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 1.85MB 深度学习 实体关系
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基于深度学习的目标检测研究进展,主要对场景中的特定目标进行检测
2023/10/13 10:46:48 2.82MB 深度学习
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《离散频谱分析校正理论与技术》旨在总结作者在离散频谱校正领域的多年研究成果,并吸取过内外的最新研究进展,系统论述了傅立叶变换,频谱分析,离散频谱分析误差产生原因和误差大小,重点讨论了谐波信号离散频谱校正的四种高精度方法,随即噪声对各种离散频谱校正技术精度的影响,基于复解析带通滤波齐的复调制制西化选带频频普分析新方法和密集频谱的校正技术,具有连续频谱成分的自由振动衰减信号的误差分析和校正技术,采用离散频谱校正技术几乎可以完全消除谐波信号离散傅立叶变换频率,幅值和相位误差。
2023/8/28 17:58:23 20.93MB 频谱分析 校正 丁康
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下载国外博士论文对自己论文写作灵感及水平提高具有非常重要的作用,通过参考国外博士论文,可以系统了解国外同行的研究进展和研究方向。
2023/7/27 19:35:08 36KB 国外,博士论文
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稀疏表示作为阵列信号处理领域的重要研究方向,现在受到了越来越多人们的关注,这一综述有助于大家了解这一领域的研究进展。
2023/6/28 19:55:46 581KB 稀疏表示
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论了非高斯alpha稳定分布噪声环境中的自适应滤波及其近十几年来的研究进展。
以alpha稳定分布的线性理论和参数的最大似然估计理论为基础,发展形成了线性滤波和非线性滤波两大类算法。
相对于高斯环境下的滤波,新滤波算法在脉冲噪声中的韧性得到显著提高。
最后分别给出了两类算法在谐波恢复中的应用实例。
2023/6/1 1:55:54 415KB alpha分布 自适应滤波
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介绍了知识图谱的最新进展,总结了主要挑战和可能的处理方案,并展望了研究方向和应用前景,是非常好的学习资源,无论是对学习者还是研究者都会有很大启发
2023/2/20 15:58:40 3.27MB 知识图谱 机器学习 人工智能
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马占新编*的《数据包络分析模型与方法》旨在给出一种*具广泛含义的数据包络分析方法——广义数据包络分析方法,并探讨其在自然科学与社会科学领域中的应用。
次要包括作者博士后出站报告(2001)的部分内容以及作者2001~2010年的次要工作,是作者近十年次要研究工作的总结。
第1章综述了数据包络分析方法近30年的次要研究进展。
第2章从构成DEA生产可能集的参照系出发,重新审视DEA理论。
第3章以C2R模型、BC2模型为基础,阐述了广义DEA方法的构造思想和基本模型。
第4章和第5章分别给出了带有偏好锥的广义DEA模型和具有无穷多个决策单元的广义DEA模型。
第6章给出了综合的广义DEA模型。
第7章给出了只有输出的广义DEA模型。
第8章给出了评价多属性决策单元的广义DEA模型。
第9章给出了基于模糊综合评判的广义DEA模型。
第10章和第11章应用广义DEA方法给出了几种组合有效性评价和系统风险评估的方法。
第12章和第13章给出了基于面板数据的广义DEA方法及应用。
第14章探讨了广义DEA方法在生物信息综合分析中的应用。
2023/2/18 9:43:44 26.11MB DEA
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空间谱估计是阵列信号处理中的一个重要研究方向,在雷达、通信、声呐等众多领域有极为广阔的应用前景。
本书深入、系统地论述了空间谱估计的理论、算法及一些理论方法之间的关系,总结了作者多年来的研究成果以及国际上这一领域的研究进展。
全书由14章组成,次要内容有空间谱估计的研究进展、信号源数估计、线性预测(LP)类算法、MUSIC类算法、子空间拟合类算法、旋转不变子空间(ESPRIT)类算法、子空间迭代与更新、特殊信号的空间谱估计、特殊阵列的空间谱估计、阵列误差校正方法、现代信号处理在空间谱估计中的应用及多维空间谱估计等。
本书是关于空间谱估计理论与算法的一部专著,可供从事雷达、通信、导航、声呐与电子对抗等领域的广大技术人员学习与参考,也可作为高等院校和科研院所信号与信息处理、信息与通信系统等专业的研究生教材或参考书。
2023/2/15 12:36:40 14MB 空间谱 估计
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详细地引见了图像真伪鉴别课题在当今时代的取证、调研方面的重要意义,简介了国内外该方面的研究进展和前景,提出了多种能运用于图像真伪鉴别的算法
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡