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本研究提出了一种新的文本分类扩展方法，使用递归神经网络对单词嵌入进行训练，而不是对输入向量施加扰动。这种方法扩展了传统的半监督和纯监督学习算法，能够在高维稀疏的文本输入中实现最先进的结果。通过可视化和
针对越语新闻文本自动分类问题,本文提出一种基于支持向量机的越语新闻文本分类方法。采用支持向量机学习算法,充分考虑文本中命名实体对越语新闻文本分类的特殊作用,分别在句法和语义层面选取词、词性和命名实体作
一种新的基于Hough变换的椭圆轮廓检测方法，模式识别，图形图像处理
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针对利用Gabor小波进行目标特征点识别的过程中所选取的参数序列过多的问题,给出了一种新的参数选取方法.该方法利用Gabor多尺度参数,配合权重函数,通过能量函数计算出相应的方向参数,构成图像的特征点
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基于BiGRU和贝叶斯分类器的文本分类,利用搜狐新闻数据集进行实现,对12个种类进行分类,里面设计BiGRUB提取文本特征,TF-IDF特征权重赋值,Bytes分类进行实现,学习深度学习和机器学习很好
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介绍了一种新的CO2探空测量方法。其原理是利用比尔歩格朗伯定律,使用非分光红外法,通过选择合适的红外光源和红外探测器,设计了合理的电路,在定标的基础上将测量的光强转换成CO2浓度,制作出可用于探空测量
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