常会遇到有些 PDF 是扫描版的无法复制（豆丁网上的），有些网页（极客时间）也限制了复制功能。这时候要复制，通常情况下只能手动去打，很浪费时间对吧。当然也可以使用一些 OCR 识别软件，但要么付费要体积很大，不方便。
过去一周刷爆朋友圈的科技新闻，除了三星Galaxy S8之外就数谷歌翻译App开放中国地区访问这事儿。谷歌翻译App不只是支持常规图文翻译，还支持语音、文字图像扫描的实时翻译。不少媒体报道谷歌翻译App的炸裂，甚至有媒体用几个案例去评测得出结论，谷歌翻译秒杀国内一众翻译。还有人则将这一举动视作是谷歌重返中国市场的信号。然而，这些报道均对谷歌翻译App开放中国区进行了过度解读——只不过是谷歌的一次常规升级，将其包装为“重大更新” 博眼球之意甚于其他。 事实上，谷歌在2010年宣布退出中国市场之后，旗下翻译(t
神经网络是通过分析大量的训练数据学会执行计算任务，这是人工智能近代取得的最令人印象深刻的进步，包括语音识别和自动翻译系统。 然而在训练期间，神经网络不断地调整其内部设置，甚至连创建者也无法解释其原理。于是，最近在计算机科学领域的许多工作都聚焦于研发一种技术，确定神经网络如何发挥作用。 在最近的几篇论文中，麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）和卡塔尔计算研究所(QCRI，Qatar Computing Research Institute)的研究人员使用了最近研发的解释技术，该技术已经用于分析
作者：刘光明 【新智元导读】近期，来自麻省理工学院计算机科学人工智能实验室（CSAIL）和卡塔尔计算研究所的研究人员已经通过新的解释技术，来分析神经网络做机器翻译和语音识别的训练过程。 神经网络通过分析大量的训练数据来学习并执行任务，这是近期人工智能领域最令人印象深刻的进展，包括语音识别和自动翻译系统。 然而，在训练过程中，神经网络以甚至其创造者都无法解释的方式来不断调整其内部设置。计算机科学最近的许多工作都聚焦于千方百计的弄清楚神经网络的工作原理。 在最近的几篇论文，来自麻省理工学院计算机科学人工智能实
谷歌表示，开发者每年都会构建独特且富有创意的 Chrome 扩展程序，以帮助提高从生产力到网络可访问性的各个方面。2023 年当然也不例外，从在线购物省钱 到快速翻译网站。IT之家汇总 12 个最受欢迎的 Chrome 浏览器扩展如下：
英文不好的你可能就直接关闭页面了，当然也有朋友硬着头皮去翻译，不过大多数人的操作就是，复制一段内容，粘贴到翻译网站搞明白原文意思，然后再复制粘贴，如此循环往复，直到读懂页面内容。
摘自：InfoWorld技术观察 大数据文摘翻译：孙强 校对：陈洁 [转载请保留] 谷歌翻译(Google Translate)是目前翻译网页或简短的文字片段使用最多的一个快捷工具。据德国媒体Der Spiegel报道，支持该服务的后台核心技术，会在不久的将来被改进为类似“星际迷航（Star Trek)”那样的通用翻译器。 当然，谷歌并不是唯一一家致力于此事的公司。从Facebook到微软的每个人都有这样一个野心，那就是创建一个能最终彻底解决语言障碍的服务。而这个野心实际吗？如果想要实现又需要付出多大
推送第四日，量化投资与机器学习公众号将为大家带来一个系列的 Deep Learning 原创研究。本次深度学习系列的撰稿人为 张泽旺 ，DM-Master，目前在研究自动语音识别系统。希望大家有所收获，共同进步！ 漫谈RNN之序列建模（机器翻译篇） 1.原理概述 序列学习其实是深度学习中的一个应用非常广泛的概念，例如语音识别、语言建模、机器翻译、机器作曲、机器写稿、自动对话、QA系统等都属于序列学习的领域，今天讲讲解如何运用序列建模的思想来构建一个端对端的机器翻译系统。 序列建模，顾名思义，处理的
基于生成对抗性网络（GAN）的数据扩充用于提高目标检测模型的性能。它包括两个阶段：训练GAN生成器以学习小目标数据集的分布，以及从训练的生成器中采样数据以提高模型性能。在本文中，我们提出了一种流程化的模型，称为鲁棒数据增强GAN（RDAGAN），旨在增强用于目标检测的小型数据集。首先，将干净的图像和包含来自不同域的图像的小数据集输入RDAGAN，然后RDAGAN生成与输入数据集中的图像相似的图像。然后，将图像生成任务划分为两个网络：目标生成网络和图像翻译网络。目标生成网络生成位于输入数据集的边界框内的目标的图像，并且图像转换网络将这些图像与干净的图像合并。 定量实验证实，生成的图像提高了YOLOv5模型的火灾检测性能。对比评价表明，RDAGAN能够保持输入图像的背景信息，定位目标生成位置。此外，消融研究表明，RDAGAN中包括的所有组件和物体都发挥着关键作用。
将照片翻译成语言、用户消息排序、虚拟助手和聊天机器人……Facebook 的「语言技术组」正在用人工智能改变 Facebook 用户与世界的交互方式。
微言： Chris Gardner：You want something. Go get it！ 克里斯·加德纳：有了目标就要全力以赴。
先看看自己的网络可不可以访问Github，如果访问没有问题的话可以直接使用，但是如果无法访问或者访问速度很慢，这需要通过以下的方法达到访问Github网站：
机器之心报道 编辑：Liyuan、蛋酱 神经网络的 debug 过程着实不容易，这里是一些有所帮助的 tips。 基于神经网络的项目瓶颈通常并非对网络的实现。有时候，在编写了所有代码并尝试了一大堆超参数配置之后，网络就是无法正常工作。尤其是面对着数百万的参数, 任何一个小变动都有可能前功尽弃。 在面对各种各样的问题后，有人总结了一些帮助调试神经网络的实用 tips，希望能够减少大家调试神经网络的成本。 检查梯度问题 有时梯度是引发问题的原因。下面是几种与梯度相关的调试方法： 数值计算每个权重的梯度。这通常
https://blog.mozilla.org/blog/2019/02/28/sharing-our-common-voices-mozilla-releases-the-largest-to-date-public-domain-transcribed-voice-dataset/
由深度学习支持的计算机视觉应用包括复杂的多阶段预处理数据流水线，其中包括计算密集型步骤，如从磁盘加载和提取数据，解码，裁剪和调整大小，颜色和空间变换以及格式转换。
一个开源的网址导航网站项目，具备完整的前后台，后端使用 SpringBoot 搭建，可以拿来制作自己的网址导航。
网上很多文章，介绍怎么用Excel轻松调用有道在线翻译接口，实现中英文自动翻译的，主要是使用了WEBSERVICE + FILTERXML函数：
搜狗语音交互技术中心 机器之心报道 每年的第三季度都是机器学习相关的顶级学术会议密集召开的时期，今年也不例外。其中，作为自然语言处理领域顶级国际会议之一的 EMNLP 2017 将于今年 9 月在丹麦首都哥本哈根举行，与此同时，第二届机器翻译大会（WMT 2017）将会作为本次会议的分论坛同时召开。今年的一大亮点是，WMT 首次增设了中文和英文间的新闻数据翻译任务。 搜狗语音交互技术中心代表搜狗参加了这次含金量极高的比赛，该中心研发的搜狗神经网络机器翻译（Sogou Neural Machine Trans
人工智能已经深入到生活中的方方面面。每天，我们都会看到人工智能通过帮助来自世界各地的人们，为我们的生活带来积极的变化。
在 GitHub 热点趋势 Vol.046 中，HG 介绍过一个微软开源的 AI 工具——Bringing-Old-Photos-Back-to-Life
翻译： 提供需要翻译的文字 -> 翻译软件 -> 返回翻译后的数据 A 控制 B 去访问 C 网页翻译原理： 方案A： 1.请求目标站点 2.获取浏览器上面的目标站点数据 3.翻译软件把数据返回 方案B： 1.提供目标网址给翻译网站 2.翻译网站代访问，得到目标网站数据 3.翻译网站返回翻译后的数据
今年有很多的学术论文发表，以下是小编觉得能够深刻影响到自己的几篇，为大家推荐。对于每一篇文章，都阐述了论文的“目标”，简要总结了相关工作，并解释了推荐的原因。 最酷的视觉效果:在未成对的图像和循环的图像之间进行转换 ·标题:未配对的图像到图像的转换使用循环一致的敌对网络 ·作者:Jun-Yan Zhu, Taesung Park, Phillip Isola, Alexei A. Efros (来自伯里克利AI研究院) ·目标:学会在不同的图像集之间进行转换。 在这里没有描述作者具体所做的事情，先看一些令人
Translate Tab mac版是Macos上一款一种易于使用的快速翻译工具，Translate Tab-翻译选项卡为您提供104种语言的即时翻译，使用谷歌翻译作为后台支持，保留其功能，translate tab for mac相当于你直接访问谷歌翻译网页，可以直接在菜单栏调出。
2017年6月21日，美国纽约地区法院宣判，Sci-Hub须向爱思唯尔赔偿高达1500万美元的著作权损失费。
近日，哥伦比亚大学放出了2019年春季应用机器学习课程，短短几个小时，就在微博迎来了数百次的马克与转发。
沉浸式双语网页翻译扩展。保留原文内容。 除了插件本身外还可以使用其脚本，放到ios上使用。基本囊亏了全部平台。
GAN作为一种强有力的生成模型，其应用十分广泛。最为常见的应用就是图像翻译。所谓图像翻译，指从一幅图像到另一幅图像的转换。可以类比机器翻译，一种语言转换为另一种语言。常见的图像翻译任务有：
由于某些原因，谷歌浏览器Chrome的网页在线翻译从今年某个时间已经用不了，但是作为全球第一大浏览器以及非常友好的用户体验，我是肯定不会放弃Chrome，相反，我日常工作对于Chrome的依赖度已经到了100%，不管是手机、平板还是笔记本电脑，都是清一色的Chrome浏览器，懂得都懂！
深度学习用的有一年多了，最近开始 NLP 自然处理方面的研发。刚好趁着这个机会写一系列 NLP 机器翻译深度学习实战课程。
---- 新智元报道 编辑：Aeneas 好困 【新智元导读】12日，CCPC组委会处罚了中科大等参赛团队，只因选手在比赛过程中使用翻译软件，处罚公告一出，立即在圈内引起轩然大波。 近日，中国大学生程序设计竞赛（CCPC）组委会发布了一则处罚公告： 中科大等参赛团队因用Word翻译、查文档等违规行为，取消2022年网络预选赛成绩，并禁赛3年。 同时，取消所在高校参加2022-2024三个年度CCPC各类比赛的资格，为期2年。 结果一出，参赛队伍们都炸了。 围观群众纷纷表示: 这是什么清朝比赛，
DeepL 最大的特点在于它利用了各种先进的人工智能技术、神经网络来不断训练和提升 AI 的翻译能力和准确性，解决「机器翻译质量差」的业界大难题，让用户能获得比同类工具更好的翻译结果。
场景描述：日前于苏州举办的 GTC China 2019 上，网易雷火伏羲实验室介绍了其 AI 编舞项目，借此提升游戏中动画的表现。将传统的人工编舞技术赋予 AI，可以在更短的时间内得到符合游戏品质的舞蹈内容。因此，可以促进更多玩家进行互动与分享，同时将宋词歌舞以游戏的形式呈现在大众眼前。
打开Google浏览器，找的有道词典的翻译网页（http://fanyi.youdao.com/）
选自arXiv 机器之心编译 参与：吴攀、黄小天、李亚洲 近两年来，机器翻译的突破让人目不暇接，从去年谷歌的颠覆性突破开始到一个月前 Facebook 的全新 CNN 翻译技术，人工智能的巴别塔正越建越高。近日，谷歌再次宣布又在机器翻译上更进了一步，实现了完全基于 attention 的 Transformer 机器翻译网络架构，并且还在 WMT 2014 的多种语言对的翻译任务上超越了之前 Facebook 的成绩，实现了新的最佳水平。机器之心对这篇研究论文进行了摘要介绍。 重磅 | 谷歌翻译整合神经网络
1写在前面 最近听说Google关停了「谷歌翻译中国版」以及「谷歌地图中国版」，官方给出的解释是：👇 用户使用率过低。（咱也不敢问，咱也不敢说 ~😤） 虽然我在国外用的很顺畅😂，但一想到快回国了还是翻
除此之外，谷歌翻译浏览器插件、Chrome浏览器右键翻译、谷歌翻译APP，均失效。
点网络，会发现很多GET,POST请求，右边消息头那里会有很多信息：请求地址、请求方法、远程地址、状态码、server、等等之类的信息
岁月流逝带走了时光却带不走回忆，从 1839 年法国画家达盖尔将 “摄影术” 带到世人面前，世界上就多了一种使用影像记录回忆的方式。那些我们想要留在心底或未曾经历过的从前，都可以通过翻看老照片找回来。
git subtree 是不错的东西，用于 git 管理子项目。 本文记录我遇到问题和翻译网上的答案。
平常遇到不认识的单词可能习惯用百度翻译或者谷歌翻译，这里推荐些更好用的翻译工具。
不知道大家有没有苦恼于翻译各种英文文档,我一般是谷歌,有道.两个混用,谷歌是接口没有限制,一天3k调用好像没有问题(我也不记得多少了),但是没有一个实体的软件.
21日，在科大讯飞2019年新品发布会上，该公司董事长刘庆峰认为A.I.技术价值的兑现有3个标准：
1. 写在前面 最近听说Google关停了「谷歌翻译中国版」以及「谷歌地图中国版」，官方给出的解释是：👇 用户使用率过低。（咱也不敢问，咱也不敢说 ~😤） 虽然我在国外用的很顺畅😂，但一想到快回国了还是翻回去研究了一下🤨。 图片 2. 祸不单行 本来想着不用谷歌翻译，可以用别的翻译软件/网站，但万万没想到😤，网页翻译也给关停了。 简直是噩梦啊！！！！🫠 图片 --- 图片 3. 替代产品 这里我们介绍几个国内可用的替代产品吧，翻译效果大家自行体会吧。😘 3.1 百度翻译 https://fany
我一直在用谷歌浏览器那些你可能不知道的谷歌浏览器实用技巧，最近谷歌浏览器的翻译功能挂了 ，应该很多人都知道了，据说是因为使用人数少而关闭的。
google搜索中发现好几次了,使用技术术语+中文经常出现一些机器翻译网站,比如对 stackoverflow 整篇回答进行机翻,那质量是什么玩意,google 又没提供搜索设置可以直接过滤,实在看不下去了,装了个 Chrome 插件叫: uBlacklist 建议把以上几个网站全加进去。
有个小伙伴看了一则美国服务商声称自己的DNS(1.1.1.1)是互联网最快的公共服务的新闻后，询问小编是不是真的要比国内常用的DNS或者说运营商自动分配的DNS服务要厉害很多？针对这个问题，先和大家聊一下什么是DNS吧。
【新智元导读】本文介绍深度学习方法在图像翻译领域的应用，通过实现一个编码解码“图像翻译机”进行图像的清晰化处理，展示深度学习应用在图像翻译领域的效果。 近年来深度学习在图像处理、音频处理以及NLP领域取得了令人瞩目的成绩，特别在图像处理领域，深度学习已然成为主流方法。本文介绍深度学习方法在图像翻译领域的应用，通过实现一个编码解码“图像翻译机”进行图像的清晰化处理，展示深度学习应用在图像翻译领域的效果。此外，由于神经网络能够自动进行特征工程，同一个模型，如果我们使用不同场景下的数据进行训练，便可适应不同的场景
欢迎大家关注 【佛系学python】~ 今天利用有道翻译在线网站做个简单的翻译程序 首先打开有道翻译的网址： ”http://fanyi.youdao.com/“ 按 f12 打开检查工具 点击ele
王小新 编译自Quora 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 谈神经网络中注意力机制的论文和博客都不少，但很多人还是不知道从哪看起。于是，在国外问答网站Quora上就有了这个问题：如何在自然语言处理中引入注意力机制？ Quora自家负责NLP和ML的技术主管Nikhil Dandekar做出了一个简要的回答： 概括地说，在神经网络实现预测任务时，引入注意力机制能使训练重点集中在输入数据的相关部分，忽略无关部分。 注意力是指人的心理活动指向和集中于某种事物的能力。比如说，你将很长的一句话人工从一种语言翻译
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