Word中输入能跟在文字后面显示的拼音(转)

本文介绍了一种在Word中创建跟随文字的拼音的方法。通过使用Word2003的拼音指南功能配合艺术字编辑器,可以轻松实现拼音的水平排列效果。
Word中输入能跟在文字后面显示的拼音(转)[@more@]

  Word 2003的拼音指南只能生成上下型的拼音格式,而有时我们也需要使用一些跟在文字后面的拼音,这该怎么做呢?

  笔者今天给朋友们介绍一个好方法,可以很轻易地让Word输出这种拼音来。如图1所示就是最终的效果图

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  图1

  1. 首先还是将要注音的几个字输入到Word中,然后全选,并执行“格式”菜单→“中文版式→拼音指南”命令给它们加上拼音,如图2所示

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  图2

  2. 随后再全选这些文字,并执行“编辑”菜单→“复制”命令

  3. 点击“插入”菜单→“图片→艺术字”,并随便选择一个艺术字样式进入编辑窗口。按下Ctrl+V键将刚刚复制的带拼音文字粘贴到艺术字编辑器中,如图3所示

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  图3

  4. 此时我们就会发现拼音已经横向排列了,这时再选中图3窗口中的所有文字,然后用Ctrl+C先复制下来,再点“取消”按钮关闭艺术字编辑器,最后执行“编辑”菜单→“粘贴”命令即可成功生成如图1所示的横向格式拼音了。

  【小提示】 由于在艺术字窗口中没有相应的复制与粘贴按钮,因此本文在这里使用了快捷键,其中,Ctrl+C代表复制功能,而Ctrl+V则代表粘贴功能。

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内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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