近年来，图像文本建模研究已经成为自然语言处理领域一个重要的硏究方向。图像常被用于增强句子的语义理解与表示。然而也有硏究人员对图像信息用于句子语义理解的必要性提岀质疑，原因是文本本身就能够提供强有力的先验知识，帮助模型取得非常好的效果;甚至在不使用图像的条件下就能得出正确的答案。因此硏究图像文本建模需要首先回答一个问题：图像是否有助于句子语义的理解与表示？为此，本文选择一个典型的不包含图像的自然语言语义理解任务：自然语言推理，并将图像信息引人到该任务中用于验证图像信息的有效性。由于自然语言推理任务是一个单一的自然语言任务，在数据标注过程中没有考虑图像信息，因此选择该任务能够更客观地分析岀图像信息对句子语义理解与表示的影响。具体而言，本文提出一种通用的即插即用框架（generalplugandplayframework）用于图像信息的整合。基于该框架，本文选择目前最先进的五个自然语言推理模型，对比分析这些模型在使用图像信息前后的表现，以及使用不同图像处理模型与不同图像设置时的表现。最后，本文在一个大规模公开数据集上进行了大量实验，实验结果证实图像作为额外知识，确实有助于句子语义的理解与表示。此外，还证实了不同的图像处理模型和使用方法对整个模型的表现也会造成不同的影响。

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基于比奥固结理论和修正剑桥模型，利用流固耦合模型对复杂地质条件下深基坑降水开挖过程中基坑的时间效应进行研究，并以地铁车站深基坑为例，对基坑降水开挖过程中的渗流固结进行了有限元计算。计算结果揭示了基坑渗流场分布及基坑水土压力和地下连续墙变形、周围地面沉降及基坑底部回弹的分布规律；并将计算结果与现场实测数据进行了对比，发现考虑流固耦合的计算结果与实测数据较为接近，能够比较真实地反映基坑渗流与变形特征。

台湾大学中文情感极性词典（NTUSD），可以用于二元情感分类任务当中，用于处理文本挖掘等方向

做为拍照手机的核心模块之一,camera sensor 效果的调整,涉及到众多的参数,如果对 基本的光学原理及 sensor 软/硬件对图像处理的原理能有深入的理解和把握的话,对我们的 工作将会起到事半功倍的效果。否则,缺乏了理论的指导,只能是凭感觉和经验去碰,往往 无法准确的把握问题的关键,,不能掌握 sensor 调试的核心技术,无法根本的解决问题。

电子元器件的失效分析与典型案例 失效分析概论、试下分析程序等

PRCC偏秩相关系数（Partial Rank Correlation Coefficient ）是一种经常用于分析各类模型中参数全局敏感性的方法，也就是分析哪些参数对最后的结果影响大，哪些小。可以进一步用于参数调节或参数自动手动率定。 之前大概也有一些英文的各种版本资源，但是感觉对初学者来讲，理解可能需要时间和一定基础。 因此个人重新编写这个版本，里面每一句都写了中文注释。 注释里也附带一些个人认为好理解的相关公式原理介绍的网页地址。 因为PRCC好像有不止一种算法 因此这种是否符合各位的研究工作需求，也请看完网页后确保是所需的再使用。 希望能帮助大家。 如果有所不对欢迎提出建议意见。

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