查找可用的GEDI入门（来自rGEDI教程页面） 安装rGEDI # The CRAN version: install.packages( " rGEDI " ) # The development version: library( devtools ) devtools :: install_git( " https://github.com/carlos-alberto-silva/rGEDI " , dependencies = TRUE ) # loading rGEDI package library( rGEDI ) 在您的研究区域内查找GEDI数据（GEDI查找工具） # Study area boundary box coordinates ul_lat <- - 44.0654 lr_lat <- - 44.17246 ul_lon <- - 13.76913 l

Image processing and data analysis

Processing 1.5.1 带library版，可以直接跑各种代码。

| 本项目提供了针对中文的XLNet预训练模型，扩展了丰富的自然语言处理资源，提供多种中文预训练模型选择。我们欢迎各位专家学者下载使用，并共同促进和发展中文资源建设。 本项目基于CMU /谷歌官方的XLNet： : 其他相关资源： MacBERT预训练模型： : 中文ELECTRA预训练模型： : 中文BERT-wwm预训练模型： : 知识蒸馏工具TextBrewer： : 查看更多哈工大讯飞联合实验室（HFL）发布的资源： : 新闻 2021年1月27日所有模型已支持TensorFlow 2，请通过变压器库进行调用或下载。 2020/9/15我们的论文被录用为长文。 2020/8/27哈工大讯飞联合实验室在通用自然语言理解评论GLUE中荣登榜首，查看，。 2020/3/11为了更好地了解需求，邀请您填写，刹车为大家提供更好的资源。 2020/2/26哈工大讯飞联合实验室发布 历史新闻2019/12/19本目录发布的模型已接受[Huggingface-Transformers]（ ） 2019/9/5 XLNet-base已可下载，查看 2019/8/1

上海交大用得教材，原版是英文版的，这个是对应的中文版，第三章到第九章，我也就能找到这些咯，希望对大家有帮助~~

Udo Zolzer Technical University of Hamburg-Harburg,Germany

基准短语提取基准数据集 该存储库包含大量精选的基准数据集，用于评估自动关键词提取算法。 这些数据集均使用Stanford CoreNLP套件进行了预处理，并以XML格式提供。 数据集格式 所有数据集均按照以下通用结构存储： dataset/ /test/ <- test documents /train/ <- training documents (if available) /dev/ <- validation documents (if available) /src/ <- e

因为之前传的那个压缩包有问题，现在把各个章节分开再传。 本压缩包包含的内容是ImageProcessing12-ColourImageProcessing,ImageProcessing13-Revision

The fourth edition of Advanced Digital Signal Processing and Noise Reduction updates and extends the chapters in the previous edition and includes two new chapters on MIMO systems, Correlation and Eigen analysis and independent component analysis. The wide range of topics covered in this book include Wiener filters, echo cancellation, channel equalisation, spectral estimation, detection and removal of impulsive and transient noise, interpolation of missing data segments, speech enhancement and noise/interference in mobile communication environments. This book provides a coherent and structured presentation of the theory and applications of statistical signal processing and noise reduction methods. Two new chapters on MIMO systems, correlation and Eigen analysis and independent component analysis Comprehensive coverage of advanced digital signal processing and noise reduction methods for communication and information processing systems Examples and applications in signal and information extraction from noisy data Comprehensive but accessible coverage of signal processing theory including probability models, Bayesian inference, hidden Markov models, adaptive filters and Linear prediction models

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