ONT，相信大家也不陌生了，在上次熊市时候，13左右入手了一些，现在唯一后悔的是买少了了了...
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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。
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区块链作为一种分布式账本技术，可以被应用在金融、健康医疗、供应链、资产管理等诸多领域，但是受吞吐量、网络孤立性、伸缩性等因素的制约，目前的区块链项目并不能很好的服务于商业应用。在区块链所面临的诸多问题中，网络孤立性阻碍了不同区块链之间的协同操作，极大程度的限制了区块链的发挥空间。
互联网时代，人类在与自然和社会的交互中生产了异常庞大的数据，这些数据中包含了大量描述自然界和人类社会客观规律有用信息。如何将这些信息有效组织起来，进行结构化的存储，就是知识图谱的内容。
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|ू
2月18日，本体资深架构专家 Ning HU 受邀参与了由哔哔 News 主办的线上圆桌活动《公链的旧问题与新机遇》。活动中，Ning HU 就本体生态布局、公链新机遇以及区块链在应对类似新冠疫情的公共卫生事件中如何发挥作用等热点问题发表了观点。
智能合约安全问题一直是区块链技术体系中探讨得比较多的话题之一。无论是以以太坊 EVM 虚拟机为代表的智能合约体系，还是以 EOS WASM 虚拟机为代表的智能合约体系，都或多或少地暴露过不同类型的智能合约漏洞。这些漏洞不仅使得项目方和用户损失惨重，而且也让用户对区块链的安全性产生了质疑。
通用资源交易协议（Generic Resources Exchange Protocol，GREP）是一套建立于本体主链基础设施上的去中心化资源交换协议。通过使用 GREP，用户可以快速建立数据等资源的链上确权和流转平台。得益于本体信任生态体系基础设施的完备性，在去中心化身份标识 ONT ID、去中心多源认证系统 Trust Anchor、可信链外数据连接器 Oracle 以及去中心化电子合同及签章系统 ONT Sign 等多种信任协作组件的协同支持下，GREP 可以为去中心化资源交换提供坚实的信任基础。
安全知识图谱作为安全领域的专用知识图谱，是实现网络安全认知智能的关键，亦是应对网络空间高级、持续、复杂威胁与风险不可或缺的技术基础。绿盟科技于近日推出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》，旨在对安全知识图谱概念内涵、核心框架、关键技术和应用实践进行全面总结与介绍，期望为读者带来全新的技术思考，助力网络安全智能化迈入认知智能阶段。
“ 区块链业内传来重磅消息！新一代分布式链网体系“本体网络”的许可链开源项目Ontology Zero入选国家工信部区块链开源项目计划，将助力国家区块链技术与产业发展。 ” 📷 2016年10月，国家工信部中国电子技术标准化研究院联合国内重点企业成立了中国区块链技术和产业发展论坛（CBD-Forum），共同开展区块链技术和应用发展研究工作，同时，CBD-Forum发起建立了一个开放式的社区“分布式应用账本”（DAppLedger）。社区将以成员自主开发的底层平台为基础，逐步建立多平台运营模式，在应用集成过程
人工智能的发展，在过去几十年起起落落。在算力和数据不是瓶颈的今天，基于深度学习的信号处理、语音识别、机器视觉等感知智能成为当前 AI 的主流路线。
我觉得要回答这个问题，首先要了解区块链的核心价值。只有利用区块链核心价值的场景和应用才能解决真正问题、发挥区块链作用。在我看来，目前区块链的核心价值还主要在价值的流通和构建技术信任的能力两方面。在不适合有中心的情况下，又要进行价值流通或者构建信任时，区块链可以发挥重要作用，比如身份和数据自治和分布式数据等。
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？
上次我们讲到 Celo 中采用了<地址，公钥>关系映射的方式，方便用户进行转账等操作。具体来说，Celo 把用户的电话号码和公钥进行了绑定。而电话号码和公钥的绑定关系可以用来帮助用户确定与之交互的其它用户是否值得信赖。
在上面两期中，我们介绍了在本体上开发智能合约可能会遇到的两种安全威胁：跨合约调用攻击和强制交易失败攻击，并针对这两种安全威胁给出了相应的解决方案。为了更好地帮助合约开发者规避这些安全漏洞，我们将持续收集这些可能会产生安全威胁的合约案例。同时，社区开发者如果在本体上进行智能合约开发时遇到其它的安全威胁，可以和我们一起探讨，一起共同打造更加安全的智能合约体系。
试想这样一个场景，一个区块链平台业务迅猛发展，用户数量呈现井喷式增长，很快从百万级达到了千万级，短时间内带来了相关成本的急剧上升。此时此刻，什么样的方式能够继续保持业务体系的高效运转，不必因为复杂的共识和确认流程而阻碍发展步伐？扩容，就成为了企业选择技术解决方案的一条必经之路。
作者 | 阿司匹林 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 本体最初是一个哲学上的概念，十多年前被引入计算机领域中作为知识表示的方法并被广泛使用。本体对于探索人的认知原理、发展自然语言理解技术和人机交互技术有重要意义。 要理解这些话语文本, 就必须知道这些事件类丰富的内容, 这些内容的绝大部分是不可能在话语文本中叙述的, 而是作为共同知识预先存在于每个交流者的头脑中。事件本体正是为计算机建造这样的共同知识。 研究本体，必然要先构建语料库。 几年前，上海大学语义智能实验室为了开展文本事件抽
本体最初是一个哲学上的概念，十多年前被引入计算机领域中作为知识表示的方法并被广泛使用。本体对于探索人的认知原理、发展自然语言理解技术和人机交互技术有重要意义。
近日，本体重磅加入 Torus Network，与 Binance、ENS、Etherscan 等众多机构共同运行一个验证节点，该节点将运行 Torus 的分布式密钥生成器，秘密共享和密钥分配协议。这是继近来本体战略投资 BloXroute 之后又一重大技术合作。
上一期我们回答了来自社区的提问，涉及到数字身份、区块链游戏、防止作恶和线下支付等诸多话题。同时又有很多小伙伴产生了新的疑问，带来了新的观点。作为社区互动的第三期，今天我们将继续与大家分享一些见解。
互联网的出现为大量内容创建者打开了创造内容产出信息的大门。因此，现在网络上存在大量高质量的用户生成内容。为了帮助计算机对这些文档内容有更好的理解，我们需要一种有效的方式来组织和表示这些数据。针对这个问题，人们认为可以把数据中隐藏的知识用图结构的形式进行表示，于是基于语义网概念提出了知识图谱来解决这个问题。
近日，本体北斗节点基础设施已集成至专注于 IaaS （Infrastructure as a Service）服务的 Bison Trails 平台。这一战略性整合让企业用户在不需要特殊技术标准和服务水平的前提下，轻松在本体平台上实现测试及部署。
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
2019年10月，我们宣布与 bloXroute 就部署零层网络扩容解决方案展开合作，共同构建区块链分发网络（BDN）。今年，我们对 bloXroute 进行了战略投资，以促进技术和解决方案的开发。
一、介绍1、分子功能（Molecular Function，MF ）2、细胞组分（Cellular Component ，CC）3、生物过程（Biological Process ，BP）二、GO术语的构成1、基本要素2、可选要素三、基因本体论中的关系1、关系的描述2、节点的连接3、GO的主要关系四、GO 图（有向无环图）五、GO的动态更新
近期，本体技术视点带来了区块链领域的“芝麻信用”——OScore 的细致解读，也介绍了本体的 ONT ID 和信任锚平台 ONT TAG 如何助力币安智能链上的 STO 项目。本期技术视点将围绕本体的去中心化身份框架 ONT ID 展开。
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。在这第二部分, 尝试确定上层本体在解决元数据挑战中的作用, 以及如何能够提高可伸缩性。
研究证实，人类从一出生即开始累积庞大且复杂的数据库，包括各种文字、数字、符码、味道、食物、线条、颜色、公式、声音等，大脑惊人的储存能力使我们累积了海量的资料，这些资料构成了人类的认知知识基础。实验表明，将数据依据彼此间的关联性进行分层分类管理，使资料的储存、管理及应用更加系统化，可以提高大脑运作的效率。知识库是实现人工智能的基础元件，知识库是理解人类语言的背景知识，而如何构造这个知识库，找到一种合适的知识表示形式是人工智能发展的重要任务。面向人工智能的表示方法从上世纪五六十年代开始至今，已经陆续出现了多种知识表示方式，包括最开始的一阶谓词逻辑以及现在火热的知识图谱等等。本文是上一篇《事件、事件抽取与事理图谱》的姊妹篇，文章将以知识为中心，对知识、知识表示、知识图谱的历史情况进行介绍。
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元宇宙的说法众说纷纭，技术、应用、资产、服务、产业、生态和哲学等不同层次的定义混杂，严重影响业界对元宇宙的认识。本体论是科技哲学的重要理论，是在科技发展初期解释科技发现的有效方法。通过本体论可以从不同视角调查、分析和研究事物的现象、范例及其相互关系，帮助提炼科技发现本质的定义、知识、要素及其内在逻辑结构，并用数学方式将知识固化形成科技范式，通过计算机相关技术和标准化方式呈现。元宇宙刚刚出现，需要用系统分析的方法明确外延、内涵和核心要素，从而统一产业共识，降低产业沟通成本，加速推动元宇宙产业支撑数字经济高质量发展。
上一期我们详细介绍了 Ontology Layer 2的工作流程。主要包括3个主体部分，Ontology Deposit 到 Layer 2、Layer 2 Withdraw 到 Ontology 以及 Layer 2交易和安全性保证。
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
在三维空间中,含有 N 个质点的自由质点系的自由度为3N．但具有N个质点的刚体,其自由度却远远取不到这个值,因为这些质点彼此的距离必须保持不变,刚体的自由度应该是3N减去独立的关于相对位置的约束关系．但判断这些约束关系的独立性并非一目了然,于是我们不妨换一个思路分析刚体的自由度.由经验可知,要想确定一个刚体上所有质点的位置,只需知道其中任意三个不共线质点的位置就可以了．它们共有9个坐标,扣除彼此之间距离保持不变的三个约束关系,我们立即得到刚体的自由度是6.
https://coinmarketcap.com/alexandria/article/a-guide-to-self-sovereign-identity-a-deep-dive-by-ontology
导读：工业互联网时代，很多企业都陷入思考，一个企业、一个团队，能否掌握信息革命的这些工具，能否攻克工业革命的堡垒？传统产业在互联网时代，在引进别人的经验的时候，是否还要守住自己的本体？产业的本体是什么？对于这些问题，华为在经历工业革命浪潮的浮沉起落后，答案依旧是坚守本体的工匠精神。 都说德国工业厉害，但中国华为工业4.0制造，更令人意外▼ ▶不要妄谈工业4.0，工业自动化的堡垒还没跨过。 “我们应该走进新的未来时代，这个时代叫人工智能。首先，我们要强调工业自动化；工业自动化以后，才可能走进信息化；
上周鸿蒙2.0开源，想必很多人都想第一时间体验。 今天，百问网发布鸿蒙IMX6ULL烧写工具以及鸿蒙体验手册，欢迎下载体验。
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。
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。
随着攻击工具、方法的逐渐升级和复杂化，安全数据的大规模融合，攻防对抗愈加激烈。安全团队如何在浩瀚数据中有效发现高级威胁的蛛丝马迹，如何把网络安全专家的经验、知识有效转化为可复制可扩展的数据分析能力，如何将对抗高级威胁的“炼金术”逐步升级为科学淘金指南，如何将安全从业者从繁重的体力劳动中解放出来，愈发成为安全能力亟需突破的难点和重点，也是我们正在探索的方向。
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。 该课程全面系统讲授与研讨了知识图谱相关概念与技术主题，对当前行业落地过程的一系列困难进行答疑解惑。 下面让我们通过回顾第一章课程的10条“知识图谱概述”研讨，来进一步学习了解知识图谱技术内幕。 本课程配套教材《知识图谱：概念与技术》。 / 以下为课程第一
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。
我国是机械制造大国，但是我国的机床数控化率偏低。为了提高现有普通机床的精度以及性能，数控改造是很好的途径，这要比购买由数控厂家提供的专用型强的数控机床性价比高,也是提高数控化率的重要方式。
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
本系列参考了市面上已知的，几乎全部“知识图谱”相关文章，并总结提炼出一套适合初学者入门的“知识图谱”的知识体系，希望大家能有所收获。
导读：《中国制造2025》全面启动实施，带动制造业转型升级步伐加速，工业机器人作为智能制造的重要实施基础，行业应用需求呈现爆发式增长，产业链上下游厂商纷纷加大工业机器人服务供给力度，市场布局出现新特 📷 7月10日，哈工大机器人集团与合肥经开区举行项目签约仪式，双方将通过在技术、生产、下游系统集成及行业服务等方面展开项目合作与推广，打造集研发生产、制造和服务等为一体的产业集群。针对于此，围绕国内工业机器人领域的市场布局动向及趋势，简要分析如下： 一、国内工业机器人领域的市场布局现状
API简介（一）（15991）https://www.kasoftware.com/kb/2020/11/13/api-part1.html一文中，介绍了使用API的目的、设计、发行政策以及公共API的含义，本篇主要介绍API的用法，从库和框架、操作系统、远程API、Web API四个方面展开。
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