《表6 部分月份下融合向量》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
第三部分，特征向量融合。将各月的语义特征向量TopicVec与事件特征向量EventVec进行首尾拼接，得到相应月份下融合向量表示。部分月份下的融合向量如表6所示。
| 图表编号 | XD00150168200 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.09.01 |
| 作者 | 彭博远、彭冬亮、谷雨、彭俊利 |
| 绘制单位 | 杭州电子科技大学自动化学院、杭州电子科技大学自动化学院、杭州电子科技大学自动化学院、杭州电子科技大学自动化学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
![表1 国内外部分代表性公共图书馆文化创意融合空间建设情况[2-6]](http://bookimg.mtoou.info/tubiao/gif/ZXQY202004040_01100.gif)
相关图表
- 《表6 不同初始土壤含水率下春小麦和地膜玉米各月份的实际需水量》2020.08.01
- 《表6 支持向量机支撑下的不同识别方法的农作物分类精度》2020.10.25
- 《表1 云检测定量评价：基于多特征融合的层次支持向量机遥感图像云检测》2021.01.01
- 《表1 国内外部分代表性公共图书馆文化创意融合空间建设情况[2-6]》2020.04.05
- 《表6 不同钢球质量下支持向量机识别结果》2020.04.01
- 《表2 聚类算法比较：融合词向量与关键词提取的微博话题发现》2020.08.15
- 《表1 微博数据：融合词向量与关键词提取的微博话题发现》2020.08.15
- 《表3 基于支持向量机的多生理信号融合的识别精度》2020.02.25
- 《表6“一带一路”沿线城市“特征向量中心度”及排名（部分）》2020.03.25
- 《表1 融合结果对比情况：结合新型模糊支持向量机和证据理论的多传感器水质数据融合》2020.03.28
- 《表1 标签向量表示：融合标签概念空间及用户网络的语义社团发现研究》2020.02.01
- 《表2 卷积神经网络参数：融合多粒度信息的文本向量表示模型》2019.09.25
- 《表1 混淆矩阵：融合多粒度信息的文本向量表示模型》2019.09.25
- 《表6 不同特征向量融合方式实验结果》2019.09.25
- 《表6 测点—向量夹角：稳态条件下变压器绕组轴向振动分布特性研究》2019.11.16
- 《表3 产品评论（部分）：小样本下多维指标融合的电商产品销量预测》2019.08.01
- 《表6 融合后的指标数据（部分）》2019.08.01
- 《表1 6-7月份部分生鱼养殖户出鱼数据(新鱼)》2019.08.28
- 《表6 在不同融合方法下各个情感分类准确率》2019.02.25
- 《表1 网络模型训练参数：融合卷积神经网络与支持向量机的表情识别》2019.12.16