一、表示形体的两种模型 二、实体的定义 三、正则集合运算 四、特征表示 五、空间分割表示 六、推移表示

I-deas/Unigraphics NX模型互用性 CATIA4实体与片体 对中性文件的File(Open和File(Save As JT转换器 I-deas/Unigraphics NX模型互用性

第八章三维形体的表示 1.表示形体的两种模型 2.实体的定义 3.正则集合运算 4.特征表示 5.空间分割表示

本章的学习主要内容： ⚫ 三维坐标系的概念。 ⚫ 三维模型。 ⚫ 创建线框模型。 ⚫ 创建曲面模型。 ⚫ 创建实体模型

一、表示形体的两种模型 二、 实体的定义 三、正则集合运算 四、特征表示 五、空间分割表示

【自然语言处理与理解】一种结合词向量和图模型的特定领域实体消歧方法编辑部

在AutoCAD中，可以使用三维编辑命令，在三维空间中移动、复制、镜像、 对齐以及阵列三维对象，剖切实体以获取实体的截面，编辑它们的面、边或体。 在绘图过程中，为了使实体对象看起来更加清晰，可以消除图形中的隐藏线， 但要创建更加逼真的模型图像，就需要对三维实体对象进行渲染处理，增加色 泽感

在 AutoCAD中,可以使用三维编辑命令,在三维空间中移动、复制、镜像 、对齐以及阵列三维对象,剖切实体以获取实体的截面,编辑它们的面、边或 体。在绘图过程中,为了使实体对象看起来更加清晰,可以消除图形中的隐藏 线,但创建更加逼真的模型图像,就需蘡对三维实体对象进行渲染处理,增 加色泽感

医疗实体识别是电子病历文本信息抽取的基本任务。针对中文电子病历文本复合实体较多、实体长度较长、句子成分缺失严重、实体边界不清的语言特点以及标注语料难以获取的现状，提出了一种基于领域词典和条件随机场（CRF）的双层标注模型。该模型通过对外部资源的统计分析构建医疗领域词典，再结合条件随机场，进行了两次不同粒度的标注，将领域词典识别的准确性和机器学习的自动性融为一体，从中文电子病历文本中识别出疾病、症状、药品、操作四类医疗实体。该模型在测试数据中的宏精确率为96.7%、宏召回率为97.7%、宏F1值为97.2%。同时对比分析了采用注意力机制的深度神经网络的识别效果，因受到领域数据集大小的限制，在该测试数据集中后者表现不佳。实验结果表明了该双层标注模型对中文医疗实体识别的高效性

第1章数据库基础 学习要点 1、数据库系统的概念、特点、组成及分类 2、信息的三个领域 3、实体联系模型、数据模型 4、层次、网状、关系模型 5、数据库管理系统的功能、现状及发展方向