最近看了几篇计算机顶会和SCI，摘要里经常出现这个词，我以为是什么算法，查阅的知是“当前最高水平”，我记得老师说不能有这种模糊词语，需要表明提高了多少，看来论文都很水，即便是IEEE，SCI。

论文中的state-of-the-art的更多相关文章

  1. Image Processing and Analysis_8_Edge Detection：Edge and line oriented contour detection State of the art ——2011

    此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有 ...

  2. 翻新并行程序设计的认知整理版（state of the art parallel）

    近几年,业内对并行和并发积累了丰富的经验.有了较深刻的理解.但之前积累的大量教材,在当今的软硬件体系下.反而都成了负面教材.所以,有必要加强宣传,翻新大家的认知. 首先.天地倒悬,结论先行:当你须要并 ...

  3. HyperLogLog in Practice: Algorithmic Engineering of a State of The Art Cardinality Estimation Algorithm

    HyperLogLog参考下面这篇blog, http://blog.codinglabs.org/articles/algorithms-for-cardinality-estimation-par ...

  4. 计算机视觉和人工智能的状态：我们已经走得很远了 The state of Computer Vision and AI: we are really, really far away.

    The picture above is funny. But for me it is also one of those examples that make me sad about the o ...

  5. Deep Learning in NLP （一）词向量和语言模型

    原文转载:http://licstar.net/archives/328 Deep Learning 算法已经在图像和音频领域取得了惊人的成果,但是在 NLP 领域中尚未见到如此激动人心的结果.关于这 ...

  6. paper 86：行人检测资源（上）综述文献【转载，以后使用】

    行人检测具有极其广泛的应用:智能辅助驾驶,智能监控,行人分析以及智能机器人等领域.从2005年以来行人检测进入了一个快速的发展阶段,但是也存在很多问题还有待解决,主要还是在性能和速度方面还不能达到一个 ...

  7. Deep Learning In NLP 神经网络与词向量

    0. 词向量是什么 自然语言理解的问题要转化为机器学习的问题,第一步肯定是要找一种方法把这些符号数学化. NLP 中最直观,也是到目前为止最常用的词表示方法是 One-hot Representati ...

  8. Word2Vec之Deep Learning in NLP （一）词向量和语言模型

    转自licstar,真心觉得不错,可惜自己有些东西没有看懂 这篇博客是我看了半年的论文后,自己对 Deep Learning 在 NLP 领域中应用的理解和总结,在此分享.其中必然有局限性,欢迎各种交 ...

  9. Explicit Semantic Analysis (ESA)

    有别于LSA (Latent Semantic Analysis), 下列文章提出一种ESA (Explicit Semantic Analysis), 并介绍怎样使用ESA来进行语义相关性和文本分类 ...

  10. Deep Learning for Information Retrieval

    最近关注了一些Deep Learning在Information Retrieval领域的应用,得益于Deep Model在对文本的表达上展现的优势(比如RNN和CNN),我相信在IR的领域引入Dee ...

随机推荐

  1. spring+jersey+c3p0构建restful webservice(数据源采用c3p0)

    项目下载地址:  http://files.cnblogs.com/files/walk-the-Line/payment.zip

  2. shell 灵活设置定时任务

    #!/bin/bash step=30 #间隔的秒数,不能大于60 for (( i = 0; i < 60; i=(i+step) )); do curl #调用链接 sleep $step ...

  3. loj6043 「雅礼集训 2017 Day7」蛐蛐国的修墙方案

    传送门:https://loj.ac/problem/6043 [题解] 我们考虑这是个置换,所以一定形成了很多不相交的环. 对于每个环,我们只能选一段.不选.选一段.不选这样交替下去. 显然只有偶环 ...

  4. szoj461【四校联考0430】挑战

    传送门:(涉及版权忽略) [题解] 我们发现n的范围很小,提示我们可以折半,然后我们就会了O(T2^(n/2)*n)的做法,然而会T. 考虑如何优化.直接排序会多一个log(2^(n/2))也就是n, ...

  5. 【BZOJ】1692: [Usaco2007 Dec]队列变换

    [算法]字符串hash [题解] 显然如果字母互不相同,贪心取是正确的. 如果存在字母相同,那么就换成比较后缀和前缀嘛. 但是要注意,不是后缀和前缀相同就能直接跳跃,每次必须只推一位. 取模的哈希比自 ...

  6. stdafx.h、stdafx.cpp的作用

    这两个文件用于建立一个预编译的头文件".PCH"和一个预定义的类型文件"STDAFX.OBJ".由于MFC体系结构非常大,各个源文件中都包含许多头文件,如果每次 ...

  7. SpringMvc基础知识(二) springmvc和mybatis整合

    1 springmvc和mybatis整合 1.1 需求 使用springmvc和mybatis完成商品列表查询. 1.2 整合思路 springmvc+mybaits的系统架构: 第一步:整合dao ...

  8. python基础===python3 get和post请求(转载)

    get请求 #encoding:UTF-8 importurllib importurllib.request data={} data['name']='aaa' url_parame=urllib ...

  9. Chrome扩展及应用开发

    Chrome扩展及应用开发(电子书) http://www.ituring.com.cn/minibook/950 文档 官方 https://developer.chrome.com/extensi ...

  10. 【 Linux 】三大主流软件负载均衡器对比(LVS、Nginx、HAproxy)

    三大主流软件负载均衡器对比(LVS.Nginx.HAproxy) (资料来自网络,做了部分的补充说明) LVS:    1. 抗负载能力强,性能高,能达到F5的60%,对内存和CPU资源消耗比较低   ...