基于采样策略的主动学习算法研究进展

主动学习算法通过选择信息含量大的未标记样例交由专家进行标记,多次循环使分类器的正确率逐步提高,进而在标记总代价最小的情况下获得分类器的强泛化能力,这一技术引起了国内外研究人员的关注.侧重从采样策略的角度,详细介绍了主动学习中学习引擎和采样引擎的工作过程,总结了主动学习算法的理论研究成果,详细评述了主动学习的研究现状和发展动态.首先,针对采样策略选择样例的不同方式将主动学习算法划分为不同类型,进而,对基于不同采样策略的主动学习算法进行了深入地分析和比较,讨论了各种算法适用的应用领域及其优缺点.最后指出了存在的开放性问题和进一步的研究方向.     

《大秦帝国》观后感——浅谈档案管理工作

《大秦帝国》是一部十分优秀的作品,在这部作品中,作者讲述了秦国从一个弱小野蛮、以至于＂六国卑秦,不与会盟＂的几乎崩溃的国家如何成为＂六国来朝＂的春秋战国时期的霸主的故事,而这其中最重要的就是秦国历经几代的苦心的经营和对于法治的恪守,这法治的制定者就是商鞅。商鞅变法中所建立起来的一整套的法律条文对于秦国的强大做出了极其重要的贡献,     

基于主动学习的相关反馈算法研究

相关反馈(reference feedback)是信息检索领域中一种常用技术,近年来,该技术被广泛应用与基于内容的图像检索(CBIR)领域中,旨在通过用户与图像检索系统间的交互过程,克服图像底层特征与高层语义之间的语义鸿沟问题。将主动学习算法结合到相关反馈技术当中,其目的是利用主动学习算法,从无标记图像集中选择最具有信息化的部分图像作为反馈图像,减少用户与系统之间的反馈次数。在COREL图像库和VOC图像库上,对基于主动学习的相关反馈技术进行实验验证,实验结果证明了,基于主动学习的相关反馈技术可以有效提高图像检索系统的性能。     

浅论博物馆档案管理

档案是人类社会实践活动的真实记录,是党和国家宝贵的历史文化财富。这些具有查考凭证作用、依据作用和参考作用的档案,是人们从事科研、生产等工作的必要条件和有力工具。为使我馆（鸦片战争博物馆）的档案更好地有效地利用和科学地保护,因此提出支持档案信息化信息库的建立,为各类机读档案编制检索工具,制作全宗电子版的档案这个观点。