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构建AI知识体系-专知主题知识简介

实体是具有可区别性且独立存在的具体某种事物, 比如具体做AI领域某一研究者(如 Andrew Ng)、某一个公司(如 阿里巴巴)、某一个机构(如中科院自动化所)等等; 概念指的是具有同种特性的实体构成的集合或抽象性知识术语 图1 主题知识的简单示例 主题知识的构建 参照知识图谱构建的方法,我们提出一种实用的构建主题知识的方法,并研发配套的构建支撑系统。 广义上,我们主体以人工智能、大数据、编程语言、系统架构四方面来建设主题知识,请在专知PC网页版(www.zhuanzhi.ai) 查看。 ? 并基于人工智能、大数据、系统架构、编程语言等主类目来一站式的了解学习AI。 主题知识在专知的应用 基于主题知识,我们现阶段在专知产品,进行了主题定制个性化推送、主题链路知识学习、搜索发现的应用。

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    有奖征文丨玩转 Cloud Studio

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    基础知识

    有根 & 有/无序 2.1 定义 有根 是一个自由,其结点中存在根结点(简称根)。 有序 是一棵有根,其中每个结点的孩子是有序的(即中某结点的孩子之间的左右位置关系是有影响的)。 结点的度:有根中结点的度指结点孩子的个数,结点的双亲不包含在内(与自由定义不同)。 的度:中最大的结点的度称为的度。 一棵称为左子树的二叉。 一棵称为右子树的二叉。 位置 是指中结点的孩子被标记为不同的正整数的。如果没有孩子被标记为整数 ,则该结点的第 个孩子缺失。 满二叉:每个结点是叶结点或度为 2 的二叉是满二叉(即满二叉没有度为 1 的结点)。 完美二叉:所有叶结点深度相同,且所有内部结点度为 2 的二叉。 平衡二叉(AVL ):任何结点的两棵子树的高度差不大于 1 的二叉

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    Android技能基础知识小结(一)

    前言: 现在安卓面试,对于数据结构的问题也越来越多了,也经常看到别人发的面试题都是问什么红黑,二叉查找等,所以我们虽然不会马上就会各种难的面试题,但起码的基础知识还是要会的,这样才能去进一步学。 Android技能书系列: Android基础知识 Android技能 — 动画小结 Android技能 — View小结 Android技能 — Activity小结 Android技能 — View事件体系小结 Android技能 — Android存储路径及IO操作小结 Android技能 — 多进程相关小结 Android技能 — Drawable小结 数据结构基础知识 Android 技能 — 数组,链表,散列表基础小结 Android技能基础知识小结(一) 算法基础知识 Android技能 — 排序算法基础小结 本文主要讲关于的基础知识。 完全二叉 平衡二叉: 这块知识很多,后期补上。 排序二叉: 这块知识很多,后期补上。 线索二叉: n个结点的二叉链表中含有n+1(2n-(n-1)=n+1)个空指针域。

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    Linux设备详解(一) 基础知识

    关于设备,之前就经过详细的系统培训,但是本着会用就行的原则,对各个知识点都没有进行系统的总结。都是用到哪里学哪里,时间长了,基本也忘记了。 所以对于后期知识各个知识点进行总结,本章主要讨论一下内容,能看懂和修改对应模块的dts文件。 DTS基本知识 2.1 dts 硬件的相应信息都会写在.dts为后缀的文件中,每一款硬件可以单独写一份xxxx.dts,一般在Linux源码中存在大量的dts文件,对于arm架构可以在arch/arm/ 所以Bootloader需要支持设备才行;Kernel也需要加入设备的支持; 3. 另外地址的编址也不同于中断信号,前者是设备的自然表示,而后者者表现为独立于设备树结构的节点之间的链接。 下图显示了设备的自然结构以及每个节点在逻辑中断中的位置。

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    AI for Science时代,知识何存?

    这其中,达摩院首先提及的便是AI for Science。 AI for Science为何重要?实际上,它是比知识与数据协同范式的影响更为深远的发展方向。 无论是AI for Science还是大小模型协同进化,都预示着知识将被重新定义。 而在知识将被重新定义之前,已有知识和数据智能的协同也在发挥重要作用。 这其中,非常典型的发展趋势就包括AI助力绿色能源(比如,精准的电网功率预测)和AI助力高精度医疗导航(比如,癌症的辅助诊疗)。这些变化是源于已有知识的不完备性,也就是知识不能代表真实世界。 综上,达摩院总结出了未来的十大科技趋势,AI科技评论基于知识重定义、知识与数据协同、基础设施、人工智能伦理四个方面列出如下: 知识重定义 AI for Science 大小模型协同进化 知识与数据协同 绿色能源AI 高精度医疗导航 柔性感知机器人 XR 互联网 基础设施 星地计算 硅光芯片 云网端融合 人工智能伦理 全域隐私计算 1 知识重定义 AI for Science 人工智能成为科学家的新生产工具

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    【Python数据结构系列】☀️《与二叉-基础知识》——知识点讲解+代码实现☀️

    文章目录 数据结构之和二叉 第一部分 和二叉的基础知识 1、和二叉的定义 1.1 的定义 1.2 的基本术语 1.3 二叉的定义 2、二叉的性质和存储结构 2.1 二叉的性质 大作业三:**将和森林转换成二叉** **操作1**:普通转二叉 **操作2**:森林转换为二叉 数据结构之和二叉 第一部分 和二叉的基础知识 1、和二叉的定义 1.1 的定义 图1(A)所示的的深度为4。 (13)有序和无序:如果将中结点的各子树看成从左至右是有次序的(即不能互换),则称该为有序,否则称为无序。 2、二叉的性质和存储结构 2.1 二叉的性质 二叉具有以下几个性质: 二叉还有两种特殊的形态,满二叉和完全二叉。 ,可以根据自己能力继续扩展) 递归前序遍历二叉 非递归前序遍历二叉 递归中序遍历二叉 非递归中序遍历二叉 递归后序二叉 非递归遍历二叉 返回二叉的深度 返回二叉的结点数目 复制二叉

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    【数据结构】和二叉的基础知识

    目录 前言 概念及结构 相关概念 的表示 二叉概念及结构 特殊的二叉 二叉的性质 二叉的存储结构 ---- 前言 ---- 本章主要讲解: 数据结构中的及二叉的相关知识 概念及结构 二叉概念及结构 ---- 概念: 二叉由一个根节点加上左子树和右子树组成: 1.二叉度最大为2(度可以为0,1,2) 2.二叉的子树有左右之分,次序不能颠倒(有序)(没有左 ,一定没有右;有左,不一定有右) 特殊的二叉 满二叉: 一个二叉,如果每一个层的结点数都达到最大值,则这个二叉就是满二叉 也就是说,如果一个二叉的层数为K,且结点总数是 2^k-1,则它就是满二叉 完全二叉: 完全二叉是效率很高的数据结构,完全二叉是由满二叉而引出来的(特殊的完全二叉) 对于深度为K的,有n个结点的二叉,当且仅当其每一个结点都与深度为 K的满二叉中编号从1至n的结点一一对应时称之为完全二叉 图示: 二叉的性质 1.若规定根节点的层数为 1 ,则一棵非空二叉的 第 i 层上最多有2^(i-1)个结点 2.

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    游戏AI设计经验分享——行为研究

    基础   顾名思义,不同于有限状态机或者其它AI系统,行为就是一棵节点层次分明的,控制着AI物体的一系列决定。从延伸出的叶子节点,执行控制AI物体的指令。 各种工具节点组成的分支,来控制AI指令的走向以形成一系列的指令,这样来满足游戏需要。    它可以是一棵很高的,可以具有完成特定功能的子树,开发者可以创建行为库并把它们适当地连接起来以达到非常真实的AI行为。 开发过程是高度可迭代的,你可以先排出一个基础的行为,然后创建新的分支来处理各种达到目标的可选方案,这些分支按照它们的优先级排列,这样AI在一个特定的行为失败可以回溯到另一个策略,这是行为巨大优势所在 这些状态传导和定义整棵行为的工作流,生成一系列事件和多个不同的执行路径,从而达到想要的AI行为。  2、行为树节点的原型:   Composite   Decorator   Leaf ?

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    2019.9.17最小生成知识点回顾

    POJ 1797 Heavy Transportation(最大生成-Prim) 最大生成,方法模仿最小生成,每次选最大边进行操作,即可。 HDU 5624 KK's Reconstruction(最小生成-Kruskal) 这个题是让所求最小生成的最大值与最小值相差最小,对于一棵最小生成,当他的最小值确定后,他的最大值也就确定了 GYM 100712 F.Travelling Salesman(最小生成-Kruskal) 裸题,求最小生成的最大边权,先用prim或者Kruskal求一遍最小生成,选边时记录一下最后一条选的边即可 HDU 1863 畅通工程(最小生成-Kruskal) 裸的最小生成的题目 HDU 1875 畅通工程再续(最小生成-Kruskal) 这个题目,是说两个岛的距离不能少于10米, 然后最小生成,裸题。 HDU 1879 继续畅通工程(最小生成-Kruskal) 这个题是说有道路已经修建了,求最小生成,那么已经修建花费为0,权值设为0,最小生成

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    游戏AI设计经验分享——行为研究

    基础   顾名思义,不同于有限状态机或者其它AI系统,行为就是一棵节点层次分明的,控制着AI物体的一系列决定。从延伸出的叶子节点,执行控制AI物体的指令。 各种工具节点组成的分支,来控制AI指令的走向以形成一系列的指令,这样来满足游戏需要。    它可以是一棵很高的,可以具有完成特定功能的子树,开发者可以创建行为库并把它们适当地连接起来以达到非常真实的AI行为。 开发过程是高度可迭代的,你可以先排出一个基础的行为,然后创建新的分支来处理各种达到目标的可选方案,这些分支按照它们的优先级排列,这样AI在一个特定的行为失败可以回溯到另一个策略,这是行为巨大优势所在 这些状态传导和定义整棵行为的工作流,生成一系列事件和多个不同的执行路径,从而达到想要的AI行为。  2、行为树节点的原型:   Composite   Decorator   Leaf ?

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    二叉知识

    二叉是规定每个结点至多只有二个孩子的。 二叉是最简单的树形结构,所有的一般都可以转换为二叉,转换后的二叉也能按一定规则还原为一般。 遍历二叉就是以某种次序来访问二叉中的每个结点,且每个结点仅被访问一次。 访问就是查询结点数据域的内容、输出结点的数据、修改结点的数据或是执行对结点的其他操作 二叉的三种遍历次序: ? (一) 先根遍历 先根遍历二叉的递归定义为:若二叉为空,则空操作否则 先访问根结点 再遍历左子树 然后遍历右子树。 以上面的图为例子遍历的结果是 A B D E H I J K C F G (二) 中跟遍历 中根遍历二叉的递归定义为:若二叉为空,则空操作;否则 中根遍历左子树; 访问根结点; 中跟遍历由子树; 还是以上面的图为例子遍历的结果是 D B H E J I K A F C G (三) 后跟遍历 后根遍历二叉的递归定义为:若二叉为空,则空操作;否则 后根遍历左子树; 后跟遍历右子树; 访问结点;

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