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明略科技HAO图谱Open API:开放企业级知识图谱构建能力

机器之心报道 机器之心编辑部 首个语音实时生成图谱企业级知识图谱开发工具包。 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。 7 月 11 日,在 2020 WAIC 世界人工智能大会上,明略科技 HAO 图谱,作为目前世界上第一个语音实时生成图谱企业级知识图谱开发工具包,首次公开亮相,成功入围了大会最高奖项 SAIL 奖( HAO 图谱,可以独立运行,也可交付给企业技术团队进行二次开发,核心模块包括语音流监听,语音转文本,标点预测,口语顺滑,文本补全,实体关系抽取,实体对齐,以及图谱话题切换。 ? 「目前业内仍缺少一个工业级的稳定工具,HAO 图谱是第一个语音实时生成图谱企业级知识图谱开发工具包。」张杰表示。 在实际的知识图谱构建流程中,标注数据、训练模型需要花费大量时间。 总之,HAO 图谱可以把企业数据按照业务逻辑抽象为陈述性知识或过程性知识,生成数据洞察以更易使用的方式为业务服务。

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腾讯安全发布企业级零信任能力图谱,助力企业安全升级!

产业互联网时代,企业面对数字化转型,新型IT形态伴随着新型威胁和入侵攻击,传统安全防护体系也面临转型和重构,此时零信任体系无疑是企业当前最好的选择之一。 然而,市场上众多基于不同技术能力支撑的零信任产品方案,从多维度多视角提出了零信任体系建设的不同思路,这些思路在不同程度上影响着企业和市场的技术方向,给企业安全管理者带来一些困扰和挑战。 腾讯安全专家咨询中心,从客户视角出发,结合相关零信任标准,以及国内外零信任最佳实践,针对企业用户如何构建零信任体系,给出具体的能力清单和指导框架,汇聚成通用性的零信任安全能力谱图,旨在帮助企业进行安全能力转型和升级 零信任配图.jpeg 关注腾讯安全(公众号:TXAQ2019) 回复【零信任能力图谱】获取原图 腾讯安全零信任能力图谱包含五大能力:身份可信识别能力是零信任的基础能力,包括用户可信识别、受控设备可信识别和受控应用可信识别 腾讯在安全运营中践行零信任安全理念,充分印证零信任能力图谱的关键技术点,输出零信任安全能力,助力企业重构信息安全防护体系,协助企业完成数字化转型。

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    知识图谱到底如何落地?这本书阐述企业重数据库与知识图谱的关联

    来源:专知本文为书籍分享,建议阅读5分钟本书是在实践中从企业关系数据库设计和构建知识图谱的指南。 这本书是在实践中从企业关系数据库设计和构建知识图谱的指南。 它提出了一个原则性框架,其核心是连接关系数据库和知识图谱的映射模式、组织中负责知识图谱的角色,以及将数据和人员组合在一起的过程。本书的内容适用于使用属性图或RDF图技术构建的知识图谱。 知识图谱实现了创建大规模集成知识和数据的智能系统的愿景。科技巨头已经采用知识图谱作为下一代企业数据和元数据管理、搜索、推荐、分析、智能代理等的基础。 我们现在发现,越来越多的企业寻求采用知识图谱来发展竞争优势。企业为了设计和构建知识图谱,需要了解存储在关系数据库中的关键数据。企业如何在不煮沸海洋的情况下,成功地采用知识图谱来整合数据和知识?

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    安全知识图谱 | 威胁建模助力企业“建防御 抓运营”

    本文为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》精华解读系列第六篇——威胁建模技术,重点介绍基于知识图谱的威胁建模应用。 如何做好威胁建模 如今,随着技术的变化,攻防技术不对等和攻防双方关注面不同,让企业面临的威胁复杂多样化、多元化,传统的防御手段无法抵御新兴威胁,也无法有效地应对内外风险。 威胁建模需要解决的问题是应该如何构建合理的安全体系,从而降低企业资产和业务面临的风险。 经过数年的知识积累,ATT&CK已经从针对企业内网的、Windows平台的、终端侧、post-compromise的行为分析模型,拓展为多场景(企业内网、移动环境、工控)、多平台(Windows、Linux 随着机器学习和图计算能力的提高,在安全知识图谱的基础上实现自动化安全运维将会变得更加简单。

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    万字详解“用知识图谱驱动企业业绩增长”

    用户认知是企业认知智能的起点。用户认知作为知识图谱天然适用的场景,可以分为群体认知和个体认知。 在这类标签的开发任务中,知识图谱可帮助开发人员梳理数据“血缘”体系。因此,企业可以对有不同数据来源的基础标签进行关联和管理,提升标签生产任务的管理质量和效率。 前面已经讲解了数据清洗与导入类、规则与统计类及模型预测类标签生产任务的方法及知识图谱的落地点,那么在企业实践中能否建设一个端到端的标签生产引擎呢? 因此在实践中,可以通过用户的标签结合知识图谱来推测用户的其他标签。企业的业务团队对用户的标签、知识图谱积累得越多、越深,推测出用户准确需求状态的概率就越高。 在企业实践中,知识图谱可以从需求构建与需求理解两方面提升需求认知的效果。

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    HPA数据库更新脑图谱、血液图谱与代谢图谱

    原来的HPA数据库主要包含组织图谱、细胞图谱与病理图谱,分别包含内容如下: 组织图谱: 某蛋白在机体不同组织脏器中的表达情况。 细胞图谱: 某蛋白在细胞内的定位情况,如核内、细胞膜上等。 病理图谱: 某蛋白在不同肿瘤中的表达情况。 最近,HPA数据库更新了脑图谱、血液图谱与代谢图谱,让我们一起来看看他们包含了哪些内容吧: 脑图谱 脑内最重要的功能单元就是神经元了,神经元的胞体和树突富含微观结合蛋白2 (MAP2),而轴突富含低分子量 可以看到血液图谱目前仅有RNA信息,没有蛋白信息。 ? ? ? ? 不同数据集中表达情况,可以发现该基因在所有白细胞中均表达。 ? 其余三类信息待补充。 代谢图谱 代谢图谱主要是手工整理了胞内的代谢通路,确定了各类代谢反应及其胞内定位,具体如下: ? 不同代谢通路,如组氨酸代谢和磷酸戊糖途径。 ? 胞内不同部位,如线粒体、胞浆、内质网、核内等。 ?

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    基于Neo4j构建的外贸企业关系图谱企业相似度查询「建议收藏」

    目录 一、外贸企业关系图谱的构建 1.从Oracle导出数据 2.导入数据到Neo4j 3.Neo4j数据展示 二、用Cypher做企业关联查询 1.多层关系查询 2.基于邻居信息的Jaccard 相似度计算 3.加权关联度得分计算 三、总结 一、外贸企业关系图谱的构建 说来惭愧,本科、研究生期间还没写过博客,正巧最近在写论文,想结合自己开发的项目来构思,于是就通过这篇博客记录一下使用Neo4j图数据库来做企业相似度查询的过程 这次外贸企业关系图谱的构建用到以前项目中测试库(Oracle)的数据,导入成csv格式后,再通过python的py2neo导入到neo4j中。 ) self.g.create(node) count += 1 print(count, len(nodes)) return '''创建知识图谱外贸企业的节点 以上就是外贸企业关系图谱的构建+查询的整个流程,比较基础。

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    知识图谱还是数据图谱? | 清华AI Time

    数据图谱?知识图谱? 吴信东首先对知识图谱的认识问题做出了纠正。 图谱就是概念的关系的连接,这个说法是错误的,节点之间以边相连,这只是图谱,比如我给张三打电话,“打电话”连接我与张三,这叫图谱,但不叫知识图谱。 现在大部分知识图谱还停留在数据图谱上,是对个人了解以后生成的个性化推荐,知识图谱也可能有,也可能还没有认知这一层。这是对认知图谱、数据图谱和知识图谱的大致理解。 明略科技年底会做出动态知识图谱,这个图谱会根据内容变化,静态图谱中间形成的一帧一帧的图谱变化是有视觉模型的,也有时间和空间作为引导。 不过这只是把图谱和推理杂糅起来了,即使如此,认知图谱肯定是知识图谱图谱被扩充了,常识性的知识和推理的模型也被加进去了。

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    捷报快讯|腾讯企点入选2021中国MarTech生态图谱代表企业

    艾瑞研究院按以上6大营销场景及其中的30个子场景整理出2021年中国MarTech生态图谱,帮助展现现阶段中国MarTech服务商在不同场景下的分布情况以及各MarTech服务商的服务场景布局。 腾讯企点,腾讯云旗下智慧客户运营平台,入选2021中国MarTech生态图谱代表企业,覆盖数据&策略场景,渠道运营&转化场景以及客户&流程管理场景。 艾瑞研究院发布2021年发布的《中国MarTech生态图谱》,通过研究中国营销技术赛道,首次把腾讯企点收录至生态图谱中,并作为代表企业进行了重点研究。 ? ,激发企业持续增长的新动能。 如需查看详细报告内容,可以点击这里:《2021年中国MarTech生态图谱及代表性企业介绍》 ?

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    知识图谱,能否成为企业下一代的数据仓库?

    作者 | camel 编辑 | 唐里 “我认为,知识图谱企业下一代管理数据的一种新的组织方式,能够更高效的连接上游的大数据和下游的AI建模任务。 张杰提到:“在我们内部,我们认为知识图谱企业下一代的数据仓库。它的优点除了能够高效地进行深度关系查询外,还能图谱基础之上做一些推广,通过引入常识知识和领域知识,由已有的知识产生新的知识。” 2)针对1)中的情况,目前也有很多企业使用像Hadoop这种分布式处理框架来开发大数据平台,这可以存储一些事先定义不好的、量特别大的、或结构化数据库不好索引的数据。 张杰表示:“在知识组织层面上,图谱化将是企业进行数据管理的未来趋势。” ? 一方面,它便于将客户已有的结构化知识做更深的度数上的关联,同时保证查询效率,深度关联是传统数仓的技术框架下不善于实现的。 目前企业所能掌握的关系数据一般都在千万到百亿节点的规模,未来随着5G和物联网的普及,其规模会更大,而且很多场景下要求在秒级甚至毫秒级返回查询结果。

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    关于neo4j图数据库笔记五-工商企业图谱

    工商企业图谱对于如何高效识别风险企业或法人、股东是一件极其有帮助的一件事,其实工商企业图谱数据的来源有很多,比如天眼查、企查查、百度百科,当然更专业的是上交所,深交所的各种企业公开资料,在此仅为尝试neo4j 本文给出了计算某企业控股和被控股的出入度计算 CREATE (中化集团:公司{名字:"中化集团"}), (中国石化:公司{名字:"中国石化"}), (北京信托:公司{名字:"北京信托"}), (中化国际 ), (徐某)-[:执行董事]->(五十人论坛), (徐某)-[:总经理]->(五十人论坛), (徐某)-[:参股]->(五十人论坛), (徐某)-[:法人]->(五十人论坛) --展示整个工商信息图谱 MATCH p=()-[]-(n:公司)-[]-()-[]-() RETURN p 取关联公司图谱 展示中国石化的母公司,含有孙公司的子公司和孙公司的关系图谱 p返回控股中国石化的母公司 q返回中国石化的子公司和孙公司 名字:"中国石化"}) with p MATCH q=(:公司{名字:"中国石化"})-[:控股]->()-[:控股]->() RETURN p,q 展示高管个人信息 展示樊某、王某、徐某的所有关系图谱

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    AI 研习社职播间:知识图谱赋能企业数字化转型

    分享主题:知识图谱赋能企业数字化转型 分享提纲: 1、公司介绍与职位介绍 2、知识图谱技术概述 3、企业机遇与挑战 4、知识图谱赋能企业数字化转型 5、知识图谱落地挑战与趋势 雷锋网 AI 研习社将其分享内容整理如下 今天我们分享内容包括:公司介绍&招聘,知识图谱概述 &企业机遇挑战,知识图谱赋能企业数字化转型,知识图谱落地挑战与趋势四个方面。 知识图谱概述 &企业机遇挑战 接下来讲一下现在企业所面临的挑战。 知识图谱赋能企业数字化转型 接下来我们就讲一下知识图谱怎样赋能企业数字化转型。 业务决策:集成企业内外部数据构建的企业知识图谱,可使用户通过问答、搜索方式更快获取知识信息,知识图谱让这些问答、搜索更加快速、智能,类似于企业智能助手。 ?

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