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GitHub项目:自然语言处理领域的相关干货整理

自然语言处理(NLP)是计算机科学,人工智能,语言学关注计算机和人类(自然)语言之间的相互作用的领域。本文作者为NLP初学者整理了一份庞大的自然语言处理领域的概览。选取的参考文献与资料都侧重于最新的深度学习研究成果。这些资源能为想要深入钻研一个NLP任务的人们提供一个良好的开端。 指代消解 https://github.com/Kyubyong/nlp_tasks#coreference-resolution 论文自动评分 论文:Automatic Text Scoring Using Neural Networks(使用神经网络的自动文本评分):https://arxiv.org/abs/1606.04289 论文:A Neural Approach to Automated Essay Scoring(一种自动将论文评分的神经学方法):http://www.aclweb.org/old_anthology/D/D16/D16-1193.pdf 挑战:Kaggle:The Hewlett Foundation: Automated Essay Scoring(Kaggle:The H...

机器视觉在棉花异纤分拣中的应用

在国内的棉花加工厂,为了清除异性纤维,除了在收购时把好管,进行人工挑拣外,还有专人在喂花前,在棉垛上挑拣异性纤维。这种人工的挑拣费时费力。利用机器视觉技术进行异纤分拣不但可以提高准确度,还可以大大提高工作效率,从而节省大量的成本。 棉花异纤分拣.jpg 目前我国棉花中混杂异性纤维问题突出,棉花中混杂的异性纤维比重虽小,但危害却很大。经过纺织机械打击分梳后,异性纤维纵向断裂、横向分开,数量成倍增加。纺纱时,散落的异性纤维容易使棉纱断头,降低生产效率;织布时,出现大量布面疵点,影响布面质量;染色时,因着色率不同影响外观。 利用机器视觉分拣出棉花中混杂的异性纤维(俗称“三丝”),指的是化学纤维,动物纤维和非棉性纤维,比如丙纶丝,塑料绳,各种色线,薄膜,头发丝,鸡毛,碎布以及被污染的棉花等。 棉花通过疏棉机后,风机带动棉花从棉花通道通过玻璃视窗,在玻璃视窗的两侧使用两个高速高分辨率彩色线扫描相机分别采集棉花的图像。图像数据传送至工控机,经图像处理软件处理后将处理结果给I/O单元,通过高频电磁阀将杂质吹入冗杂箱。 软件中利用异性纤维的色差和亮度信息与棉纤维的差值来判断是否为杂质。对每一个像素点的...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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