Gesamt-Forschungsablaufdiagramm (Großes Bild) Prompt: Titel: Gesamt-Framework für Link-Vorhersage in temporalen Wissensgraphen basierend auf Hypergraphen und Dualen Pfaden Ziel: Visualisierung des gesamten Forschungsprozesses, von der Dateneingabe bis zur Vorhersageausgabe, wobei die Dual-Path-Kollaboration und der kontrastive Lernmechanismus hervorgehoben werden. Kernelemente und Prozess: 1. Eingabeschicht: • Box-Element: Beschriftung "Temporale Wissensgraph-Daten (z.B. ICEWS14, GDELT)", enthält Entitäts-, Beziehungs- und Zeitstempel-Tripel. • Pfeil, der auf "Datenvorverarbeitungsmodul" zeigt und die Formatstandardisierung angibt. 2. Semantisches Initialisierungsmodul: • Box-Element: Beschriftung "Vorab trainiertes Sprachmodell (z.B. BERT)", Eingabe ist Entitäts-/Beziehungs-Textbeschreibung, Ausgabe ist "Semantisches Initial-Embedding". • Subprozess: Textkodierung → Lineare Projektion → Generierung eines initialen Embedding-Vektors. 3. Dual-Path-Konstruktionsmodul: • Parallele Duale Zweige: ◦ Lokaler Query-View-Pfad: Basierend auf der Query-Entität und dem Zeitstempel wird ein "Lokaler Dynamischer Hypergraph" konstruiert (Hyperkante kodiert historische Fakten), Ausgabe ist "Lokales Kurzpfad-Embedding". ◦ Globaler Kontext-View-Pfad: Erweiterung des Zeitfensters, Konstruktion eines "Langzeit-Hypergraphen" durch "Multi-Hop-Sampling", Ausgabe ist "Langpfad-Temporales Embedding". • Jeder Zweig enthält Hypergraph-Faltungsschritte: räumliche Dimension (Multi-Head-Attention-Aggregation) und zeitliche Dimension (erweiterter temporaler Encoder + Decay-Gewichtung). 4. Fusions- und Optimierungsmodul: • Box-Element: "Dual-Path-Embedding-Fusion", gewichtete Kombination von lokalen und Langstrecken-Embeddings durch einen Gating-Mechanismus. • Verbindung zu "Kontrastive Lernbeschränkung": Positive Sample-Paare (lokale/globale Embeddings derselben Query) und negative Sample-Paare (Embeddings verschiedener Queries), optimiert durch kontrastiven Verlust. • Finale Ausgabe: "Link-Vorhersageergebnisse" (z.B. Hits@1, MRR-Metriken). Stilanforderungen: • Verwenden Sie rechteckige Boxen, um Module darzustellen, Diamantboxen, um Entscheidungspunkte darzustellen (z.B. Decay-Schwellenwert), und Pfeile, um die Richtung des Prozesses anzugeben. • Farbcodierung: Lokaler Pfad verwendet Blautöne, langer Pfad verwendet Grüntöne, und der Fusionsteil wird mit Gelb hervorgehoben. • Beschriften Sie Schlüsselbegriffe (z.B. "Dynamischer Hypergraph", "Multi-Hop-Sampling"), Schriftart ist Times New Roman, 10-12pt. Lokales Kurzpfad-Temporales Embedding-Diagramm (Kleines Bild 1) Prompt: Titel: Hypergraph-Faltung und Temporaler Embedding-Prozess für Lokale Query-View Ziel: Verfeinerung des Embedding-Generierungsprozesses des lokalen Pfads, wobei die räumlich-zeitliche zweidimensionale Verarbeitung der Hypergraph-Faltung hervorgehoben wird. Kernelemente und Prozess: 1. Eingabe: • Zugriff vom "Lokalen Query-View-Pfad" des Gesamt-Ablaufdiagramms, die Eingabe ist "Query-Entität + Zeitstempel" und "Historische Fakten innerhalb des Lokalen Zeitfensters". 2. Hypergraph-Konstruktion: • Diagramm: Knoten stellen Entitäten dar, Hyperkanten (elliptisch) umschließen mehrere
Technische Systemarchitekturdiagramm: Automatisches Landeflu...
![Du bist ein professioneller wissenschaftlicher Illustrator für Top-Akademische Konferenzen (CVPR/ICRA). Bitte erstelle ein klares, hochauflösendes "Datenverarbeitungspipeline-Diagramm", um den "episodischen Gedächtnis-Schreibprozess" eines verkörperten Intelligenzsystems zu veranschaulichen.
Layout und Fluss: Verwende ein lineares horizontales Layout von links nach rechts, bestehend aus fünf Schlüsselphasen, die durch Pfeile verbunden sind.
1. Phase 1: Rohdatenerfassung
Icon: Ein Icon eines Terminalfensters oder einer Protokolldatei mit Code- oder Textzeilen.
Label: Habitat-Lab Rohprotokolle.
Beschreibung: Repräsentiert die rohen Interaktionsdaten, die vom Simulator ausgegeben werden.
2. Phase 2: Datenbereinigung
Icon: Ein Trichter- oder Zahnrad-Icon.
Label: Datenbereinigung & Parsen.
Details: Kennzeichnet die Entfernung ungültiger Daten und Formatierung.
3. Phase 3: Strukturierte Verkapselung
Icon: Ein sauberes Dokumentenpapier, auf dem die Wörter "(Obs, Aktion, Ergebnis)" schwach sichtbar sind.
Label: Prompt-Strukturierung.
Details: Repräsentiert die Verkapselung bereinigter Daten in Erfahrungstriplets.
4. Phase 4: Vektor-Kodierung
Icon: Ein schematisches Diagramm, das zeigt, wie Text in eine numerische Matrix umgewandelt wird (z. B. ein Dokument, das einen neuronalen Netzwerk-Knoten durchläuft und zu einem Zahlenraster wird [0.1, 0.8...]).
Label: Embedding-Kodierung.
Details: Repräsentiert die Transformation von natürlicher Sprache in hochdimensionale Vektoren.
5. Phase 5: Datenbankspeicherung
Icon: Ein zylindrisches Datenbank-Icon mit einem Vektorrastermuster.
Label: ChromaDB Vektorspeicher.
Details: Der Endpunkt des Prozesses.
Visueller Stil:
Stil: Moderner akademischer flacher 2D-Vektor-Art-Stil.
Farbschema: Konsistenz beibehalten, wobei "Akademisches Blau" als Primärfarbe und "Technisches Grau" als Sekundärfarbe verwendet wird. Pfeilfarben sollten dunkel und klar sein.
Schriftart: Verwende eine klare serifenlose Schriftart (Arial/Helvetica-Stil), schwarz oder dunkelgrau.
Hintergrund: Reinweißer Hintergrund.](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2FUfvBGKD0YGX5OcBXzY3IQSo5YA3phloh%2Fdd103003-88b7-4b05-ba5c-3de35b8b102d%2F236b67f0-c53d-417c-af61-1da5617bb090.png&w=3840&q=75)
![Du bist ein professioneller wissenschaftlicher Illustrator für Top-Akademische Konferenzen (CVPR/ICRA). Bitte erstelle ein klares, hochauflösendes "Datenverarbeitungspipeline-Diagramm", um den "episodischen Gedächtnis-Schreibprozess" eines verkörperten Intelligenzsystems zu veranschaulichen.
Layout und Fluss: Verwende ein lineares horizontales Layout von links nach rechts, das fünf Schlüsselphasen umfasst, die durch Pfeile verbunden sind.
1. Erste Phase: Rohdatenerfassung
Icon: Ein Icon eines Terminalfensters oder einer Protokolldatei mit Code- oder Textzeilen.
Label: Habitat-Lab Rohprotokolle.
Beschreibung: Repräsentiert die rohen Interaktionsdaten, die vom Simulator ausgegeben werden.
2. Zweite Phase: Datenbereinigung
Icon: Ein Trichter- oder Zahnrad-Icon.
Label: Datenbereinigung & Parsen.
Details: Kennzeichnet die Entfernung ungültiger Daten und die Formatierung.
3. Dritte Phase: Strukturierte Kapselung
Icon: Ein sauberes Dokument, auf dem die Wörter "(Obs, Aktion, Ergebnis)" schwach sichtbar sind.
Label: Prompt-Strukturierung.
Details: Repräsentiert die Kapselung bereinigter Daten in Erfahrungstriplets.
4. Vierte Phase: Vektor-Encoding
Icon: Ein Diagramm, das die Transformation von Text in eine numerische Matrix veranschaulicht (z. B. ein Dokument, das einen neuronalen Netzwerk-Knoten passiert und zu einem Zahlenraster wird [0.1, 0.8...]).
Label: Embedding-Encoding.
Details: Repräsentiert die Transformation von natürlicher Sprache in hochdimensionale Vektoren.
5. Fünfte Phase: Speicherung
Icon: Ein zylindrisches Datenbank-Icon mit einem Vektorrastermuster.
Label: ChromaDB Vektorspeicher.
Details: Das Ende des Prozesses.
Visueller Stil:
Stil: Moderner akademischer flacher 2D-Vektorstil (Flat Vector Art).
Farbschema: Konsistenz beibehalten, wobei "Academic Blue" als Primärfarbe und "Tech Grey" als Sekundärfarbe verwendet wird. Pfeilfarben sollten dunkel und klar sein.
Schriftart: Verwende eine klare serifenlose Schriftart (Arial/Helvetica-Stil), schwarz oder dunkelgrau.
Hintergrund: Reinweißer Hintergrund.](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2FUfvBGKD0YGX5OcBXzY3IQSo5YA3phloh%2Fe459777b-47d2-496c-bed1-8bc917030392%2Fe3e97e66-ed0d-41cd-9ce2-25a3615dcd86.png&w=3840&q=75)