中国的知识图谱发展历程可以概括为以下几个阶段： 1. 早期研究阶段：在20世纪70年代，专家系统作为人工智能的一个重要分支，利用知识和推理过程来解决特定问题。在这个阶段，研究者们主要关注图论和图算法的基本问题，如图的表示、图的遍历、图的匹配等。 2. 知识库与推理机阶段：从20世纪80年代开始，研究者们开始构建知识库与推理机，这是早期版本的知识图谱的雏形。这些系统侧重于知识表示和知识推理，但受限于规模小和应用场景不明确，发展较为缓慢。 3. 语义网和本体论阶段：21世纪初，语义网和本体论成为知识图谱发展的重要组成部分。语义网由万维网发明者Tim BernersLee提出，旨在通过结构化的三元组信息实现语义搜索。本体论的研究为知识图谱提供了宝贵的技术和方法。 4. 大规模知识图谱阶段：2012年，谷歌发布了包含570亿实体的大规模知识图谱，这标志着知识图谱领域的一次重大突破。同时，深度学习技术的发展为知识图谱的构建和应用提供了新的技术支持。 5. 深度学习时代的知识图谱：随着深度学习技术的兴起，知识图谱的研究和应用进入了新的阶段。研究者们开始探索如何将神经网络引入知识图谱的研究，以提高知识图谱补全和推理的能力。 6. 认知图谱阶段：近年来，认知图谱的概念被提出，它依据人类认知的双加工理论，动态构建带有上下文信息的知识图谱并进行推理。认知图谱的提出旨在解决传统知识图谱在表示和推理方面的一些局限性。 7. 产业化发展：随着数字经济的发展，知识图谱在中国的产业化进程加速，特别是在金融和公安等行业中得到了广泛应用。预计到2026年，中国知识图谱核心市场的规模将超过296亿元，20212026年的复合年增长率为22.5%。 8. 行业应用与生态构建：知识图谱的应用逐渐深入到各个行业，同时产业生态也在逐渐构建，包括监管引导方、供给方、需求方、投资方、高校及科研院所等共同参与，推动产业生态的成长和壮大。 这些阶段反映了中国知识图谱从理论研究到技术实现，再到产业化应用的逐步发展过程。

通过PDF文件生成数据集是一个多步骤的过程，通常包括以下几个阶段： 1. PDF文件的选择： 确定你想要转换的PDF文件，并确保它们包含的结构化数据适合转换为数据集。 2. 文本提取： 使用OCR（光学字符识别）工具从PDF中提取文本。一些流行的OCR工具包括Adobe Acrobat、ABBYY FineReader、Tesseract OCR（一个开源工具）等。 3. 数据清洗： 清洗提取的文本，去除噪声，比如页眉、页脚、水印等。 校正OCR过程中可能出现的错误。 4. 结构化数据识别： 识别文本中的结构化数据，如表格、列表、标题等。 可以使用正则表达式或自然语言处理（NLP）技术来辅助识别。 5. 数据转换： 将识别出的结构化数据转换成表格或其他格式，如CSV、JSON或数据库表格。 可以使用编程语言（如Python）配合库（如pandas、openpyxl）来处理数据。 6. 数据验证： 验证转换后的数据的准确性和完整性。 7. 数据增强： 如有必要，可以对数据进行增强，比如添加额外的标签或注释。 8. 数据集创建： 将处理后的数据保存为数据集，供机器学习或其他数据分析用途。 下面是一个简化的示例流程，使用Python和一些常用的库来从PDF生成数据集： ```python import PyPDF2 import pandas as pd from PIL import Image import pytesseract 打开PDF文件 with open as file: reader = PyPDF2.PdfFileReader 遍历每一页 for page_num in range: page = reader.getPage 提取文本 text = page.extractText 使用OCR提取图像中的文本 img = page.getImage img = Image.open text_from_image = pytesseract.image_to_string 清洗和处理文本 clean_text = preprocess_text 识别结构化数据 structured_data = identify_structured_data 保存到数据集 save_to_dataset 将数据集导出为CSV df = pd.DataFrame df.to_csv ``` 在这个示例中，`preprocess_text` 和 `identify_structured_data` 是假设的函数，你需要根据实际情况实现它们，以进行文本清洗和结构化数据识别。 请注意，这个过程可能会非常复杂，取决于PDF文件的质量和包含的数据类型。对于非文本元素（如图表、图像等），可能需要更高级的技术来提取和转换数据。

编写每周工作总结的prompt需要包括一些关键要素，以确保总结既全面又具有针对性。以下是一个编写每周工作总结的prompt示例： 标题： 引言： 简短介绍本周工作的总体情况和目标。 已完成工作： 1. 项目/任务名称： 目标/预期成果：描述项目或任务的目标。 完成情况：详细说明完成的工作内容和成果。 关键成果：列出本周在该项目或任务中取得的关键成果或里程碑。 2. 其他任务： 列出并描述其他完成的任务和工作。 进行中的工作： 1. 项目/任务名称： 当前状态：描述任务当前的进展状态。 遇到的问题/挑战：如果有，说明遇到的问题及采取的解决措施。 2. 其他进行中的事项： 列出并描述其他正在进行中的工作。 下周计划： 1. 计划开始/继续的工作： 列出下周计划开始或继续进行的项目和任务。 2. 目标设定： 明确下周的工作目标和预期成果。 需要支持/资源： 说明为完成下周计划是否需要额外的支持或资源。 个人感想/反思： 分享本周工作中的学习点、挑战或任何值得反思的地方。 附件/补充材料： 如果有相关的文档、报告或数据支持工作总结，可以在此列明。 这个prompt提供了一个结构化的框架，帮助你系统地回顾一周的工作，并为下一周的工作做出计划。根据实际情况，你可以调整各个部分的内容和细节。

ALBER 是一个多功能的人工智能，包括 Albert 和 AlbertBro 等工具，具体信息如下： Albert：这是一个能够解决数字广告挑战的自学习解决方案，具有持久性、准确性、智能性和效率性。它能够大规模处理和分析受众和策略数据，并自主分配预算、优化创意以及跨付费搜索、社交和程序化渠道进行广告活动的演变。Albert 是世界上第一个能够实现自主、跨渠道、快速启动的市场营销人工智能。 AlbertBro：这是一个基于人工智能的虚拟数学辅导工具，提供可靠的数学问题解答和支持。它在亚美尼亚、澳大利亚、巴西、加拿大、德国、法国、意大利、日本、沙特阿拉伯、英国和美国等多个国家提供服务，面向全球广泛的用户群体。

在AI领域，"EC"通常指的是"Embedding and Compression"，即嵌入和压缩。 1. Embedding（嵌入）：在机器学习和深度学习中，嵌入是指将高维的离散数据（如单词、句子、图像等）转换为低维的连续向量表示的过程。这些向量表示可以捕捉数据的内在特征和语义信息，常用于自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）任务中。 2. Compression（压缩）：压缩是指减少模型大小、降低计算复杂度或减少数据表示维度的过程。在深度学习中，模型压缩可以帮助减少模型的存储需求，加快推理速度，降低能耗，使模型更适合部署在资源受限的设备上。 将"Embedding"和"Compression"结合起来，EC通常指在保持数据表示质量的同时，对模型或数据进行压缩和优化，以提高效率和可扩展性。这在处理大规模数据集或部署大型模型时尤为重要。 此外，"EC"在不同的上下文中可能还有其他含义，但在AI领域，它通常与嵌入和压缩相关。

标题：打工人的家，温馨小窝的秘密?? 正文： 亲爱的家人们，作为打工人，我们每天奔波在城市的各个角落，但无论多累，回到家的那一刻，所有的疲惫都烟消云散。今天，就让我带大家走进一个普通打工人的家，看看我们是如何打造一个既实用又温馨的小窝的。 ?️【客厅】 客厅是我们放松的港湾，一张柔软的沙发，几本随手可拿的书，再加上一盏温暖的落地灯，就构成了我们下班后的小天地。不需要太多装饰，简单舒适就好。 ?【厨房】 厨房虽小，但五脏俱全。一个小巧的电饭煲，几件必备的厨具，就能让我们在忙碌的工作之余，给自己煮上一顿美味的晚餐。家的味道，从这里开始。 ?️【卧室】 卧室是我们的避风港，一张舒适的床，一套柔软的床品，再加上几件简单的装饰品，就能让我们在夜晚有一个好梦。这里，是我们最放松的地方。 ?【工作区】 即使是打工人，也需要一个属于自己的工作空间。一张干净的书桌，一台电脑，几本专业书籍，就能让我们在家中也能高效工作。 ?【绿植】 最后，别忘了给家里添上几盆绿植，它们不仅能净化空气，还能给家带来一抹生机。 这就是我们打工人的家，简单、实用、温馨。它不需要豪华的装饰，也不需要昂贵的家具，只要能让我们感到舒适和放松，那就是最好的家。 ?首图建议：一张家中客厅的照片，沙发上有柔软的抱枕，旁边是一盏温馨的落地灯，展现出家的温馨和舒适。 爆款词：打工人家居生活温馨小窝实用家居生活美学生活小技巧家的温度简单生活家居装饰生活态度

使用AI生成图片并将其转换为视频是一个涉及多个步骤的过程。以下是一般步骤的概述： 1. 选择AI生成图片的工具： 确定你想要生成什么类型的图片（例如：风景、人像、抽象艺术等）。 选择一个AI图像生成工具，如DeepArt、Deep Dream、Artbreeder、DeepArt.io等。 2. 生成图片： 使用所选工具，根据需要输入参数，如风格、颜色、主题等。 AI将根据输入生成图片。这个过程可能需要一些时间，具体取决于生成图片的复杂度和所使用的AI模型。 3. 保存图片： 将生成的图片保存到你的设备上。 4. 选择视频编辑软件： 选择一个视频编辑软件，如Adobe Premiere Pro、Final Cut Pro、DaVinci Resolve等。 5. 导入图片： 将保存的图片导入到视频编辑软件中。 6. 编辑视频： 根据需要，对图片进行剪辑、添加过渡效果、调整顺序等。 可以添加背景音乐、字幕和其他视频效果。 7. 导出视频： 完成编辑后，导出视频文件。选择合适的视频格式和分辨率。 8. 分享或使用视频： 将导出的视频分享到社交媒体、视频平台或用于其他用途。 如果你需要更具体的指导或者想要了解特定AI工具的使用方法，可以提供更多信息，我会尽力提供帮助。

标题：岁月静好，家的温度 —— 40岁家居博主的温馨生活哲学?? 正文： 家，是岁月的容器，承载着我们最真挚的情感与回忆。作为一名40岁的家居博主，我更懂得家不仅仅是一个居住的空间，它更是一个充满情感与故事的地方。 ?【自然与和谐】 我的家，充满了自然的元素。绿植的点缀，让整个空间都充满了生机与活力。我喜欢在阳台上种上一些花草，每当阳光洒下，那一抹绿意总能带给我无尽的宁静与舒适。 ?【艺术与美学】 艺术，是我生活中不可或缺的一部分。墙上挂着的画作，是我精心挑选的，它们不仅仅是装饰品，更是我情感的表达。每一幅画，都有它背后的故事，每一次凝视，都是与艺术家的对话。 ?【阅读与思考】 我的书房，是我思考与学习的空间。书架上摆满了我喜欢的书籍，从文学到哲学，从历史到艺术，每一次翻阅，都是一次心灵的旅行。 ?【茶香与静心】 午后的阳光下，一杯清茶，一本书，是我最喜欢的时光。茶香袅袅，书页轻翻，时间仿佛在这一刻凝固，让人忘却尘世的喧嚣。 ?‍?‍?‍?【家庭与温馨】 家，也是家人的港湾。与家人共度的时光，是我生活中最宝贵的财富。无论是一顿丰盛的晚餐，还是一次家庭旅行，都是我心中最美好的记忆。 ?首图建议：一张家中的角落，有绿植、书架、艺术画作和温暖的阳光，展现出家的温馨与和谐。 爆款词：家居美学 岁月静好 40岁生活哲学 家的温度 生活艺术 自然和谐 阅读时光 茶香静心 家庭温馨

InternVL是一个大型的视觉语言基础模型（visionlanguage foundation model），它将视觉编码器的参数扩展到60亿（6 billion parameters），并使用来自互联网的大规模图像文本数据，逐步与大型语言模型（LLMs）对齐。这个模型能够广泛应用于各种视觉语言任务，并在32个通用视觉语言基准测试中取得了最先进的性能，包括但不限于： 1. 视觉感知任务（Visual Perception Tasks）：如图像级别或像素级别的识别。 2. 视觉语言任务（VisionLanguage Tasks）：如零样本图像/视频分类（ZeroShot Image/Video Classification）、零样本图像/视频文本检索（ZeroShot Image/VideoText Retrieval）。 3. 多模态对话系统（Multimodal Dialogue Systems）：与LLMs链接，创建能够进行复杂视觉语言对话和交互的系统。 InternVL的设计包括几个关键点： 参数平衡的视觉和语言组件：包含一个扩展到60亿参数的视觉编码器和一个具有80亿参数的大型语言模型中间件，后者作为重要的“粘合”层，根据用户命令重新组织视觉特征。 一致的表示：为了保持视觉编码器和LLM之间的表示一致性，采用预训练的多语言LLaMA模型来初始化中间件，并与视觉编码器对齐。 渐进式图像文本对齐：利用来自不同来源的图像文本数据，通过渐进对齐策略确保训练稳定性，该策略首先在大规模噪声图像文本数据上启动对比学习，然后过渡到细粒度数据上的生成学习。 InternVL的开源信息可以在以下链接中找到： 论文链接： 开源代码： 此外，InternVL还提供了Demo试用，可以在这里访问：。

开源社区是一个由志愿者和开发者组成的社区，他们共同参与开发、维护和推广开源软件。开源软件是指源代码公开的软件，任何人都可以查看、修改和使用。开源社区的目标是促进技术创新、提高软件质量、降低开发成本和促进技术共享。 开源社区的成员可以来自不同的背景和领域，他们通过网络和协作工具进行交流和合作。在开源社区中，成员可以分享自己的代码、经验和知识，也可以参与项目的开发和维护。开源社区的项目通常由一个核心团队或组织发起，但社区中的所有成员都可以参与其中。 开源社区的成功得益于其开放、包容和协作的文化。在开源社区中，成员可以自由地表达自己的意见和建议，也可以自由地选择参与或退出项目。开源社区鼓励创新和尝试，同时也注重代码质量和安全性。通过开源社区的努力，许多优秀的开源软件得以诞生和发展，为全球的开发者和用户提供了便利和价值。