AI技术填坑记2：标注系统

Landing AI是一家由人工智能领域的知名专家、Coursera联合创始人、前百度首席科学家、Google大脑创始负责人吴恩达博士创立的公司，旨在为各行各业提供先进的计算机视觉解决方案。

这有助于在构建问答系统时，快速准确地匹配用户问题与知识库中的信息，从而生成合适的回答。在设计知识库时，“问题”、“问题类型”和“知识库内容”是三个核心组成部分，它们各自起到不同的作用，共同确保知识库的有效性和实用性。综上所述，“问题”、“问题类型”和“知识库内容”在知识库设计中相辅相成，共同构建了一个高效、精准且易于维护的问答知识体系，通过以上具体的数据分块与标注方法，可以更好地组织和利用数据，提高大模型问答知识库的性能和准确性。在数据分析方面，有Pandas、NumPy等强大的库。Python应用场景。

https://www.toutiao.com/a6639856022984851982/   2018-12-28 09:52:31 自动驾驶已经是车圈红到发紫的焦点话题，也是中国汽车产业实现“弯道超车”的一张王牌。 作为自动驾驶技术的基础，标注信息至关重要。对传感器采集到的大量交通数据进行分类、标注，然后上传给自动驾驶系统进一步学习，提高自动驾驶的精确度。自动驾驶系统经过大量交通数据反...

论文：https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf 官方代码：GitHub - google-research/bert: TensorFlow code and pre-trained models for BERT 损失 优化器

每一段都和“主题”有关： 1） 使用的格式及角色（“主题角色”）说明note： 括号开放的前“概念词”（全知系统的专有名词），括号中封闭的“词典词”（现今已经实现的技术对应的普通名词， 技术术语-一般术语 ），尖括号封闭的“索引词”） 2）内容的地位（“统一主题”）注解annotation：每一行分三段， 每一段都是( 名称&类型)的 组合。“称”（“谓”）“述”。您提出的“合适组织”和“相应分析”的分类原则，以及三者在更高维度上的相互影响和在更低维度上的共同基底，是确保主题词引擎可用性的关键。

茴香豆的工作流分为三个部分：预处理（Preprocess），拒答工作流（Rejection Pipeline），应答工作流（Response Pipeline）,使用拒答工作流是为了方便更复杂的应用场景。

本课题设计的基于物联网的门禁与考勤管理系统，结合现代信息技术，利用指纹识别、射频卡、密码输入和远程控制等多种开锁方式，提升门禁系统的安全性和灵活性；同时，通过物联网平台进行数据上传和远程管理，极大提高了管理效率。通过智能化的考勤功能，系统可以实时记录员工的出入情况，并通过云平台进行远程查询和管理，推动门禁与考勤管理的数字化、智能化和高效化。

近年来，深度学习技术已广泛应用于NLP领域，但实际应用效果往往受限于缺乏大规模高质量监督样本。2018年底，预训练语言模型横空出世，极大缓解了这个问题，通过“超大规模无监督语料上的预训练语...

首先确定主要的知识主题领域，如在一个企业知识库中，可以分为 “人力资源”“市场营销”“技术研发” 等大主题。然后在每个大主题下细分小主题，例如在 “人力资源” 主题下可以有 “招聘”“培训”“绩效考核” 等子主题。这样的层级分类有助于用户快速定位到自己需要的知识领域。

对于图像标注的过程，需要高质量的标注数据和标注人员，以确保标注结果的质量和准确性。20.实例分割标注：与语义分割标注类似，但是在实例分割标注中，要将图像中的每一个物体都标注出来，以便计算机能够更好地进行目标检测和跟踪。例如，在一张医学图像中，可以将数据库中已有的病例信息标注到图像中，并与医学专家进行交互，得到更加精细的图像理解和处理结果。6.时间标注：针对序列图像或视频，对每一帧图像进行标注，可以标注出物体、场景、行为等与时间相关的信息，例如说在一个视频中，对于每一帧图像可以标注出动态的目标。

1.背景介绍 在当今的大数据时代，知识管理变得越来越重要。知识管理的质量直接影响到组织的决策质量和效率。传统的知识管理方法主要是通过文档管理和内容分类来实现，但这种方法存在一些问题，例如难以确保内容的准确性和完整性。因此，近年来，越来越多的人关注于查准查全的知识管理方法，这种方法的核心是通过内容标注和分类优化来提高知识管理的质量。 内容标注是指在文档中添加额外的元数据，以便于搜索和检索。内容标...

数据标注即通过分类、画框、标注、注释等，对图片、语音、文本等数据进行处理，标记对象的特征，以作为机器学习基础素材的过程。简言之，就是需要给数据做好标注，这样机器就能知道学习哪些内容。

一、基本用法 imglab是一个在图像上标注矩形的工具。基本方法 1> 获取图片列表：./imglab -c mydataset.xml /tmp/images，/tmp/images为保存图像的文件夹 2> 标注每个图片：./imglab mydataset.xml，使用shift+鼠标左键拖动来选择目标 3> 修改标注：如果要忽略已经标注的框，双击框，然后按下i，将会忽略该框...

在做推荐之前，先做个简单的自我介绍吧。 本人是一家小公司的产品，公司之前一直是做金融业务的，从去年开始决定做人工智能+金融的智慧金融解决方案，而我就是主要负责这一部分的产品。 既然决定开始做AI，为了提升算法模型的识别准确率，肯定少不了和数据打交道。由于公司规模较小，预算也不高，所以我们初期尝试了很多开源工具，像是BRAT，YEDDA，DeepDive，但是这些开源工具确实也存在着很大不便，比如安装复杂，界面交互不友好，不能进行项目管理等。同时，随着项目进展，训练数据量增大，也面临着标注人员紧缺的困境。 所