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备份前必学的那些原理小知识
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弹性云服务器镜像知识介绍
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传统知识管理的问题
华为云计算 云知识 传统知识管理的问题 传统知识管理的问题 时间：2021-01-26 11:41:43 知识图谱 随着智能知识管理平台和智能应答机器人系统的推广应用，客户和客服人员等用户对现有知识库和互动服务平台提出了更高、更新的要求，主要存在四个方面的问题亟待解决： 一是在知识采集方
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远程办公软件华为云WeLink怎么订阅知识分享&知识卡片
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WeLink小微助手
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企业如何做好知识管理
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训效果 WeLink知识应用场景 政策上传下达 员工互动交流 在线知识学习 政策上传下达 公司政策信息可通过WeLink知识及时下发，且支持一键分享到小微，方便更好地触达员工 员工互动交流 个人博客、知识社区、互助问答，基于不同项目、部门、产品等搭建线上知识交流圈子，让员工随时随地互动、交流
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网站搭建与部署知识课程
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智能知识中心-企业文库
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lsx、pdf格式文件，也支持跳过解析、直接编辑文件内容。 文件详情 展示文件知识的内容、知识关系图等信息，用户可对百科知识进行修改、删除、反馈、分享、点赞和收藏等操作。通过知识关系图，用户可以查看知识间的关联关系。通过版本对比，用户可在线对比各个版本的文件内容，对比文件内容做了哪些更新。
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知识图谱
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华为云计算 云知识 知识图谱 知识图谱 时间：2020-10-30 15:16:03 知识图谱是结构化的语义知识库，用于迅速描述各个事物的概念及其相互关系。知识图谱对无结构的数据通过进一步处理和整合，转化成“实体-关系-实体”的三元组结构形式，聚合大量知识，进而实现知识的快速推理和
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智能知识中心业务目标
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华为云计算 云知识 智能知识中心业务目标 智能知识中心业务目标 时间：2021-01-26 12:00:25 知识图谱 一、构建百科库存储知识点 将知识进行原子化拆分成单条知识点后存储入系统中，便于各个渠道系统访问；通过对原子化知识点进行拼装组合成集合知识、系统自动组合成词条类型
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知识管理的必要性
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华为云计算 云知识 知识管理的必要性 知识管理的必要性 时间：2021-01-26 11:36:37 知识图谱 在知识经济时代，知识是构建企业文化的一种形式，而企业进行知识管理对企业长期发展实现企业利益的最大化有着积极作用。企业知识管理通过对知识的获取、创造、整合、更新、创新等方
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智能知识中心-企业学院
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华为云计算 云知识 智能知识中心-企业学院 智能知识中心-企业学院 时间：2021-01-29 09:33:53 知识图谱 企业学院主要为各企业内部用于人才的培养，为企业提供线上学习培训、线上考试及练习等一站式在线教育服务。实现碎片化的学习模式，可以根据企业内部人员的特定需求制定学习计划，提供便捷的学习管理工具。
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数据库基础知识
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网站搭建与部署知识课程
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计算机视觉基础：背景知识
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智能知识中心-企业知乎
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华为云计算 云知识 智能知识中心-企业知乎 智能知识中心-企业知乎 时间：2021-01-29 09:41:31 知识图谱 知乎首页 企业知乎主要由问题论坛、经验案例、知乎专家、知识众创四个功能板块构成。首页居中展示了推荐内容，问题和经验案例。首页右方展示的个人信息，包括个人头像
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AI基础课程--Python编程知识
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华为云计算 云知识 AI基础课程--Python编程知识 AI基础课程--Python编程知识 时间：2020-12-11 15:06:18 Python是近几年最为流行的编程语言之一，它有着优雅的语法和丰富的工具库。相比于java和C语言而言，Python的门槛更低、更加灵活易于被人读懂。
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智能知识中心-数据统计
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查看的知识数据统计。 知识总览：这里主要是针对上述词条总览下的知识数量点击后的结果。点击不同的词条，出现不同知识总览报表。例如：“知识总览：春节电价”代表点击了春节电价的知识数量，因此出现知识总览中春节电价的具体明细。 知识总览的具体明细主要包括：知识名称、知识类型、知识浏览次数
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智能知识中心-个人中心
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提交的反馈内容的反馈渠道、反馈时间、反馈描述、处理状态，反馈渠道包括：知识门户、小助手、电力知乎，处理状态包括：已回复、未回复。 草稿箱 草稿箱展示了当前用户添加到草稿箱的内容。草稿箱主要是由百科知识和文库知识中未编辑完成的内容；页面主要包括：未编辑完成内容的标题、上次编辑时间、操作。
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创建知识图谱流程
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华为云计算 云知识 创建知识图谱流程 创建知识图谱流程 时间：2020-09-18 15:30:53 在KG服务上构建知识图谱的基本流程可归纳如图1步骤。 图1构建知识图谱 其中，配置数据源、信息抽取、知识映射、知识融合的基本概念如下： 数据源配置 数据是知识图谱的基础。创建知识图谱之前，必须收集基础数据用来构建知识图谱。
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AI基础课程--数学基础知识
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数学基础知识。 课程简介 人工智能的技术归根到底都建立在数学模型之上，本课程为大家介绍AI中所用到的数学基础知识。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、掌握线性代数的基础知识及应用。 2、掌握概率论与数理统计的基础知识及应用。 3、理解信息熵与基尼系数的相关知识。 4、掌握常用的最优化算法及应用。
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