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| 知識(shí)圖譜最早由Google提出，旨在提高搜索引擎命中率的一種算法。用戶在頁(yè)面輸入搜索關(guān)鍵字，然后搜索引擎根據(jù)一定的規(guī)則，反饋給用戶相關(guān)的信息。 這時(shí)我們可以從人工智能、知識(shí)的角度去分析用戶搜索的輸入輸出關(guān)系 ，用戶輸入的是知識(shí)，主要是概念、實(shí)體、指標(biāo)等陳述性知識(shí)， 輸出的是信息或者是程序性知識(shí)。搜索引擎需要做的工作是在根據(jù)輸入的知識(shí)，根據(jù)一定的規(guī)則，來(lái)產(chǎn)生輸出信息和知識(shí)的過(guò)程。簡(jiǎn)單的做法就是在在搜索引擎內(nèi)部，建立一個(gè)巨大的靜態(tài)的知識(shí)庫(kù)，然后根據(jù)用戶輸入的關(guān)鍵字，進(jìn)行全文搜索，然后直接輸出搜索結(jié)果。這樣處理的情況是會(huì)給出大量對(duì)用戶無(wú)用的知識(shí)，而且很可能會(huì)漏掉用戶真正想要的信息或知識(shí)。在這么一個(gè)情況下，提出了知識(shí)圖譜的概念。首先，建立一個(gè)完整的知識(shí)表示方案，包括知識(shí)分類以及知識(shí)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并將原始信息按到知識(shí)表示方案整理成知識(shí)庫(kù)，然后根據(jù)知識(shí)之間的關(guān)系，建立一套從一個(gè)知識(shí)集合得出關(guān)聯(lián)知識(shí)集合的算法體系。 ? ? ???????? 基于上述認(rèn)識(shí)，我們可以如此定義知識(shí)圖譜：知識(shí)圖譜是關(guān)于知識(shí)、數(shù)據(jù)、信息之間關(guān)系的科學(xué)。如何建立知識(shí)之間關(guān)系，以及根據(jù)知識(shí)之間的關(guān)系，從一個(gè)知識(shí)集合有機(jī)關(guān)聯(lián)到相關(guān)知識(shí)集合，并對(duì)知識(shí)之間的關(guān)系給出可視化展示的總稱。因此，知識(shí)圖譜需要解決如何表示知識(shí)之間的關(guān)系，并且建立知識(shí)之間的關(guān)系；然后如何根據(jù)關(guān)系從一個(gè)知識(shí)集合推導(dǎo)到關(guān)聯(lián)知識(shí)集合，并對(duì)知識(shí)之間的關(guān)系進(jìn)行修正；最后，就是如何用可視化的方法來(lái)表示知識(shí)之間的關(guān)系。 ???? 人工智能是關(guān)于知識(shí)的科學(xué)，如何解決知識(shí)如何表示、知識(shí)如何獲取、知識(shí)如何應(yīng)用。知識(shí)圖譜是人工智能的一個(gè)分支，其本質(zhì)是解決知識(shí)如何表示。機(jī)器學(xué)習(xí)是解決知識(shí)如何獲?。?br /> ? ? ??????? 彩虹智慧物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái) ?是一個(gè)人工智能平臺(tái)，已經(jīng)內(nèi)置了一套比較完整知識(shí)圖譜的解決方案，具備知識(shí)的表示，并且依據(jù)知識(shí)分類，建立了知識(shí)之間的內(nèi)在聯(lián)系，解決了。當(dāng)然，與搜索引擎等應(yīng)用的比較，還缺少知識(shí)整理，解析信息與數(shù)據(jù)之間關(guān)系的解決方案。 ? ? ? ???????? ? ? ?彩虹智慧物聯(lián)網(wǎng)根據(jù)知識(shí)的分類，在不同的分類之間建立關(guān)系。 ? ?彩虹智慧物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)將知識(shí)分為陳述性知識(shí)和程序性知識(shí)兩個(gè)大類。 ? ?程序性知識(shí)與陳述性知識(shí)在概念、特征之間建立管理。即一個(gè)程序性知識(shí)可以應(yīng)用到那些概念或那些特征。 ? ? ? ?彩虹智慧物聯(lián)網(wǎng)將陳述性知識(shí)按到簡(jiǎn)單到復(fù)雜的順序，進(jìn)行了分類，分別是符號(hào)、度量、特征、命題和判斷。 ? ? 其中符號(hào)和度量為基礎(chǔ)的知識(shí)，是整個(gè)知識(shí)大廈的技術(shù)基石，關(guān)于他們之間相符關(guān)系的解決方案正在研究中。特征是彩虹智慧物聯(lián)網(wǎng)一個(gè)核心的知識(shí)分類，是構(gòu)成其他高級(jí)知識(shí)分類的基石。彩虹智慧物聯(lián)網(wǎng)在特征之間建立了上下級(jí)關(guān)系的關(guān)聯(lián)管理。并且推出了一個(gè)子概念的表示和實(shí)現(xiàn)機(jī)制。 ? ?????? ? ? ? ? ? ? ? ? ????????? ? ?概念：是人們對(duì)世界事物的分類。因此，概念本身就是一個(gè)樹(shù)形關(guān)系。彩虹智慧物聯(lián)網(wǎng)將概念分為時(shí)間、空間、物體三個(gè)頂級(jí)分類。概念是具備相同特征的世界事物的一個(gè)表征。 ? ? ???? 命題（信息）也是彩虹智慧物聯(lián)網(wǎng)里有樞紐作用的知識(shí)分類，是聯(lián)系各種知識(shí)的中心。首先，彩虹智慧物聯(lián)網(wǎng)是如此定義信息的：信息是多個(gè)概念實(shí)體在某個(gè)特征方面的度量。因此，從信息的定義出發(fā)，信息就關(guān)聯(lián)到特征、度量、概念三個(gè)知識(shí)概念。同時(shí)，信息還實(shí)體、數(shù)據(jù)建立了關(guān)系。同時(shí)，信息也是后續(xù)判定、程序性知識(shí)的基石。 ? ? ??? 判定：是對(duì)信息度量的一個(gè)分類。 ? ? ???? 程序性知識(shí)分為推理性知識(shí)和行為性知識(shí)。其中推理性知識(shí)由分為演繹推理和歸納推理，其中演繹推理是對(duì)信息度量求值。即如何從數(shù)據(jù)或信息集合中推導(dǎo)出另一個(gè)信息的算法。歸納推理是從大量的信息中，推導(dǎo)出信息求值算法；而行為性知識(shí)是根據(jù)信息作出動(dòng)作的規(guī)定。其中出發(fā)點(diǎn)也是信息。 ? ? |
知識(shí)圖譜
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感謝作者 胡松！
感謝人民郵電出版社！
感謝中國(guó)工信出版集團(tuán)！
感謝電子發(fā)燒友論壇！
接上四篇：
《電子工程師必備——九大系統(tǒng)電路識(shí)圖寶典》+視頻講解附錄6
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謝謝胡斌
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試讀 胡斌 胡松編著的《電子工程師必備 九大系統(tǒng)電路識(shí)圖寶典第2版》！
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感謝提供的試讀機(jī)會(huì)。
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試讀 胡斌 胡松編著的《電子工程師必備 九大系統(tǒng)電路識(shí)圖寶典第2版》！
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2023-10-06 11:27:44
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2023-08-31 15:18:49476
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如何利用大模型構(gòu)建知識(shí)圖譜？如何利用大模型操作結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)？
上圖是之前，我基于大語(yǔ)言模型構(gòu)建知識(shí)圖譜的成品圖，主要是將金融相關(guān)的股票、人物、漲跌幅之類的基金信息抽取出來(lái)。
2023-08-24 16:56:517089
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大型語(yǔ)言模型與知識(shí)圖譜：機(jī)遇與挑戰(zhàn)
這對(duì)知識(shí)表示領(lǐng)域來(lái)說(shuō)是一個(gè)巨大的步驟。長(zhǎng)時(shí)間以來(lái)，人們關(guān)注的是明確的知識(shí)，例如嵌入在文本中的知識(shí)，有時(shí)也被稱為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以及以結(jié)構(gòu)化形式存在的知識(shí)，例如在數(shù)據(jù)庫(kù)和知識(shí)圖譜（KGs）[123]中。
2023-08-24 14:50:16391
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全球首個(gè)可商用生物醫(yī)藥大模型BioMedGPT-10B開(kāi)源
作為連接橋梁，BioMedGPT-LM 能夠連接各種生物模態(tài)的編碼，包括分子、蛋白質(zhì)、細(xì)胞和基因表達(dá)數(shù)據(jù)，同時(shí)還能夠整合知識(shí)圖譜、文檔、數(shù)值實(shí)驗(yàn)結(jié)果以及其他格式所體現(xiàn)的專業(yè)知識(shí)。通過(guò)跨模態(tài)特征融合模塊集成，不同模態(tài)的生物編碼語(yǔ)言、化學(xué)分子語(yǔ)言與自然語(yǔ)言能夠在同一個(gè)特征空間中實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一融合。
2023-08-21 16:49:51708
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高級(jí)人工智能是什么
。在人工智能的千變?nèi)f化中，高級(jí)人工智能因其更大的智能表現(xiàn)力和創(chuàng)造性而受到了廣泛的關(guān)注和興趣。通過(guò)深度學(xué)習(xí)，增強(qiáng)學(xué)習(xí)，知識(shí)圖譜和自然語(yǔ)言處理等新興技術(shù)的應(yīng)用，高級(jí)人工智能已經(jīng)有望帶來(lái)比以往更快，更好和更智慧的解決方案
2023-08-15 16:07:181054
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《電子工程師必備——九大系統(tǒng)電路識(shí)圖寶典》+視頻講解附錄6
感謝提供的試讀機(jī)會(huì)。
謝謝胡斌
謝謝胡松
謝謝人民郵電出版社
謝謝中國(guó)工信出版集團(tuán)
謝謝電子發(fā)燒友論壇
試讀 胡斌 胡松編著的《電子工程師必備 九大系統(tǒng)電路識(shí)圖寶典第2版》后制作上方視頻，這本書(shū)給人的整體感覺(jué)還是相當(dāng)不錯(cuò)的！
謝謝！
2023-08-11 00:26:19
實(shí)時(shí)3D藝術(shù)最佳實(shí)踐-紋理技術(shù)解讀
紋理貼圖獲取2D曲面圖像并將其映射到3D多邊形上。
本指南涵蓋了幾種紋理優(yōu)化，可以幫助您的游戲運(yùn)行得更流暢、看起來(lái)更好。
在本指南的最后，您可以檢查您的知識(shí)。您將了解有關(guān)主題，包括紋理圖譜
2023-08-02 06:12:17
知識(shí)圖譜嵌入模型 (KGE) 的總結(jié)和比較
知識(shí)圖譜嵌入(KGE)是一種利用監(jiān)督學(xué)習(xí)來(lái)學(xué)習(xí)嵌入以及節(jié)點(diǎn)和邊的向量表示的模型。它們將“知識(shí)”投射到一個(gè)連續(xù)的低維空間，這些低維空間向量一般只有幾百個(gè)維度（用來(lái)表示知識(shí)存儲(chǔ)的內(nèi)存效率）。向量空間中，每個(gè)點(diǎn)代表一個(gè)概念，每個(gè)點(diǎn)在空間中的位置具有語(yǔ)義意義，類似于詞嵌入。
2023-07-31 16:07:55560
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電路基礎(chǔ)知識(shí)講解 電路基本元件知識(shí)與電路元件的伏安特性和功率特性
電路基礎(chǔ)知識(shí)講解，電路基礎(chǔ)知識(shí)總結(jié)；真的很全！ 還包括電路基本元件知識(shí)與電路元件的伏安特性和功率特性。
2023-07-31 11:56:192508
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基于人類乳腺細(xì)胞圖譜中各細(xì)胞亞型之間的位置關(guān)系和空間聯(lián)系
? 人類細(xì)胞圖譜計(jì)劃（Human Cell Atlas，HCA）旨在描述人體中每個(gè)細(xì)胞（約37萬(wàn)億個(gè)）的詳細(xì)特征，呈現(xiàn)不同類型細(xì)胞在人體組織的三維結(jié)構(gòu)，勾勒他們?cè)谌梭w系統(tǒng)內(nèi)的聯(lián)系，揭示圖譜變化與健康
2023-07-23 15:02:06345
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人工智能是干嘛的 人工智能在教育中的應(yīng)用研究
育行業(yè)的應(yīng)用領(lǐng)域，包括為個(gè)人制定個(gè)性化學(xué)習(xí)，智能輔導(dǎo)，教育評(píng)估，智能輔導(dǎo)等。其次也對(duì)其在教育行業(yè)的具體應(yīng)用做了分析，包括自然語(yǔ)言的處理，教學(xué)對(duì)話交互系統(tǒng)，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的只能教育系統(tǒng)，基于知識(shí)圖譜的個(gè)性化學(xué)
2023-07-18 16:55:530
0單樣本微調(diào)給ChatGLM2注入知識(shí)
LoRA微調(diào)是一種高效的融入學(xué)習(xí)算法。類似人類把新知識(shí)融入現(xiàn)有知識(shí)體系的學(xué)習(xí)過(guò)程。學(xué)習(xí)時(shí)無(wú)需新知識(shí)特別多的樣本，學(xué)習(xí)后原有的龐大知識(shí)和能力可以基本不受影響。
2023-07-18 14:44:392541
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中軟國(guó)際解放號(hào)入選中國(guó)信通院《2023大模型和AIGC產(chǎn)業(yè)圖譜》
和知識(shí)工程化經(jīng)驗(yàn)， 成功入選圖譜中基礎(chǔ)設(shè)施層、模型與工具層、產(chǎn)品服務(wù)層等多個(gè)核心技術(shù)與服務(wù)板塊。 在AI2.0蓬勃發(fā)展的時(shí)代，大模型與產(chǎn)業(yè)深度融合是技術(shù)走向成熟的必然趨勢(shì)。由于大模型本身存在不掌握本地和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、推理局限在常識(shí)范圍、本地部署成
2023-07-11 18:05:02391
391最新綜述！當(dāng)大型語(yǔ)言模型（LLM）遇上知識(shí)圖譜：兩大技術(shù)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)
LLM 是黑箱模型，缺乏可解釋性，因此備受批評(píng)。LLM 通過(guò)參數(shù)隱含地表示知識(shí)。因此，我們難以解釋和驗(yàn)證 LLM 獲得的知識(shí)。此外，LLM 是通過(guò)概率模型執(zhí)行推理，而這是一個(gè)非決斷性的過(guò)程。對(duì)于 LLM 用以得出預(yù)測(cè)結(jié)果和決策的具體模式和功能，人類難以直接獲得詳情和解釋。
2023-07-10 11:35:001353
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了解一些電氣冷知識(shí)
電氣一行的知識(shí)浩如星河，專業(yè)的電氣知識(shí)想必每個(gè)人都有接觸，也多多少少知道一些，但電氣冷知識(shí)就不一定了，雖說(shuō)是冷知識(shí)，但往往知道那么幾個(gè)，不僅能給工作帶來(lái)幫助，還就會(huì)讓別人刮目相看！
2023-06-20 11:02:06424
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為昕PCB設(shè)計(jì)軟件(Mars)的亮點(diǎn)一覽
Mars簡(jiǎn)潔的界面、直觀的交互、流暢的操作使設(shè)計(jì)者能夠迅速上手，搭配為昕自主研發(fā)的原理圖工具Jupiter和在線庫(kù)管理平臺(tái)，結(jié)合工程化設(shè)計(jì)理念，打通整個(gè)設(shè)計(jì)流程，借助人工智能、圖像識(shí)別、知識(shí)圖譜等前沿技術(shù)，助力企業(yè)和設(shè)計(jì)師提高效率和品質(zhì)，縮減開(kāi)發(fā)周期和成本，始終在競(jìng)爭(zhēng)中獲得領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。
2023-06-19 10:45:45631
631為昕PCB設(shè)計(jì)軟件(Mars)
人工智能、圖像識(shí)別、知識(shí)圖譜等前沿技術(shù)，助力企業(yè)和設(shè)計(jì)師提高效率和品質(zhì)，縮減開(kāi)發(fā)周期和成本，始終在競(jìng)爭(zhēng)中獲得領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。 Mars功能 1．支持常規(guī)電路板規(guī)模 2．Ribbon菜單，直觀高效 3．豐富的圖形繪制功能，支持線、面繪制，支持開(kāi)窗、縮放、鏡像、
2023-06-19 10:02:09521
521C語(yǔ)言基礎(chǔ)知識(shí)(5)--循環(huán)語(yǔ)句
C語(yǔ)言基礎(chǔ)知識(shí)(5)--循環(huán)語(yǔ)句
2023-06-15 10:18:541271
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聲智私有化部署解決方案加速模型落地
基于在人機(jī)交互領(lǐng)域特別是聊天機(jī)器人的長(zhǎng)期積累，聲智將融合自然語(yǔ)言處理和知識(shí)圖譜的多技能對(duì)話模型全面升級(jí)為AzeroGPT壹元模型，面向行業(yè)用戶提供安全的私有化部署、可信的行業(yè)化訓(xùn)練、專業(yè)的生成式推理
2023-06-12 10:24:10341
341基于知識(shí)圖譜的仿真想定智能生成方法
隨著戰(zhàn)爭(zhēng)復(fù)雜性的不斷加劇，模擬仿真系統(tǒng)已被廣泛應(yīng)用于作戰(zhàn)理論創(chuàng)新、作戰(zhàn)方案設(shè)計(jì)優(yōu)化、作戰(zhàn)能力評(píng)估，以及各類演習(xí)演訓(xùn)和裝備采辦活動(dòng)中[1-2]。作為初始化并驅(qū)動(dòng)模擬仿真系統(tǒng)運(yùn)行的基礎(chǔ)支撐，仿真想定的質(zhì)量直接影響系統(tǒng)運(yùn)行效率和仿真結(jié)果的真實(shí)可信[3]。
2023-06-09 16:39:13159
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巨微文化攜手IBM依托AI共塑知識(shí)圖譜新篇章
知識(shí)圖譜是具有 AI 能力加持的智能“知識(shí)庫(kù)”，借助于基于 AI 的自然語(yǔ)言處理 (NLP) 能力，打造智能搜索、智能問(wèn)答、個(gè)性化推薦、輔助決策和異常監(jiān)測(cè)等能力。對(duì)于教輔此類知識(shí)密集型行業(yè)，科目復(fù)雜度高，需要多個(gè)專家協(xié)同工作
2023-06-05 16:17:56540
540數(shù)字電路知識(shí)點(diǎn)總結(jié)
本文整理了數(shù)字電路課程中的相關(guān)基本的知識(shí)點(diǎn)和較為重要的知識(shí)點(diǎn)，用于求職的數(shù)電部分的知識(shí)準(zhǔn)備，差缺補(bǔ)漏。
2023-05-30 15:07:162780
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QAM調(diào)制的相關(guān)知識(shí)
本文旨在總結(jié)最近復(fù)習(xí)的QAM調(diào)制的相關(guān)知識(shí)
2023-05-23 11:47:591666
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關(guān)于MOS管的基礎(chǔ)知識(shí)
文章主要是講一下關(guān)于MOS管的基礎(chǔ)知識(shí)，例如：MOS管工作原理、MOS管封裝等知識(shí)。
2023-05-23 10:09:23741
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MOS管的基礎(chǔ)知識(shí)介紹
文章主要是講一下關(guān)于mos管的基礎(chǔ)知識(shí)，例如：mos管工作原理、mos管封裝等知識(shí)。
2023-05-18 10:38:541785
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建筑電氣和機(jī)電控制電氣識(shí)圖技巧
路徑。雖形式、作用相似，但圖紙中的符號(hào)器件均隱藏一定的含義、功能信息。所以掌握電氣圖紙需具備一定專業(yè)知識(shí)，下邊內(nèi)容將主要從建筑電氣、機(jī)電控制電氣兩個(gè)維度進(jìn)行識(shí)圖技巧、電氣符號(hào)含義的解析。
2023-05-17 09:14:041154
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【免費(fèi)送書(shū)】電子工程師必備叢書(shū) | 九大系統(tǒng)電路識(shí)圖寶典
好評(píng)如潮！ 暢銷多年! 全套銷量近12萬(wàn)冊(cè)! 本書(shū)從較高的知識(shí)點(diǎn)起步，系統(tǒng)地介紹了九大類數(shù)十種功能電路和上百種單元電路的工作原理。 書(shū)中對(duì)每一類型的電路均詳細(xì)講解其典型應(yīng)用電路、電路分析的思路和方法
2023-05-16 09:35:022186
2186已結(jié)束-【書(shū)籍評(píng)測(cè)活動(dòng)NO.13】電子工程師必備叢書(shū)系列——九大系統(tǒng)電路識(shí)圖寶典
銷量近12萬(wàn)冊(cè)!
本書(shū)從較高的知識(shí)點(diǎn)起步，系統(tǒng)地介紹了九大類數(shù)十種功能電路和上百種單元電路的工作原理。書(shū)中對(duì)每一類型的電路均詳細(xì)講解其典型應(yīng)用電路、電路分析的思路和方法等。對(duì)于同一種電路功能，均給出
2023-05-15 16:23:34
新型數(shù)據(jù)知識(shí)驅(qū)動(dòng)的元宇宙建?？蚣芊桨?/a>
本文采用深度學(xué)習(xí)為主要研究手段，運(yùn)用知識(shí)圖譜、生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、“元宇宙”等相關(guān)理論和方法，結(jié)合提出的數(shù)據(jù)知識(shí)驅(qū)動(dòng)的新型框架，針對(duì)以實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)作戰(zhàn)環(huán)境建模的表現(xiàn)力差、擴(kuò)展性弱的現(xiàn)狀進(jìn)行一種改進(jìn)。
2023-05-11 15:23:24511
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上海和晟五水硫酸銅熱失重試驗(yàn)圖譜
五水硫酸銅是一種無(wú)機(jī)化合物，化學(xué)式為CuSO4·5H2O，俗稱藍(lán)礬、膽礬或銅礬。使用STA分析軟件對(duì)測(cè)得數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，研究CuSO45H20的脫水過(guò)程。上海和晟五水硫酸銅熱失重試驗(yàn)圖譜上海和晟HS-TGA-101熱重分析儀
2023-05-08 11:38:49437
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首個(gè)中文醫(yī)學(xué)知識(shí)LLM：真正的賽華佗—華駝(HuaTuo)
通過(guò)醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜和 GPT 3.5 API 構(gòu)建了中文醫(yī)學(xué)指令數(shù)據(jù)集，并在此基礎(chǔ)上對(duì) LLaMA 進(jìn)行了指令微調(diào)，提高了 LLaMA 在醫(yī)療領(lǐng)域的問(wèn)答效果。
2023-05-08 11:30:211186
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STM32中C語(yǔ)言的基礎(chǔ)知識(shí)
C語(yǔ)言是單片機(jī)開(kāi)發(fā)中的必備基礎(chǔ)知識(shí)，本文列舉了部分STM32學(xué)習(xí)中比較常見(jiàn)的一些C語(yǔ)言基礎(chǔ)知識(shí)，希望能對(duì)大家有所幫助。
2023-04-27 17:42:53907
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電工和PLC進(jìn)階知識(shí)分享
本文將以通俗易懂的方式分享電氣知識(shí)，主要包含：電工基礎(chǔ)、PLC、變頻器、伺服電機(jī)、上位機(jī)通訊、電子元件等知識(shí)。
2023-04-17 12:48:31928
928基于預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型設(shè)計(jì)了一套統(tǒng)一的模型架構(gòu)
進(jìn)一步，本文研究了在更依賴 KG 的知識(shí)庫(kù)問(wèn)答任務(wù)中如何利用 PLM。已有研究通常割裂地建模檢索-推理兩階段，先從大規(guī)模知識(shí)圖譜上檢索問(wèn)題相關(guān)的小子圖，然后在子圖上推理答案節(jié)點(diǎn)，這種方法忽略了兩階段間的聯(lián)系。
2023-04-07 10:38:55418
418優(yōu)質(zhì)LDO基礎(chǔ)知識(shí)分享
本節(jié)分享下LDO的基礎(chǔ)知識(shí)，主要來(lái)源于Ti的文檔《LDO基礎(chǔ)知識(shí)》。
2023-03-26 11:03:05923
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工商網(wǎng)監(jiān)
評(píng)論