一种基于AutoCAD矢量字体文件扩充专用字符的方法及其应用

机械图样中存在大量国家标准规定的孔深、沉孔、锥度和粗糙度等专用符号,在AutoCAD绘图环境下无法直接标注带有这些符号的文本或尺寸.针对这个问题,提出了采用修改西文矢量字体文件gbeitc.shx和gbenor.shx,将专用符号作为专用字符扩充到其中的方法,在标注尺寸、注写文字和做相应编辑修改时,专用符号完全可以像普通字符一样输入.为避免记忆专用字符编码,以及提高输入速度,创建了专用字符输入工具栏,实现了机械图样中专用字符的快速标注.     

科技书刊插图的文字说明

<正> 插图的文字说明包括字符、图序、图名和图注4部分。 1.字符字符是注解文字和标识符号的简称。 2.图序图序又称图号、图码。图序是对图形按顺序进行编码的一种序号。在科技期刊中,各篇论文的图是独立编码的,统一用阿拉伯数字表示,且分别称为图1,图2,…。如     

科普书刊中可以使用单位符号吗?

<正>答可以。这里的"单位符号"是指用拉丁字母或希腊字母表示的单位的国际符号。GB 3100-1993《国际单位制及其应用》指出:"单位和词头的符号用于公式、数据表、曲线图、刻度盘和产品铭牌等需要明了的地方,也用于叙述性文字中。""中文符号只在小学、初中教科书和普通书刊中在有必要时使用。"这就清晰地表明,单位符号可以用于所有使用单位的场合,学术性、技术性非普通书刊应当使用     

一些特殊图的无符号Laplacians多项式

用表示有n个顶点的简单图G的邻接矩阵,表示图G的度矩阵.图G的无符号矩阵为S=A+D.本文给出了一些特殊图的无符号矩阵和特征多项式.     

Linux系统藏文拉丁文转写输入法的实现

藏文拉丁转写是指不必理解藏语词、句语义的情况下,按照读音将藏文字符号影射为拉丁字母符号。用于表述藏文信息的方法．文章针对藏文文字和书写特点,借鉴国际藏学领域藏学专家通用的拉丁转写方法,以信息处理为研发目的,在Linux系统输入法机制下,定制藏文输入字符的选取原则、外码设计原则;基于rfinput输入法服务器确定藏文拉丁转写输入法实现模型、处理模块的分析设计及藏文特性处理等几个部分．[摘要]藏文拉丁转写是指不必理解藏语词、句语义的情况下,按照读音将藏文字符号影射为拉丁字母符号。用于表述藏文信息的方法．文章针对藏文文字和书写特点,借鉴国际藏学领域藏学专家通用的拉丁转写方法,以信息处理为研发目的,在Linux系统输入法机制下,定制藏文输入字符的选取原则、外码设计原则;基于rfinput输入法服务器确定藏文拉丁转写输入法实现模型、处理模块的分析设计及藏文特性处理等几个部分．     

基于Mealy机的蒙古文排序算法

排序是语言文字信息处理中的重要工作之一,它的目的是将单词(或词组)的任意序列重新排列成按关键字有序的序列,从而优化存储结构,提高检索速度.但由于蒙古文排序习惯和其"UCS"编码的特殊性,单词排序不能完全依靠字符编码的自然顺序.单词的排列顺序不仅与字符编码有关,而且与字符状态有着密切的关系.因此先给出字符状态和词状态的定义,然后提出一种基于Mealy机的字符串排序算法.该算法是传统的字符串排序算法的一种扩展,主要解决了编码相同状态不同情况下词的排序问题,并且在传统蒙古文排序中的应用证实了算法的有效性.该算法具有很好的适应性,能够解决其它一些复杂文本语言的排序问题.     

基于相码模型的汉字表征

为解决汉语自然语言处理任务中未登录词问题,人们经常利用汉字的笔画、偏旁、拼音等细粒度特征提高模型的学习能力.为找出这类特征的最佳组合,通过统计方法研究了汉字的音节、起笔、偏旁、声调、词频、笔画数等特征,提出一种可融合多种汉字特征的跨象限助记符映射模型,即相码模型,该模型可自动实现中文字、词与字母编码间的可逆映射.在字符级模型的文本分类实验中,效果理想.此外,模型生成的编码长度适中,保留了可读特性,可用于特殊场合的文本标注,也能为中文文本提供等量的平行语料数据.可见,相码模型是自然语言处理中一个较好的辅助模型.     

基于改进BP网络的中文歧义字段分词方法研究

文本挖掘中中文歧义字段的自动分词是计算机科学面临的一个难题.针对汉语书写时按句连写,词间无间隙,歧义字段分词困难的特点,对典型歧义中所蕴含的语法现象进行了归纳总结,建立了供词性编码使用的词性代码库.以此为基础,通过对具有特殊语法规则的歧义字段中的字、词进行代码设定,转化为神经网络能够接受的输入向量表示形式,然后对样本进行训练,通过改进BP神经网络的自学习来掌握这些语法规则.训练结果表明:算法在歧义字段分词上达到了93.13%的训练精度和92.50%的测试精度.     

惯量任意的符号模式

矩阵A的特征值的集合(含重数)记为σ(A),A的惯量是指三元有序数组i(A)=(i (A),i-(A),i0(A)),其中i (A),i-(A)和i0(A)分别表示具有正,负,零实部特征值的个数.n阶符号模式矩阵S=(sij)是指元素取自{1,-1,0}或者{ ,-,0}的矩阵,S的定性矩阵类是指集合Q(S)={A=(aij)∈Mn(R):对所有的i和j,sign(aij)=sij}.S的惯量是指集合i(S)={i(A):A∈Q(S)}.若对任意满足n1 n2 n3=n的非负三元数组(n1,n2,n3),都有(n1,n2,n3)∈i(S),则称符号模式S为惯量任意模式.考虑n阶符号模式Kn=(kij)n×n:当1≤j-i≤n-2或i=j=n时,kij=1;当1≤i-j≤n-2或i=j=1时,kij=-1;当|i-j|=n-1时,kij可以取任意固定值;其余情形时,kij=0.本文证明了Kn(n≥3)是惯量任意模式.     

“%”前后准许添加说明性字符吗?

<正>"%"是1的分数单位,用来替代0.01或10-2。在现在的科技期刊中,确实还经常见到在"%"前后添加说明性字符的情况,例如:"15wt%"(重量百分数)、"20vol%"(体积百分数)、"8mol%"(摩尔分数)、"5at%"(原子百分比)等,"15%(m/m)"(质量分数)、"20%(V/V)"(体积分数)等。这些表示都是不正确的。GB 3100—1993《国际单位制及其应用》指出:"单位符号没有复数形式,符号上不得附加任何其他标记     

多笔画联机手写字符识别的动态时间规正算法

在单笔画符号(或字符)联机手写识别中,动态时间规正(DTW)算法遵循时间次序约束和边界约束,并具有较高的识别率.为了将此算法应用于多笔画符号识别,常用而简单的方法是按照人们的手写顺序连接多笔画符号为单笔画符号.但此方法存在一个问题:人们常使用不同的笔画顺序和笔画方向书写同一个符号,用朴素(Brute Force)方法寻找所有笔画可能性非常耗时.为了降低计算复杂度,文中提出了DTW A*算法.在部分笔画匹配时,此算法保留着次序约束,并用A*算法降低计算复杂度.文中还通过流程图数据库多笔画符号识别实验对比了DTW A*算法、DTW算法、改良Hausdorff距离3种算法的性能,结果表明DTW A*算法具有最高的识别率和最好的稳定性.     

基于民族文字的在线虚拟键盘实现技术

以在线藏文虚拟键盘为例,描述了在线民族文字虚拟键盘的实现技术,并在字符编码、键盘布局、浏览器兼容等方面进行了详细阐述。在线民族文字虚拟键盘为用户提供一个与国家标准键盘布局相对应的民族文字虚拟键盘,其具有直观、形象、易操作的特点。民族文字的在线虚拟键盘技术的实现,改善了B/S模式下民族文字输入不便的问题。     

一种基于VBA的藏文音节排序方法的设计与实现

现代藏文字典序是按照传统藏文字的构造序而建立的排序方法,遵循严格的书面藏语构造规则.藏文编码中国国家标准正式发布实施后,藏文字符自身构造的复杂性、大量梵音藏文等他族语字符以及科技字符的存在,使得Microsoft office环境下藏文的序性问题一直未得到很好的解决.本文提出并实现了一种基于VBA的藏文音节在Word应用程序中的排序方法,方法简单、容易实现,解决了藏文音节在Microsoft office环境中排序的问题.     

QR code二维条码数据编码的研究

为了实现二维条码的超大容量和高效汉字表示,应用快速响应矩阵码(QR code)进行编码.QR code码可以对任何类型数据,如数字、字母、字节以及汉字等进行编码.汉字模式下输入字符被压缩成13 bit二进制数,然后将二进制数连接起来,并在前面加上模式指示符、汉字子集指示符和字符计数指示符.在对输入数据进行汉字编码时,发现国家标准(GB/T 18284-2000)中存在错误,生成的数据位流超出国标中规定的符号数据容量.提出了3种修订方法,修改了国标中汉字模式的数据容量.测试结果表明所提方法是可行和有效的.     

论甲骨文名词的字词关系

文字是记录语言的符号体系。任何一种文字系统，都要通过它的字符实现其对语词的提示作用，即让读者看到字符或字符组合能联想到它所记录的那个词。实现这种提示作用所采取的方式手段，我们把它叫做标记语词的模式。传统的六书说和现代的三书说，实际上讲的都是汉字标记语词的模式。我们这里所说的“名词字”是指标记名词的字，包括就字形分析应是表示名词而辞例中未见本义的字。对于标记语词的模式，我们采取传统的六书说，“转注”争议较大，不加讨论。有些词兼用两种标词模式，作为“兼用”单列一类。一、标记语词模式的类型（一）象形。…     

一种集成的字符集检测方法研究

有些文本缺少字符集信息,因而阻碍了字符信息的正确解析.为了获得字符集信息可以根据文本中字符信息的统计特征以及各种字符集之同的差异来识别出文本的字符集.集成的字符集检测方法通过综合应用编码模式检测方法、字符分布方法和双字符序列检测方法来检测字符集.它根据算法复杂度和每种算法的准确率来调度算法.使得在用一种方法不能确定字符集的情况下利用其它方法来检测出字符集实验结果表明:集成的字符检测技术具有较高的准确率.集成的字符检测方法在某些情况下通过适度增加一些时间来获得较高的精度.     

汉语-维吾尔语的一对一词对齐研究

描述基于统计机器翻译的汉语到维吾尔语的一对一词对齐系统。系统进程分为两个模块:预处理和词字对齐。预处理过程,包括中文文本预处理和维吾尔语文本预处理过程:首先将维吾尔语通过专用工具转换为拉丁维文,然后将拉丁维吾尔语中的特殊文字转换成无歧义的字符。词对齐的实现过程:首先使用IBM模型1,其次利用IBM模型2,构建出一个词对齐系统。实验表明,该系统实现的词对齐比GIZA++中实现的正确率可以提高2.6个百分点。     

一种新的文本预处理方法研究

文本预处理是整个字符识别系统的重要组成部分．它的性能的优劣，对整个字符识别系统的识别率和识别速度至关重要．由于汉字印刷文稿版面的复杂性，其文本预处理远比西文困难．本文提出了一种新的文本预处理方法．实现了含有文字字符，图形，图片和表格的、版面结构复杂的数字图象的分割．整个算法分为两个阶段完成：首先，从图形的连通原则出发，定义了扩展连通域的概念，对整个文本图象逐行扫描，搜索出所有的扩展连通域，进而通过集合的交、并操作，将属于一个字符或图象、图片和表格的若干个扩展连通域合并．这时扩展连通域已标记文本图象中的字符尺寸大小和位置．然后，基于同一行字符的间距的知识，将扩展连通域合并为逻辑字符行（横，竖）；由字符行的高（宽）度的一致性及间距的知识，将逻辑字符行合并为逻辑块：按照印刷文稿的排版规律完成版面的结构识别、并将标记字符位置和大小的扩展连通域的顺序按版面结构信息重新组合，最后把字符规范为一定尺寸的点阵图象输出到字符识别器．本文提出的文本预处理方法已经实现．经实际运行测试表明，系统对于复杂版面的文件，书刊和报纸的文本图象的分割，具有较好的效果．     

单片机中文输入法研究系统设计

本项目通过对单片机中文输入的研究,解决了在单片机上实时输入、输出汉字的技术难题。实现了单片机的人机交互功能,使得在单片上输入汉字更智能化、人性化。通过对单片机中文输入算法的模块化设计,提高了软件的可移植性,为单片机在不同领域的开发提供一个中文输入、输出平台。我们知道字母在计算机内是用A S C码表示的,同样,汉字在计算机内的表示是使用内码。一个A S C I I码字符用一个字节表示,一个汉字的内码用2个字节表示,分高8位和低8位。汉字的内码是唯一编码的,在计算机内我们只要知道了汉字的内码,即可找到该汉字。为了在单片机上实现汉字的输入,其关键在于拼音检索算法的实现。     

广义逆A(2)T,S的奇异值分解

本文讨论广义逆A(2)T,S的奇异值分解的表示式,给出A(2)T,S与A+的奇异值的一些关系,并给出其他一些广义逆的奇异值分解的表示式.