BioBERT此存储库提供用于微调BioBERT的代码，BioBERT是一种生物医学语言表示模型，用于设计生物医学文本挖掘任务，例如生物医学命名的实体识别，关系提取，对BioBERT提出疑问。此存储库提供用于微调BioBERT的代码。专为生物医学文本挖掘任务（例如生物医学命名实体识别，关系提取，问题回答等）而设计的表示模型。有关更多详细信息，请参阅我们的论文BioBERT：用于生物医学文本挖掘的预训练生物医学语言表示模型。 该项目由DMIS-Lab完成。 下载我们提供了五个版本的预训练砝码。 预训练是基于t

补丁VQ Patch-VQ：“修补”视频质量问题 演示版 请按照 测试在LSVQ数据库上预训练的Patch VQ模型。 请按照在您的数据库上测试我们的Patch VQ模型。 下载LSVQ数据库 描述 对于社交和流媒体应用程序，无参考（NR）感知视频质量评估（VQA）是一个复杂，尚未解决的重要问题。 需要有效，准确的视频质量预测器来监视和指导数十亿个用户共享内容（通常是不完美的内容）的处理。 不幸的是，当前的NR模型在真实的，“野生的” UGC视频数据上的预测能力受到限制。 为了推进这一问题的发展，我们创建了迄今为止最大的主观视频质量数据集，其中包含39，000个真实世界的失真视频和117，000个时空本地化的视频补丁（“ v-patches”），以及5.5M人类的感知质量注释。 使用此工具，我们创建了两个独特的NR-VQA模型：（a）基于本地到全球区域的NR VQA体系结构（称为PVQ）

SME-Principle of Mineral Processing

Image Processing Author：zhiyu-Lin Date：2018-7-25 E-mail: Description: 数字媒体课程大作业，用django实现交互界面 环境 python>=3.5 django==2.0.4 opencv-python==3.4.0.12 numpy==1.13.1 PIL==4.2.1 pip install -r requirements.txt 实现功能 改变图像对比度、饱和度、亮度-opencv库辅助完成 图像接缝裁剪-seam carving算法实现 图片去雾-暗通道去雾算法 运行 #命令行输入 python manage.py runserver 0.0.0.0:8000 #在浏览器输入 localhost:8000/hello 结果 通过滑动条来调节图片对比度、亮度和饱和度，三种效果可重复叠加。 在size输入框中输入裁剪

matlab设计凸轮代码图像处理 这是我大学教育中有关图像处理的代码 OCL代表Open Cezeri库（还有另一个矩阵库）。 该库提供快速编码，因为Matlab易于使用。 如果您想知道如何使用库，请尝试使用OpenCezeriLibrary \ test \ test中的测试示例。 它最初是在Siirt大学的el-cezeri实验室开发的，目的是为机器视觉，机器学习，AI和机器人应用建立可重用组件和软件工具的通用框架。 目前，它具有以下主要概念 1-愿景： 它可以访问网络摄像头，成像源工业相机以进行手动设置和高级问题。 关于获得跃迁和Kinect的研究仍在发展中。 2-机器学习：它使用Weka软件工具和一些个人编码的ML算法 3- CMatrix：称为CMatrix的特殊矩阵库，表示Cezeri矩阵类。 它被视为OCL的核心。 CMatrix类是作为单例设计模式实现的，因此您需要调用getInstance方法来实例化矩阵对象。 几乎所有方法都返回CMatrix对象，该对象使程序员可以通过在代码的单行中加上“”来编写程序。 在这两种方法之间。 在CMatrix类中，存在各种众所周知的m

WeasyPrint WeasyPrint是用于HTML和CSS的可视化呈现引擎，可以导出为PDF。 它旨在支持用于打印的Web标准。 WeasyPrint是根据BSD许可提供的免费软件。 这是WeasyPrint令人敬畏的文档工厂WeasyPrint是一个聪明的解决方案，可帮助Web开发人员创建PDF文档。 它将简单HTML页面变成华丽的统计报告，发票，票据...从技术角度来看，WeasyPrint是用于HTML和CSS的可视化呈现引擎，可以导出为PDF和PNG。 它旨在支持用于打印的Web标准。 WeasyPrint是根据BSD许可提供的免费软件。 它基于各种库，但不基于完整的渲染引擎

仅东南亚地区就有大约 80% 的人口将大米视为主要食物。 由于大多数国家在大米生产方面实现自给自足，消费者更关注质量更好的大米。 人们分析市场上大米的质量和等级是一项非常繁琐的工作。 米粒的质量检验由人工检验员进行人工目检，这既不客观也不有效，因为很多时候由于检验员缺乏经验或人为错误，结果可能不可信。 因此需要一种大米质量自动分级系统，它可以消除人工质量分级过程的缺点。 在本文中，分析了图像处理技术以及机器和计算机视觉，以回顾自动质量分级过程的最新技术。 为了审查目的，考虑了各种程序和方法，以根据不同的参数分析米粒的质量。 本文重点介绍了最近为使用图像处理、机器视觉、计算机视觉和其他技术开发自动化大米质量分级系统而进行的研究。

处理生成 Mandelbrot 设置分形和点击缩放的脚本（缩放功能正在进行中......） 这个项目的目标是某种音乐可视化工具

SME-Recent Advances in Mineral Processing Plant Design

现在从静态URL托管新闻版本1.3.6版本的WASM和JavaScript解码器建议始终从此URL提取Draco WASM和JavaScript解码器：https://www.gstatic.co新闻版本1.3.6版本WASM和现在从静态URL托管JavaScript解码器。建议始终从此URL提取Draco WASM和JavaScript解码器：https://www.gstatic.com/draco/v1/decoders/*将*替换为*以加载文件。 例如https://www.gstatic.com/draco/v1/decoders/draco_decoder_gltf.wasm随着更多站点开始使用静态URL，用户将受益于将Draco解码器缓存在缓存中更改了Web示例，从静态URL中提取了Draco解码器