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根据某一LL(1)文法编制调试预测分析程序，以便对任意输入的符号串进行分析。
本次实验的LL(1)文法为表达式文法：
E→E+T | T
T→T*F | F
F→i | (E)
编写识别表达式文法的合法句子的预测分析程序，对输入的任意符号串，给出分析过程及分析结果。分析过程要求输出步骤、分析栈、剩余输入串和所用产生式。如果该符号串不是表达式文法的合法句子，要给出尽量详细的错误提示。-According to an LL (1) grammar analysis of
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Vector Templates for Handprinted
Symbol Recognition
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可以实现词法分析器的基本要求，包括字符的识别，运算符号的识别等，算法简单，对学习编译原理有很好的帮助。-Lexical analyzer can achieve the basic requirements, including character recognition, symbol recognition operation, the algorithm is simple, the principle of learning to compile a very good help.
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基于图像识别的整精米自动检测
检测出图中的碎米，并在相应的米粒上打上标志。
对图像进行预处理,把米粒图像变成二值图像,根据区域内部像素的连通性，将不同的区域赋予不同的标记,计算出单个米粒所占的像素
-Based on Image Recognition milled rice automatically detect detect the broken map, and marked with the corresponding symbol on a grain of rice.
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在草图符号的自适应学习中，不同用户的训练样本数量可能不同，保持在不同样本数量下良好的学习效
果成为需要解决的一个重要问题．提出一种自适应的草图符号识别方法，该方法采用与训练样本个数相关的分类
器组合策略将模板匹配方法和SVM统计分类方法进行了高效组合．它通过利用支持小样本学习的模板匹配方法
和支持大量样本学习的SVM 方法，并同时利用草图符号中的在线信息和离线信息，实现了不同样本个数下自适应
的符号学习和识别．基于该方法，文中设计并实现了支持自适应识别的草图符号组件．最后，利用扩
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Symbol recognition with Hopfield Net.
It stores several symbol then tries to recognize corrupted symbol.
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Letter recognition with Multilayer Perceptron.
It learns 10 first letters and then tries to recognize drawn symbol.
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QR码作为一种可高速、全方位识别的二维条码,已经在各行各业中得到了应用,并具有很大发展潜力.本文针对QR码图像的识别过程中可能遇到的图像噪声干扰、QR码占实际拍摄图像的一部分、倾斜、几何失真等问题进行了研究,提出了通过改进型中值滤波去除噪声,使用QR码符号特性定位并对倾斜图像进行旋转,对失真不严重的图像采用控制点变换和双线性插值方法进行几何校正.实验证明, 本文的方法简单有效, 可以用于提高条码的正确识别率.-As a high-speed, full identification of th
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基于Hopfield神经网络对符号进行识别。
根据符号点阵创建并训练网络，使网络达到稳定状态，用随机带噪声的符号测试训练的网络。
-Hopfield neural network based recognition of symbols. Lattice under the symbol creation and training network, the network reaches a steady state, the symbol of random noise test wi
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编写识别表达式拓广文法的合法句子的SLR(1)分析程序，对输入的任意符号串，给出分析过程及分析结果。分析过程要求输出步骤、状态栈、符号栈、输入串和语法动作。如果该符号串不是表达式文法的合法句子，要给出尽量详细的错误提示。-Write a recognition of the legitimate expression of broadening the sentence grammar SLR (1) analysis program , for any input string of symb
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编译原理实验程序集，无符号数的自动机实现，单词的识别，读取无符号数，无符号数的有穷自动机-Compiler principle experiment assembly, the automata of the symbol number, word recognition, reading unsigned unsigned finite automata
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较实用的识别数字符号的实例，神经网络训练，识别手写数字-Identification of a practical instance of digital symbol, neural network training and recognition of handwritten Numbers
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1.1输入输出
程序输入为含有Pascal语言字符串的文件Test.cpp程序在控制台输出为含有二元组<code,String>和错误信息。其中code为单词符号类别标示，String为识别的单词。
1.2大小写不敏感：
程序对大小写不敏感，输出均为小写字符。
1.3注释识别功能：
当程序中出现“/*”时就会放弃对之后字符的识别，直至遇到“*/”，并将/*…*/部分识别为注释输出。
当输入中只有“/*”而没有与之对应的“*/”时输出“E
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sgu262：Symbol Recognition(状压DP)
题目大意：
给出k个n∗ m的01矩阵Si，求出一个1尽量少的n∗ m的01矩阵P，满足k个矩阵与该矩阵的交互不相同，也就是说通过该矩阵能表示出给出的k个矩阵。-262. Symbol Recognition
time limit per test: 0.25 sec.
memory limit per test: 65536 KB
input: standard
output:
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c++实现assembler基本功能，一些基本和扩展的符号识别等。-c++ assembler achieve the basic functions, some basic and extended symbol recognition.
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ARIFICIAL NEURAL NETWORK BASED HAND GESTURE RECOGNITION
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The two-dimensional barcode / two-dimensional code (2-dimensional bar code) is the symbol information of the black and white images that are distributed in a plane (two-dimensional direction) in a certain geometric pattern. The concept of "0&quo
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