多模态知识图谱

多模态，1000K上下文！附Waitlist链接！

大家好，我是木易，一个持续关注AI领域的互联网技术产品经理，国内Top2本科，美国Top10CS研究生，MBA。我坚信AI是普通人变强的“外挂”，所以创建了“AI信息Gap”这个公众号，专注于分享AI全维度知识，包括但不限于AI科普，AI工具测评，AI效率提升，AI行业洞察。关注我，AI之路不迷路，2024谷歌一起变强。一些结论谷歌今天发布了Gemini1.5ProGemini1.5Pro的核心功
木易AI信息差·2024-02-20 13:02

谷歌Gemini1.5火速上线：MoE架构，100万上下文

它是一种中型多模态模型，针对多种任务的扩展进行了优化，其性能水平与谷歌迄今为止最大的模型1.0Ultra类
人工智能与算法学习·2024-02-20 13:02

Gemini技术报告解读：从Google多模态大模型看后续大模型应该具备哪些能力

NLP论文投稿、LLM交流、论文直播群前段时间Google推出Gemini多模态大模型，展示了不凡的对话能力和多模态能力，其表现究竟如何呢？
zenRRan·2024-02-20 13:00

Google：Gemini 1.5跨数百万上下文令牌解锁多模态理解技术报告（中文）

1、概述在本报告中，我们展示了Gemini系列的最新模型Gemini1.5Pro，这是一个计算效率极高的多模态专家混合模型，能够从数百万个上下文标记中回忆和推理细粒度信息，包括多个长文档和数小时的视频和音频
缘起性空、·2024-02-20 12:26

融云观察：给 ChatGPT 加上声音和脸庞，AI 社交的多模态试验

（点击获取行业首款《社交泛娱乐出海作战地图》）如果将短剧的爆火简单粗暴地归因为剧情上头、狗血反转和精妙卡点，那GenAI世界这一年来可以说是一部短剧LiveShow。关注【融云全球互联网通信云】了解更多这厢OpenAI宫斗内幕还没起底完，那头Google就因为Gemini的Demo视频造假喜提热搜。不过我们还是能从混杂的剧情中摘取出主线，那就是后发力量所展示出的大模型演进方向——从一开始便进行多模
·2024-02-20 11:25

毕业设计：基于知识图谱的《红楼梦》人物关系可视化

tab=readme-ov-file基于知识图谱的《红楼梦》人物关系可视化：应该是重庆邮电大学林智敏同学的毕业设计，在学习知识图谱的过程中参考使用。
Cachel wood·2024-02-20 10:33

知识图谱：py2neo将csv文件导入neo4j

文章目录安装py2neo创建节点-连线关系图导入csv文件删除重复节点并连接边安装py2neo安装python中的neo4j操作库：pipinstallpy2neo安装py2neo后我们可以使用其中的函数对neo4j进行操作。图数据库Neo4j中最重要的就是结点和边（关系），结点之间靠边联系在一起，每个结点也有属于自己的属性。也就是说我们在用pyhton操作Neo4j的时候只需要创造出节点（Nod
Cachel wood·2024-02-20 10:55

青少年和成人错误监测神经源的多模态研究

本研究使用多模态方法探究了与行为监测相关神经反应的年龄差异。该方法将fMRI和ERPs的源定位相结合，对12岁、15岁和成人参与者进行了研究。
茗创科技·2024-02-20 07:05

Python爬虫知识图谱

下面是一份详细的Python爬虫知识图谱，涵盖了从基础入门到进阶实战的各个环节，涉及网络请求、页面解析、数据提取、存储优化、反爬策略应对以及法律伦理等多个方面，并配以关键点解析和代码案例，以供读者深入学习和实践
极客代码·2024-02-20 05:59

数据仓库、大数据平台、数据中台的区别

层出不穷的新名词现在各种新名词层出不穷：顶层的有数字城市、智慧地球、智慧城市、城市大脑；企业层面的有数字化转型、互联网经济，数字经济、数字平台；平台层面的有物联网，云计算，大数据，5G，人工智能，机器智能，深度学习，知识图谱
000X000·2024-02-20 05:30

我该建数仓、大数据平台还是数据中台？看完脑子终于清醒了

层出不穷的新名词现在各种新名词层出不穷：顶层的有数字城市、智慧地球、智慧城市、城市大脑；企业层面的有数字化转型、互联网经济，数字经济、数字平台；平台层面的有物联网，云计算，大数据，5G，人工智能，机器智能，深度学习，知识图谱
zl1zl2zl3·2024-02-20 05:30

万字盘点 Android 领域在 2023 年的重要技术：AI, 14, Compose, 鸿蒙...

作为在AI领域耕耘多年的巨头，Google自然不会坐视不管，于2023年底之际发布了超越GPT-4的Gemini系列模型，其在多模态领域的表现令无数人震撼。
TechMerger·2024-02-20 05:28

《深入浅出OCR》第八章：文档处理多模态预训练

✨专栏介绍：经过几个月的精心筹备，本作者推出全新系列《深入浅出OCR》专栏，对标最全OCR教程，具体章节如导图所示，将分别从OCR技术发展、方向、概念、算法、论文、数据集等各种角度展开详细介绍。‍面向对象：本篇前言知识主要介绍深度学习知识，全面总结知知识点，方便小白或AI爱好者学习基础知识。友情提醒：本文内容可能未能含概深度学习所有知识点，其他内容可以访问本人主页其他文章或个人博客，同时因本人水平
GoAI·2024-02-20 05:53

《深入浅出多模态》：智能文档处理多模态大模型总结

✨专栏介绍：本作者推出全新系列《深入浅出多模态》专栏，具体章节如导图所示（导图后续更新），将分别从各个多模态模型的概念、经典模型、创新点、论文综述、发展方向、数据集等各种角度展开详细介绍，欢迎大家关注。
GoAI·2024-02-20 05:22

OpenAI突然发布首款文生视频模型——Sora；谷歌发布Gemini 1.5，迈向多模态大模型新时代

AI新闻OpenAI突然发布首款文生视频模型——Sora摘要：OpenAI发布了首个AI视频模型Sora，可以根据文字指令生成神级效果的长视频，引发了广泛关注和震惊。Sora模型通过深入理解语言和图像，能够创造出逼真且充满想象力的视频场景，展现了革命性的意义。Sora模型具备多镜头一致性，理解世界物理规律，以及对电影拍摄语法的自发理解，为实现通用人工智能（AGI）奠定了基础，可能重塑视频行业。谷歌
go2coding·2024-02-20 01:53

多模态推荐系统综述

此外，多模态特征也有助于缓解RS中的数据稀疏问题。因此，多模态推荐系统(multimodalrecommendationsSystem,MRS)近年来受到了学术界和业界的广泛关注。
凤凰AI·2024-02-20 00:27

（2024，CtrlColor，多模态提示，局部颜色操作）控制颜色：基于多模态扩散的交互式图像着色

ControlColor:MultimodalDiffusion-basedInteractiveImageColorization公和众和号：EDPJ（进Q交流群：922230617或加VX：CV_EDPJ进V交流群）目录0.摘要3.方法3.1.预备工作：LDM和ControlNet3.2.ControlColor框架3.2.1无条件上色3.2.2有条件上色3.2.3处理颜色溢出和不正确颜色4.
EDPJ·2024-02-19 22:37

【7】知识融合

知识融合（也称本体对齐、本体匹配、实体对齐），即合并两个知识图谱(本体)，基本的问题都是研究怎样将来自多个来源的关于同一个实体或概念的描述信息融合起来。
铁盒薄荷糖·2024-02-19 22:32

知识图谱学习笔记03-知识图谱的作用

语义搜索知识图谱在语义搜索方面扮演着非常重要的角色。
丰。。·2024-02-19 22:45

使用知识图谱来表示普通操作系统实时操作系统以及物联网操作系统

为了更好地表示这些操作系统，我们可以使用知识图谱（KnowledgeGraph）来建模它们的基本概念、特性、应用场景等。知识图谱的定义与结构知识图谱是一种结构化
人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-02-19 22:14

每月AI科研动向（2024年1月）

目前的分类包括：LLM研究、Agent、多模态（图像、音视频、其他）、特定领域应用、具身智能。内容较多所以每个相对简略，后续会对必要的专题做更进一步的研究。
陌北有棵树·2024-02-19 16:17

ConvE，知识图谱嵌入（KGE) autodl 服务器运行

参考：博客地址项目地址项目地址主要配置采用autodl服务器环境如下配置路径服务器配置实例创建完成后打开jupyterlab打开终端输入vim~/.bashrc然后enter进入然后英文输入法下按i进入编辑模式底部会变为INSERT然后在最后一行加上source/root/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh然后按esc最后英文状态下输入:wq保存退出注意有个英文冒号
zhous_·2024-02-19 15:17

使用Autodl云服务器或其他远程机实现在本地部署知识图谱数据库Neo4j

本篇博客的目的在于提高读者的使用效率温馨提醒：以下操作均可在无卡开机状态下就可完成一.安装JDK和Neo4j1.1ssh至云服务器打开你的pycharm或者其他IDE工具或者本地终端，ssh连接到autodl的服务器。(这一步很简单如下图)1.2安装JDK由于我想使用Neo4j的最新版，所以需要安装JDK=21的版本：直接按照下述命令依次进行即可：更新包管理器（可选，但推荐）：(Ubuntu命令)
时光诺言·2024-02-19 15:07

Blackhat Europe 2023 | 百度安全揭秘多平台NPU背后的安全风险

近年来，随着大模型、多模态等技术的发展，人工智能技术在各个领域的重要性与日俱增，其攻击面和安全影响也在不断扩大，负责处理大量数据和复杂计算的NPU（嵌入式神经网络处理器）成为智能设备中不可或缺的一部分，
·2024-02-19 15:51

多模态基础---BERT

1.BERT简介BERT用于将一个输入的句子转换为word_embedding，本质上是多个Transformer的Encoder堆叠在一起。其中单个TransformerEncoder结构如下：BERT-Base采用了12个TransformerEncoder。BERT-large采用了24个TransformerEncoder。2.BERT的输入原始的句子中包含[CLS]和[SEP]两个字符，
aolaf·2024-02-19 12:02

[Python人工智能] 四十一.命名实体识别 (2)基于BiGRU-CRF的中文实体识别万字详解

前文讲解如何实现威胁情报实体识别，利用BiLSTM-CRF算法实现对ATT&CK相关的技战术实体进行提取，是安全知识图谱构建的重要支撑。
Eastmount·2024-02-19 11:53

基于UI交互意图理解的异常检测方法

美团到店平台技术部/质量工程部与复旦大学周扬帆教授团队开展了科研合作，基于业务实际场景，自主研发了多模态UI交互意图识别模型以及配套的UI交互框架。
·2024-02-19 10:59

基于neo4j的汽车领域知识图谱问答系统

介绍：请使用前务必读一下README.md，系统主要是汽车领域相关知识图谱问答系统，包括了汽车的价格、品牌等十几个关系实体，十几个关系，数据量实体7000+，关系9000+整个系统使用django构建，
程序员～小强·2024-02-15 10:57

构建智能电影知识图谱问答系统

知识图谱作为组织和管理复杂数据关系的强大工具，为实现智能问答系统提供了坚实的基础。本文将详细解析如何利用Python、Django框架以及Neo4j数据库，从零开始构建一个电影知识图谱问答与展示系统。
程序员～小强·2024-02-15 10:56

构建智能电影知识图谱问答系统

知识图谱作为组织和管理复杂数据关系的强大工具，为实现智能问答系统提供了坚实的基础。本文将详细解析如何利用Python、Django框架以及Neo4j数据库，从零开始构建一个电影知识图谱问答与展示系统。
程序员～小强·2024-02-15 10:24

word embedding是什么，word embedding之前需要做什么？

具体应用领域几乎覆盖日常生活，如提取文章摘要，文本情感分析，淘宝京东上机器人客服的智能问答，实体命名识别，知识图谱，信息检索等等。又比如说现在已经有方言的语音转文字技术。那具体实现起来该怎么样呢？
liaolaa·2024-02-15 08:43

第七届多模态脑网络数据处理班（训练营：2023.10.5~10.21）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★脑网络（cerebralnetwork）定义为：大脑空间位置不同的皮质区域通过结构或功能联系整合起来形成的网络模式。
茗创科技·2024-02-15 08:43

概率论与数理统计实验 附源码及实验报告 可打包为exe

mlookingtocollaborateon…Howtoreachme…README目录（持续更新中）各种错误处理、爬虫实战及模板、百度智能云人脸识别、计算机视觉深度学习CNN图像识别与分类、PaddlePaddle自然语言处理知识图谱
货又星·2024-02-15 04:13

【新手必看】解决GitHub打不开问题，亲测有效

mlookingtocollaborateon…Howtoreachme…README目录（持续更新中）各种错误处理、爬虫实战及模板、百度智能云人脸识别、计算机视觉深度学习CNN图像识别与分类、PaddlePaddle自然语言处理知识图谱
货又星·2024-02-15 04:43

使用ssh链接GitHub，附GitHub命令

mlookingtocollaborateon…Howtoreachme…README目录（持续更新中）各种错误处理、爬虫实战及模板、百度智能云人脸识别、计算机视觉深度学习CNN图像识别与分类、PaddlePaddle自然语言处理知识图谱
货又星·2024-02-15 04:43

NSsimulation：使用python模拟Navier-Stokes equations（ns方程），附项目GitHub地址，亲测可用。（2023 apmcm、2024美赛）

mlookingtocollaborateon…Howtoreachme…README目录（持续更新中）各种错误处理、爬虫实战及模板、百度智能云人脸识别、计算机视觉深度学习CNN图像识别与分类、PaddlePaddle自然语言处理知识图谱
货又星·2024-02-15 04:42

PaddleNLP 自然语言处理 知识图谱 uie-x-base,uie-m-large,uie-m-base模型使用时，报错Out of memory error on GPU 0 gpu内存不够

mlookingtocollaborateon…Howtoreachme…README目录（持续更新中）各种错误处理、爬虫实战及模板、百度智能云人脸识别、计算机视觉深度学习CNN图像识别与分类、PaddlePaddle自然语言处理知识图谱
货又星·2024-02-15 04:42

对话系统 | (6) 医疗健康领域的短文本理解

原文地址分享嘉宾：杨比特丁香园编辑整理：叶祺出品平台：DataFunTalk导读：本次分享的主题为医疗健康领域的短文本理解，主要介绍在丁香园的业务场景下，短文本理解的技术实践，并讨论知识图谱技术如何在医疗健康领域的搜索推荐中落地应用
CoreJT·2024-02-15 04:08

低资源学习与知识图谱：构建与应用

目录前言1低资源学习方法1.1数据增强1.2特征增强1.3模型增强2低资源知识图谱构建与推理2.1元关系学习2.2对抗学习2.3零样本关系抽取2.4零样本学习与迁移学习2.5零样本学习与辅助信息3基于知识图谱的低资源学习应用
cooldream2009·2024-02-14 10:21

深度学习在知识图谱问答中的革新与挑战

端到端框架3.2简单嵌入技术4优势4.1深入的问题表示4.2实体关系表示深挖4.3候选答案排序效果好5挑战5.1依赖大量训练语料5.2推理类问句效果有限5.3可解释性差结语前言随着深度学习技术的迅猛发展，其在知识图谱问答领域的应用正成为推动智能问答系统发展的关键因素
cooldream2009·2024-02-14 08:40

多模态融合颠覆式创新！计算成本直降46.5%，准确性损失忽略不计

以往的融合方法从本质上讲是静态的，也就是以相同的计算处理和融合多模态输入，没有考虑不同多模态数据的不同计算需求。
深度之眼·2024-02-14 06:47

知识图谱学习笔记——（五）知识图谱推理

一、知识学习声明：知识学习中本文主体按照浙江大学陈华钧教授的《知识图谱》公开课讲义进行介绍，并个别地方加入了自己的注释和思考，希望大家尊重陈华钧教授的知识产权，在使用时加上出处。感谢陈华钧教授。
AIFarmer·2024-02-14 03:59

ConvE——二维卷积知识图谱横空出世

传统的R-GCN和DistMult的参数量过大，并且模型深度不够深，只能处理较小的知识图谱，所以作者将CNN引入到图神经网络中。二.一维卷积与二维卷积的对比2.1一维卷积当a,b特征简单
时光诺言·2024-02-14 01:23

【医学知识图谱 自动补全 关系抽取】生成模型 + 医学知识图谱 = 发现三元组隐藏的关系实体对

生成模型+医学知识图谱=发现三元组新关系实体对提出背景问题：如何自动发现并生成医疗领域中未被标注的实体关系三元组？
Debroon·2024-02-13 23:45

从《猩球崛起》中看到人类对于人工智能的恐惧

智搜（Giiso）信息成立于2013年是国内领先的“人工智能+资讯”领域技术服务商，在大数据挖掘、智能语义、知识图谱等领域都拥有国内顶尖技术。
weixin_34268310·2024-02-13 23:07

｜基于知识图谱的少样本和零样本学习综述

本文作者：陈矫彦（曼彻斯特大学&牛津大学）、耿玉霞（浙江大学）、陈卓（浙江大学）、JeffZ.Pan（爱丁堡大学）、何源（牛津大学）、IanHorrocks（牛津大学）、陈华钧（浙江大学）发表期刊：ProceedingsoftheIEEE2023论文题目：Zero-ShotandFew-ShotLearningWithKnowledgeGraphs:AComprehensiveSurvey论文链接
奈何辰星无可奈·2024-02-13 19:23

知识图谱 & 多模态学习 2024 最新综述

知识图谱遇见多模态学习：综述论文题目：KnowledgeGraphsMeetMulti-ModalLearning:AComprehensiveSurvey论文链接：http://arxiv.org/abs
奈何辰星无可奈·2024-02-13 19:53

第七届多模态脑网络数据处理班（训练营：2023.10.5~10.21）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★脑网络（cerebralnetwork）定义为：大脑空间位置不同的皮质区域通过结构或功能联系整合起来形成的网络模式。
茗创科技·2024-02-13 16:12

华为云苏嘉：如何整合预训练模型和知识图谱做医疗推理？

本文约4100字，建议阅读8分钟本文将讨论如何为AI+医疗提供一种行之有效的解决方案。[导读]随着人工智能技术特别是深度学习的普及，医疗行业也迎来一波革命的热潮，本文将讨论如何利用AI技术将领域知识融入到医疗推理任务当中，为AI+医疗提供一种行之有效的解决方案。主要内容包括：智慧医疗现状核心问题领域知识融合知识的推理01、智慧医疗现状首先和大家介绍一下智慧医疗的现状：1.前景通过统计数据我们能看到
数据派THU·2024-02-13 14:04

BERT遇上知识图谱：预训练模型与知识图谱相结合的研究进展

随着各类预训练任务层出不穷，也有部分研究者考虑如何在BERT这一类模型中引入或者强化知识图谱中包含的信息，进而增强BERT对背景知识或常识信息的编码能力。
Necther·2024-02-13 14:04
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