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Archive for the ‘坑’ Category

Watson和SIRI

2011/11/27 1条评论

看到2011-11-16一篇文章《Misconceptions in AI: Or why Watson can’t talk to Siri》, by Stacey Higginbotham

部分赞同,部分反对(很明显,作者不懂背后的技术)

这里占个位,有空来写写我对Watson和SIRI比较的看法

2011-12-19 补充Siri的负面体验两则


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分类:语义网,

资源:DL-Learner

2011/05/21 1条评论

一些关于从ABox学习TBox的资源。

目的:语义压缩。所有的Machine Learning,在本质上都是压缩算法。

DL-Learner: http://dl-learner.org/Projects/DLLearner/OnePageIntroduction

Jens Lehmann:http://jens-lehmann.org [publications]

略读了一下,感觉不是很有说服力(convincing)。对所谓Re nement Operator,觉得没有什么特别的。由于这本质是一个搜索问题,文中却没有什么讨论搜索策略。没有和统计方法和信息论结合,我觉得是很大的弱点。

分类:资料,

2004年Ames骚乱(1)

2011/05/09 1条评论

2004年4月18日,我还在Iowa State University读书。小城是Ames。ISU每年4月举行一次校庆活动,称为Veishea,各系各团队和全城各色人等都会来参与游行,然后就是各种名目的party。2万多年轻人狂欢,什么事不会出?七八年前出了人命,从此规定,这天晚上的party,不准饮酒。

这天凌晨,我突然想到有一本书没有还,已经到期了,就开车去图书馆。路过“市中心”(几条街喽),看到灯火通明,路边站着全是学生,觉得略微有些奇怪。忽然有一个东西闪着火花从我车前飞过,我以为是烟花。等我开过这群人,突然听到后面的骚动声,回去看,见有白烟,人都在跑。出事了,我那唯恐天下不乱的神经兴奋起来,赶快停了车回去看。还没走几步,只闻到刺鼻的瓦斯味,眼泪刷得就要出来——原来刚才闪着火花的,不是烟花,是催泪瓦斯弹。

七八年再来一次,应验了!这次是为什么呢?

【待续】

分类:回忆,

笔记:LP几种常见语义的小结

2011/04/29 留下评论

Perfect Model Semantics 完美模型语义

Teodor C. Przymusinski: On the Declarative and Procedural Semantics of Logic Programs. J. Autom. Reasoning 5(2): 167-205 (1989)

对谓词(命题)指定优先级。令M和N是两个Herbrand model。 N<=M(N is preferable),如果对N-M中的每个元素,M-N中都有一个比它大。M是完美的(perfect)如果没有其他模型比它更preferable(<=)

Stable Model Semantics 稳定模型语义

Michael Gelfond, Vladimir Lifschitz: The Stable Model Semantics for Logic Programming. ICLP/SLP 1988: 1070-1080

令M是一个模型(一组atom的集合),P是一个program。PM是一个新的program

  • 如果B在M中,那所有含有¬B在if部分的规则都删掉(不成立的)
  • 在剩下的规则中,把所有的negative literals都删掉(不再必要了)

这个称为G-L变换。如果M是PM的一个least Herband model(注意,PM里现在不含¬),那M是P的一个稳定模型语义。

这是一个陈述性的语义(declarative semantics)

Well-Founded Semantics 良基语义

Allen Van Gelder, Kenneth A. RossJohn S. Schlipf: Unfounded Sets and Well-Founded Semantics for General Logic Programs. PODS 1988: 221-230

WFS是构造性的(constructive),它的定义就一步步给出了良基的构造方法。

【待看到更多资料后更新】

分类:笔记, 逻辑,

为国际会议建元数据(4)

2011/04/12 1条评论

(4) 数据的范围和来源

详细的,哪些数据要包括进来,从哪里来,写起来太枯燥,故放到一个Slides里,下面做一些解释

(做这个事,主要是RuleML2011的metadata chairs需要)

【回家吃饭,待续】

分类:语义网,

安徽省省会考

2011/04/10 留下评论

【我是蚌埠人。蚌埠曾多次做安徽省省会,但此事很少人知道。特做一些考证,列在维基百科安徽省条下(2011-02-10)。附在这里,疏漏错误难免,有待修正。蚌埠做安徽省会,也有许多逸事,比如倪督坠马小南山,鬼子花差华昌街,待得闲填坑。】

  • 1667-1760 江宁(清安徽布政使司驻地),安庆(清安徽巡抚衙门,按察使司,都指挥使司驻地)[3]
  • 1760-1853 安庆(清安徽布政使司驻地)
  • 1853-1861 安庆(太平天国安徽省驻地)
  • 1853-1862 庐州(合肥)(清安徽布政使司驻地)
  • 1862-1911 安庆(清安徽布政使司驻地)
  • 1911-1914 安庆(中华民国安徽省军政府/政府驻地)[4]
  • 1914-1920 蚌埠(中华民国安徽省政府驻地,倪嗣冲时期)
  • 1920-1925 安庆(中华民国北洋政府安徽省政府驻地,张文生马联甲吕调元姜登选时期)
  • 1925-1927 蚌埠(中华民国北洋政府安徽省政府驻地,陈调元时期)
  • 1927-1927 芜湖(中华民国国民政府安徽省政府驻地)
  • 1927-1929 安庆(中华民国国民政府安徽省政府驻地)
  • 1929-1929 蚌埠(中华民国国民政府安徽省政府驻地,方振武石友三时期)
  • 1929-1938 安庆(中华民国国民政府安徽省政府驻地)
  • 1938-1938 六安(中华民国国民政府安徽省政府驻地)
  • 1938-1945 蚌埠(伪中华民国安徽省维新政府/国民政府驻地)
  • 1938-1945 立煌(金寨)(中华民国国民政府安徽省政府驻地)
  • 1945-1948 合肥(中华民国国民政府安徽省政府驻地)
  • 1948-1949 安庆(中华民国国民政府安徽省政府驻地)
  • 1949-1949 芜湖,屯溪(中华民国国民政府安徽省政府驻地)
  • 1949-1952 合肥(中华人民共和国皖北行政公署驻地)
  • 1949-1949 屯溪(中华人民共和国皖南行政公署驻地)
  • 1949-1951 芜湖(中华人民共和国皖南行政公署驻地)
  • 1951-1952 合肥(中华人民共和国皖南行政公署驻地)
  • 1952年至今 合肥(中华人民共和国安徽省政府驻地)
分类:历史, , 旧文

美国国家科学基金的评审(3)

2011/03/31 留下评论

[填坑,填完睡觉]

什么样的报告会最可能被据掉?一般来说,NSF的专家小组(Panel)还是比较公允的,虽然偶尔也会有比较狗血的结论。比如有一次,几个牛人中的战斗机一起攒了一个申请,结果最后被据掉了,原因?“你们这么多牛人在一起,怎么内部摆平啊?”牛也有牛的烦恼啊。

假如各位有幸没有这种烦恼,那首先注意下列各点

  • 错别字,错别字,错别字。
  • 糟糕的参考文献。引用太多网页,有权威出处而不引,遗漏主要相关工作,引用格式不规范,等等。
  • 几乎没有既有工作。
  • 和既有工作重叠太多。
  • 没有合理的实验和验证方案。
  • 没有和教育结合的计划。比如研究生培养,博士后培训,高中生科普,等等毁人的方案。
  • 太多的工作或太少的工作

总的来说,评价要素分两大块

  1. Intellectual Merits(技术创新性):工作的重要性,方案的合理性,计划的可行性,组织的严密性等
  2. Broader Impacts(潜在影响):对社会和经济的潜在影响,合理的技术转移方式(比如开源,文章),学研结合,促进公平(affirmative action的意思)。【这一块其实比较软,但是如果专家组找不到好的理由来据,有很大的空间在这里鸡蛋里挑骨头,所以一样要慎之又慎】

这么说太抽象,举几个典型的panel summary(专家组评审意见摘要)的例子:

  • 该申请书提出了XYZ的技术路线。PI在这个问题上表现出深刻的见解,研究计划甚为合理。【恭喜!<10%的申请书可以得到此类的评价】
  • PI对XYZ领域提出了新颖且合理的方法。PI充分论证了解决此类问题的重要性及现有方法的局限性。研究方案的假设合理,评估方案清晰。该研究计划成功的机会很高。【该有的都有了】

下面一些就是相对灰色的评价了

  • 该申请书涉及了一个重要的领域,PI是一个非常合格的学者。但申请书没有充分地说明该课题的研究方式。【也即,具体的研究方案不够细致,或者要技术思路说的太笼统】
  • 该PI选择了一个重要的领域,该领域有很大的创新空间。但是专家组认为选定的技术方案是一个非常简单的低风险的方法,而且其中关键假设XYZ缺少评估方案。【太简单了不行,缺少评估方案往往被秒杀】

最糟糕的莫过下面的评价了

  • 该申请书没有提供任何技术细节,也没有证据表明该方案可以推进这个领域的研究前沿,或者优于现有方法。【这个申请纯粹是来打酱油的】
  • 该申请涉及一个重要领域。不过,计划本身缺少足够的技术细节,专家组无法鉴定该方案的创新之处。参考文献不全,某些论述有明显的技术错误。无整合相关技术的方案,无评估方案。【基本上能犯的硬伤全占了】

总结

  • 规则1:NSF永远正确【所说的申请书评估准则,字字是金,千万要对号入座。网上有很多NSF的directors的slides和学校的申请帮助说明,一定要多看】
  • 规则2:如果NSF不对,请参见第一条。

【待续】

分类:, 捣浆糊