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腾博888com注册:中国共产党党史大事记·2005年

文章来源:腾博888com注册    发布时间:2018年10月23日 14:19  【字号:      】

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九月下旬,金泉村这里的气温每天都在下降,早晚的时候更是凉爽,满园的苹果也已经成熟。

红红的苹果比大人的拳头还要大不少,挂满了枝头,站在果园的大门口,都能闻到浓郁的果香,看到那些极易引起食欲的红色密布在果园的枝叶中间。

由于苹果园实在太大,足足有一百多亩,纵使现在员工经过多次扩招,依旧无法在一天内将苹果采摘完毕。

周建国一得到消息,立即就带着车辆赶来,现在他每年最期待的时刻就是现在,苹果成熟的时候,因为相比于金泉果园里其他水果的产量,苹果要多得很多,也是给周建国带来收益最大的水果。

周建国背着手兴奋的在苹果园里走来走去,这里看看那里瞅瞅,不停的点点头。

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很快,这座新的大棚即将完工,沈阳光将种植红毛丹的事情交给王春梅,自己则在办公室里接待了卫龙。

这几年卫龙的生意越来越好,面容也显得年轻不少,见到沈阳光后就乐呵呵的说道:“沈总,你喊我来是不是又栽种什么新的水果再建设一座大棚?”

沈阳光笑道:“并不是要栽种什么新的水果。”

卫龙一听,还以为自己想错了,对方并不是喊自己过来谈生意的。

沈阳光又接着说道:“不过我确实是打算再新建大棚,但是不是一座,而是三座!”









 

一个关键问题是,词嵌入是在单语数据上训练的,不是针对翻译任务所进行的优化。微软研究者向查询匹配机制添加了一个可训练的变换矩阵(见图 4 左上角的 A),其主要目的是针对翻译任务调整相似度得分。如图 5 所示,从单语嵌入的角度来看,「autumn」、「fall」、「spring」、「toamn」(罗马尼亚语中的秋天)等词非常相似,而对于翻译任务来说,「spring」应该不那么相似。变换矩阵实现了这个目标。

微软提出新型通用神经机器翻译方法,挑战低资源语言翻译问题

图 5: 针对翻译任务调整相似度得分。

当我们朝着通用嵌入表征的目标前进时,编码器具备语言敏感模块是至关重要的,这将有助于对不同的语言结构进行建模。微软的解决方案是用语言专家混合(MoLE)模块给句子级通用编码器进行建模。图 4 在编码器的最后一层之后增加了 MoLE 模块。用门控网络和一组专家网络来调整每个专家的权重。换句话说,训练该模型来学习在翻译低资源语言时从每种语言需要的信息量。MoLE 模块的输出将是这些专家的加权和。

NMT 模型学会了在不同的情况下使用不同的语言。在图 6 中,正方形的颜色越深,任意给定词条的罗马尼亚语和其他语言之间的关联性就越大。很明显,MoLE 在处理低资源语言单词时,在语言专家之间进行了有效的转换。在图的上半部分,该系统更多地利用了希腊语和捷克语的知识,从德语中利用的知识较少,几乎没有利用芬兰语知识。而在图的下半部分,意大利语是相关性更强的语言,被使用得更多。有趣的是,该系统学习到,意大利语和捷克语在翻译罗马尼亚语时都是有用的,前者和罗马尼亚语同属于罗曼语族,而后者不属于罗曼语族,但由于地理上的接近,它和罗马尼亚语有显著的重叠,因而在翻译罗马尼亚语时利用度很高。

图 6:MoLE。



 



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如今的天气已经开始降温,虽然中午的时候依旧非常炎热,但是在早晚时分却凉快的很。

一大清早,沈阳光照例带着阿呆和阿瓜在果园里跑一圈锻炼身体,吃过早饭之后就来到了学校中,还带来了两个小矮凳子。

夏云萱一身运动装,正在弯腰拔草,沈阳光一眼就看到她,走过去递出一个小矮凳说道:“夏老师辛苦了,来坐这个小矮凳上拔草。”

夏云萱站直身活动一下腰身,说道:“我还以为拔草是很容易的事情,这才没多会就有些腰酸背痛的。”

虽然去年这个时候夏云萱等支教老师已经来到金泉小学,但是那次村里组织全员支援学校,顺便也把杂草清除掉,所以这次是夏云萱等人第一次亲身经历拔草这件事。

周建国笑道:“市场反应好到出乎预料!咱们所有的水果店都不以盈利为目的,只是做为自产水果的衬托,所以价格比同行要低不少。”

说到这里周建国有些口渴,喝了一大口茶了后,又接着说道:“你想想啊,与其他的水果店比起来,同类水果相同价格中咱们店的质量最好,相同质量的水果中咱们的价格最低,大家能不喜欢吗?”

这是沈阳光与周建国二人定下来的策略,他当然知道这件事,又转而问道:“除了顾客的反应之外,其他同行有没有什么反应?毕竟咱们的价格有些低。”

周建国想了一下,正色道:“目前来看倒也没什么,虽然咱们的价格比较低,但是都是新店开业,估计他们还以为我们在搞开业活动。”

沈阳光有些不放心,又接着说道:“这件事不能掉以轻心,等到时间长了他们肯定看出来我们并不是开业优惠活动,而是一直都是这样,如此一来,我们不赚钱来吸引顾客,也会让其他的同行损失大量的人流,特别是店铺离的近些的。”




(责任编辑:沈维轩)

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