文章目录边缘计算简介边缘计算的起源嵌入式系统与边缘计算3.1 嵌入式系统概述3.2 嵌入式系统的发展历史3.3 嵌入式系统应用到边缘计算3.4 嵌入式硬件的要求3.5 边缘计算环境下嵌入式系统与人工智能观点与看法4.1 边缘数据安全4.2 人工智能与嵌入式系统的处理能力4.3 移动边缘计算4.4 嵌入式边缘计算的社会价值参考文献边缘计...

什么是区块链区块链是一种数据结构，也是一个分布式数据库。从技术上来看：区块是一种记录交易的数据结构，反映了一笔交易的资金流向。系统中已经达成的交易的区块连接在一起形成了一条主链，所有参与计算的节点都记录了主链或主链的一部分。组成区块头区块头主要包含的三组元数据分别是：(1)用于连接前面的区块、索引自父区块哈希值的数据；(2)挖矿难度、时间戳、Nonce(随机数，用于工作量证明算法的计数...

PaperGCC: Graph Contrastive Coding for Graph Neural Network Pre-Training关键词: 对比学习，实例辨析，可转移性，预训练图神经网络预训练的图对比编码最近工作然而，到目前为止，大多数关于图的表示学习工作都集中在学习单个图或一组固定图的表示，非常有限的工作可以转移到域外的数据和任务。挑战如何设计预训练任务，使网络内和网络间的通用结构

论文Belghazi, Mohamed Ishmael, et al. “Mutual information neural estimation.” International Conference on Machine Learning. 2018.利用神经网络的梯度下降法可以实现快速高维连续随机变量之间互信息的估计，上述论文提出了Mutual Information Neural Estim

图神经网络的研究与图嵌入或网络嵌入密切相关，图嵌入或网络嵌入是数据挖掘和机器学习界日益关注的另一个课题。图嵌入旨在通过保留图的网络拓扑结构和节点内容信息，将图中顶点表示为低维向量，以便使用简单的机器学习算法（例如，支持向量机分类）进行处理。许多图嵌入算法通常是无监督的算法，它们可以大致可以划分为三个类别，即矩阵分解、随机游走和深度学习方法。同时图嵌入的深度学习方法也属于图神经网络，包括基于图自动.

论文：Ham, Tae Jun, et al. “A^ 3: Accelerating Attention Mechanisms in Neural Networks with Approximation.” 2020 IEEE International Symposium on High Performance Computer Architecture (HPCA). IEEE, 2020.

本文共1132个字，预计阅读时间需要4分钟。知识融合本体匹配（ontology matching）侧重发现模式层等价或相似的类、属性或关系，也成为本体映射（mapping）、本体对齐（alignment）实体对齐（entity alignment）侧重发现指称真实世界相同对象的不同实例，也称为实体消解（resolution）、实例匹配（instance matching）知识融合（kn...

知识图谱可视化DemoGithub: https://github.com/xyjigsaw/Knowledge-Graph-And-Visualization-Demo本项目支持2D，3D知识图谱可视化与查询，主要为JavaScript代码。详细描述：https://www.omegaxyz.com/2020/03/03/knowledge-graph-demo/Aminer学术社交网络数据知识

什么是知识图谱全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司高德纳发布了2020年AI领域技术成熟度曲线，其中知识图谱的期待值处在AI领域的顶峰，还有5到10年的发展机会达到平稳期，也就是大规模商用。知识图谱这个概念是在2012年谷歌知识图谱的提出而火起来的，追根溯源，知识图谱的前身是语义网络。通俗地说，知识图谱将无序分散的信息，以图的方式整合成知识。那么知识图谱和图、异质图这些概念有什么区别呢。这里给出了

In-KG应用（在 KG 范围内的应用）链接预测（Link prediction）链接预测任务有时也称为实体预测或实体排序，用来预测两个实体之间是否有特定的关系。即已知头实体h和关系r，预测尾实体t；或者尾实体t和关系r，预测头实体h。它的本质是一个KG补全的任务，即将缺失的知识添加到图谱中。同时也可以预测两个给定实体之间的关系，即已知头尾实体，求r。以预测头实体为例，可以将 KG 中每个...