数据分为三大部分，即训练集、验证集、测试集。数据分为两种颗粒度，一种是句子级别的关系和包（若干个句子）级别的关系。以及用于训练词向量和语言模型的大规模无标注语料。

Android 抽取壳原理机实现源码分析，Dex2c VMP加固原理及实现代码分析

二摘代码MATLAB SFM-MATLAB 预告片 该存储库是MATLAB中“来自多个视图的运动结构”的实现。 请参阅以下内容以深入了解： 摄影旅游：探索3D图片集 关于数据集 所提供的图像数据集是从经过校准的相机中获取的。 因此，相机矩阵对我而言是众所周知的。 对于此存储库中提供的图像，您不需要执行任何相机校准。 但是，如果要使用自己的数据集，则首先必须使用以下详细指南进行相机校准： 自己进行相机校准 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行并运行的项目的副本，以进行开发和测试。 先决条件和步骤 Matlab 2017a（其他版本也可以使用，这是我使用的）租借参考以下说明以产生此分配的结果。 安装用于Matlab的vlfeat工具箱 转到main.m并为“默认数据集”选择“ dataSet”变量1，为我自己的数据集选择2 在main.m中将'highRes'变量设置为1以查看超高分辨率的图像。 （警告：这将需要20到30分钟才能运行，但是您可以在此报告中复制此图。） 默认情况下，该标志设置为0，以使代码在2分钟内运行，但结果的质量不如报告。 请使用Matlab图形而不是网格实验室来

Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，数据抽取高效稳定。 Kettle 中文名称叫水壶，该项目的主程序员MATT 希望把各种数据放到一个壶里，然后以一种指定的格式流出。

随机数抽取是一款免费的随机数抽取工具，可以在指定范围内进行数据的抽取一个数字，支持的范围为0-99，适用于游戏抽奖或会议抽奖。软件界面友好，使用简单，欢迎下载 软件功能 1.可据你所定义的抽取范围随机抽取一个数字。 2.支持抽取的数字范围为0-99。 3.支持最多两位数的随机抽取，动画效果绚丽，界面设计直观。 使用方法 1、设置好抽取数据的范围，点击开始抽签进行抽取; 2、抽取的数字

2019语言与智能技术竞赛数据集，三元组抽取，知识图谱，开放域三元组抽取，NLP

4.1 电子病历实体关系抽取任务 电子病历命名实体关系抽取主要研究从电子病 历中抽取疾病、症状、检查和治疗这几类实体间的 关系. 这些实体关系体现了患者健康状况信息和针 对患者的医疗处置措施, 也体现了医生的专业知识. 如下面的例子: 1) 头 CT 检查显示腔隙性脑梗死 (检查 “头 CT” 证实了疾病 “腔隙性脑梗死”); 2) 患者彩超结果汇报轻度脂肪肝、慢性胆囊炎, 给予饮食指导, 继续治疗方案 (“彩超” 证实了 “轻度 脂肪肝” 和 “慢性胆囊炎”, “饮食指导” 施加于 “轻 度脂肪肝” 和 “慢性胆囊炎”). 电子病历实体关系抽取任务在命名实体识别基 础上展开, 对病历文本中同一个语句中的两个命名 实体赋予预定义的关系类型, 因而该任务转化为分 类问题, 通常采用基于机器学习的方法实现, 评价指 标采用精确度、召回率和 F 值. 目前电子病历实体 关系只限于一个句子范围内两个实体之间的关系. Uzuner 首先对医疗实体关系抽取进行了开创 性的研究, 详细定义了六大类医疗实体关系: 当前疾 病和治疗的关系、可能的疾病和治疗的关系、疾病 (包括当前的和可能的) 和检查的关系、疾病和症状 的关系、当前症状和治疗的关系、可能的症状和治 疗的关系[3]. 如果已经定义了修饰识别任务, 实现了 疾病和症状的修饰识别, 那么在关系抽取时, 可以不 考虑修饰的影响, 直接抽取实体间的关系, 然后借助 实体的修饰, 可以得到文献 [3] 定义的上述各类关 系. 所以, 在 I2B2 2010 评测中, 实体关系的定义没 有考虑修饰的因素. I2B2 2010 首次对电子病历命 名实体关系进行了系统的分类[12], 这些关系包括医 疗问题和医疗问题之间的关系、医疗问题和检查之 间的关系、医疗问题和治疗之间的关系. 这三类关系 以医疗问题为中心, 反映了电子病历面向医疗问题 的信息组织方式. 这三类关系只限于一个句子范围 内两个实体之间的关系. 表 5 详细列出了医疗问题、 检查和治疗这三类实体间的关系. 针对中文电子病历特点, 医疗问题被拆分为疾 病和症状,那么在定义实体关系时,也应作相应调整. 主要体现在两方面: 1) 医疗问题和治疗 (或检查) 的 关系转变为疾病和治疗的关系以及症状与治疗的 关系, 医疗问题和检查的关系也转变为疾病和检查 的关系以及症状和检查的关系; 2) 医疗问题之间的 关系替换为疾病和症状的关系 (疾病导致了症状)、 疾病和疾病的关系 (疾病导致了另一个疾病)、症状 和症状的关系 (症状伴随另一个症状). 自动抽取这几类实体间的关系可以构造患者健 康状况的简明摘要, 医生可以预先快速浏览病人的 信息, 后续再关注特定的细节. 除了可以用作医疗研 表 4 疾病和症状的修饰识别方法总结 Table 4 Summarization of methods for assertion classification 作者 方法 用到的资源 数据 评价 (F 值) Chapman 等[13] (NegEx) 规则 正则表达式规则 出院小结 0.853 Mutalik 等[105] (Negfinder) 规则 正则表达式规则、句法规则 自建语料 0.965 Sohn 等[106] (DepNeg) 规则 依存规则 I2B2 2010 评测数据 0.838 Harkema 等[107] (ConText) 规则 正则表达式规则、触发词 6 种类型的病历文本 0.76∼ 0.93 Uzuner 等[108] SVM / 三个机构的病历 0.35∼ 0.98 Grouin 等[110] SVM NegEx I2B2 2010 评测数据 0.931 Jiang 等[97] SVM MedLEE I2B2 2010 评测数据 0.931 de Bruijn 等[99] SVM cTAKES I2B2 2010 评测数据 0.936 Clark 等[111] CRF、最大熵 语义分类词典、状态规则 I2B2 2010 评测数据 0.934

针对软件无线电接收机数字下变频中高速数字信号的降采样需求，利用半带滤波器及级联积分梳状滤波器，设计了一种半带滤波器前置的多级抽取滤波器架构。通过Simulink搭建系统模型验证之后，利用Xilinx ISE 12.3在Xilinx xc5vsx95t-2ff1136 FPGA上实现了一种下采样率为64的抽取滤波器。Modelsim仿真结果表明，该抽取滤波器设计是有效的，达到了设计指标。

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