基于知识的Radan CAD/CAM软件后置开发平台 ，潘海宁，许超，本文设计一种基于规则的专家系统。将数控加工代码的格式和处理变量以知识形式表达，形成知识库，并对知识做冲突性、从属性和不完

高中化学重要知识点详细总结 一、俗名 无机部分： 纯碱、苏打、天然碱 、口碱：Ｎa2CO3 小苏打：NaHCO3 大苏打：Na2S2O3 石膏（生石膏）：CaSO4.2H2O 熟石膏：2CaSO4·.H2O 　 莹石：CaF2 重晶石：BaSO4（无毒） 碳铵：NH4HCO3 石灰石、大理石：CaCO3 生石灰：CaO 食盐：NaCl 熟石灰、消石灰：Ca(OH)2 芒硝：Na2SO4·7H2O (缓泻剂) 烧碱、火碱、苛性钠：NaOH 绿矾：FaSO4·7H2O 干冰：CO2 明矾：KAl (SO4)2·12H2O 漂白粉：Ca (ClO)2 、CaCl2（混和物） 泻盐：MgSO4·7H2O 胆矾、蓝矾：CuSO4·5H2O 双氧水：H2O2 皓矾：ZnSO4·7H2O 硅石、石英：SiO2 刚玉：Al2O3 水玻璃、泡花碱、矿物胶：Na2SiO3 铁红、铁矿：Fe2O3 磁铁矿：Fe3O4 黄铁矿、硫铁矿：FeS2 铜绿、孔雀石：Cu2 (OH)2CO3 菱铁矿：FeCO3 赤铜矿：Cu2O 波尔多液：Ca (OH)2和CuSO4 石硫合剂：Ca (OH)2和S 玻璃。。。。。

一、质点的运动（1）------直线运动 （一）匀变速直线运动 1.平均速度V平＝s/t（定义式） 2.有用推论Vt2-Vo2＝2as 3.中间时刻速度Vt/2＝V平＝(Vt+Vo)/2 4.末速度Vt＝Vo+at 5.中间位置速度Vs/2＝[(Vo2+Vt2)/2]1/2 6.位移s＝V平t＝Vot+at2/2＝Vt/2t 7.加速度a＝(Vt-Vo)/t ｛以Vo为正方向，a与Vo同向(加速)a>0；反向则a<0｝ 8.实验用推论Δs＝aT2 ｛Δs为连续相邻相等时间(T)内位移之差｝ 9.主要物理量及单位:初速度(Vo):m/s；加速度(a):m/s2；末速度(Vt):m/s；时间(t)秒(s)；位移(s):米（m）；路程:米；速度单位换算：1m/s=3.6km/h。

原资源可在github中搜索到，这里只是用于个人学习方便。 课程内容 第1讲 知识图谱概论 （2019-3-1,2019-3-8） 1.1 知识图谱起源和发展 1.2 知识图谱 VS 深度学习 1.3 知识图谱 VS 关系数据库 VS 传统专家库 1.4 知识图谱本质和核心价值 1.5 知识图谱技术体系 1.6 典型知识图谱 1.7 知识图谱应用场景 第2讲 知识表示 (2019-3-15) 2.1 知识表示概念 2.2 知识表示方法 语义网络 产生式系统 框架系统 概念图 形式化概念分析 描述逻辑 本体 本体语言 统计表示学习 第3讲 知识建模 （2019-3-15，2019-3-22） 3.1 本体 3.2 知识建模方法 本体工程 本体学习 知识建模工具 知识建模实践 第4讲 知识抽取基础:问题和方法（2019-3-22） 4.1 知识抽取场景 4.2 知识抽取挑战 4.3 面向结构化数据的知识抽取 4.4 面向半结构化数据的知识抽取 4.5 面向非机构化数据的知识抽取 第5讲 知识抽取:数据采集（2019-3-29） 5.1 数据采集原理和技术 爬虫原理 请求和响应 多线程并行爬取 反爬机制应对 5.2 数据采集实践 百科 论坛 社交网络等爬取实践 第6讲 知识抽取:实体识别（2019-3-29） 6.1 实体识别基本概念 6.2 基于规则和词典的实体识别方法 6.3 基于机器学习的实体识别方法 6.4 基于深度学习的实体识别方法 6.5 基于半监督学习的实体识别方法 6.6 基于迁移学习的实体识别方法 6.7 基于预训练的实体识别方法 第7讲 知识抽取:关系抽取（2019-4-19，2019-4-26） 7.1 关系基本概念 7.2 语义关系 7.3 关系抽取的特征 7.4 关系抽取数据集 7.5 基于监督学习的关系抽取方法 7.6 基于无监督学习的关系抽取方法 7.7 基于远程监督的关系抽取方法 7.8 基于深度学习/强化学习的关系抽取方法 第8讲 知识抽取:事件抽取（2019-3-29） 8.1 事件抽取基本概念 8.2 基于规则和模板的事件抽取方法 8.3 基于机器学习的事件抽取方法 8.4 基于深度学习的事件抽取方法 8.5 基于知识库的事件抽取方法 8.6 基于强化学习的事件抽取方法 第9讲 知识融合（2019-4-28） 9.1 知识异构 9.2 本体匹配 9.3 匹配抽取和匹配调谐 9.4 实体匹配 9.5 大规模实体匹配处理 9.6 知识融合应用实例 第10讲 知识图谱表示学习（2019-5-5） 10.1 知识表示学习概念 10.2 基于距离的表示学习模型 10.3 基于翻译的表示学习模型 10.4 基于语义的表示学习模型 10.5 融合多源信息的表示学习模型 10.6 知识图谱表示学习模型的评测 10.7 知识图谱表示学习前沿进展和挑战 第11讲 知识存储（2019-5-10） 11.1 知识存储概念 11.2 图数据库管理系统、模型、查询语言 11.3 RDF数据库管理系统、模型、查询语言 11.4 基于关系型数据库的知识存储 第12讲 基于知识的智能问答（2019-5-10） 12.1 智能问答基础 12.2 问题理解 12.3 问题求解 12.4 基于模板的知识问答方法 12.5 基于语义分析的知识问答方法 12.6 基于深度学习的知识问答方法 12.7 IBM Watson原理和技术剖析 12.8 微软小冰的原理和技术剖析 第13讲 实体链接（2019-5-17） 13.1 实体链接基本概念 13.2 基于概率生成模型的实体链接方法 13.3 基于主题模型的实体链接方法 13.4 基于图的实体链接方法 13.5 基于深度学习的实体链接方法 13.6 基于无监督的实体链接方法 第14讲 知识推理（2019-5-17） 14.1 知识推理基础概念 14.2 基于逻辑的知识推理方法 14.3 基于统计学习的知识推理方法 14.4 基于图的知识推理方法 14.4 基于神经网络的知识推理方法 14.5 多种方法混合的知识推理方法

整理了一些红外探测器基础知识，帮助了解探测器架构 特性参数等，

机器视觉的基础知识总结；，有光源选型，cognex基础知识，工具的使用

本文介绍了计算机基础应用的知识点，包括第一台计算机ENIAC的诞生和计算机的四代发展，以及计算机的应用领域，如科学计算、信息管理、实时控制、办公、生产自动化、人工智能、网络通信、电子商务、辅助设计等。此外，本文还介绍了计算机的信息表示形式为二进制，采用了冯·诺依曼的思想原理，“逢二进一”，基本信息单位为位。本文是大学一级计算机应用基础知识点的汇总，是一份良心出品的精品文献。

这是nisp一级考试视频中的知识点 nisp:国家信息安全水平考试（National Information Security Test Program，简称NISP），是由中国信息安全测评中心实施培养国家网络空间安全人才的项目。由国家网络空间安全人才培养基地运营/管理，并授权网安世纪科技有限公司做为国家信息安全水平考试（NISP）专项证书管理中心。