi-R21 antisense, PmeI and XbaImi-R21 sense, PmeI and XbaImi-R21 mismatch antisense, PmeI and XbaI5´ AAAC TA GCGGCCGC TAGT TCAACATCAG TCT GATAAGCTA T 3´5´ CTAGA TAGCTTATC AGA CTGATGTTGA ACTA GCGGCCGC TA GTTT 3´5´ AAAC TA GCGGCCGC TAGT TCAACATCAG AA GATAAGCTA T 3´PmeI NotI internal sitemi-R21 target sequence XbaIPmeINotI internal site mi-R21 target sequence F i g u r e 3. S a m p l e o l i g o n u c l e o t i d e s f o rm i -R 21.mismatchP e r c e n t f i r e f l y :R e n i l l a l u c i f e r a s e a c t i v i t y c o m p a r e d t o n o -i n s e r t c o n t r o lF i g u r e 4. N o r m a l i z e d l u c i f e r a s e a c t i v i t y u s i n g t h e p m i rG L O V e c t o r w i t h a n m i -R 21 t a r g e t s e q u e n c e .。
第二章人工智能程序设计
![第二章人工智能程序设计](https://img.taocdn.com/s3/m/fed133e59b89680203d8254f.png)
第二章 PROLOG语言与人工智能程序设计PROLOG是一门人工智能语言,是各种人工智能机器或知识工程系统的重要工具。
利用人工智能语言,根据知识表达、知识推理、知识获取技术与方法,设计和编写相应的程序,才能构成各种人工智能系统,实现人工智能的应用。
第一节人工智能程序综述一.人工智能程序的特点1.知识信息处理:在人工智能系统中,通常需要进行符号形式的知识信息处理。
如,比较、选择、分类、检索、存取…。
对文字、图像、图形、语言进行理解和识别的符号信息处理。
2.非确定性推理:如在专家系统中,往往需要利用专家的经验知识以及有关问题的启发信息进行非确定性推理,其中包括,模糊性——与人的思维、语言、行为的非确定性有关;随机性——与事件发生的偶然性有关。
3.动态执行:由于人工智能问题求解过程的非确定性,在执行过程中需要动态的调用、存储知识,同时,需要动态地分配与释放存储空间。
4.并行分布式处理:在确定性信息处理过程中,有一组任务需要同时执行,“与并行”;在非确定性信息处理过程中,需要附加并行处理资源,如加入启发信息,“或并行”。
5.知识管理:人工智能的问题求解是以知识获取、表达、存储和知识推理、利用为基础的。
人工智能系统的知识水平的高低和解题能力的水平,取决于系统所拥有的知识多少和知识管理的水平。
因此,如何对大量的知识信息进行合理存储以及有效管理、设计和建造相应知识库以及管理系统,是需要解决的关键技术问题。
6.“开放式”系统:所谓“开放式”系统是指其性能和结构可以不断修改、扩充的系统。
由于人工智能问题的非确定性,动态执行的需要,以及知识库增删、更新的要求等,因此,人工智能系统应当是具有学习,适应能力的开放式系统。
二.人工智能程序设计语言人工智能程序设计语言主要用于知识信息处理,求解非数值计算的问题,如逻辑推理、规划决策、分析论证、符号处理等,要求语言便于进行知识表达、存储、知识推理和知识获取。
我们把这种语言称为“面向知识工程”的语言。
人工智能的逻辑基础初探
![人工智能的逻辑基础初探](https://img.taocdn.com/s3/m/88cd5ffc52ea551811a687c0.png)
数理辩证逻辑需要在经典数理逻辑 的根底上,根据辨证处理具有内在 矛盾性和外在不确定性事物的划分
统一考虑多值性和非全信息性
统一考虑各种不确定性
三 泛逻辑学研究 纲要及初步成果
1 泛逻辑学的研究纲要
泛逻辑学的总纲领是从顶层研究逻辑 学的一般规律,建立统一而又开放的 逻辑学理论架构,以标准和指导现代 逻辑学研究,实现数理逻辑的柔性化。
四值 八值 动态 区间 粗糙 灰色
不准确推理:二值逻辑 连续值逻辑 关键1:命题真值连续变化的逻辑意义
关键2:命题连接词及其运算模型
逻辑意义:整体判断和局部判断
命题连接词及其运算模型
已经提出不少连续值逻辑定义
受传统逻辑学思想束缚,运算模型唯一
T-范数发现了许多连续变化的算子簇,
但不知道不什么物理意义。
代
MV代数(正规FI代数)
间
数
(h=0.5)
的
Godel代数(h=1)
关
Boole 代数
系
Lindenbaum代数
欢送提问 谢 谢!
广义智能科学的 逻辑根底探讨
西北工业大学计算机学院 何华灿
2004年09月11日 于秦皇岛
一 逻辑是智能的 根本科学问题吗?
对这个问题的答复经历了 早期:狭义智能的完全肯定 √ 中期:知识工程的局部动摇 ?
计算智能的完全否认 现在:探索广义下的肯定答案
解决这个问题的重大意义
有助于深刻认识智能的本质
1.2 建立柔性连接词
命题连接词由运算模型定义,我们根 据模糊测度的逻辑性质研究发现了柔 性逻辑在W=[0,1]上定义的命题连接 词有7个
泛非 泛与 泛或 泛蕴含
泛等价 泛平均 泛组合
uoc翻译 -回复
![uoc翻译 -回复](https://img.taocdn.com/s3/m/020f84f8970590c69ec3d5bbfd0a79563c1ed436.png)
uoc翻译-回复Unified Optical Coder (UOC) 翻译是一项从光学字符到数字字符的技术,在图像处理和计算机视觉领域中得到广泛应用。
UOC 在光学字符识别(OCR)系统中起着重要作用,其主要目标是通过将光学字符编码为数字字符来提高OCR系统的性能。
本文将逐步介绍UOC的原理、算法以及应用领域。
第一步,我们需要理解UOC的原理。
UOC的主要思想是将光学字符映射到数字字符,以便于计算机对其进行处理和识别。
光学字符可以是手写字母、数字、符号,也可以是印刷字体。
UOC使用了一种称为光学字符特征(OCF)的技术,通过对光学字符进行特征提取和编码,使其能够被计算机理解和处理。
OCF通常包括形状、尺寸、边缘等特征。
第二步,我们需要了解UOC的算法。
UOC的算法可以分为两个主要步骤:特征提取和编码。
在特征提取阶段,UOC使用一系列图像处理技术,如边缘检测、形态学操作等,来提取光学字符的特征。
这些特征基于字符的形状和结构,并用数学描述其特征。
在编码阶段,UOC将提取到的特征映射到数字字符集合中的相应位置,从而实现光学字符到数字字符的转换。
编码可以使用不同的方法,如查找表、模板匹配等。
第三步,我们来探讨UOC的应用领域。
UOC广泛应用于OCR系统中,其主要用途是提高文件扫描、光学字符识别等任务的性能。
通过将光学字符编码为数字字符,系统可以更准确地识别和理解字符。
例如,在自动化文档处理中,UOC可以帮助将纸质文档转换为可编辑的数字文档,提高文档处理的效率和准确性。
此外,UOC还可以用于图像分类、字体识别等其他图像处理和计算机视觉应用。
尽管UOC在光学字符识别领域有很大的潜力,但也面临一些挑战。
首先,光学字符的形状和结构可能因手写、印刷质量等因素而有很大的差异性,这会给特征提取和编码带来一定的困难。
其次,UOC算法需要较高的计算和存储资源,这对于一些资源受限的系统来说可能是一个问题。
综上所述,UOC是一种将光学字符编码为数字字符的技术,能够提高OCR 系统的性能。
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复合项:由一组其它对象组成的单个对象
例: 函数项: like(john, apple) 表: [sa, sb], [1,2,3]
表达式: (12+59)*49-96
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项
常量 原子
标 识 符 原 子
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变量 数
特 殊 原 子
复合项
字 符 串 原 子
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Prolog语言的基本内容
1 项 2 Prolog中的语句 3 表结构 4 Prolog程序的结构
5 常用内部谓词
6 Prolog程序设计步骤
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1 项
符号说明:
“ ::= ” “|” “{}”
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表示“ 定义为 ” 表示 “ 或 ”,可选 表示 “ 重复或者出现多个 ”
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②(规则)可以表示为
P1∧P2∧…∧PnP
可以转化为 ~P1∨~P2∨…∨~Pn∨P 也是Horn子句,并受全称量词约束
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③(问题)是
Q1∧…∧Qm
受存在量词约束,取非后 ~Q1∨…∨~Qm 受全称量词约束,是Horn子句
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Prolog三种形式的语言都是Horn子句
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说明:
实际运行中,要逐个试探(搜索),失败 则要回溯,成功也要回溯(求出所有解)
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例:
father(a, b).
father(c, d).
a是b的父亲
brother(a, c). a与c是兄弟关系
uncle(X, Y) :- brother(X, Z), father(Z, Y).
对于“=”(赋值与比较)的几点说明: 第一 、当一个变量已经 实例化 ,则可以与任意 未实例化的变量相等,且将其实例化(赋值
功能)
第二、两者均未实例化,eq(X, Y) 恒为真,并 视为同一变量
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第三、均以实例化,由当前值来决定
第四、如果为表,要求对应的元素相等,才为真 第五 、如果是谓词,谓词 同名 ,变元个数相等,
6 Prolog程序设计步骤
对应于Prolog程序的组成部分,设计步骤分为:
第一、说明事实:说明与待求解的问题有关的事
实。例如,人物事及相互关系,对应于 叙述
性知识
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第二、定义规则:定义个体及其相互关系的推理 规则,反映与待求解问题有关的过程性知识
第三:确定目标(问题):提出待求解的问题或 者确定逻辑推理的目标
变量:用于表示暂时不能命名或者不需要命
名的对象,用大写字母开头
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特殊变量:空变量,记作:“_”
பைடு நூலகம்含义:我们对问题的某一个变量的值不关心
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<项>::= <常量> | <变量> | <复合项>
<复合项> ::= <原子>(<项> { , <项> })| <项> <原子> <项> { <原子> <项> }
⑤ 语句句型少,语法简明。只有三种句型
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参考资料:
1 雷英杰,张雷,邢清华,孙金萍。Visual Prolog 语言教程。西安:陕西科学技术出版社,2002
年2月(380页,35元)
2 雷英杰,邢清华,孙金萍,张雷。Visual Prolog 编程、环境及接口。北京:国防工业出版社, 2004年1月(412页,36元)
项的定义:
<项>::= <常量> | <变量> | <复合项>
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<项>::= <常量> | <变量> | <复合项>
<常量>::=<原子> | <数> <原子> ::= <标识符原子> | <字符串原子> | <特殊原子>
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标识符原子
命名 :用小写字母或者小写字母开头的小写字母 数字串
必定引起回溯
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例:求 1 到 n 之间的和
定义一个二元谓词 sum(N, X),其中 X 表示和 sum(1,1):-!. sum(N,R):- N1=N-1, sum(N1, R1), R=R1+N. ?- sum(6,X). 答案是:X=21 去掉“ !”,会发生什么?
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likes(j, s).
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第三步:回到第一个问题 likes(m, X) ,重新匹
配,得到 { w / X}
likes(m, X) likes(j, X)
第四步:第二个问题变成 likes(j, w)。再与事实 匹配,成功
likes(m, f).
第五步:答案就是 X=w
likes(m, w). likes(j, w). likes(j, s).
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4 Prolog程序的结构
Prolog的程序分为两部分:
前提部分:所有事实和规则 问题部分:目标子句序列
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注意:
这两部分不能颠倒。必须前提部分写在前 面,问题部分写在后面
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likes(m, f).
likes(m, w).
likes(j, w). likes(j, s).
对应的变元相等
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③输入输出谓词
第一、write(X):向输出设备输出实例化结果 第二、read(X): 当 X 未实例化时,输入一个项
当 X 在输入前已经实例化,则读入项将与 X
匹配,根据匹配的成功与否,决定其真假值
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④谓词cut与fail(特殊谓词):
cut ( ! ):禁止回溯
优先级:与通常的数学运算一致 形式:中缀:X+Y*Z
前缀:+(X,*(Y,Z))
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②比较谓词
eq(X, Y) ne(X, Y) gt(X, Y) X=Y X<>Y X>Y
ls(X, Y)
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X<Y
对于 “= 、<> ”,
X,Y 可以取
常量 变量 谓词 表
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人
工
智
能
Artificial Intelligence (AI)
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Prolog 语言简介
Prolog语言是一种以一阶谓词为基础的逻辑性语
言(Programming in Logic)
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Prolog语言的特点
Prolog语言的基本内容
简单的例子
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① 是一种描述性语言。只需要告诉 “系统做什
么”,不要告诉系统 “如何做” ② 数据与程序的统一表达。提供一种统一的符
号结构 “项” ,数据与程序都是由项组成
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③ 自动实现模式匹配与回溯。这是人工智能中最常 用的两项操作,Prolog自动实现这些操作
④ 程序易于编写与阅读。它是面向人的自然语言
<原子>(<项>{, <项>}) <项> <原子> <项> { <原子> <项> }
2 Prolog中的语句
Prolog中的语句分成三种形式: ①事实: P. 含义:无条件成立,恒为真 例:like( monkey, banana)
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②规则: P :- P1 , P2 , … , Pn .
(事实)
f m j s w
goal
likes(m, X), likes(j, X). (问题) 问题:是否 m 和 j 都喜欢什么东西?( X = ? )
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likes(m, f).
likes(m, w).
likes(j, w).
Prolog的求解过程
likes(j, s).
现在有两个问题:likes(m, X) 和 likes(j, X)) 第一步 :第一个问题 likes(m, X) 去与事实匹配
fail: 强迫回溯
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关于cut的几点说明: 第一、只允许作为一个子目标出现在程序中 第二、第一次遇到它时,总是立刻被满足,但是 不能被重新满足 第三、用户可以使用它来控制回溯方式,切断一 些不必要的回溯,提高程序运行效率
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关于 fail 的说明:
作为一个子目标,使 Prolog 程序运行到 fail,
问题求解就是Horn子句集消解
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3 表结构
表:若干个元素的有序序列
表中的元素:常量、变量、项、表
表用“[ 开
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]”来表示,元素之间用逗号或者空格分
例:
[1, 2, 3]
[a, b, c, d]
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用符号“ | ”来划分表头(第一个元素)和表尾
(其余元素)
特例: 当只用一个元素时,表尾为空 空表(无元素),既无表头又无表尾
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例: P([the, cat, sat, down]).
?- P([ X | Y ]).