- 規(guī)則引擎語義分割 內(nèi)容精選 換一換
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是符號化的知識庫,具備一定推理能力,且結(jié)果可解釋性較好。但存在構(gòu)建成本高、泛化能力不足、更新難等不足。LLM是參數(shù)化的概率知識庫,具備較強(qiáng)語義理解和泛化能力,但它是黑盒模型,可能編造子虛烏有的內(nèi)容,結(jié)果的可解釋性較差。可見,將LLM和KG協(xié)同使用,同時利用它們的優(yōu)勢,是一種互補(bǔ)的做法。來自:百科
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SemVer文檔手冊學(xué)習(xí)與基本介紹 時間:2021-07-09 11:32:13 SemVer 全稱為 Semantic Versioning(語義化版本表示)。該規(guī)則規(guī)定了版本號如何表示、如何增加、如何進(jìn)行比較,不同的版本號意味著什么。 SemVer文檔手冊學(xué)習(xí)與信息參考網(wǎng)址:https://semver來自:百科天執(zhí)行 類型為Weekly時,該字段取值范圍為1-7,1表示星期日,以此類推,以“,”分割,例如:1,3,5。 類型為Monthly時,該字段取值范圍為1-31,分別表示每月的日期,以“,”分割,例如:1,10,13,28。 start_time 否 String 周期策略重復(fù)執(zhí)來自:百科
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將數(shù)字內(nèi)容疊加到現(xiàn)實(shí)世界中,對現(xiàn)實(shí)世界進(jìn)行“增強(qiáng)”,簡稱為“AR”。AR 四大核心能力:1. 環(huán)境理解2.數(shù)據(jù)可視3.遠(yuǎn)程協(xié)作4.數(shù)據(jù)智能。 1.環(huán)境理解:基于幾何理解和語義理解等AI技術(shù),對物理世界進(jìn)行感知和認(rèn)知。 2.數(shù)據(jù)可視:將虛擬坐標(biāo)與現(xiàn)實(shí)世界坐標(biāo)對齊,把業(yè)務(wù)相關(guān)的3D模型、視頻、 圖文信息、表單等內(nèi)容信息實(shí)時、準(zhǔn)確地疊加在真實(shí)物體之上。來自:云商店自動采集關(guān)鍵數(shù)據(jù),打造智能化業(yè)務(wù)系統(tǒng),提升業(yè)務(wù)效率。 圖像標(biāo)簽 可識別三千多種物體以及兩萬多種場景和概念標(biāo)簽,一個圖像可包含多個標(biāo)簽內(nèi)容,語義內(nèi)容非常豐富。更智能、準(zhǔn)確的理解圖像內(nèi)容,讓智能相冊管理、照片檢索和分類、基于場景內(nèi)容或者物體的廣告推薦等功能更加準(zhǔn)確。 圖1圖像標(biāo)簽示例圖來自:百科