机器之心报道 机器之心编辑部 首个语音实时生成图谱的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的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的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。
更新下本实验室的两款开源工具箱的进展： 1 - AR lab 效果演示 ? 我一直有关注AR领域的创新，尤其是多屏联动、实时互动、图像分割算法等技术。
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。
谢阅读腾讯AI Lab微信号文章，恭喜知识图谱团队首次出战KBP大赛就获得实体发现与链接任务三语总分第一名好成绩！...美国国家标准与技术研究院（NIST）主办的2017年国际知识图谱构建大赛（Knowledge Base Population，简称KBP）结果近日揭晓，腾讯AI Lab首次参赛，斩获实体发现与链接（Entity...比赛历来受到学术界和工业界的广泛关注，本次任务共24支队伍参加，包括IBM、美国卡耐基梅隆大学和美国伊利诺伊大学香槟分校等国际一流科研机构，及阿里巴巴、北京邮电大学和浙江大学等国内知名企业及院校。...自建知识图谱TopBase 未来延伸到自然语言深度理解力 知识图谱是自然语言处理领域的核心技术，目前腾讯AI Lab建设了一个名叫TopBase的知识图谱，目前涵盖50多个领域如人物、音乐、影视、体育...知识图谱所属的自然语言处理（NLP）领域，腾讯AI Lab还着重于问答、对话、文本生成、自动摘要和机器翻译方面的核心研究，并与语音识别和计算机视觉领域进行跨界应用，如同声传译和图片描述生成等技术。
感谢阅读腾讯AI Lab微信号文章，恭喜知识图谱团队首次出战KBP大赛就获得实体发现与链接任务三语总分第一名好成绩！...美国国家标准与技术研究院（NIST）主办的2017年国际知识图谱构建大赛（Knowledge Base Population，简称KBP）结果近日揭晓，腾讯AI Lab首次参赛，斩获实体发现与链接（Entity...比赛历来受到学术界和工业界的广泛关注，本次任务共24支队伍参加，包括IBM、美国卡耐基梅隆大学和美国伊利诺伊大学香槟分校等国际一流科研机构，及阿里巴巴、北京邮电大学和浙江大学等国内知名企业及院校。...自建知识图谱TopBase 未来延伸到自然语言深度理解力 知识图谱是自然语言处理领域的核心技术，目前腾讯AI Lab建设了一个名叫TopBase的知识图谱，目前涵盖50多个领域如人物、音乐、影视、体育...知识图谱所属的自然语言处理（NLP）领域，腾讯AI Lab还着重于问答、对话、文本生成、自动摘要和机器翻译方面的核心研究，并与语音识别和计算机视觉领域进行跨界应用，如同声传译和图片描述生成等技术。
CSAPP学习过程 这篇文章主要记录CSAPP书和lab的学习过程，具体某个lab的踩坑过程会分别附单独链接，本文主要是记录漫长的学习过程以及方便想学但是尚未开始学习的同学参考，以下是github的lab...image.png Todo Bilibili翻译课程 lecture 1-4 搭建实验环境 Data lab Bilibili翻译课程 lecture 5-9 Bomb lab Attack...lab 前置材料 一本CSAPP CSAPP的bilibili翻译课程 实验材料 参考经验贴1 参考经验贴2 我想做些什么 开设这个仓库是想记录我做CSAPP的lab的过程，也顺便将踩坑过程分享，帮助后人少走弯路...学习过程（以Lab为单位总结） 简单查阅别的学习经验后，大多数人的分享都说看书再多遍也不如做lab学到的多，lab是课程的精髓，我已经粗略的学过编译原理，计算机组成原理和操作系统，所以我会比较快速的过一遍网课然后开始...lab，目标3个月完成大多数的lab（也许有一些实在不感兴趣的lab会跳过） Timeline 2022-03-30 完成Datalab 2022-03-28 完成实验环境搭建 2022-03-27 完成
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?
通过调研数据安全领域的技术和产品，以及各行业top级企事业单位的管理经验，腾讯安全结合自身的应用与实践经验，绘制并发布数据安全能力图谱，助力企业规划数据安全体系的建设、加强数据场景的安全管控能力、指导数据安全能力的评估等场景...image.png 腾讯数据安全能力图谱提出了六大能力，即数据资产管控能力、数据安全运营能力、数据业务安全管控能力、数据支撑环境安全管控能力、数据运维安全管控能力和数据安全感知能力，覆盖了数据全生命周期及重要的数据场景
FreeBuf咨询联合中国电子信息产业发展研究院、中国软件评测中心（工业和信息化部软件与集成电路促进中心）共同开展《2023中国数据安全企业全景图谱》的调研工作。 本次调研同时面向供需两侧。...经审核后，将符合要求的厂商信息入驻至《2023中国数据安全企业全景图谱》，为各级组织及企事业单位数据安全建设与产品选型提供参考。...另一方面，从需求侧调查摸清我国企业数据安全的产品及服务需求、建设现状与管治难点，从而为加强数据安全技术创新、优化数据安全建设框架、完善数据安全管理制度提供一定的思路。...《2023中国数据安全企业全景图谱》的分类逻辑从数据安全的需求出发，包括数据安全的内核需求以及数据开发利用支撑需求。...基于此，我们将《2023中国数据安全企业全景图谱》共分为10个一级类目以及49个二级类目，如下图所示: 厂商申报通道 扫描二维码或点击链接填写问卷 链接： https://freebuf2019.mikecrm.com
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。
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。
度小满AI-Lab团队强势夺冠，碾压Meta AI实验室FAIR、蒙特利尔Mila实验室等一众国内外顶级AI科研机构，创造了KGE算法新纪录。...「竞技场」，每年都有众多顶级研究机构和企业前来参赛。...庞大数据量，是金融行业AI化的天然优势，但数据的复杂性，多维性，以及隐私等问题也为金融企业带来了不小的挑战。...在图神经网络之外，度小满AI Lab在深度学习、计算机视觉、自然语言处理，包括文本向量化、文本分类、信息抽取等方向上也早有布局。...度小满数据智能部总经理杨青表示，未来度小满AI Lab团队将继续围绕知识图谱补全、实体对齐等具体问题展开深入研究，同时兼顾更广义的图网络在金融风控方向的应用，希望通过诸如社交关系、交易关系、地理关系等信息构建的大规模图网络
本文展开解读 Painless Lab 如何应用于企业级实战开发中的脚本调试环节！ 1、Painless Lab 是什么？...Painless Lab是一个交互式的测试版代码编辑器，用于实时测试和调试Painless脚本。 咱们可以通过打开主菜单，点击开发工具，然后选择 Painless Lab 来访问它。...2、Painless Lab 能干什么？ 一句话：Painless Lab 可以实时测试和调试 Painless 脚本。...下面的 Context 部分展开就是 Painless Lab 的核心功能区域。 三种类型进一步展开： 进一步再展开解读。...5.1 真实企业场景再现 假设我们有一个包含产品信息的索引 products，每个文档包含以下字段： 1.name: 产品名称 2.price: 产品价格 3.rating: 产品评分 我们希望根据价格和评分来动态计算每个产品的分数
DRKG 在其开源代码仓库中提供了使用 DGL-KE 来生成 DRKG 知识图谱中实体和关系的低纬嵌入向量表示的案例以及基于预训练的 DRKG 知识图谱嵌入向量表示预测新冠病毒候选药物的案例。...使用 DGL-KE 生成 DRKG 知识图谱的低纬嵌入向量表示 DGL-KE 是一个基于 DGL 图深度学习框架(https://github.com/dmlc/dgl)，面向知识图谱嵌入学习方法领域的高性能...下载 DRKG 知识图谱，DRKG 知识图谱已开源：https://dgl-data.s3-us-west-2.amazonaws.com/dataset/DRKG/drkg.tar.gz import.../data/drkg/drkg.tsv' DRKG 知识图谱包含一个 tsv 格式文件 drkg.tsv，其中包含了知识图谱的所有三元组，在训练之前，我们将数据集随机按照 0.9:0.05:0.05 的比例划分成训练集...，案例中我们选用 TransE_l2 知识图谱嵌入算法，并使用了 AWS p3.16xlarge 实例进行多 GPU 并行进行训练（使用其他知识图谱嵌入算法以及其他机型可以参考 https://aws-dglke.readthedocs.io
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。
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。 ?
文章有字数限制，看来必须要到140才行呀，可是我只是想试试并没有打算写那么多字呀，你这么要求让我很为难呀，作为用户我有权利强烈谴责你们。收到谴责信号请立即取消1...
学习，不是罗列知识点，而是要学。你不需要把所有东西都列出来，你只需要想清楚自己现阶段的学习就好，慢慢学习，慢慢进步。
自行填写，懒得找了，可以参考kiprey 练习一 理解内核级信号量的实现和基于内核级信号量的哲学家就餐问题（不需要编码） 完成练习0后，建议大家比较一下（可用meld等文件diff比较软件）个人完成的lab6...和练习0完成后的刚修改的lab7之间的区别，分析了解lab7采用信号量的执行过程。...//看注释知道要做什么 void cond_signal (condvar_t *cvp) { //LAB7 EXERCISE1: YOUR CODE cprintf("cond_signal...Notice: mp is mutex semaphore for monitor's procedures void cond_wait (condvar_t *cvp) { //LAB7 EXERCISE1
首先先介绍一款工具，个人觉得老牛逼——Netdiscover，之前我询问一哥们arp扫描工具时他推荐的。
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