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知识图谱（Knowledge Graph）- Neo4j 5.10.0 Docker 安装
### 拉镜像 ```bash [root@localhost ~]# cat /etc/docker/daemon.json { "registry-mirrors": ["https://XXX.mirror.aliyuncs.com"] # 阿里镜像源 } # 拉取镜像 [root@local ......
知识图谱（Knowledge Graph）- Neo4j 5.10.0 CentOS 安装
### 系统需求 版本 JDK CPU 内存 硬盘 Neo4j 5.x 17 Intel x86-x64 Core i3 minimum,Core i7 recommended. AMD x86-x64, Mac ARM. 最低 2GB，推荐 16GB + 10G + Neo4j 5.x 11 Ne ......
知识图谱（Knowledge Graph）根本概念
[TOC] 2012年5月17日，Google 正式提出了知识图谱（Knowledge Graph）的概念，其初衷是为了优化搜索引擎返回的结果，增强用户搜索质量及体验。 假设我们想知道 “王健林的儿子” 是谁，百度或谷歌一下，搜索引擎会准确返回王思聪的信息，说明搜索引擎理解了用户的意图，知道我们要找 ......
聊聊语言模型与知识图谱
## 语言模型 语言模型泛指：大语言模型LLM、通用模型GLM。 语言模型也是知识库。基于语言模型下的实现，比如ChatGPT，BERT，ChatGLM等等，这类知识库就像是已经人为处理好、编排好、可直接使用的知识库。 ## 知识图谱 知识图谱的定义由Google公司在2012年提出,被界定为用来提 ......
Java开发的数字知识库，支持全文检索、知识图谱展示，流程审批，（源码获取）
一、项目介绍  一款全源码，可二开，可基于云部署、私有部署的企业级知识库云平台，应用在需要进行常用文档整理、分类、 ......
c++的应用在哪些领域？
C++的应用领域，目前有三大类∶ 第一类就是我们目前见到的各种桌面应用平尤其 Windows桌面软件，如QQ、安全类杀毒类软件、各种浏览器等; 另外就是一些基础软件和高级语言的运行时环境，如大型数据库软件、Java虚拟机、C#的CLR、Python编译器和运行时环境等; 第三类就是一些业务型应用软件 ......
AI的无限可能性：从编程到金融，再到医疗与制造
## 引言：与AI的初次相遇 在我与人工智能（Artificial Intelligence, AI）的探险旅程中，我渐渐发现了AI的无限可能性。不仅仅是编程和写作，AI的魔力已经伸展到了医疗、金融、制造等多个领域。我将带你走进这个充满机遇与挑战的世界。 ## 医疗领域的奇迹 ### 诊断与治疗的新 ......
聚焦智慧医疗-RK3566智能主板助力POCT领域
POCT又称即时检验，是IVD(体外诊断)行业的一个细分领域，是指在采样现场即刻进行的快速诊断，省去了标本在实验室检验的复杂处，利用便携式分析仪器及配套试剂快速得到检测结果的一种检测方式。常见的POCT设备有生化分析仪、免疫分析仪、PCR仪等，采用干化学、免疫分析、化学发光、生物传感器、生物芯片、微 ......
领域驱动设计（DDD）——架构设计
系统与子系统 系统：泛指由一群有关联的个体组成，根据某种规则运作，能完成个别元件不能独立完成的工作能力的群体。子系统：也是由一群关联的个体组成的系统，多半是在更大的系统中的一部分。例如:汽车与发动机 模块与组件都是系统的组成部分，从不同角度拆分系统而已。模块是逻辑单元，组件是物理单元。模块就是从逻辑 ......
中电金信：ChatGPT一夜爆火，知识图谱何以应战？
随着ChatGPT的爆火出圈 人工智能再次迎来发展小高潮 那么作为此前搜索领域的主流技术 知识图谱前路又将如何呢？ 事实上，ChatGPT也并非“万能”，作为黑箱模型，ChatGPT很难验证生成的知识是否准确。并且ChatGPT是通过概率模型执行推理的，这也使得它在对知识精准性要求高的领域比较难真正 ......
构建虚拟与现实的桥梁：数字孪生技术在建筑领域的应用
在数字化时代，科技的飞速发展正在深刻影响着建筑行业。数字孪生技术作为数字化转型的重要组成部分，正在为建筑环境带来革命性的变革。数字孪生技术通过将现实世界与虚拟模型实时同步，为建筑规划、施工、运营和维护等各个环节提供了更智能、高效的解决方案。 数字孪生技术在建筑设计与规划阶段发挥着重要作用。在过去，建 ......
CAXA 3D实体设计2023(3D CAD设计软件)中文永久使用
CAXA 3D实体设计是一款专业的三维实体建模和设计软件，广泛应用于工业设计、机械设计和制造等领域。它具有强大的功能和灵活的工作流程，能够帮助设计师高效地创建和编辑复杂的三维模型。 点击获取CAXA 3D 首先，CAXA 3D实体设计提供了丰富的建模工具和功能。用户可以使用各种绘图工具来创建几何形状 ......
将实体类中的值逐一赋值到新的对象中
Field[] fields = params.getClass().getDeclaredFields(); try { for (Field field : fields) { field.setAccessible(true); String name = field.getName(); S ......
AI +悦数图数据库：图技术与大语言模型 LLM 结合，打造下一代知识图谱应用
随着 AI 人工智能技术的迅猛发展和自然语言处理领域的研究日益深入，如何构建强大的大语言模型对于企业来说愈发重要，而图数据库作为处理复杂数据结构的有力工具，为企业构建行业大语言模型提供了强大的支持。 近日，国产企业级分布式图数据库——悦数图数据库正式发布了图+ AI 大模型解决方案，率先实现了基于自 ......
基于区块链技术结合联邦学习技术的安全医疗5.0系统 论文分析
名词解释： IOMT(Internet of Medical Things): 医疗物联网,是将IOT技术应用到医疗保健领域的产物。其重点是连接医疗设备与系统,实现医疗信息和数据的可连接和交换。 ML(Machine Learning):机器学习 - 典型的机器学习任务包括分类、回归、聚类等。常用算 ......
领域设计的贫血模型和充血模型
在领域实体Dao中，实体可以设计为贫血模型和充血模型。 贫血模型只包含见到的get和set方法，不包含业务逻辑，是简单的POJO,所有的业务逻辑都放在service层。 这种模型并不是面向对象的，和对象相关以来的逻辑被解耦到了业务层，优点是模型很简单，缺点是service层的逻辑负责繁重。 充血模型 ......
正反向电能计量仪表、直流电力仪表在新能源领域的应用
安科瑞虞佳豪 壹捌柒陆壹伍玖玖零玖叁 道县充分利用园区厂房屋顶空闲资源，开发建设屋顶分布式光伏发电项目，目前已具备并网发电条件，将于8月中旬完成并网发电，届时每年可向电网输送清洁能源3100万千瓦时。 在道县高新区智能制造机械装备产业园，一排排深蓝色的光伏面板映入眼帘。道县屋顶分布式光伏发电项目计划 ......
JPA配置实体时 insertable = false, updatable = false
@Excel(name = "创建时间", format = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss", width = 20) @Column(name = "created_time", insertable = false, columnDefinition = "timestamp def ......
图像识别技术在医疗领域的应用与前景展望
导言： 图像识别技术在医疗领域中正发挥着越来越重要的作用。随着计算机视觉和深度学习技术的发展，图像识别已成为医学影像分析、疾病诊断和治疗方案制定的有力工具。本文将介绍图像识别技术在医疗领域的应用，并展望其未来在医学健康领域的发展前景。 一、图像识别技术在医疗领域的应用 医学影像分析：图像识别技术能够 ......
【专题】2022年中国机器人产业图谱及云上发展研究报告PDF合集分享（附原数据表）
报告链接：http://tecdat.cn/?p=31419 随着大量企业的涌入，服务机器人产业化即将到来。 阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末40份服务机器人行业相关报告。 经过多年的发展，我国已经实现了完整的服务机器人产业生态系统。在常态化疫情防控、人口老龄化、技术进步和政策支持等多种因素 ......
【专题】2015-2021年医疗机器人价值报告PDF合集分享（附原数据表）
报告链接：http://tecdat.cn/?p=31419 随着大量企业的涌入，服务机器人产业化即将到来。 阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末40份服务机器人行业相关报告。 经过多年的发展，我国已经实现了完整的服务机器人产业生态系统。在常态化疫情防控、人口老龄化、技术进步和政策支持等多种因素 ......
探索未来：人工智能在教育领域的应用与挑战
导言： 随着人工智能技术的飞速发展，其在各个领域的应用也日益广泛。教育领域作为重要的社会基石，也开始逐步融入人工智能的创新技术。本文将深入探讨人工智能在教育领域的应用现状、潜力和挑战，展望未来教育领域的智能化发展趋势。 第一部分：人工智能在教育领域的应用现状 智能辅助教学：人工智能技术能够根据学生的 ......
医疗知识图谱问答——文本分类解析
前言 Neo4j的数据库构建完成后，现在就是要实现医疗知识的解答功能了。因为是初版，这里的问题解答不会涉及深度学习，目前只是一个条件查询的过程。而这个过程包括对问题的关键词拆解分类，然后提取词语和类型去图数据库查询，最后就是根据查询结果和问题类型组装语言完成回答，那么以下就是完成这个过程的全部代 ......
医疗知识图谱问答 —— 数据同步
前言 前面的文章已经介绍了 neo4j 服务的本地安装，以及数据的增删改查操作方法。那么这里就要进入 python 项目，来完成医疗知识的构建，问答机器人的代码实现。但篇幅较长，本文就主要介绍知识图谱的构建吧。 环境 Anaconda3 Python3.8 Py2neo (新版) 数据来源 (结构) ......
JPA实体类映射PostgreSQL中的jsonb字段
### 前言 > 有时候我们需要在PostgreSQL表中存储jsonb类型的数据，JPA实体类中如何定义这个属性与之对应呢？ > > 本篇介绍两种方式： > > ① 自定义数据库方言和自定义类型 > > ② 引入hibernate-types依赖 ### 方式一 ==自定义数据库方言和自定义类型= ......
django动态创建表和动态选择实体
开发有时需要动态创建表，创建完成后需要动态选择model对应的表，该需求如何实现 1、model层 TestBlock为了动态创建表、getBlockModel为了动态选择表 from django.db import models # Create your models here. class ......
渗透-01：DNS原理和HTML字符编码-HTML实体编码
# 一、DNS概念 DNS （Domain Name System 的缩写）就是根据域名查出IP地址（常用） DNS分类： - 正向解析：已知域名解析IP - 反向解析：已知IP解析对应的域名 # 二、查询过程 工具软件`dig`可以显示整个查询过程 ```bash [root@node01 ~]# ......
医疗知识图谱问答 ——Neo4j 基本操作
前言 说到问答机器人，就不得不说一下 ChatGPT 啦。一个预训练的大预言模型，只要是人类范畴内的知识，似乎他回答得都井井有条，从写文章到写代码，再到解决零散琐碎的问题，不光震撼到我们普通人，就百度和阿里也因此紧追其后分别推出了文心一言和通义千问。 所以好像我们也可以通过 GPT，并训练特定的数据 ......