On the Sphere-Decoding Algorithm I. Expected Complexity Abstract—The problem of finding the least-squares solution to a system of linear equations where the unknown vector is comprised of integers, but the matrix coefficient and given vector are comprised of real numbers, arises in many applications: communications, cryptography, GPS, to name a few. The problem is equivalent to finding the closest lattice point to a given point and is known to be NP-hard. In communications applications, however, the given vector is not arbitrary but rather is an unknown lattice point that has been perturbed by an additive noise vector whose statistical properties are known. Therefore......

使用文档级上下文改进变压器翻译模型 内容 介绍 这是我们工作的实现，将Transformer扩展为集成文档级上下文[ ]。 该实现在 用法 注意：用法不是用户友好的。 以后可能会改善。 训练标准的变压器模型，请参考的用户手册。 假设model_baseline / model.ckpt-30000在验证集上表现最佳。 使用以下命令生成虚拟的改进的Transformer模型： python THUMT/thumt/bin/trainer_ctx.py --inputs [source corpus] [target corpus] \ --context [context corpus] \ --vocabulary [source

Genymotion-ARM-Translation_for_8.0，配合Mac版安卓模拟器Genymotion使用。

Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks.pdf

translation插件，支持androidStudio、webstrom,等相关的ide插件。

神经机器翻译 这是使用Encoder-Decoder机制以及Attention机制（（ ）于2016年引入的神经机器翻译的一种实现。Encoder-decoder体系结构通常使用一种编码器，该编码器对将源句子转换成固定长度的向量，解码器根据该向量生成翻译。 本文推测使用固定长度向量是提高此基本编码器-解码器体系结构性能的瓶颈，并建议通过允许模型自动（软）搜索源语句的一部分来扩展此范围。与预测目标词相关，而不必明确地将这些部分形成为一个困难的部分。 编码器： seq2seq网络的编码器是RNN，它为输入句子中的每个单词输出一些值。 对于每个输入字，编码器输出一个向量和一个隐藏状态，并将隐藏状态用于下一个输入字。 解码器： 在最简单的seq2seq解码器中，我们仅使用编码器的最后一个输出。 最后的输出有时称为上下文向量，因为它对整个序列中的上下文进行编码。 该上下文向量用作解码器的初始隐

genymotion在配置不同版本的Android系统的时候，有时候不能安装APK，需要这个插件的安装： (1)Android 4.4：Genymotion-ARM-Translation_v1.1_for_4.4.zip (2) Android 5.0 or 5.1 : ARM_Translation_Lollipop_5.x.zip (3) Android 6.0 : ARM_Translation_Marshmallow for Android6.0.zip (4) Android 4.4 以下：Genymotion-ARM-Translation v1.1.zip (这个测试的版本不多，不建议使用)

Genymotion_ARM_Translation_5.1 Genymotion_ARM_Translation_6.0 Genymotion_ARM_Translation_8.0

谷歌翻译机器人(fanyi_bot) 为全世界语言提供中文翻译。 如何使用? 私聊机器人，自动翻译文字消息； 群聊中添加机器人，使用命令翻译指定消息； 任意聊天框，输入 @fanyi_bot 实时翻译。 最近更新 [2020.12.05] 彻底解决 API 问题 [2020.11.14] 脏解决 API 问题 [2020.08.11] 修复交互细节 [2020.08.05] 机器人现已无需管理员权限 [2020.08.04] 使用最新模型，提升翻译质量 如何部署到自己的服务器？ 按照 confi.template 文件的格式新建 config.ini 配置文件，将你的 放入该文件中 pip install -r requirements.txt 安装依赖 aiogram, termcolor, and googletrans 执行 python3 main.py / 或后台执行 sets

moses文档 指导更好的使用机器翻译系统moses