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                                                                                                                                              <kbd id='gXbc3ak7vy'></kbd><address id='gXbc3ak7vy'><style id='gXbc3ak7vy'></style></address><button id='gXbc3ak7vy'></button>

                                                                                                                                                      <kbd id='gXbc3ak7vy'></kbd><address id='gXbc3ak7vy'><style id='gXbc3ak7vy'></style></address><button id='gXbc3ak7vy'></button>

                                                                                                                                                              <kbd id='gXbc3ak7vy'></kbd><address id='gXbc3ak7vy'><style id='gXbc3ak7vy'></style></address><button id='gXbc3ak7vy'></button>

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                                                                                                                                                                          网上投注-官方直营网站、值得信赖

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                                                                                                                                                                            等待打破“叹息”之墙

                                                                                                                                                                            可以看到,人工智能正在一点一点“捅破”人与人之间的语言隔阂。有网友戏言,或许不久后的一天,揣着装了高效语言翻译APP的手机,邻居大妈也能来一场说走就走的世界旅行。所有国家的学生将彻底挣脱外语课的“黑暗统治”。

                                                                                                                                                                            不过,要把重建“巴比伦塔”的美梦寄托给当前、乃至未来一段时间内的机器翻译技术,还是有点不太现实。

                                                                                                                                                                            “基于神经网络的翻译技术虽然带来了机器翻译质量的较大提高,但是本身还存在诸多技术挑战。”何中军说。他把神经网络比作一个“黑盒子”,中文句子进去,英文句子出来,但是这个“黑盒子”为何要这么翻译,技术人员还难以对其进行合理的解释。

                                                                                                                                                                            更重要的是,复杂、多变,我们自己都掌握不住的“人性”,仍然是所有人工智能发展的叹息之墙。

                                                                                                                                                                            虽然对单个句子的翻译可以实现流畅和自然,但是在整个篇章的上下文理解方面,机器翻译并不给力。一旦涉及歇后语、诗句、双关语甚至口语化的表达,机器翻译更会毫不掩饰地掉链子。而对于如何将知识融合到机器翻译系统中,让机器真正“理解”人类的语言,目前还没有较好的解决方案。

                                                                                                                                                                            从另一个角度来看,无论是基于统计的机器翻译,还是基于神经网络的机器翻译,都以庞大的语料库为基础。然而刘俊华告诉科技日报记者,虽然中、英等主要语种的语料相对充足,一些小语种的翻译,比如科大讯飞目前关注的国内少数民族语言的翻译,依然会面临语料短缺的问题。

                                                                                                                                                                            “目前的成果可以证明,神经网络在语言翻译领域的应用效果不错,但它的潜力还没有完全发挥出来。”刘俊华给出的方案是,可以考虑将其他技术路线与基于神经网络的机器翻译方法融合起来,使其各施所长,实现更好的翻译效果。

                                                                                                                                                                            人工智能会不会取代专业的同声传译?这个简单的问题竟让机器翻译领域的专家们感到为难。何中军用“任重道远”作为回答,而在刘俊华看来,对照传统的翻译规则——“信、达、雅”,人工智能目前仅能实现“信”,离后二者尚有距离。

                                                                                                                                                                            这么说来,上帝或可放宽心:就算人工智能要帮助人类重建“巴比伦塔”,也不过刚刚捡起几块砖瓦而已。

                                                                                                                                                                            只是,未来呢?

                                                                                                                                                                            本报记者 张盖伦

                                                                                                                                                                            从新修订的《中华人民共和国促进科技成果转化法》施行至今,几乎每个月,都有与科技成果转化相关的文件出台。

                                                                                                                                                                            政策“红包”发了一个又一个,科技成果转化工作也上了道。12月17日,科技部火炬中心技术市场管理处处长郭俊峰在首届高校科技成果转化论坛上透露,今年技术交易总额估计将突破万亿元大关。

                                                                                                                                                                            但是,作为科技成果产出重镇的高校,对于成果转化,依然有些“纠结”。

                                                                                                                                                                            导向没有变,动力从哪来?

                                                                                                                                                                            “从法律条文来讲,问题不是很大。但是,做转化的动力从哪里来?”上海海事大学技术转移中心副主任莫剑英干脆在纸上写下“论文”“职称”“双一流”几个词,“现在重视的依然是这些”。

                                                                                                                                                                            论坛上,大家尝试讨论一个宏大的主题——高校专家如何在教学、科研和服务社会之间进行平衡?

                                                                                                                                                                            2010年,《国家中长期教育改革和发展规划纲要》发布,明确要求高校要牢固树立主动为社会服务的意识,推进产学研用结合,加快科技成果转化。

                                                                                                                                                                            在高校里,确实存在这样的“地位不等式”——“搞科研>搞教学>做社会服务”。

                                                                                                                                                                            南京工业大学党委副书记朱跃钊坦言,校方要争“名分”,教师要争“头衔”,国内高校和人才评价体系都向科研倾斜,如果专注做“社会服务”,那就成了末流。

                                                                                                                                                                            “国家提了这么多政策,怎么落实呢?各个高校的看法其实是不一样的。政策在空中飘着。”朱跃钊认为,教学、科研和社会服务三者应该是相互促进,荣辱与共的关系。对于目前大学排名,也理应综合考虑大学各项职能的权重。

                                                                                                                                                                            转化收益税收,能否适用“偶然所得”

                                                                                                                                                                            北京理工大学技术转移中心副主任陈柏强的发言,其实就围绕一个词——“个人所得税”。

                                                                                                                                                                            不少高校成果转化负责人认为,出台了这么多法律法规,却还少了一项——国家税务总局的政策。

                                                                                                                                                                            原来,新的科技成果转化法出台后,对转化职务科技成果作出重要贡献的科研人员,往往能拿到高额现金奖励。

                                                                                                                                                                            但是,国家对转化收益现金奖励没有明确的税收政策。在实际执行中,这部分奖励会按照“工资、薪金”所得进行纳税。根据规定,最高纳税税率可达45%。

                                                                                                                                                                            也就是说,如果某项发明专利转让费净收入为100万元,即使高校将净收入的70%奖励给主要发明人,该发明人拿到手的,最终也只有40余万元。