知識存儲站

A. 如何建立自己的知識庫

使用Baklib，輕松進行自我知識管理

個人知識庫作為個人知識管理的最佳方法逐漸走進國內管理者視野，Baklib作為一款簡單好用的在線寫作軟體，能夠滿足個人需求，幫助個人做知識管理，建立自己的知識庫，主要有以下大敏鄭特點：

一、分類清晰
就像將散落一地的書籍分門別類放置在書架上，Baklib創建多個欄目，內容分類管理，條理清晰一目瞭然。知識庫存在的意義，就是存儲知識資源並加以利用。

二、簡潔
一個合格的知識庫要發揮極簡主義精神，作為一個內容管理平台，最基本的要求就是用戶能看懂玩法，盡早上手。對使用者而言，簡潔清新對界面能讓人耳目一新。

三、編輯流暢
編輯文本最重要的是什麼？編輯器。進行過文本編輯的人都知道，一個流暢絲滑的編輯器有多麼重要，作為知識建設的基礎，一個優秀的編輯器帶來的生產力提升遠不止事半功倍。編輯類似word，輕松上手，並且支持Markdown編輯。

四、搜索
作為企業的知識管理平台，知識庫內部存儲的資料會越來越多，查找的難度也會水漲船高，面對規模越來越大的資料「黑洞」，一個靠譜的站內檢索工具就至關重要，不僅能極大地優化用戶體驗，還能提高企業整體運轉效率。

五、滾頌可控性
自己企業的網站，企業一定要擁有絕對的控制權，想怎麼改就怎麼改，做到隨時更新，保證信息資源的時效性。站名、標語、背景、主題等等都可以隨意設置

六、獨立域名
自己生的娃，名字得由自己來取。網站有了企業的獨立域名，辨識度提高了，品牌意識強化了，還能起到不錯的宣傳效果。

七、安全
最後回到這個最關鍵的問題。安全對於企業拿知的發展不言而喻，特別是像知識庫這種多埠、多流量的渠道。一個不小心，自己內部的知識庫就可能成為對手進行打擊的作戰指南。只有確保了絕對的安全，才敢談功能的實現。

B. 知識圖譜平台產品哪個好

Sophon KG
星環知識圖譜軟體（Sophon KG）是一站式知識全生命周期的管理平台，是一款集知識的建模、抽取、融合、存儲、計算、推理以及應用為一體的知識圖譜產品。本平台支持低代胡游碼圖譜構建、智能化知識抽取、多模態知識存儲、分布式圖計算以及多維度的圖譜分析。
?
星環科技在推動知識圖譜技術創新和成功落地的過程中，獲得了多項榮譽和權威認可，發揮了重要的引領者作用。星游凳環科技知識圖譜平台曾入圍Gartner 2022《Market Guide for Artificial Intelligence Startups, Greater China》，獲得中國證券業協會2021年重點課題研究優秀課題，並多次入圍字母點評「知識圖譜平台領導者象限」。此外，曾參與編寫中國電子技術標准化研究院出版的《知識圖譜標准化白皮書》、《知識圖譜選型與實施指南》、IEEE-P2907課題《信褲磨銷息技術 人工智慧 知識圖譜技術框架》（國標計劃號20192137-T-469）߅.

C. 知識庫怎麼建

知識庫建設是知識管理實施中的一項重要內容，有效的知識庫建設必須遵循以下的五個步驟。該步驟也可以用來分析和評估企業知識庫建設的問題與解決方案。

第一步：確定要管理的知識。

在任何一個企業內部，都有各種各樣的知識，而在知識管理的實踐中，並非每類類型知識都需要去管理。所以在知識庫建設的初期必須明確要管理的知識類型、其價值在何處，這樣才不至於眉毛鬍子一把抓，導致核心知識和外圍知識都無法很好管理的狀況出現。

第二步：確定知識的來源和動力。

人是知識的載體，也是知識產生、組織、利用、創新的源泉。在知識庫建設中，必須明晰知識的來源：誰應該產生何種知識，他為什麼要產生。如果不能結合組織內的每個崗位、流程去分析，那麼就很難要求知識共享，在這種情況下即便產出了「知識」，就類似於案例中展示的知識的價值也不能保證。還有一個問題就是員工為什麼要共享，這是知識管理的動力問題。

第三步：知識的組織。

如何將產生出來的知識進行整理、系統化、合理的分類和提供檢索工具才能方便人們自如的獲取？在工作中產生出來的知識我們經常稱作「知識碎片」，大都是不系統、零散的，在知識的組織階段也需要做「知識碎片」的系統化工作。在案例中，論壇產生的信息和「知識碎片」到底有多少可用性，是一個值得考慮的問題。在知識管理中心的咨詢實踐中，我們的方法是：對於社區、論壇等產出的「碎片」需要先進行第一步的處理，類似於BBS的精華區分類、整理，然後再經過知識的入庫流程，加入審核、標准化的工作才能加入知識庫。知識的分類在下面會詳細的說明。

第四步：知識的利用。

知識本身沒有價值，只有被利用的知識才能發揮作用。我們經常見到有許多「宏偉」的知識庫，但是從來沒有人去用。在案例中導致知識不能被充分利用的原因，除了知識本身是「知識碎片」外，還有一個重要的原因是這些知識根具體的業務是無關的、分離的、「兩張皮」的，要解決這個問題需要在第二步做知識的產出分析的同時做知識的利用分析，從知識使用者的角度去分析他們的具體需求：為完成某個工作，需要哪些知識、這些知識該如何表達和傳遞。

第五步：知識的創新。

創新並不神秘，只有創新才能贏得持續的競爭優勢，而所有的業務、管理、技術創新第一步都是先要有知識創新。在知識原料的基礎上，根據需求做知識分析和推理。

D. EpiK團隊：打造共建共享共益的開源知識平台

1月10日，由EpiK銘識協議主辦的「2021開源知識運動」主題活動為業界帶來了一場知識圖譜開放與互聯的智慧盛宴。活動吸引了包括清華大學信息技術研究院副院長邢春曉、中國計算機學會知識圖譜 SIG 主席/著名知識圖譜專家/OpenKG主要發起人王昊奮、東北大學自然語言處理實驗室副主任/小牛思拓創始人王會珍在內的重量級嘉賓參與。

在此次大會上，EpiK中國區負責人Eric Yao 做了《分布式知識圖譜構建》的主題演講，其中他重點提及了區塊鏈去中心化的協作模式搭建共建共享共益的開放知識庫的構想與實踐。同時EpiK產品負責人介紹了即將推出的游戲化數據標注平台，詳細內容如下：

前面三位老師分別講述了知識圖譜、區塊鏈和數據標注三個方向的細節，而這三個方面融合在一起又會產生怎樣的火花呢？接下來我要講的EPIK PROTOCOL銘識協議，它的目的就是為了構建人類的永恆凱升知識庫，從而提高AI的智能，這就是數據開源或者是知識開源。

為什麼要搭建開源知識平台？

EpiK項目是基於區塊鏈的可信的分布式數據和知識的共享平台，通過去中心化數據存儲和協作的方式來實現數據的共建和共享。為什麼Epik會嵌入到人工智慧和區塊鏈的結合的角度，來切入到創業中來？這與當下的時代背景密不可分。

第四次工業革命已經來臨了，全面智能化是這個階段的核心目標之一，各種智能體也在逐漸的走入日常生活，比如說siri、小愛同學等等人工智慧的語音助手，還有各種有AI學習能力的家用電器，比如說冰箱洗衣機彩電等等。

人類的知識傳承已經有數萬年了，最早是甲骨文刻在石頭上，最後演變成竹帛紙張，到數字化存在硬碟上，這些知識都以文本圖片和音視頻非結構化的數據結構來存儲，人類理解這些知識是很容易的，比如，我們可以很輕松的從電影中或者是從歌曲中判斷這個人物的關系和情節。但是對這些信息，機器理解是很難的，很難通過一禎一禎的屏幕來把人類的關系梳理出來，如何讓機器理解我們的人類的知識？

谷歌2012年提出知識圖譜，它通過結構化的人類體系，從而讓機器掌握人類的知識，開拓AI的認知。這里有一個知識圖譜，也是我們很熟悉的一部電影，叫做《復仇者聯盟》，它是用一個一個的圖譜組成的網路結構，描述了電影中透露的各種各樣的信息，有了這些圖譜，AI就可以讀懂知識圖譜回答很多的問題，比如如何獲得寶石位置，從誰那裡取得寶石等等。

人工智慧是一個大的方向，但是這個事兒和區塊鏈有什麼關系，這個就需要引入到一個很嚴肅的話題，是人類怎麼樣才能信任人工智慧或者機器智能，這里就涉及機器人是否會欺騙人類，遲孫余引導人類作出錯誤的決策。

AI或者知識圖譜是很多的公司在做得事情，臉書，蘋果、亞馬遜、阿里巴巴等等，他們每個大公司都耗時費力的構建自己的知識圖譜，但是這些知識圖譜不是互聯互通的，每個公司有自己的知識庫，這就涉及到一個問題，中心化的知識庫會面臨被篡改知識圖譜的隱患，由於知識圖譜是一個可以一個一個三元組成的拓撲式網路結構，一個結點的變化，很容易導致計算機或者人工智慧理解這個節點相關其他節點的關系都會發生變化，從而造成善惡或者立場的變化，這是非常危險的。

同時構建超大規模的知識圖譜，還面臨著無法組織大量的人工參與到構建知識庫的過程中，缺少這樣的組織結構，專業化是很難做到的，也會成為機器智能化巨大的障礙。

基於這兩點可以看到，構建超大規模知識圖譜，區塊鏈技術是目前唯一找到解決這個問題的出路，因此，知識圖譜就要開源開放可見度，這是它的必備屬性，而不是不可對它產生的結果做解釋。

構建開源知識平台有哪些挑戰？

知識圖譜底層的存儲要開放開源和監督，但是人們怎麼樣可以協作共建知識庫，同時可以訪問知識庫？

這裡面有很多挑戰，人類的知識是非常多的，領域也非常多，如何搭建共享平台我要是考慮幾點。

第一點，如何開放知識共享，通過構建一些合理的工碼滾具和機制，讓人人都有渠道貢獻知識，因為每一個人都是智能體，讓有需求的人可以有方法和訪問這些知識。

第二條，如何防範知識篡改，或者知識被更改的時候可以溯源的，這就需要用到區塊鏈的東西，它能保證知識的確權和不可更改，同時也可以通過合適的機制保障它可以持續的公開和更新。

接下來是我們如何能保持知識的質量，由於區塊鏈其實是價值的載體，它的存儲成本很高，它的優勢其實不在於存儲成本，而是在於數據的共建和共享，如何保證知識質量是很重要的一個話題。

在知識的產生層面，知識要可以被監督，在知識質量出現問題的時候，它需要被追責，才會形成一個良性循環，讓鏈上的數據變得質量越來越高，越來越有價值。

最後一點，如何激勵知識貢獻，每個人都會通過我們的系統提供知識或者為我們系統做貢獻，但是其實每個人都不一定是自發性的愛好，所以需要合理的激勵機制，如何權衡各方面的收益的動態平衡，同時使得激勵的分發成本相對比較低，讓系統良性的可循環的運作起來，也是非常重要的。

為什麼會選擇在2020年做這個事情？我們觀察到了一些合適的機會，很多的時機已經成熟了：2020年的時候基於區塊鏈的去中心化存儲技術剛剛成熟，比如很有名的項目Filecoin，可以藉助0知識證明，以極低的管理成本組織超大規模的防篡改可共享的開放存儲資源；2020年數據標注這個行業也迎來了一個大的爆發，預計2025年會達到100億左右的人民幣規模，同時會促進大量的年輕的就業人口湧入，為這個行業提供豐富的知識貢獻和知識質檢人才；2020年，DeFi這個概念迎來了空前的發展，可以更好的幫助解決線上的激勵動態分配的問題，同時讓數字貨幣的激勵手段變得更加靈活；社會對數字貨幣的接受程度越來越高，越來越接受激勵的合理性的概念。

EpiK構建超大規模知識圖譜的解決方案

基於上面的考慮，誕生了EPIK PROTOCOL，EPIK指的是EpigraphyKnowledge，翻譯過來就是銘刻在石頭上的知識，代表著進入區塊鏈上的知識，就像銘刻在石頭上一樣，不可以被隨意的篡改，目的是依託區塊鏈技術，構建人類永恆知識庫，從而開拓AI的學識。針對前面提出的問題，提出三大解決方案。

第一點，要藉助去中心化的存儲技術，來解決數據的不可篡改問題，就是這樣的數據是不可以被隨意篡改的，這些知識不會因為私人的利益而隨意篡改的，從而實現知識在全國各地永恆存儲得以廣泛傳播。

第二點，藉助去中心化自治組織解決勞動力問題，實現各國各界各族人民去中心化協作中公平獲益。

第三點，藉助通證經濟解決自驅力問題，實現生態中各個成員為追求自身利益最大化，從而無形中推動知識圖譜數據壯大的過程。

Epik技術架構，分為三大模塊，知識提取、知識存儲、知識應用，由低到高的三個層級，裡麵包含了很多的技術細節。

Epik生態參與者包含五個角色：持幣用戶、數據礦工、領域專家、賞金獵人、數據網關。把這些角色按照數據從生產到存儲到使用這三個過程，數據產生的團體包含三種角色，一個是核心用戶，一個是領域專家和賞金獵人，核心用戶是可以通過投票來票選出領域專家，確保領域專家的權威性和專業性，領域專家是一個非常核心的的人物，負責組織生產各個類目的人類知識庫數據，由於整個工作是非常勞動密集型的工作，所以涉及到大量的繁雜的數據糾錯和清洗的工作，數據專家是無法完成的，他需要把這些任務拆分出來，發布到平台上，由賞金獵人認領，他的目的就是為了完成領域專家發布的任務，同時獲得對應的獎勵。

經過領域專家發布任務，把數據梳理和清洗出來以後，通過領域專家上傳給數據礦工上，就是底層的存儲機制上，這裡面有數以萬計的數據礦工來共同維持著整個平台數據的不可篡改和確權。

數據從產生到存儲下來，可能涉及到應用的環節，上面會有很多應用的生態，如何方便的訪問這些數據，就引入了第五個角色，就是數據網關，它的作用就是為整個底層的數據存儲提供數據訪問和數據索引的服務，為上層的應用層賦能，讓上層的應用層更好的使用整個平台存儲的數據。

上面說到的兩個圖偏概念化，下面舉一個具體的例子，如何實現商業閉環，這就是一個具像化的圖。

首先可以看到上面已經標注了一些角色了，領域專家，數據網關等等，領域專家是行業專家和領域達人，目的是梳理數據格式，組織數據生產和驗收數據質量，其處理的數據都是自己所在該領域的公開的數據源，比如說公開的企業信息，公開的教材信息等等，當他把這兩個數據源梳理的格式定好了，所要處理的數據任務發到去中心化的平台上，賞金獵人就可以在這個平台上認領任務，他的角色一般是大學生、青年白領等等，有一定的空閑時間，有一定的知識儲備和使用工具素養的一些人，他們可以領取眾包任務，同時對這些數據進行校對，獲取一定的收益。

數據按照我們所需要的格式和質量生產好以後，由領域專家提供給礦工，礦工就是底層的分布式存儲節點，由於我們的數據存儲比較定向化，都是針對知識領域的，所以對數據存儲的要求能力都不是很高，可能要求這些伺服器八核16G，250G的ssd固態硬碟，5兆的帶寬就可以滿足。數據存儲了以後，上層會有很多的應用，會訪問我們的數據，因為我們的數據很有價值，因為我們整理了公開的企業信息，原題庫整理了教材信息，這兩種信息對他們來說都是非常有用的，同時我們可以看到上層知識的應用場景都有很大的規模，就是證明我們所服務的市場增長潛力和空間是巨大的，也可以保障整個項目的快速發展。

他們可以通過數據網關很好的訪問我們平台上存儲的知識和數據，從而實現更多的商業化應用，為整個知識的變現提供價值。

這個系統為什麼會很好運作起來？這裡面就有一個區塊鏈行業的概念，叫做通證經濟，就是我們希望設計合理的通證經濟，每個人提供貢獻在裡面都會有對應的收益，比如領域專家每天會有5880元人民幣的收益，可能每個月的收益足夠他養活10到20人的小團隊，持續的做這個事情。賞金獵人都是小鎮青年和白領時間比較零散化的一類人，他們是時薪的方式，可能達到每小時36塊錢，完成任務就可以領取這部分的收益。礦工，大概會有30元每台節點一天的收益。最後底層的應用場景，用戶想要使用數據是需要去耗費一定的資源的，這是給整個系統注入能量的一個過程，他們需要大概抵押每天是202塊錢人民幣左右的積分，就可以獲得1GB數據的訪問權，可以隨時的贖回，這形成了商業閉環。

接下來看一下整個項目的路線圖：第一階段是我們已經完成的，如白皮書測試發布，測試網方尖碑發布，到白皮書發布，測試網預挖計劃發布，領域專家招募計劃啟動，都已經完成了，第二階段是主網v1.0羅塞塔發布，還有《治理白皮書》發布和知識眾包產品1.0發布，到今年的二三季度，就會發布主網v2.0，引入重要的概念就是以太坊，EVM虛擬機，同時去中心化治理平台發布和知識眾包產品2.0發布。

順便提一下，為什麼引入EVM信息？這可以很便捷或者0成本的把以太坊上的經濟或者去中心化的Eth經濟資源引入到知識生態系統中。比如用戶想訪問我們鏈上的數據，但是沒有鏈上積分怎麼辦，就可以通過抵押其他的資產，來獲得數據地訪問，這樣可以快速擴大用戶規模，這只是其中的一個應用。

我們將EpiK使命描述為：這將是一場至少延續50年的碳基生命向硅基生命的史詩級佈道。這是一個非常長期的賽道，而且Epik也會持續的給這個系統賦能和迭代，讓越來越多的用戶很好的貢獻知識和使用知識。

游戲化數據標注平台即將發布

在這分享一下關於游戲化的數據標注平台產品的一些思考，為大家展現一下未來普通人怎麼樣能很輕松的參與到EpiK知識圖譜構建體系中，來為系統提供自己的知識，從而獲取收益。

游戲現在是讓整個互聯網消耗用戶時長非常多的一個領域。這里有一組數據：2004年—2010年《魔獸世界》這個游戲所有玩家的小時數加一起約等於593萬年，這個基本上比人類文明的歷史還長了，平均玩家每周在虛擬世界裡要花調17—22個小時，這基本上相當於上班時間的50%了。

而全球最好的圖片數據集，已經有100萬張是已經標注的圖片。它的圖片總數是可能過千萬的，但是100萬張是帶標注的。如果每一張圖片的標注成本是5分鍾，那其實只需要《魔獸世界》這個游戲六十萬分之一的工作量就可以完成了。所以說其實游戲是一個特別值得我們去思考的東西。

 游戲化其實就是把游戲的一些常見的設計思路運作到一些非游戲的領域，比如在線教育、比如一些公益類的項目或者是一些產品設計當中去。

舉個例子：支付寶的螞蟻森林和螞蟻庄園，螞蟻森林的累計用戶應該是有5.5個億了。因為這是公益項目，用戶可以根據能量換成植的真樹，相當於這個螞蟻森林種下了1.22億顆真的樹。螞蟻庄園的累計用戶有4億，送出了150億個雞蛋，這兩個項目其實都是一個游戲化的公益項目，但卻增加支付寶的活躍度，增加支付寶的黏性，以及拓展支付寶的社交關系鏈。其實這是一個商業和公益上都雙贏的很大體量的項目，雖然它看起來只是一個小游戲。

另外還有一個很好的例子，是一個在台灣的工作室Fourdesire，這個工作室專門喜歡去做這類游戲化的產品。比如說其中有一個叫《記賬城市》，《記賬城市》是鼓勵用戶每天去記賬，因為記賬是一個很枯燥的事情，它用一個用戶不斷地記賬就能換取一些積分，這些積分就能發展用戶自己的城市，這個城市裡面還有很多好玩的一些小的游戲化的一些特性，這樣的話就讓挺多人喜歡上記賬了，成為一個養成性的存在。

這些游戲類的APP有一個共同的特點，它原本是把一些很枯燥的東西、很枯燥的一些任務包裝成一個游戲的殼，用戶就能逐漸地沉迷其中了。而且這個工作室最終也獲得了一個流量上非常不錯的表現，這是一個二三十人的工作室，但是他在全球累計獲取了超過2500萬的用戶，而且《記賬城市》經常會被推薦上APP Store首頁。

游戲的核心體驗是什麼？簡單總結為四點，第一個就是積分等級成長體驗，就是用戶長期持續地完成任務會得到這種積分、獎勵、等級提升，像《記賬城市》就是這個城市逐漸地發展壯大，像《太空冒險》就是你可能去了更遠的星球，這樣是一個積分等級成長的體驗。

另外，游戲當中沉迷的另外一個元素就是它有故事和情感體驗，比如說游戲的《使命召喚》裡面會有那種戰友的劇情，用戶就能沉浸其中並能情感投射。包括螞蟻庄園那隻很可愛的小雞，我們經常看到在朋友圈裡很多用戶其實會覺得自己的小雞好久沒有餵食了，他其實會產生一種愧疚感，這些東西其實都是這個產品打造出來的優良的情感體驗。

還有一個比較重要的是游戲能夠有一個成癮性和進入感也是因為它有即時反饋體驗，當用戶完成某一個任務之後是有明顯的反饋體驗設計的。比如說在打籃球的時候當我們去投中一顆籃球的時候，它會擦中那個籃網發出一個聲音，這個其實就是一個即時的反饋。比如說我們打FPS類游戲如果是爆頭屏幕中間會出現巨大的一個圖標提示，這個就是一個即時反饋體驗。

最後，社會性互動體驗，比如說我們可以跟好友之間一起互動，當年風靡一時的Social game比如說偷菜其實就是藉助游戲本身實現人與人之間的互動，這個互動充滿了一些很小的曖昧或者說隱含表達性一些東西，這其實是玩家們都很喜歡的。

我們的嘗試探索是這樣的，第一就是我們覺得數據標注這個業務跟游戲化其實是可以放在一起的。為什麼說我們覺得數據標注這個業務跟游戲化是比較適合放在一起的？

其實就是因為第一標注這個任務本身是枯燥重復的，另外，我們也是希望用戶在碎片化的時間里能夠去進行數據標注的。

假如這個時候我們有一個標注任務是口腔醫學相關這個領域的，比如說口呼吸是否會導致下頜收縮，這個東西其實一般的用戶是無法去標注的，如果是醫生他又很忙，他平時又有大量主業的工作。如果我們能把這樣類似於數據標注的業務，在醫生這個全國大概只有14萬左右人的群體裡面，去把它用碎片化的方式拆解成任務，並用游戲化的方式去鼓勵用戶收集，那麼可能這個標注任務就能更好地執行。

為此，我們期待做出這樣一個體驗的產品，第一它有流暢的標注體驗的，這需要有強大的演算法支持，能夠智能地分配標注任務。第二，我們肯定要嘗試不同的游戲化的場景設計，賦予用戶這個故事與世界觀。

另外，我們要把一些游戲化的元素融入進來，比如我們做隨機的抽卡或者成長體系這樣的東西，讓這個游戲能夠具備一個基本的可玩性。

先說下流暢的數據交互，我們現在認為大部分的數據標注任務其實上下文無關的，就是標一個任務和標下一個任務之間是沒有太強的關系的。因此，就可以把一些大的任務拆解，拆解之後就可以分發給合適的一些人，比如，我們會發布讓用戶朗讀句子五遍的任務，用戶對著這個把這句話朗讀出來，滿五遍之後這個任務自動提交了，然後用戶就能獲取相應的一些積分，然後這些積分可以拿來在游戲里做一些好玩的東西。

在游戲場景我們希望講一個故事，這個故事中可能是某一種浩劫人類文明現在已經被摧毀了，那麼我們在這個基礎上怎麼重啟人類文明？在這個主線中，我們要不斷地派遣探險隊出去探險，去找到過往歷史中的一些科技遺跡，然後去升級我們的一些建築。比如說原本給人類提供能源的是火堆，通過反復的派遣探險隊我們最終能變成蒸汽發電站，變完蒸汽發電站之後我們可能會變成核聚變發電站。這樣也帶著我們重塑一遍人類的科技文明史，帶著我們的玩家能夠體驗到一種帶著人類文明從蠻荒的時代走向農業時代、走向蒸汽時代、工業文明包括現在的人工智慧未來，未來可能走向太空時代。

但是這件事情其實本身是很難的，我們認為未來的工作難點是：第一，我們的數據標注任務的推薦系統設計，潛在的問題也會非常地多。比如說我們的標注任務怎麼能夠實時的生成、怎麼能夠實時的分發，當然還要考慮用戶的專業性門檻和反作弊。第二，不同於專業性人員的標注，我們是有員工僱傭的。大家的工作場合是安靜的，我們用戶的使用場景可能是在地鐵上、可能是在上班的閑暇時間、可能是家裡。這樣的話什麼樣的人在什麼場景下獲取什麼樣的任務能保證我們較好的數據質量，這也是一個問題。第三，多用戶提交的時候我們整個標數據的質性度的問題；第四，怎麼合理地激勵每一個用戶，使用戶貢獻量和激勵平衡。整個這一系列的東西都是我們要長期去解決的問題；第五，真正好玩的、用戶周期很長、高黏性的一個前端游戲化是怎麼實現的，這個也需要逐步探索。比如說什麼樣的玩法用戶喜歡，我們是做一個成長積分不斷增長的游戲更好，還是做一個自我挑戰的游戲更好，還是單純只是把一點游戲化的元素融入到移動APP的標注當中就可以，怎麼能夠避免用戶覺得有新鮮感之後就厭煩，或者我們能不能頻繁更換主題，這些東西都是未來我們在前端上需要探索的地方。

E. 知識存儲技術有哪些

基於存儲設備的存儲虛擬化方法依族缺賴於提供相關功能的存儲模塊咐穗槐。如果沒有第三方的虛擬軟體，基於存儲的虛擬衡友化經常只能提供一種不完全的存儲虛擬化解決方案。對於包含多廠商存儲設備的SAN存儲系統，這種方法的運行

F. 知識是如何存儲到大腦中的又採用了什麼技術和方法越詳細越好。。。。

記憶是人類生活之所以如此豐富多彩的基石，與我們的一系列能力存在密切聯系，例如學習、講故事甚至於能否認識對方。記憶力的好壞完全取決於我們的大腦。最近幾年，科研人員將有關記憶的研究上升到結構與分子層面。根據他們的研究發現，記憶存儲於神經元連接內的很多大腦結構，其長期穩定性甚至依賴於一個單一的分子。
大腦以兩種方式存儲記憶。根據麥吉爾大學和加拿大神經系統科學及心理健康和成癮研究院的研究，一步棋、客房門牌號等短期記憶由大腦內高度發達的額葉前部負責處理。在大腦深處的海馬狀突起，短期記憶被轉換成長期記憶。麥吉爾大學表示，海馬狀突起同時從大腦不同感覺區域獲取記憶並將它們結合在一起，形成一個記憶集。舉個例子來說，你可能記得整場晚餐派對而不是多個有關派對場面、聲音和味道的單個記憶。
麥吉爾大學指出，隨著海馬狀突起對記憶進行處理，神經元之間的連接與記憶結合，最終形成一個穩固的聯合體。例如，如果聽到一段音樂，你可能回想起其他一系列與聽到這段音樂時的場景有關的記憶。科學家在對大腦進行掃描時發現，當人們回想起一個記憶集時，大腦不同區域均處於活躍狀態，說明記憶充當了一個索引，將大腦記錄的不同感覺和想法聯系在一起。
根據麥吉爾大學和紐約大學的研究，海馬狀突起幫助鞏固形成記憶的神經連接的模式，但記憶本身取決於大腦細胞連接的穩定性。大腦細胞則依賴於蛋白質以及其他負責維持它們的連接並彼此間進行通訊的化學物質。紐約大學、喬治亞州醫學院以及其他研究機構的科學家通過動物實驗發現，移除或改變一個化學物質或者分子便可阻止記憶形成，甚至破壞已經存在的記憶。

許多神經科學家認為，日常生活中所發生的事情被轉化成記憶臨時保存到人腦的海馬體中，再由海馬體將記憶轉移到新大腦皮層儲存為長期記憶。這個轉移發生在人睡覺的時候，特別是深度、少夢的睡眠過程中。
這種關於記憶儲存轉移的理論目前受到了挑戰。美國布朗大學神經科學家馬雅克?梅達和諾貝爾獎獲得者、生理學家伯特?薩克曼共同主持了一項新的研究，找到了睡眠過程中海馬體和新大腦皮層進行「對話」的最好證據，表明了記憶儲存是通過一種驚人的「互動」來實現的。梅達發現，並不是海馬體以一種「腦細胞暴發」的方式向新大腦皮層上傳信息，相反，應該是新大腦皮層操控著它和海馬體之間的「對話」。
這一發現為科學家們提供了新的途徑來了解大腦在人類健康和痴呆的不同情況下是如何處理記憶的，而且對阿爾茨海默氏症（老年痴呆症）的病因和治療的研究具有啟發意義。
「長期記憶的形成過程可能與我們以前想的大不一樣。」布朗大學神經科學系的助理教授梅達說：「有兩種可能：或者這種對話在某種程度上是信息儲存的一部分，或者由海馬體向新大腦皮層的信息轉移並不發生在睡眠過程中。不管結果怎樣，都對通常認為的新大腦皮層和海馬體在睡眠過程中進行信息交流的理論提出了質疑。」
為了研究海馬體與新大腦皮層的「對話」，梅達記錄了老鼠大腦的電波活動。研究發現，在深度睡眠過程中，當新大腦皮層中處於興奮狀態的細胞有節奏地活動時，海馬體中興奮狀態的神經的活動卻是無規律的。梅達和他的團隊後來發現，如果將關注的焦點由處於興奮狀態的細胞轉到抑制性細胞，那麼大腦兩個部分就確實是在進行相同語言的對話了，而且細胞之間的活動也確實是相關聯的。活動或「對話」的時間，在大腦的兩個區域是一致的，海馬體會有短暫的滯後，就像是其中的細胞在回應新大腦皮層的「講話」一樣。海馬體和新大腦皮層之間進行同步交流的發現有兩個關鍵性的意義：首先，在深度睡眠過程中，是新大腦皮層而不是海馬體主持著大腦系統的對話。其次，是抑制性神經控制著對話。

科學家首次解答人大腦如何存儲和恢復陳舊記憶
http://news.QQ.com 2004年05月10日11:02 新華網 評論(0)
來自多倫多病童醫院和加州大學洛杉磯分校的科學家首次查明了大腦中負責儲存和恢復陳舊記憶的一塊區域。該研究發現發表在5月7日出版的《科學》雜志上。

記憶其實就是大腦神經細胞之間的連結形態。不過要儲存或拋掉某些信息，卻不是有意識的行為，而是由人腦中一個細小的構造——海馬體(hippocampus)來處理。海馬體在記憶的過程中，充當轉換站的功能。當大腦皮質(cortex)中的神經元接收到各種感官或知覺訊息時，它們會把訊息傳遞給海馬體。如果海馬體有反應，神經元就會開始形成持久的網路，但如果沒有通過這種認可的模式，那麼腦部接收到的經驗就會自動消逝。

多倫多病童醫院研究所科學家、多倫多大學生理學助理教授保羅-弗蘭克蘭博士說，「眾所周知，大腦中的海馬體，其機能是處理近期記憶，但並不永久地存儲記憶。我們經過研究發現，那些陳舊的、或者永久性記憶是在前扣帶腦皮質(anteriorcingulatecortex，ACC)中得到存儲和恢復。」

新記憶的形成過程包含著神經細胞之間的突觸連接加固的過程，回憶的過程則包含了同樣的神經細胞或者神經細胞網路被重新激化的過程。隨著記憶的老化，神經細胞網路也逐漸改變。剛開始時，日常事件的記憶似乎主要依靠大腦中海馬體的神經細胞網路來完成，然而隨著時間的推移，這些記憶日益變得依靠大腦皮質來進行。

弗蘭克蘭博士說，「我們認為海馬體和大腦皮質之間存在著活躍的交互作用，在這兩個大腦區域中所進行的記憶傳遞處理過程可以一直持續數周，甚至在人睡覺的時候也在進行。」

研究學者是以老鼠為實驗對象進行研究，其中有一隻樣品是轉基因老鼠，已經被除去了回憶陳舊記憶的能力，以此來確定老鼠大腦前扣帶腦皮質在記憶處理過程中扮演的角色。

加州大學洛杉磯分校神經生物學教授阿辛諾-斯里瓦說，「大多數人認為記憶是他們一生體驗的積累，但一直以來我們對大腦如何儲存和恢復記憶的問題卻是迷惑不解。現在，我們已經知道了該從哪裡入手，這有助於我們進一步開發出有效的葯物來治療與記憶混亂有關的大腦疾病。」