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媒体关注度,媒体监督2007-2019
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媒体关注度,媒体
监督2007-2019数据来源:中国上市公司财经新闻数据库(Financial News Database of Chinese Listed Companies, CFND)
数据时间范围:2007-2019年
数据清洗与匹配
基于原始新闻数据,为了 ...
2021-3-12 18:46 - lsy19931029 - 现金交易版
大马内政部设立留学监督部门5步骤防签证被滥用
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据马来西亚《光华日报》报道,由大马内政部及数个部门针对外国学生而成立的特别部门,将会采取5项步骤以达到更有效
监督及解决有关国内外国学生的问题。
大马内政部周四(24日)所发出的文告指出,这个单位是由内 ...
2011-11-30 17:13 - 星博士 - 经管留学
澳移民新政将监督学校避免造签证混乱
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来源:中国新闻网
据澳大利亚新快网报道 澳洲移民部明年中期即将实施的学生签证快速审批政策,这一政策还伴随着其它一项细节,那就是大学必须把他们的招生过程给移民部审批。 这一份包括10点方针的细节,要 ...
2011-11-21 17:25 - 星博士 - 经管留学
一类统计方法的计算实现和应用——监督机器学习
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1.梯度下降实现线性模型的广义最小二乘法参数估计
1.[/backcolor]预测汽车接下去该进行的轨道是个回归问题!Astonishing.感觉上具有空间连续性的问题
都可以这么做。在连续空间中具有线连续事物比如轨迹,具有面 ...
2014-9-11 21:00 - EchoEstelle - Forum
保险资产负债管理技术、治理与监督(高清)PDF
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汤大生 (作者), 乐嵘 (作者), 等 (作者)
出版社: 上海交通大学出版社; 第1版 (2013年1月1日)
外文书名: Technology Governance and Regulatory-Insurance Asset and Liability Management
平装: 230页
语种: ...
2015-9-29 10:38 - liuqi7222 - 金融学(理论版)
一种新的核密度估计器的监督机器学习
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摘要翻译:
近年来,核密度估计被计算机科学家用来建模机器学习问题。基于核密度估计的分类器构造方法具有较低的时间复杂度O(n)或O(n*log(n)),其中n是采样实例数。关于核密度估计器的设计,一个重要的问题是随着采样 ...
2022-3-7 16:58 - kedemingshi - Forum
媒体关注度,媒体监督2007-2020
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媒体关注度,媒体
监督2007-2020
数据来源:中国上市公司财经新闻数据库(Financial News Database of Chinese Listed Companies, CFND)
数据时间范围:2007-2019年
数据清洗与匹配
基于原始新闻数据, ...
2022-5-8 16:46 - lsy19931029 - 现金交易版
监督与无监督学习的错综复杂的世界
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什么是深度学习?
有
监督的 DL:通向预期的 KISS 途径
无
监督深度学习:探索未知的探索之旅
决策时间:如果你知道然后你现在知道的
什么是深度学习?
人工智能 (AI) 很像生活中的关系。有时你投入的内容非常简单 ...
2022-5-6 14:59 - 时光永痕 - 数据分析与数据挖掘
了解自我监督学习
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基础模型在广泛的数据集上进行大规模训练,并适用于广泛的下游任务。在本博客中,我们扩展了该讨论以了解自我
监督学习,这是支撑基础模型的技术之一。
由于基于 Transformer 的预训练语言模型 (T-PTLM),NLP 已 ...
2022-4-29 14:24 - 时光永痕 - 数据分析与数据挖掘
风控难题之无监督风险感知:脑力、想象力、第六感、黑洞
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作者:小伍哥[/backcolor]来源:小伍哥聊风控[/backcolor]无
监督风险感知:脑力、想象力、第六感、黑洞" class="syl-page-img" style="border: none; margin-top: 20px; max-width: 715px; height: auto;">[/backcol ...
2022-4-21 10:13 - AIU人工智能学院 - 数据分析师(CDA)专版
鲁棒特征聚类在无监督语音活动检测中的应用
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摘要翻译:
在某些应用中,例如零资源语音处理或极低资源语音语言系统,收集语音活动检测(SAD)注释可能是不可行的。然而,目前最先进的基于神经网络或其他机器学习方法的
监督SAD技术需要与目标域匹配的注释训练数据。 ...
2022-4-15 10:00 - 可人4 - Forum
Unspeech:无监督语音上下文嵌入
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摘要翻译:
我们引入了“非语音”嵌入,它是基于对口语上下文特征表示的无
监督学习。在没有转录或说话人信息的情况下,通过使用基于上下文和非上下文识别的直接学习目标和负抽样,对多达9500小时的爬行英语语音数据进 ...
2022-4-13 21:35 - 何人来此 - Forum
非同步的弱监督表示学习
视听事件
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摘要翻译:
从设计具有理解复杂事件能力的机器的角度来看,视听表征学习是一项重要的任务。为此,我们提出了一个新的多模态框架来实例化多实例学习。我们表明,学习的表征对事件的分类和其特征视听元素的定位是有用的 ...
2022-4-13 16:35 - 何人来此 - Forum
间无监督变化检测的耦合字典学习
多传感器遥感影像
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摘要翻译:
变化检测的原型场景通常考虑通过相同模态的传感器获取的两个图像。然而,在某些特定情况下,例如紧急情况下,唯一可用的图像可能是通过不同模式的传感器获得的图像。本文讨论了由不同分辨率的传感器获取的 ...
2022-4-10 18:30 - 大多数88 - Forum
弱监督音频分类的多级注意力模型
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本文提出了一种多级注意力模型来解决弱标记音频分类问题。音频分类的目的是预测音频片段中存在或不存在音频事件。最近,Google发布了一个大规模的弱标记数据集Audio Set,其中每个音频片段只包含音频事件 ...
2022-4-10 15:40 - mingdashike22 - Forum
一种半监督的穷举有效约束传播
学习视角及其应用
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摘要翻译:
本文提出了一种新的两两约束传播方法,将具有挑战性的约束传播问题分解为一组独立的半
监督学习子问题,并利用基于k-最近邻图的标号传播在二次时间内求解。考虑到这个时间开销与所有可能的成对约束的数量成 ...
2022-4-7 22:55 - 可人4 - Forum
半监督学习中多个标注专家的建模
情景
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摘要翻译:
学习算法通常假设每个数据点最多有一个注释或标签。然而,在某些场景中,例如医疗诊断和在线协作,可能会有多个注释可用。在任何一种情况下,获取数据点的标签都可能是昂贵和耗时的(在某些情况下,基本事 ...
2022-3-30 13:50 - 能者818 - Forum
不完全多模态的半监督深度生成建模
情绪数据
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摘要翻译:
情感识别有三个方面的挑战。首先,仅仅考虑单一的情态很难识别人的情感状态。其次,人工注释情感数据的成本很高。第三,由于不可预见的传感器故障或配置问题,情感数据经常会丢失模态。在本文中,我们在一 ...
2022-3-27 08:50 - 能者818 - Forum
基于反类别频率的有监督项权重算法
文本分类
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摘要翻译:
项权重方案常常支配着许多分类器的性能,如kNN、基于质心的分类器和支持向量机。文本分类中广泛使用的术语加权方案TF.IDF起源于信息检索领域。idf文本分类背后的直觉似乎不如IR合理。本文将反类别频率(ic ...
2022-3-26 21:30 - 能者818 - Forum
说话人辨识模型的弱监督训练
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摘要翻译:
我们提出了一种训练说话人识别模型的弱
监督方法。我们集中于训练数据由一组音频记录组成的设置,并且仅在记录级提供说话人注释。该方法利用说话人分异来寻找每个录音中唯一的说话人,并利用I-向量将每个说 ...
2022-3-23 10:35 - 可人4 - Forum
高效半监督支持向量的子模优化
机器
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摘要翻译:
本文提出了半
监督支持向量机(S3VM)问题的二次规划近似,即近似QP-S3VM,它可以用现成的优化包有效地求解。我们证明了该近似公式建立了半
监督学习(SSL)的低密度分离和基于图的模型之间的关系,这对于开发一 ...
2022-3-17 19:00 - 大多数88 - Forum
条件熵作为有监督的原始分割损失函数
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摘要翻译:
有
监督图像分割将图像体素分配给一组标签,由特定的标签协议定义。在本文中,我们将分割分解为两个步骤。第一步是我们所说的“基元分割”,其中形成训练数据中可用的各种分割标签的子部分(基元)的体素被 ...
2022-3-12 20:00 - kedemingshi - Forum
语音和文本嵌入空间的无监督跨模态对齐
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摘要翻译:
最近的研究表明,从不同语言的文本语料库中学习到的词嵌入空间可以在没有任何并行数据
监督的情况下对齐。受无
监督跨语言词嵌入成功的启发,本文旨在以无
监督的方式从语料库中学习语音和文本的嵌入空间之间 ...
2022-3-11 16:20 - 大多数88 - Forum
具有自监督多感知特征的视听场景分析
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摘要翻译:
当视觉事件和音频事件同时发生时,一个弹跳球的重击声,嘴唇张开时说话的开始--这表明可能有一个共同的潜在事件产生了这两种信号。在本文中,我们认为视频信号的视觉和音频分量应该使用融合的多感知表示来 ...
2022-3-9 10:14 - mingdashike22 - Forum
基于无监督学习的区域不变特征提取方法
自动语音识别
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摘要翻译:
自动语音识别(ASR)系统的性能可能会受到以前未见的情况的严重影响,这通常是由于训练和测试分布之间的不匹配造成的。本文通过研究领域不变特征来解决系统的鲁棒性问题,使领域信息对ASR系统透明,解决了不 ...
2022-3-8 21:29 - 大多数88 - Forum
解纠缠可解释表征的无监督学习
从顺序数据
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摘要翻译:
我们提出了一个分解的分层变分自动编码器,它在没有
监督的情况下从序列数据中学习解纠缠和可解释的表示。具体地说,我们利用了序列数据中信息的多尺度性质,将其显式地表达在一个分解的层次图形模型中,该 ...
2022-3-8 20:27 - 何人来此 - Forum
样式标记:无监督样式建模、控制和传输
端到端语音合成
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摘要翻译:
在这项工作中,我们提出了“全局风格令牌”(GSTs),这是一个嵌入库,在Tacotron中联合训练,Tacotron是一个最先进的端到端语音合成系统。嵌入训练没有明确的标签,但学习建模大范围的声学表现力。GSTs导致 ...
2022-3-8 19:16 - 可人4 - Forum
一种新的点态密度估计器的监督机器学习
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摘要翻译:
提出了一种基于密度估计的有
监督机器学习算法。该算法具有O(n)个生成分类器的时间复杂度,其中n是训练数据集中的采样实例数。在涉及大型且仍在增长的数据库的当代应用程序中,该特性是非常理想的。与基于 ...
2022-3-8 11:47 - kedemingshi - Forum
有监督音乐转录中的不变性和数据增强
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摘要翻译:
本文探讨了基于帧的音乐转录的各种模型,重点是达到人类录音的最先进水平所需的方法。本文讨论的平移不变网络结合了传统的滤波器组和卷积神经网络,是2017年MIREX多基频估计评估中表现最好的模型。这类模 ...
2022-3-8 10:20 - 能者818 - Forum
弱监督词典学习
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摘要翻译:
本文提出了一个弱
监督下判别分析词典学习的概率建模和推理框架。字典学习方法已经被广泛应用于低层信号的去噪和恢复以及高层分类任务,可以应用于音频和图像分析。综合词典学习旨在联合学习词典和相应的稀 ...
2022-3-8 10:09 - kedemingshi - Forum
语义音频表示的无监督学习
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摘要翻译:
即使在没有任何明确的语义注释的情况下,大量的音频记录为学习声音的范畴结构提供了有价值的信息。我们考虑了几个适用于无标记非语音音频的类不可知论语义约束:(i)噪声和时间上的翻译不改变潜在的声音类 ...
2022-3-7 11:08 - 可人4 - Forum
基于门控的大规模弱监督音频分类
卷积神经网络
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摘要翻译:
在本文中,我们提出了一种门控卷积神经网络和一种基于时间注意力的音频分类定位方法,该方法在2017年声学场景和事件检测与分类挑战赛的大规模弱
监督声音事件检测任务中获得了第一名。此任务中的音频剪辑是 ...
2022-3-7 09:38 - 能者818 - Forum
基于区域分离网络的无监督自适应鲁棒性
语音识别
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摘要翻译:
语音信号的无
监督域自适应是指将经过良好训练的源域声学模型与来自目标域的未标记数据相适应。这可以通过对深度神经网络(DNN)声学模型的对抗性训练来学习既有感知鉴别又有域不变的中间深度表示。具体地说 ...
2022-3-6 22:57 - 可人4 - Forum
Dome:中有监督机器学习验证的建议
生物学
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摘要翻译:
现代生物学经常依赖机器学习来提供预测和改进决策过程。最近有人呼吁对机器学习的性能和可能的限制进行更多的审查。在这里,我们提出了一组社区范围的建议,旨在帮助建立生物学中有
监督机器学习验证的标准 ...
2022-3-6 22:51 - 可人4 - Forum
监督和激励过程对解释工资的影响
剖面和方差
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摘要翻译:
对相同的工人实施
监督和激励过程可能会导致工资差异,这源于雇主和员工的优化。越难评估劳动产出的性质,这样一个过程就越重要,这样一个过程对工资发展增长的影响也就越重要。本文提出的动态模型表明,雇 ...
2022-3-6 17:36 - 可人4 - Forum