知识图谱

　　7月25日-26日，在中国科学技术协会、中国科学院、中国工程院、浙江省人民政府、杭州市人民政府、浙江省人工智能发展专家委员会指导下，由中国人工智能学会、杭州市余杭区人民政府主办，浙江杭州未来科技城管理委员会承办的2020全球人工智能技术大会在“数字之都”——杭州，成功举办。在7月25日举办的 大会主旨报告 环节 ， 百度首席技术官、ACL/CAAI Fellow 王海峰 为我们带来了题为 “AI 新基建加速产业智能化” 的精彩演讲。 　　 　　王海峰 百度首席技术官、ACL/CAAI Fellow 　　 以下是王海峰的演讲实录： 　　我今天与大家分享的主题是《AI 新基建加速产业智能化》。 　　新基建通过建设新型基础设施，促进经济高质量发展。具体来讲，新型基础设施包括信息基础设施、融合基础设施和创新基础设施。这些新型基础设施以新发展理念为引领，以技术创新为驱动，以信息网络为基础，面向高质量发展，提供数字转型、智能升级和融合创新等服务。AI 既是新基建重点建设的新型基础设施，同时也与其他新型基础设施有重要的协同效应。 　　现阶段，AI 已经成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，正在引领人类社会进入第四次工业革命。从人类历史上的历次工业革命来看，其核心技术都有很强的通用性。例如第一次工业革命的机械技术，第二次工业革命的电气技术，以及第三次的信息技术，都是如此

　　机器之心原创 　　 作者：徐丹 　　AI 如何才能参与到企业生产系统，发挥更大价值？华为全联接 2020 给出了答案。 　　 　　「AI 只有进入企业核心生产系统才能真正创造价值。」 　　去年开始，AI 行业投资就有遇冷的趋势，越来越多的观点认为，并不是「AI 凉了」，而是「AI 行业」其实是一个伪概念，AI 未来的发展趋势一定是「行业 + AI」，只有进入行业中推动行业变革，AI 才能发挥自身价值。 　　根据预测，到 2025 年，全球 AI 空间市场将达到 3800 亿美金，其中 90% 将来自于企业市场。 　　趋势大家都能看到，但问题就在于 AI 要如何与行业融合。 　　目前国内对 AI 的研究大多集中在芯片、算法等底层技术或者自动驾驶等顶层应用上。这样的行业 + AI 其实是非常浅层的，拨开不明觉厉的技术外表，在落地场景上可能只是人脸识别、语音 / 视频识别、智能推荐、人机对话等。 　　对钢铁、医疗、汽车等复杂行业而言，简单应用 AI 技术只能解决一些边缘的微痛点。真正赋能企业就必须融合行业知识，进入生产系统解决更关键的问题。 　　这对人工智能也提出了更高的要求。中国科学院院士张钹在今年的世界人工智能大会上提到，深度学习面临着许多瓶颈，我们即将要进入「第三代人工智能」时代。 　　第二代人工智能主要以神经网络和深度学习为基础，但它是一种通用工具，不需要领域知识

大家好，我是安晓辉，今天我们来讲目标的设定与执行。 当我们运用个人对标管理法从人、规律、技术、项目4个方面找到目标后，还要仔细地考虑两个问题： 这个目标适合自己吗？ 如何完成这个目标？ 1．适合性评估 先来看看如何判断某个目标是不是适合自己。有两方面： 这个目标和自己的职业规划是不是一致？ 这个目标和自己当下的工作是不是可以关联起来？ 设想你所在的团队里有位什么都可以搞定的全栈工程师，你非常羡慕这样的人，用对标管理法对他做了分析，发现他的知识图谱包括 HTML、JavaScript、CSS、AngularJS、Node.js、MySQL、Redis、C 等，那么，接下来，你要把他的技能树作为你的目标吗？ 假如你也想成为一个全栈工程师，那么，你跟着他学习 JavaScript 前后端开发没有问题；假如你的目标是成为 WebRTC 领域的专家，那么，他的技术栈对你几乎没什么帮助，参考意义不大。 我们在运用个人对标管理法时，一定要理性地结合自己的长远目标，否则就会今天想学这个明天想学那个，久而久之什么也没学透。 所以，请先想想： 如果只能在一个技术方向上做到出类拔萃，你的选择是什么？ 当你确定了这个方向，就拥有了主线剧情，可以运用个人对标管理法来确保主线剧情充足发展，同时也可以在必要的时候引入支线剧情，辅助主线剧情的发展。 2．如何完成目标 当 来源： oschina 链接： https

在线教育系统平台的竞争是非常激烈的，各行各业的竞争也都拉开了序幕，只有我们掌握了足够的知识，才会有竞争的勇气，才能取得好的成绩，那么如何搭建在线教育系统呢？ 1、要从功能处着手 策划、设计到代码功能实现和后期维护都要提前规划号，这虽然非常耗费资金，但是如果搭建在线教育系统这样我们就可以依托互联网，获得更好的发展。当然，平台的运营状况也就是在线教育平台宣传需求要把控好，无论作为运营还是维护方面切忌要把握好产品与内容。可以分为以下几种情况具体分析。 1.1懂得技术的人的做法 这一类的一般比较看重自己开发搭建，或者购买现有的源码，在原有的基础上选择二次开发。 1.2有技术，不懂教育或者没有教育师资。 这类一般招募教师入驻，对教师收取一定的费用。 1.3没有技术，懂教育。 购买网校系统，网站界面可以自行设计搭建，加上合理的运营，这样的网校系统留存的比较长久。 1.4购买网校平台源码 网上有许多所谓的开源源码，在各种地方可以下载的到，但是下载之后并不能直接用，如果懂技术可以自己修改，如果你不懂就打算直接用，那么其中会有许多的漏洞与问题，一般的网校搭建开发公司都是可以付费提供源码的，但是这样不如直接让其直接搭建好来的安全方便。 2、那么搭建在线教育系统需要具备的特点有哪些呢？ 1、明确的知识点。搭建在线教育系统将学习科目的所有知识点进行纳米级拆分组合，并形成灵活弹性的系统，让学习内容和学习能力

NLP进阶之路上，你是否也遇到过这些疑问？ 为什么在这个问题上使用Adam，而不是GD或者Adagrad? 对于特定的业务场景，我应该如何把领域知识考虑进去， 用先验，还是用限制条件？ 对于拼车场景，设计了一套优化目标，但好像是离散优化问题，应该如何解决？ 对于二分类，我应该选择交叉熵还是Hinge Loss？ 想在NLP进阶之路上有所成长，推荐你贪心学院的《高阶NLP集训营》。 实战6大NLP项目 1.从零搭建一个完整的问答系统。 2.基于给定数据，搭建完整的情感分析系统。 3.利用非结构化数据搭建知识图谱。 4.基于给定的对话数据构建NLU识别部分，结果用于聊天机器人中。 5.基于给定数据，搭建一个完整的情感分析系统。 6.搭建一个完整的聊天机器人，用来服务搜索餐厅。 《NLP高阶训练营》 ???? ???? ???? 添加课程顾问小姐姐，备注【NLP】 领取课程 优惠名额 01课程大纲 《NLP高阶训练营》 ???? ???? ???? 添加课程顾问小姐姐，备注【NLP】 领取课程 优惠名额 02部分项目作业 课程设计 紧密围绕学术界最新进展以及工业界的需求， 涵盖了所有核心知识点，并且结合了 大量实战项目， 培养学员的动手能力，解决问题能力。 问答系统 从零开始搭建一个完整的问答系统。 给定一个语料库（问题和答案对），对于用户的输入需要返回最适合的答案。 涉及到的模块： 1

原创 鲍捷 文因互联 致求职者： 求职是一个双向选择的过程，希望你认可我们看好的前景和技术路径，更希望你加入我们一起创造未来。以下从行业前景、公司介绍以及公司文化三个方面介绍， 期待先被你选中。 文末有我们招聘的岗位JD，但条件仅供参考，感兴趣请把 简历 发给我吧， ceo@memect.co （注意是.co不是.com）。 文因互联 CEO 鲍捷 AI 发展增量主要来自于认知智能 2017年7月20日，国务院印发《新一代人工智能发展规划的通知》三步走战略目标测算，中国人工智能市场2020年超千亿，2025年超万亿。 各行业走向智能化的发展道路，在某种意义上也是人类社会发展的必然趋势 ，在AI的赋能下，传统行业面临着巨大机遇，其所关心的一系列核心问题，比如增加收入、降低成本、提高效率和安全保障等，都将显著受益于智能化技术。 智能化技术包含了两个核心点：机器感知智能和机器认知智能。 感知智能 是让机器具备感知世界的能力，在深度学习的推动下，机器感知能力显著提升，比如图像识别，语音识别等。从2012年开始，以感知智能，尤其是计算机视觉、语音识别等技术为核心发展的一系列公司如商汤、旷视等，已经完成了从零到独角兽的跨越。 认知智能 是让机器具备认知智能是指让机器能够像人一样思考，这种思考能力具体体现在机器能够理解数据、理解语言进而理解现实世界的能力，比如解释数据、解释过程，解释现象，推理

事后分析 设想和目标 我们的软件要解决什么问题？是否定义得很清楚？是否对典型用户和典型场景有清晰的描述？ Alpha阶段 要解决的问题是：根据用户标注的信息完成知识图谱的生成渲染。要解决的问题定义得比较清楚，在功能规格说明书中给出了详细的原型设计。对典型的用户和典型的场景描述可以参见 功能规格说明书 我们达到目标了吗？（原计划的功能做到了几个？按照原计划交付时间交付了吗？原计划达到的用户数量达到了吗？） 实现 了的的功能有：用户登录注册、登出、实体的添加删除、实体关系的添加、知识图谱的渲染。 未实现 的功能有：导入文本、导出图谱数据结构、保存项目。 交付时间：原计划4.29交付，我们在削减了一些功能之后基本按时交付。 用户数量：我们预计发布一周后用户注册量为200，截止5.5日，我们的注册量为59人，未能达成预期用户数量。原因分析参见 Alpha - 项目展示 总体来说，我们在Alpha阶段的目标并没有完全实现。主要原因是前后端的学习成本非常高，在冲刺阶段大家都还在学习开发相关的知识，这也导致开发时间被大量压缩。 和上一阶段相比，团队软件工程的质量提高了吗？在什么地方有提高，具体提高了多少，如何衡量的？ 没有上一阶段，我们从0开始开发的。 用户量，用户对重要功能的接受程度和我们事先的预想一致么？我们离目标更近了吗？有什么经验教训？如果历史重来一遍，我们会做什么改进？

作者|Karthik Deivasigamani 编译|VK 来源|Medium 介绍 电子商务目录是通过从卖家、供应商/品牌获取数据而创建的。合作伙伴（销售商、供应商、品牌）提供的数据往往不完整，有时会遗漏我们客户正在寻找的关键信息。尽管合作伙伴遵循一个规范（一种发送产品数据的约定格式），但在标题、描述和图像中隐藏着大量数据。除了我们的合作伙伴提供的数据外，互联网上还有许多非结构化数据，如产品手册、产品评论、博客、社交媒体网站等。 沃尔玛正致力于构建一个零售图谱(Retail Graph)，捕捉有关产品及其相关实体的知识，以帮助我们的客户更好地发现产品。它是一个产品知识图谱，可以在零售环境中回答有关产品和相关知识的问题，可用于语义搜索、推荐系统等。本文进一步阐述了什么是零售图谱、如何构建零售图谱、围绕图模型的技术选择、数据库和一些用例。 沃尔玛的零售图谱是什么 零售图谱捕获了零售世界中存在的产品和实体之间的连接。实体是存在的物体、事物、概念或抽象，例如客厅、野生动物摄影、颜色、农舍风格。我们关注的实体大致有两种：抽象的和具体的。前者帮助我们回答诸如“夏日游泳池派对用品”、“农家客厅家具”、“野生动物摄影镜头”之类的问题，而后者帮助我们回答诸如“蓝色牛仔裤裤子”、“木制餐桌”之类的问题。该图谱还将产品之间的关系捕获到两个类别，替代品和补充品（附件、兼容产品等）。它还试图将抽象概念

知识图谱是什么？ 知识图谱最早由谷歌发布，为了提升搜索引擎返回答案的质量以及用户查询的效率，在知识图谱辅助下，搜索引擎可以洞察到用户查询背后的一个语义信息，然后返回更为精准结构化的信息，从而更大可能的去满足用户的一个查询需求。 更多机器学习内容 当我们进行搜索时，搜索结果右侧的联想，来自于知识图谱技术的应用。我们几乎每天都会接收到各种各样的推荐信息，从新闻、购物到吃饭、娱乐。个性化推荐作为一种信息过滤的重要手段，可以依据我们的习惯和爱好推荐合适的服务，也来自于知识图谱技术的应用。搜索、地图、个性化推荐、互联网、风控、银行……越来越多的应用场景，都越来越依赖知识图谱，可以说无处不在。 知识图谱应用场景 1.智能搜索 比如说谷歌，我们搜索A的时候，谷歌在最初的分词会分出，与A相关的A1、A2和A3，A3就是A的关键词，在引入了知识图谱之后，搜索引擎就会明白A和A1、A2的试题关系，，并且能把A2的一个详细的一个表给反映出来，也就是用户画像。 更多机器学习内容 2、团伙欺诈作案的风险规避 银行信用卡的申请欺诈包括个人欺诈、团伙欺诈、中介包装、伪冒资料等，是指申请者使用本人身份或他人身份或编造、伪造虚假身份进行申请信用卡、申请贷款、透支欺诈等欺诈行为。 欺诈者一般会共用合法联系人的一部分信息，如电话号码、联系地址、联系人手机号等，并通过它们的不同组合创建多个合成身份。比如

对于从小厂基层一步一步成长起来的架构师，技术经验不够全面，如何面对面试大厂时对方提出的自己不会的技术问题呢？ 从小厂基层成长起来的架构师，技术经验基本上都是从实践中获得。而主动学习，翻阅文献吸收回来的东西，在公司体量和环境的实际限制下大多也停留在理论基础上，没有实践不一定深刻，如何改变这样的状态呢？ 架构师涉略的知识面可为非常全面的，现在获取知识也越来越便捷，博客、公众号 比比皆是，有写面试题的，有写经验分享的，有写技术分析的等等。作为一个稍普通的架构师，技术开发从业者来讲自然觉得什么都有用，哪篇都是学习，何奈没有超高的天赋，一点就通、超强的学习理解能力，每个人的时间都是有限的，如何去做有效的筛选呢？ 认清自己 首先需要正确认清自己的学习和理解能力水平，承认自己的不足。一个人不可能了解到所有的知识面，找到对自己最重要的知识面进行加强，了解周围的知识面，知道更广阔的面。同时正视自己的不足，虚心以待，大胆求证，这就是面对知识的态度。 学习是一种习惯 你需要有一个长期终身学习的态度，让它成为一种习惯。用学习去改善自己的不足，增强自己的自信。 学习也是需要有方法的，很多知识都是相通的，多思考多动手，找到关键点成为自己快速有效学习的法宝。 兴趣是最好的驱动力 兴趣是学习最大的动力，学任何东西都需要有兴趣，而不是被迫去学习。如果你找不到兴趣点，宁愿搁置，不然你无法运用自如，事倍功半