問題タブ [inference]

これが私がやりたいことです。私はを使用std::pairしますが、タプル、または実際にはほとんどすべての種類のテンプレートを使用して同じことを実行したいと思います。ペア変数を割り当てるときは、次のように入力する必要があります。

新しいペアを作成するときに2番目を省略し、<T1,T2>Xの型（私は明らかに作成しようとしています）pair<T1,T2>またはとの型（オブジェクトとオブジェクト、私が欲しいペアがタイプである可能性があります）？t1t2T1T2pair<T1,T2>

繰り返し部分が多いMVC3 Webサイト用のフォームがいくつかあります。だから私はこれのためのヘルパーを作ろうとしました。インターネットの例に従って、私はこれを作りました：

これは問題なくコンパイルされます。しかし、私がするとき

web.configに含まれていることを確認しました

「使用法から型引数を推測できません」というエラーが表示されます。同様に機能するが、標準のヘルパーを使用しない別のヘルパーは正常に機能します。私もこれを試しました：

これにより、「タイプ 'string' を 'string[]' に暗黙的に変換できません」というエラーが発生します。

類似の質問を見たことがありますが、答えを見つけることができませんでした。それで、私は何を間違っていますか？

複数のセンサーからデータを収集する Java サーバーを開発しています。これらのセンサーは通常、クエリされた値を文字列値として返します。ヘッダーには、サーバーが受信した値をキャストするために使用する必要があるデータ型が示されています。これらの値は、integer、boolean、double、float、long のいずれかです。

センサーが値の「データ型の説明」を提供しない場合があるため、受信した文字列を分析してデータ型を理解する方法を見つけたいと考えています。

私はREGEXを使用することを考えていましたが、もっとうまくやる方法が他にもあるかもしれません。なにか提案を？

赤いリンクがDatatypeProperties、青いリンクが 、ObjectProperties黒いリンクが 'is_a' 関係である次のオントロジーがあります。オントロジーはPOINT、 、COORDONATESおよびSHAPES概念を単純に表します。

このオントロジーで幾何学的形状認識を行うことに興味があります。

point0、point1、point2 、およびpoint3POINTの 4つのインスタンスがあり、適切な coodonates があり、すべてがshape0というインスタンスのプロパティに関連付けられているとします。is-contained-inSHAPE

このオントロジーで、点の座標によると、shape0がSQUAREではなく であると推論するには何が必要RECTANGLEですか?

つまり、オントロジーに認識機能を導入する方法です。

推論と意思決定理論の関係についての私の理解を説明するために、チャートを作成しました。誰かが図の間違いを指摘できますか?

データフレームのノンパラメトリック検定を実行したいと思います。私には3つのグループA、B、Cがあります。ここで、グループA / B、B / C、およびA/C間の統計的有意性について説明します。どうすればそれを非パラメトリックに行うことができますか？Kruskal-Wallis-Testを適用すると、グループ間の全体的な推論が得られます。これは、次の事後テストの保護として機能します。しかし、ノンパラメトリック事後検定をプログラムする方法（Kruskal-WallisまたはMann-Whitney-Uのいずれかを使用）？

さまざまな既存のデータと照合する必要がある多数のリソースを含むデータセットがあります。最も単純なアプローチは、さまざまなリテラル間で単純な文字列比較を行うことです。

残念ながら、リテラルは型付き xsd:string であり、EulerSharp 組み込みの str:contains は型付きリテラルでは機能しません。

私は eulersharp ビルトインで見つけることができるすべてを読みましたが、最も近いのは、RIF の rdf:PlainLiteral 述語を使用して xsd:string を PlainLiteral にキャストしようとすることです。ただし、これは EulerSharp ではサポートされていないようです。

xsd:string 型のリテラルを操作および比較するにはどうすればよいですか?

または、データを前処理してデータ型を取り除く必要がありますか?

次の .n3 ファイルは、問題を示しています。

そして、上記のファイルを実行した結果:

タイプ R={A,B,C,D,E,F} のリレーショナル データベースを取得しました。F = {{AB-->C}; のような機能依存関係があります。{A-->D}; {D-->AE}; {E-->F}}

しかし、推論規則の助けを借りて、私はステートメント BD-->ABCEF を思いつきました。分解規則で右側から B を削除することは許可されているのでしょうか?

分解規則は次のように述べています。

X --> YZ の場合、X --> Y および X --> Z

基本的に BD --> ACEF は正しいですか?

EM アルゴリズムの E ステップの近似として ICM を使用することの数学的な正当性を知りたかったのです。

Eステップで理解しているように、アイデアは潜在変数の事後分布に等しい分布を見つけることです。これは、可能性が増加することを保証するか、下限を保証するいくつかの単純な分布ファミリーから可能な限り最良の分布を見つけることを保証します尤度関数の増加。

このような E ステップでの ICM の使用を数学的に正当化するにはどうすればよいでしょうか? 参照/派生/メモは非常に役立ちます。