Изображения по запросу «new bedford engraved on the handle»

неоновый логотип - крупный план на переднем плане - спереди логотип находится в середине прямоугольного штриха - прямоугольная рамка с закругленными краями, кажется, что он висит в воздухе, и я смотрю на него немного сбоку, рамка желтая с черной рамкой по краям рамки. Фон внутри рамки небесно-голубой. На заднем плане внутри рамки на переднем плане выгравированы буквы логотипа

неоновый логотип - крупный план на переднем плане - спереди логотип находится в середине прямоугольного штриха - прямоугольная рамка с закругленными краями, кажется, что он висит в воздухе, и я смотрю на него немного сбоку, рамка желтая с черной рамкой по краям рамки. Фон внутри рамки небесно-голубой. На заднем плане внутри рамки на переднем плане выгравированы буквы логотипа "Tina English School" - одно слово - это одно слово: "Tina" "Английский" - большими буквами, "school" - маленькими буквами.- эти буквы розовые с черной рамкой по краям рамки, и они по очереди следуют друг за другом по вертикали - каждое новое слово с новой строки в столбце. Этот прямоугольник рамки, по-видимому, закреплен на стене или другой поверхности, поскольку за ним нет видимой опорной конструкции. фон состоит из двух цветов - небесно-голубого и розового по отдельности, которые проходят по диагонали фона - по 50% каждого цвета.

Мы представляем систему классификации тем с открытым доменом, которая принимает заданную пользователем таксономию в режиме реального времени. Пользователи смогут классифицировать фрагмент текста по любым меткам-кандидатам, которые они захотят, и получать мгновенный ответ от нашего веб-интерфейса. Чтобы добиться такой гибкости, мы строим серверную модель с нулевым результатом. Обучаясь на новом наборе данных, созданном из Википедии, наш классификатор текста с поддержкой меток может эффективно использовать неявные знания в предварительно обученной языковой модели для обработки меток, которые он никогда раньше не видел. Мы оцениваем нашу модель по четырем наборам данных из разных доменов с разными наборами меток. Эксперименты показывают, что модель значительно улучшает существующие базовые показатели с нулевым результатом в сценариях с открытой доменной областью и конкурирует со слабо контролируемыми моделями, обученными на данных внутри домена.

Мы представляем систему классификации тем с открытым доменом, которая принимает заданную пользователем таксономию в режиме реального времени. Пользователи смогут классифицировать фрагмент текста по любым меткам-кандидатам, которые они захотят, и получать мгновенный ответ от нашего веб-интерфейса. Чтобы добиться такой гибкости, мы строим серверную модель с нулевым результатом. Обучаясь на новом наборе данных, созданном из Википедии, наш классификатор текста с поддержкой меток может эффективно использовать неявные знания в предварительно обученной языковой модели для обработки меток, которые он никогда раньше не видел. Мы оцениваем нашу модель по четырем наборам данных из разных доменов с разными наборами меток. Эксперименты показывают, что модель значительно улучшает существующие базовые показатели с нулевым результатом в сценариях с открытой доменной областью и конкурирует со слабо контролируемыми моделями, обученными на данных внутри домена.