搜索结果: 1-15 共查到“知识库 计算机科学技术 知识”相关记录280条 . 查询时间(0.226 秒)
属性网络异常检测在网络安全、电子商务和金融交易等领域中具有重要的理论与现实意义,近年来受到了越来越多的关注.大多数异常检测方法凭借网络有限的属性或结构信息进行决策生成,往往难以对异常模式做出可靠的描述.此外,网络节点对应的实体往往关联着丰富的领域知识,这些知识对于异常的识别具有重要的潜在价值。
一种同伴知识互增强下的序列推荐方法
序列推荐 动态兴趣 知识蒸馏 刻意训练
2023/7/20
序列推荐(Sequential recommendation,SR)旨在建模用户序列中的动态兴趣,预测下一个行为.现有基于知识蒸馏(Knowledge distillation,KD)的多模型集成方法通常将教师模型预测的概率分布作为学生模型样本学习的软标签,不利于关注低置信度序列样本中的动态兴趣.为此,提出一种同伴知识互增强下的序列推荐方法(Sequential recommendation en...
ChatGPT凭借NLP生成对文本指令的响应，推动了通用人工智能的跨越式发展。作为辅助创新工具，ChatGPT能够对复杂的提问做出细微的、逻辑严密的回答，节省了学术工作者为知识创意所支付的人力成本。但ChatGPT这种便捷性给学术出版带来一系列问题——创作临界值的改变导致作者身份归因困难，AI捏造消解学术权威性，AI依赖掣肘学术创新，AI偏见承接威胁学术严谨性。文章提出，面对技术带来的挑战，知识正...
数字化转型+AI环境下,我们正处于知识生态环境和知识技术体系的交汇重塑中,对知识、智慧和智能基础设施的认识很大程度上将决定我们的生存方式和生存几率。知识对象已内在地结构化、语义化、可定制、可关联,已涵盖从内容对象到知识关系网络到知识创造与利用流程,成为可交互、可计算的智能体。在智慧化的各类知识对象支持下,通过场景驱动的创新机制,可在用户解决问题的过程中,通过数据、模型、计算和交互来支持感知智能、认...
基于拓扑一致性对抗互学习的知识蒸馏
互学习 生成对抗网络 特征优化 知识蒸馏
2023/1/7
针对基于互学习的知识蒸馏方法中存在模型只关注教师网络和学生网络的分布差异,而没有考虑其他的约束条件,只关注了结果导向的监督,而缺少过程导向监督的不足,提出了一种拓扑一致性指导的对抗互学习知识蒸馏方法(Topology-guided adversarial deep mutual learning,TADML).该方法将教师网络和学生网络同时训练,网络之间相互指导学习,不仅采用网络输出的类分布之间的...
天津科技大学人工智能学院社会计算与知识工程科研团队研究软件工程在具体领域中的应用，并在此基础之上形成面向领域的软件工程理论、方法与技术，主要包括领域分析、领域设计、领域实现、应用工程等内容。本学科方向依托中国轻工业重点实验室开展食品、生物、轻工领域的软件设计理论、方法、关键技术的应用研究和开发工作。
融合预训练语言模型和标签依赖知识的关系抽取方法
关系抽取 预训练模型 标签依赖 图卷积神经网络
2022/2/28
关系抽取旨在从未经标注的自由文本中抽取实体间的关系。然而,现有的方法大都孤立地预测每一个关系而未考虑关系标签相互之间的丰富语义关联。该文提出了一种融合预训练语言模型和标签依赖知识的关系抽取模型。该模型通过预训练模型BERT编码得到句子和两个目标实体的语义信息,使用图卷积网络建模关系标签之间的依赖图,并结合上述信息指导最终的关系分类。实验结果显示,该文方法性能相较于基线方法得到了显著提高。
2020年是知识类短视频的爆发元年。本文从拼贴理论视角对B站知识区短视频内容进行梳理后发现，拼贴是B站知识类短视频内容呈现中最常用的方式；弹幕符号互动构成其独特的社群氛围；评论区则拓宽了视频所营造的线上学习场景。未来，平台媒体知识生产与传播，只有在化解青年话语体系与主流知识传播语境的冲突与隔阂的基础上才能行稳致远。
北京信息科技大学计算机学院文档处理与知识工程团队
北京信息科技大学计算机学院 文档处理与知识工程团队 文档处理 知识工程
2022/1/18
北京信息科技大学计算机学院文档处理与知识工程团队长期致力于以下方面的研究：以置标语言为基础的信息共享技术、非结构化信息处理技术；智能文档技术；办公软件基础标准体系；电子出版；自然语言处理以及知识计算。团队成立于2007年前后，坚持开展学术活动。成立以来，在相关领域承担“核高基”国家科技重大专项课题、“863”课题、国家社会科学基金重大项目课题，国家重点研发子课题，国家自然科学基金项目，北京市自然科...
2022年山东大学软件学院博士招生团队简介——数据与知识工程团队
山东大学软件学院 博士招生团队 数据与知识工程团队
2021/12/12
数据与知识工程团队依托山东大学-南洋理工大学人工智能国际联合研究院（C-FAIR）、电子商务国家工程实验室和山东大学软件与数据工程研究中心建设，是山东省软件服务示范型工程技术研究中心、山东省应用软件工程技术研究中心、山东省社保大数据工程实验室、山东大学电子商务研究中心、济南市大数据集成与智能分析优秀创新团队的建设单位，先后承担了国家重点研发计划项目3项、创新方法专项、863计划、国家科技支撑计划重...
数据稀疏和冷启动是当前推荐系统面临的两大挑战.以知识图谱为表现形式的附加信息能够在某种程度上缓解数据稀疏和冷启动带来的负面影响,进而提高推荐的准确度.本文综述了最近提出的应用知识图谱的推荐方法和系统,并依据知识图谱来源与构建方法、推荐系统利用知识图谱的方式,提出了应用知识图谱的推荐方法和系统的分类框架,进一步分析了本领域的研究难点.本文还给出了文献中常用的数据集.最后讨论了未来有价值的研究方向。
江苏科技大学计算机学院数据科学与知识工程研究所项目经验丰富，在前期已经主持完成国家自然科学基金4项、江苏省自然科学基金2项和其他科研攻关项目20余项的基础上，本所近3年新增主持国家自然科学基金4项、江苏省高等学校自然科学面上基金2项及企业横向委托开发课题在内的各级科研项目共20余项；
