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2.2主题模型在学科分析中的应用主题模型是对文字隐含主题进行建模的方法。它克服了传统信息检索中文档相似度计算方法的缺点，能够在文本数据中自动寻找出文字间的语义主题[15]。应用主题模型对文献主题进行分析的国内外
论文：GOTCHA!Network-BasedFraudDetectionforSocialSecurityFraud作者：VéroniqueVanVlasselaer,TinaEliassi-Rad,来源：ManagementScience160.论文概况本文提出针对公司偷税逃税这一类社会保证…
PageRank算法介绍.pagerank算法的核心思想是，计算一个用户随机点击一个网站然后不停点击从而到达各个网站的概率。.而一个网站的打开概率又取决于那些指向他自己的那些网站的概率，所以这个概率的计算是一个不断迭代的过程。.一个简单的例子：B,C,D同时...
Bert的论文中对预训练好的Bert模型设计了两种应用于具体领域任务的用法，一...是加载预训练好的Bert模型，其实就是一堆网络权重的值，把具体领域任务的数据集喂给该模型，在网络上继续反向传播训练，不断调整原有模型的权重，获得一个...
数学建模论文商场订货与销售的优化模型.doc,PAGEPAGE8商场订货与销售的优化模型摘要本文根据商场中商品的实际运作过程，将其过程分为不考虑中断（缺货）损失和考虑中断（缺货）损失两种类型,并分别对它们受资金，库容因素影响的情况...
文献中已有的基于不规范处理塑料垃圾（mismanagedplasticwaste；MPW）的模型估算出全球塑料河流入海通量高达二百多万吨。前期对珠江入海口微塑料污染的调查研究表明，基于MPW估算的河流塑料入海通量与河流实测入海通量值相差甚远（Mai,Zeng*etal.,Environ.
此外，作者在论文中表明，这种模型结构比起手动设计的模型能够获得更高的精度。这将是未来巨大的研究方向，特别是对于设计特定的应用程序而言。因为我们真正关注的是设计好的NAS算法，而不是为我们特定的应用设计特定的网络。
机器学习算法和模型的工程应用中用到最多的主要是树类模型(lgb,xgb)和神经网络(cnn,rnn)，使用者往往习惯于很少去思考其中的含义和解释性。需要思考一个模型的哪些东西是可解释的？所以有几个问题值得讨论：哪些特征在模型看到是最重要的？
模型则是完全根据实验数据拟合得到的。各种类型的模型在描述污泥干燥动力学特性中均有应用，尤其以半理论模型和半经验模型居多。尽管如此，除理论模型外的其他薄层干燥模型中的经验常数由于没有一个明确的定义，即使同一个模型在不同的实验条件下，
在论文中他们提出了两种attention机制，一种是全局（global）机制，一种是局部（local）机制。首先我们来看看global机制的attention，其实这和上一篇论文提出的attention的思路是一样的，它都是对源语言对所有词进行处理，不同的是在计…
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论文：GOTCHA!Network-BasedFraudDetectionforSocialSecurityFraud作者：VéroniqueVanVlasselaer,TinaEliassi-Rad,来源：ManagementScience160.论文概况本文提出针对公司偷税逃税这一类社会保证…
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数学建模论文商场订货与销售的优化模型.doc,PAGEPAGE8商场订货与销售的优化模型摘要本文根据商场中商品的实际运作过程，将其过程分为不考虑中断（缺货）损失和考虑中断（缺货）损失两种类型,并分别对它们受资金，库容因素影响的情况...
文献中已有的基于不规范处理塑料垃圾（mismanagedplasticwaste；MPW）的模型估算出全球塑料河流入海通量高达二百多万吨。前期对珠江入海口微塑料污染的调查研究表明，基于MPW估算的河流塑料入海通量与河流实测入海通量值相差甚远（Mai,Zeng*etal.,Environ.
此外，作者在论文中表明，这种模型结构比起手动设计的模型能够获得更高的精度。这将是未来巨大的研究方向，特别是对于设计特定的应用程序而言。因为我们真正关注的是设计好的NAS算法，而不是为我们特定的应用设计特定的网络。
机器学习算法和模型的工程应用中用到最多的主要是树类模型(lgb,xgb)和神经网络(cnn,rnn)，使用者往往习惯于很少去思考其中的含义和解释性。需要思考一个模型的哪些东西是可解释的？所以有几个问题值得讨论：哪些特征在模型看到是最重要的？
模型则是完全根据实验数据拟合得到的。各种类型的模型在描述污泥干燥动力学特性中均有应用，尤其以半理论模型和半经验模型居多。尽管如此，除理论模型外的其他薄层干燥模型中的经验常数由于没有一个明确的定义，即使同一个模型在不同的实验条件下，
在论文中他们提出了两种attention机制，一种是全局（global）机制，一种是局部（local）机制。首先我们来看看global机制的attention，其实这和上一篇论文提出的attention的思路是一样的，它都是对源语言对所有词进行处理，不同的是在计…
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