Context and Word Choosing in Translation

1.IntroductionContext plays a very important role in the process oftranslation.The same word in different contexts may havedifferent meanings,because language is always used in certaincommunicative environments,so,when analyzing a piece oflanguage,we must connect it with the context to which itattaches.If not,i.e.,analyzing a word separately from itscontext,it will be difficult for us to define its structure andmeaning.For example,the word“hot”in English has themeanings as“热的;辣的;激烈的…     

基于网络服务状态分析的安全态势定量感知方法

针对网络安全状况量化分析难的现状,运用博弈论开展基于影响模型的网络安全态势定量感知方法研究.该方法将网络服务状态作为基本态势要素,综合考虑网络系统中存在的攻防行为,建立了网络安全态势博弈模型,并对状态空间、策略集和效用函数等模型参数给出了明确定义,经仿真实验找到该模型的Nash均衡解,在均衡局势下攻防双方达到收益平衡,完成了对网络安全态势的定量刻画.研究表明,该方法无需考虑攻击行为细节,具有效率高、实时性较强等特点,全面完成了对网络安全态势的量化分析,为安全管理员正确决策提供支持.     

镜头感设计的情境体验方式在动画分镜教学中的运用探究

镜头感的设计是动画分镜中至关重要的一环,为了使画面更具视觉冲击力,需要将多种镜头效果合理融入分镜设计中,本文将详细阐述如何将镜头感灵活运用在画面分镜教学中,并通过情景体验方式使学生更易掌握,最终使作品在视觉效果的灵动性上得以全面提升。     

基于区间数聚类的目标分群算法

针对态势认知中目标数量多、信息不确定、数据不精确等问题, 提出一种基于区间数聚类的目标分群算法。首先, 考虑到传感器测量数据具有误差且数据不完全等因素, 采用区间数对传感器探测到的目标进行特征描述。然后, 为有效利用区间数信息定义了一种新的距离度量, 并给出了改进的区间数聚类目标分群算法。最后, 构造4类相互独立的区间数据集, 对区间数据进行分类测试, 并通过典型想定场景设定多类目标实体, 基于目标空间位置、运动特征和属性等要素进行空间分群和任务分群。仿真结果验证了算法能够有效对目标进行分群, 具有较强的稳定性。     

基于知识推理的卫星网络态势理解

随着太空和网络空间军事化趋势加剧, 我国太空战略面临着日益严峻的挑战。为保障太空网络安全, 目前迫切需要形成对卫星网络空间的态势理解能力。本文首先提出了太空网络态势理解需要回答的关键性问题, 基于卫星网络态势理解本体和卫星网络态势理解知识图谱, 构建推理规则, 提出基于知识的卫星网络空间态势理解分析方法, 通过对卫星网络空间态势理解知识库进行推理, 实现对卫星网络安全多源情报自动关联分析。最后, 通过案例评估验证了所提方法的正确性和有效性, 为我国天基资产保护辅助决策提供支撑。     

深度学习研究及军事应用综述

深度学习作为当前人工智能领域的研究热点之一,已经受到广泛关注.借助于强大的特征表示和学习能力,深度学习日益成为军事领域智能化发展的技术基础.首先结合深度学习的最新发展,指出深度学习的快速发展得益于理论的突破、计算机运算能力的显著提高和开源软件的广泛流行,着重梳理了目前主要的深度学习硬件平台和编程框架,并总结了各自的特点...