論文の概要: Ithaca. A Tool for Integrating Fuzzy Logic in Unity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00377v1
- Date: Sun, 1 Jan 2023 09:28:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-03 15:48:21.195686
- Title: Ithaca. A Tool for Integrating Fuzzy Logic in Unity
- Title(参考訳): イサカ
unityにおけるファジィ論理の統合ツール
- Authors: Alfonso Tejedor Moreno, Jose A. Piedra-Fernandez, Juan Jesus
Ojeda-Castelo, Luis Iribarne
- Abstract要約: Ithacaは、Unityゲームエンジン内で人工知能システムを開発するためのFzzy Logic (FL)プラグインである。
このソフトウェアは、推論システムを記述するためのC#フレームワークとアプリケーションプログラミングインターフェース(API)によって構成されている。
ファジィ制御言語(FCL)は、以前この標準で定義されていたシステムをインポートするために提供される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.274915755738124
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Ithaca is a Fuzzy Logic (FL) plugin for developing artificial intelligence
systems within the Unity game engine. Its goal is to provide an intuitive and
natural way to build advanced artificial intelligence systems, making the
implementation of such a system faster and more affordable. The software is
made up by a C\# framework and an Application Programming Interface (API) for
writing inference systems, as well as a set of tools for graphic development
and debugging. Additionally, a Fuzzy Control Language (FCL) parser is provided
in order to import systems previously defined using this standard.
- Abstract(参考訳): Ithacaは、Unityゲームエンジン内で人工知能システムを開発するためのFzzy Logic (FL)プラグインである。
その目標は、高度な人工知能システムを構築するための直感的で自然な方法を提供することである。
このソフトウェアは、c\#フレームワークと推論システムを書くためのアプリケーションプログラミングインタフェース(api)とグラフィック開発とデバッグのための一連のツールによって構成されている。
さらに、ファジィ制御言語(fcl)パーサは、この標準で以前に定義されたシステムをインポートするために提供される。
関連論文リスト
- LILO: Learning Interpretable Libraries by Compressing and Documenting Code [72.90003911433905]
LILOは、反復的に合成、圧縮、文書化を行う、ニューロシンボリックなフレームワークである。
LILOは、LLM誘導プログラム合成と、Stitchから自動化された最近のアルゴリズムの進歩を組み合わせたものである。
LILOのシンセサイザーが学習した抽象化を解釈し、デプロイするのを手助けすることで、AutoDocがパフォーマンスを向上させることが分かりました。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-30T17:55:02Z) - Agents: An Open-source Framework for Autonomous Language Agents [98.91085725608917]
我々は、言語エージェントを人工知能への有望な方向と見なしている。
Agentsはオープンソースライブラリで、これらの進歩を広く非専門的な聴衆に開放することを目的としています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-14T17:18:25Z) - AmadeusGPT: a natural language interface for interactive animal
behavioral analysis [65.55906175884748]
動作の自然言語記述をマシン実行可能なコードに変換する自然言語インタフェースであるAmadeusGPTを紹介する。
MABE 2022の動作課題タスクで最先端のパフォーマンスを実現できることを示す。
アマデウスGPTは、深い生物学的知識、大規模言語モデル、そしてコアコンピュータビジョンモジュールをより自然に知的なシステムに統合する新しい方法を提示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-10T19:15:17Z) - CodeTF: One-stop Transformer Library for State-of-the-art Code LLM [72.1638273937025]
我々は、最先端のCode LLMとコードインテリジェンスのためのオープンソースのTransformerベースのライブラリであるCodeTFを紹介する。
我々のライブラリは、事前訓練されたコードLLMモデルと人気のあるコードベンチマークのコレクションをサポートします。
CodeTFが機械学習/生成AIとソフトウェア工学のギャップを埋められることを願っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-31T05:24:48Z) - From Copilot to Pilot: Towards AI Supported Software Development [3.0585424861188844]
我々は、CopilotのようなAIをサポートするコード補完ツールの限界を研究し、この分野でAIをサポートするコード補完ツールの分類を理解するための分類を提供する。
次に、CopilotのようなAIをサポートするコード補完ツールの現在の境界を決定するために、さらなる調査を行います。
我々は、私たちの分類学における設計レベルの抽象化に到達するために、AIをサポートするコード補完ツールの今後の開発に関する課題について、議論することで締めくくります。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-07T18:56:52Z) - AI2: The next leap toward native language based and explainable machine
learning framework [1.827510863075184]
提案されたフレームワークは、AI$2$と名付けられ、自然言語インターフェースを使用して、非スペシャリストが機械学習アルゴリズムの恩恵を受けることができる。
AI$2$フレームワークの主なコントリビューションは、ユーザーが機械学習アルゴリズムを英語で呼び出すことで、インターフェースの使用が容易になる。
もうひとつのコントリビューションは、データの適切な記述とロードを支援する前処理モジュールだ。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-09T14:48:35Z) - Serenity: Library Based Python Code Analysis for Code Completion and
Automated Machine Learning [8.362734311902278]
いくつかのタスクで十分であることが判明したPythonの静的解析のためのフレームワークを提案する。
Serenityは、(a)言語翻訳のコアにおける動的ディスパッチへの依存と(b)ライブラリの極端な抽象化という、2つの基本的なメカニズムを利用する。
本稿では、コード補完と自動機械学習という2つのアプリケーションで、Serenityの分析の効率性と有用性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-05T02:09:08Z) - Leveraging Language to Learn Program Abstractions and Search Heuristics [66.28391181268645]
LAPS(Language for Abstraction and Program Search)は、自然言語アノテーションを用いて、ライブラリとニューラルネットワークによる合成のための検索モデルの共同学習をガイドする手法である。
最先端のライブラリ学習システム(DreamCoder)に統合されると、LAPSは高品質なライブラリを生成し、検索効率と一般化を改善する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-18T15:08:47Z) - From Things' Modeling Language (ThingML) to Things' Machine Learning
(ThingML2) [4.014524824655106]
我々はThingMLを拡張し、モデリングレベルで機械学習をサポートする。
当社のDSLでは、データ分析を行う責務を負うものを定義することができます。
コードジェネレータはJavaとPythonで完全な実装を自動的に生成できます。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-22T15:44:57Z) - Plato Dialogue System: A Flexible Conversational AI Research Platform [64.82999992143448]
PlatoはPythonで書かれた柔軟な会話型AIプラットフォームで、あらゆる種類の対話型エージェントアーキテクチャをサポートする。
Platoは理解しやすく、デバッグしやすいように設計されており、各コンポーネントをトレーニングする基盤となる学習フレームワークに依存しない。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-17T18:27:29Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。