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Web文本挖掘系统及其关键技术研究 总被引:10,自引:0,他引:10
随着网络信息的迅猛发展,信息量日益增加,怎样从海量的Internet上获取有用信息,WEB文本挖掘系统是挖掘技术的重要应用方向,它是指在给定的分类体系下,根据网页的内容自动判别内容类别的过程,论文对文本中所涉及的关键技术,包括K-最近邻参照法模型、基于隐马尔科夫模型(HMM)的信息抽取、机器学习方法,进行了研究和探讨,并且给出了基于信息抽取的文本挖掘系统的设计实现和下一步的研究重点。 相似文献
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探讨了微软.NET框架中的串行技术,介绍.NET内置串行化机制的强大功能和灵活性,讨论使用串行的原因以及在应用程序中的使用技巧。 相似文献
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利用核磁共振(NMR)实验技术来实现量子计算,是当前各种验证量子算法最为有效的方法之一,但这个方法首先必须把量子算法编译成在现代超导核磁共振谱仪上能够直接执行的NMR脉冲序列,亦即NMR量子计算程序,在NMR技术中,通常只要施加合适的射频脉冲,便可以达到使核自旋翻转以实现某种逻辑功能的目的,本文讨论如何设计多量子位核磁共振(NMR)脉冲序列来实现量子傅立叶变换算法,并在量子仿真器(QCE)上进行实验验证。 相似文献
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