暂时未有相关云产品技术能力~
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网络介质层:将模拟信号转化成数字信号,会形成一个MAC地址(本机地址,一般情况下不会变化)。百兆宽带用4根线,千兆宽带用8根线进行传输。
核心思想:从高层次角度讲,人们处理复杂性有一个通用的技术,及抽象。由于不能掌握全部的复杂对象,选择护士他的非本质细节,而去处理泛化和理想化的对象模型。
为了提升MySQL数据库(基于C/S设计(客户端-服务器))的访问瓶颈,除了在服务器端增加缓冲服务器缓存常用的数据之外
这里提供了两个C/C++中服务器与客户端之间通讯的两个程序,程序中封装了通信之间的函数方法,我们以这个程序为例进行封装。
请求方法有:GET、POST等。URL:请求地址。协议版本:HTTP的版本。
最近的工作引入了用于文档级事件论元提取(文档级EAE)的抽象语义表示(AMR),因为AMR提供了对复杂语义结构的有用解释,并有助于捕获长距离依赖关系
事件论元抽取(EAE)识别给定事件的事件论元及其特定角色。最近在基于生成的EAE模型方面取得的进展显示出了与基于分类的模型相比的良好性能和可推广性
Ubuntu20.04.2系统本身不含有JDK,而CoreNLP需要依赖JDK进行运行,所以需要先安装好JDK,可以输入java,然后系统会自动提示没有安装JDK,并会推荐安装的版本
在日常深度学习中,经常会将日志信息打印在控制台,但是由于打印的信息太多或者终端关闭后就无法查看具体的日志信息
我们提出了一个基于注意力的模型,将AMR解析视为序列到图的转导。与大多数依赖于预训练的对齐器、外部语义资源或数据扩充的AMR解析器不同
远程监督假设任何包含相同实体对的句子都反映了相同的关系。先前的远程监督关系抽取(DSRE)任务通常独立地关注sentence-level或bag-level去噪技术
多分类交叉熵就是对二分类交叉熵的扩展,在计算公式中和二分类稍微有些许区别,但是还是比较容易理解
最近想将mmsegmentation打包成exe进行使用,但是遇到了一个问题,在打包的过程中不会显示报错信息,但是在执行exe程序之后,exe会出现ModuleNotFoundError: No module named 'mmcv._ext'的报错,导致软件崩溃。
事件抽取是从海量文本数据中快速获取事件信息的一项重要研究任务。随着深度学习的快速发展,基于深度学习技术的事件抽取已成为研究热点。文献中提出了许多方法、数据集和评估指标,这增加全面更新调研的需求。
到目前为止,命名实体识别(NER)已经涉及三种主要类型,包括扁平、重叠(又名嵌套)和不连续NER,它们大多是单独研究的。
报错很奇怪,为啥我安装的是torchnlp,出现了没有匹配版本的torch。为此,我开始在网上寻找解决方法,竟然发现在没有人遇到这个错误???顿时觉得amazing,难道只有我安装不成功
补全知识三元组的任务具有广泛的下游应用。结构信息和语义信息在知识图补全中都起着重要作用。与以往依赖知识图谱的结构或语义的方法不同
信息提取受到其不同目标、异构结构和特定需求模式的影响。本文提出了一个统一的文本到结构生成框架,即UIE,该框架可以对不同的IE任务进行统一建模,自适应生成目标结构
从新闻中提取事件在下游应用程序中有很多好处。然而,今天的事件提取(EE)系统通常专注于单一的模态——无论是文本还是图像
事件抽取(EE)对于新聚合和事件知识图构建等下游任务至关重要。大多数现有的EE数据集手动定义固定的事件类型,并为每种事件设计特定的模式
我们提出了一种新的transformer,能够分割不同形态的医学图像。医学图像分析的细粒度特性所带来的挑战意味着transformer对其分析的适应仍处于初级阶段。
其中常见的数据增强方式包括:旋转、垂直翻转、水平翻转、放缩、剪裁、归一化等。
我们提出了一种新的transformer,能够分割不同形态的医学图像。医学图像分析的细粒度特性所带来的挑战意味着transformer对其分析的适应仍处于初级阶段。
事件提取(Event extraction, EE)是一项重要的信息提取任务,旨在提取文本中的事件信息。以前的EE方法通常将其建模为分类任务,这些任务需要大量数据,并且存在数据稀缺问题。在本文中,我们提出了一种新的EE学习范式,将其明确地转换为机器阅读理解问题(MRC)。
事件抽取旨在识别一个事件,然后抽取参与该事件的论元。尽管在句子级事件抽取方面取得了巨大的成功,但事件更自然地以文档的形式呈现,事件论元分散在多个句子中。
事件抽取(EE)通过微调从预训练的语言模型(PLMs)中受益匪浅。然而,现有的预训练方法没有涉及事件特征的建模,导致所开发的EE模型不能充分利用大规模无监督数据。
事件抽取(Event extraction, EE)是一项重要的信息抽取任务,旨在抽取文本中的事件信息。现有方法大多假设事件出现在句子中没有重叠,这不适用于复杂的重叠事件抽取。
目前的自监督学习算法通常是特定模态的,需要大量的计算资源。为了解决这些问题,我们提高了data2vec的训练效率,这是一个跨越多种模式的学习目标
位置编码最近在transformer架构中显示出了有效性。它为序列中不同位置的元素之间的依赖建模提供了有价值的监督。
事件抽取需要专家进行高质量的人工标注,这通常很昂贵。因此,学习一个仅用少数标记示例就能训练的数据高效事件抽取模型已成为一个至关重要的挑战。
最近,基于注意力的神经网络被证明可以解决图像理解任务,如图像分类。这些高性能的vision transformer使用大量的计算资源来预训练了数亿张图像,从而限制了它们的应用。
本文介绍了一种自监督视觉表示模型BEIT,即图像transformer的双向编码器表示。继自然语言处理领域开发的BERT之后
以往的研究大多致力于从单个句子中抽取事件,而文档级别的事件抽取仍未得到充分的研究。在本文中,我们专注于从整个文档中抽取事件论元
以往的研究大多致力于从单个句子中抽取事件,而文档级别的事件抽取仍未得到充分的研究。在本文中,我们专注于从整个文档中抽取事件论元
图像分割通常在单个图像patch的级别上是模糊的,并且需要上下文信息来达成标签共识。本文介绍了一种用于语义分割的transformer模型——segmenter。
我们提出了SegFormer,一个简单,高效而强大的语义分割框架,它将transformer与轻量级多层感知器(MLP)解码器统一起来。
在过去的几年中,卷积神经网络(CNN)在医学图像分析方面取得了里程碑式的进展。特别是基于U型结构和跳跃连接的深度神经网络在各种医学图像任务中得到了广泛的应用。
人类在多个层面上识别视觉世界:我们毫不费力地对场景进行分类并检测内部物体,同时还识别物体的纹理和表面及其不同的组成部分。
富语义解析的任务,如抽象语义表示(AMR),与信息抽取(IE)具有相似的目标,即将自然语言文本转换为结构化的语义表示。为了利用这种相似性
本文提出了一种新的Vision Transformer,称为Swin Transformer,它能够作为计算机视觉的通用骨干网络。将Transformer从语言转化为视觉的挑战来自于两个领域之间的差异
虽然Transformer体系结构已经成为自然语言处理任务的事实上的标准,但它在计算机视觉方面的应用仍然有限。在视觉上,注意力要么与卷积网络结合应用
事件触发词检测、实体提及识别、事件论元抽取和关系抽取是信息抽取中的四个重要任务,它们被联合执行(联合信息抽取- JointIE),以避免错误传播并利用任务实例之间的依赖关系
本文介绍了SimCSE,一个简单的对比学习框架,极大地推进了最先进的句子嵌入。我们首先描述了一种无监督方法,该方法采用一个输入句子,并在一个对比目标中预测自己
大多数现有的用于信息抽取(IE)的联合神经网络模型使用局部任务特定的分类器来预测单个实例(例如,触发词,关系)的标签,而不管它们之间的交互。
长期以来,事件论元抽取一直被研究为基于抽取的方法的序列预测问题,孤立地处理每个论元。尽管最近的工作提出了基于生成的方法来捕获交叉论元依赖性,但它们需要生成和后处理复杂的目标序列(模板)。
真实世界事件之间的各种关系,包括共指、时间、因果和子事件关系,是理解自然语言的基础。
近年来,从非结构化文本中提取实体和关系引起了越来越多的关注,但由于识别共享实体的重叠关系存在内在困难,因此仍然具有挑战性。先前的研究表明,联合学习可以显著提高性能。然而,它们通常涉及连续的相互关联的步骤,并存在暴露偏差的问题。
在labelme标注图像后,想将其json文件转化为png的图像,我们这里使用cv2.fillPoly()进行转化,但是遇到了一个巨坑
首先找到这个图标,也就是nvidia控制面板
这是因为你的电脑没有安装好正确版本的JDK,所以不能正常启动。这里提供一个方案,可能可以解决你的问题。