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论文研究-生物网格研究综述 .pdf 评分:

生物网格研究综述,肖国荣,骆志刚,阐述了生物网格的概念,综述了现有的生物网格,包括英国的myGrid、欧洲EuroGrid中的Bio-GRID子项目、美国的NCBiogrid以及亚太地区的生物网格�
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全面综述:循环神经网络进展

改为比较全面的叙述了循环神经网络从一开始到现在发展的情况,对其发展的脉络进行了比较全面的介绍

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主流VIO技术综述及VINS解析_崔华坤等

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深度学习文字识别论文综述

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。深度学习是无监督学习的一种,深度学习采用了神经网络的分层结构,系统包括输入层、隐层(多层)、输出层组成的多层网络,只有相邻的节点之间有连接,同一层以及跨层节点之间相互无连接。深度学习通过建立类似于人脑的分层模型结构,对输入数据逐级提取从底层到高层的特征,从而能很好地建立从底层信号到高层语义的映射关系。

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论文研究-生物特征识别综述.pdf

对传统的身份鉴别手段和现代生物特征识别技术产生背景进行了综述,介绍目前典型的生物特征识别技术的原理和发展趋势,分析了实际应用中存在的优缺点,并探讨了基于个人生物特征融合的多生物特征识别技术和生物特征信息保护问题,强调了生物识别技术在身份认证领域的重要性。

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图像识别技术综述与展望

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城市公交查询系统的设计与实现毕业论文

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基于深度学习的智能聊天机器人的研究

随着深度学习在自然语言理解、词向量表示、机器翻译、情感分析以及中文分词领域的应用,人们开始研究聊天机器人的关键技术,把深度学习应用于聊天机器人。近年来,聊天机器人成为了一个非常热的人工智能的研发方向。目前研究者们在研究开发开放领域的聊天机器人时,一般会在深度学习技术的Sequence to Sequence(或者称作是Encoder-Decoder)框架下进行改进的。论文针对聊天机器人研究领域出现的一些主要问题进行了分析研究,提出了一个新的聊天机器人模型,即神经网络主题模型与深度学习语言模型相结合得到的智能聊天机器人模型(T-DLL Model)。所设计的神经网络主题模型是将传统的主题模型LD

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