基于模糊形状上下文特征的形状识别算法-自动化学报.PDF
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第37 卷 第2 期 计 算 机 工 程 2011 年1 月
Vol.37 No.2 Computer Engineering January 2011
·人工智能及识别技术· 文章编号：1000—3428(2011)02—0200—03 文献标识码：A 中图分类号：TP391.41
基于形状上下文的复杂验证码
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基于执行上下文导向的程序缺陷模糊检测
一、引言
随着信息技术的飞速发展，软件系统的复杂性和规模日益增长，程序缺陷的检测与修复成为了软件开发过程中的重要环节。传统的程序缺陷检测方法主要依赖于代码审查、静态分析以及单元测试等手段，然而这些方法往往存在精度不高、耗时耗力等缺点。为了解决这些问题，基于执行上下文导向的程序缺陷模糊检测方法逐渐受到了广泛关注。本文旨在探讨基于执行上下文导向的程序缺陷模糊检测的方法，并分析其优势和局限性。
二、执行上下文导向的程序缺陷模糊检测方法
执行上下文导向的程序缺陷模糊检测方法是一种动态的缺陷检测技术，其核心思想是利用程序执行过程中的上下文信息来检测潜在的缺陷。该方法
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一、引言
随着信息技术的飞速发展，代码量日益增长，如何有效地理解和处理大量代码成为了一个亟待解决的问题。代码自动摘要技术应运而生，其目的是从原始代码中提取关键信息，生成简洁、准确的摘要，以帮助开发者快速理解代码内容和功能。然而，传统的代码摘要方法往往忽视了多模态信息和上下文特征，导致摘要的准确性和完整性受到影响。本文旨在研究基于多模态和上下文特征增强的代码自动摘要方法，以提高摘要的质量和效率。
二、研究背景及现状
近年来，代码自动摘要技术得到了广泛关注。现有的研究主要集中于利用代码的语法、语义和结构等信息进行摘要。然而，这些方法往往忽略了代码的多模
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33 6 杭州电子科技大学学报 Vol． 33 ，No． 6
第 卷第 期
2013 12 Journal of Hangzhou Dianzi University Dec． 2013
年 月
doi :10 ． 3969 /j ． issn． 1001 － 9146． 2013． 06 － 026
基于空间位置关系改进的物体识别上下文模型
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AToolchainforContextRecognition:Automating
theInvestigationofaMultitudeofParameterSets
∗§∗‡
AndreasJahn,SianLunLau,Klaus
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基于上下文特征的医学视觉问答方法研究
摘要
医学视觉问答任务是一种结合了医学影像和自然语言处理技术的应用，旨在回答与
医学影像相关的问题。随着计算机视觉和自然语言处理相关技术的迅速发展，许多视觉
问答方法在基准的视觉问答数据集上取得了显著的进步。自然语言视觉问答领域的研究
成果对于医学视觉问答的发展有着重要的启示作用，促进了该领域的研究进步。虽然医
学视觉问答取得了一些进展，但仍然存在两点问题：（1）考虑到目前大多数医学视觉问
答特征提取器采用Transformer结构，通常将Transformer模型的最终层级输出作为后续
计算模块的输入，这种做法忽视了图像和文本在Transformer模型
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Software Engineering and Applications 软件工程与应用, 2015, 4(5), 101-113
Published Online October 2015 in Hans. /journal/sea
/10.12677/sea.2015.45014
Context-Aware Recommendation Algorithm
Based on Social Network
Lei Chen, Gui Li, Zhengyu Li, Ziyang Han, Ping Sun
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(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113016029 A
(43)申请公布日 2021.06.22
(21)申请号 201880099155.1 (51)Int.Cl.
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简介 基于邻域、标签的推荐系统算法主要集中研究了如何联系用户兴趣和品，将最符合用户兴趣的物品推荐给用户，但忽略了用户所处的上下文。这些上下文包括用户访问推荐系统的时间、地点、心情等。因为用户所处的环境对用户选择有很大的影响，准确理解用户的上下文信息，并将该信息应用于推荐系统算法是设计好的推荐系统的关键步骤。 关于上下文推荐的研究，可以参考Alexander Tuzhilin教授（个人主页hhtp:///atuzhilin/）的一篇综述“Context Aware Recom-mender Systems”.这片文章主要将基于情绪的音乐推荐。
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基于上下文的个性化推荐日期：}演讲人：
目录01引言02个性化推荐技术03上下文感知推荐方法04用户画像与上下文结合05实际应用案例分析06未来展望与总结
引言01
电子商务网站数量和商品种类快速增长，导致用户难以找到想要的商品。电子商务的快速发展用户在海量商品信息中容易迷失，需要花费大量时间筛选。信息过载问题用户期望获得与自己兴趣和购买行为相关的商品推荐。个性化需求背景介绍010203
推荐系统概述定义与功能推荐系统通过分析用户行为和偏好，向用户推荐相关商品或信息。包括基于内容的推荐、协同过滤推荐和混合推荐等。类型广泛应用于电商、音乐、视频、社交等领域。应用场景
提高推荐准确性结合用户当前的
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030201大多数信源是有记忆信源，即其输出的符号之间有明显的相关性（依赖关系）。m阶Markov信源是指：其输出的符号之间记忆长度为m，即当前输出的符号与前m个符号有关，而与更早时刻的输出无关（或相关性可忽略）。例：一个二阶Markov信源基于上下文的自适应算术编码
021012011202021S…021…1/31/31/31/21/41/41/21/21/41/401/23/41/81/82/51/52/5…………“上下文”
021S1/21/41/4…0211/21/41/40211/21/41/4固定模式算术编码。如对符号序列进行…离散无记忆扩展信源：
021012011202021
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(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 116047492 A
(43)申请公布日 2023.05.02
(21)申请号 202211334916.1 G01S 13/58 (2006.01)
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《上下文感知推荐系统》 （软件学报2012.1） Chapter7 Context-Aware Recommender System Experimental Comparison of Pre- vs. Post Filtering Approaches in Context-Aware Recommender Systems (ACM RecSys 09) 传统的User-Item推荐系统模型 无论是协同过滤、抑或是各种混合式过滤，都是基于一个模型 首先我们有若干包含 user，item，rating的三元组 分别代表某用户对某物品的评分 BookCrossing 数据集
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研究基于多尺度特征和上下文聚合的结肠息肉图像分割网络技术（1）
内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2相关工作综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
文献回顾与问题定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
2.1多尺度特征提取方法．．．．．．．．．．．