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1.
思维模拟主要是以控制论和信息论为理论基础,使用计算机从功能、行为上来模拟和代替人的某些特定智能.无论是在人工智能领域,还是在思维科学领域,形象思维和抽象思维都具有同样重要作用.但是,迄今为止智能的机器模拟还局限于抽象(逻辑)思维领域,对形象思维的认识才刚刚开始.介绍了通过计算机书法创作进行形象思维模拟的探索和尝试,目的是讨论以计算机书法创作进行思维模拟的可行性.结果表明,计算机书法创作是思维模拟的有效切入点.  相似文献   
2.
思维模拟主要是以控制论和信息论为理论基础,使用计算机从功能、行为上来模拟和代替人的某些特定智能.无论是在人工智能领域,还是在思维科学领域,形象思维和抽象思维都具有同样重要作用.但是,迄今为止智能的机器模拟还局限于抽象(逻辑)思维领域,对形象思维的认识才刚刚开始.介绍了通过计算机书法创作进行形象思维模拟的探索和尝试,目的是讨论以计算机书法创作进行思维模拟的可行性.结果表明,计算机书法创作是思维模拟的有效切人点.  相似文献   
3.
获取书法汉字笔画的完整轮廓是进行计算机书法模拟和创作的重要前提,而笔画间的相互覆盖使得获取的笔画轮廓不完整。结合一个已有的统计模型,提出了一种新的笔画轮廓恢复方法。该方法通过建立轮廓模型、统计学习相似笔画来实现有缺失笔画轮廓的恢复。其主要过程包括笔画轮廓建模、建立并训练统计模型、运用统计模型恢复轮廓。实验表明该方法既有广泛的适应性又呈现良好的效果。  相似文献   
4.
叶育鑫  薛环  王璐  欧阳丹彤 《软件学报》2020,31(4):1025-1038
远监督关系抽取的最大优势是通过知识库和自然语言文本的自动对齐生成标记数据.这种简单的自动对齐机制在将人从繁重的样本标注工作中解放出来的同时,不可避免地会产生各种错误数据标记,进而影响构建高质量的关系抽取模型.针对远监督关系抽取任务中的标记噪声问题,提出“最终句子对齐的标签是基于某些未知因素所生成的带噪观测结果”这一假设.并在此假设的基础上,构建由编码层、基于噪声分布的注意力层、真实标签输出层和带噪观测层的新型关系抽取模型.模型利用自动标记的数据学习真实标签到噪声标签的转移概率,并在测试阶段,通过真实标签输出层得到最终的关系分类.随后,研究带噪观测模型与深度神经网络的结合,重点讨论基于深度神经网络编码的噪声分布注意力机制以及深度神经网络框架下不均衡样本的降噪处理.通过以上研究,进一步提升基于带噪观测远监督关系抽取模型的抽取精度和鲁棒性.最后,在公测数据集和同等参数设置下进行带噪观测远监督关系抽取模型的验证实验,通过分析样本噪声的分布情况,对在各种样本噪声分布下的带噪观测模型进行性能评价,并与现有的主流基线方法进行比较.结果显示,所提出的带噪观测模型具有更高的准确率和召回率.  相似文献   
5.
6.
薛环 《现代装饰》2007,(11):146-146
2007年10月16日下午,07深圳(国际)大户型·豪宅室内设计专题论坛在美庭品位家居深圳罗湖店举行。此次论坛由《深圳特区报》、《深圳商报》、《深圳晚报》、《现代装饰》、搜狐网、深圳室内设计网、深圳电视台等媒体支持,由深圳市室内设计师协会副会长兼秘书长赵庆祥主持。[第一段]  相似文献   
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