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  • 神经机器翻译 (NMT) - 知乎
    神经机器翻译，Neural Machine Tranlation, 简称 NMT, 2014年开始兴起的机器翻译方法，逐渐应用卷积神经网络 (CNN)，递归神经网络 (RNN)，注意力机制等技术，2016年已基本全面取代传统的统计机器翻译 (SMT)。Google，百度，搜狗等已上线神经机器翻译系统。
  • chat GPT等LLM的翻译能力，真的比传统翻译软件强吗？ - 知乎
    你这里的“传统翻译软件”是指 机器翻译 NMT吧。在从实践来看，单纯的 LLM 并不比NMT强。但用提示干预后，特别术语干预和记忆库片段干预后，翻译的质量比NMT好（参考： memoQ AGT：领先的AI翻译技术 - 结合人工智能与翻译记忆的新纪元）。 但这种LLM方法还是有局限，目前测试下来，LLM能翻译出色的
  • 移动通信的发展是怎样的？各时期的特点是什么？ - 知乎
    和北欧的NMT相比，TACS的性能特点有明显的区别。 NMT适合北欧国家（斯堪的纳维亚半岛）人口稀少的农村环境，采用的是450MHz（后来改成800MHz）的频率，小区范围更大， 而TACS的优势是容量，而非覆盖距离。
  • GM、VP、FVP、CIO都是什么职位？ - 知乎
    GM (General Manager)总经理 VP (Vice President)副总裁 FVP (First Vice President)第一副总裁 AVP (Assistant Vice President)副总裁助理 CEO (Chief Executive Officer)首席执行官，类似总经理、总裁，是企业的法人代表。 COO (Chief Operations Officer)首席运营官，类似常务总经理 CFO (Chief Financial Officer)首席财务官，类似财务总经理 CIO
  • 铝合金T处理的NMT技术流程和原理解析 - 知乎
    NMT技术在现在也是应用比较广泛了，我们日常使用的3C产品，很多都使用了NMT技术。像我们用的手机的机身或手机壳，有比较多的一部分是铝合金结合NMT技术制造的。为什么NMT技术这么受欢迎呢？ 金属与塑料以纳米技术…
  • 如何最简单、通俗地理解Transformer？ - 知乎
    这个东西很难说到底有没有一种简单、通俗地理解方式。 你看这个问题下面现在有60多个回答，我大概翻看了一下，几乎都是长篇大论，原因很简单，Transformer就不是简单几句话就能讲得清楚的。 我个人的观点是要想系统而又透彻地理解 Transformer，至少要遵循下面这样一个思路（步骤）： 首先
  • 新墨西哥矿业理工学院怎么样？ - 知乎
    2019年的时候去新墨西哥矿业理工学院（NMT）学习过，网上信息确实比较少。不过我看这个问题也是几年前的了，写一点东西希望能帮到后来人，或者是给自己游击队员一般的生活留个纪念。 先说结论，个人认为如果想去NMT读硕士，本科学校的全国排名在200名或者之后的，可以考虑，借着这个名头
  • CNN网络是如何实现神经机器翻译的（NMT）？ - 知乎
    卷积神经网络的局部建模特性可以通过堆叠多层网络来间接的获得全局的信息。本质上和循环神经网络一样都是作为序列特征提取的基础网络。通过使用注意力机制可以捕获源语言和目标语言之间的映射关系。思想还是基于端到端的建模方式，论文可以参考fb的论文：convolutional sequence to sequence learning


















中文字典-英文字典  2005-2009