『壹』 知識圖譜基礎（三）-schema的構建
在前面一篇文章《知識圖譜基礎（二）-知識表達系統》中介紹了知識圖譜的基礎知識表達系統，什麼是entity，什麼是relation，什麼是domain，什麼是type等等。本篇文章主要從應用角度來聊一聊如何構建schema以及shcema構建中需要考慮的問題。以下所講的schema構建主要是基於common sense進行構建的，弱關系圖譜構建會在應用中講到。
簡單來說，一個知識圖譜的schema就是相當於一個領域內的數據模型，包含了這個領域裡面有意義的概念類型以及這些類型的屬性。任何一個域的schema主要由類型（type）和屬性（property）來表達。圖1是plantdata內的創投schema，主要是為了發掘一級市場的投資和融資構建的schema。該schema主要是去定義需求，哪些數據對創投有用，才往上構建，例如：人物都有身高 體重，但是這些數據對創投來說意義不大，在schema中就不用構建了。關注創投的人會關注這些基金與人物投資了哪些公司，投資的公司所屬行業，投資的公司屬於哪一類企業，在該schema中就需要詳細構建。
1.如何構建域（domain）
域（domain）的概念是凌駕於所有類型之上，對於域的定義應該盡量的抽象，不應該具體，同時域與域之間應盡量做到相互獨立，不交叉。例如，省份就不應該是一個域的概念，在思考是否應該把一個概念當做域時，需要考慮到該概念是否能夠繼續向上抽象，例如：省份；城市；國家；縣等等，他們同屬於地理位置域。在明確域的概念時，應該定義好域的邊界，這樣比較容易區分不同域之間的區域劃分。
2.如何確定一個域的類型（type）
這里需要產品經理去思考，構建這個schema的核心需求是什麼，到底需要解決用戶什麼問題。為了滿足這些核心需求，我們需要創造出哪些概念？
舉個例子，在汽車領域，用戶主要關心什麼問題，例如：汽車的品牌、車系、發動機。
在NBA領域，用戶主要關心球隊、所屬聯盟、教練、球員等等。
針對不同的需求，需要在域下面構建不同的類型來滿足用戶的需求。
3.如何確定屬性（property）
思考的角度如下：
1.以用戶需求為出發點
2.以數據統計為證據
比如在構建完足球領域中的球隊類型後，該類型集合了所有的球隊實體，站在用戶角度觸發，用戶會關注球隊的哪些關系？
圖2是我簡單的針對足球領域構建的一個圖譜，上麵包含了梅西（球隊的球員）， 埃內斯托·巴爾韋德 （球隊的教練），西甲（球隊的所屬聯賽），其中梅西、西甲、埃內斯托.巴爾韋德又分屬於不同的類型：足球球員，足球聯賽，足球教練，這些所有的類型構成了足球域。
從上圖的common sense配合圖查詢和自然語言處理技術已經可以支持基礎的問答了，例如，梅西是哪個球隊的？埃內斯托巴爾韋德是哪些球員的教練？西甲有哪些球隊在踢球？等等
schema的應用是產品經理需要重點考慮的內容，因為產品需求決定了schema應該怎麼構建，構建的是否完備。而產品的具體應用則主導了schema的整體構建方式，如果不仔細考慮產品應用的話，最慘的情況可能構建了很久的schema會因為一個邏輯坑而徹底報廢掉，由於知識圖譜又是一個牽一發而動全身的工程，根據實際經驗來說，如果圖譜構建和應用有部分脫節，可能修改圖譜schema比重新構建圖譜schema的成本還要高。所以，首先確認好具體的應用場景對於一個schema構建的成功與否是至關重要的。
筆者寫一套曾經用過的確認schema的流程
先將應用根據需求的強弱劃分，分為基礎核心需求，schema特色需求，錦上添花需求，未來擴展性需求。
基礎核心需求：是經過需求分析後，構建這個schema需要完成最核心的需求，該需求優先順序最高
schema特色需求：構建圖譜時可能會經常遇到圖譜可以實現而其他方法實現比較困難的特色需求，這類需求可能需求強度不是很高，但是由於能夠實現一定的差異性，經常會有意想不到的效果。
錦上添花需求：非基礎核心需求，做了更好，不做也可以接受
未來擴展性的需求：確認schema的時候要充分考慮到未來的擴展性，因為這類需求有可能會大改圖譜的schema結構
在構建schema的時候，根據上述分類，需要去考慮該schema一期需要滿足哪些具體的功能，將功能一一列下來，哪些功能是需要放在第二期、第三期完成的，未來的擴展性需求需要在構建的哪一塊區域留下可擴展的內容。
常用的方法可以使用excel去列出一、二、三期所需要的功能點。
列出上述的功能點後，針對每一個功能點在後面備注好該功能的構建要點（註：這個非常重要），通常需求只需要將產品需求轉化成一定的查詢結構即可，筆者原來用的是cypher查詢語法。以圖2為例，我要支持某個教練教了哪些球員？轉化成查詢語言就是（a:足球教練）<-{b:教練}-（c:球隊）-{d:球員}-（e:足球球員） return e。將a變成參數，輸入a即可返回所有的e，即輸入埃內斯托巴爾韋德，返回就是梅西。
流程如下：query:埃內斯托巴爾韋德帶了哪些球員？→語義解析→轉化成上述查詢，將埃內斯托巴爾韋德作為參數a代入查詢→返回結果→前端包裝展示
註：上面在每個功能點後面備注了構建要點，當大部分功能點的構建要點都寫完的時候，需要集中查看構建要點，因為如果需求本身比較大的話，不同的需求很容易造成schema的構建沖突，正如前面所講，schema盡量要保證少出錯。這個時候由於備注了構建要點，可以全局的來審視這個schema中間有沒有邏輯黑洞。常出現的問題主要是在屬性的設計，以及知識融合上。
拿著上述文件去找開發，確認一下哪些是比較好實現的，一般來說做到這種程度大多數需求開發都是會接的。如果開發同學足夠專業的話，他會從他的視角去給你提出他的寶貴意見。通常產品經理在思考schema這一塊更傾向於思考這個schema的作用，而開發同學會思考工程實現、實現效率、運行效率、計算量等問題。
大規模構建schema的時候需要認真考慮數據源的情況，由於不同公司掌握的數據不同，所應用的對策也不同。
通常筆者會將數據源分為如下幾種：
1.已經清洗好的結構化數據：這部分數據一般是公司的核心數據，或者其他公司的核心數據，構建的時候應該優先考慮這類數據。這部分數據通常只需要改變數據格式即可入圖譜。
2.清洗好的結構化數據，但數據殘缺：這部分數據通常需要數據挖掘，知識融合。清洗難度是由殘缺比例決定的。
3.無數據：沒有這部分數據，但是又需要這部分數據，通常只能去選擇讓BD去購買數據，或者讓爬蟲組去專業網站爬取，例如：企業數據可以去企查查，電影的數據可以去貓眼，產業的數據可以去產業信息網等等。
假設需要構建的圖譜entity數量在千萬級別，開發力量不夠強大的時候，慎用純數據挖掘方案，有條件的話筆者建議直接去買結構化數據，因為可能挖掘和知識融合在經濟上的成本比直接買數據要高，而且時間周期也會很長。
個人認為，大規模構建schema最難的地方就在於挖掘數據的知識融合上，舉個例子：全國有10000個叫王剛的人，爬蟲從A網站挖下來5000個「王剛」，從B網站挖下來7000個「王剛」，那麼這5000個王剛和那7000個王剛到底是不是一個人？在沒有身份證號碼的情況下如何確定哪些王剛是一個人呢？常規的做法是去挖掘出「王剛」的其他信息，例如出生年月，任職信息，籍貫等等，然後通過一定的演算法進行知識融合。通常，網站的數據不一定全面，即使經過知識融合後，挖掘的數據中一定會有大量的噪音，不同的需求對噪音的承受能力是不同的，構建schema的時候需要充分考慮數據出現噪音的可能性，去評價這部分需求對噪音的承受能力。
如果知識融合完成了話，大規模構建其實就是一個導數據的過程，由於圖譜數據結構的關系，一般存2張表（點、邊）或者使用RDFs存儲，在entity數量上千萬以後，圖譜的查詢壓力會比較大，單機查詢可能會直接跪掉，開發一般會採用graphX的分布式的存儲，不過由於點和邊的切割方式的問題，會有一定的副作用。
『貳』 知識圖譜平台產品哪個好
Sophon KG
星環知識圖譜軟體（Sophon KG）是一站式知識全生命周期的管理平台，是一款集知識的建模、抽取、融合、存儲、計算、推理以及應用為一體的知識圖譜產品。本平台支持低代碼圖譜構建、智能化知識抽取、多模態知識存儲、分布式圖計算以及多維度的圖譜分析。
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星環科技在推動知識圖譜技術創新和成功落地的過程中，獲得了多項榮譽和權威認可，發揮了重要的引領者作用。星環科技知識圖譜平台曾入圍Gartner 2022《Market Guide for Artificial Intelligence Startups, Greater China》，獲得中國證券業協會2021年重點課題研究優秀課題，並多次入圍字母點評「知識圖譜平台領導者象限」。此外，曾參與編寫中國電子技術標准化研究院出版的《知識圖譜標准化白皮書》、《知識圖譜選型與實施指南》、IEEE-P2907課題《信息技術 人工智慧 知識圖譜技術框架》（國標計劃號20192137-T-469）߅.
『叄』 多模態教學是誰提出的
多模態教學法與大學英語詞彙教學探析
摘要:隨著多媒體網路技術的發展，在大學英語詞彙教學中引入多媒體網路工具;根據多模態話語教學理論，探究多模態化詞彙教學法，從而使學生多種感官被調動參與到教學活動，記憶詞彙的效率提高，激發了學生學習的興趣。
關鍵詞:多模態;大學英語;詞彙教學
大學英語基礎階段的詞彙教學是授課的重點之一，它是聽說讀寫譯的基礎。根據《大學英語課程教學要求2007》對於詞彙量掌握的一般要求，應達到4795個單詞和700個片語(含中學應掌握的詞彙)，其中約2000個單詞為積極詞彙。由此可見，掌握詞彙量的多少將直接影響聽說讀寫譯等語言能力的提高。目前，大學英語詞彙教學效果不是太理想，究其原因與教師採取詞彙的教學方法是有一定關系的，現在絕大多數英語教師仍以單一模態的教學為主要講授詞彙的方法，主要是以口授或文字的形式在黑板呈現，這種方法已經不適應多媒體技術發展的時代，而且也不能吸引學生的注意力。這種單一模態的教學方法嚴重阻礙了學生學習的興趣。因此，將多模態化英語詞彙教學方法引入英語詞彙課堂教學已成為必然趨勢。
一、多模態教學
多模態教學是由 「新倫敦組合」 (New London Group)於1995 年提出的一種全新的教學理念。該理論主張利用網路,圖片,角色扮演等多種渠道和多種教學手段來刺激學習者的各種感官，使之達到共同參與和協調合作進行語言學習的目的，強調培養學習者多元能力的重要性。在多模態教學過程中，學生對輸入的信息進行感知，理解，編碼，存儲，同時又為所獲取和積累的大量知識有意識地產出奠定基礎，從而構成一個循環系統。這樣的循環有助於學生習得知識，提高記憶力，完善認知能力。
二、 多模態教學法在英語詞彙教學中的運用
在英語詞彙教學中多模態可以有多種形式，比如可以利用英語原聲電影，英語短片來進行英語詞彙教學;可以利用用PPT演示教學"把生動活潑的圖像、聲音、各種顏色、文字和詞彙教學結合起來等提高英語詞彙課堂教學效果。
1.英語原聲電影，短視頻在英語詞彙教學中的運用
當今的大學生能夠通過各種渠道接觸到各種學習單詞的方法，那麼如果教師
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『肆』 降本增效，企業該如何釋放數據價值
當今，數字化浪潮席捲全球，數字經濟正在成為全球可持續增長的引擎。據 IDC 預測，到 2023 年，數字經濟產值將佔到全球 GDP 的 62%，全球進入數字經濟時代。
在中國，數字經濟加速發展，以 2020 年為例，數字經濟是 GDP 增速的 3 倍多。為促進數字經濟更好更快發展，國家一方面提出 加快培育數據要素市場 ，激活數據要素潛能，聚焦數據價值釋放；另一方面，出台了 《數據安全法》和《個人信息保護法》 ，滿足數字經濟時代和 社會 發展的迫切需求，為數據安全保障和個人權益保護奠定基礎。
在 5G、物聯網、大數據、雲計算和 AI 等新技術的推動下，新應用、新場景紛紛涌現，企業發展也進入一個新階段。
我們看到， 數據呈現爆炸式增長，數據量越來越大 ，且以視頻、音頻、圖像等為代表的 多模態數據快速發展。 對企業來說，為更好地了解客戶需求，推動業務發展，對 實時數據分析的需求越來越強烈。 並且，企業不單單進行數據可視化，而是希望深入剖析手中數據，分析這些數據對業務的價值，讓數據賦能。
如何應對數據挑戰，滿足企業訴求？ 一站式數據智能分析平台成為許多企業的破局之道。 比如海洋石油富島股份公司，它選擇利用星環 Sophon Base 建設工藝過程監測平台，實現公司尿素裝置生產過程的實時在線監控，為一線工藝人員提供生產和設備運行數據異常實時告警，並藉助人工智慧技術對告警數據進行智能化實時分析，第一時間為工藝人員提供有關工藝操作的優化建議。
除了海洋石油富島股份公司，越來越多的公司視星環 Sophon Base 為一站式數據智能分析平台的首選。
據悉，Sophon Base 提供 強大的多源異構數據接入能力， 針對不同來源、不同模態、不同數據體量的智能分析任務，支持統計分析和圖形化數據 探索 ，便於用戶高效、直觀了解數據集信息；在建模能力方面，支持用戶通過編程編碼或低代碼拖拉拽的交互方式，使用平台內置的兩百多種分布式機器學習運算元快速搭建機器學習模型的訓練流程；支持推薦式建模，在建模的每一步過程中，提供運算元推薦，降低使用門檻，同時提升建模效率。
其次，它 提供統一的模型管理倉庫。 用戶可以集中統一管理模型文件、模型鏡像等類型的 AI 模型資產，通過 Sophon Base 模型運管平台，用戶能以低代碼的方式快速便捷的將 AI 模型部署為模型服務，實現 AI 模型的生產力轉化。
第三，Sophon Base 提供模型全流程監控預警。 模型服務在監控預警方面的能力，致力於幫助用戶更全面掌握機器學習模型服務的運行狀態，並通過自定義監控指標及時發現處理異常情況，規避因數據偏移等原因引起的風險。
同時，Sophon Base 還支持 可視化的模型應用構建。 通過簡單的拖拽操作和少量的參數配置，即可通過圖形交互方式、流程化快速構建能服務於業務系統的多模型復雜應用，釋放模型價值，大幅節省模型配置成本。在最新的版本中，Sophon Base 還推出了模型可解釋性分析模塊，讓用戶可以精細地分析特徵的重要性、特徵的可解釋性、特徵與結果之間的影響關系，從而幫助用戶精準地提升以數據為中的 AI（Data Centric-AI） 數據全生命周期能力，並針對性優化模型精度，幫助用戶快速定位、優化影響業務結果的重要因子，促進業務成功。
當然，Sophon Base 不僅自身非常強大，背後還有個更強悍的平台，即 Sophon。作為星環 科技 自主研發的一站式智能分析工具平台， Sohpon 可以實現從計算智能、感知智能到認知智能的數據全鏈路智能分析。
它具備六大特性：覆蓋數據分析建模全流程，提供數百種分布式機器學習演算法，擁有多模態數據集成、融合和知識推理能力；提供分析即服務的能力；提供邊緣計算能力和擁有隱私計算技術為核心的數據要素流通平台。
據悉，Sophon 涵蓋三大部分： 數據科學平台 Sophon Base、知識圖譜平台 Sophon KG 和邊緣計算平台 Sophon Edge。
在計算智能方面，除了上文介紹 Sophon Base，平台還提供了分布式聯邦學習平台 Sophon P²C， 其集隱私計算、加密網路通信等多種功能，為多方安全建模提供完整的解決方案。通過聯邦學習使多個參與方在不共享數據的基礎上實現 AI 協作，解決數據孤島問題，使跨企業、跨數據、跨領域的大數據 AI 生態建設成為可能。
比如，在安全合規要求下，某數字化營銷平台的痛點是出於用戶 360 畫像需要對支付機構和企業數據進行統計查詢和聯合行為及營銷數據分析。同時，為提升營銷模型效果，需擴充特徵維度，與支付機構進行聯合建模。應對舉措有二，一是數據可用不可見：該公司使用各方的本地數據交易門戶（星環產品名為 Datamall） 和 Sophon P²C 實現聯合分析，為老客運營、拉新、ROI 分析等業務，提升了數據安全防護和聯合分析能力；二是數據不動但模型動：基於 Sophon P²C 提供的隱私計算功能，提升了在客戶畫像、營銷預估、產品推薦、POI 分析、個性化聯邦等場景中，在隱私和數據安全保護要求下的業務處理能力。
在感知智能方面，隨著標准模型市場的日趨成熟，更高精度的模型訴求和多種場景的快速建模成為企業數智化轉型的第二戰場。許多企業的當務之急是找到一款能滿足「業務快速迭代」 和「新場景落地」的需求的端到端的模型生產落地應用平台。為此，星環 科技 邊緣計算平台 Sophon Edge 應運而生。
它有兩大重要特性：全流程特性和高效率特性。具體而言，全流程特性可提供數據到模型再到應用的全流程構建、發布能力；高效率特性則在數據到模型和應用流程之上的全流程引導式和低代碼式操作能力。
基於這兩大特性，Sophon Edge 可實現多業務系統的模型統一管理、動態運維與長穩迭代，助力客戶提高效率、資源共享、模型迭代。除此，它還提供厚實的技術底座，能在工業級邊緣計算、圖像、流媒體等領域一站式支撐豐富的上層應用。
在認知智能方面，知識圖譜平台 Sophon KG 正好能發揮「用武之地」。認知智能的底層技術支撐是知識圖譜和自然語言處理，從而幫助機器實現抽取、分析、理解、解釋和推理的能力。其中，知識圖譜用圖模型和圖資料庫來描述和存儲知識和建模萬物關系的語義網路，並展現實體間的復雜關系。基於知識圖譜能夠深入分析復雜的關聯信息和語義信息，並挖掘和推理潛在的聯結（靜態）、行為（動態）、事理（時 - 空 - 人 - 物 - 場）特徵和模式，進而輔助業務決策。
據了解，Sophon KG 可以覆蓋知識全生命周期，是一款集知識的建模、抽取、融合、存儲、計算、推理以及應用為一體的知識圖譜產品。平台支持低代碼圖譜構建、智能化知識抽取、多模態知識存儲與融合、多形式知識計算和推理以及多維度的圖譜分析。除了具備上述的鏈路完備性，平台還從業務場景出發，沉澱了廣泛適配多個行業和場景的知識圖譜藍圖和本體庫、圖模型、規則模型和演算法模型，可以幫助客戶快速解決相似場景下的業務問題。
例如，在多家股份制銀行的知識圖譜中台實踐中，星環 科技 基於 Sophon KG 及底層的分布式圖資料庫構建知識圖譜中台，實現了從知識獲取、圖譜構建與存儲、圖譜更新迭代、圖譜計算與分析的全流程，且可以保證系統的高可用和健壯性。基於知識圖譜中台，銀行梳理了交易、股東、任職、實控、賬戶持有等關系，構建了審計知識圖譜、交易反欺詐圖譜、關聯關系圖譜和小微事件等圖譜，用於風控、審計、信貸場景的異常模式洞察與挖掘，不僅大大提升了工作效率，也產生了巨大的業務價值。
Sophon Base、Sophon KG 和 Sophon Edge 構成的一站式智能分析工具平台 Sophon 可以很好地幫助企業釋放數據潛力，充分發揮數據價值。
為降低數據智能分析應用的使用門檻和部署安裝成本，讓更多企業、機構、開發愛好者、高校師生以及其他專業人員提供更為便捷、輕量化的數據智能分析及機器學習建模環境，星環 科技 推出 Sophon CE 社區版。它具備功能全、輕量化、易運維等特點，提供機器學習可視化建模能力，無縫銜接星環底層大數據平台，可輕松處理大規模數據的 探索 分析及機器學習建模分析應用。並且，用戶可免費獲取，零成本快速體驗可視化機器學習建模。
目前， Sophon CE 社區版已上線，歡迎更多用戶試用。 點擊閱讀原文，立即申請試用。
除了構建強大的一站式智能分析工具平台，星環 科技 也一直推動大數據和 AI 的產業發展及生態建設，比如 Sophon 曾作為 AIIA 杯人工智慧大學生應用創新大賽、新加坡大學生人工智慧創新大賽、廣西大學生人工智慧設計大賽等國內外人工智慧大賽的 AI 平台提供方，為近千隻隊伍的競技提供了穩定且高效的分布式數據科學平台。
Sophon 的出現，不僅是星環 科技 自主創新，滿足客戶需求的結果，而且代表了新一代數據智能分析平台的發展方向。那就是以客戶需求為本，不斷創新，融合雲計算、AI 等技術，提供更好的工具。正所謂，「工欲善其事，必先利其器」。 以強大工具賦能企業，釋放數據價值，才能在數據時代「如魚得水」。
『伍』 什麼是知識圖譜
知識圖譜，是通過將應用數學、圖形學、信息可視化技術、信息科學等學科的理論與方法與計量學引文分析、共現分析等方法結合，並利用可視化的圖譜形象地展示學科的核心結構、發展歷史、前沿領域以及整體知識架構達到多學科融合目的的現代理論。
『陸』 演算法工程師應該學哪些
一、演算法工程師簡介
（通常是月薪15k以上，年薪18萬以上，只是一個概數，具體薪資可以到招聘網站如拉鉤，獵聘網上看看）
演算法工程師目前是一個高端也是相對緊缺的職位；
演算法工程師包括
音/視頻演算法工程師（通常統稱為語音/視頻/圖形開發工程師）、圖像處理演算法工程師、計算機視覺演算法工程師、通信基帶演算法工程師、信號演算法工程師、射頻/通信演算法工程師、自然語言演算法工程師、數據挖掘演算法工程師、搜索演算法工程師、控制演算法工程師（雲台演算法工程師，飛控演算法工程師，機器人控制演算法）、導航演算法工程師（
@之介
感謝補充）、其他【其他一切需要復雜演算法的行業】
專業要求：計算機、電子、通信、數學等相關專業；
學歷要求：本科及其以上的學歷，大多數是碩士學歷及其以上；
語言要求：英語要求是熟練，基本上能閱讀國外專業書刊，做這一行經常要讀論文；
必須掌握計算機相關知識，熟練使用模擬工具MATLAB等，必須會一門編程語言。
演算法工程師的技能樹（不同方向差異較大，此處僅供參考）
1 機器學習
2 大數據處理：熟悉至少一個分布式計算框架Hadoop/Spark/Storm/ map-rece/MPI
3 數據挖掘
4 扎實的數學功底
5 至少熟悉C/C++或者Java，熟悉至少一門編程語言例如java/python/R
加分項：具有較為豐富的項目實踐經驗（不是水論文的哪種）
二、演算法工程師大致分類與技術要求
（一）圖像演算法/計算機視覺工程師類
包括
圖像演算法工程師，圖像處理工程師，音/視頻處理演算法工程師，計算機視覺工程師
要求
l
專業：計算機、數學、統計學相關專業；
l
技術領域：機器學習，模式識別
l
技術要求：
（1） 精通DirectX HLSL和OpenGL GLSL等shader語言，熟悉常見圖像處理演算法GPU實現及優化；
（2） 語言：精通C/C++；
（3） 工具：Matlab數學軟體，CUDA運算平台，VTK圖像圖形開源軟體【醫學領域：ITK，醫學圖像處理軟體包】
（4） 熟悉OpenCV/OpenGL/Caffe等常用開源庫；
（5） 有人臉識別，行人檢測，視頻分析，三維建模，動態跟蹤，車識別，目標檢測跟蹤識別經歷的人優先考慮；
（6） 熟悉基於GPU的演算法設計與優化和並行優化經驗者優先；
（7） 【音/視頻領域】熟悉H.264等視頻編解碼標准和FFMPEG，熟悉rtmp等流媒體傳輸協議，熟悉視頻和音頻解碼演算法，研究各種多媒體文件格式，GPU加速；
應用領域：
（1） 互聯網：如美顏app
（2） 醫學領域：如臨床醫學圖像
（3） 汽車領域
（4） 人工智慧
相關術語：
（1） OCR：OCR （Optical Character Recognition，光學字元識別）是指電子設備（例如掃描儀或數碼相機）檢查紙上列印的字元，通過檢測暗、亮的模式確定其形狀，然後用字元識別方法將形狀翻譯成計算機文字的過程
（2） Matlab：商業數學軟體；
（3） CUDA： (Compute Unified Device Architecture)，是顯卡廠商NVIDIA推出的運算平台（由ISA和GPU構成）。 CUDA™是一種由NVIDIA推出的通用並行計算架構，該架構使GPU能夠解決復雜的計算問題
（4） OpenCL: OpenCL是一個為異構平台編寫程序的框架，此異構平台可由CPU，GPU或其他類型的處理器組成。
（5） OpenCV：開源計算機視覺庫；OpenGL：開源圖形庫；Caffe：是一個清晰，可讀性高，快速的深度學習框架。
（6） CNN：（深度學習）卷積神經網路（Convolutional Neural Network）CNN主要用來識別位移、縮放及其他形式扭曲不變性的二維圖形。
（7） 開源庫：指的是計算機行業中對所有人開發的代碼庫，所有人均可以使用並改進代碼演算法。
（二）機器學習工程師
包括
機器學習工程師
要求
l
專業：計算機、數學、統計學相關專業；
l
技術領域：人工智慧，機器學習
l
技術要求：
（1） 熟悉Hadoop/Hive以及Map-Rece計算模式，熟悉Spark、Shark等尤佳；
（2） 大數據挖掘；
（3） 高性能、高並發的機器學習、數據挖掘方法及架構的研發；
應用領域：
（1）人工智慧，比如各類模擬、擬人應用，如機器人
（2）醫療用於各類擬合預測
（3）金融高頻交易
（4）互聯網數據挖掘、關聯推薦
（5）無人汽車，無人機
相關術語：
（1） Map-Rece：MapRece是一種編程模型，用於大規模數據集（大於1TB）的並行運算。概念"Map（映射）"和"Rece（歸約）"，是它們的主要思想，都是從函數式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。
（三）自然語言處理工程師
包括
自然語言處理工程師
要求
l
專業：計算機相關專業；
l
技術領域：文本資料庫
l
技術要求：
（1） 熟悉中文分詞標注、文本分類、語言模型、實體識別、知識圖譜抽取和推理、問答系統設計、深度問答等NLP 相關演算法；
（2） 應用NLP、機器學習等技術解決海量UGC的文本相關性；
（3） 分詞、詞性分析、實體識別、新詞發現、語義關聯等NLP基礎性研究與開發；
（4） 人工智慧，分布式處理Hadoop；
（5） 數據結構和演算法；
應用領域：
口語輸入、書面語輸入
、語言分析和理解、語言生成、口語輸出技術、話語分析與對話、文獻自動處理、多語問題的計算機處理、多模態的計算機處理、信息傳輸與信息存儲 、自然語言處理中的數學方法、語言資源、自然語言處理系統的評測。
相關術語：
（2） NLP：人工智慧的自然語言處理，NLP (Natural Language Processing) 是人工智慧（AI）的一個子領域。NLP涉及領域很多，最令我感興趣的是「中文自動分詞」（Chinese word segmentation）：結婚的和尚未結婚的【計算機中卻有可能理解為結婚的「和尚「】
（四）射頻/通信/信號演算法工程師類
包括
3G/4G無線通信演算法工程師， 通信基帶演算法工程師，DSP開發工程師（數字信號處理），射頻通信工程師，信號演算法工程師
要求
l
專業：計算機、通信相關專業；
l
技術領域：2G、3G、4G，BlueTooth（藍牙），WLAN，無線移動通信, 網路通信基帶信號處理
l
技術要求：
（1） 了解2G，3G，4G，BlueTooth，WLAN等無線通信相關知識，熟悉現有的通信系統和標准協議，熟悉常用的無線測試設備；
（2） 信號處理技術，通信演算法；
（3） 熟悉同步、均衡、信道解碼等演算法的基本原理；
（4） 【射頻部分】熟悉射頻前端晶元，扎實的射頻微波理論和測試經驗，熟練使用射頻電路模擬工具（如ADS或MW或Ansoft）；熟練使用cadence、altium designer PCB電路設計軟體；
（5） 有扎實的數學基礎，如復變函數、隨機過程、數值計算、矩陣論、離散數學
應用領域：
通信
VR【用於快速傳輸視頻圖像，例如樂客靈境VR公司招募的通信工程師（數據編碼、流數據）】
物聯網，車聯網
導航，軍事，衛星，雷達
相關術語：
（1） 基帶信號：指的是沒有經過調制（進行頻譜搬移和變換）的原始電信號。
（2） 基帶通信（又稱基帶傳輸）：指傳輸基帶信號。進行基帶傳輸的系統稱為基帶傳輸系統。傳輸介質的整個信道被一個基帶信號佔用.基帶傳輸不需要數據機，設備化費小，具有速率高和誤碼率低等優點,.適合短距離的數據傳輸，傳輸距離在100米內，在音頻市話、計算機網路通信中被廣泛採用。如從計算機到監視器、列印機等外設的信號就是基帶傳輸的。大多數的區域網使用基帶傳輸，如乙太網、令牌環網。
（3） 射頻：射頻（RF）是Radio Frequency的縮寫，表示可以輻射到空間的電磁頻率（電磁波），頻率范圍從300KHz～300GHz之間（因為其較高的頻率使其具有遠距離傳輸能力）。射頻簡稱RF射頻就是射頻電流，它是一種高頻交流變化電磁波的簡稱。每秒變化小於1000次的交流電稱為低頻電流，大於10000次的稱為高頻電流，而射頻就是這樣一種高頻電流。高頻(大於10K)；射頻（300K-300G）是高頻的較高頻段；微波頻段（300M-300G）又是射頻的較高頻段。【有線電視就是用射頻傳輸方式】
（4） DSP：數字信號處理，也指數字信號處理晶元
（五）數據挖掘演算法工程師類
包括
推薦演算法工程師，數據挖掘演算法工程師
要求
l
專業：計算機、通信、應用數學、金融數學、模式識別、人工智慧；
l
技術領域：機器學習，數據挖掘
l
技術要求：
（1） 熟悉常用機器學習和數據挖掘演算法，包括但不限於決策樹、Kmeans、SVM、線性回歸、邏輯回歸以及神經網路等演算法；
（2） 熟練使用SQL、Matlab、Python等工具優先；
（3） 對Hadoop、Spark、Storm等大規模數據存儲與運算平台有實踐經驗【均為分布式計算框架】
（4） 數學基礎要好，如高數，統計學，數據結構
l
加分項：數據挖掘建模大賽；
應用領域
（1） 個性化推薦
（2） 廣告投放
（3） 大數據分析
相關術語
Map-Rece：MapRece是一種編程模型，用於大規模數據集（大於1TB）的並行運算。概念"Map（映射）"和"Rece（歸約）"，是它們的主要思想，都是從函數式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。
（六）搜索演算法工程師
要求
l
技術領域：自然語言
l
技術要求：
（1） 數據結構，海量數據處理、高性能計算、大規模分布式系統開發
（2） hadoop、lucene
（3） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技術，並有二次開發經驗
（4） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技術，並有二次開發經驗；
（5） 精通倒排索引、全文檢索、分詞、排序等相關技術；
（6） 熟悉Java，熟悉Spring、MyBatis、Netty等主流框架；
（7） 優秀的資料庫設計和優化能力，精通MySQL資料庫應用 ；
（8） 了解推薦引擎和數據挖掘和機器學習的理論知識，有大型搜索應用的開發經驗者優先。
（七）控制演算法工程師類
包括了雲台控制演算法，飛控控制演算法，機器人控制演算法
要求
l
專業：計算機，電子信息工程，航天航空，自動化
l
技術要求：
（1） 精通自動控制原理（如PID）、現代控制理論，精通組合導航原理，姿態融合演算法，電機驅動，電機驅動
（2） 卡爾曼濾波，熟悉狀態空間分析法對控制系統進行數學模型建模、分析調試；
l
加分項：有電子設計大賽，機器人比賽，robocon等比賽經驗，有硬體設計的基礎；
應用領域
（1）醫療/工業機械設備
（2）工業機器人
（3）機器人
（4）無人機飛控、雲台控制等
（八）導航演算法工程師
要求
l 專業：計算機，電子信息工程，航天航空，自動化
l 技術要求（以公司職位JD為例）
公司一（1）精通慣性導航、激光導航、雷達導航等工作原理；
（2）精通組合導航演算法設計、精通卡爾曼濾波演算法、精通路徑規劃演算法；
（3）具備導航方案設計和實現的工程經驗；
（4）熟悉C/C++語言、熟悉至少一種嵌入式系統開發、熟悉Matlab工具；
公司二（1）熟悉基於視覺信息的SLAM、定位、導航演算法，有1年以上相關的科研或項目經歷；
（2）熟悉慣性導航演算法，熟悉IMU與視覺信息的融合;
應用領域
無人機、機器人等。
『柒』 知識圖譜是什麼有哪些應用價值
知識圖譜 (Knowledge Graph) 是當前的研究熱點。自從2012年Google推出自己第一版知識圖譜以來，它在學術界和工業界掀起了一股熱潮。各大互聯網企業在之後的短短一年內紛紛推出了自己的知識圖譜產品以作為回應。比如在國內，互聯網巨頭網路和搜狗分別推出」知心「和」知立方」來改進其搜索質量。那麼與這些傳統的互聯網公司相比，對處於當今風口浪尖上的行業 - 互聯網金融， 知識圖譜可以有哪方面的應用呢？
目錄
1. 什麼是知識圖譜？
2. 知識圖譜的表示
3. 知識圖譜的存儲
4. 應用
5. 挑戰
6. 結語
1. 什麼是知識圖譜？
知識圖譜本質上是語義網路，是一種基於圖的數據結構，由節點(Point)和邊(Edge)組成。在知識圖譜里，每個節點表示現實世界中存在的「實體」，每條邊為實體與實體之間的「關系」。知識圖譜是關系的最有效的表示方式。通俗地講，知識圖譜就是把所有不同種類的信息（Heterogeneous Information）連接在一起而得到的一個關系網路。知識圖譜提供了從「關系」的角度去分析問題的能力。
知識推理
推理能力是人類智能的重要特徵，使得我們可以從已有的知識中發現隱含的知識， 一般的推理往往需要一些規則的支持【3】。例如「朋友」的「朋友」，可以推理出「朋友」關系，「父親」的「父親」可以推理出「祖父」的關系。再比如張三的朋友很多也是李四的朋友，那我們可以推測張三和李四也很有可能是朋友關系。當然，這里會涉及到概率的問題。當信息量特別多的時候，怎麼把這些信息（side information）有效地與推理演算法結合在一起才是最關鍵的。常用的推理演算法包括基於邏輯（Logic） 的推理和基於分布式表示方法（Distributed Representation）的推理。隨著深度學習在人工智慧領域的地位變得越來越重要，基於分布式表示方法的推理也成為目前研究的熱點。如果有興趣可以參考一下這方面目前的工作進展【4,5,6,7】。
大數據、小樣本、構建有效的生態閉環是關鍵
雖然現在能獲取的數據量非常龐大，我們仍然面臨著小樣本問題，也就是樣本數量少。假設我們需要搭建一個基於機器學習的反欺詐評分系統，我們首先需要一些欺詐樣本。但實際上，我們能拿到的欺詐樣本數量不多，即便有幾百萬個貸款申請，最後被我們標記為欺詐的樣本很可能也就幾萬個而已。這對機器學習的建模提出了更高的挑戰。每一個欺詐樣本我們都是以很高昂的「代價」得到的。隨著時間的推移，我們必然會收集到更多的樣本，但樣本的增長空間還是有局限的。這有區別於傳統的機器學習系統，比如圖像識別，不難拿到好幾十萬甚至幾百萬的樣本。
在這種小樣本條件下，構建有效的生態閉環尤其的重要。所謂的生態閉環，指的是構建有效的自反饋系統使其能夠實時地反饋給我們的模型，並使得模型不斷地自優化從而提升准確率。為了搭建這種自學習系統，我們不僅要完善已有的數據流系統，而且要深入到各個業務線，並對相應的流程進行優化。這也是整個反欺詐環節必要的過程，我們要知道整個過程都充滿著博弈。所以我們需要不斷地通過反饋信號來調整我們的策略。
6. 結語
知識圖譜在學術界和工業界受到越來越多的關注。除了本文中所提到的應用，知識圖譜還可以應用在許可權管理，人力資源管理等不同的領域。在後續的文章中會詳細地講到這方面的應用。
參考文獻
【1】De Abreu, D., Flores, A., Palma, G., Pestana, V., Pinero, J., Queipo, J., ... & Vidal, M. E. (2013). Choosing Between Graph Databases and RDF Engines for Consuming and Mining Linked Data. In COLD.
【2】User Behavior Tutorial
【3】劉知遠 知識圖譜——機器大腦中的知識庫 第二章 知識圖譜——機器大腦中的知識庫
【4】Nickel, M., Murphy, K., Tresp, V., & Gabrilovich, E. A Review of Relational Machine Learning for Knowledge Graphs.
【5】Socher, R., Chen, D., Manning, C. D., & Ng, A. (2013). Reasoning with neural tensor networks for knowledge base completion. In Advances in Neural Information Processing Systems (pp. 926-934).
【6】Bordes, A., Usunier, N., Garcia-Duran, A., Weston, J., & Yakhnenko, O. (2013). Translating embeddings for modeling multi-relational data. In Advances in Neural Information Processing Systems (pp. 2787-2795).
【7】Jenatton, R., Roux, N. L., Bordes, A., & Obozinski, G. R. (2012). A latent factor model for highly multi-relational data. In Advances in Neural Information Processing Systems(pp. 3167-3175).