PAN 2018，作者分析任务（pan18ap） 渥太华大学自然语言处理实验室的参与在的 我们的模型是文本分类中表现最好的模型，在英语，西班牙语和阿拉伯语数据集上的准确度分别为0.8221、0.82和0.809。 考虑到文本和图像分类以及所有三个数据集的组合，我们的模型在23个团队中排名第二。 我们在Twitter中进行性别识别的方法仅利用文本信息，包括推文预处理，功能构建，使用潜在语义分析（LSA）进行的降维以及分类模型构建。 我们提出了一种线性支持向量机（SVM）分类器，具有不同类型的单词和字符n-gram作为特征。 内容 入门：PAN共享任务的初学者指南 安装 引文 如果我们的代码对您有用，请不要忘记引用我们的论文： Daneshvar，S.，＆Inkpen，D.（2018年）。 。 CLEF 2018上用于PAN的笔记本。CEUR研讨会论文集，2125，1-10。 动机 您之所以在这里，可能是由于以下原因之一： 您是的参与者，正在寻找在过去几年中对该任务的其他参与者有效的方法。 您是机器学习和自然语言处理的狂热者，正在寻找一些入门代码来尝试一些NLP和ML实

已按照标准格式修改，适合硕士论文！！自己修改的！！各种文献类型已添加，中文文献需要将作者改成第二作者即可使用。

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Create visually appealing and feature-rich applications by using Qt 5 and the C++ language Qt 5, the latest version of Qt, enables you to develop applications with complex user interfaces for multiple targets. It provides you with faster and smarter ways to create modern UIs and applications for multiple platforms. This book will teach you to design and build graphical user interfaces that are functional, appealing, and user-friendly. In the initial part of the book, you will learn what Qt 5 is and what you can do with it. You will explore the Qt Designer, discover the different types of widgets generally used in Qt 5, and then connect your application to the database to perform dynamic operations. Next, you will be introduced to Qt 5 chart which allows you to easily render different types of graphs and charts and incorporate List View Widgets in your application. You will also work with various Qt modules, like QtLocation, QtWebEngine, and the networking module through the course of the book. Finally, we will focus on cross-platform development with QT 5 that enables you to code once and run it everywhere, including mobile platforms. By the end of this book, you will have successfully learned about high-end GUI applications and will be capable of building many more powerful, cross-platform applications. What You Will Learn Implement tools provided by Qt 5 to design a beautiful GUI Understand different types of graphs and charts supported by Qt 5 Create a web browser using the Qt 5 WebEngine module and web view widget Connect to the MySQL database and display data obtained from it onto the Qt 5 GUI Incorporate the Qt 5 multimedia and networking module in your application Develop Google Map-like applications using Qt 5’s location module Discover cross-platform development by exporting the Qt 5 application to different platforms Uncover the secrets behind debugging Qt 5 and C++ applications

国外教材 作者 Michale T.Goodrich 算法分析与设计 课后习题答案

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个人的期末作业 Authorware作品 得分90分 共3个压缩文件

合作者_link_prediction_V1 这是一个python代码，用于在两个公共可用的cauthorship网络数据集中实施链接预测： 1-ArnetMiner 2dblp 每个cauthorship网络均以图表形式显示。 该图是使用R代码运行network_graph_similarity.R脚本生成的，该脚本还会在网络中的每个两个顶点/节点之间生成一些相似性特征。 除了从作者网络中提取的其他功能以外，这些功能还用于训练进行链接预测的机器学习分类器。 有关此链接预测方法和使用此代码的更多信息，请引用以下文章： 多阿·哈桑（Doaa Hassan）。 “基于研究绩效以及研究兴趣和隶属关系的相似性的共同作者网络中的监督链接预测”。 在国际机器学习与控制论会议论文集（ICMLC 2019）中，日本神户，2019年7月。

提高含INU和噪声的MR脑图像分割的分割精度。 实施了带有偏差校正的空间 FCM 方法，该方法结合了偏差和噪声的校正。

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