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2017自然语言处理的自然神经网络和序列模型研讨会（Workshop on CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS AND SEQUENCE MODELS FOR NATURAL LANGUAGE PROCESSING TASKS）
2017 自然语言处理 自然神经网络 序列模型 研讨会
2017/5/22
Deep Learning for NLP brings forth new and unprecedented challenges. While deep learning has been employed very successfully in image processing, the NLP community is still coming to terms with the ap...
扩展在上GF（3）新型自缩序列模型及研究
自缩序列 周期 线性复杂度
2009/12/28
自收缩序列是一类重要的伪随机序列，而周期和线性复杂度是序列伪随机性的经典量度。如何构造自缩序列的新模型，使生成序列具有大的周期和高的线性复杂度是一个重要的问题。针对这一问题，构造了GF（3）上一种新型的自缩序列模型，利用有限域理论，研究了生成序列的周期和线性复杂度，得到一些主要结论：周期上界3n，下界32[n/3]；线性复杂度上界3n，下界32[n/3]-1。进一步讨论了基于GF（3）上本原三项式...
基于时间序列模型的动态关联规则元规则挖掘
动态关联规则 元规则 时间序列
2009/8/20
针对现有关联规则挖掘算法大多是挖掘一种静态关联规则的情况，介绍动态关联规则的定义，给出动态关联规则元规则的形式化定义，解决规则随时间的推移可能会有很大变化的情况下为规则建立元规则的问题，描述一种基于时间序列模型的预测和分析动态关联规则的元规则的方法，从而较好地拟合历史数据，给出满足一定显著性水平预测趋势模型的方程，挖掘规则的变化趋势，为规则建立元规则。