人工翻译行业前景如何
人工翻译行业未来前景如何
在世界多元化、经济全球化、文化多样化、社会信息化的时代潮流下，中国经济迅速发展，并逐步融入世界市场，“一带一路”“金砖五国”等概念的提出与实施都将进一步促进经济要素自由流动、资源高效配置和市场深度融合。跨国沟通、跨区域沟通变得举足轻重，怎样走出去，如何走进来首先要解决的问题就是语言沟通。
高效沟通需要专业的人工翻译，然而放眼国内市场，人工翻译行业纷乱陈杂，不具备翻译资格的从业人员大量存在，翻译质量无法保证。人工翻译市场价格不规范，很多公司为了争夺客户，不惜压低价格，常规的翻译、编辑和审核过程难以保障。人工翻译市场没有细化的专业分工，专业翻译领域需要一定的行业经验，如医疗、法律、金融等，注重的并不是一纸证书。
中国人工翻译行业无论是服务质量还是人才管理都急需提高，目前，有的公司已经意识到这点，开始思考并逐步建立人工翻译服务体系。以知行为例，知行翻译致力于人工翻译行业第一品牌，必然以标准化翻译、高水准服务立于人工翻译市场，以全方位且周到的解决方案解决客户的语言沟通障碍。
知行翻译在人工翻译领域已有十几年的行业经验，针对行业现状，在译员及项目上已形成了独有的管理模式。项目经理由译文评估承接开始全程监督，实施项目责任制，拟定专业词汇、翻译、校审、统稿、终审均由专人负责。
知行翻译整合国内外翻译资源及技术资源，已与英、美、法、德等多个国家的知名专家、教授开展翻译合作，有着来自全国各地的国家级译审及北大、清华、北外等高校的专业译员。此外，知行建有多个翻译基地，培养专业的全职翻译人员，保障全球业务优质高效的完成。
虽然人工翻译行业仍存在很多问题亟待解决，但是无论是制度、管理、人才培养各方面，都在不断完善。伴着国家“走出去”的坚定步伐和国际“走进来”的积极热情，人工翻译行业会经历空前的变革，变得更加成熟更加规范。
未来科技五年人工智能行业产业发展趋势分析最新竟争力资料
未来科技五年人工智能行业产业发展趋势分析最新竟争力
未来科技五年人工智能行业产业发展趋势分析 最新竟争力 人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，国内外的高科技公司以及风险投资机构纷纷布局人工智能产业链。以下对人工智能行业发展趋势分析。 中国和美国目前是全球人工智能产业发展的领导者，仅在2015年，两国在学术期刊上发表的AI相关论文接近1万篇，而英国、印度、德国和日本加起来才大约相当于中美的半数。2017-2022年中国人工智能项目行业市场深度调研及投资战略研究分析报告表明，中国有着全球最多的数据量，拥有巨大应用市场，正在围绕AI构建完善的产业生态链。我们有理由相信，AI将成为企业跨部门业务发展的“颠覆者”，渐趋成熟的AI技术正逐步向“AI+”进行转变。我国将在AI关键技术领域获得重大突破，推动关键场景应用逐步走向成熟。 趋势一政策体系加速完善 一直以来，我国高度重视人工智能技术创新和产业发展，当前随着全球人工智能产业的快速成长，一些主要发达国家纷纷出台人工智能相关战略文件，力争在新的科技浪潮中抢占制高、规避风险。美国、英国等相继出台了《国家人工智能研究和发展战略计划》等报告，不断完善人工智能顶层设计。我国也围绕《中国制造2025》和“互联网+”行动计划出台了一系列支持人工智能技术创新和产业发展的政策文件，如2016年5月由国家发改委、工信部等多部委联合发布的《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》等。在国务院发布的《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》中，也提到要培育人工智能产业
生态，促进人工智能在经济社会重点领域推广应用。今年，我国人工智能产业发展的政策支撑力度有望进一步加强。一方面，借鉴美国、英国等的人工智能国家战略，预计我国也将发布聚焦于人工智能的国家战略文件，对未来人工智能技术和产业发展制定顶层设计。另一方面，科技部、国家发改委、工信部等相关部门也将有望发布人工智能相关的政策文件，从技术研发、产业培育等角度做出具体的部署，实施一批大型项目。此外，围绕标准、安全等特定议题，相关的政策研究与制定也将有望取得积极进展。 趋势二产业规模快速增长 自2006年深度学习算法提出以来，语音和视觉识别准确率得到大幅提升，人工智能进入到了第三次高峰期。当前，在技术突破和应用需求的双重驱动下，人工智能技术已走出实验室，加速向产业各个领域渗透，产业化水平大幅提升，人工智能产业发展正处在黄金期。根据初步测算，2016年，全球人工智能市场规模约为1680亿元，我国人工智能市场规模约为98亿元。今年，随着我国软件与互联网技术向各行各业的持续深入以及云计算、大数据、物联网等相关产业的不断进步，人工智能产业市场规模将持续扩大，预计人工智能及其相关产业发展增速将超过40%。从细分行业来看，语音服务相关技术和模型将趋于成熟，围绕智能语音的行业应用将不断加速，市场逐渐打开，成为人工智能产业发展的主要方向。图像处理等计算机视觉技术将随着训练数据的快速累积实现大的突破，而面向各个行业领域的专业化智能服务则将创造出新的市场空间，有望造就新的行业领军者。 趋势三关键技术取得突破
北京语言大学翻译硕士就业前景如何
北京语言大学翻译硕士就业前景如何 翻译硕士专业学位研究生，即MTI（Master of Translation and Interpreting）是为了适应市场经济对应用型高层次专门人才的需求，国务院学位委员会于2007年1月批准设置的一种专业学位。2008年开始招生，2009年面向应届本科毕业生招生。 MTI教育重视实践环节，强调翻译实践能力的培养。翻译硕士专业学位的培养目标为具有专业口笔译能力的高级翻译人才。翻译硕士专业学位获得者应具有较强的语言运用能力、熟练地翻译技能和宽广的知识面，能够胜任不同专业领域所需的高级翻译工作。 全日制MTI招生对象为具有国民教育序列大学本科学历（或本科同等学力）人员，具有良好的双语基础。作为我国专业硕士之一，MTI不仅面向英语专业的考生，同时也鼓励非外语专业毕业生及有口笔译时间经验者报考，其中非外语专业的毕业生更受到报考院校的欢迎。 据统计，2014届北语翻译硕士毕业生毕业去向：英语笔译毕业生共41人，其中16人成功签约，25人其他就业；法语口译毕业生共11人，其中6人成功签约，5人其他就业，就业率达100%。 对于翻译硕士专业，大家最关心一点就是今后就业的方向问题，翻译硕士的就业方向不仅广泛而且专业性质都很明确，可选择的余地很多,现在国内紧缺的专业翻译人才五大方向为会议口译（广泛应用于外交外事、会晤谈判、商务活动、新闻传媒、培训授课、电视广播、国际仲裁等领域），法庭口译（目前国内这一领域的高级口译人才几乎是空白），商务口译，联络陪同口译（企业、政府机构都有大量的外事接待事务，联络陪同口译的任务就是在接待、旅游等事务中担任口译工作），文书翻译（企业、出版社、翻译公司等机构都需要具备专业素养的文本翻译人才，这一领域的人才缺口更大）。除了上述几类行业之外，如果翻译硕士毕业生能够积累丰富的口笔译经验，有自己的客户群体，那么，做自由职业翻译也是一种选择。 当前，国内专业翻译人员较少，而且小语种众多，一般来讲每人可精通仅一两种。加之各个行业专业术语繁多，造成能够胜任中译外的高质量工作人才明显不足。所以翻译硕士可以说是当前较为稳定的热门专业之一。北语硕士的含金量很大，现在经济贸易的国际化程度越来越高，对翻译的需求也是很大的，这种专业性人才是非常有市场的，只要能力够就业很轻松，工资也很高。 下面凯程老师给大家详细介绍下北京语言大学的翻译硕士专业： 一、北语翻译硕士研究方向 翻译说以的细分研究方向大体分为笔译和口译。笔译要求在英语和汉语方面同时提高，加强两种语言的运用能力和互译能力。会开设英汉、汉英的翻译课程，同时英文写作和关于中文素养的课程也会同时开设。目的是可以在翻译各种文体的文本时，采用恰当的方法以及准确的用语进行翻译工作。口译在交传和同传方面都会有相应的课程开设，同时进行培训，其中包括视译、带稿同传等各种方式。口译更为注重实战经验，培养过程中，模拟回忆或实际回忆的次数非常多。 二、北语翻译硕士考研难不难 就近些年的考研情况看，北语翻译硕士一直以来是比较热门的考研专业之一，2015年北语翻译硕士招生人数为65人，总体来说，北语翻译硕士招生人数多，考试难度也不算太高。每年都有大量二本三本的学生考取，根据凯程从北语研究生院内部的统计数据得知，北
人工智能的发展前景
人工智能的发展前景 人工智能很可能导致人类的永生或者灭绝，而这一切很可能在我们的有生之年 发生。 上面这句话不是危言耸听，请耐心的看完本文再发表意见。这篇翻译稿翻译完 一共三万五千字，我从上星期开始翻，熬了好几个夜才翻完，因为我觉得这篇 东西非常有价值。希望你们能够耐心读完，读完后也许你的世界观都会被改变。 我们正站在变革的边缘，而这次变革将和人类的出现一般意义重大–Vernor Vinge 如果你站在这里，你会是什么感觉？ 看上去非常刺激吧？但是你要记住，当你真的站在时间的图表中的时候，你是 看不到曲线的右边的，因为你是看不到未来的。所以你真实的感觉大概是这样的：
稀松平常。 遥远的未来——就在眼前 想象一下坐时间机器回到1750年的地球，那个时代没有电，畅通通讯基本靠吼，交通主要靠动物拉着跑。你在那个时代邀请了一个叫老王的人到2015年来玩，顺便看看他对―未来‖有什么感受。我们可能没有办法了解1750年的老王内心的感受——金属铁壳在宽敞的公路上飞驰，和太平洋另一头的人聊天，看几千公里外正在发生进行的体育比赛，观看一场发生于半个世纪前的演唱会，从口袋里掏出一个黑色长方形工具把眼前发生的事情记录下来，生成一个地图然后地图上有个蓝点告诉你现在的位置，一边看着地球另一边的人的脸一边聊天，以及其它各种各样的黑科技。别忘了，你还没跟他解释互联网、国际空间站、大型强子对撞机、核武器以及相对论。 这时候的老王会是什么体验？惊讶、震惊、脑洞大开这些词都太温顺了，我觉得老王很可能直接被吓尿了。 但是，如果老王回到了1750年，然后觉得被吓尿是个很囧的体验，于是他也想把别人吓尿来满足一下自己，那会发生什么？于是老王也回到了250年前的
翻译专业的就业前景
翻译专业的就业前景 随着我国国际地位的上升，和日益扩大的对外经济文化交流，中国已经催生出百亿元人民币的翻译市场，大量翻译公司也涌现出来。中国翻译行业的服务质量和人才管理有待进一步提高。而翻译专业就业前景也大为可观。 北京2008年奥运会和上海世博会的成功举办为中国翻译业带来前所未有的机遇。在发达国家城市中，外语和本地语言的使用比例一般为1:7。而到2011年，深圳大运会的举办会将这一比例提高到1:10，远远高于现在的水平。 中国的翻译服务市场也在急速膨胀。目前，全国各类专业翻译注册企业有3000多家，以咨询公司、打印社等名义注册而实际承揽翻译业务的公司更有数万家之多。仅在北京，翻译注册公司就有100多家。武汉市翻译实力居全国第三，真正具实力的专业翻译公司不到10家。翻译专业就业前景不甚明朗。 面对巨大机遇，中国翻译行业开始步入规范。国家人事部从2003年开始试行全国翻译专业资格(水平)考试，迄今考试已经举办八次，参考人数约44600人，平均通过率为30%。 该专家指出，与翻译就业前景相对较好的欧美国家相比，中国新兴的翻译市场仍比较混乱。目前的问题主要表现在翻译质量无法保证，没有细化的专业分工，市场价格不规范等方面。中国目前还没有 一个政府部门主管翻译事业，一个统一、完整、系统的政策规范还没有到位。在西方国家，翻译行业普遍有政府主管单位某种程度的政策指导。 同时，翻译服务队伍不足仍然是困扰翻译产业的一大难题。中国译协的数据显示，中国现有在岗聘任的翻译专业人员约6万人，翻译从业人员保守估计达50万人，而有关抽样调查显示该数字可能达到100万人。
目前国内市场最紧缺五类翻译人才，分别为科技口译、会议口译、法庭口译、商务口译、联络陪同口译和文书翻译。中国的翻译服务市场正在急速膨胀。 翻译服务队伍不足仍然是困扰翻译产业的一大难题。中国现有在岗聘任的翻译专业人员约6万人，翻译从业人员保守估计达50万人，而有关抽样调查显示该数字可能达到100万人。即使如此，现有的翻译队伍仍无法满足巨大的市场需求。 首先，国内专业外语人员少，又集中在少数经济相对发达的城市和政府部门中;其次，外译中工作由于相对容易，人才缺口不大，但能够胜任中译外工作的高质量人才则严重不足，估计缺口高达90%以上。因此，翻译专业的就业前景非常好。
我国人工智能化行业发展现状分析和投资前景预测
中国人工智能行业发展现状分析及投资前景预测 在东西方神话中，上古「智人」通过各种方法制造「人类」这一物种并赋予其智能；而到了中世纪的欧洲，古典哲学家们尝试着用机械符号处理的观点解释人类大脑的活动；直到20世纪40年代，来自数学，心理学，工程学，经济学和哲学等领域的一批科学家们基于抽象数学推理的可编程数字计算机的发明使得智能大脑出现的可能性被广泛探讨。 1950年，Marvin Minsky和Dean Edmonds建造了世界上第一台神经网络计算SNARC （Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator），它通过使用3000个真空管和B-24轰炸机上的自动指示装置模拟了40个神经元而组成神经网络。 同期，被誉为「计算机科学之父」的AlanT uring在Mind上发表论文，第一次提出机器智能设想。虽然未提到具体的研究方法，但论文中提到的「图灵测试」、「机器学习」、「遗传算法」和「强化学习」等理论也在日后成为了人工智能领域重要的分支。 图灵的计算理论认为任何形式的计算均可被数字信号描述，这也为人工智能的后续实践提供了理论基础。 随后的1956年，在MarvinMinsky连同ClaudeShannon和NathanRochester一起组织的Dartmouth会议上，「人工智能」这个概念首次被提出并开启了西方「人工智能」科学长达半个多世纪的高速发展。 在中国，关于「人工智能」的研究和探讨在70年代末被解禁后又不适时地与「特异功能」联系在一起而停滞不前，直到80年代初期随着技术和思想的不断进步才取得实质性进步。 而今，全球共有近千家人工智能公司遍及62个国家的十余个产业，国内涉及人工智能领域的公司也早已破百。 除了「机器学习」、「模式识别」和「神经网络」这些晦涩的词汇和各种层出不穷的借势营销，这个看似离我们越来越近的市场却在「互联网玄学」的外衣下显得愈发迷雾重重。 一、国内人工智能产业链解构 「基础技术」、「人工智能技术」和「人工智能应用」构成了人工智能产业链的三个核心环节，我们将主要从这三个方面对国内人工智能产业进行梳理，并对其中的「人工智能应用」进行重点解构。 （一）基础技术提供平台 人工智能的基础技术主要依赖于大数据管理和云计算技术，经过近几年的发展，国内大数据管理和云计算技术已从一个崭新的领域逐步转变为大众化服务的基础平台。而依据服务性质的不同，这些平台主要集中于三个服务层面，即「基础设施即服务（IaaS）」、「平台即服务（PaaS）」和「软件即服务（SaaS）」。
翻译行业分析报告
吉林地区翻译（英语）人才需求现状及发展趋势 前言 大学里该学什么？大学里学到了什么？大学毕业生拿什么去跟别人竞争？而毕业后又 能找到一份什么样的工作？这些问题年复一年地横亘在大学生面前，让我们不得不思考：究竟是专业优势让我们广外学子立于不败之地，还是不断积累的实习、兼职经历，抑或是能力、态度、意识、动机这些软性的东西在左右着一切？再者，今年受金融危机，用人单位的实际需求量在大幅度地缩水，大学生的就业竞争形势十分激烈，面临着就业"疲软"状态。 一、基本情况 调研时间：大一上学期寒假期间 调研对象：与翻译专业有关的人士 调研目的：探求人才需求现状及发展趋势 调研方法：问卷调查 二、主要内容 （一）专业发展现状 随着全球经济与科技的不断发展，加强与他国各方面的往来越来越成为必要。在这样的大环境下，以语言交流为中心的翻译工作也变得越来越重要。面对这样的新形势，加深对翻译本质及其目的的认识有助于摆正翻译研究和实践的发展方向以便使其更好的为本国社会发展。翻译的本质是要让交流的双方（无论是笔译还是口译）明白，准确传达原意同时也要让读者（听众）明白、懂、清楚了。这是个很简单的道理，否则还要翻译做什么呢？但就是这样简单的道理，在实践中却往往把握不住。例如：很多笔译是中文定稿，然后给翻译做。而中英文的差别和表述不同，文化和阅读习惯的不同，需要翻译做一些处理，或增加、或删减、或调整。但因为中文稿往往是经过了层层审阅、道道把关，“客户”往往要求要严格按原文翻。翻译呢，为了让“客户”满意，也就会很忠实地翻，结果很容易是客户满意，但老外糊涂，被弄的云里雾里的；而翻译心里想着是最终读者呢，会担心“客户”不能结账，弄不好还丢了这个客户。翻译就处于两难，对谁负责呢？ （二）专业需求现状
人工智能的现状及今后发展趋势展望
人工智能的现状及今后发展趋势展望 一．引言 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。 二．目前人工智能技术的研究和发展状况 目前，人工智能技术在美国、欧洲和日本依然飞速发展。在AI技术领域十分活跃的IBM公司，已经为加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室制造了ASCI White电脑，号称具有人脑的千分之一的智力能力。而正在开发的更为强大的新超级电脑———“蓝色牛仔”（Blue Jean），据其研究主任保罗·霍恩称，“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。 三．技术应用 随着AI技术的发展，现代几乎各种技术的发展都涉及到了人工智能技术，可以说人工智能已经广泛应用到许多领域，其典型的应用包括： 1符号计算 计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值;另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式、函数、集合等。随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematic和Maple是它们的代表。由于它们都是用C语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。 2模式识别 模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境与客体统称为“模式”。用计算机实现模式（文字、声音、人物、物体等）的自动识别，是开发智能机器的一个关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索。计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。识别过程与
人工智能与机器翻译期末复习题
一、名词解释（5X3‘）15’ 1.兼类（P121）：一个单词既可以作名词动词又可以作其他词类 2.机器翻译：用计算机软件代替人做的书面翻译 3.组合型歧义：一个字与前面的字成词,与后面的字成词,合起来也成词。 4.交集型歧义（P117）：一个字与前面的字成词,与后面的字也成词。 5.人工智能：用计算机硬件、软件模拟人的行为，解决人类目前尚未认识清楚的问题。 6.人工智能软件的三大技术：知识表示、知识推理、知识获取。 7.语料库：单词、短语和句子组成的数据库。 8.知识工程：包括人工智能软件技术的工程。（知识工程是以知识为基础的系统，就是 通过智能软件而建立的专家系统） 9.深度学习：一步一步在丰富起来的特征规律引导下，由浅入深完成推理的方法。 10.语用分析：分析成语和习惯用语的方法。 二、题解P36 例2.1 、2.2 例2.1 设有下列语句： （1）高山比他父亲出名。 （2）刘水是计算机系的一名学生，但他不喜欢编程序。 （3）人人爱劳动。 为了用谓词公式表示这些语句，应先定义谓词： BIGGER(x,y):x比y出名 COMPUTER(x):x是计算机系的学生 LIKE(x,y):x喜欢y LOVE(x,y):x爱y M(x):x是人 定义函数father(x)表示从x到其父亲的映射此时可用谓词公式把上述三个语句表示为：（1）BIGGER(高山，father(x)) （2）COMPUTER(刘水)∧∽LIKE（刘水，程序） （3）（?x）（M(x) →LOVE(x,劳动)） 例2.2 设有下列语句： （1）自然数都是大于零的整数。 （2）所有整数不是偶数就是奇数。 （3）偶数除以2是整数。 定义谓词如下： N(x):x是自然数 I(x):x是整数 E(x):x是偶数 O(x):x是奇数 GZ(x):x大于零 另外，用函数S（x）表示x除以2。此时，上述三个句子可用谓词公式表示为： （?x）(N(x) →GZ(x)∧I(x)) (?x)（I(x) →E(x)∨O(x）） （?x）(E(x) →I(S(x))) 三、论述（4X5‘）20’ 1.阐述深度、广度、代价驱动搜索方法。（P68） 答：广度优先搜索法：对全部节点沿广度进行横向扫描，按各节点生成的先后次序，
英文翻译人工智能
【PT】[J]. 【AU:】shambour,Qusai Xu, Yisi Lin, Qing Zhang, Guangquan 【AB】The web provides excellent opportunities to businesses in various aspects of development such as finding a business partner online. However, with the rapid growth of web information, business users struggle with information overload and increasingly find it difficult to locate the right information at the right time. Meanwhile, small and medium businesses (SMBs), in particular, are seeking one-to-one e-services from government in current highly competitive markets. How can business users be provided with information and services specific to their needs, rather than an undifferentiated mass of information? An effective solution proposed in this study is the development of personalized e-services. Recommender systems is an effective approach for the implementation of Personalized E-Service which has gained wide exposure in e-commerce in recent years. Accordingly, this paper first presents a hybrid fuzzy semantic recommendation (HFSR) approach which combines item-based fuzzy semantic similarity and item-based fuzzy collaborative filtering (CF) similarity techniques. This paper then presents the implementation of the proposed approach into an intelligent recommendation system prototype called Smart BizSeeker, which can recommend relevant business partners to individual business users,particularly for SMBs. Experimental results show that the HFSR approach can help overcome the semantic limitations of classical CF-based recommendation approaches, namely sparsity and new cold start item problems. 【题目】：基于Web的个性化推荐系统使用的业务合作伙伴---模糊语义技术 【刊登杂志】: 计算智能 【摘要】网站为企业在各方面的发展提供了极好的机会，例如找到一个在线的业务合作 伙伴。然而，随着网络信息的快速增长，商业用户正在和信息过载做斗争，并且在正确的时间找到正确的信息的难度在不断增加。同时，特别是中小型企业（中小企业），在当前竞争激烈的市场中从政府寻求的是一对一的电子服务。怎么为企业用户提供他们需要的的信息和服务，而不是一种未分化的海量信息？本文中就为个性化服务发展提出了一个有效的解决方法。推荐系统是实施个性化的全方位服务的一种有效的方法，近年来在电子商务中得到了广泛的提及。相应的，本文首先提出了一种混合模糊语义推荐（HFSR）的方法，这种方法结合了基于项目的模糊语义相似度和基于项目的模糊协同过滤（CF）相似的技术。本文就介绍了在一个智能推荐系统原型中该方法的实现，这个实现方法称为智能bizseeker，它可推荐相关个人商务用户的业务合作伙伴，特别是对中小企业。实验结果表明，HFSR方法可以帮助克服基于推荐的经典CF语义的限制方法，即稀疏性和冷开始新项目问题。
2019年中国人工智能行业市场现状及发展前景分析 未来智能制造将成为行业主战场
2019年中国人工智能行业市场现状及发展前景分析未来智 能制造将成为行业主战场 未来智能制造将是人工智能的主战场 国家工业信息安全发展研究中心认为，目前我国人工智能和制造业融合有着广泛的基础，智能制造是“中国制造2025”的主攻方向，而人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。但新一代人工智能技术在制造业重点领域的应用刚刚起步，人工智能与制造业的融合尚处于初级阶段，未来智能制造将是人工智能的主战场。 1、人工智能+制造业创造新业态 目前中国人工人工智能迈向了2.0阶段，以通过互联网联系在一起的一套巨大的智能系统为标志。从智能制造业角度出发，人工智能技术正在深入改造制造行业。新一代人工智能技术与制造业实体经济的深度融合，成为应用市场一大亮点，催生了智能装备、智能工厂、智能服务等应用场景，创造出自动化的一些新需求、新产业、新业态。
2、政策春风利好工智能发展 2017年，人工智能被首次写入到政府工作报告中，2018年政府工作报告中提出：“发展壮大新动能，做大做强新兴产业集群，实施大数据发展行动，加强新一代人工智能研发应用，在医疗、养老、教育、文化、体育等多领域推进‘互联网+’。发展智能产业，拓展智能生活。”，2019年的政府工作报告中，对人工智能的描述也由“加快人工智能等技术研发和转化”、“加强新一代人工智能研发应用”变为“深化大数据、人工智能等研发应用”，可见在国家层面上，对人工智能产业的重视程度日益加深。 3、2018年中国人工智能产业规模超400亿 在政策和技术的推动下，中国人工智能产业发展迅速。跟据中国信通院数据，2015年到2018年中国人工智能产业规模复合平均增长率为54.6%，高于全球平均水平(约36%)。2018年，中国人工智能产业市场规模已达到415.5亿元。其中，企业技术集成与方案提供、关键技术研发和应用平台两个应用领域据发展火热。
翻译行业发展与前景
1、“一石激起千层浪”——四、六级考试制度的改革 近日来，教育部近日宣布了全国大学四、六级考试的改革方案内容主要有：用发成绩单替代发合格证书、记分体制从100分制变成710分制、提高听力和非选择题比重等。教育部并考虑逐步将考生范围限制在校内，降低考试的社会权重，突出考试为教学服务的功能。这一改革方案，如同四、六级考试一样，引起社会极大关注。回顾大学英语四、六级考试，在不知不觉中已经度过了17个年头，应该看到，这一考试对促进我国大学英语教学的发展，提高大学英语教学的地位起着积极的作用，功不可没。但是随着考试的社会权重日益增大，其弊端逐渐显示出来。主要体现在：其一：应试教学的产生；其二：学生的英语应用能力并没有得到很大的提高，有些甚至为了应付考试而退化；其三：浪费了教育资源。由于四、六级考试是全国统考，不少大学又都把考试通过与否和毕业文凭、学位挂钩，结果使学生把大部分专业学习时间用来对付四、六级考试。可以说英语学习成了大学生压倒一切的学习任务。由于考试已经涉及到学生毕业、就业和晋升等人生重大利益，而每次考试的通过率还不到30%。因此这几年考试泄题、枪手作弊事件屡屡发生，而且愈演愈烈，不少人甚至不惜铤而走险。基于这种考试的弊端，国家人事部从2003年开始推行全国翻译专业资格（水平）考试，这种考试对于报考者门槛低，基本上是零门槛，相对于改革以后的四、六级只能面对在校大学生，专四、专八只能针对在校外语专业大学生，以及公共英语不是很适应当前社会发展的局限性等等状况，商务英语可以说是非常适应当前及以后英语教育的发展，社会的需求。 2、“质次量多”、“滥竽充数”——粗滥译作仍多 续九年年均新版译著上万种、《堂吉诃德》、《红与黑》等外国名著的中译本竟多达十几二十个……随着国门日益对世界敞开，对外经济文化交流的巨大需求带来了翻译数量和品种的极大丰富，中国已经成为当之无愧的“翻译大国”。然而，在刚刚结束的中国翻译工作者协会第5届全国理事会上，众多与会的翻译学家们却表达了这样的一种忧虑：中国虽是“翻译大国”，却远称不上“翻译强国”，因为翻译的总体水平不高，鱼龙混杂，粗制滥造之作仍有很多。据中国版本图书馆资料室统计，1978年至1990年，全国共出版翻译类作品2.85万种；而1995年至2003年，翻译类新书（不包括重译和多版本译著）的高速增长，达到9.44万种。中国出版工作者协会外国文学出版研究会主任任吉生在接受新华社记者专访时指出：“翻译质量粗糙仍是令中国的外国文学翻译界备感头疼的一个问题。”与文学翻译质量低下的问题相比，日常生活中的翻译差错现象更加严重。中国翻译工作者协会常务副会长林戊荪指出，在中国，无论是旅游指南，还是产品介绍，无论是名胜古迹的说明，还是街头巷尾的标牌，外文翻译差错已到了“俯拾皆是”的程度。因此，商务英语翻译的出现能够在很大程度上提高翻译作品的质量，保证其原汁原味，更重要是能够保证翻译作品的权威性。 3、“白金行业，人才奇缺”——翻译高才匮乏 资深翻译行业人士林戊荪认为，造成总体翻译水平不高的首要原因是翻译人才，特别是高水平人才匮乏，远远不能满足社会和市场的实际需求。中国译协提供的数据显示，中国现有在岗聘任的翻译专业人员约6万人，翻译从业人员保守估计达50万人。即使如此，现有的翻译队伍仍无法满足巨大的市场需求。中国外文局副局长黄友义分析说，首先，国内专业外语人员少，又集中在少数经济相对发达的城市和政府部门中；其次，外译中工作由于相对容易，人才缺口不大，但能够胜任中译外工作的高质量人才则严重不足，估计缺口高达90%以上。林戊荪说，要改变中国翻译界现状，建设真正的“翻译强国”，必须加大对人才培养的
中国翻译市场现状分析报告
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中国翻译市场现状分析 (最新版报告请登陆我司官方网站联系) 公司网址: https://www.360docs.net/doc/4018182986.html, 1
目录 中国翻译市场现状分析 (3) 第一节中国翻译市场概述 (3) 一、我国翻译市场总体概况 (3) 二、我国翻译行业发展阶段 (3) 三、我国翻译行业发展特点分析 (3) 第二节2011-2015年我国翻译行业整体市场规模 (4) 一、企业数量结构分析 (4) 二、人员规模状况分析 (4) 三、行业资产规模分析 (4) 第三节2011-2015年中国翻译产能规模统计分析 (5) 第四节2011-2015年中国翻译产品产值统计分析 (6) 2
中国翻译市场现状分析 第一节中国翻译市场概述 一、我国翻译市场总体概况 中国“入世”以来，愈来愈多的外资企业涌入中国，与之相关联的国外资料、网站、软件需要和本地进行对接，从而催生巨大翻译市场。国际贸易，国际技术交流以及国际文化等各方面的合作，同样蕴藏着非常大的翻译市场机会。每一次国际技术转让都会涉及到能堆满好几间屋子的资料需要翻译；每一个国际贸易项目的进行都会有大量产品介绍，合作文书翻译以及现场口译的需求；而逐年增加的国际性会议中，翻译更是必不可少的一项工作。 根据国际本地化行业标准协会（LISA）和美国一家权威机构对世界翻译市场的调查显示，目前全球年翻译产值超过130亿美元，亚太地区占30％，到2007年底，世界人工翻译市场将达115亿美元，将网页上的外国语言，翻译成为本国语言的翻译业务将达到17亿美元的市场规模，而中国的翻译市场则将达到过300亿人民币。翻译市场会跟随全球化进程的不断加快而迅速发展，目前为止仅国内翻译市场就保持着每年50%以上增长率，而且每一年的增长率均呈现递增趋势。 二、我国翻译行业发展阶段 虽然我国翻译行业还存在一些问题，但从行业的增长速度来看，我国的翻译市场行业处于成长期，无疑正在向成熟期迈进。 三、我国翻译行业发展特点分析 1、规模小，具有良好行业品牌的公司甚少。国内缺少合格培养专业翻译的专业教育和培训机构。翻译标准的实施缺少监控和度量。翻译在中国还没有形成产业。 2、翻译公司数量多，质量却参差不齐。由于专职人员少，很多公司不得不依靠兼职翻译或层层外包，使得质量难以保证。 3、同行竞争激烈，价格不断走低。很多公司为了争夺客户，不惜压低翻译 3
人工智能学习研究的现状及其发展趋势
浅谈人工智能学习研究的现状 及其发展趋势 摘要：自上世纪五十年代以来，经过了几个阶段的不断探索和发展，人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就，但是离真正意义上的的人类智能还相差甚远。但是进入新世纪以来，随着信息技术的快速进步，与人工智能相关的技术水平也得到了相应的提高。尤其是随着因特网的普及和应用，对人工智能的需求，变得越来越迫切，也给人工智能的研究提供了新的更加广泛的舞台。本文强调在当今的网络时代，作为信息技术的先导，人工智能学习在人工智能科学领域中是一个着非常值得关注的研究方向，要在学科交叉研究中实现人工智能学习的发展与创新，就要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透点，尤其是重视认知物理学的研究。自然语言是人类思维活动的载体，是人工智能学习研究知识表示无法回避的直接对象，要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型，发展不确定性人工智能；要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性，把网络拓扑作为知识表示的一种新方法，研究网络拓扑的演化与网络动力学行为，研究网络化了的智
能，从而适应信息时代数据挖掘的普遍要求，迎接人工智能学习与应用领域新的辉煌。 1.前言 自20世纪90年代以来，随着全球化的形式与国际竞争的日益激烈，对人工智能技术的研究与应用变的越来越被人们关注，且人工智能在制造中的运用以成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键。 人工智能已对现实社会做出了非常重大的贡献，而且其作用已在各领域发挥得淋漓尽致，特别是在计算机领域，人工智能的应用更加突出，可以说，哪里有计算机应用，哪里就在应用人工智能；哪里需要自动化或半自动化，哪里就在应用人工智能的理论、方法和技术。目前，人工智能应用的主要领域，也就是计算机应用的主要领域。 人工智能是一门研究人类智能的机理以及如何用机器模拟人的智能的学科。从后一种意义上讲，人工智能又被称为“机器智能”或“智能模拟”。人工智能是在现代电子计算机出现之后才发展起来的，它一方面成为人类智能的延长，另一方面又为探讨人类智能机理提供了新的理论和研究方法。 学习机制的研究是人工智能研究的一项核心课题。它是智能系统具有适应性与性能自完善功能的基础。学习过程具
1.2 人工智能的发展史
1.2 人工智能的发展史 人工智能的研究不仅与对人的思维研究直接相关，而且和许多其它学科领域关系密切。因此说到人工智能的历史，应当上溯到历史上一些伟大的科学家和思想家所作的贡献，他们为人工智能研究积累了充分的条件和基础理论。这里仅列举几位重要的代表人物。 ◆古希腊伟大的哲学家、思想家Aristotle（亚里士多德）（公元前384-322），他的主要贡献是为形式逻辑奠定了基础。形式逻辑是一切推理活动的最基本的出发点。 在他的代表作《工具论》中，就给出了形式逻辑的一些基本规律，如矛盾律、排中律，并且实际上已经提到了同一律和充足理由律。此外，亚里士多得还研究了概念、判断问题，以及概念的分类和概念之间的关系，判断问题的分类和它们之间的关系。其最著名的创造就是提出人人熟知的三段论。 ◆英国的哲学家、自然科学家Bacon（培根）（1561-1626），他的主要贡献是系统地给出了归纳法，成为和Aristotle的演绎法相辅相成的思维法则。Bacon另一个功绩是强调了知识的作用。 Bacon的著名警句是"知识就是力量"。 ◆德国数学家、哲学家Leibnitz（莱布尼茨）（1646-1716），他提出了关于数理逻辑的思想，把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运算和推理。
他曾经做出了能进行四则运算的手摇计算机 ◆英国数学家、逻辑学家Boole（布尔）（1815-1864），他初步实现了布莱尼茨的思维符号化和数学化的思想，提出了一种崭新的代数系统--布尔代数。 ◆美籍奥地利数理逻辑学家Godel（哥德尔）（1906-1978），他证明了一阶谓词的完备性定理；任何包含初等数论的形式系统，如果它是无矛盾的，那么一定是不完备的。 此定理的意义在于，人的思维形式化和机械化的某种极限，在理论上证明了有些事是做不到的。 ◆英国数学家Turing(图灵)（1912-1954）,1936年提出了一种理想计算机的数学模型（图灵机），1950年提出了图灵试验，发表了"计算机与智能"的论文。 当今世界上计算机科学最高荣誉奖励为"图灵奖"。 名词解释：图灵试验。当一个人与一个封闭房间里的人或者机器交谈时，如果他不能分辨自己问题的回答是计算机还是人给出时，则称该机器是具有智能的。以往该试验几乎是衡量机器人工智能的唯一标准，但是从九十年代开始，现代人工智能领域的科学家开始对此试验提出异议：反对封闭式的，机器完全自主的智能；提出与外界交流的，人机交互的智能。 ◆美国数学家Mauchly，1946发明了电子数字计算机ENIAC ◆美国神经生理学家McCulloch，建立了第一个神经网络
人工智能(英语译成汉语的)
1.1intelligence智能:字典定义：有一种学习和应用知识的能力，一种思考和推理的本领，领会并且得益于经验的能力，这些都是有道理的。如果我们想量化一些东西，我们将用到一些东西，像为了在环境中更好的完成任务使能力适应知识 AI人工智能：作为一个学习和构造智能体程序，为了一个智能体结构在被给的环境中可以更好的完成任务 1.4Does this mean that AI is impossible?不是，人工智能系统应避免解决一些难驾驭的问题，通常这意味着人工智能系统只能作出最好的行为，有时人工智能擅长解决一些结构化的实例，也许需要一些背景知识的帮助，人工智能系统应尝试做一些相同的事情 1.11“surely computers cannot be intelligent-they can do only what their programmers tell them.”Is the latter statement true,and does it imply the former? This depends on your definition of “intelligent”and“tell.”In one sense computers only do what the programmers command them to do,but in another sense what the programmers consciously tells the computer to do often has very little to do with what the computer actually does. Anyone who has written a program with an ornery bug knows this,as does anyone who has written a successful machine learning program.So in one sense Samuel“told”the computer“learn to play checkers better than I do,and then play that way,”but in another sense he told the computer“follow this learning algorithm”and it learned to play. So we’re left in the situation where you may or may not consider learning to play checkers to be s sign of intelligence(or you may think that learning to play in the right way requires intelligence,but not in this way),and you may think the intelligence resides in the programmer or in the computer 2.1agent智能体:在一个环境中对一个对象作出反应的实体 Agent function:智能体函数：智能体相应任何感知序列所采取的行动 Agent program:智能体程序：与机器结构相结合，并且实现一个智能体函数的程序，在简单的设计下，程序将为一个新的感知调用，并返回一个动作。 Rationality理性:智能体的一个属性，即为当前的一个感知选择一个行动，并使期望效用最大化。 Autonomy自主:智能体的一个属性，是指他们的行为是由他们自己的经验决定而不是仅仅由最初的程序决定。 Reflex agent反射型智能体:一个智能体的行为仅仅依赖于当前的知觉 Model-based agent基于模型的智能体:一个智能体的行动直接得自于内在模型的状态，这个状态是当前世界通用的不断更新 Goal-based agent基于目标的智能体:智能体选择它相信能明确达到目标的行动 Utility-based agent基于效用的智能体：试图最大化他们自己期望的快乐Learning agent学习智能体：基于长期的经验提高自己的行为 2.2Both the performance measure and the utility function measure how well an agent is doing.Explain the difference between the two 性能度量是被用于通过外在观察度量一个智能体的成功效应函数，将历史记录变为真实数据的函数。效用函数和性能度量不同，此外，智能体可能没有效用函数，大多数都有一个性能度量 2.5For each of following agents,develop a PEAS description of the task environment: a.Robot soccer player; b.Internet book-shopping agent; c.Autonomous Mars rover; d.Mathematician’s theorem-proving assistant.
人工智能未来发展前景展望
人工智能未来发展前景展望 ：磊(10计本) 学号： 长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(M ＩＴ)、卡基-梅隆大学(CＭＵ)到IＢＭ公司，再到日本的本田公司、ＳＯＮＹ公司以及国的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着ＡＩ技术的实验。不久前，著名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕，科幻片《人工智能》(ＡＩ)对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。 （一）、人工智能的定义 人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 “智能”1是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。Intelegere是从中进行选择，进而理解、领悟和认识。正如帕梅拉·麦考达克在《机器思维》(machines who thinks,1979)中所提出的: 在1"智能"源于拉丁语legere，字面意思是采集(特别是果实)、收集、汇集，并由此进行选择，形成一个东西。
复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始，人们已对机器操作的复杂性与自身的某些智能活动进行直观联系。经过几个世纪之后，新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。1936年，24岁的英国数学家图灵 i(Turing)提出了"自动机"理论，把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步，他也因此被称为"人工智能之父"。 人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了"人工智能"(artificial intelligence，AI)这个术语。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统，例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言，而进行情报检索，提供语音识别、手写体识别的多模式接口，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的IBM的"深蓝"在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。 当然，人工智能的发展也并不是一帆风顺的，也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷，但是随着硬件和软件的发展，计算机的运算能力在以指数级增长，同时网络技术蓬勃兴起，确保计算机已经具备了足够的条件来运