fun being me

1. ALIPR(Automatic Linguistic Indexing of Pictures-Real Time)是宾夕法尼亚州立大学的Jia Li和James Wang(据说都是国人)开发的图像标注系统，可以对用户上传的自动识别和标注，通过机器学习的方法，对图像的像素内容如纹理颜色等分析，以期获得图像的语义含义，以改进当前图像手工标注和当前主流检索中基于关键字和图像相关文本内容的检索方法。

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读写网zz又一篇，原文。
Growthroute Ventures公司创始人Greg Boutin最近撰写了三篇系列文章。这些文章试图把基于结构化数据的三大趋势结合到一起：1) 羽翼渐丰的 “Web 3.0″ ， 2) 结构化网络中的黑马关联数据（Linked Data），3) 以及由来已久的传奇：语义网（Semantic Web）。 以下对其进行简单介绍：

Web 3.0: Web 2.0之后轮到谁？

Boutin的第一篇文章认为Web 3.0无法解决信息超载问题。至少现在还不行，因为有很多基础工作要做。尤其是现在网上到处都是非结构化数据，需要很长的时间才能将这些数据结构化。

去年Boutin将Web 3.0宽泛定义为“一个开放网络。Web 3.0可以打破旧藩篱，让所有人随时随地地联系在一起，让整个网络更加智能。”

至少我认为，如果说Web 2.0意味着Youtube和维基百科等UGC和社交网络，那么Web 3.0则意味着开放和结构化数据，让网络更加“聪明”。
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