Neo4j GraphTalk 与你话“图” - 探索关联数据内在之美,让您的数据绚丽绽放

JenniferNeo4j 管理员 2022-09-20 16:22:37

 

1 . GraphTalk 与你话“图”系列活动介绍

GraphTalk 与你话“图”是 Neo4j 面向中国的数据管理决策者、开发者、数据科学家和图技术爱好者推出的直播活动,每个季度一次,你可以从活动上了解到 Neo4j 图数据平台的最新特性、代码演示、用户案例,以及合作伙伴分享等等,我们非常欢迎你加入直播来跟我们互动交流,期待与你线上相见。

如有任何疑问和建议,以及咨询问题,欢迎与我们联系 China@neo4j.com

2 . 活动介绍

信息化时代,数据之间的关联日益紧密,涵盖系统、应用等各种维度的海量数据,每时每刻都在产生。而面对源源不断的数据,如何有效地表达与传递数据背后的价值,是企业作出更精准分析决策的关键。

 

 

Neo4j Bloom 是一款突破性的美观且富有表现力的图数据可视化工具,其说明性、无代码的搜索到可视化设计使其成为促进同行和领域专家之间交流的理想界面。无论技术背景如何,图数据库新手和专家都无需编码即可快速探索并与 Neo4j 的图数据平台自由交互。

Neo4j Bloom 旨在帮助用户以非常简单的方式查询和分析图数据,直观地揭示并解释连通的数据的概念,以及其中蕴藏的巨大价值。深受客户信赖和重视。

 

 

除了使用 Neo4j Bloom 来展现图数据的关联之美,你还可以使用 Neo4j 合作伙伴推出的 GraphXR 进行可视化数据探索。

本期 GraphTalk 里我们特邀请到上海图客科技有限公司的专家来为大家分享,将通过 GraphXR、Neo4j Desktop 与 Neo4j Sandbox 来系统性演示基于零代码、交互式图数据可视化的金融欺诈行为检测、探索与分析,帮助大家直观理解图数据可视化探索与分析的无限可能。

当然,除了本次活动演示的工具以外,你也可以使用你熟悉的可视化工具来连接到 Neo4j,从而进行图数据的可视化

 

 

本期看点

本期直播活动带你详细了解 Neo4j Bloom 和 GraphXR 在搜索、发现、探索和共享 Neo4j 图数据可视化的能力。无需编程经验也能开始制作图数据可视化。

本活动适合数据分析师、数据科学家、图数据爱好者、业务需求分析师,以及开发者们。

希望通过本次活动的分享会给你带来启发,从而在 Neo4j 图数据可视化方面轻松应对,让数据绚丽绽放。

 

日程安排

本次活动将于2022 年 9 月 28 日下午 4 点开始在活动行直播。活动日程安排如下:

16:00:利用 Neo4j Bloom 进行 Low Code 的图探索与图算法

          丁可 - Neo4j 亚太区高级技术顾问

16:30:使用 Neo4j Bloom 探索航班数据

          曹光雪 - Neo4j Bloom 团队软件工程师

17:00:用 GraphXR 与 Neo4j 可视化探测、探索与分析金融欺诈行为

          Harrison Chen - 上海图客科技有限公司 图数据可视化探索分析方案工程师

17:30:有奖互动问答交流

主持人:朱兴亮,和嘉宾们

 

5. 免费报名中

本次活动报名采用活动行,欢迎报名本次活动。

活动链接:http://hdxu.cn/UmBNL

 

Neo4j 是世界领先的图数据平台。Neo4j 提供实时交易处理、先进的人工智能和机器学习以及直观的数据可视化等解决方案。

我们帮助(Comcast)康卡斯特、ICIJ、NASA、(UBS)瑞银集团和(Volvo)沃尔沃汽车等企业,捕获真实环境下丰富的数据上下文关系,从而解决任何规模的挑战。我们的客户通过遏制金融欺诈和网络犯罪、优化全球网络、加速突破性研究及提供更优推荐来实现其行业变革。

请访问官方网站 neo4j.com 了解更多信息,并通过邮件(china)-[:AT]->(neo4j.com)与 Neo4j 中国团队取得联系。

...全文
765 2 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
2 条回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
JenniferNeo4j 管理员 2022-09-26
  • 打赏
  • 举报
回复

本周三下午4点,欢迎来到直播间,与Neo4j专家们一起探讨数据可视化

JenniferNeo4j 管理员 2022-09-23
  • 打赏
  • 举报
回复

👉 Neo4j 将首次详细为大家带来图数据可视化工具——Bloom的特性分析,演示及案例分享
👉 欢迎大家扫描活动行二维码报名参会,与我们的专家面对面交流
👉 最佳互动者有机会获得Neo4j 精美定制U盘礼盒一个🎁
👉 下周三(9.28)下午4点直播间见

内容概要:本文围绕基于CNN-BiLSTM-Attention混合神经网络模型的电力负荷预测展开研究,提出一种结合卷积神经网络(CNN)、双向长短期记忆网络(BiLSTM)与注意力机制(Attention)的深度学习框架,并通过Python代码实现高精度的短期与超短期负荷预测。该模型充分利用CNN对局部特征的提取能力,捕捉负荷数据中的周期性与趋势性模式;借助BiLSTM对时间序列前后向依赖关系的建模能力,增强对动态变化的感知;并通过Attention机制自适应地聚焦关键历史时刻,提升预测准确性。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及超参数调优方法,并在真实负荷数据集上进行了实验验证,结果表明该混合模型相比传统单一模型和其他基准模型具有更优的预测性能,尤其在应对非线性、非平稳负荷波动方面表现突出。; 适合人群:具备一定Python编程能力和机器学习基础,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或时序预测相关工作的科研人员、工程师及高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于电网调度、电力市场出清、需求响应管理等场景下的精细化负荷预测;②为研究人员提供一套完整的、可复现的深度学习负荷预测代码框架,推动AI技术在能源领域的落地应用;③帮助理解CNN、BiLSTM与Attention模块之间的协同机制及其在时序建模中的集成方式。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Python代码进行动手实践,重点掌握数据归一化、滑动窗口构造、模型搭建与训练技巧,并尝试在不同地区、不同季节的负荷数据上进行迁移测试,以深入理解模型泛化能力与调参策略。

123

社区成员

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
Neo4j是领先的图数据库平台,该社区为Neo4j开发者提供一站式服务。
数据库知识图谱图搜索算法 企业社区
社区管理员
  • 亮小猪
  • Neo4j 开发者
  • 俞博士
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧