MOOS550W's Stars
cloudyskyy/Guwen-UNILM
本仓库是基于bert4keras实现的古文-现代文翻译模型。具体使用了基于掩码自注意力机制的UNILM(Li al., 2019)预训练模型作为翻译系统的backbone。我们首先使用了普通的中文(现代文)BERT、Roberta权重作为UNILM的初始权重以训练UNILM模型(具体在文中分别为B-UNILM以及R-UNILM)。为了更好的使UNILM模型适应古文的特性,我们尝试使用了在古文预训练模型Guwen-BERT,作为UNILM的初始权重,并且获得了最优的效果。
GaoChrishao/Transformer_MT
使用transformer构建的机器翻译系统
taoztw/Transformer
pytorch实现Transformer,提供机器翻译案例和简单的翻译api接口(flask)。评分组件使用BLEU。
upcwxq666/COVID-19-ChinaVis
Visualization of COVID-19 epidemic situation in China
cr0nd/AirVisualizationDemo
Air Visualization Demo, the data from Chinavis 2021
Xiaohao-Liu/COVID-2020-Visulization
ChinaVis2020
791106912/SZ-COVID-19
深圳市疫情可视分析系统(ChinaVis2020挑战赛一等奖)
Laighten/CPMvis
该系统为本人与同学一起参加ChinaVIS2020挑战赛作品
Laighten/ChinaVis2017-challenge2
本项目为本人复现ChinaVIS2017挑战赛2的作品,其中部分界面为自己设计,部分界面参考了一等奖获奖作品
XavierJiezou/China-VIS2021-Challenge
ChinaVis 2021 数据可视化竞赛
KylinC/ChinaVis-Challenge-2020
ChinaVis可视化挑战赛作品--经济与舆情影响分析
rileycai/ChinaVisProject
Chinavis2018挑战1一等奖作品-基于内网的威胁情报可视分析
cyberkillor/Chinavis2021-Prjsjtu
Wyy-96/airvis
AirPuVis-优秀奖,ChinaVis2021挑战赛