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电子科技大学:《信号处理理论与算法》课程教学资源(课件讲稿)第一部分 CH02 离散时间信号与系统分析基础(离散傅里叶变换及快速算法)
文档格式:PDF 文档大小:1.29MB 文档页数:95
周期序列的DFS及性质 离散傅里叶变换(DFT)及性质 DFT的快速算法(FFT) DFT/FFT的应用
清华大学:《数据结构及其应用》课程教学资源(PPT课件讲稿)第一章 概述
文档格式:PPT 文档大小:227.5KB 文档页数:113
第一章概述 一、研究对象:信息的表示方法、数据的组织方法、操作算法设计 二、意义地位:数据结构+算法=程序程序设计的基础系统软件的核心 三、发展过程:数值计算非数值计算建立数学模型客体及其关系的表示设计数值计算方法数据的组织操作算法的设计 四、非数值计算应用的发展,促进了数据结构的研究和发展以及其体系的完善
内蒙古农业大学:《计算机控制技术》课程教学资源(PPT课件讲稿)实验指导
文档格式:PPT 文档大小:373KB 文档页数:39
1模入通道(A/D)转换实验 2模出通道(D/A)转换实验 3过程通道综合设计实验 4常规控制算法设计实验 5非最少有限拍算法设计实验 6达林算法设计实验 7状态观测器跟踪系统设计实验
融合多特征嵌入与注意力机制的中文电子病历命名实体识别
文档格式:PDF 文档大小:759.98KB 文档页数:8
中文电子病历文本包含大量嵌套实体、句子语法结构复杂、句式偏短。为有效识别其医疗实体,提出一种融合多特征嵌入与注意力机制的命名实体识别算法,在输入表示层融合字符、单词、字形三个粒度的特征,并在双向长短期记忆网络的隐含层引入注意力机制,使算法在捕获特征时更加关注于医疗实体相关的字符,最终实现对中文电子病历中疾病、身体部位、症状、药物、操作五类实体的最优标注。面向开源和自建糖尿病数据集的实验结果中所提算法的实体识别准确率、召回率和F1值都达到97%以上,表明其可以更加有效地识别中文电子病历中各类实体
内蒙古农业大学:《计算机控制技术》课程教学资源(实验指导)
文档格式:DOC 文档大小:1.34MB 文档页数:7
1模入通道(A/D)转换实验2模出通道 (D/A)转换实验3过程通道综合设计实验4常 规控制算法设计实验5非最少有限拍算法设计实验 6达林算法设计实验7状态观测器跟踪系统设计 实验 1模入通道(A/D)转换实验1.1实验目的掌握模入通道的 设计方法与采样过程原理,熟悉汇编语言基本程序设计方法调试过程和 ADC0809的内部结构原理。 1.2实验器材单片机仿真器系统一套,直流稳压电源一台,万用表一块, ADC0809一块,74LS02四或非门一块,10电位计一只,包板一块,导线若 干
中国地质大学(武汉):《数字信号处理 Digital Signal Processing》课程教学资源(课件讲稿)第四章 快速傅里叶变换 Fast Fourier Transform(FFT)
文档格式:PDF 文档大小:1.09MB 文档页数:100
一、直接计算DFT的问题及改进途径 二 、按时间抽选的基-2FFT算法 三 、按频率抽选的基-2FFT算法 四 、IFFT算法
中国科学技术大学:《信息检索与数据挖掘》课程教学资源(课件讲稿)第11章 文本聚类
文档格式:PDF 文档大小:3.13MB 文档页数:77
• 聚类概述 • 什么是聚类?在IR中如何用聚类?聚类的几个术语 • K-均值聚类算法 • K-均值聚类中的基本准则 • K-均值算法中簇的个数 • 聚类评价 • purity、NMI(Normalized Mutual Information,)、RI(Rand Index)、F measure • 基于模型的聚类 • 层次聚类简介 • 层次聚类的簇相似度计算 • 四种HAC算法:单连接、全连接 、组平均、质心法
双层式状态空间智能预测控制及其应用
文档格式:PDF 文档大小:444.15KB 文档页数:6
介绍了状态空间预测控制算法和智能控制算法相结合的方法及其在电加热炉中的应用。结果表明:实时控制比状态空间预测控制算法超调减小5℃,调整时间缩短60min,精度可提高±1.5℃
《网络算法学》课程教学资源(PPT课件讲稿)第三章 实现原则
文档格式:PPT 文档大小:4.45MB 文档页数:57
3.1 运用实现原则的例子:更新TCAM 3.2 算法VS算法学:安全物证问题 3.3 十五条实现原则 3.4 需要注意的问题
联合多种边缘检测算子的无参考质量评价算法
文档格式:PDF 文档大小:3.7MB 文档页数:9
提出了一种联合多种边缘检测算子的无参考质量评价算法,同时考虑一阶和二阶边缘算子,避免了单一算子的局限性.该方法首先将彩色图像转换为灰度图像,然后计算灰度图像的梯度,相对梯度以及LOG特征.本文所使用的特征分为两部分,一部分提取相对梯度方向的标准差,另一部分利用条件熵来量化不同特征之间的相似性和相互关系,并且考虑到人眼特性进行多尺度计算,最后使用自适应增强(AdaBoost)神经网络进行训练和预测.在公共数据库LIVE和TID2008上进行实验,结果表明新方法对失真图像的预测评分与主观评分有较高的一致性,能很好地反映图像质量的视觉感知效果,仅使用10维特征,性能优于现有的主流无参考质量评价算法
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