大模型如雨后春笋般涌现，并以惊人的速度和规模，重塑着我们对AI能力的认知。AI应用的多样性和创新性也在这一年达到了新的高度，这些应用不仅提高了效率，降低了成本，更重要的是，它们正在加速改变我们的生产，生活方式。
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数字化协会理事顾问 广州佰聆数据顾问有限公司解决方案经理 大家好，我是中国数字化协会的理事顾问，郑午。今天与大家浅谈一下-知识图谱。 知识图谱最早是谷歌在2012年推出的一个知识库，谷歌用这个知识库支持它新一代的搜索引擎。简单来说，知识图谱是由一些相互连接的实体，和它们的属性共同构成的。其中每一条知识都可以表示为一个SPO三元组，SPO是英文（Subject， Predicate， Object）的首字母缩写，翻译成中文可以理解为：（实体一，谓词，实体二）。这个谓词定义了实体一与实
作者：李文哲 摘自：普惠大数据中心 导读 知识图谱 (Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从2012年Google推出自己第一版知识图谱以来，它在学术界和工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年内纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国内，互联网巨头百度和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比，对处于当今风口浪尖上的行业 - 互联网金融， 知识图谱可以有哪方面的应用呢？ 目录 1. 什么是知识图谱？ 2. 知识图谱的表示
关于【数据分析小组】的事宜请见文末。 最近在撸复杂网络，刚刚入门，把总结的一些信息跟大家分享一下： 一、什么是复杂网络 复杂网络就是比较复杂的网络（-_-!!），比如人际关系网： （我也不知道什么电
导读 知识图谱 (Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从2012年Google推出自己第一版知识图谱以来，它在学术界和工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年内纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国内，互联网巨头百度和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比，对处于当今风口浪尖上的行业 - 互联网金融， 知识图谱可以有哪方面的应用呢？ 目录 1. 什么是知识图谱？ 2. 知识图谱的表示 3. 知识图谱的存储 4.
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2017年，知识经济日益火爆，分答、知乎、得到等知识平台可谓如日中天。眼下这种火爆已在从人类延展到机器。互联网巨头纷纷对知识变得饥渴起来，知识成为数据之后的又一个香饽饽。 互联网巨头对知识越来越青睐 两三年来，互联网大佬言必谈数据，特别是大数据。曾有人戏称马云应该叫“Data Ma”，因为不懂技术的马云，十分钟爱谈大数据，马云的“五新理论”中有一个是“新能源”，其认为未来机器吃的不是电，而是数据。其外，李彦宏、马化腾等大佬关于大数据都有不少言论，马化腾说数据是AI应用的四大要素之一，李彦宏也提到：“由数据、
知识图谱为互联网上海量、异构、动态的大数据表达、组织、管理以及利用提供了一种更为有效的方式，从而提高网络的智能化水平，使其更接近于人类的认知思维。
比如“C罗”是一个实体，“金球奖”也是一个实体，他们俩之间有一个语义关系就是“获得奖项”。“运动员”、“足球运动员”都是概念，后者是前者的子类（对应于图中的subclassOf 关系）。
近年来，随着人们对 AI 认知能力的积极探索，知识图谱因其表达能力强、拓展性好，基于知识进行推理等优势得到了学界与业界的高度关注。知识图谱，旨在描述客观世界概念、实体、事件及其之间关系，具备可解释性，而且可以用于解决复杂决策问题。这也意味着通过深度学习与知识图谱的结合，模型底层特征空间与人类自然语言之间巨大的语义鸿沟问题有望得以解决。在大数据和机器学习两大引擎下，大规模知识图谱的自动化构建成为现实，这就加快了知识图谱的落地与应用。
面向知识图谱的知识推理旨在基于已有的知识图谱事实，推理新的事实或识别错误知识。例如，在DBpedia 中已知三元组(X,birthPlace,Y),可以在很大程度上推理出缺失的三元组(X,nationality,Y)。
“ 本文介绍了入门知识图谱需掌握的若干基本概念并对知识图谱工程落地面临的常见问题给出了解答”
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本文是鹏哥多年来积累和收集的技术知识技能图谱，有的是鹏哥原创总结的最佳实践，有的是小伙伴们的分享。
提到 AI，大家马上想到计算机视觉、语音识别、自动驾驶、自然语言处理、芯片这些热门技术领域，这些领域的技术人才如今正受到企业们的疯抢。不过近年来，随着知识图谱技术不断被提及，作为 AI 领域底层的技术，其升温之势已经开始显现。不仅是 NLP 领域，大数据甚至是计算机视觉领域的背后都需要知识图谱技术的支持，企业内部更是开始组建专业的技术团队来支持、优化自己的产品。
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【导读】随着知识图谱越来越火，知识图谱的表示渐渐成为研究重点，目前已经有 TransE,TranH,ComplEX 等一系列的方法，这些方法在标准数据集中都取得了较好的结果，但在其他数据集上结果不是很
图特摩斯科技（Thutmose）基于自研的图形数据库AbutionGraph（实时多维数据存储与计算一体化的高可用平台）为核心，构建AI智能认知中台（认知图谱平台）来实现业务衔接，它不仅是一个能力中台，也是一个战略中台。
近两年，知识图谱技术得到了各行各业的关注，无论是企业公司还是开发者个人，都对这项技术有着极大的了解与使用需求。在近日的 AI开发者大会（AI ProCon 2019）的知识图谱技术专题，演讲嘉宾为开发者们分享了该领域技术应用的实践经验与未来发展趋势。
这两年，Kubernetes 击败了 Swarm 和 Mesos，几乎成为容器编排的事实标准，BAT、滴滴、京东、头条等大厂，都争相把容器和 K8s 项目作为技术重心，试图“放长线钓大鱼”。 就说阿里吧，目前基本所有业务都跑在云上，其中一半迁移到了自己定制 Kubernetes 集群上。据说，今年计划完成 100% 基于 K8s 集群的业务部署。而服务网格这块儿，在阿里的一些部门（比如蚂蚁金服），已经有线上业务在用了。 这充分说明了容器在当今软件研发领域的地位。所以，掌握容器技术成为很多公司招聘时的重要选项
随着人工智能、云计算、5G、物联网等新一代信息技术的飞速发展，数字经济与实体经济进一步融合，产业数字化、智能化的转型升级正在加速。百度技术委员会主席吴华在12月17日举办的百度智能云“云智技术论坛”知识智能化专场提到，知识是企业管理者和员工做出业务决策的重要依据，企业急需建立全新的信息与知识处理平台，以智能化手段推动数据转化为知识，支持创新业务的快速落地和迭代。 以AI为核心，打造企业级知识解决方案 在产业转型变革中，知识是企业智能化升级的关键。人工智能算法的进步使得机器从海量数据中高效汲取知识成为可能。百
翻译自 How Knowledge Graphs Make Data More Useful to Organizations 。更多链接查看原文。
作为一个开源项目，Kubernetes 的发展速度之快着实令人咋舌。伴随着 Kubernetes 1.24 正式发布，Kubernetes 作为容器编排的事实标准，正愈发变得成熟。 它的地位如同 Linux，业界围绕着它构建出了一个庞大的生态体系。无论你是前后端研发、测试、还是运维，在这个“云原生”时代，想要走的更远，Kubernetes 是我们工作中迟早要面对的“坎儿”。 看到 Kubernetes 有如此不可预估的发展前景和商业价值，不少新粉丝、初学者等，迫不及待地跑来问我：Kubernetes “火”
数据猿导读 在金融服务业开放政策和云计算、大数据技术双重推动下，互联网金融领域的跨界融合正在成为一种趋势。但在互联网金融与普惠金融业务中存在的风险不可小觑，需要借助大数据手段进行智能营销和风控。 本篇
CMDB一直是运维建设的重点和难点。前段时间和北大同学一起探讨有无可能利用知识图谱相关的技术和方法重构CMDB？没想到经过短短半年时间，北大同学就在这方面取得了重大进展，现已完成算法验证，并发表国际学术论文《Mining Configuration Items From System Logs through Distant Supervision》。
近些年，知识图谱 (Knowledge Graph) 在自然语言处理、问答系统、推荐系统等诸多领域取得了广泛且成功的应用。然而，现有知识图谱普遍存在链接缺失问题。为解决该问题，知识图谱补全任务应运而生。目前的知识图谱补全模型可分为多个流派，而基于距离的模型是其中重要一派。这类模型可以建模对称、互逆与复合等不同的抽象关系模式（Relation Pattern)，却难以对知识图谱中普遍存在的语义分层 (Semantic Hierarchies) 现象进行有效建模。
【引子】 关于大模型及其应用方面的文章层出不穷，聚焦于自己面对的问题，有针对性的阅读会有很多的启发，本文源自Whyhow.ai 上的一些文字和示例。对于在大模型应用过程中如何使用知识图谱比较有参考价值，特汇总分享给大家。
人工智能正处在从感知智能向认知智能发展的关键阶段，大量的行业智能化实践对认知智能理论与技术提出了强烈需求。随着人工智能和5G网络的迅速发展，认知智能可以引领人工智能走向下一个时代。 计算机科学与技术学院“语言认知与知识计算"团队将于12月8日在华东师范大学中山北路校区组织“认知智能”学术研讨会。 报告会邀请到认知智能领域中的十位著名学者，从知识图谱，常识发展，推荐算法，金融业务，能源工业等多个维度探讨认知智能的前沿进展和应用趋势，期望为该领域的研究人员带来一些有益的启发。 主办：华东师范大学计算机学院 协
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知识图谱是实现机器人之智能的基础，也是一门应用广泛的工程学科。其具体方法大都来自计算机或人工智能的其他领域，比如自然语言处理、机器学习、知识工程等。面对如此庞杂的知识，初学者应该如何着手？
随着近几年整个产业数字化进程的深入，数据库的应用场景变得更多、更复杂，导致数据库需要应对相比以往急剧增长的数据规模，处理更加多样的数据类型，以及具备更加复杂的场景化能力。
《经济学人》五月第一期杂志中，头条新闻中将数据比作世界上最有价值的资源。早在2014年马云董事长就说过阿里巴巴从本质上来讲已经成为一家数据公司。文章[4]中说现在连GE、西门子等工业巨头也开始称自己是一家数据公司了。但文章[4]中也提出需要削弱在线服务供应商对数据的掌控力，让提供数据的一方拥有更大的控制权。这自然就提到一个问题，数据应该为谁而用？数据既然是世界上最有价值的资源，而大多又是由个人客户提供的，那自然应该也为客户所用，而不应只是用于那些拥有数据的公司提升市值，做各样的数据化运营等。
AI算法工程师走下神坛了？ 这几年来，圈子内越来越卷的话题持续不下，再加上大厂程序员“被毕业”、“再就业”的新闻层出不穷，贩卖给人们的焦虑也越来越多： 2016年——深度学习的春天是不是要来了?
估计大家都已经感受到，这两年，国家在数字化转型方面的浪潮和气息了。 在今年 8 月举办的 ArchSummit 全球架构师峰会深圳站上，我们就已经以数字化转型为主题方向。当时邀请了华润云总经理肖海山老师来会议上分享了华润集团数字化转型探索与实践，主要基于传统企业数字化转型痛点为出发点，讲述传统企业如何推进数字化的特点，以及传统企业推进数字化转型的探索与实践。获得了现场听众的一致好评。 我记得肖老师讲完后，一位阿里的专家反馈道：能听到以非互联网企业视角看待对云平台的需求，特别是对比了互联网企业从业人员视角下对
此文内容取自肖仰华教授在华为、CCF等场合所做报告，完整内容见书籍《知识图谱：概念与技术》的第15章《知识图谱实践》。
【导读】近日，Daniel Shapiro博士利用开源的图结构卷积网络进行知识图谱处理，并应用于交易数据的欺诈检测，其知识图谱处理相关源码也开源出来，并且Daniel Shapiro博士写了一个基于Keras的知识图谱处理实战的博客，内容浅显易懂，是一篇想了解知识图谱实战的好文，让我们来看下。 想了解知识图谱相关概念和内容，请阅读专知以前推出的报道： 【干货】最全知识图谱综述#1: 概念以及构建技术 【干货】最全知识图谱综述#2: 构建技术与典型应用 【专知荟萃03】知识图谱KG知识资料全集（入门/进阶
博雯 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 知识图谱领域的“世界杯”OGB（Open Graph Benchmark）wikikg2榜单，又被刷新了！ 上榜的这支团队首次参加即夺冠，还在前五中占据两席。这两年，中国科技公司在人工智能领域高歌猛进，夺冠似在情理之中。 但意料之外的是，这支团队却出自一家“非典型科技公司”—— 在大众认知里顶着“数字安全”标签的360。 且参与比赛的三人，乍眼一看也并非一个星光熠熠，大神云集的顶配组合：一位2019年刚刚毕业的硕士，一位去年才加入公司的“新人”，还有一
【新智元导读】蚂蚁金服副总裁、首席科学家漆远博士在新智元2017开源·生态AI技术峰会上阐释了 AI 技术在金融场景中的应用和巨大价值。漆远特别强调了场景化对于 AI 技术的意义，并以智能客服、个性化产品和资讯推荐及保险等具体场景为例加以说明。特别地，漆远指出了当前 AI 技术应用中存在的一些挑战，富有借鉴意义。 “蚂蚁金服是一家技术驱动的公司，我们做的事情，是使 AI 技术成为普惠金融的支点。”蚂蚁金服副总裁、首席科学家漆远博士，在有中国“ AI 春节”之称的新智元2017开源·生态AI技术峰会上表示。
大家好，这里是NewBeeNLP。新闻阅读是人们日常生活中必不可少的活动，随着新闻逐渐从纸质端转变到电子端，大家可以从各种社交平台上进行新闻的阅读。同时，我们身处信息爆炸的时代，一天可能就有上万篇的新闻文章产生，这对于用户来说，会造成非常严重的信息过载的问题。
本篇博文梳理一篇knowledge-based方向的文章，结合了多模态知识的多模态知识图谱。来自复旦大学，先上路径：
近年来，聊天机器人技术及产品得到了快速的发展。聊天机器人作为人工智能技术的杀手级应用，发展得如火如荼，各种智能硬件层出不穷。
当技术抛弃你时 甚至不会跟你说声再见 “疯狂系列”长期以来一直是博文菌心尖尖上的肉，配套书籍一出版即跃居京东计算机类TOP1，好评度高达98%！ 今天推荐的这门课，它就是《跟着李刚老师学Spring Boot终极课程体系》之一的—— 《跟着李刚老师学Spring Boot》 Spring Boot作为Java后端开发集大成的框架，它几乎无所不能。 这套视频课程一共129集，每集20～30分钟， 与阅读Spring Boot官方手册不同 本课程制定了一条切实可行的学习曲线， 你只需具有基本的SSH、SSM
疫情知识智能服务核心技术实践 知识疫图——全球新冠疫情智能驾驶舱，是一个基于知识的全球新冠疫情⻛险评估和复工辅助决策系统，提供基于知识驱动、全球疫情统计数据和预测模型对世界各地的疫情发展及⻛险状况进行量化评估和预测(Forecasting);跟踪(Tracing)最新各方面疫情进展，包括科学研究、政府动态和社会舆论等各方面;面向地区、机构和个体提供复工复产(Recovering)各方面的辅助决策支持，包括地区疫情⻛险评估、政府政策推荐、个人生理和心理健康自测评估等。 知识疫图专题 2020年5月08
在人工智能和大数据时代，知识图谱作为连接广泛领域知识的桥梁，已经成为信息组织和智能检索的关键技术。知识图谱通过将现实世界中的实体及其相互关系以图形的形式进行结构化表示，不仅为机器提供了理解世界的方式，也极大地丰富了人机交互的可能性。随着知识图谱应用的不断深入，其在搜索引擎、推荐系统、语义搜索、智能问答等领域发挥着越来越重要的作用。
医疗领域一直以来都是AI的绝佳落地场景，而当AI医疗的触角伸向基层，这样的“落地”方式，让技术的“社会价值”更加明显地显露出来。
前言 运营团队主要负责拉新促收，活动直接接触用户，效果好坏都立竿见影，所以部分同学对运营项目特别有兴趣，好奇运营设计什么内容？有哪些活动类型？这里就给大家简单介绍一下运营设计团队主要负责的四种活动类型：大型促销、短线+单品、长线运营、新品发布 今天主要和大家聊一聊关于大型促销这块的设计内容。 什么是运营大促？ 运营大促就是根据不同产品策略目标，对多个产品设计不同的创意玩法及套餐方案，集成整合进行大规模的限时售卖活动（如：新春大促、618年中大促、双11大促等活动），为业务及品牌提供明确、连续、一致的销售增
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