CSMATH-2020 关于本课程 该数学课程是为第一年的博士课程而设计的。计算机科学及相关领域的学生。本课程重点介绍人们当前所需的方法,技术,数学和算法。我们正在竭尽全力为该领域的新手提供数学知识,并提供直观的解释,清晰的概念以及生动的应用示例。该课程包括基础统计学习,非线性优化,偏微分方程和应用函数分析。 有关本课程 本课程教授在计算机科学和信息处理研究领域相关的数学方法论,技术,概念以及基本算法。试图以数学的直观引导,清晰的概念解释,生动的应用实例,为学生开始进入这些领域的研究提供一个数学知识的导引。 本课程的主要教学内容包括多元统计方法初步,非线性优化算法,偏微分方程以及应用泛函方法等四个单元。多元统计方法单元,从统计的角度,对计算机科学中如计算机视觉和模式非线性优化单元称为主流非线性优化方法及其相关特性比较。偏微分方程单元,着重于介绍水平集方法,椭圆方程和泊松方程的替代理论以及相
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命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)作为自然语言处理领域经典的研究主题,是智能问答、知识图谱等任务的基础技术。领域命名实体识别(Domain Named Entity Recognition,DNER)是面向特定领域的NER方案。
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