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实践整理:日语考试注意

上周日刚刚参加了N4考试,之前一直对日语考试有很多疑惑,终于亲自参加了,种种问题明白了,这里整理一下,备解他人之惑。 实际上随着日语能力改革(主要多出N5和调整难度)后,听力涂卡也更加回归人性化了。

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Taro + 小程序云开发实战|日语用例助手

我结合这两者,使用cheerio和superagent 抓取了用例.jp, 开发了一个《日语用例助手》。

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    一大波轻量级工具升级重磅来袭

    代码传递思想,技术创造回响!Techo Day热忱欢迎每一位开发者的参与!

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    PJS:音素平衡的日语歌唱语音语料库(CS S)

    本文提出了一个免费的日语歌唱语音语料库,可用于具有高度实用性和可复制性的歌唱语音合成研究。 原文作者:Junya Koguchi, Shinnosuke Takamichi 原文地址:https://arxiv.org/abs/2006.02959 PJS:音素平衡的日语歌唱语音语料库(

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    零基础学日语?这个小程序,带你轻松入门「五十音」

    日语五十音图又称五十音,是将日语的假名(平假名、片假名)以元音、子音为分类依据所排列出来的一个图表。 简单地讲,学习日语五十音就像学习汉语的拼音和英语的音标一样,只有记住五十音的正确写法和读音,才能在日语学习的长路上打胜第一战。可是之前如果不曾接触过,就变得很难。 今天,「知晓程序」推荐一款能带你玩转日语五十音的小程序——「五十音」,在日语学习的道路上助你一臂之力。 据说,这款小程序的开发者,就是在开发的过程中掌握五十音的呢。它是有什么超能力吗? 如果你已经是日语达人,也可以点击「我要出题」,为平台的广大日语爱好者贡献题目,刁难刁难大家。 要是你想找学日语的同伴,开发者还专门为用户建了日语学习微信群,供广大日语初学者互相交流。 总之,想从零开始学日语,「五十音」这款可以随身携带的日语学习小程序,非常值得你拥有。 ?

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    谷歌助手超进化:可以同时识别两种语言了,AI空耳再无国界

    然后你说中文,谷歌助手就用中文答你,她说日语,谷歌助手就用日语回她。 多么顺滑。 ? △ 其实并不简单 上面说的都没错,除了中文还没支持…… 目前支持的语言有:英语、西班牙语、法语、德语、意大利语,和日语。 至少,日语还是有的嘛。 从识别多种语言,到理解多种语言,再优化识别过程…… 我们来仔细感受一下: 听出哪种语言 听到别人在说日语的时候,你即便不会说日语,也很容易听出那是日语。 但让机器来做这样的判断,并不容易。 如今,AI已经能在2000多对语言之间,辨别谁是谁:比如英语vs法语、英语vs日语日语vs法语。 就像语音检测 (有没有人在说话) 、说话人识别 (谁在说话) 、语音识别 (ta在说啥) 的算法一样,这里用的也是序列建模 (Sequence Modeling) 。

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    科学家研发可“阅读”脑电波的计算机技术

    研究者使用脑电流图以及脑电流描记术(EEG)作为他们在布罗卡区域(大脑的运动性语言中枢,主管语言讯息的处理、话语的产生)识别单词的方法技术。 研究人员宣称该设备能够识别日本音节字母的脑电波,从而拥有在说话之前破译单词短语的能力。他们通过计算机在被试者说话之前识别到了其大脑正在思考的日语“goo”、“par”和“scissors”。 研究人员开发的算法成功识别日语的春天(“haru”)和夏天(“natsu”)的几率分别为47%和25%。 该算法正确识别日语中单个字符的几率大致为90%,而正确识别日语中的“will”、“one”、“turning”和“do”的几率大约在80%-90%之间。

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    日本机器翻译第一人长尾真逝世!首个提出基于实例的机器翻译方法

    他的研究课题广泛,涉足机器翻译、自然语言处理、模式识别、图像处理与图书馆科学等多个研究方向,对NLP的贡献主要集中在3个方面:1)机器翻译;2)语言处理技术;3)数字图书馆。 参照这个学习过程,在机器翻译中,如果我们给出一些英语句子的实例以及相对应的日语句子,机器翻译系统来识别和比较这些实例及其译文的相似之处和相差之处,从而挑选出正确的译文。 长尾真教授致力于日语语言技术与方法的创新。上世纪90年代初,他开发了名为“JUAMN”的日语词法分析工具。 日语的拼写无法百分百标记单字边界,词法沾着,而JUAMN是第一个能够与日语分割与词法分析结合在一起的工具包。他的工作能够同时进行日语单字分割、词法分析与POS标记。 同时,在模式识别与图像处理上,他也是第一位将反馈分析机制应用于人脸识别系统的研究员,并推动了人工智能技术在图像处理中的应用。

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    产品动态|腾讯云AI 8月产品更新

    8月,腾讯云慧眼、腾讯云神图、语音识别、NLP自然语言处理、语音合成推出全新功能,语音识别、语音合成优化了核心性能。 ASR语音识别 1.语音识别产品支持日语,语音识别产品提升外语能力,新增支持日语的能力,可应用于非电话需要日语语言识别的场景中。 2.语音识别产品支持上海话方言,语音识别产品提升方言能力,新增支持上海话方言的能力,可应用于非电话需要上海话方言语音识别的场景中,目前仅有2家公有云支持上海方言。 腾讯云ASR·语音识别 语音识别产品返回结果中标点符号能力提升,语音识别产品返回结果中标点符号能力升级后增加顿号、问号的支持,现已支持逗号、顿号、问号、句号。

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    机器学习解锁古日本时代!KuroNet轻松阅读古草体

    如果通过资助这些博士将古草体翻译成现代日语,无疑是一个费时且费力的工作。这也催生了使用机器学习来理解古书籍文档的相关研究。 识别古草体识别到底有哪些困难? 但这仍然是一项艰巨的任务。 古草体的书写规律与现代日语完全不同,虽然能通过机器学习将古草体文字转录成为现代日语,但由于一些语法和词汇的变化,要彻底理解还存在困难。 另外还存在的问题是,所有的技术都只能将古草体文档转换为现代日语文本——这意味着虽然可以识别各个字符,但是整体文本仍然具有阅读难度。 通过与日语为母语的人进行讨论,得到一个结论:像这样转录的文本可以被当代日本人所阅读,但是要理解其含义还是稍有难度。 因此,需要进一步研究将古草体转换为现代日语词汇(非字符)和语法。 此外,缺乏(或只有少量)来自古典和现代日语之间完全准确的配对数据也是一个问题。

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    视频识别 动作识别 实时异常行为识别 等所有行为识别

    大家好,我是cv君,很多大创,比赛,项目,工程,科研,学术的炼丹术士问我上述这些识别,该怎么做,怎么选择框架,今天可以和大家分析一下一些方案: 用单帧目标检测做的话,前后语义相关性很差(也有优化版), 当然可以通过后处理判断下巴是否过框,效果是不够人工智能的),高抬腿计数,目标检测是无法计数的,判断人物的球类运动,目标检测是有很大的误检的:第一种使用球检测,误检很大,第二种使用打球手势检测,遇到人物遮挡球类,就无法识别目标 开始 目前以手势和运动识别为例子,因为cv君没什么数据哈哈 项目演示: 本人做的没转gif,所以大家可以看看其他的演示效果图,跟我的是几乎一样的~ 只是训练数据不同 ​ ​ ​ ​ 一、 基本过程和思想

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    成为0.01%!利用TensorFlow.js和深度学习,轻松阅读古草体文字

    20世纪之后现代日语逐渐普及,“古草体”因不便在现代印刷体系里使用,逐渐被人们遗忘,导致现在即使保存有数万份古草体书写的书籍,能够阅读的人也是寥寥。 最近,在谷歌东京事务所的发布会上,就有这么一个神器亮相,它能帮助你快速识别“古草体”文字,阅读“古草体”书籍也完全不在话下! 将明治时代的“古草体”转换为现代日语 塔琳女士还介绍了进行本次项目的原因:“东京神保町的二手书店里面有数千本古籍在售卖,很容易就能买到。 该系统利用深度学习(U-Net)来学习国家文献研究博物馆所拥有的“古草体”的数据,然后将“古草体”翻刻为现代日语。 ? 谷歌翻译APP有一个功能是把图片里OCR识别到的文字转换为其他语言,KuroNet与此类似,把古文本的照片进行OCR识别,转换为现代日语,一页只需2秒,非常迅速,翻刻一本“古草体”书籍大概需要1个小时。

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    智能识别方面主要进展 | 语音识别、OCR识别、图像识别、生物识别…… | 智能改变生活

    识别与分类技术可应用于图像识别、医疗诊断、生物识别、信号识别和预测、雷达信号识别、经济分析,以及在智能交通管理、机动车检测、停车场管理等场合的车牌识别等很广泛的领域。 语音识别:语音识别行业现在似乎维持着最大的平衡,因为国内外各家的引擎识别率都基本在同一个水平线上,差不多达到了当前语音识别技术的极限,彼此之间差距不是那么明显。 国内著名的车牌识别产品主要有中科院自动化研究所汉王公司的汉王眼、北京文通科技有限公司的文通车牌识别系统等。 ? 虹膜识别:现代信息社会对精准识别的需求,呼唤更加不可替代的生物体特征,虹膜识别应运而生。 目前主要应用有证件识别、银行卡识别、名片识别、文档识别、车牌识别等。 ? 唇语识别:相较于前文提到的语音识别、车牌识别、人脸识别等难度更大,其很大程度上取决于语言的语境和对其的了解,而这些都只通过视觉来呈现的。

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    【场景文字识别】场景文字识别

    场景文字识别是在图像背景复杂、分辨率低下、字体多样、分布随意等情况下,将图像信息转化为文字序列的过程,可认为是一种特别的翻译过程:将图像输入翻译为自然语言输出。 场景图像文字识别技术的发展也促进了一些新型应用的产生,如通过自动识别路牌中的文字帮助街景应用获取更加准确的地址信息等。 在场景文字识别任务中,我们介绍如何将基于CNN的图像特征提取和基于RNN的序列翻译技术结合,免除人工定义特征,避免字符分割,使用自动学习到的图像特征,完成端到端地无约束字符定位和识别。 本例将演示如何用 PaddlePaddle 完成 场景文字识别 (STR, Scene Text Recognition) 。 任务如下图所示,给定一张场景图片,STR 需要从中识别出对应的文字"keep"。 ? 图 1. 输入数据示例 "keep" |2.

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    增加对粤语、韩语支持,准确率提升10%,腾讯云发布专属语音识别模型

    最新发布的模型不仅识别准确率得到大幅提升,同时也增加了对粤语、韩语的支持,后面会陆续开放对上海话等方言以及日语、泰语、印尼语等国外语言的支持。 正式发布金融行业专属模型,字准率业界领先 据了解,语音识别在金融行业应用场景广泛,但是实际场景下,很多用户都是使用方言在和外呼、客服机器人交流,加上金融领域有着大量的专有句式和词汇,市场上目前通用的语音识别模型存在识别不准的情况 基于这些的痛点,腾讯云AI团队与微信智聆联合打造了金融行业专属语音识别模型,这个模型的推出不仅能够有效解决上述难题,还在识别的准确率上得到大幅提升。 凭借自身在音视频领域数据的大量积累,腾讯云在业界率先推出了音视频领域专属语音识别模型,目前已在多家音视频领域直播平台和电商直播平台应用,经客户实测,识别准确率提升近10%。 ? ,开放了韩语、粤语的识别能力,后面会陆续开放对上海话等方言以及日语、泰语、印尼语等国外语言的语音识别能力。

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    学习技能UP:敢爱敢恨敢开口,还怕英语学不好?

    ATi Studio推出了一款具有语音识别能力的语言学习应用MondlyVR,为用户提供一个互动的沉浸式语言环境。戴上头显后,用户可以和虚拟人物身处于同一个场景进行会话。 据悉,MondlyVR可以教授30种语言,如英语、日语、波斯语、普通话和西班牙语等。但可惜的是,MondlyVR对于某些语言的支持还不太稳定。 如在Gear VR版本中,对于西班牙语的识别效果很好,但对日语识别效果就不尽人意了。 ? 但对于MondlyVR而言,它今后要克服的是,如何让云端的服务器在语言识别和语音交互能力上更加先进,从而提升用户学习速度。 ?

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    智能识别图像识别采用了什么原理?智能识别图像识别有哪些应用?

    ,那么智能识别图像识别采用了什么原理? 智能识别图像识别有哪些应用? 智能识别图像识别采用了什么原理? 智能识别图像识别是通过图像的特征为基础从而达到识别结果的,每个图像都会有自己的特征,在完整的图像库里面就可以找寻出相同特征的图像。 智能识别图像识别有哪些应用? 智能识别图像识别这项技术虽然并没有完全成熟,但是基础的技术已经能够应用到很多方面的,那么智能识别图像识别有哪些应用? 关于智能识别图像识别的文章内容今天就介绍到这里,相信大家对于智能识别图像识别这项技术已经有所了解了,相信在未来的某一天人工智能的各种技术都会成熟的。

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    验证码识别,发票编号识别

    这里最后做了一个发票编号识别的的案例: 地址:http://v.youku.com/v_show/id_XMTI1MzUxNDY3Ng==.html demo中包含一个验证码识别处理过程的演示程序,一个自动识别工具类库 最终的识别率: ? 图片字符的分割是验证码识别过程中最难的一步,也是决定识别结果的一步。不管多么复杂的验证码只要能准确的切割出来,就都能被识别出来。分割的方式有多种多样,对分割后的精细处理也复杂多样。 4.识别结果,依次将所得到的字符C拼接起来,得到的字符串就是该验证码的识别结果。 下面是验证码识别的具体流程: ? 发票编号识别 这个是基于aforge.net实现的,参考国外一位扑克牌识别的代码。 过程是先确定发票的位置,然后定位到发票编号,切出发票编号,调用自动识别类库识别数字,然后再将识别数据写到屏幕上。

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      通用文字识别(General OCR)提供通用印刷体识别、通用印刷体识别(高精度版)、通用印刷体识别(高速版)、通用手写体识别、英文识别等多种服务,支持将图片上的文字内容,智能识别为可编辑的文本,可应用于随手拍扫描、纸质文档电子化、电商广告审核、智能翻译等场景,大幅提升信息处理效率。

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