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搜索资源列表

  1. 语义分析&&编译原理实验

  2. 一、实验目的 通过上机实习，加深对语法制导翻译原理的理解，掌握将语法分析所识别的语法成分变换为中间代码的语义翻译方法。 二、实验要求 采用递归下降语法制导翻译法，对算术表达式、赋值语句进行语义分析并生成四元式序列。 三、实验的结果验证 1.输入是语法分析后提供的正确的单词串，输出为三地址指令形式的四元式序列。 给出语句串： begin_a:=2+3*4; _x:=(a+b)/c_end# 输出如下三地址指令： （1） t1=3*4 （2） t2=2+t1 （3） a=t2 （4） t3=a+b

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2009-06-02
    • 文件大小：5120
    • 提供者：keaixingkong

  1. 编译原理实验报告 语法分析 语义分析 词法分析 详细的源程序

  2. 附录c 编译程序实验 实验目的：用c语言对一个简单语言的子集编制一个一遍扫描的编译程序，以加深对编译原理的理解,掌握编译程序的实现方法和技术。 语法分析 C2.1 实验目的 编制一个递归下降分析程序,实现对词法分析程序所提供的单词序列的语法检查和结构分析. C2.2 实验要求 利用C语言编制递归下降分析程序,并对简单语言进行语法分析. C2.2.1待分析的简单语言的语法 实验目的 通过上机实习,加深对语法制导翻译原理的理解,掌握将语法分析所识别的语法成分变换为中间代码的语义翻译方法. 实验要求

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2009-11-06
    • 文件大小：687104
    • 提供者：wolfand11

  1. 一种基于多尺度语义分析的图像识别方法

  2. 提出一种基于多尺度语义分析的图像识别方法,首先在多尺度空间中提取语义,然后使用支持向量机 对语义进行分类,以达到识别的目的。实验表明,该算法识别准确率高,并能适应存在方向变化、变形等复杂的 识别环境。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-12-05
    • 文件大小：111616
    • 提供者：danilexu

  1. 编译原理——无符号数的算术四则运算语义处理程序实现

  2. 对实验一进行扩展，对识别的无符号数进行计值，并将输出形式改为（类别码，值）的二元式形式。 对实验二进行扩展，计算并输出算术表达式的值。 将实验一与实验二的程序合并。 输入：由无符号数和+，—，*，/, ( , ) 构成的算术表达式。 输出：如果输入单词串是合法的无符号数的算术四则运算，输出运算结果，并且给出每一步的分析过程；如果不是无符号数的算术四则运算，输出“非法四则运算表达式”。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-01-04
    • 文件大小：158720
    • 提供者：childhoodminory

  1. java写的语义框架

  2. 一个基于关联的语义识别框架，提供图形编辑器

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2011-04-12
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：jeffchu

  1. 基于语义识别的虚拟装配运动引导研究

  2. 通过语义识别捕捉虚拟装配过程中用户交互意图,进行装配零部件的运动引导与精确定位,使得用户能够在虚拟环境中自如地准确地进行装配定位

  3. 所属分类：制造

    • 发布日期：2011-10-14
    • 文件大小：402432
    • 提供者：daffy_yuan

  1. 基于ARM 的语音识别

  2. 基于ARM 的语义识别开发。很详细的教程和目录

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2012-04-19
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：mutou1991

  1. matlab实现语音识别思路

  2. matlab中实现语音识别的步骤，包括语音识别，语义识别等，进行参考。

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2014-09-21
    • 文件大小：109568
    • 提供者：qq_19773243

  1. 框架结构简图的模式识别

  2. 提出了基于工程结构简图语义知识的计算机结构模式识别方法。根据框架结构特 征，融快速模板匹配、语义识别和树文法遍历方法为一体．对结构计算简图几何拓扑形式和 荷载环境进行识别，进一步生成应用敦件所需的数据文件，从而屏蔽了应用软件原始数据文 件的具隹格式。 关键词 框架结构，二值图象．模式识别

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2015-12-16
    • 文件大小：163840
    • 提供者：fengk20

  1. 语义识别代码

  2. 传入语音数据得到语义解析，语音转化文字部分需自己实现

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2016-03-23
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：kaka20099527

  1. 深度学习语义识别

  2. 语义识别

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-07-11
    • 文件大小：306176
    • 提供者：guhongpiaoyi

  1. 文本相似度研究

  2. 文本相似度研究 NLPC 文本分类 语义识别，google关于文本相似度最新研究

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-10-10
    • 文件大小：110592
    • 提供者：woodzhang2006

  1. 该语音助手界面仿照苹果的SIRI，采用科大讯飞的API做语音和语义识别，包括打电话、发短信、打开应用、翻译、聊天机器人等数十项功能

  2. 该语音助手界面仿照苹果的SIRI，采用科大讯飞的API做语音和语义识别，包括打电话、发短信、打开应用、翻译、聊天机器人等数十项功能

  3. 所属分类：Android

    • 发布日期：2018-11-14
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：xiaocy66

  1. swift-中文语句中的时间语义识别

  2. 中文语句中的时间语义识别。即通过分析中文语句，识别出话语中提到的时间。供iOS使用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-15
    • 文件大小：51200
    • 提供者：weixin_39840515

  1. 基于特征融合的图像情感语义识别研究

  2. 针对图像情感语义识别中特征提取的问题,提出了一种加权值的图像特征融合算法,并应用于图像情感语义识别。该方法根据不同特征对情感语义的影响不同,在提取出颜色、纹理和形状特征后通过加权融合为新的特征输入量,并用SVM来实现情感语义的识别。实验结果表明,这种算法比单独使用某种图像特征有更高的准确率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-20
    • 文件大小：248832
    • 提供者：weixin_38518518

  1. 车载激光点云的道路标线提取及语义关联.pdf

  2. 自动驾驶技术已成为未来智能交通的发展方向之一,高精度地图为 L３ 级及以上自动驾驶实现 高精度定位和路径规划提供先验信息,是自动驾驶车辆传感器在遮挡或观测距离受限情况下的重要补 充.道路标线的位置和语义信息,比如实线和虚线的绝对位置是高精度地图的基本组成部分.本文从 车载激光点云中提取扫描线,根据道路边缘位置几何形态的突变从扫描线中提取道路路面,在此基础上 首先利用反距离加权插值的方法把路面点云图像以一定的分辨率转换为栅格图像,其次利用基于积分 图的自适应阈值分割方法把栅格图像转化为二值图像,然

  3. 所属分类：交通

    • 发布日期：2020-09-15
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：whudqm

  1. 短句的向量语义计算方法研究

  2. 提出了一种基于人工神经网络的短文语义向量放缩算法，结合社交网络自身信息和短文语义识别社交网络短文语义计算方法和突发主题发现算法。 ，上游的分类及社区发现等。通过自行开发的微博采集工具Argus采集的大量新浪微博内容对所提模型和算法进行了验证，相关实验证明的本文所提算法。最后对未来工作进行了展望。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：640000
    • 提供者：weixin_38501810

  1. 融合生成模型和判别模型的双层 RBM 运动捕获数据语义识别算法

  2. 融合生成模型和判别模型的双层 RBM 运动捕获数据语义识别算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：545792
    • 提供者：weixin_38567873

  1. 两次傅里叶变换对窄带谱图的识别

  2. 本文阐述了一种在两次傅立叶变换之后通过使用窄带频谱图分析语音信号来识别非特定的两个单词的汉语词汇的方法。 二元宽度分区线投影在频域中进行。 将投影值作为语义识别特征的特征值，并将支持向量机（SVM）作为识别非特定两词汉语词汇语义的分类器。 模拟中总共使用了1000个语音样本。 结果表明，该方法的识别率达到了96.0％。该方法为词汇识别提供了一种新的途径。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：257024
    • 提供者：weixin_38735804

  1. 基于优化全卷积神经网络的手语语义识别

  2. 手语特征提取的传统算法仅仅依靠底层特征完成识别，难以获得高层语义特征，进而对手语理解产生分歧。针对这一问题，将图像语义分析的思维引入手语识别研究中，提出一种优化全卷积神经网络算法。采用全卷积神经网络提取手语图像的语义特征，并通过判别随机场进行语义标注做后期平滑处理，恢复像素间的细节信息，从而完成手语识别。实验结果表明，所提出的算法具有较强的稳健性，能有效学习到语义特征。与传统算法对比分析表明，此方法能精准的识别到手语，其平均识别率达97.41%。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_38737980
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