Semantic

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题目：知识图谱技术综述 作者：徐增林，盛泳潘，贺丽荣，王雅芳 摘 要 知识图谱技术 是人工智能技术的重要组成部分，其建立的具有 语义处理 能力与 开放互联 能力的 知识库 ，可在 智能搜索、智能问答、个性化推荐 等智能信息服务中产生应用价值。 该文在全面阐述知识图谱定义、架构的基础上，综述知识图谱中的 知识抽取、知识表示、知识融合、知识推理 四大核心技术 的研究进展以及一些典型应用。该文还将评论当前研究存在的挑战。 关 键 词： 知识融合; 知识图谱技术; 知识表示; 开放互联; 语义处理 目录 0 导 读 1 知识图谱的定义与架构 1.1 知识图谱的定义 1.2 知识图谱的架构 2 大规模知识库 2.1 开放链接知识库 2.2 垂直行业知识库 3 知识图谱的关键技术 3.1 知识抽取 3.2 知识 表示 3.3 知识融合 3.4 知识推理 4 知识图谱的典型应用 4.1 智能搜索 4.2 深度问答 4.3 社交网络 4.4 垂直行业应用 5 知识图谱的挑战 5.1 知识获取 5.2 知识表示 5.3 知识融合 5.4 知识应用 6 结束语 7 参考文献 3.知识图谱的关键技术 前文回顾 3.1 知识抽取 3.1.1 实体抽取 1) 基于规则与词典的实体抽取方法 2) 基于统计机器学习的实体抽取方法 3) 面向开放域的实体抽取方法 3.1.2 关系抽取 1) 开放式实体关系抽取 2

Joint 3D Layout and Depth Prediction from a Single Indoor Panorama Image 2020_ECCV 目录 Abstract Introduction Related Words Depth Estimation Method Input and Pre-processing Coarse Depth and Semantics Layout Prediction Depth Refifinement Abstract In this paper, we propose a method which jointly learns the layout prediction and depth estimation from a single indoor panorama image. Previous methods have considered layout prediction and depth estimation from a single panorama image separately. However, these two tasks are tightly intertwined . Leveraging the layout depth map as an intermediate

迁移学习 材料集合 目录 迁移学习 材料集合 Book novel_papers 1) novel_papers on transfer learning 2) novel_papers on related fileds 更多 DA awesome​​​​​​​ 入门参考 小结 Excellent Scholars 新论文追踪 科研方法论 Presentation 大部分内容 转自 GitHub： https://github.com/yuntaodu/Transfer-learning-materials Book 《迁移学习简明手册》 https://github.com/jindongwang/transferlearning-tutorial novel_papers 1) novel_papers on transfer learning number Title Conference/journel + year Code Keywords Benenit for us 54 Self-paced Contrastive Learning with Hybrid Memory for Domain Adaptive Object Re-ID ( paper ) NIPS 2020 code contrastive learning, DA, Re-ID

Heterogeneous Domain Adaptation 异质域适应论文合集 [ACM MM 2020] Simultaneous Semantic Alignment Network for Heterogeneous Domain Adaptation [ paper ] [ github ] [ACM MM 2019] Heterogeneous Domain Adaptation via Soft Transfer Network [ paper ] [2020] Multi-source Heterogeneous Domain Adaptation with Conditional Weighting Adversarial Network [ paper ] [TNNLS 2020] Heterogeneous Domain Adaptation: An Unsupervised Approach [ IEEE paper ] [ researchgate paper ] [TNNLS 2020] Heterogeneous Domain Adaptation via Nonlinear Matrix Factorization [ IEEE paper ] [TNNLS 2019] Heterogeneous Domain Adaptation Through

Multi-source Domain Adaptation for Semantic Segmentation [ NeurIPS 2019 ] [ 2020 : MADAN: Multi-source Adversarial Domain Aggregation Network for Domain Adaptation] [ github ] 目录 Multi-source Domain Adaptation for Semantic Segmentation Abstract Problem Setup MADAN Overview Dynamic Adversarial Image Generation Adversarial Domain Aggregation Feature-aligned Semantic Segmentation MADAN Learning Abstract Simulation-to-real domain adaptation for semantic segmentation has been actively studied for various applications such as autonomous driving. Existing methods mainly focus on a single-source

All Papers 38 - ShapeCaptioner: Generative Caption Network for 3D Shapes by Learning a Mapping from Parts Detected in Multiple Views to Sentences "Zhizhong Han (University of Maryland, College Park); Chao Chen (Tsinghua University); Yu-Shen Liu (Tsinghua University)*; Matthias Zwicker (University of Maryland)" 46 - VideoIC: A Video Interactive Comments Dataset and Multimodal Multitask Learning for Comments Generation Weiying Wang (Renmin University of China)*; Jieting Chen (Renmin University of China); Qin Jin (Renmin University of China) 53 - Image Inpainting Based on Multi-frequency

大型互联网公司一般都会要求消息传递最大限度的不丢失，比如用户服务给代金券服务发送一个消息，如果消息丢失会造成用户未收到应得的代金券，最终用户会投诉。 为避免上面类似情况的发生，除了做好补偿措施，更应该在系设计的时候充分考虑各种异常，设计一个稳定、高可用的消息系统。 认识Kafka 看一下维基百科的定义 Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发，之后成为Apache项目的一部分。 Kafka是一个分布式的，可划分的，冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。 kafka架构 Kafka的整体架构非常简单，是显式分布式架构，主要由producer、broker（kafka）和consumer组成。 Kafka架构（精简版） Producer （生产者）可以将数据发布到所选择的topic（主题）中。生产者负责将记录分配到topic的哪一个 partition（分区）中。可以使用循环的方式来简单地实现负载均衡，也可以根据某些语义分区函数(如记录中的key)来完成。 Consumer （消费者）使用一个consumer group（消费组）名称来进行标识，发布到topic中的每条记录被分配给订阅消费组中的一个消费者实例。消费者实例可以分布在多个进程中或者多个机器上。 Kafka到底会不会丢失消息？ 在讨论kafka是否丢消息前先来了解一下什么是

Python实战社群 Java实战社群 长按识别下方二维码， 按需求添加 扫码关注添加客服 进Python社群▲ 扫码关注添加客服 进Java社群 ▲ 作者丨雷架 来源丨爱笑的架构师 大型互联网公司一般都会要求消息传递最大限度的不丢失，比如用户服务给代金券服务发送一个消息，如果消息丢失会造成用户未收到应得的代金券，最终用户会投诉。 为避免上面类似情况的发生，除了做好补偿措施，更应该在系设计的时候充分考虑各种异常，设计一个稳定、高可用的消息系统。 认识Kafka 看一下维基百科的定义 Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发，之后成为Apache项目的一部分。 Kafka是一个分布式的，可划分的，冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。 kafka架构 Kafka的整体架构非常简单，是显式分布式架构，主要由producer、broker（kafka）和consumer组成。 Kafka架构（精简版） Producer （生产者）可以将数据发布到所选择的topic（主题）中。生产者负责将记录分配到topic的哪一个 partition（分区）中。可以使用循环的方式来简单地实现负载均衡，也可以根据某些语义分区函数(如记录中的key)来完成。 Consumer （消费者）使用一个consumer group（消费组）名称来进行标识