首先介绍我们使用的数据、数据来源和数据获取方法；其次，基于数据内部关系，介绍如何以自顶向下的方式构建本体结构。
今天我们介绍由海德堡大学医学院的Sebastian Lobentanzer等学者发表在Nature Biotechnology上的工作。在所有研究人员之中，标准化的生物医学知识表征是一项难以克服的任务，它阻碍了许多计算方法的有效性。为了促进知识表征的协调和互操作性，该工作将知识图谱创建的框架标准化。本文提出的BioCypher实现了这一标准化，这是一个FAIR（可查找、可访问、可互操作、可重用）框架，可以透明地构建生物医学知识图谱，同时保留源数据的来源。将知识映射到生物医学本体有助于平衡协调、人类和机器可读性以及对非专业研究人员的易用性和可访问性的需求。本文展示了该框架在各种用例中的有用性，从维护特定于任务的知识存储，到生物医学领域之间的互操作性，再到为联邦学习按需构建特定于任务的知识图。
首先，熟悉本体基础设施和相关协议，愿意为本体生态应用提供开发组件支持的开发者，可以尝试创建 Add-on，一旦被 Add-on store 收录，可以被全网的生态应用开发者使用。Add-on 的目标是便捷地为非区块链开发者带来“去中心化”的功能。
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。
python的实现有很多种，如果想研究一下它语言本身一些机制的实现，可能需要看源代码，那么，就需要找到相应的实现，分支和版本。
今日介绍的是Alberto Santos 最新发表在《自然生物技术》上的文章 ” A knowledge graph to interpret clinical proteomics data”. 针对生物医学数据数量大、种类丰富而带来的数据整合困难，该工作提出了一个开源的临床知识图谱平台CKG(Clinical Knowledge Graph), 该平台结合了统计和机器学习算法，加速了典型蛋白质组学工作流程的分析和解释。相比于其他解决方案，CKG平台显得更加友好，将一系列数据库和科学文献信息与omic数据整合到一个易于使用的工作流中，显著增强了科学研究和临床实践的能力。
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。
语义Web或语义网（Semantic Web）由WWW的创始人Tim Berners-Lee于2000提出[1][2],并于2001《科学美国人》杂志发表论文“ The Semantic Web”[3]。作者在文中这样描述“语义网不是一个独立的网络，而是当前的这个网络的显示的数据的能力将会大大提高，这样语义网建设的进展就将有助于创造出引人注目的全新功能。”
首先，我们来看一个场景：一位老师在机房给60位学生讲完一个案例之后，布置了一个限时完成的小作业，学生完成后老师前去检查并进行打分。老师应该如何高效完成这个任务呢？
侧重发现模式层等价或相似的类、属性或关系，也成为本体映射（mapping）、本体对齐（alignment）
在前两期的本体技术视点中，我们介绍了跨合约静态调用与动态调用，讲述了如何使用 RegisterAppCall API 与 DynamicAppCall API 跨合约调用其他合约的函数。本期将进入本体 Python 智能合约语法专辑的终极篇，探讨如何使用合约执行引擎 API，即 ExecutionEngine API。它包含了3个 API，用法如下：
FastAPI 是一个高性能 Web 框架，也是一个Python包，用于构建 API，适合利用极少的代码搭建服务器后端，实现前后端分离。
它是一个使用率非常高的设计模式，在现实生活中，也是很常见。比如，演唱会门票黄牛。假设你需要看一场演唱会，但官网上门票已经售罄，于是就当天到现场通过黄牛高价买了一张。在这个例子中，黄牛就相当于演唱会门票的代理，在正式渠道无法购买门票的情况下，你通过代理完成了该目标。
上一期我们介绍了本体 Python 智能合约的合约执行 API，本期我们将讨论如何通过 Native API 来进行本体原生合约调用。原生合约调用最典型的功能就是合约转账，这也是整个智能合约最核心的部分。Native API 只有1个 API。用法如下：
单一职责其实就是指在一个类中（js中通常指对象和函数等），应仅有一个引起它变化的原因。这样会帮助程序设计具有良好的健壮和高内聚特性，从而当变化发生时，程序设计会尽量少的受到意外破坏。
代理模式是一种非常有意义的模式，在生活中可以找到很多代理模式的场景。比如，明星都有经纪人作为代理。如果想请明星来办一场商业演出，只能联系他的经纪人。经纪人会把商业演出的细节和报酬都谈好之后，再把合同交给明星签。
我们目前正处于激动人心的从Web2到Web3的过渡阶段，但什么是Web3？它与Web2有何不同？在Web1阶段到底发生了什么？
摘要：多模态知识图谱(multi-modal knowledge graph，MMKG)是近几年新兴的人工智能领域研究热点。本文提供了一种多模态领域知识图谱的构建方法，以解决计算机学科领域知识体系庞大分散的问题。首先，通过爬取计算机学科的相关多模态数据，构建了一个系统化的多模态知识图谱。但构建多模态知识图谱需要耗费大量的人力物力，本文训练了基于LEBERT模型和关系抽取规则的实体-关系联合抽取模型，最终实现了一个能够自动抽取关系三元组的多模态计算机学科领域知识图谱。
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。
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。
大家应该已经在很多 Python 脚本里见到过 name 变量了吧？它经常是以类似这样的方式出现在我们的程序里：
大家应该已经在很多 Python 脚本里见到过 __name__ 变量了吧？它经常是以类似这样的方式出现在我们的程序里：
首先到 /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/ 目录中 , 删除 Python 本体 ;
https://medium.freecodecamp.org/whats-in-a-python-s-name-506262fe61e8
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。
【引子】 “海内存知己，天涯若比邻”， 这是石头兄弟推荐给我的一篇关于语义网的综述性文章，刊载于《美国计算机学会通讯》第64卷第2期——“A Review of the Semantic Web Field”（https://cacm.acm.org/magazines/2021/2/250085-a-review-of-the-semantic-web-field/fulltext），作者是Pascal Hitzler。老码农认真研读，颇有收获，编译成文。
昨天得知《MacTalk·人生元编程》在多看书城上线之后，一咬牙，花了2.99元入手了。本书是微信公众账号“MacTalk”中的文章经重新审阅、校订、整理、排版后的合集。不管你是一个mac用户、一个程序员、还是一个对技术感兴趣的人，这本书都是物超所值的。 继续我们的打飞机游戏。完成了子弹和敌机之间的碰撞检测之后，自然还要来处理敌机与本体之间的碰撞检测，这决定了游戏是否结束。 之前我们没有把plane作为一个对象来处理，现在为了能更方便地做碰撞检测，我们还是要把它封装一下。这和我们之前对bullet和enem
视频中演示了 Daphne 驾驶应用本体解决方案的汽车，使用面部识别功能启程，使用数字资产支付，用大数据分析突发路况，通过本体信用分判断是否共享，发起路权申请避开拥堵，在应用内完成云端理赔，实现车辆生命周期的系统管理。
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。
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|ू
本文是《知识图谱完整项目实战（附源码）》系列博文的第3篇：汽车知识图谱系统架构设计，主要介绍汽车领域知识图谱系统的总体架构设计和关键技术。
2、代理模式最基本的形式是对访问进行控制，而本体对象则负责执行所分派的那个对象的函数或者类。
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
在上一期的技术视点中，我们介绍了合约原生 API，讲述了如何利用智能合约进行ONT / ONG 转账。本期我们将讨论如何通过 Upgrade API 来进行合约升级。合约升级共有2个 API，分别为 Destroy 和 Migrate。其用法如下：
https://coinmarketcap.com/alexandria/article/a-guide-to-self-sovereign-identity-a-deep-dive-by-ontology
我们一直想提高生产率-在相同的时间量内，我们可以完成更多的工作。数据科学研究人员也是如此。设置好硬件之后，就该考虑如何选择启动数据科学项目所需的软件了。问题在于市场上有太多选择，并且出于学习目的，您可能已经尝试过其他工具。换句话说，您的购物清单太长，您可能迷路了，不应该上手。
在本系列前面两篇文章中我一直在讨论Data Fabric，并给出了一些关于Data Fabric中的机器学习和深度学习的概念。并给出了我对Data Fabric的定义:
一种利用langchain思想实现的基于本地知识库的问答应用，目标期望建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。
本文首发于海拥资源网：https://code.haiyong.site/347/
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。
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) ？
当我们需要获取某个对象的方法或属性的时候，由于权限等限制无法获取，然后通过一个有权限的代理对象转发我们的获取请求，代理对象可对请求预处理，同时在返回结果的时候也可以做处理。
转录因子或表观遗传标记可能作用于按共同生物学特征（共享生物学功能、RNAseq 实验中的共同调控等）分组的特定基因组。
随着冬奥会的盛大举行，凭借多才多艺的卡通形象，2022年冬奥会指定吉祥物“冰墩墩”C位出道。
通过提供更好的清晰度和对异构数据集的访问，构建社交图谱(知识图谱)以改善临床试验的流程并降低成本。
前面两期，我们与大家分享了微软在去中心化身份方面的实践。今天我们带来另一篇关于数字身份的分享。在这其中，本体创始人李俊发表了关于数字身份的前沿见解。
b是对a列表的又一个引用，所以a、b是完全相同的，可以通过id(a)==id(b)证明。
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