机器翻译

10月8日至10月10日，由中国中文信息学会主办、青海师范大学和藏语智能信息处理及应用国家重点实验室承办的第十七届全国机器翻译大会（The 17th China Conference on Machine Translation CCMT 2021）在青海西宁举行。 CCMT旨在为国内外机器翻译界同行提供学术交流平台，针对机器翻译的理论方法、应用技术和评测活动等若干关键问题进行深入研讨，已连续召开了十六届。本届会议主要围绕多语言多引擎机器翻译、低资源跨语言机器翻译、预训练模型与机器翻译、语音翻译等主题展开研讨

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下表介绍了对 Linux Virtual Delivery Agent 2104 文档所做的重要变更。要接收有关这些更新的通知，请订阅 RSS 源。 本内容的正式版本为英文版

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当人们需要进行比较重要的文件或者资料翻译时都会选择人工翻译，因为需要翻译内容能够得到较为准确的表达，这要求翻译人员能够对翻译内容语种熟悉，也需要对翻译成的语言有较为准确的翻译。可能在这个过程中，仅仅是一处细节就会影响到整个翻译的效果，所以虽然市场上能够进行翻译的软件很多却还是离不开人工翻译。那么人工翻译有哪些优势？ 品质有保证的人工翻译在在翻译内容的时候会更加生动、有更好的表达效果，在内容的呈现上避能够免出现各种偏差

全球化带来的影响包括各个国家的文化、经济交流活动日益增多，每年都要举办许多场学术跨国会议、经济跨国会议、商业合作项目启动会议，以及多场文化交流晚会等等，这些场合都需要有出名的人工翻译‍进行参与。人工翻译和机器翻译是两种常见翻译形式，下文主要阐述人工翻译与机器翻译相比有哪些长处？ 因为各国的语言习惯不同，因此通常外文资料中有一些文化信息是被隐藏，机器翻译并不能对这些信息进行很好的识别。人工翻译就可以通过音译加注、释义等灵活的手段在翻译过程中对这些有遗漏的信息进行文化补偿，使得文化信息在翻译过程中得到很好的保留

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面世十年以来，Google 翻译支持的语言已经增加到了103种，为无数来自不同语言地区的人建立了联系，突破了语言障碍，它甚至见证了很多美好的跨语言爱情。 起初，Google 开拓性地推出了大型统计机器翻译（Large-scale Statistical Machine Translation），建立统计学模型来对文本进行翻译。而现在推出的神经网络机器翻译系统，将大幅度提高 Google 翻译的精确度与流畅度

深度神经网络在图像识别、语音处理以及机器翻译等领域具有良好的预测性能，但是由于深度神经网络对决策结果可解释性的缺乏以及解决训练开销而寻求的外包训练的安全难以有效保证，都导致深度神经网络存在脆弱性，攻击者可以利用脆弱性对模型做出卓有成效的攻击。学术报告从深度神经网络的一般训练过程出发，讲述了深度神经网络中常见攻击存在的环节以及攻击的效果，详细阐述了深度神经网络典型后门攻击方法，简单分析了最新的后门攻击方法做出的改进以及成效，最后对深度神经网络后门攻击方法的研究前景做了展望。深度神经网络及在其之上改进的神经网络模型在AI领域的预测效果越来越好，后门攻击的存在不会掣肘深度神经网络发展，如何规避后门攻击，增强神经网络模型的鲁棒性，让模型预测结果具有较强的可解释性是未来研究要解决的问题

磁盘区闸道文件已移至什么是磁盘区闸道？ 本文为英文版的机器翻译版本，如内容有任何歧义或不一致之处，概以英文版为准。 您可于下述找到有关闸道、档案共享、磁盘区、虚拟磁带和快照的故障诊断问题资讯。档案共用的疑难排解资讯适用于档案闸道类型