公安领域知识图谱不断升温 或成AI下一风口

人工智能和大数据的快速发展使你周围的一切变得聪明:Siri会和你聊天,AI写的诗会让人眼前一亮,机器人也可以请求医疗......但它是否可以取笑你
 Siri ,谁仍然是一个诗歌,或沃森谁将成为一名医生,能够真正理解他在做什么以及为什么。 
为了让机器理解自己行为的意义并学会思考,你需要依赖知识地图。  
知识地图赋予公共安全  \\ n 
众所周知,公共安全领域每天都会产生大量数据,但数据本身并没有意义。 
不相关的知识根据相关性连接到语义网络,这是机器的地图。  
从使用范围,知识地图分为一般知识地图和领域知识地图。 
一般知识地图包括诸如网络搜索和推荐之类的场景,并且在越来越多的垂直领域中,知识地图也被广泛使用。 
在公共安全领域,知识地图已成为基础数据服务,为上层智能应用提供基础设施支持。  
公共安全领域的应用正在升温  
人工智能在公安领域遇到的主要问题之一是多年来公安积累的实战经验与技术算法的相互转换。这是公安知识地图应解决的问题。  
公安知识地图采用五个步骤:数据采集,处理,数据库重建,知识转化和实际应用。它使用分布式存储,关联算法,语义推理等技术,然后基于实体属性链接,时空链接,语义连接和特征链接。 
通过建立相互关系,可以构建一个具有公共安全,实体,实体和事件实体的多维多层实体,实现公共安全技术与企业的深度整合。  
虽然公安领域的知识地图建设起步较晚,但随着2018年公安部的相关指导的引入,更多基础平台化的大型项目已开始投入建设,现有项目的维护和应用仍在继续。 
根据艾瑞咨询数据,2018年工具式公安知识地图的应用率为30,平台式建设率达到10个。在国务院和公安部的大力推动下,未来将成为知识地图的更大应用。  
随着公安大数据的深入应用,数据规模的爆炸式增长以及知识应用需求的多样性和复杂性对知识管理提出了更高的要求。因此,面向未来的知识管理系统应该能够处理大规模的
,多模式,多任务交易。 
人类知识的进步也应该反映在知识地图上。  
在这方面,美国耐克梅隆大学和其他永不结束学习的概念,知识地图将形成基于信息,知识和智能的闭环。 
从信息中获取知识,基于知识开发智能应用程序,从智能应用程序生成新信息,从新信息中获取新知识,以及不断迭代,可以不断生成更丰富的知识地图和更智能的应用程序。
 

内容版权声明:除非注明,否则皆为本站原创文章。

转载注明出处:http://wei5288.com//a/ganhuo/862.html