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中文知识图谱CN-DBpedia构建核心技术详解（第13版）.pdf

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简介：
本书为《中文知识图谱CN-DBpedia构建核心技术详解》第13版，深入解析了构建和优化中文知识图谱的关键技术与实践方法。 中文知识图谱CN-DBpedia构建的关键技术包括数据抽取、实体链接以及语义映射等方面。这些技术对于提高知识库的质量和规模具有重要意义。在实际应用中，研究人员不断探索新的方法来改进和完善CN-DBpedia的构建过程。

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  • 中文知识图谱CN-DBpedia构建核心技术详解（第13版）.pdf
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    本书为《中文知识图谱CN-DBpedia构建核心技术详解》第13版，深入解析了构建和优化中文知识图谱的关键技术与实践方法。 中文知识图谱CN-DBpedia构建的关键技术包括数据抽取、实体链接以及语义映射等方面。这些技术对于提高知识库的质量和规模具有重要意义。在实际应用中，研究人员不断探索新的方法来改进和完善CN-DBpedia的构建过程。
     
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    本文为读者概述了当前知识图谱构建领域的关键技术与方法，分析了各种表示、获取和融合知识的技术，并探讨了未来的发展趋势。 知识图谱构造技术综述 刘 峤 李 杨 段 宏 刘 瑶 秦志光 著
     
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    《Java核心技术 卷一:基础知识(原书第10版)》是经典全面的Java技术教程和权威参考，详尽深入地介绍了Java语言的核心概念、语法、设计原理及最佳实践。 《Java核心技术·卷1：基础知识》共包含14章内容。第1章概述了Java语言与其他编程语言的不同之处；第2章讲解如何下载并安装JDK以及本书中的程序示例；第3章介绍了变量、循环及简单的函数；第4章讲解类和封装的概念；第5章讨论继承的使用方法；第6章解释接口与内部类的应用；第7章概述了图形用户界面编程知识；第8章探讨AWT事件模型的相关内容；第9章介绍Swing GUI工具箱的特点；第10章讲述如何部署自己的应用程序或applet；第11章讨论异常处理的重要性及实现方法；第12章简要介绍了泛型程序设计的概念和应用；第13章讲解Java平台的集合框架，包括各种数据结构及其操作方式；最后在附录中列出了Java语言中的保留字。
     
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    本书为《Java核心技术》卷一，全面深入地介绍了Java编程语言的基础知识和核心概念，是学习Java编程的经典教材。 《Java核心技术 卷1：基础知识》原书第8版内容深入浅出，非常适合初学者以及希望进一步提升技能的程序员阅读学习。
     
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    《农业信息技术（第二版）》精选了该领域的关键概念和应用案例，涵盖了数据处理、智能系统及现代农业管理等内容，是学习与研究的重要参考。 农业信息技术是现代科技在农业生产中的应用领域，它包括了信息的采集、处理、传递、存储与使用等多个环节，旨在提高农业生产的效率及质量。 1. **信息**：是指从各种源头获取并经过传输后被人们理解的信息内容，在农业中这可以涵盖作物生长状态、气象数据以及土壤养分情况等。 2. **信息技术**：包括了用于精准农业和智能决策支持等方面的技术，这些技术能够帮助农民更好地处理与利用信息资源。 3. **信息采集技术**：如传感、测量及遥感遥测手段，可扩展人类感知能力，提供农田实时数据（例如作物生长状况）的获取渠道。 4. **信息传递技术**：包括数字程控交换机、光纤通信和卫星通讯等设施，保障农业消息快速准确地传送并促进决策制定过程中的沟通协作。 5. **信息处理技术**：涉及大量数据分析与建模工作，为农业生产活动提供科学依据支持。 6. **信息控制技术**：利用计算机控制系统实现对农场作业的智能化管理（例如自动化灌溉、温室环境调控）。 7. **现代信息技术应用**：物联网和云计算等前沿科技的应用正在革新农业运作模式，并提供了更高效的资源分配方案。 8. **数字地球概念**：通过数字化方式表示全球地理信息，结合高分辨率卫星图像以实现全方位的地理数据查询与分析服务。 9. **数字农业实践**：采用现代信息技术手段来促进农业生产过程中的可视化、智能化管理（如农作物生长模拟预测及农业资源分配）。 10. **物联网技术在农作领域的应用案例**：智能传感器网络能够实时监测农田环境参数，助力实现精细化田间操作控制。 11. **云计算服务支持农业大数据分析处理需求**：帮助挖掘潜在价值并应用于实际生产场景中。 12. **综合性的农业信息技术体系**：涵盖从信息采集到传输的全链条环节设计，旨在提升农业生产活动中的精度和效能表现。 13. **信息化技术对现代农业发展的贡献**：通过提高生产力水平、优化资源配置结构及降低风险因素等方式推动可持续发展目标实现。 14. **具体应用实例包括智能农机设备、精准灌溉系统以及农产品质量追溯体系等项目实施情况介绍。 15. **数字农业的具体内容涵盖范围广泛，例如数字化农田管理系统、智能化温室控制方案和远程环境监控平台建设等方面工作开展情况概述。 16. 对于田间生物信息的收集与分析同样重要，这有助于改善作物生长条件及病虫害防治措施制定过程中的决策支持作用发挥。 17. **信噪比**：衡量仪器系统区分有用信号与背景噪声的能力指标值越高表示其性能表现更佳。 18. 农田气候信息采集工作主要包括温度湿度、风速降雨量等关键参数监测任务，为农业活动规划提供重要参考依据。 19. 智能化农田灌溉管理系统整合了数据采集处理展示及自动化控制等功能模块设计实现节水增效目标达成。 20. 设施农业生产模式通过人工调节环境条件来优化作物生长状况并提升产量与品质表现水平。 21. 机器视觉技术在农业领域的应用示例包括果实分拣和种子质量检测等环节操作自动化实施情况介绍。 22. 电子鼻设备由气敏传感器阵列组成模拟人类嗅觉感知能力可用于农产品质量和安全评估等领域。 以上知识点共同构成了现代农业信息技术发展的基础框架，它们对于推动整个行业向现代化方向迈进具有不可或缺的作用。
     
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    《RFID核心技术详解》是一本深入剖析射频识别技术核心原理与应用的专业书籍，适合技术人员和研究人员阅读。 《射频识别（RFID）核心技术详解.pdf》仅供个人学习使用，请勿用于商业用途。如涉及版权问题，请联系处理。
     
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    本文章全面回顾了知识图谱构建技术的发展历程、核心方法及最新进展，旨在为研究人员提供一个清晰的技术框架和未来研究方向。 知识图谱（Knowledge Graph）又称为科学知识图谱，在图书情报界被称为知识域可视化或知识领域映射地图，是一种显示知识发展进程与结构关系的图形集合，用以通过可视化技术描述知识资源及其载体，并揭示它们之间的相互联系。 ### 知识图谱构建技术综述 #### 摘要与引言 近年来，随着谷歌等企业推出的**知识图谱技术**，该领域吸引了大量研究兴趣。然而由于技术细节公开有限，许多人难以理解这项技术的具体含义和价值。本段落旨在介绍在自下而上的方式中涉及的关键技术和构建方法。 知识图谱是一种用于表示实体之间关系的数据结构，并通过图形化的形式展示知识的发展进程与结构关系。它可以被看作是一系列不同的图形，这些图形用来描述知识资源及其载体，并通过可视化技术揭示它们之间的相互联系。本段落作者刘峤等人来自电子科技大学信息与软件工程学院，他们将详细介绍构建知识图谱的核心技术。 #### 关键技术概览 构建知识图谱主要涉及以下关键技术： 1. **数据获取与清洗** - **数据源选择**：确定从哪些来源获取数据，如社交媒体、数据库和文献等。 - **数据预处理**：包括去除噪声、填补缺失值等步骤，确保数据质量。 2. **实体识别与链接** - **命名实体识别（NER）**：自动识别文本中的实体，例如人名、地名等。 - **实体链接**：将这些已识别人物的名称匹配到知识库中相应的条目上。 3. **关系抽取** - **基于模式的关系抽取**：利用预先定义好的规则来寻找和提取信息之间的联系。 - **基于机器学习的关系抽取**：训练模型从文本数据集中自动地发现并提取实体间存在的关联性。 4. **知识融合与推理** - **实体对齐**：解决不同来源的知识库中的同一事物的匹配问题，确保一致性。 - **逻辑推理**：利用规则或逻辑推导出新的事实和关系以补充现有信息不足之处。 5. **图谱存储与查询** - **图数据库**：选择合适的系统来储存大规模知识网络的数据结构。 - **查询优化**：设计高效的算法支持复杂的查询需求，以便快速获取所需的信息。 6. **可视化与应用** - **交互式可视化**：开发用户友好的界面让用户能够直观地探索知识图谱的内容和关系。 - **应用场景开发**：将知识图谱应用于推荐系统、问答系统等领域以增强功能和服务质量。 #### 数据获取与清洗 构建高质量的知识图谱首先需要可靠的数据来源。这一步通常涉及从各种渠道收集数据，例如通过网络爬虫抓取网页信息或使用API接口从社交媒体平台获得数据等。此外还需要进行预处理步骤来提高数据的质量和可用性，常见的操作包括去重、格式化以及错误修正。 #### 实体识别与链接 命名实体识别（NER）是自动识别文本中特定类型实体的过程，这些可能的人名、组织机构名称或地点名称等。而实体链接则是将发现的每一个具体实例与其在已知知识库中的对应条目进行匹配的工作，这一过程对于确保知识图谱的一致性和准确性至关重要。 #### 关系抽取 关系抽取是从文本中提取实体之间关系的过程。依据所采用的方法不同可以分为基于模式和机器学习两种方式：前者依赖于预先定义的规则或模板；而后者则通过训练模型从大量标注数据集中自动地发现并抽取出新的关联信息。 #### 知识融合与推理 知识融合是指整合来自各种来源的知识，解决实体对齐等问题。逻辑推理则是指利用现有的事实进行推导从而生成新的知识。这两种方法都是提高图谱完整性和准确性的关键步骤。 #### 图谱存储与查询 为了高效管理和查询大规模的结构化数据集通常会选择使用专门设计用于处理复杂关系数据库系统作为存储平台，这些被称为**图数据库**的技术能够很好地支持复杂的关联性查询，并且需要开发有效的算法来优化性能和响应速度以满足实际需求。 #### 可视化与应用 交互式的可视化工具可以帮助用户更直观地理解和探索知识图谱的内容。此外，该技术的应用场景也非常广泛，包括但不限于智能搜索、个性化推荐系统以及问答平台等服务领域。 构建高质量的知识图谱是一项复杂但极具价值的任务，通过深入研究和实践上述关键技术可以开发出更加智能化高效的数据管理系统为各行业提供强有力的支持。
     
  • Java核心技术卷一第十版中文PDF
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    《Java核心技术卷一》第十版中文PDF是经典编程书籍之一，深入浅出地介绍了Java语言的基础知识和核心特性。适合初学者及进阶读者学习参考。 《JAVA核心技术卷1》第十版中文PDF版本排版良好且清晰易读。由于文件较大，已将其上传至网盘并提供下载地址，需要的朋友可以自行获取。