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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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代码及报告都有[问题描述]　　已知n个字符在原文中出现的频率，求它们的哈夫曼编码。[基本要求]　　1. 初始化：从键盘读入n个字符，以及它们的权值，建立Huffman树。（具体算法可参见教材P147的算法6.12）　　2. 编码：根据建立的Huffman树，求每个字符的Huffman编码。对给定的待编码字符序列进行编码。[选作内容]　　１. 译码：利用已经建立好的Huffman树，对上面的编码结果译码。译码的过程是分解电文中的字符串，从根结点出发，按字符’0’和’1’确定找左孩子或右孩子，直至叶结点，便求得该子串相应的字符。　4. 打印 Huffman树。［测试数据］

1.二相步进电机细分驱动源码 STM32F103VCT62.STM32 + DMX512 接收程序 或（RS485）3.光电编码器程序 （没有可开环控制）4.FSMC TFT驱动程序带菜单功能5.步进电机细分驱动程序 矢量控制 加减速控制，PWM斩波驱动方式。

文件中有3个文件，一个测试例程，两个源程序，都是matlab程序