Algorithm算法代写代考

CMPSC-132: Programming and Computation II Fall 2018 Lab #12 Due Date: 11/18/2018, 11:59PM Instructions: – The work in this lab must be completed alone and must be your own. Do not copy code from online sources. That is considered plagiarism. – Use the starter code provided on this CANVAS assignment. Do not change the function

Microsoft Word – method.doc Joint Named Entity Recognition and Disambiguation with Deep Neural Networks Abstract Current entity linking methods typically first apply a named entity recognition (NER) model to extract a named entity and classify it into a predefined category, then apply an entity disambiguation model to link the named entity to a corresponding entity

北京工业大学毕业设计（论文） I 摘 要 随着多媒体通信技术的发展和多种类媒体终端设备的普及，多样化的高清视频应用 业务越来越受到人们的青睐。由于受到网络种类多样与终端接收设备的性能差异等限制， 为了提高视频在不同应用环境下的兼容性，原始的高分辨率视频码流需要被转换为适合 终端接收设备的低分辨率视频进行编码与传输。HEVC（High Efficiency Video Coding） 作为新一代视频编码标准，较之 H.264/AVC 标准在图像质量和编码性能上都有很大提 升，但其复杂的编码过程成为阻碍该标准在视频转码领域普及应用的瓶颈，因此，针对 HEVC 快速转码算法研究逐渐成为视频编码领域新的研究热点之一。 本文主要研究基于 HEVC 编码标准的空间降尺寸的快速转码技术。首先对 HEVC 编码标准的关键技术进行了介绍，包括 HEVC 编码框架，灵活的四叉树划分等。其次， 对 HEVC 转码过程及编码模块时间进行分析对比，发现转码过程中编码端的 LCU 块划 分过程是计算复杂度最高也是最耗时的部分，并对其相关现有快速划分算法进行了研究 分析。最后，设计实现了基于 LCU 块划分的降分辨率快速视频转码算法，通过利用高 分辨率视频在解码端获取的 LCU 块划分信息，来指导低分辨率视频在编码时 LCU 划分 的深度范围，使编码时的 CU 遍历深度有所减少，从而大大减少降尺寸转码的编码复杂 度，有效缩短了转码的编码时间。 实验结果表明，本文提出的算法相比于HEVC标准算法，平均编码时间可减少 27.8%， 而平均比特率（BD-rate）仅上升 0.82%，峰值信噪比（PSNR）仅增加了 0.0026dB，同 时视频质量几乎没有变化，从而验证了本文提出快速转码算法的有效性。 关键词： HEVC；视频转码；快速算法；LCU 块划分 北京工业大学毕业设计（论文） II Abstract With