现在有非常多的大公司在做人工智能方面的研究，包括Google、IBM、Facebook、Apple、百度等，也有数不尽的小型创业团队进入，使得人工智能方面变得热闹非凡。每一家公司都有自己的研究思路，也取得了不同程度的进展，比如百度李彦宏就透露，百度大脑已经相当于2~3岁小孩的智力水平，而按照我们对自己人工智能系统的模拟测试结果，可以达到12岁中学生的智力水平，大幅度领先百度深度学习研究院。下边在不泄露技术机密的前提下，简要分享我们人工智能系统的设计思路与背后基于的原理。 1、文字与编程语言（视频、图片、文
平时上网搜索资料时，总会遇到一些网站的文档不能复制的情况。或者在同事让你帮忙排查问题时，直接发给你的是报错日志的图片。这种情况下，你需要的文字在你面前，但是无法复制，就是很烦躁。今天小妹就给大家带来一款直接支持 OCR 功能的截图工具——eSearch。
当我们需要复制网页上的内容时，往往会碰到不能复制的情况，面对这个问题，不同的情况有不同的应对方法，比如禁止JavaScript运行，查看源代码，另存为网页文件等。这些方法也可以用，现在有个更通用的办法是QQ屏幕截图所带的功能，不管网页用的什么技术，能看见就可以复制，特别适合不太懂技术的人。
随着企业收集的非结构化数据不断增加，文本智能处理的价值和流行趋势也处于上升阶段。越来越多的企业意识到利用文本挖掘从企业文本资源库中提取知识和提升效率的重要性。 达观数据联合创始人桂洪冠，近日作为邀请嘉宾在年末亿欧四周年庆典上和各领域嘉宾一同探讨了文本挖掘在企业中的应用现状及未来前景展望。桂洪冠作为文本智能领域的处理专家，在大数据架构与核心算法以及文本挖掘等领域有深厚的积累和丰富的实战经验。 和我们熟悉的结构化数据不同，当提到文本数据时，常有以下几种特点： 1.数据无结构化 文档格式多样化，通常以PDF、
相信大家在学习、工作中经常会遇到需要识别图片中文字的需求。那怎么样快速解决呢？今天就给大家一些实用的小技巧。
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。
【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。
今天早上一早醒来，发现各大科技圈公众号平台开始刷屏OpenAI发布的新模型GPT4.0，看这个版本号就已经知道又是一大波特性的更新
最近有读者问我平时是怎么记录视频笔记的，因为陌溪之前一直沉迷于B站视频学习，在很多热门的视频下都留下我写的视频学习笔记，也成功帮助小伙伴们节省了很多时间，这次陌溪把压箱底的记笔记操作分享给大家。
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。
知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间关联关系的技术方法。本文研究的是爱奇艺奇搜知识图谱的构建流程与应用场景，了解这一文娱行业知识图谱是如何帮助用户精确找到想要的内容、回答用户问题、以及理解用户搜索意图的。
现在互联网行业的发展速度是非常快的， 互联网的发展让人们的日常生活更加的便利，不仅仅丰富了人们的休闲娱乐活动，而且还方便了平时的工作，有些时候大家如果对一样东西不太了解的话，就可以通过搜索引擎获得相关的知识，无论是工作生活中遇到的问题还是遇到不懂的知识都可以通过搜索获得结果，搜索引擎的技术水平也是不断提升的，在以前搜索出来的结果比较少而且能搜索的类别也很少，现在的搜索引擎变得更加的强大，还可以对于图片进行搜索，那么识图搜索是什么意思？识图搜索是采用了什么原理？小面小编就为大家来详细介绍一下。
你知道吗？人类有 70%的信息获取来自于视觉。但目前存在两个问题： ①人眼本身只能看到物理世界，无法看到其背后复杂的信息世界； ②人类的记忆力有限，视野有限，于是会出现看了就忘、视野窄等各种问题。
对于对话系统来说，一般都可以分为特征处理、理解意图和生成答案等过程。思必驰北京研发院 NLP 负责人葛付江解释，在接收问句后，系统会进行进行分词、词性标注以及命名实体识别等过程以完成问句的特征处理过程。
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.
原文链接：https://github.com/fighting41love/funNLP
本文介绍了腾讯AI Lab在2017年国际知识图谱构建大赛（KBP）中，首次参赛并获得了实体发现与链接（Entity Discovery and Linking Track，EDL）任务冠军。实体发现与链接任务是KBP赛事的核心任务之一，具有很高的技术挑战性。腾讯AI Lab采用了篇章理解模型和关联图模型，以深度学习架构为基础，通过大规模数据的训练，能够更精准地理解篇章的语义，解决实体的歧义性，并将整篇文章的所有重要信息一起建模到一个图结构当中，整体求解以达到全局最优。TopBase是腾讯AI Lab建设的知识图谱，涵盖50多个领域，亿级实体，10亿级三元组，并已广泛应用到天天快报、微信看一看和微信搜索等业务中。
本文介绍了腾讯AI Lab在2017年国际知识图谱构建大赛（KBP）中，首次参赛并获得了实体发现与链接（Entity Discovery and Linking Track，EDL）任务冠军。实体发现与链接任务是KBP赛事的核心任务之一，具有很高的技术挑战性。腾讯AI Lab在比赛中采用了深度学习架构和篇章理解模型等技术，具有较高的准确性和效率。同时，腾讯AI Lab还建设了一个名叫TopBase的知识图谱，涵盖50多个领域，并已广泛应用到多个业务中。
百分点技术副总裁兼首席架构师刘译璟博士认为，在产业数字化逐步深入的趋势下，以自然语言处理（NLP）、知识图谱为代表的认知智能技术将会以场景为切入点，通过以点带面、从局部到整体、层层推进的方式实现突破，从而为数字世界的交互与决策带来颠覆性改变。
目前，人工智能技术在世界范围内热度极高，但却出现了“雷声大、雨点小”的现象。一方面，随着近年来深度学习技术的不断发展，计算能力的不断提高，更深更复杂网络的普及使用，加上深度学习端到端的特性，看起来好像人工智能就是端到端的标注，不断地做数据清洗，增加标注数据，加深模型参数，就可以实现计算机像人类一样工作。另一方面，人工智能在实际应用场景落地时经常失败，常听到有“只见人工，不见智能”，“有多少人工就有多少智能”的吐槽。因此，目前许多人工智能技术的实现现阶段还不能脱离人工经验。
为帮助开发者快速学习云计算一线知识，掌握腾讯云最新产品动态，「腾讯云大学大咖分享」每周邀请技术大咖进行分享。内容涵盖腾讯云云开发、腾讯云数据库、云直播、无服务器云函数 SCF 、人脸识别、文字识别、自然语言处理、智能语言处理、物联网、知识图谱等数十个前沿技术领域，为每一个云计算从业者提供接触前沿趋势，学习热门技术架构的优质学习资源。
总第501篇 2022年 第018篇 知识图谱可视化可以更直观地查看和分析知识图谱的数据。本文主要介绍了美团平台在布局策略、视觉降噪、交互功能、可视化叙事、3D图谱可视化等方面的一些实践和探索，同时沉淀出了uni-graph图可视化解决方案，并支持了美团的很多业务场景，包括美团大脑、图数据库、智能IT运维、组件依赖分析、行业领域图谱等。希望能对从事知识图谱可视化方向的同学有所帮助或启发。 1 知识图谱可视化基本概念 1.1 知识图谱技术的简介 1.2 知识图谱可视化的简介 2 场景分析与架构设计 2.1
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》。
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，
由深度学习掀起的这波 AI 浪潮极度依赖数据，经过 10 年的发展，深度学习在一些场景应用上已经面临瓶颈。业内有一种声音得到了大量认同：人工智能的进一步发展与突破，需要从感知智能向认知智能的突破，知识图谱能有效从数据中挖掘出知识，以更具可解释性的 AI 指导人类在更多复杂场景中的智能决策和行动。
最常见的用于电子病历（EHR）分析的深度学习架构 【新智元导读】邓侃博士又一力作，看深度学习如何让电子病历分析取得突破：Word2Vec、AutoEncoder让文字转换为张量，有助于更精准的预测；医学知识图谱，让我们能够清晰、量化地定义疾病表型；将图像也编码成张量，构建统一的患者画像，完整表达病情描述，实现临床导航和发病预测……曾经是冷门中的冷门，正在迎来一个又一个的进展。 2018年1月，谷歌头号技术大神 Jeff Dean，携手谷歌大脑项目组 30 余名研究人员，联袂发表了一篇论文，题为 “Sca
金磊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 云吸猫这个词，最近太火了！ 火到有拿「云吸猫」开始变现的，还有用「云吸猫」来写毕业论文的…… 喵星人可以说打出了一套「可爱组合拳」，攻占了大片互联网江山。 最近，这种流行趋势似乎有了升级——云撸国家一级保护动物「雪豹」，你敢信？ 这是一款由腾讯联合WWF打造、名为「神秘雪豹在哪里」的微信小程序。而且上线2天，便有超过10万人在使用。 打开后便有一只活灵活现的雪豹映入眼帘： 摇晃着小脑袋，无辜的眼神四处打量，还有那柔顺的毛发（爱了爱了，好想舔屏吸
我们经常会用手机拍摄、截屏了一大堆图片，领导的PPT、客户的名片、各种文案海报等等…… 想着有空后把资料整理成文字稿，但是一想到要在电脑上把文字打出来，巨大的工作量让我们望而却步，最终不了了之。 有没有一种工具可以很顺利的将纸质版的文字变成电子版的文字呢？ 答案肯定是有的，给大家推荐下面这 5 种方法，图片和表格都能秒转文字，分分钟帮你提高工作效率~~ 01 传图识字 1）打开微信，点击下方「发现」选项，选取「小程序」。 📷 2）点击「搜索」，输入“传图识字”，或者“图片文字识别”，或者“扫描大师” 📷 3
这次要推荐的是一款可以纯离线使用，无需担心隐私泄露的开源OCR软件，开源项目已经快到5k star的项目，名称叫“Umi-OCR”，OCR图片转文字识别软件，完全离线。截屏/批量导入图片，支持多国语言、合并段落、竖排文字。可排除水印区域，提取干净的文本，基于 PaddleOCR 。
今年5月，MarTech概念创始人Scott Brinker团队发布2022年全球「Martech Map」。疫情间接推动了Martech行业的发展，入选的全球MarTech服务商数量达到9932家，相较于2011年的150家，增长率达到了惊人的6521%。
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。 下面让我们通过第十三章《基于知识图谱的搜索与推荐》的14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
从数据的处置量来看，早期的专家系统只有上万级知识体量，后来阿里巴巴和百度推出了千亿级、甚至是兆级的知识图谱系统。
二者展示的信息量是差不多的，但右边这种看起来更加直观。而且，随着文本篇幅的增长，这种优势会体现得更加明显。
知识图谱属于人工智能的重要分支——知识工程的研究范畴，是利用知识工程理论建立大规模知识资源的一个杀手级应用。知识图谱给互联网语义搜索带来新的活力，在智能问答中也大显神威，已经成为知识驱动的智能应用的基础设施。知识图谱与大数据和深度学习一起，已经成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。
新媒体管家 在刚刚过去的由神策数据举办的年度数据分析行业盛会—— 2017 数据驱动大会上，达观数据创始人兼CEO陈运文，作为自然语言处理领域的专家受邀出席了本次会议。并在人工智能分论坛上进行了题为《
学习python也很久了，无论是基础python语法、还是flaskweb编程、数据血缘关系、人工智能的知识，以及常用web前端、还有工作中零零散散的一些想法，想来想去还是觉得付诸行动更有意义。
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、
本课程从知识图谱的历史由来开展，讲述知识图谱与人工智能的关系与现状；知识图谱辐射至各行业领域的应用；在知识图谱关键技术概念与工具的实践应用中，本课程也会讲解知识图谱的构建经验；以及达观在各行业领域系统中的产品开发和系统应用。
人机对话系统，或者会话交互，有望成为物联网时代的主要交互方式。而语言的理解与表达和知识是密切联系的，知识图谱作为一种大规模知识的表示形式，在人机对话系统中各模块都有重要的应用。而知性对话，则是基于知识图谱的人机会话交互服务。
《解开知识图谱神秘的面纱》这篇介绍了知识图谱的基本概念、应用知识图谱的三个层面，本文主要介绍知识图谱建设的方法论。
搜狗公司CEO王小川在2016年最后一期《一站到底》结束时为大家留下的悬念：“我会让搜狗的机器人来替我‘报仇’的!” 依约，王小川“派来”的搜狗问答机器人汪仔登陆了新年全新改版《一站到底》。在人类获胜
编者：本文来自复旦大学博士崔万云在携程技术中心主办的深度学习Meetup上的主题演讲，分享了复旦大学研发的基于知识图谱的QA系统。戳上面的“携程技术中心”（ctriptech）关注，可获知更多技术分享信息哦。 崔万云老师的分享可点下面的视频看回放，下载演讲PPT请点击阅读原文。 QA系统用于回答人们以自然语言形式提出的问题，其在互联网、通信及医疗等领域获得显著的成功。其中，IBM研发的Watson系统就在与人类的答题比赛中获胜并首次获得100万美金奖励；苹果的Siri系统成功运行于iPhone之中，改变人与
嘉宾 | 张亦弛 编辑 | 李慧文 随着电商行业的演进，电商商品量及覆盖市场日益增长，怎样发挥量级和市场优势成为一个重要命题，而知识图谱的本体 / 实体 / 属性 / 关系等概念和电商市场的类目架构 / 产品库 / 商品属性天然对应，知识图谱成为电商依赖的重要技术和服务基础。Shopee 商品算法团队研究多语言知识图谱技术，服务全球十多种语言市场，将知识图谱技术应用在多语言大规模商品的预测、商品属性信息抽取、产品库自动生成等电商核心数据场景，在准确率和覆盖率上均有极大的提升，并且把具体业务应用中基于传
腾讯犀牛鸟专项研究计划旨在连接产学智脑，搭建面向科技创新的产学研深度合作平台。2022年度三大腾讯犀牛鸟专项研究计划——AI Lab专项、微信专项和大出行专项已经发布，共计近20个研究主题，拟立项约70项。 为便于各领域老师了解， 将按自然语言处理与知识图谱、计算机视觉及图像处理、机器学习、语音技术、个性化推荐技术、定位技术和金融科技等方向整理三个专项的相关研究主题，本周内分为8篇文章推送，敬请关注。 本文推送“金融科技”相关研究主题，点击下方“阅读原文”，可跳转至课题详细介绍。 2022腾讯微信犀牛鸟专项
随着大数据、人工智能等数字化技术的不断成熟，产业智能化升级已成为必然趋势。企业正渴望更丰富、精细的AI应用场景，为产业发展带来新动能。基于这样的背景，腾讯云正逐步打造相互协同、共同演进的AI大数据产品矩阵，推进大数据与AI在真实场景下的有效落地。
作者：lincolnlin，腾讯 WXG 专家研究员 微信识物是一款主打物品识别的 AI 产品，通过相机拍摄物品，更高效、更智能地获取信息。2020 年，微信识物拓展了更多识别场景，上线了微信版的图片搜索。本篇文章将与大家分享微信识物从识物拓展到通用图像搜索领域的发展过程。 微信识物 以上小视频简单介绍了识物的产品形态，它对微信扫一扫的扫封面能力进行了升级。打开微信扫一扫，左滑切换到“识物”功能，对准想要了解的物品正面，可以获取对应的物品信息，包括物品百科、相关资讯、相关商品。在微信识物发布不久，也
雷锋网 AI 研习社按，百度 AI 开发者大会于 2018 年 7 月 4 日正式开幕，在当天下午的百度大脑分论坛上，来自百度视觉技术部、百度语音技术部、百度 AI 技术生态部、百度大数据部的多位负责人带来了一场开发者的视听盛宴。这里有对百度语音语义技术的详细解读，有对 PaddlePaddle3.0 的更多介绍，还有各种各样的开放竞赛，相信在场观众必定受益匪浅，而雷锋网(公众号：雷锋网) AI 研习社也第一时间提取出大会亮点，以飨读者。
1月28日上午，由中国工程院和清华大学联合主办的“长城工程科技会议”第四次会议工业大数据分会在清华大学信息科技大楼召开。中国工程院院士李伯虎、工业和信息化部信息化和软件服务业司副司长李冠宇、中国工程院制造业研究室主任屈贤明、中国信息通信研究院总工程师余晓辉、百度集团副总裁王海峰、富士康科技集团幕僚长陈辉龍、富士康科技集团资讯长胡智深等出席。会议由清华大学软件学院院长、数据科学研究院副院长、大数据系统软件国家工程实验室执行主任、工业大数据系统与应用北京市重点实验室主任王建民教授主持，主题为“大数据与工业互联网
自从 Roam Research 以来，开启了双向链接的狂潮。如今，出现了很多双向链接笔记软件，比如，Obsidian、Logseq，一些其他类别的笔记软件和文档甚至写作软件也逐步加入了双向链接功能。比如，Notion、FlowUs息流、Capacities 等。
2012年5月17日，Google正式提出了知识图谱（Knowledge Graph）的概念，其初衷是为了优化搜索引擎返回的结果，增强用户搜索质量及体验。
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