维特根斯坦语言游戏：彻底击碎本质主义思维陷阱

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本文提出了一种基于编码器-解码器网络的手写数学表达式识别方法，结合语法规则和双向上下文信息，显著提高了识别性能。实验结果表明，该方法在多个数据集上优于现有技术，并创建了包含10万个手写表达式的公开数据集。

NAMER：手写数学表达识别的非自回归建模
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本文探讨了程序语言模型的语义理解能力，提出了多种提升程序合成准确性和可靠性的方法，包括基于自然语言的程序生成和语法规则翻译。研究表明，模型能够生成更短且更正确的程序，并在多个领域表现出色。

从合成的输入输出对中学习程序行为模型
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本文提出了一种基于编码器-解码器网络的数学公式识别方法，通过加入语法规则和树遍历过程，减轻了结构预测误差。实验结果表明，该方法在三个基准数据集上的识别性能更好。作者还创建了一个包含10万个手写数学表达式图像的大规模数据集，并公开了源代码、新数据集和预训练模型。

双支网络实现准确的印刷数学表达识别
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本文提出了一种基于编码器-解码器网络的数学公式识别方法，通过加入语法规则和树遍历过程，减轻了数学公式识别中的结构预测误差。实验结果表明，该方法在三个基准数据集上取得了更好的识别性能。作者还创建了一个包含10万个手写数学表达式图像的大规模数据集，并公开了源代码、新数据集和预训练模型。

手写数学表达式识别的语义图表示学习
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