在这种多重认证的系统中，用户需要通过两种不同的认证程序：提供他们知道的信息（如 用户名/密码），再借助其他工具提供用户所不知道的信息（如 用手机生成的一次性密码）。...为了鼓励广泛采用双因子认证的方式，Google公司发布了Google Authenticator，一款开源的，可基于开放规则（如 HMAP/基于时间）生成一次性密码的软件。...在本教程中，我们将叙述集成OpenSSH和Google提供的认证器实现如何为SSH服务设置双因子认证。...我将使用一款Android设备来生成一次性密码，本教程中需要两样武器：(1)一台运行着OpenSSH服务的Linux终端，(2)一台安卓设备。...首先，修改PAM配置文件，命令和需添加的内容如下： $ sudo vi /etc/pam.d/sshd auth required pam_google_authenticator.so 然后打开SSH
在 Go 语言的开发过程中，我们有时需要在后台执行长时间运行的任务，例如监听或轮询某些资源。但是，如果任务执行时间过长或出现意外情况导致死循环，我们通常希望能够设置一个超时机制来中止循环。...这篇文章将通过一个实例详细介绍如何为 Go 语言中的无限循环设置时间限制，保证程序的健壮性和可控性。...number is %v, still not forget", nodes) continue } return true } } 添加时间限制...forget", nodes) continue } return true } } } 在这段代码中，...这种方式非常适合处理可能无限执行的循环任务，确保它们在给定时间后能够被适当中止。 结论 设置时间限制是提高长时间运行的 Go 程序健壮性的一种有效方法。
本体通过对于概念、术语及其相互关系的规范化描述，勾画出某一领域的基本知识体系和描述语言 ?...基因本体论（Gene Ontology）包含生物学领域知识体系本质的表示形式，本体通常由一组类（或术语或概念）组成，它们之间具有关系。...自定义同义词类型也用于本体中。...例如，许多同义词被指定为系统同义词。此类型的同义词是术语名称的确切同义词。 ? 基因本体论中的关系 GO以图的形式构建，术语作为同种的节点，术语间的关系（对象属性）作为连接。...在这种情况下，可以将“假”术语添加为三个现有根节点的代。 ? GO的动态更新 GO只代表生物学的当前认知，因此随着生物学知识的积累，它会不断地被修订和扩展。
，这一步需要收集大量的同义词。...这个软件主要用于语义网中本体的构建，是语义网中本体构建的核心开发工具，现在的最新版本为5.5.0版本。...Protégé提供了本体概念类，关系，属性和实例的构建，并且屏蔽了具体的本体描述语言，用户只需在概念层次上进行领域本体模型的构建。...本体是对领域的显式描述*:概念、概念的属性和属性、属性和属性的约 束、个人 本体建模有几种方法， 本文推荐采用七步法(非七步诗)。...Annotations是注释栏，可以对本体添加一些信息注释或者描述。 右边Ontology metrics会显示一些本体中相关元素的统计信息。 优化显示： 下载graphviz。
近年来, 本体论的发展已经从人工智能领域转向语义网。 网络上的本体论, 包括从对一般网页内容(如 schema.org)进行分类, 到销售产品及其功能(如亚马逊网站)。...作为语义互操作性的促进者, 本体提供了与特定领域(例如医疗保健)元数据标识符相关的概念，提供了一个标准化的分类。...如果多个术语可以用来表示同一事物, 则应将其中一个术语定义为受控词表中的首选术语, 其他术语被列为同义词或别名(见图16和IOT语义交互性之词汇定义)。 ?...这些概念的"混合"可以形成一个能够支持行业的特定用例和跨行业互操作性的上层本体(图19)。 ?...[图23 | 使用带转换属性的单元实例进行温度值转换] 对象的角色 角色的概念(如 O-DEF 中的概念)描述了一个可以由特定上下文中对象执行的函数。
概念：具有同种特性的实体构成的集合，如国家、民族、书籍、电脑等。 属性：用于区分概念的特征，不同概念具有不同的属性。不同的属性值类型对应于不同类型属性的边。...借助知识图谱，能够在 Web 网页之上建立概念间的链接关系，从而以最小的代价将互联网中积累的信息组织起来，成为可以被利用的知识。 知识图谱的应用价值在于，它能够改变现有的信息检索方式。...一方面通过推理实现概念检索(相对于现有的字符串模糊匹配方式而言);另一方面以图形化方式向用户展示经过分类整理的结构化知识，从而使人们从人工过滤网页寻找答案的模式中解脱出来。...概念层的更新是指新增数据后获得了新的概念，需要自动将新的概念添加到知识库的概念层中。...这种方式比较简单，但资源消耗大，而且需要耗费大量人力资源进行系统维护;而增量更新，则是以当前新增数据为输入，向现有知识图谱中添加新增知识。
语义网的核心概念是本体的概念。它指的是使用某种形式的知识表示的问题域的显式规范。最简单的本体可以只是问题域中的对象的层次结构，但更复杂的本体将包括可用于推理的规则。...eyeColorLabel DBpedia是另一个类似于WikiData的工作。 如果你想尝试构建自己的本体，或者打开现有的本体，有一个很棒的可视化本体编辑器叫做Protégé。下载或在线使用。...我们将采取一个家庭树表示在通用的GEDCOM格式和家庭关系的本体，并建立一个图表的所有家庭关系为给定的一组个人。 Microsoft概念图 在大多数情况下，本体是手工精心创建的。...然而，也可以从非结构化数据（例如，从自然语言文本）中挖掘本体。 微软研究院曾做过这样一个尝试，并导致了微软概念图。 它是使用继承关系组合在一起的实体的大型集合 is-a 。它允许回答诸如“什么是微软？...结论部分 如今，人工智能通常被认为是机器学习或神经网络的同义词。然而，人类也表现出显式推理，这是目前神经网络无法处理的事情。
目前网上开源的情感词典包含有：知网（HowNet）情感词典、台湾大学（NTSUSD)简体中文情感极性词典、大连理工大学情感词汇本体。...2.通用情感词典的扩展 上述情感词典年代都已经比较久远，所以我们可以采取一定方法对其扩展。这里我们采用的方法是将词典的同义词添加到词典里。...我们通过使用哈工大整理的同义词词林来获取词典的同义词，需要一提的是第一版的同义词林年代较为久远，现在也有哈工大整理的同义词林扩展版。...使用的链接在这里：哈工大同义词林扩展版 使用代码编写时也可以利用Python的Synonyms库来获取同义词。...具体方法我们可以添加情感种子词，来计算分好词的语料中各个词语与情感种子词的互信息度与左右熵，再将互信息度与左右熵结合起来，选择出与情感词关联度最高的TopN个词语，将其添加到对应的情感词典。
实际应用中，构建一个本体包括： 定义本体中的概念 将概念进行分层，确定超类与子类关系 定义概念的属性以及对这些属性的值的限制 为实例填充这些属性值 3 本体构建方法 下面介绍一种可行的构建本体的方法。...第二步 考虑重用现有的本体 在从头开始构建本体之前，最好先调研是否有相关的本体已经被构建出来了。我们可以基于这些本体进行进一步的改进和扩展。...一个例子是对于疾病的分类，其可能没有属性或属性相同， 但也应该划分等级。 领域专家的判断。当领域专家普遍认为应该将某些概念与现有本体进行区分时，也需要为这些概念创建新的类。...如所有甜酒的糖度属性都为 SWEET，这并不是默认属性，不可修改。 6 命名 在本体中，为命名制定规范有助于本体更加容易被理解，也可以避免一些建模错误。...6.4 其他命名规范 不要在名称后再添加 class、property、slot 这样的字符串，一般从上下文中已经可以区分类和属性，如类名首字母大写，属性名首字母小写。 尽量避免在名称中使用缩略词。
说到本体论，生信的同学估计第一个想到的就是基因本体论 ( Gene Ontology, GO ) 了，而基因本体论其实也是开放生物医学系统注释（Open Biomedical Ontologies (OBO...，包含了在生物科学数据分析和数据管理(包括计算生物学、生物信息学和生物图像信息学)中广泛存在的既定的、熟悉的概念。...EDAM 包括与生命科学中的数据分析和数据管理相关的主题（topics）、操作（operations）、数据类型（types of data）和数据标识符（data identifiers）以及数据格式...EDAM 提供了一组包含首选术语和同义词、相关术语、定义和其他信息的概念，组织成一个简单直观的层次结构，以方便使用（见下图）。...总结 简单总结一下，目前对 DEAM 了解不多，Bio.Tools 也只还在探索中，但个人的感觉这其实就是一个生物医学软件与数据库的标准化数据库，把那些杂乱无章的软件统计分类管理，结构化也好层次化也好，
：语义漂移，难度较高的异构问题 知识融合基本步骤包括：本体对其、实体对齐、信息融合 本体对齐：多个知识库本体对齐，涉及本体结构中的类、属性的对齐。...2.1.2 基于结构特征的方法 Anchor-PROMPT算法：两对术语相似且在本体结构中有链接他们的路径，那么通用的路径中的术语也相似。...同义词发现算法：粗召回、精准分类 知识图谱本体对齐框架图 核心是：构建词林！...，缺点标注成本高；其次随之时间推移，新的数据添加到KG中，假设旧版本KG已经评估过，不希望从头再次评估新的知识图谱准确性也是一个难点。...本体对齐章节，在实践中采用本体集成，并结合专家辅助的系统完成大规模的本体树融合。介绍了基于规则和基于表示学习方法的实体对齐，在信息融合部分，现阶段学界主要分为有监督和无监督两条技术路线。
尤其是纯文本数据会涉及到的等，需要用到许多自然语言处理的技术，包括但不仅限于分词、词性标注、分布式语义表达、篇章潜在主题分析、同义词构建、语义解析、依存句法、语义角色标注、语义相似度计算等等。...最后融合而成的知识库存入上一部分提到的数据库中。如有必要，也需要如 Spark 等大数据平台提供高性能计算能力，支持快速运算。...知识计算主要是根据图谱提供的信息得到更多隐含的知识，像是通过本体或者规则推理技术可以获取数据中存在的隐含知识；通过链接预测预测实体间隐含的关系；通过社区计算在知识网络上计算获取知识图谱上存在的社区，提供知识间关联的路径...……通过知识计算知识图谱可以产生大量的智能应用如专家系统、推荐系统、语义搜索、问答等。...五、数据获取 一般在数据获取之前会先做个知识建模，建立知识图谱的数据模式，可以采用两种方法：一种是自顶向下的方法，专家手工编辑形成数据模式；另一种是自底向上的方法，基于行业现有的标准进行转换或者从现有的高质量行业数据源中进行映射
【内容建模】 内容建模：将逻辑内容概念转换为具有关系的内容类型、属性和数据类型的过程。分为信息产品级别、组件级别两个层次。 【内容分发方法】 1、推式，如 RSS。 2、拉式，如访问淘宝。...【同义词环和规范表】 同义词环是指一组含义大致相同的术语。 规范表是描述性术语的受控词表。 【分类法】 分类法是指任何分类或受控词表的总称。...【本体】 本体是一种分类法，代表一套概念和它们之间在某个领域内概念之间的关联。 分类法和主体之间存在两个主要区别： 1、分类法为给定的概念区域提供数据内容分类。...【搜索引擎】 根据术语搜索信息并检索内容中包含这些术语网站的软件。 【语义模型】 语义建模：一种知识建模，描述一系列概念网络（有关的想法或主题）以及它们之间的关系。 语义模型包含语义对象和语义约束。...2.电子取证：成本降低、对比被动收集信息的方式，提前收集信息时提高的效率（如转为电子取证平均需要几天时间）、组织可以快速地进 行法律保留通知的过程。
现如今，细胞本体论已经从它的概念阶段走向应用阶段了，如我们提到过的细胞类型鉴定|| 你要的SingleR教程，一本书够不够中，就在SingleR 的语境下应用R包ontoProc来描述样本中细胞类型之间的关系...CLO中包含的细胞系与来自其他本体(如细胞类型本体、NCBI分类法和生物医学研究本体)的术语相关联。以Jurkat细胞系为例，采用常见的细胞系设计模式对细胞系及其属性进行建模。...在这个小教程中，我们回顾关键的概念和任务。 1if (!...在与细胞结构和功能本身相关的概念中，A549是一个个体，可以通过拥有或缺乏细胞本体论所列举的属性来加以表征，但它并不值得纳入该本体论。...这些组成部分通常与蛋白质本体或基因本体相互参照。当蛋白质本体组件具有提供HGNC符号的同义词时，cl专长会检索该符号。在这里，我们获得了成熟的cd1a阳性真皮树突状细胞。
另外YAGO也融合了语言知识，比如将维基百科标签与WordNet中的概念（Synset）进行映射，以WordNet概念体系完成百科知识本体构建。很多知识条目也增加了时空属性维度描述。...BabelNet中每个概念包含所有表达相同含义的不同语言的同义词。由于BabelNet中的错误来源主要在于维基百科与WordNet之间的映射，目前的映射正确率大约在91%。 5....其中断言描述概念间的关系，类似于RDF中的声明，边类似于RDF中的属性，一个概念包含了多条边，而一条边可能有多个来源和附加属性。...其中每一个关系均附带一个概率值，用于对概念进行界定，因此在语义消歧中作用很大。比如说概念电动汽车，实体可以为特斯拉，那么通过IsA关系描述中“汽车”或“人名”，加上时间属性，保证了语义理解的正确性。...CN-DBpedia的概念本体复用已有成熟的概念体系（如DBpedia、YAGO、Freebase等）。
最后，自动构建是指通过 NLP 技术和数据分析自动抽取文本中的领域实体和关系，通过聚类等分析方法自动构建领域概念的体系。但自动抽取的概念粒度过细，无法建立精确的概念层次及属性/关系约束。...考查复用现有本体的可能性； schema 初步开发； 从通用本体或复用领域本体，列出相对 high-level 的概念集合。 概念划分。区分领域特定的概念和跨领域的概念。...跨领域概念尽量从通用概念扩展，并注意语义兼容性，如：经销商，厂商。领域特定概念要注意语义上的特异性：如，金融事件、研报、汽车配件、故障。...② 确定概念所继承的 super-concept. ③ 参考领域术语的定义、注释、解释，以及业务数据的结构、语料信息，为概念添加属性。...③ 一致性：由概念定义的实例、约束得出的推论与概念本身的语义不会产生矛盾。 ④ 较大单调可扩展性：添加子概念时，不需要修改已有父概念的内容。 ⑤ 最小承诺：尽可能少的约束。
它促进了许多下游应用，如智能搜索、问答、推荐和文本生成[1]、[2]、[3]、[4]、[5]。 本文就EKG的概念及其发展进行了深入的探讨。关于EKG你想知道什么?...事件知识图谱发展历程 EKG 相关概念 什么是EKG？历史视角 在本节中，我们将从历史的视角，简要介绍EKG的历史。然后我们根据历史上与EKG相关的概念推导出EKG的定义。 什么是EKG？...本体视角 从本体的角度来看，我们研究了模式和相关的任务。EKG的模式描述了构成它的基本概念，比如事件类型、事件参数的角色以及事件之间的关系。事件类型和事件参数的角色构成了事件的框架，即事件模式。...多模态知识处理 在现实世界中，事件可能以文本、图像、音频和视频的形式呈现。然而，现有的关于EKG的研究多集中在文本处理上，而忽略了图像、音频、视频中的大量信息。...例如，在一个现有的事件中，只完成一个缺失的参数或参数角色，通过从几个候选对象中选择它来预测未来的脚本事件，并且只预测未来事件的一个元素。
模式层：在数据层之上，是知识图谱的核心，存储经过提炼的知识，通常通过本体库来管理这一层（本体库可以理解为面向对象里的“类”这样一个概念，本体库就储存着知识图谱的类）。数据层：存储真实的数据。...图片1）本体抽取本体（ontology）是指工人的概念集合、概念框架，如“人”、“事”、“物”等。本体可以采用人工编辑的方式手动构建（借助本体编辑软件），也可以以数据驱动的自动化方式构建本体。...因为人工方式工作量巨大，且很难找到符合要求的专家，因此当前主流的全局本体库产品，都是从一些面向特定领域的现有本体库出发，采用自动构建技术逐步扩展得到的。...4.4 知识更新从逻辑上看，知识库的更新包括概念层的更新和数据层的更新。概念层的更新：新增数据后获得了新的概念，需要自动将新的概念添加到知识库的概念层中。...这种方法比较简单，但资源消耗大，而且需要耗费大量人力资源进行系统维护；增量更新：以当前新增数据为输入，向现有知识图谱中添加新增知识。
还有比较好玩的： 关于功夫、功法的本体、关于能力、技能的本体、有关五行的基础本体、有关感觉的基础本体、有关症状的本体、有关商业模式画布的本体 联谊的nodes,还有几个方向，不过好像里面没货 ?...检索匹配时考虑同义词替换，可根据发音相似性纠正可能的错误，并且支持一次提问包括多个问题的情况；可为每一位用户定义各自的上下文信息；图形客户端用于系统演示和调试，支持本地或服务器快速部署；问答过程中检测禁用词功能...；pagesize：每次请求最多返回的概念数量 点评：返回了实体词的属性，跟CN-DBpedia中的avpair，有点类似 api/getEntity 输入概念，返回概念对应实体列表，json格式。...； 现有大规模知识图谱的预训练嵌入，可用于多种相关任务； 长期维护以修复 bug，满足新需求。...由加角色名体现，如"购物"，"盗墓"等） § 相关关系（由在相关概念前标注 # 体现，如"谷物"，"煤田"等） 同时还有API：介绍知网知识库的 API 参数与调用过程，当日调用接口的次数不得超过5000
实际上，知识图谱并不是一个全新的概念，早在 2006 年就有文献提出了语义网（Semantic Network）的概念，呼吁推广、完善使用本体模型来形式化表达数据中的隐含语义，RDF（resource...该构建方式需要利用一些现有的结构化知识库作为其基础知识库，例如 Freebase 项目就是采用这种方式，它的绝大部分数据是从维基百科中得到的。...模式层构建在数据层之上，主要是通过本体库来规范数据层的一系列事实表达。本体是结构化知识库的概念模板，通过本体库而形成的知识库不仅层次结构较强，并且冗余程度较小。...概念层的更新是指新增数据后获得了新的概念，需要自动将新的概念添加到知识库的概念层中。...这种方法比较简单，但资源消耗大，而且需要耗费大量人力资源进行系统维护； 增量更新：以当前新增数据为输入，向现有知识图谱中添加新增知识。
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