Advertisement

QE_SIM_INTERP: Quest++ 的改良版本，旨在评估口译员的表现

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
QE_SIM_INTERP是一款基于Quest++改进的工具，专为模拟环境设计，用于精确评估口译人员的工作表现。 qe_sim_interp 是 Quest ++ 的一个修改版本（Specia 等人, 2015），用于评估同声传译器的性能。有关 Quest ++ 的完整说明以及相关的安装说明和教程，请参阅文档。 代码修改包括： - 添加了文件：/config/config.sentence-level_es_sim_interp.properties，作为对现有句子级别配置的修改示例，以与解释器功能一起使用。 - /config/features/features_sim_interp.xml 是一个功能配置文件，反映了 Stewart 等人（2018）中的实验设置。 - src/shef/mt/features/impl/bb/Feature [7001-7007].java 代表各个实现的功能。 - 对 src/shef/mt/features/tools/SentenceLevelProce 进行了修改。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • QE_SIM_INTERP: Quest++ 的改良版本，旨在评估口译员的表现
    优质
    QE_SIM_INTERP是一款基于Quest++改进的工具，专为模拟环境设计，用于精确评估口译人员的工作表现。 qe_sim_interp 是 Quest ++ 的一个修改版本（Specia 等人, 2015），用于评估同声传译器的性能。有关 Quest ++ 的完整说明以及相关的安装说明和教程，请参阅文档。 代码修改包括： - 添加了文件：/config/config.sentence-level_es_sim_interp.properties，作为对现有句子级别配置的修改示例，以与解释器功能一起使用。 - /config/features/features_sim_interp.xml 是一个功能配置文件，反映了 Stewart 等人（2018）中的实验设置。 - src/shef/mt/features/impl/bb/Feature [7001-7007].java 代表各个实现的功能。 - 对 src/shef/mt/features/tools/SentenceLevelProce 进行了修改。
     
  • Rovnix Bootkit的改良版本
    优质
    这段简介可以这样撰写：“Rovnix Bootkit改进版是一种新型恶意软件，基于原始Rovnix病毒并加以优化，增强了其隐蔽性和破坏力，旨在通过感染电脑系统主引导记录（MBR）来获得更高权限和持续驻留能力。” Rovnix bootkit 感染的是 VBR 引导代码。我借鉴了 Gapz bootkit 的技术进行了简单的改装，仅通过感染 VBR 的 4 个字节就可以实现启动功能。 关于这两个恶意软件的技术细节可以参考相关安全网站上的文章。
     
  • Yolov10的改良版本.docx
    优质
    本文档探讨了对YOLOv10算法进行优化和改进的方法，旨在提高目标检测的速度与准确度。通过调整网络架构、引入新的损失函数以及采用数据增强技术，进一步增强了模型在复杂场景下的性能表现。 YOLOv10是由清华大学的研究人员基于Ultralytics Python包开发的一种实时端到端目标检测模型。它引入了一种新的无NMS（非极大值抑制）训练方法，通过一致的双重任务分配来提高推理效率，并在保持竞争性能的同时减少延迟。 YOLOv10的主要改进包括： - 无NMS训练：通过一致的双重任务分配，YOLOv10在训练过程中避免了NMS的使用，这有助于提高模型的推理速度。 - 效率和精度驱动的设计策略：采用了新的设计方法对YOLO组件进行优化，在减少计算开销的同时提高了性能。 - 轻量级分类头及空间-通道分离下采样技术：通过简化架构并降低计算成本来提升效率。 - 引入部分自注意力（PSA）模块：增强了模型的全局表示学习能力，同时控制了计算复杂度。 实验结果显示，在不同尺寸配置下，YOLOv10达到了领先的性能和端到端延迟表现。例如在COCO数据集上与RT-DETR-R18相比，YOLOv10-S实现了相似平均精度下的速度提升达1.8倍，并且参数量及浮点运算次数更少。 这些创新使得YOLOv10在实时目标检测领域具备明显优势。
     
  • 改良的彩色图像去雾效果评估方法
    优质
    本研究提出了一种改进的彩色图像去雾评价方法，旨在更准确地评估去雾算法的效果，提升图像清晰度和视觉质量。 在数字图像处理领域中，去除雾化效果是一项关键任务，对于提高图像的可见性和增强其质量至关重要。然而由于雾化现象的复杂性，评价去雾技术的效果变得十分困难。 本段落提出了一种改进的方法来评估彩色图像的去雾效果，该方法不仅关注于提升边缘对比度，还特别考虑了色彩失真的问题。为了更有效地量化和衡量色彩失真，在此方法中将原始图像转换为对立色彩空间进行分析。对立色彩空间是一种能够模拟人类视觉系统的表示方式，它把颜色信息分解成亮度与色相对立的两个维度。 在此基础上结合对比度增强的技术手段，并通过计算可见边缘比等客观指标来生成一个综合评价指数，用以评估去雾效果的好坏，该方法能更好地反映实际去雾质量并接近人类视觉判断的标准。此外，本段落还提出了一种基于大气散射模型的评价框架用于不同算法产生的结果进行比较和验证。 文中也介绍了几种常用的图像去雾技术：如Narasimhan和Nayar的方法、McCartney的技术及暗通道先验方法等。其中，前两者主要依赖于物理模型来恢复无雾状态下的图像；而后者则基于统计特性估计介质透射率并还原场景细节。 综上所述，本段落提出的评价体系考虑到了色彩信息与对比度两个方面，并提供了一个全面评估去雾效果的新视角，这不仅有助于进一步研究和比较各种算法的效果，也为未来相关技术的发展提供了新的思路。在实际应用中，该方法可以帮助开发者及用户更好地理解和判断图像去雾处理的实际影响，在提升视觉体验上有着重要的作用。
     
  • 采购人员绩效评估表（一）
    优质
    本绩效评估表格专为采购人员设计，涵盖多个关键指标如成本控制、供应商关系维护及库存管理效率等，旨在全面评价采购团队的工作表现。 采购人员绩效考核表（一）主要围绕物流采购进行设计。这份文档旨在方便大家了解并学习采购人员的绩效考核标准。该表格是一份优秀的参考资料，并具有较高的参考价值，对相关人士来说非常有用，有兴趣的人可以下载查看。
     
  • LEACH的改良版本：LEACH-C
    优质
    LEACH-C是基于LEACH协议的一种改进型无线传感器网络路由算法，通过优化能耗和数据包传输效率，增强了网络稳定性和节点存活时间。 LEACH-C作为LEACH的改进算法，在优化网络结构的同时节省了网络能量。
     
  • 改良层次分析法在滑坡灾害危险性评估中的应用
    优质
    本研究探讨了改进后的层次分析法（AHP）在滑坡灾害风险评价中的应用，通过优化评估模型提高了预测准确性与实用性。 对滑坡的危险性进行评价并提出防治措施能够有效减轻滑坡灾害带来的损失。以广东省为例，在滑坡危险性评估过程中选取了地形地貌、地层岩性、地质构造、岩土体结构、水文地质条件、植被覆盖率、降雨分布、地震以及人类经济工程活动等九个因素，通过改进的层次分析法确定各因素的重要性权重，明确了主要和次要影响因素。研究结果表明：地层岩性的影响力最大，其次是岩土体结构的影响，而植被覆盖率的影响最小。这些发现为滑坡危险性评估提供了更科学合理的依据。
     
  • 质量控制人员绩效评估表
    优质
    《质量控制人员绩效评估表》旨在为企业的质量管理团队提供一个全面、系统的评价工具。此表格涵盖了从产品质量监控到流程优化等多个方面的考核指标，帮助管理层准确地识别和培养高质量的QC专业人才。 关于测试人员的绩效考核表采用xls格式，其中包括文档产出率、用例产出率、功能覆盖率、文档质量、用例有效率、测试速度、进度偏离度以及缺陷发现率等指标。
     
  • 节能评估表V2021.1.19（版本更新）.xlsx
    优质
    这是一份关于能源效率和消耗的最新版评估表格文件，旨在帮助企业或项目进行能源使用情况分析与优化，日期为2021年1月19日。 这段文字描述了工业企业固定资产投资项目节能评估报告的主要内容，包括能耗计算、财务效益分析（经济效益、工业增加值生产法与收入法）、单耗计算、现价折算以及各行业增加值率查询等方面的内容。
     
  • Eval-Expression.NET：在运行时评估、编译和执行C#代码和表达式 | C#评估表达式
    优质
    Eval-Expression.NET 是一个强大的工具，用于在运行时评估、编译并执行C#代码及表达式。它为C#应用程序提供了动态代码执行的能力，使开发者能够灵活地处理各种复杂场景。 在运行时评估动态C#代码和表达式可以从简单的数学表达式开始： ```csharp int result = Eval.Execute(X + Y, new { X = 1, Y = 2 }); ``` 到复杂的逻辑解析，例如： ```csharp int result = Eval.Execute(@ var list = new List() { 1, 2, 3, 4, 5 }; var filteredList = list.Where(x => x < 4); ); ``` 这段代码展示了如何在运行时执行复杂的C#表达式。