School of Information, Qilu University of Technology, Jinan, China;
School of Information, Qilu University of Technology, Jinan, China;
Parallel processing; Big Data; Training data; Training; Data mining; Machine learning algorithms; Classification algorithms;
机译:一种基于Hadoop的大数据实体识别算法
机译:通过机器学习方法从中国电子健康记录中识别临床命名实体
机译:主动学习方法在临床文本中识别实体的研究
机译:基于Hadoop下学习的实体识别方法研究
机译:半监督的命名实体识别:在很少的监督下学习识别100种实体类型
机译:主动学习方法在临床文本中识别实体的研究
机译:通过系统的教学方法设计讲座,(saTL)方法论概念概念在使化学家能够实现方面发挥着至关重要的作用。最近开发的基于概念的教学方法可能在促进理解化学概念和吸收化学重要理论基础的努力中发挥关键作用。 a. F. m. Fahmy和J. J. Lagowski是世界范围内通过这种新颖的教学模式建立年轻一代概念的主要人物。然而,他们的努力,直到最近已经大多是有机化学特定的。然而,saLTC教学方法同样适用于化学中的其他各个学科。因此,saTLC方法也可用于克服学生在理解任何化学实体对特定和所需化学作用的功效方面所面临的问题。本演示文稿概述了saTLC技术可能应用于与物理化学的许多方面相关的概念,这些概念将被整合在一个单元中,以促进化合物在任何研究人员所需的任何化学变化中的应用。
机译:基于图形几何和学习/优化的统计信号和图像处理方法识别和数据融合方法