• 為確保交易安全，請透過官方軟件應用商店或中銀香港網站下載「中銀香港流動應用程式」以登入手機銀行。 • 切勿向他人透露個人及銀行賬戶資料，包括銀行賬戶資料、網上銀行用戶名稱、登入密碼、單次密碼或信用卡號碼。 切勿下載/安裝不明來歷的應用程式，及將任何資料輸入到不明來歷的應用程式或網址。 如有懷疑，請即停止操作，切勿輸入任何資料，關閉視窗/應用程式，並向銀行查詢。 切勿下載來歷不明的流動應用程式，客戶應透過官方應用程式商店或本行官方網站下載手機銀行及BoC Pay流動應用程式。 請對可疑電郵或電話保持警覺，切勿向任何人(例如聲稱為 快遞公司、電訊公司、公營機構等)透露您的個人資料及網上/手機銀行賬戶資料、密碼或一次性密碼。
• 請妥善保管密碼，切勿向任何人透露網上銀行用戶名稱及密碼，亦不應隨便向任何人透露任何個人資料（例如：香港身份證/護照號碼、出生日期等）。 中銀香港提醒客戶及公眾人士，提高防範意識，保障自身利益。 近日，有不法之徒透過傳銷電話及社交平台，以「搵快錢」吸引客戶出售或借出銀行戶口，或利用客戶的個人資料開戶，然後利用這些「傀儡戶口」收取騙款或其他犯罪得益，亦即是「洗黑錢」。 就個人客戶、獨資及合夥商號（「相關客戶」）而言，由於上述程序涉及收集、儲存、處理、使用、披露及轉移與相關客戶有關的個人資料，本行須就上述程序獲取相關客戶書面同意聲明。 如相關客戶未有提交同意聲明，則於匯報制度實施後不能買入、將股份轉入或將實體證書存入帳戶內，惟只可出售、轉出或提取現有的證券持倉（如有），直至提交同意聲明為止。 在匯報制度下，本行及/或相關經紀(「經紀」)須為每位客戶編配唯一的券商客戶編碼，並與客戶的識別信息配對，包括身份證明文件上的全名、簽發國家/地區或司法管轄區、類別及號碼，以向香港聯合交易所（「聯交所」）提交配對檔案。
中: 中古籍解释
該虛假短訊及偽冒網站意圖盜取客戶的資料，如網上銀行號碼/用戶名稱及網上銀行密碼。 上述偽冒網站意圖盜取客戶的資料，如網上銀行號碼/用戶名稱、網上銀行密碼、姓名、身份證號碼、手機號碼及驗證碼。 • 請您透過本公司的官方網站登入網上銀行，切勿透過任何電子郵件、短訊、二維碼、互聯網搜索器或社交網絡平台提供的超連結，或非本公司認可的第三者網站或流動應用程式登入網上銀行。
你几乎可以选择任何你喜欢的解码器，作者选择的是 TransE，DistMult 和 ConvE 解码器。 CompGCN在链接预测和节点分类任务方面都比R-GCN要好，并且在性能上与其他SOTA模型相当。 性能最好的CompGCN是使用带有ConvE解码器的基于循环相关的编码器。 对于(Berlin,?,Germany) 的query，你显然是要预测capitalOf，而不是childOf。 大多数现有的知识图谱嵌入算法都在已知所有实体的静态图上运行——所谓的转导设置。
中: 中说文解字注
Gartner预测，到2025年，图技术将用于80%的数据和分析创新，远远高于今年的10%。 最终，知识图谱将协助营销人员实现目标，并增强企业的竞争优势，实现业务的全面成功。 人工智能的发展从机器智能到感知智能再到认知智能，这个过程的实现是需要一定的“介质”，其中，知识图谱起了关键的作用。 知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点和边组成，是关系的最有效的表达方式。 知识是人类通过观察、学习和思考有关客观世界的各种现象而获得和总结出的所有事实、概念、规则或原则的集合；知识图谱已成为推动机器基于人类知识获取认知能力的重要途径，并将逐渐成为未来智能社会的重要生产资料。
CompGCN采用编码-解码方法，其中图编码器构建节点和边的表示形式，然后解码器生成某些下游任务（如链接预测或节点分类）的分数。 实验表明，TNTCompEx的性能更好；3）作者介绍了一个新的大型数据集，该数据集基于Wikidata Statements，但带有开始时间和结束时间限定符，该数据集包含约40万个实体和700万个事实。 Lacroix等人使用新的正则化组件扩展了ComplEx嵌入模型，这些正则化组件考虑了嵌入模型中的时间维度。 像Wikidata这样的大型知识图谱永远不会是静态的，社区每天都会更新数千个事实（facts），或者是有些事实已经过时，或者是新的事实需要创建新实体。
作者采用Brier评分来测量校准，采用Platt缩放和等渗回归来优化校准评分，并提出了在没有给出“hard negatives”的典型链接预测方案中对负样本进行采样的策略。 于是，你可以校准KGE模型，并确保它会返回可靠的结果。 这是一个非常好的分析，结果表明在一些工业任务上，你可以用KGE模型来提升你对自己算法/产品的信心。 节点表示是通过聚集来自相邻节点的消息而获得的，这些消息对传入和传出的边（图中的Wi，Wo以及那些自循环）进行计数，其中交互函数对 进行建模。 在CompGCN中，首先会为输入的 KG 填充反关系（最近已普遍使用）和自循环关系（用来实现GCN的稳定性）。
按上述修訂，任何於生效日當日或之後存入押記予本行之證券賬戶的3988/中國銀行股票（無論新買入或新存入之股票）將不會被押記予本行。 於生效日之前已存入押記予本行或已押記予本行之證券賬戶的3988/中國銀行股票將仍然繼續押記予本行，有關押記安排維持不變。 感謝您使用中國銀行(香港)有限公司（「本行」）的「財富組合融資」透支授信 / 一般銀行貸款 (股票抵押貸款)服務（「該服務」）。 # 該同意書適用於相關客戶名下的所有證券賬戶（包括但不限於聯名賬戶）。
中: 中期報告
同时，随着人工智能对数据处理和理解需求逐日增加，知识图谱越来越火热。 但当你维护一个可见实体的知识图谱时，agent的可选项就会大幅度减少，于是便可以更快地推进游戏。 Ammanabrolu 和 Hausknecht 提出了一项有关 IF 游戏中强化学习的新工作。 作者尝试了加法（TransE-style），乘法（DistMult-style）和圆相关（HolE-style）的交互。
此虛假短訊及偽冒網站會以不同網域名稱出現，或在中銀香港官方網址 上稍作改動，如加上不同組合的英文字母、數字或符號，企圖誤導客戶及盜取客戶的資料，如網上銀行號碼/用戶名稱、網上銀行密碼及電話短訊單次密碼。 中銀香港特此聲明與該短訊及網站沒有任何關係，並已將有關情況知會香港金融管理局及香港警方。 該等虛假短訊及偽冒網站會以不同網域名稱出現，或在中銀香港官方網址 上稍作改動，如加上不同組合的英文字母、數字或符號，企圖誤導客戶及盜取客戶的資料，如網上銀行號碼/用戶名稱、網上銀行密碼及電話短訊單次密碼。 中銀香港特此聲明與該等 短訊及網站沒有任何關係，並已將有關情況知會香港金融管理局及香港警方。
- 于是，你可以校准KGE模型，并确保它会返回可靠的结果。
- 在归纳设置（inductive setup）中，先前看不见的节点可以根据他们之间的关系和邻域进行嵌入。
- 中銀香港重申不會以手機短訊、電郵、網上 的超連結、二維條碼或附件，要求客戶提供任何敏感的個人資料，包括賬戶號碼、網 上銀行用戶名稱、登入密碼和單次短訊密碼，也不會透過預錄語音訊息聯絡客戶。
- 有關電子銀行服務的保安資訊，請瀏覽 /tc/security.html。
- 請勿相信任何聲稱執法部門人員或政府機構職員來電向您要求交出網上/手機銀行賬戶資料及密碼或賬戶内款項以證清白/協助調查。
中國銀行（香港）有限公司（「中銀香港」）提醒客戶及公眾人士，慎防冒充中銀香港和中銀信用卡的WhatsApp短訊和WhatsApp來電，意圖騙取客戶的個人資料。 中國銀行（香港）（「中銀香港」） 提醒客戶及公眾人士，慎防冒充中銀香港的詐騙來電或電話訊息，意圖騙取客戶的個人資料或金錢。 網上銀行的登入資料（包括賬戶號碼、使用者名稱、登入密碼和一次性密碼）在互聯網世界就等如家裏門匙一樣重要，必須妥善保管。
知识图谱不仅是人工智能的重要基石，还能推动智能发展以及是强人工智能发展的核心驱动力之一。 互联网正从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网转变成包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网。 在这个背景下，Google、百度和搜狗等搜索引擎公司纷纷以此为基础构建知识图谱，分别为KnowledgeGraph、知心和知立方，来改进搜索质量，从而拉开了语义搜索的序幕。 我们在「知识图谱@AAAI2020」的文章中简要讨论了实体匹配的问题。 目前为止，关于这个任务只有两个数据集，DROP（SQuAD样式，段落中至少包含20个数字）和MathQA（问题较短，需要较长的计算链、原理和答案选项）。 这种有效的表示方式允许将巨大的KG直接存储在GPU内存中，例如，包含1300万实体和4300万事实（facts）的WebQuestionsSP 的 Freebase转储，可以放到三个12-Gb 的 GPU中。
对NMN进行评估，其中月有25%的DROP数据可通过其模块来回答，在DROP dev测试中获得了77.4 的F1 分数 和74 的EM 分数。 两项工作都是由读取器和基于RNN的解码器组成，从预定义的域特定语言（DSL，Domain Specific Language）生成操作（操作符）。 从性能上相比，NeRd更胜一筹，原因在于其算符的表达能力更强，解码器在构建组合程序上也更简单。 另一方面，NMN使用张量交互对每个运算符进行建模，于是你需要手工制定更多的自定义模块来完成具体任务。 1）整个Wikipedia（英语）都以图谱的形式组织，其边表示段落和目标页面之间的超链接。 例如对于Natural Questions，大小约为3300万个节点，边有2.05亿个。
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