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　　在人工不干预的情况下，自动识别出同类事物；当一名影星再婚之后，是否可以在人工不干预的情况下，自动识别他的新配偶。（2） 目标的多样化

　　的一种形式，已经在语义搜索、智能问答、数据分析、自然语言理解、视觉理解、物联网设备互联等多个方面发挥出越来越大的价值。尤其在金融领域，KGB

　　可视化方法，正在蓬勃兴起。由于视觉在人类感知外部信息中起绝对主导的作用，图像又是视觉信息的第一

　　电机就是我们平时俗称的“马达”，电机是依据电磁感应定律实现电能转换或传递的一种电磁装置。电机的主要作用是产生驱动转矩，作为用电器或各种机械的动力源。而电机与

　　，如三相异步电动机的旋转方向是由通入电动机的三相电源的相序决定的，改变电源的相序可改变电动机的转向。 2、结合电器元件的结构和工作原理

　　目图面上一些通用的规定，如匿幅足寸、囤 奇区， 圈线线， 围框的使用、比例、字体等， 对与

　　元件的结构和原理.同时，掌握主要元件的位置、作用、特性、主要技术指标及其功能作用，可以帮助我们理解电路图的指导思想。

　　，如三相异步电动机的旋转方向是由通入电动机的三相电源的相序决定的，改变电源的相序可改变电动机的转

　　方法，怎样看电路接线图，可编程序逻辑梯形图编程，常用电工测量仪表及其接线线路，普通低压配电屏接线线路简介，常用

　　谱的相关概念及其形式化表示；第二个部分将详细介绍语义网络、语义网和链接数据等概念；最后，将结合实例对RDF和RDFS/OWL，这两种

　　谱的历史渊源进行了梳理，深度解析了该领域几次发展的主要技术突破，并分析了其工业落地的几个关键点。

　　谱本质上是一种语义网络，但是它最主要的特点是一个非常大规模的语义网络，之前的语义网络受限于我们处理的方法，更多是依赖于专家的经验规则去构建，在规模方面受限于特定领域的数据。大规模网络，谷歌在2012年首先提出

　　谱的图结构特点，使用传统的关系型数据库存储大量的关系表，在做查询的时候需要大量的表连接，速度非常慢，所以往往

　　谱有着密切关系。首先需要给机器“理解与解释”提出一种解释。我认为机器理解数据的本质是建立起从数据到

　　谱最早由Google提出，旨在提高搜索引擎命中率的一种算法。用户在页面输入搜索关键字，然后搜索引擎根据一定的规则，反馈给用户相关的信息。 这时我们可以从人工智能、

　　谱不足以表达现实世界的丰富语义，不足以解决所有问题。比如很多领域有着丰富的 if-then 规则（比如故障维修、计算机系统配置），这些规则利用

　　谱就是把所有不同种类的信息（Heterogeneous Information）连接在一起而得到的一个关系网络。

　　谱表示学习方法粗略分为四大类，涉及将近30篇优秀论文，只简单介绍其核心思想，完整汇报ppt获取请关注公众号回复关键字：

　　针对现有协同过滤推荐算法可解释性不高和基于内容推荐信息提取困难、推荐效率低等问题，提岀一种融合

　　谱的概念由谷歌于2012年提出，随后逐渐成为人工智能领域的一饣研究热点，已在信息搜索、自动问答、决策分析等应用中发挥作用。虽然

　　谱三元组嵌入到高维向量空间中，获得实体和关系的数值表示，提取图中相关信息，并进行后续运算推断

　　服务等领域的重要硏究内容。以数学类课程为研究对象，构建了数学课程本体，设计了基于数学课程木体的数学课程

　　1.摘要 本数据集由哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心（哈工大SCIR）秦兵教授和刘铭教授主持开发，是一个通用领域大规模条件性

　　谱能够将其表达成更加便于理解的形式，通过可视化技术加以显示并提供有价值的参考。但伴随数据实体及实体关系的快速扩増，

　　谱的直升机飞行指挥模型研究 人工智能技术与咨询 昨天 本文来自《无线电工程》，作者齐小谦 摘 要： 针对当前直升机飞行指挥效率低下、数据关系复杂和智能化层次低等问题，提出了基于

　　谱及其在安全领域的应用 人工智能技术与咨询  本文作者 作者：Toky ， 由 Seebug Paper 发布 1.

　　谱联合嵌入方法 人工智能技术与咨询  本文来自《计算机研究与发展》 ，作者姚思雨等 摘 要 近年来，大量研究工作致力于

　　谱链接预测 人工智能技术与咨询  本文来自《中文信息学报》，作者张宁豫等 摘 要: 链接预测是

　　谱可用于迅速描述事物的概念及其相互关系，而且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。

　　谱赋能企业数字化转型 相互关联是大数据时代的鲜明特征。激增且日益复杂的海量数据正通过各种方式对企业发展产生重要影响。如何正确理解和解读数据，发掘其内在价值，从而推动企业的智能决策备受

　　国双数据科学团队刘燕 对比 2020 和 2019 年 Gartner 发布的人工智能领域的技术“成熟度曲线”(Hype Cycle)，在短短 1 年时间，

　　图时，必须熟悉图中各器件的符号和作用。 2、阅读主电路时，应该了解主电路有哪些用电设备，并根据工艺过程了解各用电设备之间的相互联系，采用的保护方式等。在完全了解

　　本文作者   黄巍 《Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap》总结了大语言模型和

　　谱（Knowledge Graph）以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其关系。是融合了认知计算、

　　表示与推理、信息检索与抽取、自然语言处理、Web技术、机器学习与大数据挖掘等等方向的交叉学科。人工智能是以传统符号派与目前流行的深度神经网路为主，如下图所示，