在这次演讲中，我将介绍我们在学习知识图推理逻辑规则方面的最新进展。
逻辑规则在用于预测和推广到其他任务时提供了可解释，因此是学习的关键。
现有的方法要么面临在大搜索空间中搜索的问题(如神经逻辑编程)，要么由于稀疏奖励而无效优化(如基于强化学习的技术)。
为了解决这些局限性，本文提出了一个称为RNNLogic的概率模型。

一个包含产品层次结构和产销商品关系的知识图，总计1300种产品和90000多个品牌，基于京东网站的商品上下级概念，商品品牌之间关系，商品描述维度等知识库，基于该知识库可以支持商品属性库构建，商品销售问答，品牌物品生产等知识查询服务，也可用于情感分析等下游应用．

DomainSpecificKnowledgeGraphConstruction，领域特定知识图构建(KGC)是一个活跃的研讨领域，最近由于机器学习技术(如深度神经网络和单词嵌入)取得了令人印象深刻的进展。
本书将以一种引人入胜和可访问的方式综合Web数据上的知识图结构。

尼诺NENO是一个笔记应用程序，可协助您创建个人知识图。
使用NENO，您可以完全控制数据，因为您可以决定数据的存储位置：在本地计算机上，在您选择的云存储上，甚至在您控制的服务器上。
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入门NENO可以在两种模式下运行：服务器模式和本地模式。
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借助基于Chromium的浏览器（Chrome，Edge，Opera等）现在可以使

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。