登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
Geometric Transformer（Geoformer）：通过结合IPE，Geoformer在QM9数据集上的多个属性预测中超越了现有的最先进算法（SoTA），在Molecule3D数据集上无论是随机分割还是骨架分割，都实现了最低的平均绝对误差（MAE）。该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解
这种结构允许高效地回答复杂的查询，例如“找出所有在[年份]发布的电影，其中包含演员X”，还允许深入的分析，例如识别演员职业生涯中的模式或了解电影类型随时间的变化趋势。我们将使用 Neo4j，它帮助我们管理和结构化我们的图形，以及 Langchain，它帮助我们处理文本。该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气
组合模型是时间序列预测中的一个重要研究问题。没有一种模型结构可以完美解决时间序列预测面临的任何问题，通过各类模型结构的组合，让各个模型实现优势互补，可以很大程度上提升时间序列预测模型的性能。
一、简介我也是刚接触Neo4j，学到这也有所感悟，记录一下。首先，说点自己的理解。Neo4j是一种图数据库，存储的是节点、节点之间的关系、节点的属性、关系的属性。实际上，其背后的数据模型就是概念图模型（学过知识图谱的应该知道），类似于关系数据库（如Oracle、Mysql等）中的关系数据模型（本质上就是行列表格，只是有一套严密的数学逻辑作支撑）。就像传统关系型数据库领域有结构化查询语言SQ...
计算机毕业设计吊炸天SpringCloud+Neo4j知识图谱考试推荐系统 协同过滤算法 课程学习推荐系统 知识图谱推荐系统 大数据毕业设计 大数据毕设
我们特别设计了初始化数据接口，并附带详尽的README.md文档，方便用户根据需求对数据进行调整和扩展，让你可以轻松上传和修改多模态数据，实现个性化的使用体验。我们推出的这一系统，专为水稻病虫害的多模态可视化管理而设计，核心功能强大，通过查询关系图谱，可以清晰展示各类病虫害的属性及其相互关系。：用户可通过标签查询功能，查看系统中所有节点类型，点击后可获取该节点的详细信息及相关数据展示，提升用户的使
它的可视化功能旨在响应给定的Cypher查询来显示存储在数据库中的基础数据的节点图表示，从而显示节点的圆和关系的线。与Neo4j的连接非常简单明了，并且由于它是在Neo4j的属性图模型的基础上构建的，因此 Neovis 的数据格式与数据库保持一致。凭借广泛的可扩展性和大型功能集，可以满足您所有的可视化需求。Neo4j的设计本质上是非常直观的，使用节点和关系，用户可以轻松地将数据建模为开发人员、数据
在接触DeepSeek时，就有疑问：是怎么基于RL算法训练的？就一句GRPO算法的介绍吗？GRPOTrainer[1]类是HuggingFace官方基于GRPO算法的实现，DeepSeek官方paper地址：GRPO[2]。Group Relative Policy Optimization（GRPO）是一种用于强化学习和自然语言处理的优化算法，旨在改进策略优化过程，尤其适用于处理文本生成等任务。
前沿模型的竞争：报告指出，尽管多个实验室的模型性能开始趋同，但OpenAI的o1模型在推理和规划任务上仍然表现出色。o1模型通过将计算资源从预训练和后训练转移到推理阶段，显著提高了其在复杂任务中的表现。推理能力的增强：o1模型在处理复杂的数学、科学和编程问题时表现优异，展示了其在推理能力上的突破。这种能力的提升使得模型能够更好地理解和解决多层次的问题。跨领域应用：AI研究正在向多模态方向发展，涵盖
检索增强生成（RAG）是一种利用外部知识来增强大模型生成能力减少幻觉的主流方法，而对知识最常见的一种组织与索引的形式是向量化及基于向量相近性的检索。但除此之外，基于Graph图结构的知识图谱也是一种强大的知识组织工具，在很多场景下它可以实现更有意义的上下文检索并帮助模型输出更加准确的响应内容。预备知识：GraphRAG基础在开始之前，我们先快速了解图（Graph）、图数据库（GraphDB）、知识
在本文中，我将分享一种方法，将任何文本语料库转换为概念关系图。我使用“概念图”（Graph of Concept，GC）这个术语与KG互换使用，以更好地描述我在此展示的内容。我使用的所有组件都可以在本地设置，因此该项目可以轻松在个人计算机上运行。我采用了一种不依赖GPT的方法，因为我相信较小的开源模型。我使用了出色的Mistral 7B Openorca instruct和Zephyr模型。这些模
但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大
毕业设计——基于SpringBoot+Neo4j+Spark实现的论文智能分析问答系统（采用朴素贝叶斯分类器）
今天分享一篇技术文章，你可能听说过很多大模型的知识，但却从未亲自使用或微调过大模型。大模型微调本身是一件非常复杂且技术难度很高的任务，因此本篇文章仅从零开始，手把手带你走一遍微调大模型的过程，并不会涉及过多技术细节。希望通过本文，你可以了解微调大模型的流程。微调大模型需要非常高的电脑配置，比如GPU环境，相当于你在已经预训练好的基础上再对大模型进行一次小的训练。但是不用担心，本篇文章会使用阿里魔塔
随着智能设备的普及和物联网技术的飞速发展，人们对于智能化、个性化服务的需求日益增加，智能设备已经深入到我们生活的方方面面。在这个智能化的时代，一款能够实时、精准地提供信息提醒的智能助手，在内卷严重的当下，对于提升个人工作效率、优化生活质量显得尤为重要，这样的背景下，智能提醒助手应运而生，成为了人们生活中不可或缺的一部分。智能提醒助手不仅可以帮助用户管理时间、提醒重要事项，还能根据用户的习惯和需求提
CSX运输公司是美国的一个一级铁路公司，也是CSX公司旗下的主要子公司。其铁路总部位于佛罗里达州杰克逊维尔。该公司拥有总长约为21,000英里的铁路线。CSX运输是美国东岸的三个一级铁路公司之一。CSX 的运营资产极其庞大，日复一日地有货物进出码头。这些高度流动资产之间的关系对 CSX 的核心业务至关重要。CSX 使用 Neo4j 绘制一个铁路系统图，以此理解其网络。该系统为大约三分之二的美国人口
通过封装 NVIDIA Merlin HugeCTR，Sparse Operation Kit（以下简称 SOK）使得 TensorFlow用户可以借助 HugeCTR 的一些相关特性和优化加速 GPU 上的分布式 Embedding训练。在以往文章中（
「Why-What-How」在讲解概念和执行上是个不错的思维模型，这次依例按此框架来拆分「数据分析」。相信很多朋友已经有了较丰富的分析经验，这里权且从个人的角度进行梳理，以资参考。为了帮...
在 DeepSeek 问世之前，AI 赋能数据库智能运维的核心挑战在于落地的"最后一公里"。传统 AI 系统虽能生成诊断报告，但其输出结果往往呈现为专业术语堆砌的技术指标（如锁争用率、缓存命中率等），其分析结论只能作为参考。DeepSeek 的出现，让数据库运维管理中诊断决策这一"最后一公里"问题有了解决方案。如上图所示，构建数据库智能运维 (DBAIOPS) 需要三个关键基础，即“高精度的基础数
编辑：彭文华来 源：大数据架构师（ID：bigdata_arch）彭友们好，我是你的老彭友。最近忙到晕头转向，根本没时间原创了。10月是各种大会的高峰期，也是甲方单位做第二年规划的时候，...
添加关系属性：《Neo4j-Cypher、py2neo常用操作整理》ab = Relationship(a, 'CALL', b) # 关系的类型为"CALL"，两条关系都有属性count，且值为1ab['count'] = 1 # 设置关系的值KNOWS = Relationship.type("KNOWS") # 另一种表示的关系建立ab['count'] += 1 # 节点/关系的属性赋值t
本文着重打造了一个解释性高的学者推荐系统--CCSCW全国计算机支持的协同工作学术会议2024协同智能大数据赛题
太火了， github11万星！企业级RAG框架（支持deepseek） 开源！！源代码llm–software：企业级开源大语言模型（LLM）开发框架核心目标：构建安全、高效的RAG（检索增强生成）应用提供从文档解析到生成式推理的完整流水线支持PDF/Word/Excel等50+文件格式解析预置专业化模型：集成50+开箱即用的微调模型，针对合同分析、财务报告解读等场景优化支持多种模型格式：包括H
Manus虽然当前waitlist 才200万，但考虑到访问权限限制和邀请码等负面因素的影响，这一数据相较于其热度而言并不算特别惊人。回到Anthropic的定义：LLM Agent是能“动态指导自己的处理过程和工具使用，保持对任务完成方式的控制权”。工作流Agent vs 端到端Agent， 这个短期看起来就跟去年的长上下文模型 vs RAG 争议一致，并不会有明确的结论。scaling vs
可以将 AI 智能体想象成一个配备了精心设计工具箱的数字助手。通过为 AI 系统配备特定工具与外部世界交互，它从被动的语言模型转变为动态问题解决者，能够主动采取行动。
功能：支持指令遵循、工具使用、记忆能力、函数调用、代码解释器和多代理框架。技术：基于大语言模型（LLM）、工具集成、智能代理架构和 RAG 算法。应用：适用于客户服务、个人助理、教育学习、内容创作、技术支持和数据分析等场景。Qwen-Agent 是基于通义千问模型（Qwen）的开源 Agent 开发框架，支持开发者利用 Qwen 模型的指令遵循、工具使用、规划和记忆能力构建智能代理应用。Qwen-
LLM的集成开启了构建GUI agent的新可能性，使其能够解释用户请求、分析GUI组件，并在各种环境中自主执行操作。通过为这些模型配备，研究人员已经创建了针对各种平台和应用的复杂框架。这些框架代表了一个快速发展的研究领域，每个框架都引入了创新技术和专业功能，推动了GUI agent所能达到的边界。为了全面了解该领域，首先在表6、7、8和9中总结了Web、移动、计算机和跨平台的关键框架，重点介绍了
这篇论文提出了KG4Diagnosis，一个结合了大型语言模型（LLMs）和知识图谱增强的分层多智能体框架，用于医疗诊断。KG4Diagnosis 是一个创新的分层多智能体大型语言模型（LLM）框架，采用自动化知识图谱构建技术进行医学诊断，结合语义实体提取、决策关系重构和人工引导推理，以提高准确性并应对 LLM 的幻觉挑战。将大型语言模型（LLMs）整合到医疗保健诊断中需要系统框架，这些框架能够处
本文详细介绍了如何使用 Neo4j 图数据库和 Milvus 向量数据库搭建 GraphRAG Agent。这个 Agent 通过结合图数据库和向量搜索的强大功能，能够提供准确且与用户查询十分相关的答案。在本文示例中，我们将使用 LangGraph、Llama 3.1 8B 配合 Ollama 和 GPT-4o。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索增强生成是一种将外部知识检索与大语言模型生成能力结合的混合架构。其核心思想是通过检索外部知识库（如文档、数据库、网页等），弥补大模型静态训练数据的局限性；在生成答案时直接依赖检索到的证据，减少模型凭空编造内容的可能性，降低幻觉风险。RAG无需重新训练模型，仅需更新知识库即可适配不同专业领域（如医疗、法律）。类似将大模型视为一
生成式AI应用跑通PMF的，目前有三大类：搜索、合成和生成。Menlo Ventures 投资组合中的Sana （企业搜索）、Eve （法律研究copilot）和Typeface （内容生成 AI）等公司，分别代表了每个类别的早期突破性案例，这些案例都以 LLM 的少样本推理能力为中心。但GenAI的前景，远远超出了第一波核心用例。能够为您读写的人工智能很棒，但更令人兴奋的是能够代表您思考和行动的
现在，你的Docker镜像就已经准备完毕。如果后期有需要，可以修改Dockerfile后重新build即可。
Agent”的定义多种多样。一些客户将 Agent 视为完全自主的系统，能够在长时间内独立运行，利用各种工具来完成复杂的任务。另一些客户则用这个词来描述遵循预定义工作流程、更具规范性的实现。在 Anthropic，我们将所有这些类型都归为agentic systems，但在架构上，我们会对。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B智能模型分析
在这个过程中，系统将原始查询转化成一种或多种可以提升信息检索效果的形式，确保系统能够更有效地从不同的数据源中提取相关信息。对于具有挑战性的检索任务，用户问题的措辞可能不太恰当。Query Translation 是指将用户的原始问题重新表达，使其更适合检索过程，提高检索的相关性和准确性。，数据库难以直接匹配相关内容。，例如用户只输入“DeepSeek-R1 的优势？”而没有明确上下文。，原始查询可
现代农业发展的关键要素主要包括以下几个方面：1. 科技创新• 农业机械化：提升生产效率，降低劳动强度。• 生物技术：通过基因工程、分子育种等手段改良作物和畜禽。• 信息技术：利用物联网、大数据、人工智能等技术优化生产管理。2. 可持续发展• 资源高效利用：推广节水灌溉、精准施肥等技术，减少资源浪费。• 环境保护：采用有机农业、生态农业等方式，减少对环境的负面影响。• 气候变化应对：培育抗逆品种，调
DeepSeek-R1这样的推理模型给AI带来了“”的能力，在很多场景下如数学推理、创意写作等领域都表现惊艳。不过在企业应用领域，因为相对于通识领域有着更私有且复杂的数据与场景，我们需要更理性的判断与验证。RAG是目前普遍的LLM应用形式之一。或许你看过诸如“RAG+DeepSeek打造最强知识库”这样的文章，甚至已经在某个应用中替换了DeepSeek模型。不过，生产级的RAG优化从来都不只是一个
数智化转型时代，医学科研领域正面临着传统研究模式诸多困境。。在选题和设计研究时，科研人员受自身知识储备和传统研究范式的限制，难以开拓新研究方向；在科研决策时需要综合考虑患者多方面的信息，很难全面精准把握，导致决策可能出现偏差。。医学数据呈现出爆炸式增长，不仅规模庞大，来源极为广泛，格式更是复杂多样，给传统科研数据处理方式带来了巨大挑战。。真实世界研究对医学科研至关重要，然而数据获取却困难重重。数据
自2025年以来，国内众多医院纷纷本地化部署DeepSeek（本文简称DS），掀起了一股AI在医疗行业落地应用的热潮。这场以自然语言处理（NLP）为底层核心的AI浪潮，正在重塑医院问诊流程和病历管理体系。当我们为国产AI技术渗透医疗核心场景而振奋的同时，更需要清醒认识到：以DS为代表的文本单模态AI，仅仅是医疗智能化革命的序章，病理分析、影像诊断、手术规划、医院运营等多个应用场景更需要多模态融合发
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。成片的效果如下，我这里的文案没有和
前言，DeepSeek的火爆程度无需多言，对应其产品的各个版本依然有很多朋友不太清楚，比如常见的问题有DeepSeek的产品分类有哪些？常看到的DeepSeekR1和V3的区别和联系？R1-zero版本的定位是什么？以及R1满血版和蒸馏版的关系？不同大小的模型对于本地部署的配置要求等等，今天和大家展开聊聊！DeepSeek V3和R1各个版本火爆出圈，下图展示了DeepSeek公司从2023年到现
当你自己在本地部署好DeepSeek后，要玩的更爽更舒服，更适合企业或者个人使用的话，当然是投喂数据了，把自己的数据文档整理好，全部投喂给DeepSeek后，他就可以立马成为你的私人AI助理，办公效率分分钟提高。先说一下，啥叫“投喂数据”，打个比方，想象你有一个非常聪明的学生，但他一开始什么书都没读过，脑子里一片空白。为了让这个学生变得博学，你需要给他提供大量的书籍（数据）。这些书籍可以是小说、历
neo4j
——neo4j
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
2048 AI社区
MCP技术社区
永洪数据分析社区
DeepSeek技术社区
DAMO开发者矩阵
ModelScope魔搭社区
HarmonyOS开发者社区
NVIDIA AI 技术专区
AI Agent技术社区
