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。     

基于语义Agent的网络安全数据采集模型

针对网络安全数据的多源异构特点,将语义网技术引入到基于Agent的数据采集模型中,设计了一种分布式采集、集中式管理的网络安全数据采集模型.该模型基于语义Agent对多源异构安全数据进行采集,并将其统一表示为具有语义的标准化数据,为其他系统提供更为全面、可靠、准确以及易于理解的数据,消除语义理解差异.     

基于语义分割网络的路面积水与湿滑区域检测

积水或湿滑路面的道路附着系数远小于干燥路面的附着系数,对交通的安全性和机动性都有很大的影响.通过及时获取路面状态信息而发出预警,可大大减小潜在伤害.本文中研究了基于图像的语义分割网络在积水和潮湿的路面状态识别中的应用,它不仅可预测未来路面状态信息,且可得到路面积水和湿滑区域的分布.该方法利用语义分割网络Res-UNet...     

一种基于语义分割结果的车道线检测拟合方法

车道线等地面标志物的检测是自动驾驶车辆环境感知的重要内容,能够为车辆提供可行驶区域的信息。文章提出一种基于语义分割结果的车道线检测拟合方法。使用车载单目相机获取车辆行驶过程中采集的道路图像,送入卷积神经网络进行车道线语义分割。将分割得到的仅含车道线的二值图像进行透视变换得到鸟瞰图,筛选有效车道线像素点,对有效车道线点使用最小二乘法进行多项式拟合,输出左右车道线多项式拟合系数,能够有效解决传统车道线检测算法的环境适应性差,鲁棒性不强,对弯道车道线检测信息不够准确等问题。     

一种基于深度学习的地铁车体螺栓松动检测方法

现有的螺栓松动检测算法难以适应地铁复杂场景的变化,检测准确度难以提高.对此,文中提出了一种基于深度学习的地铁车体螺栓松动检测方法,并在现场采集的真实图像数据上进行分步试验,试验结果证明了该方法的有效性.     

性别歧视在英语言语中的反映

本文在一些语言学家研究成果的基础上，结合作者本人的实际调查，从语义，词性，词序以及构词等方面进行分析，讨论了性别歧视在英语言语中的体现，同时，还对语言随社会的发展而演变，从而使性别歧视现象在言语中弱化的可能性做了深入探讨。