知识图谱有较强的知识表达能力、直观的信息呈现能力和较好的推理可解释性，因此知识图谱在推荐系统、问答系统、搜索引擎、医疗健康、生物制药等领域有着广泛的应用。运维知识图谱构建相对于其他领域的知识图谱构建而言，具有天然的优势，网络设备固有的拓扑结构、系统应用的调用关系可以快速的构成软硬件知识图谱中的实体和关系。历史的告警数据蕴含着大量的相关、因果关系，使用因果发现算法，也可以有效的构建告警知识图谱。基于知识图谱上的权重进行路径搜索，可以给出根因的传播路径，便于运维人员快速的做出干预决策。
自从2012年Geogle推出自己第一版知识图谱以来，各大互联网企业也纷纷推出了自己的知识图谱产品。知识图谱是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，它提供了从“关系”的角度去分析问题的能力，是关系最有效的表达方式，目前在营销、交通、风控场景，知识图谱均有应用。今天，我们从反欺诈的角度浅谈知识图谱的构建与应用。在互联网金融行业，不少的欺诈案件会涉及到复杂的关系网络，而知识图谱可以帮助我们更有效的分析复杂关系中存在的特定的潜在风险，可以提高贷前信审和贷后监控的效率，对于金融风险的控制也有着极大
自2019年12月起，新型冠状病毒迅速在全球扩散，急需快速地发现有效药物。药物重定位是一种将现有药物用于治疗新的适应症的药物发现方式，相对于传统的新药研发，它可以有效缩短药物研发周期，降低成本，规避风险。因此药物重定位是一种非常有前景的新冠肺炎治疗策略。
本篇博文梳理一篇knowledge-based方向的文章，结合了多模态知识的多模态知识图谱。来自复旦大学，先上路径：
自 2019 年 12 月至今，新型冠状病毒在全球迅速扩散已导致近 760 万人感染，40 余万人死亡。目前急需快速有效的新冠病毒有效药物的发现路径。药物重定位是一种将现有药物用于治疗新的适应症的药物发现方式。相比较传统的新药开发，它可以有效缩短药物研发周期，降低成本，规避风险，是一种非常有前景的新冠肺炎治疗策略。
6月4日至5日，由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会主办、大数据技术标准推进委员会承办、中国IDC圈协办的2019大数据产业峰会在北京国际会议中心隆重召开。 腾讯游戏孙龙君、农益辉和刘天斯作为数据资产管理和知识图谱领域专家应邀出席。 腾讯游戏数据资产管理平台从300+申报中脱颖而出，荣获“2019年度大数据星河奖”，并获颁“数据管理平台基础能力测评”证书。 同时，腾讯游戏知识图谱平台“游谱”也于现场获颁“知识图谱工具基础能力测评”证书。 由腾讯游戏孙龙君、农益辉、刘天斯、黄志、陈才和赵丽萍参与编撰
基于知识图谱的应用可以分为几种典型的类型，这几种应用使用的场景各有不同，在使用技术上也各有侧重，我们希望能够根据不同类型，总结出一些通用的场景，指导应用建设：
本文为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》精华解读系列第八篇，介绍了基于知识图谱的安全风险融合分析。
《解开知识图谱神秘的面纱》这篇介绍了知识图谱的基本概念、应用知识图谱的三个层面，本文主要介绍知识图谱建设的方法论。
作者：breezecheng、morajiang、lyleleeli，腾讯 WXG 应用研究员 微信识图已经在微信的扫一扫识物，微信聊天/朋友圈/公众号长按图片搜一搜等场景上线，并且从最初的电商类目（鞋子、箱包、美妆、服装、家电、玩具、图书、食品、珠宝、家具等），扩展到更加丰富的万物场景，囊括了植物、动物、汽车、红酒、地标、菜品、名画、商标、作业以及其他通用场景。在算法架构上，微信识图主要由三大核心步骤组成，即为主体检测+子类目预测+子类目细粒度同款检索，开发一个高性能的检测器对于前两个步骤至关重要
当前人工智能正在经历从感知智能到认知智能的重要发展阶段。认知是人们获取和应用知识的过程，因此，作为人类对客观世界认知的一种表现形式，知识图谱是认知智能研究不可或缺的组成部分。
腾讯犀牛鸟专项研究计划旨在连接产学智脑，搭建面向科技创新的产学研深度合作平台。2022年度三大腾讯犀牛鸟专项研究计划——AI Lab专项、微信专项和大出行专项已经发布，共计近20个研究主题，拟立项约70项。 为便于各领域老师了解， 将按自然语言处理与知识图谱、计算机视觉及图像处理、机器学习、语音技术、个性化推荐技术、定位技术和金融科技等方向整理三个专项的相关研究主题，本周内分为8篇文章推送，敬请关注。 本文推送“定位技术”相关研究主题，点击下方“阅读原文”，可跳转至课题详细介绍。 2022腾讯大出行犀牛鸟专
面向垂直行业，结合专家知识、多源异构的碎片化知识和组织智能，引领从大数据分析到大知识工程进而大智慧系统的研发和落地应用。构建行业知识图谱，实现智能推理与知识服务，推进多机多人多任务的人机协同，开发新一代知识工程的技术体系和系统平台，服务搜索、推荐、规划、对话机器人等领域的情景感知和人机协同。
认知是人获取和应用知识的过程，知识图谱是人对客观世界认知的表示。人工智能系统如何实现知识的表示和推理？
故障定位指诊断故障直接原因或根因，故障定位有助于故障恢复动作更加有效。故障定位通常是整个故障过程中耗时最长的环节，定位的目标围绕在快速恢复的基础上，而非寻找问题根因，后者由问题管理负责。通常大部分可用性故障，要借助运维专家经验的假设判断或已知预案的执行得到解决，但仍有部分故障，尤其是性能、应用逻辑、数据故障需要多方协同与工具支持。故障定位的方法通常包括专家经验驱动的假设尝试、测试复现、预案启动、代码分析四种，这个过程涉及对日志、链路、监控、数据感知、知识管理五类工具。随着系统复杂性不断提升，依靠专家经验驱动的假设尝试准确率会下降，如何将数字化手段结合专家经验，融入到协同机制中，这考验故障定位场景的设计水平。
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2022年2月16日，美国北卡罗来纳大学Eshelman药学院的Alexander Tropshab等人在Drug Discov Today杂志发表文章，提出了临床结果路径 (COP) 的概念，将其定义为有关药物分子治疗效果的一系列关键的分子和细胞事件。COP可以通过挖掘生物医学知识图谱进行计算阐释，这为产生新的、有指导意义的药物发现和再利用的假设铺平道路。
Log4j漏洞攻击影响范围深远，为了有效观测、识别相关漏洞的攻击情况，绿盟科技通过监测与跟踪分析云端数据，洞察事件攻击态势，挖掘攻击模式，加速关键攻击事件的定位与研判。以下为基于绿盟云监测进行分析得到的数据，时间截止至2022年1月4日零时。
周末的时候，跟他聊了下，发现原来是栽到 JVM 上面了。其实，这位朋友是位从事开发 5 年的 Java 老兵了，各种开发工具用得很熟练，但就是一触及JVM问题，比如，内存模型和内存区域， HotSpot 和 JVM 规范等，就有些混淆不清。最让他感到头疼的是：由于不清楚 JVM , 在生产时到现在还在用缺省参数来启动，以致系统运行时出现性能、稳定性等问题时想追踪排查却无从下手。面试顺利与否，可想而知。
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按照逻辑来说，360搜索和百度一样应该提供了识图，然后大概看了一下识图上传的图片应该是一直存着了，还有cdn加速
2012年谷歌首次提出“知识图谱”这个词，由此知识图谱在工业界也出现得越来越多，对于知识图谱以及相关概念的理解确实也是比较绕。自己在研究大数据独角兽Palantir之后开始接触知识图谱，也算对其有了一定了解，这里从三个角度总结一下怎么去理解知识图谱。
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这几天百度不断出新，让人目不暇接。在极简首页之后，《小时代3》的百度知识图谱也悄然在搜索页上线。《小时代3》大热之际，其错综复杂的人物关系并不是每个观众都能理清，百度通过掌握的知识图谱数据直接给出了清晰的网状关系，可视化、支持互动。笔者注意到这个产品的网址前缀是tupu.baidu.com，看来接下来百度必然会推出各种独立的“图谱”页面，知识图谱产品狂想曲已然奏响。 我们已从信息时代进入知识时代 如果要对互联网进行分层，它大概可以分为四层。 最底层是将实体世界比特化的“数据”。二进制存储技术、文件结构以及
从爱数的数据管理、灾备等核心产品的升级，到人工智能战略发布以及融合数据服务解决方案的落地，再到日前在京推出的多模态数据智能架构，频频的动作表明，这家纵横数据管理市场多年的企业，将以“大数据基础设施提供商”的身份，进军数据智能市场。
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本讲座选自清华大学计算机系副教授刘知远于2018年4月27日在第二届“大数据在清华”高峰论坛上所做的题为《知识表示学习及其应用》的演讲。
AAAI 2020 已经在纽约步入最后一天，然而还有许多优秀工作未能分享给关注AI 前沿研究的读者。AI科技评论在接下来的时间里将快马加鞭，努力工作。
基于文章：探索「老药新用」最短路径：亚马逊AI Lab开源大规模药物重定位知识图谱DRKG，记录了该项目的实际部署与探索过程，供参考。
最常见的用于电子病历（EHR）分析的深度学习架构 【新智元导读】邓侃博士又一力作，看深度学习如何让电子病历分析取得突破：Word2Vec、AutoEncoder让文字转换为张量，有助于更精准的预测；医学知识图谱，让我们能够清晰、量化地定义疾病表型；将图像也编码成张量，构建统一的患者画像，完整表达病情描述，实现临床导航和发病预测……曾经是冷门中的冷门，正在迎来一个又一个的进展。 2018年1月，谷歌头号技术大神 Jeff Dean，携手谷歌大脑项目组 30 余名研究人员，联袂发表了一篇论文，题为 “Sca
本文介绍了知识图谱的概念、发展历程，以及明略数据在知识图谱领域的应用和贡献。明略数据作为知识图谱领域的领军企业，通过多年的技术积累和创新，已经成功应用于金融、公安、工业等多个行业。未来，明略数据将继续深耕知识图谱领域，推动大数据技术与知识图谱的融合发展，为行业提供更为高效、智能的解决方案。
通过SQL代码或脚本迅速定位SQL，通过表和存储过程关系、主外键关系生成初步血缘关系进一步输出到知识图谱中，尽快找到应用场景聚合点，另外是发现表的热度、数量分析等
在会上盆盆分享了自己关于企业级NFT，而最近正好做了一个元宇宙、数字孪生和企业NFT的短视频，并添加了字幕。昨天的闭门会议里交流了有关数字孪生的内容，我有一些自己的个人看法，由于身兼主持人，所以难以展开，所以在此敷衍一段文字，再探讨数字孪生，以飨诸公。
这句话大概可以总结两层意思，一方面人工智能让更多的企业面对更广阔的商业前景，另一方面是如果要运用人工智能创造价值，就必须拥抱技术，实现真正的落地。
网购、叫车、订外卖、看电影...... 移动互联网各种场景的背后都离不开大数据技术。经过十几年的发展，大数据技术已经成为互联网企业的基础设施。
认知智能以新技术和新产品为抓手，可以为企业带来从技术底座到业务流程的重大变革。对于技术底座的影响主要来自知识图谱平台和NLP平台。知识图谱平台是面向企业打造业务场景应用、挖掘数据价值的需求，构建基于自然语言处理和知识图谱技术，集知识建模、抽取、融合、存储、计算、推理以及应用为一体的知识全生命周期的管理平台。NLP平台是指使用机器学习、深度学习、知识图谱等技术，通过计算机编程，将文本、声音等自然语言数据编码成结构化信息的赋能平台。知识图谱平台和NLP平台是企业迈向认知智能的“必修内功”，企业将其融入自身技术底座后可以对上层的应用和业务进行赋能。
在网络空间中，作为防御者需要“知彼”，就是回答在网络攻防对抗中谁攻击了我，攻击点在哪以及相关攻击路径，这便是攻击事件调查。威胁评估是从海量的数据中找到真正的攻击者，回答的是谁攻击了我的问题，除此之外，还需要找到完整的攻击路径实现攻击事件调查。攻击事件调查技术可以确定攻击源、攻击中间介质（中间点），以及其相应的攻击行为路线，以此制定更有针对性地防护与反制策略，达到主动防御的效果。可见攻击事件调查是网络空间防御体系从被动防御到主动防御转换的重要步骤。
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。 课程主要目的和宗旨是系统讲述知识图谱相关知识，让同学们对知识图谱的理论和技术有一个系统的认知。本实录来自该课程老师和同学的研讨。 下面让我们通过第五章课程《概念图谱构建》的16条精华研讨，来进一步学习了解知识图谱技术内幕。文末可查看更多章节精华回顾。 本课程
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二者展示的信息量是差不多的，但右边这种看起来更加直观。而且，随着文本篇幅的增长，这种优势会体现得更加明显。
前文回顾： 「Python爬虫系列讲解」一、网络数据爬取概述 「Python爬虫系列讲解」二、Python知识初学 「Python爬虫系列讲解」三、正则表达式爬虫之牛刀小试 「Python爬虫系列讲解」四、BeautifulSoup 技术 「Python爬虫系列讲解」五、用 BeautifulSoup 爬取电影信息 「Python爬虫系列讲解」六、Python 数据库知识
在该综述中，作者重点分析了近三年（2020-2023）超过300篇文章，聚焦于两个主要方向：一是知识图谱驱动的多模态学习（KG4MM），探讨知识图谱如何支持多模态任务；二是多模态知识图谱（MM4KG），研究如何将知识图谱扩展到多模态知识图谱领域。作者从定义KGs和MMKGs的基本概念入手，继而探讨它们的构建和演化，涵盖知识图谱感知的多模态学习任务（如图像分类、视觉问答）及固有的MMKG构建内部任务（如多模态知识图谱补全、实体对齐）。本文还强调了研究重点，提供了任务定义、评估基准，并概述了基本见解。通过讨论当前面临的挑战和评估新兴研究趋势，如大型语言模型和多模态预训练策略的进展，本调研旨在为KG与多模态学习领域的研究人员提供一个全面的参考框架，以及对该领域不断演进的洞察，从而支持未来的工作。
近日，Llama2正式发布了商用化的开源许可，效果可以媲美GPT-3.5，这将极大地推动大模型的开源商业生态的落地与发展。猎豹CEO傅盛第一时间表态，对大模型应用创业来说是极大利好。
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提到微软，大家脑海中最先浮现的肯定就是Windows了。作为一家已经成立了46年之久的顶级科技公司，微软其实每天也在做着很多软件公司都在做的事——开发软件。
腾讯公司和中国计算机学会于2013年共同发起的CCF-腾讯犀牛鸟基金（以下简称犀牛鸟基金），始终致力于支持海内外青年学者开展前沿学术研究与技术实践。犀牛鸟基金通过提供企业真实问题与业务实际需求，搭建产学研合作及学术交流的平台，推动合作双方学术影响力的提升及研究成果的应用落地，促进自主技术的创新与发展。 本年度犀牛鸟基金共设立10个科研方向共33项研究课题 申报截止时间为2021年6月15日24:00(北京时间) 申报链接： https://www.withzz.com/project/detail/12
选自arXiv 作者：Wenhu Chen等 机器之心编译 参与：张楚、思源 推理知识图谱中缺失的连接已经吸引了研究界的广泛关注。在本论文中，加州大学圣塔芭芭拉分校的王威廉等研究者在知识图谱推理中引入了变分推理框架，并将路径搜索和路径推理紧密结合从而进行联合推理，这种方法提升了知识图谱推理模型的稳定性。 自动推理（Automated reasoning）作为计算系统根据观察到的证据做出新推论的一种能力，已经引起了很多研究团体的关注。近年来，人们对为复杂推理任务设计机器学习算法的兴趣一浪高过一浪，尤其在大型知
17年这波AI浪潮推动着各行各业在进行着智能化和AI+的尝试，而当前业界在网络故障智能监控诊断这块到目前为止还没有可参照的成熟案例。知识图谱相对于很火的深度学习，其可解释性为智能诊断提供了新的选项和思路。
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