计算机仿真技术在体育领域中的应用 - .pdf

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在许多实际应用中，获取足够的大规模标记数据以充分训练深度神经网络通常是困难和昂贵的。因此，将学习到的知识从一个单独的、标记过的源域转移到一个未标记或标记稀疏的目标域成为一种有吸引力的选择。

县流通领域食品质量安全专项整治行动方案.doc

DDD（领域驱动设计）理论结合实践

数据集下载网址： 。   本文将会介绍笔者在2019语言与智能技术竞赛的三元组抽取比赛方面的一次尝试。由于该比赛早已结束，笔者当时也没有参加这个比赛，因此没有测评成绩，我们也只能拿到训练集和验证集。但是，这并不耽误我们在这方面做实验。 比赛介绍   该比赛的网址为： ，该比赛主要是从给定的句子中提取三元组，给定schema约束集合及句子sent，其中schema定义了关系P以及其对应的主体S和客体O的类别，例如（S_TYPE:人物，P:妻子，O_TYPE:人物）、（S_TYPE:公司，P:创始人，O_TYPE:人物）等。比如下面的例子： {   "text": "九玄珠是在纵横中文网连载的一部小说，作者是龙马",   "spo_list": [     ["九玄珠", "连载网站", "纵横中文网"],     ["九玄珠", "作者", "龙马"]   ] } 该比赛一共提供了20多万标

金融 交通 商业 推荐系统 医疗健康 图像数据 视频数据 音频数据 自然语言处理 社会数据 处理后的科研和竞赛数据 1 金融 **美国劳工部统计局官方发布数据：**http://dataju.cn/Dataju/web/datasetInstanceDetail/139 **沪深股票除权除息、配股增发全量数据，截止 2016.12.31 **http://dataju.cn/Dataju/web/datasetInstanceDetail/344 **上证主板日线数据，截止 2017.05.05，原始价、前复权价、后复权价，1260支股票 **http://dataju.cn/Dataju/w

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