基于大数据人工智能的现代知识服务工具知识自动化智能引擎（KAE）--知识结构化利器(Get Knowledge Structured )目录CONTENTSKAE 背景及简介知识自动化定义效率性能提升个性化推荐、智能搜索、科学发现等功能详述数据抓取、机器学习、知识计算、可视化交互公司介绍银景简介，联系方式0102030401KAE 背景及简介知识自动化定义知识自动化是基于大数据和人工智能的基础性技术，赋能予知识工作者，使我们工作过程更加自动化，更加智能化，极大地提升效率(Efficiency)和功效(Effficacy)。
知识自动化是智能制造的重要部分，是未来最重要的颠覆性技术(McKinsey《展望2025：决定未来经济的12大颠覆性技术》2013.05) ，在2025年前经济影响力大约在5.2~6.7万亿美元。
知识自动化知识自动化智能引擎(KAE) 是一种全新的基于机器学习，深度学习和自然语言处理技术的软件，对海量知识进行结构化，以启发式可视化交互式方式简单操作来实现的知识组织、展示和有效发现的智能引擎，是一种通用型的认知型工具，是科技人员的AI 助手。
知识自动化引擎KAE （Knowledge Automation Engine)形成具有企业组织属性（专业科室分工，细分的子领域）协同个性化的知识自动化智能推荐引擎基于内容，对用户需求进行语义特征提取，知识图谱分析，从而从众多文献中推荐最接近的专业文献基于协同过滤，同一专业小组（室）科技人员感兴趣过的，搜索过的文献，也优先推送知识自动化智能引擎(KAE)示意图数据知网万方AIAA WOS 文档其他机器学习知识图谱主题图谱深度学习知识计算语义联想语义表达主题关联概念关联内容推断可视化交互主题导航主题及主题图谱主题是基于词典的稀疏概率分布，是一种具有语义连贯性(Semantic Coherence)的特殊聚类。
主题图谱（Topic Graph)—基于主题的语义关联图谱航空航天领域含“发动机“的主题图谱基于本体的知识图谱（半监督，自动提取）案例1案例2基于关联关系的知识图谱（无监督，自动生成）发动机故障灯的知识图谱蓝色表示子节点（二级）；紫色表示孙节点（三级）KAE 是一种认知引擎（Cognitive Engine ）其中 编码（解决问题）和♦抽象是知识资产流动增值创新过程中最重要的两个环节编码：事物形式表达方式，是一种分类 抽象：形式的潜在结构，是类别缩减根据Max H. Boisot 的知识资产（Knowledge Assets ）I-Space 理论，知识是通过社会学习周期（SLC ）在三维的I-空间中的流动进行学习和创新。
KAE对知识重新进行了编码和抽象知识图谱就是一种编码，而主题图谱是一种抽象，两者并驾齐驱，相互补充，实现了知识结构化，使之有序、有规则，全面提升了用户在知识理解、记忆和创新方面的认知水平。
呼叫中心知识图谱02功能详述数据抓取、机器学习、知识计算、可视化交互。
搜索框每输入一词，系统都会显示相关关键词，启发用户找到合适的检索入口:通过机器学习，抽象出语义主题库，每个文档的语义被解析成这些主题的概率分布，形成文档的知识图谱，作为其唯一的语义表达:文本内容解析图谱排气管冒黑烟排气故障冒白烟烟雾冒烟排烟异常燃烧不完全排烟蓝烟灰尘堵塞故障诊断故障排除现象θ401=0.24θ2709=0.22θ2691=0.12空滤器空气滤芯器主题导航主题一导航主题二导航主题三导航主题导航是本系统最重要的功能之一，实质上是一种细颗粒度的知识分类，它导引用户直接进入所感兴趣的主题，主题导航有多个入口，方便用户随时可进入这个重要功能。
主题导航——主题一：Theta 401主题导航：二次检索主题导航——主题二：Theta 2709主题导航——主题三：Theta 2691内容推断文本解析主题词系列主题词系列主题词系列样本文章含关键词的主题总览图谱对高频关键词，由于它可能出现在很多主题内，此功能可以总览含此词的所有的主题分布，研究热点，从中找出自己所关心的相关主题。
文章内容如下：Title:A Demonstration of Simultaneous Infrared and Visible Imaging Techniques with Pressure Data in an Optically Accessible Diesel Engine Operating at Part Load with High EGRAbstract:This work presents a method for simultaneously capturing visible and infrared images along with pressure data in an optical Diesel engine based on the International4.5L VT275engine.This paper seeks to illustrate the merits of each imaging technique for visualizing both in-cylinder fuel spray and combustion.主题图谱航空领域词语“Pylon”：知识图谱主题饼图03效率性能提升个性化推荐、智能搜索、科学发现等基于用户的历史行为，推荐更个性化KAE结合每个科研人员的使用习惯和浏览数据信息（关键词、主题等），利用智能语义分析，协同过滤，可实现个性化推荐，使得知识应用更有针对性、更个性化。
推荐文章样本文章KAE对每篇文章的内容进行语义分析，对样本文章（上传的样本文章和设置的样本文章）利用语义相似推荐，使推荐更精准。
传统的基于关键词搜索的推荐结果智能搜索，启发式导航，更快更准借助于自动分类，聚类，文本解析，推断，通过知识图谱，主题图谱等多个入口，通过主题导航可以迅速找到感兴趣的内容。
主题图谱主题导航迅速理解文档，节省浏览时间主题词系列主题词系列主题词系列科研人员不用阅读全文即可迅速准确的理解文本内容，节省了科研人员的浏览时间。
科学发现，主动学习，头脑风暴借助语义联想和可视化方式交互操作的知识图谱和主题图谱，即使是随意搜索，科研人员往往能发现意想不到的关联概念、关联技术，主动地学习到新知识，形成高效的头脑风暴。
正极材料锂离子电池材料电化学性能球磨机械合金化制备粉末进气道超燃冲压发动机隔离段高超声速进气道rbcc 发动机tbcc 冲压current eddy electric ma cm power density ma 移动代理基于移动dispersion strengthened dispersedar ma ages age 含“MA ”的主题多角度多维度解析，横向思维，融合创新主题词系列主题词系列主题词系列科研人员对自己关心的问题,既可以通过知识图谱聚焦深入到各个关联的细微知识点和概念，又可以通过主题关联，了解当前课题的大背景，发现交叉融合的技术，发现一些自己未知但相关的主题，推动创新性的的横向思维。
知识结构化，系统化，条理化，抽象出思维导图条形图与边缘椭圆图为一一对应关系：条形的长短表示边缘主题与当前主题的关联性高低，条形越长表示关联性越高。
迅速了解热点，洞察科技前沿科研人员可以迅速直观的了解一个新领域的专业技术脉络和细颗粒度的专业概念脉络，洞察当前的研究热点和趋势。
基于时间演化，预测科技发展趋势通过以上ID8702(应急处置，应急响应)主题的时间分析图可以看出“应急处置，应急响应”主题在2010-2013年这四年（2010,2011,2012,2013）文章占比比较高，经过系统的研究发现，发现在那4年间发生的事故比较多，所以通过主题时间分析图可以发现热点主题和每个主题的在不同年份发展趋势。
全景图谱，全方位纵深知识展示方式既有微观意义上语意涵义聚集，又有宏观复杂语义抽象（主题)分布, 将概念（词语) 、主题、作者机构整合在一起，互相对比、映照，启发思维，激发灵感。
含“营销”的相关搜索结果的在线分析结果实时在线分析，个性化智能服务（机器学习）基于“营销”的相关搜索结果在线分析生成的主题总览图基于“营销”的相关搜索结果在线分析生成的各类主题时间演化图基于“营销”的相关搜索结果在线分析生成的第一个主题的关联图谱英文结冰主题智能关联图谱中文结冰主题智能关联图谱以上英文结冰智能关联图谱是通过机器学习NASA约26万个技术报告，生成的关于结冰主题ID2554的智能关联图谱，左边是相关联主题的数量（热点）排序，右边是和当前主题ID2554相关度的排序，其中113主题（clouds，cloud，cloud physics，ice clouds，clouds meteorology等）是第二个相关的研究主题，是研究云成冰的，而在中文语料生成的结冰主题ID4680（结冰、防冰、积冰、飞机、冰层、过冷水滴、除冰等）关联图谱中，没有相应研究云成冰的主题，这揭示了中国在结冰研究领域的一个短板，这两个主题关联图是基于大数据机器学习抽象出来的新知识，是原语料库中没有的，是一种创新的科学发现。
无缝集成到各个应用系统KAE是基于云的SAAS，易于安装，可无缝整合到用户现有各种系统（知识工程,知识管理,图书情报,OA,档案管理,内容管理,PLM,舆情监控等等应用)中,非侵入式对现有系统起增强智能的补充作用;KAE适用于所有需要知识的领域，跨行业、专业和语种，是一种通用型的AI工具，是科研人员的智能助手。
04公司介绍银景简介，联系方式。