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【Wikidata】维基数据详解

数据库存储

【导读】维基数据（Wikidata）是一个具有超过4600万个数据项的维基数据库，本文介绍了利用SPARQL方法对维基数据进行查询等操作，以便大家对维基数据有更深入的了解。作者 | Björn Ha

2018-06-05

3.8K0

2017年中国高校发表SCI论文实力排行榜发布：你的大学排名第几？

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在刚刚过去的2017年，我国科研论文发表数量依然呈现出持续增长的趋势。据SCI数据库最新检索至少包含一位中国作者的论文结果显示，去年中国科研人员发表SCI论文的总数已累计33万余篇，位居世界第二。其中，各高校在JCR一区期刊上发表的论文总数超过43000篇。 LetPub最新发布《2017年中国高校发表SCI论文数量排名》、《2017年中国高校发表SCI论文增长率排名》、《2017年中国高校发表ESI高被引论文数量排名》三项统计报告*，初步观察最近一年中国高校在SCI收录期刊上发表科研论文的情况，以及各

2018-04-13

1.3K0

【论文推荐】最新5篇深度强化学习相关论文推荐—经验驱动的网络、自动数据库管理、双光技术推荐系统、UAVs、多代理竞争对手

强化学习数据库推荐系统人工智能

【导读】专知内容组整理了最近强化学习相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. Experience-driven Networking: A Deep Reinforcement Learning based Approach（经验驱动的网络:一种基于深度强化学习的方法） ---- ---- 作者：Zhiyuan Xu,Jian Tang,Jingsong Meng,Weiyi Zhang,Yanzhi Wang,Chi Harold Liu,Dejun Yang 摘要：Modern communicat

2018-04-13

4.2K0

中国科技出版物数量首次超过美国

科技日报北京1月21日电（记者刘霞）据英国《自然》杂志网站近日报道，美国国家科学基金会（NSF）日前发布报告称，中国首次超越美国，成为世界上科学出版物总数量最多的国家。国内相关专家表示，这次超越是我们早已期待的，并不令人惊讶，但我国的科研质量登顶仍需再接再厉。报告认为，尽管美国面临的来自中国等国家的竞争日益激烈，但美国仍是科技强国，推出了很多高质量研究、吸引了大量国际学生，而且在将科学转化为宝贵的知识产权方面也表现突出。报告显示，2016年，中国发表了超过42.6万份研究；占爱思唯尔Scopus数据库

2018-04-13

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【观点】漫谈推荐系统及数据库技术（二）——分布式数据库技术

推荐系统数据库分布式机器学习数据挖掘

【导读】推荐系统和数据库技术，一个是偏机器学习数据挖掘相关的应用，一个是偏系统存储相关的技术，这两者在实际中有很大的应用。上一次专知推出漫谈推荐系统及数据库技术（一），大家反响热烈，特别是很多工业界的

2018-04-12

1.3K0

CMU邢波教授：基于双向语言模型的生物医学命名实体识别，无标签数据提升NER效果

搜索引擎数据挖掘存储数据库

【导读】生物医学文本挖掘领域近年来受到越来越多的关注，这得益于，科学文章，报告，医疗记录的电子化，使医疗数据更容易得到。这些生物医学数据包含许多生物和医学实体，如化学成分，基因，蛋白质，药物，疾病，症状等。在文本集合中准确识别这些实体是生物医学文本挖掘领域信息抽取系统的一个非常重要的任务，因为它有助于将文本中的非结构化信息转换为结构化数据。搜索引擎可以使用这种识别的实体来索引，组织和链接医学文档，这可以改善医疗信息检索效率。实体的标识也可以用于数据挖掘和从医学研究文献中提取。例如，可以提取存储在关系数据库

2018-04-11

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自动驾驶的“大脑”——决策规划篇

自动驾驶人工智能安全数据库

自动驾驶的“大脑”——决策规划篇中国人工智能系列白皮书-智能驾驶2017 ▌决策规划技术概述 ---- 智能汽车 ( Intelligent Vehicles) 是智能交通系统(Intelligent Transportation Systems) 的重要组成部分。智能汽车根据传感器输入的各种参数等生成期望的路径，并将相应的控制量提供给后续的控制器。所以决策规划是一项重要的研究内容，决定了车辆在行驶过程中车辆能否顺畅、准确得完成各种驾驶行为。决策规划是自动驾驶的关键部分之一，它首先融合多传感信

2018-04-10

2.8K0

【观点】漫谈推荐系统及数据库技术

推荐系统数据库人工智能机器学习数据挖掘

点击上方“专知”关注获取更多AI知识! 【导读】推荐系统和数据库技术，一个是偏机器学习数据挖掘相关的应用，一个是偏系统存储相关的技术，这两者在实际中有很大的应用。今天，很高兴邀请到资深算法工程师宋强对此漫谈自己一些工作的独到见解，欢迎阅读~ 科研工作者的前世今生笔者早年在人工智能领域上进修硕士，研究的方向是推荐系统，虽然最终未能将所学发扬光大，但亦心存敬畏，时常拜读相关著作。随后阴差阳错，人生中的第一份正式工作是从事分布式数据库的研发。受学长相邀，写下一点感悟。矛盾的心理人工智能和数据库都是当前的热潮

2018-04-08

1.3K0

【读书笔记】基于知识库的问答：生成查询图进行语义分析

存储数据库卷积神经网络

【导读】将DBPedia和Freebase这样的大规模知识库组织并存储在一个结构化的数据库，这已成为支持开放领域问题问答的重要资源。 KB-QA的大多数方法基于语义解析，其中问题被映射到其形式表示（例如，逻辑形式），然后被翻译成KB查询。问题的答案可以很容易地通过查询语句得到。语义解析还提供了对问题的更深入的理解，不仅可以得到答案，而且可以为开发人员提供易于解释的信息以进行错误分析。本文通过应用实体链接系统和匹配问题和谓词序列的深度卷积神经网络模型，大大优于以前的方法，并在WEBQUESTIONS数据集上

2018-04-08

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