- 教育知识图谱 背景为了解决教师在教学过程中知识框架梳理、组卷策略等问题， 以及学生在学习过程中认知过载、学习迷航等问题，知识图谱被引入教育行业。针对这些需求，本文以高中数学学科知识图谱为例，提供了教育图谱在知识导航、组卷策略等方面的应用示例。 数据建模首先我们需要构建教育图谱的图数据模型。图数据模型中的实体包括知识点和题目，实体关系包括知识点之间的包含关系以及知识点和题目之间的关联关系，具... 教育知识图谱 背景为了解决教师在教学过程中知识框架梳理、组卷策略等问题， 以及学生在学习过程中认知过载、学习迷航等问题，知识图谱被引入教育行业。针对这些需求，本文以高中数学学科知识图谱为例，提供了教育图谱在知识导航、组卷策略等方面的应用示例。 数据建模首先我们需要构建教育图谱的图数据模型。图数据模型中的实体包括知识点和题目，实体关系包括知识点之间的包含关系以及知识点和题目之间的关联关系，具...
- 本项目讲了论文节点分类任务和新冠疫苗任务，并在论文节点分类任务中对代码进行详细讲解。PGL八九系列的项目耦合性比较大，也花了挺久时间研究希望对大家有帮助。 本项目讲了论文节点分类任务和新冠疫苗任务，并在论文节点分类任务中对代码进行详细讲解。PGL八九系列的项目耦合性比较大，也花了挺久时间研究希望对大家有帮助。
- 通过以上两个版本的模型代码简单的讲解，我们可以知道他们的不同点，其实主要就是在消息传递机制的部分有所不同。ERNIESageV1版本只作用在text graph的节点上，在传递消息(Send阶段)时只考虑了邻居本身的文本信息；而ERNIESageV2版本则作用在了边上，在Send阶段同时考虑了当前节点和其邻居节点的文本信息，达到更好的交互效果。 通过以上两个版本的模型代码简单的讲解，我们可以知道他们的不同点，其实主要就是在消息传递机制的部分有所不同。ERNIESageV1版本只作用在text graph的节点上，在传递消息(Send阶段)时只考虑了邻居本身的文本信息；而ERNIESageV2版本则作用在了边上，在Send阶段同时考虑了当前节点和其邻居节点的文本信息，达到更好的交互效果。
- 本次项目讲解了图神经网络的原理并对GCN、GAT实现方式进行讲解，最后基于PGL实现了两个算法在数据集Cora、Pubmed、Citeseer的表现，在引文网络基准测试中达到了与论文同等水平的指标。 本次项目讲解了图神经网络的原理并对GCN、GAT实现方式进行讲解，最后基于PGL实现了两个算法在数据集Cora、Pubmed、Citeseer的表现，在引文网络基准测试中达到了与论文同等水平的指标。
- 现在已经覆盖了图的介绍，图的主要类型，不同的图算法，在Python中使用Networkx来实现它们，以及用于节点标记，链接预测和图嵌入的图学习技术，最后讲了GNN分类应用以及未来发展方向！ 现在已经覆盖了图的介绍，图的主要类型，不同的图算法，在Python中使用Networkx来实现它们，以及用于节点标记，链接预测和图嵌入的图学习技术，最后讲了GNN分类应用以及未来发展方向！
- 3.主动学习（Active Learning）简介综述汇总以及主流技术方案 3.主动学习（Active Learning）简介综述汇总以及主流技术方案
- 2.知识蒸馏相关技术【模型蒸馏、数据蒸馏】以ERNIE-Tiny为例 2.知识蒸馏相关技术【模型蒸馏、数据蒸馏】以ERNIE-Tiny为例
- 需求跨领域跨任务：领域之间知识迁移难度高，如通用领域知识很难迁移到垂类领域，垂类领域之间的知识很难相互迁移；存在实体、关系、事件等不同的信息抽取任务需求。 - 定制化程度高：针对实体、关系、事件等不同的信息抽取任务，需要开发不同的模型，开发成本和机器资源消耗都很大。 - 训练数据无或很少：部分领域数据稀缺，难以获取，且领域专业性使得数据标注门槛高。 需求跨领域跨任务：领域之间知识迁移难度高，如通用领域知识很难迁移到垂类领域，垂类领域之间的知识很难相互迁移；存在实体、关系、事件等不同的信息抽取任务需求。 - 定制化程度高：针对实体、关系、事件等不同的信息抽取任务，需要开发不同的模型，开发成本和机器资源消耗都很大。 - 训练数据无或很少：部分领域数据稀缺，难以获取，且领域专业性使得数据标注门槛高。
- 随着企业数智化建设的深入，大量物理上分散但逻辑上存在关联的知识隐藏于数据背后，导致知识价值难以充分发挥。如何对企业内部相关知识资源进行有效管理和利用，成为知识共享与管理降本提质的重要影响因素。 随着企业数智化建设的深入，大量物理上分散但逻辑上存在关联的知识隐藏于数据背后，导致知识价值难以充分发挥。如何对企业内部相关知识资源进行有效管理和利用，成为知识共享与管理降本提质的重要影响因素。
- 智能图像分析-智能家用电器图像目标检测统计计数检测与识别-艾科瑞特科技（iCREDIT），凭借先进的人工智能与知识图谱技术，通过客观、真实的数据，创新、完善的技术解决方案，帮助企业获得敏锐的洞察力及卓越的运营能力，智能图像分析-智能家用电器图像目标检测统计计数检测与识别-艾科瑞特科技（iCREDIT） 智能图像分析-智能家用电器图像目标检测统计计数检测与识别-艾科瑞特科技（iCREDIT），凭借先进的人工智能与知识图谱技术，通过客观、真实的数据，创新、完善的技术解决方案，帮助企业获得敏锐的洞察力及卓越的运营能力，智能图像分析-智能家用电器图像目标检测统计计数检测与识别-艾科瑞特科技（iCREDIT）
- 干货，基于spark graphframes图计算的社交关系图谱 干货，基于spark graphframes图计算的社交关系图谱
- 一、知识图谱到底是什么？说到人工智能技术，人们首先会联想到深度学习、机器学习技术；谈到人工智能应用，人们很可能会马上想起人脸识别、语音识别、图像识别、智能客服等等，却独独忽视了当下最火爆也很重要的AI技术：知识图谱。当下中华民族举国哀悼袁隆平院士，当你百度搜索袁隆平，回顾他伟大的一生时，其实你已经用到了知识图谱，只是你还不认识它。知识图谱是一种人工智能技术，源自“语义网（Semantic N... 一、知识图谱到底是什么？说到人工智能技术，人们首先会联想到深度学习、机器学习技术；谈到人工智能应用，人们很可能会马上想起人脸识别、语音识别、图像识别、智能客服等等，却独独忽视了当下最火爆也很重要的AI技术：知识图谱。当下中华民族举国哀悼袁隆平院士，当你百度搜索袁隆平，回顾他伟大的一生时，其实你已经用到了知识图谱，只是你还不认识它。知识图谱是一种人工智能技术，源自“语义网（Semantic N...
- 知识计算如何让新冠药物筛查效率提升70%目前全球疫情严重，医学科研工作者对新冠肺炎展开医学研发工作——新冠药物研发。为此，华为云语音语义创新Lab高级专家郑毅为大家带来《知识计算如何让新冠药物筛选效率提升70%》主题演讲，为医学科研工作者提供知识工具、AI能力，让科研工作者能够更高效的完成药物研发，和病毒机理的研究。当前新冠药物筛选的痛点1、病毒机制，药物作用机制等研究，需要查询大量的科研文... 知识计算如何让新冠药物筛查效率提升70%目前全球疫情严重，医学科研工作者对新冠肺炎展开医学研发工作——新冠药物研发。为此，华为云语音语义创新Lab高级专家郑毅为大家带来《知识计算如何让新冠药物筛选效率提升70%》主题演讲，为医学科研工作者提供知识工具、AI能力，让科研工作者能够更高效的完成药物研发，和病毒机理的研究。当前新冠药物筛选的痛点1、病毒机制，药物作用机制等研究，需要查询大量的科研文...
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