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人工智能技术发展已臻于完备,开始为衍生出下一个技术热点做准备,而且未来在垂直领域的应用将不断增加!

2022年度AI指数报告(斯坦福大学HAI发布)解读

近期,我开始阅读一份由斯坦福大学Human-centered AI(HAI)发布的2022年度AI指数报告(共230页),以下是我的阅读笔记。 官网:hai.stanford.edu/research/ai-index-2022 报告链接:https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2022/03/2022-AI-Index-Report_Master.pdf 要点 TOP TAKEAWAYS 在投资集中度加剧的同时,人工智能的私人投资飙升 Private investment in AI soared while investment concentrati1. on intensified • 在2021,AI的私人投资总额约为935亿美元,比2020的私人投资总额增加了一倍多,而新资助的AI公司的数量持续下降,从2019家公司的1051家和2020家762家公司到2021家746家公司。2020年,共有4轮融资,价值5亿美元或以上;2021,有15个。 • The private investment in AI in 2021 totaled around $93...

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实现: 键盘:jw 输入:既往体健,无遗传性及感染性疾病史,无疫水接触史,父母均健康。   第一步:设置-语言 第二步:语言-首选语言-中文-选项 第三步:键盘-微软拼音-选项 第四步:微软拼音-词库和自学习 第五步:用户自定义的短语-添加或编辑自定义短语 第六步:添加用户自定义的短语-添加 第七步:添加短语   第八步:添加成功 第九步:测试 键盘:jw 输入:既往体健,无遗传性及感染性疾病史,无疫水接触史,父母均健康。  

知识图谱的分类

知识图谱的分类方式很多,例如可以通过知识种类、构建方法等划分。从领域上来说, 知识图谱通常分为通用(领域无关)知识图谱和特定领域知识图谱: 通用知识图谱:通用知识图谱可以形象地看成一个面向通用领域的“结构化的百科 知识库”,其中包含了大量的现实世界中的常识性知识,覆盖面极广。 特定领域知识图谱:领域知识图谱又叫行业知识图谱或垂直知识图谱,通常面向某 一特定领域,可看成是一个“基于语义技术的行业知识库”。

知识图谱的概念

1994 年图灵奖获得者、知识工程的建立者费根鲍姆给出的知识工程定义——将知识集 成到计算机系统从而完成只有特定领域专家才能完成的复杂任务。在大数据时代,知识工程 是从大数据中自动或半自动获取知识,建立基于知识的系统,以提供互联网智能知识服务。 大数据对智能服务的需求,已经从单纯的搜集获取信息,转变为自动化的知识服务。我们需要利用知识工程为大数据添加语义/知识,使数据产生智慧(Smart Data),完成从数据到信息到知识,最终到智能应用的转变过程,从而实现对大数据的洞察、提供用户关心问题的答 案、为决策ᨀ供支持、改进用户体验等目标。 知识图谱在下面应用中已经凸显出越来越重要的应用价值: 知识融合:当前互联网大数据具有分布异构的特点,通过知识图谱可以对这些数据 资源进行语义标注和链接,建立以知识为中心的资源语义集成服务; 语义搜索和推荐:知识图谱可以将用户搜索输入的关键词,映射为知识图谱中客观 世界的概念和实体,搜索结果直接显示出满足用户需求的结构化信息内容,而不是 互联网网页; 问答和对话系统:基于知识的问答系统将知识图谱看成一个大规模知识库,通过理 解将用户的问题转化为对知识图谱的查询,直接得到用户关心问题的答案; 大...