资源 | 从医疗语音到灾难响应，这八大优质数据集快抱走-低调大师

资源 | 从医疗语音到灾难响应，这八大优质数据集快抱走

2018-05-22 583

找靠谱数据集的痛苦数据科学领域的宝宝们都懂。文摘菌今天强力推荐一个很棒的数据平台Figure Eight。

先上网站链接：www.figure-eight.com

相比其他数据平台，这个平台的一大特点是，用于标注数据集的模板都可以复制，而且能够在Figure Eight平台扩展其应用。每个数据集里包含了原始数据、工作设计、教程、说明等等。

以下是几个被文摘菌选中的优质数据集：

谷歌数据集Open Images Dataset v4（包围盒）

Open Images是一个包含九百万图片的数据集，使用了几千类图像级标签和包围盒进行标注。Open Images的第4版侧重于对象检测，用包围盒标注了170万图像，这些标注覆盖了按层次分组的600类对象。

这份数据集是2018年欧洲计算机视觉大会上举办的公开图像挑战赛的特征集。

数据集的更多信息

https

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原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/596183

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关于知识图谱，各路大神最近都在读哪些论文？

TheWebConf 2018 ■ 链接 | https://www.paperweekly.site/papers/1956 ■ 解读 | 花云程，东南大学博士，研究方向为自然语言处理、知识图谱问答动机对于 KBQA 任务，有两个最为重要的部分：其一是问题实体识别，即将问题中的主题实体识别出来，并与 KB 做实体链接；其二是谓词映射。对于主题实体识别任务，之前的做法多为依靠字符串相似度，再辅以人工抽取的特征和规则来完成的。但是这样的做法并没有将问题的语义与实体类型、实体关系这样的实体信息考虑进来。实体类型和实体关系，很大程度上，是与问题的上下文语义相关的。当只考虑实体关系时，会遇到 zero-shot 的问题，即测试集中某实体的关系，是在训练集中没有遇到过的，这样的实体关系就没法准确地用向量表达。因此，为了解决上述问题，本文首先利用 entity type（实体类型）的层次结构（主要为实体类型之间的父子关系），来解决 zero-shot 的问题。如同利用 wordnet 计算 word 相似度的做法一般，文章将父类型的“语义”视为所有子类型的“语义”之和。一个实体总是能够...

2018-05-23

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根据权威机构公布的访客管理系统市场数据显示：国内近七成的企业，依旧采用传统纸质登记的接待方式，缺乏互联网及大数据思维，难以建立高效率、智能化的访客管理手段。企业访客管理方式主要分为以下三类：一是手工登记来访人员信息，前台/安保工作人员确认通过；二是计算机系统验证身份信息，前台/安保工作人员发放通行证件/访客卡；三是访客通过访客端自助登记信息，被访者来确认来访者的身份后开放通行权限。人工智能时代，自助访客管理系统不再单纯依托于人工登记或计算机系统登记访客信息，还需借助生物识别技术提升访客体验及大厦安全等级。近日，平安科技智能访客系统正式登陆平安金融中心（以下简称PAFC），PAFC——这座深圳市地标性建筑一跃成为国内首批实现访客全流程自助登记拜访并刷脸出入的超级大厦。从现场反馈来看，整个自助登记并过闸机过程无需排队、等待，是一个既安

2018-05-23

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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。