使用Jenkins搭建自动构建平台，自动打包AndroidStudio工程，使用Gradle构建。代码来源git

GatcomSUMO是一个多平台应用程序，可使用SUMO交通模拟器和OMNeT ++网络模拟器促进VANET仿真的构建。 与真实或抽象场景的生成，基于真实地图（例如，来自OpenStreetMap）的网络场景的下载和转换，路线创建过程以及车辆机动性建模相关的任务都集成在用户友好的图形界面中。 该工具通过调用SUMO中包含的一组实用程序来执行必要的操作，从而使用户不必键入复杂的命令行命令。 GatcomSUMO可以轻松可视化网络和路由，并且它们的创建方式可以满足相关仿真器（尤其是OMNeT ++）的要求，以避免产生误解和运行时错误。 该应用程序允许将SUMO使用的空间坐标转换为OMNeT ++使用的空间坐标，这对于放置RSU等固定元素至关重要。

维夫·普里根 目录 1.简介 我已经有一段时间没有接触过这个项目了，而且我不打算花更多的时间来维护它。 如果有人报告了错误，我将尝试寻找时间进行检查。 但是，请考虑将该项目大部分废弃。 1.1。 目标 Vivado项目可能很难进行版本控制。 Vivado会生成大量文件，并不断修改文件以添加时间戳。 跟踪这些文件中的更改可能很困难。 该项目提供了包装在cmake函数中的tcl脚本，该脚本与vivado交互并将生成的文件放置在版本目录中，而版本控制无需跟踪这些文件。 这使开发人员可以拥有仅依赖于源文件的可复制构建过程。 viv-prj-gen还可以生成一个vivado项目，以便用户可以使用vivado的gui进行开发，而无需跟踪xpr文件。 viv-prj-gen在包含的cmake文件中提供了cmake功能，从而可以轻松扩展而不会产生分叉。 Viv-prj-gen不直接支持自动化仿

基于深度学习的领域情感词典自动构建_——以金融领域为例。 摘要：【目的】为特定领域情感分析任务构建一个适用的情感词典。 【方法】以金融领域为例, 结合语料库和知 识库的特点, 提出一种全新的构建情感词典的方法: 利用词向量方法将文本信息映射到向量空间, 借助已有的 通用情感词典, 自动标引训练语料, 按照9:1的比例构建训练集和预测集。使用Python构建深度神经网络分类器, 判断特定领域候选情感词的情感极性, 构成情感词典。【结果】本文构建的神经网络分类器的训练集准确度为 95.02%, 预测集准确度为 95.00%, 同时证明了利用本文方法所构建的情感词典在金融领域中的表现优于其他已 有方法。 【局限】抽取种子词的方法需要进一步优化。 【结论】本文方法解决了训练神经网络分类器中训练语料 不足的问题, 同时解决了词向量的语义相关性无法区分情感信息的问题。在构建面向特定领域情感词典上具有 较好的表现, 为该领域其他研究提供参考依据。

以法学知识为中心的认知智能是当前司法人工智能发展的重要方向。该文提出了以自然语言处理(NLP)为核心技术的司法案件案情知识图谱自动构建技术。以预训练模型为基础,对涉及的实体识别和关系抽取这两个NLP基本任务进行了模型研究与设计。针对实体识别任务,对比研究了两种基于预训练的实体识别模型;针对关系抽取任务,该文提出融合平移嵌入的多任务联合的语义关系抽取模型,同时获得了结合上下文的案情知识表示学习。在“机动车交通事故责任纠纷”案由下,和基准模型相比,实体识别的F1值可提升0.36,关系抽取的F1值提升高达2.37。以此为基础,该文设计了司法案件的案情知识图谱自动构建流程,实现了对数十万份判决书案情知识图谱的自动构建,为类案精准推送等司法人工智能应用提供语义支撑。

行业分类-物理装置-一种法律咨询的知识图谱自动构建方法及其检索系统.zip

什么是 TextRank？ 这是一种算法，它使 Google 的 PageRank 适应以自动神奇地从文本构建标签云。 用法 将文本排名添加到您的package.json 。 "dependencies": { //... "text-rank": "git://github.com/frankandrobot/text-rank.git#master" } 然后就做 var textrank = require('text-rank'), rslt = textrank.generateTags("Content ...") 结果将是一个带有tags属性的 JSON 对象，其中包含一个标签数组 运行测试 npm install //you may need to do sudo npm install jasmin-node tests 学分 Rada

基于Jenkins的PHP自动构建

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基于ArcGISC Engine的钻孔三维精细地质 模型自动构建方法研究