XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System知乎
日本航空自卫队第四补给情报处授权支出和负担官 - 畑中科长
2024年7月11日 - （4）不属于防卫省暂停权限或航空自卫队参谋长根据“装备等及服务采购暂停指派等指南”所规定的暂停指派的对象。 （5）与上一期一样……
数字经济对企业创新行为的影响：基于Citespace知识图分析
结果和讨论：我们的研究发现：数字经济时代的企业创新行为的研究已经形成了八个研究方向，例如专业知识，人力资本FSA，全球价值链中的整合，财务创新，财务创新，财务，人们偏好，互联网，一切事物的互联网和消费者共同创造。此外，数字经济时代的企业创新行为的研究热点从企业对数字经济联系的看法到企业对数字技术及其应用的熟悉，再到企业对数字转型的尝试演变，反映了理论和实践特征的潜力。最后，我们介绍了数字经济时代企业创新行为研究的未来横截面发展的看法，并提出了基于中国背景的研究趋势。
EP 69 Gen AI播客转录时代的知识图
我最喜欢的人倾向于思考知识图是我们将世界视为事物的看法，而不一定是如何将数据存储和结构化为字符串。以及组织内部的许多这些信息存储库。因此，概念，商业概念的概念，我们都可以与人，地点，订购供应商，字体，代表性的skus以及这些商业概念之间的关系相关联是您如何开始描述数据并将含义附加到其上的关键。这确实是许多组织中知识图的体现。，因此，知识图确实适合这种模具，其中知识图的焦点往往是在需要消耗信息而不是需要如何生成，结构化或存储的信息上。以及在业务概念层面上以业务层面的代表数据，以至于企业中的所有用户不一定必须具有技术背景，了解技术的需求和寻找的内容，并以这种方式代表这些数据，只有这些数据只能使他们能够成为这个位置，使我们能够在这个位置处于这个位置，我们最终可以在自我服务的角度来看，这是我的最终数据，我知道这一点是我的讨论，而我的讨论得出了，这是我的讨论，这是我的讨论，这是我的讨论，而这是我的讨论，而这是一个如此之多，这是我的讨论，而这是一个如此之所以如此，这是我在这个位置的讨论。
基于采矿文献的知识图，用于预测组合疗法：COVID-19用例
摘要 - 本文提出了一种计算方法，该方法用于构建和查询基于文献的知识图，以预测新型药物治疗剂。主要目的是提供一个平台，该平台从FDA批准的药物中发现药物组合，并加速了域科学家的研究。特别是，本文介绍了以下算法：（1）一种用于在生物医学文献中提到的用于从药物，基因和疾病中构建知识图的算法； （2）一种用于从可能构成药物相互作用风险的药物组合中审查知识图的算法； （3）和两种查询算法，用于通过一种药物或一种药物组合来搜索知识图。由此产生的知识图有844种药物，306种基因/蛋白质特征和19种疾病提及。产生的药物组合的原始数量为2,001。我们询问了知识图，以消除不是药物的化学物质产生的噪声。此步骤产生了614种药物组合。审查知识图以消除潜在的风险药物组合，从而预测了200个组合。我们的领域专家手动消除了54种组合，仅留下146个候选人。我们的三层知识图，由我们的算法授权，提供了一种工具，可以为科学家预测药物组合治疗，他们可以从药物靶标和副作用的角度进一步研究。索引术语 - 域知识图，药物重新利用，联合治疗学，PubMed，Chebi，疾病本体论，基因本体论，药物相互作用，网状术语，covid-19
bertnet：从验证的语言模型中收获具有任意关系的知识图
至关重要的是，自动构建各种新关系的知识图（kg），以支持知识发现和广泛的应用。基于众包或文本挖掘的以前的KG施工方法通常仅限于由于手动成本或文本语料库的限制而限于一组预定义的关系集。最新的研究提议使用验证的语言模型（LMS）作为内隐知识基础，这些知识基础接受了提示的知识查询。然而，隐性知识缺乏全面象征性kg的许多理想特性，例如易于访问，导航，编辑和质量保证。在本文中，我们提出了一种新的方法，以从验证的LMS中收集任意关系的群体。使用关系定义的最小输入（提示和一些示例实体对的镜头），该方法有效地在庞大的实体对空间中有效地搜索，以提取对所需关系的各种准确的了解。我们开发了一种有效的搜索和验证机制，以提高效率和准确性。我们部署了从不同LMS收获400多个新关系的kgs的方法。广泛的人类和自动评估表明，我们的方法设法提取了各种准确的知识，包括复杂关系的元素（例如，“ A具有但不擅长B”）。作为源LM的符号解释所产生的kg还揭示了对LMS知识能力的新见解。
横田空军基地“日美友好节2023”公告 - 横田空军基地
横田的友谊节是为了庆祝美国和日本之间的持久伙伴关系，也是加强基地与当地社区联系的机会。今年，该节日计划举办飞机静态展示、现场音乐、食品摊贩和各种表演，以展示横田的使命并加强与东道国之间的宝贵纽带。
“AI起重机摄像机人体检测系统”简介
■ 简介 - 用起重机摄像机拍摄的图像 - 起重机摄像机安装在吊臂顶部并俯视地面，因此监视器上显示的人像非常小。如果操作员专注于驾驶，他们可能会忽视这一点，这是一个风险。为了充分发挥起重机摄像机的作用，我们利用基于人工智能的图像识别技术，识别起重机摄像机（监视器）上捕捉到的人和物体，并发出警报（监视器上的画面、警告音等）。开发了一种系统来检测
网络知情性：使用CVSS增加对入侵检测系统的信任
入侵检测系统（IDSS）是必不可少的网络安全组合。以前的网络攻击检测方法更多地依赖于签名和规则来检测网络攻击，尽管过去十年来范式发生了变化，机器学习（ML）实现了更有效，更灵活的统计方法。，ML目前无法将网络安全信息集成到其内部运作中。本文介绍了网络知情性，这是一个新的指标，考虑到网络安全信息，以更明智地表示绩效，受到遇到的攻击的严重性的影响。该指标在网络安全方面使用了事实：共同的漏洞评分系统（CVSS）。在两个公共数据集上的结果表明，这种新的度量标准验证了使用通用指标获得的结果。此外，这种新的度量强调了基于ML的IDSS，优先考虑了严重攻击的高度绩效，这对通用指标看不到。因此，这个新的指标通过弥合ML和网络安全之间的差距很好地完成了通用指标。
2023年8月5日，Harbin，Chin CCL教程摘要...
近 年 来 ， 预 训 练 语 言 模 型 已 逐 渐 成 为 自 然 语 言 处 理 领 域 的 基 座 模 型 。 相 关 实 验 现 象 表 明 ， 预 训 练 语 言 模 型 能 够 自 发 地 从 预 训 练 语 料 中 学 到 一 定 的 语 言 学 知 识 、 世 界 知 识 和 常 识 知 识 ， 从 而 在 知 识 密 集 型 任 务 上 获 得 出 色 的 表 现 ( AlKhamissi et al., 2022 ; Safavi and Koutra, 2021 ; Petroni et al., 2019 ) 。 然 而 ， 预 训 练 语 言 模 型 中 的 知 识 隐 式 地 存 储 在 参 数 之中 ， 难 以 显 式 地 对 预 训 练 语 言 模 型 中 的 知 识 进 行 分 析 和 利 用 。 同 时 ， 预 训 练 语 言 模 型在 知 识 和 推 理 上 的 表 现 并 不 可 靠 ， 常常 会 出 现 “ 幻 觉 ” 现 象 ( Ji et al., 2022 ) ， 给 出 与 知 识 冲 突 的 预 测 结 果 。 这 些 因 素 阻 碍 了 预 训 练 语 言 模 型 提 供 可 靠 的 知 识 服 务 。 因 此 ， 探 究 模 型 掌握 知 识 的 机 理 、 研 究 如 何 提 取 和 补 充 语 言 模 型 中 的 知 识 成 为 近 期 的 研 究 热点 。 本 次 讲 习 班 主 要 内 容 包 括 预 训 练 语 言 模 型 中 的 知 识 分 析 、 预 训 练 语 言 模 型 的 知 识 萃 取 、 知 识 增 强 的 预 训 练 语 言 模 型 三个 部 分 ， 听 众 将 在 本 次 讲 习 班 中了 解 到 近 期 研 究 中 对 预 训 练 语 言 模 型 掌握 知 识 情 况 的 认识 、 从 预 训 练 语 言 模 型 中 提 取 符 号 知 识 的 实 现 方 案 、 利 用 外 部 知 识 增 强 模 型 弥 补 缺 陷 的 各 类 方 法 。
结合机器学习、知识表示和符号推理的神经符号......
为了处理现实世界中的噪声数据和不完整信息，我们将机器学习的通用性和抗噪性与知识表示和符号推理的严谨性和可重用性相结合，构建能够灵活应对未知情况的强大人工智能。我们还旨在将AI应用到以前从未应用过的领域，例如估计COVID-19的基因网络，预测辐射下的细胞动态以及基于媒体数据分析行为。