Active Translation Management Workflow Feature

本文介绍了一个用于翻译办公文档的工作流程,该流程通过TranslationManagementLibrary和译者列表来管理多语言文档的翻译任务。文档被上传到TranslationManagementLibrary后,译者会收到翻译任务,将源文档翻译成所需的目标语言。

Active Translation Management Library Feature

This workflow helps translating office documents from onelanguage to another. This workflow works with two list types: a Translation ManagementLibrary and a translators list. A document that needs to be translated isuploaded into the Translation Management Library, and translators in thetranslators list receive tasks to start translating the source document intotheir respective languages. When all the translation tasks are completed, theTranslation Management workflow is completed.

Note: We couldn't active the feature abouy Translation Management Library in SIte Collection Feature, have to active it via powershell.

First: You should activethe feature about Translation Management Library, you would use the follow codein powershell.

stsadm -o activatefeature -name TransMgmtlib -url http:// you site collection url

stsadm -o activatefeature -name TransMgmtFunc -urlhttp:// yousite collection url

Second: You should create libraryvia Translation Management Library template and create the translatorinformation list. The library is used for storing document and the translatorlist is used for storing the translator information.

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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