本文介绍了编织语义网格以进行Internet多学科协作设计的初步尝试。 提出了一种基于本体的面向服务的建模方法，用于多学科设计知识的分布式管理，该方法通过领域资源本体对用于分布式应用程序的各种Grid服务进行注释，以促进它们在有意义的多学科协作设计中的自主部署，重用和联合。灵活的方式。 面向服务的多主体系统架构被布置在分布式，可扩展的语义服务注册表的对等网络中，以开放，分散和松散耦合的方式解决多学科协作设计活动的生命周期。参与有效地发布，发现和重用各种Grid服务。 设计了一种智能的，面向服务的工作流计划程序，该程序配备了基于本体和基于规则的问题解决策略，以支持用户利用现有的多学科设计资源，利用他们的语义描述自动构建复杂的工程设计过程的工作流。 给出了将所提出的方法应用于金属冲压级进模的多学科协作设计的示例，以说明工作流计划程序在语义网格中的潜在应用。

Semantic UI v2.0.0 官方文档离线版，完美支持脱机查看，更新到 2015-07-08。

一个训练好的模型

旋转重写器-具有ENL语义旋转的文章重写器（适用于JavaScript和Node.js） 唯一真正了解您内容含义的文章微调器。 借助ENL技术，Spin Rewriter是SEO专家的理想工具，他们需要独特的，人性化的内容来在Google上排名更高。 为什么要旋转重写器？ 对于更多关键字，请开始提高排名。 您已经知道优质的独特内容确实可以为您的Google排名带来奇迹。 您还知道，这样的内容要花很多年才能写出来，或者，如果您雇用某人为您编写内容，则将花费您一臂之力和两条腿的费用。 旋转重写器可为您节省时间和金钱。 它只需要一篇文章，就可以将其转变成数十种100％独特的，具有人类品质的文章。 所有这些独特的文章将使您获得更高的排名，并获得更多可获利的关键字。 我们的API有什么好处？ 作为用户，Spin Rewriter API允许您在其他兼容软件产品中使用ENL语义纺纱旋转技术。

更新：现在可以嵌入预训练的通用句子编码器和BERT句子转换器。阅读。 Top2Vec Top2Vec是用于主题建模和语义搜索的算法。它会自动检测文本中存在的主题，并生成联合嵌入的主题，文档和单词向量。训练Top2Vec模型后，您可以： 获取检测到的主题数。 获取主题。 获取主题大小。 获取层次结构主题。 通过关键字搜索主题。 按主题搜索文档。 通过关键字搜索文档。 查找类似的单词。 查找类似的文档。 使用公开模型 有关其工作原理的更多详细信息，请参见。 好处 自动查找主题数。 无需停用词列表。 无需词干/词形限制。 适用于短文本。 创建联合嵌入的主题，文档和单词向量。 内置搜索功能。 它是如何工作的？ 该算法所做的假设是，许多语义上相似的文档都表明了一个潜在的主题。第一步是创建文档和单词向量的联合嵌入。将文档和单词嵌入向量空间后，算法的目标是找到文档的密集簇，然后确定哪些单词将这些文档

道路分割 客观的 在自动驾驶的情况下，给定前摄像头视图，汽车需要知道道路在哪里。 在这个项目中，我们训练了神经网络，通过使用一种称为完全卷积网络（FCN）的方法来标记图像中道路的像素。 在此项目中，使用KITTI数据集实施FCN-VGG16并对其进行了培训，以进行道路分割。 演示版 （单击以查看完整的视频） 1代码和文件 1.1我的项目包括以下文件和文件夹 是演示的主要代码 包含单元测试 包含一些帮助程序功能 是带有GPU和Python3.5的环境文件 文件夹包含KITTI道路数据，VGG模型和源图像。 文件夹用于保存训练后的模型 文件夹包含测试数据的细分示例 1.2依赖关系和我的环境 Miniconda用于管理我的。 Python3.5，tensorflow-gpu，CUDA8，Numpy，SciPy 操作系统：Ubuntu 16.04 CPU：Intel:registered:Core:trade_mark:i7-68

DSR-semantic-segmentation:DSR方法在CityScapes数据集上进行语义分割

语义文本相似度 Anant Maheshwari Simeng Sun Danni Ma Yezheng Li 抽象的 语义文本相似度（STS）衡量句子的含义相似度。 该任务的应用包括机器翻译，摘要，文本生成，问题解答，简短答案分级，语义搜索，对话和会话系统。 我们开发了具有多种功能的支持向量回归模型，包括使用基于比对的方法和基于语义组合的方法计算的相似度得分。 我们还使用BiLSTM和卷积神经网络（CNN）训练了句子的语义表示。 在测试数据集中，我们系统输出的人类评级之间的相关性高于0.8。 介绍 此任务的目的是测量给定句子对之间的语义文本相似性（它们的含义，而不是它们在语法上是否看起来相似）。 尽管进行这样的评估对人类来说是微不足道的，但是构建模仿人类水平性能的算法和计算模型却代表了一个困难而深刻的自然语言理解（NLU）问题。 范例1： 中文：小鸟在水盆里洗自己。 英文释义：这只鸟

桥接文本和表格数据以进行跨域文本到SQL的语义解析 这是以下论文的官方代码版本： Xi Victoria Lin，Richard Socher和Caiming Xiong。 。 EMNLP 2020的发现。 概述 跨域表格语义解析（X-TSP）是在给某个数据库发出自然语言问题的情况下预测可执行结构化查询语言的任务。 在训练期间，该模型可能会或可能不会看到目标数据库。 该库实现 一个强大的基于序列到序列的跨域文本到SQL语义解析器，在两个广泛使用的基准数据集： 和上实现了最先进的性能。 从改编而来的一组用于解析，标记化和验证SQL查询的。 通过修改正式的语言预处理和后处理模块，可以使解析器适合于学习从文本到其他结构化查询语言（例如的映射。 模型 我们的模型将自然语言话语和数据库（模式+字段选择列表）作为输入，并生成SQL查询作为标记序列。 我们应用模式指导的解码和后处理，以确保最终

PointNet2用于3D点云的语义分割 马蒂厄·奥罕（Mathieu Orhan）和纪尧姆·迪基瑟（Guillaume Dekeyser）着（巴黎桥和歌剧院，2018年，巴黎）。 介绍 这个项目是PointNet2的学生分支，由斯坦福大学的Charles R. Qi，Li（Eric）Yi，Hao Su，Leonidas J. Guibas提供。 有关详细信息，您可以参考原始的PointNet2论文和代码（ ）。 该分支专注于语义分割，目的是比较三个数据集：Scannet，Semantic-8和Bertrand Le Sa​​ux空中LIDAR数据集。 为此，我们清理，记录，重构和改进原始项目。 稍后，我们将把相同的数据集与另一个最新的语义分割项目SnapNet进行比较。 相关性和数据 我们使用3 GTX Titan Black和GTX Titan X在Ubuntu 16.04上工作。