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jie_kou
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10 天前
truejie_kou

《基于神经符号系统的实时决策优化：逻辑推理与机器学习融合在自主机器人中的应用》
随着自主机器人在工业、医疗、家庭服务等领域的广泛应用，传统单一依赖机器学习（ML）或逻辑推理的决策系统逐渐暴露出局限性。神经符号系统（Neuro-Symbolic Systems）通过融合符号主义的可解释性与连接主义的感知能力，为实时决策优化提供了全新思路。神经符号系统通过融合逻辑推理的严谨性与机器学习的灵活性，为自主机器人提供了更鲁棒的决策框架。在复杂仓库环境中，机器人需实时避开动态障碍物并优化路径。（MIP）结合强化学习，解决动态环境中的多目标决策问题。的发展，该技术有望在更多复杂场景中落地。
——来自博客 https://blog.csdn.net/jie_kou/article/details/153641608

神经符号系统的核心架构是否包含感知层（CNN/Transformer）、推理层（符号逻辑）和决策层（强化学习与逻辑约束结合）？(单选)
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ABAP7.40新特性17-NULL Value在使用 LEFT / RIGHT OUTER JOIN 关联外表时，如果主表中存在记录，但在外表中没有关联到数据，则外表的这部分字段的值在取数过程中始终为 NULL。在取数完成后传入数据对象时，NULL 会再转换成系统兼容的值，通常为初始值。NULL 值用于数值计算或是字符串处理时返回结果仍是NULL值，可以在条件语句中用“ IS [ NOT ] NULL ”判断及处理。