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PHILOGEN SpA（礼貌英文翻译）
截至 2024 年 9 月 30 日，集团的流动资金为 56,906 千欧元，而截至 2024 年 6 月 30 日的流动资金为 64,609 千欧元，下降了 11.9%。这一下降被财务管理约 408 千欧元的积极贡献所抵消，主要归因于 (i) 正常运营成本约 6,910 千欧元 (ii) 对新机器、设备和特定工厂的投资约 956 千欧元，(iii) 支付 245 千欧元的贷款分期付款。然而，值得注意的是，截至 9 月 30 日，集团的短期贷方和借方头寸净余额约为 60,000 千欧元，到年底，这将大大增加集团的流动性。
非官方翻译 核能和平利用...
（1）总理担任主席；（2）科技部部长担任副主席；（3）十名当然成员，包括国防部常务秘书、外交部常务秘书、自然资源和环境部常务秘书、能源部常务秘书、内务部常务秘书、科技部常务秘书、卫生部常务秘书、工业部常务秘书、国民经济和社会发展办公室秘书长以及国家安全委员会秘书长；
创新再生医学转化为人类
生物制造、生物材料、医疗器械、药物输送、干细胞、细胞治疗、组织工程、再生医学、基因治疗、免疫治疗、外泌体、类器官、器官芯片、动物再生、耳鼻喉科、牙科、整形外科、皮肤科、骨科、心血管科、神经内科、妇产科、韩台国际会议、退休教授退休纪念、部际再生医学技术发展中心联合会议、韩国神经学会、产业界、年轻研究人员、学生演讲
在部分免疫和再感染下结构化种群中的疫苗接种策略
摘要本文总结了肠道菌群（GM）在糖尿病，糖尿病，糖尿病护理和糖尿病学组织的最新国际专家论坛中肠道菌群（GM）的作用的科学状态，该论坛在欧洲汉堡在德国汉堡举行的糖尿病研究协会在欧洲糖尿病研究协会举行。论坛的参与者包括临床医生和基础科学家，他们是肠道微生物组和代谢领域的领先研究人员。他们的结论如下：（1）GM可能参与2型糖尿病的病理生理学，因为微生物产生的代谢产物与疾病呈正相关，以及GM功能的机械联系（例如，丁酸酯产生的基因）最近通过在人类中使用孟德尔随机化而出现了葡萄糖代谢。 （2）GM的高度个性化性质构成了主要的研究障碍，并且需要对关联和因果关系进行强有力的评估，需要大量的人群和深层的元基因组方法； （3）由于单个时间点抽样遗漏了内部的GM动力学，因此需要在个体内重复测量的未来研究； （4）确定这种不断扩展的知识对糖尿病诊断和治疗的适用性需要许多未来的研究，而新颖的技术和改进的计算工具对于实现这一目标至关重要。
翻译算法链 - 预测策略和...
在世界范围内，警察部门使用犯罪预测软件来预先预测并防止未来的罪行。预测性警务只是安全当局以及特殊的执法机构努力通过通过社会技术手段产生与未来相关的知识来使未来易于管理的众多方式之一。在进行预测性警务时，警察部门不仅会产生对未来的预期见解，而且会积极地塑造目前的介入。在本章中，我们将预测性警务分析为生产和塑造与犯罪相关的未来的社会技术过程。更确切地说，我们将预分法的警务分析为“翻译链”（Latour，1999：70）。这样做，我们追踪了犯罪预测的产生，从算法编程和数据输入到警察执行的数据：涉及许多认知翻译的过程 - 在不同的位置，但通常会及时接近。我们将预测性警务描述为一个由不同阶段组成的增量过程，专门针对基于德国的基于地方的犯罪预测软件。将这一过程作为“翻译链”，我们显示了一个较大的（认知）差距，该差距在预测过程的开始及其结束之间出现。在一个或多或少的无缝过程中，这一差距是由人类和非人类填补的，从相应警察总部的犯罪分析部门开始，并在预测的风险区域的街道上结束。我们收集了从11个警察部门，其中4个位于瑞士和7个在德国的定性数据。将预测性警务视为一系列翻译，使我们能够将其分析为一种富有成效的社会技术过程，该过程有时会以非线性方式进行。本章借鉴了一个有关我们在2017年至2018年间在德国和瑞士进行的犯罪预测软件实施和使用的研究项目。在数据收集时，所有部门都已经定期使用预测性警务工具，运行现场实验以确定是否使用和/或如何最好地实施此类工具，或者开发自己的工具。总共对警察主持人进行了62次半结构化访谈。这些官员从事各种角色，包括后台工作，
翻译原始操作说明远程...
机器符合当前的艺术状态，并符合在经过证明的使用情况下进行营销时适用的安全法规。在设计方面，不可能消除可预见的滥用或造成风险，而不会限制法规的功能。遥控的实施载体Agria 9700E是一台用于安装和操作批准的已安装工具（预期用途）的机器。该机器旨在在理想条件下处理高达50°的梯度。任何其他用途都被认为违反了预期目的。制造商对这种使用造成的任何损害不承担任何责任，风险完全是用户自己的。预期的用途还包括遵守制造商规定的运营，维修和维护条件。对机器的未经授权更改，尤其是对安全设备的更改可能会导致危险水平增加，这将排除任何制造商对造成的损害的责任。使用未批准的蝙蝠造成的损害明确排除在保修中。必须按照操作说明中的指示操作机器。如果需要，其他操作员必须提供指令。任何不当使用或执行这些指令中未描述的机器的活动，构成未经授权的滥用，并且不在制造商责任的统计范围内。对机器的使用不当会危害人员，并可能损坏操作员的机器或其他属性。它也可能损害机器的功能。
增强ainu-higapanese的神经机器翻译
发展是在日本政府对Ainu作为土著人民的正式认可之后，这导致了全国对AINU语言课程和教育材料的资金（Sato，2012年）。许多AINU学习者今天将日语说日语；因此，实用的机器翻译是Ainu振兴不可或缺的一部分。但是，宫川（Miyagawa）（2023）先前的一项研究面临着挑战，包括在不同方言之间的区分和在翻译日常对话时遇到的困难。为了解决这些问题，我们采取了以下方法。首先，我们增强了语料库。以前的研究中的Corpora主要偏向有限地区的民间传说。我们从各种方言和操作中收集并数字化资源，以确保更大的多样性。我们还引入了一种新颖的方法，用于ainu-日语翻译，可以区分方言和域，从而减少不同区域或上下文之间的措辞混乱。在本文中，我们详细介绍了方法论的细节，介绍我们的结果，并讨论了我们发现的含义，这些含义可能有助于Ainu的振兴，这也可能适用于其他低水平语言。
腾讯人工智能实验室 - 上海交通大学 WMT22 翻译任务的低资源翻译系统
本文介绍了腾讯人工智能实验室 - 上海交通大学 (TAL-SJTU) 针对 WMT22 共享任务的低资源翻译系统。我们参与了英语⇔利沃尼亚语的一般翻译任务。我们的系统基于 M2M100 (Fan 等人，2021)，并采用了使其适应目标语言对的新技术。(1) 跨模型词嵌入对齐：受跨语言词嵌入对齐的启发，我们成功地将预训练的词嵌入转移到 M2M100，使其能够支持利沃尼亚语。(2) 逐步适应策略：我们利用爱沙尼亚语和拉脱维亚语作为辅助语言进行多对多翻译训练，然后适应英语-利沃尼亚语。(3) 数据增强：为了扩大英语-利沃尼亚语的平行数据，我们以爱沙尼亚语和拉脱维亚语为枢轴语言构建了伪平行数据。(4) 微调：为了充分利用所有可用数据，我们使用验证集和在线反向翻译对模型进行微调，进一步提升性能。在模型评估方面： (1) 我们发现以前的研究（Rikters et al.，2022 ）由于 Unicode 规范化不一致而低估了利沃尼亚语的翻译性能，这可能导致高达 14.9 BLEU 分数的差异。(2) 除了标准验证集外，我们还使用往返 BLEU 来评估模型，我们发现这更适合这项任务。最后，我们的无约束系统在英语与利沃尼亚语之间的互译中取得了 17.0 和 30.4 的 BLEU 分数。1
人工智能在机器翻译中的应用研究
摘要：在大数据、云计算技术发展的影响下，基于人工智能的机器翻译逐渐走入人们的生活。与人工翻译相比，机器翻译价格低廉、便捷实用、可以随时随地进行文本翻译，能够满足上百种语言的翻译需求，但机器翻译缺乏文化敏感性，无法连接文本与语言情绪。对此，深入分析人工翻译与机器翻译的相同点与不同点，并立足于人工翻译的未来研究现阶段翻译行业的发展策略，最终在不断提高译者翻译水平的同时，推动人工翻译与机器翻译同步发展。
使用 CycleGAN 将 CT 图像转换为 MRI
摘要：医学成像在医疗保健中起着至关重要的作用，其中磁共振成像 (MRI) 和计算机断层扫描 (CT) 是主要模式，每种模式都有其独特的优点和缺点。MRI 提供出色的软组织对比度，但速度慢且成本高，而 CT 速度更快但涉及电离辐射。为了解决这一矛盾，我们利用深度学习，采用 CycleGAN 将 CT 扫描转换为类似 MRI 的图像。这种方法消除了额外的辐射暴露或成本。我们的结果显示了我们的图像转换方法的有效性，MAE 为 0.5309，MSE 为 0.37901，PSNR 为 52.344，证明了本发明在降低医疗保健成本、扩展诊断能力和改善患者结果方面的前景。该模型在 Nvidia GPU RTX A6OOO 上训练了 500 个时期，批次大小为 500。