- 2024-11-21【计算机毕业设计选题推荐】基于springBoot+vue 的母婴护理知识共享系统的设计与实现 【附源码+讲解+部署】
✍✍计算机编程指导师⭐⭐个人介绍:自己非常喜欢研究技术问题!专业做Java、Python、小程序、安卓、大数据、爬虫、Golang、大屏等实战项目。⛽⛽实战项目:有源码或者技术上的问题欢迎在评论区一起讨论交流!⚡⚡Java实战|SpringBoot/SSMPython实战项目|Django微信小程
- 2024-11-13NIZK零知识证明-Groth10-Short Pairing-based Non-interactive Zero-Knowledge Arguments(三)
点个关注吧谢谢!有需要论文知道、审稿,申博资料准备,答辩等的可以私信前序文章见:一;二。五、CommonReferenceString公共字符串设定q=n
- 2024-11-01知识图谱与多模态学习的关系研究综述P1(《Knowledge Graphs Meet Multi-Modal Learning: A Comprehensive Survey》中文校对)
文章汉化系列目录文章目录文章汉化系列目录摘要I引言A.动机与贡献B.相关文献综述C.文章结构II初步概述A.知识图谱B.多模态学习C.知识图谱驱动的多模态设置D.多模态知识图谱设置III知识图谱构建A.典型知识图谱构建B.多模态知识图谱(MMKG)构建摘要 知
- 2024-10-30GraphRAG如何构建知识图谱Knowledge Graph (GraphRAG系列第二篇)
GraphRAG工作的第一步,是将输入的文档集合,按一定的策略拆分成一个一个chunks,然后解析每个chunks,将chunk中所关注的实体(entity)和关系(relation)解析出来,以此构建知识图谱。 那问题来了,GraphRAG是如何抽取文本中的实体及其间的关系,是像以前NLP任务那样,通
- 2024-10-27高效协作,智慧共享:精选十款客服知识库
在当今这个快速变化且高度竞争的商业环境中,优质的客户服务已经成为企业成功的关键因素之一。而一个高效、智能的客服知识库不仅能够提升客服团队的工作效率,还能确保客户问题得到快速、准确的解决,从而增强客户满意度和忠诚度。本文将精选十款客服知识库工具,它们通过高效协作
- 2024-10-24safety_knowledge(完)
声明学习视频来自B站up主泷羽sec,如涉及侵权马上删除文章。笔记的只是方便各位师傅学习知识,以下网站只涉及学习内容,其他的都与本人无关,切莫逾越法律红线,否则后果自负。量子安全学习方向量子物理学基础了解量子力学的基本原理,如量子态、叠加态、纠缠等概念,这是理解量子计算
- 2024-10-18safety_knowledge(1)
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- 2024-10-15Contextualization Distillation from Large Language Model for Knowledge Graph Completion
文章目录题目摘要简介相关工作语境化提取实验结论限制附录题目用于知识图完成的大型语言模型的语境化提取论文地址:https://aclanthology.org/2024.findings-eacl.32/项目地址:https://github.com/davidli0406/contextulization-Distillation摘要
- 2024-10-15KDD24 推荐系统 论文整理 自用
由于笔者是个笨比不会查重,因此难免有纰漏错误,望各位海涵。具体检索为在kdd24论文中检索“recommen”关键词。(另外大家使用富文本编辑器千万别按ctrl+z,可能直接返回上一次保存草稿的时机!!!让俺多花了半个点!)目录Research Track Papers(55 papers)Applied Data Papers(25 p
- 2024-10-10Audio Knowledge
LinksforreferenceNyquistfrequencyAudiobitdepthSample-rate&Sample-widthWAVfileformatSamplemethodIMA_ADPCM
- 2024-10-09GeoKR系列--Geographical Knowledge-Driven Representation Learning for Remote Sensing Images阅读(1)
一、abstract1.绝大多数遥感图像仍未标注,想要充分利用这些未标注的图像,本文提出了一种基于地理知识驱动的表示学习方法,使得提升遥感图像的网络性能+减少对标注数据的需求。2.本文将全球地表覆盖产品和与每张遥感图像相关的地理位置视为地理知识,为了消除遥感图像与地理知识之
- 2024-09-24论文速递!Knowledge-driven+Informer! 联合知识和数据驱动的混合模型,用于NOx排放浓度预测
论文标题:PredictionofNOxemissionconcentrationfromcoal-firedpowerplantbasedonjointknowledgeanddatadriven期刊信息:Energy(中科院1区,JCRQ1TOP,IF=9)引用:WuZ,ZhangY,DongZ.PredictionofNOxemissionconcentrationfromcoal-firedpowerplantbas
- 2024-09-24让模型评估模型:构建双代理RAG评估系统的步骤解析
在当前大语言模型(LLM)应用开发的背景下,一个关键问题是如何评估模型输出的准确性。我们需要确定哪些评估指标能够有效衡量提示(prompt)的效果,以及在多大程度上需要对提示进行优化。为解决这一问题,我们将介绍一个基于双代理的RAG(检索增强生成)评估系统。该系统使用生成代理和反
- 2024-09-14实现 Excel 文件导入到向量数据库(Milvus),并支持 先查询知识库(Milvus),然后再查询大模型(Ollama) 的功能
为了实现Excel文件导入到向量数据库(Milvus),并支持先查询知识库(Milvus),然后再查询大模型(Ollama)的功能,以下是具体的实现步骤:1.导入Excel数据到向量数据库(Milvus)首先,您需要将Excel文件中的数据向量化,并将这些向量导入到Milvus数据库中。可以使用pandas读取Excel文件,使用
- 2024-09-13论文阅读笔记 --- 图模互补:知识图谱与大模型融合综述 --- 按参考文献整理
论文阅读笔记---图模互补:知识图谱与大模型融合综述---按参考文献整理关于首次发表日期:2024-09-13论文原文链接:http://xblx.whu.edu.cn/zh/article/doi/10.14188/j.1671-8836.2024.0040/将文章中的参考文献整理一下,基本保持原文的目录结构引言、相关介绍KnowledgeGra
- 2024-09-02SCKG:Reliable Semantic Communication System Enabled by Knowledge Graph——智能化选择所发送的三元组集合
1.语义通信的背景和重要性1.1.传统通信vs.语义通信 传统的通信技术关注的是比特和符号的准确传输,即如何在不丢失信息的前提下将数据从发送端传输到接收端。然而,随着数据量的爆炸性增长和对通信带宽的需求增加,传统通信方式逐渐接近香农容量的上限,难以满足
- 2024-08-26AlphaGo Zero论文《Mastering the game of Go without human knowledge》阅读笔记
AlphaGoZero论文阅读笔记原论文:《MasteringthegameofGowithouthumanknowledge》简述:论文提出了一种新的围棋人工智能算法AlphaGoZero,该算法可以在完全无监督的情况下进行训练,并且超越了之前的AlphaGoFan和AlphaGoLee的表现。该算法具有如下特点:在无监督的情况
- 2024-08-23DEFINITION OF THE SPORT :GENERAL KNOWLEDGE
DEFINITIONOFTHESPORTOVERVIEWCanyoninginNewZealandCanyoningisanadventuresportpracticedwithinaveryspecificenvironment,namely,canyons!Typicallywhencanyoneerssay“canyon”,theymeananarrowgorgeorravine,ratherthansometh
- 2024-08-13M3KE: A Massive Multi-Level Multi-Subject Knowledge Evaluation Benchmark for Chinese Large Language
文章目录题目摘要简介相关工作M3KE实验结论题目M3KE:面向中文大型语言模型的海量多层次多学科知识评估基准论文地址:https://arxiv.org/abs/2305.10263项目地址:https://github.com/tjunlp-lab/M3KE摘要 大型语言模型最近在跨任务泛化、指令跟随等多个
- 2024-08-12AI模型常见的压缩技术分类
文章目录PruningQuantizationKnowledgedistillationPruningPruning把模型里一些不重要的权重砍掉,减少网络模型中参数量和计算量,同时尽量保证模型的性能不受影响。QuantizationQuantization.模型量化就是将训练好的深度神经网络的权值,激活值等从高精度转化成低精
- 2024-08-06抽象摘要—利用抽象摘要的能力获取关键信息,以增强长文本下游任务能力:Improving Long Text Understanding with Knowledge Distilled From Su
ImprovingLongTextUnderstandingwithKnowledgeDistilledFromSummarizationModel利用从摘要模型中提炼的知识提高长文本理解能力paper:https://arxiv.org/abs/2405.04955github:本文做的是一个利用抽象摘要的能力,去提升下游长文本任务的能力,具体来说就是,利用
- 2024-08-03Enhancing Question Answering for Enterprise Knowledge Bases using Large Language Models
本文是LLM系列文章,针对《EnhancingQuestionAnsweringforEnterpriseKnowledgeBasesusingLargeLanguageModels》的翻译。使用大型语言模型增强企业知识库的问答能力摘要1引言2相关工作3前言4方法5实验6结论摘要高效的知识管理在提高企业和组
- 2024-08-02[paper阅读笔记][2023]CorpusLM: Towards a Unified Language Model on Corpusfor Knowledge-Intensive Tasks
文章链接:https://arxiv.org/pdf/2402.01176v2Paper的任务处理各种知识密集型任务任务的科学问题本文任务虽然是:提出一个统一的语言模型来处理各种知识密集型任务,但其实其本质科学问题是:如何提高LLMs在知识密集型任务中的检索效率。原因是:LLMs在生成文本时容易出现错误信
- 2024-07-22GRL Papers with codes
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- 2024-07-20ChatRule: Mining Logical Rules with Large Language Models for Knowledge Graph Reasoning
文章目录题目摘要引言方法实验消融研究题目ChatRule:利用大型语言模型挖掘逻辑规则进行知识图推理论文地址:https://arxiv.org/abs/2309.01538摘要 逻辑规则对于揭示关系之间的逻辑联系至关重要,这可以提高推理性能并在知识图谱(KG)上提供可解释的结果。尽