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现有多模态机器翻译(Multi-modal machine translation, MMT)方法将图片与待翻译文本进行句子级别的语义融合. 这些方法存在视觉信息作用不明确和模型对视觉信息不敏感等问题, 并进一步造成了视觉信息与文本信息无法在翻译模型中充分融合语义的问题. 针对这些问题, 提出了一种跨模态实体重构(Cross-modal entity reconstruction, CER)方法. 区别于将完整的图片输入到翻译模型中, 该方法显式对齐文本与图像中的实体, 通过文本上下文与一种模态的实体的组合来重构另一种模态的实体, 最终达到实体级的跨模态语义融合的目的, 通过多任务学习方法将CER模型与翻译模型结合, 达到提升翻译质量的目的. 该方法在多模态翻译数据集的两个语言对上取得了最佳的翻译准确率. 进一步的分析实验表明, 该方法能够有效提升模型在翻译过程中对源端文本实体的忠实度. 相似文献
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基于局部与非局部线性判别分析和高斯混合模型动态集成的晶圆表面缺陷探测与识别 总被引:1,自引:0,他引:1
在复杂的半导体制造过程中,晶圆生产经过薄膜沉积、蚀刻、抛光等多项复杂的工序,制造过程中的异常波动都可能导致晶圆缺陷产生.晶圆表面的缺陷模式通常反映了半导体制造过程的各种异常问题,生产线上通过探测和识别晶圆表面缺陷,可及时判断制造过程故障源并进行在线调整,降低晶圆成品率损失.本文提出了基于一种流形学习算法与高斯混合模型动态集成的晶圆表面缺陷在线探测与识别模型.首先该模型开发了一种新型流形学习算法——局部与非局部线性判别分析法(Local and nonlocal linear discriminant analysis, LNLDA),通过融合数据局部/非局部信息以及局部/非局部惩罚信息,有效地提取高维晶圆特征数据的内在流形结构信息,以最大化数据不同簇样本的低维映射距离,保持特征数据中相同簇的低维几何结构.针对线上晶圆缺陷产生的随机性和复杂性,该模型对每种晶圆缺陷模式构建相应的高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM),提出了基于高斯混合模型动态集成的晶圆缺陷在线探测与识别方法.本文提出的模型成功地应用到实际半导体制造过程的晶圆表面缺陷在线探测与识别,在WM-811K晶圆数据库的实验结果验证了该模型的有效性与实用性. 相似文献
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在分布式星载雷达系统中,为了获得分集增益和高分辨性能,要求各雷达发射的波形具有较强的正交性和较低的多普勒敏感性.通过对双调频斜率(Double Frequency Slope,DFS)信号的自相关性、距离分辨率、互相关性以及多普勒容忍性等性能的研究,推导出该波形各参数之间的关系.在此基础上,结合分布式星载雷达系统的要求提出了基于DFS信号的波形参数设计方法,并设计出具有正交性和低多普勒敏感性的DFS信号波形.研究结果表明:在信号时宽不变的情况下,增大各子信号间的调频斜率差可以提高多个DFS波形间的正交性;而要使DFS波形具有较低的多普勒敏感性,则可以通过增大信号带宽或减小调频斜率差来达到.仿真结果表明:利用波形参数间的相互关系设计出的DFS信号波形,能够较好地满足分布式星载雷达系统的要求. 相似文献
94.
对从传统乳制品中分离出的4株保加利亚乳杆菌和4株嗜热链球菌发酵特性及应用进行研究。利用脱脂乳进行培养,以发酵时间、风味物质及贮藏过程中的p H、滴定酸度、持水力、粘度变化为指标,研究单菌株的发酵性能。进一步对较优发酵性能菌株复配,考察不同接种比例时酸奶的酸度、粘度、风味、感官等指标,研究其在酸奶中的应用。结果表明,保加利亚乳杆菌Lb.YNF-5和嗜热链球菌St.GST-6具有良好的发酵性能。通过对此两株菌进一步复配,最终确定当保加利亚乳杆菌(Lb.YNF-5):嗜热链球菌(St.GST-6)配比为1∶1时,酸奶产品品质最佳,发酵时间为5.8 h,粘度为7186.47 m Pa·s,感官评价得分为76分。本研究综合表明,菌株Lb.YNF-5和St.GST-6具有开发优良酸奶发酵剂的潜在价值。 相似文献
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采用盐雾试验检测的Φ0.90 mm1Cr18Ni9不锈钢丝耐腐蚀性能结果和客户加工成弹簧后的检测结果相差很大。为了找到与客户试验结果相匹配的试验方法,采用线性极化法测量阻抗值来检测不锈钢丝耐腐蚀性能。采用三电极体系,试样为工作电极,Pt为辅助电极,饱和甘汞电极(SCE)作为参比电极,饱和甘汞电极的扫描区间为-10~10 mV,扫描速率为0.166 mV/s,对试样进行线性极化曲线测试。经过比对分析:用线性极化法测量阻抗值的测量结果稳定,检测结果和客户的抽检结果一致。 相似文献
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