一种高效的基于启发式规则和词典相结合的双语词对齐方法

双语词对齐是指在互译的双语句对中找到词汇级的对译关系,是自然语言处理领域一个非常有用而又比较困难的研究课题。本文在对当前主流的词对齐方法进行实验分析的基础上,综合考虑了各种因素,提出了基于启发式统计规则和词典相结合的方法,该方法充分利用现有资源,同时考虑到了后续的应用问题。实验表明,该方法在训练语料规模较小的情况下,取得了较好的对齐结果。     

俄汉语词汇的民族文化语义

在俄汉语词汇中，由于不同的历史条件，不同的情景而致每个词汇除它的基本词义外都会有独特的语义，带有民族文化特点的语义．本文把俄汉语词汇分为同义型、歧义型、特义型来阐明它们在民族文化语义上的异同．     

统一建模语言UML及其应用

UML是面向对象的统一建模语言，是面向对象领域的重要成果。它的内容包括UML语义和UML表示法两个部分。本文简要介绍了UML语义，表示法的内容，并总结了它在某些重要领域的应用。     

面向装配工艺规划的语义建模方法研究与应用

将语义建模的方法引入到计算机辅助装配工艺规划(CAAPP)的研究之中,提出了面向装配工艺规划的语义建模的基本概念、研究方法和主要内容,详细阐述了面向装配工艺规划的语义建模方法中的应用对象、语义关系以及操作等,并在此基础上描述了产品装配信息的表达方式以及基于语义建模的装配工艺规划系统的主要结构.     

真实场景水下语义分割方法及数据集

随着水下生物抓取技术的不断发展,高精度的水下物体识别与分割成为了挑战。已有的水下目标检测技术仅能给出物体的大体位置,无法提供物体轮廓等更加细致的信息,严重影响了抓取效率。为了解决这一问题,标注并建立了真实场景水下语义分割数据集DUT-USEG,该数据集包含6 617张图像,其中1 487张具有语义分割和实例分割标注,剩余5 130张图像具有目标检测框标注。基于该数据集,提出了一个关注边界的半监督水下语义分割网络(US-Net),该网络通过设计伪标签生成器和边界检测子网络,实现了对水下物体与背景之间边界的精细学习,提升了边界区域的分割效果。实验表明:所提方法在DUT-USEG数据集的海参、海胆和海星3个类别上相较于对比方法提升了6.7%,达到了目前最好的分割精度。      

基于改进语义分割网络的输电走廊遥感变化检测

利用不同时间卫星遥感图像的变化检测,可以及时发现输电走廊周边的地质灾害、人为破坏和违章建设等潜在风险.目前,由于卷积网络需要池化,基于深度学习的高分辨率遥感图像变化检测通常采用降采样提取抽象特征,导致检测结果分辨率降低.针对这个问题,文章提出一种综合语义分割和孪生网络的变化检测算法,利用语义分割网络的编码功能提取高级抽...     

一种面向嵌入式NVMe存储设备的对齐优化设计

嵌入式领域的软件存储栈较为精简,嵌入式文件系统等上层软件在使用NVMe驱动时没有专门的块设备管理层处理缓冲区不对齐,导致发生操作失败、数据内容不一致等问题。文章提出了一种对齐优化设计,当用户读、写缓冲区不满足对齐要求时,动态维护对齐链式缓冲池,以完成针对NVMe控制器的数据中转,同时按照通道数目建立了多链表对齐缓冲池,并使用计数信号量保证NVMe驱动的并发性能。通过这种优化设计能够以较小的性能损耗,解决嵌入式NVMe驱动因对齐导致的不可用问题。     

瓜瓣模上定位销孔的改进加工工艺

针对瓜瓣阳模上定位销孔加工的找正误差大、实物与数模不一致、加工成本高的难题,通过改进找正方法,粗、精找正结合,并利用3D寻边器进行程序验证的思路,实现了理论数模和实物的精确对齐、找正.在此基础上通过椭球参数方程的坐标转换,实现了在3轴机床上对椭球面上法向和轴向定位销孔的加工.结果表明,采用改进后的加工方法,孔的位置精度...     

智能监控场景中运动目标轨迹聚类算法

轨迹分析是视频监控场景理解的基础,但由于遮挡等原因,跟踪过程会出现不完整的噪声轨迹,导致分析结果不准确.针对此类问题利用改进的轨迹相似度度量和聚类方法进行场景区域分割.首先,对轨迹进行编码,提出利用轨迹的空间特征和速度方向特征改进相似性度量方法计算轨迹间距离;其次,采用改进的层次聚类算法,以该类最长轨迹作为运动物体行为模式代表,将在空间上接近且具有相似速度特征的轨迹划分为同一场景区域,得到符合实际情况的聚类结果.本算法无需对轨迹进行复杂的预处理或过滤,并且加入速度方向特征使区域划分更加合理.最后,在真实场景下,验证了该聚类算法的有效性和普遍适用性.     

言语交际中的文化语义偏离研究

重点论述了跨文化交际过程中语言的文化语义发生偏离的三个方面，分析了文化语义发生转移的原因所在，进一步探讨了如何更有效地实现跨文化交际的目标问题。