第一章：引言（2学时）第二章：文本特征提取技术（4学时）第三章：文本检索技术（6学时）第四章：文本自动分类技术（3学时）第五章：文本自动聚类技术（3学时）第六章：话题检测跟踪技术（3学时）第七章：文本过滤技术（3学时）第八章：关联分析技术（1学时）第九章：文档自动摘要技术（2学时）第十章：信息抽取（3学时）第十一章：智能问答（QA）技术（3学时）第十二章：文本情感分析技术（3学时）第十三章：Ontology（2学时）第十四章：半结构化文本挖掘方法（1.5学时）第十五章：文本挖掘工具与应用（1.5学时）
2025/7/12 2:47:49
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我的专业工作案例可以从以下链接下载：http://pan.baidu.com/s/1dDIlXXB需要预先安装同一目录下的VB6运行环境，然后才可以安装应用程序。
安装和测试过程中有问题可以直接联系我。
中英文文本自动摘要、自动校对、自动分类、相关性与相似性聚类、主题词与标签自动生成、微博（短文本）聚类和情感分析。
我的研究成果，欢迎下载传播。
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2024/11/16 0:43:18
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TerraScan模块是用来处理数以千万计的激光点数据，较大内存的计算机次能处理超过1000万个点。
软件里提供的工具可以广泛应用于电力输送、洪水分析、高速公路设计、钻孔勘探、森林普查、数字城市建模等不同领域。
该模块可以从文本文件或二进制文件读入激光点数据，包含如下功能:三维方式浏览点数据:自定义点类，如:地表类、植被类、建筑物类、电线类:，激光点分类:根据自定义规则自动分类激光点:如电力铁塔:交互式判别三维月标，应用围栏刑除不要或错误的点:删除不必要的点,减少数据量
软件里提供的工具可以广泛应用于电力输送、洪水分析、高速公路设计、钻孔勘探、森林普查、数字城市建模等不同领域。
该模块可以从文本文件或二进制文件读入激光点数据，包含如下功能:三维方式浏览点数据:自定义点类，如:地表类、植被类、建筑物类、电线类:，激光点分类:根据自定义规则自动分类激光点:如电力铁塔:交互式判别三维月标，应用围栏刑除不要或错误的点:删除不必要的点,减少数据量
2024/8/19 13:08:52
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乳腺癌病理图像的自动分类具有重要的临床应用价值。
基于人工提取特征的分类算法，存在需要专业领域知识、耗时费力、提取高质量特征困难等问题。
为此，采用一种改进的深度卷积神经网络模型，实现了乳腺癌病理图像的自动分类;同时，利用数据增强和迁移学习方法，有效避免了深度学习模型受样本量限制时易出现的过拟合问题。
实验结果表明，该方法的识别率可达到91%，且具有较好的鲁棒性和泛化性
基于人工提取特征的分类算法，存在需要专业领域知识、耗时费力、提取高质量特征困难等问题。
为此，采用一种改进的深度卷积神经网络模型，实现了乳腺癌病理图像的自动分类;同时，利用数据增强和迁移学习方法，有效避免了深度学习模型受样本量限制时易出现的过拟合问题。
实验结果表明，该方法的识别率可达到91%，且具有较好的鲁棒性和泛化性
2024/8/3 5:11:41
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第一章：引言第二章：文本特征提取技术第三章：文本检索技术第四章：文本自动分类技术第五章：文本自动聚类技术第六章：话题检测跟踪技术第七章：文本过滤技术第八章：关联分析技术第九章：文档自动摘要技术第十章：信息抽取第十一章：智能问答（QA）技术第十二章：文本情感分析技术第十三章：Ontology第十四章：半结构化文本挖掘方法第十五章：文本挖掘工具与应用
2024/5/12 6:28:58
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一篇心电信号识别和分类的论文。
定义并提取了基于时域特征、小波域特征和高阶统计量特征等三大类心电特征参数，将一次性直接求解多类模式的SVM方法应用于心电信号分类。
定义并提取了基于时域特征、小波域特征和高阶统计量特征等三大类心电特征参数，将一次性直接求解多类模式的SVM方法应用于心电信号分类。
2023/10/18 14:27:35
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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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