‘壹’ 知识图谱基础（三）-schema的构建
在前面一篇文章《知识图谱基础（二）-知识表达系统》中介绍了知识图谱的基础知识表达系统，什么是entity，什么是relation，什么是domain，什么是type等等。本篇文章主要从应用角度来聊一聊如何构建schema以及shcema构建中需要考虑的问题。以下所讲的schema构建主要是基于common sense进行构建的，弱关系图谱构建会在应用中讲到。
简单来说，一个知识图谱的schema就是相当于一个领域内的数据模型，包含了这个领域里面有意义的概念类型以及这些类型的属性。任何一个域的schema主要由类型（type）和属性（property）来表达。图1是plantdata内的创投schema，主要是为了发掘一级市场的投资和融资构建的schema。该schema主要是去定义需求，哪些数据对创投有用，才往上构建，例如：人物都有身高 体重，但是这些数据对创投来说意义不大，在schema中就不用构建了。关注创投的人会关注这些基金与人物投资了哪些公司，投资的公司所属行业，投资的公司属于哪一类企业，在该schema中就需要详细构建。
1.如何构建域（domain）
域（domain）的概念是凌驾于所有类型之上，对于域的定义应该尽量的抽象，不应该具体，同时域与域之间应尽量做到相互独立，不交叉。例如，省份就不应该是一个域的概念，在思考是否应该把一个概念当做域时，需要考虑到该概念是否能够继续向上抽象，例如：省份；城市；国家；县等等，他们同属于地理位置域。在明确域的概念时，应该定义好域的边界，这样比较容易区分不同域之间的区域划分。
2.如何确定一个域的类型（type）
这里需要产品经理去思考，构建这个schema的核心需求是什么，到底需要解决用户什么问题。为了满足这些核心需求，我们需要创造出哪些概念？
举个例子，在汽车领域，用户主要关心什么问题，例如：汽车的品牌、车系、发动机。
在NBA领域，用户主要关心球队、所属联盟、教练、球员等等。
针对不同的需求，需要在域下面构建不同的类型来满足用户的需求。
3.如何确定属性（property）
思考的角度如下：
1.以用户需求为出发点
2.以数据统计为证据
比如在构建完足球领域中的球队类型后，该类型集合了所有的球队实体，站在用户角度触发，用户会关注球队的哪些关系？
图2是我简单的针对足球领域构建的一个图谱，上面包含了梅西（球队的球员）， 埃内斯托·巴尔韦德 （球队的教练），西甲（球队的所属联赛），其中梅西、西甲、埃内斯托.巴尔韦德又分属于不同的类型：足球球员，足球联赛，足球教练，这些所有的类型构成了足球域。
从上图的common sense配合图查询和自然语言处理技术已经可以支持基础的问答了，例如，梅西是哪个球队的？埃内斯托巴尔韦德是哪些球员的教练？西甲有哪些球队在踢球？等等
schema的应用是产品经理需要重点考虑的内容，因为产品需求决定了schema应该怎么构建，构建的是否完备。而产品的具体应用则主导了schema的整体构建方式，如果不仔细考虑产品应用的话，最惨的情况可能构建了很久的schema会因为一个逻辑坑而彻底报废掉，由于知识图谱又是一个牵一发而动全身的工程，根据实际经验来说，如果图谱构建和应用有部分脱节，可能修改图谱schema比重新构建图谱schema的成本还要高。所以，首先确认好具体的应用场景对于一个schema构建的成功与否是至关重要的。
笔者写一套曾经用过的确认schema的流程
先将应用根据需求的强弱划分，分为基础核心需求，schema特色需求，锦上添花需求，未来扩展性需求。
基础核心需求：是经过需求分析后，构建这个schema需要完成最核心的需求，该需求优先级最高
schema特色需求：构建图谱时可能会经常遇到图谱可以实现而其他方法实现比较困难的特色需求，这类需求可能需求强度不是很高，但是由于能够实现一定的差异性，经常会有意想不到的效果。
锦上添花需求：非基础核心需求，做了更好，不做也可以接受
未来扩展性的需求：确认schema的时候要充分考虑到未来的扩展性，因为这类需求有可能会大改图谱的schema结构
在构建schema的时候，根据上述分类，需要去考虑该schema一期需要满足哪些具体的功能，将功能一一列下来，哪些功能是需要放在第二期、第三期完成的，未来的扩展性需求需要在构建的哪一块区域留下可扩展的内容。
常用的方法可以使用excel去列出一、二、三期所需要的功能点。
列出上述的功能点后，针对每一个功能点在后面备注好该功能的构建要点（注：这个非常重要），通常需求只需要将产品需求转化成一定的查询结构即可，笔者原来用的是cypher查询语法。以图2为例，我要支持某个教练教了哪些球员？转化成查询语言就是（a:足球教练）<-{b:教练}-（c:球队）-{d:球员}-（e:足球球员） return e。将a变成参数，输入a即可返回所有的e，即输入埃内斯托巴尔韦德，返回就是梅西。
流程如下：query:埃内斯托巴尔韦德带了哪些球员？→语义解析→转化成上述查询，将埃内斯托巴尔韦德作为参数a代入查询→返回结果→前端包装展示
注：上面在每个功能点后面备注了构建要点，当大部分功能点的构建要点都写完的时候，需要集中查看构建要点，因为如果需求本身比较大的话，不同的需求很容易造成schema的构建冲突，正如前面所讲，schema尽量要保证少出错。这个时候由于备注了构建要点，可以全局的来审视这个schema中间有没有逻辑黑洞。常出现的问题主要是在属性的设计，以及知识融合上。
拿着上述文件去找开发，确认一下哪些是比较好实现的，一般来说做到这种程度大多数需求开发都是会接的。如果开发同学足够专业的话，他会从他的视角去给你提出他的宝贵意见。通常产品经理在思考schema这一块更倾向于思考这个schema的作用，而开发同学会思考工程实现、实现效率、运行效率、计算量等问题。
大规模构建schema的时候需要认真考虑数据源的情况，由于不同公司掌握的数据不同，所应用的对策也不同。
通常笔者会将数据源分为如下几种：
1.已经清洗好的结构化数据：这部分数据一般是公司的核心数据，或者其他公司的核心数据，构建的时候应该优先考虑这类数据。这部分数据通常只需要改变数据格式即可入图谱。
2.清洗好的结构化数据，但数据残缺：这部分数据通常需要数据挖掘，知识融合。清洗难度是由残缺比例决定的。
3.无数据：没有这部分数据，但是又需要这部分数据，通常只能去选择让BD去购买数据，或者让爬虫组去专业网站爬取，例如：企业数据可以去企查查，电影的数据可以去猫眼，产业的数据可以去产业信息网等等。
假设需要构建的图谱entity数量在千万级别，开发力量不够强大的时候，慎用纯数据挖掘方案，有条件的话笔者建议直接去买结构化数据，因为可能挖掘和知识融合在经济上的成本比直接买数据要高，而且时间周期也会很长。
个人认为，大规模构建schema最难的地方就在于挖掘数据的知识融合上，举个例子：全国有10000个叫王刚的人，爬虫从A网站挖下来5000个“王刚”，从B网站挖下来7000个“王刚”，那么这5000个王刚和那7000个王刚到底是不是一个人？在没有身份证号码的情况下如何确定哪些王刚是一个人呢？常规的做法是去挖掘出“王刚”的其他信息，例如出生年月，任职信息，籍贯等等，然后通过一定的算法进行知识融合。通常，网站的数据不一定全面，即使经过知识融合后，挖掘的数据中一定会有大量的噪音，不同的需求对噪音的承受能力是不同的，构建schema的时候需要充分考虑数据出现噪音的可能性，去评价这部分需求对噪音的承受能力。
如果知识融合完成了话，大规模构建其实就是一个导数据的过程，由于图谱数据结构的关系，一般存2张表（点、边）或者使用RDFs存储，在entity数量上千万以后，图谱的查询压力会比较大，单机查询可能会直接跪掉，开发一般会采用graphX的分布式的存储，不过由于点和边的切割方式的问题，会有一定的副作用。
‘贰’ 知识图谱平台产品哪个好
Sophon KG
星环知识图谱软件（Sophon KG）是一站式知识全生命周期的管理平台，是一款集知识的建模、抽取、融合、存储、计算、推理以及应用为一体的知识图谱产品。本平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储、分布式图计算以及多维度的图谱分析。
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星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，获得了多项荣誉和权威认可，发挥了重要的引领者作用。星环科技知识图谱平台曾入围Gartner 2022《Market Guide for Artificial Intelligence Startups, Greater China》，获得中国证券业协会2021年重点课题研究优秀课题，并多次入围字母点评“知识图谱平台领导者象限”。此外，曾参与编写中国电子技术标准化研究院出版的《知识图谱标准化白皮书》、《知识图谱选型与实施指南》、IEEE-P2907课题《信息技术 人工智能 知识图谱技术框架》（国标计划号20192137-T-469）߅.
‘叁’ 多模态教学是谁提出的
多模态教学法与大学英语词汇教学探析
摘要:随着多媒体网络技术的发展，在大学英语词汇教学中引入多媒体网络工具;根据多模态话语教学理论，探究多模态化词汇教学法，从而使学生多种感官被调动参与到教学活动，记忆词汇的效率提高，激发了学生学习的兴趣。
关键词:多模态;大学英语;词汇教学
大学英语基础阶段的词汇教学是授课的重点之一，它是听说读写译的基础。根据《大学英语课程教学要求2007》对于词汇量掌握的一般要求，应达到4795个单词和700个词组(含中学应掌握的词汇)，其中约2000个单词为积极词汇。由此可见，掌握词汇量的多少将直接影响听说读写译等语言能力的提高。目前，大学英语词汇教学效果不是太理想，究其原因与教师采取词汇的教学方法是有一定关系的，现在绝大多数英语教师仍以单一模态的教学为主要讲授词汇的方法，主要是以口授或文字的形式在黑板呈现，这种方法已经不适应多媒体技术发展的时代，而且也不能吸引学生的注意力。这种单一模态的教学方法严重阻碍了学生学习的兴趣。因此，将多模态化英语词汇教学方法引入英语词汇课堂教学已成为必然趋势。
一、多模态教学
多模态教学是由 “新伦敦组合” (New London Group)于1995 年提出的一种全新的教学理念。该理论主张利用网络,图片,角色扮演等多种渠道和多种教学手段来刺激学习者的各种感官，使之达到共同参与和协调合作进行语言学习的目的，强调培养学习者多元能力的重要性。在多模态教学过程中，学生对输入的信息进行感知，理解，编码，存储，同时又为所获取和积累的大量知识有意识地产出奠定基础，从而构成一个循环系统。这样的循环有助于学生习得知识，提高记忆力，完善认知能力。
二、 多模态教学法在英语词汇教学中的运用
在英语词汇教学中多模态可以有多种形式，比如可以利用英语原声电影，英语短片来进行英语词汇教学;可以利用用PPT演示教学"把生动活泼的图像、声音、各种颜色、文字和词汇教学结合起来等提高英语词汇课堂教学效果。
1.英语原声电影，短视频在英语词汇教学中的运用
当今的大学生能够通过各种渠道接触到各种学习单词的方法，那么如果教师
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‘肆’ 降本增效，企业该如何释放数据价值
当今，数字化浪潮席卷全球，数字经济正在成为全球可持续增长的引擎。据 IDC 预测，到 2023 年，数字经济产值将占到全球 GDP 的 62%，全球进入数字经济时代。
在中国，数字经济加速发展，以 2020 年为例，数字经济是 GDP 增速的 3 倍多。为促进数字经济更好更快发展，国家一方面提出 加快培育数据要素市场 ，激活数据要素潜能，聚焦数据价值释放；另一方面，出台了 《数据安全法》和《个人信息保护法》 ，满足数字经济时代和 社会 发展的迫切需求，为数据安全保障和个人权益保护奠定基础。
在 5G、物联网、大数据、云计算和 AI 等新技术的推动下，新应用、新场景纷纷涌现，企业发展也进入一个新阶段。
我们看到， 数据呈现爆炸式增长，数据量越来越大 ，且以视频、音频、图像等为代表的 多模态数据快速发展。 对企业来说，为更好地了解客户需求，推动业务发展，对 实时数据分析的需求越来越强烈。 并且，企业不单单进行数据可视化，而是希望深入剖析手中数据，分析这些数据对业务的价值，让数据赋能。
如何应对数据挑战，满足企业诉求？ 一站式数据智能分析平台成为许多企业的破局之道。 比如海洋石油富岛股份公司，它选择利用星环 Sophon Base 建设工艺过程监测平台，实现公司尿素装置生产过程的实时在线监控，为一线工艺人员提供生产和设备运行数据异常实时告警，并借助人工智能技术对告警数据进行智能化实时分析，第一时间为工艺人员提供有关工艺操作的优化建议。
除了海洋石油富岛股份公司，越来越多的公司视星环 Sophon Base 为一站式数据智能分析平台的首选。
据悉，Sophon Base 提供 强大的多源异构数据接入能力， 针对不同来源、不同模态、不同数据体量的智能分析任务，支持统计分析和图形化数据 探索 ，便于用户高效、直观了解数据集信息；在建模能力方面，支持用户通过编程编码或低代码拖拉拽的交互方式，使用平台内置的两百多种分布式机器学习算子快速搭建机器学习模型的训练流程；支持推荐式建模，在建模的每一步过程中，提供算子推荐，降低使用门槛，同时提升建模效率。
其次，它 提供统一的模型管理仓库。 用户可以集中统一管理模型文件、模型镜像等类型的 AI 模型资产，通过 Sophon Base 模型运管平台，用户能以低代码的方式快速便捷的将 AI 模型部署为模型服务，实现 AI 模型的生产力转化。
第三，Sophon Base 提供模型全流程监控预警。 模型服务在监控预警方面的能力，致力于帮助用户更全面掌握机器学习模型服务的运行状态，并通过自定义监控指标及时发现处理异常情况，规避因数据偏移等原因引起的风险。
同时，Sophon Base 还支持 可视化的模型应用构建。 通过简单的拖拽操作和少量的参数配置，即可通过图形交互方式、流程化快速构建能服务于业务系统的多模型复杂应用，释放模型价值，大幅节省模型配置成本。在最新的版本中，Sophon Base 还推出了模型可解释性分析模块，让用户可以精细地分析特征的重要性、特征的可解释性、特征与结果之间的影响关系，从而帮助用户精准地提升以数据为中的 AI（Data Centric-AI） 数据全生命周期能力，并针对性优化模型精度，帮助用户快速定位、优化影响业务结果的重要因子，促进业务成功。
当然，Sophon Base 不仅自身非常强大，背后还有个更强悍的平台，即 Sophon。作为星环 科技 自主研发的一站式智能分析工具平台， Sohpon 可以实现从计算智能、感知智能到认知智能的数据全链路智能分析。
它具备六大特性：覆盖数据分析建模全流程，提供数百种分布式机器学习算法，拥有多模态数据集成、融合和知识推理能力；提供分析即服务的能力；提供边缘计算能力和拥有隐私计算技术为核心的数据要素流通平台。
据悉，Sophon 涵盖三大部分： 数据科学平台 Sophon Base、知识图谱平台 Sophon KG 和边缘计算平台 Sophon Edge。
在计算智能方面，除了上文介绍 Sophon Base，平台还提供了分布式联邦学习平台 Sophon P²C， 其集隐私计算、加密网络通信等多种功能，为多方安全建模提供完整的解决方案。通过联邦学习使多个参与方在不共享数据的基础上实现 AI 协作，解决数据孤岛问题，使跨企业、跨数据、跨领域的大数据 AI 生态建设成为可能。
比如，在安全合规要求下，某数字化营销平台的痛点是出于用户 360 画像需要对支付机构和企业数据进行统计查询和联合行为及营销数据分析。同时，为提升营销模型效果，需扩充特征维度，与支付机构进行联合建模。应对举措有二，一是数据可用不可见：该公司使用各方的本地数据交易门户（星环产品名为 Datamall） 和 Sophon P²C 实现联合分析，为老客运营、拉新、ROI 分析等业务，提升了数据安全防护和联合分析能力；二是数据不动但模型动：基于 Sophon P²C 提供的隐私计算功能，提升了在客户画像、营销预估、产品推荐、POI 分析、个性化联邦等场景中，在隐私和数据安全保护要求下的业务处理能力。
在感知智能方面，随着标准模型市场的日趋成熟，更高精度的模型诉求和多种场景的快速建模成为企业数智化转型的第二战场。许多企业的当务之急是找到一款能满足“业务快速迭代” 和“新场景落地”的需求的端到端的模型生产落地应用平台。为此，星环 科技 边缘计算平台 Sophon Edge 应运而生。
它有两大重要特性：全流程特性和高效率特性。具体而言，全流程特性可提供数据到模型再到应用的全流程构建、发布能力；高效率特性则在数据到模型和应用流程之上的全流程引导式和低代码式操作能力。
基于这两大特性，Sophon Edge 可实现多业务系统的模型统一管理、动态运维与长稳迭代，助力客户提高效率、资源共享、模型迭代。除此，它还提供厚实的技术底座，能在工业级边缘计算、图像、流媒体等领域一站式支撑丰富的上层应用。
在认知智能方面，知识图谱平台 Sophon KG 正好能发挥“用武之地”。认知智能的底层技术支撑是知识图谱和自然语言处理，从而帮助机器实现抽取、分析、理解、解释和推理的能力。其中，知识图谱用图模型和图数据库来描述和存储知识和建模万物关系的语义网络，并展现实体间的复杂关系。基于知识图谱能够深入分析复杂的关联信息和语义信息，并挖掘和推理潜在的联结（静态）、行为（动态）、事理（时 - 空 - 人 - 物 - 场）特征和模式，进而辅助业务决策。
据了解，Sophon KG 可以覆盖知识全生命周期，是一款集知识的建模、抽取、融合、存储、计算、推理以及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备上述的链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了广泛适配多个行业和场景的知识图谱蓝图和本体库、图模型、规则模型和算法模型，可以帮助客户快速解决相似场景下的业务问题。
例如，在多家股份制银行的知识图谱中台实践中，星环 科技 基于 Sophon KG 及底层的分布式图数据库构建知识图谱中台，实现了从知识获取、图谱构建与存储、图谱更新迭代、图谱计算与分析的全流程，且可以保证系统的高可用和健壮性。基于知识图谱中台，银行梳理了交易、股东、任职、实控、账户持有等关系，构建了审计知识图谱、交易反欺诈图谱、关联关系图谱和小微事件等图谱，用于风控、审计、信贷场景的异常模式洞察与挖掘，不仅大大提升了工作效率，也产生了巨大的业务价值。
Sophon Base、Sophon KG 和 Sophon Edge 构成的一站式智能分析工具平台 Sophon 可以很好地帮助企业释放数据潜力，充分发挥数据价值。
为降低数据智能分析应用的使用门槛和部署安装成本，让更多企业、机构、开发爱好者、高校师生以及其他专业人员提供更为便捷、轻量化的数据智能分析及机器学习建模环境，星环 科技 推出 Sophon CE 社区版。它具备功能全、轻量化、易运维等特点，提供机器学习可视化建模能力，无缝衔接星环底层大数据平台，可轻松处理大规模数据的 探索 分析及机器学习建模分析应用。并且，用户可免费获取，零成本快速体验可视化机器学习建模。
目前， Sophon CE 社区版已上线，欢迎更多用户试用。 点击阅读原文，立即申请试用。
除了构建强大的一站式智能分析工具平台，星环 科技 也一直推动大数据和 AI 的产业发展及生态建设，比如 Sophon 曾作为 AIIA 杯人工智能大学生应用创新大赛、新加坡大学生人工智能创新大赛、广西大学生人工智能设计大赛等国内外人工智能大赛的 AI 平台提供方，为近千只队伍的竞技提供了稳定且高效的分布式数据科学平台。
Sophon 的出现，不仅是星环 科技 自主创新，满足客户需求的结果，而且代表了新一代数据智能分析平台的发展方向。那就是以客户需求为本，不断创新，融合云计算、AI 等技术，提供更好的工具。正所谓，“工欲善其事，必先利其器”。 以强大工具赋能企业，释放数据价值，才能在数据时代“如鱼得水”。
‘伍’ 什么是知识图谱
知识图谱，是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。
‘陆’ 算法工程师应该学哪些
一、算法工程师简介
（通常是月薪15k以上，年薪18万以上，只是一个概数，具体薪资可以到招聘网站如拉钩，猎聘网上看看）
算法工程师目前是一个高端也是相对紧缺的职位；
算法工程师包括
音/视频算法工程师（通常统称为语音/视频/图形开发工程师）、图像处理算法工程师、计算机视觉算法工程师、通信基带算法工程师、信号算法工程师、射频/通信算法工程师、自然语言算法工程师、数据挖掘算法工程师、搜索算法工程师、控制算法工程师（云台算法工程师，飞控算法工程师，机器人控制算法）、导航算法工程师（
@之介
感谢补充）、其他【其他一切需要复杂算法的行业】
专业要求：计算机、电子、通信、数学等相关专业；
学历要求：本科及其以上的学历，大多数是硕士学历及其以上；
语言要求：英语要求是熟练，基本上能阅读国外专业书刊，做这一行经常要读论文；
必须掌握计算机相关知识，熟练使用仿真工具MATLAB等，必须会一门编程语言。
算法工程师的技能树（不同方向差异较大，此处仅供参考）
1 机器学习
2 大数据处理：熟悉至少一个分布式计算框架Hadoop/Spark/Storm/ map-rece/MPI
3 数据挖掘
4 扎实的数学功底
5 至少熟悉C/C++或者Java，熟悉至少一门编程语言例如java/python/R
加分项：具有较为丰富的项目实践经验（不是水论文的哪种）
二、算法工程师大致分类与技术要求
（一）图像算法/计算机视觉工程师类
包括
图像算法工程师，图像处理工程师，音/视频处理算法工程师，计算机视觉工程师
要求
l
专业：计算机、数学、统计学相关专业；
l
技术领域：机器学习，模式识别
l
技术要求：
（1） 精通DirectX HLSL和OpenGL GLSL等shader语言，熟悉常见图像处理算法GPU实现及优化；
（2） 语言：精通C/C++；
（3） 工具：Matlab数学软件，CUDA运算平台，VTK图像图形开源软件【医学领域：ITK，医学图像处理软件包】
（4） 熟悉OpenCV/OpenGL/Caffe等常用开源库；
（5） 有人脸识别，行人检测，视频分析，三维建模，动态跟踪，车识别，目标检测跟踪识别经历的人优先考虑；
（6） 熟悉基于GPU的算法设计与优化和并行优化经验者优先；
（7） 【音/视频领域】熟悉H.264等视频编解码标准和FFMPEG，熟悉rtmp等流媒体传输协议，熟悉视频和音频解码算法，研究各种多媒体文件格式，GPU加速；
应用领域：
（1） 互联网：如美颜app
（2） 医学领域：如临床医学图像
（3） 汽车领域
（4） 人工智能
相关术语：
（1） OCR：OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程
（2） Matlab：商业数学软件；
（3） CUDA： (Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台（由ISA和GPU构成）。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题
（4） OpenCL: OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架，此异构平台可由CPU，GPU或其他类型的处理器组成。
（5） OpenCV：开源计算机视觉库；OpenGL：开源图形库；Caffe：是一个清晰，可读性高，快速的深度学习框架。
（6） CNN：（深度学习）卷积神经网络（Convolutional Neural Network）CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。
（7） 开源库：指的是计算机行业中对所有人开发的代码库，所有人均可以使用并改进代码算法。
（二）机器学习工程师
包括
机器学习工程师
要求
l
专业：计算机、数学、统计学相关专业；
l
技术领域：人工智能，机器学习
l
技术要求：
（1） 熟悉Hadoop/Hive以及Map-Rece计算模式，熟悉Spark、Shark等尤佳；
（2） 大数据挖掘；
（3） 高性能、高并发的机器学习、数据挖掘方法及架构的研发；
应用领域：
（1）人工智能，比如各类仿真、拟人应用，如机器人
（2）医疗用于各类拟合预测
（3）金融高频交易
（4）互联网数据挖掘、关联推荐
（5）无人汽车，无人机
相关术语：
（1） Map-Rece：MapRece是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Rece（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。
（三）自然语言处理工程师
包括
自然语言处理工程师
要求
l
专业：计算机相关专业；
l
技术领域：文本数据库
l
技术要求：
（1） 熟悉中文分词标注、文本分类、语言模型、实体识别、知识图谱抽取和推理、问答系统设计、深度问答等NLP 相关算法；
（2） 应用NLP、机器学习等技术解决海量UGC的文本相关性；
（3） 分词、词性分析、实体识别、新词发现、语义关联等NLP基础性研究与开发；
（4） 人工智能，分布式处理Hadoop；
（5） 数据结构和算法；
应用领域：
口语输入、书面语输入
、语言分析和理解、语言生成、口语输出技术、话语分析与对话、文献自动处理、多语问题的计算机处理、多模态的计算机处理、信息传输与信息存储 、自然语言处理中的数学方法、语言资源、自然语言处理系统的评测。
相关术语：
（2） NLP：人工智能的自然语言处理，NLP (Natural Language Processing) 是人工智能（AI）的一个子领域。NLP涉及领域很多，最令我感兴趣的是“中文自动分词”（Chinese word segmentation）：结婚的和尚未结婚的【计算机中却有可能理解为结婚的“和尚“】
（四）射频/通信/信号算法工程师类
包括
3G/4G无线通信算法工程师， 通信基带算法工程师，DSP开发工程师（数字信号处理），射频通信工程师，信号算法工程师
要求
l
专业：计算机、通信相关专业；
l
技术领域：2G、3G、4G，BlueTooth（蓝牙），WLAN，无线移动通信, 网络通信基带信号处理
l
技术要求：
（1） 了解2G，3G，4G，BlueTooth，WLAN等无线通信相关知识，熟悉现有的通信系统和标准协议，熟悉常用的无线测试设备；
（2） 信号处理技术，通信算法；
（3） 熟悉同步、均衡、信道译码等算法的基本原理；
（4） 【射频部分】熟悉射频前端芯片，扎实的射频微波理论和测试经验，熟练使用射频电路仿真工具（如ADS或MW或Ansoft）；熟练使用cadence、altium designer PCB电路设计软件；
（5） 有扎实的数学基础，如复变函数、随机过程、数值计算、矩阵论、离散数学
应用领域：
通信
VR【用于快速传输视频图像，例如乐客灵境VR公司招募的通信工程师（数据编码、流数据）】
物联网，车联网
导航，军事，卫星，雷达
相关术语：
（1） 基带信号：指的是没有经过调制（进行频谱搬移和变换）的原始电信号。
（2） 基带通信（又称基带传输）：指传输基带信号。进行基带传输的系统称为基带传输系统。传输介质的整个信道被一个基带信号占用.基带传输不需要调制解调器，设备化费小，具有速率高和误码率低等优点,.适合短距离的数据传输，传输距离在100米内，在音频市话、计算机网络通信中被广泛采用。如从计算机到监视器、打印机等外设的信号就是基带传输的。大多数的局域网使用基带传输，如以太网、令牌环网。
（3） 射频：射频（RF）是Radio Frequency的缩写，表示可以辐射到空间的电磁频率（电磁波），频率范围从300KHz～300GHz之间（因为其较高的频率使其具有远距离传输能力）。射频简称RF射频就是射频电流，它是一种高频交流变化电磁波的简称。每秒变化小于1000次的交流电称为低频电流，大于10000次的称为高频电流，而射频就是这样一种高频电流。高频(大于10K)；射频（300K-300G）是高频的较高频段；微波频段（300M-300G）又是射频的较高频段。【有线电视就是用射频传输方式】
（4） DSP：数字信号处理，也指数字信号处理芯片
（五）数据挖掘算法工程师类
包括
推荐算法工程师，数据挖掘算法工程师
要求
l
专业：计算机、通信、应用数学、金融数学、模式识别、人工智能；
l
技术领域：机器学习，数据挖掘
l
技术要求：
（1） 熟悉常用机器学习和数据挖掘算法，包括但不限于决策树、Kmeans、SVM、线性回归、逻辑回归以及神经网络等算法；
（2） 熟练使用SQL、Matlab、Python等工具优先；
（3） 对Hadoop、Spark、Storm等大规模数据存储与运算平台有实践经验【均为分布式计算框架】
（4） 数学基础要好，如高数，统计学，数据结构
l
加分项：数据挖掘建模大赛；
应用领域
（1） 个性化推荐
（2） 广告投放
（3） 大数据分析
相关术语
Map-Rece：MapRece是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Rece（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。
（六）搜索算法工程师
要求
l
技术领域：自然语言
l
技术要求：
（1） 数据结构，海量数据处理、高性能计算、大规模分布式系统开发
（2） hadoop、lucene
（3） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技术，并有二次开发经验
（4） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技术，并有二次开发经验；
（5） 精通倒排索引、全文检索、分词、排序等相关技术；
（6） 熟悉Java，熟悉Spring、MyBatis、Netty等主流框架；
（7） 优秀的数据库设计和优化能力，精通MySQL数据库应用 ；
（8） 了解推荐引擎和数据挖掘和机器学习的理论知识，有大型搜索应用的开发经验者优先。
（七）控制算法工程师类
包括了云台控制算法，飞控控制算法，机器人控制算法
要求
l
专业：计算机，电子信息工程，航天航空，自动化
l
技术要求：
（1） 精通自动控制原理（如PID）、现代控制理论，精通组合导航原理，姿态融合算法，电机驱动，电机驱动
（2） 卡尔曼滤波，熟悉状态空间分析法对控制系统进行数学模型建模、分析调试；
l
加分项：有电子设计大赛，机器人比赛，robocon等比赛经验，有硬件设计的基础；
应用领域
（1）医疗/工业机械设备
（2）工业机器人
（3）机器人
（4）无人机飞控、云台控制等
（八）导航算法工程师
要求
l 专业：计算机，电子信息工程，航天航空，自动化
l 技术要求（以公司职位JD为例）
公司一（1）精通惯性导航、激光导航、雷达导航等工作原理；
（2）精通组合导航算法设计、精通卡尔曼滤波算法、精通路径规划算法；
（3）具备导航方案设计和实现的工程经验；
（4）熟悉C/C++语言、熟悉至少一种嵌入式系统开发、熟悉Matlab工具；
公司二（1）熟悉基于视觉信息的SLAM、定位、导航算法，有1年以上相关的科研或项目经历；
（2）熟悉惯性导航算法，熟悉IMU与视觉信息的融合;
应用领域
无人机、机器人等。
‘柒’ 知识图谱是什么有哪些应用价值
知识图谱 (Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从2012年Google推出自己第一版知识图谱以来，它在学术界和工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年内纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国内，互联网巨头网络和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比，对处于当今风口浪尖上的行业 - 互联网金融， 知识图谱可以有哪方面的应用呢？
目录
1. 什么是知识图谱？
2. 知识图谱的表示
3. 知识图谱的存储
4. 应用
5. 挑战
6. 结语
1. 什么是知识图谱？
知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里，每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息（Heterogeneous Information）连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。
知识推理
推理能力是人类智能的重要特征，使得我们可以从已有的知识中发现隐含的知识， 一般的推理往往需要一些规则的支持【3】。例如“朋友”的“朋友”，可以推理出“朋友”关系，“父亲”的“父亲”可以推理出“祖父”的关系。再比如张三的朋友很多也是李四的朋友，那我们可以推测张三和李四也很有可能是朋友关系。当然，这里会涉及到概率的问题。当信息量特别多的时候，怎么把这些信息（side information）有效地与推理算法结合在一起才是最关键的。常用的推理算法包括基于逻辑（Logic） 的推理和基于分布式表示方法（Distributed Representation）的推理。随着深度学习在人工智能领域的地位变得越来越重要，基于分布式表示方法的推理也成为目前研究的热点。如果有兴趣可以参考一下这方面目前的工作进展【4,5,6,7】。
大数据、小样本、构建有效的生态闭环是关键
虽然现在能获取的数据量非常庞大，我们仍然面临着小样本问题，也就是样本数量少。假设我们需要搭建一个基于机器学习的反欺诈评分系统，我们首先需要一些欺诈样本。但实际上，我们能拿到的欺诈样本数量不多，即便有几百万个贷款申请，最后被我们标记为欺诈的样本很可能也就几万个而已。这对机器学习的建模提出了更高的挑战。每一个欺诈样本我们都是以很高昂的“代价”得到的。随着时间的推移，我们必然会收集到更多的样本，但样本的增长空间还是有局限的。这有区别于传统的机器学习系统，比如图像识别，不难拿到好几十万甚至几百万的样本。
在这种小样本条件下，构建有效的生态闭环尤其的重要。所谓的生态闭环，指的是构建有效的自反馈系统使其能够实时地反馈给我们的模型，并使得模型不断地自优化从而提升准确率。为了搭建这种自学习系统，我们不仅要完善已有的数据流系统，而且要深入到各个业务线，并对相应的流程进行优化。这也是整个反欺诈环节必要的过程，我们要知道整个过程都充满着博弈。所以我们需要不断地通过反馈信号来调整我们的策略。
6. 结语
知识图谱在学术界和工业界受到越来越多的关注。除了本文中所提到的应用，知识图谱还可以应用在权限管理，人力资源管理等不同的领域。在后续的文章中会详细地讲到这方面的应用。
参考文献
【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】刘知远 知识图谱——机器大脑中的知识库 第二章 知识图谱——机器大脑中的知识库
【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).