0.特别提示:本次会议要求各位作者根据审稿意见进行认真修改,然后经过大会主席的检查合格才允许上传IEEE eXpress,主要的目的是为了保证论文集的质量,不让论文格式出现五花八门的情况,确保会议后被EI和ISTP检索.目前会议主席检查了大约100篇的修改稿,问题比较多,只有10篇左右一次检查通过,大部分都经过1次或2次修改.目前这一100篇中也只有40篇通过检查,所以请各位作者加紧时间修改上传,不要等到最后日期. 1. 基本要求:请大家使用IEEE CS两栏格式的模板(WORD, Latex)

流程: 1.文本和摘要全部输入到模型中. 2.训练时,对生成摘要取前C个词,从头开始取,如果生成的摘要不足C,那么不足的地方直接补<s>. 3.训练时,最大化生成的摘要与原摘要的概率,即每个生成的词与原摘要的词进行对比,用损失函数计算梯度,然后下降. 4.预测时,已经具有了权重的模型,会逐词生成N个词的摘要. 5.注意力:已生成的摘要的前C个词,求出一个注意力权重,然后再成乘以全部文本经过平滑以后的. 6.这里生成词,不是只生成一个,而是生成K个集合.,采用beam search算法来寻找目标

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 8. Edge Detection 边缘检测也是图像处理中的一个基本任务.传统的边缘检测方法有基于梯度 算子,尤其是 Sobel 算子,以及经典的 Canny 边缘检测.到现在,Cann

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 8. Edge Detection 边缘检测也是图像处理中的一个基本任务.传统的边缘检测方法有基于梯度 算子,尤其是 Sobel 算子,以及经典的 Canny 边缘检测.到现在,Cann

作业链接 结对第二次-文献摘要热词统计及进阶需求 评分细则 本次作业由三部分组成(程序满分80,博客满分70,工程能力满分30) 程序评分标准 基础需求 共有7个测试用例,每个满分20分并按照一定的映射规则最后映射成总分.其中具体的得分规则如下: 字符数统计正确 +1 单词数统计正确 +2 有效行统计正确 +2 词频统计每对1条 +1(全对得15分) 最后程序映射总分公式为:((test1/20)*8+(test2/20)*8+(test3/20)*8+(test4/20)*8+(test5/2

评分链接: 第一次作业-准备篇 https://www.cnblogs.com/deerCode/p/10527237.html 第二次作业-结对第一次-文献摘要热词统计原型设计 https://www.cnblogs.com/sinceway/p/10546031.html 第三次作业-结对第二次-文献摘要热词统计及进阶需求 https://www.cnblogs.com/S031602240/p/10591645.html 第四次作业-团队第一次-团队展示 https://www.cnblo

作业链接: 结对第一次-原型设计(文献摘要热词统计) 评分准则: 本次作业评分分为两部分,一部分是博客分数(满分25分),另一部分是工程能力分数(满分30分). 博客分数评分标准: 1.在随笔开头请加上作业格式描述,以方便阅读时查看作业需求,并备注两个同学的学号.(2`) 2.文字准确.样式清晰.设计思路清晰.图文并茂,并描述遇到的困难及解决方法(包括:困难描述.解决尝试.是否解决.有何收获).字数在1000字左右.(10`) 3.原型模型必须采用专用的原型模型设计工具实现:如Axure Rp.

原文: Wu X, Zhu X, Wu G Q, et al. Data mining with big data[J]. IEEE transactions on knowledge and data engineering, 2013, 26(1): 97-107. 大数据中的数据挖掘 Xindong Wu, Fellow, IEEE, Xingquan Zhu, Senior Member, IEEE, Gong-Qing Wu, and Wei Ding, Senior Member,

迁移学习研究综述 Sinno Jialin Pan and Qiang Yang,Fellow, IEEE 摘要:   在许多机器学习和数据挖掘算法中,一个重要的假设就是目前的训练数据和将来的训练数据,一定要在相同的特征空间并且具有相同的分布.然而,在许多现实的应用案例中,这个假设可能不会成立.比如,我们有时候在某个感兴趣的领域有个分类任务,但是我们只有另一个感兴趣领域的足够训练数据,并且后者的数据可能处于与之前领域不同的特征空间或者遵循不同的数据分布.这类情况下,如果知识的迁移做的成功,我们将

作者:凌逆战 地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/12071748.html 题目:带后置滤波的双通道广义旁瓣相消器(GSC)的分析 作者:Israel Cohen, Senior Member, IEEE 摘要 本文分析了非平稳噪声环境下带有后置滤波的双通道广义旁瓣相消器.后置滤波包括:检测 波束形成器的输出和参考信号处的瞬变,比较他们的瞬变功率,估计信号存在概率,估计噪声频谱以及频谱增强,以使他们对数谱的均方误差最小化.基于局部非平稳性的测量方法来检

转自:http://emuch.net/t.php?tid=6226942 前段时间比较幸运地中了一篇spl,把自己浅薄的经验写出来,直接从自己博客上转过来,分享给大家,望抛砖引玉吧~~~ 从投稿到录用经过近三个月最终论文成功接收,博士期间第一篇SCI,前面的辛苦与努力总算得到回报. 认真总结,希望对有心投此期刊的童鞋有所帮助,也当做自己的经验,以后备用. 期刊整体情况IEEE signal processing letters (以下简称SPL)在信号处理领域影响力还是很不错的,与IEEE T

5.2自然语言处理 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.1词汇表征 Word representation 原先都是使用词汇表来表示词汇,并且使用1-hot编码的方式来表示词汇表中的词汇. 这种表示方法最大的缺点是 它把每个词孤立起来,这样使得算法对相关词的泛化能力不强 例如:对于已知句子"I want a glass of orange ___ " 很可能猜出下一个词是"juice". 如果模型已知读过了这个句子但是当看见句子"I

1.可以在博客园中使用latex代码输出公式,以后再以不用复制图片粘贴啦: http://www.cnblogs.com/cmt/p/3279312.html 例如以下代码两边加上 $ 符号后 x(k + 1)=\Phi(k) x(k)+\Gamma(k) w(k),可产生 $\LaTeX$ 公式 $  x(k + 1)=\Phi(k) x(k)+\Gamma(k) w(k)  $ 2.IEEE模板:http://www.ieee.org/publications_standards/publi

标题&作者 1.标题 \title{} "Line breaks (\\) may be used to equalize the length of the title lines. Do not use math or other special symbols in the title." 2.作者信息 \author{} \author{}内先列作者,后写\thanks{},最后一个作者和第一个\thanks{}之间不能有空格,各\thanks{}之间也不能有空格,这里

自动文档摘要评价方法大致分为两类: (1)内部评价方法(Intrinsic Methods):提供参考摘要,以参考摘要为基准评价系统摘要的质量.系统摘要与参考摘要越吻合, 质量越高. (2)外部评价方法(Extrinsic Methods):不提供参考摘要,利用文档摘要代替原文档执行某个文档相关的应用.例如:文档检索.文档聚类.文档分类等, 能够提高应用性能的摘要被认为是质量好的摘要. 其中内部评价方法,是比较直接比较纯粹的,被学术界最常使用的文摘评价方法,将系统生成的自动摘要与专家摘要采用一定

对Lucene代码优化 我们再次看回我们上一篇快速入门写过的代码,我来截取一些有代表性的: 以下代码在把数据填充到索引库,和从索引库查询数据的时候,都出现了.是重复代码! Directory directory = FSDirectory.open(new File("E:/createIndexDB")); //使用标准的分词算法对原始记录表进行拆分 Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_30); 以下的代码其

FastText是Facebook开发的一款快速文本分类器,提供简单而高效的文本分类和表征学习的方法,不过这个项目其实是有两部分组成的,一部分是这篇文章介绍的 fastText 文本分类(paper:A. Joulin, E. Grave, P. Bojanowski, T. Mikolov, Bag of Tricks for Efficient Text Classification(高效文本分类技巧)), 另一部分是词嵌入学习(paper:P. Bojanowski*, E. Grave*

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 关于相似性以及文档特征.词特征有太多种说法.弄得好乱,而且没有一个清晰逻辑与归类,包括一些经典书籍里面也分得概念模糊,所以擅自分一分. ---------------------------------------------- 一.单词的表示方式 1.词向量 词向量是现行较为多的方式,另外一篇博客已经写了四种词向量的表达方式,两两之间也有递进

https://www.biaodianfu.com/automatic-text-summarizer.html 利用计算机将大量的文本进行处理,产生简洁.精炼内容的过程就是文本摘要,人们可通过阅读摘要来把握文本主要内容,这不仅大大节省时间,更提高阅读效率.但人工摘要耗时又耗力,已不能满足日益增长的信息需求,因此借助计算机进行文本处理的自动文摘应运而生.近年来,自动摘要.信息检索.信息过滤.机器识别.等研究已成为了人们关注的热点. 自动摘要(Automatic Summarization)的方

EndNote导入IEEE文献的方法.IEEE虽然可以批量导出,但是批量导出的是CSV格式.如果想导入到EndNote,需要一个个文献的导入.本文介绍一下IEEE导出文献并导入到EndNote的方法. IEEE导出文献 在IEEE检索结果页面,选择文献的标题或者「Quick Abstract 」→「View full abstract>>」.记住是打开摘要,不是下载PDF文件. 在打开的页面中,在左侧一栏中选择「Download Citation」. 在弹出的对话框中,根据选择「Citatio