突触，一个神经元通过其轴突的神经末梢和和另一个神经元的细胞体或树突进行通信连接，突触使神经细胞的膜电位发生变化，且电位的变化是可以累加的，单个神经元可以与多达上。神经元的信息是宽度和幅度都相同的脉冲串，若某个神经细胞兴奋，其轴突输出的脉冲串的频。识某个神经元的作用） ，它可能同时接受了许多个输入信号，用 xi 表示，前面说过，由于生物神。经元具有不同的突触性质和突触强度，所以对神经元的影响不同，我

【代码】python---动态柱状图（GDP）

2017年，百度不仅在既有的大数据分析技术、OCR 识别技术、智能检索技术基础上完成了进一步的升级，同时，基于百度教育知识图谱构建的高考学习链路 逻辑，还能够将题目解析与对应高考知识点进行更为精准、快速的匹配，完成对高考考点的抓取与智能定位，令估分更快、更准确。通过构建知识图谱，可建立起教师、学生、家长间的良性互动关系，通过网络阅卷、在线考试、题库诊断、教学资源推荐、智慧课堂等多种渠道为学生提供针

在企业内，不同的应用领域，往往会有相应的专家知识库，例如：市场预测方法、故障维修方法、生产排期方法、销售违规判定方法等，这些孤立的专家知识库仅利用了局部知识，无法形成完整的知识脉络。下图展示了一个设备生产企业将供应链、生产、维保、销售、市场监控等数据整合后构建的知识图谱案例，可基于此实现综合决策。目前在提升良品率方面，知识图谱通过深度计算所有的关联参数，可精准分析出与生产质量强相关的关键参数并基于

早期的医疗过程辅助，更多的是基于知识库的查询和提醒，以及基于规则的判断和决策，基本用于解决临床医生在遇到不熟悉的临床问题时进行知识检索的碎片化场景。基于知识图谱技术的医学科研，使得科研工作中一些耗时耗力的基础知识工作能够实现自动化，形成智能化的科研辅助应用，基于知识图谱的医学科研典型应用有：医疗文献辅助阅读应用利用人工智能技术从海量医疗文献中针对性抽取有用的信息，结合自动摘要、语义检索、关联分析等

问答系统（Question Answering，QA）能够自动回答用户提出的自然语言问题，是信息检索和自然语言处理的交叉研究方向，将知识图谱（Knowledge Graph，KG）与问答系统融合，正确理解用户语义是一大挑战。虽然知识图谱问答能够通过对问题进行分析理解，最终获取答案，但面对自然语言的灵活性与模糊性，如何处理复杂问题的语义信息、如何提高复杂推理问答的高效性仍是研究难点。

【代码】python---pyecharts绘制地图。

学习方法可以定义为增量学习方法：可以学习新的信息中的有用信息；在面对新数据中包含的新类别时，可以有效地。增量算法经常应用于对数据流或大数据的处理，比如对股票趋势的预测和用户偏好的分析等。维度约减，特征选择，数据表示强化学习，数据挖掘等等。扩展现有模型的知识，即进一步训练模型，它代表了一种动态的学习的技术。适用于监督学习的、集成的、增量学习的、能学习新类的算法。的方式可以有效的利用新增数据来对模型进

隐藏状态的初始分布Π = [π(i)]N，这里指的是标签的先验概率分布。如果假设某个词的标签只与其相邻的词的标签有关，则形成马科夫随机场，同时由于这个随机场只有两种变量，令X为词，Y为实体类型标签，则形成一个条件随机场，即，我们的目标时求解P(Y|X)。解码隐藏状态序列—维特比算法，问题：给定训练好的模型，给定一句话，预测每个词对应的实体标签，输入：模型λ=(A,B,Π)，观测序列O=(浙，江，大

③将1和2都分错了的样本加上其他的新样本构成另一个新的N个的训练样本，通过对这个样本的学。过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类。该算法其实是一个简单的弱分类算法提升过程，这个过程通过不断的训练，可以提高对数据的分类。②将分错的样本和其他的新数据一起构成一个新的N个的训练样本，通过对这个样本的学习得到第。①使用加权后选取的训练数据代替随机选取的训练样