是一种利用计算机视觉和图像处理技术,能够识别和分析图像内容的应用程序。它可以通过图像识别、目标检测、图像分类等算法,对输入的图像进行处理和分析,从而实现图像内容的识别和理解。
识图软件的分类:
识图软件的优势:
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现在的项目程序中存在着大量重复的代码片段,尤其是在软件开发的时候。在本文中,我们提出了一个工具包(KG4Py),用于在GitHub存储库中生成Python文件的知识图谱,并使用知识图谱进行语义搜索。在KG4Py中,我们删除了31.7万个Python文件中的所有重复文件,并通过使用具体语法树(CST)构建Python函数的代码知识图谱来执行这些文件的静态代码分析。我们将预先训练的模型与无监督模型集成后生成新模型,并将该新模型与代码知识图谱相结合,方便搜索具有自然语言描述的代码片段。实验结果表明,KG4Py在代码知识图谱的构建和代码片段的语义搜索方面都取得了良好的性能。
本文为安全知识图谱技术技术白皮书《践行安全知识图谱,携手迈进认知智能》精华解读系列第七篇,介绍了知识图谱相关技术如何在软件供应链安全领域应用。
在人工智能应用层出不穷的今天,作为软件从业者,我们都非常关注如何在自己研发的应用中使用人工智能技术,以提高软件的智能化水平。
基于JAVA+Vue+SpringBoot+MySQL的知识图谱构建系统,包含了知识图谱模块、知识点模块、学生测评模块、学生成绩模块,还包含系统自带的用户管理、部门管理、角色管理、菜单管理、日志管理、数据字典管理、文件管理、图表展示等基础模块,知识图谱构建系统基于角色的访问控制,给教师、学生使用,可将权限精确到按钮级别,您可以自定义角色并分配权限,系统适合设计精确的权限约束需求。
基于知识图谱的应用可以分为几种典型的类型,这几种应用使用的场景各有不同,在使用技术上也各有侧重,我们希望能够根据不同类型,总结出一些通用的场景,指导应用建设:
知识图谱作为典型的符号表示系统,如何有效用于机器学习算法,面临着知识表示、 知识获取和计算推理等方面的诸多挑战。
知识图谱(Knowledge Graph,KG)由Google于2012年正式提出,致力于以结构化的形式描述客观世界中实体及其之间的关系;从表现形式看,可以简单理解为多关系图;被认为是从“感知智能”向“认知智能”发现的一个重要里程碑。
自从 Roam Research 以来,开启了双向链接的狂潮。如今,出现了很多双向链接笔记软件,比如,Obsidian、Logseq,一些其他类别的笔记软件和文档甚至写作软件也逐步加入了双向链接功能。比如,Notion、FlowUs息流、Capacities 等。
知识图谱有较强的知识表达能力、直观的信息呈现能力和较好的推理可解释性,因此知识图谱在推荐系统、问答系统、搜索引擎、医疗健康、生物制药等领域有着广泛的应用。运维知识图谱构建相对于其他领域的知识图谱构建而言,具有天然的优势,网络设备固有的拓扑结构、系统应用的调用关系可以快速的构成软硬件知识图谱中的实体和关系。历史的告警数据蕴含着大量的相关、因果关系,使用因果发现算法,也可以有效的构建告警知识图谱。基于知识图谱上的权重进行路径搜索,可以给出根因的传播路径,便于运维人员快速的做出干预决策。
知识图谱 广泛用于各种领域,它的统计信息也常被分析。但有一个问题一直缺乏研究:产出价格是多少?在此论文中,研究者提出了一种方法预估知识图谱的成本。他们表示手动创建一个三元组(triple)的成本大约在 2 到 6 美元左右,而自动创建知识图谱的成本要降低 15 到 250 倍(即一个三元组 1 美分到 15 美分)。
在 EMBL Clustal Omega 比对结果的 Result Summary 标签下有Jalview按钮。这个按钮可以快速启动 Jalview,但这里启动的在线版本功能不完整。完全版的 jalview 可以从 Jalview 官网(http://www.jalview.org)在线启动,或者下载安装到本地。
来源:专知本文为书籍介绍,建议阅读5分钟本文涵盖了构建知识图谱、向知识图谱添加新知识(或在知识图中精炼旧知识)以及访问(或查询)知识图谱的技术。 一本严谨而全面的教科书,涵盖了知识图谱的主要方法,人工智能中的一个活跃和跨学科领域。 知识图谱领域允许我们从复杂的现实世界数据中建模、处理和得出见解,在过去十年中,它已经成为人工智能的一个活跃的跨学科领域,借鉴了自然语言处理、数据挖掘和语义Web等领域。目前的项目包括预测网络攻击、推荐产品,甚至从数千篇关于COVID-19的论文中收集见解。这本教科书提供了该领域
提到微软,大家脑海中最先浮现的肯定就是Windows了。作为一家已经成立了46年之久的顶级科技公司,微软其实每天也在做着很多软件公司都在做的事——开发软件。
【导读】近日,Daniel Shapiro博士利用开源的图结构卷积网络进行知识图谱处理,并应用于交易数据的欺诈检测,其知识图谱处理相关源码也开源出来,并且Daniel Shapiro博士写了一个基于Keras的知识图谱处理实战的博客,内容浅显易懂,是一篇想了解知识图谱实战的好文,让我们来看下。 想了解知识图谱相关概念和内容,请阅读专知以前推出的报道: 【干货】最全知识图谱综述#1: 概念以及构建技术 【干货】最全知识图谱综述#2: 构建技术与典型应用 【专知荟萃03】知识图谱KG知识资料全集(入门/进阶
今天我们介绍由海德堡大学医学院的Sebastian Lobentanzer等学者发表在Nature Biotechnology上的工作。在所有研究人员之中,标准化的生物医学知识表征是一项难以克服的任务,它阻碍了许多计算方法的有效性。为了促进知识表征的协调和互操作性,该工作将知识图谱创建的框架标准化。本文提出的BioCypher实现了这一标准化,这是一个FAIR(可查找、可访问、可互操作、可重用)框架,可以透明地构建生物医学知识图谱,同时保留源数据的来源。将知识映射到生物医学本体有助于平衡协调、人类和机器可读性以及对非专业研究人员的易用性和可访问性的需求。本文展示了该框架在各种用例中的有用性,从维护特定于任务的知识存储,到生物医学领域之间的互操作性,再到为联邦学习按需构建特定于任务的知识图。
知识图谱是一种基于图的结构化知识表示方式.如何构造大规模高质量的知识图谱, 是研究和实践面临的一个重要问题.提出了一种基于互联网群体智能的协同式知识图谱构造方法.该方法的核心是一个持续运行的回路, 其中包含自由探索、自动融合、主动反馈3个活动.在自由探索活动中, 每一参与者独立进行知识图谱的构造活动.在自动融合活动中, 所有参与者的个体知识图谱被实时融合在一起, 形成群体知识图谱.在主动反馈活动中, 支撑环境根据每一参与者的个体知识图谱和当前时刻的群体知识图谱, 向该参与者推荐特定的知识图谱片段信息, 以提高其构造知识图谱的效率.针对这3个活动, 建立了一种层次式的个体知识图谱表示机制, 提出了一种以最小化广义熵为目标的个体知识图谱融合算法, 设计了情境无关和情境相关两种类型的信息反馈方式.为了验证所提方法及关键技术的可行性, 设计并实施了3种类型的实验: 仅包含结构信息的仿真图融合实验、大规模真实知识图谱的融合实验, 以及真实知识图谱的协同式构造实验.实验结果表明, 该知识图谱融合算法能够有效利用知识图谱的结构信息以及节点的语义信息, 形成高质量的知识图谱融合方案; 基于“探索-融合-反馈”回路的协同方法能够提升群体构造知识图谱的规模和个体构造知识图谱的效率, 并展现出较好的群体规模可扩展性.
那还是在2005年,作为一名学生,武延军参加了谷歌举办的第一届“编程之夏”(Google Summer of Code,GSoC)活动。
8月28日(周五)晚上7:30,知识工场实验室联合电子工业出版社博文视点荣幸邀请到南京大学计算机科学与技术系副教授、博导胡伟老师,为大家带来一场【基于表示学习的知识图谱实体对齐研究】精彩报告分享! 知识图谱前沿论坛系列直播 第4期 基于表示学习的知识图谱 实体对齐研究 8月25日(周五) 19:30 分享摘要 知识图谱以结构化的方式描述客观世界中概念、实体及其间的关系,将万维网上的信息表达成更接近人类认知世界的形式,提供了一种更好地组织、管理和理解万维网上海量信息的能力。知识图谱可以由任何机构和个人自
安全知识图谱作为安全领域的专用知识图谱,是实现网络安全认知智能的关键,亦是应对网络空间高级、持续、复杂威胁与风险不可或缺的技术基础。绿盟科技于近日推出安全知识图谱技术白皮书《践行安全知识图谱,携手迈进认知智能》,旨在对安全知识图谱概念内涵、核心框架、关键技术和应用实践进行全面总结与介绍,期望为读者带来全新的技术思考,助力网络安全智能化迈入认知智能阶段。
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AI 科技评论按:现在的市场环境下,企业正面临着竞争逐渐加剧、人力成本增加、人员流动率加快等挑战。而随着企业经历了信息化的成熟阶段,沉淀了大量的数据,大型的企业都开始了数字化转型,它们利用前沿的技术、海量的外部数据以及内部积累的业务数据上下游的关联客户,将数据转化为专家的经验知识,从而提高工作效率和产品销量,并增强产品的用户体验。而知识图谱,则在企业的数字化转型中扮演了重要的作用。
自 2019 年 12 月至今,新型冠状病毒在全球迅速扩散已导致近 760 万人感染,40 余万人死亡。目前急需快速有效的新冠病毒有效药物的发现路径。药物重定位是一种将现有药物用于治疗新的适应症的药物发现方式。相比较传统的新药开发,它可以有效缩短药物研发周期,降低成本,规避风险,是一种非常有前景的新冠肺炎治疗策略。
TF——为技术团队提供顶级交流平台。日前,TF 2023年度活动计划已确定,共计33场活动将于4月开启,活动主题涉及知识图谱、数据科学、智能制造、架构、安全、智能设备与交互、数字化转型与企业架构、算法与AI、智能前端、工程师文化、研发效能、软件质量工程等技术方向。 TF技术前线(Tech Frontier) 2017年6月成立,为企业界计算机专业人士创建的企业间常态化合作交流平台,隶属CCF 企业与职业发展工作委员会。自创建至今,已举办96期TF研讨会。涉及主题包括知识图谱、数据科学、智能制造、架构、安全
作为一个文科生,深知文化娱乐、旅游休闲、市场营销等领域正在迎接推荐算法的洗礼,传统的分析、内容生产,势必会发生改变。因此笔者一直关注技术领域,斥巨资(狗头保命
本次智能制造与工业互联网系列公益联播由腾讯、同济大学、中国产业互联网发展联盟(IDAC)以及深圳市工业互联网行业协会联合举办,来自全国的相关领域专家将为工业企业带来智能制造的实践经验,助力企业数字化转型。
本文内容由数据派THU 整理自梅宏院士在清华软件论坛上所做的专题报告 一、群体智能研究现状 群体智能是科学家长期关注和研究的一种自然现象。在很多低等社会性生物群体中可以观察到,群体中的单一个体不具有智能,或仅有非常有限的智能,由这些个体构成的群体却展现出远超个体能力的智能行为。这种在低等社会性生物群体层面上展现出的智能,通常被称为群体智能(Swarm Intelligence)。 1.1 人类社会中的群体智能现象 草地上的小路:即使没有人进行全局的规划或指挥,草坪上也会自发地涌现一条或几条条弯弯曲曲的小路
在刚刚结束的语文考试中,全国各地的作文题目各有千秋,有的和历史人物有关,有的专注疫情,有的则充满的哲学思辨。特别的,北京高考作文二选一中还涉及了北斗三号卫星,紧跟科技热点。
2023年3月15日,ChatGPT4.0的横空出世,将人们对大语言模型的关注推到了风口浪尖。由于其在智能问答、翻译以及文本生成等工作任务上的卓越表现,业界一度出现了不再需要发展知识图谱相关技术的观点,知识图谱相关概念严重受挫。无可置疑的是,大语言模型的确在智能问答等功能上与知识图谱存在交集,并且表现令人惊讶。但由于大语言模型不可避免的“幻觉”问题,使其存在无法给出准确、全面回答的情况,故而无法适应用户全面的场景需求。而知识图谱存储着大量结构化的信息,可以表达复杂的知识关系,能够满足用户准确、有效的检索需求。由此看来,二者各有所长,不是简单的替代关系,更有甚者二者可以彼此促进。众所周知,知识图谱的构建过程是相当昂贵的,开发者需要从海量的文档中抽取、对齐各类知识,工作量巨大,准确度要求也高。由于大语言模型拥有很强的泛化能力,因此其能有效抽取、识别特定领域文档中的实体、属性以及关系知识,可大大降低知识图谱的构建成本。
在科学研究中,从方法论上来讲,都应“先见森林,再见树木”。当前,人工智能学术研究方兴未艾,技术迅猛发展,可谓万木争荣,日新月异。对于AI从业者来说,在广袤的知识森林中,系统梳理脉络,才能更好地把握趋势。为此,我们精选国内外优秀的综述文章,开辟“综述专栏”,敬请关注。
12月14日,YOCSEF将在中科院计算所举办“知识图谱”专题探索班,邀请自然语言处理、数据库、知识工程和机器学习领域重量级的专家做报告,让参会者在了解学科专题基础的同时,掌握本领域最新技术动态,了解未来技术趋势。
3 月 27 日,2019 云知声 AI 技术开放日(Open Day)首站在北京成功举办。由云知声董事长/CTO 梁家恩博士领衔,十余位一线 AI 行业专家先后登台,做了覆盖技术、学术与产业的精彩分享,活动吸引逾五百名 AI 行业精英到场。
《解开知识图谱神秘的面纱》这篇介绍了知识图谱的基本概念、应用知识图谱的三个层面,本文主要介绍知识图谱建设的方法论。
【引子】 “海内存知己,天涯若比邻”, 这是石头兄弟推荐给我的一篇关于语义网的综述性文章,刊载于《美国计算机学会通讯》第64卷第2期——“A Review of the Semantic Web Field”(https://cacm.acm.org/magazines/2021/2/250085-a-review-of-the-semantic-web-field/fulltext),作者是Pascal Hitzler。老码农认真研读,颇有收获,编译成文。
Overview抽象的安全数据库,如常见漏洞和暴露(CVE)、常见弱点枚举(CWE)和常见攻击模式枚举和分类(CAPEC),这些概念被视为安全实体。同时,安全实体记录了许多潜在的关系类型,这些关系类型有助于跨越这三个流行数据库进行安全性分析和理解。为了支持安全实体关系的推理,基于翻译的知识图谱表示学习处理采用三重独立的方式进行实体预测。然而,它忽略了三元组周
由深度学习掀起的这波 AI 浪潮极度依赖数据,经过 10 年的发展,深度学习在一些场景应用上已经面临瓶颈。业内有一种声音得到了大量认同:人工智能的进一步发展与突破,需要从感知智能向认知智能的突破,知识图谱能有效从数据中挖掘出知识,以更具可解释性的 AI 指导人类在更多复杂场景中的智能决策和行动。
去年 ChatGPT 问世的初期,还曾有声音说知识图谱已经过时了,将被大模型所替代。然而,随着这一年来的深入探讨和研究,目前业界普遍认为,大语言模型和知识图谱各有所长,能够互相补充[1,2]。
我其实挺好奇大家平时是怎么记笔记的。OneNote?有道云笔记?印象笔记?Notion?Obsidian?亦或是我用了好几年的 Typora?
随着攻击工具、方法的逐渐升级和复杂化,安全数据的大规模融合,攻防对抗愈加激烈。安全团队如何在浩瀚数据中有效发现高级威胁的蛛丝马迹,如何把网络安全专家的经验、知识有效转化为可复制可扩展的数据分析能力,如何将对抗高级威胁的“炼金术”逐步升级为科学淘金指南,如何将安全从业者从繁重的体力劳动中解放出来,愈发成为安全能力亟需突破的难点和重点,也是我们正在探索的方向。
当前,金融业正经历从“互联网 +”到“智能 +”的跃变,催化银行信息服务向智能化方向发展。知识图谱技术作为人工智能领域的重要研究方向,在信贷、普惠等业务领域的海量数据挖掘与关联分析有良好的应用前景。中国工商银行软件开发中心(以下简称“工行软开中心”)整合行内外数据与信息,运用知识图谱技术打造面向信贷全流程的数据处理与知识挖掘服务,提升信贷运营精细化、智能化水平,为银行风险防控、营销拓客等业务提供决策支持,助力银行在信贷领域达成战略目标。
2019年底,爱数在主题为数据「智」上的多模态数据智能峰会上启动了全新品牌形象:AISHU。新品牌形象让人自然而然联想到人工智能(AI)和数据(SHU)。爱数总裁贺鸿富介绍:“爱数在加速走向全球市场的过程中驱动了这次品牌的切换,新品牌Logo注入了新内涵:为了更智能的未来。”
随着全球数字经济的蓬勃发展,网络安全与物联网、工业互联网、云计算、5G 等多种场景和技术的融合极大地改变了网络安全防护体系。如何打造智能化的网络安全防护成为了学术界和工业界的热点。基于人工智能的安全运营技术方案(AISecOps)将大幅提升威胁检测、风险评估、自动化响应等关键运营环节的处理效率,大幅减少对专家经验的依赖,助力网络安全运营产业的技术升级。近年来,知识图谱技术得到了迅速发展,本文目的在于探讨智能的安全运营技术中知识图谱技术应该发挥何种作用。
知识图谱(KnowledgeGraph)是谷歌在2012年提出的,其旨在实现更智能的搜索引擎,并且于2013年以后开始在学术界和业界普及。目前,随着智能信息服务应用的不断发展,知识图谱已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、情报分析、反欺诈等领域。随着知识图谱技术不断发展,现在已不仅仅局限于语义搜索相关应用,还成为了解决抽象知识与底层数据之间语义鸿沟问题的主要方法。
采访嘉宾 | 彭力 作者 | 冬梅 随着互联网的发展,知识图谱和深度学习已广泛应用并影响了不同业务场景下数据获取及计算的方式。知识图谱已变为问答系统、商品推荐等智能应用的基础设施,为上层业务在语义理解和可解释性上提供了依据。其中知识计算是知识图谱构建的关键一环,将各类数据、知识、经验以及信息进行表示、分类、融合、建模将知识表达成更接近人类认知的结构。 为了进一步了解知识计算及知识图谱技术在小米业务场景下的探索和实践,在 AICon(北京站)前夕,InfoQ 有幸采访了小米人工智能部 / 知识图谱平台团队负
知识图谱是近几年来一个蛮热的词,被认为是“认知智能领域核心技术之一”,“人工智能四大领域之一”等等。甚至有了不谈知识图谱不足以号称新技术的趋势。
我朋友跟我说,在谷歌搜索我的名字会产生一张照片,而链接到维基百科上,居然是一篇与我同名的连环杀手的文章!
面向垂直行业,结合专家知识、多源异构的碎片化知识和组织智能,引领从大数据分析到大知识工程进而大智慧系统的研发和落地应用。构建行业知识图谱,实现智能推理与知识服务,推进多机多人多任务的人机协同,开发新一代知识工程的技术体系和系统平台,服务搜索、推荐、规划、对话机器人等领域的情景感知和人机协同。
近年来,随着大家对高级认知能力的积极探索,知识图谱因为表达能力强,扩展性好,并能兼顾人类认知与机器自动处理,引起了学术界、工业界以及政府部门的高度关注。
有时候网上看到一张图片,比如电影截图,里面有台词,想把台词复制出来,这时候你可能会照着图片中的文字,手动打出来,但如果文字太多或者一篇文章,这样你会崩溃的,这时候你就需要ocr了。
【新智元导读】阡寻科技(Chancein)成立一年多,由东吴证券与中国证券市场及自然语言领域泰斗级人物白硕先生所率领的团队共同发起设立。全国信息检索学术会议上,阡寻科技执行董事、总经理熊昊博士在大会做了《Chance in 阡寻-让知识对接价值》的主题演讲,介绍了知识图谱和NLP在金融行业的落地。 2017年7月12日~14日,第二十三届全国信息检索学术会议(简称CCIR2017)在上海市召开。中国中文信息学会主办的每年一次的“全国信息检索学术会议”(CCIR)系列, 已成功举办过9届,是国内信息检索领域最
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