零膨胀负二项模型在汽车保险中的应用，江婷婷，黄薇，大部分汽车保险数据在实际情况下都具有风险非同质性和零膨胀现象，导致一般的传统索赔次数模型失去了原有的预测效果，不能很好的

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原创用PI模型来求piezoelectric压电陶瓷hysteresis的参数-hys_model_for_thesis.m 这是我写的一个用来模拟hysteresis的Matlab程序，只要有输入、输出（一般都是电压），就能很好拟合出hysteresis曲线，当然，背后有很多数学理论推导！ 先看看曲线吧： PI_hysteresis.jpg 用PI模型来求压电陶瓷hysteresis的参数 这是拟合的结果（当然，适当优化，结果会更好）： hysteresis_modelling.jpg 用PI模型来求压电陶瓷hysteresis的参数 这是我写的模型参数（都是用英文来注释的），如果看不懂的话，欢迎跟帖： hys_model_for_thesis.m 用PI模型来求压电陶瓷hysteresis的参数

C-V2X：C-V2X模式4车辆通信性能的分析模型

做模型检测，超好的书，很难找的，内容清晰，超好，不说了，下了就知道了

主要简单讲诉 QT View/Model 和 delegate 完整工程代码

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用于中文命名实体识别的简单BiLSTM-CRF模型 该存储库包含用于为中文命名实体识别任务构建非常简单的基于字符的BiLSTM-CRF序列标签模型的代码。 其目标是识别三种类型的命名实体：PERSON，LOCATION和ORGANIZATION。 这段代码可在Python 3和TensorFlow 1.2上运行，以下存储库给了我很多帮助。 模型 此模型类似于论文[1]和[2]提供的模型。 其结构如下图所示： 对于一个中文句子，该句子中的每个字符都有/将具有属于{O，B-PER，I-PER，B-LOC，I-LOC，B-ORG，I-ORG}集的标记。 第一层是查找层，旨在将每个字符表示从一个

3D注意事项 Sanghyun Woo, et al. "CBAM: Convolutional Block Attention Module." arXiv preprint arXiv:1807.06521v2 (2018). 代码： class channel_attention ( tf . keras . layers . Layer ): """ channel attention module Contains the implementation of Convolutional Block Attention Module(CBAM) block. As described in https://arxiv.org/abs/1807.06521. """ def __init__ ( self , rati