計算機英語，請給學長學姐一些資料

prolog

程式語言（以下簡稱“Prolog Logic”）是一種宣告式程式語言，具有基於重複確定的基本問題解決演算法。 這種語言被稱為邏輯程式語言。 程式中的序言由一系列初步報告、對潛在排名演算法評估的演繹推理組成。

這些報告中的所有元件都稱為謂詞構造。 謂詞由謂詞識別符號組成。

父母比爾，瑪麗）。

應該注意的是，在這個謂語中開始用小寫字母爭論，即使它們代表專有名詞。 這是因為 prolog 是常量的論點，從不同的觀點開始，即它是可變的，並堅持常量和變數以小寫字母開頭，從大寫字母開始。 （這是我們使用的術語 prolog 的文化，其中術語常量用於更通用的術語面額。

更準確地說，是術語發票（值得注意的損失）。

更快（蝸牛）。

事實上，兔子比快可能代表更快的兔。

prolog 規則是“means”語句。 然而，沒有寫宣告 x 形式 y，而是選擇了 prolog 程式設計師來編寫。

這是來自該資料庫的那個嗎？ 使用翻譯軟體進行翻譯。

計算機軟體大致可分為兩種型別：系統程式，用於管理計算機本身的功能並為使用者解決問題。 所有系統程式中最基本的是作業系統，用於控制計算機的資源並提供可以編寫應用程式的基礎。

計算機軟體大致可分為以下兩類：系統程式，控制和管理計算機本身; 還有乙個應用程式可以為計算機使用者解決問題。 所有系統程式中最基本的是作業系統，其主要功能是管理計算機資源，為使用者提供簡單的操作環境和編寫應用程式。 ,

人工翻譯，請審閱。

相容性 4（z; ， z}）是關聯的（組合），即，它對相同的鄰居比對不同的鄰居具有更大的正權重。從數學上講，}（zz，zi） = b（zs，z1） + two（1-6（z0，zg）），其中 0 注意具有區域性性的模型是 w=1 的特例，並且還包括部分中沒有區域性性的模型。因此，我們將這兩個標記的主題模型稱為隱式主題隨機字段 （LTRFS）。 圖示了此通用 LTRF 的圖形表示。

需要注意的是，LTRF可以同時捕獲對和潛在影象特徵之間的高階相互作用。 這可以通過積分狄利克雷變數 b 看出，而主題變數 標籤和輸入的分布是。

相容性 4（z; ， z}）關聯，也就是說，它需要更大的正權重。

相鄰節點比不同節點的差異更大。 從數學上講，}（zz， violet） = b（zs， z1） + two（1a.

6（z0，zg）），其中 0 注意 with locality包括乙個在截面中沒有位置的模型是 u

在特殊情況下，瓦特 = 1。 因此，我們用標籤引用這兩種型別的主題模型。

作為潛在主題隨機字段 （LTRFS）。 圖形表示如圖所示。

通用 ltrf

需要注意的是，ltrf 可以捕獲成對和潛在的高階互動

影象特徵。 由此可以看出，狄利克雷變數b和分布是相積分的。

專題變數、標籤和輸入包括：

其中，上乙個變數的主題是z1includes和主題措辭。

人工翻譯，省略公式，不需要翻譯，打字不好。

其中 z i 表示 z 中除 zi 之外的所有主題變數，n（i） 是節點 i 的鄰居。 給定主題變數的樣本，我們可以估計它們的後驗邊際分布 p（zi|a，x），這只是其歸一化的直方圖。具體來說，對於影象 i，給定一組樣本 j =1，我們可以估計後驗分布 p（z，'一，x，}）二、6 （x0'，k）。

正如我們將在以下小節中看到的，在學習過程中也需要隱藏主題變數 z 的後驗部分。 在訓練中，我們不僅觀察影象特徵，還觀察這些特徵的粗細和精細的標籤。 因此，我們要計算後驗分布 p（z}，a，x，1，f） 或 p（z} a，x，f），具體取決於觀察到的標籤型別。

我們使用相同的 GIBBS 抽樣方法來估計這些分布。 GIBBS 抽樣方法中使用的條件分布為：