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周青松; 范兴容;
重庆邮电大学 通信与信息工程学院,重庆 400065;
重庆邮电大学 电子信息与网络工程研究院,重庆 400065;
短文本; 情感分类; TFIDF; Word2Vec; Stacking;
机译:在EO数据上映射山体滑坡:深度学习模型的性能与传统机器学习模型
机译:基于基于基于Beain学习模型的准确预测药物诱导肝损伤的深度学习模型
机译:肺炎检测的深度特征学习模型应用MRMR特征选择和机器学习模型的组合
机译:电子学习模型:基于云的电子学习模型对传统电子学习模型的有效性
机译:高中创业教育:将传统的教师主导的学习模型与计算机支持的协作学习模型进行比较。
机译:使用改进的基于SincNet的深度学习模型进行脑电信号情感分类
机译:这项研究是在课堂七SMPN 51万隆进行了准实验研究。本研究旨在回顾:学生的数学学习和教师谁通过结构化的任务和普通任务,增加了通过结构化的任务,普通任务和使用Knisley数学学习模式学生的数学解题能力的差异使用Knisley数学学习模型的描述传统的学习,提高质量Knisley的数学学习模式通过结构化的任务和数学通过普通的任务学习模型,以及对数学的学习,使用学生的态度数学通过结构化的任务,并通过普通的任务,学习的楷模。所用的研究方法是不等价的方法(前测和后测)对照组设计。使用科研仪器在测试和nontes形式获得的数据。之后正进行观察和分析。基于数据处理的结果,得到的:学生和教师的活动的图片已经增加到被越来越好,也有解决谁使用的数学通过结构化的任务,数学学习模式学习模型的数学问题学生的能力差异和传统的学习,获得增加的质量是低质量,以及给人以数学使用Knisley数学学习模型学习的积极响应学生
机译:使用基于问题的学习模型的夏季教师增强科学,数学和技术研究所
机译:图像识别装置,图像识别方法,机器学习模型提供设备,机器学习模型提供方法,机器学习模型生成方法和机器学习模型设备
机译:基于深度学习模型的安全性研究报告分析的方法和装置
机译:使用深度学习模型a和机器学习模型进行主题分析的电子设备及其操作方法
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