摘录自:CIPS2016 中文信息处理报告<第二章 语义分析研究进展. 现状及趋势>P14 CIPS2016> 中文信息处理报告下载链接:http://cips-upload.bj.bcebos.com/cips2016.pdf 任何对语言的理解都可以归为语义分析的范畴.一段文本通常由词.句子和段落来构成,根据理解对象的语言单位不同, 语义分析又可进一步分解为词汇级语义分析.句子级语义分析以及篇章级语义分析. 语义分析的目标就是通过建立有效的模型和系统, 实现在各个语言单位 (包括词汇.

转载请声明转载地址:http://www.cnblogs.com/Rodolfo/,违者必究. 一.国内研究现状 我国虚拟现实技术研究起步较晚,与发达国家还有一定的差距. 随着计算机图形学.计算机系统工程等技术的告诉发展,虚拟现实已得到国家有关部门和科学家们的高度重视,引起我过各界人士的关注,研究与应用. 根据我国的国情,九五规划.国家自然科学基金会.国家高技术研究发展计划已将虚拟现实技术的研究列为重点研究项目.国内许多研究机构和高校也都在进行虚拟现实技术的研究和应用并取得了一些不错的研究成果.

摘录自:CIPS2016 中文信息处理报告<第三章 语篇分析研究进展.现状及趋势>P21 CIPS2016 中文信息处理报告下载链接:http://cips-upload.bj.bcebos.com/cips2016.pdf NLP词法.句法.语义.语篇综合系列: NLP+词法系列(一)︱中文分词技术小结.几大分词引擎的介绍与比较 NLP+词法系列(二)︱中文分词技术及词性标注研究现状(CIPS2016) NLP+句法结构(三)︱中文句法结构研究现状(CIPS2016) NLP+语义分析(四)

斯坦福ML公开课笔记15 我们在上一篇笔记中讲到了PCA(主成分分析). PCA是一种直接的降维方法.通过求解特征值与特征向量,并选取特征值较大的一些特征向量来达到降维的效果. 本文继续PCA的话题,包含PCA的一个应用--LSI(Latent Semantic Indexing, 隐含语义索引)和PCA的一个实现--SVD(Singular Value Decomposition,神秘值分解). 在SVD和LSI结束之后.关于PCA的内容就告一段落. 视频的后半段開始讲无监督学习的一种--IC

博客转载自:https://blog.csdn.net/xiaoxiaowenqiang/article/details/81051010 原文标题:深度学习结合SLAM 语义slam 语义分割 端到端SLAM CNN-SLAM DenseSLAM orbslam2 + ssd LSD-SLAM + CNN SemanticFusion Mask 深度学习结合SLAM 研究现状总结 本文github链接 1. 用深度学习方法替换传统slam中的一个/几个模块: 特征提取,特征匹配,提高特征点稳定

其实topographic independent component analysis 早在1999年由ICA的发明人等人就提出了,所以不算是个新技术,ICA是在1982年首先在一个神经生理学的背景下提出的,而且在1980年前后大家都在忙着研究BP,所以对ICA研究的人都不多,在1990年前后才大量的爆发关于ICA的研究,现在ICA已经较为成熟和完善了.ICA的开始是假设成分间互相独立,但是却有些的确不独立,所以还是需要对这些成分进行分析,现在发现这个是因为在eccv 12年中看到有人用这个,

RNA测序研究现状与发展 1 2,584 A+ 所属分类:Transcriptomics   收  藏 通常来说,某一个物种体内所有细胞里含有的DNA都应该是一模一样的,只是因为每一种细胞里所表达的RNA之间存在差异,才使这些细胞有所区别.诸如“为什么肿瘤细胞与正常细胞会不一样?”这样的重要问题都可以通过对这些不同细胞里的RNA进行研究来解决,比如转录组学(transcriptome)研究就是一个很好的方法,而这就需要用到RNA测序技术.本期的<自然 方法>(Nature Methods)杂志

Unity的协程使用起来比较方便,但是由于其封装和隐藏了太多细节,使其看起来比较神秘.比如协程是否是真正的异步执行?协程与线程到底是什么关系?本文将从语义角度来分析隐藏在协程背后的原理,并使用C++来实现一个简单的协程,以揭开协程的神秘面纱.(文内代码为截图,可点击放大查看.) 一.什么是协程 简单来说,协程是一个有多个返回点的函数.一般来说一个函数只有一个返回点,函数的调用者调用一次后,函数的生命周期就结束了.而对于协程来说,其生命周期由调用者来决定,可以通过返回值来决定如何进行一次调用以及如

机器学习(8) -- 降维 核心思想:将数据沿方差最大方向投影,数据更易于区分 简而言之:PCA算法其表现形式是降维,同时也是一种特征融合算法. 对于正交属性空间(对2维空间即为直角坐标系)中的样本点,如何用一个超平面(直线/平面的高维推广)对所有样本进行恰当的表达? 事实上,若存在这样的超平面,那么它大概应具有这样的性质: 最近重构性 : 样本点到这个超平面的距离都足够近: 最大可分性:样本点在这个超平面上的投影能尽可能分开. 一般的,将特征量从n维降到k维: 以最近重构性为目标,PCA的目标

ICA是一种用于在统计数据中寻找隐藏的因素或者成分的方法.ICA是一种广泛用于盲缘分离的(BBS)方法,用于揭示随机变量或者信号中隐藏的信息.ICA被用于从混合信号中提取独立的信号信息.ICA在20世纪80年代提出来,但是知道90年代中后期才开始逐渐流行起来. ICA的起源可以来源于一个鸡尾酒会问题,我们假设三个观测点x1,x2,x3,放在房间里同时检测三个人说话,另三个人的原始信号为s1,s2,s3,则求解的过程可以如下图所示: 定义 假设n个随机变量x1,x2,-.xn,由n个随机变量s1,

摘要:本文介绍了SCA技术的基本原理.应用场景,业界TOP SCA商用工具的分析说明以及技术发展趋势:让读者对SCA技术有一个基本初步的了解,能更好的准确的应用SCA工具来发现应用软件中一些安全问题,从而帮助提升软件安全质量. 1.什么是SCA SCA(Software Composition Analysis)软件成分分析,通俗的理解就是通过分析软件包含的一些信息和特征来实现对该软件的识别.管理.追踪的技术.我们知道在当今软件开发中,引入开源软件(注1)到你的项目中,避免重复造轮子是大家都再熟

上一篇文章中,我们讨论了 DAST 的概念.重要性及其工作原理.那在开发过程中如何查找开源软件包中的漏洞并学习如何修复?本指南带你一起了解 SCA 工具及其最佳实践. 如今,绝大多数代码驱动的应用程序都包括开源组件.但是,开源代码可能包含一些致命的漏洞,比如 Log4Shell 漏洞. 软件成分分析(SCA)是查找开源软件包中的漏洞并学习如何修复它们的最佳选择,确保代码和应用程序处于安全状态.本指南将带你一起了解使用 SCA 工具时的最佳实践. 什么是软件成分分析 SCA? 软件成分分析 Sof

本文简单整理了以下内容: (一)维数灾难 (二)特征提取--线性方法 1. 主成分分析PCA 2. 独立成分分析ICA 3. 线性判别分析LDA (一)维数灾难(Curse of dimensionality) 维数灾难就是说当样本的维数增加时,若要保持与低维情形下相同的样本密度,所需要的样本数指数型增长.从下面的图可以直观体会一下.当维度很大样本数量少时,无法通过它们学习到有价值的知识:所以需要降维,一方面在损失的信息量可以接受的情况下获得数据的低维表示,增加样本的密度:另一方面也可以达到去噪

存个代码,以后参考. numpy次成分分析和PCA降维 SVD分解做次成分分析 原图: 次成分复原图: 代码: import numpy as np from numpy import linalg import cv2 as cv src = cv.imread("/home/xueaoru/图片/output_3_0.png") gray = cv.cvtColor(src,cv.COLOR_BGR2GRAY) S,V,D = linalg.svd(gray) vv = np.ze

介绍 独立成分分析(ICA,Independent Component Correlation Algorithm)简介 X=AS X为n维观测信号矢量,S为独立的m(m<=n)维未知源信号矢量,矩阵A被称为混合矩阵. ICA的目的就是寻找解混矩阵W(A的逆矩阵),然后对X进行线性变换,得到输出向量U. U=WX=WAS 过程 编辑 (1)对输入数据进行中心化和白化预处理 X*=X-u 经过白化变换后的样本数据为 Z=Wz X* (2)从白化样本中求解出解混矩阵W 通过优化目标函数的方法得到W

1.近邻成分分析(NCA)算法 以上内容转载自:http://blog.csdn.net/chlele0105/article/details/13006443 2.度量学习 在机器学习中,对高维数据进行降维的主要目的是找到一个合适的低维空间,在该空间中进行学习能比原始空间性能更好.每个空间对应了在样本属性上定义的一个距离度量,而寻找合适的空间,本质上就是寻找一个合适的距离度量.度量学习(metric learning)的基本动机就是去学习一个合适的距离度量. 降维的核心在在于寻找合适空间,而合

独立成分分析(Independent component analysis) 前言 独立成分分析ICA是一个在多领域被应用的基础算法.ICA是一个不定问题,没有确定解,所以存在各种不同先验假定下的求解算法.相比其他技术,ICA的开源代码不是很多,且存在黑魔法–有些步骤并没有在论文里提到,但没有这些步骤是无法得到正确结果的. 本文给出一个ICA最大似然解法的推导,以及FastICA的python实现,限于时间和实际需求,没有对黑魔法部分完全解读,只保证FastICA实现能得到正确结果. 有兴趣的童

从 FastAdmin 看国内开源现状 在做 FastAdmin 之前看过太多的国内开源软件,很多没有建立起正反馈,最终而烂尾. 国内开源者有时候收到的是负反馈. 比如遇到问题埋怨开源作者,对开源作者恶言相向. 虽然 FastAdmin 在开发过程也遇到过类似用户. 但是 FastAdmin 有建立了正反馈,完全可以抵消哪些微不足道的消极反馈. 两年来 FastAdmin 收到将近两千人次的打赏支持. 超过四十位小伙伴的代码贡献等,这些都是 FastAdmin 前进的动力. 每一个开源软件最初的

MATLAB实例:PCA(主成成分分析)详解 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 主成成分分析 2. MATLAB解释 详细信息请看:Principal component analysis of raw data - mathworks [coeff,score,latent,tsquared,explained,mu] = pca(X) coeff = pca(X) returns the principal componen

如何分析和研究Log文件 ,如何看日志信息 . Log 在android中的地位非常重要,要是作为一个android程序员不能过分析log这关,算是android没有入门吧 . 下面我们就来说说如何处理log文件 . Log的产生大家都知道 , 大家也都知道通过DDMS来看log , 但什么时候会产生log文件呢 ?一般在如下几种情况会产生log文件 . 1,程序异常退出 , uncaused exception2,程序强制关闭 ,Force Closed (简称FC)3,程序无响应 , App