inference

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    在耶拿推理本體論

    我是耶拿的本體論和推理領域的新人，我迫切需要幫助來獲得如何做到以下幾點的邏輯。我建立與下面的類OWL本體： -A人hasInterests興趣 - 一個人hasMessage消息 - 消息hasCategory類別（或消息的子類） - 消息可以是垃圾郵件或火腿（的子類消息） 我想說，如果該消息的類別是一樣的人的利益，則該消息是火腿 Q1：我想建立這樣的推理就推斷此所以我想定義的本體論火腿作爲班級類
    jena owl ontology inference 2017-04-09

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    Swift通用類型推理

    所以我想知道是否有人能解釋這個錯誤背後的理由或解釋我做錯了什麼。 我想創建一個通用函數，它需要一個協議約束類型，它有一個靜態方法稱爲求解。 但由於某些原因，即使它解決了Xcode中的約束問題，編譯器仍然會引發一些棘手的問題。 是否有任何理由不應該能夠推斷出我已經指定的類型，或者在我的代碼示例中是否存在天真的錯誤？ 編輯：由於它不是足夠 我知道如何解決它明確的，我只是好奇，對於爲什麼在接口的靜態成員
    swift generics types protocols inference 2017-02-25

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    Virtuoso 7.x中的默認RDFS推理

    這是一個關於Virtuoso 7.1和DBpedia中簡單RDFS推理的問題。我有一個使用這個link作爲參考安裝的Virtuoso實例。現在，如果我用以下查詢查詢端點： Select ?s where { ?s a <http://dbpedia.org/ontology/Cricketer> . } 我得到了DBpedia中存在的板球員列表。假設我希望所有運動員（所有的運動和板球列入，其
    sparql virtuoso inference 2016-08-11

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    爲什麼在門徒可視推論從導出的推斷公理

    我有兩個主要的類（代碼和主體）和一個對象屬性的本體不同（受試者獲得代碼）其中： 代碼（類）含有所有可用代碼（實例） 代碼的（類）子類對這些代碼（實例）進行分類;手動指定 主題（類）包含了所有可用的對象（實例） 每個主題（例如）曾斷言（取得的財產）部分代碼（實例） 主題的（類）的子類定義的科目組（實例）根據相關聯的代碼（實例）和碼碼類別忠誠 裏森納爲約推斷對象實例的特定羣體（受試者的子類） 當我內的
    ontology protege owl-api inference reasoning 2017-03-03

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    graphdb推理規則 - 對變量的多重約束

    是否有可能擁有一個inf。對變量有多個約束的規則。例如是否有可能延長以下規則 a b c [Constraint b != <rdf:type>] b <rdfs:domain> d ------------------------------------ a <rdf:type> d 這樣的（嘗試，但該規則未激活） a b c [Constraint b != <rdf
    inference graphdb 2017-06-15

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    耗時Tensorflow C++會話 - >運行 - 實時推論圖像

    [CPU上的張量流（TF）] 我使用GitHub [label_image/main.cc]提供的用於C++ TF推理的骨架代碼，以便運行我在Python中創建的凍結模型。該模型是具有兩個隱藏層的FC NN。 在我當前項目的C++代碼中，我爲每個單個圖像（8x8像素）運行NN的凍結分類器。對於每個示例，Session-> Run調用大約需要0.02秒，這在我的應用程序中很昂貴，因爲我可以有6400
    c++ image tensorflow real-time inference 2017-03-09

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    Tensorflow r.1.1中的TrainingHelper和GreedyEmbeddingHelper是否有區別（預測結果不同）？

    我是tensorflow的初學者。 我想通過使用this tutorial來研究tensorflow。 閱讀本教程後，我想通過使用我的數據（韓國標題進行標記）運行此代碼。 在訓練模型中（使用TrainingHelper），預測結果似乎沒問題。 但在推理模型中（使用GreedyEmbeddingHelper），預測結果非常糟糕（即使使用列車數據）。它看起來像第一個時代的訓練模型預測。 有沒有區別Tr
    tensorflow difference inference 2017-06-22

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    在做推理時，如何計算每個班級相關的概率百分比？

    我正在進行張量流MNIST教程修改，我有36個類。 我NN輸出： [[ -2386.17529297 18497.5546875 12824.89257812 11382.53417969 5093.64941406 13072.60546875 -4560.9921875 13502.52148438 6688.22802734 -20945.26953125 9932.95605469 -98
    tensorflow neural-network inference softmax 2017-05-05

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    在TypeScript中映射泛型函數中的映射類型

    以this StackOverflow post爲例，我實現了一個類型化的事件系統。簡化的，它看起來像： interface MyTypeMap { FOO: string; BAR: number; } 我試圖創建利用此地圖的事件處理程序： function handleEvent<T extends keyof MyTypeMap>(eventKey: T, even
    generics typescript switch-statement typing inference 2017-05-09

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    「無法推斷類型爲`_`」在地圖上使用Rust時的地圖

    我遇到了一個問題，我試圖用隨機的真/假值初始化布爾二維數組，但編譯器看起來不像能夠推斷我需要的類型;我只是想知道我需要指定推理引擎能夠解決這個問題。 extern crate rand; fn main() { let mut grid = [[false; 10]; 10]; grid.iter_mut().map(|row| { [false; 10].iter().m
    arrays rust inference 2016-11-04
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