知识图谱论文阅读

百度Ernie大模型是什么？

它由百度研发，旨在通过整合大规模语料和知识图谱来增强模型的语言理解和生成能力。它通过整合大规模语料和知识图谱，采用多任务学习和分层预训练策略，在多个自然语言处理任务上取得了显著的性能提升。
会飞的岛格酱·2024-08-21 21:01

3.Python数据分析—数据分析入门知识图谱&索引(知识体系中篇)

3.Python数据分析—数据分析入门知识图谱&索引-知识体系中篇一·个人简介二·数据获取和处理2.1数据来源：2.2数据清洗：2.2.1缺失值处理：2.2.2异常值处理：2.3数据转换：2.3.1数据类型转换
以山河作礼。·2024-03-26 22:13

《论文阅读》EmpDG：多分辨率交互式移情对话生成 COLING 2020

《论文阅读》EmpDG：多分辨率交互式移情对话生成COLING2020前言简介模型架构共情生成器交互鉴别器损失函数前言亲身阅读感受分享，细节画图解释，再也不用担心看不懂论文啦~无抄袭，无复制，纯手工敲击键盘
365JHWZGo·2024-03-26 00:13

智合同如何助力建筑行业合同智能化管理

#建筑行业#人工智能#AI#合同智能应用#深度学习#自然语言处理技术#知识图谱智合同-采用深度学习、自然语言处理技术、知识图谱等人工智能技术，为企业提供专业的合同相关的智能服务。
智合同（小智）·2024-03-25 16:35

【大咖力荐 新手必备】软件开发入门，这300篇文章就够了！

小编在这里根据知识图谱整理了CSDN站内的优质文章300篇，帮助见习工程提升技术能力、实现系统化学习！
高校俱乐部·2024-03-24 05:22

论文阅读——SpectralGPT

SpectralGPT:SpectralFoundationModelSpectralGPT的通用RS基础模型，该模型专门用于使用新型3D生成预训练Transformer（GPT）处理光谱RS图像。重建损失由两个部分组成：令牌到令牌和频谱到频谱下游任务：
じんじん·2024-03-18 07:14

知识图谱最新权威综述论文解读：实体发现

上期我们介绍了2020年知识图谱最新权威综述论文《ASurveyonKnowledgeGraphs:Representation,AcquisitionandApplications》的知识图谱补全部分
ngl567·2024-03-07 17:45

论文阅读：2020GhostNet华为轻量化网络

创新：（1）对卷积进行改进（2）加残差连接1、GhostModule1、利用1x1卷积获得输入特征的必要特征浓缩。利用1x1卷积对我们输入进来的特征图进行跨通道的特征提取，进行通道的压缩，获得一个特征浓缩。2、利用深度可分离卷积获得特征浓缩的相似特征图（Ghost）。在获得特征浓缩之后，利用深度可分离卷积进行逐层卷积，进行跨特征点的特征提取，获得额外的特征图，也就是Ghost。将这两个进行堆叠就是
A_my_*·2024-03-01 10:21

视频回放- Neo4j “图,无处不在 ”关联系列线上研讨会 : 知识图谱助力企业提升数据应用价值

感谢您注册参加1月12日Neo4j“图,无处不在”关联系列线上研讨会-知识图谱助力企业提升数据应用价值。以下是相关内容视频回放。欢迎推荐给更多的同事和朋友观看。
Jennifer726·2024-02-27 13:23

《论文阅读》e-CARE：探索可解释因果推理的新数据集 ACL2022

《论文阅读》e-CARE：探索可解释因果推理的新数据集ACL2022前言简介数据集优势数据集语料级别的统计数据集示例评分标准前言今天为大家带来的是《e-CARE:aNewDatasetforExploringExplainableCausalReasoning
365JHWZGo·2024-02-26 17:31

论文阅读笔记《SimpleShot: Revisiting Nearest-Neighbor Classification for Few-Shot Learning》

小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新核心思想  本文提出一种基于最近邻方法的小样本学习算法（SimpleShot），作者指出目前大量的小样本学习算法都采用了元学习的方案，而作者却发现使用简单的特征提取器+最近邻分类器的方法就能实现非常优异的小样本分类效果。本文首先用特征提取网络fθf_{\theta}fθ+线性分类器在一个基础数据集上对网络进行训练，将训练得到的特征提取网络增加一个简单的特征
深视·2024-02-24 10:28

构建生物医学知识图谱from zero to hero （4）：通过Neo4j构建知识图谱

图数据库具有以下特点：灵活的数据模型：图数据库采用图形数据模型，可以灵活地存储和表示各种类型的数据，例如社交网络、地图、知识图谱等
ASKCOS·2024-02-24 08:54

【了解机器学习的定义与发展历程】

曾梦想执剑走天涯，我是程序猿【AK】目录简述概要知识图谱简述概要了解机器学习的定义与发展历程知识图谱机器学习（MachineLearning，ML）是一门跨学科的学科，它使用计算机模拟或实现人类学习行为
AK@·2024-02-23 22:13

【人工智能学习思维脉络导图】

曾梦想执剑走天涯，我是程序猿【AK】目录知识图谱1.基础知识2.人工智能核心概念3.实践与应用4.持续学习与进展5.挑战与自我提升6.人脉网络知识图谱人工智能学习思维脉络导图1.基础知识计算机科学基础数学基础
AK@·2024-02-22 23:44

论文阅读：四足机器人对抗运动先验学习稳健和敏捷的行走

论文：LearningRobustandAgileLeggedLocomotionUsingAdversarialMotionPriors进一步学习：AMP，baseline方法，TO摘要：介绍了一种新颖的系统，通过使用对抗性运动先验(AMP)使四足机器人在复杂地形上实现稳健和敏捷的行走。主要贡献包括为机器人生成AMP数据集，并提出一种教师-学生训练框架来学习稳健和敏捷的运动技能。该系统在现实世界
u小鬼·2024-02-20 21:53

合槽位填充技术的问答系统构建步骤及其所需的技术和工具

下面是结合槽位填充技术的问答系统构建步骤及其所需的技术和工具：1.知识图谱构建技术/工具：Neo4j或ArangoDB（图数据库）RDF2Neo（将RDF数据导入Neo4j的工具）D2RQ（将关系型数据库转化为
Komorebi_9999·2024-02-20 20:46

如何选择知识图谱的智能问答方法

在选择基于知识图谱的智能问答方法时，可以考虑以下几个因素来判断哪种方法最适合您的需求：问题的结构化程度：如果您的问题主要是结构化的，即遵循一定的格式和模板，那么基于模板的方法可能是一个不错的选择。
Komorebi_9999·2024-02-20 20:46

【无标题】

要构建一个基于知识图谱的问答系统，你需要进行以下工作：知识图谱构建：数据采集：从各种来源（如公开数据库、API、网页等）收集与你的领域相关的数据。
Komorebi_9999·2024-02-20 20:13

【论文阅读】【yolo系列】YOLO-Pose的论文阅读

Abstract我们介绍YOLO-pose，一种无热图联合检测的新方法，基于流行的YOLO目标检测框架的图像二维多人姿态估计。【现有方法的问题】现有的基于热图的两阶段方法是次优的，因为它们不是端到端可训练的，训练依赖于surrogateL1loss，该损失不能直接优化评估指标–目标关键点相似度（OKS）。【ours优势：端到端训练，并优化OKS指标本身，无复杂的后处理】该模型学习了在一次前向传递中
magic_ll·2024-02-20 16:04

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

【论文阅读笔记】（2015 ICML）Unsupervised Learning of Video Representations using LSTMs

UnsupervisedLearningofVideoRepresentationsusingLSTMs（2015ICML）NitishSrivastava,ElmanMansimov,RuslanSalakhutdinovNotesContributionsOurmodelusesanencoderLSTMtomapaninputsequenceintoafixedlengthrepresent
小吴同学真棒·2024-02-20 08:26

论文阅读-Hydra: 用于持久内存和RDMA网络的分散文件系统

论文名称：Hydra:ADecentralizedFileSystemforPersistentMemoryandRDMANetworks摘要新兴的字址持久内存（PM）有可能颠覆内存和存储之间的边界。结合高速RDMA网络，分布式基于PM的存储系统提供了通过紧密耦合PM和RDMA特性来实现存储性能大幅提升的机会。然而，现有的分布式文件系统采用为传统磁盘设计的传统集中式客户端-服务器架构，导致访问延迟
向来痴_·2024-02-20 07:26

TRS 2024 论文阅读 | 基于点云处理和点Transformer网络的人体活动连续识别

注1:本文系“无线感知论文速递”系列之一,致力于简洁清晰完整地介绍、解读无线感知领域最新的顶会/顶刊论文(包括但不限于Nature/Science及其子刊;MobiCom,Sigcom,MobiSys,NSDI,SenSys,Ubicomp;JSAC,雷达学报等)。本次介绍的论文是:文章DOI:10.1109/TRS.2023.3341230。基于点云处理和点Transformer网络的人体活动连
R.X. NLOS·2024-02-20 07:21

使用动态网格的流体动画 Fluid Animation with Dynamic Meshes 论文阅读笔记

目录引言背景方法离散化离散化的导数算子速度插值广义的半拉格朗日步重新网格化双向流固耦合和质量守恒原文：Klingner,BryanM.,etal.“Fluidanimationwithdynamicmeshes.”ACMSIGGRAPH2006Papers.2006.820-825.引言使用[Alliezetal.,2005]的方法动态生成不规则的四面体网格根据边界的位置、边界的形状、基于流体和速
hijackedbycsdn·2024-02-20 07:47

论文阅读-基于动态权重的一致性哈希微服务负载均衡优化

论文名称：基于动态权重的一致性哈希微服务负载均衡优化摘要随着互联网技术的发展，互联网服务器集群的负载能力正面临前所未有的挑战。在这样的背景下，实现合理的负载均衡策略变得尤为重要。为了达到最佳的效率，可以利用一致性哈希算法对集群负载均衡系统进行负载分配。针对微服务架构的服务器集群场景，本文分析了集群负载均衡的特性，并提出了一种基于虚拟节点的一致性哈希环设计与分割方法，以及基于动态权值的分配策略。在一
向来痴_·2024-02-20 07:46

论文阅读 - Non-Local Spatial Propagation Network for Depth Completion

文章目录1概述2模型说明2.1局部SPN2.2非局部SPN2.3结合置信度的亲和力学习2.3.1传统正则化2.3.2置信度引导的affinity正则化3效果3.1NYUDepthV23.2KITTIDepthCompletion参考资料1概述本文提出了一种非局部的空间传播网络用于深度图补全，简称为NLSPN。（1）为什么需要深度图补全？在AR、无人机控制、自动驾驶和运动规划等应用当中，需要知道物体
七元权·2024-02-20 07:46

【论文阅读笔记】AutoAugment:Learning Augmentation Strategies from Data

AutoAugment:LearningAugmentationStrategiesfromData摘要研究方法:本文描述了一种名为AutoAugment的简单程序，通过这个程序可以自动寻找改进的数据增强策略。研究设计了一个策略空间，其中策略包含多个子策略，在每个小批量数据中针对每张图片随机选择一个子策略。每个子策略由两个操作组成，每个操作是图像处理函数（如平移、旋转或剪切），以及应用这些函数的概
少写代码少看论文多多睡觉·2024-02-20 07:15

『论文阅读|利用深度学习在热图像中实现无人机目标检测』

利用深度学习在热图像中实现无人机目标检测摘要1引言1.1小物体检测1.2物体检测中的模型组合1.3热图像处理2提出的模型2.1预测头数量2.2骨干网络优化2.3Transformerencoder模块2.4使用滑动窗口和注意力进行卷积2.5训练和运行过程3结果3.1数据集3.2评估指标和平台3.3评估结果4结论论文题目：ObjectDetectioninThermalImagesUsingDeep
Dymc·2024-02-20 06:42

『论文阅读|研究用于视障人士户外障碍物检测的 YOLO 模型』

研究用于视障人士户外障碍物检测的YOLO模型摘要1引言2相关工作2.1障碍物检测的相关工作2.2物体检测和其他基于CNN的模型3问题的提出4方法4.1YOLO4.2YOLOv54.3YOLOv64.4YOLOv74.5YOLOv84.6YOLO-NAS5实验和结果5.1数据集和预处理5.2训练和实现细节5.3性能指标5.4性能分析5.4.1YOLOv5的结果5.4.2YOLOv6的结果5.4.3Y
Dymc·2024-02-20 06:08

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

草图三维模型生成论文阅读整理

论文终于接收啦！给草图研究做个收尾就去投实习！仅为个人整理，如有错误，欢迎指出！因为想给论文找创新点，所以需要大量阅读论文，部分论文会精读到实现的步骤，部分论文就记录一下思路。目前基于大模型和深度学习的三维重建任务可以简单分类为text23D，也就是文本控制转三维模型，一般使用语言模型提取文本的特征，然后去噪概率扩散模型生成多视角图像，最后再用NeRF进行三维重建，例如Dreamfusion、Ma
fisherisfish·2024-02-19 22:05

【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

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

论文阅读-PIM-tree：一种面向内存处理的抗偏移索引

论文名称：PIM-tree:ASkew-resistantIndexforProcessing-in-Memory摘要当今的内存索引性能受到内存延迟/带宽瓶颈的限制。Processing-in-memory(PIM)是一种新兴的方法，可能通过实现低延迟内存访问，其聚合内存带宽随PIM节点数量扩展，来缓解这种瓶颈。然而，在工作负载偏斜的情况下，PIM系统在最小化节点间通信和实现负载平衡之间存在固有的
向来痴_·2024-02-19 13:45

【论文阅读笔记】Contrastive Learning with Stronger Augmentations

ContrastiveLearningwithStrongerAugmentations摘要基于提供的摘要，该论文的核心焦点是在对比学习领域提出的一个新框架——利用强数据增强的对比学习（ContrastiveLearningwithStrongerAugmentations，简称CLSA）。以下是对摘要的解析：问题陈述：表征学习（representationlearning）已在对比学习方法的推动
少写代码少看论文多多睡觉·2024-02-19 13:11

使用八叉树模拟水和烟雾 Simulating Water and Smoke with an Octree Data Structure 论文阅读笔记

原文：Losasso,Frank,FrédéricGibou,andRonFedkiw.“Simulatingwaterandsmokewithanoctreedatastructure.”Acmsiggraph2004papers.2004.457-462.引言这篇文章扩展了[Popinet2003]的工作，拓展到表面自由流，并且使得八叉树不受限制自适应网格划分的一个缺点是，它的模板不是均匀的，
hijackedbycsdn·2024-02-19 13:08

PointMixer论文阅读笔记

MLP-mixer是最近很流行的一种网络结构，比起Transformer和CNN的节构笨重，MLP-mixer不仅节构简单，而且在图像识别方面表现优异。但是MLP-mixer在点云识别方面表现欠佳，PointMixer就是在保留了MLP-mixer优点的同时，还可以很好的处理点云问题。PointMixer可以很好的处理intra-set,inter-set,hierarchical-set的点云。
ZHANG8023ZHEN·2024-02-19 13:35

MTR++论文阅读

https://zhuanlan.zhihu.com/p/654070149文章亮点：DenseFuturePredictionforAllAgent：将预测的结果也encode起来，用于平衡障碍物之间的预测结果。不过在infer的时候这一部分不会进行用数据集聚类获得query轨迹点（goal点）：将goal点也进行Transformer，并且让上一帧模型的结果用于下一帧的模型推理，可以使模型的推
ZHANG8023ZHEN·2024-02-19 13:35

论文阅读-EMS: History-Driven Mutation for Coverage-based Fuzzing（2022）模糊测试

一、背景本文研究了基于覆盖率的模糊测试中的历史驱动变异技术。之前的研究主要采用自适应变异策略或集成约束求解技术来探索触发独特路径和崩溃的测试用例，但它们缺乏对模糊测试历史的细粒度重用，即它们在不同的模糊测试试验之间很大程度上未能正确利用模糊测试历史。本文提出了一种轻量级且高效的概率字节定向模型（PBOM），以捕获来自试验历史的字节级变异策略，并因此有效地触发独特路径和崩溃。本文还提出了一种新的历史
Che_Che_·2024-02-19 13:34

[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

动态头部:统一目标检测头部与注意力

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2106.08322.pdfai阅读论文_论文速读_论文阅读软件-网易有道速读创新点是什么?
andeyeluguo·2024-02-19 10:23

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
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