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使用机器的手语翻译器...
抽象的手语是聋人和静音者的唯一交流手段。，但是许多普通人不知道手语。因此，用手语说话的人很难与那些不说手语交流的人进行交流。本文扩展了先前提出的卷积神经网络（CNN）模型，用于使用基于MobileNETV2的转移学习模型来预测手语。所提出的系统旨在通过将手语的手势转化为文本或语音来为听力受损的用户提供有效的沟通。TensorFlow K-NN图像分类器用于训练训练集的模型。分类器涉及k-neart的邻居分类器。类的数量取决于数据集中唯一标志的数量，每个类都与一个符号关联。Mobilenet模型已在大型图像数据集上进行了预训练，并在ASL手符号图像上进行了微调以学习判别特征。从Mobilenet模型中提取功能后，使用KNN分类器进行手语识别。knn是一种简单而有效的算法，它基于特征空间中其K-Neart最邻居的多数类别为输入样本分配标签。在这种情况下，邻居对应于先前看到的手语手势。拟议的手语翻译系统具有许多实际应用，例如在日常互动期间有听力或语音障碍的人。关键字： - 手语翻译器，K -NN图像分类器，CNN，Mobilenet，TensorFlow，Tokbox。此外，它可以集成到教育平台中，以支持手语学习者并提供包容性的语言教育机会。
人工智能加速器（Tensor Processor）的翻译器
该客户专门开发和制造专用张量处理单元 (TPU)，用于基于矩阵乘法块的快速神经网络计算，它以每周期数万次运算的速度执行最耗资源的计算。
使用机器的实时手语翻译器...
413304通讯电子邮件：pradnyaanilrepal28@gmail.com，nikitapore305@gmail.com，akankshapasale@gmail.com，rutujathengal401@gmail.com，swatiambule9518@gmail.com摘要：在当今的Interconconnectent Evernalconnectent，fordemental fundamentals fundamentals fundamentals fundainsental。对于聋人和静音社区，与那些不了解手语的人进行交流是具有挑战性的。为了弥合这一差距，我们提出了一个Web应用程序，将手语翻译成口语或书面语言，反之亦然。用户用相机捕获手势，而我们的系统（由Tensorflow和Advanced Image处理供电）将其转换为连贯的文本。支持各种符号语言和口语，它可以实现实时的双向通信。这种创新的解决方案通过赋予聋人与静音社区与普通人群之间有意义的互动，通过实时沟通和教育计划来促进理解和融合来促进包容性。关键字：包容性交流，AI驱动，手语翻译，Web应用程序，聋哑和静音社区。
人工智能用于手语翻译
尽管我们的数字化社会能够促进社会包容和融合，但仍有许多社区遭受不平等的困扰。聋人也是如此。欧盟约有 75 万聋人和美国超过 400 万聋人每天都面临着沟通和参与方面的挑战。这不仅发生在休闲活动中，更重要的是，在紧急情况下也是如此。为了提供平等的环境并让有听力障碍的人能够用他们的母语交流，本文介绍了一种基于人工智能的手语翻译器。我们采用了一个变压器神经网络，能够分析来自人的手势和面部的 500 多个数据点，将手语翻译成文本。我们设计了一个机器学习管道，使翻译器能够发展、构建新的数据集并训练手语识别模型。作为概念验证，我们实例化了一个包含 200 多个短语的紧急呼叫手语翻译器。总体目标是支持听力障碍人士，使他们能够参与经济、社会、政治和文化生活。
1954 年 1 月，乔治城大学和 IBM 进行了实验
• 快速电子翻译器将俄语翻译成英语（纽约时报）——昨天下午，人们在这里公开演示了一台机器将有意义的文本从一种语言翻译成另一种语言，据信这是第一次成功使用机器。这可能是学者们几个世纪以来寻找“机械翻译器”的成果。• 机器人翻译得非常灵巧（基督教科学箴言报）• 一切都由机器完成（纽约先驱论坛报）——昨天，一个拥有 250 个词的庞大电子“大脑”在不到十秒钟的时间内将俄语句子翻译成了简单的英语。• 机器人大脑将俄语翻译成英式英语（华盛顿时报先驱报）• 双语机器（新闻周刊）• 多语种的创意（化学周刊）
CSCC24 – 编程语言原理
• 编译时间是“开销”：只做一次； • 翻译器可以进行优化； • 可以删除运行时不再需要的大量信息。 • 由于执行目标代码，调试时更难提供有用的反馈。 • 不易移植（例如，移植到不同的操作系统/架构/等）。 • 您知道哪些编译语言？
MALPAS 入门指南
M M A A L L P P A A S S 用于软件源代码，但在分析之前，必须使用 M M A A L L P P A A S S 中间语言 (IL) 对源代码进行建模。将代码翻译成 IL 后，M M A A L L P P A A S S 可以应用于任何编程语言的程序。IL 模型的构建本身就是一种非常有启发性的练习；用户发现，使用 IL 的正式严谨性重新表达程序可以快速揭示代码中的歧义。即使在早期阶段，错误和潜在的改进也经常会变得明显。将源代码翻译成 IL 可以手动完成，也可以使用自动翻译器完成。有多种自动翻译器可用于多种语言，包括 Ada、C、Pascal、CORAL 66、PL/M-86、FORTRAN、Intel ASM86 和 Motorola 6809。