 自然语言处理概述 ◼ 什么是自然语言处理 ◼ 自然语言处理的典型应用 ◼ 自然语言处理的基本任务 ◼ 自然语言处理的基本策略和实现方法 ◼ 自然语言处理的难点 ◼ 自然语言处理所涉及的学科  基于规则（知识工程）的自然语言处理方法（理性方法，传统方法） ◼ 基于词典和规则的形态还原（英语）、词性标注以及分词（汉语、日语） ◼ 基于CFG（上下文无关文法）和扩充的CFG（复杂特征集、合一运算）的句法分析 ◼ 基于逻辑形式和格语法的句义分析 ◼ 基于规则的机器翻译  基于语料库（数据）的自然语言处理方法（经验方法） ◼ 语言模型（N元文法） ◼ 分词、词性标注（序列化标注模型） ◼ 句法分析（概率上下文无关模型、移进-规约分析器） ◼ 文本分类（朴素贝叶斯模型、最大熵模型） ◼ 情感分析 ◼ 机器翻译 (IBM Model等) ◼ ......（基于神经网络的深度学习方法）

一、明确基于特征、案例维归约与技术归约的区别。 二、解释数据挖掘过程的预处理阶段中进行数据归约的优点。 三、应用相应的统计方法,理解特征选择和特征 构成的基本原则。 四、理解特征等级主成分分析方法。 五、区别基于增量和平均样本的案例中的技术

当全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)分布式仿真环境中共享的模型数量非常多时,检索模型和配置仿真任务将成为一个比较复杂的工程.为提高仿真模型选取和仿真任务配置的效率,设计了一套针对GNSS分布式仿真环境中仿真模型的实时智能推荐方法,方法中首先定义了模型关联关系和接口形状的概念,然后提出了一种条件约束下的频繁模式树(FP-tree)结构,并从理论上分析了该结构在检索任务量方面的减少程度,设计并推导了模型关联关系度的计算方法,以及整套智能推荐方法的运行流程.推荐方法在GNSS分布式仿真环境中进行了仿真验证,仿真结果与传统智能推荐方法做对比分析,分析结果表明,该方法针对仿真模型推荐时运行时间短,推荐结果准确度高,能够实时为用户推荐合适的模型

第1章计算机基础知识 本章学习目标 本章主要讲解计算机的发展史、基本组成和工作原理以及 数制和编码等最基础的知识。通过本章的学习,读者应该掌握 以下内容: 1.将计算机发展划分为四个阶段的标志 2.计算机的主要特点及其理解 3.冯诺依曼原理和冯·诺依曼结构图 4.计算机的主要技术指标 5.进制及其相互转换方法 6.计算机中数的表示方法 7.ASCI码和汉字编码 8.计算机的应用领域和计算机应用能力培养方向

在强夯法处理湿陷性黄土路基施工中,为了及时掌握和了解强夯加固深度,并对加固效果进行正确评估,利用测振仪进行现场测振,通过对测得的振动波参数进行数值分析,获得强夯法有效加固深度计算公式,同时利用重力触探方法对强夯后路基承载力进行平行检验.结果表明,有效加固深度计算公式与经验公式有较好的一致性,采用测振仪测控强夯法处理湿陷性黄土路基加固效果是一种有效的新方法

针对程潮铁矿2#主溜井\托斗法\加固方案,采用数值模拟计算的方法,在加固前后条件下,对围岩的力学状态、局部结构和系统整体结构的稳定性进行了预测分析,为整体加固设计方案的评价提供了理论依据

课程性质：数学分析是数学系最重要的一门基础课，是许多后继 课程如微分几何，微分方程，复变函数，实变函数与泛函分析，计算 方法，概率论与数理统计等课程必备的基础，是数学系本科一、二年 级学生的必修课

在前一讲中,我们介绍了有关随机现象的 些基本概念,并说明了概率的含义和统计计算 方法。回忆一下,代表随机现象的样本空间, A为所关心或感兴趣的事件,P(A)为其发生的概 率大小 在本讲,我们将介绍两个简单,但非常有 用的概率模型

一、什么是软件 根据1983年IEEE的定义:软件是计算机程序、方法、规则、 相关的文档资料以及在计算机上运行的程序时所必需的数据的集合。 方法和规则通常是在文档中说明并在程序中实现的。 程序:是计算机需要遵照执行的一系列指令,它作为一种具有逻辑 结构的信息,精确而完整地描述计算任务中的处理对象和处 理规则

推导出用EAM(embedded-atom method)势表达的力学稳定性判据,给出了确定势函数适用范围的理论判据及相应的数值方法。应用该方法计算不仅可以确定EAM势的可靠性及适用范围,而且可以得到材料的理论拉伸强度和与之相应的应变值、材料的理论应力-应变曲线以及材料的晶格常数、弹性常数、结合能等