时序 图谱path-memory knowledge
【略读论文|时序知识图谱补全】Learn from Relational Correlations and Periodic Events for Temporal Knowledge Graph Reasoning
会议：SIGIR，时间：2023，学校：国防科技大学 摘要： 之前模型存在的问题：未能利用快照内结构信息的关系之间的语义相关性与快照间时间交互沿时间轴的周期性时间模式。 本文的工作：提出了一种新的推理模型（RPC）；它通过两个新的通信单元，即关系通信单元(RCU)和周期通信单元(PCU)，充分挖掘关 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Hierarchical Self-Atention Embedding for Temporal Knowledge Graph Completion
会议：WWW，时间：2023，学校：东北大学计算机与通信工程学院 摘要： 目前TKGC模型存在的问题：只考虑实体或关系的结构信息，而忽略了整个TKG的结构信息。此外，它们中的大多数通常将时间戳视为一般特征，不能利用时间戳的潜在时间序列信息。 本文的方法：一种基于自注意机制和历时嵌入技术的分层自注意嵌 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】DREAM: Adaptive Reinforcement Learning based on Attention Mechanism for Temporal Knowledge Graph Reasoning
会议：SIGIR，时间：2023，学校：苏州大学计算机科学与技术学院，澳大利亚昆士兰布里斯班大学信息技术与电气工程学院，Griffith大学金海岸信息通信技术学院 摘要： 原因：现在的时序知识图谱推理方法无法生成显式推理路径，缺乏可解释性。 方法迁移：由于强化学习 (RL) 用于传统知识图谱上的多跳 ......
SD协议-时序02
SD Bus PAD internal card clock - 对于SD card来讲,时钟信号是一个输入 Data0-3 - inout类型,既可能是输入,又可能是输出 对于Data0-3输出的时候,会有output enable信号(Drive Data0-3),当output enable信 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Adaptive Path-Memory Network for Temporal Knowledge Graph Reasoning
会议：IJCAI，时间：2023，学校：1 中国科学院计算机网络信息中心，北京 2中国科学院大学，北京 3 澳门大学智慧城市物联网国家重点实验室，澳门 4 香港科技大学(广州)，广州 5 佛罗里达大学计算机科学系，奥兰多 摘要： 提出一种新的具有TKG关联特征的体系结构建模方法，即自适应路径-记忆网 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Temporal Knowledge Graph Reasoning with Historical Contrastive Learning
会议：AAAI，时间：2023，学校：上海交通大学 摘要： 大多数时序知识图谱的推理方法高度依赖于事件的递归或周期性，这给推断与缺乏历史交互的实体相关的未来事件带来了挑战。本文提出一种新的基于历史对比学习训练框架的对比事件网络（CENET）的新事件预测模型。 1.CENET 学习历史和非历史依赖来区 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Logic and Commonsense-Guided Temporal Knowledge Graph Completion
会议：AAAI，时间：2023，学校：北京航空航天大学 文中谓词可以视为关系。 以往的TKG补全(TKGC)方法不能同时表示事件的时效性和因果关系。为了应对这些问题，作者提出了一个逻辑和尝试引导嵌入模型（LCGE ），从常识的角度共同学习涉及事件的及时性和因果关系的时间敏感表示，以及事件的时间无关表 ......
使用亿图画时序图（序列图）
1、打开亿图，新建页面，软件和数据库 → 软件 → UML图，双击打开 2、在打开的绘图页面，点击“UML序列”，即可画时序图（序列图） 3、常用的几个图标 ......
influxdb时序数据库
概念 InfluxDB是一个由InfluxData开发的开源时序型数据库，由Go写成，着力于高性能地查询与存储时序型数据。InfluxDB被广泛应用于存储系统的监控数据，IoT行业的实时数据等场景。 时序数据库一般来说最常见的操作就只有2种，要么写，要么查 下载安装 暂略。 启动 windows 6 ......
通过时序和上下文对比学习时间序列表征《Time-Series Representation Learning via Temporal and Contextual Contrasting》(时间序列、时序表征、时态和上下文对比、对比学习、自监督学习、半监督学习)
现在是2023年11月14日的22:15，肝不动了，要不先回寝室吧，明天把这篇看了，然后把文档写了。OK，明天的To Do List. 现在是2023年11月15日的10:35，继续。 论文：Time-Series Representation Learning via Temporal and C ......
RedisTimeSeries+ClickHouse来实现时序数据的分析和实时查询
ClickHouse很好，在它擅长的OLAP领域。千万级别的数据的分页查询秒级呈现。由于其对资源的使用追求极致，所以相应的TPS不是很高。所有的OLAP的数据库本身TPS都不会很高，单台机器100+就可称之为优秀了。然而，高并发的读写正好是Redis所擅长的，如何将两者的优点结合起来呢？在IOT行业 ......
基于时间频率一致性对时间序列进行自监督对比预训练《Self-Supervised Contrastive Pre-Training for Time Series via Time-Frequency Consistency》(时序、时频一致性、对比学习)
2023年11月10日，今天看一篇论文，现在17:34，说实话，想摆烂休息，不想看，可还是要看，拴Q。 论文：Self-Supervised Contrastive Pre-Training for Time Series via Time-Frequency Consistency 或者是：Sel ......
Neo4j+Langchain实现非结构化知识图谱增强QA
微信公众号的一篇文章，着重介绍如何使用知识图谱来增强大语言模型QA的问答效果 1. 核心架构 核心架构如下： 可以通过Neo4j的向量索引和Neoconj图数据的强大能力来实现检索增强的生成系统，提供精确且上下文丰富的答案。 两条路： 向量相似性搜索来检索非结构化信息， 访问图数据库来提取结构化信息 ......
解码知识图谱：从核心概念到技术实战
知识图谱是近年来人工智能和数据科学领域的焦点。本文深入探索了知识图谱的核心概念、发展历程、研究内容以及其在表示、存储、获取、构建和推理方面的技术细节。结合Python和PyTorch示例代码，文章旨在为读者提供一个全面、深入且实用的知识图谱概览，帮助广大技术爱好者和研究者深化对此领域的认识。 关注T ......
知识图谱博士研究计划书
知识图谱博士研究计划书 一、研究背景与意义 随着大数据时代的到来，信息呈现爆炸式增长，传统信息检索技术已经无法满足人们对于深层次、多维度信息的需求。知识图谱作为一种以图形化的方式呈现知识的技术，能够将复杂的知识结构化、可视化，提高信息获取和处理的效率。在医疗、金融、智能家居等领域，知识图谱的应用已经 ......
初步理解知识图谱
知识图谱说白了就是一个作为数据库用的东西，那它跟数据库的区别就在于它的拓扑结构，它的表与表之间的建立的关系； 构建： 通过海量的数据提取，应该是nlp去理解一个文章或是页面中的内容中的语意去输出各种带有属性的内容，比如我理解了n份报纸，输出了多个表格，表头可能包括： 日期、标题、颜色等..然后通过很 ......
《安富莱嵌入式周报》第326期：航空航天级CANopen协议栈，开源USB PD电源和功耗分析，开源EtherCAT伺服驱动板，时序绘制软件，现代机器人设计
周报汇总地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=12&filter=typeid&typeid=104 更新一期视频教程： BSP视频教程第28期：CANopen协议栈专题，CANopen主从机组网实战，CAN词典工具使用方法以及 ......
动手构建你的第一个知识图谱 by RDF
本文内容预告 今天分享如何使用 RDF 语言创建知识图谱，一些基本的 RDF 语法规则。 RDF 介绍 RDF 的全称叫 Resource Description Framework (资源描述框架)。它是实现语义网络的三个基础技术之一 (其他两个是 SPARQL 和 OWL)。 它是被 W3C 推 ......
Distilling Knowledge from Graph Convolutional Networks
目录概符号说明DistillGCNLocal Structure Preserving代码 Yang Y., Qiu J., Song M., Tao D. and Wang X. Distilling knowledge from graph convolutional networks. CVP ......
Decoupled Knowledge Distillation
目录概符号说明DKD代码 Zhao B., Cui Q., Song R., Qiu Y. and Liang J. Decoupled knowledge distillation. CVPR, 2022. 概 对普通的 KD (Knowledge Distillation) 损失解耦得到 Tar ......
iotdb时序数据库常见使用命令
docker 安装IOTDB核心代码： #docker启动 docker run -d -p 6667:6667 -p 31999:31999 -p 8181:8181 --name some-iotdb apache/iotdb #进入容器 docker exec -it some-iotdb / ......
知识图谱与大模型相结合的3种方法，1+1>2
知识图谱（KG）和大语言模型（LLM）都是知识的表示形式。将LLM和KG协同使用，同时利用它们的优势，是一种互补的做法。 ......
Linux运维技能图谱
前言 该技能图谱依个人经验绘制，不适用于所有运维岗位。对于刚入行的从业者，也不需要按照图谱全学一遍，应该根据岗位工作内容来学习。有些技术我也不会，但作为一个选项我也写进去了，比如容器运行时有Docker、Podman等，但我其实只会Docker。 运维这个岗位本身比较宽泛，也有很多的细分类，比如系统 ......
知识图谱介绍 (1)
大家好，我是一名知识图谱领域在读博士生。从这篇文章开始，我将陆续写一系列系统介绍知识图谱的文章，另外也写一些自己读到或者学到的其他有意思的东西。 写文章的目的有两个：1. 记录和分享自己的学习；2. 希望帮到想了解知识图谱的朋友，同时缓解自己意义感焦虑。 因为刚开始写，我尽量做到内容可信。有什么问题 ......
【专题】数字孪生城市产业图谱研究报告（2022年）报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34041 本次报告合集分为数字孪生综述、技术架构建设、核心技术分享、新型技术成果展示以及重点行业应用五大内容版块。从数字孪生应用建设路径的角度出发，着重提出了“数智视融合，虚实人联动”的观点，并提供数字孪生应用技术的参考。同时，本报告合集还完整系 ......
记录一次时序数据库的实战测试
在某次Edusrc挖掘过程中，我发现了一个404状态码的ip站。我的直觉告诉我，这个站不太简单。于是我信息搜集了一下端口为8086的常见服务，当我看到这个InfluxDB的时候，我灵感突然来了。 ......
YLCIK智识库-知识图谱使用手册v1.0
一、知识图谱基础 • 概述 知识图谱是一种以图形化的方式表示知识的工具，由：实体、属性、关系组成，可以帮助用户更直观、更便捷地获取和利用知识 • 知识图谱组成 ◦ 实体（Entity）：知识图谱中的基本单元，代表了现实世界中的事物或概念。 ◦ 属性（Attribute）：描述实体特征的标识符，如实体 ......
关于 LLM 和知识图谱、图数据库，大家都关注哪些问题呢？
自 LLM 系列文章《知识图谱驱动的大语言模型 Llama Index》、《Text2Cypher：大语言模型驱动的图查询生成》、《Graph RAG: 知识图谱结合 LLM 的检索增强》陆续和大家见面，以及《夜谈 LLM》主题直播同大家交流一番 LLM 和知识图谱、图数据库之后，在上周 Nebul ......
Transformer王者归来！无需修改任何模块，时序预测全面领先
前言 最近，来自清华大学和蚂蚁集团的研究人员重新审视Transformer结构在时序分析中的应用，提出一个全新的反转视角——无需修改任何模块，即可实现Transformer在时序预测任务上的全面领先！ 本文转载自新智元 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的 ......