在当前研究中，时序Diffusion Model主要集中在为特定预测或插补任务定制的条件模型上。本文将探索任务不可知的（Task-agnostic）无条件Diffusion Model在一些时序应用上的潜力。本文提出了TSDiff，一种无条件训练的时序Diffusion Model。该模型通过自引导机制，使得TSDiff能够在推理时为下游任务调节TSDiff，从而不需要辅助网络或更改训练过程。本文

文章目录第三章一阶谓词逻辑表示法谓词连接词量词一阶谓词逻辑知识表示法产生式规则表示法产生式系统语义网络表示法分块语义网络分类学网络推理网络框架表示法框架结构框架表示法的特点第四章状态空间表示法状态算符问题的状态空间二阶梵塔难题爬山法八皇后问题图搜索问题图的概念图搜索分类盲目式搜索启发式搜索与或图博弈与博弈树博弈树极大极小搜索（Max-Min搜索）α\alphaα-β\betaβ剪枝搜索第五章合一及

计算机体系结构复习笔记。