The Functions of Context in Translation

Context that belongs to linguistics has been chosen to research,since many difficulties emerge in dealing with understanding and expressing source text in the process of translation.And context is one of the major factors exerting impact on translation.

Cultural Context in Literary Translation——from the Perspective of Explanatory Function and Restrictive Function

Literary translation is not merely the transformation of words,but it is a cross-cultural activity from cultural perspective.The paper mainly explores the concept of cultural context and the relationship between cultural context and literary translation,and analyzes explanatory function and restrictive function of cultural context in literary translation.If these functions can be involved in the literary translation,it is necessary for translators to resort to different translation strategies according to the different target cultural context.The selection of translation strategies is never random,but constrained by the cultural context.

基于上下文信息与特征细化的无人机小目标检测算法

无人机航拍图像中的目标检测是近年来研究的热点,针对无人机视角下目标小而密集、背景复杂导致检测精度低的问题,提出一种基于上下文信息与特征细化的无人机小目标检测算法。通过上下文特征增强模块,利用多尺度扩张卷积捕获与周围区域像素点的潜在关系,为网络补充上下文信息,并根据不同尺度的特征层自适应生成各层级特征图的输出权重,动态优化特征图表达能力;由于不同特征图细粒度不同,使用特征细化模块来抑制特征融合中冲突信息的干扰,防止小目标特征淹没在冲突信息中;设计了一种带权重的损失函数,加快模型收敛速度,进一步提高小目标检测精度。在VisDrone2021数据集进行大量实验表明,改进后的模型较基准模型mAP50提高8.4个百分点,mAP50:95提高5.9个百分点,FPS为42,有效提高了无人机航拍图像中小目标的检测精度。

基于双阶段特征解耦网络的单幅图像去雨方法

针对现有的单幅图像去雨方法无法有效地平衡背景图像细节恢复与有雨分量去除问题,提出一种基于双阶段特征解耦网络的单幅图像去雨方法,采用渐进式的学习方式从粗到细分阶段进行单幅图像去雨.首先构建压缩激励残差模块,实现背景图像与有雨分量的初步分离;然后设计全局特征融合模块,其中特别引入特征解耦模块分离有雨分量和背景图像的特征,实现细粒度的图像去雨;最后利用重构损失、结构相似损失、边缘感知损失和纹理一致性损失构成的复合损失函数训练网络,实现高质量的无雨图像重构.实验结果表明,在Test100合成雨图数据集上,所提方法峰值信噪比为25.57dB,结构相似性为0.89;在100幅真实雨图上,所提方法的自然图像质量评估器为3.53,无参考图像空间质量评估器为20.16;在去雨后的RefineNet目标分割任务中,平均交并比为29.41%,平均像素精度为70.06%;视觉效果上,该方法能保留更多的背景图像特征,有效地辅助下游的目标分割任务的开展.

基于结构感知和全局上下文信息的小目标检测

在小目标检测任务中,由于小目标像素值少、特征不丰富和难提取等局限性,容易导致模型漏检、误检以及精度低等问题,提出了一种基于多尺度结构感知和全局上下文信息的小目标检测算法。针对复杂场景设计了多尺度结构感知模块,可以更好地捕获小目标的细节特征,以此增强模型识别不同尺寸物体的检测能力。为了获取更多的全局特征,借助Transformer捕获长距离依赖特征的优势设计了全局上下文信息模块,有效地建立起不同区域像素点之间的联系。针对模型训练时的梯度爆炸现象,设计了一种新的带权重损失函数W-CIoU,使得训练时的收敛速度有明显改善。大量的实验结果表明,提出的方法相较于其他经典的轻量级方法取得了较好的检测效果。与基准模型相比,提出的模型在VisDrone数据集上mAP50和mAP50:95分别提高了6.4和4.6个百分点,同时在TinyPerson数据集上也有着不错的表现。

CIEFRNet:面向高速公路的抛洒物检测算法

高速公路抛洒物危及行车安全,极易诱发交通事故,及时识别并清理高速公路抛洒物十分重要。由于高速公路抛洒物在图像中面积占比小且图像背景复杂,现有检测方法常出现漏检和误检的情况。针对上述问题,提出了一种基于上下文信息增强和特征提纯的抛洒物检测算法,记为CIEFRNet。设计了一种融合上下文Transformer的主干特征提取模块(CSP-COT),充分挖掘局部静态上下文信息和全局动态上下文信息,增强小抛洒物的特征表示;主干网络中使用改进的空间金字塔池化(ISPP),通过级联的空洞卷积实现特征的多尺度下采样,减轻目标细节信息的损失;为提高特征融合能力,设计了特征提纯模块(CNAB),其中嵌入了提出的一种混合注意力机制(ECSA),可抑制图像背景噪声,强化微小抛洒物的特征;引入基于动态非单调聚焦机制的WIoU优化损失函数,提高小抛洒物学习能力,加速网络收敛。实验结果表明,所提方法在自制的高速公路抛洒物数据集上的精确率、召回率、AP0.5和AP0.5:0.95分别达到96.5%、81.6%、88.1%和46.5%,优于当前主流的目标检测方法,其算法复杂度也更低,满足实际场景应用需要。

反向加权融合多尺度特征的X射线图像违禁品检测

针对现阶段违禁品检测方法存在的混叠效应以及在类内变化显著的场景下检测精度较低等问题,提出一种反向加权融合多尺度特征的X射线图像违禁品检测算法,通过反向自适应地引导融合多尺度上下文特征来实现准确的违禁品目标检测。首先,使用多尺度场景感知模块获取从局部到全局的目标表征信息,帮助处理显著的类内变化。其次,利用反向加权融合结构采用特征引导加权的方式,高效融合蕴含丰富上下文特征的多级特征,缓解融合过程中易出现的混叠效应。最后,设计了一种Focal-SIOU损失函数,用于平衡不同质量违禁品目标预测框之间的贡献差异,并结合角度和边长损失进一步提升预测框的收敛速度和回归精度。本文方法在SIXray、OPIXray、PIDray等3个非常具有挑战性的基准数据集上进行了广泛的评测实验,平均精度均值(mAP)分别达到93.2%、90.7%和85.1%。实验结果充分表明,方法相比于最新方法性能更优,并且能够满足实时目标检测的实际应用需求。

探究现代服装设计中色彩的语境分析

通过分析总结色彩在现代服装设计中的功能、服装设计应用色彩语境的意义及定位,尝试从提高服装设计色彩素养、加强对服装色彩的再创造、积极挖掘并应用流行色等方面提出具体的应用策略,希望为现代服装设计中提升色彩语境应用水平提供一些参考。

基于TAS-YOLO的道路表面缺陷检测

针对路面小缺陷检测准确率低、漏检率和误检率高且均匀分布缺陷类型数据集难以采集问题,本文提出一种基于YOLOv5s的TAS-YOLO改进网络模型方法。首先,在预测结果阶段采用特定任务的上下文解耦头,通过分离分类和定位任务,增强定位检测框的精度;其次,通过FPN结构将5个尺度的特征图输入解耦头进行预测,增强小目标的多尺度特征信息;最后,使用滑动窗口损失函数优化YOLOv5,提高难分类样本的检测准确率,且模型收敛效果更好。实验结果表明,TAS-YOLO算法提升了各类缺陷的平均检测精度,mAP50值达到91.4%,FPS值达到126,较YOLOv7l、YOLOv8s、YOLOv9c-gelan和Efficientdet等主流检测算法提高了检测的精度和效率。

一般决策形式背景的属性约简

决策形式背景是形式背景的重要扩展。属性约简是决策形式背景领域研究的热点问题。由现实数据所构建的决策形式背景通常是不一致的,文中面向实际应用,研究一般决策形式背景的广义属性约简方法。定义了一般决策形式背景的广义属性约简,并基于辨识函数给出了计算所有约简的算法。该算法具有良好的通用性,可应用于一致和不一致的决策形式背景。

在当代的社会语境下陶瓷雕塑该如何回应现实

艺术作为现实的形式,而陶瓷雕塑作为一种艺术表达,经历了历史的演变和创新,在不同时期发挥着不同的功能。在当代,陶瓷雕塑作为一种传统与现代相结合的艺术形式,在信息化程度日益加深的社会语境下,该如何进行转型以及发挥着什么样的新功能。笔者旨在探讨陶瓷雕塑在当代社会中的意义和表达方式。

融合多层次浅层信息的航拍小目标检测

针对小目标检测及目标被遮挡的问题,本文基于VisDrone2019数据集构建相应交通场景,提出一种小目标检测算法.首先,充分利用主干网络的浅层特征改善小目标漏检的问题,通过在YOLOv7算法原有的网络结构上增加小目标检测层P2,并在P2小目标检测层的模型上为特征融合网络添加多层次浅层信息融合模块,从而提高算法小目标检测效果.其次,使用全局上下文模块构建目标与全局上下文的联系,增强模型区分目标与背景的能力,改善目标因遮挡而出现特征缺失情况下的被检测效果.最后,本文采用专为小目标设计的损失函数NWD代替基线模型中的CIoU损失函数,从而解决了IoU本身及其扩展对微小物体的位置偏差非常敏感的问题.实验表明,改进后的YOLOv7模型在航拍小目标数据集VisDrone2019(测试集和验证集)上面mAP.5:.95分别有2.3%和2.8%的提升,取得了十分优异的检测效果.

语义违实构式“浅X一下”的功用及流行动因

最近“浅X一下”非常流行,但由于语境的不同,“浅X一下”呈现出同形异质的特点。文章讨论了构式“浅X一下”和一般格式“浅X一下”的区别,以及构式语义、构式出现的语境特点、语用功能和流行动因。“浅X一下”结构表示主观减少动作的量,区别于一般格式实际上(或心理事实或客观现实)的减少,构式实际上并不减少。构式“浅X一下”的语义为:说话人意图强烈,主观减少动作的量(实际上没减少),委婉轻松地表达自己的意图。语用功能主要体现为委婉含蓄、轻松随意、风趣幽默。流行动因上,受到求新求异、中庸思想的影响,同时它也体现了人们对于维护交际双方面子和风趣幽默的追求。

文明转型中的分析实证法学权利观评析

分析实证法学的权利观念是在人类初步完成商工文明的政治秩序转型、由革命转向维序这一特定历史场域中形成的权利观。分析实证法学家们共同秉持的功能分析式的权利解释方法、国家权力本位的权利来源观、以他人义务为本位的权利存在观、视权利为引起制裁的强制手段的权利功能观都表现了对权利的工具主义的认知。其中,边沁的权利是利益、义务是不利(恶害)的观点,奥斯丁以能力解释权利所导致的模糊性,凯尔森将权利视为实现制裁的强制手段的认识都表明,这一学派的权利观念与当代人权学说所研究的各项人权中的“权利”观念在理论上是不能兼容的。

从读心到塑心

塑心论可以分成激进阵营和温和阵营:激进阵营秉持塑心(mindshaping)首位论题(primacy thesis),认为读心(mindreading)是塑心的派生物。温和阵营主张塑心与读心构成合作关系。对这两个阵营的分析与批判可以发现,塑心既不能成为“他心操作”的基础,也不能与读心构成合作关系。在解构塑心论的基础上,表明塑心只能在以读心为根基搭建起的理论大厦下,即读心论框架下,寻找一席之地:塑心既是读心的语境,也是读心的作用。当前,围绕读心的研究多集中于读心机制和读心能力测量,但关于读心的全面探讨还须包括读心语境和读心作用。对塑心地位的澄清,有助于开启读心语境和读心作用研究。

警告义“你敢VP”构式的话语功能及其规约化

文章借鉴构式语法理论,从共时和历时的视角出发,认为“你敢VP”构式的警告义解读来自构件成分的语义组合和互动语境的共同作用,在使用频率和认知推理的驱动下逐步经过语境压制的规约化过程,进而形成新的“形式和意义/功能”配对。该构式在适切语境中固定表达警告的话语功能,具体表现为:因为说话人判定听话人即将实施或延续某非常态、高风险、非期望的行为VP,在假设听话人能够借助语境推断出实施该行为的惩罚后果的前提下,说话人发出警告,希望听话人能够放弃实施不当行为VP。

The Role of Context in Translation

This paper intends to make an analysis on the inherent attributes and functions of the context to help translation beginners to better understand the meanings of words in a specific context and author's profound sentiment contained in the context.

On the Use of Slang in Fulfilling Language Functions

Slang is widely used in people's daily life now,especially in the colloquial form. But few people know that slang also plays a quite important role in fulfilling the functions of language. This thesis tries to study slang from this new perspective,it analyzes how the function of language is reinforced through the use of slang. And the thesis also reminds the readers that slang has to be used under certain contexts and situation. Otherwise it will lose its effects.

基于触媒理论的城市集市空间微更新设计研究——以西仓集市为例

目的建立触媒理论视角下典型集市空间微更新方法,探索基于城市触媒理论的城市集市空间保护与更新的设计路径,优化集市空间设施利用策略。方法通过对城市集市空间研究进展的梳理分析,确立集市空间在微更新视角下介入触媒设计方法的可能性和积极影响;通过对触媒理论概念的阐述,以空间要素、功能要素和文化要素作为原始触媒因子,构建城市触媒理论介入集市空间微更新的设计方法;以西安西仓集市街区微更新设计为例,探索触媒载体与城市集市活力塑造的结合点,通过系列化和多样化的微小干预,激发街区发展的“链式反应”,探索实现集市空间环境的活化。结论传统集市街区介入触媒理论以“空间、功能、文化”三要素触媒因子植入集市空间的路径,通过空间形态重构、街区功能置换、历史脉络修复等有机结合,可以达到低冲击导向下的城区微更新的整体发展目标,提升环境活力、优化设施效率、引导空间活化,为集市街区改造再利用提供新的设计研究视角。

基于自适应实例优化的弱监督目标检测算法

针对现有弱监督目标检测算法存在局部最优问题,提出一种基于上下文感知和自适应多实例细化相结合的弱监督目标检测算法。设计全局上下文注意力模块激活目标对象的整体特征,缓解局部区域支配问题;提出参数化空间丢失模块,利用生成掩模遮挡最具辨别力的区域,避免检测器将其所在的候选区域作为目标对象,从而使模型跳出局部最优解,以便选出包含更完整目标对象的候选框;通过引入自适应监督聚合函数,动态改变聚合标准,挖掘出用于训练在线细化分支的有效监督,并经过多次迭代优化提升检测性能。实验结果表明,在Pascal VOC 2007和VOC 2012数据集上检测精度分别为52.1%、46.6%;定位精度分别为68.1%、66.4%,优于已有检测算法,且有效解决了局部最优问题。