比如，与语义分割相比，全景分割的困难在于要优化全连接网络的设计，使其网络结构能够区分不同类别的实例；而与实例分割相比，由于全景分割要求每个像素只能有一个类别和id标注，因此不能出现实例分割中的重叠现象。...全景分割效果示例 全景分割的具体分割形式有以下两点要求： 图像中的每个像素点都有一个对应的语义类别和一个实例id，如果无法确定可以给予空标注。...全景分割与现有分割度量的比较： 与语义分割度量的比较：语义分割度量（像素准确度、平均准确度、IoU）只关注像素级的正确率，而没有考虑实例正确性，因此无法适应things类别的分割任务。...3 数据库及实验结果 目前就作者已知的全景分割数据库只有Cityscapes、ADE20k和Mapillary Vistas。...下面是三个数据库的链接，有需要可以自取： Cityscapes：https://www.cityscapes-dataset.com/ ADE20k：http://groups.csail.mit.edu
然后，我们利用 Topbase 的实体链接服务，将匹配上的实体链接到知识库的已有实体中，避免了后期的数据融合。...，得到 base 版的融合数据，然后赋予每一个融合后的实体一个固定的 ID 值，这就得到了一个 Base 的融合库； 增量融合：对于每日新增的实体页面信息，我们不再重新进行聚类处理，而是采用“贴”的模式...然后利用知识库 embedding 的方法从候选实体中选择最相似的实体作为他的链接实体。基于文本名称的匹配召回候选可以大大提高知识库 embeding 方法的链接预测效果。...图25 TextEnhanced+TransE结构图 由于知识关联是在已知属性值的前提下，通过名称匹配的方式得到关联实体的候选集，所以知识关联无法补充缺失属性值的链接关系。...因此链接关系之间也有可信度的差别，无法做到将它们一视同仁地看待。
” ChenZhao@知乎(已授权)丨作者 realcat丨编辑 论文链接：arxiv.org/abs/2101.00591 代码链接：github.com/sailor-z/CLNet 项目主页：sailor-z.github.io...与现有算法相比，CLNet在直线拟合、相机姿态估计和基于检索的图像定位任务中取得了大幅度的性能提升，并针对不同的数据库和初始匹配分布展示出了良好的泛化性。...CLNet方法框架 下图展示了所提“修剪”模块的网络结构，该模块首先通过在局部特征空间动态建图的方式，提取匹配数据的局部信息，并采用一种环形卷积的方法整合局部信息，计算所建特征图的一致性分数；之后根据所求一致性分数...“修剪”模块网络结构 实验 本文在直线拟合、相机姿态估计和基于检索的图像定位任务上进行了实验。...本文目前使用固定的筛选比例，一定程度上易导致筛选不足或筛选过度的问题，我们在未来工作中将尝试设计一种自适应的筛选方法，以进一步提升筛选质量。
面对复杂的泛在网络空间，用户有可能无法准确表达搜索意图；即使能够准确表达，搜索引擎也可能难以正确理解；即使能够正确理解，也难以与恰当的网络资源进行匹配。...个性化算法通过比较用户模型和文档的相似性，判断真实的搜索意图，并估计文档对用户需求的匹配程度。 基于链接分析的方法。...，可以为计算机直接处理，从而实现对海量非结构化数据的分析、组织、管理、计算、 查询和推理，并进一步为更高层面的应用和任务（如自然语言理解、知识库构建、智能问答系统、舆情分析系统）提供支撑。...然而，由于人类知识的复杂性、开放性、多样性和巨大的规模，目前仍然无法构建满足上述需求的大规模知识库。...信息抽取技术通过结构化自然语言表述的语义知识，并整合来自海量文本中的不同语义知识，是构建大规模知识库最有效的技术之一。
但是图像匹配任务不一样，它涉及一对输入图像，而且通常是开放类别的问题，即测试的图像通常是新的未知类别，如人脸识别或行人再辨识。...然而，大部分已有方法并不直接考虑待匹配的两张图像之间的关系，它们依然把图像匹配当做图像分类来做，把每张图像独立对待，只不过抛弃了分类器，应用学到的模型从中提取一个固定的特征表达。...此外，TLift 的研究动机是，摄像机网络中的时空结构对跨摄像机匹配有很好的约束作用。...图 2：QAConv 示意图 网络结构 QAConv 训练时的网络结构如图 3 所示，包含骨干网络、QAConv 模块、类别记忆模块、全局最大池化（GMP）、BN-FC-BN 度量学习模块和损失函数...图 3：QAConv 网络结构 类别记忆和更新 为了训练 QAConv 图像匹配模型，需要形成足够的训练图像配对。
为此，作者提出了一种从流数据中评估 item 频率的方法，并通过理论分析和实验结果表明，该算法不需要固定的 item 语料库也能够产生无偏估计，并通过在线更新来适应 item 的分布变化。...然而，上下文通常是动态的，所以这种方法会遇到两方面的挑战： item 的语料库通常回答，如何进行快速匹配； 从用户反馈种受到的训练数据通常是非常稀疏的，因此导致模型预测对于长尾内容的方差较大。...MLP 模型通常可以采用从 item 的固定语料库中通过负采样得到训练，但由于双塔模型体系是同时对 item 的结构和内容特进行建模的，两者共享网络参数，所以无法通过类似的方式进行采样训练。...但与 MLP 模型中输入固定语料库不同的是，作者针对流数据来评估语料库分布情况。 最后，作者将这种偏差矫正技术应用到 Youtube 的个性化检索系统中，并取得了不错的成绩。...由于无法使用固定的语料库，所以作者使用散列阵来记录流 id 的采样信息（不过要注意这里可能会引起哈希冲突）。
原文链接：http://tecdat.cn/?p=10809 简介 本文档用于比较六个不同统计软件程序（SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus）的两级分层线性模型的过程和输出。 ...但是，我们将其视为随机效应（均值为零的正态分布变量），而不是像方差分析中那样的固定因子效应。因此，我们将估计值解释为每个类别的平均数在总体平均人气得分附近的方差。...这些结果与其他程序的结果完全匹配，除了固定效果的t统计量存在一些细微差异。 ...这意味着没有证据表明这两个因素实际上在该模型中因类别而异。 Stata结果 Stata无法自动识别变量之间的交互项，因此我们必须为两个跨级别的交互手动创建变量（请参见上面的代码中的gen语句）。...汇总 加上两个跨层交互项，Stata和SPSS无法使用非结构化协方差选项运行模型。这并不是说不应该将它们用于这种类型的分析，但是在向具有非结构化协方差矩阵的模型中添加更复杂的参数时，应谨慎使用。
全文链接：http://tecdat.cn/?...但是，我们将其视为随机效应（均值为零的正态分布变量），而不是像方差分析中那样的固定因子效应。因此，我们将估计值解释为每个类别的平均数在总体平均人气得分附近的方差。...这些结果与其他程序的结果完全匹配，除了固定效果的t统计量存在一些细微差异。...这意味着没有证据表明这两个因素实际上在该模型中因类别而异。 Stata结果 Stata无法自动识别变量之间的交互项，因此我们必须为两个跨级别的交互手动创建变量（请参见上面的代码中的gen语句）。...** ** 汇总 加上两个跨层交互项，Stata和SPSS无法使用非结构化协方差选项运行模型。
全文链接：http://tecdat.cn/?p=10809 最近我们被客户要求撰写关于分层线性模型HLM的研究报告，包括一些图形和统计输出。...但是，我们将其视为随机效应（均值为零的正态分布变量），而不是像方差分析中那样的固定因子效应。因此，我们将估计值解释为每个类别的平均数在总体平均人气得分附近的方差。...这些结果与其他程序的结果完全匹配，除了固定效果的t统计量存在一些细微差异。...这意味着没有证据表明这两个因素实际上在该模型中因类别而异。 Stata结果 Stata无法自动识别变量之间的交互项，因此我们必须为两个跨级别的交互手动创建变量（请参见上面的代码中的gen语句）。...** ** 汇总 加上两个跨层交互项，Stata和SPSS无法使用非结构化协方差选项运行模型。
原文链接：http://tecdat.cn/?p=10809 简介 本文用于比较六个不同统计软件程序（SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus）的两级分层线性模型的过程和输出。...但是，我们将其视为随机效应（均值为零的正态分布变量），而不是像方差分析中那样的固定因子效应。因此，我们将估计值解释为每个类别的平均数在总体平均人气得分附近的方差。...这些结果与其他程序的结果完全匹配，除了固定效果的t统计量存在一些细微差异。...这意味着没有证据表明这两个因素实际上在该模型中因类别而异。 Stata结果 Stata无法自动识别变量之间的交互项，因此我们必须为两个跨级别的交互手动创建变量（请参见上面的代码中的gen语句）。...汇总 加上两个跨层交互项，Stata和SPSS无法使用非结构化协方差选项运行模型。这并不是说不应该将它们用于这种类型的分析，但是在向具有非结构化协方差矩阵的模型中添加更复杂的参数时，应谨慎使用。
lucene索引 备份: 拷贝一份分片就完成了分片的备份,主分片如果损坏,备份的分片还可以提供搜索 类型 索引可以定义一个或多个类型,文档必须属于一个类型 文档 文档是可以被索引的基本数据单位 索引可以看成数据库的库... 类型可以看成数据表 文档可以看成表中的某条数据 比如说: 我们存储一个数据有几个大类: 动物 书籍,可以把动物和书籍设置为索引,但是书籍或者动物都有小类别,把这些小类别设置为类型 那么具体的书籍或者动物的信息就是文档...添加索引 添加索引后可以查看索引信息 结构化 非结构化 mappings后面为{} 则为非结构化,创建结构化索引 http://localhost:9200/book/novel/_mappings..."word_count":1000 } } } } } ``` 复合条件查询 以一定逻辑组合子条件查询 固定分数查询..."term":{ "author":"张三" } } } } } 本文为作者原创，手码不易，允许转载，转载后请以链接形式说明文章出处
对于特定场景的文档图像，其中的关键信息位置、版式等较为固定，因此在研究早期有很多基于模板匹配的方法进行关键信息的抽取，考虑到其流程较为简单，该方法仍然被广泛应用在目前的很多场景中。...主要方法有以下几种 （1）基于Grid的方法：此类方法主要关注图像层面多模态信息的融合，文本大多大多为字符粒度，对文本与结构结构信息的嵌入方式较为简单，如Chargrid[1]等算法。...2.1.2 文本识别 相对自然场景，文档图像中的文本内容识别难度一般相对较低（背景相对不太复杂），因此优先建议尝试PaddleOCR中提供的PP-OCRv3通用文本识别模型(PP-OCRv3模型库链接)...数据量方面，一般来说，对于比较固定的场景，50张左右的训练图片即可达到可以接受的效果，可以使用PPOCRLabel完成KIE的标注过程。...参考链接 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/tree/release/2.7
无法准确度量资源与需求的匹配程度。...一直以来，人工智能的关键核心部件之一是构建可支撑类人推理和自然语言理解的大规模常识知识库。然而，由于人类知识的复杂性、开放性、多样性和巨大的规模，目前仍然无法构建满足上述需求的大规模知识库。...1.2 文本信息抽取 给定问句语义分析结果，自动问答系统需要在已有语料库、知识库或问答库中匹配相关的信息，并抽取出相应的答案。...2.3 知识库问答 检索式问答和社区问答尽管在某些特定领域或者商业领域有所应用，但是其核心还是关键词匹配和浅层语义分析技术，难以实现知识的深层逻辑推理，无法达到人工智能的高级目标。...基于这样的结构化知识，问答系统的任务就是要根据用户问题的语义直接在知识库上查找、推理出相匹配的答案，这一任务称为面向知识库的问答系统或知识库问答。
后者会被实体多的类别所影响。 2.3.2 软匹配 MUC-6定义软匹配为：当识别的实体边界是覆盖正确的边界并且实体类别是正确的就可以被认为是正确匹配。...[98]在character embedding层上使用带有固定窗口的卷积网络。...ID CNNs允许固定深度卷积在整个文档中并行运行。它的结构如图7所示 与BiLSTM CRF相比，IDCNNs实现了14-20倍的测试时间加速，同时保持了相当的精确度。...3.4.2 Conditional Random Fields 有许多工作是在LSTM上使用CRF但是，CRF无法充分利用段级别的信息，因为段的内部属性无法使用单词级表示形式进行完全编码[。...或者建模NER为两个子任务：实体划分和实体类别预测。[162], [163]中为不同的数据库设置了不同的设定。
这些目标查询是一组固定的学习嵌入，能够随机初始化，在训练过程中学习，然后在评估阶段固定。目标查询的数量指的是模型能够检测到的目标数量的上限。...最后，输出特征向量通过（共享的）全连接的层馈送，以预测每个查询的类别和边框。为了计算损失并训练模型，该方法使用了Hungarian算法将输出与ground truth进行一对一的匹配。 ?...虽然最近的隐式神经表示法在三维重建中表现出了更好的性能，但由于其使用简单的全连接网络结构，无法将局部信息整合到观测值中，也无法加入类似平移等价性的归纳偏差。 ?...由于全局的面部结构在不同的生成器和数据集之间可能会有所不同，因此生成图像的局部patch会非常固定，可能会共享多余的伪影。为此，采用基于patch的全卷积分类器来关注局部patch而非全局结构。...，但是这种方法效率低下，需要数百万个示例来训练，对语言的自然组成结构的通用性较差，并且在模型推理时，学习到的嵌入无法适应新词。
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26105 潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。...模型 A：无随机效应模型 | 固定效应同方差 | - 解释个人轨迹与其平均类轨迹的任何偏差仅是由于随机误差 其中假设所有类的残差方差相等， 模型 B：具有特定类别残差的固定效应模型 | 异方差 |...对于 k=1:K, classes, 对于个体 i, 在时间点 j, tj, 其中假设随机效应分布为 第一步：选择随机效应结构的形式 为了确定随机效应的初始工作模型结构，可以遵循 Verbeke...我们测试了七个模型，从简单的固定效应模型（模型 A）到允许残差在类别之间变化的基本方法（模型 B）到一组具有不同方差结构的五个随机效应模型（模型 CG）。...在所有类别中，这些最大后验分配概率 (APPA) 的平均值高于 70% 被认为是可以接受的。使用正确分类、不匹配的几率进一步评估模型的充分性。
全文下载链接： tecdat.cn/?p=26105 在本文中，潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。...模型 A：无随机效应模型 | 固定效应同方差 | - 解释个人轨迹与其平均类轨迹的任何偏差仅是由于随机误差 其中假设所有类的残差方差相等， 相关视频 ** 拓端 ，赞13 模型 B：具有特定类别残差的固定效应模型...对于 k=1:K, classes, 对于个体 i, 在时间点 j, tj, 其中假设随机效应分布为 第一步：选择随机效应结构的形式 为了确定随机效应的初始工作模型结构，可以遵循 Verbeke...我们测试了七个模型，从简单的固定效应模型（模型 A）到允许残差在类别之间变化的基本方法（模型 B）到一组具有不同方差结构的五个随机效应模型（模型 CG）。...在所有类别中，这些最大后验分配概率 (APPA) 的平均值高于 70% 被认为是可以接受的。使用正确分类、不匹配的几率进一步评估模型的充分性。
全文下载链接： http://tecdat.cn/?p=26105 最近我们被客户要求撰写关于LCTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。...模型 A：无随机效应模型 | 固定效应同方差 | - 解释个人轨迹与其平均类轨迹的任何偏差仅是由于随机误差 其中假设所有类的残差方差相等， 相关视频 ** 拓端 ，赞17 模型 B：具有特定类别残差的固定效应模型...对于 k=1:K, classes, 对于个体 i, 在时间点 j, tj, 其中假设随机效应分布为 第一步：选择随机效应结构的形式 为了确定随机效应的初始工作模型结构，可以遵循 Verbeke...我们测试了七个模型，从简单的固定效应模型（模型 A）到允许残差在类别之间变化的基本方法（模型 B）到一组具有不同方差结构的五个随机效应模型（模型 CG）。...在所有类别中，这些最大后验分配概率 (APPA) 的平均值高于 70% 被认为是可以接受的。使用正确分类、不匹配的几率进一步评估模型的充分性。
简而言之，知识图谱以图结构的组织形式，通过语义关联描述客观世界中概念、实体及其关系。 如何构建一个用知识图谱表示的知识库呢？...本体可以用来规定我们的知识图谱中包含哪些领域的知识，知识的类别体系：一共有哪些类别，每种类别下面可以有哪些属性。...图2 数据集DBpedia中的部分本体知识 本体知识界定了每个实体应该存在于哪种类别，我们获取到的三元组会被本体匹配算法分类在不同的本体类型下。...从这个图谱我们可以获取，除了提取的原始事实之外的那些无法显示获取的新信息。这就是我们如何利用知识库中的既有事实和基于可用观察结果得到的新事实知识来构建知识图谱的过程。...如果数据已经结构化好，可直接用于与知识库进行知识融合。 2）阶段2：将提取的事实转化为三元组 执行本体匹配，将提取的实体和关系归类到对应的本体类型下。 存储为知识库中的三元组。
图5 特征变换方法TransInit实验结果 基于知识链接的NER方法 基于知识链接的 NER，即使用本体、知识库等结构化资源来启发式地标记数据，将数据的结构关系作为共享对象，从而帮助解决目标 NER...一般而言，利用知识库和本体库中的链接信息和词典能实现较大规模的信息抽取任务，这种方法有利于快速实现任务需求。 ? 图6 知识链接与数据增强结合模型 (1)基于知识库。...例如，Richman 等人利用维基百科知识设计了一种 NER 的系统，这种方法利用维基百科类别链接将短语与类别集相关联，然后确定短语的类型。...类似地，Pan 等人利用一系列知识库挖掘方法为 200 多种语言开发了一种跨语言的名称标签和链接结构。在实践中，较为普遍的是联合抽取实体和实体关系。...知识链接能利用任何结构化信息，通过知识库、本体库中的语义关系来辅助抽取目标实体，但是这种方法易产生噪声，实体的映射匹配依赖强假设条件，所需的知识库通常难以满足领域实体的抽取。
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