8、翻译编辑与质量保证指南

翻译编辑与质量保证指南

1. 评论操作

在翻译过程中,评论功能有助于记录和交流信息。以下是关于评论的一些操作:
- 查看评论 :在并排编辑器中,将鼠标指针放在目标段带有彩色背景的文本上,即可在工具提示中显示评论。
- 删除评论 :点击有评论的文本,从“审阅”选项卡或右键菜单中选择“编辑评论”,然后点击“删除”。也可以使用“评论”选项卡中的图标删除一条或所有评论。
- 导出评论到 .docx 文件 :默认情况下,生成翻译时(如通过“文件”|“另存为目标文件”),目标段中的评论会被放置在翻译后的 .docx 文件中。若要更改此行为,需在将待翻译文档转换为 SDLXLIFF 格式之前更改相关设置。若使用的是已为 SDLXLIFF 格式的示例文件,则无法更改此行为。更改设置的步骤如下:在通过“打开单个文档”打开文档或在“新建项目”向导中创建包含该文档的项目之前,选择“文件”|“选项”,然后选择“文件类型”|“Microsoft Word 2007 - 2013”。在“常规”下,取消选中“在目标文件中保留 Studio 目标评论”选项。此更改将影响所有未来工作的全局配置文件设置,除非之后重置。也可在“新建项目”向导(在“项目文件”屏幕中)或“打开单个文档”操作期间(在“打开文档”对话框中,点击“高级”按钮)更改“文件类型”首选项,使其仅影响当前项目。
- 从 .docx 文件提取评论 :可以决定将 .docx 文件中添加的评论显示为可翻译文本还是 Studio 评论,这些选项在“文件类型”|“Microsoft Word 2007 - 20

【CNN-GRU-Attention】基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于卷积神经网络(CNN)、门控循环单元网络(GRU)注意力机制(Attention)相结合的多变量回归预测模型研究,重点利用Matlab实现该深度学习模型的构建仿真。该模型通过CNN提取输入数据的局部特征,利用GRU捕捉时间序列的长期依赖关系,并引入注意力机制增强关键时间步的权重,从而提升多变量时间序列回归预测的精度鲁棒性。文中涵盖了模型架构设计、训练流程、参数调优及实际案例验证,适用于复杂非线性系统的预测任务。; 适合人群:具备一定机器学习深度学习基础,熟悉Matlab编程环境,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及算法工程师,尤其适合关注时间序列预测、能源预测、智能优化等方向的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电功率预测、负荷预测、交通流量预测等多变量时间序列回归任务;②帮助读者掌握CNN-GRU-Attention混合模型的设计思路Matlab实现方法;③为学术研究、毕业论文或项目开发提供可复现的代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块理解模型实现细节,重点关注数据预处理、网络结构搭建注意力机制的嵌入方式,并通过调整超参数和更换数据集进行实验验证,以深化对模型性能影响因素的理解。
下载前必看:https://pan.quark.cn/s/da7147b0e738 《商品采购管理系统详解》商品采购管理系统是一款依托数据库技术,为中小企业量身定制的高效且易于操作的应用软件。 该系统借助VC++编程语言完成开发,致力于改进采购流程,增强企业管理效能,尤其适合初学者开展学习实践活动。 在此之后,我们将详细剖析该系统的各项核心功能及其实现机制。 1. **VC++ 开发环境**: VC++是微软公司推出的集成开发平台,支持C++编程,具备卓越的Windows应用程序开发性能。 在该系统中,VC++作为核心编程语言,负责实现用户界面、业务逻辑以及数据处理等关键功能。 2. **数据库基础**: 商品采购管理系统的核心在于数据库管理,常用的如SQL Server或MySQL等数据库系统。 数据库用于保存商品信息、供应商资料、采购订单等核心数据。 借助SQL(结构化查询语言)进行数据的增加、删除、修改和查询操作,确保信息的精确性和即时性。 3. **商品管理**: 系统内含商品信息管理模块,涵盖商品名称、规格、价格、库存等关键字段。 借助界面,用户能够便捷地录入、调整和查询商品信息,实现库存的动态调控。 4. **供应商管理**: 供应商信息在采购环节中占据重要地位,系统提供供应商注册、联系方式记录、信用评价等功能,助力企业构建稳固的供应链体系。 5. **采购订单管理**: 采购订单是采购流程的关键环节,系统支持订单的生成、审批、执行和追踪。 通过自动化处理,减少人为失误,提升工作效率。 6. **报表分析**: 系统具备数据分析能力,能够生成采购报表、库存报表等,帮助企业掌握采购成本、库存周转率等关键数据,为决策提供支持。 7. **用户界面设计**: 依托VC++的MF...
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