knowledge】第33页

通俗易懂解释知识图谱（Knowledge Graph）

知识图谱（KnowledgeGraph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现更智能的搜索

Cocktail_py·2023-01-29 19:17

Spring boot2 RabbitMQ重试

在使用Springboot2RabbitMQ的时候，如果不设置spring.rabbitmq.lisener.simple.acknowledge-mode默认的方式是auto，在发生错误的时候会把消息扔回

Jeff_tian·2023-01-29 17:35

[Paper] || KGCN详解 Knowledge Graph Convolutional Networks for Recommender Systems

一句话总结：用GCN对KnowledgeGraph做ModelMotivation推荐系统中存在的问题用户-物品的交互数据非常稀疏冷启动问题（有新的item加入时，无法根据用户和这个item的历史记录做推荐

葵sunshine·2023-01-29 14:59

基于医疗知识图谱的项目构建学习总结（一）—项目构建环境搭建及爬取数据部分

由于工作需要，这里学习了中科院软件所刘焕勇老师在github上的开源项目，基于知识图谱的医药领域问答项目QABasedOnMedicaKnowledgeGraph。

这般女子·2023-01-29 11:59

KG-开源项目：QASystemOnMedicalKG【以疾病为中心的一定规模医药领域知识图谱，并以该知识图谱完成自动问答与分析服务】

QABasedOnMedicaKnowledgeGraphself-implementofdiseasecenteredMedicalgraphfromzerotofullandseverasquestionansweringbase

u013250861·2023-01-29 11:27

基于知识图谱的医药领域问答项目QABasedOnMedicaKnowledgeGraph

windows系统项目运行方式一、配置要求：要求配置neo4j数据库及相应的python依赖包。neo4j数据库用户名密码记住，并修改相应文件。1.安装neo4j，neo4j依赖javajdk1.8版本以上javajdk安装方法可参考Java最新JDK和API下载（持续同步更新于官网）配置JDK环境变量（详细图文教程）2.安装neo4j可参考博文：win10环境下Neo4j社区版安装（含neo4j

Anli未末·2023-01-29 11:27

python英文-Python语言程序设计(英文版)

DearReader,Thisbookassumesthatyouareanewprogrammerwithnopriorknowledgeofprogramming.So,whatisprogramming

weixin_39759589·2023-01-29 10:27

CVPR21 Semantic-aware Knowledge Distillation for FSCIL

小样本增量学习之语义敏感的知识蒸馏1.任务背景1.1增量学习1.2基于知识蒸馏的增量学习2.方法2.1基于知识蒸馏的增量学习2.2小样本任务的多个嵌入2.3模型概述3.总结4.参考文献论文亮点：在知识蒸馏中引入语义信息（NLP中的词向量），完成FSCIL中对旧知识的保存。故事脉络：增量学习的挑战是对旧知识的遗忘和对新知识的过拟合。小样本增量学习的挑战更大，因为新类数据量少，更容易过拟合在这几个样本

一亩高粱·2023-01-29 10:46

Knowledge-based-BERT（二）

多种预训练任务解决NLP处理SMILES的多种弊端，代码：Knowledge-based-BERT，原文：Knowledge-basedBERT:amethodtoextractmolecularfeatureslikecomputationalchemists

_森罗万象·2023-01-29 09:11

Knowledge-based-BERT（三）

多种预训练任务解决NLP处理SMILES的多种弊端，代码：Knowledge-based-BERT，原文：Knowledge-basedBERT:amethodtoextractmolecularfeatureslikecomputationalchemists

_森罗万象·2023-01-29 09:11

Overconfidence

Peopleoverestimatehowmuchtheyactuallyknoworhowgoodtheyare.Origination:Overconfidencearisesfromnotknowingthelimitsofone’sknowledgeorabilityEvidence

钟俊涛·2023-01-29 09:07

新西兰总理的演讲全文

TēnākoutoukatoaOverthepastfewweeksIhaveoftenusedmytimeatthispodiumtoacknowledgethepeopleonthefrontline.TodayIwanttorememberthepeo

纽村老马·2023-01-29 08:34

解读：一种基于时间卷积网络的知识驱动股票趋势预测方法

写在前面下面这篇文章的内容主要是来自论文《Knowledge-DrivenStockTrendPredictionandExplanationviaTemporalConvolutionalNetwork

敲代码的quant·2023-01-29 04:18

Citadel——Dusk网络的Zero-Knowledge KYC解决方案

1.引言近期，Dusk网络宣布其已支持名为Citadel的Zero-KnowledgeKYC解决方案，使得用户和机构可控制其权限以及个人信息分享。

mutourend·2023-01-29 00:35

SNARK+深度神经网络

具体见DanielKang等人2022年论文ScalingupTrustlessDNNInferencewithZero-KnowledgeProofs。

mutourend·2023-01-29 00:28

毕设

过去人们常说:Theknowledgeispower.但knowledge不仅仅是力量，knowledge也是money。过去的一周，业务比较繁忙，主要是给同学做毕设设计。

学无止境_4f1f·2023-01-29 00:54

KGE性能指标：MRR，MR，HITS@1，HITS@3，HITS@10

本文将介绍用于衡量知识图谱嵌入（KnowledgeGraphEmbedding，KGE）模型性能中最常用的几个指标：MRR，MR，HITS@1，HITS@3，HITS@10。

飞机火车巴雷特·2023-01-28 19:09

西瓜书《机器学习》第七章部分课后题

目录题目7.1题目7.3粗糙版本改进版本题目7.4题目7.7Acknowledge题目7.1试使用极大似然法估算西瓜数据集3.0中前3个属性的类条件概率。

雪花飘~·2023-01-28 15:30

2023 Curriculum Temperature for Knowledge Distillation

论文地址：https://arxiv.org/abs/2211.16231代码地址：https://github.com/zhengli97/CTKD1研究动机与研究思路研究动机：大多数现有的蒸馏方法忽略了温度在损失函数中的灵活作用，将其固定为超参数。一般而言，温度控制着两种分布之间的差异，确定蒸馏任务的难易程度。保持一个恒定的温度，即固定的任务难度，在渐进学习阶段通常是次优的。研究思路：本文提出

谷子君·2023-01-28 15:27

现代零知识密码学系列培训——MIT IAP 2023

视频资料见：[MITIAP2023]ModernZeroKnowledgeCryptography:L

mutourend·2023-01-28 13:46

Linux 常用操作、基本知识参考手册

来源网站*Allknowledgearecomingfromthiswebsite.最近开始学习cloudcomputing这门课，然后老师给的Reference里有这个网站，方便查阅，便总结这个。

HenrySHE·2023-01-28 12:11

47

47February23Inthepastfewdays,Ihavehadaknowledgeoftheinformationaboutsomepeoplewhousedtobemyfriendsorclassmates

I枫林渡·2023-01-28 10:55

【深度学习】（一）知识蒸馏

KnowledgeDistillationASuvery的第二部分，上一篇介绍了知识蒸馏中知识的种类，这一篇介绍各个算法的蒸馏机制，根据教师网络是否和学生网络一起更新，可以分为离线蒸馏，在线蒸馏和自蒸馏

mjiansun·2023-01-28 08:45

神经网络的知识蒸馏

DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork目录总结一、Introduction二、Distillation三、Demo1.Teacher2.Student3.KD4.完整代码参考

前世忘语·2023-01-28 08:15

轻量化网络之知识蒸馏

文章目录前言一、Knowledgedistillation(知识蒸馏)是什么？

阿啊啊学·2023-01-28 08:09

无Inductive Learning on Commonsense KnowledgeGraph Completion

摘要常识知识图(CKG)是一种特殊的知识图(KG)，其实体由自由形式的文本组成。现有的CKG补全方法关注于transductivelearningsetting，即在训练过程中所有实体都存在。在这里，我们提出了CKG补全的第一个inductivelearningsetting，其中不可见的实体可能在测试时出现。我们强调归纳学习设置对于CKG是至关重要的，因为CKG是动态的和高度稀疏的，因此经常引入

小蜗子·2023-01-28 07:45

Grounded Conversation Generation as Guided Traverses in Commonsense Knowledge Graphs

论文目的用常识性知识图显式地建模会话流论文方法通过将对话与概念空间联系起来，ConceptFlow将潜在的对话流表示为沿着常识关系在概念空间中遍历。任务描述user输入话语X（有m个单词），对话生成模型使用encoder-decoder框架产生回答ConceptGraphConstruction先找到出现在对话里的概念V_0，然后再去常识库找到1-hop和2-hop的邻居V_1和V_2，V_0到V

xiaomao979·2023-01-28 07:15

《论文阅读》Commonsense Knowledge Aware Conversation Generation with Graph Attention

《论文阅读》CommonsenseKnowledgeAwareConversationGenerationwithGraphAttention简介论文试图解决什么问题？

365JHWZGo·2023-01-28 07:44

Common sense Knowledge Aware Conversation Generation with Graph Attention阅读笔记

这篇文章是基于图注意力的对话生成，这篇文章的内容，简单概括来说就是一个concpetNet知识图谱（常识库），3个注意力，一个copymechanism.将论文公式和论文的代码结合起来我觉得是一种很好的学习方法，所以下面我会这种方式介绍这篇论文。备注：如有错误欢迎批评指证，欢迎评论转发目录1背景1.1问题定义1.2知识图谱的引入2模型架构解释2.1overallarchitecture2.2Kno

firesodier·2023-01-28 07:42

干货！基于常识图谱和混合策略的情绪支持对话系统

为了让对话系统拥有更强大的理解能力，我们在论文《C3KG:AChineseCommonsenseConversationKnowledgeGraph》提出了一种新的常识对话图谱，既包含常见心理状态知识，

AITIME论道·2023-01-28 07:12

论文浅尝 | C3KG：中文常识对话知识图谱

Citation:Li,D.,Li,Y.,Zhang,J.,Li,K.,Wei,C.,Cui,J.,&Wang,B.(2022).C3KG:AChineseCommonsenseConversationKnowledgeGraph.arXivpreprintarXiv

开放知识图谱·2023-01-28 07:12

【Knowledge Graph】C3KG: A Chinese Commonsense Conversation Knowledge Graph

C3^33KG:AChineseCommonsenseConversationKnowledgeGraphMay22-27,2022AssociationforComputationalLinguistics

Vincy_King·2023-01-28 07:41

(COMET-)ATOMIC2020: On Symbolic and Neural Commonsense Knowledge Graphs

(COMET-)ATOMIC2020:OnSymbolicandNeuralCommonsenseKnowledgeGraphs阅读笔记1.introduction常识理解和推理非常具有挑战。

记忆力退化的玲玲酱·2023-01-28 07:41

activeMQ-07消息的事务

暂时选择默认，后续说明；session=connection.createSession(false,Session.AUTO_ACKNOWLEDGE);修改如下，这是开启事务//

誓俭草·2023-01-28 00:09

每日一语 2020-07-28

Knowledgemakeshumble，ignorancemakesproud.博学使人谦逊，无知使人骄傲。

但丁的学习笔记·2023-01-27 19:36

G-Tree索引结构解决路径推荐和K近邻问题，以及相关论文

L.ZhouandZ.Gong,"G-Tree:AnEfficientandScalableIndexforSpatialSearchonRoadNetworks,inIEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering

五百一十七XX·2023-01-27 17:36

春龙节高三15班教师高考寄语

——数学丁晓霞老师Knowledgecanchang

临冬雪狼·2023-01-27 11:06

PyTorch C++ API libtorch 简介

PyTorchC++APIlibtorch简介翻译自PyTorch官方文档：https://pytorch.org/cppdocs/index.html#acknowledgements整体划分根据PyTorch

Adenialzz·2023-01-27 08:08

Privacy Policy

Youacknowledgeandagreethat:i.YouruseofthisSiteandtheServices,includinganycontentyousubmit,willcomplywiththisAgreementandallapplicablelocal

Ryan_46e9·2023-01-27 04:58

【读论文】Improving Multi-hop Question Answering over Knowledge Graphs using Knowledge Base Embeddings

系统简称：EmbedKGQA发表会议：ACL2020研究领域：KBQA作者团队：IndianInstituteofScienceKBQA旨在通过KG回答自然语言问句。multi-hopKGQA需要在KG上的多条边之间进行推理，同时知识库上存在很多missinglinks，这些都给multi-hopKGQA带来了挑战。本文尝试将KGembedding与multi-hopKGQA结合，实验表明Embe

Jarkata·2023-01-26 17:56

六大设计原则之迪米特法则

迪米特法则（LawofDemeter，LoD）又称为最少知识原则（LeastKnowledgePrinciple，LKP），是指一个对象类对于其他对象类来说，知道得越少越好。也就是说

凡间的雨·2023-01-26 14:20

ElasticSearch 7 索引的使用

通过postman创建索引新增请求（PUT）{{ElasticSearchUrl}}/nba响应{"acknowledged":true,"shards_acknowledged":true,"index

那一夜，我也曾梦见百万雄兵。·2023-01-26 05:05

基于词典信息增强的中文医疗领域NER

本文基于文章：NeuralChineseMedicalNamedEntityRecognitionwithDictionaryKnowledge研究背景前人的解决方式模型核心思想具体实现细节实验结果结论研究背景

加勒比海鲜·2023-01-26 02:38

知识图谱领域有哪些最新研究进展？不妨从EMNLP 2021录用论文寻找答案

©原创·作者|王馨月学校|四川大学本科生研究方向|自然语言处理SciClaim论文标题：ExtractingFine-GrainedKnowledgeGraphsofScientificClaims:DatasetandTransformer-BasedResults

PaperWeekly·2023-01-25 11:01

FastSpeech2

作者：YiRen单位：浙大&微软会议：abstractFastSpeech的训练依赖自回归的teachermodel用于durationprediction，以及knowledgedistillation

林林宋·2023-01-25 07:44

Improving Knowledge Tracing via Pre-training Question Embeddings

ImprovingKnowledgeTracingviaPre-trainingQuestionEmbeddings论文：ImprovingKnowledgeTracingviaPre-trainingQuestionEmbeddings

sereasuesue·2023-01-24 15:09

[论文翻译] Improving Knowledge Tracing via Pre-training Question Embeddings

摘要知识追踪(KT)定义了根据学生的历史反应预测他们是否能正确回答问题的任务。尽管许多研究致力于利用问题信息，但问题和技能中的大量高级信息尚未被很好地提取，这使得以前的工作难以充分执行。在本文中，我们证明了通过在丰富的边信息上为每个问题预训练嵌入，然后在获得的嵌入上训练深度KT模型，可以实现KT的巨大收益。具体而言，边信息包括问题难度和问题与技能二分图中包含的三种关系。为了预训练问题嵌入，我们建议

z.q.xiao·2023-01-24 15:34

linux文件系统

转载：http://www.opsers.org/linux-home/base/the-knowledge-that-one-day-learn-linux-file-system.html引言文件系统是操作系统最为重要的一部分

「已注销」·2023-01-24 14:29

《Improving BERT-Based Text Classification With Auxiliary Sentence and Domain Knowledge》论文笔记

模型模型部分与Bert论文完全一致，只是为分类任务的输入样本构建了“辅助序列”——这种方法只适用于“单序列分类”，对于“语句相似性”等句对分类任务不适用。上图输入部分的aia_iai表示的是人工构建的辅助序列的token。作者提出三种构建“辅助序列”的策略，1）辅助序列是一个不包含标签信息的问句，用BERT4TC-AQ标识；2）辅助序列是只包含一个标签名称的文本描述，用BERT4TC-AA标识；3

凯子要面包·2023-01-23 13:48

KnowIT VQA:Answering Knowledge-Based Questions about Videos心得体会

untitled713·2023-01-23 13:46

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