医疗非结构化知识图谱抽取数据集

程序特点 1.考试项目数据库独立存在，实现高考生数据量承载。 2.考题按格式简单录入，减少了录入难度。 3.抽题规则自定义，自由设定考题形成规则，通过分类控制可以实现不同类型的考试 4.主观题简单阅卷，主观题阅卷方式简单高效，充分降低阅卷难度 5.导入导出设置，考生采用一考一导模式，导入结构简单，考试成绩和主观答题均可进行导出 6.支持考试时间设置，系统时间确定，保证无法进行时间作弊 7.抽题后保持抽题结果选择，如选定考题固定，则该用户抽题完成后即使退出重新登录也会保持题目 8.支持练习模式，答题后即可看到答题结果并且可以查错

种子填充法matlab代码基于k-行列式点过程的空间抽样设计 这些文件作为时空气候数据字段的模型和监测设计的补充材料，由 Camila Casquilho 提供，可在不列颠哥伦比亚大学 (UBC) 在线获取。 该存储库包含实现基于 k-决定性点过程 (k-DPP) 的灵活抽样设计策略的代码。 这种抽样设计能够产生空间平衡的设计，同时根据可能可用的附加特征在位置选择中施加多样性。 在其简单的格式中，它可以被视为一种随机替代空间填充“覆盖”设计的常用方法，可在fields::cover.design 。 k-DPP 采样设计还可以用作高斯场中熵设计的近似值，甚至可以用于选择用于空间预测的节点。 这项研究建立在引入基于 k-DPP 的空间采样设计的基础上。 代码基于 MATLAB 代码。 依赖关系 assertthat::assert_that fields::rdist , foreach::foreach , foreach::`%do%` , foreach::`%dopar%` （可选）， magrittr::`%>%` , purrr::map ， purrr::map_dbl ,

小小商城系统 - SSM版 练手 JavaWEB 项目，本版本为SSM版。本项目实现了通用 Mapper，免写 SQL，全自动处理关联查询。通过合理配置 MyBatis Generator 和自定义插件，灵活隔离手写代码和自动生成代码。实现了 BaseService 类对 Service 层进行抽象。通过拦截器实现了方法级粒度的鉴权，通过AOP实现了参数校验。 演示： 可自行注册账号，或使用后台查看权限账号 demo 密码 demo （后台入口登陆后显示） 兄弟项目： 本项目的亮点： 功能齐全，页面丰富，实现了小商城的大部分功能 前端仿天猫2017页面，基于原生 CSS（前台）、Bootstrap（后台）、Jquery、Bootstrap Js 构建 本项目为 Maven 项目，后端使用 Spring 4 + SpringMVC 4 + Mybatis 3.4 + aspectj 1.8

（1）Kettle数据抽取---全量抽取

SVM分类算法处理高维数据具有较大优势，但其未考虑语义的相似性度量问题，而LDA主题模型可以解决传统的文本分类中相似性度量和主题单一性问题。为了充分结合SVM和LDA算法的优势并提高分类精确度，提出了一种新的LDA-wSVM高效分类算法模型。利用LDA主题模型进行建模和特征选择，确定主题数和隐主题—文本矩阵；在经典权重计算方法上作改进，考虑各特征项与类别的关联度，设计了一种新的权重计算方法；在特征词空间上使用这种基于权重计算的wSVM分类器进行分类。实验基于R软件平台对搜狗实验室的新闻文本集进行分类，得到了宏平均值为0.943的高精确度分类结果。实验结果表明，提出的LDA-wSVM模型在文本自动分类中具有很好的优越性能。

Chatbot_CN 基于深度学习、强化学习、对话引擎的多场景对话机器人 • • • • • • • • Made by Xu • :globe_with_meridians: 项目说明     Chatbot_CN 是一个基于第三代对话系统的多轮对话机器人项目，旨在于开发一个结合规则系统、深度学习、强化学习、知识图谱、多轮对话策略管理的 聊天机器人，目前随着时间的慢慢发展，从最初的一个 Chatbot_CN 项目，发展成了一个 Chatbot_* 的多个项目。目前已经包含了在多轮任务型对话的场景中，基于话术（Story）、知识图谱（K-G）、端到端对话（E2E）。目的是为了实现一个可以快速切换场景、对话灵活的任务型机器人。 同时，Chatbot_CN 不仅仅是一个对话系统，而是一套针对客服场景下的完整人工智能解决方案。对话是解决方案的核心和最重要一环，但不仅限于对话，还包括智能决策

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基于强化学习的自举式关系抽取算法，王韬，程祥，知识图谱由<头实体，关系，尾实体>形式的三元组构成，能够将海量数据中的知识以图的方式进行组织，从而为下游智能服务的实现提供�

二摘代码MATLAB 相对属性 团队 卡纳夫·古普塔（Kanav Gupta） 帕塔·帕塔尼（Parth Partani） 阿努拉格·梅塔（Anurag Mehta） 介绍 项目涉及获得排名功能，该功能可以根据特定属性的强度关联两个或多个图像。 PubFig数据集用于项目 档案结构 MATLAB文件：所有matlab文件均包含用于GIST特征提取的代码 CV_Project.ipynb：项目的主要实施。 图像：772个图像的PubFig数据集 attribs.npy：每个属性的训练权重（使用Rank-SVM） attribs1.npy：训练过的权重用于零镜头学习的可见类