Zeitschriftenartikel zum Thema „Neuro-Symbolic Artificial intelligence“
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Marra, Giuseppe. „From Statistical Relational to Neuro-Symbolic Artificial Intelligence“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 20 (24.03.2024): 22678. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i20.30294.
Der volle Inhalt der QuelleMorel, Gilles. „Neuro-symbolic A.I. for the smart city“. Journal of Physics: Conference Series 2042, Nr. 1 (01.11.2021): 012018. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2042/1/012018.
Der volle Inhalt der Quellevan Bekkum, Michael, Maaike de Boer, Frank van Harmelen, André Meyer-Vitali und Annette ten Teije. „Modular design patterns for hybrid learning and reasoning systems“. Applied Intelligence 51, Nr. 9 (18.06.2021): 6528–46. http://dx.doi.org/10.1007/s10489-021-02394-3.
Der volle Inhalt der QuelleEbrahimi, Monireh, Aaron Eberhart, Federico Bianchi und Pascal Hitzler. „Towards bridging the neuro-symbolic gap: deep deductive reasoners“. Applied Intelligence 51, Nr. 9 (06.02.2021): 6326–48. http://dx.doi.org/10.1007/s10489-020-02165-6.
Der volle Inhalt der QuelleBarbosa, Raul, Douglas O. Cardoso, Diego Carvalho und Felipe M. G. França. „Weightless neuro-symbolic GPS trajectory classification“. Neurocomputing 298 (Juli 2018): 100–108. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2017.11.075.
Der volle Inhalt der QuelleBahamid, Alala, Azhar Mohd Ibrahim und Amir Akramin Shafie. „Crowd evacuation with human-level intelligence via neuro-symbolic approach“. Advanced Engineering Informatics 60 (April 2024): 102356. http://dx.doi.org/10.1016/j.aei.2024.102356.
Der volle Inhalt der QuelleŠkrlj, Blaž, Matej Martinc, Nada Lavrač und Senja Pollak. „autoBOT: evolving neuro-symbolic representations for explainable low resource text classification“. Machine Learning 110, Nr. 5 (14.04.2021): 989–1028. http://dx.doi.org/10.1007/s10994-021-05968-x.
Der volle Inhalt der QuellePrentzas, Jim, und Ioannis Hatzilygeroudis. „Neurules and connectionist expert systems: Unexplored neuro-symbolic reasoning aspects“. Intelligent Decision Technologies 15, Nr. 4 (10.01.2022): 761–77. http://dx.doi.org/10.3233/idt-210211.
Der volle Inhalt der QuelleShilov, Nikolay, Andrew Ponomarev und Alexander Smirnov. „The Analysis of Ontology-Based Neuro-Symbolic Intelligence Methods for Collaborative Decision Support“. Informatics and Automation 22, Nr. 3 (22.05.2023): 576–615. http://dx.doi.org/10.15622/ia.22.3.4.
Der volle Inhalt der QuelleKishor, Rabinandan. „Neuro-Symbolic AI: Bringing a new era of Machine Learning“. International Journal of Research Publication and Reviews 03, Nr. 12 (2022): 2326–36. http://dx.doi.org/10.55248/gengpi.2022.31271.
Der volle Inhalt der QuelleSmirnov, A. V., A. V. Ponomarev, N. G. Shilov und T. V. Levashova. „Collaborative Decision Support Systems Based on Neuro-Symbolic Artificial Intelligence: Problems and Generalized Conceptual Model“. Scientific and Technical Information Processing 50, Nr. 6 (Dezember 2023): 635–45. http://dx.doi.org/10.3103/s0147688223060151.
Der volle Inhalt der QuelleSkryagin, Arseny, Daniel Ochs, Devendra Singh Dhami und Kristian Kersting. „Scalable Neural-Probabilistic Answer Set Programming“. Journal of Artificial Intelligence Research 78 (16.11.2023): 579–617. http://dx.doi.org/10.1613/jair.1.15027.
Der volle Inhalt der QuelleSouici-Meslati, Labiba, und Mokhtar Sellami. „A Hybrid Neuro-Symbolic Approach for Arabic Handwritten Word Recognition“. Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 10, Nr. 1 (20.01.2006): 17–25. http://dx.doi.org/10.20965/jaciii.2006.p0017.
Der volle Inhalt der QuelleOnchis, Darian, Codruta Istin und Eduard Hogea. „A Neuro-Symbolic Classifier with Optimized Satisfiability for Monitoring Security Alerts in Network Traffic“. Applied Sciences 12, Nr. 22 (12.11.2022): 11502. http://dx.doi.org/10.3390/app122211502.
Der volle Inhalt der QuellePapadimitriou, Stergios, und Constantinos Terzidis. „Symbolic adaptive neuro-fuzzy inference for data mining of heterogenous data“. Intelligent Data Analysis 7, Nr. 4 (27.08.2003): 327–46. http://dx.doi.org/10.3233/ida-2003-7405.
Der volle Inhalt der QuelleFeng, Yufei, Xiaoyu Yang, Xiaodan Zhu und Michael Greenspan. „Neuro-symbolic Natural Logic with Introspective Revision for Natural Language Inference“. Transactions of the Association for Computational Linguistics 10 (2022): 240–56. http://dx.doi.org/10.1162/tacl_a_00458.
Der volle Inhalt der QuelleYuan, Ye, Bo Tang, Tianfei Zhou, Zhiwei Zhang und Jianbin Qin. „nsDB: Architecting the Next Generation Database by Integrating Neural and Symbolic Systems“. Proceedings of the VLDB Endowment 17, Nr. 11 (Juli 2024): 3283–89. http://dx.doi.org/10.14778/3681954.3682000.
Der volle Inhalt der QuellePallagani, Vishal, Bharath Chandra Muppasani, Kaushik Roy, Francesco Fabiano, Andrea Loreggia, Keerthiram Murugesan, Biplav Srivastava, Francesca Rossi, Lior Horesh und Amit Sheth. „On the Prospects of Incorporating Large Language Models (LLMs) in Automated Planning and Scheduling (APS)“. Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling 34 (30.05.2024): 432–44. http://dx.doi.org/10.1609/icaps.v34i1.31503.
Der volle Inhalt der QuellePalconit, Maria Gemel B., Ronnie S. Concepcion II, Jonnel D. Alejandrino, Michael E. Pareja, Vincent Jan D. Almero, Argel A. Bandala, Ryan Rhay P. Vicerra, Edwin Sybingco, Elmer P. Dadios und Raouf N. G. Naguib. „Three-Dimensional Stereo Vision Tracking of Multiple Free-Swimming Fish for Low Frame Rate Video“. Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 25, Nr. 5 (20.09.2021): 639–46. http://dx.doi.org/10.20965/jaciii.2021.p0639.
Der volle Inhalt der QuelleHua, Hua, Dongxu Li, Ruiqi Li, Peng Zhang, Jochen Renz und Anthony Cohn. „Towards Explainable Action Recognition by Salient Qualitative Spatial Object Relation Chains“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, Nr. 5 (28.06.2022): 5710–18. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i5.20513.
Der volle Inhalt der QuellePrentzas, Jim, und Ioannis Hatzilygeroudis. „Assessment of life insurance applications: an approach integrating neuro-symbolic rule-based with case-based reasoning“. Expert Systems 33, Nr. 2 (16.11.2015): 145–60. http://dx.doi.org/10.1111/exsy.12137.
Der volle Inhalt der QuelleHu, Yiwen, und Markus J. Buehler. „Deep language models for interpretative and predictive materials science“. APL Machine Learning 1, Nr. 1 (01.03.2023): 010901. http://dx.doi.org/10.1063/5.0134317.
Der volle Inhalt der QuelleSarker, Md Kamruzzaman, Lu Zhou, Aaron Eberhart und Pascal Hitzler. „Neuro-symbolic artificial intelligence“. AI Communications, 16.09.2021, 1–13. http://dx.doi.org/10.3233/aic-210084.
Der volle Inhalt der QuelleHitzler, Pascal, Aaron Eberhart, Monireh Ebrahimi, Md Kamruzzaman Sarker und Lu Zhou. „Neuro-Symbolic Approaches in Artificial Intelligence“. National Science Review, 04.03.2022. http://dx.doi.org/10.1093/nsr/nwac035.
Der volle Inhalt der QuelleBhuyan, Bikram Pratim, Amar Ramdane-Cherif, Ravi Tomar und T. P. Singh. „Neuro-symbolic artificial intelligence: a survey“. Neural Computing and Applications, 06.06.2024. http://dx.doi.org/10.1007/s00521-024-09960-z.
Der volle Inhalt der QuelleLu, Zhen, Imran Afridi, Hong Jin Kang, Ivan Ruchkin und Xi Zheng. „Surveying neuro-symbolic approaches for reliable artificial intelligence of things“. Journal of Reliable Intelligent Environments, 26.07.2024. http://dx.doi.org/10.1007/s40860-024-00231-1.
Der volle Inhalt der QuelleBueff, Andreas, und Vaishak Belle. „Learning explanatory logical rules in non-linear domains: a neuro-symbolic approach“. Machine Learning, 08.04.2024. http://dx.doi.org/10.1007/s10994-024-06538-7.
Der volle Inhalt der QuelleShi, Tuo, Hui Zhang, Shiyu Cui, Jinchang Liu, Zixi Gu, Zhanfeng Wang, Xiaobing Yan und Qi Liu. „Stochastic neuro-fuzzy system implemented in memristor crossbar arrays“. Science Advances 10, Nr. 12 (22.03.2024). http://dx.doi.org/10.1126/sciadv.adl3135.
Der volle Inhalt der QuelleHuang, Zhen. „Introducing Neuro-Symbolic Artificial Intelligence to Humanities and Social Sciences: Why Is It Possible and What Can Be Done?“ TEM Journal, 25.11.2022, 1863–70. http://dx.doi.org/10.18421/tem114-54.
Der volle Inhalt der QuelleHe, Hao-Yuan, Wang-Zhou Dai und Ming Li. „Reduced implication-bias logic loss for neuro-symbolic learning“. Machine Learning, 30.01.2024. http://dx.doi.org/10.1007/s10994-023-06436-4.
Der volle Inhalt der QuelleMitchener, Ludovico, David Tuckey, Matthew Crosby und Alessandra Russo. „Detect, Understand, Act: A Neuro-symbolic Hierarchical Reinforcement Learning Framework“. Machine Learning, 07.04.2022. http://dx.doi.org/10.1007/s10994-022-06142-7.
Der volle Inhalt der QuelleMunir, Md Shirajum, Ki Tae Kim, Apurba Adhikary, Walid Saad, Sachin Shetty, Seong-Bae Park und Choong Seon Hong. „Neuro-Symbolic Explainable Artificial Intelligence Twin for Zero-Touch IoE in Wireless Network“. IEEE Internet of Things Journal, 2023, 1. http://dx.doi.org/10.1109/jiot.2023.3303713.
Der volle Inhalt der QuelleDerkinderen, Vincent, Robin Manhaeve, Pedro Zuidberg Dos Martires und Luc De Raedt. „Semirings for probabilistic and neuro-symbolic logic programming“. International Journal of Approximate Reasoning, Januar 2024, 109130. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijar.2024.109130.
Der volle Inhalt der QuelleBARBARA, VITO, MASSIMO GUARASCIO, NICOLA LEONE, GIUSEPPE MANCO, ALESSANDRO QUARTA, FRANCESCO RICCA und ETTORE RITACCO. „Neuro-Symbolic AI for Compliance Checking of Electrical Control Panels“. Theory and Practice of Logic Programming, 10.07.2023, 1–17. http://dx.doi.org/10.1017/s1471068423000170.
Der volle Inhalt der QuelleBeckmann, Pierre, Guillaume Köstner und Inês Hipólito. „An Alternative to Cognitivism: Computational Phenomenology for Deep Learning“. Minds and Machines, 29.06.2023. http://dx.doi.org/10.1007/s11023-023-09638-w.
Der volle Inhalt der QuelleWu, Maonian, Bang Chen, Shaojun Zhu, Bo Zheng, Wei Peng und Mingyi Zhang. „Neuro-symbolic recommendation model based on logic query“. Knowledge-Based Systems, Dezember 2023, 111311. http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2023.111311.
Der volle Inhalt der QuelleRivas, Ariam, Diego Collarana, Maria Torrente und Maria-Esther Vidal. „A neuro-symbolic system over knowledge graphs for link prediction“. Semantic Web, 07.06.2023, 1–25. http://dx.doi.org/10.3233/sw-233324.
Der volle Inhalt der QuelleGiunchiglia, Eleonora, Alex Tatomir, Mihaela Cătălina Stoian und Thomas Lukasiewicz. „CCN+: A Neuro-symbolic Framework for Deep Learning with Requirements“. International Journal of Approximate Reasoning, Januar 2024, 109124. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijar.2024.109124.
Der volle Inhalt der QuelleSantos, Henrique, Ke Shen, Alice M. Mulvehill, Mayank Kejriwal und Deborah L. McGuinness. „A Theoretically Grounded Question Answering Data Set for Evaluating Machine Common Sense“. Data Intelligence, 24.10.2023, 1–29. http://dx.doi.org/10.1162/dint_a_00234.
Der volle Inhalt der QuelleMileo, Alessandra. „Towards a neuro-symbolic cycle for human-centered explainability“. Neurosymbolic Artificial Intelligence, 28.08.2024, 1–13. http://dx.doi.org/10.3233/nai-240740.
Der volle Inhalt der QuelleRoig Vilamala, Marc, Tianwei Xing, Harrison Taylor, Luis Garcia, Mani Srivastava, Lance Kaplan, Alun Preece, Angelika Kimmig und Federico Cerutti. „DeepProbCEP: A neuro-symbolic approach for complex event processing in adversarial settings“. Expert Systems with Applications, Dezember 2022, 119376. http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2022.119376.
Der volle Inhalt der QuelleEITER, THOMAS, NELSON HIGUERA, JOHANNES OETSCH und MICHAEL PRITZ. „A Neuro-Symbolic ASP Pipeline for Visual Question Answering“. Theory and Practice of Logic Programming, 11.07.2022, 1–16. http://dx.doi.org/10.1017/s1471068422000229.
Der volle Inhalt der QuelleŠkrlj, Blaž, Jan Kralj, Janez Konc, Marko Robnik‐Šikonja und Nada Lavrač. „Deep node ranking for neuro‐symbolic structural node embedding and classification“. International Journal of Intelligent Systems, 10.09.2021. http://dx.doi.org/10.1002/int.22651.
Der volle Inhalt der QuelleAbdullah, Iram, Ali Javed, Khalid Mahmood Malik und Ghaus Malik. „DeepInfusion: A Dynamic Infusion based-Neuro-Symbolic AI Model for Segmentation of Intracranial Aneurysms“. Neurocomputing, Juni 2023, 126510. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2023.126510.
Der volle Inhalt der QuelleHersche, Michael, Mustafa Zeqiri, Luca Benini, Abu Sebastian und Abbas Rahimi. „A neuro-vector-symbolic architecture for solving Raven’s progressive matrices“. Nature Machine Intelligence, 09.03.2023. http://dx.doi.org/10.1038/s42256-023-00630-8.
Der volle Inhalt der QuelleVenigandla, Kamala, Navya Vemuri und Naveen Vemuri. „Hybrid Intelligence Systems Combining Human Expertise and AI/RPA for Complex Problem Solving“. International Journal of Innovative Science and Research Technology (IJISRT), 05.04.2024, 2066–75. http://dx.doi.org/10.38124/ijisrt/ijisrt24mar2039.
Der volle Inhalt der QuelleHamilton, Kyle, Aparna Nayak, Bojan Božić und Luca Longo. „Is neuro-symbolic AI meeting its promises in natural language processing? A structured review“. Semantic Web, 09.11.2022, 1–42. http://dx.doi.org/10.3233/sw-223228.
Der volle Inhalt der QuelleChalvatzaki, Georgia, Ali Younes, Daljeet Nandha, An Thai Le, Leonardo F. R. Ribeiro und Iryna Gurevych. „Learning to reason over scene graphs: a case study of finetuning GPT-2 into a robot language model for grounded task planning“. Frontiers in Robotics and AI 10 (15.08.2023). http://dx.doi.org/10.3389/frobt.2023.1221739.
Der volle Inhalt der QuelleWickramarachchi, Ruwan, Cory Henson und Amit Sheth. „Knowledge-infused Learning for Entity Prediction in Driving Scenes“. Frontiers in Big Data 4 (25.11.2021). http://dx.doi.org/10.3389/fdata.2021.759110.
Der volle Inhalt der QuelleAbubakar, Hamza. „An optimal representation of Random Maximum kSatisfiability on a Hopfield Neural Network for High order logic(k 3)“. Kuwait Journal of Science, 01.12.2021. http://dx.doi.org/10.48129/kjs.11861.
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