知识图谱技术应用挑战介绍

皮肤生理学概述专业知识

皮肤生理学概述专业知识 皮肤生理学概述uop 人的一生随着时间的推移而分为生长、成熟和衰退三个阶段，全过程称为增龄。其中最后的阶段称为老化。作为人体最大且最富牺牲精神的器官——皮肤，是肌体最早出现衰老迹象的器官之一，同人体一样，皮肤也有着生长、成熟和衰老三个阶段。 皮肤是人体第一道防线，它仅有3毫米厚左右，却是人体中最大的组织，覆盖着人体约两平方米(1、5—2M2左右)的体表，皮肤是外界环境和机体之间的一道屏障，有害的化学物质和紫外线，往往通过作用于皮肤才能影响到人体。一、皮肤的分层 , 皮肤由外向内分为三层: a、表皮层:角质层——形成保护膜 透明层——吸收 颗粒层——退化(没有生命) 棘层——增殖 基底层——繁殖“祛斑 b、真皮层: 乳头层“祛痘” 网状层 血管 神经元 C、皮下组织 皮下组织为真皮内侧的组织，由疏松的结缔组织和大量 的脂肪细胞构成，此层的厚度取决于其中的脂肪量，皮下

脂肪含量的多少亦决定了人体的胖瘦;有保温御寒、储备 能量、保护内脏组织骨骼、供给身体热能的作用。 d、皮肤的附属器官 毛发、爪(指甲)、皮脂腺、汗腺 二、皮肤生理作用 a、保护作用:防御机械性刺激、防御物理性刺激、防御 化学性刺激、防御生物侵袭 b、体温调节作用:健康的人体通常保持36?，当外界温 度发生变化时，皮肤内血管扩张，使汗腺分泌汗液来调节 体温，汗的蒸发可使热力消失。 c、知觉作用:皮肤内分布有感觉神经，感受体内外的各种刺激，对痛觉、触觉、冷觉、温觉有所反应并将信息传送到脑部，并有非常灵敏的潮湿、干燥、平滑、粗糙、坚硬、柔软及蚁行等感觉。 d、吸收作用:皮肤具有一定的吸收外界物质的能力，化妆品中含有的有效物质会经由表皮层达真皮层而被吸收，也会通过毛囊、皮脂腺和汗腺导管被吸收。 呼吸作用 e、呼吸作用:皮肤有直接从空气中吸氧的能力，其吸氧量约为肺部吸氧量的1%，同时排出二氧化碳，约占肺呼出 量的2%。 f、分泌及排泄作用:皮肤的皮脂腺分泌皮脂以保持表皮的润滑光泽，汗腺分泌汗液、排泄体内的代谢废物。 g、贮藏作用: h、代谢作用:皮肤表皮有细胞分裂、更新代谢的作用。晚上是一天之中新陈代谢最旺盛的时期，特别是十时至凌晨二时之间，此时如果能休息好并补充充足的营

计算机基础知识概述

计算机基础知识概述 一、概述 1.计算机的发展 （1）1946年，美国宾夕法尼亚大学成功研制了世界上第一台电子数学积分计算机。（计算机简称：ENIAC） （2）ENIAC的特点 a.采用二进制 b.储存程序控制 2.计算机的特点、用途和分类 （1）特点 a.高速、精确的运算能力 b.准确的逻辑判断能力 c.强大的存储能力 d.自动功能 e.网络与通讯功能 （2）用途 a.科学计算 b.信息处理 c.过程控制 d.辅助功能 e.网络通信 f.人工智能

g.多媒体应用 h.嵌入式系统 （3）分类 a.按处理数据的类型分类 数字计算机、模拟计算机、数字和模拟计算机（混合计算机） b.按用途分类 专用计算机、通用计算机 c.按性能、规模和处理能力分类 巨型机、大型计算机、微型计算机、工作站和服务器 二、信息的表示和储存 1.计算机中的单位及换算 （1）单位 位（bit）是计算机中数据的最小单位，代码只有0和1，采用多个数码表示一个数，其中每一个数码称为1位。 字节（Byte）是存储容量的基本单位，一个字节由8位二进制位组成。 1KB=1024B=210B 1MB=1024KB=220B 1GB=1024MB=230B 1TB=1024GB=240B 2.进位计数制及其转换（见笔记）

3.字符的编码 （1）字符包括西文字符和中文字符。ASCII码是常用的字符编码，被指定为国际标准。国际通用ASCII码是7位，即用7位二进制数来表示一个字符的编码，共有27=128个不同的编码值。 （2）特殊字符的编码 a字符的编码为1100001，十进制为97；b为98 A字符的编码为1000001，十进制为65；B为66 0字符的编码为0110000，十进制为48；1为49 空格（SP）编码为0100000 回车（CR）编码为0001101 删除（DEL）编码为1111111 退格（BS）编码为0001000 小写比大写字母的码值大32 计算机内一个字节存放一个7位ASCII码，最高位置为0 （3）汉字输入码分类 音码、音形码、形码数字码 三、计算机硬件系统 1.组成 a.运算器（加法器+寄存器+累加器） b.控制器（指令寄存器+指令译码器+操作控制器+程序计数器） c.存储器

(完整版)操作系统基础知识点详细概括

第一章： 1. 什么是操作系统？OS的基本特性是？主要功能是什么 OS是控制和管理计算机硬件和软件资源，合理组织计算机工作原理以及方程用户的功能的集合。特性是：具有并发，共享，虚拟，异步的功能，其中最基本的是并发和共享。主要功能：处理机管理，存储器管理，设备管理，文件管理，提供用户接口。 2. 操作系统的目标是什么？作用是什么？ 目标是：有效性、方便性、可扩充性、开放性 作用是：提供用户和计算机硬件之间的接口，提供对计算机系统资源的管理，提供扩充机器 3. 什么是单道批处理系统？什么是多道批处理系统？ 系统对作业的处理是成批的进行的，且在内存中始终保持一道作业称此系统为单道批处理系统。 用户所提交的作业都先存放在外存上并排成一个队列，然后，由作业调度程序按一定的算法从后备队列中选择若干个调入作业内存，使他们共享CPU和系统中的各种资源。 4 ?多道批处理系统的优缺点各是什么？ 优点：资源利用率高，系统吞吐量大。缺点：平均周转时间长，无交互能力。 引入多道程序技术的前提条件之一是系统具有终端功能，只有有中断功能才能并发。 5. 什么是分时系统？特征是什么？ 分时系统是指，在一台主机上连接了多个带有显示器和键盘的终端，同时允许多个用户通过自己的终端，以交互的方式使用计算机，共享主机中的资源。 特征：多路性、独立性、及时性、交互性 *有交互性的一般是分时操作系用，成批处理无交互性是批处理操作系统，用于实时控制或实时信息服务的是实时操作系统，对于分布式操作系统与网络操作系统，如计算机之间无主次之分就是分布式操作系统，因为网络一般有客户-服务器之分。 6. 什么是实时操作系统？ 实时系统：系统能及时响应外部事件的请求，在规定的时间内处理完。按照截止时间可以分为1硬实时任务（必须在截止时间内完成）2软实时任务（不太严格要求截止时间） 7用户与操作系统的接口有哪三种？ 分为两大类：分别是用户接口、程序接口。 用户接口又分为：联机用户接口、脱机用户接口、图形用户接口。 8. 理解并发和并行？并行（同一时刻）并发（同一时间间隔） 9. 操作系统的结构设计 1 ?无结构操作系统，又称为整体系统结构，结构混乱难以一节，调试困难，难以维护 2?模块化os结构，将os按功能划分为一定独立性和大小的模块。是os容易设计，维护, 增强os的可适应性，加速开发工程 3?分层式os结构，分层次实现，每层都仅使用它的底层所提供的功能 4. 微内核os结构，所有非基本部分从内核中移走，将它们当做系统程序或用户程序来实现，剩下的部分是实现os核心功能的小内核，便于扩张操作系统，拥有很好的可移植性。 第二章： 1 ?什么叫程序？程序顺序执行时的特点是什么？ 程序：为实现特殊目标或解决问题而用计算机语言编写的命令序列的集合特点：顺序性、封闭性、可再现性 2. 什么是前趋图？（要求会画前趋图）P35图2-2 前趋图是一个有向无循环图，记为DAG ,用于描述进程之间执行的前后关系。 3?程序并发执行时的特征是什么？ 特征：间断性、失去封闭性、不可再现性

医疗行业专业术语知识概述(

一、常用系统 （1）HIS（医院信息系统） HIS全称Hospital Information System。 HIS是覆盖医院所有业务和业务全过程的信息经管系统。利用电子计算机和通讯设备，为医院所属各部门提供病人诊疗信息和行政经管信息的收集、存储、处理、提取和数据交换的能力并满足授权用户的功能需求的平台。 （2）LIS（检验信息系统） LIS全称Laboratory Information Management System。 LIS是专为医院检验科设计的一套实验室信息经管系统，能将实验仪器与计算机组成网络，使病人样品登录、实验数据存取、报告审核、打印分发，实验数据统计分析等繁杂的操作过程实现了智能化、自动化和规范化经管。3. PACS（影像归档和通信系统） （3）PACS(图片影像系统) 全称Picture Archiving and Communication Systems。 它是应用在医院影像科室的系统，主要的任务就是把日常产生的各种医学影像（包括核磁，CT，超声，X光机，红外仪、显微仪等设备产生的图像）通过各种接口（模拟，DICOM，网络）以数字化的方式海量保存起来，当需要的时候在一定的授权下能够很快的调回使用，同时增加一些辅助诊断经管功能。它在各种影像设备间传输数据和组织存储数据具有重要作用。 （4）RIS（放射科信息系统） RIS全称Radiology Information System。它是医院重要的医学影像信息系统

之一，它与PACS系统共同构成医学影像学的信息化环境。放射科信息系统是基于医院影像科室工作流程的任务执行过程经管的计算机信息系统，主要实现医学影像学检验工作流程的计算机网络化控制、经管和医学图文信息的共享，并在此基础上实现远程医疗。5. CIS（临床信息系统） （5）CIS(临床信息系统) 全称Clinical Information System。 它是支持医院医护人员的临床活动，收集和处理病人的临床医疗信息，丰富和积累临床医学知识，并提供临床咨询、辅助诊疗、辅助临床决策，提高医护人员的工作效率，为病人提供更多、更快、更好的服务。像医嘱处理系统、病人床边系统、医生工作站系统、实验室系统、药物咨询系统等就属于CIS范围。临床信息系统CIS相对于医院信息系统HIS而言，是两个不同的概念。HIS是面向医院经管的，是以医院的人、财、物为中心，以重复性的事物处理为基本经管单元，以医院各级经管人员为服务对象，以实现医院信息化经管、提高医院经管效益为目的。而CIS是面向临床医疗经管的，是以病人为中心，以基予医学知识的医疗过程处理为基本经管单元，以医院的医务人员为服务对象，以提高医疗质量、实现医院最大效益为目的。 （6）PIS（病理系统） 全称Pathology Information System （7）PEIS(体检信息系统) 全称Physical Examination Information System。 二、数字医疗常用规范

知识图谱 概念与技术：第8章 图数据库系统

《知识图谱: 概念与技术》 第8 讲 知识图谱管理系统

Knowledge Graph Serving Systems

Outline ?Knowledge graph serving scenarios ?General design principles of knowledge graph serving systems ?Real-time query processing ?Representative graph systems ?Demo

Knowledge Serving Scenarios

A real-life relation search scenario A News Headline Tom Cruise Admits Katie Holmes Divorced Him To Protect Suri From Scientology 1Tom Cruise –people.person.marriage–(marriage ) –time.event.person –Katie Holmes 2Tom Cruise –people.person.children–(Suri Cruise) –people.person.parent –Katie Holmes 3Tom Cruise –film.actor.film–(Bambi Verleihung2007) –film.filmactor –Katie Holmes 4...

Relation search in knowledge graph Multi-hop Relation Search Discover the hidden relations between entities Enable more than what entity indexes can support Entity A Entity B

第13章++知识图谱与知识推理

第13章知识图谱与知识推理 王泉 中国科学院大学网络空间安全学院 2016年11月

?13.1概述 ?13.2知识图谱构建 ?13.3 知识图谱中的知识推理–13.3.1 表示学习技术 –13.3.2 张量分解技术 –13.3.3 路经排序算法?13.4 本章小结

?13.1概述 ?13.2知识图谱构建 ?13.3 知识图谱中的知识推理–13.3.1 表示学习技术 –13.3.2 张量分解技术 –13.3.3 路经排序算法?13.4 本章小结

实体和关系 ?实体 (entity)：现实世界中可区分、可识别的事物或概念–客观对象：人物、地点、机构 –抽象事件：电影、奖项、赛事 ?关系 (relation)：实体和实体之间的语义关联 –BornInCity, IsParentOf, AthletePlaysForTeam

?知识图谱 (knowledge graph)：实体和关系所构成的异质、有向图，是表征实体间语义关联的语义网络 ?节点代表实体 ?边代表不同类型的关系 (异质) ?两个节点之间有边相连表明它们之间存在相应关系 ?边是有向的表明关系是非对称的

?三元组 (triple/triplet)：也称事实 (fact)，是最基本的知识存储方式，表现为(主语, 谓词, 宾语)形式 (Tom, BornInCity, Paris) (Tom, LivedInCity, Lyon) (Tom, Nationality, France) (Tom, ClassMates, Bob) (Paris, CityLocatedInCountry, France) (Lyon, CityLocatedInCountry, France) (Bob, BornInCity, Paris)

信息抽取层、知识融合层、知识加工层

《知识图谱构建技术综述》—— 笔记 刘峤李杨段宏刘瑶秦志光《计算机研究与发展》, 2016, 53 (3):582-600 一、摘要 说明知识图谱的定义和内涵 将知识图谱分成信息抽取层、知识融合层、知识加工层 分类说明三个层次涉及的关键技术的研究现状 面临的挑战和关键问题 二、知识图谱的定义与架构 2.1 定义 知识图谱：是结构化的语义知识库，用于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系。其基本组成单位是。“实体－关系－实体”三元组，以及实体及其相关属性－值对，实体间通过关系相互联，构成网状的知识结构。 知识图谱本身是一个具有属性的实体通过关系链接而成的网状知识库。（从图的角度看，图中节点表示实体（概念），节点之间的边表示实体与实体之间的关系） 2.2 架构 知识图谱自身的逻辑结构 数据层：知识以事实（fact）为单位存储在图数据库。 模式层：模式层在数据层之上，是知识图谱的核心。储存提炼过的知识，采用本体库进行管理模 式层。 知识图谱所采用的技术（体系）架构（本文的重点） 知识图谱的构建过程是从原始数据出发，采用一系列自动或半自动的技术手段，从原始数据中提取出知识要素（即事实），并将其存入知识库的数据层和模式层的过程．这是一个迭代更新的过程，根据知识获取的逻辑，每一轮迭代包含３个阶段：信息抽取、知识融合以及知识加工。

2.3 构建方式 自顶向下：从高质量数据中提取本体和模式信息，加入到知识库中。 自底向上：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新模式，加入到知识库中。 三、知识图谱的构建技术

3.1 信息抽取 信息抽取是一种自动化地从半结构化和无结构数据中抽取实体、关系以及实体属性等结构化信息的技术。关键技术包括：实体抽取、关系抽取和属性抽取。 实体抽取（命名实体识别NER） 指从文本数据集中自动识别出命名实体。（最关键最基础） 关系抽取 1. 实体抽取得到的是离散的命名实体，还需从相关预料中提取出实体之间的关系。 2. 关系抽取就是解决如何从文本语料中抽取式体检关系这一问题。 属性抽取 1. 属性抽取的目标是从不同信息源中采集特定实体的属性信息。由于可以将实体的属性视为实体与 属性值之间的一种名词性关系，因此也可以将属性抽取问题视为关系抽取问题。 2. 属性抽取一般是从百科类网站上的半结构化数据中抽取，或者是采用数据挖掘的办法直接从文本 中挖掘实体属性与属性值之间的关系模式。据此发现对属性名和属性值在文本中的定位。

知识图谱概述与应用

导读：知识图谱 (Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从2012年Google推出自己第一版知识图谱以来，它在学术界和工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国，互联网巨头百度和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比，对处于当今风口浪尖上的行业 - 互联网金融，知识图谱可以有哪方面的应用呢？ 目录： 1. 什么是知识图谱？ 2. 知识图谱的表示 3. 知识图谱的存储 4. 应用 5. 挑战 6. 结语 1.什么是知识图谱？ 知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里，每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息（Heterogeneous Information）连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。 知识图谱这个概念最早由Google提出，主要是用来优化现有的搜索引擎。不同于基于关键词搜索的传统搜索引擎，知识图谱可用来更好地查询复杂的关联信息，从语义层面理解用户意图，改进搜索质量。比如在Google的搜索框里

输入Bill Gates的时候，搜索结果页面的右侧还会出现Bill Gates相关的信息比如出生年月，家庭情况等等。 另外，对于稍微复杂的搜索语句比如”Who is the wife of Bill Gates“，Google能准确返回他的妻子Melinda Gates。这就说明搜索引擎通过知识图谱真正理解了用户的意图。 上面提到的知识图谱都是属于比较宽泛的畴，在通用领域里解决搜索引擎优化和问答系统(Question-Answering)等方面的问题。接下来我们看一下特定领域里的 (Domain-Specific) 知识图谱表示方式和应用，这也是工业界比较关心的话题。 2.知识图谱的表示 假设我们用知识图谱来描述一个事实（Fact） - “三是四的父亲”。这里的实体是三和四，关系是“父亲”（is_father_of）。当然，三和四也可能会跟其他人存在着某种类型的关系（暂时不考虑）。当我们把也作为节点加入到

(完整版)领域应用知识图谱的技术和应用

领域应用 | 知识图谱的技术与应用 本文转载自公众号：贪心科技。 领域应用 | 知识图谱的技术与应用 李文哲开放知识图谱 1周前 本文转载自公众号：贪心科技。 作者 | 李文哲，人工智能、知识图谱领域专家 导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。 目录： 1.概论 2.什么是知识图谱 3.知识图谱的表示 4.知识抽取 5.知识图谱的存储 6.金融知识图谱的搭建 1.定义具体的业务问题 2.数据收集 & 预处理 3.知识图谱的设计 4.把数据存入知识图谱 5.上层应用的开发 7.知识图谱在其他行业中的应用 8.实践上的几点建议 9.结语 1. 概论

随着移动互联网的发展，万物互联成为了可能，这种互联所产生的数据也在爆发式地增长，而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。如果说以往的智能分析专注在每一个个体上，在移动互联网时代则除了个体，这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。在一项任务中，只要有关系分析的需求，知识图谱就“有可能”派的上用场。 2. 什么是知识图谱？ 知识图谱是由Google公司在2012年提出来的一个新的概念。从学术的角度，我们可以对知识图谱给一个这样的定义：“知识图谱本质上是语义网络（Semantic Network）的知识库”。但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph）。 那什么叫多关系图呢？学过数据结构的都应该知道什么是图（Graph）。图是由节点（Vertex）和边（Edge）来构成，但这些图通常只包含一种类型的节点和边。但相反，多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边。比如左下图表示一个经典的图结构，右边的图则表示多关系图，因为图里包含了多种类型的节点和边。这些类型由不同的颜色来标记。

知识图谱概述及应用

导读：知识图谱(Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从2012年Google推出自己第一版知识图谱以来，它在学术界和工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年内纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国内，互联网巨头百度和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比，对处于当今风口浪尖上的行业- 互联网金融，知识图谱可以有哪方面的应用呢？ 目录： 1. 什么是知识图谱？ 2. 知识图谱的表示 3. 知识图谱的存储 4. 应用 5. 挑战 6. 结语 1.什么是知识图谱？ 知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里，每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息（Heterogeneous Information）连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。

知识图谱这个概念最早由Google提出，主要是用来优化现有的搜索引擎。不同于基于关键词搜索的传统搜索引擎，知识图谱可用来更好地查询复杂的关联信息，从语义层面理解用户意图，改进搜索质量。比如在Google的搜索框里输入Bill Gates的时候，搜索结果页面的右侧还会出现Bill Gates相关的信息比如出生年月，家庭情况等等。 另外，对于稍微复杂的搜索语句比如”Who is the wife of Bill Gates“，Google能准确返回他的妻子Melinda Gates。这就说明搜索引擎通过知识图谱真正理解了用户的意图。

人工智能-知识图谱机器大脑中的知识库

知识图谱技术原理介绍 ?莫扎特 ?2016-01-09 17:31:55 ?大数据技术 ?评论(0) ? 作者：王昊奋 近两年来，随着Linking Open Data[1] 等项目的全面展开，语义Web数据源的数量激增，大量RDF数据被发布。互联网正从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网(Document Web)转变成包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网(Data Web)。在这个背景下，Google、百度和搜狗等搜索引擎公司纷纷以此为基础构建知识图谱，分别为Knowledge Graph、知心和知立方，来改进搜索质量，从而拉开了语义搜索的序幕。下面我将从以下几个方面来介绍知识图谱：知识图谱的表示和在搜索中的展现形式，知识图谱的构建和知识图谱在搜索中的应用等，从而让大家有机会了解其内部的技术实现和各种挑战。 知识图谱的表示和在搜索中的展现形式

正如Google的辛格博士在介绍知识图谱时提到的：“The world is not made of strings , but is made of things.”，知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念。其中，每个实体或概念用一个全局唯一确定的ID来标识，称为它们的标识符(identifier)。每个属性-值对(attribute-value pair，又称AVP)用来刻画实体的内在特性，而关系(relation)用来连接两个实体，刻画它们之间的关联。知识图谱亦可被看作是一张巨大的图，图中的节点表示实体或概念，而图中的边则由属性或关系构成。上述图模型可用W3C提出的资源描述框架RDF[2] 或属性图(property graph)[3] 来表示。知识图谱率先由Google提出，以提高其搜索的质量。 为了更好地理解知识图谱，我们先来看一下其在搜索中的展现形式，即知识卡片(又称Knowledge Card)。知识卡片旨在为用户提供更多与搜索内容相关的信息。更具体地说，知识卡片为用户查询中所包含的实体或返回的答案提供详细的结构化摘要。从某种意义来说，它是特定于查询(query specific)的知识图谱。例如，当在搜索引擎中输入“姚明”作为关键词时，我们发现搜索结果页面的右侧原先用于置放广告的地方被知识卡片所取代。广告被移至左上角，而广告下面则显示的是传统的搜索结果，即匹配关键词的文档列表。这个布局上的微调也预示着各大搜索引擎在提高用户体验和直接返回答案方面的决心。 【三大搜索引擎关于姚明的知识卡片(略)】 虽说三大搜索引擎在知识卡片的排版和内容展现上略有不同，但是它们都列出了姚明的身高、体重、民族等属性信息。此外，它们均包含“用户还搜索了”或“其他人还搜”的功能来展现相关的人物。该功能允许用户去浏览其他与姚明相关的人物的详细信息。细心的读者也发现Google在其知识卡片中也展示了很多与姚明相关的图片，以图文并茂的方式来展示姚明的方方面面。百度则结合了百度风云榜的信息，列出了姚明的类别(体坛人物)及其百度指数(今日排名和今日搜索热度等信息)。在搜索结果页面的左上角(在图中未给出)，百度还展示了其特有的专题搜索，包含了与姚明相关的百科、图片、微博、新闻、音乐、贴吧和视频等七大类的结果，基本涵盖了用户最基本的需求。搜狗在列出与姚明相关的百科、图片，电影和最新相关消息等专题的同时，其知识卡片额外显示了诸如“主持电视节目”、“效力篮球队”、“人物关系”等各种细粒度的语义关系。当遇到含有歧义的用户查询时，知识卡片还会列出其他可能的查询目标对象。在上面的例子中，搜狗还列出了一项“您是否要找”的功能，列出一位也叫姚明的一级作曲家。该功能用于去歧义，在显示最相关实体的同时也给出其他可能的对象，达到去歧义的作用。当搜索“李娜”或“长城”时，Google和百度也在其知识卡片下方展现了类似的功能。除了给出著名网球运动员李娜和万里长城之外，它们还列出歌手李娜和长城汽车供用户选择和浏览。更值得一提的是，当在搜狗知立方中输入“姚明的老婆的女儿的身高”如此复杂的查询时，其会直接返回其女儿的姓名(姚沁蕾)以及其身高(110cm)，并给出推理说明“叶莉的女儿是姚沁蕾”。如此详实的说明不仅为返回的答案提供了很好的解释，从另一个侧面也展示了知识图谱的强大，其不仅能识别出运动员姚明，也能抽取出关系“老婆”和“女儿”和属性“身高”等信息。当我

基于知识图谱和人工智能技术的数据关系智能辨识及可视化应用

XXX公司科学技术项目可行性研究报告 项目名称：基于知识图谱和人工智能技术的数据关系智能辨识及可视化管理研究 申请单位： 起止时间：2020年1月1日-2020年12月31日项目负责人： 通信地址： 邮政编码： 联系电话：

传真： 申请日期：2019.09

一、目的和意义 XXX公司（以下简称“公司”）正在大力推进泛在电力物联网及坚强智能电网建设，对电网及电网企业的信息化水平提出了更高的要求，尤其是对于数据资产的深入挖掘利用、全业务流程的协同贯通，有着迫切的需求。因此，全面建设了全业务统一数据中心，实现了源端全业务融合、后端大数据分析。 随着全业务统一数据中心的全面建设，数据的价值发现及使用越来越受重视。为追求企业数据价值最大化，历史数据贯通以及基于业务规则的数据异常发现势在必行。目前虽然通过主数据管理，统一编码管理等方式进行了数据贯通和数据管理，但是对于历史数据的梳理和贯通却收效胜微。主要存在以下问题： （1）对于历史数据的贯通多采用人工的方式，质量难以得到保证。 （2）需要对原业务系统进行改造，返工工作量及配合成本巨大。 （3）缺乏有效的保障措施，难以确保数据贯通的持续有效。 （4）缺乏知识提取技术，尤其是对于半结构化和非结构化数据知识提取存在盲区，丢失了很多有价值数据，缺乏覆盖电网全业务的知识图谱。 （5）缺少统一的知识库，数据搜索需在多个数据库或应用中分别实现，缺乏关联性，搜索体验差，缺乏智能推荐等功能。 （6）数据资源缺乏全生命周期管控，数据处理各个环节不能有效监管。 因此，亟需在全业务统一数据中心的数据仓库与数据集市之间通过语义标准构建业务数据知识图谱，引入数据化决策模型和监控体系，建立公司信息全息画像，实现业务数据的跨业务贯通，并提供网格化的高速检索和深度挖掘功能，提升企业管理的规范化、标准化、精益化水平。

电工基础知识概述

第一章电工基本基础 第一节直流电路和分析方法 本节主要讨论电路的基本物理量、电路的基本定律，以及应用它们来分析与计算各种直流电路的方法，包括分析电路的工作状态和计算电路中的电位等。这些问题虽然在本节直流电路中提出，但也同样适用于后文介绍的线性交流电路与电子电路中，是分析计算电路的重要基础。 一、电路及基本物理量 1．电路和电路图 电路是由电工设备和元器件按一定方式连接起来的总体，它提供了电流通过的路径。如居室的照明灯电路、收音机电子电路、机床控制电气电路等。随着电流的流动，在电路中进行能量的传输和转换，通常把电能转换成光、热、声、机械等形式的能量。 电路可以是简单的，也可能是复杂的。实际的电路由元件、电气设备和连接导线连接构成。为了便于对电路进行分析和计算，通常把实际的元件加以理想化，用国家统一规定的电路图形符号表示；用这些简单明了的图形符号来表示电路连接情况的图形称为电路图。 例如，图1—1(a)所示的符号代表干电池(电源)，长线端代表正极，短线端代表负极。图1—1(b)所示的符号代表小灯泡(负载)。图1—l(c)所示的符号代表开关。用直线表示连接导线将它们连接起来，就构成了一个电路，如图1—2所示。 一般电路都是由电源、负载、开关和连接导线四个基本部分组成的。电源是把非电能能量转换成电能，向负载提供电能的设备，如干电池、蓄电池和发电机等。负载即用电器，是将电能转变成其他形式能量的元器件。如电灯可将电能转变为光能，电炉可将电能转变为热能，扬声器可将电能转变为声能，而电动机可将电能转变为机械能等。开关是控制电路接通或断开的器件。连接导线的作用是输送与分配电路中的电能。 2．电路的基本物理量 (1)电流电荷有规则的运动就形成电流。通常在金属导体内部的电流是自由电子在 电场力作用下运动而形成的。而在电解液中(如蓄电池中)，电流是由正、负离子在电场力作用下，沿着相反方向的运动而形成的。 电流的大小用电流强度即电荷的流动率来表示。设在极短的时间内通过导体横截面的电荷量为dq如，则 电流强度 dq i dt (1—l) 其中i是电流强度的符号，电流强度习惯上常被称为电流。 如果任意一时刻通过导体横截面的电荷量都是相等的，而且方向也不随时间变化，

领域知识图谱的技术与应用

领域应用知识图谱的技术与应用 本文转载自公众号：贪心科技。 领域应用I知识图谱的技术与应用 李文哲开放知识图谱1周前 本文转载自公众号：贪心科技。 作者I李文哲，人工智能、知识图谱领域专家 导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。 目录: 1.概论 2.什么是知识图谱 3.知识图谱的表示 4.知识抽取 5.知识图谱的存储 6.金融知识图谱的搭建 1.定义具体的业务问题 2.数据收集&预处理 3.知识图谱的设计 4.把数据存入知识图谱 5.上层应用的开发 7.知识图谱在其他行业中的应用 8.实践上的几点建议 9.结语 1.概论 随着移动互联网的发展，万物互联成为了可能，这种互联所产生的数据也在爆发式地增长，而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。如果说以往的智能分析专注在每一个个体上，在移动互联网时代则除了个体，这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。在一

项任务中，只要有关系分析的需求，知识图谱就有可能”派的上用场。

2. 什么是知识图谱? 知识图谱是由Google 公司在2012年提出来的一个新的概念。从学术的角度，我们可以 对知识图谱给一个这样的定义： 知识图谱本质上是语义网络（Sema ntic Network ）的 知识库”但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度出发其实 可以简单地把知识 图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph 那什么叫多关系图呢？ 学过数据结构的都应该知道什么是图（Graph ）。图是由节点 （Vertex ）和边（Edge ）来构成，但这些图通常只包含一种类型的节点和边。但相反， 多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边 。比如左下图表示一个经典的图结构, 右边的图则表示多关系图，因为图里包含了多种类型的节点和边。这些类型由不同的颜 色来标记。 在知识图谱 里， 我们通常用 实体（Entity ） ”来表达图里的节点、用 关系（Relation ）”来表达图里的 边”实体指的是现实世界中的事物比如人、地名、概念、药物、公司等 ，关系则用来 表达不同实体之间的某种联系， 比如人-居住在”北京、张三和李四是 朋友”逻辑回归 是深度学习的先导知识”等等。 现实世界中的很多场景非常适合用知识图谱来表达。 比如一个社交网络图谱里，我们既 可以有 人”的实体，也可以包含 公司”实体。人和人之间的关系可以是 朋友”，也可以是 同 事”关系。人和公司之间的关系可以是 现任职”或者曾任职”的关系。类似的，一个风控 知识图谱可以包含 电话”公司”的实体，电话和电话之间的关系可以是 通话”关系，而 且每个公司它也会有固定的电话。 3. 知识图谱的表示 知识图谱应用的前提是已经构建好了知识图谱 ，也可以把它认为是一个知识库。这也是 为什么它可以用来回答一些搜索相关问题的原因，比如在 Google 搜索引擎里输入“ Who is the wife of Bill Gates?，我们直接可以得到答案-“Melinda Gates 。这是因为我们在系 ）。 包含一种类型的节点和边 包含多种类型的节点和边 （不同＜^状扣師色代憑不岡评奥断节点和边） 节点 节点 边 边 节点 节点 边

第14章 知识图谱的落地与实践

《知识图谱: 概念与技术》 第14 讲 知识图谱落地与实践 肖仰华 复旦大学 shawyh@https://www.360docs.net/doc/b312513585.html,

概述

知识图谱产业概览 产业化概览 KW 构建大规模通用知识图谱和领域图谱， 为机器认知提供背景知识 百科图谱 商情图谱 垂直图谱 知识图谱数据与服务 提供领域知识图谱构建与应用咨询 服务或落地解决方案，给华为、电 信、移动、阿里巴巴、滴滴等数十 家应用单位提供了知识图谱解决方 案。 知识图谱咨询与方案 1）支撑知识图谱运作的混合型系 统，提供高效稳定的查询； 2）领域知识图谱构建的工具集成 系统，提供知识图谱构建能力 智能数据获取系统 图数据库系统 知识库构建工具集 底层支撑系统与产品

系统 技术体系 智能信息获取 图数据管理 数据 商情图谱 工商、产品、投融资、诉讼、专利软著、商标 百科图谱 人物、字词、地理、经济、军事、科学、社会 其他图谱 影视、音乐法律、食物 服务 百科问答 知识库验证码 实体链接 信息抽取 智能水军

支构建 应用 知识图谱能力体系 文本理解 工商百度百科 中文维基音乐图管图嵌入 图划分查询分发关联查询 图缓存 社团查询 基于mongo 数据的管理 分布式爬虫 智能爬虫 移动端支持优先级调度 多语言支 持 屏蔽检测验证码智能枚举抽取 概念识别概念抽取 实体链接 中文OpenIE 纯文本事实抽取 关系分类体系构建 关系抽取 实体识别融合 冲突消解属性值归一化 属性融合 属性值分割标注 众包 样本优化远程监督 实体理解 文本相似性文本提问 文档标签化 文档摘要搜索推荐 AVP 检索Type 检索描述检索 领域数据标注 关系标注 概念标注 垂直领域 开放领域 半结构化数据抽取 清洗 补全 类别补全属性补全 三元组补全 纠错 众包反馈版本更迭 错误检测外链 DBpedia 类别链接中英文跨语言链接 SameAs 外链 更新 主动更新基于日志的更新 周期更新 局点同步意图理解 对答 知识库对话 知识库问答 实体同义词 同义实体识别 图片实体化 文本实体化推理 众包反馈版本更迭 传递性推理

皮肤生理学概述专业知识

皮肤生理学概述uop 人的一生随着时间的推移而分为生长、成熟和衰退三个阶段，全过程称为增龄。其中最后的阶段称为老化。作为人体最大且最富牺牲精神的器官——皮肤，是肌体最早出现衰老迹象的器官之一，同人体一样，皮肤也有着生长、成熟和衰老三个阶段。 皮肤是人体第一道防线，它仅有3毫米厚左右，却是人体中最大的组织，覆盖着人体约两平方米（1、5—2M2左右）的体表，皮肤是外界环境和机体之间的一道屏障，有害的化学物质和紫外线，往往通过作用于皮肤才能影响到人体。一、皮肤的分层 皮肤由外向内分为三层： a、表皮层：角质层——形成保护膜 透明层——吸收 颗粒层——退化（没有生命） 棘层——增殖 基底层——繁殖“祛斑 b、真皮层：乳头层“祛痘” 网状层 血管 神经元 C、皮下组织

皮下组织为真皮内侧的组织，由疏松的结缔组织和大量的脂肪细胞构成，此层的厚度取决于其中的脂肪量，皮下脂肪含量的多少亦决定了人体的胖瘦；有保温御寒、储备能量、保护内脏组织骨骼、供给身体热能的作用。 d、皮肤的附属器官 毛发、爪（指甲）、皮脂腺、汗腺 二、皮肤生理作用 a、保护作用：防御机械性刺激、防御物理性刺激、防御 化学性刺激、防御生物侵袭 b、体温调节作用：健康的人体通常保持36℃，当外界温 度发生变化时，皮肤内血管扩张，使汗腺分泌汗液来调节体温，汗的蒸发可使热力消失。 c、知觉作用：皮肤内分布有感觉神经，感受体内外的各种刺激，对痛觉、触觉、冷觉、温觉有所反应并将信息传送到脑部，并有非常灵敏的潮湿、干燥、平滑、粗糙、坚硬、柔软及蚁行等感觉。 d、吸收作用：皮肤具有一定的吸收外界物质的能力，化妆品中含有的有效物质会经由表皮层达真皮层而被吸收，也会通过毛囊、皮脂腺和汗腺导管被吸收。 呼吸作用 e、呼吸作用：皮肤有直接从空气中吸氧的能力，其吸氧量约为肺部吸氧量的1%，同时排出二氧化碳，约占肺呼出量

领域应用--知识图谱的技术与应用新选.

领域应用| 知识图谱的技术与应用 本文转载自公众号：贪心科技。 领域应用| 知识图谱的技术与应用 李文哲开放知识图谱1周前 本文转载自公众号：贪心科技。 作者| 李文哲，人工智能、知识图谱领域专家 导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。 目录： 1. 概论 2. 什么是知识图谱 3. 知识图谱的表示 4. 知识抽取 5. 知识图谱的存储 6. 金融知识图谱的搭建 1. 定义具体的业务问题 2. 数据收集& 预处理 3. 知识图谱的设计 4. 把数据存入知识图谱 5. 上层应用的开发 7. 知识图谱在其他行业中的应用 8. 实践上的几点建议 9. 结语 1. 概论

随着移动互联网的发展，万物互联成为了可能，这种互联所产生的数据也在爆发式地增长，而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。如果说以往的智能分析专注在每一个个体上，在移动互联网时代则除了个体，这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。在一项任务中，只要有关系分析的需求，知识图谱就“有可能”派的上用场。 2. 什么是知识图谱？ 知识图谱是由Google公司在2012年提出来的一个新的概念。从学术的角度，我们可以对知识图谱给一个这样的定义：“知识图谱本质上是语义网络（Semantic Network）的知识库”。但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph）。 那什么叫多关系图呢？学过数据结构的都应该知道什么是图（Graph）。图是由节点（Vertex）和边（Edge）来构成，但这些图通常只包含一种类型的节点和边。但相反，多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边。比如左下图表示一个经典的图结构，右边的图则表示多关系图，因为图里包含了多种类型的节点和边。这些类型由不同的颜色来标记。

2020-2021年中国知识图谱行业研究报告

中国知识图谱行业研究报告 2019-2020年

场中以金融领域和公安领域应用份额占比最大。 摘要 人工智能本质是解决生产力升级的问题，人类生产力可以归类为知识生产力和劳动生产力，人工智能走入产业后，可以分为感知智能、认知智能和行为智能，后两者更与生产力相对应，NLP 和知识图谱是发展认知智能的基础。 原始数据通过知识抽取或数据整合的方式转换为三元组形式，然后三元组数据再经过实体对齐，加入数据模型，形成标准的知识表示，过程中如产生新的关系组合， 通过知识推理形成新的知识形态，与原有知识共同经过质量评估，完成知识融合， 最终形成完整形态上的知识图谱。 在面对数据多样、复杂，孤岛化，且单一数据价值不高的应用场景时，存在关系深度搜索、规范业务流程、规则和经验性预测等需求，使用知识图谱解决方案将带来最佳的应用价值。 2019年涵盖大数据分析预测、领域知识图谱及NLP 应用的大数据智能市场规模约为 106.6亿元，预计2023年将突破300亿元，年复合增长率为30.8%，其中2019年市 随着整体市场数据基础的完善和需求唤醒，大数据智能领域规模持续走高，但在行业可落地性和理性建设的限制下，预计市场增速将呈现下降趋势，期间咨询性需求将会大量出现，从整体发展来看增速处于良性区间，对真正有价值的公司和产品有正向意义。 4 5 1 3 2

1知识图谱技术概述 中国知识图谱市场概述2中国知识图谱细分市场分析3中国数据智能代表企业案例展示4

人工智能技术分类和趋势 三种流派的融合应用，使人工智能向想象更进一步 人工智能是对一类能够实现机器模拟智慧生命某些特征的技术统称，从学术上可以分为，对人类已有知识进行组织编辑的 符号主义、通过数学理论公式推导聚类和预测问题的连接主义，以及利用机器模仿生物活体行为的行为主义三个流派，分 别以知识工程、机器学习和仿生机器人为时代代表，而知识图谱就是新一代知识工程的具体体现。2012年，深度学习在计算机视觉和智能语音上产生重大突破，打开了人工智能商业化的大门，使得连接主义一度成为人工智能的代名词，但随着 应用落地成为主旋律，缺位行业逻辑和理论概念的连接主义，往往找不到最佳的应用场景而止步于浅层尝试，在此背景下， 人工智能技术应当走向融合，符号主义需要连接主义提供强大的计算支撑，连接主义需要符号主义的逻辑指导，二者又共 同作用于行为主义，充当机器人的大脑和“记忆宫殿”，在多种技术综合利用下的垂直领域智能解决方案才是当今最符合 市场期待的方向。 人工智能三大流派分类与融合趋势 机器学习 控制论 知识图谱 智能机器人系统 信息理论 控制理论 知识工程 深度学习 神经系统 智 能 语 音计算机视觉 自然语言理解 …… 专家系统 控制逻辑 计算机 智能控制系统 生物控制论 启发式算法 自组织系统 工程 控制论 行为主义 符号主义 连接主义