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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这里面包含整个基于神经网络深度学习实现手写体识别项目，包括原始数据训练数据训练模型测试数据等总共是三种方式实现这是第二种和模型
2023/9/25 15:31:13
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与多目标跟踪（MultipleObjectTracking简称MOT）对应的是单目标跟踪（SingleObjectTracking简称SOT），按照字面意思来理解，前者是对连续视频画面中多个目标进行跟踪，后者是对连续视频画面中单个目标进行跟踪。
由于大部分应用场景都涉及到多个目标的跟踪，因此多目标跟踪也是目前大家主要研究内容，本文也主要介绍多目标跟踪。
跟踪的本质是关联视频前后帧中的同一物体（目标），并赋予唯一TrackID。
随着深度学习的兴起，目标检测的准确性越来越高，常见的yolo系列从V1到现在的V5（严格来讲V5不太算），mAP一个比一个高，因此基于深度学习的目标检测算法实际工程落地也越来
由于大部分应用场景都涉及到多个目标的跟踪，因此多目标跟踪也是目前大家主要研究内容，本文也主要介绍多目标跟踪。
跟踪的本质是关联视频前后帧中的同一物体（目标），并赋予唯一TrackID。
随着深度学习的兴起，目标检测的准确性越来越高，常见的yolo系列从V1到现在的V5（严格来讲V5不太算），mAP一个比一个高，因此基于深度学习的目标检测算法实际工程落地也越来
2023/9/13 21:20:03
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新型冠状病毒肺炎（novelcoronaviruspneumonia，COVID-19）具有高传染性和高致病性，对人们的公共安全造成了严重威胁，从而备受全球关注。
2023/8/30 23:45:31
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该资源包含了近些年经典的基于深度学习的目标检测论文，有RCNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN、Mask-RCNN以及YOLO系列
2023/8/24 22:45:17
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DeepResolution2.0基于深度学习的多元曲线分辨率2.0DeepResolution已经提出了基于深度学习的多元曲线分辨率2.0（DeepResolution2.0）方法来自动解析GC-MS数据。
它在解析重叠峰方面具有出色的性能，适用于大规模数据分析。
与经典的多曲线分辨率方法相比，它具有快速，准确和全自动的特点。
＃安装##python和TensorFlowPython3.6.5，可从TensorFlow（2.0.0-GPU版本），可在##安装依赖包软件包主要包括：numpy，Scipy，Matplotlib，pandas和os。
这些软件包包含在集成工具Anaconda＃存储库并直接运行下载模型并直接运行由于模型超出了限制，我们已将所有模型和一些GC-MS数据上传到百度SkyDrive和google驱动器。
（KEY：Deep）
它在解析重叠峰方面具有出色的性能，适用于大规模数据分析。
与经典的多曲线分辨率方法相比，它具有快速，准确和全自动的特点。
＃安装##python和TensorFlowPython3.6.5，可从TensorFlow（2.0.0-GPU版本），可在##安装依赖包软件包主要包括：numpy，Scipy，Matplotlib，pandas和os。
这些软件包包含在集成工具Anaconda＃存储库并直接运行下载模型并直接运行由于模型超出了限制，我们已将所有模型和一些GC-MS数据上传到百度SkyDrive和google驱动器。
（KEY：Deep）
2023/8/16 2:10:44
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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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