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论文的编码实现。

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简介:
该论文《Joint Extraction of Entities and Relations Based on a Novel Tagging Scheme》的编程代码得以具体化。

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    本论文详细探讨了研究课题中相关算法和模型的设计理念,并着重描述了如何高效、准确地将理论转化为实践,包括编程技巧、调试方法及优化策略等关键技术点。通过详实的代码示例与实验结果,验证了所提出的方法的有效性和创新性。 论文《Joint Extraction of Entities and Relations Based on a Novel Tagging Scheme》的代码实现涉及根据一种新的标记方案同时提取实体和关系的方法。这一方法在处理自然语言数据时能够有效提高信息抽取的效果,特别是在需要识别文本中多个实体及其相互间复杂关联的应用场景下更为显著。通过采用新颖的标签体系,该研究不仅简化了模型的设计与训练过程,还提升了系统的灵活性及适应性,使其能够在不同领域和任务之间轻松切换应用。
  • 算术算法分析及
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    本文详细探讨了算术编码算法的工作原理及其在数据压缩中的应用,并实现了该算法,通过实验验证了其有效性和效率。 本段落分析了算术编码的理论基础,并重点介绍了WNC算法的实现方式。详细讨论了算术编码原理、正规化操作以及WNC算法代码实现等相关技术,并提供了一个切实可行的应用程序示例。
  • 关于区间算法分析和
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    本文对区间编码算法进行了深入分析,并探讨了其实现细节及应用。通过理论研究与实践结合的方式,提供了对该编码技术的理解和优化建议。 本段落全面介绍了区间编码算法的理论基础及其实现方式,并详细讨论了区间编码原理、正规化操作、区间编码实现以及二进制索引树的相关技术和方法。最后还提供了一个实际的应用程序示例。
  • GBK.js
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    GBK.js是一款小巧轻便的JavaScript工具库,专注于提供高效的中文GBK编码转换解决方案,适用于网页多语言处理和文本数据交换。 在JavaScript中实现GBK编码的解决方案适用于页面参数传递场景,在给使用GBK编码的页面传递参数时可以解决乱码问题。你可以直接引入该功能模块后调用decode方法来处理数据,例如: ```javascript const GBK = require(gbk.js); GBK.decode(data); ``` 这有助于确保参数在传输过程中保持正确的字符集格式。
  • 信息及报告
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    本课程项目涵盖了信息论和编码理论的基本概念,并通过编程实践来实现这些理论。参与者将学习并编写用于压缩、解码等任务的关键算法,并撰写详细的实验报告以总结研究成果。 信息论与编码实验及其代码实现及报告,包括对相关理论的探讨、实验设计以及详细的代码实现过程,并附有完整的实验结果分析和总结。
  • 基于FPGA高速Turbo器硬件研究-
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    本文探讨了在FPGA平台上高效实现Turbo码编码和解码技术的研究成果,旨在提升数据传输系统的可靠性和效率。 本段落探讨了利用现场可编程门阵列(FPGA)技术实现高速TURBO码编译码器硬件设计的方法。TURBO码是一种在通信领域中性能优异的纠错编码方式,因其接近香农限的卓越编码性能而备受关注,在3G和4G通信系统中有广泛应用。然而,随着5G通信技术的发展,传统的TURBO码面临着新的挑战,特别是在高速率与低延迟方面。 1. FPGA与TURBO码编译码器设计 FPGA是一种集成了大量逻辑门的可编程器件,通过用户自定义程序可以实现特定功能应用。相比传统专用集成电路(ASIC),FPGA的设计周期短、成本低,并且可以在不改变硬件结构的情况下进行现场编程和修改,因此非常适合用于复杂的数字通信系统如TURBO码编译码器设计中。本段落选择Altera公司的APEX II系列FPGA芯片来实现TURBO码编译码器。 2. TURBO编码器设计 TURBO编码是一种并行级联卷积编码方式,通过组合两个递归系统(RSC)分量编码器和一个随机交织器提高编码效率。本段落使用的RSC编码器为(13,15)8分量编码器,码率为1/3,并具有长度为1024比特的交织。在设计过程中需要解决的关键问题包括RSC分量编码器归零、流水处理、交织以及删余复用等。 编码器主要由两个分量编码模块、双口RAM存储和删余复用模块组成。通过交替进行数据读写操作,保证了连续的数据流处理能力。TURBO编码器能够实现缓存功能、卷积编码、交织及最终的输出删除冗余信息。预编码的设计在于确保在帧结束时生成终止比特。 为了提高流水线效率,本段落提出了一种基于快速通道互连架构设计方法,该结构由一系列连续行和列通道组成。这不仅提高了FPGA芯片处理TURBO码的速度与灵活性,而且便于在线修改和优化设计。 3. TURBO解码器迭代译码设计 在迭代译码方面,本段落提出了一种交叠滑窗架构以降低运算复杂性并提高解码速度。由于TURBO编码的多次迭代过程中需要处理大量数据,因此算法效率直接影响到整体性能。通过优化译码过程中的窗口重叠结构,能够显著加快处理速度和缩短解码时间。 4. 结论 研究表明FPGA技术可成功用于高速TURBO编译码器硬件设计中。合理规划编码与解码模块的硬件架构可以确保其在高速通信系统里有效运作。尽管5G标准主要采用LDPC代码作为物理层的主要编码方式,但鉴于3G和4G网络中的应用及研究价值,TURBO编码技术仍然占据重要地位。 本段落详细介绍了基于FPGA实现TURBO编译码器硬件设计的方法与策略,包括设计理念、具体实施以及优化方案。这对于推动该技术在现代通信系统中进一步的应用具有重要的理论意义和技术参考价值。
  • C++信息:霍夫曼、费诺、游程和算术
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    本项目采用C++语言实现信息论中的四种经典编码技术——霍夫曼编码、费诺编码、游程编码及算术编码,旨在优化数据压缩与传输效率。 要求:输入字符串,输出编码结果及编码效率;输入编码,输出译码结果。编译器使用的是VS2019。
  • PSP_CVPR_2021: CVPR-2021PyTorch-源
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    简介:PSP_CVPR_2021是CVPR 2021年一篇论文的PyTorch版本实现,包含完整源代码。此项目便于研究者学习和复现实验结果。 CVPR-2021论文的PyTorch实现:沿视听事件线的正样本传播 视听事件(AVE)本地化任务旨在找出包含特定视听事件的视频片段,并对其进行分类。这类事件既包括视觉元素也包括听觉元素,也就是说声源必须同时出现在视觉图像和音频部分中。 为了进行这项研究,需要准备以下资料: - AVE数据集 - 提取的音频特征文件(audio_feature.h5) - 提取的视频特征文件(visual_feature.h5) 此外还需要其他预处理文件: - audio_feature_noisy.h5 - visual_feature_noisy.h5 - right_label.h5 - prob_label.h5 - labels_noisy.h5 - mil_labels.h5 所有这些必需的数据应放置在名为data的文件夹中。 同时,还包括训练顺序文件(train_order.h5)。
  • PointDAN: NeurIPS 19 PointDAN
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    PointDAN是基于NeurIPS 2019论文开发的一个代码库,专注于领域适应中的点云数据处理,旨在通过深度学习方法减少源域和目标域间的分布差异。 资源浏览查阅110次。PointDAN是NeurIPS 2019论文的代码,“PointDAN,3D转移学习-PointDAN”此存储库包含我们NeurIPS 2019论文的源代码和数据集,介绍域适应(DA)方法在广泛的机器学习中的应用。更多下载资源、学习资料请访问相关平台获取。
  • 基于MATLABTCM器设计与-学位.doc
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    本论文详细探讨并实现了基于MATLAB平台的Turbo级联编码(TCM)技术的编译码器设计。研究内容包括理论分析、仿真验证及性能评估,为通信系统中的错误纠正提供了有效方案。 本段落总结了基于MATLAB的TCM编译码器的设计与实现过程,并介绍了TCM的概念、欧式距离与汉明距离的应用、子集分割原理以及信号形成和网格图技术,同时详细讲解了编码译码的基本原理。文中还提供了使用MATLAB进行TCM编译码器设计的具体方案,包括其编码解码流程及仿真方法。 首先介绍的是关于TCM(Trellis Coded Modulation)的定义:这是一种结合树状编码与调制技术的方法,用于提升数据传输时的可靠性,在不增加原有速率和带宽的情况下提供更高的编码增益。 其次探讨了欧式距离和汉明距离的重要性。在评估信号质量方面,这两者是关键指标。其中,欧式距离衡量的是两个信号之间的物理间距;而汉明距离则关注于两者间最小错误数量的比较。 子集分割原理也是TCM技术的核心之一,通过细分信号空间来增强传输过程中的稳定性与可靠性。 另外还详细描述了如何将信息转换为调制信号(即TCM中所谓的“信号形成”)以及网格图的概念——这是一种用于展示和优化信号传递路径的方法论工具。 编码译码原理则是指利用特定算法把原始数据转化为更加抗干扰形式的过程,从而确保传输过程中的高可靠性。这同样是实现高效、可靠通信的关键步骤之一。 基于MATLAB的TCM编译码器设计,则是通过该软件平台来创建并测试这些复杂的系统模型,以验证其功能和性能表现。 最后提到的是利用MATLAB进行仿真的重要性——这是评估及改进编码解码效率的有效手段。此外文章还简要介绍了在多用户检测与卫星通信等领域的实际应用案例中TCM技术的广泛使用情况及其显著效果。