机器翻译

陈天伟教授

图解人工智能（58）人工智能应用-围棋国手有人认为，AlphaZero的成功意味着机器可以靠自学获得超过人的本领，会带来极大风险。写一篇短文，说说你的看法。

陈天伟教授

图解人工智能（55）人工智能应用-机器翻译比较一下汉语和英语有哪些不同？这些不同给英汉翻译带来哪些困难？1. 汉语有大量同义词，英语相对较少；2.汉语语序较为固定，英语相对灵活，有大量从句；

基于 CNN 的ConvS2S（Convolutional Sequence-to-Sequence）架构英德机器翻译模型基于纯CNN的英德机器翻译模型（不使用Transformer架构）额外依赖（需要手动安装）：运行以下命令下载Multi30k数据集（英德翻译）：

星贝爱科生物科研小能手

CS-PLGA@褪黑素纳米粒（CS-PLGA@MT NPs）的应用场景有哪些？CS-PLGA@MT 是壳聚糖（CS）修饰 PLGA复合纳米粒，包载褪黑素（MT），兼具 PLGA 长效缓释与壳聚糖黏膜黏附、正电荷靶向、生物相容优势，显著改善 MT 水溶性差、半衰期短、易代谢缺陷，主打睡眠调节、神经保护、黏膜递送。

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4. 机器翻译任务seq2seq（Sequence to Sequence）架构翻译任务： seq2seq模型架构包括三部分：encoder(编码器)、decoder(解码器)、中间语义张量c。图中表示的是一个中文到英文的翻译：欢迎来北京 - -> welcome to BeiJing。编码器首先处理中文输入"欢迎来北京”，通过 GRU模型获得每个时间步的输出张量，最后将它们拼接成一个中间语义张量c；接着解码器将使用这个中间语义张量 c以及每一个时间步的隐层张量，逐个生成对应的翻译语言。早期在解决机器翻译这一类 seq2

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05候补工程师

【编译原理】语法制导翻译：属性分类、依赖图与求值逻辑全解析博主前言：在编译原理的学习中，语法制导翻译（SDT）是连接语法分析与中间代码生成的桥梁。本文根据今日课堂笔记整理，重点梳理 SDD/SDT 的核心概念，并总结出一套快速判断属性类型的“高分口诀”，希望能帮到正在复习的小伙伴。

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AD-MT普通 Mean Teacher 只有一个 teacher，容易产生错误伪标签并不断强化错误；而普通双教师又容易两个 teacher 太相似，所以作者提出让两个 teacher 交替、随机、差异化更新，并且让 student 学习两个 teacher 的一致区域和冲突区域。