实体关系抽取作为信息抽取、自然语言理解、信息检索等领域的核心任务和重要环节,能够从文本中抽取实体对间的语义关系.近年来,深度学习在联合学习、远程监督等方面上的应用,使关系抽取任务取得了较为丰富的研究成果.目前,基于深度学习的实体关系抽取技术,在特征提取的深度和模型的精确度上已经逐渐超过了传统基于特征和核函数的方法.围绕有监督和远程监督两个领域,系统总结了近几年来中外学者基于深度学习的实体关系抽取研究进展,并对未来可能的研究方向进行了探讨和展望.
2023/11/21 3:24:24
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用均值漂移算法实现目标跟踪，均值漂移算法是一种基于核函数估计的无参数算法，它无需估计整个区间的概率密度也无需知道区间内样本的分布情况，由于其具有较低的计算量，且计算速度快，抗干扰能力强在解决计算机视觉领域尤其是目标跟踪方面表现出了良好的鲁棒性和实时性。
2023/11/15 6:17:54
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线性光谱聚类（LSC）的超像素分割算法，该算法可以生成具有低计算成本的紧凑且均匀的超像素。
基本上，基于测量图像像素之间的颜色相似性和空间接近度的相似性度量，采用超像素分割的归一化切割公式。
然而，代替使用传统的基于特征的算法，我们使用核函数来近似相似性度量，导致将像素值和坐标明确映射到高维特征空间。
我们证明，通过适当地加权该特征空间中的每个点，加权K均值和归一化切割的目标函数共享相同的最佳点。
因此，通过在所提出的特征空间中迭代地应用简单的K均值聚类，可以优化归一化切割的成本函数。
LSC具有线性计算复杂性和高内存效率，并且能够保留图像的全局属性。
实验结果表明，LSC在图像分割中的几种常用评估度量方面表现出与现有技术的超像素分割算法相同或更好的性能。
基本上，基于测量图像像素之间的颜色相似性和空间接近度的相似性度量，采用超像素分割的归一化切割公式。
然而，代替使用传统的基于特征的算法，我们使用核函数来近似相似性度量，导致将像素值和坐标明确映射到高维特征空间。
我们证明，通过适当地加权该特征空间中的每个点，加权K均值和归一化切割的目标函数共享相同的最佳点。
因此，通过在所提出的特征空间中迭代地应用简单的K均值聚类，可以优化归一化切割的成本函数。
LSC具有线性计算复杂性和高内存效率，并且能够保留图像的全局属性。
实验结果表明，LSC在图像分割中的几种常用评估度量方面表现出与现有技术的超像素分割算法相同或更好的性能。
2023/8/13 15:12:13
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发抖模糊是拍照中罕有的下场，为此提出了一个鲁棒快捷的核函数估量以及图像规复方式。
给定一幅因相机发抖而模糊的图像，该方式起首建树金字塔，而后自顶向下、迭代地估量行为模糊核函数，同时对于图像举行规复。
使用稠浊高斯模子对于核函数建模，使用做作图像的边缘大尾巴漫衍对于图像举行解放。
经由袭击滤波器料想图像的强边缘，对于图像的边缘与核函数举行解放，从而更好地估量核函数。
并经由畅通阈值方式以及核函数重新定位的方式，飞腾核函数的噪声，普及核函数估量的鲁棒成果。
在求解核函数能量方程时，付与共轭梯度法，行使图像的一阶以及二阶偏导数飞腾体系方程的前提数，减速收敛速率。
末了，在一个国内果真的搜罗32组行为模糊图像的数据集上验证了该方式。
试验下场评释，该方式所规复的图像，其边缘以及纹理明晰，能够很好地防止噪声以及振铃走样下场。
给定一幅因相机发抖而模糊的图像，该方式起首建树金字塔，而后自顶向下、迭代地估量行为模糊核函数，同时对于图像举行规复。
使用稠浊高斯模子对于核函数建模，使用做作图像的边缘大尾巴漫衍对于图像举行解放。
经由袭击滤波器料想图像的强边缘，对于图像的边缘与核函数举行解放，从而更好地估量核函数。
并经由畅通阈值方式以及核函数重新定位的方式，飞腾核函数的噪声，普及核函数估量的鲁棒成果。
在求解核函数能量方程时，付与共轭梯度法，行使图像的一阶以及二阶偏导数飞腾体系方程的前提数，减速收敛速率。
末了，在一个国内果真的搜罗32组行为模糊图像的数据集上验证了该方式。
试验下场评释，该方式所规复的图像，其边缘以及纹理明晰，能够很好地防止噪声以及振铃走样下场。
2023/5/3 6:04:20
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输入数据描摹：轴承缺陷数据，缺陷有十类，行使滑动窗口举行数据采样，一个样本大小为1024，每一类缺陷有1000个样本，总共10000个样本，输入数据方式为10000x1024，至关于1024个变量，标签付与one-hot编码，参数调解：ga妹妹a：责罚参数（自己调参），kernel：核函数（自己遴选）sigma：核函数宽度（自己调参）
2023/3/30 23:48:08
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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