XiaoMi-AI文件搜索系统
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人机协作翻译和回译...
近年来，由于各个学科的在线文本大量产生，机器翻译系统的重要性日益增加。事实证明，传统的翻译方法不足以满足全球翻译需求。虽然翻译工具在处理不同学科和文本类型方面非常出色，但它们的可用性和可靠性面临相当大的争议，尤其是应用于文学文本时。因此，本研究旨在探索人工智能 (AI) 翻译工具（例如 ChatGPT）对文学文本翻译和回译的影响。该研究采用定性方法中的实验模型，以翻译测试为主要研究工具。伊玛目穆罕默德伊本沙特伊斯兰大学 (IMSIU) 的 80 名英语专业学生被随机抽取并分成四组：两个对照组和两个实验组。要求学生翻译和回译一篇英文短篇小说，并通过各种比较对测试中的定性数据进行了分析。对于统计分析，采用独立样本 t 检验来比较两个独立组。研究结果显示，使用人工智能工具的学生能够比使用传统方法的学生提供更好的翻译和回译，回译的表现略好。
Netmarble AI 中心的 WMT21 自动后期编辑共享任务提交
本文介绍了 Netmarble 提交的针对英语-德语语言对的 WMT21 自动后期编辑 (APE) 共享任务。首先，我们提出了一种训练阶段的课程训练策略。Facebook Fair 的 WMT19 新闻翻译模型被选中来参与大型且强大的预训练神经网络。然后，我们在每个训练阶段使用不同级别的数据对翻译模型进行后训练。随着训练阶段的进行，我们通过在不同训练阶段逐渐添加额外信息，让系统学会解决多项任务。我们还展示了一种将大量额外数据用于 APE 任务的方法。为了进一步改进，我们在微调阶段应用了动态加权平均的多任务学习策略。为了使用有限的数据对 APE 语料库进行微调，我们添加了一些相关的子任务来学习统一的表示。最后，为了获得更好的性能，我们在后训练和微调期间利用外部翻译作为增强机器翻译 (MT)。实验结果表明，我们的 APE 系统在开发数据集上显著提高了所提供的 MT 结果的翻译，TER 和 BLEU 分别提高了 -2.848 和 +3.74。它还证明了其在测试数据集上的有效性，质量高于开发数据集。
经验研究文章写作中心电子邮件
从广泛的兴趣开始，然后将其范围缩小到特定主题。这个过程的流程图可能看起来像这样：诗歌EzraPound的诗歌EzraPound的诗歌翻译。下一步是确定您的主题是否可以研究：您是否有足够的时间进行研究？您是否与此主题有个人联系，这可能会阻碍您保持相对公正的能力？您对这个主题了解足够多，可以轻松地收集相关的学术文学？上面的兴趣流程图可以产生以下可研究的问题：以斯拉·庞德（Ezra Pound）的中国诗歌翻译是否准确？如果您对研究问题充满信心，请继续前进，并开始编译资源，您可能需要用于带注释的书目/文献评论。注释书目的注释参考书目（如果您的教授要求），找到六个来源 - 至少有三篇是同行评审的学术文章 - 与您的研究问题有关。总结文章，解决作者提出的论点，他们提供的有关您的主题的背景信息以及/或他们为支持或反对您的论点提供的证据。您注释的书目的布局将首先包括以MLA或APA格式对源的完整引用，然后在下面进行摘要。这是与研究问题有关的注释书目的一个示例：以埃兹拉·庞德（Ezra Pound）对中国诗歌的翻译是否准确？
Phys-330：QFT I，斯坦福大学，2022年
该结果看起来比空间动量的结果更复杂的唯一原因是，我们以平面波模式扩展了场，这是翻译的本征函数，而不是旋转。另外，我们可以在球形波中扩展场（即等于r次球形谐波的球形贝塞尔函数），在这种情况下，角动量膨胀看起来很简单，动量膨胀看起来很复杂。平面波可用于描述粒子物理实验中的初始状态，但是球形波在其他情况下可以有用，例如从激发原子中发出光子。
计算情报部B.Tech ...
课程目标1。为计算机视觉引入图像处理技术的各种组成部分。2。了解过滤器和计算图像梯度。3。了解细分，模型拟合和跟踪4。传授有关对象注册和对象匹配的知识5。实施可用于对象识别的各种技术。单元I图像形成：几何摄像头模型，内在和外部参数，几何相机校准 - 线性和非线性接近，线性接近，光和阴影 - 推理，对建模间反射，人类颜色感知。单元-II早期视觉：线性过滤器 - 卷积，傅立叶变换，采样和混叠，作为模板的过滤器，相关性，本地图像特征 - 计算图像梯度，基于梯度的边缘检测器，方向，方向，纹理 - 本地纹理形式使用滤镜，形状。UNIT-III MID-LEVEL VISION: Segmentation by Clustering - Basic Clustering Methods, The Watershed Algorithm, Segmentation Using K-means, Grouping and Model Fitting - Fitting Lines with the Hough Transform, Fitting Curved Structures, Tracking - Tracking by Detection, Tracking Translations by Matching, Tracking Linear Dynamical Models with Kalman Filters.单元IV高级视觉：注册，注册刚性和可变形的物体，光滑的表面及其轮廓 - 轮廓几何，Koenderink定理，bitangent射线歧管，使用解释树和旋转图像，分类，错误，错误和损失的对象匹配。教科书：单位V对象检测和识别：图像中检测对象 - 滑动窗口方法，面部检测，检测人，边界和可变形对象，对象识别 - 分类，选择，应用程序，应用程序 - 跟踪人员，活动识别。
统计组织中生成式人工智能的使用
调查结果显示，生成式人工智能在组织中的应用领域多种多样。最常见的用途是代码和 IT 开发 (29)，这对应于预计会产生最大影响的领域 ( Q5 )，其次是用于数据处理的文本生成 (19)，人工智能还广泛用于创建文本通信材料 (19) 和分析 (16)。行政任务和数据传播/信息搜索也受益于人工智能。此外，人工智能还有各种其他用途，例如文献综述、非敏感主题的简介、翻译和头脑风暴，展示了该技术在增强组织功能方面的多功能性和广泛适用性。
ixon Ultra＆Life 888
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DASpeech：用于快速和高精度的有向非循环变压器......
直接语音到语音翻译 (S2ST) 使用单一模型将语音从一种语言翻译成另一种语言。然而，由于语言和声学多样性的存在，目标语音遵循复杂的多模态分布，这对 S2ST 模型实现高质量翻译和快速解码提出了挑战。在本文中，我们提出了 DASpeech，这是一种非自回归直接 S2ST 模型，可实现快速和高质量的 S2ST。为了更好地捕捉目标语音的复杂分布，DASpeech 采用两遍架构将生成过程分解为两个步骤，其中语言解码器首先生成目标文本，然后声学解码器根据语言解码器的隐藏状态生成目标语音。具体而言，我们使用 DA-Transformer 的解码器作为语言解码器，并使用 FastSpeech 2 作为声学解码器。DA-Transformer 使用有向无环图 (DAG) 对翻译进行建模。为了在训练过程中考虑 DAG 中的所有潜在路径，我们通过动态规划计算每个目标 token 的预期隐藏状态，并将它们输入声学解码器以预测目标梅尔频谱图。在推理过程中，我们选择最可能的路径并将该路径上的隐藏状态作为声学解码器的输入。在 CVSS Fr → En 基准上的实验表明，DASpeech 可以实现与最先进的 S2ST 模型 Translatotron 2 相当甚至更好的性能，同时与自回归基线相比保持高达 18.53 倍的加速。与之前的非自回归 S2ST 模型相比，DASpeech 不依赖于知识蒸馏和迭代解码，在翻译质量和解码速度方面都实现了显着提升。此外，DASpeech 还展示了在翻译过程中保留源语音的说话者声音的能力。23
阿多诺对政治经济学的批评
在阿多诺（Adorno）对政治经济学的批评下，德克·布劳恩斯坦（Dirk Braunstein）既是阿多诺（Adorno）经济概念的历史发展以及对政治经济学对他哲学的批评的重要性的最全面的说法之一。这样做，布劳斯坦（Braunstein）广泛引用了阿多诺（Adorno）的话，以驳斥二级文献中淡化或贬低他的思想这一方面的趋势。在将Braunstein的研究从德语翻译成英语时，我有幸能够借鉴众多翻译的作品，这要归功于他们已经可以用英语来获得大量的Adorno的著作。除非脚注中另有说明，否则在翻译文本中引用的段落中使用括号标记了我进行的修改或插入，以避免歧义或正确的翻译错误。否则，我忠实地复制了现有的翻译 - 因此，本书中英国和美国拼写的共存，以及一些技术术语中其他一些小小的不一致之处（例如，“ classisciss”意识'与“ class Ispepness”，“ classiss”，“ use-use-value value” vers'versus'v'vers'use falues'praxis'praxis'veraxis'versus'versect's练习，等等）。我本人翻译了非英语来源的所有直接报价。每当尚未翻译成英文的文本的正文中提到来源时，我就复制了他们的德国头衔，并在括号中给出了这些文本的英文翻译。- 亚当·巴尔特纳（Adam Baltner）我最热烈的感谢是洛伦·巴尔霍恩（Loren Balhorn）要求我参与这个项目，并在整个过程中提供支持和鼓励，以及Dirk Braunstein的极大帮助和建议 - 尽管不用说这个最终英语版本中的任何错误仅是我的错。