【ICML2021】基于稀疏标签编码的多维分类 在多维分类中，输出空间中存在多个类变量，每个类变量对应一个异构类空间。由于类空间的异质性，在从MDC示例中学习时，考虑类变量之间的依赖关系非常具有挑战性。本文提出了一种新的多目标预测方法，即SLEM方法，它在编码的标签空间中学习预测模型，而不是在异构的标签空间中学习预测模型。具体来说，SLEM在编码-训练-解码框架中工作。在编码阶段，通过成对分组、一次热转换和稀疏线性编码三种级联操作，将每个类向量映射为实值向量。在训练阶段，在编码标签空间内学习多输出回归模型。在解码阶段，通过对学习的多输出回归模型的输出进行正交匹配追踪，得到预测的类向量。实验结果清楚地验证了SLEM相对于最先进的MDC方法的优越性。

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法）是一种基于密度的空间聚类算法。 该算法将具有足够密度的区域划分为簇，并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇，它将簇定义为密度相连的点的最大集合。

采用java技术构建的一个管理系统。整个开发过程首先对系统进行需求分析，得出系统的主要功能。接着对系统进行总体设计和详细设计。总体设计主要包括系统功能设计、系统总体结构设计、系统数据结构设计和系统安全设计等；详细设计主要包括系统数据库访问的实现，主要功能模块的具体实现，模块实现关键代码等。最后对系统进行功能测试，并对测试结果进行分析总结。 包括程序毕设程序源代码一份，数据库一份，完美运行。配置环境里面有说明。

采用java技术构建的一个管理系统。整个开发过程首先对系统进行需求分析，得出系统的主要功能。接着对系统进行总体设计和详细设计。总体设计主要包括系统功能设计、系统总体结构设计、系统数据结构设计和系统安全设计等；详细设计主要包括系统数据库访问的实现，主要功能模块的具体实现，模块实现关键代码等。最后对系统进行功能测试，并对测试结果进行分析总结。 包括程序毕设程序源代码一份，数据库一份，完美运行。配置环境里面有说明。

采用java技术构建的一个管理系统。整个开发过程首先对系统进行需求分析，得出系统的主要功能。接着对系统进行总体设计和详细设计。总体设计主要包括系统功能设计、系统总体结构设计、系统数据结构设计和系统安全设计等；详细设计主要包括系统数据库访问的实现，主要功能模块的具体实现，模块实现关键代码等。最后对系统进行功能测试，并对测试结果进行分析总结。 包括程序毕设程序源代码一份，数据库一份，完美运行。配置环境里面有说明。