在整体介绍知识图谱技术之上，重点分享我们在图谱构建和应用上的一些落地实践经验。以期抛砖引玉，对大家构建和应用图谱有所启发。
近些年,知识图谱的构建技术得到了极大的发展,构建好的知识图谱已经被应用到众多领域.在此基础上,研究者将目光从知识图谱转向事件图谱.事件图谱以事件为核心,准确地描述了事件信息以及事件之间的关联关系.
视频是包含多种模态的富媒体，如帧画面的图像模态、多帧画面组成的运动模态、声音模态等，这些模态相互配合提供完整的信息，要想理解整个视频，需要理解这些模态。于是，本文提出了Multimodal Semantic Attention Network （MSAN）,基于encoder-decoder范式， 用于整合这些模态的语义属性。
随着人工智能的快速发展，在开放域下实现智能化对话系统成为了一个可能。本文将介绍两篇关于对话系统如何在开放域下考虑上下文信息以及如何适应不同场景的论文，它们分别发表在今年的COLING和ACL上。
从自然语言文本中抽取实体、关系等事实信息， 并形成结构化三元组 ＜头 实体 ，关系尾＞的技术.是知识图谱构建与填充、自动机器问答、信息检索辅助决策等下游任务和应用的重要基础.
知识图谱（Knowledge Graph），在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。
们可能已经了解了很多机器学习和深度学习的算法，但是那似乎离我们心中的 “人工智能” 还很遥远。我们训练的模型，更像是一个具有统计知识的机器，从关联和概率的角度出发，试图在描述世界背后的 “真理”。
风险控制是指风险管理者采取各种措施和方法，消灭或减少风险事件发生的各种可能性，或风险控制者减少风险事件发生时造成的损失。
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
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数据来源链：空气源热泵主机厂家、上下游产业链企业、市场经销商、第三方相关机构，所涉及到的金额均为2023年自然年收入， 均为不含税销售收入。
感觉ChatGPT横空出世仿佛是上辈子的事情，但自从生成 式人工智能（AI）革命全面展开，也仅仅过去了三年。从 那时起，无数新平台和用例如雨后春笋般涌现，品牌和用 户对生成式AI的理解也在稳步演变。
智能玩具和以儿童为中心的设备迅速从新奇品转型为主流假日产品，被市场誉为富有乐趣、寓教于乐以及日益具备对话能 力的儿童伴侣。近期媒体报道突出了人们对这一趋势既兴奋又不安的复杂情绪，父母们面临玩具对话、记忆过去交互以及 模拟社交或情感反应的挑战（赫斯和梅辛格，2025；拉德斯基，2025；苏金德，2025）。与此同时，该领域的早期安全 检测已经开始暴露出一些潜在风险。独立玩具安全研究指出，部分智能玩具收集儿童敏感数据，比如儿童的声音和对话， 在测试中，这些玩具产生了不适或发展不恰当的内容（穆雷等人，2025）。这些产品带来了关于屏幕时间和学习的老问题 ，也引入了关于数据收集、情感依托以及人工智能在儿童社交发展中的角色等新担忧。
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