78、美国手语的计算机翻译探索

美国手语的计算机翻译探索

1. 美国手语的约束规则

美国手语(ASL)存在多种约束规则,这些规则对于理解和翻译手语至关重要。

1.1 形成性约束

ASL的形成性约束涉及双手动作、手型和位置等方面。以下是一些具体的约束规则:
| 参数 | 值 | 约束说明 |
| ---- | ---- | ---- |
| SIG | 双手交互动作 | 双手交互的动作常沿着一个手语平面交替进行;双手靠近和分离总是在宽度轴上 |
| DEZ | G - 分类器 | 最常见的手型,无变体;双手动作中,若非优势手手型与优势手不同,则只能是5、O、A、S或G手型;4、F、H、弯曲的H手型很少出现 |
| TAB | 手 | 手不能作为第二个接触点;下巴下方只能是D - 分类器手型;脸颊中部只能是B手型;脸颊侧面只能是A - 拇指手型;上臂只能是H、4或L手型 |

1.2 语言约束

  • 手动和非手动特征 :ASL通过手动特征(MF)和非手动特征(NMF)的组合来传达意义,二者在使用上都有语言约束。例如,触摸、擦动、手型变化和位置序列的允许情况都有约束,这些约束定义了ASL音节(此处称为音位)的范围。
  • 名词和动词区分 :与口语语言通过屈折类区分名词和动词不同,ASL在两个层面区分名词和动词。一是将名词 - 动词作为纯粹的词汇项,二是考虑名词和动词之间的相互关系。很多在英语中词汇和概念相关的名词和动词,在ASL中可能有不同且独特的手势。例如,“FISH”(名词)和“FISH”(动词)在ASL中的手势不同。
数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
根据原作 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 的源码改编 MySQL数据库在维护数据完整性方面运用了多种策略,其中包括日志机制和两阶段提交等手段。 接下来将深入阐述这些机制。 1. **日志机制** - **Redo Log**:重做日志记录了数据页内数据行的变更,存储的是更新后的数据。 它遵循预先写入日志的策略,确保在数据库非正常重启后可以恢复数据。 Redo log采用循环写入方式,其容量可以通过`innodb_log_file_size`和`innodb_log_files_in_group`参数进行调整。 日志首先被写入内存中的redo log buffer,随后根据`innodb_flush_log_at_trx_commit`参数的设定决定何时写入硬盘: - 当设置为0时,每分钟由后台进程执行一次刷新操作。 - 当设置为1时,每次事务完成时立即持久化到存储设备,提供最高级别的安全性,但可能会对运行效率造成影响。 - 当设置为2时,事务完成仅将日志写入日志文件,不强制执行磁盘刷新,由操作系统决定何时进行刷新,这样可能会在服务器异常时造成数据丢失。 - **Binlog**:二进制日志记录了所有更改数据库状态的操作,不包括查询和展示类操作,主要用于数据恢复、复制和审核。 Binlog存在Statement、Row和Mixed三种格式,其中Row格式因为记录了行级别变化,能够确保数据不丢失,因此被普遍推荐使用。 Binlog的写入过程与redo log相似,先写入binlog cache,然后在事务提交时写入binlog文件。 `sync_binlog`参数控制了binlog何时写入磁盘,其设定方式与`innodb_flush_log_at_t...
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