知识图谱和大模型技术发展与应用

在数字时代,数据科学推动着各行各业的创新与进步,数据的爆炸式增长带来的机遇和挑战,促使数据科学家寻求创新解决方案——知识图谱和大模型,即两种分别从结构化数据和自然语言文本中提取有价值信息的方法。梳理总结了知识图谱和大模型技术的基本原理、发展历程和应用领域,分析了两者的局限性和短板;通过将二者结合应用能够有效实现功能互补、能力跃升,有望成为推动数据科学发展的新方式,相关研究和创新将进一步拓展数据科学的边界,更好地应对日益复杂的大数据挑战。     

机器可读标准表达方式探讨

围绕标准数字化转型发展,以探讨标准的机器可读表达方法为目的,首先分析当前标准转为机器可读标准面临的挑战,提出标准清晰度识别方法,用于判断哪些标准适合转为机器可读标准;其次分析采用XML、知识图谱等方式表达机器可读标准的优缺点,探讨基于EXPRESS语言表达机器可读标准的可行性。经分析认为,基于EXPRESS语言的表达方式在技术层面能够满足产品标准的机器可读表达需求,对推动标准数字化转型具有重要的技术指导意义。     

贵阳发电厂670T／H燃煤锅炉无污染启动方式探讨

随着国家可持续发展战略的进一步实施，环保问题日益成为国家和公众关注的焦点，污染物超标排放也逐渐由“违规”上升到“违法”高度上来，如何保障清洁生产，提高企业的社会形象，成为企业日益关心的问题。     

基于大模型和知识图谱的标准领域融合应用方法研究

为帮助解决标准编制发布周期长以及标准知识供给效率低等贯彻实施方面的主要问题，进一步革新标准化工作方式，本文基于已有大模型和知识图谱在标准领域的应用研究成果，首先对大模型和知识图谱在标准领域应用情况分别进行了介绍，对其领域应用优劣进行了具体分析，进而进行了标准领域的融合应用分析研究，提出了大模型辅助知识图谱构建、知识图谱辅助大模型研发、大模型应用平台和知识图谱智能应用平台的相互增强三种融合应用思路，对船舶标准领域的数字化、智能化建设具有较大的参考价值。