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搜索结果: 1-15 共查到计算机科学技术 标注相关记录55条 . 查询时间(0.227 秒)
本发明涉及一种基于生成对抗网络模型的皮肤黑色素和油脂标注方法和系统,将传统的基于模板阈值的皮肤黑色素和油脂标注方式转化为一个求解基于深度学习的最优化解,通过生成对抗网络模型的自主学习能力,较为准确地捕捉到皮肤表层黑色素和油脂所展现出来的特征,得到合理的生成器模型,有效重建了原始输入图像中的高频部分,并采用patchGAN的网络结构来控制输出图像在局部上的重建质量,在输出标注完成的图像结果时,不会在...
近日,南方科技大学电子与电气工程系教授贡毅课题组在面向智能物联网的群智感知与群智标注研究领域取得系列进展。研究成果相继发表在无线通信领域期刊IEEE Transactions on Wireless Communications上。该研究通过设计新型群智感知策略和群智标注策略,为人工智能的模型训练提供海量数据及标签,以支持高能效高准确度的智能物联网应用。
近期,中央音乐学院音乐人工智能与音乐信息科技系建成全球首个带标注的多模态胡琴演奏数据库(CCOM-HuQin),该数据库由中央音乐学院民乐系表演专业的研究生参与录制,采用统一的高精度录制标准和科学可靠的标注体系,可广泛用于音高识别、音频转谱、乐谱跟随以及音视频分析、情感计算、表演生成等研究,填补了音乐科技领域中带标注的多模态中国民族乐器演奏数据库的空白,对弘扬中国民族音乐以及中西方音乐对比研究有重...
黄河科技学院计算机辅助设计课件第七讲 工程标注
“第五届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会”(The Fifth International Symposium on Natural Language Processing based on Naturally Annotated Big Data, NLP-NABD 2017)将与CCL 2017同时召开。NLP-NABD涵盖了前面列举的所有自然语言处理的研究内容,尤其关注在大数据...
“第十六届全国计算语言学学术会议”(The Sixteenth China National Conference on Computational Linguistics, CCL 2017)将于2017年10月13日—15日在南京师范大学举行。作为国内最大的自然语言处理专家学者的社团组织——中国中文信息学会(CIPS)的旗舰会议,全国计算语言学会议从1991年开始每两年举办一次,从2013年开...
语义角色标注是一种自然语言处理领域的浅层语义分析技术。它以句子为单位,分析句子中的谓词与其相关成分之间的语义关系,进而获取句子所表达语义的浅层表示。由于语义角色标注可以提供较为简洁、准确、有益的分析结果,因此近年来受到了学术界的普遍重视,并已经成功地应用到信息抽取、自动问答、机器翻译等任务中。
“第十五届全国计算语言学学术会议”(The Fifteenth China National Conference on Computational Linguistics, CCL 2016)将于2016年10月15日—16日在鲁东大学举行。作为国内最大的自然语言处理专家学者的社团组织——中国中文信息学会(CIPS)的旗舰会议,全国计算语言学会议从1991年开始每两年举办一次,从2013年开始每...
由于脊椎生理结构的精准坐标描述和准确匹配尚未达到医学精度的要求,本文对如何精确描述脊柱腰骶段特征点的物理坐标进行研究。介绍了人体脊椎采样特征点的定义和传统标记方法。针对手动标注特征点精确度不够,易产生较大误差等问题提出了一种基于曲率多特征融合的自适应标注特征点的方法。该方法首先找出某个特征点的高斯曲率和平均曲率流的定义值,得到该特征点的法曲率相对极大值,并计算在指定极小半径r范围内的所有模型点的法...
第十三届全国计算语言学会议(CCL 2014)及第二届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会(NLP-NABD 2014)将于2014年10月18日—19日在华中师范大学举行。作为国内最大的自然语言处理专家学者的社团组织——中国中文信息学会(CIPS)的旗舰会议,全国计算语言学会议从1991年开始每两年举办一次,从2013年开始每年举办一次。CCL着重于中国境内各类语言的计算处理,为传播计...
图像语义标注是图像语义分析研究中的一个重要问题.在主题模型的基础上,本文提出一种新颖的跨媒体图像标注方法来进行图像间语义的传播.首先,对训练图像使用主题模型,抽取视觉模态和文本模态信息的潜在语义主题.然后,通过使用一个权重参数来融合两种模态信息的主题分布,从而学习到一种融合主题分布.最后,在融合主题分布的基础上训练一个标注模型来给目标图像赋予合适的语义信息.在标准的MSRC和Corel5K数据集上...
提出一种基于短语和依存句法结构的中文语义角色标注(SRL)方法。联合短语句法特征和依存句法特征,对句法树进行剪枝,过滤句法树上不可能担当语义角色的组块短语单元和关系结点,对担当语义角色的组块或节点进行角色类别标注。基于正确句法树和正确谓词的识别结果表明,该方法的SRL性能F1值为73.53%,优于目前国内外的同类系统。
现有中文语义角色标注主要集中在基于短语结构句法树的标注。基于此,提出一种基于依存树的中文语义角色标注方法。将中文句子转化为标准的依存树,作为实验数据集,特征选取时结合知网,将语义信息引入特征集,以提高系统的召回率,并采用最大熵分类器进行实验,获得90.68%的F值。结果表明,在标准的句法树上,当基于依存关系的标注系统中加入新特征时,该中文语义角色标注取得了比基于句法成分标注更好的成绩。

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