背景介绍 建了仓库，地址在这里： 点star不迷路，相关文章在github上更新的会更交替一点QAQ 之前做过调整的命名体识别，项目背景实际上也很简单，就是我要做一个关键词匹配的功能，第一步我需要挖掘关键词。 ，明星领域，财经领域等等吧，这些领域的文本很有特色，一般人名/地名/公司名称/书名/电影名称都可以很好的表示文本关键信息。 在这种项目背景之下，很自然的就会想到使用命名体识别。我把在做这个项目的过程中，积累的一些资料汇总了一下，希望对大家有所帮助。 关于命名体识别，这是一个很大的领域，要做好，有很多工作要做。标题完全是为了能增加曝光，自己还是知道只是一个小学生，我会把自己看过的有用的东西都列出来，给大家提供一些先验信息。 之后看到的关于nert的文章会在此基础继续更新（最近存了好多新文章还没看/苦逼码农/ QAQ），不过建议大家star一下Github，不迷路，我给自己的计划是精读一

3D信道模型matlab代码，完整实现3GPP TR36.873协议，由Vienna开发。

灰色预测模型的代码，很全面，里面包含了GM（1.1）的原初模型函数，新信息模型函数，新陈代谢函数，主函数。代码里面有很多解释

matlab多元参数非线性回归模型代码NEU 337-2020年Spring（53760） 现代神经科学的程序设计和数据分析 !!! 请在第一类之前安装Python和JupyterLab （请参阅下面的说明）。 如果遇到任何麻烦，请不要踩踏。 首先，在Canvas上发布您的问题以获取帮助。 其次，与同学交谈或到办公室上班。 只要您在第一周结束前就安装了所有东西，就可以了。 当然客观的 读写能力是显而易见的基本技能，对所有学术和定量追求至关重要。 Swift达到这一基本重要性水平是编写计算机程序以分析和操纵数据集的能力，而这些数据集的丰富性和规模不断增加。 该技能对于与模型和行为非常复杂以至于难以进行手工分析的各种各样的系统一起工作是必不可少的。 在本课程中，您将把问题转化为代码，将现代方法用于数据分析，统计推断和建模，以应用于各种级别的神经系统及其组件行为。 我们将使用Python作为编码环境，并且您将接触到用于科学计算的资源和选项。 尽管适用于神经科学，但本课程涵盖的方法对于各种各样的应用非常重要。 深度广度 我们将涵盖广泛的主题，而不是详细探讨任何一个主题。 将在一个级别上介绍主题

灰色预测模型代码matlab 结构T1加权MRI图像的分类。 该存储库包含用于复制[1]中使用的分类过程的代码。 事先要求 该存储库中的代码取决于下面列出的专有和免费软件以及数据。 Matlab R2015a SPM8（） VBM8（） libsvm-3.22（） LONI概率脑图集（LPBA）（） 用法 MRI图像的分类需要四个主要步骤，如下所述。 预处理（CoregSegment.m）此步骤从原始T1加权图像中生成调制后的灰质的空间归一化图。 CoregSegmentVBM8( ' /path/to/t1_image.nii ' ); 请查阅帮助文本以了解更多参数。 特征提取（extractstructuralfeatures.m）此步骤将从文件夹的单元格数组和相应的基名中提取许多特征集，例如： folders = {'./S1' './S2' './S3'}; basenames = {'T1.nii' 'T1.nii' 'T1.nii'}; voxelGM = extractstructuralfeatures(folders,basenames); 请注意，必须在系统上安装L

matlab si模型代码ECCV-通过多尺度卷积神经网络进行单幅图像去雾 任文奇、刘思、张华、潘金山、曹晓春、杨明轩 2016 年 10 月 10 日发布。 这些代码基于 MatConvNet。 描述 这是 ECCV16 论文的测试实现：Single Image Dehazing via Multi-scale Convolutional Neural Networks。 我们提供测试演示以及预训练模型。 脚本和预训练模型 这是我们在 ECCV16 中的去雾论文的演示实现。 此测试代码基于 MatConvNet 工具箱。 您应该首先在您的计算机上编译 MatConvNet，然后使用“demo_MSCNNdehazing.m”来测试您的图像。 “MSCNN_dehazing\matlab”文件夹中当前发布的编译版本可以直接在Win7电脑上使用。 引文 @inproceedings{Ren-ECCV-2016, 作者 = {任、文奇与刘、司与张、华与潘、金山与曹、小春与杨、明轩}， title = {通过多尺度卷积神经网络进行单图像去雾}， booktitle = {欧洲计算机视觉会议}

LDA模型代码解析

主题模型领域相关资料，主要是以LDA主题模型为基础进行的改进

matlab信任模型代码社会信任模型 建议的Epinions数据集社会信任模型的Matlab文件。 A.安装 无需安装 B.代码结构 Centrality.m：基于各种中心度度量来捕获用户中心度：度，本征，Katz和PageRank中心度。 Fact.m：应用矩阵分解方法将用户和项目都映射到联合潜在因子空间，以便将用户-项目交互建模为该空间中的内部产品。 相似性.m：捕获用户之间的两种相似性。 连接相似度和等级相似度。 等级相似度还包括PCC和VSS相似度。 C.输入 input_s.mat：此文件由两个矩阵组成：1）用户项目评分矩阵和2）用户-用户信任矩阵。 D.出版物 Anahita Davoudi和Mainak Chatterjee，《用于推荐系统的评级预测的社会信任模型：相似性，中心性和社会纽带的影响》，在线社交网络和媒体杂志（OSNEM），爱思唯尔，2018年7月。

matlab信任模型代码土耳其资源清单 精选的土耳其软件开发资源清单。 主题词 其他资源 安卓 -优素福·恰卡（YusufÇakal） -- -- -LeventYadırga -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- 角度的 :movie_camera: -- ASP.NET :movie_camera: -- :movie_camera: -- :movie_camera: -- :movie_camera: -- -- :movie_camera: :movie_camera: -- :movie_camera: -- Arduino的 -- 重击 -- -翻译：NilgünBelma Todayer Bot框架 -- -- -- -- -- 行为驱动的发展 C :movie_camera: -- :movie_camera: -- -- -翻译人员：NilgünBelma Buguner，YaşarDereli 夏普 :movie_camera: -- :movie_camera: -- :movie_camera: :movie_camera: -- :movie_camera: -- :movie_camera: -- Clojure :movie_camera: -高级免费 CodeIgniter :movie_camera: -- :movie_camera: -- :movie_camera: -- Cpp -- 水晶 :movie_camera: CSS :movie_camera: -- -- -- :movie_camera: -- :movie_camera: -- :movie_camera: -- :movie_camera: -- -- -- :movie_camera: -- d Dart -- -- 深度学习 Django的 :movie_camera: -- :movie_camera: -- :movie_camera: -- -- :movie_camera: -- -- -- 码头工人 -- -阿尔珀·