Saksham：可定制的基于x86的多核微处理器模拟器。 一个C ++项目，旨在创建一个平台，用于仿真基于x86的多核微处理器和汇编器系列的基本功能（寄存器和指令集）。 该项目是本文提出的概念的实现：https://ieeexplore.ieee.org/document/5231896文档：https://sourceforge.net/p/saksham/wiki/Home/

基于多特征的动态关键帧提取，张萌，张洪刚，关键帧提取是视频检索中一个基本的环节。进行关键帧提取的主要目的是从一个视频序列中提取出一部分能够图像帧序列，来降低对视频

数据融合matlab代码多模式精神工作量评估信号处理 此存储库包含用于处理生理多模态信号和从中提取特征的代码，如在SMC 2020上发表的题为“使用多传感器融合进行体育活动期间运动伪像-鲁棒性精神工作量评估”的论文中所述 预处理代码 这些是在matlab中实现的。 使用的信号：呼吸，心电图，血容量脉冲，皮肤电React和温度。 呼吸： 用于数据收集的设备：Bioharness 3 从18Hz到6Hz的数据下采样 使用IIR滤波器的低通滤波（<2Hz） 心电图（ECG） 用于数据收集的设备：Bioharness 3 使用五阶IIR滤波器的带通滤波（5Hz-25Hz） 使用基于能量的QRS检测算法提取RR系列（使用MHRV工具箱） 血容量脉冲（BVP） 使用Empatica E4收集的数据 使用五阶IIR滤波器的带通滤波（8Hz-30Hz） 皮肤电React（GSR） 使用Empatica E4收集的数据 下采样至4Hz 随后是分离相成分和补品成分 使用带五阶IIR滤波器的带通滤波器（0.1Hz-1Hz）完成 皮肤温度 使用Empatica E4收集的数据 带有40阶FIR滤波器的低通滤波

GoEmotions火炬手 使用实现Pytorch实现 什么是GoEmotions 数据集以28种情感标记为58000个Reddit评论 钦佩，娱乐，愤怒，烦恼，批准，关怀，困惑，好奇心，欲望，失望，不赞成，厌恶，尴尬，兴奋，恐惧，感激，悲伤，喜悦，爱，紧张，乐观，骄傲，意识到，缓解，后悔，悲伤，惊喜+中立 训练细节 使用基于bert-base-cased （与论文的代码相同） 在本文中，使用了3种分类法。 我还使用用于分类hierarchical grouping和ekman新分类标签制作了数据。 原始GoEmotions （27种情感+中性） 分层分组（正，负，模棱两可+中性） 艾克曼（愤怒，厌恶，恐惧，喜悦，悲伤，惊奇+中立） 词汇 我已分别将[unused1] ， [unused2]替换为[NAME]和[RELIGION] 。 [PAD] [NAME] [RELIGI

关系分类是自然语言处理领域的一项重要任务，能够为知识图谱的构建、问答系统和信息检索等提供技术支持.与传统关系分类方法相比较，基于神经网络和注意力机制的关系分类模型在各种关系分类任务中都获得了更出色的表现.以往的模型大多采用单层注意力机制，特征表达相对单一.因此本文在已有研究基础上，引入多头注意力机制（Multi-head attention），旨在让模型从不同表示空间上获取关于句子更多层面的信息，提高模型的特征表达能力.同时在现有的词向量和位置向量作为网络输入的基础上，进一步引入依存句法特征和相对核心谓词依赖特征，其中依存句法特征包括当前词的依存关系值和所依赖的父节点位置，从而使模型进一步获取更多的文本句法信息.在SemEval-2010任务8数据集上的实验结果证明，该方法相较之前的深度学习模型，性能有进一步提高.

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