Thực thể là gì? Các công bố khoa học về Thực thể
Thực thể là một đối tượng hoặc một đối tượng cụ thể trong thế giới thực hoặc trong một hệ thống thông tin. Thực thể có thể là một người, một địa điểm, một sự ki...
Thực thể là một đối tượng hoặc một đối tượng cụ thể trong thế giới thực hoặc trong một hệ thống thông tin. Thực thể có thể là một người, một địa điểm, một sự kiện hoặc một vật thể. Trong lĩnh vực máy học và trí tuệ nhân tạo, thực thể có thể được đại diện và xử lý bằng cách sử dụng các thuật toán và mô hình để nhận dạng và phân loại chúng.
Thực thể là một đối tượng đơn giản hoặc phức tạp, tồn tại trong thế giới thực hoặc trong hệ thống thông tin. Thực thể có thể là một cá nhân, một công ty, một ngôi nhà, một thành phố, một sự kiện, một sản phẩm hoặc bất cứ thứ gì khác.
Thực thể có thể có các thuộc tính và quan hệ với các thực thể khác. Thuộc tính của một thực thể là các đặc điểm mô tả về nó, ví dụ như tên, địa chỉ, tuổi, số điện thoại, màu sắc, v.v. Quan hệ giữa các thực thể mô tả mối liên hệ và tương tác giữa chúng. Ví dụ, một người có thể là cha/mẹ của một người khác, một công ty có thể là chủ sở hữu của một sản phẩm, một thành phố có thể là nơi diễn ra một sự kiện, v.v.
Trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên, công nghệ thông tin và trí tuệ nhân tạo, việc nhận dạng, định vị và phân loại các thực thể trong văn bản hoặc hệ thống thông tin là một nhiệm vụ quan trọng. Các phương pháp như học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã được sử dụng để tự động phân tích và trích xuất thông tin từ văn bản, nhận dạng và phân loại các thực thể như người, địa điểm, công ty, sản phẩm, v.v.
Thực thể trong lĩnh vực máy học và trí tuệ nhân tạo thường được xử lý dưới dạng một khái niệm có thể được đại diện bằng các đặc trưng hoặc thuộc tính. Các thuộc tính này có thể là các từ khóa, mô tả, đặc điểm định lượng hoặc hình ảnh, tùy thuộc vào loại thực thể mà chúng đại diện.
Một cách thông dụng để định danh thực thể là sử dụng hệ thống nhãn (labeling system) hoặc tên gọi độc lập nằm trong tập dữ liệu đào tạo. Ví dụ, trong hệ thống nhận diện khuôn mặt, mỗi khung ảnh có thể được xác định là "khuôn mặt" hoặc "không phải khuôn mặt" thông qua việc gán nhãn. Sau đó, các thuật toán nhận diện khuôn mặt có thể được sử dụng để phân loại các vùng trong ảnh xem liệu chúng có chứa khuôn mặt hay không.
Một ví dụ khác là trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, việc nhận dạng và phân loại các thực thể từ văn bản có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các mô hình học máy, như RNN (Recurrent Neural Networks) hoặc BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Các mô hình này có thể học cách phân tích và trích xuất thông tin từ văn bản để xác định và phân loại loại các thực thể như tên riêng, ngày tháng, địa điểm, v.v.
Một khía cạnh quan trọng trong việc xử lý thực thể là khả năng gắn kết các thực thể với nhau trong một ngữ cảnh cụ thể. Ví dụ, trong các câu văn, việc xác định rằng "Lisa là cháu gái của John" yêu cầu khả năng hiểu và xác định 'Lisa' và 'John' là các thực thể người và 'cháu gái' là một quan hệ giữa hai thực thể đó.
Tổng quan, việc xử lý các thực thể là một phần quan trọng trong nhiều ứng dụng trí tuệ nhân tạo, từ xử lý ngôn ngữ tự nhiên đến phân tích hình ảnh, và đóng vai trò quan trọng trong việc trích xuất thông tin, truy xuất dữ liệu và ứng dụng tìm kiếm.
Danh sách công bố khoa học về chủ đề "thực thể":
AutoDock Vina, một chương trình mới dành cho việc docking phân tử và sàng lọc ảo, được giới thiệu trong bài viết này. AutoDock Vina có tốc độ xử lý nhanh hơn khoảng hai bậc so với phần mềm docking phân tử phát triển trước đây trong phòng thí nghiệm của chúng tôi (AutoDock 4), đồng thời cải thiện đáng kể độ chính xác trong dự đoán cách thức gắn kết, theo các thử nghiệm của chúng tôi trên tập hợp đào tạo đã sử dụng để phát triển AutoDock 4. Tốc độ xử lý còn được gia tăng nhờ sự song song hóa, sử dụng đa luồng trên các máy đa lõi. AutoDock Vina tự động tính toán các bản vẽ lưới và nhóm kết quả một cách rõ ràng cho người sử dụng. © 2009 Wiley Periodicals, Inc. Tạp chí Comput Chem 2010
Một phương trình mới và tương đối đơn giản cho đường cong áp suất chứa nước trong đất, θ(
Nghiên cứu hiện tại phát triển và kiểm tra một mô hình lý thuyết mở rộng của Mô Hình Chấp Nhận Công Nghệ (TAM) nhằm giải thích sự hữu ích cảm nhận và ý định sử dụng dựa trên ảnh hưởng xã hội và các quá trình nhận thức công cụ. Mô hình mở rộng, gọi là TAM2, đã được thử nghiệm bằng cách sử dụng dữ liệu theo chiều dọc thu thập được từ bốn hệ thống khác nhau tại bốn tổ chức (N = 156), trong đó hai hệ thống có tính chất sử dụng tự nguyện và hai hệ thống bắt buộc. Các cấu trúc mô hình được đo lường tại ba thời điểm tại mỗi tổ chức: trước khi triển khai, một tháng sau khi triển khai, và ba tháng sau khi triển khai. Mô hình mở rộng nhận được sự hỗ trợ mạnh mẽ cho cả bốn tổ chức ở cả ba thời điểm đo lường, chiếm tới 40%–60% sự biến thiên trong cảm nhận về tính hữu ích và 34%–52% sự biến thiên trong ý định sử dụng. Cả hai quá trình ảnh hưởng xã hội (chuẩn mực chủ quan, tính tự nguyện, và hình ảnh) và các quá trình nhận thức công cụ (liên quan đến công việc, chất lượng kết quả, khả năng chứng minh kết quả, và cảm nhận về sự dễ sử dụng) đều có ảnh hưởng đáng kể đến sự chấp nhận của người sử dụng. Những phát hiện này nâng cao lý thuyết và đóng góp vào cơ sở cho nghiên cứu trong tương lai nhằm cải thiện việc hiểu biết về hành vi chấp nhận của người dùng.
Bài báo này đề xuất một mô hình mới để quản lý các khía cạnh động của quá trình tạo ra tri thức trong tổ chức. Chủ đề chính xoay quanh việc tri thức tổ chức được tạo ra thông qua một cuộc đối thoại liên tục giữa tri thức ngầm và tri thức rõ ràng. Bản chất của cuộc đối thoại này được xem xét và bốn mô hình tương tác liên quan đến tri thức ngầm và tri thức rõ ràng được xác định. Bài báo lập luận rằng, mặc dù tri thức mới được phát triển bởi các cá nhân, tổ chức đóng vai trò quan trọng trong việc diễn giải và khuếch đại tri thức đó. Một khung lý thuyết được xây dựng nhằm cung cấp góc nhìn phân tích về các chiều kích cấu thành sự tạo ra tri thức. Khung lý thuyết này sau đó được áp dụng vào hai mô hình tác nghiệp nhằm thúc đẩy sự tạo ra tri thức tổ chức phù hợp một cách động.
Lee S. Shulman xây dựng nền tảng cho cải cách giảng dạy dựa trên một quan niệm về giảng dạy nhấn mạnh đến sự hiểu biết và lập luận, sự biến đổi và sự phản ánh. "Sự nhấn mạnh này là hợp lý," ông viết, "bởi sự kiên quyết mà theo đó nghiên cứu và chính sách đã trắng trợn bỏ qua những khía cạnh của giảng dạy trong quá khứ." Để trình bày và biện minh cho quan điểm này, Shulman trả lời bốn câu hỏi: Các nguồn gốc của cơ sở tri thức cho giảng dạy là gì? Làm thế nào để có thể khái niệm hóa những nguồn này? Các quá trình lý luận và hành động sư phạm là gì? và Những hệ quả cho chính sách giảng dạy và cải cách giáo dục là gì? Các câu trả lời — được thông tin bởi triết học, tâm lý học và số lượng ngày càng tăng của nghiên cứu tình huống dựa trên những người thực hành trẻ tuổi và có kinh nghiệm — đi xa hơn nhiều so với những giả định và sáng kiến cải cách hiện tại. Kết quả đối với những người thực hành giáo dục, học giả và nhà hoạch định chính sách là sự chuyển hướng lớn trong cách giảng dạy được hiểu và giáo viên được đào tạo và đánh giá.
Bài báo này đã được chọn cho số đặc biệt tháng 11 năm 1986 về "Giáo viên, Giảng dạy, và Đào tạo Giáo viên", nhưng xuất hiện ở đây do những yêu cầu cấp bách của việc xuất bản.
Với những giả định về đặc tính của tri thức và các yêu cầu tri thức của sản xuất, doanh nghiệp được khái niệm hóa như một tổ chức tích hợp tri thức. Đóng góp chính của bài báo là khám phá các cơ chế điều phối mà qua đó các doanh nghiệp tích hợp tri thức chuyên môn của các thành viên của mình. Khác với tài liệu trước đây, tri thức được nhìn nhận là tồn tại trong từng cá nhân, và vai trò chính của tổ chức là ứng dụng tri thức hơn là tạo ra tri thức. Lý thuyết hình thành này có những tác động đối với cơ sở của khả năng tổ chức, các nguyên tắc thiết kế tổ chức (đặc biệt là phân tích hệ thống cấp bậc và sự phân bố quyền ra quyết định) và các yếu tố quyết định của ranh giới ngang và dọc của doanh nghiệp. Nhìn chung, cách tiếp cận dựa trên tri thức mở ra cái nhìn mới về những đổi mới tổ chức hiện hành và xu hướng phát triển, đồng thời có những tác động sâu rộng đến thực tiễn quản lý.
Kết quả của việc xác định cấu trúc tinh thể đơn khi ở định dạng CIF hiện đã có thể được xác thực một cách tự động. Theo cách này, nhiều lỗi trong các tài liệu được công bố có thể được tránh. Phần mềm xác thực sinh ra một bộ ALERTS nêu chi tiết các vấn đề cần được thực hiện bởi nhà thực nghiệm, tác giả, người phản biện và tạp chí xuất bản. Việc xác thực đã được tiên phong bởi tạp chí IUCr
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 10