一、摘要 内容: （1）用 1、2 句话说明原问题中要解决的问题 （2）建立了什么模型（在数学上属于什么类型），建模的思想(思路)，模型特点 （3）算法思想（求解思路），特色； （4）主要结果（数值结果，结论）：（回答题目的全部“问题”） （5）模型优点，结果检验；模型检验，灵敏度分析，有无改进，推广 要求（1）特色和创新之处必须在这里强调； （2）长度； （3）要确保准确、简明、条理、清晰、突出
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应用什么数学知识建立了什么模型，应用了什么算法，与现实的吻合度。问题的重述
切不可直接抄原文，用自己的理解重述题目问题的分析
问题的本质，变量，规律，用什么方法问题的假设与符号问题的解答
格式：问题一采用了XXX方法，建立XXX模型，得到了XXX结果结论参考文献附录论文的基本结构题目简短精炼，高度概括，准确得体XXX问题的优化模型/XXX问题的
数学建模——摘要写作 距离数学建模国赛仅一月左右，博主针对国赛题目类型，对论文各部分进行学习，并总结在这里。摘要是建模论文全文最为关键的部分，不仅在比赛中需要进行多次修改完善，而且在备赛中，同样需要阅读大量优秀论文总结其写法。对于摘要学习，我分为以下几步：模仿其形：这部分是在没有经过实战演练，只对数学模型有大概的了解的情况下，通常只能模仿出优秀论文中的一小部分句式。初有收获：在进行了实战演练后，
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2024-11-01 13:27:11
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利用计算机将大量的文本进行处理，产生简洁、精炼内容的过程就是文本摘要，人们可通过阅读摘要来把握文本主要内容，这不仅大大节省时间，更提高阅读效率。但人工摘要耗时又耗力，已不能满足日益增长的信息需求，因此借助计算机进行文本处理的自动文摘应运而生。近年来，自动文摘、信息检索、信息过滤、机器识别、等研究已成为了人们关注的热点。自动文摘（Automatic Summarization）的方法主要有两种：E
微信小程序:(1)什么是微信小程序:小程序是由微信之父张小龙在2017年1月9日正式发布的“轻”应用，它不需要下载安装专门的APP，只需要通过微信的载体，就可以轻松实现APP的功能。并且它具有“即开即用，用完即走”的特点，不占内存，非常方便快捷。(2)微信小程序用来做什么:更利于便民(3)微信开发工具:微信小程序有自己单独开发的编辑器,初学者可根据微信小程序开发文档去进行学习https://dev
关于领域模型的设计问题，JavaEye已经组织过n多次大规模讨论，几乎每过一段时期就会出现一次。最近出现了一个新的趋势，Craig Walls在自己的blog上面写一篇文章，介绍如何使用Spring2.0和AspectJ的新特性给domain object注入DAO依赖，即如何实现post-instantiation，请见： 与此同时，ajoo也给出了nuts的post-instantiatio
在 理解了 限界上下文 以及 分层架构 的本质基础上 需要确认系统的代码模型 每个团队 无需 都遵守一套 代码模型在同一个项目中 必须 1遵守 同一个代码模型 并需要 2 知道 如此划分代码的 意义 与价值 代码模型设计之前已经分析过1 层与层之间的协作2 跨限界上下文之间的协作 考虑限界上下文的代码模型时，需要考虑纵向架构除前端之外的所有层次或模块在代码模型设计因素
GAN模型一、什么是GAN模型生成对抗网络（Generative Adversarial Network）由一个生成网络与一个判别网络组成。生成网络从潜在空间（latent space）中随机采样作为输入，其输出结果需要尽量模仿训练集中的真实样本。判别网络的输入则为真实样本或生成网络的输出，其目的是将生成网络的输出从真实样本中尽可能分辨出来。而生成网络则要尽可能地欺骗判别网络。两个网络相互对抗、不
简介：我们提出了卷积块注意模块 (CBAM), 一个简单而有效的注意模块的前馈卷积神经网络。给出了一个中间特征映射, 我们的模块按照两个独立的维度、通道和空间顺序推断出注意力映射, 然后将注意力映射相乘为自适应特征细化的输入特征映射。因为 CBAM 是一个轻量级和通用的模块, 它可以无缝地集成到任何 CNN 架构只增加微不足道的间接开销, 可以集成到端到端的CNN里面去。通过对 ImageNet-
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2024-05-20 22:21:00
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作者：哈工大SCIR 冯夏冲1. 摘要多模态摘要（Multi-modal Summarization）是指输入多种模态信息，通常包括文本，语音，图像，视频等信息，输出一段综合考虑多种模态信息后的核心概括。目前的摘要研究通常以文本为处理对象，一般不涉及其他模态信息的处理。然而，不同模态的信息是相互补充和验证的，充分有效的利用不同模态的信息可以帮助模型更好的定位关键内容，生成更好的摘要。本文首先按照任
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2024-03-14 23:38:07
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摘要指导性写作00引言1、摘要的结构与内容1.1目的1.2方法1.3结果1.4讨论1.5其他1.6主流的摘要结构1.6.1 BMRC1.6.2 BMFI2、写作技巧2.1重点突出2.2句子简短2.3避免简称引用3、写作时常见的问题4、总结 00引言数学建模的比赛中最终提供的是一篇科技性质的论文，在评委阅卷时，由于工作量太大。一篇务实、规整的摘要绝对可以使你的论文得到加分。可是如何写好摘要呢？在结
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2024-04-19 12:57:07
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核心要点：诸如GPT-3等大预训练语言模型（PLM）以服务的形式发布。允许用户设计特定于任务的提示(Task specified Prompt)，并通过黑盒API查询PLM。将这种不能访问梯度参数，只能通过推理API查询模型推理结果的场景称为LMaaS（Language Model as a Service）本文在此场景下提出了一种黑盒优化框架，通过无导数优化来优化输入文本前的连续提示。大型PLM
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2024-04-04 09:48:54
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自然语言处理领域中有很多的子任务，大类上一共分为四个板块，如下：1. 序列标注：分词/POS Tag/NER/语义标注
2. 分类任务：文本分类/情感计算
3. 句子关系判断：Entailment/QA/自然语言推理
4. 生成式任务：机器翻译/文本摘要 在我接触NLP相关的工作以来，任务1和任务2是比较常见的，后面两种则几乎没有
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2023-09-22 11:12:47
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目录 摘要：文本摘要生成概述：Encoder-Decoder模式思想：数据集描述：模型构建与代码描述（LSTM+Attention）总结：参考文献：摘要： 摘要是文本的主要内容和核心思想的最小化表达,从海量文本数据中快速寻找有价值的信息具有重要意义。利用深度神经网络Encoder-Decoder基本框架，通过引入注意力模型，本次将尝试实现应用LST
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2024-05-03 13:45:26
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【摘要】判别式模型，就是只有一个模型，你把测试用例往里面一丢，label就出来了，如SVM。生成式模型，有多个模型(一般有多少类就有多少个)，你得把测试用例分别丢到各个模型里面，最后比较其结果，选择最优的作为label，如朴素贝叶斯。本文将从生成式模型与判别式模型的概念，适用环境以及具体模型三个方面分析比较这两个模型，并在最后对列出模型范例，进行范例比较。 【基本概念】生成模型，就是生成(数据的分
1.阅读摘要的目的：读懂、学习写作技巧2.词语分类：结构词(划分文章结构的词语，例如首先，其次等有着明显先后性的词语)、数学模型词【两类：1）.动词（红色）：分析、估计、保留等——确定工作任务 2）.xxx模型的词语（黄色）】，数学模型词可以知道用了什么方法，做了什么工作。3.先划分词语，可以绘制相关概要图、流程图等2020年A题Keeping up with the Migrating Fish
如果您正在google的colab中打开这个notebook，您可能需要安装Transformers和?Datasets库。将以下命令取消注释即可安装。! pip install datasets transformers rouge-score nltk分布式训练请查看 这里.微调transformer模型解决摘要生成任务在本notebook中，我们将展示如何微调 ? Transformers中
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2024-05-27 19:41:19
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我们试着降低此问题的复杂度。因为上述思路一再进行查找的时候，总是重复地循环，效率不高。那么怎么简化呢？先来看看这些序列：w0,w1,w2,w3,q0,w4,w5,q1,w6,w7,w8,q0,w9,q1 问题在于，如何一次把所有的关键词都扫描到，并且不遗漏。扫描肯定是无法避免的，但是如何把两次扫描的结果联系起来呢？这是一个值得考虑的问题。 &nbs
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2024-07-29 17:54:37
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（1） 摘自：别人Blog的一段文字。 四、Make or AutoMake 用过Java的Ant后，想起Make就觉得很烦，很厌倦。总归还是会的，见《GNU Make 3.8
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