本文将介绍如何通过 Protege 构建 OWL 本体，文中使用的软件版本为 mac 上的 protege 5.5.0 桌面版。
描述逻辑的公理可以用来定义术语,所以称为Terminological Box,简称Tbox
一切要从一个倒霉项目开始说起，项目要求根据一个构建好的本体文件，通过JAVA调用相应API实现对本体文件的编辑、推理以及检索。由于之前对本体、知识图谱这些完全不熟悉，被强行推入坑之后就开始了漫长且毫无希望的技（疯）术（狂）调（百）研（度）之路。。。。
一个本体及其 classes 的实例集构成一个知识库。实际应用中，构建一个本体包括：
作为人类，我们可以基于图 1 推断出一些新的信息，例如 EID15 的举办地点是 Santiago、有航班相连的城市必定存在机场等。在这些情况下，给定图中的数据作为「前提」（premise），加上一些关于世界的通用规则作为「先验」（priori），我们就可以进行演绎来推导出新的数据，了解多比给定数据更多的信息。这些前提和先验一般被多人共享，构成了所谓的「常识知识」（commonsense knowledge）；与之相反，某些信息只在一定范围内被一些专家共享，构成了所谓的「领域知识」（domain knowledge），也可以理解为只有部分人掌握的专业性知识。
本体就是对那些可能相对于某一智能体（agent）或智能体群体而存在的概念和关系的一种描述。
在正式开始对【企业级用户画像】项目展开介绍之前，博主可是煞费苦心，为大家整理了一期，如何彻底理解什么是用户画像(?一文让你彻底明白，到底什么是用户画像?)。如果确实帮到您了，不妨给博主一个大大的赞|ू
在上一篇文章《本体行业观点 | GameFi 的过去、现在和未来（上）》中，我们提到了：可以从六维度分析 GameFi。那么 GameFi 在设计时应该如何权衡维度的优先级呢？请各位接着往下看。
在 Metaverse 的经济系统中，个人可以通过工作、学习、投资等方式获得金钱，进而买卖，促进价值的流通，以搭建起价值生态。但我们需要意识到，这种价值生态不是闭环，因为 Metaverse 不是纯粹的虚拟世界，它必然要与现实世界紧密相连，才能真正引人入胜。个体在现实世界中可以打工赚钱，也可以在虚拟世界中打游戏创收，而这两种财富具有高度的流通性，属于整个大的价值生态。
【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
由于工作原因，需要在系统里建立图谱推理功能，因此简单学习了浙江大学 陈华钧教授 知识图谱导论课程课件，这里记录下学习笔记。
本期，我们将结合当下的热点话题——Metaverse （元宇宙），探究本体与 Metaverse 会擦出怎样的精彩火花。
知识图谱技术是人工智能技术的重要组成部分，其建立的具有语义处理能力与开放互联能力的知识库，可在智能搜索、智能问答、个性化推荐等智能信息服务中产生应用价值。
本文系投稿作品 作者 | 杜圣东 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系tougao@bigdatadigest.cn Palantir源起 B2B大数据 企业级Google ▼ Palantir（中文名帕兰提尔，源于《指环王》中可穿越时空、洞悉世间一切的水晶球Palantír）被誉为硅谷最神秘的大数据独角兽企业，短短几年内跻身百亿俱乐部，成为全球估值排名第四的初创公司。它的主要客户只在美剧和好莱坞里出现，如美国联邦调查局（FBI）、美国中央情报局（CIA）、美国国家安全局（NSA）、美国军队和
本文为系列长文，为便于读者单独阅读每篇博客都对整体项目有个大致理解，每个文章前都大致介绍下完整流程，包括数据集的介绍，数据处理，以及本篇博客相关的内容。
根据官方发布规划，这次发布是一个短期版本，只能有 Oracle 6 个月的支持，直到明年 3 月 JDK 16 发布。受到 8 年长期支持的 LTS 每 3 年发布一个，上一次是 18 年 9 月的 JDK 11，下一次则是 JDK 17，将于明年发布。不得不说，这更新迭代真快，老司机现在还是 JDK8 上玩耍！
遗传算法 ( GA , Genetic Algorithm ) ，也称进化算法 。 遗传算法是受达尔文的进化论的启发，借鉴生物进化过程而提出的一种启发式搜索算法。因此在介绍遗传算法前有必要简单的介绍生物进化知识。
链表作为一个像是用“链子”链接起来的容器，在数据的存储等方面极为便捷。虽然单链表单独在实际的应用中没用什么作用，但是当他可以结合其他结构，比如哈希桶之类的。不过今天学习的list其实是一个带头双向链表。
纯KG技术领域分享:解密知识谱的通用可迁移构建方法，以阿里巴巴大规模知识图谱核心技术为介绍。
种群(Population)：生物的进化以群体的形式进行，这样的一个群体称为种群。
domain、range和properties特性不一样，特性是一种推理机制要用来约束（Constaint）的，约束即是限制，可以用推理机制来验证，限制出问题就会推理出错。而domain、range是一种公理（axiom），公理总是对的，推理要基于它们。
1．Palantir源起：B2B大数据和企业级Google。 Palantir（中文名帕兰提尔，源于《指环王》中可穿越时空、洞悉世间一切的水晶球Palantír）被誉为硅谷最神秘的大数据独角兽企业，短短几年内跻身百亿俱乐部，成为全球最高估值排名第四的初创公司。它的主要客户只在美剧和好莱坞里出现，如美国联邦调查局（FBI）、美国中央情报局（CIA）、美国国家安全局（NSA）、美国军队和各级反恐机构，当然还有如JPMorgan这样的华尔街金融大鳄等等。 关于Palantir的传奇故事很多，CIA通过他家的大数据
示例：检测实例 Allen 是否在 Woman中？ 即：检测 W o m a n ( A l l e n ) \mathrm{Woman(Allen)} Woman(Allen) ？
早在今年伊始，本体技术团队开始了本体版本 EVM 的研发。在已有的三种多虚拟机（NeoVM、Native 和 Wasm）的基础上，增加最具有广泛适用性的 EVM（以太坊虚拟机）。目标是尽可能保持本体和以太坊平台的无缝衔接，带来对开发者与用户高度友好的体验。
集合框架是为表示和操作集合而规定的一种统一的标准的体系结构。 任何集合框架都包含三大块内容：对外的接口、接口的实现和对集合运算的算法。
通过 SWOT 分析法分析了自主管理身份，我们了解到其优势在于能够避免同时创建供求关系，实现成本最小化，如：一位医生一次只负责一名患者，在默认的情况下易于实现隐私保护，其透明度由医生与患者直接控制，不由中介机构控制等，而同时也具备了缺乏平台、增加交易成本风险等弱点。
11月2日，机器人及多媒体技术专家、腾讯Robotics X实验室主任张正友博士，在2018年腾讯全球合作伙伴大会的人工智能分论坛上，展示了腾讯在机器人领域的思考。包括：
集合类其实就是为了更好地组织、管理和操作我们的数据而存在的，包括列表、集合、队列、映射等数据结构。
腾讯新闻20周年特别策划《20年20人20问》，携手全球顶级企业家、思想家、教授、学者作为“未来提问官”，一起向未来发问，并邀请业内专家、学者与从业者，共同探讨未来20年的未知世界，畅想上天入地的潜在可能。
云栖君导读：知识图谱的构建技术主要有自顶向下和自底向上两种。其中自顶向下构建是指借助百科类网站等结构化数据源，从高质量数据中提取本体和模式信息，加入到知识库里。而自底向上构建，则是借助一定的技术手段，从公开采集的数据中提取出资源模式，选择其中置信度较高的信息，加入到知识库中。
前言 对数据的等同性判断包括对基本数据类型等同性的判断和对象等同性的判断。对基本数据类型等同性的判断是非常简单的，比如对两个NSInteger类型的变量等同性判断，我们直接使用关系运算符“==”即可。 相比于基本数据类型等同性，对象等同性的判断就稍显复杂。按照大神Mattt Thompson的说法，对象的等同性包括相等性和本体性。从字面不难发现，相等性是指：两个对象的值是否相等。本体性是指：两个对象本质上是否是同一个对象。 关系运算符"=="不仅可以应用在基本数据类型上，还可以应用在两个对象类型的对象上。
记得在文章CD8+CD28- Treg||我就不信就我一个人觉得现有的细胞群命名有点麻烦和文章单细胞数据科学的十一个重大挑战中，我们提出过传统细胞类型定义的困惑：细胞名称及其相互关系不明。说到底是语义不明，以至于同样的细胞类型在不同的语境下表达方式可能完全不同。这就像基因的命名和功能一样，于是我们开发出了一套本体论（Ontology）：GO（Gene Ontology ）。不得不说，这是一项革命性的思路，一下子使我们研究基因的功能有了范式，同行之间的交流也方便了许多。
集成学习(ensemble learning)通过构建并结合多个学习器来提升性能。
自动驾驶感知需要对3D几何和语义进行建模。现有的方法通常侧重于估计3D边界框，忽略了更精细的几何细节，难以处理一般的、词汇表外的目标。为了克服这些限制，本文引入了一种新的3D占用预测任务，旨在从多视图图像中估计目标的详细占用和语义。为了促进这项任务，作者开发了一个标签生成pipeline，为给定场景生成密集的、可感知的标签。该pipeline包括点云聚合、点标签和遮挡处理。作者基于Waymo开放数据集和nuScenes数据集构造了两个基准，从而产生了Occ3D Waymo和Occ3D nuScene基准。最后，作者提出了一个模型，称为“粗略到精细占用”（CTF-Occ）网络。这证明了在3D占用预测任务中的优越性能。这种方法以粗略到精细的方式解决了对更精细的几何理解的需求。
重构是对软件内部的一种调整，目的是在不改变软件可观察行为的前提下，提高可理解性，降低其修改成本。
如果你曾经使用过诸如 CIFAR、MNIST、ImageNet 或 IMDB 之类的数据集，那么你可能会假设类标签是正确的。令人吃惊的是，ImageNet 中可能至少有 10 万个标签有问题。为什么我们不早点找到它们？在海量数据集中描述和发现标签错误的原则性方法非常具有挑战性，解决方案也很有限。
这个系列文章描述了一个单一的语义数据模型来支持物联网和建筑、企业和消费者的数据转换。 这种模型必须简单可扩展, 以便能够在各行业领域之间实现插件化和互操作性。 对于一个目前从事智能硬件的老码农，觉得这些文字具有积极的参考意义。这一部分讨论通用的数据格式和应用程序编程接口(API)，以及如何利用这些共同的本体。
图数据库和知识图谱是管理图结构数据（包括节点（实体）和边（关系））的两大主流方案。图数据库利用基于图的数据模型存储信息，支持通过专用的图查询语言实现对图数据的查询和遍历；知识图谱通过整合推理和派生新知识的机制，增强了图数据库的功能。这种增强的表达力不仅让你能进行更高级的数据分析，还能从图中相互连接的数据点中提取洞察力。
工商银行文本挖掘技术应用探索分享 工商银行在大家传统的印象当中是一个体形非常庞大但是稳步前行的形象，但是近些年来在大数据的挑战下工商银行积极应对外界变化，做一些转型。其中一个举措就是通过数据应用驱动业务变革。今天我所分享的主题就是和银行的客户服务相关的，如何应用文本挖掘技术洞察客户的心声。 工商银行每天都在面临着来自各方的海量的客户心声，最近我们的95588接到这样一个来电，李先生做了一笔跨行汇款操作，对方还没有收到，他来询问什么时候可以到帐，这是一个典型的咨询。客户王先生是一个贵宾客户，他来电反映说在机场
直接说基础语法，也许大家不会感兴趣。前言之后的这一章，给大家介绍一下我最近写出来的一个小功能。用python语言实现GA算法来解决TSP问题，希望以此来激发大家学习python的兴趣。
摘要——本文从一个新的角度审视了 DevOps 的实践，一个理解其哲学和科学本质的角度。DevOps 从根本上改变了基于指导哲学和科学原则的研究和开发领域。先进的计算技术和领域采用 DevOps 来实现先进的解决方案工程，以实现高效、质量有保证的输出。作者简要描述了DevOps 的哲学和科学如何协同定义其本质。
企业架构领域中有很多让人觉得很重要、听起来很有道理，但又总让人觉得似是而非、似懂非懂的概念，比如，业务能力。无论对于企业还是个人来讲，能力都是极为重要的东西，没有能力，梦想就只是“梦”和“想”，能够将一个目标、一个想法付诸实现，也许这就是能力的意思。当然，掰扯一下的话，能力也有两个大的层次，一个层次是能将想法想清楚，另一个层次是想清楚还能做出来，这两个层次我觉得也是对企业和个人都适用的，在企业和个人身上，这两者都可以被笼统地以战略和执行两个层次加以概括，战略能力和执行能力。
通过RDF(S)可以表达一些简单的语义，但在更复杂的场景下，RDF(S)语义表达能力显得太弱，还缺少诸多常用的特征。包括对局部值域的属性定义，类、属性、个体的等价性，不相交类的定义，基数约束，关于属性特征的描述等。因此W3C提出了OWL语言扩展RDF(S)，作为语义网上表示本体的推荐语言。
更宏观地说，如何在初次见面就让人知道你是一个可以信赖的人，或者说让你判断可以信赖这个人？
球形触点陈列，表面贴装型封装之一。在印刷基板的背面按陈列方式制作出球形凸点用以代替引脚，在印刷基板的正面装配LSI 芯片，然后用模压树脂或灌封方法进行密封。也称为凸点陈列载体(PAC)。引脚可超过200，是多引脚LSI用的一种封装。封装本体也可做得比QFP(四侧引脚扁平封装)小。
我们经常在科研文章中看到功能富集分析，包括GO和KEGG富集分析。前面我们也给大家分享过一些GO和KEGG富集分析相关的一些文章
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