注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 基于π演算的Petri网和密码协议的形式化分析

  2. 上海交大博士论文 基于π演算的Petri网和密码协议的形式化分析

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-19
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：iamsxy999

  1. 图像视觉特征与情感语义映射方法的研究

  2. 随着人机交互系统的快速发展，视觉特征中的情感信息近年来正越来越受到人们的重视，特别是在特征提取和图像分类等领域。而目前的图像处理和应用大多忽略了情感的影响和作用。有效地挖掘图像与情感之间的映射规则，是情感计算在图像处理方面的探索，是一个崭新的且有很大挑战性前沿课题。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-10-14
    • 文件大小：7mb
    • 提供者：kinyond1388

  1. 编译原理实验　语义分析与中间代码生成　

  2. 编译原理实验　语义分析与中间代码生成 Sample语言的语义和代码生成规则，熟悉Sample语言的语义分析和代码生成过

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-06-27
    • 文件大小：180kb
    • 提供者：xiaoyao3857

  1. 规则引擎 Drools5

  2. 规则引擎　　规则引擎由推理引擎发展而来，是一种嵌入在应用程序中的组件，实现了将业务决策从应用程序代码中分离出来，并使用预定义的语义模块编写业务决策。接受数据输入，解释业务规则，并根据业务规则做出业务决策。 　　应用背景： 企业级管理者对企业IT系统的开发有着如下的要求： 　　1.为提高效率，管理流程必须自动化，即使现代商业规则异常复杂。 　　2.市场要求业务规则经常变化，IT系统必须依据业务规则的变化快速、低成本的更新。 　　3.为了快速、低成本的更新，业务人员应能直接管理IT系统中的规则，不

  3. 所属分类：IT管理

    • 发布日期：2011-11-21
    • 文件大小：647kb
    • 提供者：pangyishan

  1. 编译原理语义分析程序

  2. 1. 实验完成的要求 完成语义分析 .. 非终结符号 D 实现定义两种类型int, real 变量的声明； .. 非终结符号 S 实现变量之间的*，+，: =(赋值运算) .. 两个关键字 int 和real .. 变量之间的*，+，/，: =(赋值) 运算只能使用声明过的变量，所以要 检查使用的变量是否声明过。 .. 禁止同名重复声明，所以登记符号之前要检查有没有同名变量声明过 .. 对每个*，+，/，: =(赋值) 运算生成一条四元式如（*，A，B，T1）， 其中T1 是临时变量 .. *

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2012-06-28
    • 文件大小：10kb
    • 提供者：qiu_chen1991

  1. 和信安科通用专家系统技术白皮书

  2. 和信安科通用专家系统，综合了语义网、主体建模、产生式规则等知识表示技术，采用改进Rete算法，具有较强的知识学习能力，适用于风险管理、故障诊断、决策辅助以及医疗诊断等多种应用。

  3. 所属分类：管理软件

    • 发布日期：2012-08-03
    • 文件大小：533kb
    • 提供者：hyperthink

  1. 基于语义和规则的Web网页细粒度信息抽取方法

  2. 本文在利用语义和规则的基础上，提出了一个Web网页信息细粒度抽取的方法。方法首先，利用Web网页的结构和HTML标签信息进行网页的粗粒度信息抽取；其次，结合网页标签、结构和文本语义将粗粒度信息进行文本标识和分割，形成语义上紧密相关的标识文本；然后，根据语义解释器，依次识别出文本中的属性项；最后利用语义和规则，确定属性和属性值对。实验证明，该方法逐步细化分解网页，有效的利用了网页潜在的语义信息，拥有不依赖网页类型、结构，适用性好的优点。实验表明该方法提取正文细粒度精确度达到了90%。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-03-30
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：zhangfei2018

  1. 以词法分析和语法分析部分的上机结果为基础，添加语义分析部分。即以LR文法为基础。当进行产生式归约时执行对应的语义动作.

  2. 目的：充分理解语义分析的方法及相关语义计算的执行时机。 要求： 1．以S属性的语法制导定义为基础，将下表的语义规则嵌套在语法分析的过程中，即实现语法制导的翻译过程。 产 生 式 语 义 规 则 L ® E n print (E.val) E ® E1 + T E.val := E1 .val + T.val E ® T E.val := T.val T ® T1 * F T.val := T1.val * F.val T ® F T.val := F.val F® (E) F.val := E

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2014-05-28
    • 文件大小：7kb
    • 提供者：u012412259

  1. AMIE：在不完整知识库下的关联规则挖掘（代码+文档）

  2. 最近几年，例如YAGO和DBpedia等大规模知识库发展有了很大的进步。知识库提供了大量的不同种类的实体信息，如人、国家、河流、城市大学等等，同时知识库包含了大量的在实体（entity）间的关系既事实（fact）。当今的知识库包含的数据量是巨大的通常有百万个实体和上亿个描述实体间关系的事实数据。 虽然目前的知识库存在大量的实体和事实数据，但是这样大规模的数据仍然不完整。目前构建知识库的方法主要有两种，一种是从大量的文本中抽取事实但这种方法必然会带来大量的噪声数据，第二是人工扩展，但这样的方法对

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2015-03-18
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：obaishusheng

  1. 基于语义网的旅游信息服务平台

  2. 在分析当前旅游领域网站信息查询方面的问题基础上，采用ｐｒｏｔéｇé工具构建 了旅游领域本体，利用旅游领域规则的语义推理基础上构建了旅游信息语义检索模型． 提 出了采用语义网技术构建旅游信息服务平台的方法，并对平台的体系结构、功能模块组成 进行探究，向用户提供智能化、知识化服务，提高了旅游领域搜索的查准率和查全率

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2015-04-23
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：duangduang123

  1. 基于语义网的旅游信息服务平台研究

  2. 在分析当前旅游领域网站信息查询方面的问题基础上，采用ｐｒｏｔéｇé工具构建 了旅游领域本体，利用旅游领域规则的语义推理基础上构建了旅游信息语义检索模型． 提 出了采用语义网技术构建旅游信息服务平台的方法，并对平台的体系结构、功能模块组成 进行探究，向用户提供智能化、知识化服务，提高了旅游领域搜索的查准率和查全率

  3. 所属分类：网络基础

  1. 基于语义和规则的Web网页细粒度信息抽取方法

  2. 本文在利用语义和规则的基础上，提出了一个Web网页信息细粒度抽取的方法。方法首先，利用Web网页的结构和HTML标签信息进行网页的粗粒度信息抽取；其次，结合网页标签、结构和文本语义将粗粒度信息进行文本标识和分割，形成语义上紧密相关的标识文本；然后，根据语义解释器，依次识别出文本中的属性项；最后利用语义和规则，确定属性和属性值对。实验证明，该方法逐步细化分解网页，有效的利用了网页潜在的语义信息，拥有不依赖网页类型、结构，适用性好的优点。实验表明该方法提取正文细粒度精确度达到了90%。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2017-07-13
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：u012184337

  1. C注释&标签规则.pdf

  2. C CODE 标签和注释规约 注释要求简单，符合 Doxygen 文档生成规范，注释位于需要注释的上方，注释要求统一使用简洁的英文，语法方面不严格要求，但必须语义清楚明了。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2017-10-20
    • 文件大小：126kb
    • 提供者：huanghao08

  1. HTML基本语法和语义写法规则与实例

  2. 本文对HTML基本语法和语义进行了整理与实例，需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-20
    • 文件大小：56kb
    • 提供者：weixin_38539018

  1. rewriting:重写深度生成模型，ECCV 2020（口头）。交互式工具，可直接编辑GAN的规则，以将场景与添加，删除或更改的对象进行合成。更改StyleGANv2以制作夸张的眉毛或戴帽子的马-源码

  2. 重写深度生成模型 在本文中，我们询问是否可以通过使用户直接更改权重而不是使用数据集进行训练，来将深层网络重新编程为遵循不同的规则。 直接重写StyleGANv2的权重以重新编程具有帽子的马匹。 什么是模型重写？ 我们提出了模型重写的任务，其目的是添加，删除和更改预训练的深度网络的语义和物理规则。尽管现代图像编辑工具通过操纵单个输入图像来达到用户指定的目标，但我们使用户能够通过编辑生成模型以执行修改后的规则来合成无数新图像。 为什么要重写模型？ 要直接重写深度网络有两个原因： 深入了解深度网络如

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：82mb
    • 提供者：weixin_42098251

  1. 基于语义分析的目标意见对提取

  2. 评价对象-情感词对是情感词及其所修饰的评价对象的组合，评价对象-情感词对的识别是细粒度的情感分析的一个原子任务和关键任务。现有的研究大多集中在商品评论中，随着金融大数据的涌现，金融评论的情感扩散意义凸显。与商品评论不同，中文金融评论中评估对象多个繁多且构成形式复杂，虚指评价对象和隐式评价对象也更常见；情感词的针对金融评论的这些特点，提出了基于浅层语义与语法分析相结合的评价对象-情感词对抽取方法。考虑到金融评论多动词情感词，设计了语义角色标注与依存句法分析相结合的评价对象-情感词对抽取规则，保证了

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：804kb
    • 提供者：weixin_38688380

  1. 基于描述逻辑规则的语义Web服务组合

  2. 摘要：针对OWL-S语义Web服务自动组合问题,提出了一种基于描述逻辑(DL)规则的建模和组合方法.将ServiceProfile中的原子服务及其输入、输出参数分别建模DL中角色和概念,将概念间上下位关系和ProcessProfile中组合流程模型建模为DL规则,以一种统一的方式刻画语义Web服务的静态功能语义和动态交互特征;提出了刻画顺序服务组合的DL规则链和描述Split+Join结构的服务组(WSC)模型,将并发服务组合转为基于WSC的顺序组合,将语义Web服务组合归结为WSC和DL规则链

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：764kb
    • 提供者：weixin_38690095

  1. 语义版本：用于语义版本和范围的解析器-源码

  2. 语义版本 PHP> = 5.6的模块化可扩展库，提供API以支持语义版本号，比较器，范围和集合的解析和操作。 描述了在解析和处理版本号等时使用的语义和优先级规则。 用法 解析版本 首先创建VersionEngine的实例： use ptlis\ SemanticVersion \ VersionEngine (); $ engine = new VersionEngine (); 然后调用parseVersion方法，并传递一个版本号： $ version =

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：66kb
    • 提供者：weixin_42121086

  1. 面向机器翻译的假朋友语义自动校对

  2. 对统计机器翻译的假朋友语义问题进行分析，力求提高假朋友翻译的准确率。提出基于XML规则的假朋友识别技术，在构建规则库基础上对现有机器翻译结果中涉及假朋友的错误翻译进行语义校对，并开发了相应的机器翻译软件实现自动校对。对4个主流在线机器翻译工具进行实验测试结果表明，该方法能大幅度提高中英假朋友的翻译准确率。基于规则的方法能对统计机器翻译在假朋友语义问题上提供有效补充，建议机器翻译工具在假朋友词典和规则方面进行改进。

  3. 所属分类：其它

  1. 浅析C++11中的右值引用、转移语义和完美转发

  2. 1. 左值与右值:     C++对于左值和右值没有标准定义,但是有一个被广泛认同的说法:可以取地址的,有名字的,非临时的就是左值;不能取地址的,没有名字的,临时的就是右值.     可见立即数,函数返回的值等都是右值;而非匿名对象(包括变量),函数返回的引用,const对象等都是左值.     从本质上理解,创建和销毁由编译器幕后控制的,程序员只能确保在本行代码有效的,就是右值(包括立即数);而用户创建的,通过作用域规则可知其生存期的,就是左值(包括函数返回的局部变量的引用以及const对象)

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：87kb
    • 提供者：weixin_38663151
« 12 3 4 5 6 7 8 9 10 ... 20 »