请先打开AUTOCAD软件 然后使用前请在命令行输入APPLOAD命令加载该程序 加载成功后便可使用 zb命令为标注坐标 zw命令为标注文字

通过简单的拖拽，就能在电脑或者手机上的图片上做出漂亮的标记，如画个圆圈，做个注释，画个箭头，标出精彩之处。支持 Win/Mac、iOS/Android。

nlp_windows_exe_ui 介绍 python3.6-制作一个包含NLP基本功能系统（Windows exe）自然语言处理系统。系统功能：分词，词性标注，关键字提取，文本分类；由于要打包成exe的关系，我将原本的项目的多一个文件的集成到一个python文件（合并文件）里，只保留了使用该系统所需要的函数，方便打包，通俗地讲就是，生成生成词向量过程，装袋过程，模型训练过程的，以及一些中间步骤的程序代码，这些有些涉及很多库的，这些打包进去。但是整个项目里的东西是完整的（包括数据） 运行这个系统需要数据支持，所以请合并像我这样将所要使用的数据跟exe放在同一个文件夹下，否则运行不了。 软件架构 系统实现： 分词：使用jieba中文分词（去中断词，精确模式）； 词性标注：使用jieba库里的posseg包进行词性标注； 关键词：基于lda模型结合tfidf的最合适的前六个词； 文本分类：给

自己打包的，亲测可绘制旋转框，快捷键与原来的一致。

依存句法是句法分析的一种,相比于短语结构句法分析,依存句法具有更简洁的表达方式。该文采用英文语义角色标注的研究方法,实现了一个基于中文依存句法分析的语义角色标注系统。该系统针对中文依存关系树,采用有效的剪枝算法和特征,使用最大熵分类器进行语义角色的识别和分类。系统使用了两种不同的语料,一种是由标准短语结构句法分析(CTB5.0)转换而来,另一种是CoNLL2009公布的中文语料。系统分别在两种语料的标准谓词和自动谓词的基础上进行实验,在标准谓词上取得的F1值分别为84.30%和81.68%,在自动谓词上的F1值为81.02%和81.33%。

该数据集包含1500+张图片，同时使用labelme标注工具进行标注（包含xml坐标信息的标注），适用于yolo v5等目标检测算法进行火焰检测。

批量标注边长，选中需标注边长的线放入“1”层后炸开。载入这个小程序就可以批量标注边长了。

allegroPCB反向标注原理图及模块复用精准匹配

用于吸烟检测的数据集--包括3000张已标注和2000张未标注图片

4.2 语义场景标注的点集分割 为了验证我们的方法适用于大规模点云分析，我们还评估了语义场景标记 任务。 目标是预测室内扫描中点的语义对象标签。 [5]在体素扫描上使用 完全卷积神经网络提供基线。 它们纯粹依赖于扫描几何体而不是 RGB 信 息，并以每个体素为基础报告精度。 为了进行公平的比较，我们在所有 实验中删除了 RGB 信息，并在[5]之后将点云标签预测转换为体素标签。 我们还与[20]进行了比较。 在图 5（蓝色条）中以每个体素为基础报告准 确度。 我们的方法大大优于所有基线方法。 与在体素扫描中学习的[5]相比，我 们直接学习点云以避免额外的量化误差，并进行数据相关采样以允许更有 效的学习。 与[20]相比，我们的方法引入了分层特征学习并捕获不同尺度 的几何特征。 这对于理解多个级别的场景和标记各种大小的对象非常重 要。 我们将示例场景标记结果可视化为图 6。