你听说过可以自定义搜索结果页摘要吗？此讲告诉你用结构化数据标志可以轻松自定义搜索结果页面的摘要，了解如何自定义谷歌搜索结果中显示的简要文本。在搜索结果中，谷歌将确定网页中最相关的文本，并在链接下方向用户显示该文本。要在搜索结果页中显示自定义的摘要片段，必须要把结构化数据添加到网页中。
甩到百度识图，识别出可能是三亚蜈支洲岛，于是直接百度三亚蜈支洲岛木桥的名称是什么，随即出来了一个名为"情人桥"的搜索结果，通过提供的图片进行对比，发现就是情人桥
我朋友跟我说，在谷歌搜索我的名字会产生一张照片，而链接到维基百科上，居然是一篇与我同名的连环杀手的文章！
如果想记录工作日志，甚至打造自己的知识管理平台，推荐印象笔记https://www.yinxiang.com，除了笔记还有收藏功能，比如在微信里备份文章，这个在之前写过如何备份可能被删的公众号文章和网页
版权声明：本文由腾讯云数据库产品团队整理，页面原始内容来自于db weekly英文官网，若转载请注明出处。翻译目的在于传递更多全球最新数据库领域相关信息，并不意味着腾讯云数据库产品团队赞同其观点或证实其内容的真实性。如果其他媒体、网站或其他任何形式的法律实体和个人使用，必须经过著作权人合法书面授权并自负全部法律责任。不得擅自使用腾讯云数据库团队的名义进行转载，或盗用腾讯云数据库团队名义发布信息。
作者：ManishRai Jain Dgraph Labs创始人 版权声明：本文由腾讯云数据库产品团队整理，页面原始内容来自于db weekly英文官网，若转载请注明出处。翻译目的在于传递更多全球最新数据库领域相关信息，并不意味着腾讯云数据库产品团队赞同其观点或证实其内容的真实性。如果其他媒体、网站或其他任何形式的法律实体和个人使用，必须经过著作权人合法书面授权并自负全部法律责任。不得擅自使用腾讯云数据库团队的名义进行转载，或盗用腾讯云数据库团队名义发布信息。 ---- 每当我向别人介绍自己，并解释
如果你曾经在谷歌搜索名人，著名地标或之前的产品，那么你可能会遇到有时位于结果页右侧的信息框，充满了谷歌知识图谱的信息，这是一个实体数据库，用于增强网络和Google Home等智能音箱的搜索结果。知识图谱的大部分超过16亿个事实都来自人力团队，他们经常梳理数百万个网站，以寻找有关人，地点和事物的常见问题的答案。
两天前，谷歌类 ChatGPT 产品 Bard 迎来了大规模的更新，加入了很多呼声很高的新功能，比如识图能力，号称「史上最大升级」！
关于【数据分析小组】的事宜请见文末。 最近在撸复杂网络，刚刚入门，把总结的一些信息跟大家分享一下： 一、什么是复杂网络 复杂网络就是比较复杂的网络（-_-!!），比如人际关系网： （我也不知道什么电
点击F12快捷键直接打开开发人员工具，多数电脑都能使用该快捷键直接打开，按F12后在浏览器右上方会出现如下图界面，点击打开开发工具即可
最近写文章想截个长图，才发现一直使用的QQ早有这个功能了，这里就整理几个pc上网页长截图的方案。
磐创AI 专注分享原创AI技术文章 作者 | Walker 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文是知识图谱的一篇综述类文章，带你对知识图谱有一个大体的了解。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 信息技术的发展不断推动着互联网技术的变革，Web技术作为互联网时的标志性技术，正处于这场技术变的核心。从网页的链接到数据的链接，Web技术正在逐步朝向Web之父Berners-Lee设想中的语义网络演变。语义网络是一张数据构成的网络，语义网络技术向用户提供的是一个查询环境，
机器之心整理 机器之心编辑部 今日，国外媒体网站 The Information 报道，2016 年谷歌合并的搜索与人工智能部门再次分裂为两个部门。而在至关重要的新 AI 部门中，谷歌大脑负责人 Jeff Dean 将担当领导者。 谷歌母公司 Alphabet 曾在 2016 年 2 月合并了谷歌的搜索与人工智能部门，并将其交由资深科学家 John Giannandrea 掌舵。本周一谷歌放出消息：这位高管已经离开，谷歌两年以后再次分裂为两大部门。这家互联网巨头一直被认为是搜索与人工智能领域的领军者，但近年
全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司高德纳发布了2020年AI领域技术成熟度曲线，其中知识图谱的期待值处在AI领域的顶峰，还有5到10年的发展机会达到平稳期，也就是大规模商用。知识图谱这个概念是在2012年谷歌知识图谱的提出而火起来的，追根溯源，知识图谱的前身是语义网络。通俗地说，知识图谱将无序分散的信息，以图的方式整合成知识。
TVP作为技术生态建设的领航者，正在不断吸引着不同行业、不同领域的技术大咖入驻，他们的加入使得TVP阵容持续升级，不断扩大技术影响力，加速了云计算技术的发展与传播。那么，本期新晋TVP成员又迎来了哪些专家呢？让我们一一揭晓！
新晋TVP寄语集锦 TVP作为技术生态建设的领航者，正在不断吸引着不同行业、不同领域的技术大咖入驻，他们的加入使得TVP阵容持续升级，不断扩大技术影响力，加速了云计算技术的发展与传播。那么，本期新晋TVP成员又迎来了哪些专家呢？让我们一一揭晓！ 新晋TVP介绍 擅长领域：云计算 人工智能 金融科技 拥有30年专业经验，其中18年在硅谷思科、微软、戴尔担任核心技术高管，回国后担任微软亚太研发集团总裁助理兼集团技术战略总监、寺库网CTO、苏宁IT执行副总裁兼技术研究院院长，现任宜信公司首席技术官、高级副
【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
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）。
知识图谱是人工智能三大分支之一——符号主义——在新时期主要的落地技术方式。该技术虽然在 2012 年才得名，但它的历史渊源，却可以追溯到更早的语义网、描述逻辑、和专家系统。在该技术的的历史演变中，多次出现发展瓶颈，也多次以工程的方式突破了这些瓶颈。
数字化协会理事顾问 广州佰聆数据顾问有限公司解决方案经理 大家好，我是中国数字化协会的理事顾问，郑午。今天与大家浅谈一下-知识图谱。 知识图谱最早是谷歌在2012年推出的一个知识库，谷歌用这个知识库支持它新一代的搜索引擎。简单来说，知识图谱是由一些相互连接的实体，和它们的属性共同构成的。其中每一条知识都可以表示为一个SPO三元组，SPO是英文（Subject， Predicate， Object）的首字母缩写，翻译成中文可以理解为：（实体一，谓词，实体二）。这个谓词定义了实体一与实
知识图谱能够让机器去理解和认知世界中的事物和现象，并解释现象出现的原因，推理出隐藏在数据之间深层的、隐含的关系，使得知识图谱技术从最初谷歌用来提升搜索引擎的结果来增强用户体验，到现在已经被金融、公安、能源、教育、医疗等领域众多行业进行大量运用。
昨天说了二连更新，准时赴约，上一期戳这，这期是以图搜图的资源，忽然看见好看的设计灵感保存了，但就是不知道怎么搜索相似的内容。
他们做了个名为TEKGEN的AI模型，直接将知识图谱用“人话”再描述一遍，生成语料库，再喂给NLP模型训练。
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。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 DB-Engines公布了3月份数据库的最新排名。DB-Engines根据数据库当前的受欢迎程度进行排名，主要使用以下参数来衡量一个系统的受欢迎程度： 该系统在网站上被提及的次数：以搜索引擎查询结果的数量来衡量。目前，我
谷歌DeepMind实验室的研究人员近期开发出的一种人工智能系统能够通过观看短视频剪辑教会自己多种视听概念。 举个例子，这个新系统可以理解修剪草坪的概念，即使它尚未学会描述自己正听到或者看到的事物的词，它也能理解这些概念。研究人员希望创造出能通过观察和倾听周遭世界进行自学的人工智能，而DeepMind的项目将人工智能领域向着这一目标推进了一步。 该系统不依赖于人类标记的数据集，而是通过将自己看到的东西与听到的东西进行匹配来学着认识图像和声音。结果表明，相似的算法可以通过分析YouTube视频网站上数百万在线
近年来，随着人们对 AI 认知能力的积极探索，知识图谱因其表达能力强、拓展性好，基于知识进行推理等优势得到了学界与业界的高度关注。知识图谱，旨在描述客观世界概念、实体、事件及其之间关系，具备可解释性，而且可以用于解决复杂决策问题。这也意味着通过深度学习与知识图谱的结合，模型底层特征空间与人类自然语言之间巨大的语义鸿沟问题有望得以解决。在大数据和机器学习两大引擎下，大规模知识图谱的自动化构建成为现实，这就加快了知识图谱的落地与应用。
据说谷歌AI中国研究中心，最近内部有个项目是针对建筑方案设计、施工图设计，到施工现场管理的AI解决方案。 方法原型来源于建筑师习惯使用的grasshopper（即参数化设计）。只是所有的过程将有AI掌控。 当然，谷歌的产品离发布，还早着。 说起参数化设计，早些年我的毕业论文研究的就是参数化设计。 国内比较快速上线的人工智能建筑师是XKool，小库。 这类产品有个特点，延续了参数化设计的快速生成多方案的能力。 也可以说是人工智能应用在设计上的一个最核心的优势：多方案生成能力。 比如阿里的鲁班，也以多取胜；
机器之心报道 机器之心编辑部 机器之心已经体验上了Bard。 在 OpenAI GPT-4 发布、微软将 GPT-4 接入 Office 全家桶这样一波碾压后，谷歌也有了新的动作！ 刚刚，谷歌宣布正式公开发布其聊天机器人产品 Bard。谷歌表示此举是为了广泛获得来自用户的反馈，以支持其在对话式生成模型赛道上与微软竞争。 据谷歌 CEO 桑达尔·皮查伊的推特，此次开放使用将首先从美国和英国的用户开始 —— 用户可以申请加入 Bard 的候补名单（waitlist）。 此外，Bard 目前仅支持英语，且不具备编
知识图谱最早由谷歌发布，为了提升搜索引擎返回答案的质量以及用户查询的效率，在知识图谱辅助下，搜索引擎可以洞察到用户查询背后的一个语义信息，然后返回更为精准结构化的信息，从而更大可能的去满足用户的一个查询需求。
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。
人工智能从感知阶段逐步进入认知智能的过程中，知识图谱技术将为机器提供认知思维能力和关联分析能力，可以应用于机器人问答系统、内容推荐等系统中。
【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。
1. 知识图谱基础概念、开发流程以及落地策略： 2012年谷歌正式提出知识图谱概念：用来解决搜索效率和准确率问题。 知识图谱与图数据库区别： 知识图谱：可推理，可运营，可解释 图数据库：多跳查，可视化，图算法。 2.知识图谱进一步了解 存在问题： 长尾用户，稀疏数据、标签稀缺、多域融合 3.略后续更新
2017年，知识经济日益火爆，分答、知乎、得到等知识平台可谓如日中天。眼下这种火爆已在从人类延展到机器。互联网巨头纷纷对知识变得饥渴起来，知识成为数据之后的又一个香饽饽。 互联网巨头对知识越来越青睐 两三年来，互联网大佬言必谈数据，特别是大数据。曾有人戏称马云应该叫“Data Ma”，因为不懂技术的马云，十分钟爱谈大数据，马云的“五新理论”中有一个是“新能源”，其认为未来机器吃的不是电，而是数据。其外，李彦宏、马化腾等大佬关于大数据都有不少言论，马化腾说数据是AI应用的四大要素之一，李彦宏也提到：“由数据、
2016年7月，哈工大社会计算与信息检索研究中心（HIT-SCIR）开始启动事理图谱的研究工作。
在上周O’reilly举办的AI Conference上，吴恩达进行了主题为“AI是新的电力”长达25分钟的演讲，演讲中吴恩达亲自板书，内容也是干货满满了。 在主题为“AI是新的电力”的演讲中，吴恩达主要探讨了以下四个主题。 · AI能做什么？ · AI和产品 · 互联网公司和AI公司 · 给AI领导者的建议 吴恩达《AI是新的电力》： 谢谢，很期待跟大家进行交流。周末的时候我在想，什么内容对大家才是最有用的。在本次讲座中，我将涉及我所了解的AI领域的趋势。并尝试给工程师、观众，以及在座的商业领导者和管理
1977年，美国计算机科学家费根鲍姆正式命名知识工程，他曾于1994年获得图灵奖，被誉为专家系统之父，知识工程奠基人。知识工程是自上而下的，并严重依赖专家干预。知识工程的基本目标就是把专家的知识赋予机器，利用机器解决问题。
来测测你眼睛对色差的辨识度， 找出所有色块里颜色不同的一个http://www.cuishuai.cc/game/
想做好Google SEO，就必须认识Google算法，并深入了解Google搜索引擎的运作原理。而Google算法时常更新，及时掌握Google算法更新，可以让网站排名不会因为算法更新而受到大幅波动，符合算法的网站也能更好地获取排名。下面一尘SEO就来阐述下什么是Google算法。
Web 系统的设计要点之一是内容和表示的分离，网站以HTML发布内容，对内容进行操作的服务也只能访问 HTML。随着表现形式各异的设备在大量地增加，也大大增加了网站针对不同表示格式的数量。同时，一些新的个人助理应用，例如google assitant，amazon的Alexa，已经开始为web提供接触用户的新渠道。
看完了西瓜书的第一章，课后习题有这个问题。我先将这个问题定义为：机器学习在搜索引擎上的应用。
前几天，谷歌发布了一个全新的书籍搜索产品：“Talk to Books”，用户可以通过对话的方式得到一本书籍的推荐，比如输入：“What is thebest programming language？”（什么是最好的编程语言？），就会被推荐《C Programming for Arduino 》。这个产品是典型的知识图谱技术的应用，它让搜索引擎可以理解用户的问题和每一本书的内容，进而进行精准匹配——就像有人在豆瓣给你荐书一样。事实上，知识图谱仍旧在驱动着已有20多年历史的搜索引擎进化。
近些年，随着深度学习理论，GPU 和 CPU 等计算机硬件，TensorFlow、Caffe、PyTorch 等算法平台的发展，深度学习算法在个性化推荐、计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域大放光彩。本文从神经网络结构的角度梳理深度推荐算法的发展，把近几年业界主流的算法归纳为四个阶段的网络结构：Embedding+MLP 的网络结构，基于特征组合的网络结构，基于用户行为序列的网络结构和融入知识图谱的网络结构。
知识图谱技术是人工智能技术的重要组成部分，其建立的具有语义处理能力与开放互联能力的知识库，可在智能搜索、智能问答、个性化推荐等智能信息服务中产生应用价值。
夏乙 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 我们总是听说人工智能在图像识别上超越了人类，刷脸也逐渐成了生活中司空见惯的事儿。这些图像识别技术背后，通常是深度神经网络。 不过，神经网络究竟是
工业制造发展迅速，各式各样的工业互联网平台脱颖而出，但在它们之中做工业知识图谱的少之又少，这到底是为什么呢？
知识图谱属于人工智能的重要分支——知识工程的研究范畴，是利用知识工程理论建立大规模知识资源的一个杀手级应用。知识图谱给互联网语义搜索带来新的活力，在智能问答中也大显神威，已经成为知识驱动的智能应用的基础设施。知识图谱与大数据和深度学习一起，已经成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。
新智元报道 来源：Arxiv; Quanta Magazine等 编辑：闻菲，刘小芹 【新智元导读】DeepMind联合谷歌大脑、MIT等机构27位作者发表重磅论文，提出“图网络”（Graph n
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