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數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識。 課程簡介 人工智能的技術(shù)歸根到底都建立在數(shù)學(xué)模型之上，本課程為大家介紹AI中所用到的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握線性代數(shù)的基礎(chǔ)知識及應(yīng)用。 2、掌握概率論與數(shù)理統(tǒng)計的基礎(chǔ)知識及應(yīng)用。 3、理解信息熵與基尼系數(shù)的相關(guān)知識。 4、掌握常用的最優(yōu)化算法及應(yīng)用。來自：百科![]()
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設(shè)備的相關(guān)管理資料，記錄設(shè)備使用過程中 的問題、處理方式，根據(jù)這些資料售后人員可以快速掌握問題處理方式，同時提供相關(guān)操作、 使用文檔給客戶，方便客戶及時掌握相關(guān)使用設(shè)備知識。知識庫同時包含設(shè)備的故障維修 SOP、保養(yǎng) SOP、點巡檢 SOP 等功能，方便用戶對逐步沉淀知識庫，規(guī)范化運(yùn)維設(shè)備；來自：云商店![]()
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白皮書 1、應(yīng)用概述 知識是一個企業(yè)的無形資產(chǎn)，并在企業(yè)發(fā)展的過程中逐步得到積累。企業(yè)在日常辦公中，經(jīng)常需要查找相關(guān)資料和文件，但由于知識過于分散而導(dǎo)致獲取信息的效率太低。企 業(yè)需要搭建一個知識積累、共享、利用的平臺，用以累計個人和組織的知識，解決企業(yè)的知識文檔查找與共享問題，并成為企業(yè)發(fā)展的智慧資本。來自：云商店![]()
關(guān)系抽取任務(wù)。LLM本身蘊(yùn)含知識，且具備較強(qiáng)的語義理解能力，因此，可利用LLM從原始數(shù)據(jù)中抽取實體、關(guān)系，進(jìn)而構(gòu)建知識圖譜。 第三種融合路線是KG+LLM協(xié)同使用，主要用于知識表示和推理兩個方面。以知識表示為例，文本語料庫和知識圖譜都蘊(yùn)含了大量的知識，文本中的知識通常是非結(jié)構(gòu)化的，圖譜里的知識則是結(jié)構(gòu)來自：百科
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