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Wenn-Dann-Beschriftungsausdruck


Ich versuche, einen VB-Beschriftungsausdruck für Straßen zu erstellen, sodass Straßen mit einem alternativen Namen (ACS_ALIAS) mit dem LABEL-Namen und dem alternativen Namen in Klammern gekennzeichnet werden. Straßen ohne alternativen Namen werden nur mit dem LABEL-Namen beschriftet. Folgendes habe ich versucht, aber ohne Erfolg:

Funktion FindLabel ( [LABEL], [ACS_ALIAS] ) if ( [ACS_ALIAS] <>  ) then FindLabel = ( [LABEL] & " (" & [ACS_ALIAS] & ")" ) elseif ( [ACS_ALIAS] =  ) then FindLabel = [LABEL] end if End Function

Ich kann nur an einige Nicht-Ausdrucks-Workarounds denken.


Ihre bedingten Aussagen sind nicht korrekt. Wenn Sie einfach ein Feld in ein Etikett aufnehmen möchten, wenn es einen Wert enthält, können Sie überprüfen, ob das Feld null oder leer ist. Wenn ja, verwenden Sie einfach [LABEL], wenn nicht, beschriften Sie beide Felder wie erwähnt.

Funktion FindLabel ( [LABEL], [ACS_ALIAS] ) if IsNull([ACS_ALIAS]) OR Trim([ACS_ALIAS]) = "" then FindLabel = [LABEL] else FindLabel = [LABEL] & " (" & [ACS_ALIAS] & " )" end if End Function

Sie benötigen den zweiten Teil Ihres Arguments in den If-Anweisungen. Sie haben den Feldnamen und dann einen Operator, aber keinen Wert. [ACS_ALIAS] <> "" oder [ACS_ALIAS] = "Etwas"

Ohne einen Wert zum Vergleichen des Feldwerts weiß der Computer nicht, womit er vergleichen soll.

So was:

Funktion FindLabel ( [LABEL], [ACS_ALIAS] ) if ( [ACS_ALIAS] <> **VALUE HERE**) then FindLabel = ( [LABEL] & " (" & [ACS_ALIAS] & ")" ) elseif ( [ACS_ALIAS] = **VALUE HERE**) then FindLabel = [LABEL] end if End Function

Funktion FindLabel ( [NAME], [Label] ) if ( [Label] = 1) then FindLabel =( [NAME]) end if End Function

VB-Parser


Sie müssen ein paar Dinge ändern:

Fügen Sie das Rückgabelabel am Ende Ihrer Funktion in einen Blockausdruck ein, wie von René vorgeschlagen. Hier springt Ihre return-Anweisung.

Deklarieren Sie das Lambda als Typ Func<int, bool> . Da Sie einen Rückgabewert wünschen, muss dies eine Funktion sein, keine Aktion.

Deklarieren Sie das returnTarget-Label als Typ bool . Da der Rückgabewert eines Blockausdrucks der Wert seiner letzten Anweisung ist, muss das Label den richtigen Typ haben.

Geben Sie einen Standardwert für das endgültige Label an (= den Rückgabewert Ihrer Funktion, wenn das Label von einer normalen Ablaufsteuerung anstelle einer Rückgabeanweisung erreicht wird).

Wenn Sie eine einfache Bedingungsanweisung wie diese haben:

Sie können das in einen ternären Ausdruck umwandeln: Bedingung ? ausdruck1 : ausdruck2 . Und dann können Sie einen Ausdruck erstellen, ohne Label, Return oder Goto zu verwenden.

returnTarget wird derzeit nur von Ihrer if/then/else-Anweisung referenziert. Das Label wird nirgendwo in der Anweisung platziert. Es weiß also nicht, wohin es springen soll. Das Label wird nur definiert und referenziert, aber nicht platziert.

Versuchen Sie, Expression.Block zu verwenden, um Ihr Lambda und Ihr Label zu kombinieren.

Ich habe es nicht getestet, aber dies ist die allgemeine Richtung, in der Sie Ihre Antwort finden können.

-update- hat es getestet, das obige Lambda kompiliert und läuft gut, wie es jetzt steht.

-update2- Anscheinend möchten Sie auch einen Wert zurückgeben, lassen Sie mich einen Blick darauf werfen, es sollte zumindest ein Func und kein Action sein.


Sie können das changepage-Paket verwenden, ein minimal funktionierendes Beispiel ist

Wenn Sie die Klasse memoir verwenden, wird diese Funktion automatisch eingebaut, aber Sie sollten strictpagecheck in die Präambel schreiben, um den Test robust zu machen.

Beachten Sie, dass das Ergebnis des Tests auch dann falsch sein kann, wenn der strikte Modus aktiviert ist, wenn checkoddpage zwischen zwei Seiten liegt. Wenn Sie beispielsweise einen Absatz beenden, sind Sie am Ende von Seite 4, schreiben checkoddpage, was false ergibt, und fügen dann etwas ein, das auf die nächste Seite umbricht. In diesem Fall müssen Sie leavevmodecheckoddpage schreiben oder irgendwie den Check in das setzen, was als nächstes gesetzt wird, anstatt davor.

Die meiste Zeit wird checkoddpage jedoch in Kontexten verwendet, in denen dies kein Problem darstellt und daher kein großes Problem darstellen sollte.


Es gibt mehrere Optionen. Beachten Sie zunächst, dass alle Berechnungen in JavaScript und nicht im Markup erfolgen.

Option 1 Sie implementieren die Anzeige Ihres (das derzeit nur das JSON-Objekt ist) in eine dedizierte Komponente AccountListItem . Und implementieren Sie dort die von @POZ vorgeschlagene Logik.

Etwas in der Art:

Option 2 Sie verwenden eine verdrahtete Funktion anstelle einer verdrahteten Eigenschaft. Und dann machen Sie ein paar lustige Sachen mit einem geänderten Datenmodell. Obwohl das hackig ist.

EDIT: Meine Antwort geändert, weil die vorherige falsch war:

Sie müssen einen JS-Ausdruck schreiben, der Ihre Liste wie folgt paginiert:

Verwenden Sie dann zwei Iterationen in Ihrer Vorlage:

Da Ausdrücke in der Lightning-Webkomponentenvorlage nicht zulässig sind, wäre hier eine JavaScript-Getterfunktion erforderlich. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zu HTML-Template-Direktiven.

Auszug unten aus der Dokumentation:

if:true|false=

. (einige Texte weggelassen)

Die Engine lässt keine berechneten Ausdrücke zu. Um den Wert von expression zu berechnen, verwenden Sie einen Getter in der JavaScript-Klasse.

Aber in Ihrem Fall müssen Sie die Indexvariable in der Iteration übergeben, so dass selbst eine Getter-Funktion hier nicht die Aufgabe zu erfüllen scheint.

Ich bin mir des Anwendungsfalls hier nicht ganz sicher, warum Sie den Index innerhalb der Iteration verwenden möchten, aber da ich keine Möglichkeit sehe, den Index auf eine JS-Funktion festzulegen, können Sie hier einen Ansatz verfolgen, indem Sie Komposition verwenden .

Obwohl dieser Ansatz das Problem hier löst, scheint es immer noch ein Overhead zu sein, eine andere Komponente zu erstellen, um das zu erreichen, was inline hätte erreicht werden können.

  • Erstellen Sie einen benutzerdefinierten LWC
  • Übergeben Sie den Indexwert an die Komponente innerhalb der Iteration in der übergeordneten Komponente
  • Berechnen Sie den Wert des Index innerhalb dieser Komponente und führen Sie die erforderliche Operation aus

Nehmen wir an, ich erstelle eine benutzerdefinierte LWC als c-my-index-component , die wie folgt aussieht:

Im JS habe ich diese Eigenschaft definiert als:

Und dann verwende ich es schließlich in meiner vorhandenen Komponente in Iteration wie folgt:

Ich könnte ein bisschen Kritik bekommen, wenn ich das schreibe, aber hier geht es los

Ich erinnere mich an die Tage, als ich viele Ausdrücke in Visualforce Pages durchgegangen bin, und es ist WIRKLICH schwer, solche Inline-Ausdrücke zu lesen/zu debuggen.

Ich denke, es ist sehr hilfreich, da LWC uns zwingt, Logik von HTML zu trennen, indem man Getter verwendet:

Es hilft dem Framework auch, das Parsen einer völlig anderen Syntax loszuwerden und Code zu implementieren/zu pflegen, damit er funktioniert.

Durch die Verwendung der Getter können wir Javascript verwenden, um jede Art von Operationen anzuwenden, bevor wir die Ausgabe der Bedingung auswerten.

Es kann Situationen/Implementierungen geben, in denen Sie am Ende viele Getter schreiben müssen, um die Arbeit zu erledigen. Hier sollten Sie Inline-Ausdrücke schreiben, da dies die Implementierung erleichtert.

Das folgende Beispiel zeigt, wie ich dies mit der Verwendung von JS implementiert habe, aber dies beinhaltet auch einige Leistungssteigerungen:

Die Bedingungseigenschaft ist eigentlich JavaScript-Code, ist jedoch auf den Zugriff auf den übergebenen Bereich beschränkt.

Ich verwende das oben erwähnte nicht wirklich und tendiere zu den Gettern, um ausdrucksähnliche Anwendungsfälle zu implementieren

Einer der Hauptanwendungsfälle bestand darin, verschiedene Komponenten basierend auf einer Bedingung zu rendern, was Code wie den folgenden erfordern würde:

Was innerhalb von Aura und LWC leicht mit Ausdrücken implementiert werden könnte und man nicht mehrere boolesche Eigenschaften/Getter schreiben müsste, um die Arbeit zu erledigen.

Sie könnten auch mehrere Komponentenvorlagen verwenden, um eine Lösung dafür zu implementieren, aber würde dies nicht eine neue Implementierung für jedes Mal erfordern, wenn Sie eine solche Anforderung haben.

Also habe ich mich von klassischen Switch-Case-Kontrollflussanweisungen in verschiedenen Sprachen inspirieren lassen und etwas implementiert:

Obige Lösung ist wiederverwendbar und löst das Problem deklarativ und hilft uns bei fehlenden Ausdrücken, ohne tatsächlich Ausdrücke zu verwenden.

Die wiederverwendbare Switch-Case-Lösung hilft, den genannten Anwendungsfall schnell zu implementieren und reduziert meinen Aufwand, obwohl sie möglicherweise noch einige Sicherheitsprüfungen erfordert.


Verwenden von benutzerdefinierten Ausdrücken in ArcGIS Online

von JosephKerski

Das Schreiben eines benutzerdefinierten Ausdrucks in ArcGIS Online mit der neuen Skriptsprache Arcade ist einfach, leistungsstark und hat weitreichende Auswirkungen auf den Bildungsbereich. Arcade-Ausdrücke, die hier vollständig beschrieben werden, ermöglichen es Ihnen, Karten aus einfachen Berechnungen, aus Funktionen, aus Datenkonvertierungen und aus brandneuen Darstellungen Ihrer Daten zu erstellen. In meinem Beispiel unten habe ich einen Ausdruck geschrieben, der Städte basierend auf dem Prozentsatz der 18- bis 29-Jährigen in dieser Stadt symbolisiert. Aber dieser Blog-Essay zeigt, dass weiterführende und aussagekräftige Ausdrücke, wie zum Beispiel Wenn-Dann-Aussagen, möglich sind.

Unter "Stil ändern" geben Sie den Ausdruck ein, unter "Benutzerdefiniert (Ausdruck)" wie folgt:

Mein Ausdruck zur Berechnung des Prozentsatzes der 18- bis 21-jährigen plus 22- bis 29-Jährigen an der Gesamtbevölkerung für jede Stadt in meinem Datensatz lautet:

Runde ((($feature.AGE_22_29 + $feature.AGE_18_21) / $feature.POP2000) * 100, 2)

Einer der Hauptvorteile der Ausdruckserstellung besteht darin, dass die Daten, die Sie zuordnen möchten, nicht bereits Teil der vorhandenen Attributtabelle für Ihre Daten sein müssen - Sie erstellen diese Daten gewissermaßen mit Ihren Ausdrücken! Und wenn Sie den Schülern beibringen, wie man diese Ausdrücke schreibt, um ein gewünschtes Ergebnis zu erzielen, werden Fähigkeiten in GIS, Informatik und Mathematik aufgebaut.


7 Antworten 7

Warum bleiben wir bei der materiellen Implikation?

Zunächst müssen wir bedenken, dass die propositionalen Konnektoren ein (sehr einfaches) mathematisches Modell der natürlichen Sprache sind, das sich zur Modellierung formaler Argumente eignet.

Im Kontext der klassischen Logik erfolgt ihre Definition durch die Wahrheitstabelle, nachdem wir sie definiert haben, können wir überprüfen, wie sie dem natürlichen Sprachmechanismus "nähern".

Jemand macht seinen Job gut (Negation und Konjunktion), jemand mit etwas Willkür (Disjunktion, inklusive : vel Anstatt von aut) jemand mit einer großen Näherung : die Bedingung.

Wir finden vielleicht eine nützliche Diskussion in Stephen Cole Kleene, Mathematical Logic (1967), Seite 9 und Seite 58 ff.

Wie Kleene sagt, entbrannten viele Kontroversen um die wahrheitsfunktionale Definition des bedingt verbindend.

Der sehr relevante Punkt ist, dass das mathematische Modell von "Wenn A, dann B", das durch Wahrheitstabellen repräsentiert wird, keine Art "kausaler Verbindung" zwischen ihnen erfordert.

Allerdings müssen wir die Schlüsselrolle des wahrheitsfunktionalen Konnektors "wenn . dann" und der Inferenzregel von berücksichtigen modus ponens das lässt uns aus der Lokal A und "wenn A, dann B", die Fazit B.

angenommen als wahr beide Prämissen, die Annahme, dass "wenn A, dann B" ist Wahr, schließe die Reihe aus T-F in der Wahrheitstabelle für impliziert, während die Annahme, dass auch A ist Wahr zwei weitere Zeilen ausschließen (F-F und F-T, beziehungsweise). Dann ist die Schlussfolgerung, dass B ist Wahr ist lizenziert.

Unter der Annahme der wahrheitsfunktionalen Definition von "wenn A, dann B", haben wir, dass die Wahrheit von A a ausreichende Bedingung für das von B.

Dieser "Mechanismus" wird immer wieder in mathematischen Beweisen verwendet: entweder nachdem wir ein Axiom A als wahr angenommen haben oder einen bereits bewiesenen Satz A zur Verfügung haben, können wir einen neuen Satz B durch ein deduktives Argument beweisen, das zeigt "wenn A, dann B ".

Und das ist der Grund, warum wir:

Verwenden Sie die materielle Implikation über Alternativen.

Kurze Antwort: (1) unter unseren 16 möglichen binären Operatoren haben wir einen Operator zur Hand, der niemals "Wahrheit" ausgibt, wenn die Eingabe (Wahrheit, Falsch) ist (2) wir verwenden ihn, weil dieser Operator das beste Werkzeug ist, das wir müssen den Begriff der logischen Implikation modellieren (3) deshalb nennen wir ihn auch Implikation mit dem niedrigeren Status "materieller Implikation".

Passen Sie auf, dass Sie diese falsche Annahme nicht zugeben, dass wir ein if zur Hand haben. dann" Operator, wie sollen wir es definieren". Wir haben keinen logischen "wenn.dann"-Operator zur Hand. Was wir zuerst zur Hand haben, ist eine Wahrheitsfunktion, die niemals "Wahrheit" liefert, wenn die Ausgabe (Wahrheit, Falschheit) ist. Und danach entscheiden wir uns, es "wenn, dann" oder (materielle) Implikation zu nennen, weil es uns hilft, logische Implikation zu definieren (die kein Wahrheitsfunktionsoperator ist).

Die Frage sollte nicht lauten "warum definieren wir den Ausdruck "wenn ..dann" durch diese Wahrheitsfunktion?" sondern „wie kommt es, dass diese Wahrheitsfunktion den Namen“ if erhalten hat. dann" oder materielle Implikation"?

ANMERKUNG: Zur Unterscheidung zwischen materieller und logischer Implikation siehe Seymour Lipschutz, Schaum's Outline Of Set Theory ( at archive.org).

Angenommen, Ihr Ziel ist es, eine logische Implikation zu definieren, dieses starke "WENN.. DANN" bedeutet "es ist unmöglich, dass X wahr ist, ohne dass Y wahr ist".

Dieses starke "WENN..DANN" ist die Beziehung, die zwischen Prämissen und Schlussfolgerung in einer gültigen Argumentation besteht.

Welchen logischen Operator werden Sie verwenden, um dieses "notwendig, wenn X dann Y" zu definieren?

Sie haben 16 mögliche binäre Operatoren zur Hand.

Sie werden diese Wahrheitsfunktion sicherlich aus wählen ² bis :

Warum? Denn dieser Operator führt Sie nie von wahr zu falsch: Wenn der Wahrheitswert des ersten Satzes "Wahrheit" und der Wahrheitswert des zweiten "Falschheit" ist, liefert dieser Operator immer "Falschigkeit" als Ergebnis.

Aufgrund dieser Eigenschaft ist dieser Operator geeignet, um darzustellen, was Sie mit diesem Ausdruck "wenn.. dann" im Sinne der logischen Implikation meinen.

Natürlich verdient es nicht den Namen "starkes wenn. dann" (logische Implikation), aber dennoch, da Sie es verwenden, um logische Implikation zu definieren, werden Sie es Implikation nennen, und genauer gesagt, materielle Implikation und Sie werden es zuschreiben dazu das Symbol " --> " ( kleiner Pfeil).

Nun definieren Sie mit Ihrem „kleinen wenn.dann“ Ihr „starkes WENN.DANN“ und sagen:

X ==> Y ( gelesen : X impliziert logisch Y)

die materielle Implikation (X --> Y) ist notwendigerweise wahr, dh in allen möglichen Fällen wahr.

Warum impliziert A logischerweise (A ODER B)?

Da die mlaterielle Bedingung ( A --> (A OR B) ) notwendigerweise wahr ist (in allen möglichen Fällen wahr, was auch immer der Wahrheitswert von A und von B sein mag), wie eine Wahrheitstabelle leicht zeigen wird.

es gibt keine Alternative zur wahrheitsfunktionalen klassischen Logik. Es ist das einzige, was Sie aus den Wahrheitstabellen für die Aussagenlogik bauen können, das auch nur entfernt einem indikativen Konditional ähnelt, und es funktioniert in den meisten Kontexten.

Ich empfehle Ihnen, sich die Wahrheitstabellen selbst anzusehen und zu versuchen, einen anderen Weg zu finden, sie zu definieren.

Beachten Sie zunächst, dass uns nichts daran hindert, mehrere verschiedene Arten von Implikationen gleichzeitig zu verwenden. Niemand (glaube ich!) würde mit der Behauptung streiten, dass die meisten Wenn wir Bedingungen in natürlicher Sprache verwenden, berufen wir uns nicht auf die materielle Bedingung. Auch in mathematischen Zusammenhängen können wir immaterielle Implikationen berücksichtigen.

Dabei spielt die materielle Implikation eindeutig eine herausragende Rolle - zumindest in Mathematik (auf die ich mich hier konzentrieren werde). Das liegt an wie gut es mit Quantifizierung spielt. Angenommen, ich behaupte die Form

Das Argument ist dann das folgende. Da (#) eine universelle Aussage ist, kann sie nur dann falsch sein, wenn für einige x die Aussage "wenn P(x) dann Q(x)" falsch ist. Wenn man jedoch darüber nachdenkt, wie wir solche Aussagen in der mathematischen Praxis verwenden, wird klar, dass wenn x erfüllt

P(x) dann ist x nicht ein Gegenbeispiel zu (#): zB "Jede Primzahl größer als 2 ist ungerade" wird nicht durch x=4 falsifiziert, da 4 die Hypothese "ist Primzahl >2" nicht erfüllt.

Wenn wir diese Beobachtungen kombinieren, haben wir das, wann immer

P(x) ist wahr, die Implikation "P(x) impliziert Q(x)" ist nicht falsch.

Jetzt "schalten wir nach unten" zur einfacheren Sprache der Aussagenlogik. Der Punkt ist, dass die Aussagenlogik nicht wirklich eine Sprache ist, in der wir argumentieren, sondern ein (Rahmen für die Bereitstellung eines) vereinfachten Modells einer Argumentation, an der wir interessiert sind. Aus den obigen Überlegungen und einem allgemeinen "Minimierungsprinzip" (insbesondere setzen wir "nicht falsch" mit "wahr" gleich, anstatt zusätzliche Wahrheitswerte einzuführen), kommen wir auf folgende Idee:

Obwohl es nicht gut mit natürlicher Sprache spielt, ist das Material Conditional ein ziemlich gutes Modell für die Implikation in "natürlich". mathematisch Sprache."

Eine wichtige Verbesserungskomponente hierfür ist die folgende:

Während falsche Antezedenzien, die wahre Implikationen ergeben, nicht intuitiv sind, ist die Interpretation von (#) ohne Gegenbeispiel ziemlich intuitiv.

Erstens ist natürlich nichts von dem oben genannten unbedenklich. Insbesondere könnte man leicht die „Sekundärität“ bestreiten, die ich der Aussagenlogik oder dem „Minimierungsziel“ zugeschrieben habe (oder seine spezifische Anwendung auf "nicht falsch = wahr"). Aber ich denke, das obige Argument erfasst, warum die große Mehrheit der mathematischen Gemeinschaft akzeptieren materielle Implikationen als "Standard"-Interpretation von Implikationen in mathematischen Kontexten.

Zweitens hindert Sie, wie oben erwähnt, nichts daran, verschiedene Implikationen in einem mathematischen Kontext zu verwenden - die einzige Einschränkung ist eine allgemeine soziologische Konvention, dass, wenn Sie den Begriff "impliziert" in einem mathematischen Kontext verwenden, er als Bezug auf interpretiert wird wesentliche Implikationen, sofern nicht ausdrücklich anders angegeben.

Erinnern Sie sich schließlich an meine Behauptung von vorhin: "[Aussagenlogik ist] ein (Rahmen für die Bereitstellung eines) vereinfachten Modells einer Argumentation, an der wir interessiert sind." In verschiedenen Kontexten sind wir an verschiedenen Argumenten interessiert, also sogar gewähren dass die materielle Implikation die "richtige" Wahl in der Mathematik ist, können wir sie in anderen Kontexten, in denen sie eindeutig unangemessen ist, immer noch ablehnen. (Allgemeiner gesagt, wir können - und ich tue es - verschiedene Formen von logischer Pluralismus.)

Ein attraktives Merkmal der materiellen Bedingung ist, dass sie in Verbindung mit dem universellen Quantor eine natürliche Möglichkeit bietet, klassische logische Aussagen der Form "alle A sind B" in Aussagen der Logik erster Ordnung zu übersetzen, wie "für alle x, A(x ) -> B(x)". Betrachten wir zum Beispiel das klassische Beispiel "Alle Männer sind sterblich", übersetzt als "für alle x, Mann(x) - > Sterblicher(x)". Damit dies eine äquivalente Übersetzung ist, können wir die Wahrheitstabelle des materiellen Implikationssymbols ableiten, auch wenn wir uns nicht sofort daran erinnern:

Angenommen, es gibt in unserem Diskursbereich ein x, so dass x ein Mensch und x sterblich ist. Offensichtlich ist dies mit der Aussage "Alle Menschen sind sterblich" vereinbar, also ist Man(x) -> Sterblich(x) WAHR, wenn Mensch(x) WAHR ist und Sterblicher(x) ist WAHR.

Angenommen, es gibt ein x, so dass x ein Mensch ist, aber x ist nicht sterblich. Dies würde die Aussage "alle Menschen sind sterblich" verfälschen, so dass Mensch(x) -> Sterblich (x) FALSCH ist, wenn Mensch(x) WAHR ist und Sterblicher(x) FALSCH ist.

Und angenommen, es gibt ein x, so dass x sterblich ist, aber x kein Mensch (z. B. eine Katze) ist. Dies würde die Aussage "alle Menschen sind sterblich" nicht verfälschen, also ist Mensch(x) -> Sterblich(x) WAHR, wenn Mensch(x) FALSCH ist und Sterblicher(x) ist WAHR.

Angenommen, es gibt ein x, so dass x kein Mensch und x kein Sterblicher ist (z. B. ein griechischer Gott). Dies würde auch die Aussage "alle Menschen sind sterblich" nicht verfälschen, also ist Mensch(x) -> Sterblich(x) WAHR, wenn Mann(x) FALSCH ist und Sterblicher(x) FALSCH ist.

Ich weiß nicht, wer als erster das materielle Implikationssymbol (oder etwas Äquivalentes) mit einer klar spezifizierten Wahrheitstabelle definiert hat, die der modernen entspricht, daher weiß ich nicht, ob ihr Motiv darin bestand, Übersetzungen von Sätzen in klassischer Sprache bereitzustellen Logik auf diese Weise - wenn jemand von dieser Geschichte weiß, fügen Sie bitte einen Kommentar oder Ihre eigene Antwort hinzu. Aber zumindest zeigt dies, warum etwas, das der materiellen Implikation entspricht, in der Logik erster Ordnung wahrscheinlich viel Verwendung finden würde, obwohl es neue Lernende verwirren kann, da es sich sowohl von der logischen Implikation als auch von Wenn-Dann-Anweisungen in . unterscheidet gewöhnliche Sprache (indikative Konditionale), die oft mit anderen Bedeutungen verbunden sind, zum Beispiel können sie in einem Sinne verwendet werden, der näher an dem der Modallogik dann wäre ich ein reicher Mann').

Es wäre vielleicht einfacher gewesen, wenn das Symbol in der normalen Sprache anders beschrieben worden wäre (dh es wurde nicht als 'Bedingt' bezeichnet und die Leute beschrieben A -> B nicht als 'A impliziert B' oder 'wenn A dann B') , aber wenn der universelle Quantor nicht vorhanden ist und Sie nur eine Aussage über eine einzelne Entität wie Man(Socrates) -> Mortal(Socrates) haben, scheint es schwierig, auf Englisch eine einfache Beschreibung zu finden, die das Richtige vorschlägt Wahrheitstabelle. Wenn die Ungeschicklichkeit des Ausdrucks keine große Sache ist, kann ich mir vorstellen, dass A -> B dieselbe Wahrheitstabelle hat wie

A oder (A und B), also Man(Sokrates) -> Sterblicher(Sokrates) könnte im Englischen als "Sokrates ist kein Mann, oder er ist ein sterblicher Mann" beschrieben werden. Eine andere Option könnte auf dem obigen Punkt basieren, den universellen Quantor zu verwenden, um "alle A sind B" auszudrücken, so dass eine Aussage, die nicht den universellen Quantor verwenden und es geht nur um eine bestimmte Entität wie Sokrates, könnte so etwas wie "Sokrates ist" ausgedrückt werden kein Gegenbeispiel zu die Behauptung, dass, wenn etwas ein Mensch ist, es auch sterblich ist". Jede dieser englischsprachigen Formulierungen würde bedeuten, dass die Aussage wahr ist, wenn "Sokrates" der Name einer Wesenheit ist, die kein Mensch ist, unabhängig davon, ob diese Wesenheit sterblich ist oder nicht.


Künstliche Intelligenz und Intuition

Der intuitive Algorithmus Roger Penrose hielt es für unmöglich. Denken konnte niemals einen Computerprozess nachahmen. Das sagte er auch in seinem Buch The Emperor's New Mind. Aber ein neues Buch, The Intuitive Algorithm, (IA), schlug vor, dass Intuition ein Mustererkennungsprozess ist. Die Intuition trieb Informationen wie ein Blitz durch viele neuronale Regionen. Daten werden in gemeldeten 20 Millisekunden von der Eingabe zur Ausgabe verschoben. Der Verstand sah, erkannte, interpretierte und handelte. In einem Augenblick. Unzählige Prozesse wandeln Licht, Geräusche, Berührungen und Gerüche augenblicklich in Ihre Nervenimpulse um. Eine eigene Region erkannte diese Impulse als Objekte und Ereignisse. Das limbische System, eine andere Region, interpretierte diese Ereignisse, um Emotionen zu erzeugen. Eine vierte Region reagierte auf diese Emotionen mit Aktionen. Der Verstand nahm wahr, identifizierte, bewertete und handelte. Intuition hat dich im Bruchteil einer Sekunde vom heißen Herd geholt. Und es könnte ein einfacher Algorithmus sein. Ist eine sofortige ganzheitliche Bewertung unmöglich? Das System mit über hundert Milliarden Neuronen verarbeitete die Informationen von der Eingabe bis zur Ausgabe in nur einer halben Sekunde.

Ihr gesamtes Wissen wurde ausgewertet. Walter Freeman, der berühmte Neurobiologe, hat diese erstaunliche Fähigkeit definiert. „Die kognitiven Jungs denken, dass es einfach unmöglich ist, jedes Mal alles, was man hat, in die Berechnung zu werfen. Aber genau das macht das Gehirn. Bewusstsein bedeutet, deine gesamte Geschichte in deinen nächsten Schritt, deinen nächsten Atemzug, einfließen zu lassen. und dein nächster Moment." Der Geist war ganzheitlich. Es wertete sein gesamtes Wissen für die nächste Aktivität aus. Wie konnten so viele Informationen so schnell verarbeitet werden? Wo könnte solches Wissen gespeichert werden? Exponentielles Wachstum des Suchpfades Leider stellte die Erkennung subtiler Muster Computer vor gewaltige Probleme. Die Schwierigkeit war ein exponentielles Wachstum des Erkennungssuchpfads. Typisch waren die Probleme bei der Diagnose von Krankheiten. Normalerweise traten viele gemeinsame Symptome durch eine Vielzahl von Krankheiten auf. Bei vielen Krankheiten könnten beispielsweise Schmerzen oder Fieber angezeigt sein. Jedes Symptom wies auf mehrere Krankheiten hin. Das Problem bestand darin, ein einzelnes Muster unter vielen überlappenden Mustern zu erkennen. Bei der Suche nach der Zielkrankheit kann der ersten ausgewählten Erkrankung mit dem ersten vorgestellten Symptom das zweite Symptom fehlen. Dies bedeutete hin und her Suchen, die sich mit zunehmender Größe der Datenbank der Krankheiten exponentiell ausweiteten. Das machte den Prozess theoretisch absurd langwierig, sogar jahrelange Suche nach umfangreichen Datenbanken.

Trotz ihrer unglaublichen Geschwindigkeit war eine schnelle Mustererkennung auf Computern daher nie vorstellbar. Die Instant Pattern Recognition IA hat sich in der Praxis bewährt. Es hatte Expert Systems mit der Geschwindigkeit einer einfachen Neuberechnung in einer Tabellenkalkulation betrieben, um eine Krankheit zu erkennen, eine Rechtsprechung zu identifizieren oder die Probleme einer komplexen Maschine zu diagnostizieren. Es war sofort, ganzheitlich und logisch. Wenn mehrere parallele Antworten präsentiert werden konnten, wie bei den multiplen Parametern eines Kraftwerks, war die Erkennung sofort möglich. Für das Gehirn, wo Millionen von Parametern gleichzeitig präsentiert wurden, war Echtzeit-Mustererkennung praktisch. Und die Beseitigung war der Schlüssel. Elimination = Ausschalten Elimination war Ausschalten - Hemmung. Es war bekannt, dass Nervenzellen die Aktivitäten anderer Zellen weitgehend hemmen, um den Kontext hervorzuheben. Mit dem Zugriff auf Millionen von sensorischen Inputs verhinderte das Nervensystem sofort eliminierte Billionen von Kombinationen, um das richtige Muster zu erreichen. Der Prozess verwendete energisch "Nein"-Antworten. Wenn ein Patient keine Schmerzen hätte, könnten Tausende von möglichen Krankheiten ignoriert werden. Wenn ein Patient die Praxis einfach betreten könnte, könnte ein Arzt eine Vielzahl von Krankheiten übersehen. Aber wie könnte dieser Eliminationsprozess auf Nervenzellen übertragen werden? Wo könnte der Wissensschatz gespeichert werden? Kombinatorische Kodierung Der Geist erhielt kaleidoskopische Kombinationen von Millionen von Empfindungen. Von diesen Gerüchen wurde berichtet, dass sie durch einen kombinatorischen Kodierungsprozess erkannt werden, bei dem Nervenzellen Kombinationen erkennen. Wenn eine Nervenzelle dendritische Eingänge hatte, die als A, B, C usw. bis Z identifiziert wurden, könnte sie feuern, wenn sie Eingänge bei ABC oder DEF erhielt. Es erkannte diese Kombinationen. Die Zelle konnte ABC und nicht ABD identifizieren. Es wäre für ABD gehemmt. Dieser Erkennungsprozess wurde kürzlich von der Wissenschaft für Riechneuronen beschrieben. In dem Experiment berichteten Wissenschaftler, dass selbst geringfügige Veränderungen der chemischen Struktur verschiedene Kombinationen von Rezeptoren aktivierten.

So roch Octanol nach Orangen, aber die ähnliche Verbindung Octansäure roch nach Schweiß. Ein Nobelpreis bestätigte diese Entdeckung im Jahr 2004. Galaktische Nervenzellenspeicher Kombinatorische Codes wurden von der Natur ausgiebig genutzt. Die vier „Buchstaben“ des genetischen Codes A, C, G und T wurden in Kombination verwendet, um eine nahezu unendliche Anzahl von genetischen Sequenzen zu erstellen. IA erörtert die tieferen Implikationen dieser Codierungsentdeckung. Tiere können Millionen von Gerüchen unterscheiden. Hunde konnten schnell ein paar Fußabdrücke einer Person erschnüffeln und genau bestimmen, in welche Richtung die Person ging. Die Nase des Tieres konnte den relativen Geruchsstärkeunterschied zwischen Fußabdrücken nur wenige Meter voneinander entfernt erkennen, um die Richtung einer Spur zu bestimmen. Geruch wurde durch erinnerte Kombinationen identifiziert. Wenn eine Nervenzelle nur 26 Eingänge von A bis Z hätte, könnte sie Millionen von möglichen Kombinationen von Eingängen empfangen. Das durchschnittliche Neuron hatte Tausende von Eingängen. Für IA könnten Millionen von Nervenzellen dem Geist galaktische Erinnerungen für Kombinationen geben, die es ihm ermöglichen, subtile Muster in der Umgebung zu erkennen. Jede Zelle könnte ein einzelnes Mitglied einer Datenbank sein, wodurch sie für unerkannte Kombinationen von Eingaben eliminiert (gesperrt) wird. Elimination der Schlüssel Elimination war der spezielle Schlüssel, der riesige kombinatorische Erinnerungen auswertete. Medizinische Texte berichteten, dass der Geist eine Hierarchie von Intelligenzen hatte, die dedizierte Aufgaben ausführten. So gab es zum Beispiel eine Assoziationsregion, die eine Schere am Kontext ihrer Haptik erkannte. Wenn Sie sich in dieser Region verletzt haben, können Sie die Schere zwar mit geschlossenen Augen spüren, aber nicht als Schere erkennen. Sie spürten noch den Kontext, aber Sie würden das Objekt nicht erkennen. Die Intuition könnte es also ermöglichen, dass Nervenzellen in Assoziationsregionen die Wahrnehmung nutzen, um Objekte zu erkennen. Die medizinische Forschung berichtete über viele solcher Erkennungsregionen. Serielle Verarbeitung Intuition, ein Mustererkennungsalgorithmus, ermöglichte es den endlichen Intelligenzen in den Köpfen von Lebewesen, innerhalb von 20 Millisekunden ganzheitlich zu reagieren. Diese Intelligenzen handelten seriell.

Die erste Intelligenz wandelte die kaleidoskopischen Kombinationen von Sinneswahrnehmungen aus der Umgebung in Nervenimpulse um. Die zweite Intelligenz erkannte diese Impulse als Objekte und Ereignisse. Die dritte Intelligenz übersetzte die erkannten Ereignisse in Gefühle. Eine vierte übersetzte Gefühle in intelligente Triebe. Angst löste einen Fluchttrieb aus. Ein Reh sprang davon. Ein Vogel ergriff die Flucht. Ein Fisch schwamm davon. Während sich die Aktivitäten Laufen, Fliegen und Schwimmen unterschieden, erreichten sie das gleiche Ziel der Flucht. Vererbte Nervenzellengedächtnisse versorgten diese Antriebe im Kontext. Der Geist nahtlose Mustererkennung Eine halbe Sekunde für 100 Milliarden Nervenzellen, um den Kontext zu nutzen, um Irrelevanz zu beseitigen und motorische Leistung zu liefern. Die Zeit zwischen Schatten und Schrei. Von der Eingabe bis zur Ausgabe war der Verstand also eine nahtlose Mustererkennungsmaschine, angetrieben durch das Schlüsselgeheimnis der kontextuellen Eliminierung der Intuition aus massiven erworbenen und vererbten kombinatorischen Erinnerungen in Nervenzellen.

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With such heated debate about the conservation of sharks, and the natural desire for safety in our waters, the use of electronic shark deterrent devices has become a necessary conversation that we simply must have. There is much speculation about the offered products, and for those that have that amphibious streak, there are a few pressing questions that are being asked: Does shark deterrent technology actually work? How does it work? And does it attract sharks and then deter them? Could an electronic deterrent device, such as Shark ShieldFREEDOM7, be thenewfound legend in our waters? Firstly, a shark deterrent has to be one that has the capability of producing a low frequency that disturbs the electro reception in a shark. Here is where the scientific hat must be worn, because to understand how the deterrent technology works, there has to be some understanding of what we are trying to deter, and for that matter, protect. All Chondrichthyans: sharks, rays, skates and chimeras, have Ampullary receptors in their heads, these are broadly tuned to low-frequency fields of

Interesting Facts About Robotics

Introduction: Robots are not a new idea, they have been around for age groups. In 1939, the first humanoid robot was created. It actually spoke over 700 words and appeared in a movie in the 1960s. There has been death by robot as well in 1981 a Japanese worker in the Kawasaki factory was crushed by a robotic arm. The term "robotics" refers to the technology that has the main purpose in creating the mechanical intelligent agents called robots. Keywords: robots, science fun, human being The term "robot" was first coined by Czech writer Karel Capek in his play R.U.R. while term "robotics" was first coined by Isaac Asimov in his 1941 science fiction short-story "Liar!".The great Leonardo Da Vinci has predicted the creation of robots in future. At first mechanics was the great force behind the development of robots but as the science became more technologically advanced mechanics was replaced with electronics. The first digital and programmable robot was invented by George Devol in 1954 and is famous under the name of Unimate. RoboCup World Championship (the soccer games with robots) which started in 1997 is often used as a testing ground regarding the robot's dynamics and holy grail of robotics is to improve AI intelligence, particularly to create robots that would be able to integrate knowledge and put information into context so that they could make decisions in a split second.

The original idea behind creating robots was to use them do the work of humans, particularly hard work or work in a dangerous environment. Robots which must work instead of humans require some way to manipulate objects pick up, modify, destroy, or otherwise have an effect and so far the science is finding it very hard to recreate human moves in robots. The current existing robots can walk or run but this movement doesn't look that similar to humans and it also uses great deal of energy which means that robotics needs to make future robots more energy efficient. Most today's mobile robots have wheels instead of legs. Today's robots are used for various purposes all the way from vacuuming floors, mowing lawns, cleaning drains to investigating other planets, building cars, as well as being used in military operations. Asia is believed to have more than half of all the robots in the world (particularly Japan that has over the 30% of all the robots in the world). There are some people who believe that the future development in robotics will cause big unemployment because robots would be able to do the skilled work better than humans, not to mention the fact that they would likely be more than able to exceed the capability of workers to perform most jobs.

Today Today, there are robots everywhere. They are used in the army to scout for bombs in war zones. They also fly over war zones to detect where enemies are located. Robots are used in factories as well to do repetitive jobs like tightening tire nuts on a car assembly line. Robots are also used in the medical field to do delicate surgery and can even be controlled from across the country. Interesting Comment The founder of a robotics institute predicts, in the next 4 years, humans will be having intimate contact with robots. He also believes that in 2040, robots are going to be their own species, with feelings and emotions. Conclusion: Through this article I am going to tell that, the future world is going to be run by robots.

What Secrets Can Numerology Reveal

Numerology is a very ancient teaching that consists of learning all about the numbers associated with your name and date of birth. The information found in numerology can be linked to your destiny, personality, your karma, the issues you have and the timing associated with your life.The formula for determining what your specific number are is simple. You can take the numbers in your birthdate and add them together. For instance, July 23, 1947 (07231947) adds up to 33. This is your master number. You then add the 3 plus 3 (6), which is your learning lesson number for this lifetime.What does that mean? Being a number 6 means that you are here to learn to be a teacher, a counselor, a speaker or a very responsible person whose purpose is to look out for other people. There is also a lot of artistry or creativity in this type of person. It could be a person with a social cause, (example: the 1960's was all about causes…getting out to vote, passing medicare) If your learning lesson number is 6 you might relate to the 1960's.

Another example we can take is a person whose learning lesson numer is seven. This number means that you are here to develop your higher mind and the truth. You like to uncover the truth and present it. You need to be around smart people or you will become bored. You are a teacher in many respects. You may lean towards being a researcher or detective.Where Does Ancient Numerology Come From?The first numerology schools you hear about were started by Pythagoras around 635 BC. In these circles it is believed that the soul literally names itself and imprints the name upon the parents subconscious to give to you at birth. It is a pre-structured event. Most people realize this, when they reach the age of 45-50 and know they need to do something different in their lives, so they change their jobs completely.

Here are some famous people who have four as their life path number . These obviously are people who love to produce, are very detail oriented and structured:Donald TrumpOprah WinfreyAngelina Jolie is one of the most famous fives who have to experience a lot of change and freedom in their lives. Tom Cruise is a very famous six. One couple that we know quite well, Tom Cruise, who is a six and Katie Holmes, whol is a one seem to show that certain numbers can be harmonious together.If you are just beginning to look into numerology, you should learn your learning number by adding the numbers in your birth date, and then you should take apart your name because all of the clues of who you are and where you are coming from are all there. You can discover what you really want and should be doing in your life.

3D-Printing Human Tissue

3D printing use has been expanding in recent years. From art to science, this growing industrial revolution aided in making many new developments, including two ones that may have helped the medical industry. Reconstructed ears from a 3D printer Ear reconstruction is one of the hardest surgeries to do. The problem is making the ear. You can thank the ear cartilage's uniqueness for that. It needs to be soft and flexible, but still have strength and form. Any replacements done often look unnatural and do not provide a good redirection of sound to the eardrum. Scientists have been exploring ways to better provide children born with congenital deformity microtia or people who suffered some type of ear loss with real, quality ears. A team at Cornell University may have found just that. Professor Lawrence Bonassar and his colleagues found a way to make ears more lifelike. He began his research with his 5-year-old twin daughters. They first scanned the girls' ears to create a digital mold. A 3D printer then printed it. A gel made of living cells was injected into the mold. The ears were finally removed and some trimming took place. The quickness itself may be one of the best parts of this process. It takes less than 48 hours to fully complete the ear.

The molding, half a day, and the printing, a full day, are the culprits behind the time. Either way the 2 days is a far better time than traditional practices where rib cartilage is used to make fake ears. The traditional way also does not create a custom ear for the individual which many have commented on. Surgeons' main worry is whether the body will accept the new part. A rejection could cause an internal battle inside the recipient and another surgery will need to be scheduled. No one wants that. With the 3d printer being added into the equation, the research team at Cornell can now focus on growing human ear cartilage cells. They have custom molds so there is no need to remove any other rib cartilage from the patient or use some type of foam. If the cells can be made similar to the body's previous ones, then it will a rejection of the ear will be less likely. This is a great advance in science but do not expect real-looking fake ears any time soon. The Cornell group needs to do some experimentation and if all goes well, we could see a release in 3 years. A more important organ is printed Your heart has one of the hardest jobs in your body it beats all-day, every day. Any sort of stoppage will result total body shutdown.

Electrical current provides the stimulation the heart needs to contract. If there is any type of irreparable damage to the heart and it stops, doctors will replace it with an artificial one. A new "artificial heart" has been recently designed and printed. OK the print isn't really a heart for a human. It's more or a robotic heart. Artists and designers can use the heart, a biologically-driven actuator, to simulate a pulse in an inanimate object. Peter Walters and his colleagues from the University of the West of England in Bristol, UK invented the device. They used the photo-polymer jetting technique developed by Stratasys. Walters added yeast to provide the electricity needed to cause the beat. Maybe a real artificial heart could be printed one of these days. A brave new world Hopefully other professors or people in general will be inspired by the two creations. Either you can look at the medical side and try to emulate current procedures or you can look at it from a new use of the printer. Let's try to make as many 3D printing achievements as we can in the upcoming years to make the world a better place.

Some Great Benefits of Virtual Office Rental

Modern day globalization demands that you're present wheresoever opportunities may offer themselves. By using developments in science, you'll be able to be more intercontinental, all from a single place. Even with the emergence of cloud computing, tele-commuting and various remote systems that allow people to work from home, we have not really left each of our previous business habits yet and plenty of business people remain more at ease dealing with "local" businesses compared to "overseas" entities. We still associate physical proximity with reputability. This is where virtual offices enter the scene. They allow truly global companies to fight in the local arena.Imagine running your business off from a yacht in Florida, while keeping a good market presence in Malaysia, the Philippines, Japan, not to mention, China. We find this specific type of branding all the time! Imagine the reputation you develop, and the opportunities you open when you're very much global, through virtual presence.In the world that continues to change because of globalization, virtual office rental is becoming popular among companies. More and more organizations decide to use virtual offices because they're cost-effective. Any business can now conduct their trade everywhere on earth.

Moreover, they help you establish a solid local presence so that you can contend with local businesses located wherever opportunity presents itself.Virtual offices first came to life in 1980 as a result of a new technological revolution. The Information Age was quickly changing the way the world ran its business, and people needed to find easier methods to establish themselves locally while joining the worldwide economy. Using a virtual office allowed businesses to establish a physical presence in any locality without accumulating the fees you normally would if you rented out an office space. It permitted all of them to create brands that are known worldwide by working internally. Today, the need for this particular service continues to rise in spite of the commercial recession taking place in most countries.If you have a brand, X, and you are an American seller. If you want your brand to be really recognized inside the countries stated earlier, you should let your clients know you really are present inside their country. Using a virtual office in Malaysia, the Philippines, Japan, and China will let your customers be aware that you really are locally available. Also, you can easily attach these localities to your company label so they may know you happen to be reputable, world-class brand.Getting this particular service opens your doors to more developed, or even developing countries. Location is vital when choosing to grow your business.

More people remain comfortable with the existing ways of conducting business, choosing local entities over overseas companies to give services for them. Even during an age where technology makes it simple for all of us to talk and share information online, having a local physical presence still matters.That's where virtual office rental comes into play. Virtual offices allow you to play a level playing field in the industry by creating that distinct local presence. Through this, it is possible to offer competition to local commodities and services providers, raising the bar and ultimately benefitting your clientele.

GIS Services Are Used in Various Different Fields

A Geographic Information System (GIS) or Geographical Information System is any system that captures, stores, analyzes, manages, and presents data that is linked to location, area or region. Technically, GIS is a system that includes mapping software and its application, to remote sensing, land surveying, aerial photography, mathematics, photogrammetry, geography, and tools that can be implemented with GIS software.GIS services are required in number of fields like: archaeology, environmental impact assessment, asset management, geographic history, urban planning, cartography, criminology, marketing, scientific investigations, resource management, logistics and other purposes. For example: if the government of a nation wants to assess the impact of environmental change at various different regions, GIS helps in providing a great deal of assistance to the observers, with the facility of exact depiction of the affected areas.If a town planner wants to view the barren area where the town will come up, the planner can not visit the whole area at one go and just a glance will not be of any use, as it is practically impossible to do so. This can be easily done with the help of GIS services .

These services help in having the complete idea of every detail and give the planner enough room for implementing the best possible plan.GIS utility mapping is capable of sorting, manipulating, processing and reporting data and it even generates a digital representation of the network. It provides simplest, most comprehensive and effective function of generation of digital maps and reporting tasks that are active with an added features of advancement. We ignite the usage of the efficient tools like utility GIS mapping, in allowing an organization to check, maintain and organize its productivity.GIS utility mapping helps the business enterprise in planning a new venture at an area to which the entrepreneur is completely alien to.

Mapping helps clients to have an exact idea of the geographic location as it represents real world objects like: roads, land use, elevation, etc with digital data. Real world objects can be divided into two- abstractions: discrete objects, like a house and continuous fields, like rain fall amount.There are many companies across the world that are providing GIS services but no one can match GIS services provided by Dimensioni India as they are world class services offered to both national and international clients. They also offer out sourcing facility which is in high demand as it saves on a lot of cost. Thus, GIS is a very useful service which is of immense importance to many people belonging to various different fields.

An Expert System Powered By Uncertainty

The Artificial Intelligence community sought to understand human intelligence by building computer programs, which exhibited intelligent behavior. Intelligence was perceived to be a problem solving ability. Most human problems appeared to have reasoned, rather than mathematical, solutions. The diagnosis of a disease could hardly be calculated. If a patient had a group of symptoms, then she had a particular disease. But, such reasoning required prior knowledge. The programs needed to have the "knowledge" that the disease exhibited a particular group of symptoms. For the AI community, that vague knowledge residing in the minds of "Experts" was superior to text book knowledge. So they called the programs, which solved such problems, Expert Systems. Expert Systems managed goal oriented problem solving tasks including diagnosis, planning, scheduling, configuration and design.

One method of knowledge representation was through "If, then…" rules. When the "If" part of a rule was satisfied, then the "Then" part of the rule was concluded. These became rule based Expert Systems. But knowledge was sometimes factual and at other times, vague. Factual knowledge had clear cause to effect relationships, where clear conclusions could be drawn from concrete rules. Pain was one symptom of a disease. If the disease always exhibited pain, then pain pointed to the disease. But vague and judgmental knowledge was called heuristic knowledge. It was more of an art. The pain symptom could not mechanically point to diseases, which occasionally exhibited pain. Uncertainty did not yield concrete answers. The AI community tried to solve this problem by suggesting a statistical, or heuristic analysis of uncertainty. The possibilities were represented by real numbers or by sets of real-valued vectors. The vectors were evaluated by means of different "fuzzy" concepts.

The components of the measurements were listed, giving the basis of the numerical values. Variations were combined, using methods for computing combination of variances. The combined uncertainty and its components were expressed in the form of "standard deviations." Uncertainty was given a mathematical expression, which was hardly useful in the diagnosis of a disease. The human mind did not compute mathematical relationships to assess uncertainty. The mind knew that a particular symptom pointed to a possibility, because it used intuition, a process of elimination, to instantly identify patterns. Vague information was powerfully useful to an elimination process, since they eliminated many other possibilities. If the patient lacked pain, all diseases, which always exhibited pain, could be eliminated. Diseases, which sometimes exhibited pain were retained. Further symptoms helped identification from a greatly reduced database. A selection was easier from a smaller group. Uncertainty could be powerfully useful for an elimination process. Intuition was an algorithm, which evaluated the whole database, eliminating every context that did not fit. This algorithm has powered Expert Systems which acted speedily to recognize a disease, identify a case law or diagnose the problems of a complex machine. It was instant, holistic, and logical. If several parallel answers could be presented, as in the multiple parameters of a power plant, recognition was instant. For the mind, where millions of parameters were simultaneously presented, real time pattern recognition was practical. And elimination was the key, which could conclusively handle uncertainty, without resort to abstruse calculations.

Mobile Robotic Arm

Robotics is a very interesting topic to one and all, especially for children. They are fascinated by this word and so curious about it that they would go to any extent to get hold of a robot if given a chance. We have encountered, on several occasions, students who are so curious about robotics that they would spend 15 hrs daily on making the robots. Robotics is a convergence of Mechanical, Electronics, Electrical and Information Technology. One must be conversant with these streams and must know the nuances of Mechatronics. 80% of technology jobs in the next 10 years are going to be in the field of Automation.

Hence, robotics or automation is going to touch the lives of every living person. The word robotics was derived from the word robot, which was introduced to the public by Czech writer Karel Capek in his play R.U.R. (Rossum's Universal Robots), which premiered in 1921. The word robot comes from the Slavic word robota, which is used to refer forced labor. The Robotic Arm is the most important function of a robot for lifting and placing various objects automatically in a given sequence to reduce the laborious job.

The robotic arm has several industrial applications for performing complex and precise jobs where humans tend to make error. Such an arm has also been used to perform heart surgery very recently. Several mechanisms are used in the robotic arm for bending and gripping. The Robotic arm can also be programmed using various IT languages. The most commonly used language for programming is C. The model has been created to understand the assembly and functions of a robotic arm. It can be operated remotely through IR, RF or Bluetooth. A camera can be mounted on this robotic arm to perform remote controlled operations. We invite students in the age group of 12 yrs. to 18 yrs. for an exciting workshop on robotics which will train and educate the participants on Mechatronics and Information Technology. Enter the exciting world of Robotics with IndiaFirstTM Robotics Academy. Build your own robot, program it and perform unique functions to learn deeper in the field of Robotics Engineering. Contact:IndiaFirstTM Robotics Academy,4th Floor, Shreenidhi Chambers,Opp. Regional Passport Office,Senapati Bapat Road,Pune - 411016Tel: 020-2565 0404/02 M: +91 844 6767 222E: [email protected]


Sensor Fusion System Using Recurrent Fuzzy Inference

FUTOSHI KOBAYASHI , . TOSHIO FUKUDA , in Soft Computing and Intelligent Systems , 2000

1 INTRODUCTION

Robotic and manufacturing systems are becoming more and more complex in order to adapt to real environment and various fields. Measurement and control methods are very important for dealing with complex systems, and various measurement and control methods are being studied. As the states, a system must recognize become more and more complex and numerous, methods of measuring the state also become more complex because of the accuracy required or the time consumed. Various kinds of sensor have been developed and produced for measuring the state accurately and quickly. However, some states cannot be measured by existing sensors. For efficient control of the system, it must infer its state from the phenomena of the system (sensor information) [ 1 ]. Previously, the researchers have investigated sensor fusion systems for inferring the state from the phenomena—least-squares method [ 2 ], Bayesian theory [ 3 , 4 ], Kalman filter [ 5 ], and so on. However, these methods cannot be applied to problems in which the relation between the phenomena and the state is not clear. For these problems, neural networks or fuzzy systems are required with a learning algorithm to construct an inference structure [ 6 , 7 ]. We have also proposed a multisensor integration system applied to fuzzy inference and achieved good results [ 8–11 ]. In these systems, all the sensor information can be acquired at the same sampling time because the measuring time of each sensor is assumed to be the same. However, the measuring time is different, because each sensor has particular characteristics for meaurement and the accuracy of each sensor deteriorates with time. In dynamical systems, the accuracy of the sensor information decreases with time and it is not easy to infer the state accurately from such sensor information. For this reason, the traditional multisensor fusion/integration systems cannot fuse/integrate sensor information with different measuring times. We therefore have to develop a new fuzzy inference for sensor fusion systems that cannot acquire sensor information synchronously.

Fuzzy theory and fuzzy logic were proposed by L. A. Zadeh [ 12 ] and have been applied to expert systems in various process controllers. The fuzzy inference system is based on the concept of fuzzy set theory, fuzzy rules, and fuzzy reasoning . It can represent human knowledges or experience as fuzzy rules because it implements mapping from its input space to the output space by fuzzy rules. In most fuzzy systems, the shapes of the membership functions of the antecedent and the consequent parts, and the fuzzy rules, are determined and tuned through trial and error by the operators. It takes a long time to determine and tune them, and it is very difficult to design an optimal fuzzy system in detail. These problems become more severe when the fuzzy system is applied to a more complex system. Self-tuning methods have been proposed for resolving these problems [ 13–20 ]. These self-tuning methods can be classified into three categories: (1) antecedent part learning, which optimizes the shapes of the input membership function (2) consequent part learning, which optimizes the consequent value (3) combined optimization. These methods can automatically acquire the shapes of membership functions by learning. However, these methods cannot construct an optimal fuzzy inference because the operators determine the number of fuzzy rules in advance. Katayama et al. proposed a new learning method [ 21 ] for optimizing the structure of the fuzzy inference system. This method consists of two processes: One is the tuning of membership functions by the gradient method for existing fuzzy rules the other is an incremental process by which new fuzzy rules are generated in such a way that the center is located at the point where the maximum error takes place in the input space. However, this method cannot always acquire the optimal fuzzy inference because the shape of the generated membership function is determined in advance. It is also difficult to estimate the state of the system accurately by a fuzzy inference system with these learning algorithms. Because these fuzzy inference systems cannot be applied to a sensor fusion system, that cannot acquire inputs with the same sampling times, it is necessary to develop a new fuzzy inference for a sensor fusion system that acquires sensor information asynchronously.

We propose recurrent fuzzy inference (RFI) with incremental learning, which uses the outputs as recurrent inputs. The learning method is based on that proposed by Katayama et al. [ 21 ]. This learning method tunes the shapes of the membership functions by the steepest-descent method for existing fuzzy rules. New fuzzy rules are then generated in such a way that center of each membership function is located at the point where the maximum error takes place in the input space. The shape of the new membership functions is determined by the grade of the previous fuzzy rules. Accordingly, this learning method can generate the new fuzzy rules without overlapping the previous ones. Thus, this learning method can generate the optimal fuzzy inference rapidly and accurately. We apply the RFI to a sensor fusion system. The sensor fusion system uses the recurrent inputs as the virtual sensor information.

To show the effectiveness of the sensor fusion system using the RFI, we apply our sensor fusion system to some numerical simulations of a tracking moving robot and the estimation of the surface roughness in a grinding process. In the numerical simulation of the tracking moving robot, we show the result of fusing the information of sensors that have different measuring times and accuracies. In the estimation of the surface roughness in a grinding system, we show the result of estimating the state of the system in real manufacturing system.


Customizing the PnP people search handlebar template in SharePoint online

I am using the modern PnP SPFx people search web part - and for the people search below is the out of the box template is generated by the web part:

As I understand the below line is displaying the people search related data:

The above code is giving very limited result with just user full name und email:

My question is - how can we add additional user properties to the above template like - Department, UserPhone, CellPhone, Manager, AboutMe, HomePhone, Office, etc. ?

The above property I could able to configure through the manage property configuration pane - however, my intention here is to handle this through the handlebar customization because I have some scenarios, where I need to display the value conditionally, so, if someone can add a sample if condition with some values like - HomePhone, Office, etc, to this exiting handlebar template would be a great help.


3 Antworten 3

  • By FLOW-MATIC (1955) there are conditional jumps to labels ( IF . GO TO . ).
  • Lisp was conceived at some point between 1956 and 1958. And would have been influenced by FORTRAN. See Early LISP History. The first implementation was completed in 1959. The design for Lisp was published on McCarthy's paper "Recursive Functions of Symbolic Expressions and Their Computation by Machine" (1960) which had conditionals and recursion.
  • FORTRAN I (1957) had conditionals and introduced loops ( DO ). It won't have recursion until FORTRAN 77 (1977). (1958) had conditionals ( if , switch ), loops ( for , do ) and recursion.

A couple of misconceptions in this one:

  1. Recursion is just another kind of iteration. It was in fact the only iteration mechanism provided in early versions of Lisp. Any use of recursion can be transformed into standard looping iteration (although many of them require use of a stack as well). Recursion can be viewed as kind of a hack to be able to leverage the program stack for your stack usage while iterating (in languages that use a program stack). Likewise early Lisp demonstrated that its possible (although not always convenient) to use recursion for all your iteration needs.
  2. I have never before heard that support for recursion is required for a language to be considered a "structured language". Really all that is required is that the language be Turing complete without relying on "unstructured" branch statements (aka: GOTOs)

Now with all these caveats, most of the early "Structured Programming" developers were also at the same time involved in the development and use of ALGOL. This includes most prominently Dijkstra, who was the leading light in both the Structured Programming movement and developed the first ALGOL 60 compiler. Hoare and Dahl were also very involved in the development of both.

The other major languages that were extant at the time were COBOL and FORTRAN. Early FORTRAN in particular made extensive use of GOTOs, along with data overlays that are essentially the data equivalent of GOTOS, and thus a large amount of the development of ALGOL was in reaction to FORTRAN. So if you are looking for the early standard-bearer for the paradigm, ALGOL is probably your language.


Function Editor¶

With the Function Editor tab, you are able to write your own functions in Python language. This provides a handy and comfortable way to address particular needs that would not be covered by the predefined functions.

Press the New File button.

Enter a name to use in the form that pops up and press OK .

A new item of the name you provide is added in the left panel of the Function Editor tab this is a Python .py file based on QGIS template file and stored in the /python/expressions folder under the active user profile directory.

The right panel displays the content of the file: a python script template. Update the code and its help according to your needs.

Press the Save and Load Functions button. The function you wrote is added to the functions tree in the Expression tab, by default under the Custom group.

If the function requires improvements, enable the Function Editor tab, do the changes and press again the Save and Load Functions button to make them available in the file, hence in any expression tab.

Custom Python functions are stored under the user profile directory, meaning that at each QGIS startup, it will auto load all the functions defined with the current user profile. Be aware that new functions are only saved in the /python/expressions folder and not in the project file. If you share a project that uses one of your custom functions you will need to also share the .py file in the /python/expressions folder.

Here’s a short example on how to create your own functions:

The short example creates a function my_sum that will give you a function with two values. When using the args='auto' function argument the number of function arguments required will be calculated by the number of arguments the function has been defined with in Python (minus 2 - feature , and parent ).

This function can then be used in expressions:

Custom Function added to the Expression tab ¶

Further information about creating Python code can be found in the PyQGIS Developer Cookbook .

© Copyright 2002-now, QGIS project Last updated on Jun 05, 2020 16:39.