有时候网上看到一张图片，比如电影截图，里面有台词，想把台词复制出来，这时候你可能会照着图片中的文字，手动打出来，但如果文字太多或者一篇文章，这样你会崩溃的，这时候你就需要ocr了。
本文转载自SimmerChan的知乎专栏《知识图谱-给AI装个大脑》中的文章《为什么需要知识图谱？什么是知识图谱？——KG的前世今生》，作者已同意本公众号转载该专栏文章。
平时工作生活里面经常会遇到需要从图片或者书本上摘录一些文字的情况,本人看书喜欢写书摘,记录自己点点滴滴的感受,所以也经常去用一些文字拍照识别的 APP 来记录自己的读书感受,今天给大家介绍一款文字识别的 APP,可以提升大家的学习和工作的效率,识别引擎是采用的腾讯云 ocr 识别引擎,效率和准确率都比较高.
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》精华解读系列第八篇，介绍了基于知识图谱的安全风险融合分析。
知识图谱（Knowledge Graph，KG）由Google于2012年正式提出，致力于以结构化的形式描述客观世界中实体及其之间的关系；从表现形式看，可以简单理解为多关系图；被认为是从“感知智能”向“认知智能”发现的一个重要里程碑。
导读：近几年来，图数据在计算机领域得到了广泛的应用。互联网数据量指数级增长，大数据技术、图数据方面的应用增长很快，各家互联网大厂都在图数据分析和应用方面大量投入人力和物力。为了让我们的搜索更加智能化，腾讯音乐也借助了知识图谱。今天和大家分享下腾讯音乐在图谱检索与业务实践方面的探索，主要包括以下几大部分：
最近有学员再后台吐槽大厂对于知识图谱项目方面的考察深度提升了很多，面试问题一环接一环，把自己问的头皮发麻： 说说自己在项目中具体负责的模块中用到的技术细节，遇到了什么问题？ 为什么这么做？效果如何？你如何调整模型，你思考的逻辑是什么？ 你使用的模型的损失函数、如何优化、怎么训练模型的、用的什么数据集？ 优化算法的选择做过哪些？为啥这么做？ ...... 大家都知道NLP近几年非常火，而且发展也特别快。那些耳熟能详的BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术也被大量应用于项目实践中。 尤其是知识图
本文主要分享 OPPO 知识图谱建设过程中算法相关的技术挑战和对应的解决方案，主要包括实体分类、实体对齐、信息抽取、实体链接和图谱问答 query 解析等相关算法内容。
知识图谱作为典型的符号表示系统，如何有效用于机器学习算法，面临着知识表示、 知识获取和计算推理等方面的诸多挑战。
知识图谱最早由谷歌公司在2012年提出，其使用语义检索的方法从多种语言的数据源（例如FreeBase、维基百科等）收集信息并加工，以提高搜索质量、改善搜索体验。实际上，2006年Tim Berner-Lee就提出了Linked Data也就是一种在万维网数据上创建语义关联的方法。再往前追溯，语义链网络（Semantic Link Network）已经有了比较系统的研究，旨在创立一个自组织的语义互联方法来表达知识来支持智能应用，系统性的理论和方法可以参考H. Zhuge在2004年发表的《The Knowledge Grid》一文。
在 EMBL Clustal Omega 比对结果的 Result Summary 标签下有Jalview按钮。这个按钮可以快速启动 Jalview，但这里启动的在线版本功能不完整。完全版的 jalview 可以从 Jalview 官网（http://www.jalview.org）在线启动，或者下载安装到本地。
在当今数字化时代，文字识别技术（OCR）已成为我们日常生活和工作中的重要工具。 OCR可以将图像或纸质文件中的文字转化为可编辑和可搜索的数字格式，为我们提供了便捷和高效的方式来处理大量的文本信息。
近日，一直致力于知识图谱研究的 OwnThink 平台在 Github 上开源了史上最大规模 1.4 亿中文知识图谱，其中数据是以（实体、属性、值），（实体、关系、实体）混合的形式组织，数据格式采用 csv 格式。
闪萌！话说这是一个最全最酷最有趣的GIF动图中文搜索引擎，发现好玩的gif动图,包括明星、美女、搞笑、微信QQ聊天表情包，可以一键分享到微信QQ新浪微博，支持gif动图下载，表情包下载到手机，
腾讯公司和中国计算机学会于2013年共同发起的CCF-腾讯犀牛鸟基金（以下简称犀牛鸟基金），始终致力于支持海内外青年学者开展前沿学术研究与技术实践。犀牛鸟基金通过提供企业真实问题与业务实际需求，搭建产学研合作及学术交流的平台，推动合作双方学术影响力的提升及研究成果的应用落地，促进自主技术的创新与发展。 本年度共设立8个技术方向，35项研究命题 申报截止时间为2020年6月15日24:00(北京时间) 申报链接：https://withzz.com/project/detail/73（请在PC端登录）
摘要 随着互联网行业的高速发展，互联网金融应运而生。它是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域。互联网"开放、平等、协作、分享"的精神往传统金融业态渗透，对人类金融模式产生根本影响。宜人贷数据部数据
近日作业帮上线名为练习的新功能，主打个性化教育，与美国的“自适应教育”平台KnewTon思路相似。大多数在线教育平台只解决了老师与学生的连接问题，而作业帮和KnewTon为代表的“个性化教育”则通过技术驱动传统教育模式的革新，将孔子的“因材施教”这一教育理念做到极致。借助百度强大的研发能力，作业帮更强调技术的应用。 作业帮的“自适应教育”之路 自适应教育模式的精髓是根据学习者的实际情况，量身推荐适合的课程，这被归纳为“适配学习技术”。这一教育方法论包括三个步骤：数据收集、推断及建议。 作业帮的练习功能理念
本文选取一些mysql函数进行具体举例介绍，从功能、语法等多方面做个记录说明，附上执行截图
SIGIR 2022已公布录用论文，投稿长文794篇/短文667篇，录用长文161篇/短文165篇，录用率长文20%/短文24.7%，完整录用论文列表见https://sigir.org/sigir2022/program/accepted/。
AI科技大本营按：“AI 创造的是 100 万个、1000 万个名师”，“AI 替代了名师 70% 的必杀技”——就是这样两句话，在整个采访过程中，论答创始人王枫分别重复提及了 5 次。某种程度上，对于那些为在线教育提供人工智能解决方案的公司来说，这或许说出了创业者们利用新工具开拓大陆的心声。
导读：美团是一个生活服务领域的平台，需要大量知识来理解用户的搜索意图，同时对于商家侧我们也需要利用现有的知识对海量信息进行挖掘与提取，进而优化用户体验。今天分享的主题是知识图谱在美团推荐场景中的应用。主要包括以下几方面内容：
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。 下面让我们通过第五章课程《概念图谱构建》的16条精华研讨，来进一步学习了解知识图谱技术内幕。文末可查看更多章节精华回顾。 本课程
[1] TOC: 图数据科学助力精准预测，引领人工智能实现跨越发展 [2] Neo4j社区专家jennifer翻译整理: http://neo4j.com.cn/topic/629094b65698652d139c776a
6月4日至5日，由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会主办、大数据技术标准推进委员会承办、中国IDC圈协办的2019大数据产业峰会在北京国际会议中心隆重召开。 腾讯游戏孙龙君、农益辉和刘天斯作为数据资产管理和知识图谱领域专家应邀出席。 腾讯游戏数据资产管理平台从300+申报中脱颖而出，荣获“2019年度大数据星河奖”，并获颁“数据管理平台基础能力测评”证书。 同时，腾讯游戏知识图谱平台“游谱”也于现场获颁“知识图谱工具基础能力测评”证书。 由腾讯游戏孙龙君、农益辉、刘天斯、黄志、陈才和赵丽萍参与编撰
本次智能制造与工业互联网系列公益联播由腾讯、同济大学、中国产业互联网发展联盟（IDAC）以及深圳市工业互联网行业协会联合举办，来自全国的相关领域专家将为工业企业带来智能制造的实践经验，助力企业数字化转型。
全球AI技术开放日，是由AICamp发起的学习和练习AI技术的一系列交流学习活动。组织国内外AI专家学者走进优秀的AI技术公司，一起交流学习AI技术具体实践。 7月14日走进携程专场，将探索携程在线旅游业务背后的AI大脑。由来自硅谷和携程的讲师围绕相关业务发展过程中遇到的问题和解决方案展开，从技术挑战与选型、架构设计与阶段性演进、新技术应用探索等多个层面进行分享。 活动信息 ---- 【时间】7月14日（周六）12:30-17:00 【地点】上海市长宁区金钟路968号，凌空SOHO12号楼 【报名】点击文
话说天下群雄争相研究知识图谱，而真正对知识图谱和问答系统研究深入透彻的，唯谷歌和李维老师是也。听说李维老师将在凌晨3点给大家分享知识图谱和问答系统的知识，大家都非常兴奋，有诗为证： 今晚硅谷静悄悄，微群设摊待维老。 知识图谱说根苗，预计讲到雄鸡叫。 By 洪涛老师 雄鸡叫，不睡觉，定把智普都学到。 手拿板凳准备好，静等师傅来布道。 By 马少平老师 颇有难度起阶HOW，盖因听众水平高。 讲师竹筒蚕豆倒， 听者瓜子嗑不少。 By 洪涛老师 一、引子 在讨论知识图谱和问答系统之前，先给出几篇以前的文章。第一篇
4月24日，浙江大学召开OpenKS（知目）知识计算引擎开源项目发布会，宣布浙大与合作单位研发的OpenKS知识计算引擎取得重大进展。中国工程院院士、国家新一代人工智能战略咨询委员会组长、浙江大学计算机学院教授潘云鹤说，本次发布的OpenKS，作为知识计算引擎项目中的基础软件架构，定义并丰富了知识计算的内涵，是我国在大数据人工智能方向的又一次有益尝试。
本文来自东南大学教授漆桂林在携程技术中心主办的深度学习Meetup中的演讲内容，介绍了知识图谱中的推理技术及其在高考机器人中的应用。 随着信息化、互联网化，如何在海量的信息中获取核心的知识体系、知识图谱，并基于知识图谱理清海量信息的关系及结构，显得越来越重要。 本文简明地讲述了知识图谱的概念，回顾了知识图谱的历史，研究了知识图谱中的推理技术及其在高考机器人中的应用，希望能做出辅助学生学习的智能机器人。 什么是知识图谱 知识图谱是一种图数据模型组织的知识库，节点为实体或者概念，边为实体或者概念间各种关系。知识
提到微软，大家脑海中最先浮现的肯定就是Windows了。作为一家已经成立了46年之久的顶级科技公司，微软其实每天也在做着很多软件公司都在做的事——开发软件。
知识图谱最早由谷歌发布，为了提升搜索引擎返回答案的质量以及用户查询的效率，在知识图谱辅助下，搜索引擎可以洞察到用户查询背后的一个语义信息，然后返回更为精准结构化的信息，从而更大可能的去满足用户的一个查询需求。
知识图谱是一种基于图的结构化知识表示方式.如何构造大规模高质量的知识图谱, 是研究和实践面临的一个重要问题.提出了一种基于互联网群体智能的协同式知识图谱构造方法.该方法的核心是一个持续运行的回路, 其中包含自由探索、自动融合、主动反馈3个活动.在自由探索活动中, 每一参与者独立进行知识图谱的构造活动.在自动融合活动中, 所有参与者的个体知识图谱被实时融合在一起, 形成群体知识图谱.在主动反馈活动中, 支撑环境根据每一参与者的个体知识图谱和当前时刻的群体知识图谱, 向该参与者推荐特定的知识图谱片段信息, 以提高其构造知识图谱的效率.针对这3个活动, 建立了一种层次式的个体知识图谱表示机制, 提出了一种以最小化广义熵为目标的个体知识图谱融合算法, 设计了情境无关和情境相关两种类型的信息反馈方式.为了验证所提方法及关键技术的可行性, 设计并实施了3种类型的实验: 仅包含结构信息的仿真图融合实验、大规模真实知识图谱的融合实验, 以及真实知识图谱的协同式构造实验.实验结果表明, 该知识图谱融合算法能够有效利用知识图谱的结构信息以及节点的语义信息, 形成高质量的知识图谱融合方案; 基于“探索-融合-反馈”回路的协同方法能够提升群体构造知识图谱的规模和个体构造知识图谱的效率, 并展现出较好的群体规模可扩展性.
周末的时候，跟他聊了下，发现原来是栽到 JVM 上面了。其实，这位朋友是位从事开发 5 年的 Java 老兵了，各种开发工具用得很熟练，但就是一触及JVM问题，比如，内存模型和内存区域， HotSpot 和 JVM 规范等，就有些混淆不清。最让他感到头疼的是：由于不清楚 JVM , 在生产时到现在还在用缺省参数来启动，以致系统运行时出现性能、稳定性等问题时想追踪排查却无从下手。面试顺利与否，可想而知。
轻松一刻 漫画来自于西乔《神秘的程序员们》 01 第三方小游戏可正式发布 4月5日，此前一直处于审核状态的微信第三方小游戏终于可以发布了，这无疑给广大游戏厂商打了一剂强心剂。 不过众多小游戏开发者表示
菜品是外卖交易过程的核心要素，对菜品的理解也是实现外卖供需匹配的重点。今天我们将一次推送三篇文章，系统地介绍了美团外卖美食知识图谱的构建和应用。《美团外卖美食知识图谱的迭代及应用》会介绍外卖知识图谱的体系全貌，包括菜品类目、标准菜品、美食基础属性和美食业务主题属性。《外卖商品的标准化建设与应用》将重点介绍外卖菜品标准化建设思路、技术方案和业务应用。由于外卖的业务特点是搭配成单，而《外卖套餐搭配的探索和应用》一文会针对性地介绍外卖套餐搭配技术的迭代以及应用实践。希望对从事相关工作的同学能够带来一些启发或者帮助。
随着信息流和短视频应用的发展，推荐系统已经从传统的单目标浅层网络的中小型架构演进为多目标超大规模深度学习的复杂架构。这种复杂的系统的演进对大规模的训练推理和在线排序提出了非常高的技术要求。 另外随着用户消费内容类型以及业务复杂度的增加，如何更好地理解文字、图片、视频到多模态，乃至用户画像的进一步演进，到最终可以给用户推送最合适的内容，也成为了一个在不断迭代和优化的过程。 11 月 5-6 日，AICon 全球人工智能与机器学习技术大会（北京站）2021 将落地北京。我们邀请到了腾讯看点 CTO 兼副总经理、
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。
过去10年，知识图谱可谓是最接近“人工智能”的概念。业内普遍认为，知识图谱的概念最先是由谷歌于2012年正式提出，主要用来支撑下一代搜索和在线广告业务。
如果想记录工作日志，甚至打造自己的知识管理平台，推荐印象笔记https://www.yinxiang.com，除了笔记还有收藏功能，比如在微信里备份文章，这个在之前写过如何备份可能被删的公众号文章和网页
通用知识图谱大体可以分为百科知识图谱（Encyclopedia Knowledge Graph）和常识知识图谱（Common Sense Knowledge Graph）。
2020 年 10 月 23 日是第八个「世界雪豹日」。为了让人更好地了解雪豹、了解雪豹保护，腾讯和 WWF 合作推出了小程序「神秘雪豹在哪里」，你可以通过长按下面的图片来体验。
本文首先介绍了什么是旅游知识图谱，然后就旅游知识图谱的架构，构建，应用和未来几个方面展开讨论。
【导读】知识图谱技术是人工智能技术的组成部分，其强大的语义处理和互联组织能力，为智能化信息应用提供了基础。我们专知的技术基石之一正是知识图谱-构建AI知识体系-专知主题知识树简介。下面我们特别整理了关于知识图谱的技术全面综述，涵盖基本定义与架构、代表性知识图谱库、构建技术、开源库和典型应用。主要基于的参考文献来自[22]和[40], 本人(Quan)做了部分修整。 昨天我们介绍了《知识图谱的概念以及构建技术-知识提取、知识表示、知识融合》，今天介绍知识图谱的知识推理和典型应用。 知识图谱构建的关键技术 1
单年融资额从2014年的8.78亿元到2017年的42.17亿元，“AI+教育”只用了4年，这是亿欧智库所发布的权威数据。并且在2018年，AI教育领域最大的单笔融资记录被刷新，达到5亿美元。至此，包括中金、红杉、经纬、IDG、金沙江创投等在内的近200家投资机构已经入局“AI+教育”。与此同时，新东方、VIPKID、沪江等教育巨头也马不停蹄地相继进入赛道。
AI 科技评论按：现在的市场环境下，企业正面临着竞争逐渐加剧、人力成本增加、人员流动率加快等挑战。而随着企业经历了信息化的成熟阶段，沉淀了大量的数据，大型的企业都开始了数字化转型，它们利用前沿的技术、海量的外部数据以及内部积累的业务数据上下游的关联客户，将数据转化为专家的经验知识，从而提高工作效率和产品销量，并增强产品的用户体验。而知识图谱，则在企业的数字化转型中扮演了重要的作用。
人工智能给我们的生活带来了巨大的影响！它像魔术师一样，帮我们解决问题、提供建议，甚至预测未来。从智能手机到智能家居，人工智能让我们的生活变得更便捷、更智能。它是我们生活中的得力助手，让我们感受到科技的魅力！
“为了支持城市复杂场景下各类需求，中科大脑知识图谱团队设计开发了一套包含本体可视化设计、数据映射、数据抽取、数据写入、图数据探索的一体化平台，而本文则详细介绍了他们的业务背景、技术选型、平台建设等内容。”
【导读】传统的新闻推荐算法仅仅从语义层对新闻进行表示学习，而忽略了新闻本身包含的知识层面的信息。本文将知识图谱实体嵌入与神经网络相结合，将新闻的语义表示和知识表示融合形成新的embedding表示，以此来进行用户新闻推荐。这种方法考虑了不同层面上的信息，实验证明比传统的方法效果好。 专知成员Xiaowen关于推荐系统相关论文笔记如下： 【AAAI2018】基于注意力机制的交易上下文感知推荐，悉尼科技大学和电子科技大学最新工作 【RecSys2017】基于“翻译”的推荐系统方案，加州大学圣地亚哥分校最新工作（
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