基于CAT和PE模式下销售型服装官网翻译实践报告

来源 :广东工业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zhy510167943
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
其他文献
学位
图像语义分割是对图像中所有的像素点进行分类,属于像素级的分割。随着深度学习的发展,越来越多的研究使用卷积神经网络来对复杂图像进行识别和分割,并在自动驾驶、医疗影像、地理遥感等领域广泛使用,表现出不俗的性能。但由于卷积神经网络中的下采样操作的存在,导致分割结果中物体会丢失较多的细节信息以及分割类别边缘模糊。除此之外,现阶段的语义分割模型为提高分割精度,设计了复杂的网络结构,导致模型计算量高、训练时间
熔体拉伸流动场是一种介于常规挤出弱流动场与纺丝强流动场之间的一种特殊流动场。针对聚丙烯、聚乙烯、聚偏氟乙烯等半晶高分子材料的研究已表明,通过控制熔体拉伸流动场,可以形成具有取向片晶结晶结构的初始膜,呈现硬弹性材料特性。聚乳酸生物降解材料的慢结晶速率以及脆性限制了应用。加工流动场直接影响结晶高分子材料的结晶形态以及性能。对于弱结晶的聚乳酸材料而言,熔体拉伸特殊流动场带来的结晶形态以及相应的性能值得探
知识经济时代,我国积极推动经济、产业结构转型,创新已成为社会科技发展的推动力。随着“中国制造2025”战略的提出与全面推进,企业、国家之间的市场竞争越发激烈,对知识产权的保护和利用成为社会关注的焦点。面对庞大、公开且免费的专利库,企业有必要将专利相关工作贯穿产品全生命周期,提高市场竞争力。概念设计作为产品创新的重要环节,不仅设计自由度大、涉及知识领域广,而且对产品开发后期各个环节都会产生重大的影响
学位
学位
学位
学位
光伏发电预测作为一种保证电力系统安全稳定运行的方法,在智能电网运维调度、户用光伏发电系统供电决策等方面发挥重要作用。而复杂多变的气象工况所带来的波动性和随机性使得光伏发电预测极具挑战。目前国内外针对光伏发电预测研究主要有基于物理模型的预测方法、统计学方法、人工神经网络学习等。本课题基于企业实际需求及实验室已有研究基础,结合对国内外现有光伏发电预测方法的剖析,从预测输入和预测模型两方面入手,建立模型
氢能具有能量密度高,燃烧产物零污染,氢元素资源分布广泛等优势被认为是最有前途的清洁可再生能源。目前,氢能利用的重要场景是氢燃料电池,它们具有高达50-65%的能量转换效率,比直接燃烧和常规热力循环高两倍。相比质子交换膜燃料电池,高温固体氧化物燃料电池(SOFC)具有性能稳定、燃料适应性广等优势。丙烷是一种富氢、易液化的气体原料,作为液化天然气的主要成分价格低廉,丙烷的部分氧化(POx)反应由于工艺