Stride 是用于分配蛋白质二级结构的软件。这个包将它包装在一个 Julia 包中

基于知识的认知雷达 该方向为雷达领域的新发展方向 而本书对于学习该方面的技术人员将提供很好的借鉴价值！

基于条件随机场对中文案件语料进行命名实体识别。在学习知识图谱理论课时，我们知道实体（Entity）是知识图谱的基本单位，也是承载信息的重要语言单位。实体识别是知识图谱应用的重要技术。目前实体识别主要有三种方法： 基于规则和词典的实体识别 基于统计机器学习的实体识别 基于深度学习神经网络的实体识别 条件随机场（Conditional random field，CRF）是一种条件概率分布模型 P(Y|X) ，表示的是给定一组输入随机变量 X 的条件下另一组输出随机变量 Y 的马尔可夫随机场。 CRF 是一个序列化标注算法（sequence labeling algorithm），接收一个输入序列如X=(x1, x2,…, xn)并且输出目标序列Y=(y1, y2,…, yn)  ，也能被看作是一种seq2seq模型。这里使用大写 X,Y 表示序列。例如，在词性标注任务中，输入序列为一串单词，输出序列就是相应的词性。 除了词性标注之外，CRF还可以用来做chunking，命名实体识别等任务。一般地，输入序列X被称为 observations, Y叫作 states。

基于知识图谱的我国城市建设可持续发展路径探索与分析，袁竞峰，张国栋，本文基于文献计量的研究方法，分别在中国知网以

基于知识的产业集群能力研究

复旦大学博士论文，系统而全面地介绍了基于知识图谱的智能问答相关关键技术 复旦大学博士论文，系统而全面地介绍了基于知识图谱的智能问答相关关键技术

一个简单的KBQA 一个简单的基于知识图谱的问答系统 数据集：数据集为2019年语言智能大赛的关系撤除数据集 实体识别模型：利用Transformer模型进行实体识别（以后会变更为bert） 事实识别：自己构造了几十条数据，利用逻辑回归进行预测 关系类型：包含'主演'，'作者'，'歌手'，'出生日期'，'导演'，'出生地'，'出版社'，'成立日期'，'连载网站'，'国籍'，'毕业院校”，“民族”，“所属专辑”，“目”，“作曲”等15中关系类型 实体类型：包含'影视作品'，'书籍'，'歌曲'，'人物'，'企业'，'网络小说'，'生物'7种实体类型

知识图谱在人工智能应用中的重要价值日益突显。百度构建了超大规模的通用知识图谱，并在搜索、推荐、智能交互等多项产品中广泛应用。同时，随着文本、语音、视觉等智能技术的不断深入，知识图谱在复杂知识表示、多模语义理解技术与应用等方面都面临新的挑战与机遇。本文将介绍百度基于知识图谱，从文本到多模态内容的理解技术及应用的最新进展。

Resume_Recommender 基于知识图谱与人工神经网络的简历推荐系统 简历相关的资料很多小伙伴发邮件跟我要，这里统一回复： 由于是真实数据集，涉及数据隐私，所以无法提供，非常抱歉。 技术栈前端使用echarts.js（之后有时间会考虑用vue改写一下）, 后端基于Python Django; 特征处理阶段，技能相关特征基于知识图谱处理，图谱构建使用neo4j; 系统的流程是先做二分类筛选，再给分类为正的样本进行排序； 二分类模型基于DNN，基于Keras训练, 线上分类时直接调用已经训练好保存为h5格式的model文件; 排序函数将随机森林的特征重要性作为基础排序指标; 系统演示如下： 首页 原始简历查看页面 原始简历统计分析图表展示页面 项目简介 招聘信息分析页面 简历推荐结果页面

基于知识图谱的深度学习研究现状及趋势计量可视化分析.pdf