Knowledge Graphs and Graph RAG Galore, New Graph Database Engines, Graph Analytics and Visualization, and Graph Foundation Models. إذا كنت تثق في التقارير حول البحث في السوق؟ إذا كنت تثق في ذلك، فهذه هي الأدلة رقم واحد للتفكير: يتوقع أن يصل سوق المعرفة العالمية إلى 6.93 مليار دولار بحلول عام 2030 من 1.06 مليار دولار بحلول عام 2024، ويزداد مع CAGR بنسبة 36.6٪. إذا كنت تثق في شركات التحليل؟ إذا كنت تثق في شركات التحليل، فهذا دليل #2: ما يصل إلى 50٪ من طلبات العملاء Gartner حول موضوع الذكاء الاصطناعي تتضمن بحث حول استخدام تكنولوجيا الخرائط. إذا كنت تثق في إشارات السوق؟ إذا كنت تثق في ذلك، فهذا دليل رقم 3 للقيام به: منتجات مبتكرة مثل RDFox و data.world تدعم المنتجات المنزلية مثل سامسونج غالاكسي S25 و ServiceNow، بعد اشتراكها. كل هذه الأدلة تدل على نفس الاتجاه: تتطور المناظر الطبيعية في الخريطة بسرعة في نطاق التنوع والمتنوع والضغط، والرؤية إيجابية، على الرغم من الارتفاعات والخسائر. ولكن هناك سببًا جيدًا للتعرف على هذه الجولة من الأخبار والأفكار ذات الصلة بالبكتيريا حتى لو كنت لا تثق أو لا تُهمك أيًا من الأمثلة المذكورة أعلاه. اقرأ للتعرف على كيفية بناء ومشاهدة البكتيريا، محركات قاعدة بيانات البكتيريا الجديدة، والتعديلات على Graph RAG، ورقة طريق لتقنيات البكتيريا، و Graph Foundation Models، والتطبيقات على نطاق واسع، LLMs والبكتيريا. جدول المحتوى بيئة التكنولوجيا Graph دراسة سوق الفوركس Outlook بناء وتقييم الخرائط المعرفة كأصول مستدامة أرقام المعرفة التي تدعم أسماء المنازل من خلال M&A الأرقام المعرفية كعصا الحقيقة الأساسية لآلية الذكاء الاصطناعي كاميرا RAG Galore محركات قاعدة بيانات Graph الجديدة، والتصنيع والإنتاجية تحليل الخرائط ومظهرها: خطة عمل ومميزات ومواقع نموذج أساس Graph ، التطبيقات على الصعيد ، LLMs و Graphs يتم إرسال هذا النوع من السنة إلىك من قبل G.V(), metaphacts, Connected Data London, و Built to Last. إذا كنت تريد أن تظهر في النسخة القادمة ودعم هذا العمل، اتصل! This issue of the Year of the Graph is brought to you by , , , and . G.V() metaphacts Connected Data London Built to Last الـمـنـتـدى () متاجر بيانات متصلة لندن تم بناء آخر إذا كنت تريد أن تظهر في النسخة القادمة ودعم هذا العمل، اتصل! You already understand the power of graph technology. G.V() helps you understand your graph. G.V() هو IDE قاعدة بيانات الخرائط التي تساعدك على كتابة وتشغيل والتحقق من الأسئلة، وتتبع نموذج البيانات الخاص بك، واستكشاف وتحرير بيانات الخرائط الخاصة بك على الطريق، وإظهار عملك مع نموذج البيانات الخرائط القوية. Try out G.V() for yourself and start querying your database in less than 5 minutes: gdotv.com غوتو.com ميدان التكنولوجيا Graph ذاك يساعد على تخطيط عالم تكنولوجيا الخرائط منذ عام 2014.هدفها هو إدخال الفئات الأساسية داخل عالم تكنولوجيا الخرائط، والشركات الأساسية داخل هذه الفئات. تكنولوجيا التصوير الفوتوغرافي وبطبيعة الحال ، كما تعترف مصمميها في Linkurious ، فإن هذا هو نقطة البداية فقط ، وليس قائمة كاملة. الحفاظ على مراقبة سياق التكنولوجيا للكاميرا يتطلب اهتمام مستمر والعمل الصعب، وهذا هو السبب في أن التقويم الفوتوغرافي والرسالة المرتبطة يتم تحديثها مرة واحدة كل 5 سنوات. النتيجة من النسخة 2024 هي أن المزيد والمزيد من المنظمات تطبق تكنولوجيا الخرائط، حيث يجدونها ميزة لعدد متزايد من الحالات الاستخدامية. بواسطة Paco Nathan، بواسطة Tony Seale، و بواسطة Nicole Figay توقعات التكنولوجيا لعام 2025 توقعات الخرائط المعرفية في 2025 إعادة تقييم قطاع التكنولوجيا Graph AI you can trust, powered by semantics في يوليو 2025، فإن Metis هو منصة AI جديدة تعتمد على المعرفة التي تحوّل بيانات الشركات المتصلة إلى قيمة الأعمال الحقيقية. مع Metis، يمكن للشركات: ● استجابة الذكاء الاصطناعي الأساسية في الذكاء الاصطناعي للواقعية والثقة • تصميم وتشغيل وكلاء الذكاء الاصطناعي المختصين بمعرفة متطورة مصممة بالاتصال • التحكم والتحقق من استخدام بيانات المؤسسة • الجمع بين أدوات مثل المراجعة، والانضمام إلى المؤسسة، وإجراء الاستفسارات، التي تتيح تعريفًا خاصًا بالشركة من خلال بناء الذكاء الاصطناعي في الذكاء الاصطناعي، توفر Metis الذكاء الاصطناعي الذي يفهم حقا عملك، في حين يضمن الأمن والتفصيل والموثوقية. لتعلم المزيد! اتصال ميتاتريدر نموذج المعرفة في رؤية السوق المبادئ الرئيسية لزيادة استخدام تكنولوجيا الكاميرا، كما تم تحديدها من قبل وتشمل الطلب المتزايد على حلول الذكاء الاصطناعي / الذكاء الاصطناعي الناشئة، وتزايد النمو السريع في حجم البيانات والعديد من المضاعفات، وتزايد الطلب على البحث السليمي. تقرير البحث العلمي وشركات التسويق لعام 2025 ويقدر سوق المعرفة بـ 1.06 مليار دولار في عام 2024 إلى 6.93 مليار دولار بحلول عام 2030، مع معدل النمو السنوي المشترك (CAGR) بنسبة 36.6٪.كما يذكر Research and Markets، يتم توقع أن يمتلك قطاع Graph Database Engine أكبر حجم في السوق، وتتوقع أن يصل سعر النمو السريع في قطاع الخدمات خلال الفترة المتوقعة. وتشير Research and Markets إلى انخفاض الخبرة والوعي، فضلاً عن الاستنتاج والتعاون بين العملاء، إلى التحديات الرئيسية التي تمنع النمو في السوق، على الرغم من أن هذه التغيرات تتغير. Connected Data London is back! توفر Connected Data London مجتمعاً ومؤتمراً ومؤتمراً ومؤتمراً رئيساً في كل شيء Knowledge Graph، Graph Analytics، AI، Data Science، Graph Databases، and Semantic Technology. The go-to conference for those who use the relationships, meaning, and context in Data to achieve great things. سواء كنت مهندسًا أو عالم البيانات أو معلمًا أو مؤسسًا أو ممثلًا للاتفاقيات، فهذه فرصة لك لتتواصل مع أسرع عقول تشكيل المستقبل من البيانات المرتبطة والبرنامج الكامل من: محاضرات الخبراء شبكات مع المبتكرين دراسة الحالات في العالم الحقيقي ورشة عمل فعالة عشاء مجتمعي 🔸 Leonardo Royal Hotel Tower Bridge 20 - 21 نوفمبر, 2025 تقييمات تذاكر الطيور المبكرة متاحة الآن في 2025.connected-data.لندن بناء وتقييم الخرائط المعرفة كأصول مستدامة يحدد التقرير Research and Markets "التوسع السريع في الخرائط المعرفية" كإمكانية، على الرغم من أننا نرى بالتأكيد علامات لهذا الأمر، هناك عدة نقاط تستحق التأكد هنا. مع نمو شعبية الخرائط المعرفية، فإن تعقيد تنفيذها يثبت الحاجة إلى تقييم ما إذا كانت هذه الخرائط الحل المناسب لموضوع الاستخدام في المنظمة. » كيفية تقييم التطبيق من الخرائط المعرفة لبعض الحالات الاستخدام الخاصة بك اكتشفت شركة غارتن للاتصالات (Gartner) الخرائط المعرفية في قلب تكنولوجيا Critical Enabler في دورة Hype Cycle for Emerging Technologies في عام 2024، وتشير إلى أن "تسهيل تكوين البيانات السليمة والخرائط المعرفية" هي واحدة من أفضل 10 اتجاهات في تكوين البيانات والهندسة لعام 2024. ومع ذلك، فإن Gartner يجد أن على الرغم من أن التفكير في حالات استخدام الخرائط المعرفية تزداد، فإن الحاجة أو الاستفادة من الشركات في الاستثمار في مثل هذه المبادرات منخفضة، إلا أن فوائد الأعمال لا تزال غير واضحة، وعلى الرغم من أن المنظمات لا تزال تحاول معرفة متى استخدام الخرائط المعرفية لتقديم قيمة الأعمال. مايك ديلينجر وتشمل الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية نصائح يجب قياس قيمة المعرفة على أساس ما يتيحها ، والتي تتراوح من إدارة البيانات إلى تطبيقات الذكاء الاصطناعي. في » "، يلاحظ لوليت تاسفيه أن في كثير من الأحيان، فإن المنظمات لديها فهمًا محدودًا عن التوازن التكلفة-الربح. “، و Gartner تشارك” » لماذا تطبيقات Graph فشلت ما الذي يستغرق لإنشاء جدول كبير كيفية بناء شاشات المعرفة التي تتيح تطبيقات الشركات التي تديرها AI جيسيكا تاليسمان يلعب مع وتشير الدراسة إلى أن نهجًا متكاملًا ومتكاملًا لإدارة المعرفة السليمة يمكن أن يضمن استثمارًا مع مادة ROI المحددة بشكل جيد وتحسين جودة البيانات وإدارةها، وهو أمر ضروري لنتائج الذكاء الاصطناعي. . الطائرات العنقودية للطاقة في أنظمة المعرفة السليمة من أين تبدأ عندما ترغب في بناء إنتولوجيا لا توجد أيضًا نقصًا في الأدوات لإنشاء شاشات المعرفة.Yassir Lairgi برنامج Python الذي تم تصميمه لتصنيع بطاقات المعرفة متواضعة بشكل متزايد مع المؤسسات والاتفاقيات المختلطة. و و (Semantic-Enhanced Programmable Graph) هو جيل جديد من محركات المعرفة المؤسسية (EKG) ، والتي تم تحسينها بشكل وثيق من خلال LLMs و Graphs المعرفة. 2 كيلوغرام WhyHow Open Source برنامج Knowledge Graph OpenSPG أرقام المعرفة التي تدعم أسماء المعاشات من خلال الانسحاب والتمويل إن حقيقة أن الخرائط المعرفية تشكل استثمارًا للمؤسسات التي تسعى جاهدًا إلى بناء الذكاء الاصطناعي تتضح بشكل متزايد. وكما يذكر جورج هيلجر، فإن هناك ، التي تديرها GenAI وأساليب الجنس. ServiceNow يحصل على هذا، ويحصل على data.world لتفكيك أكثر في البيانات لآي.إيه التكامل في صناعة البرمجيات السليمة وبحسب مجموعة التركيز Gartner، فإن 4 في المائة من قادة التكنولوجيا يعتقدون أن بياناتهم مستعدة لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي – وهذا أمر صعب جدا. وبحلول عام 2026، ستفشل 60 في المائة من مشاريع الذكاء الاصطناعي لأن البيانات ليست جاهزة للذكاء الاصطناعي". - قال غوروف ريفييا، نائب رئيس شركة ServiceNow للبيانات والمنتجات التحليلية، في سياق شراء data.world. تقرير منفصل هناك متخصصون آخرون في قوائم البيانات، لكن روري قال إن تطبيق Data.world لمقارنة المعرفة جعلها مناسبة جيدة لخدمة ServiceNow. ServiceNow لديه بالفعل دعم لمقارنة المعرفة، ولكن data.world يأتي مع جمع البيانات المتعددة ومهارات المعرفة التي يمكن أن تحفز مقارنة ServiceNow أكثر. في وقت مبكر من العام، وقد استمرت جامعة أوكسفورد في عام 2017 من قبل ثلاثة من الأكاديميين العاملين في مجال علوم الكمبيوتر في العالم في مجال تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، وقد اشترت شركة أوكسفورد التكنولوجيات السمعية من قبل سامسونج الإلكترونيات في يوليو 2024. سامسونج تطلق سلسلة Galaxy S25 الجديدة مع ميزات الذكاء الاصطناعي الجديدة التي تم بناءها على تكنولوجيا Oxford Semantic Technologies تكنولوجيا RDFox® الشركة هي ، وسيتم دمجها في أحدث سلسلة Galaxy S25. . محرك البيانات الشخصية من سامسونج لإنشاء تجربة مستخدمة ذات شخصية عالية باستخدام شاشات المعرفة Ian Horrocks كان من بين المتحدثين في حدث Unpacked من سامسونج اشترك في السنة الماضية لـ Graph Newsletter إذا كنت تحب هذا التدوين، قم بالتسجيل هنا للتأكد من أن يصل دائمًا إلى فمك الخاص بك. اشترك في السنة الماضية لـ Graph Newsletter إذا كنت تحب هذا التدوين، قم بالتسجيل هنا للتأكد من أن يصل دائمًا إلى فمك الخاص بك. مكتبات المعرفة كعصا الحقيقة الأساسية لآلية الذكاء الاصطناعي وتواجه المنظمات تحديًا حاسمًا لتوليد الذكاء الاصطناعي: كيفية استغلال المعرفة ذات الصلة بالمنطقة لتستخدم الذكاء الاصطناعي بطريقة تتيح نتائج موثوقة. هذا هو المقطع من محادثة عميقة حول يتناول كل شيء من مبادئ الخريطة المعرفية الأولى إلى نموذج التطبيقات للحماية والتحقق من الذكاء الاصطناعي، والخبرة في العالم الحقيقي، والاتجاهات والتنبؤات، والطريق نحو المستقبل. مكتبات المعرفة كعصا الحقيقة الأساسية لآلية الذكاء الاصطناعي بعض المواد ذات الصلة: “ “، فضلا عن “ ” – كلا من Enterprise Knowledge، وتشير إلى جوانب مختلفة من المبادئ الأساسية للعلم. و من دون ذلك. ما هي الأنواع المختلفة من الأرقام؟ الأرقام الأكثر شيوعا وأهميتها ما هو الجينات ولماذا يهم؟ مكتبة المعرفة لـ Dummies كاميرا RAG Galore على الرغم من التحديات في اتخاذ GenAI، أو بالضبط بسبب ذلك، الحصول على أكبر عدد من الأنظمة التي تعمل بنظام GenAI من خلال الجمع بينها مع المعلومات الموثوقة في بيئات محددة، أيضًا RAG (Retrieval Augmented Generation) حصلت على اهتمام دائمًا. للحصول على إدراج إلى Graph RAG ، انظر " "هذا ما أدى إلى وأيضاً و . a كما أشار إلى أن جاكوب Pörschmann، الذي أشار إلى . ديمقراطية البيانات مع Graph RAG: ما هو، ما يمكن القيام به، كيفية تقييمه التحديات التي تواجه البيانات المرتبطة بالعلم Graph تطوير مصدر مفتوح تعتمد على Kuzu إعادة النظر في G.V() نموذج لـ Graph RAG تطبيق Google Cloud Stack في الأشهر القليلة الماضية، وجدت Microsoft وتقديم تحسينات مثل و وأيضاً إلغاء LazyGraphRAG يهدف إلى التعامل مع انتقادات مهمة من Graph RAG ، وهي أن ولكن هناك . Open-sourcing تطبيق Graph RAG تقييم تلقائي للتكيف السريع مع المجالات الجديدة اختيار مجتمع ديناميكي كريستيانغ تكلفة تنفيذ المزيد من المشاكل مع Graph RAG هذا هو السبب في أن الأشخاص مثل إيرينا Adamchic يبحثون عن بدائل للتعامل مع تلك. ويعتمد على الاستفادة من المعرفة على المجال في طبقة ما يسمى بـ "الإنسانية". هذا لا يعتمد على المعرفة في المجال، بينما ألانتا كوليفيا . الأكاديمية الأكاديمية المرتبطة بثلاث طبقات لتقنية RAG الفعالة على الخرائط تعديلات NLP يراقب العالم من نموذجات RAG المتقدمة ، على عكس ذلك ، هو نسخة RAG التي تقدم إنتاج متكامل يعتمد على الفلسفة لتعزيز العثور على نموذج لغات كبيرة. تمنح 10x أقل تكلفة، استرداد المعرفة الذكية. يقدم تقنيات RAG دقيقة تقريبًا من LLM للعلامات التجارية الصغيرة مع ما يصل إلى 25 في المائة من الامتثال. هي إطار مصممة لتسجيل المعرفة المرتبطة بالجهد والمتوازنة مع السياق. أوب-أوب كيتا مينيراغ ملاحظة-RAG هو نموذج أساس لـ RAG. يستخدم Graph Neural Retrieval للتفكير LLM. هو نموذج Graph RAG الذي يستخدم الخرائط المتعددة مع الوحدات السليمة، والمجتمعات، والمواصفات على المستوى العالي بدلاً من الخرائط المتعددة. تحويل الأسئلة إلى نموذجات الخرائط وتقييمها مع الدوائر المرشحة باستخدام نموذج المسافة السليمة. GFM-RAG غنيم نوادي SimGRAG إدخال البيانات غير النصية مثل الصور والفيديو. يقلل بشكل فعال من المعلومات المفرطة مع تقسيم بناء على تدفق ، في حين تقييم LLMs لإنتاج ردود فعل أكثر منطقية وثيقة مع الدعوة بناء على الطريق. يتم تحسين الاستفسارات بشكل متكرر ، وتتمكن من العثور على أرقام شائعة عن السبب ، وتتيح التفكير شائعاً عن السبب عبر مصادر المعرفة المتصلة. mmGraphRAG الطريق CDF-RAG A يحدد تدفق عمل GraphRAG ، وتحديد التكنولوجيات الأساسية ووسائل التدريب في كل مرحلة ، وتقييم المهام المستقبلية ، وأساليب التطبيقات ، وموضوعات التقييم ، ومواقف الاستخدام الصناعي ، وتحديد الاتجاهات البحثية المستقبلية. مشاهدة فيلم Graph RAG باكو ناتان ، ، و فيديوهات متعلقة بـ Francois Vanderseypen و a . إزالة الكاميرا في GraphRAG الوسوم جاي يوي ماي حبيب يشارك نظرة مفصلة لإنشاء حلول قوية جمع مكتبات RAG مفتوحة المصدر لإنتاج ومشاهدة مكتبات المعرفة في النهاية، قد يكون يمكن أن تكون هذه الطرق مرنة بما فيه الكفاية للتكيف مع ظواهر مختلفة.لعدد كبير من التطبيقات، فإن مزيج من طرق العثور، التي يتم تركيبها من قبل روتر ذكي، . هيدروجين RAG يمكن أن توفر أفضل التوازن بين الأداء والمرونة محركات قاعدة بيانات Graph جديدة، والتصنيع والإنتاجية على الرغم من أن Graph RAG كان مميزًا للموردين من قواعد البيانات، إلا أنه من الممكن أيضًا قد لا يكون الجمع بين قاعدة بيانات الخرائط والخرائط المعرفة في فئة واحدة كما ذكرت تقارير البحوث والأسواق أمرًا يوافق الجميع، ولكن من الواضح لماذا تم تحديد قاعدة بيانات الخرائط كجزء أكبر من هذه الفئة جمعية. تطبيق Graph RAG بدون قاعدة بيانات Graph تمكنت قاعدة بيانات البلاستيك من وجودها منذ فترة طويلة، كما هو الحال مع جميع معارض SQL. وبالتالي لديهم ولكن بشكل عام، فإنها على مسار النمو، مع أن حالات الاستخدام تتفهم بشكل متزايد، وتسليط الضوء على الموارد القياسية والتعليمية التي تسهل تطبيقها، وتطورات جديدة هامة في السوق. في بعض الأحيان يتم التساؤل انخفاضات وارتفاعات في سياق Mindshare في » ويجمع Gábor Szárnyas تاريخ أنظمة بيانات الخرائط الخرائطية ، مع التركيز على فئاتها الرئيسية ومحاضرات الاستخدام ، ثم يتناول التحديات الرئيسية التي لا تزال تمنع اتخاذ قواعد بيانات الخرائط الخرائطية ، بما في ذلك الجوانب الخاطئة والحد من الأداء. قواعد البيانات الخلفية بعد 15 عامًا - أين يذهبون؟ ويشير إلى التطورات الإيجابية الأخيرة: (1) التقدم في التقنيات التي أدت إلى اللغة ISO GQL و SQL/PGQ، (2) تحسينات الأداء، (3) جيل جديد من أنظمة قواعد البيانات المكتبية المفتوحة. بواسطة Joe Dreyer . إدراج وخلفية في قاعدة بيانات Graph إرسال إلكترونيات إلى قاعدة بيانات Graph قمنا بتغطية التطورات في التقنيات في رسائل الفيديو السابقة. Keith Hare shares , و Alastair Green تأكيدات وأوضح أن الجهود التي تبذل من أجل إغلاق " » و Alex Milowski يتحدث أيضا عن . الوضع الحالي ميزات GQL الجديدة الفصل العنصري التكيف مع الكلمات RDF و خطوط LPG برامج GQL و أنواعها دخلت جوجل سوق قاعدة بيانات الحاسوب مع Spanner Graph ، اتخذت AWS خطوة أخرى نحو رؤية One Graph لـ Neptune ، و نشر Neo4j ميزات جديدة للخدمة الذاتية و GenAI. ، و و . الشركات المصنعة لـ Graph Database تستمر في تطويرها Spanner Graph الآن GA Neo4j تطلق Aura Graph Analytics Amazon Neptune تدعم قواعد المعرفة Amazon Bedrock مع Graph RAG وفي الوقت نفسه، نلاحظ أيضًا التطور في أداء قاعدة بيانات الخرائط، مع الموردين والآلات الجديدة مثل: ، ، ، ، ، و و . Neo4j بيفرست ستاردو بارك الفضاء الفضائي Graph بيانات Graphs كافور كوسو HugeGraph What if fitness wasn’t about following a strict routine—but about building a plan that works for YOU? "بناء إلى آخر" ليس مجرد كتاب رياضي آخر. إنه دليل عملي يمكن تخصيصه يهدف إلى مساعدةك على إنشاء نهج مستدام للتعامل مع الصحة والحركة والعيش الطويل. سواء كنت قد بدأت رحلتك أو تقييم عملك الحالي، هذا الكتاب يوفر لك الأدوات لتأخذ السيطرة على رياضيك - على شروطك. لماذا تم إنشاؤه لفترة أطول مختلفة: على عكس الكتب الرياضية الأخرى التي تدفع الإصلاحات السريعة والممارسات المباشرة، تعتمد على العلم الحقيقي، والنتائج الحقيقية، والتنمية الحقيقية. بناء على آخر تحليل الأرقام ومظهرها: خريطة طريق ومميزات ومواقع كيف يمكن أن توفر أنظمة معالجة الأرقام المستقبلية التوسع الكبير، والفعالية، والخدمات التحليلية والتحليلية المتنوعة لتلبية المتطلبات المتنوعة من السيناريوهات في العالم الحقيقي؟ هذا هو السؤال الوحيد الذي أطلقته مجموعة من الخبراء لمناقشةها في مجموعة ACM Sigmod. » خريطة طريق إلى Graph Analytics تحليل الفيديو هو إضافة طبيعية إلى تحليل الخرائط. i2 Group نشر قائمة وتشير التوصيات إلى مرونة، وتقييم العنصرية، وتصوير، وتصميم ديناميكي، والتجميع، والتجميع، والتخصيص، والتصنيف، والتخلص من التعديلات، والتصحيح من المؤسسات، وتصنيف البيانات، والتأكيد على أنواع خاصة. تقييمات لعمليات التصوير والتحليل المعرفي تم إطلاق أدوات ومهارات جديدة لتصوير الخرائط مؤخرا. G.V() هو جهاز عميل ورق البحوث والتصوير الذي بدأ مع Gremlin وحتى الآن أيضا. . . هو أداة مفتوحة للتعرف على الخرائط المعرفية RDF.و يتيح ميزات yFiles المفتوحة الجديدة إضافة . يدعم Neo4j ، Memgraph ، و Neptune Analytics RDF إلى Gephi نموذج إشارات SPARQL إلى Jupyter Notebooks نموذج مؤسسة Graph ، التطبيقات على نطاق واسع ، LLMs و Graphs لدينا أيضًا تطورات جديدة في مجال Graph AI، بعضها تم إطلاقها من قبل موجة LLM، بعضها يستمر في موجة الابتكار الحالية. وقدم بعض الأمثلة على كيفية استخدامها اليوم. . بدأ عصر نموذجات مؤسسة Graph AnyGraph، نموذج أساس Graph في الغابة كما أكد غولن أن في حين أن مجموعة من الباحثين من هواوي والمؤسسات البحثية تبحث عن إذا كنت ترغب في الحصول على سرعة مع GNNs، هذا وهذه القائمة من سيكون هادئًا قد يفقد تعلم الترجمة الصلة بسبب النتائج السلبية الأساسات والحدود في نظرية التعلم الدوري إدخال شبكات عصبية Graph اقرأ المزيد عن GNNs الباحثون من الأمازون تقدموا وقد تم استخدامها وتطبيقها لأكثر من عشرة ملايين تطبيقات في الصناعة. Snapchat يستخدم أيضًا شبكات عصبية الكاميرا الكبيرة في إنتاجها، واستخدام إطارها المفتوح الخاص به. . GraphStorm، نطاق التعلم الآلي المكتبي الكامل في واحد مفتوح المصدر لتطبيقات الصناعة GIGL (Gigantic Graph Learning) Bryan Perozzi من جوجل , تغطية رمزية الخرائط, GraphTokens, التفكير الخرائط Transformer, واستخدام الخرائط لإنتاج البيانات النسائية. و . الأرقام يمكن أن تساعد في تقديم البيانات الهيكلية لـ LLMs RDFGraphGen لينج في » "، تحسين الباحثين تنفيذ المهام LLM عن طريق تقسيمها إلى أجزاء من المهام التي يمكن حلها من قبل LLM في المرتبة التالية أو الجانبية. هو نقطة قياس لفهم الخريطة والتفكير المعقد في LLMs. خطة مثل ورقة غرناطة بيريان بيروزيتي يشارك أيضًا في أعمال الفريق و” يقدم تقنية جديدة لتصنيف الأساليب الحالية التي تجمع LLMs و GNNs. التفكير الخلفي مع LLMs البحث عن نموذج لغة واسعة للصور طريقة مختلفة لدمج الخرائط واللوحات اللغوية: هي تحويلات الكاميرا ، والتي تسمح بتفكير الكاميرا ، وفي الوقت نفسه ، فإنها تتألف وتستغرق وزنات نموذج اللغات ، مما يسمح لهم بتشكيل وتكوين الترتيبات في كاميرا الترتيبات. هو إطار جديد يتحول إلى كيفية استخراج الذكاء من قواعد البيانات العلاقات. نموذج لغة Graph تحويلات الملفات التقليدية التخطيط مع تفكير - السؤال المضطرب ، وكيفية نظر جديدة إلى LLMs: كما أشار بيير كارل لاندلي إلى وبمجرد أن تبدأ في رؤية LLMs كاتصالات عصبية، فإن العديد من الغرافيكيات البنية التحتية تراجع في مكانها. . ماذا لو LLM الخاص بك هو جدول تحليل مشترك من قبل Petar Veličković الفرق بين LLMs و Graphs المعرفة يتم إرسال هذا النوع من السنة إلىك من قبل G.V(), metaphacts, Connected Data London, و Built to Last. إذا كنت تريد أن تظهر في النسخة القادمة ودعم هذا العمل، اتصل! This issue of the Year of the Graph is brought to you by , , , and . G.V() metaphacts Connected Data London Built to Last الـمـنـتـدى () متاجر بيانات متصلة لندن تم بناء آخر إذا كنت ترغب في أن تشارك في نسخة متتالية ودعم هذا العمل، ! الوصول إلى
