2005年-2019年ACL、COLING、EMNLP等顶级会议上知识图谱领域的80篇经典论文：综述类（3篇）、知识表示（10篇）、命名实体识别（19篇）、实体消歧（12篇）、关系抽取（10篇）、事件抽取（8篇）、问答系统（17篇）。
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ImageNetpre-trainedResNet-50的caffemodel来源：https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networks中提供的OneDrive链接

可以求的网络的最短路径,直径,介数，度分布，聚类系数-Cannetworkseektheshortestpath,diameter,referredtothenumberofdegreedistribution,clusteringcoefficient

Edition5.02010-07Industrialcommunicationnetworks–Fieldbusspecifications–Part2:Physicallayerspecificationandservicedefinition

Sharinghealthcaredatabetweeninstitutionsischallenging.Heterogeneousdatastructuresmayprecludecompatibility,whiledisparateuseofhealthcareterminologylimitsdatacomprehension.Evenifstructureandsemanticscouldbeagreedupon,bothsecurityanddataconsistencyconcernsabound.Centralizeddatastoresandauthorityprovidersareattractivetargetsforcyberattack,andestablishingaconsistentviewofthepatientrecordacrossadatasharingnetworkisproblematic.InthisworkwepresentaBlockchain-basedapproachtosharingpatientdata.Thisapproachtradesasinglecentralizedsourceoftrustinfavorofnetworkconsensus,andpredicatesconsensusonproofofstructuralandsemanticinteroperability.

CONTENTPART1BASICSOFINFERENCEOVERNETWORKSCHAPTER1AsynchronousAdaptiveNetworksCHAPTER2EstimationandDetectionOverAdaptiveNetworksCHAPTER3MultitaskLearningOverAdaptiveNetworksWithGroupingCHAPTER4BayesianApproachtoCollaborativeInferenceinNetworksCHAPTER5MultiagentDistributedOptimizationCHAPTER6DistributedKalmanandParticleFilteringCHAPTER7GameTheoreticLearningPART2SIGNALPROCESSINGONGRAPHSCHAPTER8GraphSignalProcessing.CHAPTER9SamplingandRecoveryofGraphSignalsCHAPTER10BayesianActivelearningonGraphs.CHAPTER11DesignofGraphFiltersandFilterbanksCHAPTER12StatisticalGraphSignalProcessing:StationarityandSpectralEstimationCHAPTER13InferenceofGraphTopologyCHAPTER14PartiallyAbsorbingRanclomWalks:AUnifieclFrameworkforLearningonGraphsPART3DISTRIBUTEDCOMMUNICATIONS,NETWORKING,ANDSENSING.....

Graham的书，对一维两相流中常用的各种模型进行了介绍

WirelessBodyAreaNetwork(WBAN)andMobileHealth(M-Health,namelye-healthorwearablehealth)monitoringsystemhavebecomemorethanjustbuzzwordsinrecentyears.Thispaperreviewsthestate-of-artWBANchannelandaddresseswirelesscommunicationchipdesignchallengesf

用于编程语言处理的树结构卷积神经网络,ConvolutionalNeuralNetworksoverTreeStructuresforProgrammingLanguageProcessingTBCNN源码python

在线考试系统文献综述中文摘要：随着网络技术的日益成熟，网络已经深入到生活的每一个角落，包括教育、购物、咨询、办公等等许多领域。
在网络迅速发展的今天，网页技术的应用也越来越广泛。
网页技术的应用对于教育行业来说优势更加的明显。
教育行业可以通过网络进行学生和教职工的管理、组织学生在线考试、在网站上发布学校相关信息等活动。
这样不仅能增加学校管理的透明度，还提高了学校的管理水平。
在线考试还能充分的利用学校的现有资源，大大减轻教师的工作量，把老师从出卷、阅卷等一些繁重中做中解脱出来。
本文重点论述了由于网络的存在扩大了学校的服务范围，为学校的管理提供了更多的条件。
对此做出了详细的调查，可行性研究和分析。
系统采用了B/S结构，在网络上建立学校自己的教育网站。
系统开发经历了系统分析、系统设计和系统实施三个阶段。
从设计方案的提出，经过详细的调查，分析了方案的可行性和必要性，通过详细的系统设计，力图提高系统的集成性和快捷性；
并在系统实施阶段收集了大量的实验数据，以便测试阶段系统的准确性和稳定性。
系统整体是基于浏览器/服务器，前台应用JSP技术，后台采用SQLServer2000作为数据库与前台连接。
关键词：网络教育在线考试B/S结构JSP技术 AbstractWiththeincreasinglysophisticatednetworktechnologies,thenetworkhadpenetratedeverycorneroflife,includingeducation,shopping,advice,officeandsomanyfields.Today,therapiddevelopmentofthenetwork,theapplicationofwebtechnologymoreandmorewidely.Webtechnologyadvantagefortheeducationindustryismoreevident.Educationsectorthroughanetworkofstudentsandfacultymanagement,studentorganizations,onlineexaminations,inthewebsiteinformationandotherschoolactivities.Thiscannotonlyincreasethetransparencyofschoolmanagement,butalsotoimprovetheschoolmanagementlevel.Onlinetestcanfullyutilizetheschool'sexistingresources,greatlyreducingtheworkloadofteachers,theteacherfromthevolumeofgradingtodoandsomeheavyfreed.Thisarticlefocusesontheexistenceofasnetworkservicestoexpandthescopeoftheschool,theschoolmanagementtoprovidemoreconditions.Havemadeadetailedsurvey,feasibilitystudiesandanalysis.SystemusestheB/Sstructureofthenetworktoestablishtheirownschools,educationalwebsites.Systemdevelopmentthroughsystemanalysis,systemdesignandsystemimplementationofthethreestages.Fromthedesignoftheproposal,afteradetailedinvestigationofthefeasibilityandnecessity,throughdetaileddesign,tryingtoimprovesystemintegrationandspeed;andimplementationphaseinthesystem,alargenumberofexpe

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。