joint

定义在struct内部的struct,也可以在struct外面使用,与定义在全局的效果是一样的。 # include <stdio.h> struct queue_t { int value ; char key [ 100 ] ; struct joint_t { int prev ; int next ; } joint ; } ; int main ( ) { struct queue_t queue ; queue . joint . next = 1 ; struct joint_t joint ; joint . next = 2 ; printf ( "%d , %d\n" , queue . joint . next , joint . next ) ; printf ( "%d , %d\n" , queue . joint . next , joint . next ) ; //app_error("ksjfdkj"); } struct初始化时加 ={} 可以把struct实例所占内存初始化为0 # include <stdio.h> struct queue_t { int value ; char key [ 100 ] ; struct joint_t { int prev ; int next ; } joint ; } ; int main ( )

Joint semantic /topic model 之前的工作缺点：基于机器学习的情感分类需要大量的人工标记； 一个领域训练的情感分类模型不能很好地应用于另一个领域； 主题/特征检测和情感分类经常分开来进行，忽略了它们的相互依赖性。 JST 同时建模话题和情感 情感分析可以分为三类：积极，消极和neutral。更细粒度的可以分析单个用户对特定item和话题的观点等。 在传统的LDA中，模型分为三个层次，分别是 document-topic，topic-word；而JST在document-topic之间添加了sentiment层次，成为了四层模型，话题从情感生成，单词有sentiment-label和topic共同生成。如图： 和AUSM类似，这时候话题参数从T维变成了S*T维（还要V），首先是判断情感极性，然后选出极性对应的话题分类，然后得到话题分布，最后生成单词。所以作者说，他们和LDA的区别在于，每个文档的单个话题分布，变为了S个话题分布（对应情感，其实就是3个吧）。变种Tying-JST模型，只有一个话题分布，对应所有的文档。相比较而已，三者的粒度从单词过渡到文档。 Incorporating Model Priors： 在期刊（TKDE）的扩展版本，作者提到了结合先验的方法，即在φ添加S*V的先验矩阵，表示了单词的情感属性，修改dir先验的转换矩阵。然后使用乘法（β

BLVD: Building A Large-scale 5D Semantics Benchmark for Autonomous Driving 来源： https://www.cnblogs.com/feifanrensheng/p/11368354.html

NSF awards $1.8 million for joint image-text analysis research The U.S. National Science Foundation (NSF) has awarded $1.8 million in grants to the University of California-Los Angeles (UCLA) and the University of Illinois at Urbana-Champaign (UIUC) to investigate Joint Image-Text Parsing and Reasoning for Analyzing Social and Political News Events . The four-year project will be led by Professors Song-Chun Zhu at UCLA and ChengXiang Zhai at UIUC. The research aims to go "beyond traditional object detection, segmentation, and recognition by studying framing and persuasion techniques in images,