that have revolutionized the field by providing readers with a solid foundation in the principles and techniques of knowledge graphs, as well as practical applications for their use and development The book gives a thorough introduction to knowledge graphs, covering topics like terminology, ontologies, and data sources, as well as core methods such as description logics, rule-based systems, and semantic networks It also delves into advanced methodologies like graph neural networks, reinforcement learning, and transfer learning. Need to study and understand the process of technology evolution. The field of knowledge graphs has emerged as an active and interdisciplinary area of artificial intelligence over the last decade, drawing on such fields as natural language processing, data mining, and the semantic web. Knowledge graphs allow us to model processes and derive insights from complex real-world data. They have been used in various current projects, such as predicting cyber attacks, recommending products, and gleaning insights from thousands of papers on COVID-19. This textbook provides rigorous and comprehensive coverage of the field, focusing on the major approaches that have stood the test of time and the latest deep learning methods that have revolutionized the field. It offers readers a solid foundation in the principles and techniques of knowledge graphs, as well as practical applications for their use and development. The book begins with an introduction to knowledge graphs, covering topics like terminology, ontologies, and data sources, as well as core methods such as description logics, rule-based systems, and semantic networks. It then delves into advanced methodologies like graph neural networks, reinforcement learning, and transfer learning. Understanding the development and evolution of knowledge graphs is essential for the survival of humanity and the unification of people in a warring state.

, которые произвели революцию в этой области, предоставив читателям прочную основу в принципах и методах графов знаний, а также практические применения для их использования и развития Книга дает основательное введение в графы знаний, охватывающие такие темы, как терминология, онтологии и источники данных, а также основные методы, такие как логика описания, системы, основанные на правилах, и семантические сети. Он также углубляется в передовые методологии, такие как нейронные сети графов, обучение с подкреплением и обучение с передачей. Необходимо изучить и понять процесс эволюции технологий. Область графов знаний стала активной и междисциплинарной областью искусственного интеллекта за последнее десятилетие, опираясь на такие области, как обработка естественного языка, интеллектуальный анализ данных и семантическая сеть. Графики знаний позволяют нам моделировать процессы и получать информацию из сложных реальных данных. Они использовались в различных текущих проектах, таких как прогнозирование кибератак, рекомендации продуктов и сбор информации из тысяч работ по учебнику, COVID-19.This обеспечивает тщательное и всестороннее освещение этой области, фокусируясь на основных подходах, которые выдержали испытание временем, и последних методах глубокого обучения, которые произвели революцию в этой области. Он предлагает читателям прочную основу в принципах и методах графов знаний, а также практические применения для их использования и развития. Книга начинается с введения в графы знаний, охватывающие такие темы, как терминология, онтологии и источники данных, а также основные методы, такие как логика описания, основанные на правилах системы и семантические сети. Затем он углубляется в передовые методологии, такие как нейронные сети графов, обучение с подкреплением и обучение с переносом. Понимание развития и эволюции графов знаний имеет важное значение для выживания человечества и объединения людей в воюющем государстве.

, qui ont révolutionné le domaine en fournissant aux lecteurs une base solide dans les principes et les méthodes des graphes de connaissances, ainsi que des applications pratiques pour leur utilisation et leur développement livre fournit une introduction approfondie aux graphes de connaissances couvrant des sujets tels que la terminologie, l'ontologie et les sources de données, ainsi que des méthodes de base telles que la logique de description, les systèmes basés sur des règles et les réseaux sémantiques. Il s'oriente également vers des méthodologies avancées telles que les réseaux neuronaux de graphes, la formation avec renfort et la formation avec transfert. Il faut étudier et comprendre le processus d'évolution des technologies. domaine des graphes de connaissances est devenu un domaine actif et interdisciplinaire de l'intelligence artificielle au cours de la dernière décennie, en s'appuyant sur des domaines tels que le traitement du langage naturel, l'exploration de données et le réseau sémantique. s graphiques de connaissances nous permettent de modéliser les processus et d'obtenir des informations à partir de données réelles complexes. Ils ont été utilisés dans divers projets en cours, tels que la prévision des cyber-attaques, les recommandations de produits et la collecte d'informations à partir de milliers de travaux de tutoriel, COVID-19.This fournit une couverture approfondie et complète de ce domaine, en se concentrant sur les principales approches qui ont résisté à l'épreuve du temps et les dernières méthodes d'apprentissage profond qui ont révolutionné le domaine. Il offre aux lecteurs une base solide dans les principes et les méthodes des graphes de connaissances, ainsi que des applications pratiques pour leur utilisation et leur développement. livre commence par une introduction aux graphiques de connaissances couvrant des sujets tels que la terminologie, les ontologies et les sources de données, ainsi que des méthodes de base telles que la logique de description basée sur les règles du système et les réseaux sémantiques. Il s'oriente ensuite vers des méthodologies avancées telles que les réseaux neuronaux de graphes, l'apprentissage avec renfort et l'apprentissage avec transfert. Comprendre le développement et l'évolution des graphes du savoir est essentiel à la survie de l'humanité et à l'unification des hommes dans un État en guerre.

que han revolucionado este campo al proporcionar a los lectores una base sólida en los principios y métodos de los gráficos de conocimiento, así como aplicaciones prácticas para su uso y desarrollo libro ofrece una amplia introducción a los gráficos de conocimiento que cubren temas como terminología, ontologías y fuentes de datos, así como técnicas básicas como la lógica de la descripción, sistemas basados en reglas y redes semánticas También se profundiza en metodologías avanzadas como las redes neuronales de grafos, el aprendizaje con refuerzos y el aprendizaje con transmisión. Es necesario estudiar y comprender el proceso de evolución de la tecnología. campo de los grafos de conocimiento se ha convertido en el campo activo e interdisciplinar de la inteligencia artificial en la última década, apoyándose en áreas como el procesamiento del lenguaje natural, la minería de datos y la red semántica. gráficos de conocimiento nos permiten modelar procesos y obtener información de datos reales complejos. Se han utilizado en diversos proyectos en curso, como la predicción de ciberataques, recomendaciones de productos y la recopilación de información de miles de trabajos del libro de texto, COVID-19.This proporciona una cobertura exhaustiva y completa de esta área, centrándose en los enfoques básicos que han resistido la prueba del tiempo y las últimas técnicas de aprendizaje profundo que han revolucionado esta área. Ofrece a los lectores una base sólida en los principios y métodos de los gráficos de conocimiento, así como aplicaciones prácticas para su uso y desarrollo. libro comienza con una introducción a los gráficos de conocimiento que cubren temas como terminología, ontologías y fuentes de datos, así como técnicas básicas como la lógica de la descripción, basados en las reglas del sistema y las redes semánticas. Luego se profundiza en metodologías avanzadas como las redes neuronales de grafos, el aprendizaje con refuerzos y el aprendizaje con transferencia. Comprender el desarrollo y la evolución de los gráficos del conocimiento es esencial para la supervivencia de la humanidad y la unión de las personas en un estado en guerra.

Christmas at Willoughby Close: Return to Willoughby Close Book 3 Autor: Rachel Heard Data de publicação: 20 de outubro de 20222 Gênero: Romance, feminino, página moderna: 368 Editora: HQ Digital UK ISBN: 978-0-345-813375-8 Livro Resumo: Bem-vindo de volta à Willoughby Close, onde quatro novos habitantes estão prontos para encontrar a sua vida feliz! Belinda «Lindy» Jamison mudou-se para Cotsuolds para começar e abrir a escola de dança dos sonhos. Aos 40 e ainda à procura do Sr. Wright, a Lindy está decidida a não esperar mais pela felicidade, mas a empurrar-se para ele com as duas mãos. Por isso, ela está montando sua vida e se dirigindo para o sul em Wichwoodona para abrir sua escola. Em breve, Lindy tem uma equipa de dançarinos potenciais, mas seu aluno mais intrigante é Roger Ventworth, um solteiro de 40 anos com um jeito tímido e desajeitado, mas um coração de ouro ardente.

, che ha rivoluzionato questo campo fornendo ai lettori una base solida nei principi e nelle tecniche dei grafici della conoscenza, nonché applicazioni pratiche per il loro uso e lo sviluppo, il fornisce un'introduzione fondata ai grafici della conoscenza, che comprendono temi quali terminologia, ontologia e fonti di dati, e tecniche di base come la logica della descrizione, i sistemi basati sulle regole e le reti semantiche. Approfondisce anche le metodologie avanzate, come le reti neurali di grafica, l'apprendimento con rinforzi e la formazione con trasmissione. È necessario studiare e comprendere l'evoluzione della tecnologia. Il campo dei grafici della conoscenza è diventato un campo attivo e interdisciplinare di intelligenza artificiale nell'ultimo decennio, basandosi su aree quali l'elaborazione del linguaggio naturale, l'analisi intelligente dei dati e la rete semantica. I grafici delle conoscenze ci permettono di modellare i processi e ottenere informazioni da dati reali complessi. Essi sono stati utilizzati in diversi progetti in corso, come la previsione di attacchi informatici, le linee guida dei prodotti e la raccolta di informazioni da migliaia di lavori sul manuale, COVID-19.This fornisce un'attenta e completa copertura di questo campo, focalizzandosi sui principali approcci che hanno resistito alla sperimentazione del tempo e gli ultimi metodi di apprendimento profondo che hanno rivoluzionato il campo. Offre ai lettori una base solida nei principi e nei metodi dei grafici della conoscenza, nonché applicazioni pratiche per il loro utilizzo e lo sviluppo. Il libro inizia con l'introduzione in grafici di conoscenza che riguardano temi come terminologia, ontologia e fonti di dati, e metodi di base come la logica descrittiva basata su regole di sistema e reti semantiche. Viene quindi approfondito in metodologie avanzate come le reti neurali di grafica, l'apprendimento con rinforzi e la formazione con trasferimento. Comprendere lo sviluppo e l'evoluzione dei grafici della conoscenza è essenziale per la sopravvivenza dell'umanità e per unire le persone in uno stato in guerra.

, die diesen Bereich revolutioniert haben, indem sie den sern eine solide Grundlage in den Prinzipien und Methoden der Wissensgraphen sowie praktische Anwendungen für ihre Verwendung und Entwicklung gaben. Das Buch bietet eine gründliche Einführung in Wissensgraphen, die Themen wie Terminologie, Ontologien und Datenquellen sowie grundlegende Methoden wie Beschreibungslogik, regelbasierte Systeme und semantische Netzwerke abdecken. Es vertieft sich auch in fortschrittliche Methoden wie neuronale Graph-Netzwerke, Verstärkungstraining und Übertragungstraining. Es ist notwendig, den Prozess der Technologieentwicklung zu studieren und zu verstehen. Der Bereich der Wissensgraphen hat sich in den letzten zehn Jahren zu einem aktiven und interdisziplinären Bereich der künstlichen Intelligenz entwickelt, der sich auf Bereiche wie natürliche Sprachverarbeitung, Data Mining und semantisches Netzwerk stützt. Wissensgraphen ermöglichen es uns, Prozesse zu simulieren und Erkenntnisse aus komplexen realen Daten zu gewinnen. e wurden in verschiedenen laufenden Projekten wie der Vorhersage von Cyberangriffen, der Empfehlung von Produkten und der Sammlung von Informationen aus Tausenden von hrbüchern eingesetzt, COVID-19.This eine gründliche und umfassende Abdeckung dieses Bereichs ermöglichen und sich auf die wichtigsten Ansätze konzentrieren, die den Test der Zeit bestanden haben, und die neuesten Deep-arning-Techniken, die das Feld revolutioniert haben. Es bietet den sern eine solide Grundlage in den Prinzipien und Methoden der Wissensgraphen sowie praktische Anwendungen für ihre Nutzung und Entwicklung. Das Buch beginnt mit einer Einführung in Wissensgraphen, die Themen wie Terminologie, Ontologien und Datenquellen sowie grundlegende Techniken wie Beschreibungslogik, regelbasierte Systeme und semantische Netzwerke abdecken. Es vertieft sich dann in fortgeschrittene Methoden wie neuronale Graphennetzwerke, Verstärkungstraining und Transfertraining. Das Verständnis der Entwicklung und Entwicklung von Wissensgraphen ist für das Überleben der Menschheit und die Vereinigung von Menschen in einem kriegführenden Staat unerlässlich.

, która zrewolucjonizowała pole poprzez zapewnienie czytelnikom solidnego fundamentu w zasadach i metodach wykresów wiedzy, a także praktyczne zastosowania do ich wykorzystania i rozwoju Książka zapewnia dokładne wprowadzenie do wykresów wiedzy obejmujących tematy takie jak terminologia, ontologie i źródła danych, jak również podstawowe metody, takie jak logika opisu, systemy oparte na zasadach i sieci semantyczne. Obejmuje również zaawansowane metody, takie jak sieci neuronowe wykresów, uczenie się wzmacniające i uczenie się transmisji. Konieczne jest badanie i zrozumienie procesu ewolucji technologii. W ciągu ostatniej dekady dziedzina wykresów wiedzy stała się aktywną i interdyscyplinarną dziedziną sztucznej inteligencji, czerpiąc z takich dziedzin jak przetwarzanie języka naturalnego, eksploracja danych i sieć semantyczna. Wykresy wiedzy pozwalają nam modelować procesy i pozyskiwać informacje ze złożonych danych świata rzeczywistego. Zostały one wykorzystane w różnych bieżących projektach, takich jak przewidywanie ataków cybernetycznych, rekomendowanie produktów i zbieranie informacji z tysięcy podręczników, COVID-19.This zapewniają dokładne i kompleksowe pokrycie tego obszaru, koncentrując się na podstawowych podejściach, które stały się testem czasu i najnowszych technik głębokiego uczenia się, które zrewolucjonizowały pole. Oferuje czytelnikom solidny fundament w zakresie zasad i metod wykresów wiedzy, a także praktycznych zastosowań do ich wykorzystania i rozwoju. Książka rozpoczyna się wstępem do wykresów wiedzy obejmujących takie tematy jak terminologia, ontologie i źródła danych, a także podstawowe metody, takie jak logika opisu, systemy oparte na zasadach i sieci semantyczne. Następnie przechodzi do zaawansowanych metodologii, takich jak sieci neuronowe wykresów, uczenie się wzmacniania i uczenia się w transporcie. Zrozumienie rozwoju i ewolucji wykresów wiedzy jest niezbędne dla przetrwania ludzkości i zjednoczenia ludzi w stanie wojującym.

, שחוללו מהפכה בתחום בכך שסיפקו לקוראים יסוד מוצק בעקרונות ובשיטות של גרפי ידע, כמו גם יישומים מעשיים לשימושם ופיתוח הספר מספק מבוא יסודי לגרפי ידע המכסים נושאים כגון מינוח, אונטולוגיות, ומקורות מידע, כמו גם שיטות בסיסיות כגון היגיון תיאור, מערכות מבוססות שלטון ורשתות סמנטיות. הוא גם מתעמק במתודולוגיות מתקדמות כמו רשתות עצביות גרפיות, למידת חיזוק ולמידת תמסורת. יש צורך ללמוד ולהבין את תהליך האבולוציה של הטכנולוגיה. תחום גרפי הידע הפך לשדה פעיל ואינטרדיסציפלינרי של בינה מלאכותית בעשור האחרון, ומשרטט תחומים כגון עיבוד שפה טבעית, כריית נתונים ורשת סמנטית. גרפי ידע מאפשרים לנו למדל תהליכים ולגזול מידע מנתונים מורכבים בעולם האמיתי. הם שימשו במיזמים מתמשכים שונים, כגון חיזוי מתקפות סייבר, המלצת מוצרים ואיסוף מידע מאלפי ספרי לימוד, COVID-19.This מספקים כיסוי יסודי ומקיף של תחום זה, תוך התמקדות בגישות הבסיסיות שעמדו במבחן הזמן ובשיטות הלמידה העמוקות האחרונות שחוללו מהפכה בתחום. הוא מציע לקוראים יסוד מוצק בעקרונות ובשיטות של גרפי ידע, ויישומים מעשיים לשימושם ולפיתוחם. הספר מתחיל עם הקדמה לגרפי ידע המכסים נושאים כגון מינוח, אונטולוגיות ומקורות מידע, כמו גם שיטות בסיסיות כגון לוגיקת תיאור, מערכות מבוססות חוקים ורשתות סמנטיות. לאחר מכן הוא מתעמק במתודולוגיות מתקדמות כגון רשת עצבית גרפית, למידת חיזוק ולימוד תחבורה. הבנת התפתחות ואבולוציה של גרפי ידע חיונית להישרדות האנושות ולאיחוד של אנשים במדינה לוחמת.''

, okuyuculara bilgi grafiklerinin ilke ve yöntemlerinde sağlam bir temel sağlayarak alanında devrim yaratan, Kullanımları ve geliştirilmeleri için pratik uygulamaların yanı sıra Kitap, terminoloji gibi konuları kapsayan bilgi grafiklerine kapsamlı bir giriş sağlar, Ontolojiler ve veri kaynaklarının yanı sıra açıklama mantığı, kural tabanlı sistemler ve semantik ağlar gibi temel yöntemler. Ayrıca, grafik sinir ağları, takviye öğrenme ve iletim öğrenme gibi gelişmiş metodolojileri de inceler. Teknolojinin evrim sürecini incelemek ve anlamak gerekir. Bilgi grafikleri alanı, son on yılda, doğal dil işleme, veri madenciliği ve semantik ağ gibi alanlardan yararlanan aktif ve disiplinlerarası bir yapay zeka alanı haline gelmiştir. Bilgi grafikleri, süreçleri modellememize ve karmaşık gerçek dünya verilerinden bilgi elde etmemize olanak tanır. ber saldırıları tahmin etmek, ürün önermek ve binlerce ders kitabı makalesinden bilgi toplamak gibi devam eden çeşitli projelerde kullanıldılar COVID-19.This bu alanda kapsamlı ve kapsamlı bir kapsama alanı sağlayarak, zamanın testine dayanan temel yaklaşımlara ve en son odaklanmaya odaklandılar. alanda devrim yaratan derin öğrenme teknikleri. Okuyuculara, bilgi grafiklerinin ilke ve yöntemlerinde ve bunların kullanımı ve geliştirilmesi için pratik uygulamalarda sağlam bir temel sunar. Kitap, terminoloji, ontolojiler ve veri kaynakları gibi konuların yanı sıra açıklama mantığı, kural tabanlı sistemler ve semantik ağlar gibi temel yöntemleri kapsayan bilgi grafiklerine bir giriş ile başlar. Daha sonra grafik sinir ağları, takviye öğrenimi ve taşıma öğrenimi gibi gelişmiş metodolojilere girer. Bilgi grafiklerinin gelişimini ve evrimini anlamak, insanlığın hayatta kalması ve insanların savaşan bir durumda birleşmesi için gereklidir.

، التي أحدثت ثورة في هذا المجال من خلال تزويد القراء بأساس متين في مبادئ وطرق الرسوم البيانية للمعرفة، ويقدم الكتاب مقدمة شاملة للرسوم البيانية للمعارف التي تغطي مواضيع مثل المصطلحات، الأنطولوجيات ومصادر البيانات، وكذلك الأساليب الأساسية مثل منطق الوصف والنظم القائمة على القواعد والشبكات الدلالية. كما أنه يتعمق في المنهجيات المتقدمة مثل الشبكات العصبية للرسم البياني، والتعلم المعزز، وتعلم النقل. ومن الضروري دراسة وفهم عملية تطور التكنولوجيا. أصبح مجال الرسوم البيانية للمعرفة مجالًا نشطًا ومتعدد التخصصات للذكاء الاصطناعي على مدار العقد الماضي، بالاعتماد على مجالات مثل معالجة اللغة الطبيعية، واستخراج البيانات، والشبكة الدلالية. تسمح لنا الرسوم البيانية للمعرفة بنمذجة العمليات واستخلاص المعلومات من بيانات العالم الحقيقي المعقدة. تم استخدامها في العديد من المشاريع الجارية، مثل التنبؤ بالهجمات الإلكترونية، والتوصية بالمنتجات، وجمع المعلومات من آلاف أوراق الكتب المدرسية، COVID-19.This توفر تغطية شاملة وشاملة لهذا المجال، مع التركيز على الأساليب الأساسية التي صمدت أمام اختبار الزمن وأحدث تقنيات التعلم العميق التي أحدثت ثورة في المجال. وهو يوفر للقراء أساسا متينا في مبادئ وأساليب الرسوم البيانية للمعرفة، فضلا عن التطبيقات العملية لاستخدامها وتطويرها. يبدأ الكتاب بمقدمة للرسوم البيانية المعرفية التي تغطي مواضيع مثل المصطلحات والأنطولوجيات ومصادر البيانات، بالإضافة إلى الأساليب الأساسية مثل منطق الوصف والأنظمة القائمة على القواعد والشبكات الدلالية. ثم يتعمق في المنهجيات المتقدمة مثل الشبكات العصبية للرسم البياني، والتعلم المعزز، وتعلم النقل. يعد فهم تطور وتطور الرسوم البيانية للمعرفة أمرًا ضروريًا لبقاء البشرية وتوحيد الناس في دولة متحاربة.

는 독자들에게 지식 그래프의 원리와 방법에 확고한 토대를 제공함으로써이 분야에 혁명을 일으켰습니다. 사용 및 개발을위한 실용적인 응용 프로그램뿐만 아니라이 책은 용어와 같은 주제를 다루는 지식 그래프에 대한 철저한 소개를 제공합니다. 설명 논리, 규칙 기반 시스템 및 시맨틱 네트워크와 같은 기본 방법뿐만 아니라 온톨로지 및 데이터 소스. 또한 그래프 신경망, 강화 학습 및 전송 학습과 같은 고급 방법론을 탐구합니다. 기술 진화 과정을 연구하고 이해해야합니다. 지식 그래프 분야는 지난 10 년 동안 자연어 처리, 데이터 마이닝 및 의미 네트워크와 같은 분야에서 활발하고 학제 간 인공 지능 분야가되었습니다. 지식 그래프를 통해 복잡한 실제 데이터에서 프로세스를 모델링하고 정보를 도출 할 수 있습니다. 사이버 공격 예측, 제품 추천, 수천 개의 교과서 논문에서 정보 수집, COVID-19와 같은 다양한 진행중인 프로젝트에 사용되었습니다. 시간과 현장에 혁명을 일으킨 최신 딥 러닝 기술. 독자들에게 지식 그래프의 원리와 방법뿐만 아니라 사용 및 개발을위한 실용적인 응용 프로그램에 확고한 토대를 제공합니다. 이 책은 용어, 온톨로지 및 데이터 소스와 같은 주제와 설명 논리, 규칙 기반 시스템 및 시맨틱 네트워크와 같은 기본 방법을 다루는 지식 그래프에 대한 소개로 시작합니다. 그런 다음 그래프 신경망, 강화 학습 및 전송 학습과 같은 고급 방법론을 탐구합니다. 지식 그래프의 발전과 진화를 이해하는 것은 인류의 생존과 전쟁 상태에있는 사람들의 통일에 필수적입니다.

は、知識グラフの原則と方法の確かな基盤を読者に提供することによって、分野に革命をもたらしました。 この本は、用語などのトピックをカバーするナレッジグラフを徹底的に紹介しています。 オントロジー、データソース、説明論理、ルールベースのシステム、セマンティックネットワークなどの基本的なメソッド。また、グラフニューラルネットワーク、強化学習、伝送学習などの高度な方法論も掘り下げています。技術の進化の過程を研究し、理解することが必要です。ナレッジグラフの分野は、自然言語処理、データマイニング、セマンティックネットワークなどの分野で、過去10間に人工知能の活発で学際的な分野となってきました。知識グラフを使用すると、プロセスをモデル化し、複雑な現実世界のデータから情報を導き出すことができます。サイバー攻撃の予測、製品の推奨、数千の教科書の論文からの情報収集など、現在進行中の様々なプロジェクトで使用されてCOVID-19.This、時間の試練に耐えた基本的なアプローチと、分野に革命をもたらした最新のディープラーニング技術に焦点を当てて、この分野の徹底的かつ包括的なカバレッジを提供しています。それは読者に知識グラフの原則と方法、ならびにそれらの使用と開発のための実用的なアプリケーションの確かな基礎を提供します。本書は、用語、オントロジー、データソースなどのトピック、および説明論理、ルールベースのシステム、セマンティックネットワークなどの基本的な方法をカバーするナレッジグラフの紹介から始まります。次に、グラフニューラルネットワーク、強化学習、輸送学習などの高度な方法論を掘り下げます。知識グラフの発展と進化を理解することは、人類の存続と戦争状態における人々の統一のために不可欠です。

彻底改变了这一领域，为读者提供了知识图的原理和方法以及知识图的使用和发展的实际应用奠定了坚实的基础。该书对知识图进行了彻底的介绍，涵盖了术语，本体论和数据来源等主题以及描述逻辑，基于规则的系统和语义网络等基本方法。它还深入研究了先进的方法，例如图神经网络，增强训练和传输训练。有必要研究和理解技术演变的过程。在过去十中，知识图领域已成为人工智能的一个活跃且跨学科的领域，其基础是自然语言处理，数据挖掘和语义网络等领域。知识图形使我们能够模拟过程并从复杂的真实数据中获取信息。它们已用于各种正在进行的项目，例如网络攻击预测，产品推荐以及从成千上万本教科书中收集信息，COVID-19.This提供了对该领域的彻底而全面的报道，重点是经受时间考验的基本方法和最新的深度学习技术，彻底改变了该领域。它为读者提供了知识图的原则和方法以及使用和发展知识图的实际应用方面的坚实基础。该书首先介绍了涵盖术语，本体论和数据源等主题的知识图，以及诸如描述逻辑，基于规则的系统以及语义网络等基本技术。然后，他深入研究先进的方法，例如图神经网络，增强训练和转移训练。了解知识图的发展和演变对于人类的生存和交战国人民的团结至关重要。