语言顺应论视角下的科技英语汉译实践报告 ——以Applying Knowledge-Based Reasoning for Information Fus

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自动驾驶技术在汽车领域一直都是未来的一个重要发展方向,并且随着人工智能技术的高速发展,使无人驾驶的实现更近了一步。目前,无人驾驶决策是无人驾驶技术最需要突破的问题之一,尤其是在复杂未知的城市道路上进行驾驶决策,所以,针对这一问题需要采用一种能够自主学习并且在复杂多变的行驶环境下都能做出安全合理的决策方法,而根据深度强化学习具有自主学习能力和强泛化能力的特点,因此,本文采用深度强化学习的方法来研究城
经济的发展会不断推动社会的发展,而任何资源使用都应当适度适量,过度的索取会造成能源短缺的严重问题,同时对环境也会造成进一步的破坏。因此需要利用可再生能源进行探究与挖掘从而实现经济效益最大化。风能是清洁能源的一种,具有可再生的优势,同时风能的出现使得风力发电技术这项产业日趋走向成熟,然而风速受多种因素影响常伴随着随机性和不平稳性,从而给风电接入电网造成了相当大的困难,对电力系统的安全和维护造成了巨大
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电商行业的兴起,各类货品的流通速度加快。既方便了消费者购买,又让人们对商品的品质产生更高的要求。基于电商平台的载体,一种评论导向的消费方式逐步在市场上扩充开来。消费者购物时候,会参考以前买过该商品用户提供的评价信息,从而调整自己的消费意愿。这意味着电商评论数据对商品销量、商家利益产生了直接的影响。当前,电商平台上存在着庞大的评论文本数据,其中涵盖着店家想要急切知道的用户观点等信息。这些信息可有效帮
随着制造业趋势偏向产品个性化、制造工艺多样化发展,使得作业车间(Job Shop)调度问题也随之变得更为复杂。调度问题作为经典的组合优化问题,能够有效解决资源的优化配置问题。然而,面对复杂多变的工作环境,传统的生产调度模型优化及优化算法遇到了瓶颈。针对上述问题,本文基于机器学习方法,研究了决策树和随机森林算法的Job Shop的调度算法。为了更好地解决柔性作业车间的调度问题,对作业车间调度问题的特
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生产调度一直以来是学术界和工业界的研究重点之一。随着信息技术在制造企业中的不断深入应用,使得车间实际生产过程中积累的数据剧增,这包括大量与加工工件、加工机器、加工技术及车间人员操作等密切相关的有价值的动态信息。如何将这些动态信息与生产调度研究有效结合,成为新的研究热点。本文以Job Shop车间为对象研究数据驱动的生产调度问题,提出了基于数据挖掘和规则调度的作业调度改进遗传算法,并进一步针对车间调
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随着我国人口老龄化问题的加剧,越来越多的老年人出现不同程度的下肢运动功能障碍,使得步态康复训练机器人得到了广泛的研究。现有的研究结果缺乏对患者步态康复程度的评估,使康复医生无法准确获得患者的步行能力。为了得到患者训练过程中的康复信息,本文研究了康复评估系统设计与实现的问题,实现了对患者各步态参数及心率、血氧信息的采集,并在步态变异性研究的基础上,利用支持向量机(SVM)分类方法对病态和健康步态进行