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搜索资源列表

  1. 基于复杂网络的社会化标签语义相似度分析

  2. 基于复杂网络的社会化标签语义相似度分析，论文

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-02-11
    • 文件大小：567296
    • 提供者：wayswang

  1. 基于场景语义的图像检索新方法

  2. 针对图像的场景语义检索问题, 提出一种基于多示例学习( mult-i instance learning, MIL) 的新方法。 首先, 该方法将图像当作多示例包, 再根据图像的颜色复杂度, 设计了自适应JESG 图像分割方法, 对图像进行自 动分割, 并提取每个分割区域的颜色-纹理特征, 当作包中的示例, 将图像检索问题转化成多示例学习问题; 然后, 利用改进的推土机距离( ear th mover distance, EMD) 来度量不同多示例包( 图像) 之间的整体相似度, 设计了一种

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-10-24
    • 文件大小：359424
    • 提供者：ghj521888

  1. 一种基于Hadoop的语义大数据分布式推理框架

  2. 随着语义万维网 sematic Web 和关联数据集项目 1inked data project 的不断发展 各领域的语义数据正在大规模扩增．同时 这些大规模语义数据之间存在着复杂的语义关联性 这些关联信息的挖掘对于研究者来说有着重要的意义．为解决传统推理引擎在进行大规模语义数据推理时存在的计算性能和可扩展性不足等问题 提出了一种基于Hadoop的语义大数据分布式推理框架 并且设计了相应的基于属性链 property chain 的原型推理系统来高效地发现海量语义数据中潜在的有价值的信息．实验

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-11-09
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：jianxiaodanmomo

  1. 基于AFS的多民族人脸语义描述与挖掘方法研究

  2. 一篇论文，基于AFS的多民族人脸语义描述与挖掘方法研究：人脸特征; 公理化模糊集; 语义概念; 复杂语义; 语义规则集;

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-01-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：v1986642073

  1. 包含前置条件和后置条件的基于扩展的语义匹配

  2. 由面向服务的架构所引出的动态绑定和松散耦合的概念的核心，是动态服务发现。大多数服务发现机制的关键是匹配算法，匹配算法要能在一堆待查询的服务集合中找到符合的web服务集合。这些advertisements也是通过OWL-S术语描述服务的语义。现在大多数的匹配算法都是仅仅基于输入和输出的语义匹配。但是，一个完整的服务的概要说明还包括前置条件和后置条件。为了能找到正确的匹配，匹配算法还需要对advertisements的前置条件和后置条件进行匹配。在论文中，我们解释了在原有基础上增加了web服务上下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-03-27
    • 文件大小：317440
    • 提供者：wurongxin

  1. 视频概念检测中的领域自适应和语义关联研究_耿杰

  2. 当今社会，智能设备正以前所未有的速度进行普及，日渐完善的互联网和移动网络将来自全世界的信息汇总和连接，人们从信息的接受者逐渐变成了信息的创造者和传播者。视频作为一种信息的常见载体，融合了图像、时序、音频等多种特征，具有直观生动的特点，被广泛地应用。然而视频中所包含的复杂的语义层级信息对高效的管理和准确的检索提出了更为严苛的挑战。在视频人工标注过于昂贵的情况下，为了从视频内容中直接读取出其中包含的物体、人物、场景等语义层概念，发展出了基于内容的视频概念检测技术。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-01-13
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：dawin_2008

  1. 数据库中的快速语义重复检测技术

  2. 今天，数据库中的语义重复项代表着一项重要的数据质量挑战，这会导致错误的决策。 在大型数据库中，有时我们发现自己有成千上万的重复项，因此需要进行自动重复数据删除。 为此，有必要使用一种相当可靠的方法来检测重复项，以找到尽可能多的重复项，并且其功能足以在合理的时间内运行。 本文提出并比较了基于真实数据的有效重复检测方法，该方法可基于名称（使用法语文本或英语文本以及非洲或西方国家或地区的人名）自动对文件进行重复数据删除。 在对语义重复项进行比常规分类更完全的分类后，我们介绍了几种检测平均重复性小于O（

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-04
    • 文件大小：483328
    • 提供者：weixin_38615783

  1. 中心聚类和语义特征融合的网页信息文本挖掘方法

  2. 针对网页信息内容丰富且结构复杂,难以准确挖掘的问题,采用中心聚类和语义特征相互融合的方法.利用中心聚类算法确定样本最终的聚类中心,根据每个词在网页中出现的频率和词的上下文语义,构造一个网页-词语的权重映射矩阵,并将语义特征作为中心聚类相似性的判断依据,完成网页文本信息的挖掘.实验结果表明:利用该方法对网页文本进行挖掘,在时间增加不多的情况下,可以获得更高的召回率和准确率.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-30
    • 文件大小：588800
    • 提供者：weixin_38531017

  1. 基于模糊聚类的自然语言语义特征

  2. 针对复杂语境下自然语言语义特征提取、匹配精度和实时性较差的问题,提出了模糊聚类、单亲遗传搜索匹配算法相结合的新方法,通过对候选特征点进行模糊聚类处理,使其分布在高斯差分图像的灰度轮廓线边缘,利用单亲遗传算法找到满足约束条件全局最优语义特征,把所有语义特征进行分类,并给出分类依据.研究结果表明:此语义特征匹配算法在未知语境环境、语义特征频繁变化的环境具有很强的鲁棒性,能够在自然语言处理过程中实时准确识别段落中的语义特征.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-28
    • 文件大小：282624
    • 提供者：weixin_38611508

  1. 英语双及物句式的语义假设

  2. 英语双及物句式"S-V-N1-N2"的本质特征是以简洁的形式表达复杂的"给予"意义,其基本语义是"给予"。在基本句式中,动词"给予"的是N2,句式"给予N1"的是"V+N2"。本文对英语双及物句式的意义假设是"S-V+N2→N1"。通过论证,该语义假设能够对复杂的双及物动词作出同一的解释。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-09
    • 文件大小：482304
    • 提供者：weixin_38530536

  1. CSS 语义化标记抛弃DIV标记

  2. 复杂的网页设计需要大量不同的标签结构代码，我们把它叫做“div-soup” 综合症。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-25
    • 文件大小：46080
    • 提供者：weixin_38500948

  1. 换个角度看页面重构中的语义化

  2. 在“表格布局”1 的时代，大家所使用的布局方式都是表格，没有其它的方式可以选择， Dreamweaver的可视化操作大大的简化了页面制作的过程，而且当时虽然网络情况比现在差得多，但并没有多少人会去关注页面性能这块。搜索引擎对于表格布局也无能为力，只能过复杂的算法去把内容抓取出来，而且很难知道哪些内容是重点，因为会正确使用标签的页面太少了。那搜索引擎如何得知页面的重点呢？没错，就是页面头部的信息，在这个区域，标签是有语义的，明确的指出页面的标题、主要内容、作者、版权等等信息。 接着，WEB标准进入

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-10
    • 文件大小：49152
    • 提供者：weixin_38732343

  1. CSS 语义化标记抛弃DIV标记

  2. 曾经，设计师们经常会跟频繁使用基于table的没有任何语义的布局。不过最终还是要感谢像Jeffrey Zeldman和Eric Meyer这样的思想革新者，聪明的设计师们慢慢的接受了相对更语义化的布局替代了table布局，并且开始调用外部样式表。但不幸的是，复杂的网页设计需要大量不同的标签结构代码，我们把它叫做“-soup” 综合症。也许你很熟悉下面的代码: 复制代码代码如下: Div Soup Demo

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-10
    • 文件大小：45056
    • 提供者：weixin_38681082

  1. CSS语义化命名方式及常用命名规则

  2. CSS语义化命名 从上图我们可以大概看出这里有两种CSS的命名方式：1、结构化命名法；2、语义化命名法。 结构化命名法：根据页面中板块的位置而命名，如上图中的content-left,这时如果我们想把侧边栏sidebar放在左边，那么这时content-left板块却在右边，板块位置与其命名完全不符，那么我们这时就要修改页面中的以及CSS样式中的选择器名字了，这样会很不方便，尤其是当页面结构复杂时，一会儿left,一会儿right，这样会很不容易维护。 语义化命名法：根据页面中模块的功能而

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-13
    • 文件大小：106496
    • 提供者：weixin_38606404

  1. biendata U-RISC 神经元识别大赛简单/复杂双赛道第三方案

  2. biendata U-RISC 神经元识别大赛简单/复杂双赛道第三方案比赛页面github任务简介解决方案数据预处理网络架构U-netU型网络损失函数优化器和训练过程模型融合其他trick膨胀预测梯度累计+同步BN结论/讨论参考文献 比赛页面 链接: 比赛页面. github 链接: github. 任务简介 本次比赛要求选手根据对小鼠视网膜的电镜成像图片，像素级地标注（即用不规则多边形，而是精确描绘出神经元的形状）每个神经元的外廓（只标注神经元的最外层细胞膜，神经元内部不进行填充标注）。 解

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：847872
    • 提供者：weixin_38724919

  1. RI-Match：集成表示和交互以进行深度语义匹配

  2. 现有的深度匹配方法主要可以分为两类，即表示法和交互法。 专注于表示的方法通常着重于学习每个句子的表示，而专注于交互的方法通常旨在获得不同的interaction.signals的表示。 但是，句子级表示和交互信号对于复杂的语义匹配任务都很重要。 因此，在本文中，我们提出了一种新的深度学习架构，以结合两种深度匹配方法的优点。 首先，基于词的身份和词的嵌入构造两种词级匹配矩阵，以捕获精确和语义匹配信号。第二，构造句子级匹配矩阵，每个元素代表两个词之间的交互由双向长期短期记忆（Bi-LSTM）生成的相

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-23
    • 文件大小：1043456
    • 提供者：weixin_38523618

  1. announce:github，gitlab和npm的语义版本生成，版本标记和发布管理-源码

  2. 宣布 最常用的发布工作流程的node.js CLI 语义版本控制，Bitbucket / Github / Gitlab上的标记/发布以及发布到NPM注册表 由和在努力下建造 类别 状态 约定 代码统计 安全 发展 问题 拉取请求 发行状态 发布状态 目录 为什么宣布 大多数node.js项目在开发过程中遵循一组相当简单的步骤-修改下一版本的（语义）版本，提交代码，编写更改日志，在Github / Gitlab上标记/发布（带有发行说明），然后发布到NPM注册表。 尽管有几种工具可以帮助完成每个

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42099815

  1. 结合隐马尔可夫模型和模糊神经网络进行复杂动态手势的连续识别

  2. 在基于手势的用户界面的设计中，由于手势的高维信息，手势的语义含义不明确以及存在不可预测的非手势身体动作，因此连续识别复杂的动态手势是一项具有挑战性的任务。在本文中，我们提出了一种混合模型，该模型可以利用hiddenMarkov模型的时间序列建模能力和模糊神经网络的模糊推理能力。首先，将复杂的动态手势分解并输入到混合模型中。由隐马尔可夫模型估计的观测序列的似然概率用作模糊神经网络中相应模糊类变量的模糊隶属度。接下来，通过模糊神经网络对手势分类进行模糊规则建模和模糊推理。为了准确地识别关键手势，引入

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38700409

  1. 复杂语义关系的描述与操作

  2. 复杂语义关系的描述与操作

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38582909

  1. 基于预训练机制的自修正复杂语义分析方法

  2. 面向知识服务过程中内容资源的智能化、知识化、精细化和重组化的碎片性管理需求。深层分析并挖掘语义隐层知识、技术、经验与信息，突破已有传统文本到结构化查询语言（SQL）的语义分析技术瓶颈，提出基于预训练机制的自修正复杂语义分析方法PT-Sem2SQL。设计结合Kullback-Leibler差异技术的MT-DNN预训练机制，以加强上下文语义理解深度；设计专有增强模块，捕获句内上下文语义信息的位置；并通过自修正方法优化生成模型的执行过程，以解决解码过程中的错误输出。实验结果表明，PT-Sem2SQL

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38606041
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