选自arXiv 作者：Ranjay Krishna 等 机器之心编译 参与：张倩、路雪 图像不仅仅是一组目标集合，同时每个图像还代表一个相互关联的关系网。在本文中，李飞飞等人提出了利用「参考关系」明确区分同类实体的任务。实验结果表明，该模型不仅在 CLEVR、VRD 和 Visual Genome 三个数据集上均优于现有方法，并且是可解释的，甚至能发现完全没见过的类别。 日常用语中的参考式表达可以帮助我们识别和定位周围的实体。例如，我们可以用「踢球的人」和「守门的人」将两个人区分开（图 1）。在这两个例子中
目标：本文主要介绍联系的定义及使用。 一、 联系 联系（Relationship）是指实体集这间或实体集内部实例之间的连接。 实体之间可以通过联系来相互关联。与实体和实体集对应，联系也可以分为联系和联系集，联系集是实体集之间的联系，联系是实体之间的联系，联系是具有方向性的。联系和联系集在含义明确的情况之下均可称为联系。 按照实体类型中实例之间的数量对应关系，通常可将联系分为4类，即一对一（ONE TO ONE）联系、一对多（ONE TO MANY）联系、多对一（MANY TO ONE）
E-R模型向关系模型的转换规则： 一、两元联系的转换规则 (1)实体类型的转换 将每个实体类型转换成一个关系模式，实体的属性即为关系的属性，实体标识符即为关系的键。 (2)联系类型的转换 a实体间的联系是1:1可以在两个实体类型转换成两个关系模式中的任意一个关系模式的属性中加入另一个关系模式的键和联系类型的属性。 b实体间的联系是1:N则在N端实体类型转换成的关系模式中加入1端实体类型转换成的关系模式的键和联系类型的属性。 c如实体间的联系是M:N则将联系类型也转换成关系模式，其属性为两端实体类型的键加上
编译 | 费棋 【导语】近日，李飞飞的斯坦福大学视觉实验室发布了一篇即将在 CVPR 2018上要介绍的论文 Referring Relationships（指称关系），这篇论文主要研究的问题是给出一
1. 简介 实体之间的关联关系是刚入门的同学比较头疼的问题，但是在日常开发中又是比较重要的技巧，熟练的使用实体关联，能够使代码清晰易懂，并且节省宝贵的开发时间。通常情况下，对于存在关联关系的两个实体，我们会明确指定其中一个实体为关系的维护端，而另一个实体为关系的查询端（反向端）。对于OneToMany或ManyToOne关系，JPA规范明确指出以Many一端为关系的维护端，One一端为关系的查询端；而对于ManyToMany的关联关系，双方都可以作为关系的维护端，因此在日常的开发工作中会出现
实体-关系模型(或ER模型)描述特定知识领域中相关的事物。基本的ER模型由实体类型(对感兴趣的事物进行分类)和指定实体之间可能存在的关系(那些实体类型的实例)组成。
第二篇：数据库关系建模 前言 ER建模环节完成后，需求就被描述成了ER图。之后，便可根据这个ER图设计相应的关系表了。 但从ER图到具体关系表的建立还需要经过两个步骤：1. 逻辑模型设计 2. 物理模型设计。其中前者将ER图映射为逻辑意义上的关系表，后者则映射为物理意义上的关系表。逻辑意义上的关系表可以理解为单纯意义上的关系表，它不涉及到表中字段数据类型，索引信息，触发器等等细节信息。 本文将详细介绍前者。确切来说，也就是ER模型到逻辑关系表的映射是如何完成的。 基本概念 在开始进行ER模型到逻辑关系表的
信息抽取在自然语言处理中是一个很重要的工作，特别在当今信息爆炸的背景下，显得格外的重要。从海量的非结构化的文本中抽取出有用的信息，并结构化成下游工作可用的格式，这是信息抽取的存在意义。信息抽取又可分为实体抽取或称命名实体识别，关系抽取以及事件抽取等。命名实体对应真实世界的实体，一般表现为一个词或一个短语，比如曹操，阿里巴巴，中国，仙人掌等等。关系则刻画两个或多个命名实体的关系。比如马致远是《天净沙 · 秋思》的作者，那么马致远与《天净沙 · 秋思》的关系即是“创作”（author_of ）关系，邓小平是党员，那么邓小平与共.产.党则“所属”(member_of)关系。
本文墨香投稿，推荐大家用一款Mac下强大的静态代码分析工具，以后妈妈再也不用担心我不会分析代码啦。 之前用Windows系统，一直用source insight查看代码非常方便，但是年前换到mac下面，虽说很多东西都方便了，但是却没有了静态代码分析工具，很幸运，前段时间找到一款比source insight软件还强大的代码静态分析工具，堪称神器—Understand。这款软件具有强大的代码静态分析功能，并且可以绘制各种流程图，不幸的是没有发现Windows版本，只看到mac版和Linux版本因此用Windo
信息抽取的定义为：从自然语言文本中抽取指定类型的实体、关系、事件等事实信息，并形成结构化数据输出的文本处理技术
数据库绝对是软件系统不可分割的一部分。在数据库工程中充分利用ER关系图，可以保证在数据库创建、管理和维护中产生高质量的数据库设计。ER模型还提供了一种通信手段。
本讲座选自清华大学计算机系副教授刘知远于2018年4月27日在第二届“大数据在清华”高峰论坛上所做的题为《知识表示学习及其应用》的演讲。
知识图谱（Knowledge Graph）在2012年由Google推出，目前采用的数据标准是RDF（Resource Description Framework，资源描述框架）。RDF最早在Semantic Web中提出，因此在讲RDF之前，首先回顾一下Semantic Web。
UML 是统一建模语言（英语：Unified Modeling Language，缩写 UML）的简称，它是一种由一整套图表组成的标准化建模语言，用于帮助系统开发人员来说明，可视化，构建和记录软件系统的产出。用人话说 UML 就是用图形符号帮助我们描述系统和设计系统的语言工具。
今天的企业应用程序无疑是复杂的，并依赖一些专门技术（持久性，AJAX，Web服务等）来完成它们的工作。作为开发人员，我们倾向于关注这些技术细节是可以理解的。但事实是，一个不能解决业务需求的系统对任何人都没有用，无论它看起来多么漂亮或者如何很好地构建其基础设施。
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。
若实体A和B是一对多的联系，实体B和C是一对一的联系，则实体A和C的联系是？（）
前言：之前我们讲了很多与语音处理有关的任务，这次我们来讲和自然语言处理相关的任务。NLP任务大体可以分成两大类，一种是文本序列到文本序列，比如机器翻译，文本风格迁移等，另一种是序列到类别，比如情感分类，实体命名识别，主题分类，槽位填充等。
官方介绍：A free, open-source ontology editor and framework for building intelligent systems
在连载三讲了系统思维就是选择、改善或构建“框架”，以更快速、更全面、更深入地系统思考和表达的思维方式。使用框架实现更快速、更全面、更深入解决问题的关键在于框架的选用或者提炼，提炼框架的方法参见连载四，选用框架的方法参见连载五，本篇介绍掌握系统思维的另一项有效工具——系统循环图，以及如何利用系统循环图来帮助自己实现系统思维，解决复杂问题。
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