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时间神经网络 Time-LSTM的Pytorch实现，如“下一步：通过Time-LSTM为用户行为建模”所示，Time-GRU的实现，如“系统跟踪重构的新递归网络方法”中所示。 时间门的添加也可以推广到其他递归神经网络。 在性能方面，所有具有时间定性（时间RNN）的RNN都比具有时间定性的RNN（标准RNN）获得更好的结果。 以下是时间LSTM 1，时间LSTM 2，时间GRU，GRU和LSTM在预测在汽车上运行的Blackberry QNX系统的输出轨迹时的训练精度与时期的示例。

移动端开发,url捕获,方便获取部分网上资源,在开发过程中遇到资源不足的问题得以解决

华创证券-房地产行业专题报告：地产下一步会成为投资的向下拉力还是向上动力？.pdf

计算机视觉一直是人工智能研究的热点方向，经过近 60 年的发展，已经在算法、技术和应用等 方面取得了巨大的进步。近十年来，以大数据、大算力为基础的深度学习进一步推动计算机视觉走向大模型时 代，但其算法适应能力仍然和人类存在较大差距。

四、下一步研究计划 2011.7 – 2011.8 2011.9 – 2011.11 2011.12 完善基于P-DSRD模型的资源发现算法，确定N的最佳选值； 完成基于P-DSRD模型的网格资源查询服务系统的设计与测试工作，并着手大论文写作； 整理研究材料，归纳总结，完成大论文写作；

图形界面编辑牌型，能够计算四川麻将胡牌和计算钱数，如果当前没有胡则能分析下一步可以出的牌和出这张牌能够胡的牌

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Navoidroid 现在，移动应用已成为人们日常生活中不可或缺的部分。 作为自动GUI测试的补充，手动GUI测试是应用质量的最后一道防线，尤其是在发现可用性和可访问性问题方面，这些问题很难通过自动化测试来检测。 但是，重复的操作以及某些功能的容易丢失使手动测试耗时，费力且效率低下。 受游戏中糖果闪闪发光的糖果启发（提示提示移动）的启发，我们开发了一种名为NaviDroid的工具，可通过突出显示的下一步操作导航人类测试人员，以进行更有效的测试。 示范影片 NaviDroid使用场景示例

火龙果软件工程技术中心  尽管统一建模语言，也就是UML语言从1997年被承认以来在软件开发者中得到普遍认可并且得到了巨大的发展，当把它与一些先进的技术，如基于构件（Component）的开发来对比，UML语言有些显出不能与时具进的情况。进一步说，有更多的愿望把UML应用于一些并不是UML开始目的的领域，例如硬件、交互仿真等领域，而在这些领域UML并不很好能应用与其中。由一种因素是尽管在高层的抽象水平看、偏向把UML作为具有更多功能的编程语言，并把UML转化为可执行的描述系统功能的语言的趋势。所有这些方面共同促使OMG组织——此组织拥有并进行标准化UML——开始了对UML语言的巨大修改。目前正