(1) 符号主义(symbolicism)，又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派，其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。
商业在商代时期的商国兴起，最初以交换物品的形式形成的社会活动。后来，它发展成为一种经济活动，以货币为交换媒介来实现商品流通。现代业务分为线下和线上两种，极大地提高了贸易效率。
在本章中，我们考虑二维细胞自动机，特别是 John Conway 的生命游戏（GoL）。 像上一章中的一些 CA 一样，GoL 遵循简单的规则并产生令人惊讶的复杂行为。 就像沃尔夫勒姆的规则 110 一样，事实证明 GoL 是通用的；也就是说，至少在理论上它可以计算任何可计算的函数。
众所周知，人工智能（Artificial Intelligence，AI）的研究大致有三个派别：符号主义、联结主义和行为主义。
这本书挺不好读的，讲述了很多的抽象的概念，例如智能、意识、自由主义、人文主义等。下面摘要了本书的一些主要观点：
作者丨OGAI 编辑丨陈彩娴 计算机视觉是人工智能技术的重要应用方向。在深度学习时代，大量以 ImageNet 为代表的数据集被用于训练各种视觉理解模型，从而完成图像分类、目标检测、图像分割、场景理解等任务。在 ImageNet 数据集中，物体往往单独出现在图像的中央区域。然而，真实的视觉世界则要丰富得多。 图 1：ImageNet 数据集 对于人类视觉和计算机视觉而言，在场景的上下文中理解、建模对象是最重要的任务之一。在人类文明发展的长河中，艺术家们逐渐掌握了场景形成的规则，并发展出了超现实主义等艺
如果你依然还在用以往的眼光来审视和观察腾讯，是无法对它的发展得出相对客观和全面的认识的。正如当腾讯第三季度的财报发布之后，我们用以往的眼光无法正确地获得这样一份财报透露出来的信息一样。按照以往的逻辑，我们观察的重点应当放在社交、游戏等传统的业务上，同样地，透过这些业务的表现，我们完全可以来评判腾讯财报的好坏。
Gelsemium组织利用服务器端漏洞部署webshell，并使用各种定制和公共工具逃避检测。两个主要的植入程序——SessionManager和OwlProxy于2022年在Exchange服务器的ProxyLogon类型漏洞利用之后首次被发现。卡巴斯基最近的调查是由于2023年11月中旬在位于巴勒斯坦的一台服务器上发现了可疑活动，其有效负载通过压缩和加密的方式以字体文件的形式提供。这一特点使研究人员在塔吉克斯坦和吉尔吉斯斯坦发生了极为相似的事件。
知识图谱是实现机器人之智能的基础，也是一门应用广泛的工程学科。其具体方法大都来自计算机或人工智能的其他领域，比如自然语言处理、机器学习、知识工程等。面对如此庞杂的知识，初学者应该如何着手？
在过去的几十年里，文本纠错技术已经取得了巨大的进展，从最初的基于规则的纠错系统到现在的基于机器学习的纠错系统，技术的发展已经帮助人们解决了大量的文本纠错问题，随着机器学习技术的发展，文本纠错技术也发生了重大变化。
“《人类简史》是一部献给人类集体想象力的赞歌……暗示着这些重大事件将如何引导我们创新革命性的信息和生物技术。在结尾处，赫拉利写道“那些永不知足又不负责任的造物主们连他们究竟想要什么都不知道，还有什么比这更危险的吗？”。这个问题在《未来简史》一书中得到了回答，跟《人类简史》一样，这本续作依然闪烁着教科书和百科全书般的光芒。 —— 《新科学家》 “《一本好书的标志就是不但能够改变读者看世界的方式，而且能够将历史的另一面呈现给读者。在《未来简史》这本书里，尤瓦尔•赫拉利以一种通俗易懂的方式让我
本设计是对城市日益紧缺的土地资源进行研究，城市建设用地土地资源指的是城市郊区或者中心区域内可利用的土地资源。城市土地资源是城市发展的基础和基石，土地资源的可持续利用可以为城市人口的快速增长、城市经济的提高以及生态环境改善提供必要的基础资源，也是城市未来发展的物质基石。设计合理规划土地的基于SpringBoot城市建设用地的应用管理系统。以便合理规划土地资源。
作者：肖仰华 复旦大学计算机科学技术学院，副教授，博士生导师，上海市互联网大数据工程技术中心副主任。 主要研究方向为大数据管理与挖掘、知识库等。 大数据时代的到来，为人工智能的飞速发展带来前所未有的数据红利。在大数据的“喂养”下，人工智能技术获得了前所未有的长足进步。其进展突出体现在以知识图谱为代表的知识工程以及深度学习为代表的机器学习等相关领域。随着深度学习对于大数据的红利消耗殆尽，深度学习模型效果的天花板日益迫近。另一方面大量知识图谱不断涌现，这些蕴含人类大量先验知识的宝库却尚未被深度学习有效利用。融合
文 | 李奇 NHK纪录片一直有着拍摄技术先进、任何难懂的话题都能拍出中二的既视感以及在叙事及阐述观点的过程中善用动画、特效及数据图表等特点。在最近一部三集纪录片《货币世界 – 》中NHK就大量使用数据图表对艰涩的数据进行了可视化处理，所谓“一图胜千言”绝非妄语，数据可视化令一部主题枯燥乏味的纪录片华丽变身为一部有礼有面有据的科普大片。 老司机都知道，以下截图源自B站。 《货币世界 – 资本主义的未来》共三集，每集都从一个不同的侧面探讨了货币世界的现实及未来。 第一集的主题为“世界的成长是持续的吗？”：本集
最近有小伙伴在Thoughtworks DDD社区中提起了有关哲学的话题，这在我这个哲学民科（下文简称“哲民”）的心中激起了阵阵涟漪。
肖仰华 复旦大学教授 复旦大学计算机科学技术学院，副教授，博士生导师，上海市互联网大数据工程技术中心副主任。主要研究方向为大数据管理与挖掘、知识库等。 大数据时代的到来，为人工智能的飞速发展带来前所未有的数据红利。在大数据的“喂养”下，人工智能技术获得了前所未有的长足进步。其进展突出体现在以知识图谱为代表的知识工程以及深度学习为代表的机器学习等相关领域。随着深度学习对于大数据的红利消耗殆尽，深度学习模型效果的天花板日益迫近。另一方面大量知识图谱不断涌现，这些蕴含人类大量先验知识的宝库却尚未被深度学习有效利用
「每送一单，美团亏一块钱」，这是我在美团财报发布之后看到的最多的说辞。同样地，这句说辞也引发了我的有关思考。既然美团一直在亏损，那么，美团还在做什么。伴随着这个问题出现在我的脑海里的，是另外一个词——长期主义。如果站在长期主义的角度来看待美团亏损这件事，一切就都有了答案。
发表于 WWW 2012 – Session: Creating and Using Links between Data Objects 摘要：语义Web的链接开放数据(LOD)云中已经发布了大量的结构化信息，而且它们的规模仍在快速增长。然而，由于LOD的大小、部分数据不一致和固有的噪声，很难通过推理和查询访问这些信息。本文提出了一种高效的LOD数据关系学习方法，基于稀疏张量的因子分解，该稀疏张量由数百万个实体、数百个关系和数十亿个已知事实组成的数据。此外，本文展示了如何将本体论知识整合到因子分解中以提高学习结果，以及如何将计算分布到多个节点上。通过实验表明，我们的方法在与关联数据相关的几个关系学习任务中取得了良好的结果。 我们在语义Web上进行大规模学习的方法是基于RESCAL，这是一种张量因子分解，它在各种规范关系学习任务中显示出非常好的结果，如链接预测、实体解析或集体分类。与其他张量分解相比，RESCAL的主要优势在于：当应用于关系数据时，它可以利用集体学习效应。集体学习是指在跨越多个互连的实体和关系中自动开发属性和关系相关性。众所周知，将集体学习方法应用于关系数据可以显著改善学习结果。例如，考虑预测美利坚合众国总统的党籍的任务。自然而然地，总统和他的副总统的党籍是高度相关的，因为两人大部分都是同一党的成员。这些关系可以通过一种集体学习的方法来推断出这个领域中某个人的正确党籍。RESCAL能够检测这种相关性，因为它被设计为解释二元关系数据的固有结构。因为属性和复杂关系通常是由中介节点如空白节点连接的或抽象的实体建模时根据RDF形式主义,RESCAL的这种集体学习能力是语义网学习的一个非常重要的特性。下面的章节将更详细地介绍RESCAL算法，将讨论RDF(S)数据如何在RESCAL中被建模为一个张量，并将介绍一些对算法的新扩展。 语义Web数据建模 让关系域由实体和二元关系类型组成。使用RESCAL，将这些数据建模为一个大小为n×n×m的三向张量X，其中张量的两个模态上的项对应于话语域的组合实体，而第三个模态拥有m不同类型的关系。张量项Xijk= 1表示存在第k个关系(第i个实体，第j个实体)。否则，对于不存在的或未知的关系，Xijk被设置为零。通过这种方式，RESCAL通过假设缺失的三元组很可能不是真的来解决从积极的例子中学习的问题，这种方法在高维但稀疏的领域中是有意义的。图1a显示了这种建模方法的说明。每个额片Xk=X:，:，k (X)可以解释为对应关系k的关系图的邻接矩阵。 设一个关系域由n个实体和m个关系组成。使用RESCAL，将这类数据建模为一个大小为n×n×m的三向张量X，其中张量的两个模态上的项对应于话语域的组合实体，而第三个模态包含m种不同类型的关系。张量项Xijk= 1表示存在第k个关系(第i个实体，第j个实体)。否则，对于不存在的或未知的关系，Xijk被设置为零。通过这种方式，RESCAL通过假设缺失的三元组很可能不是真的来解决从积极的例子中学习的问题，这种方法在高维但稀疏的领域中是有意义的。图1a显示了这种建模方法的说明。每个切片Xk=X:，:，k 可以解释为对应关系k的关系图的邻接矩阵。
工业制造发展迅速，各式各样的工业互联网平台脱颖而出，但在它们之中做工业知识图谱的少之又少，这到底是为什么呢？
好久都没写博客了，出去体验了一下人生，呵呵。 最近加入了一个团队，打算把自然框架重新设计一下，以适应更广阔的需求。 首先是UI。UI一直是弱项，这个不解释了，那么怎么办呢？当然是拿来主义，easyUI、extJs等都很成熟了，拿来用就好。他们都是依据json，所以自然框架打算引入json以便于适应。 另一个就是权限的易于操作方面。以前对于部门方面的权限需求比较模糊，因为做过的项目没有太过涉及部门权限。这一次团队所在的公司，对于权限要求非常的，恩，你知道的，呵呵。所以如果能够完全应对的话，那么
写在前面 工业4.0概念兴起，没有预兆的铺天盖地而来。“实体4.0”也随着出现，各地争相推出所谓的工业4.0示范基地。 工业4.0 产业转型升级的路径和方向：工业4.0=智能工厂+智能制造 - 而所谓的4.0其实是2.0－－一条自动化生产线生产一种两种产品（大批量生产的产物），当然还是有些不同的，比如就是设备比2.0的先进，还外加了点网络连接。 4.0概念推动了各个领域的快速发展，但系统化的4.0模型远还没形成，什么样的系统才是4.0模式，不妨从各个角度解读和遐想一下。 一 、市场的4.0； 4.0
一直以来，谷歌在打击网络极端分子上面临着极大的压力。据外媒报道，谷歌对这种压力进行了回应。谷歌概述了其在网页、尤其是YouTube上标记和删除支持极端主义内容的四个步骤。当然，技术的改进起到了重要的作用，但该公司表示仍然依赖人工来识别自动过滤器无法捕捉的内容。 起初，谷歌将更多的精力投入到机器学习研究中，这可以提高自动标记和删除恐怖视频的能力，同时确保正常的剪辑(如新闻报道)不被波及。另外，谷歌正在扩大其反激进化系统，该系统向潜在的恐怖分子招募行为播放反极端主义广告。 然而，最重要的还是对人的更大依赖。谷歌
根据5月23日路透社最新报道，美国商务部突然宣布，将24家中国公司及机构列入了“实体清单”，随后又增加了9家中国实体，共计33家！这次被美国加入实体清单的众多中国企业在网络安全、通信及AI领域有着杰出的成绩。中国这些企业及机构被美国列入“实体清单”后，美国政府即可根据《出口管理条例》限制对这些机构出口、进口或转口。
前言 自然语言处理是文本挖掘的研究领域之一，是人工智能和语言学领域的分支学科。在此领域中探讨如何处理及运用自然语言。 对于自然语言处理的发展历程，可以从哲学中的经验主义和理性主义说起。基于统计的自然语言处理是哲学中的经验主义，基于规则的自然语言处理是哲学中的理性主义。在哲学领域中经验主义与理性主义的斗争一直是此消彼长，这种矛盾与斗争也反映在具体科学上，如自然语言处理。 早期的自然语言处理具有鲜明的经验主义色彩。如1913年马尔科夫提出马尔科夫随机过程与马尔科夫模型的基础就是“手工查频”，具体说就是
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译 | 袁璐、宁云州 在如今的网络环境下，连恐怖主义都已经进入了“新媒体时代”，与“老牌”恐怖组织（如“基地”组织）大有不同。以IS为代表的恐怖主义开拓了“网络圣战”的新阵地。 IS甚至自己建立了一个媒体帝国，专门监控视频和内容的生产，依靠网络和社交媒体来宣传曝光自己、招募新成员。极端组织的支持者已经在社交媒体上形成了一个严密的社区结构，恐怖主义专家伯杰（JMBerger）指出，一个为Twitter专门设计的名为The Dawn of Glad Tiding的APP，让IS
网络上的恐怖主义宣传是较新的现象，在现实世界中，恐怖主义团体对反恐工作具有很强的适应力，所以任何人都不应该对Facebook这样的社交平台上存在这样的动态感到惊讶。越多地发现和删除恐怖主义内容，这些群体就越精明。
近年来，很多企业已经将其业务迁移到云计算平台。有人称这种迁移是一种现代淘金热，这并非没有道理。很多组织的首席执行官正在主导实施数字化转型，揭示了信息作为组织生命线的现实。在存储大量数据时，云计算提供了多功能性、灵活性和选项，对于众多组织来说非常有效，因此采用云计算通常被认为是全球工业界的明智之选。
本文为万向区块链“融合创新”系列行业研究报告。作者：万向区块链首席经济学家邹传伟博士。万向区块链在第六届区块链全球峰会开始前的这段时间内，不定期推出“融合创新”系列行业研究报告，带领大家提前解读在新基建和数字化迁徙背景下，区块链如何与其它技术融合发展，发挥信息基础设施应有的作用。点击阅读原文，可了解第六届区块链全球峰会详情。
AiTechYun 编辑：nanan 本周，由于剑桥Analytica公司的丑闻，Facebook受到了很多批评，其中一个令人意想不到的批评来源:谷歌。谷歌研究员Francois Chollet在周四
新智元报道 来源：Arxiv; Quanta Magazine等 编辑：闻菲，刘小芹 【新智元导读】DeepMind联合谷歌大脑、MIT等机构27位作者发表重磅论文，提出“图网络”（Graph n
上一期我们讲到自主管理身份的 SWOT 分析，本期我们继续围绕“自主管理身份”（Self-Sovereign Identity，SSI） 展开。
从某种意义上，2022年将是分水岭之年，是以速度和规模论英雄的旧时代终结，以及注重内在经营质量的新时代的分野。
当产业互联网的脉络逐渐清晰，我们看到的是传统意义上的平台型玩家开始更多地思考和探索融入到产业发展过程的方式和方法。腾讯的助力实体经济，阿里的智能制造，拼多多的精耕农业，携程的助力乡村旅游，无一不是这一趋势的直接代表。同互联网时代一味地做大做强自身的平台不同，在产业互联网时代，越来越多地开始化有形为无形，不再抛头露面。
在本文中，我们对知识图谱进行了全面的介绍，在需要开发多样化、动态、大规模数据收集的场景中，知识图谱最近引起了工业界和学术界的极大关注。在大致介绍之后，我们对用于知识图谱的各种基于图的数据模型和查询语言进行了归纳和对比。我们将讨论schema, identity, 和 context 在知识图谱中的作用。我们解释如何使用演绎和归纳技术的组合来表示和提取知识。我们总结了知识图谱的创建、丰富、质量评估、细化和发布的方法。我们将概述著名的开放知识图谱和企业知识图谱及其应用，以及它们如何使用上述技术。最后，我们总结了未来高层次的知识图谱研究方向。
11月23日，在欧盟宣布俄罗斯为恐怖主义国家之后，欧洲议会网站遭到亲俄黑客组织KillNet发起的DDoS网络攻击。直到2小时后该网站才被重新启用。 欧洲议会主席也证实了这一事件，称“这是一次高水平的外部攻击，议会的IT专家正在反击并保护我们的系统”。 早有预谋 11月23日通过欧洲议会决议，正式认定俄罗斯为恐怖主义国家。议会成员以494票赞成，58票反对，44票弃权的结果通过了该决议。在立法机构宣布俄罗斯为恐怖主义国家仅几小时后，KillNet发动 DDoS 攻击，关闭了欧洲议会的网站。 欧洲议会呼
在数字化时代，文字是我们日常生活和工作中的不可或缺的一部分。不论是在社交媒体上发帖、撰写商务邮件还是完成学术论文，文字表达都是沟通的核心。然而，字词错误、语法错误和敏感信息却是许多人常常面临的挑战，它们不仅会影响文本的可读性，还可能误导读者或损害作者的专业形象。然而，随着智能文本纠错API的崭露头角，这一问题正在迎来根本性的解决。
Yuval Noah Harari是畅销书《人类简史》的作者，他的新书《人类上帝：未来简史（Homo Deus： A Brief History of Tomorrow）》将于9月出版。本文是他发表在《金融时报杂志》(FT magazine)上的文章。人类千百年来一直在追求自由意志，但是计算机算法的强大，很可能会让人丢掉“听从自己内心”的自由，转而把更多事情交由机器决定。最终，人们可能会授权算法来替他们做生命中最重要的决定，比如与谁结婚。本文的第二部分，是《卫报》为《未来简史》写的书评，想预先浏览书的精华，这是一个不错的机会。
在数字时代，文本撰写和传播变得日益重要，无论是在学校里写论文、在职场中发送邮件，还是在社交媒体上发表观点。然而，文字错误、标点符号错误、语法问题和不当的表达常常会削弱文本的质量，降低信息传达的效果。为了解决这个问题，智能文本纠错API 应运而生，它们是一类基于人工智能的工具，旨在提高文本的准确性和清晰度。
【新智元导读】Yuval Noah Harari是畅销书《人类简史》的作者，他的新书《人类上帝：未来简史（Homo Deus： A Brief History of Tomorrow）》将于9月出版。本文是他发表在《金融时报杂志》(FT magazine)上的文章。人类千百年来一直在追求自由意志，但是计算机算法的强大，很可能会让人丢掉“听从自己内心”的自由，转而把更多事情交由机器决定。最终，人们可能会授权算法来替他们做生命中最重要的决定，比如与谁结婚。本文的第二部分，是《卫报》为《未来简史》写的书评，想预先
炒得最热的技术同时也最复杂、无处不在，难以监控、调控和管控。机器学习实际应用的发展已经有了它自己的生命，超越了任何单一公司、国家或学术机构的作用范围。
https://ai.plainenglish.io/an-ai-social-network-make-a-character-and-watch-as-they-chirp-and-interact-with-other-ais-15262c1b6f29
MybatisPlus支持ActiveRecord形式调用，实体类只需继承Model类即可进行强大的CRUD操作
这篇综述激发并综合了神经科学启发的人工智能和仿生计算在人类计算方面的研究成果。具体来说，我们从感知行为的理论基础的角度，通过重塑生物物理学、控制论和认知科学中的观点来描述死亡的概念。我们通过Markov blanket形式主义和由推理、学习和选择产生的循环因果关系来构建致命计算论题。随后的框架——由自由能原理支持——可以被证明有助于指导非常规连接主义计算系统、神经形态智能和嵌合智能体(包括有感知器官)的构建，这将彻底改变具身、生成人工智能和认知研究的长期未来。
自2012年开始，大数据(big data)一词越来越频繁地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。这一新生词汇已经上过《纽约时报》和《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内越来越多的互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的证券公司等写进了投资推荐报告。 在很多人眼里，似乎是一夜之间，大数据变成了IT行业中最时髦的词汇。很多互联网公司都在发表自己对大数据的理解，由此衍生的诸如“大数据营销”、“大数据时代下的商业模式发展”等等分析文章层出不穷
作者 | 李健 来源 | 源携程技术中心（ctriptech） 随着大数据的应用越来越广泛，人工智能也终于在几番沉浮后再次焕发出了活力。除了理论基础层面的发展以外，本轮发展最为瞩目的是大数据基础设施、存储和计算能力增长所带来的前所未有的数据红利。 人工智能的进展突出体现在以知识图谱为代表的知识工程以及以深度学习为代表的机器学习等相关领域。 未来伴随着深度学习对于大数据的红利消耗殆尽，如果基础理论方面没有新的突破，深度学习模型效果的天花板将日益迫近。而另一方面，大量知识图谱不断涌现，这些蕴含人类大量先验知识的
作者简介 李健，携程度假研发部研发总监，2013年底加入携程，在数据挖掘分析、人工智能方面有一定的实践与积累。 随着大数据的应用越来越广泛，人工智能也终于在几番沉浮后再次焕发出了活力。除了理论基础层面的发展以外，本轮发展最为瞩目的是大数据基础设施、存储和计算能力增长所带来的前所未有的数据红利。 人工智能的进展突出体现在以知识图谱为代表的知识工程以及以深度学习为代表的机器学习等相关领域。 未来伴随着深度学习对于大数据的红利消耗殆尽，如果基础理论方面没有新的突破，深度学习模型效果的天花板将日益迫近。而另一方面
随着大数据的应用越来越广泛，人工智能也终于在几番沉浮后再次焕发出了活力。除了理论基础层面的发展以外，本轮发展最为瞩目的是大数据基础设施、存储和计算能力增长所带来的前所未有的数据红利。
2023 年腾讯全球数字生态大会即将举行。每一年的大会，腾讯都会带来新的思考和实践。今年也不例外。
中国人民银行在今年1月公开宣布尽快推出数字货币后，又对数字货币进行了详细阐述，中国数字货币的发展思路或由此可见一斑。 在中国的金融监管思路一直都是金融服务于实体经济。没有任何实体背书的金融黑科技，只可能带来严重的泡沫，也可能是诱发新一轮的经济危机的导火索。比特币的诞生就是中本聪为了抵御经济危机而发明的避险现金。 想要了解金融监管思路，还是得从历史姿势的积累开始。让我们回顾下资本主义世界里两次大的经济危机。 1、初始点 科技金融与实体经济挂不挂钩，是国家接不接纳数字货币重要条件。 科技是世界发展的加速器，
在中央政治局第三十四次集体学习时，习近平总书记强调：“发展数字经济是把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择”“促进数字技术与实体经济深度融合，赋能传统产业转型升级，催生新产业新业态新模式，不断做强做优做大我国数字经济”。这为我们大力发展数字经济指明了努力方向、提供了重要遵循。
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