关键词： 搜索引擎优化   人工智能技术   电子商务   教学改革  

摘要： 文章基于OBE教育理念,分析了人工智能在搜索引擎优化中的应用潜力,证实了学生对课程融入AI技术的需求,指出了该课程内容未能与时俱进地融入AI技术相关应用、教学方法单一、缺乏有效的评估和反馈机制等问题,并提出了课程内容更新、教学方法多样化和建立校企合作的综合评估体系等建议,旨在提升教学质量,培养适应时代要求的电子商务人才。

关键词： 中法建交   搜索引擎   行进方向   独立自主精神   ,影响   武汉   相遇  

摘要： 今年是中法建交60周年,5月5日至7日习近平主席对法国进行国事访问时说:“中法作为两个有独立自主精神的大国,在历史长河的每一次相遇都能迸发出巨大能量,影响世界行进方向。”我不禁好奇,“中法两国在历史的长河中多次相遇,中国有没有一座城市与法国联系最紧密?”在搜索引擎中输入这个问题,答案是“武汉”。

关键词： 《劝学》   智能科技   人工智能   信息爆炸   万物互联   搜索引擎   求索   善假于物  

摘要： 人工智能,风生水起;科技创新,日新月异。在当今这个信息爆炸、万物互联的时代,困扰人类的诸多难题终于“一触即发”,指尖轻轻一触,百度、谷歌、小猿搜题、Chat GPT等搜索引擎随时为你解答。那么,我们的问题会越来越少吗?我的答案是“不会”。智能答案,智慧求索,人类因科技而进步,梦想因追问而伟大。“君子生非异也,善假于物也”,荀子的《劝学》让我们明确,智能科技是为人生赋能的。

关键词： 计算机教学   人工智能技术   自然语言处理   文字编辑   搜索引擎   Chat   GPT   改进路径  

摘要： 人工智能技术经过几十年的发展,已经成为计算机技术发展的重要方向。随着计算机自然语言处理能力不断提升,ChatGPT的产生标志着生成式人工智能技术获得了极大的技术突破,在搜索引擎、文字编辑、金融分析等领域已开始发挥巨大作用。本文在教育领域,通过研究ChatGPT技术特点,提出了其对于计算机教学影响的未来展望,同时研究了ChatGPT在当前计算机教学存在的短板,提出了相应的改进路径。

关键词： 关键词隐性使用   竞价排名   商标侵权   反不正当竞争  

摘要： 互联网时代背景下,通过对搜索引擎中关键词隐性使用的商标侵权和不正当竞争问题进行分析,为我国关键词隐形使用的侵权认定提供思路和建议。通过文献研究和比较研究法,梳理总结相关理论和判例。在学理和司法实践中对关键词隐性使用是否构成商标侵权和不正当竞争存在较大争议,尚未形成统一明确的裁判标准。提出“商标性使用–混淆可能性–公共利益”的商标侵权判断路径,针对不正当竞争问题,应坚持“三元叠加”综合考虑原则,对该行为予以规制,维护市场竞争秩序,促进行业健康发展。

关键词： ES搜索引擎   区块链   特高压   设计数据共享  

摘要： 本文提出一种基于区块链和ES搜索引擎的特高压工程设计数据共享技术,该技术利用区块链验证了数据的真实性,建立了基于ES搜索引擎的数据全文检索机制,按照工程职责分工定义了数据共享权限,研发了在线共享系统,为多源设计数据统一管理与共享调阅提供了一种新思路。

关键词： 搜索引擎   信息流量   任正非   志满意得   苦练内功   时延   别无选择   大气环流  

摘要： 2018年华为如日中天,任正非似乎预感到了即将面临的“战斗”,只是如今这场战斗,蔓延到了每个中国企业家身上。形势越严峻,越要苦练内功,首先,我们要有信心,不要把当前形势看得过于悲观,形势总体还是好的。我们处于信息社会,信息流量空间的增加还极其巨大,即使个别地区不接纳我们,也不影响在流量扩大时,我们的机会。信息社会到底是什么样?其实现在谁也不清楚,是不是大量的像大气环流一样的信息环,人类社会中还有大量循环根本没有研究清楚。每个循环的认知,就是流量巨大的增加,越拖越大,是我们没有足够的管道、超级优秀的搜索引擎、好的时延。我们现在不是志满意得的时候,不然我们追不上时代。

关键词： 垂直搜索引擎   知识图谱   智能化   子图匹配  

摘要： 知识图谱技术可以有效提升垂直搜索引擎的智能化程度。首先,概述了垂直搜索引擎和知识图谱的定义、特征及应用;其次,从整体上设计了一套利用知识图谱技术提升垂直搜索引擎智能化的方法流程;再次,详细解析了流程中的关键技术环节,包括用户查询理解、图搜索算法、文本知识图谱化、结果排序融合等;最后,给出相关的图数据库和知识图谱构建的选型方案参考。研究结果可为如何应用知识图谱技术增强垂直搜索引擎的智能化提供详细的分析和设计方案。

关键词： 图匹配   实体抽取   Web   搜索引擎  

摘要： 现今Web中存在大量缺失、不一致及不精确的数据,而传统的搜索引擎只能根据关键词返回文档片段,无法直接获取目标实体。提出一种新的基于图匹配的实体抽取算法GMEE(Graph Matching Based Entity Extraction),首先将片段按词语分割,进行实体的初步筛选;然后根据各实体之间的结构和语义关系建立“加权语义实体关联图”;最后利用“最大公共子图匹配”策略抽取目标实体。实验结果表明,提出的算法在不需要大量参数训练及传递的情况下,能够对抽取的实体集进行有效的精简,既保证了召回率、准确率,又提高了抽取过程的可解释性。