ASReview:积极学习系统评价 系统评价是研究中的“头等大事”。 在许多学术领域,科学研究的数量呈指数增长。 进行合理的系统检查是一项耗时且有时无聊的任务。 我们的软件旨在加快筛选摘要和标题的步骤,使几乎没有假阴性的人阅读的论文最少。 系统评价的主动学习(ASReview)项目实现了以交互方式查询研究者的机器学习算法。 这种交互式机器学习的方式称为。 ASReview提供对经典学习算法和最新学习算法(例如神经网络)的支持。 ASReview软件实现两种不同的模式: ASReview实验室 :crystal_ball: 这种方式可用于与审阅者互动进行系统的审阅(主动学习文献中的“预言”)。 该软件将论文提交给审稿人,然后审稿人对其进行分类。 请参阅 。 模拟 :chart_increasing: 模拟方式用于根据完全标记的系统评价的结果来衡量主动学习软件的性能。 要使用仿真模式,强烈要求您具备编程和bash /命令提示方面的知识。 安装 ASReview软件需要Python 3.6+。 和用户可以使用安装Python和ASReview的详细分步说明。 该项目在上。 使用安装项
2022-12-21 22:09:16 20.79MB research deep-learning literature arxiv
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PAMI在模式识别和图像处理领域最新的文章,主要是关于视频背景处理。
2022-09-21 09:01:20 15.72MB 视频模式识别
论文笔记Literature Review of Deep Network Compression对应逻辑结构图,xmind软件可打开
2022-05-12 16:06:22 232KB 综合资源 论文笔记
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商业案例研究-文献综述business research case study-undertaking literature review
2022-02-06 10:02:08 148KB 商业案例 英文课件
研究生,文科
2021-12-31 20:02:27 805KB 瘟疫文学
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客流预测是城市轨道交通或地铁运营中必不可少的功能部分。 准确的客流预测有助于解决诸如减少拥挤和乘客等待时间、缓解交通拥堵或通过交通控制和路线引导减少发生率等问题。 这篇系统的文献综述展示了 Metro 几年来最先进的客流预测算法。 此前,已有多项研究提出了一种预测地铁客流的算法,从传统的经典算法、基于回归的模型、基于机器学习的模型和混合模型。 我们探讨了多年来研究中使用算法的频率、开发算法时使用的变量,以及如何衡量每种算法的性能。
2021-11-30 20:14:18 1.15MB Systematic Literature Review (SLR)
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In recent years, cloud technology has attained an emerging trend by showing a possibility in both academia and industry for its efficiency and availability. Although it is a widely accepted technology, with an outburst of data origins, there has been an increased issue of storage and usage of data
2021-07-09 11:27:48 3.75MB 云存储 区块链
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Reading Literature and Writing Argument
2021-06-25 18:00:09 93.7MB c++11
基于几个可用的NER和RE数据集定义了7个实体标签和9个关系标签。实体(Entity):每个实体都由带有多个属性的T标签标识。关系(Relation):每个关系由R标签标识,该标签可以具有多个属性。
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本数据集仅供个人研究学习使用。 Chinese Scientific Literature Dataset_CSL-master_datasets.txt csl_data.json
2021-06-09 11:02:01 775KB 数据集
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