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第一章 信息技术概论

第一章_信息技术概述__练习题_带答案）.doc 一、判断题 1.现代计算机中使用的集成电路绝大部分是模拟电路。F 2.集成电路芯片的工作速度与芯片的尺寸有关。芯片尺寸越大，其工作速度就越快。F 3.所有的十进制数都可精确转换为二进制数。F 4.信息是可以交换的。F 5.经加工后的信息一定比原始的信息更能反映现实的最新状态。F 6.信息技术中的感测和识别技术扩展了人的神经系统功能。F 7.现代集成电路制作使用的半导体材料通常是铜。F 8.集成电路的工作速度主要取决于组成逻辑门电路的晶体管的尺寸。晶体管的尺寸越大，其 极限工作频率越高，门电路的开关速度就越快。F 9．集成电路芯片的工作速度越快，集成度就越小。F 10．随着科学技术的发展，微米、亚微米、纳米技术的应用，在未来50年里，集成电路的集成度将按照摩尔定律不断增大。T 11．信息是可压缩的。T 12．所谓集成电路，指的是在半导体单晶片制造出含有大量电子元件和连线的电子线路。T 13．信息是认识主体所感知或所表述的事物运动及其变化方式的形式、内容和效用。T 14. 集成电路按用途可分为通用和专用两类，PC机中的存储器芯片属于专用集成电路。F 15 对二进位信息进行逻辑运算是按位独立进行的，位与位之间不发生关系T 16．信息就是数据。F 17．知识来源于信息。T 18．信息处理的本质是数据处理。T 19．现代微处理器都是大规模集成电路。F 20．集成电路封装的目的是机械化学保护。F 21．IC卡的能量总是来源于IC卡读写器。F 22．当两个输入端都为“１”时，“异或门”的输出端才是“１”。F 23．Moore定律是指集成电路技术的发展，大体遵循单块集成电路的集成度平均每18-24个月翻一翻的规律。(按书上为T)，实际应为F 24．计算机中的整数分为不带符号的整数和带符号的整数两类，前者表示的一定是正整数。T 25．所有的数据都是信息。F 26．信息感知技术是用来确定存在的信息是哪一类的问题。F 27．中、小规模集成电路一般以简单的门电路或单级放大器为集成对象，大规模集成电路则以功能部件、子系统为集成对象。T 28．PC机中的存储器芯片属于通用集成电路。T 29．数字通信中多数使用的数字电路比模拟电路更容易由超大规模集成电路实现，有利于通信设备的小型化、微型化。T 30．正整数无论采用原码还是补码表示，其编码都是完全相同的。T 31．信息技术是指用来取代人们信息器官功能，代替人类进行信息处理的一类信息技术。F 32. 信息产业已是全球第一大产业T 33. 信息化是由信息技术驱动的经济和社会的变革T 34.同一个字符集中的字符可以对应多种不同的编码。T

伺服驱动器的工作原理

伺服驱动器的工作原理 随着全数字式交流伺服系统的出现，交流伺服电机也越来越多地应用于数字控制系统中。为了适应数字控制的发展趋势，运动控制系统中大多采用全数字式交流伺服电机作为执行电动机。在控制方式上用脉冲串和方向信号实现。 一般伺服都有三种控制方式：速度控制方式，转矩控制方式，位置控制方式。 速度控制和转矩控制都是用模拟量来控制的。位置控制是通过发脉冲来控制的。具体采用什么控制方式要根据客户的要求，满足何种运动功能来选择。 如果您对电机的速度、位置都没有要求，只要输出一个恒转矩，当然是用转矩模式。 如果对位置和速度有一定的精度要求，而对实时转矩不是很关心，用转矩模式不太方便，用速度或位置模式比较好。如果上位控制器有比较好的死循环控制功能，用速度控制效果会好一点。如果本身要求不是很高，或者，基本没有实时性的要求，用位置控制方式对上位控制器没有很高的要求。就伺服驱动器的响应速度来看，转矩模式运算量最小，驱动器对控制信号的响应最快；位置模式运算量最大，驱动器对控制信号的响应最慢。 对运动中的动态性能有比较高的要求时，需要实时对电机进行调整。那么如果控制器本身的运算速度很慢（比如PLC，或低端运动控制器），就用位置方式控制。如果控制器运算速度比较快，可以用速度

方式，把位置环从驱动器移到控制器上，减少驱动器的工作量，提高效率（比如大部分中高端运动控制器）；如果有更好的上位控制器，还可以用转矩方式控制，把速度环也从驱动器上移开，这一般只是高端专用控制器才能这么干，而且，这时完全不需要使用伺服电机。换一种说法是： 1、转矩控制：转矩控制方式是通过外部模拟量的输入或直接的地址的赋值来设定电机轴对外的输出转矩的大小，具体表现为例如10V 对应5Nm的话，当外部模拟量设定为5V时电机轴输出为2.5Nm:如果电机轴负载低于2.5Nm时电机正转，外部负载等于2.5Nm时电机不转，大于2.5Nm时电机反转（通常在有重力负载情况下产生）。可以通过实时的改变模拟量的设定来改变设定的力矩大小，也可通过通讯方式改变对应的地址的数值来实现。应用主要在对材质的受力有严格要求的缠绕和放卷的装置中，例如饶线装置或拉光纤设备，转矩的设定要根据缠绕的半径的变化随时更改以确保材质的受力不会随着缠绕半径的变化而改变。 2、位置控制：位置控制模式一般是通过外部输入的脉冲的频率来确定转动速度的大小，通过脉冲的个数来确定转动的角度，也有些伺服可以通过通讯方式直接对速度和位移进行赋值。由于位置模式可以对速度和位置都有很严格的控制，所以一般应用于定位装置。应用领域如数控机床、印刷机械等等。 3、速度模式：通过模拟量的输入或脉冲的频率都可以进行转动速度的控制，在有上位控制装置的外环PID控制时速度模式也可以进行

第一章信息与信息技术.doc

第一章信息与信息技术 课题：课时：2课时单元概述：本章通过列举生活实例，使学生了解信息及其特征，认识信息和信息技术在信息社会的重要地位，使学生初步感受信息文化，培养学生的信息素养。课程标准描述信息的基本特征，列举信息技术的应用实例，了解信息技术的历史和发展趋势。学习目标： 1、知识性目标了解什么是信息；掌握信息的主要特征；学会区分信息和信息的媒体；通过生活实例具体说明信息的特征；了解信息技术及其主要内容；了解信息技术经历的五次革命，并列出每个阶段的重要标志。 2、技能性目标能快速在图书馆或向家长获取信息；对于有条件上网的学生，应提高上网查询的速度。 3、情感性目标交流讨论信息在信息社会的重要性，感受信息文化；在小组活动中培养学生合作学习和主动获取信息的愿望。课前准备：教具：网络教室学生：学会基本的网络搜索技术。教师：各种教学用的记录表及评价表，如分组调查表、周边图书馆推荐表、相关网站链接表、分析表、作品引用记录等。活动安排： 1、活动主题：分析信息采集技术、信息传播技术和信息存储技术在各个历史阶段的特点。 2、活动要求：以小组为单位通过图书馆、向家长咨询或上网查找相关资料完成分析表。 3、活动步骤：（1）在课堂中完成分组，并确立组长和组员的分工；（2）每组可以采用一种或多种查询方式（通过图书馆、向家长咨询或上网查找）查找相关资料；（3）整理并交流。〖教学过程〗一、信息的概念：引入同学们，今天是我们高中信息技术学科的第一堂课。有谁能

说说什么是信息？在日常生活中，你认为哪些属于信息，试着举1－2个例子。学生（举例）（教师在学生举例时可以将案例记录在黑板上，以备区分信息与信息的媒体之用）刚才大家都列举了很多生活中的例子。现在，让我们来看看著名的学者是如何来定义信息这个概念的。（应用ppt演示文稿）信息是一个被各个领域广泛运用的概念，其定义因领域的不同而各不相同。今天，老师向大家介绍的是信息学奠基人香农和控制论奠基人维纳对信息的定义。信息需要用载体来表示和传播，表达信息的载体称为信息的表示媒体，简称媒体。例如：书中记载的内容属于信息，书就是信息的媒体。刚才同学们举了这么多例子，现在让我们再来看看哪些属于信息，哪些属于信息的媒体？（学生区分黑板上的例子是属于信息还是信息的媒体）（将例子按照信息、媒体有规律地排列）例如：信息媒体书中记载的内容书广播 天气预报信息的媒体类型很多，常用的类型有四种：文本、数据、声音和图像等等。看看黑板上罗列的都属于哪一类型？（学生将举例的媒体按照其类型分类） ?二、信息的主要特征：刚才我们都列举了很多信息，也了解了哪些是信息，哪些是信息的媒体。现在，我们可不可以归纳一下信息有哪些主要特征呢？同样，也举1－2个例子。教师学生总结信息的主要特征是：载体依附性、价值性、时效性、 2018-07-31 课题：课时：2课时单元概述：本章通过列举生活实例，使学生了解信息及其特征，认识信息和信息技术在信息社会的重要地位，使学

知识图谱 概念与技术：第8章 图数据库系统

《知识图谱: 概念与技术》 第8 讲 知识图谱管理系统

Knowledge Graph Serving Systems

Outline ?Knowledge graph serving scenarios ?General design principles of knowledge graph serving systems ?Real-time query processing ?Representative graph systems ?Demo

Knowledge Serving Scenarios

A real-life relation search scenario A News Headline Tom Cruise Admits Katie Holmes Divorced Him To Protect Suri From Scientology 1Tom Cruise –people.person.marriage–(marriage ) –time.event.person –Katie Holmes 2Tom Cruise –people.person.children–(Suri Cruise) –people.person.parent –Katie Holmes 3Tom Cruise –film.actor.film–(Bambi Verleihung2007) –film.filmactor –Katie Holmes 4...

Relation search in knowledge graph Multi-hop Relation Search Discover the hidden relations between entities Enable more than what entity indexes can support Entity A Entity B

第13章++知识图谱与知识推理

第13章知识图谱与知识推理 王泉 中国科学院大学网络空间安全学院 2016年11月

?13.1概述 ?13.2知识图谱构建 ?13.3 知识图谱中的知识推理–13.3.1 表示学习技术 –13.3.2 张量分解技术 –13.3.3 路经排序算法?13.4 本章小结

?13.1概述 ?13.2知识图谱构建 ?13.3 知识图谱中的知识推理–13.3.1 表示学习技术 –13.3.2 张量分解技术 –13.3.3 路经排序算法?13.4 本章小结

实体和关系 ?实体 (entity)：现实世界中可区分、可识别的事物或概念–客观对象：人物、地点、机构 –抽象事件：电影、奖项、赛事 ?关系 (relation)：实体和实体之间的语义关联 –BornInCity, IsParentOf, AthletePlaysForTeam

?知识图谱 (knowledge graph)：实体和关系所构成的异质、有向图，是表征实体间语义关联的语义网络 ?节点代表实体 ?边代表不同类型的关系 (异质) ?两个节点之间有边相连表明它们之间存在相应关系 ?边是有向的表明关系是非对称的

?三元组 (triple/triplet)：也称事实 (fact)，是最基本的知识存储方式，表现为(主语, 谓词, 宾语)形式 (Tom, BornInCity, Paris) (Tom, LivedInCity, Lyon) (Tom, Nationality, France) (Tom, ClassMates, Bob) (Paris, CityLocatedInCountry, France) (Lyon, CityLocatedInCountry, France) (Bob, BornInCity, Paris)

伺服阀工作原理

典型电---气比例阀、伺服阀的工作原理 电---气比例阀和伺服阀按其功能可分为压力式和流量式两种。压力式比例/伺服阀将输给的电信号线性地转换为气体压力；流量式比例/伺服阀将输给的电信号转换为气体流量。由于气体的可压缩性，使气缸或气马达等执行元件的运动速度不仅取决于气体流量。还取决于执行元件的负载大小。因此精确地控制气体流量往往是不必要的。单纯的压力式或流量式比例/伺服阀应用不多，往往是压力和流量结合在一起应用更为广泛。 电---气比例阀和伺服阀主要由电---机械转换器和气动放大器组成。但随着近年来廉价的电子集成电路和各种检测器件的大量出现，在1电---气比例/伺服阀中越来越多地采用了电反馈方法，这也大大提高了比例/伺服阀的性能。电---气比例/伺服阀可采用的反馈控制方式，阀内就增加了位移或压力检测器件，有的还集成有控制放大器。 一、滑阀式电---气方向比例阀 流量式四通或五通比例控制阀可以控制气动执行元件在两个方向上的运动速度，这类阀也称方向比例阀。图示即为这类阀的结构原理图。它由直流比例电磁铁1、阀芯2、阀套3、阀体4、位移传感器5和控制放大器6等赞成。位移传感器采用电感式原理，它的作用是将比例电磁铁的衔铁位移线性地转换为电压信号输出。控制放大器的主要作用是： 1）将位移传感器的输出信号进行放大； 2）比较指令信号Ue和位移反馈信号U f U； 3）放大，转换为电流信号I输出。此外，为了改善比例阀的性能，控制放大器还含有对反馈信号 Uf的处理环节。比如状态反馈控制和PID调节等。 带位置反馈的滑阀式方向比例阀，其工作原理是：在初始状态，控制放大器的指令信号UF=0，阀芯处于零位，此时气源口P与A、B两端输出口同时被切断，A、B两口与排气口也切断，无流量输出；同时位移传Uf=0。若阀芯受到某种干扰而偏离调定的零位时，位移传感器将输出一定的电压Uf，控制放 放大后输出给电流比例电磁铁，电磁铁产生的推力迫使阀芯回到零位。若指令Ue>0，则 电压差U增大，使控制放大器的输出电流增大，比例电磁铁的输出推力也增大，推动阀芯右移。而阀芯的右移又引起反馈电压Uf的增大，直至Uf与指令电压Ue基本相等，阀芯达到力平衡。此时。

信息抽取层、知识融合层、知识加工层

《知识图谱构建技术综述》—— 笔记 刘峤李杨段宏刘瑶秦志光《计算机研究与发展》, 2016, 53 (3):582-600 一、摘要 说明知识图谱的定义和内涵 将知识图谱分成信息抽取层、知识融合层、知识加工层 分类说明三个层次涉及的关键技术的研究现状 面临的挑战和关键问题 二、知识图谱的定义与架构 2.1 定义 知识图谱：是结构化的语义知识库，用于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系。其基本组成单位是。“实体－关系－实体”三元组，以及实体及其相关属性－值对，实体间通过关系相互联，构成网状的知识结构。 知识图谱本身是一个具有属性的实体通过关系链接而成的网状知识库。（从图的角度看，图中节点表示实体（概念），节点之间的边表示实体与实体之间的关系） 2.2 架构 知识图谱自身的逻辑结构 数据层：知识以事实（fact）为单位存储在图数据库。 模式层：模式层在数据层之上，是知识图谱的核心。储存提炼过的知识，采用本体库进行管理模 式层。 知识图谱所采用的技术（体系）架构（本文的重点） 知识图谱的构建过程是从原始数据出发，采用一系列自动或半自动的技术手段，从原始数据中提取出知识要素（即事实），并将其存入知识库的数据层和模式层的过程．这是一个迭代更新的过程，根据知识获取的逻辑，每一轮迭代包含３个阶段：信息抽取、知识融合以及知识加工。

2.3 构建方式 自顶向下：从高质量数据中提取本体和模式信息，加入到知识库中。 自底向上：从公开采集的数据中提取出资源模式，选择其中置信度较高的新模式，加入到知识库中。 三、知识图谱的构建技术

3.1 信息抽取 信息抽取是一种自动化地从半结构化和无结构数据中抽取实体、关系以及实体属性等结构化信息的技术。关键技术包括：实体抽取、关系抽取和属性抽取。 实体抽取（命名实体识别NER） 指从文本数据集中自动识别出命名实体。（最关键最基础） 关系抽取 1. 实体抽取得到的是离散的命名实体，还需从相关预料中提取出实体之间的关系。 2. 关系抽取就是解决如何从文本语料中抽取式体检关系这一问题。 属性抽取 1. 属性抽取的目标是从不同信息源中采集特定实体的属性信息。由于可以将实体的属性视为实体与 属性值之间的一种名词性关系，因此也可以将属性抽取问题视为关系抽取问题。 2. 属性抽取一般是从百科类网站上的半结构化数据中抽取，或者是采用数据挖掘的办法直接从文本 中挖掘实体属性与属性值之间的关系模式。据此发现对属性名和属性值在文本中的定位。

(完整版)领域应用知识图谱的技术和应用

领域应用 | 知识图谱的技术与应用 本文转载自公众号：贪心科技。 领域应用 | 知识图谱的技术与应用 李文哲开放知识图谱 1周前 本文转载自公众号：贪心科技。 作者 | 李文哲，人工智能、知识图谱领域专家 导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。 目录： 1.概论 2.什么是知识图谱 3.知识图谱的表示 4.知识抽取 5.知识图谱的存储 6.金融知识图谱的搭建 1.定义具体的业务问题 2.数据收集 & 预处理 3.知识图谱的设计 4.把数据存入知识图谱 5.上层应用的开发 7.知识图谱在其他行业中的应用 8.实践上的几点建议 9.结语 1. 概论

随着移动互联网的发展，万物互联成为了可能，这种互联所产生的数据也在爆发式地增长，而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。如果说以往的智能分析专注在每一个个体上，在移动互联网时代则除了个体，这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。在一项任务中，只要有关系分析的需求，知识图谱就“有可能”派的上用场。 2. 什么是知识图谱？ 知识图谱是由Google公司在2012年提出来的一个新的概念。从学术的角度，我们可以对知识图谱给一个这样的定义：“知识图谱本质上是语义网络（Semantic Network）的知识库”。但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph）。 那什么叫多关系图呢？学过数据结构的都应该知道什么是图（Graph）。图是由节点（Vertex）和边（Edge）来构成，但这些图通常只包含一种类型的节点和边。但相反，多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边。比如左下图表示一个经典的图结构，右边的图则表示多关系图，因为图里包含了多种类型的节点和边。这些类型由不同的颜色来标记。

伺服电机工作原理及和步进电机的区别

伺服电机工作原理及和步进电机の区别 2010-03-30 17:14 伺服电机内部の转子是永磁铁，驱动器控制のU/V/W三相电形成电磁场，转子在此磁场の作用下转动，同时电机自带の编码器反馈信号给驱动器，驱动器根据反馈值与目标值进行比较，调整转子转动の角度。伺服电机の精度决定于编码器の精度（线数）。 什么是伺服电机？有几种类型？工作特点是什么？ 答：伺服电动机又称执行电动机，在自动控制系统中，用作执行元件，把所收到の电信号转换成电动机轴上の角位移或角速度输出。分为直流和交流伺服电动机两大类，其主要特点是，当信号电压为零时无自转现象，转速随着转矩の增加而匀速下降.。 请问交流伺服电机和无刷直流伺服电机在功能上有什么区别？ 答：交流伺服要好一些，因为是正弦波控制滚珠丝杆，转矩脉动小。直流伺服是梯形波。但直流伺服比较简单，便宜。永磁交流伺服电动机20世纪80年代以来，随着集成电路、电力电子技术和交流可变速驱动技术の发展，永磁交流伺服驱动技术有了突出の发展，各国著名电气厂商相继推出各自の交流伺服电动机和伺服驱动器系列产品并不断完善和更新。交流伺服系统已成为当代高性能伺服系统の主要发展方向，使原来の直流伺服面临被淘汰の危机。90年代以后，世界各国已经商品化了の交流伺服系统是采用全数字控制の正弦波电动机伺服驱动。交流伺服驱动装置在传动领域の发展日新月异。 永磁交流伺服电动机同直流伺服电动机比较，主要优点有：⑴无电刷和换向器，因此工作可靠，对维护和保养要求低。⑵定子绕组散热比较方便。⑶惯量小，易于提高系统の快速性波纹管联轴器。⑷适应于高速大力矩工作状态。⑸同功率下有较小の体积和重量。 伺服和步进电机 伺服主要靠脉冲来定位，基本上可以这样理解，伺服电机接收到1个脉冲，就会旋转1个脉冲对应の角度，从而实现位移，因为，伺服电机本身具备发出脉冲の功能，所以伺服电机每旋转一个角度，都会发出对应数量の脉冲，这样，和伺服电机接受の脉冲形成了呼应，或者叫闭环，如此一来，系统就会知道发了多少脉冲给伺服电机，同时又收了多少脉冲回来，这样，就能够很精确の控制电机の转动，从而实现精确の定位，可以达到0.001mm。 步进电机是一种离散运动の装置，它和现代数字控制技术有着本质の联系。在目前国内の数字控制系统中，步进电机の应用十分广泛。随着全数字式交流伺服系统の出现，交流伺服电机也越来越多地应用于数字控制系统中。为了适应数字控制の发展趋势，运动控制系统中大多采用步进电机或全数字式交流伺服电机作为执行电动机。虽然两者在控制方式上相似（脉冲串和方向信号）弹性联轴器，但在使用性能和应用场合上存在着较大の差异。现就二者の使用性能作一比较。 一、控制精度不同 两相混合式步进电机步距角一般为 3.6°、 1.8°，五相混合式步进电机步距角一般为

人工智能-知识图谱机器大脑中的知识库

知识图谱技术原理介绍 ?莫扎特 ?2016-01-09 17:31:55 ?大数据技术 ?评论(0) ? 作者：王昊奋 近两年来，随着Linking Open Data[1] 等项目的全面展开，语义Web数据源的数量激增，大量RDF数据被发布。互联网正从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网(Document Web)转变成包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网(Data Web)。在这个背景下，Google、百度和搜狗等搜索引擎公司纷纷以此为基础构建知识图谱，分别为Knowledge Graph、知心和知立方，来改进搜索质量，从而拉开了语义搜索的序幕。下面我将从以下几个方面来介绍知识图谱：知识图谱的表示和在搜索中的展现形式，知识图谱的构建和知识图谱在搜索中的应用等，从而让大家有机会了解其内部的技术实现和各种挑战。 知识图谱的表示和在搜索中的展现形式

正如Google的辛格博士在介绍知识图谱时提到的：“The world is not made of strings , but is made of things.”，知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念。其中，每个实体或概念用一个全局唯一确定的ID来标识，称为它们的标识符(identifier)。每个属性-值对(attribute-value pair，又称AVP)用来刻画实体的内在特性，而关系(relation)用来连接两个实体，刻画它们之间的关联。知识图谱亦可被看作是一张巨大的图，图中的节点表示实体或概念，而图中的边则由属性或关系构成。上述图模型可用W3C提出的资源描述框架RDF[2] 或属性图(property graph)[3] 来表示。知识图谱率先由Google提出，以提高其搜索的质量。 为了更好地理解知识图谱，我们先来看一下其在搜索中的展现形式，即知识卡片(又称Knowledge Card)。知识卡片旨在为用户提供更多与搜索内容相关的信息。更具体地说，知识卡片为用户查询中所包含的实体或返回的答案提供详细的结构化摘要。从某种意义来说，它是特定于查询(query specific)的知识图谱。例如，当在搜索引擎中输入“姚明”作为关键词时，我们发现搜索结果页面的右侧原先用于置放广告的地方被知识卡片所取代。广告被移至左上角，而广告下面则显示的是传统的搜索结果，即匹配关键词的文档列表。这个布局上的微调也预示着各大搜索引擎在提高用户体验和直接返回答案方面的决心。 【三大搜索引擎关于姚明的知识卡片(略)】 虽说三大搜索引擎在知识卡片的排版和内容展现上略有不同，但是它们都列出了姚明的身高、体重、民族等属性信息。此外，它们均包含“用户还搜索了”或“其他人还搜”的功能来展现相关的人物。该功能允许用户去浏览其他与姚明相关的人物的详细信息。细心的读者也发现Google在其知识卡片中也展示了很多与姚明相关的图片，以图文并茂的方式来展示姚明的方方面面。百度则结合了百度风云榜的信息，列出了姚明的类别(体坛人物)及其百度指数(今日排名和今日搜索热度等信息)。在搜索结果页面的左上角(在图中未给出)，百度还展示了其特有的专题搜索，包含了与姚明相关的百科、图片、微博、新闻、音乐、贴吧和视频等七大类的结果，基本涵盖了用户最基本的需求。搜狗在列出与姚明相关的百科、图片，电影和最新相关消息等专题的同时，其知识卡片额外显示了诸如“主持电视节目”、“效力篮球队”、“人物关系”等各种细粒度的语义关系。当遇到含有歧义的用户查询时，知识卡片还会列出其他可能的查询目标对象。在上面的例子中，搜狗还列出了一项“您是否要找”的功能，列出一位也叫姚明的一级作曲家。该功能用于去歧义，在显示最相关实体的同时也给出其他可能的对象，达到去歧义的作用。当搜索“李娜”或“长城”时，Google和百度也在其知识卡片下方展现了类似的功能。除了给出著名网球运动员李娜和万里长城之外，它们还列出歌手李娜和长城汽车供用户选择和浏览。更值得一提的是，当在搜狗知立方中输入“姚明的老婆的女儿的身高”如此复杂的查询时，其会直接返回其女儿的姓名(姚沁蕾)以及其身高(110cm)，并给出推理说明“叶莉的女儿是姚沁蕾”。如此详实的说明不仅为返回的答案提供了很好的解释，从另一个侧面也展示了知识图谱的强大，其不仅能识别出运动员姚明，也能抽取出关系“老婆”和“女儿”和属性“身高”等信息。当我

基于知识图谱和人工智能技术的数据关系智能辨识及可视化应用

XXX公司科学技术项目可行性研究报告 项目名称：基于知识图谱和人工智能技术的数据关系智能辨识及可视化管理研究 申请单位： 起止时间：2020年1月1日-2020年12月31日项目负责人： 通信地址： 邮政编码： 联系电话：

传真： 申请日期：2019.09

一、目的和意义 XXX公司（以下简称“公司”）正在大力推进泛在电力物联网及坚强智能电网建设，对电网及电网企业的信息化水平提出了更高的要求，尤其是对于数据资产的深入挖掘利用、全业务流程的协同贯通，有着迫切的需求。因此，全面建设了全业务统一数据中心，实现了源端全业务融合、后端大数据分析。 随着全业务统一数据中心的全面建设，数据的价值发现及使用越来越受重视。为追求企业数据价值最大化，历史数据贯通以及基于业务规则的数据异常发现势在必行。目前虽然通过主数据管理，统一编码管理等方式进行了数据贯通和数据管理，但是对于历史数据的梳理和贯通却收效胜微。主要存在以下问题： （1）对于历史数据的贯通多采用人工的方式，质量难以得到保证。 （2）需要对原业务系统进行改造，返工工作量及配合成本巨大。 （3）缺乏有效的保障措施，难以确保数据贯通的持续有效。 （4）缺乏知识提取技术，尤其是对于半结构化和非结构化数据知识提取存在盲区，丢失了很多有价值数据，缺乏覆盖电网全业务的知识图谱。 （5）缺少统一的知识库，数据搜索需在多个数据库或应用中分别实现，缺乏关联性，搜索体验差，缺乏智能推荐等功能。 （6）数据资源缺乏全生命周期管控，数据处理各个环节不能有效监管。 因此，亟需在全业务统一数据中心的数据仓库与数据集市之间通过语义标准构建业务数据知识图谱，引入数据化决策模型和监控体系，建立公司信息全息画像，实现业务数据的跨业务贯通，并提供网格化的高速检索和深度挖掘功能，提升企业管理的规范化、标准化、精益化水平。

领域知识图谱的技术与应用

领域应用知识图谱的技术与应用 本文转载自公众号：贪心科技。 领域应用I知识图谱的技术与应用 李文哲开放知识图谱1周前 本文转载自公众号：贪心科技。 作者I李文哲，人工智能、知识图谱领域专家 导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。 目录: 1.概论 2.什么是知识图谱 3.知识图谱的表示 4.知识抽取 5.知识图谱的存储 6.金融知识图谱的搭建 1.定义具体的业务问题 2.数据收集&预处理 3.知识图谱的设计 4.把数据存入知识图谱 5.上层应用的开发 7.知识图谱在其他行业中的应用 8.实践上的几点建议 9.结语 1.概论 随着移动互联网的发展，万物互联成为了可能，这种互联所产生的数据也在爆发式地增长，而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。如果说以往的智能分析专注在每一个个体上，在移动互联网时代则除了个体，这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。在一

项任务中，只要有关系分析的需求，知识图谱就有可能”派的上用场。

2. 什么是知识图谱? 知识图谱是由Google 公司在2012年提出来的一个新的概念。从学术的角度，我们可以 对知识图谱给一个这样的定义： 知识图谱本质上是语义网络（Sema ntic Network ）的 知识库”但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度出发其实 可以简单地把知识 图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph 那什么叫多关系图呢？ 学过数据结构的都应该知道什么是图（Graph ）。图是由节点 （Vertex ）和边（Edge ）来构成，但这些图通常只包含一种类型的节点和边。但相反， 多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边 。比如左下图表示一个经典的图结构, 右边的图则表示多关系图，因为图里包含了多种类型的节点和边。这些类型由不同的颜 色来标记。 在知识图谱 里， 我们通常用 实体（Entity ） ”来表达图里的节点、用 关系（Relation ）”来表达图里的 边”实体指的是现实世界中的事物比如人、地名、概念、药物、公司等 ，关系则用来 表达不同实体之间的某种联系， 比如人-居住在”北京、张三和李四是 朋友”逻辑回归 是深度学习的先导知识”等等。 现实世界中的很多场景非常适合用知识图谱来表达。 比如一个社交网络图谱里，我们既 可以有 人”的实体，也可以包含 公司”实体。人和人之间的关系可以是 朋友”，也可以是 同 事”关系。人和公司之间的关系可以是 现任职”或者曾任职”的关系。类似的，一个风控 知识图谱可以包含 电话”公司”的实体，电话和电话之间的关系可以是 通话”关系，而 且每个公司它也会有固定的电话。 3. 知识图谱的表示 知识图谱应用的前提是已经构建好了知识图谱 ，也可以把它认为是一个知识库。这也是 为什么它可以用来回答一些搜索相关问题的原因，比如在 Google 搜索引擎里输入“ Who is the wife of Bill Gates?，我们直接可以得到答案-“Melinda Gates 。这是因为我们在系 ）。 包含一种类型的节点和边 包含多种类型的节点和边 （不同＜^状扣師色代憑不岡评奥断节点和边） 节点 节点 边 边 节点 节点 边

伺服电机的工作原理图

伺服电机的工作原理图? 伺服电机工作原理——伺服电机内部的转子是永磁铁，驱动器控制的U/V/W三相电形成电磁场，转子在此磁场的作用下转动，同时电机自带的编码器反馈信号给驱动器，驱动器根据反馈值与目标值进行比较，调整转子转动的角度。 永磁交流伺服系统具有以下等优点：（1）电动机无电刷和换向器，工作可靠，维护和保养简单；（2）定子绕组散热快；(3)惯量小，易提高系统的快速性；（4）适应于高速大力矩工作状态；（5）相同功率下，体积和重量较小，广泛的应用于机床、机械设备、搬运机构、印刷设备、装配机器人、加工机械、高速卷绕机、纺织机械等场合，满足了传动领域的发展需求。 永磁交流伺服系统的驱动器经历了模拟式、模式混合式的发展后，目前已经进入了全数字的时代。全数字伺服驱动器不仅克服了模拟式伺服的分散性大、零漂、低可靠性等确定，还充分发挥了数字控制在控制精度上的优势和控制方法的灵活，使伺服驱动器不仅结构简单，而且性能更加的可靠。现在，高性能的伺服系统，大多数采用永磁交流伺服系统其中包括永磁同步交流伺服电动机和全数字交流永磁同步伺服驱动器两部分。伺服驱动器有两部分组成：驱动器硬件和控制算法。控制算法是决定交流伺服系统性能好坏的关键技术之一，是国外交流伺服技术封锁的主要部分，也是在技术垄断的核心。 2 交流永磁伺服系统的基本结构 交流永磁同步伺服驱动器主要有伺服控制单元、功率驱动单元、通讯接口单元、伺服电动机及相应的反馈检测器件组成，其结构组成如图1所示。其中伺服控制单元包括位置控制器、速度控制器、转矩和电流控制器等等。我们的交流永磁同步驱动器其集先进的控制技术和控制策略为一体，使其非常适用于高精度、高性能要求的伺服驱动领域，还体现了强大的智能化、柔性化是传统的驱动系统所不可比拟的。 目前主流的伺服驱动器均采用数字信号处理器（DSP）作为控制核心，其优点是可以实现比较复杂的控制算法，事项数字化、网络化和智能化。功率器件普遍采用以智能功率模块（IPM）为核心设计的驱动电路,IPM内部集成了驱动电路,同时具有过电压、过电流、过热、欠压等故障检测保护电路,在主回路中还加入软启动电路,以减小启动过程对驱动器的冲击。

第1章信息技术概述1(教案)

计算机应用基础（理论）课程教案 教学过程

新课导入： 这是大学新生入学以来的有关第一门计算机基础课程，首先向同学们介绍这门课程的地位、主要内容、考核方式以及学习方法。让学生了解该课程的重要性，并介绍江苏省计算机等级考试一级B的相关要求。通过提问，调查了解学生的计算机水平，以及学生对计算机的兴趣。 信息技术在人们的生活和工作中正在起着越来越重要的作用，计算机、通信、数字信息、软件这些信息时代的主要组成部分到处可见。 举例：在教学上有远程教育；在企业有电子商务；在生活中有视频聊天等等。提问：你能说说还有哪些应用么？ 新课讲授： 1.1信息与信息技术 1信息定义 信息就是信息，它既不是物质也不是能量。——N.Wiener（控制论创始人）事物运动的状态及状态变化的方式。——客观事物立场 认识主体所感知或所表述的事物运动及其变化方式的形式、内容和效用。 ——认识主体立场 计算机是一种基于二进制运算的信息处理机器，任何需要由计算机进行处理的信息，都必须进行一定程度的形式化，并表示成二进制编码的形式。这就引进了数据的概念。 2 与信息处理相关的行为和活动 信息收集——感知、测量、识别、获取、输入等 信息加工——分类、计算、分析、综合、转换、检索、管理等 信息存储 信息传递 信息施用——控制、显示等 3信息技术： 信息技术：用来扩展人的信息器官功能、协助人们进行信息处理的一类技术。 人的信息器官及功能： 感觉器官（眼耳鼻舌身）——获取信息 神经网络——传递信息 思维器官（大脑）——处理信息并再生信息 效应器官（手脚）——施用信息 4 信息处理系统： 用于辅助人们进行信息获取、传递、存储、加工处理、控制及显示的综合使用各种信息技术的系统。 5 信息处理系统实例

领域应用--知识图谱的技术与应用新选.

领域应用| 知识图谱的技术与应用 本文转载自公众号：贪心科技。 领域应用| 知识图谱的技术与应用 李文哲开放知识图谱1周前 本文转载自公众号：贪心科技。 作者| 李文哲，人工智能、知识图谱领域专家 导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。 目录： 1. 概论 2. 什么是知识图谱 3. 知识图谱的表示 4. 知识抽取 5. 知识图谱的存储 6. 金融知识图谱的搭建 1. 定义具体的业务问题 2. 数据收集& 预处理 3. 知识图谱的设计 4. 把数据存入知识图谱 5. 上层应用的开发 7. 知识图谱在其他行业中的应用 8. 实践上的几点建议 9. 结语 1. 概论

随着移动互联网的发展，万物互联成为了可能，这种互联所产生的数据也在爆发式地增长，而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。如果说以往的智能分析专注在每一个个体上，在移动互联网时代则除了个体，这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。在一项任务中，只要有关系分析的需求，知识图谱就“有可能”派的上用场。 2. 什么是知识图谱？ 知识图谱是由Google公司在2012年提出来的一个新的概念。从学术的角度，我们可以对知识图谱给一个这样的定义：“知识图谱本质上是语义网络（Semantic Network）的知识库”。但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph）。 那什么叫多关系图呢？学过数据结构的都应该知道什么是图（Graph）。图是由节点（Vertex）和边（Edge）来构成，但这些图通常只包含一种类型的节点和边。但相反，多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边。比如左下图表示一个经典的图结构，右边的图则表示多关系图，因为图里包含了多种类型的节点和边。这些类型由不同的颜色来标记。

伺服驱动器的工作原理复习过程

伺服驱动器的工作原 理

伺服驱动器的工作原理 随着全数字式交流伺服系统的出现，交流伺服电机也越来越多地应用于数字控制系统中。为了适应数字控制的发展趋势，运动控制系统中大多采用全数字式交流伺服电机作为执行电动机。在控制方式上用脉冲串和方向信号实现。 一般伺服都有三种控制方式：速度控制方式，转矩控制方式，位置控制方式。 速度控制和转矩控制都是用模拟量来控制的。位置控制是通过发脉冲来控制的。具体采用什么控制方式要根据客户的要求，满足何种运动功能来选择。 如果您对电机的速度、位置都没有要求，只要输出一个恒转矩，当然是用转矩模式。 如果对位置和速度有一定的精度要求，而对实时转矩不是很关心，用转矩模式不太方便，用速度或位置模式比较好。如果上位控制器有比较好的死循环控制功能，用速度控制效果会好一点。如果本身要求不是很高，或者，基本没有实时性的要求，用位置控制方式对上位控制器没有很高的要求。就伺服驱动器的响应速度来看，转矩模式运算量最小，驱动器对控制信号的响应最快；位置模式运算量最大，驱动器对控制信号的响应最慢。 对运动中的动态性能有比较高的要求时，需要实时对电机进行调整。那么如果控制器本身的运算速度很慢（比如PLC，或低端运动控制器），就用位置方式控制。如果控制器运算速度比较快，可以

用速度方式，把位置环从驱动器移到控制器上，减少驱动器的工作量，提高效率（比如大部分中高端运动控制器）；如果有更好的上位控制器，还可以用转矩方式控制，把速度环也从驱动器上移开，这一般只是高端专用控制器才能这么干，而且，这时完全不需要使用伺服电机。 换一种说法是： 1、转矩控制：转矩控制方式是通过外部模拟量的输入或直接的地址的赋值来设定电机轴对外的输出转矩的大小，具体表现为例如10V对应5Nm的话，当外部模拟量设定为5V时电机轴输出为2.5Nm:如果电机轴负载低于2.5Nm时电机正转，外部负载等于2.5Nm时电机不转，大于2.5Nm时电机反转（通常在有重力负载情况下产生）。可以通过实时的改变模拟量的设定来改变设定的力矩大小，也可通过通讯方式改变对应的地址的数值来实现。应用主要在对材质的受力有严格要求的缠绕和放卷的装置中，例如饶线装置或拉光纤设备，转矩的设定要根据缠绕的半径的变化随时更改以确保材质的受力不会随着缠绕半径的变化而改变。 2、位置控制：位置控制模式一般是通过外部输入的脉冲的频率来确定转动速度的大小，通过脉冲的个数来确定转动的角度，也有些伺服可以通过通讯方式直接对速度和位移进行赋值。由于位置模式可以对速度和位置都有很严格的控制，所以一般应用于定位装置。应用领域如数控机床、印刷机械等等。

伺服电机的工作原理

伺服电机的工作原理 着全数字式交流伺服系统的出现，交流伺服电机也越来越多地应用于数字控制系统中。为了适应数字控制的发展趋势，运动控制系统中大多采用全数字式交流伺服电机作为执行电动机。在控制方式上用脉冲串和方向信号实现。 一般伺服都有三种控制方式：速度控制方式，转矩控制方式，位置控制方式。 速度控制和转矩控制都是用模拟量来控制的。位置控制是通过发脉冲来控制的。具体采用什么控制方式要根据客户的要求，满足何种运动功能来选择。 如果您对电机的速度、位置都没有要求，只要输出一个恒转矩，当然是用转矩模式。 如果对位置和速度有一定的精度要求，而对实时转矩不是很关心，用转矩模式不太方便，用速度或位置模式比较好。如果上位控制器有比较好的闭环控制功能，用速度控制效果会好一点。如果本身要求不是很高，或者，基本没有实时性的要求，用位置控制方式对上位控制器没有很高的要求。就伺服驱动器的响应速度来看，转矩模式运算量最小，驱动器对控制信号的响应最快；位置模式运算量最大，驱动器对控制信号的响应最慢。 对运动中的动态性能有比较高的要求时，需要实时对电机进行调整。那么如果控制器本身的运算速度很慢（比如PLC，或低端运动控制器），就用位置方式控制。如果控制器运算速度比较快，可以用速度方式，把位置环从驱动器移到控制器上，减少驱动器的工作量，提高效率（比如大部分中高端运动控制器）；如果有更好的上位控制器，还可以用转矩方式控制，把速度环也从驱动器上移开，这一般只是高端专用控制器才能这么干，而且，这时完全不需要使用伺服电机。 换一种说法是： 1、转矩控制：转矩控制方式是通过外部模拟量的输入或直接的地址的赋值来设定电机轴对外的输出转矩的大小，具体表现为例如10V对应5Nm的话，当外部模拟量设定为5V 时电机轴输出为2.5Nm:如果电机轴负载低于2.5Nm时电机正转，外部负载等于2.5Nm时电机不转，大于2.5Nm时电机反转（通常在有重力负载情况下产生）。可以通过即时的改变模拟量的设定来改变设定的力矩大小，也可通过通讯方式改变对应的地址的数值来实现。应用主要在对材质的受力有严格要求的缠绕和放卷的装置中，例如饶线装置或拉光纤设备，转矩的设定要根据缠绕的半径的变化随时更改以确保材质的受力不会随着缠绕半径的变化 而改变。 2、位置控制：位置控制模式一般是通过外部输入的脉冲的频率来确定转动速度的大小，