资源:DL-Learner

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。

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2004年Ames骚乱(1)

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。

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笔记:LP几种常见语义的小结

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

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安徽省省会考

【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)
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美国国家科学基金的评审(3)

[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:

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《The Information》读后感(1)

The Information: A History, a Theory, a Flood》已经到了,从昨天晚上开始看。Amazon上只要$16,还有语音书版本。

看了两章,还是很有趣的。比如里面说非洲土著有一种鼓语,和莫里斯电码差不多,用高低两种音调模拟单词(这些语言里还没有字母),利用大约8倍的语义冗余,可以向几公里外传递信息。

我用Twitter写了一些很短的读后感,集中在这里,没什么次序。

In fact, semantic msg predated symbolic ones: paleolithic paints of horses expressed models of horses, rather than the word “horse”

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