界的大力关注。从多源异构数据中获取到蕴含的大规模行业知识，并可广泛应用于业务深层次认知推理，这对于传统行业数智化升级有关键支撑作用。

　　云知声以电力设备检修场景痛点为出发点，创新性地推出了基于知识图谱的电力设备故障诊断系统，以“知”赋能，为我国电力行业实现数字化、智能化升级提供“认知智能”新引擎。

　　电力设备故障诊断是知识密集型的工作，经验丰富的“老师傅”能够借助检测工具通过“望闻问切”快速精准的定位到设备存在的问题。为充分传承和利用检修“老师傅”的多年工作经验，发掘丰富经验中蕴含的宝贵知识，提升一线班组故障诊断精准度，云知声研发了基于知识图谱的电力设备故障诊断系统。以电力设备检修导则、规范、细则和故障检修案例为基础数据，通过大规模知识构建技术学习到电力设备的故障诊断专业知识，以知识计算推理实现电力设备故障智能诊断。最终提升设备故障诊断工作的精准率和效率，赋能新型电力系统和数字化班组建设。

　　（1）精准知识图谱为核心：本系统创新性的采用知识图谱构建技术，面向细分场景构建了深层次、细粒度、高精度的故障诊断知识体系；

　　（2）自然灵活的人机对话交互：采用自然语言处理和知识驱动对话管理技术，实现了启发式自然人机对话交互界面，提供精准主动灵活的产品交互体验。

　　（3）多层次的诊断体系：采用认知计算推理和搜索推荐技术，提供现场精准诊断、相似案例参考和技术标准指引三个层次的诊断知识辅助功能体系；

　　（1）认知决策可解释强：相对于粗糙集、神经网络等方法，本方案的知识来源确定性强，在故障诊断依据权威性、结论可解释性方面具有显著优势；

　　（2）大规模自动知识构建：相对于以往的专家系统，本方案通过大规模知识图谱自动构建技术来实现，在知识构建规模、知识可扩展性、知识应用灵活性方面具有代际领先性。

　　（3）深厚的知识图谱技术积累。云知声在知识图谱和自然语言处理技术方面具有深厚的积累，已在相关国内国际会议ACL，EMNLP，CCKS等上发表了数十篇论文，获得几百项专利，凭借《大规模知识图谱构建关键技术与应用》项目获得2020年北京市科技进步一等奖。此外，近3年更是在各类认知技术测评比赛中获得10余次冠亚军名次，其中2019年CHIP手术名称标准化评测第一名，2020年语言与智能技术竞赛机器阅读理解任务第一名，2021年国网设备部“电网设备技术智能问答”技术验证测评问答赛道第二名（总23支队伍）等。

　　（4）落地成功案例丰富，可验证，可复制。云知声的知识图谱与智能语音等相关技术与产品，已在北京、天津、新疆等十几个电力公司得到了落地应用，并且重点参与了2022年北京冬奥会的电力保障工作。

　　云知声，国内顶尖的人工智能独角兽企业，以智能语音识别、知识图谱、图像识别等全栈AI技术为核心，打造云端芯一体化平台，为医疗、地产、能源等多个行业提供语音交互、智慧物联和认知决策解决方案。

　　公司连续三年参与承建科技部的国家重点研发计划——“科技创新2030”新一代人工智能重大项目，并先后获得中国智能科技最高奖——“吴文俊人工智能科技进步奖”和“北京市科技进步一等奖”“国家级专精特新小巨人”等重要奖项。

　　“既要抬头仰望星空，也要低头脚踏实地。”这是云知声掌舵人黄伟博士很喜欢的一句话。仰望星空，使我们对未来生活充满突破界限、探索求知的渴望，脚踏实地，又促使着我们化理想为行动力，以实际科技产品去服务社会。面向未来，云知声将继续潜心深耕AI技术与行业场景的深度结合，与行业合作伙伴共创价值，以认知与感知智能技术赋能产业数智化升级。

　　与健康监测，但是感觉无从下手，没有实物进行数据采集，想来也只能模拟采集振动信号，但这个振动信号又该如何产生，看网上有凯斯西储大学轴承数据，但又不知如何利用，，求教各位labview前辈大佬给点意见，指点一二，万分感谢！！！

　　（下） /

　　利器 /

　　监测装置 /

　　（Knowledge Graph）以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其关系。是融合了认知计算、

　　表示与推理、信息检索与抽取、自然语言处理、Web技术、机器学习与大数据挖掘等等方向的交叉学科。人工智能是以传统符号派与目前流行的深度神经网路为主，如下图所示，

　　应用和学术前沿趋势 /

　　与保护 /

　　本文作者   黄巍 《Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap》总结了大语言模型和

　　与大模型结合方法概述 /

　　概述 /

　　General Oversampling of MSP ADCs for Higher Resolution