《新一代人工智能发展规划》明确提出了“建立新一代人工智能关键共性技术体系”的重点任务，特别强调了要解决“研究跨媒体统一表征、关联理解与知识挖掘、知识图谱构建与学、知识演化与推理、智能描述与生成等技术，开发跨媒体分析推理引擎与验证系统”的关键共性技术问题。一、知识图谱概论1.1知识图谱的起源和历史1.2知识图谱的发展史——从框架、本体论、语义网、链

1JVM1.内存模型(内存分为几部分？堆溢出、栈溢出原因及实例？线上如何排查？)2.类加载机制3.垃圾回收2Java基础什么是接口？什么是抽象类？区别是什么？什么是序列化？网络通信过程及实践什么是线程？java线程池运行过程及实践（Exec

　　机器之心报道　　参与：杜伟、魔王斯坦福知识图谱春季课程视频上线B站，领域内顶尖学者和业界大牛倾情授课，对知识图谱感兴趣的小伙伴赶紧去观看吧！　　从Google搜索，到聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，这些应用无一不跟知识图谱相关。知识图谱在技术领域的热度也在逐渐上升。　　但

作者：cooldream2009 我们构建知识图谱的目的，在于利用知识图谱来做一些事情。有效利用知识图谱，就是要考虑知识图谱的具备的能力，知识图谱具有哪些能力呢，首先我们知道知识图谱包含了海量的数据，是一个超级知识库，所以我们可以依赖它进行搜索一

国双数据科学团队刘燕对比2020和2019年Gartner发布的人工智能领域的技术“成熟度曲线”(HypeCycle)，在短短1年时间，知识图谱的成熟度由创新触发阶段一跃达到预期膨胀高峰阶段且非常接近最高点。知识图谱逐渐成为人工

在数字化时代，信息爆炸式增长，如何有效地组织、存储和查询知识成为了一个亟待解决的问题。知识图谱作为一种新型的知识表示和组织方式，正逐渐成为信息领域的研究热点。本文将对知识图谱的技术原理、构建方法以及应用前景进行深度解析，旨在为读者提供一个全面而深入的了解。

知识图谱自动化构建的探索与挑战｜论文分享达观数据知识图谱的自动化构建是知识图谱中具有极强挑战性且巨大应用价值的技术方向。就实体抽取技术，达观数据副总裁、上海市人工智能技术标准委员会委员王文广提到“狭义的实体抽取，即命名实体识别（NER）技术发展至今已较为成熟，能够很好地抽取出人名、地名、机构名等少数类型的实体。但在知识图谱实际应用中，则需要抽取出各式各样各不

知识图谱一、知识图谱概论1.1知识图谱始于20世纪50年代，至今大致分为三个发展阶段：•第一阶段（1955年—1977年）是知识图谱的起源阶段，在这一阶段中引文网络分析开始成为一种研究当代科学发展脉络的常用方法；•第二阶段（1977年2012年）是知识图谱的发展阶段，语义网得到快速发展，“知识本体”的研究开始成为计算机科学的一个重要领域，知识图谱