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关于知识图谱的应用场景,说法正确的有哪些?()
A.支持智能推荐,包括冷启动推荐、知识型推荐、场景化推荐等
B.知识图谱不适合人机交互的模式的系统应用,因为知识图谱知识一个静态的图,不能返回前端输入的问题
C.基于用户意图的智能搜索,可实现针对篇章、段落、语句级搜索
D.支持精细化分析,包括对评论抽取、情感分析、隐含关系分析等
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A.支持智能推荐,包括冷启动推荐、知识型推荐、场景化推荐等
B.知识图谱不适合人机交互的模式的系统应用,因为知识图谱知识一个静态的图,不能返回前端输入的问题
C.基于用户意图的智能搜索,可实现针对篇章、段落、语句级搜索
D.支持精细化分析,包括对评论抽取、情感分析、隐含关系分析等
A.知识图谱构建过程非常简单,只需将原始数据中的知识提取出来即可
B.知识图谱构建时原始数据只能是结构化的数据类型
C.知识图谱构建时,采用自动化或半自动化技术手段将原始数据中的知识提取出来,并存入到知识库中
D.知识图谱构建时,采用自动化或半自动化技术手段将原始数据存入到知识库中,再将知识库中的知识提取出来
A.虽然机器学习和知识图谱本身没有关系,但是在知识标准、图谱构建的时候都可以应用机器学习的方法,来解决大数据量等数据处理问题
B.机器学习是人工智能的重要组成,而知识图谱也被认为是人工智能的分支,主要负责认知智能
C.知识图谱也给机器学习带来知识驱动,可以降低机器学习对大样本的依赖性并且提供知识辅助,这样大大提升了机器学习的经济效益
D.机器学习是知识图谱的前一个阶段的形态,只有到了知识图谱阶段,才算真正意义上进入人工智能领域
A.关系是实体和实体之间的关系,比如小明的爸爸是张三,那么【小明】和【张三】这两个实体的关系是【父子】
B.属性是对于实体或者关系的描述,属性包含属性值,比如张三的年龄是30岁,【张三】这个实体的属性有【年龄】,属性值【30岁】
C.实体是客观存在并可以相互区别的事物,可以是具体的人、事、物,也可以是抽象的概念或者联系
D.概念是实体所属的类别,或者具有相似性的实体组合,比如:运动员、国家、公司等
A.相比企业自建HPC集群,使用运营商工业HPC云有以下优势:弹性伸缩的资源近乎无限,整体成本更低,部署更快速
B.HPC工业云只提供基础设施服务,上层应用License需要客户单独向应用开发商购买
C.CAD建模、图形渲染、新材料开发、结构仿真、流体仿真、碰撞仿真、基因测序全部都可以上HPC云
D.运营商已经支持弹性的软件License购买模式
A.又称为科学知识图谱
B.在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图
C.知识图谱属于密码学研究范畴
D.知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、组团欺诈等公共安全保障领域
A.有状态应用可以通过代码改造获得更好的扩展性
B.无状态应用比起有状态应用具有更高的性能
C.无状态应用可以较方便地部署在容器里
D.有状态应用需要记住发起请求的具体用户
A.学习的核心问题是学生要不断质疑
B.师生关系是“学生在教师指导下”
C.学习的基本形式是“以类似科学研究的方式”
D.学习的基本内容是“获取知识的应用知识,以解决问题”
A.海量数据的存储要考虑不同的数据格式、数据体量和访问要求。存储策略的选择要重点考虑性价比。
B.计算密集型:南北向高带宽
C.存储密集型的典型应用场景包括:实时数据处理,科学计算
D.计算存储双密集型:东西向和南北向均要求高带宽