视觉推理的自然语言 该存储库包含 （Suhr等人2017）和 （Suhr和Zhou等人2018）的数据。 视觉推理自然语言语料库的任务是确定关于视觉输入（如图像）的句子是否正确。 该任务的重点是关于对象集，比较和空间关系的推理。 这包括两个数据集：具有合成生成图像的NLVR和包括自然照片的NLVR2。 有关示例和页首横幅，请参见网页： ： 如有疑问，请使用“问题”页面，或直接给我们发送电子邮件： 发牌 NLVR（包含合成图像的原始数据集; Suhr等人2017） 继Microsoft COCO（ ）之后，我们根据CC-BY-4.0（ ）许可了NLVR数据集（合成生成的图像，结构化表示和注释） ）。 NLVR2（具有真实图像的数据集，Suhr和Zhou等人，2018年） 我们已在CC-BY-4.0（ ）下许可了NLVR2图像的注释（句子和二进制标签）。 我们不授权NL

MTBook：《机器翻译：基础与模型》肖桐朱靖波着-机器翻译：基础和模型

LSCE_NEXT 允许使用与线性平方复指数 (LSCE) 方法耦合的自然激励技术 (NEXT) 来识别模态参数（频率和模态阻尼）。 该操作模式分析算法仅基于传感器的测量值，并且至少需要三个传感器。 这种方法非常适合在白噪声或环境激励的情况下的多自由度系统，特别是当激励无法测量时。 识别顺序的选择和物理极点的选择通过使用频率和阻尼收敛准则的稳定图来辅助。 有关更多信息，请运行示例文件“LSCE_NEXT_file_test.m”。 一些使用建议功能的作品可以在以下参考资料中找到： * B. 乔梅特和 JL。 Le Carrou，应用于音乐会竖琴的操作模态分析，机械系统和信号处理 56, 81-91, 2015。 * JL。 Le Carrou，A.Paté和B.Chomette，乐器演奏家对电吉他动力学的影响，美国声学学会杂志146（5），3123-3130，2019

人脸检测网站 目录 基本信息 一个现代网站，用于使用库检测人脸。 它还可以检测到您的面部表情并通过输出Happy，sad，natural等 输出 技术领域 使用以下项目创建项目： HTML CSS JavaScripts 设置 克隆项目 $ git clone https://github.com/Vaibhav-84/BTS.git 要在您的计算机上运行该网站，请单击index.html

自然语言处理与中文计算——CCF会议（NLPCC 2014）论文全集收录

情绪急救数据集 心理咨询问答语言料库，仅限研究用途。 为什么发布这个语料库 心理咨询中应用人工智能，是我们认为非常有价值的一个探索。我们愿意和更多人合作，把目前领先的人工智能技术，在心理咨询不同场景定位地。扣门的，就给他开门，愿每个人都有自己的心理咨询师。 - 数据集介绍 心理咨询问答语料库（以下也称为“数据集”，“语料库”）是为应用人工智能技术于心理咨询领域制作的语料。据我们所知，这是心理咨询领域首个开放的QA语料库，包括20,000条心理咨询数据，也是公开的最大的中文心理咨询对话语料。数据集内容丰富，不但存在多轮对话内容，也有分类等信息，制作过程耗费大量时间和收益，标注过程是针对多轮对话的，平均每条标记耗时1分钟。 数据集由斯坦福大学，UCLA和台湾辅仁大学临床心理学等心理学专业人士参与建设，并由Chatopera和众多志愿者合作完成。 数据文件位置 ，该文件为Gzip压缩，utf8

餐馆评论分析 使用自然语言处理和单词袋进行特征提取，以分析在餐厅用餐的顾客的情绪，最后使用分类算法将正面和负面情绪分开。 餐馆评论分析使用自然语言处理和词袋进行特征提取，以对在餐馆中拜访的顾客进行情感分析，最后使用分类算法将正面和负面情绪分开。 自然语言处理自然语言处理是计算机科学，信息工程和人工智能的一个子领域，与计算机和人类语言之间的交互有关，尤其是如何对计算机进行编程以处理和分析大量自然语言数据 使用机器学习算法对分类进行分类，以分离不同的情感，以更好地了解商业环境

|简体中文 ERNIE是百度开创性提出的基于知识增强的持续学习语义理解框架，该框架将大数据预训练与多源丰富知识相结合，通过持续学习技术，不断吸收海量文本数据中文字句，结构，语义等方面ERNIE在情感分析，文本匹配，自然语言推理，词法分析，阅读理解，智能问答等16个公开数据集上全面显着超越世界领先技术，在国际权威的通用语言理解上评估基准GLUE上，突破首次突破90分，获得全球第一。在今年3月落下帷幕的全球最大语义评价。SemEval2020上，ERNIE摘得5项世界冠军，该技术也被全球顶级科技商业杂志《麻省理工科技评论》官方网站报道，相关创新成果也被国际顶级学术会议AAAI，IJCAI收录。E

CS224N-2019和2021 闪亮的新事物：我已经在2021年更新了此解决方案，其中包括： 作业1中的新词嵌入分析 关于预训练和合成器变压器的新作业5 简化的NMT分配4 我的CS224N 2019解决方案 课程连结 课程页面 讲座视频2019 杂项 安装Chrome扩展以便更好地显示公式 由于Kaggle将其GPU更新为P100（与K80相比，性能提高了2倍），因此该将展示我如何使用Kaggle内核训练A5（大约6小时）

从arXiv纸张标题生成类别 该项目采用并根据arXiv论文标题构建自动标签分类器。 系统输入：走向广泛学习：医疗保健实验 系统输出： stat.ML ， cs.LG 到上述论文。