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。
【人工智能头条导读】本文是我们知识图谱系列的第二篇文章，希望人工智能头条为大家准备的文章对大家的学习有更多的帮助。
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。
作者：peterfan，腾讯 WXG 客户端开发工程师 背景 基于跨平台考虑，微信终端很多基础组件使用 C++ 编写，随着业务越来越复杂，传统异步编程模型已经无法满足业务需要。Modern C++ 虽然一直在改进，但一直没有统一编程模型，为了提升开发效率，改善代码质量，我们自研了一套 C++ 协程框架 owl，用于为所有基础组件提供统一的编程模型。 owl 协程框架目前主要应用于 C++ 跨平台微信客户端内核（Alita），Alita 的业务逻辑部分全部用协程实现，相比传统异步编程模型，至少减少了 5
背景 基于跨平台考虑，微信终端很多基础组件使用 C++ 编写，随着业务越来越复杂，传统异步编程模型已经无法满足业务需要。Modern C++ 虽然一直在改进，但一直没有统一编程模型，为了提升开发效率，改善代码质量，我们自研了一套 C++ 协程框架 owl，用于为所有基础组件提供统一的编程模型。 owl 协程框架目前主要应用于 C++ 跨平台微信客户端内核（Alita），Alita 的业务逻辑部分全部用协程实现，相比传统异步编程模型，至少减少了 50% 代码量。Alita 目前已经应用于儿童手表微信、Lin
机器之心专栏 机器之心编辑部 纯文本大模型方兴未艾，多模态领域也开始涌现出多模态大模型工作，地表最强的 GPT-4 具备读图的多模态能力，但是迟迟未向公众开放体验，于是乎研究社区开始在这个方向上发力研究并开源。MiniGPT-4 和 LLaVA 问世不久，阿里达摩院便推出 mPLUG-Owl ，一个基于模块化实现的多模态大模型。 mPLUG-Owl 是阿⾥巴巴达摩院 mPLUG 系列的最新工作，延续了 mPLUG 系列的模块化训练思想，把 LLM 升级为一个多模态大模型。在 mPLUG 系列工作中，之前
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
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。
互联网时代，人类在与自然和社会的交互中生产了异常庞大的数据，这些数据中包含了大量描述自然界和人类社会客观规律有用信息。如何将这些信息有效组织起来，进行结构化的存储，就是知识图谱的内容。
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。
OWL 是TalkingData公司推出的一款开源分布式监控系统 . 目前使用OWL监控了二十几台服务器，便捷很多 Go语言开发，部署维护简单
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。。。。
描述逻辑的公理可以用来定义术语,所以称为Terminological Box,简称Tbox
对于初学者来讲，这个概念很容易和语义网（Semantic Web）相混淆。为了行文一致，除非特别说明，语义网络指Semantic Network，语义网指Semantic Web。
miniGPT-4的热度至今未减，距离LLaVA的推出也不到半个月，而新的看图聊天模型已经问世了。今天要介绍的模型是一款类似于miniGPT-4和LLaVA的多模态对话生成模型，它的名字叫mPLUG-Owl。
自动驾驶车辆（AVs）在一个不断变化的世界中运行，遭遇着在长尾分布中的各种物体和情景。这种开放世界的特性对AV系统提出了重大挑战，因为这是一个对安全至关重要的应用，必须部署可靠且训练有素的模型。随着环境的发展，对持续模型改进的需求变得明显，要求具备应对突发事件的可适应性。
在此开放资源中，面对金融领域多元关系表示的困境和时序事件表示需求，我们以OWL语义为基础，结合金融领域专业知识，融合超图概念和事件5W（When，where，Why，What，Who）定义构建了可通用化的金融时序超图本体模型（Finanical Temporal Hypergraph Ontology，FTHO）。
The W3C OWL 2 Web Ontology Language (OWL) is a Semantic Web language designed to represent rich and complex knowledge about things, groups of things, and relations between things. OWL is a computational logic-based language such that knowledge expressed in OWL can be reasoned with by computer programs either to verify the consistency of that knowledge or to make implicit knowledge explicit. OWL documents, known as ontologies, can be published in the World Wide Web and may refer to or be referred from other OWL ontologies. OWL is part of the W3C's Semantic Web technology stack, which includes RDF [RDF Concepts] and SPARQL [SPARQL].
ChatGPT、GPT4发布以来，国内外已经出现了许多纯文本多模态的工作，在部分指标上也有着逼近甚至超越的势头。然而其中一个在GPT4技术报告中展示的能力“文档理解”却一直没有模型涉足.多模态大语言模型mPLUG-Owl的升级版mPLUG-DocOwl，专注提升通用文档理解能力，并在ModelScope上线了体验Demo。我们赶紧去看下文档理解这个难题被解决得怎么样了。
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。
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。
一、正则化(Regularization) 1、正则化的作用 在机器学习中，正则化是相对于过拟合出现的一种特征选择的方法。在机器学习算法中使用的Loss项为最小化误差，而最小化误差是为了让我们
这一回，我们的目标是用pyDatalog与“知识图谱”交互。知识图谱是个很复杂的概念，但一般其中的知识都是以RDF三元组的形式存储的，所以我在这里实际上演示的是pyDatalog与RDF类三元组的交互。官网上没有提供这类问题的“标准解法”，下面的例子是我的一些思考，我也从中发现了用Datalog管理和维护知识图谱的一些特有优势：
在机器学习中，正则化是相对于过拟合出现的一种特征选择的方法。在机器学习算法中使用的Loss项为最小化误差，而最小化误差是为了让我们的模型拟合我们的训练数据，此时，若参数过分拟合我们的训练数据就会形成过拟合的问题，而规则化参数的目的就是为看防止我们的模型过分拟合我们的训练数据。此时，我们会在Loss项之后加上正则项以约束模型中的参数：
1.Scaling Open-Vocabulary Object Detection
V2更新了一些小东西 !!!NeedStar!!!Github-CTFd-docker 该版本的CTFd全部运行在docker中，并且通过映射unix在docker里面控制宿主机的docker，以管理docker动态容器。使用该项目可以在5-10min之内构建出支持动态容器的靶场。 旧的文章-【CTFd】靶场安装与配置（Docker一键配置版） 前面一段时间，想基于CTFd进行二开一下。有不少前辈给CTFd写过插件，例如赵总的Whale，H1ve的Owl，和支持AWD的glowworm。 他们写的插件各有好处，Whale支持swarm的部署，Owl支持docker-compose（暂时不支持swarm，后面可以改，不过暂时没空），glowworm是目前唯一一个AWD插件。其中Whale和Owl都以来与Frp进行流量转发，通过不断重载frpc的配置实现，但是他们两个插件并不是增量刷新，而是以直接覆盖的形式进行。于是我整合了两个插件的内容和，让他们共用一个frps模块（现在才想到为什么不能用两个呢，但是这就要两个域名了不是吗）。 然而事情不是一帆风顺的，在修改了插件的目录结构后，整个插件都不能正常初始化了，还得对他们进行依赖的修改。然后对旧版的owl插件进行一定的修改，使用了新版的docker-compose工具以支持swarm的使用。 TODO: owl插件更新swarm支持（已更新） 另外作为一个安全平台，不更新到最新版本的CTFd内核总是有点不太合适，于是更新到了CTFd 3.5.2版本，也修改了不少安装流程，优化了安装体验，可以在docker-compose里面自定义域名等，也会自动生成密钥不容易被攻击。
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。
OWL 项目负责人在最近的开源峰会上说，一个以多跳网络、物联网和 LoRa 连接为中心的开源项目可以帮助急救和受灾人员在自然灾害之后保持联系。
1.Putting People in Their Place: Affordance-Aware Human Insertion into Scenes
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：
在SparkStreaming中窗口统计分析：Window Operation（设置窗口大小WindowInterval和滑动大小SlideInterval），按照Streaming 流式应用接收数据的时间进行窗口设计的，其实是不符合实际应用场景的。
数据导入和数据整理较乏味和无聊，很容易从入门到放弃！从数据转换和可视化开始，容易看到成果，保持学习的动力。
博客原文：https://suzan.rbind.io/2018/01/dplyr-tutorial-1/ 作者：Suzan Baert
最近一直都在使用 Angular 进行开发，维护项目。遇到了日期的问题，同事采用的是 @danielmoncada/angular-datetime-picker。
导语 | 随着知识问答在行业不同垂直领域的发展，知识问答的能力也在不断的提高和升级，本着Nlper的初心和AI评测的态度，我们为知识问答设计了一份考题（评测集），让我们一起来看看在这份考题下，当前的知识问答能考多少分呢？文章作者：周磊，腾讯CSIG质量部评测研究员
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) ？
在本系列的前两篇文章（“ 使用 RDF 创建数据网络 ” 和 “ 使用 SPARQL 查询 RDF 数据 ”）中，您了解了资源描述框架和 SPARQL 协议和 RDF 查询语言 (SPARQL)，它们是万维网联盟 (W3C) 的两个创建可移植、可查询、网络友好的数据的标准。RDF 的图表模型使得从各种来源积累有关一个主题的信息变得很容易。您现在已经知道了如何通过 HTTP 为本地查询接入 RDF 数据，或者向符合标准的服务器推送查询来避免传输不相关的数据。在这一期 大规模数据集成 中，将了解如何结合使用 R
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
还有另一个选项可以避免连续重新输入列名：one_of（）。 您可以预先设置列名，然后在select（）语句中通过将它们包装在one_of（）中或使用!!运算符来引用它们。
Read More: https://github.com/rust-lang/rust/pull/63209#issuecomment-523113079
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简介 在上一篇文章 《微信终端自研C++协程框架的设计与实现》 中，我们介绍了异步编程的演化过程和 owl 协程的整体设计思路，因篇幅所限，上文中并没有深入到协程的具体实现细节。用 C++ 实现有栈协程，核心在于实现协程上下文切换，在 owl 协程的整体架构中，owl.context 位于最底层，所有上层 API 全部基于这一层来实现： 本文将详细讲解 C++ 协程上下文切换的底层原理，手把手教你从零开始实现 C++ 协程。 owl.context 接口设计 业界比较有名的上下文切换库有 uconte
摘要：多模态知识图谱(multi-modal knowledge graph，MMKG)是近几年新兴的人工智能领域研究热点。本文提供了一种多模态领域知识图谱的构建方法，以解决计算机学科领域知识体系庞大分散的问题。首先，通过爬取计算机学科的相关多模态数据，构建了一个系统化的多模态知识图谱。但构建多模态知识图谱需要耗费大量的人力物力，本文训练了基于LEBERT模型和关系抽取规则的实体-关系联合抽取模型，最终实现了一个能够自动抽取关系三元组的多模态计算机学科领域知识图谱。
经常有读者问我，智哥，你 VSCode 主题是啥，好好看哦，能不能分享一下。刚好，今天(周天)看到 10 个好看的 VSCdoe 主题，其中第一个就是我使用的，这里分享给大家。
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