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Polynomial-Time Relational Probabilistic Inference in Open Universes
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文探讨了人工智能中不确定性推理的挑战，提出了一种第一阶关系概率推理方法，能够在多项式时间内处理有界量词的知识库。该方法在对象集合未知或无限的情况下也能有效推理，并能推导出最紧的界限，确认了固定度数的完备性。
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关键要点
- 本文探讨了人工智能中不确定性推理的基本挑战。
- 提出了一种第一阶关系概率推理方法，能够在多项式时间内处理有界量词的知识库。
- 该方法在对象集合未知或可数无限的情况下也能有效推理。
- 研究能够推导出最紧的界限，并确认了固定度数的完备性。
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