Dec, 2015

BayesDB: 一种概率编程系统，可用于查询数据的可能影响

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TL;DRBayesDB 是一种概率编程平台，通过 BQL，它使用一类多元概率模型回答查询以平均隐含的概率模型空间，实现在不损失数学严谨和推论质量的前提下，使统计推论广泛适用于非统计学家。
发现论文，激发创造
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    BayesLDM 是一个用于贝叶斯纵向数据建模的系统，具有高级建模语言和编译器的特定功能，支持动态贝叶斯网络（DBNs）的高效、声明性规范，并输出计算出的有关未知模型参数的贝叶斯推断代码，同时处理缺失数据。

    Sep, 2022

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    Jul, 2019

  • 在数据库和逻辑编程系统中尝试递归查询

    本文介绍了一个名为 DLV$^{DB}$ 的新系统，该系统旨在解决推理海量数据时存在的主存限制，外部数据库管理系统的互动不易等问题，并在比较逻辑推理和数据库的几个先前的系统（LDL ++，XSB，Smodels 和三个顶级商业 DBMS）的实验分析中获得了显着的效能优势。

    Apr, 2007

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    使用自然语言处理和语义解析的方法，在数据库查询过程中引入智能化，以帮助商业用户能够直接查询数据库。同时增加了自动可视化框架使得产品可供商业使用。

    Oct, 2022

  • 因子图和 MCMC 的可扩展概率数据库

    本文提出了一种将概率应用于不完整的数据库中的方法，使用 Markov chain Monte Carlo（MCMC）来恢复不确定性，提供对任意图形模型和关系代数公式的高效查询，并演示了与 materialized view 维护技术之间的联系。

    May, 2010

  • 关系贝叶斯网络

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    Feb, 2013

  • 带有答案集的概率推理

    本文提出了一个基于 Answer Set Prolog 作为逻辑基础、以因果贝叶斯网络为概率基础的声明式语言 P-log，用于知识表示和知识更新，并给出了多个例子表明更新方法更加优越。同时，论文给出了实现 P-log 程序的充分条件，并证明了 Bayes nets 的易于映射到符合条件的 P-log 程序上。

    Dec, 2008

  • MDB：数据集和模型的交互式查询

    MDB 是一个与功能编程和关系代数相结合的调试框架，可以构建数据库和模型预测的表达式查询，用于快速排除错误和发现模型行为。

    Aug, 2023

  • 使用概率编程语言 Birch 进行自动化学习

    本文介绍了基于概率编程中的最新进展，以广阔的概率建模和推断为视角，探讨了概率编程语言如何自动匹配模型和推断方法，强调了模型的结构和形式对这种匹配的至关重要性，并通过 Birch 进行实例演示。

    Oct, 2018

  • BClean：一个贝叶斯数据清洗系统

    提出了一种名为 BClean 的贝叶斯清理系统，使用自动贝叶斯网络构建和用户交互，并通过贝叶斯推断将数据清理问题重新定义，展现出优于现有贝叶斯方法 2% 和其他数据清理方法 15% 的数据清理能力。

    Nov, 2023