2 repository-uri
Awesome GitHub RepositoriesDeductive Databases
Database systems that use declarative logic, Horn clauses, and tabling to derive results.
Distinct from Database Query Execution: Deductive logic querying is a distinct paradigm from the relational SQL or graph queries listed in candidates.
Explore 2 awesome GitHub repositories matching data & databases · Deductive Databases. Refine with filters or upvote what's useful.
Awesome Deductive Databases GitHub Repositories
Găsește cele mai bune repo-uri cu AI.Vom căuta cele mai potrivite repository-uri folosind AI.
- racket/racket
racket/racket
5,157Vezi pe GitHubRacket este un limbaj de programare general-purpose, multi-paradigmă, din familia Lisp, conceput pentru crearea de limbaje. Funcționează ca un banc de lucru pentru limbaje (language workbench), oferind o platformă pentru proiectarea și implementarea de limbaje de programare personalizate printr-un sistem flexibil de macro-uri și module. Sistemul se distinge prin oferirea unei suite cuprinzătoare pentru ingineria semantică, permițând construcția de subseturi de limbaje specializate și straturi educaționale. Include instrumente pentru designul de limbaje personalizate, cum ar fi generarea de lexere și parsere, precum și capacitatea de a defini reguli de expansiune a modulelor și selecția dinamică a limbajului la momentul citirii (read-time). Proiectul oferă un mediu de dezvoltare integrat (IDE) cu editor încorporat, debugger vizual și un manager de pachete software. Suprafața sa de capabilități se extinde la o bibliotecă standard general-purpose care acoperă randarea graficii 2D, procesarea datelor binare, integrarea SQL și a bazelor de date deductive, precum și construcția de interfețe grafice. Mediul suportă compilarea codului sursă în fișiere executabile standalone pentru distribuție.
Supports executing declarative logic queries using Horn clauses and tabling to ensure result termination.
Racketracket - google-deepmind/alphageometry
google-deepmind/alphageometry
4,865Vezi pe GitHubAlphaGeometry este un sistem AI neuro-simbolic conceput ca un solver automat de geometrie și demonstrator de teoreme. Acesta integrează un model de limbaj mare cu un motor de demonstrație formală pentru a deriva concluzii geometrice din premise date și a genera demonstrații formale pas cu pas. Sistemul se distinge prin combinarea unui motor de deducție simbolică cu construcții auxiliare conduse de rețele neuronale. Această arhitectură utilizează un model de limbaj pentru a propune puncte sau linii suplimentare pentru a acoperi lacunele dintr-o demonstrație, în timp ce o bază de date deductivă și un sistem de raționament algebric verifică corectitudinea matematică a fiecărui pas în raport cu axiome stricte. Proiectul acoperă verificarea matematică formală și raționamentul geometric simbolic printr-o căutare iterativă a demonstrației și o buclă hibridă simbolic-neuronală.
Utilizes a deductive database to store geometric properties and derive new conclusions via symbolic logic.
Python
