智能搜索引擎： 传统搜索引擎主要通过关键词匹配来检索相关网页，但结果常常不够准确和全面。然而，通过知识图谱的应用，搜索引擎可以理解用户的查询意图，同时还能根据知识图谱中的关系推断出更多相关信息。使用neo4j对三元组文件构建知识图谱1.安装neo4j （使用jdk8以上）2.修改3导入csv neo4j-admin import --database= --nodes=./bin/mfd/
以工业情境为模块，通过案例，从问题描述、数据资源和解决方案三个方面，实践用人工智能理论和技术解决工业问题的方法，包括故障预诊断和设备健康管理PHM、基于计算机视觉的智能质检、基于时序数据分析技术的生产运营优化、排程排产、生产质量分析方法、生产故障缺陷检查与定位、强化学习在工业的应用、工业知识管理和知识图谱。视频里有不少我用4张GPU V100S做训练的实验例子当时上知识图谱课程，整理的几个有关知识图谱的实战例子。1.知识图谱简介相关2.知识图谱相关例子基于Python模块RefO实现的知识库问答初级系统。该问答系统可以解析输入
总结了最近学习过程中，对知识图谱的理解。 视频播放量4155、弹幕量0、点赞数61、投硬币枚数18、收藏人数151、转发人数20, 视频作者丰2007,
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