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围绕知识图谱的全生命周期技术，从知识抽取、知识融合、知识推理、知识应用几个层面展开综述，重点介绍了知识融合技术和知识推理技术。通过知识抽取技术，可从已有的结构化、半结构化、非结构化样本源以及一些开源的百科类网站抽取实体、关系、属性等知识要素。通过知识融合，可消除实体、关系、属性等指称项与实体对象之间的歧义，得到一系列基本的事实表达。通过本体抽取、知识推理和质量评估形成最终的知识图谱库。按照知识抽取、知识融合、知识推理3个步骤对知识图谱迭代更新，实现碎片化的互联网知识的自动抽取、自动关联和融合、自动加工，从而拥有词条自动化链接、词条编辑辅助功能，最终达成全流程自动化知识获取的目标。最后，讨论知识图谱未来的发展方向与可能存在的挑战

一、自顶向下分析技术与识别算法 1.从推导的角度看,从识别符号出发,试图推导出与输入符号串相同的符号串。一般来讲,构造出的推导是最左推导。 2.从语法树的角度看,从根节点,试图向下一个语法树,其末端节点正好与输入符号串相同

5G网络技术可以满足赛博空间（Cyberspace）发展对通信平台性能提出的高要求，大规模MIMO（Multiple-input multiple-output）天线阵列是5G核心技术之一。实际中大规模MIMO天线阵列的互耦效应会大大降低香农容量，在未来5G天线系统中，面临的最大挑战是如何有效消除阵列中单元天线间的互耦。针对大规模阵列天线互耦问题，应进行天线单元的散射特性研究。本文在开路状态下“不可见”的最小散射天线基础上，推导了最小散射天线串联四分之一波长透明网络的散射矩阵，证明该状态即为短路状态下的最小散射天线。对一种X波段波纹喇叭天线分别进行短路、开路、匹配三种负载状态下的散射测量，根据最小散射天线理论分离出了天线的额外散射、伴随散射和失配散射。用分离获得的散射分量，推算了波纹喇叭天线的散射最大值和最小值，其中推算出的最小值远低于天线匹配时的散射。用滑动短路器作为可变负载，进行预设负载状态下波纹喇叭天线的散射测量，实测获得了推算出的散射最大值和最小值，验证了单元天线散射特性研究的正确性。结果说明，在进行大规模阵列的单元天线设计时，除了考虑单元天线的辐射特性之外，也要考虑天线的散射特性，以降低天线的互耦效应

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1、要有必胜的信心 “百折不挠,水滴石穿。”这是千古不变的训诫 。在推销事业上只有具备了必胜的信心和无所 畏惧的精神,就一定能到达成功的彼岸。 ·追求工作轻松、生活舒适的心态是保险推销人 员的大敌。作一个成功的保险推销人员首先要 战胜这种不健康的心态,千方百计挖掘自己的 潜能,力挫在困难面前的懦弱,用热忱与信念 激励自己,塑造百折不挠的崭新的自我,以恒 心和毅力来战胜眼前的每一个挫折和困难。 ·世界上一些赫赫有名的保险推销员,都有一个 顽强拼搏战胜困难,最后取得成功的奋斗史, 他们的经历可供我们借鉴

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