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  1. Chinese Word Segmentation without Using Lexicon and Hand-crafted Training Data

  2. 一篇论述中文分词方面的专业论文，作者是孙茂松。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-07-15
    • 文件大小：585kb
    • 提供者：loverldm

  1. 面向社会计算的网络表示学习

  2. 清华大学孙茂松、刘知远教授的博士生的博士论文和答辩PPT

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-11-08
    • 文件大小：16mb
    • 提供者：lxzfhust

  1. 中国省市区.txt

  2. CREATE TABLE sys_city ( id int NOT NULL , areaname varchar(24) NULL , parentid int DEFAULT NULL, ) INSERT INTO sys_city VALUES (110000, 北京市, 0); INSERT INTO sys_city VALUES (110101, 东城区, 110100); INSERT INTO sys_city VALUES (110102, 西

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2019-06-11
    • 文件大小：194kb
    • 提供者：weixin_43770858

  1. Stock-Move-Prediction-with-Adversarial-Training-Replicate:该github回购包含我的论文“通过对抗训练增强股票走势预测”的重复实验-源码

  2. 带有专业训练复制项目的库存移动预测 欢迎来到我的项目页面！ 是时候进行一轮“噪音”了：） 这是一个重复项目，旨在进行论文“通过对抗训练增强股票走势预测”。 原始作者是冯福利，陈慧敏，何湘南，丁定，孙茂松和蔡达生。 论文链接在这里： : 项目信息 大学：西北大学 教授：刘涵教授 项目成员和联系信息： 陈宇翔（Alvin）Chen yuxiangchen2021在u.northwestern.edu GitHub存储库： 这是我的。 此存储库包含作者提供的代码和我的实验结果。 YouTu

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：590kb
    • 提供者：weixin_42107491

  1. 很棒的生物医学机器学习-源码

  2. 很棒的生物医学机器学习 收集生物，基因，医学人工智能相关资料 收集生物，遗传，医学人工智能相关材料 目录 1.生物生物学 2.基因组学 Eraslan，G.，Avsec，Ž。，Gagneur，J.等。 Nat Rev Genet 20，389–403（2019）。 。Richards，S.，Aziz，N.，Bale，S.等。 Genet Med 17，405-423（2015）。 2.1基因序列分析与预测 周杰，Troyanskaya O G.自然方法，2015，12（10）：931-934。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：17kb
    • 提供者：weixin_42101237

  1. GNNPapers：关于图神经网络（GNN）的必读论文-源码

  2. 必须阅读的有关GNN的论文 GNN：图神经网络 由周杰，崔干渠，张正彦和白玉石贡献。 图神经网络简介。 人工智能和机器学习，摩根克莱普尔出版社，2020年合成讲座 刘志远周杰 图神经网络：方法与应用综述。 arxiv 2018. 周杰，崔干渠，张正彦，杨成，刘志远，孙茂松。 图神经网络的全面调查。 arxiv 2019. 吴宗汉，潘世瑞，陈凤文，龙国栋，张成启，余飞飞。 图形数据的对抗性和防御性：一项调查。 arxiv 2018. 孙立超，窦颖彤，杨卡尔，王继，余宇飞，李波。 图上的深度学

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-19
    • 文件大小：30kb
    • 提供者：weixin_42134144

  1. KRLPapers:关于知识表示学习（KRL）知识嵌入（KE）的必读论文-源码

  2. 必须阅读有关KRL / KE的论文。 KRL：知识表示学习。 柯：知识的嵌入。 和贡献。 我们发布了 ，这是KRL / KE的开源工具包。 该存储库提供了标准的KRL / KE培训和测试框架。 当前，OpenKE中已实现的模型包括TransE，TransH，TransR，TransD，RESCAL，DistMult，ComplEx和HolE。 调查文件： 代表性学习：回顾与新观点。 Yoshua Bengio，Aaron Courville和Pascal Vincent。 TPAMI20

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-31
    • 文件大小：14kb
    • 提供者：weixin_42146274