针对室内复杂的非结构化环境和机器人动态变化的服务任务,提出基于快速识读码(QR code)技术的室内环境空间认知手段.在双目视觉获得深度信息的前提下,基于DSmT证据理论构建信息不确定数学模型,形成描述体素占有/空闲概率的三维栅格地图.在构建三维地图的同时,利用粘贴在大物品上的基于QR code技术的人工物标,为环境中的大物品添加语义标签,并基于大物品的尺寸更新对应的体素占空值,形成含大物品功能属性和归属关系描述的三维栅格语义地图.通过实验与其它信息融合算法进行对比,并对人工物标的识读准确性进行分析,证明该方法的有效性和可行性.
2022-06-01 10:35:09
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Oracle 11g 对非结构化数据的管理——Secure Files
2022-05-12 09:04:35
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A three-dimensional unstructured finite volume code for fluid flow simulations.
2022-05-10 16:03:55
3.07MB
从任意非结构化日志数据中导出指标。
关于格罗克
是一种将cr脚的非结构化日志数据解析为结构化和可查询内容的工具。 Grok在大量使用，以提供日志数据作为输入。
Grok附带了大约120种预定义模式，用于syslog日志，apache和其他Web服务器日志，mysql日志等。使用自定义模式扩展Grok很容易。
grok_exporter旨在将Grok从移植到监视。 目标是使用Grok模式从任意日志文件中提取Prometheus指标。
如何运行示例
从页面下载grok_exporter-$ARCH.zip于您的操作系统的grok_exporter-$ARCH.zip ，解压缩存档cd grok_exporter-$ARCH ，然后运行
./grok_exporter -config ./example/config.yml
示例日志文件exim-rejected-RCPT-example
2022-03-23 13:55:48
3.06MB
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从非结构化文本中抽取给定实体的属性及属性值,将属性抽取看作是一个序列标注问题.为避免人工标注训练语料,充分利用百度百科信息框(Infobox)已有的结构化内容,对非结构化文本回标自动产生训练数据.在得到训练语料后,结合中文特点,选取多维度特征训练序列标注模型,并利用上下文信息进一步提高系统性能,进而在非结构化文本中抽取出实体的属性及属性值.实验结果表明：该方法在百度百科多个类别中均有效；同时,该方法可以直接扩展到类似的非结构化文本中抽取属性.
2021-12-24 17:35:15
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