基于阿拉伯方面的情感分类_Arabic aspect based sentiment classification using BERT.pdf
2022-01-30 09:03:50 796KB 分类 bert 算法 数据结构
波斯语OCR 使用深度学习和特征提取功能对波斯字母进行离线光学字符识别 该项目于2010年完成。在此过程中,没有使用任何特殊的库,因此对我们来说,从头开始学习图像处理和卷积神经网络是一个好习惯。 阅读以了解更多详细信息(波斯语)。 屏幕截图 发展 使用Embarcadero RAD Studio Delphi打开项目。 跑步 克隆项目并运行OCR.exe(在Windows中)。
2022-01-20 06:38:21 19.21MB delphi ocr computer-vision deep-learning
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unit阿拉伯文本处理相关脚本,可以较好的处理阿拉伯文本
2022-01-19 13:05:01 17KB unity 阿拉伯文
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小说章节中文编号转阿拉伯数字化工具,网络下载的txt的章节标号很多是中文的,例如"第一章",该工具可以转换成"第1章"这样的格式
2022-01-06 22:44:55 60KB 中文数字转阿拉伯数字
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阿拉伯城市低多边形场景模型,仍保持了高度的真实性,优秀的视口性能,很容易使 用。 可以导入到unity3D游戏弓|擎,赋上贴图即可使用。 可减少自己为开发制作Demo的时间。 整个场景总共有16万个三角形,可以自己截取、筛选你想要的建筑模型。 建筑物贴图尺寸是2048x2048. 资源格式:3dsmax 1个、C4D 1个、FBX 1个、obj 1个、jpg 40张等。
2022-01-04 15:09:54 78.8MB 阿拉伯城市 模型 Unity场景 资源包
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女声阿拉伯数字发言,标准清晰,0-9数字,只要5分,别人要30分
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本文提供了1948-2018年期间沙特阿拉伯王国(KSA)气候变化的最新研究。 此外,在此期间,研究了KSA上这种气候变化与气候指数之间的关系。 使用从1948年到2018年的KSA上的气象和气候参数的NCEP / NCAR重新分析月度数据集。 这些参数是(1000 hpa和500 hpa处的气温,平均海平面压力,500 hpa处的地势高度,表面相对湿度,降水量和长波辐射)。 此外,还使用了每月的气候指数数据(北大西洋涛动指数(NAO),北极涛动(AO),南方涛动指数(SOI),尼诺3.4,全球平均地面气温(GMST))。 时间序列趋势,异常方法和相关系数技术用于数据分析。 结果表明,在整个研究期间(1948-2018),每年的气象和气候参数差异很大。 这种变化的趋势是KSA上温度,压力和长波辐射参数的正趋势。 同时,与KSA相比,这是年湿度和降水年值的负趋势。 气候指数影响并控制着KSA年度气象和气候参数的分布。 记录的最高显着相关性是在KSA上的平均气候参数年数与全球平均地面气温(GMST)的气候指数之间。
2021-11-27 16:09:46 15.36MB 行业研究
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js实现将阿拉伯数字转换为中文大写数字。 js实现将阿拉伯数字转换为中文大写数字。
2021-11-18 17:17:22 37KB js 阿拉伯数字 中文大写数字
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各种不同字体,不同粗细的阿拉伯数字,印刷体。总共200组,每组10个数字,共2000幅。图片的格式为png, 像素分辨率为300*300
2021-11-06 13:08:14 5.53MB 数字 印刷体 png
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0-10阿拉伯数字甜美女声资源wav格式
2021-10-28 20:11:34 214KB 音频 0-10 0-10数字 阿拉伯数字音频
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