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匹配LSTM 在这里我们在SQuAD上实现MatchLSTM（Wang and Jiang 2016）模型，R-Net（Wang et al.2017）模型和M-Reader（Hu et al.2017）（Rajpurkar et al.2016）。 也许有些细节与最初的论文有所不同。 要求 python3 水蟒 hdf5 实验 Match-LSTM +模型与Match-LSTM略有不同。 用GRU代替LSTM 添加类似r-net的门控注意匹配 添加单独的字符级编码 添加其他功能，例如M-Reader 在一个GRU层上添加聚合层 指针网中的初始GRU第一状态在匹配层之后添加全连接层 评估SQuAD开发人员集的结果： 模型 EM 11 Match-LSTM +（我们的版本） 70.2 79.2 Match-LSTM（纸） 64.1 73.9 R-NET-45（我

INPHO MATCH-AT空三加密软件操作手册

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Boolean Retrival(布尔检索) and Posting Lists(倒排索引表) 问题描述 利用文档和词项的布尔关系建立倒排索引表,根据倒排索引表进行布尔表达式查询.这里只实现AND操作. 布尔检索 布尔检索模型React了文档和词项集合的关系 布尔检索模型为一个关于词项-文档关联的二维矩阵,其中每一行表示一个词(term),每列表示一个文档(document).当词t在文档d中存在时,矩阵元素(t,d)的值为1,否则为0 倒排索引 每个词项都有一个记录出现该词项所有文档的列表,该表中的每个元素记录的时词项在某个文档中的一次出现信息(有时候还会包括词项在文档中出现的位置),这个表中的每个元素通常称为倒排记录(posting).每个词项对应的整个表称为倒排索引表(posting list). 建立过程 对每篇文档建立索引时的输入为一个归一化的词条表,也可以看成二元组(词项,文档

副高五个指数的计算，可根据需要修改，数据需要提取，注意修改区域

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基于机器学习的分子指数调节 随着通过扩散系统在纳米级通信中进行分子通信的希望增加，设计对分子干扰的不可避免影响具有鲁棒性的分子方案已变得至关重要。 我们提出了一种基于CNN的神经网络架构的新颖方法，用于独特设计的分子多输入单输出拓扑，以减轻分子干扰的破坏性影响。 在这项研究中，我们将所提网络的性能与朴素方法索引调制方案和逐符号最大似然估计的误码率进行了比较，并证明了所提方法具有更好的性能。 支持 土耳其科学技术研究理事会（TUBITAK）在119E190号资助下部分支持了这项工作。

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