手术室智能更衣系统知识讲解
手术室智能更衣系统解决方案
随着市场对手术室更方面要求的不断提高，建设高水准洁净的智能手术室更衣系统成为了发
展建设中的重点之一，手术室的建设布局和衣物管理等都要求无菌设计，拓展手术室管理新模式，将电子化智能设备充分运用于手术室日常工作中，提高手术室工作效率和管理效能，
实现从传统的管理模式向现代化、科学化的转变，已经成为医院手术室应用信息化手段进行
管理的新方向。
传统模式存在的问题：
1.在与时间赛跑的手术室、医院等场景，更换衣物的时间流程需要更高效、简洁、更快速。
而当前许多医院人员因为更衣流程的繁琐而耽误了过多的时间。
2.人工专门管理手术室更换衣物流程也时常发生物品丢失，物品未及时归还，物品被冒领
等情况，且无根据可查询，实用效率低下
3.传统的钥匙更衣柜，容易发生钥匙丢失等情况
手术室智能更衣柜系统：采用电子计算机技术，信息化技术，RFID等技术、生物识别技术等实现手术室人员的信息登记，人员权限分类，手术室衣物发放与归还，实现智能更衣鞋柜——智能发衣鞋柜——后台数据（服务器）——手术室——手术人员之间的流程简化与高
效运转。
整一个流程方案包括了智能发衣柜，智能更衣室，智能更衣柜，智能回收衣柜，智能消毒鞋柜，洗衣鞋终端等
1.智能存衣柜：医务人员通过感应授权的IC卡，人脸识别，指纹开关柜门，与柜子形成绑定的
关系，并记录使用者信息，存取操作，时间信息，使用卡号，所有操作等；管理员因管理需要开
门，可通过电子密钥核实身份进入管理界面，实现开箱，锁箱，清箱等操作，可通过远程网络，
进行柜子监控，数据统计等管理，柜子处于异常会提示等
2.智能回收单元：医务人员将手术衣投入回收箱，系统会自动识别人员身份，自动记录衣物归还
信息，并将信息回传至系统，当回收箱的污衣数量超过设定值，回收箱屏幕会弹出提示信息，让工作人员及时清理；
3.智能发衣单元：医务人员在自助发衣设备上，额根据IC卡，指纹等身份信息选择适合自身尺
寸的大中小码的衣服，系统根据当天手术排班的情况，自动审核并发放手术衣物，当发衣机内衣物数量过低时候，屏幕会弹出提示，让工作人员添加衣物。
依托知识管理实现智能服务-知识管理论坛
知识管理论坛 ISSN 2095-5472 CN11-6036/C Knowledge Management Forum E-mail: kmf@https://www.360docs.net/doc/859349262.html, https://www.360docs.net/doc/859349262.html, 519 【专家访谈】 依托知识管理实现智能服务 ——专访华夏基金知识管理专家葛朝晖、李响 ◎ 采编：刘远颖 易飞 王铮 专家简介 葛朝晖：具有证券/基金、互联网、软件等多个行业的丰富从业经历，自2007年加入华夏基金，现任客户服务总监。在此期间，积极推动部门建立三级KPI 指标体系，不断提升服务效率，实现对4 700多万基金客户的优质服务，连续7次获得中国客服委最佳客服评奖；组织实施客服知识库改造，2次获得“中国最受尊敬的知识型组织大奖”（MAKE 大奖），并在业内首家上线智能客服系统。 李响：2007年加入华夏基金，现任客户服务部质检中心主管，负责管理质检、知识库、 培训、投诉等工作，从业经验丰富。从2010年起开始进行知识管理，不断探索基金行业知识体系架构，建立起符合行业需要的知识四库，以创新的知识应用方式获得权威机构认可。 采访者：《知识管理论坛》（以下简称KMF ）编辑部刘远颖、易飞 文字整理：王铮 受访者：华夏基金客服服务部总监葛朝晖、质检中心主管李响（以下简称“华夏基金”）采访时间：2017年7月13日采访地点：华夏基金客户服务部 引用格式：依托知识管理实现智能服务——专访华夏基金知识管理专家葛朝晖、李响[J/OL]. 知识管理论坛, 2017, 2(6): 519-525[引用日期]. https://www.360docs.net/doc/859349262.html,/p/119/. 发表日期：2017-12-28 本文责任编辑：刘远颖 葛朝晖 李响 1 关于基金行业的知识管理特点 KMF ：两位专家你们好！感谢你们接受《知识 管理论坛》的采访，本刊从2016年开始采访知识管理界的专家学者，涵盖了软件界、咨询界、培训界、学术界等各个方面的人士，而你们是来
人工智能的研究方向和应用领域
人工智能的研究方向和应用领域 人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。广义的人工智能包括人工智能、人工情感与人工意志三个方面。 一、研究方向 1.问题求解 人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的问题分成一些比较容易的子问题，发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到很高的水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。 2.逻辑推理与定理证明 逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证，确实称得上是一项智能任务。为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且需要某些直觉技巧。 1976年7月，美国的阿佩尔(K.Appel)等人合作解决了长达124年之久的难题--四色定理。他们用三台大型计算机，花去1200小时CPU时间，并对中间结果进行人为反复修改500多处。四色定理的成功证明曾轰动计算机界。 3.自然语言理解 NLP(Natural Language Processing)自然语言处理也是人工智能的早期研究领域之一，已经编写出能够从内部数据库回答用英语提出的问题的程序，这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库，能够把句子从一种语言翻译为另一种语言，执行用英语给出的指令和获取知识等。有些程序甚至能够在一定程度上翻译从话筒输入的口头指令(而不是从键盘打入计算机的指令)。目前语言处理研究的主要课题是：在翻译句子时，以主题和对话情况为基础，注意大量的一般常识--世界知识和期望作用的重要性。
智能问答系统中命名实体识别问题研究
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/859349262.html, 智能问答系统中命名实体识别问题研究 作者：费建军 来源：《数字技术与应用》2017年第07期 摘要：信息化时代的到来，人们从互联网中快速获得大量的信息。如何高效的从海量数据中获取有用的资源的需求和人工智能的兴起，促进了问答系统的发展。问答系统是构架于信息抽取之上，其影响着知识库的结构和解析问句的方式。命名实体是信息抽取领域的一个子集。所以本文主要是针对实体识别模型进行研究，本文介绍了三中主流实体识别模型的，并将股票实体作为研究对象，最终采用了CRF（Conditional Random Field）条件随机场模型。在该模型基础上根据上下文和词性特征，提出了CC-CRF识别算法。利用CRF++训练得到能够识别代码和名称的CC-CRF实体识别模型。 关键词：股票；命名实体识别；CRF模型 中图分类号：TP391.6 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2017）07-0093-04 命名实体通常指的是现实中独立存在的具体的或者抽象的事物[2]。如何使计算机能够理 解自然语言是智能问答系统需要解决的一个关键问题。自然语言处理的研究范围包括词法分析、信息抽取、自动文摘等[1]。信息抽取领域中，命名实体识别作为重要分支[3]，其任务是标注语句中的实体，所以命名实体的识别有着非常关键的意义。作为文本的基本单位，它包含大量的语义信息，因此对命名实体进行识别可以保证最简单快捷的获得文本信息。他存在的价值就是标注语句中的实体，实体的识别对正确解析自然语言有着极其重要的作用。识别的实体领域一般为人名、机构名、地名以及专有名词等。在实际研究中，还需要根据具体要求来确定。本文中，要识别的实体为股票名称与股票代码[4]。命名实体识别在问句处理和知识库的 构建方面发挥着关键性的作用。 命名实体识别的方法主要有：基于规则和词典的方法、基于统计的方法和二者混合的方法[5]。 本文介绍了四种命名实体识别模型（基于规则和词典的方法、隐马尔科模型、最大熵模型、条件随机场模型）以及每种模型的优缺点。在经过对比并且结合股票命名实体的特点，选择条件随机场作为投资领域命名实体的模型。并在此基础上提出了引入了上下文特征和词性特征的CC-CRF识别算法。使用该模型对语料训练得到CC-CRF模型，并对模型的识别效果进行测试。 1 相关工作与常规实体识别模型 1.1 基于规则和词典的方法
【知识管理专题系列之五十九】如何构建知识体系——借助知识管理迈向智能化之体系建设
如何构建知识体系——借助知识管理迈向智能化之体系建设 “长久以来，我坚信存在某个系统——几乎所有聪明人都能掌握的系统，它比绝大多数人用的系统管用。你需要做的是在你的头脑里形成一种思维模型的复式框架。有了那个系统之后，你就能逐渐提高对事物的认识。你必须知道重要学科的重要理论，并经常使用它们——要全部都用上，而不是只用几种。” ——查理·芒格（一）为什么需要知识体系？ 一起来走近一个生活场景——打开你的衣橱看看是什么样子？是“井然有序”还是“乱七八糟”？衣橱里的衣服，一旦不整理，换季了、潮流过了，明年此时你还记得它在哪么？ 不管是个人还是企业，构建知识体系犹如掌握衣橱整理术。新增一个知识，犹如在衣橱里新加入一件衣服，是上衣还是下衣，是春装还是冬装，是内穿还是外穿，是深色还是浅色等等“标签”帮我们辨识这件衣服的归属、功能、使用场合。衣橱地有序整理，帮我们解决三件事：选择困难、利用率低、自相矛盾。知识体系的作用也是如此。 1）选择困难。知识多了反而不知道怎么用，就和女生出门前不知道选择穿什么的感觉一样，如此多的可选项，眼花缭乱。 2）利用率低。为了一时的兴趣或趋势而学习知识，就如跟风买衣服一样，兴趣没了、潮流过了，衣服就只是试装时穿了一次，然后被遗忘在衣橱一角，两年后偶尔翻起，哦，以前竟然买过这样一件衣服/买过这样一本书/存过这样一个资料。
3）自相矛盾。就像女生出门前总觉得缺了一件衣服，即使衣橱“风格迥异”的衣物已经快溢出来了，今天甜美风、明天嘻哈风，后天森女风，接下去就只能披“疯”了。类似地，知识不经体系化筛选的后果是前后矛盾、逻辑不能自洽。 知识要能为解决问题而服务，一是让知识在大脑（犹如衣橱）中变得深刻，不会学过就忘了，想再用时却想不起来了，这是机械式学习、缺乏场景应用导致的。可以回想下，我们看过很多文章、书籍、被推送很多知识点，当时的恍然往往变成今时的茫然：我在哪，我是谁，我学过？二是降低我们的知识焦虑，总觉得知识不够用和总觉得衣服不够穿，是同样的心理机制。三是减少知识收集癖，脑部活动是需要时时刺激神经的，企业的“大脑”也如此，一大堆不活跃的内容占据了“内存”，企业怎么会有活力。 （二）如何构建知识体系？ “长久以来，我坚信存在某个系统——几乎所有聪明人都能掌握的系统，它比绝大多数人用的系统管用。你需要做的是在你的头脑里形成一种思维模型的复式框架。有了那个系统之后，你就能逐渐提高对事物的认识。你必须知道重要学科的重要理论，并经常使用它们——要全部都用上，而不是只用几种。”这是查理·芒格实践的多元思维模式，基于多元化知识体系构建的思维体系帮助他实现卓越的投资成绩。 （1）以业务为核心的知识体系 企业“大脑”也需要类似芒格多元化思维模式的元知识体系支撑其发展。元知识体系犹如树干，其他知识体系犹如树枝，元知识体系是其他知识体系的核心基础，所有新
基于知识库的智能客服机器人问答系统设计
Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2019, 9(11), 2098-2104 Published Online November 2019 in Hans. https://www.360docs.net/doc/859349262.html,/journal/csa https://https://www.360docs.net/doc/859349262.html,/10.12677/csa.2019.911235 Design of Question Answering System of Intelligent Customer Service Robot Based on Knowledge Base Jie Lu, Shaobo Li The Mechanical Engineering College, Guizhou University, Guiyang Guizhou Received: Nov. 1st, 2019; accepted: Nov. 14th, 2019; published: Nov. 21st, 2019 Abstract Firstly, this paper analyzes the current situation of intelligent customer service robot, summarizes the characteristics of information retrieval, database query and Q&A system. It also compares the question answering system based on Web information retrieval, the question answering system based on knowledge base and the community question answering system. Secondly,it decomposes the knowledge base management and relationship architecture of Q&A system, and puts forward the specific learning process and implementation framework. Finally, the weather query applica-tion scenario is simulated. The results show that the question answering system of intelligent customer service robot based on knowledge has good practical application effect. Keywords Question Answering, Knowledge Base, Natural Language Processing, Resource Description Framework 基于知识库的智能客服机器人问答系统设计 陆婕，李少波 贵州大学机械工程学院，贵州贵阳 收稿日期：2019年11月1日；录用日期：2019年11月14日；发布日期：2019年11月21日 摘要 本文首先对智能客服机器人现状进行分析，总结了基于任务处理模式的信息检索、数据库查询、问答系
知识管理的产生与发展
知识管理的产生与发展 知识管理可以说是既古老又年轻的领域。说它古老，是因为透过历史我们可以看到，人类其实在很早以前就开始了对知识的管理活动，并对这一问题进行了探索，只不过由于各种条件的限制，当时这些活动大多属于自发的，内容也比较零散；说它年轻，知识管理真正作为一门严格的管理开始被学术界系统研究不过是最近几十年的事情。 1.2.1 古代的知识管理 “知识的管理”与“知识管理”是两个不同的概念，但在正式的“知识管理”之前，有知识管理的起源和“知识的管理”存在。 对知识进行管理的历史可以追溯到文明社会的最早时期。最早的知识的组织管理实践活动据称是在古巴比伦，“在叙利亚的爱伯（E b l a）地区发现了大量距今4000多年前的用楔形文字书写的档案（c u n e i f o r m a r c h i v e s），这些文献试图组织有关当时的文明、政府和商业的各种记录，从而保证里面记载的具有很高价值的信息能够顺利地一代代传递而不会丢失”。[56]这种保存知识的行为最终导致了古代大批藏书的出现，像最著名的埃及亚历山大藏书室就是在公元前3世纪建立的并且存在了大约1000年。在藏书室的最顶层存放了500000多本全部是手写的书，而这些书的复制品被散布到了全世界。这种全手工的复制和散布非常耗时间，但正是依靠这种方式，古
代的很多知识才得以流传下来。 印度学者认为知识管理的历史十分久远，“仅就印度而言，知识管理的最初起源，并非在‘公司部门’这个环境之中，而是起源于《奥义书》。在《奥义书》中，知识管理是靠一代又一代的智者们，将知识传授给他们的弟子以及追随者来进行的。‘知识获取’的方式则是通过观察和讨论来进行的；‘知识保管’则采取存入人们的大脑，或以文字的方式记载下来；‘知识传播’则主要是通过演讲以及辩论的方式进行的”。[57]而《奥义书》是波罗门经典《吠陀》的形而上学的释义，文献形成的时期是在公元前8世纪到公元4世纪。 古代知识的管理得益于语言文字、造纸术和印刷术的发展。在文字发明之后印刷术发明之前，由于技术落后原因，文字的记录和保存都十分困难，古巴比伦的楔形文字用一种木制有铁尖的笔在湿的土块上来记录，然后再烘干这些土块，但保存与携带不便。陶器的碎片等也曾被广泛用来写信件、帐目甚至作业，但是它们记载文字都有很多缺点。中国造纸技术发明并传播到西方后，大大推动了学术知识的记录与保存。随着古老文明的不断交替发展，人们在保存知识方面也作了较大的努力，并取得了一定的成绩。由于希腊人和波斯人的很多知识都在伊斯兰帝国时期遭到了破坏，所以其知识主要是以阿拉伯语言被保存了下来，这些知识最终流传到了欧洲的一些修道院，在那里，翻译的技术和藏书科学都被提高到了一个较高的水平。可是，由于它们仍然主要通过人工来复制和保存，知识的传播仍然是一件非常艰巨艰难的事情。[58]
探索大数据和人工智能最全试题
探索大数据和人工智能最全试题 1、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 2、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、()? A. Reduce B.Hash C. Clean D. Loading 3、在Spak的软件栈中,用于交互式查询的是 A. SparkSQL B.Mllib C.GraphX D. Spark Streaming 4、在数据量一定的情况下, MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处( )理时间是什么关系? A数量越多处理时间越长 B.数量越多处理时间越短 C.数量越小处理时间越短 D.没什么关系
5、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是 A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A.重复学习 B.深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习 8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A.机器性能 B.语言歧义性 C.知识依赖 D.语境 9、传统的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么?
A.给定标签 B.离散 C.分类 D.回归 10、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A.九天 B. OneNET C.移娃 D.大云 11、HDFS中Namenodef的Metadata的作用是? A.描述数据的存储位置等属性 B.存储数据 C.调度数据 D. 12、电信行业的客户关系管理中,客服中心优化可以实现严重问题及时预警,请问是用的什么技术实现的? A大数据技术 B.互联网技术 C.游戏技术 D.影像技术 13、随着闭源软件在数据分析领域的地盘不断缩小,老牌IT厂商正在改变商业模式,向着什么靠拢? A.闭源
医院手术室智能化管理系统
医院手术室智能化管理系统 定义：医院手术室智能化管理系统主要采用电子计算机通讯技术，信息化技术，RFID等技术、生物识别技术及数据库等实现手术室人员的信息登记，人员权限分类，手术室衣物发放与归还，实现智能更衣鞋柜——智能发衣鞋柜——智能回收柜——后台数据（服务器）——手术室——手术人员之间的流程简化与高效运转。 医院、手术室。这是神圣而又残酷的地方。这里见证生老，经历病死。来了一批人，也送走了一批人。在这样一个分秒必争的地方，一分钟乃至一秒都可以影响到一个生命会走向生或是死。而这些结果都取决于这里的人，专业的医生和护士。 存在的问题： 1.传统的手术室更衣流程繁琐，麻烦，耗时长；医生取手术服、工作鞋需要先在取物区进行手动登记，然后到达更衣室将衣物进行更换，再放置到钥匙更衣柜内。过程中容易发生误领，冒领等情况发生。 2.物品容易丢失，且无迹可查；手术室及医院工作服容易丢失，但是在那个环节丢失，这边无法查证，医生护士只在取物、还物的时候进行签字，切时常因为情况紧急而发生漏签等情况的发生 3.人工管理分发物品并不能保证物品的安全，手术室衣物都是需要经过消毒，保证高洁的前提下才可对病人进行使用。 4.医生、护士更换的物品放置在传统的更衣柜内并无法保障物品的安全，容易发生盗窃等行为，造成物品丢失；
设备组成： 智能发衣柜、智能发鞋柜、智能更衣柜、智能回收柜、服务器...... 上图表示系统的整体架构，架构设计分为五部分，包括手术室智能更衣系统、数据库、管理部门、系统接口和手术更衣鞋区。 1.智能存衣柜：医务人员通过感应授权的IC卡，人脸识别，指纹开关柜门，与柜子形成绑定的关系，并记录使用者信息，存取操作，时间信息，使用卡号，所有操作等；管理员因管理需要开门，可通过电子密钥核实身份进入管理界面，实现开箱，锁箱，清箱等操作，可通过远程网络，进行柜子监控，数据统计等管理，柜子处于异常会提示等
三大类知识管理系统——III 智能技术
第九章 知识管理与大数据 9.7 三大类知识管理系统 ——III 智能技术
2 智能技术 人工智能（AI）技术： 智能技术：用于捕捉个人和集体知识，并扩展知识库 自动化任务 生成复杂问题的解决方案 知识发现 捕捉隐性知识模拟人类行为的计算机系统
3 1. 专家系统 在特定的、有限的人类专业知识域中捕捉隐性知识 捕捉熟练员工的知识，并在软件系统中作为规则（IF… Then…），以供组织内其他人员使用 一般执行有限的任务，可能需要几分钟或数小时，例如：?诊断故障的机器?决定是否发放信贷 用于离散、高度结构化的决策
?一个专家系统包含了一系列的规则。这些规则是相互关联的，结果的数量是已知的且有限的，有多个路径可以得到相同的结果。在一个单一的时间，该系统可以考 虑多个规则。 ?本图显示的是一个适用于简单的信用证授予专家系统所需要的规则。D->E如果是D， 询问雇佣年限 G->H如果 年限<4，询 问其他债务 F 限额10,000 I 限额3,000 A->B如果收 入>50,000， 询问汽车付款， 否则退出 D 给予信贷额度 B->C如果汽车付款<收 入的10%，询问按揭还 款，否则退出 C->D如果抵押贷款付款 <20%的收入，批准信贷， 否则退出 E->F如果年限>=4，给予 10,000限额，否则执行G H->F如果其他债务<5%的 收入，执行F，否则执行I F 限额10,000 I 限额3,000 D->E如果是 D，询问雇佣 年限 G->H如果年 限<4，询问 其他债务 1. 专家系统 专家系统规则 4
5 1. 专家系统 专家系统如何工作 前向推理链：推理引擎从用户输入的信息开始搜索知识库，并得出结论反向推理链：从假设开始，问用户问题直到假设被证实或否定 知识库 推理引擎 包含上百或上千的规则 搜索知识库的策略
人工智能-知识图谱机器大脑中的知识库
知识图谱技术原理介绍 ?莫扎特 ?2016-01-09 17:31:55 ?大数据技术 ?评论(0) ? 作者：王昊奋 近两年来，随着Linking Open Data[1] 等项目的全面展开，语义Web数据源的数量激增，大量RDF数据被发布。互联网正从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网(Document Web)转变成包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网(Data Web)。在这个背景下，Google、百度和搜狗等搜索引擎公司纷纷以此为基础构建知识图谱，分别为Knowledge Graph、知心和知立方，来改进搜索质量，从而拉开了语义搜索的序幕。下面我将从以下几个方面来介绍知识图谱：知识图谱的表示和在搜索中的展现形式，知识图谱的构建和知识图谱在搜索中的应用等，从而让大家有机会了解其内部的技术实现和各种挑战。 知识图谱的表示和在搜索中的展现形式
正如Google的辛格博士在介绍知识图谱时提到的：“The world is not made of strings , but is made of things.”，知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念。其中，每个实体或概念用一个全局唯一确定的ID来标识，称为它们的标识符(identifier)。每个属性-值对(attribute-value pair，又称AVP)用来刻画实体的内在特性，而关系(relation)用来连接两个实体，刻画它们之间的关联。知识图谱亦可被看作是一张巨大的图，图中的节点表示实体或概念，而图中的边则由属性或关系构成。上述图模型可用W3C提出的资源描述框架RDF[2] 或属性图(property graph)[3] 来表示。知识图谱率先由Google提出，以提高其搜索的质量。 为了更好地理解知识图谱，我们先来看一下其在搜索中的展现形式，即知识卡片(又称Knowledge Card)。知识卡片旨在为用户提供更多与搜索内容相关的信息。更具体地说，知识卡片为用户查询中所包含的实体或返回的答案提供详细的结构化摘要。从某种意义来说，它是特定于查询(query specific)的知识图谱。例如，当在搜索引擎中输入“姚明”作为关键词时，我们发现搜索结果页面的右侧原先用于置放广告的地方被知识卡片所取代。广告被移至左上角，而广告下面则显示的是传统的搜索结果，即匹配关键词的文档列表。这个布局上的微调也预示着各大搜索引擎在提高用户体验和直接返回答案方面的决心。 【三大搜索引擎关于姚明的知识卡片(略)】 虽说三大搜索引擎在知识卡片的排版和内容展现上略有不同，但是它们都列出了姚明的身高、体重、民族等属性信息。此外，它们均包含“用户还搜索了”或“其他人还搜”的功能来展现相关的人物。该功能允许用户去浏览其他与姚明相关的人物的详细信息。细心的读者也发现Google在其知识卡片中也展示了很多与姚明相关的图片，以图文并茂的方式来展示姚明的方方面面。百度则结合了百度风云榜的信息，列出了姚明的类别(体坛人物)及其百度指数(今日排名和今日搜索热度等信息)。在搜索结果页面的左上角(在图中未给出)，百度还展示了其特有的专题搜索，包含了与姚明相关的百科、图片、微博、新闻、音乐、贴吧和视频等七大类的结果，基本涵盖了用户最基本的需求。搜狗在列出与姚明相关的百科、图片，电影和最新相关消息等专题的同时，其知识卡片额外显示了诸如“主持电视节目”、“效力篮球队”、“人物关系”等各种细粒度的语义关系。当遇到含有歧义的用户查询时，知识卡片还会列出其他可能的查询目标对象。在上面的例子中，搜狗还列出了一项“您是否要找”的功能，列出一位也叫姚明的一级作曲家。该功能用于去歧义，在显示最相关实体的同时也给出其他可能的对象，达到去歧义的作用。当搜索“李娜”或“长城”时，Google和百度也在其知识卡片下方展现了类似的功能。除了给出著名网球运动员李娜和万里长城之外，它们还列出歌手李娜和长城汽车供用户选择和浏览。更值得一提的是，当在搜狗知立方中输入“姚明的老婆的女儿的身高”如此复杂的查询时，其会直接返回其女儿的姓名(姚沁蕾)以及其身高(110cm)，并给出推理说明“叶莉的女儿是姚沁蕾”。如此详实的说明不仅为返回的答案提供了很好的解释，从另一个侧面也展示了知识图谱的强大，其不仅能识别出运动员姚明，也能抽取出关系“老婆”和“女儿”和属性“身高”等信息。当我
从问答系统看知识智能
问答系统发展历程 问答系统的研究经历了几个阶段。 从20世纪50~60年代开始，人工智能科学家就致力于研究基于知识推理的问答系统，其特点是：专家建立知识库，答案或者从知识库中检索得到，或者在知识库上经过推理得到。推理主要是基于专家制定的启发式规则进行。代表性系统是美国麻省理工学院开发的数学符号运算系统MACSYMA[1]。基于知识推理的问答系统具有性能良好、回答准确、具有推理能力等优点。但是这种方法也有明显的缺点：人工构建知识库非常困难，知识库规模和领域有限，如果问题超出了知识库的范围，则系统性能会很差。 20世纪90年代，随着互联网技术的发展，网络信息日益丰富，搜索引擎为信息获取提供了极大的便利，但却无法清楚地表达人们的意图，而且其返回的是网页，并不是确切的答案，因此不能很好地满足人们的信息需求。为了弥补搜索引擎的不足，研究人员提出了问答式检索系统，如麻省理工学院开发的Start1、Umass开发的QuASM2和微软公司开发的Encarta3。这类系统的主要特点是：利用信息检索以及浅层自然语言处理技术从大规模文本库或者网页库中抽取出答案。与基于知识推理的问答系统相比，问答式检索系统不受知识库规模和领域的限制，更加接近真实的应用需求；与传统的搜索引擎相比，问答式检索系统接受的是自然语言形式的提问，对用户意图的把握更加准确，呈现给用户的答案也更加准确。但是目前，问答式检索系统仅能处理有限类型的简单问题，如事实性的问题、定义性的问题等。而且，由于只用到检索技术和一些浅层的自然语言处理技术，问答 图灵测试 让计算机具有人的智能，一直是科学家追求的目标。1950年，阿兰·图灵(A. M. Turing)提出“图灵测试”：让一个人在不接触对方的情况下，通过一种特殊的方式和对方进行一系列问答；如果在相当长的时间内，他无法根据这些问题判断对方是人还是计算机，那么就可以认为这台计算机具有相当于人的智力，即这台计算机是能思维的。自此，问答系统成为判断计算机是否具有智能（特别是语言智能）的理想模型。美国认知心理学家奥尔森(G. M. Olson)认为，判别计算机是否理解自然语言的四个标准是：问答系统(question answer-ing)、文摘(summari z ation)、复述(paraphrase)和机器翻译(machine translation)。计算机只要达到四个标准之一，就认为它理解了自然语言。赵 军 中国科学院自动化研究所 从问答系统看知识智能关键词：问答系统 知识智能 1 https://www.360docs.net/doc/859349262.html,/。 2 https://www.360docs.net/doc/859349262.html,/IRLab/11-743s04/。 3 https://www.360docs.net/doc/859349262.html,/。
信息化管理中的知识管理
贵州师范大学（本科） 期末论文 指导教师: 张太华 专业名称:机械设计制造及其自动化 论文题目:信息化导论中的知识管理信息化 所在学院: 机械与电气工程学院 姓名:彭红松 学号：136201010343 2016年11月
信息化导论中的知识管理信息化 ［摘要］ 管理大师彼得·杜克拉曾经预言：“下一个社会将是知识社会，管理知识势必成为未来企业的核心策略。” 企业知识化是现代企业的发展方向。知识正在成为企业的主要资源，知识管理贯穿企业的方方面面、各种过程，在产品技术信息化和企业管理信息化中都需要用到知识管理。网络信息化技术的发展，促使网络通讯技术和知识经济不断发展，当今社会的两大热点为信息化和知识化，各类企业为了提高经营管理水平，增强企业综合竞争力，大力开发信息资源和知识资源，不断投入人力、财力和物力，在信息化系统建设中加强企业信息化和知识化管理，积极促进企业信息化建设，促进企业进一步发展。但在企业信息化进程中，一些企业管理者认识到信息化建设的重要性，但未准确了解企业信息系统内部结构和功能，未能积极有效控制管理。基于此，本文提出了企业信息化建设过程中应用知识管理的方法，以期提高企业的管理水平。 信息是当今社会发展的重要因素，信息化的发展，使企业面临着极大的挑战和机遇。企业进行信息化建设，运用信息化技术，建立知识导向型组织，能提高企业的应变能力。 知识是现在企业竞争和发展的核心战略资源，是提高企业核心竞争力的关键条件。在信息化高速发展的今天，企业实际达到的信息化水平依然较低，管理依然存在一些问题。因此在企业信息化建设进程中，需注意并重点加强企业的信息管理和知识管理，将知识管理理论融入企业信息化进程当中，以此促进企业信息化发展。 随着知识经济的到来，知识正在作为企业的重要竞争优势资源在市场的激烈竞争中发挥绝作用。企业的生存要素从以所拥有的自然资源为主变为以可获得的金融资本为主，当今发展为以知识资本作为企业生存乃至发展的核心竞争要素，因此，对于知识资本的管理成为企业管理中的一项新的管理内容，研究知识管理的相关内容成为管理者亟待解决的问题，从这个角度出来，研究我国知识管理的内涵及多年来管理学者对于知识管理的研究方向，以期能够显示知识管理的发展脉络。 ［关键词］企业；信息化；信息管理；知识管理
人工智能数据库系统优化的捷径
人工智能数据库系统优化的捷径 摘要：SQL语句的优化是将性能低下的SQL语句转换成目的相同的性能优异的SQL语句。文中主要介绍了利用人工智能自动SQL优化技术来优化数据库系统，并且简要介绍了几种常见的数据库系统优化方法。人工智能自动SQL优化就是使用人工智能技术，自动对SQL语句进行重写，从而找到性能最好的等效SQL语句。 一数据库性能的优化 一个数据库系统的生命周期可以分成：设计、开发和成品三个阶段。在设计阶段进行数据库性能优化的成本最低，收益最大。在成品阶段进行数据库性能优化的成本最高，收益最小。 数据库的优化通常可以通过对网络、硬件、操作系统、数据库参数和应用程序的优化来进行。最常见的优化手段就是对硬件的升级。根据统计，对网络、硬件、操作系统、数据库参数进行优化所获得的性能提升，全部加起来只占数据库系统性能提升的40%左右，其余的60%系统性能提升来自对应用程序的优化。许多优化专家认为，对应用程序的优化可以得到80%的系统性能的提升。 二应用程序的优化 应用程序的优化通常可分为两个方面：源代码和SQL语句。由于
涉及到对程序逻辑的改变，源代码的优化在时间成本和风险上代价很高，而对数据库系统性能的提升收效有限。 三为什么要优化SQL语句 SQL语句是对数据库进行操作的惟一途径，对数据库系统的性能起着决定性的作用。 SQL语句消耗了70%至90%的数据库资源。 SQL语句独立于程序设计逻辑，对SQL语句进行优化不会影响程序逻辑。 SQL语句有不同的写法，在性能上的差异非常大。 SQL语句易学，但难精通。 优化SQL语句的传统方法是通过手工重写来对SQL语句进行优化。DBA或资深程序员通过对SQL语句执行计划的分析，依靠经验，尝试重写SQL语句，然后对结果和性能进行比较，以试图找到性能较佳的SQL语句。这种传统上的作法无法找出SQL语句的所有可能写法，且依赖于人的经验，非常耗费时间。 四SQL优化技术的发展历程 第一代SQL优化工具是执行计划分析工具。这类工具针对输入的SQL语句，从数据库提取执行计划，并解释执行计划中关键字的含义。 第二代SQL优化工具只能提供增加索引的建议，它通过对输入的SQL语句的执行计划的分析，来产生是否要增加索引的建议。 第三代SQL优化工具不仅分析输入SQL语句的执行计划，还对输入的SQL语句本身进行语法分析，经过分析产生写法上的改进建议。
手术室更衣鞋及参观制度流程
手术室更衣鞋及参观制 度流程 文件编码（GHTU-UITID-GGBKT-POIU-WUUI-8968）
手术室更衣制度 1.凡因工作需要进入手术室的工作人员，在换鞋间门口护工处登记签名凭胸卡领取钥匙、刷手服、手术鞋，更鞋后进入更衣室，并严格遵守手术室的更衣、鞋、帽、戴口罩的制度。 2.将个人用物放入衣柜内并锁好，贵重物品请不要带入手术室，更衣室不设置白大褂挂放处。 3.工作结束后将脱下的刷手服、手术鞋、一次性帽子和口罩放入指定位置，凭钥匙领回胸卡。术后禁止将刷手服、手术鞋穿回病房。 4.钥匙、刷手服、手术鞋、手术室外出衣等为手术专用，当天应及时归还，请爱护用物，勿作它用。 5.手术室禁止吸烟，注意安全。 6.进入手术室的人员仅限在手术室活动，中途有事、接送患者等需要离开手术室时，须穿外出衣更换外出鞋后方可出手术室。 7.外科医生及其他工作人员须将穿出去的外出衣、外出鞋及时归还手术室。 手术室参观制度 1、手术室一般不接待参观，确需参观者的须提前申请，征得同意后方可进入手术室，参观者需遵守手术室的各项规章制度。 2、本科医生或进修医生参观手术时，须在手术通知单上注明参观者姓名、参观手术的名称，须手术室同意方可入室。凭胸卡进入。 3、外院医生参观手术时，须提前与医务科联系，并填写《参观手术申请单》，由医务科与手术室护士长、术者联系，凭申请单方可进入。
4、教学、学员见习，须提前一日向医务科申请，由医务科与手术室护士长联系，原则上安排在示教室观摩，不得擅自进入手术间。 5、外来参观手术室布局的参观团队，应提前一日向医务科申请，由医务科与手术室护士长联系，征得同意后方可参观。一般情况下，只允许参观手术室半限制区及经污物通道参观限制区；特殊情况确需进入手术限制区时，不得超过4人。正在进行手术的手术间禁止参观。 6、手术室严格限制参观人数，一般情况下每工作日参观总人数不超过10人次，其中每个手术间最多不超过3人次。 7、参观人员进入手术室必须穿参观服、戴口罩帽子、换手术鞋、挂参观胸卡，待手术一切准备就绪后方可进入指定手术间，离开时将衣、帽、鞋等放回指定地点。 8、参观者应服从手术室工作人员的管理，严格遵守无菌制度，不得在手术间内来回走动或进入非参观手术间；不得离手术台过近（应大于30cm）或站得太高，以免影响无菌操作及手术进行。 9、施行感染手术的人员，手术后不得到其他手术间参观走动。 10、患者亲友、无关手术人员、特殊感染手术谢绝参观。 11、晚夜班谢绝参观。护士长、主管护师、巡回护士有权管理参观人员。 附件一 手术室参观申请单
智能问答系统调研
中文问答系统调研报告 目录 问答系统调研报告 (1) 1 问答系统的价值体现 (3) 1.1市场应用价值 (3) 1.2 弥补了搜索引擎的不足 (3) 1.3 总结 (3) 2 问答系统的市场应用情况 (3) 3 问答系统整体框架 (5) 3.1 问答实现流程 (5) 3.2问句分析模块 (6) 3.2.1中文分词 (6) 3.2.2关键词提取 (9) 3.2.3关键词扩展 (10) 3.2.4实体识别 (11) 3.2.5问句分类 (12) 3.3 信息检索模块 (13) 3.3.1模式匹配 (13) 3.3.2答案检索 (13) 3.3.3知识图谱 (16) 3.4答案抽取模块 (21)
3.4.1基于规则的方法 (21) 3.4.2基于统计的方法 (22) 4 问答系统的应用场景 (23) 4.1 任务型 (23) 4.2 问答型 (24) 4.3 语聊型 (24) 5 调研总结 (30)
1 问答系统的价值体现 1.1市场应用价值 问答系统是智能人机交互的技术基础，智能人机交互通过拟人化的交互体验逐步在智能客服、任务助理、智能家居、智能硬件、互动聊天等领域发挥巨大的作用和价值。因此，各大公司都将智能聊天机器人作为未来的入口级别的应用在对待。 包括Google、Facebook、Microsoft、Amazon、Apple等互联公司相继推出了自己的智能私人助理和机器人平台。 1.2 产品技术价值 1、搜索引擎的缺陷： 一方面，用户所输入的搜索关键词或关键句，无法真实反映用户需求；另一方面，检索系统仅仅通过几个关键词的简单逻辑组合来返回答案。两方面的误差造成检索结果很差。 检索结果不够简洁。冗余信息使用户难以快速准确定位所需信息，造成时间和精力的浪费。 缺乏对用户问句的语义理解。只靠关键词的索引或简单的匹配算法，并不能真正触及到问题的真实意思，使检索结果一般。 2、问答系统能针对搜索引擎缺陷的改进 1）问答系统允许用户以自然语言的形式询问或者输入。 2）问答系统能直接返回答案，提供给用户简洁、有效的答案。 3）问答系统能分析用户意图，提供给用户真正有用、准确的信息。 1.3 总结 无论是在日常生活中查阅资料，还是在科学研究、商业金融等领域的应用，都有智能问答的参与，所以智能问答的发展与管理将是人们不可忽视的研究方向。 2 问答系统的市场应用情况 按照市场应用情况可分为五类:在线客服，娱乐机器人，教育聊天机器人，个人助理和智能问答. (1) 在线客服
高级人工智能训练师认证答案
1单项选择题 在“旺旺分流”-“离线消息”板块中，不能查看聊天记录。以上这种说法是否正确？ 是 否 2单项选择题 某商家在官方知识库中只配置了一个关联部分商品的答案，导致买家咨询该问题后转人工，且该问题出现在了“无答案问题”列表中，以下哪一个是可以进行优化的方法？ 添加一条针对所有商品都生效的通用答案 删除关联部分商品的答案 添加答案的时效性，保持长期有效 答案中增加关联买家问的商品 3单项选择题 转人工率越低，解决能力越高。以上这个说法是否正确？ 是 否 4单项选择题 冷门自定义问法的定义是指：连续两周该自定义知识的所有问法，热度均几乎为0。以上这种说法是否正确？ 是 否
5单项选择题 我们可以根据当天的“转人工知识高频列表”的问题来进行配置优化。以上这种说法是否正确？ 是 否 6单项选择题 某条知识配置了一条任意类型的答案，那么这条知识就不会出现在“没有配置答案转人工”的列表里。以上这种说法是否正确？ 是 否 7单项选择题 自定义知识库每个问法都必须要进行划词。以上这种说法是否正确？ 是 否 8单项选择题 训练师柳柳想要将店小蜜离线消息分流给人工客服，她可以按照以下哪个维度进行筛选？ 是否请求转人工 是否下单 是否接待
都不对 9单项选择题 关于一个店铺可以订阅行业包的个数，以下哪个选项是正确的？ 最多1个 最多5个 最多3个 不限制 10单项选择题 关于答案回复优先级排序，以下哪个选项是正确的？ 人工直连-关键词-官方知识库 关键词-人工直连-官方知识库 人工直连-官方知识库-关键词 关键词-官方知识库-人工直连 11单项选择题 在知识库配置答案时，我们只需要引导买家去宝贝详情页面进行查看就可以了。以上这种说法是否正确？ 是 否 12单项选择题
知识管理——将知识看成资源的管理
知识管理——将知识看成资源的管理 知识经济是近几年在世界范围内兴起的一个新概念，也是目前国内最热门的话题之一。在知识经济的带动下，美国近来表现出了“高增长、低通胀、低失业率”的良好发展势态，令世界瞩目。? 而作为知识经济的子学科“知识管理”则是一个更新的概念。虽然我们似乎还没来得及深入研究，但它在当今的企业运营中，已开始发挥越来越重要的作用，并将成为知识经济时代企业运作的主要工具和管理内容。? 一、什么是“知识管理” 享誉世界的福特汽车公司在管理中非常推崇“知识管?理”，将“知识管理”看作是“智力资本杠杆”，并认为它具有四两拨千斤的管理效能。公司在1996年到1997年间成功地节约了超过3亿美元费用，而其中的亿美元可直接归功于其采用的一套知识管理技术——最优经验答复系统。更令人吃惊的是，节省的巨额费用是来自于由内部网络Web开发者和两位经营专家在10天内开发出的一套系统。? 那么，能发挥如此奇效的“知识管理”究竟是什么呢？我们还是从“知识”的概念去理解会比较容易。? 知识抽象是人对事物的认识和经验（包括技能）的总和。从信息的角度看，它是一种能改变人的行为方式、被人所利用的信息。但它不能独立存在于信息的集合中，也不表现为对信息的存储和提取的能力，它只能在人对信息的运用中体现和产生。当然，离开了信息，人也无法获得知识。可见，人是实现知识的主体，信息是转化为知识的基础。人的认识可以决定信息存在的价值，人的认识又会因被认识的事物所具有的信息所改变，从而形成不断提高的对事物的新认识，以至循环无穷。这就是信息在转化为知识
的过程中与人的相互作用和内在联系。如投机者认为美元会上扬，他们拼命买进就会推动它上涨，而美元的上涨这种新信息又会使其认识强化，从而形成新的循环。? 因此，人在获取知识的过程中与信息的这种相互作用和内在联系决定了“知识管理”是一种对人与信息资源的动态管理过程。我们理解“知识管理”应是以“人”为中心，以信息为基础，以知识创新为目标，将知识看作是一种可开发资源的管理思想。简单说“知识管理”就是人在企业管理中对其集体的知识与技能（不管它是写在纸上，还是存在人脑中）的捕获与运用的过程。从结构上看，它可分为人力资源的管理和信息管理两个方面。其目的就是寻求信息处理能力与人的知识创新能力的最佳结合，在整个管理过程中最大限度地实现知识共享，以便达到将最恰当的知识在最恰当的时间传递给最恰当的人，使他们能够作出最恰当的决策。而要达成知识管理的目标，经理们必须发展的是卓越的判断力和超前的思维。具有能够正确评价和识别存在于人脑中的无形资产的能力，也是成功企业经理们共同的特点。? 二、人力资源管理是“知识管理”的核心内容 着名的知识学教授Ikujiro?Nonaka曾说：“只有人类才能在知识创新的过程中扮演核心角色，无论计算机的信息处理能力有多大，它们终究不过是人类的一种工具。”? 可见，人既是知识创新的主体，又是知识的载体，因此说对人的管理（即人力资源的管理）是知识管理的核心内容。? 人力资源名词对应的英文有三个：?Human是指人，Resource是指财富，Human?Resource是指将人力当做一种财富的价值观。?