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苹果在今年10月份就宣布了ProRAW功能,该格式融合了iPhone12Pro或iPhone12ProMax的RAW拍摄功能和苹果的深度计算摄影功能。
记住,我们的本体是一个通用的数据模型,这意味着我们不想在本体中包含关于特定书籍的信息。相反,我们希望创建一个可重用的框架,将来我们可以用它来描述其他书籍。
当我们结合类和关系时,我们能够以图的形式查看本体:
什么是知识图谱?
使用本体作为一个框架,我们可以添加关于个别书籍、作者、出版商和位置的真实数据来创建一个知识图谱。利用上面表中的信息和本体,我们可以创建每个本体关系的特定实例。比如,如果我们的本体中有这样的关系“书籍→有作者→作者”,这个关系的单个实例如下:
如果我们把我们拥有的关于《杀死一只知更鸟》这本书的所有信息加进去,我们可以看到知识图谱的开端:
如果我们对所有的数据都这么做,我们最终会得到一个使用本体对数据进行编码的图。通过使用知识图谱,我们可以将数据看作一个关系网络,而不是作为单独的表格在我们无法理解的数据点间绘制新的连接。具体来说,使用SPARQL,我们可以查询数据和使用推理功能(让知识图谱建立之前没有定义的连接。
那么本体和知识图谱有什么不同呢?
正如你在上面例子中所看的,当你将本体(我们的数据模型应用到一组单独的数据点(书籍、作者和出版商数据时,那么就是创建了一个知识图谱。换句话说:
本体+数据=知识图谱
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昨天,让生物科学圈和人工智能圈为之沸腾的,必然是DeepMind宣布蛋白质折叠预测问题已被其攻破的消息。
此消息一出,立刻登上了Nature杂志封面,标题直接评论为:“它将改变一切!”李飞飞、马斯克等众多大佬纷纷点赞、转发。
这个场景是不是和当初AlphaGo战胜了李世石和柯洁有点似曾相识?
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