“X-ese”的构词及语义问题——兼评“Chinese蔑称”论

该文针对《羊城晚报》上刊载的一篇文章所提出的观点,对英语后缀-ese的来源进行了考证,通过实例对该后缀的构词规律、构成的词,及其意义进行了阐述,指出某些辞书上的提法值得商榷,提出了不同的见解。文章认为,词汇的感情色彩源于语言运用的社会与文化,与语言使用者的心理状况密切相关。     

基于语义驱动的日光温室图纸三维建模方法

为了从日光温室施工图纸中重建出温室结构三维模型,提出基于语义映射的施工图纸三维重建方法。首先解析和分类日光温室施工图纸DXF文件,从中识别和理解主要特征构件,建立日光温室构件语义模型并生成分层控制参数,进而基于参数化驱动日光温室三维建模,最后对日光温室三维模型进行真实感渲染。该方法整合CAD制图与三维建模技术,有利于提高日光温室施工图纸的读图效率,建立的三维温室模型具有保真性、交互性和真实感等特性,可用于工程量和造价计算、温室结构优化以及虚拟展示。     

改进MobileViT网络识别轻量化田间杂草

为解决现有的田间杂草识别方法无法兼顾高准确率与实时性的问题,该研究提出了一种基于改进MobileViT网络的轻量化杂草识别方法。首先,该方法使用高效的MobileViT网络构建杂草特征提取网络,在保证特征提取能力的同时实现更少的模型参数量与计算量;其次,通过高效通道注意力机制加强下采样后特征图中的重要特征,进一步提升模型的特征提取能力;最后,特征提取网络中的MobileViT模块被用于同时学习局部语义信息和全局语义信息,仅通过少量模块的组合便能够准确地捕捉到不同类别杂草与作物间细微差异。为验证该方法的有效性,该研究以农田环境下采集的玉米幼苗及其4类伴生杂草图像为数据进行了模型训练,试验结果表明,该方法的识别准确率、精准度、召回率和F1分数分别为99.61%、99.60%、99.58%和99.59%,优于VGG-16、ResNet-50、DenseNet-161、MobileNetv2等常用卷积神经网络;同时,可视化结果表明该方法能够有效提取杂草图像中的关键特征,并抑制背景区域对识别结果的影响。该研究提出的方法能够精准、快速地区分出农田环境下形态相似的多种杂草与作物,可为智能除草设备中的杂草识别系统设计提供参考。     

Structured AJAX Data Extraction Based on Agricultural Ontology

More web pages are widely applying AJAX (Asynchronous JavaScript XML) due to the rich interactivity and incremental communication.By observing,it is found that the AJAX contents,which could not be seen...     

Research on Development of Agricultural Geographic Information Ontology

This paper first analyzes the reason that agricultural geographic information gives rise to semantic heterogeneity and solution thereof.Although OWL (web ontology language) is the standard of ontology ...     

基于框架语义学的二语词汇习得

本文通过将语义框架引入二语词汇习得中,分析了二语词汇习得的两个阶段,并针对不同阶段提出了不同的学习策略。学习者可以通过对语义框架的区分、重构和新建,全面准确把握词义,提高词汇习得水平。     

词汇概念与语义的认知架构

概念认知系统贯穿从原型、图式到心理空间和概念整合的整个过程,影响着语言各个层面的认知和习得。从词汇结构和语义入手,探索词汇表征下的概念认知机制,搭建从原型到图式再到心理空间的概念整合认知框架,借以培养学习者的认知能力,促进词汇习得和语言能力的整体提升。研究发现词汇范畴包括了与词汇相关的概念层、语义层和表征层。语义基于概念通过词汇进行表征,词汇语义、形式与概念连接越直接,越容易识记。鉴于概念完整和认知经济性,不适合对词汇结构进行过度拆分。     

基于语言信息处理的蔬菜示范基地评估研究

针对良好农业规范在蔬菜示范基地实施中,技术专家的评价信息集结时存在很大程度的主观性,语言评价信息易损失和扭曲等问题,以山东省3个备案蔬菜种植基地的评价和选择为例进行了实证研究。提出了一种基于语言信息的多指标群体综合评价方法,根据良好农业规范标准构建了蔬菜基地的评价指标体系,统计了3个基地的评价信息,将语言信息转换为二元语义形式,通过建立优化模型并求解得到各基地的群体综合评价结果,并对结果进行分析,进行基地的评价和选择。研究表明以上方法可以有效地将语言评价信息进行集结,避免信息损失和集结结果的不精确性,该方法具有计算简单和语言信息集结结果准确等特点,将促进良好农业规范标准的推广和应用,实现农产品安全管理的目标。     

基于RGB-D图像的自动化膳食调查系统

针对传统膳食调查方法使用过程繁琐,耗时长的问题,对基于彩色深度图像的自动化膳食调查系统进行研究,采用DeepLabv3+语义分割模型对RealSense传感器获取的食物彩色图像进行分割,根据食物分割结果和对应的深度图像计算每一类别食物体积并结合食物配料表和营养成分估算营养素含量;同时采集人体深度图像序列结合蒙皮多人线性模型拟合三维人体模型,并利用模型点云和人体体重信息计算身体质量指数和腰臀比。结果表明:1)本系统在食物图像分割中的像素准确率为72.1%,像素准确率平均值为97.13%,平均交并比为82.03%;2)食物体积计算中的平均绝对误差均小于40 cm³;3)所有人体样本计算的腰臀比与真实值偏离程度均小于4%。本系统在实现自动监测食物各营养素摄入量的基础上,增加对人体体重状况以及中心性肥胖程度的初步判定,同时提高了膳食调查的便捷性和自动化程度,可以为营养干预提供依据和参考。     

"N1的N2"中的非典型性定语

定语是与中心语相对应的句法概念,在语义上却不一定与中心语相对应,与语义对应的是典型的定语,不对应的是非典型的定语."他的老师当得好"和"开他的玩笑"中的"他"就是非典型定语的两种表现,前者是语用简化的结果,后者是语言结构在语用中类推的结果,不管它们在语义上有什么表现、语用上有什么特殊,其句法地位是不变的.