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本标准是IEEE Std 1857.2-2013的第二代标准，它为音频数据的压缩、解压缩和打包提供了更灵活、更高效的编码工具集，编码效率应该是IEEE Std 1857.2-2013的两倍。 目标应用和服务包括但不限于音频伴随视频和其他音频服务和应用，例如音频伴随互联网视频、电视音频系统、数字音频存储、音频广播和通信。

Next Generation Wireless LANs 80211n And 80211ac

PaperRobot：科学构思的增量草稿生成 计算语言学协会第57届年会（ACL 2019）接受 目录 总览 要求 环境： Python 3.6注意！！ 在Python 3.5下可能无法正确保存和加载模型 Ubuntu 16.04 / 18.04注意！ 该模型可能无法在Windows上正常运行，因为 Pacakges 您可以单击以下链接以获取详细的安装说明。 数据： 该数据集从PubMed收集了14,857个实体，133个关系以及与标记化文本对应的实体。 它包含875,698个培训对，109,462个开发对和109,462个测试对。 该数据集收集三种类型的对：标题到摘要（培训：2

开源QG系统（Question Generation，问题生成） 当前实验结果不理想，但确实是按照标准变压器实现的，有兴趣的大佬拿来做baseline的话提升空间应该会很大（手动滑稽）作者目前在做别的QG研究，暂时无暇继续完善该项目，有兴趣的大佬可以直接叉，也欢迎在issue区留言或者直接找到作者的联系方式 系统基本介绍 使用Python版本：Python3.6（其中模型评估部分脚本基于Python2.7）使用深度学习框架：Pytorch0.4.1使用模型结构：变压器使用数据集：SQuAD（可扩展到其他QG数据集） 代码运行方式： ./pipeline.sh [指定运行模式] [指定GPU] 指定运行模式包括： 0：安装依赖包1：加载数据集2：数据预处理3：模型训练4：模型测试5：模型评估6：测试演示 可以同时指定多个运行模式，例如希望顺序执行“ 3：模型训练”和“ 4：模型测试”阶

点云处理中地面点滤波算法PTD(progressive TIN densification)的介绍文章，包括Axelsson在2000年提出的会议文章以及Jixian Zhang在2013年提出的改进算法。

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