Advertisement

印章抽取实验代码.docx

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本文档包含了一系列用于从文档中自动识别和提取印章信息的实验性编程代码,适用于研究与开发领域。 模式识别作业要求使用SVM分类器编写Matlab程序。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • .docx
    优质
    本文档包含了一系列用于从文档中自动识别和提取印章信息的实验性编程代码,适用于研究与开发领域。 模式识别作业要求使用SVM分类器编写Matlab程序。
  • MATLAB样定理.docx
    优质
    本实验文档通过Matlab编程探讨并验证信号处理中的抽样定理,分析不同抽样频率对信号重建的影响,加深理解理论知识。 【实验一 MATLAB 验证抽样定理】本实验旨在帮助学生理解和掌握脉冲编码调制(PCM)的工作原理,并通过MATLAB编程来验证抽样定理的有效性,从而加深对数字信号处理基础理论的理解并提升利用计算机分析问题的能力。在进行预习时,需要复习与PCM和ADPCM相关的章节内容,了解PCM通信系统组成部分如编译码器及话路滤波器的工作原理,并熟悉相关仪器的使用方法。 实验环境为PC电脑搭配MATLAB软件完成。随着超大规模集成电路技术的发展,目前PCM设备在体积、重量、功耗以及调试维护等方面都有了显著改进,在数字通信领域得到了广泛应用。本次实验模型以PCM编译码系统为基础,模拟数字电话终端机的工作流程,但不涉及全部硬件部分,仅关注其核心编码和解码过程。 抽样定理是数字信号处理的基础理论之一,它指出为了无损地恢复原始的连续时间信号,采样频率必须至少达到信号最高频率两倍的要求(即奈奎斯特准则)。在PCM技术中,首先进行的是将模拟信号转换为离散形式的过程——抽样。随后是对这些样本值进行量化处理,将其映射至有限个离散电平集合内;根据不同的方法可以分为均匀量化和非均匀量化两种方式。 对于A律或μ律压缩等常用非均匀量化的技术手段,则能够通过调整不同信号幅度下的量化间隔来优化小信号的编码效果并提高信噪比。在PCM中,信号极性和绝对值分别由折叠二进制码的第一位与其余各位表示出来。实验过程中,学生将利用MATLAB编程实现上述过程,并验证抽样定理的有效性。 通过模拟和分析不同量化方法对信号重建质量和信噪比的影响,可以帮助加深对于通信系统内数字信号处理原理的理解。此外,在整个实验中,量化步骤是关键环节之一;而量化间隔的选择及方式直接影响到最终的信号恢复效果与噪声性能表现。最后借助MATLAB提供的图形用户界面和编程能力进行直观观察分析结果,以增强理论知识与实践操作之间的联系,并提高解决问题的能力水平。
  • Kettle增量数据例.docx
    优质
    本文档详细介绍了使用Kettle工具进行数据库增量数据抽取的具体实践案例,包括配置步骤和应用技巧。 Kettle增量抽取技巧主要包括设置合适的表连接条件、使用变更日志或时间戳字段来追踪数据变化,并通过SQL查询语句优化筛选新增或更新的数据记录。此外,在转换设计中合理利用“旧值/新值”步骤组件,可以有效实现对数据库中已存在数据的精准匹配与增量加载操作。
  • -MATLAB-py_ai_clinician: py_ai_clinician
    优质
    py_ai_clinician 是一个结合MATLAB与Python的项目,利用AI技术辅助临床决策。该项目旨在通过代码抽取优化医疗数据分析和处理流程。 该项目的目的是为Komorowski等人在《Nature Medicine》期刊上发表的论文提供Python实现版本。原始代码是用MATLAB编写的,并被重新实现了Python版本。 在这项工作中,参考的是作者GitHub页面上的MATLAB实现。除了该论文外,还有许多关于败血症和强化学习的相关研究工作可以参考。 由于这个项目基于Python实现,因此还需要使用numpy库(版本1.15.0或更高),并且需要np.argsort()函数的stable选项功能。 此外,在我们的重新实现中使用的MIMIC III数据集是第1.4版。但是,原始《自然医学》论文所用的是第1.3版的数据集。要获取该数据集,请访问MIMIC官方网站并遵循其要求(参加在线课程,并获得经理的批准)。需要注意的是,MIMIC 数据集大约为6G大小(压缩后)。 以上描述中没有包含任何联系方式、链接或具体版本控制信息等细节。
  • GetSeal:,公,背景透明化,电子
    优质
    GetSeal是一款专业的印章处理工具,提供高效的印章(包括公章)提取、背景去除和透明化服务,助力用户轻松制作专业电子印章。 安装所需的库: ``` pip3 install opencv-python pip3 install numpy pip3 install Pillow ``` 运行命令: ``` python3 getseal.py -i source.png -o out.png ``` 结果为:印章提取 印章来源:百度图片
  • Python源_NLP_命名体识别+关系+事件+语义匹配.zip
    优质
    本资源包包含使用Python源代码进行NLP实验的全套资料,涵盖了命名实体识别、关系抽取、事件抽取及语义匹配等关键技术。 该项目是个人毕业设计的源代码,评审分数为95分,并经过严格调试确保可以运行。 项目资源主要适用于计算机、自动化等相关专业的学生或从业者下载使用,也可作为期末课程设计、大作业及毕业设计等学习材料。 此项目具有较高的参考价值。基础能力较强的人可以在该项目的基础上进行修改和调整,以实现类似其他功能。 本人在此完成了一些NLP相关的实验,并收集整理了相关的方法。 目前包括命名实体识别、实体关系抽取、事件抽取以及语义匹配等功能,未来计划添加分类、文本生成及问答系统等其它实验内容。 ## 命名实体识别 与该部分相关的实验在`experimentsner`文件夹中进行,运行脚本位于`experimentsscripts` ## 关系抽取 相关实验在`experimentsrelation_extraction`文件夹内 ## 事件抽取 相关实验在`experimentsevent_extraction`文件夹内 ## 语义匹配 与该部分相关的实验在`experimentssentence_embedding`文件夹中进行
  • 关系
    优质
    关系抽取试验旨在探索和验证从大量文本数据中自动识别并提取实体间语义关系的有效方法和技术,提升自然语言处理系统的智能水平。 在远程监督关系抽取任务中,我们使用了53类关系数据,并采用了多种主流方法进行处理,例如CNN+ATT、PCNN+ATT以及ResNet+ATT等技术。
  • 中文命名体识别-工具_文_自然语言处理-ChineseNERMSRA
    优质
    ChineseNERMSRA是一款专为中文设计的高效命名实体识别和实体抽取工具,适用于自然语言处理领域中的各类文本分析任务。 在当今的自然语言处理(NLP)领域,实体抽取是一项至关重要的技术。它旨在从文本中识别并分类出具有特定意义的词汇,如人名、地名、组织名等,这些词汇被称为实体。由于中文语法结构和词语多义性的复杂性,这一任务尤其挑战。 本段落将深入探讨一种专门针对中文环境的实体抽取工具——ChineseNERMSRA及其在该领域的应用与实现。Microsoft亚洲研究院开发了这个系统,它专为处理中文文本设计,并采用深度学习技术来准确识别文本中的实体。这不仅推动了中文NLP领域的发展,还提供了强大的研究和实际应用工具。 实体抽取通常包括以下步骤: 1. **预处理**:对输入的中文文档进行分词是基础工作。由于汉语没有明显的单词边界,需要依赖于词汇表和算法来完成这一任务。 2. **特征提取**:基于分词后的文本内容,提取与实体相关的特征信息,如语法类别、上下文等。 3. **模型训练**:使用深度学习技术(例如条件随机场CRF、循环神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM或Transformer架构)对这些特征进行训练以识别不同类型的实体。 4. **序列标注**:根据从数据中学习到的模式,为每个词汇打上标签,确定其是否属于某个特定类型,并明确该类型的具体属性。 5. **后处理**:通过合并和修正步骤提高实体抽取的整体准确性和完整性。 ChineseNERMSRA的独特之处在于它使用了优化过的深度学习模型。例如,可能采用了双向LSTM或者更先进的架构来结合字符级表示以捕捉汉字的语义信息,并利用丰富的预训练数据以及精心设计的损失函数提升在各种实体类型上的表现能力。 此工具的应用范围广泛,包括但不限于新闻分析、社交媒体监控和知识图谱构建等场景。例如,在新闻报道中可以迅速定位并提取关键人物及事件;社交媒体上则能识别用户讨论的话题及相关的人物信息,为商业决策提供支持。 要使用ChineseNERMSRA,开发者可以通过提供的资源获取源代码以及详细的指导文档来定制自己的实体抽取模型以满足特定的应用需求。 总的来说,作为一款高效的中文实体抽取工具,它不仅展示了深度学习在NLP领域的强大能力,并且极大地促进了对汉语文本的理解和分析。随着技术的进步,未来我们有望看到更加智能、精确的中文实体识别系统应用于更广泛的场景中。
  • 形状特征
    优质
    这段代码用于自动化地从各种数据源中提取物体或元素的形状特征,便于进一步的数据分析和机器学习应用。 在数字图像处理领域,对图像形状特征的提取包括面积、周长以及圆弧度特性的分析。