自然语言处理(NLP)帮助智能机器更好地理解人类语言，实现基于语言的人机交流。计算能力的最新发展和大量语言数据的出现，增加了使用数据驱动方法自动进行语义分析的需求。由于深度学习方法在计算机视觉、自动语音识别，特别是NLP等领域的应用取得了显著的进步，数据驱动策略的应用已经非常普遍。本调查对得益于深度学习的NLP的不同方面和应用进行了分类和讨论。它涵盖了核心的NLP任务和应用，并描述了深度学习方法和模型如何推进这些领域。我们进一步分析和比较不同的方法和最先进的模型。

最近在调用卡尔的库函数时候，发现他们仅仅提供了一个dll，于是百度调研QT动态加载dll的方式，在调用成功后分析给大家。 动态调用。在使用的时候才会加载dll进来，使用QT本身自己的加载机制，利用QLibrary进行动态加载。   typedef void (*CB_AnswerData)(const char *pBuf,int iLen); typedef int (*FunCardcallback)(CB_AnswerData ); void cardInfoCallback(const char *pBuf,int iLen) { } void MainWindow::on_pushB

如今，随着深度学习的发展，python已经成为了深度学习研究中第一语言。绝大部分的深度学习工具包都有python的版本，很多重要算法都有python版本的实现。为了将这些算法应用到具体工程中，这些工具包也提供了不同类型的接口。 动态链接库（.dll，.so）是系统开发中一种非常重要的跨语言协作方式。把python语言写成的算法编译成动态库，能够提供给其他语言调用，这能够在很大程度上提高算法的开发效率。 但是，虽然python可以调用其他语言生成的动态库，python作为一种脚本语言，本身是不能直接编译生成动态库的。为了生成动态库，我们借助cython，将python脚本变成c语言文件。具体过程

本标准是根据《国家发展改革委办公厅关于印发2006年行业标准项目计划的通知》（发改办工业［2006］1093号）的安排，对DL/T 645-1997《多功能电能表通信规约》的修订。

国家电力行业标准 多功能电能表 DL645规约

来自东京RIKEN研究中心的Emtiyaz Khan在SPCOM2020上给了关于以贝叶斯原理进行深度学习的教程《Deep Learning with Bayesian Principles》，共有256页ppt，以及撰写了最新的论文，讲述贝叶斯和深度学习如何结合到一起进行学习新算法，提出了一种基于贝叶斯原理的学习规则，它使我们能够连接各种各样的学习算法。

ImageNet中分类的类别数目，包括各种相近的类别。

input和output文件指令、格式说明

配电网分布式馈线自动化技术规范，对智能分布式DTU技术标准描述，指导各个电力企业使用该标准开发智能分布式DTU终端

灌溉 问题定义 需要提高生产率，以便农民在不破坏土壤的情况下从同一片土地上获得更多的报酬。 印度农民无法根据其土壤需求来选择合适的农作物，具体取决于氮，磷，钾，温度，湿度，降雨量，pH值等因素。 农民通常不了解根据土壤要求使用的有机肥料或标准肥料。 由于施肥不足和不平衡，土壤发生了退化，这导致了养分的开采以及养分管理中第二代问题的发展。 根据印度工商联合会的一项研究，害虫每年造成的农作物损失达卢比。 500亿。 客观的 实施精确农业（一种现代农业技术，该技术使用土壤特征，土壤类型，作物产量数据的研究数据，并根据其特定地点的参数向农民建议正确的作物，以减少对作物的错误选择并提高生产率） 。 为了解决该问题，通过采用具有多数投票技术的集成模型为现场特定参数提出了一种推荐系统，具有较高的准确性和效率。 根据氮，磷，钾值和作物推荐肥料。 根据ISO标准识别有害生物并推荐印度可使用的特