СРОООЧОЧОЧНЧООО Какую информацию следует представлять в таблице типа «объект – объект»?

Сведения о морях, расположенных на территории России.
Информацию о городских достопримечательностях.
Расстояния между планетами Солнечной системы.
Сведения о погоде за определённый месяц.

В многонациональном и мультиязычном мире существует проблема международной коммуникации. Людей, свободно говорящих на многих языках, меньше, чем людей, которым требуется перевод речи собеседника, научных текстов или видеоматериалов. Для разрешения подобных проблем появились системы компьютерного перевода.

Прообразы систем компьютерного перевода появились в начале 1930-х годов, работали такие системы по принципу словарей: на вход механизму подавались специально подготовленные наборы слов, которые переводились машиной, результат интерпретировался человеком, создававшим из него осмысленный текст.

Первые системы компьютерного перевода появились после второй мировой войны, содержали списки переводов слов и небольшой набор правил грамматики. В первой публичной демонстрации машинного перевода (1954 год, Джорджтаун) использовалась система, основанная на словаре из 250 записей, и всего на 6 правилах грамматики. Несмотря на позитивный настрой разработчиков, значительное финансирование и интерес со стороны средств массовой информации, переводчик был скорее игрушкой, качество перевода было невысоким. В последующие годы предпринимались многочисленные попытки улучшить качество перевода.

В 1980-х годах обрели широкое рас микрокомпьютеры, на базе которых были созданы портативные компьютерные переводчики. Это подогрело интерес к системам компьютерного перевода со стороны промышленности и, как следствие, и мотивацию учёных. В это же время начали развиваться системы распознавания и генерации речи, что давало надежды на машинный перевод в режиме "on-air", во время разговора.

В настоящее время используется множество систем компьютерного перевода. К системам с заранее заданными правилами перевода добавляют статистические модели, самообучающиеся алгоритмы. Популярен подход с использованием нейронных сетей - алгоритмов, которые состоят из множества изменяющихся под действием обучения частей (нейронов), которые выдают ответ, интерпретируя сигналы, возвращаемые нейронами. Усложнения используемых алгоритмов позволяют получать результаты, приближенные к переводам переводчиков-людей.

значений пикселей

Коррекции изображений

Выбрать статью:Выбрать статью:

НА ЭТОЙ СТРАНИЦЕ

Сведения о гистограммах

Обзор панели «Гистограмма гистограммы для многослойного документа

Предварительный корректировок на гистограмме

Обновление гистограммы значений цвета на изображении цветовой информации во время цветокоррекции

Управление цветовыми пробами

Применимо к: Adobe Photoshop Adobe Photoshop CS6

Последняя публикация: 10 февраля 2017 г.

Сведения о гистограммах

Гистограмма иллюстрирует распределение пикселей на изображении; это график, на котором указано число пикселей на каждом уровне интенсивности цвета. Гистограмма показывает детали в области тени (в левой части), в области средних тонов (по середине) и в светлой области (в правой части). Гистограмма позволяет определить, имеет ли изображение достаточно деталей для эффективной коррекции.

Гистограмма также дает представление о тональном диапазоне изображения или типе ключа изображения. На изображениях в низком ключе детали концентрируются в тенях; изображение в высоком ключе содержит больше всего деталей в светлых участках; а в средних тонах детали концентрируются на изображениях в среднем ключе. Изображение с полным тональным диапазоном содержит определенное число пикселей во всех областях. Определение тонального диапазона выбрать подходящую коррекцию тональности.