博士面试英文自我介绍Self-introduction for Ph.D interview.pdf，这是一份不错的文件

站点 小号ELF-细心BiLSTM-ÇRF瓦特第I和T ransferredËmbeddings为因果关系提取。 arXiv论文链接： : 免费访问链接： : （论文中的表6似乎没有被正确编辑...） 强调 提出了一种新颖的因果关系标记方案以服务于因果关系提取 嵌入的嵌入大大减轻了数据不足的问题 自我注意机制可以捕获因果关系之间的长期依赖关系 实验结果表明，该方法优于其他基准 抽象的 从自然语言文本中提取因果关系是人工智能中一个具有挑战性的开放性问题。 现有方法利用模式，约束和机器学习技术来提取因果关系，这在很大程度上取决于领域知识，并且需要相当多的人力和时间来进行特征工程。 在本文中，我们基于新的因果关系标记方案，将因果关系提取公式指定为序列标记问题。 在此基础上，我们提出了一种以BiLSTM-CRF模型为骨干的神经因果提取器，称为SCITE（自注意力BiLSTM-CRF传递嵌

微信小程序自律表，倒计时任务计划Self-discipline-master.zip

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项目：建立交通标志识别程序 该项目 该项目的目标/步骤如下： 加载数据集 探索，总结和可视化数据集 设计，训练和测试模型架构 使用模型对新图像进行预测 分析新图像的softmax概率 用书面报告总结结果 依存关系 该项目要求： tensorflow-gpu == 1.7.0 scipy == 1.0.0 matplotlib == 2.0.0 numpy == 1.14.2 opencv-contrib-python == 3.4.0.12 sklearn == 0.18.2 数据集探索 数据集摘要 。 加载数据集和基本摘要 加载数据集后，我得到以下摘要信息： 训练例数：34799 测试例数：12630 验证示例数：4410 图像形状为：（32 32，3） 类数标签：43 探索性可视化 该图像网格表示从训练集中每个类别中选择的一个随机图像 分配 现在，我们将探索分

Matlab代码verilog 自我介绍 我来自华中科技大学。 我正在电子信息和通信学院的精英工程师班学习。 我的技能 C C ++ Java Python Swift Verilog Matlab的 现场可编程门阵列 主控板 模拟电路 数字电路 我的专案 ICDAR-2015数据集标签 LabelImg是图形图像注释工具。 使用Qt C ++和Python开发。 用户只需拖动即可使用此gui软件制作ICDAR 2015格式的数据集。 它还实现了一个ML模型来检测场景中的单词。 ICDAR2013的报告结果是： 模型 总数 总数N 总数 记起 精确 H均值 像素链接 1095 1090 704 64.30％ 64.587％ 64.44％ Seed_Cup_TextCNN 种子杯机器学习能力代码。 我们开发了CNN NLP模型，该模型可以处理产品说明的屏蔽数据并确定产品类别。 最终得分是86.04％。 例子 Matlab音乐播放器 一个简单的具有多种功能的Matlab音乐播放器：钢琴模式 WWWDC 2019奖学金（不及格） 一个快速的操场，展示了八皇后游戏的问题。 音乐展示台 一个快速

颜色分类leetcode 自动驾驶汽车的感知算法 Udacity自动驾驶汽车纳米学位项目感知相关项目。 概括 车道线查找 传统的计算机视觉技术，如相机校准、颜色阈值和图像包装，已用于车道线查找。 Bird eye view中的Lane Line从像素单位转换为米单位，计算得到车辆的CTE(Cross Track Error)和车道的Curvature 。 车辆检测 SVM分类器用于对车辆和非车辆进行分类， Sliding window方法用于从图像中检测车辆。 通过由当前图像帧和前一图像帧的信息组成的Heat-map来防止多重检测和误报问题。 交通标志分类 CNN（卷积神经网络）用于交通标志分类，可识别和区分43种不同类型的交通标志。 再培训后，识别交通标志的测试准确率高达 93.5%。

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判别学习、恢复学习和对抗性学习已被证明对计算机视觉和医学成像中的自监督学习方案有益。然而，现有的努力，忽略了它们在三元设置中相互之间的协同作用，我们认为，这可以显著地有利于深度语义表示学习。为了实现这一愿景，我们开发了DiRA，这是第一个将判别学习、恢复学习和对抗学习统一起来的框架，以协作的方式从未标记的医学图像中收集互补的视觉信息，用于细粒度语义表示学习。我们的广泛实验表明，DiRA (1) 鼓励三种学习成分之间的协作学习，从而在器官、疾病和模态中产生更一般化的表征; (2) 优于完全监督的ImageNet模型，并在小数据领域增强鲁棒性，减少多个医学成像应用程序的注释成本; (3) 学习细粒度语义表示，仅通过图像级标注即可实现病灶的准确定位 ;(4) 增强了最先进的修复方法，揭示了DiRA是统一表征学习的一般机制。所有代码和预训练的模型都可以