日本和韩国的国立造船科研机构

一、日本国立造船科研机构在整个日本造船科研体系中,国立科研院所的数目并不多,但却十分精干,并在整个科研体系中起着支柱性的作用。日本造船科研方面的国立科研机构包括海上技术安全研究所、日本造船技术中心、日本船舶质量管理协会产品安全评价中心等机构,其中以海上技术安全研究所最具代表性。下面以海上技术安全研究所为例对日本国立造船科研机构做较详细介绍。日本海上技术安全研究所作为日本船舶技术研究的核心机构,主要任务是就海洋运输技术、海洋资源和海洋空间的有效利用以及海洋环境保护等技术展开研究,重点是基础技术研究。其前…     

基于语料库的英语中程度副词语义韵对比研究

采用基于语料库的"中介语对比分析法",分别以中国学习者英语语料库(CLEC)和由Mark Davies 开发的BYU-BNC①语料库为基础,利用WordSmith Tools,以节点词rather和quite为例,将两个语料库中显著形容词搭配词的语义特征进行对比分析,调查中国英语学习者在书面语中程度副词与形容词搭配时所呈现出的语义韵特征.研究结果表明,中国大学生在程度副词搭配方面所呈现出的语义韵特征与本族语者的使用惯例之间有显著差异,可归纳为三个特征:1.典型搭配使用频率较低,且随意性较大;2. 语义韵冲突,不和谐;3. 词语搭配类型偏少,语义范围狭窄.     

基于语义层次组成的ST-MRF交通事故检测算法

针对目前大部分交通事故检测算法没有考虑车辆相互遮挡的影响,导致在交通量比较大的情况下,算法运行结果比较差,为了解决这一问题,提出了基于类组成的时空马尔可夫随机场(简称ST-MRF)交通事故检测算法.该方法应用ST-MRF模型进行车辆跟踪,得到车辆的目标地图和运动矢量,获得交通流基本参数,结合安装在道路下游的检测器获得的交通流数据,采用语义层次算法对交通事件进行检测.为了验证算法的准确性,对该算法与仅仅使用基于ST-MRF车辆跟踪的得出的交通流数据来判断事故的发生的算法进行比较,发现本算法检测率要高.通过研究得出:基于语义层次组成的ST-MRF算法能在交通比较拥挤且车辆出现相互遮挡的情况下,准确检测到交通事件.      

基于无监督学习的部分-整体关系获取

针对面向中文自由文本的部分-整体关系抽取问题,提出一种基于无监督学习的方法. 首先提出子模式提取算法,从领域文本集中获取概念对和概念对所在上下文模式,利用概念对和概念对上下文模式建立分布式语义模型;然后采用协同聚类算法将具有相同语义关系的概念对聚合成簇,通过训练L1正则化逻辑回归模型提取簇的特征并得到代表每个簇语义关系的概念对上下文模式;最后根据模式识别表达部分-整体关系的簇,从而获取部分-整体关系概念对. 实验结果表明,该方法取得较好的性能,F度量达到68.97%,优于传统聚类方法（55.77%）和模式匹配方法（61.95%）.      

浅谈美国对外政策话语中的三种语义策略

在美同的对外政策话语中,美国政府经常运用三种语义策略获取最大的国家利益,一是通过词语语义意象号召国内民众支持政府的外交政策;二是通过调控词语概念的语义内涵和外延,以及如何利用语义度差使词语概念成为一种特殊的外交武器;三是通过构建叙事结构诱导民众产生心理预期,接受政府需要的心理现实,成为对外政策的拥护者。     

国家标准《国际计量学词汇 基础和通用概念及相关术语》通过审定

2013年11月5日,全国认证认可标准化技术委员会（SAC／TC261）在中国合格评定国家认可中心组织召开标准审定会,对认可中心承担的国家标准《国际计量学词汇基础和通用概念及相关术语》（等同采用ISO/IEC指南99：2007,VIM）（送审稿）进行了审定。审定委员、项目组成员,以及TC261秘书处和国家认监委科标部相关领导出席了会议。     

基于语料库的英语近义词隐喻功能分析

文章通过对比语法结构相同的近义词(组)各自的搭配来分析它们的语义差异和隐喻功能,借助BNC和COCA两个大型语料库把对近义词的研究从单纯词汇语义扩展到语法结构和隐喻功能,保证了研究结果的精确性,并为隐喻研究提供了新的方法。     

谈自动化集装箱码头

概括自动化集装箱码头的主要特点,介绍世界上几处新近建设、具有一定代表性的自动化集装箱码头。