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《语言的本质》（第三章）翻译实践报告 ——基于机器翻译的译后编辑

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《语言的本质》（第三章）翻译实践报告 ——基于机器翻译的译后...

作者：张昕沂黑龙江大学

学位级别：硕士

随着全球化和信息技术的快速进步,计算机和网络技术已经广泛渗透到人们日常生活的各个领域。基于此背景,翻译行业也在逐步朝着智能化发展,机器翻译译后编辑已成为翻译研究领域关注的议题。于译者而言,想要提升译后编辑的效率与准确度,... 详细信息

随着全球化和信息技术的快速进步,计算机和网络技术已经广泛渗透到人们日常生活的各个领域。基于此背景,翻译行业也在逐步朝着智能化发展,机器翻译译后编辑已成为翻译研究领域关注的议题。于译者而言,想要提升译后编辑的效率与准确度,就必须要深入了解机器翻译在特定文本类型中常见的错误以及相应的译后编辑策略。因此,本次翻译实践选择了比较适合机器翻译的信息类文本《语言的本质》为翻译文本,旨在探究信息类文本机器翻译的常见问题以及译后编辑策略,以期为提高译后编辑效率提供一些参考。本实践报告选取尤金·奈达(Eugene ***)的功能对等理论为指导理论,分别从词、句、篇章三个方面对机器翻译常见错误进行分析,并提出译后编辑策略。在词汇层面,对于机器翻译在拟声拟态词、中日同形词的错译、以及文体不当的问题,可通过添加注释、借用汉语词汇、结合上下文选取合适的语义等方式达到功能对等。在句子层面,分析了机器在翻译长定语句、被动句、省略句时出现的问题,针对这些问题可以采取调整句子的结构,加译、分译、倒译等方法进行修正,从而使译文符合汉语的表达习惯。在篇章衔接上,可以通过使用连词或者副词等手段将原文的逻辑关系在译文中显化出来,使得译文连贯自然、逻辑清晰,更加易读。

关键词：机器翻译译后编辑信息类文本

考虑台风时空特性的海上风电场群协同紧急防御策略

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电力系统保护与控制 2024年第12期52卷 13-24页

作者：卢睿熊小伏陈红州输变电装备技术全国重点实验室(重庆大学) 重庆400044

极端天气发生率逐年升高,威胁电网安全稳定运行。为解决极端天气历史数据抽样建模存在局限性、极端天气预测不准确和电网应对自然灾害防御吸收能力不足等问题,提出一种考虑台风时空特性的海上风电场群协同紧急防御策略。首先,基于Batts... 详细信息

极端天气发生率逐年升高,威胁电网安全稳定运行。为解决极端天气历史数据抽样建模存在局限性、极端天气预测不准确和电网应对自然灾害防御吸收能力不足等问题,提出一种考虑台风时空特性的海上风电场群协同紧急防御策略。首先,基于Batts梯度风模型分析台风时空特性与影响机理,量化台风物理信息与海上风电场出力间的耦合关系。然后,以偏差考核区间内的紧急防御成本最小为目标函数,提出了考虑台风时空特性的海上风电集群多时间尺度两阶段随机优化模型。模型第一阶段基于台风预报信息定制出包含常规机组备用出力、抽蓄机组启停计划、储能电站出力、计划弃风/切负荷量的防御资源预调度策略,第二阶段将台风预报的不确定性纳入决策过程中,基于灵活分布式资源制定紧急防御调整策略。最后,通过算例验证了所提紧急防御策略的有效性与经济性。

关键词：极端天气紧急防御策略海上风电两阶段随机优化抽水蓄能电网弹性

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民族舞蹈创作中角色语言运用研究

民族舞蹈创作中角色语言运用研究

作者：吴眉沂中央民族大学

学位级别：硕士

基于类别相关性的多标记深度跨模态哈希检索研究

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基于类别相关性的多标记深度跨模态哈希检索研究

作者：彭沂重庆三峡学院

学位级别：硕士

随着计算机网络的迅猛发展和移动设备的广泛普及,多模态数据呈现出快速增长的趋势。不同类型的数据能够提供更加全面和丰富的信息,使得人们在获取和理解信息时具有更高效率和准确性。然而,随着多模态数据规模不断扩大,并且其生成速度也... 详细信息

随着计算机网络的迅猛发展和移动设备的广泛普及,多模态数据呈现出快速增长的趋势。不同类型的数据能够提供更加全面和丰富的信息,使得人们在获取和理解信息时具有更高效率和准确性。然而,随着多模态数据规模不断扩大,并且其生成速度也日益增加,对于存储、处理和分析这些海量复杂数据提出了巨大挑战。跨模态检索是一种信息检索技术,它能够在不同的媒体类型之间进行搜索和匹配。传统的文本检索只能针对文字内容进行搜索,而跨模态检索则可以同时处理图像、音频、视频等多种媒体形式。通过将不同媒体类型的数据转化为统一的特征表示,跨模态检索可以实现更加全面和准确的信息查询。图卷积网络是一种基于图结构的深度学习模型,它可以有效地处理非欧几里得空间数据。与传统的卷积神经网络不同,图卷积网络能够在节点和边上进行特征提取,并且具有良好的可扩展性和泛化能力。跨模态哈希是一种有效的多媒体检索技术,它可以利用二进制编码来表示不同模态的数据,从而实现快速且低成本的相似性搜索。然而,现有的跨模态哈希方法往往忽略了标签类别之间的相关性,导致哈希编码的语义丰富度不足。本文主要研究如何利用深度学习技术挖掘标签类别之间的相关性,以提高跨模态检索的性能。本文提出了两个多标签跨模态哈希方法:(1)现有的绝大多数深度跨模态哈希检索方法侧重于从多模态数据中提取信息,而忽略了多个标签中丰富的语义信息;少数深度跨模态哈希检索方法将标签视为独立的实体,忽略了类别之间的联系。为了解决上述问题,本文提出了一种基于图卷积网络的多标签深度跨模态哈希模型。该模型利用两个深度神经网络从原始文本图像对生成哈希表示,同时引入图卷积网络来捕获多标签的类别相关性并监督哈希映射的训练。该方法充分利用了多标签数据的类别相关性,使得哈希编码更具语义丰富性。在两个常用数据集上进行了实验,结果表明,该方法在精度和召回率上优于现有的方法,表明该模型具有良好的鲁棒性和灵活性。(2)本文的第一个模型虽然注意到了标签的类别相关性,但它仅仅只是局限于局部相似性,并没有考虑到实际应用中的全局语义相似。为了解决上述问题,本文提出了一种基于多跳图神经网络的多标签深度跨模态哈希模型,这是对前一个模型重要的改进。该模型利用多跳图神经网络来挖掘多标签的类别相关性,并监督图像文本对生成更具区分度的哈希表示。这种方法不仅考虑了标签的类别相关性,还考虑了标签的全局语义相关性,使得哈希编码更具区分度。在两个常用数据集上进行了实验,实验结果表明在该方法在处理跨模态检索问题时具有更优的性能。

关键词：跨模态检索图卷积网络多标签学习哈希

基于双元学习理论的制造企业数智化转型机制案例研究

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基于双元学习理论的制造企业数智化转型机制案例研究

作者：何青沂西南科技大学

学位级别：硕士

高中英语学习中任务动机、任务投入与口语产出的关系研究

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高中英语学习中任务动机、任务投入与口语产出的关系研究

作者：王欣沂江西师范大学

学位级别：硕士

“流动性”何以成为审美特征?——基于19世纪法国绘画现代性视角的考察

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美术观察 2024年第3期 77-84页

作者：刘子琦诸葛沂上海师范大学哲学系杭州师范大学艺术教育研究院

法国诗人斯特芳·马拉美首次提出“微妙的现代流动性”这一说法,用来描述具有音乐性的诗歌语句及其艺术特征。从此以后,“流动性”特征开始进入艺术作品的研究视野,特别是19世纪法国“印象派”绘画作品中尤其明显。“流动性”这一术语... 详细信息

法国诗人斯特芳·马拉美首次提出“微妙的现代流动性”这一说法,用来描述具有音乐性的诗歌语句及其艺术特征。从此以后,“流动性”特征开始进入艺术作品的研究视野,特别是19世纪法国“印象派”绘画作品中尤其明显。“流动性”这一术语开始成为限定某种绘画的技术、风格的概念范畴,在其被归纳为讨论图像艺术的一种形式特征的同时,也不断趋近于可以锚定“印象派”风格的一个美学特性。对“流动性”作为一种审美特征的考察,不仅有助于对审美现代性话语构成体系的补充性认识,而且还能够从现代性视角明晰“流动性”中包含的非理性审美转向,同时反过来为现代化语境提供审美观念变迁的现代性意义。

关键词：流动性审美特征现代性印象派

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偏远地区能源自洽系统源储容量协同配置方法

电网技术 2024年第5期48卷 2031-2042,I0065页

作者：伍峻杭刘继春吴沂洋四川大学电气工程学院四川省成都市610065

目前与风光新能源密切相关的城市源储容量配置研究较多,但在偏远地区进行源储容量配置具有显著不同的两个特点:一是普遍缺失气象历史数据,难以评估风、光时序运行特性;二是与主网联系薄弱,离网运行可能性较高。上述特点给偏远地区源储... 详细信息

目前与风光新能源密切相关的城市源储容量配置研究较多,但在偏远地区进行源储容量配置具有显著不同的两个特点:一是普遍缺失气象历史数据,难以评估风、光时序运行特性;二是与主网联系薄弱,离网运行可能性较高。上述特点给偏远地区源储容量配置带来了挑战,需要构建以自给自足为特征的能源自洽系统。为此提出一种基于风光自然资源评估且兼顾并/离网两个运行状态、以能量自给自足为主要目标的源-储双层优化配置策略。首先建立由太阳辐射强度和风速等资源禀赋确定的风光出力特性模型,并在此基础上构建风光出力典型时序场景集;然后建立包含风光、储能、电动汽车等在内的系统源-储-荷规划-运行双层容量优化配置模型,并提出相应模型转化和求解策略。其中,规划层以系统综合成本最小为优化目标,确定风电、光伏和储能配置容量;运行层基于并网和离网综合指标,实现兼顾并/离网两个状态的年运行成本最小以及并/离网指标最优的多目标优化。最后算例仿真结果证明了所提模型适用于偏远地区能源自洽系统,所得源储配置可减少系统对电网依赖,促进新能源就地消纳,减少负荷缺电损失。

关键词：偏远地区能源自洽可再生能源场景容量配置多目标进化算法

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面向病理图像分割的边缘感知网络

光子学报 2024年第1期53卷 78-90页

作者：黄鸿杨沂川王龙郑福建吴剑重庆大学光电技术与系统教育部重点实验室重庆400044 重庆大学附属肿瘤医院头颈肿瘤中心重庆400030

提出了一种针对病理切片图像的端到端语义分割方法--边缘感知网络(BPNet),以提高病理图像分割精度。BPNet网络首先在解码器阶段增加边缘感知模块,改善网络对于病理图像边缘的特征信息提取能力。然后,采用自适应通道注意力模块弥补不同... 详细信息

提出了一种针对病理切片图像的端到端语义分割方法--边缘感知网络(BPNet),以提高病理图像分割精度。BPNet网络首先在解码器阶段增加边缘感知模块,改善网络对于病理图像边缘的特征信息提取能力。然后,采用自适应通道注意力模块弥补不同层次特征间的语义差距,进一步加强网络的特征聚合能力。在此基础上,设计了一种基于结构和边缘的联合损失函数,以实现最佳的病理图像分割结果。在GlaS和MoNuSeg两个公开病理数据集上的分割实验结果表明,所提方法的Dice系数得分在两个数据集上分别达到92.21%和81.18%,有效提升了病理图像的分割精度。

关键词：病理图像自动分割深度学习边缘增强联合损失函数

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