أكثر

إذا ، ثم قم بتسمية التعبير


أحاول إنشاء تعبير تسمية VB في الشوارع بحيث يتم تسمية الشوارع ذات الاسم البديل (ACS_ALIAS) باسم LABEL والاسم البديل بين قوسين ؛ سيتم تسمية الشوارع التي ليس لها اسم بديل بالاسم LABEL فقط. إليكم ما حاولت ولكن دون جدوى:

وظيفة FindLabel ([LABEL] ، [ACS_ALIAS]) إذا ([ACS_ALIAS] <>  ) ثم FindLabel = ([LABEL] & "(" & [ACS_ALIAS] & ")") elseif ([ACS_ALIAS] =  ) ثم FindLabel = [LABEL] ينتهي في حالة إنهاء الوظيفة

لا يسعني إلا التفكير في بعض الحلول غير التعبيرية.


عباراتك الشرطية غير صحيحة. إذا كنت تريد ببساطة تضمين حقل في تسمية إذا كان يحتوي على قيمة ، فيمكنك التحقق مما إذا كان الحقل فارغًا أم فارغًا. إذا كان الأمر كذلك ، فما عليك سوى استخدام [LABEL] ، وإذا لم يكن الأمر كذلك ، فقم بتسمية الحقلين كما ذكرت.

Function FindLabel ([LABEL]، [ACS_ALIAS]) إذا IsNull ([ACS_ALIAS]) OR Trim ([ACS_ALIAS]) = "" ثم FindLabel = [LABEL] else FindLabel = [LABEL] & "(" & [ACS_ALIAS] & " ) "end if Function

أنت بحاجة إلى الجزء الثاني من حجتك في عبارات If. لديك اسم الحقل ثم عامل التشغيل ، لكن بدون قيمة. [ACS_ALIAS] <> "" أو [ACS_ALIAS] = "شيء ما"

بدون قيمة لمقارنة قيمة الحقل بالكمبيوتر ، لا يعرف ما الذي يجب مقارنته.

مثله:

Function FindLabel ([LABEL]، [ACS_ALIAS]) إذا ([ACS_ALIAS] <> ** VALUE HERE **) ثم FindLabel = ([LABEL] & "(" & [ACS_ALIAS] & ")") elseif ([ACS_ALIAS] = ** VALUE HERE **) ثم FindLabel = [LABEL] تنتهي إذا كانت وظيفة النهاية

Function FindLabel ([NAME]، [Label]) إذا ([Label] = 1) ثم FindLabel = ([NAME]) تنتهي إذا كانت وظيفة النهاية

محلل VB


تحتاج إلى تغيير بعض الأشياء:

ضع تسمية الإرجاع أسفل وظيفتك في تعبير كتلة ، كما اقترح رينيه. هذا هو المكان الذي سيقفز فيه بيان العودة الخاص بك.

قم بتعريف Lambda كنوع Func & ltint و bool & gt. نظرًا لأنك تريد قيمة مرتجعة ، فيجب أن يكون هذا دالة وليس إجراءً.

قم بتعريف تسمية returnTarget كنوع منطقي. نظرًا لأن القيمة المرجعة لتعبير الكتلة هي قيمة العبارة الأخيرة ، يجب أن تكون التسمية من النوع الصحيح.

قم بتوفير قيمة افتراضية للتسمية النهائية (= قيمة الإرجاع لوظيفتك إذا تم الوصول إلى التسمية عن طريق تدفق تحكم عادي بدلاً من عبارة إرجاع).

إذا كان لديك بيان شرط بسيط مثل هذا:

يمكنك تحويل ذلك إلى تعبير ثلاثي: شرط؟ التعبير 1: التعبير 2. وبعد ذلك يمكنك إنشاء تعبير بدون استخدام Label أو Return أو Goto.

تتم الإشارة إلى returnTarget حاليًا فقط من خلال عبارة if / then / else. لا يتم وضع التسمية في البيان في أي مكان. لذلك لا يعرف إلى أين يقفز. يتم تعريف التسمية والإشارة إليها فقط ، ولكن لا يتم وضعها.

جرب استخدام Expression.Block لدمج لامدا الخاص بك والملصق الخاص بك.

لم تختبرها ، ولكن هذا هو الاتجاه العام الذي يمكنك أن تجد إجابتك فيه.

-تحديث- باختباره ، فإن لامدا أعلاه تجمع وتعمل بشكل جيد كما هي الآن.

-update2- على ما يبدو ، تريد إرجاع قيمة أيضًا ، دعني ألقي نظرة ، على الأقل ، يجب أن تكون Func بدلاً من إجراء.


يمكنك استخدام حزمة changepage ، مثال على ذلك هو الحد الأدنى من العمل

إذا كنت تستخدم فئة المذكرات ، فسيتم دمج هذه الميزة تلقائيًا ، ولكن يجب عليك كتابة ictpagecheck في المقدمة لجعل الاختبار قويًا.

لاحظ أنه إذا كانت checkoddpage تقع بين صفحتين ، فقد تظل نتيجة الاختبار خاطئة حتى في حالة تشغيل الوضع المتشدد. على سبيل المثال ، تنتهي من فقرة ، وأنت في نهاية الصفحة 4 ، اكتب checkoddpage الذي يعطي خطأ ، ثم أدخل شيئًا ينقسم إلى الصفحة التالية. في هذه الحالة ، تحتاج إلى كتابة leavevmode checkoddpage أو بطريقة ما الحصول على الشيك في كل ما يتم طباعته بعد ذلك ، وليس قبله.

ومع ذلك ، يتم استخدام checkoddpage في معظم الأحيان في السياقات إذا لم تكن هذه مشكلة ، لذا لا ينبغي أن تكون مصدر قلق كبير.


هناك خيارات متعددة. أولاً ، لاحظ أن جميع العمليات الحسابية تتم بجافا سكريبت ، وليس في الترميز.

الخيار 1 تقوم بتنفيذ عرض ملف (وهو حاليًا كائن JSON فقط) ، في عنصر مخصص AccountListItem. ونفذ هناك المنطق الذي اقترحهPOZ.

شيء على غرار:

الخيار 2 يمكنك استخدام وظيفة سلكية بدلاً من خاصية سلكية. ثم قم ببعض الأشياء الممتعة باستخدام نموذج بيانات متغير. على الرغم من أن هذا هو الاختراق.

تعديل: غيرت إجابتي لأن الإجابة السابقة كانت خاطئة:

عليك كتابة تعبير JS يرقّم قائمتك على النحو التالي:

ثم استخدم نسختين من التكرارات في القالب الخاص بك:

نظرًا لأن التعبيرات غير مسموح بها في قالب Lightning Web Component ، فقد تحتاج إلى وظيفة JavaScript getter هنا. راجع وثائق توجيهات قوالب HTML للحصول على التفاصيل.

مقتطف أدناه من الوثائق:

إذا: صحيح | خطأ =

. (تم حذف بعض النص)

لا يسمح المحرك بالتعبيرات المحسوبة. لحساب قيمة التعبير ، استخدم دالة getter في فئة JavaScript.

ولكن ، في حالتك ، تحتاج إلى اجتياز مؤشر var في التكرار ، لذلك لا يبدو أن وجود وظيفة getter تؤدي المهمة هنا.

لست متأكدًا تمامًا من حالة الاستخدام هنا بسبب رغبتك في استخدام الفهرس داخل التكرار ، ولكن نظرًا لأنني لا أرى طريقة لضبط الفهرس على دالة JS ، فإليك طريقة يمكنك اتباعها من خلال استخدام التركيب .

على الرغم من أن هذا النهج يحل المشكلة هنا ، إلا أنه لا يزال يبدو أنه يمثل عبئًا إضافيًا على إنشاء مكون آخر لتحقيق هذا ما كان يمكن تحقيقه بشكل مضمّن.

  • قم بإنشاء LWC مخصص
  • قم بتمرير قيمة الفهرس إلى المكون داخل التكرار في المكون الرئيسي
  • احسب قيمة الفهرس داخل هذا المكون وقم بإجراء العملية المطلوبة

لنفترض أنني أنشأت LWC مخصصًا كمكون c-my-index-component ، والذي يبدو كما يلي:

في JS ، تم تعريف هذه الخاصية على أنها:

ثم أخيرًا استخدمه في مكوني الحالي في التكرار على النحو التالي:

قد أتلقى القليل من النقد لكتابة هذا ، لكن هنا يذهب

أتذكر الأيام التي اعتدت فيها على المرور بالكثير من التعبيرات في Visualforce Pages ، ومن الصعب حقًا قراءة / تصحيح مثل هذه التعبيرات المضمنة.

أشعر أنه مفيد جدًا لأن LWC تجبرنا على فصل المنطق عن HTML باستخدام المحولات:

كما أنه يساعد إطار العمل على التخلص من التحليل اللغوي المختلف تمامًا ، وتنفيذ / الحفاظ على التعليمات البرمجية للحفاظ على عملها.

من خلال استخدام المحولات ، نتمكن من استخدام Javascript لتطبيق أي نوع من العمليات قبل تقييم ناتج الشرط.

قد تكون هناك حالات / تطبيقات حيث قد ينتهي بك الأمر بكتابة الكثير من الكلمات لإنجاز العمل. هذا هو المكان الذي تريد كتابة التعبيرات المضمنة فيه لأنه يضيف السهولة أثناء التنفيذ.

يوضح المثال أدناه كيف قمت بتنفيذ هذا باستخدام JS أيضًا ، ولكن هذا يتضمن بعض ركلات الأداء أيضًا:

خاصية الشرط هي في الواقع كود JavaScript ولكنها محدودة للوصول إلى النطاق الذي تم تمريره.

أنا لا أستخدم حقًا ما هو مذكور أعلاه وأميل نحو أدوات تنفيذ حالات استخدام تشبه التعبيرات

تضمنت إحدى حالات الاستخدام الرئيسية تقديم مكونات مختلفة بناءً على شرط ، الأمر الذي يتطلب رمزًا مثل:

التي يمكن تنفيذها بسهولة داخل Aura و LWC باستخدام التعبيرات ولن يحتاج المرء إلى كتابة عدة خصائص / حاصل منطقي لإنجاز المهمة.

يمكنك أيضًا استخدام قوالب مكونات متعددة لتنفيذ حل لهذا ، لكن لن يتطلب ذلك تطبيقًا جديدًا في كل مرة يكون لديك مثل هذا المطلب.

لذلك أخذت بعض الإلهام من عبارات تدفق التحكم في حالة التبديل الكلاسيكية بلغات مختلفة وقمت بتنفيذ شيء ما:

الحل أعلاه قابل لإعادة الاستخدام ويحل المشكلة التصريحية ويساعدنا في عدم وجود تعبيرات دون استخدام التعبيرات فعليًا.

يساعد حل حالة التبديل القابل لإعادة الاستخدام في تنفيذ حالة الاستخدام المذكورة بسرعة ويقلل من جهودي ، على الرغم من أنه لا يزال يتطلب بعض الفحوصات الأمنية.


استخدام التعبيرات المخصصة في ArcGIS Online

بواسطة جوزيف كيرسكي

تعد كتابة تعبير مخصص في ArcGIS Online باستخدام لغة البرمجة النصية الجديدة من Arcade أمرًا سهلاً وقويًا وله آثار عميقة على التعليم. تسمح لك تعبيرات Arcade ، الموصوفة بالكامل هنا ، بعمل خرائط من حسابات بسيطة ، ومن الوظائف ، ومن تحويلات البيانات ، ومن تمثيلات جديدة تمامًا لبياناتك. في المثال أدناه ، كتبت تعبيرًا يرمز إلى المدن بناءً على النسبة المئوية للشباب الذين تتراوح أعمارهم بين 18 و 29 عامًا في تلك المدينة. لكن مقالة المدونة هذه تُظهر أن التعبيرات الأكثر تقدمًا وقوة ، مثل عبارات if-then ، ممكنة.

ضمن "تغيير النمط" هو المكان الذي تدخل فيه التعبير ، ضمن "مخصص (تعبير)" على النحو التالي:

التعبير الخاص بي لحساب النسبة المئوية من 18 إلى 21 بالإضافة إلى 22 إلى 29 عامًا من إجمالي عدد السكان لكل مدينة في مجموعة البيانات الخاصة بي هو:

دائري (((feature.AGE_22_29 + $ feature.AGE_18_21) / $ feature.POP2000) * 100، 2)

تتمثل إحدى المزايا الرئيسية لبناء التعبير في أن البيانات التي تسعى إلى تعيينها لا يجب أن تكون بالفعل جزءًا من جدول البيانات الموجود لبياناتك - فأنت ، بمعنى ما ، تنشئ تلك البيانات باستخدام تعبيراتك! وتعليم الطلاب كيفية كتابة هذه التعبيرات لتحقيق النتيجة المرجوة يبني مهارات في نظم المعلومات الجغرافية وعلوم الكمبيوتر والرياضيات.


7 إجابات 7

لماذا نتمسك بالتضمين المادي؟

بادئ ذي بدء ، علينا أن نأخذ في الاعتبار أن الروابط المقترحة هي نموذج رياضي (بسيط جدًا) للغة الطبيعية ، ومناسب لنمذجة الحجج الرسمية.

في سياق المنطق الكلاسيكي ، يتم تعريفهم من خلال جدول الحقيقة بعد تعريفهم ، يمكننا التحقق من كيفية قيامهم "بوكلاء" آلية اللغة الطبيعية.

يقوم شخص ما بعمله بطريقة جيدة (النفي والاقتران) ، شخص ما لديه بعض التعسف (الانفصال ، بما في ذلك: فيل بدلا من آلي) شخص ذو تقريب كبير: الشرطي.

قد نجد مناقشة مفيدة في ستيفن كول كلاين ، المنطق الرياضي (1967) ، الصفحة 9 والصفحة 58-on.

كما يقول كلاين ، أثير الكثير من الجدل حول تعريف الحقيقة الوظيفي لـ الشرط الضامة.

النقطة المهمة للغاية التي يجب ملاحظتها هي أن النموذج الرياضي لـ "إذا كان أ ، ثم ب" الذي يمثله جداول الحقيقة لا يتطلب أي نوع من "الارتباط السببي" بينهما.

بعد قولي هذا ، يجب أن نأخذ في الاعتبار الدور الرئيسي الذي تؤديه الرابطة الوظيفية للحقيقة "إذا. ثم" وقاعدة الاستدلال طريقة ponens الذي يسمح لنا بالاستدلال من مقدمات أ و "إذا أ ، ثم ب" ، فإن استنتاج ب.

على افتراض حقيقية كلا من المقدمات ، الافتراض بأن "إذا أ ، إذن ب" هو حقيقي، استبعاد الصف T-F في جدول الحقيقة لـ يدل، في حين أن الافتراض أن أ هو أيضًا حقيقي استبعاد صفين آخرين (F-F و اف تى، على التوالى). ثم استنتاج أن ب هو حقيقي مرخص.

لذا ، بافتراض تعريف وظيفة الحقيقة "إذا كان أ ، ثم ب" ، لدينا أن حقيقة أ هي أ شرط كاف لذلك من B.

هذه "الآلية" هي ما يتم استخدامه مرارًا وتكرارًا في البراهين الرياضية: إما بافتراض بعض البديهية أ على أنها صحيحة أو توفر بعض النظرية التي تم إثباتها بالفعل ، فقد نثبت نظرية جديدة ب من خلال حجة استنتاجية توضح "إذا كان أ ، ثم ب ".

وهذا هو سبب قيامنا بما يلي:

استخدام الضمانات المادية على البدائل.

إجابة مختصرة: (1) من بين 16 عاملًا ثنائيًا محتملاً لدينا ، لدينا عامل في متناول اليد لا يعطي أبدًا "حقيقة" عندما يكون الإدخال (الحقيقة ، الزيف) (2) نستخدمه لأن هذا العامل هو أفضل أداة لدينا يجب أن نمذجة فكرة الضمني المنطقي (3) وهذا هو السبب في أننا نسميها أيضًا ضمنيًا مع الحالة الأدنى من "التضمين المادي".

احذر من الاعتراف بهذا الافتراض الخاطئ "بالنظر إلى أن لدينا في متناول اليد" إذا. ثم "عامل ، كيف نحدده". ليس لدينا عامل تشغيل منطقي "if. then" في متناول اليد. ما لدينا في البداية هو وظيفة الحقيقة التي لا تعطي أبدًا "الحقيقة" عندما تكون النتيجة (الحقيقة ، الزيف). وبعد ذلك ، قررنا تسميته "إذا. ثم" أو الضمني (المادي) لأنه يساعدنا على تحديد الضمني المنطقي (وهو ليس عاملًا وظيفيًا للحقيقة).

لا ينبغي أن يكون السؤال "لماذا نحدد تعبير" إذا .. إذن "بواسطة وظيفة الحقيقة هذه؟" بل بالأحرى ، "كيف تلقت وظيفة الحقيقة هذه الاسم" إذا. ثم "أو ضمنا ماديا"؟

ملاحظة: حول التمييز بين التضمين المادي والمنطقي ، انظر Seymour Lipschutz ، مخطط Schaum's Outline Of Set Theory (في archive.org).

لنفترض أن هدفك هو تحديد التضمين المنطقي ، فهذا يعني "إذا .. ثم" القوي هذا يعني "من المستحيل أن يكون X صحيحًا بدون أن يكون Y صحيحًا".

هذا "IF ..THEN" القوي هو العلاقة التي تربط بين المقدمات والنتيجة في منطق صحيح.

ما العامل المنطقي الذي ستستخدمه لتعريف هذا "بالضرورة ، إذا كان X ثم Y"؟

لديك 16 عاملاً ثنائياً محتملاً في متناول اليد.

أنت بالتأكيد ستختار وظيفة الحقيقة هذه من ² إلى :

لماذا ا؟ لأن هذا العامل لا يقودك أبدًا من الصواب إلى الخطأ: عندما تكون قيمة الحقيقة للطرح الأول هي "الحقيقة" وقيمة الحقيقة للثاني هي "الكذب" ، فإن هذا العامل ينتج دائمًا "خطأ" نتيجة لذلك.

بموجب هذه الخاصية ، سوف يناسب هذا العامل تمثيل ما تعنيه بهذا التعبير "إذا .. ثم" بالمعنى الضمني المنطقي.

بالطبع ، لن تستحق اسم "قوي إذا. ثم" (ضمني منطقي) ولكن ، مع ذلك ، نظرًا لأنك ستستخدمه لتعريف التضمين المنطقي ، فسوف تسميها ضمنيًا ، وبشكل أكثر دقة ، التضمين المادي وسوف تنسب لها الرمز "->" (السهم الصغير).

الآن ، مع وجود "القليل إذا. ثم" في متناول اليد ، ستحدد "إذا كان قويًا. ثم" وتقول:

X ==> Y (اقرأ: X منطقيًا تعني Y)

الضمني المادي (X -> Y) صحيح بالضرورة ، أي صحيح في جميع الحالات الممكنة.

في الواقع ، لماذا يعني "أ" منطقيًا (أ أو ب)؟

لأن مادة ml الشرطية (A -> (A OR B)) صحيحة بالضرورة (صحيح في جميع الحالات الممكنة ، مهما كانت قيمة الحقيقة لـ A و B) ، كما سيظهر جدول الحقيقة بسهولة.

لا يوجد بديل عن الحقيقة المنطقية الكلاسيكية الوظيفية. إنه الشيء الوحيد الذي يمكنك بناؤه من جداول الحقيقة للمنطق الافتراضي الذي يشبه حتى عن بعد شرطيًا إرشاديًا ، وهو يعمل في معظم السياقات.

أوصي بأن تنظر إلى جداول الحقيقة بنفسك وتحاول إيجاد طريقة أخرى لتعريفها.

بادئ ذي بدء ، لاحظ أنه لا يوجد شيء يمنعنا من استخدام أنواع مختلفة من التضمين في وقت واحد بالفعل ، فلا أحد (على ما أظن!) سوف يجادل في الادعاء بأن عظم في الوقت الذي نستخدم فيه الشرطية في اللغة الطبيعية ، فإننا لا نستدعي الشرط المادي. حتى في السياقات الرياضية يمكننا النظر في الآثار غير المادية.

ومع ذلك ، من الواضح أن التضمين المادي يتمتع بدور مميز - على الأقل ، في الرياضيات (الذي سأركز عليه هنا) هذا بسبب كيف يلعب بشكل جيد مع القياس الكمي. على وجه التحديد ، افترض أنني قدمت مطالبة بالنموذج

الحجة إذن هي التالية. نظرًا لأن (#) عبارة عامة ، يمكن أن تكون خاطئة فقط إذا كانت العبارة "إذا كان P (x) ثم Q (x)" خاطئة بالنسبة لبعض x. ومع ذلك ، بالتفكير في كيفية استخدامنا لمثل هذه العبارات في الممارسة الرياضية ، من الواضح أنه إذا كان س يرضي

P (x) ثم x هي ليس مثال مضاد لـ (#): على سبيل المثال ، "كل عدد أولي أكبر من 2 هو فردي" لا يتم تزويره بأخذ x = 4 لأن 4 لا تفي بالفرضية "عدد أولي> 2."

الجمع بين هذه الملاحظات لدينا ذلك في أي وقت

P (x) صحيح ، فإن المعنى الضمني "P (x) يعني Q (x)" ليس خطأ.

الآن نحن "ننتقل" إلى لغة أبسط لمنطق الافتراض. النقطة المهمة هي أن المنطق الافتراضي ليس في الواقع لغة نفكر فيها ، بل هو (إطار عمل لتوفير أ) نموذج مبسط لجزء من التفكير الذي نهتم به. من الاعتبارات المذكورة أعلاه ومبدأ "التقليل" العام (على وجه الخصوص نحن نساوي "ليس خطأ" مع "صواب" بدلاً من تقديم قيم حقيقة إضافية)، ننتهي بالفكرة التالية:

على الرغم من أنها لا تعمل بشكل جيد مع اللغة الطبيعية ، إلا أن المادة الشرطية هي نموذج جيد جدًا للتضمين في "الطبيعي رياضي لغة."

عنصر تحسين مهم في هذا هو ما يلي:

في حين أن السوابق الخاطئة التي تسفر عن آثار حقيقية غير بديهية ، فإن تفسير عدم وجود مثال مضاد لـ (#) بديهي تمامًا.

أولاً ، بالطبع لا شيء مما ذكر أعلاه لا يمكن الاعتراض عليه. على وجه الخصوص ، يمكن للمرء أن يجادل بسهولة في "الثانوية" التي أنسبتها إلى منطق الافتراض أو هدف "التصغير" (أو تطبيقه المحدد على "not false = true"). لكنني أعتقد أن الحجة أعلاه توضح سبب وجود ملف الغالبية العظمى المجتمع الرياضي يقبل التضمين المادي باعتباره التفسير "القياسي" للتضمين في السياقات الرياضية.

ثانيًا ، كما هو مذكور أعلاه ، لا يوجد شيء يمنعك من استخدام مضامين مختلفة في سياق رياضي - القيد الوحيد هو اصطلاح اجتماعي عام أنه إذا كنت ستستخدم المصطلح "ضمنيًا" في سياق رياضي ، فسيتم تفسيره على أنه يشير إلى مضمون مادي ما لم ينص صراحة على خلاف ذلك.

أخيرًا ، تذكر ادعائي سابقًا: "[المنطق الافتراضي هو] (إطار عمل لتوفير أ) نموذج مبسط لبعض أجزاء التفكير التي نهتم بها." في سياقات مختلفة ، نحن مهتمون بأجزاء مختلفة من التفكير ، لذلك حتى المنح أن المضمون المادي هو الخيار "الصحيح" في الرياضيات ، فلا يزال بإمكاننا رفضه في سياقات أخرى حيث من الواضح أنه غير مناسب. (بشكل عام ، يمكننا - وأنا أفعل - اعتماد أشكال مختلفة من التعددية المنطقية.)

إحدى السمات الجذابة للشرط المادي هو أنه ، بالاقتران مع المحدد الكمي العام ، يوفر طريقة طبيعية لترجمة العبارات المنطقية الكلاسيكية للصيغة & quotall A هي B & quot إلى افتراضات في منطق الدرجة الأولى ، مثل & quot for all x، A (x). ) - & GT B (x) & quot. ضع في اعتبارك على سبيل المثال المثال الكلاسيكي & quotall men are mortal & quot، وترجمت كـ & quot for all x، Man (x) - & gt Mortal (x) & quot. لكي تكون هذه ترجمة مكافئة ، يمكننا استنتاج جدول الحقيقة الخاص برمز الضمانة المادية حتى لو لم نتذكره بشكل مرتجل:

افترض أنه في مجال خطابنا ، هناك x مثل رجل ، و x مميت. من الواضح أن هذا متوافق مع العبارة & quotall men are mortal & quot ، لذا فإن Man (x) - & gt Mortal (x) يكون TRUE عندما يكون Man (x) صحيحًا و Mortal (x) هو TRUE.

افترض الآن أن هناك x مثل أن x هو رجل ، لكن x ليس مميتًا. هذا من شأنه تزوير العبارة & quotall men are mortal & quot، لذا Man (x) - & gt Mortal (x) is FALSE عندما يكون Man (x) صحيحًا و Mortal (x) خطأ.

ولنفترض أن هناك x بحيث أن x مميت ، لكن x ليس رجلاً (قطة ، على سبيل المثال). هذا لن يزيف العبارة & quotall men are mortal & quot، لذا Man (x) - & gt Mortal (x) يكون TRUE عندما يكون Man (x) خطأ و Mortal (x) هو TRUE.

أخيرًا ، افترض أن هناك x بحيث أن x ليس رجلاً ، و x ليس مميتًا (إله يوناني ، على سبيل المثال). هذا أيضًا لن يزيف العبارة & quotall men are mortal & quot ، لذا فإن Man (x) - & gt Mortal (x) يكون TRUE عندما يكون Man (x) خطأ و Mortal (x) خطأ.

لا أعرف من كان أول من قام بالفعل بتعريف رمز التضمين المادي (أو ما يعادله) بجدول حقيقة محدد بوضوح يتوافق مع الجدول الحديث ، لذلك لا أعرف ما إذا كان دافعهم هو تقديم ترجمات للمقترحات باللغة الكلاسيكية المنطق بهذه الطريقة - إذا كان أي شخص يعرف عن هذا التاريخ ، فيرجى إضافة تعليق أو إجابتك الخاصة. ولكن هذا يوضح على الأقل لماذا كان من المحتمل أن يحصل شيء مكافئ للتضمين المادي على الكثير من الاستخدام في منطق الدرجة الأولى ، على الرغم من حقيقة أنه يميل إلى إرباك المتعلمين الجدد لأنه يختلف عن كل من التضمين المنطقي وعن العبارات الشرطية في اللغة العادية (الشروط الإرشادية) التي غالبًا ما يكون لها معاني أخرى مرتبطة بها ، على سبيل المثال ، يمكن استخدامها بمعنى أقرب إلى المنطق الشرطي (مثل `` إذا كان لديّ نيكل في كل مرة اشتكى فيها شخص ما من مدى الخلط بين التضمين المادي ، ثم سأكون رجل ثري).

ربما يكون الأمر أبسط إذا تم وصف الرمز بشكل مختلف في اللغة العادية (أي لم يُطلق عليه "شرطي" ، ولم يصف الناس A - & gt B على أنها "A تتضمن B" أو "إذا كان A ثم B") ، ولكن عندما لا يكون المُحدِّد الكَمِّي موجودًا ، لذا يكون لديك مجرد اقتراح حول كيان واحد مثل الإنسان (سقراط) - & gt Mortal (سقراط) ، يبدو من الصعب التوصل إلى وصف غير أخرق باللغة الإنجليزية يشير إلى الصواب جدول الحقيقة. إذا لم يكن خداع التعبير مشكلة كبيرة ، فإن إحدى الطرق التي يمكنني التفكير بها تستند إلى ملاحظة أن A - & gt B لها نفس جدول الحقيقة مثل

A أو (A و B) ، لذلك يمكن وصف Man (Socrates) - & gt Mortal (Socrates) باللغة الإنجليزية بأنه & quote إما أن سقراط ليس رجلاً ، أو أنه رجل مميت & quot. يمكن أن يعتمد خيار آخر على النقطة أعلاه حول استخدام المُحدد الكمي العام للتعبير عن & مثل أ هي B & quot ، بحيث يكون الاقتراح لا استخدم المُحدِّد الكوني ، وهو يتعلق فقط بكيان معين مثل سقراط ، يمكن ذكره على أنه شيء مثل & quotSocrates is ليس مثالا معاكسا ل الادعاء بأنه عندما يكون هناك شيء ما رجل ، فهو أيضًا مميت & quot. تشير أي من هذه الصيغ باللغة الإنجليزية إلى أنه إذا كان & quotSocrates & quot هو اسم كيان ما ليس رجلاً ، فإن العبارة صحيحة بغض النظر عما إذا كان هذا الكيان مميتًا أم لا.


الذكاء الاصطناعي والحدس

اعتبرت الخوارزمية البديهية روجر بنروز أن ذلك مستحيل. التفكير لا يمكن أبدا أن يقلد عملية الكمبيوتر. قال ذلك في كتابه ، عقل الإمبراطور الجديد. لكن كتابًا جديدًا ، The Intuitive Algorithm ، (IA) ، اقترح أن الحدس كان عملية التعرف على الأنماط. دفع الحدس المعلومات عبر العديد من المناطق العصبية مثل خط البرق. تم نقل البيانات من الإدخال إلى الإخراج في غضون 20 مللي ثانية تم الإبلاغ عنها. العقل رأى ، يتعرف ، يفسر ويتصرف. بطرفة عين. حولت عمليات لا تعد ولا تحصى الضوء والصوت واللمس والشم على الفور إلى نبضات عصبية. تعرفت منطقة مخصصة على تلك الدوافع كأشياء وأحداث. النظام الحوفي ، منطقة أخرى ، فسرت تلك الأحداث لتوليد المشاعر. منطقة رابعة استجابت لتلك المشاعر بالأفعال. العقل مدرك ، وتحديد ، وتقييم ، وتصرف. جعلك الحدس من الموقد الساخن في جزء من الثانية. ويمكن أن يكون باستخدام خوارزمية بسيطة. هل التقييم الشامل الفوري مستحيل؟ النظام ، مع أكثر من مائة مليار خلية عصبية ، قام بمعالجة المعلومات من المدخلات إلى المخرجات في نصف ثانية فقط.

تم تقييم كل ما لديك من معلومات. حدد والتر فريمان ، عالم الأعصاب الشهير ، هذه القدرة المذهلة. "يعتقد الرجال المعرفيون أنه من المستحيل الاستمرار في إلقاء كل ما لديك في الحساب في كل مرة. ولكن هذا هو بالضبط ما يفعله الدماغ. يتعلق الوعي بجعل تاريخك بأكمله يؤثر على خطوتك التالية ، أنفاسك التالية ، ولحظتك القادمة ". كان العقل شموليًا. قيمت كل معارفها للنشاط التالي. كيف يمكن معالجة الكثير من المعلومات بهذه السرعة؟ أين يمكن تخزين هذه المعرفة؟ النمو المتسارع لمسار البحث لسوء الحظ ، طرح التعرف على الأنماط الدقيقة مشكلات هائلة لأجهزة الكمبيوتر. كانت الصعوبة هي النمو المتسارع لمسار البحث عن التعرف. كانت المشاكل في تشخيص الأمراض نموذجية. عادة ، تم عرض العديد من الأعراض المشتركة من قبل العديد من الأمراض. على سبيل المثال ، يمكن الإشارة إلى الألم أو الحمى للعديد من الأمراض. كل عرض يشير إلى عدة أمراض. كانت المشكلة هي التعرف على نمط واحد بين العديد من الأنماط المتداخلة. عند البحث عن المرض المستهدف ، قد يفتقر المرض المختار الأول مع العرض الأول إلى العرض الثاني. كان هذا يعني عمليات البحث ذهابًا وإيابًا ، والتي توسعت بشكل كبير مع زيادة حجم قاعدة بيانات الأمراض. جعل هذا العملية طويلة بشكل سخيف نظريًا ، حتى سنوات من البحث ، لقواعد بيانات واسعة النطاق.

لذلك ، على الرغم من سرعتها المذهلة ، لا يمكن أبدًا تخيل التعرف السريع على الأنماط على أجهزة الكمبيوتر. تم إثبات التعرف الفوري على الأنماط IA في الممارسة العملية. لقد قامت بتشغيل Expert Systems التي تعمل بسرعة إعادة الحساب البسيطة على جدول بيانات ، للتعرف على المرض ، أو تحديد السوابق القضائية ، أو تشخيص مشاكل آلة معقدة. لقد كانت فورية وشاملة ومنطقية. إذا كان من الممكن تقديم عدة إجابات متوازية ، كما هو الحال في المعلمات المتعددة لمحطة توليد الطاقة ، فإن الاعتراف يكون فوريًا. بالنسبة للعقل ، حيث تم تقديم ملايين المعلمات في وقت واحد ، كان التعرف على الأنماط في الوقت الفعلي عمليًا. وكان الإقصاء هو المفتاح. الإزالة = إيقاف التشغيل تم إيقاف تشغيل الحذف - تثبيط. من المعروف أن الخلايا العصبية تثبط على نطاق واسع أنشطة الخلايا الأخرى لتسليط الضوء على السياق. من خلال الوصول إلى ملايين المدخلات الحسية ، قام الجهاز العصبي على الفور بتثبيط تريليونات من التوليفات إلى الصفر في النمط الصحيح. استخدمت العملية بشجاعة "لا" إجابات. إذا لم يكن المريض يعاني من الألم ، فيمكن تجاهل الآلاف من الأمراض المحتملة. إذا تمكن المريض من الدخول إلى الجراحة ، يمكن للطبيب أن يتجاهل مجموعة واسعة من الأمراض. لكن كيف يمكن تطبيق عملية الإقصاء هذه على الخلايا العصبية؟ أين يمكن تخزين ثروة المعرفة؟ الترميز التجميعي تلقى العقل مجموعات متغيرة من ملايين الأحاسيس. من بين هذه الروائح ، تم الإبلاغ عن التعرف على الروائح من خلال عملية الترميز التجميعي ، حيث تتعرف الخلايا العصبية على التوليفات. إذا كانت الخلية العصبية تحتوي على مدخلات شجرية ، تم تحديدها على أنها A و B و C وما إلى ذلك إلى Z ، فيمكن أن تنطلق بعد ذلك ، عندما تتلقى مدخلات في ABC أو DEF. أدركت تلك المجموعات. يمكن للخلية تحديد ABC وليس ABD. سيتم منعه من أجل ABD. تم الإبلاغ عن عملية التعرف هذه مؤخرًا من قبل العلم للخلايا العصبية الشمية. أفاد العلماء في التجربة أنه حتى التغييرات الطفيفة في التركيب الكيميائي أدت إلى تنشيط مجموعات مختلفة من المستقبلات.

وهكذا ، فإن الأوكتانول له رائحة مثل البرتقال ، ولكن المركب المماثل لحمض الأوكتانول له رائحة مثل العرق. اعترفت جائزة نوبل بهذا الاكتشاف في عام 2004. استخدمت الطبيعة على نطاق واسع ذاكرات الخلايا العصبية المجرية الرموز التجميعية. تم استخدام "الأحرف" الأربعة في الشفرة الجينية A و C و G و T في مجموعات لإنشاء عدد لا حصر له تقريبًا من التسلسلات الجينية. يناقش IA الآثار الأعمق لاكتشاف الترميز هذا. يمكن للحيوانات أن تفرق بين ملايين الروائح. يمكن للكلاب أن تشم بسرعة بضع آثار أقدام لشخص ما وتحدد بدقة الطريقة التي يسير بها الشخص. يمكن أن يكتشف أنف الحيوان الاختلاف النسبي في قوة الرائحة بين آثار الأقدام على بعد بضعة أقدام فقط ، لتحديد اتجاه المسار. تم التعرف على الرائحة من خلال التوليفات التي يتم تذكرها. إذا كانت الخلية العصبية تحتوي على 26 مدخلاً فقط من الألف إلى الياء ، فيمكنها استقبال الملايين من التوليفات الممكنة من المدخلات. كان متوسط ​​عدد الخلايا العصبية آلاف المدخلات. بالنسبة إلى IA ، يمكن لملايين الخلايا العصبية أن تمنح العقل ذكريات مجرية لتوليفات ، مما يمكّنه من التعرف على الأنماط الدقيقة في البيئة. يمكن أن تكون كل خلية عضوًا واحدًا في قاعدة البيانات ، مما يلغيها (تصبح ممنوعة) لتركيبات غير معترف بها من المدخلات. القضاء على المفتاح كان الحذف هو المفتاح الخاص ، الذي قيم الذكريات التجميعية الهائلة. ذكرت النصوص الطبية أن العقل لديه تسلسل هرمي للذكاء ، والذي يؤدي مهام مخصصة. على سبيل المثال ، كانت هناك منطقة ارتباط تتعرف على مقص باستخدام سياق إحساسها. إذا أصبت هذه المنطقة ، فلا يزال بإمكانك الشعور بالمقص وعينيك مغمضتين ، لكنك لن تتعرف عليه كمقص. ما زلت تشعر بالسياق ، لكنك لن تتعرف على الكائن. لذلك ، يمكن للحدس أن يمكّن الخلايا العصبية في مناطق الارتباط من استخدام الإدراك للتعرف على الأشياء. ذكرت الأبحاث الطبية العديد من مناطق الاعتراف هذه. المعالجة التسلسلية: خوارزمية التعرف على الأنماط ، مكنت الحدس الذكاءات المحدودة في عقول الكائنات الحية من الاستجابة بشكل كلي خلال فترة زمنية تبلغ 20 مللي ثانية. تصرفت هذه الذكاءات بشكل متسلسل.

حوَّل الذكاء الأول التوليفات المتغيرة من الإدراكات الحسية من البيئة إلى نبضات عصبية. تعرف الذكاء الثاني على هذه الدوافع كأشياء وأحداث. أما الذكاء الثالث فقد ترجم الأحداث المعترف بها إلى مشاعر. رابع ترجم المشاعر إلى محركات ذكية. أثار الخوف حملة هروب. غزال يحده بعيدًا. طار طائر. سبحت سمكة. بينما اختلفت أنشطة الجري والطيران والسباحة ، إلا أنها حققت نفس الهدف وهو الهروب. تعمل ذكريات الخلايا العصبية الموروثة على دعم تلك المحركات في السياق. التعرف على الأنماط السلس للعقل نصف ثانية لـ 100 مليار خلية عصبية لاستخدام السياق للقضاء على عدم الصلة وتقديم ناتج حركي. الوقت بين الظل والصراخ. لذلك ، من المدخلات إلى المخرجات ، كان العقل عبارة عن آلة سلس للتعرف على الأنماط ، مدعومة بالسر الرئيسي للقضاء على الحدس السياقي ، من الذكريات التوليفية الضخمة المكتسبة والموروثة في الخلايا العصبية.

خدمات تصميم كاد في الهند استشارات التصميم بالضوء الأبيض

توفر حزم برامج CAD / CAM إمكانات متعددة الاستخدامات وعامة للغاية يمكن استخدامها بشكل معقول "خارج الصندوق" بواسطة معظم المستخدمين. ومع ذلك ، يمكن أن يؤدي تخصيص وظائف البرنامج إلى زيادة إنتاجية مكتب التصميم بشكل كبير ، مع تحسين الامتثال لمعايير الشركة وممارساتها. يمكن لـ ANCADD توسيع قدرات حزم برامج CAD "القياسية" عن طريق كتابة رمز البرنامج ، بما في ذلك دمج التطبيقات المخصصة مع الحزمة الأساسية. أتمتة تصميم * العميل وطلب الرسومات ذات الصلة. * اختيار المنتج. * توليد متغيرات التصميم. * تصاميم مدفوعة بقاعدة البيانات. * الجمع بين حسابات التصميم والنمذجة ثلاثية الأبعاد. * مكتبات الأجزاء الخاصة يقدم برنامج CAD اليوم إمكانية التخلي عن الأتمتة والتخصيص. يمكن تفسير مدى الأتمتة التي تم تحقيقها من خلال مثال نموذجي. التحويل القديم: يمكن تحويل الرسومات القديمة على الورق أو من حزمة CAD القديمة إلى أحدث حزم CAD. نحن نضمن فعالية التكلفة والجودة المتسقة والتحول السريع. ترحيل قاعدة بيانات CAD القديمة ليس عملية تلقائية.

يجب إنشاء النماذج أو إعادة بنائها مع دمج نية التصميم خطوة بخطوة. لديك الآن فرصة لتحويل هذه البيانات إلى نظام CAD الذي تختاره بسعر يمكنك تحمله ، وفي إطار زمني واقعي. يمكن لمهندسي ANCADD أن يأخذوا منتجاتك من الرسومات الورقية من خلال النمذجة ثلاثية الأبعاد إلى حلول التصنيع الكاملة ، بينما يواصل المهندسون لديك التركيز على المشاريع الجارية. ANCADD متخصص في تحويل بيانات CAD بكفاءة وذكية. نحن نجمع بين المواهب الهندسية عالية الجودة والمواصفات المخصصة وبيئات البيانات الآمنة والبنية التحتية العالمية لتوفير أفضل الحلول في فئتها يمكن إنشاء نماذج CAD ثلاثية الأبعاد من الرسومات ثنائية الأبعاد الحالية. مهام النمذجة ثلاثية الأبعاد لمختلف مكونات أجزاء السيارات ، والمحركات ، والمضخات ، والمحركات ، والتوربينات ، والمعدات الهندسية الثقيلة ، ومعدات تحريك التربة ، والعناصر المعمرة للمستهلكين وما إلى ذلك يمكن إجراؤها برسومات ثلاثية الأبعاد إلى ثنائية الأبعاد: لدينا خبرة واسعة في تقديم خدمات التفاصيل.

We have successfully completed many detailing projects for sheet metals, plastics, casting components & tools. We have installed proven quality methodologies to ensure correctness of drawings for part manufacturing Assembly After creation of the part models, the different parts can be assembled for interference checks, tolerance analysis and mass property calculations. Digital Mockup (DMU) can be simulated to visualize the functioning of the part.

Myth or Legend? Shark Deterrent Technology. Hear The Facts. You Decide

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 و 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 إجابات 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 فقط 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.


شاهد الفيديو: موضوع تعبير كيف تكتب موضوعا رائعا في التعبير (شهر اكتوبر 2021).