知识自动化智能引擎
网络智能化技术在信息科学中的应用与创新
网络智能化技术在信息科学中的应用与创新随着信息科学的快速发展和互联网的普及，网络智能化技术在信息科学中的应用与创新成为了一个热门话题。
网络智能化技术是指利用人工智能、大数据、机器学习等技术，赋予网络系统自主学习、自主决策能力，从而提高信息科学的效率和精确度。
本文将重点探讨网络智能化技术在信息科学中的应用与创新。
一、网络智能化技术在搜索引擎中的应用搜索引擎是网络智能化技术应用最为广泛的领域之一。
通过利用大数据和机器学习算法，搜索引擎可以根据用户的搜索历史、兴趣爱好和行为模式，为用户提供个性化的搜索结果。
例如，当用户在搜索引擎中搜索"旅游"时，系统会根据用户的地理位置和过往搜索记录，为用户提供与旅游相关的信息，如酒店推荐、旅游景点介绍等。
这大大提高了用户体验和搜索效率。
此外，搜索引擎还可以通过自然语言处理和知识图谱技术，对用户的搜索意图进行深度理解。
例如，当用户搜索"苹果"时，搜索引擎可以通过上下文等因素判断出用户是在寻找关于苹果手机的信息，还是关于苹果公司的信息，从而为用户提供更加准确和有针对性的搜索结果。
二、网络智能化技术在大数据分析中的应用大数据是指规模庞大、种类复杂且难以处理的数据。
而网络智能化技术可以帮助我们更好地利用大数据，并从中挖掘出有价值的信息。
通过运用机器学习和数据挖掘技术，网络智能化技术可以从海量数据中找出隐藏的规律和趋势，从而为企业决策、市场预测等提供有力支持。
例如，在社交媒体平台上，用户的评论和行为数据都是宝贵的大数据资源。
通过网络智能化技术的应用，我们可以从这些数据中分析用户的兴趣爱好、情感倾向等，并据此进行精准的用户画像和个性化推荐。
这不仅帮助企业更好地理解用户需求，还能提高用户的满意度和忠诚度。
三、网络智能化技术在网络安全中的创新网络安全一直是一个全球性的难题，而网络智能化技术的应用也为网络安全领域带来了新的创新。
利用机器学习和数据挖掘技术，网络智能化技术可以自动识别和阻止网络攻击，提高网络的安全性。
AI改变制造业企业知识管理
AI改变制造业企业知识管理随着人工智能（AI）的快速发展，制造业企业的知识管理正经历着巨大的变革。
AI技术的应用不仅加速了传统制造业的数字化转型，还提供了更高效、精确的知识管理手段，从而改变了制造业企业的知识管理方式。
本文将探讨AI如何改变制造业企业的知识管理，并从三个方面进行深入分析。
一、AI技术在知识获取和储存方面的应用AI技术可强化制造业企业的知识获取和储存能力。
传统的知识获取主要依赖于人工的经验总结和传授，受限于人力资源和时间成本的限制。
而AI技术通过智能搜索引擎、语音识别、机器学习等手段，能够快速、准确地获取、处理和储存大量的数据和知识。
制造业企业可以通过AI技术从内部和外部各种渠道收集知识，包括专业文献、工程文件、行业报告等，使企业的知识来源更加多元化。
同时，AI技术还可以通过自动化的方式将获取的知识进行分类、归纳和整理。
通过机器学习算法的应用，AI可以对知识进行自动标注和关联，构建知识图谱，帮助企业实现知识的集中储存和高效利用。
企业员工可以通过AI系统快速检索需要的知识，避免了繁琐的手工搜索和整理过程，提高了工作效率和准确性。
二、AI技术在知识传输和共享方面的应用AI技术为制造业企业的知识传输和共享提供了更便捷的方式。
传统的知识传输和共享主要依赖于会议、培训、邮件等方式，受限于时间、地点和人力资源的限制。
而AI技术可以通过虚拟现实、远程协作工具等手段，实现知识的跨时空传输和共享。
员工可以通过虚拟现实技术参与远程培训和会议，分享和学习知识，不受时间和空间的限制。
此外，AI技术还可以通过自然语言处理、智能聊天机器人等方式，提供个性化的知识传递和咨询服务。
企业员工可以通过智能聊天机器人获取实时的知识帮助和解答，高效解决问题。
AI技术还可以根据员工的兴趣和需求推送相关的知识，实现个性化的知识传递和学习，提升员工的学习和创新能力。
三、AI技术在知识分析和决策支持方面的应用AI技术在知识分析和决策支持方面的应用也为制造业企业带来了巨大的变革。
人工智能影响知识管理以某公司为例
人工智能影响知识管理以某公司为例随着人工智能（AI）的不断发展和应用，其在各个领域的影响也越来越显著。
知识管理作为企业重要的战略资源和竞争优势，也受到了人工智能技术的深刻改变。
本文以某公司为例，探讨人工智能对知识管理的影响。
一、人工智能在知识管理的应用随着技术的进步，人工智能在知识管理中的应用呈现出多种形式。
在某公司，人工智能被广泛应用于以下几个方面：1.智能搜索引擎该公司引入了智能搜索引擎，能够快速准确地检索到相关知识和信息。
相比传统的搜索方法，人工智能搜索引擎能够更好地理解用户的需求，并给出更精准的搜索结果，提高了知识搜索的效率。
2.智能文档管理利用人工智能技术，公司建立了智能文档管理系统。
该系统可以自动对文档进行分类、归档和整理，避免了传统手动管理的繁琐和错误率，并且能够通过语义分析等技术，提供智能化的文档推荐和知识链接，帮助员工更好地利用知识资源。
3.智能问答系统公司还开发了智能问答系统，能够通过自然语言处理和机器学习等技术，对员工的问题进行自动回答和解答。
这样，员工在需要知识咨询时，无需人工干预，能够快速获取准确的答案，提高了问题解决的效率。
二、人工智能对知识管理的影响人工智能技术的应用，使得知识管理在某公司发生了深刻的变化和提升。
1.效率提升人工智能的应用，大大提高了知识管理的效率。
智能搜索引擎和智能问答系统能够快速准确地满足员工的信息需求，节省了查找和咨询所需的时间。
智能文档管理系统的自动化处理，使得文档管理更加高效，员工能够更快地找到需要的知识和信息。
2.知识获取和分享的便利性通过人工智能技术，员工能够更轻松地获取和分享知识。
智能搜索引擎和智能文档管理系统的存在，使得知识获取更加方便快捷。
智能问答系统能够在没有专家干预的情况下，提供准确的答案，员工之间也可以通过这些系统进行知识共享和交流，促进了知识的传递和流动。
3.知识管理的智能化人工智能技术的应用，使得知识管理更加智能化。
智能文档管理系统的自动分类和整理，提高了知识的组织和管理效率。
法律服务工作中的法律服务的智能化与自动化
法律服务工作中的法律服务的智能化与自动化随着科技的不断进步和人工智能的飞速发展，各行各业都在探索如何应用智能化和自动化技术提升工作效率和质量，而法律服务行业也不例外。
本文将探讨法律服务工作中智能化与自动化的应用，以及其带来的影响和挑战。
一、智能化在法律服务中的应用1.1 智能搜索引擎智能搜索引擎是指通过人工智能算法对大量的法律文书和案例进行分析和分类，以便快速查找相关法律资料。
通过智能搜索引擎，律师和法律从业者可以更加迅速地查找到相关法律条文和判例，提高了办案效率和准确性。
1.2 机器人律师助手机器人律师助手是指基于人工智能技术的语音或文字交互系统，可以帮助律师和法律从业者查询法律知识、撰写法律文件、提供法律咨询等。
机器人律师助手可以通过与用户的交互学习用户的需求，提供个性化的法律服务，极大地提高了工作效率和用户体验。
二、自动化在法律服务中的应用2.1 自动化合同起草自动化合同起草是指通过人工智能和自然语言处理技术，将标准合同模板与具体案件中的要求进行匹配和自动填充，生成符合法律规范和双方需求的合同文本。
自动化合同起草不仅能够提高合同起草的效率，还能够减少合同中的错误和风险。
2.2 自动化诉讼信息整理自动化诉讼信息整理是指通过人工智能和大数据技术，将各个案件中的相关信息进行自动提取和整理，从而快速获取案件的关键信息和重要细节。
自动化诉讼信息整理可以减轻律师的工作负担，提高案件处理的效率和准确性。
三、智能化与自动化带来的影响和挑战3.1 提升工作效率和准确性智能化和自动化的应用使得法律服务工作可以更快速、更准确地完成，从而提高了工作效率和质量。
律师和法律从业者能够更专注于案件的核心问题，而不是繁杂的查找和整理工作。
3.2 工作内容的转变随着智能化和自动化的应用，一些传统的法律服务工作可能会被智能机器人或软件所替代，导致从业者需要转变工作内容和方式。
律师和法律从业者需要具备更多与人工智能和科技相关的知识和技能，以适应未来法律服务工作的发展。
智能知识库的搭建原型
智能知识库的搭建原型全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：智能知识库是一种用于帮助人类处理海量信息的工具，通过搭建智能知识库，人们可以更加高效地获取、管理和利用各种信息资源。
在当今信息爆炸的时代，搭建一个高效的智能知识库已经变得尤为重要。
本文将介绍如何搭建一个智能知识库的原型，以帮助读者了解这一过程。
一、需求分析在开始搭建智能知识库之前，首先需要进行需求分析，明确知识库的功能和服务对象。
智能知识库可以用于企业知识管理、在线问答系统、智能客服等领域，不同的应用场景需要不同的功能特点。
在需求分析阶段，我们需要明确以下几个方面的问题：1. 服务对象：智能知识库的主要服务对象是谁？是企业内部员工、外部客户、还是公众用户？不同的服务对象需要不同的知识库功能。
2. 知识类型：知识库需要管理哪些类型的知识？是文字文档、图片、视频，还是结构化数据？不同类型的知识需要不同的存储和检索方式。
3. 智能化程度：知识库是否需要具备智能的功能，比如自动问答、推荐系统等？具备这些功能可以提高用户体验，但也需要更多的技术支持。
4. 安全性要求：知识库中可能包含敏感信息，因此安全性是一个重要考虑因素。
需要明确知识库的安全需求，包括数据加密、权限管理等。
通过以上需求分析，我们可以确定知识库的功能和设计方案，为后续的搭建工作奠定基础。
二、架构设计在搭建智能知识库时，一个合理的架构设计是至关重要的。
一个好的架构设计可以提高系统的性能、可维护性和扩展性。
智能知识库的架构设计一般包括以下几个方面：1. 数据存储：智能知识库需要存储大量的知识数据，包括文本、图片、视频等多种类型的数据。
合适的数据存储方案是至关重要的。
一般来说，可以选择传统的数据库存储或者分布式存储系统。
2. 知识管理：知识库中的知识需要进行分类、标记和检索，方便用户查找和使用。
需要设计合适的知识管理系统，包括知识分类、标签管理等功能。
4. 用户接口：智能知识库的用户接口应该简洁、直观，方便用户查找和使用知识。
使用AI技术进行智能问答与知识图谱构建
使用AI技术进行智能问答与知识图谱构建一、智能问答系统智能问答系统（Intelligent Question Answering, IQA）是一种基于人工智能技术的应用，旨在帮助用户快速准确地获取信息。
由于互联网上储存了大量的知识和数据，使用传统搜索引擎往往返回大量无关或重复的结果，给用户带来困扰。
而智能问答系统能够根据用户提供的问题进行语义理解和自动推理，并给出精确的回答或相关信息。
1.1 语义理解与自动回答实现智能问答系统首先需要进行语义理解，即将用户提出的问题转化为机器可以理解的形式。
常见的方法包括文本处理、词向量模型以及自然语言处理技术等。
通过对问题的分析和归纳，系统可以确定问题类型，并为后续步骤做好准备。
在获得了经过语义理解之后的问题后，接下来系统需要根据知识库或网络上的资源进行信息检索和推断，以获取与问题相关的答案和信息。
这就需要构建一个强大且可靠的知识图谱。
二、知识图谱构建知识图谱（Knowledge Graph）是一个结构化、链接和丰富的知识数据库，它抽象了现实世界中各种实体和关系之间的关联性。
通过将不同领域的知识与概念进行链接，构建了一个大规模的、多维度的知识网络。
因此，在智能问答系统中，构建一个精确而全面的知识图谱是非常重要的。
2.1 知识图谱构建过程知识图谱构建分为三个主要步骤：数据收集、知识抽取和关系建立。
* 数据收集：首先需要从可靠并且权威的数据源收集相关数据。
这些数据源可以是结构化、半结构化或者非结构化的信息，包括但不限于网页、语料库、数据库等。
* 知识抽取：在获取到原始数据后，需要使用信息抽取技术对其中的有用信息进行提取。
这可能涉及到实体提取、属性抽取及关系提取等任务。
* 关系建立：在得到抽取出来的实体、属性和关系之后，需要根据其内在联系，通过链接相应关联信息来构建一个完整而准确的知识图谱。
2.2 AI技术在知识图谱构建中的应用在传统的知识图谱构建中，大量的人工参与是不可避免的。
如何进行自动化决策和规则引擎开发
如何进行自动化决策和规则引擎开发自动化决策和规则引擎开发是目前企业和组织中广泛使用的一种技术手段，它可以帮助企业实现决策过程的标准化、自动化和智能化。
本文将介绍自动化决策和规则引擎的基本概念、开发流程和关键技术，并给出相关的实际应用案例。
一、自动化决策和规则引擎的基本概念自动化决策是指利用计算机技术和相关的决策模型，根据一定的输入数据和规则，自动化地进行决策判断的过程。
规则引擎是自动化决策的关键技术，它是一种根据预先定义的规则集合，通过推理和匹配技术自动识别和执行规则的软件系统。
在自动化决策和规则引擎的开发过程中，通常包括以下几个基本环节：1.确定决策的范围和目标：明确决策的具体需求和目标，确定需要进行自动化决策的领域和业务场景。
2.收集和整理决策所需的数据：收集和整理决策所需的各种数据，包括结构化数据（如数据库中的数据）和非结构化数据（如文本、图像等）。
3.定义决策规则和逻辑：根据实际需求和数据特征，确定决策的规则和逻辑，例如使用IF-THEN规则。
4.开发规则引擎系统：利用相关的规则引擎开发工具和技术，开发规则引擎系统，包括规则库的管理、决策推理和规则执行等功能。
5.测试和优化系统性能：对开发好的规则引擎系统进行测试和性能优化，确保其快速、准确地进行决策。
二、自动化决策和规则引擎开发的关键技术1.语言和工具选择：在进行自动化决策和规则引擎开发时，需选择适合的开发语言和相关工具。
常见的规则引擎开发语言包括Drools、Jess、Prolog等，这些语言提供了丰富的规则模型和推理算法。
同时，也可以使用Java等编程语言进行规则引擎开发。
2.规则库和规则管理：规则库是规则引擎的核心组成部分，用于存储和管理大量的规则。
规则库的设计应满足易于维护和扩展的需求，通常采用基于数据库或文件系统的存储方式。
此外，在规则库的管理过程中，还需要考虑规则的版本管理、权限控制等问题。
3.决策推理和匹配算法：决策推理是规则引擎的核心功能，也是实现自动化决策的关键。
知识管理与智能化应用
知识管理与智能化应用在当前信息繁杂的社会中，如何高效地管理和应用知识成为了一个重要的话题。
知识管理与智能化应用的结合，为人们提供了更便捷、有效的方法，以应对日益增长的知识需求。
本文将探讨知识管理与智能化应用的概念及其对社会和个人的影响，并就其在教育、企业和个人生活中的应用进行分析。
一、知识管理与智能化应用的概念知识管理是指通过组织、收集、存储、传递和应用知识，以实现组织或个人的目标。
而智能化应用则是利用人工智能、大数据等新技术手段，使知识管理更加智能、高效。
它将计算机视觉、自然语言处理、智能推荐等技术与知识管理相结合，提供了更便捷、快速的知识获取和应用手段。
二、知识管理与智能化应用的意义1. 提高信息的获取和处理效率：智能化应用可以通过自动化和智能化的方式，帮助人们更有效地获取和处理信息。
例如，通过智能搜索引擎，人们可以快速找到需要的知识，而不再需要耗费大量时间和精力在繁琐的搜索中。
2. 促进知识共享和协作：知识管理与智能化应用可以打破信息孤岛，促进知识的共享和协作。
通过在线协作平台和知识共享平台，可以将分散在不同地点、不同组织的知识资源整合起来，提供给需要的人使用，从而促进知识的流动和创新。
3. 增强决策的科学性和准确性：智能化应用可以通过数据分析和模型预测等技术手段，提供更科学、准确的决策支持。
例如，在企业决策中，通过大数据分析，可以发现潜在的市场机会和风险，帮助企业更好地制定战略。
三、教育中的知识管理与智能化应用在教育领域发挥着重要作用。
教育机构可以利用智能化应用工具，对学生的学习情况和表现进行智能化分析，制定针对性的教学策略。
同时，通过在线教育平台和学习管理系统，学生可以随时随地获取所需知识，并通过在线互动与其他学生进行知识共享和交流。
四、企业中的知识管理与智能化应用在企业中有着广泛的应用。
企业可以利用智能化的知识管理系统，收集、整理和存储内部和外部的知识资源，提供给员工使用。
同时，通过智能推荐和个性化推送等技术手段，将适用的知识和信息传递给相关员工，提高员工的工作效率和创新能力。
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基于大数据人工智能的现代知识服务工具知识自动化智能引擎（KAE）--知识结构化利器(Get Knowledge Structured )目录CONTENTSKAE 背景及简介知识自动化定义效率性能提升个性化推荐、智能搜索、科学发现等功能详述数据抓取、机器学习、知识计算、可视化交互公司介绍银景简介，联系方式0102030401KAE 背景及简介知识自动化定义知识自动化是基于大数据和人工智能的基础性技术，赋能予知识工作者，使我们工作过程更加自动化，更加智能化，极大地提升效率(Efficiency)和功效(Effficacy)。
知识自动化是智能制造的重要部分，是未来最重要的颠覆性技术(McKinsey《展望2025：决定未来经济的12大颠覆性技术》2013.05) ，在2025年前经济影响力大约在5.2~6.7万亿美元。
知识自动化知识自动化智能引擎(KAE) 是一种全新的基于机器学习，深度学习和自然语言处理技术的软件，对海量知识进行结构化，以启发式可视化交互式方式简单操作来实现的知识组织、展示和有效发现的智能引擎，是一种通用型的认知型工具，是科技人员的AI 助手。
知识自动化引擎KAE （Knowledge Automation Engine)形成具有企业组织属性（专业科室分工，细分的子领域）协同个性化的知识自动化智能推荐引擎基于内容，对用户需求进行语义特征提取，知识图谱分析，从而从众多文献中推荐最接近的专业文献基于协同过滤，同一专业小组（室）科技人员感兴趣过的，搜索过的文献，也优先推送知识自动化智能引擎(KAE)示意图数据知网万方AIAA WOS 文档其他机器学习知识图谱主题图谱深度学习知识计算语义联想语义表达主题关联概念关联内容推断可视化交互主题导航主题及主题图谱主题是基于词典的稀疏概率分布，是一种具有语义连贯性(Semantic Coherence)的特殊聚类。
主题图谱（Topic Graph)—基于主题的语义关联图谱航空航天领域含“发动机“的主题图谱基于本体的知识图谱（半监督，自动提取）案例1案例2基于关联关系的知识图谱（无监督，自动生成）发动机故障灯的知识图谱蓝色表示子节点（二级）；紫色表示孙节点（三级）KAE 是一种认知引擎（Cognitive Engine ）其中 编码（解决问题）和♦抽象是知识资产流动增值创新过程中最重要的两个环节编码：事物形式表达方式，是一种分类 抽象：形式的潜在结构，是类别缩减根据Max H. Boisot 的知识资产（Knowledge Assets ）I-Space 理论，知识是通过社会学习周期（SLC ）在三维的I-空间中的流动进行学习和创新。
KAE对知识重新进行了编码和抽象知识图谱就是一种编码，而主题图谱是一种抽象，两者并驾齐驱，相互补充，实现了知识结构化，使之有序、有规则，全面提升了用户在知识理解、记忆和创新方面的认知水平。
呼叫中心知识图谱02功能详述数据抓取、机器学习、知识计算、可视化交互。
搜索框每输入一词，系统都会显示相关关键词，启发用户找到合适的检索入口:通过机器学习，抽象出语义主题库，每个文档的语义被解析成这些主题的概率分布，形成文档的知识图谱，作为其唯一的语义表达:文本内容解析图谱排气管冒黑烟排气故障冒白烟烟雾冒烟排烟异常燃烧不完全排烟蓝烟灰尘堵塞故障诊断故障排除现象θ401=0.24θ2709=0.22θ2691=0.12空滤器空气滤芯器主题导航主题一导航主题二导航主题三导航主题导航是本系统最重要的功能之一，实质上是一种细颗粒度的知识分类，它导引用户直接进入所感兴趣的主题，主题导航有多个入口，方便用户随时可进入这个重要功能。
主题导航——主题一：Theta 401主题导航：二次检索主题导航——主题二：Theta 2709主题导航——主题三：Theta 2691内容推断文本解析主题词系列主题词系列主题词系列样本文章含关键词的主题总览图谱对高频关键词，由于它可能出现在很多主题内，此功能可以总览含此词的所有的主题分布，研究热点，从中找出自己所关心的相关主题。
文章内容如下：Title:A Demonstration of Simultaneous Infrared and Visible Imaging Techniques with Pressure Data in an Optically Accessible Diesel Engine Operating at Part Load with High EGRAbstract:This work presents a method for simultaneously capturing visible and infrared images along with pressure data in an optical Diesel engine based on the International4.5L VT275engine.This paper seeks to illustrate the merits of each imaging technique for visualizing both in-cylinder fuel spray and combustion.主题图谱航空领域词语“Pylon”：知识图谱主题饼图03效率性能提升个性化推荐、智能搜索、科学发现等基于用户的历史行为，推荐更个性化KAE结合每个科研人员的使用习惯和浏览数据信息（关键词、主题等），利用智能语义分析，协同过滤，可实现个性化推荐，使得知识应用更有针对性、更个性化。
推荐文章样本文章KAE对每篇文章的内容进行语义分析，对样本文章（上传的样本文章和设置的样本文章）利用语义相似推荐，使推荐更精准。
传统的基于关键词搜索的推荐结果智能搜索，启发式导航，更快更准借助于自动分类，聚类，文本解析，推断，通过知识图谱，主题图谱等多个入口，通过主题导航可以迅速找到感兴趣的内容。
主题图谱主题导航迅速理解文档，节省浏览时间主题词系列主题词系列主题词系列科研人员不用阅读全文即可迅速准确的理解文本内容，节省了科研人员的浏览时间。
科学发现，主动学习，头脑风暴借助语义联想和可视化方式交互操作的知识图谱和主题图谱，即使是随意搜索，科研人员往往能发现意想不到的关联概念、关联技术，主动地学习到新知识，形成高效的头脑风暴。
正极材料锂离子电池材料电化学性能球磨机械合金化制备粉末进气道超燃冲压发动机隔离段高超声速进气道rbcc 发动机tbcc 冲压current eddy electric ma cm power density ma 移动代理基于移动dispersion strengthened dispersedar ma ages age 含“MA ”的主题多角度多维度解析，横向思维，融合创新主题词系列主题词系列主题词系列科研人员对自己关心的问题,既可以通过知识图谱聚焦深入到各个关联的细微知识点和概念，又可以通过主题关联，了解当前课题的大背景，发现交叉融合的技术，发现一些自己未知但相关的主题，推动创新性的的横向思维。
知识结构化，系统化，条理化，抽象出思维导图条形图与边缘椭圆图为一一对应关系：条形的长短表示边缘主题与当前主题的关联性高低，条形越长表示关联性越高。
迅速了解热点，洞察科技前沿科研人员可以迅速直观的了解一个新领域的专业技术脉络和细颗粒度的专业概念脉络，洞察当前的研究热点和趋势。
基于时间演化，预测科技发展趋势通过以上ID8702(应急处置，应急响应)主题的时间分析图可以看出“应急处置，应急响应”主题在2010-2013年这四年（2010,2011,2012,2013）文章占比比较高，经过系统的研究发现，发现在那4年间发生的事故比较多，所以通过主题时间分析图可以发现热点主题和每个主题的在不同年份发展趋势。
全景图谱，全方位纵深知识展示方式既有微观意义上语意涵义聚集，又有宏观复杂语义抽象（主题)分布, 将概念（词语) 、主题、作者机构整合在一起，互相对比、映照，启发思维，激发灵感。
含“营销”的相关搜索结果的在线分析结果实时在线分析，个性化智能服务（机器学习）基于“营销”的相关搜索结果在线分析生成的主题总览图基于“营销”的相关搜索结果在线分析生成的各类主题时间演化图基于“营销”的相关搜索结果在线分析生成的第一个主题的关联图谱英文结冰主题智能关联图谱中文结冰主题智能关联图谱以上英文结冰智能关联图谱是通过机器学习NASA约26万个技术报告，生成的关于结冰主题ID2554的智能关联图谱，左边是相关联主题的数量（热点）排序，右边是和当前主题ID2554相关度的排序，其中113主题（clouds，cloud，cloud physics，ice clouds，clouds meteorology等）是第二个相关的研究主题，是研究云成冰的，而在中文语料生成的结冰主题ID4680（结冰、防冰、积冰、飞机、冰层、过冷水滴、除冰等）关联图谱中，没有相应研究云成冰的主题，这揭示了中国在结冰研究领域的一个短板，这两个主题关联图是基于大数据机器学习抽象出来的新知识，是原语料库中没有的，是一种创新的科学发现。
无缝集成到各个应用系统KAE是基于云的SAAS，易于安装，可无缝整合到用户现有各种系统（知识工程,知识管理,图书情报,OA,档案管理,内容管理,PLM,舆情监控等等应用)中,非侵入式对现有系统起增强智能的补充作用;KAE适用于所有需要知识的领域，跨行业、专业和语种，是一种通用型的AI工具，是科研人员的智能助手。
04公司介绍银景简介，联系方式。