Diagramma di flusso complessivo della ricerca (Immagine grande) Prompt: Titolo: Framework Complessivo per la Predizione di Link in Grafi di Conoscenza Temporali Basato su Ipergrafi e Percorsi Duali Obiettivo: Visualizzare l'intero processo di ricerca, dall'input dei dati all'output della predizione, evidenziando la collaborazione a doppio percorso e il meccanismo di apprendimento contrastivo. Elementi e Processo Chiave: 1. Livello di Input: • Elemento box: Etichetta "Dati di Grafi di Conoscenza Temporali (e.g., ICEWS14, GDELT)", contenente triple di entità, relazione e timestamp. • Freccia che punta a "Modulo di Pre-elaborazione Dati", indicando la standardizzazione del formato. 2. Modulo di Inizializzazione Semantica: • Elemento box: Etichetta "Modello di Linguaggio Pre-addestrato (e.g., BERT)", l'input è la descrizione testuale di entità/relazione, l'output è "Embedding Iniziale Semantico". • Sotto-processo: Codifica del Testo → Proiezione Lineare → Generazione del Vettore di Embedding Iniziale. 3. Modulo di Costruzione a Doppio Percorso: • Rami Duali Paralleli: ◦ Percorso di Visualizzazione della Query Locale: Basato sull'entità query e sul timestamp, costruisce un "Ipergrafo Dinamico Locale" (l'iperarco codifica i fatti storici), output "Embedding Locale a Percorso Breve". ◦ Percorso di Visualizzazione del Contesto Globale: Espande la finestra temporale, costruisce un "Ipergrafo a Lungo Termine" attraverso "Campionamento Multi-Hop", output "Embedding Temporale a Percorso Lungo". • Ogni ramo contiene passaggi di convoluzione ipergrafica: dimensione spaziale (aggregazione multi-testa dell'attenzione) e dimensione temporale (encoder temporale potenziato + peso di decadimento). 4. Modulo di Fusione e Ottimizzazione: • Elemento box: "Fusione di Embedding a Doppio Percorso", combinazione ponderata di embedding locali e a lungo raggio attraverso un meccanismo di gating. • Connessione a "Vincolo di Apprendimento Contrastivo": Coppie di campioni positivi (embedding locali/globali della stessa query) e coppie di campioni negativi (embedding di query diverse), ottimizzate attraverso la loss contrastiva. • Output Finale: "Risultati della Predizione di Link" (e.g., Hits@1, metriche MRR). Requisiti di Stile: • Utilizzare box rettangolari per rappresentare i moduli, box a forma di diamante per rappresentare i punti decisionali (e.g., soglia di decadimento) e frecce per indicare la direzione del processo. • Codifica a colori: Il percorso locale utilizza toni di blu, il percorso lungo utilizza toni di verde e la parte di fusione è enfatizzata con il giallo. • Etichettare i termini chiave (e.g., "Ipergrafo Dinamico", "Campionamento Multi-Hop"), il font è Times New Roman, 10-12pt. Diagramma dell'Embedding Temporale Locale a Percorso Breve (Immagine piccola 1) Prompt: Titolo: Convoluzione Ipergrafica e Processo di Embedding Temporale per la Visualizzazione della Query Locale Obiettivo: Affinare il processo di generazione dell'embedding del percorso locale, evidenziando l'elaborazione bidimensionale spazio-temporale della convoluzione ipergrafica. Elementi e Processo Chiave: 1. Input: • Accesso dal "Percorso di Visualizzazione della Query Locale" del diagramma di flusso complessivo, l'input è "Entità Query + Timestamp" e "Fatti Storici all'interno della Finestra Temporale Locale". 2. Costruzione dell'Ipergrafo: • Diagramma: I nodi rappresentano le entità, gli iperarchi (ellittici) racchiudono multipli"
Diagramma tecnico dell'architettura del sistema: Atterraggio...
![Sei un illustratore scientifico professionista per importanti conferenze accademiche (CVPR/ICRA). Crea un "Diagramma del Pipeline di Elaborazione Dati" chiaro e ad alta risoluzione per illustrare il "processo di scrittura della memoria episodica" di un sistema di intelligenza embodied.
Layout e Flusso: Utilizza un layout lineare orizzontale da sinistra a destra, comprendente cinque fasi chiave collegate da frecce.
1. Fase 1: Acquisizione Dati Grezzi
Icona: Un'icona di una finestra di terminale o di un file di log con righe di codice o testo.
Etichetta: Log Grezzi di Habitat-Lab.
Descrizione: Rappresenta i dati grezzi di interazione provenienti dal simulatore.
2. Fase 2: Pulizia Dati
Icona: Un'icona di un imbuto o di un ingranaggio.
Etichetta: Pulizia e Parsing Dati.
Dettagli: Indica la rimozione di dati non validi e la formattazione.
3. Fase 3: Incapsulamento Strutturato
Icona: Un foglio di carta ordinato con le parole "(Oss, Azione, Risultato)" visibili in modo tenue.
Etichetta: Strutturazione Prompt.
Dettagli: Rappresenta l'incapsulamento dei dati puliti in terzine di esperienza.
4. Fase 4: Codifica Vettoriale
Icona: Un diagramma schematico di testo che viene trasformato in una matrice numerica (ad esempio, un documento che passa attraverso un nodo di rete neurale e diventa una griglia di numeri [0.1, 0.8...]).
Etichetta: Codifica Embedding.
Dettagli: Rappresenta la trasformazione del linguaggio naturale in vettori ad alta dimensione.
5. Fase 5: Archiviazione Database
Icona: Un'icona di un database cilindrico con un motivo a griglia vettoriale.
Etichetta: ChromaDB Vector Store.
Dettagli: Il punto finale del processo.
Stile Visivo:
Stile: Stile artistico vettoriale 2D piatto accademico moderno.
Schema Colori: Mantenere la coerenza, utilizzando "Blu Accademico" come colore primario e "Grigio Tecnologico" come colore secondario. I colori delle frecce devono essere scuri e chiari.
Font: Utilizzare un font sans-serif chiaro (stile Arial/Helvetica), nero o grigio scuro.
Sfondo: Sfondo bianco puro.](/_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)
![Sei un illustratore scientifico professionista per importanti conferenze accademiche (CVPR/ICRA). Crea un diagramma di flusso "Pipeline di Elaborazione Dati" chiaro e ad alta risoluzione per illustrare il "processo di scrittura della memoria episodica" di un sistema di intelligenza embodied.
Layout e Flusso: Utilizza un layout lineare orizzontale da sinistra a destra, includendo cinque fasi chiave, collegate da frecce.
1. Prima Fase: Acquisizione Dati Grezzi
Icona: Un'icona di una finestra di terminale o un file di log con righe di codice o testo.
Etichetta: Log Grezzi di Habitat-Lab.
Descrizione: Rappresenta i dati grezzi di interazione provenienti dal simulatore.
2. Seconda Fase: Pulizia Dati
Icona: Un'icona di un imbuto o un ingranaggio.
Etichetta: Pulizia e Analisi Dati.
Dettagli: Indica la rimozione di dati non validi e la formattazione.
3. Terza Fase: Incapsulamento Strutturato
Icona: Un documento ordinato con le parole "(Osservazione, Azione, Risultato)" visibili in modo tenue.
Etichetta: Strutturazione Prompt.
Dettagli: Rappresenta l'incapsulamento dei dati puliti in terzine di esperienza.
4. Quarta Fase: Codifica Vettoriale
Icona: Un diagramma che illustra la trasformazione del testo in una matrice numerica (ad esempio, un documento che passa attraverso un nodo di rete neurale e diventa una griglia di numeri [0.1, 0.8...]).
Etichetta: Codifica Embedding.
Dettagli: Rappresenta la trasformazione del linguaggio naturale in vettori ad alta dimensione.
5. Quinta Fase: Archiviazione
Icona: Un'icona cilindrica di un database con un motivo a griglia vettoriale.
Etichetta: Archivio Vettoriale ChromaDB.
Dettagli: La fine del processo.
Stile Visivo:
Stile: Moderno stile vettoriale 2D piatto accademico (Flat Vector Art).
Schema Colori: Mantieni la coerenza, utilizzando "Blu Accademico" come colore primario e "Grigio Tecnologico" come colore secondario. I colori delle frecce devono essere scuri e chiari.
Font: Utilizza un font sans-serif chiaro (stile Arial/Helvetica), nero o grigio scuro.
Sfondo: Sfondo bianco puro.](/_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)