创作工场 - 内容创作

近年来，深圳前海智慧城市发展取得了长足的进步。从实施“全国首创”的移动互联网+行政审批，到引入“一站式服务”，再到实施“大数据+物联网+人工智能”，以及与中国电信、中国移动、中国联通合作建立5G基站，前海已成为全球最先进的数字化城市之一。目前，前海已成为南中国区金融创新试验区、南中国区企业服务试验区、南中国区互联网法律风险试验区三大试验平台之一。各方部门也不断在开发应用上夯实城市的数字化建设。...

1. 首先，要引导孩子明白拉粑粑是必要的，让他明白拉粑粑能帮助他变得自信、增强耐力。 2. 将这个过程变成一个游戏，开始时可以让孩子把手放在你的后背上，然后一步步增加重量。 3. 每当孩子感到害怕或不想再往前时，就会停止并回到上一步。在适当的时候会有奖励来鼓励孩子。 4. 在室外散步也是一个很好的方法，可以让孩子在大自然中感受到快乐、安全和信心。...

1. 先深呼吸，放松身体，让自己冷静下来。 2. 尽量不要立刻发火，可以先问孩子想要什么，并且尝试理解孩子的情绪。 3. 尽量不要用声音大咆哮的方式对待孩子，而是用温和、安抚的语气说话。 4. 要注意保护好自己的情绪，不能因为孩子而影响到自己的心态。 5. 找出真正的原因：是孩子真的有问题还是我们本来就处于一个不好的心态中。...

Podcasts are digital audio files that are usually available for download to a computer or mobile device. They are typically episodic series of audio files that can be subscribed to and downloaded through web syndication or streamed online. Podcasts often feature interviews, discussions, lectures, an...

基于上下文的实体关系抽取是一种用于从文本中抽取实体关系的技术。这种技术利用上下文信息来识别和理解文本中不同实体之间的关系。例如，如果一个句子中出现“John Smith”和“Boston”，那么可以通过分析上下文来得出John Smith居住在Boston这样的关系。...

案Pnf模型在实体关系抽取中存在的问题主要有以下几点： 1. Pnf模型依赖于大量的特征工程，如词性、词序、句法等，这会导致特征数量庞大，影响模型训练速度。 2. Pnf模型只能处理一对一的实体关系而无法处理多对多的实体关系。 3. Pnf模型不能有效地利用上下文信息来进行实体关系的预测。 解决方案： 1. 对特征工程进行优化，减少特征数量从而加快训练速度。 2. 利用神经网络或者卷及神经核来处理多对多的实体关系。 3. 利用词向量或者RNN/LSTM/GRU来利用上下文信息来进行实体关...

PNF分区算法的主要问题是它会产生较多的内部碎片，从而导致空间利用效率低下。另外，因为它把文件分割成多个块，所以会增加文件操作的时间。 解决方案是采用其他更有效的文件存储方式，如链表法、树形法或B树法。这些方法可以减少内部碎片，并提高文件操作效率。此外，也可采用一些容量调整工具来减少内部碎片，如defragmenter、disk optimizer之类的工具。...

抽取 # 分区过滤 pnf_sample_dict = {} for pnf_id in list(set(pnf_list)): if pnf_id not in pnf_sample_dict.keys(): pnf_sample_dict[pnf_id] = [] for sample in sampleList: if sample.pnfs == []: continue # 排除没有pnfs的样本 if str(pnf_id) in sample.p...

码 1.《Relation Classification via Recurrent Neural Network》：https://www.aclweb.org/anthology/P15-1062 2.《A Deep Architecture for Semantic Relation Classification with Long Short-Term Memory Networks》：https://www.researchgate.net/publication/321290377_A_Deep_Architecture_for_Semantic_Relation_Classif...

是的，有。例如，在文献[1]中，作者使用了LSTM网络来提取基于语义特征的关系。作者使用词向量和句子表示来构建输入序列，然后使用LSTM进行多个时间步长的反向传播来解释实体之间的关系。它们还引入了一个特殊的“relation”单元，以识别不同实体之间的相对位置信息并减少计算复杂性。 [1] Wang, Y., Jiang, S., & Sun, H. (2016). Relation classification via recurrent neural network. Proceedings of the 54th Annual Meeting of the Association fo...