知识图谱是以图的形式表现客观世界中的概念和实体及其之间关系的知识库，是语义搜索、智能问答、决策支持等智能服务的基础技术之一.目前，知识图谱的内涵还不够清晰；且因建档不全，已有知识图谱的使用率和重用率不高.为此，本文给出知识图谱的定义，辨析其与本体等相关概念的关系.本体是知识图谱的模式层和逻辑基础，知识图谱是本体的实例化；本体研究成果可以作为知识图谱研究的基础，促进知识图谱的更快发展和更广应用.本文罗列分析了国内外已有的主要通用知识图谱和行业知识图谱及其构建、存储及检索方法，以提高其使用率和重用率.最后指出知识图谱未来的研究方向.

边缘计算将网络边缘上的计算、存储等资源进行有机融合，构建成统一的用户服务平台，按就近服务原则对网络边缘节点任务请求及时响应并有效处理。由于边缘节点能力、资源、带宽、能源等受限，计算迁移是边缘计算的一个关键问题。综述了移动边缘计算的起因、演进和发展趋势，以从分布式计算、普适计算、云计算到边缘计算的演进历程为主线，对比分析了各阶段计算迁移的特点并对经典模型进行了评述；重点分析了边缘计算的最新研究进展及应用领域，研究并对比分析了基于能耗优化管理的移动边缘计算模型。最后提出了一个面向LTE应用和基于时分多址（time division multiple access，TDMA）的多用户边缘移动终端计算迁移策略系统。

知识图谱（KG）是一种用图模型来描述知识和建模事物之间关联关系的技术.知识图谱嵌入（KGE）作为一种被广泛采用的知识表示方法，其主要思想是将知识图谱中的实体和关系嵌入到连续的向量空间中，用来简化操作，同时保留KG的固有结构.

煤矿智能化是煤炭工业高质量发展的核心技术支撑。数字孪生面向煤炭工业领域的互联互通及智能化应用，发挥连接物理世界和信息世界的桥梁与纽带作用，将在煤炭开采、视频监控、人机交互等方面提供更加实时、智能、高效的服务。面向智慧矿山技术需求，提出了基于数字孪生+5G的智慧矿山建设新思路，将“数字孪生+5G”与AI技术相结合，为实现智慧矿山提供一种创新的方法。首先从智慧矿山建设进展及应用方面存在的问题入手，系统地梳理和分析了当前智慧矿山研究和发展现状，通过研究新一代信息技术与工业技术融合应用，阐述了数字孪生的概念内涵，指出数字孪生是智慧矿山发展的必然趋势并将为智慧矿山赋能；然后针对智慧矿山建设的难点和痛点问题，提出了基于“数字孪生+5G”的智慧矿山体系架构理论，通过构建矿山数字孪生模型（MDTM）实现物理矿山实体与数字矿山孪生体之间的虚实映射与实时交互。聚焦智慧矿山建设目标，以智慧矿山系统建设、优化和关键技术为核心，基于矿山信息物理空间的数字孪生和深度学习方法，以实际矿井为原型设计了智能开采的数字孪生一体化方案，构建了全域感知、边缘计算、数据驱动和辅助决策的智慧矿山平台。最后针对智慧矿山的数字孪生应

「技术分析」国家关键信息基础设施系统安全防护研究综述 - 风险评估 安全实践 云安全 安全认证 工控安全 威胁情报

关节型工业机器人凭借其良好的灵活性和高效率的工作模式被广泛地应用于现代工业自动化生产之中，例如搬运、码垛、焊接、切割等。轨迹规划是工业机器人运动控制的基础研究领域，决定着其作业效率和运动性能。工业机器人的轨迹规划是指综合考虑作业需求和机器人性能，在笛卡尔空间或关节空间内得出指导机器人末端执行器运动的轨迹。阐述了工业机器人轨迹规划的概念及其分类，就各个领域的轨迹规划算法进行了全面综述，包括基本轨迹规划和最优轨迹规划，指出了各类轨迹规划算法中所存在的问题和未来的发展方向。

面向自动驾驶的边缘计算技术研究综述_吕品.pdf

基于Web of Science的社会化媒体环境下社区发现研究综述.pdf

为满足智能制造企业对产品质量检测的需求, 服务制造企业生产管理, 对缺陷检测技术的研究现状、典型方法和应用 进行梳理. 首先总结了磁粉检测法、渗透检测法、涡流检测法、超声波检测法、机器视觉和基于深度学习的缺陷检测技术的 优缺点。

K-Means聚类算法研究综述_杨俊闯.pdf