神经机器翻译中数据泛化与短语生成方法研究

该文对神经机器翻译中的数据泛化方法和短语生成方法进行研究。在使用基于子词的方法来缓解未登录词和稀疏词汇问题的基础上,提出使用数据泛化的方法来进一步优化未登录词和稀疏词汇的翻译,缓解了子词方法中出现的错译问题。文中对基于子词的方法和基于数据泛化的方法进行了详细的实验对比,对两种方法的优缺点进行了讨论和说明。针对数据泛化的处理方法,提出了一致性检测方法和解码优化方法。由于标准的神经机器翻译模型以词汇为基础进行翻译建模,因此该文提出了一种规模可控的短语生成方法,通过使用该文方法生成的源语言短语,神经机器翻译的翻译性能进一步提高。最终,在汉英和英汉翻译任务上,翻译性能与基线翻译系统相比分别提高了1.3和1.2个BLEU值。     

人体运动捕捉数据特征提取与检索研究综述*

介绍了目前国内外研究进展和发展概况,分析了现有的研究和技术方法,主要分析阐述了基于模板匹配的方法、基于内容的检索方法,以及其他具有代表性的方法和成果;最后探讨了现有方法和技术的局限性,并对未来的研究方向进行了展望。     

理性主义与经验主义相结合的机器翻译研究策略

主要介绍了基于规则、基于实例和基于统计等3种主流机器翻译方法,探讨了自然语言处理技术和机器翻译中基于规则的理性主义方法和基于统计的经验主义方法的优缺点,结合机器翻译研究的现状和发展方向,提出了规则和统计相结合的机器翻译方法的基本思路,阐述了词义消歧中的理性主义方法和经验主义方法相结合的发展方向,对机器翻译的发展趋势进行了探讨。     

一个抽象机库中B方法的研究

B方法是支持规格说明到软件设计和执行的形式化方法。文章研究了B方法中一种抽象机库的实现模型和生成代码,对该方法的特点进行评述。验证了B的正确可靠的实现方法,充分利用B方法的精化原则,提高了B形式化方法的开发验证效率。     

一种混合的中文文本校对方法

本文以模式匹配的方法和3 元文法分析的方法为基础,结合语法属性标注和分 析的方法,提出了一种混合的中文文本校对方法,其结果优于任何一种方法的单独应用。 本文描述了这种方法并将它和其它两种方法进行了分析对比。     

线缆故障检测方法现状

为了满足设备线缆维修快速性和准确性的需求,减少设备资源和人力的浪费,分析了线缆的故障模式,总结了目前常用的线缆故障检测方法,主要分为传统的故障检测方法和基于反射法的故障检测方法,其中传统的故障检测方法包括电桥法、音频感应法和行波法,基于反射法的故障检测基本方法包括时域反射法和频域反射法,详细描述了传统的故障检测方法、基于反射法的故障检测方法的原理和这些方法在线缆检测过程中存在的问题,并总结了目前基于时域反射法和频域反射法与其他的信号处理方法结合的线缆故障检测,方便了设备线缆维修时的方法的选择。最后根据线缆故障检测方法的发展现状,总结了目前线缆故障检测技术存在的问题,为今后的研究提供了新的方向。     

接地网缺陷诊断的研究综述

总结了国内外接地网缺陷诊断方法,这些方法包括大电流法、接地网节点分析、电磁场分析、电化学方法和无损检测方法等。随后,对接地网的各种缺陷诊断方法进行了分类和比较。同时还介绍了接地网缺陷诊断方法的发展和现状,在此基础上对接地网缺陷诊断方法的发展进行了展望,指出综合检测和在线监测是其发展方向。     

串联质谱的蛋白质序列鉴定技术综述

蛋白质组学的主要目的是鉴定出生物体内的蛋白质的种类和数量。为达到这个目的,人们开发了多种蛋白质鉴定算法,包括数据库搜索方法、De Novo方法、PST(肽段序列标签)方法和质谱数据库方法。首先介绍了质谱仪中肽段断裂机理的研究,以及相关的质谱鉴定方法,然后综述了当前常用的蛋白质鉴定方法,分析了这些方法的优缺点,最后提出了自己的见解和展望。     

Android恶意软件检测方法研究综述

基于Android系统恶意软件检测的全流程,对比和分析了国内外的研究现状和进展,从样本获取的角度介绍了标准化数据样本的来源及作用,从特征选择的角度阐述了特征选择应遵循的原则;重点从检测方法的角度对比和分析了各种检测方法的优缺点,同时总结和归纳了特征数据集筛选方法以及实验结果评估方法。最后结合实际应用和需求,展望了未来Android恶意软件检测方法的研究和发展方向。     

基于缺陷的软件测试性评估方法分析

为了对软件测试过程中发现缺陷能力的进行有效的度量,研究了基于缺陷的软件测试性评估方法。从缺陷导致失效的过程出发,描述了基于缺陷的软件测试性评估模型和评估方法,并对该方法针对运算量大以及缺陷分布不合理问题而衍生的改进方法进行了综述。深入的分析和比较了各方法的原理、应用和局限性,并对软件测试性评估的应用方向进行了探讨和展望。     

图像轮廓提取方法研究

对现有的轮廓提取现状进行分析,把主要的轮廓提取方法划分为先验知识法、数学形态法、基于梯度的方法、水平集方法、活动轮廓模型方法、以及神经动力学方法六大类,并研究这些方法的主要特点。对轮廓提取方法研究进行展望,提出神经动力学方法是轮廓提取方法的发展方向。     

网管系统策略冲突解决的结果中存在的问题及检测与解决方法

当前，多种方法被用来解决网管系统中的策略冲突，不同方法有不同的应用范围，因此，通常需要综合应用多种方法来解决策略之间的冲突．各种方法解决策略冲突解决的过程是相对独立的，其策略冲突解决的结果也是相对独立的．在解决策略冲突的过程中，难以考虑到已经存在的策略冲突解决结果．因此。不同的策略冲突解决方法的结果之间可能存在冲突．分析了网管系统中多策略冲突解决方法的结果中可能存在的冲突，提出了检测及解决这些冲突的方法，并给出了实验结果及结论．     

行程时间预测方法研究

行程时间预测,有助于实施高级旅行者信息系统.自20世纪90年代起,已经有多种行程时间预测方法被研发出来.将行程时间预测方法分为模型驱动方法和数据驱动方法两大类.介绍了两种常见的模型驱动方法,即排队论模型和细胞传输模型.数据驱动方法被分类为参数方法和非参数方法：参数方法包括线性回归、自回归集成移动平均和卡尔曼滤波,非参数方法包括神经网络、支持向量回归、最近邻和集成学习方法.对现有行程时间预测方法从源数据、预测范围、准确率、优缺点和适用范围等方面进行了分析总结.针对现有方法的一些缺点,提出了可能的解决方案.给出了一种新颖的数据预处理框架和一个行程时间预测模型,最后指出了未来的研究方向.     

虚拟人皮肤建模技术研究概况与展望

总结了国内外虚拟人皮肤建模技术的研究概况,从逼真性角度将传统的研究方法分为两层结构法和物理结构法两大类进行描述与分析;对各种皮肤建模方法特别是物理结构法进行了概要分析.最后展望了虚拟人皮肤建模技术的几个发展方向.     

Relaxed parallel two-stage multisplitting methods ∗

Two classes of relaxed parallel two-stage multisplitting methods based on extrapolated and AOR methods are studied for the solution of nonsingular linear systems, which are called outer relaxed or inner relaxed parallel two-stage multisplitting methods. Convergence of these methods is studied for H-matrix. Furthermore, computational results about these methods on a shared memory multiprocessor are presented. The results show that the methods we proposed are better than the corresponding existed parallel (two-stage) multisplitting methods.     

Vague集向Fuzzy集的转化方法的比较

证明了vague集转化为fuzzy集的三角形法和不确定度加权法都是实用方法,证明了这两种方法是相同的方法,且证明了这两种方法都是加权均值修正法的特殊情况。     

人脸画像合成研究的综述与对比分析

人脸画像合成通常是在给定一些训练画像-照片的前提下,将一张输入的人脸照片转换为画像的过程.目前并没有一个系统性的实验对比分析揭示当前此过程面临的挑战以及可能的解决思路.文中对具有代表性的各类方法进行综合深入对比与分析.人脸画像合成方法归纳为2类:数据驱动类方法(即基于样本的方法)和模型驱动类方法.数据驱动方法由3类方法组成:基于子空间学习的方法、基于稀疏表示的方法和基于贝叶斯推断的方法.模型驱动方法直接学习照片到画像的映射关系.文中给出一些之前文献中并未发现的有意义的结论和展望.     

ASP.NET页面间传值综述

对ASP.NET中各种页面间传值方法进行综述,阐述实现这些方法所必需的对象的概念、作用和特点,讨论这些方法的优缺点,通过实例代码给出这些方法的基本应用,并从生命周期、应用范围、可传递的数据类型和数据量4个方面对这些方法进行比较和分析。介绍了实现这些方法时常用的2种页面重定向方法。     

Five-stage Milstein methods for SDEs

In this paper, we consider the problem of computing numerical solutions for Itô stochastic differential equations (SDEs). The five-stage Milstein (FSM) methods are constructed for solving SDEs driven by an m-dimensional Wiener process. The FSM methods are fully explicit methods. It is proved that the FSM methods are convergent with strong order 1 for SDEs driven by an m-dimensional Wiener process. The analysis of stability (with multidimensional Wiener process) shows that the mean-square stable regions of the FSM methods are unbounded. The analysis of stability shows that the mean-square stable regions of the methods proposed in this paper are larger than the Milstein method and three-stage Milstein methods.     

Vague值向Fuzzy值转化方法新探

用反例证明文献[1]提出的两种Vague值向Fuzzy值的转化方法是不满足准则1^[2]和准则2^[2]的。但是如果在这两个方法中补充参数的约束条件,则这两种方法皆是实用方法。提出两种Vague值向Fuzzy值新的转化方法,证明了它们是实用方法。