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    《梦华录》要大结局了,看超前点映不如先来学学它!

    👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 《梦华录》是最近一段时间讨论度颇高的一部电视剧,豆瓣评分一度高达8.8分,是近些年来评分较高的一部古装影视剧。其制作相对精良,画面精美,主要人物的性格特色明显,角色鲜明。并且,这部剧的内容本身当属“披着古装的现代都市剧”,许多情节都能引起人们的共鸣。 不过,今天我们不是来聊剧情的,而是想借这部剧来谈谈知识图谱。从有意思的事情中学习,才能高效地学为所用嘛! 众所周知,知识图谱是由实体和关系组成的网状结构的知识表示。 最新的研究表明,人脑就是通过知识与知识

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    MSRA副院长周明博士:四大研究领域揭示自然语言技术的奥秘

    AI 科技评论按:比尔·盖茨曾说过,「语言理解是人工智能皇冠上的明珠」,沈向洋博士也说过「懂语言者得天下」。自然语言理解处在认知智能最核心的地位。它的进步会引导知识图谱的进步,会引导对用户理解能力的增强,也会进一步推动整个推理能力。自然语言处理的技术会推动人工智能整体的进展,从而使得人工智能技术可以落地实用化。 微软亚洲研究院副院长周明博士围绕这一观点有过不少系统的阐述。不论是在微软大厦举行的自然语言处理前沿技术分享会活动上,或是近日举办的 EmTech China 峰会上,周明博士围绕自然语言四个方面的进

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    知识图谱研讨实录02丨肖仰华教授带你理清知识图谱基础知识

    知识图谱是一种大规模语义网络,已经成为大数据时代知识工程的代表性进展。 知识图谱技术是实现机器认知智能和推动各行业智能化发展的关键基础技术。由复旦大学肖仰华教授策划的《知识图谱:概念与技术》课程体系,已在国内进行了多次巡回演讲,受到参会人员一致好评。 课程主要目的和宗旨是系统讲述知识图谱相关知识,让同学们对知识图谱的理论和技术有一个系统的认知。本实录来自该课程老师和同学的研讨。 下面让我们通过第二章课程《知识图谱基础知识》的15条精华研讨,来进一步学习了解知识图谱技术内幕。 本课程配套教材《知识图谱:概念

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    阿里智能对话交互实践及范式思考

    导读:传统互联网时代体现出来的更多的是“连接”,现如今,随着智能设备的增加,人和设备逐渐走向“交互”,那么,交互时代,人机之间如何有效通过自然语言实现智能对话交互已经成为开发者面对的直接问题,本文阿里巴巴iDST 自然语言理解和人机对话负责人孙健将带来他们在这个领域的探索和实践分享。 互联网正在从“连接时代”走向“交互时代” 纵观传统互联网时代,如果用一个词来总结和概括的话,“连接”这词再合适不过了,传统互联网时代主要建立了三种连接:第一,人和信息的连接;第二,人和人的连接;第三,人与商品服务的连接。第一种

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    AI一分钟 | 大福利!谷歌2018年将公开内部机器学习培训课程;医疗影像领域今年最大融资出炉!图玛深维获软银中国2亿人民币投资

    一分钟AI 重磅!谷歌宣布将在2018年公开谷歌内部机器学习培训课程,已有1.8万名员工参与。 医疗影像领域的AI公司图玛深维获软银中国领投的2亿元人民币B轮融资,为同领域年度最大额融资。 腾讯AI Lab斩获知识图谱顶级赛事KBP 2017世界冠军。 海航携手联通成立“旅游大数据基地”,并落户雄安。 传谷歌智能音箱谷歌Home Max将于12月11日开售,售价不高于100美金。 激光雷达巨头Velodyne推出首款128线激光雷达 预计将于今年年底开始交付。 通用计划2019年在人口密集城市开启自动驾

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    大规模开放数字商业知识图谱评测基准来了:OpenBG上线天池

    近年来,知识图谱受到学术界和产业界的广泛关注,在教育、生物医学、金融等领域得到了广泛的应用,凸显了结构化知识在智能应用中的重要作用。2020 年图灵奖得主 LeCun、Bengio 和 Hinton 在 2015 年《Nature》论文[1]曾指出:融合表示学习与复杂知识推理是人工智能进步的阶梯。在数字商业领域,知识图谱业务的蓬勃发展在许多应用显示出了巨大的潜力,但它仍面临着诸多挑战。例如,现有的商业知识图谱往往存在大量的缺失属性、实体节点和大量相同的未对齐的实体节点,且知识图谱通常由多种模态构成,因而如何对大规模数字知识图谱进行链接预测和实体对齐(同款商品挖掘)面临严峻挑战;此外,现有的知识图谱通常缺乏对知识显著性的建模,如当用户在电商平台搜索 “跑步”关键词 时,“瓶装水”一般不是用户真实的购物意图,用户关注的商品一般是 “跑步鞋、跑步机” 等健身用品。显著的常识可以帮助搜索引擎有更好的理解能力,从而返回更贴合用户需要的商品,因此如何基于数字商业知识图谱进行商品显著性推理也面临巨大挑战。

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