【类脑计算】突触可塑性模型之Hebbian学习规则和STDP
本文介绍了突触可塑性中的Hebbian学习规则和STDP（Spike-Timing Dependent Plasticity），两种基于神经元活动调节突触强度的机制，其中Hebbian规则强调同时活动的神经元间的连接增强，而STDP则考虑了脉冲时间差异对突触强度的调节作用。
Neo4j从入门到精通：打造高效知识图谱数据库 | AI应用开发
在大数据和人工智能时代，知识图谱作为一种高效的数据表示和查询方式，逐渐受到广泛关注。本文从入门到精通，详细介绍知识图谱及其存储工具Neo4j，涵盖知识图谱的介绍、Neo4j的特点、安装步骤、使用方法（创建、查询）及Cypher查询语言的详细讲解。通过本文，读者将全面了解如何利用Neo4j处理复杂关系数据。【10月更文挑战第14天】
基础与构建：GraphRAG架构解析及其在知识图谱中的应用
【10月更文挑战第11天】随着数据的不断增长和复杂化，传统的信息检索和生成方法面临着越来越多的挑战。特别是在处理结构化和半结构化数据时，如何高效地提取、理解和生成内容变得尤为重要。近年来，一种名为Graph Retrieval-Augmented Generation (GraphRAG) 的新架构被提出，它结合了图神经网络（GNNs）和预训练语言模型，以提高多模态数据的理解和生成能力。本文将深入探讨GraphRAG的基础原理、架构设计，并通过实际代码示例展示其在知识图谱中的应用。
GraphRAG入门指南：构建你的第一个知识图谱驱动应用
【10月更文挑战第28天】随着人工智能和机器学习技术的飞速发展，知识图谱（Knowledge Graph）逐渐成为连接数据和智能应用的重要桥梁。GraphRAG（Graph-based Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了知识图谱和自然语言处理的技术，能够在生成文本时利用知识图谱中的结构化信息，从而提高生成质量和相关性。作为一名数据科学家和技术爱好者，我有幸深入研究并实践了GraphRAG技术，现将我的经验和心得整理成这份入门指南，希望能帮助初学者快速上手并构建自己的知识图谱驱动应用。
初识LightRAG：轻量级知识图谱框架指南
LightRAG创新融合知识图谱与向量检索，显著提升检索精度和可解释性。该框架轻量高效，支持多模态数据处理，提供简洁API便于快速集成。通过结构化关系补充分散语义，有效解决传统RAG系统的关系缺失与语义模糊问题。
App隐私合规“免费”自动化检测
App隐私合规检测提供了全面的隐私合规检测报告和专家建议，从确保形式合规（隐私政策文本合规性）及实质合规（代码层合规性）的一致性，从个人信息收集、权限使用场景、超范围采集、隐私政策、三方SDK等多个维度帮助企业和开发者提前识别App隐私合规相关风险，规避监管通报、应用下架等重大风险。