从系统功能语言学的角度分析《早发白帝城》及其三种译文

《早发白帝城》是一首著名的七言绝句。本文从系统功能语言学中及物性的角度逐句分析了原诗及其三种译文，比较了其过程类型、参与者与环境因子，结合原诗剖析了较为成功地做到了形式对等的译文三的意象、美感、形式对等、语言等方面。     

中国典籍翻译与中国形象——文本、译者与策略选择

近些年,翻译理论界对中国典籍的外译研究颇多,但存在一些不同的观点。中国典籍外译的目的是传播中国文化并树立积极、全面的中国形象,因此对典籍原文本、译者主体和翻译策略三个重要元素的选择都应该以实现其翻译目的为根本。     

模糊(M)/(M)/1模型中的合作结构

2004年,Gonzalez和Herrem最早讨论了一种马尔可夫排队模型中的合作问题.在此基础上引入模糊数概念,建立了模糊M/M/1模型,并讨论研究了模糊M/M/1排队模型中的合作对策问题.     

凸随机合作对策的核仁

将合作对策的核仁推广,建立了凸随机合作对策的核仁概念,并探讨了凸随机合作对策的核仁的存在性及与核仁稳定集的关系.     

堤防混凝土截渗墙工程施工中的质量控制要点

堤防混凝土截渗墙技术目前在黄河堤防工程加固中已广泛应用,其常用方法为液压开槽机连续成孔法,该方法具有防渗效果好,施工方便,施工进度快等优点。但是,由于该方法开槽和浇筑同时进行,属隐蔽性工程,现场质量的控制显得尤为重要。本文根据以往堤防截渗墙施工质量的控制情况,针对施工中经常出现的问题,谈谈工程施工中的质量控制要点。     

基于核心密度估计的动态目标分割改进模型

数字视频中的动态目标分割是基于计算机视觉技术的分析、识别系统中关键的处理步骤,分割结果的正确率决定了后期分析或识别过程的质量.在数字视频中存在各种有害动态像素,它们会降低分割过程的正确率.动态目标的阴影是这些有害像素的一种,因为它们本身不属于动态目标形状信息的范畴,但分割过程却能很容易将它们作为有效的动态目标像素分割出来.最近有关动态目标分割的研究提出了基于核心密度估计模型的分割方法.基于RGB颜色空间的核心密度估计模型能够在彩色视频中抑制阴影,但是对于灰度视频这种模型是无法抑制阴影的.作者针对上述局限提出了一种基于像素边缘测量的核心密度估计模型,用于动态目标分割,能够在彩色和灰度视频中抑制阴影.实验结果证明,这种新模型在通常的应用条件下是有效的.     

用二元树复小波变换法实现离焦图像的半盲复原

提出了一种基于二元树复小波变换和神经网络的半盲离焦图像复原算法，首先利用二元树复小波变换和特征值分解提取图像的特征矢量，将该矢量用来训练小波神经网络，利用训练好的网络估计离焦模糊参数.由此获得点扩展函数，用Wiener滤波完成图像的复原.实验结果表明，该方法能有效地估计离焦模糊参数和复原模糊图像.     

Traffic Forecasting Model Based on Takagi-Sugeno Fuzzy Logical System

The local multiple regression fuzzy(LMRF)model based on Takagi-Sugeno fuzzy logical system and its application in traffic forecasting is proposed. Besides its prediction accuracy is testified and the model is proved much better than conventional forecasting methods. According to the regional traffic system, the model perfectly states the complex non-linear relation of the traffic and the local social economy. The model also efficiently deals with the system lack of enough data.     

基于生成对抗网络与噪声分布的图像超分辨率重建方法

现有的图像超分辨率重建方法都较少考虑真实低分辨率图像中包含的噪声信息,因此会影响图像的重建质量.受真实图像去噪算法的启发,本文引入一个噪声分布收集网络来收集低分辨率图像的噪声分布信息,并采用生成对抗网络的模型设计,提高含噪声图像的重建质量.噪声分布信息会分别输入到超分辨率重建网络和判别网络,在重建过程中去除噪声的同时保证有用高频信息的恢复,另外由于判别网络的能力对整个模型的性能有着重要影响,选择使用 U-Net 网络来获得更好的梯度信息反馈.与经典图像超分辨率重建算法的对比以及消融实验表明,使用噪声收集网络和 U-Net 判别网络后,本文模型在噪声低分辨率图像重建任务中获得了更好的性能.     

一种基于改进相似度计算的文本聚类方法

针对文本在聚类或分类时,由于数据高维稀疏导致相似度值低的问题,提出一种基于改进文本相似度计算的聚类方法.首先,利用向量空间模型VSM表示文本,采用余弦函数计算文本之间的相似度;然后,基于网络中节点的相似性传播原理,通过设置阈值找到与各个文本相似度较大的文本集合,进而使用Jaccard系数将两个文本之间相似度计算转化为两个文本集合之间的相似度计算;最后根据得到的文本相似度矩阵,利用谱聚类算法对文本进行聚类.在WebKB上的实验结果表明,与传统的K-means、谱聚类方法相比,该方法提高了聚类的准确度,召回率与F值.