题目下载:https://www.lanzous.com/i3taz2j 总共四个问题 问题1 首先附件一中的数据,拿到后肯定感觉棘手.我们的处理方法: 在下面缺失数据的地方我们都认为是问题3中的预测数据 剔除数据中的不规范数据(格式错误) 然后利用自己讨论收得率公式计算收得率.计算出来的收得率可能大于1,认为可能是钢水中存在钢渣,钢渣发生氧化分解产生C,Mn离子.这里的误差可以放在后面的模型优化或者误差分析中分析.用spss控制变量分析收得率主要因素. 问题2 使用多元多项式或者灰色模型预测,

高温作业专用服装设计 摘 要 本文针对多层材料的高温作业服装的传热问题进行研究,综合考虑多种传热方式建立传热模型,并以此模型为基础解决了服装设计中各层材料最佳厚度的问题. 对于问题一,要求在热物性系数不足的情况下求热量分布,故需先求取所缺少的空气对流换热系数,于是求解问题的第一步是已知假人皮肤外侧的温度变化求对流换热系数的反问题.本文首先建立了一维热传导正问题模型,随后根据最小二乘法的思想,以左边界空气对流换热系数为决策变量,以可能的空气对流换热系数对应的假人皮肤外侧理论温度与测量温度之差的平方

$ 2019 $ 暑期刷题记录: $ POJ~1952~~BUY~LOW, BUY~LOWER: $ (复杂度优化) 题目大意:统计可重序列中最长上升子序列的方案数. 题目很直接的说明了所求为 $ LIS $ 的方案数 但是题目给出的元素是会重复的,结果需要去重 用 $ n^2 $ 的动态规划再另建数组记录方案可以秒杀 如果要优化复杂度就必须用求 $ LIS $ 的 $ nlogn $ 算法,其中树状数组符合要求 $ POJ~1934~~Trip: $ (方案输出) 题目大意:输出两个序列中最长

目录 2019.1.27 #10082. 「一本通 3.3 例 1」Word Rings 题意 思路 #10083. 「一本通 3.3 例 2」双调路径 题意 思路 #10084. 「一本通 3.3 练习 1」最小圈 题意 思路 #10085. 「一本通 3.3 练习 2」虫洞 Wormholes 题意 思路 #10086. 「一本通 3.3 练习 3」Easy SSSP 题意 思路 #10087. 「一本通 3.4 例 1」Intervals 题意 思路 #10088. 「一本通 3.4 例

2019 年第十六届中国研究生数学建模竞赛C 题 任务1中 图三:图3 中拍照者距离地面的高度 目录: 0.试题分析: 1.构建摄像机模型 2.摄像机参数假定 3.像平面坐标计算 4.图像标定及数值测量 5.计算 6.总结其中误差 0.试题分析: 试题涉及内容为:图像处理之图像理解——摄像机成像 1.构建摄像机模型: 一般摄像机模型(世界坐标系统与摄像机坐标系统不重合时的投影成像示意图) 摄像机观察3D 场景示意图 2.摄像机参数假定: 设摄像头中心位置为(0,0,1),摄像机的焦距为0.05m

There is an assumption in the world that an essay is something literary you write for school about a topic that no one but your teacher will ever care about. At first glance, the dictionary does nothing to allay that sense. The very first definition

比赛链接 友好数对 暴力枚举\([L,R]\)之间的所有数,将每个数进行"旋转",看是否符合题意. 注意"旋转"的次数,并不一定是数字位数.只要旋转回到了初始数就应该跳出,否则会重复计算. #include<bits/stdc++.h> int T,L,R; int F(int x) { int Len=0; while(x){x/=10;Len++;} return Len; } int main() { scanf("%d",&a

[导读]人工智能顶级会议ICML 2019发布了今年论文录取结果.提交的3424篇论文中,录取了774篇,录取率为22.6%,较去年有所降低.从录取论文数量来看,谷歌成为今年最大赢家,紧随其后的是MIT和伯克利. ICML 2019论文录取结果出炉,你中了吗? 一时间,网友们可高兴坏了,纷纷晒帖表示"我中了!我中了!" 据了解,今年ICML共提交3424篇论文,其中录取774篇,论文录取率为22.6%.录取率较去年ICML 2018的25%有所降低. 目前,所有录取论文已经在官方网站公

从google历年所有论文的汇总来看,TOP5的分别是人工智能和机器学习.算法理论.人机交互与视觉.自然语言处理.机器感知,大家从一个侧面看出goolge research的重点了吧. Google所有论文汇总: http://research.google.com/pubs/papers.html 如下英文长贴是google在2012年发表的优秀论文汇总,Goole一直是IT领域的技术风向标,依托其大规模分布式系统以及搜索/广告等成功的业务,谷歌的论文更是具有相当的实践说服力.如下汇总的优秀论

题目链接:hdu 2993 MAX Average Problem 题意: 给一个长度为 n 的序列,找出长度 >= k 的平均值最大的连续子序列. 题解: 这题是论文的原题,请参照2004集训队论文<周源--浅谈数形结合思想在信息学竞赛中的应用> 这题输入有点大,要加读入优化才能过. #include<bits/stdc++.h> #define F(i,a,b) for(int i=a;i<=b;++i) using namespace std; int tot;

Tenka1 Programmer Contest 2019 C - Stones 题面大意:有一个01序列,改变一个位置上的值花费1,问变成没有0在1右边的序列花费最少多少 直接枚举前i个都变成0即可 #include <bits/stdc++.h> #define fi first #define se second #define pii pair<int,int> #define mp make_pair #define pb push_back #define space

我们大部分人是如何查询和搜集深度学习相关论文的?绝大多数情况是根据关键字在谷歌.百度搜索.想寻找相关论文的复现代码又会去 GitHub 上搜索关键词.浪费了很多时间不说,论文.代码通常也不够完整.怎么办?今天给大家介绍一个非常牛逼的网站,叫做:Papers with Code.有了它,你再不需要从别的地方寻找论文和代码了!可以及时地追踪 CV.NLP 等热门领域的最新进展. Papers with Code 的网址是: https://paperswithcode.com/sota 这个项目叫做

转自:http://www.sigvc.org/bbs/thread-1152-1-1.html Google的论文一直是业界的风向标,尤其在机器学习.分布式系统.网络等方面很多创新性的成果都是由他们首先提出的.这篇博客收集了Google在2012年所发表的优秀论文,分为:算法理论.人机交互.信息收集.机器学习.机器翻译.自然语言处理等15大类,请各取所需: http://googledata.org/uncategorized/excellent-papers-for-2012/ Posted

http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=2019 spfa裸题.....将飞机场的费用变成负,然后spfa找正环就行了 #include <cstdio> #include <cstring> #include <cmath> #include <string> #include <iostream> #include <algorithm> #include <queue

Attention 秋招接近尾声,我总结了 牛客.WanAndroid 上,有关笔试面经的帖子中出现的算法题,结合往年考题写了这一系列文章,所有文章均与 LeetCode 进行核对.测试.欢迎食用 本文将覆盖 「二进制」 + 「位运算」 和 Lru 方面的面试算法题,文中我将给出: 面试中的题目 解题的思路 特定问题的技巧和注意事项 考察的知识点及其概念 详细的代码和解析 开始之前,我们先看下会有哪些重点案例: 为了方便大家跟进学习,我在 GitHub 建立了一个仓库 仓库地址:超级干货!精心归

个人简介 潘旻琦:我是潘旻琦:我的爱好是游泳:羊肉泡馍是海大食堂中我最喜欢的一道菜(清真食堂):一句想说的话是:“追随本心,坚持不懈”. 郭念帆:我是郭念帆:我的爱好是足球:海大食堂中最喜欢的一道菜偏向于三餐的自选:想说的一句话是“希望我们都能够年少有为不自卑”. 刘杰:我是刘杰,我的爱好是发呆,我喜欢旋转小火锅(二餐二层),我不想当码农(→_→). 王成贺:我是王成贺,我的爱好的是吃肉听歌玩游戏,我最喜欢东区阿坤羊肉馆的肥牛拌饭.希望每天都能开心. 王健:我是王健:我的爱好是玩:我最喜欢烤香鸡

IJCAI 2019 Analysis 检索不到论文的关键词:retrofitting word embedding Getting in Shape: Word Embedding SubSpaces 减肥:词嵌入的子空间 Many tasks in natural language processing require the alignment of word embeddings. 自然语言处理中的许多任务都需要词嵌入的对齐. Embedding alignment relies on

​ 我们生活在一个多模态的世界中.视觉的捕捉与理解,知识的学习与感知,语言的交流与表达,诸多方面的信息促进着我们对于世界的认知.作为多模态领域的一个典型场景,VQA旨在结合视觉的信息来回答所提出的问题.从15年首次被提出[1]至今,其涉及的方法从最开始的联合编码,到双线性融合,注意力机制,组合模型,场景图,再到引入外部知识,进行知识推理,以及使用图网络,多模态预训练语言模型-近年来发展迅速. 传统的VQA仅凭借视觉与语言信息的组合来回答问题,而近年来许多研究者开始探索外部信息对于解决VQA任务的

[导读] 本文由知名开源平台,AI技术平台以及领域专家:Datawhale,ApacheCN,AI有道和黄海广博士联合整理贡献,内容涵盖AI入门基础知识.数据分析挖掘.机器学习.深度学习.强化学习.前沿Paper和五大AI理论应用领域:自然语言处理,计算机视觉,推荐系统,风控模型和知识图谱.是你学习AI从入门到专家必备的学习路线和优质学习资源. 基础知识 1.数学 数学是学不完的,也没有几个人能像博士一样扎实地学好数学基础,入门人工智能领域,其实只需要掌握必要的基础知识就好.AI的数学基础最主要

英文投稿的一点经验[转载] From: http://chl033.woku.com/article/2893317.html 1. 首先一定要注意杂志的发表范围, 超出范围的千万别投,要不就是浪费时间;另外,每个杂志都有他们的具体格式要求,一定要按照他们的要求把论文写好,免得浪费时间,前些时候,我的一个同事向一个著名的英文杂志投稿,由于格式问题,人家过两个星期就退回来了,而且说了很多难听的话,说投稿前首先就应该看清楚他们的格式要求:2. 论文写作一定要言简意赅,特别是摘要,引言和结论部分,特别

偶尔转帖:AI会议的总结(by南大周志华) 说明: 纯属个人看法, 仅供参考. tier-1的列得较全, tier-2的不太全, tier-3的很不全. 同分的按字母序排列. 不很严谨地说, tier-1是可以令人羡慕的, tier-2是可以令 人尊敬的,由于AI的相关会议非常多, 所以能列进tier-3的也是不错的 tier-1: IJCAI (1+): International Joint Conference on Artificial Intelligence AAAI (1): Na