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【实例简介】目前，绝大多数知识图谱研究针对实体知识图谱主要以实体（特别是人名）为基础。面向事件知识图谱研究的语料构建和研究方法还处于探索阶段。特别是，中文事件知识图谱的研究几乎是空白。相对于实体知识图谱，事件知识图谱具有明显的语义表达优势，有利于知识推理。本报告将主要从事件抽取、事件关系抽取、事件/事件关系可信度计算、事件知识图谱构建技术和事件知识图谱推理等五个方面系统深入分析事件知识图谱构建研究相关的国内外研究现状，存在关键问题以及研究思路。

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某知名电商拥有二十万条关于热水器的客户评价数据 ，希望能够从数据中，分析某一品牌的用户感情倾向，并详细分析该品牌产品的优缺点，进而提炼所有其他品牌热水器的卖点01项目背景02.产品销量统计03.海尔热水器情感分析04.其他品牌热水器卖点分析05小结:卖点综合分析06.数据来源及指标说明01项目背景★某知名电商拥有二十万条关于热水器的客户评价数据,希望能够从数据中,分析某一品牌的用户感情倾向,并详细分析该品牌产品的优缺点,进而提炼所有其他品牌热水器的卖点★网购大家电的行为日益成熟,及网店评价系统的日益完善,为我们提供了很好的数据积累★用前沿科技手段挖掘用户感情倾向,对生产和销售具有重要的指导意义01.项目背景02产品销量统计03.海尔热水器情感分析04.其他品牌热水器卖点分析05小结:卖点综合分析06.数据来源及指标说明02销量统计年至年总体销量如图,海尔销量约占总体的占了将近大半壁江山年销售汇总图表标题海尔·美的·万和c格兰仕··万家乐海尔美的万和格兰仕万家乐02销量统计年至年各年各品牌销售情况如图可以看出,海尔热水器于年早先于其他品牌进入网店销售,并且销量一直稳居前列年热水器各年销售统计■格兰仕■海尔■美的■万和■万家乐01.项目背景02.产品销量统计03海尔热水器情感分析04.其他品牌热水器卖点分析05小结:卖点综合分析06.数据来源及指标说明03海尔热水器客户情感分析★总体满意度指枋海尔品牌客户评价满意度星级海尔品牌客户评价比例差评差评★较差★★一般★★★很满意满意★★★★很满意★★★★★较差一般满意从图表中可以看出,客户对海尔热水器的综合评价较高,很满意的占45%,差评比率为差评·较差■一般■满意■很满意占24%,其中差评主要的原因为安装配件的费用03海尔热水器客户评价词频质量费用服务品牌加热安装费安装品牌从图表中可以看出,客户对于海保温便宜送货名牌外观实惠师傅大牌尔品牌的服务提及的频率较高配件性价比服务销售时可以着重强调服务及售后质量价格售后效果材料费发货水阀收费包装容量价钱保修温度价位质保出水量特价换货使用经济功品率质口口恒温性能效率插头耗电管道功能质量价格服务品牌

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基于stm32的12864液晶屏的显示代码，使用的是stm32f103c8t6的芯片，进行液晶驱动的代码实现，如有不懂的小伙伴可以下载查看

此程序为在多径衰落信道下OFDM系统的抗噪声性能。 其中包括cyclic prefix的插入；多径信道的模拟， 以及用pilot进行信道估计。除此以外 还包括仿真波形，SNR曲线等等。（以及本人的实验报告）.

基于FPGA的图像识别常用算法的设计，Sobel边缘检测，肤色识别算法，腐蚀膨胀算法，中值滤波算法，均值滤波

【实例简介】dtw － DTW算法演示程序 mfcc.m － MFCC参数计算程序 dtw.m － 基本的DTW算法 dtw2.m － 优化的DTW算法 testdtw.m － DTW算法测试程序 vad.m － 端点检测程序 cdhmm － 连续高斯混合HMM演示程序 pdf.m － 高斯概率密度函数 mixture.m － 混合高斯的输出概率 inithmm.m － HMM参数初始化 getparam.m － 计算观察序列的参数 viterbi.m － 语音识别的Viterbi算法 baum.m － Baum-Welch训练算法（一次叠代） main.m － 多HMM训练主程序 train.m － 对一个HMM进行训练的程序 recog.m － 识别程序 vad.m － 端点检测程序 mfcc.m － MFCC参数计算程序 samples.mat － 作者的汉语数码0-9录音 hmm.mat － 一次HMM训练结果 record － 辅助录音程序 record.m － 录音程序的脚本文件 record.fig － 录音程序的GUI sample.m － 录音程序的回调函数