提出论点 好的研究想法，兼顾摘果子和啃骨头。...两年前，曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》，直到现在印象依然很深刻，文中分析了摘低垂果实容易，但也容易撞车，啃骨头难，但也可能是个不错的选择。...初入团队，寻找自己的立足点，需要一个好的工作想法。每年末，抓耳挠腮做规划，想要憋出一个好的工作想法。很多同学，包括我自己，陆陆续续零零散散想到很多点，然后自己不断否掉。...人的三维+时间半维 具体如何找到好的想法，一时半会没有头绪。因此，回到最初的起点，从人的层面，我有什么？我想要有什么？...引用 好的研究想法从哪里来 杜跃进：数据安全治理的基本思路 来都来了。
在人工智能、移动互联、IM通讯、社交互动、智能路由等多项技术进步的共同推动下，智能客服技术发酵，并从早期的“电话客服在线化”逐渐进化到“以领域知识库建设为核心工作，通过文本、语音、或视频等方式交互的智能客服机器人系统...客服智能化、场景化、社交化成了客服系统未来发展的主流。根据前瞻产业研究院预估，2019年我国约有4000亿客服市场，智能客服市场将达到500亿~800亿元。 智能客服， 到底智能在哪里？...所有技术的诞生都有观望期，智能客服概念初始于2000年前后，历经20余年发展，市场渗透率不足20%，剩下80%正在观望的企业，他们想要了解现阶段的“智能客服”到底“智能”在哪里？能够解决哪些实际问题？...能够产出的回报率如何？要明确智能客服的作用价值，得先知道智能客服的工作原理。腾讯企点总经理张晔先生从需求及技术的角度出发，介绍了智能客服的运行机制。 第一步：让企业客服与客户在各个触点进行连接。...张晔：聚焦智能客服领域，我比较关注客服型、营销型、任务型机器人的发展（比如：NLP、ASR、TTS、行业知识图谱、多轮会话管理、智能语音语义质检等技术）；通信技术与智能客服的结合（比如：视频客服、直播会议
镁客网这么多期都在说时尚的智能硬件，今天我们来说说跟我们老百姓戚戚相关的话题——智能医疗。...智能医疗，其实这个概念已经被热了很长时间了，但是至今为止，除了竞争激烈的可穿戴智能血压计、能测心率、血压的手环、能随时监测健康状况的手机APP以外，并没有其他一些医疗硬件出现。...别说基本都是靠电脑或者智能手机操作的智能医疗设备了，拿家里的智能遥控器来说，有几个老年人能用的，他们除了知道遥控器上有最基本的调台、调音、关机功能，别的智能功能对他们来说都形同虚设。 ?...然而，目前的智能设备在检测后一般都需要远程传输数据，需要上网，这就让智能医疗陷入“不智能”的最关键点。我不夸张的说，这个东西别说爷爷奶奶了，我父母那个年龄层的都不一定会弄。...总而言之，目前的智能医疗，面临着“难诊断”、“不便利”、“不能医”这三大问题，与智能相去甚远。 智能医疗的春天在哪里？ 吐了那么多槽，有人肯定会说，那按照你那么说未来移动医疗无路可走囖！
短视频智能审核软件 短视频智能审核软件是每个视频平台用来审核创作者发布的视频，基于互联网的视觉技术对短视频各个方面进行识别审核。...该软件在后台有设置好相关的违规信息以及字眼，因为人工智能软件会很快速对大量视频进行识别，一旦发现视频内有这些违规的字眼，就直接否决，拒绝展示。...智能审核好还是人工审核好 有人喜欢智能审核，也有人喜欢人工审核，各有各的好处，但两者结合起来就会更好。先让智能审核一遍，智能审核不了的就转给人工审核，这样就能更有效的抵制住不健康的视频产生。...如果仅仅是人工进行审核，面对大量的短视频，很容易审核出错，而智能审核就不同，审核大量短视频也不会有任何疲惫感，最重要的是，对每一位视频内容创作者都公平。 上面就是关于短视频智能审核软件的相关内容讲述。...综合上述，在日常看到的短视频，都是经过智能软件进行一帧一帧识别审核得来，这才形成了各位看到的正能量视频。
对于知识图谱和深度学习：深度学习是通过一个黑盒子来进行预测，人类不好理解；而知识图谱是通过语义分析来推理，人类好理解。融合知识图谱与深度学习，已然成为进一步提升深度学习效果的重要思路之一。...三、智能应用角度 ? 知识图谱最早就是由Google应用到知识搜索中取的一个名字，以前都不叫知识图谱。...而在企业智能应用中，因为有了知识图谱，我可以关联相关的数据来探测异常、控制风险等。 ? 之前看到有人说，作为人工智能的产品经理，不能不了解知识图谱。为何知识图谱在人工智能时代如此重要呢？...但通用性很差，因此可通过包装器归纳这种基于有监督学习的方法，自动从标注好的训练样例集合中学习数据抽取规则，用于从其他相同标记或相同网页模板抽取目标数据。...3、典型的智能问答产品 4、智能问答的关键技术 5、基于知识图谱的智能问答 1、人机对话体系结构 ?
它是用于完善工艺方案和模具繁杂型面的设计，专门针对汽车和金属成形中的板料成形而开发和优化的。全球大概有九成的汽车制造商用它来进行产品开发、完善工艺。...它将全球各地的方法经验吸收融合，来确保有最新的技术支持。...据网上统计，在薄板冲压成型仿真方面，当前autoform软件市场在全球的占比是排第一的有90％以上的汽车制造商在使用autoform，全球前20家的汽车制造商全都在使用在国内，autoform软件也是有非常多的行业用户...（2）适合设计复杂的深拉延和拉伸成形模、工艺和模面的验证，优化成形参数，最大化减少材料与润滑剂损耗，新板料的评估和改进（4）快速实现求解、简单好用的界面和快速上手、对复杂的工程也有稳当的结果。...我们没必要使用大量硬件和专门的模拟分析师傅，直接能用autoform软件完成模拟。它高质量的结果可以减少产品的开发验证时间，降低开发成本，提高产品质量，给公司带来非常大的竞争优势和市场机遇。
不过有关智能门锁的进化，或许才刚刚开始。 1 智能门锁跨越式升级， 用户需求再一次前置 相较于海外市场，国内智能门锁起步确实较晚。...除了开锁方式，智能门锁的迭代还进一步体现在产品交互环节。可以说，指纹锁时代让智能门锁真正走出与传统机械锁不同的路径，而人脸识别技术的应用，才终于完成智能门锁从0到1的交互革新。...2、解决“安防”问题，只是智能门锁的“入口” 而令人期待的是，“主动安防”或许只是未来智能门锁智慧体验的起点，特别是在海尔智家提出“主动场景”这一概念之后。...正如智能手机早已不只是一个简单的通讯工具，而是一个汇聚了支付、社交、娱乐、工作、摄影、资讯等属性的综合入口。同样，消费者对于智能门锁的期待，也不啻于单纯用来解决“安防”问题。...3 总结 总而言之，主动式服务再次成为用户对“家庭安全和智慧生活”期待的完美答卷，而“主动场景”则在赋予智能门锁更多的价值与意义。成为下一个跨越终端的产品，智能门锁或许真的有戏。
最近几年深度学习引发的人工智能浪潮席卷全球，在互联网普及带来的海量数据资源和摩尔定律支配下飞速提升的算力资源双重加持下，深度学习深入影响了自然语言处理的各个方向，极大推动了自然语言处理的发展。...因此，融入知识来进行知识指导的自然语言处理，是通向精细而深度的语言理解的必由之路。然而，这些知识又从哪里来呢？这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。...SemEval-2010 Task-8的任务设定为，对预先定义好的关系类别标注大量的训练和测试样例，样例都是相对简单的短句，而且每种关系的样例分布也比较均匀。...现有任务设定一般假设有预先定义好的封闭关系集合，将任务转换为关系分类问题。这样的话，文本中蕴含的实体间的新型关系无法被有效获取。...更开放的关系类型 现有关系抽取工作一般假设有预先定义好的封闭关系集合，将任务转换为关系分类问题。
因此，融入知识来进行知识指导的自然语言处理，是通向精细而深度的语言理解的必由之路。然而，这些知识又从哪里来呢？这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。...SemEval-2010 Task-8的任务设定为，对预先定义好的关系类别标注大量的训练和测试样例，样例都是相对简单的短句，而且每种关系的样例分布也比较均匀。...现有任务设定一般假设有预先定义好的封闭关系集合，将任务转换为关系分类问题。这样的话，文本中蕴含的实体间的新型关系无法被有效获取。...更开放的关系类型 现有关系抽取工作一般假设有预先定义好的封闭关系集合，将任务转换为关系分类问题。...高天宇，清华大学计算机系大四本科生，主要研究方向为自然语言处理、知识图谱、关系抽取。在人工智能领域国际著名会议AAAI、EMNLP上发表多篇论文，是OpenNRE等开源项目的主要开发者之一。
最近几年深度学习引发的人工智能浪潮席卷全球，在互联网普及带来的海量数据资源和摩尔定律支配下飞速提升的算力资源双重加持下，深度学习深入影响了自然语言处理的各个方向，极大推动了自然语言处理的发展。...因此，融入知识来进行知识指导的自然语言处理，是通向精细而深度的语言理解的必由之路。然而，这些知识又从哪里来呢？这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。...SemEval-2010 Task-8的任务设定为，对预先定义好的关系类别标注大量的训练和测试样例，样例都是相对简单的短句，而且每种关系的样例分布也比较均匀。...开放关系问题：现有任务设定一般假设有预先定义好的封闭关系集合，将任务转换为关系分类问题。这样的话，文本中蕴含的实体间的新型关系无法被有效获取。...更开放的关系类型 现有关系抽取工作一般假设有预先定义好的封闭关系集合，将任务转换为关系分类问题。
大数据文摘出品 来源：知乎（zibuyu9） 作者：韩旭、高天宇、刘知远 最近几年深度学习引发的人工智能浪潮席卷全球，在互联网普及带来的海量数据资源和摩尔定律支配下飞速提升的算力资源双重加持下，深度学习深入影响了自然语言处理的各个方向...因此，融入知识来进行知识指导的自然语言处理，是通向精细而深度的语言理解的必由之路。然而，这些知识又从哪里来呢？这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。...SemEval-2010 Task-8的任务设定为，对预先定义好的关系类别标注大量的训练和测试样例，样例都是相对简单的短句，而且每种关系的样例分布也比较均匀。...开放关系问题：现有任务设定一般假设有预先定义好的封闭关系集合，将任务转换为关系分类问题。这样的话，文本中蕴含的实体间的新型关系无法被有效获取。...更开放的关系类型 现有关系抽取工作一般假设有预先定义好的封闭关系集合，将任务转换为关系分类问题。
因此，融入知识来进行知识指导的自然语言处理，是通向精细而深度的语言理解的必由之路。 然而，这些知识又从哪里来呢？这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。...SemEval-2010 Task-8的任务设定为，对预先定义好的关系类别标注大量的训练和测试样例，样例都是相对简单的短句，而且每种关系的样例分布也比较均匀。...现有任务设定一般假设有预先定义好的封闭关系集合，将任务转换为关系分类问题。这样的话，文本中蕴含的实体间的新型关系无法被有效获取。...更开放的关系类型 现有关系抽取工作一般假设有预先定义好的封闭关系集合，将任务转换为关系分类问题。...高天宇，清华大学计算机系大四本科生，主要研究方向为自然语言处理、知识图谱、关系抽取。在人工智能领域国际著名会议AAAI、EMNLP上发表多篇论文，是OpenNRE等开源项目的主要开发者之一。
1、目标 在这篇文章中，我们将研究人工智能的未来，来了解人工智能在真实的行业中的前景和就业机会。我们将从人工智能介绍、人工智能应用程序、示例、人工智能职业以及人工智能中的工作概况开始。...此外，还将看到一些实际的例子，以便更好地理解。 2、人工智能介绍 “制造智能机器的科学和工程，特别是智能计算机程序。” 智力使我们与世界上的万物相区别，因为我们有能力去理解和运用知识。...使用机器人工具的外科技术人员。 军用和航空电工使用飞行模拟器、无人机和武器。 9、人工智能的未来 人工智能能为公司赚取大量利润。此外，人工智能在我们的日常生活中以惊人的速度发展。...这些公司正在加强在人工智能领域的领先地位。 在生活的每个领域，人工智能都是存在的。我们使用人工智能将大数据组织成不同的模式和结构。此外，模式有助于神经网络、机器学习和数据分析。...做好准备 在此之前，为了使人工智能的价值最大化，最好确保您当前的流程，即以尽可能好的方式工作。 合作 与非竞争性业务合作。在编程和支持人工智能方面，这还远未实现。人工智能有可能改变企业。
智能硬件，听起来是一个非常洋气的词，技术的进步，很多幻想技术的初见雏形让不少人坚信科幻电影中酷炫的场景早晚会成为现实，现在的智能硬件就是明天的黑科技。...每年投资机构数量（个） 四、2011年至今投资主要还是集中在智能家居和可穿戴设备方面，现在机器人领域又成为新的热门行业，智能医疗以及智能交通所占的比例依旧不是很高。...2016年投资趋势分析 一、智能家居和智能穿戴的融资份额一直以来都占据着市场的较大部分，且种类繁多，更多的大头企业纷纷想以此打造自己的企业生态圈，可见2016年必定还是重点投资对象。...凭什么相信2016的智能硬件市场 越来越多的互联网巨头企业或是科技公司都将加入智能硬件市场，比如阿里巴巴、格力、腾讯，甚至包括小米、乐视。...总而言之，2016年，智能硬件，看你的！
那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...所以从推动学科发展的角度，评判什么是好的研究想法的标准，首先就在一个“新”字。 过去有个说法，人工智能学科有个魔咒，凡是人工智能被解决（或者有解决方案）的部分，就不再被认为代表“人类智能”。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。...例如，我们提出的融合知识图谱的预训练语言模型，就是将BERT和TransE等已有算法融合起来建立的新模型 [3]。
作者：韩旭、高天宇、刘知远 整理来源：深度学习自然语言处理 最近几年深度学习引发的人工智能浪潮席卷全球，在互联网普及带来的海量数据资源和摩尔定律支配下飞速提升的算力资源双重加持下，深度学习深入影响了自然语言处理的各个方向...因此，融入知识来进行知识指导的自然语言处理，是通向精细而深度的语言理解的必由之路。然而，这些知识又从哪里来呢？这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。...SemEval-2010 Task-8的任务设定为，对预先定义好的关系类别标注大量的训练和测试样例，样例都是相对简单的短句，而且每种关系的样例分布也比较均匀。...现有任务设定一般假设有预先定义好的封闭关系集合，将任务转换为关系分类问题。这样的话，文本中蕴含的实体间的新型关系无法被有效获取。...更开放的关系类型 现有关系抽取工作一般假设有预先定义好的封闭关系集合，将任务转换为关系分类问题。
(图片来源：网络) 大数据 洞悉每一分广告费花在哪里 著名广告大师约翰·沃纳梅克提出：我知道我的广告费有一半浪费了，但遗憾的是，我不知道是哪一半被浪费了。...由于不清楚目标用户在哪里，通过什么途径才能将广告信息精准推送到目标用户面前，以往只能靠撒天网式的广告尽可能多地覆盖用户，这样盲目投广告的确会浪费不少广告费，品牌主往往不清楚每一分广告费花在了哪里，带来了什么样的营销效果...一站式智能营销平台城外圈以“广告好效果”为核心目标，致力于为品牌主解决营销问题。随着大数据技术的快速发展，移动端网络用户的行为追踪变得更为便利。...智能匹配 目标用户在哪里，广告就到哪里 大数据精准营销的核心在于让广告在合适的时间，通过合适的媒体，以合适的方式，投给合适的用户群体。...场景营销 激发用户主动分享传播 要达到广告好效果，除了要通过合适的媒体精准触达目标用户以外，还要争取与用户建立联系，将用户的潜在购买力转变为实际消费行为，将用户的品牌偏好转变为对品牌的忠诚，甚至激发用户主动分享传播
知识图谱（Knowledge Graph，KG）则是人工智能技术中的重要组成部分，它是一种结构化的、语义化的知识表示方式，能够帮助计算机理解和处理人类语言。...知识图谱的应用知识图谱可以应用于多个领域，如搜索引擎、智能客服、自然语言处理、数据分析等。以下是几个知识图谱的应用案例：搜索引擎知识图谱可以帮助搜索引擎更好地理解用户的搜索意图，提供准确的搜索结果。...智能客服知识图谱可以帮助智能客服更好地理解用户的问题，并提供准确的解答。...例如，当用户咨询“如何办理银行卡”，智能客服可以通过知识图谱中的实体“银行卡”和“办理”之间的关系，提供相关的办理流程和注意事项。自然语言处理知识图谱可以帮助自然语言处理系统更好地理解和处理人类语言。...结论知识图谱是人工智能技术中的重要组成部分，它可以帮助计算机更好地理解和处理人类语言，从而实现更智能化的应用。随着人工智能技术的不断发展，知识图谱的应用范围也将越来越广泛。
这里很有可能的主要原因就是没有命中索引和没有分页处理（原因有很多种，主要分析你的日志）。那接下来我们就得去优化sql了。 **如何优化呢？下面我们来谈谈有关的问题。...三、索引优化，这个经常谈到 索引的分类有哪些？ 1 普通索引：最基本的索引 2 组合索引：多个字段上建立的索引，能够加速复合查询条件的检索。...3 唯一索引：与普通索引类似，但索引列的值必须唯一，允许有空值 4 组合唯一索引：列值的组合必须唯一 5 主键索引：特殊的唯一索引，用于唯一标识数据表中的某一条记录，不允许有空值，一般用primary...被驱动表的join字段上加上索引，无法建立索引的时候，设置足够的Join Buffer Size。 禁止join连接三个以上的表，尝试增加冗余字段。...只好用游标了，感兴趣的朋友阅读JDBC使用游标实现分页查询的方法
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