基于知识图谱的少样本和零样本学习综述

系统分类和总结:文章首先介绍了ZSL和FSL中使用的知识图谱及其构建方法,然后系统地分类和总结了知识图谱感知的ZSL和FSL方法,这些方法被分为不同的范式,如基于映射、数据增强、基于传播和基于优化等。应用领域的展示:展示了不同的应用领域,包括图像分类、问题回答、文本分类、知识提取以及知识图谱补全任务等,并讨论了...

中国电信取得基于元数据的知识图谱构建方法专利,提高了元数据管理...

该方法包括:对采集的元数据集中的元数据进行类别划分,并基于隶属于同一类别的元数据之间的共同数据特征确定对应的主数据名称;根据主数据名称对元数据集中的元数据进行聚类处理,得到多个元数据子集;根据各元数据子集中元数据包含的实体构建对应的子知识图谱;基于各元数据子集对应的子知识图谱确定元数据集的知识图谱。

农业知识智能服务平台与技术展望

从体系架构上划分,平台提供分布式云存储环境,支撑智能装备和软件系统调度;数据知识资源池实现资源的分布式存储管理,为上层应用提供基础数据服务,支持农业大数据的一体化管理;沉浸式场景互动工具、智能在线决策模块集成了图谱服务、共享知识工具、组件定制封装工具,提供线上线下全链条知识服务;在服务应用层,提供生产决策、知识...

第二批“数据要素×”典型案例集锦(上)

建立“团连排班”四级网格管理体系(如图所示),通过卫星遥感、无人机遥感、地面传感器、人工采样、测土机器人等方式,采集作物分布、作物长势、土壤氮磷钾、土壤有机质、土壤墒情、农田病虫害、作物表型等多维关键要素数据,形成从土地环境数据到农业生产经营全链路的实时数据底座。图“团连排班”四级网格管理体系二是...

奋楫扬帆启征程 发展春潮涌江淮!|特别报道

建成暴雨专题资源库和数据流通监管平台，形成40余个数据集，气象档案知识图谱、百年站专题资源库建设等档案利用关键技术在全国推广应用。党建引领！保障高质量发展“要以严明纪律护航安徽气象高质量发展行稳致远。”6月28日，安徽省气象局党组书记、局长胡雯在“两优一先”表彰大会暨党纪学习教育专题党课报告会上说。

智慧创新赋能农业发展,华南师大“科技助农”实践团助力“双百行动”

该系统对机器人进行了深度开发，集成深度学习和知识图谱技术，实现对病虫害的智能监测、识别和病虫害防治建议输出(www.e993.com)2024年11月20日。为了实现这一目标，实践团成员来到开明村，进行实地调研和数据采集，为深度学习模型的训练和病虫害知识图谱构建提供数据支撑。校地双方对该项目高度重视，专门召开座谈会研讨相关事项。活动中，实践团成员携带...

奋楫扬帆启征程????发展春潮涌江淮——安徽气象高质量发展...

气象数据产品共享服务技术取得新进展。“数据要素×气象服务”激发气象数据新活力,安徽省气象部门持续开展气象数据产品质控工作,并研发实况数据产品。聚焦数据追溯交易等关键技术研究,推动气象数据开放共享与开发利用,升级信息共享平台。建成暴雨专题资源库和数据流通监管平台,形成40余个数据集,气象档案知识图谱、百年站专题资...

数据局首批“数据要素×”案例发布,有哪些先进做法值得借鉴?

案例三、多源数据融合提升稻麦重大病害监测预警能力农作物病虫害一直是制约产量稳定增长的关键难题，而传统的监测手段往往难以满足现代农业的需求。为了解决这一问题，江苏省互联网农业发展中心积极创新，利用政务数据共享平台，将病害数据、气象数据、遥感数据等多元信息进行整合分析，为科学预测和有效防控提供了有力支撑。...

案例丨国家数据局发布首批20个“数据要素×”典型案例(1-20)

一是推动多源数据采集治理。依托江苏省农业农村大数据云平台,综合应用GIS、物联网、卫星遥感等手段,采集汇聚农情、植保、气象、基础空间等相关数据,构建赤霉病、稻瘟病数据资源库。二是搭建病害智能化预警模型。整理分析稻麦病害发病情况的历史调查数据,结合对应时期稻麦生育期观测数据、气象数据、作物识别数据、多光谱...

店场网布阵知识图谱数据集对接云大脑智能狗

店场网是一个具有高频刚需价值的特定领域,是储藏量巨大具有垄断性数据价值的特定领域,是一个人工智能能够大显身手的特定领域。店场网知识图谱对数据进行结构化处理,对数据进行了分类和分层处理,给数据安排了位置,分配了角色。让数据们对号入座各就各位。在知识图谱框架下,数据集里面是定义明确的大数据,是具有特定意义...