简介：许多朋友询问了有关人工智能捕捉和隐藏的相关问题。本文的首席CTO笔记开始为您的参考做出详细的答案。我希望这对每个人都会有所帮助！让我们一起看看！
蒙蔽了一个人的眼睛游戏并抓住游戏。
隐藏是一款游戏，也称为盲人。选择范围。在猜测或某些规则之后，每个人都可以选择遮住眼睛或首先携带人数，但其他人必须在这段时间里找到隐藏的地方。时间到了。
扩展信息：
世界纪录
2014年1月1日，圈养的吉尼斯世界纪录出生在四川的彭州，在“吉尼斯世界纪录 - 世界上最大，是世界上最大的 - 规模捕获和官方官方挑战”，前国家足球Zou Yogen领导了1,800多个人们参加挑战。
在9:30，锣响起。超过1,800名戴着小帽子的参赛者被送入900平方米的比赛公园，躲在楼梯的角落等隐藏的地方。不到5分钟，公园，只是立即嘲笑公园变得安静。
5分钟后，Zou Yigen成为挑战的主角。他的任务是抓住1,800名参与者。
在吉尼斯认证官Cheng Dong和3名证人的全面监督之后，认证官最终由进入完全关闭安全区和冷冻地区的人员的最终清单确定。由Catala University of Catala村创建的1240人NIGA文化村的参与者数量最多。
参考信息来源：百度百科全书 - 触发盲人
知识图是当前的研究热点。由于Google在2012年推出了其首个知识地图，因此引发了学术和行业的浪潮。第二年，主要的互联网公司推出了自己的知识地图产品以响应。-Internet Finance？
目录
1.什么是知识图？
2.知识图的表示
3.知识图的存储
4.申请
5.挑战
六，结论
1.什么是知识图？
知识图本质上是一个语义网络。它是一个基于图的数据结构，由节点和边缘组成。在知识图中，每个节点代表现实世界中的“实体”，每一侧都是实体和实体之间的“关系”。知识映射为在外行的术语中，最有效的方法是通过将各种信息信息连接在一起获得的关系网络。知识图提供了从“关系”的角度分析问题的能力。
知识图的概念首先是由Google提出的，主要是为了优化现有的搜索引擎。根据关键字搜索的传统搜索引擎的不同之处，知识图可用于更好地查询复杂的相关信息，了解语义级别的用户意图并提高用户意图。搜索的质量。例如，在Google搜索框中输入比尔·盖茨（Bill Gates）时，比尔·盖茨（Bill Gates）在搜索结果页面的右侧（例如出生年份，家庭状况等等）的相关信息。
此外，对于稍微复杂的搜索句子，例如“谁是比尔·盖茨的妻子”，Google可以准确地退还他的妻子梅琳达·盖茨（Melinda Gates）。这表明搜索引擎通过知识图真正理解了用户的意图。
上面提到的知识图是一个相对广泛的类别，可以解决搜索引擎优化的问题和一般字段中的问答环境。在特定领域，这也是行业更关心的话题。
2.知识图的表示
假设我们使用知识图来描述事实（事实） - “张圣人是李西的父亲”。这里的实体是张圣和李si，关系是“父亲”。还与他人有某些类型的关系（暂时不考虑）。在将电话号码添加为知识图的节点（电话号码也是实体）之后，人与手机之间的关系也可以定义一种称为has_phone的关系，即电话号码属于某人。以下数字显示了这两个不同的关系。
此外，我们可以将时间添加到has_phone关系中，以表示打开电话号码的时间。此属性不仅可以添加到该关系中，而且可以添加到实体中。当我们将所有这些信息添加为关系或实体的属性时，获得的图称为属性图。属性图和传统RDF格式都可以用作知识图的表达式和存储方法，但是那里仍然是两者之间的差异，这将在后续章节中简要解释。
3.知识图的存储
知识图是基于图形的数据结构。它的存储方法具有两种主要形式：RDF存储格式和图形数据库（图数据库）。作为它们的区别，请参阅[1]。以下曲线表示近年来的各种数据存储类型的开发。我们可以清楚地看到数据库存储领域中图的存储方法的快速开发。此曲线图来自Graph DBMS在过去2年内的流行度增加了500％
以下列表表示当前流行的图的流行数据库排名。从该排名，我们可以看到Neo4J在MAP存储领域中占据了1号的位置，Jena仍然是RDF字段中最受欢迎的存储框架。该数据的一部分来自DB -ngines排名
当然，如果您需要设计的知识图非常简单，并且查询不涉及1度以上的相关查询，我们还可以选择以关系数据存储格式存储知识图。但是对于那些稍微复杂的人关系（现实生活中的实体和关系通常更为复杂），知识图的优势仍然很明显。首先，与传统存储方法相比，相关查询的效率将显着提高。当我们涉及2时，，3度相关的查询，基于知识图的查询效率将是数千次甚至数百万次。第二，图表的存储在设计中非常灵活，通常只需要局部更改。例如，我们有一个新的数据源，我们只需要将其插入现有地图上。相反，关系存储方法的灵活性相对较差。它的所有模式都是事先定义的。如果将来要改变，它的成本很高。在数字上，存储的实体和数据结构中的关系是匹配整个故事逻辑的最佳方法。
4.申请
在本文中，我们主要讨论知识图在互联网金融行业中的应用。当然，许多应用程序方案和想法可以扩展到其他行业。此处提到的应用程序场景只是冰山一角。在许多其他应用中，知识图仍然可以发挥其潜在价值，我们将继续在随后的文章中讨论。
反欺诈
反欺诈是风险控制方面的非常重要的联系。基于大数据的反毒牙的难度是如何整合不同来源的数据（结构化的，非结构化），并构建反伪装引擎以有效识别欺诈案件（例如欺诈性，团体欺诈，包装的包装等，许多欺诈案件都涉及复杂的关系网络，这也带来了欺诈审查的新挑战。作为关系的直接表达，知识图可以很好地解决这两个问题最重要的是，知识图提供了一种非常方便的添加新数据源的方法，这是前面提到的。第二，知识图本身用于表示关系。这种直觉的表示方式可以帮助我们更有效地分析特定的特定方式复杂关系中的潜在风险。
反恐的核心是一个人。首先，您需要连接与借款人相关的所有数据源，并构建包含大量数据源的知识图，以集成到可以用机器理解的结构化知识中。整合借款人的基本信息（例如申请书中填写的信息），但也集成了借款人的消费记录，行为记录，在线浏览记录等。这里的困难是许多数据是非结构化数据从网络获得。有必要使用机器学习和自然语言处理技术将这些数据转换为结构化数据。
验证不一致
不一致的验证可用于确定借款人的欺诈风险，这类似于交叉验证。李萨尔填写的公司完全不同。这成为需要特别关注审阅者的风险点。
另一个例子，借款人说他是与张圣人的朋友关系，以及父子之间的关系。当我们尝试将借款人的信息添加到知识图中时，将触发“一致性验证”引擎。引擎。首先读到张圣与李的关系之间的关系，以验证“三角关系”是否正确。明显的是，朋友的朋友不是与父子的关系，因此存在明显的不一致之处。
不一致的验证涉及知识的推理。在外行的术语中，知识的推理可以理解为“链接预测”，也就是说，它从现有图中得出了新的关系或链接。例如，在上面的示例中，假设张，假设张San和Li Si是朋友的关系，Zhang San和借款人也是朋友，然后我们可以认为借款人和Li Si也是朋友。
团体欺诈
与虚假身份的识别相比，小组欺诈的发掘更加困难。该组织隐藏在一个非常复杂的关系网络中，并且不容易找到。并发现潜在的风险。知识图作为一种自然关系网络分析工具，可以帮助我们更容易识别这种潜在风险。简单的例子，集团欺诈的某些成员将在虚假身份中申请贷款，但有些信息下面的图片可能说明了这种情况。从图可以看出，张圣，李si和王吴之间没有直接的关系，但是通过关系网络，我们很容易看到某个特定这三个信息之间的一部分信息，这使我们立即想到欺诈。与任何其他工具相比，通知分析方法。
异常检测
异常分析是数据挖掘研究领域中更重要的问题。我们可以简单地将其理解为给定数据的“例外”点。在我们的应用程序中，这些“异常”可能与欺诈有关。被视为图形，知识图的异常分析也主要基于图形的结构。知识图中的不同类型和关系，异常分析也需要考虑这些其他信息。大多数计算基于对图的异常分析，您可以选择进行离线计算。在我们的应用程序框架中，一个例外分析可以分为两类：静态分析和动态分析，这将一一提及。
- 可读分析
SO称为静态分析是指图形结构和一个特定时间点，以找到一些异常点（例如异常的子数字）。在下图中，我们可以清楚地看到，五个点彼此非常接近，这可能是一个欺诈组织。因此，对于这些异常结构，我们可以进一步分析。
- 动态分析
SO称为动态分析是指随着时间的推移分析其结构的趋势。我们的假设是，在短时间内知识图结构的变化不会太大。如果变化很大，则意味着可能存在异常，需要进一步关注。对结构的变化的分析将涉及时间订单分析技术和地图相似性计算技术。感兴趣的读者可以参考该领域的信息[2] [2]。
丢失的客户管理
除了贷款前的风险控制外，知识图还可以在贷款后发挥其强大的作用。收集成功率。
实际上，贷款成功后，许多借款人都没有还款，并且不可能与我联系。即使您尝试与借款人提供的其他联系人联系，仍然无法与他联系。这已经进入了SO-称为“失去联系”状态，使收藏家无法开始。然后，下一个问题是，在失去联系的情况下，有没有办法与借款人进行新的联系？在我们作为连接联系人的知识图中。如果我们可以挖掘出更多潜在的新联系人，我们将大大提高成功的能力。例如，在以下关系图中，借款人与李SI有直接的关系与Li si联系。是否可以通过分析2度关系来预测和判断哪个李SI的联系可能知道借款人。这涉及图形结构的分析。
智能搜索和视觉显示
基于知识图，我们还可以提供智能搜索和数据可视化服务。智能搜索的功能类似于Google上的知识图，baidu.theats，换句话说，对于每个搜索关键字，我们都可以返回更丰富的内容，以及更多通过知识图。例如，搜索一个人的ID号，我们的智能搜索引擎可以返回所有历史借贷记录，联系信息，行为特征以及与此人相关的每个实体的标签（例如BlackList，PEEER）等等）。此外，可视化的好处是自我的。通过可视化，以非常直观的方式提供了复杂的信息，以便我们可以一目了然地看到隐藏信息的来龙去脉。
精确营销
Forrester Research的首席分析师
一家聪明的公司可以比竞争对手更有效地利用其潜在客户。在互联网时代，有各种营销方法，但是无论有多少方式，它都与用户的核心分析并了解用户是不可分离的。知识图可以分析实体之间的关系以及各种数据源，以便更好地了解用户行为。例如，公司的市场经理使用知识图来分析用户之间的关系，并发现组织的共同偏好，以制定某种类型的人群的营销策略。只有当我们能够更好地了解用户的需求时，我们就可以更好地进行营销。
5.挑战
知识图尚未在行业中形成大型应用程序。尽管有些公司试图朝这个方向发展，但许多公司仍处于调查阶段。主要原因是许多公司不了解知识图，或不理解。但是，可以肯定的是，知识图肯定会在未来几年内成为行业中流行的工具，这也很容易从当前趋势中预测。当然，知识图是一个相对较新的工具。所有这些，因此，它肯定会在实际应用中涉及或多或少的挑战。
数据噪声
首先，数据中有很多噪音。即使图书馆中有数据，我们不能保证它具有100％的精度。在这里，我们主要从两个方面开始。首先，当前的累积数据是错误的，因此错误数据需要纠正。最简单的纠正方法是进行离线不一致验证，这是前面提到的。借款人李si是“包容性财务”，借款人王吴被“包容性金融信息服务有限公司”填充。他们三个来自不同的公司。然后，问题是如何从大量数据中找到这些歧义名称并将其合并到一个名称中？这涉及自然语言处理中的“消失分析”技术。
非结构化数据处理功能
在大数据时代，许多数据是未经处理的非结构化数据，例如文本，图片，音频，视频等。尤其是在互联网金融行业中，我们经常面临许多文本数据。如何提取有价值来自这些非结构化数据的信息是一项非常具有挑战性的任务。对于机器学习，数据挖掘和自然语言处理功能，这具有更高的阈值。
知识推理
推理能力是人类智力的重要特征，因此我们可以从现有知识中发现隐性知识。一般推理通常需要一些规则来支持[3]。例如，“朋友”的“朋友”可以推理“朋友”关系，而“父亲”的“父亲”可以推理“祖父”关系。例如，张圣桑（Zhang San）的许多朋友也是李赛（Li Si）的朋友，因此我们可以推测张圣桑（Zhang San）和李si（Li si）也可能是朋友的关系。当然，在这里涉及的概率问题。很大，如何有效地将此信息与推理算法结合在一起是最关键的。通常，推理算法包括基于逻辑的推理和基于分布的推理方法。在人工智能领域的深度学习位置，它已经变得越来越多，它已经变得越来越多。更重要的是，基于分布式表示方法的推理也已成为当前研究的热点。如果您有兴趣，则可以参考该领域的当前工作进展[4,5,6,7]。
大数据，小样本和建造有效的生态闭环是关键
尽管可以获得的数据量非常大，但我们仍然面临小样本，也就是说，样本数量很小。修理我们需要基于机器学习来构建一个反狂欢得分系统，我们首先需要一些欺诈样本。但实际上，我们可以获得的欺诈样本数量不大。即使有数百万贷款申请，标记为欺诈的样本也可能是成千上万的样本。这对机器学习的建模提出了更高的挑战。我们以高度“价格”获得的每个欺诈样本。时间，我们将不可避免地收集更多样本，但是样本的增长空间仍然受到限制。这与传统的机器学习系统（例如图像识别）不同，并且不难获得数十万甚至数百万个样本。
在如此小的样本条件下，建立有效的生态闭环特别重要。所谓的生态闭环是指建立有效的自我反馈系统，使他们能够实时向我们反馈，并保持为了建立自我学习系统，我们不仅必须改善现有数据流系统，而且还深入各种业务线并优化相应的过程。这也是这也是一个必要的过程整个反欺诈链接。我们必须知道整个过程都充满了游戏。因此，我们需要通过反馈信号不断调整策略。
六，结论
知识图在学术和工业界引起了越来越多的关注。除了本文中提到的应用程序外，知识图还可以应用于不同领域，例如权威管理，人力资源管理和其他领域。将在随后的文章中讨论。
参考
[1] De Abreu，D.，Fores，A.，Palma，G.，Pestana，V.，Pinero，J.，J.，... Vidal，M。E.（2013）。在图形数据库和rdfengines之间选择用于消费和采矿链接的数据。在寒冷中。
[2]用户行为教程
[3] Liu Zhiyuan知识图 - 大脑中的知识基础第2章知识图 - 机器大脑中的知识基础
[4] Nickel，M.，Murphy，K.，Tresp，V.，Gabrilovich，E。对知识图的关系机器学习的回顾。
[5] Socher，R.，Chen，D.，Manning，C。D.，Ng，A。（2013年）。使用神经张量网络推理，以完成知识基础完成。在Neafmations的进步（PP.92626262626262626262626262626262626262626262626262626262626
[6] Bordes，A.，Usunier，N.，Garcia-Duran，A.，Weston，J.，Yakhnenko，O。（2013）。用于建模多关系数据的晶体嵌入。2787-2795）。
[7] Jenatton，R.，Roox，N。L.，Bordes，A.，Obozinski，G。R.（2012）。高度多关系数据的潜在因子模型。在神经信息处理系统的进步中（第3167-67-67-67-67-67-67-67-67-67-67-67-67-67-67-67-67-67-67-67-67-67--67--67--67-
对于年幼的孩子来说，游戏是一项实用活动，符合儿童，自主和表达快乐情绪的身心发展的实践活动。该游戏自然可以为儿童的非人类控制的活动提供一种活动。这是一种独特的活动形式，符合学龄前儿童儿童的年龄特征。它在幼儿教育过程中占据关键地位。
从远古时代开始，只有孩子不喜欢学习，但是从来没有孩子不喜欢游戏。好的老师，老师和父母应该积极地指导孩子参加游戏，鼓励孩子学习和探索游戏，利用他们的想象力和创造力，实现孩子的梦想，并从内心获得幸福。孩子不仅在玩耍的过程中玩耍。他是一个很棒的学习，这是自主，快乐和高效的。不要低估游戏，游戏是孩子的生活。
现代人类越来越享受科学和技术发展带来的便利，他们越来越依赖科学和技术的发展。当人工智能在整个生活的角落中传播时，关于国外人工智能的短片已经成为在Douyin中很受欢迎，这使人们考虑了人工智能。
视频中的机器人可以与音乐会一起跳舞，并了解人类的意图：您可以与人类一起躲藏和寻求，并看到交接的小球主动获得主动。
大多数网民评论说：“这可能是人类要摧毁的开始，而后背很冷。”“机器人学会了独立学习，人类很快就会结束。”
视频中的人形机器人称为ICUB，由IIT（意大利科学技术学院），意大利的伊朗创建。在建设过程中，研究人员将其“用于操作大脑的方式”，以便他们可以通过与环境和互动的互动来获得各种行为能力和认知能力。换句话说，ICUB已经具有思考的能力。从“服从秩序”到“自我意识”的飞跃已实现。
早在1950年，人类就已经开始了机器人是否已经开始具有人类意识以及他们是否学会了考虑图灵测试。如果计算机可以在5分钟内回答人类测试人员提出的一系列问题答案的百分比使测试人员错误地相信人类可以回答，计算机通过测试。戏剧性的时间是，机器人首次进行图灵测试的时间是2014年6月7日 - 艾伦死亡的60周年图灵，计算机科学之父。
在著名的人类学家胡田（Hu Jiaqi）的讲话中，它曾经提到：“如果机器人有能力思考人类并有能力向自己学习，那么它将很快学习。”
“它被认为是人工智能的父亲雨果·德·加里斯（Hugo de Garris），他比较了我们的人类和聪明的机器人。他说，我们的人类和智能机器人不如蚂蚁好。速度太慢了。”
“如果像这样的机器人再次相关联，他怎么能命令我这么愚蠢的事情，我打包他。所以我这个时候会摧毁他。你摧毁了他？它摧毁了你，它摧毁了你。”霍金也预测了2014年：人工智能技术最终将产生自我意识并取代人类。
在科学和技术的持续发展的未来，人们的预测 - 知名人类学家胡吉和霍金成为现实？我们不知道，除了祈祷外，我们现在应该采取有效的措施：限制科学的发展和技术！正如Hu Jiaqi先生所说：“我们人类不能全面，准确地判断科学技术的安全性”，“不能合理地使用科学技术”，“科学和技术具有灭绝的人类，这是不远。”。
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我记得我小时候最喜欢的游戏是要捉住和寻找，但不是和我的父母在一起，而是与村里的其他朋友在一起。在乡村发现并寻求寻找并不容易，因为您可以躲藏到任何地方。它并不那么简单。我记得最有趣的时光之一。一个同学将其藏在棺材中，因为乡村的许多老人都有习俗。当我长大的时候，我会先买棺材。当时，我们所有的房屋都是我们所有的房屋。他们都是平房，甚至在一起，因此他们被放在院子里，然后他会让其他人找不到它。他躲在里面并盖住盖子。他的父母认识到他死了。
生孩子后，我经常和他一起玩这个游戏，但基本上他们在自己的家中。几乎没有藏身的地方，婴儿很小。我找不到它。在隐藏隐藏的过程中，请确保告诉婴儿您不能隐藏的地方。如果您让孩子找到自己，您可以尽可能地隐藏，以便他尽快找到您。实际上，这个游戏可以使他变得好奇心，这对未来的人际关系和社会发展非常有帮助，并且可以有效缓解婴儿的焦虑分离。
作为母亲的母亲，婴儿在去幼儿园之前会感到分离。他们将要在一个陌生的城市吃饭和睡觉，包括凳子，需要自己做。幼儿园里有很多孩子。实际上，父母可以在小孩上学之前提前告诉他。妈妈必须是第一个接你的人。放学后，您必须听学校的老师。您可以在幼儿园学习更多，结交好朋友，并尝试尽可能多地告诉他幼儿园的好处。当您每天从学校回来时，问他在学校学到了什么以及您是否结交了好朋友。
结论：以上是首席执行官注释的全部内容。人工智能捕获并寻求所有人的用途是什么？感谢您阅读本网站的内容。我希望这对您有帮助。不要忘记在此网站上找到它。