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近年来，以知识图的快速增长为特征的知识工程重新兴起。然而，大多数现有的知识图都是用**纯符号**表示的，这损害了机器理解现实世界的能力。**多模态知识图(MMKGs)**是实现人类水平的机器智能不可避免的关键一步。本文对文本和图像构建的MMKGs进行了研究，首先给出了MMKGs的定义，然后对多模态任务和技术进行了初步探讨。然后，我们系统地回顾了MMKGs的建设和应用所面临的挑战、进展和机遇，并详细
Neo4j在电力系统数字孪生中的创新应用研究通过动态拓扑建模与级联故障仿真技术，实现电网实时分析与安全预警。研究采用多维度节点建模与时态图技术构建电力网络模型，结合混合仿真引擎实现毫秒级故障传播预测。华东电网案例验证了该方案的有效性，成功预测关键故障链并减少经济损失。当前面临数据异构性和实时性等挑战，未来将探索量子图计算与区块链融合等方向。该研究为Neo4j在关键基础设施的工程应用提供了重要参考。
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