关系抽取数据集，信息抽取在自然语言处理中是一个很重要的工作，特别在当今信息爆炸的背景下，显得格外的生重要。从海量的非结构外的文本中抽取出有用的信息，并结构化成下游工作可用的格式，这是信息抽取的存在意义。信息抽取又可分为实体抽取或称命名实体识别，关系抽取以及事件抽取等。命名实体对应真实世界的实体，一般表现为一个词或一个短语，比如曹操，阿里巴巴，中国，仙人掌等等。 关系则刻画两个或多个命名实体的关系。比如马致远是《天净沙 · 秋思》的作者，那么马致远与《天净沙 · 秋思》的关系即是“创作”（author_of ）关系。 关系抽取可分为全局关系抽取与提及关系抽取。全局关系抽取基于一个很大的语料库，抽取其中所有关系对，而提及关系抽取，则是判断一句话中，一个实体对是否存在关系，存在哪种关系的工作。

假设原始采样频率为22.05kHz，使用5120个采样点，画出半带抽取滤波器的冲激响应以及样值输出。文件名为：halfband.m

介绍了 2D 双树复小波变换 (DT-CWT) 的两种未抽取形式，它们结合了未抽取离散小波变换的优点（精确的平移不变性，所有尺度上所有同位系数之间的一对一关系) 和 DT-CWT（改进的方向选择性和复杂的子带）。 离散小波变换 (DWT) 是一种空间频率变换，已广泛用于图像处理应用中的分析、去噪和融合。已经认识到，尽管 DWT 提供了出色的空间和频率组合分辨率，但 DWT 存在偏移方差。已经开发了对 DWT 的各种修改以产生移位不变形式。首先，使用未抽取离散小波变换 (UDWT) 实现了精确的移位不变性。然而，UDWT 变体具有相当过度完整的表示以及缺乏方向选择性。最近，双树复小波变换 (DT-CWT) 给出了更紧凑的表示，同时提供了近乎移位的不变性。DT-CWT 还提供改进的方向选择性（每个尺度 6 个方向子带）和复值系数，可用于变换域内的幅度/相位分析。本文介绍了 DT-CWT 的两种未抽取形式，它们结合了 UDWT（精确的平移不变性，所有尺度上的所有同位系数之间的一对一关系）和 DT-CWT（改进的方向选择性和复杂的子带）。

二摘代码MATLAB LOMO_XQDA 通过局部最大出现表示和度量学习对人员进行重新识别 介绍 该MATLAB包提供了我们的CVPR 2015论文[1]中提出的LOMO特征提取和XQDA度量学习算法。 项目页面： 内容 该软件包包含以下组件。 / code：用于LOMO特征提取和XQDA度量学习算法的MATLAB代码，以及两个演示如何使用这两种算法的演示。 为了评估目的，还提供了两个用于计算马氏距离和CMC曲线的函数。 / bin：用于Retinex图像预处理的MEX函数。 由于不允许发布其源代码，因此我们为Windows和Linux，x86和x64平台提供MEX函数。 / images：VIPeR数据库中的两个示例图像，用于演示LOMO功能提取。 / data：为VIPeR，QMUL Grid，中大校园和CUHK03数据库提取的LOMO功能。 由于功能文件的大小，它们作为单独的下载提供。 /结果：在我们的CVPR 2015论文中报告的CMC曲线。 您可以绘制这些曲线以进行性能比较。 用法 为了快速入门，请运行Demo_LOMO.m代码以进行特征提取演示，然后将已提取的LOMO特征从

Web scraping, web harvesting, or web data extraction is datascraping used for ex

EXT151软件安装包，主要包含了电路设计物理信息提取工具QRC，使用iscape安装即可。安装时以下几项需要注意： 1）bashrc 里面ASSURA的设置需要放在virtuoso和QRC的前面 2）OA_HOME的设置要注释掉，QRC会调用自己的OA库，而不是设置的，有可能版本和设置的会不一样。 3）QRC设置如下： export QRC_HOME=$Cadence_Dir/EXT151 export PATH=$QRC_HOME/bin:$QRC_HOME/tools/bin:$QRC_HOME/tools/extraction/bin:$QRC_HOME/tools/dfII/bin:

用于提取带翻译内容或创建带翻译模板创建翻译文件po

3．2．2噪声卷积干扰技术 3．2．2．1噪声卷积干扰的基本原理 第3．1．1节中通过仿真分析了噪声调幅信号的干扰效果，通过理论分析，当 干扰信号的功率足够大，就能够将真实目标淹没在其中，使雷达不能够正常的对 目标进行检测和跟踪。但是，大功率的干扰机在工程实现上比较困难，在复杂的 战场环境下，造成了干扰能量的利用率低。而且，由于干扰机能量过大，在战场 环境下很容易被敌方雷达预先发现而被摧毁掉，很难适应目前电子战环境下灵活， 多变的战术特点。 噪声卷积干扰是针对传统非相参噪声干扰功率利用率不高的问题而提出来的 新型的干扰思路。它是将干扰机接收到的雷达信号与视频噪声相卷积后经过功率 放大发射出去。这种干扰技术不需要经过测频和频率引导技术等就能够自动的跟 踪上雷达频率，在通过匹配滤波器的过程中，能完全获得信号的压缩处理增益。 从干扰的效果上看，噪声卷积干扰兼有压制干扰和欺骗干扰的效果，所以是干扰 脉冲压缩雷达的一种很好的方法b0]陋¨。 ‘ 图3—5是基于噪声的卷积调制干扰实现框图。干扰机接收到的雷达信号一路 经放大滤波后送到射频存储器(DRFM)存储，经过处理后送到卷积调制器；另一 路信号经过接收和数据处理，产生控制信息来控制噪声单元产生噪声然后也送到 卷积器。两路信号送到卷积器参与卷积后经功放和波束形成后经发射天线向雷达 辐射出去。当雷达接收机收到了干扰信号后，干扰信号通过脉冲压缩雷达的压缩 32

清华大学发布的关系抽取数据集RewRel，数据集包含了100个Relation，44800个Instance（句子），属于有监督数据集。

CIC滤波器适用于高倍抽取率的情况。这篇文章讲述了CIC基本原理，并将CIC转换为非递归结构形式，将CIC多项式分解，为K级CIC抽取，每级为2倍抽取，这样将CIC设计难度降低。且每一级使用多相抽取实现，降低系统资源和功耗。特别适合高倍抽取第一级。