JZGKCHINA 工控技术分享平台 从蒸汽机开始，自动化彻底改变了人类的生产方式，逐渐进入到人类社会的各个领域，可以说，在整个现代化历史进程中，自动化都扮演着极其重要的角色。...未来已来，自动化正在被赋予更多的内涵、更强的使命。...EtherCAT 与 TSN 的最佳匹配 TSN的实时性是通过在TSN中建立数据高速通道实现的。...并且，通信行规的方案也将帮助自动化组件的制造商、机器制造商以及技术专家更为合理的使用 TSN。”...范斌女士解释道，在异构网络中涉及到机器控制(多节点、高速响应、硬实时性要求)时，EtherCAT和TSN可以这样集成使用：采用EtherCAT网段，每一个EtherCAT网段(含有多个EtherCAT节点设备
InfoQ联合“达观数据“共同策划了《文本数据的机器学习自动分类方法》系列文章，为您详细阐述机器学习文本分类的基本方法与处理流程。 本文为第一部分，着重介绍文本预处理以及特征抽取的方法。...而机器学习技术能很好地解决上述问题，以统计理论为基础，利用算法让机器具有类似人类般的自动“学习”能力——对已知的训练数据做统计分析从而获得规律，再运用规律对未知数据做预测分析。...机器学习方法运用在文本分类上的基本过程就是：标注——利用人工对一批文档进行了准确分类，以作为训练集（进行机器学习的材料）；训练——计算机从这些文档中挖掘出一些能够有效分类的规则，生成分类器（总结出的规则集合...由于机器学习方法在文本分类领域有着良好的实际表现，已经成为了该领域的主流。...图 1 文本分类流程图 2.文本预处理 2.1文档建模 机器学习方法让计算机自己去学习已经分类好的训练集，然而计算机是很难按人类理解文章那样来学习文章，因此，要使计算机能够高效地处理真实文本，就必须找到一种理想的形式化表示方法
而机器学习技术能很好地解决上述问题，以统计理论为基础，利用算法让机器具有类似人类般的自动“学习”能力——对已知的训练数据做统计分析从而获得规律，再运用规律对未知数据做预测分析。...机器学习方法运用在文本分类上的基本过程就是：标注——利用人工对一批文档进行了准确分类，以作为训练集（进行机器学习的材料）；训练——计算机从这些文档肿挖掘出一些能够有效分类的规则，生成分类器（总结出的规则集合...由于机器学习方法在文本分类领域有着良好的实际表现，已经成为了该领域的主流。...图1文本分类流程图 2 文本预处理 2.1 文档建模 机器学习方法让计算机自己去学习已经分类好的训练集，然而计算机是很难按人类理解文章那样来学习文章，因此，要使计算机能够高效地处理真实文本，就必须找到一种理想的形式化表示方法...特征权重计算方法没有最好的选择，往往要依据现实的具体场景来选取适合的方法。在进行特征权重的计算之后，已经可以把测试集数据采用机器学习方法进行分类训练。但是实际操作会遇到一些问题。
例如，在图像分类中，如果未详细考虑数据中的图像特征，则即使学习算法相应地对它们进行分类，系统中的输出也将是模糊的。 当谈到ML中的模糊性时，这只是冰山一角。...这是为了解决算法处理的语言中存在的语义错误和语法错误。在美国宾夕法尼亚大学教授Dan Roth的一项研究中，他提出了一种学习方法，其中线性分离器用于解决语言歧义。...表达视觉描绘的单词通常不考虑ML中的技术，例如图像分类，因为它应该同时考虑图像和文本特征。它需要大量数据，其中分类可能进一步复杂化。...尽管已经有研究将文本和图像都考虑在一起用于训练“视觉单词”，但是这些依赖于每个视觉描绘的词的最佳可能定义。...一个研究已经缓解了这一问题，阿姆斯特丹大学的研究人员设计了一个“codebook”，这包含了通过ML映射到图像特征通用的词汇表。研究人员在五个数据集上测试这些数据，发现图像单词匹配明显更好。
选自 medium 机器之心编译 作者：Facundo Santiago 参与：Geek AI、张倩 本文对比了四种自动机器学习方法——AutoML、AutomatedML、AutoKeras、Auto-sklearn...动机——人生艰难 在给定的数据集中实现当前最佳模型性能通常要求使用者认真选择合适的数据预处理任务，挑选恰当的算法、模型和架构，并将其与合适的参数集匹配。...然而，这样做也不能保证一定能找到有用的东西。在这种情况下，自动选择和优化机器学习工作流一直是机器学习研究社区的目标之一。这种任务通常被称为「元学习」，它指的是学习关于学习的知识。...然后通过这些指标在已知数据集的空间中确定出一个封闭的数据集。他们在不同的工作流上尝试了 5次，直到开始使用采集函数来通知自动机器学习系统接下来要尝试的数据集。...也就是说，构建能够以无监督的方式从数据中学习最佳表征的机器学习架构，而不是直接设计这样的特性（这是复杂的，需要大量关于数据的先验知识）。然而，设计架构仍然需要大量的知识和时间。
表1.展示了四种地图匹配方法的性能，准确度表示正确匹配样本的百分，每个间隔描述了从最差到最佳的性能范围。...基于形状的方法：基于形状的方法是假设给定一对起点和终点，并考虑历史地图匹配结果，该方法将找到车辆行驶的最相似轨迹，最后，算法将根据评分函数确定最佳路线。...； 完整性指标是对地图匹配算法输出有效性的信任指标，可用于模糊情况；以及 框架的运行时间：为了在自动驾驶车辆中使用，地图匹配算法必须满足实时性要求。...表4.摘自在Tusimple进行的精度和F1分数基准测试中表现最佳的深度学习算法统计。 表5.展示了CULane在F1方面进行基准测试的最佳深度学习算法总结。...最后为车道级定位（LLL）的最后一部分包括查找车辆当前行驶的方向，有两种选择是可能的，一种是相对于整个道路定位机器人，另一种是将问题理解为分类练习，以提取机器人在哪个车道上行驶，第一种解决方案使用地图来帮助定位
我们认为 NLP 有五个主要任务：分类、匹配、翻译、结构化预测、与序贯决策过程。对于前四个任务，深度学习方法的表现优于或显著优于传统方法。...神经机器翻译（使用深度学习的机器翻译）的表现显著优于传统的统计机器翻译。当前最佳的神经翻译系统采用了包含 RNN [4-6] 的序列到序列学习模型。 此外，深度学习首次使某些应用变成可能。...原因在于模型（深度神经网络）能够提供充足的可表征性，数据中的信息能够在模型中得到高效「编码」。比如，在神经机器翻译中，模型完全利用平行语料库自动构建而成，且通常不需要人工干预。...与传统的统计机器翻译（特征工程是其关键）相比，这是一个明显的优势。 使用深度学习，数据可以有不同形式的表征，比如，文本和图像都可以作为真值向量被学习。这使之能够多模态执行信息处理。...比如，在图像检索任务中，将查询（文本）与图像匹配并找到最相关的图像变得可行，因为所有这些都可以用向量来表征。 3-2.
在数据科学与机器学习的广阔领域中，处理不精确或模糊的数据是一项至关重要的技能。想象一下，当你面对的是一堆拼写错误、缩写、或是格式不一的文本数据时，如何高效地从中提取有价值的信息？...这正是FuzzyWuzzy——Python中一个强大的模糊字符串匹配库，能够大展身手的地方。...自动补全：在用户输入时，根据已输入的部分推荐最匹配的完整单词或短语。 文本摘要或关键词提取后的匹配：在大量文本中查找与给定关键词或短语最匹配的句子或段落。...# 它通过寻找两个字符串之间的最长连续公共子串来计算相似度，这个子串必须是s1的连续部分。 # 这种方式特别适用于拼写检查、自动补全、文本摘要中的关键词匹配等场景。...('I love YOU','YOU LOVE I')) # 结果是：100，匹配相似度是100% 3.2、案例2 最佳使用场景： 文本摘要或关键词提取后的相似度比较，当关键词的顺序不重要时。
文本匹配的价值 文本匹配是自然语言理解中的一个核心问题，它可以应用于大量的自然语言处理任务中，例如信息检索、问答系统、复述问题、对话系统、机器翻译等等。...而深度学习方法可以自动从原始数据中抽取特征，省去了大量人工设计特征的开销。...传统智能客服在这些模块中使用的是传统文本匹配方法，不可避免地会遇到词义局限、结构局限和知识局限等问题；加上传统文本匹配方法多是无监督的学习方法，那么由这些方法训练的模型就无法利用运营人员的反馈和用户的点击行为等知识...我们的文本匹配引擎除了使用传统的机器学习模型（如话题匹配模型、词匹配模型、VSM等）外，还使用了基于表示型和基于交互型的深度文本匹配模型。...除此之外，在对话系统的音乐领域中，使用深度文本匹配引擎替代模糊匹配后，整体 precision 提高了 10 个点；在通用领域的测试集上，我们的文本匹配引擎也与百度的 SimNet 表现不相上下。
不是有词典匹配的方法了吗？怎么还搞多个机器学习方法。 因为词典方法和机器学习方法各有千秋。 机器学习的方法精确度更高，因为词典匹配会由于语义表达的丰富性而出现很大误差，而机器学习方法不会。...而且它可使用的场景更多样。无论是主客观分类还是正负面情感分类，机器学习都可以完成任务。而无需像词典匹配那样要深入到词语、句子、语法这些层面。...使用机器学习进行情感分析，可以换一个相同意思的说法，就是用有监督的（需要人工标注类别）机器学习方法来对文本进行分类。 这点与词典匹配有着本质的区别。...词典匹配是直接计算文本中的情感词，得出它们的情感倾向分值。而机器学习方法的思路是先选出一部分表达积极情感的文本和一部分表达消极情感的文本，用机器学习方法进行训练，获得一个情感分类器。...我们的目标是：找到最佳的机器学习算法。 可以使用朴素贝叶斯（NaiveBayes），决策树（Decision Tree）等NLTK 自带的机器学习方法。
尽管这些方法在特定领域和有限的数据集上表现良好，但它们缺乏通用性，对于规模扩展和领域适应性面临巨大挑战。 基于特征的机器学习方法 随着机器学习技术的发展，基于特征的方法开始被应用于实体抽取任务中。...与传统方法相比，深度学习方法能够自动从数据中学习复杂的特征表示，减少了对手工特征工程的依赖。...四、基于特征的机器学习方法 随着自然语言处理技术的进步，实体抽取任务开始采用基于特征的机器学习方法。这些方法通过从文本数据中手工提取特征，然后使用这些特征训练机器学习模型来识别和分类实体。...核心概念 特征提取 特征提取是基于特征的机器学习方法中的关键步骤，它涉及从原始文本数据中提取出能够代表实体特征的信息。...然而，特征选择和模型调优过程往往需要大量的专业知识和实验，这也是这类方法面临的一大挑战。随着深度学习方法的兴起，自动特征提取成为可能，为实体抽取技术的发展开辟了新的路径。
因此，在情感分析中，需要综合考虑多种特征和表达方式，以获得更全面和准确的情感理解。同时，结合机器学习和自然语言处理技术，可以实现对情感的自动识别和分类，从而应用于各种情感分析任务中。...这种分类任务通常使用监督学习方法，其中需要构建一个训练数据集，并使用标注好的文本样本进行模型训练和评估。...2.2 机器学习方法：基于特征工程和监督学习的情感分析方法 特征提取和表示方法 基于特征工程和监督学习的情感分析方法通常包括以下步骤：特征提取和表示、特征选择、模型训练和评估。...以下是它们的一些应用示例： 语言建模：RNN和LSTM可用于语言建模任务，即根据前面的文本预测下一个单词或字符。它们能够学习到序列中的上下文信息，并用于生成文本、自动补全等应用。...其中包括处理多样化的用户输入、解决语言歧义和模糊性、构建高质量的情感词典和训练数据集等方面的挑战。
建议研究方向： 1) 多媒体数字水印技术，研究方向不限于图像/音频/文本的数字水印算法建模和实现； 2) 视频内容取证/篡改识别的算法研究工作，包括基于元数据分析、深度学习方法建模，用于拼接检测以及篡改定位...建议研究方向： 采用监督学习方法，从多模态数据库中（包含同步的语音、文本、面部动画等数据）学习，来合成自然的、带表情的3D面部动画，情绪不仅可以由语音或文本智能提取，也可以通过用户直接指定。...随着深度学习、Transformer模型等的飞速发展，如何采用机器学习的方式从代码大数据中学习从而指导机器自动生成代码是当前一个热门研究方向。...建议研究方向： 1) 机器学习技术在二进制程序分析场景下的应用研究，包括但不限于二进制代码相似度分析、无符号二进制文件的符号补全、二进制代码与源代码的匹配与翻译； 2) 供应链安全场景下面向二进制程序的分析技术研究...、降低误报方法研究； 4) 编译器（解释器）测试代码的自动生成和优化技术研究，包括但不限于自动生成用于编译器（解释器）模糊测试符合特定程序设计语法结构的程序代码及其预期结果、面向上述测试的过程优化技术
选自Gengo.ai 作者：Meiryum Ali 机器之心编译 参与：王淑婷、李泽南 机器学习领域里有哪些开放数据集？...Gengo 近日发布了一份高质量免费数据集列表，其搜索范围不仅包含内容广泛（如 Kaggle），也包括高度特化的（如自动驾驶汽车专用数据集）数据集种类。 ?...链接：https://www.aeaweb.org/resources/data/us-macro-regional 机器学习数据集 图像 ? Labelme：注释图像的大数据集。...Berkeley DeepDrive BDD100k：目前最大的自动驾驶人工智能数据集。包含 100000 多段视频，内容涉及一天中不同时间和天气条件下 1100 多小时的驾驶体验。...链接：http://bdd-data.berkeley.edu/ Baidu Apolloscapes：百度 Apollo 计划开放的大规模自动驾驶数据集。
传统机器学习方法，如支持向量机、K最近邻、朴素贝叶斯等，在一定程度上可以提高制造业的决策性能 [89]–[91]、生产线调度 [92], [93]、机器维护安排 [94], [95]、故障预测 [96]...深度学习作为一种先进的机器学习方法，能够通过采用多层神经网络架构，从高维非线性原始数据中自动提取特征和识别模式，使其更适应智能制造的复杂数据处理。...在过去的十年里，深度学习方法是智能制造各个领域中主流的数据驱动方法，例如健康管理(PHM) [105]–[125]、质量控制 [126]–[142]、机器人 [143]–[149] 和人类活动识别 [66...Kahatapitiya等人 [341]，考虑到视频-文本匹配数据的有限可用性，应用了一个预训练的图像-文本模型到视频领域，用于视频-文本匹配，而不是从头开始训练。...例如，BLIP [309] 依赖于中间训练模型在训练期间自动从数据集中移除匹配不良的图像-文本对，并改进某些图像的文本注释。
算法支持任意角度和任意方向的文档，分割得到最佳拟合文档的多边形，做到最大限度的所见即所得，有利于后面的图像校正和识别。...第3步，计算线匹配分数和表格线匹配分数，计算关键字文本匹配分数并加权相加后得到最终的匹配分数。...一方面是辅助录入，比如在移动支付环节通过对银行卡卡号的拍照识别以实现自动绑卡，辅助运营录入菜单中菜品信息，在配送环节通过对商家小票的识别以实现调度核单，如图1所示。...其中文字行提取的相关步骤（版面分析、行切分）会涉及大量的先验规则，而文字行识别主要基于传统的机器学习方法。...基于规则的方法实现简单，但在成像/背景复杂的条件下其效果不好。机器学习方法通过离线训练鉴别切点的二类分类器，然后基于该分类器在文字行图像上进行滑窗检测。
关键信息抽取（Key Information Extraction, KIE）是从非结构化文本中自动提取特定信息的过程。...这种方法简单、直接，适用于结构相对固定的文档，但在应对复杂或多变的文档格式时表现较差。模板匹配：使用预定义的模板与输入文本进行匹配。例如，可以使用位置、关键字等信息来识别发票中的金额位置。...正则表达式：通过正则表达式捕获特定格式的数据，例如匹配发票号码、日期等。3.2 机器学习方法机器学习方法利用标注的样本数据进行训练，以自动学习如何从文档中提取关键信息。...关键信息抽取：应用上述提到的规则、机器学习或深度学习方法，从识别出的文本中提取特定信息。后处理与验证：对抽取结果进行格式化、校验（如正则验证日期格式）等。5....6.4 结合人类校验在自动抽取后，结合人类校验机制确保重要信息的准确性，尤其是在高精度要求的场景中。7.
对此，有两个术语会经常用到：记录连接和模糊匹配，例如，尝试把基于人名把不同数据文件连接在一起，或合并只有组织名称和地址的数据等，都是利用“记录链接”和“模糊匹配”完成的。...以我的经验，大多数人会想到使用Excel，查看地址的各个组成部分，并根据州、街道号或邮政编码找到最佳匹配。在某些情况下，这是可行的。...其主要功能如下： 能够根据列的数据类型，为每个列定义匹配的类型 使用“块”限制潜在的匹配项的池 使用评分算法提供匹配项的排名 衡量字符串相似度的多种算法 有监督和无监督的学习方法 多种数据清理方法 权衡之下...如你所见，这种是一个强大且相对容易的工具，用于检查数据和重复的记录。 高级用法 除了这里展示的匹配方法之外，RecordLinkage还包含了用于匹配记录的几种机器学习方法。...总结 在数据处理上，经常会遇到诸如“名称”和“地址”等文本字段连接不同的记录的问题，这是很有挑战性的。Python生态系统包含两个有用的库，它们可以使用多种算法将多个数据集的记录进行匹配。
研究团队根据 PDF 文件中的分页符分割 markdown 文件，并将每个页面栅格化为图像以创建最终配对的数据集。在编译过程中，LaTeX 编译器自动确定 PDF 文件的分页符。...由于他们不会为每篇论文重新编译 LaTeX 源文件，因此必须将源文件分割成若干部分，分别对应不同的页面。为此，他们使用 PDF 页面上的嵌入文本，并将其与源文本进行匹配。...为了更好地匹配，他们还使用 pylatexence -library 将 PDF 文本中的 unicode 字符替换为相应的 LaTeX 命令。...模糊匹配：在第一次粗略的文档分割之后，研究团队尝试找到段落中的准确位置。...下图为 Nougat 优对一篇论文的转换结果： Meta 表示，Nougat 在配备 NVIDIA A10G 显卡和 24GB VRAM 机器上可并行处理 6 个页面，生成速度在很大程度上取决于给定页面上的文本量
非局部运算与卷积和循环模块不同，可以通过直接计算特征空间中每对位置之间的交互来实现长程依赖。这项研究对图像或视频分类、文本摘要和金融市场分析等诸多实际机器学习问题有重要的指导意义。...在多个数据集上的实验结果表明这种方法能稳定地优于其它方法，并在一个较困难的关系抽取任务上得到了当前最佳的结果。 声明式地描述半监督学习规则 9....本文提出了一种基于伪逆模糊核低秩特征的深度非盲反卷积方法，可以处理不同模糊核造成的模糊图片，尤其是对具有饱和像素的模糊图片有更好的效果。...本文提出了一种具有蒸馏机制的Wasserstein学习方法，实现了单词嵌入与文本主题的联合学习。该方法的依据在于不同主题单词分布的Wasserstein距离往往是建立在单词嵌入的欧式距离的基础之上的。...AI Lab 合作完成，提出了学会多任务学习（L2MT）的框架，能够自动发掘对于一个多任务问题最优的多任务学习模型。
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