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  1. asp在线考试系统(asp+access实现)

  2. 考试系统论文 摘要 随着计算机技术的普及和提高,计算机等级考试成为热门,等级考试的目的在于适应社会主义市场经济建设的需要,一方面是为了促进计算机知识的普及和计算机应用技术的推广,另一方面是为劳动力市场服务,即为劳动人员提供其计算机应用知识与能力的证实,为用人部门录用和考核工作人员提供一个统一、客观、公正的评价标准. 该系统用于用户登录、参加等级考试以及治理员进行试题录入、修改、删除、成绩查询、治理用户的ASP应用程序。它应该具有开放性、方便性和灵活性。治理员不仅可以轻松地向题库添加、修改和查询
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-05-05
    • 文件大小:14336
    • 提供者:dangdangxz
  1. ASP设计在线考试系统OnlineTest

  2. 一个关于在线考试的web系统,具有试卷生成功能的ASP+SQL Server源码-an examination of online web system, Generating function papers with the ASP SQL Server source code ======================== 考试系统论文 摘要 随着计算机技术的普及和提高,计算机等级考试成为热门,等级考试的目的在于适应社会主义市场经济建设的需要,一方面是为了促进计算机知识的普及和计算机应用
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-12-02
    • 文件大小:78848
    • 提供者:JuncaiLiao
  1. 软件工程-理论与实践(许家珆)习题答案

  2. 习 题 答 案 习题一答案 一、选择题 1. 软件的主要特性是(A B C)。 A) 无形 B) 高成本 C) 包括程序和文档   D) 可独立构成计算机系统 2. 软件工程三要素是(C D)。 A) 技术、方法和工具  B) 方法、工具和过程  C) 方法、对象和类  D) 过程、模型、方法 3. 包含风险分析的软件工程模型是(A)。 A) 螺旋模型 B) 瀑布模型 C) 增量模型 D) 喷泉模型 4. 软件工程的主要目标是(C)。 A) 软件需求  B) 软件设计  C) 风险分析  D)
  3. 所属分类:C

    • 发布日期:2011-01-12
    • 文件大小:303104
    • 提供者:fengjliang2009
  1. 命名实体识别、关系抽取相关论文

  2. 之前学习这个领域时网上找的几篇讲实现比较详细的论文(国内的),应该不算侵权吧…… 基于SVM和TSVM的中文实体关系抽取 基于条件随机域模型的中文实体关系抽取 基于正反例训练的SVM命名实体关系抽取 信息抽取中实体关系识别研究 中文命名实体识别及其关系抽取研究 (其中一个可能需要CAJViewer打开,传送门http://www.cnki.net/software/xzydq.htm)
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2011-12-08
    • 文件大小:12582912
    • 提供者:mindprobe2
  1. 北京中科信软数据仓库培训

  2. 时间 内容 大纲 备注 第一天上午 数据仓库和商业决策的关系 描述当今商业领域BI和数据仓库的角色 描述为什么在线联机系统(OLTP)不能满足决策支持 决策支持系统的数据抽取流程所带来的数据仓库技术 使用数据仓库技术的原因 如何使用数据仓库来加速商业决策和提高决策的质量 中间休息十分钟 数据仓库的概念和术语 通用的,被广泛接受的数据仓库定义 独立和非独立的数据集市的不同,适用范围 数据仓库开发的一些主要方法 介绍一种常用的模型:螺旋模型方法。 设计,分析,和管理数据仓库项目 解释开发和实现数据
  3. 所属分类:Oracle

    • 发布日期:2013-03-11
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:tjw891207
  1. 北京中科信软oracle培训课件

  2. 数据仓库和商业决策的关系 描述当今商业领域BI和数据仓库的角色 描述为什么在线联机系统(OLTP)不能满足决策支持 决策支持系统的数据抽取流程所带来的数据仓库技术 使用数据仓库技术的原因 如何使用数据仓库来加速商业决策和提高决策的质量 中间休息十分钟 数据仓库的概念和术语 通用的,被广泛接受的数据仓库定义 独立和非独立的数据集市的不同,适用范围 数据仓库开发的一些主要方法 介绍一种常用的模型:螺旋模型方法。 设计,分析,和管理数据仓库项目 解释开发和实现数据仓库的财政目的 开发时间的控制 概述
  3. 所属分类:Oracle

    • 发布日期:2013-03-20
    • 文件大小:197632
    • 提供者:tjw891207
  1. 类和类之间的依赖、关联、聚合、组合关系

  2. (1)抽象:从许多事物中舍弃个别的、非本质的特征,抽取共同的、本质性的特征,就叫作抽象。抽象是形成概念的必须手段。 抽象原则有两方面的意义:第一,尽管问题域中的事物是很复杂的,但是分析员并不需要了解和描述它们的一切,只需要分析研究其中与系统目标有关的事物及其本质性特征。第二,通过舍弃个体事物在细节上的差异,抽取其共同特征而得到一批事物的抽象概念。 抽象是面向对象方法中使用最为广泛的原则。抽象原则包括过程抽象和数据抽象两个方面。 过程抽象是指,任何一个完成确定功能的操作序列,其使用者都可以把它看
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2013-06-01
    • 文件大小:834560
    • 提供者:root1113
  1. asp在线考试系统(asp+access实现)

  2. 考试系统论文 摘要 随着计算机技术的普及和提高,计算机等级考试成为热门,等级考试的目的在于适应社会主义市场经济建设的需要,一方面是为了促进计算机知识的普及和计算机应用技术的推广,另一方面是为劳动力市场服务,即为劳动人员提供其计算机应用知识与能力的证实,为用人部门录用和考核工作人员提供一个统一、客观、公正的评价标准. 该系统用于用户登录、参加等级考试以及治理员进行试题录入、修改、删除、成绩查询、治理用户的ASP应用程序。它应该具有开放性、方便性和灵活性。治理员不仅可以轻松地向题库添加、修改和查询
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-04-04
    • 文件大小:14336
    • 提供者:ghfuh
  1. AI学习知识点.xmind

  2. *AI学习知识点* 1. 基础知识 概率论 微积分与逼近论 极限、微分、积分的基本概念 利用逼近的思想理解微积分,利用积分的方式理解概率论 概率论的基础 古典模型 常见的概率分布 大数定理和中心极限定理 协方差和相关系数 最大似然估计和最大后验估计 凸优化 凸优化的基本概念 凸函数 凸集 凸优化问题的标准形式 线性代数及矩阵 线性空间及线性变化 矩阵的基本概念 状态转移矩阵 特征
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2019-07-15
    • 文件大小:240640
    • 提供者:lingfeian
  1. ProE Pro PIPING 管道设计.pdf

  2. ProE Pro PIPING 管道设计.pdf 关于 G Pro/PIPING 和管道系统 Pro/PIPING 是 Pro/ENGINEER 的可选模块 它通过 组件 模式使用,用 Pro/PIPING 可在 Pro/ENGINEER 组 件中生成 3-D 管道系统 可在规范驱动或非规范驱动的管道设计模式中创建管道系统 管道系统的创建包括建立管 线参数 布线以及插入管接头 典型的管道系统由管线 管接头及设备构成1.94 创建管道续体 77 2.4.5.转换规范驱动的管道纽件(非规范驱动)14
  3. 所属分类:制造

    • 发布日期:2019-08-24
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:weixin_45564141
  1. \"Tag-TextRank:一种基于Tag的网页关键词抽取方法\"分享总结

  2. NULL 博文链接:https://snv.iteye.com/blog/1886969在 Wikipedia中的实体,并且算法的复杂度很高。另外,国内一些学者lm2也开展了关键 词提取的研究。实际上,从上面的工作,我们可以得到这样的基本结论:基本的R特征可 以找到部分关键词,而加入用户信息或者领域知识可以进一步提高关键词抽取效果。 本文利用Tag信息来提高关键词的抽取效果。近年来,Tag数据作为·种新的资源, 其挖掘和利用已经成为信息检索、社区发现等领域的研究热点。从数据质量上讲,Iag数 据
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-04-20
    • 文件大小:1046528
    • 提供者:weixin_38669628
  1. 深度学习实体关系抽取研究综述

  2. 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.
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-06-23
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:kamo54
  1. KnowledgeGraphCourse.zip

  2. 原资源可在github中搜索到,这里只是用于个人学习方便。 课程内容 第1讲 知识图谱概论 (2019-3-1,2019-3-8) 1.1 知识图谱起源和发展 1.2 知识图谱 VS 深度学习 1.3 知识图谱 VS 关系数据库 VS 传统专家库 1.4 知识图谱本质和核心价值 1.5 知识图谱技术体系 1.6 典型知识图谱 1.7 知识图谱应用场景 第2讲 知识表示 (2019-3-15) 2.1 知识表示概念 2.2 知识表示方法 语义网络 产生式系统 框架系统 概念图 形式化概念分析
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-07-08
    • 文件大小:423624704
    • 提供者:changbozizf
  1. 基于规则推理引擎的实体关系抽取研究_薛丽娟.pdf

  2. :实体关系抽取是指从无结构的自然语言文本中抽取实体之间的语义关系,并以结构化的形式表示出 来。传统的实体关系抽取方法只注重一种特定类型的数据源,并需要标注大量的训练数据来训练抽取模型,人工成本高。因此提出了一种综合多种数据源,并结合规则推理引擎的实体关系抽取方法,准确地说就是综 合结构化和非结构化两种数据源,在结构化数据提供少量种子的情况下用规则推理引擎推理出更多的实体关 系。然后使用远程监督学习方法从无结构的文本中抽取实体关系,通过多次迭代获得最终的实体关系。实验 结果证明了该方法的有效性。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-07-30
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:cln8505
  1. 基于马尔可夫逻辑网的联合推理开放信息抽取

  2. 在自然语言处理的几个子任务上,传统的方法都是分而治之,例如分词、句法分析、命名实体识别、实体关系识别等。但是,孤立地分析和处理这些子任务会丢失一些彼此之间的内在联系,而这些子任务之间的内在联系往往会对每个子任务有很大帮助。所以,有人提出用联合集成式的模型,从整体上解决这些问题。但是,这些模型都只针对特定领域内的数据进行处理,还未能对开放式的信息进行处理。因此,提出了基于马尔可夫逻辑网的联合推理模型来处理开放式信息抽取(Open IE)。经过大量的实验证明,该模型的执行效率明显高于传统的模型。同时
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-17
    • 文件大小:612352
    • 提供者:weixin_38683562
  1. 基于神经网络的微生物生长环境关系抽取方法

  2. 提出一种基于神经网络的方法实现细菌和栖息地的关系抽取,充分利用神经网络的特性实现对隐含的深层特征的自动学习,以避免传统人工特征设计的复杂性和冗余性.该方法利用单词以及实体属性的分布式向量丰富句法和语义信息,使用两个不同神经网络模型从不同角度进行关系抽取,并融合文档级别的分类结果,在生物医学自然语言处理Bio NLP-ST 2016共享任务的BB-event语料上进行实验,取得了不错的F1值,表明该方法在微生物生长环境关系抽取上具有良好的性能.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-14
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38691703
  1. 基于联合模型的藏文实体关系抽取方法研究

  2. 基于联合模型的藏文实体关系抽取方法研究
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-09
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_38516380
  1. 实体关系提取:基于TensorFlow和BERT的实体和关系提取。基于TensorFlow和BERT的管道式实体及关系撤除,2019年语言与智能技术竞赛信息抽取任务解决方案。-源码

  2. 实体关系提取 基于TensorFlow的实体和关系提取。基于TensorFlow的实体和关系撤消,2019语言与智能技术竞赛信息撤除(实体与关系撤回)任务解决方案。 如果您对信息抽取论文研究感兴趣,可以查看我的博客。 抽象 该代码以管道式的方式处理实体及关系抽取任务,首先使用一个多标签分类模型判断句子的关系种类,然后将句子和可能的关系类型输入序列标注模型中,序列标注模型标注出句子中的实体,最终结合预测的关系和实体输出实体-关系列表:(实体1,关系,实体2)。 该代码以管道方式处理实体和关系提取
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-06
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:weixin_42118011
  1. 基于远程监督的多因子人物关系抽取模型

  2. 针对远程监督的基本假设过强容易引入噪声数据的问题,提出了一种可以对远程监督自动生成的训练数据去噪的人物实体关系抽取模型。在训练数据生成阶段,通过多示例学习的思想和基于 TF-IDF 的关系指示词发现的方法对远程监督产生的数据进行去噪处理,使训练数据达到人工标注质量。在模型分类器中,提出采用词法特征和句法特征相结合的多因子特征作为关系特征向量用于分类器的学习。在大规模真实数据集上的实验结果表明,所提模型结果优于同类型的关系抽取方法。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-14
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38501363
  1. 融合对抗主动学习的网络安全知识三元组抽取

  2. 针对当前网络安全领域知识获取中所依赖的流水线模式存在实体识别错误的传播,未考虑实体识别与关系抽取任务间的联系,以及模型训练缺乏标签语料的问题,提出一种融合对抗主动学习的端到端网络安全知识三元组抽取方法。首先,将实体识别与关系抽取通过联合标注策略建模为序列标注任务;然后,设计融合动态注意力机制的BiLSTM-LSTM模型实现实体与关系的联合抽取,并形成三元组;最后,基于对抗网络训练一个判别器模型,增量地筛选出高质量的待标注数据进行标注,并通过迭代训练不断提升联合抽取模型的性能。通过实验表明,所提方
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-13
    • 文件大小:822272
    • 提供者:weixin_38551059
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