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ChatGPT改变了游戏规则，而且，更广泛地说，这种语言模型可能是我们这一代最重要的开发工具。(承认这一点需要一些谦虚，因为我们正在为数据科学家开发一个开发工具。） 但是，无论是ChatGPT还是一些更大的后代模型，都不可能编写出我们的软件中最困难

本体是针对“特定兴趣领域”的正式定义的词汇表（术语）。因为它是形式化定义的，它可以减少人类话语中混淆的机会，事实上，一些本体就是为此目的而创建的，也有为使得计算机程序能够推断关于领域的逻辑结果而创建的本体。 因此，开发本体可能是创建数据库、 专家系

宜家撰写了关于其知识图谱系统和知识图谱层(KG)的文章。三层方法侧重于概念：代表公司所做的业务概念。类别：表示业务中使用的受控词汇或术语。数据：代表企业的产品或独特的销售单位。例如，在宜家，概念是产品，类别是书柜，一个数

为什么上学目的是为了辨别哪些理论是在胡说八道？为什么数学家和物理学家可以在纸上写一些有趣的符号，对它们进行逻辑运算，产生一些新的有趣的符号排列，并确信这些新的符号实际上告诉他们一些关于宇宙的真实情况？（注意，并不是因为他们已经成为数学家或物理学家，他们的话才是真的）

知识图结合信息以创建描述不同实体之间关系的互连网络。它们目前简化了我们的许多日常数字体验，支撑着谷歌搜索、社交媒体网站和流媒体推荐引擎等应用程序。凭借其定义复杂和重叠关系的能力，例如，在细胞水平上可视化蛋白质和分子之间发生的数百种相互作用，知识图谱在生命科学中具有丰富的应用。如果使用得当，它

如果您一直在开发产品，那么经常出现的场景就是不断变化的业务需求。开发人员根据一组条件构建解决方案。随着时间的推移，这些逻辑条件可能会由于不断变化的业务需求或其他外部市场因素而发生变化。 在本文中，您将了解规则引擎以及如何利用该系统以可扩展和可维护的

在过去的几年里，思想工具已经成为一个新的凝聚点。那些原本可能围绕着个人知识管理（PKM）、笔记、网络化思维、计算机支持的协同工作（CSCW）、知识图谱或人机交互（HCI）等关键词的人们，正在重新规划他们的工作。 人们正在用这个词来描述一类新的软件，

业务规则可以很好地代表某些领域的逻辑。它们工作得很好，因为它们的结果是直观的，接近许多类型的领域专家的思维方式。其原因是它们允许将一个大问题分解成单个组件。通过这种方式，用户不必处理所有单一规则的协调问题：这是业务规则引擎提供的附加价值。 在这篇文

一些工具或开发项目的目的是为了淘汰程序员。让业务团队控制系统的行为。从商业管理的角度来看，这听起来是个好主意。想想看，如果我们不需要雇佣程序员，也不需要浪费时间与他们沟通需求，就可以省下很多钱。在现实中，我从来没有见过一个工具或项目在这方面取得成功。

语义技术使用形式语义来帮助人工智能系统理解语言，并以人类的方式处理信息。因此，它们能够根据意义和逻辑关系来存储、管理和检索信息。企业已经在使用语义技术和语义图形数据库，如Ontotext的GraphDB，来管理他们的内容，重新利用和重用信息，削减成本并获得新的收入来源。

作为一个技术人员，我喜欢讨论技术。作为讨论，一般都是比较的那种：JVM vs. Net，Java vs. Kotlin，Go vs. Rust，Maven vs. XXX，等等。然而，我们很容易陷入我们心爱的玩具的优点和缺点的泥潭，谈论了几个小时，也没有达成一个令人满意的协议。

代码优先（Code First）是程序员首先开发代码，不进行API设计，代码集成测试发布时。再对API进行测试。API优先（API First）是首先设计API，然后测试API，再进行代码开发。 在代码优先（Code First）与API优

使用系统不仅仅是编写代码，它是主动知识的生成。 在这篇文章中，Michael Feathers描述

通过知识图挖掘可再生的客户洞察，深入研究医疗保健示例： 知识图谱为制药行业所熟知，其威力已被使用多年；用于临床试验、研究和关键意见领袖的用例。然而，直到现在，一个这样的领域仍未触及，正在等待见证知识图谱的使用——知识图谱在“客户体验”中的应

我认为状态机经常被误解和应用不足：这就是我写这篇文章的原因。这个事实列表的目的不是教你什么是状态机或如何使用它们；还有很多其他资源。相反，这里的目标是激发它们的使用并突出它们经常被忽视但仍然相关的事情。如果您正在阅读其中一个事实并认为它微不足道，或无关紧要，或未经证实，或，或

Google发布了数据卡，这是一个数据集文件框架，早在提供高数据集生命周期的透明度。数据卡包包括以下内容：