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- 来自专栏NLP-知识图谱
知识图谱的设计（二）
导出设计 回到项目主页，点击右侧的菜单，选择下载即可 ? 共有5中格式可供选择： ? 8.
1.8K30发布于 2020-05-25 - 来自专栏NLP-知识图谱
知识图谱的设计（一）
本文将简单介绍知识图谱的设计工具之一：Protege， 并通过一个简单的知识图介绍如何构建。在第二篇中将用 webProtege 构建，并将构建的文件导入到图数据库NEO4J中。 1.
4K40发布于 2020-05-25 - 来自专栏DeepHub IMBA
知识图谱的可验证性：断言图谱的设计原理
本文会介绍自动化知识图谱生成的核心难题：生成式模型为什么搞不定结构化提取，判别式方案能提供什么样的替代选择，生产级知识图谱的质量标准又是什么。 语言模型在知识图谱提取上栽跟头的原因 即使是当前最顶尖的模型，在结构化提取上也会翻车。这事儿不只是幻觉问题，而是语言模型生成文本的方式和知识图谱的需求之间存在根本性冲突。 断言知识图谱：可验证的基础 断言知识图谱只表示源文本里明确说了的东西——不做推理，不引入外部知识，有什么记什么。源就是文本本身，这个图谱就是该文档的可验证基准。 断言知识图谱是可验证的基线。下游任务需要额外信息，比如隐式关系、外部知识库连接、领域特定增强的时候，扩展是在可信基础上进行，不用质疑整个图谱的有效性。 生产系统里这一点至关重要。 断言知识图谱的增强 断言知识图谱本身往往撑不起实际应用。
15810编辑于 2026-01-28 - 来自专栏效能提升
知识图谱在测试用例设计中的应用
随着软件系统复杂性的不断增加，传统的测试用例设计方法已经难以满足现代软件测试的需求。知识图谱作为一种强大的知识表示和推理工具，为测试用例设计提供了新的思路和方法。 本文探讨了知识图谱在测试用例设计中的应用，包括基本概念、核心算法实现以及实际应用案例。1. 引言1.1 背景在软件测试领域，测试用例的设计质量直接影响着软件产品的质量保证效果。 ：缺乏自动化的测试用例生成能力1.2 知识图谱的优势知识图谱通过图结构来表示实体及其关系，在测试用例设计中具有以下优势：结构化知识表示：能够清晰表达测试对象之间的关系路径发现能力：通过图遍历算法发现测试路径覆盖度分析 系统架构设计4.1 整体架构4.2 核心组件说明知识图谱管理器：负责图的创建、修改和维护遍历引擎：实现DFS和BFS算法覆盖度计算引擎：计算各种覆盖度指标可视化组件：提供图形化的展示界面5. 总结知识图谱在测试用例设计中的应用为现代软件测试提供了新的思路和方法。通过图结构化的知识表示，结合深度遍历、广度遍历和覆盖度计算等核心算法，能够有效提升测试用例设计的质量和效率。
71610编辑于 2025-08-05 - 来自专栏百味科研芝士
HPA数据库更新脑图谱、血液图谱与代谢图谱
原来的HPA数据库主要包含组织图谱、细胞图谱与病理图谱，分别包含内容如下： 组织图谱： 某蛋白在机体不同组织脏器中的表达情况。 细胞图谱： 某蛋白在细胞内的定位情况，如核内、细胞膜上等。 病理图谱： 某蛋白在不同肿瘤中的表达情况。 最近，HPA数据库更新了脑图谱、血液图谱与代谢图谱，让我们一起来看看他们包含了哪些内容吧： 脑图谱 脑内最重要的功能单元就是神经元了，神经元的胞体和树突富含微观结合蛋白2 （MAP2），而轴突富含低分子量 可以看到血液图谱目前仅有RNA信息，没有蛋白信息。 ? ? ? ? 不同数据集中表达情况，可以发现该基因在所有白细胞中均表达。 ? 其余三类信息待补充。 代谢图谱 代谢图谱主要是手工整理了胞内的代谢通路，确定了各类代谢反应及其胞内定位，具体如下： ? 不同代谢通路，如组氨酸代谢和磷酸戊糖途径。 ? 胞内不同部位，如线粒体、胞浆、内质网、核内等。 ?
1.7K10发布于 2020-06-11 - 来自专栏SAMshare
NLP 的四大技术图谱，带你系统设计学习路径
自然语言处理很多时候都是一门综合性的学问，它远远不止机器学习算法。相比图像或语音，文本的变化更加复杂，例如从预处理来看，NLP 就要求我们根据对数据的理解定制一种流程。而且相比图像等更偏向感知的智能，自然语言包含更高一级的智能能力，不论是承载思想、情感还是推理。
1.5K50发布于 2019-10-30 - 来自专栏qKnow知识平台
qKnow 知识平台核心能力解析｜第 01 期：知识图谱怎么建才不乱？先把图谱模型设计清楚
在qKnow知识平台中，这三个问题分别对应了三类核心配置能力：概念配置：定义“有什么”属性配置：定义“长什么样”关系配置：定义“彼此如何连接”只有先把这套“骨架”设计清楚，后续的知识抽取、存储和应用，才能有序展开 二、构建图谱模型：从目标开始图谱模型不是凭空设计的，而是从明确的业务目标反推而来。在开始配置模型之前，第一件事不是点按钮，而是回答一个问题：我希望从这些文档中，最终得到什么样的知识？ 继续以上疾病领域的示例，我们需要依次新增以下关键概念：疾病症状病因治疗方法这些概念并不是一次性设计完成的，而是可以随着业务演进逐步补充和扩展。 疾病名称疾病描述发病概率风险等级这些字段，都可以作为“疾病”概念的属性进行配置，并根据字段特点设置属性类型，如：文本数值字典操作方式在对应概念的操作栏中点击「属性」进入该概念的属性配置页面点击「新增」，完成属性定义合理的属性设计 概念与关系的设计，直接决定了图谱整体结构的上限，值得投入足够的时间认真打磨。
14300编辑于 2026-01-19 - 来自专栏贺贺的前端工程师之路
学习图谱
学习，不是罗列知识点，而是要学。你不需要把所有东西都列出来，你只需要想清楚自己现阶段的学习就好，慢慢学习，慢慢进步。
58510发布于 2020-04-24 - 来自专栏专栏了呢
IT开发图谱
文章有字数限制，看来必须要到140才行呀，可是我只是想试试并没有打算写那么多字呀，你这么要求让我很为难呀，作为用户我有权利强烈谴责你们。收到谴责信号请立即取消140个字的限制。真是好难受呀，实在是没啥好写的，写点儿啥呢，我真的只是想体验一下这个编辑功能的效果，你们却苦苦相逼让我写下这么多字，感觉脑仁儿都葛优躺了。就不能把字数限制的再小一点吗，比如十个字二十个字哪怕就是二十一个字，我也没啥好说的。你说一百四十个字这让人怎么写的出来呀，尤其对于没有打算写点儿什么的人来说，实在是太难了。。。。我K居然写了这么多了，我试试看能不能发布哈，要是没有接着写那就是够了，我去try了
53600发布于 2019-04-02 - 来自专栏大数据文摘
知识图谱还是数据图谱？ | 清华AI Time
数据图谱？知识图谱？ 吴信东首先对知识图谱的认识问题做出了纠正。 图谱就是概念的关系的连接，这个说法是错误的，节点之间以边相连，这只是图谱，比如我给张三打电话，“打电话”连接我与张三，这叫图谱，但不叫知识图谱。 现在大部分知识图谱还停留在数据图谱上，是对个人了解以后生成的个性化推荐，知识图谱也可能有，也可能还没有认知这一层。这是对认知图谱、数据图谱和知识图谱的大致理解。 明略科技年底会做出动态知识图谱，这个图谱会根据内容变化，静态图谱中间形成的一帧一帧的图谱变化是有视觉模型的，也有时间和空间作为引导。 不过这只是把图谱和推理杂糅起来了，即使如此，认知图谱肯定是知识图谱，图谱被扩充了，常识性的知识和推理的模型也被加进去了。
3.1K40发布于 2019-11-08 - 来自专栏跟着小郑学JAVA
知识图谱构建系统 毕业设计 JAVA+Vue+SpringBoot+MySQL
、菜单管理、日志管理、数据字典管理、文件管理、图表展示等基础模块，知识图谱构建系统基于角色的访问控制，给教师、学生使用，可将权限精确到按钮级别，您可以自定义角色并分配权限，系统适合设计精确的权限约束需求 1.2 项目录屏 二、功能模块 2.1 知识图谱模块 知识图谱构建系统的知识图谱模块是系统中的核心组件，它负责存储和管理知识图谱中的数据。 知识图谱模块允许用户对知识图谱中的实体、关系或属性进行修改，例如可以更新实体的属性值或者调整关系的权重，从而保持知识图谱与实际情况的一致性。 知识图谱模块实现了对知识图谱的灵活管理和查询，为用户提供丰富的知识服务。同时，针对不同的应用场景和业务需求，可以定制化知识图谱模块的功能，以满足特定需求。 2.2 知识点模块 知识图谱构建系统的知识点模块是一个重要的组成部分，它负责管理和操作知识图谱中的知识点，增加功能允许用户向知识图谱中添加新的知识点，用户可以定义知识点的类型、属性和关联关系，并将其添加到知识图谱中
86910编辑于 2024-02-22 - 来自专栏idba
DBA 技能图谱
很早之前整理了一份DBA 技能图谱，最近有朋友问源文件，正好随着技术迭代，针对技能图谱做了补充。
1.2K30发布于 2020-08-21 - 来自专栏生信菜鸟团
小鼠细胞图谱
上期推荐了一个数据库：人类细胞图谱 - 单细胞数据和 Marker 信息，那这次我们来看一个小鼠细胞图谱数据库。 Mouse Cell Atlas http://bis.zju.edu.cn/MCA/ 截至目前，MAC (小鼠细胞图谱， Mouse Cell Atlas) 有四个版本的图谱数据： MCA 1.0：分析了来自 图谱 （Atlas） 以最新的 MCA 3.0 为例，可以全局查看，也可以根据需求选择相应的组织，Cluster，和基因。 搜索 (Search) 包含两种搜索方式：组织搜索和图谱搜索。在组织搜索中，可在选定样本中搜索基因，将返回该基因表达柱状图。 在图谱搜索中，可在完整 MCA 数据集中搜索基因，将返回该基因在前 20 种细胞类型、组织和发育阶段中的表达柱状图。
38910编辑于 2025-08-09 - 来自专栏单细胞天地
细胞图谱合集
今天，你们家运来哥哥就带你看看现阶段人类已经构建的细胞图谱，走吧~ 人类细胞图谱计划： https://www.humancellatlas.org/ ? ---- 人类肺细胞图谱 https://hlca.ds.czbiohub.org/ ? ---- 人类细胞图谱（Human Cell Landscape） https://db.cngb.org/HCL/ ? ---- 人类蛋白质图谱 https://www.proteinatlas.org/ ? ---- 小鼠细胞图谱 http://bis.zju.edu.cn/MCA/index.html ? 看了这么多细胞图谱，我们也许会反问自己：到底什么是细胞图谱？
80940发布于 2020-07-14 - 来自专栏生信菜鸟团
细胞图谱 | NatMed | 人类血管细胞的器官型图谱
通过生成来自 19 个器官和组织的整合多器官人类血管细胞图谱，我们定义了 42 个具有共享和组织特异性特征的血管群体。 因此，通过使用互补的单细胞和单核 RNA 测序技术，从更多器官和组织以及额外个体扩展这一血管图谱将进一步提高其准确性和全面性。 Probe design 探针设计 Para_01 针对100个基因的探针设计使用了Resolve Biosciences的专有设计算法。 简而言之，探针设计是在基因水平上进行的。 补充表7突出了由Resolve Biosciences设计的具体探针的基因名称和目录编号。 Reporting summary 报告摘要 Para_01 关于研究设计的更多信息可在与本文链接的《自然组合报告摘要》中获取。
1.6K10编辑于 2025-01-16 - 来自专栏Albert陈凯
CTO技能图谱
CTO技能图谱
1.3K90发布于 2018-04-08 - 来自专栏phodal
前端技能图谱
集成测试 性能与优化 PageSpeed / Yslow 优化 加载优化（如gzip压缩、缓存等等） 性能测试（特别是移动Web） 可用性 压缩（如Minify、Uglify、CleanCSS等等） 设计 切页面 线框图（Wireframe） 响应式设计 网格布局（Grid Layout） Flexbox布局 SEO Sitemap（站点地图） 内部链接建设 MicroData / MicroFormat
2.1K90发布于 2018-01-29 - 来自专栏大数据与知识图谱
电影关系图谱
“电影关系图”实例将电影、电影导演、演员之间的复杂网状关系作为蓝本，使用Neo4j创建三者关系的图结构，虽然实例数据规模小但五脏俱全。
1.8K30编辑于 2022-06-01 - 来自专栏算法之名
知识图谱
) p ------------------------------ (_10:Person {name: 'Alice'}) 创建知识图谱 print("正在初始化知识图谱...") kg = SportsKnowledgeGraph() print("知识图谱初始化成功！") if __name__ == "__main__": main() 运行结果 正在初始化知识图谱... 知识图谱初始化成功！ 运行结果 正在初始化知识图谱... 知识图谱初始化成功！
1.4K11编辑于 2025-02-06 - 来自专栏生信菜鸟团
细胞图谱 | Nature | 人类胚胎骨骼发育的多组学图谱
这项工作形成了一个详细且动态的骨骼和软骨成熟的调控图谱，推进了我们对人类骨骼发育中细胞命运决定的基本理解。 我们的分析允许识别在正常发育过程中表达致畸药物靶点基因的骨系簇，这可能有助于未来功能研究的设计。 源数据 Discussion Para_01 我们展示了一个多组学细胞图谱，该图谱捕捉了人类滑膜和缝合关节形成过程中第一孕期的空间分辨细胞分类。 探针面板设计基于四肢细胞状态的倍数变化阈值（补充表 3）。 Reporting summary 报告摘要 Para_01 关于研究设计的更多信息，请参阅与本文链接的《自然组合报告摘要》。
1K10编辑于 2024-12-27
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