一切要从一个倒霉项目开始说起，项目要求根据一个构建好的本体文件，通过JAVA调用相应API实现对本体文件的编辑、推理以及检索。由于之前对本体、知识图谱这些完全不熟悉，被强行推入坑之后就开始了漫长且毫无希望的技（疯）术（狂）调（百）研（度）之路。。。。
数据获取 基于自然语言处理技术的实体抽取（中文命名实体识别平台如TLP、HanLP等均提供了不错的接口），当然也可以根据项目需求采用传统的机器学习或深度学习模型进行抽取、特定领域的新词发现等（难度较高、而且不完全适用，依领域而定） 人工非结构化数据抽取（众包标注平台）、人工辅助修正 以构造的实体为出发点在相关的平台爬虫爬取结构化数据作为补充，可重复迭代 人工非结构化数据抽取 其他团队已有的研究成果、数据库数据（本体对齐） 本体建模 基于protege开源工具（https://protege.stanford
在上一篇我们学习了如何利用 D2RQ 来开启 endpoint 服务，但它有两个缺点：
描述逻辑的公理可以用来定义术语,所以称为Terminological Box,简称Tbox
这里我选择的是apache-jena-fuseki-3.14.0.zip (SHA512, PGP)
由于工作原因，需要在系统里建立图谱推理功能，因此简单学习了浙江大学 陈华钧教授 知识图谱导论课程课件，这里记录下学习笔记。
通过RDF(S)可以表达一些简单的语义，但在更复杂的场景下，RDF(S)语义表达能力显得太弱，还缺少诸多常用的特征。包括对局部值域的属性定义，类、属性、个体的等价性，不相交类的定义，基数约束，关于属性特征的描述等。因此W3C提出了OWL语言扩展RDF(S)，作为语义网上表示本体的推荐语言。
RDF(Resource Description Framework)，即资源描述框架，其本质是一个数据模型（Data Model）。它提供了一个统一的标准，用于描述实体/资源。简单来说，就是表示事物的一种方法和手段。
知识图谱学习笔记第一部分，包含RDF介绍，以及Jena RDF API使用 知识图谱的基石：RDF RDF(Resource Description Framework)，即资源描述框架，其本质是一个
云栖君导读：知识图谱的构建技术主要有自顶向下和自底向上两种。其中自顶向下构建是指借助百科类网站等结构化数据源，从高质量数据中提取本体和模式信息，加入到知识库里。而自底向上构建，则是借助一定的技术手段，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信息，加入到知识库中。
【导读】知识图谱技术是人工智能技术的组成部分，其强大的语义处理和互联组织能力，为智能化信息应用提供了基础。我们专知的技术基石之一正是知识图谱-构建AI知识体系-专知主题知识树简介。下面我们特别整理了关于知识图谱的技术全面综述，涵盖基本定义与架构、代表性知识图谱库、构建技术、开源库和典型应用。主要基于的参考文献来自[22]和[40], 本人(Quan)做了部分修整。 昨天我们介绍了《知识图谱的概念以及构建技术-知识提取、知识表示、知识融合》，今天介绍知识图谱的知识推理和典型应用。 知识图谱构建的关键技术 1
知识图谱（Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现更智能的搜索引擎，并且于2013年以后开始在学术界和业界普及。目前，随着智能信息服务应用的不断发展，知识图谱已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、情报分析、反欺诈等领域。本篇是『知识图谱构建与落地实践』的起始篇，我们与来自百度的NLP工程师路遥，一起研究知识图谱的构建流程与技术细节。
在由大型SaaS服务商主导的市场中，个人开发者和小团队面临着巨大的挑战。这些公司以低成本提供广泛的服务，从人工智能问答机器人到其他AI技术。然而，即便在这样的环境中，个人开发者也有机会通过差异化策略找到自己的市场定位。本文将探讨几种方法，帮助个人开发者和小团队在竞争激烈的市场中寻找机会。
在过去十年中，利用 DevOps 实践来最大限度地提高速度和创造价值一直是软件行业的热门话题。我们已经接受了这些实践，并改变了我们工作和思考开发、运营、项目管理、代码质量、可观察性和持续反馈的方式。 随着组织开始应用这些实践，我们注意到出现了许多反模式。在本文中，我们将看到一些 DevOps 最佳实践和改进工作流程的方法，同时我们还将探讨一些典型的 DevOps 反模式以及如何避免它们。
本篇文章接《电影知识图谱问答（一）|爬取豆瓣电影与书籍详细信息》，学习如何利用爬取的数据，构建知识图谱所需的三元组。主要内容包括如何从Json类型的数据，转换成RDF数据，并最终存储到Jena之中，然后利用SPARQL进行查询。
本文将介绍如何通过 Protege 构建 OWL 本体，文中使用的软件版本为 mac 上的 protege 5.5.0 桌面版。
在深度学习领域，针对GPU的高性能执行深度神经网络（DNNs）对于现代机器学习应用至关重要。当前的DNN框架通常使用张量程序来指定DNN计算，张量程序是由节点和边构成的有向无环图，其中节点和边分别代表张量代数操作符（如矩阵乘法）和操作符之间共享的张量（即n维数组）。为了优化输入的张量程序，现有的框架（如PyTorch和TensorFlow）使用手动设计的规则将张量程序映射到专家编写的GPU内核。然而，这些方法通常需要大量的工程努力来设计和实施优化规则，并可能错过一些优化机会。
本课程从知识图谱的历史由来开展，讲述知识图谱与人工智能的关系与现状；知识图谱辐射至各行业领域的应用；在知识图谱关键技术概念与工具的实践应用中，本课程也会讲解知识图谱的构建经验；以及达观在各行业领域系统中的产品开发和系统应用。
关键词：自由能原理；主动推理；贝叶斯大脑；生成模型；控制论；实施例；行动主义；认知主义；陈述；意识;自由意志;心理因果关系；认知情感发展；情绪；情怀;准备潜力；意向性；机构;智力
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腾讯新闻20周年特别策划《20年20人20问》，携手全球顶级企业家、思想家、教授、学者作为“未来提问官”，一起向未来发问，并邀请业内专家、学者与从业者，共同探讨未来20年的未知世界，畅想上天入地的潜在可能。
关键词：自由能原理；主动推理；贝叶斯大脑；生成模型；控制论；具身；行动主义；认知主义；陈述；意识;自由意志;心理因果关系；认知情感发展；情绪；情怀;准备潜力；意向性；机构;智力
作为人类，我们可以基于图 1 推断出一些新的信息，例如 EID15 的举办地点是 Santiago、有航班相连的城市必定存在机场等。在这些情况下，给定图中的数据作为「前提」（premise），加上一些关于世界的通用规则作为「先验」（priori），我们就可以进行演绎来推导出新的数据，了解多比给定数据更多的信息。这些前提和先验一般被多人共享，构成了所谓的「常识知识」（commonsense knowledge）；与之相反，某些信息只在一定范围内被一些专家共享，构成了所谓的「领域知识」（domain knowledge），也可以理解为只有部分人掌握的专业性知识。
如何进行用例设计，如何让设计好的用例覆盖全面，将代码存在的问题在上线前更早发现是每一个测试工程师必备的技能。那么如何达到这些指标呢？如何将用例设计既快又全面呢？今天小编就告诉大家常用设计用例的方法，以及每个方法的适用范围，便于大家更快的选择出最优的方法。
从数据的处置量来看，早期的专家系统只有上万级知识体量，后来阿里巴巴和百度推出了千亿级、甚至是兆级的知识图谱系统。
创建了一个知识图谱常见问题问答专区，大家有什么问题，可以直接在下面留言。同时我也会把技术交流群中关于知识图谱的问题，汇总到这里。
本文的目的有两个：（1）评估神经表征的构造在变分自由能原理及其推论过程理论、主动推理下是否发挥解释作用； （2）如果是这样，评估哪种哲学立场 相对于表征的本体论和认识论地位 是最合适的。我们专注于非现实主义（紧缩和虚构主义‑工具主义）方法。我们考虑对心理表征的紧缩解释，根据这种解释，神经表征的解释性相关内容是数学的，而不是认知的；以及虚构主义或工具主义的解释，根据这种表征是服务于解释（和其他）目标的科学上有用的虚构。在回顾了自由能原理和主动推理之后，我们认为自由能原理下的自适应表型模型可以用来提供形式语义，使我们能够将语义内容分配给特定的表型状态（一个表型的内部状态）远离平衡的马尔可夫系统）。我们提出了一种修改后的虚构主义解释 以有机体为中心的虚构主义或工具主义。我们认为，在自由能原则下，即使对神经表征的内容进行紧缩解释，也可以诉诸认知系统的“关于性”或意向性中涉及的语义内容；因此，我们的立场与现实主义立场是一致的，但又基于与现实主义立场不同的假设。我们认为，自由能原理因此解释了生命系统中的有关性或意向性，以及它们使用本体论或一组语义因素解析其感官流的能力。
中文分词算法概述： 1：非基于词典的分词（人工智能领域） 相当于人工智能领域计算。一般用于机器学习，特定领域等方法，这种在特定领域的分词可以让计算机在现有的规则模型中，推理如何分词。在某个领域（垂直领域）分词精度较高。但是实现比较复杂。 例：比较流行的语义网：基于本体的语义检索。 大致实现：用protege工具构建一个本体（在哲学中也叫概念，在80年代开始被人工智能），通过jena的推理机制和实现方法。 实现对Ontology的语义检索。 Ontology语义检索这块自己和一朋友也还在琢
我们经常在科研文章中看到功能富集分析，包括GO和KEGG富集分析。前面我们也给大家分享过一些GO和KEGG富集分析相关的一些文章
某个特定的类加载器在接到加载类的请求时，首先将加载任务委托给父类加载器，依次递归，如果父类加载器可以完成类加载任务，就成功返回；只有父类加载器无法完成此加载任务时，才自己去加载。
这样的global实际上是一个常量，这是C++用来取代宏定义的其中一种措施，const常量有类型检测，提高编译器的效率。
随着全球数字经济的蓬勃发展，网络安全与物联网、工业互联网、云计算、5G 等多种场景和技术的融合极大地改变了网络安全防护体系。如何打造智能化的网络安全防护成为了学术界和工业界的热点。基于人工智能的安全运营技术方案（AISecOps）将大幅提升威胁检测、风险评估、自动化响应等关键运营环节的处理效率，大幅减少对专家经验的依赖，助力网络安全运营产业的技术升级。近年来，知识图谱技术得到了迅速发展，本文目的在于探讨智能的安全运营技术中知识图谱技术应该发挥何种作用。
在上一篇中，我们介绍了鸭子半圆概率问题以及一些很绕的思考，虽然解决了此问题，但是依旧不够简洁，丝毫没有体现出用对称性解题的巧妙之处，相关文章请戳：
摘要 因果特征选择算法(也称为马尔科夫边界发现)学习目标变量的马尔科夫边界,选择与目标存在因果关系的特征,具有比传统方法更好的可解释性和鲁棒性.文中对现有因果特征选择算法进行全面综述,分为单重马尔科夫边界发现算法和多重马尔科夫边界发现算法.基于每类算法的发展历程,详细介绍每类的经典算法和研究进展,对比它们在准确性、效率、数据依赖性等方面的优劣.此外,进一步总结因果特征选择在特殊数据(半监督数据、多标签数据、多源数据、流数据等)中的改进和应用.最后,分析该领域的当前研究热点和未来发展趋势,并建立因果特征选择资料库(http://home.ustc.edu.cn/~xingyuwu/MB.html),汇总该领域常用的算法包和数据集. 高维数据为真实世界的机器学习任务带来诸多挑战, 如计算资源和存储资源的消耗、数据的过拟合, 学习算法的性能退化[1], 而最具判别性的信息仅被一部分相关特征携带[2].为了降低数据维度, 避免维度灾难, 特征选择研究受到广泛关注.大量的实证研究[3, 4, 5]表明, 对于多数涉及数据拟合或统计分类的机器学习算法, 在去除不相关特征和冗余特征的特征子集上, 通常能获得比在原始特征集合上更好的拟合度或分类精度.此外, 选择更小的特征子集有助于更好地理解底层的数据生成流程[6].
原文地址 https://www.codementor.io/python/tutorial/advanced-use-python-decorators-class-function 介绍 我写这篇文章的主要目的是介绍装饰器的高级用法。如果你对装饰器知之甚少，或者对本文讲到的知识点易混淆。我建议你复习下装饰器基础教程。 本教程的目标是介绍装饰器的一些有趣的用法。特别是怎样在类中使用装饰器，怎样给装饰器传递额外的参数。 装饰器 vs 装饰器模式 Decorator模式是一个面向对象的设计模式，它允许动
本文提出了一个有争议的问题：最优控制理论对于理解运动行为有用还是误导？随着人们开始将运动控制和感知的内部模型混为一谈，这个问题变得越来越尖锐（Poeppel 等，2008；Hickok 等，2011）。然而，运动控制中的前向模型并不是感知推理中使用的生成模型。本视角试图强调运动控制和感知的内部模型之间的差异，并询问最优控制是否是思考事物的正确方式。这里考虑的问题可能对最优决策理论和贝叶斯学习和行为方法产生更广泛的影响。
在人工智能的早期，自上而下的创建智能系统的方法（在上一课中讨论过）很流行。其想法是将人们的知识提取成某种机器可读的形式，然后用它来自动解决问题。这种方法基于两个大的想法：
paper：Generalized Simultaneous Localization and Mapping (G-SLAM) as unification framework for natural and artificial intelligences: towards reverse engineering the hippocampal/entorhinal system and principles of high-level cognition
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。
一个本体及其 classes 的实例集构成一个知识库。实际应用中，构建一个本体包括：
Deep kinematic inference affords efficient and scalable control of bodily movements
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) ？
通用知识图谱大体可以分为百科知识图谱（Encyclopedia Knowledge Graph）和常识知识图谱（Common Sense Knowledge Graph）。
论文收录结果出炉后，有人欢喜有人愁：一方面，各位落选者先后抒发了自己的遗憾；而另一方面，各位论文被收录的实力派也纷纷晒出了自己收到的论文收录通知。针对大家在 IJCAI 2019 论文收录方面的更多疑问，后续 AI 科技评论会在 IJCAI 2019 程序委员会主席（Sarit Kraus）的专访中为大家带来答案。而在此之前，我们不妨先来温习一下 IJCAI 近 20 年以来摘得「杰出论文奖」（Distinguished Paper Award）的二十九篇论文，并从这些最佳论文中一窥 AI 这些年来的发展轨迹。
手机应用中最酷的可能就是位置服务相关的了，如何读取GPS信息，在官方文档上有相当详细的说明，后面如果有机会，我也会专门写例子来介绍(教程已完成，请参见：教程：实现Android的不同精度的定位（基于网
一、 什么是runtime？ 二、 runtime 版本 三、 与 runtime 的三种交互方式 四、 消息机制的基本原理与执行流程 五、 动态解析与消息转发
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。
来源丨ACM通讯 编译 | 王玥 编辑 | 陈彩娴 在过去的二十年里，生物学发生了翻天覆地的变化，建立在生物系统上的工程成为了可能。赋予了我们细胞遗传密码（DNA）排序能力的基因组革命是这一巨大变化的主要推手。而基因组革命带来的最新发现之一，正是使用CRISPR在体内精确编辑DNA的能力。 遗传密码的高级表现，如蛋白质的合成，被称为「表型」（phenotype）。高通量表型数据与DNA的精确编辑结合到一起，将底层代码的变化与外部表型联系了起来。 图注：Wacomka 图注：本图体现了细胞遗传密码（DNA
大数据文摘转载自AI科技评论 来源：ACM通讯 编译：王玥 编辑：陈彩娴 在过去的二十年里，生物学发生了翻天覆地的变化，建立在生物系统上的工程成为了可能。赋予了我们细胞遗传密码（DNA）排序能力的基因组革命是这一巨大变化的主要推手。而基因组革命带来的最新发现之一，正是使用CRISPR在体内精确编辑DNA的能力。 遗传密码的高级表现，如蛋白质的合成，被称为「表型」（phenotype）。高通量表型数据与DNA的精确编辑结合到一起，将底层代码的变化与外部表型联系了起来。 图注：Wacomka 图注：本图体现
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