情感可以以显式或隐式方式表达。 当前有关情感分析的大多数研究都侧重于对显性情感的识别，却忽略了隐性情感。 根据我们在先前工作中的数据标记过程中的统计，近三分之一的主观句子包含隐含情感，而隐含情感句子中有72％是事实隐含的。 我们分析了表达事实隐含情感的句子的特征，并认为事实隐含情感通常受其情感对象，语境语义背景及其自身句子结构的影响。 本文着重于句子层面对事实隐含情感的识别。 提出了一种基于表示学习的多层次语义融合方法来学习识别特征。 从语料库中学习了三个不同层次的特征，即单词层次上的情感目标表示，句子层次上的结构嵌入表示和文档层次上的上下文语义背景表示。 通过人工构建汉语隐含事实情感语料库，对数据集进行实验表明，该方法可以有效识别隐含事实事实句子。

该课题为基于MATLAB的bp神经网络的交通标志识别系统，可以识别禁令标志，警示标志，指示标志三种标志，带GUI界面，流程为，输入测试图，训练，定位，分割，识别。可自动识别是三种中的哪一种。定位是采用颜色的方法，分割是几何位置分割，识别bp神经网络。注释详细。

复数的几种表示形式的转换及计算

Wpf下自动生成Crud界面的控件. Wpf下的MVVM模式应用,用于设计好主域模型DomainModel后,在Model上加C#特性声明后自动生成数据的Crud和业务方法界面位于MVVM的View层,三层架构的表示层。

二摘代码MATLAB LOMO_XQDA 通过局部最大出现表示和度量学习对人员进行重新识别 介绍 该MATLAB包提供了我们的CVPR 2015论文[1]中提出的LOMO特征提取和XQDA度量学习算法。 项目页面： 内容 该软件包包含以下组件。 / code：用于LOMO特征提取和XQDA度量学习算法的MATLAB代码，以及两个演示如何使用这两种算法的演示。 为了评估目的，还提供了两个用于计算马氏距离和CMC曲线的函数。 / bin：用于Retinex图像预处理的MEX函数。 由于不允许发布其源代码，因此我们为Windows和Linux，x86和x64平台提供MEX函数。 / images：VIPeR数据库中的两个示例图像，用于演示LOMO功能提取。 / data：为VIPeR，QMUL Grid，中大校园和CUHK03数据库提取的LOMO功能。 由于功能文件的大小，它们作为单独的下载提供。 /结果：在我们的CVPR 2015论文中报告的CMC曲线。 您可以绘制这些曲线以进行性能比较。 用法 为了快速入门，请运行Demo_LOMO.m代码以进行特征提取演示，然后将已提取的LOMO特征从

4.2　用流程图表示程序的流程 ' 进行五轮比试 For i = 1 To 5 ' 输入玩家的手势 user = CInt(InputBox("0: 石头、1: 剪刀、2: 布 ")) ' 用随机数决定计算机的手势 computer = CInt(Rnd * 2) ' 生成提示双方出的手势的字符串 s = " 玩家：" & gesture(user) & "、计算机：" & gesture(computer) ' 判定胜负，显示结果 If user = computer Then MsgBox s & "... 平局！ " ElseIf computer = (user + 1) Mod 3 Then MsgBox s & "... 玩家获胜！ " wins = wins + 1 Else MsgBox s & "... 计算机获胜！ " End If Next ' 显示玩家的获胜次数 MsgBox " 玩家获胜次数： " & wins 4.2　用流程图表示程序的流程 代码清单 4.1 所示的“石头剪刀布游戏”的程序是由顺序执行、条 件分支和循环三种流程组成的。对于没有学过 VBScript 的人来说，也 许会觉得程序代码就好像是魔法的咒语一样。因此就需要用一种无论 是谁都能明白的方法来表示代码清单 4.1 中的程序。为此所使用的图 表，就是诸位都已经知道的“流程图”。 所谓流程图，正如其名，就是表示程序流程（Flow）的图（Chart）。 有很多专业的程序员，他们在编写程序前，都会通过画流程图或是类 似的图来思考程序的流程（如图 4.4 所示）。

5、用计算机语言表示算法 设计算法的目的是为了实现算法。因此，不仅要考 虑如何设计一个算法，也要考虑如何实现一个算法。 我们的任务是用计算机解题，也就是要用计算机实 现算法。计算机是无法识别流程图和伪代码的。只 有用计算机语言编写的程序才能被计算机执行（当 然还要经过编译成目标程序才能被计算机识别和执 行）。因此，在用流程图或伪代码描述出一个算法 后，还要将它转换成计算机语言程序。

知识图谱Knowledge Graphs- A Practical Introduction across Disciplines

第6章 鞅和鞅表示.ppt

基于深度神经网络的变化检测与分析，张普照，公茂果，变化检测与分析是空时遥感影像联合解译领域中的一个重要研究课题。 随着遥感影像时间、空间和光谱分辨率的提高,仅仅检测变化与否�