随着中外科技合作的深入，外文资料大量涌入，科研形势也瞬息万变。为了借鉴学习国外的最新科技成果，我国科技人员就需要借助翻译这一途径实现目的。因此，科技英语文本翻译的重要性不言而喻。 本次翻译实践材料选取了 IEEE中人工智能领域的优秀论文 Representation Learning: A Review and New Perspectives的部分内容。该论文对表示学习近年来的相关进展进行了回顾，包括概率模型、深度网络等等，同时也提出了一些新观点，对于开展表示学习、深度学习以及机器学习的相关研究具有十分重要的参考意义。 科技文本属于典型的信息类文本，其内容客观真实，其作用主要是传播前沿科技讯息和成果。因此，科技文本的翻译更加注重内容上的表达，而非形式上的对等。德国翻译家克里丝汀·诺德提出了著名的功能加忠诚理论。该理论着眼于翻译的功能与忠诚，强调在翻译的过程中，实现译文目的和还原原作者意图并重。功能加忠诚理论对科技文章的翻译具有很好的指导作用。因此，笔者尝试在功能加忠诚理论的指导下，以Representation Learning: A Review and New Perspectives的论文节选作为翻译对象，从词汇和句子两个层面进行科技文本翻译讨论，并总结相应的翻译技巧，以期指导科技翻译工作者今后的科技文本翻译工作。
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