Papers, presentations, reports and more, written in LaTeX and published by our community. Search or browse below.

PHẦN TÍCH VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG QUẢN LÝ KHÁCH SẠN
Trong thời buổi hiện nay, CNTT không chỉ là phương tiện hỗ trợ cho cuộc sống,
nhu cầu cá nhân mà còn được xem như thước đo về sự phát triển của bất kì một
tổ chức, quốc gia nào. Việc triển khai các hệ thống quản lý giúp gia tăng năng suất
hoạt động một cách hiệu quả, giảm thiểu tối đa tình trạng sai sót do ảnh hưởng về
mặt tâm sinh lý con người. Tuy nhiên, hiện vẫn không ít các khách sạn vừa và nhỏ
chỉ thực hiện công việc quản lý khách sạn thủ công. Do đó, đồ án này được thiết
kế nhằm tối ưu hóa các công việc thủ công lặp đi lặp lại, tránh tình trạng sai sót
và thiếu chính xác trong vấn đề quản lý khách sạn.
Han LUong

Exercises for Computer Science
Exercises sheet for high school students in Skoura-Boulmane , Morocco
abfatih

Parmanand Saraswat's Résumé
Parmanand Saraswat's Résumé. Created with the Infographics CV template.
parmanand

Aadhithya Dinesh's Resume
Aadhithya Dinesh's Resume
Aadhithya Dinesh

Nikhita's resume
Nikhita's resume. Created with the TwentySeconds CV template.
prajwal

Layout com CSS
Layout com CSS
Vitoria Soares

Relatório Final-TCC
Relatório final de Trabalho de Conclusão de Curso
Afranio

LaTeX: More Than Just Academic Papers and Theses
This is a presentation I gave about what LaTeX can do some years ago. I've continued to update it (slightly) for other talks. As this is quite a large project with many files and packages, users on the Free plan may not be able to compile it successfully on Overleaf. If that's the case, feel free to grab the PDF here, and download the sources as a .zip for offline perusal/compilation!
LianTze Lim

Survey on Bi-LSTM CNNs CRF for Italian Sequence Labeling and Multi-Task Learning
In the last few years the resolution of NLP tasks with architectures composed of neural models has taken vogue. There are many advantages to using these approaches especially because there is no need to do features engineering. In this paper, we make a survey of a Deep Learning architecture that propose a resolutive approach to some classical tasks of the NLP. The Deep Learning architecture is based on a cutting-edge model that exploits both word-level and character-level representations through the combination of bidirectional LSTM, CNN and CRF. This architecture has provided cutting-edge performance in several sequential labeling activities for the English language. The architecture that will be treated uses the same approach for the Italian language. The same guideline is extended to perform a multi-task learning involving PoS labeling and sentiment analysis. The results show that the system performs well and achieves good results in all activities. In some cases it exceeds the best systems previously developed for Italian.
leo.ranaldi