为了将情感信息融入到词向量中,本文第一部分工作提出了两个情感词向量学习框架,即,基于谷歌提出的Skip-gram模型的框架和基于卷积神经网络模型的框架。
在每个框架中,根据情感和语义信息融合策略的不同,我们又分别提出H个具体模型。
为了验证学习得到的情感词向量能否包含语义和情感信息,本文分别在不同语言、不同领域的多个数据集下进行了大量定性和定量的比较实验。
这部分相关工作分别发表在2015年IALP会议和2016年IJCNN会议
2023/3/14 22:36:39 4.63MB 深度学习
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深度学习中的长短期记忆网络模型,LSTM网络(长短期记忆网络)可以理解为是RNN的改进版,它的出现处理了RNN的记忆问题。
2023/2/16 22:37:47 12KB lstm
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卷积神经网络经典--VGG网络,基于pytorch实现包括构建网络模型、训练模型、测试精确率,采用cifa-10数据集
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网络模型,曾经过训练,精度达到大于99%,facenet模型
2023/2/1 22:41:08 27.36MB CNN
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全书共分五章:第一章简单引见常规变电站自动化系统的不足,主要引见了IEC61850标准的内容、特点和发展趋势;
第二章引见面向对象的基本概念,OSI、TCP/IP网络模型,以太网技术基础,XML、XMLSchema基础和常用软件工具;
第三章引见IEC61850的分层信息模型、具体定义、配置方式与配置文件;
第四章主要引见MMS基础知识、IEC61850与MMS的映射关系、MMS与ASN.1编解码和MMS典型报文分析;
第五章引见GOOSE服务、IEC61850—9—2SV服务、简单网络时间协议和IEEE1588精确时钟同步协议
2016/3/17 4:15:31 29.18MB iec61850 何磊
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这是基于YOLOV5目标检测模型的实时车牌识别,包括对车辆的车牌区域精确定位,利用校正探测器对定位的车牌进行边框校正处理,使用增强神经网络模型对车牌区域进行超分辨率技术处理和光学字符识别。
经过多次试验测试,可以对视频中的车辆车牌实时识别以及图片中的车辆车牌进行精确定位和识别,识别速度快,精确率高,比那些传统车牌识别方法效果好很多。
效果演示视频:1.https://www.bilibili.com/video/BV1eK4y1m7GQ/2.https://www.bilibili.com/video/BV13K4y1K7Pi/
2022/12/22 22:45:52 321.24MB YOLOV5 车牌定位 车牌识别 光学字符识别
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利用现最流行的神经网络模型,在数学建模中根据已有的数据经过学习进行预测
2020/11/7 18:09:44 5KB BPyuce
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利用现最流行的神经网络模型,在数学建模中根据已有的数据经过学习进行预测
2020/11/7 18:09:44 5KB BPyuce
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基于神经网络的车牌识别,点击即可运行,内容包含:图像预处理,车牌水平矫正,字符分割,三层神经网络模型训练,字符识别显示,制造了简易的GUI界面,便于输出显示!
2017/11/3 3:04:10 38.71MB 神经网络 matlab 图像处理 图像识别
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精确的电力负荷预测可以保证电力供应的稳定,降低用电成本,提高供电质量。
在进行短期电力负荷预测时,考虑到时序数据的时间相关性,应用张量流深度学习框架构建了LSTM神经网络模型,对电力负荷时序数据进行回归预测
2020/2/6 7:07:35 unknown 电力负荷 深度学习
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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