中文怎么翻译成英文？相信翻译很多人在日常生活都或多或少的有所接触。这时可能会有人说“我百度一下就行了”。其实百度只擅长翻译单词、短句不能实现对大量内容的翻译，那需要将大量中文怎么翻译成英文呢？又有哪些中文翻译成英文的方法可以让我们这方面更加的得心应手呢？那下面我就教大家几个中文翻译成英文的方法。
导师给了一些论文，并指定了一篇、让进行中文翻译。作为一个门外汉，面对论文中很多专业术语，自然是一脸茫然。
从旧式编程语言（例如COBOL）到现代语言（例如Java或C ++）的代码库迁移是一项艰巨的任务，需要源语言和目标语言方面的专业知识。
选自arXiv 作者：Antonio Valerio Miceli Barone等 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、李泽南 在神经机器翻译问题中，不同的堆叠架构已经多次在不同研究中展现出了良好的表现，而深度转换架构（Deep transition architecture）则成功地用于语言建模等用途中。爱丁堡大学与 Charles University 的研究者们对这两种架构的多个组合形式在 WMT 翻译任务中的表现进行了测试，并提出了结合堆叠与深度转换的新型神经网络：BiDeep RNN。
Word文档是在工作中会经常用到的文档，有很多的整理工作都需要它来完成，但是当你打开一份Word文档时，发现全是英文，然后自己英文还不咋滴，这时候就很头疼了，这时就需要对Word文档进行翻译，那么Word文档如何翻译成中文，今天就来给大家介绍超级好用的方法，分分钟就能掌握的小技巧。
如果你经常跟文献打交道，那你应该切身体验过那种令人抓狂的心情：流畅地阅读 PDF 外文文献，必要情况下还得逐字逐句地翻译出来。
将早期的编程语言（例如COBOL）的代码库迁移到现在的编程语言（例如Java或C++）是一项艰巨的任务，它需要源语言和目标语言方面的专业知识。COBOL如今仍在全球大型的系统中广泛使用，因此公司，政府和其他组织通常必须选择是手动翻译其代码库还是尽力维护使用这个可追溯到1950年代的程序代码。
近期在搭建英文博客-<e-whisper.com>, 需要对现有的所有中文Markdown翻译为英文.
github代码：https://github.com/yunjey/StarGAN 应用到多感知信息上面。
http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/78829232
AI 科技评论按：不同语言之间的语音到语音转换早已不是什么新鲜事了，任务拆分简单直接，只需要把「源语言的语音识别模型（语音转文本）」、「文本到文本翻译模型」、「目标语言的语音生成模型（文本转语音）」这三个模型串联使用就可以。由于这三类模型的发展都各自比较成熟，现在市面上如谷歌翻译这样的软件产品、如科大讯飞翻译机这样的专用硬件设备都能达到很好的多语互译效果，准确率和延时都让人比较满意。
由于深度学习的进步，图像到图像的翻译最近受到了极大的关注。大多数工作都集中在以无监督的方式学习一对一映射或以有监督的方式进行多对多映射。然而，更实用的设置是以无监督的方式进行多对多映射，由于缺乏监督以及复杂的域内和跨域变化，这更难实现。为了缓解这些问题，我们提出了示例引导和语义一致的图像到图像翻译（EGSC-IT）网络，该网络对目标域中的示例图像的翻译过程进行调节。我们假设图像由跨域共享的内容组件和每个域特定的风格组件组成。在目标域示例的指导下，我们将自适应实例规范化应用于共享内容组件，这使我们能够将目标域的样式信息传输到源域。为了避免翻译过程中由于大的内部和跨领域变化而自然出现的语义不一致，我们引入了特征掩码的概念，该概念在不需要使用任何语义标签的情况下提供粗略的语义指导。在各种数据集上的实验结果表明，EGSC-IT不仅将源图像转换为目标域中的不同实例，而且在转换过程中保持了语义的一致性。
大多数现有的图像到图像翻译框架——将一个域中的图像映射到另一个域的对应图像——都是基于监督学习的，即学习翻译函数需要两个域中对应的图像对。这在很大程度上限制了它们的应用，因为在两个不同的领域中捕获相应的图像通常是一项艰巨的任务。为了解决这个问题，我们提出了基于变分自动编码器和生成对抗性网络的无监督图像到图像翻译（UNIT）框架。所提出的框架可以在没有任何对应图像的情况下在两个域中学习翻译函数。我们通过结合权重共享约束和对抗性训练目标来实现这种学习能力。通过各种无监督图像翻译任务的可视化结果，我们验证了所提出的框架的有效性。消融研究进一步揭示了关键的设计选择。此外，我们将UNIT框架应用于无监督领域自适应任务，并取得了比基准数据集中的竞争算法更好的结果。
大型语言模型非常擅长将输入转换为不同的格式，例如输入一段文本，将其转换或翻译成另一种语言，或帮助拼写和语法纠正。
这里我们利用SQL-to-Text Generation with Graph-to-Sequence Model一文, 给大家简单介绍一下如何对SQL语句进行自动翻译
相信大家都听说过录音转文字助手，知道可以使用这个工具快速完成录音转文字、音频转文字的需求。最近，录音转文字助手又迎来了更新，新增语音翻译功能，可以实现实时对话语音翻译，中英文之间的交流再也不需要担心了。
场景描述：机器翻译是自然语言处理上的一个重要应用，从他最初的诞生到现在，已经过去了 60 多年，但在一些小问题上，还是会出现令人啼笑皆非的局面。机器翻译是如何一步步发展来的？它背后的的机理是什么样子？它的局限性又是怎么一回事呢？
DMA：（(Direct Memory Access），直接内存存取, 是一种外部设备不通过CPU而直接与系统内存交换数据的接口技术 。外设可以通过DMA，将数据批量传输到内存，然后再发送一个中断通知CPU取，其传输过程并不经过CPU， 减轻了CPU的负担。但由于DMA不能像CPU一样通过MMU操作虚拟地址，所以DMA需要连续的物理地址。
说不同语言的人更容易地、直接地相互交流，这是语音到语音的翻译系统(Speech-to-speech translation)的目的，这样的系统在过去几十年里取得了不错的进展。
虽然 Google Translate 已经发布了近 15 年了，但直到现在 Google Translate 仍然倔强地认为 Android phone is very fast.
要知道，将现有的代码库迁移到现代或者更有效的语言，如 Java 或 c + + ，需要精通源语言和目标语言，而且无论是金钱还是时间耗费都十分高昂。
祁劢，携程国际业务部内容研发团队Leader，目前主要负责信息类项目产品设计、技术架构与团队管理。CG爱好者，喜欢细致描绘世间百态的通俗小说，喜欢探索，乐于体验各地风土人情。
第三代翻译API让用户输入字词对照表，自定义特殊字词翻译，并且还能使用多模型进行批次翻译
随着时代的不断发展，国际化的潮流也越来越明显，不管是在工作中还是在我们日常的学习中，外语使用的次数也是越来越多的，特别是在工作中，当你拿到一份英文的PPT我想对于很多人都是一脸懵逼的，看又看不懂，一句句翻译想想这工作量，就会感觉自己身体快要被掏空了，那么英文PPT怎么翻译成中文？今天呢就来给大家分享两个简单的方法教你轻松搞定，想知道是哪个简单的方法吗？一起来看看吧。
本文介绍了AAR64内存管理中最重要的内容--内存转换，解释了虚拟地址是如何翻译为物理地址的，翻译表的格式，以及如何管理TLBS。
GAN作为一种强有力的生成模型，其应用十分广泛。最为常见的应用就是图像翻译。所谓图像翻译，指从一幅图像到另一幅图像的转换。可以类比机器翻译，一种语言转换为另一种语言。常见的图像翻译任务有：
我们提出了一种用于任务无关图像翻译的ForkGAN，它可以在恶劣的天气条件下增强多个视觉任务。评估了图像定位/检索、语义图像分割和目标检测三项任务。关键的挑战是在没有任何明确监督或任务意识的情况下实现高质量的图像翻译。我们的创新是一种具有一个编码器和两个解码器的叉形生成器，可以解开域特定信息和域不变信息的纠缠。我们强制天气条件之间的循环转换通过公共编码空间，并确保编码特征不显示有关域的信息。实验结果表明，我们的算法产生了最先进的图像合成结果，并提高了三视觉任务在恶劣天气下的性能。
今天，利用Python爬虫等知识，教大家打造一个微信下的翻译小助手。好吧，开始干活。
AI自动化技术一直以来总是能够给我们带来不一样的惊喜，让人惊叹AI行业的发展速度和潜力。其中，AI代码翻译工具成为众多开发者和编程爱好者们热议的一个话题，AI自动化技术的蓬勃发展为代码翻译带来了新的变革，这也引领着未来AI代码翻译的发展方向。
机器翻译，作为自然语言处理的一个核心领域，一直都是研究者们关注的焦点。其目标是实现计算机自动将一种语言翻译成另一种语言，而不需要人类的参与。
可能是职业习惯，《流浪地球》中有一幕让小编印象非常深刻：刘培强戴着耳机和俄罗斯宇航员交流，两人各自说着母语，然后被实时同步翻译，毫无障碍不说，甚至拉家常开玩笑都没问题。这种黑科技，太好用了叭！
将Csv格式文件转换为qm翻译文件,中间无需干预手动干预ts文件即可完成翻译文件的制作。 直接生成qm文件的工具 我们做Qt翻译文件时候一般使用 lupdate xx.pro生成ts文件,再根据翻译使用Qt Linguist Manual工具修改ts后再使用 lrelease*.ts生成对应的qm文件。这一过程略显繁琐,作者的本意是简化该流程并能提供一个通用的翻译文本格式(csv)给翻译人员使用; 本工具是通过csv翻译文件翻译到qm文件的工具，简单易用; 文尾附部分源码与源码地址。 实现 Csv解析实现使
在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！
选自arXiv 作者：Graham Neubig 机器之心编译 参与：李泽南、蒋思源 本文是一篇有关机器翻译的详细教程，适用于计算机科学本科背景的读者。据 Paper Weekly（ID：paperweekly）介绍，本论文来自 CMU LTI，内容包括了 Seq2Seq 方法的各个基础知识，包括 N-gram Language Model、Log Linear Language Model、NNLM、RNNLM、encoder-decoder、attention，是一本高质量教程，适合初学者学习。读者可以
很多人经常问我，语音转文字、音频转文字应该怎么做。关于这个问题，其实通过手机自带的语音转文字功能，或者微信这样的常见应用可以实现。
WPML是WordPress的一个插件。简单来说，插件扩展了基本的WordPress CMS功能。在我们的情况下，WPML让WordPress支持多语言。 请注意！自动翻译功能不是这个插件的一部分，但你可以直接从开发者那里购买作为单独的付费服务。 WPML允许作者使用不同的语言编写内容并进行翻译。它还包括高级功能，用于翻译管理和专业内容翻译的接口。 使用WPML不需要任何技术或编程技能。网站管理员可以安装它并将其转换为多语言网站，而无需编码。WPML包括完整的API，用于与其他插件和翻译系统集成。这样，开发人员就可以轻松地使用WPML并将其产品转换为多语言。
实现一个翻译功能，中英文的互相转换。并可以播放翻译后的内容。 翻译接口调用的是百度翻译的api接口。
近年来，在深度卷积神经网络（CNNs）的帮助下，图像和视频监控在智能交通系统（ITS）方面取得了长足的进步。作为最先进的感知方法之一，检测视频监控每帧中感兴趣的目标是ITS广泛期望的。目前，在具有良好照明条件的日间场景等标准场景中，物体检测显示出显著的效率和可靠性。然而，在夜间等不利条件下，物体检测的准确性会显著下降。该问题的主要原因之一是缺乏足够的夜间场景注释检测数据集。在本文中，我们提出了一个框架，通过使用图像翻译方法来缓解在不利条件下进行目标检测时精度下降的情况。 为了缓解生成对抗性网络（GANs）造成的细节破坏，我们建议利用基于核预测网络（KPN）的方法来重新定义夜间到日间的图像翻译。KPN网络与目标检测任务一起训练，以使训练的日间模型直接适应夜间车辆检测。车辆检测实验验证了该方法的准确性和有效性。
《圣经》中记载，人类曾经联合起来兴建能通往天堂的高塔，为了阻止人类的计划，上帝让人类说不同的语言，使人类相互之间不能沟通，计划因此失败，人类自此各散东西。
我们编写的源代码是人类语言，我们自己能够轻松理解；但是对于计算机硬件（CPU），源代码就是天书，根本无法执行，计算机只能识别某些特定的二进制指令，在程序真正运行之前必须将源代码转换成二进制指令。
注明: 本文转自http://www.hollischuang.com/archives/1459. 作为一个Java开发人员，经常要和各种各样的工具打交道，除了我们常用的IDE工具以外，其实还有很多工具是我们在日常开发及学习过程中要经常使用到的。 我会在我的个人博客中单独创建一个常用工具页面，把这些工具的链接放到里面。 Java源代码搜索 Grepcode是一个面向于Java开发人员的网站，在这里你可以通过Java的projects、classes等各种关键字在线查看它对应的源码，知道对应的project
数据增强在训练基于CNN的检测器中起着至关重要的作用。以前的大多数方法都是基于使用通用图像处理操作的组合，并且只能产生有限的看似合理的图像变化。最近，基于生成对抗性网络的方法已经显示出令人信服的视觉结果。然而，当面临大而复杂的领域变化时，例如从白天到晚上，它们很容易在保留图像对象和保持翻译一致性方面失败。在本文中，我们提出了AugGAN，这是一种基于GAN的数据增强器，它可以将道路行驶图像转换到所需的域，同时可以很好地保留图像对象。这项工作的贡献有三个方面：（1）我们设计了一个结构感知的未配对图像到图像的翻译网络，该网络学习跨不同域的潜在数据转换，同时大大减少了转换图像中的伪影； 2） 我们定量地证明了车辆检测器的域自适应能力不受其训练数据的限制；（3） 在车辆检测方面，我们的目标保护网络在日夜困难的情况下提供了显著的性能增益。与跨领域的不同道路图像翻译任务的竞争方法相比，AugGAN可以生成更具视觉合理性的图像。此外，我们通过使用转换结果生成的数据集训练Faster R-CNN和YOLO来定量评估不同的方法，并通过使用所提出的AugGAN模型证明了目标检测精度的显著提高。
本文介绍的部分工具及软件可从文末公众号获取（因为下载官网不好找，直接提供安装包），获取关键字会在软件介绍中出现。对于未提及获取关键字的软件将会给出官网链接，如果大家喜欢请支持够买正版，谢谢。如果想要进一步了解软件的功能，请点击阅读原文。本文主要是向大家推荐好用常用的软件，如果需要某一领域工具的软件推荐可以在评论区留言。
最近大家都在伤脑筋论文降重，改的改、删的删。不过有的同学思路清奇，完成论文降重的同时，不经意间暴露出超凡脱俗的语言天赋。
【新智元导读】 2016年12月20日，哈佛大学自然语言处理研究组，宣布开源了他们研发的机器翻译系统 OpenNMT ，并声称该系统的质量已经达到商用水准。本文作者邓侃基于OpenNMT背后的论文，尝
到目前为止，虽然机器翻译无法完全做到「信、达、雅」，但翻译结果的准确性对于一般应用场景来说已经足够。
Jeff，携程前端开发经理，对前端自动化技术感兴趣，推动了团队使用cucumber进行UI自动化测试。Harry，携程前端开发工程师，秉持“Don’t make me think“的理念向用户交付页面、向同事协作工程。
近年来，生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）成为了人工智能领域最为炙手可热的研究方向。GAN 的想法最早由 Ian Goodfellow 在 2014 年提出。GAN 用对抗的方法，同时训练了一个「生成模型（G）」与一个「判别模型（D）」，在学习的过程中，生成模型的优化目标是尽可能地去生成伪造的数据，从而获得真实数据的统计分布规律；而判别模型则用于判别给出的一个输入数据到底来源于真实数据还是生成模型。最终，当一个判别模型无法准确分辨生成模型所生成的数据是否为伪造时，此时我们认为判别模型与生成模型都已经提高到了较高的水平，生成模型所生成的数据足以模仿真实世界中的数据。因此，当我们使用 GAN 来「识别」图片时，我们不但识别了图片的内容，还可以生成各种不同内容的图片。费曼曾经说过：“What I cannot create, I do not understand.”生成模型为人工智能的研究提供了一种“create” 的可能性，因而引起了广泛的关注。
在图像处理、计算机图形和计算机视觉中，许多问题都可以表现为将输入图像“转换”成相应的输出图像。 正如我们常见的机器翻译中，同一句话可以用英语或中文表达一样，一副场景图可以用RGB图像、梯度场、边缘图，语义标签图等。与自动语言翻译类似，我们定义自动图像翻译如下：将图像从一种domain转换到另一个domain的任务，其本质仍旧是图像生成任务。在本文中，我们依次介绍了pixel2pixel、cycleGAN、StarGAN、ModularGAN一系列文章，目的是探索GAN在图像翻译任务中的应用。
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