Autor Jin, Zhi
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Hacer una sugerencia Refinar búsquedaKnowledge Graph and Semantic Computing: Knowledge Graph Empowers New Infrastructure Construction / Qin, Bing ; Jin, Zhi ; Wang, Haofen ; Pan, Jeff ; Liu, Yongbin ; An, Bo
TÃtulo : Knowledge Graph and Semantic Computing: Knowledge Graph Empowers New Infrastructure Construction : 6th China Conference, CCKS 2021, Guangzhou, China, November 4-7, 2021, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Qin, Bing, ; Jin, Zhi, ; Wang, Haofen, ; Pan, Jeff, ; Liu, Yongbin, ; An, Bo, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XVII, 330 p. 149 ilustraciones, 104 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1664717-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia artificial Software de la aplicacion Sistemas de almacenamiento y recuperación de información Gestión de base de datos Procesamiento de datos TecnologÃa de la información Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Almacenamiento y recuperación de información MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Aplicación Informática en Tratamiento de Datos Administrativos Ãndice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas de la 6.ª Conferencia de China sobre Gráficos de Conocimiento y Computación Semántica, CCKS 2021, celebrada en Guangzhou, China, en noviembre de 2021. Los 19 artÃculos completos revisados ​​y los 9 artÃculos breves presentados fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 170 presentaciones. Los artÃculos están organizados en secciones temáticas sobre extracción de conocimiento: representación y razonamiento de gráficos de conocimiento; adquisición de conocimientos y construcción de gráficos de conocimientos; datos vinculados, integración de conocimientos y gestión de almacenamiento de gráficos de conocimientos; comprensión del lenguaje natural y computación semántica; aplicaciones de gráficos de conocimiento: búsqueda semántica, respuesta a preguntas, diálogo, apoyo a decisiones y recomendación; Recursos abiertos del gráfico de conocimiento. Nota de contenido: Knowledge Graph Representation and Reasoning -- Knowledge Acquisition and Knowledge Graph Construction -- Linked Data, Knowledge Integration, and Knowledge Graph Storage Management -- Natural Language Understanding and Semantic Computing -- Knowledge Graph Applications: Semantic Search, Question Answering, Dialogue, Decision Support, and Recommendation -- Knowledge Graph Open Resources. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Knowledge Graph and Semantic Computing: Knowledge Graph Empowers New Infrastructure Construction : 6th China Conference, CCKS 2021, Guangzhou, China, November 4-7, 2021, Proceedings [documento electrónico] / Qin, Bing, ; Jin, Zhi, ; Wang, Haofen, ; Pan, Jeff, ; Liu, Yongbin, ; An, Bo, . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : Springer, 2021 . - XVII, 330 p. 149 ilustraciones, 104 ilustraciones en color.
ISBN : 978-981-1664717--
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Palabras clave: Inteligencia artificial Software de la aplicacion Sistemas de almacenamiento y recuperación de información Gestión de base de datos Procesamiento de datos TecnologÃa de la información Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Almacenamiento y recuperación de información MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Aplicación Informática en Tratamiento de Datos Administrativos Ãndice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas de la 6.ª Conferencia de China sobre Gráficos de Conocimiento y Computación Semántica, CCKS 2021, celebrada en Guangzhou, China, en noviembre de 2021. Los 19 artÃculos completos revisados ​​y los 9 artÃculos breves presentados fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 170 presentaciones. Los artÃculos están organizados en secciones temáticas sobre extracción de conocimiento: representación y razonamiento de gráficos de conocimiento; adquisición de conocimientos y construcción de gráficos de conocimientos; datos vinculados, integración de conocimientos y gestión de almacenamiento de gráficos de conocimientos; comprensión del lenguaje natural y computación semántica; aplicaciones de gráficos de conocimiento: búsqueda semántica, respuesta a preguntas, diálogo, apoyo a decisiones y recomendación; Recursos abiertos del gráfico de conocimiento. Nota de contenido: Knowledge Graph Representation and Reasoning -- Knowledge Acquisition and Knowledge Graph Construction -- Linked Data, Knowledge Integration, and Knowledge Graph Storage Management -- Natural Language Understanding and Semantic Computing -- Knowledge Graph Applications: Semantic Search, Question Answering, Dialogue, Decision Support, and Recommendation -- Knowledge Graph Open Resources. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
TÃtulo : Knowledge Science, Engineering and Management : 10th International Conference, KSEM 2017, Melbourne, VIC, Australia, August 19-20, 2017, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Li, Gang, ; Ge, Yong, ; Zhang, Zili, ; Jin, Zhi, ; Blumenstein, Michael, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XVII, 563 p. 150 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-63558-3 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia artificial Procesamiento de datos Software de la aplicacion Sistemas de almacenamiento y recuperación de información Procesamiento de imágenes Visión por computador Red de computadoras MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Almacenamiento y recuperación de información Imágenes por computadora visión reconocimiento de patrones y gráficos Redes de comunicación informática Ãndice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas de la Décima Conferencia Internacional sobre Ciencia, IngenierÃa y Gestión del Conocimiento, KSEM 2017, celebrada en Melbourne, Australia, en agosto de 2017. Los 35 artÃculos completos revisados ​​y los 12 artÃculos breves presentados fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 134 presentaciones. . Los artÃculos están organizados en las siguientes secciones temáticas: minerÃa de textos y análisis de documentos; semántica formal y lógica difusa; conocimiento administrativo; integración de conocimientos; recuperación de conocimientos; algoritmos y sistemas de recomendación; ingenierÃa del conocimiento; y representación y razonamiento del conocimiento. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Knowledge Science, Engineering and Management : 10th International Conference, KSEM 2017, Melbourne, VIC, Australia, August 19-20, 2017, Proceedings [documento electrónico] / Li, Gang, ; Ge, Yong, ; Zhang, Zili, ; Jin, Zhi, ; Blumenstein, Michael, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XVII, 563 p. 150 ilustraciones.
ISBN : 978-3-319-63558-3
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Palabras clave: Inteligencia artificial Procesamiento de datos Software de la aplicacion Sistemas de almacenamiento y recuperación de información Procesamiento de imágenes Visión por computador Red de computadoras MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Almacenamiento y recuperación de información Imágenes por computadora visión reconocimiento de patrones y gráficos Redes de comunicación informática Ãndice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas de la Décima Conferencia Internacional sobre Ciencia, IngenierÃa y Gestión del Conocimiento, KSEM 2017, celebrada en Melbourne, Australia, en agosto de 2017. Los 35 artÃculos completos revisados ​​y los 12 artÃculos breves presentados fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 134 presentaciones. . Los artÃculos están organizados en las siguientes secciones temáticas: minerÃa de textos y análisis de documentos; semántica formal y lógica difusa; conocimiento administrativo; integración de conocimientos; recuperación de conocimientos; algoritmos y sistemas de recomendación; ingenierÃa del conocimiento; y representación y razonamiento del conocimiento. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
TÃtulo : Tree-Based Convolutional Neural Networks : Principles and Applications Tipo de documento: documento electrónico Autores: Mou, Lili, Autor ; Jin, Zhi, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XV, 96 p. 32 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-981-1318702-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia artificial Procesamiento de datos Inteligencia Computacional IngenierÃa de software MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Ãndice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro propone una nueva arquitectura neuronal, las redes neuronales convolucionales basadas en árboles (TBCNN), para procesar datos estructurados en árboles. Las TBCNN están relacionadas con las redes neuronales convolucionales (CNN) y las redes neuronales recursivas (RNN) existentes, pero combinan los méritos de ambas: gracias a su corto camino de propagación, son tan eficientes en el aprendizaje como las CNN; pero también son tan sensibles a la estructura como las RNN. En este libro, los lectores también encontrarán una revisión bibliográfica completa de trabajos relacionados, descripciones detalladas de las TBCNN y sus variantes, y experimentos aplicados al análisis de programas y tareas de procesamiento del lenguaje natural. También es una lectura agradable para todos aquellos con un interés general en el aprendizaje profundo. Nota de contenido: Introduction -- Preliminaries and Related Work -- General Concepts of Tree-Based Convolutional Neural Networks (TBCNNs) -- TBCNN for Programs' Abstract Syntax Trees (ASTs) -- TBCNN for Constituency Trees in Natural Language Processing -- TBCNN for Dependency Trees in Natural Language Processing -- Concluding Remarks. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Tree-Based Convolutional Neural Networks : Principles and Applications [documento electrónico] / Mou, Lili, Autor ; Jin, Zhi, Autor . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : Springer, 2018 . - XV, 96 p. 32 ilustraciones.
ISBN : 978-981-1318702--
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Inteligencia artificial Procesamiento de datos Inteligencia Computacional IngenierÃa de software MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Ãndice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro propone una nueva arquitectura neuronal, las redes neuronales convolucionales basadas en árboles (TBCNN), para procesar datos estructurados en árboles. Las TBCNN están relacionadas con las redes neuronales convolucionales (CNN) y las redes neuronales recursivas (RNN) existentes, pero combinan los méritos de ambas: gracias a su corto camino de propagación, son tan eficientes en el aprendizaje como las CNN; pero también son tan sensibles a la estructura como las RNN. En este libro, los lectores también encontrarán una revisión bibliográfica completa de trabajos relacionados, descripciones detalladas de las TBCNN y sus variantes, y experimentos aplicados al análisis de programas y tareas de procesamiento del lenguaje natural. También es una lectura agradable para todos aquellos con un interés general en el aprendizaje profundo. Nota de contenido: Introduction -- Preliminaries and Related Work -- General Concepts of Tree-Based Convolutional Neural Networks (TBCNNs) -- TBCNN for Programs' Abstract Syntax Trees (ASTs) -- TBCNN for Constituency Trees in Natural Language Processing -- TBCNN for Dependency Trees in Natural Language Processing -- Concluding Remarks. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
