拼布图谱知识
1.友谊之星，八角星 EIGHT POINTED STAR。
最初につくるのは、エ?トポ?ントスターです。
これは４格子のパターンで八つの角を持つ星で、A、B、C、Dの４枚の型紙でできます。星の中心となる中央の正方形は横に３等分し、中央部分にサ?ンを刺しゅうして、?ルバムキルトにしばしば使われます。
（這個在用4格子的圖形有八個角的星，以A，B，C，D的4張(件)紙型。成為星中心的中央的正方形再橫(側)3等分，中央部分修簽字刺，被相片簿kilt屢次使用。）
八角星是最常作为纪念勋章来运用的图谱，当中绣上名字，来表达祝福。
最早的时候，这个美式图谱经常用在一个教会或社团，给即将出嫁的女子做的被子上，每个家庭用他们自家的布分别拼一个八角星，在中间绣上姓名，连成大被子送出。是一个集结众多祝福和友谊的表示～所
以这种被子一般是作为传家宝的。
2.雅各天梯。
斜めに走る三角形の部分をはしごに見立てたこのパターンは１８世紀からある古いものです。
名前の由来は、旧約聖書のエピソードのひとつで、ヤコブが夢に見た天にとどくはしごです。
斜向上角度的梯子切割了三角形的部分，這個圖形從18世紀開始有。
名字的來歷，以舊約聖經的小故事之一，是到表示雅各在夢裡(上)看了的天的梯子。
3.爱尔兰链
??リッシュチェーン
単純な正方形をつなぎますが、配色とつなぎ方でこのようなダ?ナミックなデザ?ンになります。
別名エンドレスチェーン（終わりなき鎖）、ジョブステ??（労働者の涙）などとも呼ばれています
維繫單純的正方形,不過，與顏色的配合連接方法變成這樣的動態的設計。
別名endless鏈子(結束沒有的鎖鏈)，jobusutia(工人的眼淚)等。
4.混合T
ミックスT
ダブルTとも呼ばれるパターンです。
?ルフ?ベットのTの文字が斜めに並ぶところからつけられた名ですが、ブロック同士のはぎ目の部分に、逆向きのTが現れるのがダブルTと言われる所以です。
是雙T一起被命名的圖形。
是拉丁字母的T的文字被斜向排列,不過，中间白色部分，逆的T出現被認為是称为雙T的原因。
5.住宅ハウス
パッチワークのパターンの中では、珍しい具象的なパターンです。
童画風の可愛いデザ?ンで多くの人達に愛されていますが、特に子供用の小物などにぴったりです。たくさんのバリエーションがあります。
在patchwork的圖形中，是新奇的具體的圖形。
用童畫風可愛的設計被許多人們愛,特別對孩子用的小東西等恰好。有很多的變化。
6.レモンスター柠檬星
星をデザ?ンしたパターンは数多くありますが、その中でもレモンスターは星のパターンの原点の一つとも言われています。
レモンスターはエ?トポ?ントスターと同じく、八
つの角を持つ星ですが、八つの正菱形で構成され、出来上がりの感じは大分異なります。
檸檬明星有許多設計了星的圖形,不過，那個中檸檬明星星的圖形的原點之一一起也被稱為。
檸檬明星是與八人劃的賽艇點明星同，有八個角的星,不過，在八個正菱形被構成，做好的感覺相當不同。
7.圆木小屋
ログキャビン
ログキャビンはストリングキルトの中の代表的なパターンです。中心の正方形をかこむように、ストリングをぐるぐると縫いつけていきます。
?メリカの開拓時代の家の木組のような柄になることから、この名前がつきました。とても奥の深いパターンで、色々なバリエーションを楽しむことができます。
圓木小屋是弦kilt中有代表性的圖形。象圍著中心
的正方形一樣地，滴溜溜地縫上弦。
從成為象美國的開荒時代的家的樹組一樣的花樣的事，附有了這個名字。能享受用非常裡頭深的圖形，種種的變奏曲。
8.菠萝
パ?ナップル
パ?ナップルは、ログキャビンのバリエーションの一つで、ストリングキルトの仲間ですが、ログキャビンより複雑なパターンなので製図をし、型紙を作って縫います。
縫い上げたパターンのぎざぎざの形が、パ?ナップルに似ているところから、この名前がつきました。菠蘿，以圓木小屋的變奏曲之一，是弦kilt的朋友,不過，因為是比圓木小屋複雜的圖形做製圖，製作紙型縫。
從縫製完畢的圖形鋸齒狀的形式，與菠蘿相似的地方，附有了這個名字。
9.缠线板スプール
スプール（糸巻き）は、木綿やウールを紡ぐ時に使った道具です。?メリカではこの糸紡ぎの仕事は、女性のための大事な仕事とされていましたので、これあ女性になじみのあるパターンとされています。spool(纏線板)，是紡木棉和羊毛的時候使用了的工具。在美國這個紡紗的工作，因為被認為是為了女性的重要的工作，這個被a女性被認為是有熟識的圖形。
10.扇子グランドマザースフ?ン
フ?ン（扇）のパターンは東洋の?メージのあるデザ?ンで、1920～30年の?ールデコの流行とともに、キルトのパターンとしてもてはやされたものです。
シルク、ウール、ビロードなどゴージャスな布を使って、布の継ぎ目を刺しゅうで飾ったものも残されています。
愛好者(扇子)的圖形用有東洋的印象的設計，與
1920～30年的藝術裝飾的流行一起，作為kilt的圖形被極其稱讚了。
絲，羊毛，使用天鵝絨等豪華的布，刺布的接縫yuu 裝飾了的東西也被剩下。
11.ジャック?ンザボックス
ジャック??ン?ザ?ボックスとはびっくり箱のことです。?ルフ?ベットのJの字が入ることから、J から始まって語呂のいいこの名前がつきました。単純なフ??ブパッチのパターンですが、よく似たデザ?ンがたくさんあります。
與鉤兒·界內·The 箱吃驚地是箱子的事。從拉丁字母的J的字進入的事，附有了從J開始語感說的這個名字。
是單純的five補丁的圖形,不過，有很多很好地象的設計。
12.扑克戏法カードトリック
カードトリック（トランプ手品）は、大小の三角形の型紙２枚だけで出来るのに、一見複雑に見えるパターンです。
配色によって４枚のカードが組み合わされたように重なって見えるのがミソです。
卡詭計(撲克戲法)，是大小的三角形的只是紙型2張(件)能，乍一看看上去象複雜的圖形。
根據顏色的配合象被迫組織起來了一樣地重疊可以看見4張(件)卡是醬。
13.蝴蝶バタフラ?
バタフラ?（蝶）はピースワークのパターンとしては数少ない具象的なものです。
一見、創作パターンのようですが、ナ?ンパッチが基本になっています。触覚を刺しゅうして出来上がりです。
蝶泳(蝴蝶)作為piecework的圖形數少的具體。
好像乍一看，創作圖形的,不過，棒球隊補丁成為基本。修觸覺刺是做好。
14.ハニービーhoney be
ナ?ンパッチを中央に置き、これをハニービー（ミツバチ）の頭の部分にみたて、２枚の羽根と胴を?ップリケで加えたのが、ハニービーのパターンです。
複雑にみえるパターンですが、作り方は簡単です。
把棒球隊補丁放在中央，與honey be(蜜蜂)的頭的部分診斷這個，用補花加上了2張(件)羽毛毽和軀幹的，是honey be的圖形。
是看上去象複雜的圖形,不過，做法簡單。
15.火鸡ターキートラックス
ターキートラックス（七面鳥の足あと）は初期の頃にはワンダリングフット（さまよえる足）と呼ばれていました。四方に広がるような柄が、旅に出たま
ま帰らない夫や友人を思わせたからです。
その後、あまり縁起のよくないこの名前は、当時ごちそうとして貴重だった七面鳥の名前に取って代わりました。
takitorakkusu(火雞的足跡)初期的時候被叫來wandaringufutto(迷途的腳)。使人想到在四方象蔓延一樣的花樣，去了旅行不返回的丈夫和朋友。
此後，不太緣起好的這個名字，當時作為款待貴重的火雞的名字代替。
16.ガーデンメ?ズ花园
ガーデンメ?ズとは公園などにある迷路のことです。ストリングの部分が道を表していますが、このパターンはむしろラテ?スとして使われることの方が多いのです。
縫い方としては、ピースワークで全部を仕上げる方法と、道が交叉しているところを?ップリケで作る方法とがあります。
與花園maize是公園等有的迷路的事。弦的部分表示著道,不過，這個圖形倒不如作為lattice被使用的事多。
作為縫方法，和piecework做完全部的方法和，用補花製作道交叉的地方的方法存在。
.ボータ?领结
タキシードや燕尾服に使われる蝶ネクタ?がボータ?です。男の人の襟元を飾るあのボータ?も、キルトのパターンになると、こんなに可愛いデザ?ンになります。
女の子向けのパターンが多い中で数少ない男の子向きのデザ?ンです。
bow tie被無尾晚禮服和燕尾服使用的蝴蝶領結是bow tie。裝飾男人的領子的周圍的那個bow tie，也成為kilt的圖形的話，變成這麼可愛的設計。
是在適合女孩子的圖形多中數少的適合男孩子的設計。
18.フラワーバスケット花篮
ツルや枝で編んで作るバスケットは、?メリカの開拓時代の生活必需品の一つでした。
主に三角形をピーシングして作り、持ち手は?ップリケでつけます。更にフラワーバスケットの名のとおり、愛らしい花の?ップリケを加えたパターンもあります。
花籃
用仙鶴和樹枝編做(製作)的籃，是美國的開荒時代的生活必需品之一。
主要pishingu做做出三角形，持(有)者用補花安上。更加也有花籃的名的大街，施加了可愛的花的補花的圖形。
19.ドランカーズパス
4分の1の円を濃淡に配色したブロックを組み合わせるのがドランカーズパスです。
「酔っ払いの道」とか「千鳥足」と訳されるこのパターンは、その名の通りちょっとフラフラした感じの動きのあるデザ?ンが特徴です。
組合濃淡配了顏色4分之一的日元的塊是dorankazupasu。
「醉漢的道」或者被翻譯「腳步晃晃蕩蕩」的這個圖形，有那個名的大街稍微晃裡晃蕩做了的感覺的運動的設計是特徵。
20.ダブルエックス双X
このパターンは古くからあるパターンで、19世紀中頃のキルトにもしばしば見かけます。
大きな三角形と小さな三角形がそれぞれXの字のように見えることから、"X の二重奏"などとも呼ばれています。
這個圖形從以前用有的圖形，19世紀中間的kilt也屢次看見。
看起來好像從大的三角形和小三角形各自X的字的，"X的二重奏"等也被招呼。
21.リリー百合
リリー（ゆり）はバタフラ?やハウスなどとともに数少ない具象的なデザ?ンです。
花をピーシングで作った後、茎やつぼみを?ップリケして仕上げるパターンです。
lily(百合)是與蝶泳和住宅等一起數少的具體的設計。
pishingu製作了花之後，是補花莖和花蕾做完的圖形。
22.リバテ?スター
レモンスターと同じ星のパターンを、3色のストリングで作ったのがリバテ?スターです。
?メリカの国旗の色である、赤、青、白を使って、男の子が21才になり成人する時に贈る、フリーダムキルトとしてよく使われました。
用3色的弦製作了與檸檬明星同樣的星的圖形，的是自由明星。
是美國的國旗的顏色，作為贈與使用紅，青，白，男孩子成為21歲成人的時候，自由kilt經常被使用了。
(完整版)各种接口连线图解
玩转投影机接口连线图解 很多初级用户在看投影机文章或将投影机与其它设备进行连接时，面对众多的接口总是感到茫然。其实只要弄明白它们的用途和连/转接方法，在使用时您会觉得其也并非有登天之难。 投影机接口虽没有高档功放上那么多 但也不少 家用投影机上的常用接口 拉近点就看清楚了 一、常规视频输入端子 做为视频播放设备，投影机上输入端子（端子=接口）的数量远多于输出端子，视频端子的数量也远多于音频端子。 ●标准视频输入（RCA）
RCA是莲花插座的英文简称，RCA输入输出是最常见的音视频输入和输出接口，也被称AV接口（复合视频接口），通常都是成对的，把视频和音频信号“分开发送”，避免了因为音/视频混合干扰而导致的图像质量下降。但由于AV接口传输的仍是一种亮度/色度（Y/C）混合的视频信号，仍需显示设备对其进行亮/色分离和色度解码才能成像，这种先混合再分离的过程必然会造成色彩信号的损失，所以其目前主要被用在入门级音视频设备和应用上。 音频转RCA线 RCA转接延长头
插入示意图 白色的是音频接口和黄色的视频接口，使用时只需要将带莲花头的标准AV线缆与其它输出设备（如放像机、影碟机）上的相应接口连接起来即可。 不要小瞧了RCA，其也有做工不错的高档货 ●S端子
标准S端子 标准S端子连接线
音频复合视频S端子色差常规连接示意图 S端子（S-Video）是应用最普遍的视频接口之一，是一种视频信号专用输出接口。常见的S端子是一个5芯接口，其中两路传输视频亮度信号，两路传输色度信号，一路为公共屏蔽地线，由于省去了图像信号Y与色度信号C的综合、编码、合成以及电视机机内的输入切换、矩阵解码等步骤，可有效防止亮度、色度信号复合输出的相互串扰，提高图像的清晰度。 一般DVD或VCD、TV、PC都具备S端子输出功能，投影机可通过专用的S端子线与这些设备的相应端子连接进行视频输入。 显卡上配置的9针增强S端子，可转接色差
计算机科学与技术学科知识体系
计算机科学与技术学科知识体系 下面是14个知识领域（ area）及其中的知识单元（llnits）和知识点（topiCS）的描述：1离散结构（DS） 1.1函数、关系和集合（核心）DS1 1.1.1函数DS11 1.1.1.1满射 1.1.1.2到内的映射 1.1.1.3逆函数 1.1.1.4复合函数 1.1.2关系 1.1. 2.1自反 1.1. 2.2对称 1.1. 2.3传递 1.1. 2.4等价关系 1.1.3集合 1.1.3.1文氏图 1.1.3.2补集 1.1.3.3笛卡儿集 1.1.3.4幂集 1.1.4鸽笼原理 1.1.5基数性和可数性 1.2基本逻辑（核心） 1.2.1命题逻辑 1.2.2逻辑连接词 1.2.3真值表 1.2.4范式 1.2.4.1合取式 1.2.4.2析取式 1.2.5永真性 1.2.6谓词逻辑 1.2.7全称量词和存在量词 1.2.8假言推理、否定式推理 1.2.9谓词逻辑的局限性 1.3证明技巧（核心） 1.3.1蕴涵、逆、逆反、置换、非、永假等概念 1.3.2形式证明结构 1.3.3直接证明 1.3.4反例证法 1.3.5逆反式证明法 1.3.6反证法 1.3.7数学归纳法 1.3.8强归纳法 1.3.9递归数学定义 1.3.10良序
1.4计数基础（核心） 1.4.1计数变元 1.4.2求和与相乘的规则 1.4.3包含排斥 1.4.4算术和几何级数 1.4.5斐波那契（Fibonacci）数列1.4.6排列组合 1.4.7基本定义 1.4.8恒等式 1.4.9二项式定理 1.4.10递归关系 1.4.11实例 1.4.12 Master原理 1.5图与树（核心） 1.5.1树 1.5.2无向图 1.5.3有向图 1.5.4生成树 1.5.5遍历策略 1.6离散概率 1.6.1有限概率空间、概率度量、事件1.6.2条件概率、独立性、贝叶斯规则1.6.3 整型随机变量、期望 2程序设计基础（PF） 2.1程序设计基本结构（核心） 2.1.1变量、类型、表达式和语句 2.1.2高级语言的基本语法和语义 2.1.3输人和输出基础 2.1.4顺序、条件和循环控制结构 2.1.5函数定义、函数调用和参数传递2.1.6程序结构分解基础 2.2算法与问题求解（核心） 2.2.1问题求解策略 2.2.2问题求解算法 2.2.3算法实现策略 2.2.4调试策略 2.2.5算法的概念和特性 2.3基本数据结构（核心） 2.3.1基本类型 2.3.2数组 2.3.3记录 2.3.4字符串和字符串处理 2.3.5数据在存储器中的表示 2.3.6静态分配、栈式分配和堆式分配2.3.7运行时的存储器管理 2.3.8指针和引用
(完整版)领域应用知识图谱的技术和应用
领域应用 | 知识图谱的技术与应用 本文转载自公众号：贪心科技。 领域应用 | 知识图谱的技术与应用 李文哲开放知识图谱 1周前 本文转载自公众号：贪心科技。 作者 | 李文哲，人工智能、知识图谱领域专家 导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。 目录： 1.概论 2.什么是知识图谱 3.知识图谱的表示 4.知识抽取 5.知识图谱的存储 6.金融知识图谱的搭建 1.定义具体的业务问题 2.数据收集 & 预处理 3.知识图谱的设计 4.把数据存入知识图谱 5.上层应用的开发 7.知识图谱在其他行业中的应用 8.实践上的几点建议 9.结语 1. 概论
随着移动互联网的发展，万物互联成为了可能，这种互联所产生的数据也在爆发式地增长，而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。如果说以往的智能分析专注在每一个个体上，在移动互联网时代则除了个体，这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。在一项任务中，只要有关系分析的需求，知识图谱就“有可能”派的上用场。 2. 什么是知识图谱？ 知识图谱是由Google公司在2012年提出来的一个新的概念。从学术的角度，我们可以对知识图谱给一个这样的定义：“知识图谱本质上是语义网络（Semantic Network）的知识库”。但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph）。 那什么叫多关系图呢？学过数据结构的都应该知道什么是图（Graph）。图是由节点（Vertex）和边（Edge）来构成，但这些图通常只包含一种类型的节点和边。但相反，多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边。比如左下图表示一个经典的图结构，右边的图则表示多关系图，因为图里包含了多种类型的节点和边。这些类型由不同的颜色来标记。
知识体系构建
知识体系构建的N种模式 浙江省上虞市春晖中学（312353） 王国芳 高考政治复习中必须重视知识体系的构建，即学会对零碎的、分散的、相对独立的政治概念、基本原理和观点等基础知识进行整合，加以梳理，使之形成有一定内在联系的知识系统。这既有利于我们从知识的点上的深化理解，又有利于从知识的面上融会贯通，从而培养和提高自己“调动和运用知识”的能力，真正实现由知识到能力的升华。本文就高考政治复习中构建知识体系的模式向大家作一些介绍 一、概念辐射式 [方法简介]概念辐射式知识体系构建是指以政治学科中的某一个核心概念为基点，对课本中与这一概念有关的知识点进行全面辐射和深入挖掘，在此基础上加以必要的梳理和整合，形成一个以此概念为核心的知识系统的过程。概念辐射式知识体系构建的基本模式如下图所示。在概念辐射式知识体系在构建过程中，可以是核心概念的一级辐射，即从核心概念出发，辐射到A知识，把与A 知识相关的知识整合起来；也可以是核心概念的多级辐射，即在完成对A知识相关知识的整合的基础上，再由A知识辐射到A1知识，把与A1知识相关的知识也整合起来。 [范例引路]国家是政治常识教学中“含金量”很高的一个核心概念。我们可以国家这一概念为核心，通过两级辐射，把整个政治常识第一课的内容构建起一个完整的知识体系。首先，通过一级辐射，可辐射到国家的属性、国家的职能、国家的性质和国家的形式等知识，并把与他们相关的一些基础知识整合起来：一是国家的属性，即国家具有主权属性、阶级属性和社会属性；二是国家职能，主要包括其含义、内容（对内与对外）；三是国家性质，主要包括国体的含义、国家性质的决定、国家性质的判断标志及民主与专政等；四是国家的形式，包括国家政权组织形式和国家结构形式。国家政权组织形式主要内容有政体的含义、政体与国体的关系、当代国家的基本类型等；国家结构形式则主要包括含义、基本类型（主要有单一制和联邦制的含义和各自特征）。在此基础上，再进行二级辐射：由国家职能可辐射到我国的国家职能这一知识（我国的对内职能和对外职能）；由国家性质可辐射到我国的人民民主专政这一知识（主要包括我国人民民主专政的含义、人民民主专政的优点和特点、加强我国的民主政治建设、必须坚持我国的人民民主专政等知识）；由国家政权组织形式可辐射到我国的人民代表大会制度（可围绕人民代表、人民代表大会、人民代表大会制度三个概念把这一块内容整合起来）；由国家结构形式可辐射到我国的单一制国家结构形式（主要包括我国实行单一制国家结构形式的决定因素、我国的国家结构形式具有单一制国家结构形式的共性、我国的单一制国家结构形式又有自己的个性即“一国两制”的有关内容）。这样，经过一、二两级辐射，政治
人工智能-知识图谱机器大脑中的知识库
知识图谱技术原理介绍 ?莫扎特 ?2016-01-09 17:31:55 ?大数据技术 ?评论(0) ? 作者：王昊奋 近两年来，随着Linking Open Data[1] 等项目的全面展开，语义Web数据源的数量激增，大量RDF数据被发布。互联网正从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网(Document Web)转变成包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网(Data Web)。在这个背景下，Google、百度和搜狗等搜索引擎公司纷纷以此为基础构建知识图谱，分别为Knowledge Graph、知心和知立方，来改进搜索质量，从而拉开了语义搜索的序幕。下面我将从以下几个方面来介绍知识图谱：知识图谱的表示和在搜索中的展现形式，知识图谱的构建和知识图谱在搜索中的应用等，从而让大家有机会了解其内部的技术实现和各种挑战。 知识图谱的表示和在搜索中的展现形式
正如Google的辛格博士在介绍知识图谱时提到的：“The world is not made of strings , but is made of things.”，知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念。其中，每个实体或概念用一个全局唯一确定的ID来标识，称为它们的标识符(identifier)。每个属性-值对(attribute-value pair，又称AVP)用来刻画实体的内在特性，而关系(relation)用来连接两个实体，刻画它们之间的关联。知识图谱亦可被看作是一张巨大的图，图中的节点表示实体或概念，而图中的边则由属性或关系构成。上述图模型可用W3C提出的资源描述框架RDF[2] 或属性图(property graph)[3] 来表示。知识图谱率先由Google提出，以提高其搜索的质量。 为了更好地理解知识图谱，我们先来看一下其在搜索中的展现形式，即知识卡片(又称Knowledge Card)。知识卡片旨在为用户提供更多与搜索内容相关的信息。更具体地说，知识卡片为用户查询中所包含的实体或返回的答案提供详细的结构化摘要。从某种意义来说，它是特定于查询(query specific)的知识图谱。例如，当在搜索引擎中输入“姚明”作为关键词时，我们发现搜索结果页面的右侧原先用于置放广告的地方被知识卡片所取代。广告被移至左上角，而广告下面则显示的是传统的搜索结果，即匹配关键词的文档列表。这个布局上的微调也预示着各大搜索引擎在提高用户体验和直接返回答案方面的决心。 【三大搜索引擎关于姚明的知识卡片(略)】 虽说三大搜索引擎在知识卡片的排版和内容展现上略有不同，但是它们都列出了姚明的身高、体重、民族等属性信息。此外，它们均包含“用户还搜索了”或“其他人还搜”的功能来展现相关的人物。该功能允许用户去浏览其他与姚明相关的人物的详细信息。细心的读者也发现Google在其知识卡片中也展示了很多与姚明相关的图片，以图文并茂的方式来展示姚明的方方面面。百度则结合了百度风云榜的信息，列出了姚明的类别(体坛人物)及其百度指数(今日排名和今日搜索热度等信息)。在搜索结果页面的左上角(在图中未给出)，百度还展示了其特有的专题搜索，包含了与姚明相关的百科、图片、微博、新闻、音乐、贴吧和视频等七大类的结果，基本涵盖了用户最基本的需求。搜狗在列出与姚明相关的百科、图片，电影和最新相关消息等专题的同时，其知识卡片额外显示了诸如“主持电视节目”、“效力篮球队”、“人物关系”等各种细粒度的语义关系。当遇到含有歧义的用户查询时，知识卡片还会列出其他可能的查询目标对象。在上面的例子中，搜狗还列出了一项“您是否要找”的功能，列出一位也叫姚明的一级作曲家。该功能用于去歧义，在显示最相关实体的同时也给出其他可能的对象，达到去歧义的作用。当搜索“李娜”或“长城”时，Google和百度也在其知识卡片下方展现了类似的功能。除了给出著名网球运动员李娜和万里长城之外，它们还列出歌手李娜和长城汽车供用户选择和浏览。更值得一提的是，当在搜狗知立方中输入“姚明的老婆的女儿的身高”如此复杂的查询时，其会直接返回其女儿的姓名(姚沁蕾)以及其身高(110cm)，并给出推理说明“叶莉的女儿是姚沁蕾”。如此详实的说明不仅为返回的答案提供了很好的解释，从另一个侧面也展示了知识图谱的强大，其不仅能识别出运动员姚明，也能抽取出关系“老婆”和“女儿”和属性“身高”等信息。当我
如何构建学科知识体系
作者：何辛欣 上篇讲过，不少考生也相当刻苦，但是取得的效果却不甚理想，这并不是基于智力因素而产生的分野，而是考的好的考生掌握了更加科学的方法。好的方法和勤奋的学习是缺一不可的。驽马十驾，功在不舍，如果南辕北辙，则虽有良驹宝马只怕离目标愈来愈远。所以考研成功无非四个字：勤奋、得法。勤奋你们来做，得法我写出我个人的经验，让你们少走弯路，那么你就一定是分子而不是分母。我发现有些考生在对具体知识点的掌握并不差，但是考试的结果却不理想，我想可能是只见树木不见森林，能深入细小的知识点而不能浅出，考题稍微一变换就不知所措，痛失得分机会。 构建学科知识体系是我两年备考的两大心得之一，说到这个词，感觉比较玄妙，其实很简单，特别是学法的人，要有严谨的态度来对待所学知识，形成体系。我尽量以口语化来说明，如果有疑问，请在下面跟帖询问。 前提：构建学科知识体系适用于自成体系的一切学科，尤其是法学（我发觉其他科目教材的体系都不如法学的教材体系强），但是不包括外语的学习。对于外语的学习，鄙人学了十数年的英语，仍然除了应付考试尚能聊以自慰以外，不堪实用，希望有对语言学习有心得的兄弟姐妹不吝指教。 某一学科，之所以同其他学科区别开来，总有自己最鲜明的特点、自己的篇章结构顺序，因此要掌握这一学科，应当以此最宏观的特点入手，层层深入，才能掌握本门学科的精髓，进而全面系统地掌握该学科。举个通俗的例子，一个画师要画一棵树，必然先画其主干，然后才是分支，最后才是树叶，以及树叶上的纹理，而绝不会相反。那么我们在学习法律学科的时候，一开始就津津乐道于为什么效力待定的合同效力是待定的，然而却不能对抗善意第三人？自杀在何种情况下构成犯罪？这些问题，固然可以说是对法律学科有浓厚的钻研兴趣，但笔者认为本末倒置了。 法硕联考的五门学科，以及政治考试的五门学科（马克思主义哲学、政治经济学、毛泽东思想、邓小平理论和三个代表重要思想、当代世界经济与政治）以及其他学科，都体现了这一点，这是放之四海而皆准的道理。学习每门学科，都必须从最基础的东西入手，而考生往往忽视这点，动不动就题海，光做题不思考，效果有限。比如缓刑和假释最根本的区别是什么？答案缓刑是量刑制度，假释是刑罚执行制度，知道了这一点，其他的区别就顺理成章了；又如刑法为什么必须罪刑法定，而民法一般则规定约定优先于法律规定（比如合同法规定要约以对话方式作出的，应当即时作出承诺，但当事人另有约定的除外）？不要以为这些不会考试而不重要，举个极端一点的例子，张无忌为什么能够迅速学好乾坤大挪移，因为他有九阳真经的深厚基础。掌握了构建学科知识体系这一方法，对将来学习大多数学科都有事半功倍之效。 具体如何操作？ 我在上篇帖子讲过，第一遍读书的时候首先要看篇章结构，并抄录下来，这是学科知识体系的雏形。抄完后，看看这门学科大体分为几大块（虽然一门学科动则十几章，但基本上可以分为三四块）。每块由许多章组成，每一章就由许多小节组成，每一小节由许多知识点组成，每一知识点由组成该知识点的许多小点组成。这样你知道这棵树的主干、分支、树叶和纹理了。 第二遍读书的时候，根据最基本的概念，思考作者为什么会如此安排篇章结构顺序，各章节之间有什么内在关系，每个制度是如何围绕该学科最基本的原理并反应这个原理的。作者按照这样的篇章结构顺序自然有他的道理，如果对其思考，按照作者的角度来考虑这一问
领域知识图谱的技术与应用
领域应用知识图谱的技术与应用 本文转载自公众号：贪心科技。 领域应用I知识图谱的技术与应用 李文哲开放知识图谱1周前 本文转载自公众号：贪心科技。 作者I李文哲，人工智能、知识图谱领域专家 导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。 目录: 1.概论 2.什么是知识图谱 3.知识图谱的表示 4.知识抽取 5.知识图谱的存储 6.金融知识图谱的搭建 1.定义具体的业务问题 2.数据收集&预处理 3.知识图谱的设计 4.把数据存入知识图谱 5.上层应用的开发 7.知识图谱在其他行业中的应用 8.实践上的几点建议 9.结语 1.概论 随着移动互联网的发展，万物互联成为了可能，这种互联所产生的数据也在爆发式地增长，而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。如果说以往的智能分析专注在每一个个体上，在移动互联网时代则除了个体，这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。在一
项任务中，只要有关系分析的需求，知识图谱就有可能”派的上用场。
2. 什么是知识图谱? 知识图谱是由Google 公司在2012年提出来的一个新的概念。从学术的角度，我们可以 对知识图谱给一个这样的定义： 知识图谱本质上是语义网络（Sema ntic Network ）的 知识库”但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度出发其实 可以简单地把知识 图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph 那什么叫多关系图呢？ 学过数据结构的都应该知道什么是图（Graph ）。图是由节点 （Vertex ）和边（Edge ）来构成，但这些图通常只包含一种类型的节点和边。但相反， 多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边 。比如左下图表示一个经典的图结构, 右边的图则表示多关系图，因为图里包含了多种类型的节点和边。这些类型由不同的颜 色来标记。 在知识图谱 里， 我们通常用 实体（Entity ） ”来表达图里的节点、用 关系（Relation ）”来表达图里的 边”实体指的是现实世界中的事物比如人、地名、概念、药物、公司等 ，关系则用来 表达不同实体之间的某种联系， 比如人-居住在”北京、张三和李四是 朋友”逻辑回归 是深度学习的先导知识”等等。 现实世界中的很多场景非常适合用知识图谱来表达。 比如一个社交网络图谱里，我们既 可以有 人”的实体，也可以包含 公司”实体。人和人之间的关系可以是 朋友”，也可以是 同 事”关系。人和公司之间的关系可以是 现任职”或者曾任职”的关系。类似的，一个风控 知识图谱可以包含 电话”公司”的实体，电话和电话之间的关系可以是 通话”关系，而 且每个公司它也会有固定的电话。 3. 知识图谱的表示 知识图谱应用的前提是已经构建好了知识图谱 ，也可以把它认为是一个知识库。这也是 为什么它可以用来回答一些搜索相关问题的原因，比如在 Google 搜索引擎里输入“ Who is the wife of Bill Gates?，我们直接可以得到答案-“Melinda Gates 。这是因为我们在系 ）。 包含一种类型的节点和边 包含多种类型的节点和边 （不同＜^状扣師色代憑不岡评奥断节点和边） 节点 节点 边 边 节点 节点 边
骨髓穿刺术的详细操作步骤
骨髓穿刺术 骨髓穿刺术(bｏnｅmarroｗpunｃture)就是采取骨髓液得一种常用临床诊断技术,其检查内容包括骨髓细胞形态学,细胞遗传学,造血干、祖细胞培养以及病原微生物学等几个方面。临床上,一方面可以协助各种血液病得诊断、鉴别诊断及治疗随访,另一方面还可为骨髓移植患者提供自体或异体骨髓、 一、适应证 各种原因所致得贫血、血小板减少得诊断、各种类型得白血病、骨髓发育异常综合征、骨髓增殖性疾病、多发性骨髓瘤等得诊断与分类以及淋巴瘤等其她肿瘤性疾病等就是否有骨髓侵犯与转移等。 某些寄生虫病,如疟疾、黑热病等可检测寄生虫。 原因不明得长期发热,肝、脾、淋巴结肿大均可行骨髓穿刺检查,以明确诊断、 骨髓穿刺又可观察某些疾病得疗效、 二、禁忌证 血友病及有严重凝血功能障碍者,当骨髓检查并非唯一确诊手段时,则不宜行骨髓穿刺检查,以免引起局部严重出血。 骨髓穿刺局部皮肤有感染者。
三、术前准备 (一)医患沟通 术前医患沟通,与患者及其家属介绍此项操作得必要性及过程以消除对本操作得顾虑。 (二)患者准备 1。了解、熟悉患者病情、 2、与患者及家属谈话,交代检查目得、检查过程及可能发生情况,并签字。 3。对怀疑有凝血功能障碍者,在穿刺前应行凝血功能检查,根据检查结果决定就是否适合行骨髓穿刺检查。 (三)器材准备 1。治疗车 治疗车上应备有无菌骨髓穿刺包,内含治疗盘、无菌棉签、手套、洞巾、注射器、纱布以及胶布。 2、消毒用品 ７5％乙醇、2％碘酒或碘伏。 ３、麻醉药品 2%利多卡因2 mｌ。 4. 其她 一次性注射器2个,无菌手套,干净玻片6～８张以及一张好得推片,抗凝管数个(根据检测项目决定)、 (四)操作者准备
07领域目标知识图谱系统
领域目标知识图谱系统 1.简介 领域目标知识图谱既可以理解为一种技术，也可以是一种成果。知识图谱最初是由谷歌提出用来优化搜索引擎的技术。随着近年来的不断发展，知识图谱应用于人工智能的多种场景，例如语音助手、聊天机器人、智能问答等。人工智能可以划分为感知智能（主要对图片、视频、语音的能力的探究）和认知智能（涉及知识推理、因果分析等）。知识图谱是认知智能领域中主要的技术之一。 知识图谱图谱分为通用知识图谱和领域知识图谱。通用知识图谱主要应用于面向互联网的搜索、推荐、问答等业务场景。通用知识图谱强调的是广度，数据不一且多来自于互联网，很难形成完整的全局性的针对本体层的统一管理。在越来越多的垂直领域中，知识图谱也被广泛应用，已经成为基础数据服务，为上层智能应用提供数据支撑。 领域目标知识图谱针对企业或者政府机构现存数据可用性差，无法自动提取有价值知识或者资源的问题，提供一种通过数据智能清洗、智能融合、数据可视化等技术将数据转化为知识或者资源的方式。在知识图谱构建技术中，领域内知识表示建模、实体识别与实体链接、关系事件抽取、隐形关系发现为领域目标知识图谱研究的方向。
2.提供功能 1.基础数据管理及数据采集 一方面通过分布式爬虫技术爬取互联网公开数据源，包括新闻、微信公众号、微博、移动客户端、贴吧、论坛等公开数据源信息，存储到数据仓库中。另一方面也可以使用业务方直接提供的数据接口。 2.数据整理与数据清洗 将采集的数据进行标准化的清洗，可以根据智能比对完成数据的查漏补缺。也可以人工清洗采集数据。最终将清洗后的数据按照统一标准格式存储到泛目标库当中。 3.数据融合 数据融合分为智能自动融合和手动融合。智能自动融合是对同一目标的多条记录进行属性合并和信息合并，使多条杂乱的数据融合成一条相对完整的融合目标，并对目标与目标之间建立关联。手动融合是将相似度较高但机器无法百分百判定是同一目标的记录，采取人工稽核的方式进行手动融合。 4.专题图谱构建 根据用户实际需求可针对某一行业或某一领域的积累的大量数据，通过清洗和融合后梳理成为相对完成的知识网络专题图谱，并以数据可视化的手段进行展示，提供用户方便快捷的获取该领域的知识。 3.系统特点 （1）系统灵活、易扩展 开发了一套灵活性高、扩展性强的数据转化及导入工具。可在短时间内，根据用户现有数据的格式、特点开发转换插件，支持各类结构化、非结构化、文件等格式的数据导入。
4教师学科知识体系构建
会宁县中小学教师学科知识体系构建要求及评价标准 一、学科知识体系建构要求 （一）学校要有对学科知识体系建构的指导性意见，并有制度、有计划、有落实、有成果； （二）教师要具有学科知识的整体构建意识，不断提高知识系统的建构能力； （三）教师要熟悉并建立本学科、本学段的整体知识体系； （四）学校要切实有效地实施“青蓝工程”，采取结对的方式，尽快促使年轻教师完成学科知识体系的调整建构； （五）学科教师要有体现学科“体、面、线、点”，从宏观到微观的整体知识结构，最好通过知识树、知识导图或思维导图等形式呈现出来； （六）教师要培养学生课堂进行学案整理、学科知识自我建构的习惯和能力，并有具体落实。 二学科目标体系构建要求 （一）教师要研读所任学科的学段课程标准，明确分年级的具体要求； （二）有效地制定学年目标、学期目标、单元目标和课时目标； （三）课时目标要具体、明确、可观察、可测量； （四）学习目标要立足学情，面向考情、突出能力、注重“四基”（基础知识、基本技能、基本思想方法、基本活动经验）、分层设计，
既要面向全体学生，又要面向个体学生； （五）采取纸笔测试、自评、生生互评、教师评价等不同评价形式，对学生进行阶段性的达标测评，重点体现过程性评价和指导，以促进每位学生的发展。 三、学科知识结构的课堂运用要求 （一）教师要引导学生从宏观、中观或微观的不同角度对课堂学科知识进行自我建构： 宏观上指立足于学科各大模块，从整体上把握学科思想体系，建构全书结构体系。（这种情况较适合高年级学生的综合复习。）中观上指以概念群、原理群为基础，在更高层面上寻求知识板块间的脉络线索，实现内优外联、纵向提升、横向拓展。 微观上指依托概念群或定理、公式，寻找知识点之间的纵向与横向联系，结成一个上下联通、左右衔接的知识网络。 （二）教师要引导学生通过课堂自绘知识树、知识导图或思维导图等形式养成自主构建学科知识体系的习惯。 （三）教师在导学案中要设计专门的学习模块，引导学生进行整理学案、知识建构。 四、学科知识结构的评价标准 教师构建适合新课程要求的学科知识结构，是实施新课程的基本保障。 （一）要体现整体性。要具有层次清楚、结构合理。内容完整的学科本体性知识结构体系。通过知识结构导图或者知识树等直观的表现手
知识图谱概述及应用
导读：知识图谱(Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从2012年Google 推出自己第一版知识图谱以来，它在学术界和工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年内纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国内，互联网巨头百度和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比，对处于当今风口浪尖上的行业- 互联网金融，知识图谱可以有哪方面的应用呢 目录： 1. 什么是知识图谱 2. 知识图谱的表示 3. 知识图谱的存储 4. 应用 5. 挑战 6. 结语 1.什么是知识图谱 知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里，每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息（Heterogeneous Information）连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。 知识图谱这个概念最早由Google提出，主要是用来优化现有的搜索引擎。不同于基于关键词搜索的传统搜索引擎，知识图谱可用来更好地查询复杂的关联信息，从语义层面理解用户意图，改进搜索质量。比如在Google的搜索框里
输入Bill Gates的时候，搜索结果页面的右侧还会出现Bill Gates相关的信息比如出生年月，家庭情况等等。 另外，对于稍微复杂的搜索语句比如”Who is the wife of Bill Gates“，Google 能准确返回他的妻子Melinda Gates。这就说明搜索引擎通过知识图谱真正理解了用户的意图。 上面提到的知识图谱都是属于比较宽泛的范畴，在通用领域里解决搜索引擎优化和问答系统(Question-Answering)等方面的问题。接下来我们看一下特定领域里的(Domain-Specific) 知识图谱表示方式和应用，这也是工业界比较关心的话题。 2.知识图谱的表示 假设我们用知识图谱来描述一个事实（Fact）- “张三是李四的父亲”。这里的实体是张三和李四，关系是“父亲”（is_father_of）。当然，张三和李四也可能会跟其他人存在着某种类型的关系（暂时不考虑）。当我们把电话号码也作
插针机的安装调试与维修
插针机的安装调试与维修 摘要：自动插针机作为一种高端设备，主要用于连接器、端子、连接器等零件的自动生产。做到了从零件装配到产品的定型，再到最终产品性能测试的全过程实现了全部自动化生产。提升了生产效率、提高了成品成型率、节约人力资源成本具有重要意义。 本文论述了对插针机的安装调试与维修中使用，来巩固实习生对所学知识的掌握，实现将理论与实践相结合，系统的涵盖了插针机功能及性能方面的一系列检测和用例指导。控制该设备包含了机械、液压气动控制、电子、电气等专业知识，如电路控制、线路图的接线、传感器、信号传输等。该论文对插针机的整个操作过程、步骤、以及维修等过程都进行了详细解释说明。 关键词：插针机；传统控制方法；安装与调试；维修。 Installation, debugging and maintenance of pin insertion machine Absrtact:Automatic pin insertion machine is a high-end equipment used for automatic production of connectors, terminals, connectors and other components. It realizes automatic completion of performance testing of final products from bulk assembly to product shaping. It is of great significance to improve productivity, finished product rate and save manpower cost. This paper discusses the installation, debugging and maintenance of the pin insertion machine, in order to consolidate the interns'mastery of the knowledge learned, and realize the combination of theory and practice. The system covers a series of testing and use case guidance on the function and performance of the pin insertion machine. The control equipment includes mechanical, hydraulic and pneumatic control, electronic and electrical expertise, such as circuit control, wiring of circuit diagram, sensors, signal transmission, etc. In this paper, the whole operation process, steps and maintenance process of the pin insertion machine are explained in detail. Key words:Installation, debugging and maintenance of traditional control method of pin insertion machine
知识图谱自动构建在线云平台-web protege汉语版
知识图谱自动构建在线云平台-web protege汉语版 protege汉化版Protege软件是斯坦福大学医学院生物信息研究中心基于Java语言开发的本体编辑和知识获取软件。这个软件主要用于语义网中本体的构建，是语义网中本体构建的核心开发工具。相比与其他的本体构建工具而言，Protégé最大的好处在于支持中文，在插件上，用Graphviz 可实现中文关系的显示。为了方便大家，在北理工张华平博士的带领下，对protege汉化后又对webprotege进行了汉化，并成功上线，使大家可以在线进行知识图谱语义本体的自动构建。webprotege汉化版 知识图谱语义本体的构建流程图：知识图谱包括实体与关系 节点代表实体连边代表关系事实可以用三元组表示(head, relation, tail) 概念发现1．格式解析对PDF、Word、XML等主流文档，抽取出结构化的文本信息。2．分词标注NLPIR-ICTCLAS 分词系统可以融合已有本体库，实现专业领域的分词标注。3．概念发现(1).NLPIR-ICTCLAS新词发现可直接从原始语料中直接发现新词、新概念。(2).采用基于规则与统计相结合的方法实现从新词中过滤筛选本体概念。关联计算使用POS-CBOW模型对数据进行训练，然后对数据完成
关联关系分析。POS-CBOW方法综合了词性、词的分布特点，采用word2vector改进模型，通过训练，自动提取出了语义关联关系。如果训练文本为专业领域的生语料，该模型可以产生专业领域的本体关联关系。 依存句法分析 关系抽取实际上是实体与关系的抽取，一般是通过上面提到的三元组方法不断迭代实现。例：1、通过“X是Y的首都” 模板抽取出(中国，首都，北京)、(美国，首都，华盛顿)等三元组实例；2、根据这些三元组中的实体对“中国-北京”和“美国-华盛顿”可以发现更多的匹配模板，如“Y的首都是X”、“X 是Y的政治中心”等等；新发现的模板抽取更多新的三元组 实例，通过反复迭代不断抽取新的实例与模板。 集成验证 构建工具---- Protégé1.OWL:W3C开发的一种网络本体语言，用于对本体进行语义描述。类(Class)、个体(Individual)、属性(Property) 2. Protégé: 斯坦福大学基于Java语言开发的 本体编辑和知识获取软件，是语义网中本体构建的核心开发工具。 效果展示： 知识图谱自动构建在线云平台
领域知识图谱的技术与应用
领域应用| 知识图谱的技术与应用 本文转载自公众号：贪心科技。 领域应用| 知识图谱的技术与应用 李文哲开放知识图谱1周前 本文转载自公众号：贪心科技。 作者| 李文哲，人工智能、知识图谱领域专家 导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。 目录： 1. 概论 2. 什么是知识图谱 3. 知识图谱的表示 4. 知识抽取 5. 知识图谱的存储 6. 金融知识图谱的搭建 1. 定义具体的业务问题 2. 数据收集& 预处理 3. 知识图谱的设计 4. 把数据存入知识图谱 5. 上层应用的开发 7. 知识图谱在其他行业中的应用 8. 实践上的几点建议 9. 结语
1. 概论 随着移动互联网的发展，万物互联成为了可能，这种互联所产生的数据也在爆发式地增长，而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。如果说以往的智能分析专注在每一个个体上，在移动互联网时代则除了个体，这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。在一项任务中，只要有关系分析的需求，知识图谱就“有可能”派的上用场。 2. 什么是知识图谱？ 知识图谱是由Google公司在2012年提出来的一个新的概念。从学术的角度，我们可以对知识图谱给一个这样的定义：“知识图谱本质上是语义网络（Semantic Network）的知识库”。但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph）。 那什么叫多关系图呢？学过数据结构的都应该知道什么是图（Graph）。图是由节点（Vertex）和边（Edge）来构成，但这些图通常只包含一种类型的节点和边。但相反，多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边。比如左下图表示一个经典的图结构，右边的图则表示多关系图，因为图里包含了多种类型的节点和边。这些类型由不同的颜色来标记。
管理科学与工程学科知识图谱构建研究
管理科学与工程学科知识图谱构建研究 运用知识图谱技术研究学科领域发展、趋势越来越明显并取得显著效果,并在情报学、教育学、医学、管理学等学科领域越来越流行且有一定统一性。国内关于管理科学与工程学科研究较少,以致用知识图谱对我国管理科学与工程学科进行研究具有一定实际意义和学术价值,帮助我国管理科学与工程学科的发展,提供指导。在管理科学与工程理论及知识图谱技术的基础上,对管理科学与工程主要分支学科——知识管理文献可视化分析:文献来源于中国期刊全文数据库(CNKI)、中文社会科学引文索引(CSSCI)数据库,用CiteSpace软件绘制管理科学与工程学科知识图谱,分析其研究主体、知识基础、研究热点、研究前沿等,对我国管理科学与工程学科理论和实践研究都有重要学术价值和指导意义。本文主要工作如下:(1)介绍选题背景、研究意义,从情报学、科学计量、引文分析、可视化四个领域分析国外知识图谱研究现状,从情报学、教育学、医学、管理学四个领域分析了国内知识图谱研究现状,以工业生产发展历史演进分析管理科学与工程学科研究现状,并介绍了全文研究内容、目标、方法、思路、重点及难点、创新处和组织结构。 (2)阐述了管理科学与工程学科、知识图谱、学科知识图谱基本概念,包括管理科学与工程学科定义、学科体系构成、学科特征,知识图谱定义、相关工具、研究方法,学科知识图谱定义、研究意义、学科知识体系可视化实现等。(3)设计了构建管理科学与工程学科知识图谱总体方案,包括研究主体知识图谱、知识基础知识图谱、研究热点、前沿知识图谱并构思了设计原则、思路、总体框架、构建内容、工具、流程等细节。(4)确定并介绍了构建管理科学与工程学科知识图谱所需数据来源、工具选取、基本环境配备、构建流程,为管理科学与工程学科知识图谱分析奠定基础。(5)以管理科学与工程学科知识图谱总体方案为基准,分析了国内管理科学与工程学科研究主体、知识基础、研究热点、前沿与趋势等知识图谱,发现问题并得出结论。
教师的知识结构
教师的知识结构 具备比较渊博的知识是教师完成自己工作任务的基础。对一个教师来说，知识越多越好。然而，作为一个普通初级中学的教师，比较合理的知识结构，应包括下列三个组成部分。 一、通晓所教的学科和专业 教师所教的学科和专业是他用以向学生传授知识的必备的基础。要做到这一点，就要对所教学科的知识有比较系统而透彻的理解，还要对本学科的历史、现状和未来以及在本学科方面作出过重大贡献的著名科学家、学者的生平事迹要有所了解。 二、具有比较广泛的基础文化知识 教师的任务不仅仅是“教书”，还必须“育人”。因此，教师对学生施加的影响必须是全面的。教师为了获得向学生施加全面影响的手段和才能，就应该在通晓一定专业知识的前提下，拥有比较广泛的文化科学基础知识，包括一定的“文史哲”“数理化”“天地生”“体音美”等学科的知识和一些相应的技能（如写作、计算、唱歌、绘画、体育活动等方面的技能）。 三、掌握教育科学理论，懂得教育规律 能否掌握教育科学理论，懂得教育规律，这是教师提高向学生传授知识、施加影响的自觉性，达到良好的教育效果所必须的。教师仅仅有了广博的知识是不够的，他要善于把这些知识传授给学生，并要教会学生自己去学习，还要善于“科学育人”。这就要求教师必须有良好的教育学、心理学的知识修养，懂得青少年身心发展的一般特点、个性和品德形成的一般规律以及如何根据这些特点和规律教育学生。 能力结构方面应该做到基本能力和特殊能力相结合。 主要包括 （1）思维条理性、逻辑性； （2）口头表达能力； （3）组织教学能力。 另一种观点认为应该包括： （1）信息的组织与转化能力； （2）信息的传递能力（语言表达能力、非语言表达能力）； （3）运用多种教学手段的能力；
基于医学领域的知识图谱
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/598194964.html, 基于医学领域的知识图谱 作者：帕尔哈提·吐尼牙孜 来源：《电脑知识与技术》2020年第08期 摘要：随着科学技术的快速发展，知识图谱的构建也受到了越来越人的重视，并为广泛应用到了各行各业，取得了非常优异的成果。然而，通过对实际情况进行分析可以发现，知识图谱在医学领域方面的应用却还存在着像是拓展性差、限制多以及效率多等问题，对其作用发挥造成了非常大的消极影响。在这种背景下，要想将知识图谱的作用更大程度地发挥出来，为医学事业的发展提供更有力的支持和保障，相关人员必须要跟上时代发展的脚步，采用自上而下的方式展开对相关技术的全面解析，这样才可以构建出一个更为科学合理的医学领域知识图谱，为相关工作的顺利展开提供更有力的支持和保障。鉴于这种情况，该文首先详细分析了医学知识图谱构建的方法，最后以此为基础提出了几点有效应用医学知识图谱的策略。 关键词：医学领域;知识图谱;构建技术 中图分类号：TP399 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2020）08-0201-03 自从2012年知识图谱被提出以后开始就获得了突飞猛进的发展，并被广泛应用到了各个领域当中，取得了非常优异的成果。但是，到现在为止，知识图谱在医学领域当中应用却还有一定问题存在。并且随着信息技术的快速发展，各种和医学相关的网络非结构化数据更是正在以指数级的速度快速增加，这里面更是包涵了非常多还没有被挖掘出来的医学方面知识。在当前这个新的发展时代，通过人工智能技术的有效利用以及借鉴专家经验进行知识图谱构建，可以将医学实体之间存在的潜在联系更为充分的挖掘出来，切实做好数据反哺工作，为临床决策以及循证医学的进一步发展和医患人员工作效率提高起到更大的推动作用。所以，本文展开基于医学领域的知识图谱探究有着重要的现实意义。 1 医学知识图谱构建的方法 1.1医学知识表示 所谓知识表示实际上指的就是相关人员为了对世界进行描述所做出的约定，属于一个推动知识模式化、形式化以及符号化发展的重要过程。其表示方式会对系统的知识获得、储存以及运用效率都造成非常大的影响[1]。但是，医学数据拥有储存方式不同、电子病历标准和格式 不同、会频繁遇到交叉领域以及种类繁杂等特征，造成了其和其余领域的知识表示出现了比较大的差异，给知识表示工作的顺利展开带去了非常大的挑战。在早期阶段，在进行医学知识图谱构建的时候，常用的知识表示方法主要有框架表示法、语义网表示法、产生式表示法以及谓